"電子商取引サービスにおいてユーザに対して商品を推薦する商品推薦方法であって、ユーザを識別するアカウント、当該ユーザが購買した商品を識別する商品IDを関連付けた購買情報を記憶した購買情報記憶手段から前記購買情報を読み出し、前記アカウント毎に、当該アカウントに関連付けられた前記商品IDから当該アカウントで特定されるユーザの興味を推定するとともに、前記商品ID、当該商品IDで特定される商品の販売開始時刻を関連付けた商品情報を記憶した商品情報記憶手段から前記商品情報を読み出し、各商品について、前記ユーザの興味に基づく商品の購買確率を、当該商品の販売開始時刻を加味して推定するステップと、前記アカウント、前記商品ID、当該アカウントで識別されるユーザに当該商品IDで識別される商品を推薦すべき度合いを示す推薦スコアを関連付けた推薦情報を記憶した推薦スコア記憶手段に、前記ユーザの興味と前記ユーザの興味に基づく商品の購買確率を用いて前記ユーザが前記商品を購買する確率を算出し、前記推薦スコアとして格納するステップと、前記アカウントを入力し、当該アカウントを含む前記推薦情報を前記推薦スコア記憶手段から読み出し、前記推薦スコアが高い順、あるいは、前記推薦スコアが所定の閾値を超えた前記推薦情報の商品IDで特定される商品を推薦商品として選択するステップと、を有することを特徴とする商品推薦方法。前記推定するステップは、事後確率の期待値を最大化することによって前記ユーザの興味及び前記ユーザの興味に基づく商品の購買確率を推定することを特徴とする請求項1記載の商品推薦方法。電子商取引サービスにおいてユーザに対して商品を推薦する商品推薦装置であって、商品を識別する商品ID、当該商品の販売開始時刻を関連付けた商品情報を記憶した商品情報記憶手段と、ユーザを識別するアカウント、当該ユーザが購買した商品を識別する商品IDを関連付けた購買情報を記憶した購買情報記憶手段と、前記アカウント、前記商品ID、当該アカウントで識別されるユーザに当該商品IDで識別される商品を推薦すべき度合いを示す推薦スコアを関連付けた推薦情報を記憶した推薦スコア記憶手段と、前記購買情報記憶手段から前記購買情報を読み出し、前記アカウント毎に、当該アカウントに関連付けられた前記商品IDから当該アカウントで特定されるユーザの興味を推定するとともに、前記商品情報記憶手段から前記商品情報を読み出し、各商品について、前記ユーザの興味に基づく商品の購買確率を、当該商品の販売開始時刻を加味して推定するパラメータ推定手段と、前記推薦スコア記憶手段に、前記ユーザの興味と前記ユーザの興味に基づく商品の購買確率を用いて、前記ユーザが前記商品を購買する確率を算出し、前記推薦スコアとして格納する推薦スコア算出手段と、前記アカウントを入力し、当該アカウントを含む前記推薦情報を前記推薦スコア記憶手段から読み出し、前記推薦スコアが高い順、あるいは、前記推薦スコアが所定の閾値を超えた前記推薦情報の商品IDで特定される商品を推薦商品として選択する商品推薦手段と、を有することを特徴とする商品推薦装置。前記パラメータ推定手段は、事後確率の期待値を最大化することによって前記ユーザの興味及び前記ユーザの興味に基づく商品の購買確率を推定することを特徴とする請求項3記載の商品推薦装置。請求項1又は2記載の商品推薦方法をコンピュータに実行させることを特徴とする商品推薦プログラム。インターネット回線を利用したE-Commerce電子商取引サービスにおいて、日々新商品が販売されている。こういった中でユーザが本当に興味のある商品を見つけるのは困難である。また興味ある商品をすべて把握し購入することも困難である。上記の特許文献1の手法を用いて商品を推薦する場合、ユーザが指定した興味のある語に関連する商品が推薦されるが、ユーザが語を指定しなければならないという問題があり、ユーザのインタラクションを必要とするシステムはユーザにとっては不便である。非特許文献1の手法を用いて商品を推薦する場合、他のユーザに購買されたことのある商品ならば推薦することが可能であるが、誰にも購買されたことのない新商品は推薦することができない。実際には、新商品は優先的に推薦されるべきである。本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、インターネット回線を利用した電子商取引サービスにおいて、新商品を優先して推薦することが可能な商品推薦技術を提供することを目的とする。第1の本発明に係る商品推薦方法は、電子商取引サービスにおいてユーザに対して商品を推薦する商品推薦方法であって、ユーザを識別するアカウント、当該ユーザが購買した商品を識別する商品IDを関連付けた購買情報を記憶した購買情報記憶手段から前記購買情報を読み出し、前記アカウント毎に、当該アカウントに関連付けられた前記商品IDから当該アカウントで特定されるユーザの興味を推定するとともに、前記商品ID、当該商品IDで特定される商品の販売開始時刻を関連付けた商品情報を記憶した商品情報記憶手段から前記商品情報を読み出し、各商品について、前記ユーザの興味に基づく商品の購買確率を、当該商品の販売開始時刻を加味して推定するステップと、前記アカウント、前記商品ID、当該アカウントで識別されるユーザに当該商品IDで識別される商品を推薦すべき度合いを示す推薦スコアを関連付けた推薦情報を記憶した推薦スコア記憶手段に、前記ユーザの興味と前記ユーザの興味に基づく商品の購買確率を用いて前記ユーザが前記商品を購買する確率を算出し、前記推薦スコアとして格納するステップと、前記アカウントを入力し、当該アカウントを含む前記推薦情報を前記推薦スコア記憶手段から読み出し、前記推薦スコアが高い順、あるいは、前記推薦スコアが所定の閾値を超えた前記推薦情報の商品IDで特定される商品を推薦商品として選択するステップと、を有することを特徴とする。上記商品推薦方法において、前記推定するステップは、事後確率の期待値を最大化することによって前記ユーザの興味及び前記ユーザの興味に基づく商品の購買確率を推定することを特徴とする。第2の本発明に係る商品推薦装置は、電子商取引サービスにおいてユーザに対して商品を推薦する商品推薦装置であって、商品を識別する商品ID、当該商品の販売開始時刻を関連付けた商品情報を記憶した商品情報記憶手段と、ユーザを識別するアカウント、当該ユーザが購買した商品を識別する商品IDを関連付けた購買情報を記憶した購買情報記憶手段と、前記アカウント、前記商品ID、当該アカウントで識別されるユーザに当該商品IDで識別される商品を推薦すべき度合いを示す推薦スコアを関連付けた推薦情報を記憶した推薦スコア記憶手段と、前記購買情報記憶手段から前記購買情報を読み出し、前記アカウント毎に、当該アカウントに関連付けられた前記商品IDから当該アカウントで特定されるユーザの興味を推定するとともに、前記商品情報記憶手段から前記商品情報を読み出し、各商品について、前記ユーザの興味に基づく商品の購買確率を、当該商品の販売開始時刻を加味して推定するパラメータ推定手段と、前記推薦スコア記憶手段に、前記ユーザの興味と前記ユーザの興味に基づく商品の購買確率を用いて、前記ユーザが前記商品を購買する確率を算出し、前記推薦スコアとして格納する推薦スコア算出手段と、前記アカウントを入力し、当該アカウントを含む前記推薦情報を前記推薦スコア記憶手段から読み出し、前記推薦スコアが高い順、あるいは、前記推薦スコアが所定の閾値を超えた前記推薦情報の商品IDで特定される商品を推薦商品として選択する商品推薦手段と、を有することを特徴とする。上記商品推薦装置において、前記パラメータ推定手段は、事後確率の期待値を最大化することによって前記ユーザの興味及び前記ユーザの興味に基づく商品の購買確率を推定することを特徴とする。第3の本発明に係る商品推薦プログラムは、上記商品推薦方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。本発明によれば、インターネット回線を利用した電子商取引サービスにおいて、新商品を優先して推薦することが可能な商品推薦技術を提供することができる。以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。図1は、本実施の形態における商品推薦装置を含む全体構成図である。同図に示す商品推薦装置1は、商品情報処理部10、購買情報処理部20、推薦スコア算出部30、商品推薦部40、記録部50、通信部60、および入出力部70を備える。通信部60は、ネットワーク3に接続され、入出力部70は、入力装置や表示装置等の外部装置4に接続される。商品推薦装置1が備える各部は、演算処理装置、記憶装置等を備えたコンピュータにより構成して、各部の処理がプログラムによって実行されるものとしてもよい。このプログラムは商品推薦装置1が備える記憶装置に記憶されており、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等の記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。商品情報処理部10は、記録部50が保持する商品情報テーブル51に商品の情報を設定したデータを挿入する。図2に商品情報テーブル51の例を示す。同図に示すように、商品情報テーブル51は、商品IDフィールド、タイトルフィールド、販売開始時刻フィールドを有する。商品IDフィールドは、その商品を特定する識別子である。タイトルフィールドは、商品のタイトルを示す文字列である。販売開始時刻フィールドは、商品の販売開始時刻を示すデータである。購買情報処理部20は、記録部50が保持する購買情報テーブル52に購買された商品、購買したアカウントの情報を設定したデータを挿入する。図3に購買情報テーブル52の例を示す。同図に示すように、購買情報テーブル52は、商品IDフィールド、アカウントIDフィールドを有する。商品IDフィールドは、商品情報テーブル51の商品の識別子と対応し、購買された商品を示す。アカウントIDフィールドは、商品IDフィールドが示す商品を購買したユーザを特定する識別子である。推薦スコア算出部30は、パラメータ推定部31を有し、ユーザに推薦する商品を決めるために用いる推薦スコアを求め、記録部50が保持する推薦スコアテーブル53の推薦スコアを更新する。図4に推薦スコアテーブル53の例を示す。同図に示すように、推薦スコアテーブル53は、商品IDフィールド、アカウントIDフィールド、推薦スコアフィールドを有し、アカウントIDフィールドが示すユーザに対して商品IDフィールドが示す商品を推薦する度合いを推薦スコアフィールドに設定したものである。推薦スコアフィールドには、次式1でモデル化した、アカウントuが商品iを購買する確率Pi|uを推薦スコアとして設定する。ここで、zは商品のトピックで、例えば商品のカテゴリが本なら小説やエッセイ等を意味する。式1のようにモデル化する場合、zについてはその数を予めZとして設定しておく。パラメータ推定部31により、全てのi,u,zについてアカウントuの興味を示す、アカウントuがトピックzを選ぶ確率Pz|uとアカウントuがトピックzから商品iを選ぶ確率Pi|zを学習により求めて、式1を用いて推薦スコアを算出する。このとき、商品iが新商品のときにPi|zの値が高くなるようにする。推薦スコアの算出については後述する。商品推薦部40は、推薦スコアテーブル53を参照して推薦スコアを取得し、推薦スコアの大きいものをユーザに推薦すべき商品として決定する。記録部50は、上記の商品情報テーブル51、購買情報テーブル52、推薦スコアテーブル53を保持する。通信部60、入出力部70は、推薦する商品を求めるアカウントの情報の受信、推薦する商品情報の送信、商品情報テーブル51に登録する商品情報の入力、および購買情報テーブル52に登録する購買情報の入力などを行う。これらの情報の入力は、ネットワーク3を介して外部端末2から行ってもよいし、入出力部70に接続された入力装置や表示装置を用いてもよい。次に、推薦スコアを更新する処理について説明する。図5は、推薦スコア算出部30が推薦スコアを更新する処理の流れを示すフローチャートである。推薦スコア更新のタイミングは、例えばユーザが商品を購買したときに行うとよい。まず、トピック数Z、Pz|u算出のための事前パラメータα、Pi|z算出のための事前パラメータβ0,β1を設定するステップS110。β0,β1は、新商品をどの程度優先して推薦するのかを調整するパラメータであり、β0<<β1となるように何らかの定数で設定される。例えば、β0=0.001、β1=0.1と設定する。続いて、購買情報テーブル52を参照し、購買情報テーブル52に出現する全てのアカウント集合Uと、各アカウントu∈Uの購買商品iumm=1,,Muを取得するステップS120。ただし、Muはアカウントuの購買した商品の数を表す。続いて、商品情報テーブル51を参照し、古商品集合I0及び新商品集合I1を取得するステップS130。商品が新商品であるか否かは、商品情報テーブル51を参照し、その商品の販売開始日時と現在日時を比較することで判定する。そして、パラメータ推定部31が、事後確率の期待値を最大化することによってパラメータを推定するEMアルゴリズムBishopMCPatternrecognitionandmachinelearning参照を用いて、各アカウントu∈Uと各商品i∈I0∪I1に対してPi|z、Pz|uを算出するステップS140。Pi|z、Pz|uを算出する処理の詳細は後述する。続いて、Pi|z、Pz|uを式1に代入して、各アカウントu∈Uの各商品i∈I0∪I1に対する推薦スコアPi|uを算出するステップS150。そして、各アカウントu∈Uの各商品i∈I0∪I1について、算出したPi|uで推薦スコアテーブル53の推薦スコアを更新するステップS160。次に、各アカウントu∈Uと各商品i∈I0∪I1に対するPi|z、Pz|uを算出する処理について説明する。図6は、パラメータ推定部31が各アカウントu∈Uと各商品i∈I0∪I1に対するPi|z、Pz|uを算出する処理の流れを示すフローチャートである。まず、パラメータ推定部31が、Pi|z、Pz|uを初期化するステップS141。初期値は、例えば以下のように設定する。ただし、randx,yは、x以上y以下の乱数を表す。そして、パラメータ推定部31は、対数尤度Lが収束するまで以下のステップを繰り返す。まず、Eステップにて、各アカウントu∈Uの各購買m=1,,Muと各トピックzについて、Pz|u,mを次式2を用いて計算するステップS142。ただし、iumはアカウントuの購買mでの購買商品である。続いて、Mステップにて、各アカウントu∈U、各トピックz、各商品i∈I0∪I1について、Pz|u,mを用いて、Pz|uを次式3により、Pi|zを次式4,5により更新するステップS143。商品iが古商品、すなわちi∈I0ならば、次式4を用い、商品iが新商品、すなわちi∈I1ならば、次式5を用いる。N0,N1は、それぞれ古商品数、新商品数を表す。そして、次式6を用いて対数尤度L’を更新する。対数尤度が収束した場合、つまり|L-L’|<εであれば処理を終了し、対数尤度が収束していない場合は、L←L’として、ステップS142に戻り、上記の処理を繰り返す。次に、商品推薦時の処理について説明する。商品推薦は、例えば、E-Commerceサイトであれば、ユーザがログインした際に行うようにする。商品推薦の際には、まず、商品情報処理部10が、商品情報テーブル51を参照し、商品集合Iを取得する。続いて、商品推薦部40が、アカウントuを受信し、商品集合Iに含まれる個々の商品iに対して、推薦スコアテーブル53を参照し、アカウントuの商品iに対する推薦スコアを取得して、推薦スコアの大きさに基づいてアカウントuに推薦すべき商品を決定する。その際、推薦スコアPi|uの値が大きいものから順に予め設定した任意の件数KK=1,2,3,を推薦すべき商品としてもよいし、推薦スコアに対して閾値を設けて、推薦スコアが閾値を超えるものを推薦すべき商品としてもよい。以上説明したように、本実施の形態によれば、購買情報テーブル52を参照してアカウントuが購買した商品iから各アカウントuの興味があるトピックzを推定するとともに、各アカウントu、各商品iについて、トピックz毎に商品iが購買される確率を推定し、アカウントuの興味と商品iが購買される確率から推薦スコアを求めることで、アカウントuの興味に基づいて推薦する商品iを決めることができる。商品iが購買される確率を推定する際に、商品iが新商品であるか否かを判定し、商品iが新商品である場合には、その商品iが購買される確率を古い商品より高くすることで、新商品を優先して推薦することが可能となる。なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、種々変更応用が可能である。"