(57)【要約】【課題】ユーザが閲覧しているウェブページに含まれる文書から、ユーザが関心をもっている文書を判定し、判定した文書から得られるプロファイル情報を用いて推薦情報を配信する推薦情報配信方法を提供する。【解決手段】推薦情報配信サーバ１は、ＰＣ２から推薦情報の配信要求を受けると（Ｓ３）、記憶している推薦情報の中から、ＰＣ２を操作しているユーザのプロファイル情報と類似度の高い推薦情報を抽出し（Ｓ４）、抽出した推薦情報をＰＣ２へ配信する（Ｓ５）。更に、ユーザが閲覧しているウェブページに含まれ、ユーザが文書を指定するアクション（例えば、マウスオーバー）が実行されると（Ｓ６）、推薦情報配信サーバ１は、指定した文書の文書ベクトルを生成し（Ｓ７）、生成した文書ベクトルを用いてユーザのプロファイル情報を更新する（Ｓ８）。【選択図】図２
2009098927.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに適した推薦情報を抽出して配信する推薦情報配信方法であって、
前記推薦情報配信方法は、
ユーザが操作しているコンピュータのブラウザが表示しているウェブページに記述されたスクリプトが、前記ウェブページに含まれる複数の文書の中から、ユーザが文書を指定するアクションを検知したときに、前記ブラウザが前記ウェブページで指定されたサーバを呼出すステップ、前記サーバが、前記ユーザが指定した文書を取得し、取得した文書から抽出した単語を用いて、前記ユーザのプロファイル情報を生成するステップが順に実行されるプロファイル情報生成工程と、
前記サーバが、前記ブラウザから前記推薦情報の配信要求を受けたときに、前記プロファイル情報生成工程で生成した前記プロファイル情報を利用して、記憶している複数の前記推薦情報の中から、ユーザに配信する前記推薦情報を抽出するステップ、抽出した前記推薦情報を前記コンピュータに配信するステップが順に実行される推薦情報配信工程と、
を備えていることを特徴とする推薦情報配信方法。
【請求項２】
請求項１に記載の推薦情報配信方法において、前記プロファイル情報生成工程において、ユーザが一つの文書を指定するアクションを検知するために利用される前記第１のスクリプトは、前記ブラウザで発生するイベントを検知するイベントハンドラであることを特徴とする推薦情報配信方法。
【請求項３】
請求項２に記載の推薦情報配信方法において、前記イベントはマウスオーバー動作であることを特徴とする推薦情報配信方法。
【請求項４】
請求項２に記載の推薦情報配信方法において、前記イベントは文書の選択動作であることを特徴とする推薦情報配信方法。
【請求項５】
ユーザに適した推薦情報を抽出して配信する推薦情報配信サーバであって、ユーザが操作しているコンピュータのブラウザに表示されたウェブページに記述されているスクリプトが、ユーザが一つの文書を指定するアクションを検知したとき、前記ブラウザから呼出されて作動するプロファイル情報生成手段と、前記ブラウザから前記推薦情報の配信要求を受けたときに作動する推薦情報配信手段を備え、
前記プロファイル情報生成手段は、前記ブラウザから引渡され、前記ユーザが指定した文書から抽出した単語を用いて、前記ユーザのプロファイル情報を生成する手段で、
前記推薦情報配信手段は、前記プロファイル情報生成手段が生成した前記プロファイル情報を利用して、前記推薦情報配信サーバが記憶している複数の前記推薦情報の中から、ユーザに配信する前記推薦情報を抽出し、抽出した前記推薦情報を前記コンピュータに配信する手段であることを特徴とする推薦情報配信サーバ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの嗜好や興味に適合した推薦情報を配信する方法およびサーバに関し、更に詳しくは、推薦情報を抽出するときに利用するプロファイル情報の生成に特徴をもたせたものである。
【背景技術】
【０００２】
インターネットの普及に伴い、One to Oneマーケティングを効果的に行い、ユーザの嗜好に適合する推薦情報（例えば、広告情報。）をユーザごとに配信するシステムが開発されている。
【０００３】
例えば、特許文献１においては、ユーザが閲覧しているウェブページの内容から、自動的に、ユーザの嗜好や興味などを示したプロファイル情報を生成する情報推薦システムが開示されている。
【０００４】
特許文献１で開示されている情報推薦システムにおいては、予め登録された静的文書ベクトルと、ホームページ本文から作成した動的文書ベクトルとを合成することで、ホームページの特徴を表す文書ベクトルが生成され、ホームページの閲覧時間が一定時間を越えると、ユーザプロファイルは自動的に更新される。そして、情報推薦時には、ユーザプロファイルと各アイテムとの類似度を計算することで、ユーザに推薦する推薦アイテムが決定される。
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−３４２３６６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１で開示されている発明においては、ウェブページの本文から、形態素解析や構文解析を用いて、ウェブページの特徴を示す特徴ベクトルが生成され、この特徴ベクトルを利用してプロファイル情報が生成されるが、ウェブページの本文から生成される特徴ベクトルは、ユーザの嗜好を直接的に反映されていない問題があった。
【０００７】
何故なら、例えば、ウェブページがニュース記事の場合、ウェブページには、様々な内容のニュース記事や広告などが同時に記載されていることが多く、ユーザの興味のないニュース記事もウェブページに含まれているため、単に、ウェブページの本文から生成される特徴ベクトルを利用してプロファイル情報を生成すると、ユーザの嗜好とは無関係な単語がプロファイル情報に含まれてしまう恐れがある。
【０００８】
そこで、本発明は、特許文献１で開示されている情報推薦システムのように、ユーザが閲覧しているウェブページを解析することで得られるプロファイル情報を用いて、ユーザに配信する推薦情報を抽出するときに、ユーザが閲覧しているウェブページに含まれる様々な文書の中から、ユーザが関心をもっている文書を判定し、判定した文書から得られるプロファイル情報を用いて推薦情報を配信する推薦情報配信方法および推薦情報配信サーバを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決する第１の発明は、ユーザに適した推薦情報を抽出して配信する推薦情報配信方法であって、前記推薦情報配信方法は、ユーザが操作しているコンピュータのブラウザが表示しているウェブページに記述されたスクリプトが、前記ウェブページに含まれる複数の文書の中から、ユーザが文書を指定するアクションを検知したときに、前記ブラウザが前記ウェブページで指定されたサーバを呼出すステップ、前記サーバが、前記ユーザが指定した文書を取得し、取得した文書から抽出した単語を用いて、前記ユーザのプロファイル情報を生成するステップが順に実行されるプロファイル情報生成工程と、前記サーバが、前記ブラウザから前記推薦情報の配信要求を受けたときに、前記プロファイル情報生成工程で生成した前記プロファイル情報を利用して、記憶している複数の前記推薦情報の中から、ユーザに配信する前記推薦情報を抽出するステップ、抽出した前記推薦情報を前記コンピュータに配信するステップが順に実行される推薦情報配信工程と、を備えていることを特徴とする推薦情報配信方法である。
【００１０】
上述した第１の発明によれば、前記プロファイル情報の生成に用いる単語は、ユーザが指定した文書からのみ抽出されるため、前記プロファイル情報に、ユーザが関心を持たない文書の内容が反映されることはなくなる。
【００１１】
更に、第２の発明は、第１の発明に記載の推薦情報配信方法において、前記プロファイル情報生成工程において、ユーザが一つの文書を指定するアクションを検知するために利用される前記第１のスクリプトは、前記ブラウザで発生するイベントを検知するイベントハンドラであることを特徴とする推薦情報配信方法である。
【００１２】
更に、第３の発明は、第２の発明に記載の推薦情報配信方法において、前記イベントはマウスオーバー動作であることを特徴とする推薦情報配信方法である。
【００１３】
更に、第４の発明は、第２の発明に記載の推薦情報配信方法において、前記イベントは文書の選択動作であることを特徴とする推薦情報配信方法である。
【００１４】
第２の発明によれば、前記第１のスクリプトをイベントハンドラとすることで、Ｊａｖａ（登録商標）のＳｃｒｉｐｔのイベントハンドラで定義された様々なイベントを、ユーザが一つの文書を指定するアクションとして利用することができる。更に、第３の発明や第４の発明のように、このイベントを、マウスオーバー動作や文書の選択動作とすれば、ユーザが指定した文書を視覚的に把握できるようになる。
【００１５】
更に、第５の発明は、ユーザに適した推薦情報を抽出して配信する推薦情報配信サーバであって、ユーザが操作しているコンピュータのブラウザに表示されたウェブページに記述されているスクリプトが、ユーザが一つの文書を指定するアクションを検知したとき、前記ブラウザから呼出されて作動するプロファイル情報生成手段と、前記ブラウザから前記推薦情報の配信要求を受けたときに作動する推薦情報配信手段を備え、前記プロファイル情報生成手段は、前記ブラウザから引渡され、前記ユーザが指定した文書から抽出した単語を用いて、前記ユーザのプロファイル情報を生成する手段で、前記推薦情報配信手段は、前記プロファイル情報生成手段が生成した前記プロファイル情報を利用して、前記推薦情報配信サーバが記憶している複数の前記推薦情報の中から、ユーザに配信する前記推薦情報を抽出し、抽出した前記推薦情報を前記コンピュータに配信する手段であることを特徴とする推薦情報配信サーバである。
【００１６】
第５の発明によれば、上述した第１の発明と同様の効果が得られる。
【発明の効果】
【００１７】
上述した本発明によれば、ユーザが閲覧しているウェブページに含まれる様々な文書の中から、ユーザが関心をもっている文書を判定し、判定した文書から得られるプロファイル情報を用いて推薦情報を配信する推薦情報配信方法および推薦情報配信サーバを提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
ここから、本発明に係る推薦情報配信サーバおよび情報推薦方法について、図を参照しながら詳細に説明する。図１は、推薦情報配信サーバ１を配置したネットワークシステムの一例を示した図である。
【００１９】
図１に図示したネットワークシステムでは、推薦情報配信サーバ１と、推薦情報配信サーバ１によって管理されるウェブサイトが運営されているウェブサーバ３と、ブラウザ２０がインストールされ、ユーザが利用するパーソナルコンピュータ２（以下、「ＰＣ」と記す。）とが、インターネット４に接続されている。
【００２０】
推薦情報配信サーバ１によって管理されるウェブサイトとは、推薦情報配信サーバ１を利用するためのスクリプトが埋め込まれたウェブページを公開しているウェブサイトで、推薦情報配信サーバ１がこのウェブサイトを運用していても構わない。
【００２１】
推薦情報配信サーバ１とは、インターネットの利用者に向けたOne to Oneマーケティングをより効果的に行うために開発されたウェブサーバ３で、一台のサーバ或いは複数台のサーバから構成される多階層システムで実現される。
【００２２】
推薦情報配信サーバ１は、ユーザがブラウザ２０で閲覧しているウェブページに含まれる複数の文書の中から、ユーザがブラウザ２０上で指定した文書（以下、「指定文書」と記す。）のみを解析し、指定文書に含まれる特徴的な単語を自動的に抽出することで、ユーザのプロファイル情報を生成するプロファイル情報生成機能と、ユーザのプロファイル情報に基づいて、ユーザに配信する推薦情報を自動的に抽出し、抽出した推薦情報をＰＣ２に配信し、ブラウザ２０に推薦情報を表示させる推薦情報配信機能を備えている。
【００２３】
推薦情報配信サーバ１が、ユーザがブラウザ２０上で指定した文書である指定文書のみを解析し、ユーザのプロファイル情報を生成することで、ユーザが閲覧しているウェブページ全体を解析してプロファイル情報を生成するよりも、ユーザの嗜好や興味分野が直接的にプロファイル情報に反映されるため、ユーザの嗜好や興味分野により適合した推薦情報の配信が可能となる。
【００２４】
ここから、推薦情報配信サーバ１が、ユーザに推薦情報を配信する動作について説明する。図２は、推薦情報配信サーバ１が推薦情報をユーザに配信する手順を示したフロー図で、この手順の説明は、本発明に係る方法の説明も兼ねている。
【００２５】
ユーザがＰＣのブラウザ２０を操作し、ウェブサーバ３のウェブサイトでウェブページを公開しているＵＲＬにアクセスすると（Ｓ１）、ウェブサーバ３は、ユーザがアクセスしたＵＲＬで公開され、ＨＴＭＬなどのマークアップ言語（markup language）で記述されたウェブページをＰＣ２に配信する（Ｓ２）。
【００２６】
図３は、ＰＣ２に表示されるウェブページ５を説明する図で、図４は、ウェブページ５のソースコードを説明する図である。
【００２７】
図３では、音楽プレイヤーに関連する文書５０ａ（以下、「音楽プレイヤー文書」と記す。）、と、デジタルカメラに関連する文書５０ｂ（以下、「デジタルカメラ文書」と記す。）と、液晶テレビに関連する文書の３つの文書５０ｃ（以下、「液晶テレビ文書」と記す。）が表示され、更に、推薦情報配信サーバ１が抽出した推薦情報である広告情報５１が表示されるウェブページ５が例示されている。
【００２８】
図３で図示したウェブページ５を表示するために、ウェブページ５のソースコード６には、図４で図示したように、音楽プレイヤー文書５０ａを表示するためのテキスト情報が記述されているページ要素６０ａ（以下、「音楽プレイヤー要素」と記す。）と、デジタルカメラ文書５０ｂを表示するためのが記述されているページ要素６０ｂ（以下、「デジタルカメラ要素」と記す。）と、液晶テレビ文書５０ｃを表示するためのテキスト情報が記述されているページ要素６０ｃ（以下、「液晶テレビ要素」と記す。）と、推薦情報を表示するためのページ要素６１（以下、「推薦情報要素」と記す。）が含まれている。
【００２９】
ユーザがブラウザ２０上で実行するアクションを検出するために、音楽プレイヤー要素６０ａ、デジタルカメラ要素６０ｂおよび液晶テレビ要６０ｃには、ブラウザ２０上で発生するイベントを検知し、特定の処理を実行するためのスクリプトであるイベントハンド６１が含まれている。
【００３０】
イベントハンドラ６１とは、Ｊａｖａ（登録商標）のスクリプトの一つで、ユーザがブラウザ２０上で実行する様々なアクションであるイベントを監視し、特定のアクションがブラウザ２０上で実行されたときに特定の処理を実行するためのスクリプトで、イベント名とスクリプトの処理が記述される。本発明では、ユーザが、事前に定められたアクションをブラウザ２０上で実行すると、推薦情報配信サーバ１が呼出され、ユーザのプロファイル情報を生成する処理が実行される。
【００３１】
本発明では、Ｊａｖａ（登録商標）のスクリプトに備えられたイベントハンドラに対応した、様々なアクションをユーザが文書を指定するイベントとすることができる。例えば、ブラウザ２０に表示されている文書にマウスカーソルを重ねるマウスオーバーをイベントすれば、イベントハンドラの一つである「onMouseOver」が、音楽プレイヤー要素６０ａ、デジタルカメラ要素６０ｂおよび液晶テレビ要素６０ｃのそれぞれに記述される。
【００３２】
また、文書を選択する動作をイベントとすれば、イベントハンドラの一つである「onSelect」がソースコードに記述され、ブラウザ２０に表示されている文書をクリックする動作をイベントすれば、イベントハンドラの一つである「onClick」が、音楽プレイヤー要素６０ａ、デジタルカメラ要素６０ｂおよび液晶テレビ要素６０ｃのそれぞれに記述される。
【００３３】
上述したように、マウスオーバーなどの様々なアクションを、文書を指定するイベントとすることができるが、便宜的にここでは、文書を指定するイベントをマウスオーバーにし、イベントハンドラ６２には、マウスオーバーが発生したときに、マウスオーバーされた文書を推薦情報配信サーバ１に引渡して、推薦情報配信サーバ１を呼出すスクリプトが記述される。
【００３４】
図４では、音楽プレイヤー要素６０ａに含まれる「onMouseOver」のイベントハンドラ６１には、音楽プレイヤー文書５０ａが記述されたテキスト情報を引渡して、推薦情報配信サーバ１を呼出すスクリプトが記述され、デジタルカメラ要素６０ｂに含まれる「onMouseOver」のイベントハンドラ６１には、デジタルカメラ文書５０ｂが記述されたテキスト情報を引渡して、推薦情報配信サーバ１を呼出すスクリプトが記述され、液晶テレビ要素６０ｃに含まれる「onMouseOver」のイベントハンドラ６１には、液晶テレビ文書５０ｃが記述されたテキスト情報を引渡して、推薦情報配信サーバ１を呼出すスクリプトが記述されている。
【００３５】
例えば、図３では、デジタルカメラ文書５０ｂにマウスカーソル５２が重ね合わせられているため、デジタルカメラ要素６０ｂに含まれる「onMouseOver」のイベントハンドラ６１によって、推薦情報配信サーバ１のプロファイル情報生成機能が呼出される。
【００３６】
図３で図示した推薦情報要素６１には、他の要素とは異なり、イベントハンドラ６１は記述されず、推薦情報配信サーバ１に備えられた推薦情報配信機能を呼出すＵＲＬが記述されたスクリプトタグや、推薦情報を表示する領域を規定するスクリプトタグが記述される。
【００３７】
ウェブサーバ３からウェブページが配信されると、ＰＣのブラウザ２０は、ウェブページをディスプレイに表示するために、ウェブページに記載されたマークアップ言語を解析する。本実施の形態においては、図４で図示した推薦情報要素６１がウェブページに含まれるため、図４で図示した推薦情報要素６１に含まれるスクリプトが実行され、ＰＣ２は、推薦情報配信サーバ１に備えられた推薦情報配信機能を呼出すＵＲＬにアクセスし、推薦情報配信サーバ１に推薦情報の配信を要求する（Ｓ３）。
【００３８】
推薦情報配信機能を呼出すＵＲＬにＰＣからアクセスがあると、推薦情報配信サーバ１は、ＰＣ２を操作するユーザのプロファイル情報に基づいて、ユーザに推薦する推薦情報を抽出し、抽出した推薦情報をＰＣ２に配信することで（Ｓ４）、推薦情報も含め、ウェブページに含まれるすべての情報がＰＣ２のブラウザ２０に表示される（Ｓ５）。
【００３９】
推薦情報配信サーバ１は、推薦情報をＰＣ２に配信するために、様々な推薦情報（例えば、広告情報）を記憶するデータベースと、更に、ユーザを識別するユーザ識別情報に関連付けて、ユーザの嗜好や興味を反映したプロファイル情報を記憶するデータベースを備え、推薦情報配信サーバ１にアクセスしたユーザのプロファイル情報とそれぞれの推薦情報の類似度を求め、類似度の高い推薦情報をユーザに配信する推薦情報として抽出する。
【００４０】
推薦情報配信サーバ１は、ＰＣ２のブラウザ２０からアクセスする毎に、ユーザ識別情報の入力をユーザに要求してもよいが、ユーザ識別情報の入力は面倒であるため、推薦情報配信サーバ１は、ＰＣ２から初回のアクセスがあったとき、推薦情報配信サーバ１側で自動的に生成したユーザ識別情報を、ブラウザ２０を介して、クッキー（Cookie）としてＰＣ２に記憶させ、ＰＣ２からアクセスがある毎に、このクッキーを読取ることでユーザ識別情報を取得するとよい。
【００４１】
ウェブページがＰＣ２のブラウザ２０に表示されると、図４で図示したイベントハンドラ６１が実行され、ブラウザ２０は、イベントハンドラ６１で規定されるイベント（ここでは、マウスオーバー）を監視し、イベントを検出すると、推薦情報配信サーバ１のプロファイル情報生成機能をＰＣのブラウザ２０は呼出す（Ｓ６）。
【００４２】
例えば、図３では、デジタルカメラ文書５０ｂにマウスのカーソル５２が重なり合っているため、デジタルカメラ文書５０ｂに埋め込まれている図４のイベントハンドラ６１が実行され、推薦情報配信サーバ１のプロファイル情報生成機能を呼出すＵＲＬにＰＣ２はアクセスする。
【００４３】
推薦情報配信サーバ１は、ＰＣのブラウザ２０から呼出されると、マウスオーバーされている箇所の文書が指定文書として引渡される。推薦情報配信サーバ１は、電子辞書とのマッチングによって固有名詞を抽出する方法、ルール（シナリオ）を用いた固有表現（単語や、フレーズ）を抽出する手法などによって、指定文書に含まれる単語（フレーズも含む）を抽出し、例えば、ＴＦ／ＩＤＦ法（TF: Term Frequency,IDF:Inverted Document Frequency）などによって単語の重要度を演算して、重要度の高い上位の数個の単語を含む、指定文書の文書ベクトルを作成する（Ｓ７）。
【００４４】
推薦情報配信サーバ１は、指定文書の文書ベクトルを作成すると、文書ベクトルを用いてプロファイル情報を更新し（Ｓ８）、この手順は終了する。例えば、更新前のプロファイル情報と指定文書の文書ベクトルとを合成することで、プロファイル情報は更新される。
【００４５】
このように生成されるプロファイル情報は、上述しているように推薦情報を抽出するときに利用される。推薦情報配信サーバ１は、推薦情報を記憶するときに、推薦情報の文書ベクトルを演算し、推薦情報のインデックス情報として記憶しておく。そして、推薦情報を抽出するときは、プロファイル情報と推薦情報の文書ベクトルの類似度を演算し、類似度の高い幾つかの推薦情報をＰＣ２に配信する推薦情報として抽出する。
【００４６】
図５は、図１で図示した推薦情報配信サーバ１のブロック図である。本発明を実現するために、推薦情報配信サーバ１には、ＰＣ２に推薦情報を配信する推薦情報配信手段１１と、ユーザのプロファイル情報を生成するプロファイル情報生成手段１０と、ユーザのプロファイル情報が記憶されるプロファイル情報データベース１２と、ＰＣに配信する推薦情報が記憶される推薦情報データベース１３とを備える。
【００４７】
プロファイル情報データベース１２には、ユーザを識別するためのユーザ識別情報に関連付けて、ユーザ識別情報で特定されるユーザのプロファイル情報が記憶されている。更に、推薦情報データベース１３には、ユーザに配信する推薦情報が記憶される。本実施の形態において、プロファイル情報は文書ベクトルの形式で記憶されるため、推薦情報のインデックスは、推薦情報の文書ベクトルを含んでいる。
【００４８】
プロファイル情報生成手段１０は、ウェブページのソースコードに記述され、文書を指定するアクション（例えば、マウスオーバー）が定義されたイベントハンドラによって、ＰＣ２のブラウザ２０から呼出される手段である。
【００４９】
プロファイル情報生成手段１０は、ＰＣ２のブラウザ２０から呼出されると、呼出されたイベントハンドラから指定文書が引渡され、更に、ＰＣ２に記憶したクッキーを読取るなどして、ＰＣ２からユーザ識別情報を取得する。
【００５０】
そして、プロファイル情報生成手段１０は、指定文書を自然言語解析することで得られる単語から、指定文書の文書ベクトルを生成し、生成した文書ベクトルを用いて、ＰＣ２から取得したユーザ識別情報に関連付けられたプロファイル情報を更新する。
【００５１】
推薦情報抽出手段１１は、ＰＣ２から呼出されると、ＰＣ２に記憶されたクッキーを読取るなどして、ＰＣ２からユーザ識別情報を取得し、取得したユーザ識別情報に関連付けられたプロファイル情報をプロファイル情報データベース１２から抽出し、抽出したプロファイル情報と類似度の高い推薦情報を、推薦情報データベース１３から抽出し、抽出した推薦情報を表示するページ要素を生成し、ＰＣ２に配信する。
【００５２】
推薦情報抽出手段１１が推薦情報を抽出するときは、抽出する推薦情報の文書ベクトルとプロファイル情報の類似度が演算され、類似度が高い順に数個の推薦情報をＰＣ２に配信する推薦情報として抽出する。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】推薦情報配信サーバを配置したネットワークシステムの一例を示した図。
【図２】推薦情報配信サーバが推薦情報をユーザに配信する手順を示したフロー図。
【図３】ＰＣに表示されるウェブページを説明する図。
【図４】ウェブページのソースコードを説明する図。
【図５】推薦情報配信サーバのブロック図。
【符号の説明】
【００５４】
１  推薦情報配信サーバ
１０  プロファイル情報生成手段
１１  推薦情報配信手段
１２  プロファイル情報データベース
１３  推薦情報データベース
２  パーソナルコンピュータ
２０  ブラウザ
３  ウェブサーバ
４  インターネット
５  ウェブページ
６  ウェブページのソースコード
６１  推薦情報要素
６２  イベントハンドラ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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