データ推薦方法であって、予め設定された条件を満たすデータを取得し、当該データをブラウズした既読ユーザの属性を取得し、前記既読ユーザの共通属性を判定するステップと、共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択するステップと、前記データを前記未読ユーザに推薦するステップとを含むことを特徴とするデータ推薦方法。前記既読ユーザの共通属性を判定するステップは、前記既読ユーザの属性における任意の属性の任意のサブ属性を取得し、当該任意のサブ属性を持つユーザの数を集計し、集計されたユーザの数が予め設定された閾値より大きいかどうかを判断し、ユーザの数が前記予め設定された閾値より大きい場合、当該任意のサブ属性が共通属性であると判定することを特徴とする請求項1に記載のデータ推薦方法。前記既読ユーザの共通属性を判定するステップは、前記既読ユーザの属性から、組み合わせるべき属性を判定し、任意の属性における任意のサブ属性を取得し、組み合わせるべき属性に従って、取得されたサブ属性を組み合わせて、サブ属性の組み合わせを取得し、任意のサブ属性の組み合わせを持つユーザの数を集計し、集計されたユーザの数が予め設定された閾値より大きいかどうかを判断し、ユーザの数が前記予め設定された閾値より大きい場合、当該任意のサブ属性の組み合わせが共通属性であると判定することを特徴とする請求項1に記載のデータ推薦方法。共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択する前記ステップは、前記共通属性を持つユーザを判定し、前記共通属性を持ち、且つ前記データをブラウズしていないユーザを未読ユーザとして選択することを特徴とする請求項1、2又は3に記載のデータ推薦方法。更に、共通属性を持ち、且つデータをブラウズしていないユーザを未読ユーザとして選択した後、選択された未読ユーザから、前記既読ユーザと関係を持つ未読ユーザを選択することを特徴とする請求項4に記載のデータ推薦方法。前記共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択するステップは、前記共通属性が複数である場合、前記共通属性を持つユーザを判定し、各共通属性に対して、前記共通属性を持ち、且つ前記データをブラウズしていないユーザを、それぞれ対応する未読ユーザとして選択するか、又は、複数の共通属性の全てを持ち、且つ予め設定された条件を満たすデータをブラウズしていないユーザを未読ユーザとして選択することを特徴とする請求項1、2又は3に記載のデータ推薦方法。更に、前記データを前記未読ユーザに推薦する前に、前記データを前記未読ユーザに既に推薦したかどうかを判断し、データが既に推薦されている場合、推薦を終了することを特徴とする請求項1、2又は3に記載のデータ推薦方法。データ推薦装置であって、予め設定された条件を満たすデータを取得し、当該データをブラウズした既読ユーザの属性を取得し、前記既読ユーザの共通属性を判定する共通属性取得モジュールと、共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択する未読ユーザ選択モジュールと、前記データを前記未読ユーザに推薦する推薦モジュールとを含むことを特徴とするデータ推薦装置。前記共通属性取得モジュールは、既読ユーザの属性における任意の属性の任意のサブ属性を取得するサブ属性取得ユニットと、当該任意のサブ属性を持つユーザの数を集計する集計ユニットと、集計されたユーザの数が予め設定された閾値より大きいかどうかを判断し、ユーザの数が前記予め設定された閾値より大きい場合、当該任意のサブ属性が共通属性であると判定する判定ユニットとを含むことを特徴とする請求項8に記載のデータ推薦装置。前記共通属性取得モジュールは、組み合わせるべき属性を判定し、任意の属性における任意のサブ属性を取得し、組み合わせるべき属性に従って、取得されたサブ属性を組み合わせて、サブ属性の組み合わせを取得するサブ属性取得ユニットと、任意のサブ属性の組み合わせを持つユーザの数を集計する集計ユニットと、集計されたユーザの数が予め設定された閾値より大きいかどうかを判断し、ユーザの数が前記予め設定された閾値より大きい場合、当該任意のサブ属性の組み合わせが共通属性であると判定する判定ユニットとを含むことを特徴とする請求項8に記載のデータ推薦装置。前記未読ユーザ選択モジュールは、前記共通属性を持つユーザを判定する属性判定ユニットと、前記共通属性を持ち、且つ前記データをブラウズしていないユーザを未読ユーザとして選択する未読ユーザユニットとを含むことを特徴とする請求項8、9又は10に記載のデータ推薦装置。前記未読ユーザユニットは、更に、選択された未読ユーザから、前記既読ユーザと関係を持つ未読ユーザを選択することを特徴とする請求項11に記載のデータ推薦装置。前記未読ユーザ選択モジュールは、前記共通属性を持つユーザを判定する属性判定ユニットと、前記共通属性が複数である場合、各共通属性に対して、前記共通属性を持ち、且つ前記データをブラウズしていないユーザを、それぞれ対応する未読ユーザとして選択するか、又は、複数の共通属性の全てを持ち、且つ予め設定された条件を満たすデータをブラウズしていないユーザを未読ユーザとして選択する未読ユーザユニットとを含むことを特徴とする請求項8、9又は10に記載のデータ推薦装置。前記データを既に前記未読ユーザに推薦したかどうかを判断し、データが既に推薦されている場合、推薦を終了するフィルタリングモジュールを更に含むことを特徴とする請求項8、9又は10に記載のデータ推薦装置。ユーザが興味を持つデータを、ユーザが正確に取得することができるようにするために、本発明の実施形態は、データ推薦方法及びデータ推薦装置を提供する。この技術的スキームは、以下の通りである。本発明の実施形態は、データ推薦方法を提供する。前記データ推薦方法は、予め設定された条件を満たすデータを取得し、当該データをブラウズした既読ユーザの属性を取得し、前記既読ユーザの共通属性を判定するステップと、共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択するステップと、前記データを前記未読ユーザに推薦するステップとを含む。本発明の実施形態は、データ推薦装置を更に提供する。前記データ推薦装置は、予め設定された条件を満たすデータを取得し、当該データをブラウズした既読ユーザの属性を取得し、前記既読ユーザの共通属性を判定する共通属性取得モジュールと、共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択する未読ユーザ選択モジュールと、前記データを前記未読ユーザに推薦する推薦モジュールとを含む。本発明の実施形態に係る技術的スキームの有益な効果は、予め設定された条件を満たすデータ及び既読ユーザの共通属性に応じて、共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択し、データを前記未読ユーザに推薦することによって、未読ユーザへの正確な推薦を実現するといったものである。本発明の実施形態における技術的スキームを更に明確に説明するために、[図面の簡単な説明]の欄において、実施形態に対する説明に使用される添付図面を簡単に紹介する。明らかなように、これらの添付図面は、本発明のいくつかの実施形態を説明するために使用されるものに過ぎず、創作的な努力を行わないことを前提として、当業者は、これらの添付図面に基づいて別の添付図面を更に取得することができる。本発明の目的、技術的スキーム及び利点が更に明らかになるように、以降では、添付図面に合わせて、本発明の実施方式を更に詳しく説明する。実施形態1図1を参照して、本発明の実施形態は、データ推薦方法を提供する。当該方法のプロセスは、具体的に以下のステップを含む。ステップ101:予め設定された条件を満たすデータを取得し、当該データをブラウズした既読ユーザの属性を取得し、前記既読ユーザの共通属性を判定する。ステップ102:共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択する。ステップ103:データを前記未読ユーザに推薦する。本発明の実施形態に係る方法によれば、予め設定された条件を満たすデータ及び既読ユーザの共通属性に応じて、共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザが選択され、データが当該未読ユーザに推薦される。これにより、未読ユーザへの正確な推薦が実現され、未読ユーザは、未読ユーザが興味を持つデータを正確に取得することができる。実施形態2図2を参照して、本発明の実施形態は、データ推薦方法を提供する。当該方法のプロセスは、具体的に以下のステップを含む。ステップ201:予め設定された条件を満たすデータを取得する。具体的に、ユーザがウェブサイトにアクセスしたとき、大量のデータが受信され、各データは、例えば、データの生成時刻、データをブラウズしたユーザの数、データがブラウズされた回数、データにコメントが加えられた回数等の複数の属性を持つ。異なる属性に応じて、予め設定される条件を設定することができ、本発明の実施形態では、予め設定される条件の設定方式を特に限定しない。本発明の一実施形態では、ある特定の期間内において、データをブラウズしたユーザの数、データがブラウズされた回数及びデータにコメントが加えられた回数が、予め設定される条件として用いられる場合を一例として説明する。本発明の実施形態において、ユーザによって受信された各データの有効期間T、データをブラウズしたユーザの数L、データがブラウズされた回数N及びデータにコメントが加えられた回数Mに対して、それぞれ、属性に基づく推薦の程度を表す加重値p1、p2、p3、p4が割り当てられる。ここで、データの有効期間Tは、当該データの生成時刻から現在時刻までの期間である。4つの属性の加重値は、p1p2p3p4=1を満たす。ユーザによって受信された各データの属性加重の和B=p1Tp2Lp3Np4Mがそれぞれ算出され、受信された各データのうち、属性加重の和が大きいW本のデータが、予め設定される条件を満たすデータとして定義される。本発明の実施形態では、T、L、M、N、Wの具体的な大きさを限定せず、同様にその設定方式についても特に限定しない。実際の応用では、具体的な状況に応じて属性加重値の大きさを設定することができる。例えば、有効期間Tは、データの適時性を決定し、データをブラウズしたユーザの数L、データがブラウズされた回数N及びデータにコメントが加えられた回数Mは、データの注目度を決定する。適時性の高いデータを推薦する場合、有効期間Tの加重値p1をより大きい値に設定してもよく、注目度の高いデータを推薦する場合、データをブラウズしたユーザの数Lの加重値p2、データがブラウズされた回数Nの加重値p3、及びデータにコメントが加えられた回数Mの加重値p4をより大きい値に設定してもよい。本発明の実施形態において、適時性の高いデータを推薦する場合を一例として、例えば、p1=0.5、p2=0.3、p3=0.1及びp4=0.1に設定され、ユーザが一日にm1......mnのn個のデータを受信し、現在の時刻が18:00時である場合を想定する。この場合、n本のデータについて、属性加重値の和がそれぞれ計算される。また、例えば、17:30に生成されたデータm1について、17:30~18:00の間に、10名のユーザa1......a10がデータm1をブラウズしたとする。具体的に、ユーザa1が5回ブラウズし、2回コメントし、ユーザa2......a10が一人1回ずつブラウズし、それぞれ1回ずつコメントしたとする。この場合、データm1の4つの属性T1、L1、N1及びM1は、T1=30分単位で、L1=10、N1=14、及びM1=11となり、データm1の属性加重の和B1は、B1=300.5100.3140.1110.1=20.5となる。同じ方式でデータm2......mnの属性加重の和B2......Bnがそれぞれ算出され、属性加重の和が最も大きいデータが、予め設定される条件を満たすデータとして選択される。データm1の属性加重の和B1が一番大きい場合、Wの値は、1である。即ち、属性加重の和の最も大きいデータが予め設定された条件を満たすデータであるとすると、データm1が予め設定された条件を満たすデータである。ステップ202:予め設定された条件を満たす当該データをブラウズした既読ユーザを判定し、既読ユーザの属性を取得する。具体的には、依然として、ステップ201で取得されたデータm1が、予め設定された条件を満たすデータであるとすると、データm1をブラウズしたユーザが既読ユーザとして選択され、データm1をブラウズした既読ユーザの属性がそれぞれ取得される。本発明では、既読ユーザの属性を特に限定しない。ここで、当該属性は、既読ユーザの性別、年齢、出身地、学校、職業等の固有属性であってもよいし、既読ユーザとデータm1を受信したユーザとの関係等の関係チェーン属性であってもよい。本発明の実施形態では、既読ユーザの数が10であり、且つ既読ユーザの属性が、既読ユーザの性別、並びに、既読ユーザとデータm1を受信したユーザとの関係である場合を一例として説明する。各既読ユーザの属性が、以下の表1に示されている。また、すべての既読ユーザのすべての属性が取得されてもよく、前提条件が設定される場合には、設定された前提条件を満たす既読ユーザの属性のみが取得されてもよい。例えば、前提条件が男性であると設定されているとすると、男性の既読ユーザの属性のみが取得される。ステップ203:既読ユーザの共通属性を判定する。具体的には、既読ユーザの属性における任意の1つの属性に対して、当該任意の1つの属性における任意の1つのサブ属性が取得され、当該任意の1つのサブ属性を持つユーザの数が集計される。集計されたユーザの数が予め設定された閾値より大きいかどうかが判断され、ユーザの数が前記予め設定された閾値より大きい場合、当該任意の1つのサブ属性が共通属性であると判定される。ここで、表1に示すように、既読ユーザの属性は、既読ユーザの性別、並びに、既読ユーザとデータm1を受信したユーザとの関係である。属性既読ユーザの性別については、そのサブ属性は、それぞれ男性と女性であり、属性既読ユーザとデータm1を受信したユーザとの関係については、そのサブ属性は、それぞれ高校の同級生と大学の同級生である。任意の1つのサブ属性を持つユーザの数を集計するとき、それぞれの任意の1つのサブ属性に対してクラスター分析が行われ、集計結果のリストが確立されてもよい。この集計結果リストに応じて、既読ユーザの共通属性を判定することができる。以下、既読ユーザのすべての関係チェーン属性に応じて、既読ユーザの共通属性を判定する場合を一例として説明する。例えば、データm1について、表1に示すデータm1をブラウズした既読ユーザの属性に応じて、属性既読ユーザとデータm1を受信したユーザとの関係の各サブ属性に対してクラスター分析を行う場合を一例とすると、確立された集計結果リストは、以下の表2に示すようになる。当該任意の1つのサブ属性を持つユーザの数が集計され、集計結果リストが確立された後に、集計結果リストに応じて、既読ユーザの共通属性が判定されるとき、好ましくは、閾値が予め設定されていてもよい。集計されたユーザの数が当該予め設定された閾値より大きいかどうかが判断され、ユーザの数が前記予め設定された閾値より大きい場合、当該任意の1つのサブ属性が共通属性であると判定される。予め設定される閾値については、具体的な状況に応じて設定されればよい。より価値のある未読ユーザを抽出し、判定された共通属性に更に価値を持たせたい場合、予め設定される閾値を大きい値に設定してもよい。本発明の実施形態では、予め設定される閾値の設定方式を特に限定しない。例えば、表2に基づき、予め設定された閾値が5である場合、属性既読ユーザとデータm1を受信したユーザとの関係中のサブ属性高校の同級生が共通属性として判定される。なお、上記の説明では関係チェーン属性についてのみ説明したが、固有属性についても、その実現方式は、関係チェーン属性の場合と同じである。従って、ここでの詳しい説明は省略する。予め設定される閾値は、更にパーセントの形式で設定されてもよい。共通属性が判定されるとき、任意の1つのサブ属性を持つユーザの数が集計された後、集計されたユーザの数が既読ユーザの数に占めるパーセントが計算され、最後に、計算結果が予め設定された閾値と比較される。予め設定された閾値が80である場合を一例として、表2に示すように、属性既読ユーザとデータm1を受信したユーザとの関係中のサブ属性高校の同級生について、それに対応するユーザの数は、既読ユーザの数の80を占め、別のサブ属性大学の同級生に対応するユーザの数は、既読ユーザの数の20を占める。従って、サブ属性高校の同級生が共通属性として判定される。ここで、上記共通属性の判定方式は、各属性に対応するユーザ数と予め設定された閾値との関係のみに基づいて判定を行うというものである。即ち、まず、ステップ202で取得された既読ユーザの属性の中から共通の属性が判定され、その後、対応するユーザ数が予め設定された閾値を満たす共通の属性が既読ユーザの共通属性として判定される。更に、属性が固有属性及び関係チェーン属性の2つのタイプに分けられるので、上記方式に従って共通属性が判定された後、共通属性の異なるタイプに従って、判定された共通属性に対して選択が行われる。例えば、上記方式で判定された共通属性において、固有属性タイプの共通属性が抽出され、この共通属性が最終的な共通属性と判定されるか、又は、関係チェーン属性タイプの共通属性が抽出され、この共通属性が最終的な共通属性と判定される。本実施形態では、これらについて具体的に限定しない。既読ユーザの共通属性を判定するとき、まず、予め設定された閾値を満たす共通の属性を判定し、その後、属性タイプに従って選択を行い、最終的な共通属性を判定する上記方式以外、選択可能に、以下に示す方式が採用されてもよい。共通の属性が判定された後、まず、属性タイプに従って共通の属性を固有属性と関係チェーン属性に分け、これらの2のタイプのうち、1つのタイプの共通の属性が共通属性として判定される。それを基に、さらに、どのタイプの共通の属性を共通属性とするかが判定された後、当該タイプの共通の属性が閾値を満たすかどうかが判断され、閾値を満たす場合、この共通の属性が最終的な共通属性として判定される。実際の応用においては、データ推薦の正確性を更に保証するために、複数の属性の組み合わせに基づいて共通属性が判定されてもよい。既読ユーザの共通属性を判定する具体的な処理は、以下の様なステップを含む。前記既読ユーザの属性に対して、組み合わせるべき属性を判定し、任意の属性の任意のサブ属性を取得し、組み合わせるべき属性に従って、取得されたサブ属性を組み合わせて、サブ属性の組み合わせを取得する。任意のサブ属性の組み合わせを持つユーザの数を集計し、集計されたユーザの数が予め設定された閾値より大きいかどうかを判断し、ユーザの数が予め設定された閾値より大きい場合、当該任意のサブ属性の組み合わせが共通属性であると判定する。以下、既読ユーザのすべての関係チェーン属性及び性別属性に応じて、既読ユーザの共通属性を判定する場合を一例として説明する。例えば、データm1について、表1に示すデータm1をブラウズした既読ユーザの属性に応じて、サブ属性の組み合わせ既読ユーザの性別と、既読ユーザ及びデータm1を受信したユーザの関係との組み合わせに対してそれぞれクラスター分析を行う場合を一例とすると、確立された集計結果リストは、次の表3に示すようになる。当該任意の1つのサブ属性の組み合わせを持つユーザの数が集計され、集計結果リストが確立された後、集計結果リストに応じて、既読ユーザの共通属性が判定されるとき、好ましくは、閾値が予め設定されていてもよい。集計されたユーザの数が当該予め設定された閾値より大きいかどうかが判断され、ユーザの数が当該予め設定された閾値より大きい場合、当該任意の1つのサブ属性の組み合わせが共通属性であると判定される。ステップ204:共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択する。具体的には、まず、共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていないユーザを判定することができる。従って、予め設定された条件を満たすあるデータをブラウズした既読ユーザの属性における共通属性に応じて、予め設定された条件を満たす当該データに興味を持つが、予め設定された条件を満たす当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択することができる。なお、共通属性は、固有属性と関係チェーン属性という2つのタイプに分けることができる。上記ステップ203において、複数の異なるケースについて、共通属性の判定方式を説明したが、ステップ203で判定された共通属性のタイプが固有属性である場合、このステップ204で選択された未読ユーザは、データm1を受信したユーザとの関係を持たない可能性があると考えられる。また、ステップ203で判定された共通属性のタイプが関係チェーン属性である場合、このステップ204で選択された未読ユーザは、データm1を受信したユーザとの関係を持つと考えられる。更に、ステップ203における共通属性の判定において、各既読ユーザで共通の属性であるという条件があるものの、属性のタイプについての条件がない場合、選択された未読ユーザは、データm1を受信したユーザと関係を持つ場合もあり、持たない場合もある。この場合、選択された未読ユーザから、更に、データm1を受信したユーザとの関係を持つ未読ユーザを選択することができる。本実施形態では、未読ユーザの選択方式を具体的に限定はしない。例えば、予め設定された条件を満たすデータm1を、データm1を受信したユーザとの関係を持つ未読ユーザに推薦する必要がある場合、上記ステップ203で共通属性が判定されるとき、共通属性のタイプとして関係チェーン属性が判定されればよい。これにより、当該ステップ204で選択された未読ユーザとデータm1を受信したユーザとの間に関係を持たせることができる。上記ステップ203で判定された共通属性が関係チェーン属性高校の同級生だけである場合を一例として、属性高校の同級生を持ち、且つ予め設定された条件を満たすデータm1をブラウズしていないユーザが未読ユーザとして選択される。このことからわかるように、選択された未読ユーザと、データm1を受信したユーザとは、高校の同級生の関係を持つ。好ましくは、ステップ203で判定された既読ユーザの共通属性が複数である場合、各共通属性に対して、それぞれ対応する未読ユーザが選択されてもよい。即ち、各共通属性に対して、前記共通属性を持ち、且つ前記データをブラウズしていないユーザが、それぞれ対応する未読ユーザとして選択されてもよいし、複数の共通属性の全てを持ち、且つ予め設定された条件を満たす当該データをブラウズしていないユーザが未読ユーザとして選択されてもよい。ステップ205:予め設定された条件を満たすデータを前記未読ユーザに推薦する。当該ステップにおいて、本実施形態では、具体的な推薦方式を特に限定しない。例えば、インスタントメッセージング、リアルタイムのWebデータ又はemail等の方式を介して、予め設定された条件を満たすデータm1を未読ユーザに推薦する。好ましくは、予め設定された条件を満たすデータを未読ユーザに推薦する前に、更に、データを既に未読ユーザに推薦したかどうかを判断してもよく、データが既に未読ユーザに推薦されている場合、推薦を終了してもよい。一方、データが未読ユーザに推薦されていない場合、当該データを未読ユーザに推薦してもよい。当該好ましい実施形態は、予め設定された条件を満たす同一データを未読ユーザに繰り返して推薦してしまうことを回避することに用いられる。データ推薦の動作を完了した後、更に、予め設定された条件を満たすデータに対する未読ユーザのフィードバック結果を監視してもよく、このフィードバック結果に応じてデータ属性の加重値を調整してもよい。本発明の一実施形態に係る方法によれば、予め設定された条件を満たすデータ及び既読ユーザの共通属性に応じて、共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザが選択され、データが当該未読ユーザに推薦される。これにより、未読ユーザへの正確な推薦が実現され、未読ユーザは、未読ユーザが興味を持つデータを正確に取得することができる。実施形態3図3を参照して、本発明の実施形態は、データ推薦装置を提供する。当該装置は、予め設定された条件を満たすデータを取得し、当該データをブラウズした既読ユーザの属性を取得し、前記既読ユーザの共通属性を判定する共通属性取得モジュール301と、共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択する未読ユーザ選択モジュール302と、前記データを前記未読ユーザに推薦する推薦モジュール303とを含む。本発明の一実施形態に係る装置によれば、予め設定された条件を満たすデータ及び既読ユーザの共通属性に応じて、共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザが選択され、データが前記未読ユーザに推薦される。これにより、未読ユーザは、未読ユーザが興味を持つデータを正確に取得することができる。実施形態4本発明の実施形態は、データ推薦装置を提供する。当該装置は、予め設定された条件を満たすデータを取得し、当該データをブラウズした既読ユーザの属性を取得し、前記既読ユーザの共通属性を判定する共通属性取得モジュールと、共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択する未読ユーザ選択モジュールと、前記データを前記未読ユーザに推薦する推薦モジュールとを含む。ここで、前記共通属性取得モジュールは、既読ユーザの属性における任意の属性の任意のサブ属性を取得するサブ属性取得ユニットと、当該任意のサブ属性を持つユーザの数を集計する集計ユニットと、集計されたユーザの数が予め設定された閾値より大きいかどうかを判断し、ユーザの数が前記予め設定された閾値より大きい場合、当該任意のサブ属性が共通属性であると判定する判定ユニットとを含む。また、サブ属性取得ユニットは、更に、組み合わせるべき属性を判定し、任意の属性における任意のサブ属性を取得し、組み合わせるべき属性に従って、取得されたサブ属性を組み合わせて、サブ属性の組み合わせを取得する。集計ユニットは、更に、任意のサブ属性の組み合わせを持つユーザの数を集計する。判定ユニットは、更に、集計されたユーザの数が予め設定された閾値より大きいかどうかを判断し、ユーザの数が前記予め設定された閾値より大きい場合、当該任意のサブ属性が共通属性であると判定する。ここで、前記未読ユーザ選択モジュールは、前記共通属性を持つユーザを判定する属性判定ユニットと、前記共通属性を持ち、且つ前記データをブラウズしていないユーザを未読ユーザとして選択する未読ユーザ選択ユニットとを含む。前記未読選択ユーザユニットは、更に、前記共通属性が複数である場合、各共通属性に対して、前記共通属性を持ち、且つ前記データをブラウズしていないユーザを、それぞれ対応する未読ユーザとして選択する。前記未読ユーザユニットは、更に、前記共通属性が複数である場合、各共通属性に対して、前記共通属性を持ち、且つ前記データをブラウズしていないユーザを、それぞれ対応する未読ユーザとして選択するか、又は、複数の共通属性の全てを持ち、且つ予め設定された条件を満たす当該データをブラウズしていないユーザを未読ユーザとして選択する。前記未読ユーザユニットは、更に、選択された未読ユーザから、前記既読ユーザとの関係を持つ未読ユーザを選択する。具体的には、前記推薦モジュールは、インスタントメッセージング、リアルのWebデータ又はemail等の方式でユーザにデータを推薦する。なお、本発明の実施形態では、これに限定されない。更に、当該装置は、前記データを既に前記未読ユーザに推薦したかどうかを判断し、データが既に推薦されている場合、推薦を終了し、推薦されていない場合、推薦モジュールをトリガーするフィルタリングモジュールを更に含む。本発明の実施形態に係る装置によれば、予め設定された条件を満たすデータ及び既読ユーザの共通属性に応じて、共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザが選択され、データが当該未読ユーザに推薦される。これにより、未読ユーザへの正確な推薦が実現され、未読ユーザは、未読ユーザが興味を持つデータを正確に取得することができる。なお、上記実施形態に係るデータ推薦装置について、データの推薦において、上記各機能モジュールを単に例としてあげて説明した。しかし、実際の応用においては、要求に応じて上記機能を異なる機能モジュールに分散してもよい。即ち、装置の内部構造を異なる機能モジュールに区別して、以上説明した機能の全部又は一部を実現してもよい。また、上記実施形態に係るデータ推薦装置は、データ推薦方法の実施形態と同じ構想に属しており、その具体的な実現過程は、方法の実施形態と同様であるため、ここでの詳しい説明は省略する。以上の実施形態に係る技術的スキームにおける内容の全部又は一部は、ソフトウェアプログラミングにより実現することができ、例えば、コンピュータ中のハードディスク、CD-ROM又はフロッピーディスク等の読み取り可能なストレージメディアに、そのソフトウェアプログラムを記憶してもよい。以上の説明は、本発明の好適な実施形態に過ぎず、本発明を限定するものではない。本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく実施されたあらゆる修正、同等の置換及び改良等は、すべて本発明の保護範囲に属する