"システムであって、プロセッサであって、所定の統計期間に関連付けられているユーザ行動データをリトリーブし、前記ユーザ行動データを、関連付けられている製品識別子に少なくとも部分的に基づいて、1または複数の商品タイプに対応する1または複数のデータグループに分類し、少なくとも1または複数のデータグループについて前記所定の統計期間に関連付けられている複数の関心度を決定し、少なくとも前記複数の関心度を用いて複数の購入ピーク確率を決定し、前記購入ピーク確率は、商品タイプに関連付けられている推薦の受けとりにユーザが関心を持つと予測される可能性に関連付けられており、推薦情報を提示する旨の指示の受信に応答して、前記複数の購入ピーク確率の少なくとも一部を順位付けし、前記複数の購入ピーク確率の前記順位付けされた少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて推薦情報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、前記推薦情報は、電子商取引ウェブサイトに関連付けられている1または複数の商品に関する情報を含む、システム。請求項1に記載のシステムであって、前記ユーザ行動データは、1または複数の商品タイプに関連付けられているデータを含む、システム。請求項1に記載のシステムであって、前記ユーザ行動データは、クリック数、ページビュー、ブラウズ時間、および、購入量の内の1または複数に関するデータを含む、システム。請求項1に記載のシステムであって、前記プロセッサは、さらに、前記リトリーブされたユーザ行動データのための1または複数のデータ集計テーブル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1または複数のデータグループの各々は、1つの商品タイプに対応し、前記商品タイプは、1つの商品識別子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、前記複数の関心度は、1つの商品タイプに関連する、システム。請求項7に記載のシステムであって、1つの商品タイプに関連する前記複数の関心度の決定は、前記商品タイプに関連付けられている各タイプのユーザ行動データに関する時間系列を決定し、1タイプのユーザ行動データに関する各時間系列は複数の時間間隔を含み、前記複数の時間間隔の各々は、自身に関連する前記1タイプのユーザ行動データに関する値に対応し、前記商品タイプに関連付けられているユーザ行動データに関する1または複数の時間系列を用いて、前記商品タイプの関心度に関する時間系列を決定すること、を含む、システム。請求項1に記載のシステムであって、前記複数の購入ピーク確率は、関心度値に各々対応する複数の時間間隔を備える時間系列を含む、システム。請求項9に記載のシステムであって、前記プロセッサは、さらに、前記複数の購入ピーク確率に少なくとも部分的に基づいて、平均関心度値および関心度閾値を決定し、前記複数の時間間隔の1つに対応する関心度値を、前記平均関心度値および前記関心度閾値の一方または両方と比較し、前記比較に基づいて、前記複数の時間間隔の前記1つに対応する購入ピーク確率値を決定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、電子商取引ウェブサイトのウェブページのブラウズ、および、前記ウェブページ上の特定の要素のクリック、の一方または両方に関連付けられて、推薦情報を提示する旨の指示が受信される、システム。請求項1に記載のシステムであって、推薦情報を提示する旨の前記指示は、時間間隔を含む、システム。請求項12に記載のシステムであって、前記複数の購入ピーク確率の少なくとも一部の順位付けは、前記時間間隔に関連する前記複数の購入ピーク確率の前記少なくとも一部を、他の複数の購入ピーク確率の対応する部分の中に順位付けることを含む、システム。請求項13に記載のシステムであって、推薦情報の提示は、順位付けリストにおいて、前記複数の購入ピーク確率の順位付けされた一部の中でより高い順位を有する購入ピーク確率に関連する1または複数の商品に関する推薦情報を提示することを含む、システム。請求項1に記載のシステムであって、推薦情報の提示は、前記複数の購入ピーク確率を用いて、既存の推薦情報を調整することを含む、システム。方法であって、所定の統計期間に関連付けられているユーザ行動データをリトリーブする工程と、前記ユーザ行動データを、関連付けられている製品識別子に少なくとも部分的に基づいて、1または複数の商品タイプに対応する1または複数のデータグループに分類する工程と、少なくとも1または複数のデータグループについて前記所定の統計期間に関連付けられている複数の関心度を決定する工程と、少なくとも前記複数の関心度を用いて複数の購入ピーク確率を決定する工程と、前記購入ピーク確率は、商品のタイプに関連付けられている推薦を受けることにユーザが関心を持つと予測される可能性に関連付けられており、推薦情報を提示する旨の指示の受信に応答して、前記複数の購入ピーク確率の少なくとも一部を順位付けする工程と、前記複数の購入ピーク確率の前記順位付けされた少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて推薦情報を提示する工程と、を備える、方法。請求項16に記載の方法であって、前記複数の関心度は、1つの商品タイプに関連付けられており、前記方法は、さらに、前記商品タイプに関連付けられている各タイプのユーザ行動データに関する時間系列を決定する工程と、1タイプのユーザ行動データに関する各時間系列は複数の時間間隔を含み、前記複数の時間間隔の各々は、自身に関連付けられている前記1タイプのユーザ行動データに関する値に対応し、前記商品タイプに関連付けられているユーザ行動データに関する1または複数の時間系列を用いて、前記商品タイプの関心度に関する時間系列を決定する工程と、を備える、方法。請求項16に記載の方法であって、前記複数の購入ピーク確率は、関心度値に各々対応する複数の時間間隔を備える時間系列を含む、方法。請求項18に記載の方法であって、さらに、前記複数の購入ピーク確率に少なくとも部分的に基づいて、平均関心度値および関心度閾値を決定する工程と、前記複数の時間間隔の1つに対応する関心度値を、前記平均関心度値および前記関心度閾値の一方または両方と比較する工程と、前記比較に基づいて、前記複数の時間間隔の前記1つに対応する購入ピーク確率値を決定する工程と、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、所定の統計期間に関連付けられているユーザ行動データをリトリーブするためのコンピュータ命令と、前記ユーザ行動データを、関連付けられている製品識別子に少なくとも部分的に基づいて、1または複数の商品タイプに対応する1または複数のデータグループに分類するためのコンピュータ命令と、少なくとも1または複数のデータグループについて前記所定の統計期間に関連付けられている複数の関心度を決定するためのコンピュータ命令と、少なくとも前記複数の関心度を用いて複数の購入ピーク確率を決定するためのコンピュータ命令と、前記購入ピーク確率は、商品のタイプに関連付けられている推薦を受けることにユーザが関心を持つと予測される可能性に関連付けられており、推薦情報を提示する旨の指示の受信に応答して、前記複数の購入ピーク確率の少なくとも一部を順位付けするためのコンピュータ命令と、前記複数の購入ピーク確率の前記順位付けされた少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて推薦情報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てい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、推薦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、推薦エンジンサーバ106を備える。ネットワーク104は、任意の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む。デバイス102は、ユーザがウェブサイトにアクセスすることを可能にするアプリケーションウェブブラウザなどを実行するよう構成されている。様々な実施形態において、ユーザは、デバイス102を用いて、ユーザが商品推薦を受信することができる電子商取引ウェブサイトにアクセスする。いくつかの実施形態において、ユーザは、ユーザがウェブサイトをブラウズしている現在の時刻または日付に基づいて商品推薦を受取ることができる。デバイス102の例は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ハンドヘルドデバイス、スマートフォン、タブレット、携帯デバイス、または、クライアントアクセスをサポートする任意の他のハードウェア/ソフトウェアの組み合わせを含む。推薦エンジンサーバ106は、1または複数の商品に対する例えば、統計期間などの期間にわたって変化する購入ピーク確率を決定し、少なくとも部分的に購入ピーク確率に基づいて、推薦情報例えば、1または複数のタイプの商品を購入するようユーザに薦める推薦を出力するよう構成されている。購入ピーク確率は、ある商品について、期間例えば、統計期間における各間隔で、その時間間隔に、その商品に関連する推薦を受けることにユーザが関心を持つと予測される可能性を示す。いくつかの実施形態において、推薦エンジンサーバ106は、ユーザ行動データデータベースからデータをリトリーブし、リトリーブした行動データに関連付けられている商品識別子に基づいて、データをグループに分類するよう構成されている。いくつかの実施形態において、推薦エンジンサーバ106は、各商品タイプについて、各タイプのユーザ行動データに関する時間系列を決定するよう構成されている。いくつかの実施形態において、推薦エンジンサーバ106は、商品に関連付けられている異なるタイプのユーザ行動データの全時間系列を用いて、商品に対する関心度の時間系列を決定するよう構成されている。いくつかの実施形態において、推薦エンジンサーバ106は、商品に対する関心度の時間系列に基づいて、商品の購入ピーク確率の時間系列を決定するよう構成されている。いくつかの実施形態において、推薦エンジンサーバ106は、推薦を出力する命令を受信し、それに応答して、1つの商品に関連する例えば、現在の日付および月に対応する購入ピーク確率の少なくとも一部と、他の商品に関連する購入ピーク確率の少なくとも対応する部分とを順位付けするよう構成されている。いくつかの実施形態において、推薦エンジンサーバ106は、対応する購入ピーク確率が順位付けリスト内で高い順位にある商品に基づいて、推薦を出力する。例えば、商品推薦が行われる所与の時間間隔例えば、特定の日および月について、その時間間隔における様々な商品の購入ピーク確率が、例えば、データベースからリトリーブされる。所与の時間間隔に関連するリトリーブされた購入ピーク確率は順位付けされ、購入ピーク確率が順位付けリスト内で高い順位にある商品が、推薦されると決定される。それらの商品に対応する格納された商品情報例えば、価格、製造者、モデル、仕様、商品レビューなどがリトリーブされ、次いで、電子商取引ウェブサイトで表示されるためにフォーマットされる。図2は、推薦を行うための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、システム100で実施されうる。工程202では、所定の統計期間に関連するユーザ行動データがリトリーブされる。様々な実施形態において、電子商取引ウェブサイトでのユーザの相互作用を含むユーザ行動データが、ユーザ行動データを格納するためのデータベースに格納される。様々な実施形態において、様々な異なるタイプのユーザ行動データが、ユーザ行動データデータベースに格納される。ユーザ行動データのタイプの例としては、特定の商品に関連するウェブサイトのウェブページにおけるクリック数、ページビュー、ブラウズ時間、および、その商品の購入量が挙げられる。いくつかの実施形態において、各タイプのユーザ行動データが、それぞれの商品識別子と共に格納される。このように、特定のタイプの商品について1または複数のタイプのユーザ行動データをリトリーブする必要がある場合、そのタイプの商品に関連付けられている商品識別子を用いて、かかるデータを検索することができる。様々な実施形態において、ユーザ行動データデータベースは、例えば、電子商取引ウェブサイトに関連する様々な商品に関するデータを格納する。様々な実施形態において、ユーザ行動データデータベースは、ユーザ行動データを格納するための1または複数のテーブルを備える。ユーザが例えば、ウェブサイトを閲覧するために用いられるウェブブラウザとの相互作用を介してユーザ行動のインスタンスを完了すると、電子商取引ウェブサイトに関連付けられている推薦エンジンサーバが、ユーザ行動データデータベース内のテーブルの対応するセクションに行動データを保存する。ユーザ行動データデータベースに格納された情報は、様々な方法で体系化されてよい。いくつかの実施形態では、ユーザ行動データデータベース内で、同じ商品に関する異なるユーザの行動データが、異なるテーブルを用いて保存されてよい。いくつかの実施形態において、ユーザ行動データは、かかるデータがデータベースに格納された時刻に関連するタイムスタンプと共にデータベースに格納される。ユーザ行動データが処理される場合、ユーザ行動データベース内の1または複数のテーブルが、所定の統計期間の開始時刻および終了時刻に基づいて検索されうる。様々な実施形態において、所定の統計期間は、推薦エンジンサーバの管理者によって設定された期間であり、それによって示された期間に含まれるタイムスタンプに関連付けられているユーザ行動データが、推薦に向けて解析される。例えば、所定の統計期間は、各期間当たりの販売頻度および販売量に応じて、月、週、または、日の単位で指定されてよい。例えば、特定の商品が毎日頻繁に購入される場合、統計期間は1日の長さであってよく、特定の商品が1日の長さでは頻繁に購入されないが、1週間にわたると頻繁に購入される場合、統計期間は1週間の長さであってよく、特定の商品が1週間の長さでは頻繁に購入されないが、1ヶ月にわたると頻繁に購入される場合、統計期間は1ヶ月の長さであってよい。いくつかの実施形態において、統計期間に含まれるユーザ行動データが、1または複数のテーブルからリトリーブされ、1または複数のデータ集計テーブルが、リトリーブされたデータで生成されうる。いくつかの実施形態において、データ集計テーブルは、例えば、ユーザ行動データの生成日、商品識別子、ユーザ識別子、および、関連する行動データ数を含んでよい。工程204では、ユーザ行動データは、関連付けられている製品識別子に少なくとも部分的に基づいて、1または複数の商品タイプに対応する1または複数のデータグループに分類される。様々な実施形態において、工程202においてリトリーブされて集計データテーブルに格納されたユーザ行動データは、2以上の商品タイプに関連付けられているデータを含む。ユーザ行動データに含まれる各商品タイプについての解析を実行するために、データは、グループに分類される必要があり、各データグループは商品のタイプに対応する。商品のタイプは、関連付けられている商品識別子によって識別される。いくつかの実施形態において、商品識別子は、1つの商品タイプを一意的に特定する。いくつかの実施形態において、リトリーブされたユーザ行動データは、リトリーブされたユーザ行動データの商品識別子に少なくとも部分的に基づいて、異なる商品タイプに対応するデータグループに分類される。様々な実施形態において、商品タイプに対応する各データグループは、その商品に対応する異なるタイプのユーザ行動データを含む。例えば、商品タイプ商品Aに関連付けられているデータグループは、商品Aに関連するウェブサイトのウェブページにおけるクリック数、商品Aに関連するウェブページのページビュー、商品Aに関連するウェブページにおけるブラウズ時間、商品Aの購入量、商品Aに関する購入額、または、それらの組み合わせ、というユーザ行動データタイプに関するデータを含みうる。工程206では、1または複数のデータグループの少なくとも1つについて所定の統計期間に関連する複数の関心度が決定される。ここで、購入ピーク確率は、商品のタイプに関連付けられている推薦を受けることにユーザが関心を持つと予測される可能性に関連する。様々な実施形態において、1または複数の時間系列が、所定の統計期間中に商品タイプに関連付けられる。本明細書で用いられているように、時間系列は、所定の統計期間内の一連の時間間隔であり、特定の商品について、対応するユーザ行動データ情報を含む。いくつかの実施形態において、各時間間隔の持続時間は、例えば、商品に関するユーザの行動に時間がどのように影響するかという知識などの経験的データに基づいて、および/または、自動化された技術に基づいて、推薦エンジンサーバの管理者によって設定される。例えば、ユーザの行動が日によって大きく変化しうる場合、統計期間は、1年間に設定され、各時間間隔は、1日に設定され、その統計期間に関連する時間系列は、365の時間間隔を含む。商品に関するユーザの行動が1年間の統計期間中の季節変化に基づいて変化しうる場合、かつ、各時間間隔が1つの季節であると設定された場合、統計期間に関連する時間系列は、4つの時間間隔を含む。いくつかの実施形態において、各時間間隔の持続時間は、機械学習などの技術を用いて自動的に決定される。例えば、機械学習を用いて、経時的にユーザ行動のパターン/頻度を検出し、統計期間内の時間間隔の適切な持続時間を決定することができる。いくつかの実施形態において、特定の商品に関連する時間系列における各時間間隔は、その時間間隔に関連する特定のタイプのユーザ行動データ例えば、クリック数、ページビュー、ブラウズ時間、ならびに、購入量および購入数に関する情報と関連付けられる。様々な実施形態において、重み例えば、倍率、一定値が、ユーザ行動のタイプに関連する各時間系列に与えられる。いくつかの実施形態では、時間系列の各時間間隔に与えられる重みは、所望の重み値を取得するためのトレーニング統計モデル、機械学習、および、ニューラルネットワークによって決定されうる。次いで、重みが特定の商品に関連する異なるタイプのユーザ行動データの全時間系列に与えられると、関心度の時間系列が特定の商品について計算されうる。いくつかの実施形態では、特定の商品に対する関心度の時間系列が、特定の商品についての異なるタイプのユーザ行動データに関連する全時間系列の線形結合を用いて決定されうる。工程208では、複数の購入ピーク確率が、少なくとも複数の関心度を用いて決定される。いくつかの実施形態において、購入ピーク確率は、各商品タイプについて計算された関心度の時間系列に基づいて、その商品タイプについて決定される。関心度の時間系列を用いて、平均関心度を計算することができ、次いで、平均関心度値に基づいて、関心度閾値を決定できる。様々な実施形態において、各時間間隔の購入ピーク確率は、関心度の平均値および閾値を用いて決定されうる。例えば、統計期間中の時間間隔に対応する各関心度値が、平均関心度値と比較され、そして別個に、関心度閾値と比較されてよい。比較の結果は、例えば、以下のように用いることができる。平均関心度値よりも低い関心度値の購入ピーク確率を0と設定することができ、上述の関心度閾値よりも高い関心度値の購入ピーク確率を1と設定することができ、平均値および閾値の間の関心度値の購入ピーク確率を、関心度の平均値および閾値を用いた式に基づいて決定する。工程210では、推薦情報を提示する旨の指示を受信したことに応答して、複数の購入ピーク確率の少なくとも一部が順位付けされる。いくつかの実施形態では、ユーザが電子商取引ウェブサイトのウェブページをブラウズするか、ウェブページ上の特定の要素をクリックするか、または、電子商取引ウェブサイトとその他の相互作用を行った時に、推薦情報を出力する旨の指示が受信される。いくつかの実施形態において、1つの商品タイプに関連する複数の購入ピーク確率の少なくとも一部が、他の商品に関連する購入ピーク確率の一部の中に順位付けされる。例えば、ある時間間隔例えば、ある月のある日を考えると、複数の商品についてその時間間隔に関連する購入ピーク確率を、最高から最低まで順位付けすることができる。次いで、比較的高い購入ピーク確率に関連する商品を、以前の時間間隔に関連する時間間隔においてユーザに推薦できる。例えば、2010年5月1日に関連した商品について購入ピーク確率が順位付けされた場合、それらの順位に少なくとも部分的に基づいて、2011年5月1日のために商品を推薦することができるユーザの購入の傾向が、次の年にも変わらず、各年の期間/季節に依存すると仮定する。工程212では、推薦情報は、複数の購入ピーク確率の順位付けされた少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて提示される。いくつかの実施形態では、既存の推薦情報が、順位付けされた購入ピーク確率に少なくとも部分的に基づいて調整される。例えば、既存の推薦情報は、典型的な技術例えば、クリック数および/または購入量の蓄積に基づいて決定された情報を含みうる。いくつかの実施形態において、決定された購入ピーク確率は、以下のように利用されうる。1推薦結果の直接的な選抜-いくつかの最初の推薦結果が取得され、推薦結果が最高から最低まで購入ピーク確率に基づいて順位付けされ、人気商品の順位が繰り上げられる順位付けされたリスト内でより高い順位にある購入ピーク確率の商品。例えば、典型的な技術例えば、クリック数および/または購入量の蓄積に基づいて取得されたユーザに対する商品の推薦結果は、冬物衣料を推薦するよう示唆しうる。しかしながら、Tシャツの購入ピーク確率が、冬物衣料よりも高い。Tシャツおよび冬物衣料の購入ピーク確率を用いて、冬物衣料の代わりにTシャツを推薦するように、推薦結果を調整できる。2人気商品を選抜するための推薦システムの利用-いくつかの実施形態では、少数の推薦商品のみを表示することが唯一望ましい場合がある。例えば、10の商品だけを表示することが望ましい。しかしながら、いくつかの実施形態において、推薦システムは、数千もの商品を含みうる全商品に関する情報が推薦システムに入力されることを必要とする。推薦システムの作業負荷を低減するために、商品の購入ピーク確率に基づいた順位の最上位に近い商品に最初の選抜を実行することができる。例えば、上位200に順位付けられた商品が選抜され、処理のために推薦システムに入力されうる。図3は、推薦を行う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、処理300を用いて実施されうる。いくつかの実施形態では、処理300は、システム100で実施されうる。いくつかの実施形態において、処理300は、トリガに応答して開始される。例えば、処理300は、かかる処理を開始するために各期間例えば、システム管理者によって設定された期間の終わりに自動的に開始されてよい。工程302では、所定の統計期間に関連するユーザ行動データがリトリーブされる。処理200の工程202について上述したのと同様に、電子商取引ウェブサイトでのユーザの相互作用を含むユーザ行動データが、ユーザ行動データを格納するためのデータベースに格納される。ユーザ行動データは、ユーザ行動データのデータベースからリトリーブされ、所定の統計期間に基づいて集計データテーブルに入力されうる。例えば、ユーザデータが、2010年5月1日から2011年4月30日までの1年間の統計期間のデータである場合、その期間内のタイムスタンプを持つデータが、ユーザ行動データデータベースからリトリーブされ、以下の表1に示すように、データ集計テーブルに入力される。この例において、データ集計テーブルは、以下のフィールドを含む。日付ユーザ行動データが発生した日付、ユーザID、商品ID、および、様々なタイプのユーザ行動データクリック数、ページビュー、および、購入量。工程302では、ユーザ行動データは、関連付けられている製品識別子に少なくとも部分的に基づいて、1または複数の商品タイプに対応する1または複数のデータグループに分類される。表1に示すように、データ集計テーブルにおけるユーザ行動データタイプクリック数、ページビュー、購入量の各エントリは、特定の商品に関する特定の日付の特定のユーザ例えば、UserA、UserB、UserCに対する合計のユーザ行動データを含む。この例において、テーブルは、複数ユーザおよび複数商品の多対多関係を記録する。商品購入ピーク確率の以下の決定を実行するために、表1のデータは、抽出され、データグループに分類されてよく、各グループは、特定の商品に関連するデータのみを含む。例えば、Product2に関連するデータのグループを生成するために、商品IDProduct2を検索クエリとして用いて、統計期間例えば、1年間内のProduct2に関する全ユーザのクリック数、ページビュー、および、購入量を含む様々なタイプのユーザ行動データのセットが、表1から抽出される。工程306では、1または複数のデータグループの少なくとも1つについて所定の統計期間に関連する複数の関心度が決定される。様々な実施形態において、特定の商品に対する様々なタイプのユーザ行動データに関連するデータが、特定の商品に対応する時間系列の関心度を決定することによってマージされる。例えば、x1tが、時間間隔tにおける特定の商品例えば、ProductXのユーザ行動データのタイプの一例であるユーザ購入の総量を表すと仮定する。したがって、時間系列{x1}={x1t,t=1,2,...n}は、時間間隔t=1からt=nの間のPuroductXの一連の購入量を表す。例えば、t=1からt=nは、1年間の各日を表してもよいしすなわち、n=365、1年間の各週を表してもよいすなわち、n=52。この例において、x1tは、時間間隔tの間に全ユーザによって購入された量の合計を表す。統計期間が2010年5月1日から2011年4月30日までであると仮定すると、時間間隔t=1は、時間系列の最初の時間間隔、すなわち、2010年5月1日を指す。表1の例において、時間系列{x1}は、統計期間例えば、2010年5月1日から2011年4月30日にわたって各日の時間間隔にProductXをユーザが購入した一連の総量を表す。同様に、ページビュー数、フィードバックコメント数、および、クリック数など、異なるタイプのユーザ行動データに対応する時間系列は、それぞれ、{x2}、{x3}、および、{x4}で表すことができる。ユーザ行動データのタイプは、上述の4つのタイプ購入量、ページビュー数、クリック数に必ずしも限定されず、上述のタイプは、単に例示のために用いられている。表1の例では、時間間隔は1日である。例えば、表1で、ある日例えば、2010年5月1日のユーザ行動データタイプページビュー数についてのProduct1の情報が、その日の全ユーザからのページビュー数を合計することによって得られる。特定の日例えば、2010年5月1日が時間間隔t=1として選択され、統計期間の持続時間がnに決定されたとすると、Product1のユーザ行動データタイプユーザページビュー数についての時間系列{x2}が取得されうる。この時間系列は、t=1に対応する特定の日の開始時点の後のn日の各々についてのProduct1のユーザページビュー数を表す。時間系列は、{x2}={x2t,t=1,2,...,n}と表現することができ、ここで、nは、所定の統計期間内の時間間隔の数である。特定の商品に対する各タイプのユーザ行動データについて時間系列を決定すると、その特定の商品に対する関心度の時間系列を決定することができる。例えば、特定の商品に対するユーザの関心度の時間系列は、{X}={Xt,t=1,2,...,n}と表すことができ、ここで、{X}は、統計期間t=1からt=nまでの商品に対するユーザの関心度を表し、Xtは、時間間隔tにおける商品に対する関心度値を表す。Xtは、ユーザ行動データの線形結合であってよい。例えば、合計m個のタイプのユーザ行動データがあると仮定すると、Xtは、以下の式を用いて計算できる。{{Xt}=w1{x1t}w2{x2t}wm{xmt}1上の式において、w1、w2、、wmは、商品に対する各タイプのユーザ行動データに与えられた重みである。重みは、商品に対する関心度に比例する各ユーザ行動データタイプの重要度を表す。重み値の計算は、例えば、ユーザ行動モデルの確立、機械学習法の適用、および、BPニューラルネットワークの利用によって行われてよい。いくつかの実施形態において、w1、w2、、wmの値は、各商品タイプに対して異なっていてもよく、同じまたは異なるニューラルネットワークを用いて別個にトレーニングおよび取得されることができる。工程308では、複数の購入ピーク確率が、少なくとも複数の関心度を用いて決定される。ここで、購入ピーク確率は、商品タイプに関連付けられている推薦を受けることにユーザが関心を持つと予測される可能性に関連する。一般に、各商品に対する関心度の時間系列には上昇傾向線があり、すなわち、より早い時間間隔における関心度値は、しばしば、より遅い時間間隔における関心度値よりも低い。商品が電子商取引ウェブサイトに導入されたばかりの時には、その商品に対するユーザ行動データは、しばしば、その商品が入手可能になって一定期間経った後の値ほどは大きくないからである。例えば、特定の商品が導入された最初の週には、その商品に対するユーザクリック数が比較的少なく、1ヶ月後には、ユーザクリック数が大幅に増える場合がある。いくつかの実施形態において、上述した関心度の経時的な上昇傾向を排除することが望ましい。この上昇傾向に対抗するために、スプライン近似関数を用いて、例えば、関心度の時間系列の線形関数を近似することができる。この線形関数は、関心度の時間系列から減算されてよい。例えば、近似された線形関数がyt=10tである場合、上昇傾向が排除された後の関心度の時間系列は、{X}={Xt-10t,t=1,2,n}である。{X}={Xt-10t,t=1,2,,n}は、上昇傾向が排除された後の関心度の時間系列を表すとする。説明の便宜上、本願の残り部分では、{X}={Xt,t=1,2,...,n}が、一般に、関心度の時間系列の一例を表すものとし、ここで、{X}は、横座標tを有する一連のn個の離散値である。選択された時間間隔が1日であると仮定すると、各離散値は、特定の日のユーザの関心度値を表す。次いで、例えば、以下の式を用いて、関心度の時間系列の平均関心度avgを計算できる。avg=X1X2Xn/n2上の式において、nは、時間系列における時間間隔の総数を表す。Xtすなわち、関心度の各値が、avg値と比較され、関心度がavg値よりも低い時間間隔については、それらの購入ピーク確率pが0に設定される。すなわち、商品に対する関心度がピークになる期間にこれらの時間間隔が対応する可能性が非常に低いことを表す。関心度がavg値よりも大きい時間間隔については、それらの時間間隔に対応する購入ピーク確率pを決定するために、閾値zが計算される。例えば、zは、以下の式を用いて計算できる。z=Xmax-avg×0.6上の式において、Xmaxは、{X}={Xt,t=1,2,,n}の最大値である。いくつかの実施形態において、Xtの値はzと比較され、関心度値がzより大きい時間間隔に対応するピーク確率pが1に設定され、すなわち、これらの点がピーク値であると見なされることを表す。上の式における0.6は選択された値であり、任意の他の値が選択されてもよいことに注意されたい。最後に、関心度が閾値zおよびavg値の間にある時間間隔については、例えば、以下の式を用いて、それらに対応する購入ピーク確率pを計算できる。p=Xt-avg/z-avg上述の技術によって得られた商品の購入ピーク確率に関連する時間系列を、{p}={pt,t=1,2,,n}と表すことができる。以下の方法を用いて、商品購入期間を計算することができる。商品に対する関心度{X}の決定された時間系列と、{X}を用いて決定されたピーク確率{p}の時間系列とを用いて、統計期間内のユーザ購入期間を決定することができる。いくつかの実施形態において、購入期間とは、少なくとも1つの特定のタイプのユーザが1または複数の商品を購入する可能性が高い再現期間例えば、統計期間がこれらの再現期間の内の2以上を含みうるを指す。例えば、組立ラインを備える工場で働くユーザは、一定量の商品原材料などを定期的に例えば、原材料が少なくなった時に購入する必要がありうる。別の例において、小売店で働くユーザも、一定量の商品例えば、衣料を定期的に例えば、各季節の開始時に購入する必要がありうる。購入期間が決定されると、推薦システムは、その購入期間が再来するごとに、1または複数のユーザがその購入期間に関連する特定の商品を購入する機会が多くなると予測し、したがって、その購入期間の頃にその特定の商品を推薦することができる。いくつかの実施形態において、ユーザ購入期間は、以下のように決定されうる。最初に、FFT高速フーリエ変換を用いて、関心度{X}の時間系列に対して計算を実行して、その中に含まれる最大の正弦成分を取得することが可能であり、この正弦成分に基づいて、潜在的な購入期間Lが決定される。潜在的な購入期間Lが決定された後、時間系列{X}は、長さLを有する複数の時間セグメントに分割され例えば、Lは、1または複数の時間間隔にわたりうる、時間セグメントの関心度値が類似度について互いに比較される。時間セグメントに関連する関心度が類似している場合、それらの時間セグメント中にユーザ購入期間が存在すると考えられる。いくつかの実施形態において、余弦比較例えば、余弦類似度法を実行する場合、ピーク確率のファジーマッチングが用いられてもよい。例えば、いずれも関心度{X}の時間系列の一部である2つの時間セグメント{P}および{Q}が等しい長さであるように決定されたとすると、余弦値は、以下の式を用いて計算される。上記の式において、余弦値が1に近づくほど、2つの時間系列{P}および{Q}各々、時間の長さLを有するの間の類似度が大きくなり、その類似度は、購入期間の存在を確かめるために用いられる。{P}および{Q}が類似していると決定されると、いくつかの実施形態では、{P}および{Q}の両方が購入期間であると見なされる。工程310では、1または複数の定期購入ピーク確率が、複数の購入ピーク確率の少なくとも一部に基づいて決定される。いくつかの実施形態において、購入期間が存在するかあるいは購入期間がすでに確定されている可能性がある場合、複数の異なる商品例えば、k個の商品が存在すると仮定するにわたる購入ピーク確率を比較して、複数商品の平均ピーク確率paを決定することができる。pat=p1tp2tpkt/k4ここで、p1、p2、、pkの各々は、時間間隔tいくつかの実施形態において、tは1または複数の特定された購入期間内にあるでの各商品のピーク確率を表しており、時間間隔は、対応する関心度値が特定の閾値例えば、zを超える場合には、p=1に設定された購入ピーク確率を有し、対応する関心度値が平均関心度値未満である場合には、p=0に設定された購入ピーク確率を有し、それ以外の場合、閾値および平均関心度値の両方を利用する式に基づいたp値に設定された購入ピーク確率を有する。patが所定の閾値を超える場合、時間間隔tは、定期購入ピーク時間間隔すなわち、複数の商品にわたるピーク関心期間であると見なすことができ、patは、定期ピーク確率値として記録されうる、すなわち、pa値は、時間間隔tにおけるk個の商品に対して格納され、推薦が行われる時に、それらの商品は、特定された時間間隔tに推薦されうる。工程312では、複数の購入ピーク確率が更新される。様々な実施形態において、購入ピーク確率は格納される。いくつかの実施形態において、情報は、特定の商品に関連する商品購入ピークデータテーブルに格納される。いくつかの実施形態において、商品購入ピークデータテーブルは、例えば、商品ID、ピーク値時間間隔、および、対応するピーク確率などのフィールドを備えうる。いくつかの実施形態において、商品購入ピークテーブルは、さらに、定期購入ピーク確率およびそれらに対応する期間の長さのためのエントリを備える。いくつかの実施形態において、商品購入ピークデータテーブルは、商品購入ピークデータベースに保存されてよい。いくつかの実施形態において、同じまたは異なるデータベースが、商品分類情報、商品の存否、商品の存在する期間、商品説明情報などを含む商品情報を格納するために用いられてよい。いくつかの実施形態において、商品の基本情報は経時的に変化しうるため、格納された基本情報は、かかる変化を反映するためにリアルタイムで更新されてよい。様々な実施形態において、基本的な商品情報は、購入ピーク確率の決定のための参照情報として機能しうる。例えば、もはや存在しない商品例えば、電子商取引ウェブサイトでもはや販売していない商品については、購入ピーク確率および購入期間の決定を打ち切って、これらの商品に関する商品情報を1または複数のデータベースから削除することができる。比較的短期間存在していた商品例えば、電子商取引ウェブサイトでの販売がまだ短期間である商品については、対応する持続期間が十分に長くなり、十分なユーザ行動データが存在するようになるまで、購入ピーク確率および購入期間の決定を遅らせることができる。工程314では、推薦情報を提示する旨の指示の受信に応答して、複数の購入ピーク確率の少なくとも一部が順位付けされる。決定された商品購入ピーク確率は、典型的な技術例えば、クリック数および/または購入量の蓄積に基づいて決定された推薦情報を修正するために利用できる。いくつかの実施形態では、推薦情報の修正の際、推薦がなされる時間間隔例えば、日付および/または時間に対応する時間間隔における各商品のピーク確率を取得できるように、保存された商品購入ピークデータテーブルで検索を行うためのクエリとして、その時間間隔を用いる。次いで、ピーク確率が高いほど商品が人気商品になる可能性が高いため、ピーク確率の順位付けに基づいて、上位近くに順位付けされた情報のみがユーザに推薦される。換言すると、いくつかの実施形態において、ある時間間隔例えば、ある月のある日を考えると、1または複数の商品の購入ピーク確率が、所与の時間間隔例えば、購入ピーク確率が決定された統計期間内に含まれる前年の同じ日および月などに関連するそれらの商品の購入ピーク確率を見出すために検索される。次いで、返された購入ピーク確率は順位付けされ、所与の時間間隔中のより高い購入ピーク確率に対応する商品がユーザに推薦される。工程316では、推薦情報は、複数の購入ピーク確率の順位付けされた少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて提示される。いくつかの実施形態において、以下の技術の内の1または複数を用いて、推薦情報を調整することができる。1推薦結果の直接的な選抜-いくつかの最初の推薦結果が取得され、推薦結果が最高から最低まで購入ピーク確率に基づいて順位付けされ、人気商品の順位が繰り上げられる。例えば、典型的な技術例えば、クリック数および/または購入量の累積に基づいて取得されたユーザが好みうる商品の推薦結果は、冬物衣料を推薦するよう示唆しうる。しかしながら、Tシャツの購入ピーク確率が、冬物衣料よりも高い。Tシャツおよび冬物衣料のピーク確率を用いて、冬物衣料の代わりにTシャツを推薦するように、推薦結果を調整できる。2人気商品を選抜するための推薦システムの利用-いくつかの実施形態では、少数の推薦商品のみを表示することが唯一望ましい場合がある。例えば、10個の商品だけを表示することが望ましい。しかしながら、いくつかの実施形態において、推薦システムは、数千もの商品を含みうる全商品に関する情報が推薦システムに入力されることを必要とする。推薦システムの作業負荷を低減するために、商品の購入ピーク確率に基づいた順位の最上位に近い商品に最初の選抜を実行することができる。例えば、上位200位に順位付けられた商品が選抜され、処理のために推薦システムに入力されうる。様々な実施形態において、処理200および300は、1または複数のサーバ例えば、推薦エンジンサーバ上で実行されうる。いくつかの実施形態において、購入ピーク確率および購入期間を決定するためにユーザ行動データを処理する機能が、あるサーバ上でおよび/またはあるサーバによって実行され、購入ピーク確率、購入期間、および、商品情報を格納および維持管理する機能が、別のサーバ上でおよび/または別のサーバによって実行されてよく、それにより、負荷バランシングが実現される。いくつかの実施形態において、上述の2つのサーバの機能は、1つのサーバ上で実行されてもよい。上述の2つのサーバの機能は、オフラインで実行されてもよい。例えば、推薦情報を出力する必要がある時に、購入ピーク確率を取得するために、オンラインの情報推薦サーバが、TCP/IPプロトコルによって、購入ピーク確率および購入期間が格納されたサーバと通信し、対応する順位付けの結果に基づいて商品推薦情報を出力する。図4は、推薦システムの一実施形態を示す図である。システム400は、データ処理サーバ410、情報推薦サーバ420、および、データ維持管理サーバ430を備える。データ処理サーバ410は、ユーザ行動データデータベースから所定の統計期間に関連付けられているユーザ行動データをリトリーブし、そのデータに関連付けられている商品識別子に基づいて上述のユーザ行動データを分類し、リトリーブされたデータに基づいて各タイプの商品に対する関心度の時間系列を決定し、関心度の時間系列に基づいて商品の購入ピーク確率を決定するよう構成されている。情報推薦サーバ420は、推薦情報を出力する旨の指示を受信すると、各商品タイプについて決定された購入ピーク確率をデータ処理サーバ410からリトリーブし、最高から最低までの順に購入ピーク確率を順位付けし、順位付け結果に基づいて商品推薦情報を出力するよう構成されている。データ維持管理サーバ430は、商品の購入ピーク確率を格納し、受信した更新情報に基づいて商品のピーク確率の更新を実行するよう構成されている。図5は、推薦情報出力サーバの一実施形態を示す図である。サーバ500は、抽出要素510、分類要素520、計算要素530、受信要素540、および、出力要素550を備える。いくつかの実施形態において、抽出要素、分類要素、および、計算要素は、1または複数のプロセッサを用いて実装され、受信要素および出力要素は、通信インターフェースを用いて実装される。抽出要素510は、ユーザ行動データデータベースから所定の統計期間に関連付けられているユーザ行動データをリトリーブするよう構成されている。分類要素520は、データに関連付けられている商品識別子に基づいてユーザ行動データを分類し、リトリーブされたデータに基づいて各タイプの商品に対する関心度の時間系列を取得するよう構成されている。計算要素530は、関心度の時間系列に基づいて商品の購入ピーク確率を決定するよう構成されている。受信要素540は、推薦情報を出力する旨の指示を受信するよう構成されている。出力要素550は、最高から最低までの順に購入ピーク確率を順位付けし、順位付け結果に基づいて推薦情報を出力するよう構成されている。図6は、推薦情報出力サーバの一実施形態を示す図である。サーバ600は、抽出要素610、分類要素620、計算要素630、修正要素640、保存要素650、維持管理要素660、受信要素670、および、出力要素680を備える。いくつかの実施形態において、これらの要素は、ハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせとして実装されており、さらに、1または複数のデバイスに実装される。いくつかの実施形態において、抽出要素、分類要素、計算要素、修正要素、保存要素、および、維持管理要素は、1または複数のプロセッサを用いて実装され、受信要素および出力要素は、通信インターフェースを用いて実装される。抽出要素610は、ユーザ行動データデータベースから所定の統計期間に関連付けられているユーザ行動データをリトリーブするよう構成されている。分類要素620は、データに関連付けられている商品識別子に基づいてユーザ行動データを分類し、リトリーブされたデータに基づいて各タイプの商品に対する関心度の時間系列を取得するよう構成されている。計算要素630は、関心度の時間系列に基づいて商品の購入ピーク確率を決定し、関心度の時間系列に基づいて商品の購入期間を計算するよう構成されている。修正要素640は、商品の定期購入ピーク確率を決定するよう構成されている。保存要素650は、商品の定期購入ピーク確率を格納するよう構成されている。維持管理要素660は、商品に関する情報の更新に基づいて、所定の時間間隔における商品の購入ピーク確率を更新するよう構成されている。受信要素670は、推薦情報を出力する旨の指示を受信するよう構成されている。出力要素680は、最高から最低までの順に購入ピーク確率を順位付けし、順位付け結果に基づいて商品推薦情報を出力するよう構成されている。いくつかの実施形態において、抽出要素610は、以下を備えてよい図6では図示せず。所定の統計期間の開始時間および終了時間に基づいてユーザ行動データデータベース内のデータテーブルを検索するよう構成されたデータベース検索要素と、データテーブルから所定の統計期間に適合するユーザ行動データをリトリーブし、日付、商品識別子、ユーザ識別子、および、複数のタイプのユーザ行動データを含みうるデータ集計テーブルを生成するよう構成された集計テーブル生成要素。いくつかの実施形態において、分類要素620は、以下を備えてよい図6では図示せず。同じ商品識別子に関連付けられているすべてのリトリーブ済みユーザ行動データを抽出するよう構成されたデータ抽出要素と、同じ商品識別子に関連付けられているすべてのリトリーブ済みデータについて、各タイプのユーザ行動データを集計し、各タイプのユーザ行動データの時間系列を生成するよう構成された時間系列生成要素と、少なくとも、各タイプのユーザ行動データの重みを与え、それらを合計することによって、商品の関心度の時間系列を計算するよう構成された時間系列計算要素。いくつかの実施形態において、計算要素630は、以下を備えてよい図6では図示せず。時間系列の平均関心度値を決定するよう構成された平均値計算要素と、平均関心度値に基づいて関心度閾値を決定するよう構成された閾値計算要素と、各関心度と平均関心度値および関心度閾値との比較を実行するよう構成された関心度比較要素と、関心度値が平均関心度値よりも低い時間間隔の購入ピーク確率を0に設定し、関心度値が関心度閾値よりも高い時間間隔の購入ピーク確率を1に設定し、関心度値が平均関心度および関心度閾値の間である時間間隔の購入ピーク確率を平均関心度値および関心度閾値の両方を含む式を用いて決定された確率値に設定するよう構成された比較結果実行要素。いくつかの実施形態において、出力要素680は、以下を備えてよい図6では図示せず。推薦システムによって出力された初期の商品推薦情報をリトリーブするよう構成された初期情報リトリーブ要素と、購入ピーク確率の順位付けに従って初期の推薦情報に含まれる商品情報の順位付けを調整するよう構成された初期情報調整要素と、例えば、ウェブブラウザによってウェブサイトに表示される情報を適切にフォーマットすることによって推薦された商品情報を表示するよう構成された表示要素。いくつかの実施形態において、出力要素680は、最高から最低までの順に順位付け結果から所定の数の商品の推薦情報をリトリーブするよう構成された推薦情報リトリーブ要素と、所定の数の商品の推薦情報を推薦システムに入力するよう構成された推薦情報出力要素と、所定の数の商品の推薦情報を処理した後に商品推薦情報を出力するよう構成された推薦システムと、を備えてもよい。上述の要素は、1または複数の汎用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。要素の機能は、互いに統合されてもよいし、複数のサブ要素にさらに分割されてもよい。上述の実装手段の説明からわかるように、当業者であれば、ソフトウェアおよび必要な共通のハードウェアプラットフォームを用いて本開示を実現できることを明確に理解できる。かかる理解に基づいて、本願の技術的提案は、本質的に、あるいは、既存の技術に寄与する部分に関して、ソフトウェア製品の形態で実現でき、かかるコンピュータソフトウェア製品は、ROM/RAM、ディスケット、および、コンパクトディスクなどの記憶媒体に格納され、一組の計算装置パーソナルコンピュータ、サーバ、または、ネットワーク装置であってよいに、本開示の実施形態に記載された手段または手段の特定の部分を実行させるために用いられる特定の数のコマンドを含みうる。本願に含まれる実施形態の各々は、漸進的に記載されており、それらの記載は、各実施形態において同一または同様の部分については相互に参照されてよく、各実施形態の説明は、他の実施形態と異なる部分に重点を置いている。特に、システムの実施形態に関しては、基本的に方法の実施形態と同様であるため、比較的簡単な記載になっており、関連する態様については、方法の実施形態の説明の一部を参照できる。本願は、多くの汎用または専用コンピュータシステム環境または構成で利用できる。これらの例としては、パーソナルコンピュータ、サーバ、ハンドヘルドデバイスまたは携帯型装置、タブレット型の装置、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、セットトップボックス、プログラム可能な家庭用電子機器、ネットワークPC、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、上記のシステムまたは装置の内の任意のものを備える分散型コンピュータ環境などが挙げられる。本願は、コンピュータによって実行されるコンピュータ実行可能なコマンドプログラムモジュールなどの一般的なコンテキストで記述されてよい。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクの実行または特定の抽象データ型の実施のためのルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを備える。本願は、分散型コンピュータ環境で実施されてもよく、分散型コンピュータ環境では、通信ネットワークを介して接続されたリモート処理装置によってタスクが実行される。分散型コンピュータ環境において、プログラムモジュールは、記憶装置を備えるローカルまたはリモートコンピュータの記憶媒体に格納されうる。本願は、実施形態を用いて説明されているが、当業者は、本開示の精神から逸脱しない本開示の多くの変形例および変更例が存在することを理解する。添付の特許請求の範囲は、その精神から逸脱することなく、これらの変形例および変更例を含む。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。"