"システムであって、プロセッサであって、ユーザのユーザ特徴情報および商品特徴情報を決定し、前記ユーザのための基本推薦商品セットおよび補助推薦商品セットを決定し、前記ユーザのネットワーク動作のタイプに関連付けられたインディケーションを受信し、前記ユーザのネットワーク動作のタイプと、前記ユーザのための前記基本推薦商品セットおよび前記補助推薦商品セットの少なくとも一方と、に少なくとも部分的に基づいて、商品推薦を生成し、前記生成された商品推薦を提示するよう構成されている、プロセッサと、前記プロセッサに接続され、前記プロセッサに命令を提供するよう構成されているメモリと、を備える、システム。請求項1に記載のシステムであって、前記ユーザ特徴情報は、前記ユーザの在住地域、好きな商品サブカテゴリ、価格帯、ブランド、スタイル、色、材料、ユーザの活動レベル、および、ユーザの信頼性を含む、システム。請求項1に記載のシステムであって、前記商品特徴情報は、商品サブカテゴリ、価格、ブランド、スタイル、色、材料、情報品質評価、販売ランキング、関心度、および、掲載時間を含む、システム。請求項1に記載のシステムであって、前記補助推薦商品セットは、前記ユーザに関連する在住地域に基づいて決定される、システム。請求項4に記載のシステムであって、前記ユーザに関連する前記在住地域は、前記ユーザに関連付けられているIPアドレスに少なくとも部分的に基づいて決定される、システム。請求項1に記載のシステムであって、前記基本推薦商品セットは、ユーザベース基本推薦商品セットおよび商品ベース基本推薦商品セットの一方を含む、システム。請求項6に記載のシステムであって、前記ユーザのネットワーク動作のタイプは、商品に関連している、システム。請求項6に記載のシステムであって、前記ユーザのネットワーク動作のタイプは、商品と関連していない、システム。請求項7に記載のシステムであって、前記プロセッサは、さらに、前記商品ベース基本推薦商品セットに少なくとも部分的に基づいて商品推薦を生成するよう構成されている、システム。請求項8に記載のシステムであって、前記プロセッサは、さらに、前記ユーザベース基本推薦商品セットおよび/または前記補助推薦商品セットに少なくとも部分的に基づいて商品推薦を生成するよう構成されている、システム。請求項1に記載のシステムであって、前記ユーザのネットワーク動作は、電子商取引ウェブサイトでのユーザ活動に関連付けられている、システム。請求項1に記載のシステムであって、前記プロセッサは、さらに、所定のルールに少なくとも部分的に基づいて前記商品推薦を順位付けするよう構成されている、システム。方法であって、ユーザのユーザ特徴情報および商品特徴情報を決定し、前記ユーザのための基本推薦商品セットおよび補助推薦商品セットの少なくとも一方を決定し、前記ユーザのネットワーク動作のタイプに関連付けられたインディケーションを受信し、前記ユーザのネットワーク動作のタイプと、前記ユーザのための前記基本推薦商品セットおよび前記補助推薦商品セットの少なくとも一方と、に少なくとも部分的に基づいて、商品推薦を生成し、前記生成された商品推薦を提示すること、を備える、方法。請求項13に記載の方法であって、前記ユーザ特徴情報は、前記ユーザの在住地域、好きな商品サブカテゴリ、価格帯、ブランド、スタイル、色、材料、ユーザの活動レベル、および、ユーザの信頼性を含む、方法。請求項13に記載の方法であって、前記商品特徴情報は、商品サブカテゴリ、価格、ブランド、スタイル、色、材料、情報品質評価、販売ランキング、関心度、および、掲載時間を含む、方法。請求項13に記載の方法であって、前記補助推薦商品セットは、前記ユーザに関連する在住地域に基づいて決定される、方法。請求項13に記載の方法であって、前記基本推薦商品セットは、ユーザベース基本推薦商品セットおよび商品ベース基本推薦商品セットの一方を含む、方法。請求項17に記載の方法であって、前記ユーザのネットワーク動作のタイプは、商品に関連している、方法。請求項17に記載の方法であって、前記ユーザのネットワーク動作のタイプは、商品と関連していない、方法。請求項18に記載の方法であって、さらに、前記商品ベース基本推薦商品セットおよび/または前記補助推薦商品セットに少なくとも部分的に基づいて商品推薦を生成することを備える、方法。請求項19に記載の方法であって、さらに、前記ユーザベース基本推薦商品セットおよび/または前記補助推薦商品セットに少なくとも部分的に基づいて商品推薦を生成することを備える、方法。請求項13に記載の方法であって、前記ユーザのネットワーク動作は、電子商取引ウェブサイトでのユーザ活動に関連付けられている、方法。請求項13に記載の方法であって、さらに、所定のルールに少なくとも部分的に基づいて前記商品推薦を順位付けすることを備える、方法。コンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品は、コンピュータ読み取り可能な媒体内に具現化され、ユーザのユーザ特徴情報および商品特徴情報を決定するためのコンピュータ命令と、前記ユーザのための基本推薦商品セットおよび補助推薦商品セットの少なくとも一方を決定するためのコンピュータ命令と、前記ユーザのネットワーク動作のタイプに関連付けられたインディケーションを受信するためのコンピュータ命令と、前記ユーザのネットワーク動作のタイプと、前記ユーザのための前記基本推薦商品セットおよび前記補助推薦商品セットの少なくとも一方と、に少なくとも部分的に基づいて、商品推薦を生成するためのコンピュータ命令と、前記生成された商品推薦を提示するためのコンピュータ命令と、を備える、コンピュータプログラム製品。本発明は、処理、装置、システム、物質の組成、コンピュータ読み取り可能な格納媒体上に具現化されたコンピュータプログラム製品、および/または、プロセッサプロセッサに接続されたメモリに格納および/またはそのメモリによって提供される命令を実行するよう構成されたプロセッサを含め、様々な形態で実装されうる。本明細書では、これらの実装または本発明が取りうる任意の他の形態を、技術と呼ぶ。一般に、開示された処理の工程の順序は、本発明の範囲内で変更されてもよい。特に言及しない限り、タスクを実行するよう構成されるものとして記載されたプロセッサまたはメモリなどの構成要素は、ある時間にタスクを実行するよう一時的に構成された一般的な構成要素として、または、タスクを実行するよう製造された特定の構成要素として実装されてよい。本明細書では、プロセッサという用語は、1または複数のデバイス、回路、および/または、コンピュータプログラム命令などのデータを処理するよう構成された処理コアを指すものとする。以下では、本発明の原理を示す図面を参照しつつ、本発明の1または複数の実施形態の詳細な説明を行う。本発明は、かかる実施形態に関連して説明されているが、どの実施形態にも限定されない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によってのみ限定されるものであり、多くの代替物、変形物、および、等価物を含む。以下の説明では、本発明の完全な理解を提供するために、多くの具体的な詳細事項が記載されている。これらの詳細事項は、例示を目的としたものであり、本発明は、これらの具体的な詳細事項の一部または全てがなくとも特許請求の範囲に従って実施可能である。簡単のために、本発明に関連する技術分野で周知の技術事項については、本発明が必要以上にわかりにくくならないように、詳細には説明していない。図1は、商品推薦のためのシステムの一実施形態を示す図である。システム100は、デバイス102、ネットワーク104、および、推薦エンジン106を備える。ネットワーク104は、高速データネットワークおよび/または遠隔通信ネットワークを含みうる。デバイス102は、アプリケーション例えば、ウェブブラウザを介して電子商取引ウェブサイトにアクセスするよう構成される。デバイス102の例としては、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、タブレットデバイス、スマートフォン、および、任意のその他のタイプのコンピュータデバイスが挙げられる。例えば、ユーザは、デバイス102を用いて、電子商取引ウェブサイトで入手可能な商品を閲覧/買い物することができる。ユーザのネットワーク動作に応答して例えば、ユーザが商品を閲覧、商品を購入した時に、電子商取引ウェブサイトは、1または複数の商品推薦をユーザに提示することができる。推薦エンジン106は、電子商取引ウェブサイトの各ユーザのユーザ特徴情報、および/または、電子商取引ウェブサイトで入手可能な例えば、販売用の各商品の商品特徴情報を保持するよう構成される。ユーザ特徴情報および商品特徴情報の例を以下に記載する。いくつかの実施形態において、少なくともユーザ特徴情報を用いて、推薦エンジン106は、ユーザに対して、ユーザベース基本推薦商品セットおよび/または補助推薦商品セットを決定する。いくつかの実施形態において、少なくとも商品特徴情報を用いて、推薦エンジン106は、ユーザに対して、商品ベース基本推薦商品セットおよび/または補助推薦商品セットを決定する。様々な実施形態において、推薦エンジン106は、ユーザに関連するネットワーク動作のタイプ、および/または、ユーザベース基本推薦商品セット、商品ベース基本推薦商品セット、および/または、補助推薦商品セットに基づいて、ユーザのための商品推薦を生成する。いくつかの実施形態において、推薦エンジン106は、電子商取引ウェブサイトで入手可能な商品の一覧インベントリを格納するデータベースに関連付けられる、および/または、そのデータベースにアクセスできる。図2は、商品を推薦する処理の一実施形態を示すフローチャートである。いくつかの実施形態では、処理200は、推薦サーバ106によって実施されうる。工程202では、ユーザのための基本推薦商品セットが、ユーザに対して決定される。例えば、サーバ106は、電子商取引ウェブサイトに関連付けられており、ウェブサイトで入手可能な例えば、販売されている商品の推薦を生成するよう構成される。電子商取引ウェブサイトは、多くのユーザを有しうる。電子商取引ウェブサイトのユーザは、ウェブサイトを閲覧/利用して、ウェブサイトで提供される1または複数の商品を購入する可能性がある人物であってよい。電子商取引ウェブサイトの新規ユーザについて、電子ウェブサイトは、そのユーザについて多くの履歴動作データを持っていない例えば、新規ユーザは、そのウェブサイトで商品を購入および/または閲覧していない。いくつかの実施形態において、各ユーザは、電子商取引ウェブサイトのアカウントを有する例えば、ユーザに関連付けられた少なくともいくつかの情報を格納されている。様々な実施形態において、基本推薦商品セットおよび補助推薦商品セットの各々は、1または複数の商品を含む。いくつかの実施形態では、例えば、推薦エンジン106の管理者が、基本推薦商品セットのサイズ例えば、基本推薦商品セットに含まれる重複しない商品数を決定できる。様々な実施形態において、基本または補助推薦セットの商品が、電子ウェブサイトで入手可能な商品のインベントリから選択される。様々な実施形態において、基本推薦商品セットには2つのタイプがある。すなわち、ユーザベース基本推薦商品セットおよび商品ベース基本推薦商品セットである。様々な実施形態において、ユーザに対して、ユーザベース推薦商品セットおよび商品ベース推薦商品セットの両方が決定される。ユーザベース基本推薦商品セットは、ユーザ特徴情報を用いて決定される。例えば、ユーザ特徴情報は、電子ウェブサイトの商品に関するユーザの嗜好情報および/または履歴アクセスデータを含みうる。ユーザベース基本推薦商品セットは、ユーザ特徴情報に基づいた1セットの推薦商品を含む。商品ベース基本推薦商品セットは、商品特徴情報を用いて決定される。例えば、商品特徴情報は、ユーザが関心を持つ商品と相関および/または関連する1または複数の商品を含む。商品ベース基本推薦商品セットは、商品特徴情報に基づいた1セットの推薦商品を含む。様々な実施形態において、現行のユーザネットワーク動作のタイプに応じて、ユーザに対する商品推薦が、商品ベース基本推薦商品セットまたはユーザベース基本推薦商品セットのいずれかに基づいて生成される。いくつかの実施形態では、補助推薦商品セットに含まれる1または複数の商品も、ユーザベースまたは商品ベース基本推薦商品セットの1または複数の商品に加えて、ユーザに推薦される。様々な実施形態において、基本推薦商品セットのユーザベースまたは商品ベースのいずれかのタイプの商品は、特定の条件を満たすものに限定される。基本推薦商品セットに含まれうる商品を限定する1つの利点は、セット内の商品数を削減して、かかるデータのアクセスおよび/または保持に用いられるネットワークリソースを節約できることである。例えば、ユーザ特徴情報および/または商品特徴情報のいずれかに基づいて選択された商品の内、基本推薦商品セットに含まれるべき商品は、以下の条件の1または複数を満たす必要がある。所定の期間に関連していること例えば、所定の期間に電子ウェブサイトで入手可能になったこと、所定の期間中に購入されたこと、特定の数的閾値があること例えば、閾値は、特定の商品の入手可能な個数に関連しうる、並びに、少なくともウェブページビュー数の閾値に関連付けられていること例えば、ウェブページが電子ウェブサイトにあり、商品の販売を広告している場合。工程204では、補助推薦商品セットが、ユーザに対して決定される。様々な実施形態において、補助推薦商品セットは、例えば、ユーザの地域およびその地域に関連する特定の商品例えば、その地域で最もよく売れている商品のいくつかに基づいて決定される。いくつかの実施形態において、補助推薦商品セットは、例えば、ユーザベース基本推薦商品セットに含まれる商品がない時に新規ユーザに対して、および/または、例えば、商品ベース基本推薦商品セットに含まれる商品がない時に新規商品に対して、商品推薦を生成するために用いられる。工程206では、ユーザのネットワーク動作のタイプに関連付けられたインディケーションが受信される。様々な実施形態において、ユーザのネットワーク動作操作は、電子商取引ウェブサイトでのユーザ相互作用を含む。様々な実施形態において、ユーザ相互作用のタイプは、商品に関連する場合もあるし例えば、電子商取引ウェブサイトにおいて、商品に関連付けられているウェブページを閲覧している場合、特定の商品に関連しない場合もあるユーザが電子商取引ウェブサイトのホームページトップページにいる場合。工程208では、ユーザのネットワーク動作のタイプに少なくとも部分的に基づいた商品推薦が生成される。様々な実施形態において、ユーザのネットワーク動作のタイプが特定の商品に関連する場合、商品推薦は、例えば、ユーザネットワーク動作と関連する特定の商品に基づいて決定された商品ベース基本推薦商品セットおよび/または補助推薦商品セットに少なくとも部分的に基づいて生成される。様々な実施形態において、ユーザのネットワーク動作のタイプが特定の商品と関連しない場合、商品推薦は、ユーザベース基本推薦商品セットおよび/または補助推薦商品セットに少なくとも部分的に基づいて生成される。商品推薦は、適切なセット例えば、ユーザベース、商品ベース、補助商品セットから選択された1または複数の商品に関連する推薦を含む。いくつかの実施形態において、商品推薦は、電子商取引ウェブサイトの一部で例えば、グラフィカルなインタラクティブ要素としてユーザに提示される。図3は、商品を推薦する処理の一実施形態を示すフローチャートである。いくつかの実施形態では、処理200は、推薦サーバ106によって実施されうる。いくつかの実施形態では、処理200は、処理300によって実施されうる。工程302では、ユーザのためのユーザ特徴情報および商品特徴情報が決定される。様々な実施形態において、ユーザ特徴情報は、各ユーザに対して決定される。いくつかの実施形態において、商品特徴情報は、各商品に対して決定される。いくつかの実施形態において、関心度情報が、所定の期間内に、ユーザと商品との間、および/または、商品と特定の在住地域との間で決定される。いくつかの実施形態において、ユーザ特徴情報、商品特徴情報、および/または、関心度情報は、1または複数のデータベースに格納される。いくつかの実施形態において、ユーザ特徴情報は、ユーザの在住地域、好きな商品サブカテゴリ、価格帯、ブランド、スタイル、色、材料、ユーザの活動レベル、および、ユーザの信頼性を含む。以下は、かかるユーザ特徴情報がどのように決定されうるかを示す例であるただし、ユーザ特徴情報の決定は、以下に限定されない。ユーザの在住地域はユーザのIPアドレスを用いて決定されうる、ユーザの好きな商品サブカテゴリはユーザによる商品購入の履歴から決定されうる、商品の価格帯はユーザが以前に購入した商品の統計分析に基づいて決定されうる、予測される商品のブランド、スタイル、色、および、材料は、ユーザが以前に購入した商品に基づいて決定されうる、ユーザの活動レベル/信頼性は周知の技術を用いて電子商取引ウェブサイトでのユーザのネットワーク動作の履歴をデータマイニングすることによって決定される。いくつかの実施形態において、商品の商品特徴情報は、商品サブカテゴリ、価格、ブランド、スタイル、色、材料、情報品質評価、販売ランキング、関心度、および、掲載時間を含む。以下は、かかる商品特徴情報がどのように決定されうるのかを示す例であるただし、商品特徴情報の決定は以下に限定されない。商品サブカテゴリは電子商取引ウェブサイトによって商品が分類された1または複数の商品サブカテゴリから決定されうる、商品の価格は電子商取引ウェブサイトの関連するウェブページで商品に対して掲載された価格によって決定されうる、商品のブランド、スタイル、および、色は、電子商取引ウェブサイトによって保持されている商品仕様情報によって決定されうる、商品の情報品質評価は例えば、商品に関連するウェブページで少なくとも、ユーザによって与えられたフィードバックによって決定されうる、商品の販売ランキングはそれぞれの販売高に基づいて商品を順位付ける電子商取引ウェブサイトの技術によって決定されうる、1または複数のユーザに関する商品の関心度は商品に関する様々な要素に基づいて決定される、商品の掲載時間は電子商取引ウェブサイトで商品が入手可能になった例えば、販売開始になった時間である。いくつかの実施形態において、関心度が、ユーザおよび商品に関して決定されてよく、別の関心度が、商品および特定の在住地域に関して決定されてよい例えば、商品に関して特定の在住地域のユーザの間で合計された関心度。いくつかの実施形態において、ユーザと商品との間、もしくは、商品と特定の在住地域との間の関心度は、例えば、商品に関連する検索履歴、商品に関連する選択履歴、商品に関連するフィードバック履歴、および、商品に関連する購入履歴など、電子商取引ウェブサイトでの1または複数のタイプのユーザ活動の頻度に基づいて決定される値である。いくつかの実施形態において、関心度は、所定の期間中例えば、10日間、1ヶ月間などであってよいにユーザ活動を用いて決定される。所定の期間中に関心度を決定に対する1つの目的は、分析すべきユーザ活動の量を制限することである。例えば、最近1ヶ月間のユーザAと商品Xとの間の関心度を決定するために、最初に以下が決定される。ユーザAは過去1ヶ月間に商品Xを5回検索しており、ユーザAは過去1ヶ月間に商品Xに関連する選択例えば、ウェブページのボタンの選択を3回行っており、ユーザAは過去1ヶ月間に商品Xに関連するフィードバックを2回行っており、ユーザAは過去1ヶ月間に商品Xを1回購入している。次に、例えば、所定の対応する重み値が、各タイプのユーザ活動の頻度に与えられ、重み付けされた頻度の合計が、ユーザと商品との間の関心度の値として決定される。次いで、同じ例において、検索履歴、選択履歴、フィードバック履歴、および、購入履歴というユーザ活動タイプに対するそれぞれの重み値を、1、3、9、および、20と仮定する。したがって、最近1ヶ月間の商品Xに関するユーザAの重み付けされたユーザ活動タイプの頻度の合計すなわち、ユーザAと商品Xとの間の関心度は、153392201=52である。いくつかの実施形態において、関心度は、ユーザと、ユーザが少なくとも1つのタイプのユーザ活動で関連した各商品との間で決定されてもよい。いくつかの実施形態において、ユーザの関心度の値が上位である所定の数の商品が決定されうる。例えば、ユーザA、B、および、Cが、ユーザのそれぞれのIPアドレスに基づいて決定された地域Qにいると仮定する。この例において、所定の期間にわたる商品Xと地域Qとの間の関心度例えば、商品に関する地域QのユーザA、B、および、Cの間の合計関心度を決定するために、以下が実行されうる。例えば、上述の技術を用いて所定の期間中の商品Xに対するユーザA、B、および、Cのそれぞれの関心度を決定する。次に、ユーザA、B、および、Cの商品Xに対する個々の関心度を合計し、所定の期間にわたる商品Xと地域Qとの間の関心度を決定する。ユーザA、B、および、Cのそれぞれの関心度を、52、34、および、0と仮定すると、所定の期間にわたる商品Xと地域との間の関心度は、52340=86である。いくつかの実施形態において、関心度は、各商品と、その地域のユーザがその商品に対する少なくとも1つのタイプのユーザ活動で関連した地域との間で決定されてもよい。いくつかの実施形態において、特定の地域に関連した関心度の値が上位である所定の数の商品が決定されうる。工程304では、ユーザのための基本推薦商品セットおよび補助商品セットの少なくとも一方が決定される。上述のように、いくつかの実施形態において、推薦商品セットには2つのタイプがある。すなわち、ユーザベースと商品ベースである。いくつかの実施形態において、ユーザに対するユーザベース推薦商品セットは以下のように決定されてよい。ユーザに関連付けられたユーザ特徴情報から、好きな商品サブカテゴリが取得される、電子商取引ウェブサイトで入手可能な商品のインベントリにおいて、好きな商品サブカテゴリに適合する商品が検索される、適合する商品の少なくとも一部が、ユーザのためのユーザベース推薦商品セットに含められる。いくつかの実施形態において、ユーザのためのユーザベース推薦商品セットは以下のように決定されてもよい。ユーザに関連付けられたユーザ特徴情報から、好みの商品サブカテゴリが取得される、電子商取引ウェブサイトで入手可能な商品のインベントリにおいて、好きな商品サブカテゴリに適合する商品が検索される、ユーザと1または複数の商品との間の例えば、所定の期間に関連する関心度が、他のユーザおよび同じ1または複数の商品に対する他のユーザに対応する関心度と相関されて、ユーザと相関の高い関心度を有する他のユーザが見出されるすなわち、これらの他のユーザは、ユーザと類似した嗜好性を有すると推定される、第1のユーザと相関の高いこれらの他のユーザの好きなサブカテゴリに含まれる少なくともいくつかの商品が、ユーザベース推薦商品セットに含められる。ユーザの商品関心度と他のユーザの商品関心度との間の相関は、以下の例のように決定されうる。この例では、商品に対する様々なユーザユーザA、B、C、および、Dの例えば、所定の期間にわたる関心度が、以下の表1に示されている。商品1、2、3、および、4に対するユーザAの関心度は、User_A=3,1,16,8と表すことができ、商品1、2、3、および、4に対するユーザBの関心度は、User_B=5,0,4,27と表すことができる。ユーザAおよびBの間の相関度は、以下の式を用いて決定できる。第1のユーザの関心度と高い相関を持つ商品の関心度を有するユーザは、第1のユーザと類似した商品の好みを有する可能性が高いユーザであることが示唆される。したがって、かかるユーザが好むサブカテゴリの商品は、第1のユーザにとって関心がある可能性が高い。いくつかの実施形態において、ユーザベース推薦商品セットに含まれうる商品の数は、1または複数の条件を適用することによって制限されうる。例えば、1つの条件は、商品の関心度が上述したように所定の期間中に決定されうることである。いくつかの実施形態において、ユーザベース推薦商品セットに含まれる商品の数が、所定の閾値を超えるか否かが判定される。閾値を超えない場合、基本推薦商品セットがユーザに対して確立されていないと決定される。閾値を超える場合、基本推薦商品セットがユーザに対して確立されていると決定される。基本推薦商品セットが確立されていないユーザに対しては、それらのユーザに対して決定された補助推薦商品セットのみに基づいて、商品推薦がなされる。いくつかの実施形態において、ユーザのための補助推薦商品セットは以下のように決定されうる。ユーザ特徴情報から、ユーザの在住地域が取得される、電子商取引ウェブサイトで入手可能な商品のインベントリにおいて、その在住地域で入手可能な商品および/またはその地域に関連した関心度の比較的高い商品が検索される、適合する商品の内、最も高い販売高および/またはその在住地域における最も高い関心度および/または電子商取引ウェブサイトにおける最新の掲載時間に関連する所定の数の商品が、そのユーザのための補助推薦商品セットに含められる。いくつかの実施形態において、補助推薦商品セットは、各商品サブカテゴリに対して決定される。いくつかの実施形態において、補助推薦商品セットは、商品を新規ユーザ例えば、ネットワーク動作から決定されたユーザ特徴情報がほとんどまたは全く格納されていないユーザに推薦できるように、または、新規商品電子商取引ウェブサイトで入手可能な他の商品との相関がほとんどまたは全く決定されていない商品について推薦を行うことができるように、確立および利用される。いくつかの実施形態において、商品ベース推薦商品セットは、基本推薦商品セットおよび/または補助推薦商品セットを含みうる。いくつかの実施形態において、ユーザのための商品ベース基本推薦商品セットは、ユーザにとって関心のある商品例えば、現行のユーザネットワーク動作と関連する商品、ユーザ特徴情報に示された好きなサブカテゴリに含まれる商品、ユーザが最近購入した商品と、電子商取引ウェブサイトで入手可能な他の商品との間の相関を決定することによって、決定されうる。いくつかの実施形態において、ユーザにとって関心のある商品と高い相関を有する所定の数の商品が選択され、ユーザに対する商品ベース推薦商品セットに含められる。商品と別の商品との間の相関は、以下の例に示すように決定できる:この例では、商品に対する様々なユーザユーザA、B、C、および、Dの例えば、所定の期間にわたる関心度が、表1と同じ値を含む以下の表2に示されている。ユーザA、B、C、および、Dの商品1に対する関心度は、Product_1=3,5,4,23と表すことができ、ユーザA、B、C、および、Dの商品1に対する関心度は、Product_2=1,0,7,13と表すことができる。商品1および2の間の相関度は、以下の式を用いて決定できる。いくつかの実施形態において、商品ベース推薦商品セットに含まれる商品の数が、所定の閾値を超えるか否かが判定される。閾値を超える場合、商品ベース基本推薦商品セットがユーザに対して確立されていると決定される。しかし、閾値を超えない場合、商品ベース基本推薦商品セットがユーザに対して確立されていないと決定される。基本推薦商品セットが確立されていないユーザに対しては、それらのユーザに対して決定された補助推薦商品セットのみに基づいて、商品推薦がなされる。補助推薦商品セットは、上述したように決定できる。工程306では、ユーザのネットワーク動作のタイプに関連付けられたインディケーションが受信される。様々な実施形態において、ユーザのネットワーク動作は、電子商取引ウェブサイトでのユーザ相互作用を含む。例えば、ユーザのネットワーク動作は、ウェブページをユーザが開く動作、商品のウェブページをユーザが閲覧する動作、その商品のウェブページで商品を購入するために選択する動作を含みうる。様々な実施形態において、ユーザ相互作用のタイプは、商品に関連する場合もあるし例えば、電子商取引ウェブサイトにおいて、商品に関連するウェブページで閲覧した場合、特定の商品に関連しない場合もあるユーザが電子商取引ウェブサイトのホームページにいる場合。工程308では、ユーザのネットワーク動作のタイプと、ユーザのための基本推薦商品セットおよび補助推薦商品セットの少なくとも一方と、に少なくとも部分的に基づいて、商品推薦が生成される。様々な実施形態において、ユーザのネットワーク動作のタイプが商品と関連しない場合、商品推薦タイプは、ユーザベースの商品推薦を含むと決定される。例えば、ユーザネットワーク動作は、ユーザが電子商取引ウェブサイトのホームページ任意の特定の商品と関連しないページにいる時、または、ユーザがサービス契約/アカウント情報などを閲覧している時には、商品に関連しない。様々な実施形態において、ユーザのネットワーク動作のタイプが商品と関連する場合、商品推薦タイプは、ユーザベースの商品推薦を含むと決定される。例えば、ユーザネットワーク動作は、その動作が商品に関するユーザ活動例えば、商品の購入、商品の検索、商品のためのウェブページにおける要素の選択、商品に関するフィードバックに関連している場合、商品に関連する。ネットワーク動作が商品と関連しない場合、ユーザベース基本推薦商品セットが確立されていれば、取得される。いくつかの実施形態において、所定の数の商品が、取得されたユーザベース基本推薦商品セットから選択される。いくつかの実施形態において、ユーザベース基本推薦商品セット内で入手可能な商品の実際の数が所定の数よりも少ない場合、ユーザベース基本推薦商品セット内で入手可能な商品の実際の数と所定の数との間の差が決定される。次いで、基本推薦商品セットおよび補助推薦商品セットからの商品を合わせると所定の数に等しくなるように、この差と等しい数の商品が、補助推薦商品セットから選択されるかかる補助推薦商品セットが確立されている場合。ユーザベース基本推薦商品セットおよび/または補助推薦商品セットから選択された商品は、順位付けされる。いくつかの実施形態において、選択された商品は、所定の順位付けルールに基づいて順位付けされる。例えば、順位付けルールは、ユーザ特徴情報に基づいて商品の順位付けを生成するルールであってよく、その場合、より高く順位付けされた商品は、より低く順位付けされた商品よりもユーザにとって関心のある商品である可能性が高い。具体的には、例えば、商品は、ユーザが好む価格、ブランド、スタイル、および、色によって順位付けできる。あるいは、例えば、ユーザがユーザ活動を実行した商品が、ユーザがかかる商品にすでに関心を示したとの仮定に基づいてより高く順位付けされてもよい。いくつかの実施形態において、順位が上位である所定の数の商品が、ユーザへの推薦に用いられる。ネットワーク動作が商品に関連する場合、例えば、ネットワーク動作に関連する商品に関連付けられた商品ベース基本推薦商品セットが確立されていれば、取得される。いくつかの実施形態において、所定の数の商品が、取得された商品ベース基本推薦商品セットから選択される。いくつかの実施形態において、商品ベース基本推薦商品セット内で入手可能な商品の実際の数が所定の数よりも少ない場合、商品ベース基本推薦商品セット内で入手可能な商品の実際の数と所定の数との間の差が決定される。次いで、基本推薦商品セットおよび補助推薦商品セットからの商品を合わせると所定の数に等しくなるように、この差と等しい数の商品が、ユーザのネットワーク動作に関連する商品と同じサブカテゴリに関連付けられた補助推薦商品セットから選択されるかかる補助推薦商品セットが確立されている場合。ユーザベース基本推薦商品セットおよび/または補助推薦商品セットから選択された商品は、順位付けされる。いくつかの実施形態において、選択された商品は、所定の順位付けルールに基づいて順位付けされる。例えば、順位付けルールは、商品特徴情報に基づいて商品の順位付けを生成するルールであってよく、その場合、より高く順位付けされた商品は、より低く順位付けされた商品よりもユーザにとって関心のある商品である可能性が高い。具体的には、例えば、商品は、ユーザのネットワーク動作と関連する商品との間の各商品の相関度によって順位付けできる。あるいは、例えば、ユーザがユーザ活動を実行した商品は、ユーザがかかる商品にすでに関心を示したとの仮定に基づいてより高く順位付けされてもよい。いくつかの実施形態において、順位が上位である所定の数の商品が、ユーザへの推薦に用いられる。工程310では、生成された商品推薦が提示される。いくつかの実施形態において、推薦商品が選択された推薦商品セットのタイプユーザベースまたは商品ベースのいずれかに応じて、商品は異なる方法で提示される例えば、推薦がユーザ特徴情報または商品特徴情報のいずれから決定されたのか、ユーザにわかるように。例えば、電子商取引ウェブサイトにおいて、ユーザが商品購入の確認に関するウェブページに到達した時に、商品推薦が行われてよい。確認ウェブページにおいて、2つの商品推薦セクションが表示されてよい。すなわち、この商品を購入したユーザが他に購入している商品と表示されたセクション、および、関心を持つ可能性がある他の推薦商品と表示されたもう一つのセクションである。この例において、ユーザ特徴情報に基づいたユーザベース基本推薦商品セットから選択された商品は、この商品を購入したユーザが他に購入している商品セクションに表示され、最新の購入商品に基づいた商品ベース基本推薦商品セットから選択された商品は、関心を持つ可能性がある他の推薦商品セクションに表示される。いくつかの実施形態において、商品推薦の効果を経時的に評価できる。例えば、ユーザが関連したウェブページで費やす時間の長さ、ウェブページの閲覧数、および、商品に対するフィードバックの量など、推薦商品に対する特定の指標を追跡できる。これらの指標は、生成された推薦の効果を決定するために用いることができる。決定された効果に基づいて、システム管理者が、推薦エンジンのパラメータの調整を決定できる。図4は、商品を推薦するためのシステムの一実施形態を示す図である。要素、サブ要素、および、モジュールは、1または複数のプロセッサ上で実行されるソフトウェアコンポーネントとして、特定の機能を実行するよう設計されたプログラム可能論理デバイスおよび/または特定用途向け集積回路などのハードウェアとして、もしくは、それらの組み合わせとして実装することができる。いくつかの実施形態において、要素、サブ要素、および、モジュールは、コンピュータデバイスパーソナルコンピュータ、サーバ、ネットワーク装置などに本発明の実施形態に記載された方法を実行させるための複数の命令など、不揮発性記憶媒体光学ディスク、フラッシュ記憶装置、携帯用ハードディスクなどに格納することができるソフトウェア製品の形態で具現化されてよい。要素、サブ要素、および、モジュールは、単一のデバイス上に実装されてもよいし、複数のデバイスにわたって分散されてもよい。第1の決定要素41は、例えば、電子商取引ウェブサイトの各ユーザに対するユーザベース推薦商品セットおよび/または例えば、電子商取引ウェブサイトのインベントリ内の各商品に対する商品ベース推薦商品セットおよび/または補助推薦商品セットを決定するよう構成される。第2の決定要素は、ユーザのネットワーク動作に関連付けられたインディケーションを受信し、ユーザのネットワーク動作のタイプに基づいて商品推薦タイプを決定するよう構成される。いくつかの実施形態において、ユーザのネットワーク動作のタイプは、商品と関連する場合と、商品と関連しない場合がある。第3の決定要素43は、ユーザベース基本推薦商品セット、および/または、ユーザネットワーク動作に関連する商品に対する商品ベース基本推薦商品セットの中から、対応する商品推薦タイプに基づいて、ユーザに提供される商品推薦を決定するよう構成される。いくつかの実施形態において、第3の決定要素43は、補助推薦商品セットから1または複数の商品をさらに決定するよう構成される。いくつかの実施形態において、第1の決定要素41は以下を含む。各ユーザに対するユーザベース基本推薦商品セットを決定するよう構成された第1の決定サブ要素、および/または各商品に対する商品ベース基本推薦商品セットを決定するよう構成された第2の決定サブ要素。いくつかの実施形態において、第1の決定サブ要素は以下を含む。各ユーザのユーザ特徴情報および各商品の商品特徴情報を決定するよう構成された第1の決定モジュール、各ユーザについて、ユーザ特徴情報からユーザに対応する好きな商品サブカテゴリを取得し、好きな商品サブカテゴリに適合する商品を商品インベントリ内で検索し、上述の検索された商品の中からユーザベース基本推薦商品セットに含める所定の数の商品を選択するよう構成された第1の構成モジュール。いくつかの実施形態において、第1の決定サブ要素は以下を含む。各ユーザのユーザ特徴情報、各商品の商品特徴情報、所定の期間にわたる商品とユーザおよび/または在住地域との間の関心度情報を決定するよう構成された第2の決定モジュール、各ユーザについて、ユーザ特徴情報からユーザに対応する好きな商品サブカテゴリを取得し;好きな商品サブカテゴリに適合する商品を商品インベントリ内で検索し、1または複数の商品に対するそれぞれの関心度情報に基づいてユーザと他のユーザとの相関を取り、第1のユーザと相関の高いユーザにとって関心のある商品を決定するよう構成された第3の決定モジュール、第1のユーザと相関の高いユーザにとって関心があると決定された商品の中から、ユーザのユーザベース基本推薦商品セットに含める所定の数の商品を選択するよう構成された第2の構成モジュール。いくつかの実施形態において、第2の決定サブ要素は以下を含む:所定の期間にわたって各ユーザについて1または複数の商品に対して関心度情報を決定するよう構成された第4の決定モジュール;1または複数のユーザに関連する関心度情報に基づいて、異なる商品の間の相関度を計算するよう構成された第1の計算モジュール;各商品について、関連するユーザのための基本推薦商品セットに含めるために、その商品と相関の高い所定の数の商品を選択するよう構成された第3の構成モジュール。いくつかの実施形態において、第1の決定サブ要素はさらに以下を含んでもよい:各ユーザのユーザ特徴情報および各商品の商品特徴情報を決定するよう構成された第5の決定モジュール;各ユーザについて、ユーザのユーザ特徴情報からユーザの在住地域を決定し;最も売れている商品および/または高い関心度に関連する商品および/または在住地域で最近提示された商品を商品インベントリで検索して、ユーザのための補助推薦商品セットに含めるよう構成された第4の構成モジュール。いくつかの実施形態において、第2の決定サブ要素はさらに以下を含む。所定の期間にわたって最も高い関心度に関連する例えば、特定の商品サブカテゴリの所定の数の商品を決定して、商品ベース補助推薦商品セットに含めるよう構成された第5の構成モジュール。いくつかの実施形態において、第3の決定要素43は以下を含む。ユーザのユーザベース基本推薦商品セットから所定の数の商品を選択し、基本推薦商品セットに含まれる商品の実際の数が所定の数よりも少ない場合、実際の基本推薦商品セットに含まれる実際の数と所定の数との間の差に等しい数の商品をユーザの補助推薦商品セットから選択するよう構成された第1の取得サブ要素、所定の第1のルールに基づいて上述の所定の数の商品を順位付けし、ユーザに推薦するために所定の数の最上位の商品を選択するよう構成された第1の選択サブ要素。いくつかの実施形態において、商品推薦タイプがユーザベースである場合、第3の決定要素43は以下を含む。例えば、現行のユーザネットワーク動作に関連する商品に基づいて決定された商品ベース基本推薦商品セットから所定の数の商品を選択し、基本推薦商品セットに含まれる商品の実際の数が所定の数よりも少ない場合、実際の基本推薦商品セットに含まれる実際の数と所定の数との間の差に等しい数の商品をユーザの補助推薦商品セットから選択するよう構成された第2の取得サブ要素、所定の第2のルールに基づいて、ユーザに推薦するために選択された商品を順位付けし、ユーザに推薦するために所定の数の最上位の商品を選択するよう構成された第2の選択サブ要素。いくつかの実施形態において、システム400は以下を含む。選択された商品の推薦をユーザに表示するために用いられるディスプレイ要素44。当業者であれば、上述の実施形態の方法を実現する処理は、プログラムされた命令に関連付けられたハードウェアを用いて達成できること、上述のプログラムは読み取り可能な記憶媒体に格納できること、上述のプログラムの実行中に、上述の方法に含まれる対応する工程が実行されることを理解できる。上述の記憶媒体は以下のような媒体を含んでよい:ROM/RAM、フロッピーディスク、CDなど。上述の記載は、本開示を具体的に実施するものにすぎず、当業者は、本開示の原理から逸脱することなく、多くの変更および変形を行うことが可能であり、かかる変更および変形も本開示の保護の範囲内と見なされるべきであることが指摘される。上述の実施形態は、理解しやすいようにいくぶん詳しく説明されているが、本発明は、提供された詳細事項に限定されるものではない。本発明を実施する多くの代替方法が存在する。開示された実施形態は、例示であり、限定を意図するものではない。"