ユーザがアプリケーションに対して行った行為の履歴を示す履歴情報を、複数のユーザ各々から受信する受信部と、特定のユーザからのリクエストに応答して、該特定のユーザの履歴情報と他のユーザの履歴情報とを比較することで、該特定のユーザに類似する類似ユーザを1人以上決定する類似ユーザ決定部と、1人以上の前記類似ユーザが所有しているアプリケーションの中から、前記特定のユーザに推薦するアプリケーションを決定する推薦アプリ決定部と、前記推薦するアプリケーションを前記特定のユーザに通知する送信部とを有する、ユーザにアプリケーションを推薦するサーバ。前記送信部が、前記1人以上の類似ユーザの情報を前記特定のユーザに通知し、前記推薦アプリ決定部が、前記特定のユーザにより指定された類似ユーザが所有しているアプリケーションの中から、前記特定のユーザに推薦するアプリケーションを決定する、請求項1記載のサーバ。前記類似ユーザ決定部は、2人のユーザの履歴情報に示されているアプリケーションの識別子、カテゴリ又は説明文が一致していた場合、該2人のユーザの類似度を加点する判断基準を有する、請求項1又は2に記載のサーバ。前記識別子、前記カテゴリ又は前記説明文が一致しているアプリケーションを保持している期間の長さが近いほど、前記2人のユーザの類似度を加点する判断基準を有する、請求項3記載のサーバ。前記識別子、前記カテゴリ又は前記説明文が一致しているアプリケーションの起動頻度が近いほど、前記2人のユーザの類似度を加点する判断基準を有する、請求項3記載のサーバ。前記特定のユーザが購入したアプリケーションの総数、前記特定のユーザがアプリケーションの購入に費やした総額、又は前記特定のユーザが所有するアプリケーションの総数に対する有料のアプリケーションの総数の割合が近いほど、前記2人のユーザの類似度を加点する判断基準を有する、請求項3記載のサーバ。前記説明文が一致しているか否かは、前記特定のユーザが所有するアプリケーション全ての説明文中に登場する単語の内の所定の割合が、前記他のユーザが所有するアプリケーション全ての説明文中に登場するか否かにより判定される、請求項3記載のサーバ。前記推薦アプリ決定部は、前記特定のユーザにより指定された類似ユーザが所有しているアプリケーションの内、前記特定のユーザが所有していないアプリケーションを、前記特定のユーザに推薦するアプリケーションとして決定する、請求項1ないし7の何れか1項に記載のサーバ。前記履歴情報は、アプリケーションをインストールした履歴を示す第1の情報、アプリケーションをアンインストールした履歴を示す第2の情報、アプリケーションを起動した履歴を示す第3の情報及びアプリケーションを購入した履歴を示す第4の情報の内の1つ以上を含む、請求項1ないし8の何れか1項に記載のサーバ。ユーザがアプリケーションに対して行った行為の履歴を示す履歴情報を、複数のユーザ各々から受信し、特定のユーザからのリクエストに応答して、該特定のユーザの履歴情報と他のユーザの履歴情報とを比較することで、該特定のユーザに類似する類似ユーザを1人以上決定し、1人以上の前記類似ユーザが所有しているアプリケーションの中から、前記特定のユーザに推薦するアプリケーションを決定し、前記推薦するアプリケーションを前記特定のユーザに通知するステップを有する、ユーザにアプリケーションを推薦する方法。本発明の課題は、ユーザに推薦するアプリケーションをサーバが簡易かつ適切に決定できるようにすることである。一実施例によるユーザにアプリケーションを推薦するサーバは、ユーザがアプリケーションに対して行った行為の履歴を示す履歴情報を、複数のユーザ各々から受信する受信部と、特定のユーザからのリクエストに応答して、該特定のユーザの履歴情報と他のユーザの履歴情報とを比較することで、該特定のユーザに類似する類似ユーザを1人以上決定する類似ユーザ決定部と、1人以上の前記類似ユーザが所有しているアプリケーションの中から、前記特定のユーザに推薦するアプリケーションを決定する推薦アプリ決定部と、前記推薦するアプリケーションを前記特定のユーザに通知する送信部とを有するサーバである。一実施例によれば、ユーザに推薦するアプリケーションをサーバが簡易かつ適切に決定できる。一実施例によるアプリ検索サーバは、ユーザがアプリケーションに対して行った行為、行動又は操作の履歴を比較することで、ユーザ同士の類否を判断する。インストール、アンインストール削除、起動、購入等の行為の履歴に基づいているので、ユーザ同士の類否を適確に判断できる。類似度が高いユーザが所有するアプリケーションの中から、推薦するアプリケーションを選択することで、ユーザにとって有意義なアプリケーションを推薦することができる。以下の観点から実施例を説明する。1.システム2.動作例3.類否判断基準3.1インストール履歴3.2アンインストール履歴3.3起動履歴3.4購入履歴3.5組み合わせ4.通信端末5.アプリ検索サーバ<1.システム>図1は、実施例において使用されるシステムの一例を示す。通信端末11、12はネットワーク13を介してアプリ検索サーバ14に接続される。図示の簡明化のため、2台の通信端末しか示されていないが、台数は任意である。通信端末11、12は、アプリ検索サーバ14との通信を可能にする適切な如何なる装置でもよい。通信端末11、12は移動端末でもよいし、固定端末でもよいが、少なくともアプリ検索サーバ14からアプリケーションをダウンロードして実行できることを要する。通信端末11、12は、具体的には、ユーザ装置、携帯電話、情報端末、高機能携帯電話、スマートフォン、パーソナルディジタルアシスタント、スタンドアローン型のパーソナルコンピュータ、携帯用のパーソナルコンピュータ等であるが、これらに限定されない。通信端末11、12は、履歴情報を取得し、定期的に又は不定期的に必要に応じて、取得した履歴情報をアプリ検索サーバ14に通知する。履歴情報はアプリ検索サーバ14に格納される。履歴情報は、ユーザがアプリケーションに対して行った行為又は行動の履歴を示す。ユーザがアプリケーションに対して行った行為は、例えば、アプリケーションをインストールしたこと、アプリケーションをアンインストールしたこと、アプリケーションを起動したこと、アプリケーションを購入したこと等を含むが、これらに限定されない。ネットワーク13は通信端末11、12とアプリ検索サーバ14との間の通信を可能にする通信網である。通信網は、プライベートなネットワークでもよいし、パブリックなネットワークでもよいし、それら双方を含んでいてもよい。あるいは、通信網は、暗号化された信号をやり取りする安全性が確保されたセキュア通信網を含んでもよい。アプリ検索サーバ14は、アプリケーションを格納及び管理することに加えて、通信端末11、12のユーザ各々の履歴情報も格納及び管理する。アプリケーション自体及び履歴情報に加えて、アプリ検索サーバ14は、複数のユーザ各々が所有しているアプリケーションをユーザ毎に管理する。例えば、アプリ検索サーバ14は、アプリケーションをインストール、アンインストール削除、起動及び購入した日時をアプリケーション毎にかつユーザ毎に管理する。また、アプリ検索サーバ14は、格納しているアプリケーションの中から、ユーザに推薦するアプリケーションを決定し、通信端末11、12のユーザに推薦する。詳細な動作は後述するが、概して、アプリ検索サーバ14は、ユーザからのリクエストに応じて、そのユーザと好みが類似している類似ユーザを決定し、類似ユーザが所有するアプリケーションの中から、推薦するアプリケーションを決定する。なお、図1では、簡明化のため、アプリ検索サーバ14がデスクトップ型のパーソナルコンピュータとして示されているが、このことは本願に必須ではなく、適切な如何なるコンピュータが使用されてもよい。<2.動作例>図2は、図1に示されるようなシステムにおける通信端末11、12及びアプリ検索サーバ14の間で行われる動作例を示す。先ず、通信端末11、12は、アプリケーションに対して何らかの行為がなされた場合に、各自の履歴情報を取得する又は更新する。上述したように、履歴情報は、ユーザがアプリケーションに対して行った行為の履歴を示す。ユーザがアプリケーションに対して行った行為は、例えば、アプリケーションをインストールしたこと、アプリケーションをアンインストールしたこと、アプリケーションを起動したこと、アプリケーションを購入したこと等を含むが、これらに限定されない。ステップS201において、通信端末11、12は、取得した履歴情報をアプリ検索サーバ14に通知する。通知された履歴情報は、アプリ検索サーバ14に格納される。複数のユーザ各々から取得された履歴情報は、ユーザ毎に管理される。図中、ステップS201は、本動作例の始めに一度しか示されていないが、履歴情報をアプリ検索サーバ14に通知することは、後述の動作とは別に適宜行われる。すなわち、通信端末11、12が履歴情報をアプリ検索サーバ14に通知するタイミングは、所定の周期にしたがって行われてもよいし、必要に応じて例えば、アプリ検索サーバ14からの要求に応じて行われてもよい。ステップS203において、何れかの通信端末例えば、通信端末11から、リクエスト信号がアプリ検索サーバ14に通知される。リクエスト信号は、特定のユーザ通信端末11のユーザに対して、サーバが推薦するアプリケーションは何であるかをサーバに問い合わせる信号である。このようなリクエスト信号が送信されるのは、例えば、通信端末11のユーザが、何らかのアプリケーションをアプリ検索サーバ14からダウンロードすることを希望している場合や、マーケットにどのようなアプリケーションが揃っているかをユーザが知りたい等の場合である。ステップS205において、アプリ検索サーバ14は、リクエスト信号に応答して、リクエスト信号の送信者である特定のユーザの履歴情報と、他のユーザの履歴情報とを比較することで、特定のユーザに類似する類似ユーザを1人以上決定する。類似ユーザは、アプリケーションに対する行為の履歴が特定のユーザと似ているユーザである。類似ユーザを決定する際の類否判断基準の詳細については後述する。説明の便宜上、特定のユーザAに対する類似ユーザが、ユーザB、C、Dであったとする。ユーザ同士の類似度は、一例として、極めて高い、非常に高い、高い、高くない、低い、非常に低い、極めて低いのように段階的に表現されてもよいし、連続的な類似度の点数により表現されてもよいし、完全に一致している場合100と全く異なっている場合0との間のパーセントで表現されてもよい。ステップS207において、アプリ検索サーバ14は、決定された類似ユーザB、C、Dを特定のユーザAに通知する。特定のユーザAの通信端末11には、自分と似ている傾向を有するユーザは、ユーザB、C、Dであることが表示される。図3は、ユーザAの通信端末11の画面に、ユーザB、C、Dが類似ユーザとして表示されている様子を模式的に示す。図示の例の場合、各ユーザの類似度は、極めて高い、非常に高い、高いのように段階的に示されている。これらのユーザが所有しているアプリケーションが、ユーザAに対する推薦の対象となる。図2のステップS209において、ユーザAは、類似ユーザの中から何れかのユーザを選択し、アプリ検索サーバ14に通知する。例えば、ユーザAが、最も類似度の高いユーザBを選択して通知したとする。ステップS213において、アプリ検索サーバ14は、ユーザAにより指定された類似ユーザBが所有しているアプリケーションの中から、ユーザAに推薦するアプリケーションを決定する。例えば、ユーザBが所有するアプリケーションX、Y、Zが、ユーザAに推薦するアプリケーションとして決定されたとする。ステップS213において、アプリ検索サーバ14は、推薦するアプリケーションX、Y、ZをユーザAに通知する。図4は、ユーザAの通信端末11の画面に、アプリケーションX、Y、Zが推薦対象として表示されている様子を模式的に示す。なお、ユーザBが所有する全てのアプリケーションが、ユーザAに推薦されてもよいし、ユーザBが所有するアプリケーションの内、ユーザAが所有していないもののみがユーザAに推薦されてもよい。図2のステップS215において、ユーザが特定のアプリケーションをダウンロード又は購入することに決定した場合、通信端末11は、アプリケーションを指定するダウンロード信号をアプリ検索サーバ14に送信する。これに応答して、ステップS217において、指定されたアプリケーションが、通信端末11にダウンロードされる。アプリケーションがダウンロードされてインストールされると、インストールの履歴情報が更新される。アプリケーションがアンインストール削除されると、アンインストールの履歴情報が更新される。インストールしたアプリケーションが起動されると、起動の履歴情報が更新される。有料のアプリケーションがダウンロードされると、購入の履歴情報が更新される。図2に示す動作例では、ステップS207において類似ユーザを通知し、ステップS209において何れかの類似ユーザを指定している。しかしながら、ステップS207及びS209の処理は、本動作例に必須ではなく、省略されてもよい。省略された場合、ステップS211において、アプリ検索サーバ14は、類似度が最も高い類似ユーザを選択し、その類似ユーザが所有しているアプリケーションのなから、推薦するアプリケーションを決定する。<3.類否判断基準>以下、図2のステップS205において使用可能な類否判断基準を説明する。上述したように、アプリ検索サーバ14は、リクエスト信号の送信者である特定のユーザの履歴情報と、他のユーザの履歴情報とを比較することで、特定のユーザに類似する類似ユーザを1人以上決定する。履歴情報は、ユーザがアプリケーションに対して行った行為、行動又は操作の履歴を示し、例えば、アプリケーションをインストールしたことを示すインストール履歴、アプリケーションをアンインストールしたことを示すアンインストール履歴、アプリケーションを起動したことを示す起動履歴、アプリケーションを購入したことを示す購入履歴等の情報を含むが、これらに限定されない。以下に説明するように、特定のユーザと他のユーザの類否判断は、何れかの履歴の情報に基づいて行うことができる。<<3.1インストール履歴>>特定のユーザAがインストールしたアプリケーションの識別子IDと、他のユーザBがインストールしたアプリケーションの識別子IDとが一致していた場合、類似度の点数を加点し、一致していなかった場合、加点しないことが考えられる。共通するアプリケーションを所有しているユーザは類似している可能性があるからである。さらに、共通するアプリケーションの数が多いほど、類似している可能性が高い。例えば、特定のユーザAが所有するアプリケーションと同じ識別子IDのアプリケーションを有していた場合、類似度に1点を加算することが考えられる。例えば、特定のユーザAがアプリケーション1、2、3、4を有し、ユーザBがアプリケーション1、2、P、Qを有していた場合、ユーザA及びBの類似度に、2点が加点される。マーケットからダウンロードできるアプリケーションは多種多様であり、識別子IDが異なっていたとしても、同様な機能を発揮するアプリケーションも多数存在する。したがって、識別子IDのみにより類否を判断すると、類似しているユーザを見逃してしまうことが懸念される。通常、アプリケーションには、カテゴリが予め決定されている。カテゴリとは、アプリケーションの分類を示し、例えば、ニュース、ビジネス、教育、ツール、ライフスタイル、エンターテイメント、ゲーム、旅行等であるが、これらに限定されない。そこで、特定のユーザAがインストールしたアプリケーションのカテゴリと、他のユーザBがインストールしたアプリケーションのカテゴリとが一致していた場合、類似度を加点し、一致していなかった場合、加点しないことが考えられる。この判断基準は、識別子IDによる類否判断の代わりに使用されてもよいし、識別子IDによる類否判断と共に使用されてもよい。また、アプリケーションには説明文又は紹介文が付随している。説明文は、アプリケーションが発揮する機能を説明している。したがって、アプリケーションの説明文同士を比較することも考えられる。例えば、特定のユーザAがインストールした全てのアプリケーションの説明文全体と、他のユーザBがインストールした全てのアプリケーションの説明文全体と一致していた場合、類似度を加点し、一致していなかった場合、加点しないことが考えられる。この場合、加点するかしないかという択一的な処理ではなく、一致している程度に応じて類似度を加点することが望ましい。言い換えれば、特定のユーザAが所有するアプリケーション全ての説明文中に登場する単語の内の所定の割合が、他のユーザBが所有するアプリケーション全ての説明文中に登場するか否かにより、類似度が判定されてもよい。説明文同士の比較は、例えば、説明文を形態素解析することで所定の品詞を抽出し、所定の単語を有するか否かに応じて成分が決定された特徴ベクトルをユーザ毎に導出し、特徴ベクトルのコサイン類似度を計算することで、行われてもよい。ところで、2人のユーザが同じアプリケーションを所有していた場合において、一方のユーザは短期間しか使用しておらず、他方のユーザは長期間使用していた場合、これらのユーザは類似していないかもしれない。アプリケーションに対する習熟度が大きく異なるユーザは、類似していないことが多いからである。逆に、使用期間が同程度であれば、これらのユーザは類似していると考えられる。このように、同様なアプリケーションを使用している期間の長短又は習熟度に応じて、ユーザの類否が判断されてもよい。例えば、あるアプリケーションを特定のユーザAがインストールしていた場合において、識別子ID、カテゴリ又は説明文が一致するアプリケーションを他のユーザBがインストールしていたとする。この場合において、ユーザA及びBがインストールした日から現在までの期間が同程度であった場合、類似度を大きく加点し、近くなかった場合、類似度を大きくは加点しないことが考えられる。例えば、あるアプリケーションを、ユーザAは6ヶ月前にインストールし、ユーザBは4ヶ月前にインストールし、ユーザCは1ヶ月前にインストールしていたとする。この場合、ユーザAは、ユーザCよりもユーザBに類似している。ユーザDが2年前にインストールしていたとしても、ユーザAとの類似度は、ユーザB、ユーザC、ユーザDの順に低くなる。すなわち、アプリケーションを使用している期間の差分が小さいほど、類似度の加点数は高い。このような観点によるユーザA及びBの類似度の加点数は、例えば、1/1|DA-DB|や、exp-|DA-DB|等により算出されてもよい。何れも差分|DA-DB|が小さくなるほど大きな値をもたらす。この場合において、DAはユーザAがインストールして以来現在に至るまでの期間を表し、DBはユーザBがインストールして以来現在に至るまでの期間を表す。このようなアプリケーションの使用期間の長短は、識別子ID、カテゴリ又は説明文の一致不一致による類否判断に従属して、考慮されることが好ましい。例えば、識別子ID、カテゴリ又は説明文の一致不一致による類似度の点数と、識別子ID、カテゴリ又は説明文が一致していた場合における使用期間の長短による類似度の点数とを加算することで、全体的な類似度の点数が算出されてもよい。<<3.2アンインストール履歴>>3.1においてインストール履歴を利用した場合と同様に、アンインストール履歴を使用することも可能である。具体的には、特定のユーザAがアンインストール削除したアプリケーションの識別子IDと、他のユーザBがアンインストール削除したアプリケーションの識別子IDとが一致していた場合、類似度を加点し、一致していなかった場合、加点しないことが考えられる。共通するアプリケーションを削除したユーザは類似している可能性があるからである。さらに、共通するアプリケーションの数が多いほど、類似している可能性が高い。例えば、特定のユーザAが削除したアプリケーションと同じ識別子IDのアプリケーションを削除していた場合、類似度に1点を加算することが考えられる。例えば、特定のユーザAがアプリケーション1、2、3、4をアンインストールし、ユーザBがアプリケーション1、2、P、Qをアンインストールしていた場合、ユーザA及びBの類似度に、2点が加点される。インストール履歴を利用する場合と同様に、アンインストール履歴を利用する場合においても、アプリケーションのカテゴリや説明文に基づいてユーザの類否が判断されてもよい。具体的には、特定のユーザAが削除したアプリケーションのカテゴリと、他のユーザBが削除したアプリケーションのカテゴリとが一致していた場合、類似度を加点し、一致していなかった場合、加点しないことが考えられる。この判断基準は、識別子IDによる類否判断の代わりに使用されてもよいし、識別子IDによる類否判断と共に使用されてもよい。また、特定のユーザAが削除した全てのアプリケーションの説明文全体と、他のユーザBが削除した全てのアプリケーションの説明文全体と一致していた場合、類似度を加点し、一致していなかった場合、加点しないことが考えられる。この場合、加点するかしないかという択一的な処理ではなく、一致している程度に応じて類似度を加点することが望ましい。さらに、削除したアプリケーションを使用していた期間の長短に応じて、ユーザの類否が判断されてもよい。例えば、あるアプリケーションを特定のユーザAが削除していた場合において、識別子ID、カテゴリ又は説明文が一致するアプリケーションを他のユーザBが削除していたとする。この場合において、インストールからアンインストールまでの各ユーザの期間が近かった場合、類似度を大きく加点し、近くなかった場合、類似度を大きくは加点しないことが考えられる。このような観点によるユーザA及びBの類似度の加点数は、例えば、1/1|DA-DB|や、exp-|DA-DB|等により算出されてもよい。何れも差分|DA-DB|が小さくなるほど大きな値をもたらす。この場合において、DAはユーザAによるインストールの後アンインストールまでの期間を表し、DBはユーザBによるインストールの後アンインストールまでの期間を表す。このようなアプリケーションの使用期間の長短は、識別子ID、カテゴリ又は説明文の一致不一致による類否判断に従属して、考慮されることが好ましい。例えば、識別子ID、カテゴリ又は説明文の一致不一致による類似度の点数と、識別子ID、カテゴリ又は説明文が一致していた場合における使用期間の長短による類似度の点数とを加算することで、全体的な類似度の点数が算出されてもよい。<<3.3起動履歴>>特定のユーザAが起動したアプリケーションの識別子IDと、他のユーザBが起動したアプリケーションの識別子IDとが一致していた場合、類似度を加点し、一致していなかった場合、加点しないことが考えられる。共通するアプリケーションを起動するユーザは類似している可能性があるからである。さらに、共通するアプリケーションの数が多いほど、類似している可能性が高い。インストール履歴やアンインストール履歴を利用する場合と同様に、起動履歴を利用する場合においても、アプリケーションのカテゴリや説明文に基づいてユーザの類否が判断されてもよい。マーケットからダウンロードできるアプリケーションは多種多様であり、識別子IDのみにより類否を判断すると、類似しているユーザを見逃してしまうことが懸念されるからである。具体的には、特定のユーザAが起動したアプリケーションのカテゴリと、他のユーザBが起動したアプリケーションのカテゴリとが一致していた場合、類似度を加点し、一致していなかった場合、加点しないことが考えられる。この判断基準は、識別子IDによる類否判断の代わりに使用されてもよいし、識別子IDによる類否判断と共に使用されてもよい。また、特定のユーザAが起動した全てのアプリケーションの説明文全体と、他のユーザBが起動した全てのアプリケーションの説明文全体と一致していた場合、類似度を加点し、一致していなかった場合、加点しないことが考えられる。この場合、加点するかしないかという択一的な処理ではなく、一致している程度に応じて類似度を加点することが望ましい。説明文同士の比較は、例えば、説明文を形態素解析することで所定の品詞を抽出し、所定の単語を有するか否かに応じて成分が決定された特徴ベクトルをユーザ毎に導出し、特徴ベクトルのコサイン類似度を計算することで、行われてもよい。ところで、2人のユーザが同じアプリケーションを起動していた場合において、一方のユーザは滅多に起動しておらず、他方のユーザは頻繁に起動していた場合、これらのユーザはさほど類似していないと考えられる。アプリケーションの習熟度が大きく異なるからである。逆に、起動頻度が同程度であれば、これらのユーザは類似していると考えられる。このように、単位期間当たりの起動回数である起動頻度の多少に応じて、ユーザの類否が判断されてもよい。例えば、あるアプリケーションを特定のユーザAが起動していた場合において、識別子ID、カテゴリ又は説明文が一致するアプリケーションを他のユーザBが起動していたとする。この場合において、ユーザA及びB各々の起動頻度が近かった場合、類似度は大きく加点し、近くなかった場合、類似度は大きくは加点しないことが考えられる。例えば、あるアプリケーションを、ユーザAは1週間に10回起動し、ユーザBは1週間に4回起動し、ユーザCは1週間に100回起動していたとする。この場合、ユーザAは、ユーザCよりもユーザBに類似している。すなわち、アプリケーションの起動頻度の差分が小さいほど、類似度は高い。このような観点によるユーザA及びBの類似度の加点数は、例えば、1/1|NA-NB|や、exp-|NA-NB|等により算出されてもよい。何れも差分|NA-NB|が小さくなるほど大きな値をもたらす。この場合において、NAはユーザAが起動した頻度、NBはユーザBが起動した頻度を表す。このようなアプリケーションの起動頻度の多少は、識別子ID、カテゴリ又は説明文の一致不一致による類否判断に従属して、考慮されることが好ましい。例えば、識別子ID、カテゴリ又は説明文の一致不一致による類似度の点数と、識別子ID、カテゴリ又は説明文が一致していた場合における起動頻度の多少による類似度の点数とを加算することで、全体的な類似度の点数が算出されてもよい。<<3.4購入履歴>>ユーザがマーケットからダウンロードできるアプリケーションは、無料及び有料のもの双方を含む。通常、ユーザが、有料のアプリケーションをダウンロードする場合、無料のアプリケーションをダウンロードする場合よりも慎重に選択している。したがって、ユーザの類否を判断する際に、有料のアプリケーションと無料のアプリケーションとを区別して考慮することも考えられる。具体的には、特定のユーザAが購入したアプリケーションの識別子IDと、他のユーザBが購入したアプリケーションの識別子IDとが一致していた場合、類似度を加点し、一致していなかった場合、加点しないことが考えられる。インストール履歴、アンインストール履歴及び起動履歴を利用する場合と同様に、購入履歴を利用する場合においても、アプリケーションのカテゴリや説明文に基づいてユーザの類否が判断されてもよい。具体的には、特定のユーザAが購入したアプリケーションのカテゴリと、他のユーザBが購入したアプリケーションのカテゴリとが一致していた場合、類似度を加点し、一致していなかった場合、加点しないことが考えられる。この判断基準は、識別子IDによる類否判断の代わりに使用されてもよいし、識別子IDによる類否判断と共に使用されてもよい。また、特定のユーザAが購入した全てのアプリケーションの説明文全体と、他のユーザBが購入した全てのアプリケーションの説明文全体と一致していた場合、類似度は高いと判断し、一致していなかった場合、類似度は低いと判断することが考えられる。この場合、一致している程度に応じて類似度が異なる。さらに、a有料アプリケーションの総数、bアプリケーションの購入に費やした総額及びcアプリケーション総数に対する有料アプリケーション数の比率割合等が、ユーザの類否判断に使用されてもよい。例えば、上記の総数、総額又は割合が近かった場合、類似度を大きく加点し、近くなかった場合、類似度を大きくは加点しないことが考えられる。このような観点によるユーザA及びBの類似度の加点数は、例えば、1/1|MA-MB|や、exp-|MA-MB|等により算出されてもよい。何れも差分|MA-MB|が小さくなるほど大きな値をもたらす。この場合において、MAはユーザAが購入したアプリケーションの総数、有料アプリケーションの購入に費やした総額又は所有しているアプリケーション総数に対する有料アプリケーション数の割合を表す。MBはユーザBが購入したアプリケーションの総数、有料アプリケーションの購入に費やした総額又は所有しているアプリケーション総数に対する有料アプリケーション数の割合を表す。このような総数、総額及び割合は、識別子ID、カテゴリ又は説明文の一致不一致による類否判断に従属して、考慮されることが好ましい。例えば、識別子ID、カテゴリ又は説明文の一致不一致による類似度の点数と、識別子ID、カテゴリ又は説明文が一致していた場合における総数、総額又は割合による類似度の点数とを加算することで、全体的な類似度の点数が算出されてもよい。<<組み合わせ>>3.1ないし3.4の項目において説明した様々な類否判断基準は、単独で使用されてもよいし、2つ以上が組み合わせられてもよい。具体的には、以下の類否判断基準による類似度の加点数の2つ以上が適宜組み合わせられてもよい。A1:インストールしたアプリケーションの識別子IDの一致不一致による加点A2:インストールしたアプリケーションのカテゴリの一致不一致による加点A3:インストールしたアプリケーションの説明文の一致度による加点A4:A1ないしA3において、使用期間が同程度であるか否かによる加点B1:アンインストールしたアプリケーションの識別子IDの一致不一致による加点B2:アンインストールしたアプリケーションのカテゴリの一致不一致による加点B3:アンインストールしたアプリケーションの説明文の一致度による加点B4:B1ないしB3において、使用期間が同程度であるか否かによる加点C1:起動したアプリケーションの識別子IDの一致不一致による加点C2:起動したアプリケーションのカテゴリの一致不一致による加点C3:起動したアプリケーションの説明文の一致度による加点C4:C1ないしC3において、起動頻度が同程度であるか否かによる加点D1:有料アプリケーションの識別子IDの一致不一致による加点D2:有料アプリケーションのカテゴリの一致不一致による加点D3:有料アプリケーションの説明文の一致度による加点D4:有料アプリケーションの総数が同程度であるか否かによる加点D5:有料アプリケーションに費やした総額が同程度であるか否かによる加点D6:所有しているアプリケーションの総数に対する有料アプリケーション数の割合が同程度であるか否かによる加点<4.通信端末>図5は、通信端末の機能ブロック図を示す。図示の通信端末は、図1の通信端末11、12として使用される。図5には、通信端末に備わる様々な機能の内、本実施例に特に関連する処理部又は機能要素が示されている。上述したように、通信端末は、具体的には、ユーザ装置、携帯電話、情報端末、高機能携帯電話、スマートフォン、パーソナルディジタルアシスタント、スタンドアローン型のパーソナルコンピュータ、携帯用のパーソナルコンピュータ等であるが、これらに限定されない。図示の通信端末は、受信部51、ユーザインターフェース52、履歴情報取得部53、データベース54、送信信号生成部55及び送信部56を少なくとも有する。受信部51は、アプリ検索サーバからの信号を受信する。そのような信号は、例えば、アプリケーション、推薦するアプリケーションの情報、通信端末のユーザに類似するユーザの情報等を含む。ユーザインターフェース52は、ユーザに対する視覚的及び/又は聴覚的なユーザインターフェースを含む。ユーザインターフェース52は、具体例には、ディスプレイ、キーパッドを備えた制御パネル、陰極線管CRT、液晶ディスプレイLCD、有機ELパネル、タッチスクリーン、キーボード、マウス、トラックボール、マイクロフォン、スピーカ又はそれらの適切な任意の組み合わせ等であるが、これらに限定されない。一実施例において、ユーザインターフェース52は、タッチスクリーンを備え、タッチスクリーン内では、接触感知式の透明パネルが表示画面をカバーしている。本実施例の場合、ユーザインターフェース52は、通信端末のユーザに類似するユーザや、通信端末のユーザに推薦するアプリケーション等を表示する。履歴情報取得部53は、履歴情報を取得する。履歴情報は、ユーザがアプリケーションに対して行った行為、行動又は操作の履歴を示す。ユーザがアプリケーションに対して行った行為は、例えば、アプリケーションをインストールしたこと、アプリケーションをアンインストールしたこと、アプリケーションを起動したこと、アプリケーションを購入したこと等を含むが、これらに限定されない。データベース54は、履歴情報取得部53が取得した履歴情報を格納する。送信信号生成部55は、アプリ検索サーバに送信する信号を作成する。そのような信号は、例えば、履歴情報を通知するための信号、サーバが推薦するアプリケーションの情報を求めるリクエスト信号、1人以上の類似ユーザの内ユーザが指定した類似ユーザを示す信号、推薦された複数のアプリケーションの内ユーザが指定したアプリケーションを示す信号等を作成する。送信部56は、送信信号生成部55により作成された信号をアプリ検索サーバに送信する。<5.アプリ検索サーバ>図6は、アプリ検索サーバの機能ブロック図を示す。図示のアプリ検索サーバは、図1のアプリ検索サーバ14として使用される。図6には、アプリ検索サーバに備わる様々な機能の内、本実施例に特に関連する処理部又は機能要素が示されている。図示のアプリ検索サーバは、受信部61、データベース62、類似ユーザ決定部63、推薦アプリ決定部64及び送信部65を少なくとも有する。受信部61は、通信端末からの信号を受信する。そのような信号は、履歴情報を含む信号、サーバが推薦するアプリケーションの情報を求めるリクエスト信号、1人以上の類似ユーザの内ユーザが指定した類似ユーザを示す信号、推薦された複数のアプリケーションの内ユーザが指定したアプリケーションを示す信号等を含む。データベース62は、履歴情報、アプリケーション及び様々なユーザ各々が所有しているアプリケーションの情報を格納する。データベース62は、アプリ検索サーバ14の内部に設けられてもよいし、アプリ検索サーバ14の外部に設けられてもよい。類似ユーザ決定部63は、特定のユーザからのリクエストに応答して、その特定のユーザの履歴情報と他のユーザの履歴情報とを比較することで、特定のユーザに類似する類似ユーザを1人以上決定する。推薦アプリ決定部64は、1人以上の類似ユーザが所有しているアプリケーションの中から、特定のユーザに推薦するアプリケーションを決定する。送信部65は通信端末に信号を送信する。そのような信号は、リクエストを送信したユーザに類似するユーザの情報、推薦するアプリケーションの情報、ユーザが指定したアプリケーション等を含む。以上本発明は特定の実施例を参照しながら説明されてきたが、それらは単なる例示に過ぎず、当業者は様々な変形例、修正例、代替例、置換例等を理解するであろう。例えば、本発明は、ネットワークを介して通信端末がアプリケーションをダウンロードできる適切な如何なる移動通信システムに適用されてもよい。発明の理解を促すため具体的な数値例を用いて説明がなされたが、特に断りのない限り、それらの数値は単なる一例に過ぎず適切な如何なる値が使用されてもよい。発明の理解を促すため具体的な数式を用いて説明がなされたが、特に断りのない限り、それらの数式は単なる一例に過ぎず適切な如何なる数式が使用されてもよい。実施例又は項目の区分けは本発明に本質的ではなく、2以上の項目に記載された事項が必要に応じて組み合わせて使用されてよいし、ある項目に記載された事項が、別の項目に記載された事項に矛盾しない限り適用されてよい。説明の便宜上、本発明の実施例に係る装置は機能的なブロック図を用いて説明されたが、そのような装置はハードウェアで、ソフトウェアで又はそれらの組み合わせで実現されてもよい。ソフトウェアは、ランダムアクセスメモリRAM、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリROM、EPROM、EEPROM、レジスタ、ハードディスクHDD、リムーバブルディスク、CD-ROM、データベース、サーバその他の適切な如何なる記憶媒体に用意されてもよい。本発明は上記実施例に限定されず、本発明の精神から逸脱することなく、様々な変形例、修正例、代替例、置換例等が本発明に包含される。