"階層化された複数の概念間をリンクにより関連付けると共に前記概念に推薦候補情報を関連付けた有向非巡回グラフからなる概念構造を利用し、前記各概念又は当該概念に至るリンクに利用者の嗜好に応じた強度情報を設定することにより利用者の嗜好を反映した嗜好モデル情報を作成し記憶する記憶手段と、前記利用者による推薦候補情報の選択操作に応じて、前記記憶された嗜好モデル情報に含まれる強度情報を更新する更新手段と、前記強度情報が更新された嗜好モデル情報をもとに、前記利用者の嗜好に適した推薦候補情報を選択し提示する提示手段とを具備し、前記更新手段は、前記記憶された嗜好モデル情報から、前記選択操作された推薦候補情報が直接関連付けられた概念を着目概念として特定する手段と、前記記憶された嗜好モデル情報から、前記特定された着目概念に対し直接又は間接的に関連付けられた概念を関連概念として特定する手段と、前記特定された着目概念及び関連概念又はこれらの概念間を関連付けるリンクに設定された強度情報を増加させる手段とを備えることを特徴とする情報推薦処理装置。前記記憶された嗜好モデル情報の強度情報を補正する補正手段を、さらに具備し、前記補正手段は、前記嗜好モデル情報が、複数の観点の各々について作成された複数の概念構造を有する場合に、これら複数の概念構造の各々から強度情報が最大の概念又はリンクを抽出する手段と、前記複数の概念構造の各々から抽出された概念又はリンクの強度情報を、その値が当該概念又はリンク間で予め任意に設定された比率となるように補正する構造間補正手段と、前記概念構造ごとに、当該概念構造に含まれる前記抽出された概念又はリンクとそれ以外の概念又はリンクとの間の強度情報の比率が補正前の比率を維持するように、前記補正後の強度情報に応じて前記それ以外の概念又はリンクの強度情報を補正する構造内補正手段とを備えることを特徴とする請求項1記載の情報推薦処理装置。前記構造間補正手段は、前記複数の概念構造の各々から抽出された概念又はリンクの強度情報を、その値が当該概念又はリンク間で同一値となるように補正することを特徴とする請求項2記載の情報推薦処理装置。前記強度情報を増加させる手段は、前記着目概念又はそれに接続されるリンクに設定された強度情報を第1の増加幅で増加させ、前記関連概念又はそれに接続されるリンクに設定された強度情報を前記第1の増加幅より小さい第2の増加幅で増加させることを特徴とする請求項1又は2記載の情報推薦処理装置。前記更新手段は、前記記憶された嗜好モデル情報の各概念又はリンクに設定された強度情報が、予め設定した期間内に更新されたか否かを判定する手段と、前記設定期間内に強度情報の少なくとも一つが更新されたと判定された場合に、前記記憶された嗜好モデル情報の各概念又はリンクに設定された強度情報を予め設定された減少幅で一律に減少させる手段とを、さらに備えることを特徴とする請求項1乃至4のいずれかに記載の情報推薦処理装置。前記更新手段は、前記強度情報を増加させる手段により強度情報の更新処理が行われるごとに、前記記憶された嗜好モデル情報の各概念又は当該概念に至るリンクに設定された強度情報を、予め設定された減少幅で一律に減少させる手段を、さらに備えることを特徴とする請求項1乃至4のいずれかに記載の情報推薦処理装置。前記更新手段は、前記一律に減少させる手段により減少処理された後の強度情報が予め設定した最小値以下になったか否かを判定する手段と、前記判定処理により前記最小値以下になった強度情報が検出された場合に、当該強度情報が設定されていた概念を前記記憶された嗜好モデル情報中から削除する手段とを、さらに備えることを特徴とする請求項5又は6記載の情報推薦処理装置。請求項1乃至7のいずれかに記載の情報推薦処理装置が備える各手段を実現するための処理を、当該情報推薦処理装置が備えるコンピュータに実行させるプログラム。ところが、上記特許文献1又は非特許文献1に記載された手法には、以下のような改善すべき課題があった。その第1の課題は、上記手法を用いて嗜好モデルを更新する場合、強度情報の更新対象は選択操作された情報に対し直接関連する概念に限られ、概念構造における近傍の概念の強度は更新対象とならないことである。このため、情報利用者の嗜好の管理が限定的にならざるを得ず、より上位に位置する一般的な概念を考慮した情報の推薦が行われない。例えば、情報利用者がある店舗を利用した場合に、この店舗に概念としてスパゲティミートソースが関連付けられていたとすると、上記手法ではこのスパゲティミートソースという概念に設定された強度のみが更新される。このため、嗜好モデル上で上記スパゲティミートソースのみが選択された場合には、麺類が好きだとの推定までは行えず、スパゲティミートソースやそば等の麺類を好む傾向が顕著であっても、同じ麺類に含まれる肉うどんの店舗情報は推薦されない。なお、以上述べた第1の課題は、概念に強度情報を設定する代わりに当該概念に至るリンクに強度情報を設定する場合も同様に起こり得る。第2の課題は、上記手法を用いて嗜好モデルを更新する場合、情報利用者の嗜好の遷移に追従して嗜好モデルを更新することができないことである。例えば、ある情報利用者の食べ物の嗜好が揚げ物好きから揚げ物嫌いに遷移した場合でも、揚げ物好きという嗜好が保持され続ける。このため、嗜好モデルが不正確になり、推薦結果も不正確になる恐れがある。第3の課題は、上記手法を用いて嗜好モデルを更新する場合、情報利用者が誤って店舗情報を利用した場合にもその履歴情報が消去されずに半永久的に残ることである。その結果、嗜好モデルが不正確になり、推薦結果も不正確になる。また、無駄なデータがいつまでもデータベースに蓄積されることにより、システム運用コストが増加する。この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、情報利用者の嗜好をより適切に管理して正確な情報推薦を可能にする情報推薦処理装置とそのプログラムを提供することにある。上記目的を達成するためにこの発明の1つの観点は、階層化された複数の概念間をリンクにより関連付けると共に上記概念に推薦候補情報を関連付けた有向非巡回グラフからなる概念構造を利用し、上記各概念又は当該概念に至るリンクに利用者の嗜好に応じた強度情報を設定することにより利用者の嗜好を反映した嗜好モデル情報を作成し、これを記憶しておく。そして、この記憶された嗜好モデル情報の強度情報を利用者による推薦候補情報の選択操作に応じて更新する際に、上記記憶された嗜好モデル情報から、上記選択操作された推薦候補情報が直接関連付けられた概念を着目概念として特定すると共に、この特定された着目概念に対し直接又は間接的に関連付けられた概念を関連概念として特定し、この特定された着目概念及び関連概念又はこれらの概念間を関連付けるリンクに設定された強度情報を増加させるようにしたものである。したがって、利用者が情報を選択操作した場合に、この選択された情報が直接関連付けられた着目概念又はリンクの強度に留まらず、この着目概念に対し直接又は間接的に関連付けられた関連概念又はリンクの強度も更新される。このため、利用者の嗜好を下位概念に留まらずその上位概念にまで反映した状態で管理することが可能となり、これにより利用者に対しより適切な情報を推薦することが可能となる。この発明の第1の観点は以下のような各種態様を備えることも特徴とする。第1の態様は、上記記憶された嗜好モデル情報に含まれる強度情報を補正する補正手段をさらに具備し、この補正手段において以下のような処理を行うようにしたものである。すなわち、上記嗜好モデル情報が異なる観点の下でそれぞれ作成された複数の概念構造を有する場合に、これら複数の概念構造の各々から強度情報が最大の概念又はリンクを抽出する。そして、上記複数の概念構造の各々から抽出された概念又はリンクの強度情報をその値が当該概念又はリンク間で予め任意に設定された比率となるように補正し、かつ上記概念構造ごとに当該概念構造に含まれる上記抽出された概念又はリンクとそれ以外の概念又はリンクとの間の強度情報の比率が補正前の比率を保つように、上記補正後の強度情報に応じて上記それ以外の概念又はリンクの強度情報を補正するようにしたものである。このようにすると、先に述べたように利用者による選択履歴をもとに強度情報の学習を行う際に、概念構造が異なる複数の観点間で選択肢の多少により概念の出現確率が偏る場合でも、上記複数の観点間における強度情報の偏りを低減して、利用者に対し推薦候補情報をより適切に選択することが可能となる。さらに、上記概念間の強度を補正する際にその補正比率を任意の値に設定するようにしているので、各観点における概念の強度を観点間の重要度等に応じて補正できる利点がある。また、上記複数の概念構造の各々から抽出された概念又はリンクの強度情報を、その値が当該概念又はリンク間で同一値となるように補正するようにしてもよい。このようにすると、観点間の概念の出現頻度に関係なく、観点間の概念又はリンクの強度情報の偏りを簡単に補正することができる。第2の態様は、強度情報を増加させる際に、着目概念又はこれに接続されるリンクに設定された強度情報を第1の増加幅で増加させ、関連概念又はこれに接続されるリンクに設定された強度情報を上記第1の増加幅より小さい第2の増加幅で増加させるようにしたものである。このようにすると、利用者が選択した情報に直接関連する着目概念又はリンクに対しては利用者の嗜好をより強く反映させ、一方上記選択情報に対し間接的に関連する関連概念又はリンクに対しては利用者の嗜好を弱く反映させることができる。このため、嗜好モデル上において、利用者の嗜好をさらに適切に管理することが可能となる。なお、強度情報の増加幅は第1の増加幅及び第2の増加幅に限るものではなく、必要に応じて値が順次小さくなるように設定された第3、第4、...、第nの増加幅を用意し、選択情報に対する関連性の強さが弱くなるに従い上記第3、第4、...、第nの増加幅を順次使用するようにしてもよい。第3の態様は、上記記憶された嗜好モデル情報の各概念又はリンクに設定された強度情報が予め設定した期間内に更新されたか否かを判定し、設定期間内に強度情報の少なくとも一つが更新されたと判定された場合に、上記記憶された嗜好モデル情報の各概念又はリンクに設定された強度情報を予め設定された減少幅で一律に減少させるようにしたものである。このようにすると、利用者の嗜好の遷移に追従して嗜好モデルを更新することが可能となる。例えば、ある情報利用者の食べ物の嗜好が揚げ物好きから揚げ物嫌いに遷移した場合には、嗜好モデルもこの嗜好の遷移を反映して変化する。このため、揚げ物に関連する情報が推薦される頻度は徐々に減少することになり、これにより利用者の嗜好の遷移を反映した情報推薦が可能となる。また、利用者がその情報を利用しなかった場合に、忘却を止めること、つまり利用頻度が低い利用者において忘却が学習を上回る不具合を防止することも可能となる。第4の態様は、上記強度情報を増加させる手段により強度情報の更新処理が行われるごとに、上記記憶された嗜好モデル情報の各概念又はリンクに設定された強度情報を予め設定された減少幅で一律に減少させるようにしたものである。このようにすると、第2の態様と同様に、利用者の嗜好の遷移に追従して嗜好モデルを更新することが可能となり、しかも強度情報の更新処理が行われるごとにそれをトリガとして強度情報の一律減少処理が行われるので、利用者の情報選択操作に応じてその嗜好の遷移を応答性良く嗜好モデルに反映させることが可能となる。第5の態様は、上記減少処理された後の強度情報が予め設定した最小値以下になったか否かを判定し、最小値以下になった強度情報が検出された場合に、当該強度情報が設定されていた概念を上記記憶された嗜好モデル情報中から削除するようにしたものである。このようにすると、強度情報が所定値以下例えば零に減少した概念に相当するデータは嗜好モデルから削除される。このため、情報利用者が誤って情報を選択し、これにより当該情報に関連する概念の強度が高く設定されても、この概念のデータが半永久的に残ることはなく、後に自動的に消去される。したがって、嗜好モデルを正確な状態に維持することが可能となると共に、無駄なデータがいつまでもデータベースに蓄積され続ける不具合は解消され、システム運用コストを低下させることが可能となる。すなわちこの発明によれば、情報利用者の嗜好をより適切に管理して正確な情報推薦を可能にする情報推薦処理装置とそのプログラムを提供することができる。以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。第1の実施形態図1は、この発明の第1の実施形態に係わる情報推薦処理装置を備えたシステムの概略構成図である。このシステムは、情報推薦処理装置SVaと、この情報推薦処理装置SVaが情報推薦処理のために使用する嗜好モデル情報を記憶する情報蓄積装置SDとを備える。そして、上記情報推薦処理装置SVaと、利用者が使用するクライアント端末MS1~MSnとの間で、通信ネットワークNWを介して情報推薦サービスを受けるための通信を可能としたものである。クライアント端末MS1~MSnは、パーソナルコンピュータ、携帯電話機、スマートフォン、PDAPersonalDigitalAssistant等からなり、上記情報推薦処理装置SVaとの間で情報推薦サービスを受けるために必要な通信処理機能を備えている。この通信処理機能としては例えばWebブラウザが用いられる。通信ネットワークNWは、IPInternetProtocol網と、このIP網にアクセスするためのアクセス網とから構成される。アクセス網としては、公衆有線電話網、携帯電話網、LANLocalAreaNetwork、無線LAN、CATVCableTelevision網等が用いられる。情報蓄積装置SDは、例えばパーソナルコンピュータ又はワークステーションを用いたデータベースサーバからなり、図2に示すようにデータベース3を備えている。このデータベース3には、各情報利用者に対し共通に作成された概念構造を表す情報が記憶される。またデータベース3には、情報利用者ごとに上記概念構造の各概念に対し情報利用者の嗜好の強度を表す情報が設定された嗜好モデル情報が情報利用者の識別情報ユーザIDに関連付けられて記憶される。情報蓄積装置SDは、情報推薦処理装置SVaとの間で通信ネットワークNWを介して情報の送受信を行う。情報利用者の嗜好モデル情報は上記したように概念構造をベースとする。概念構造は、多重継承を許容する有向非巡回グラフからなり、例えば図4に示すように階層化された複数の概念ノード又はクラスをリンクにより関連付けると共に、具体的な概念に推薦候補となる情報をインスタンスとして関連付けたものからなる。そして、上記各概念にはそれぞれ例えば図5に示すように情報利用者ごとにその嗜好の強度を表す情報が設定され、これが当該情報利用者の嗜好モデルを表す情報となる。ところで、情報推薦処理装置SVaは例えばパーソナルコンピュータ又はワークステーションを用いたWebサーバからなり、以下のように構成される。図2はその機能構成を示すブロック図である。すなわち、情報推薦処理装置SVaは通信インタフェース部1と、制御ユニット2aとを備える。通信インタフェース部1は、制御ユニット2aの制御の下、通信ネットワークNWで規定される通信プロトコルに従いクライアント端末MS1~MSnとの間で情報の送受信を行う。制御ユニット2aは、プロセッサ及びメモリを備えたもので、この発明を実現するために必要な制御機能として、強度更新制御プログラム群21と、強度減少削除制御プログラム群22を備えている。強度更新制御プログラム群21は、情報受付部211と、着目概念特定部212と、関連概念特定部213と、強度情報更新部214とを有する。情報受付部211は、情報利用者がクライアント端末MS1~MSnにおいて例えば飲食店を選択する操作を行った場合に、この選択された店舗を表す情報をクライアント端末MS1~MSnから通信インタフェース部1を介して受付ける処理を行う。着目概念特定部212は、上記情報受付部211により受付けた選択情報に対してリンクを持つ概念を着目概念として特定する処理を行う。関連概念特定部213は、上記着目概念特定部212により特定された着目概念に対し直接及び間接的にリンクを持つ複数の概念を関連概念として特定する処理を行う。強度情報更新部214は、上記着目概念特定部212により特定された着目概念、及び上記関連概念特定部213により特定された複数の関連概念に設定された嗜好の強度を、予め設定された増加幅で増加させる処理を行う。増加幅は、着目概念の強度に対する増加幅を最大値とした場合に、選択情報からの距離が長くなるに従い、つまり選択情報に対する関連性の強さが弱くなるに従い小さくなるように設定される。強度減少削除制御プログラム群22は、定期起動部221と、減少処理実施判断部222と、減少処理実施部223と、不要データ削除部224とを有する。定期起動部221は、予め定めた一定期間ごと例えば1日に1回に、強度情報の減少削除処理を実行させるための起動信号を発生する。減少処理実施判断部222は、前回強度情報の減少処理を実行してから今回同処理を実行するまでの期間に、上記強度情報更新部214により嗜好モデル情報に含まれる強度情報の更新処理が行われた否かを判定する。減少処理実施部223は、上記減少処理実施判断部222による判定結果に基づいて、強度情報のいずれかが更新された場合に、情報蓄積装置SDのデータベース3から読み出した該当する嗜好モデル情報に含まれる強度情報を一定量ずつ一律に減少させ、この強度減少処理後の嗜好モデル情報をデータベース3に記憶させる処理を行う。これに対し、強度情報が1つも更新されていない場合には減少処理を行わずに処理を終了する。不要データ削除部224は、上記減少処理実施部223により一律減少処理がなされた後の嗜好モデル情報において、嗜好の強度情報が0になった概念があるか否かを判定する。そして、強度情報が0になった概念が検出された場合には、当該概念のデータを上記嗜好モデル情報から削除する処理を実行する。次に、以上のように構成された情報推薦装置SVaによる強度情報の更新、減少及び削除処理を説明する。1嗜好モデル情報の作成情報推薦処理装置SVaは、先ず各情報利用者に対し共通の概念構造を作成し、その情報を情報蓄積装置SD内のデータベース3に記憶させる。例えば、飲食に関する概念構造を作成する場合には、図5に示すように飲食店なる概念を最上位概念とし、この最上位概念のノードに和食、麺類、肉料理なる複数の中位概念のノードをリンクにより関連付ける。さらに、これらの中位概念のノードに寿司、そば、スパゲティミートソース、ステーキなる複数の下位概念のノードをリンクにより関連付け、これらの下位概念に店舗名をインスタンスとして関連付ける。上記各概念のノードのそれぞれには、情報利用者ごとにその選択操作履歴等に応じて当該情報利用者の嗜好の強度を表す情報が設定され、かつ各概念と各コンテンツインスタンスとを関連付けるコンテンツリンクにも強度情報が設定される。この場合の下位概念のノードのクラス重要度は当該ノードに設定された強度と着目率を掛けたものとなり、また各インスタンスの重要度は関連付けられた下位概念のノードに設定された強度にコンテンツリンクに設定された強度を掛けたものとなる。なお、上記着目率は非特許文献1に記載されている。なお、インスタンスは下位概念以外のノードにコンテンツリンクを介して関連付けてもよく、この場合のインスタンスの重要度は当該インスタンスが関連付けられた概念のノードに設定された強度にコンテンツリンクに設定された強度を掛けたものとなる。また、概念構造は必ずしも情報利用者に対し共通に作成する必要はなく、情報利用者ごとにその属性情報等を反映した固有の概念構造を作成し、これを情報利用者のIDと関連付けて記憶するようにしてもよい。この場合、情報利用者によるインスタンスの選択操作履歴に応じて、当該情報利用者の概念構造に対し強度情報が設定され、この強度情報が設定された概念構造を表す情報が当該情報利用者の嗜好モデルを表す情報となる。また、嗜好モデルの別の構成例として、ノードに強度情報を設定する代わりに、各概念ノード間を関連付けるリンクに強度情報を設定するものも考えられる。図6はその設定例を示すもので、この場合の下位概念のノードのクラス重要度は入力リンクが1つであれば当該リンクに設定された強度となり、入力リンクが複数であればこれらのリンクに設定された強度の平均値となる。インスタンスの重要度は、上記下位概念のノードのクラス重要度にコンテンツリンクに設定された強度を掛けたものとなる。2嗜好の強度情報の更新嗜好モデルに設定された強度情報は、以下のように更新される。図3はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。なお、ここでは情報利用者ごとに過去の選択操作履歴に応じて既に嗜好モデル情報が作成され、記憶されているものとして説明を行う。すなわち、ある情報利用者がクライアント端末MS1において飲食店の選択操作を行ったとする。そうすると、この選択された店舗を表す情報が、制御ユニット2aの情報受付部211の制御の下で通信インタフェース部1を介して受信されるステップS31。上記店舗の選択情報が受信されると、制御ユニット2aは先ずステップS32により着目概念特定部212を起動し、この着目概念特定部212の制御の下で、情報蓄積装置SD内のデータベース3から上記送信元の情報利用者に関連付けられている嗜好モデル情報を読み出す。そして、この読み出された嗜好モデル情報において、上記選択された店舗に対しコンテンツリンクを介して関連付けられている下位概念を着目概念として特定する。例えば、いま図5に示す嗜好モデルにおいて店舗4が選択されたとすると、この店舗4に関連付けられている下位概念スパゲティミートソースが着目概念として選択される。なお、上記送信元の情報利用者に対応する嗜好モデル情報がまだ作成されていない場合には、予め各情報利用者に対し共通に作成された概念構造を表す情報が情報蓄積装置SD内のデータベース3から読み出される。そして、この概念構造情報に対し上記選択操作に応じて該当する概念に強度情報を設定する処理が行われ、この強度情報が設定された概念構造情報が以後当該情報利用者の嗜好モデル情報として管理される。制御ユニット2aは、次にステップS33により関連概念特定部213を起動し、この関連概念特定部213の制御の下で、上記嗜好モデル情報において上記特定された着目概念に対し直接及び間接的に関連付けられた概念を関連概念として特定する。この関連概念の特定ルールを以下に詳しく説明する。いまAならばBであるなる命題が成り立つ時、BをAの親概念、AをBの子概念とする。また、Aの子概念もまたBの子概念に含むものとし、以下再帰的に繰り返す。この時、着目概念の親概念、及び着目概念を除く着目概念の親概念の子概念、及び着目概念の子概念を関連順位1の概念とする。ここで、関連順位は着目概念と任意の概念との関連の深さを表し、順位が低いほど関連が深いものとする。また、着目概念の親概念の親概念、及び着目概念の親概念の親概念の子概念から、関連順位1の概念及び着目概念を除いたものを、関連順位2の関連概念とし、以下同様に関連順位Nの概念を定める。関連順位αの関連概念と関連順位βの関連概念とが同一であり、α>βである時、当該概念は関連順位βの関連概念とみなす。例えば、図7において、概念Mに着目する場合、この着目概念Mの親概念F、G及び着目概念Mを除く着目概念Mの親概念の子概念K、L、N、及び着目概念Mの子概念Q、R、S、Tを関連順位1の関連概念とする。また、着目概念Mの親概念の親概念B、C及び着目概念Mの親概念の親概念の子概念から、関連順位1の関連概念と着目概念Mを除いたものE、J、H、Oを、関連順位2の関連概念とみなす。さらに、着目概念Mの親概念の親概念の親概念A及び着目概念Mの親概念の親概念の親概念の子概念から、関連順位1の関連概念、関連順位2の関連概念、着目概念Mを除いたものD、I、Pを関連順位3の関連概念とする。制御ユニット2aは、続いてステップS34により強度情報更新部214を起動し、この強度情報更新部214の制御の下で、上記着目概念特定部212により特定された着目概念M、及び上記関連概念特定部213により特定された複数の関連概念Mを除いたA~Tに設定された嗜好の強度を、予め設定された増加幅で増加させる。このとき増加幅は、着目概念の強度に対する増加幅をWとした場合に、関連順位1、2、3の関連概念に対しては上記Wより次第に小さくなるように設定される。例えば、図5に示す嗜好モデル情報において、情報利用者が店舗2の情報を利用したとする。この場合、店舗2に対しコンテンツリンクを介して関連付けられた着目概念そばの強度情報は上記増加幅Wで更新される。また、上記着目概念そばに対し関連順位が1の関係にある概念群、和食、麺類、寿司、肉うどん、スパゲティミートソースの強度情報は上記増加幅Wより小さく設定された増加幅で更新される。以下同様に、関連順位2、3の関係にある概念群に対しても、増加幅が次第に小さくなるように設定された増加幅により強度情報が更新される。したがって、このように強度情報が更新された嗜好モデルを利用して店舗を推薦することで、情報利用者が寿司、そば等、和食の下位クラスと関連する店舗を頻繁に利用し、肉うどんと関連する店舗を利用しない場合であっても、和食が好きであるという一般的な嗜好が把握されるため、肉うどんを推薦することが可能となる。さらに、情報利用者がそば、スパゲティミートソースなど、麺類の下位クラスと関連する店舗を頻繁に利用した場合には、麺類が好きであるという嗜好も把握されるため、和食かつ麺類である肉うどんがより強く推薦される。以上述べたステップS31~ステップS34による強度更新処理は、アクセス中のクライアント端末MS1から操作情報が受信されるごとに繰り返し行われる。3強度情報の一律削減待機状態において制御ユニット2aは、予め設定した一定時間が経過したか否かをステップS36において定期起動部221により監視している。この状態で、一定時間、例えば24時間が経過すると、減少処理実施判定部222を起動する。そして、この減少処理実施判定部222の制御の下で、ステップS37により情報利用者ごとにデータベース3から過去24時間の強度情報更新履歴を読み出し、この強度情報更新履歴をもとに過去の24時間に当該情報利用者により強度情報の更新処理が行われたか否かをステップS38で判定する。この判定の結果、過去の24時間内に強度情報の更新処理がまったく行われなかったならば、減少処理不要と判断してそのまま待機状態に戻る。なお、定期起動部221により監視する一定時間は、24時間に限るものではなく、それより短い任意の時間例えば数時間や1時間、分に設定しても、また24時間を超える長い時間例えば週や月を単位とする時間に設定してもよい。これに対し、過去の24時間内に強度情報が少なくとも一つでも更新されたとする。この場合、制御ユニット2aはステップS39に移行して減少処理実施部223を起動し、この減少処理部223の制御の下で、データベース3から嗜好モデル情報を読み出して、この嗜好モデル情報の各ノードに設定されている強度情報を一律に一定量、例えば1減算する。例えば、嗜好モデル情報の各ノードに図8aに示すような強度情報が設定されていたとすると、上記各ノードの強度情報を図8bに示すように一律に1ずつ減算する。4不要データの削除制御ユニット2aは、次に不要データ削除部224起動し、この不要データ削除部224の制御の下で、先ずステップS40により上記強度情報の一律減算処理後のノードの中に強度情報の値が0になったものがあるか否かを判定する。この判定の結果、強度情報の値が0になっているノードが見つかると、当該ノードのデータをステップS41において嗜好モデル情報から削除する。例えば、いま強度情報の一律減算処理後の嗜好モデル情報が図8bだったとすると、スパゲティミートソースの強度情報が0となっているので、このスパゲティミートソースに係るデータを嗜好モデル情報から削除する。そして、データベース3にそれまで記憶されていた古い嗜好モデルを上記削除処理後の嗜好モデルに更新する。なお、上記不要データの削除処理は、強度情報の値が0になった場合に限定されるものではなく、強度情報の値が0以外の予め設定されたしきい値より小さくなった場合に行うようにしてもよい。以上詳述したように第1の実施形態では、情報利用者による店舗の選択操作に応じて嗜好モデルのノードに設定された強度情報を更新する際に、上記選択された店舗に対しコンテンツリンクを介して関連付けられている下位概念を着目概念として特定すると共に、上記特定された着目概念に対し直接及び間接的にリンクで関連付けられた概念を関連概念として特定する。そして、この特定された着目概念及び関連概念に設定された強度情報を増加量に重みを付けた上で増加させ、この増加後の更新後の強度情報として保存するようにしている。したがって、このように着目概念に限らずその周辺の関連概念についても強度情報が更新された嗜好モデルを利用して店舗を推薦することで、寿司、そば等の下位概念に対する嗜好の強弱だけでなく、和食、麺類等の一般的な中位概念に対する嗜好や、これらの中位概念を介して間接的に関連付けられたその他の下位概念に対する嗜好まで考慮して店舗を推薦することが可能となる。また、例えば1日に1回の割合で過去の24時間に強度情報の更新処理が行われたか否かを判定し、強度情報の少なくとも一つが更新されていると、嗜好モデル情報の各ノードに設定されている強度情報を一律に一定量、例えば1減算するようにしている。このため、利用者の嗜好の遷移に追従して嗜好モデルを更新することが可能となる。さらに、上記強度情報の一律減算処理後のノードの中に強度情報の値が0になったものがあるか否かを判定し、強度情報の値が0になっているノードが見つかると、当該ノードのデータを嗜好モデル情報から削除するようにしている。このため、強度情報が0に減少したノードに対応するデータは嗜好モデル情報から削除される。このため、情報利用者が誤って情報を選択し、これにより当該情報に関連する概念の強度が高く設定されても、この概念のデータが半永久的に残ることがなく、後に自動的に消去することができる。したがって、嗜好モデル情報を常に正確な状態に維持することが可能となり、さらに無駄なデータがいつまでもデータベース3に蓄積され続ける不具合が解消されて、これによりシステム運用コストを低下させることが可能となる。第2の実施形態前記第1の実施形態が定期的に強度情報の一律減算処理と不要データの削除処理を行うようにしたのに対し、この発明の第2の実施形態は情報利用者の選択操作に応じて嗜好モデルの強度情報が更新されたことをトリガとして強度情報の一律減算処理と不要データの削除処理を行うようにしたものである。図9はこの発明の第2の実施形態に係わる情報推薦処理装置SVb及び情報蓄積装置SDの機能構成を示すブロック図である。なお、同図において前記図2と同一部分には同一符号を付して詳しい説明は省略する。制御ユニット2bは、強度更新制御プログラム群21と、強度減少削除制御プログラム群23を備えている。このうち強度減少削除制御プログラム群23は、この発明の第2の実施形態を実施するために必要な制御機能として、減少処理実施部231と、不要データ削除部232を有している。減少処理実施部231は、強度更新制御プログラム群21の強度情報更新部214から強度情報更新終了通知が発生された場合に起動し、情報利用者ごとに情報蓄積装置SDのデータベース3から読み出した該当する嗜好モデル情報の強度情報を一定量ずつ一律に減少させ、この強度減少処理後の嗜好モデル情報をデータベース3に記憶させる処理を行う。これに対し、強度情報が1つも更新されていない場合には減少処理を行わずに処理を終了する。不要データ削除部232は、上記減少処理実施部231により一律減少処理がなされた後の嗜好モデル情報において、嗜好の強度情報が0になった概念があるか否かを判定する。そして、強度情報が0になった概念が検出された場合には、当該概念のデータを上記嗜好モデル情報から削除する処理を実行する。なお、この実施形態においても、上記不要データの削除処理は強度情報の値が0になった場合以外に予め設定されたしきい値より小さくなった場合に行うようにしてもよい。次に、以上のように構成された情報推薦処理装置SVbによる嗜好モデルの強度情報更新動作を説明する。図10はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。情報利用者がクライアント端末MS2において飲食店の選択操作を行ったとすると、この選択された店舗を表す情報が、制御ユニット2bの情報受付部211の制御の下で通信インタフェース部1を介して受信されるステップS51。上記店舗の選択情報が受信されると、制御ユニット2bは先ずステップS52により着目概念特定部212を起動し、この着目概念特定部212の制御の下で、情報蓄積装置SD内のデータベース3から上記送信元の情報利用者に関連付けられている嗜好モデル情報を読み出す。そして、この読み出された嗜好モデル情報において、上記選択された店舗に対しコンテンツリンクを介して関連付けられている下位概念を着目概念として特定する。続いて、ステップS53により関連概念特定部213を起動し、この関連概念特定部213の制御の下で、上記嗜好モデル情報において上記特定された着目概念に対し直接及び間接的に関連付けられた概念を関連概念として特定する。この関連概念の特定ルールについても、第1の実施形態において図7を使用して説明したものと同じものが用いられる。次に制御ユニット2bは、ステップS54により強度情報更新部214を起動し、この強度情報更新部214の制御の下で、上記着目概念特定部212により特定された着目概念、及び上記関連概念特定部213により特定された複数の関連概念に設定された嗜好の強度を、予め設定された増加幅で増加させる。このとき増加幅は、第1の実施形態でも述べたように、着目概念の強度に対する増加幅をWとした場合に、関連順位1、2、3の関連概念に対しては上記Wより次第に小さくなるように設定される。さて、上記強度情報更新部214による強度情報の更新処理が終了し、その終了通知の発生をステップS55で検出したとする。そうすると制御ユニット2bは、ステップS56に移行して減少処理実施部231を起動し、この減少処理実施部231の制御の下で、データベース3から嗜好モデル情報を読み出して、この嗜好モデル情報の各ノードに設定されている強度情報を一律に一定量、例えば1減算する。続いて制御ユニット2bは、不要データ削除部232起動し、この不要データ削除部232の制御の下で、先ずステップS57により上記強度情報の一律減算処理後のノードの中に強度情報の値が0になったものがあるか否かを判定する。この判定の結果、強度情報の値が0になっているノードが見つかると、当該ノードのデータをステップS58において嗜好モデル情報から削除する。なお、この場合も、先に述べたように上記不要データの削除処理は強度情報の値が0になった場合以外に予め設定されたしきい値より小さくなった場合に行うようにしてもよい。以上詳述したように第2の実施形態では、嗜好モデル情報の強度情報が更新されたことをトリガとして強度情報の一律減算処理と不要データの削除処理を行うようにしている。したがって、強度情報の更新処理が行われるごとにその都度強度情報の一律減算処理と不要データの削除処理が行われるので、強度情報を常に最新の状態に維持することができ、これにより情報利用者に対し最新の嗜好モデル情報に基づく情報推薦を行うことが可能となる。第3の実施形態この発明の第3の実施形態は、嗜好モデルが、観点ごとにそれぞれ作成された複数の概念構造を有している場合を前提とするもので、情報利用者からの情報提供要求に応じて推薦情報を作成し返送する際に、先ず上記観点の異なる複数の概念構造からそれぞれ強度が最大の概念を抽出する。そして、この抽出された概念間でその強度が予め設定された比率となるように当該強度を補正する。またそれと共に、概念構造ごとに当該概念構造に含まれる上記抽出された概念とそれ以外の概念との間の強度の比率が補正前の比率を維持するように、上記補正後の概念の強度に応じて上記それ以外の概念の強度を補正する。そして、この補正された概念の強度をもとに各店舗のインスタンス重要度を計算し直し、このインスタンス重要度をもとに店舗を選択しさらに並べ替えることで推薦情報を生成し、この推薦情報を情報利用者へ返送するようにしたものである。図11は、この発明の第3の実施形態に係る情報推薦処理装置SVc及び情報蓄積装置SDの機能構成を示すブロック図である。なお、同図において前記図2又は図9と同一部分には同一符号を付して詳しい説明は省略する。情報蓄積装置SDには、概念構造データベース31と、強度データベース32と、情報データベース33が設けられている。概念構造データベース31には、予め各情報利用者に対し共通に作成された概念構造を表す情報が予め記憶されている。なお、この概念構造は観点ごとにそれぞれ作成される。図15はその一例を示したもので、飲食店なる概念を最上位概念とし、この最上位概念のノードに2つの概念構造を関連付けたものとなっている。これらの概念構造のうちの1つは、ジャンルを上位概念ノードとして、これに和食、麺類、肉料理なる複数の中位概念のノードをリンクにより関連付け、さらにこれらの中位概念ノードに寿司、そば、スパゲティミートソース、ステーキなる複数の下位概念のノードをリンクにより関連付け、これらの下位概念ノードに店舗名1~5をインスタンスとして関連付けている。一方、上記2つの概念構造のうちの他方は、禁煙/喫煙を上位概念ノードとして、これに喫煙、禁煙なる2つの下位概念ノードをリンクにより関連付け、これらの下位概念ノードに上記店舗名を選択的に関連付けたものとなっている。なお、図15には各概念ノード及びコンテンツリンクに強度が付与された状態を示しているが、この強度情報は後述する強度データベース32に記憶される。強度データベース32には、各情報利用者の識別情報ユーザIDに関連付けて、上記概念構造データベース31に記憶されている共通の概念構造に含まれる複数の概念ノードの識別情報概念IDと、当該概念に対し現在設定されている情報利用者の嗜好の強度を表す情報がそれぞれ記憶されている。図13にその一例を示す。情報データベース33には、インスタンスとしての店舗名を識別する情報情報IDに関連付けて、当該店舗名とリンクにより関連付けられている概念のIDと、当該リンクに対し設定されているコンテンツリンク強度を表す情報がそれぞれ記憶されている。図14にその一例を示す。制御ユニット24は、強度更新制御プログラム群21及び強度減少削除制御プログラム群22又は23に加えて、情報推薦処理プログラム群24を備えている。情報推薦処理プログラム群24は、情報要求受付部241と、強度分類部242と、強度補正部243と、インスタンス重要度計算部244と、情報選択並べ替え部245と、情報送信部246と、概念構造情報読込部247を備えている。概念構造情報読込部247は、情報蓄積装置SD内の概念構造データベース31から共通の概念構造を表す情報を読み込み、情報推薦処理装置SVc内の記憶ユニットに保存する処理を実行する。情報要求受付部241は、ユーザ端末MS1~MSnから送信された推薦情報の提供要求を通信インタフェース部1を介して受信し、この受信された情報提供要求をもとに要求元の情報利用者に関する情報ユーザ情報を作成して強度分類部242に渡す処理を実行する。強度分類部242は、上記情報要求受付部241から渡されたユーザ情報をもとに、強度データベース32から当該情報利用者に関する各概念の強度を表す情報を読み出す。また、上記概念構造情報読込部247により事前に読み込み保存しておいた情報利用者共通の概念構造の情報をもとに、上記情報利用者に関する各概念と当該概念の強度が複数の観点のうちのいずれに属するかを分類する処理を行う。強度補正部243は、以下の処理機能を有する。上記強度分類部242による分類結果に従い、上記複数の観点に対応する概念構造からそれぞれ強度が最大の概念を抽出する処理。上記抽出された概念間でその強度が予め設定された比率となるように、当該強度を補正する処理。上記比率は、情報利用者又はシステムオペレータにより事前に入力されて制御ユニット2c内のメモリに記憶される。上記複数の観点に対応する概念構造ごとに、当該概念構造に含まれる上記抽出された最大強度の概念とそれ以外の概念との間の強度の比率が補正前の比率を維持するように、上記補正後の概念の強度に応じて上記それ以外の概念の強度を補正する処理。インスタンス重要度計算部244は、情報データベース33から上記情報利用者の嗜好モデルに含まれる店舗名に関連付けられたコンテンツリンク強度の情報を読み出し、この読み出されたコンテンツリンク強度の情報と、上記強度補正部243により補正された下位の概念の強度の情報とを用いて各店舗のインスタンス重要度を計算する処理を実行する。情報選択並べ替え部245は、上記インスタンス重要度計算部244により計算された各店舗のインスタンス重要度をもとに、情報利用者に推薦すべき店舗を選択する処理と、選択された店舗をインスタンス重要度の高い順に並べ替える処理を行う。情報送信部246は、上記情報選択並べ替え部245により選択及び並べ替えられた店舗の推薦情報を作成し、この作成された推薦情報を通信インタフェース部1から要求元のユーザ端末MS1~MSnに向け送信する処理を実行する。次に、以上のように構成された情報推薦装置SVcによる、強度情報の補正処理を含む情報推薦処理を説明する。図12はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。1概念構造情報の読込み制御ユニット2cは、先ずステップS51により概念構造情報読込部247を起動し、この概念構造情報読込部247の制御の下で、情報蓄積装置SDの概念構造データベース31に対しアクセスし、この概念構造データベース31から概念構造情報を読み込んで情報推薦装置SVc内の記憶ユニットに保存する。ここでは、例えば図15に示すように、2つの観点に対応する概念構造を表す情報が、概念構造データベース31から読み込まれて装置内の記憶ユニットに保存されたものとする。2情報提供要求の受付制御ユニット2cは、ステップS52において情報要求受付部241の制御の下で情報提供要求の受信を監視している。この状態で、いまユーザ端末MS1から情報提供要求が送信され、この情報提供要求が通信インタフェース部1で受信されたとする。そうすると情報要求受付部241は、上記受信された情報提供要求に含まれる送信元の情報利用者に関する情報をもとに、ステップS53により送信元の情報利用者を識別するためのユーザ情報を生成する。3強度情報の分類続いて制御ユニット2cは、ステップS54により強度分類部242を起動し、この強度分類部242の制御の下で、上記情報要求受付部241により生成されたユーザ情報をもとに、情報蓄積装置SD内の強度データベース32から当該情報利用者に関係する各概念の強度情報を読み込む。そして、事前に概念構造データベース31から読み込んで保存しておいた概念構造情報をもとに、上記情報利用者に関係する各概念と当該概念の強度が複数の観点のうちのいずれに属するかを、ステップS55により分類する。例えば、いま情報利用者の嗜好モデル情報が図15に示すものだったとすれば、禁煙、喫煙なる下位概念のノードとその強度情報は喫煙/禁煙を上位概念とする観点に分類され、一方和食、麺類、肉料理等の中位概念のノード及び寿司、そば、スパゲティミートソース、ステーキ等の下位概念のノードとその強度情報はジャンルを上位概念とする観点に分類される。4強度情報の補正次に、制御ユニット2cは強度補正部243を起動し、この強度補正部243の制御の下で以下の処理を実行する。すなわち、先ずステップS56により、上記強度分類部242による分類結果に従い、上記2つの観点に対応する概念構造からそれぞれ強度の値が最大となる概念を抽出する。例えば、図15に示した嗜好モデル情報においては、喫煙/禁煙を上位概念とする観点の概念構造から強度が20に設定された禁煙が、またジャンルを上位概念とする観点の概念構造から強度が5に設定された肉うどんがそれぞれ抽出される。次にステップS57において、上記抽出された概念間でその強度が予め設定された任意の比率となるように、当該強度の値を補正する処理が行われる。例えば、いま比率として喫煙/禁煙:ジャンル=0.8:1に設定されているとすれば、図15に示した嗜好モデルでは、上記抽出された禁煙及び肉うどんの強度20及び5はそれぞれ図16に示すように禁煙=0.8、肉うどん=0.6に補正される。続いてステップS58において、上記各観点に対応する概念構造ごとに、当該概念構造から抽出された最大強度の概念と、当該概念構造化に含まれるそれ以外の概念との間の強度の比率が補正前の比率を維持するように、上記抽出された最大強度の概念の補正後の強度の値をもとに、上記それ以外の概念の強度を補正する。例えば、上記したように禁煙及び肉うどんの強度がそれぞれ禁煙=0.8、肉うどん=0.6に補正されたとすれば、喫煙/禁煙の観点の概念構造に含まれるそれ以外の概念である喫煙の強度5は、補正前の禁煙の強度20との比率を維持するように、図16に示すように喫煙=0.16に補正される。同様に、ジャンルの観点の概念構造に含まれる寿司、そば、スパゲティミートソース、ステーキの各強度4、5、1、2は、補正前の肉うどんの強度5との比率を維持するべく、図16に示すようにそれぞれ寿司=0.8、そば=0.6、スパゲティミートソース=0.2、ステーキ=0.4に補正される。以上の各概念の強度に対する補正処理が終了すると、強度補正部243はステップS59により、強度データベース32の記憶情報を上記補正後の強度に更新する。5インスタンス重要度の計算次に制御ユニット2cは、ステップS60によりインスタンス重要度計算部244を起動し、このインスタンス重要度計算部244の制御の下で、情報蓄積装置SD内の情報データベース33から上記情報利用者の嗜好モデル情報に含まれる店舗名に関連付けられたコンテンツリンク強度を読み出す。そして、この読み出されたコンテンツリンク強度の情報と、上記強度補正部243により補正された下位概念の強度の情報とを用いて各店舗のインスタンス重要度を計算する。例えば、図16の例では、店1のインスタンス重要度は0.8×0.50.8×0.5=0.8、店2のインスタンス重要度は0.16×0.50.6×0.4=0.32、店3のインスタンス重要度は0.8×0.51×0.6=1.0となる。同様に、店4のインスタンス重要度は0.8×0.50.2×0.4=0.48、店5のインスタンス重要度は0.16×0.50.4×0.5=0.28となる。6インスタンスの選択及び並べ替え続いて制御ユニット2cは、ステップS61により情報選択並べ替え部245を起動し、この情報選択並べ替え部245の制御の下で、上記インスタンス重要度計算部244により計算された各店舗のインスタンス重要度をもとに、情報利用者に推薦すべき店舗を選択すると共に、この選択された店舗をインスタンス重要度の高い順に並べ替える。例えば、上記した例では、インスタンス重要度が0.4以上の店舗、つまり店1、店3、店4が選択され、これらの店舗がインスタンス重要度の高い順に店3、店1、店4の順に並べ替えられる。7推薦情報の返送最後に制御ユニット2cは、ステップS62により情報送信部246を起動し、この情報送信部246の制御の下で、上記情報選択並べ替え部245により選択及び並べ替えられた店舗の推薦情報を作成し、この作成された推薦情報を通信インタフェース部1から要求元のユーザ端末MS1~MSnに向け送信する。情報推薦処理装置SVcから送信された推薦情報は、通信ネットワークNWを介して要求元のユーザ端末MS1に伝送され受信される。そしてユーザ端末MS1の表示器に表示される。したがって、情報利用者はこの表示された推薦情報によりお奨めの店舗を知ることが可能となる。また、上記推薦情報が表示された状態で、情報利用者がユーザ端末MS1において希望する店舗を選択操作したとする。そうすると、その選択情報がユーザ端末MS1から通信ネットワークNWを介して情報推薦処理装置SVcに送られる。情報推薦処理装置SVcは、上記選択情報を通信インタフェース部1で受信すると、ステップS63からステップS64,S65に移行し、以後強度更新制御プログラム群21と、強度減少削除制御プログラム群22又は23の制御の下で、それぞれ強度更新制御と強度減少削除制御を実行する。この強度更新制御及び強度減少削除制御の処理手順と処理内容は、第1及び第2の実施形態で述べたものと同様である。以上詳述したように第3の実施形態では、ユーザ端末MS1~MSnからの情報提供要求に応じて推薦情報を作成し返送する際に、当該要求元の情報利用者に対応する複数の概念とその強度情報を観点ごとに分類し、この分類された各観点から強度情報が最大の概念を抽出する。そして、この抽出された概念間でその強度情報が予め任意に設定された比率となるように当該強度情報を補正すると共に、上記観念ごとに当該観念に含まれる上記抽出された概念とそれ以外の概念との間の強度情報の比率が補正前の比率を維持するように、上記補正後の概念の強度情報に応じて上記それ以外の概念の強度情報を補正する。そして、この補正された概念の強度情報をもとに各店舗のインスタンス重要度を計算し直し、このインスタンス重要度をもとに店舗を選択しさらに並べ替えることで推薦情報を生成し、この推薦情報を情報利用者のユーザ端末MS1~MSnへ返送するようにしている。したがって、嗜好モデルが異なる観点の下でそれぞれ作成された複数の概念構造を有している場合に、上記観点間で選択肢の多少により概念の出現確率が偏ったとしても、上記観点間における強度情報の偏りを低減して、情報利用者に対し店舗をより適切に推薦することが可能となる。さらに、上記概念間の強度情報を補正する際にその補正比率を任意の値に設定するようにしているので、各観点における概念の強度情報を観点間の重要度等に応じて補正できる利点がある。その他の実施形態前記各実施形態では、情報利用者の嗜好の強度を表す情報を各概念に設定した場合を例にとって説明したが、例えば図6に示したように概念間を関連付けるリンクに強度情報を設定する場合にも、この発明は実施可能である。この場合、着目概念と関連概念間を直接関連付けるリンクに設定された強度情報の増加幅をWに設定し、関連概念間を関連付けるリンクの強度情報を上記Wより小さい増加幅に設定すればよい。要するに、着目概念からの距離が遠くなるに従い、つまり関連順位が下がるに従いリンクに設定された強度情報の増加幅が小さくなるように設定する。前記第3の実施形態では、各観点から抽出された強度情報が最大の概念間でその強度情報を予め任意に設定された比率となるように補正するようにしたが、これらの強度を同一値となるように補正してもよい。例えば、図15に示した嗜好モデルを例にとると、喫煙/禁煙を上位概念とする観点の概念構造から抽出された禁煙と、ジャンルを上位概念とする観点の概念構造から抽出された肉うどんの強度は、いずれも1に補正される。またそれと共に、喫煙/禁煙の観点の概念構造に含まれる上記禁煙以外の概念である喫煙の強度5は、補正前の禁煙の強度20との比率を維持するように、図17に示すように喫煙=0.2に補正される。同様に、ジャンルの観点の概念構造に含まれる寿司、そば、スパゲティミートソース、ステーキの各強度4、5、1、2は、補正前の肉うどんの強度5との比率を維持するべく、図17に示すようにそれぞれ寿司=0.8、そば=0.6、スパゲティミートソース=0.2、ステーキ=0.4に補正される。このようにすると、観点間の概念の出現頻度に関係なく、観点間の概念の強度情報の偏りを簡単に補正することができる。また、前記各実施形態では、情報推薦処理装置SVa,SVb,SVcと情報蓄積装置SDとを別々のサーバとして構成し、両装置間を通信ネットワークNWを介して接続した場合を例にとって説明したが、情報蓄積装置SD内のデータベース3を情報推薦処理装置SVa,SVb,SVc内に収容するようにしてもよい。前記各実施形態では飲食店の嗜好モデルを例にとって説明したが、ほかにニュースや広告、ファッション等の嗜好モデル等にも同様に適用可能である。その他、情報推薦処理装置の構成や、強度情報更新処理、一律減少処理及び不要データ削減処理の処理手順と処理内容、更新時の増加幅、一律減少処理時の減少幅等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できる。要するにこの発明は、上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、各実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。"