"各アイテムのアイテム識別子と、該アイテムの作成時点または提供開始時点を示すアイテム時期情報とを関連付けて格納するアイテム属性格納部と、ユーザまたは該ユーザが利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、該ユーザにより利用されたアイテムのアイテム識別子とを含む利用情報を他の装置から受信する受信部と、前記受信部により受信した利用情報に含まれる利用主体識別子とアイテム識別子とを関連付けた利用履歴を格納する利用履歴格納部と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴について、該利用履歴に含まれるアイテム識別子に対応する前記アイテム時期情報と所定の時点との差である経過値を算出し、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に含まれる利用主体識別子ごとに、対応する前記経過値の分布に基づいて利用特性情報を算出する利用特性情報算出部と、前記アイテム属性格納部に格納されたアイテム識別子について、対応する前記アイテム時期情報に基づき、該アイテム識別子に係るアイテムの新しさの度合いを示す鮮度値を算出するとともに、前記利用特性情報に応じて特性が異なる対応規則を用い、各利用主体識別子の前記利用特性情報に対応する前記対応規則に前記鮮度値を適用して新規性指標を算出し、該新規性指標に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの優先度を算出し、該優先度に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの選択を行うアイテム選択部とを具備することを特徴とするアイテム選択装置。ユーザまたは該ユーザが利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、該ユーザにより利用されたアイテムのアイテム識別子とを少なくとも含む利用情報を他の装置から受信する受信部と、前記受信部により受信した利用情報に含まれる3つの情報である利用主体識別子と、アイテム識別子と、該アイテムが利用された時点を示す利用時期情報とを関連付けた利用履歴、または前記受信部により受信した利用情報に含まれる2つの情報である利用主体識別子と、アイテム識別子と、該利用情報を前記受信部により受信した時点を示す利用時期情報とを関連付けた利用履歴を格納する利用履歴格納部と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴について、該利用履歴に含まれる前記利用時期情報と所定の時点との差である経過値を算出し、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に含まれる利用主体識別子ごとに、対応する前記経過値の分布に基づいて利用特性情報を算出する利用特性情報算出部と、前記利用履歴格納部に格納されたアイテム識別子について、対応する前記利用時期情報に基づき、該アイテム識別子に係るアイテムの新しさの度合いを示す鮮度値を算出するとともに、前記利用特性情報に応じて特性が異なる対応規則を用い、各利用主体識別子の前記利用特性情報に対応する前記対応規則に前記鮮度値を適用して新規性指標を算出し、該新規性指標に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの優先度を算出し、該優先度に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの選択を行うアイテム選択部とを具備することを特徴とするアイテム選択装置。前記利用履歴格納部は、前記受信部により受信した利用情報に含まれる3つの情報である利用主体識別子と、アイテム識別子と、該アイテムが利用された時点を示す利用時期情報とを関連付けた利用履歴、または前記受信部により受信した利用情報に含まれる2つの情報である利用主体識別子と、アイテム識別子と、該利用情報を前記受信部により受信した時点を示す利用時期情報とを関連付けた利用履歴を格納し、前記利用特性情報算出部は、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴についての経過値の算出に際し、該利用履歴に含まれる利用時期情報を前記所定の時点として用いることを特徴とする請求項1に記載のアイテム選択装置。前記利用特性情報算出部は、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴についての経過値の算出に際し、該利用履歴のアイテム識別子を含む各利用履歴の利用時期情報の分布を用いて、該アイテム識別子に係るアイテムの作成時点または提供開始時点の推定値である推定アイテム時期情報を算出し、該推定アイテム時期情報を前記所定の時点として用いることを特徴とする請求項2に記載のアイテム選択装置。前記利用特性算出部は、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴についての経過値の算出に際し、該利用履歴に含まれる利用主体識別子と同一の利用主体識別子を含み、かつ該利用履歴と時間的に隣り合う他の利用履歴に含まれる利用時期情報を前記所定の時点として用いることを特徴とする請求項2に記載のアイテム選択装置。各アイテムのアイテム識別子と、該アイテムの作成時点または提供開始時点を示すアイテム時期情報とを関連付けて格納するアイテム属性格納部を備え、前記アイテム選択部は、前記利用時期情報に代えて、前記アイテム属性格納部に格納されたアイテム時期情報に基づき前記鮮度値を算出することを特徴とする請求項5に記載のアイテム選択装置。前記アイテム属性格納部は、前記アイテムのアイテム識別子とアイテム時期情報とを関連付けて格納するに際し、該アイテムが属するカテゴリを示すカテゴリ情報をさらに関連付けて格納し、前記アイテム選択部は、前記優先度に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの選択を行うに際し、所定の条件を満たす前記カテゴリ情報に対応するアイテム識別子に係るアイテムを選択することを特徴とする請求項1または請求項6に記載のアイテム選択装置。前記アイテム選択部は、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に基づき、アイテムごとの利用回数またはアイテムごとの利用ユーザ数に関連する数値である人気指標を算出し、該人気指標を用いて前記優先度の算出を行うことを特徴とする請求項1~7のいずれか1項に記載のアイテム選択装置。前記他の装置から受信する利用情報は、該利用情報に係るユーザの該利用情報に係るアイテムに対する評価の高さを示す評価値を含み、前記受信部により受信した利用情報に基づいて格納される利用履歴は、該利用情報に含まれる評価値をさらに関連付けたものであり、前記アイテム選択部は、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に基づき、アイテムごとに評価値を加算した値を用いて人気指標を算出し、該人気指標を用いて前記優先度の算出を行うことを特徴とする請求項1~7のいずれか1項に記載のアイテム選択装置。前記利用特性情報算出部は、前記利用主体識別子ごとに、対応する経過値の分布に基づいて利用特性情報を算出するに際し、該経過値の分布に基づく代表値を、該利用特性情報を構成するものとして算出することを特徴とする請求項1~9のいずれか1項に記載のアイテム選択装置。前記利用特性情報算出部は、前記利用主体識別子ごとに、対応する経過値の分布に基づいて利用特性情報を算出するに際し、該経過値のばらつき度合いを示す値を、該利用特性情報を構成するものとして算出することを特徴とする請求項1~10のいずれか1項に記載のアイテム選択装置。前記利用特性情報算出部は、前記利用主体識別子ごとに、対応する経過値の分布に基づいて利用特性情報を算出するに際し、該経過値の個数を、該利用特性情報を構成するものとして算出することを特徴とする請求項1~請求項11に記載のアイテム選択装置。前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に基づいて、任意の2つの利用主体識別子の間の類似度を算出する類似度算出部を備え、前記アイテム選択部は、前記類似度に基づく類似性指標を用いて前記優先度の算出を行うことを特徴とする請求項1~12のいずれか1項に記載のアイテム選択装置。前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に基づいて、任意の2つの利用主体識別子の間の類似度を算出する類似度算出部を備え、前記アイテム選択部は、前記利用主体識別子ごとにアイテムの優先度を算出するに際し、利用主体識別子ごとに、該利用主体識別子との間の前記類似度が所定値より高い他の利用主体識別子、または該利用主体識別子との間の前記類似度が高い順に所定数を超えない数の他の利用主体識別子を抽出するとともに、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴から、前記抽出された利用主体識別子に関連付けられているアイテム識別子を抽出し、抽出したアイテム識別子に係るアイテムの集合を対象として前記優先度の算出を行うことを特徴とする請求項1~13のいずれか1項に記載のアイテム選択装置。ユーザまたは該ユーザが利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、該ユーザの属性情報とを関連付けて格納するユーザ属性格納部と、前記ユーザ属性格納部に格納されたユーザ属性情報に基づいて、任意の2つの利用主体識別子の間の適合度を算出する適合度算出部を備え、前記アイテム選択部は、前記適合度に基づく適合性指標を用いて前記優先度の算出を行うことを特徴とする請求項1~14のいずれか1項に記載のアイテム選択装置。ユーザまたは該ユーザが利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、該ユーザの属性情報とを関連付けて格納するユーザ属性格納部と、前記ユーザ属性格納部に格納されたユーザ属性情報に基づいて、任意の2つの利用主体識別子の間の適合度を算出する適合度算出部を備え、前記アイテム選択部は、前記利用主体識別子ごとのアイテムの優先度を算出するに際し、利用主体識別子ごとに、該利用主体識別子との前記適合度が所定値より高い他の利用主体識別子、または該利用主体識別子との前記適合度が高い順に所定数を超えない数の他の利用主体識別子を抽出し、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴から、前記抽出された利用主体識別子に関連付けられているアイテム識別子を抽出し、抽出したアイテム識別子に係るアイテムの集合を対象として前記優先度の算出を行うことを特徴とする請求項1~15のいずれか1項に記載のアイテム選択装置。各アイテムのアイテム識別子と、該アイテムの作成時点または提供開始時点を示すアイテム時期情報とを関連付けてアイテム属性格納部に格納する工程と、ユーザまたは該ユーザが利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、該ユーザにより利用されたアイテムのアイテム識別子とを含む利用情報を他の装置から受信する工程と、前記受信工程により受信した利用情報に含まれる利用主体識別子とアイテム識別子とを関連付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する工程と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴について、該利用履歴に含まれるアイテム識別子に対応する前記アイテム時期情報と所定の時点との差である経過値を算出する工程と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に含まれる利用主体識別子ごとに、対応する前記経過値の分布に基づいて利用特性情報を算出する工程と、前記アイテム属性格納部に格納されたアイテム識別子について、対応する前記アイテム時期情報に基づき、該アイテム識別子に係るアイテムの新しさの度合いを示す鮮度値を算出する工程と、前記利用特性情報に応じて特性が異なる対応規則を用い、各利用主体識別子の前記利用特性情報に対応する前記対応規則に前記鮮度値を適用して新規性指標を算出する工程と、該新規性指標に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの優先度を算出する工程と、該優先度に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの選択を行う工程とを具備することを特徴とするアイテム選択方法。ユーザまたは該ユーザが利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、該ユーザにより利用されたアイテムのアイテム識別子とを少なくとも含む利用情報を他の装置から受信する工程と、前記受信工程により受信した利用情報に含まれる3つの情報である利用主体識別子と、アイテム識別子と、該アイテムが利用された時点を示す利用時期情報とを関連付けた利用履歴、または前記受信部により受信した利用情報に含まれる2つの情報である利用主体識別子と、アイテム識別子と、該利用情報を前記受信部により受信した時点を示す利用時期情報とを関連付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する工程と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴について、該利用履歴に含まれる前記利用時期情報と所定の時点との差である経過値を算出する工程と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に含まれる利用主体識別子ごとに、対応する前記経過値の分布に基づいて利用特性情報を算出する工程と、前記利用履歴格納部に格納されたアイテム識別子について、対応する前記利用時期情報に基づき、該アイテム識別子に係るアイテムの新しさの度合いを示す鮮度値を算出する工程と、前記利用特性情報に応じて特性が異なる対応規則を用い、各利用主体識別子の前記利用特性情報に対応する前記対応規則に前記鮮度値を適用して新規性指標を算出する工程と、該新規性指標に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの優先度を算出する工程と、該優先度に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの選択を行う工程とを具備することを特徴とするアイテム選択方法。コンピュータに、各アイテムのアイテム識別子と、該アイテムの作成時点または提供開始時点を示すアイテム時期情報とを関連付けてアイテム属性格納部に格納する手順と、ユーザまたは該ユーザが利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、該ユーザにより利用されたアイテムのアイテム識別子とを含む利用情報を他の装置から受信する手順と、前記受信工程により受信した利用情報に含まれる利用主体識別子とアイテム識別子とを関連付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する手順と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴について、該利用履歴に含まれるアイテム識別子に対応する前記アイテム時期情報と所定の時点との差である経過値を算出する手順と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に含まれる利用主体識別子ごとに、対応する前記経過値の分布に基づいて利用特性情報を算出する手順と、前記アイテム属性格納部に格納されたアイテム識別子について、対応する前記アイテム時期情報に基づき、該アイテム識別子に係るアイテムの新しさの度合いを示す鮮度値を算出する手順と、前記利用特性情報に応じて特性が異なる対応規則を用い、各利用主体識別子の前記利用特性情報に対応する前記対応規則に前記鮮度値を適用して新規性指標を算出する手順と、該新規性指標に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの優先度を算出する手順と、該優先度に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの選択を行う手順とを実行させるためのアイテム選択用プログラム。コンピュータに、ユーザまたは該ユーザが利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、該ユーザにより利用されたアイテムのアイテム識別子とを少なくとも含む利用情報を他の装置から受信する手順と、前記受信工程により受信した利用情報に含まれる3つの情報である利用主体識別子と、アイテム識別子と、該アイテムが利用された時点を示す利用時期情報とを関連付けた利用履歴、または前記受信部により受信した利用情報に含まれる2つの情報である利用主体識別子と、アイテム識別子と、該利用情報を前記受信部により受信した時点を示す利用時期情報とを関連付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する手順と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴について、該利用履歴に含まれる前記利用時期情報と所定の時点との差である経過値を算出する手順と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に含まれる利用主体識別子ごとに、対応する前記経過値の分布に基づいて利用特性情報を算出する手順と、前記利用履歴格納部に格納されたアイテム識別子について、対応する前記利用時期情報に基づき、該アイテム識別子に係るアイテムの新しさの度合いを示す鮮度値を算出する手順と、前記利用特性情報に応じて特性が異なる対応規則を用い、各利用主体識別子の前記利用特性情報に対応する前記対応規則に前記鮮度値を適用して新規性指標を算出する手順と、該新規性指標に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの優先度を算出する手順と、該優先度に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの選択を行う手順とを実行させるためのアイテム選択用プログラム。特許文献1の方法によれば、ユーザごとに学習期間、推薦期間、類似ユーザ数のパラメータを設定するため、そのようなパラメータを全ユーザで共通にしている通常の推薦方法に比べて、ユーザの嗜好の変化の速さ度合いなどの個人差が大きい場合であっても、適切なコンテンツを推薦できると考えられる。しかしながら、特許文献1においては、そのような推薦処理の用いるパラメータをユーザ本人やサービス管理者などの人間が入力する手間が必要であった。一般的にユーザは、推薦処理のような複雑な情報処理に関する知識を持っていないため、ユーザ本人がパラメータを適切な値に設定することは難しいといった問題があった。また、サービス管理者が設定する場合は、多数のユーザのパラメータを入力する手間が煩雑である上に、ユーザ本人でないと最終的な推薦結果の妥当性を判断できないため、やはりパラメータを適切な値に設定することが難しいといった問題があった。さらに、人間がパラメータを設定する場合には、一度設定されたパラメータの値があまり更新されない傾向があり、パラメータが設定された直後に推薦精度が良い場合であっても、ユーザのアイテムに対する利用パターンが変化しているにもかかわらず、パラメータの値がそれに追従しないため、推薦精度が低下する問題があった。そこで本発明は、ユーザやサービス管理者などに情報選択処理で用いるパラメータを設定する手間をかけさせることなく、幅広い層のユーザに対しても精度良くアイテムを選択することを目的とする。上記目的を達成するため、第1の側面に係るアイテム選択装置1,1b,1cは、各アイテムのアイテム識別子と、該アイテムの作成時点または提供開始時点を示すアイテム時期情報とを関連付けて格納するアイテム属性格納部10と、ユーザまたは該ユーザが利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、該ユーザにより利用されたアイテムのアイテム識別子とを含む利用情報を他の装置2から受信する受信部14と、前記受信部により受信した利用情報に含まれる利用主体識別子とアイテム識別子とを関連付けた利用履歴を格納する利用履歴格納部11と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴について、該利用履歴に含まれるアイテム識別子に対応する前記アイテム時期情報と所定の時点との差である経過値を算出し、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に含まれる利用主体識別子ごとに、対応する前記経過値の分布に基づいて利用特性情報を算出する利用特性情報算出部12と、前記アイテム属性格納部に格納されたアイテム識別子について、対応する前記アイテム時期情報に基づき、該アイテム識別子に係るアイテムの新しさの度合いを示す鮮度値を算出するとともに、前記利用特性情報に応じて特性が異なる対応規則を用い、各利用主体識別子の前記利用特性情報に対応する前記対応規則に前記鮮度値を適用して新規性指標を算出し、該新規性指標に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの優先度を算出し、該優先度に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの選択を行うアイテム選択部13とを具備することを特徴とする。ここで、括弧内の符号は、図面中の対応する要素の符号である以下、同様。第2の側面に係るアイテム選択装置1は、ユーザまたは該ユーザが利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、該ユーザにより利用されたアイテムのアイテム識別子とを少なくとも含む利用情報を他の装置2から受信する受信部14と、前記受信部により受信した利用情報に含まれる3つの情報である利用主体識別子と、アイテム識別子と、該アイテムが利用された時点を示す利用時期情報とを関連付けた利用履歴、または前記受信部により受信した利用情報に含まれる2つの情報である利用主体識別子と、アイテム識別子と、該利用情報を前記受信部により受信した時点を示す利用時期情報とを関連付けた利用履歴を格納する利用履歴格納部11と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴について、該利用履歴に含まれる前記利用時期情報と所定の時点との差である経過値を算出し、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に含まれる利用主体識別子ごとに、対応する前記経過値の分布に基づいて利用特性情報を算出する利用特性情報算出部12と、前記利用履歴格納部に格納されたアイテム識別子について、対応する前記利用時期情報に基づき、該アイテム識別子に係るアイテムの新しさの度合いを示す鮮度値を算出するとともに、前記利用特性情報に応じて特性が異なる対応規則を用い、各利用主体識別子の前記利用特性情報に対応する前記対応規則に前記鮮度値を適用して新規性指標を算出し、該新規性指標に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの優先度を算出し、該優先度に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの選択を行うアイテム選択部13とを具備することを特徴とする。第3の側面に係るアイテム選択装置は、第1の側面に係るアイテム選択装置において、前記利用履歴格納部は、前記受信部により受信した利用情報に含まれる3つの情報である利用主体識別子と、アイテム識別子と、該アイテムが利用された時点を示す利用時期情報とを関連付けた利用履歴、または前記受信部により受信した利用情報に含まれる2つの情報である利用主体識別子と、アイテム識別子と、該利用情報を前記受信部により受信した時点を示す利用時期情報とを関連付けた利用履歴を格納し、前記利用特性情報算出部は、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴についての経過値の算出に際し、該利用履歴に含まれる利用時期情報を前記所定の時点として用いることを特徴とする。第4の側面に係るアイテム選択装置は、第2の側面に係るアイテム選択装置において、前記利用特性情報算出部は、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴についての経過値の算出に際し、該利用履歴のアイテム識別子を含む各利用履歴の利用時期情報の分布を用いて、該アイテム識別子に係るアイテムの作成時点または提供開始時点の推定値である推定アイテム時期情報を算出し、該推定アイテム時期情報を前記所定の時点として用いることを特徴とする。第5の側面に係るアイテム選択装置は、第2の側面に係るアイテム選択装置において、前記利用特性算出部は、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴についての経過値の算出に際し、該利用履歴に含まれる利用主体識別子と同一の利用主体識別子を含み、かつ該利用履歴と時間的に隣り合う他の利用履歴に含まれる利用時期情報を前記所定の時点として用いることを特徴とする。第6の側面に係るアイテム選択装置は、第5の側面に係るアイテム選択装置において、各アイテムのアイテム識別子と、該アイテムの作成時点または提供開始時点を示すアイテム時期情報とを関連付けて格納するアイテム属性格納部10を備え、前記アイテム選択部は、前記利用時期情報に代えて、前記アイテム属性格納部に格納されたアイテム時期情報に基づき前記鮮度値を算出することを特徴とする。第7の側面に係るアイテム選択装置は、第1または第6の側面に係るアイテム選択装置において、前記アイテム属性格納部は、前記アイテムのアイテム識別子とアイテム時期情報とを関連付けて格納するに際し、該アイテムが属するカテゴリを示すカテゴリ情報をさらに関連付けて格納し、前記アイテム選択部は、前記優先度に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの選択を行うに際し、所定の条件を満たす前記カテゴリ情報に対応するアイテム識別子に係るアイテムを選択することを特徴とする。第8の側面に係るアイテム選択装置は、第1~第7のいずれかの側面に係るアイテム選択装置において、前記アイテム選択部は、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に基づき、アイテムごとの利用回数またはアイテムごとの利用ユーザ数に関連する数値である人気指標を算出しS410、S740、S830、該人気指標を用いて前記優先度の算出を行うことを特徴とする。第9の側面に係るアイテム選択装置は、第1~第7のいずれかの側面に係るアイテム選択装置において、前記他の装置から受信する利用情報は、該利用情報に係るユーザの該利用情報に係るアイテムに対する評価の高さを示す評価値を含み、前記受信部により受信した利用情報に基づいて格納される利用履歴は、該利用情報に含まれる評価値をさらに関連付けたものであり、前記アイテム選択部は、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に基づき、アイテムごとに評価値を加算した値を用いて人気指標を算出し、該人気指標を用いて前記優先度の算出を行うことを特徴とする。第10の側面に係るアイテム選択装置は、第1~第9のいずれかの側面に係るアイテム選択装置において、前記利用特性情報算出部は、前記利用主体識別子ごとに、対応する経過値の分布に基づいて利用特性情報を算出するに際し、該経過値の分布に基づく代表値を、該利用特性情報を構成するものとして算出するS330ことを特徴とする。第11の側面に係るアイテム選択装置は、第10の側面に係るアイテム選択装置において、前記経過値の分布に基づく代表値は、該経過値の平均値、該経過値の最頻値、該経過値を大きさの順に並べた場合の所定の順位に該当する値、所定値以上の該経過値の割合の内のいずれかであることを特徴とする。第12の側面に係るアイテム選択装置は、第10または第11の側面に係るアイテム選択装置において、前記利用特性算出部は、前記利用主体識別子ごとに、対応する経過値の分布に基づいて利用特性情報を算出するに際し、該利用主体識別子に係るユーザが新しいアイテムを利用する頻度が高いほど、小さな値となるように該利用主体識別子に係る前記代表値を算出し、前記アイテム選択部は、前記アイテムごとの鮮度値を、該アイテムが新しいほど小さな値になるように算出し、前記代表値が小さいほど、鮮度値の増加に対する新規性指標の減少度合いがより大きな対応規則を用いて、前記新規性指標の取得を行うことを特徴とする。第13の側面に係るアイテム選択装置は、第1~第12のいずれかの側面に係るアイテム選択装置において、前記利用特性情報算出部は、前記利用主体識別子ごとに、対応する経過値の分布に基づいて利用特性情報を算出するに際し、該経過値のばらつき度合いを示す値を、該利用特性情報を構成するものとして算出するSS340ことを特徴とする。第14の側面に係るアイテム選択装置は、第13の側面に係るアイテム選択装置において、前記経過値のばらつき度合いを示す値は、該経過値の分散に基づく値、該経過値の平均偏差に基づく値、該経過値を大きさ順に並べた場合の第1の所定順位に該当する値と第2の所定順位に該当する値との差に基づく値の内のいずれかであることを特徴とする。第15の側面に係るアイテム選択装置は、第13または第14の側面に係るアイテム選択装置において、前記アイテム選択部は、前記各利用主体識別子の利用特性情報に対応する対応規則に鮮度値を適用して新規性指標を得るに際し、該対応規則として、該利用主体識別子に係る前記ばらつき度合いを示す数値が小さいほど、鮮度値の変化に対してより大きな新規性指標の変化を与えるものを用いることを特徴とする。第16の側面に係るアイテム選択装置は、第1~第15のいずれかの側面に係るアイテム選択装置において、前記利用特性情報算出部は、前記利用主体識別子ごとに、対応する経過値の分布に基づいて利用特性情報を算出するに際し、該経過値の個数を、該利用特性情報を構成するものとして算出するS350ことを特徴とする。第17の側面に係るアイテム選択装置は、第1~第16のいずれかの側面に係るアイテム選択装置において、前記アイテム選択部は、前記新規性指標に基づいて利用主体識別子ごとのアイテムの優先度を算出するに際し、該新規性指標と他の所定の指標との乗算値、該新規性指標に第1の係数を乗じることにより得られた値と該他の指標に第2の係数を乗じることにより得られた値との加算値、該新規性指標の対数値に第3の係数を乗じることにより得られた値と該他の指標の対数値に第4の係数を乗じることにより得られた値との加算値、該新規性指標を基数として第5の係数を指数とする第1の累乗値と該他の指標を基数とし第6の係数を指数とする第2の累乗値との乗算値の内のいずれかを用いて該優先度の算出を行うことを特徴とする。第18の側面に係るアイテム選択装置は、第1~第17のいずれかの側面に係るアイテム選択装置において、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に基づいて、任意の2つの利用主体識別子の間の類似度を算出する類似度算出部16を備え、前記アイテム選択部は、前記類似度に基づく類似性指標を用いて前記優先度の算出を行うことを特徴とする。第19の側面に係るアイテム選択装置は、第1~第18のいずれかの側面に係るアイテム選択装置において、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に基づいて、任意の2つの利用主体識別子の間の類似度を算出する類似度算出部を備え、前記アイテム選択部は、前記利用主体識別子ごとにアイテムの優先度を算出するに際し、利用主体識別子ごとに、該利用主体識別子との間の前記類似度が所定値より高い他の利用主体識別子、または該利用主体識別子との間の前記類似度が高い順に所定数を超えない数の他の利用主体識別子を抽出するとともに、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴から、前記抽出された利用主体識別子に関連付けられているアイテム識別子を抽出し、抽出したアイテム識別子に係るアイテムの集合を対象として前記優先度の算出を行うことを特徴とする。第20の側面に係るアイテム選択装置は、第1~第19のいずれかの側面に係るアイテム選択装置において、ユーザまたは該ユーザが利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、該ユーザの属性情報とを関連付けて格納するユーザ属性格納部と、前記ユーザ属性格納部に格納されたユーザ属性情報に基づいて、任意の2つの利用主体識別子の間の適合度を算出する適合度算出部18を備え、前記アイテム選択部は、前記適合度に基づく適合性指標を用いて前記優先度の算出を行うことを特徴とする。第21の側面に係るアイテム選択装置は、第1~第20のいずれかの側面に係るアイテム選択装置において、ユーザまたは該ユーザが利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、該ユーザの属性情報とを関連付けて格納するユーザ属性格納部と、前記ユーザ属性格納部に格納されたユーザ属性情報に基づいて、任意の2つの利用主体識別子の間の適合度を算出する適合度算出部を備え、前記アイテム選択部は、前記利用主体識別子ごとのアイテムの優先度を算出するに際し、利用主体識別子ごとに、該利用主体識別子との前記適合度が所定値より高い他の利用主体識別子、または該利用主体識別子との前記適合度が高い順に所定数を超えない数の他の利用主体識別子を抽出し、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴から、前記抽出された利用主体識別子に関連付けられているアイテム識別子を抽出し、抽出したアイテム識別子に係るアイテムの集合を対象として前記優先度の算出を行うことを特徴とする。また、第1の側面に係るアイテム選択方法は、各アイテムのアイテム識別子と、該アイテムの作成時点または提供開始時点を示すアイテム時期情報とを関連付けてアイテム属性格納部に格納する工程と、ユーザまたは該ユーザが利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、該ユーザにより利用されたアイテムのアイテム識別子とを含む利用情報を他の装置から受信する工程と、前記受信工程により受信した利用情報に含まれる利用主体識別子とアイテム識別子とを関連付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する工程S210と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴について、該利用履歴に含まれるアイテム識別子に対応する前記アイテム時期情報と所定の時点との差である経過値を算出する工程S320と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に含まれる利用主体識別子ごとに、対応する前記経過値の分布に基づいて利用特性情報を算出する工程S330と、前記アイテム属性格納部に格納されたアイテム識別子について、対応する前記アイテム時期情報に基づき、該アイテム識別子に係るアイテムの新しさの度合いを示す鮮度値を算出する工程と、前記利用特性情報に応じて特性が異なる対応規則を用い、各利用主体識別子の前記利用特性情報に対応する前記対応規則に前記鮮度値を適用して新規性指標を算出する工程S420,S750,S840と、該新規性指標に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの優先度を算出する工程S430,S760,S850と、該優先度に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの選択を行う工程S440,S770,S860とを具備することを特徴とする。第2の側面に係るアイテム選択方法は、ユーザまたは該ユーザが利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、該ユーザにより利用されたアイテムのアイテム識別子とを少なくとも含む利用情報を他の装置から受信する工程と、前記受信工程により受信した利用情報に含まれる3つの情報である利用主体識別子と、アイテム識別子と、該アイテムが利用された時点を示す利用時期情報とを関連付けた利用履歴、または前記受信部により受信した利用情報に含まれる2つの情報である利用主体識別子と、アイテム識別子と、該利用情報を前記受信部により受信した時点を示す利用時期情報とを関連付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する工程S210と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴について、該利用履歴に含まれる前記利用時期情報と所定の時点との差である経過値を算出する工程S320と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に含まれる利用主体識別子ごとに、対応する前記経過値の分布に基づいて利用特性情報を算出する工程S330と、前記利用履歴格納部に格納されたアイテム識別子について、対応する前記利用時期情報に基づき、該アイテム識別子に係るアイテムの新しさの度合いを示す鮮度値を算出する工程と、前記利用特性情報に応じて特性が異なる対応規則を用い、各利用主体識別子の前記利用特性情報に対応する前記対応規則に前記鮮度値を適用して新規性指標を算出する工程S420,S750,S840と、該新規性指標に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの優先度を算出する工程S430,S760,S850と、該優先度に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの選択を行う工程S440,S770,S860とを具備することを特徴とするアイテム選択方法。また、第1の側面に係るアイテム選択用プログラムは、コンピュータに、各アイテムのアイテム識別子と、該アイテムの作成時点または提供開始時点を示すアイテム時期情報とを関連付けてアイテム属性格納部に格納する手順と、ユーザまたは該ユーザが利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、該ユーザにより利用されたアイテムのアイテム識別子とを含む利用情報を他の装置から受信する手順と、前記受信工程により受信した利用情報に含まれる利用主体識別子とアイテム識別子とを関連付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する手順S210と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴について、該利用履歴に含まれるアイテム識別子に対応する前記アイテム時期情報と所定の時点との差である経過値を算出する手順S320と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に含まれる利用主体識別子ごとに、対応する前記経過値の分布に基づいて利用特性情報を算出する手順S330と、前記アイテム属性格納部に格納されたアイテム識別子について、対応する前記アイテム時期情報に基づき、該アイテム識別子に係るアイテムの新しさの度合いを示す鮮度値を算出する手順と、前記利用特性情報に応じて特性が異なる対応規則を用い、各利用主体識別子の前記利用特性情報に対応する前記対応規則に前記鮮度値を適用して新規性指標を算出する手順S420,S750,S840と、該新規性指標に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの優先度を算出する手順S430,S760,S850と、該優先度に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの選択を行う手順S440,S770,S860とを実行させることを特徴とする。第2の側面に係るアイテム選択用プログラムは、コンピュータに、ユーザまたは該ユーザが利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、該ユーザにより利用されたアイテムのアイテム識別子とを少なくとも含む利用情報を他の装置から受信する手順と、前記受信工程により受信した利用情報に含まれる3つの情報である利用主体識別子と、アイテム識別子と、該アイテムが利用された時点を示す利用時期情報とを関連付けた利用履歴、または前記受信部により受信した利用情報に含まれる2つの情報である利用主体識別子と、アイテム識別子と、該利用情報を前記受信部により受信した時点を示す利用時期情報とを関連付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する手順S210と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴について、該利用履歴に含まれる前記利用時期情報と所定の時点との差である経過値を算出する手順S320と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に含まれる利用主体識別子ごとに、対応する前記経過値の分布に基づいて利用特性情報を算出する手順S330と、前記利用履歴格納部に格納されたアイテム識別子について、対応する前記利用時期情報に基づき、該アイテム識別子に係るアイテムの新しさの度合いを示す鮮度値を算出する手順と、前記利用特性情報に応じて特性が異なる対応規則を用い、各利用主体識別子の前記利用特性情報に対応する前記対応規則に前記鮮度値を適用して新規性指標を算出する手順S420,S750,S840と、該新規性指標に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの優先度を算出する手順S430,S760,S850と、該優先度に基づいて利用主体識別子ごとにアイテムの選択を行う手順S440,S770,S860とを実行させることを特徴とする。本発明によれば、アイテムに関するユーザの利用履歴をもとに利用特性情報をユーザごとに算出し、利用特性情報を用いてアイテム選択におけるパラメータをユーザごとに自動的に設定できるため、ユーザに特別な操作をさせることなく、個人差の大きい幅広い層のユーザに対しても、それぞれのユーザの嗜好に合った情報を精度良く選択できる。特に、アイテムの新しさに関するユーザの好みを反映して精度良くアイテムを選択することが可能になる。例えば、アイテムの新しさを重視してアイテムを利用するユーザには、推薦処理におけるアイテムの新しさの影響力を大きくし、逆にアイテムの新しさを重視しないユーザには、推薦処理におけるアイテムの新しさの影響力を小さくするといったことができる。ユーザや事業者などが推薦処理におけるパラメータを設定する必要がないので、ユーザの手間や事業者の負担を低減することができる。また、ユーザのアイテムに対する利用パターンが変化した場合でも、パラメータが追従して更新されるため、精度良く情報を選択できる。<実施例1>本発明の実施例1におけるシステム全体の構成を図1に示す。情報選択装置1と、アイテム提供サーバ2と、1つ以上の端末装置33a~3nがネットワーク4を介して接続されている。また、図2に示すように、2つのネットワークを用いてシステム全体を構成してもよい。図2においては、情報選択装置1とアイテム提供サーバ2がネットワーク4aを介して接続されており、アイテム提供サーバ2と端末装置33a~3nがネットワーク4bを介して接続されている。ネットワーク4aは、例えばLANLocalAreaNetworkであり、情報選択装置1と端末装置3は、直接接続できないようになっている。本実施例では、特に断らない限り、システム全体の構成が図1である場合を説明する。また本実施例では、情報選択装置1とアイテム提供サーバ2を別々の装置とする場合を説明するが、この2つの機能を合わせて1つの装置として実現してもよい。アイテム提供サーバ2は、端末装置3からの要求に応じて、アイテムおよびアイテムに関する情報を提供する装置である。ここでアイテムとは、テキスト、音声、音楽、映像等のデジタルコンテンツや様々な物品であり、さらには金融商品、不動産、人物についての情報等であってもよい。すなわち本実施例におけるアイテムは、有形か無形かを問わず、有料か無料かも問わない。アイテム提供サーバ2の構成を図3に示す。アイテム提供サーバ2は、認証部21と、アイテム格納部22と、推薦情報格納部23と、送受信部24と、制御部25とで構成されている。アイテム提供サーバ2は、CPU、RAM、ROM、ハードディスクドライブ、ネットワークインタフェース等を備える一般的なコンピュータを用いて、ソフトウェアプログラム処理を実行する形態により実現することも可能である。認証部21は、端末装置3または端末装置3を利用するユーザを認証する。認証部21は、端末装置3を利用するユーザを一意に識別するユーザ識別子、または端末装置3を一意に識別するための端末識別子と、パスワードとを関連付けて格納している。本実施例では、ユーザ識別子を用いてユーザを識別する場合を例にして説明するが、端末識別子を用いる場合も同様である。なお、ユーザ識別子と端末識別子とを合わせて、利用主体識別子と呼ぶ。ただし、認証部21は省略することも可能である、また、認証部21に利用主体識別子のみ格納し、パスワードの格納と認証処理とを省略することも可能である。例えば、端末装置3の製造時に設定される端末識別子など、容易には変更できない識別子を利用主体識別子として用いる等の場合は、パスワードの格納と認証処理を省略することができる。アイテム格納部22は、図4に示すようなテーブル形式で、アイテムを一意に識別するアイテム識別子と、アイテムの名称、作成者、カテゴリ、説明情報などのアイテム属性情報と、アイテム本体とを関連付けて格納している。作成者は、アイテムの種類に応じて幅広い意味を持つ情報であり、例えば、アイテムの制作者、監督者、作曲者、作詞者、演奏者、出演者などである。カテゴリとは、アイテムを所定の観点で分類した情報であり、例えば、アイテムが音楽の場合、ロック、ジャズ、クラシック、フォーク等のジャンル情報、アイテムが映画の場合、SF、アクション、コメディ、アニメ等のジャンル情報を用いることができる。また、日本、アメリカ、イギリス、など作成者の国や地域を用いた分類情報でもよい。さらに、1970年代、1980年代、1990年代といったアイテムの作成時期に関する情報であってもよい。また、癒し系、エキサイティング、ドラマティックといったアイテムの雰囲気やムードを示す情報をカテゴリとして用いてもよい。説明情報は、アイテムのあらすじ、制作された背景説明などの情報である。また、1つのアイテムに同じ種類の属性項目が複数存在していてもよい。例えば、1つのアイテムに3つのカテゴリが対応していてもよい。なお、ここで挙げたアイテム属性情報は、あくまでも一例であり、上記に限定される訳ではない。アイテム本体は、アイテムそのものであるテキストデータやバイナリデータ、またはアイテムの存在位置を示す情報例えばURL:UniformResourceLocatorなどである。なおアイテム本体は、アイテムがデジタルコンテンツであって、ネットワーク4を介して端末装置3にアイテムを配信する場合に格納するものであり、アイテムが物品などの場合は、アイテム本体の格納を省略する。推薦情報格納部23は、情報選択装置1から受信した推薦情報を格納する。図5に推薦情報の格納形式を示す。ユーザ識別子とアイテム識別子と推薦順位とを関連付けて格納している。この推薦順位は、ユーザ識別子ごとにアイテムを推薦する順位を示しており、ここでは数字が小さいほど、優先的にユーザに提示される。なお、推薦順位の代わりに、数値が大きいほど、優先的にユーザに提示されるような推薦度を格納するようにしてもよい。また、推薦順位の格納を省略して、推薦情報格納部23に格納された推薦情報を同じ順位で扱うようにしてもよい。送受信部24は、ネットワーク4またはネットワーク4a,4bを介して、情報選択装置1および端末装置3との間でデータを送受信する。制御部25は、アイテム提供サーバ2の全体の制御を行う。端末装置3は、CPU、RAM、ROM、ハードディスクドライブ、ネットワークインタフェース等を備える一般的なコンピュータであり、アイテム情報をアイテム提供サーバ2から取得するためのプログラムが内蔵されている。端末装置3には、ディスプレイ等の表示装置31不図示と、キーボード、マウス、トラックボール、リモコン等のユーザからの操作指示を受け付けるための入力装置32不図示とが接続されている。次に図6のフローチャートを用いて、システム全体の動作を説明する。端末装置3に電源を投入すると、図7に示すようなアイテム情報を取得するための操作メニューが表示装置31に表示される。1推薦アイテム情報を表示は、情報選択装置1で作成された推薦情報を表示する選択肢である。2アイテム一覧を表示は、例えばアイテムの名称や作成者のあいうえお順またはABC順に、アイテム提供サーバ2の保有するアイテムの一覧リストを表示するための選択肢である。3アイテム検索は、ユーザにキーワードを入力させ、そのキーワードがアイテムの名称や説明情報に含まれるアイテムを表示したり、ユーザに所望のカテゴリを指定したりさせ、それに合致するアイテムを表示するための選択肢である。また、推薦情報を表示させる場合に、ユーザが指定したキーワードやカテゴリに合致する推薦情報のみを表示させるようにしてもよい。なお、ここで示した操作メニューの選択肢は、あくまでも一例であり、他の選択肢を用意してもよい。まずステップS100において、端末装置3は、ユーザからの指示を入力装置32を介して受け付けると、アイテム情報を要求するメッセージをアイテム提供サーバ2に送信する。このメッセージには、あらかじめ設定されたユーザを識別するユーザ識別子と、パスワードと、上記の操作メニューで選択された選択肢を示す情報要求情報の種類とが含まれている。また、表示する推薦情報を絞り込むために、ユーザがキーワードやカテゴリを指定した場合には、それらの情報が含まれている。次にステップS110において、アイテム提供サーバ2の認証部21が、送受信部24を介してアイテム情報要求のメッセージを受信し、認証処理を行って、認証成功か否かを判定する。受信したメッセージに含まれるユーザ識別子とパスワードが、あらかじめ認証部21に格納されているものと一致する場合YESは、認証成功として、ステップS120に進む。そうでない場合NOは、認証失敗として、認証失敗メッセージを送受信部24を介して端末装置3に通知し、ステップS100から再度処理を行うように要求する。次にステップS120において、アイテム提供サーバ2の制御部25が、アイテム情報要求のメッセージに含まれる要求情報の種類が、推薦情報要求か否かを判定する。推薦情報が要求された場合YESは、ステップS130に進み、それ以外の情報が要求された場合NOは、ステップS140に進む。ステップS130では、アイテム提供サーバ2の制御部25が、推薦情報に基づくアイテム情報のリストを作成し、送受信部24を介して端末装置3に送信する。このリストには、アイテム識別子とアイテム属性情報と、推薦順位の情報が含まれている。具体的には、制御部25が、推薦情報格納部23に格納されたデータから、ステップS110で認証を行ったユーザ識別子と一致するユーザ識別子を持つ推薦情報を抽出し、アイテム格納部22を参照しながら、抽出した推薦情報のアイテム識別子に対応するアイテム属性情報を読み出して、さらに推薦順位と合わせて推薦アイテムのリストを作成し、これを送信する。また、ユーザが特定のカテゴリを指定して、推薦情報を要求した場合には、推薦情報格納部23およびアイテム格納部22を参照して、ステップS110で認証を行ったユーザ識別子と一致するユーザ識別子を持つ推薦情報であり、かつ指定されたカテゴリと一致するカテゴリを持つアイテムに対応する推薦情報を提供する。また、ユーザがキーワードを指定して、推薦情報を要求した場合には、推薦情報格納部23およびアイテム格納部22を参照して、ステップS110で認証を行ったユーザ識別子と一致するユーザ識別子を持つ推薦情報であり、かつ指定されたキーワードが名称、作成者、説明情報などのアイテム属性情報の内に存在するアイテムを特定し、それに対応する推薦情報を提供する。ステップS140では、アイテム提供サーバ2の制御部25が、推薦情報以外の情報に基づいてアイテム情報のリストを作成し、送受信部24を介して端末装置3に送信する。このリストには、アイテム識別子とアイテム属性情報が含まれている。例えば、図7の操作メニューの中で、2アイテム一覧を表示が選択された場合は、アイテム格納部22を参照しながら、アイテムの名称や作成者のあいうえお順またはABC順の一覧リストを作成し、これを送信する。なお、このような一覧リストをあらかじめ作成してアイテム格納部に格納しておき、ステップS140でこれを読み出して送信してもよい。また、図7の操作メニューの中で、3アイテム検索が選択され、アイテム情報要求のメッセージにキーワード等の検索条件が含まれている場合は、ステップS140において、制御部25が、その検索条件に合致するアイテムのリストを作成して送信する。ステップS150において、端末装置3は、ステップS130またはステップS140によって送信されたアイテム情報を受信し、その情報を表示装置31に表示させる。ステップS130により送信された推薦アイテム情報の表示形式の一例を図8に示す。図8の例では、アイテムは音楽であり、アイテム属性情報として、曲名タイトル、アーティスト名作成者、ジャンルカテゴリが推薦順位と合わせて表示されている。ユーザは、表示装置31の画面を見て、利用したいアイテムがあれば、入力装置32を操作して、その表示箇所をクリックする操作を行う。例えば、アイテムが音楽の場合、ユーザは再生したい曲をマウス等でクリックして指定する。また、操作を終了するための終了ボタンが表示されている。また、図8の画面例では表示していないが、推薦情報以外のアイテム情報を表示させるための一覧表示ボタンと、キーワードを指定してそれに該当するアイテムを表示させるための検索条件指定ボタンなどを表示させた上で、ユーザからの指示を受け付けて、それに対応した処理を行ってもよい。なお、受信したアイテム情報に含まれるアイテム識別子は、表示装置31に表示されていないが、画面に表示した各々のアイテムに対応するアイテム識別子は、端末装置3が記憶管理している。ステップS160において、端末装置3は、入力装置32を介して、アイテムの利用要求がユーザから入力されたか否かを判定する。このアイテムの利用要求とは、アイテムの再生、アイテムのプレビュー、アイテムの購入、アイテムの詳細情報の表示、アイテムに対する評価情報評価値の登録などの種々の要求である。アイテムの利用要求が入力された場合YESは、ステップS180に進み、そうでない場合NOはステップS170に進む。ステップS170において、端末装置3は、入力装置32を介して、操作終了の指示がユーザから入力された否か判定する。操作終了の指示が入力された場合YESは、処理を終了し、そうでない場合NOは、ステップS160に戻って処理を繰り返す。ステップS180において、端末装置3は、アイテムの利用要求を示すメッセージをアイテム提供サーバ2に送信する。このメッセージには、端末装置3を利用しているユーザのユーザ識別子と、ユーザが指定したアイテムのアイテム識別子とが含まれている。また、利用要求を送信する日時などを示す利用時期情報をメッセージに含めてもよい。また、利用要求の種類に応じて、必要なパラメータ評価情報などがメッセージに含まれている。ステップS190において、アイテム提供サーバ2の送受信部24が、端末装置3からのアイテムの利用要求メッセージを受信すると、アイテム提供サーバ2の制御部25は、端末装置3を利用するユーザに対して、アイテムを提供する処理を行う。例えば、アイテムがデジタルコンテンツである場合には、アイテム格納部22から、利用要求メッセージに含まれるアイテム識別子に対応するアイテム本体を読み出して、送受信部24を介して端末装置3に送信する。また、アイテムが物品である場合には、配送事業者のシステムに配送依頼の情報を送る配送処理などを行う。また必要に応じて、課金処理などを行う。ステップS200において、アイテム提供サーバ2の送受信部24は、端末装置3から受信したアイテムの利用要求メッセージを情報選択装置1に送信し中継する。次にステップS210において、情報選択装置1は、アイテムの利用要求メッセージを受信し、アイテムの利用情報を格納する。この処理については後述する。次にステップS220において、情報選択装置1は、アイテム利用情報の格納を終了したことを示すメッセージをアイテム提供サーバ2に送信する。次にステップS230において、アイテム提供サーバ2の制御部25は、送受信部24を介してアイテム利用情報の格納終了メッセージを受信し、送受信部24を介して、それを端末装置3に送信する。端末装置3は、そのメッセージを受信するとステップS160からの処理を繰り返す。以上がユーザがアイテムを利用する際のシステム全体の動作である。次に、情報選択装置1の構成を図9に示す。アイテム属性格納部10と、利用履歴格納部11と、利用特性算出部12と、アイテム選択部13と、送受信部14と、制御部15とで構成されている。情報選択装置1は、CPU、RAM、ROM、ハードディスクドライブ、ネットワークインタフェース等を備える一般的なコンピュータを用いて、ソフトウェアプログラム処理を実行する形態により実現することも可能である。また、情報選択装置1を複数のコンピュータを用いて構成してもよい。例えば、負荷分散をするために、情報選択装置1の各部に相当する処理を行うコンピュータを複数用いて分散処理を行ってもよい。また、情報選択装置1の一部の部の処理をあるコンピュータで実施し、他の部の処理を別のコンピュータで実施する形態で分散処理を行ってもよい。アイテム属性格納部10におけるデータ格納形式を図10に示す。第1の格納形式は、図10Aに示すテーブル形式であり、アイテム識別子と、アイテム時期情報とを関連付けた形式である。ここでアイテム時期情報は、アイテムの作成された時期、またはアイテム提供サーバ2でアイテムを提供開始した時期のいずれかを示す情報である。本実施例では、時期時間の単位として、2010年1月1日などの日付を用いるが、他の単位を用いてもよい。例えば、2010年1月1日10時15分20秒などの秒単位までの日時でもよいし、ミリ秒単位までの日時でもよい。さらに2010年1月などの月単位の情報でも、2010年1Qなどの四半期単位の情報でも、2010年などの年単位の情報でも、2000年代などの年単位より大まかな年代の情報でもよい。第2の格納形式は、図10Bに示すテーブル形式であり、アイテム識別子と、アイテム時期情報と、アイテム属性情報とを関連付けた形式である。このアイテム属性情報は、アイテム提供サーバ2のアイテム格納部22におけるアイテム属性情報と同様であり、アイテムの名称、作成者、カテゴリ、説明情報などである。また、アイテム時期情報をアイテム属性情報の内の1つとして取り扱ってもよい。なお後述するように、利用特性算出部12において、アイテム時期情報を用いないで利用特性情報を算出する場合には、アイテム属性格納部10を省略してもよい。送受信部14は、ネットワーク4またはネットワーク4aを介して、アイテム提供サーバ2との間でデータを送受信する。制御部15は、情報選択装置1の全体の制御を行う。先に説明した図6のフローチャートのステップS210において、情報選択装置1の制御部15は、送受信部14を介してアイテムの利用要求メッセージを受信する。前述したように、このメッセージには、端末装置3を利用しているユーザのユーザ識別子と、ユーザが指定したアイテムのアイテム識別子とが含まれている。制御部15は、図11に示すテーブル形式で、ユーザ識別子とアイテム識別子と利用時期情報とを関連付けた利用履歴を利用履歴格納部11に格納させる。図11において、ユーザ識別子およびアイテム識別子は、受信したアイテムの利用要求メッセージに含まれているものである。アイテムの利用要求メッセージに利用時期情報が含まれている場合は、それを取り出して利用時期情報として格納する。利用要求メッセージに利用時期情報が含まれていない場合は、制御部15に内蔵されている時計を用いて、情報選択装置1が利用要求メッセージを受信した時期時間を利用時期情報として格納する。本実施例では、利用時期情報の形式として、2010年1月1日10時15分20秒などの秒単位までの日時を用いるが、それ以外にも、ミリ秒単位までの日時、日単位までの日付、月単位、年単位など種々の形式を用いることができる。なお、利用要求メッセージの中に、ユーザのアイテムに対する評価値好き=3、どちらでもない=2、嫌い=1、などの好き嫌いの度合いを示す数値を含ませた上で、ユーザ識別子とアイテム識別子と利用時期情報と評価値とを関連付けて利用履歴格納部11に格納するようにしてもよい。次に図12のフローチャートを用いて、情報選択装置1で推薦情報を作成して送信し、アイテム提供サーバ2がそれを受信する動作の概要について説明する。情報選択装置1の制御部15は、所定のタイミングで利用特性算出部12に動作開始の指示を与えることにより、処理が開始される。所定のタイミングとしては、種々の条件を用いることができる。例えば、所定の時間間隔24時間ごと等を用いてもよいし、利用要求メッセージ利用情報を所定回数受信するごととしてもよい。また、月曜日~金曜日までは3時間ごと、土曜日は6時間ごと、日曜日は12時間ごと、というように時間間隔が変動してもよい。また、夏は時間間隔を短くして、冬は時間間隔を長くするなど、季節に応じて時間間隔を変えてもよい。まずステップS260において、利用特性算出部12が、ユーザごとの利用特性情報を算出する。次にステップS270において、アイテム選択部13が、ステップS260で算出された利用特性情報を用いて、推薦情報を作成する。この推薦情報は、アイテム提供サーバ2の推薦情報格納部23で説明したデータ形式と同様に、ユーザ識別子と、アイテム識別子と、推薦順位とが対応付けられたものである。次にステップS280において、制御部15が、ステップS270で作成された推薦情報を送受信部14を介して、アイテム提供サーバ2に送信する。次にステップS290において、アイテム提供サーバ2の制御部25は、送受信部24を介して推薦情報を受信し、図5に示した形式で推薦情報格納部23に格納させる。なお、既に推薦情報格納部23に推薦情報が格納されている場合は、古い推薦情報を消去した後に格納すればよい。また格納する日時をバージョン情報として合わせて格納し、複数のバージョンの推薦情報を同時に格納するようにしてもよい。次に図13のフローチャートを用いて、上記のステップS260における利用特性情報算出の第1の方法を説明する。まずステップS300において、利用特性算出部12は、利用履歴格納部11に格納されている利用履歴の内から所定の条件を満たすデータを抽出し、そのユーザ識別子と、アイテム識別子と、利用時期情報を読み出す。ここで所定の条件としては、例えば、格納されている全てのデータという条件を用いることができる。また、利用時期が過去6ヶ月以内のデータ、利用時期と現在との差が10日以上かつ30日未満などのように、利用履歴の利用時期情報が所定の範囲にあるデータという条件を用いてもよい。また、アイテム識別子の集合を用意し、利用履歴のアイテム識別子が所定の集合に含まれるデータという条件を用いてもよい。次にステップS310において、利用特性算出部12は、ステップS300で読み出した利用履歴に含まれるアイテム識別子に対応するアイテム時期情報をアイテム属性格納部10から読み出す。次にステップS320において、利用特性算出部12は、ステップS300で読み出した利用履歴それぞれについて、経過値を算出する。経過値算出の第1の方法は、利用履歴の利用時期情報と、その利用履歴のアイテム識別子に対応するアイテム時期情報との時間的な差を算出する方法である。例えば、利用時期情報-アイテム時期情報を日単位で計算する。具体例を示すと、図11に示すテーブルの1行目のデータである、UserID-1とItemID-3に対応する利用時期情報は2010年1月1日10時15分20秒であり、ItemID-3に対応するアイテム時期情報は、図10の3行目の2009年12月31日であるので、2010年1月1日10時15分20秒-2009年12月31日を日単位で計算する。この場合は、2009年12月31日00時00分00秒と見なして、経過値を1日として計算する。この場合、アイテムが作成または提供開始された時期は、ユーザに利用された時期よりも必ず古いため、経過値は0以上の値となる。また、アイテムが作成または提供開始された時期と、ユーザに利用された時期との差が短いほどユーザが新作のアイテムをすぐに利用するほど、経過値は小さな値となる。なお、これとは逆に、これら2つの時期の差が短いほど、大きな値となるように経過値を算出してもよい。経過値を日単位ではなく、時単位、分単位、秒単位などの他の時間単位で算出しても、もちろんよい。経過値算出の第2の方法は、ある利用履歴一の利用履歴、利用履歴Aのユーザ識別子利用主体識別子と、同じユーザ識別子を持ち、かつ一の利用履歴と時間的に隣り合う隣接する他の利用履歴利用履歴Bを特定し、利用履歴Aの利用時期情報と利用履歴Bの利用時期情報との時間的な差を算出する方法である。例えば、図11に示すテーブルには、UserID-1の関連する利用履歴が3個1行目、2行目、4行目格納されており、1行目の利用時期情報2010年1月1日10時15分20秒と、2行目の利用時期情報2010年1月2日15時20分30秒との時間差を日単位で算出した、1日を1行目の利用履歴に対する経過値とする。また、2行目の利用時期情報2010年1月2日15時20分30秒と、4行目の利用時期情報2010年1月5日16時30分40秒との時間差を日単位で算出した、3日を2行目の利用履歴に対する経過値とする。4行目の利用履歴に対する経過値は、新たな利用履歴が格納されるまでは、該当なしの状態である。この方法を用いた場合、あるユーザの経過値の個数は、そのユーザの利用履歴の個数より1つ少なくなる。なお、経過値を日単位ではなく、時単位、分単位、秒単位などの他の時間単位で算出しても、もちろんよい。この第2の算出方法では、ユーザが短い周期で頻繁にアイテムを利用するほど、経過値が小さい値となる。新作のアイテムのリリース発売を常にチェックしていて、リリース後すぐに利用するタイプのユーザの経過値は、そうでないユーザの経過値に比べて、小さな値になる傾向がある。また、第2の算出方法を用いれば、アイテム属性格納部10にアイテム時期情報を格納しない場合、あるいはアイテム属性格納部10を省略した場合であっても、経過値を算出することが可能である。次にステップS330において、利用特性算出部12は、ユーザユーザ識別子、利用主体識別子ごとに、ステップS320で算出された経過値を用いた統計処理を行ない、そのユーザの経過値の傾向を示す代表値を利用特性情報として計算する。ここで代表値は、他のユーザの経過値とそのユーザの経過値との傾向の違いを示すものであればよく、例えば、平均値、最頻値、経過値を大きさ順に並べた場合の所定の順位に該当する値中央値、最小値、最大値、四分位値等などを用いることができる。以下では、あるユーザがアイテムを合計5回利用しており、それぞれの経過値が、1,2,2,3,10である場合を例にして、具体的な数値例を示す。この場合の平均値は、122310/5=3.6である。また、2が2回出現し、他の値は全て1回のみの出現なので、最頻値は2となる。また、小さい順に並べた時の真ん中の値は3であるので、中央値は3となる。また、最小値は1で、最大値は10である。また、データを小さい順に並べた時の小さい方から1/42番目の位置のデータに相当する第1四分位値は2、小さい方から3/44番目の位置のデータに相当する第3四分位値は3となる。また、平均値として相加平均だけでなく、相乗平均や調和平均を用いてもよい。さらに経過値の対数値log経過値の平均を算出して、代表値としてもよい。さらに、統計分野で一般的に用いられている代表値の意味とは異なるが、そのユーザの全ての経過値の数に対する、所定値以上の経過値の割合を代表値としてもよい。上記の例において、所定値を5とすると、5以上の経過値は10の1個なので、1/5=0.2が代表値となる。なお本実施例においては、新しいアイテム作成されてから間もない新作のアイテムを利用する傾向の強いユーザほど、代表値が小さな値となるように算出している。このため、所定値以上の経過値の割合を代表値としたが、これに限定されるわけではない。これとは逆に、新しいアイテムを利用する傾向の強いユーザほど、大きな値となるように代表値を算出してもよい。この場合は、所定値以下の経過値の割合を代表値とすればよい。次にステップS340において、利用特性算出部12は、ユーザユーザ識別子ごとに、ステップS320で算出された経過値のばらつき度合いを示す数値である変化値を利用特性情報として計算する。具体的にはそのユーザの経過値の分散、標準偏差分散の平方根、範囲最大値と最小値との差、四分位範囲第3四分位点と第1四分位点との差、平均偏差経過値の平均との差の絶対値の平均値、変動係数標準偏差を平均で割った値、平均偏差を経過値の平均で割った値などを用いることができる。なお、範囲および四分位範囲は、経過値を小さい順に並べた上で、第1の所定順位に該当する値と、第2の所定順位に該当する値との差に基づく値であると言える。本実施例において、変化値が小さなユーザは、アイテムが作成されてから利用するまでの期間が一定の傾向がある。例えば、作成されてから間もない新作のアイテムを常に利用するユーザでは、この変化値が小さくなる。逆に、作成されてからかなりの時間が経過した旧作のアイテムを常に利用するユーザでも、この変化値が小さくなる。一方、新作も旧作も両方とも利用するユーザの場合は、この変化値が大きくなる。次にステップS350において、利用特性算出部12は、ユーザユーザ識別子ごとに、ステップS320で算出された経過値の個数を利用特性情報として算出する。なお、ここで経過値の個数の代わりに、ユーザごとに利用履歴の個数を算出して用いてもよい。利用特性算出部12は、ステップS350を実行した後に処理を終了し、処理が終了したことを制御部15に通知する。以上の処理が終了した状態で、利用特性算出部12は、図14に示すテーブル形式で、ユーザ識別子と、代表値と、変化値と、経過値の個数を対応させたデータを内部の記憶部に保持している。以下では、ユーザ識別子がUserID-1からUserID-UまでのU人のユーザの利用特性が算出されているものとする。本実施例では、経過値を算出するのに、上記の第1の方法または第2の方法を用いる場合を説明したが、これ以外に以下に示す方法を用いてもよい。経過値算出の第3の方法は、利用履歴の利用時期情報を用いない方法である。この方法では、ステップS300において、利用履歴格納部11から利用時期情報を読み出さず、アイテム識別子のみを読み出す。そしてステップS320において、アイテム時期情報と所定の時期との差を算出し、経過値とする。所定の時期としては、例えば、経過値を算出する時点の日時や日付を用いることができる。また、アイテム属性格納部10に格納された最も古いアイテム時期情報、またはそれよりもさらに過去のある時点の日時や日付を所定の時期として用いてもよい。例えば、最も古いアイテム時期情報が2005年4月1日である場合、2005年4月1日、2000年1月1日などを所定の時期とすればよい。第3の方法は、新作アイテムを多く利用するユーザの利用履歴に含まれるアイテムのアイテム時期情報は、そうでないユーザの利用履歴に含まれるアイテムのアイテム時期情報に比べて新しい可能性が高いことに基づいている。第3の方法は、第1の方法に比べて、利用特性情報の精度が落ちる場合があるが、利用履歴格納部11に利用時期情報を格納しない場合であっても、利用特性情報が算出できるという特徴がある。経過値算出の第4の方法は、アイテム時期情報を用いない方法である。この方法では、ステップS310を省略して、その代わりにステップS311不図示を実行する。すなわち、ステップS300からステップS311に進み、ステップS311からステップS320に進む。ステップS311では、ステップS300で読み出した利用履歴を対象にして、アイテム識別子ごとの利用時期情報の分布情報を算出し、その分布情報を用いて、アイテムが提供開始された時期に関連する時期情報アイテム提供時期の推定情報を算出する。例えば、この分布情報としては、アイテム識別子ごとの利用時期情報の最小値最も古い時期を用いることができる。そして、最小値そのもの、または最小値から所定値を減算した値を推定時期情報とすればよい。例えば、図11に示した例において、ItemID-3に対応する利用時期情報の最小値が1行目の2010年1月1日10時15分20秒であるとすると、この2010年1月1日10時15分20秒、またはこの日時のさらに所定時間前例えば、3日前、10日前などをそのアイテムの推定時期情報とする。アイテムが提供開始されてから、最初に利用されるまでに平均的に3日かかることが経験的に知られている場合は、最小値から3日を引いた値を推定時期情報とする。また、最小値以外にも、アイテム識別子ごとの利用時期情報の代表値平均値、中央値、最頻値などを算出し、その代表値から所定値例えば、3ヶ月や6ヶ月を減算した値減算値が、最小値以下となるように所定値を調整した場合の減算値を推定時期情報としてもよい。そしてステップS320において、利用履歴の利用時期情報と、その利用履歴のアイテム識別子に対応するステップS311で算出した推定時期情報との差を算出し、経過値とする。第4の方法では、アイテムが提供開始された時期を必ずしも正確には推定できないため、第1の方法に比べて、利用特性情報の精度が落ちる場合があるが、アイテム属性格納部10にアイテム時期情報を格納しない場合、あるいはアイテム属性格納部10を省略した場合であっても、利用特性情報が算出できるという特徴がある。本実施例においては、利用特性情報として、代表値、変化値、経過値の個数の3つを算出したが、これらは全て、ユーザごとの経過値の分布情報頻度分布、確率分布に基づいて算出された値であると言える。また、後述するように、これら3つを全て算出する必要は必ずしもなく、少なくとも1つを算出するようにしてもよい。さらに、経過値の分布情報に基づいて、歪度、尖度などの他の値指標を算出してもよい。さらに、経過値の分布を正規分布、ロジスティック分布、ガンマ分布等の所定の確率分布確率密度関数に当てはめ、所定の確率分布のパラメータ母数を利用特性情報として用いてもよい。次に図15のフローチャートを用いて、上記のステップS270における推薦情報作成処理の詳細を説明する。まずステップS400において、アイテム選択部13は、利用履歴格納部11に格納されている利用履歴の内から所定の条件を満たすデータを抽出し、そのアイテム識別子と利用時期情報とを読み出す。ここで所定の条件は、ステップS300で用いた所定の条件と同じであっても、異なっていてもよい。例えば、格納されている全てのデータという条件を用いることができる。また、利用時期が過去3ヶ月以内、利用時期と現在との差が10日以上かつ60日未満などのように、利用履歴の利用時期情報が所定の範囲にあるデータという条件を用いてもよい。また、アイテム識別子の集合を用意し、利用履歴のアイテム識別子が所定の集合に含まれるデータという条件を用いてもよい。また、ユーザ識別子の集合を用意し、利用履歴のユーザ識別子が所定の集合に含まれるデータという条件を用いてもよい。次にステップS410において、アイテム選択部13は、ステップS400で読み出したデータを対象にして、アイテム識別子ごとにアイテムの人気度合いを示す人気指標を算出する。人気指標を算出する第1の方法は、アイテム識別子ごとに利用回数を計数カウントする方法である。ステップS400で読み出されたアイテム識別子の種類Lを算出し、アイテムii=1~Lの利用回数出現回数F[i]をカウントする。そして、F[i]をアイテムiの人気指標P[i]i=1~Lとする。人気指標を算出する第2の方法は、アイテム識別子ごとに、そのアイテムを利用したユーザの数Fu[i]を計数カウントし、これを人気指標P[i]i=1~Lとする方法である。この方法では、あるユーザが同一のアイテムを複数回利用している場合、利用回数を1回としてカウントしていることになる。人気指標を算出する第3の方法は、利用履歴格納部11に、ユーザのアイテムに対する評価値が格納されている場合に用いられる方法であり、アイテム識別子ごとに評価値を加算した値Fe[i]を人気指標P[i]i=1~Lとする。また、ユーザの評価がある程度高い評価値のみを加算してもよい。例えば、大好き=5、やや好き=4、どちらでもない=3、やや嫌い=2、大嫌い=1という5段階の評価値を用いた場合、評価値が4以上の場合に加算するような処理を行ってもよい。この方法では、第1の方法や第2の方法よりも、さらに精度良く人気指標を算出することが可能である。人気指標を算出する第4の方法は、利用回数に加えて利用時期情報を用いる方法である。ステップS400で読み出されたデータにおけるアイテムiの利用回数をF[i]とし、その利用時期情報をTa[j]j=1~F[i]として、に従って、アイテムiの人気指標P[i]i=1~Lを算出する。ここでTcは、アイテムの利用時期よりも新しい所定の時期例えば、この計算を行う時点の日時であり、関数fxは、入力値が小さいほど出力値が大きくなるような単調減少関数である。すなわち、現在日時と利用時期との差が小さいほど大きな値を出力する関数である。1式によれば、利用回数F[i]が多いほど人気指標P[i]が大きな値となるが、同じ利用回数の2つのアイテムがあった場合に、一方のアイテムの利用時期が比較的新しく、他方の利用時期が比較的古ければ、利用時期が新しいアイテムの人気指標P[i]の方が大きな値となる。すなわち、利用回数が多いほど、かつ利用時期が新しいほど人気指標の値が大きくなる。人気指標を算出する第5の方法は、評価値と利用時期情報を用いる方法である。ステップS400で読み出されたデータにおけるアイテムiの利用回数評価回数をF[i]とし、その利用時期情報をTa[j]j=1~F[i]、評価値をEv[j]j=1~F[i]として、に従って、アイテムiの人気指標P[i]i=1~Lを算出する。関数fxは、第4の方法と同様の特性である。すなわち、関数fxを用いて、現在日時と利用時期との差が小さいほど大きな値となる係数を算出し、この係数と評価値とを乗算した値をアイテムごとに加算している。この方法は、利用履歴格納部11に、ユーザのアイテムに対する評価値が格納されている場合に用いられる。この方法によれば、評価が高いほど、かつ利用時期情報ユーザが評価を行った時期が新しいほど人気指標の値が大きくなる。なおここでは、ユーザの評価が高いほど評価値が大きな値であることを前提にしているが、逆の特性の評価値を用いる場合は、適当な補正を行えばよい。また、Ev[j]j=1~F[i]の平均値Emと、Tc-Ta[j]j=1~F[i]の平均値Tmとをそれぞれ算出し、それらの乗算値を人気指標P[i]P[i]=Em×Tmとしてもよい。すなわち、評価値の平均値が高いほど、かつ利用時期情報の平均値が新しいほど、人気指標の値が大きくなる。次にステップS420において、アイテム選択部13は、新規性指標を算出する。具体的な算出方法は後述するが、ユーザuのアイテムiに関する新規性指標Q[u][i]u=1~U,i=1~Mを算出する。ここでUは、上述したように利用特性算出部12で利用特性情報が算出されたユーザ数であり、Mは新規性指標を算出するアイテムの個数である。なお、人気指標を算出した全てのアイテムを対象に新規性指標を算出してもよいし、人気指標を算出した一部のアイテムを対象に新規性指標を算出してもよい。例えば、人気指標の高い順に上位所定順位までのアイテムを対象にして、新規性指標を算出してもよい。次にステップS430において、アイテム選択部13は、人気指標P[i]と新規性指標Q[u][i]とを用いて、ユーザuのアイテムiに対する優先度S[u][i]u=1~U,i=1~Mを算出する。優先度S[u][i]は、ユーザuがアイテムiに魅力を感じる度合い利用意欲の度合いを推測した数値であり、値が大きいほどそのユーザが魅力を感じる可能性が高い。優先度は以下の方法で算出する。優先度の第1の算出方法は、に示すように、人気指標P[i]と新規性指標Q[u][i]との積を用いる方法である。ここで、γ1は所定の係数である。優先度の第2の算出方法は、に示すように、人気指標P[i]に所定の係数γ2を乗じた値と、新規性指標Q[u][i]に所定の係数γ3を乗じた値とを加算する方法である。優先度の第3の算出方法は、に示すように、人気指標P[i]の対数値に所定の係数γ4を乗じた値と、新規性指標Q[u][i]の対数値に所定の係数γ5を乗じた値とを加算する方法である。優先度の第4の算出方法は、に示すように、人気指標P[i]を基数とし、定数γ6を指数とする累乗値と、新規性指標Q[u][i]を基数とし、定数γ7を指数とする累乗値との積を用いる方法である。ここで、γ8は所定の係数である。以上のように優先度を算出すると、人気指標が大きいほど、かつ新規性指標が大きいほど優先度が高く、大きな値となる。なお本実施例とは逆に、数値が小さいほど優先度が高くなるような方法で優先度を算出してもよい。次にステップS440において、アイテム選択部13は、ユーザuに対して優先度S[u][i]が高いアイテムを選択し、推薦情報を作成する。具体的には、ステップS430で算出された優先度が所定のしきい値よりも高い大きいアイテムを選択する。また、優先度が高い順大きい順に所定数を超えない範囲でアイテムを選択してもよい。例えば、優先度が算出されたアイテムが所定数以上あるユーザの場合は、優先度が高い順大きい順に所定数のアイテムを選択し、優先度が算出されたアイテムが所定数に満たないユーザの場合は、優先度が算出された全てのアイテムを選択すればよい。またユーザごとに、選択したアイテムの優先度が高い順に1から始まる番号を付けて推薦順位とする。そして、図5に示したように、ユーザ識別子と、アイテム識別子と、推薦順位とを対応させた推薦情報を作成する。また、ステップS100において、ユーザがアイテムのカテゴリやキーワードを指定した場合に、アイテム提供サーバ2を介して端末装置3から、そのカテゴリやキーワードを含むメッセージを情報選択装置1が受信し、アイテム選択部13の内部の記憶部に記憶した上で、ステップS440において、その情報を用いてもよい。具体的には、アイテム選択部13の記憶部に、ユーザ識別子と、ユーザから指定されたアイテム絞込み条件カテゴリまたは/およびキーワードとを関連付けて記憶しておく。そしてステップS440において、ユーザuに対応するアイテム絞込み条件を記憶部から読み出し、アイテム属性格納部10を参照しながら、アイテム属性情報がアイテム絞込み条件に合致し、かつ優先度が所定のしきい値よりも高い大きいアイテムを選択する。また、アイテム属性情報がアイテム絞込み条件に合致するアイテムの内から、優先度が高い順大きい順に所定数を超えない範囲でアイテムを選択してもよい。すなわち、ユーザが指定したアイテム絞込み条件を満たすアイテムで推薦情報を構成するようにしてもよい。なおこの場合には、アイテム属性格納部10に、図10Bに示した形式のデータを格納しておく必要がある。ステップS440を終了すると、アイテム選択部13は、処理終了を制御部15に通知する。次にステップS420における新規性指標算出方法について説明する。新規性指標Q[u][i]は、アイテムiの新しさ鮮度というファクターが、アイテムiに対するユーザuの関心度利用意欲の度合い、魅力を感じる度合いに及ぼす影響度合いを示す数値であり、アイテムの新しさを示す鮮度値に基づいて算出される。まず、各アイテムの鮮度値Nw[i]i=1~Mを以下のいずれかの方法で算出する。鮮度値の第1の算出方法は、アイテム時期情報を用いる方法である。アイテム属性格納部10からアイテムiのアイテム時期情報Ts[i]を取得し、所定の時期例えば、この計算を行う現在日時Tcとアイテム時期情報Ts[i]i=1~Mとの差Tc-Ts[i]を計算し、Nw[i]=Tc-Ts[i]とすればよい。この方法はアイテムの新しさを精度良く数値化できる。鮮度値の第2の算出方法は、利用履歴の利用時期情報を用いる方法である。ステップS400で読み出した利用履歴の中に、アイテムiの利用履歴がFa[i]個あるとして、に従って、鮮度値Nw[i]を算出する。すなわち、所定の時期Tcと、利用時期情報Ta[i]との差の平均値である。この方法は、利用時期が新しいアイテムは、作成された時期も新しい可能性が高いことを利用している。もちろん例外はあるので、第1の方法に比べて精度が落ちる場合があるが、アイテム属性部にアイテム時期情報を格納しない場合またはアイテム属性部を省略した場合であっても、鮮度値を算出できる。なお、本実施例においては、上記の所定の時期Tcを適切に設定例えば、現在日時に設定することにより、アイテムが新しいほど、値が小さくなるように、鮮度値を0以上の値として算出しているが、逆にアイテムが新しいほど値が大きくなるように鮮度値を算出してもよい。次に、鮮度値Nw[i]を関数gxの入力としたときの出力値gNw[i]を用いて、新規性指標Q[u][i]を計算する。標準的な関数gxは、入力値が小さいほど出力値が大きくなるような単調減少関数であり、鮮度値Nw[i]が小さいほど大きな値が得られる。関数gxは、鮮度値を新規性指標に変換する関数であり、推薦処理における鮮度値の影響力優先度に対する鮮度値の重みを決める関数であるとも言える。一般的には、作成時期が新しい新作のアイテムをユーザが所望することが多いので、標準的な関数gxを用いた処理により、ユーザの所望するアイテムの情報を提供できる。しかしながら、アイテムの新しさをどの程度重視するかは、ユーザによって異なり、中には新しいアイテムには魅力を感じず、むしろ古いアイテムを好むユーザも存在する。従って、全てのユーザに同じ特性の関数gxを用いて処理を行うだけでは、十分な精度で推薦情報を作成できない。このため本発明においては、推薦処理における新しさの影響力を一律にするのではなく、ユーザごとに新しさの影響力新しさというファクターが優先度に占める割合を適切に設定して、推薦情報を作成する。本実施例では、関数gxとして、異なる特性を持つk個の関数g1x~gkxがアイテム選択部13内部のメモリに格納されている。以下の説明においては、k=4として、図16に示すような4つの関数g1x~g4xが格納されているものとする。そして、ユーザごとに適切な関数を選択して、新規性指標の算出に用いる。なお、鮮度値から新規性指標を求める場合に、入力鮮度値と出力新規性指標との対応ルールを記述した入出力対応ルール、入出力対応テーブル等を用いてもよく、利用特性情報に対応した所定の対応規則に従って、鮮度値から新規性指標を求めればよい。関数選択の第1の方法は、アイテム選択部13が、利用特性算出部12で算出された利用特性情報の内の代表値を用いて、関数を選択する方法である。図16に示した4つの関数を選択する例の場合、θ1,θ2,θ3の3つのしきい値を用意する。ただし、その大きさは、θ1<θ2<θ3の関係にあるとする。そして、ユーザuの代表値R[u]とこれらのしきい値とを比較して、関数を選択する。R[u]がθ1より小さい場合、すなわちR[u]<θ1の場合、このユーザは、作成または提供が開始されてから時間が経過していない新しいアイテムを利用する傾向が非常に強いと判定できる。このため、図16に示した関数の中で、時間経過に対する減衰量が最も大きいg1xを選択する。次にR[u]がθ1以上、かつθ2より小さい場合、すなわちθ1≦R[u]<θ2の場合、このユーザは、作成または提供が開始されてから時間が経過していない新しいアイテムを利用する傾向がある程度強いと判定できる。このため、図16に示した関数の中で、時間経過に対する減衰量が2番目に大きいg2xを選択する。次にR[u]がθ2以上、かつθ3より小さい場合、すなわちθ2≦R[u]<θ3の場合、このユーザは、作成または提供が開始されてから時間が経過していない新しいアイテムを利用する傾向は顕著ではないと判定できる。このため、図16に示した関数の中で、時間経過によらずに一定値を出力するg3xを選択する。最後にR[u]がθ3より大きい場合、すなわちR[u]>θ3の場合、このユーザは、むしろ作成または提供が開始されてから時間が経過した古いアイテムを利用する傾向があると判定できる。このため、図16に示した関数の中で、時間経過に従って出力値が増えるg4xを選択する。なお、この処理で用いるしきい値θ1,θ2,θ3として、あらかじめ設定された値を用いるだけでなく、複数のユーザの代表値の分布情報を用いて算出した値を用いてもよい。具体的には、U人のユーザの代表値を小さい順に並べた場合の所定順位所定の累積度数あるいは所定の累積相対度数に相当する代表値をしきい値とする。例えば、小さい方から数えて20の累積相対度数に相当する代表値をθ1とし、70の累積相対度数に相当する代表値をθ2とし、90の累積相対度数に相当する代表値をθ3とする等の処理を行えばよい。以上が関数選択の第1の方法である。関数選択の第2の方法は、代表値だけでなく、利用特性算出部12で算出された変化値を用いて関数を選択する方法である。図17のフローチャートを用いて、関数選択の第2の方法を説明する。ここでは、ユーザuの代表値をR[u]、変化値をV[u]とする。まずステップS500において、アイテム選択部13は、R[u]が所定値α1以下であり、かつV[u]が所定値β1以下であるか否かを判定する。すなわち、R[u]が比較的小さく、かつV[u]も比較的小さいという条件である。この条件に合致する場合、ユーザは、作成または提供開始されてからあまり時間が経過していない、新しいアイテムを利用することが多く、かつその傾向が一貫していると判定できる。従って、図16に示した関数の中で、時間経過に対する減衰量が最も大きいg1xを選択する。g1xが選択されたユーザには、新しいアイテムが最も推薦され易くなる。この条件に合致しない場合には、ステップS510に進む。次にステップS510において、アイテム選択部13は、V[u]が所定値β2以上であるか否かを判定する。ここで、β1<β2である。この条件に合致する場合、そのユーザの変化値が比較的大きいため、新しいアイテムを利用することもあれば、古いアイテムを利用することもあり、アイテムの新しさに関する好みに一貫した傾向は見られないと判定できる。従って、図16に示した関数の中で、出力が時間経過に依存せず一定であるg3xを選択する。g3xが選択されたユーザでは、アイテム時期情報に関係なく推薦情報が決まることになる。次にステップS520において、アイテム選択部13は、R[u]が所定値α2以上であり、かつV[u]が所定値β3以下であるか否かを判定する。ここで、α1<α2、β3<β2であり、β3とβ1の間の大小関係は、特に制約はない。すなわち、R[u]が比較的大きく、かつV[u]が比較的小さいという条件である。この条件に合致する場合、ユーザは、作成または提供開始されてから時間が経過した、古いアイテムを利用することが多く、かつその傾向が一貫していると判定できる。従って、図16に示した関数の中で、時間経過に対する増加量が最も大きいg4xを選択する。g4xが選択されたユーザには、古いアイテムが最も推薦され易くなる。そしてステップS520の条件に合致しない場合は、そのユーザには特に顕著な特徴がないため、図16に示した関数の中で、最も一般的であるg2xを選択する。このように、代表値に加えて変化値を用いることにより、ユーザの利用特性をさらに精度良く捉えて、それに合った特性の関数を選択することができる。なお、この処理で用いるしきい値α1,α2,β1,β2,β3として、あらかじめ設定された値を用いるだけでなく、複数のユーザの代表値および変化値の分布情報を用いて算出した値を用いてもよい。具体的には、U人のユーザの代表値を小さい順に並べた場合の所定順位所定の累積度数あるいは所定の累積相対度数に相当する代表値を用いて、α1とα2決定する。例えば、小さい方から数えて30の累積相対度数に相当する代表値をα1とし、80の累積相対度数に相当する代表値をα2とする等の処理を行なえばよい。また、U人のユーザの変化値を小さい順に並べた場合の所定順位所定の累積度数あるいは所定の累積相対度数に相当する変化値を用いて、β1、β2、β3を決定する。例えば、小さい方から数えて20の累積相対度数に相当する変化値をβ3とし、30の累積相対度数に相当する変化値をβ1とし、80の累積相対度数に相当する変化値をβ2とする等の処理を行なえばよい。β1とβ3は、どちらが大きくてもよい。関数選択の第3の方法は、ユーザuの代表値R[u]と経過値利用履歴の個数Fc[u]とを用いて関数を選択する方法である。図16に示した4つの関数を選択する例の場合、代表値に関して、θ4,θ5,θ6の3つのしきい値を用意する。ただし、その大きさは、θ4<θ5<θ6の関係にあるとする。図18に示すフローチャートを用いて、この方法を説明する。まずステップS600において、アイテム選択部13は、経過値の個数Fc[u]が、所定値ε1以上であるか否かを判定する。この条件に合致する場合は、ステップS610に進む。この条件に合致しない場合は、最も一般的な関数g2xを選択する。この場合にg2xを選択する理由は、経過値利用履歴の数が少ないと、そのユーザの本当の利用傾向が代表値にうまく反映されない可能性が高く代表値の信頼度が低い、個性の強い関数よりも、一般的な関数を用いた方が、推薦精度が良くなることが多いためである。次にステップS610において、アイテム選択部13は、R[u]がθ4より小さいか否かを判定する。この条件に合致する場合、このユーザは新しいアイテムを利用する傾向が非常に強いと判定できる。このため、図16に示した関数の中で、時間経過に対する減衰量が最も大きいg1xを選択する。この条件に合致しない場合はステップS620に進む。次にステップS620において、アイテム選択部13は、R[u]がθ4以上、かつθ5より小さいか否かを判定する。この条件に合致する場合、このユーザは、新しいアイテムを利用する傾向がある程度強いと判定できる。このため、図16に示した関数の中で、時間経過に対する減衰量が2番目に大きいg2xを選択する。次にステップS630において、アイテム選択部13は、R[u]がθ5以上、かつθ6より小さいか否かを判定する。この条件に合致する場合、このユーザは、新しいアイテムを利用する傾向が顕著ではないと判定できる。このため、図16に示した関数の中で、時間経過によらずに一定値を出力するg3xを選択する。この条件に合致しない場合、すなわち、R[u]がθ6以上である場合、このユーザは、新しいアイテムよりもむしろ古いアイテムを利用する傾向があると判定できる。このため、図16に示した関数の中で、時間経過に従って出力値が増えるg4xを選択する。なお、この処理で用いるしきい値θ4,θ5,θ6,ε1として、あらかじめ設定された値を用いるだけでなく、複数のユーザの代表値および経過値の個数の分布情報を用いて算出した値を用いてもよい。具体的には、U人のユーザの代表値を小さい順に並べた場合の所定順位所定の累積度数あるいは所定の累積相対度数に相当する代表値をしきい値とする。例えば、小さい方から数えて20の累積相対度数に相当する代表値をθ4とし、70の累積相対度数に相当する代表値をθ5とし、90の累積相対度数に相当する代表値をθ6とする等の処理を行えばよい。また、U人のユーザの経過値の個数を小さい順に並べた場合の所定順位所定の累積度数あるいは所定の累積相対度数に相当する個数を用いてε1を決定する。例えば、小さい方から数えて20の累積相対度数に相当する経過値の個数をε1とすればよい。以上が関数選択の第3の方法である。このように、代表値に加えて経過値の個数を用いることにより、第1の方法よりもさらに精度良く関数を選択することができる。以上は、あらかじめ用意された関数の内から、ユーザごとに適切な関数を選択する方法であるが、さらに別の方法を用いてもよい。例えば、鮮度値Nw[i]が大きくなるにつれて、出力値が減少する関数であり、かつR[u]が小さいほど、その減少率が大きくなる急激になる関数を用いて、新規性指標Q[u][i]を直接計算してもよい。具体的には、に示すように、鮮度値Nw[i]とR[u]を指数部に入れた指数関数expを用いればよい。ここで、λは正の定数である。また、δも定数であり、指数部の分母が必ず正の値となるように設定する。また、R[u]を正の値になるように算出しておく。さらに、λをユーザごとに変えて、R[u]が小さいユーザほど、λを大きな値に設定するようにしてもよい。8式によれば、鮮度値が大きくなるほど古いアイテムであるほど、新規性指標Q[u][i]は小さな値となる。そして鮮度値の増加に対する新規性指標Q[u][i]の減少の度合いはユーザごとに異なり、利用特性値R[u]が小さいユーザほど、急減に減少する。このため、利用特性値R[u]が小さいユーザほど、新しいアイテムが推薦情報に入り易くなる。また、利用特性値R[u]が小さいユーザでは、鮮度値が優先度推薦結果に及ぼす影響力が相対的に大きく、利用特性値R[u]が大きいユーザでは、鮮度値が優先度推薦結果に及ぼす影響力が小さい。また、上記の説明においては、代表値を用いて関数の特性を決定する方法を示したが、必ずしも代表値を用いなくてもよい。例えば、利用特性情報の内の変化値のみを用いて、変化値が所定値以上である場合は、入力に対して出力が一定である、図16のg3x関数を選択し、変化値が所定値未満である場合は、最も一般的である一般的なユーザに有効と考えられる図16のg2xを選択するようにしてもよい。変化値のみを用いる場合は、利用特性算出部12において、代表値および経過値の個数の算出を省略できる。同様に、利用特性情報の内の経過値の個数のみを用いて、経過値の個数が所定値未満である場合は、入力に対して出力が一定である、図16のg3x関数を選択し、経過値の個数が所定値以上である場合は、最も一般的である図16のg2xを選択するようにしてもよい。経過値の個数のみを用いる場合は、利用特性算出部12において、代表値および変化値の算出を省略できる。次に、以上説明した人気指標、新規性指標、優先度の具体例を示す。ステップS410の結果、人気指標の高い上位3個のアイテムの人気指標が、図19に示す値であるとする。また4人のユーザに対して、ステップS430の処理を行った結果、図16の関数の中で、ユーザ1にはg1xが選択され、ユーザ2にはg2xが選択され、ユーザ3にはg3xが選択され、ユーザ4にはg4xが選択されたとする。この3つのアイテムA、アイテムB、アイテムCの鮮度値Nw[i]は異なっており、図16のA点、B点、C点に相当するものとする。また、各関数のA点、B点、C点における値は、図20に示す値であるとする。図20において例えば、g1xのA点での値0.2は、ユーザ1のアイテムAに関する新規性指標となる。上記の優先度算出の第1の方法人気指標と新規性指標との積において、γ1=1を用いて、優先度を算出すると、図21に示す結果が得られる。例えば、ユーザ1のアイテムAに関する優先度は、1×50×0.2=10.0となっている。図21から明らかなように、優先度の大きさや、優先度に従ったアイテムの順番は、ユーザごとに異なる。1つのアイテムを各々のユーザに推薦する場合優先度の最も高いアイテムのみ推薦する場合を例にして、本実施例と他の方式との比較を行う。人気指標だけを用いて推薦情報を作成する方式では、全てのユーザにアイテムA人気指標=50、優先度=50が推薦されることになる。また、全てのユーザに対して同じ関数gxを用いて新規性指標を算出し、その新規性指標と人気指標に基づいて優先度を算出する方式の場合、例えば、全てのユーザに関数g2xを用いるとすると、全てのユーザにアイテムBが推薦される優先度=45。これに対して本実施例では、ユーザ1にはアイテムC優先度=51.0、ユーザ2にはアイテムB優先度=45.0、ユーザ3にはアイテムA優先度=50.0、ユーザ4にはアイテムA優先度=75.0というように、ユーザごとに異なるアイテムが推薦される。この例の場合、ユーザ1の優先度に対する新規性指標鮮度値の影響力は非常に大きく、人気指標の順位と全く異なる結果となる。またユーザ2の優先度に対する新規性指標鮮度値の影響力はやや大きく、人気指標の順位とは異なる結果となる。一方、ユーザ3の優先度に対する新規性指標鮮度値の影響力は全く無く、人気指標をそのまま優先度とした場合と同じ結果になる。ユーザ4は、ユーザ1と別の方向ではあるが、やはり新規性指標鮮度値の影響力は大きい。このように、ユーザごとに優先度計算におけるアイテムの鮮度値の影響力を適切に制御することにより、アイテムの新しさに対するユーザごとの好みの違いをうまく反映した推薦情報を作成することができ、精度の高い推薦情報を提供することが可能になる。<実施例2>本発明の実施例2におけるシステム全体の構成は、図1および図2に示した実施例1における構成と同様である。アイテム提供サーバ2と、端末装置33a~3nと、ネットワーク44a,4bは、実施例1と全く同じであり、実施例1における情報選択装置1は、実施例2においては情報選択装置1bとなる。実施例2における情報選択装置1bの構成を図22に示す。アイテム属性格納部10と、利用履歴格納部11と、利用特性算出部12と、アイテム選択部13bと、送受信部14と、制御部15bと、類似度算出部16とで構成されている。実施例1に比べて、類似度算出部16が追加されている他、アイテム選択部13bと制御部15bが異なっている。情報選択装置1bは、CPU、RAM、ROM、ハードディスクドライブ、ネットワークインタフェース等を備える一般的なコンピュータを用いて、ソフトウェアプログラム処理を実行する形態により実現することも可能である。本実施例においても、制御部15bが、所定のタイミングで図12に示すフローチャートと同様の処理を各部に実行させることにより、利用特性の算出、推薦情報の作成、推薦情報の送信などの一連の処理が行なわれる。ただし、実施例1におけるステップS270の推薦情報作成処理は、実施例2では、以下に説明するように異なっている。図23のフローチャートを用いて、本実施例における推薦情報作成方法を説明する。まずステップS700において、類似度算出部16は、利用履歴格納部11に格納されている利用履歴を読み出す。ここでは、全ての利用履歴を読み出してもよいし、所定の条件を満たす利用履歴を読み出してもよい。例えば、利用時期が過去4ヶ月以内、利用時期と現在との差が3日以上かつ30日未満などのように、利用履歴の利用時期情報が所定の範囲にあるという条件を満たす利用履歴を読み出してもよい。また、アイテム識別子の集合を用意し、利用履歴のアイテム識別子が所定の集合に含まれるデータという条件を用いてもよい。また、ユーザ識別子の集合を用意し、利用履歴のユーザ識別子が所定の集合に含まれるデータという条件で読み出してもよい。このステップで読み出した利用履歴に含まれるユーザユーザ識別子の集合をσ、ユーザの数ユーザ識別子の異なる種類数をUs、アイテムの数アイテムの異なる種類数をMsとする。次にステップS710において、制御部15bが、ユーザ集合σの内から、まだ処理を行っていないユーザ未処理のユーザを1つ選択する。ここで選択された未処理のユーザ推薦対象ユーザをユーザuとする。次にステップS720において、類似度算出部16は、ステップS700で読み出された利用履歴を用いて、推薦対象ユーザuと、ユーザ集合σに属する他のユーザyy∈σとの類似度を算出する。具体的には、ユーザuの利用したことのあるアイテム集合をI[u]、ユーザyの利用したことのあるアイテム集合をI[y]、ユーザuとユーザyが共に利用したことのあるアイテム数を|I[u]∩I[y]|、ユーザuとユーザyの少なくとも一方が利用したことのあるアイテムの種類数を|I[u]∪I[y]|としたとき、に示すように、ジャカードJaccard係数を用いてユーザuとユーザyの類似度W[u][y]を算出することができる。また、ステップS700で読み出された利用履歴から、利用回数に関する情報やユーザがアイテムに対して行った評価の情報評価値が得られる場合は、コサイン尺度やピアソン積率相関係数を用いて類似度を算出してもよい。例えば、ユーザuのアイテムiに対する利用回数または評価値をE[u][i]、ユーザyのアイテムiに対する利用回数や評価値をE[y][i]としたとき、に示すように、コサイン尺度を用いてユーザuとユーザyの類似度W[u][y]を算出することができる。また、に示すように、ピアソン積率相関係数を用いて、類似度W[u][y]を算出してもよい。ここで、Ic[u][y]は、ユーザuとユーザyが共に利用したアイテムの集合であり、Ea[u]は、Ic[u][y]を対象としたユーザuの利用回数または評価値の平均値、Ea[y]は、Ic[u][y]を対象としたユーザyの利用回数または評価値の平均値である。また、E[u][i]とE[y][i]とのユークリッド距離あるいはその他の距離を用いて、類似度W[u][y]を算出してもよい。さらに、ユーザuのアイテムiに対する利用回数や評価値をE[u][i]u=1~Us,i=1~Msを構成要素とする行列に対して、主成分分析や数量化3類などの多変量解析を適用し、次元数を削減した上で、コサイン尺度やユークリッド距離などを用いて類似度を算出してもよい。また、上記以外にも、2ユーザ間の類似性を表す指標であれば、どのような方法を用いてもよい。次にステップS730において、類似度算出部16は、ユーザuとの類似度の高い類似ユーザを選出する。具体的には、推薦対象ユーザuとの類似度が所定値以上の他のユーザをユーザ集合σから選出し、ユーザuの類似ユーザとする。また、推薦対象ユーザuとの類似度が高い順に所定数を超えない範囲で他のユーザを選出し、類似ユーザとしてもよい。例えば、類似度を0以上の数値として算出した場合、推薦対象ユーザuとの類似度が0より大きい値のユーザの数が所定数に満たない場合は、類似度が算出された全てのユーザを類似ユーザとし、所定数以上のユーザの類似度が算出された場合は、類似度が高い順に所定数のユーザを選出すればよい。さらに、推薦対象ユーザuとの類似度が所定値以上の他のユーザの中から、類似度が高い順に所定数を超えない範囲でユーザを選出し、それを類似ユーザとしてもよい。そして類似度算出部16は、図24に示すような形式で、推薦対象ユーザのユーザ識別子と、選出した類似ユーザのユーザ識別子と、その類似度とを関連付けて、類似度算出部16内部の記憶部に格納する。図24においては、各々の推薦対象ユーザに対して、類似度の高い順に類似ユーザを格納している。推薦対対象ユーザによって、類似ユーザの数は異なっていても、同じであってもよい。このステップで算出されたユーザuの類似ユーザの集合類似ユーザのユーザ識別子の集合をω[u]とする。次にステップS740において、アイテム選択部13bは、類似ユーザの利用したアイテムあるいは評価したアイテムを対象にして、アイテムの人気指標を算出する。人気指標を算出する第1の方法は、実施例1のステップS410で説明した各方法と同様な方法である。ただし、実施例1とは処理対象のデータが異なる。実施例1のステップS410で説明した各方法においては、ステップS400で読み出したデータを対象に処理を行っていたが、本実施例では、ステップS700で読み出されたデータの内から、利用履歴のユーザ識別子が類似ユーザ集合ω[u]に対応するデータを抽出し、そのデータを対象にステップS410の各方法と同様な処理を行って、人気指標P[u][i]を算出すればよい。すなわち、ステップS700で読み出されたデータ、および類似度算出部16内部の記憶部を参照しながら、類似ユーザ集合ω[u]に属するユーザが利用したアイテムの集合を特定し、そのアイテム集合に属するアイテムiの人気指標P[u][i]i=1~Ls[u]を算出する。ここでLs[u]は、類似ユーザが利用したアイテムの集合に含まれるアイテムの個数である。実施例1における人気指標P[i]は、ユーザごとに変わらず共通であったが、実施例2における人気指標P[u][i]は、ユーザごとに異なる。人気指標を算出する第2の方法は、ユーザ間の類似度を用いる方法である。例えば、ユーザuの類似ユーザzz∈ω[u]がアイテムiを利用した回数をF[z][i]、ユーザuと類似ユーザzとの類似度をW[u][z]として、に従って、人気指標P[u][i]を算出する。この場合、類似度の高いユーザが多く使っているアイテムほど、人気指標が大きな値となる。人気指標を算出する第3の方法は、ユーザ間の類似度と利用時期情報とを用いて、に従って算出する方法である。ここで、Ta[z][i][k]は、類似ユーザzがアイテムiをk回目に利用した時の利用時期情報であり、Tcは、アイテムの利用時期よりも新しい所定の時期例えば、この計算を行う時点の日時であり、関数fxは、入力値が小さいほど出力値が大きくなるような単調減少関数である。13式によれば、類似度の高いユーザが、最近多く使っているアイテムほど、人気指標P[u][i]が大きな値となる。次にステップS750において、アイテム選択部13bは、実施例1のステップS420と同様な方法で新規性指標を算出する。次にステップS760において、アイテム選択部13bは、ユーザuのアイテムiに対する優先度S[u][i]i=1~Ls[u]を算出する。実施例1のステップS430で説明した各方法においては、人気指標P[i]と新規性指標Q[u][i]とを用いて、優先度S[u][i]を算出したが、実施例1の人気指標P[i]をユーザごとの人気指標P[u][i]に置き換えて、ステップS430の各方法と同様な処理を行えばよい。本実施例では、実施例1で説明したアイテムの利用回数等だけでなく、ユーザ間の類似度を用いて人気指標を算出している。次にステップS770において、アイテム選択部13bは、ユーザuに対して優先度S[u][i]の高いアイテムを選択し、推薦情報を作成する。この処理は、実施例1におけるステップS440と同様である。次にステップS780において、制御部15bは、ユーザ集合σの中で、まだ処理を行っていない未処理のユーザが存在するか否かを判定する。未処理のユーザが存在する場合YESは、ステップS710に戻って処理を繰り返し、そうでない場合NOは、推薦情報作成処理を終了する。以上が本実施例における、推薦情報作成処理である。なお、ステップS740において、12式および13式に示したように、ユーザ間の類似度を用いて人気指標を算出する場合は、ステップS730において、必ずしも類似ユーザを選出する必要はなく、このステップを省略してもよい。例えば、ステップS720において、ユーザ間の類似度を0以上の数値として算出し、ステップS740において、推薦対象ユーザu以外の全てのユーザ類似度が0のユーザも含むの集合をω[u]として、12式または13式に従って、人気指標を算出してもよい。このようにしても、類似度の高いユーザが多く使っているアイテムほど、大きな値となる人気指標が得られる。また、ステップS700の後ステップS710の前に、ユーザ集合σに属する全てのユーザの組合せただし、同一ユーザ同士の組合せは除外に対して、類似度をあらかじめ算出し、2人のユーザのユーザ識別子と類似度を類似度算出部16の記憶部に記憶しておく処理を行ってもよい。この場合は、ステップS720の類似度算出処理を省略できる。また本実施例では、アイテムの利用回数等を用いた人気指標を算出しているが、このような人気指標を算出せずに、新規性指標と類似性指標とを用いて優先度を算出してもよい。この場合は、ステップS740を省略する。そしてステップS730とステップS750との間において、類似ユーザの集合ω[u]に属するユーザzz∈ω[u]が利用したアイテムを対象にして、ユーザuと類似ユーザzとの類似度をW[u][z]をアイテムiごとに加算した類似性指標Da[u][i]をに従って算出する。ここで、Δ[z][i]は、ユーザzがアイテムiを利用している場合に値が1となり、利用していない場合に値が0となる関数である。そしてステップS760において、人気指標P[u][i]の代わりに類似性指標Da[u][i]を用いて優先度を算出すればよい。本実施例では、ユーザ間の類似度を算出し、推薦対象ユーザとの類似度が高いユーザの利用履歴を用いて推薦情報を作成しているので、実施例1よりもさらに、各々のユーザの嗜好に合った精度の高い推薦情報を作成することができる。また本実施例は実施例1と同様に、ユーザに特別な入力操作を要求することなく、かつユーザのプライバシーに係る個人情報を用いることなく、推薦情報を作成することができる。<実施例3>本発明の実施例3におけるシステム全体の構成は、図1および図2に示した実施例1における構成と同様である。アイテム提供サーバ2と、端末装置33a~3nと、ネットワーク44a,4bは、実施例1と全く同じであり、実施例1における情報選択装置1は、実施例3においては情報選択装置1cとなる。実施例3における情報選択装置1cの構成を図25に示す。アイテム属性格納部10と、利用履歴格納部11と、利用特性算出部12と、アイテム選択部13cと、送受信部14と、制御部15cと、ユーザ属性格納部17と、適合度算出部18とで構成されている。実施例1に比べて、ユーザ属性格納部17および適合度算出部18が追加されている他、アイテム選択部13cと制御部15cが異なっている。本実施例におけるアイテム属性格納部10は、図10Bに示したように、アイテム属性情報を含むデータを格納している。情報選択装置1cは、CPU、RAM、ROM、ハードディスクドライブ、ネットワークインタフェース等を備える一般的なコンピュータを用いて、ソフトウェアプログラム処理を実行する形態により実現することも可能である。ユーザ属性格納部17は、図26に示すような形式で、ユーザ識別子とユーザ属性情報とを関連付けて格納している。ユーザ属性情報とは、利用履歴では表現されないユーザ固有の情報であり、例えば、ユーザの氏名、生年月日、性別、住んでいる地域、血液型、入会時期アイテム利用を開始した時期、趣味、好きなアイテムのカテゴリ、好きなアイテムに関するキーワード、などの項目で構成される。このようなユーザ属性情報は、ユーザがアイテムの利用を開始する前に行うユーザ登録処理入会処理などにおいて、端末装置3が、ユーザ属性情報の入力を促すメッセージを表示装置31に表示させ、それを見たユーザに入力装置32を介して入力させた情報である。そして情報選択装置1は、アイテム提供サーバ2を介して、あるいは直接、端末装置3からそのユーザに関連する属性情報を受信し、ユーザ属性格納部17に格納しておく。図26Aは、ユーザ識別子と、ユーザ本人の属性情報本人属性とを対応させて格納する形式を示す図である。趣味、好きなカテゴリ、好きなキーワードなどの項目は、1人のユーザについて、それぞれ複数存在していてもよい。図26Bは、ユーザ識別子とユーザ本人の属性情報に加えて、推薦情報を作成する際に用いる相手の属性情報相手属性を格納する形式である。ユーザ本人の属性情報は、図26Aと同様である。相手属性とは、自分と相性が良い、あるいは自分の推薦情報には、このような属性を持つユーザの利用情報を反映させて欲しいとユーザ本人が考える他のユーザの属性情報であり、年齢層、性別、血液型、趣味、好きなアイテムのカテゴリなどで構成される。また、趣味や好きなアイテムのカテゴリ、好きなキーワードなどの項目は、1人のユーザについて、それぞれ複数存在していてもよい。また図において-で示している箇所はデータの存在しない項目であり、このように、必ずしも全ての項目にデータを格納しなくてもよい。なお、図26Aおよび26Bに示したユーザ属性情報の項目は、あくまでも一例であり、この他の項目を格納してもよい。例えば、ユーザの嫌いなアイテムのカテゴリ、嫌いなキーワードなどの項目を格納してもよい。以下では、ユーザ属性格納部17にUg人のユーザの属性情報が格納されているものとする。本実施例においても、制御部15cが、所定のタイミングで図12に示すフローチャートと同様の処理を各部に実行させることにより、利用特性の算出、推薦情報の作成、推薦情報の送信などの一連の処理が行なわれる。なお本実施例においては、ステップS260の利用特性を算出する処理において、以下の方法を用いることもできる。例えば、ステップS260の一部分であるステップS300において、ユーザ識別子ごとにユーザ属性情報の好きなカテゴリまたは/および好きなキーワードに該当するアイテムのアイテム識別子の集合を作成し、そのアイテム識別子の集合に対応する利用履歴を読み出して、利用特性情報の算出に用いてもよい。すなわち、ユーザの好きなカテゴリまたは/および好きなキーワードに該当するアイテムに対応する利用履歴のみを使って、利用特性情報を算出してもよい。次に、実施例1のステップS270に相当する推薦情報作成処理を説明する。本実施例における推薦情報作成の第1の方法を図27のフローチャートに示す。まずステップS800において、制御部15cが、ユーザ属性格納部17に格納されているユーザ識別子の中から、まだ処理を行っていないユーザ識別子未処理のユーザを1つ選択する。ここで選択された未処理のユーザ推薦対象ユーザをユーザuとする。次にステップS810において、適合度算出部18が、ステップS800において選択されたユーザuと、ユーザ属性格納部17に格納されている他のユーザyy=1~Ug,y≠uとの適合度Wb[u][y]を算出する。本実施例においては、2人のユーザが似ている、あるいは2人の相性が良いほど、値が大きくなるように適合度を算出する。適合度算出の第1の方法は、ユーザuの本人属性と、ユーザyの本人属性との適合度を算出する方法である。例えば、2人のユーザの本人属性において、一致する項目数を計数カウントすればよい。また、生年月日や入会時期などの項目については、2人の項目の時間差が所定以内であれば、一致するとして処理を行ってもよい。また、好きなカテゴリや好きなキーワードなどの項目については、完全に一致する場合に一致と見なす他、あらかじめカテゴリ同士やキーワード同士の一致度を示すルールを格納しておき、それに基づいて適合度を算出してもよい。また、血液型については、同じ血液型だけでなく、いわゆる相性の良い血液型の組合せである場合に、2人の項目が一致するとしてもよい。また、氏名の項目は適合度の算出に用いなくてもよいが、氏名の画数や表音などに基づく姓名判断を用いて、2人の適合度を算出してもよい。また、各々の項目について、一致する/一致しないの2値ではなく、一致する度合いを示す実数値を用いて適合度を算出してもよい。なお、空欄の項目に関しては、適合度の算出に用いなくてもよいし、一致するとみなして処理を行ってもよいし、完全一致ではなく、やや一致するとして処理を行ってもよい。適合度算出の第2の方法は、ユーザuの相手属性と、ユーザyの本人属性との適合度を算出する方法である。第1の方法と同様に、それらの属性情報において一致する項目数を計数カウントすればよい。この方法を用いる場合は、図26Bに示したように、ユーザ属性格納部17に相手属性を格納しておく必要がある。次にステップS820において、適合度算出部18が、ユーザuとの適合度が高い適合ユーザを選出する。具体的には、ユーザuとの適合度が所定値以上の他のユーザを選出し、適合ユーザとする。また、ユーザuとの適合度が高い順に所定数を超えない範囲で他のユーザを選出し、適合ユーザとしてもよい。例えば、適合度を0以上の数値として算出した場合、ユーザuとの適合度が0より大きい値として算出された他のユーザの数が所定数に満たない場合は、適合度が算出された全てのユーザを適合ユーザとし、所定数以上のユーザの適合度が算出された場合は、適合度が高い順に所定数のユーザを選出する。さらに、ユーザuとの適合度が所定値以上の他のユーザの中から、適合度が高い順に所定数を超えない範囲でユーザを選出し、それを適合ユーザとしてもよい。そして適合度算出部16は、ユーザuのユーザ識別子と、選出した適合ユーザのユーザ識別子と、その適合度とを関連付けて、適合度算出部18内部の記憶部に格納する。本実施例では、ユーザuの適合ユーザの集合ユーザ識別子の集合をφ[u]とする。次にステップS830において、アイテム選択部13cが、ユーザuの適合ユーザが利用したアイテムあるいは評価したアイテムを対象にして、アイテムの人気指標を算出する。人気指標を算出する第1の方法は、実施例1のステップS410で説明した各方法と同様な方法である。ただし、実施例1とは処理対象のデータが異なる。アイテム選択部13cは、利用履歴格納部11に格納されている利用履歴の中から、ユーザ識別子がユーザ集合φ[u]に対応するデータを読み出し、そのデータを対象にステップS410の各方法と同様な処理を行なって、人気指標P[u][i]i=1~Lb[u]を算出する。ここでLb[u]は、ユーザuの適合ユーザが利用したアイテムの集合に含まれるアイテムの個数である。また、集合φ[u]に対応する全ての利用履歴ではなく、さらに所定の条件を満たす利用履歴を処理の対象にしてもよい。例えば、集合φ[u]に対応し、かつ利用時期が所定の範囲にある利用履歴を処理の対象にしてもよい。また、ユーザuのユーザ属性情報を用いて、処理対象のデータを絞り込んでもよい。アイテム選択部13cは、アイテム属性格納部10と利用履歴格納部11とユーザ属性格納部17とを関連付けて参照しながら、例えば、ユーザuの本人属性の好きなカテゴリ項目と一致するカテゴリを持つアイテムに対応する利用履歴であり、かつユーザ集合φ[u]に対応する利用履歴を抽出し、それを処理の対象にする。例えば、ユーザuの本人属性の好きなカテゴリがジャズである場合、カテゴリがジャズであるアイテムに対応し、かつユーザ集合φ[u]に対応する利用履歴を処理対象にする。また、好きなカテゴリの代わりに好きなキーワードを用いて処理を行ってもよい。また上記と同様の方法で、ユーザuのユーザ属性情報だけでなく、ユーザ集合φ[u]に属するユーザのユーザ属性情報を用いて、処理対象のデータを絞り込んでもよい。人気指標を算出する第2の方法は、ユーザ間の適合度を用いる方法である。例えば、適合ユーザzz∈φ[u]がアイテムiを利用した回数をF[z][i]、ユーザuと適合ユーザzとの適合度をWb[u][z]として、に従って、人気指標P[u][i]を算出する。この場合、適合度の高いユーザが多く使っているアイテムほど、人気指標が大きな値となる。人気指標を算出する第3の方法は、ユーザ間の適合度と利用時期情報とを用いて、に従って算出する方法である。ここで、Ta[z][i][k]は、適合ユーザzがアイテムiをk回目に利用した時の利用時期情報であり、Tcは、アイテムの利用時期よりも新しい所定の時期例えば、この計算を行う時点の日時であり、関数fは、入力値が小さいほど出力値が大きくなるような単調減少関数である。16式によれば、適合度の高いユーザが、最近多く使っているアイテムほど、人気指標が大きな値となる。次にステップS840において、アイテム選択部13cは、実施例1のステップS420と同様な方法で新規性指標を算出する。次にステップS850において、アイテム選択部13cは、ユーザuのアイテムiに対する優先度S[u][i]i=1~Lb[u]を算出する。実施例1のステップS430で説明した各方法においては、人気指標P[i]と新規性指標Q[u][i]とを用いて、優先度S[u][i]を算出したが、実施例1の人気指標P[i]をユーザごとの人気指標P[u][i]に置き換えて、ステップS430の各方法と同様な処理を行えばよい。本実施例では、実施例1で説明したアイテムの利用回数等だけでなく、ユーザ間の適合度を用いて人気指標を算出している。次にステップS860において、アイテム選択部13cは、ユーザuに対して優先度S[u][i]の高いアイテムを選択し、推薦情報を作成する。アイテム選択の第1の方法は、実施例1におけるステップS440と同様である。アイテム選択の第2の方法は、ユーザ属性情報を用いて、所定の条件に合致するアイテムを選択する方法である。具体的には、アイテム選択部13cは、アイテム属性格納部10およびユーザ属性格納部17を参照しながら、ユーザuの本人属性の好きなカテゴリおよび/または好きなキーワードと合致するアイテム属性を持つアイテムであり、かつ優先度が所定のしきい値よりも高い大きいアイテムを選択する。また、ユーザuの本人属性の好きなカテゴリおよび好きなキーワードと合致するアイテム属性を持つアイテムの集合の内から、優先度が高い順大きい順に所定数を超えない範囲でアイテムを選択してもよい。例えば、そのアイテム集合に属するアイテムが所定数以上ある場合は、優先度が高い順大きい順に所定数のアイテムを選択し、そのアイテム集合に属するアイテムが所定数に満たないユーザの場合は、アイテム集合の全てのアイテムを選択すればよい。上記の第1または第2の方法により選択したアイテムの優先度が高い順に1から始まる番号を付けて推薦順位とする。そして、図5に示したように、ユーザ識別子と、アイテム識別子と、推薦順位とを対応させた推薦情報を作成する。次にステップS870において、制御部15cは、ユーザ属性格納部17に格納されているユーザユーザ識別子の集合に対して、未処理のユーザが存在するか否かを判定する。未処理のユーザが存在する場合YESは、ステップS800に戻って処理を繰り返し、そうでない場合NOは、推薦情報作成処理を終了する。なお、ステップS830において、15式および16式に示したように、推薦対象ユーザと適合ユーザとの適合度を用いて人気指標を算出する場合は、ステップS820において、必ずしも適合ユーザを選出する必要はなく、このステップを省略してもよい。例えば、ステップS810において、ユーザ間の適合度を0以上の数値として算出し、ステップS830において、推薦対象ユーザu以外の全てのユーザ適合度が0のユーザも含むの集合をω[u]として、15式または16式に従って、人気指標を算出してもよい。このようにしても、適合度の高いユーザが多く使っているアイテムほど、大きな値となる人気指標が得られる。また、ステップS800に先立って、ユーザ属性格納部17に格納されている全てのユーザの組合せただし、同一ユーザ同士の組合せは除外に対して、適合度をあらかじめ算出し、2人のユーザのユーザ識別子と適合度を適合度算出部18の記憶部に記憶しておく処理を行ってもよい。この場合は、ステップS810の適合度算出処理を省略できる。また本実施例では、ユーザ間の適合度を算出しているが、適合度算出部18を省略した上で、実施例1の処理と、本実施例で説明したようなユーザ属性情報を用いた処理とを組み合わせてもよい。例えば、実施例1のステップS440において、ステップS860のアイテム選択の第2の方法と同様に、ユーザuの本人属性の好きなカテゴリおよび/または好きなキーワードと合致するアイテム属性を持つアイテムであり、かつ優先度が高い大きいアイテムを選択してもよい。すなわち、ユーザが指定したアイテム属性情報に関する条件を満たすアイテムで推薦情報を構成するようにしてもよい。また本実施例では、アイテムの利用回数等を用いた人気指標を算出しているが、このような人気指標を算出せずに、新規性指標と適合性指標とを用いて優先度を算出してもよい。この場合は、ステップS830を省略する。そしてステップS820とステップS840との間において、適合ユーザの集合φ[u]に属するユーザzz∈φ[u]が利用したアイテムを対象にして、ユーザuと適合ユーザzとの適合度をWb[u][z]をアイテムiごとに加算した適合性指標Db[u][i]をに従って算出する。ここで、Δ[z][i]は、ユーザzがアイテムiを利用している場合に値が1となり、利用していない場合に値が0となる関数である。そしてステップS850において、人気指標P[u][i]の代わりに適合性指標Db[u][i]を用いて優先度を算出すればよい。さらに、新規性指標と適合性指標と類似性指標とを用いて優先度を算出してもよい。例えば、を用いて、第1の統合指標Dc[u][i]を算出した上で、ステップS850において、人気指標P[u][i]の代わりに第1の統合指標Dc[u][i]を用いて優先度を算出すればよい。18式においては、類似性指標Da[u][i]と適合性指標Db[u][i]とを用い、それぞれに重み係数ρ1,ρ2を乗じた値を加算して第1の統合指標を算出している。また、類似性指標と適合性指標との積を用いて、第1の統合指標を算出してもよい。また同様に、新規性指標と適合性指標と類似性指標と人気指標とを用いて優先度を算出してもよい。例えば、を用いて、第2の統合指標De[u][i]を算出した上で、ステップS850において、人気指標P[u][i]の代わりに第2の統合指標De[u][i]を用いて優先度を算出すればよい。19式においては、類似性指標Da[u][i]と適合性指標Db[u][i]と人気指標利用回数の和であるΣの部分とを用い、それぞれに重み係数ρ3,ρ4,ρ5を乗じた値を加算して第2の統合指標を算出している。また、類似性指標と適合性指標と人気指標との積を用いて、第2の統合指標を算出してもよい。本実施例によれば、ユーザ属性を用いてユーザ間の適合度を算出し、適合度の高いユーザの利用履歴を用いて推薦情報を作成しているので、実施例1よりもさらに、各々のユーザの嗜好に合った精度の高い推薦情報を作成することができる。また実施例1と同様に、新規に入会したユーザなどで、まだアイテムを利用していないユーザに対しても、推薦情報を提供することができる。"