電子商取引EC:ECommerseサイトにおいて、利用者の購買履歴を利用して商品を推薦する商品推薦装置であって、前記ECサイトにおける商品の情報を取得し、商品情報記憶手段に格納する商品情報取得手段と、前記ECサイトにおける各ユーザの購買情報を取得し、購買情報記憶手段に格納する購買情報取得手段と、前記購買情報記憶手段に格納されている各ユーザの購買情報と、前記商品情報記憶手段に格納されている商品を取得し、該購買情報から該ユーザの該商品に対する興味度を算出し、該ユーザの識別子と、該商品の識別子と共に興味度記憶手段に格納する興味度算出手段と、前記ECサイトにおけるサービス提供者にとって販売を促進したい商品情報を取得し、販売促進商品情報記憶手段に格納する販売促進情報取得手段と、前記ECサイトにおけるサービス提供者にとってユーザの興味と販売促進のどちらをより推薦に反映させるかの設定パラメータを取得し、設定パラメータ記憶手段に格納する設定パラメータ取得手段と、前記商品情報記憶手段に格納されている商品と、前記購買情報記憶手段に格納されているユーザとの全ての組合せについて、前記購買情報記憶手段に格納されている該商品について該ユーザが購買したかどうかと、前記興味度記憶手段に格納されている興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報と、前記設定パラメータ記憶手段に格納されている設定パラメータとを用いて、重みパラメータを算出し、重みパラメータ記憶手段に格納する重みパラメータ算出手段と、ユーザの識別子が与えられると、前記商品情報記憶手段に格納されている各商品のうち、該ユーザの購買情報を用いてユーザが未購買のもののみを取得し、該ユーザの未購買の商品に対して、前記興味度記憶手段に格納されている前記興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報と、前記重みパラメータ記憶手段に格納された前記重みパラメータとを用いて、該ユーザの未購買の各商品に対する推薦スコアを算出し、前記推薦スコアの上位N件の商品の識別子を推薦商品として選択する商品推薦手段と、を有することを特徴とする商品推薦装置。前記興味度算出手段は、前記ユーザの商品に対する興味度を算出する際に、ユーザベース協調フィルタリング購買商品が類似しているユーザが購買しているか否かに基づく統計的手法を用いる請求項1記載の商品推薦装置。前記重みパラメータ算出手段は、前記商品情報記憶手段に格納されている商品と、前記購買情報記憶手段に格納されているユーザとの全ての組合せについて、該購買情報記憶手段に格納されている該商品について該ユーザが購買したかどうかの情報と、前記興味度記憶手段に格納されている興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報とを用いて重みパラメータの尤度を算出する手段と、さらに、前記設定パラメータ記憶手段に格納されている設定パラメータを用いて重みパラメータの事前確率を算出し、前記重みパラメータの尤度と、前記重みパラメータの事前確率から重みパラメータの事後確率を算出し、前記重みパラメータの事後確率を用いて事後確率最大化によって重みパラメータを算出する手段と、を含む請求項1記載の商品推薦装置。ECサイトにおいて、利用者の購買履歴を利用して商品を推薦する商品推薦方法であって、商品情報取得手段が、前記ECサイトにおける商品の情報を取得し、商品情報記憶手段に格納する商品情報取得ステップと、購買情報取得手段が、前記ECサイトにおける各ユーザの購買情報を取得し、購買情報記憶手段に格納する購買情報取得ステップと、興味度算出手段が、前記購買情報記憶手段に格納されている各ユーザの購買情報と、前記商品情報記憶手段に格納されている商品を取得し、該購買情報から該ユーザの該商品に対する興味度を算出し、該ユーザの識別子と、該商品の識別子と共に興味度記憶手段に格納する興味度算出ステップと、販売促進情報取得手段が、前記ECサイトにおけるサービス提供者にとって販売を促進したい商品情報を取得し、販売促進商品情報記憶手段に格納する販売促進情報取得ステップと、設定パラメータ取得手段が、前記ECサイトにおけるサービス提供者にとってユーザの興味と販売促進のどちらをより推薦に反映させるかの設定パラメータを取得し、設定パラメータ記憶手段に格納する設定パラメータ取得ステップと、重みパラメータ算出手段が、前記商品情報記憶手段に格納されている商品と、前記購買情報記憶手段に格納されているユーザとの全ての組合せについて、前記購買情報記憶手段に格納されている該商品について該ユーザが購買したかどうかと、前記興味度記憶手段に格納されている興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報と、前記設定パラメータ記憶手段に格納されている設定パラメータとを用いて、重みパラメータを算出し、重みパラメータ記憶手段に格納する重みパラメータ算出ステップと、商品推薦手段が、ユーザの識別子が与えられると、前記商品情報記憶手段に格納されている各商品のうち、該ユーザの購買情報を用いてユーザが未購買のもののみを取得し、該ユーザの未購買の商品に対して、前記興味度記憶手段に格納されている前記興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報と、前記重みパラメータ記憶手段に格納された前記重みパラメータとを用いて、該ユーザの未購買の各商品に対する推薦スコアを算出し、前記推薦スコアの上位N件の商品の識別子を推薦商品として選択する商品推薦ステップと、を行うことを特徴とする商品推薦方法。前記興味度算出ステップにおいて、前記ユーザの商品に対する興味度を算出する際に、ユーザベース協調フィルタリング購買商品が類似しているユーザが購買しているか否かに基づく統計的手法を用いる請求項4記載の商品推薦方法。前記重みパラメータ算出ステップにおいて、前記商品情報記憶手段に格納されている商品と、前記購買情報記憶手段に格納されているユーザとの全ての組合せについて、該購買情報記憶手段に格納されている該商品について該ユーザが購買したかどうかの情報と、前記興味度記憶手段に格納されている興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報とを用いて、重みパラメータの尤度を算出するステップと、さらに、前記設定パラメータ記憶手段に格納されている設定パラメータを用いて重みパラメータの事前確率を算出し、前記重みパラメータの尤度と、前記重みパラメータの事前確率から重みパラメータの事後確率を算出し、前記重みパラメータの事後確率を用いて事後確率最大化によって重みパラメータを算出するステップと、を更に行う請求項4記載の商品推薦方法。請求項1乃至3のいずれか1項に記載の商品推薦装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための商品推薦プログラム。しかしながら、ECサイトでは多岐にわたる商品が販売されており、こういった中でユーザが本当に興味のある商品を見つけるのは困難である。逆に、サービス提供者側にとっては、購買を促進したい商品が存在する。上記の特許文献1の手法を用いて商品を推薦する場合、ユーザが指定した興味のある語に関連する商品が推薦される。この場合、ユーザにとって興味のある商品を発見することができても、それがサービス提供者にとって購買を促進したい商品とは限らない。さらに、語を指定しなければならないという問題がある。また、非特許文献1、2に記載の手法で商品を推薦する場合も同様で、提供者の意図はまったく反映されない。本発明は上記の点に鑑みなされたもので、ECサイトにおいて、ユーザの購買ログと、サービス提供者の購買促進商品リストに基づいて、ユーザが買いたく、かつサービス提供者が見せたい商品をユーザに推薦することが可能な商品推薦装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。上記の課題を解決するため、本発明請求項1は、電子商取引EC:ECommerseサイトにおいて、利用者の購買履歴を利用して商品を推薦する商品推薦装置であって、前記ECサイトにおける商品の情報を取得し、商品情報記憶手段に格納する商品情報取得手段と、前記ECサイトにおける各ユーザの購買情報を取得し、購買情報記憶手段に格納する購買情報取得手段と、前記購買情報記憶手段に格納されている各ユーザの購買情報と、前記商品情報記憶手段に格納されている商品を取得し、該購買情報から該ユーザの該商品に対する興味度を算出し、該ユーザの識別子と、該商品の識別子と共に興味度記憶手段に格納する興味度算出手段と、前記ECサイトにおけるサービス提供者にとって販売を促進したい商品情報を取得し、販売促進商品情報記憶手段に格納する販売促進情報取得手段と、前記ECサイトにおけるサービス提供者にとってユーザの興味と販売促進のどちらをより推薦に反映させるかの設定パラメータを取得し、設定パラメータ記憶手段に格納する設定パラメータ取得手段と、前記商品情報記憶手段に格納されている商品と、前記購買情報記憶手段に格納されているユーザとの全ての組合せについて、前記購買情報記憶手段に格納されている該商品について該ユーザが購買したかどうかと、前記興味度記憶手段に格納されている興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報と、前記設定パラメータ記憶手段に格納されている設定パラメータとを用いて、重みパラメータを算出し、重みパラメータ記憶手段に格納する重みパラメータ算出手段と、ユーザの識別子が与えられると、前記商品情報記憶手段に格納されている各商品のうち、該ユーザの購買情報を用いてユーザが未購買のもののみを取得し、該ユーザの未購買の商品に対して、前記興味度記憶手段に格納されている前記興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報と、前記重みパラメータ記憶手段に格納された前記重みパラメータとを用いて、該ユーザの未購買の各商品に対する推薦スコアを算出し、前記推薦スコアの上位N件の商品の識別子を推薦商品として選択する商品推薦手段と、を有する。また、本発明請求項2は、前記興味度算出手段において、前記ユーザの商品に対する興味度を算出する際に、ユーザベース協調フィルタリング購買商品が類似しているユーザが購買しているか否かに基づく統計的手法を用いる。また、本発明請求項3は、前記重みパラメータ算出手段において、前記商品情報記憶手段に格納されている商品と、前記購買情報記憶手段に格納されているユーザとの全ての組合せについて、該購買情報記憶手段に格納されている該商品について該ユーザが購買したかどうかの情報と、前記興味度記憶手段に格納されている興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報とを用いて重みパラメータの尤度を算出する手段と、さらに、前記設定パラメータ記憶手段に格納されている設定パラメータを用いて重みパラメータの事前確率を算出し、前記重みパラメータの尤度と、前記重みパラメータの事前確率から重みパラメータの事後確率を算出し、前記重みパラメータの事後確率を用いて事後確率最大化によって重みパラメータを算出する手段と、を含む。本発明請求項4は、ECサイトにおいて、利用者の購買履歴を利用して商品を推薦する商品推薦方法であって、商品情報取得手段が、前記ECサイトにおける商品の情報を取得し、商品情報記憶手段に格納する商品情報取得ステップと、購買情報取得手段が、前記ECサイトにおける各ユーザの購買情報を取得し、購買情報記憶手段に格納する購買情報取得ステップと、興味度算出手段が、前記購買情報記憶手段に格納されている各ユーザの購買情報と、前記商品情報記憶手段に格納されている商品を取得し、該購買情報から該ユーザの該商品に対する興味度を算出し、該ユーザの識別子と、該商品の識別子と共に興味度記憶手段に格納する興味度算出ステップと、販売促進情報取得手段が、前記ECサイトにおけるサービス提供者にとって販売を促進したい商品情報を取得し、販売促進商品情報記憶手段に格納する販売促進情報取得ステップと、設定パラメータ取得手段が、前記ECサイトにおけるサービス提供者にとってユーザの興味と販売促進のどちらをより推薦に反映させるかの設定パラメータを取得し、設定パラメータ記憶手段に格納する設定パラメータ取得ステップと、重みパラメータ算出手段が、前記商品情報記憶手段に格納されている商品と、前記購買情報記憶手段に格納されているユーザとの全ての組合せについて、前記購買情報記憶手段に格納されている該商品について該ユーザが購買したかどうかと、前記興味度記憶手段に格納されている興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報と、前記設定パラメータ記憶手段に格納されている設定パラメータとを用いて、重みパラメータを算出し、重みパラメータ記憶手段に格納する重みパラメータ算出ステップと、商品推薦手段が、ユーザの識別子が与えられると、前記商品情報記憶手段に格納されている各商品のうち、該ユーザの購買情報を用いてユーザが未購買のもののみを取得し、該ユーザの未購買の商品に対して、前記興味度記憶手段に格納されている前記興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報と、前記重みパラメータ記憶手段に格納された前記重みパラメータとを用いて、該ユーザの未購買の各商品に対する推薦スコアを算出し、前記推薦スコアの上位N件の商品の識別子を推薦商品として選択する商品推薦ステップと、を行う。また、本発明請求項5は、前記興味度算出ステップにおいて、前記ユーザの商品に対する興味度を算出する際に、ユーザベース協調フィルタリング購買商品が類似しているユーザが購買しているか否かに基づく統計的手法を用いる。また、本発明請求項6は、前記重みパラメータ算出ステップにおいて、前記商品情報記憶手段に格納されている商品と、前記購買情報記憶手段に格納されているユーザとの全ての組合せについて、該購買情報記憶手段に格納されている該商品について該ユーザが購買したかどうかの情報と、前記興味度記憶手段に格納されている興味度と、前記販売促進商品情報記憶手段に格納されている販売促進商品情報とを用いて、重みパラメータの尤度を算出するステップと、さらに、前記設定パラメータ記憶手段に格納されている設定パラメータを用いて重みパラメータの事前確率を算出し、前記重みパラメータの尤度と、前記重みパラメータの事前確率から重みパラメータの事後確率を算出し、前記重みパラメータの事後確率を用いて事後確率最大化によって重みパラメータを算出するステップと、を更に行う。本発明請求項7は、請求項1乃至3のいずれか1項に記載の商品推薦装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための商品推薦プログラムである。上記のように、本発明は従来の推薦アルゴリズムによるユーザの興味度と、サービス提供者が設定した販売促進度の両方を用いて、従来の技術では不可能であった、よりユーザの興味に適し、かつ販売を促進したい商品を推薦することが可能になる。推薦スコアは興味度と促進度の重み付き和になっている。その重みについて、従来の購買履歴に基づいた学習を行うと結局販売を促進したい商品は推薦されなくなってしまう。本発明では、購買履歴だけでなく、サービス提供者の設定値を参照して学習するため、推薦結果にユーザの興味だけでなく販売促進を考慮することができる。これはECサイトの収益の増加につながる。以下図面と共に、本発明の実施の形態を説明する。図1は、本発明の一実施の形態における商品推薦装置の構成を示す。同図に示す商品推薦装置1は、商品情報取得部10、購買情報テーブル更新部20、興味度算出部30、購買促進商品リストテーブル更新部40、商品推薦部50、設定パラメータ更新部60、重みパラメータ更新部70、記憶部80、通信部90、入出力部100から構成され、通信部90はネットワーク3に接続されており、入出力部100は、入力装置や表示装置等の外部装置4に接続されている。記憶部80は、データベース等の記録媒体であり、商品情報テーブル81、購買情報テーブル82、興味度テーブル83、購買促進商品リストテーブル84、重みパラメータ記録部85、設定パラメータ記録部86から構成される。以下に各テーブルについて説明する。<商品情報テーブル81>商品情報テーブル81には、図2に示すように、商品IDフィールド、内容フィールド、が含まれる。商品IDフィールドは、その商品を特定する識別子であり、商品情報取得部10により設定される。内容フィールドは、該商品の内容に関する要約や、人手による該商品に対する評価情報等が、商品情報取得部10によりテキストデータにて設定される。<購買情報テーブル82>購買情報テーブル82には、図3に示すように、商品IDフィールド、ユーザIDフィールドが含まれる。ユーザIDフィールドは、商品を購買したユーザを特定する識別子が、購買情報テーブル更新部20により設定される。商品IDフィールドは、商品情報テーブルに出現する商品の識別子と対応し、購買情報テーブル更新部20により設定される。<興味度テーブル83>興味度テーブル83には、図4に示すように、ユーザIDフィールドと、商品IDフィールドと、興味度フィールドとが含まれる。興味度フィールドは、当該行のユーザuの、当該行の商品iへの興味度interestuiが興味度算出部30により設定される。<販売促進商品リストテーブル84>販売促進商品リストテーブル84には、図5に示すように、商品IDフィールドと、促進度フィールドとが含まれる。促進度フィールドは、該行の商品iの販売促進度promoteiが販売促進商品リストテーブル更新部40により設定される。<重みパラメータ記録部85>重みパラメータ記録部85には、商品推薦部50がユーザuに商品iを推薦するための推薦スコアscoreを以下の式1のように算出するための重みλ1、λ2が格納されている。上記の重みλ1、λ2は、重みパラメータ更新部70によって設定される。次に、各処理について説明する。<商品購買時>図6は、本発明の一実施形態における商品購買時の処理のフローチャートである。ステップ110購買情報テーブル更新部10が、購買情報テーブル82に、購買したユーザ、購買された商品に応じてユーザIDフィールド、商品IDフィールドを設定する。そのような行mを購買情報テーブル82に挿入する。<興味度算出時>図7は、本発明の一実施の形態における興味度算出時の詳細な処理のフローチャートである。興味度の算出は、装置の管理者による明示的な命令の際に行ってもよいし、装置内で週あたり1度、等のように設定された時間ごとに自動で行ってもよい。ステップ210興味度算出部30が、購買情報テーブル82を参照し、全ユーザ集合Uを取得する。ステップ220興味度算出部30が、商品情報テーブル81を参照し、全商品集合Iを取得する。ステップ230興味度算出部30が、UとIの全ての組合せについて、文献1ResnickPetalGroupLensAnopenarchitectureforcollaborativefilteringofnetnews記載のユーザベース協調フィルタリング等のアルゴリズムを用いてuのiへの興味度interestuiを算出する。ステップ240興味度算出部30が、UとIの全ての組合せについて、興味度テーブル73の、ユーザIDがuで、商品IDがiの行の興味度フィールドの値が前記興味合致度interestuiとなるように更新する。販売促進商品リストテーブル更新時>図8は、本発明の一実施形態における販売促進商品リストテーブル84更新時の処理のフローチャートである。販売促進商品リストテーブル84の更新は、例えばサービス提供者からの明示的な命令の際に行うことが考えられる。今、サービス提供者が入出力部100を通じて商品iについて、促進度をpromoteiに設定する命令を送ったこととする。ステップ310販売促進商品リストテーブル更新部40が、入出力部100より渡された入力の通りに商品IDフィールドがiの前記促進度がpromoteiとなるように更新する。<ユーザログオン時>図9は、本発明の一実施の形態におけるユーザログオン時の処理のフローチャートである。ユーザuがログオンすると、ステップ410商品推薦部50が、興味度テーブル83を参照し、ユーザIDフィールドがuの行を取得する。ステップ420商品推薦部50が、販売促進商品リストテーブル84を参照し、全行を取得する。ステップ430商品推薦部50が、重みパラメータ記録部85を参照し、重みパラメータλ1、λ2を取得する。ステップ440商品推薦部50が、商品情報テーブル81と、購買情報テーブル82を参照し、ユーザuが未購買の商品集合Iuを取得する。ステップ450商品推薦部50が、前記商品集合Iuの各商品iについて、前記興味度テーブル83中のユーザIDがユーザuのもののうち商品IDがiの行の興味度interestuiと、前記販売促進商品リストテーブル84中の商品IDがiの行の促進度promoteiに基づき、式1を用いてユーザuへの商品iの推薦スコアscoreを算出する。ステップ460商品推薦部50が、前期商品集合Iu中の各商品iのユーザuに対する推薦スコアscoreの値を用いてユーザuに推薦すべき商品を決定する。その際、推薦スコアフィールドの値が大きいものから順に予め設定した任意の件数N件を推薦すべき商品としてもよいし、推薦スコアに対し、ある閾値を設けて、推薦スコアがその値を超えるものを推薦すべき商品としてもよい。<設定パラメータ更新時>図10は、本発明の一実施の形態における設定パラメータ更新時の処理のフローチャートである。設定パラメータの更新は、例えばサービス提供者からの明示的な命令の際に行うことが考えられる。今、サービス提供者が入出力部100を通じて設定パラメータをのように更新する命令を送ったとする。ステップ510設定パラメータ更新部60は、設定パラメータ記録部86にさきほど算出した重みパラメータλ0、λ1、λ2を記録する。<重みパラメータ更新時>図11は、本発明の一実施の形態における重みパラメータ更新時の処理のフローチャートである。ステップ610重みパラメータ更新部70は、購買情報テーブル82を参照し、全ユーザID集合Uを取得する。ステップ620重みパラメータ更新部70は、商品情報テーブル81を参照し、全商品集合Iを取得する。ステップ630重みパラメータ更新部60は、設定パラメータ記録部86を参照し、設定パラメータを取得する。ステップ640重みパラメータ更新部60が、興味度テーブル83を参照し、全行を取得する。ステップ650重みパラメータ更新部60が、販売促進商品リストテーブル84を参照し、全行を取得する。ステップ660重みパラメータ更新部60は、前記全ユーザID集合Uと前記全商品集合Iの全ての組合せについて、前記興味度テーブル83中のユーザIDがuで商品IDがiの行の興味度interestuiと、前記販売促進商品リストテーブル84中の商品IDがiの行の促進度promoteiとを用いて以下のように目的関数を定式化する。λの事後確率と呼ばれる尺度で、設定したλ0、λ1、λ2がどれだけ過去の購買情報とマッチしているかを表す尺度である。したがって、式2を最大にするようなλ0、λ1、λ2がもっとも適切な重みパラメータである。βは内部パラメータで、設定パラメータと同様人手にて設定できるようにしてもよいし、例えば固定でβ0001のように設定してもよい。∥v∥はベクトルvの標準ノルムで、以下のように算出できる。ステップ670重みパラメータ更新部60は、文献2LiuDCetalOnthelimitedmemoryBFGSmethodforlargescaleoptimization1989記載の準ニュートン法等による最適化手法により、式2で表わされる前記目的関数Oを最大にするλ0、λ1、λ2を算出する。ステップ680重みパラメータ更新部60は、重みパラメータ記録部85にステップ670で算出した重みパラメータλ0、λ1、λ2を記録する。なお、上記の商品推薦装置の各構成要素の処理をプログラムとして構築し、商品推薦装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。また、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク、CD-ROM等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更応用が可能である。