"他の装置におけるアイテムに関するユーザの利用情報を受信する情報処理装置における情報処理方法であって、前記利用情報に基づいて、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する利用履歴格納工程と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に基づいて、2つのアイテム識別子間の類似度を算出し、前記類似度を用いて、基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記基準アイテムに類似する関連アイテムのアイテム識別子である関連アイテム識別子とを対応させた、前記他の装置に提供するための関連データを作成する関連データ作成工程と、前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出工程とを含み、前記他の装置における前記関連データに基づく前記関連アイテムの利用に対応する前記利用情報は、利用されたアイテムの前記関連アイテム識別子に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報を含む情報であり、前記利用履歴格納工程では、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を利用履歴格納部に格納し、前記ポイント分配算出工程では、前記利用履歴格納部から前記特定情報をもつ一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される前記基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第1の先行利用履歴集合を形成し、前記第1の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合の内の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出することを特徴とする情報処理方法。前記ポイント分配算出工程では、前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される前記基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第1の先行利用履歴集合を形成し、前記利用履歴格納部から前記特定情報をもつ一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴の利用アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第2の先行利用履歴集合を形成し、前記第1の先行利用履歴集合と前記第2の先行利用履歴集合の両方に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合ユーザ集合の内の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出することを特徴とする請求項1に記載の情報処理方法。前記利用履歴格納工程では、利用履歴を、複数の利用履歴の時間的な順序が判別可能であるように格納し、前記ポイント分配算出工程では、前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴であるか否かを利用履歴間の時間的な順序に基づき判別して、前記第1の先行利用履歴集合を形成することを特徴とする請求項1に記載の情報処理方法。前記利用履歴格納工程では、利用履歴を、未処理の利用履歴と既処理の利用履歴とが判別可能であるように格納し、前記ポイント分配算出工程では、前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴であるか否かを、未処理の利用履歴か既処理の利用履歴かに基づき判別して、前記第1の先行利用履歴集合を形成し、前記変更値を算出すると共に、前記一の利用履歴を既処理の利用履歴として前記利用履歴格納部に格納することを特徴とする請求項1に記載の情報処理方法。前記ポイント分配算出工程では、前記利用履歴格納部に格納されている利用履歴を対象にして、前記ユーザ集合に含まれる利用主体識別子ごとに、そのユーザまたは端末装置が所定のアイテムを利用した利用回数を算出し、その利用回数に応じた値となるように前記変更値を算出することを特徴とする請求項1~4のいずれか1項に記載の情報処理方法。前記利用履歴格納工程では、前記利用主体識別子と、前記アイテム識別子と、ユーザのアイテムに対する評価の高さを示す評価値と少なくとも関連付けた利用履歴を格納し、前記ポイント分配算出工程では、前記ユーザ集合に含まれる一の利用主体識別子を選択し、前記第1の先行利用履歴集合から前記一の利用主体識別子に対応する前記評価値である第1の評価値を読み出し、前記第1の評価値に応じた値となるように前記一の利用主体識別子に対応する前記変更値を算出することを特徴とする請求項1又は3~5のいずれか1項に記載の情報処理方法。前記利用主体識別子と、ユーザ属性情報とを関連付けて格納するユーザ属性格納工程を含み、前記ポイント分配算出工程では、前記ユーザ集合に含まれる利用主体識別子の内の、前記ユーザ属性情報が所定の条件を満たす利用主体識別子を対象にして前記変更値を算出することを特徴とする請求項1~6のいずれか1項に記載の情報処理方法。前記アイテム識別子と、アイテム属性情報とを関連付けて格納するアイテム属性格納工程を含み、前記関連データ作成工程では、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴の内の、前記アイテム属性情報が所定の条件を満たすアイテム識別子を含む利用履歴に基づいて、前記関連データを作成することを特徴とする請求項1~7のいずれか1項に記載の情報処理方法。前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に基づいて、利用主体識別子間の類似度を算出する類似度算出工程を含み、前記ポイント分配算出工程では、前記一の利用履歴に対応する利用主体識別子である一の利用主体識別子と、前記ユーザ集合に含まれる利用主体識別子との前記類似度に応じて、前記ユーザ集合に含まれる利用主体識別子ごとに前記変更値を算出することを特徴とする請求項1~8のいずれか1項に記載の情報処理方法。前記利用主体識別子と、ユーザ属性情報とを関連付けて格納するユーザ属性格納工程と、ユーザ同士の前記ユーザ属性情報が適合している度合いを示す適合度を算出する適合度算出工程とを含み、前記ポイント分配算出工程では、前記一の利用履歴に対応する利用主体識別子である一の利用主体識別子と前記ユーザ集合に含まれる利用主体識別子との前記適合度に応じた値となるように、前記ユーザ集合に含まれる利用主体識別子ごとに前記変更値を算出することを特徴とする請求項1~9のいずれか1項に記載の情報処理方法。前記ポイント分配算出工程では、前記利用主体識別子と前記アイテム識別子との組み合わせごとに管理されているポイント値を変更するために、前記ユーザ集合の少なくとも一部である利用主体識別子と前記一の利用履歴の利用アイテム識別子に対応する組み合わせごとに変更値を算出することを特徴とする請求項1~10のいずれか1項に記載の情報処理方法。前記ポイント分配算出工程では、前記変更値が算出されたユーザの人数を算出することを特徴とする請求項1~11のいずれか1項に記載の情報処理方法。前記ポイント分配算出工程では、所定期間における前記変更値の総和が所定の値となるように、前記変更値を算出することを特徴とする請求項1~12のいずれか1項に記載の情報処理方法。前記利用履歴格納工程では、前記利用主体識別子と、前記アイテム識別子と、ユーザがアイテムを利用した時期または前記利用情報を受信した時期を示す利用時期情報とを少なくとも関連付けた利用履歴を格納し、前記関連データ作成工程では、前記利用履歴の内から、前記利用時期情報が示す時期が所定の範囲内にある利用履歴を抽出し、その抽出した利用履歴に基づいて、前記関連データを作成することを特徴とする請求項1~13のいずれか1項に記載の情報処理方法。前記利用履歴格納工程では、前記利用主体識別子と、前記アイテム識別子と、ユーザがアイテムを利用した時期または前記利用情報を受信した時期を示す利用時期情報とを少なくとも関連付けた利用履歴を格納し、前記ポイント分配算出工程では、前記ユーザ集合に含まれる一の利用主体識別子を選択し、前記第1の先行利用履歴集合から前記一の利用主体識別子に対応する前記利用時期情報である第1の利用時期情報を読み出し、前記第1の利用時期情報に応じた値となるように前記一の利用主体識別子に対応する前記変更値を算出することを特徴とする請求項1又は3~14のいずれか1項に記載の情報処理方法。ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を、請求項11記載の情報処理方法によって算出したポイント値の変更値に基づいて更新する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置における表示方法であって、一の利用主体を特定する情報を前記情報処理装置に送信する送信工程と、前記情報処理装置が前記一の利用主体に関連付けて管理しているアイテム情報とポイント値とを、前記情報処理装置から受信する受信工程と、受信した前記アイテム情報と前記ポイント値とを表示装置に表示させる制御工程とを含むことを特徴とする表示方法。ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を請求項12記載の情報処理方法により算出する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置における表示方法であって、前記一の利用履歴を前記情報処理装置に送信する送信工程と、前記情報処置装置が前記一の利用履歴に基づいてポイントの変更値を算出したユーザの人数を前記情報処理装置から受信する受信工程と、受信した前記ユーザの人数を表示装置に表示させる制御工程とを含むことを特徴とする表示方法。他の装置におけるアイテムに関するユーザの利用情報を受信する情報処理装置において、前記利用情報に基づいて、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応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基づいて、2つのアイテム識別子間の類似度を算出し、前記類似度を用いて、基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記基準アイテムに類似する関連アイテムのアイテム識別子である関連アイテム識別子とを対応させた、前記他の装置に提供するための関連データを作成する関連データ作成部と、前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出部とを備え、前記他の装置における前記関連データに基づく前記関連アイテムの利用に対応する前記利用情報は、利用されたアイテムの前記関連アイテム識別子に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報を含むと共に情報であり、前記利用履歴格納部は、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を利用履歴格納部に格納し、前記ポイント分配算出部は、前記利用履歴格納部から前記特定情報をもつ一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される前記基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第1の先行利用履歴集合を形成し、前記第1の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合の内の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出することを特徴とする情報処理装置。ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を、請求項11記載の情報処理方法によって算出したポイント値の変更値に基づいて更新する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置であって、一の利用主体を特定する情報を前記情報処理装置に送信するとともに、前記情報処理装置が前記一の利用主体に関連付けて管理しているアイテム情報とポイント値とを、前記情報処理装置から受信する端末通信部と、受信した前記アイテム情報と前記ポイント値とを表示装置に表示させる端末制御部とを備えることを特徴とする端末装置。ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を請求項12記載の情報処理方法により算出する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置であって、前記一の利用履歴を前記情報処理装置に送信するとともに、前記情報処置装置が前記一の利用履歴に基づいてポイントの変更値を算出したユーザの人数を前記情報処理装置から受信する端末通信部と、受信した前記ユーザの人数を表示装置に表示させる端末制御部とを備えることを特徴とする端末装置。他の装置におけるアイテムに関するユーザの利用情報を受信する情報処理装置のコンピュータに実行させる情報処理プログラムにおいて、前記利用情報に基づいて、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する利用履歴格納ステップと、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に基づいて、2つのアイテム識別子間の類似度を算出し、前記類似度を用いて、基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記基準アイテムに類似する関連アイテムのアイテム識別子である関連アイテム識別子とを対応させた、前記他の装置に提供するための関連データを作成する関連データ作成ステップと、前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出ステップとを有し、前記他の装置における前記関連データに基づく前記関連アイテムの利用に対応する前記利用情報は、利用されたアイテムの前記関連アイテム識別子に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報を含む情報であり、前記利用履歴格納ステップでは、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を利用履歴格納部に格納し、前記ポイント分配算出ステップでは、前記利用履歴格納部から前記特定情報をもつ一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される前記基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第1の先行利用履歴集合を形成し、前記第1の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合の内の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出することを特徴とする情報処理プログラム。ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を、請求項11記載の情報処理方法によって算出したポイント値の変更値に基づいて更新する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置のコンピュータに、一の利用主体を特定する情報を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、前記情報処理装置が前記一の利用主体に関連付けて管理しているアイテム情報とポイント値とを、前記情報処理装置から受信する受信ステップと、受信した前記アイテム情報と前記ポイント値とを表示装置に表示させる制御ステップとを実行させることを特徴とする端末装置における情報処理プログラム。ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を請求項12記載の情報処理方法により算出する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置のコンピュータに、前記一の利用履歴を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、前記情報処置装置が前記一の利用履歴に基づいてポイントの変更値を算出したユーザの人数を前記情報処理装置から受信する受信ステップと、受信した前記ユーザの人数を表示装置に表示させる制御ステップとを実行させることを特徴とする端末装置における情報処理プログラム。他の装置におけるアイテムに関するユーザの利用情報を受信する情報処理装置における情報処理方法であって、前記利用情報に基づいて、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する利用履歴格納工程と、アイテム識別子とアイテム属性を識別するアイテム属性識別子とを少なくとも対応付けたアイテム属性情報をアイテム属性情報格納部に格納するアイテム属性情報格納工程と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴および前記アイテム属性情報格納部に格納されたアイテム属性情報に基づいて、アイテム識別子とアイテム属性識別子との間の関連度を算出し、前記関連度を用いて、基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記基準アイテムに関連するアイテム属性である関連属性に対応するアイテム属性識別子である関連アイテム属性識別子とを対応させた、前記他の装置に提供するための関連データを作成する関連データ作成工程と、前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出工程とを含み、前記他の装置における前記関連データに基づく前記関連属性を有するアイテムの利用に対応する前記利用情報は、利用されたアイテムの前記関連アイテム属性識別子に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報を含む情報であり、前記利用履歴格納工程では、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を利用履歴格納部に格納し、前記ポイント分配算出工程では、前記利用履歴格納部から前記特定情報をもつ一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される前記基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第1の先行利用履歴集合を形成し、前記第1の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合を形成し、前記ユーザ集合の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出することを特徴とする情報処理方法。前記特定情報は、利用されたアイテムの前記関連アイテム属性識別子と、前記関連アイテム属性識別子に対応する基準アイテム識別子を含む情報であり、前記ポイント分配算出工程では、前記利用主体識別子と前記アイテム属性識別子との組み合わせごとに管理されているポイント値を変更するために、前記ユーザ集合の少なくとも一部である利用主体識別子と前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される前記関連アイテム属性識別子とに対応する組み合わせごとに変更値を算出することを特徴とする請求項24記載の情報処理方法。前記ポイント分配算出工程では、前記変更値が算出されたユーザの人数を算出することを特徴とする請求項24又は25に記載の情報処理方法。関連データを作成する請求項23~26のいずれか一項に記載の情報処理装置とデータ通信可能な端末装置における表示方法であって、アイテム識別子を前記情報処理装置に送信する第1の送信工程と、前記第1の送信工程で送信されたアイテム識別子を前記関連データの基準アイテム識別子に対応させて特定されたアイテム属性識別子に対応する、前記アイテム属性情報に含まれるアイテム属性である関連アイテム属性を、前記情報処理装置から受信する第1の受信工程と、前記第1の受信工程で受信した関連アイテム属性を表示装置に表示させる第1の制御工程とを含むことを特徴とする表示方法。ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を、請求項25記載の情報処理方法によって算出したポイント値の変更値に基づいて更新する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置における表示方法であって、一の利用主体を特定する情報を前記情報処理装置に送信する送信工程と、前記情報処理装置が前記一の利用主体に関連付けて管理しているアイテム属性識別子に対応するアイテム属性とポイント値とを、前記情報処理装置から受信する受信工程と、受信した前記アイテム属性識別子に対応するアイテム属性と前記ポイント値とを表示装置に表示させる制御工程とを含むことを特徴とする表示方法。ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を請求項26記載の情報処理方法により算出する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置における表示方法であって、前記一の利用履歴を前記情報処理装置に送信する送信工程と、前記情報処置装置が前記一の利用履歴に基づいてポイントの変更値を算出したユーザの人数を前記情報処理装置から受信する受信工程と、受信した前記ユーザの人数を表示装置に表示させる制御工程とを含むことを特徴とする表示方法。他の装置におけるアイテムに関するユーザの利用情報を受信する情報処理装置において、前記利用情報に基づいて、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応付けた利用履歴を格納する利用履歴格納部と、アイテム識別子とアイテム属性を識別するアイテム属性識別子とを少なくとも対応付けたアイテム属性情報を格納するアイテム属性情報格納部と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴および前記アイテム属性情報格納部に格納されたアイテム属性情報に基づいて、アイテム識別子とアイテム属性識別子との間の関連度を算出し、前記関連度を用いて、基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記基準アイテムに関連するアイテム属性である関連属性に対応するアイテム属性識別子である関連アイテム属性識別子とを対応させた、前記他の装置に提供するための関連データを作成する関連データ作成部と、前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出部とを備え、前記他の装置における前記関連データに基づく前記関連属性を有するアイテムの利用に対応する前記利用情報は、利用されたアイテムの前記関連アイテム属性識別子に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報を含むと共に情報であり、前記利用履歴格納部は、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を利用履歴格納部に格納し、前記ポイント分配算出部は、前記利用履歴格納部から前記特定情報をもつ一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される前記基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第1の先行利用履歴集合を形成し、前記第1の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合を形成し、前記ユーザ集合の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出することを特徴とする情報処理装置。関連データを作成する請求項23~26のいずれか一項に記載の情報処理装置とデータ通信可能な端末装置であって、アイテム識別子を前記情報処理装置に送信するとともに、その送信されたアイテム識別子を前記関連データの基準アイテム識別子に対応させて特定されたアイテム属性識別子に対応する、前記アイテム属性情報に含まれるアイテム属性である関連アイテム属性を、前記情報処理装置から受信する端末通信部と、前記端末通信部にて受信した前記関連アイテム属性を表示装置に表示させる端末制御部とを備えることを特徴とする端末装置。ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を、請求項25記載の情報処理方法によって算出したポイント値の変更値に基づいて更新する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置であって、一の利用主体を特定する情報を前記情報処理装置に送信するとともに、前記情報処理装置が前記一の利用主体に関連付けて管理しているアイテム属性識別子に対応するアイテム属性とポイント値とを、前記情報処理装置から受信する端末通信部と、受信した前記アイテム属性識別子に対応するアイテム属性と前記ポイント値とを表示装置に表示させる端末制御部とを備えることを特徴とする端末装置。ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を請求項26記載の情報処理方法により算出する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置であって、前記一の利用履歴を前記情報処理装置に送信するとともに、前記情報処置装置が前記一の利用履歴に基づいてポイントの変更値を算出したユーザの人数を前記情報処理装置から受信する端末通信部と、受信した前記ユーザの人数を表示装置に表示させる端末制御部とを備えることを特徴とする端末装置。他の装置におけるアイテムに関するユーザの利用情報を受信する情報処理装置のコンピュータに実行させる情報処理プログラムにおいて、前記利用情報に基づいて、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する利用履歴格納ステップと、アイテム識別子とアイテム属性を識別するアイテム属性識別子とを少なくとも対応付けたアイテム属性情報をアイテム属性情報格納部に格納するアイテム属性格納ステップと、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴および前記アイテム属性情報格納部に格納されたアイテム属性情報に基づいて、アイテム識別子とアイテム属性識別子との間の関連度を算出し、前記関連度を用いて、基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記基準アイテムに関連するアイテム属性である関連属性に対応するアイテム属性識別子である関連アイテム属性識別子とを対応させた、前記他の装置に提供するための関連データを作成する関連データ作成ステップと、前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出ステップとを有し、前記他の装置における前記関連データに基づく前記関連属性を有するアイテムの利用に対応する前記利用情報は、利用されたアイテムの前記関連アイテム属性識別子に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報を含む情報であり、前記利用履歴格納ステップでは、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を利用履歴格納部に格納し、前記ポイント分配算出ステップでは、前記利用履歴格納部から前記特定情報をもつ一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される前記基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第1の先行利用履歴集合を形成し、前記第1の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合を形成し、前記ユーザ集合の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出することを特徴とする情報処理プログラム。関連データを作成する請求項24~26のいずれか一項に記載の情報処理装置とデータ通信可能な端末装置のコンピュータに、アイテム識別子を前記情報処理装置に送信する第1の送信ステップと、前記第1の送信工程で送信されたアイテム識別子を前記関連データの基準アイテム識別子に対応させて特定されたアイテム属性識別子に対応する、前記アイテム属性情報に含まれるアイテム属性である関連アイテム属性を、前記情報処理装置から受信する第1の受信ステップと、前記第1の受信ステップで受信した関連アイテム属性を表示装置に表示させる第1の制御ステップとを実行させることを特徴とする端末装置における情報処理プログラム。ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を、請求項25記載の情報処理方法によって算出したポイント値の変更値に基づいて更新する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置のコンピュータに、一の利用主体を特定する情報を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、前記情報処理装置が前記一の利用主体に関連付けて管理しているアイテム属性識別子に対応するアイテム属性とポイント値とを、前記情報処理装置から受信する受信ステップと、受信した前記アイテム属性識別子に対応するアイテム属性と前記ポイント値とを表示装置に表示させる制御ステップとを実行させることを特徴とする端末装置における情報処理プログラム。ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を請求項26記載の情報処理方法により算出する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置のコンピュータに、前記一の利用履歴を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、前記情報処置装置が前記一の利用履歴に基づいてポイントの変更値を算出したユーザの人数を前記情報処理装置から受信する受信ステップと、受信した前記ユーザの人数を表示装置に表示させる制御ステップとを実行させることを特徴とする端末装置における情報処理プログラム。上述の従来技術のように、情報提供ユーザの提供した情報に従って他のユーザがアイテムを購入した場合に、情報提供ユーザにポイントを付与するシステムでは、ユーザからの情報提供が促進されることが期待できる。更に、ポイントが付与されるタイミングを情報提供ユーザが予測することは難しいため、購入した本人がポイントを取得する通常のポイントサービスに比べて、より大きな意外性やある種の感動をユーザに与えることができる。そして、各々のユーザには、自分のポイントが増えているかどうかを確認したいという心理が働くので、そのサイトへのアクセス頻度が高まる場合がある。しかしながら、上記の特許文献1および特許文献2においては、情報を提供するユーザと、その情報に従ってアイテムを利用するユーザの関係が1対1であるため、実際にポイントが付与されるユーザがごく一部のユーザに限られたり、ポイントが増える頻度が少ないという問題があった。すなわち、ユーザAが提供した情報に基づきユーザBがアイテムを利用した場合に、ユーザAのポイントは1回だけ増えるが、それ以外の大多数のユーザのポイントは全く変更されない。このため、自分のポイントが増えていることを期待して、一時的にはサイトに頻繁にアクセスしても、なかなかポイントが増えないため、最終的にはアクセス頻度が下がる場合があった。例えば、ポイントサービスに入会した直後には、自分のポイントが増えているかを確認するために、サイトへ頻繁にアクセスするが、いつまで経ってもポイントが増えないため、そのうちにサイトやアイテムへの興味を失ってしまうことがあった。そこで本発明は、ユーザのポイントサービスに対する関心を高め、アイテムに関する利用を促進することを目的とする。本発明は上述した従来の技術の課題を解決するため、以下に記載するような情報処理方法、表示方法、情報処理装置、端末装置、及び情報処理プログラムを提供する。1他の装置におけるアイテムに関するユーザの利用情報を受信する情報処理装置における情報処理方法であって、前記利用情報に基づいて、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する利用履歴格納工程と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に基づいて、2つのアイテム識別子間の類似度を算出し、前記類似度を用いて、基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記基準アイテムに類似する関連アイテムのアイテム識別子である関連アイテム識別子とを対応させた、前記他の装置に提供するための関連データを作成する関連データ作成工程と、前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出工程とを含み、前記他の装置における前記関連データに基づく前記関連アイテムの利用に対応する前記利用情報は、利用されたアイテムの前記関連アイテム識別子に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報を含む情報であり、前記利用履歴格納工程では、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を利用履歴格納部に格納し、前記ポイント分配算出工程では、前記利用履歴格納部から前記特定情報をもつ一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される前記基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第1の先行利用履歴集合を形成し、前記第1の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合の内の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出することを特徴とする情報処理方法。2前記ポイント分配算出工程では、前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される前記基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第1の先行利用履歴集合を形成し、前記利用履歴格納部から前記特定情報をもつ一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴の利用アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第2の先行利用履歴集合を形成し、前記第1の先行利用履歴集合と前記第2の先行利用履歴集合の両方に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合ユーザ集合の内の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出することを特徴とする上記1に記載の情報処理方法。3前記利用履歴格納工程では、利用履歴を、複数の利用履歴の時間的な順序が判別可能であるように格納し、前記ポイント分配算出工程では、前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴であるか否かを利用履歴間の時間的な順序に基づき判別して、前記第1の先行利用履歴集合を形成することを特徴とする上記1に記載の情報処理方法。4前記利用履歴格納工程では、利用履歴を、未処理の利用履歴と既処理の利用履歴とが判別可能であるように格納し、前記ポイント分配算出工程では、前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴であるか否かを、未処理の利用履歴か既処理の利用履歴かに基づき判別して、前記第1の先行利用履歴集合を形成し、前記変更値を算出すると共に、前記一の利用履歴を既処理の利用履歴として前記利用履歴格納部に格納することを特徴とする上記1に記載の情報処理方法。5前記ポイント分配算出工程では、前記利用履歴格納部に格納されている利用履歴を対象にして、前記ユーザ集合に含まれる利用主体識別子ごとに、そのユーザまたは端末装置が所定のアイテムを利用した利用回数を算出し、その利用回数に応じた値となるように前記変更値を算出することを特徴とする上記1~4のいずれかに記載の情報処理方法。6前記利用履歴格納工程では、前記利用主体識別子と、前記アイテム識別子と、ユーザのアイテムに対する評価の高さを示す評価値と少なくとも関連付けた利用履歴を格納し、前記ポイント分配算出工程では、前記ユーザ集合に含まれる一の利用主体識別子を選択し、前記第1の先行利用履歴集合から前記一の利用主体識別子に対応する前記評価値である第1の評価値を読み出し、前記第1の評価値に応じた値となるように前記一の利用主体識別子に対応する前記変更値を算出することを特徴とする上記1または3~5のいずれかに記載の情報処理方法。7前記利用主体識別子と、ユーザ属性情報とを関連付けて格納するユーザ属性格納工程を含み、前記ポイント分配算出工程では、前記ユーザ集合に含まれる利用主体識別子の内の、前記ユーザ属性情報が所定の条件を満たす利用主体識別子を対象にして前記変更値を算出することを特徴とする上記1~6のいずれかに記載の情報処理方法。8前記アイテム識別子と、アイテム属性情報とを関連付けて格納するアイテム属性格納工程を含み、前記関連データ作成工程では、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴の内の、前記アイテム属性情報が所定の条件を満たすアイテム識別子を含む利用履歴に基づいて、前記関連データを作成することを特徴とする上記1~7のいずれかに記載の情報処理方法。9前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に基づいて、利用主体識別子間の類似度を算出する類似度算出工程を含み、前記ポイント分配算出工程では、前記一の利用履歴に対応する利用主体識別子である一の利用主体識別子と、前記ユーザ集合に含まれる利用主体識別子との前記類似度に応じて、前記ユーザ集合に含まれる利用主体識別子ごとに前記変更値を算出することを特徴とする上記1~8のいずれかに記載の情報処理方法。10前記利用主体識別子と、ユーザ属性情報とを関連付けて格納するユーザ属性格納工程と、ユーザ同士の前記ユーザ属性情報が適合している度合いを示す適合度を算出する適合度算出工程とを含み、前記ポイント分配算出工程では、前記一の利用履歴に対応する利用主体識別子である一の利用主体識別子と前記ユーザ集合に含まれる利用主体識別子との前記適合度に応じた値となるように、前記ユーザ集合に含まれる利用主体識別子ごとに前記変更値を算出することを特徴とする上記1~9のいずれかに記載の情報処理方法。11前記ポイント分配算出工程では、前記利用主体識別子と前記アイテム識別子との組み合わせごとに管理されているポイント値を変更するために、前記ユーザ集合の少なくとも一部である利用主体識別子と前記一の利用履歴の利用アイテム識別子に対応する組み合わせごとに変更値を算出することを特徴とする上記1~10のいずれかに記載の情報処理方法。12前記ポイント分配算出工程では、前記変更値が算出されたユーザの人数を算出することを特徴とする上記1~11のいずれかに記載の情報処理方法。13前記ポイント分配算出工程では、所定期間における前記変更値の総和が所定の値となるように、前記変更値を算出することを特徴とする上記1~12のいずれかに記載の情報処理方法。14前記利用履歴格納工程では、前記利用主体識別子と、前記アイテム識別子と、ユーザがアイテムを利用した時期または前記利用情報を受信した時期を示す利用時期情報とを少なくとも関連付けた利用履歴を格納し、前記関連データ作成工程では、前記利用履歴の内から、前記利用時期情報が示す時期が所定の範囲内にある利用履歴を抽出し、その抽出した利用履歴に基づいて、前記関連データを作成することを特徴とする上記1~13のいずれかに記載の情報処理方法。15前記利用履歴格納工程では、前記利用主体識別子と、前記アイテム識別子と、ユーザがアイテムを利用した時期または前記利用情報を受信した時期を示す利用時期情報とを少なくとも関連付けた利用履歴を格納し、前記ポイント分配算出工程では、前記ユーザ集合に含まれる一の利用主体識別子を選択し、前記第1の先行利用履歴集合から前記一の利用主体識別子に対応する前記利用時期情報である第1の利用時期情報を読み出し、前記第1の利用時期情報に応じた値となるように前記一の利用主体識別子に対応する前記変更値を算出することを特徴とする上記1又は3~14のいずれかに記載の情報処理方法。16ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を、上記11記載の情報処理方法によって算出したポイント値の変更値に基づいて更新する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置における表示方法であって、一の利用主体を特定する情報を前記情報処理装置に送信する送信工程と、前記情報処理装置が前記一の利用主体に関連付けて管理しているアイテム情報とポイント値とを、前記情報処理装置から受信する受信工程と、受信した前記アイテム情報と前記ポイント値とを表示装置に表示させる制御工程とを含むことを特徴とする表示方法。17ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を上記12記載の情報処理方法により算出する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置における表示方法であって、前記一の利用履歴を前記情報処理装置に送信する送信工程と、前記情報処置装置が前記一の利用履歴に基づいてポイントの変更値を算出したユーザの人数を前記情報処理装置から受信する受信工程と、受信した前記ユーザの人数を表示装置に表示させる制御工程とを含むことを特徴とする表示方法。18他の装置におけるアイテムに関するユーザの利用情報を受信する情報処理装置において、前記利用情報に基づいて、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応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基づいて、2つのアイテム識別子間の類似度を算出し、前記類似度を用いて、基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記基準アイテムに類似する関連アイテムのアイテム識別子である関連アイテム識別子とを対応させた、前記他の装置に提供するための関連データを作成する関連データ作成部と、前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出部とを備え、前記他の装置における前記関連データに基づく前記関連アイテムの利用に対応する前記利用情報は、利用されたアイテムの前記関連アイテム識別子に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報を含むと共に情報であり、前記利用履歴格納部は、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を利用履歴格納部に格納し、前記ポイント分配算出部は、前記利用履歴格納部から前記特定情報をもつ一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される前記基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第1の先行利用履歴集合を形成し、前記第1の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合の内の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出することを特徴とする情報処理装置。19ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を、上記11記載の情報処理方法によって算出したポイント値の変更値に基づいて更新する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置であって、一の利用主体を特定する情報を前記情報処理装置に送信するとともに、前記情報処理装置が前記一の利用主体に関連付けて管理しているアイテム情報とポイント値とを、前記情報処理装置から受信する端末通信部と、受信した前記アイテム情報と前記ポイント値とを表示装置に表示させる端末制御部とを備えることを特徴とする端末装置。20ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を上記12記載の情報処理方法により算出する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置であって、前記一の利用履歴を前記情報処理装置に送信するとともに、前記情報処置装置が前記一の利用履歴に基づいてポイントの変更値を算出したユーザの人数を前記情報処理装置から受信する端末通信部と、受信した前記ユーザの人数を表示装置に表示させる端末制御部とを備えることを特徴とする端末装置。21他の装置におけるアイテムに関するユーザの利用情報を受信する情報処理装置のコンピュータに実行させる情報処理プログラムにおいて、前記利用情報に基づいて、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する利用履歴格納ステップと、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴に基づいて、2つのアイテム識別子間の類似度を算出し、前記類似度を用いて、基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記基準アイテムに類似する関連アイテムのアイテム識別子である関連アイテム識別子とを対応させた、前記他の装置に提供するための関連データを作成する関連データ作成ステップと、前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出ステップとを有し、前記他の装置における前記関連データに基づく前記関連アイテムの利用に対応する前記利用情報は、利用されたアイテムの前記関連アイテム識別子に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報を含む情報であり、前記利用履歴格納ステップでは、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を利用履歴格納部に格納し、前記ポイント分配算出ステップでは、前記利用履歴格納部から前記特定情報をもつ一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される前記基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第1の先行利用履歴集合を形成し、前記第1の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合の内の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出することを特徴とする情報処理プログラム。22ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を、上記11記載の情報処理方法によって算出したポイント値の変更値に基づいて更新する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置のコンピュータに、一の利用主体を特定する情報を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、前記情報処理装置が前記一の利用主体に関連付けて管理しているアイテム情報とポイント値とを、前記情報処理装置から受信する受信ステップと、受信した前記アイテム情報と前記ポイント値とを表示装置に表示させる制御ステップとを実行させることを特徴とする端末装置における情報処理プログラム。23ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を上記12記載の情報処理方法により算出する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置のコンピュータに、前記一の利用履歴を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、前記情報処置装置が前記一の利用履歴に基づいてポイントの変更値を算出したユーザの人数を前記情報処理装置から受信する受信ステップと、受信した前記ユーザの人数を表示装置に表示させる制御ステップとを実行させることを特徴とする端末装置における情報処理プログラム。24他の装置におけるアイテムに関するユーザの利用情報を受信する情報処理装置における情報処理方法であって、前記利用情報に基づいて、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する利用履歴格納工程と、アイテム識別子とアイテム属性を識別するアイテム属性識別子とを少なくとも対応付けたアイテム属性情報をアイテム属性情報格納部に格納するアイテム属性情報格納工程と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴および前記アイテム属性情報格納部に格納されたアイテム属性情報に基づいて、アイテム識別子とアイテム属性識別子との間の関連度を算出し、前記関連度を用いて、基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記基準アイテムに関連するアイテム属性である関連属性に対応するアイテム属性識別子である関連アイテム属性識別子とを対応させた、前記他の装置に提供するための関連データを作成する関連データ作成工程と、前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出工程とを含み、前記他の装置における前記関連データに基づく前記関連属性を有するアイテムの利用に対応する前記利用情報は、利用されたアイテムの前記関連アイテム属性識別子に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報を含む情報であり、前記利用履歴格納工程では、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を利用履歴格納部に格納し、前記ポイント分配算出工程では、前記利用履歴格納部から前記特定情報をもつ一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される前記基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第1の先行利用履歴集合を形成し、前記第1の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合を形成し、前記ユーザ集合の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出することを特徴とする情報処理方法。25前記特定情報は、利用されたアイテムの前記関連アイテム属性識別子と、前記関連アイテム属性識別子に対応する基準アイテム識別子を含む情報であり、前記ポイント分配算出工程では、前記利用主体識別子と前記アイテム属性識別子との組み合わせごとに管理されているポイント値を変更するために、前記ユーザ集合の少なくとも一部である利用主体識別子と前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される前記関連アイテム属性識別子とに対応する組み合わせごとに変更値を算出することを特徴とする上記24記載の情報処理方法。26前記ポイント分配算出工程では、前記変更値が算出されたユーザの人数を算出することを特徴とする上記24又は25に記載の情報処理方法。27関連データを作成する上記23~26のいずれか一項に記載の情報処理装置とデータ通信可能な端末装置における表示方法であって、アイテム識別子を前記情報処理装置に送信する第1の送信工程と、前記第1の送信工程で送信されたアイテム識別子を前記関連データの基準アイテム識別子に対応させて特定されたアイテム属性識別子に対応する、前記アイテム属性情報に含まれるアイテム属性である関連アイテム属性を、前記情報処理装置から受信する第1の受信工程と、前記第1の受信工程で受信した関連アイテム属性を表示装置に表示させる第1の制御工程とを含むことを特徴とする表示方法。28ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を、上記25記載の情報処理方法によって算出したポイント値の変更値に基づいて更新する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置における表示方法であって、一の利用主体を特定する情報を前記情報処理装置に送信する送信工程と、前記情報処理装置が前記一の利用主体に関連付けて管理しているアイテム属性識別子に対応するアイテム属性とポイント値とを、前記情報処理装置から受信する受信工程と、受信した前記アイテム属性識別子に対応するアイテム属性と前記ポイント値とを表示装置に表示させる制御工程とを含むことを特徴とする表示方法。29ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を上記26記載の情報処理方法により算出する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置における表示方法であって、前記一の利用履歴を前記情報処理装置に送信する送信工程と、前記情報処置装置が前記一の利用履歴に基づいてポイントの変更値を算出したユーザの人数を前記情報処理装置から受信する受信工程と、受信した前記ユーザの人数を表示装置に表示させる制御工程とを含むことを特徴とする表示方法。30他の装置におけるアイテムに関するユーザの利用情報を受信する情報処理装置において、前記利用情報に基づいて、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応付けた利用履歴を格納する利用履歴格納部と、アイテム識別子とアイテム属性を識別するアイテム属性識別子とを少なくとも対応付けたアイテム属性情報を格納するアイテム属性情報格納部と、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴および前記アイテム属性情報格納部に格納されたアイテム属性情報に基づいて、アイテム識別子とアイテム属性識別子との間の関連度を算出し、前記関連度を用いて、基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記基準アイテムに関連するアイテム属性である関連属性に対応するアイテム属性識別子である関連アイテム属性識別子とを対応させた、前記他の装置に提供するための関連データを作成する関連データ作成部と、前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出部とを備え、前記他の装置における前記関連データに基づく前記関連属性を有するアイテムの利用に対応する前記利用情報は、利用されたアイテムの前記関連アイテム属性識別子に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報を含むと共に情報であり、前記利用履歴格納部は、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を利用履歴格納部に格納し、前記ポイント分配算出部は、前記利用履歴格納部から前記特定情報をもつ一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される前記基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第1の先行利用履歴集合を形成し、前記第1の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合を形成し、前記ユーザ集合の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出することを特徴とする情報処理装置。31関連データを作成する上記23~26のいずれか一項に記載の情報処理装置とデータ通信可能な端末装置であって、アイテム識別子を前記情報処理装置に送信するとともに、その送信されたアイテム識別子を前記関連データの基準アイテム識別子に対応させて特定されたアイテム属性識別子に対応する、前記アイテム属性情報に含まれるアイテム属性である関連アイテム属性を、前記情報処理装置から受信する端末通信部と、前記端末通信部にて受信した前記関連アイテム属性を表示装置に表示させる端末制御部とを備えることを特徴とする端末装置。32ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を、上記25記載の情報処理方法によって算出したポイント値の変更値に基づいて更新する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置であって、一の利用主体を特定する情報を前記情報処理装置に送信するとともに、前記情報処理装置が前記一の利用主体に関連付けて管理しているアイテム属性識別子に対応するアイテム属性とポイント値とを、前記情報処理装置から受信する端末通信部と、受信した前記アイテム属性識別子に対応するアイテム属性と前記ポイント値とを表示装置に表示させる端末制御部とを備えることを特徴とする端末装置。33ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を上記26記載の情報処理方法により算出する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置であって、前記一の利用履歴を前記情報処理装置に送信するとともに、前記情報処置装置が前記一の利用履歴に基づいてポイントの変更値を算出したユーザの人数を前記情報処理装置から受信する端末通信部と、受信した前記ユーザの人数を表示装置に表示させる端末制御部とを備えることを特徴とする端末装置。34他の装置におけるアイテムに関するユーザの利用情報を受信する情報処理装置のコンピュータに実行させる情報処理プログラムにおいて、前記利用情報に基づいて、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子である利用アイテム識別子とを少なくとも対応付けた利用履歴を利用履歴格納部に格納する利用履歴格納ステップと、アイテム識別子とアイテム属性を識別するアイテム属性識別子とを少なくとも対応付けたアイテム属性情報をアイテム属性情報格納部に格納するアイテム属性格納ステップと、前記利用履歴格納部に格納された利用履歴および前記アイテム属性情報格納部に格納されたアイテム属性情報に基づいて、アイテム識別子とアイテム属性識別子との間の関連度を算出し、前記関連度を用いて、基準アイテムのアイテム識別子である基準アイテム識別子と、前記基準アイテムに関連するアイテム属性である関連属性に対応するアイテム属性識別子である関連アイテム属性識別子とを対応させた、前記他の装置に提供するための関連データを作成する関連データ作成ステップと、前記利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント分配算出ステップとを有し、前記他の装置における前記関連データに基づく前記関連属性を有するアイテムの利用に対応する前記利用情報は、利用されたアイテムの前記関連アイテム属性識別子に対応する基準アイテム識別子を特定可能な特定情報を含む情報であり、前記利用履歴格納ステップでは、前記利用主体識別子と、前記利用アイテム識別子と、前記特定情報とを少なくとも対応させた利用履歴を利用履歴格納部に格納し、前記ポイント分配算出ステップでは、前記利用履歴格納部から前記特定情報をもつ一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴の前記特定情報から特定される前記基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である第1の先行利用履歴集合を形成し、前記第1の先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子の集合であるユーザ集合を形成し、前記ユーザ集合の少なくとも一部である複数の利用主体識別子に対して、前記ポイント値を変更するための変更値を算出することを特徴とする情報処理プログラム。35関連データを作成する上記24~26のいずれか一項に記載の情報処理装置とデータ通信可能な端末装置のコンピュータに、アイテム識別子を前記情報処理装置に送信する第1の送信ステップと、前記第1の送信工程で送信されたアイテム識別子を前記関連データの基準アイテム識別子に対応させて特定されたアイテム属性識別子に対応する、前記アイテム属性情報に含まれるアイテム属性である関連アイテム属性を、前記情報処理装置から受信する第1の受信ステップと、前記第1の受信ステップで受信した関連アイテム属性を表示装置に表示させる第1の制御ステップとを実行させることを特徴とする端末装置における情報処理プログラム。36ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を、上記25記載の情報処理方法によって算出したポイント値の変更値に基づいて更新する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置のコンピュータに、一の利用主体を特定する情報を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、前記情報処理装置が前記一の利用主体に関連付けて管理しているアイテム属性識別子に対応するアイテム属性とポイント値とを、前記情報処理装置から受信する受信ステップと、受信した前記アイテム属性識別子に対応するアイテム属性と前記ポイント値とを表示装置に表示させる制御ステップとを実行させることを特徴とする端末装置における情報処理プログラム。37ユーザがアイテムを利用したことを示す一の利用履歴に基づいて、複数のユーザのポイント値を上記26記載の情報処理方法により算出する情報処理装置とデータ通信可能な端末装置のコンピュータに、前記一の利用履歴を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、前記情報処置装置が前記一の利用履歴に基づいてポイントの変更値を算出したユーザの人数を前記情報処理装置から受信する受信ステップと、受信した前記ユーザの人数を表示装置に表示させる制御ステップとを実行させることを特徴とする端末装置における情報処理プログラム。本発明の情報処理方法、表示方法、情報処理装置、端末装置、及び情報処理プログラムによれば、ユーザのポイントサービスに対する関心を高め、アイテムに関する利用を促進することができる。以下、本発明の情報処理方法、表示方法、情報処理装置、端末装置、及びプログラムについて、添付図面を参照して説明する。なお、第1~第3実施形態においては、図1~図32、及び、数1~数12を用いて説明する。第1~第3実施形態における各符号についても、図1~図32における符号である。また、第4~第6実施形態においては、図32~図65、及び数13~数26を用いて説明する。第4~第6実施形態における各符号についても、図32~図65における符号である。<第1の実施形態>以下に、本発明の実施形態について、図を用いて詳細に説明する。図1は、本発明の第1の実施形態におけるシステム全体の構成図である。本実施形態におけるシステムは、情報処理サーバ装置1と、アイテム提供サーバ装置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。なお、各実施形態において、情報処理サーバ装置1,6,7のみが情報処理装置として機能してもよいし、情報処理サーバ装置1,6,7が、アイテム提供サーバ装置2や端末装置と協働して情報処理装置として機能してもよい。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、情報処理サーバ装置1とアイテム提供サーバ装置2がネットワーク5を介して接続されており、アイテム提供サーバ装置2と端末装置33a~3nがネットワーク4を介して接続されている。ネットワーク5は、LANLocalAreaNetworkであり、情報処理サーバ装置1と端末装置33a~3nは、直接接続できないようになっている。本実施形態では、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。なお本実施形態では、情報処理サーバ装置1とアイテム提供サーバ装置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。ネットワーク4は、例えばインターネット等のネットワークであり、情報処理サーバ装置1とアイテム提供サーバ装置2と端末装置3との間の情報のやり取りを仲介する。アイテム提供サーバ装置2は、端末装置3の要求に応じて、アイテム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、更には金融商品、不動産、人物に関する情報等であってもよい。すなわち本実施形態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装置2は、CPU、RAM、ROM、ハードディスクドライブHDD、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェアプログラム処理として実施することも可能である。図3は、本実施形態におけるアイテム提供サーバ装置2の構成図である。本実施形態におけるアイテム提供サーバ装置2は、アイテム提供サーバ制御部21と、アイテム提供サーバ通信部22と、認証部23と、アイテム提供サーバ格納部24とで構成される。認証部23は、端末装置3又は端末装置3を利用するユーザを認証する。認証部23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、又は端末装置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。本実施形態では、ユーザ識別子を用い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。ユーザ識別子と端末識別子とを合わせた意味の総称として、利用主体識別子という用語を用いる。また、ユーザ識別子とパスワードとの組合せを、利用者特定情報とする。認証部23では、端末装置3より受信した利用者特定情報と一致するものが格納されている場合に、認証成功とする。そして、認証に成功した利用者特定情報に対応するユーザを認証ユーザとする。アイテム提供サーバ格納部24は、HDDなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記憶する。アイテム提供サーバ格納部24は、ユーザ情報格納部241と、アイテム情報格納部242と、利用履歴格納部243と、類似アイテム情報格納部244とで構成される。ユーザ情報格納部241は、ユーザ情報を複数記憶する。図4は、ユーザ情報格納部241の格納状態を示す図である。ユーザ情報とは、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であるuser_idとユーザ属性情報であるuser_infoとを関連付けたものであり、図4のようなテーブル形式で記憶する。ユーザ属性情報とは、ユーザの名前、年齢、性別、住所地域、趣味、会員になった時期年月、日付、日時など、メールアドレス、電話番号などの情報である。また、アイテム提供サーバ装置2にて商品の購入が可能であれば、商品の支払いを行うためのクレジットカード情報などを含んでもよい。アイテム情報格納部242は、アイテム情報を複数記憶する。図5は、アイテム情報格納部242の格納状態を示す図である。アイテム情報とは、アイテム識別子であるitem_idとアイテム属性情報であるitem_infoとを関連付けたものであり、図5のようなテーブル形式で記憶する。アイテム識別子とは、アイテムを一意に識別するためのものである。また、アイテム属性情報とは、例えば、アイテムの名称、制作者、制作年、ジャンル、価格、アイテムを利用するのに適したユーザの条件などの情報である。利用履歴格納部243は、利用履歴を複数記憶する。利用履歴とは、端末装置3より受信した、ユーザのアイテムに関する利用の履歴であり、少なくともユーザ識別子とアイテム識別子利用アイテム識別子とアイテムを利用した日時利用日時とを含む。図6図6a~図6dは、利用履歴格納部243の格納状態を示す図である。以下に図6を用いて、利用履歴の格納形式を4種類説明する。利用履歴の第1の格納形式は、利用履歴に含まれるユーザ識別子user_idとアイテム識別子item_idと利用日時dateとを関連付けて、図6aのようなテーブル形式で記憶する。利用履歴の第2の格納形式は、利用履歴に、ユーザのアイテムに対する利用回数が含まれている場合に用いるものであり、利用履歴に含まれるユーザ識別子user_idとアイテム識別子item_idと利用日時dateと利用回数countとを関連付けて、図6bのようなテーブル形式で記憶する。利用履歴の第3の格納形式は、利用履歴に、ユーザがアイテムに対して行った評価を数値化した評価値例えば、1:非常に嫌い、2:やや嫌い、3:どちらでもない、4:やや好き、5:非常に好きといったように、好みの度合いを数値化したものが含まれている場合に用いるものであり、利用履歴に含まれるユーザ識別子user_idとアイテム識別子item_idと利用日時dateと評価値valueとを関連付けて、図6cのようなテーブル形式で記憶する。利用履歴の第4の格納形式は、利用履歴に、ユーザがアイテムに対して支払った額支払い額が含まれている場合に用いるものであり、利用履歴に含まれるユーザ識別子user_idとアイテム識別子item_idと利用日時dateと支払い額amountとを関連付けて、図6dのようなテーブル形式で記憶する。以上が、利用履歴の格納形式の説明である。上記以外にも、利用履歴に含まれている全ての情報を格納できるように、利用履歴の形態に合わせて格納形式を変更すればよい。また、端末装置3より受信した利用履歴には、利用日時が含まれていることを前提にしているが、もし利用日時が含まれていない場合は、利用履歴格納部243に、利用日時の代わりに、利用履歴を記憶するときの日時をdateとして記憶すればよい。また、dateを格納しなくてもよく、この場合でも、新しく追加されるデータは、必ずテーブルの末尾一番下の行に追加されるので、テーブル内の上に位置する行データほど古く、下に位置する行データほど新しいことになる。このため、2つの行の位置関係を調べることにより、2つのデータのどちらが古いかを容易に判定できる。また、利用履歴格納部243に、端末装置3より受信した全ての利用履歴を記憶するが、記憶した利用履歴が一定数を超えた場合は、古いものから削除してもよい。類似アイテム情報格納部244は、アイテムごとに類似アイテム情報を複数記憶する。図7は、類似アイテム情報格納部244の格納状態を示す図である。類似アイテム情報とは、基準となるアイテム基準アイテムのアイテム識別子基準アイテム識別子であるbase_item_idと、基準アイテムと類似性の高いアイテム類似アイテムのアイテム識別子類似アイテム識別子であるsim_item_idと、基準アイテムと類似アイテムとの類似性を数値化した値類似度であるvalueを関連付けたものであり、図6のようなテーブル形式で記憶する。base_item_id,sim_item_idの組合せは一意とし、重複登録ができない。基準アイテム識別子であるbase_item_idを指定することで、base_item_idに対応する類似アイテム識別子を全て取得することができる。ここでは、1つのテーブルに2種類のアイテム識別子を格納するために、base_item_id、sim_item_idという名称を付けて区別しているが、これらはアイテム情報格納部242などに格納されているitem_idと同じものである。また、類似アイテム情報格納部244に類似度を格納しているが、類似度を格納する代わりに、例えば、アイテム間の類似性の高い順に1番からの通し番号を付与した順位類似順位を格納してもよいし、類似度と類似順位の両方を格納してもよい。また、類似度を格納せずに、基準アイテム識別子と類似アイテム識別子のみを類似アイテム情報として格納してもよい。アイテム提供サーバ通信部22は、ネットワーク4を介して情報処理サーバ装置1や、端末装置3と通信を行うための部である。アイテム提供サーバ制御部21は、アイテム提供サーバ装置2を構成する各部に対して、全体的な制御を行う。アイテム提供サーバ制御部21は、ユーザページ情報作成部211と、類似アイテム情報取得部212と、利用情報中継部213とで構成される。ユーザページ情報作成部211は、端末装置3から受信したデータに応じて、以下の3種類の処理を行う。ユーザページ情報作成部211の第1の処理は、ユーザページ情報送信処理であり、端末装置3よりユーザページ情報取得要求を受信し、かつ、認証部23にて認証成功した場合に、この処理を行う。ユーザページ情報取得要求とは、ユーザページ情報の取得を要求する情報であり、認証部23にて認証を行うために、少なくとも利用者特定情報を含む。ユーザページ情報とは、端末装置3に検索画面や、利用履歴の閲覧画面や、類似アイテム情報の閲覧画面や、利用ポイントの確認画面を表示させるために必要な情報である。例えば、HTMLHyperTextMarkupLanguage形式を用いてユーザページ情報を作成してもよいし、これ以外のデータ形式を用いてもよい。ここで利用ポイントとは、ユーザが類似アイテムを利用した際に、類似アイテムと何らかの関係性のある他のユーザに付与される数値である。また、類似アイテムを利用したユーザ本人に利用ポイントを付与してもよい。なお、アイテム提供サーバ装置2によるサービスを提供している側サービス提供側が、そのサービスを利用するユーザに対して、利用ポイントに応じて、そのポイントに応じた何らかの特典を与えてもよい。例えば、ショッピングサイトであれば、商品購入の際に、代金の一部として利用ポイントを使用できるようにしてもよいし、利用ポイントに応じた値引きサービスを行ってもよい。なお、類似アイテムと何らかの関係性のある他のユーザとは、類似アイテム、及び、類似アイテムに対応する基準アイテムを利用しているユーザである。ユーザページ情報送信処理とは、認証ユーザのユーザページ情報を作成し、認証ユーザが利用中の端末装置3に、作成したユーザページ情報を送信する処理であり、まず、利用ポイント取得要求を作成し、ネットワーク4を介して、情報処理サーバ装置1に、作成した利用ポイント情報取得要求を送信する。利用ポイント情報取得要求とは、認証ユーザが獲得した利用ポイントに関する情報を取得するための情報利用ポイント情報であり、少なくとも認証ユーザのユーザ識別子を含む。次に、ネットワーク4を介して、情報処理サーバ装置1より、送信した利用ポイント情報取得要求に対応する利用ポイント情報を受信する。次に、利用履歴格納部244より、認証ユーザのユーザ識別子に対応する全ての利用履歴を抽出する。次に、受信した利用ポイント情報と、抽出した利用履歴とを用いて、ユーザページ情報を作成する。そして、ネットワーク4を介して、端末装置3に、作成したユーザページ情報を送信する。また、利用履歴を全て抽出せずに、特定の条件を満たすもののみを抽出してもよい。特定の条件とは、例えば、最新のものからサービス提供側が予め設定した件数を超えない範囲で抽出するとしてもよいし、過去の特定の時点から、ユーザページ情報送信処理を行っている時点現在までの間の利用履歴を抽出するとしてもよい。過去の特定の時点は、サービス提供側が予め決めておけばよく、例えば、ユーザページ情報送信処理を行っている時点から3ヶ月前や、半年前や、1年前とすればよい。ユーザページ情報作成部211の第2の処理は、検索結果送信処理であり、ネットワーク4を介して、端末装置3より検索条件を受信すると、この処理を行う。ここで検索条件とは、利用するアイテムを絞り込むために用いる条件であり、例えば、ジャンル名、製作者、キーワード、価格の上限や下限などである。検索結果送信処理とは、端末装置3に、受信した検索条件を満たすアイテム情報を送信する処理であり、まず、アイテム情報格納部242より、検索条件を満たすアイテム属性情報を有するアイテム情報を全て抽出する。そして、ネットワーク4を介して、端末装置3に、抽出した全てのアイテム情報を送信する。ユーザページ情報作成部211の第3の処理は、類似アイテム情報送信処理であり、ネットワーク4を介して、端末装置3より類似アイテム情報取得要求を受信すると、この処理を行う。ここで類似アイテム情報取得要求とは、類似アイテム情報を取得する要求であり、少なくともアイテム識別子を含む。類似アイテム情報送信処理とは、端末装置3に、受信した類似アイテム情報取得要求に対応する類似アイテム情報を送信する処理であり、まず、類似アイテム情報格納部244より、類似アイテム情報取得要求に含まれるアイテム識別子と、base_item_idとを照合し、一致する類似アイテム情報を全て抽出する。ネットワーク4を介して、端末装置3に、抽出した全ての類似アイテム情報を送信する。類似アイテム情報取得部212は、ネットワーク4を介して、情報処理サーバ装置1より類似アイテム情報を受信すると、類似アイテム情報更新処理を行う。類似アイテム情報更新処理とは、類似アイテム情報格納部244にて、記憶されている全てのデータを削除した後に、受信した類似アイテム情報を記憶する処理である。利用情報中継部213は、ネットワーク4を介して、端末装置3より利用者特定情報と利用情報とを受信し、かつ、認証部23にて認証が成功した場合に、利用情報中継処理を行う。利用情報とは、利用ポイント算出処理を行う前の利用履歴を少なくとも含む。利用情報が、類似アイテムの利用に関するものであれば、利用履歴に加え、特定情報を含む。特定情報とは、閲覧した類似アイテム情報の基準アイテム識別子を特定するための情報であり、例えば、基準アイテム識別子や、閲覧した類似アイテム情報の類似アイテム情報格納部244における格納位置を示す行番号を含む。特定情報が行番号を含む時は、前述したユーザページ情報作成部211の類似アイテム情報送信処理にて、類似アイテム情報に加え、行番号も端末装置3に送信する必要がある。利用情報中継処理とは、まず、利用履歴格納部243に、受信した利用情報に含まれる利用履歴を格納する。そして、ネットワーク4を介して、情報処理サーバ装置1に、受信した利用情報を送信する処理である。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、内蔵されたプログラムにより所定の動作を行う。図8は、本実施形態における端末装置3の構成図である。本実施形態における端末装置3は、端末制御部31と、端末通信部32と、入力部33と、表示部34とで構成される。端末通信部32は、ネットワーク4を介してアイテム提供サーバ装置2と通信を行うための部である。入力部33は、例えば、端末装置3がPCPersonalComputerであれば、マウスやキーボード、携帯電話であれば、ボタンといったように、ユーザが端末装置3を操作するためのインタフェースである。表示部34は、例えば、ディスプレイといったように、様々な情報を表示し、ユーザに視覚的に示すためのインタフェースである。端末制御部31は、端末装置3を構成する各部に対して、全体的な制御を行う。端末制御部31は、ユーザページ表示部311と、利用情報作成部312とで構成される。ユーザページ表示部311は、入力部33から取得した操作や、アイテム提供サーバ装置2から受信したデータの種類に応じて、以下の6種類の処理を行う。ユーザページ表示部311の第1の処理は、ユーザページ情報取得要求送信処理であり、入力部33よりユーザページの表示を要求する操作を取得すると、この処理を行う。ユーザページとは、ユーザページ情報を基に、表示部34に表示するために描画されたものである。ユーザページ情報取得要求送信処理とは、端末装置3を利用中のユーザである利用ユーザのユーザ識別子とパスワードの組合せである利用者特定情報を用いて、ユーザページ情報取得要求を作成し、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2に、作成したユーザページ情報取得要求を送信する処理である。パスワードは、端末装置3の図示しない格納部に記憶しておき、ユーザページ情報取得要求を作成するたびに図示しない格納部から取得してもよいし、ユーザページ情報取得要求を作成するたびにユーザに入力させるようにしてもよい。ユーザページ表示部311の第2の処理は、ユーザページ表示処理であり、アイテム提供サーバ装置2よりユーザページ情報を取得すると、この処理を行う。ユーザページ表示処理とは、アイテム提供サーバ装置2より取得したユーザページ情報を基に、ユーザページを作成し、表示部34に、作成したユーザページを表示する処理である。ユーザページ表示部311の第3の処理は、検索条件送信処理であり、入力部33より条件の入力操作と検索を要求する操作の内容を取得すると、この処理を行う。検索条件送信処理とは、利用ユーザのユーザ識別子と、取得した条件を用いて検索条件を作成し、アイテム提供サーバ装置2に、作成した検索条件を送信する処理である。ユーザページ表示部311の第4の処理は、検索結果表示処理であり、アイテム提供サーバ装置2より、検索条件送信処理にて送信した検索条件に対するアイテム情報を取得すると、この処理を行う。検索結果表示処理とは、受信したアイテム情報を基にユーザページの更新を行う処理である。ユーザページ表示部311の第5の処理は、類似アイテム情報取得要求送信処理であり、入力部33より利用履歴閲覧画面に表示されている利用履歴の選択や、検索結果閲覧画面に表示されている検索結果の選択といった操作を取得すると、この処理を行う。類似アイテム情報取得要求送信処理とは、まず、操作の対象となった利用履歴や検索結果より、アイテム識別子を抽出する。次に、抽出したアイテム識別子を用いて、類似アイテム情報取得要求を作成する。そして、アイテム提供サーバ装置2に、作成した類似アイテム情報取得要求を送信する処理である。ユーザページ表示部311の第6の処理は、類似アイテム情報表示処理であり、アイテム提供サーバ装置2より、類似アイテム情報取得要求送信処理にて送信した類似アイテム情報取得要求に対する類似アイテム情報を取得すると、この処理を行う。類似アイテム情報表示処理とは、受信した類似アイテム情報を基にユーザページの更新を行う処理である。表示部34に表示するユーザページは、例えば、図9のユーザページの表示例のように、現在獲得している利用ポイントが確認でき、アイテムの検索部が用意され、利用履歴と、検索結果と、類似アイテム情報とを分けて表示できるようにすればよい。図9の表示例では、左上に端末装置3を利用中のユーザのユーザ名と利用ポイントとを表示し、左下に利用ユーザの利用履歴を表示している。また、中央上に検索条件を入力するテキストボックスと検索条件送信処理のトリガーとなる検索ボタンとを表示し、中央下に検索条件を満たすアイテム情報を表示している。また、右下に類似アイテム情報を表示している。尚、図9の表示例では、右下に小説Aの類似アイテムが表示されているが、入力部33より、検索結果の料理本Eが選択されることで、小説Aの代わりに、料理本Eの類似アイテムが表示されることになる。利用情報作成部312は、入力部33より、ユーザページに表示されたアイテムの利用操作を取得すると、利用情報送信処理を行う。アイテムの利用操作とは、ユーザページに表示されたアイテム名などのアイテム属性情報を選択する操作や、アイテムが音楽であれば、再生を行うという操作や、アイテムが映画であれば、視聴するという操作や、ユーザページにてアイテムの購入が行える場合は、アイテムを購入候補に指定する買い物かごに入れる操作や、購入候補として指定したアイテムを購入する操作等である。利用情報送信処理とは、まず、利用ユーザのユーザ識別子とパスワードの組合せである利用者特定情報を作成する。次に、利用ユーザのユーザ識別子と利用操作の対象となったアイテムのアイテム識別子を基に作成した利用履歴を用いて利用情報を作成する。このとき、利用操作の対象となったアイテムが類似アイテムだった場合には、利用履歴に加え、その類似アイテム情報に含まれる基準アイテム識別子、又は、その類似アイテム情報に対応する行番号を基に作成した特定情報を用いて、利用情報を作成する。そして、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2に、作成した利用者特定情報と利用情報とを送信する処理である。つまり、図9の表示例において、検索結果である料理本Eが利用された場合は、料理本Eの利用履歴のみを用いて利用情報を作成することになり、類似アイテムである本Dが利用された場合は、本Dに対応する類似アイテム情報に含まれる基準アイテム識別子小説Aのアイテム識別子、又は、本Dに対応する類似アイテム情報の行番号を基に作成した特定情報と、本Dの利用履歴とを用いて、利用情報を作成する。行番号を用いて特定情報を作成するには、ユーザページ表示部311による類似アイテム情報処理の際に、類似アイテム情報と共に、その類似アイテム情報の行番号も受信していなければならない。また利用情報送信処理において、上述した以外の情報を利用履歴に追加することもできる。例えば、アイテム名などのアイテム属性情報を選択する操作、アイテムを購入候補に指定する操作、購入候補に指定したアイテムを購入する操作、アイテムを再生する操作、などの各利用操作を区別するための利用形態情報を追加してもよい。また、ユーザにアイテムに対する評価を行わせた上で、その評価値例えば、1:非常に嫌い、2:やや嫌い、3:どちらでもない、4:やや好き、5:非常に好きといったように、好みの度合いを数値化したものを利用履歴に追加してもよい。また、一定期間ごとに利用情報送信処理を行う場合は、その期間中に利用されたアイテムの利用回数を利用履歴に追加してもよい。ここで、図10のフローチャートを用いて、端末装置3でのアイテムの利用に関する手順の一例を説明する。まず、端末装置3が、ユーザページ情報取得要求送信処理を行い、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2にユーザページ情報取得要求を送信するステップS101。次に、アイテム提供サーバ装置2の認証部23が、ネットワーク4を介して、端末装置3よりユーザページ情報取得要求を受信すると、ユーザページ情報取得要求に含まれる利用者特定情報を基に認証を行うステップS102。認証に成功した場合は、ユーザページ情報作成部211に受信したユーザページ情報取得要求を送り、ステップS103へ進み、失敗した場合はステップS101からやり直す。ステップS103では、ユーザページ情報作成部211が、認証部23よりユーザページ情報取得要求を取得し、ユーザページ情報送信処理を行い、ネットワーク4を介して、端末装置3にユーザページ情報を送信する。次に、端末装置3が、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2より、ユーザページ情報を受信すると、ユーザページ表示処理を行うステップS104。次に、表示されたユーザページを閲覧したユーザが、類似アイテムを取得する操作を行うと、端末装置3は、類似アイテム情報取得要求送信処理を行い、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2に類似アイテム情報取得要求を送信するステップS105。次に、ユーザページ情報作成部211が、ネットワーク4を介して、端末装置3より、類似アイテム情報取得要求を受信すると、類似アイテム情報送信処理を行い、ネットワーク4を介して、端末装置3に類似アイテム情報を送信するステップS106。次に、端末装置3が、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2より、類似アイテム情報を受信すると、類似アイテム情報表示処理を行うステップS107。次に、表示された類似アイテム情報を閲覧したユーザが、アイテムに関する利用操作を行うと、端末装置3は、利用情報を作成し、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2に、利用情報と利用者特定情報とを送信する利用情報送信処理を行うステップS108。次に、アイテム提供サーバ装置2の認証部23が、ネットワーク4を介して、端末装置3より利用情報と利用者特定情報とを受信すると、利用者特定情報を基に認証を行うステップS109。認証に成功した場合は、利用情報中継部213に受信した利用情報を送り、ステップS110へ進み、失敗した場合はステップS108からやり直す。ステップS110では、利用情報中継部213が、認証部23より利用情報を取得し、利用情報中継処理を行い、ネットワーク4を介して、情報処理サーバ装置1に、取得した利用情報を送信する。次に、情報処理サーバ装置1が、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2より、利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理を行いステップS111、ステップS101からステップS111までの一連の処理を終了する。利用ポイント算出処理については後述する。以上が、端末装置3でのアイテムの利用に関する手順の一例の説明である。情報処理サーバ装置1は、アイテム提供サーバ装置2に類似アイテム情報を送信したり、アイテム提供サーバ装置2の要求に応じて、利用ポイント情報を送信する装置である。情報処理サーバ装置1は、CPU、RAM、ROM、ハードディスクドライブHDD、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェアプログラム処理として実施することも可能である。なお、情報処理サーバ装置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、情報処理サーバ装置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、情報処理サーバ装置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。図11は、本実施形態における情報処理サーバ装置1の構成図である。本実施形態における情報処理サーバ装置1は、情報処理サーバ制御部11と、情報処理サーバ通信部12と、情報処理サーバ格納部13とで構成される。情報処理サーバ格納部13は、HDDなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記憶する。情報処理サーバ格納部13は、利用履歴格納部131と、被嗜好情報格納部132と、類似アイテム情報格納部133と、分配情報格納部134と、利用ポイント情報格納部135と、ユーザ情報格納部136と、アイテム情報格納部137とで構成される。利用履歴格納部131は、HDDなどの記憶装置を用いて、利用履歴を複数記憶するものである。利用履歴格納部131は、アイテム提供サーバ装置2の利用履歴格納部243と同様の格納形式であり、利用履歴格納部243に記憶されている利用履歴が全て記憶されている。アイテム提供サーバ装置2の利用履歴格納部243に記憶されている利用履歴を利用履歴格納部131にも記憶するのは、情報処理サーバ制御部11にて行う処理で、利用履歴を利用するためである。もちろん、利用履歴格納部131を用意する代わりに、アイテム提供サーバ装置2の利用履歴格納部243より利用履歴を取得できるようにしてもよいし、逆でもよい。被嗜好情報格納部132は、HDDなどの記憶装置を用いて、被嗜好情報を複数記憶する。図12は、被嗜好情報格納部132の格納状態を示す図である。被嗜好情報とは、アイテム識別子item_idと、ユーザ識別子user_idと、アイテムに対するユーザの好みの度合いを数値化した被嗜好度p_valueとを関連付けたものであり、図12のようなテーブル形式で記憶する。item_id,user_idの組合せは一意とし、重複登録ができない。類似アイテム情報格納部133は、HDDなどの記憶装置を用いて、類似アイテム情報を複数記憶する。類似アイテム情報格納部133は、アイテム提供サーバ装置2の類似アイテム情報格納部244と同様の格納形式であり、類似アイテム情報格納部244に記憶されている類似アイテム情報が全て記憶されている。アイテム提供サーバ装置2の類似アイテム情報格納部244に記憶されている類似アイテム情報を類似アイテム情報格納部133にも記憶するのは、情報処理サーバ制御部11にて行う処理で、類似アイテム情報を利用するためである。もちろん、類似アイテム情報格納部133を用意する代わりに、アイテム提供サーバ装置2の類似アイテム情報格納部244より類似アイテム情報を取得できるようにしてもよいし、逆でもよい。分配情報格納部134は、HDDなどの記憶装置を用いて、分配情報を複数記憶する。図13は、分配情報格納部134の格納状態を示す図である。分配情報とは、基準アイテム識別子base_item_idと、類似アイテム識別子sim_item_idと、利用親ポイントの分配対象であり、かつ、基準アイテムと類似アイテムとを過去に利用したユーザ分配ユーザのユーザ識別子user_idと、利用親ポイントの分配率rateとを関連付けたものであり、図13のようなテーブル形式で記憶する。本実施形態における利用親ポイントとは、類似アイテムの利用を示す基準アイテム情報を有する利用情報に対して与えられる利用ポイントの大本であり、この利用親ポイントに分配率を掛け合わせることで、分配ユーザごとに利用ポイントが算出される。なお、1つの類似アイテムに対する利用ポイントの総和が、利用親ポイントと等しくなるように、分配率の総和を1とする必要がある。base_item_id,sim_item_id,user_idの組合せは一意とし、重複登録ができない。また利用情報に含まれる基準アイテム情報の基準アイテム識別子と、利用情報に含まれるアイテム識別子との組合せを、分配情報格納部134に記憶されているbase_item_idとsim_item_idとの組合せと照合し、合致する行のuser_idを抽出することにより、分配ユーザを容易に特定できる。利用ポイント情報格納部135は、HDDなどの記憶装置を用いて、利用ポイント情報を複数記憶する。図14は、利用ポイント情報格納部135の格納状態を示す図である。利用ポイント情報とは、ユーザ識別子user_idと、そのユーザ識別子に対応するユーザの利用ポイントpointとを関連付けたものであり、図14のようなテーブル形式で記憶する。なお、記憶されている利用ポイントの初期値は0である。ユーザ情報格納部136は、HDDなどの記憶装置を用いて、ユーザ情報を複数記憶する。ユーザ情報格納部136は、アイテム提供サーバ装置2のユーザ情報格納部241と同様の格納形式であり、ユーザ情報格納部241に記憶されているユーザ情報が全て記憶されている。アイテム提供サーバ装置2のユーザ情報格納部241に記憶されているユーザ情報をユーザ情報格納部136にも記憶するのは、情報処理サーバ制御部11にて行う処理で、ユーザ情報を利用する場合があるためである。もちろん、ユーザ情報格納部136を用意する代わりに、アイテム提供サーバ装置2のユーザ情報格納部241よりユーザ情報を取得できるようにしてもよいし、逆でもよい。アイテム情報格納部137は、HDDなどの記憶装置を用いて、アイテム情報を複数記憶するものである。アイテム情報格納部137は、アイテム提供サーバ装置2のアイテム情報格納部242と同様の格納形式であり、アイテム情報格納部242に記憶されているアイテム情報が全て記憶されている。アイテム提供サーバ装置2のアイテム情報格納部242に記憶されているアイテム情報をアイテム情報格納部137にも記憶するのは、情報処理サーバ制御部11にて行う処理で、アイテム情報を利用する場合があるためである。もちろん、アイテム情報格納部137を用意する代わりに、アイテム提供サーバ装置2のアイテム情報格納部242よりアイテム情報を取得できるようにしてもよいし、逆でもよい。情報処理サーバ通信部12は、ネットワーク4を介してアイテム提供サーバ装置2と通信を行うための部である。情報処理サーバ制御部11は、情報処理サーバ装置1を構成する各部に対して、全体的な制御を行う。情報処理サーバ制御部11は、利用ポイント算出部111と、類似アイテム選出部関連データ作成部112と、分配ユーザ選出部113と、利用ポイント情報取得部114とで構成される。なお、利用ポイント算出部111と分配ユーザ選出部113とは協働してポイント分配算出部D1として機能する。利用ポイント算出部111は、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2より、利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理ステップS111を行う。利用ポイント算出処理の手順を図15のフローチャートを用いて説明する。まず、利用ポイント算出部111が、アイテム提供サーバ装置2より、情報処理サーバ通信部12経由で、利用情報を取得するステップS201。次に、利用ポイント算出部111が、ステップS201にて取得した利用情報が特定情報を含んでいる否かを判定するステップS202。特定情報を含んでいる場合はステップS203へ進み、含んでいない場合はステップS209へ進む。ステップS203では、利用ポイント算出部111が、利用親ポイントを算出する。利用親ポイントの算出方法は、例えば、利用情報1つにつき、サービス提供者側が予め設定した一定のポイント例えば10ポイントとするものである。また、有料のアイテムを扱うショッピングサイト等であれば、購入代金から一定の割合例えば購入代金の1を利用親ポイントとして算出してもよい。また、利用情報に含まれる利用履歴に、アイテムの利用形態情報アイテムの詳細情報の表示する操作、アイテムを買い物かごに入れる等の購入候補に指定する操作、アイテムの購入操作などの操作を区別する情報を含ませ、その利用形態ごとに一定のポイントを予めサービス提供側が設定し、利用親ポイントとして付与してもよい。次に、利用ポイント算出部111が、分配情報格納部134より、ステップS201にて取得した利用情報に含まれる特定情報から基準アイテム識別子を抽出し、抽出した基準アイテム識別子と利用情報に含まれる利用履歴一の利用履歴の利用アイテム識別子との組合せが、base_item_idとsim_item_idとの組合せと一致する分配情報を全て取得するステップS204。ここで取得した分配情報に含まれるuser_idに対応する分配ユーザは全て、利用情報よりも早い時期に、基準アイテムと、利用履歴に対応するアイテムとを利用したユーザである。特定情報が行番号を基に作成されていた場合は、特定情報より基準アイテム識別子を抽出する際に、類似アイテム情報格納部133より、行番号に対応する類似アイテム情報を特定し、特定した類似アイテム情報から基準アイテム識別子を抽出すればよい。次に、利用ポイント算出部111が、ステップS204にて取得した分配情報を、例えば取得した順に、1つ選択するステップS205。次に、利用ポイント算出部111が、ステップS203にて算出した利用親ポイントと、ステップS205にて選択した分配情報に含まれるrateとを掛け合わせることで利用ポイントを変更するための変更値を算出するステップS206。次に、利用ポイント算出部111が、利用ポイント情報格納部135において、ステップS205にて選択した分配情報に含まれるuser_idに対応する利用ポイント情報を特定し、特定した利用ポイント情報のpoint元の利用ポイントに、ステップS206にて算出した変更値を加算するステップS207。次に、利用ポイント算出部111が、ステップS205にて全ての分配情報を選択したか否かを判定するステップS208。全て選択した場合は、ステップS209へ進み、まだ未選択のものが残っている場合は、ステップS205へ進む。ステップS209では、利用ポイント算出部111が、利用履歴格納部131に、ステップS201にて取得した利用情報に含まれる利用履歴を記憶する。利用履歴を利用履歴格納部131に格納することで、利用履歴は既処理であるとみなされる。類似アイテムを利用したユーザにも一定の変更値を加算したい場合は、このステップにて加算すればよい。このとき、利用ポイント情報格納部135において、ステップS201にて取得した利用情報に含まれるユーザ識別子に対応する利用ポイント情報を特定し、特定した利用ポイント情報のpoint元の利用ポイントに、予めサービス提供側が設定した変更値を加算する。以上で、ステップS201からステップS209までの一連の処理は終了となる。上記説明では、ステップS207にて、元の利用ポイントに変更値を加算して、利用ポイントを更新しているが、加算処理の代わりに、元のポイントと以下に示す係数変更値との乗算処理を用いて、利用ポイントを更新してもよい。このとき、ステップS203では、加算する利用ポイントの和である利用親ポイントの代わりに、増加率元の利用ポイントをどの程度増加させるかを示す値であり、この値に1を加えることで係数となるの合計値である親増加率を算出する。そして、ステップS205にて選択した分配情報に含まれる分配ユーザuの、基準アイテムibと類似アイテムisとに関する分配率をrateu,ib,isとし、親増加率をsrとして、式1により、係数mu,ib,isを算出する。また、利用ポイントの初期値が0であると、いくら係数を掛け合わせても増加しないため、初期値を0を超える値で設定するか、初期値は0であるが、一番最初に利用ポイントの算出対象になった場合にのみ、一定のポイント数を加えればよい。また、類似アイテムを利用したユーザにも一定の係数を乗算したい場合も、ステップS209にて、ステップS201にて取得した利用情報に含まれるユーザ識別子に対応する利用ポイント情報を特定し、特定した利用ポイント情報のpoint元の利用ポイントに、予めサービス提供側が設定した係数をかければよい。以上が、利用ポイント算出処理の説明である。類似アイテム選出部112は、所定のタイミングごとに、被嗜好度格納部132に記憶されている被嗜好情報と、類似アイテム情報格納部133に記憶されている類似アイテム情報とを全て削除した後、類似アイテム選出処理を行う。所定のタイミングとしては、所定の時間間隔例えば24時間ごとを用いてもよいし、利用履歴を一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。ここで、類似アイテム選出処理の手順を図16のフローチャートを用いて説明する。まず、類似アイテム選出部112が、被嗜好度算出処理を行うステップS301。次に、類似アイテム選出部112が、被嗜好情報格納部132より、item_idを重複無しで全て抽出するステップS302。次に、類似アイテム選出部112が、ステップS302にて抽出したitem_idのうち、例えば、抽出した順に、1つ選択するステップS303。次に、類似アイテム選出部112が、被嗜好情報格納部132より、ステップS302にて選択したitem_idに対応するアイテム基準アイテムとみなすの被嗜好情報と、基準アイテムを利用したことのある何れかのユーザが利用したアイテム類似候補アイテムの全ての被嗜好情報を取得するステップS304。類似候補アイテムの被嗜好情報を全て取得するには、基準アイテムの被嗜好情報を除く全ての被嗜好情報のうち、基準アイテムの全ての被嗜好情報に含まれるユーザ識別子の何れかを有する被嗜好情報を全て取得すればよい。また、取得する類似候補アイテムの被嗜好情報に対して、基準アイテムの被嗜好情報との時間順序を考慮してもよい。例えば、基準アイテムより後に利用された類似候補アイテムの被嗜好情報のみを取得ればよい。時間順序を考慮するためには、被嗜好情報格納部132に、利用日時の代表値平均値や最大値や最小値や中央値を格納する列を追加し、後述する被嗜好度算出処理にて、利用日時の代表値を算出して、被嗜好度とともに関連付けて記憶すればよい。また、被嗜好情報格納部132に、利用日時の代表値を格納する代わりに、このステップで、利用履歴格納部131に記憶されている利用情報を用いることで、利用日時の代表値を算出してもよい。次に、類似アイテム選出部112が、ステップS304にて取得した被嗜好情報を用いて、類似候補アイテムごとに、基準アイテムとの類似度を算出するステップS305。類似度を算出する方法として例えば、Jaccardジャカード係数を用いることができる。Jaccard係数を用いる場合は、アイテムxを利用したことのあるユーザ集合をUx、アイテムyを利用したことのあるユーザ集合をUy、アイテムxとアイテムyを共に利用したことのあるユーザ数を|Ux∩Uy|とし、アイテムxとアイテムyの少なくとも一方を利用したことのあるユーザ数を|Ux∪Uy|としたとき、類似度は式2で算出することができる。また、類似度算出に、コサイン距離やピアソン積率相関係数を用いることもできる。コサイン距離を用いる場合は、例えば、アイテムxを利用したことのあるユーザ集合をUxとし、アイテムxのユーザuxux∈Uxに対する被嗜好度をVx,ux、アイテムyを利用したことのあるユーザ集合をUyとし、アイテムyのユーザuyuy∈Uyに対する被嗜好度をVy,uy、アイテムxとアイテムyを共に利用したことのあるユーザをUcとし、アイテムxのユーザucuc∈Ucに対する被嗜好度をVx,uc、アイテムyのユーザucに対する被嗜好度をVy,ucとしたとき、類似度は式3で算出することができる。また、ピアソン積率相関係数を用いる場合は、例えば、アイテムxとアイテムyを共に利用したことのあるユーザをUcとし、Ucに属するユーザの数をnとし、アイテムxのユーザucuc∈Ucに対する被嗜好度をVx,uc、アイテムyのユーザucに対する被嗜好度をVy,ucとしたとき、類似度は式4で算出することができる。これ以外にも、2アイテム間の類似性を表す指標であれば、どのようなものを用いてもよい。次に、類似アイテム選出部112が、ステップS305にて算出した類似度を基に、類似候補アイテムの中から類似アイテムを選出するステップS306。類似アイテムの選出基準は、類似度の高い順に、予めサービス提供側が設定した数だけ選出すればよい。また、予めサービス提供側が閾値を定め、その閾値より高い類似度を持つ類似候補アイテムを類似アイテムとして選出してもよい。なおこの処理において、選出された類似アイテムに対して、類似度の高い順に推薦順位を付け、その推薦順位を含めた情報を後述するステップS309において、アイテム提供サーバ装置2に送信してもよい。次に、類似アイテム選出部112が、ステップS306にて選出した類似アイテムごとに、類似アイテム情報格納部133に、基準アイテムのitem_idbase_item_idと、ステップS306にて選出した類似アイテムのアイテム識別子sim_item_idと、基準アイテムと類似アイテムとの類似度valueを関連付けた類似アイテム情報を記憶するステップS307。次に、類似アイテム選出部112が、ステップS303にて抽出した全てのitem_idを選択したか否かを判定するステップS308。全て選択した場合はステップS309へ進み、まだ未選択のものが残っている場合はステップS303へ進む。ステップS309では、類似アイテム選出部112が、アイテム提供サーバ装置2に、類似アイテム情報格納部133に格納されている全ての類似アイテム情報を送信し、ステップS301からステップS309までの一連の処理を終了する。次に、ステップS301の被嗜好度算出処理の手順を、図17のフローチャートを用いて説明する。まず、類似アイテム選出部112が、被嗜好情報格納部132より、item_idを重複無しで全て抽出するステップS401。次に、類似アイテム選出部112が、ステップS401にて抽出したitem_idのうち、例えば、抽出した順に、1つ選択するステップS402。次に、類似アイテム選出部112が、利用履歴格納部131より、ステップS402にて選択したitem_idを含む利用履歴を全て取得するステップS403。次に、類似アイテム選出部112が、ステップS403にて取得した利用履歴より、user_idを重複なしで全て抽出するステップS404。次に、類似アイテム選出部112が、ステップS404にて抽出したuser_idのうち、例えば、抽出した順に、1つ選択するステップS405。次に、類似アイテム選出部112が、ステップS403にて取得した利用履歴のうち、ステップS405にて選択したuser_idを含むもの被嗜好度算出対象利用履歴のみを用いて、被嗜好度を算出するステップS406。以下に、被嗜好度算出方法を8種類説明する。被嗜好度算出の第1の方法は、被嗜好度を1として算出する方法である。この方法は、被嗜好度に対するユーザ一人ひとりの影響力重みを全て平等同じに扱っている。また、計算量が最も少なくなる。被嗜好度算出の第2の方法は、全利用回数を被嗜好度として算出方法である。全利用回数は、利用履歴格納部131の第2の格納形式のように利用回数が記憶されている場合に、被嗜好度算出対象利用履歴に含まれる利用回数の和を全利用回数とすればよい。また、利用回数を含まない場合は、被嗜好度算出対象利用履歴の数を全利用回数とすればよい。この方法は、被嗜好度に対するユーザ1人ひとりの影響力重みを変えており、被嗜好度算出対象のアイテムに対する全利用回数の多いユーザほど影響力が強いことになる。被嗜好度算出の第3の方法は、利用履歴格納部131の第3の格納形式のように評価値が記憶されている場合にのみ用いることができる方法であり、被嗜好度算出対象利用履歴に含まれる評価値の代表値評価値の和や平均値や最大値や最小値や中央値や最新の日付に対応する評価値を被嗜好度として算出する方法である。この方法は、被嗜好度に対するユーザ1人ひとりの影響力重みを変えており、被嗜好度算出対象のアイテムに対する評価が高いユーザほど影響力が強いことになる。被嗜好度算出の第4の方法は、利用履歴に含まれる利用日時を用いて、利用日時の古い利用履歴ほど大きな重みを付けて被嗜好度を算出する方法である。例えば、被嗜好度算出対象利用履歴ごとに、類似アイテム選出処理を行う日付現在と、その利用日時との差を算出し、その差の代表値総和や平均値や最大値や最小値を算出すればよい。この方法は、被嗜好度に対するユーザ1人ひとりの影響力重みを変えており、被嗜好度算出対象のアイテムを早く利用したユーザほど影響力が強いことになる。被嗜好度算出の第5の方法は、利用履歴に含まれる利用日付を用いて、利用日時の新しい利用履歴ほど大きな重みを付けて被嗜好度を算出する方法である。例えば、被嗜好度算出対象利用履歴ごとに、類似アイテム選出処理を行う日付現在と、その利用日時との差を算出し、その差の逆数の代表値総和や平均値や最大値や最小値や中央値を算出すればよい。この方法は、被嗜好度に対するユーザ1人ひとりの影響力重みを変えており、被嗜好度算出対象のアイテムを後で利用したユーザほど影響力が強いことになる。また、逆数を用いて、日付差が大きくなるほど分配率が小さくなるようにしているが、他の方法を用いてもよい。例えば、底が0より大きく、かつ1未満である指数関数単調減少関数を用いてもよい。ここで、被嗜好度算出の第4と第5の方法は、類似アイテム選出処理を行う日付現在と、利用日時との差が0にならないような処理をする必要がある。被嗜好度算出の第6の方法は、利用履歴格納部131の第4の格納形式のように支払い額記憶されている場合にのみ用いることができる方法であり、被嗜好度算出対象利用履歴に含まれる支払い額の代表値総和や平均値や最大値や最小値や中央値を被嗜好度として算出する方法である。この方法は、被嗜好度に対する類似ユーザ1人ひとりの影響力重みを変えており、被嗜好度算出対象のアイテムに対する支払い額が高いユーザほど影響力が強いことになる。被嗜好度算出の第7の方法は、ユーザ情報格納部136に記憶されたユーザ情報にユーザが会員になった日付入会日が含まれる場合に、入会日の古いユーザほど大きな重みを付けて被嗜好度を算出する方法である。例えば、類似アイテム選出処理を行う日付現在と、入会日との差の代表値総和や平均値や最大値や最小値や中央値を被嗜好度として算出すればよい。この方法は、被嗜好度に対するユーザ1人ひとりの影響力重みを変えており、早く会員になったユーザほど影響力が強いことになる。被嗜好度算出の第8の方法は、ユーザ情報格納部136に記憶されたユーザ情報に入会日が含まれる場合に、入会日の新しいユーザほど大きな重みを付けて被嗜好度を算出する方法である。例えば、類似アイテム選出処理を行う日付現在と、入会日との差の逆数の代表値総和や平均値や最大値や最小値や中央値を被嗜好度として算出すればよい。この方法は、被嗜好度に対するユーザ1人ひとりの影響力重みを変えており、後で最近になって会員になったユーザほど影響力が強いことになる。また、逆数を用いて、日付差が大きくなるほど分配率が小さくなるようにしているが、他の方法を用いてもよい。例えば、底が0より大きく、かつ1未満である指数関数単調減少関数を用いてもよい。ここで、被嗜好度算出の第7と第8の方法は、類似アイテム選出処理を行う日付現在と、入会日との差が0にならないような処理をする必要がある。また、上記の被嗜好度算出の第1~被嗜好度算出の第8の方法を組み合わせて被嗜好度を算出してもよい。例えば、それぞれの方法で被嗜好度被嗜好度1~被嗜好度Nを算出し、それらの被嗜好度を加算した値、乗算した値、それらの被嗜好度の平均値などを総合的な被嗜好度として用いてもよい。また、被嗜好度算出の第3の方法と第6の方法を組合せて、評価値と支払い額との積を算出し、その積の総和を被嗜好度として算出してもよい。次に、類似アイテム選出部112が、被嗜好情報格納部132に、ステップS402で選択したitem_idと、ステップS405にて選択したuser_idと、ステップS406にて算出した被嗜好度p_valueとを関連付けた被嗜好情報を記憶する。ステップS407次に、類似アイテム選出部112が、ステップS405にて抽出した全てのuser_idを選択したか否かを判定するステップS408。全て選択した場合はステップS409へ進み、まだ未選択のものが残っている場合はステップS405へ進む。ステップS409では、類似アイテム選出部112が、ステップS402にて抽出した全てのitem_idを選択したか否かを判定する。全て選択した場合はステップS401からステップS409までの一連の処理を終了し、まだ未選択のものが残っている場合はステップS402へ進む。なお、類似アイテムを選出する対象のアイテムを制限してもよい。このとき、ステップS302にて、被嗜好情報格納部132よりitem_idを取得する際に、所定の条件、例えば、所定数以上のユーザに利用されたアイテムのitem_idのみを取得するとしてもよい。所定数はサービス提供側が予め決めておけばよい。更に、特定の期間において、所定数以上のユーザに利用されたitem_idのみを取得するとしてもよい。特定の期間はサービス提供側が予め決めておけばよい。また、ステップS304にて、被嗜好情報格納部132より、類似候補アイテムの被嗜好情報を取得する際に、類似候補アイテムにも同様に制限をかけてもよい。このときも同様に、類似候補アイテムの中で、所定数以上のユーザに利用された類似候補アイテムの被嗜好情報のみ取得してもよいし、特定の期間において、所定数以上のユーザに利用された類似候補アイテムの被嗜好情報のみを取得してもよい。また、利用履歴を用いて2アイテム間の類似度を算出する代わりに、アイテム属性情報を用いて2アイテム間の適合度を算出し、その適合度を用いて類似アイテムを選出してもよい。適合度とは、アイテム属性情報を用いてアイテム同士の相性の良さを数値化したものである。このとき、ステップS302にて、更に、アイテム情報格納部137より、取得したitem_idに対応するアイテム属性情報を全て取得する。そして、ステップS304の処理を省略し、ステップS305にて類似度を算出する代わりに、ステップS303にて選択したitem_idに対応するアイテム属性情報と、それ以外のアイテム属性情報との間の適合度を算出すればよい。適合度として、2つのアイテム属性情報間の属性値の一致数を用いることができる。例えば、属性情報に含まれる属性がジャンルと作者と価格である場合に、一方の属性値がジャンルY、作者b、1200円であり、他方の属性値がジャンルY、作者t、1200円であるとき、一致する属性数が2であるため、適合度を2とする。また、一致する属性値の条件は、属性ごとにサービス提供者側が自由に決めてよく、例えば、価格なら属性値の差が1000円未満なら一致とするとしてもよい。ジャンルなど他の属性についても同様の処理を行ってよい。また、属性ごとに異なる重みをつけて適合度を算出してもよい。例えば、作者が一致する場合には、価格が一致する場合よりも適合度が2倍大きくなるように算出してもよい。また、被嗜好度算出処理で用いる利用履歴を、過去の特定の時点から、被嗜好度算出処理を行っている時点現在までの間に利用されたアイテムに関する利用履歴のみに制限してもよい。過去の特定の時点は、サービス提供側が予め決めておけばよく、例えば、被嗜好度算出処理を行っている時点から3ヶ月前や、半年前や、1年前とすればよい。このとき、ステップS401にて、利用履歴格納部131よりitem_idを抽出する際に、過去の特定の時点以降の利用履歴に含まれるitem_idのみ抽出すればよい。また、ステップS403にて、利用履歴格納部131より利用履歴を取得する際に、過去の特定の時点以降の利用履歴を取得すればよい。また、ユーザ情報格納部136に記憶されているユーザ情報に含まれるユーザ属性情報を用いて、被嗜好度算出処理に用いる利用履歴を制限してもよい。このとき、ステップS401にて、利用履歴格納部131よりitem_idを抽出する際に、所定条件例えば、20代女性のユーザ属性を持つユーザのuser_idを含む利用履歴のみから取得すればよい。もちろん、所定条件として何も指定しなくてもよい。更に、ステップS403でも、同様に取得する利用履歴に含まれるuser_idに所定条件を指定してもよい。また、アイテム情報格納部137に記憶されているアイテム情報に含まれるアイテム属性情報を用いて、被嗜好度算出処理に用いる利用履歴を制限してもよい。このとき、ステップS401にて、利用履歴格納部131よりitem_idを抽出する際に、所定条件例えば、ジャンルフィクションのアイテム属性を持つアイテムのitem_idのみを取得すればよい。もちろん、所定条件として何も指定しなくてもよい。以上が、類似アイテム選出処理の手順の説明である。分配ユーザ選出部113は、所定のタイミングごとに、分配情報格納部134に記憶されている全てのデータを削除した後に、分配ユーザ選出処理を行う。この所定のタイミングとしては、類似アイテム選出処理を行う所定のタイミングと同様に種々のタイミングを用いることができる。また、類似アイテム選出処理を行う所定のタイミングと同期していても、同期していなくてもよい。分配ユーザ選出処理の手順を図18のフローチャートを用いて説明する。まず、分配ユーザ選出部113が、類似アイテム情報格納部133より、全ての類似アイテム情報を取得するステップS501。次に、分配ユーザ選出部113が、ステップS501にて取得した類似アイテム情報のうちの1つを選択する。例えば取得した順に、1つずつ選択すればよいステップS502。次に、分配ユーザ選出部113が、被嗜好情報格納部132より、ステップS502にて選択した類似アイテム情報における基準アイテムと類似アイテムの両方を利用したことのあるユーザ分配対象ユーザのuser_idを抽出するステップS503。分配対象ユーザのuser_idを抽出するには、まず、類似アイテム情報に含まれるbase_item_idと一致するitem_idを有する被嗜好情報基準アイテム被嗜好情報を特定する。次に、類似アイテム情報に含まれるsim_item_idと一致するitem_idを有する被嗜好情報類似アイテム被嗜好情報を特定する。次に、特定した基準アイテム被嗜好情報第1の先行利用履歴を用いて作成された被嗜好情報と類似アイテム被嗜好情報第2の先行利用履歴を用いて作成された被嗜好情報において、その両方に存在するuser_idを全て抽出する。分配対象ユーザに対してのみ分配率が算出される。なお、基準アイテムと類似アイテムの両方を利用することでポイントが付与されるといった性質を開示すれば、基準アイテムと類似アイテムのうちのいずれか一方のみを利用しているユーザに、利用していない方のアイテムを利用すればポイントを得ることができるといったインセンティブが働くので、アイテムの利用が促進される効果がさらに高くなる。また、基準アイテムのみを利用したことのあるユーザも分配対象ユーザとしてもよい。このようにすれば、ユーザにポイントが付与される頻度が増えるため、ユーザがさらに頻繁にサイトにアクセスするようになるという効果がある。また、基準アイテムを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザにした際に、基準アイテムと類似アイテムの両方を利用したことのあるユーザには、基準アイテムのみを利用したことのあるユーザよりも多くのポイントを付与することもできる。このとき、その性質を開示することで、利用していない方のアイテムを利用すれば、より多くのポイントを得ることができるといったインセンティブが働くので、アイテムの利用が促進される効果がさらに高くなる。また、類似アイテムのみを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとしてもよいし、基準アイテムまたは類似アイテムのいずれか一方を利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとしてもよい。このときも、基準アイテムのみを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとする場合と同様の効果が得られる。次に、分配ユーザ選出部113が、分配対象ユーザごとに分配率を算出するステップS504。分配率の算出方法として、以下の3種類の方法を用いることができる。以下の分配率の算出方法の説明において、ステップS502にて選択した類似アイテム情報に対応する基準アイテムをibとし、類似アイテムをisとし、ibとisを共に利用した分配対象ユーザの集合をUib,isとする。なお、分配率算出の第2の方法に関しては、予め被嗜好情報格納部132より、基準アイテム被嗜好情報と類似アイテム被嗜好情報の中で、ステップS503にて抽出したuser_idのうちの何れかを含むものを全て取得しておく必要がある。また、分配率算出の第3の方法に関しては、予め利用履歴格納部131より、ステップS502にて選択した類似アイテム情報に含まれる基準アイテム識別子と類似アイテム識別子の何れかと利用アイテム識別子が一致する利用履歴の中で、ステップS503にて抽出したuser_idのうちの何れかを含むものを全て取得しておく必要がある。分配率算出の第1の方法は、分配対象ユーザに等比率となるように分配率を算出する方法である。分配対象ユーザ集合Uib,isの数を|Uib,is|としたとき、ユーザu∈Uib,isの分配率rateu,ib,isは、式5で表わされる。この方法は、最も計算量が少ない。またこの方法は、全ての分配対象ユーザが、等しく類似アイテム選出に貢献したという考えの基に分配率を算出している。分配率算出の第2の方法は、被嗜好情報を用いて分配率を算出する方法である。分配対象ユーザu∈Uib,isに対する2つの被嗜好度基準アイテムの被嗜好度と類似アイテムの被嗜好度の平均値や最大値や最小値や和や積や何れか一方の値を統合被嗜好度Vuとし、ユーザuの分配率rateu,ib,isは、式6で表わされる。分配率算出の第2の方法は、分配対象ユーザ集合Uib,isにおいて、被嗜好度の高い分配対象ユーザほど値が大きくなるように分配率を算出している。従ってこの方法は、被嗜好度の算出方法によって、性質が変わってくる。被嗜好度算出の第1の方法を用いた場合は、分配率算出の第1の方法と同様の性質を持つ。被嗜好度算出の第2の方法を用いた場合は、利用回数に比例して得られる利用ポイントが増加するため、その性質をユーザに公開することで、ユーザのアイテムの利用を促進させることができる。被嗜好度算出の第3の方法を用いた場合は、評価値の代表値の高いユーザほど分配率が高くなる。被嗜好度算出の第4の方法を用いた場合は、最近になってから基準アイテムと類似アイテムとを利用し始めたユーザ新規に会員になったユーザなどに、ポイントを多く配分して、アイテム利用サービスからの脱会を防ぎやすい。なぜなら、被嗜好度算出の第4の方法以外の方法では、直近で利用したユーザは、早い時期に利用したユーザに比べ、その基準アイテムと類似アイテムとに対応する類似アイテム情報から得られる利用ポイントの合計値が、かなり少なくなってしまうが、この算出方法では、アイテムを先に利用したユーザの利用ポイントの合計値と、後から利用したユーザの利用ポイントの合計値との差を小さくすることができるからである。被嗜好度算出の第5の方法は、早く利用したユーザほど多くの利用ポイントを得ることができるため、その性質をユーザに公開することで、アイテムの利用開始時期に大量に利用ユーザを獲得することができる。被嗜好度算出の第6の方法を用いた場合は、支払額の代表値の高いユーザほど分配率が高くなる。被嗜好度算出の第7の方法を用いた場合は、最近会員になったユーザの利用ポイントが増えやすくなるため、入会したユーザがすぐに退会するのを防ぎやすい。なぜなら、被嗜好度算出の第7の方法以外の方法では、最近会員になったユーザの利用ポイントがたまりにくい傾向があるからである。特に、長い期間アイテム利用サービスを行っている場合は、それだけ多くのユーザが存在し、更に、ユーザ1人あたりの利用アイテム数も多くなり、1つの類似アイテム情報に関係する分配対象ユーザ数も増えるので、一度に得られる利用ポイントも低くなるからである。被嗜好度算出の第8の方法を用いた場合は、入会日の早いユーザ会員期間が長いユーザでもあるほど多くの利用ポイントを得ることができるため、その性質をユーザに公開することで、ユーザは一度入会したら、なるべく退会せずにいた方が得だという判断をする可能性が高くなるので、途中で止めずに会員を継続するユーザを増やすことができる。なお、基準アイテムを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとした場合、基準アイテムに対する被嗜好度を、統合被嗜好度として分配率を算出すればよい。このとき、基準アイテムと類似アイテムの両方を利用したことのある分配対象ユーザが、基準アイテムのみを利用したことのある分配対象ユーザより、多くの利用ポイントを得られるように、例えば、基準アイテムに対する被嗜好度に、サービス提供側が予め定めた定数を加算することで統合被嗜好度を算出してもよい。また、基準アイテムに対する被嗜好度に、サービス提供側が予め定めた1より大きい係数を掛け合わせることで統合被嗜好度を算出してもよい。また、基準アイテムに対する被嗜好度と類似アイテムに対する被嗜好度との和を統合被嗜好度として算出してもよい。また、類似アイテムのみを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとした場合、類似アイテムに対する被嗜好度を、統合被嗜好度として分配率を算出すればよい。また、基準アイテムまたは類似アイテムのいずれか一方を利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとした場合、基準アイテムと類似アイテムの両方を利用したことのある分配対象ユーザは、2つの被嗜好度を用いて統合被嗜好度を算出し、それ以外の分配対象ユーザは、利用したことのあるアイテムに対する被嗜好度を、統合被嗜好度としてもよい。分配率算出の第3の方法は、利用履歴を用いて分配率を算出する方法である。分配対象ユーザu∈Uib,isに対する2つのアイテム基準アイテムと類似アイテムに対して、それぞれ参考値を算出し、算出した2つの参考値の平均値や最大値や最小値や和や積や何れか一方の値を統合参考値V2uとしたとき、ユーザuの分配率rateu,ib,isは、式6のVuをV2uで置き換えたもので表わされる。参考値は、被嗜好度算出の第1~第8の方法を利用して、被嗜好度と同様に算出することができる。もちろん。被嗜好度と同様に、被嗜好度算出の第1~第8の方法を組み合わせてもよい。分配率算出の第2の方法では、分配率が、被嗜好度算出処理で用いた算出方法に依存してしまうが、分配率算出の第3の方法では、被嗜好度算出処理に用いた算出方法に依存しない。つまり、被嗜好度算出処理の影響を受けずに、重視したい性質に応じて、自由に参考値の算出方法を決めることができる。なお、基準アイテムを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとした場合、基準アイテムに対する参考値を、統合参考値として分配率を算出すればよい。このとき、基準アイテムと類似アイテムの両方を利用したことのある分配対象ユーザが、基準アイテムのみを利用したことのある分配対象ユーザより、多くの利用ポイントを得られるように、例えば、基準アイテムに対する参考値に、サービス提供側が予め定めた定数を加算することで統合参考値を算出してもよい。また、基準アイテムに対する参考値に、サービス提供側が予め定めた1より大きい係数を掛け合わせることで統合参考値を算出してもよい。また、基準アイテムに対する参考値と類似アイテムに対する参考値との和を統合参考値として算出してもよい。また、類似アイテムを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとした場合、類似アイテムに対する参考値を、統合参考値として分配率を算出すればよい。また、基準アイテムまたは類似アイテムのいずれか一方を利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとした場合、基準アイテムと類似アイテムの両方を利用したことのある分配対象ユーザは、2つの参考値を用いて統合参考値を算出し、算出した統合参考値を用いて分配率を算出すればよい。また、それ以外の分配対象ユーザは、利用したことのあるアイテムに対する参考値を、統合参考値として分配率を算出してもよい。以上が、分配率の算出方法の説明である。上記3種類の分配率の算出方法にて算出された分配率は0以上の値となる。そして、分配率が0の場合は、変更値が0となるため、分配率が0でない分配対象ユーザを、利用親ポイントを分配する対象となる分配ユーザ分配ユーザで形成される集合がユーザ集合となるとする。次に、分配ユーザ選出部113が、分配ユーザごとに、ステップS502で選択した類似アイテム情報に含まれるbase_item_idとsim_item_idと、分配ユーザのuser_idと、ステップS504にて算出した分配ユーザの分配率rateとを関連付けた分配情報を分配情報格納部134に記憶するステップS505。次に、分配ユーザ選出部113が、ステップS502にて全ての類似アイテム情報を選択したか否かを判定するステップS506。全て選択した場合はステップS501からステップS506までの一連の処理を終了し、まだ未選択のものが残っている場合はステップS502へ進む。アイテム情報格納部137に記憶されているアイテム情報に含まれるアイテム属性情報を用いて、分配ユーザ選出処理対象の類似アイテム情報の制限を行ってもよい。このとき、ステップS501にて、類似ユーザ情報を取得する際に、基準アイテム識別子と類似アイテム識別子とが、所定条件例えば、ジャンルフィクションのアイテム属性を持つアイテムのitem_idの何れかと一致する類似ユーザ情報のみを取得すればよい。もちろん、所定条件として何も指定しなくてもよい。また、1つの類似アイテム情報に対して、利用親ポイントを分配する分配ユーザの数を制限してもよい。これは、ステップS503にて、基準アイテムと類似アイテムを共に利用したユーザ分配対象候補ユーザ全てを、分配率算出の対象となる分配対象ユーザとする代わりに、分配対象候補ユーザ集合から一部のユーザを分配対象ユーザとして抽出すればよい。分配対象候補ユーザから分配対象ユーザを抽出する方法は、例えば、分配対象候補ユーザ集合から、所定数を超えない数だけランダムに分配対象ユーザとして抽出すればよい。つまり、分配対象候補ユーザの数が所定数より多い場合は、ランダムに所定数のユーザを抽出し、分配対象候補ユーザの数が所定数以下である場合は、全ての分配対象候補ユーザを分配対象ユーザとして抽出すればよい。また、統合被嗜好度の高い順に所定数を超えない数だけ分配対象ユーザを抽出してもよい。また、利用履歴を用いて参考値を算出し、統合参考値の高い順に利用履歴からユーザ識別子を抽出し、抽出した順番に所定数を超えない数だけ分配対象ユーザのユーザ識別子として抽出してもよい。また、利用日時が古い順に利用履歴からユーザ識別子を抽出し、抽出した順番に所定数を超えない数だけ分配対象ユーザのユーザ識別子を抽出してもよい。また、逆に、利用日時が新しい順に利用履歴からユーザ識別子を抽出し、抽出した順番に所定数を超えない数だけ分配対象ユーザのユーザ識別子として抽出してもよい。また、ユーザ情報格納部136に、入会日が含まれる場合は、その入会日が古い順に利用履歴からユーザ識別子を抽出し、抽出した順番に所定数を超えない数だけ分配対象ユーザのユーザ識別子を抽出してもよい。また、逆に、入会日が新しい順に利用履歴からユーザ識別子を抽出し、抽出した順番に所定数を超えない数だけ分配対象ユーザのユーザ識別子を抽出してもよい。また、ユーザ情報格納部136に記憶されたユーザ情報に含まれるユーザ属性情報に基づいて、サービス提供側が予め定めた条件例えば、性別が女であるか否かや、年齢が20~24の範囲内であるか否かや、地域が日本であるか否かや、複数の属性に対し、属性ごとに条件を設定し、それを全て満たすか否かや、少なくとも1つを満たすか否かなどを満たす分配対象候補ユーザを分配対象ユーザとしてもよい。以上が、分配ユーザ選出処理の手順の説明である。利用ポイント情報取得部114は、アイテム提供サーバ装置2の要求に応じて、利用ポイント情報送信処理を行う。利用ポイント情報送信処理とは、アイテム提供サーバ装置2より受信した利用ポイント情報取得要求に含まれるユーザ識別子に対応した利用ポイント情報を、利用ポイント情報格納部135より取得し、アイテム提供サーバ装置2に、取得した利用ポイント情報を送信する処理である。ここで、本実施形態に沿って、会員Aから会員Fの購入履歴を基に商品aの類似アイテムを選出し、商品aに対する類似商品ごとに利用親ポイントの分配率を算出する例を図を用いて示す。まず、商品aに対する類似商品を選出する例を図19を用いて説明する。図19の左の表において、会員Aから会員Fにおける、商品aから商品fの購入状況を○の有無で示す。例えば、会員Aは、商品aと商品bと商品dを購入していることを示している。商品aと他の商品との類似度をjaccard係数で算出し、閾値を0.5と設定すると、図19の右の表に示すように商品aと他の商品との類似度が算出され、商品aの類似商品は、類似判定で○がついた商品bと商品eと商品fとなる。次に、商品aに対する類似商品ごとに利用親ポイントの分配率を算出する例を、図20を用いて説明する。分配対象ユーザを基準アイテムと類似アイテムの両方を利用したユーザとし、分配率の算出方法として分配率算出の第1の方法を用いると、図20の表に示すように、類似商品bにおける分配対象ユーザである会員Aと会員Eと会員Fの分配率が、それぞれ0.33となり、類似商品eにおける分配対象ユーザである会員Dと会員Eと会員Fの分配率が、それぞれ0.33となり、類似商品fにおける分配対象ユーザである会員Cと会員Dと会員Eと会員Fの分配率が、それぞれ0.25となる。全ての分配対象のユーザの分配率が0より大きいため、全ての分配対象ユーザが分配ユーザとなる。そして、会員Bが商品aの類似アイテムとして紹介された類似商品bを購入すると、会員Aと会員Eと会員Fの3人に利用ポイントが付与され、会員Bが商品aの類似アイテムとして紹介された類似商品eを購入すると、会員Dと会員Eと会員Fの3人に利用ポイントが付与され、会員Bが商品aの類似アイテムとして紹介された類似商品fを購入すると、会員Cと会員Dと会員Eと会員Fの4人に利用ポイントが付与されるといったように、一度の購入で複数の会員がポイントを得ることができる。従来技術のように、商品を購入したユーザが参考にした情報を提供した会員1人にポイントを付与するシステムでは、一度の購入に対し1人の会員しかポイントが得られない。また、基準アイテムを利用したユーザを分配ユーザとしてポイントを分配する場合は、商品aを購入した全ての会員にポイントが分配されるので、会員Bが類似商品bと類似商品eと類似商品fのいずれを購入した場合でも、会員Aと会員Cと会員Dと会員Eと会員Fの5人に利用ポイントが付与されるといったように、さらに多くの会員がポイントを得ることができる。また、会員Bが商品aの類似アイテムとして紹介された類似商品bと類似商品eと類似商品fを全て購入した場合購入回数3回の場合、購入したユーザ本人にポイントを付与する通常のポイントシステム、あるいは購入したユーザに情報を提供した他のユーザ1人にポイントを付与するポイントシステムにおいては、ポイントが付与される回数は、どちらのシステムにおいても延べ3回である。一方、本発明の場合、図20の表に示したように、延べ10回ポイントが付与されることになる。更に、購入ユーザ本人にもポイントを付与すると、延べ13回103=13ポイントが付与される。このように本発明によれば、従来よりもポイントが更新される頻度やポイント付与されるユーザ数を多くすることができる。また、基準アイテムを利用したユーザを分配ユーザとしてポイントを分配する場合は、会員Bが類似商品bと類似商品eと類似商品fを全て購入した場合、延べ15回ポイントが付与されることになる。更に、購入ユーザ本人にもポイントを付与すると、延べ18回153=18ポイントが付与されるといったように、ポイントが更新される頻度やポイント付与されるユーザ数をさらに多くすることができる。このため、自分のポイントが今日増えているかも知れないという期待感や、予期せぬタイミングで急にポイントが増えて驚いたといった意外性を多くのユーザに継続的に与えることができるので、アイテム提供サーバへのアクセス頻度を増やすことができる。そして、アイテムやアイテム提供サーバに対するユーザの関心を高めて、アイテム利用を促進することができる。また本実施形態においては、ポイントが付与される対象のユーザは、購入ユーザと分配ユーザに限定されるので、必要以上に多くのユーザにポイントが配分されることがなく、ポイント付与されるユーザの1人当たりのポイント数を比較的多くすることができる。また、基準アイテムと類似アイテムの両方を利用したユーザにのみポイントを付与する場合においては、そのポイント付与の仕組みをあらかじめユーザに通知しておけば、ポイントが付与されたユーザは、自分が過去にあるアイテムを利用したことにより、類似アイテム情報が形成され、それを見たユーザがアイテムを購入したので、自分のポイントが増えたという理由因果関係が分かる。すなわち、自分の過去の消費行動利用行動が間接的に他のユーザの消費行動につながったことが分かるので、ポイントシステムへの納得感や信頼感が得られやすい。更に、他のユーザの消費行動を誘発することを狙って、自分の利用するアイテムを増やしたり、過去にあまり利用していないタイプのアイテムを利用する可能性も高まるため、アイテム利用を促進することができる。また、早い時期にアイテムを利用したユーザほどポイントが増えるので、このようなポイントサービスの特性をユーザに通知することにより、自分が以前購入したアイテムと類似するアイテムを予測して、いち早く利用しようというインセンティブが各々のユーザに働き、アイテムの利用が促進されるという効果が得られる。なお、本実施形態において、端末装置3から利用情報を送信する際に、アイテム提供サーバ装置2を経由して、情報処理サーバ装置1に送信しているが、アイテム提供サーバ装置2を経由せずに直接送信してもよい。この場合、端末装置3と情報処理サーバ装置1とが直接通信できるように、図1に示したシステム構成を用いる。また、端末装置3は、アイテム提供サーバ装置2を経由して、情報処理サーバ装置1から利用ポイント情報を取得しているが、アイテム提供サーバ装置2を経由せずに直接送信してもよい。この場合、端末装置3と情報処理サーバ装置1とが直接通信できるように、図1に示したシステム構成を用いる。また、端末装置3にて類似アイテム情報を取得する際に、アイテム提供サーバ装置2より取得しているが、情報処理サーバ装置1の類似アイテム情報格納部133より取得できるようにしてもよい。この場合、端末装置3と情報処理サーバ装置1とが直接通信できるように、図1に示したシステム構成を用いる。また、端末装置3における利用情報を送信する処理や、利用ポイント情報を取得する処理や、類似アイテム情報を取得する処理において、各処理ごとに、アイテム提供サーバ装置2と情報のやり取りを行うか、情報処理サーバ装置1と情報のやり取りを行うかを決めてもよい。例えば、利用情報を送信する処理と類似アイテム情報を取得する処理とにおいては、アイテム提供サーバ装置2と情報のやり取りを行い、利用ポイント情報を取得する処理においては、情報処理サーバ装置1と情報のやり取りを行うとすることができる。また、情報処理サーバ装置1の利用ポイント算出部111にて利用親ポイントを算出し、算出した利用親ポイントを利用ポイント算出対象のユーザに分配しているが、利用親ポイントを分配せずに、利用ポイント算出対象のユーザに一定の利用ポイントを付与してもよい。このとき、利用ポイント算出部111の利用ポイント算出処理において、ステップS203とステップS206の処理を行わずに、ステップS207にて一定の利用ポイントを加算すればよい。更に、分配率を記憶や算出する必要がなくなるので、分配情報格納部134に分配率であるrateを記憶する必要がなくなり、分配ユーザ選出部113の分配ユーザ選出処理において、ステップS504とステップS505の処理を行わずに、ステップS506にて、分配対象ユーザごとに、ステップS502で選択した類似アイテム情報に含まれるbase_item_idと、sim_item_idと、分配対象ユーザのuser_idとを関連付けた分配情報として記憶すればよい。また、端末装置3の表示部34にユーザページを表示する際に、ユーザごとに利用ポイントの総取得ポイント数を1つ表示しているが、図21のユーザページの表示例が示すように、端末装置3を利用中のユーザの利用アイテムごとに利用ポイントを表示してもよい。図21の表示例では、左上に端末装置3を利用中のユーザのユーザ名と、獲得した利用ポイントの合計値とを表示し、左下に端末装置3を利用中のユーザが過去に利用したアイテムと、アイテムごとの利用ポイントを表示している。また、中央上に検索条件を入力するテキストボックスと検索条件送信処理のトリガーとなる検索ボタンとを表示し、中央下に検索条件を満たすアイテム情報を表示している。また、右下に、類似アイテム情報を表示している。このとき、利用ポイント情報格納部135に、ユーザごと、利用アイテムごとに利用ポイントを記憶する必要があるので、例えば、図22の格納状態のように、ユーザ識別子user_idと、アイテム識別子item_idと、利用ポイントpointとを、利用ポイント情報として関連付けて記憶する。また、利用ポイント情報を特定するために、ユーザ識別子だけでなく、アイテム識別子も必要になるため、利用ポイント算出部111における利用ポイント算出処理のステップS207にて、利用ポイント情報を特定する際に、ステップS205にて選択した分配情報に含まれるユーザ識別子と、ステップS201にて取得した利用情報に含まれる利用履歴の利用アイテム識別子とを用いる。また、ユーザページ情報作成部211にてユーザページ情報を作成する際に、ユーザページを作成するユーザの利用したアイテムごとの利用ポイントを用いる必要があるため、利用ポイント情報取得部114が利用ポイント情報送信処理を行う際に、ユーザページを作成するユーザの全ての利用ポイント情報を送信すればよい。具体的には、利用ポイント情報取得部114が、利用ポイント情報格納部135より、利用ポイント情報取得要求に含まれるユーザ識別子に対応した利用ポイント情報を全て取得し、アイテム提供サーバ装置2に、取得した全ての利用ポイント情報を送信すればよい。また、端末装置3の表示部34にユーザページを表示する際に、図23のユーザページの表示例が示すように、端末装置3を利用中のユーザの過去の利用アイテムのみで形成された類似アイテム情報ごとに利用ポイントを表示してもよい。図23の表示例では、左上に端末装置3を利用中のユーザのユーザ名と、獲得した利用ポイントの合計値とを表示し、左下に端末装置3を利用中のユーザが過去に利用したアイテムと、類似アイテム情報ごとの利用ポイントを表示している。また、中央上に検索条件を入力するテキストボックスと検索条件送信処理のトリガーとなる検索ボタンとを表示し、中央下に検索条件を満たすアイテム情報を表示している。また、右下に、類似アイテム情報を表示している。このとき、利用ポイント情報格納部135に、ユーザごと、類似アイテム情報ごとに利用ポイントを記憶する必要があるので、例えば、図24の格納状態のように、ユーザ識別子user_idと、基準アイテム識別子base_item_idと、類似アイテム識別子sim_item_idと、利用ポイントpointとを、利用ポイント情報として関連付けて記憶する。また、利用ポイント情報を特定するために、ユーザ識別子だけでなく、基準アイテム識別子と類似アイテム識別子も必要になるため、利用ポイント算出部111における利用ポイント算出処理のステップS207にて、利用ポイント情報を特定する際に、ステップS205にて選択した分配情報に含まれるユーザ識別子と基準アイテム識別子と類似アイテム識別子とを用いる。また、ユーザページ情報作成部211にてユーザページ情報を作成する際に、ユーザページを作成するユーザが過去に利用したアイテムのみで形成される類似アイテム情報ごとの利用ポイントを用いる必要があるため、利用ポイント情報取得部114が利用ポイント情報送信処理を行う際に、ユーザページを作成するユーザの全ての利用ポイント情報を送信すればよい。具体的には、利用ポイント情報取得部114が、利用ポイント情報格納部135より、利用ポイント情報取得要求に含まれるユーザ識別子に対応した利用ポイント情報を全て取得し、アイテム提供サーバ装置2に、取得した全ての利用ポイント情報を送信すればよい。また、類似アイテムを利用したユーザに対して、類似アイテムの利用により、何人のユーザに利用ポイントが付与されたかを示す情報を表示してもよい。このとき、利用ポイント算出部111が、利用ポイント算出処理終了時に、ステップS204にて取得した分配情報の数利用ポイントが付与されたユーザの数を、端末装置3に、直接、または、アイテム提供サーバ装置2経由で送信すればよい。そして、端末装置3は、表示部34に表示するユーザページに、受信した利用ポイントが付与されたユーザの数を通知する情報を、例えば、図25のユーザページの表示例のように表示すればよい。また、利用ポイント算出部111は、アイテム提供サーバ装置2より、利用情報を受信するごとに利用ポイント算出処理を行っているが、所定のタイミングごとに利用ポイント算出処理を行ってもよい。このとき、情報処理サーバ格納部13に、利用情報を格納するための利用情報格納部を設け、利用ポイント算出部111が、アイテム提供サーバ装置2より、利用情報を受信した際に、利用ポイント算出処理を行う代わりに、利用情報格納部に、受信した利用情報を記憶する。利用情報格納部に、受信した利用情報を記憶することで、その記憶された利用情報に含まれる利用履歴は未処理であるとみなされる。そして、所定のタイミングごとに、利用ポイント算出部111が、利用情報格納部に記憶されている全ての利用情報を取得し、取得した利用情報の集合から順次1つの利用情報を選択し、利用ポイント算出処理を行い、利用情報格納部に記憶された利用情報を全て消去すればよい。この場合、利用ポイント算出処理において使われる利用履歴格納部131に格納されている利用履歴は、全て利用情報に含まれる利用履歴よりも先に利用された古いデータである。所定のタイミングは、類似アイテム選出処理と同様に、様々なタイミングを用いることができる。例えば、24時間ごとなど所定の時間間隔で処理を行えばよい。また、類似アイテム選出処理を行うタイミングと同期してもよいし、同期しなくてもよい。また、利用情報格納部を設けずに、所定のタイミングごとに利用ポイント算出処理を行うこともできる。これは、利用履歴格納部131に、利用履歴と特定情報とを関連付けた利用情報を利用履歴として記憶することで実現できる。このとき、利用ポイント算出部111は、アイテム提供サーバ装置2より、利用情報を受信した際に、利用ポイント算出処理を行う代わりに、利用履歴格納部131に受信した利用情報を利用履歴として記憶する。そして、利用ポイント算出部111は、所定のタイミングごとに、利用履歴格納部131に記憶されている利用履歴の中で、まだ利用ポイント算出処理を行っていない利用履歴を全て取得し、取得した利用履歴ごとに、利用ポイント算出処理のステップS201からステップS208までの処理を行えばよい。利用ポイント算出処理を行ったか否か、つまり、その利用履歴が既処理であるか未処理であるかを判定するためには、2種類の方法がある。第1の判定方法は、利用履歴格納部131に、利用ポイント算出処理を行ったか否かを判定するための情報を記憶する領域を追加すればよい。そして、利用ポイント算出部111が、利用履歴格納部131に、アイテム提供サーバ装置2より受信した利用情報を利用履歴として記憶する際に、利用履歴に利用ポイント算出処理を行っていないという情報を関連付けて記憶する。更に、利用ポイント算出処理のステップS201からステップS208までの処理を行った直後に、その処理の対象となった利用履歴の利用ポイント算出処理を行ったか否かを判定するための情報を、利用ポイント算出処理を行ったという情報に更新すればよい第2の判定方法は、利用履歴格納部131に記憶された利用日時を用いて判定する方法である。このとき、情報処理格納部13に、利用ポイント算出処理を行った日付を記憶する算出基準日格納部を設け、その記憶された日付より以前であれば、利用ポイント算出処理を行ったと判定でき、そうでなければ利用ポイント算出を行っていないと判定できる。そして、利用ポイント算出処理を行うごとに、その日付を更新すればよい。どちらの判定方法を用いた場合でも、類似アイテム選出処理にて用いる利用履歴を制限する必要がある。第1の判定方法を用いた場合は、利用ポイント算出処理を行ったという情報を有する利用履歴のみを用い、第2の判定方法を用いた場合は、算出基準日格納部に記憶された日付より以前に記憶された利用履歴のみを用いる必要がある。また、類似アイテム選出処理や分配ユーザ選出処理において、被嗜好情報格納部132を用いずに一連の処理を行うことができる。このとき、類似アイテム選出処理のステップS301の処理を省略する。また、ステップS302においては、被嗜好情報格納部132の代わりに、利用履歴格納部131を用いることで同様の処理を行うことができる。また、ステップS304においては、利用履歴格納部131より、基準アイテムに対応する利用履歴と、類似候補アイテムに対応する利用履歴を全て取得する処理に置き換える。また、ステップS305においては、類似度の算出の際に、被嗜好度を用いる場合のみ、ステップS304で取得した利用履歴から基準アイテムと類似候補アイテムの被嗜好度を算出すればよい。分配ユーザ選出処理のステップS503においては、被嗜好情報格納部132の代わりに、利用履歴格納部131を用いることで同様の処理を行うことができる。具体的には、類似アイテム情報に含まれるbase_item_idと一致するitem_idを有する利用履歴基準アイテム利用履歴を特定する。次に、類似アイテム情報に含まれるsim_item_idと一致するitem_idを有する利用履歴類似アイテム利用履歴を特定する。次に、特定した基準アイテム利用履歴第1の先行利用履歴と類似アイテム利用履歴第2の先行利用履歴において、その両方に存在するuser_idを重複無しで全て抽出する。また、ステップS504においては、分配率算出の第1の方法、または、第3の方法を用いればよい。<第2の実施形態>以下に、本発明の第2の実施形態について、図を用いて詳細に説明する。本発明の第2の実施形態では、1つの類似アイテムに対し、利用親ポイントを算出する代わりに、一定の期間に対して付与する利用親ポイントをサービスの提供側が決め、その利用親ポイントを基に利用ポイントを算出するようにしている。本発明の第2の実施形態におけるシステム全体の構成は、情報処理サーバ装置1の代わりに情報処理サーバ装置6を用いる以外は本発明の第1の実施形態の場合と同様である。アイテム提供サーバ装置2、端末装置3、ネットワーク4およびネットワーク5は、本発明の第1の実施形態と同様である。情報処理サーバ装置6は、アイテム提供サーバ装置2に類似アイテムを送信したり、アイテム提供サーバ装置2の要求に応じて、利用ポイントを送信する装置である。情報処理サーバ装置6は、CPU、RAM、ROM、ハードディスクドライブHDD、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェアプログラム処理として実施することも可能である。図26は、本実施形態における情報処理サーバ装置6の構成図である。本実施形態における情報処理サーバ装置6は、情報処理サーバ制御部61と、情報処理サーバ通信部12と、情報処理サーバ格納部63とで構成される。情報処理サーバ通信部12は、本発明の第1の実施形態と同様である。情報処理サーバ格納部63は、HDDなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記憶する。情報処理サーバ格納部63は、利用履歴格納部131と、被嗜好情報格納部132と、類似アイテム情報格納部133と、分配情報格納部134と、利用ポイント情報格納部135と、ユーザ情報格納部136と、アイテム情報格納部137と、仮ポイント情報格納部638とで構成される。利用履歴格納部131と、被嗜好情報格納部132と、類似アイテム情報格納部133と、分配情報格納部134と、利用ポイント情報格納部135と、ユーザ情報格納部136と、アイテム情報格納部137は、本発明の第1の実施形態と同様である。仮ポイント情報格納部638は、HDDなどの記憶装置を用いて、仮ポイント情報を複数記憶する。図27は、仮ポイント情報格納部638の格納状態を示す図である。仮ポイント情報とは、ユーザ識別子であるuser_idと、そのユーザ識別子に対応するユーザの仮ポイントであるtmp_pointを関連付けたものであり、図27のようなテーブル形式で記憶する。なお、記憶されている仮ポイントの初期値は0である。情報処理サーバ制御部61は、情報処理サーバ装置6を構成する各部に対して、全体的な制御を行う。情報処理サーバ制御部61は、利用ポイント算出部611と、類似アイテム選出部112と、分配ユーザ選出部113と、利用ポイント情報取得部114とで構成される。類似アイテム選出部112と、分配ユーザ選出部113と、利用ポイント情報取得部114は、本発明の第1の実施形態と同様である。なお、利用ポイント算出部611と分配ユーザ選出部113とは協働してポイント分配算出部D6として機能する。利用ポイント算出部611は、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2より、利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理の代わりに、仮ポイント算出処理を行う。また、一定の期間ごとに利用親ポイント分配処理を行う。一定の期間ごととは、例えば、一日ごとや一週間ごとなど、一定の時間経過ごととしてもよい。また、サービス提供側が自由に時間間隔を変えてもよい。仮ポイント算出処理の手順を図28のフローチャートを用いて説明する。仮ポイント処理の手順は、本発明の第1の実施形態における利用ポイント算出処理の手順において、ステップS203の処理をなくし、ステップS206からステップS207までの処理をステップS606の処理で置き換えたものであるため、置き換えた処理についてのみ説明する。ステップS606では、利用ポイント算出部611が、仮ポイント情報格納部638において、ステップS205にて選択した分配情報に含まれるuser_idに対応する仮ポイント情報を特定し、特定した仮ポイント情報のtmp_pointに、ステップS205にて選択した分配情報に含まれるrateを加算する。次に、ステップS208へ進む。以上が、仮ポイント算出処理の説明である。次に、一定の期間ごとに行う利用親ポイント分配処理の手順について、図29のフローチャートを用いて説明する。まず、利用ポイント算出部611が、一定期間に付与する利用親ポイントを取得するステップS701。利用親ポイントを取得する方法は、予めサービスの提供側が設定しておき、その設定した値を取得してもよいし、図示しないキーボード等の利用親ポイントを入力する部を用意し、利用親ポイント分配処理を行うたびに、サービス提供側が入力することで取得してもよい。次に、利用ポイント算出部611が、仮ポイント情報格納部638より、利用親ポイントの分配対象ユーザを抽出するために、tmp_pointの値が0を超える全ての仮ポイント情報を取得するステップS702。次に、利用ポイント算出部611が、ステップS702にて取得した仮ポイント情報のうち、例えば取得した順に、1つ選択するステップS703。次に、利用ポイント算出部611が、ステップS703にて選択した仮ポイント情報に含まれるuser_idに対する利用ポイントを変更するための変更値を算出するステップS704。変更値は、ステップS703にて選択した仮ポイント情報に含まれるtmp_pointが、ステップS702にて取得した全ての仮ポイント情報に含まれるtmp_pointの総和に占める割合に応じて、ステップS701にて取得した利用親ポイントを分配することで算出する。利用親ポイントvpを分配する対象となった全てのユーザの集合をUtとし、利用ポイントを算出するユーザubub∈Utのtmp_pointをtubとし、ユーザuu∈Utのtmp_pointをtuとすると、ユーザubの利用ポイントptubは、式7で算出される。次に、利用ポイント算出部611が、利用ポイント情報格納部135において、ステップS703にて選択した仮ポイント情報に含まれるuser_idに対応する利用ポイント情報を特定し、特定した利用ポイント情報のpoint元の利用ポイントに、ステップS704にて算出した変更値を加算するステップS705。次に、利用ポイント算出部611が、ステップS703にて全ての仮ポイント情報を選択したか否かを判定するステップS706。全て選択した場合は、ステップS707へ進み、未選択のものが残っている場合は、ステップS703へ進む。ステップS707では、利用ポイント算出部611が、仮ポイント情報格納部638にて、全ての仮ポイント情報のtmp_pointの値を0で置き換え、ステップS701からステップS707までの処理を終了する。上記説明では、ステップS705にて、元の利用ポイントに変更値を加算して、利用ポイントを更新しているが、加算処理の代わりに、元の利用ポイントと以下に示す係数変更値との乗算処理を用いて、利用ポイントを更新してもよい。このとき、ステップS801では、一定期間に付与する利用親ポイントの代わりに、増加率元の利用ポイントをどの程度増加させるかを示す値であり、この値に1を加えることで係数となるの合計値である親増加率を取得する。そして、親増加率srを分配する対象となった全てのユーザの集合をUtとし、利用ポイントを算出するユーザubub∈Utのtmp_pointをtubとし、ユーザuu∈Utのtmp_pointをtuとして、式8により、ユーザubに対して係数mubを算出する。なお、利用ポイントの初期値が0であると、いくら係数を掛け合わせても増加しないため、初期値を0を超える値で設定するか、初期値は0であるが、一番最初に利用ポイントの算出対象になった場合にのみ、一定のポイント数を加えればよい。以上が、一定の期間ごとに行う利用親ポイント分配処理の説明である。本実施形態における利用ポイントの付与方法によれば、サービスの提供側が一定期間に付与する利用ポイントの総和を自由にコントロールできるので、事業運営者のポイントサービスに係る予算に応じて、利用ポイントの付与を行うことが容易にできる。<第3の実施形態>以下に、本発明の第3の実施形態について、図を用いて詳細に説明する。本発明の第3の実施形態では、所定のタイミングごとの分配ユーザ選出処理を行わずに、利用ポイント算出処理を行うたびに、分配率を算出する。本発明の第3の実施形態におけるシステム全体の構成は、情報処理サーバ装置1の代わりに情報処理サーバ装置7を用いる以外は本発明の第1の実施形態の場合と同様である。アイテム提供サーバ装置2、端末装置3、ネットワーク4およびネットワーク5は、本発明の第1の実施形態と同様である。情報処理サーバ装置6は、アイテム提供サーバ装置2に類似アイテムを送信したり、アイテム提供サーバ装置2の要求に応じて、利用ポイントを送信する装置である。情報処理サーバ装置6は、CPU、RAM、ROM、ハードディスクドライブHDD、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェアプログラム処理として実施することも可能である。図30は、本実施形態における情報処理サーバ装置6の構成図である。本実施形態における情報処理サーバ装置6は、情報処理サーバ制御部61と、情報処理サーバ通信部12と、情報処理サーバ格納部63とで構成される。情報処理サーバ通信部12は、本発明の第1の実施形態と同様である。情報処理サーバ格納部73は、HDDなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記憶する。情報処理サーバ格納部73は、利用履歴格納部131と、被嗜好情報格納部132と、類似アイテム情報格納部133と、利用ポイント情報格納部135と、ユーザ情報格納部136と、アイテム情報格納部137とで構成される。利用履歴格納部131と、被嗜好情報格納部132と、類似アイテム情報格納部133と、利用ポイント情報格納部135と、ユーザ情報格納部136と、アイテム情報格納部137は、本発明の第1の実施形態と同様である。情報処理サーバ制御部71は、情報処理サーバ装置7を構成する各部に対して、全体的な制御を行う。情報処理サーバ制御部71は、利用ポイント算出部711と、類似アイテム選出部112と、利用ポイント情報取得部114とで構成される。類似アイテム選出部112と、利用ポイント情報取得部114は、本発明の第1の実施形態と同様である。なお、本実施形態においては、利用ポイント算出部711のみでポイント分配算出部D7として機能する。利用ポイント算出部711は、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2より、利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理を行う。本実施形態における利用ポイント算出処理を、図31のフローチャートを用いて説明する。本実施形態における利用ポイント処理の手順は、本発明の第1の実施形態における利用ポイント算出処理の手順において、ステップS204からステップS208までの処理をステップS804からステップS809までの処理で置き換えたものであるため、置き換えた処理についてのみ説明する。ステップS804では、利用ポイント算出部711が、利用履歴格納部131より、ステップS201にて取得した利用情報に含まれる特定情報に対応する基準アイテム識別子に対応するアイテムと利用履歴の利用アイテム識別子に対応するアイテムの両方を利用したことのあるユーザ分配対象ユーザのuser_idを抽出する。分配対象ユーザのuser_idを抽出するには、まず、ステップS201にて取得した利用情報に含まれる特定情報に対応する基準アイテム識別子と一致するitem_idを有する利用履歴基準アイテム利用履歴を特定する。次に、ステップS201にて取得した利用情報に含まれる利用履歴の利用アイテム識別子と一致するitem_idを有する利用履歴類似アイテム利用履歴を特定する。次に、特定した基準アイテム利用履歴と類似アイテム利用履歴において、その両方に存在するuser_idを全て抽出する。user_idの抽出には、分配ユーザ選出処理のステップS502と同様に、被嗜好度情報格納部132を用いてもよい。本実施形態においても、本発明の第1の実施形態と同様に、基準アイテムを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとすることができ、同様の効果を得ることができる。同様に、類似アイテムのみを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとしてもよいし、基準アイテムまたは類似アイテムのいずれか一方を利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとしてもよい。次に、利用ポイント算出部711が、分配対象ユーザごとに分配率を算出するステップS805。分配率の算出方法として、本発明の第1の実施形態における分配率算出の第1~第3の方法の3種類に加えて、以下の2種類を用いることができる。分配率算出の第4の方法は、2ユーザ間の類似度を用いた方法である。具体的には、ステップS804にて抽出したuser_idごとに、ステップS201にて取得した利用情報に対応するユーザ基準ユーザの全ての利用履歴と、user_idに対応する全ての利用履歴とを用いることで類似度を算出し、その類似度に応じて分配率を算出する方法である。分配対象ユーザ集合Uib,isとし、基準ユーザubとユーザu∈Uib,isとの類似度をsimu,ubとしたとき、ユーザuの分配率rateu,ub,ib,isは、式9で表わされる。分配率算出の第4の方法は、2ユーザ間の類似度が高い分配対象ユーザほど分配率が高くなる。2ユーザ間の類似度を算出する方法として例えば、Jaccardジャカード係数を用いることができる。Jaccard係数を用いる場合は、ユーザxが利用したことのあるアイテム集合をIx、ユーザyが利用したことのあるユーザ集合をIy、ユーザxとユーザyとが共に利用したことのあるアイテム数を|Ix∩Iy|とし、ユーザx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数を|Ix∪Iy|としたとき、類似度は式10で算出することができる。また、2ユーザ間の類似度算出に、コサイン距離やピアソン積率相関係数を用いることもできる。コサイン距離を用いる場合は、例えば、ユーザxが利用したことのあるアイテム集合をIxとし、ユーザxのアイテムixix∈Ixに対する被嗜好度をVix,x、ユーザyが利用したことのあるアイテム集合をIyとし、ユーザyのアイテムiyiy∈Iyに対する被嗜好度をViy,y、ユーザxとユーザyとが共に利用したことのあるアイテムをIcとし、ユーザxのアイテムicic∈Icに対する被嗜好度をVic,x、ユーザyのユーザicに対する被嗜好度をVic,yとしたとき、類似度は式11で算出することができる。また、ピアソン積率相関係数を用いる場合は、例えば、ユーザxとユーザyとが共に利用したことのあるアイテムをIcとし、Icに属するアイテムの数をnとし、ユーザxのアイテムicic∈Icに対する被嗜好度をVic,x、ユーザyのユーザicに対する被嗜好度をVic,yとしたとき、類似度は式12で算出することができる。これ以外にも、2ユーザ間の類似性を表す指標であれば、どのようなものを用いてもよい。分配率算出の第5の方法は、2ユーザ間の適合度を用いた方法である。具体的には、ステップS804にて抽出したuser_idごとに、基準ユーザのユーザ属性情報と、user_idに対応するユーザ属性情報とを用いることで適合度を算出し、その適合度に応じて分配率を算出する方法である。分配対象ユーザ集合Uib,isとし、基準ユーザubとユーザu∈Uib,isとの適合度をmatchu,ubとしたとき、ユーザuの分配率rateu,ub,ib,isは、式9のsimu,ubをmatchu,ub、simu’,ubをmatchu’,ubで置き換えたもので表わされる。分配率算出の第5の方法は、2ユーザ間の適合度が高い分配対象ユーザほど分配率が高くなる。2ユーザ間の適合度を算出する方法として、2つのユーザの属性情報間の属性値の一致数を用いることができる。例えば、属性情報に含まれる属性が性別と年齢と地域である場合に、一方の属性値が男、24、東京であり、他方の属性値が女、24、東京であるとき、一致する属性数が2であるため、適合度を2とする。また、一致する属性値の条件は、属性ごとにサービス提供者側が自由に決めてよく、例えば、年齢なら属性値の差が5未満なら一致とするとしてもよいし、属性値が20~29なら20代、30~39なら30代と変換し、変換後の値を用いて一致するか否かを判定してもよい。地域など他の属性についても同様の処理を行ってよい。また、属性ごとに異なる重みをつけて適合度を算出してもよい。例えば、年齢が一致する場合には、地域が一致する場合よりも適合度が2倍大きくなるように算出してもよい。なお、分配率算出の第4の方法で用いる利用履歴を制限してもよい。このとき、所定の条件、例えば、所定数以上のユーザに利用されたアイテムに対応する利用履歴のみを取得するとしてもよい。所定数は1以上の整数であり、サービス提供側が予め決めておけばよい。更に、特定の期間において、所定数以上のユーザに利用されたアイテムに対応する利用履歴のみを取得するとしてもよい。特定の期間はサービス提供側が予め決めておけばよい。次に、利用ポイント算出部711が、ステップS804にて抽出したuser_idのうち、例えば、抽出した順に1つ選択するステップS806。次に、利用ポイント算出部711が、ステップS805にて算出した分配率のうち、ステップS806にて選択したuser_idに対応する分配率を選択し、ステップS203にて算出した利用親ポイントと選択した分配率とを掛け合わせることで利用ポイントを変更するための変更値を算出するステップS807。次に、利用ポイント算出部711が、利用ポイント情報格納部135において、ステップS806にて選択したuser_idに対応する利用ポイント情報を特定し、特定した利用ポイント情報のpoint元の利用ポイントに、ステップS807にて算出した変更値を加算するステップS808。次に、利用ポイント算出部711が、ステップS806にて全てのuser_idを選択したか否かを判定するステップS809。全て選択した場合は、ステップS209へ進み、まだ未選択のものが残っている場合は、ステップS806へ進む。以上が、本実施形態における利用ポイント算出処理の手順の説明である。本実施形態における利用ポイントの付与方法によれば、利用ポイント算出処理が行われるたびに分配対象ユーザを選出するので、例えば、基準アイテムを利用したユーザを分配対象ユーザとする場合、本発明の第1の実施形態における分配ユーザ選出処理を実行した所定のタイミング以降に、基準アイテムを利用したユーザに対しても、利用親ポイントを分配することができる。このため、より多くのユーザにポイントを分配することができる。本発明の第3の実施形態における分配率算出の第4、及び、第5の方法を他の実施形態でも利用することができる。このとき、本発明の第3の実施形態における基準ユーザごとに、分配情報を予め用意する必要がある。このため、図32のように、分配情報格納部134に、基準ユーザのユーザ識別子base_user_idと、基準アイテム識別子base_item_idと、類似アイテム識別子sim_item_idと、分配ユーザのユーザ識別子user_idと、利用親ポイントの分配率rateとを関連付けたものを分配情報として格納する必要がある。また、分配ユーザ選出処理を行う前に、予め全ての2ユーザ間の類似度を算出しておき、ユーザごとに、分配ユーザ選出処理を行う必要がある。つまり、全ユーザ識別子から、基準ユーザのユーザ識別子として1つ選択し、選択した基準ユーザのユーザ識別子ごとに分配ユーザ選出処理を繰り返し行う必要がある。そして、分配ユーザ選出処理の過程において、ステップS504では、基準ユーザと他のユーザとの類似度を用いる必要がある。そして、ステップS505では、分配ユーザごとに、選択した基準ユーザのユーザ識別子base_user_idと、ステップS502で選択した類似アイテム情報に含まれるbase_item_idとsim_item_idと、分配対象ユーザのuser_idと、ステップS504にて算出した分配ユーザの分配率rateとを関連付けた分配情報を分配情報格納部134に記憶する必要がある。また、利用ポイント算出処理のステップS204において、ステップS201にて取得した利用情報に含まれる利用履歴のユーザ識別子と、特定情報から抽出した基準アイテム識別子と、利用履歴の利用アイテム識別子との組合せが、base_user_idとbase_item_idとsim_item_idとの組合せと一致する分配情報を全て取得する必要がある。以上の条件を満たすことで、本発明の第3の実施形態以外の実施形態においても、分配率算出の第4、及び、第5の方法を用いることができる。以上のように、各実施形態の情報処理方法、表示方法、情報処理装置、端末装置、及び情報処理プログラムによれば、利用情報に含まれる特定情報の基準アイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ利用情報よりも古い利用履歴第1の先行利用履歴を特定する。そして、第1の先行利用履歴に関連する複数のユーザのポイントを更新するため、あるユーザの1回の利用行為をもとにして複数のユーザにポイントを付与することが可能である。すなわち、従来の方法に比べて、ポイントが増加する頻度やポイントが付与されるユーザ数を増やすことができる。このため、ユーザは自分のポイントを確認するために頻繁にアイテム提供サーバにアクセスする傾向が強まり、アイテムに関する情報を見る機会も増えるので、ユーザのアイテム利用を促進することができる。また、多くの種類のアイテムを利用したユーザほど、同じアイテムを後から他のユーザが利用する可能性が高いので、それに伴って後からポイントが付与される可能性も高くなる。このため、より多くの種類のアイテムを利用しようというモチベーションが各々のユーザで高まり、アイテムの利用が促進される。更に、後から他の多くのユーザが利用するアイテムをいち早く利用したユーザに多くのポイントが溜まる傾向があるので、今後人気の出そうなアイテムを予測して、他人よりも早く利用しようというインセンティブが各々のユーザに働き、アイテムの利用がより一層促進される効果が得られる。なお、本発明を適用したプログラムは、コンピュータをアイテム提供サーバ装置2、情報処理サーバ装置1,6,7、及び/又は端末装置3の各手段もしくは各部として機能させる。本発明を適用した別のプログラムは、アイテム提供サーバ装置2、情報処理サーバ装置1,6,7、及び/又は端末装置3に適用される方法の各ステップをコンピュータに実行させる。なお、本発明は上述した実施の形態または実施例のみに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更付加及び削除も含む。が可能であることは言うまでもない。たとえば、情報処理サーバ装置1で行う処理を複数の情報処理装置によって分担して行うようにしてもよい。本明細書は様々な範囲及びレベルの発明を開示している。それら発明は、本明細書で説明した様々な技術的範囲及び具体的レベルの各装置及び各方法だけでなく、拡張ないし一般化の範囲で、各装置及び各方法から独立の作用、効果を奏する1つ又は複数の要素を抽出したものや、1つ又は複数の要素を拡張ないし一般化の範囲で変更したものや、さらに、各装置間及び各方法間で1つ又は複数の要素の組合せを入れ換えたものを含む。<第4の実施形態>以下に、第4実施形態について、図を用いて詳細に説明する。なお、前述の通り、第4~第6実施形態においては、図33~図65、及び数13~数26を用いて説明する。第4~第6実施形態における各符号についても、図33~図65における符号である。図33は、本発明の第4の実施形態におけるシステム全体の構成図である。本実施形態におけるシステムは、情報処理サーバ装置1と、アイテム提供サーバ装置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。なお、各実施形態において、情報処理サーバ装置1,6,7のみが情報処理装置として機能してもよいし、情報処理サーバ装置1,6,7が、アイテム提供サーバ装置2や端末装置と協働して情報処理装置として機能してもよい。また、図34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34においては、情報処理サーバ装置1とアイテム提供サーバ装置2がネットワーク5を介して接続されており、アイテム提供サーバ装置2と端末装置33a~3nがネットワーク4を介して接続されている。ネットワーク5は、LANLocalAreaNetworkであり、情報処理サーバ装置1と端末装置33a~3nは、直接接続できないようになっている。本実施形態では、特に断らない限り、システム全体の構成が図33である場合を説明する。なお本実施形態では、情報処理サーバ装置1とアイテム提供サーバ装置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。ネットワーク4は、例えばインターネット等のネットワークであり、情報処理サーバ装置1とアイテム提供サーバ装置2と端末装置3との間の情報のやり取りを仲介する。アイテム提供サーバ装置2は、端末装置3の要求に応じて、アイテム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、更には金融商品、不動産、人物に関する情報等であってもよい。すなわち本実施形態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装置2は、CPU、RAM、ROM、ハードディスクドライブHDD、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェアプログラム処理として実施することも可能である。図35は、本実施形態におけるアイテム提供サーバ装置2の構成図である。本実施形態におけるアイテム提供サーバ装置2は、アイテム提供サーバ制御部21と、アイテム提供サーバ通信部22と、認証部23と、アイテム提供サーバ格納部24とで構成される。アイテム提供サーバ通信部22は、ネットワーク4を介して情報処理サーバ装置1や、端末装置3と通信を行うための部である。認証部23は、端末装置3又は端末装置3を利用するユーザを認証する。認証部23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、又は端末装置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。本実施形態では、ユーザ識別子を用い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。ユーザ識別子と端末識別子とを合わせた意味の総称として、利用主体識別子という用語を用いる。また、ユーザ識別子とパスワードとの組合せを、利用者特定情報とする。認証部23では、端末装置3より受信した利用者特定情報と一致するものが格納されている場合に、認証成功とする。そして、認証に成功した利用者特定情報に対応するユーザを認証ユーザとする。アイテム提供サーバ格納部24は、HDDなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記憶する。アイテム提供サーバ格納部24は、ユーザ情報格納部241と、アイテム情報格納部242と、利用履歴格納部243と、関連属性情報格納部244とで構成される。ユーザ情報格納部241は、ユーザ情報を複数記憶する。図36は、ユーザ情報格納部241の格納状態を示す図である。ユーザ情報とは、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であるuser_idとユーザ属性情報であるuser_infoとを関連付けたものであり、図36のようなテーブル形式で記憶する。ユーザ属性情報とは、ユーザの名前、年齢、性別、住所地域、趣味、会員になった時期年月、日付、日時など、メールアドレス、電話番号などの情報である。また、アイテム提供サーバ装置2にて商品の購入が可能であれば、商品の支払いを行うためのクレジットカード情報などを含んでもよい。アイテム情報格納部242は、アイテム識別情報と、属性種別情報と、属性値情報と、属性対応情報アイテム属性情報を、それぞれ複数記憶する。図37図37a~図37dは、アイテム情報格納部242の格納状態を示す図である。アイテム識別情報とは、アイテムを一意に識別するためのアイテム識別子であるitem_idと、アイテムの名称であるitem_nameとを関連付けたものであり、図37aのようなテーブル形式で記憶する。item_idは一意であり、重複を許容しない。属性種別情報とは、アイテム属性の種別を一意に識別するための属性種別識別子であるtype_idと、アイテム属性の種別の名称であるtype_nameとを関連付けたものであり、図37bのようなテーブル形式で記憶する。アイテム属性の種別は、アイテム属性の項目にあたるものであり、例えば、アイテムの作成者ジャンル制作年価格利用に適したユーザの条件などになる。type_idは一意であり、重複を許容しない。属性値情報とは、属性種別識別子であるtype_idと、type_idに対応する属性値を一意に識別するための属性値識別子であるattr_idと、属性値であるattr_nameとを関連付けたものであり、図37cのようなテーブル形式で記憶する。例えば、アイテムが本に関するものであり、type_idがジャンルに該当する識別子である場合、属性値は、フィクション恋愛料理などになる。type_id,attr_idの組合せは一意であり、重複を許容しない。属性対応情報とは、アイテムに対応する属性を関連付けた情報であり、アイテム識別子であるitem_idと、属性種別識別子であるtype_idと、属性値識別子であるattr_idとを関連付けたものであり、図37dのようなテーブル形式で記憶する。item_id,type_id,attr_idの組合せは一意であり、重複を許容しない。図37a~図37dのテーブルを用いることで、アイテムが有する複数の属性を、その属性の種別ごとに管理することができる。なお、あるアイテムに対応するアイテム識別情報と、そのアイテムに対応する属性対応情報から特定される属性種別情報と属性値情報とを合わせてアイテム属性情報とする。また、type_idとattr_idの組合せアイテム属性識別子や、type_nameとattr_nameの組合せをアイテム属性とする。利用履歴格納部243は、利用履歴を複数記憶する。利用履歴とは、端末装置3より受信した、ユーザのアイテムに関する利用の履歴であり、少なくともユーザ識別子とアイテム識別子とアイテムを利用した日時利用日時とを含む。図38図38a~図38dは、利用履歴格納部243の格納状態を示す図である。以下に図38を用いて、利用履歴の格納形式を4種類説明する。利用履歴の第1の格納形式は、利用履歴に含まれるユーザ識別子user_idとアイテム識別子item_idと利用日時dateとを関連付けて、図38aのようなテーブル形式で記憶する。利用履歴の第2の格納形式は、利用履歴に、ユーザのアイテムに対する利用回数が含まれている場合に用いるものであり、利用履歴に含まれるユーザ識別子user_idとアイテム識別子item_idと利用日時dateと利用回数countとを関連付けて、図38bのようなテーブル形式で記憶する。利用履歴の第3の格納形式は、利用履歴に、ユーザがアイテムに対して行った評価を数値化した評価値例えば、1:非常に嫌い、2:やや嫌い、3:どちらでもない、4:やや好き、5:非常に好きといったように、好みの度合いを数値化したものが含まれている場合に用いるものであり、利用履歴に含まれるユーザ識別子user_idとアイテム識別子item_idと利用日時dateと評価値valueとを関連付けて、図38cのようなテーブル形式で記憶する。利用履歴の第4の格納形式は、利用履歴に、ユーザがアイテムに対して支払った額支払い額が含まれている場合に用いるものであり、利用履歴に含まれるユーザ識別子user_idとアイテム識別子item_idと利用日時dateと支払い額amountとを関連付けて、図38dのようなテーブル形式で記憶する。以上が、利用履歴の格納形式の説明である。上記以外にも、利用履歴に含まれている全ての情報を格納できるように、利用履歴の形態に合わせて格納形式を変更すればよい。また、端末装置3より受信した利用履歴には、利用日時が含まれていることを前提にしているが、もし利用日時が含まれていない場合は、利用履歴格納部243に、利用日時の代わりに、利用履歴を記憶するときの日時をdateとして記憶すればよい。また、dateを格納しなくてもよく、この場合でも、新しく追加されるデータは、必ずテーブルの末尾一番下の行に追加されるので、テーブル内の上に位置する行データほど古く、下に位置する行データほど新しいことになる。このため、2つの行の位置関係を調べることにより、2つのデータのどちらが古いかを容易に判定できる。また、利用履歴格納部243に、端末装置3より受信した全ての利用履歴を記憶するが、記憶した利用履歴が一定数を超えた場合は、古いものから削除してもよい。関連属性情報格納部244は、アイテムごとに関連属性情報を複数記憶する。図39は、関連属性情報格納部244の格納状態を示す図である。関連属性情報とは、基準となるアイテム基準アイテムのアイテム識別子基準アイテム識別子item_idと、基準アイテムと関連性の高いアイテム属性関連属性に対応する属性種別識別子type_idと属性値識別子attr_idの組合せ関連アイテム属性識別子と、基準アイテムと関連属性との関連性を数値化した値関連度valueとを関連付けたものであり、図38のようなテーブル形式で記憶する。item_id,type_id,attr_idの組合せは一意とし、重複登録ができない。基準アイテムのitem_idを指定することで、そのitem_idに対応する関連属性に対応する属性種別識別子と属性値識別子との組合せを全て取得することができる。また、関連属性情報格納部244に関連度を格納しているが、関連度を格納する代わりに、例えば、基準アイテムとの関連性の高い順に1番からの通し番号を付与した順位推薦順位を格納してもよいし、関連度と推薦順位の両方を格納してもよい。また、関連度を格納せずに、item_id,type_id,attr_idの組合せ関連データのみを関連属性情報として格納してもよい。アイテム提供サーバ制御部21は、アイテム提供サーバ装置2を構成する各部に対して、全体的な制御を行う。アイテム提供サーバ制御部21は、ユーザページ情報作成部211と、関連属性情報取得部212と、利用情報中継部213とで構成される。ユーザページ情報作成部211は、端末装置3から受信したデータに応じて、以下の4種類の処理を行う。ユーザページ情報作成部211の第1の処理は、ユーザページ情報送信処理であり、端末装置3よりユーザページ情報取得要求を受信し、かつ、認証部23にて認証成功した場合に、この処理を行う。ユーザページ情報取得要求とは、ユーザページ情報の取得を要求する情報であり、認証部23にて認証を行うために、少なくとも利用者特定情報を含む。ユーザページ情報とは、端末装置3に検索画面や、利用履歴の閲覧画面や、関連属性情報の閲覧操作画面や、利用ポイントの確認画面を表示させるために必要な情報である。例えば、HTMLHyperTextMarkupLanguage形式を用いてユーザページ情報を作成してもよいし、これ以外のデータ形式を用いてもよい。ここで利用ポイントとは、ユーザが関連属性情報に対応するアイテムを利用した際に、その関連属性情報と何らかの関係性のある他のユーザに付与される数値である。また、関連属性情報に対応するアイテムを利用したユーザ本人に利用ポイントを付与してもよい。なお、アイテム提供サーバ装置2によるサービスを提供している側サービス提供側が、そのサービスを利用するユーザに対して、利用ポイントに応じて、そのポイントに応じた何らかの特典を与えてもよい。例えば、ショッピングサイトであれば、商品購入の際に、代金の一部として利用ポイントを使用できるようにしてもよいし、利用ポイントに応じた値引きサービスを行ってもよい。なお、関連属性情報と何らかの関係性のある他のユーザとは、関連属性情報に対応する基準アイテムを利用しているユーザ、又は、関連属性を有するアイテムと関連属性情報に対応する基準アイテムの両方を利用しているユーザである。ユーザページ情報送信処理とは、認証ユーザのユーザページ情報を作成し、認証ユーザが利用中の端末装置3に、作成したユーザページ情報を送信する処理であり、まず、利用ポイント取得要求を作成し、ネットワーク4を介して、情報処理サーバ装置1に、作成した利用ポイント情報取得要求を送信する。利用ポイント情報取得要求とは、認証ユーザが獲得した利用ポイントに関する情報利用ポイント情報を取得するための情報であり、少なくとも認証ユーザのユーザ識別子を含む。次に、ネットワーク4を介して、情報処理サーバ装置1より、送信した利用ポイント情報取得要求に対応する利用ポイント情報を受信する。次に、利用履歴格納部244より、認証ユーザのユーザ識別子に対応する全ての利用履歴を抽出する。次に、受信した利用ポイント情報と、抽出した利用履歴とを用いて、ユーザページ情報を作成する。そして、ネットワーク4を介して、端末装置3に、作成したユーザページ情報を送信する。また、利用履歴を全て抽出せずに、特定の条件を満たすもののみを抽出してもよい。特定の条件とは、例えば、最新のものからサービス提供側が予め設定した件数を超えない範囲で抽出するとしてもよいし、過去の特定の時点から、ユーザページ情報送信処理を行っている時点現在までの間の利用履歴を抽出するとしてもよい。過去の特定の時点は、サービス提供側が予め決めておけばよく、例えば、ユーザページ情報送信処理を行っている時点から3ヶ月前や、半年前や、1年前とすればよい。ユーザページ情報作成部211の第2の処理は、検索結果送信処理であり、ネットワーク4を介して、端末装置3より検索条件を受信すると、この処理を行う。ここで検索条件とは、利用するアイテムを絞り込むために用いる条件であり、例えば、ジャンル名、作成者、キーワード、価格の上限や下限などである。検索結果送信処理とは、端末装置3に、受信した検索条件を満たすアイテム属性情報を送信する処理であり、まず、アイテム情報格納部242より、検索条件を満たすアイテム属性情報を全て抽出する。そして、ネットワーク4を介して、端末装置3に、抽出した全てのアイテム属性情報を送信する。ユーザページ情報作成部211の第3の処理は、関連属性情報送信処理であり、ネットワーク4を介して、端末装置3より関連属性情報取得要求を受信すると、この処理を行う。ここで関連属性情報取得要求とは、関連属性情報を取得する要求であり、少なくともアイテム識別子を含む。関連属性情報送信処理とは、端末装置3に、受信した関連属性情報取得要求に対応する関連属性情報を送信する処理であり、まず、関連属性情報格納部244より、関連属性情報取得要求に含まれるアイテム識別子と、item_idとを照合し、一致する関連属性情報を全て抽出する。ネットワーク4を介して、端末装置3に、抽出した全ての関連属性情報を送信する。なお、後の処理で、関連属性情報格納部244において関連属性情報の格納位置を示す行番号を利用する場合は、関連属性情報に対応する行番号を関連付ける必要がある。ユーザページ情報作成部211の第4の処理は、関連属性対応アイテム属性情報送信処理であり、ネットワーク4を介して、端末装置3より関連属性対応アイテム属性情報取得要求を受信すると、この処理を行う。ここで関連属性対応アイテム属性情報取得要求とは、関連属性情報に対応するアイテム属性情報を取得する要求であり、少なくとも関連属性情報を含む。関連属性対応アイテム属性情報送信処理とは、端末装置3に、受信した関連属性対応アイテム属性情報取得要求に対応するアイテム属性情報を送信する処理であり、まず、アイテム情報格納部242より、関連属性対応アイテム属性情報取得要求に含まれる関連属性情報の属性種別識別子と属性値識別子と、属性対応情報とを照合し、一致する属性対応情報のアイテム識別子を全て抽出する。次に、抽出したアイテム識別子に対応するアイテム属性情報を全て抽出する。ネットワーク4を介して、端末装置3に、抽出した全てのアイテム属性情報を送信する。関連属性情報取得部212は、ネットワーク4を介して、情報処理サーバ装置1より関連属性情報を受信すると、関連属性情報更新処理を行う。関連属性情報更新処理とは、関連属性情報格納部244にて、記憶されている全てのデータを削除した後に、受信した関連属性情報を記憶する処理である。利用情報中継部213は、ネットワーク4を介して、端末装置3より利用者特定情報と利用情報とを受信し、かつ、認証部23にて認証が成功した場合に、利用情報中継処理を行う。利用情報とは、利用ポイント算出処理を行う前の利用履歴を少なくとも含む。利用情報が、関連属性に対応するアイテムの利用に関するものであれば、利用履歴に加え、特定情報を含む。特定情報とは、閲覧した関連属性情報を特定するための情報であり、例えば、閲覧した関連属性情報に含まれる基準アイテム識別子や、閲覧した関連属性情報そのものや、閲覧した関連属性情報の関連属性情報格納部244における格納位置を示す行番号を含む。特定情報が行番号を含む時は、前述したユーザページ情報作成部211の関連属性情報送信処理にて、関連属性情報に加え、行番号も端末装置3に送信する必要がある。閲覧した関連属性情報と何らかの関係性のあるユーザのみにポイントを付与する場合は、特定情報の形式を関連属性情報や行番号とすればよい。また、閲覧した関連属性情報だけでなく、基準アイテムに対応するいずれかの関連属性情報と何らかの関係性のあるユーザにポイントを付与する場合は、特定情報の形式を基準アイテム識別子とすればよい。利用情報中継処理とは、まず、利用履歴格納部243に、受信した利用情報に含まれる利用履歴を格納する。そして、ネットワーク4を介して、情報処理サーバ装置1に、受信した利用情報を送信する処理である。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、内蔵されたプログラムにより所定の動作を行う。図40は、本実施形態における端末装置3の構成図である。本実施形態における端末装置3は、端末制御部31と、端末通信部32と、入力部33と、表示部34とで構成される。端末通信部32は、ネットワーク4を介してアイテム提供サーバ装置2と通信を行うための部である。入力部33は、例えば、端末装置3がPCPersonalComputerであれば、マウスやキーボード、携帯電話であれば、ボタンといったように、ユーザが端末装置3を操作するためのインタフェースである。表示部34は、例えば、ディスプレイといったように、様々な情報を表示し、ユーザに視覚的に示すためのインタフェースである。端末制御部31は、端末装置3を構成する各部に対して、全体的な制御を行う。端末制御部31は、ユーザページ表示部311と、利用情報作成部312とで構成される。ユーザページ表示部311は、入力部33から取得した操作や、アイテム提供サーバ装置2から受信したデータの種類に応じて、以下の8種類の処理を行う。ユーザページ表示部311の第1の処理は、ユーザページ情報取得要求送信処理であり、入力部33よりユーザページの表示を要求する操作を取得すると、この処理を行う。ユーザページとは、ユーザページ情報を基に、表示部34に表示するために描画されたものである。ユーザページ情報取得要求送信処理とは、端末装置3を利用中のユーザである利用ユーザのユーザ識別子とパスワードの組合せである利用者特定情報を用いて、ユーザページ情報取得要求を作成し、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2に、作成したユーザページ情報取得要求を送信する処理である。パスワードは、端末装置3の図示しない格納部に記憶しておき、ユーザページ情報取得要求を作成するたびに図示しない格納部から取得してもよいし、ユーザページ情報取得要求を作成するたびにユーザに入力させるようにしてもよい。ユーザページ表示部311の第2の処理は、ユーザページ表示処理であり、アイテム提供サーバ装置2よりユーザページ情報を取得すると、この処理を行う。ユーザページ表示処理とは、アイテム提供サーバ装置2より取得したユーザページ情報を基に、ユーザページを作成し、表示部34に、作成したユーザページを表示する処理である。ユーザページ表示部311の第3の処理は、検索条件送信処理であり、入力部33より条件の入力操作と検索を要求する操作の内容を取得すると、この処理を行う。検索条件送信処理とは、利用ユーザのユーザ識別子と、取得した条件を用いて検索条件を作成し、アイテム提供サーバ装置2に、作成した検索条件を送信する処理である。ユーザページ表示部311の第4の処理は、検索結果表示処理であり、アイテム提供サーバ装置2より、検索条件送信処理にて送信した検索条件に対するアイテム属性情報を取得すると、この処理を行う。検索結果表示処理とは、受信したアイテム属性情報を基にユーザページの更新を行う処理である。ユーザページ表示部311の第5の処理は、関連属性情報取得要求送信処理であり、入力部33より利用履歴閲覧画面に表示されている利用履歴の選択や、検索結果閲覧画面に表示されている検索結果の選択といった操作を取得すると、この処理を行う。関連属性情報取得要求送信処理とは、まず、操作の対象となった利用履歴や検索結果より、アイテム識別子を抽出する。次に、抽出したアイテム識別子を用いて、関連属性情報取得要求を作成する。そして、アイテム提供サーバ装置2に、作成した関連属性情報取得要求を送信する処理である。ユーザページ表示部311の第6の処理は、関連属性情報表示処理であり、アイテム提供サーバ装置2より、関連属性情報取得要求送信処理にて送信した関連属性情報取得要求に対する関連属性情報を取得すると、この処理を行う。関連属性情報表示処理とは、受信した関連属性情報を基にユーザページの更新を行う処理である。ユーザページ表示部311の第7の処理は、関連属性対応アイテム属性情報取得要求送信処理であり、入力部33より関連属性情報閲覧画面に表示されている関連属性情報の選択といった操作を取得すると、この処理を行う。関連属性対応アイテム属性情報取得要求送信処理とは、まず、操作の対象となった関連属性情報を用いて、関連属性対応アイテム属性情報取得要求を作成する。そして、アイテム提供サーバ装置2に、作成した関連属性対応アイテム属性情報取得要求を送信する処理である。ユーザページ表示部311の第8の処理は、関連属性対応アイテム属性情報表示処理であり、アイテム提供サーバ装置2より、関連属性対応アイテム属性情報取得要求送信処理にて送信した関連属性対応アイテム属性情報取得要求に対するアイテム属性情報を取得すると、この処理を行う。関連属性対応アイテム属性情報表示処理とは、受信したアイテム属性情報を基にユーザページの更新を行う処理である。表示部34に表示するユーザページは、例えば、図41のユーザページの表示例のように、現在獲得している利用ポイントが確認でき、アイテムの検索手段が用意され、利用履歴と、検索結果と、関連属性情報と関連属性情報に対応するアイテム属性情報と、検索により取得したアイテムとを分けて表示できるようにすればよい。図41の表示例では、上段左に端末装置3を利用中のユーザのユーザ名と利用ポイントとを表示し、中段左に利用ユーザの利用履歴を表示している。また、上段右に検索条件を入力するテキストボックスと検索条件送信処理のトリガーとなる検索ボタンとを表示し、中段右に検索条件を満たすアイテム属性情報を表示している。また、下段左に関連属性情報を表示し、下段右に選択された関連属性情報に対応するアイテム属性情報を表示している。尚、図41の表示例では、下段左に過去に利用した小説Aの関連属性が表示されているが、入力部33より、検索結果の料理本Eが選択されることで、小説Aの代わりに、料理本Eの関連属性が表示されることになる。利用情報作成部312は、入力部33より、ユーザページに表示されたアイテムの利用操作を取得すると、利用情報送信処理を行う。アイテムの利用操作とは、ユーザページに表示されたアイテム名などのアイテム属性情報を選択する操作や、アイテムが音楽であれば、再生を行うという操作や、アイテムが映画であれば、視聴するという操作や、ユーザページにてアイテムの購入が行える場合は、アイテムを購入候補に指定する買い物かごに入れる操作や、購入候補として指定したアイテムを購入する操作等である。利用情報送信処理とは、まず、利用ユーザのユーザ識別子とパスワードの組合せである利用者特定情報を作成する。次に、利用ユーザのユーザ識別子と利用操作の対象となったアイテムのアイテム識別子を基に作成した利用履歴を用いて利用情報を作成する。このとき、利用操作の対象となったアイテムが関連属性情報に対応するアイテムだった場合には、利用履歴に加え、その関連属性情報に含まれる基準アイテム識別子、又は、その関連属性情報、又は、その関連属性情報に対応する行番号を基に作成した特定情報を用いて、利用情報を作成する。そして、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2に、作成した利用者特定情報と利用情報とを送信する処理である。つまり、図41の表示例において、検索結果である料理本Eが利用された場合は、料理本Eの利用履歴のみを用いて利用情報を作成することになる。また、関連属性情報に対応するアイテムである本Dが利用された場合は、本Dに対応する関連属性情報に含まれる基準アイテム識別子小説Aのアイテム識別子、又は、本Dに対応する関連属性情報小説Aの作成者:作者Bに対応する関連属性情報、又は、本Dに対応する関連属性情報の行番号を基に作成した特定情報と、本Dの利用履歴とを用いて、利用情報を作成する。行番号を用いて特定情報を作成するには、ユーザページ表示部311による関連属性情報処理の際に、関連属性情報と共に、その関連属性情報の行番号も受信していなければならない。また利用情報送信処理において、上述した以外の情報を利用履歴に追加することもできる。例えば、アイテム名などのアイテム属性情報を選択する操作、アイテムを購入候補に指定する操作、購入候補に指定したアイテムを購入する操作、アイテムを再生する操作、などの各利用操作を区別するための利用形態情報を追加してもよい。また、ユーザにアイテムに対する評価を行わせた上で、その評価値例えば、1:非常に嫌い、2:やや嫌い、3:どちらでもない、4:やや好き、5:非常に好きといったように、好みの度合いを数値化したものを利用履歴に追加してもよい。また、一定期間ごとに利用情報送信処理を行う場合は、その期間中に利用されたアイテムの利用回数を利用履歴に追加してもよい。ここで、図42のフローチャートを用いて、端末装置3でのアイテムの利用に関する手順の一例を説明する。まず、端末装置3が、ユーザページ情報取得要求送信処理を行い、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2にユーザページ情報取得要求を送信するステップS101。次に、アイテム提供サーバ装置2の認証部23が、ネットワーク4を介して、端末装置3よりユーザページ情報取得要求を受信すると、ユーザページ情報取得要求に含まれる利用者特定情報を基に認証を行うステップS102。認証に成功した場合は、ユーザページ情報作成部211に受信したユーザページ情報取得要求を送り、ステップS103へ進み、失敗した場合はステップS101からやり直す。ステップS103では、ユーザページ情報作成部211が、認証部23よりユーザページ情報取得要求を取得し、ユーザページ情報送信処理を行い、ネットワーク4を介して、端末装置3にユーザページ情報を送信する。次に、端末装置3が、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2より、ユーザページ情報を受信すると、ユーザページ表示処理を行うステップS104。次に、表示されたユーザページを閲覧したユーザが、関連属性情報を取得する操作を行うと、端末装置3は、関連属性情報取得要求送信処理を行い、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2に関連属性情報取得要求を送信するステップS105。次に、ユーザページ情報作成部211が、ネットワーク4を介して、端末装置3より、関連属性情報取得要求を受信すると、関連属性情報送信処理を行い、ネットワーク4を介して、端末装置3に関連属性情報を送信するステップS106。次に、端末装置3が、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2より、関連属性情報を受信すると、関連属性情報表示処理を行うステップS107。次に、表示されたユーザページを閲覧したユーザが、関連属性情報に対応するアイテム属性情報を取得する操作を行うと、端末装置3は、関連属性対応アイテム属性情報取得要求送信処理を行い、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2に関連属性対応アイテム属性情報取得要求を送信するステップS108。次に、ユーザページ情報作成部211が、ネットワーク4を介して、端末装置3より、関連属性対応アイテム属性情報取得要求を受信すると、関連属性対応アイテム属性情報送信処理を行い、ネットワーク4を介して、端末装置3にアイテム属性情報を送信するステップS109。次に、端末装置3が、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2より、アイテム属性情報を受信すると、関連属性対応アイテム属性情報表示処理を行うステップS110。次に、表示された関連属性情報に対応するアイテム属性情報を閲覧したユーザが、アイテムに関する利用操作を行うと、端末装置3は、利用情報を作成し、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2に、利用情報と利用者特定情報とを送信する利用情報送信処理を行うステップS111。次に、アイテム提供サーバ装置2の認証部23が、ネットワーク4を介して、端末装置3より利用情報と利用者特定情報とを受信すると、利用者特定情報を基に認証を行うステップS112。認証に成功した場合は、利用情報中継部213に受信した利用情報を送り、ステップS113へ進み、失敗した場合はステップS111からやり直す。ステップS113では、利用情報中継部213が、認証部23より利用情報を取得し、利用情報中継処理を行い、ネットワーク4を介して、情報処理サーバ装置1に、取得した利用情報を送信する。次に、情報処理サーバ装置1が、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2より、利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理を行いステップS114、ステップS101からステップS114までの一連の処理を終了する。利用ポイント算出処理については後述する。以上が、端末装置3でのアイテムの利用に関する手順の一例の説明である。情報処理サーバ装置1は、アイテム提供サーバ装置2に関連属性情報を送信したり、アイテム提供サーバ装置2の要求に応じて、利用ポイント情報を送信する装置である。情報処理サーバ装置1は、CPU、RAM、ROM、ハードディスクドライブHDD、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェアプログラム処理として実施することも可能である。なお、情報処理サーバ装置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、情報処理サーバ装置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、情報処理サーバ装置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。図43は、本実施形態における情報処理サーバ装置1の構成図である。本実施形態における情報処理サーバ装置1は、情報処理サーバ制御部11と、情報処理サーバ通信部12と、情報処理サーバ格納部13とで構成される。情報処理サーバ通信部12は、ネットワーク4を介してアイテム提供サーバ装置2と通信を行うための部である。情報処理サーバ格納部13は、HDDなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記憶する。情報処理サーバ格納部13は、利用履歴格納部131と、アイテム嗜好情報格納部132と、属性嗜好情報格納部133と、関連属性情報格納部134と、分配情報格納部135と、制約情報格納部136と、利用ポイント情報格納部137と、ユーザ情報格納部138と、アイテム情報格納部アイテム属性情報格納部139とで構成される。利用履歴格納部131は、HDDなどの記憶装置を用いて、利用履歴を複数記憶するものである。利用履歴格納部131は、アイテム提供サーバ装置2の利用履歴格納部243と同様の格納形式であり、利用履歴格納部243に記憶されている利用履歴が全て記憶されている。アイテム提供サーバ装置2の利用履歴格納部243に記憶されている利用履歴を利用履歴格納部131にも記憶するのは、情報処理サーバ制御部11にて行う処理で、利用履歴を利用するためである。もちろん、利用履歴格納部131を用意する代わりに、アイテム提供サーバ装置2の利用履歴格納部243より利用履歴を取得できるようにしてもよいし、逆でもよい。アイテム嗜好情報格納部132は、HDDなどの記憶装置を用いて、アイテム嗜好情報を複数記憶する。図44は、アイテム嗜好情報格納部132の格納状態を示す図である。アイテム嗜好情報とは、ユーザ識別子user_idと、アイテム識別子item_idと、ユーザのアイテムに対する好みの度合いを数値化したアイテム嗜好度ip_valueとを関連付けたものであり、図44のようなテーブル形式で記憶する。user_id,item_idの組合せは一意とし、重複登録ができない。属性嗜好情報格納部133は、HDDなどの記憶装置を用いて、属性嗜好情報を複数記憶する。図44は、属性嗜好情報格納部133の格納状態を示す図である。属性嗜好情報とは、ユーザ識別子user_idと、属性種別識別子type_idと、属性値識別子attr_idと、ユーザのアイテム属性に対する好みの度合いを数値化した属性嗜好度ap_valueとを関連付けたものであり、図45のようなテーブル形式で記憶する。user_id,type_id,attr_idの組合せは一意とし、重複登録ができない。関連属性情報格納部134は、HDDなどの記憶装置を用いて、関連属性情報を複数記憶する。関連属性情報格納部134は、アイテム提供サーバ装置2の関連属性情報格納部244と同様の格納形式であり、関連属性情報格納部244に記憶されている関連属性情報が全て記憶されている。アイテム提供サーバ装置2の関連属性情報格納部244に記憶されている関連属性情報を関連属性情報格納部134にも記憶するのは、情報処理サーバ制御部11にて行う処理で、関連属性情報を利用するためである。もちろん、関連属性情報格納部134を用意する代わりに、アイテム提供サーバ装置2の関連属性情報格納部244より関連属性情報を取得できるようにしてもよいし、逆でもよい。分配情報格納部135は、HDDなどの記憶装置を用いて、分配情報を複数記憶する。図45は、分配情報格納部135の格納状態を示す図である。分配情報とは、基準アイテムのアイテム識別子item_idと、関連属性に対応する属性種別識別子type_idと属性値識別子attr_idとの組合せと、利用親ポイントの分配対象であり、かつ、基準アイテムと関連属性を有するいずれかのアイテムとを過去に利用したユーザ分配ユーザのユーザ識別子user_idと、利用親ポイントの分配率rateとを関連付けたものであり、図46のようなテーブル形式で記憶する。本実施形態における利用親ポイントとは、関連属性を有するアイテムの利用を示す利用情報に対して与えられる利用ポイントの大本であり、この利用親ポイントに分配率を掛け合わせることで、分配ユーザごとに利用ポイントが算出される。なお、1つの関連属性に対する利用ポイントの総和が、利用親ポイントと等しくなるように、分配率の総和を1とする必要がある。item_id,type_id,attr_id,user_idの組合せは一意とし、重複登録ができない。また、利用情報に含まれる特定情報が基準アイテム識別子である場合、その基準アイテム識別子に対応する関連属性情報に含まれるアイテム識別子と属性種別識別子と属性値識別子との組合せを、分配情報格納部135に記憶されているitem_idとtype_idとattr_idとの組合せと照合し、合致する行のuser_idを抽出することにより、分配ユーザを容易に特定できる。基準アイテム識別子に対応する関連属性情報が複数存在する場合は、関連属性情報ごとに、分配ユーザを抽出すればよい。また、利用情報に含まれる特定情報が関連属性情報である場合、その関連属性情報のアイテム識別子と属性種別識別子と属性値識別子との組合せを、分配情報格納部135に記憶されているitem_idとtype_idとattr_idとの組合せと照合し、合致する行のuser_idを抽出することにより、分配ユーザを容易に特定できる。また、利用情報に含まれる特定情報が行番号である場合、その行番号に対応する関連属性情報のアイテム識別子と属性種別識別子と属性値識別子との組合せを、分配情報格納部135に記憶されているitem_idとtype_idとattr_idとの組合せと照合し、合致する行のuser_idを抽出することにより、分配ユーザを容易に特定できる。制約情報格納部136は、HDDなどの記憶装置を用いて、制約情報を複数記憶する。図47は、制約情報格納部136の格納状態を示す図である。制約情報は、アイテム属性の制約条件を構成する条件の1つであり、制約条件を識別するための制約条件識別子rest_idと、属性種別識別子type_idと、属性値識別子attr_idと、否定条件であるか否かを示す否定フラグis_notとを関連付けたものであり、図47のようなテーブル形式で記憶する。否定フラグは、例えば、図47の1行目のように、その値が0であれば否定条件ではないことを示し、図47の2行目のように、その値が1であれば否定条件であることを示す。制約情報は、属性値識別子が存在しない場合は属性種別を指定する条件となり、属性値識別子が存在する場合が属性値を指定する条件となる。例えば、図47の1行目の制約情報を充足するには、アイテムに対応するいずれかのアイテム属性が属性種別識別子taであればよい。また、図47の2行目の制約情報を充足するには、ユーザに利用されたアイテムに対応する全てのアイテム属性が属性種別識別子taかつ属性値識別子ta2でなければよい。制約条件は、1つ以上の制約情報で構成される。アイテムが1つの制約条件を充足するには、その制約条件の制約条件識別子に対応する1つ以上の制約情報を全て充足しなければならない。例えば、1つの制約条件が図47の1行目と2行目の制約情報で構成されている場合、その制約条件を充足するには、アイテムに対応するいずれかのアイテム属性が属性種別識別子taであり、かつ、全てのアイテム属性が属性種別識別子taかつ属性値識別子ta2でなければよい。属性種別識別子taが属性種別作成者に対する属性種別識別子であり、属性値識別子をta2が属性値作者2に対する属性値識別子とすると、アイテム属性が、属性種別作成者でありかつ、その属性値が作者2でない場合に制約条件を充足する。また、制約情報格納部136には、複数の制約条件を格納することができる。そして、複数の制約条件のうち、少なくとも1つの制約条件を充足するアイテムが利用ポイントの付与対象となる。本実施形態においては、分配情報を用いて利用ポイントの付与対象を管理しているので、後述する分配ユーザ選出処理において制約情報を用いる。制約情報格納部136に格納させている制約情報をサービス提供側が更新することで、容易に利用ポイントの付与対象であるアイテムを再設定することができる。なお、全てのアイテム属性を利用ポイント付与の対象としたい場合に、制約情報格納部136に、どのようなアイテム属性であってもなんらかの制約条件が充足するように、サービス提供側が制約情報を登録する必要があるが、その手間をなくすために、制約情報格納部136に、1つも制約情報が格納されていない場合に、全てのアイテム属性を利用ポイント付与の対象とするといったルールを設けてもよい。また、利用ポイントの判定に制約条件を用いない場合は、制約情報格納部136は省略できる。利用ポイント情報格納部137は、HDDなどの記憶装置を用いて、利用ポイント情報を複数記憶する。図48は、利用ポイント情報格納部137の格納状態を示す図である。利用ポイント情報とは、ユーザ識別子user_idと、そのユーザ識別子に対応するユーザの利用ポイントpointとを関連付けたものであり、図48のようなテーブル形式で記憶する。なお、記憶されている利用ポイントの初期値は0である。ユーザ情報格納部138は、HDDなどの記憶装置を用いて、ユーザ情報を複数記憶する。ユーザ情報格納部138は、アイテム提供サーバ装置2のユーザ情報格納部241と同様の格納形式であり、ユーザ情報格納部241に記憶されているユーザ情報が全て記憶されている。アイテム提供サーバ装置2のユーザ情報格納部241に記憶されているユーザ情報をユーザ情報格納部138にも記憶するのは、情報処理サーバ制御部11にて行う処理で、ユーザ情報を利用する場合があるためである。もちろん、ユーザ情報格納部138を用意する代わりに、アイテム提供サーバ装置2のユーザ情報格納部241よりユーザ情報を取得できるようにしてもよいし、逆でもよい。アイテム情報格納部139は、HDDなどの記憶装置を用いて、アイテム属性情報を複数記憶するものである。アイテム情報格納部139は、アイテム提供サーバ装置2のアイテム情報格納部242と同様の格納形式であり、アイテム情報格納部242に記憶されているアイテム属性情報が全て記憶されている。アイテム提供サーバ装置2のアイテム情報格納部242に記憶されているアイテム属性情報をアイテム情報格納部139にも記憶するのは、情報処理サーバ制御部11にて行う処理で、アイテム属性情報を利用する場合があるためである。もちろん、アイテム情報格納部139を用意する代わりに、アイテム提供サーバ装置2のアイテム情報格納部242よりアイテム属性情報を取得できるようにしてもよいし、逆でもよい。情報処理サーバ制御部11は、情報処理サーバ装置1を構成する各部に対して、全体的な制御を行う。情報処理サーバ制御部11は、利用ポイント算出部111と、関連属性選出部関連データ作成部112と、分配ユーザ選出部113と、利用ポイント情報取得部114とで構成される。なお、利用ポイント算出部111と分配ユーザ選出部113とは協働してポイント分配算出部D1として機能する。利用ポイント算出部111は、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2より、利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理ステップS111を行う。利用ポイント算出処理の手順を図49のフローチャートを用いて説明する。まず、利用ポイント算出部111が、アイテム提供サーバ装置2より、情報処理サーバ通信部12経由で、利用情報を取得するステップS201。次に、利用ポイント算出部111が、ステップS201にて取得した利用情報が特定情報を含むか否かを判定するステップS202。特定情報を含む場合はステップS203へ進み、含まない場合はステップS209へ進む。ステップS203では、利用ポイント算出部111が、利用親ポイントを算出する。利用親ポイントの算出方法は、例えば、利用情報1つにつき、サービス提供者側が予め設定した一定のポイント例えば10ポイントとするものである。また、有料のアイテムを扱うショッピングサイト等であれば、購入代金から一定の割合例えば購入代金の1を利用親ポイントとして算出してもよい。また、利用情報に含まれる利用履歴に、アイテムの利用形態情報アイテムの詳細情報の表示する操作、アイテムを買い物かごに入れる等の購入候補に指定する操作、アイテムの購入操作などの操作を区別する情報を含ませ、その利用形態ごとに一定のポイントを予めサービス提供側が設定し、利用親ポイントとして付与してもよい。次に、利用ポイント算出部111が、分配情報格納部135より、ステップS201にて取得した利用情報に含まれる特定情報に対応する分配情報を取得するステップS204。特定情報の形式ごとの、分配情報の取得方法を説明する。特定情報が基準アイテム識別子である場合は、まず、関連属性情報格納部134より、その基準アイテム識別子に対応する関連属性情報を全て取得する。そして、その関連属性情報のアイテム識別子と属性種別識別子と属性値識別子の組合せと、分配情報のitem_id,type_id,attr_idの組合せとを照合し、一致する全ての分配情報を取得する。基準アイテム識別子に対応する関連属性情報が2つ以上存在する場合は、関連属性情報ごとに分配情報を取得すればよい。このとき、例えば、基準アイテムに対応する関連属性情報の数が3つの場合、分配率の合計値が3となるといったように、分配率の合計値が基準アイテム識別子に対応する関連属性情報の数と等しくなってしまう。このため、基準アイテム識別子に対応する関連属性情報が2つ以上存在する場合は、分配率の合計値を基準アイテム識別子に対応する関連属性情報の数で割ることで、分配率の合計値を1にする必要がある。特定情報が関連属性情報である場合は、その関連属性情報のアイテム識別子と属性種別識別子と属性値識別子の組合せと、分配情報のitem_id,type_id,attr_idの組合せとを照合し、一致する全ての分配情報を取得する。ここで取得した分配情報に含まれるuser_idに対応する分配ユーザは全て、利用情報よりも早い時期に、基準アイテムと、関連属性情報に対応するアイテムとを利用したユーザである。特定情報が行番号を基に作成されていた場合は、関連属性情報格納部134より、行番号に対応する関連属性情報を取得し、取得した関連属性情報を用いればよい。また、後述する分配ユーザ選出処理にて、制約情報を用いてポイントを分配する関連属性情報を制限した場合、関連属性情報に対応する分配情報が存在しない場合もある。後述する分配ユーザ選出処理にて、制約情報を用いてポイントを分配する関連属性情報を制限しない場合、関連属性情報を用いて分配情報を取得する際に、関連属性情報のアイテム属性が、制約情報格納部136に格納されている制約情報で構成される制約条件の少なくとも1つを充足するか否かを判定し、少なくとも1つ充足する関連属性情報のみを用いて分配情報を取得する必要がある。次に、利用ポイント算出部111が、ステップS206にて全ての分配情報を選択したか否かを判定するステップS205。全て選択した場合は、ステップS209へ進み、まだ未選択のものが残っている場合は、ステップS206へ進む。ステップS206では、利用ポイント算出部111が、ステップS204にて取得した分配情報を、例えば取得した順に、1つ選択する。次に、利用ポイント算出部111が、ステップS203にて算出した利用親ポイントと、ステップS206にて選択した分配情報に含まれるrateとを掛け合わせることで利用ポイントを変更するための変更値を算出するステップS207。次に、利用ポイント算出部111が、利用ポイント情報格納部137において、ステップS206にて選択した分配情報に含まれるuser_idに対応する利用ポイント情報を特定し、特定した利用ポイント情報のpoint元の利用ポイントに、ステップS207にて算出した変更値を加算するステップS208。次に、ステップS205へ進む。ステップS209では、利用ポイント算出部111が、利用履歴格納部131に、ステップS201にて取得した利用情報に含まれる利用履歴を記憶する。利用履歴を利用履歴格納部131に格納することで、利用履歴は既処理であるとみなされる。関連属性情報に対応するアイテムを利用したユーザにも一定の変更値を加算したい場合は、このステップにて加算すればよい。このとき、利用ポイント情報格納部137において、ステップS201にて取得した利用情報に含まれる利用履歴のユーザ識別子に対応する利用ポイント情報を特定し、特定した利用ポイント情報のpoint元の利用ポイントに、予めサービス提供側が設定した変更値を加算する。以上で、ステップS201からステップS209までの一連の処理は終了となる。上記説明では、ステップS208にて、元の利用ポイントに変更値を加算して、利用ポイントを更新しているが、加算処理の代わりに、元のポイントと以下に示す係数変更値との乗算処理を用いて、利用ポイントを更新してもよい。このとき、ステップS203では、加算する利用ポイントの和である利用親ポイントの代わりに、増加率元の利用ポイントをどの程度増加させるかを示す値であり、この値に1を加えることで係数となるの合計値である親増加率を算出する。そして、ステップS206にて選択した分配情報に含まれる分配ユーザuの、基準アイテムibと関連属性情報に対応するアイテム属性asとに関する分配率をrateu,ib,asとし、親増加率をsrとして、式13により、係数mu,ib,asを算出する。また、利用ポイントの初期値が0であると、いくら係数を掛け合わせても増加しないため、初期値を0を超える値で設定するか、初期値は0であるが、一番最初に利用ポイントの算出対象になった場合にのみ、一定のポイント数を加えればよい。また、関連属性情報に対応するアイテムを利用したユーザにも一定の係数を乗算したい場合も、ステップS209にて、ステップS201にて取得した利用情報に含まれるユーザ識別子に対応する利用ポイント情報を特定し、特定した利用ポイント情報のpoint元の利用ポイントに、予めサービス提供側が設定した係数をかければよい。以上が、利用ポイント算出処理の説明である。関連属性選出部112は、所定のタイミングごとに、アイテム嗜好情報格納部132に記憶されているアイテム嗜好情報と、属性嗜好情報格納部133に格納されている属性嗜好情報と、関連属性情報格納部134に記憶されている関連属性情報とを全て削除した後、アイテム嗜好情報作成処理、属性嗜好情報作成処理、関連属性選出処理の順に処理を行う。所定のタイミングとしては、所定の時間間隔例えば24時間ごとを用いてもよいし、利用履歴を一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、アイテム嗜好情報作成処理の手順を、図50のフローチャートを用いて説明する。まず、関連属性選出部112が、利用履歴格納部131より、user_idを重複無しで全て抽出するステップS301。次に、関連属性選出部112が、ステップS301にて抽出したuser_idのうち、例えば、抽出した順に、1つ選択するステップS302。次に、関連属性選出部112が、利用履歴格納部131より、ステップS302にて選択したuser_idを含む利用履歴を全て取得するステップS303。次に、関連属性選出部112が、ステップS303にて取得した利用履歴より、item_idを重複なしで全て抽出するステップS304。次に、関連属性選出部112が、ステップS304にて抽出したitem_idのうち、例えば、抽出した順に、1つ選択するステップS305。次に、関連属性選出部112が、ステップS303にて取得した利用履歴のうち、ステップS305にて選択したitem_idを含むものアイテム嗜好度算出対象利用履歴のみを用いて、アイテム嗜好度を算出するステップS306。以下に、アイテム嗜好度算出方法を8種類説明する。アイテム嗜好度算出の第1の方法は、アイテム嗜好度を1として算出する方法である。この方法は、アイテム嗜好度に対するユーザ一人ひとりの影響力重みを全て平等同じに扱っている。また、計算量が最も少なくなる。アイテム嗜好度算出の第2の方法は、全利用回数をアイテム嗜好度として算出方法である。全利用回数は、利用履歴格納部131の第2の格納形式のように利用回数が記憶されている場合に、アイテム嗜好度算出対象利用履歴に含まれる利用回数の和を全利用回数とすればよい。また、利用回数を含まない場合は、アイテム嗜好度算出対象利用履歴の数を全利用回数とすればよい。この方法は、アイテム嗜好度に対するアイテム1つひとつの嗜好の度合いを変えており、アイテム嗜好度算出対象のアイテムに対する全利用回数が多いほど嗜好の度合いが強いことになる。アイテム嗜好度算出の第3の方法は、利用履歴格納部131の第3の格納形式のように評価値が記憶されている場合にのみ用いることができる方法であり、アイテム嗜好度算出対象利用履歴に含まれる評価値の代表値評価値の和や平均値や最大値や最小値や中央値や最新の日付に対応する評価値をアイテム嗜好度として算出する方法である。この方法は、アイテム嗜好度に対するアイテム1つひとつの嗜好の度合いを変えており、アイテム嗜好度算出対象のアイテムに対する評価が高いほど嗜好の度合いが強いことになる。アイテム嗜好度算出の第4の方法は、利用履歴に含まれる利用日時を用いて、利用日時の古い利用履歴ほど大きな重みを付けてアイテム嗜好度を算出する方法である。例えば、アイテム嗜好度算出対象利用履歴ごとに、関連属性選出処理を行う日付現在と、その利用日時との差を算出し、その差の代表値総和や平均値や最大値や最小値を算出すればよい。この方法は、アイテム嗜好度に対するアイテム1つひとつの嗜好の度合いを変えており、アイテム嗜好度算出対象のアイテムの利用日時が早いほど嗜好の度合いが強いことになる。アイテム嗜好度算出の第5の方法は、利用履歴に含まれる利用日付を用いて、利用日時の新しい利用履歴ほど大きな重みを付けてアイテム嗜好度を算出する方法である。例えば、アイテム嗜好度算出対象利用履歴ごとに、関連属性選出処理を行う日付現在と、その利用日時との差を算出し、その差の逆数の代表値総和や平均値や最大値や最小値や中央値を算出すればよい。この方法は、アイテム嗜好度に対するアイテム1つひとつの嗜好の度合いを変えており、アイテム嗜好度算出対象のアイテムに対する利用日時が遅いほど嗜好の度合いが強いことになる。また、逆数を用いて、日付差が大きくなるほど分配率が小さくなるようにしているが、他の方法を用いてもよい。例えば、底が0より大きく、かつ1未満である指数関数単調減少関数を用いてもよい。ここで、アイテム嗜好度算出の第4と第5の方法は、関連属性選出処理を行う日付現在と、利用日時との差が0にならないような処理をする必要がある。アイテム嗜好度算出の第6の方法は、利用履歴格納部131の第4の格納形式のように支払い額記憶されている場合にのみ用いることができる方法であり、アイテム嗜好度算出対象利用履歴に含まれる支払い額の代表値総和や平均値や最大値や最小値や中央値をアイテム嗜好度として算出する方法である。この方法は、アイテム嗜好度に対するアイテム1つひとつの嗜好の度合いを変えており、アイテム嗜好度算出対象のアイテムに対する支払い額が多いほど嗜好の度合いが強いことになる。また、上記のアイテム嗜好度算出の第1~アイテム嗜好度算出の第6の方法を組み合わせてアイテム嗜好度を算出してもよい。例えば、それぞれの方法でアイテム嗜好度アイテム嗜好度1~アイテム嗜好度Nを算出し、それらのアイテム嗜好度を加算した値、乗算した値、それらのアイテム嗜好度の平均値などを総合的なアイテム嗜好度として用いてもよい。また、アイテム嗜好度算出の第3の方法と第6の方法を組合せて、評価値と支払い額との積を算出し、その積の総和をアイテム嗜好度として算出してもよい。次に、関連属性選出部112が、アイテム嗜好情報格納部132に、ステップS402で選択したuser_idと、ステップS305にて選択したitem_idと、ステップS406にて算出したアイテム嗜好度ip_valueとを関連付けたアイテム嗜好情報を記憶する。ステップS307次に、関連属性選出部112が、ステップS304にて抽出した全てのitem_idを選択したか否かを判定するステップS308。全て選択した場合はステップS309へ進み、まだ未選択のものが残っている場合はステップS305へ進む。ステップS309では、関連属性選出部112が、ステップS302にて抽出した全てのuser_idを選択したか否かを判定する。全て選択した場合はステップS301からステップS309までの一連の処理を終了し、まだ未選択のものが残っている場合はステップS302へ進む。なお、アイテム嗜好情報作成処理で用いる利用履歴を、過去の特定の時点から、アイテム嗜好情報作成処理を行っている時点現在までの間に利用されたアイテムに関する利用履歴のみに制限してもよい。過去の特定の時点は、サービス提供側が予め決めておけばよく、例えば、アイテム嗜好情報作成処理を行っている時点から3ヶ月前や、半年前や、1年前とすればよい。このとき、ステップS301にて、利用履歴格納部131よりuser_idを抽出する際に、過去の特定の時点以降の利用履歴に含まれるuser_idのみ抽出すればよい。また、ステップS303にて、利用履歴格納部131より利用履歴を取得する際に、過去の特定の時点以降の利用履歴を取得すればよい。また、ユーザ情報格納部138に記憶されているユーザ情報に含まれるユーザ属性情報を用いて、アイテム嗜好情報作成処理に用いる利用履歴を制限してもよい。このとき、ステップS301にて、利用履歴格納部131よりuser_idを抽出する際に、所定条件例えば、20代女性を充足するユーザ属性を持つユーザのuser_idのみを取得すればよい。もちろん、複数の条件を用意し、複数の条件のうちのいずれかを満たす利用履歴を取得したり、そのうちの一定数を満たす利用履歴を取得するといったように、複数の条件を組み合わせて所定の条件としてもよい。もちろん、所定条件として何も指定しなくてもよい。更に、ステップS303でも、同様に取得する利用履歴に含まれるuser_idに所定条件を指定してもよい。また、アイテム情報格納部139に記憶されているアイテム属性情報を用いて、アイテム嗜好情報作成処理に用いる利用履歴を制限してもよい。このとき、ステップS301にて、利用履歴格納部131よりuser_idを抽出する際に、所定条件を充足するアイテム属性を有するアイテムのitem_idを含む利用履歴のみからuser_idを取得すればよい。所定条件は、例えば、属性の種別が作成者のみといったように、特定の属性の種別のみに制限する条件である。また、属性の種別ジャンルの属性値フィクションのみといったように、特定のアイテム属性のみに制限する条件である。もちろん、複数の条件を用意し、複数の条件のうちのいずれかを満たす利用履歴を取得したり、そのうちの一定数を満たす利用履歴を取得するといったように、複数の条件を組み合わせて所定の条件としてもよい。もちろん、所定条件として何も指定しなくてもよい。更に、ステップS303でも、同様に取得する利用履歴に含まれるitem_idに所定条件を指定してもよい。以上が、アイテム嗜好情報作成処理の手順の説明である。次に、属性嗜好情報作成処理の手順を、図51のフローチャートを用いて説明する。まず、関連属性選出部112が、利用履歴格納部131より、user_idを重複無しで全て抽出するステップS401。次に、関連属性選出部112が、ステップS401にて抽出したuser_idのうち、例えば、抽出した順に、1つ選択するステップS402。次に、関連属性選出部112が、利用履歴格納部131より、ステップS402にて選択したuser_idを含む利用履歴を全て取得するステップS403。次に、関連属性選出部112が、アイテム情報格納部139より、ステップS403にて取得した利用履歴に含まれるitem_idのうちのいずれかと一致する属性対応情報を全て取得するステップS404。次に、ステップS404にて取得した属性対応情報より、type_idとattr_idの組合せを重複なしで全て抽出するステップS405。次に、関連属性選出部112が、ステップS405にて抽出したtype_idとattr_idの組合せのうち、例えば、抽出した順に、1つ選択するステップS406。次に、関連属性選出部112が、ステップS404にて取得した属性対応情報のうち、ステップS405にて選択したtype_idとattr_idの組合せと一致するものよりitem_idを抽出する。そして、ステップS403にて取得した利用履歴のうち、抽出したitem_idのうちのいずれかと一致する利用履歴属性嗜好度算出対象利用履歴のみを用いて、属性嗜好度を算出するステップS407。以下に、属性嗜好度算出方法を6種類説明する。属性嗜好度算出の第1の方法は、属性嗜好度を1として算出する方法である。この方法は、属性嗜好度に対するアイテム属性1つひとつの嗜好の度合いを全て平等同じに扱っている。また、計算量が最も少なくなる。属性嗜好度算出の第2の方法は、全利用回数を属性嗜好度として算出方法である。全利用回数は、利用履歴格納部131の第2の格納形式のように利用回数が記憶されている場合に、属性嗜好度算出対象利用履歴に含まれる利用回数の和を全利用回数とすればよい。また、利用回数を含まない場合は、属性嗜好度算出対象利用履歴の数を全利用回数とすればよい。この方法は、属性嗜好度に対するアイテム属性1つひとつの嗜好の度合いを変えており、ユーザの属性嗜好度算出対象の属性を有するアイテムに対する全利用回数が多いほど嗜好の度合いが強いことになる。属性嗜好度算出の第3の方法は、利用履歴格納部131の第3の格納形式のように評価値が記憶されている場合にのみ用いることができる方法であり、属性嗜好度算出対象利用履歴に含まれる評価値の代表値評価値の和や平均値や最大値や最小値や中央値や最新の日付に対応する評価値を属性嗜好度として算出する方法である。この方法は、属性嗜好度に対するアイテム属性1つひとつの嗜好の度合いを変えており、ユーザの属性嗜好度算出対象の属性を有するアイテムに対する評価が高いほど嗜好の度合いが強いことになる。属性嗜好度算出の第4の方法は、利用履歴に含まれる利用日時を用いて、利用日時の古い利用履歴ほど大きな重みを付けて属性嗜好度を算出する方法である。例えば、属性嗜好度算出対象利用履歴ごとに、属性嗜好情報作成処理を行う日付現在と、その利用日時との差を算出し、その差の代表値総和や平均値や最大値や最小値を算出すればよい。この方法は、属性嗜好度に対するアイテム属性1つひとつの嗜好の度合いを変えており、ユーザが属性嗜好度算出対象の属性を有するアイテムを早く利用するほど嗜好の度合いが強いことになる。属性嗜好度算出の第5の方法は、利用履歴に含まれる利用日付を用いて、利用日時の新しい利用履歴ほど大きな重みを付けて属性嗜好度を算出する方法である。例えば、属性嗜好度算出対象利用履歴ごとに、属性嗜好情報作成処理を行う日付現在と、その利用日時との差を算出し、その差の逆数の代表値総和や平均値や最大値や最小値や中央値を算出すればよい。この方法は、属性嗜好度に対するアイテム属性1つひとつの嗜好の度合いを変えており、ユーザが属性嗜好度算出対象の属性を有するアイテムを後で利用するほど嗜好の度合いが強いことになる。また、逆数を用いて、日付差が大きくなるほど分配率が小さくなるようにしているが、他の方法を用いてもよい。例えば、底が0より大きく、かつ1未満である指数関数単調減少関数を用いてもよい。ここで、属性嗜好度算出の第4と第5の方法は、属性嗜好情報作成処理を行う日付現在と、利用日時との差が0にならないような処理をする必要がある。属性嗜好度算出の第6の方法は、利用履歴格納部131の第4の格納形式のように支払い額記憶されている場合にのみ用いることができる方法であり、属性嗜好度算出対象利用履歴に含まれる支払い額の代表値総和や平均値や最大値や最小値や中央値を属性嗜好度として算出する方法である。この方法は、属性嗜好度に対するアイテム属性1つひとつの嗜好の度合いを変えており、ユーザの属性嗜好度算出対象の属性を有するアイテムに対する支払い額が高い嗜好の度合いが強いことになる。また、上記の属性嗜好度算出の第1~属性嗜好度算出の第6の方法を組み合わせて属性嗜好度を算出してもよい。例えば、それぞれの方法で属性嗜好度属性嗜好度1~属性嗜好度Nを算出し、それらの属性嗜好度を加算した値、乗算した値、それらの属性嗜好度の平均値などを総合的な属性嗜好度として用いてもよい。また、属性嗜好度算出の第3の方法と第6の方法を組合せて、評価値と支払い額との積を算出し、その積の総和を属性嗜好度として算出してもよい。次に、関連属性選出部112が、属性嗜好情報格納部133に、ステップS402で選択したuser_idと、ステップS406にて選択したtype_idとattr_idの組合せと、ステップS407にて算出した属性嗜好度p_valueとを関連付けた属性嗜好情報を記憶する。ステップS408次に、関連属性選出部112が、ステップS406にて抽出した全てのtype_idとattr_idとの組合せを選択したか否かを判定するステップS409。全て選択した場合はステップS410へ進み、まだ未選択のものが残っている場合はステップS406へ進む。ステップS410では、関連属性選出部112が、ステップS402にて抽出した全てのuser_idを選択したか否かを判定する。全て選択した場合はステップS401からステップS410までの一連の処理を終了し、まだ未選択のものが残っている場合はステップS402へ進む。なお、属性嗜好情報作成処理で用いる利用履歴を、過去の特定の時点から、属性嗜好情報作成処理を行っている時点現在までの間に利用されたアイテムに関する利用履歴のみに制限してもよい。過去の特定の時点は、サービス提供側が予め決めておけばよく、例えば、属性嗜好情報作成処理を行っている時点から3ヶ月前や、半年前や、1年前とすればよい。このとき、ステップS401にて、利用履歴格納部131よりuser_idを抽出する際に、過去の特定の時点以降の利用履歴に含まれるuser_idのみ抽出すればよい。また、ステップS403にて、利用履歴格納部131より利用履歴を取得する際に、過去の特定の時点以降の利用履歴を取得すればよい。また、ユーザ情報格納部136に記憶されているユーザ情報に含まれるユーザ属性情報を用いて、属性嗜好情報作成処理に用いる利用履歴を制限してもよい。このとき、ステップS401にて、利用履歴格納部131よりuser_idを抽出する際に、所定条件例えば、20代女性のユーザ属性を持つユーザのuser_idを含む利用履歴のみから取得すればよい。もちろん、複数の条件を用意し、複数の条件のうちのいずれかを満たす利用履歴を取得したり、そのうちの一定数を満たす利用履歴を取得するといったように、複数の条件を組み合わせて所定の条件としてもよい。もちろん、所定条件として何も指定しなくてもよい。更に、ステップS403でも、同様に取得する利用履歴に含まれるuser_idに所定条件を指定してもよい。また、アイテム情報格納部139に記憶されているアイテム属性情報を用いて、属性嗜好情報作成処理に用いる利用履歴を制限してもよい。このとき、ステップS401にて、利用履歴格納部131よりuser_idを抽出する際に、所定条件のアイテム属性を持つアイテムのitem_idを含む利用履歴からのみ取得すればよい。もちろん、所定条件として何も指定しなくてもよい。更に、ステップS403でも、同様に取得する利用履歴に含まれるitem_idに所定条件を指定してもよい。所定条件は、例えば、属性の種別が作成者のみといったように、特定の属性の種別のみに制限する条件である。また、属性の種別ジャンルの属性値フィクションのみといったように、特定のアイテム属性のみに制限する条件である。もちろん、複数の条件を用意し、複数の条件のうちのいずれかを満たす利用履歴を取得したり、そのうちの一定数を満たす利用履歴を取得するといったように、複数の条件を組み合わせて所定の条件としてもよい。以上が、属性嗜好情報作成処理の手順の説明である。次に、関連属性選出処理の手順を図52のフローチャートを用いて説明する。まず、関連属性選出部112が、アイテム嗜好情報格納部132より、item_idを重複無しで全て抽出するステップS501。次に、関連属性選出部112が、ステップS501にて抽出したitem_idのうち、例えば、抽出した順に、1つ選択するステップS502。次に、関連属性選出部112が、アイテム嗜好情報格納部132より、ステップS502にて選択したitem_idに対応するアイテム基準アイテムとみなすのアイテム識別子を含むアイテム嗜好情報を取得するステップS503。次に、関連属性選出部112が、属性嗜好情報格納部133より、関連候補属性の属性嗜好情報を取得するステップS504。関連候補属性の属性嗜好情報を取得するには、ステップS503にて取得したアイテム嗜好情報に含まれるユーザ識別子のいずれかを有する属性嗜好情報を取得すればよい。このとき、属性種別が作成者といったように、属性種別に対応する属性値が多いものは、基準アイテムのアイテム属性に対応する属性嗜好情報を除外することで、関連属性として推薦されなくても、基準アイテムのアイテム属性を閲覧することで得られる基準アイテムのアイテム属性が、関連属性として推薦されるのを避けることができる。また、属性種別がジャンルといったように、属性種別に対応する属性値が少ないため、基準アイテムのアイテム属性を推薦から除外することで、関連属性として推薦するアイテム属性の数が大幅に少なくなってしまう場合は、基準アイテムのアイテム属性を関連候補属性に含めた方がよい。また、取得する関連候補属性の属性嗜好情報に対して、基準アイテムのアイテム嗜好情報との時間順序を考慮してもよい。例えば、基準アイテムより後に利用された関連候補属性の属性嗜好情報のみを取得ればよい。時間順序を考慮するためには、アイテム嗜好情報格納部132と属性嗜好情報格納部133に、利用日時の代表値平均値や最大値や最小値や中央値を格納する列を追加し、アイテム嗜好情報作成処理や属性嗜好情報作成処理にて、利用日時の代表値を算出して、アイテム嗜好度や属性嗜好度とともに関連付けて記憶すればよい。また、アイテム嗜好情報格納部132や属性嗜好情報格納部133に、利用日時の代表値を格納する代わりに、このステップで、利用履歴格納部131に記憶されている利用情報を用いることで、利用日時の代表値を算出してもよい。次に、関連属性選出部112が、ステップS503にて取得したアイテム嗜好情報とステップS504にて取得した属性嗜好情報を用いて、関連候補属性ごとに、基準アイテムとの関連度を算出するステップS505。関連度を算出する方法として例えば、Jaccardジャカード係数を用いることができる。Jaccard係数を用いる場合は、アイテムiを利用したことのあるユーザ集合をUi、アイテム属性aに属するいずれかのアイテムを利用したことのあるユーザ集合をUa、アイテムiとアイテム属性aに属するいずれかのアイテムを共に利用したことのあるユーザ数を|Ui∩Ua|とし、アイテムiとアイテム属性aに属するいずれかのアイテムの少なくとも一方を利用したことのあるユーザ数を|Ui∪Ua|としたとき、関連度は式14で算出することができる。また、関連度算出に、コサイン距離やピアソン積率相関係数を用いることもできる。コサイン距離を用いる場合は、例えば、アイテムiを利用したことのあるユーザ集合をUiとし、アイテムiのユーザuiui∈Uiに対するアイテム嗜好度をVii,ui、アイテム属性aに属するいずれかのアイテムを利用したことのあるユーザ集合をUaとし、アイテム属性aのユーザuaua∈Uaに対する属性嗜好度をVaa,ua、アイテムiとアイテム属性aに属するいずれかのアイテムを共に利用したことのあるユーザをUcとし、アイテムiのユーザucuc∈Ucに対するアイテム嗜好度をVii,uc、アイテム属性aのユーザucに対する属性嗜好度をVaa,ucとしたとき、関連度は式15で算出することができる。また、ピアソン積率相関係数を用いる場合は、例えば、アイテムiとアイテム属性aに属するいずれかのアイテムを共に利用したことのあるユーザをUcとし、Ucに属するユーザの数をnとし、アイテムiのユーザucuc∈Ucに対するアイテム嗜好度をVii,uc、アイテム属性aのユーザucに対する属性嗜好度をVaa,ucとしたとき、関連度は式16で算出することができる。これ以外にも、基準アイテムと関連候補属性との関連性を表す指標であれば、どのようなものを用いてもよい。次に、関連属性選出部112が、ステップS505にて算出した関連度を基に、関連候補属性の中から関連属性を選出するステップS506。関連属性の選出基準は、関連度の高い順に、予めサービス提供側が設定した数だけ選出すればよい。また、予めサービス提供側が閾値を定め、その閾値より高い関連度を持つ関連候補属性を関連属性として選出してもよい。なおこの処理において、選出された関連属性に対して、関連度の高い順に推薦順位を付け、その推薦順位を含めた情報を後述するステップS509において、アイテム提供サーバ装置2に送信してもよい。次に、関連属性選出部112が、ステップS506にて選出した関連属性ごとに、関連属性情報格納部134に、ステップS502にて選択したitem_idと、関連属性の属性種別識別子type_idと属性値識別子attr_idとの組合せと、基準アイテムと関連属性との関連度valueを関連付けた関連属性情報を記憶するステップS507。次に、関連属性選出部112が、ステップS502にて抽出した全てのitem_idを選択したか否かを判定するステップS508。全て選択した場合はステップS509へ進み、まだ未選択のものが残っている場合はステップS503へ進む。ステップS509では、関連属性選出部112が、アイテム提供サーバ装置2に、関連属性情報格納部134に格納されている全ての関連属性情報を送信し、ステップS501からステップS509までの一連の処理を終了する。なお、関連属性を選出する対象のアイテムを制限してもよい。このとき、ステップS501にて、アイテム嗜好情報格納部132よりitem_idを取得する際に、所定の条件、例えば、所定数以上のユーザに利用されたアイテムのitem_idのみを取得するとしてもよい。所定数はサービス提供側が予め決めておけばよい。更に、特定の期間において、所定数以上のユーザに利用されたitem_idのみを取得するとしてもよい。特定の期間はサービス提供側が予め決めておけばよい。また、ステップS504にて、属性嗜好情報格納部133より、関連候補属性の属性嗜好情報を取得する際に、関連候補属性にも同様に制限をかけてもよい。このときも同様に、関連候補属性の中で、所定数以上のユーザに利用された関連候補属性の属性嗜好情報のみ取得してもよいし、特定の期間において、所定数以上のユーザに利用された関連候補属性の属性嗜好情報のみを取得してもよい。また、関連度算出にアイテム間の類似性を数値化したアイテム間類似度第1の類似度を用いることもできる。アイテム間類似度を用いて関連度を算出するには、ステップS504からステップS505までの処理の代わりに、以下の処理を行う。まず、関連属性選出部112が、アイテム嗜好情報格納部132より、類似度算出対象アイテムのアイテム嗜好情報を取得する。類似度算出対象アイテムのアイテム嗜好情報を取得するには、まず、ステップS503にて取得した基準アイテムのアイテム嗜好情報より、全てのユーザ識別子を抽出する。そして、アイテム嗜好情報格納部132より、抽出したユーザ識別子のいずれかを含むアイテム嗜好情報の中で、基準アイテム識別子以外のアイテム識別子を含むものを全て取得する。次に、関連属性選出部112が、アイテム間類似度を算出する。アイテム間類似度を算出する方法として例えば、Jaccardジャカード係数を用いることができる。Jaccard係数を用いる場合は、基準アイテムibを利用したことのあるユーザ集合をUib、類似度算出対象アイテムisを利用したことのあるユーザ集合をUis、アイテムibとアイテムisを共に利用したことのあるユーザ数を|Uib∩Uis|とし、アイテムibとアイテムisの少なくとも一方を利用したことのあるユーザ数を|Uib∪Uis|としたとき、アイテム間類似度は、式14の|Ui∩Ua|を|Uib∩Uis|で、|Ui∪Ua|を|Uib∪Uis|で置き換えた式を用いて算出することができる。また、アイテム間類似度算出に、コサイン距離やピアソン積率相関係数を用いることもできる。コサイン距離を用いる場合は、例えば、基準アイテムibを利用したことのあるユーザ集合をUibとし、アイテムibのユーザuibuib∈Uibに対するアイテム嗜好度をViib,uib、類似度算出対象アイテムisを利用したことのあるユーザ集合をUisとし、アイテムisのユーザuisuis∈Uisに対するアイテム嗜好度をViis,uis、アイテムibとアイテムisを共に利用したことのあるユーザをUcとし、アイテムibのユーザucuc∈Ucに対するアイテム嗜好度をViib,uc、アイテムisのユーザucに対するアイテム嗜好度をViis,ucとしたとき、アイテム間類似度は、式15のVii,uiをViib,uibで、Vaa,uaをViis,uisで、Vii,ucをViib,ucで、Vaa,ucをViis,ucで置き換えた式を用いて算出することができる。また、ピアソン積率相関係数を用いる場合は、例えば、基準アイテムibと類似度算出対象アイテムisを共に利用したことのあるユーザをUcとし、Ucに属するユーザの数をnとし、アイテムibのユーザucuc∈Ucに対するアイテム嗜好度をViib,uc、アイテムisのユーザucに対するアイテム嗜好度をViis,ucとしたとき、アイテム間類似度は、式16のVii,ucをViib,ucで、Vaa,ucをViis,ucで置き換えた式を用いて算出することができる。これ以外にも、基準アイテムと類似度算出対象アイテムとの類似性を表す指標であれば、どのようなものを用いてもよい。ここで、アイテム間類似度が所定の値より大きい類似度算出対象アイテム、またはアイテム間類似度が大きい順に所定数を超えないだけ選択した類似度算出対象アイテムを、関連候補属性を抽出する対象のアイテムである第1の関連候補属性抽出対象アイテムとする。所定の値や所定数はサービス提供側が予め定めておけばよい。もちろん、アイテム間類似度を算出した全ての類似度算出対象アイテムを第1の関連候補属性抽出対象アイテムとしてもよい。次に、関連属性選出部112が、関連候補属性を抽出する。関連候補属性を抽出するには、アイテム情報格納部139より、第1の関連候補属性抽出対象アイテムのいずれかに対応する属性種別識別子と属性値識別子の組合せであるアイテム属性を関連候補属性ここで抽出される関連候補属性の集合が第1の関連候補属性集合となるとして抽出すればよい。次に、関連属性選出部112が、関連候補属性ごとに、関連度を算出する。関連度算出には、基準アイテムと、関連候補属性を有する第1の関連候補属性抽出アイテムとのアイテム間類似度の代表値アイテム間類似度の総和や平均値や最大値や最小値や中央値を用いればよい。以上の手順により、アイテム間類似度を用いて関連度を算出できる。また、関連度算出に2アイテム間のアイテム属性の相性の良さを示すアイテム間適合度第1の適合度を用いることもできる。アイテム間適合度を用いて関連度を算出するには、ステップS504からステップS505までの処理の代わりに、以下の処理を行う。まず、関連属性選出部112が、基準アイテム以外のアイテムごとに、基準アイテムと他のアイテム適合度算出対象アイテムとのアイテム間適合度を算出する。アイテム間適合度として、2つのアイテム属性間の一致数を用いることができる。例えば、属性種別がジャンルと作者と価格である場合に、一方の属性値がジャンルY、作者b、1200円であり、他方の属性値がジャンルY、作者t、1200円であるとき、一致するアイテム属性数が2であるため、アイテム間適合度を2とする。また、一致する属性値の条件は、属性種別ごとにサービス提供者側が自由に決めてよく、例えば、価格なら属性値の差が1000円未満なら一致とするとしてもよい。ジャンルなど他の属性種別についても同様の処理を行ってよい。また、属性種別ごとに異なる重みをつけてアイテム間適合度を算出してもよい。例えば、作者が一致する場合には、価格が一致する場合よりもアイテム間適合度が2倍大きくなるように算出してもよい。ここで、アイテム間適合度が所定の値より大きい適合度算出対象アイテム、またはアイテム間適合度が大きい順に所定数を超えないだけ選択した適合度算出対象アイテムを、関連候補属性を抽出する対象のアイテムである第2の関連候補属性抽出対象アイテムとする。所定の値や所定数はサービス提供側が予め定めておけばよい。もちろん、アイテム間適合度を算出した全ての適合度算出対象アイテムを第2の関連候補属性抽出対象アイテムとしてもよい。次に、関連属性選出部112が、関連候補属性を抽出する。関連候補属性を抽出するには、アイテム情報格納部139より、第2の関連候補属性抽出対象アイテムのいずれかに対応する属性種別識別子と属性値識別子の組合せであるアイテム属性を関連候補属性ここで抽出される関連候補属性の集合が第2の関連候補属性集合となるとして抽出すればよい。次に、関連属性選出部112が、関連候補属性ごとに、関連度を算出する。関連度算出には、基準アイテムと、関連候補属性を有する第2の関連候補属性抽出対象アイテムとのアイテム間適合度の代表値アイテム間適合度の総和や平均値や最大値や最小値や中央値を用いればよい。以上の手順により、アイテム間適合度を用いて関連度を算出できる。また、基準アイテムのアイテム属性をそのまま関連属性として用いてもよい。このとき、ステップS504からステップS505までの処理の代わりに、以下の処理を行う。まず、関連属性選出部112が、アイテム情報格納部139より、基準アイテム識別子に対応するアイテム属性を関連候補属性として取得する。次に、関連属性選出部112が、属性嗜好情報格納部133より、関連候補属性のいずれかに対応する属性嗜好情報を全て取得する。このとき、関連候補属性のいずれかに対応する属性嗜好情報のうち、ステップS503にて取得した基準アイテムに対応するアイテム嗜好情報に含まれるいずれかのユーザ識別子を含むものに制限してもよい。次に、関連属性選出部112が、関連候補属性ごとに、関連度を算出する。関連度算出には、関連候補属性ごとに、取得した属性嗜好情報のうち、関連度を算出する関連候補属性に対応する属性嗜好情報の属性嗜好度を抽出し、抽出した属性嗜好度の代表値属性嗜好度の総和や平均値や最大値や最小値や中央値を用いればよい。以上の手順により、基準アイテムのアイテム属性をそのまま関連属性として用いることができる。以上が、関連属性選出処理の手順の説明である。分配ユーザ選出部113は、関連属性選出部112による関連属性選出処理が終了すると、分配情報格納部135に記憶されている全てのデータを削除した後に、分配ユーザ選出処理を行う。分配ユーザ選出処理の手順を図53のフローチャートを用いて説明する。まず、分配ユーザ選出部113が、関連属性情報格納部134より、制約情報格納部136に格納されている制約情報で構成された制約条件のうち、少なくとも1つを充足する関連属性情報を全て取得するステップS601。なお、利用ポイント算出処理のステップS204にて関連属性情報に対応する分配情報を取得する際に、制約条件を少なくとも1つ充足する関連属性情報に対応する分配情報のみ取得する場合は、関連属性情報格納部134より、制約条件に関らず、全ての関連属性情報を取得してもよい。次に、分配ユーザ選出部113が、ステップS603にて全ての関連属性情報を選択したか否かを判定するステップS602。全て選択した場合はステップS601からステップS606までの一連の処理を終了し、まだ未選択のものが残っている場合はステップS603へ進む。ステップS603では、分配ユーザ選出部113が、ステップS601にて取得した関連属性情報のうちの1つを選択する。例えば取得した順に、1つずつ選択すればよい。次に、分配ユーザ選出部113が、アイテム嗜好情報格納部132と属性嗜好情報格納部133より、ステップS603にて選択した関連属性情報における基準アイテムと関連属性を有するいずれかのアイテムの両方を利用したことのあるユーザ分配対象ユーザのuser_idを抽出するステップS604。分配対象ユーザのuser_idを抽出するには、まず、関連属性情報に含まれるアイテム識別子と一致するitem_idを有するアイテム嗜好情報基準アイテム嗜好情報を特定する。次に、関連属性情報に含まれる属性種別識別子と属性値識別子の組合せに一致するtype_id,attr_idの組合せを有する属性嗜好情報関連属性嗜好情報を特定する。次に、特定した基準アイテム嗜好情報第1の先行利用履歴を用いて作成されたアイテム嗜好情報と関連属性アイテム嗜好情報第2の先行利用履歴を用いて作成された属性嗜好情報において、その両方に存在するuser_idを全て抽出する。分配対象ユーザに対してのみ分配率が算出される。なお、基準アイテムと関連属性を有するいずれかのアイテムの両方を利用することでポイントが付与されるといった性質を開示すれば、基準アイテムと関連属性を有するいずれかのアイテムのうちどちらか一方のみを利用しているユーザに、利用していない方のアイテムを利用すればポイントを得ることができるといったインセンティブが働くので、アイテムの利用が促進される効果がさらに高くなる。また、基準アイテムを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとすることができる。このとき、ユーザにポイントが付与される頻度が増えるため、ユーザがさらに頻繁にサイトにアクセスするようになるという効果がある。また、基準アイテムを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザにした際に、基準アイテムと関連属性を有するいずれかのアイテムの両方を利用したことのあるユーザには、基準アイテムのみを利用したことのあるユーザよりも多くのポイントを付与することもできる。このとき、その性質を開示することで、利用していない方のアイテムを利用すれば、より多くのポイントを得ることができるといったインセンティブが働くので、基準アイテムと関連属性を有するいずれかのアイテムの両方を利用したユーザを分配対象ユーザとした場合ほどではないが、アイテムの利用が促進される効果がさらに高くなる。また、関連属性を有するいずれかのアイテムのみを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとしてもよいし、基準アイテムまたは関連属性を有するいずれかのアイテムのうち少なくとも片方を利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとしてもよい。このときも、基準アイテムのみを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとする場合と同様の効果が得られる。次に、分配ユーザ選出部113が、分配対象ユーザごとに分配率を算出するステップS605。分配率の算出方法として、以下の5種類の方法を用いることができる。以下の分配率の算出方法の説明において、ステップS603にて選択した関連属性情報に対応する基準アイテムをibとし、関連属性をasとし、基準アイテムibとアイテム属性asを有するいずれかのアイテムを共に利用した分配対象ユーザの集合をUib,asとする。なお、分配率算出の第2の方法に関しては、予めアイテム嗜好情報格納部132より、ステップS604にて抽出したuser_idのうちの何れかを含むアイテム嗜好情報を全て取得し、さらに、属性嗜好情報格納部133より、ステップS604にて抽出したuser_idのうちの何れかを含む属性嗜好情報を全て取得しておく必要がある。また、分配率算出の第3の方法に関しては、予め利用履歴格納部131より、ステップS603にて選択した関連属性情報に含まれる基準アイテムのアイテム識別子と関連属性を有するアイテムのアイテム識別子の何れかとitem_idが一致する利用履歴の中で、ステップS604にて抽出したuser_idのうちの何れかを含むものを全て取得しておく必要がある。分配率算出の第1の方法は、分配対象ユーザに等比率となるように分配率を算出する方法である。分配対象ユーザ集合Uib,asの数を|Uib,as|としたとき、ユーザu∈Uib,asの分配率rateu,ib,asは、式17で表わされる。この方法は、最も計算量が少ない。またこの方法は、全ての分配対象ユーザが、等しく関連属性選出に貢献したという考えの基に分配率を算出している。分配率算出の第2の方法は、アイテム嗜好情報と属性嗜好情報とを用いて分配率を算出する方法である。分配対象ユーザu∈Uib,asに対する基準アイテムのアイテム嗜好度と関連属性の属性嗜好度との平均値や最大値や最小値や和や積や何れか一方の値を統合嗜好度Vtuとし、ユーザuの分配率rateu,ib,asは、式18で表わされる。分配率算出の第2の方法は、分配対象ユーザ集合Uib,asにおいて、アイテム嗜好度と属性嗜好度を用いて算出した統合嗜好度の高い分配対象ユーザほど値が大きくなるように分配率を算出している。従ってこの方法は、アイテム嗜好度や属性嗜好度の算出方法によって、性質が変わってくる。アイテム嗜好度算出と属性嗜好度算出において、共に第1の方法を用いた場合は、分配率算出の第1の方法と同様の性質を持つ。共に第2の方法を用いた場合は、利用回数に比例して得られる利用ポイントが増加するため、その性質をユーザに公開することで、ユーザのアイテムの利用を促進させることができる。共に第3の方法を用いた場合は、評価値の代表値の高いユーザほど分配率が高くなる。共に第4の方法を用いた場合は、最近になってから基準アイテムや関連属性を有するいずれかのアイテムを利用し始めたユーザ新規に会員になったユーザなどに、ポイントを多く配分して、アイテム利用サービスからの脱会を防ぎやすい。なぜなら、第4の方法以外の方法では、直近で利用したユーザは、早い時期に利用したユーザに比べ、その基準アイテムと関連属性とに対応する関連属性情報から得られる利用ポイントの合計値が、かなり少なくなってしまうが、この算出方法では、アイテムを先に利用したユーザの利用ポイントの合計値と、後から利用したユーザの利用ポイントの合計値との差を小さくすることができるからである。共に第5の方法を用いた場合は、早く利用したユーザほど多くの利用ポイントを得ることができるため、その性質をユーザに公開することで、アイテムの利用開始時期に大量に利用ユーザを獲得することができる。共に第6の方法を用いた場合は、支払額の代表値の高いユーザほど分配率が高くなる。アイテム嗜好度と属性嗜好度の算出方法が異なる場合は、それぞれの算出方法の特性が融合する。なお、基準アイテムを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとした場合、基準アイテムに対するアイテム嗜好度を、統合嗜好度として分配率を算出すればよい。このとき、基準アイテムと関連属性を有するいずれかのアイテムの両方を利用したことのある分配対象ユーザが、基準アイテムのみを利用したことのある分配対象ユーザより、多くの利用ポイントを得られるように、例えば、基準アイテムに対するアイテム嗜好度に、サービス提供側が予め定めた定数を加算することで統合嗜好度を算出してもよい。また、基準アイテムに対するアイテム嗜好度に、サービス提供側が予め定めた1より大きい係数を掛け合わせることで統合嗜好度を算出してもよい。また、基準アイテムに対するアイテム嗜好度と関連属性に対する属性嗜好度との和を統合嗜好度として算出してもよい。また、関連属性を有するいずれかのアイテムのみを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとした場合、関連属性に対する属性嗜好度を統合嗜好度として分配率を算出すればよい。また、基準アイテムまたは関連属性を有するいずれかのアイテムのうち少なくとも片方を利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとした場合、基準アイテムと関連属性に属するいずれかのアイテムの両方を利用したことのある分配対象ユーザは、アイテム嗜好度と属性嗜好度とを用いて統合嗜好度を算出する。また、基準アイテムのみを利用した分配対象ユーザは、基準アイテムに対するアイテム嗜好度を統合嗜好度とし、関連属性を有するいずれかのアイテムのみを利用した分配対象ユーザは、関連属性に対する属性嗜好度を統合嗜好度としてもよい。分配率算出の第3の方法は、利用履歴を用いて分配率を算出する方法である。分配対象ユーザu∈Uib,asに対する基準アイテムのアイテム参考値と関連属性に対する属性参考値を算出し、算出したアイテム参考値と属性参考値との平均値や最大値や最小値や和や積や何れか一方の値を統合参考値Vt2uとしたとき、ユーザuの分配率rateu,ib,asは、式18のVtuをVt2uで、Vtu’をVt2u’で置き換えたもので表わされる。アイテム参考値は、アイテム嗜好度算出の第1~第6の方法を利用して、アイテム嗜好度と同様に算出することができる。もちろん、アイテム嗜好度と同様に、アイテム嗜好度算出の第1~第6の方法を組み合わせてもよい。また、属性参考値は、属性嗜好度算出の第1~第6の方法を利用して、属性嗜好度と同様に算出することができる。もちろん、属性嗜好度と同様に、属性嗜好度算出の第1~第6の方法を組み合わせてもよい。分配率算出の第2の方法では、分配率が、アイテム嗜好情報作成処理や属性嗜好情報作成処理で用いた算出方法に依存してしまうが、分配率算出の第3の方法では、アイテム嗜好情報作成処理や属性嗜好情報作成処理で用いた算出方法に依存しない。つまり、アイテム嗜好情報作成処理や属性嗜好情報作成処理の影響を受けずに、重視したい性質に応じて、自由に参考値の算出方法を決めることができる。なお、基準アイテムを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとした場合、基準アイテムに対するアイテム参考値を、統合参考値として分配率を算出すればよい。このとき、基準アイテムと関連属性を有するいずれかのアイテムの両方を利用したことのある分配対象ユーザが、基準アイテムのみを利用したことのある分配対象ユーザより、多くの利用ポイントを得られるように、例えば、基準アイテムに対するアイテム参考値に、サービス提供側が予め定めた定数を加算することで統合参考値を算出してもよい。また、基準アイテムに対するアイテム参考値に、サービス提供側が予め定めた1より大きい係数を掛け合わせることで統合参考値を算出してもよい。また、基準アイテムに対するアイテム参考値と関連属性に対する属性参考値との和を統合参考値として算出してもよい。また、関連属性を有するいずれかのアイテムを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとした場合、関連属性に対する属性参考値を統合参考値として分配率を算出すればよい。また、基準アイテムまたは関連属性を有するいずれかのアイテムのうち少なくとも片方を利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとした場合、基準アイテムと関連属性を有するいずれかのアイテムの両方を利用したことのある分配対象ユーザは、アイテム参考値と属性参考値とを用いて統合参考値を算出し、算出した統合参考値を用いて分配率を算出すればよい。また、基準アイテムのみを利用した分配対象ユーザは、基準アイテムに対するアイテム参考値を統合参考値として分配率を算出すればよい。また、関連属性を有するいずれかのアイテムのみを利用した分配対象ユーザは、関連属性に対する属性参考値を統合参考値として分配率を算出すればよい。分配率算出の第4の方法は、ユーザ情報格納部138に記憶されたユーザ情報に含まれるユーザ属性情報にユーザが会員になった日付が含まれる場合に、その会員になった日付から分配ユーザ選出処理を行うまでの期間が長いほど分配率が高くなるように算出する方法である。例えば、ユーザu∈Uib,arの会員になった日付から分配ユーザ選出処理を行うまでの期間をDu≧0とすると、ユーザuの分配率rateu,ib,arは、式19で算出される。この方法は、入会日の早いユーザ会員期間が長いユーザでもあるほど多くの利用ポイントを得ることができるため、その性質をユーザに公開することで、ユーザは一度入会したら、なるべく退会せずにいた方が得だという判断をする可能性が高くなるので、途中で止めずに会員を継続するユーザを増やすことができる。なお、式19では、分子と分母において、それぞれ1を加算しているが、これは分母を0にしないための処理である。加算する数値は1以外でもよく、また分母におけるΣDuの部分を0より大きな数値として算出すれば、分子と分母における1の加算を省略してもよい。分配率算出の第5の方法は、分配率算出の第4の方法とは逆に、会員になった日付から分配ユーザ選出処理を行うまでの期間秒単位、分単位、時間単位、日単位、週単位、月単位などが短いほど分配率が高くなるように算出する方法である。例えば、分配対象ユーザu∈Uib,arの会員になった日付から分配ユーザ選出処理を行うまでの期間をDu≧0とすると、ユーザuの分配率rateu,ib,arは、式20で表わされる。この方法は、最近会員になったユーザの利用ポイントが増えやすくなるため、入会したユーザがすぐに退会するのを防ぎやすい。なぜなら、第5の方法以外の方法では、最近会員になったユーザの利用ポイントがたまりにくい傾向があるからである。特に、長い期間アイテム利用サービスを行っている場合は、それだけ多くのユーザが存在し、更に、ユーザ1人あたりの利用アイテム数も多くなり、1つの関連属性情報に関係する分配対象ユーザ数も増えるので、一度に得られる利用ポイントも低くなるからである。なお、式20では、分子と分母において、それぞれ1を加算しているが、加算する数値は1以外でもよい。また分子におけるDuを0より大きな数値として算出し、分母におけるDuを0より大きな数値として算出すれば、分子と分母における1の加算を省略してもよい。また、式20では、Duの逆数を用いて、Duが大きくなるほど分配率が小さくなるようにしているが、他の方法を用いてもよい。例えば、底が0より大きく、かつ1未満である指数関数単調減少関数を用いてもよい。以上が、分配率の算出方法の説明である。上記5種類の分配率の算出方法にて算出された分配率は0以上の値となる。そして、分配率が0の場合は、変更値が0となるため、分配率が0でない分配対象ユーザを、利用親ポイントを分配する対象となる分配ユーザ分配ユーザで形成される集合がユーザ集合となるとする。次に、分配ユーザ選出部113が、分配ユーザごとに、ステップS502で選択した関連属性情報に含まれるitem_id,type_id,attr_idの組合せと、分配ユーザのuser_idと、ステップS605にて算出した分配ユーザの分配率rateとを関連付けた分配情報を分配情報格納部135に記憶するステップS606。次に、ステップS602へ進む。1つの関連属性情報に対して、利用親ポイントを分配する分配ユーザの数を制限してもよい。これは、ステップS604にて、基準アイテムと関連属性を有するいずれかのアイテムを共に利用したユーザ分配対象候補ユーザ全てを、分配率算出の対象となる分配対象ユーザとする代わりに、分配対象候補ユーザ集合から一部のユーザを分配対象ユーザとして抽出すればよい。分配対象候補ユーザから分配対象ユーザを抽出する方法は、例えば、分配対象候補ユーザ集合から、所定数を超えない数だけランダムに分配対象ユーザとして抽出すればよい。つまり、分配対象候補ユーザの数が所定数より多い場合は、ランダムに所定数のユーザを抽出し、分配対象候補ユーザの数が所定数以下である場合は、全ての分配対象候補ユーザを分配対象ユーザとして抽出すればよい。また、統合嗜好度の高い順に所定数を超えない数だけ分配対象ユーザを抽出してもよい。また、利用履歴を用いて統合参考値を算出し、統合参考値の高い順に利用履歴からユーザ識別子を抽出し、抽出した順番に所定数を超えない数だけ分配対象ユーザのユーザ識別子として抽出してもよい。また、利用日時が古い順に利用履歴からユーザ識別子を抽出し、抽出した順番に所定数を超えない数だけ分配対象ユーザのユーザ識別子を抽出してもよい。また、逆に、利用日時が新しい順に利用履歴からユーザ識別子を抽出し、抽出した順番に所定数を超えない数だけ分配対象ユーザのユーザ識別子として抽出してもよい。また、ユーザ情報格納部138に、入会日が含まれる場合は、その入会日が古い順に利用履歴からユーザ識別子を抽出し、抽出した順番に所定数を超えない数だけ分配対象ユーザのユーザ識別子を抽出してもよい。また、逆に、入会日が新しい順に利用履歴からユーザ識別子を抽出し、抽出した順番に所定数を超えない数だけ分配対象ユーザのユーザ識別子を抽出してもよい。また、ユーザ情報格納部138に記憶されたユーザ情報に含まれるユーザ属性情報に基づいて、サービス提供側が予め定めた条件例えば、性別が女であるか否かや、年齢が20~24の範囲内であるか否かや、地域が日本であるか否かや、複数の属性に対し、属性ごとに条件を設定し、それを全て満たすか否かや、少なくとも1つを満たすか否かなどを満たす分配対象候補ユーザを分配対象ユーザとしてもよい。以上が、分配ユーザ選出処理の手順の説明である。利用ポイント情報取得部114は、アイテム提供サーバ装置2の要求に応じて、利用ポイント情報送信処理を行う。利用ポイント情報送信処理とは、アイテム提供サーバ装置2より受信した利用ポイント情報取得要求に含まれるユーザ識別子に対応した利用ポイント情報を、利用ポイント情報格納部137より取得し、アイテム提供サーバ装置2に、取得した利用ポイント情報を送信する処理である。ここで、本実施形態に沿って、会員Aから会員Fの購入履歴を基に商品aの関連作成者を選出し、商品aに対する関連作成者ごとに利用親ポイントの分配率を算出する例を図を用いて示す。まず、商品aに対する関連作成者を選出する例を図54を用いて説明する。図54の左上の表において、会員ごとの商品aから商品fの購入状況を○の有無で示している。例えば、会員Aは、商品aと商品dを購入していることを示している。また、図54の右上の表において、商品の作成者を示している。例えば、商品aの作成者は作者1となる。また、図54の左下の表において、会員ごとの作者1から作者4の購入状況を○の有無で示している。例えば、会員Aは作者1の商品と作者4の商品を購入していることを示している。アイテム嗜好度と属性嗜好度を共に1として算出し、商品aと商品aの作成者作者1を除いた作者2作者3作者4との関連度をコサイン距離で算出すると、図54の右下の表に示すように、それぞれ0.67、0.29、0.52となる。閾値を0.4と設定すると、商品aの関連作成者は、図54の右下の表の判定欄に○で示したように、作者2と作者4となる。次に、商品aに対する関連作成者ごとに利用親ポイントの分配率を算出する例を、図55を用いて説明する。基準アイテムを利用し、かつ関連属性を有するいずれかのアイテムを利用したユーザを分配対象ユーザとし、分配率の算出方法として分配率算出の第1の方法を用いると、商品aを利用し、かつ作者2のアイテムを利用しているユーザは、会員Dと会員Fであり、この2人に利用親ポイントを均等に分配するため、関連作成者作者2に関する分配対象ユーザである会員Dと会員Fの分配率は、図55の表に示すように、それぞれ0.50となる。同様に、商品aを利用し、かつ作者4のアイテムを利用しているユーザは、会員Aと会員Dと会員Fであり、、この3人に利用親ポイントを均等に分配するため、関連作成者作者4に関する分配対象ユーザである会員Aと会員Dと会員Fの分配率は、それぞれ0.33となる。そして、会員Bが商品aの関連作成者として紹介された作者2の商品bを購入すると、会員Dと会員Fの2人に利用ポイントが付与され、会員Bが商品aの関連作成者として紹介された作者4の商品dを購入すると、会員Aと会員Dと会員Fの3人に利用ポイントが付与されるといったように、一度の購入で複数の会員がポイントを得ることができる。従来技術のように、商品を購入したユーザが参考にした情報を提供した会員1人にポイントを付与するシステムでは、一度の購入に対し1人の会員しかポイントが得られない。また、基準アイテムを利用したユーザを分配ユーザとしてポイントを分配する場合は、商品aを購入した全ての会員にポイントが分配されるので、会員Bが作者2の商品や作者4の商品のいずれを購入した場合でも、会員Aと会員Dと会員Fの3人に利用ポイントが付与されるといったように、さらに多くの会員がポイントを得ることができる。また、会員Bが商品aの関連作成者として紹介された作者2の商品bと、作者4の商品dと商品eを全て購入した場合購入回数3回の場合、購入したユーザ本人にポイントを付与する通常のポイントシステム、あるいは購入したユーザに情報を提供した他のユーザ1人にポイントを付与するポイントシステムにおいては、ポイントが付与される回数は、どちらのシステムにおいても延べ3回である。一方、本発明において、基準アイテムを利用し、かつ関連属性を有するいずれかのアイテムを利用したユーザを分配対象ユーザとした場合、作者2の商品bを購入した際に、会員Dと会員Fの2人にポイントが付与され、作者4の商品dを購入した際に、会員Aと会員Dと会員Fの3人にポイントが付与され、作者4の商品eを購入した際に、会員Aと会員Dと会員Fの3人にポイントが付与される。この結果、延べ8回2人×1回3人×2回=8回ポイントが付与されることになる。更に、購入ユーザ本人にもポイントを付与すると、延べ11回83=11ポイントが付与される。このように本発明によれば、従来よりもポイントが更新される頻度やポイント付与されるユーザ数を多くすることができる。また、基準アイテムを利用したユーザを分配ユーザとしてポイントを分配する場合は、商品aの関連作成者として紹介された作者2の商品bと、作者4の商品dと商品eを全て購入した場合、延べ9回3人×3回ポイントが付与されることになる。更に、購入ユーザ本人にもポイントを付与すると、延べ12回ポイントが付与されるといったように、ポイントが更新される頻度やポイント付与されるユーザ数をさらに多くすることができる。このため、自分のポイントが今日増えているかも知れないという期待感や、予期せぬタイミングで急にポイントが増えて驚いたといった意外性を多くのユーザに継続的に与えることができるので、アイテム提供サーバへのアクセス頻度を増やすことができる。そして、アイテムやアイテム提供サーバに対するユーザの関心を高めて、アイテム利用を促進することができる。また本実施形態においては、ポイントが付与される対象のユーザは、購入ユーザと分配ユーザに限定されるので、必要以上に多くのユーザにポイントが配分されることがなく、ポイント付与されるユーザの1人当たりのポイント数を比較的多くすることができる。また、基準アイテムと関連属性を有するいずれかのアイテムの両方を利用したユーザにのみポイントを付与する場合においては、そのポイント付与の仕組みをあらかじめユーザに通知しておけば、ポイントが付与されたユーザは、自分が過去にあるアイテムを利用したことにより、関連属性情報が形成され、それを見たユーザがアイテムを購入したので、自分のポイントが増えたという理由因果関係が分かる。すなわち、自分の過去の消費行動利用行動が間接的に他のユーザの消費行動につながったことが分かるので、ポイントシステムへの納得感や信頼感が得られやすい。更に、他のユーザの消費行動を誘発することを狙って、自分の利用するアイテムを増やしたり、過去にあまり利用していないタイプのアイテムを利用する可能性も高まるため、アイテム利用を促進することができる。また、早い時期にアイテムを利用したユーザほどポイントが増えるので、このようなポイントサービスの特性をユーザに通知することにより、自分が以前購入したアイテムと関連するアイテム属性関連属性を予測して、その関連属性を有するアイテムをいち早く利用しようというインセンティブが各々のユーザに働き、アイテムの利用が促進されるという効果が得られる。なお、本実施形態において、端末装置3から利用情報を送信する際に、アイテム提供サーバ装置2を経由して、情報処理サーバ装置1に送信しているが、アイテム提供サーバ装置2を経由せずに直接送信してもよい。この場合、端末装置3と情報処理サーバ装置1とが直接通信できるように、図33に示したシステム構成を用いる。また、端末装置3は、アイテム提供サーバ装置2を経由して、情報処理サーバ装置1から利用ポイント情報を取得しているが、アイテム提供サーバ装置2を経由せずに直接送信してもよい。この場合、端末装置3と情報処理サーバ装置1とが直接通信できるように、図33に示したシステム構成を用いる。また、端末装置3にて関連属性情報を取得する際に、アイテム提供サーバ装置2より取得しているが、情報処理サーバ装置1の関連属性情報格納部134より取得できるようにしてもよい。この場合、端末装置3と情報処理サーバ装置1とが直接通信できるように、図33に示したシステム構成を用いる。また、端末装置3における利用情報を送信する処理や、利用ポイント情報を取得する処理や、関連属性情報を取得する処理において、各処理ごとに、アイテム提供サーバ装置2と情報のやり取りを行うか、情報処理サーバ装置1と情報のやり取りを行うかを決めてもよい。例えば、利用情報を送信する処理と関連属性情報を取得する処理とにおいては、アイテム提供サーバ装置2と情報のやり取りを行い、利用ポイント情報を取得する処理においては、情報処理サーバ装置1と情報のやり取りを行うとすることができる。また、情報処理サーバ装置1の利用ポイント算出部111にて利用親ポイントを算出し、算出した利用親ポイントを利用ポイント算出対象のユーザに分配しているが、利用親ポイントを分配せずに、利用ポイント算出対象のユーザに一定の利用ポイントを付与してもよい。このとき、利用ポイント算出部111の利用ポイント算出処理において、ステップS203とステップS207の処理を行わずに、ステップS208にて一定の利用ポイントを加算すればよい。更に、分配率を記憶や算出する必要がなくなるので、分配情報格納部135に分配率であるrateを記憶する必要がなくなり、分配ユーザ選出部113の分配ユーザ選出処理において、ステップS605の処理を行わずに、ステップS606にて、分配対象ユーザごとに、ステップS603で選択した関連属性情報に含まれるitem_id,type_id,attr_idの組合せと、分配対象ユーザのuser_idとを関連付けた分配情報として記憶すればよい。また、端末装置3の表示部34にユーザページを表示する際に、ユーザごとに利用ポイントの総取得ポイント数を1つ表示しているが、図56のユーザページの表示例が示すように、端末装置3を利用中のユーザの利用したアイテム属性ごとに利用ポイントを表示してもよい。図56の表示例では、上段左に端末装置3を利用中のユーザのユーザ名と、獲得した利用ポイントの合計値とを表示し、中段左に端末装置3を利用中のユーザが過去に利用したアイテムを表示している。また、上段中央に検索条件を入力するテキストボックスと検索条件送信処理のトリガーとなる検索ボタンとを表示し、中段中央に検索条件を満たすアイテム属性情報を表示している。また、中段右に、ユーザが過去に利用した属性ごとの利用ポイントを表示している。また、下段左に関連属性情報を表示し、下段中央に選択された関連属性情報に対応するアイテム属性を表示している。このとき、利用ポイント情報格納部137に、ユーザごと、アイテム属性ごとに利用ポイントを記憶する必要があるので、図57の格納状態のように、ユーザ識別子user_idと、属性種別識別子type_idと、属性値識別子attr_idと、利用ポイントpointとを、利用ポイント情報として関連付けて記憶する。また、利用ポイント情報を特定するために、ユーザ識別子だけでなく、属性種別識別子と属性値識別子との組合せも必要になるため、利用ポイント算出部111における利用ポイント算出処理のステップS208にて、利用ポイント情報を特定する際に、ステップS206にて選択した分配情報に含まれるユーザ識別子と属性種別識別子と属性値識別子とを用いる。また、ユーザページ情報作成部211にてユーザページ情報を作成する際に、ユーザページを作成するユーザの利用したアイテムごとの利用ポイントを用いる必要があるため、利用ポイント情報取得部114が利用ポイント情報送信処理を行う際に、ユーザページを作成するユーザの全ての利用ポイント情報を送信すればよい。具体的には、利用ポイント情報取得部114が、利用ポイント情報格納部137より、利用ポイント情報取得要求に含まれるユーザ識別子に対応した利用ポイント情報を全て取得し、アイテム提供サーバ装置2に、取得した全ての利用ポイント情報を送信すればよい。また、関連属性情報に対応したアイテムを利用したユーザに対して、関連属性情報に対応したアイテムの利用により、何人のユーザに利用ポイントが付与されたかを示す情報を表示してもよい。このとき、利用ポイント算出部111が、利用ポイント算出処理終了時に、ステップS205にて取得した分配情報の数利用ポイントが付与されたユーザの数を、端末装置3に、直接、または、アイテム提供サーバ装置2経由で送信すればよい。そして、端末装置3は、表示部34に表示するユーザページに、受信した利用ポイントが付与されたユーザの数を通知する情報を、例えば、図58のユーザページの表示例のように表示すればよい。また、利用ポイント算出部111は、アイテム提供サーバ装置2より、利用情報を受信するごとに利用ポイント算出処理を行っているが、所定のタイミングごとに利用ポイント算出処理を行ってもよい。このとき、情報処理サーバ格納部13に、利用情報を格納するための利用情報格納部を設け、利用ポイント算出部111が、アイテム提供サーバ装置2より、利用情報を受信した際に、利用ポイント算出処理を行う代わりに、利用情報格納部に、受信した利用情報を記憶する。利用情報格納部に、受信した利用情報を記憶することで、その記憶された利用情報に含まれる利用履歴は未処理であるとみなされる。そして、所定のタイミングごとに、利用ポイント算出部111が、利用情報格納部に記憶されている全ての利用情報を取得し、取得した利用情報の集合から順次1つの利用情報を選択し、利用ポイント算出処理を行い、利用情報格納部に記憶された利用情報を全て消去すればよい。この場合、利用ポイント算出処理において使われる利用履歴格納部131に格納されている利用履歴は、全て利用情報に含まれる利用履歴よりも先に利用された古いデータである。所定のタイミングは、関連属性選出処理と同様に、様々なタイミングを用いることができる。例えば、24時間ごとなど所定の時間間隔で処理を行えばよい。また、関連属性選出処理を行うタイミングと同期してもよいし、同期しなくてもよい。また、利用情報格納部を設けずに、所定のタイミングごとに利用ポイント算出処理を行うこともできる。これは、利用履歴格納部131に、利用履歴と特定情報とを関連付けた利用情報を利用履歴として記憶することで実現できる。このとき、利用ポイント算出部111は、アイテム提供サーバ装置2より、利用情報を受信した際に、利用ポイント算出処理を行う代わりに、利用履歴格納部131に受信した利用情報を利用履歴として記憶する。そして、利用ポイント算出部111は、所定のタイミングごとに、利用履歴格納部131に記憶されている利用履歴の中で、まだ利用ポイント算出処理を行っていない利用履歴を全て取得し、取得した利用履歴ごとに、利用ポイント算出処理のステップS201からステップS208までの処理を行えばよい。利用ポイント算出処理を行ったか否か、つまり、その利用履歴が既処理であるか未処理であるかを判定するためには、2種類の方法がある。第1の判定方法は、利用履歴格納部131に、利用ポイント算出処理を行ったか否かを判定するための情報を記憶する領域を追加すればよい。そして、利用ポイント算出部111が、利用履歴格納部131に、アイテム提供サーバ装置2より受信した利用情報を利用履歴として記憶する際に、利用履歴に利用ポイント算出処理を行っていないという情報を関連付けて記憶する。更に、利用ポイント算出処理のステップS201からステップS208までの処理を行った直後に、その処理の対象となった利用履歴の利用ポイント算出処理を行ったか否かを判定するための情報を、利用ポイント算出処理を行ったという情報に更新すればよい第2の判定方法は、利用履歴格納部131に記憶された利用日時を用いて判定する方法である。このとき、情報処理格納部13に、利用ポイント算出処理を行った日付を記憶する算出基準日格納部を設け、その記憶された日付より以前であれば、利用ポイント算出処理を行ったと判定でき、そうでなければ利用ポイント算出を行っていないと判定できる。そして、利用ポイント算出処理を行うごとに、その日付を更新すればよい。どちらの判定方法を用いた場合でも、関連属性選出処理にて用いる利用履歴を制限する必要がある。第1の判定方法を用いた場合は、利用ポイント算出処理を行ったという情報を有する利用履歴のみを用い、第2の判定方法を用いた場合は、算出基準日格納部に記憶された日付より以前に記憶された利用履歴のみを用いる必要がある。また、関連属性選出処理や分配ユーザ選出処理において、アイテム嗜好情報格納部132や属性嗜好情報格納部133を用いずに一連の処理を行うことができる。このとき、アイテム嗜好情報作成処理と属性嗜好情報作成処理を省略する。また、ステップS501においては、アイテム嗜好情報格納部132の代わりに、利用履歴格納部131とアイテム情報格納部139とを用いることで同様の処理を行うことができる。また、ステップS503とステップS504においては、利用履歴格納部131より、基準アイテムに対応する利用履歴と、関連候補属性に対応する利用履歴を全て取得する処理に置き換える。また、ステップS505においては、関連度の算出の際に、アイテム嗜好度や属性嗜好度を用いる場合のみ、ステップS504で取得した利用履歴から基準アイテムのアイテム嗜好度と関連候補属性の属性嗜好度を算出すればよい。分配ユーザ選出処理のステップS604においては、アイテム嗜好情報格納部132と属性嗜好情報格納部133の代わりに、利用履歴格納部131とアイテム情報格納部139とを用いることで同様の処理を行うことができる。具体的には、関連属性情報に含まれるitem_idと一致するitem_idを有する利用履歴基準アイテム利用履歴を特定する。次に、アイテム情報格納部139より、関連属性情報に含まれるtype_id,attr_idに対応するitem_id対応するitem_idで形成される集合が関連アイテム集合となるを全て取得する。次に、利用履歴格納部131より、取得したいずれかのitem_idと一致するitem_idを有する利用履歴関連属性利用履歴を特定する。次に、特定した基準アイテム利用履歴第1の先行利用履歴と関連属性利用履歴第2の先行利用履歴において、その両方に存在するuser_idを重複無しで全て抽出する。また、ステップS605においては、アイテム嗜好情報格納部132と属性嗜好情報格納部133を利用する分配率算出の第2の方法のみ用いることができないので、それ以外の算出方法を用いればよい。<第5の実施形態>以下に、本発明の第5の実施形態について、図を用いて詳細に説明する。本発明の第5の実施形態では、1つの関連属性情報に対し、利用親ポイントを算出する代わりに、一定の期間に対して付与する利用親ポイントをサービスの提供側が決め、その利用親ポイントを基に利用ポイントを算出するようにしている。本発明の第5の実施形態におけるシステム全体の構成は、情報処理サーバ装置1の代わりに情報処理サーバ装置6を用いる以外は本発明の第4の実施形態の場合と同様である。アイテム提供サーバ装置2、端末装置3、ネットワーク4およびネットワーク5は、本発明の第4の実施形態と同様である。情報処理サーバ装置6は、アイテム提供サーバ装置2に関連属性情報を送信したり、アイテム提供サーバ装置2の要求に応じて、利用ポイントを送信する装置である。情報処理サーバ装置6は、CPU、RAM、ROM、ハードディスクドライブHDD、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェアプログラム処理として実施することも可能である。図59は、本実施形態における情報処理サーバ装置6の構成図である。本実施形態における情報処理サーバ装置6は、情報処理サーバ制御部61と、情報処理サーバ通信部12と、情報処理サーバ格納部63とで構成される。情報処理サーバ通信部12は、本発明の第4の実施形態と同様である。情報処理サーバ格納部63は、HDDなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記憶する。情報処理サーバ格納部63は、利用履歴格納部131と、アイテム嗜好情報格納部132と、属性嗜好情報格納部133と、関連属性情報格納部134と、分配情報格納部135と、制約情報格納部136と、利用ポイント情報格納部137と、ユーザ情報格納部138と、アイテム情報格納部139と、仮ポイント情報格納部630とで構成される。利用履歴格納部131と、アイテム嗜好情報格納部132と、属性嗜好情報格納部133と、関連属性情報格納部134と、分配情報格納部135と、制約情報格納部136と、利用ポイント情報格納部137と、ユーザ情報格納部138と、アイテム情報格納部139は、本発明の第4の実施形態と同様である。仮ポイント情報格納部630は、HDDなどの記憶装置を用いて、仮ポイント情報を複数記憶する。図60は、仮ポイント情報格納部630の格納状態を示す図である。仮ポイント情報とは、ユーザ識別子であるuser_idと、そのユーザ識別子に対応するユーザの仮ポイントであるtmp_pointを関連付けたものであり、図60のようなテーブル形式で記憶する。なお、記憶されている仮ポイントの初期値は0である。情報処理サーバ制御部61は、情報処理サーバ装置6を構成する各部に対して、全体的な制御を行う。情報処理サーバ制御部61は、利用ポイント算出部611と、関連属性選出部112と、分配ユーザ選出部113と、利用ポイント情報取得部114とで構成される。関連属性選出部112と、分配ユーザ選出部113と、利用ポイント情報取得部114は、本発明の第4の実施形態と同様である。なお、利用ポイント算出部611と分配ユーザ選出部113とは協働してポイント分配算出部D6として機能する。利用ポイント算出部611は、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2より、利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理の代わりに、仮ポイント算出処理を行う。また、一定の期間ごとに利用親ポイント分配処理を行う。一定の期間ごととは、例えば、一日ごとや一週間ごとなど、一定の時間経過ごととしてもよい。また、サービス提供側が自由に時間間隔を変えてもよい。仮ポイント算出処理の手順を図61のフローチャートを用いて説明する。仮ポイント処理の手順は、本発明の第4の実施形態における利用ポイント算出処理の手順において、ステップS203の処理をなくし、ステップS207からステップS208までの処理をステップS606の処理で置き換えたものであるため、置き換えた処理についてのみ説明する。ステップS707では、利用ポイント算出部611が、仮ポイント情報格納部630において、ステップS206にて選択した分配情報に含まれるuser_idに対応する仮ポイント情報を特定し、特定した仮ポイント情報のtmp_pointに、ステップS206にて選択した分配情報に含まれるrateを加算する。次に、ステップS205へ進む。以上が、仮ポイント算出処理の説明である。次に、一定期間ごとに行う利用親ポイント分配処理の手順について、図62のフローチャートを用いて説明する。まず、利用ポイント算出部611が、一定期間に付与する利用親ポイントを取得するステップS801。利用親ポイントを取得する方法は、予めサービスの提供側が設定しておき、その設定した値を取得してもよいし、図示しないキーボード等の利用親ポイントを入力する部を用意し、利用親ポイント分配処理を行うたびに、サービス提供側が入力することで取得してもよい。次に、利用ポイント算出部611が、仮ポイント情報格納部630より、利用親ポイントの分配対象ユーザを抽出するために、tmp_pointの値が0を超える全ての仮ポイント情報を取得するステップS802。次に、利用ポイント算出部611が、ステップS802にて取得した仮ポイント情報のうち、例えば取得した順に、1つ選択するステップS803。次に、利用ポイント算出部611が、ステップS803にて選択した仮ポイント情報に含まれるuser_idに対する利用ポイントを変更するための変更値を算出するステップS804。変更値は、ステップS803にて選択した仮ポイント情報に含まれるtmp_pointが、ステップS802にて取得した全ての仮ポイント情報に含まれるtmp_pointの総和に占める割合に応じて、ステップS801にて取得した利用親ポイントを分配することで算出する。利用親ポイントvpを分配する対象となった全てのユーザの集合をUtとし、利用ポイントを算出するユーザubub∈Utのtmp_pointをtubとし、ユーザuu∈Utのtmp_pointをtuとすると、ユーザubの利用ポイントptubは、式21で算出される。次に、利用ポイント算出部611が、利用ポイント情報格納部137において、ステップS803にて選択した仮ポイント情報に含まれるuser_idに対応する利用ポイント情報を特定し、特定した利用ポイント情報のpoint元の利用ポイントに、ステップS804にて算出した変更値を加算するステップS805。次に、利用ポイント算出部611が、ステップS803にて全ての仮ポイント情報を選択したか否かを判定するステップS806。全て選択した場合は、ステップS807へ進み、未選択のものが残っている場合は、ステップS803へ進む。ステップS807では、利用ポイント算出部611が、仮ポイント情報格納部630にて、全ての仮ポイント情報のtmp_pointの値を0で置き換え、ステップS801からステップS807までの処理を終了する。上記説明では、ステップS805にて、元の利用ポイントに変更値を加算して、利用ポイントを更新しているが、加算処理の代わりに、元の利用ポイントと以下に示す係数変更値との乗算処理を用いて、利用ポイントを更新してもよい。このとき、ステップS802では、一定期間に付与する利用親ポイントの代わりに、増加率元の利用ポイントをどの程度増加させるかを示す値であり、この値に1を加えることで係数となるの合計値である親増加率を取得する。そして、親増加率srを分配する対象となった全てのユーザの集合をUtとし、利用ポイントを算出するユーザubub∈Utのtmp_pointをtubとし、ユーザuu∈Utのtmp_pointをtuとして、式22により、ユーザubに対して係数mubを算出する。なお、利用ポイントの初期値が0であると、いくら係数を掛け合わせても増加しないため、初期値を0を超える値で設定するか、初期値は0であるが、一番最初に利用ポイントの算出対象になった場合にのみ、一定のポイント数を加えればよい。以上が、一定の期間ごとに行う利用親ポイント分配処理の説明である。本実施形態における利用ポイントの付与方法によれば、サービスの提供側が一定期間に付与する利用ポイントの総和を自由にコントロールできるので、事業運営者のポイントサービスに係る予算に応じて、利用ポイントの付与を行うことが容易にできる。<第6の実施形態>以下に、本発明の第6の実施形態について、図を用いて詳細に説明する。本発明の第6の実施形態では、所定のタイミングごとの分配ユーザ選出処理を行わずに、利用ポイント算出処理を行うたびに、分配率を算出する。本発明の第6の実施形態におけるシステム全体の構成は、情報処理サーバ装置1の代わりに情報処理サーバ装置7を用いる以外は本発明の第4の実施形態の場合と同様である。アイテム提供サーバ装置2、端末装置3、ネットワーク4およびネットワーク5は、本発明の第4の実施形態と同様である。情報処理サーバ装置6は、アイテム提供サーバ装置2に関連属性情報を送信したり、アイテム提供サーバ装置2の要求に応じて、利用ポイントを送信する装置である。情報処理サーバ装置6は、CPU、RAM、ROM、ハードディスクドライブHDD、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェアプログラム処理として実施することも可能である。図63は、本実施形態における情報処理サーバ装置7の構成図である。本実施形態における情報処理サーバ装置7は、情報処理サーバ制御部71と、情報処理サーバ通信部12と、情報処理サーバ格納部73とで構成される。情報処理サーバ通信部12は、本発明の第4の実施形態と同様である。情報処理サーバ格納部73は、HDDなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記憶する。情報処理サーバ格納部73は、利用履歴格納部131と、アイテム嗜好情報格納部132と、属性嗜好情報格納部133と、関連属性情報格納部134と、制約情報格納部136と、利用ポイント情報格納部137と、ユーザ情報格納部138と、アイテム情報格納部139とで構成される。利用履歴格納部131と、アイテム嗜好情報格納部132と、属性嗜好情報格納部133と、関連属性情報格納部134と、制約情報格納部136と、利用ポイント情報格納部137と、ユーザ情報格納部138と、アイテム情報格納部139は、本発明の第4の実施形態と同様である。情報処理サーバ制御部71は、情報処理サーバ装置7を構成する各部に対して、全体的な制御を行う。情報処理サーバ制御部71は、利用ポイント算出部711と、関連属性選出部112と、利用ポイント情報取得部114とで構成される。関連属性選出部112と、利用ポイント情報取得部114は、本発明の第4の実施形態と同様である。なお、本実施形態においては、利用ポイント算出部711のみでポイント分配算出部D7として機能する。利用ポイント算出部711は、ネットワーク4を介して、アイテム提供サーバ装置2より、利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理を行う。本実施形態における利用ポイント算出処理を、図64のフローチャートを用いて説明する。本実施形態における利用ポイント処理の手順は、本発明の第4の実施形態における利用ポイント算出処理の手順において、ステップS202の処理をステップS902の処理で置き換え、ステップS204からステップS208までの処理をステップS904からステップS909までの処理で置き換えたものであるため、置き換えた処理についてのみ説明する。ステップS902では、利用ポイント算出部711が、ステップS201にて取得した利用情報が利用ポイントの付与対象であるか否かを判定する。ステップS201にて取得した利用情報に特定情報が含まれており、かつ、特定情報である関連属性情報が、制約情報格納部136に記憶されている制約条件のうち少なくとも1つ充足する場合は、付与対象であると判定し、ステップS203へ進む。それ以外であれば付与対象でないと判定し、ステップS209へ進む。ステップS904では、利用ポイント算出部711が、アイテム嗜好情報格納部132より、ステップS201にて取得した利用情報に含まれる特定情報である関連属性情報にに対応する基準アイテムと、関連属性情報に対応する関連属性を有するいずれかのアイテムの両方を利用したことのあるユーザ分配対象ユーザのuser_idを抽出する。分配対象ユーザのuser_idを抽出するには、まず、アイテム嗜好情報格納部132より、ステップS201にて取得した利用情報に含まれる特定情報である関連属性情報に対応する基準アイテムのアイテム識別子と一致するitem_idを有するアイテム嗜好情報基準アイテム嗜好情報を特定する。次に、ステップS201にて取得した利用情報に含まれる特定情報である関連属性情報の属性種別識別子と属性値識別子の組合せと一致するtype_id.attr_idの組合せを有する属性嗜好情報関連属性嗜好情報を特定する。次に、特定した基準アイテム嗜好情報第1の先行利用履歴によって作成されたアイテム嗜好情報と関連属性嗜好情報第2の先行利用履歴によって作成された属性嗜好情報において、その両方に存在するuser_idを全て抽出する。user_idの抽出には、利用履歴格納部131を用いてもよい。本実施形態においても、本発明の第4の実施形態と同様に、基準アイテムを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとすることができ、同様の効果を得ることができる。同様に、関連属性を有するいずれかのアイテムを利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとしてもよいし、基準アイテムまたは関連属性を有するいずれかのアイテムのうち少なくとも片方を利用したことのあるユーザを分配対象ユーザとしてもよい。次に、利用ポイント算出部711が、分配対象ユーザごとに分配率を算出するステップS905。分配率の算出方法として、本発明の第4の実施形態における分配率算出の第1~第5の方法の5種類に加えて、以下の2種類を用いることができる。分配率算出の第6の方法は、2ユーザ間の類似性を示すユーザ間類似度第2の類似度を用いた方法である。具体的には、ステップS904にて抽出したuser_idごとに、ステップS201にて取得した利用情報に対応するユーザ基準ユーザの全ての利用履歴と、抽出したuser_idに対応する全ての利用履歴とを用いることで類似度を算出し、その類似度に応じて分配率を算出する方法である。分配対象ユーザ集合Uib,asとし、基準ユーザubとユーザu∈Uib,asとの類似度をsimu,ubとしたとき、ユーザuの分配率rateu,ub,ib,asは、式23で表わされる。分配率算出の第4の方法は、ユーザ間類似度が高い分配対象ユーザほど分配率が高くなる。ユーザ間類似度を算出する方法として例えば、Jaccardジャカード係数を用いることができる。Jaccard係数を用いる場合は、ユーザxが利用したことのあるアイテム集合をIx、ユーザyが利用したことのあるユーザ集合をIy、ユーザxとユーザyとが共に利用したことのあるアイテム数を|Ix∩Iy|とし、ユーザx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数を|Ix∪Iy|としたとき、類似度は式24で算出することができる。また、ユーザ間類似度算出に、コサイン距離やピアソン積率相関係数を用いることもできる。コサイン距離を用いる場合は、例えば、ユーザxが利用したことのあるアイテム集合をIxとし、ユーザxのアイテムixix∈Ixに対するアイテム嗜好度をVix,x、ユーザyが利用したことのあるアイテム集合をIyとし、ユーザyのアイテムiyiy∈Iyに対するアイテム嗜好度をViy,y、ユーザxとユーザyとが共に利用したことのあるアイテムをIcとし、ユーザxのアイテムicic∈Icに対するアイテム嗜好度をVic,x、ユーザyのユーザicに対するアイテム嗜好度をVic,yとしたとき、類似度は式25で算出することができる。また、ピアソン積率相関係数を用いる場合は、例えば、ユーザxとユーザyとが共に利用したことのあるアイテムをIcとし、Icに属するアイテムの数をnとし、ユーザxのアイテムicic∈Icに対するアイテム嗜好度をVic,x、ユーザyのユーザicに対するアイテム嗜好度をVic,yとしたとき、類似度は式26で算出することができる。これ以外にも、2ユーザ間の類似性を表す指標であれば、どのようなものを用いてもよい。分配率算出の第7の方法は、2ユーザ間の相性の良さを示すユーザ間適合度第2の適合度を用いた方法である。具体的には、ステップS804にて抽出したuser_idごとに、基準ユーザのユーザ属性情報と、抽出したuser_idに対応するユーザ属性情報とを用いることでユーザ間適合度を算出し、そのユーザ間適合度に応じて分配率を算出する方法である。分配対象ユーザ集合Uib,asとし、基準ユーザubとユーザu∈Uib,asとのユーザ間適合度をmatchu,ubとしたとき、ユーザuの分配率rateu,ub,ib,asは、式23のsimu,ubをmatchu,ub、simu’,ubをmatchu’,ubで置き換えたもので表わされる。分配率算出の第7の方法は、ユーザ間適合度が高い分配対象ユーザほど分配率が高くなる。ユーザ間適合度を算出する方法として、2つのユーザ属性情報間の属性値の一致数を用いることができる。例えば、属性情報に含まれる属性が性別と年齢と地域である場合に、一方の属性値が男、24、東京であり、他方の属性値が女、24、東京であるとき、一致する属性数が2であるため、ユーザ間適合度を2とする。また、一致する属性値の条件は、属性ごとにサービス提供者側が自由に決めてよく、例えば、年齢なら属性値の差が5未満なら一致とするとしてもよいし、属性値が20~29なら20代、30~39なら30代と変換し、変換後の値を用いて一致するか否かを判定してもよい。地域など他の属性についても同様の処理を行ってよい。また、属性ごとに異なる重みをつけてユーザ間適合度を算出してもよい。例えば、年齢が一致する場合には、地域が一致する場合よりもユーザ間適合度が2倍大きくなるように算出してもよい。なお、分配率算出の第6の方法で用いる利用履歴を制限してもよい。このとき、所定の条件、例えば、所定数以上のユーザに利用されたアイテムに対応する利用履歴のみを取得するとしてもよい。所定数は1以上の整数であり、サービス提供側が予め決めておけばよい。更に、特定の期間において、所定数以上のユーザに利用されたアイテムに対応する利用履歴のみを取得するとしてもよい。特定の期間はサービス提供側が予め決めておけばよい。次に、利用ポイント算出部711が、ステップS904にて抽出したuser_idのうち、例えば、抽出した順に1つ選択するステップS906。次に、利用ポイント算出部711が、ステップS905にて算出した分配率のうち、ステップS906にて選択したuser_idに対応する分配率を選択し、ステップS203にて算出した利用親ポイントと選択した分配率とを掛け合わせることで利用ポイントを変更するための変更値を算出するステップS907。次に、利用ポイント算出部711が、利用ポイント情報格納部137において、ステップS906にて選択したuser_idに対応する利用ポイント情報を特定し、特定した利用ポイント情報のpoint元の利用ポイントに、ステップS907にて算出した変更値を加算するステップS908。次に、利用ポイント算出部711が、ステップS906にて全てのuser_idを選択したか否かを判定するステップS909。全て選択した場合は、ステップS209へ進み、まだ未選択のものが残っている場合は、ステップS906へ進む。以上が、本実施形態における利用ポイント算出処理の手順の説明である。本実施形態における利用ポイントの付与方法によれば、利用ポイント算出処理が行われるたびに分配対象ユーザを選出するので、例えば、基準アイテムを利用したユーザを分配対象ユーザとする場合、本発明の第4の実施形態における分配ユーザ選出処理を実行した所定のタイミング以降に、基準アイテムを利用したユーザに対しても、利用親ポイントを分配することができる。このため、より多くのユーザにポイントを分配することができる。本発明の第6の実施形態における分配率算出の第6、及び、第7の方法を他の実施形態でも利用することができる。このとき、同じ関連属性情報であっても、アイテムを利用したユーザ基準ユーザによって分配率が異なるため、基準ユーザごとに関連属性情報に対する分配情報を用意する必要がある。このため、図65のように、分配情報格納部135に、基準ユーザのユーザ識別子base_user_idと、アイテム識別子item_idと、属性種別識別子type_idと、属性値識別子attr_idと、分配ユーザのユーザ識別子user_idと、利用親ポイントの分配率rateとを関連付けたものを分配情報として格納する必要がある。また、分配ユーザ選出処理を行う前に、全てのユーザ間類似度またはユーザ間適合度を算出しておき、基準ユーザごとに、分配ユーザ選出処理を行う必要がある。つまり、全てのユーザ識別子から、基準ユーザのユーザ識別子として1つ選択し、選択した基準ユーザのユーザ識別子ごとに分配ユーザ選出処理を繰り返し行う必要がある。そして、分配ユーザ選出処理の過程において、ステップS605では、基準ユーザと他のユーザとのユーザ間類似度を用いる必要がある。そして、ステップS606では、分配ユーザごとに、選択した基準ユーザのユーザ識別子base_user_idと、ステップS603で選択した関連属性情報に含まれるitem_id,type_id,attr_idの組合せと、分配対象ユーザのuser_idと、ステップS605にて算出した分配ユーザの分配率rateとを関連付けた分配情報を分配情報格納部135に記憶する必要がある。また、利用ポイント算出処理のステップS204において、ステップS201にて取得した利用情報に含まれる利用履歴のユーザ識別子と、特定情報である関連属性情報のアイテム識別子と属性種別識別子と属性値識別子との組合せが、base_user_id,item_id,type_id,attr_idの組合せと一致する分配情報を全て取得する必要がある。以上の条件を満たすことで、本発明の第6の実施形態以外の実施形態においても、分配率算出の第6、及び、第7の方法を用いることができる。以上のように、各実施形態の情報処理方法、表示方法、情報処理装置、端末装置、及び情報処理プログラムによれば、利用情報に含まれる特定情報である関連属性情報の基準アイテムのアイテム識別子と同じ利用アイテム識別子を持ち、かつ利用情報よりも古い利用履歴第1の先行利用履歴を特定する。そして、第1の先行利用履歴に関連する複数のユーザのポイントを更新するため、あるユーザの1回の利用行為をもとにして複数のユーザにポイントを付与することが可能である。すなわち、従来の方法に比べて、ポイントが増加する頻度やポイントが付与されるユーザ数を増やすことができる。このため、ユーザは自分のポイントを確認するために頻繁にアイテム提供サーバにアクセスする傾向が強まり、アイテムに関する情報を見る機会も増えるので、ユーザのアイテム利用を促進することができる。また、多くの種類のアイテムを利用したユーザほど、同じアイテムを後から他のユーザが利用する可能性が高いので、それに伴って後からポイントが付与される可能性も高くなる。このため、より多くの種類のアイテムを利用しようというモチベーションが各々のユーザで高まり、アイテムの利用が促進される。更に、後から他の多くのユーザが利用するアイテムをいち早く利用したユーザに多くのポイントが溜まる傾向があるので、今後人気の出そうなアイテムを予測して、他人よりも早く利用しようというインセンティブが各々のユーザに働き、アイテムの利用がより一層促進される効果が得られる。なお、本発明を適用したプログラムは、コンピュータをアイテム提供サーバ装置2、情報処理サーバ装置1,6,7、及び/又は端末装置3の各手段もしくは各部として機能させる。本発明を適用した別のプログラムは、アイテム提供サーバ装置2、情報処理サーバ装置1,6,7、及び/又は端末装置3に適用される方法の各ステップをコンピュータに実行させる。なお、本発明は上述した実施の形態または実施例のみに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更付加及び削除も含む。が可能であることは言うまでもない。たとえば、情報処理サーバ装置1で行う処理を複数の情報処理装置によって分担して行うようにしてもよい。本明細書は様々な範囲及びレベルの発明を開示している。それら発明は、本明細書で説明した様々な技術的範囲及び具体的レベルの各装置及び各方法だけでなく、拡張ないし一般化の範囲で、各装置及び各方法から独立の作用、効果を奏する1つ又は複数の要素を抽出したものや、1つ又は複数の要素を拡張ないし一般化の範囲で変更したものや、さらに、各装置間及び各方法間で1つ又は複数の要素の組合せを入れ換えたものを含む。"