端末と、前記端末からの所定の情報要求に対し、ユーザの過去の行動履歴からなる学習データに基づいて所定の情報を前記端末に提供する情報推薦サーバとを備え、前記情報推薦サーバが、前記端末のユーザのプロファイル情報と、前記情報要求があった時点における前記端末の所定のコンテキスト情報を用いて、予め設定された評価付け項目の中からユーザに提示する情報の候補をフィルタリング又はスコアリングする項目を選択する評価付け項目判別手段を備えることを特徴とする情報推薦システム。前記端末が、前記情報要求と共に、当該情報要求を行う時点における所定のコンテキスト情報を前記情報推薦サーバへ送信する情報要求手段を備え、前記コンテキスト情報は少なくとも前記端末の端末識別情報を含み、前記情報推薦サーバが、ユーザのプロファイル情報を格納するユーザプロファイル情報格納手段を備え、前記評価付け項目判別手段が、前記端末識別情報を用いて、前記ユーザプロファイル情報格納手段から、所定の前記プロファイル情報を取得することを特徴とする請求項1に記載の情報推薦システム。前記評価付け項目判別手段が、複数の前記評価付け項目について平均情報量を算出し、前記平均情報量に基づいてフィルタリング項目を選択することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の情報推薦システム。前記評価付け項目判別手段が、予め設定した計算時間に応じて、フィルタリングを行う項目数を決定することを特徴とする請求項1から請求項3の何れか1項に記載の情報推薦システム。前記評価付け項目判別手段が、前記評価付け項目と、前記プロファイル情報及び前記コンテキスト情報間とのクラメールの連関係数の大きさに基づいて、フィルタリング項目を選択することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の情報推薦システム。前記評価付け項目判別手段が、提供する情報の種類に基づいて、フィルタリング項目を選択することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の情報推薦システム。前記評価付け項目判別手段が、前記コンテキスト情報の変化によるユーザの好みの推定値の変化に基づいて判別した評価付け項目を、フィルタリング項目として選択することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の情報推薦システム。端末からの所定の情報要求に対し、ユーザの過去の行動履歴からなる学習データに基づいて所定の情報を前記端末に提供する情報推薦サーバであって、前記端末のユーザのプロファイル情報と、前記情報要求があった時点における前記端末の所定のコンテキスト情報を用いて、予め設定された評価付け項目の中からユーザに提示する情報の候補をフィルタリング又はスコアリングする項目を選択する評価付け項目判別手段を備えることを特徴とする情報推薦サーバ。端末からの所定の情報要求に対し、ユーザの過去の行動履歴からなる学習データに基づいて所定の情報を前記端末に提供する情報推薦サーバの情報推薦方法であって、前記端末のユーザのプロファイル情報と、前記情報要求があった時点における前記端末の所定のコンテキスト情報を用いて、予め設定された評価付け項目の中からユーザに提示する情報の候補をフィルタリング又はスコアリングする項目を選択する評価付け項目判別ステップを有することを特徴とする情報推薦方法。端末からの所定の情報要求に対し、ユーザの過去の行動履歴からなる学習データに基づいて所定の情報を前記端末に提供する情報推薦サーバとして機能するコンピュータ上で動作する情報推薦プログラムであって、前記コンピュータに、前記端末のユーザのプロファイル情報と、前記情報要求があった時点における前記端末の所定のコンテキスト情報を用いて、予め設定された評価付け項目の中からユーザに提示する情報の候補をフィルタリング又はスコアリングする項目を選択する評価付け項目判別処理を実行させることを特徴とする情報推薦プログラム。背景技術においては、フィルタリング項目及びフィルタリング項目とスコアリング項目の組み合わせはユーザコンテキストに関わらず固定的なものであった。そのため、背景技術においては、学習データに変化があるようなトレンドの変化に対応した推薦、コンテキスト毎に異なる最適な推薦は、サービス提供者が気付きルールを変えない限り対応できないという課題があった。また、時間や位置情報など、推薦システムが利用できるユーザのユーザコンテキスト情報が増えた場合において、20代女性休日夕方1600銀座等、ユーザコンテキスト情報が細分化し組合せ数が増大する時に、すべてのコンテキストの組み合わせに対して最適なルールを情報提供者が決めることは、手間の上でも、精度の上でも問題がある。例えば、レストラン推薦において、ユーザコンテキスト情報が20代女性休日夕方1600銀座という場合には、銀座というレストランの1エリアだけに限定フィルタリングして推薦し、ユーザコンテキスト情報が30代男性平日夜2000新宿という場合には、居酒屋というレストランの1ジャンルだけに限定フィルタリングして推薦することが広告効率を上げる点で最適な場合がありうる。このように、各コンテキスト情報の組み合わせ全てに対応でき、かつトレンドの変化に手間なく自動的に対応できる情報の評価付け方法が求められる。また、背景技術では、コンテキスト情報の変化に対しては推薦方式の切り替えや配分率の変化に留まり、エリアやジャンルなど多様な要素のどれでフィルタリングするかは固定的であったコンテキスト情報によりスコアリングの内容は変化するものはあるが、どの項目でフィルタリングするかという選択は固定的であった。しかし、フィルタリング項目は1つに限らず、例えば、銀座の居酒屋というようにエリアとジャンルの2つのアンド条件でフィルタリングすることもある。このような場合、背景技術は、フィルタリング項目数をコンテキストやトレンドの変化に対応して適切に最適化するものではなかった。また、引用文献3に記載の発明は、規則情報に基づいて抽出パターンを生成する旨の記載はあるものの、該抽出パターンは、上述したエリア、ジャンルのような単位とは異なり、例えば銀座、銀座でカフェ等に対応するものであるため、該技術をそのまま用いることはできないという課題がある。発明の目的本発明の目的は、上述の課題を解決し、推薦情報をフィルタリングする項目を自動的に最適化する情報推薦システム、情報推薦サーバ、情報推薦方法、及び情報推薦プログラムを提供することを目的とする。本発明の第1の情報推薦システムは、端末と、端末からの所定の情報要求に対し、ユーザの過去の行動履歴からなる学習データに基づいて所定の情報を端末に提供する情報推薦サーバとを備え、情報推薦サーバが、端末のユーザのプロファイル情報と、情報要求があった時点における端末の所定のコンテキスト情報を用いて、予め設定された評価付け項目の中から学習データをフィルタリング又はスコアリングする項目を選択する評価付け項目判別手段を備える。本発明の第1の情報推薦サーバは、端末からの所定の情報要求に対し、ユーザの過去の行動履歴からなる学習データに基づいて所定の情報を端末に提供する情報推薦サーバであって、端末のユーザのプロファイル情報と、情報要求があった時点における端末の所定のコンテキスト情報を用いて、予め設定された評価付け項目の中から学習データをフィルタリング又はスコアリングする項目を選択する評価付け項目判別手段を備える。本発明の第1の情報推薦方法は、端末からの所定の情報要求に対し、ユーザの過去の行動履歴からなる学習データに基づいて所定の情報を端末に提供する情報推薦サーバの情報推薦方法であって、端末のユーザのプロファイル情報と、情報要求があった時点における端末の所定のコンテキスト情報を用いて、予め設定された評価付け項目の中から学習データをフィルタリング又はスコアリングする項目を選択する評価付け項目判別ステップを有する。本発明の第1の情報推薦プログラムは、端末からの所定の情報要求に対し、ユーザの過去の行動履歴からなる学習データに基づいて所定の情報を端末に提供する情報推薦サーバとして機能するコンピュータ上で動作する情報推薦プログラムであって、コンピュータに、端末のユーザのプロファイル情報と、情報要求があった時点における端末の所定のコンテキスト情報を用いて、予め設定された評価付け項目の中から学習データをフィルタリング又はスコアリングする項目を選択する評価付け項目判別処理を実行させる。本発明によれば、推薦情報をフィルタリングする項目を自動的に最適化できる。本発明の上記及び他の目的、特徴及び利点を明確にすべく、添付した図面を参照しながら、本発明の実施形態を以下に詳述する。なお、上述の本願発明の目的のほか、他の技術的課題、その技術的課題を解決する手段及びその作用効果についても、以下の実施形態による開示によって明らかとなるものである。なお、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。第1の実施の形態本発明の第1の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。以下の図において、本発明の本質に関わらない部分の構成については適宜省略してあり、図示されていない。図1は、本発明の第1の実施の形態による情報推薦システム100の構成を示すブロック図である。図1を参照すると、本実施の形態による情報推薦システム100は、端末10と、情報推薦サーバ20と、ユーザ行動ログ格納手段24と、ユーザプロファイル情報格納手段25から構成される。ユーザ行動ログ格納手段24は、ユーザが各コンテキストにおいて実行した行動を記録し、またその統計情報を保存する。行動とは、ユーザがコンテンツに対して行った購入行動、情報参照行動などである。プロファイル情報格納手段25は、ユーザのプロファイル情報を格納している。ユーザのプロファイル情報は、端末識別情報と関連付けられており、端末識別情報から、該端末を使用しているユーザのプロファイル情報を認識することができるものとする。ただしこれに限定されず、例えば端末10がユーザ識別情報を情報要求と共に、若しくはコンテキス情報に含めて送信することとしてもよい。なお、ユーザ行動ログ格納手段24、ユーザプロファイル情報格納手段25は、別途データベース装置等を設けて情報推薦サーバ20の外部で記録保持していても良い。端末10は、情報推薦サーバ20に対して所定の情報要求を行い、その結果を得る情報要求手段11を含む。情報要求手段11は、情報要求と共に、コンテキスト情報をサーバ20に送信する。コンテキスト情報は、端末10に備えられた所定の機能等により取得保持できるものとする。また、ユーザにより入力されることとしてもよい。なお、コンテキスト情報には、少なくとも、端末識別情報情及び位置情報が含まれているものとする。情報推薦サーバ20は、情報評価付け手段21と、評価付け項目判別手段22と、ユーザモード1評価付け手段231と、ユーザモード2評価付け手段232と、ユーザモード3評価付け手段233とを含む。情報評価付け手段21は、端末10から送られた情報要求及びコンテキスト情報を受け取る。また、情報評価付け手段21は、該情報要求及びコンテキスト情報を評価付け項目判別手段22に送り、評価付け項目の判別を依頼する。また、情報評価付け手段21は、ユーザモード1評価付け手段231、ユーザモード2評価付け手段232、及びユーザモード3評価付け手段233に対し、評価付けフィルタリング又はスコアリングを依頼する。ここで、フィルタリングとは情報の数を絞り込む操作であり、スコアリングとは情報に対してそれぞれのスコアを付与したり、情報の順番を重要度順にソートすることをいう。評価付け項目判別手段22は、端末識別情報を用いて、プロファイル情報格納手段25から端末10を利用しているユーザのプロファイル情報を取得する。次いで、評価付け項目判別手段22は、該プロファイル情報とコンテキスト情報を用いて、ユーザ行動ログ格納手段24にある情報ユーザー行動ログ及びその統計情報に基づき評価付け項目を判別する。具体的な処理については後述する。ユーザモード1評価付け手段231は、ユーザ行動ログ格納手段24の所定の情報に関し、エリアについて評価付けを行う機能を有する。ユーザモード2評価付け手段232は、ユーザ行動ログ格納手段24の所定の情報に関し、ジャンルについて評価付けを行う機能を有する。ユーザモード3評価付け手段233は、ユーザ行動ログ格納手段24の所定の情報に関し、推薦方式について評価付けを行う機能を有する。本実施の形態においては、ユーザモード3つとしたが、これに限定されず、また、カテゴリは上記3つに限らず、例えば時間、曜日等、任意に設定できるものとする。第1の実施の形態の動作の説明次に、本実施の形態による情報推薦システム100の動作について、図面を参照して詳細に説明する。なお、本実施の形態では、評価付け項目判別手段22における判別基準として、情報評価付け手段21から受け取ったコンテキスト情報における、尤度にもとづく例を記す。本発明では、尤度として平均情報量を用いるが、これに限定はされない。図2を参照すると、図2は本実施の形態による情報推薦システム100の動作を示すフローチャートである。まず、端末10の端末情報要求手段11が、情報推薦サーバ20に対し、情報要求及びコンテキスト情報を送信するステップS201。該情報要求及びコンテキスト情報は、情報推薦サーバ20の情報評価付け手段21が受け取り、情報評価付け手段21は、受け取った情報要求及びコンテキスト情報を評価付け項目判別手段22に送り、最初の評価付け項目の判別を依頼する。ステップS202。なお、ここでは、情報要求は、レストランについての情報要求であったとする。次いで、評価付け項目判別手段22は、コンテキスト情報に含まれる端末10の端末識別情報を用いて、プロファイル情報格納手段25から端末10を利用しているユーザのプロファイル情報を取得するステップS203。次いで、評価付け項目判別手段22は、該プロファイル情報とコンテキスト情報を用いて、ユーザ行動ログ格納手段24にある情報ユーザー行動ログ及びその統計情報に基づき、最初の評価付け項目を判別するステップS204。なお、評価付け項目とは、ユーザモード1評価付け手段231、ユーザモード2評価付け手段232、ユーザモード3評価付け手段233、で評価付けされる項目であり、本実施の形態においては、エリア、ジャンル、推薦方式を意味する。本実施の形態では、各評価付け項目について、平均情報量を以下のように算出し、この結果に基づいて評価付けを実施する評価付け項目を判別する。ここで、各評価付け項目の平均情報量は以下であったとする。エリア:銀座70、渋谷10、六本木20=>1.157ジャンル:安い店40、居酒屋30、カフェ30=>1.571推薦方式:人気ランキング50、コンテンツベース30、協調フィルタ10=>1.428この場合、評価付け項目判別手段22は、エリア、ジャンル、推薦方式の中から、最も平均情報量の小さいエリアをフィルタリング項目と判別する。ここで、本実施の形態においては、最初に評価付け項目判別手段22によって最初に判別された評価付け項目についてはフィルタリングを行い、以後判別された評価付け項目についてはスコアリングを行うものとする。従って、評価付け項目判別手段22は、エリアによるフィルタリングを行うことを情報評価付け手段21に伝達し、情報評価付け手段21は、該伝達を受けて、ユーザモード1評価付け手段231に対して、フィルタリングを依頼するステップS205。次いで、ユーザモード1評価付け手段231は、最も尤度の高いエリアである銀座でユーザ行動ログ格納手段24の情報をフィルタリングし、フィルタリング結果を情報評価付け手段21に伝達するステップS206。次いで、情報評価付け手段21は、該フィルタリング結果を受け取ると共に、評価付け項目判別手段22に、2番目の評価付け項目の判別を依頼するステップS207。評価付け項目判別手段22は、ユーザ行動ログ格納手段24に対して、銀座のレストランにおけるユーザ行動ログのデータを解析し、ジャンルと推薦方式それぞれの平均情報量を算出し、平均情報量が少ない方を、次の評価付け項目と判別するステップS208。すなわち、評価付け項目判別手段22は、最初の評価付け項目で尤度に基づきフィルタリングされた情報に関するユーザ行動ログを用いて、ジャンルと推薦方式の平均情報量を算出する。ここで、算出した平均情報量は以下であったとする。ジャンル:安い店10、居酒屋30、カフェ60=>1.295推薦方式:人気ランキング50、コンテンツベース40、協調フィルタ10=>1.361この場合、ジャンルの方が平均情報量が小さいため、評価付け項目判別手段22は、推薦方式よりも平均情報量の小さいジャンルに偏りがあると判断し、次はジャンルによるスコアリングをすることを情報評価付け手段21に伝達し、情報評価付け手段21は、該伝達を受けて、ユーザモード1評価付け手段231が行ったフィルタリング結果を元に、ジャンルについてスコアリングを行うことを、ユーザモード2評価付け手段232に依頼するステップS209。次いで、ユーザモード2評価付け手段232は、該フィルタリング結果について、安い店:居酒屋:カフェ=1:3:6の重みでスコアリングし、スコアリング結果を情報評価付け手段21に返すステップS210。情報評価付け手段21は、スコアリング結果を受け取ると、次いで、ユーザモード3評価付け手段233に対し、ユーザモード1評価付手段231、ユーザモード2評価付け手段232の結果を元に、スコアリングすること依頼するステップS211。具体的には、情報評価付け手段21は、ユーザモード3評価付け手段233に対して、銀座のレストランに対して、安い店10、居酒屋30、カフェ60の割合で重みを加重した時の推薦方式のスコアリングを依頼する。ユーザモード3評価付け手段233は、該依頼に係るコンテキストセットにおけるユーザ行動ログ格納手段24の統計情報に基づき、以下のスコアリング結果を得るステップS212。推薦方式:人気ランキング45、コンテンツベース50、協調フィルタ5そして、ユーザモード3評価付け手段233は、該スコアリング結果を情報評価付け手段21へ伝達し、情報評価付け手段21は、該スコアリング結果を端末10へ送信するステップS213。この時、スコアリング結果に含まれる情報の数レストランの数は、例えば最終的な評価の高い情報上位5件等と限定して端末10へ送信しても良い。以上より、端末10は、エリア:銀座100、渋谷0、六本木0<=>フィルタリング、ジャンル:安い店10、居酒屋30、カフェ60<=>スコアリング、推薦方式:人気ランキング45、コンテンツベース50、協調フィルタ5<=>スコアリングによってフィルタリング及びスコアリングされたお薦めのレストラン情報を得ることができる。なお、本実施の形態ではサービスドメインとしてレストラン推薦1つについて記述したが、2つ以上のサービスドメインにまたがった推薦をする時に、プロファイル情報やコンテキスト情報だけではなく、サービスドメインによってフィルタリング項目が異なっても良い。第1の実施の形態による効果本実施の形態によれば、各コンテキストにおいて、ユーザの各コンテキストにおける行動ログの結果から、それに合わせたフィルタリング項目を定めることができる。これにより、提供者やシステム管理者は、サービスにおける事前の前提知識を必要としなくなり、また、またユーザ行動のトレンドが変化した場合においてもそれに追随したフィルタリング項目の選択が可能となる。なお、既存の技術に評価付け項目判別手段22を加えた最小限の構成としても、本願発明の課題を解決することができる。第2の実施の形態次に、本発明の第2の実施の形態について説明する。第1の実施の形態においては、フィルタリング項目数は1つと設定した。すなわち、すなわち、第1の実施の形態においては、最初に判別された評価付け項目をフィルタリング項目とし、以後に判別された評価付け項目はスコアリングを行うこととした。これに対し、本実施の形態では、評価付け項目判別手段22が、各カテゴリの尤度によってフィルタリング項目数を可変とする。すなわち、本実施の形態においては、尤度に基づいてフィルタリング項目数を制御する。本実施の形態では、評価付け項目判別手段22は、最初の評価付け項目の判別において、全ての評価付け項目の平均情報量が所定の閾値より大きい場合、フィルタリング項目数をゼロとする。従って、この場合は、最初に判別された評価付け項目から最後の評価付け項目まですべてスコアリングを行う。また、平均情報量が所定の閾値より小さい評価付け項目が複数あった場合、複数の項目をフィルタリング項目としても良い。第2の実施の形態による効果本実施の形態によれば、ユーザ行動ログ及びその統計情報の変化に応じて、フィルタリング項目数を自動的に変更することができ、これにより、より最適な情報推薦ができ、かつトレンドの変化に自動的に対応できる。第3の実施の形態次に、本発明の第3の実施の形態について説明する。第2の実施の形態では、尤度に基づいてフィルタリング項目数を制御したが、本実施の形態では、全体の計算時間に対する要件によってフィルタリング項目数を制御する。すなわち、予め設定された全体の計算時間要件を満たすように、フィルタリング項目数を決定する。なお、評価付けについては、第1の実施の形態同様、平均情報量に基づくものとする。ただしこれに限定はされない。具体的には、評価付け項目判別手段22は、最初の評価付け項目の判別において、フィルタリング項目として選択された評価付け項目によってフィルタリングを行った場合に残る情報数を算出し、次いで、他の各評価付け項目で該情報数についてスコアリングを行った場合の推定計算時間を算出する。そして、評価付け項目判別手段22は、該推定計算時間が予め設定した閾値以上である場合は、2番目に選択される評価付け項目をフィルタリング項目とする。そして、2番目の評価付け項目の判別において、同様の処理を行い、3番目に探索される評価付け項目をフィルタリング項目とするか否かを決定する。第3の実施の形態による効果本実施の形態によれば、第1の実施の形態に比べ、計算時間の要件を守りつつフィルタリング項目数を可変にすることができる。第4の実施の形態次に、本発明の第4の実施の形態について説明する。第1の実施の形態では、平均情報量が最小の評価付け項目をフィルタリング項目としたが、本実施の形態では、評価付け項目判別手段22が、評価付け項目×プロファイル情報、コンテキスト情報間のクラメールの連関係数の大きさに基づいてフィルタリング項目を選択する。第4の実施の形態による効果本実施の形態によれば、プロファイル情報やコンテキスト情報の違いに依存度の高い評価付け項目を、フィルタリング項目とすることができる。第5の実施の形態次に、本発明の第5の実施の形態について説明する。第1の実施の形態では、平均情報量が最小の評価付け項目をフィルタリング項目としたが、本実施の形態では、評価付け項目判別手段22が、端末10から送信されたコンテキスト情報の内容が変化した時に、統計上好まれるものが最も大きく変化する評価付け項目を、フィルタリング項目として選択する。言い換えると、評価付け項目判別手段22は、端末10から送信されたコンテキスト情報の変化によるユーザの好みの推定値の変化に基づいて判別した評価付け項目を、フィルタリング項目とする。例えば、レストランの情報要求があった場合で、コンテキスト情報が現在地、時間を含んでいた場合を考える。第1の実施の形態では、ひとつ前の状態の現在地がどこであるかに関わらず、時間が20時に現在地が新宿の場合は、ジャンルがフィルタリング項目となっていた。統計上ユーザは居酒屋というジャンルでの食事を希望することが多いからである。しかしながら、同じ20時に新宿である場合でも、ひとつ前の状態の現在地が池袋であるか渋谷であるかによって、フィルタリングする項目が異なることがある。ここで、現在地が渋谷で時間が20時である場合は、ジャンルが居酒屋以外にもカフェなど他のジャンルも多く、一方、現在地が池袋で時間が20時である場合は、ジャンルがほとんどの場合居酒屋である統計データがあるとする。渋谷から新宿に移動した場合は、その変化によってユーザが好むジャンルの推定値が大きく変化し、池袋から新宿の場合はユーザが好むジャンルはほとんど変化せず、居酒屋に関してはむしろ推定値は減少している場合もある。この場合、池袋から新宿へ移動したユーザに対しては、渋谷から新宿へ移動したユーザに比べて相対的に、居酒屋というジャンルを目的とした移動ではなく、新宿という店のエリアを目的にしている可能性が高く、ジャンルよりも店のエリアでフィルタリングした方が良いことがあり、それを学習データから取得する統計量に基づいて判断する。なお、上記説明は現在地の変化による説明をしたが、時間など他のコンテキストの変化でも同様のことが言える。例えば、平日の16時仕事中から18時プライベートの違いと、土日の16時プライベートから18時プライベートでは違いがある。18時の状態では平日も土日祝でもジャンルの好みが変わらないとしても、平日の方がひとつ前の状態の16時との変化が大きいため、ジャンルでフィルタするべき可能性が土日祝よりも高い。第5の実施の形態による効果本実施の形態によれば、端末10から送信されたコンテキスト情報の変化によるユーザの好みの推定値の変化に基づいて判別した評価付け項目を、フィルタリング項目とすることができる。次に、本発明の情報推薦サーバ20のハードウェア構成例について、図3を参照して説明する。図3は、情報推薦サーバ20のハードウェア構成例を示すブロック図である。図3を参照すると、情報推薦サーバ20は、一般的なコンピュータ装置と同様のハードウェア構成であり、CPUCentralProcessingUnit801、RAMRandomAccessMemory等のメモリからなる、データの作業領域やデータの一時退避領域に用いられる主記憶部802、ネットワークを介してデータの送受信を行う通信部803、入力装置805や出力装置806及び記憶装置807と接続してデータの送受信を行う入出力インタフェース部804、上記各構成要素を相互に接続するシステムバス808を備えている。記憶装置807は、例えば、ROMReadOnlyMemory、磁気ディスク、半導体メモリ等の不揮発性メモリから構成されるハードディスク装置等で実現される。本発明の情報推薦サーバ20の情報評価付け手段21、評価付け項目判別手段22、ユーザモード1評価付け手段231、ユーザモード2評価付け手段232、ユーザモード3評価付け手段233は、プログラムを組み込んだ、LSILargeScaleIntegration等のハードウェア部品である回路部品を実装することにより、その動作をハードウェア的に実現することは勿論として、その機能を提供するプログラムを、記憶装置807に格納し、そのプログラムを主記憶部802にロードしてCPU801で実行することにより、ソフトウェア的に実現することも可能である。なお、前述した端末10も、上記のようなハードウェア構成を有し、該端末10が有する各機能をハードウェア的又はソフトウェア的に実現する。以上好ましい実施の形態をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも、上記実施の形態に限定されるものでなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形して実施することができる。なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。また、本発明の各種の構成要素は、必ずしも個々に独立した存在である必要はなく、複数の構成要素が一個の部材として形成されていること、一つの構成要素が複数の部材で形成されていること、ある構成要素が他の構成要素の一部であること、ある構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複していること、等でもよい。また、本発明の方法およびコンピュータプログラムには複数の手順を順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の手順を実行する順番を限定するものではない。このため、本発明の方法およびコンピュータプログラムを実施する時には、その複数の手順の順番は内容的に支障しない範囲で変更することができる。また、本発明の方法およびコンピュータプログラムの複数の手順は個々に相違するタイミングで実行されることに限定されない。このため、ある手順の実行中に他の手順が発生すること、ある手順の実行タイミングと他の手順の実行タイミングとの一部ないし全部が重複していること、等でもよい。さらに、上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、これに限定されない。付記1端末と、前記端末からの所定の情報要求に対し、ユーザの過去の行動履歴からなる学習データに基づいて所定の情報を前記端末に提供する情報推薦サーバとを備え、前記情報推薦サーバが、前記端末のユーザのプロファイル情報と、前記情報要求があった時点における前記端末の所定のコンテキスト情報を用いて、予め設定された評価付け項目の中からユーザに提示する情報の候補をフィルタリング又はスコアリングする項目を選択する評価付け項目判別手段を備えることを特徴とする情報推薦システム。付記2前記端末が、前記情報要求と共に、当該情報要求を行う時点における所定のコンテキスト情報を前記情報推薦サーバへ送信する情報要求手段を備え、前記コンテキスト情報は少なくとも前記端末の端末識別情報を含み、前記情報推薦サーバが、ユーザのプロファイル情報を格納するユーザプロファイル情報格納手段を備え、前記評価付け項目判別手段が、前記端末識別情報を用いて、前記ユーザプロファイル情報格納手段から、所定の前記プロファイル情報を取得することを特徴とする付記1に記載の情報推薦システム。付記3前記情報推薦サーバが、前記学習データ及び前記学習データに基づく所定の統計情報を格納するユーザ行動ログ格納手段を備えることを特徴とする付記1又は付記2に記載の情報推薦システム。付記4前記評価付け項目判別手段が、複数の前記評価付け項目について平均情報量を算出し、前記平均情報量に基づいてフィルタリング項目を選択することを特徴とする付記1から付記3の何れか1項に記載の情報推薦システム。付記5前記評価付け項目判別手段が、前記平均情報量が最も小さい前記評価付け項目をフィルタリング項目と判別し、それ以外の評価付け項目をスコアリング項目と判別することを特徴とする付記4に記載の情報推薦システム。付記6前記評価付け項目判別手段が、前記平均情報量が所定の閾値よりも小さい前記評価付け項目をフィルタリング項目と判別し、前記平均情報量が所定の閾値以上の前記評価付け項目をスコアリング項目と判別することを特徴とする付記4に記載の情報推薦システム。付記7前記評価付け項目判別手段が、前記平均情報量の小さい順に、フィルタリング又はスコアリングを行う順番を決定することを特徴とする付記4から付記6の何れか1項に記載の情報推薦システム。付記8前記評価付け項目判別手段が、予め設定した計算時間に応じて、フィルタリングを行う項目数を決定することを特徴とする付記1から付記4の何れか1項に記載の情報推薦システム。付記9前記評価付け項目判別手段が、前記評価付け項目と、前記プロファイル情報及び前記コンテキスト情報間とのクラメールの連関係数の大きさに基づいて、フィルタリング項目を選択することを特徴とする付記1から付記3の何れか1項に記載の情報推薦システム。付記10前記評価付け項目判別手段が、提供する情報の種類に基づいて、フィルタリング項目を選択することを特徴とする付記1から付記3の何れか1項に記載の情報推薦システム。付記11前記評価付け項目判別手段が、前記コンテキスト情報の変化によるユーザの好みの推定値の変化に基づいて判別した評価付け項目を、フィルタリング項目として選択することを特徴とする付記1から付記3の何れか1項に記載の情報推薦システム。付記12端末からの所定の情報要求に対し、ユーザの過去の行動履歴からなる学習データに基づいて所定の情報を前記端末に提供する情報推薦サーバであって、前記端末のユーザのプロファイル情報と、前記情報要求があった時点における前記端末の所定のコンテキスト情報を用いて、予め設定された評価付け項目の中からユーザに提示する情報の候補をフィルタリング又はスコアリングする項目を選択する評価付け項目判別手段を備えることを特徴とする情報推薦サーバ。付記13ユーザのプロファイル情報を格納するユーザプロファイル情報格納手段を備え、前記評価付け項目判別手段が、前記端末からの前記情報要求と共に送信される当該情報要求を行う時点における所定のコンテキスト情報に含まれる端末識別情報を用いて、前記ユーザプロファイル情報格納手段から、所定の前記プロファイル情報を取得することを特徴とする付記12に記載の情報推薦サーバ。付記14前記学習データ及び前記学習データに基づく所定の統計情報を格納するユーザ行動ログ格納手段を備えることを特徴とする付記12又は付記13に記載の情報推薦サーバ。付記15前記評価付け項目判別手段が、複数の前記評価付け項目について平均情報量を算出し、前記平均情報量に基づいてフィルタリング項目を選択することを特徴とする付記12から付記14の何れか1項に記載の情報推薦サーバ。付記16前記評価付け項目判別手段が、前記平均情報量が最も小さい前記評価付け項目をフィルタリング項目と判別し、それ以外の評価付け項目をスコアリング項目と判別することを特徴とする付記15に記載の情報推薦サーバ。付記17前記評価付け項目判別手段が、前記平均情報量が所定の閾値よりも小さい前記評価付け項目をフィルタリング項目と判別し、前記平均情報量が所定の閾値以上の前記評価付け項目をスコアリング項目と判別することを特徴とする付記15に記載の情報推薦サーバ。付記18前記評価付け項目判別手段が、前記平均情報量の小さい順に、フィルタリング又はスコアリングを行う順番を決定することを特徴とする付記15から付記17の何れか1項に記載の情報推薦サーバ。付記19前記評価付け項目判別手段が、予め設定した計算時間に応じて、フィルタリングを行う項目数を決定することを特徴とする付記12から付記15の何れか1項に記載の情報推薦サーバ。付記20前記評価付け項目判別手段が、前記評価付け項目と、前記プロファイル情報及び前記コンテキスト情報間とのクラメールの連関係数の大きさに基づいて、フィルタリング項目を選択することを特徴とする付記12から付記14の何れか1項に記載の情報推薦サーバ。付記21前記評価付け項目判別手段が、提供する情報の種類に基づいて、フィルタリング項目を選択することを特徴とする付記12から付記14の何れか1項に記載の情報推薦サーバ。付記22前記評価付け項目判別手段が、前記コンテキスト情報の変化によるユーザの好みの推定値の変化に基づいて判別した評価付け項目を、フィルタリング項目として選択することを特徴とする付記12から付記14の何れか1項に記載の情報推薦サーバ。付記23端末からの所定の情報要求に対し、ユーザの過去の行動履歴からなる学習データに基づいて所定の情報を前記端末に提供する情報推薦サーバの情報推薦方法であって、前記端末のユーザのプロファイル情報と、前記情報要求があった時点における前記端末の所定のコンテキスト情報を用いて、予め設定された評価付け項目の中からユーザに提示する情報の候補をフィルタリング又はスコアリングする項目を選択する評価付け項目判別ステップを有することを特徴とする情報推薦方法。付記24ユーザのプロファイル情報を格納するユーザプロファイル情報格納ステップを有し、前記評価付け項目判別ステップで、前記端末からの前記情報要求と共に送信される当該情報要求を行う時点における所定のコンテキスト情報に含まれる端末識別情報を用いて、前記ユーザプロファイル情報格納ステップから、所定の前記プロファイル情報を取得することを特徴とする付記23に記載の情報推薦方法。付記25前記学習データ及び前記学習データに基づく所定の統計情報を格納するユーザ行動ログ格納ステップを有することを特徴とする付記23又は付記24に記載の情報推薦方法。付記26前記評価付け項目判別ステップで、複数の前記評価付け項目について平均情報量を算出し、前記平均情報量に基づいてフィルタリング項目を選択することを特徴とする付記23から付記25の何れか1項に記載の情報推薦方法。付記27前記評価付け項目判別ステップで、前記平均情報量が最も小さい前記評価付け項目をフィルタリング項目と判別し、それ以外の評価付け項目をスコアリング項目と判別することを特徴とする付記26に記載の情報推薦方法。付記28前記評価付け項目判別ステップで、前記平均情報量が所定の閾値よりも小さい前記評価付け項目をフィルタリング項目と判別し、前記平均情報量が所定の閾値以上の前記評価付け項目をスコアリング項目と判別することを特徴とする付記26に記載の情報推薦方法。付記29前記評価付け項目判別ステップで、前記平均情報量の小さい順に、フィルタリング又はスコアリングを行う順番を決定することを特徴とする付記26から付記28の何れか1項に記載の情報推薦方法。付記30前記評価付け項目判別ステップで、予め設定した計算時間に応じて、フィルタリングを行う項目数を決定することを特徴とする付記23から付記26の何れか1項に記載の情報推薦方法。付記31前記評価付け項目判別ステップで、前記評価付け項目と、前記プロファイル情報及び前記コンテキスト情報間とのクラメールの連関係数の大きさに基づいて、フィルタリング項目を選択することを特徴とする付記23から付記25の何れか1項に記載の情報推薦方法。付記32前記評価付け項目判別ステップで、提供する情報の種類に基づいて、フィルタリング項目を選択することを特徴とする付記23から付記25の何れか1項に記載の情報推薦方法。付記33前記評価付け項目判別ステップで、前記コンテキスト情報の変化によるユーザの好みの推定値の変化に基づいて判別した評価付け項目を、フィルタリング項目として選択することを特徴とする付記23から付記25の何れか1項に記載の情報推薦方法。付記34端末からの所定の情報要求に対し、ユーザの過去の行動履歴からなる学習データに基づいて所定の情報を前記端末に提供する情報推薦サーバとして機能するコンピュータ上で動作する情報推薦プログラムであって、前記コンピュータに、前記端末のユーザのプロファイル情報と、前記情報要求があった時点における前記端末の所定のコンテキスト情報を用いて、予め設定された評価付け項目の中からユーザに提示する情報の候補をフィルタリング又はスコアリングする項目を選択する評価付け項目判別処理を実行させることを特徴とする情報推薦プログラム。付記35前記コンピュータに、ユーザのプロファイル情報を格納するユーザプロファイル情報格納処理を実行させ、前記評価付け項目判別処理で、前記端末からの前記情報要求と共に送信される当該情報要求を行う時点における所定のコンテキスト情報に含まれる端末識別情報を用いて、前記ユーザプロファイル情報格納処理から、所定の前記プロファイル情報を取得することを特徴とする付記34に記載の情報推薦プログラム。付記36前記コンピュータに、前記学習データ及び前記学習データに基づく所定の統計情報を格納するユーザ行動ログ格納処理を実行させることを特徴とする付記34又は付記35に記載の情報推薦プログラム。付記37前記評価付け項目判別処理で、複数の前記評価付け項目について平均情報量を算出し、前記平均情報量に基づいてフィルタリング項目を選択することを特徴とする付記34から付記36の何れか1項に記載の情報推薦プログラム。付記38前記評価付け項目判別処理で、前記平均情報量が最も小さい前記評価付け項目をフィルタリング項目と判別し、それ以外の評価付け項目をスコアリング項目と判別することを特徴とする付記37に記載の情報推薦プログラム。付記39前記評価付け項目判別処理で、前記平均情報量が所定の閾値よりも小さい前記評価付け項目をフィルタリング項目と判別し、前記平均情報量が所定の閾値以上の前記評価付け項目をスコアリング項目と判別することを特徴とする付記37に記載の情報推薦プログラム。付記40前記評価付け項目判別処理で、前記平均情報量の小さい順に、フィルタリング又はスコアリングを行う順番を決定することを特徴とする付記37から付記39の何れか1項に記載の情報推薦プログラム。付記41前記評価付け項目判別処理で、予め設定した計算時間に応じて、フィルタリングを行う項目数を決定することを特徴とする付記34から付記37の何れか1項に記載の情報推薦プログラム。付記42前記評価付け項目判別処理で、前記評価付け項目と、前記プロファイル情報及び前記コンテキスト情報間とのクラメールの連関係数の大きさに基づいて、フィルタリング項目を選択することを特徴とする付記34から付記36の何れか1項に記載の情報推薦プログラム。付記43前記評価付け項目判別処理で、提供する情報の種類に基づいて、フィルタリング項目を選択することを特徴とする付記34から付記36の何れか1項に記載の情報推薦プログラム。付記44前記評価付け項目判別処理で、前記コンテキスト情報の変化によるユーザの好みの推定値の変化に基づいて判別した評価付け項目を、フィルタリング項目として選択することを特徴とする付記34から付記36の何れか1項に記載の情報推薦プログラム。