"複数のユーザ端末とサーバとがネットワークを介して接続され、前記ユーザ端末に、複数のユーザからなるグループの嗜好に適合する情報を提供する情報提供システムであって、前記ユーザ端末は、ネットワークを介して受信可能な情報を閲覧する手段と、複数のユーザからなるグループに関するグループ情報を入力して前記サーバに送信する手段とを有し、前記サーバは、前記ユーザ端末から受信するグループ情報を記憶するグループ情報記憶手段と、各ユーザが前記ユーザ端末から閲覧した情報に関する個人閲覧履歴を記憶する個人閲覧履歴記憶手段と、前記ユーザ端末からグループを選択して閲覧した情報に関するグループ閲覧履歴を記憶するグループ閲覧履歴記憶手段と、前記個人閲覧履歴記憶手段に記憶された個人閲覧履歴並びにグループ閲覧履歴に基づいて、個人嗜好ベクトル並びにグループ嗜好ベクトルを特定する嗜好ベクトル特定手段と、前記嗜好ベクトル特定手段により特定された個人嗜好ベクトルと、グループ嗜好ベクトルとの類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度算出手段により得られた類似度に基づき、グループにおける各ユーザの影響度を算出する影響度算出手段と、前記影響度算出手段により得られた影響度を重みとし、グループに属するユーザの個人嗜好ベクトルの重み付き和を算出し、各成分の重み付き和の算出値順に従って提供する情報の推薦順位を決定する提供情報選定手段と、提供情報選定手段により決定された推薦順位に従った情報を送信する送信手段と、を有することを特徴とする情報提供システム。前記サーバの個人閲覧履歴情報記憶手段及びグループ閲覧履歴記憶手段は、前記ユーザ端末において閲覧された情報の閲覧回数を記憶し、前記嗜好ベクトル特定手段は、情報の閲覧回数をベクトル化することを特徴とする請求項1に記載の情報提供システム。複数のユーザ端末とサーバとがネットワークを介して接続され、前記ユーザ端末に、複数のユーザからなるグループの嗜好に適合する情報を提供する情報提供方法であって、前記ユーザ端末がネットワークを介して受信可能な情報を閲覧するステップと、前記ユーザ端末が複数のユーザからなるグループに関するグループ情報を入力して前記サーバに送信するステップと、前記サーバが、前記ユーザ端末から受信するグループ情報を記憶する記憶ステップと、前記サーバが、各ユーザが前記ユーザ端末から閲覧した情報に関する個人閲覧履歴を記憶するステップと、前記サーバが、前記ユーザ端末からグループを選択して閲覧した情報に関するグループ閲覧履歴を記憶するステップと、前記サーバが、記憶された前記個人閲覧履歴並びに前記グループ閲覧履歴に基づいて、個人嗜好ベクトル並びにグループ嗜好ベクトルを特定するステップと、前記サーバが、特定された個人嗜好ベクトルと、前記グループ嗜好ベクトルとの類似度を算出するステップと、前記サーバが、得られた類似度に基づき、グループにおける各ユーザの影響度を算出するステップと、前記サーバが、得られた前記影響度を重みとし、グループに属するユーザの個人嗜好ベクトルの重み付き和を算出し、各成分の重み付き和の算出値順に従って提供する情報の推薦順位を決定するステップと、前記サーバが、決定された前記推薦順位に従った情報を送信するステップと、を備えることを特徴とする情報提供方法。請求項1に記載の情報提供システムの前記サーバにおいて実行され、コンピュータにより読み取り可能な形式で記述されたプログラムであって、前記ユーザ端末から送信され、複数のユーザからなるグループに関するグループ情報を受信するステップと、前記ユーザ端末から受信するグループ情報を記憶する記憶ステップと、各ユーザが前記ユーザ端末から閲覧した情報に関する個人閲覧履歴を記憶するステップと、前記ユーザ端末からグループを選択して閲覧した情報に関するグループ閲覧履歴を記憶するステップと、記憶された前記個人閲覧履歴並びに前記グループ閲覧履歴に基づいて、個人嗜好ベクトル並びにグループ嗜好ベクトルを特定するステップと、特定された個人嗜好ベクトルと、前記グループ嗜好ベクトルとの類似度を算出するステップと、得られた類似度に基づき、グループにおける各ユーザの影響度を算出するステップと、得られた前記影響度を重みとし、グループに属するユーザの個人嗜好ベクトルの重み付き和を算出し、各成分の重み付き和の算出値順に従って提供する情報の推薦順位を決定するステップと、決定された前記推薦順位に従った情報を送信するステップと、を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。しかし、グループの嗜好に適合する情報を取得する際、特許文献1~特許文献6に開示されるような従来技術では、以下の点が課題となっていた。特許文献1に開示の技術では、特定ユーザが求める情報を提供する手段として、一般ユーザ選択嗜好データと、特定ユーザの基本的情報選択嗜好データとに基づいて特定ユーザモデルを形成する。そのため、特許文献1に開示の技術では、情報を提供するためには、例えば、年齢、性別等の分類毎にジャンル別視聴率等といった一般的な傾向を表すデータが必要である。このような一般的な選択嗜好に関するデータを作成するためには、相応の基礎データの収集が必要となり、負荷、コストが掛かる。特許文献2に開示の技術では、利用者グループ全体の嗜好情報を生成して提供するために、利用者毎に、予め設定されたジャンル毎の過去の選択回数をカウントして利用者毎の嗜好情報を作成し、ある利用者グループに属する利用者の嗜好情報のカウント値が加算されてグループ全体の嗜好情報が作成される。その結果、提供される情報は、グループに属する全員が個人的に良いと考えるジャンルに適合する情報が提供される。しかし、各利用者が実際に過去に選択したジャンルと、グループで利用する場合に好まれるジャンルとが必ず一致するとは限らない。例えば、仕事関係のグループで利用する店舗の情報提供を望む場合において、ある利用者が家族と一緒に利用するための店舗を過去に複数回選択していたら、その家族で利用するために選択した店舗も嗜好情報に含まれるため、抽出して提供される情報に利用者が時と場合によって望まない情報まで含まれることとなり、的が絞りきれない検索結果が得られる点が課題となる。特許文献3に開示の技術では、複数のユーザの関係を、ユーザID、登録個人情報、人間関係情報に基づいて、例えば、会社、家族、友人として判別し、グループに対する提供情報を、会社、家族、友人等の判別結果に基づいてグループの種類別にコンテンツを選別して提供する。しかし、特許文献3に開示の情報提供システムでは、情報提供システム側において、グループ別に予め定義された恣意的なコンテンツが配信される。例えば、友人関係のグループと判別した場合は、リーズナブルな話題のお店といったジャンルを抽出するため、利用者の真のニーズに適合する情報が提供されるとは限らない。特許文献4に開示の技術では、ユーザ端末から送信された信号に基づいて、ユーザ固有の個人嗜好推定モデルを反映させる度合の大小を変化させ、グループのコンテンツ嗜好の推定に反映させる手法を採用しているため、ユーザが積極的に嗜好に関する情報を入力する必要がある上に、ユーザの入力時の主観が影響する。特許文献5に開示の技術では、ユーザグループの共通の興味の度合を得るために、ユーザの重みづけや、コンテンツ特徴に対する妥協基準を予め全て設定する必要があり、処理が煩雑となる。特許文献6に開示の技術は、グループに属する利用者の利用者嗜好情報の嗜好値と、店舗評価情報の評価値との近似値とを対比し、利用者ごとに適した店舗情報を候補として抽出した後、グループ利用条件下における満足度比率に応じて店舗情報を取捨選択して提供するシステムである。この特許文献6に開示の情報提供システムは、嗜好値に加えて評価値を要するため、店舗の利用経験または評価経験の無い人の情報の影響度が低くなる。また、グループの構成員の個々の満足度で推薦するため、グループの構成員の中で特に優先させたい人が居る場合の提供情報の抽出は困難である。すなわち、特許文献1~特許文献6に開示の手法は、グループを構成する各人の嗜好に適合する情報の抽出を行うことはできるが、グループ毎に考慮したい事情に対応する情報の提供は困難であった。例えば、職場の上司等、目上の人を含む会合の場合、グループの中に含まれる目上の人の嗜好を優先させながら全体の嗜好を反映させたいが、その様な条件で検索を行うことは困難であった。本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、グループの嗜好に適合する情報を提供する際に、グループを構成する各人の嗜好、グループの特性により細かく対応した情報の提供が可能な情報提供システム、情報提供方法、及びプログラムを提供することを目的とする。前述した課題を解決するため、第1の発明は、複数のユーザ端末とサーバとがネットワークを介して接続され、前記ユーザ端末に、複数のユーザからなるグループの嗜好に適合する情報を提供する情報提供システムであって、前記ユーザ端末は、ネットワークを介して受信可能な情報を閲覧する手段と、複数のユーザからなるグループに関するグループ情報を入力して前記サーバに送信する手段とを有し、前記サーバは、前記ユーザ端末から受信するグループ情報を記憶するグループ情報記憶手段と、各ユーザが前記ユーザ端末から閲覧した情報に関する個人閲覧履歴を記憶する個人閲覧履歴記憶手段と、前記ユーザ端末からグループを選択して閲覧した情報に関するグループ閲覧履歴を記憶するグループ閲覧履歴記憶手段と、前記個人閲覧履歴記憶手段に記憶された個人閲覧履歴並びにグループ閲覧履歴に基づいて、個人嗜好ベクトル並びにグループ嗜好ベクトルを特定する嗜好ベクトル特定手段と、前記嗜好ベクトル特定手段により特定された個人嗜好ベクトルと、グループ嗜好ベクトルとの類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度算出手段により得られた類似度に基づき、グループにおける各ユーザの影響度を算出する影響度算出手段と、前記影響度算出手段により得られた影響度を重みとし、グループに属するユーザの個人嗜好ベクトルの重み付き和を算出し、各成分の重み付き和の算出値順に従って提供する情報の推薦順位を決定する提供情報選定手段と、提供情報選定手段により決定された推薦順位に従った情報を送信する送信手段と、を有することを特徴とする情報提供システムである。第1の発明によれば、ユーザ端末で、予め各ユーザが個人やグループの嗜好を入力しなくても、各グループの嗜好に個別に適合した情報を選定して提供することができる。すなわち、ユーザ端末において、各ユーザの情報の閲覧履歴に基づき個人の嗜好ベクトルを特定する他、グループとして閲覧した情報の履歴に基づきグループの嗜好ベクトルを特定するので、ユーザ端末において、個人やグループの嗜好を予め設定する必要が無い。また、グループの閲覧履歴に基づき、嗜好ベクトルを特定する手段を有するので、グループの嗜好について、年齢や性別等、一般的な属性に頼ることなく、個別のグループの嗜好に適合する情報を提供することができる。さらに、実際の閲覧履歴を用いて嗜好ベクトルを特定するので、ユーザが実際に関心を持つ情報に基づき嗜好を特定することとなり、ユーザのニーズへの適応度の高い情報を提供することができる。さらに、第1の発明において、前記サーバの個人閲覧履歴情報記憶手段及びグループ閲覧履歴記憶手段は、前記ユーザ端末において閲覧された情報の閲覧回数を記憶し、前記嗜好ベクトル特定手段は、情報の閲覧回数をベクトル化することを特徴とすることが望ましい。このように、嗜好ベクトル特定手段は、情報の閲覧回数に基づき嗜好ベクトルを特定することにより、簡便でありながら、嗜好との相関性の高いデータに基づき嗜好ベクトルを特定できる。第2の発明は、複数のユーザ端末とサーバとがネットワークを介して接続され、前記ユーザ端末に、複数のユーザからなるグループの嗜好に適合する情報を提供する情報提供方法であって、前記ユーザ端末がネットワークを介して受信可能な情報を閲覧するステップと、前記ユーザ端末が複数のユーザからなるグループに関するグループ情報を入力して前記サーバに送信するステップと、前記サーバが、前記ユーザ端末から受信するグループ情報を記憶する記憶ステップと、前記サーバが、各ユーザが前記ユーザ端末から閲覧した情報に関する個人閲覧履歴を記憶するステップと、前記サーバが、前記ユーザ端末からグループを選択して閲覧した情報に関するグループ閲覧履歴を記憶するステップと、前記サーバが、記憶された前記個人閲覧履歴並びに前記グループ閲覧履歴に基づいて、個人嗜好ベクトル並びにグループ嗜好ベクトルを特定するステップと、前記サーバが、特定された個人嗜好ベクトルと、前記グループ嗜好ベクトルとの類似度を算出するステップと、前記サーバが、得られた類似度に基づき、グループにおける各ユーザの影響度を算出するステップと、前記サーバが、得られた前記影響度を重みとし、グループに属するユーザの個人嗜好ベクトルの重み付き和を算出し、各成分の重み付き和の算出値順に従って提供する情報の推薦順位を決定するステップと、前記サーバが、決定された前記推薦順位に従った情報を送信するステップと、を備えることを特徴とする情報提供方法である。第2の発明によれば、各ユーザが個人やグループの嗜好を予め設定しなくても、各グループの嗜好に個別に適合した情報を選定して提供することができ、ユーザは、望ましい情報の選定が容易にできる。第3の発明は、第1の発明の情報提供システムの前記サーバにおいて実行され、コンピュータにより読み取り可能な形式で記述されたプログラムであって、前記ユーザ端末から送信され、複数のユーザからなるグループに関するグループ情報を受信するステップと、前記ユーザ端末から受信するグループ情報を記憶する記憶ステップと、各ユーザが前記ユーザ端末から閲覧した情報に関する個人閲覧履歴を記憶するステップと、前記ユーザ端末からグループを選択して閲覧した情報に関するグループ閲覧履歴を記憶するステップと、記憶された前記個人閲覧履歴並びに前記グループ閲覧履歴に基づいて、個人嗜好ベクトル並びにグループ嗜好ベクトルを特定するステップと、特定された個人嗜好ベクトルと、前記グループ嗜好ベクトルとの類似度を算出するステップと、得られた類似度に基づき、グループにおける各ユーザの影響度を算出するステップと、得られた前記影響度を重みとし、グループに属するユーザの個人嗜好ベクトルの重み付き和を算出し、各成分の重み付き和の算出値順に従って提供する情報の推薦順位を決定するステップと、決定された前記推薦順位に従った情報を送信するステップと、を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。第3の発明により、汎用のコンピュータによって第1の発明の情報提供システムを構築することが可能となる。本発明によれば、グループの閲覧実績に基づいて、グループの嗜好を特定し、そのグループの嗜好に適合する情報を提供することができる。特に、グループの嗜好に基づく情報の推薦順位を決定する際に、閲覧実績に基づいてグループに属する各ユーザの影響度を加味するので、影響力の大きい者の好む情報を選定可能であり、グループ固有の嗜好特性に応じた情報を提供可能となる。また、本発明は、一緒にいる人に応じて選択行動が変化するという特性を、特段の入力設定等の必要なく加味して情報を提供することができる。以下、図面に基づいて本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。まず、図1、図3を参照して、本発明を適用する情報提供システム1について説明する。図1は、本発明に係る情報提供システム1の概要を示す図である。図3は、情報提供システム1におけるサーバ2の機能の概要を説明するブロック図である。情報提供システム1は、サーバ2と、複数のユーザ端末3とを備え、必要に応じてネットワーク4を介して通信接続されて構成される。ネットワーク4を介して、ユーザ端末3から送信される検索条件等の信号をサーバ2が受信すると、サーバ2において、適切な情報を抽出してユーザ端末3に送信する。そして、本発明に係る情報提供システム1は、複数のユーザからなるグループの嗜好を個別に特定して、その嗜好に適合する情報を選定して提供する情報提供システムである。ここで、本発明の情報提供システム等で提供する情報とは、例えば、飲食店等のサービス業や物販店等の店舗に関する情報、映画、観劇、演奏会といった催事の案内等の情報、出版物に関する情報、テレビ番組や音楽に関する情報等を言う。サーバ2は、ユーザ情報データベースユーザ情報記憶手段20、グループ情報データベースグループ情報記憶手段21、個人閲覧履歴データベース個人閲覧履歴記憶手段22、グループ閲覧履歴データベースグループ閲覧履歴記憶手段23、嗜好ベクトル特定手段24、類似度算出手段25、影響度算出手段26、提供情報選定手段27及び情報送信手段28を有する。サーバ2は、ユーザ端末3から受信した情報提供の要求に応じて、ユーザデータベース20、グループ情報データベース21、個人閲覧履歴データベース22、グループ閲覧履歴データベース23に記憶された情報に基づき、提供情報データベース29に記憶されている複数の情報の中から個人又はグループ単位の嗜好に適合する情報を選定する機能と、選定結果をユーザ端末3に送信する機能を備えるコンピュータである。また、サーバ2は、提供する情報源となる各広告主店舗の名称、所在地、識別番号ID、取扱商品ジャンル、商品サービス情報、画像等のデータを格納する提供情報データベース29からこれらのデータを取得可能な状態で接続される。すなわち、提供情報データベース29は、サーバ2に備える記憶手段に記憶され、サーバ2を管理する会社の情報提供サービスに登録した広告主により提供され、情報提供システム1にて提供するために必要なデータからなるデータベースの他、ネットワーク4を介して接続される検索エンジンを利用してサーバ2が取得して提供可能なデータベースであっても良い。ユーザデータベース20、グループ情報データベース21、個人閲覧履歴データベース22及びグループ閲覧履歴データベース23は、例えば、DBMSDataBaseManagementSystem:データベース管理システムのソフトウエアがインストールされたコンピュータとして実現される。ユーザデータベース20は、ユーザ端末3から入力された各ユーザの基本情報を蓄積して記憶するデータベースである。ここで、ユーザとは、本発明に係る情報提供システムにより送信される情報提供サービスを受けることを希望した者であり、サービスの利用に際し、ユーザ登録を行う。ユーザデータベース20に記憶されるユーザの基本情報は、ユーザ名、識別番号IDが挙げられ、必要に応じて年齢、性別等、情報提供に際し、参照できる情報が付加されてもよい。また、本情報提供システム1を利用する友人等が居る場合、ユーザ端末3から、各ユーザの友人情報を登録することも可能である。グループ情報データベースグループ情報記憶手段21は、ユーザ端末3から入力されたグループ情報を受信してグループ情報として記憶する。グループ情報とは、情報提供システム1にユーザ登録した複数のユーザで構成されたグループに関する情報である。例えば、仕事関係、友人関係、趣味のサークル関係等、ユーザが任意に選択できるグループであり、一人のユーザが複数の異なるグループに属することも可能である。グループ情報は、グループに属するユーザのユーザID等を関連付けて記憶する方法や、グループ毎にグループIDを発行し、ユーザデータベース20に、各ユーザが属するグループのグループIDを関連付けて記憶する方法が考えられる。個人閲覧履歴データベース個人閲覧履歴記憶手段22は、各ユーザがユーザ端末3から閲覧した情報に関する個人閲覧履歴を記憶する。本発明に係る情報提供システム1は、ユーザがユーザ端末3を用いてユーザ自身の嗜好を登録する方法ではなく、ユーザ端末3から閲覧した情報の閲覧履歴に関するデータを利用して、ユーザの嗜好を特定する点が特徴の一つである。すなわち、日頃、ユーザは、ユーザ端末3で入力した検索要求に基づきサーバ2から提供される複数の情報の中から、ユーザ自身が興味を持つ情報を常に取捨選択するが、その選択履歴こそユーザの嗜好を反映するものであるという観点で嗜好を特定する。この結果、ユーザは、嗜好に関する特段の登録作業が必要ないだけでなく、ユーザが潜在的に関心を持つ分野に着目するので、嗜好との適合度がより高い情報を提供することが可能となる。グループ閲覧履歴データベースグループ閲覧履歴記憶手段23は、ユーザ端末3からグループを選択して閲覧した情報に関するグループ閲覧履歴を記憶する。本発明では、個人の嗜好は、属するグループによって変化する点に着目した。外食を例に説明すると、あるユーザが、個人としてはうどん店に好んで通うが、友人同士のグループではイタリア料理店に行く傾向があり、また、仕事上の上司を含むグループでは焼き鳥店を選ぶ傾向があるという様に、グループの特性ごとに嗜好が異なる傾向がある。この点に着目し、ユーザ端末3において情報の提供を求める処理を行う際に、特定のグループを指定し、そのグループで利用したい情報を検索すると、同一ユーザであっても、嗜好が個人や他のグループでの条件と異なるので、グループごとに閲覧履歴を記憶して、個人閲覧履歴記憶手段と同様に、グループの閲覧履歴に基づき、グループ別の嗜好を個別に特定することとした。また、詳細は後述するが、グループを指定して検索すると、グループ全体及びその構成員の嗜好を反映した情報がサーバ2から提供される。そして、その提供された情報の中から、ユーザ端末3において詳細を閲覧した情報をサーバ2のグループ閲覧履歴データベースグループ閲覧履歴記憶手段23に記憶し、次回以降の検索する場合に、グループの嗜好を特定する際に反映させる。このように、グループとその構成員である各ユーザの閲覧履歴をフィードバックさせるので、より具体的にグループの嗜好に対応する情報を選定することが可能となる。個人閲覧履歴及びグループ閲覧履歴は、ユーザ端末3の表示装置に表示された複数の検索結果のタイトルリストの中から、より詳細な情報を得るべくユーザが選択して閲覧した場合、その情報は、ユーザがより関心を持った情報と判断して、これを記憶する。外食を例にとると、店名、提供される料理の分野、価格帯、閲覧日等の情報を個人閲覧履歴記憶手段ならびにグループ閲覧履歴手段にて記憶する。なお、サーバ2に、独自の提供情報データベース29を有する場合、予め、店舗の店名、ID、提供される料理の分野、価格帯等の情報を関連付けてデータベース化しておき、その店舗のIDを閲覧履歴として記憶する方法としてもよい。ここで、情報に対する関心の高さを判断する手法としては、図6の画面63,64に例示するように、ユーザ端末3において、列挙された店リストとともに表示されたチェックボックスにマークすることにより関心の高さを判断する方法が考えられる。この他、ユーザ端末3の表示装置に列挙して表示された店リストの中から任意の店を選択すると、更に詳細な情報が表示される構成とし、詳細な情報の表示の有無により、関心の高さを判断する方法が考えられる。次に、嗜好ベクトル特定手段24、類似度算出手段25、影響度算出手段26、提供情報選定手段27は、サーバ2におけるプログラム処理により実現される。これらの機能の詳細は情報提供システム1の処理の流れで説明する。次に、ユーザ端末3はウェブブラウザ、または情報提供システムを利用するためのアプリケーションがインストールされているコンピュータである。また、ユーザ端末3は、サーバ2へログインすると、情報検索操作画面情報を受信し、表示部に表示する。ユーザ端末3及びサーバ2は、情報検索操作画面を利用して、サーバ2からのデータの検索及び取得、提供情報リストの確認、追加、訂正等に関する種々の処理を実行する。なお、ユーザ端末3は、携帯電話、モバイル端末、通信機能搭載のゲーム機、汎用的なコンピュータ、デジタルテレビなどで実現することができる。図2は、コンピュータサーバ2、ユーザ端末3のハードウエア構成図である。なお、図2のハードウエア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。図2に示すように、コンピュータ100は、制御部101、記憶部102、入力部103、表示部104、メディア入出力部105、通信制御部106、周辺機器I/F部107等が、バス109を介して接続される。制御部101は、CPUCentralProcessingUnit、ROMReadOnlyMemory、RAMRandomAccessMemory等で構成される。CPUは、記憶部102、ROM、記録媒体等に格納されるプログラムをRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス109を介して接続された各装置を駆動制御し、コンピュータ100が行う処理を実現する。ROMは、不揮発性メモリであり、コンピュータ100のブートプログラムやBIOS等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。RAMは、揮発性メモリであり、記憶部102、ROM、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部101が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。記憶部102は、HDDハードディスクドライブであり、制御部101が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、OSオペレーティングシステム等が格納される。プログラムに関しては、OSオペレーティングシステムに相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。入力部103は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。入力部103を介して、コンピュータ100に対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。表示部104は、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等ビデオアダプタ等を有する。メディア入出力部105ドライブ装置は、データの入出力を行い、例えば、CDドライブ-ROM、-R、-RW等、DVDドライブ-ROM、-R、-RW等、MOドライブ等のメディア入出力装置を有する。通信制御部106は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータ100とネットワーク4間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワーク4を介して、他のコンピュータ100間との通信制御を行う。周辺機器I/Fインタフェース部107は、コンピュータ100に周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器I/F部17を介してコンピュータ100は周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器I/F部17は、USBやIEEE1394やRS-232C等で構成されており、通常複数の周辺機器I/Fを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。バス109は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。次に、図4~図7を参照して、情報提供システム1における情報提供処理の流れについて飲食店に関する情報を提供する場合を例に挙げ、説明する。図4は、情報提供システム1において実行される情報提供処理の手順を説明するフローチャート、図5は、情報提供システム1において実行される推薦順位の決定処理の流れを説明するフローチャート、図6は、ユーザ端末3の画面例、図7は、サーバ2における推薦順位の算出処理の一例を示すフローチャートである。図4に示すように、まず、ユーザ端末3でユーザに関する情報及びグループに関する情報が登録され、サーバ2に送信されるステップS1。ユーザに関する情報は、ユーザデータベース20の説明で述べた内容が送信される。また、情報提供システム1のユーザとして登録された者の中に、友人がいれば、友人ユーザとして登録すると、ユーザデータベース20に、友人ユーザのIDが関連付けて記憶される。ここで、友人ユーザの登録は、別途設けられているソーシャルネットワークシステム等と連動するシステムとしても良い。なお、説明の便宜上、以下の実施の形態においては、一人のユーザをユーザPとし、ユーザPの友人ユーザをユーザA,B,Cと表記する。グループに関する情報とは、複数のユーザにより構成されるグループに関する情報であり、ユーザ端末3において入力されたグループ名、グループID、任意の友人ユーザA,B,Cのユーザ名、そのユーザIDリストを含む情報である。次に、サーバ2が、ネットワーク4を介して、ユーザ端末3から送信されたユーザ情報及びグループ情報を受信すると、それぞれ、ユーザデータベース20、グループ情報データベース21に記憶されるステップS2。続いて、ユーザが実際に情報の提供を要求する処理、つまり検索条件の送信処理に進むステップS3。ユーザ端末3からサーバ2に接続すると、ユーザ端末3の表示装置には、図6の画面図61に例示するように、誰と一緒に利用する情報の提供を望むのかを選択する画面が表示される。ユーザが一人で利用する店を探す場合は、ひとりで行くを選択し、グループで利用する場合は、他の人と一緒に行くを選択する。ここで、ひとりで行くが選択された場合はステップS4のYes、サーバ2にて、後述する嗜好分析処理ステップS8へ進み、ユーザ端末3には、図6の画面図64が表示される。個人で利用する場合の嗜好分析処理は、サーバ2にて個人閲覧履歴データベース22に記憶された閲覧履歴プロファイル情報の頻度が高いものから順に嗜好を特定して、提供する情報の推薦順位を決定する。一方、ユーザ端末3にて、他の人と一緒に行くが選択された場合はステップS4のNo、サーバ2において、ユーザデータベース20、グループ情報データベース21を参照して、グループIDを認識しステップS5、ユーザPが登録した友人ユーザA,B,Cのリストあるいは、登録済みの特定グループのユーザリストが取得され、ユーザ端末3に送信されるステップS6。これを受信したユーザ端末3には、図6の画面図62に示すように、グループのユーザリストが表示される。図6の画面図62のようにユーザ端末3に表示されたユーザリストから、参加するユーザが選択され、参加ユーザの情報がサーバ2に送信されるステップS7。ユーザ端末3から送信されたグループ及び参加ユーザの情報を受信したサーバ2では、そのグループの嗜好分析処理を行うステップS8。この嗜好分析処理ステップS8について、図5を用いて説明する。サーバ2は、ユーザ端末3から送信されたグループのIDに基づき、グループ情報データベース21におけるグループの閲覧履歴情報プロファイル情報の有無を照会するステップS20。グループの閲覧履歴情報の有無により処理手順が異なる。グループの閲覧履歴情報が記憶されている場合ステップS20のYes、続いて、サーバ2では、個人閲覧履歴データベース22におけるグループの参加ユーザの閲覧履歴情報プロファイル情報の有無を照会するステップS21。参加ユーザの閲覧履歴情報がある場合ステップS21のYes、サーバ2の嗜好ベクトル特定手段24による処理が行われ、個人参加ユーザ及びグループのそれぞれの嗜好ベクトルを構成するステップS22。一方、参加ユーザの閲覧履歴情報がない場合ステップS21のNo、グループの嗜好ベクトルのみで情報の推薦順位を決定するステップS26。嗜好ベクトル特定手段24は、サーバ2の個人閲覧履歴データベース個人閲覧履歴記憶手段22に記憶された個人閲覧履歴並びにグループ閲覧履歴データベースグループ閲覧履歴記憶手段23に記憶されたグループ閲覧履歴に基づいて、個人嗜好ベクトル並びにグループ嗜好ベクトルを特定する。本発明に係る情報提供システム1は、閲覧履歴に基づき、個人及びグループ単位での嗜好を特定するので、嗜好との適合性の高い情報を選定し提供することができる。特に、個々のグループで嗜好が異なる点に関して効果を発揮する。すなわち、従来は、友人、家族、仕事関係といったカテゴリに基づき、一般的な傾向をサーバ2に予め登録しておき、それに基づき嗜好に合致する情報を提供していた。しかし、仕事関係と言っても、同僚のグループと、上司が含まれるグループとでは嗜好が異なる。また、カテゴリとしては、上司が含まれるグループに属していても、上司Xは焼き鳥店が好みであり、上司Yはフランス料理が好みであるといった具合に、グループに含まれる上司が異なるだけで嗜好が変わる場合もある。同様に、カップルというカテゴリであっても、カフェや洋食店を好むカップルがいる一方で、ラーメン店を好むカップルもいる。このように、グループのカテゴリでは一概に嗜好が特定できない点に鑑み、本発明では、グループ単位での閲覧履歴を嗜好の特定要素として加えた。具体例として図7を示す。嗜好ベクトルは、各ユーザ及びグループにおいて閲覧された履歴について、任意の分類を行い、各分類の閲覧回数をベクトル化する。本実施例では、外食のお店が提供する料理のジャンル別に分類し、図71に示すように、中華料理、韓国料理、すし、焼き鳥、イタリア料理、フランス料理の順に、各分類に属する店舗の閲覧回数でベクトル化する処理をサーバ2で行う。図7では、ユーザPの嗜好ベクトルをα、ユーザAの嗜好ベクトルをβ、ユーザBの嗜好ベクトルをγ、グループの嗜好ベクトルをθとする。なお、本実施例では、お店が提供する料理のジャンル別に分類したが、個々の店別や、料金等、種々の分類が適用可能である。また、図71では、各ユーザ及びグループの閲覧回数をベクトル化したが、例えば、閲覧頻度を指数化した値等を用いる処理でもよい。次に、サーバ2の類似度算出手段25により、参加ユーザ及びグループの各嗜好ベクトルの類似度を、各人について算出する処理を行うステップS23。類似度算出手段25は、嗜好ベクトル特定手段24により特定された個人嗜好ベクトル図7のα、β、γと、グループ嗜好ベクトル図7のθとの類似度を算出する。すなわち、図72に示すように、各参加ユーザP,A,Bの個人嗜好ベクトル図7のα、β、γにグループ嗜好ベクトル図7のθをそれぞれ乗じることにより類似度α ́、β ́、γ ́を求める処理を行う。次に、サーバ2に有する影響度算出手段26により、各人の影響度を算出するステップS24。サーバ2の影響度算出手段26は、類似度算出手段25により得られた類似度に基づき、グループにおける各ユーザの影響度を算出する処理を行う。すなわち、サーバ2の影響度算出手段26により、グループにおける各ユーザP,A,Bの類似度α ́、β ́、γ ́を個人及びグループの類似度の総和α ́β ́γ ́で除する処理を行って求める。次に、サーバ2はサーバ2に有する提供情報選定手段27により、上記工程で得られた各人の影響度を重みとして嗜好ベクトルの重み付き和を算出し、提供する情報の推薦順位を決定する処理を行うステップS25。サーバ2の提供情報選定手段27は、影響度算出手段26により得られた影響度を重みとし、グループに属するユーザの個人嗜好ベクトルの重み付き和を算出し、各成分の重み付き和の算出値順に従って提供する情報の推薦順位を決定する。例えば、図74に示すように、各ユーザの類似度と影響度とを乗じたものの総和により、提供情報選定手段27により、各ジャンルの重み付き和を算出し、さらに、算出された重み付き和を、値が大きい順に並べると、それが推薦順位となる。本発明に用いるサーバ2の嗜好分析処理ステップS9は、グループでの情報検索が頻繁に行われると、グループ閲覧履歴情報も頻繁に更新される。すなわち、各ユーザの閲覧履歴並びにグループとしての閲覧履歴がそれぞれフィードバックされ、相互に嗜好に基づくデータが更新されることとなるため、グループの閲覧履歴が長期間更新されていない場合等であっても、最近の嗜好の傾向を反映した情報を提供することができる。例えば、以前はグループでよく閲覧していた店のジャンルはイタリア料理だったが、最近、グループの中のユーザBが中華料理の店を頻繁に閲覧しているとする。この状況において、久しぶりにグループで情報提供システムを利用した場合、従来の嗜好分析手法では、このユーザBの中華料理に関する嗜好の傾向は反映されず、長期間閲覧されなかったグループの閲覧履歴に基づいて、イタリア料理店が推薦情報の上位として提供されることとなる。しかし、本発明に係る情報提供システム1では、ユーザBの最近の嗜好に関する情報が個人閲覧履歴データベース22に記憶されており、グループにおける検索においても、このユーザBの個人閲覧履歴の情報が嗜好分析に反映される。その結果、中華料理店が推薦順位の上位に示すことができる。すなわち、グループの中に本情報提供システム1を頻繁に利用しているユーザBが居る場合、このユーザBの閲覧履歴の回数が他のユーザA,Pより高いため、グループに対するユーザBの影響度が高い。そして、嗜好ベクトルは、閲覧の回数をそのままベクトル化したものであるため、ユーザBが本情報提供システム1を頻繁に利用していれば、ユーザBの嗜好ベクトルとグループの嗜好ベクトルの類似度は大きい値が維持される。例えば、1か月前は、各ユーザ及びグループの嗜好ベクトルが図71の状況であったとする。ユーザPの嗜好ベクトル5、3、0、0、0、0ユーザAの嗜好ベクトル0、0、5、3、0、0ユーザBの嗜好ベクトル0、0、0、0、5、3グループの嗜好ベクトル0、0、0、3、5、0その後1ヶ月間、ユーザBだけが本情報提供システム1を利用した場合、現在のプロファイルはユーザBのみが変化した以下の状態となる。この場合も、グループの類似度、影響度は1か月前と同じ値になる。このように、ユーザの嗜好ベクトルが変化しても、グループの嗜好ベクトルが変わらなければ、類似度、影響度はあまり変わらない結果となる。ユーザP嗜好ベクトル5、3、0、0、0、0ユーザA嗜好ベクトル0、0、5、3、0、0ユーザB嗜好ベクトル5、0、0、0、5、3グループの嗜好ベクトル0、0、0、3、5、0図5のステップS20において、グループの閲覧履歴情報が記憶されていない場合の説明に戻る。グループの閲覧履歴情報が記憶されていない場合ステップS20のNo、続いて、サーバ2では、個人閲覧履歴データベース22におけるグループの参加ユーザの閲覧履歴情報プロファイル情報の有無を照会するステップS21。グループの閲覧履歴情報が記憶されておらず、且つ、参加ユーザの閲覧履歴情報プロファイル情報が記憶されている場合ステップS27のYes、サーバ2は、上述の影響度算出手段26において、一律に各ユーザP,A,Bの影響度を1と規定しステップS28、ステップS25の重み付き和を算出するステップS25。また、グループの閲覧履歴情報が記憶されておらず、且つ、参加ユーザの閲覧履歴情報プロファイル情報も記憶されていない場合ステップS27のNo、サーバ2は、上述の影響度算出手段26において、ユーザ端末3の利用者であるユーザPの影響度を1、他のユーザの影響度をゼロと一律に規定して重み付き和を算出して推薦順位を決定する処理を行うステップS29。以上が図4の嗜好分析ステップS8の具体的な処理である。続いて、図4に示すように、サーバ2の提供情報選定手段27において、得られた推薦順位に従って、提供すべき情報を順位付けして選定するステップS9。情報送信手段28は、提供情報選定手段27により決定された推薦順位に従った推薦情報を送信する。つまり、サーバ2において、順位付けされた情報をユーザ端末3に表示可能なデータに構成して、ユーザ端末3に送信されるステップS10。次に、ユーザ端末3では、サーバ2から提供された情報を閲覧するステップS11。このとき、ユーザ端末3から、詳細を閲覧した情報リストに関する情報がサーバ2へ送信されるステップS12。そして、その情報を受信したサーバ2では、グループの閲覧履歴情報として、グループ閲覧履歴データベース23に記憶する処理が行われるステップS13。一方、ユーザ端末3では、提供された情報を確認した結果、再度、サーバ2から情報の提供を受ける場合ステップS14のYesは、検索条件を送信する処理ステップS3に戻り、上述の処理を繰り返す。また、一方、ユーザ端末3では、提供された情報を確認した結果、再度、サーバ2から情報の提供を受けない場合ステップS14のNoは、処理を終了する。以上に説明した本発明に係る情報提供システム1は、ユーザが過去に行った情報の閲覧履歴から、グループにおける各ユーザの重み影響度が自動的かつ最適に算出できる。したがって、従来のように、各ユーザが自身の好み等について予め設定するような手続きが、本発明では必要なく、気に入ったお店等の情報をチェックするだけで、自動的に各ユーザのグループにおける影響度が算出でき、その影響度を加味した推薦ができる。また、グループの一般的なカテゴリ等から嗜好を設定する従来の技術と異なり、各ユーザ、グループの嗜好を個別に直接的に反映させることができる。また、本発明に係る情報提供システム1は、グループ内において影響力の高いユーザを検出し、そのユーザを重視する推薦ができるため、一緒にいる相手によってその時に欲するコンテンツが変わるという人の特性を加味した推薦情報を提供することができる。なお、上述の実施形態に記載されるものは本発明の一適用例であり、これに限定されない。その他、当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。"