ユーザ装置に保存されている1つ以上のコンテンツのバックアップデータを保存しているデータベースから、前記1つ以上のコンテンツ各々のメタデータを取得する取得部と、前記取得部により取得された前記メタデータを利用して、複数のアプリケーション各々のスコアを算出するスコア算出部と、前記複数のアプリケーション各々の前記スコアから、前記ユーザ装置のユーザに推薦する1つ以上のアプリケーションを決定する推薦アプリ決定部と、推薦することに決定された前記1つ以上のアプリケーションをネットワークを介して前記ユーザ装置に通知する通信部とを有するアプリケーション推薦装置。前記複数のアプリケーション各々について前記スコア算出部は、前記1つ以上のコンテンツ各々の前記メタデータに含まれている文字列と、前記複数のアプリケーション各々のメタデータに含まれている文字列との合致度に応じた値を基に前記スコアを算出する、請求項1記載のアプリケーション推薦装置。前記1つ以上のコンテンツ各々の前記メタデータは、コンテンツが利用されたか否かの情報を少なくとも含む利用履歴情報を含み、コンテンツを使用するためのアプリケーションについて前記スコア算出部は、前記利用履歴情報から導出された該コンテンツの利用傾向に応じた値を基に前記スコアを算出する、請求項1又は2記載のアプリケーション推薦装置。特定のジャンルのアプリケーションについて前記スコア算出部は、前記ユーザ装置に保存されている複数のコンテンツの中で、該特定のジャンルのコンテンツが占める割合に応じた値を基に前記スコアを算出する、請求項1乃至3記載のアプリケーション推薦装置。特定のジャンルのアプリケーションについて前記スコア算出部は、前記ユーザ装置が保存している該特定のジャンルのコンテンツ数の変化率に応じた値を基に前記スコアを算出する、請求項1乃至4記載のアプリケーション推薦装置。当該アプリケーション推薦装置は、複数のユーザ各々が前記データベースに保存しているコンテンツのメタデータを比較することで、ユーザ同士の類否を判定する類否判定部を更に有し、特定のユーザに推薦するアプリケーションの候補について前記スコア算出部は、該特定のユーザに類似するユーザに該候補のアプリケーションを推薦した実績の有無に応じた値を基に前記スコアを算出する、請求項1乃至5記載のアプリケーション推薦装置。前記コンテンツのメタデータが、名称、説明文及び該コンテンツが使用された日時を示す情報を含んでいる、請求項1ないし6の何れか1項に記載のアプリケーション推薦装置。ユーザ装置に保存されている1つ以上のコンテンツのバックアップデータを保存しているデータベースから、前記1つ以上のコンテンツ各々のメタデータを取得し、取得した前記メタデータを利用して、複数のアプリケーション各々のスコアを算出し、前記複数のアプリケーション各々の前記スコアから、前記ユーザ装置のユーザに推薦する1つ以上のアプリケーションを決定し、推薦することに決定された前記1つ以上のアプリケーションをネットワークを介して前記ユーザ装置に通知するステップを有するアプリケーション推薦方法。ユーザにアプリケーションを推薦する従来の方法のいくつかは、ユーザが過去に何らかのアプリケーションを利用、購入若しくはダウンロードしたこと、又はアプリケーションマーケットでアプリケーションを閲覧したこと等を示す利用履歴情報に基づいている。利用履歴情報はログと言及されてもよい。しかしながらこのようなログに基づいて推薦するアプリケーションを決定するには、十分なデータ量のログを用意する必要がある。したがって、未だログが十分に集まっていないユーザに対しては、適切なアプリケーションを推薦することが困難である、という問題が懸念される。このような問題はコールドスタート問題と言及される。本発明の課題は、アプリケーションマーケットやアプリケーションを利用した経験が豊富でないユーザに対してであっても、そのユーザのニーズに合ったアプリケーションを推薦できるようにすることである。本発明の一実施形態によるアプリケーション推薦装置は、ユーザ装置に保存されている1つ以上のコンテンツのバックアップデータを保存しているデータベースから、前記1つ以上のコンテンツ各々のメタデータを取得する取得部と、前記取得部により取得された前記メタデータを利用して、複数のアプリケーション各々のスコアを算出するスコア算出部と、前記複数のアプリケーション各々の前記スコアから、前記ユーザ装置のユーザに推薦する1つ以上のアプリケーションを決定する推薦アプリ決定部と、推薦することに決定された前記1つ以上のアプリケーションをネットワークを介して前記ユーザ装置に通知する通信部とを有するアプリケーション推薦装置である。本発明の一実施形態によれば、アプリケーションマーケットやアプリケーションを利用した経験が豊富でないユーザに対してであっても、そのユーザのニーズに合ったアプリケーションを推薦することができる。以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を次の観点から説明する。図中、同様な要素には同じ参照番号又は参照符号が付されている。1.通信システム2.動作例2.1メタデータに含まれるテキストの合致度に応じたスコア2.2コンテンツの利用傾向に応じたスコア2.3コンテンツの所有割合に応じたスコア2.4コンテンツ所有数の変化率に応じたスコア2.5類似ユーザへの推薦実績を加味したスコア3.通信端末4.アプリケーション推薦サーバ5.バックアップサーバ<1.通信システム>図1は、一実施形態において使用される通信システムの一例を示す。通信システムにおいて、通信端末11はネットワークを介してアプリケーション推薦サーバ12及びバックアップサーバ13に接続される。アプリケーション推薦サーバ12は、アプリケーション情報データベース14及びバックアップ情報データベース15に通信可能に接続されている。バックアップサーバ13もバックアップ情報DB15に通信可能に接続されている。図示の簡明化のため、1台の通信端末しか示されていないが、台数は任意である。通信端末11は、アプリケーション推薦サーバ12及びバックアップサーバ13との通信を可能にする適切な如何なる装置でもよい。通信端末11は移動端末でもよいし、固定端末でもよいが、少なくともアプリケーションをダウンロードして実行できることに加えて、コンテンツを使用、保存及び送受信できることを要する。アプリケーションのダウンロードは、アプリケーション推薦サーバ12から行われてもよいし、アプリケーション推薦サーバ12以外の任意のネットワーク要素から行われてもよい。コンテンツの送受信は、バックアップサーバ13との間で行われる。通信端末11は、具体的には、ユーザ装置、携帯電話、情報端末、高機能携帯電話、スマートフォン、パーソナルディジタルアシスタント、スタンドアローン型のパーソナルコンピュータ、携帯用のパーソナルコンピュータ等であるが、これらに限定されない。通信端末11は、履歴情報を取得し、定期的に又は不定期的に、取得した履歴情報をアプリケーション推薦サーバ12に通知する。履歴情報は利用履歴情報とも言及され、アプリケーション推薦サーバ12内のデータベース又はアプリケーション推薦サーバ12に接続されたアプリ情報DB14に格納される。履歴情報は、ユーザがアプリケーションに対して行った行為又は行動の履歴を示す。ユーザがアプリケーションに対して行った行為は、例えば、アプリケーションをダウンロードしたこと、アプリケーションをインストールしたこと、アプリケーションをアンインストールしたこと、アプリケーションを起動したこと等を日時のような時間情報とともに含むが、これらに限定されない。通信端末11は様々なコンテンツを保存又は格納することが可能であり、通信端末11のユーザは、当初から内蔵されているアプリケーション又はダウンロードしたアプリケーションを用いて、様々なコンテンツを使用することができる。コンテンツの具体例は、例えば、動画、画像、音楽、書籍、電話帳、メール、スケジュールデータ、ブックマーク等であるが、これらに限定されない。これらのコンテンツはユーザにとって価値のある情報であることが多い。しかしながら、通信端末11を紛失したり、誤って削除してしまうと、そのような情報は永久に失われてしまうことになる。このような懸念に対処する観点からは、通信端末11に保存されているコンテンツを、通信端末11とは別の場所にバックアップデータとして保存しておき、通信端末11の紛失等の事態が生じた場合に、速やかに復旧できるようにすることが考えられる。本実施形態の場合、通信端末11のユーザは、通信端末11に保存されているコンテンツをバックアップサーバ13に別途保存することで、バックアップできるようにしている。具体的には、通信端末11は、コンテンツそのもの又はコンテンツのメタデータを定期的に又は不定期的に、バックアップサーバ13に送信する。バックアップサーバ13にコンテンツそのものが保存されていた場合において、ユーザ装置11がコンテンツの復旧を要することになった場合は、バックアップサーバ13に保存していたコンテンツそのものをユーザ装置11に送信することで、復旧することができる。これに対して、バックアップサーバ13にコンテンツのメタデータしか保存されていない場合において、ユーザ装置11がコンテンツの復旧を要することになった場合は、例えば次のようにしてコンテンツを復旧することができる。先ず通信端末11のユーザの情報とバックアップサーバ13に保存されているコンテンツのメタデータに基づいて、そのコンテンツを提供しているプロバイダにアクセスし、そのプロバイダから同じコンテンツをダウンロードし直すことが考えられる。このような利用形態の場合、コンテンツそのものを保存するか否かは例えば次のようにして判別されてもよい。すなわち、ユーザが個人的に作成した電話帳や写真等のコンテンツについてはコンテンツ自体とメタデータをバックアップ情報DB15に保存し、プロバイダから入手したディジタルコンテンツについてはコンテンツのメタデータのみをバックアップ情報DB15に保存する。アプリケーション推薦サーバ12は、アプリケーションをアプリ情報DB14に格納して管理することに加えて、通信端末11のユーザ各々の履歴情報もアプリ情報DB14に格納して管理する。アプリケーション自体及び履歴情報に加えて、アプリケーション推薦サーバ12は、アプリ情報DB14において、複数のユーザ各々が所有しているアプリケーションをユーザ毎に管理する。例えば、アプリケーション推薦サーバ12は、アプリケーションについてインストール、アンインストール削除及び起動等が行われた日時をアプリケーション毎にかつユーザ毎に管理する。なお、図示の例ではアプリケーション推薦サーバ12が通信可能にアプリ情報DB14に接続されているが、このことは本発明に必須ではなく、アプリケーション推薦サーバ12の中にアプリ情報DB14が含まれてもよい。バックアップサーバ13は、コンテンツ又はコンテンツのメタデータをバックアップ情報DB15に格納して管理する。コンテンツのメタデータがコンテンツの履歴情報を含む場合、ユーザ各々のコンテンツの履歴情報もバックアップ情報DB15に格納され管理される。この場合において、バックアップサーバ13は、複数のユーザ各々が所有しているコンテンツをユーザ毎に管理する。なお、図示の例ではバックアップサーバ13が通信可能にバックアップ情報DB15に接続されているが、このことは本発明に必須ではなく、バックアップサーバ13の中にバックアップ情報DB15が含まれてもよい。図2は、バックアップサーバ13に保存される情報の一例を示す。図示の例の場合、コンテンツのメタデータがユーザ毎に管理されている。ジャンルとは、音楽、動画、書籍等のようなコンテンツの種類を示し、本願においてはカテゴリと同義である。図示の例の場合、音楽のジャンルに属するコンテンツのメタデータは、曲名、アーティスト名、アルバム名、説明文、購入フラグ、最終アクセス日時等により表現される。動画のジャンルに属するコンテンツのメタデータは、動画名、購入フラグ、説明文、最終アクセス日時等により表現される。書籍のジャンルに属するコンテンツのメタデータは、書籍名、作者、説明文、最終アクセス日時等により表現される。図示されてはいないが、これらのコンテンツのメタデータに加えて、ユーザ装置11に保存されているアプリケーションのメタデータも、バックアップ情報DB15に保存されてもよい。アプリケーションのメタデータも、例えば、アプリケーション名、開発者、説明文、最終アクセス日時等により表現されてよい。従って、アプリケーションのメタデータは、アプリ情報DB14のみに保存されていてもよいし、アプリ情報DB14及びバックアップ情報DB15の双方に保存されていてもよい。詳細な動作は後述するが、本実施形態におけるアプリケーション推薦サーバ12は、バックアップ情報DB15からコンテンツのメタデータを取得し、複数のアプリケーション各々のスコアを算出し、そのスコアに基づいて、ユーザに推薦するアプリケーションを決定する。特定のユーザに推薦するアプリケーションを決定する場合において、従来は、アプリケーションの利用履歴情報から、推薦するアプリケーションが決定される。これに対して、後述する本実施形態の場合は、バックアップ用にユーザが保存しているコンテンツのメタデータから、推薦するアプリケーションが決定される。従来、バックアップ用にユーザが保存しているコンテンツの情報は、バックアップのためにしか使用されていなかったが、本実施形態の場合は、バックアップのためだけでなく、ユーザに推薦するアプリケーションを決定する際にも有意義に活用される。図3は、図1に示す通信システムの代替例を示す。図3に示す例の場合、アプリケーション推薦サーバ12が、図1のバックアップサーバ13としての機能も発揮できる。通信端末11のアプリケーションの利用履歴情報は、アプリケーション推薦サーバ12を介してアプリ情報DB14に保存される。更に、通信端末11に保存されているコンテンツ又はコンテンツのメタデータも、アプリケーション推薦サーバ12を介してバックアップ情報DB15に保存される。図1及び図3は本発明を使用することが可能な通信システムの一例を示しているにすぎず、適切な如何なる他の形態の通信システムが使用されてもよい。<2.動作例>図4は、図1に示されるような通信システムにおける動作例を示す。図3に示す通信システムが使用される場合は、アプリケーション推薦サーバ12がバックアップサーバ13の処理も実行する。通信端末11は、アプリケーションに対して何らかの行為がなされた場合に、各自の履歴情報を取得又は更新する。上述したように、履歴情報は、ユーザがアプリケーションに対して行った行為の履歴を示す。ユーザがアプリケーションに対して行った行為は、例えば、アプリケーションをダウンロードしたこと、アプリケーションをインストールしたこと、アプリケーションをアンインストールしたこと、アプリケーションを起動したこと等を日時情報とともに含むが、これらに限定されない。ステップS401において、通信端末11は、取得した履歴情報をアプリケーション推薦サーバ12に通知する。履歴情報はアプリ情報DB14に保存又は格納される。複数のユーザ各々から取得された履歴情報は、アプリケーション推薦サーバ12により、アプリ情報DB14においてユーザ毎にかつアプリケーション毎に管理される。ステップS403において、通信端末11は、通信端末11に保存されているコンテンツ又はコンテンツのメタデータを、バックアップサーバ13に送信する。一例として、ユーザが個人的に撮影した写真や電話帳等のコンテンツについてはコンテンツ自体とメタデータをバックアップサーバ13に送信し、プロバイダから入手したコンテンツについてはコンテンツのメタデータのみをバックアップサーバ13に送信してもよい。ステップS405において、ユーザがバックアップ情報DB15に保存しているコンテンツのメタデータが、バックアップサーバ13による管理の下で、アプリケーション推薦サーバ12に通知される。図4において、ステップS401、S403及びS405の動作は、本動作例の始めに一度しか示されていないが、これは図示の簡明化のためであるに過ぎない。ユーザ装置からの履歴情報の報告、ユーザ装置からのバックアップデータの送信、及びバックアップサーバ13からのメタデータの報告は、後述の動作とは別に適宜行われる。なお、バックアップデータとは、コンテンツのメタデータのみ、又はコンテンツ自体及びメタデータ双方を示す。ステップS401、S403及びS405を行うタイミングは、所定の周期にしたがって行われてもよいし、必要に応じて例えば、アプリケーション推薦サーバ12からの要求に応じて行われてもよい。ステップS407において、何れかの通信端末11から、リクエスト信号がアプリケーション推薦サーバ12に通知される。リクエスト信号は、特定のユーザが、そのユーザに推薦するアプリケーションの提示を求める検索要求信号である。リクエスト信号は、ユーザが意図的に送信してもよいし、或いはユーザが行った何らかの別の操作に付随して送信されてもよい。ステップS409において、アプリケーション毎にスコアが算出される。スコアを算出する対象は、マーケットに存在する全てのアプリケーションでもよいし、何らかの方法で絞り込まれた一部のアプリケーションでもよい。スコアの具体的な計算については後述するが、概して、アプリケーションのスコアは、バックアップ情報DB15に保存されているコンテンツのメタデータに基づいて算出される。ステップS411において、個々のアプリケーションのスコアから、ユーザに推薦するアプリケーションを決定する。一例として、スコアの高い上位所定数個のアプリケーションが、推薦するアプリケーションとして決定されてもよい。あるいは、ステップS407においてリクエストを行ったユーザが所有していないアプリケーションに限定して、推薦するアプリケーションが決定されてもよい。どのユーザが如何なるアプリケーションを所有しているかは利用履歴情報から判別できるからである。ステップS413において、ステップS411で決定された1つ以上のアプリケーションが、リクエスト信号を送信したユーザ装置に通知される。ステップS415において、通知されたアプリケーションのリストがユーザに提示される。典型的には、通知された1つ以上のアプリケーションを示すリストがユーザインタフェースの表示部に表示される。このように本実施形態によれば、ステップS409において、バックアップ情報DB15に保存されているコンテンツのメタデータに基づいて、推薦候補のアプリケーションのスコアが算出される。バックアップ情報DB15に保存されている情報は、ユーザ装置11に保存されている情報を反映しているので、ユーザの興味を色濃く反映している。本実施形態ではこのような情報に基づいて推薦対象が決定されるので、アプリケーションマーケットやアプリケーションを利用した経験が豊富でないユーザに対してであっても、そのユーザのニーズに合ったアプリケーションを適確に推薦することができる。以下、ステップS409において使用可能な方法の具体例を説明する。便宜上、5つの観点から説明するが、これら5つの方法の内の何れか1つを使用してスコアが算出されてもよいし、任意の2つ以上を組み合わせてスコアが算出されてもよい。説明される方法は具体例に過ぎず、代替的に又は追加的に、適切な任意の他の方法が使用されてもよい。<<2.1メタデータに含まれるテキストの合致度に応じたスコア>>図5は、メタデータに含まれるテキストの合致度に応じたスコアを算出する場合の動作例を示す。ステップS501において、アプリケーション推薦サーバ12は、コンテンツのメタデータに含まれている文字列と、推薦候補のアプリケーションのメタデータに含まれている文字列との合致度を算出する。例えば、ユーザ1が或るアーティストABCの音楽コンテンツC1をユーザ装置11に保存しており、そのコンテンツのメタデータがバックアップ情報DB15に保存されていたとする。そして、アプリケーション推薦サーバ12は、このユーザ1に何らかのアプリケーションを推薦しようとしていたとする。アプリケーション推薦サーバ12は、音楽コンテンツC1のメタデータに含まれる文字列と、推薦候補のアプリケーションのメタデータに含まれている文字列とを比較し、合致度を算出する。合致度は、推薦候補のアプリケーション各々について算出される。ステップS503において、アプリケーション推薦サーバ12は、算出した合致度に応じた値を、そのアプリケーションのスコアとする。上記の例の場合、曲名C1を含むアーティストABCの着メロを集めたアプリケーションや、アーティストABCの動画や書籍等のアプリケーションのスコアは、相対的に高い値を有することが予想される。しかしながら、例えば別のアーティストXのみに関連するアプリケーションのスコアは相対的に低い値を有することが予想される。このように、スコアを決定する際に比較的多くの文字列を比較しているので、本方法は、ユーザにとって興味があるアプリケーションを正確に判別する等の観点から好ましい。<<2.2コンテンツの利用傾向に応じたスコア>>図6は、コンテンツの利用傾向に応じたスコアを算出する場合の動作例を示す。ステップS601において、アプリケーション推薦サーバ12は、コンテンツの利用履歴情報を取得する。コンテンツの利用履歴情報は、コンテンツが利用されたか否か等を日時情報とともに示す情報であり、厳密には、アプリケーションの利用履歴情報とは異なる。本動作例が行われる場合、コンテンツのメタデータは、コンテンツが利用されたか否かの情報を少なくとも含む利用履歴情報を含むものとする。ステップS603において、アプリケーション推薦サーバ12は、コンテンツの最近の利用傾向を導出する。上述したように、コンテンツのメタデータに含まれている利用履歴情報は、最新アクセス日時の情報を含んでいる。例えば、あるユーザの音楽コンテンツへの最終アクセス日時が1年前の日時であったとする。この場合、このユーザは、音楽コンテンツに対して、それほど大きな関心を持っていないという傾向が分かる。逆に、書籍コンテンツの最終アクセス日時が昨日であったとする。この場合、このユーザは、書籍コンテンツに対して、かなり大きな関心を持っているという傾向が分かる。ステップS605において、アプリケーション推薦サーバ12は、コンテンツの利用傾向に応じたスコアを算出する。例えば、アプリケーション推薦サーバ12は、ユーザが興味を持っているコンテンツに関連するアプリケーションのスコアに高い値を設定し、ユーザが興味を持っていないコンテンツに関連するアプリケーションのスコアに低い値を設定する。上記の例の場合、例えば、書籍を閲覧できるようにするアプリケーションについて、スコアを高く設定することが考えられる。逆に、音楽コンテンツに関連するアプリケーションについては、スコアを低く設定することが考えられる。なお、或るコンテンツが或るアプリケーションに関連するか否かは、適切な如何なる方法で判定されてもよい。一例として、上記の2.1で説明したようなメタデータの比較に基づく合致度が一定値以上であった場合に、コンテンツとアプリケーションが関連している、と判定されてもよい。本方法は、ユーザ個人にとっての流行やマイブームに適合するアプリケーションの推薦を可能にする等の観点から好ましい。<<2.3コンテンツの所有割合に応じたスコア>>図7は、コンテンツの所有割合に応じたスコアを算出する場合の動作例を示す。ステップS701において、アプリケーション推薦サーバ12は、リクエストを行ったユーザが所有しているコンテンツのメタデータを分析し、ジャンル毎の所有率又は所有割合を算出する。例えば、分析の結果、ユーザ1が所有しているコンテンツの内、音楽のジャンルのコンテンツは30、動画のジャンルのコンテンツは50、書籍のジャンルのコンテンツは15及びその他のジャンルのコンテンツは5であることが判明したとする。ステップS703において、アプリケーション推薦サーバ12は、特定のジャンルのアプリケーションについてのスコアを、該特定のジャンルのコンテンツが占める割合に応じた値に設定する。上記の例の場合、例えば、音楽、動画、書籍及びその他のジャンルのアプリケーション各々のスコアの基準値に、03、05、015及び005の値の重み係数を乗算することが考えられる。或いは、音楽、動画、書籍及びその他のジャンルのアプリケーション各々のスコアの基準値に、0、1、0及び0の値の重み係数が乗算されてもよい。スコアの基準値は、何らかの別の方法で決定されたアプリケーションのスコアである。スコアの基準値は、上記の2.1や2.2等の方法で算出された値であってもよいし、或いは単なるデフォルト値に設定されてもよい。本方法は、ユーザが興味を持っているアプリケーションを大まかに簡易に判定する等の観点から好ましい。<<2.4コンテンツ所有数の変化率に応じたスコア>>図8は、コンテンツ所有数の変化率に応じたスコアを算出する場合の動作例を示す。ステップS801において、アプリケーション推薦サーバ12は、リクエストを行ったユーザが所有しているコンテンツのメタデータを分析し、ジャンル毎の所有数を算出する。例えば、分析の結果、ユーザ1が所有しているコンテンツの内、音楽のジャンルのコンテンツは600個、動画のジャンルのコンテンツは1000個、書籍のジャンルのコンテンツは300個、及びその他のジャンルのコンテンツは100個であることが判明したとする。例えば1ヶ月のような所定の期間経過後に、ジャンル毎の所有数が再び算出される。例えば、分析の結果、1ヶ月後にユーザ1が所有しているコンテンツの内、音楽のジャンルのコンテンツは600個、動画のジャンルのコンテンツは1000個、書籍のジャンルのコンテンツは900個、及びその他のジャンルのコンテンツは100個であることが判明したとする。ステップS803において、コンテンツ数の変化率がジャンル毎に算出される。目下の例の場合、音楽のジャンルのコンテンツは600個のままであり、動画のジャンルのコンテンツも1000個のままであり、その他のジャンルのコンテンツも100個のまま変わっていないが、書籍のジャンルのコンテンツは300個から900個に増えている。ステップS805において、アプリケーション推薦サーバ12は、特定のジャンルのアプリケーションについてのスコアを、該特定のジャンルのコンテンツ数の変化率に応じた値に設定する。上記の例の場合、書籍のジャンルのアプリケーション各々のスコアの基準値に、3の値の重み係数を乗算することが考えられる。スコアの基準値は、上記の2.1や2.2等の方法で算出された値であってもよいし、或いは単なるデフォルト値に設定されてもよい。ちなみに、上記の23において説明したコンテンツの所有率に応じた重みが、各ジャンルのアプリケーションのスコアの基準値に乗算されてもよい。その場合、例えば、音楽、動画、書籍及びその他のジャンルのアプリケーション各々のスコアに、023、0385、0346及び00385の値の重み係数を乗算することが考えられる。しかしながら、動画と書籍のジャンルは同程度に評価され、動画の割合の方が依然として大きいので、このユーザが書籍のジャンルについて最近特に大きな興味を持っていることを突き止めることは困難である。従って本方法は、ユーザにとって最近急激に興味が出てきたアプリケーションを簡易に判別する等の観点から好ましい。<<2.5類似ユーザへの推薦実績を加味したスコア>>図9は、類似ユーザへの推薦実績を加味したスコアを算出する場合の動作例を示す。ステップS901において、アプリケーション推薦サーバ12は、各ユーザがバックアップ情報DB15に保存しているコンテンツのメタデータを比較することで、ユーザ同士の類否を判定する。例えば、ユーザ1が音楽コンテンツを800曲所有し、ユーザ2が音楽コンテンツを900曲所有し、ユーザ3が音楽コンテンツを10曲しか所有していなかったとする。この場合、所有する曲数同士を比較することで、ユーザ1とユーザ2は類似しているが、ユーザ3はどちらにも類似していないことが分かる。所有している曲数から類否を判定することは単なる一例に過ぎず、メタデータ中の1つ以上の任意の項目を比較することで類否が判定されてもよい。ステップS903において、アプリケーション推薦サーバ12は、特定のユーザに推薦するアプリケーションの候補についてのスコアを、該特定のユーザに類似するユーザに該候補を推薦した実績の有無に応じた値に設定する。例えば上記の例の場合において、ユーザ1に推薦するアプリケーションを決定しようとしていたとする。この場合、ユーザ1に類似するユーザ2に過去に推薦したアプリケーションについては高い値のスコアが設定されるが、ユーザ2に推薦していないアプリケーションについては低い値のスコアが設定される。なお、類似するユーザは1人であるとは限らない。むしろ、ユーザ1に類似するユーザは多数存在することが予想される。この場合、ユーザ1に類似する多数のユーザに過去に推薦したアプリケーションの中で、最も多くのユーザに推薦したアプリケーションに高い値のスコアが設定されてもよい。本方法は、類似するユーザを簡易に判別する等の観点から好ましい。<3.通信端末>図10は、図1に示されるような通信システムで使用される通信端末の機能ブロック図を示す。図10には通信端末に備わる様々な機能要素の内、本実施形態における動作に特に関連するものが示されている。通信端末は、制御部101、通信部102、履歴情報処理部103、保存部104及びユーザインタフェース部105を有する。制御部101は、通信端末11における様々な機能要素を制御する。特に、制御部101は、図49を参照しながら説明した動作が行われるように、通信端末11内の機能要素を制御する。通信部102は、アプリケーション推薦サーバ12及びバックアップサーバ13との間で信号を送受信する機能を有する。アプリケーション推薦サーバ12から受信する信号は、例えば、推薦されるアプリケーションの情報や、アプリケーションそのもの等を含む。アプリケーション推薦サーバ12に送信する信号は、例えば、履歴情報、アプリーションを探すリクエスト情報、ダウンロード等の対象となるアプリケーションを示す情報等を含む。特に、履歴情報は定期的に又は不定期的にアプリケーション推薦サーバ12に報告される。バックアップサーバ13から受信する信号は、バックアップを行う際に通知される制御情報や、復旧時に転送又はダウンロードされるコンテンツ等を含む。バックアップサーバ13に送信する信号は、バックアップに必要なコンテンツや、バックアップに必要なコンテンツのメタデータ等を含む。バックアップに必要なコンテンツやメタデータは定期的に又は不定期的にバックアップサーバ13に送信される。履歴情報処理部103は、アプリケーションについてユーザが行った利用履歴情報又は履歴情報を取得する。保存部104は、通信端末11において制御部101が使用するデータを保存することに加えて、履歴情報処理部103が取得した履歴情報や、ユーザが保存したコンテンツ及びそのメタデータ等を保存する。ユーザインタフェース部105は、ユーザに情報を提示する機能及びユーザからの入力を受け付ける機能を有する適切な如何なるインターフェースでもよい。ユーザインタフェース部は、視覚的なユーザインタフェースでもよいし、聴覚的なユーザインタフェースでもよい。ユーザインタフェース部105は、例えば、ディスプレイ、陰極線管CRT、液晶ディスプレイLCD、有機ELディスプレイ、タッチパッド、マウス、スタイラス、トラックボール、マイクロフォン及びスピーカ、又はそれらの適切な任意の組み合わせであるが、これらに限定されない。好ましくは、ユーザインタフェース部105は、タッチスクリーンを備えたディスプレイにより構築され、接触感知式の透明パネルがディスプレイをカバーし、ユーザの指又はスタイラスの動きにより画面の表示が制御される。<4.アプリケーション推薦サーバ>図11は、図1に示されるような通信システムで使用されるアプリケーション推薦サーバ12の機能ブロック図を示す。図11にはアプリケーション推薦サーバ12に備わる様々な機能要素の内、本実施形態における動作に特に関連するものが示されている。図示のアプリケーション推薦サーバ12は、制御部111、通信部112、メタデータ取得部113、保存部114、類否判定部115、スコア算出部116及び推薦アプリ決定部117を有する。制御部111は、アプリケーション推薦サーバ12における様々な機能要素を制御する。特に、制御部111は、図49を参照しながら説明した動作が行われるように、アプリケーション推薦サーバ12内の機能要素を制御する。通信部112は、通信端末との間で信号を送受信する機能を有する。送信する信号は、例えば、アプリケーション推薦サーバ12が推薦するアプリケーションの情報やアプリケーションそのもの等を含む。受信する信号は、例えば、履歴情報、アプリケーションの検索を要求する情報、ダウンロード等の対象となるアプリケーションを示す情報等を含む。メタデータ取得部113は、様々なユーザが各自のユーザ装置に保存しているコンテンツのメタデータをバックアップ情報データベース15から取得する。保存部114は、アプリケーションの利用履歴情報及びコンテンツのメタデータを少なくとも含む。保存部114は、アプリ情報データベース14に保存される情報の全部又は一部を保存してもよい。同様に、保存部114は、バックアップ情報データベース15に保存される情報の全部又は一部を保存してもよい。類否判定部115は、ユーザが保存しているコンテンツのメタデータを利用して、ユーザ同士の類否を判定する。類否判定部115は、コンテンツのメタデータを利用してユーザ同士の類似度を算出し、類似度が閾値以上であるか否かに応じて類否が判定されてもよい。類似度は、メタデータ中の1つ以上の項目を用いて行われる。例えば、名称、説明文、所有しているコンテンツの総数、ジャンル毎の所有数の割合、総数又は割合の変化率等の共通性に基づいて、類似度が算出されてもよい。スコア算出部116は、保存部82に保存されている情報に基づいて、個々のアプリケーションのスコアを算出する。推薦アプリ決定部117は、アプリケーション各々のスコアから、ユーザに推薦する1つ以上のアプリケーションを決定し、決定したアプリケーションを通信部112に通知する。通信部112に通知されたアプリケーションは、ユーザに推薦する情報としてユーザに通知される。<5.バックアップサーバ>図12は、図1に示されるような通信システムで使用されるバックアップサーバ13の機能ブロック図を示す。図12にはバックアップサーバ13に備わる様々な機能要素の内、本実施形態における動作に特に関連するものが示されている。図示のバックアップサーバ13は、制御部121、通信部122、バックアップ処理部123及び保存部124を有する。制御部121は、バックアップサーバ13における様々な機能要素を制御する。特に、制御部121は、図4を参照しながら説明した動作が行われるように、バックアップサーバ13内の機能要素を制御する。通信部122は、通信端末11との間で信号を送受信する機能を有する。通信端末11から受信する信号は、バックアップに必要なコンテンツや、バックアップに必要なコンテンツのメタデータ等を含む。バックアップに必要なコンテンツやメタデータは定期的に又は不定期的に受信される。通信端末11に送信する信号は、バックアップを行う際の制御情報や、復旧時に通信端末11に転送するコンテンツ等を含む。バックアップ処理部123は、定期的又は不定期的に通信端末11から受信したバックアップデータを更新する機能、通信端末11からの復旧の要請に応じてコンテンツを転送する機能などを有する。保存部124は、コンテンツ及びコンテンツのメタデータの全部又は一部を含む。保存部124は、バックアップ情報データベース15に保存される情報の全部又は一部を保存してもよい。以上本発明は特定の実施例を参照しながら説明されてきたが、それらは単なる例示に過ぎず、当業者は様々な変形例、修正例、代替例、置換例等を理解するであろう。例えば、本発明は、ユーザからの要求に応じて1つ以上のアプリケーションを推薦する適切な如何なる通信システムに適用されてもよい。発明の理解を促すため具体的な数値例を用いて説明がなされたが、特に断りのない限り、それらの数値は単なる一例に過ぎず適切な如何なる値が使用されてもよい。発明の理解を促すため具体的な数式を用いて説明がなされたが、特に断りのない限り、それらの数式は単なる一例に過ぎず適切な如何なる数式が使用されてもよい。上記の説明における項目の区分けは本発明に本質的ではなく、2以上の項目に記載された事項が必要に応じて組み合わせて使用されてよいし、ある項目に記載された事項が、別の項目に記載された事項に適用されてよい。機能ブロック図における機能部又は処理部の境界は必ずしも物理的な部品の境界に対応するとは限らない。複数の機能部の動作が物理的には1つの部品で行われてもよいし、あるいは1つの機能部の動作が物理的には複数の部品により行われてもよい。説明の便宜上、本発明の実施例に係る装置は機能的なブロック図を用いて説明されたが、そのような装置はハードウェアで、ソフトウェアで又はそれらの組み合わせで実現されてもよい。ソフトウェアは、ランダムアクセスメモリRAM、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリROM、EPROM、EEPROM、レジスタ、ハードディスクHDD、リムーバブルディスク、CD-ROM、データベース、サーバその他の適切な如何なる記憶媒体に用意されてもよい。本発明は上記実施例に限定されず、本発明の精神から逸脱することなく、様々な変形例、修正例、代替例、置換例等が本発明に包含される。