"アイテムを識別する識別子またはアイテムごとに定められたカテゴリを識別する識別子と前記識別子に係る価格情報とを対応させて格納する価格情報格納部と、ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子に対して、関連対象となる複数個のアイテムの識別子または複数個のカテゴリの識別子を、関連性の強さを示す関連度とともに格納する関連集合格納部と、情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの価格情報を、前記価格情報格納部を参照して取得し、少なくとも一部の区間で単調増加し、かつ単調減少区間を持たない価格影響関数を用いて、前記関連対象とされた識別子それぞれの価格影響度を算出する価格影響度算出部と、前記情報選択に係る利用主体識別子について、前記関連対象とされた識別子それぞれの選択指標を、関連度が大きいほど、かつ価格影響度が大きいほど大きな値となる規則に従って算出し、前記関連対象とされた識別子の中から、算出された選択指標の大きな識別子を優先的に選択する情報選択部と、を備えることを特徴とする情報選択装置。前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格情報に基づく利用価格情報を算出する利用価格情報算出部をさらに備え、前記価格影響度算出部は、前記価格影響関数を、前記情報選択に係る利用主体識別子の利用価格情報に応じて変化させて、前記価格影響度を算出することを特徴とする請求項1に記載の情報選択装置。前記利用価格情報算出部は、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格の合計額を用いた値である価格水準値、または前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格の代表値である価格水準値を前記利用価格情報として算出し、前記価格影響度算出部は、前記価格水準値が大きいほど、出力最大値と出力最小値との差、または出力最小値に対する出力最大値の倍率が大きくなるような傾向で前記価格影響関数を変化させる、ことを特徴とする請求項2に記載の情報選択装置。前記利用価格情報算出部は、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格の合計額を用いた値である価格水準値、または前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格の代表値である価格水準値を前記利用価格情報として算出し、前記価格影響度算出部は、前記価格水準値が大きいほど、所定の出力値を得るための入力値が大きくなるような傾向で前記価格影響関数を変化させる、ことを特徴とする請求項2または請求項3に記載の情報選択装置。前記利用価格情報算出部は、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格の合計額を用いた値である価格水準値、または前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格の代表値である価格水準値を前記利用価格情報として算出し、前記価格影響度算出部は、前記価格水準値が大きいほど、入力が最小値であるときの出力値が小さくなるような傾向で前記価格影響関数を変化させる、ことを特徴とする請求項2~請求項4のいずれか1項に記載の情報選択装置。前記利用価格情報算出部は、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格、または前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの合計額に関するばらつき度合いを示す価格分散値を前記利用価格情報として算出し、前記価格影響度算出部は、前記価格分散値が大きいほど、前記単調増加の区間の幅が大きくなるような傾向で、あるいは、前記価格分散値が大きいほど、出力最大値と出力最小値との差が大きくなるような傾向で、あるいは、前記価格分散値が大きいほど、出力最小値に対する出力最大値の倍率が大きくなるような傾向で、あるいは、前記価格分散値が大きいほど、所定の出力値を得るための入力値が大きくなるような傾向で前記価格影響関数を変化させる、ことを特徴とする請求項2~請求項5のいずれか1項に記載の情報選択装置。前記利用価格情報算出部は、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格、および他の利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格に基づいて、前記情報選択に係る利用主体識別子の利用価格情報を算出する、ことを特徴とする請求項2~請求項6のいずれか1項に記載の情報選択装置。前記アイテムまたはカテゴリ識別子とアイテム区分とを対応させて格納するアイテム区分情報格納部をさらに備え、前記利用価格情報算出部は、前記情報選択に係る利用主体識別子に対して、前記アイテム区分ごとに前記利用価格情報を算出し、前記価格影響度算出部は、前記アイテム区分情報格納部を参照し、前記関連対象とされた識別子に対応するアイテム区分を特定し、前記情報選択に係る利用主体識別子に対して前記特定されたアイテム区分について算出された利用価格情報に基づいて前記価格影響関数を変化させる、ことを特徴とする請求項2~請求項8のいずれか1項に記載の情報選択装置。前記価格情報格納部は、単体アイテムおよび複数の単体アイテムを含んで構成される複合アイテムごとに識別子と、その価格情報とを対応させて格納し、前記情報選択部は、ある複合アイテムと、ある単体アイテムとが、前記情報選択に係る利用主体識別子に対して関連度が等しく、かつ両者の価格情報が等しい場合であっても、前記複合アイテムの選択指標の方が大きな値となるように算出することを特徴とする請求項1~請求項8のいずれか1項に記載の情報選択装置。前記情報選択部は、前記関連対象とされた識別子のうち、前記選択指標が第1所定値以上の識別子、または前記選択指標の大きい順に第2所定値を超えない数の識別子を選択し、前記選択指標の大きさ順に関する情報を含めて、前記選択された識別子に係る情報を出力する、ことを特徴とする請求項1~請求項9のいずれか1項に記載の情報選択装置。ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子ごとに、その利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムまたはそのアイテムのカテゴリの識別子を記録した利用履歴を格納する利用履歴格納部と、前記利用履歴に基づいて、前記情報選択に係る利用主体識別子と識別子との前記関連度をそれぞれ算出し、算出された関連度が第3所定値以上の識別子、または算出された関連度の大きい順に第4所定値を超えない数の識別子を抽出し、抽出された識別子を前記情報選択に係る利用主体識別子に対する関連対象となる識別子とする関連度算出部とをさらに備える、ことを特徴とする請求項1~請求項10のいずれか1項に記載の情報選択装置。前記関連度算出部は、前記利用履歴に基づいて前記情報選択に係る利用主体識別子と他の利用主体識別子との類似度を算出し、他の利用主体識別子の類似度と当該他の利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの識別子とに基づいて、前記情報選択に係る利用主体識別子と識別子との前記関連度を算出する、ことを特徴とする請求項11に記載の情報選択装置。前記情報選択に係る利用主体識別子に対して過去に選択した識別子が示すアイテムまたは過去に選択した識別子が示すカテゴリに対応するアイテムが、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供された度合いを示す利用度を算出する利用度算出部をさらに備え、前記価格影響度算出部は、前記価格影響関数を、前記情報選択に係る利用主体識別子の利用度に応じて変化させて、前記価格影響度を算出する、ことを特徴とする請求項1~請求項12のいずれか1項に記載の情報選択装置。外部から価格帯に関する制御データを受信する受信部をさらに備え、前記価格影響度算出部は、前記制御データに応じて、前記価格影響関数を変化させる、ことを特徴とする請求項1~請求項13のいずれか1項に記載の情報選択装置。アイテムを識別する識別子またはアイテムごとに定められたカテゴリを識別する識別子と前記識別子に係る価格情報とを対応させた価格情報データと、ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子に対して、関連対象となる複数個のアイテムの識別子または複数個のカテゴリの識別子を、関連性の強さを示す関連度とともに記録した関連度データとを、ネットワークを介して取得するデータ取得部と、情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの価格情報を、前記価格情報データを参照して取得し、少なくとも一部の区間で単調増加し、かつ単調減少区間を持たない価格影響関数を用いて、前記関連対象とされた識別子それぞれの価格影響度を算出する価格影響度算出部と、前記情報選択に係る利用主体識別子について、前記関連対象とされた識別子それぞれの選択指標を、関連度が大きいほど、かつ前記価格影響度が大きいほど大きな値となる規則に従って算出し、前記関連対象とされた識別子の中から、算出された選択指標の大きな識別子を優先的に選択する情報選択部と、を備えることを特徴とする端末装置。アイテムを識別する識別子またはアイテムごとに定められたカテゴリを識別する識別子と前記識別子に係る価格情報とを対応させて格納する価格情報格納ステップと、ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子に対して、関連対象となる複数個のアイテムの識別子または複数個のカテゴリの識別子を、関連性の強さを示す関連度とともに格納する関連集合格納ステップと、情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの価格情報を、前記価格情報格納部を参照して取得し、少なくとも一部の区間で単調増加し、かつ単調減少区間を持たない価格影響関数を用いて、前記関連対象とされた識別子それぞれの価格影響度を算出する価格影響度算出ステップと、前記情報選択に係る利用主体識別子について、前記関連対象とされた識別子それぞれの選択指標を、関連度が大きいほど、かつ価格影響度が大きいほど大きな値となる規則に従って算出し、前記関連対象とされた識別子の中から、算出された選択指標の大きな識別子を優先的に選択する情報選択ステップと、を有することを特徴とする情報選択方法。前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格情報に基づく利用価格情報を算出する利用価格情報算出ステップをさらに有し、前記価格影響度算出ステップは、前記価格影響関数を、前記情報選択に係る利用主体識別子の利用価格情報に応じて変化させて、前記価格影響度を算出することを特徴とする請求項16に記載の情報選択方法。前記情報選択に係る利用主体識別子に対して過去に選択した識別子が示すアイテムまたは過去に選択した識別子が示すカテゴリに対応するアイテムが、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供された度合いを示す利用度を算出する利用度算出ステップをさらに有し、前記価格影響度算出ステップは、前記価格影響関数を、前記情報選択に係る利用主体識別子の利用度に応じて変化させて、前記価格影響度を算出することを特徴とする請求項16または17に記載の情報選択方法。アイテムを識別する識別子またはアイテムごとに定められたカテゴリを識別する識別子と前記識別子に係る価格情報とを対応させた価格情報データと、ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子に対して、関連対象となる複数個のアイテムの識別子または複数個のカテゴリの識別子を、関連性の強さを示す関連度とともに記録した関連度データとを、ネットワークを介して取得するデータ取得ステップと、情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの価格情報を、前記価格情報データを参照して取得し、少なくとも一部の区間で単調増加し、かつ単調減少区間を持たない価格影響関数を用いて、前記関連対象とされた識別子それぞれの価格影響度を算出する価格影響度算出ステップと、前記情報選択に係る利用主体識別子について、前記関連対象とされた識別子それぞれの選択指標を、関連度が大きいほど、かつ前記価格影響度が大きいほど大きな値となる規則に従って算出し、前記関連対象とされた識別子の中から、算出された選択指標の大きな識別子を優先的に選択する情報選択ステップと、を有することを特徴とする情報選択方法。アイテムを識別する識別子またはアイテムごとに定められたカテゴリを識別する識別子と前記識別子に係る価格情報とを対応させて格納する価格情報格納部、ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子に対して、関連対象となる複数個のアイテムの識別子または複数個のカテゴリの識別子を、関連性の強さを示す関連度とともに格納する関連集合格納部、情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの価格情報を、前記価格情報格納部を参照して取得し、少なくとも一部の区間で単調増加し、かつ単調減少区間を持たない価格影響関数を用いて、前記関連対象とされた識別子それぞれの価格影響度を算出する価格影響度算出部、前記情報選択に係る利用主体識別子について、前記関連対象とされた識別子それぞれの選択指標を、関連度が大きいほど、かつ価格影響度が大きいほど大きな値となる規則に従って算出し、前記関連対象とされた識別子の中から、算出された選択指標の大きな識別子を優先的に選択する情報選択部、としてコンピュータを機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格情報に基づく利用価格情報を算出する利用価格情報算出部としてさらにコンピュータを機能させ、前記価格影響度算出部は、前記価格影響関数を、前記情報選択に係る利用主体識別子の利用価格情報に応じて変化させて、前記価格影響度を算出することを特徴とする請求項20に記載のコンピュータプログラム。前記情報選択に係る利用主体識別子に対して過去に選択した識別子が示すアイテムまたは過去に選択した識別子が示すカテゴリに対応するアイテムが、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供された度合いを示す利用度を算出する利用度算出部としてさらにコンピュータを機能させ、前記価格影響度算出部は、前記価格影響関数を、前記情報選択に係る利用主体識別子の利用度に応じて変化させて、前記価格影響度を算出することを特徴とする請求項20または21に記載のコンピュータプログラム。アイテムを識別する識別子またはアイテムごとに定められたカテゴリを識別する識別子と前記識別子に係る価格情報とを対応させた価格情報データと、ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子に対して、関連対象となる複数個のアイテムの識別子または複数個のカテゴリの識別子を、関連性の強さを示す関連度とともに記録した関連度データとを、ネットワークを介して取得するデータ取得部、情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの価格情報を、前記価格情報データを参照して取得し、少なくとも一部の区間で単調増加し、かつ単調減少区間を持たない価格影響関数を用いて、前記関連対象とされた識別子それぞれの価格影響度を算出する価格影響度算出部、前記情報選択に係る利用主体識別子について、前記関連対象とされた識別子それぞれの選択指標を、関連度が大きいほど、かつ前記価格影響度が大きいほど大きな値となる規則に従って算出し、前記関連対象とされた識別子の中から、算出された選択指標の大きな識別子を優先的に選択する情報選択部、としてコンピュータを機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。販売側の視点からは、高い価格帯のアイテムを推薦することで売上が増加することが好ましい。一方で、ユーザは他の条件が同じであれば、基本的に価格の安い商品を好むため、むやみに価格の高い商品を推薦することは、推薦情報がユーザに受容されず、購入意欲を低下させるというリスクを伴っている。ところで、ユーザが高いと感じるか安いと感じるかは、単にアイテムの価格のみならず、アイテムの特性にも依存するため、価格が高いアイテムであっても、ユーザの購入意欲が低下しない場合もある。このようなアイテムを推薦情報に多く含めることができれば、ユーザに割高感を感じさせることなく高額アイテムの販売機会が増え、売上増大につながることが期待される。そこで、本発明は、価格の高いアイテムを比較的多く含めながらも、ユーザの購入意欲を低下させることのない推薦情報を作成することを目的とする。上記課題を解決するため、本発明の第1の態様である情報選択装置は、アイテムを識別する識別子またはアイテムごとに定められたカテゴリを識別する識別子と前記識別子に係る価格情報とを対応させて格納する価格情報格納部と、ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子に対して、関連対象となる複数個のアイテムの識別子または複数個のカテゴリの識別子を、関連性の強さを示す関連度とともに格納する関連集合格納部と、情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの価格情報を、前記価格情報格納部を参照して取得し、少なくとも一部の区間で単調増加し、かつ単調減少区間を持たない価格影響関数を用いて、前記関連対象とされた識別子それぞれの価格影響度を算出する価格影響度算出部と、前記情報選択に係る利用主体識別子について、前記関連対象とされた識別子それぞれの選択指標を、関連度が大きいほど、かつ価格影響度が大きいほど大きな値となる規則に従って算出し、前記関連対象とされた識別子の中から、算出された選択指標の大きな識別子を優先的に選択する情報選択部と、を備えることを特徴とする。ここで、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格情報に基づく利用価格情報を算出する利用価格情報算出部をさらに備え、前記価格影響度算出部は、前記価格影響関数を、前記情報選択に係る利用主体識別子の利用価格情報に応じて変化させて、前記価格影響度を算出するようにしてもよい。このとき、前記利用価格情報算出部は、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格の合計額を用いた値である価格水準値、または前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格の代表値である価格水準値を前記利用価格情報として算出し、前記価格影響度算出部は、前記価格水準値が大きいほど、出力最大値と出力最小値との差、または出力最小値に対する出力最大値の倍率が大きくなるような傾向で前記価格影響関数を変化させることができる。また、前記利用価格情報算出部は、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格の合計額を用いた値である価格水準値、または前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格の代表値である価格水準値を前記利用価格情報として算出し、前記価格影響度算出部は、前記価格水準値が大きいほど、所定の出力値を得るための入力値が大きくなるような傾向で前記価格影響関数を変化させるようにしてもよい。また、前記利用価格情報算出部は、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格の合計額を用いた値である価格水準値、または前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格の代表値である価格水準値を前記利用価格情報として算出し、前記価格影響度算出部は、前記価格水準値が大きいほど、入力が最小値であるときの出力値が小さくなるような傾向で前記価格影響関数を変化させるようにしてもよい。また、前記利用価格情報算出部は、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格、または前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの合計額に関するばらつき度合いを示す価格分散値を前記利用価格情報として算出し、前記価格影響度算出部は、前記価格分散値が大きいほど、前記単調増加の区間の幅が大きくなるような傾向で、あるいは、前記価格分散値が大きいほど、出力最大値と出力最小値との差が大きくなるような傾向で、あるいは、前記価格分散値が大きいほど、出力最小値に対する出力最大値の倍率が大きくなるような傾向で、あるいは、前記価格分散値が大きいほど、所定の出力値を得るための入力値が大きくなるような傾向で前記価格影響関数を変化させるようにしてもよい。また、前記利用価格情報算出部は、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格、および他の利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格に基づいて、前記情報選択に係る利用主体識別子の利用価格情報を算出するようにしてもよい。また、前記アイテムまたはカテゴリ識別子とアイテム区分とを対応させて格納するアイテム区分情報格納部をさらに備え、前記利用価格情報算出部は、前記情報選択に係る利用主体識別子に対して、前記アイテム区分ごとに前記利用価格情報を算出し、前記価格影響度算出部は、前記アイテム区分情報格納部を参照し、前記関連対象とされた識別子に対応するアイテム区分を特定し、前記情報選択に係る利用主体識別子に対して前記特定されたアイテム区分について算出された利用価格情報に基づいて前記価格影響関数を変化させるようにしてもよい。また、前記価格情報格納部は、単体アイテムおよび複数の単体アイテムを含んで構成される複合アイテムごとに識別子と、その価格情報とを対応させて格納し、前記情報選択部は、ある複合アイテムと、ある単体アイテムとが、前記情報選択に係る利用主体識別子に対して関連度が等しく、かつ両者の価格情報が等しい場合であっても、前記複合アイテムの選択指標の方が大きな値となるように算出するようにしてもよい。また、前記情報選択部は、前記関連対象とされた識別子のうち、前記選択指標が第1所定値以上の識別子、または前記選択指標の大きい順に第2所定値を超えない数の識別子を選択し、前記選択指標の大きさ順に関する情報を含めて、前記選択された識別子に係る情報を出力するようにしてもよい。また、ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子ごとに、その利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムまたはそのアイテムのカテゴリの識別子を記録した利用履歴を格納する利用履歴格納部と、前記利用履歴に基づいて、前記情報選択に係る利用主体識別子と識別子との前記関連度をそれぞれ算出し、算出された関連度が第3所定値以上の識別子、または算出された関連度の大きい順に第4所定値を超えない数の識別子を抽出し、抽出された識別子を前記情報選択に係る利用主体識別子に対する関連対象となる識別子とする関連度算出部とをさらに備えるようにしてもよい。このとき、前記関連度算出部は、前記利用履歴に基づいて前記情報選択に係る利用主体識別子と他の利用主体識別子との類似度を算出し、他の利用主体識別子の類似度と当該他の利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの識別子とに基づいて、前記情報選択に係る利用主体識別子と識別子との前記関連度を算出することができる。また、前記情報選択に係る利用主体識別子に対して過去に選択した識別子が示すアイテムまたは過去に選択した識別子が示すカテゴリに対応するアイテムが、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供された度合いを示す利用度を算出する利用度算出部をさらに備え、前記価格影響度算出部は、前記価格影響関数を、前記情報選択に係る利用主体識別子の利用度に応じて変化させて、前記価格影響度を算出するようにしてもよい。また、外部から価格帯に関する制御データを受信する受信部をさらに備え、前記価格影響度算出部は、前記制御データに応じて、前記価格影響関数を変化させるようにしてもよい。上記課題を解決するため、本発明の第2の態様である端末装置は、アイテムを識別する識別子またはアイテムごとに定められたカテゴリを識別する識別子と前記識別子に係る価格情報とを対応させた価格情報データと、ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子に対して、関連対象となる複数個のアイテムの識別子または複数個のカテゴリの識別子を、関連性の強さを示す関連度とともに記録した関連度データとを、ネットワークを介して取得するデータ取得部と、情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの価格情報を、前記価格情報データを参照して取得し、少なくとも一部の区間で単調増加し、かつ単調減少区間を持たない価格影響関数を用いて、前記関連対象とされた識別子それぞれの価格影響度を算出する価格影響度算出部と、前記情報選択に係る利用主体識別子について、前記関連対象とされた識別子それぞれの選択指標を、関連度が大きいほど、かつ前記価格影響度が大きいほど大きな値となる規則に従って算出し、前記関連対象とされた識別子の中から、算出された選択指標の大きな識別子を優先的に選択する情報選択部と、を備えることを特徴とする。上記課題を解決するため、本発明の第3の態様である情報選択方法は、アイテムを識別する識別子またはアイテムごとに定められたカテゴリを識別する識別子と前記識別子に係る価格情報とを対応させて格納する価格情報格納ステップと、ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子に対して、関連対象となる複数個のアイテムの識別子または複数個のカテゴリの識別子を、関連性の強さを示す関連度とともに格納する関連集合格納ステップと、情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの価格情報を、前記価格情報格納部を参照して取得し、少なくとも一部の区間で単調増加し、かつ単調減少区間を持たない価格影響関数を用いて、前記関連対象とされた識別子それぞれの価格影響度を算出する価格影響度算出ステップと、前記情報選択に係る利用主体識別子について、前記関連対象とされた識別子それぞれの選択指標を、関連度が大きいほど、かつ価格影響度が大きいほど大きな値となる規則に従って算出し、前記関連対象とされた識別子の中から、算出された選択指標の大きな識別子を優先的に選択する情報選択ステップと、を有することを特徴とする。ここで、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格情報に基づく利用価格情報を算出する利用価格情報算出ステップをさらに有し、前記価格影響度算出ステップは、前記価格影響関数を、前記情報選択に係る利用主体識別子の利用価格情報に応じて変化させて、前記価格影響度を算出するようにしてもよい。また、前記情報選択に係る利用主体識別子に対して過去に選択した識別子が示すアイテムまたは過去に選択した識別子が示すカテゴリに対応するアイテムが、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供された度合いを示す利用度を算出する利用度算出ステップをさらに有し、前記価格影響度算出ステップは、前記価格影響関数を、前記情報選択に係る利用主体識別子の利用度に応じて変化させて、前記価格影響度を算出するようにしてもよい。上記課題を解決するため、本発明の第4の態様である情報選択方法は、アイテムを識別する識別子またはアイテムごとに定められたカテゴリを識別する識別子と前記識別子に係る価格情報とを対応させた価格情報データと、ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子に対して、関連対象となる複数個のアイテムの識別子または複数個のカテゴリの識別子を、関連性の強さを示す関連度とともに記録した関連度データとを、ネットワークを介して取得するデータ取得ステップと、情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの価格情報を、前記価格情報データを参照して取得し、少なくとも一部の区間で単調増加し、かつ単調減少区間を持たない価格影響関数を用いて、前記関連対象とされた識別子それぞれの価格影響度を算出する価格影響度算出ステップと、前記情報選択に係る利用主体識別子について、前記関連対象とされた識別子それぞれの選択指標を、関連度が大きいほど、かつ前記価格影響度が大きいほど大きな値となる規則に従って算出し、前記関連対象とされた識別子の中から、算出された選択指標の大きな識別子を優先的に選択する情報選択ステップと、を有することを特徴とする。上記課題を解決するため、本発明の第5の態様であるコンピュータプログラムは、アイテムを識別する識別子またはアイテムごとに定められたカテゴリを識別する識別子と前記識別子に係る価格情報とを対応させて格納する価格情報格納部、ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子に対して、関連対象となる複数個のアイテムの識別子または複数個のカテゴリの識別子を、関連性の強さを示す関連度とともに格納する関連集合格納部、情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの価格情報を、前記価格情報格納部を参照して取得し、少なくとも一部の区間で単調増加し、かつ単調減少区間を持たない価格影響関数を用いて、前記関連対象とされた識別子それぞれの価格影響度を算出する価格影響度算出部、前記情報選択に係る利用主体識別子について、前記関連対象とされた識別子それぞれの選択指標を、関連度が大きいほど、かつ価格影響度が大きいほど大きな値となる規則に従って算出し、前記関連対象とされた識別子の中から、算出された選択指標の大きな識別子を優先的に選択する情報選択部、としてコンピュータを機能させることを特徴とする。このとき、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格情報に基づく利用価格情報を算出する利用価格情報算出部としてさらにコンピュータを機能させ、前記価格影響度算出部は、前記価格影響関数を、前記情報選択に係る利用主体識別子の利用価格情報に応じて変化させて、前記価格影響度を算出するようにしてもよい。また、前記情報選択に係る利用主体識別子に対して過去に選択した識別子が示すアイテムまたは過去に選択した識別子が示すカテゴリに対応するアイテムが、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供された度合いを示す利用度を算出する利用度算出部としてさらにコンピュータを機能させ、前記価格影響度算出部は、前記価格影響関数を、前記情報選択に係る利用主体識別子の利用度に応じて変化させて、前記価格影響度を算出するようにしてもよい。上記課題を解決するため、本発明の第6の態様であるコンピュータプログラムは、アイテムを識別する識別子またはアイテムごとに定められたカテゴリを識別する識別子と前記識別子に係る価格情報とを対応させた価格情報データと、ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子に対して、関連対象となる複数個のアイテムの識別子または複数個のカテゴリの識別子を、関連性の強さを示す関連度とともに記録した関連度データとを、ネットワークを介して取得するデータ取得部、情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの価格情報を、前記価格情報データを参照して取得し、少なくとも一部の区間で単調増加し、かつ単調減少区間を持たない価格影響関数を用いて、前記関連対象とされた識別子それぞれの価格影響度を算出する価格影響度算出部、前記情報選択に係る利用主体識別子について、前記関連対象とされた識別子それぞれの選択指標を、関連度が大きいほど、かつ前記価格影響度が大きいほど大きな値となる規則に従って算出し、前記関連対象とされた識別子の中から、算出された選択指標の大きな識別子を優先的に選択する情報選択部、としてコンピュータを機能させることを特徴とする。本発明によれば、価格の高いアイテムを比較的多く含めながらも、ユーザの購入意欲を低下させることのない推薦情報を作成することができる。本発明の実施の形態であるネットワークシステムについて図面を参照して説明する。以下では、まずシステム全体構成を説明し、その後、第1実施例~第4実施例の順番で各構成の具体例および具体的動作例について説明する。<システム全体構成>図1は、本実施形態に係るネットワークシステム全体の構成を示すブロック図である。本図に示すように、ネットワークシステムは、アイテム等の情報を選択する情報選択装置10と、アイテム提供サーバ20と、1台以上の端末装置30図中では30A~30N、本実施形態では端末装置30と総称するがネットワーク40を介して接続されて構成される。ここで、情報選択装置10とアイテム提供サーバ20により、端末装置30を使用するユーザに対してアイテム提供等のサービスを行なうアイテム提供システム1を構成している。ネットワーク40は、インターネットに代表される広域ネットワークとすることができる。また、端末装置30とネットワーク40との接続形態は、有線無線を問わない。ネットワークシステムは、図2に示すような構成としてもよい。すなわち、ネットワーク40にアイテム提供サーバ20と1台以上の端末装置3030A~30Nが接続され、情報選択装置10がネットワーク40とは別のネットワーク42を介してアイテム提供サーバ20と接続している構成である。この場合、ネットワーク42を介して接続された情報選択装置10とアイテム提供サーバ20により、アイテム提供システム2を構成する。ネットワーク42は、例えば、LANLocalAreaNetwork等とすることができ、セキュリティ確保の観点から、端末装置30から情報選択装置10への直接的なアクセスは制限することが望ましい。ただし、ネットワークシステムは、上記の例に限られず、種々の構成を用いることができる。例えば、情報選択装置10とアイテム提供サーバ20とを同一の装置で構成してもよいし、それぞれを複数台の装置で構成するようにしてもよい。以下では、図1に示した構成でネットワークシステムを実現した場合を例に説明する。本実施形態におけるアイテムは、ユーザに対して提供対象となるものであり、テキスト、音声、音楽、画像、映像、プログラム等のデジタルコンテンツ、様々な物品、金融商品、不動産、人物情報、ネットワークサービス等を含めることができ、有形か無形かを問わない。また、本実施形態では、各アイテムには、アイテムを分類するための情報であるカテゴリが1つ以上定められているものとするが、カテゴリを用いないで動作することも可能である。以下、上記構成のネットワークシステムについての実施例を説明する。各実施例について同じブロックについては同じ符号を付すものとし、同じブロックで動作が異なる場合は、第2実施例についてb、第3実施例についてc、第4実施例についてdを符号の末尾に付加して説明する。<情報選択装置>図3は、第1実施例における情報選択装置10の構成を示すブロック図である。本図に示すように情報選択装置10は、アイテム属性格納部101と、利用履歴格納部102と、価格情報格納部103と、関連度算出部104と、関連集合格納部105と、価格影響度算出部106と、情報選択部107と、推薦情報格納部108と、送受信部109と、制御部110とを備えて構成されている。また、情報選択装置10には、情報選択装置10の管理者向けに必要な情報を表示するための表示装置120と、管理者が操作を行なうためのキーボード、マウス等の入力装置130とが接続されている。情報選択装置10は、CPU、RAM、ROM、HDDハードディスクドライブ、ネットワークインタフェース等を備える一般的なコンピュータを用いて構成することができる。すなわち、一般的なコンピュータは、以下で説明するような処理を行なうためのコンピュータプログラムを実行することにより、情報選択装置10として機能することができるようになる。また、上述のように、情報選択装置10を複数台のコンピュータを用いて構成してもよい。例えば、負荷分散をするために、情報選択装置10のある処理ブロックに相当するコンピュータを複数台用いて、すなわち、同じ処理ブロックを備える複数台のコンピュータを用いて分散処理を行なうようにしてもよい。また、情報選択装置10の一部の処理ブロックをあるコンピュータで実施し、他の処理ブロックを別のコンピュータで実施する形態で分散処理を行なってもよい。アイテム属性格納部101は、アイテムに関する情報が記録されたアイテム情報テーブル101Aと、カテゴリに関する情報が記録されたカテゴリ情報テーブル101Bとを格納している。図4aは、アイテム情報テーブル101Aの一例を示している。本図に示すように、アイテム情報テーブル108Aは、アイテム識別子アイテムIDと、アイテム属性情報とを対応させたテーブルである。アイテム属性情報は、アイテムのタイトル名称カテゴリ識別子説明情報アイテム時期情報などで構成されている。図4bは、カテゴリ情報テーブル101Bの一例を示している。本図に示すように、カテゴリ情報テーブル108Bは、カテゴリ識別子カテゴリIDとカテゴリ属性情報とを対応させたテーブルである。カテゴリ属性情報は、カテゴリ名カテゴリ説明などで構成されている。2つのテーブルに存在するカテゴリ識別子を介して、アイテム情報テーブル101Aのアイテム情報とカテゴリ情報テーブル101Bのカテゴリ情報とを関連付けることができる。ここで、カテゴリとは、アイテムを所定の基準で分類した情報であり、1つのアイテムについて1個以上設定される。カテゴリは、例えば、アイテムのクリエイター作成者とすることができる。なおクリエイターは、アイテムの制作者、監督、プロデューサー、執筆者、作曲者、作詞者、演奏者、出演者等である。また、アイテムが音楽コンテンツの場合、ロックジャズクラシックフォーク等のジャンル情報をカテゴリとすることができ、アイテムが映画の場合、SFアクションコメディアニメサスペンス等のジャンル情報をカテゴリとすることができる。さらには、日本アメリカイギリスなど作成者の国や地域を用いた分類情報や、癒し系エキサイティングドラマティックといったアイテムの雰囲気やムードを示す情報をカテゴリとして用いてもよい。アイテム属性情報の説明情報は、アイテムのあらすじや要約、制作された背景説明などの情報である。アイテム時期情報は、アイテムの作成された時期時点を示す情報である。ただし、アイテム提供サーバ20にアイテムが登録された時期や、アイテムが提供開始された時期を用いてもよい。本実施形態では、時期時点の表現形式として、2010年1月1日などの日付を用いるが、他の表現形式を用いてもよい。例えば、2010年1月1日10時15分20秒などの秒単位までの日時でもよいし、ミリ秒単位までの日時でもよい。あるいは、2010年1月などの月単位の表現形式でも、2010年1Qなどの四半期単位の表現形式でも、2010年などの年単位の表現形式でも、2000年代などの年単位より大まかな年代の表現形式でもよい。アイテム情報テーブル101Aのアイテム属性情報においては、1つのアイテムに同じ種類の属性項目が複数存在していてもよい。例えば、1つのアイテムに、クリエイター1クリエイター2クリエイター3ジャンル1ジャンル2の合計5つのカテゴリが設定されていてもよい。もちろん、ここで挙げたアイテム属性情報とカテゴリ属性情報は、あくまでも例示であり、上記に限定される訳ではない。例えば、アイテム属性情報にサイズや色などの属性項目を用いてもよい。なお、情報選択装置10が、必要に応じてアイテム提供サーバ20の後述するアイテム格納部202からアイテム情報およびカテゴリ情報を取得できるようにして、アイテム属性格納部101を省略することも可能である。送受信部109は、ネットワーク40図2の構成の場合は、さらにネットワーク42を介して、アイテム提供サーバ20または端末装置30との間でデータを送受信する処理を行なう。制御部110は、情報選択装置10の全体の制御を行なうための種々の処理を行なう。例えば、後述するように、アイテム提供サーバ20または端末装置30から送信される利用リクエストを、送受信部109を介して受信し、利用リクエストに含まれるユーザ識別子とアイテム識別子とを対応させて、利用履歴情報として利用履歴格納部102に格納させる。利用履歴格納部102は、ユーザのアイテム利用履歴情報を記録するアイテム利用履歴テーブル102Aを格納している。アイテム利用は、ユーザからの利用リクエストに対してアイテム提供サーバ20がアイテムを提供することにより実行される。ただし、アイテム利用は、購入を伴う提供に限られず、アイテムに関する情報の閲覧、視聴等を含めるようにしてもよい。アイテム利用履歴テーブル102Aは、利用履歴情報の格納形態として、種々の格納形態を採用することができる。例えば、図5aのアイテム利用履歴テーブル102A-1に示すように、利用主体識別子とアイテム識別子とを関連付けて格納することができる。ここで、利用主体識別子は、端末装置30を利用するユーザを一意に識別するユーザ識別子、または端末装置30を一意に識別するための端末識別子であり、ユーザ識別子と端末識別子とを合わせた概念である。本実施形態では、ユーザ識別子を用いてユーザを識別するものとするが、端末装置30として携帯電話を用いた場合等には、端末装置30との接続時に取得可能な端末識別子を用いるようにしてもよい。本例では、1つの利用リクエストが、テーブルの1行に対応している。テーブルの1行目と4行目がともにUserID-1とItemID-3の組み合わせであることから分かるように、利用主体識別子とアイテム識別子の組み合わせが同じであっても、利用リクエストごとにテーブル行のデータを追加して格納している。このため、アイテム識別子が示すアイテムごとの利用回数、およびアイテムごとの利用ユーザ数を他の処理部が容易にカウントすることができる。なお、1つの利用リクエストに複数のアイテム識別子が含まれている場合は、アイテム識別子の数だけのテーブル行を割り当てて格納する。図5bに示すアイテム利用履歴テーブル102A-2は、ユーザ識別子とアイテム識別子と利用時期情報とを関連付けて格納する格納形態例である。図5aに示したアイテム利用履歴テーブル102A-1と同様に、1つの利用リクエストが、テーブルの1行に対応している。利用リクエストに利用時期情報が含まれている場合は、その情報を取り出して利用時期情報として格納する。利用リクエストに利用時期情報が含まれていない場合は、制御部110に内蔵等されている時計を用いて、情報選択装置10が利用リクエストを受信した時期時点を利用時期情報として格納する。本実施形態では、利用時期情報の表現形式として、2010年1月1日10時15分20秒などの秒単位までの日時を用いるが、それ以外にも、ミリ秒単位までの日時、日単位までの日付、月単位、年単位など種々の形式を用いることができる。なお、利用リクエストの中に、ユーザのアイテムに対する評価値好き=3、どちらでもない=2、嫌い=1、などの好き嫌いの度合いを示す数値を含ませた上で、ユーザ識別子とアイテム識別子と利用時期情報と評価値とを関連付けてアイテム利用履歴テーブル102A-2に格納するようにしてもよい。図5cに示すアイテム利用履歴テーブル102A-3は、利用時期情報を省略し、ユーザ識別子とアイテム識別子と利用回数とを関連付けた格納形態例である。後述するように、関連度算出部104において、利用時期情報を用いない場合は、アイテム利用履歴テーブル102A-3を用いることで利用履歴格納部102の記憶容量を削減することができる。また、利用リクエストの中に、ユーザのアイテムに対する評価値が含まれる場合は、ユーザ識別子とアイテム識別子と利用回数と最新の評価値とを関連付けてアイテム利用履歴テーブル102A-3に格納するようにしてもよい。なお、図5cに示すアイテム利用履歴テーブル102A-3では、利用時期情報を格納していないが、あるユーザがあるアイテムを利用した最新の利用時期情報を格納してもよい。すなわち、ユーザ識別子とアイテム識別子と利用回数と最新の利用時期情報とを関連付けて格納してもよい。あるいは、ユーザ識別子とアイテム識別子と利用回数と最初の最も古い利用時期情報とを関連付けて格納してもよい。また、利用履歴格納部102には、アイテム利用履歴テーブル102Aに加え、図5dに示すようなカテゴリ利用履歴テーブル102Bを格納するようにしてもよい。カテゴリ利用履歴テーブル102Bは、ユーザ識別子とカテゴリ識別子と利用時期情報とを関連付けたテーブルである。この場合、制御部110は、ユーザからの利用リクエストに際し、アイテム属性格納部101のアイテム情報テーブル101Aを参照して、利用リクエストのアイテム識別子に対応するカテゴリ識別子を特定し、カテゴリ利用履歴テーブル102Bに格納する。後述するように、カテゴリ推薦形式に対応する関連集合を作成する際図14のステップS400に、カテゴリ利用履歴テーブル102Bを格納しておくと、効率よく処理が行なえる場合がある。価格情報格納部103は、アイテムの価格情報を記録したアイテム価格情報テーブル103Aと、カテゴリの価格情報を記録したカテゴリ価格情報テーブル103Bとを格納している。図6aは、アイテム価格情報テーブル103Aの一例を示している。本図に示すように、アイテム価格情報テーブル103Aは、アイテム識別子と、価格情報とを対応付けて格納する。アイテムの価格情報は、そのアイテムの価格である。ただし、必ずしも円、ドル、ユーロといった実際の通貨に基づく価格である必要はない。例えば、本実施形態に係るアイテム提供サービスや、提携している関連サービスで使用できる独自のポイントサービスの値であってもよい。なお、本図の例から分かるように、価格情報価格が0円である無料のアイテムが存在してもよい。また本図に示すように、価格の安い順にアイテムを格納してもよいし、高い順に格納してもよい。もちろんアイテム識別子の順番に格納してもよい。図6bは、カテゴリ価格情報テーブル103Bの一例を示している。本図に示すように、カテゴリ価格情報テーブル103Bは、カテゴリ識別子と、価格情報とを対応付けて格納する。カテゴリの価格情報は、そのカテゴリに属する各アイテムの価格の合計値または代表値とすることができる。価格の代表値は、例えば、そのカテゴリに属するアイテムの価格の平均値、中央値、最頻値、四分位値、最大値、最小値などである。図6bに示したカテゴリ価格情報テーブル103Bでは、そのカテゴリに属するアイテムの価格の合計値をカテゴリの価格情報としている。なお本図から分かるように、価格が0円であるカテゴリそのカテゴリに属するアイテムがすべて無料が存在してもよい。またカテゴリ識別子を格納する場合も、価格の安い順または高い順にアイテムを格納してもよい。なお、価格情報をアイテム属性格納部101に記録するようにして、価格情報格納部103を省略してもよい。推薦情報格納部108は、情報選択部107で選択された推薦情報を記録する推薦情報テーブルを格納する。推薦情報は、利用主体識別子と、それに関連する識別子以下関連識別子と称するとを対応させた情報である。ここで、関連識別子としては、アイテム識別子またはカテゴリ識別子を用いることができる。すなわち、推薦情報格納部108は、図7a、図7bに示すような2種類の推薦情報テーブルを格納する。図7aは、関連識別子をアイテム識別子関連アイテム識別子とし、利用主体識別子と関連アイテム識別子と推薦順位とを対応させて格納したアイテム推薦情報テーブル108Aの例を示している。関連アイテム識別子は、利用主体識別子と関連するアイテムの識別子である。以下では、利用主体識別子に対して関連アイテム識別子に対応するアイテムを推薦する形式をアイテム推薦形式と称する。アイテム推薦情報テーブル108Aでは、1つの利用主体識別子に、1つ以上の関連アイテム識別子が対応付けられている。UserID-1に対応する関連アイテムはN1個格納されており、UserID-2に対応する関連アイテムはN2個格納されている。ここで、N1とN2は同じであっても、異なっていてもよい。すなわち、利用主体識別子ごとの関連識別子の個数がすべて同じであってもよいし、利用主体識別子ごとに関連識別子の個数が異なっていてもよい。推薦順位は、利用主体識別子ごとに関連アイテムを推薦する順位を示しており、ここでは番号が小さいほど優先順位が高く、優先的にユーザに提示されるものとする。本図では、各々の利用主体識別子に対して、推薦順位の高い順に関連識別子関連アイテム識別子を格納しているが、推薦順位と対応付けて関連識別子を格納する場合は、適当な順序で格納してもよい。なお、推薦順位の代わりに、数値が大きいほど優先順位が高く、優先的にユーザに提示されるような推薦度を格納するようにしてもよい。また、各推薦情報テーブルにおいて推薦順位を省略してもよい。この場合は、各推薦情報テーブルにおいて、利用主体識別子ごとに推薦順位の高い順、または推薦順位の低い順に関連識別子を格納すればよい。すなわち、ある利用主体識別子に対する関連識別子の推薦順位の情報を、関連識別子の格納順序格納位置に持たせてもよい。あるいは、記録された関連識別子をすべて同じ順位として扱ったり、各推薦情報テーブルを読み出す際に、ランダムに推薦順位を付与してもよい。図7bは、関連識別子をカテゴリ識別子関連カテゴリ識別子とし、利用主体識別子と関連カテゴリ識別子と推薦順位とを対応させて格納したカテゴリ推薦情報テーブル108Bの例を示している。関連カテゴリ識別子は、利用主体識別子と関連するカテゴリの識別子である。以下では、利用主体識別子に対して関連カテゴリ識別子に対応するカテゴリを推薦する形式をカテゴリ推薦形式と称する。カテゴリ推薦形式は、例えば、ユーザにクリエイターアイテムの作成者やジャンルに関する推薦情報を提供する場合に用いることができる。推薦順位は、アイテム推薦情報テーブル108Aと同様な意味であり、同様に推薦順位の格納を省略することも可能である。以下では、アイテム推薦情報テーブル108Aを用いた情報提供アイテム推薦形式とカテゴリ推薦情報テーブル108Bを用いた情報提供カテゴリ推薦形式とを両方実施する場合を例にして説明するが、これらのうちの一方のみを実施するようにしてもよい。その場合、必要な種類の推薦情報テーブルのみ格納すればよい。関連度算出部104は、利用履歴格納部102に格納されたデータを用いて、上述したアイテム推薦形式カテゴリ推薦形式に対応する2種類の関連度を算出して関連集合を作成し、関連集合格納部105に格納させる。関連集合格納部105は、利用主体識別子と、関連識別子と、関連度とを対応させた関連度テーブル105A/105Bを格納する。関連度とは、利用主体識別子と関連識別子との関連性の高さを示す数値であり、利用主体識別子に係るユーザが関連識別子に係るアイテムまたはカテゴリを好む程度を予測した数値である。図8は、関連度テーブル105A/105Bの一例を示している。関連度テーブル105A、105Bに格納されている、ある1つの利用主体識別子に対応する関連識別子の集合をその利用主体識別子の関連集合と称する。上述したように、関連識別子は、アイテム識別子またはカテゴリ識別子であり、それぞれに応じて、2種類の格納形式があるが、本図では簡略化して示している。以下では、利用主体識別子と関連アイテム識別子との関連度を関連度テーブル105Aに記録し、利用主体識別子と関連カテゴリ識別子との関連度を関連度テーブル105Bに記録するものとする。本図の例では、利用主体識別子UserID-1に対応する関連識別子をL1個、利用主体識別子UserID-2に対応する関連識別子をL2個格納している。ここで、L1とL2は同じであっても、異なっていてもよい。すなわち、すべての利用主体識別子に対して同じ数の関連識別子を格納してもよいし、利用主体識別子ごとに異なる数の関連識別子を格納してもよい。また、関連度算出部104で関連度が算出された利用主体識別子と関連識別子の組み合わせをすべて格納してもよいし、利用主体識別子との関連度の高い関連識別子のみを関連集合として格納してもよい。一部のみを格納することにより、関連集合格納部105記憶容量を削減することができる。また、本図に示すように、利用主体識別子ごとに、関連度の大きい順に関連識別子を格納してもよい。関連集合の要素数関連識別子の数は、基本的には複数であるが、要素数が1の関連集合が存在していてもよい。ただし、少なくとも1つ以上の関連集合の要素数は2以上である必要がある。なお、情報選択装置10以外の他の装置で算出された関連集合および関連度を関連度テーブル105A、105Bに記録してもよく、その場合は関連度算出部104を省略することができる。価格影響度算出部106は、価格情報格納部103および関連集合格納部105を参照しながら、関連集合の各々の関連識別子について、その価格情報価格が推薦結果に与える影響度である価格影響度を算出する。情報選択部107は、価格影響度算出部106で算出された価格影響度と、関連集合格納部105の関連度テーブル105A、105Bに格納された関連度とを用いて選択指標を算出し、その選択指標に基づいて、関連集合格納部105の関連度テーブル105A、105Bに格納された利用主体識別子ごとに関連識別子を選択し、その選択された関連識別子と利用主体識別子との組み合わせを推薦情報として、推薦情報格納部108の各推薦情報テーブル108A、108Bに格納する。<アイテム提供サーバ>アイテム提供サーバ20は、端末装置30からの要求に応じて、アイテムおよびアイテムに関する情報を提供する装置である。図9は、アイテム提供サーバ20の構成を示すブロック図である。本図に示すように、アイテム提供サーバ20は、ユーザ管理部201と、アイテム格納部202と、データ格納部203と、送受信部204と、制御部205とを備えて構成されている。アイテム提供サーバ20は、CPU、RAM、ROM、HDDハードディスクドライブ、ネットワークインタフェース等を備える一般的なコンピュータを用いて構成することができる。すなわち、一般的なコンピュータは、以下で説明するような処理を行なうためのプログラムを実行することにより、アイテム提供サーバ20として機能することができるようになる。送受信部204は、ネットワーク40図2の構成の場合は、さらにネットワーク42を介して情報選択装置10および端末装置30との間でデータを送受信する処理を行なう。制御部205は、アイテム提供サーバ20の全体の制御を行なう。ユーザ管理部201は、端末装置30を利用するユーザを一意に識別するユーザ識別子、または端末装置30を一意に識別するための端末識別子である利用主体識別子を少なくとも格納している。アイテム提供サーバ20は、例えば、ユーザにアイテム利用を開始させるに先立ち、入会処理等を行なって、入会処理の終了した利用主体識別子をユーザ管理部201に格納する。また、必要に応じて、利用主体識別子に対応させて、ログイン名、パスワード、氏名、生年月日、連絡先、決済方法等のユーザ属性情報をユーザ管理部201に格納するようにしてもよい。アイテム格納部202は、アイテム提供サーバ20が提供するアイテムに関する情報を格納する。アイテム格納部202は、情報選択装置10のアイテム属性格納部101と同様な情報を格納する。ただし、アイテムが有体の物品ではなく、デジタルコンテンツ等であって、ネットワーク40を介して端末装置30に配信可能である場合には、アイテム属性格納部101のデータに加えて、アイテム識別子と、アイテム本体デジタルコンテンツ等のデータとを対応させて格納する。なお、制御部205は、アイテム格納部202が更新されるごと、または所定のスケジュールに基づいて、アイテム格納部202のデータを、送受信部204を介して情報選択装置10に送信し、アイテム属性格納部101に格納させるようにしてもよい。また逆に制御部205は、情報選択装置10から送信されるアイテム属性格納部101のデータを受信し、アイテム格納部202に格納させるようにしてもよい。あるいは、情報選択装置10からアイテム提供サーバ20にアイテム属性情報を要求するメッセージを送信するようにし、制御部205が、それに応じたデータをアイテム格納部202から読み出して、送受信部204を介して情報選択装置10に送信するようにしてもよい。データ格納部203は、様々なデータを格納することができる。例えば、情報選択装置10の推薦情報格納部108に格納されたデータをコピーしてデータ格納部203に格納することができる。この場合、端末装置30は、アイテム提供サーバ20から推薦情報を受信することができるので、情報選択装置10の処理負荷を低減することができる。また、情報選択装置10の利用履歴格納部102と同様なデータを格納してもよい。この場合、情報選択装置10からデータ格納部203を参照できるようにして、情報選択装置10の利用履歴格納部102を省略することも可能である。<端末装置>端末装置30は、ユーザが使用する装置である。図10は、端末装置30の構成を示すブロック図である。本図に示すように、端末装置30は、制御部301と、送受信部302と、ブラウザ部303と、アプリケーション部304とを備えて構成されている。端末装置30は、CPU、RAM、ROM、HDDハードディスクドライブ、ネットワークインタフェース等を備える一般的なコンピュータ等を用いることができる。すなわち、一般的なコンピュータは、以下で説明するような処理を行なうためのプログラムを実行することにより、端末装置30として機能することができるようになる。また、端末装置30は、Webブラウザ機能等を備えた携帯電話や、携帯端末装置等を用いて構成することもできる。端末装置30には、Webブラウザに代表されるWebページにアクセスしてその情報を表示するプログラムがインストールされており、ブラウザ部303を構成している。また、種々のアプリケーションプログラムを実行することにより、アプリケーション部304が構成される。端末装置30としてコンピュータを用いた場合には、ディスプレイ等の表示装置320や、キーボード、マウス、トラックボール、リモコン等のユーザからの操作指示を受け付けるための入力装置330が接続される。端末装置30として携帯電話や、携帯端末装置等を用いた場合は、表示装置、入力装置は内蔵されているが、以下では、便宜的に表示装置320、入力装置330が接続されているものとして説明する。<システム動作><システム全体の動作>図11のフローチャートを参照して、ネットワークシステム全体の基本的な動作を説明する。この基本的な動作は、多少の変更はあるがすべての実施例で共通である。まず、ステップS100において、端末装置30は、ブラウザ部303を用いて、アイテム提供サーバ20のURLUniformResourceLocatorにアクセスする。具体的には、アイテム提供サーバ20の提供する所定のWebページへのリクエスト利用開始リクエストをアイテム提供サーバ20に送信する。端末装置30としてパーソナルコンピュータ等を用いる場合は、端末装置30を利用するユーザに、事前に設定させたログイン名ユーザIDとパスワードとを入力させ、これらを利用開始リクエストに含めて送信する。あるいは、Cookie等の技術を用いて、端末装置30を利用するユーザを識別可能なデータを利用開始リクエストに含めて送信すれば、ログイン名とパスワードの送信を省略できる。ログイン名とパスワードを利用開始リクエストに含めて送信する場合は、ステップS100の前に、アイテム提供サーバ20から端末装置30に、ログイン名とパスワードの入力を受け付けるためのHTMLHyperTextMarkupLanguageデータ等を送信しておけばよい。また、端末装置30として携帯電話等を用いる場合は、端末固有の端末識別子を利用開始リクエストに含めて送信すればよい。この場合は、ログイン名とパスワードの送信を省略することができる。ステップS110において、アイテム提供サーバ20の制御部205は、送受信部204を介して端末装置30からの利用開始リクエストを受信し、ユーザ管理部201を参照しながら、登録済のユーザか否かを判定する。具体的には、利用開始リクエストにログイン名とパスワードが含まれている場合は、それらをユーザ管理部201に格納されているログインおよびパスワードと照合する。また、利用開始リクエストに端末識別子が含まれる場合は、それがユーザ管理部201に格納されている利用主体識別子と一致するか判定する。登録済のユーザである場合Yesは、ステップS130に進み、そうでない場合Noは、ステップS120に進む。ステップS120において、アイテム提供サーバ20の制御部205は、送受信部204を介して、端末装置30に入会処理を行なうためのWebページHTMLを送信する。本図には示していないが、端末装置30を利用するユーザは、入力装置330を利用して入会処理のWebページに必要な情報を入力し、アイテム提供サーバに送信する等の操作を行い、アイテム提供サーバ20は、その情報をユーザ管理部201に格納する等の入会処理が行われる。端末装置30は、入会処理完了後に、改めて利用開始リクエストを送信することができる。ステップS130において、アイテム提供サーバ20の制御部205は、アイテム格納部202を参照しながら、利用開始リクエストに対応するWebページの応答データであり、アイテムまたは/およびカテゴリを紹介する情報を含む応答データを作成し、送受信部204を介して端末装置30に送信する。応答データは、HTMLデータ、画像データ、映像データ、音声データなどで構成されており、複数回に分けて端末装置30に送信される場合がある。また、応答データには、あるアイテムまたはカテゴリに関連する関連アイテムまたは関連カテゴリをユーザに表示するための情報と、ユーザにアイテムを利用させるための情報とが含まれている。またCookie等の技術を用いて、応答データにユーザや端末装置30を識別するための情報を含めてもよい。ステップS140において、端末装置30は、アイテム提供サーバ20から応答データを受信し、表示装置320にその情報を表示する。表示画面の例を図12に示す。図12は、応答データにアイテムを紹介する情報が含まれる場合の表示例である。本図の例は、アイテム提供サーバ20が最近提供を開始した新着アイテムを紹介する表示画面である。ただし、本図に示すようなアイテムを紹介する情報は、種々のタイミングで端末装置30に送信することができる。本図においてアイテムABCは1番目のアイテムのタイトルであり、SFは1番目のアイテムのカテゴリ名であり、このアイテムは、2001年に制作された映画で...という表示は1番目のアイテムの説明情報である。また、各々のアイテムごとに、そのアイテムを利用するためのボタンやリンク等利用リンクが表示される。2番目以降のアイテムについても同様な表示がされる。また図12に示すように、端末装置30を利用するユーザに対して、そのユーザとの関連度の高いそのユーザの嗜好や興味に合う可能性の高いアイテム情報を表示するためのボタンやリンク等関連アイテムリンクと、そのユーザとの関連度の高いカテゴリ情報を表示するためのボタンやリンク等関連カテゴリリンクとが表示される。以下では、関連アイテムリンクと関連カテゴリリンクを合わせて、関連リンクと称する。図12の関連アイテムリンクは、関連アイテム表示ボタンに対応付けられており、上述したアイテム推薦形式の推薦情報を表示させるためのリンクである。図12の関連カテゴリリンクは、関連カテゴリ表示ボタンに対応付けられており、カテゴリ推薦形式の推薦情報を表示させるためのリンクである。ユーザは、入力装置330を使用したクリック等の操作により、関連リンクまたは利用リンクを選択することができる。なお表示画面には表示されないが、応答データには、各々のアイテムのアイテム識別子、および端末装置30を利用するユーザに係る利用主体識別子が含まれている。図11のフローチャートの説明に戻って、ステップS150において、端末装置30は、関連リンク関連アイテムリンクまたは関連カテゴリリンクがユーザから入力装置330を介して選択されたか否かを判定する。関連リンクが指定された場合Yesは、ステップS160に進み、指定されていない場合Noは、ステップS190に進む。ステップS160において、端末装置30は、関連リンクに対応するURLにリクエスト推薦リクエストを送信する。本実施形態では、関連リンクが情報選択装置10の所定のURLに対応する場合を説明するが、関連リンクをアイテム提供サーバ20の所定のURLに対応させてもよい。推薦リクエストには、利用主体識別子端末装置30を利用するユーザのユーザ識別子または端末装置30の端末識別子と、関連アイテムリンクであるか関連カテゴリリンクであるかを示すリンク種別情報とが含まれている。以下では、この推薦リクエストに含まれる利用主体識別子をリクエスト利用主体識別子情報選択に係る利用主体識別子と称する。ステップS170において、情報選択装置10の制御部110は、送受信部109を介して、推薦リクエストを受信し、それに含まれるリクエスト利用主体識別子に対応する表示用推薦データを作成して端末装置30に送信する。このとき、制御部110は、以下に説明するアイテム推薦形式とカテゴリ推薦形式とに対応する2種類の処理を行なう。<アイテム推薦形式>図7aに示した推薦情報格納部108のアイテム推薦情報テーブル108Aを参照しながら、リクエスト利用主体識別子に一致する利用主体識別子を特定し、それに対応する関連アイテム識別子と推薦順位とを読み出す。さらに、その関連アイテム識別子に対応するアイテム属性情報をアイテム属性格納部101のアイテム情報テーブル101Aから読み出す。そして、関連アイテム識別子と、推薦順位と、アイテム属性情報とを対応させた表示用推薦データを作成する。例えば、図7aに示した例において、リクエスト利用主体識別子がUserID-1である場合は、それと同じ利用主体識別子に対応した関連アイテム識別子であるItemID-1000ItemID-1020...ItemID-1035と、その推薦順位12...N1を読み出す。ただし、特定した利用主体識別子に対応する関連アイテム識別子をすべて読み出してもよいし、推薦順位の高い順に所定個数読み出してもよい。また推薦リクエストの中に、読み出す推薦情報の個数が含まれている場合は、推薦順位の高い順にその個数だけを読み出す。このとき、利用履歴格納部102のアイテム利用履歴テーブル102Aを参照しながら、リクエスト利用主体識別子に係るユーザが過去に利用したアイテム識別子利用済みアイテム識別子を特定し、利用済みアイテム識別子利用済みアイテムを推薦情報に含めない処理を行なってもよい。このような処理を行なうことで、ユーザが1回しか同じアイテムを購入しない性質を持つようなアイテム提供サービスにおいて、精度の高い推薦が可能になる。例えば、1度購入したデジタルコンテンツは、端末装置30で繰り返し利用再生できる、といったサービスに適している。また、過去の利用回数が所定数以上のアイテムを推薦情報に含めない処理や、最近3ヶ月以内等の所定期間内に利用したアイテムを推薦情報に含めない処理を行なってもよい。このような処理を行なうことで、ユーザが利用しない可能性の高いアイテムが推薦情報に入り難くなるので、推薦情報に対するユーザの信頼感や興味の度合いを高めることができる。そして制御部110は、アイテム属性格納部101を参照しながら、読み出した関連アイテム識別子に対応するタイトル説明情報などのアイテム属性情報と、カテゴリ名などのカテゴリ属性情報とを読み出し、関連アイテム識別子と2つの属性情報と推薦順位とを合わせて表示用推薦データを作成する。<カテゴリ推薦形式>図7bに示した推薦情報格納部108のカテゴリ推薦情報テーブル108Bを参照しながら、リクエスト利用主体識別子に一致する利用主体識別子を特定し、それに対応する関連カテゴリ識別子と推薦順位とを読み出す。ここで、特定した利用主体識別子に対応する関連カテゴリ識別子をすべて読み出してもよいし、推薦順位の高い順に所定個数読み出してもよい。さらに、その関連カテゴリ識別子に対応するカテゴリ属性情報カテゴリ名およびカテゴリ説明情報をアイテム属性格納部101から読み出す。そして、関連カテゴリ識別子と、推薦順位と、カテゴリ属性情報とを対応させた表示用推薦データを作成する。このとき、ユーザが過去に利用したカテゴリを除外して表示用推薦データを作成してもよい。具体的には、利用履歴格納部102のアイテム利用履歴テーブル102Aとアイテム情報テーブル101Aとを参照しながら、リクエスト利用主体識別子に係るユーザが、過去に利用したアイテムについてのカテゴリ識別子利用済みカテゴリ識別子を特定する。なお、カテゴリ利用履歴テーブル102Bを用いている場合は、カテゴリ利用履歴テーブル102Bを参照すればよい。そして、カテゴリ推薦情報テーブル108Bから関連カテゴリ識別子を読み出す際に、利用済みカテゴリ識別子を除外する処理を行なう。このような処理を行なうことで、ユーザが1回しか同じカテゴリのアイテムを購入しない性質を持つようなアイテム提供サービスにおいて、精度の高い推薦が可能になる。また、過去の利用回数が所定数以上のカテゴリを推薦情報に含めない処理や、最近3ヶ月以内等の所定期間内に利用したカテゴリを推薦情報に含めない処理を行なってもよい。このような処理を行なうことで、ユーザが利用しない可能性の高いカテゴリが推薦情報に入り難くなるので、推薦情報に対するユーザの信頼感や興味の度合いを高めることができる。なお、アイテム提供サーバ20のユーザ管理部201に、ユーザの氏名やログイン名などのユーザ属性情報が格納されている場合には、上述したアイテム推薦形式、カテゴリ推薦形式の表示用推薦データを作成する際にこれらを読み出して、表示用推薦データの中に、リクエスト利用主体識別子と、リクエスト利用主体識別子に対応するユーザ属性情報とを含めてもよい。また、推薦リクエストの種別に対応する推薦情報テーブルにおいて、推薦順位が格納されておらず、関連識別子の格納順序が推薦順位の情報を持っている場合は、その格納順序に従って、表示用推薦データにおける関連識別子の順序を決めればよい。例えば、格納順序が1番目の関連アイテム識別子を表示用推薦データの1番目にし、格納順序が2番目の関連アイテム識別子を表示用推薦データの2番目にすればよい。また、表示用推薦データを作成する際に、ランダムな推薦順位を生成して付与したり、表示用推薦データにおける関連識別子の順序をランダムに決定してもよい。図11のフローチャートの説明に戻って、ステップS180において、端末装置30は、ステップS170で情報選択装置10から送信された表示用推薦データを受信し、例えば、図13に示す形式で表示装置120に推薦リストとして表示する。図13aは、アイテム推薦形式に対応する処理が行われた場合に、推薦リクエストを発行したユーザとの関連度が高いアイテムを○○○さんへのおすすめアイテムとして表示する画面の一例である。○○○には、リクエスト利用主体識別子に対応するユーザの氏名やログイン名が表示される。このような表示を行なうことにより、他のユーザに対する推薦情報と共通のものではなく、そのユーザ専用に作成された推薦情報であることをユーザに明確に伝えることができるので、推薦情報に対するユーザの信頼感や興味の度合いを高めることができる。なお、氏名やログイン名を表示しなくても、あなただけにお知らせする、とっておきアイテムですなど、そのユーザ専用に作成された推薦情報であることが分かる表示を行なうことで、同様の効果を得ることができる。アイテムの表示順序は、推薦順位に従って決められており、推薦順位が上位のアイテムほど、ユーザの目に留まりやすい位置に表示される。例えば、本図に示すように上下方向に各々のアイテムの情報を配置する場合は、推薦順位が上位のアイテムの表示画面の上側に表示するとよい。また、左右方向に各々のアイテムの情報を配置する場合は、表示画面の左側に表示するとよい。アイテムOPQは1番目のアイテム推薦順位が1のアイテムのタイトルであり、サスペンスは1番目のアイテムのカテゴリ名であり、このアイテムは、目が離せない...という表示は、1番目のアイテムの説明情報である。図12に示した表示例と同様に、各々のアイテムに対して、利用リンクに対応付けられたアイテム利用ボタンが表示される。2番目以降のアイテムについても同様な表示がされる。図13bは、表示用推薦データ作成送信処理ステップS170でカテゴリ推薦形式に対応する処理が行われた場合に、推薦リクエストを発行したユーザとの関連度が高いカテゴリを○○○さんへのおすすめカテゴリとして表示する画面の一例である。カテゴリの表示順序は、推薦順位に従って決められている。カテゴリRSTは1番目のカテゴリ推薦順位が1のカテゴリのカテゴリ名であり、このカテゴリは、最近非常に注目され...という表示は、1番目のカテゴリの説明情報である。各々のカテゴリに対して、アイテム一覧表示ボタンが表示される。ユーザがアイテム一覧表示ボタンを押すと、この画面あるいは別の画面に、そのカテゴリに属するアイテムの一覧と、それを利用するための利用ボタン利用リンクが表示される。なお、図13bに示す画面に、各々のカテゴリに属する代表的なアイテムのタイトル等をあらかじめ表示してもよい。2番目以降のアイテムについても同様な表示がされる。図11のフローチャートの説明に戻って、ステップS190において、端末装置30は、利用リンクがユーザから入力装置330を利用して選択されたか否かを判定する。この利用リンクは、代表的には、アイテムの購入要求とすることができるが、アイテムの再生、アイテムのプレビュー、アイテムの詳細情報の表示、アイテムに対する評価情報評価値の登録などの種々の要求を含めることができる。利用リンクが選択された場合Yesは、ステップS200に進み、そうでない場合NoはステップS250に進む。ステップS200において、端末装置30は、利用リンクに対応するURLにリクエスト利用リクエストを送信する。本実施形態では、利用リンクがアイテム提供サーバ20の所定のURLに対応する場合を説明する。なお端末装置30は、利用リクエストをアイテム提供サーバ20に加えて、情報選択装置10に直接送信してもよい。各々の利用リンクには、選択対象となるアイテムのアイテム識別子が付与されており、利用リクエストには、ユーザが選択したアイテムのアイテム識別子と、そのユーザまたは端末装置30を識別する利用主体識別子とが含まれている。なお、ユーザが一度に複数のアイテムを利用する場合は、1つの利用リクエストに複数のアイテムのアイテム識別子を含めてもよいし、複数の利用リクエストを送信してもよい。ステップS210において、アイテム提供サーバ20の送受信部204は、端末装置30から受信した利用リクエストを情報選択装置10に送信し中継する。このとき、アイテム提供サーバ20の制御部205が、利用リクエストからアイテム識別子や利用主体識別子などの情報を取り出し、利用情報として、データ格納部203に格納させるようにしてもよい。ステップS220において、情報選択装置10の制御部110が、送受信部109を介して、利用リクエストを受信し、利用履歴情報として利用履歴格納部102に格納させる。そして、制御部110は、送受信部109を介して、利用履歴情報の格納を終了したことを示すメッセージをアイテム提供サーバ20に送信する。ステップS230において、アイテム提供サーバ20の制御部205が、送受信部204を介して情報選択装置10からの格納終了メッセージを受信した後、端末装置30にアイテムを提供する処理を行なう。例えば、提供対象のアイテムがデジタルコンテンツである場合には、アイテム格納部202から、利用リクエストに含まれるアイテム識別子に対応するアイテム本体を読み出して、送受信部204を介して端末装置30に送信する。また、アイテムが物品である場合には、配送事業者のシステムに配送依頼の情報を送る配送処理などを行なう。このとき必要に応じて、課金処理などを行なう。また、アイテムの詳細情報が要求された場合には、アイテム格納部202から説明情報などを読み出して、端末装置30に送信する。ステップS240において、端末装置30は、アイテム提供サーバ20から提供されたアイテムの利用に係る処理を行なう。例えば、アイテムがデジタルコンテンツである場合には、アイテムの再生、表示などを行なう。また、アイテムが物品である場合には、配送処理を受付した旨のメッセージ等を画面に表示する。ステップS250において、端末装置30は、ユーザがブラウザを終了する等の操作終了指示があるか否かを判定する。操作終了指示がある場合Yesは、端末装置30の処理を終了し、操作終了指示がない場合Noは、ステップS150に戻って処理を継続する。以上がシステム全体の動作の説明である。なお、本実施形態においては、ステップS160で、端末装置30から情報選択装置10に推薦リクエストを送信しているが、これ以外の方法を用いてもよい。例えば、端末装置30からアイテム提供サーバ20に推薦リクエストを送信し、アイテム提供サーバ20が情報選択装置10に推薦リクエストを中継してもよい。また、適当なタイミングで、情報選択装置10の制御部110が、送受信部109を介して、推薦情報格納部108に格納されたデータをアイテム提供サーバ20に送信すると共に、アイテム提供サーバ20の制御部205が、送受信部204を介して、そのデータを受信し、データ格納部203に格納させておいてもよい。そして、ステップS160において、端末装置30からアイテム提供サーバ20に推薦リクエストを送信し、ステップS170に相当する処理として、アイテム提供サーバ20の制御部205が、データ格納部203から推薦データを読み出し、表示用推薦データを作成して、端末装置30に送信するようにしてもよい。この場合は、表示用推薦データ作成とその送信に伴う情報選択装置10の処理負荷を減らすことができる。また、本実施形態においては、ステップS210で、アイテム提供サーバ20が端末装置30からの利用リクエストを情報選択装置10に中継しているが、これ以外の方法を用いてもよい。例えば、ステップS200の利用リクエストの送信と同時、あるいは適当なタイミングで、端末装置30から情報選択装置10に直接、利用リクエストを送信してもよい。また、ステップS220において、情報選択装置10は、利用履歴情報の格納に加えて、利用リクエストに含まれる利用主体識別子に対応する表示用推薦データをステップS170と同様な方法で作成し、表示用推薦データをアイテム提供サーバ20に送信してもよい。そして、ステップS230において、アイテム提供サーバ20が、アイテム提供処理に加えて、表示用推薦データを端末装置30に送信してもよい。すなわちこの場合、端末装置30は、利用リクエストを送信するごとに、利用リクエストに含まれるアイテム識別子に対応する推薦情報を受信することができる。また、携帯電話等の端末識別子を利用することができ、特別なユーザ登録処理が不要なアイテム提供サービスにおいて、ステップS200で送信される利用リクエストに、利用主体識別子を含めることができる場合であれば、ステップS110の登録済ユーザ確認処理と、ステップS120の入会処理に必要なデータの送信とを省略することも可能である。<情報選択装置の動作><推薦情報作成動作>第1実施例における情報選択装置10の処理動作について説明する。まず、情報選択装置10が推薦情報を作成する動作について図14のフローチャートを参照して説明する。情報選択装置10の制御部110は、所定のタイミングで情報選択装置10の各処理部に指示を出し、推薦情報を作成する処理を開始する。推薦情報作成のタイミングとして、次の3種類を用いることができる。推薦情報作成の第1のタイミングは、所定の日時または所定の時間間隔である。例えば、毎日午前6時と午後6時毎週月曜の午前10時30分12時間ごと24時間ごとなどである。このとき、平日は午前6時、土日は午前6時と午後6時平日は3時間ごと、土曜日は6時間ごと、日曜日は12時間ごとなどのように時間間隔が変動してもよい。また、夏は時間間隔を短くして、冬は時間間隔を長くするなど、季節に応じて時間間隔を変えてもよい。この第1のタイミングを用いると、他のタイミングを用いた場合より情報選択装置10の処理負荷を減らすことができる。特に、推薦リクエスト数が少ない時間帯に推薦情報を作成するように設定すれば、情報選択装置10の処理負荷の低減に効果的である。推薦情報作成の第2のタイミングは、端末装置30の推薦リクエスト送信処理図11ステップS160による端末装置30からの推薦リクエストを所定回数受信するごとである。この場合は、基本的には所定回数を1として、推薦リクエストを受信するごとに推薦情報を作成するのがよい。以下の説明では、所定回数を1とするが、所定回数を2以上にすることも可能である。所定回数を1とする場合は、まず推薦リクエストに含まれる利用主体識別子リクエスト利用主体識別子に対する推薦情報を作成し、その後に表示用推薦データ作成送信処理ステップS170を行なう。このようにすれば、リクエスト利用主体識別子に対して、常に最新の推薦情報を提供することができる。推薦情報作成の第3のタイミングは、アイテム提供サーバ20を中継して送られるステップS210、端末装置30の利用リクエスト送信ステップ200による利用リクエストを所定回数受信するごとである。この所定回数を調整することにより、情報選択装置10の処理負荷の大きさと、推薦情報の新しさとのバランスを調整することができる。通常は、所定回数をある程度大きな値として、情報選択装置10の処理負荷があまり大きくならないようにするのがよい。一般的には、ある程度の数の利用履歴が追加されないと、新たな推薦情報を作成しても前回の推薦情報と似た内容になることが多いので、所定数を適切な値に設定すれば、情報選択装置10の処理負荷を抑えながら、比較的新しい利用状況を反映させた推薦情報を提供することができる。特に、利用リクエストの数が季節、曜日、時間帯などにより大きく変動する場合や、利用リクエスト数の増減パターンを事前に予測するのが難しい場合には、第1のタイミングで推薦情報を作成するよりも、情報選択装置10の処理負荷の軽減と、比較的新しい利用状況を推薦情報に反映させることとを両立させやすい。以下の説明において、推薦情報を作成する対象となる利用主体識別子情報選択に係る利用主体識別子の集合を推薦基準集合と称する。第1のタイミングおよび第3のタイミングで推薦情報を作成する場合は基本的に、推薦基準集合の要素数が多数となる。第2のタイミングで推薦情報を作成する場合は、推薦基準集合の要素数は基本的に1つであるが、複数の場合もある。まず、ステップS400において、制御部110の指示を受けた関連度算出部104が、アイテム推薦形式およびカテゴリ推薦形式に対応する2種類の関連度を算出し、これに基づき関連集合を作成し、関連集合を関連集合格納部105に格納させる。ステップS410において、制御部110の指示を受けた価格影響度算出部106が、価格情報格納部103を参照しながら、アイテムおよびカテゴリの価格が推薦結果に与える影響の度合いを示す価格影響度を算出する。ステップS420において、制御部110の指示を受けた情報選択部107が、ステップS400で算出された関連度、およびステップS410で算出された価格影響度を用いて、選択指標を算出する。ステップS430において、情報選択部107が、選択指標に基づいて、アイテムまたはカテゴリを選択して、推薦情報格納部108に格納させる。そして、推薦情報作成動作が終了した旨を制御部110に通知する。アイテム推薦形式およびカテゴリ推薦形式に対応する関連集合作成処理ステップS400について図15のフローチャートを参照して説明する。ステップS500において、関連度算出部104は、利用履歴格納部102のアイテム利用履歴テーブル102Aに記録されている利用履歴を読み出す。ここでは、すべての利用履歴を読み出してもよいし、所定の条件を満たす利用履歴を読み出してもよい。例えば、図6bに示したアイテム利用履歴テーブル102A-2のように利用時期情報を記録した上で、利用時期が過去4ヶ月以内利用時期と現在との差が3日以上かつ30日未満などのように、利用履歴の利用時期情報が所定の範囲にあるという条件を満たす利用履歴を読み出してもよい。また、ユーザ利用主体識別子ごとに利用時期が新しい順に所定個数以内の利用履歴を読み出してもよい。例えば、所定個数を20個とした場合、利用回数が20回以上のユーザに対しては、利用時期が新しい順に20個ずつの利用履歴を読み出し、利用回数が20回未満のユーザに対しては、そのユーザに関するすべての利用履歴を読み出すようにする。このようにすれば、利用頻度が少なく、最近アイテムを利用していないようなユーザに対しても効率よく関連集合を作成することができる。そして、このステップS500で読み出した利用履歴に含まれるユーザ利用主体識別子の集合σを作成する。以下では、このステップで読み出した利用履歴に含まれるアイテムの数アイテム識別子の種類数をMs、ユーザの数利用主体識別子の種類数をUsとする。ステップS510において、関連度算出部104は、推薦基準集合K1を作成する。上述したように、第2タイミングで推薦情報を作成する場合には、リクエスト利用主体識別子を推薦基準集合K1に入れる。第1および第3のタイミングで推薦情報を作成する場合は、ステップS500で作成したアイテムの集合σを推薦基準集合K1とする。この場合は、所定条件を満たす利用履歴に含まれる利用主体識別子識別子それぞれに対して関連アイテム集合が作成されることになる。なお、ここで作成された推薦基準集合K1は、情報選択部107、制御部110などの他の処理部から参照することができる。ステップS520において、関連度算出部104は、ステップS510で作成された推薦基準集合K1の中から未処理のユーザを1つ選択する。この処理対象となるユーザを基準ユーザxとする。ステップS530において、関連度算出部104は、ステップS500で読み出された利用履歴を用いて、基準ユーザxと、ユーザ集合σに属する他ユーザyy∈σ、x≠yとの類似度を算出する。具体的には、基準ユーザxと他のユーザyとが共に利用したことのあるアイテムの数|I[x]∩I[y]|を算出し、これを類似度とすることができる。また、ユーザxが利用したアイテムの集合をI[x]、ユーザyが利用したアイテムの集合をI[y]、ユーザxとユーザyとが共に利用したことのあるアイテムの数を|I[x]∩I[y]|、ユーザxとユーザyの少なくとも一方が利用したことのあるアイテムの数を|I[x]∪I[y]|としたとき、[数1]に示すように、ジャカードJaccard係数を用いてユーザxとユーザyとの類似度D[x][y]を算出することができる。また、ステップS500で読み出された利用履歴から、利用回数に関する情報やユーザがアイテムに対して行なった評価の情報評価値が得られる場合は、コサイン尺度やピアソン積率相関係数を用いて類似度を算出してもよい。例えば、ユーザxのアイテムzに対する利用回数または評価値をE[x][z]、ユーザyのアイテムzに対する利用回数または評価値をE[y][z]としたとき、[数2]に示すように、コサイン尺度を用いてユーザxとユーザyとの類似度D[x][y]を算出することができる。ここで、Msは、ステップS500で読み出された利用履歴に含まれるアイテムの数である。また、[数3]に示すように、ピアソン積率相関係数を用いて、類似度D[x][y]を算出してもよい。ここで、Ic[x][y]は、ユーザxとユーザyとが共に利用または評価したアイテムの集合であり、Ea[x]は、Ic[x][y]に属するアイテムをユーザxが利用した回数の平均値、または評価した評価値の平均値である。Ea[y]は、Ic[x][y]に属するアイテムをユーザyが利用した回数の平均値または評価値の平均値である。また、E[x][z]とE[y][z]とのユークリッド距離あるいはその他の距離を用いて、類似度D[x][y]を算出してもよい。また、利用履歴格納部102に利用時期情報が格納されている場合は、E[x][z]などを算出する際に、利用時期が古い利用履歴より、新しい利用履歴の重みを大きくして算出してもよい。さらに、ユーザxのアイテムzに対する利用回数または評価値であるE[x][z]x=1~Us、z=1~Msを行列要素とする行列に対して、主成分分析や数量化3類などの多変量解析を適用し、次元数を削減したベクトルを生成し、コサイン尺度やユークリッド距離などを用いてユーザ間の類似度を算出してもよい。また、上記以外にも、ユーザ間の類似性を表わす指標であれば、どのような方法を用いてもよい。このようにして算出されたユーザxと、ユーザyy∈σ、x≠yとの類似度は、関連度算出部104内部のメモリ図示せずに格納される。なお、ステップS520~S570のループ繰り返し処理において、ユーザxと、ユーザyとの類似度が既に算出され、関連度算出部104内部のメモリに格納されている場合は、新たな算出を行なわずに格納されている値を利用してもよい。ステップS540において、関連度算出部104は、基準ユーザxとアイテムzとの関連度W[x][z]を算出する。関連度算出の第1の方法は、ステップS530で算出された類似度D[x][y]が高い類似ユーザを特定し、類似ユーザに多く利用されたアイテムほど関連度が高くなるように算出する方法である。具体的にはまず、類似度D[x][y]が所定値以上のユーザ、あるいは類似度D[x][y]が高い順に所定数のユーザを類似ユーザとして特定する。次に、ステップS500で読み出された利用履歴を対象にして、類似ユーザが利用したアイテムを特定し、アイテムごとに利用回数をカウントし、この利用回数を関連度とする。あるいは利用回数の平方根や対数値などを用いて関連度を算出してもよい。第1の方法によれば、類似ユーザに利用されたアイテムの関連度が算出される。類似ユーザに利用されていないアイテムの関連度は0とすればよい。この第1の方法は、ユーザがアイテムを気に入った場合に、そのアイテムを複数回利用購入する性質を持つようなアイテム提供サービスに適している。例えば、端末装置30に保存できない形式のデジタルコンテンツや、消耗品の物販などである。関連度算出の第2の方法は、多くの類似ユーザに利用されたアイテムほど関連度が高くなるように算出する方法である。第1の方法と同様に、類似ユーザを特定した後、ステップS500で読み出された利用履歴を対象にして、類似ユーザが利用したアイテムを特定し、アイテムごとに利用した人数をカウントし、この利用人数を関連度とする。第2の方法は、ユーザが基本的に同じアイテムを1度しか利用購入しない性質のアイテム提供サービスに適している。例えば、アイテムが端末装置30に保存して何回でも再生できる形式のデジタルコンテンツであれば、ユーザが再度購入するのは、ユーザが端末装置30から間違って消去したような例外的なケースが想定され、基本的には同じアイテムを1回しか購入しないので、この第2の方法が有効である。また、第1および第2の方法によれば、類似ユーザの数を適切に設定することにより、少ない計算量で、精度よく関連度を算出することができる。関連度算出の第3の方法は、ユーザ間の類似度を直接用いて関連度を算出する方法である。具体的にはまず、ステップS500で読み出された利用履歴を対象にして、ユーザyy∈σ、x≠yがアイテムzを利用した回数C[y][z]をカウントする。そして、[数4]に示すように、類似度D[x][y]と利用回数C[y][z]との積を加算した値を用いてユーザxとアイテムzとの関連度W[x][z]を算出する。第3の方法では、アイテムzの利用回数が多く、かつ利用したユーザの類似度が高いほど、関連度が高く算出される。なお[数4]では、類似度D[x][y]が算出されたすべてのユーザの情報を用いて関連度を算出しているが、類似ユーザを対象にして[数4]の計算を行なってもよい。また[数4]において、ユーザyがアイテムzを利用した場合にC[y][z]=1、利用していない場合にC[y][z]=0として計算してもよい。このようにすれば、アイテムzを利用したユーザ数が多く、かつ利用したユーザの類似度が高いほど、関連度が高く算出される。この第3の方法によれば、基準ユーザとアイテムとの関連度をさらに精度よく算出することができる。さらに関連度算出の第1~第3の方法において、アイテム属性格納部101のアイテム情報テーブル101Aからアイテム時期情報を読み出し、これを用いて処理を行なってもよい。具体的には、アイテム時期情報が新しいアイテムほど大きな値となる重み係数を算出し、利用回数や利用ユーザ数を算出する際に、この重み係数を乗じる等の演算を行なう。このようにすれば、ユーザにとって一般的に価値の高い新作アイテムの関連度を高くして、優先的に推薦情報に入れることができる。ステップS550において、関連度算出部104は、基準ユーザxに関する関連アイテム集合Ω[x]を作成し、関連集合格納部105に格納させる。関連アイテム集合Ω[x]は、関連識別子がすべてアイテム識別子であるような関連集合である。関連アイテム集合作成の第1の方法は、ステップS540において基準ユーザxとの関連度を算出したすべてのアイテム関連度が0より大きいすべてのアイテムを関連アイテム集合Ω[x]に入れる方法である。この方法は、なるべく多くの推薦結果を出力したい場合に適している。関連アイテム集合作成の第2の方法は、基準ユーザxとの関連度が高いアイテムを選出して関連アイテム集合Ω[x]に入れる方法である。具体的には、ステップS540において関連度を算出したすべてのアイテムの中から、関連度が閾値以上のアイテムを選出する。または、関連度が大きい順に所定値を超えない範囲でアイテムを選出してもよい。例えば、基準ユーザxとの関連度が算出されたアイテムの数が所定数に満たない場合は、関連度が算出されたすべてのアイテムを選出し、そうでない場合は、関連度が大きい順に所定数のアイテムを選出すればよい。さらに、基準ユーザxとの関連度が所定値以上のアイテムの中から、関連度が大きい順に所定数を超えない範囲でアイテムを選出し、それらを関連アイテム集合Ω[x]としてもよい。また関連アイテム集合Ω[x]の要素が所定数以上得られるように、関連度の閾値を基準ユーザxごとに調整して選出してもよい。この第2の方法によれば、関連集合格納部105に必要な記憶容量を削減でき、さらにステップS410~S430の処理を効率よく行なうことができる。そして、関連度算出部104は、基準ユーザxの利用主体識別子と、関連アイテム集合Ω[x]の各アイテム識別子と、その関連度とを対応させて、関連集合格納部105の関連度テーブル105Aに記録する。具体的には、基準ユーザxの利用主体識別子を図8に示した関連度テーブル105Aの利用主体識別子に対応させ、関連アイテム集合Ω[x]の各アイテム識別子を関連度テーブル105Aの関連アイテム識別子に対応させて記録する。ステップS560において、関連度算出部104は、基準ユーザxに関する関連カテゴリ集合Φ[x]を作成し、関連集合格納部105に格納させる。関連カテゴリ集合Φ[x]は、関連識別子がすべてカテゴリ識別子であるような関連集合である。関連度算出部104は、図4aに示したアイテム情報テーブル101Aを参照しながら、ステップS550で作成された関連アイテム集合Ω[x]を用いて、関連カテゴリ集合Φ[x]を作成する。関連カテゴリ集合Φ[x]作成の第1の方法では、関連アイテム集合Ω[x]の各要素に対応するカテゴリ識別子を特定し、特定されたカテゴリ識別子ごとの要素数をカウントし、この要素数をユーザxとカテゴリとの関連度とする。そして、この要素数が所定数以上のカテゴリ識別子を関連カテゴリ集合Φ[x]に入れる。なお、この所定数を1として、特定されたカテゴリ識別子をすべて関連カテゴリ集合Φ[x]に入れてもよい。関連カテゴリ集合Φ[x]作成の第2の方法では、関連アイテム集合Ω[x]の各要素に対応するカテゴリ識別子を特定し、特定されたカテゴリ識別子ごとに、関連アイテム集合Ω[x]の各要素に対応する関連度の合計値を算出し、この合計値を関連度とする。そして、この合計値が所定値以上のカテゴリ識別子を選出して、関連カテゴリ集合Φ[x]に入れる。例えば、関連アイテム集合に、A、B、Cの3つの要素関連アイテムが存在し、各々の関連度が1.0、0.8、0.4であり、要素Aはカテゴリ1に対応し、要素Bがカテゴリ2に対応し、要素Cもカテゴリ2に対応する場合、基準ユーザとカテゴリ1との関連度を1.0、基準ユーザとカテゴリ2との関連度を0.80.4=1.2とすればよい。ある要素に対応するカテゴリ識別子が複数存在する場合は、各要素に対応する関連度をそのまま用いて合計値を算出してもよいし、各要素に対応する関連度をカテゴリ識別子の数で割った値を用いて合計値を算出してもよい。例えば、基準ユーザと要素A関連アイテムAとの関連度が1.0であり、要素Aに、カテゴリ1とカテゴリ3の2つのカテゴリが対応する場合、基準ユーザとカテゴリ1との関連度の要素Aに係る部分を1.0としてもよいし、1.0÷2=0.5としてもよい。なお、この所定値を十分小さな値にして、特定されたカテゴリ識別子をすべて関連カテゴリ集合Φ[x]に入れてもよい。また、合計値の大きい順に所定数を越えない数のカテゴリ識別子を選出し、関連カテゴリ集合Φ[x]に入れてもよい。そして、関連度算出部104は、基準ユーザxのアイテム識別子と、関連カテゴリ集合Φ[x]の各カテゴリ識別子と、その関連度とを対応させて、関連集合格納部105の関連度テーブル105Bに記録する。具体的には、基準ユーザxの利用主体識別子を図8に示した関連度テーブル105Bの利用主体識別子に対応させ、関連カテゴリ集合Φ[x]の各カテゴリ識別子を関連度テーブル105Bの関連カテゴリ識別子に対応させて記録する。なお、上述したユーザとアイテムとの関連度、およびユーザとカテゴリとの関連度、それぞれの算出工程において、関連度の最大値や合計値が所定値例えば1になるように、正規化処理を行なってもよい。ステップS570において、関連度算出部104は、他の基準ユーザを選択可能か判定する。ステップS510で作成された推薦基準集合K1の中で、まだ処理を行なっていないユーザが存在する場合にYesと判定し、未処理のユーザが存在しない場合は、Noと判定する。Yesと判定した場合は、ステップS520に戻って処理を繰り返し、Noと判定した場合は、関連度算出処理を終了する。この結果、関連集合格納部105の関連度テーブル105A、Bには、ステップS510で作成された推薦基準集合K1の利用主体識別子それぞれに対応し、アイテム推薦形式およびカテゴリ推薦形式に対応する関連集合が格納される。なお、利用履歴格納部102に、図5dに示すようなカテゴリ利用履歴テーブル102Bが格納されている場合には、上述のステップS500~ステップS550の処理におけるアイテム識別子をカテゴリ識別子に置き換えて同様の処理を行なうことにより、カテゴリ推薦形式に対応する関連集合を作成することができる。この方法では、ステップS550に相当する処理により関連カテゴリ集合が作成されるため、ステップS560を実行する必要がない。このため、アイテム推薦形式を実施せず、カテゴリ推薦形式のみ実施する場合には、効率的に処理を行なうことができる。<価格影響度算出処理>ステップS410における価格影響度算出処理を詳細に説明する。制御部110は、ステップS400により関連集合格納部105に格納された関連集合関連識別子を読み出し、価格情報格納部103を参照しながら、各関連識別子に対応する価格情報を価格影響度算出部106に入力し、価格影響度を算出させる。例えば、関連識別子がアイテム識別子ItemID-3である場合は、図6aに示したアイテム価格情報テーブル103Aを参照し、その価格情報である300円を価格影響度算出部106に入力する。また例えば、関連識別子がカテゴリ識別子CategoryID-3である場合は、図6bに示したカテゴリ価格情報テーブル103Bを参照し、その価格情報である6000円を価格影響度算出部106に入力する。価格影響度算出部106は、価格情報価格を入力Xとし、価格情報が推薦結果に与える影響を決める価格影響度を出力Yとする価格影響関数FXを内部の記憶領域に記憶している。この関数対応規則FXは、Xの増加に対して、Yが増加する単調増加区間を有し、かついずれの区間においてもYが減少しない特性を有しており、種々の形状を採用することができる。関数FXの特性の例を図16および図17に示す。図16aに示す関数F1Xは、関数の定義域0≦X≦Xγすべてにおいて、X1<X2である入力に対して、Y1<Y2が常に成立する関数である。すなわち、単調増加関数である。また、Xγは価格情報格納部103に格納されている価格情報の上限である。このように、価格情報格納部103に格納されている価格情報に応じて、関数の入力の上限を設定してもよいし、関数の入力の上限を特に設定しなくてもよい。このような全区間が単調増加の線形関数を用いると、処理が比較的単純になり、情報選択装置10の処理負荷を低減することができる。また本図の例のように、X=0のときにY=0となる関数を用いると、後述するように、価格が0の無料のアイテムおよびカテゴリを推薦結果に含めないことが容易にできる。図16aに示した関数F1Xは線形関数であるが、以下のような非線形関数を用いることもできる。非線形関数を用いることにより、価格影響度をよりきめ細かく、高い精度で算出することができる。図16bに示す関数F2Xは、0≦X≦XαにおいてY=Yαで一定であり、Xα<X<Xβにおいて単調増加し、Xβ≦XにおいてY=Yβで一定であるような特性を持つ関数である。すなわち、一部の区間は単調増加であり、かつ単調減少区間を持たない関数である。ここで、単調減少区間とは、X1<X2である入力に対して、Y2>Y1である出力が得られる区間である。なお本図の例では、単調増加区間が1つであるが、複数の単調増加区間を持つ関数を用いてもよい。また本図の例では関数の中央の区間Xα<X<Xβが単調増加であり、その両側の区間が出力一定区間であるが、他の特性であってもよい。例えば、左側の出力一定区間を無くし、0≦X<Xβの区間を単調増加としてもよいし、右側の出力一定区間を無くし、Xα<Xの区間を単調増加としてもよい。また、Yαを0としてもよい。本図の例のように、単調増加区間と出力一定区間とを組み合わせた関数を用いると、価格影響度の算出の自由度を大きくすることができる。例えば、Yαをある程度大きな値にすれば、価格の安いアイテムおよびカテゴリもある程度推薦結果に入りやすくなる。図16cに示す関数F3Xは、階段状の離散的特性を持つ関数である。本図の例ように、価格影響度算出部106aで用いる関数は連続関数でなくてもよい。本図の線分の端点の黒丸はその値を含み、白丸はその値を含まないことを示している。例えば、価格情報格納部103にX3<X<X4の区間に対応する価格情報が存在しない場合は、本図に示すように、関数F3XのX3<X<X4の区間を定義しないようにしてもよい。また、Yの値は2種類以上であれば、何種類であってもよい。本図の例のように離散的な関数を用いると、処理が比較的単純になり、情報選択装置10の処理負荷を低減することができる。また出力一定区間が多数ある関数は、細かな価格の違いを価格影響度にあまり反映したくない場合に適している。図17aに示す関数F4Xは、滑らかな非線形関数である。中央部分で最も勾配微分係数が大きく、両側に行くほど勾配が小さくなる特性を持つ。例えば、ロジスティック関数を用いればこのような特性が得られる。本図の例のように滑らかな関数を用いると、価格影響度が急激に変化するのを防ぐことができる。また、[数5]に示す関数Fxを用いてもよい。ここでα1は0より大きい定数であり、α2は0以上の定数であり、γは0より大きい定数である。α2は0であっても、正の値であってもどちらでもよい。γ>1とすると、図17bに示す関数F5Xのように、入力Xが大きいほど勾配微分係数が大きい単調増加関数下に凸な関数となる。この関数F5Xは、価格が高いアイテムカテゴリをより多く推薦結果に入れたい場合に適している。また、0<γ<1とすると、図17cに示す関数F6Xように、入力が大きいほど勾配が小さい単調増加関数上に凸な関数となる。この関数F6Xは、価格が安いアイテムもある程度推薦結果に入れたい場合に適している。この他に、対数関数や指数関数を用いることができる。上述した関数F1X~F6Xはあくまでも例示であり、少なくとも一部の区間で単調増加し、かつ単調減少区間を持たない関数であれば、どのような関数対応規則を用いてもよい。そのような関数を用いることにより、価格情報価格の大きなアイテムカテゴリの価格影響度がより大きな値となるので、関連度など他の条件が同じであれば、価格の高いアイテムおよびカテゴリを優先的に推薦情報に入れることできる。なお、関連識別子がアイテム識別子であるか、カテゴリ識別子であるかに応じて、特性の異なる関数を用いてもよい。価格影響度算出部106は、価格影響関数FXを数式として内部の記憶領域に記憶しておき、入力が与えられるごとに、その数式に従って価格影響度を算出してもよい。この方式によれば、必要なメモリ量を少なくすることができ、価格影響度を精度よく高い解像度で算出することができる。あるいは、関数FXに従って、入力Xに対する出力Yをあらかじめ算出しておき、算出結果のX,Yの情報を記憶領域に格納しておいてもよい。例えば、記憶領域のXに相当するアドレスにYの値を格納するLUTLookUpTable方式を用いることができる。この方式によれば、入力が与えられてから出力するまでに、数式を計算する必要がないので、処理量を少なくすることができ、応答時間を短くすることができる。また価格影響度の値が所定の範囲0以上1以下などに収まるような正規化を行なってもよいし、行なわなくてもよい。<選択指標算出処理>ステップS420における選択指標算出処理を詳細に説明する。制御部110の指示を受けた情報選択部107は、ステップS410で価格影響度が算出された各関連識別子について、その関連度Wと価格影響度Yとを用いて選択指標Sを算出する。この選択指標Sは、関連度Wが大きいほど、かつ価格影響度が大きいほど大きな値となる数値であり、以下の方法で算出する。選択指標算出の第1の方法は、[数6]を用いる方法である。すなわち、利用主体識別子iと関連識別子jとの関連度W[i][j]を基数としてγaを指数とする累乗値を算出し、価格影響度Y[j]を基数としてγbを指数とする累乗値を算出し、それらの乗算値を用いて選択指標S[i][j]を算出する方法である。ここで、βc、γaおよびγbは0より大きな定数である。この第1の方法では、関連度と価格影響度が両方とも大きい関連識別子が推薦結果に入りやすい。また図16aに示したような、価格情報が0のときに価格影響度も0になる特性の関数を用いた場合、価格が0の無料アイテムの選択指標は0になるので、無料アイテムを推薦結果から除外することも簡単にできる。さらにγaおよびγbを調整することにより、推薦結果に入る関連識別子を変えることができる。例えば、γaを大きくすることにより、関連度W[i][j]が大きい関連識別子がより推薦結果に入りやすくなる。またγbを大きくすることにより、価格影響度Y[j]が大きい関連識別子がより推薦結果に入りやすくなる。なお、βc=γa=γb=1として、関連度と価格影響度との積を選択指標にしてもよい。選択指標算出の第2の方法は、[数7]を用いる方法である。すなわち、関連度W[i][j]とβaとの乗算値と、価格影響度Y[j]とβbとの乗算値を算出し、それらの加算値を選択指標S[i][j]とする方法である。ここで、βaおよびβbは0より大きな定数であり、重み係数である。[数7]は、関連度と価格影響度とをそれぞれ重み付けして加算した値といえる。第2の方法でも、関連度と価格影響度が両方とも大きな関連識別子が最も推薦結果に入りやすいが、第1の方法と比べると、関連度と価格影響度のいずれかが大きい関連識別子も推薦結果に比較的入りやすい。さらにβaおよびβbを調整することにより、推薦結果に入る関連識別子を変えることができる。例えば、βaを大きくすることにより、関連度W[i][j]が比較的大きい関連識別子がより推薦結果に入りやすくなる。またβbを大きくすることにより、価格影響度Y[j]が比較的大きい関連識別子がより推薦結果に入りやすくなる。なお、βa=βb=1として、関連度と価格影響度との和を選択指標にしてもよい。選択指標算出の第3の方法は、[数8]を用いる方法である。すなわち、関連度W[i][j]の対数値とβdとの乗算値と、価格影響度Y[j]の対数値とβeとの乗算値を算出し、それらの加算値を選択指標S[i][j]とする方法である。ここで、βdおよびβeは0より大きな定数であり、重み係数である。[数8]は、関連度の対数値と価格影響度の対数値とをそれぞれ重み付けして加算した値といえる。また、βdおよびβeを調整することにより、推薦結果に入る関連識別子を変えることができる。なお、βd=βe=1として、関連度と価格影響度との和を選択指標にしてもよい。第3の方法は、関連度または価格影響度のダイナミックレンジが広い場合や、両者のダイナミックレンジが大きく異なる場合に適している。関連度の代わりに、関連度の順位を用いて、順位が高いほど、かつ価格影響度が大きいほど、大きな値となるように選択指標を算出してもよい。例えば、推薦情報格納部108と同様に、関連度が大きいほど高い順位を示す番号順位番号を関連集合格納部105に格納しておき、それを用いるようにすればよい。また、関連度および価格影響度だけでなく、さらに他の情報を用いて選択指標を算出してもよい。例えば、情報選択部107がアイテム属性格納部101のアイテム情報テーブル101Aを参照して、関連識別子jのアイテム時期情報T[j]を読み出し、関連度W[i][j]が大きいほど、かつ価格影響度Y[j]が大きいほど、かつアイテム時期情報T[j]が新しいほど処理時点とアイテム時期情報との差が小さいほど、大きな値となるように選択指標を算出してもよい。<推薦情報選択処理>ステップS430における推薦情報選択処理を詳細に説明する。ステップS430において、情報選択部107は、ステップS420で算出された選択指標に基づいて、関連集合の中から関連識別子を選択する。具体的には、選択指標S[i][j]が所定値θ1以上の関連識別子を関連集合から選択する。または、選択指標S[i][j]が大きい順に所定数η1を超えない数の関連識別子を選択してもよい。例えば、関連集合の要素数が所定数η1に満たない場合は、関連集合の要素をすべて選択し、そうでない場合は、選択指標が大きい順に所定数η1の関連識別子を選択すればよい。さらに、選択指標が所定値θ2以上の関連識別子を対象にして、選択指標が大きい順に所定数η2を超えない範囲で選択してもよい。この場合、選択指標がθ2以上の関連識別子の数がη2に満たない場合は、θ2以上の関連識別子をすべて選択する。また、利用主体識別子iに対して、所定数η3個以上の関連識別子が選択できるように所定値θ3を利用主体識別子ごとに設定し、選択指標がθ3以上の関連識別子を選択してもよい。なお、利用履歴格納部102を参照しながら、利用主体識別子iに対応するユーザが既に利用したアイテムおよびカテゴリを特定し、それらを除外して利用済み除外処理を行なって選択集合を作成してもよい。ユーザが1回しか同じアイテムカテゴリを購入しない性質を持つようなアイテム提供サービスでは、このステップS430において利用済みのものを選択集合から除外しておくと、推薦情報格納部108の記憶容量を節約できる。ステップS430において利用済み除外処理を行なう場合、ステップS170での利用済み除外処理を省略してもよいし、再度行なってもよい。ステップS430を実行した後、ステップS170を実行するまでの間に、新たな利用履歴が格納される可能性がある場合は、両方のステップで利用済み除外処理を行なう方が、推薦精度の向上の面では確実である。このような方法で選択された関連識別子の選択指標に従って、推薦順位を付与する。すなわち、選択指標が大きいほど、高い推薦順位を付与する。そして、利用主体識別子と、関連識別子と、推薦順位とを対応させて、図7a、図7bに示す形式で、推薦情報テーブル108A、108Bを推薦情報格納部108に格納させる。以上、推薦情報選択処理を説明した。第1実施例の最後に、図18を用いて、推薦情報の具体例を説明する。関連集合格納部105には図18aに示すようなアイテム推薦形式のデータが格納されているものとする。本図に示すように、UserID-1の関連集合は、ItemID-3~ItemID-7の5つのアイテムである。UserID-2の関連集合もまったく同じ5つのアイテムであるが、各々の関連度は異なっているものとする。また、図18bに示すように価格情報格納部103には、ItemID-1~ItemID-7の7つのアイテムの価格情報が格納されている。説明を簡単にするため、価格影響度算出部106では、図16aに示した関数F1Xを用いることとし、この関数の傾きが1であるとする。情報選択部107では、[数7]を用いて選択指標を算出し、βc=γa=γb=1であるとする。また、情報選択部107は、選択指標の大きい順に3つのアイテムを選択して推薦情報を作成するものとする。以上の条件において、仮に、価格情報を使わずに関連度だけでアイテムを選択したとすると、図18aから明らかなように、UserID-1に対応する推薦アイテムは、1位がItemID-3、2位がItemID-4、3位がItemID-5になる。これらの価格は各々1000円200円400円である。一方、上述の本実施例を適用した方法で選択指標を算出すると、ItemID-3については、1000×1.0=1000となる。他のアイテムについても同様に算出した結果を図18cに示す。本図において選択指標の大きい順にUserID-1に対するアイテムを3つ選択すると、1位がItemID-6、2位がItemID-3、3位がItemID-5となる。各々の価格は1500円1000円400円である。このように、本実施例の方法によれば、関連度だけでアイテムを選択する場合に比べて、価格の高いアイテムを推薦結果に入れることができる。また、価格情報を使わずに関連度だけでアイテムを選択したとすると、UserID-2に対応する推薦アイテムは、1位がItemID-4、2位がItemID-5、3位がItemID-7になる。これらの価格は各々200円400円800円である。一方、上述の本実施例を適用した方法で選択指標を算出すると、1位がItemID-7、2位がItemID-5、3位がItemID-4となり、各々の価格は800円400円200円である。この場合は3つのアイテムの価格の合計は、関連度のみを用いた場合と同じになるが、価格の高いアイテムが上位の推薦順位となり、ユーザの目に留まりやすくなる。また、UserID-1に対する推薦結果には、価格の高いItemID-6とItemID-3が入るが、UserID-2に対する推薦結果には、これらが入らない。このことからも分かるように、本実施例では、ユーザと推薦アイテム/カテゴリとの関連度が高い場合、すなわちそのユーザが推薦アイテム/カテゴリを気に入る可能性が高い場合にのみ価格の高いアイテムが推薦されるので、ユーザに不自然な印象を与えることが少なく、価格の高いアイテムの推薦によって、ユーザの購入意欲が低下してしまうリスクを従来技術よりも減らすことができる。このため、アイテム提供サービスの売上を増大させることが期待できる。従来技術では、推薦アイテムの価格が所定の範囲所定の価格帯に制限されてしまうため、推薦結果のバリエーション多様性が少なかったり、推薦アイテム数が少ない場合があった。しかしながら、上記の例で、ItemID-1の推薦アイテムの価格が、1500円1000円400円となり、これらの間の800円が抜けていることからも分かるように、本実施例の方法では、推薦アイテム/カテゴリの価格が所定の範囲に制限されていないため、従来よりも推薦結果のバリエーションが多くなり多様性があり、長期間にわたり同じユーザに推薦情報を提供する場合であっても、ユーザが推薦情報に飽きてしまうことが少なく、継続的に推薦情報を利用してもらうことができる。また従来技術では、所定の価格帯のアイテムが無い場合や、少ししか存在していない場合には、十分な数の推薦情報を提供することができなかった。一方、第1実施例の方法によれば、所定の価格帯のアイテムが無い場合や、少ししか存在していない場合であっても、十分な数の推薦情報を精度良く選択して提供することができる。また、従来技術では、価格が所定の範囲にある推薦アイテムが多数存在する場合、それらを精度良く絞り込むことができず、推薦情報が多くなり過ぎる場合があった。推薦情報は本来、多くの情報の中からユーザに有用な情報を絞り込んで提供するものであり、端末装置30の表示装置において、推薦情報が表示できる領域にも限りがあることから、推薦情報を必要十分な数にすることは非常に重要である。第1実施例の方法によれば、算出した選択指標に応じて推薦順位を決め、推薦順位の上位のアイテムを優先的にユーザに提供するので、必要十分な数のアイテムを精度良く絞り込んでユーザに提供できる。アイテム提供サービスを行なう事業者にとって、推薦情報を提供する目的は、推薦情報によってアイテム利用が促進され、アイテム提供サービスの売上を増大させることである。すなわち、売上増大につながる実効性のある推薦情報が要求される。この目的を達成するためには、ある程度の数の推薦情報が必要であり、多過ぎず、少な過ぎでもない適切な数量の推薦情報をユーザに提供する必要がある。第1実施例の方法によれば、適切な数量の推薦情報を精度良く選択してユーザに提供できるので、アイテム提供サービスの売上を増大させる実効性が期待できる。なお、第1実施例では、情報選択装置10が、価格影響度を算出し、選択指標を算出して推薦情報を作成するようにしていたが、これらの処理、あるいは、これらの処理の一部を端末装置30側で行なうようにしてもよい。この場合、端末装置30のアプリケーション部304に、価格影響度算出部106および情報選択部107に相当する動作を行なわせるようにする。例えば、ステップS160に先立つ適当なタイミングで、アプリケーション部304が、アイテム提供サーバ20を経由して、あるいは直接情報選択装置10から、アイテム情報テーブル101A、カテゴリ情報テーブル101B、関連度テーブル105A、105B、およびアイテム価格情報テーブル103A、カテゴリ価格情報テーブル103Bのデータを取得する。このとき、各々のテーブルの全部のデータを取得してもよいし、リクエスト利用主体識別子に関係するデータ等の必要なデータのみを取得するようにしてもよい。そして、ステップS160において、推薦リクエストを送信する代わりに、上述の手順に従って価格影響度を算出し、算出した価格影響度と取得した関連度とを用いて、選択指標を算出することで推薦情報を作成する。具体的には、ステップS410、S420、S430、S170に相当する処理をアプリケーション部304が実行すればよい。この場合、アプリケーション部304に、データ取得部、価格影響度算出部、情報選択部が形成されることになる。以下の実施例においても同様に、情報選択装置10の一部の動作を端末装置30で行なうようにしてもよい。本実施形態に係るネットワークシステムの第2実施例について説明する。第2実施例では、端末装置30を利用するユーザが、好みに応じて、価格影響度を調整することができるようになっている。第2実施例において、アイテム提供サーバ20および端末装置30は、第1実施例と同様とすることができる。図19は、第2実施例における情報選択装置10bの構成を示すブロック図である。本図に示すように、情報選択装置10bは、アイテム属性格納部101と、利用履歴格納部102と、価格情報格納部103と、関連度算出部104と、関連集合格納部105と、価格影響度算出部106bと、情報選択部107bと、推薦情報格納部108と、送受信部109と、制御部110bとを備えて構成されている。また、情報選択装置10には、情報選択装置10の管理者向けに必要な情報を表示するための表示装置120と、管理者が操作を行なうためのキーボード、マウス等の入力装置130とが接続されている。すなわち、第2実施例の情報選択装置10bは、第1実施例の情報選択装置10と比べて、価格影響度算出部106、情報選択部107、制御部110の動作が一部異なる構成となっている。制御部110bは、第1実施例と同様に、所定のタイミングで推薦情報作成動作を開始する。ただし第2実施例では、図14に示した推薦情報を作成する動作のフローチャートにおいてステップS400が終了した段階で推薦情報作成動作を終了する。ステップS410以降に相当する処理は、後述するステップS170bにおいて、表示用推薦データを作成する際に行なう。第2実施例におけるシステム全体の動作は、処理ステップ間の関係において図11に示したフローチャートと同様であり、処理ステップの具体的内容において第1実施例と一部異なる。以下では、第1実施例と動作が異なる処理ステップにについて説明する。異なる処理ステップについては符号の末尾にbを付加して表記する。図11のステップS130bにおいて、アイテム提供サーバ20の制御部205は、応答データを端末装置30に送信する。第2実施例における応答データには、ユーザが価格影響度を調整するための操作画面を表示する情報が含まれている。ステップS140bにおいて、端末装置30は、アイテム提供サーバ20から応答データを受信し、表示装置320にその情報を表示する。表示画面の一例を図20に示す。図12に示した第1実施例の表示画面との違いは、画面右上に価格影響度の調整操作ボタンが表示される点である。価格影響度の調整操作ボタンは、価格影響度を調整するために必要なデータ価格影響度調整データをユーザに入力させるためのGUIGraphicalUserInterfaceを表示させるためのボタンであり、例えば、図21に例示するような画面を表示させることができる。画面移動ではなく、図21に示す情報を、図20の表示画面に含めるようにしてもよい。図21aに示す例は、推薦結果に入れるアイテムまたはカテゴリの価格を指定するための画面であり、5つの選択肢に対応して、円形のラジオボタンが表示されている。通常は、本図に黒丸で示した標準が選択されているが、ユーザは好みに応じて、他の選択肢を自由に選択できる。ラジオボタンの横の1~5の数字は、ラジオボタンを識別するための番号であり、ユーザに選択されたラジオボタンの番号を端末装置30が読み取れるようになっている。図21bに示す例は、図21aに示した例と同じく、推薦結果に入れるアイテムまたはカテゴリの価格を指定するための画面であるが、推薦結果に入れる価格のおおよその下限値を具体的に指定するものである。図21cに示す例は、推薦結果に入れる価格の高いものの割合を指定するための画面である。ユーザは、図21に例示した画面でラジオボタンを選択した後、図20に示す関連リンク関連アイテム表示ボタンまたは関連カテゴリ表示ボタンを選択することで、価格に関する自分の好みが反映された推薦情報を取得することができる。なお、図21に示した価格影響度の調整操作用画面は、あくまでも一例であり、他の方法で、価格影響度の調整を行なってもよい。例えば、スライダー等のGUI部品を表示し、推薦結果に入れるアイテムまたはカテゴリの価格をユーザに指定させてもよい。図11のステップSl60bにおいて、端末装置30は、関連リンクに対応するURLに推薦リクエストを送信する。この推薦リクエストには、利用主体識別子と、関連アイテムリンクであるか関連カテゴリリンクであるかを示すリンク種別情報とに加えて、図21に示した画面で指定された価格影響度調整データが含まれている。例えば、図21に示すラジオボタンの中でユーザに指定されたラジオボタンを識別するための1~5などの番号を用いればよい。ステップS170bにおいて、情報選択装置10bの制御部110bは、送受信部109を介して、推薦リクエストを受信し、それに含まれるリクエスト利用主体識別子に対応する表示用推薦データを作成して端末装置30に送信する。以下では、このステップS170bの処理を詳細に説明する。ステップSl70bでは、第1実施例の推薦情報作成動作の一部である、図14に示したステップS410~S430に相当する処理ステップS410b~S430bを行なった後に、図示しないステップS450で表示用推薦データを作成する。なお、第2のタイミングで推薦情報を作成する場合は、関連集合を作成した後ステップS400の後に、ステップS410b~440bを実行すればよい。ステップS410bにおける価格影響度算出処理を詳細に説明する。制御部110bは、関連集合格納部105の中から、推薦リクエストリクエスト利用主体識別子に一致する利用主体識別子を特定し、その利用主体識別子に対応する関連集合関連識別子を読み出す。以下では、ここで読み出された関連集合を集合Ψとする。そして価格情報格納部103を参照しながら、集合Ψの各関連識別子に対応する価格情報を取得し、その価格情報と、受信した価格影響度調整データとを価格影響度算出部106bに入力する。第2実施例において、価格影響度算出部106bは、ユーザによって入力された価格影響度調整データに応じて、価格情報を入力Xとし価格影響度を出力Yとする価格影響関数FXの特性を変化させる。この関数対応規則は、第1実施例と同様に、少なくとも一部の区間で単調増加し、かつ単調減少区間を持たない関数であり、図16および図17に示したような種々の特性の関数を用いることができる。図22は、価格影響関数FXの特性の変化の例を示す図である。図22aは、図16bに示した関数F2Xと同様に、単調増加区間と出力一定区間とを組み合わせた関数の一例である。本図は、傾斜部分について左から右にFa1X~Fa5XFa1~Fa5の5つの関数を示している。また各々の関数で、入力の増加に伴って出力一定区間から単調増加区間に切り替わる点カットオフ点をXα1~Xα5で示し、単調増加区間から出力一定区間に切り替わる点飽和点をXβ1~Xβ5で示している。カットオフ点Xαn、飽和点Xβnとも関数名の添字が大きいほど大きい価格値が設定されている。Fa1~Fa5の特性を比較すると、入力が小さい場合に、添字の小さい関数ほど出力が大きくなる傾向を有している。また添字の大きい関数ほど、所定の出力値例えば、本図のYθを得るための入力値が大きく、添字の小さい関数ほどその入力値が小さくなる傾向を有している。したがって、添字の小さい関数を用いると、添字の大きな関数に比べて、推薦情報に価格の安いアイテムカテゴリが入りやすくなる。本図の例では、各関数の出力の最小値はすべてYα、最大値はすべてYβとしているが、関数ごとに最小値が異なっていてもよいし、関数ごとに最大値が異なっていてもよい。価格影響度算出部106bは、価格影響度調整データに応じて、使用する関数を選択する。例えば、図21aに示した価格影響度の調整操作部において、1非常に安いものも推薦するが選択された場合に、関数Fa1を選択し、3標準が選択された場合に、関数Fa3を選択し、5非常に高いものを推薦するが選択された場合に、関数Fa5を選択する等の処理を行なう。すなわち、図21に示したラジオボタンの番号と同じ添字の関数を選択すればよい。なお、非常に安いものも推薦するとは、価格の非常に安いアイテムカテゴリだけで推薦結果が構成されるという意味ではなく、価格の非常に安いアイテムカテゴリも推薦結果に入る可能性があるという意味である。どのような選択肢であっても、より価格の高いアイテムカテゴリが推薦結果に入りやすいという性質は変わらない。また、図21bに示した価格影響度の調整操作部で指定された価格影響度調整データと、関数Fa1~Fa5とを対応させることもできる。関数のYαを比較的小さな値とし、推薦結果に入れる価格のおおよその下限値を各関数のカットオフ点の入力値Xαに対応させればよい。例えば、図21bの例に対応する場合、関数Fa1~Fa5のカットオフ点をそれぞれXα1=300円、Xα2=700円、Xα3=1000円、Xα4=1500円、Xα5=2000円としておき、選択されたラジオボタンの番号と同じ添字の関数を選択すればよい。おおよその下限値をカットオフ点ではなく、単調増加区間の適当な点の入力値に対応させてもよい。図21cに示した価格影響度の調整操作部で指定された価格影響度調整データと、関数Fa1~Fa5とを対応させるようにしてもよい。1安いものの割合をなるべく多くするが選択された場合にFa1を選択する等、選択されたラジオボタンの番号と同じ添字の関数を選択すればよい。図22bは、価格影響度調整データと関数Fxとの対応方法の別例を説明するための図である。本図の例では、Fb1X~Fb5XFb1~Fb5の5つの関数を示している。各関数のカットオフ点の入力Xαは5つとも同じであるが、出力Yαnは異なっている。また、飽和点の入力Xβは5つとも同じであるが、出力Yβnは異なっている。このため、各関数の単調増加区間の傾きが異なっており、Fb1の傾きが最も小さく、Fb5の傾きが最も大きい。これらの関数は、添字が大きい関数ほど、所定の区間における出力最大値と出力最小値との差出力最小値に対する出力最大値の倍率が大きくなる傾向を有している。最大値Yβnと最小値Yαnとの差、または最小値Yαnに対する最大値Yβnの倍率が小さいほど、価格の安いアイテムカテゴリと高いアイテムカテゴリとの価格影響度の差が少なくなる。このため、添字の小さい関数を用いると、添字の大きな関数に比べて、推薦情報に価格の安いアイテムカテゴリが入りやすくなる。この関数を用いる場合も、図21に示した画面で選択されたラジオボタンの番号と同じ添字の関数を選択すればよい。カットオフ点の入力Xαを関数ごとに変えてもよいし、飽和点の入力Xβを関数ごとに変えてもよい。図22cは、価格影響度調整データと関数Fxとの対応方法のさらなる別例を説明するための図である。本図の例では、Fc1X~Fc5XFc1~Fc5の5つの滑らかな単調増加関数を示している。これらの関数の最大出力値は同じであり、添字が大きいほど、所定の出力値を得るための入力値が大きくなる傾向を有している。また、入力値が最小X=0であるときの出力値は、添字の大きい関数ほど小さい。Fc1では、入力値が小さい場合Xsの傾き微分係数が、入力値が大きい場合Xtの傾きに比べて非常に大きい。一方、Fc5では、入力値が小さい場合Xsの傾き微分係数が、入力値が大きい場合Xtの傾きに比べて非常に小さい。このように、添字が小さいほど上に凸の度合いが強く、添字が大きいほど下に凸の度合いが強い傾向となっている。また、添字の小さな関数ほど、入力値が小さい場合Xsの出力値が最大値に近い値となる。このため、添字の小さい関数を用いると、添字の大きな関数に比べて、推薦情報に価格の安いアイテムカテゴリが入りやすくなる。本図に示した例では、関数ごとに最小値X=0のときの出力値が異なっているが、最小値を同じにしても同様な効果を得ることができる。これらの関数を用いる場合も、図21に示した画面で選択されたラジオボタンの番号と同じ添字の関数を選択すればよい。図22に示した関数はあくまでも例示であり、図16cに示したような階段状の離散的特性を持つ関数や、図17に示したような滑らかな関数を用いてもよい。また、ユーザが選択できる価格影響度調整データの種類と、これに対応する関数の種類は、上記の例で示した5種類に限られない。価格影響度算出部106bは、Fa1~Fa5、Fb1~Fb5、Fc1~Fc5などの各関数の数式をあらかじめ記憶領域に記憶しておき、入力された価格影響度調整データに応じて該当する数式を選択して、入力Xが与えられるごとに、その数式に従って価格影響度を算出することができる。標準的な関数の数式だけを記憶しておき、入力Xと価格影響度調整データが与えられるごとに、標準関数の数式を基に他の関数の数式を作成した上で、その数式に従って価格影響度を算出してもよい。関数ごとに入力Xに対する出力Yをあらかじめ算出しておき、算出結果のX,Yの情報を記憶領域に格納しておいてもよい。以上、第2実施例のステップS410bを説明した。選択指標算出を行なうステップS420bは、第1実施例のステップS420とほぼ同じである。ただし、制御部110bは、ステップS410bで読み出された集合Ψを対象に選択指標の算出を行なうように情報選択部107bを制御する。推薦情報を作成するステップS430bにおいて、情報選択部107bは、ステップS420bで算出された選択指標に基づいて、集合Ψの中から関連識別子を選択する。具体的には、第1実施例で説明した方法を用いればよい。また、選択された関連識別子の選択指標に従って、推薦順位を付与する。そして、利用主体識別子と、関連識別子と、推薦順位とを対応させて、推薦情報テーブル108A、108Bを推薦情報格納部108に格納させる。第2実施例では、ステップS430bに続いて、図14では図示していないステップS450を行なう。第2実施例のステップS450では、第1実施例のステップS170と同様な処理を行なえばよい。すなわち、制御部110bは、アイテム属性格納部101と推薦情報格納部108とを参照しながら、ステップS430bで格納された関連識別子に対応するアイテム属性情報およびカテゴリ属性情報を読み出し、関連アイテム識別子関連カテゴリ識別子と、推薦順位と、アイテム属性情報カテゴリ属性情報とを対応させた表示用推薦データを作成し、送受信部109を介して端末装置30に送信する。なお、第1実施例で説明したように、推薦順位の高い順に所定個数選択したアイテムのみを表示用推薦データに入れたり、過去の利用回数が所定数以上のアイテムを表示用推薦データに含めない等の処理を行なってもよい。この表示用推薦データには、ステップS180において端末装置30が推薦リストを表示する際に、図23に示すように、価格影響度の調整操作ボタン、関連アイテム表示ボタン、関連カテゴリ表示ボタンをそれぞれ表示するためのデータを含めてもよい。図23aは、アイテム推薦形式に対応する処理が行われた場合の画面例であり、図23bは、カテゴリ推薦形式に対応する処理が行われた場合の画面例である。この場合、ユーザは、本図の右上部に示す価格影響度の調整操作ボタンを指定して、価格影響度の調整操作を再度行なった後に、本図の下部に示す関連アイテム表示または関連カテゴリボタンを指定することにより、再度設定した価格影響度に応じた新たな推薦情報を表示させることができる。このような方法を用いることで、ユーザは簡単な操作で、納得がいくまで価格影響度を繰り返し調整することができるので、推薦情報に対するユーザの満足度や信頼感を高めることができる。また、本図の指定された価格影響度...で示すように、ステップS140bにおける価格影響度の調整操作でユーザによって指定された内容選択肢などを画面に表示するためのデータを、表示用推薦データに含めてもよい。このようにすれば、ユーザが価格影響度の調整操作を繰り返し行なって、少しずつ推薦情報を変更したいような場合に、ユーザは前回指定した条件を容易に知ることができるので、同じ条件を再度指定するような間違いが減り、操作性が向上する。以上が第2実施例におけるシステム動作の説明である。第2実施例によれば、価格の高いアイテムおよびカテゴリを推薦情報に多く入れることが可能である等、第1実施例と同様な効果を得ることができる。さらに第2実施例では、それらの効果に加えて、端末装置30を利用するユーザが自分の好みに応じて、価格が推薦結果に与える影響を調整することができるので、ユーザが推薦情報を納得して受け入れやすくなる。このため推薦情報に基づくアイテム利用が活発になり、アイテム提供サービスの売上をさらに増大させることが期待できる。本実施形態に係るネットワークシステムの第3実施例について説明する。第3実施例では、端末装置30を利用するユーザが過去に利用したアイテムの価格に基づいて、価格影響度を算出する関数の特性をユーザごとに変えることができるようになっている。第3実施例において、アイテム提供サーバ20および端末装置30は、第1実施例と同様とすることができる。図24は、第3実施例における情報選択装置10cの構成を示すブロック図である。本図に示すように、情報選択装置10cは、アイテム属性格納部101と、利用履歴格納部102と、価格情報格納部103と、関連度算出部104と、関連集合格納部105と、価格影響度算出部106cと、情報選択部107cと、推薦情報格納部108と、送受信部109と、制御部110cと、利用価格情報算出部111と、利用価格情報格納部112とを備えて構成されている。また、情報選択装置10には、情報選択装置10の管理者向けに必要な情報を表示するための表示装置120と、管理者が操作を行なうためのキーボード、マウス等の入力装置130とが接続されている。すなわち、第3実施例の情報選択装置10cは、第1実施例の情報選択装置10に利用価格情報算出部111および利用価格情報格納部112を追加し、価格影響度算出部106、情報選択部107、制御部110の動作が一部異なる構成となっている。制御部110cは、第1実施例と同様に、所定のタイミングで推薦情報作成動作を開始する。ただし本実施形態では、図14のフローチャートにおいてステップS400の後に、図示しないステップS415を実行し、ステップS415が終了した段階で推薦情報作成動作を終了する。価格影響度算出を行なうステップS410以降に相当する処理は、後述するステップS170cにおいて、表示用推薦データを作成する際に行なう。ステップS415において、制御部110cの指示を受けた利用価格情報算出部111は、利用履歴格納部102を参照しながら、ユーザが利用したアイテムの価格に関する情報である利用価格情報をユーザごとに算出する。なお、利用価格情報における利用は、情報閲覧、視聴等を含めずに、実際に購入した場合とすることが望ましい。利用価格情報算出部111は、利用履歴格納部102に格納されたすべての利用履歴を読み出してもよいし、図15のステップS500で説明した利用履歴読出処理と同様な方法で、所定の条件を満たす利用履歴を読み出してもよい。そして、読み出した利用履歴に対応するユーザを対象にして、それぞれのユーザの利用価格情報を算出する。利用価格情報として、例えば、ユーザが過去に利用したアイテムの価格の高さを指標化した価格水準値と、ユーザの利用したアイテムの価格のばらつき度合いを指標化した価格分散値とを用いることができる。ここでは、利用価格情報算出部111は、以下に示す第1~第6の利用価格情報のうち、1つ以上の値を算出するものとする。第1の利用価格情報である第1の価格水準値は、ユーザの利用したアイテムの価格の合計値合計額を価格水準値とするものである。第1の価格水準値を算出する場合、利用価格情報算出部111は、読み出した利用履歴を参照しながら、ある利用主体識別子あるユーザが利用したアイテムを特定する。そして、価格情報格納部103を参照しながら、特定したアイテムの価格の合計値を算出し、その利用主体識別子に対応する第1の価格水準値とする。第1の価格水準値が大きいユーザは、購買能力の高いユーザと推測できる。なお、合計値そのものではなく、合計値に所定の値を乗じた値や、合計値を所定の値で割った値を第1の価格水準値としてもよい。例えば、合計値の桁数が大きくなるような場合に、所定の値で割って扱いやすい桁数の値にしたり、各々の利用価格情報の最大値が1になるような正規化を行なってもよい。第2の利用価格情報である第2の価格水準値は、ユーザの利用したアイテム1つあたりの価格の高さを示す値代表値を価格水準値とするものである。第2の価格水準値を算出する場合、利用価格情報算出部111は、読み出した利用履歴を参照しながら、ある利用主体識別子あるユーザが利用したアイテムを特定する。そして、価格情報格納部103を参照しながら、特定したアイテムの価格の分布を求め、その代表値を算出し、その利用主体識別子に対応する第2の価格水準値とする。代表値としては、平均値、中央値、最頻度、四分位値、最大値、最小値などを用いることができる。また、利用回数の多いアイテムに大きな重みを付ける等、利用回数に応じた重みづけ行なって代表値を算出してもよい。第2の価格水準値が大きいユーザは、高額アイテムや高級アイテムを好むユーザと推測できる。また、第2の価格水準値は、アイテムの価格が広い範囲に分布している場合に適している。第3の利用価格情報である第3の価格水準値は、ユーザの利用したアイテムの価格の所定期間ごとの合計額に関する代表値を価格水準値とするものである。この第3の価格水準値は、ユーザの利用したアイテムの価格の合計額を用いた値であり、所定期間としては、1日間、1週間、1ヶ月間などを用いればよい。また、1回の購入において、複数のアイテムをまとめて利用購入できるようなアイテム提供サービスでは、所定期間の合計額の代わりに、1回の利用の合計額に関する代表値を用いてもよい。第3の価格水準値を算出する場合、利用価格情報算出部111は、読み出した利用履歴を参照しながら、ある利用主体識別子あるユーザが利用したアイテムを所定期間ごとに特定する。そして、価格情報格納部103を参照しながら、特定したアイテムの価格の合計額を所定期間ごとに算出し、その代表値を算出して、その利用主体識別子に対応する第3の価格水準値とする。代表値としては、第2の価格水準値と同様なものを用いることができる。第3の価格水準値は、ユーザがアイテム提供サービスを利用している期間の長さの影響を受けずに、ユーザの購買能力を判断するのに適している。また第3の価格水準値は、アイテムの価格が狭い範囲に分布していたり、価格の範囲は広くても多くのアイテムの価格がほぼ同じような場合に適している。第4の利用価格情報である第1の価格分散値は、ユーザの利用したアイテム1つあたりの価格のばらつきの大きさばらつき度を示す値を価格分散値とするものである。第1の価格分散値を算出する場合、利用価格情報算出部111は、読み出した利用履歴を参照しながら、ある利用主体識別子あるユーザが利用したアイテムを特定する。そして、価格情報格納部103を参照しながら、特定したアイテムの価格の分布を求め、そのばらつき度を示す値を算出し、その利用主体識別子に対応する第1の価格分散値とする。具体的には、ばらつき度を示す値として、分散、標準偏差、範囲最大値-最小値、四分位範囲第3四分位値-第1四分位値などを用いることができる。第1の価格分散値が大きいユーザは、様々な価格のアイテムを利用するユーザと推測できる。また、第1の価格分散値は、アイテムの価格が広い範囲に分布している場合に適している。第5の利用価格情報である第2の価格分散値は、ユーザの利用したアイテムの価格の合計額に関するばらつきの大きさばらつき度を示す値を価格分散値とするものである。この合計額として、例えば、所定期間ごとの合計額を用いることができる。具体的には、第2の価格分散値を算出する場合、利用価格情報算出部111は、読み出した利用履歴を参照しながら、ある利用主体識別子あるユーザが利用したアイテムを所定期間ごとに特定する。そして、価格情報格納部103を参照しながら、特定したアイテムの価格の合計額を所定期間ごとに算出し、そのばらつき度を示す値を算出して、その利用主体識別子に対応する第2の価格分散値とする。ばらつき度を示す値は、第1の価格分散値と同様である。また、1回の利用購入あたりの合計額を算出し、そのばらつき度を示す値を算出して、第2の価格分散値としてもよい。この第2の価格分散値は、アイテムの価格が狭い範囲に分布していたり、価格の範囲は広くても多くのアイテムの価格がほぼ同じような場合に適している。第2の価格分散値が小さいユーザは、コンスタントに安定してアイテムを利用するユーザと推測できる。上述した方法では、ある利用主体識別子あるユーザが利用したアイテムあるユーザの利用履歴のみを用いて、第1~第5の利用価格情報を算出するが、あるユーザおよび他のユーザの利用履歴を用いて算出してもよい。すなわち、あるユーザおよび他のユーザが利用したアイテムの価格に基づいて、あるユーザの利用価格情報を算出してもよい。例えば、利用価格情報算出部111が利用履歴格納部102から読み出した利用履歴に、Nu人の利用主体識別子が含まれているとして、利用主体識別子ごとにアイテム価格の合計値Ps[u]u=1~Nuを算出し、Ps[u]の平均値Paと標準偏差Pbとを算出する。そして[数9]に従ってユーザuの標準得点S[u]、または偏差値等を算出し、第1の利用価格情報に相当する情報である第6の利用価格情報として用いることができる。この第6の利用価格情報は、あるユーザユーザuが利用したアイテム価格の合計値が、ユーザ集団の中でどの位置にあるかを相対的に示す情報である。第2~第5の利用価格情報についても、同様にユーザ集団の中での相対値を算出することができる。また利用価格情報算出部111は、ある利用主体識別子に対して、アイテム区分ごとに利用価格情報を算出してもよい。ここで、アイテム区分とは、アイテムを所定の基準で分類した情報であり、通常はカテゴリよりも上位の概念の分類である。例えば、アイテム提供サービスにおいて、種々のコンテンツを提供する場合、音楽映画書籍といった上位の階層の分類をアイテム区分とし、アイテム区分が音楽のアイテムに対しては、ロックジャズクラシックフォーク等のジャンル情報をカテゴリとすることができる。アイテム区分が映画のアイテムに対しては、SFアクションコメディアニメサスペンス等のジャンル情報をカテゴリとすればよい。この場合は、アイテム属性格納部101に、各アイテムまたは各カテゴリと、各アイテム区分とを対応させたアイテム区分情報を格納しておく。そして、利用価格情報算出部111はアイテム区分情報を参照しながら、ユーザが利用したアイテムのアイテム区分を特定し、アイテム区分ごとに利用価格情報を算出する。上記の例では、音楽に対応する利用価格情報と、映画に対応する利用価格情報と、書籍に対応する利用価格情報とを算出する。ただし、カテゴリをそのままアイテム区分とするようにしてもよい。利用価格情報算出部111は、算出した利用価格情報を利用価格情報格納部112に格納させる。利用価格情報格納部112は、図25に示すような形式で、利用主体識別子と、利用価格情報とを対応させて格納する。図25aは、アイテム区分を用いない場合の格納形式である利用価格情報テーブル112Aを示している。複数種類Np個の利用価格情報が格納されているが、1種類の利用価格情報を格納するようにしてもよい。図25bは、アイテム区分を用いる場合の格納形式である利用価格情報テーブル112Bを示している。アイテム区分1に対応するNp1個の利用価格情報と、アイテム区分2に対応するNp2個の利用価格情報を格納している。ここで、Np1≠Np2として、アイテム区分ごとに異なる数の利用価格情報を算出して格納するようにしてもよい。以上がステップS415の説明である。第3実施例におけるシステム全体の動作は、処理ステップ間の関係において図11に示したフローチャートと同様であり、ステップS160とS170の具体的内容において第1実施例と一部異なる。第3実施例におけるこれらの処理ステップは、末尾にcを付加して表記する。ステップSl60cにおいて、端末装置30は、関連リンクに対応するURLに推薦リクエストを送信する。ステップS170cにおいて、情報選択装置10cの制御部110cは、送受信部109を介して、推薦リクエストを受信し、それに含まれるリクエスト利用主体識別子に対応する表示用推薦データを作成して端末装置30に送信する。以下では、このステップS170cの処理を詳細に説明する。ステップSl70cでは、第1実施例の推薦情報作成動作の一部である、図14に示したステップS410~S430に相当する処理ステップS410c、S420c、S430cを行なった後に、図示しないステップS450で表示用推薦データを作成する。なお、第2のタイミングで推薦情報を作成する場合は、利用価格情報を算出した後ステップS415の後にステップS410c~440cを実行すればよい。このうち、ステップS420c、S430c、S450は、それぞれ第2実施例のステップS420b、S430b、S450と同じであるため説明を省略し、ステップS410cにおける価格影響度算出処理について詳細に説明する。制御部110cは、関連集合格納部105の中から、推薦リクエストリクエスト利用主体識別子に一致する利用主体識別子を特定し、その利用主体識別子に対応する関連集合関連識別子を読み出す。以下では、ここで読み出され関連集合を集合Ψとする。そして、制御部110cは、価格情報格納部103を参照しながら、集合Ψの各関連識別子に対応する価格情報を取得し、その価格情報と、受信した利用リクエストの利用主体識別子とを価格影響度算出部106cに入力する。利用価格情報格納部112に、図25bに示したアイテム区分ごとに利用価格情報が格納されている利用価格情報テーブル112Bを格納している場合には、制御部110cは、アイテム属性格納部101のアイテム情報テーブル101Aを参照しながら、関連識別子に対応するアイテム区分を特定し、そのアイテム区分も加えて価格影響度算出部106cに入力する。価格影響度算出部106cは、利用価格情報格納部112を参照しながら、入力された利用主体識別子に応じて、価格情報を入力Xとし価格影響度を出力Yとする価格影響関数FXの特性を変える。この関数対応規則は、第1実施例と同様に、少なくとも一部の区間で単調増加し、かつ単調減少区間を持たない関数であり、図16、図17に示したような種々の特性の関数を用いることができる。価格影響度算出部106cは、入力された利用主体識別子に対応する利用価格情報を利用価格情報格納部112から読み出す。利用価格情報格納部112に、図25bに示した利用価格情報テーブル112Bを格納している場合には、入力された利用主体識別子に対応し、かつ入力されたアイテム区分に対応する利用価格情報を読み出す。ここでは、利用価格情報格納部112に、ユーザuの価格水準値L[u]が1つ、ユーザuの価格分散値V[u]が1つ格納されており、これらを読み出して利用することとする。ただし、価格水準値と価格分散値のどちらか一方を利用してもよいし、3つ以上の利用価格情報を利用して関数FXの特性を決定してもよい。第2実施例と同様に、図22を参照して、関数FXの特性の決定方法選択方法について説明する。上述のように、図22aは、Fa1X~Fa5XFa1~Fa5の5つの関数を示している。添字の大きい関数ほど、所定の出力値を得るための入力値が大きく、添字の小さい関数ほど所定の出力値を得るために必要な入力が小さくて済む。また、添字の大きい関数ほど所定の入力値に対応する出力値が小さくなるともいえる。また、X≦Xαにおいて、出力値はYαで一定となり、価格がこの区間に相当するアイテムカテゴリは推薦情報に入り難くなるが、添字の大きい関数ほどXαが大きくなる。また、X≧Xβにおいて、出力値はYβで一定となり、価格がこの区間に相当するアイテムカテゴリは推薦情報に入りやすくなるが、添字の大きい関数ほどXβが大きくなる。価格影響度算出部106cは、ユーザuの価格水準値L[u]に応じて、いずれかの関数を選択する。具体的には、価格水準値L[u]に関する閾値δ1~δ4δ1<δ2<δ3<δ4を用意しておき、L[u]<δ1であればFa1、δ1≦L[u]<δ2であればFa2、δ2≦L[u]<δ3であればFa3、δ3≦L[u]<δ4であればFa4、δ4≦L[u]であればFa5を選択する。すなわち、価格水準値L[u]が大きいほど添字の大きい関数を選択することにより、価格水準値が大きいほど、所定の出力値を得るための入力値が大きくなる傾向で価格影響関数を変化させているといえる。従って、第3実施例では、どのようなユーザにおいても、関連度が同程度であれば、価格の安いアイテムカテゴリよりも価格の高いものが推薦されやすいという効果に加えて、価格水準値の小さいユーザ、すなわち購買能力の低いユーザや低額アイテムをよく利用するユーザ対しては、価格の安いアイテムカテゴリも比較的推薦結果に入りやすいという効果が得られる。別の選択方法を、図22bを参照して説明する。上述のように、本図は、Fb1X~Fb5XFb1~Fb5の5つの関数を示しており、添字の大きい関数ほど、最大値Yβと最小値Yαとの差最小値Yαに対する最大値Yβの倍率が大きく、添字の小さい関数ほど、その差および倍率が小さくなっている。図22aの例と同様に、価格水準値L[u]に関する閾値δ1~δ4δ1<δ2<δ3<δ4を用意しておき、L[u]<δ1であればFb1、δ1≦L[u]<δ2であればFb2、δ2≦L[u]<δ3であればFb3、δ3≦L[u]<δ4であればFb4、δ4≦L[u]であればFb5を選択する。すなわち、価格水準値L[u]が大きいほど添字の大きい関数を選択することにより、価格水準値が大きいほど、出力最大値と出力最小値との差出力最小値に対する出力最大値の倍率が大きくなる傾向で価格影響関数を変化させているといえる。また、価格水準値が大きいほど、入力が最小値であるときの出力値X=0のときの出力値が小さくなる傾向で価格影響関数を変化させているともいえる。この結果、価格水準値が小さいユーザでは、価格の安いアイテムカテゴリも比較的推薦結果に入りやすいという効果が得られる。また、ユーザuの価格分散値V[u]を用いて、Fb1~Fb5を選択してもよい。価格水準値L[u]の場合と同様に、価格分散値V[u]に関する閾値ε1~ε4ε1<ε2<ε3<ε4を用意しておき、価格分散値V[u]が大きいほど添字の大きい関数を選択する。すなわち、価格分散値が大きいほど、出力最大値と出力最小値との差出力最小値に対する出力最大値の倍率が大きくなる傾向で価格影響関数を変化させたり、入力が最小値であるときの出力値が小さくなる傾向で価格影響関数を変化させてもよい。また同様に、Fa1~Fa5を用いて、価格分散値V[u]が大きいほど添字の大きな関数を選択することにより、価格分散値が大きいほど、所定の出力値を得るための入力値が大きくなる傾向で価格影響関数を変化させてもよい。一般に、価格分散値が小さなユーザは、限られた価格帯のアイテムを利用する傾向や、所定期間ごとの利用アイテムの合計額が安定している傾向がある。すなわち、自分なりの利用パターンが確立しているユーザであるといえる。このようなユーザでは、価格の高いアイテムだけを推薦した場合に受容されないリスクがより高いため、関数Fb1などを用いて、価格の高いアイテムと安いアイテムとの価格影響度の差があまり大きくないようにし、価格の安いアイテムカテゴリも比較的推薦結果に入りやすいようにする。また、図22cに示す関数を用いて、ユーザuの価格水準値L[u]が大きいほど、添字の大きい関数を選択してもよい。すなわち、価格水準値が大きいほど、下に凸の度合いが強くなる傾向で価格影響関数を変化させてもよい。また、価格水準値が大きいほど、入力が最小値であるときの出力値が小さくなる傾向で価格影響関数を変化させてもよい。また、ユーザuの価格分散値V[u]が大きいほど、添字の大きい関数を選択してもよい。次に、図26を参照して、ユーザuの価格水準値L[u]と価格分散値V[u]を両方用いて、関数FXの特性を動的に設定する方法を説明する。価格影響度算出部106cは、図26aに示す特性のひな型関数FuXの数式を内部の記憶領域に記憶している。そして、価格影響度算出部106cが、価格水準値L[u]および価格分散値V[u]に応じて、FuXのパラメータXc、Xω、Yα、Yωを設定し、価格影響度を算出する。ここで、Xcは単調増加区間のX方向Xα~Xβの中点であり、Xωは単調増加区間のX方向の幅である。また、Yαは単調増加区間の最小出力値であり、Yωは単調増加区間のY方向の幅である。まず、Xcを価格水準値L[u]が大きいほど大きな値となるように設定する。そして、Xωを価格分散値V[u]が大きいほど大きな値となるように設定する。この結果、単調増加区間の最小入力値Xαと最大入力値Xβとが設定される。次に、Yαを価格水準値L[u]が小さいほど大きな値となるように設定する。そして、Yωを価格水準値L[u]が大きいほど大きな値となるように設定する。この結果、単調増加区間の最大出力値Yβが設定される。このようにパラメータが設定された関数FuXの特性について、図26bおよび図26cを参照し、ユーザu1~ユーザu5の5人のユーザを例にして説明する。ユーザu1は、価格の安いアイテムのみを利用するため、ユーザu1の価格水準値L[u1]が5人のユーザの中で最も小さく、価格分散値V[u1]も小さいものとする。図26bに示すように、ユーザu1に対応した関数Fu1Xは、Xc1、Xα1、Xβ1、Xω1、Yω1が小さく、Yα1が大きい。このため、価格の安いアイテムと価格の高いアイテムとの価格影響度の差倍率が小さい等により、5人のユーザの中で価格の安いアイテムが最も推薦結果に入りやすくなる。ユーザu2は、価格の安いアイテムと高いアイテムの両方を利用するが、安いアイテムをより多く利用するため、価格水準値L[u2]が5人の中で2番目に小さく、価格分散値V[u2]は大きいものとする。図26bに示すように、ユーザu2に対応する関数Fu2XのパラメータであるXc2、Xω2、Yα2、Yω2は、それぞれXc1<Xc2、Xω1<Xω2、Yα2<Yα1、Yω1<Yω2となる。このため、価格の安いアイテムと価格の高いアイテムとの価格影響度の差倍率がFu1より大きくなり、ユーザu1に比べると、価格の安いアイテムが推薦結果に入りにくくなる。ユーザu3は、価格が中程度のアイテムのみ利用するため、価格水準値L[u3]は、ユーザu2の価格水準値L[u2]と同じであり、価格分散値V[u3]は、ユーザu2よりも小さいものとする。図26bに示すように、ユーザu3に対応する関数Fu3XのパラメータであるXc3、Xω3、Yα3、Yω3は、それぞれXc2=Xc3、Xω3<Xω2、Yα2=Yα3、Yω2=Yω3となる。このため、関数Fu2よりも出力値が大きくなる価格帯線分P1で示す価格帯のアイテムが、ユーザu2と比べて推薦結果に入りやすくなる。また、ユーザu2では、関数Fu3が最大値となり、かつ関数Fu2が単調増加である価格帯線分P2で示す価格帯のアイテムは、それより高い価格帯線分P3で示す価格帯のアイテムより、推薦結果に入りにくいのに対し、ユーザu3では同程度に入るようになる。元々利用している価格帯が狭いユーザu3には、高い価格帯P3に偏って推薦するよりも、それより若干安い価格帯P2を含めて推薦した方が、推薦結果が受容される可能性が高いと考えられる。一方で、元々幅広い価格帯のアイテムを利用しているユーザu2は、ユーザu3に比べて、特定の価格帯へのこだわりが少なく、高い価格帯P3を受容する可能性が高いので、価格帯P2よりも価格帯P3をより多く推薦結果に入れた方が、アイテム提供サービスの売上増大という点で効果的である。このように第3実施例では、価格分散値に応じて単調増加区間の幅を設定することにより、価格水準値が同程度のユーザに対しても、推薦情報の内容を適切に変えることができる。ユーザu4は、価格の安いアイテムと高いアイテムの両方を利用するが、高いアイテムをより多く利用するため、価格水準値L[u4]が5人のユーザの中で2番目に大きく、価格分散値V[u4]は、ユーザu2と同程度に大きいものとする。図26cに示すように、ユーザu4に対応する関数Fu4XのパラメータであるXc4、Yα4、Xω4、Yω4は、それぞれXc2<Xc4、Xω1<Xω2≒Xω4、Yα4<Yα2、Yω2<Yω4となる。このため、価格の安いアイテムと価格の高いアイテムとの価格影響度の差倍率が関数Fu2より大きくなり、ユーザu2に比べると、価格の安いアイテムが推薦結果に入りにくくなる。ユーザu5は、価格の高いアイテムのみを利用するため、価格水準値L[u5]が5人のユーザの中で最も大きく、価格分散値V[u5]は、ユーザu1と同程度に小さいものとする。図26cに示すように、ユーザu5に対応する関数Fu5XのパラメータであるXc5、Yα5、Xω5、Yω5は、それぞれXc5<Xc4、Xω1≒Xω5<Xω4、Yα5<Yα4、Yω4<Yω5となる。このため、価格の安いアイテムと価格の高いアイテムとの価格影響度の差倍率が非常に大きくなり、価格の安いアイテムが5人のユーザの中で最も推薦結果に入りにくくなる。また、価格水準値の最も小さいユーザu1に対応する関数Fu1Xと比べると、Xα1<<Xα5、Xβ1<<Xβ5、Yα1>>Yα5、Yβ1<<Yβ5であり、価格水準値の小さいユーザに比べて、価格の高いアイテムが推薦結果に入りやすいことは明らかである。このように第3実施例では、利用価格情報に応じて、ユーザごとに関数FXの特性を設定することにより、価格の高いアイテムを優先的に推薦結果に入れることができることに加えて、価格の安いアイテムを主に利用するユーザ等に対しては、価格の安いアイテムも推薦結果に入れることができる。なお、図26で説明に用いた関数FuXは、あくまでも一例であり、他の特性の関数を用いてもよい。例えば、図27に示す特性の関数FgXを用いて価格影響度を算出してもよい。この場合は、FuXと同様な方法で、関数FgXのパラメータXc、Xω、Yα、Yωを設定する他、価格水準値が小さければ、本図の関数Fg1のように上に凸の度合いが強い特性とし、価格水準値が中程度であれば、本図の関数Fg2のように線形に近い特性とし、価格水準値が大きければ、本図の関数Fg3のように下に凸の度合いが強い特性とする。また、上述した説明では、1つの価格水準値と、1つの価格分散値とを使って関数の特性を設定したが、より多くの利用価格情報を用いて関数の特性を設定してもよい。複数の利用価格情報をそれぞれ別々の関数パラメータに対応させてもよい。また、複数の利用価格情報を1つの関数パラメータに対応させてもよい。例えば、第2の利用価格情報である、ユーザの利用したアイテム1つあたりの価格の高さを示す値代表値と、第3の利用価格情報である、ユーザの利用したアイテムの価格の合計額に関する代表値とを用いて、1つの関数パラメータを決定してもよい。また、各々の関数パラメータを複数の利用価格情報を用いて決定する場合に、各利用価格情報を各次元に対応させた多次元情報空間を用いてもよい。例えば、多次元情報空間を適当な小領域に分割し、各々の小領域に対して関数パラメータの値を対応させる方法により、関数の特性を設定してもよい。また、各利用価格情報の重み付き平均などを用いて1次元の値を算出し、それに基づいて関数パラメータを決定してもよい。以上がステップS410cの説明である。第3実施例によれば、価格の高いアイテムおよびカテゴリを推薦結果に多く入れることが可能である等、第1実施例と同様な効果が得られる。さらにそれらに加えて、ユーザごとに利用価格情報に応じて適切な価格影響度を算出するため、ユーザに特別な操作をさせることなく、ユーザが受容しやすい推薦情報を提供できる。例えば、価格の安いアイテムだけを利用するユーザには、推薦情報の中に、価格の高いアイテムだけでなく、価格の安いアイテムもある程度入れることができる。従って、ユーザが推薦情報を納得して受け入れやすくなる。このため推薦情報に基づくアイテム利用が活発になり、アイテム提供サービスの売上をさらに増大させることが期待できる。また、第2実施例と第3実施例とを組み合わせて、ユーザごとに利用価格情報に応じて価格影響関数を設定した上で、ユーザの好みに応じてこの特性を変更できるようにしてもよい。このようにすれば、さらに受容性の高い推薦情報を提供することができる。なお、上述の第3実施例では、ユーザの利用価格情報に基づいて、価格影響関数の特性をユーザごとに変えているが、これとは異なる方法で、価格影響関数の特性をユーザごとに変えてもよい。例えば、ユーザが過去に提供された推薦情報をどの程度受け入れたかに応じて価格影響関数の特性を変更することができる。この場合、過去のある時点においてユーザに提供された推薦情報に含まれるアイテムのうち、推薦情報提供後にそのユーザによって実際に利用されたアイテムの数を算出し、その数に基づいてユーザの利用度を算出する。利用度を算出する処理を行なうために、利用度算出部を情報選択装置10に設けるようにしてもよい。そして、価格影響度算出部106cは、算出された利用度に応じて価格影響関数FXの特性を変えればよい。具体的には、利用度の高いユーザほど、価格の高いアイテムカテゴリが推薦されやすくなるように処理すればよい。これは、価格水準値が大きいユーザほど、価格の高いアイテムカテゴリが推薦されやすくなるように処理したのと同様である。利用度の高いユーザは、過去の推薦情報を多く受容しているので、推薦システムに対する信頼感をある程度持っていると考えられる。また、推薦情報が表示された画面から直接利用していない場合であっても、そのユーザの嗜好に合致した推薦アイテムを選択できたと考えられる。このため、このようなユーザに価格の高いアイテムカテゴリをより多く推薦しても、ユーザの購買意欲の低下につながるリスクが小さいと考えられるからである。一方、利用度の低いユーザに、価格の高いアイテムカテゴリをより多く推薦すると、ユーザの購買意欲の低下につながるリスクが大きいと考えられる。このため、利用度の低いユーザには、価格の安いアイテムもある程度推薦されやすくなる処理を行なうようにする。このようにユーザの推薦情報に対する利用度に応じて、価格影響関数の特性を変化させることにより、さらにユーザの購買意欲が減少するリスクを減らしつつ、価格の高いアイテムカテゴリを推薦することができる。また、ユーザの推薦情報に対する利用度と、ユーザの利用価格情報を両方用いて、価格影響関数の特性を変えてもよい。利用度の具体的な算出方法としては、例えば、1日に1回の頻度で推薦情報を作成しており、前回前日にユーザAに対して10個の推薦アイテムを提供している場合、次に新たな推薦情報を作成提供するまでの期間約1日間で、ユーザAが10個の推薦アイテムのうち何個を利用したかを、利用履歴格納部102とを推薦情報格納部108とを参照しながらカウントし、これを利用度とすればよい。また、ユーザAが1つの推薦アイテムを2回以上利用した場合、その回数を考慮して利用度を算出してもよいし、2回以上利用しても1回だけ利用しても同等に扱って利用度を算出してもよい。あるいは、ユーザAが10個の推薦アイテムのうちの1つ以上利用した場合に、利用度を1、1つも利用しない場合に利用度を0などとして、ユーザAが推薦情報を1回以上利用したか否かの情報を利用度としてもよい。ユーザAが推薦アイテムを利用した場合に、図13に示すような推薦画面推薦ページから直接利用したのか、他のページで推薦アイテムを偶然見つけて利用したのかを区別可能な情報アイテム利用ページ識別情報を利用履歴格納部102に格納した上で、推薦ページから直接利用された分だけを利用度に反映させるようにしてもよいし、推薦アイテムが利用されたページの種類を区別せずに利用度を算出してもよい。なお、推薦アイテムの利用回数を集計する期間は、その推薦アイテムの情報を提供した時点以降であれば、どのような期間を設定してもよい。例えば、ある推薦アイテムが、推薦情報として提供された期間以降の期間も集計期間に含めてもよい。これは、ユーザがブラウザのブックマーク機能等を用いて、推薦ページのURL等を一時的に保存しておき、推薦情報の提供が終了した後に利用したような場合を含めて利用回数をカウントするためである。また、集計開始時点も推薦情報が提供された時点以降であれば、どのように設定してもよい。本実施形態に係るネットワークシステムの第4実施例について説明する。第4実施例では、単体アイテムと複合アイテムの2種類のアイテムを提供するアイテム提供サービスにおいて有効である。ここで、複合アイテムとは、複数の単体アイテムを含むものであり、ユーザの1回の利用操作購入操作で、対応する複数の単体アイテムに相当する内容が提供されるものである。例えば、音楽コンテンツを提供する場合、個々の楽曲を単体アイテムとして、複数の楽曲を集めたアルバムを複合アイテムとすることができる。また、あるアーティストのすべての楽曲を1つの複合アイテムとしてもよい。また映像コンテンツを提供する場合、連続ドラマの各話を単体アイテムとし、それを複数まとめたものを複合アイテムとすることができる。また、書籍紙の書籍でも電子書籍でもよいを提供する場合、1巻を単体アイテムとし、関連のある巻をまとめて複合アイテムとすることができる。第4実施例において、アイテム提供サーバ20および端末装置30は、第1実施例と同様とすることができる。ただし、アイテム提供サーバ20は、単体アイテムと複合アイテムの両方を提供するものとする。また、第4実施例における情報選択装置10dは、第1実施例における情報選択装置10のアイテム属性格納部101、情報選択部107、制御部110をそれぞれアイテム属性格納部101d、情報選択部107d、制御部110dとしたものであり、他のブロックは同様である。アイテム属性格納部101dは、図4に示したアイテム情報テーブル101A、カテゴリ情報テーブル101Bに加えて、図28aに示す複合アイテム情報テーブル101Cと、図28bに示す複合アイテム-単体アイテム対応テーブル101Dとを格納する。本図に示すように、複合アイテム情報テーブル101Cは、複合アイテム識別子と、複合アイテム属性情報とを対応させたテーブルである。複合アイテム属性情報は、複合アイテムのタイトル名称カテゴリ識別子説明情報アイテム時期情報などで構成されている。アイテム情報テーブル101Aには、単体アイテムに関する情報が格納されており、複合アイテム情報テーブル101Cには、複合アイテムに関する情報が格納されている。このため、あるアイテム識別子がどちらのテーブルに格納されているかを判定することにより、そのアイテム識別子が単体アイテムか複合アイテムかを容易に区別することができる。なお第1実施例~第3実施例では、単体アイテムと複合アイテムとを区別せずに扱っており、情報選択装置10、10a~10cは、単体アイテムと複合アイテムの両方を扱ってもよいし、どちらか一方のみを扱ってもよい。また、これらの実施例でも本実施例と同様に、複合アイテムの概念を適用してもよい。複合アイテム-単体アイテム対応テーブル101Dは、複合アイテムと単体アイテムとの対応を示すテーブルであり、複合アイテム識別子とアイテム識別子とを対応させて格納する。本図の例では、複合アイテム1CompItemID-1に3つの単体アイテムが対応し、複合アイテム2CompItemID-2に2つの単体アイテムが対応している。また単体アイテム3ItemID-3が複合アイテム1と複合アイテム2の両方に対応していることから分かるように、1つの単体アイテムが複数の複合アイテムに対応してもよい。価格情報格納部103dは、図6に示したアイテム価格情報テーブル103A、カテゴリ価格情報テーブル103Bに加えて、図29に示す複合アイテム価格情報テーブル103Cを格納する。本図に示すように、複合アイテム価格情報テーブル103Cは、複合アイテム識別子とその価格情報とを対応させて記録する。本実施形態におけるシステム全体の動作は、図11に示した第1実施例のフローチャートと同じである。制御部110dは、第1実施例と同様に、所定のタイミングで推薦情報作成動作を開始する。本実施形態における推薦情報作成動作は、図14のフローチャートと同様であるが、選択指標算出を行なうステップS420に相当するステップS420dが、第1実施例と異なっている。ステップS420dにおいて、制御部110dの指示を受けた情報選択部107dは、ステップS410で価格影響度が算出された各関連識別子jについて、利用主体識別子iとの関連度W[i][j]と、価格影響度Y[j]とを用いて選択指標S[i][j]を算出する。まず、情報選択部107dは、アイテム属性格納部101dに格納されたアイテム情報テーブル101A、および複合アイテム情報テーブル101Cを参照しながら、関連識別子jが単体アイテムであるか複合アイテムであるかを判定する。関連識別子jが単体アイテムである場合は、第1実施例で示した方法で選択指標を算出する。関連識別子jが複合アイテムである場合は、以下のいずれかの方法で選択指標を算出する。複合アイテムの選択指標算出の第1の方法では、複合アイテムに対応する単体アイテムの関連度のうち最大のものを使って選択指標を算出する。具体的には、図28bに示した複合アイテム-単体アイテム対応テーブル101Dを参照しながら、関連識別子jに対応する単体アイテムkk=1~Nkを特定し、利用主体識別子iと単体アイテムkとの関連度W[i][k]を関連集合格納部105の関連度テーブル105Aから読み出す。Nkは、対応する単体アイテムkの個数である。Nk個の単体アイテムの中で、関連集合格納部105の関連度テーブル105Aに関連度W[i][k]が格納されているアイテムが1つ以上ある場合は、それらの関連度の中から最も大きな関連度Wmax[i]を選択する。そして、W[i][j]とWmax[i]のうち大きい方であるWh[i][j]を用いて、選択指標を算出する。例えば、第1実施例で説明した[数6]~[数8]のW[i][j]をWh[i][j]に置き換えて計算すればよい。Nk個の単体アイテムの中に、関連集合格納部105の関連度テーブル105Aに関連度W[i][k]が格納されているアイテムが1つも存在しない場合は、単体アイテムと同じ方法で選択指標を算出する。複合アイテムの選択指標算出の第2の方法では、複合アイテムに対応する単体アイテムの関連度の総和を使って選択指標を算出する。具体的には、図28bに示した複合アイテム-単体アイテム対応テーブル101Dを参照しながら、関連識別子jに対応する単体アイテムkk=1~Nkを特定し、利用主体識別子iと単体アイテムkとの関連度W[i][k]を関連集合格納部105の関連度テーブル105Aから読み出す。Nk個の単体アイテムの中で、関連集合格納部105の関連度テーブル105Aに関連度W[i][k]が格納されているアイテムが1つ以上ある場合は、W[i][k]の総和であるWsum[i]を算出する。そして、W[i][j]とWsum[i]のうち大きい方であるWs[i][j]を用いて、選択指標を算出する。例えば、第1実施例で説明した[数6]~[数8]のW[i][j]をWs[i][j]に置き換えて計算すればよい。Nk個の単体アイテムの中に、関連集合格納部105の関連度テーブル105Aに関連度W[i][k]が格納されているアイテムが1つも存在しない場合は、単体アイテムと同じ方法で選択指標を算出する。複合アイテムの選択指標算出の第3の方法は、単体アイテムの選択指標算出に用いる数式と異なる数式を用いる方法である。例えば、[数6]の定数βcを単体アイテムの場合よりも大きな値にする。[数7]の定数βa、βb、[数8]の定数βd、βeをそれぞれ単体アイテムの場合よりも大きくしてもよい。上述した第1~第3の方法は、ステップS420dにおいて単体アイテムと複合アイテムとに応じた処理を行なっているが、他のステップにおいても単体アイテムと複合アイテムとで異なる方法を用いてもよい。例えば、ステップS410に相当するステップS410dにおいて、制御部110dが、関連識別子jが単体アイテムであるか複合アイテムであるかを判定し、それに応じて関数FXの特性を設定してもよい。具体的には、同じ入力値に対して、単体アイテムの出力値よりも複合アイテムの出力値が大きくなるように特性を設定する。そして、ステップS420dでは、第1実施例と同じ処理を行なうようにしてもよい。ステップS430は、第1実施例と同じである。上述した方法で選択指標を算出すると、同じ条件の単体アイテムに比べて、複合アイテムの選択指標が大きな値となる。仮に、単体アイテムAの価格情報と複合アイテムBの価格情報とが同じで、単体アイテムAの関連度と複合アイテムBの関連度とが同じだとしても、複合アイテムBの選択指標が単体アイテムAの選択指標よりも大きな値となる。一般に、複合アイテムの価格情報は、単体アイテムの価格情報よりも大きいので、関連度が同じであれば、第1実施例の方法で選択指標を算出しても、複合アイテムの方が推薦結果に入りやすいが、第4実施例によれば、複合アイテムをより優先的に推薦情報に入れることができる。なお、上述した複合アイテムを優先的に推薦情報に入れる処理と同様に、特定のカテゴリに属するアイテムを優先的に推薦情報に入れる処理を行なってもよい。具体的にはあらかじめ、アイテム属性格納部101dの優先カテゴリテーブル図示せずに優先処理を行なう対象のカテゴリカテゴリ識別子を登録しておく。そしてステップS420dにおいて、情報選択部107dが、アイテム属性格納部101dに格納されたアイテム情報テーブル101Aと優先カテゴリテーブルとを参照しながら、関連識別子jに対応するカテゴリ識別子が優先処理対象である特定のカテゴリに該当するか否かを判定する。そして、複合アイテムの選択指標算出の第3の方法と同様な方法を用いて、特定のカテゴリに該当する場合は、該当しない場合に比べて、より大きな値となるように選択指標を算出すればよい。また、ユーザが単体アイテムおよび複合アイテムを利用した情報を用いて、第3実施例で説明した利用価格情報を算出してもよい。例えば、各ユーザの利用した単体アイテムの価格の合計値と、複合アイテムの価格の合計値をそれぞれ別の利用価格情報価格水準値とすることができる。また、各ユーザの利用したアイテム1つあたりの価格の高さを示す値代表値を、単体アイテムと複合アイテムごとに算出し、それぞれを利用価格情報価格水準値とすることができる。また、各ユーザの利用したアイテムの合計額の代表値を、単体アイテムと複合アイテムごとに算出してもよい。さらに、各ユーザの利用したアイテムの価格の合計値単体アイテムと複合アイテムの合計額に占める複合アイテムの価格の合計値の割合を利用価格情報価格水準値とすることができる。また、一般的に複合アイテムの価格情報は単体アイテムの価格情報よりも大きいので、各ユーザの利用したアイテムの全体数単体アイテムと複合アイテムの合計数に占める複合アイテムの数の割合を利用価格情報価格水準値としてもよい。また、ユーザの利用した単体アイテム1つあたりの価格のばらつき度分散値などと、複合アイテム1つあたりの価格のばらつき度とを算出し、それぞれ利用価格情報価格分散値とすることができる。また、ユーザの利用したアイテムの価格の合計額例えば、1カ月ごとの合計額に関するばらつき度を、単体アイテムと複合アイテムに分けて算出し、利用価格情報価格分散値としてもよい。また、ユーザの利用したアイテムの価格の合計額に占める複合アイテムの価格の合計額の割合を所定期間ごとや、購入1回ごとに算出し、その値に関するばらつき度を算出して、利用価格情報価格分散値としてもよい。また、ユーザの利用したアイテムの全体数に占める複合アイテムの数の割合を所定期間ごとや、購入1回ごとに算出し、その値に関するばらつき度を算出して、利用価格情報価格分散値としてもよい。そして、実施例3で説明した方法と同様な方法により、このような複合アイテムの概念を用いた利用価格情報に基づいて、価格影響関数の特性を変えることができる。例えば図26に示す関数FuXを用いて、Xcを価格水準値が大きいほど大きな値となるように設定し、Xωを価格分散値が大きいほど大きな値となるように設定し、Yαを価格水準値が小さいほど大きな値となるように設定し、Yωを価格水準値が大きいほど大きな値となるように設定すればよい。また、第3実施例と第4実施例とを組み合わせた方法により、ユーザの利用価格情報に応じて、推薦結果に複合アイテムを優先して入れる度合いを調整してもよい。例えば、複合アイテムの選択指標算出の第1および第2の方法において、複合アイテムに対する関連度に1より大きな係数をさらに乗じるようにした上で、価格水準値が小さなユーザに対する係数よりも価格水準値が大きなユーザに対する係数を大きくすることにより、価格水準値が大きなユーザの推薦結果に、より多くの複合アイテムが入るようにしてもよい。また、複合アイテムの選択指標算出の第3の方法において、例えば[数6]の定数βcを利用価格情報に応じて変え、価格水準値が小さなユーザに対して使用するβcよりも、価格水準値が大きなユーザに対して使用するβcを大きな値にして処理を行なってもよい。推薦情報をもとに、ユーザは1回の利用操作で複合アイテムを利用できるので、対応する複数の単体アイテムを利用するために、複数回の利用操作を行なう場合に比べ、ユーザの利便性が向上する。また一般的に、複合アイテムの価格は高いため、複合アイテムの利用率を上げることにより、アイテム提供サービスの売上を増大させることが期待できる。"