ユーザに対して商品又はサービスを提案するレコメンド装置であって、第1及び第2の流通チャネルで購買された前記商品又はサービスの前記ユーザごとの購買履歴である第1及び第2の購買履歴を記憶する購買履歴記憶部と、前記第1及び第2の購買履歴に基づいて、前記第1の流通チャネルにおいて購買された第1の前記商品又はサービスが属する第1のカテゴリと、前記第2の流通チャネルにおいて購買された第2の前記商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを、前記第1及び第2の商品又はサービスが同一のユーザにより購買されたことを示すリンクにより接続したグラフである購買連関ネットワークを作成するネットワーク分析部と、前記購買連関ネットワークを記憶する購買連関ネットワーク記憶部と、前記第1の商品又はサービスの指定を受け付ける指定部と、前記購買連関ネットワーク記憶部に記憶される前記購買連関ネットワークから、前記指定された第1の商品又はサービスが属する前記第1のカテゴリに前記リンクにより接続される前記第2のカテゴリを抽出し、抽出した前記第2のカテゴリに含まれる前記第2の商品又はサービスであるレコメンド商品を決定するレコメンド決定部と、前記レコメンド商品を出力するレコメンド部と、を備えることを特徴とするレコメンド装置。ユーザに対して商品又はサービスを提案するレコメンド装置であって、第1及び第2の流通チャネルで購買された前記商品又はサービスの前記ユーザごとの購買履歴である第1及び第2の購買履歴に基づいて作成された、前記第1の流通チャネルにおいて購買された第1の前記商品又はサービスが属する第1のカテゴリと、前記第2の流通チャネルにおいて購買された第2の前記商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを、前記第1及び第2の商品又はサービスが同一のユーザにより購買されたことを示すリンクにより接続したグラフである購買連関ネットワークを記憶する購買連関ネットワーク記憶部と、第1の前記商品又はサービスの指定を受け付ける指定部と、前記購買連関ネットワーク記憶部に記憶される前記購買連関ネットワークから、前記指定された第1の商品又はサービスが属する前記第1のカテゴリに前記リンクにより接続される前記第2のカテゴリを抽出して、抽出した前記第2のカテゴリに含まれる前記第2の商品又はサービスであるレコメンド商品を決定するレコメンド決定部と、前記レコメンド商品を出力するレコメンド部と、を備えることを特徴とするレコメンド装置。請求項1又は2のいずれかに記載のレコメンド装置であって、前記リンクには前記ノード間の関連性の強さを示す強度が付帯されており、前記レコメンド決定部は、前記第2のカテゴリのうち、所定値以下の前記強度が付帯された前記リンクによりリンクされたもののみを抽出すること、を特徴とするレコメンド装置。請求項1乃至3のいずれか1項に記載のレコメンド装置であって、前記購買履歴には、前記商品又はサービスが販売された個数が含まれており、前記レコメンド決定部は、前記指定された第1の商品又はサービスが属する前記第1のカテゴリに含まれる前記商品又はサービスの前記個数を合計し、前記合計が所定値以下である場合にのみ前記レコメンド商品を決定すること、を特徴とするレコメンド装置。ユーザに対して商品又はサービスを提案するレコメンド装置であって、第1の流通チャネルにおいて購買された第1の商品又はサービスが属する第1のカテゴリと第2の流通チャネルにおいて購買された第2の商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを対応付けて記憶するレコメンド決定情報記憶部と、第1の前記商品又はサービスの指定を受け付ける指定部と、前記指定された第1の商品又はサービスが属する前記第1のカテゴリに対応する前記第2のカテゴリを前記レコメンド決定情報記憶部から抽出し、抽出した前記第2のカテゴリに含まれる前記第2の商品又はサービスであるレコメンド商品を決定するレコメンド決定部と、前記レコメンド商品を出力するレコメンド部と、を備えることを特徴とするレコメンド装置。請求項5に記載のレコメンド装置であって、前記レコメンド決定情報記憶部はさらに、前記第1及び第2のカテゴリの関連性の強度を対応付けて記憶しており、前記レコメンド決定部は、前記指定された第1の商品又はサービスが属する前記第1のカテゴリに対応する前記第2のカテゴリのうち、対応する前記強度が所定値以下であるもののみを抽出すること、を特徴とするレコメンド装置。請求項5又は6に記載のレコメンド装置であって、前記レコメンド決定情報記憶部はさらに、前記第1のカテゴリに属する前記商品又はサービスが販売された個数を対応付けて記憶しており、前記レコメンド決定部は、前記指定された第1の商品又はサービスが属する前記第1のカテゴリに対応する前記個数が所定値以下である場合にのみ、前記レコメンド商品を決定すること、を特徴とするレコメンド装置。請求項1乃至7のいずれか1項に記載のレコメンド装置であって、前記第1及び第2のカテゴリは異なるカテゴリであること、を特徴とするレコメンド装置。請求項1乃至8のいずれか1項に記載のレコメンド装置であって、前記第1及び第2のカテゴリはグループ分けされており、前記レコメンド決定部は、前記第2のカテゴリのうち、前記第1のカテゴリとは異なるグループに属するもののみを抽出すること、を特徴とするレコメンド装置。ユーザに対して提案する商品又はサービスを決定するための情報を作成する装置であって、第1及び第2の流通チャネルで購買された前記商品又はサービスの前記ユーザごとの購買履歴である第1及び第2の購買履歴を記憶する購買履歴記憶部と、前記第1及び第2の購買履歴に基づいて、前記第1の流通チャネルにおいて購買された第1の前記商品又はサービスが属する第1のカテゴリと、前記第2の流通チャネルにおいて購買された第2の前記商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを、前記第1及び第2の商品又はサービスが同一のユーザにより購買されたことを示すリンクにより接続したグラフである購買連関ネットワークを作成するネットワーク分析部と、を備えることを特徴とする情報作成装置。ユーザに対して商品又はサービスを提案するレコメンド方法であって、コンピュータが、第1及び第2の流通チャネルで購買された前記商品又はサービスの前記ユーザごとの購買履歴である第1及び第2の購買履歴を記憶し、前記第1及び第2の購買履歴に基づいて、前記第1の流通チャネルにおいて購買された第1の前記商品又はサービスが属する第1のカテゴリと、前記第2の流通チャネルにおいて購買された第2の前記商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを、前記第1及び第2の商品又はサービスが同一のユーザにより購買されたことを示すリンクにより接続したグラフである購買連関ネットワークを作成し、前記購買連関ネットワークを記憶し、前記第1の商品又はサービスの指定を受け付け、前記購買連関ネットワーク記憶部に記憶される前記購買連関ネットワークから、前記指定された第1の商品又はサービスが属する前記第1のカテゴリに前記リンクにより接続される前記第2のカテゴリを抽出し、抽出した前記第2のカテゴリに含まれる前記第2の商品又はサービスであるレコメンド商品を決定し、前記レコメンド商品を出力すること、を特徴とするレコメンド方法。ユーザに対して商品又はサービスを提案するレコメンド方法であって、コンピュータが、第1及び第2の流通チャネルで購買された前記商品又はサービスの前記ユーザごとの購買履歴である第1及び第2の購買履歴に基づいて作成された、前記第1の流通チャネルにおいて購買された第1の前記商品又はサービスが属する第1のカテゴリと、前記第2の流通チャネルにおいて購買された第2の前記商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを、前記第1及び第2の商品又はサービスが同一のユーザにより購買されたことを示すリンクにより接続したグラフである購買連関ネットワークを記憶し、第1の前記商品又はサービスの指定を受け付け、前記購買連関ネットワーク記憶部に記憶される前記購買連関ネットワークから、前記指定された第1の商品又はサービスが属する前記第1のカテゴリに前記リンクにより接続される前記第2のカテゴリを抽出して、抽出した前記第2のカテゴリに含まれる前記第2の商品又はサービスであるレコメンド商品を決定し、前記レコメンド商品を出力すること、を特徴とするレコメンド方法。ユーザに対して商品又はサービスを提案するレコメンド方法であって、コンピュータが、第1の流通チャネルにおいて購買された第1の商品又はサービスが属する第1のカテゴリと第2の流通チャネルにおいて購買された第2の商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを対応付けて記憶し、第1の前記商品又はサービスの指定を受け付け、前記指定された第1の商品又はサービスが属する前記第1のカテゴリに対応する前記第2のカテゴリを抽出し、抽出した前記第2のカテゴリに含まれる前記第2の商品又はサービスであるレコメンド商品を決定し、前記レコメンド商品を出力すること、を特徴とするレコメンド方法。ユーザに対して提案する商品又はサービスを決定するための情報を作成する方法であって、コンピュータが、第1及び第2の流通チャネルで購買された前記商品又はサービスの前記ユーザごとの購買履歴である第1及び第2の購買履歴を記憶し、前記第1及び第2の購買履歴に基づいて、前記第1の流通チャネルにおいて購買された第1の前記商品又はサービスが属する第1のカテゴリと、前記第2の流通チャネルにおいて購買された第2の前記商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを、前記第1及び第2の商品又はサービスが同一のユーザにより購買されたことを示すリンクにより接続したグラフである購買連関ネットワークを作成すること、を特徴とする情報作成方法。ユーザに対して商品又はサービスを提案するためのプログラムであって、コンピュータに、第1及び第2の流通チャネルで購買された前記商品又はサービスの前記ユーザごとの購買履歴である第1及び第2の購買履歴を記憶するステップと、前記第1及び第2の購買履歴に基づいて、前記第1の流通チャネルにおいて購買された第1の前記商品又はサービスが属する第1のカテゴリと、前記第2の流通チャネルにおいて購買された第2の前記商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを、前記第1及び第2の商品又はサービスが同一のユーザにより購買されたことを示すリンクにより接続したグラフである購買連関ネットワークを作成するステップと、前記購買連関ネットワークを記憶するステップと、前記第1の商品又はサービスの指定を受け付けるステップと、前記購買連関ネットワーク記憶部に記憶される前記購買連関ネットワークから、前記指定された第1の商品又はサービスが属する前記第1のカテゴリに前記リンクにより接続される前記第2のカテゴリを抽出し、抽出した前記第2のカテゴリに含まれる前記第2の商品又はサービスであるレコメンド商品を決定するステップと、前記レコメンド商品を出力するステップと、を実行させるためのプログラム。ユーザに対して商品又はサービスを提案するためのプログラムであって、コンピュータに、第1及び第2の流通チャネルで購買された前記商品又はサービスの前記ユーザごとの購買履歴である第1及び第2の購買履歴に基づいて作成された、前記第1の流通チャネルにおいて購買された第1の前記商品又はサービスが属する第1のカテゴリと、前記第2の流通チャネルにおいて購買された第2の前記商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを、前記第1及び第2の商品又はサービスが同一のユーザにより購買されたことを示すリンクにより接続したグラフである購買連関ネットワークを記憶するステップと、第1の前記商品又はサービスの指定を受け付けるステップと、前記購買連関ネットワーク記憶部に記憶される前記購買連関ネットワークから、前記指定された第1の商品又はサービスが属する前記第1のカテゴリに前記リンクにより接続される前記第2のカテゴリを抽出して、抽出した前記第2のカテゴリに含まれる前記第2の商品又はサービスであるレコメンド商品を決定するステップと、前記レコメンド商品を出力するステップと、を実行させるためのプログラム。ユーザに対して商品又はサービスを提案するためのプログラムであって、コンピュータに、第1の流通チャネルにおいて購買された第1の商品又はサービスが属する第1のカテゴリと第2の流通チャネルにおいて購買された第2の商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを対応付けて記憶するステップと、第1の前記商品又はサービスの指定を受け付けるステップと、前記指定された第1の商品又はサービスが属する前記第1のカテゴリに対応する前記第2のカテゴリを抽出し、抽出した前記第2のカテゴリに含まれる前記第2の商品又はサービスであるレコメンド商品を決定するステップと、前記レコメンド商品を出力するステップと、を実行させるためのプログラム。ユーザに対して提案する商品又はサービスを決定するための情報を作成するためのプログラムであって、コンピュータに、第1及び第2の流通チャネルで購買された前記商品又はサービスの前記ユーザごとの購買履歴である第1及び第2の購買履歴を記憶するステップと、前記第1及び第2の購買履歴に基づいて、前記第1の流通チャネルにおいて購買された第1の前記商品又はサービスが属する第1のカテゴリと、前記第2の流通チャネルにおいて購買された第2の前記商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを、前記第1及び第2の商品又はサービスが同一のユーザにより購買されたことを示すリンクにより接続したグラフである購買連関ネットワークを作成するステップと、を実行させるためのプログラム。ユーザが商品やサービスを購入するチャネルは電子商取引に限られるものではなく、実店舗の対面販売なども存在している。しかしながら、特許文献1に記載のシステムでは、店頭における購買履歴に基づいてレコメンドが行われており、異なるチャネルでの購買に関しては何ら着目していない。本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、レコメンドのために複数の流通チャネルにおける購買履歴を考慮することのできる、情報作成装置、情報作成方法、レコメンド装置、レコメンド方法及びプログラムを提供することを目的とする。上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、ユーザに対して商品又はサービスを提案するレコメンド装置であって、第1及び第2の流通チャネルで購買された前記商品又はサービスの前記ユーザごとの購買履歴である第1及び第2の購買履歴を記憶する購買履歴記憶部と、前記第1及び第2の購買履歴に基づいて、前記第1の流通チャネルにおいて購買された第1の前記商品又はサービスが属する第1のカテゴリと、前記第2の流通チャネルにおいて購買された第2の前記商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを、前記第1及び第2の商品又はサービスが同一のユーザにより購買されたことを示すリンクにより接続したグラフである購買連関ネットワークを作成するネットワーク分析部と、前記購買連関ネットワークを記憶する購買連関ネットワーク記憶部と、前記第1の商品又はサービスの指定を受け付ける指定部と、前記購買連関ネットワーク記憶部に記憶される前記購買連関ネットワークから、前記指定された第1の商品又はサービスが属する前記第1のカテゴリに前記リンクにより接続される前記第2のカテゴリを抽出し、抽出した前記第2のカテゴリに含まれる前記第2の商品又はサービスであるレコメンド商品を決定するレコメンド決定部と、前記レコメンド商品を出力するレコメンド部と、を備えることとする。また、本発明の他の態様は、ユーザに対して商品又はサービスを提案するレコメンド装置であって、第1及び第2の流通チャネルで購買された前記商品又はサービスの前記ユーザごとの購買履歴である第1及び第2の購買履歴に基づいて作成された、前記第1の流通チャネルにおいて購買された第1の前記商品又はサービスが属する第1のカテゴリと、前記第2の流通チャネルにおいて購買された第2の前記商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを、前記第1及び第2の商品又はサービスが同一のユーザにより購買されたことを示すリンクにより接続したグラフである購買連関ネットワークを記憶する購買連関ネットワーク記憶部と、第1の前記商品又はサービスの指定を受け付ける指定部と、前記購買連関ネットワーク記憶部に記憶される前記購買連関ネットワークから、前記指定された第1の商品又はサービスが属する前記第1のカテゴリに前記リンクにより接続される前記第2のカテゴリを抽出して、抽出した前記第2のカテゴリに含まれる前記第2の商品又はサービスであるレコメンド商品を決定するレコメンド決定部と、前記レコメンド商品を出力するレコメンド部と、を備えることとする。また、本発明のレコメンド装置では、前記リンクには前記ノード間の関連性の強さを示す強度が付帯されており、前記レコメンド決定部は、前記第2のカテゴリのうち、所定値以下の前記強度が付帯された前記リンクによりリンクされたもののみを抽出するようにしてもよい。また、本発明のレコメンド装置では、前記購買履歴には、前記商品又はサービスが販売された個数が含まれており、前記レコメンド決定部は、前記指定された第1の商品又はサービスが属する前記第1のカテゴリに含まれる前記商品又はサービスの前記個数を合計し、前記合計が所定値以下である場合にのみ前記レコメンド商品を決定するようにしてもよい。また、本発明の他の態様は、ユーザに対して商品又はサービスを提案するレコメンド装置であって、第1の流通チャネルにおいて購買された第1の商品又はサービスが属する第1のカテゴリと第2の流通チャネルにおいて購買された第2の商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを対応付けて記憶するレコメンド決定情報記憶部と、第1の前記商品又はサービスの指定を受け付ける指定部と、前記指定された第1の商品又はサービスが属する前記第1のカテゴリに対応する前記第2のカテゴリを前記レコメンド決定情報記憶部から抽出し、抽出した前記第2のカテゴリに含まれる前記第2の商品又はサービスであるレコメンド商品を決定するレコメンド決定部と、前記レコメンド商品を出力するレコメンド部と、を備えることとする。また、本発明のレコメンド装置では、前記第1及び第2のカテゴリは異なるカテゴリであってもよい。また、本発明のレコメンド装置では、前記第1及び第2のカテゴリはグループ分けされており、前記レコメンド決定部は、前記第2のカテゴリのうち、前記第1のカテゴリとは異なるグループに属するもののみを抽出するようにしてもよい。また、本発明の他の態様は、ユーザに対して提案する商品又はサービスを決定するための情報を作成する装置であって、第1及び第2の流通チャネルで購買された前記商品又はサービスの前記ユーザごとの購買履歴である第1及び第2の購買履歴を記憶する購買履歴記憶部と、前記第1及び第2の購買履歴に基づいて、前記第1の流通チャネルにおいて購買された第1の前記商品又はサービスが属する第1のカテゴリと、前記第2の流通チャネルにおいて購買された第2の前記商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを、前記第1及び第2の商品又はサービスが同一のユーザにより購買されたことを示すリンクにより接続したグラフである購買連関ネットワークを作成するネットワーク分析部と、を備えることとする。また、本発明の他の態様は、ユーザに対して商品又はサービスを提案するレコメンド方法であって、コンピュータが、第1及び第2の流通チャネルで購買された前記商品又はサービスの前記ユーザごとの購買履歴である第1及び第2の購買履歴を記憶し、前記第1及び第2の購買履歴に基づいて、前記第1の流通チャネルにおいて購買された第1の前記商品又はサービスが属する第1のカテゴリと、前記第2の流通チャネルにおいて購買された第2の前記商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを、前記第1及び第2の商品又はサービスが同一のユーザにより購買されたことを示すリンクにより接続したグラフである購買連関ネットワークを作成し、前記購買連関ネットワークを記憶し、前記第1の商品又はサービスの指定を受け付け、前記購買連関ネットワーク記憶部に記憶される前記購買連関ネットワークから、前記指定された第1の商品又はサービスが属する前記第1のカテゴリに前記リンクにより接続される前記第2のカテゴリを抽出し、抽出した前記第2のカテゴリに含まれる前記第2の商品又はサービスであるレコメンド商品を決定し、前記レコメンド商品を出力することとする。また、本発明の他の態様は、ユーザに対して商品又はサービスを提案するレコメンド方法であって、コンピュータが、第1及び第2の流通チャネルで購買された前記商品又はサービスの前記ユーザごとの購買履歴である第1及び第2の購買履歴に基づいて作成された、前記第1の流通チャネルにおいて購買された第1の前記商品又はサービスが属する第1のカテゴリと、前記第2の流通チャネルにおいて購買された第2の前記商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを、前記第1及び第2の商品又はサービスが同一のユーザにより購買されたことを示すリンクにより接続したグラフである購買連関ネットワークを記憶し、第1の前記商品又はサービスの指定を受け付け、前記購買連関ネットワーク記憶部に記憶される前記購買連関ネットワークから、前記指定された第1の商品又はサービスが属する前記第1のカテゴリに前記リンクにより接続される前記第2のカテゴリを抽出して、抽出した前記第2のカテゴリに含まれる前記第2の商品又はサービスであるレコメンド商品を決定し、前記レコメンド商品を出力することとする。また、本発明の他の態様は、ユーザに対して商品又はサービスを提案するレコメンド方法であって、コンピュータが、第1の流通チャネルにおいて購買された第1の商品又はサービスが属する第1のカテゴリと第2の流通チャネルにおいて購買された第2の商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを対応付けて記憶し、第1の前記商品又はサービスの指定を受け付け、前記指定された第1の商品又はサービスが属する前記第1のカテゴリに対応する前記第2のカテゴリを抽出し、抽出した前記第2のカテゴリに含まれる前記第2の商品又はサービスであるレコメンド商品を決定し、前記レコメンド商品を出力することとする。また、本発明の他の態様は、ユーザに対して提案する商品又はサービスを決定するための情報を作成する方法であって、コンピュータが、第1及び第2の流通チャネルで購買された前記商品又はサービスの前記ユーザごとの購買履歴である第1及び第2の購買履歴を記憶し、前記第1及び第2の購買履歴に基づいて、前記第1の流通チャネルにおいて購買された第1の前記商品又はサービスが属する第1のカテゴリと、前記第2の流通チャネルにおいて購買された第2の前記商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを、前記第1及び第2の商品又はサービスが同一のユーザにより購買されたことを示すリンクにより接続したグラフである購買連関ネットワークを作成することとする。また、本発明の他の態様は、ユーザに対して商品又はサービスを提案するためのプログラムであって、コンピュータに、第1及び第2の流通チャネルで購買された前記商品又はサービスの前記ユーザごとの購買履歴である第1及び第2の購買履歴を記憶するステップと、前記第1及び第2の購買履歴に基づいて、前記第1の流通チャネルにおいて購買された第1の前記商品又はサービスが属する第1のカテゴリと、前記第2の流通チャネルにおいて購買された第2の前記商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを、前記第1及び第2の商品又はサービスが同一のユーザにより購買されたことを示すリンクにより接続したグラフである購買連関ネットワークを作成するステップと、前記購買連関ネットワークを記憶するステップと、前記第1の商品又はサービスの指定を受け付けるステップと、前記購買連関ネットワーク記憶部に記憶される前記購買連関ネットワークから、前記指定された第1の商品又はサービスが属する前記第1のカテゴリに前記リンクにより接続される前記第2のカテゴリを抽出し、抽出した前記第2のカテゴリに含まれる前記第2の商品又はサービスであるレコメンド商品を決定するステップと、前記レコメンド商品を出力するステップと、を実行させることとする。また、本発明の他の態様は、ユーザに対して商品又はサービスを提案するためのプログラムであって、コンピュータに、第1及び第2の流通チャネルで購買された前記商品又はサービスの前記ユーザごとの購買履歴である第1及び第2の購買履歴に基づいて作成された、前記第1の流通チャネルにおいて購買された第1の前記商品又はサービスが属する第1のカテゴリと、前記第2の流通チャネルにおいて購買された第2の前記商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを、前記第1及び第2の商品又はサービスが同一のユーザにより購買されたことを示すリンクにより接続したグラフである購買連関ネットワークを記憶するステップと、第1の前記商品又はサービスの指定を受け付けるステップと、前記購買連関ネットワーク記憶部に記憶される前記購買連関ネットワークから、前記指定された第1の商品又はサービスが属する前記第1のカテゴリに前記リンクにより接続される前記第2のカテゴリを抽出して、抽出した前記第2のカテゴリに含まれる前記第2の商品又はサービスであるレコメンド商品を決定するステップと、前記レコメンド商品を出力するステップと、を実行させることとする。また、本発明の他の態様は、ユーザに対して商品又はサービスを提案するためのプログラムであって、コンピュータに、第1の流通チャネルにおいて購買された第1の商品又はサービスが属する第1のカテゴリと第2の流通チャネルにおいて購買された第2の商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを対応付けて記憶するステップと、第1の前記商品又はサービスの指定を受け付けるステップと、前記指定された第1の商品又はサービスが属する前記第1のカテゴリに対応する前記第2のカテゴリを抽出し、抽出した前記第2のカテゴリに含まれる前記第2の商品又はサービスであるレコメンド商品を決定するステップと、前記レコメンド商品を出力するステップと、を実行させることとする。また、本発明の他の態様は、ユーザに対して提案する商品又はサービスを決定するための情報を作成するためのプログラムであって、コンピュータに、第1及び第2の流通チャネルで購買された前記商品又はサービスの前記ユーザごとの購買履歴である第1及び第2の購買履歴を記憶するステップと、前記第1及び第2の購買履歴に基づいて、前記第1の流通チャネルにおいて購買された第1の前記商品又はサービスが属する第1のカテゴリと、前記第2の流通チャネルにおいて購買された第2の前記商品又はサービスが属する第2のカテゴリとを、前記第1及び第2の商品又はサービスが同一のユーザにより購買されたことを示すリンクにより接続したグラフである購買連関ネットワークを作成するステップと、を実行させることとする。その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。本発明によれば、レコメンドのために複数の流通チャネルにおける購買履歴を考慮することができる。以下、本発明の一実施形態に係るレコメンドシステムについて説明する。本実施形態のレコメンドシステムは、ユーザに対してお勧め商品の提案レコメンドを行うものである。本実施形態のレコメンドシステムでは、商品の購買履歴から商品の関連を分析したグラフ以下、購買連関ネットワーク1という。に基づいてレコメンドを行う。購買連関ネットワーク1は、複数の流通チャネルにおける購買履歴から作成される。本実施形態では、インターネットなどにおける電子商取引以下、オンライン販売という。と実店舗における対面販売との2つの流通チャネルにおける購買履歴から購買連関ネットワーク1が作成されるものとする。図1は、購買連関ネットワーク1の構成例を示す図である。購買連関ネットワーク1は、チャネルごとの商品の小分類本発明のカテゴリに該当する。をノードとし、同一のユーザにより購買された小分類のノード間をリンクエッジ、紐帯などとも呼ばれる。によりつながれたグラフである。図1の例では、三角形の図形がオンライン販売における小分類、丸形の図形が実店舗における小分類のノードを示している。リンクには関連性を示す重みリンク強度と呼ばれる。がつけられている。リンク強度は、同じユーザにより購買される可能性の高さであり、購買関連ネットワーク1の作成時に同じユーザにより購買されていた個数の間のピアソンの積率相関係数である。本実施形態のレコメンドシステムは、オンライン販売による商品の購買履歴以下、オンライン購買履歴という。本発明の第1の購買履歴に対応する。と、実店舗における商品の購買履歴以下、実店舗購買履歴という。本発明の第2の購買履歴に対応する。とに基づいて購買連関ネットワーク1を作成し、購買連関ネットワーク1に基づいてレコメンドを行う。図2は、本実施形態のレコメンドシステムの全体構成を示す図である。本実施形態のレコメンドシステムは、レコメンド装置20と分析装置30とを含んで構成される。レコメンド装置20と、ユーザ端末10及び分析装置30のそれぞれと、は通信路11及び12を介して通信可能に接続されている。なお、ユーザ端末10、レコメンド装置20及び分析装置30が1つの通信ネットワークを介して互いに通信可能に接続されるようにしてもよい。通信路11及び12は、例えば公衆電話回線網や携帯電話回線網、無線通信網、イーサネット登録商標などにより構築される、例えばインターネットやLANLocalAreaNetworkなどである。レコメンド装置20は、ユーザ端末10のユーザに商品をレコメンドする、例えばワークステーションやパーソナルコンピュータなどのコンピュータである。本実施形態では、レコメンド装置20は、例えば、オンラインショッピングやカタログ提供などのサービスを提供するWebサーバであることを想定する。レコメンド装置20は、ユーザ端末10から送信されるHTTPのリクエストに応じてWebページを送信する。レコメンド装置20は、リクエストに商品が指定されていた場合以下、リクエストに指定された商品を指定商品という。、指定商品についてのWebページ情報に、購買連関ネットワーク1に基づいて指定商品に関連する他の商品以下、レコメンド商品という。をユーザに提案するための情報以下、レコメンド情報という。を埋め込んでユーザ端末10に送信する。分析装置30は、レコメンドに用いる購買連関ネットワーク1を作成する、例えばワークステーションやパーソナルコンピュータなどのコンピュータである。分析装置30は、後述するように、オンライン購買履歴と実店舗購買履歴とに基づいて購買連関ネットワーク1を作成する。図3は、レコメンド装置20及び分析装置30を実現するコンピュータのハードウェア構成を示す図である。レコメンド装置20及び分析装置30は、CPU101、メモリ102、記憶装置103、通信インタフェース104、入力装置105、出力装置106を備えている。記憶装置103は、各種のプログラムやデータを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートディスク、フラッシュメモリ、半導体記憶装置などである。CPU101は記憶装置103に記憶されているプログラムをメモリ102に読み出して実行することにより各種の機能を実現する。通信インタフェース104は、通信路11及び12に接続するためのインタフェースである。通信インタフェース104は、例えば、イーサネット登録商標に接続するためのアダプタや、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信路に接続するための通信機などである。入力装置105は、データを入力するための、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、ボタン、マイクロフォンなどである。出力装置106は、データを出力するための、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。図4は、分析装置30のソフトウェア構成を示す図である。分析装置30は、購買履歴登録部311、購買連関ネットワーク作成部312、レコメンド決定情報作成部313、レコメンド決定情報出力部314、商品分類データベース331、オンライン購買履歴データベース332、実店舗購買履歴データベース333を備えている。なお、購買履歴登録部311、購買連関ネットワーク作成部312、レコメンド決定情報作成部313、レコメンド決定情報出力部314は、分析装置30において、CPU101が記憶装置103に記憶されているプログラムをメモリ102に読み出して実行することにより実現される。商品分類データベース331、オンライン購買履歴データベース332、実店舗購買履歴データベース333は、分析装置30が備えるメモリ102及び記憶装置103が提供する記憶領域の一部として実現される。商品分類データベース331は、商品の分類に関する情報以下、商品分類情報という。を記憶する。図5は、商品分類データベース331に記憶される商品分類情報の構成例を示す図である。商品分類情報は、商品ID、チャネル、大分類本発明のグループに該当する。、小分類、商品名が含まれる。商品IDは商品を特定するための情報である。チャネルは、商品が購買されたチャネルであり、本実施形態では、オンライン販売を示すオンライン又は実店舗における対面販売を示す実店舗のいずれかが設定される。大分類及び小分類は商品の分類であるが、小分類については、概念上同じ分類に属す場合であっても、チャネルが異なる場合には異なる小分類となるように設定されるものとする。すなわち、オンライン販売における商品の小分類以下、オンライン販売における小分類を特にオンライン小分類という。と、実店舗での対面販売における商品の小分類以下、実店舗での対面販売における小分類を特に実店舗小分類という。とは異なる分類になる。例えば図5の例では、eat食事という分類について、オンライン小分類は1eat、実店舗小分類は2eatがそれぞれ設定されている。オンライン購買履歴データベース332は、インターネットにおけるオンライン販売に係る購買履歴以下、オンライン購買履歴という。を記憶し、実店舗購買履歴データベース333は、実店舗における対面販売に係る購買履歴以下、実店舗購買履歴という。を記憶する。本実施形態では、オンライン購買履歴及び実店舗購買履歴以下、これらをまとめて単に購買履歴ともいう。は同じ内容であるものとする。図6は購買履歴の構成例を示す図である。購買履歴には、購買された商品を示す商品ID、当該商品の購買に係るオンライン取引が行われたサイト又は対面販売が行われた実店舗を示す店舗ID、当該商品を購買したユーザを示すユーザID、購買日時、当該商品が購買された個数、及び当該商品の購買における販売価格単価が含まれる。購買履歴登録部311は、購買履歴をオンライン購買履歴データベース332及び実店舗購買履歴データベース333に登録する。購買履歴登録部311は、例えば、オンラインショッピングを提供しているWebサーバからオンライン購買履歴を取得してオンライン購買履歴データベース332に登録し、実店舗やその支部、本部などに設置されているストアコンピュータから実店舗購買履歴を取得して実店舗購買履歴データベース333に登録するようにしてもよいし、分析装置30の使用者からオンライン購買履歴及び実店舗購買履歴の入力を受け付けてオンライン購買履歴データベース332及び実店舗購買履歴データベース333に登録するようにしてもよい。購買連関ネットワーク作成部312は、オンライン購買履歴及び実店舗購買履歴に基づいて購買連関ネットワーク1を作成する。図7は、購買連関ネットワーク1の作成処理の流れを示す図である。購買連関ネットワーク作成部312は、オンライン購買履歴データベース332及び実店舗購買履歴データベース333を参照して、各小分類について、購買履歴の個数をユーザIDごとに合計するS401。購買連関ネットワーク作成部312は、2つの小分類の組み合わせのそれぞれについて、ユーザIDごとの個数合計の間のピアソンの積率相関係数を算出するS402。購買連関ネットワーク作成部312は、小分類をノードとし、積率相関係数が所定の閾値以下、最低強度という。例えば、一般に相関関係がないと判断される値図1では0.1とすることができる。以上である2つの小分類のそれぞれについて、積率相関係数をリンク強度とするリンクで当該2つの小分類を接続するグラフを作成するS403。なお、購買連関ネットワーク作成部312は、各ノードに、小分類に対応する商品分類情報に含まれるチャネルを付帯させ、各ノードがどのチャネルについてのノードであるかを区別できるようにする。以上のようにして作成されたグラフが、図1に示す購買連関ネットワーク1となる。なお、購買連関ネットワーク1は一般的なグラフを表現する形式のデータとして記述されるものとする。レコメンド決定情報作成部313は、購買連関ネットワーク1に基づいて、レコメンド商品を決定するための情報以下、レコメンド決定情報2という。を作成する。図8は、レコメンド決定情報2を作成する処理の流れを示す図である。レコメンド決定情報作成部313は、商品分類データベース331においてオンラインのチャネルに対応する小分類のそれぞれを処理小分類として以下の処理を行う。レコメンド決定情報作成部313は、オンライン購買履歴データベース332から、処理小分類に対応する個数を合計しS421、個数の合計値が所定の閾値以下、最大購買規模という。以下である場合にS422:YES、購買連関ネットワーク1において処理小分類にリンクにより接続される小分類以下、関連小分類という。のうち、実店舗のチャネルが付帯されているものを抽出してリストとするS423。レコメンド決定情報作成部313は、リンク強度が所定の閾値以下、最大強度という。例えば、一般に相関関係が強いと判断される値図1のデータに対しては0.2とすることができる。より大きい関連小分類をリストから削除するS424。レコメンド決定情報作成部313は、リストに含まれている関連小分類のそれぞれについて、処理小分類、関連小分類、リンク強度を対応づけてレコメンド決定情報2に追加するS425。以上の処理を各処理小分類について行うことにより、最大購買規模以下の販売個数である処理小分類について、最大強度以下のリンク強度でリンクされている関連小分類がレコメンド決定情報2に追加される。上記のようにして作成されるレコメンド決定情報2の構成例を図9に示す。図9に示すように、レコメンド決定情報2には、小分類と、当該小分類に対応する関連小分類と、その関連性を示すリンク強度とが対応づけられた行が含まれる。レコメンド決定情報出力部314は、レコメンド決定情報2を出力する。本実施形態では、レコメンド決定情報出力部314は、レコメンド決定情報2をレコメンド装置20に送信するものとする。図10は、レコメンド装置20のソフトウェア構成を示す図である。レコメンド装置20は、レコメンド決定情報受信部211、商品指定部212、レコメンド商品決定部213、商品ページ送信部214、商品分類データベース231、誘導データベース232、商品詳細情報データベース233、レコメンド決定情報記憶部234を備える。なお、レコメンド決定情報受信部211、商品指定部212、レコメンド商品決定部213、商品ページ送信部214は、レコメンド装置20においてCPU101が記憶装置103に記憶されているプログラムをメモリ102に読み出して実行することにより実現される。商品分類データベース231、誘導データベース232、商品詳細情報データベース233、レコメンド決定情報記憶部234は、レコメンド装置20が備えるメモリ102及び記憶装置103が提供する記憶領域の一部として実現される。商品分類データベース231は、商品分類情報を記憶する。商品分類データベース231の構成は、上述した図5に示す分析装置30の商品分類データベース331と同じである。誘導データベース232は、実店舗での商品とオンライン販売での商品とを対応づけるための情報が記憶される。図11は本実施形態における誘導データベース232の構成例を示す図である。本実施形態では、誘導データベース232は、実店舗小分類とオンライン小分類とが対応づけられている。商品詳細情報データベース233は、商品に関するWebページ以下、商品ページという。を作成するための、商品に関する詳細な情報以下、商品詳細情報という。を記憶する。図12は商品詳細情報データベース233に記憶される商品詳細情報の構成例を示す図である。本実施形態では、商品詳細情報には、商品IDに対応づけて、商品名、価格、商品の画像を表示するための画像データのファイル名、商品についての説明などが含まれている。なお、商品詳細情報には、商品を説明するWebページを作成するために必要な一般的な情報が含まれているものとする。レコメンド決定情報受信部211は、分析装置30から送信されるレコメンド決定情報2を受信する。レコメンド決定情報受信部211は、受信したレコメンド決定情報2をレコメンド決定情報記憶部234に登録する。レコメンド決定情報記憶部234は、図9に示すレコメンド決定情報2を記憶する。商品指定部212は、指定商品の指定を受け付ける。商品指定部212は、ユーザ端末10から送信されるHTTPのリクエストに商品IDが指定されていた場合には、当該商品IDが示す商品を指定商品として受け付けることができる。レコメンド商品決定部213は、指定商品が指定された場合に、指定商品に関連するレコメンド商品を決定する。図13はレコメンド商品の決定処理の流れを示す図である。レコメンド商品決定部213は、商品分類データベース231から、指定商品の商品ID以下、指定商品IDという。に対応する小分類を読み出すS501。レコメンド商品決定部213は、レコメンド決定情報記憶部234に記憶されているレコメンド決定情報2から、読み出した小分類に対応する関連小分類を読み出しS502、誘導データベース232から、関連小分類に対応するオンライン小分類を読み出すS503。レコメンド商品決定部213は、商品分類データベース231から、オンライン小分類に対応する商品IDを読み出すS504。レコメンド商品決定部213は、読み出した各商品IDについて、商品分類データベース331から大分類を読み出しS505、上記商品IDのうち、指定商品の大分類と異なる大分類に属するものを、レコメンドに用いるもの以下、レコメンド商品IDという。として決定するS506。なお、レコメンド商品決定部213は、ステップS504の前に、関連小分類に対応する大分類を商品分類データベース331から読み出し、ステップS504において、指定商品に対応する大分類とは異なる大分類に所属する関連小分類についてのみ商品IDを読み出し、読み出した商品IDをレコメンド商品IDとしてもよい。商品ページ送信部214は、リクエストに応じて、商品についての情報を表示するためのWebページ以下、商品ページという。を作成する。商品ページ送信部214は、指定商品IDに対応する商品詳細情報を商品詳細情報データベース233から読み出し、読み出した商品詳細情報に基づいて商品ページを作成する。なお、商品ページの作成処理には、一般的な商品についてのWebページの作成処理を用いることができる。商品ページ送信部214は、レコメンド商品決定部213がレコメンド商品IDを決定した場合には、レコメンド商品IDに対応する商品詳細情報を商品詳細情報データベース233から読み出し、読み出した商品詳細情報に基づいてレコメンド情報を作成し、作成したレコメンド情報を商品ページに組み入れて作成するようにする。商品ページ送信部214は、作成した商品ページをユーザ端末10に送信する。以上のようにして、指定商品に関連するレコメンド商品が提案される。本実施形態のレコメンドシステムによれば、オンライン購買履歴と実店舗購買履歴との異なるチャネルの購買履歴に基づいて購買連関ネットワーク1が作成され、この購買連関ネットワーク1に基づいてレコメンドを行うことができる。したがって、例えば実店舗での販売が多くインターネットショッピングではあまり販売されていない商品など、チャネルによって購買履歴に偏りがある場合であっても、チャネルを問わずにレコメンド商品として選択することができる。これにより、異なるチャネルからユーザを誘引することが可能となる。また、本実施形態のレコメンドシステムでは、オンラインでの指定商品の小分類にリンクされた実店舗での小分類を、オンラインの小分類に変換した後にレコメンド商品を決定しているので、オンラインで購入したユーザが実店舗で購入していた実績のある商品について、オンラインで販売されているものをレコメンドすることができる。したがって、実店舗で商品を購入していたユーザをオンライン販売に誘導することができる。もっとも、同じチャネルの商品をレコメンドすること、すなわちオンラインの指定商品の小分類にリンクされたオンラインの小分類に基づいてレコメンド商品を決定することを、排除するものではない。また、本実施形態のレコメンドシステムでは、指定商品とは異なる大分類に属する商品をレコメンドするようにしているので、ユーザにとって意外性のあるレコメンドを行うことが可能となる。例えば化粧品を閲覧しているユーザに対しては、化粧品がレコメンドされず、他の大分類例えば食品foodなどに属する商品がレコメンドされることになる。ここで食品関連の商品についてオンラインでの販売規模が小さい場合には、従来のレコメンドシステムでは食品関連の商品がレコメンドされる可能性も小さくなる。また実店舗でオンラインでの食品関連の商品がレコメンドされる可能性も小さいと考えられる。これに対して本実施形態のレコメンドシステムのように、生活関連の商品例えば化粧品cosmeticを閲覧しているユーザに食品関連の商品例えば菓子candyをレコメンドすることにより、これまでレコメンドされることの少なかった商品をレコメンドする機会を増やすことが可能となる。また、実店舗で多く販売されていることからレコメンドされる機会が少なかった商品をオンラインでレコメンドすることができるので、実店舗からオンラインにユーザを誘引することができる。もっとも、大分類が同じ小分類の商品をレコメンドすることを排除するものではない。また、本実施形態のレコメンドシステムでは、リンク強度相関が強すぎる最大強度より大きい小分類についてはレコメンド決定情報2に追加しないようにしている図8のステップS424。オンライン購買商品と実店舗購買商品との購買連関が強いということは、その実店舗購買商品は何らかの理由で、あえて実店舗で買っている、つまりオンラインと実店舗との棲み分けができている可能性が高いため、レコメンドによりユーザをオンライン販売に誘導できない可能性がある。このような商品をレコメンドしないことによって、効果的なレコメンドを行うことができる。また、本実施形態のレコメンドシステムでは、オンライン販売における購買規模が大きすぎる最大購買規模より大きい小分類についてもレコメンド決定情報2に追加しないようにしている図8のステップS422。購買規模が大きい商品に比べて、購買規模が小さい商品をオンライン販売により購入しているユーザは、一般的な利用者に比べてオンライン販売に理解があることが期待される。したがって、購買規模が小さい商品について、実店舗で販売されている商品を提案することにより、実店舗からオンライン販売にユーザを効果的に誘導することができる。なお、本実施形態では、購買対象は商品であるものとしたが、商品に加えて又は商品に代えてサービスを購買対象とすることもできる。また、本実施形態では、リンク強度はピアソンの積率相関係数により計算するものとしたが、これに限らず、データ中で2つのアイテムが同時に出現する共起単位の個数、2つのアイテム間のジャッカード係数、2つのアイテム間のカイ二乗値、2つのアイテム間のシンプソン係数、2つのアイテム間をそれぞれ出現共起単位からなるベクトルとした両者の間の角度のコサイン値、2つのアイテム間の相互情報量などの共起度により求めるようにしてもよいし、マーケットバスケット分析に用いられる支持度や確信度などの相関ルールにより求めるようにしてもよい。もっとも、本実施形態のようにピアソンの積率相関係数によりリンク強度を計算することは、チャネルによる商品生起頻度に差がある場合でも、購買連関ネットワークにおいてチャネルごとの商品が不自然に密集しあるいは乖離するような現象を回避することが可能となり、また購買量の多寡をリンク強度に反映することもできるので好適である。また、リンク強度は、個数ではなく、購買金額に基づいて計算するようにしてもよい。もっとも、本実施形態のようにリンク強度を購買個数に基づいて計算することは、商品の小分類に含まれる各商品の価格が大きく異なるような場合や、オークションのように決済金額が大きく異なる可能性がある場合であってもその影響を排除して関連性を計算することができるので好適である。また、購買規模も購買金額から計算するようにしてもよい。また、本実施形態では、分析装置30において購買連関ネットワーク1に基づいて作成されたレコメンド決定情報2をレコメンド装置20に送信するものとしたが、レコメンド装置20は、予めレコメンド決定情報2を記録しておくようにしてもよい。例えば、レコメンド装置20のレコメンド決定情報受信部211が、オペレータからレコメンド決定情報2の入力を受け付けたり、フラッシュメモリやCD-ROMなどの可搬型外部記憶装置に記録されているレコメンド決定情報2を読み出したり、分析装置30とは異なる他のコンピュータから通信ネットワーク経由でレコメンド決定情報2を受信したりする構成を採用することも可能である。また、チャネルごとの複数の購買履歴をレコメンド装置20が記憶しておき、購買連関ネットワーク1を作らず、購買履歴から異なるチャネルの相関例えばピアソンの積率相関係数を求め、指定商品との相関が最低強度より大きく最大強度以下の商品を購買履歴から選択するようにすることも可能である。また、本実施形態の図2は1台のみのユーザ端末10を示しているが、複数のユーザ端末10が存在しうる。また、本実施形態では、レコメンド装置20と分析装置30とは別のコンピュータであるものとしたが、一台のコンピュータがレコメンド装置20及び分析装置30の機能を備えるようにしてもよい。また、複数のコンピュータにより、レコメンド装置20及び分析装置30の一方又は両方を構成することもできる。また、本実施形態では、レコメンド装置20はWebサーバであることを想定したが、これに限らず、例えばユーザに対して商品に関する情報を電子メールで送信する電子メールサーバ、ユーザと電話で通話するオペレータが操作するオペレータ端末などとすることもできる。また、商品指定部212は、レコメンド装置20のオペレータから指定商品の指定を受け付けたり、ユーザ端末10以外のコンピュータから指定商品を指定したリクエストを受信したりするようにしてもよい。また、本実施形態では、商品ページの閲覧時にレコメンドを行うものとしたが、これに限らず、例えばユーザがレコメンド装置20にログインしたときに、過去のユーザの購買履歴に基づいて過去に購買した商品に関連するレコメンド商品を表示するようにしてもよいし、ユーザが商品を購買したときに、その購買した商品に関連するレコメンド商品を表示するようにしてもよい。また、レコメンド装置20は、ユーザからのアクセスを契機とせず、例えばレコメンド装置20のオペレータから指示を受けたときや所定の時間ごとなど、任意のタイミングで各ユーザに対して過去の購買履歴に基づくレコメンド商品を紹介する電子メールなどのメッセージを送信するようにすることもできる。また、本実施形態では、指定商品とはチャネルの異なる関連商品をレコメンドするものとしたが、異なるチャネルのみでなく、同じチャネルの商品もレコメンドするようにしてもよい。すなわち、オンラインの小分類にリンクされた小分類はチャネルを問わずに抽出し、抽出した小分類のチャネルが実店舗である場合にのみオンラインの小分類に変換するようにしてもよい。これにより、幅広い商品をユーザにレコメンドすることができる。また、本実施形態では、オンラインの処理小分類にリンクされた実店舗の関連小分類を特定してレコメンドを行うものとしたが、逆に実店舗の小分類を処理小分類としてオンラインの関連小分類を特定するようにしてもよい。例えば、実店舗においてPOS端末やキオスク端末などにレコメンド商品を表示したり、商品やサービスを提供する従業員が携帯する端末に顧客に対するレコメンド商品を表示したり、店舗からユーザにダイレクトメールを送信したりするような状況において、本実施形態のレコメンド装置20を利用することができる。この場合、オンラインのユーザを実店舗に誘引することが可能となる。また、本実施形態では、商品の小分類をノードとした購買連関ネットワーク1を作成するものとしたが、これに限らず、商品の中分類や大分類、あるいは商品そのものをノードとして購買連関ネットワーク1を作成するようにしてもよい。また、本実施形態では、購買規模が大きい小分類の個数合計が最大購買規模を超える小分類についてはレコメンド決定情報2に含めないものとしたが、購買規模にかかわらずレコメンド決定情報2に含めるようにしてもよい。この場合、購買規模個数合計の小さいものほど優先順位が大きくなるようにして、優先順位に応じてレコメンド商品を決定するようにしてもよい。また、レコメンド決定情報2に購買規模購買個数の合計を含めるようにし、レコメンド商品決定部213が、関連小分類のうち購買規模が最大購買規模以下となるもののみを読み出すようにしてもよい。また、本実施形態では、全てのユーザに対して同じようにレコメンドを行うものとしたが、例えば、ユーザごとの購買規模に応じて、レコメンドする商品を変更するようにしてもよい。この場合、図8のステップS425、S426を省略して、購買規模にかかわらず小分類をレコメンド決定情報2に含めるようにし、ユーザ端末10からリクエストを受信したときに、リクエストを送信したユーザの当該指定商品の購買個数を取得し、購買個数に応じて購買規模の大小を決定し、購買規模が小さい場合にのみ、レコメンド商品を商品ページに含めるようにすることもできる。また、本実施形態では、リンク強度が最大強度より小さく最低強度より大きいリンクにより接続される関連小分類は全てレコメンド決定情報2に追加されるものとしたが、最低強度より大きいリンクのうちリンク強度の小さい順に所定数のリンクにより接続される関連小分類のみをレコメンド決定情報2に追加するようにしてもよい。また、本実施形態では、レコメンド決定情報2を用いて関連小分類を特定するものとしたが、購買連関ネットワーク1を用いて関連小分類を特定するようにしてもよい。この場合、レコメンド商品決定部213は、図13のステップS502において、指定商品の小分類について、図8のステップS421~S424の処理を行い、関連小分類を特定するようにすることができる。また、本実施形態では、指定商品の小分類に対応する関連小分類に属する商品のうち、指定商品とは大分類が異なるものをレコメンド商品としたが、これに限らず、例えば、指定商品の小分類に対応する関連小分類に属する商品IDを全てレコメンド決定として決定してもよいし、当該商品IDからランダムに所定数をレコメンド商品IDとして決定してもよい。また、上記商品IDに対応するリンク強度の大きい順に所定数をレコメンド商品IDとして決定するようにすることもできる。また、ユーザに対してレコメンドした商品IDの履歴を記録しておき、上記商品IDと過去にレコメンドした商品IDの履歴とに基づいてレコメンド商品IDを決定するようにしてもよい。上述したように、指定商品とは異なる大分類に属する商品をレコメンドすることによりユーザに意外性のあるレコメンドを行うことが可能となり、また効果的に実店舗からオンラインへとユーザを誘引することができるが、同じ大分類に属していても購買傾向の異なる小分類が存在することから、大分類を問わずにレコメンドをしてもレコメンドの効果は期待できる。例えば同じ生活livingの大分類でも化粧品cosmeticと喫煙具smokeとでは購買傾向が異なることが知られており、例えばオンラインで化粧品を購買したユーザに対して喫煙具をレコメンドすることでも、ユーザに意外性を与え、また実店舗からオンラインへとユーザを誘引することができる。以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。