特定ユーザと類似した好みを有する特定の他のユーザを推奨する方法であって、aシステムが、特定ユーザとランダムユーザとによりそれぞれ選択されたオブジェクトに関する情報を取得するステップであって、前記ランダムユーザは1乃至r番目の他のユーザを有し、前記オブジェクトは、前記特定ユーザにより1乃至s番目のオブジェクトの中から選択される、ステップと、b前記システムが、各オブジェクトの特性を参照することによりグループ化された前記オブジェクト情報をトピック情報として取得するステップであって、前記トピック情報は1乃至n番目のトピックを有する、ステップと、c前記システムが、どのトピックが、前記特定ユーザ及び前記ランダムユーザにそれぞれ対応するかを決定するステップと、d前記システムが、前記特定ユーザと任意の他のユーザとの間の対応関係及び前記トピック情報及び前記トピック情報と前記オブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、他のユーザの各々についてユーザ類似度を評価するステップであって、前記ユーザ類似度は、前記ランダムな他のユーザの中のk番目の他のユーザと前記特定ユーザが同時に前記特定オブジェクトを選択する確率としての、前記特定オブジェクトが適用可能なトピック情報の記述に現れ、k番目の他のユーザ及び前記特定ユーザは全てのトピック情報の1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率の和に対応し、kは1以上且つr以下である、ステップと、e前記システムが、1乃至r番目の他のユーザの中で前記ユーザ類似度の点で上位に格付けされた特定の他のユーザを前記特定ユーザと類似した好みを有するユーザとして推奨するステップと、を有し、ステップdの前記ユーザ類似度は、前記特定オブジェクトが適用可能なトピック情報の記述に現れ、前記特定オブジェクトが現れる確率と独立に、k番目の他のユーザ及び前記特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率の和を乗算することにより評価される、方法。k番目の他のユーザ及び前記特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率は、k番目の他のユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率と、特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率との積により評価される、請求項1に記載の方法。前記トピック情報は、前記特定ユーザ及び前記ランダムユーザに開示されない隠された状態にある、請求項1に記載の方法。ステップaで、前記特定ユーザ又は前記ランダムな他のユーザがそれぞれ個別にランダムオブジェクトに関する情報の収集を実行する場合、前記ランダムな他のユーザに関する前記特定ユーザは、前記適用可能なオブジェクト情報を予め選択していると扱われる、請求項1に記載の方法。前記収集は、前記特定ユーザ又は前記ランダムな他のユーザがそれぞれランダムオブジェクトのデジタル画像を生成し該デジタル画像に関する情報を登録するときに実行される、請求項4に記載の方法。前記特定ユーザは、複数のユーザを有する、請求項1に記載の方法。k番目の他のユーザ及び前記特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率は、k番目の他のユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率と、特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率との積により評価される、請求項6に記載の方法。前記特定ユーザが1乃至m番目の特定ユーザを含む場合、前記特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率は、前記特定ユーザの各々が前記ランダムトピック情報を有する確率を評価し、次に該評価した確率の各々を乗算することにより、評価される、請求項7に記載の方法。特定ユーザと類似した好みを有する特定の他のユーザを推奨する方法であって、aシステムが、オブジェクト情報全体の中で、前記特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を取得するステップと、b前記システムが、各オブジェクトの特性を参照してオブジェクト情報全体をグループ化するときに得た情報をトピック情報として取得するステップであって、前記トピック情報は1乃至n番目のトピックを有する、ステップと、c前記システムが、特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を参照することにより、どのトピック情報が前記特定ユーザに対応するかを決定するステップと、d前記システムが、前記特定ユーザと前記トピック情報との間の対応関係及び前記トピック情報と前記オブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、オブジェクト類似度を評価するステップであって、前記オブジェクト類似度は、前記特定ユーザにより予め選択された特定オブジェクトが適用可能なトピックの記述に現れ、前記特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率の和に対応し、次に前記オブジェクト類似度の点で上位kに格付けされたk個の特定オブジェクトを、前記特定ユーザに高い関連性を有する特定オブジェクトとして決定する、ステップと、e前記特定ユーザに高い関連性を有する特定の他のユーザに関する情報を参照することにより、前記特定ユーザに前記k個の特定オブジェクトに関する情報を提供するステップであって、前記特定ユーザが1乃至m番目の特定ユーザを有する場合、オブジェクト類似度は、1乃至m番目の特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトがランダムトピック情報の記述に現れ、1乃至m番目の特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率の和に対応し、前記オブジェクト類似度の点で上位kに格付けされた前記の評価されたオブジェクトは上位k個の特定オブジェクトとして決定される、ステップと、を有する方法。特定ユーザと類似した好みを有する特定の他のユーザを推奨する方法であって、aシステムが、オブジェクト情報全体の中で、前記特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を取得するステップと、b前記システムが、各オブジェクトの特性を参照してオブジェクト情報全体をグループ化するときに得た情報をトピック情報として取得するステップであって、前記トピック情報は1乃至n番目のトピックを有する、ステップと、c前記システムが、特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を参照することにより、どのトピック情報が前記特定ユーザに対応するかを決定するステップと、d前記システムが、前記特定ユーザと前記トピック情報との間の対応関係及び前記トピック情報と前記オブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、前記特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報を有する各々の確率の中で上位の確率を有する上位h個のトピック情報を決定し、次に前記上位h個のトピック情報に関して個々のオブジェクトが現れる個々の確率の中で上位の確率を有する上位k個のオブジェクトを、前記特定ユーザに高い関連性を有する特定オブジェクトとして決定するステップと、e前記特定ユーザに最も高い関連性を有する特定の他のユーザに関する情報を参照することにより、前記特定ユーザに前記k個の特定オブジェクトに関する情報を提供するステップであって、前記特定ユーザが1乃至m番目の特定ユーザを有する場合、1乃至m番目の特定ユーザ1乃至n番目のトピック情報を有する個々の確率の中で上位の確率を有する上位h個の情報が決定され、次に、前記上位h個のトピック情報に関して個々のオブジェクトが現れる個々の確率の中で上位の確率を有する上位k個のオブジェクトが上位k個の特定オブジェクトとして決定される、ステップと、を有する方法。1乃至m番目の特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でx番目のトピック情報を有する確率は、前記特定ユーザの各々についてx番目のトピック情報を有する確率を評価し、次に前記評価した確率の各々を乗算することにより、評価される、請求項9に記載の方法。特定ユーザと類似した好みを有する特定の他のユーザを推奨するシステムであって、特定ユーザとランダムユーザとによりそれぞれ予め選択されたオブジェクトに関する情報を取得する対応関係決定部であって、前記ランダムユーザは1乃至r番目の他のユーザを有し、前記オブジェクト情報は1乃至s番目のオブジェクトを有し、1乃至s番目のオブジェクトの中の特定オブジェクトは、前記特定ユーザにより選択され、各オブジェクトの特性を参照することにより得られる前記オブジェクト情報をグループ化するときに得られる情報は、トピック情報として取得され、どのトピック情報が、前記特定ユーザ及び前記ランダムユーザにそれぞれ対応するかを決定し、前記トピック情報は1乃至n番目のトピックを有する、対応関係決定部と、前記特定ユーザと任意の他のユーザとの間の対応関係及び前記トピック情報及び前記トピック情報と前記オブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、他のユーザの各々についてユーザ類似度を評価する類似度評価部であって、前記ユーザ類似度は、前記ランダムユーザの中のk番目の他のユーザと前記特定ユーザが同時に前記特定オブジェクトを選択する確率としての、前記特定オブジェクトが適用可能なトピック情報の記述に現れ、k番目の他のユーザと前記特定ユーザが、前記トピック情報のセルで、1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率の和に対応し、kは1以上且つr以下である、類似度評価部と、1乃至r番目の他のユーザの中で前記ユーザ類似度の点で上位に格付けされた特定の他のユーザを前記特定ユーザと類似した好みを有するユーザとして推奨する推奨情報提供部と、を有し、前記類似度評価部は、前記ユーザ類似度は、前記特定オブジェクトがランダムトピック情報の記述に現れ、前記特定オブジェクトが現れる確率と独立に、k番目の他のユーザ及び前記特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率の和を乗算することにより、前記ユーザ類似度を評価する、システム。前記類似度評価部は、k番目の他のユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率と、前記特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率を乗算することにより、k番目の他のユーザ及び前記特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率を評価する、請求項12に記載のシステム。前記トピック情報は、前記特定ユーザ及び前記ランダムユーザに開示されない隠された状態にある、請求項12に記載のシステム。前記対応関係決定部は、前記特定ユーザ又は前記ランダムな他のユーザがそれぞれ個別にランダムオブジェクトに関する情報の収集を実行する場合、前記特定ユーザ又は前記ランダムな他のユーザは、前記適用可能なオブジェクト情報を予め選択していると扱われる、請求項12に記載のシステム。前記収集は、前記特定ユーザ又は前記ランダムな他のユーザがそれぞれランダムオブジェクトのデジタル画像を生成し該デジタル画像に関する情報を登録するときに実行される、請求項15に記載のシステム。前記特定ユーザは、複数のユーザを有する、請求項12に記載のシステム。前記類似度評価部は、k番目の他のユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率と、前記特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率を乗算することにより、k番目の他のユーザ及び前記特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率を評価する、請求項17に記載のシステム。前記特定ユーザが1乃至m番目の特定ユーザを含む場合、前記類似度評価部は、前記特定ユーザの各々が前記ランダムトピック情報を有する確率を評価し、次に該確率の各々を乗算して、前記特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率を評価する、請求項18に記載のシステム。特定ユーザと類似した好みを有する特定の他のユーザを推奨するシステムであって、各オブジェクトの特性を参照してオブジェクト情報全体をグループ化するときに得た情報をトピック情報として取得し、次に、前記オブジェクト情報全体の中で前記特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を取得し、特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を参照することにより、どのトピック情報が前記特定ユーザに対応するかを決定する対応関係決定部であって、前記トピック情報は1乃至n番目のトピックを有する、対応関係決定部と、前記特定ユーザと前記トピック情報との間の対応関係及び前記トピック情報と前記オブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、オブジェクト類似度を評価し、前記オブジェクト類似度は、前記特定ユーザにより予め選択された特定オブジェクトがランダムトピックの記述に現れ、前記特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率の和に対応し、次に前記オブジェクト類似度の点で上位kに格付けされたk個の特定オブジェクトを、前記特定ユーザに高い関連性を有する特定オブジェクトとして決定する類似度評価部と、前記特定ユーザに最も高い関連性を有する特定の他のユーザに関する情報を参照することにより、前記特定ユーザを参照することにより、前記k個の特定オブジェクトに関する情報を前記特定ユーザに提供する推奨情報提供部と、を有し、前記特定ユーザが1乃至m番目の特定ユーザを有する場合、前記類似度評価部は、1乃至m番目の特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトがランダムトピック情報の記述に現れ、1乃至m番目の特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率の和に対応するオブジェクト類似度を評価し、前記オブジェクト類似度の点で上位kに格付けされたオブジェクトを上位k個の特定オブジェクトとして決定する、システム。特定ユーザと類似した好みを有する特定の他のユーザを推奨するシステムであって、各オブジェクトの特性を参照してオブジェクト情報全体をグループ化するときに得た情報をトピック情報として取得し、次に、前記オブジェクト情報全体の中で前記特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を取得し、特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を参照することにより、どのトピック情報が前記特定ユーザに対応するかを決定する対応関係決定部であって、前記トピック情報は1乃至n番目のトピックを有する、対応関係決定部と、前記特定ユーザと前記トピック情報との間の対応関係及び前記トピック情報と前記オブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、前記特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報を有する個々の確率の中で上位の確率を有する上位h個のトピック情報を決定し、次に前記上位h個のトピック情報に関して個々のオブジェクトが現れる個々の確率の中で上位の確率を有する上位k個のオブジェクトを、前記特定ユーザに最も高い関連性を有する特定オブジェクトとして決定する、類似度評価部と、前記特定ユーザに最も高い関連性を有する特定の他のユーザに関する情報を参照することにより、前記特定ユーザを参照することにより、前記k個の特定オブジェクトに関する情報を前記特定ユーザに提供する推奨情報提供部と、を有し、前記特定ユーザが1乃至m番目の特定ユーザの複数のユーザを有する場合、前記類似度評価部は、1乃至m番目の特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報を有する確率の中で上位の確率を有する上位h個のトピック情報を決定し、次に上位h個のトピック情報に関して個々のオブジェクトが現れる上位の確率を有するオブジェクトを上位k個の特定オブジェクトとして決定する、システム。前記類似度評価部は、前記特定ユーザの最後が1乃至n番目のトピック情報の中でx番目のトピック情報を有する確率を評価し、次に前記評価した確率の各々を乗算して、1乃至m番目の特定ユーザがx番目のトピック情報を有する確率を評価する、請求項21に記載のシステム。請求項1乃至11のいずれか一項に記載の方法を実行するためのコンピュータプログラムが記録されたコンピュータ可読記録媒体。本発明の目的は、上述の全ての問題を解決することである。本発明の別の目的は、ユーザにより選択された各オブジェクトの共通の特性を考慮してオブジェクトをグループに分けることにより、トピックに関する情報を取得すること、及びパラメータのようなトピック情報を用いることによりより広範に及びより正確に特定ユーザと類似する好みを有する他のユーザを見付けることである。本発明の更に別の目的は、特定ユーザと類似する好みを有する他のユーザに特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトを推奨するときにトピック情報を用いることにより、より迅速且つより正確に推奨されるべきオブジェクトを決定できることである。以下では、上述の目的を達成するための本発明の代表的構成を説明する。本発明の一態様によると、特定ユーザと類似した好みを有する他のユーザを推奨する方法が提供され、当該方法は、a特定ユーザとランダムユーザとによりそれぞれ選択されたオブジェクトに関する情報が取得されるステップであって、前記ランダムユーザは1乃至r番目の他のユーザを有し、前記オブジェクトは、1乃至s番目のオブジェクトを有し、特定オブジェクトは前記特定ユーザにより1乃至s番目のオブジェクトの中から選択される、ステップと、b各オブジェクトの特性を参照することによりグループ化された前記オブジェクト情報がトピック情報として取得されるステップであって、前記トピック情報は1乃至n番目のトピックを有する、ステップと、cどのトピックが、前記特定ユーザ及び前記ランダムユーザにそれぞれ対応するかが決定されるステップと、d前記特定ユーザと任意の他のユーザとの間の対応関係及び前記トピック情報及び前記トピック情報と前記オブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、他のユーザの各々についてユーザ類似度が評価されるステップであって、前記ユーザ類似度は、前記特定オブジェクトが適用可能なトピック情報の記述に現れ、k番目の他のユーザ及び前記特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率の和に対応し、該確率は、前記ランダムな他のユーザの中のk番目の他のユーザと前記特定ユーザが同時に前記特定オブジェクトを選択する確率を示し、kは1以上且つr以下である、ステップと、e1乃至r番目のユーザの中で前記ユーザ類似度の点で上位に格付けされた前記特定ユーザと類似した好みを有する特定のユーザが前記特定ユーザに推奨されるステップと、を有する。本発明の別の態様によると、特定ユーザの好みと類似した特定オブジェクトを他のユーザに推奨する方法が提供され、当該方法は、aオブジェクト情報全体の中で、前記特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報が取得されるステップと、b各オブジェクトの特性を参照してオブジェクト情報全体をグループ化するときに得た情報がトピック情報として取得されるステップであって、前記トピック情報は1乃至n番目のトピックを有する、ステップと、c特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を参照することにより、どのトピック情報が前記特定ユーザに対応するかが決定されるステップと、d前記特定ユーザと前記トピック情報との間の対応関係及び前記トピック情報と前記オブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、オブジェクト類似度が評価されるステップであって、前記オブジェクト類似度は、前記特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトがランダムトピックの記述に現れ、前記特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピックを有する確率の和に対応し、次に前記オブジェクト類似度の点で上位kに格付けされたk個の特定オブジェクトが、前記特定ユーザに最も高い関連性を有する特定オブジェクトとして決定する、ステップと、e前記特定ユーザに最も高い関連性を有する特定の他のユーザに関する情報を参照することにより、前記特定ユーザに前記k個の特定オブジェクトに関する情報が提供されるステップと、を有する。本発明の更に別の態様によると、特定ユーザの好みと類似した特定オブジェクトを他のユーザに推奨する方法が提供され、当該方法は、aオブジェクト情報全体の中で、前記特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報が取得されるステップと、b各オブジェクトの特性を参照してオブジェクト情報全体をグループ化するときに得た情報がトピック情報として取得されるステップであって、前記トピック情報は1乃至n番目のトピックを有する、ステップと、c特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を参照することにより、どのトピック情報が前記特定ユーザに対応するかが決定されるステップと、d前記特定ユーザと前記トピック情報との間の対応関係及び前記トピック情報と前記オブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、前記特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報を有する個々の確率の中で上位の確率を有する上位のトピック情報が決定され、次に、個々のオブジェクトが上位h個のトピック情報に関して現れる個々の確率の中で上位の確率を有する上位k個のオブジェクトが、前記特定ユーザに最も高い関連性を有する特定のh個のオブジェクトとして決定される、ステップと、e前記特定ユーザに最も高い関連性を有する特定の他のユーザに関する情報を参照することにより、前記k個の特定オブジェクトに関する情報が前記特定ユーザに提供されるステップと、を有する。本発明の更に別の態様によると、特定ユーザと類似した好みを有する特定の他のユーザを推奨するシステムが提供され、当該システムは、特定ユーザとランダムユーザとによりそれぞれ予め選択されたオブジェクトに関する情報を取得することにより対応関係を決定する部分であって、前記ランダムユーザは1乃至r番目の他のユーザを有し、前記オブジェクト情報は1乃至s番目のオブジェクトを有し、1乃至s番目のオブジェクトの中の特定オブジェクトは、前記特定ユーザにより選択され、各オブジェクトの特性を参照することにより得られる前記オブジェクト情報をグループ化するときに得られる情報は、トピック情報として取得され、どのトピック情報が、前記特定ユーザ及び前記ランダムユーザにそれぞれ対応するかを決定し、前記トピック情報は1乃至n番目のトピックを有する、部分と、前記特定ユーザと任意の他のユーザとの間の対応関係及び前記トピック情報及び前記トピック情報と前記オブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、他のユーザの各々についてユーザ類似度を評価する類似度を評価する部分であって、前記ユーザ類似度は、前記特定オブジェクトが適用可能なトピック情報の記述に現れる確率の和に対応し、k番目の他のユーザと前記特定ユーザは、前記ランダムユーザの中でk番目の他のユーザと前記特定ユーザが同時に前記特定オブジェクトを選択する確率で、1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有し、kは1以上且つr以下である、部分と、1乃至r番目の他のユーザの中で、前記ユーザ類似度の点で上位に格付けされた、特定の他のユーザを前記特定ユーザと類似した好みを有するユーザとして推奨する推奨情報を提供する部分と、を有する。本発明の更に別の態様によると、特定ユーザと類似した好みを有する特定の他のユーザを推奨するシステムが提供され、当該システムは、各オブジェクトの特性を参照してオブジェクト情報全体をグループ化するときに得られる情報をトピック情報として取得し、次に前記オブジェクト情報全体の中で前記特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を取得し、特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を参照することにより、どのトピック情報が前記特定ユーザに対応するかを決定する、対応関係を決定する部分と、前記特定ユーザと前記トピック情報との間の対応関係及び前記トピック情報と前記オブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、オブジェクト類似度を評価し、前記オブジェクト類似度は、前記特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトがランダムトピックの記述に現れ、前記特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピックを有する確率の和に対応し、次に前記オブジェクト類似度の点で上位kに格付けされたk個の特定オブジェクトを、前記特定ユーザに最も高い関連性を有する特定オブジェクトとして決定する、オブジェクト類似度を評価する部分と、前記特定ユーザに最も高い関連性を有する特定の他のユーザに関する情報を参照することにより、前記特定ユーザを参照することにより、前記特定ユーザに前記k個の特定オブジェクトに関する情報を提供する、推奨情報を提供する部分と、を有する。本発明の更に別の態様によると、特定ユーザと類似した好みを有する特定の他のユーザを推奨するシステムが提供され、当該システムは、各オブジェクトの特性を参照してオブジェクト情報全体をグループ化するときに得られる情報をトピック情報として取得し、次に前記オブジェクト情報全体の中で前記特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を取得し、特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を参照することにより、どのトピック情報が前記特定ユーザに対応するかを決定する、対応関係を決定する部分と、前記特定ユーザと前記トピック情報との間の対応関係及び前記トピック情報と前記オブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、前記特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報を有する個々の確率の中で上位の確率を有する上位h個のトピック情報を決定し、次にh個の個々のオブジェクトが上位h個のトピック情報に関して現れる個々の確率の中で上位の確率を有する上位k個のオブジェクトを、前記特定ユーザに最も高い関連性を有する特定オブジェクトとして決定する、類似度を評価する部分と、前記特定ユーザに最も高い関連性を有する特定の他のユーザに関する情報を参照することにより、前記特定ユーザを参照することにより、前記特定ユーザに前記k個の特定オブジェクトに関する情報を提供する、推奨情報を提供する部分と、を有する。さらに、他の方法、システム、及び本発明を実施するための方法を実行するコンピュータプログラムを記録するコンピュータ可読記録媒体が提供される。本発明によると、特定ユーザと他のユーザとの間の類似度を評価するために、オブジェクトを包括的に含む概念であるトピックに関する情報が用いられ、多数のオブジェクト種類が存在する場合に、類似する好みを有する他のユーザは、より広範に及びより正確に見付けられ得る。さらに、本発明によると、推奨されるべきオブジェクトは、特定ユーザと類似する好みを有する他のユーザに特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトを推奨するときに、より迅速且つより正確に決定できる。これらの例は、当業者が本発明を実施するために十分且つ詳細に記載される。理解されるべきことに、本発明の種々の例は、異なるが必ずしも互いに排他的ではない。例えば、一例と関連してここに記載される特定の特徴、構造、又は特性は、本発明の精神及び範囲から逸脱することなく他の例の中で実施されても良い。さらに、理解されるべき点は、開示される各例の中の個々の要素の位置又は配置は、本発明の精神及び範囲から逸脱することなく変更されても良い。したがって、以下の詳細な説明は限定的意味と考えられるのではなく、本発明の範囲は、適切に解釈される添付の請求の範囲、並びに権利化された請求項の等価物の全範囲によってのみ定められる。図中、同様の参照符号は幾つかの図面を通じて同一又は同様の部分を表す。以下では、本発明の好適な例を参照して本発明を詳細に説明する。したがって、本発明の属する技術分野における常識を有する者は、本発明を容易に実施できる。本発明の明細書では、トピック又はトピック情報は、ユーザを囲む各オブジェクトの特性を参照することにより取得される共通特性を有するグループ化されたオブジェクトに関する情報を意味し得る。例えば、Avanti、Mates、Genesisがユーザにより選択可能な収集可能なオブジェクトである場合、該オブジェクトは共通特性を有する。1つはそれらが全て自動車であること、もう1つはそれらが韓国製であることである。したがって、それらは、自動車のトピックに適切に、及び韓国製のトピックに適切に分類できる。参照により、トピック情報は、ユーザに開示されることなく、隠された状態にあることにより特徴付けられても良い。<システムの全体構成>図1は、本発明の一例による、特定ユーザと類似した好みを有する他の特定ユーザ及び特定オブジェクトを推奨するシステム全体の構成を表す概略図である。図1に示すように、本発明の一例による全体システムは、ネットワーク100、ユーザ/オブジェクト推奨システム200及びユーザ端末300を有しても良い。先ず、本発明の一例によるネットワーク100は、有線又は無線のような態様に拘わらず構成されても良く、移動体通信ネットワーク、LANlocalareanetwork、MANmetropolitanareanetwork、WANwideareanetwork、人工衛星ネットワーク、及び他の種々のネットワークの形態で構成されても良い。より詳細には、本発明におけるネットワーク100は、公知のWWWWorldWideWeb、CDMACodeDivisionMultipleAccess、WCDMA登録商標WidebandCodeDivisionMultipleAccess、GSM登録商標通信GlobalSystemforMobile等のようなあらゆるネットワークサービスを含む概念として理解されるべきである。次に、本発明の一例によるユーザ/オブジェクト推奨システム200は、それぞれ特定ユーザ及びランダムユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報、及び個々のオブジェクトに適用可能なトピックに関する情報を取得し、並びにどのトピックと特定ユーザ及びランダムユーザがそれぞれ対応するかを取得した情報に基づき決定する機能を実行しても良い。さらに、本発明の一例によるユーザ/オブジェクト推奨システム200は、ランダムユーザの中から特定ユーザと高い関連性を有する特定の他のユーザを決定し、特定ユーザとランダムユーザとの間の対応関係、トピック情報、及びトピック情報とオブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、特定の他のユーザを特定ユーザと類似した好みを有するユーザとして推奨する機能を実行しても良い。さらに、本発明の一例によるユーザ/オブジェクト推奨システム200は、特定ユーザとランダムユーザとの間の対応関係、トピック情報、及びトピック情報とオブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、特定ユーザと高い関連性を有する特定オブジェクトを決定する機能、並びに特定オブジェクトに関する情報を特定ユーザと高い関連性を有する特定の他のユーザに推奨する機能を実行しても良い。以下に、ユーザ/オブジェクト推奨システム200の内部構成及び構成要素を詳細に説明する。参考のため、ユーザ/オブジェクト推奨システム200は、ユーザ推奨システム及びオブジェクト推奨システムとして別個に又は統合して構成されても良い。次に、本発明の一例によるユーザ端末300は、ユーザが該ユーザの興味のあるオブジェクトを選択した場合、ユーザ/オブジェクト推奨システム200に選択要求を送信する機能、並びにユーザ/オブジェクト推奨システム200によりユーザと類似する好みを有するとして推奨される他のユーザ又はオブジェクトに関する情報を受信し及び得る機能を実行しても良い。ここで、ランダムオブジェクトに関する情報を収集することにより、ユーザがランダムオブジェクトに関する情報を選択する場合を仮定する。このような収集の代表例は、各ユーザが、ユーザ端末300のカメラモジュール等を用いることによりランダムオブジェクトのデジタル画像を生成し、その情報を登録することであっても良いが、これに限定されない。さらに、本発明の一例によるユーザ端末300は、ネットワーク100又はユーザ/オブジェクト推奨システム200にアクセスし及びそれと通信する機能を有するデジタル装置である。このようなデジタル装置は、パーソナルコンピュータ例えば、デスクトップ、ラップトップ、等、ワークステーション、PDA、ウェブパッド、携帯電話機を有し、記憶手段と演算能力を有するマイクロプロセッサとを備え、本発明によるユーザ端末300として適応され得る。<ユーザ/オブジェクト推奨システムの構成>図2は、本発明の一例によるユーザ/オブジェクト推奨システム200の内部構成を説明する図である。図2を参照すると、ユーザ/オブジェクト推奨システム200は、対応関係決定部210、類似度評価部220、推奨情報提供部230、通信部240、及び制御部250を有しても良い。本発明の一例によると、少なくとも1つの対応関係決定部210、類似度評価部220、推奨情報提供部230、通信部240、及び制御部250は、ユーザ/オブジェクト推奨システム200に含まれても良く、又はユーザ/オブジェクト推奨システム200と通信するプログラムモジュールであっても良い。しかしながら、図2では、ユーザ/オブジェクト推奨システム200は、対応関係決定部210、類似度評価部220、推奨情報提供部230、通信部240、及び制御部250を有するとして示される。プログラムモジュールは、オペレーティングシステム、アプリケーションプログラムモジュール、及び他のプログラムモジュールの形態でユーザ/オブジェクト推奨システム200に含まれても良く、幾つかの知られているメモリ装置に物理的に格納されても良い。さらに、プログラムモジュールは、ユーザ/オブジェクト推奨システム200と通信可能な遠隔メモリ装置に格納されても良い。このようなプログラムモジュールは、本発明に従って説明される特定の動作又は特定の抽象データ型を実行するルーチン、サブルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造を含むが、これらに限定されない。最初に、本発明の第1の例によると、対応関係決定部210は、特定ユーザ及びランダムユーザにより別個に予め選択されたオブジェクトに関する情報を取得し、各オブジェクトの特性を参照することによりトピック情報としてグループ情報を取得し、並びにどのトピックと特定ユーザ及びランダムユーザが対応するかを決定する機能を実行しても良い。したがって、特定ユーザ及びランダムユーザにより別個に予め選択されたオブジェクトに関する情報を取得し、トピック情報として取得されたオブジェクト情報をグループ化するときに得られた情報を取得するために、対応関係決定部210は、ユーザ及びオブジェクトに関する情報並びにユーザとオブジェクトとの間の選択の関係に関する情報が記録されているデータベース図示しないと関連付けられても良い。他方で、明細書の以下の部分は、ランダムユーザが1乃至r番目のユーザを有し、オブジェクトが1乃至s番目のオブジェクトを有し、特定ユーザが1乃至s番目のオブジェクトの中から少なくとも1つの特定オブジェクトを既に選択している場合を仮定して説明する。次に、特定ユーザに関する情報とランダムユーザとの間の対応関係、トピック情報、及びトピック情報とオブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、ランダムユーザの中でk番目ここで、kは1以上且つr以下であるの他のユーザが特定ユーザと同時に特定オブジェクトを選択する確率を得るために、本発明の第1の例による類似度評価部220は、ランダムな他のユーザの各々によるユーザ類似度を取得する機能を実行しても良い。ユーザ類似度は、特定オブジェクトが各トピック情報の記述stateに現れる確率全ての和に等しい値に関連する。ここで、k番目のユーザ及び特定ユーザは、1乃至n番目のトピック情報のうちのランダムトピック情報をそれぞれ有する。より詳細には、類似度評価部220は、特定オブジェクトが各トピック情報の記述に表れる確率の全ての和に等しい値を乗算することにより、ユーザ類似度を得ても良い。k番目の他のユーザ及び特定ユーザは、それぞれ、特定オブジェクトが独立に現れる確率つまり、データベース図示しないに記録されたオブジェクト全体の中で特定オブジェクトが現れる確率としての頻度の概念により、1乃至n番目のトピック情報のうち、ランダムトピック情報を有する。ここで、k番目の他のユーザ及び特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報のうちランダムトピック情報を有する確率は、k番目の他のユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率に、特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率を乗算することにより計算されても良い。このようなユーザ類似度を評価する処理は、以下の式1で表現され得る。式1から分かるように、ユーザUが特定オブジェクトOを選択する確率Pは、特定ユーザが各トピックに関する情報の記述に現れる確率Pの各々の和、特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率Pに、特定オブジェクトが独立に現れる確率Pを乗算することにより計算されても良い。これに基づき、k番目の他のユーザが特定ユーザと同時に特定オブジェクトを選択している確率を得る処理を、図3を参照して以下に説明する。図3は、特定ユーザとランダムユーザとの間の対応関係、トピック情報、及びトピック情報とオブジェクト情報との間の対応関係を説明する図である。図3を参照すると、ユーザmeはオブジェクトCamry、Sonata、Avanteを選択し、一方、別のユーザBobはAccordを選択し、他のユーザAliceはMatiz、Altimaを選択する。対応関係決定部210は、上述の予め選択されたオブジェクトに関する情報に関連するトピック情報例えば、車のトピック、又は韓国のトピックが適用可能である。若者のトピックは上記オブジェクトには対応しない及び関連する対応関係を取得しても良い。また、類似度評価部220は、該対応関係を用いることによりつまり、高いユーザ類似度、どの他のユーザが、特定オブジェクトに関して特定ユーザと高い関連性を有するかを決定しても良い。例えば、パラメータSonataが特定ユーザmeにより予め選択された場合、特定ユーザmeと別のユーザBobとの間のユーザ類似度としてPつまり、meとBobがSonataを同時に選択する確率が、及び特定ユーザmeと他のユーザAliceとの間のユーザ類似度としてPつまり、meとAliceがSonataを同時に選択する確率が以下の数式を用いることにより計算されても良い。ここで、以下の様に、全ての関連するトピックつまり、車carと韓国Koreaがこれらの確率を求める際のパラメータとして用いられていることが分かる。結論として、Sonataがパラメータとして用いられる場合、他のユーザAliceがBobよりも特定ユーザmeに関して高い類似度を有することが予測される。これは、Aliceがmeと同時に車と韓国のトピックに非常に興味を持っており、Bobがトピック韓国の代わりに、若者のトピックと同様に車のトピックに興味を持っているからである。他方で、本発明の第1の例による類似度評価部220では、m:n照合は、上述の単一の特定ユーザとの1:n照合により計算されるユーザ類似度の概念を拡張することにより、複数の特定ユーザの全員の好みを他のユーザの好みと比較し、ユーザ類似度を得ると想定される。このようなm:n照合についてユーザ類似度を計算するために、以下の式2が用いられても良い。1乃至m番目の特定ユーザが特定ユーザに含まれる場合、類似度評価部220は、式2に示したように、各特定ユーザがランダムトピック情報を有する確率を求め、各確率の各々を乗算してPP、1乃至m番目の特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率を求め、この確率にランダムな他のユーザUがランダムトピック情報を有する確率pを乗算して、他のユーザU及び1乃至m番目の特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率を求め、以上に基づき、複数の特定ユーザと他のユーザUとの間のユーザ類似度を評価しても良い。上述の処理を他のユーザの各々について繰り返すことにより、高いユーザ類似度を有する他のユーザが決定できる。次に、本発明の第1の例による推奨情報提供部230は、ユーザ類似度の値が1乃至r番目の他の特定ユーザの中で最も高い特定の他のユーザを、特定ユーザと類似した好みを有するユーザとして推奨する機能を実行しても良い。本発明の第1の例による通信部240は、ユーザ/オブジェクト推奨システム200をユーザ端末300のような外部装置と通信可能にする機能を実行しても良い。次に、本発明の第1の例による制御部250は、対応関係決定部210、類似度評価部220、推奨情報提供部230、通信部240の間のデータフローを制御する機能を実行しても良い。言い換えると、制御部250は、ユーザ/オブジェクト推奨システム200の外部から又はその構成要素間のフローを制御して、対応関係決定部210、類似度評価部220、推奨情報提供部230、通信部240にそれらの独自の機能を実行させる。本発明の第1の例に従って、以上に、特定ユーザと類似した好みを有する特定の他のユーザを推奨する方法を説明した。以下に、本発明の第2の例に従って、特定ユーザと類似した好みを有する特定オブジェクト他のユーザに推奨する方法を説明する。先ず、本発明の第2の例による対応関係決定部210は、各オブジェクトの特性を参照し、オブジェクト全体に関する情報の中で特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を得て、そして、特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を参照することにより特定ユーザがどのトピック情報に対応するかを決定することにより、目的情報全体1乃至n番目のトピックを含むをグループ化するときに得られた情報を取得する機能を実行しても良い。したがって、オブジェクト情報全体の中で特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を取得するために、及び該特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を参照することにより特定ユーザがどのトピック情報に対応するかを決定するために、対応関係決定部210は、ユーザ及びオブジェクトに関する情報並びにユーザとオブジェクトとの間の事前選択の関係が記録されるデータベース図示しないと関連付けられても良い。次に、本発明の第2の例による類似度評価部220は、特定ユーザにより予め選択された個々のオブジェクトがランダムなトピックの記述に現れると同時に、特定ユーザが1乃至n番目のトピックの中でランダムなトピックを有する個々の確率の和に等しい値に対応するオブジェクト類似度を、対応関係決定部210により決定された特定ユーザとトピック情報との間の対応関係及びトピック情報とオブジェクト情報との間の関係を参照し、次に、必要に応じて特定ユーザに対し上位k番目の関連性を有する特定オブジェクトとして、オブジェクト類似度の点で上位k個に格付けされるk個の特定オブジェクトを決定することにより、計算する機能を実行しても良い。特定ユーザに対する上位k番目の関連性を有する特定オブジェクトを決定する方法は上述の方法に限定されない。本発明の第2の例による類似度評価部220は、先ず、特定ユーザとトピック情報との間の対応関係及びトピック情報とオブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、特定ユーザが1乃至n番目のトピックの中で個々のトピックを有する確率の中で上位h個の確率を有する上位h個のトピックに関する情報を決定し、次に、上位k個のトピックに関する上位k個の確率を有する上位k個の特定オブジェクトを、特定ユーザに最も高い関連性を有する特定オブジェクトと見なしても良い。図4は、特定ユーザとトピック情報との間の対応関係、及びトピック情報とオブジェクト情報との間の対応関係を説明する図である。図4を参照すると、特定ユーザmeに対して高い関連性を有する特定オブジェクトを決定する過程を説明するため、本発明の第2の例による類似度評価部220は、特定ユーザmeにより予め選択された個々のオブジェクトがランダムなトピックの記述に現れると同時に、特定ユーザmeが車トピック、韓国トピック及び本トピックの中でランダムなトピックを有する確率の和に対応するオブジェクト類似度を以下のように計算しても良い。結論として、Sonata、Avante、Matizは、meが興味を持っているトピック車及び韓国トピックに対応するので、高いオブジェクト類似度を有するSonata、Avante、Matizは、特定ユーザmeに対して高い関連性を有する特定オブジェクトとして決定される。上述のように、ユーザmeはAlgebra及びPhysicsが関連するトピック本に全く興味を持っていないので、ユーザmeとオブジェクトAlgebra及びオブジェクトPhysicsとの間のオブジェクト類似度はそれぞれゼロである。本発明の第2の例によると、類似度評価部220は、先ず、meが車、韓国及び本のトピックの中であるトピックに対応する最も高い確率を有する上位2個のトピックトピック車及び韓国に関する情報を決定し、次に、該トピック情報に関してのみ高い確率で現れる特定オブジェクトを、特定ユーザに最も高い関連性を有する特定オブジェクトとして決定し、全体の演算数を削減しても良い。したがって、参照することにより、特定ユーザに最も高い関連性を有する幾つかの特定オブジェクトに関する情報を、特定ユーザに最も高い関連性を有する他のユーザに提供することを含むサービスを提供しても良い。これは、以下の例にも同様に適用できる。さらに、本発明の第2の例による類似度評価部220は、特定ユーザが1乃至m番目の特定ユーザの複数のユーザを含む場合、ユーザとオブジェクトとの間の1:n照合の概念を拡張することにより、複数の特定ユーザに最も高い関連性を有する特定オブジェクトを決定する機能を実行しても良い。より詳細には、本発明の第2の例による類似度評価部220は、個々の特定ユーザがx番目のトピック情報xは1以上且つn以下であるを有する個々の確率を求め、次に、既に求めた個々の確率を乗算して、1乃至m番目の特定ユーザの各々が1乃至n番目のトピック情報を有する確率の中で高い確率を有する上位h個のトピックに関する情報を決定し、そして、上位h個のトピックに関して個々のオブジェクトが現れる上位k個の確率を有する上位k個のオブジェクトを、複数の特定ユーザに最も高い関連性を有する特定オブジェクトとして決定することにより、同時に1乃至m番目の特定ユーザが1乃至n番目のトピック情報の中でx番目のトピックを有する確率を求めても良い。しかし、これに限定されず、種々の変更例が考えられる。最後に、本発明の第2の例による推奨情報提供部230は、特定ユーザに高い関連性を有する別のユーザを選択し、特定ユーザに高い関連性を有する上位k個のオブジェクトを特定の他のユーザに提供する機能を実行しても良い。上述の本発明の第1の例は、推奨情報提供部230が特定ユーザに高い関連性を有する特定の他のユーザを選択する場合に適用されても良いが、これに限定されず、種々の変更例が考えられる。本発明に従って上述した例は、種々のコンピュータコンポーネントを通じて実行されコンピュータ可読記録媒体に記録され得るプログラムコマンドの形式で実施され得る。コンピュータ可読媒体は、プログラムコマンド、データファイル、データ構造を単独で又は組み合わせて有しても良い。コンピュータ可読記録媒体に記録されたプログラムコマンドは、特に本発明のために設計され構成されても良く、又はコンピュータソフトウェアの分野の当業者に知られ使用可能であっても良い。コンピュータ可読記録媒体の例は、ハードディスク、フロッピディスク及び磁気テープのような磁気媒体、CD-ROM及びDVDのような光学媒体、フロオプティカルディスクのような磁気光媒体、並びに特にプログラムコマンドを格納し実行するよう構成されたROM、RAM及びフラッシュメモリのようなハードウェア装置を含む。プログラムコマンドは、コンパイラにより生成された機械語のみならず、コンピュータにより実行されるインタプリタ等により用いられ得る高級コードも含む。ハードウェア装置は、本発明による動作を実行するために1又は複数のソフトウェアモジュールとして機能するよう構成されても良い。逆も同様である。本発明は、特定のコンポーネントのような特定の詳細事項、限られた例及び図面により上述されたが、それらは単に本発明の全体的な理解を促進するために提供されたものであり、本発明は上述の例により限定されない。本発明の属する分野の共通知識を有する者は、上述の説明に基づき種々の修正及び変更を為し得る。したがって、本発明の思想は、説明した例に制限されず、添付の請求の範囲及び全ての変形、請求の範囲と同等のもの若しくは等価なものは本発明の思想の範疇に属する。