"電子商取引サービスにおいて、ユーザの購買情報を利用する商品情報推薦装置であって、前記電子商取引サービスにおける各ユーザIDの購買情報を取得し、購買情報記憶手段に格納する購買情報取得手段と、取得した前記購買情報を用いて、各ユーザの各商品を購買する確率である推薦スコアを算出し、推薦スコア記憶手段に格納する推薦スコア算出手段と、取得した前記購買情報を用いて、ある商品を購買したユーザが、他の各商品についてそれは購買しない確率である多様化スコアを算出し、多様化スコア記憶手段に格納する多様化スコア算出手段と、算出した前記推薦スコアと、算出した前記多様化スコアとを用いて、推薦リストを作成する推薦リスト作成手段と、を有することを特徴とする商品情報推薦装置。前記多様化スコア算出手段は、前記購買情報記憶手段を参照し、ユーザuと該ユーザが購買した商品i、多様化スコア算出のためのパラメータを用いて、商品の組合せi,iについて、商品iは購買したことはあるが商品iは購買したことはないユーザの数に基づいて前記多様化スコアPiを算出する手段を含む請求項1記載の商品情報推薦装置。前記推薦リスト作成手段は、前記推薦スコア記憶手段から前記ユーザuに対する各商品iの推薦スコアを取得し、前記多様化スコア記憶手段から2つ商品の組合せについて前記多様化スコアPを取得して、重みパラメータを用いて、1位から順にL位までの商品を決定する手段を含む請求項1記載の商品情報推薦装置。電子商取引サービスにおいて、ユーザの購買情報を利用する商品情報推薦方法であって、購買情報取得手段が、前記電子商取引サービスにおける各ユーザIDの購買情報を取得し、購買情報記憶手段に格納する購買情報取得ステップと、推薦スコア算出手段が、取得した前記購買情報を用いて、各ユーザの各商品を購買する確率である推薦スコアを算出し、推薦スコア記憶手段に格納する推薦スコア算出ステップと、多様化スコア算出手段が、取得した前記購買情報を用いて、ある商品を購買したユーザが、他の各商品についてそれは購買しない確率である多様化スコアを算出し、多様化スコア記憶手段に格納する多様化スコア算出ステップと、推薦リスト作成手段が、算出した前記推薦スコアと、算出した前記多様化スコアとを用いて、推薦リストを作成する推薦リスト作成ステップと、を有することを特徴とする商品情報推薦方法。前記多様化スコア算出ステップにおいて、前記購買情報記憶手段を参照し、ユーザuと該ユーザが購買した商品i、多様化スコア算出のためのパラメータを用いて、商品の組合せi,iについて、商品iは購買したことはあるが商品iは購買したことはないユーザの数に基づいて前記多様化スコアPiを算出する請求項4記載の商品情報推薦方法。前記推薦リスト作成ステップにおいて、前記推薦スコア記憶手段から前記ユーザuに対する各商品iの推薦スコアを取得し、前記多様化スコア記憶手段から2つ商品の組合せについて前記多様化スコアPを取得して、重みパラメータを用いて、1位から順にL位までの商品を決定する請求項4記載の商品情報推薦方法。コンピュータを、請求項1乃至3のいずれか1項に記載の商品情報推薦装置の各手段として機能させるための商品情報推薦プログラム。一般にECommerceサービスの扱う商品は幅広く、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。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。この場合、語を指定しなければならないという問題がある。このように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に記載の手法で商品を推薦する場合、ユーザの嗜好を推定し、それに紐付く商品を推薦するので、類似した商品ばかりが推薦され、ユーザの満足度が低下する。しかも、推薦される商品がユーザにとって既知である可能性が高いため、推薦しても新たな購買に結びつきづらい。また、非特許文献2に記載の手法で商品を推薦すれば、ユーザの満足度は向上するが、商品の類似度を算出するために商品のメタデータジャンル情報を用いるため、商品にメタデータが用意されていないECommerceサービスには適用できない。本発明は上記の点に鑑みなされたもので、ECommerceサービスにおいて、購買情報のみを用いて多様化された推薦リストを作成することにより、商品にメタデータが用意されていない状況下でユーザに満足度の高い推薦を行うことが可能な商品情報推薦装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。上記の課題を解決するため、本発明請求項1は、電子商取引サービスにおいて、ユーザの購買情報を利用する商品情報推薦装置であって、前記電子商取引サービスにおける各ユーザIDの購買情報を取得し、購買情報記憶手段に格納する購買情報取得手段と、取得した前記購買情報を用いて、各ユーザの各商品を購買する確率である推薦スコアを算出し、推薦スコア記憶手段に格納する推薦スコア算出手段と、取得した前記購買情報を用いて、ある商品を購買したユーザが、他の各商品についてそれは購買しない確率である多様化スコアを算出し、多様化スコア記憶手段に格納する多様化スコア算出手段と、算出した前記推薦スコアと、算出した前記多様化スコアとを用いて、推薦リストを作成する推薦リスト作成手段と、を有する。また、本発明請求項2は、前記多様化スコア算出手段において、前記購買情報記憶手段を参照し、ユーザuと該ユーザが購買した商品i、多様化スコア算出のためのパラメータを用いて、商品の組合せi,iについて、商品iは購買したことはあるが商品iは購買したことはないユーザの数に基づいて前記多様化スコアPiを算出する手段を含む。また、本発明請求項3は、前記推薦リスト作成手段において、前記推薦スコア記憶手段から前記ユーザuに対する各商品iの推薦スコアを取得し、前記多様化スコア記憶手段から2つ商品の組合せについて前記多様化スコアPを取得して、重みパラメータを用いて、1位から順にL位までの商品を決定する手段を含む。本発明によれば、商品にメタデータが付与されていないE-Commerceサービスにおいて、各ユーザの購買情報だけを用いて推薦リストを多様化することにより、ユーザの満足度が高い推薦が可能になる。最初に、本発明の概要を説明する。本発明では、商品にメタデータが付与されていないECommerceサービスにおいて、購買情報だけを用いて多様化されたユーザ満足度の高い推薦リストを提供することを目的とする。具体的には、ユーザの満足度を、推薦リストを提示した際、そのうち1つでも購買される確率と定義する。すなわち、従来技術のように単に該ユーザに購買される確率の高い順に商品を並べるのではなく、提供する推薦リストの長さがLであれば、そのL個の商品のうちどれか1つでも購買する確率が最大になるように推薦リストを作成する。1位のものは、該ユーザの購買する確率が最も高い商品である。2位のものは、単に該ユーザの購買する確率が2番目に高い商品ではなく、2位を選択する時点で1位のものは購買しない、好きではないという情報も利用して購買する確率を算出する。このようにすると、2位の商品は1位の商品とは異なるジャンルの中で該ユーザに最も購買される確率の高い商品となり、再帰的に適用すると、推薦リストが多様化される。数式を用いて、さらに厳密に説明を行う。ユーザuに対して、提示する推薦リストをとする。1位には、従来の協調フィルタリングと変わらず、とする。すなわち該ユーザの購買する確率の最も高い商品を配置する。2位には、従来の協調フィルタリングならば該ユーザの購買する確率が2番目に高いものを配置するが、本発明では、とする。ここでnは該商品を購買しない、好きではないという情報を表す。本情報を考慮すれば、2位に配置する商品は1位に配置された商品とは異なるジャンルのものになりやすくなる。l位も再帰的に、のように決定する。次に、式の右辺の算出方法について説明する。右辺を直接求めるのは困難なので、ユーザuがアイテムiを購買する確率Pi|uとl-1位までを購買しない、好きではないユーザがアイテムiを購買する確率から求める。前者の確率は通常の推薦スコアであり、後者の確率は推薦リストの多様化に影響を与えるため多様化スコアと呼ぶことにする。式3の右辺を推薦項と多様化スコアを用いて算出する方法はいくつかあるが、一つは、のように定義する方法がある。実施の形態では式を用いて推薦リストを作成する場合について説明する。具体的には、SF好きのユーザに、SFの中で該ユーザが最も購買する確率の高い商品、ホラーの中で最も購買する確率の高い商品、アクションの中で最も購買する確率の高い商品、が推薦されるようになり、通常の推薦システムよりも推薦リスト中のどれか一つを購買する確率が高くなるユーザの満足度が向上する。以下、図面と共に本発明の実施形態を説明する。図1は、本発明の一実施の形態における商品推薦装置の構成を示す。同図に示す商品推薦装置1は、購買情報処理部10、推薦スコア算出部20、多様化スコア算出部30、推薦リスト作成部40、記録部50、通信部60、入出力部70から構成され、通信部60はネットワーク3に接続されており、入出力部70は、入力装置や表示装置の外部装置4に接続されている。外部端末2は、例えば本装置と連携するECサイトのようなものにあたる。記憶部50は、購買情報テーブル51、推薦スコアテーブル52、多様化スコアテーブル53から構成される。以下に各テーブルについて説明する。<購買情報テーブル51>購買情報テーブル51には、図2に示すように、ユーザIDフィールド、商品IDフィールドが含まれる。ユーザIDフィールドは、該商品を購買したユーザを特定する識別子が、購買情報処理部10により設定される。商品IDフィールドは、商品情報テーブルに出現する商品の識別子と対応し、購買情報処理部10により設定される。<推薦スコアテーブル52>推薦スコアテーブル52には、図3に示すように、ユーザIDフィールドと、商品IDフィールドと、推薦スコアフィールドとが含まれる。推薦スコアフィールドは、該ユーザuの、該商品iに対する推薦スコアPが推薦スコア算出部20により設定される。<多様化スコアテーブル53>多様化スコアテーブル53には、図4に示すように、上位商品IDフィールドと、商品IDフィールドと、多様化スコアフィールドとが含まれる。多様化スコアフィールドは、文字通り多様化のために用いられるスコアであるが、直観的に説明すると商品IDフィールドで指定される商品を買うユーザが上位商品IDフィールドで指定される商品を買わない確率本実施の形態では上位商品IDフィールドで指定される商品を買わないユーザが商品IDフィールドで指定される商品を買う確率になっていないことに注意されたいを指す。上位商品IDフィールドには、商品情報テーブルに出現する商品の識別子と対応し、多様化スコア算出部30により設定される。多様化スコアフィールドは、該商品iを購買するユーザの、該上位商品jを購買しない確率Piが多様化スコア算出部30により設定される。<商品購買時>はじめに、本発明の一実施の形態における商品購買時の処理を詳細に説明する。本処理は、連携しているECサイトからネットワーク3、通信部70を経て購買情報が送られてきた際に実行される。図5は、本発明の一実施形態における商品購買時の処理のフローチャートである。ステップ110購買情報処理部10が、購買情報テーブル51に、購買したユーザ、購買された商品に応じてユーザIDフィールド、商品IDフィールドの値を設定した行を挿入する。<推薦スコア更新時>次に、本発明の一実施の形態における推薦スコア更新時の処理を説明する。本処理は、例えばシステム管理者が外部装置4を用いて推薦スコア更新の命令をシステムに投じた際に行なってもよいし、1日おきなど自動で定期的に実行するように設定できるようにしてもよい。図6は、本発明の一実施の形態における推薦スコア更新時の処理のフローチャートである。ステップ210推薦スコア算出部20が、推薦スコア算出のためのパラメータZ、α、βを設定する。これらパラメータは、予め与えておいた定数により設定される。ただし、Zは1以上の整数であり、α、βは0以上の小数である。ステップ220推薦スコア算出部20が、購買情報テーブル51を参照し、各購買のユーザuと、商品iを取得する。ステップ230推薦スコア算出部20が、文献1BishopMCPatternrecognitionandmachinelearning2006記載のCollapsedギブスサンプリングを用いて各購買のトピックzを推定する。ステップ240推薦スコア算出部20が、ステップ210にて設定したパラメータZ,α、βと、ステップ230にて推定した各購買のトピックzとを用いて式のように各ユーザuの各商品iに対する推薦スコアPを算出する。ここでMzはトピックzにアサインされた購買数、Mziはトピックzにアサインされ、かつ商品iに関する購買の数、Muzはユーザuの購買の中でトピックzにアサインされたものの数、Muはユーザuの購買数を表す。MzとMzi、Muzはステップ230にて推定した各購買のトピックzから求めることができる。なお、Uはユーザの総数を表す。ステップ250推薦スコア算出部20が、各ユーザu、各商品iについて推薦スコアテーブル52にユーザIDフィールドの値がu、商品IDフィールドの値がiの行の推薦スコアをステップ240で求めたPに更新する。次に、上記の図6のステップ230の処理を詳細に説明する。図7は、本発明の一実施の形態における図6のステップ230の詳細な処理のフローチャートである。ステップ231推薦スコア算出部20が、各購買のトピックzmを最小値1、最大値Zの整数乱数で初期化する。ただし、Mは購買情報テーブル51の行数を表しており、mは何行目かに対応する。ステップ232を、十分な回数例えば500回繰り返す。繰り返しの回数については、予め設定した任意の数でも構わないし、各購買のトピックzが収束したらほとんどのzmが変化しなくなったらそこで打ち切るようにしてもよい。ステップ232推薦スコア算出部20が、各購買のトピックzmを更新する。次に、上記の図7のステップ232の処理を詳細に説明する。図8は、本発明の一実施の形態における図7のステップ232の詳細な処理のフローチャートである。全ての購買m1,...,Mについて、ステップ2321とステップ2322を行う。ステップ2321推薦スコア算出部20が、該購買のトピックzmの各トピック候補k1...,Zアサインされるサンプリング確率を式により算出する。ここで\mは該購買を除いたときの回数もしくは変数を表す。つまり、たとえばは更新前にzmがkにアサインされていればを表し、そうでなければを表す。また、um,imはそれぞれm番目の購買のユーザと商品を表す。ステップ2322推薦スコア算出部20が、ステップ2321にて算出した該購買のトピックzmの各トピック候補k1,...,Kへアサインされるサンプリング確率に基づき、乱数を発生させて、zmを更新する。具体的には、k2,...,Kについて、式7に従ってサンプリング確率を更新する。さらに、k1,...,Kについて、サンプリングを式のように更新する。その後、最小値0、最大値1の小数の乱数を発生させてその値をサンプリング確率が上回る最小のkにアサインする。例を挙げて説明すると、今K3として、式に基づき算出されたサンプリング確率がそれぞれであったとする。つまり、それぞれのトピックに4:1:5の割合でサンプリングされるようにしたい。このとき、式と式を用いてとサンプリング確率を更新し、最小値0、最大値1の小数の乱数を発生させてその値をサンプリング確率が上回る最小のkにアサインすればよい。<多様化スコア更新時>次に、本発明の一実施の形態における多様化スコア更新時の処理を説明する。本処理は、たとえばシステム管理者が外部装置4を用いて多様化スコア更新の命令を当該装置1に投じた際に行なってもよいし、1日おきなど自動で定期的に実行するように設定できるようにしてもよい。図9は、本発明の一実施の形態における多様化スコア更新時の処理のフローチャートである。ステップ310多様化スコア算出部30が、多様化スコア算出のためのパラメータδを設定する。これらパラメータは、予め与えておいた定数により設定される。ただし、δは0以上の小数である。ステップ320多様化スコア算出部30が、購買情報テーブル51を参照し、各購買のユーザuと、商品iを取得する。ステップ330多様化スコア算出部30が、ステップ310にて設定したパラメータδと、ステップ320にて取得した購買情報を用いて、以下のように2商品の各組合せi,iに対する多様化スコアPiを算出する。ここでUiは商品iを購買したことのあるユーザ数、Uinは商品iを購買したことはあるが商品iを購買したことはないユーザの数を表す。Ui、Uinいずれも購買情報を集計することで簡単に求めることができる。ステップ340多様化スコア算出部30が、2商品の各組合せi,iについて多様化スコアテーブル73に上位商品IDフィールドの値がi、商品IDフィールドの値がiの行の多様化スコアをステップ330で求めたPiに更新する。次に、発明の一実施の形態における商品推薦時の処理を説明する。本処理は、例えば連携しているECサイトからネットワーク3、通信部70を経て商品推薦のリクエストがあった際に実行を開始すればよい。<商品推薦時>図10は、本発明の一実施の形態における商品推薦時の処理のフローチャートである。今、推薦の対象となっているユーザをuとする。本ユーザIDは連携しているECサイトから情報が送られてくる。ステップ410推薦リスト作成部40が、推薦スコアテーブル52を参照し、該ユーザuに対する各商品iの推薦スコアPを取得する。ステップ420推薦リスト作成部40が、多様化スコアテーブル53を参照し、各2商品の組合せi,iについて多様化スコアPiを取得する。ステップ430推薦リスト作成部40が、取得した推薦スコア、多様化スコアを用いて上位から順に推薦リストを作成する。具体的な推薦リストの作成法については、前述の式から式、及び式を参照されたい。ただし、は多様化スコアを使って以下のように求める。ここでPは全購買情報に対する商品iの購買の割合、Nはアイテムの種類数をそれぞれ表し、購買情報テーブル51を参照することで簡単に求めることができる。ステップ440推薦リスト作成部40が、該ユーザuに作成した推薦リストを提供する。作成された推薦リストは、通信部70、ネットワーク3を経てECサイトを提供している外部端末2に送られる。なお、上記の商品推薦装置の各構成要素の処理をプログラムとして構築し、商品推薦装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。また、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク、CD-ROM等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更応用が可能である。"