利用者間の通信履歴を取得する通信履歴取得部と、前記通信履歴取得部によって取得された通信履歴から得られる所定の利用者と他の利用者との通信に関する関係に基づいて、利用者群のグループを形成するグループ形成部と、前記他の利用者によってネットワーク上の情報にアクセスされた履歴である閲覧履歴を取得する閲覧履歴取得部と、前記閲覧履歴取得部によって取得された閲覧履歴に基づいて、前記グループ形成部によって形成されたグループに属する前記他の利用者によってアクセスされた情報である推薦情報を決定する推薦情報決定部と、前記推薦情報決定部によって決定された推薦情報を前記所定の利用者に提供する推薦情報提供部とを備えたことを特徴とする情報推薦装置。前記推薦情報決定部は、前記グループ形成部によって形成されたグループに属する前記他の利用者によってアクセスされた情報のうち、該他の利用者によるアクセス頻度が高い情報を優先的に推薦情報とすることを決定することを特徴とする請求項1に記載の情報推薦装置。前記通信履歴取得部は、利用者間の通信における通信頻度又は通信量を含む通信履歴を取得し、前記推薦情報決定部は、前記通信履歴取得部によって取得された通信履歴に基づいて、前記他の利用者によってアクセスされた情報に対して、前記所定の利用者と前記他の利用者との通信における通信頻度又は通信量に応じた優先度を付与し、該優先度が高い情報を優先的に推薦情報とすることを決定することを特徴とする請求項1又は2に記載の情報推薦装置。前記通信履歴取得部は、利用者間の通信における通信量又は通信時刻又は通信頻度を含む通信履歴を取得し、前記グループ形成部は、前記通信履歴取得部によって取得された通信履歴に基づいて、通信量の差又は通信時刻の差が所定範囲内である、又は通信頻度が所定以上に高い利用者群を前記グループとして形成することを特徴とする請求項1~3のいずれか一つに記載の情報推薦装置。情報推薦装置で実行される情報推薦方法であって、利用者間の通信履歴を取得する通信履歴取得工程と、前記通信履歴取得工程によって取得された通信履歴から得られる所定の利用者と他の利用者との通信に関する関係に基づいて、利用者群のグループを形成するグループ形成工程と、前記他の利用者によってネットワーク上の情報にアクセスされた履歴である閲覧履歴を取得する閲覧履歴取得工程と、前記閲覧履歴取得工程によって取得された閲覧履歴に基づいて、前記グループ形成工程によって形成されたグループに属する前記他の利用者によってアクセスされた情報である推薦情報を決定する推薦情報決定工程と、前記推薦情報決定工程によって決定された推薦情報を前記所定の利用者に提供する推薦情報提供工程とを含んだことを特徴とする情報推薦方法。コンピュータを請求項1~4のいずれか一つに記載の情報推薦装置として機能させるための情報推薦プログラム。しかしながら、上記従来の情報推薦技術は、利用者による情報への閲覧履歴を用いるので、かかる利用者が所定数の情報を閲覧した後でなければ、適切な情報を推薦することが困難である。本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者に適切な情報を推薦することができる情報推薦装置、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。実施形態に係る情報推薦装置は、利用者間の通信履歴を取得する通信履歴取得部と、通信履歴から得られる所定の利用者と他の利用者との通信に関する関係に基づいて、利用者群のグループを形成するグループ形成部と、他の利用者によってネットワーク上の情報にアクセスされた履歴である閲覧履歴を取得する閲覧履歴取得部と、閲覧履歴に基づいて、グループ形成部によって形成されたグループに属する他の利用者によってアクセスされた情報である推薦情報を決定する推薦情報決定部と、推薦情報決定部によって決定された推薦情報を所定の利用者に提供する推薦情報提供部と有する。実施形態に係る情報推薦装置、情報推薦方法、情報推薦プログラムは、利用者に適切な情報を推薦することができるという効果を奏する。以下に、本発明に係る情報推薦装置、情報推薦方法及び情報推薦プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例により本発明が限定されるものではない。[ネットワーク構成]まず、図1を用いて、実施例1に係る情報推薦装置を含むネットワークの構成例について説明する。図1は、実施例1に係る情報推薦装置を含むネットワークの構成例を示す図である。図1に例示したネットワーク1は、例えば、IPInternetProtocolネットワークであり、利用者端末11及び12と、通信履歴保持サーバ21と、閲覧履歴保持サーバ22と、推薦情報保持サーバ23と、情報推薦装置100とを含む。利用者端末11及び12は、実施例1におけるネットワーク1を利用する利用者によって利用される情報処理装置であり、例えば、PCPersonalComputer、携帯電話機、PDAPersonalDigitalAssistant等である。これらの利用者端末11及び12は、ネットワーク1に含まれる各種サーバによって提供されるWebページや動画データ等のWebコンテンツや、FTPFileTransferProtocol等によって所定のファイル等にアクセスする場合がある。すなわち、利用者端末11や利用者端末12は、利用者の操作内容に従って、Webサーバによって提供される所定のサイトWebページや動画データにアクセスしたり、FTPサーバ等によって提供される所定のファイルにアクセスしたりする。これにより、利用者端末11又は12の利用者は、Webページ、動画データやファイル等を閲覧することができる。図1に示した例では、後述する推薦情報保持サーバ23がWebサーバやFTPサーバ等であり、利用者端末11及び12は、推薦情報保持サーバ23に保持されるWebコンテンツやファイル等にアクセスするものとする。なお、以下では、利用者によって閲覧されるWebページ、動画データやファイル等の電子データを単に情報と表記する場合がある。また、利用者端末11及び12は、互いに通信を行う場合がある。例えば、利用者端末11及び12は、図示しないメールサーバや基地局等を介して、互いに電子メールを送受したり、チャットサーバを介して文字データを送受したり、利用者間における通話を実現するための音声データを送受したりする。実施例1において、利用者端末11と利用者端末12との間で行われる通信には、一方の利用者端末の利用者がブログBlogやSNSSocialNetworkServiceに公開しているコンテンツを他方の利用者端末の利用者が閲覧する態様や、かかるコンテンツにコメントを書き込む態様等も含む。なお、図1では、ネットワーク1に2台の利用者端末11及び12が含まれる例を示したが、ネットワーク1に含まれる利用者端末の数はこれに限られない。例えば、ネットワーク1には、3台以上の利用者端末が含まれてもよい。通信履歴保持サーバ21は、利用者端末11と利用者端末12との間における通信の履歴以下、通信履歴と表記する場合があるを保持する。例えば、通信履歴保持サーバ21は、利用者端末間による通信を中継する各種サーバから、利用者端末11等の通信履歴を取得する。また、例えば、通信履歴保持サーバ21は、利用者端末11等から、通信履歴を取得する。なお、通信履歴保持サーバ21が保持する通信履歴については、後述する。閲覧履歴保持サーバ22は、利用者端末11や利用者端末12の利用者による各種情報への閲覧の履歴以下、閲覧履歴と表記する場合があるを保持する。例えば、閲覧履歴保持サーバ22は、利用者端末11等によってアクセスされた各種サーバから、利用者端末11等のアクセス履歴を閲覧履歴として取得する。また、例えば、閲覧履歴保持サーバ22は、利用者端末11等から、各種サーバへのアクセス履歴を閲覧履歴として取得する。なお、閲覧履歴保持サーバ22が保持する閲覧履歴については、後述する。推薦情報保持サーバ23は、例えば、WebサーバやFTPサーバ等であり、Webコンテンツやファイル等を保持する。すなわち、推薦情報保持サーバ23は、利用者端末11や利用者端末12によってアクセスされる各種電子データを保持する。上記の閲覧履歴保持サーバ22は、推薦情報保持サーバ23から閲覧履歴を収集することになる。なお、図1に示した例では、ネットワーク1に1台の推薦情報保持サーバ23が含まれる例を示したが、ネットワーク1に含まれる推薦情報保持サーバの数はこれに限られない。例えば、ネットワーク1には、Webサーバである複数の推薦情報保持サーバや、FTPサーバである複数の推薦情報保持サーバが含まれてもよい。また、図1に例示した推薦情報保持サーバ23は、WebサーバやFTPサーバ等でなくてもよい。例えば、推薦情報保持サーバ23は、Webコンテンツやファイル等から、利用者端末11や利用者端末12によってアクセスされた情報を保持するサーバであってもよい。情報推薦装置100は、利用者端末11や利用者端末12に対して、閲覧を推薦する情報Webコンテンツ等の電子データを提供する。例えば、図1に例示した情報推薦装置100は、利用者端末11から情報の推薦を要求する情報推薦要求を受信した場合に、通信履歴保持サーバ21から通信履歴を取得する。そして、情報推薦装置100は、通信履歴保持サーバ21から取得した通信履歴に基づいて、過去に通信を行ったことがある利用者端末群のグループを形成する。例えば、利用者端末11と利用者端末12とが通信を行ったことがある場合には、情報推薦装置100は、利用者端末11と利用者端末12とを含むグループを形成する。続いて、情報推薦装置100は、閲覧履歴保持サーバ22から閲覧履歴を取得する。そして、情報推薦装置100は、閲覧履歴保持サーバ22から取得した閲覧履歴に基づいて、情報推薦要求の送信元である利用者端末11と同一グループに属する利用者端末12によって過去にアクセスされた情報Webコンテンツ等の電子データを、利用者端末11に推薦する推薦情報として決定する。このとき、情報推薦装置100は、例えば、利用者端末12によってアクセスされた回数が多い情報を優先的に推薦情報とすることを決定する。そして、情報推薦装置100は、このようにして決定した推薦情報を推薦情報保持サーバ23から取得し、取得した推薦情報を利用者端末11に提供する。このように、実施例1に係る情報推薦装置100は、利用者端末11から情報推薦要求を受信した場合に、利用者端末11と通信を行ったことがある利用者端末12を含むグループを形成し、かかるグループに属する利用者端末12によって過去にアクセスされたWebコンテンツ等の情報を推薦情報として利用者端末11に提供する。ここで、利用者端末11と利用者端末12とが同一グループである場合、双方の利用者は、電子メールの送受やチャットや通話等の通信を行ったことがあるので、趣味趣向が似ている可能性がある。すなわち、情報推薦装置100は、趣味趣向が似ている利用者端末12の利用者によって閲覧されたことがある情報を推薦情報とするので、利用者端末11の利用者が所望する可能性の高い情報を利用者端末11に提供することができる。また、情報推薦装置100は、利用者端末12の利用者によって過去に閲覧された情報に基づいて推薦情報を決定するので、利用者端末11の利用者によって過去に情報が閲覧されたことがない場合であっても、利用者端末11に推薦情報を提供することができる。さらに、情報推薦装置100は、通信履歴に基づいてグループを形成し、同一グループに属する利用者端末によってアクセスされたことがある情報を推薦情報とするので、ネットワーク1上に膨大な量の情報が蓄積されている場合であっても、かかる膨大な量の情報から、利用者端末11の利用者が所望する可能性の高い情報を利用者端末11に提供することができる。なお、自らの閲覧履歴が少ない利用者には適切な情報を推薦できないという問題や、ネットワーク上に膨大な量の情報が蓄積されているために適切な情報を推薦できないという問題は、DataSparsityと呼ばれる問題として知られているが、実施例1に係る情報推薦装置100は、上記の通り、かかるDataSparsityの問題を解決することができる。以下に、このような情報推薦装置100について詳細に説明する。なお、以下では、図1に示した例と同様に、情報推薦装置100が利用者端末11から情報推薦要求を受け付ける場合を例に挙げて説明する。しかし、情報推薦装置100は、利用者端末11以外の利用者端末例えば、利用者端末12から情報推薦要求を受け付けてもよい。[情報推薦装置の構成]次に、図2を用いて、図1に示した情報推薦装置100について説明する。図2は、実施例1に係る情報推薦装置100の構成例を示すブロック図である。図2に例示するように、実施例1に係る情報推薦装置100は、通信履歴取得部111と、グループ形成部112と、閲覧履歴取得部113と、推薦情報決定部114と、推薦情報提供部115とを有する。通信履歴取得部111は、利用者端末11から情報推薦要求を受け付けた場合に、通信履歴保持サーバ21から通信履歴を取得する。なお、利用者端末11は、利用者端末11の利用者を識別するための利用者IDを含む情報推薦要求を情報推薦装置100に送信するものとする。ここで、図3に、実施例1における通信履歴保持サーバ21が保持する通信履歴の一例を示す。図3に例示するように、通信履歴保持サーバ21は、通信元利用者IDと通信先利用者IDとを含む通信履歴を保持する。通信元利用者IDは、通信を開始した利用者端末の利用者を識別するための識別子を示す。通信先利用者IDは、通信元利用者IDによって示される利用者の通信相手先となった利用者を識別するための識別子を示す。例えば、利用者IDAの利用者が利用者IDBの利用者に対して電子メールを送信した場合、通信履歴保持サーバ21は、通信元利用者IDA及び通信先利用者IDBとなる通信履歴を保持する。なお、以下では、利用者IDAは、利用者端末11の利用者の利用者IDであり、利用者IDBは、利用者端末12の利用者の利用者IDであるものとする。すなわち、図3に示した例では、利用者IDAの利用者が保持する利用者端末11は、利用者IDBの利用者が保持する利用者端末12と通信を行ったことがあることを示している。同様に、利用者IDAの利用者が保持する利用者端末11は、利用者IDDの利用者が保持する利用者端末図1には図示しないと通信を行ったことがあることを示している。また、図3に示した例では、利用者IDBの利用者が保持する利用者端末12は、利用者IDDの利用者が保持する利用者端末と、利用者IDCの利用者が保持する利用者端末と通信を行ったことがあることを示している。通信履歴取得部111は、通信履歴保持サーバ21から図3に例示したような通信履歴を取得する。なお、通信履歴取得部111は、情報推薦要求に含まれる利用者IDが通信元利用者ID又は通信先利用者IDの少なくともいずれかに格納されている通信履歴のみを通信履歴保持サーバ21から取得してもよい。上記例の場合、通信履歴取得部111は、通信履歴保持サーバ21から、通信元利用者IDA及び通信先利用者IDBの通信履歴と、通信元利用者IDA及び通信先利用者IDDの通信履歴とだけを取得してもよい。図2の説明に戻って、グループ形成部112は、通信履歴取得部111によって取得された通信履歴から得られる利用者端末間の通信に関する関係に基づいて、利用者端末群のグループを形成する。実施例1におけるグループ形成部112は、通信履歴取得部111によって取得された通信履歴に基づいて、過去に通信を行ったことがある利用者端末群のグループを形成する。具体的には、実施例1におけるグループ形成部112は、情報推薦要求の送信元である利用者端末11と通信を行ったことがある他の利用者端末の利用者ID群をグループとして形成する。図4を用いて、実施例1におけるグループ形成部112によるグループ形成処理の一例を説明する。図4は、実施例1におけるグループ形成部112によるグループ形成処理の一例を示す図である。なお、ここでは、通信履歴保持サーバ21は、図3に例示した通信履歴を保持するものとする。また、利用者端末11から受信した情報推薦要求に含まれる利用者IDは、Aであるものとする。図3に示すように、通信元利用者IDAに対応する通信先利用者IDには、B及びDが存在する。すなわち、利用者IDAの利用者が保持する利用者端末11は、利用者IDBの利用者が保持する利用者端末と、利用者IDDの利用者が保持する利用者端末と通信を行ったことがある。このため、グループ形成部112は、情報推薦要求に含まれる利用者IDAと、かかる通信元利用者IDAに対応する通信先利用者IDB及びDを取得する。そして、グループ形成部112は、図4に例示したように、かかる利用者IDA、B及びDを含むグループG1を形成する。なお、グループ形成部112は、通信先利用者IDAに対応する通信元利用者IDも取得し、取得した利用者IDもグループG1に含める。ただし、図3に示した例では、通信先利用者IDにAが存在しないので、グループ形成部112は、通信先利用者IDAに対応する通信元利用者IDも取得する処理を行わない。また、図4では、グループ形成部112が、グループG1に、情報推薦要求の送信元である利用者の利用者IDAを含める例を示した。しかし、グループ形成部112は、グループG1には、利用者IDAを含めなくてもよい。これは、後述する推薦情報決定部114は、利用者IDAの利用者以外の利用者によって閲覧された情報を推薦情報とするからである。また、図4では、情報推薦装置100が利用者IDAを含む情報推薦要求を受信した例を示したので、グループ形成部112は、利用者IDA、B及びDを含むグループG1を形成した。しかし、グループ形成部112は、例えば、利用者IDBを含む情報推薦要求を受信した場合には、利用者IDB、C及びDを含むグループを形成する。図2の説明に戻って、閲覧履歴取得部113は、閲覧履歴保持サーバ22から閲覧履歴を取得する。なお、閲覧履歴取得部113が閲覧履歴を取得するタイミングは、利用者端末11から情報推薦要求を受信した場合であってもよいし、グループ形成部112によってグループが形成された場合であってもよい。また、閲覧履歴保持サーバ22から閲覧履歴が送信される場合には、閲覧履歴取得部113は、閲覧履歴保持サーバ22によって送信されるたびに閲覧履歴を取得する。ここで、図5に、実施例1における閲覧履歴保持サーバ22が保持する閲覧履歴の一例を示す。図5に例示するように、閲覧履歴保持サーバ22は、利用者IDと情報IDとを含む閲覧履歴を保持する。利用者IDは、利用者端末11等の利用者を識別するための識別子を示し、図3に例示した通信元利用者ID及び通信先利用者IDに対応する。また、情報IDは、Webコンテンツ等の情報を識別するための識別子を示す。すなわち、図5に示した例では、利用者IDBの利用者が保持する利用者端末12は、情報IDI11によって示される情報と、情報IDI12によって示される情報とにアクセスしたことがあることを示している。同様に、図5に示した例では、利用者IDCの利用者が保持する利用者端末は、情報IDI11によって示される情報と、情報IDI12によって示される情報とにアクセスしたことがあることを示している。また、図5に示した例では、利用者IDDの利用者が保持する利用者端末は、情報IDI11によって示される情報と、情報IDI13によって示される情報とにアクセスしたことがあることを示している。なお、閲覧履歴取得部113は、グループ形成部112によって形成されたグループに含まれる利用者IDに対応する閲覧履歴のみを閲覧履歴保持サーバ22から取得してもよい。上記例の場合、閲覧履歴取得部113は、閲覧履歴保持サーバ22から、利用者IDB及び情報IDI11の通信履歴と、利用者IDB及び情報IDI12の通信履歴と、利用者IDD及び情報IDI11の通信履歴と、利用者IDD及び情報IDI13の通信履歴とを取得してもよい。図2の説明に戻って、推薦情報決定部114は、グループ形成部112によって形成されたグループと、閲覧履歴取得部113によって取得された閲覧履歴とに基づいて、情報推薦要求の送信元である利用者端末11に推薦する情報である推薦情報を決定する。具体的には、実施例1における推薦情報決定部114は、グループ形成部112によって形成されたグループに含まれる利用者IDから、利用者端末11の利用者ID以外の利用者IDを抽出する。続いて、推薦情報決定部114は、抽出した利用者IDが示す利用者によって閲覧された情報の情報IDを閲覧履歴から取得し、取得した情報IDの数を閲覧回数として情報IDごとに計数する。そして、推薦情報決定部114は、閲覧回数が多い情報を優先的に推薦情報とすることを決定する。図6を用いて、実施例1における推薦情報決定部114による推薦情報決定処理の一例を説明する。図6は、実施例1における推薦情報決定部114による推薦情報決定処理の一例を示す図である。なお、ここでは、グループ形成部112によって図4に例示したグループが形成されたものとする。また、閲覧履歴取得部113は、図5に例示した閲覧履歴を取得したものとする。また、情報推薦装置100は、利用者IDAを含む情報推薦要求を利用者端末11から受信したものとする。図4に示すように、グループ形成部112によって形成されたグループG1には、利用者IDA、B及びDが含まれる。したがって、推薦情報決定部114は、かかるグループG1から、利用者端末11の利用者IDA以外の利用者IDB及びDを抽出する。続いて、推薦情報決定部114は、図5に示した閲覧履歴から、利用者IDBに対応する情報IDI11及びI12と、利用者IDDに対応する情報IDI11及びI13とを取得する。すなわち、推薦情報決定部114は、情報IDI11を2回取得し、情報IDI12を1回取得し、情報IDI13を1回取得する。このため、推薦情報決定部114は、図6に示すように、情報IDI11の閲覧回数2を計数し、情報IDI12の閲覧回数1を計数し、情報IDI13の閲覧回数1を計数する。そして、推薦情報決定部114は、情報IDI11~I13のうち、閲覧回数が多い情報IDI11によって示される情報を優先的に推薦情報とすることを決定する。図2の説明に戻って、推薦情報提供部115は、推薦情報決定部114によって決定された推薦情報を情報推薦要求の送信元である利用者端末11に提供する。具体的には、推薦情報提供部115は、推薦情報決定部114によって決定された推薦情報を保持する推薦情報保持サーバ23から、かかる推薦情報を取得する。そして、推薦情報提供部115は、推薦情報保持サーバ23から取得した推薦情報を利用者端末11に送信する。なお、推薦情報提供部115は、推薦情報決定部114によって計数された閲覧回数でソートした推薦情報例えば、情報のタイトルや情報の格納場所情報等と閲覧回数のリストを利用者端末11に提供してもよい。また、推薦情報提供部115は、各情報が推薦情報保持サーバ23に登録された時刻でソートした推薦情報例えば、情報のタイトルや情報の格納場所情報等と閲覧回数のリストを利用者端末11に提供してもよい。[情報推薦装置による処理手順]次に、図7を用いて、実施例1に係る情報推薦装置100による情報推薦処理の手順について説明する。図7は、実施例1に係る情報推薦装置100による情報推薦処理手順を示すフローチャートである。図7に示すように、情報推薦装置100の通信履歴取得部111は、利用者端末から情報推薦要求を受信したか否かを判定するステップS101。このとき、通信履歴取得部111は、情報推薦要求を受信しない場合にはステップS101否定、情報推薦要求を受信するまで待機する。一方、通信履歴取得部111は、情報推薦要求を受信した場合にはステップS101肯定、通信履歴保持サーバ21から通信履歴を取得するステップS102。そして、グループ形成部112は、情報推薦要求の送信元である利用者端末と、かかる利用者端末と通信を行ったことがある他の利用者端末とを含むグループを形成するステップS103。また、閲覧履歴取得部113は、閲覧履歴保持サーバ22から閲覧履歴を取得するステップS104。続いて、グループ形成部112によって形成されたグループに含まれる利用者IDが示す利用者によって閲覧された情報を示す情報IDを閲覧履歴から取得し、取得した情報IDの数を閲覧回数として計数するステップS105。そして、推薦情報決定部114は、閲覧回数が最も多い情報IDによって示される情報を推薦情報とすることを決定するステップS106。そして、推薦情報提供部115は、推薦情報決定部114によって決定された推薦情報を推薦情報保持サーバ23から取得し、取得した推薦情報を情報推薦要求の送信元である利用者端末に提供するステップS107。[実施例1の効果]上述してきたように、実施例1に係る情報推薦装置100は、情報推薦要求の送信元である利用者端末と通信を行ったことがある利用者端末によってアクセスされたWebコンテンツ等の情報を推薦情報とし、かかる推薦情報を情報推薦要求の送信元である利用者端末に提供する。これにより、実施例1に係る情報推薦装置100は、情報推薦要求の送信元である利用者端末によって各種情報がアクセスされたことがない場合であっても、かかる利用者端末に適切な推薦情報を提供することができるとともに、ネットワーク1上に膨大な量の情報が蓄積されている場合であっても、かかる利用者端末に適切な推薦情報を提供することができる。すなわち、実施例1に係る情報推薦装置100は、DataSparsityの問題を解決することができる。ところで、本発明に係る情報推薦装置、情報推薦方法及び情報推薦プログラムは、上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、実施例2では、本発明に係る情報推薦装置、情報推薦方法及び情報推薦プログラムの他の実施例について説明する。[グループ形成1]上記実施例1では、グループ形成部112が、情報推薦要求に含まれる利用者IDによって示される利用者と通信を行ったことがある利用者の利用者ID群をグループとする例を示した。言い換えれば、利用者IDをノードとし、互いに通信を行ったことがある利用者の利用者ID間をエッジリンクとも呼ばれるで接続する無向グラフで表した場合に、実施例1におけるグループ形成部112は、情報推薦要求に含まれる利用者IDとエッジにより接続されている他の利用者ID群を同一グループとして形成する。しかし、グループ形成部112によるグループ形成処理は、この例に限られない。例えば、グループ形成部112は、情報推薦要求に含まれる利用者IDによって示される利用者Xと通信を行ったことがある利用者Yの利用者IDと、かかる利用者Yと通信を行ったことがある利用者Zの利用者IDとを含むグループを形成してもよい。すなわち、各利用者IDの関係を上記無向グラフで表した場合に、グループ形成部112は、情報推薦要求に含まれる利用者IDとエッジにより接続されている他の利用者ID群だけでなく、かかる他の利用者ID群とエッジにより接続されている他の利用者ID群についても同一グループとして形成してもよい。この点について、図8を用いて具体的に説明する。図8は、実施例1に係る情報推薦装置100の他の実施形態を説明するための図である。なお、図8の左図は、通信履歴取得部111によって通信履歴保持サーバ21から取得された通信履歴の一例を示し、図8の右図は、グループ形成部112によって形成されるグループの一例を示す。図8に示した例において、情報推薦装置100は、利用者IDAを含む情報推薦要求を受信したものとする。かかる場合に、グループ形成部112は、通信元利用者IDAに対応する通信先利用者IDB及びDを取得する。これにより、グループ形成部112は、利用者IDAによって示される利用者と通信を行ったことがある利用者の利用者IDB及びDを取得する。さらに、グループ形成部112は、通信元利用者IDBに対応する通信先利用者IDC及びDを取得し、通信元利用者IDDに対応する通信先利用者IDCを取得し、通信先利用者IDDに対応する通信元利用者IDEを取得する。これにより、グループ形成部112は、利用者IDBによって示される利用者と通信を行ったことがある利用者の利用者IDC及びDを取得し、利用者IDDによって示される利用者と通信を行ったことがある利用者の利用者IDC及びEを取得する。そして、グループ形成部112は、図8の右図に示すように、情報推薦要求に含まれる利用者IDAと、かかる利用者IDAの利用者と通信を行ったことがある利用者の利用者IDB及びDと、かかる利用者IDBの利用者や利用者IDDの利用者と通信を行ったことがある利用者の利用者IDC及びEとを含むグループG1を形成する。このように、グループ形成部112は、情報推薦要求の送信元である利用者と間接的に通信を行ったことがある利用者についても同一グループに含めてもよい。なお、図8に示した例において、グループ形成部112は、情報推薦要求に含まれる利用者IDとの接続を仲介するノード利用者IDの数が1又は2である利用者ID群を同一グループとして形成した。しかし、グループ形成部112は、情報推薦要求に含まれる利用者IDとの接続を仲介するノードの数が3以上である利用者ID群を同一グループとして形成してもよい。[グループ形成2]また、グループ形成部112は、通信を行ったことがある利用者の利用者ID間をエッジにより接続した無向グラフにより表した場合に、接続関係が密である利用者ID群を同一グループとして形成してもよい。例えば、グループ形成部112は、コミュニティ抽出アルゴリズム上記非特許文献3等を参照を用いて、接続関係が密である利用者ID群を特定することができる。この点について、図9を用いて具体的に説明する。図9は、実施例1に係る情報推薦装置100の他の実施形態を説明するための図である。なお、図9の左図は、通信履歴取得部111によって通信履歴保持サーバ21から取得された通信履歴の一例を示し、図9の中央図は、利用者IDをノードとする無向グラフの一例を示し、図9の右図は、グループ形成部112によって形成されるグループの一例を示す。図9に示した例において、グループ形成部112は、図9の左図に示した通信履歴から、図9の中央図に示した利用者IDをノードとする無向グラフを生成する。そして、グループ形成部112は、かかる無向グラフに対して、上記のコミュニティ抽出アルゴリズムを適用することにより、接続関係が密である利用者ID群を特定する。図9に示した例では、グループ形成部112は、利用者IDA、B、C及びDを接続関係が密である利用者ID群として特定するとともに、利用者IDE、F及びGを接続関係が密である利用者ID群として特定する。かかる場合に、グループ形成部112は、図9の右図に示すように、利用者IDA、B、C及びDを含むグループG1を形成するとともに、利用者IDE、F及びGを含むグループG2を形成する。このように、情報推薦装置100は、接続関係が密である利用者ID群を同一グループとして形成することにより、情報推薦要求の送信元である利用者と趣味趣向が似ている可能性の高い利用者によって閲覧された情報を推薦することができる。[グループ形成3]また、グループ形成部112は、利用者間で行われた通信の回数通信頻度や通信量を用いて、グループを形成してもよい。具体的には、グループ形成部112は、通信頻度又は通信量に応じて利用者ID間の接続関係に重み付けをし、所定値以上の重みにより接続されている利用者ID群を同一グループとして形成してもよい。言い換えれば、グループ形成部112は、通信頻度又は通信量が多い利用者ID間の接続関係が密であるとし、接続関係が密である利用者ID群を同一グループとして形成してもよい。この点について、図10を用いて具体的に説明する。図10は、実施例1に係る情報推薦装置100の他の実施形態を説明するための図である。なお、図10の左図は、通信履歴取得部111によって通信履歴保持サーバ21から取得された通信履歴の一例を示し、図10の右図は、利用者IDをノードとする無向グラフの一例を示す。なお、図10では、グループ形成部112が、通信量に応じてグループを形成する例を示す。図10に示した例において、グループ形成部112は、図10の左図に示した通信履歴から、図10の右図に示した利用者IDをノードとする無向グラフを生成する。このとき、グループ形成部112は、通信履歴に含まれる通信量を用いて、各利用者ID間のエッジに重み付けをする。図10に示した例では、グループ形成部112は、各利用者間における通信量の比率を各エッジに対する重みとしている。そして、グループ形成部112は、各エッジに付与した重みに基づいて、所定値以上の重みにより接続されている利用者ID群を同一グループとして形成する。例えば、グループ形成部112は、図10に示した例において、重みが2以上である利用者ID群を同一グループとして形成する場合には、前述した図9に示した例と同様に、利用者IDA、B、C及びDを含むグループG1を形成するとともに、利用者IDE、F及びGを含むグループG2を形成する。なお、図10では、グループ形成部112が、通信量に応じてグループを形成する例を示したが、グループ形成部112は、通信頻度が高い利用者ID間ほど高い重みを付与し、通信頻度が低い利用者ID間ほど低い重みを付与する。例えば、図10に示した例では、利用者IDDの利用者と利用者IDEの利用者との間で通信量1の通信が行われたので、グループ形成部112は、利用者IDDと利用者IDEとを接続するエッジに重み1を付与している。しかし、利用者IDDの利用者と利用者IDEの利用者との間で通信量1の通信が複数回例えば、N回行われている場合には、グループ形成部112は、例えば、利用者IDDと利用者IDEとを接続するエッジに重みNを付与する。このように、情報推薦装置100は、通信頻度又は通信量に基づいて利用者ID群のグループを形成することにより、情報推薦要求の送信元である利用者と趣味趣向が似ている可能性の高い利用者によって閲覧された情報を推薦することができる。例えば、所定の利用者端末間における通信頻度が高い場合には、かかる利用者端末間で頻繁に通信が行われていることを示し、利用者端末間における通信量が多い場合には、一方の利用者が公開しているブログに他方の利用者が長文のコメントを書き込んだことや、利用者間で長時間の通話が行われたこと等を示す。このような利用者端末の利用者の双方は、親密度が高く、趣味趣向が似ている可能性も高い。このため、情報推薦装置100は、通信頻度又は通信量を用いてグループを形成することにより、趣味趣向が似ている可能性の高い利用者によって閲覧された情報を推薦情報とすることが可能になる。なお、グループ形成部112は、通信内容に応じて、通信頻度に基づいてグループとして形成する処理と、通信量に基づいてグループとして形成する処理とを使い分けてもよい。例えば、グループ形成部112は、電子メール等の通信量に大きな差異がない通信が利用者間で行われている場合には、通信頻度に基づいてグループを形成する処理を行ってもよいし、通話等の通信量に大きな差異がある通信が利用者間で行われている場合には、通信量に基づいてグループを形成する処理を行ってもよい。[グループ形成4]また、グループ形成部112は、通信を行ったことがある利用者の利用者ID群をグループとして形成するのではなく、通信時刻が類似する利用者の利用者ID群をグループとして形成してもよい。具体的には、グループ形成部112は、通信履歴保持サーバ21に保持されている通信元利用者IDのうち、通信時刻が所定の時間の範囲内に含まれる利用者ID群を同一グループとして形成してもよい。この点について、図11を用いて具体的に説明する。図11は、実施例1に係る情報推薦装置100の他の実施形態を説明するための図である。なお、図11の左図は、通信履歴取得部111によって通信履歴保持サーバ21から取得された通信履歴の一例を示し、図11の右図は、利用者IDをノードとする無向グラフの一例を示す。図11に示した例において、グループ形成部112は、図11の左図に示した通信履歴から、図11の右図に示した利用者IDをノードとする無向グラフを生成する。このとき、グループ形成部112は、通信履歴に含まれる通信時刻が所定の時間の範囲内に含まれる通信元利用者ID間をエッジにより接続する。例えば、所定の時間が前後1時間であるものとする。かかる場合に、グループ形成部112は、通信時刻10:00に通信を行った通信元利用者IDAと、かかる通信時刻10:00よりも1時間後である通信時刻11:00に通信を行った通信元利用者IDFとを接続する。同様にして、グループ形成部112は、通信時刻11:00に通信を行った通信元利用者IDFと、通信時刻12:00に通信を行った通信元利用者IDEとを接続する。このようにして、グループ形成部112は、図11の右図に示すように、利用者IDA~Gを含むグループを形成する。また、情報推薦要求を送信した利用者IDの通信時刻に基づき、グループに含まれる利用者IDを決定してもよい。例えば、図11に示した例において、利用者IDDを含む情報推薦要求を情報推薦装置100が受信し、所定の時間が利用者IDDが通信した時刻の前後1時間であるものとする。この場合、グループ形成部112は、利用者IDCDEを含むグループを形成する。このように、情報推薦装置100は、通信を開始した通信時刻が類似する通信元利用者の利用者ID群を同一グループとして形成することにより、情報推薦要求の送信元である利用者と趣味趣向が似ている可能性の高い利用者によって閲覧された情報を推薦することができる。例えば、電子メールを送信する時刻や、他人のブログを閲覧する時刻や、電話をかける時刻等が類似する利用者は、互いに通信を行ったことがない場合であっても、生活習慣が類似している可能性があり、趣味趣向が似ている可能性もある。このため、情報推薦装置100は、通信時刻の類似性を用いてグループを形成することにより、趣味趣向が似ている可能性の高い利用者によって閲覧された情報を推薦情報とすることが可能になる。[グループ形成5]また、グループ形成部112は、通信を行ったことがある利用者の利用者ID群を含むグループを形成するのではなく、通信量が類似する利用者の利用者ID群を含むグループを形成してもよい。具体的には、グループ形成部112は、通信履歴保持サーバ21に保持されている通信元利用者IDのうち、通信量が所定の範囲内に含まれる利用者ID群を同一グループとして形成してもよい。この点について、図12を用いて具体的に説明する。図12は、実施例1に係る情報推薦装置100の他の実施形態を説明するための図である。なお、図12の左図は、通信履歴取得部111によって通信履歴保持サーバ21から取得された通信履歴の一例を示し、図12の右図は、利用者IDをノードとする無向グラフの一例を示す。図12に示した例において、グループ形成部112は、図12の左図に示した通信履歴から、図12の右図に示した利用者IDをノードとする無向グラフを生成する。このとき、グループ形成部112は、通信履歴に含まれる通信量が類似する通信元利用者ID間をエッジにより接続する。例えば、通信量が10以上である利用者ID群と、通信量が10未満である利用者ID群とに分けてグループを形成するものとする。かかる場合に、グループ形成部112は、図12の右図に示すように、通信量が10である通信を行った通信元利用者IDAと、通信量が20である通信を行った通信元利用者IDD及びFとを互いに接続したグループを形成する。また、グループ形成部112は、通信量が1である通信を行った通信元利用者IDB、C及びEと、通信量が2である通信を行った通信元利用者IDGとを互いに接続したグループを形成する。このように、情報推薦装置100は、通信量が類似する通信元利用者の利用者ID群を同一グループとして形成することにより、情報推薦要求の送信元である利用者と趣味趣向が似ている可能性の高い利用者によって閲覧された情報を推薦することができる。例えば、電子メールをサイズや、他人との通話時間等が類似する利用者は、互いに通信を行ったことがない場合であっても、趣味趣向が似ている可能性もある。このため、情報推薦装置100は、通信量の類似性を用いてグループを形成することにより、趣味趣向が似ている可能性の高い利用者によって閲覧された情報を推薦情報とすることが可能になる。[推薦情報]また、上記実施例1では、推薦情報決定部114が、情報推薦要求の送信元である利用者と同一グループに属する他の利用者による情報への閲覧回数閲覧頻度に基づいて、推薦情報を決定する例を示した。しかし、推薦情報決定部114による推薦情報決定処理は、この例に限られない。例えば、推薦情報決定部114は、情報推薦要求の送信元である利用者と他の利用者との間で行われた通信の回数通信頻度や通信量に基づいて、かかる他の利用者によって閲覧された情報に重み付けをし、付与した重みに基づいて推薦情報として決定する確率を変動させてもよい。具体的には、推薦情報決定部114は、通信履歴取得部111によって取得された通信履歴に基づいて、情報推薦要求の送信元である利用者と他の利用者と他の利用者との間における通信の通信頻度又は通信量を取得する。そして、推薦情報決定部114は、かかる通信頻度又は通信量に応じて、他の利用者によって閲覧された情報に重み付けをすることにより、各情報に優先度を付与する。そして、推薦情報決定部114は、優先度の高い情報ほど高い確率で推薦情報にすることを決定し、優先度の低い情報ほど低い確率で推薦情報にすることを決定する。この点について、図13を用いて具体的に説明する。図13は、実施例1に係る情報推薦装置100の他の実施形態を説明するための図である。なお、図13の左上図は、閲覧履歴取得部113によって閲覧履歴保持サーバ22から取得された閲覧履歴の一例を示し、図13の左下図は、通信履歴取得部111によって通信履歴保持サーバ21から取得された通信履歴の一例を示し、図13の右図は、推薦情報決定部114によって各情報に付与される優先度の一例を示す。なお、図13では、閲覧履歴取得部113が、通信量に応じて各種情報に重み付けをする例を示す。また、ここでは、情報推薦装置100が利用者IDAを含む情報推薦要求を受信し、グループ形成部112によって利用者IDA、B及びDを含むグループが形成されたものとする。図13の左上図に示すように、情報IDI11、I12又はI13によって示される各情報は、それぞれ1回ずつ閲覧されている。このため、この例の場合には、各情報の閲覧頻度は同等である。ここで、図13の左下図に示すように、利用者IDAの利用者と利用者IDBの利用者とは、通信量が1である通信を行い、利用者IDAの利用者と利用者IDDの利用者とは、通信量が3である通信を行っている。このとき、推薦情報決定部114は、利用者IDBの利用者によって閲覧された情報IDI11又はI12の情報に対して、重み1を付与するとともに、利用者IDDの利用者によって閲覧された情報IDI13の情報に対して、重み3を付与する。図13に示した例では、推薦情報決定部114は、かかる重みを優先度としている。なお、ここでは、数値の大きいほど優先度が高いものとする。そして、推薦情報決定部114は、優先度の数値が大きい情報を優先して、情報推薦要求の送信元である利用者端末に提供する。具体的には、推薦情報決定部114は、優先度が1である情報IDI11又はI12の情報よりも、優先度が3である情報IDI13の情報を優先して提供する。例えば、推薦情報決定部114は、5回中3回の確率で情報IDI13の情報を提供し、一方で、5回中1回の確率で情報IDI11の情報を提供し、同様に、5回中1回の確率で情報IDI12の情報を提供する。なお、図13では、推薦情報決定部114が、通信量に応じて各情報に優先度を付与する例を示したが、推薦情報決定部114は、通信頻度に応じて各情報に優先度を付与する処理も行う。例えば、図13に示した例では、情報IDI11によって示される情報は、利用者IDBの利用者によって1回閲覧されており、利用者IDAの利用者と利用者IDBの利用者との間で行われた通信の通信量が1であるので、推薦情報決定部114は、情報IDI11の優先度に1を付与している。しかし、情報IDI11によって示される情報が、利用者IDBや利用者IDDの利用者によって複数回例えば、N回閲覧されている場合には、推薦情報決定部114は、情報IDI11の優先度にNを付与する。このように、情報推薦装置100は、利用者間で行われた通信の通信頻度や通信量に基づいて、各情報に優先度を付与することにより、情報推薦要求の送信元である利用者と趣味趣向が似ている可能性の高い利用者によって閲覧された情報を推薦することができる。例えば、通信頻度が高い利用者間や通信量が多い利用者間は、親密度が高く、趣味趣向が似ている可能性も高い。このため、情報推薦装置100は、通信頻度や通信量に基づく優先度に従って推薦情報を決定することにより、趣味趣向が似ている可能性の高い利用者によって閲覧された情報を推薦情報とすることが可能になる。[利用者ID]また、上記実施例では、情報推薦装置100が、利用者IDを用いて各種処理を行う例を示した。例えば、上記実施例における情報推薦装置100は、利用者IDを含む情報推薦要求を受信し、利用者ID群のグループを形成する。しかし、情報推薦装置100は、利用者IDの代わりに、利用者端末を識別するための端末IDを用いて各種処理を行ってもよい。例えば、情報推薦装置100は、端末IDを含む情報推薦要求を受信し、端末ID群のグループを形成してもよい。[通信履歴、閲覧履歴]また、上記実施例では、情報推薦装置100が、通信履歴保持サーバ21から通信履歴を取得し、閲覧履歴保持サーバ22から閲覧履歴を取得する例を示した。しかし、情報推薦装置100は、通信履歴保持サーバ21や閲覧履歴保持サーバ22と同等の機能を有してもよい。例えば、情報推薦装置100は、Webサーバ等の各種サーバから通信履歴や閲覧履歴を収集する機能を有してもよい。かかる場合には、情報推薦装置100は、通信履歴保持サーバ21や閲覧履歴保持サーバ22から通信履歴や閲覧履歴を取得する処理を行わなくてもよい。[システム構成]また、上記実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、図3~図5等に例示した各種情報は、あくまで一例であって任意の情報に変更することができる。また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散統合して構成することができる。[プログラム]また、上記実施例1及び2において説明した情報推薦装置100が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。例えば、実施例1に係る情報推薦装置100が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述した情報推薦プログラムを作成することもできる。この場合、コンピュータが情報推薦プログラムを実行することにより、上記実施例1と同様の効果を得ることができる。さらに、かかる情報推薦プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録された情報推薦プログラムをコンピュータに読み込ませて実行することにより上記実施例1と同様の処理を実現してもよい。以下に、図2に示した情報推薦装置100と同様の機能を実現する情報推薦プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図14は、情報推薦プログラムを実行するコンピュータ1000を示す図である。図14に例示するように、コンピュータ1000は、例えば、メモリ1010と、CPU1020と、ハードディスクドライブインタフェース1030と、ディスクドライブインタフェース1040と、シリアルポートインタフェース1050と、ビデオアダプタ1060と、ネットワークインタフェース1070とを有し、これらの各部はバス1080によって接続される。メモリ1010は、図14に例示するように、ROMReadOnlyMemory1011及びRAMRandomAccessMemory1012を含む。ROM1011は、例えば、BIOSBasicInputOutputSystem等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース1030は、図14に例示するように、ハードディスクドライブ1031に接続される。ディスクドライブインタフェース1040は、図14に例示するように、ディスクドライブ1041に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブに挿入される。シリアルポートインタフェース1050は、図14に例示するように、例えばマウス1051、キーボード1052に接続される。ビデオアダプタ1060は、図14に例示するように、例えばディスプレイ1061に接続される。ここで、図14に例示するように、ハードディスクドライブ1031は、例えば、OS1091、アプリケーションプログラム1092、プログラムモジュール1093、プログラムデータ1094を記憶する。すなわち、上記の情報推薦プログラムは、コンピュータ1000によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ1031に記憶される。例えば、図2に例示した通信履歴取得部111と同様の情報処理を実行する通信履歴取得手順と、グループ形成部112と同様の情報処理を実行するグループ形成手順と、閲覧履歴取得部113と同様の情報処理を実行する閲覧履歴取得手順と、推薦情報決定部114と同様の情報処理を実行する推薦情報決定手順と、推薦情報提供部115と同様の情報処理を実行する推薦情報提供手順とが記述されたプログラムモジュール1093が、ハードディスクドライブ1031に記憶される。また、上記実施例で説明した情報推薦装置100が保持する各種データは、プログラムデータとして、例えばメモリ1010やハードディスクドライブ1031に記憶される。そして、CPU1020が、メモリ1010やハードディスクドライブ1031に記憶されたプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094を必要に応じてRAM1012に読み出し、通信履歴取得手順、グループ形成手順、閲覧履歴取得手順、推薦情報決定手順、推薦情報提供手順を実行する。なお、情報推薦プログラムに係るプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094は、ハードディスクドライブ1031に記憶される場合に限られず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ等を介してCPU1020によって読み出されてもよい。あるいは、情報推薦プログラムに係るプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094は、ネットワークLANLocalAreaNetwork、WANWideAreaNetwork等を介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース1070を介してCPU1020によって読み出されてもよい。