購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンド装置であって、すべての前記履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する長期的嗜好分析処理手段と、セッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する短期的興味分析処理手段と、前記長期的嗜好分析処理手段の出力または/および前記短期的興味分析処理手段の出力を統合してレコメンド結果を出力するレコメンド結果出力手段と、前記レコメンド結果出力手段のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する統合割合算出手段と、を備えたことを特徴とするレコメンド装置。前記長期的嗜好分析処理手段が、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第1の履歴情報収集手段と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第1の類似性算出手段と、該算出された類似性と該すべてのログ情報の中から収集された解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第1の推薦度算出手段と、該算出した推薦度を記憶する記憶手段と、を備え、前記短期的興味分析処理手段が、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第2の履歴情報収集手段と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第2の類似性算出手段と、該算出された類似性と該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第2の推薦度算出手段と、を備え、前記レコメンド結果出力手段が、前記統合割合算出手段の変更結果に応じて、前記記憶されたコンテンツごとの推薦度と前記第2の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とする請求項1に記載のレコメンド装置。前記長期的嗜好分析処理手段が、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第1の履歴情報収集手段と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第1の類似性算出手段と、該算出した類似性を記憶する記憶手段と、を備え、前記短期的興味分析処理手段が、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第2の履歴情報収集手段と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第2の類似性算出手段と、該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報と前記記憶された類似性とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第1の推薦度算出手段と、前記第2の類似性算出手段により算出された類似性と前記セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第2の推薦度算出手段と、を備え、前記レコメンド結果出力手段が、前記統合割合算出手段の変更結果に応じて、前記第1の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と前記第2の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とする請求項1に記載のレコメンド装置。前記長期的嗜好分析処理手段が、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第1の履歴情報収集手段と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第1の類似性算出手段と、該算出された類似性と該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第1の推薦度算出手段と、該定義した類似性および算出した推薦度を記憶する記憶手段と、を備え、前記短期的興味分析処理手段が、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第2の履歴情報収集手段と、前記定義した類似性および算出した推薦度と前記セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第2の推薦度算出手段と、前記レコメンド結果出力手段が、前記統合割合算出手段の変更結果に応じて、前記第1の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と前記第2の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とする請求項1に記載のレコメンド装置。前記セッションごとのログ情報を格納するデータベースと、前記レコメンド結果出力手段から出力されるレコメンドについて、ユーザの閲覧状況を取得する閲覧状況取得手段と、該取得したユーザの閲覧状況を前記データベースと前記統合割合算出手段にフィードバックする閲覧状況フィードバック手段と、を備え、前記統合割合算出手段が閲覧状況フィードバック情報に基づいて、前記レコメンド結果出力手段のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更することを特徴とする請求項1から請求項4に記載のレコメンド装置。購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンドシステムであって、すべての前記履歴情報を格納する第1のデータベースと、セッションごとの前記履歴情報を格納する第2のデータベースと、前記第1のデータベースに格納された履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する長期的嗜好分析処理装置と、前記第2のデータベースに格納されたセッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する短期的興味分析処理装置と、前記長期的嗜好分析処理装置の出力または/および前記短期的興味分析処理装置の出力を統合してレコメンド結果を出力するレコメンド結果出力装置と、前記レコメンド結果出力装置のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する統合割合算出装置と、を備えたことを特徴とするレコメンドシステム。前記長期的嗜好分析処理装置が、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第1の履歴情報収集手段と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第1の類似性算出手段と、該算出された類似性と該すべてのログ情報の中から収集された解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第1の推薦度算出手段と、該算出した推薦度を記憶する記憶手段と、を備え、前記短期的興味分析処理装置が、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第2の履歴情報収集手段と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第2の類似性算出手段と、該算出された類似性と該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第2の推薦度算出手段と、を備え、前記レコメンド結果出力装置が、前記統合割合算出装置の変更結果に応じて、前記記憶されたコンテンツごとの推薦度と前記第2の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とする請求項6に記載のレコメンドシステム。前記長期的嗜好分析処理装置が、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第1の履歴情報収集手段と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第1の類似性算出手段と、該算出した類似性を記憶する記憶手段と、を備え、前記短期的興味分析処理装置が、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第2の履歴情報収集手段と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第2の類似性算出手段と、該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報と前記記憶された類似性とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第1の推薦度算出手段と、前記第2の類似性算出手段により算出された類似性と前記セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第2の推薦度算出手段と、を備え、前記レコメンド結果出力装置が、前記統合割合算出装置の変更結果に応じて、前記第1の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と前記第2の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とする請求項6に記載のレコメンド装置。前記長期的嗜好分析処理装置が、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第1の履歴情報収集手段と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第1の類似性算出手段と、該算出された類似性該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第1の推薦度算出手段と、該定義した類似性および算出した推薦度を記憶する記憶手段と、を備え、前記短期的興味分析処理装置が、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第2の履歴情報収集手段と、前記定義した類似性および算出した推薦度と前記セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第2の推薦度算出手段と、を備え、前記レコメンド結果出力装置が、前記統合割合算出装置の変更結果に応じて、前記第1の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と前記第2の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とする請求項6に記載のレコメンドシステム。出力するレコメンドについて、ユーザの閲覧状況を取得する閲覧状況取得装置と、該取得したユーザの閲覧状況を前記第2のデータベースと前記統合割合算出手段にフィードバックする閲覧状況フィードバック装置と、を備え、前記統合割合算出装置が閲覧状況フィードバック情報に基づいて、前記レコメンド結果出力装置のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更することを特徴とする請求項6から請求項9に記載のレコメンド装置。購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンド方法であって、すべての前記履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する長期的嗜好分析処理ステップと、セッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する短期的興味分析処理ステップと、前記長期的嗜好分析処理ステップの出力または/および前記短期的興味分析処理ステップの出力を統合してレコメンド結果を出力するレコメンド結果出力ステップと、前記レコメンド結果出力ステップのレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する統合割合算出ステップと、を備えたことを特徴とするレコメンド方法。購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンド方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、すべての前記履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する長期的嗜好分析処理ステップと、セッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する短期的興味分析処理ステップと、前記長期的嗜好分析処理ステップの出力または/および前記短期的興味分析処理ステップの出力を統合してレコメンド結果を出力するレコメンド結果出力ステップと、前記レコメンド結果出力ステップのレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する統合割合算出ステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラム。しかしながら、非特許文献1や非特許文献2に記載の技術では、蓄積され続けた履歴情報すべてを対象に解析してレコメンド結果を生成するため、ユーザにおいて必要以上に履歴が蓄積されると、レコメンド処理によって算出されるコンテンツが毎回固定的となり、新しいコンテンツの発見ができなくなるという問題点があった。また、非特許文献3に記載の技術では、代表ユーザと被推薦対象ユーザとの間でのみ類似性を定義するため、非特許文献1に記載の技術と比較して推薦要求時に解析する計算量が小さくなり、最新の履歴情報を元にレコメンドの処理を実行することを容易にするが、非特許文献3では、その推薦処理の高速化のみに着目しており、最新の履歴情報を考慮してレコメンドの提示内容を変更する等の処理はされておらず、前述同様にユーザにおいて必要以上に履歴が蓄積されると、レコメンドによって提示されるコンテンツが毎回固定的となる問題が依然として残っている。さらに、非特許文献4では、最新の履歴情報を重視することで、ユーザの嗜好の移り変わりを許容できるようにしているが、当該ユーザの瞬間的な興味の盛り上がりを考慮するものではなく、より最新の履歴情報を頼りに嗜好を分析しようとするものである。そのため、ユーザの長期的な嗜好から外れた、その場限りの興味に対するレコメンドに対しての追従性が低いという問題がある。つまり、上述の従来技術を組み合わせたとしても、履歴情報が十分にある場合には、協調フィルタリングにおける処理結果が毎回、同じものになってしまう可能性が高く、仮に、履歴情報が数個変わったとしても、その大意が変化しないため、ある瞬間に興味を感じた分野に応じてレコメンド結果を動的に変更したいというニーズに応えることが出来ない。そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、ユーザが短期的に興味を持ったものに対して、的確に対応し、精度の高いレコメンドを実現するレコメンド装置、レコメンドシステム、レコメンド方法およびプログラムを提供することを目的とする。本発明は、上記の課題を解決するために、以下の事項を提案している。なお、理解を容易にするために、本発明の実施形態に対応する符号を付して説明するが、これに限定されるものではない。1本発明は、購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンド装置であって、すべての前記履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する長期的嗜好分析処理手段例えば、図1の長期的嗜好分析処理部1100に相当と、セッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する短期的興味分析処理手段例えば、図1の短期的興味分析処理部1200に相当と、前記長期的嗜好分析処理手段の出力または/および前記短期的興味分析処理手段の出力を統合してレコメンド結果を出力するレコメンド結果出力手段例えば、図1のレコメンド結果出力部1300に相当と、前記レコメンド結果出力手段のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する統合割合算出手段例えば、図1の統合割合算出部1600に相当と、を備えたことを特徴とするレコメンド装置を提案している。この発明によれば、長期的嗜好分析処理手段は、すべての履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する。短期的興味分析処理手段は、セッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する。レコメンド結果出力手段は、長期的嗜好分析処理手段の出力または/および短期的興味分析処理手段の出力を統合してレコメンド結果を出力する。統合割合算出手段は、レコメンド結果出力手段のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する。したがって、長期的嗜好分析処理手段によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理手段によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することで、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。2本発明は、1のレコメンド装置について、前記長期的嗜好分析処理手段が、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第1の履歴情報収集手段例えば、図2の履歴情報収集部1101に相当と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第1の類似性算出手段例えば、図2の類似性算出部1102に相当と、該算出された類似性と該すべてのログ情報の中から収集された解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第1の推薦度算出手段例えば、図2の推薦度算出部1103に相当と、該算出した推薦度を記憶する記憶手段例えば、図2の記憶部1104に相当と、を備え、前記短期的興味分析処理手段が、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第2の履歴情報収集手段例えば、図2の履歴情報収集部1201に相当と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第2の類似性算出手段例えば、図2の類似性算出部1202に相当と、該算出された類似性と該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第2の推薦度算出手段例えば、図2の推薦度算出部1203に相当と、を備え、前記レコメンド結果出力手段が、前記統合割合算出手段の変更結果に応じて、前記記憶されたコンテンツごとの推薦度と前記第2の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とするレコメンド装置を提案している。この発明によれば、長期的嗜好分析処理手段の第1の履歴情報収集手段は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する。第1の類似性算出手段は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。第1の推薦度算出手段は、算出された類似性とすべてのログ情報の中から収集された解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。記憶手段は、算出した推薦度を記憶する。短期的興味分析処理手段の第2の履歴情報収集手段は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する。第2の類似性算出手段は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。第2の推薦度算出手段は、算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。レコメンド結果出力手段は、統合割合算出手段の変更結果に応じて、記憶されたコンテンツごとの推薦度と第2の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。したがって、長期的嗜好分析処理手段によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理手段によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することで、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。3本発明は、1のレコメンド装置について、前記長期的嗜好分析処理手段が、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第1の履歴情報収集手段例えば、図5の履歴情報収集部1101に相当と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第1の類似性算出手段例えば、図5の類似性算出部1102に相当と、該算出した類似性を記憶する記憶手段例えば、図5の記憶部1104に相当と、を備え、前記短期的興味分析処理手段が、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第2の履歴情報収集手段例えば、図5の履歴情報収集部1201に相当と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第2の類似性算出手段例えば、図5の類似性算出部1202に相当と、該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報と前記記憶された類似性とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第1の推薦度算出手段例えば、図5の推薦度算出部1203に相当と、前記第2の類似性算出手段により算出された類似性と前記セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第2の推薦度算出手段例えば、図5の推薦度算出部1215に相当と、を備え、前記レコメンド結果出力手段が、前記統合割合算出手段の変更結果に応じて、前記第1の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と前記第2の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とするレコメンド装置を提案している。この発明によれば、長期的嗜好分析処理手段の第1の履歴情報収集手段は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する。第1の類似性算出手段は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。記憶手段は、算出した類似性を記憶する。短期的興味分析処理手段の第2の履歴情報収集手段は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する。第2の類似性算出手段は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。第1の推薦度算出手段は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報と記憶された類似性とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。第2の推薦度算出手段は、第2の類似性算出手段により算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。レコメンド結果出力手段は、統合割合算出手段の変更結果に応じて、第1の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と第2の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。したがって、長期的嗜好分析処理手段によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理手段によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することで、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。4本発明は、1のレコメンド装置について、前記長期的嗜好分析処理手段が、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第1の履歴情報収集手段例えば、図8の履歴情報収集部1101に相当と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第1の類似性算出手段例えば、図8の類似性算出部1102に相当と、該算出された類似性と該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第1の推薦度算出手段例えば、図8の推薦度算出部1103に相当と、該定義した類似性および算出した推薦度を記憶する記憶手段と、を備え、前記短期的興味分析処理手段が、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第2の履歴情報収集手段例えば、図8の履歴情報収集部1201に相当と、前記定義した類似性および算出した推薦度と前記セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第2の推薦度算出手段例えば、図8の推薦度算出部1226に相当と、前記レコメンド結果出力手段が、前記統合割合算出手段の変更結果に応じて、前記第1の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と前記第2の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とするレコメンド装置を提案している。この発明によれば、長期的嗜好分析処理手段の第1の履歴情報収集手段は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する。第1の類似性算出手段は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。第1の推薦度算出手段は、算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。記憶手段は、定義した類似性および算出した推薦度を記憶する。短期的興味分析処理手段の第2の履歴情報収集手段は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する。第2の推薦度算出手段は、定義した類似性および算出した推薦度とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。レコメンド結果出力手段は、統合割合算出手段の変更結果に応じて、第1の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と第2の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。したがって、長期的嗜好分析処理手段によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理手段によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することで、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。5本発明は、1から4のレコメンド装置について、前記セッションごとのログ情報を格納するデータベースと、前記レコメンド結果出力手段から出力されるレコメンドについて、ユーザの閲覧状況を取得する閲覧状況取得手段と、該取得したユーザの閲覧状況を前記データベースと前記統合割合算出手段にフィードバックする閲覧状況フィードバック手段例えば、図1の閲覧状況フィードバック部1500に相当と、を備え、前記統合割合算出手段が閲覧状況フィードバック情報に基づいて、前記レコメンド結果出力手段のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更することを特徴とするレコメンド装置を提案している。この発明によれば、データベースは、セッションごとのログ情報を格納する。閲覧状況取得手段は、レコメンド結果出力手段から出力されるレコメンドについて、ユーザの閲覧状況を取得する。閲覧状況フィードバック手段は、取得したユーザの閲覧状況をデータベースと統合割合算出手段にフィードバックする。統合割合算出手段は、閲覧状況フィードバック情報に基づいて、レコメンド結果出力手段のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する。したがって、取得したユーザの閲覧状況をデータベースと統合割合算出手段にフィードバックし、統合割合算出手段が、閲覧状況フィードバック情報に基づいて、レコメンド結果出力手段のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更するため、ユーザが短期的に興味をもったコンテンツ等を的確に抽出して、レコメンドを行うことができる。6本発明は、購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンドシステムであって、すべての前記履歴情報を格納する第1のデータベース例えば、図10のデータベース200に相当と、セッションごとの前記履歴情報を格納する第2のデータベース例えば、図10のデータベース300に相当と、前記第1のデータベースに格納された履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する長期的嗜好分析処理装置例えば、図10の長期的嗜好分析処理装置400に相当と、前記第2のデータベースに格納されたセッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する短期的興味分析処理装置例えば、図10の短期的興味分析処理装置500に相当と、前記長期的嗜好分析処理装置の出力または/および前記短期的興味分析処理装置の出力を統合してレコメンド結果を出力するレコメンド結果出力装置例えば、図10のレコメンド結果出力装置600に相当と、前記レコメンド結果出力装置のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する統合割合算出装置例えば、図10の統合割合算出装置900に相当と、を備えたことを特徴とするレコメンドシステムを提案している。この発明によれば、第1のデータベースは、すべての履歴情報を格納する。第2のデータベースは、セッションごとの履歴情報を格納する。長期的嗜好分析処理装置は、第1のデータベースに格納された履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する。短期的興味分析処理装置は、第2のデータベースに格納されたセッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する。レコメンド結果出力装置は、長期的嗜好分析処理装置の出力または/および短期的興味分析処理装置の出力を統合してレコメンド結果を出力する。統合割合算出装置は、レコメンド結果出力装置のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する。したがって、長期的嗜好分析処理装置によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理装置によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することで、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。7本発明は、6のレコメンドシステムについて、前記長期的嗜好分析処理装置が、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第1の履歴情報収集手段例えば、図11の履歴情報収集部401に相当と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第1の類似性算出手段例えば、図11の類似性算出部402に相当と、該算出された類似性と該すべてのログ情報の中から収集された解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第1の推薦度算出手段例えば、図11の推薦度算出部403に相当と、該算出した推薦度を記憶する記憶手段例えば、図11の記憶部404に相当と、を備え、前記短期的興味分析処理装置が、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第2の履歴情報収集手段例えば、図11の履歴情報収集部501に相当と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第2の類似性算出手段例えば、図11の類似性算出部502に相当と、該算出された類似性と該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第2の推薦度算出手段例えば、図11の推薦度算出部503に相当と、を備え、前記レコメンド結果出力装置が、前記統合割合算出装置の変更結果に応じて、前記記憶されたコンテンツごとの推薦度と前記第2の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とするレコメンドシステムを提案している。この発明によれば、長期的嗜好分析処理装置の第1の履歴情報収集手段は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する。第1の類似性算出手段は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。第1の推薦度算出手段は、算出された類似性とすべてのログ情報の中から収集された解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。記憶手段は、算出した推薦度を記憶する。短期的興味分析処理装置の第2の履歴情報収集手段は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する。第2の類似性算出手段は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。第2の推薦度算出手段は、算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。レコメンド結果出力装置は、統合割合算出装置の変更結果に応じて、記憶されたコンテンツごとの推薦度と第2の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。したがって、長期的嗜好分析処理装置によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理装置によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することで、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。8本発明は、6のレコメンドシステムについて、前記長期的嗜好分析処理装置が、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第1の履歴情報収集手段例えば、図14の履歴情報収集部401に相当と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第1の類似性算出手段例えば、図14の類似性算出部402に相当と、該算出した類似性を記憶する記憶手段例えば、図14の記憶部415に相当と、を備え、前記短期的興味分析処理装置が、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第2の履歴情報収集手段例えば、図14の履歴情報収集部501に相当と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第2の類似性算出手段例えば、図14の類似性算出部502に相当と、該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報と前記記憶された類似性とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第1の推薦度算出手段例えば、図14の推薦度算出部503に相当と、前記第2の類似性算出手段により算出された類似性と前記セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第2の推薦度算出手段例えば、図14の推薦度算出部515に相当と、を備え、前記レコメンド結果出力装置が、前記統合割合算出装置の変更結果に応じて、前記第1の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と前記第2の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とするレコメンド装置を提案している。この発明によれば、長期的嗜好分析処理装置の第1の履歴情報収集手段は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する。第1の類似性算出手段は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。記憶手段は、算出した類似性を記憶する。短期的興味分析処理装置の第2の履歴情報収集手段は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する。第2の類似性算出手段は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。第1の推薦度算出手段は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報と記憶された類似性とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。第2の推薦度算出手段は、第2の類似性算出手段により算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。レコメンド結果出力装置は、統合割合算出装置の変更結果に応じて、第1の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と第2の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。したがって、長期的嗜好分析処理手段によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理手段によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することで、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。9本発明は、6のレコメンドシステムについて、前記長期的嗜好分析処理装置が、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する第1の履歴情報収集手段例えば、図17の履歴情報収集部401に相当と、該収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する第1の類似性算出手段例えば、図17の類似性算出部402に相当と、該算出された類似性該セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第1の推薦度算出手段例えば、図17の推薦度算出部403に相当と、該定義した類似性および算出した推薦度を記憶する記憶手段例えば、図17の記憶部426に相当と、を備え、前記短期的興味分析処理装置が、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する第2の履歴情報収集手段例えば、図17の履歴情報収集部501に相当と、前記定義した類似性および算出した推薦度と前記セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する第2の推薦度算出手段例えば、図17の推薦度算出部526に相当と、前記レコメンド結果出力装置が、前記統合割合算出装置の変更結果に応じて、前記第1の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と前記第2の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力することを特徴とするレコメンドシステムを提案している。この発明によれば、長期的嗜好分析処理装置の第1の履歴情報収集手段は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報を収集する。第1の類似性算出手段は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。第1の推薦度算出手段は、算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。記憶手段は、定義した類似性および算出した推薦度を記憶する。短期的興味分析処理装置の第2の履歴情報収集手段は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をリアルタイムに収集する。第2の推薦度算出手段は、定義した類似性および算出した推薦度とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。レコメンド結果出力装置は、統合割合算出装置の変更結果に応じて、第1の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度と第2の推薦度算出手段により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。したがって、長期的嗜好分析処理装置によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理装置によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することで、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。10本発明は、6から9のレコメンドシステムについて、出力するレコメンドについて、ユーザの閲覧状況を取得する閲覧状況取得装置と、該取得したユーザの閲覧状況を前記第2のデータベースと前記統合割合算出装置にフィードバックする閲覧状況フィードバック装置例えば、図10の閲覧状況フィードバック装置800に相当と、を備え、前記統合割合算出装置が閲覧状況フィードバック情報に基づいて、前記レコメンド結果出力装置のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更することを特徴とするレコメンド装置を提案している。この発明によれば、閲覧状況取得装置は、レコメンド結果出力装置から出力されるレコメンドについて、ユーザの閲覧状況を取得する。閲覧状況フィードバック装置は、取得したユーザの閲覧状況をデータベースと統合割合算出装置にフィードバックする。統合割合算出装置は、閲覧状況フィードバック情報に基づいて、レコメンド結果出力装置のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する。したがって、取得したユーザの閲覧状況をデータベースと統合割合算出装置にフィードバックし、統合割合算出装置が、閲覧状況フィードバック情報に基づいて、レコメンド結果出力装置のレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更するため、ユーザが短期的に興味をもったコンテンツ等を的確に抽出して、レコメンドを行うことができる。11本発明は、購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンド方法であって、すべての前記履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する長期的嗜好分析処理ステップと、セッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する短期的興味分析処理ステップと、前記長期的嗜好分析処理ステップの出力または/および前記短期的興味分析処理ステップの出力を統合してレコメンド結果を出力するレコメンド結果出力ステップと、前記レコメンド結果出力ステップのレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する統合割合算出ステップと、を備えたことを特徴とするレコメンド方法を提案している。この発明によれば、すべての履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成するとともに、セッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する。そして、上記2つの処理出力を統合してレコメンド結果を出力し、レコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する。したがって、長期的嗜好分析処理ステップによって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理ステップによってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することで、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。12本発明は、購買履歴や閲覧履歴等のユーザの履歴情報を元にユーザ間の類似性を定義し、該定義した類似性に基づいてユーザが興味を持つと予測されるコンテンツをレコメンド結果として出力する協調フィルタリング方法を用いるレコメンド方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、すべての前記履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する長期的嗜好分析処理ステップと、セッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する短期的興味分析処理ステップと、前記長期的嗜好分析処理ステップの出力または/および前記短期的興味分析処理ステップの出力を統合してレコメンド結果を出力するレコメンド結果出力ステップと、前記レコメンド結果出力ステップのレコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する統合割合算出ステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラムを提案している。この発明によれば、すべての履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成するとともに、セッションごとの履歴情報を解析してレコメンドに必要な情報を生成する。そして、上記2つの処理出力を統合してレコメンド結果を出力し、レコメンド結果をユーザの興味の遷移に基づいて変更する。したがって、長期的嗜好分析処理ステップによって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理ステップによってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することで、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。本発明によれば、長期的嗜好分析処理によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することで、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となるという効果がある。以下、本発明の実施形態について、図面を用いて、詳細に説明する。なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組合せを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。<第1の実施形態>図1および図3を用いて、本発明の第1の実施形態について説明する。<レコメンド装置の構成>図1を用いて、本実施形態に係るレコメンド装置の構成について説明する。本実施形態に係るレコメンド装置1000は、図1に示すように、長期的嗜好分析処理部1100と、短期的興味分析処理部1200と、レコメンド結果出力部1300と、レコメンド表示部1400と、閲覧状況フィードバック部1500と、統合割合算出部1600とから構成され、長期的嗜好分析処理部1100には、データベース200が、短期的興味分析処理部1200には、データベース300が接続されている。なお、データベース200には、すべてのユーザのすべてのログデータ、例えば、商品の購入履歴やウェブページの閲覧履歴を記録した、全データベースが格納されている。一方、データベース300には、短期的興味分析処理を行うため、セッションごとのログデータが格納されている。具体的には、上記のデータベースより、例えば、ウェブページの閲覧履歴においては、各ユーザの30分以内の連続した閲覧履歴を一セッションとして履歴を細分化したもの、あるいは、それらからランダムに選択したもの、または、各セッション間において共起する二つのウェブページ組をカウントし、それが別途設けた閾値を越えたウェブページ組を関連のあるウェブページとみなして、関連のある複数のウェブページを履歴としたものを、閲覧履歴とみなすデータベースを作成する。ただし、データ縮約手法についてはこの手法に限るものではない。また、長期的嗜好分析処理部1100においては、全データベースより被推薦ユーザおよびそのほかの全ユーザの履歴情報を取得し、被推薦ユーザと他のユーザ間との類似性を類似度として出力し、上記の出力と全データベースの履歴情報より被推薦ユーザに対するひとつひとつのコンテンツのお勧めの度合を推薦度として出力し、上記出力を保存する。以上の処理を、被推薦ユーザを変更し、全ユーザを対象として行う。また、短期的興味分析処理部1200においては、縮約されたデータベースより、上記と同様に、30分以内の連続した閲覧中のウェブページをセッションとし、そのセッション中に含まれるコンテンツを当該ユーザの履歴とし、被推薦ユーザと他のユーザ間との類似性を類似度として出力し、上記の出力と縮約されたデータベースの履歴情報より被推薦ユーザに対するひとつひとつのコンテンツのお勧めの度合を推薦度として出力する。レコメンド結果出力部1300では、長期的嗜好分析処理部1100で保存された記録より、被推薦ユーザに対するひとつひとつのコンテンツの推薦度を取得する。一方で、短期的興味分析処理部1200による出力を同時に取得し、ひとつひとつのコンテンツの推薦度を、例えば、二つの推薦度の加重平均をとるなど、統合割合算出部1600により定められた方法によって最終的な推薦度を算出する。ここで、統合割合算出部1600は、当該ユーザのセッションのコンテンツ数Numsessionや、閲覧時間Timesessionを考慮し、例えば、以下の数式1、2、3や、それらの組み合わせ等によって長期的嗜好分析処理による各コンテンツの推薦度Recbatchと短期的興味分析処理による各コンテンツの推薦度Recrealを統合し、最終的な推薦度Recを算出する。1α=γ^Numsession、γは0<γ<1を満たす定数2α=γ^Numsession/Timesession、γは0<γ<1を満たす定数3α=1/1expa-bNumsessionただし、RecFinal=αRecbatch1-αRecreal。3は、ロジスティック式を意味する。<レコメンド装置の詳細な構成>本実施形態に係るレコメンド装置は、図2に示すように、長期的嗜好分析処理部1100を構成する履歴情報収集部1101と、類似性算出部1102と、推薦度算出部1103と、記憶部1104と、短期的興味分析処理部1200を構成する履歴情報収集部1201と、類似性算出部1202と、推薦度算出部1203と、レコメンド結果出力部1300、レコメンド表示部1400、閲覧状況フィードバック部1500、統合割合算出部1600とから構成されている。履歴情報収集部1101は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース200から収集する。類似性算出部1102は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。推薦度算出部1103は、算出された類似性とすべてのログ情報の中から収集された解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。記憶部1104は、算出した推薦度を記憶する。履歴情報収集部1201は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース300リアルタイムに収集する。類似性算出部1202は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。推薦度算出部1203は、算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。レコメンド結果出力部1300は、統合割合算出部1600の変更結果に応じて、記憶されたコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部1203により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。なお、統合割合算出部1600の機能は、加重和を変化させることであり、例えば、セッションの閲覧個数やセッションタイム等に基づいて、指数ロジスティック関数等により処理される。<レコメンド装置の処理>図3を用いて、本実施形態に係るレコメンド装置の処理について説明する。まず、長期的嗜好分析処理部1100の履歴情報収集部1101は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース200から収集しステップS101、類似性算出部1102は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を、例えば、二人のユーザの履歴を比較して同時に履歴を持つコンテンツ数を元に、または、二つのコンテンツの履歴を比較して同時に履歴を持つコンテンツ数を元に定義するステップS102。推薦度算出部1103は、算出された類似性とすべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を、例えば、当該ユーザのコンテンツの履歴を持つ他のユーザとの類似性、または、当該ユーザの履歴に存在するコンテンツと他のコンテンツとの類似性を元に算出しステップS103、記憶部1104は、算出した推薦度を記憶するステップS104。短期的興味分析処理部1200の履歴情報収集部1201は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース300から収集しステップS105、類似性算出部1202は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を、前述同様に定義するステップS106。推薦度算出部1203は、算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出するステップS107。そして、レコメンド結果出力部1300は、統合割合算出部1600の変更結果に応じて、記憶されたコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部1203により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力するステップS108。以上、説明したように、本実施形態によれば、長期的嗜好分析処理において算出した類似性を用いた推薦度と短期的興味分析処理において算出した類似性を用いた推薦度とからレコメンド結果を出力するため、長期的嗜好分析処理部によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理部によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することにより、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。<第2の実施形態>図4から図6を用いて、本発明の第2の実施形態について説明する。<レコメンド装置の構成>図4を用いて、本実施形態に係るレコメンド装置の構成について説明する。本実施形態に係るレコメンド装置1000は、図4に示すように、長期的嗜好分析処理部1110と、短期的興味分析処理部1210と、レコメンド結果出力部1310と、レコメンド表示部1400と、閲覧状況フィードバック部1500と、統合割合算出部1600とから構成され、長期的嗜好分析処理部1110には、データベース200が、短期的興味分析処理部1210には、データベース300が接続されている。<レコメンド装置の詳細な構成>本実施形態に係るレコメンド装置は、図5に示すように、長期的嗜好分析処理部1110を構成する履歴情報収集部1101と、類似性算出部1102と、記憶部1115と、短期的興味分析処理部1210を構成する履歴情報収集部1201と、類似性算出部1202と、推薦度算出部1203と、推薦度算出部1215と、レコメンド結果出力部1310と、レコメンド表示部1400と、閲覧状況フィードバック部1500と、統合割合算出部1600とから構成されている。なお、第1の実施形態と同様の符号を付す構成要素については、同様の機能を有することから、その詳細な説明は、省略する。記憶部1115は、類似性算出部1102が算出した類似性を記憶する。推薦度算出部1215は、記憶部1115に記憶されている類似性と、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。レコメンド結果出力部1310は、統合割合算出部1600の変更結果に応じて、推薦度算出部1203により算出したコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部1215により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。<レコメンド装置の処理>図6を用いて、本実施形態に係るレコメンド装置の処理について説明する。まず、長期的嗜好分析処理部1110の履歴情報収集部1101は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース200から収集しステップS201、類似性算出部1102は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義しステップS202、記憶部1115は、算出した類似性を記憶するステップS203。短期的興味分析処理部1210の履歴情報収集部1201は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース300からリアルタイム収集しステップS204、類似性算出部1202は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義するステップS205。推薦度算出部1203は、算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出するステップS206。また、推薦度算出部1215は、類似性算出部1102により算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出するステップS207。そして、レコメンド結果出力部1310は、統合割合算出部1600の変更結果に応じて、推薦度算出部1203により算出したコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部1215により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力するステップS209。以上、説明したように、本実施形態によれば、短期的興味分析処理部が、長期的嗜好分析処理で算出した類似性と短期的興味分析処理で算出した類似性とから推薦度を算出し、これらの推薦度とからレコメンド結果を出力するため、長期的嗜好分析処理部によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理部によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することにより、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。<第3の実施形態>図7および図9を用いて、本発明の第3の実施形態について説明する。<レコメンド装置の構成>図7を用いて、本実施形態に係るレコメンド装置の構成について説明する。本実施形態に係るレコメンド装置1000は、図7に示すように、長期的嗜好分析処理部1120と、短期的興味分析処理部1220と、レコメンド結果出力部1320と、レコメンド表示部1400と、閲覧状況フィードバック部1500と、統合割合算出部1600とから構成され、長期的嗜好分析処理部1120には、データベース200が、短期的興味分析処理部1220には、データベース300が接続されている。<レコメンド装置の詳細な構成>本実施形態に係るレコメンド装置は、図8に示すように、長期的嗜好分析処理部1120を構成する履歴情報収集部1101と、類似性算出部1102と、推薦度算出部1103と、記憶部1126と、短期的興味分析処理部1220を構成する履歴情報収集部1201と、推薦度算出部1226と、レコメンド結果出力部1320と、レコメンド表示部1400と、閲覧状況フィードバック部1500と、統合割合算出部1600とから構成されている。なお、第1の実施形態と同様の符号を付す構成要素については、同様の機能を有することから、その詳細な説明は、省略する。記憶部1126は、類似性算出部1102において定義した類似性および推薦度算出部1103において算出した推薦度を記憶する。推薦度算出部1226は、記憶部1126に記憶された類似性および算出した推薦度とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。レコメンド結果出力部1320は、統合割合算出部1600の変更結果に応じて、推薦度算出部1103により算出したコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部1226により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。<レコメンド装置の処理>図9を用いて、本実施形態に係るレコメンド装置の処理について説明する。まず、長期的嗜好分析処理部1120の履歴情報収集部1101は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース200から収集しステップS301、類似性算出部1102は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義するステップS302。推薦度算出部1103は、算出された類似性とすべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出しステップS303、記憶部1126は、類似性算出部1102において定義した類似性および推薦度算出部1103において算出した推薦度を記憶するステップS304。短期的興味分析処理部1220の履歴情報収集部1201は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース300からリアルタイムに収集するステップS305。推薦度算出部1226は、記憶部1126に記憶された類似性および推薦度とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出するステップS307。そして、レコメンド結果出力部1320は、統合割合算出部1600の変更結果に応じて、推薦度算出部1103により算出したコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部1226により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力するステップS308。以上、説明したように、本実施形態によれば、長期的嗜好分析処理において算出した類似性を用いた推薦度と短期的興味分析処理が、長期的嗜好分析処理において算出した類似性を用いた推薦度とからレコメンド結果を出力するため、長期的嗜好分析処理部によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理部によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することにより、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。<第4の実施形態>図10から図12を用いて、本発明の第4の実施形態について説明する。<レコメンドシステムの構成>図10を用いて、本実施形態に係るレコメンドシステムの構成について説明する。本実施形態に係るレコメンドシステムは、図10に示すように、長期的嗜好分析処理装置400と、短期的興味分析処理装置500と、レコメンド結果出力装置600と、レコメンド表示装置700と、閲覧状況フィードバック装置800と、統合割合算出装置900とから構成され、長期的嗜好分析処理装置400には、データベース200が、短期的興味分析処理装置500には、データベース300が接続されている。なお、本実施形態に係るレコメンドシステムは、レコメンド処理を長期的嗜好分析処理装置と短期的興味分析処理装置とに分け、長期的嗜好分析処理装置で、長期的な嗜好分析処理を行うとともに、短期的興味分析処理装置で、短期的な嗜好分析処理を行い、長期的嗜好分析処理装置400の結果と短期的興味分析処理装置500の結果とをレコメンド結果出力装置600で統合して出力する。なお、長期的嗜好分析処理装置400としては、演算処理能力が高いクラウドサーバ、短期的興味分析処理装置500としては、長期的嗜好分析処理装置400同様に演算処理能力が高いクラウドサーバに加えて、比較的演算処理能力が低い携帯端末やSTBSetTopBox等での実施が例示できるが、これに限るものではない。<レコメンドシステムの詳細な構成>本実施形態に係るレコメンドシステムは、図11に示すように、長期的嗜好分析処理装置400を構成する履歴情報収集部401と、類似性算出部402と、推薦度算出部403と、記憶部404と、短期的興味分析処理装置500を構成する履歴情報収集部501と、類似性算出部502と、推薦度算出部503と、レコメンド結果出力装置600と、レコメンド表示装置700と、閲覧状況フィードバック装置800と、統合割合算出装置900とから構成されている。履歴情報収集部401は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース200から収集する。類似性算出部402は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。推薦度算出部403は、算出された類似性とすべてのログ情報の中から収集された解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。記憶部404は、算出した推薦度を記憶する。履歴情報収集部501は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース300リアルタイムに収集する。類似性算出部502は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義する。推薦度算出部503は、算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。レコメンド結果出力装置600は、統合割合算出装置900の変更結果に応じて、記憶されたコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部503により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。なお、統合割合算出装置900の機能は、加重和を変化させることであり、例えば、セッションの閲覧個数やセッションタイム等に基づいて、指数ロジスティック関数等により処理される。<レコメンド装置の処理>図12を用いて、本実施形態に係るレコメンド装置の処理について説明する。まず、長期的嗜好分析処理装置400の履歴情報収集部401は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース200から収集しステップS401、類似性算出部402は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を、例えば、二人のユーザの履歴を比較して同時に履歴を持つコンテンツ数を元に、または、二つのコンテンツの履歴を比較して同時に履歴を持つコンテンツ数を元に定義するステップS402。推薦度算出部403は、算出された類似性とすべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を、例えば、当該ユーザのコンテンツの履歴を持つ他のユーザとの類似性、または、当該ユーザの履歴に存在するコンテンツと他のコンテンツとの類似性を元に算出しステップS403、記憶部404は、算出した推薦度を記憶するステップS404。短期的興味分析処理装置500の履歴情報収集部501は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース300から収集しステップS405、類似性算出部502は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を、前述同様に定義するステップS406。推薦度算出部503は、算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出するステップS407。そして、レコメンド結果出力装置600は、統合割合算出装置900の変更結果に応じて、記憶されたコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部503により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力するステップS408。以上、説明したように、本実施形態によれば、長期的嗜好分析処理装置において算出した類似性を用いた推薦度と、短期的興味分析処理装置が長期的嗜好分析処理装置において算出した類似性を用いた推薦度とからレコメンド結果を出力するため、長期的嗜好分析処理装置によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理装置によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することにより、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。<第5の実施形態>図13から図15を用いて、本発明の第5の実施形態について説明する。<レコメンドシステムの構成>図13を用いて、本実施形態に係るレコメンドシステムの構成について説明する。本実施形態に係るレコメンドシステムは、図13に示すように、長期的嗜好分析処理装置410と、短期的興味分析処理装置510と、レコメンド結果出力装置610と、レコメンド表示装置700と、閲覧状況フィードバック装置800と、統合割合算出装置900とから構成され、長期的嗜好分析処理装置410には、データベース200が、短期的興味分析処理装置510には、データベース300が接続されている。<レコメンドシステムの詳細な構成>本実施形態に係るレコメンドシステムは、図14に示すように、長期的嗜好分析処理装置410を構成する履歴情報収集部401と、類似性算出部402と、記憶部415と、短期的興味分析処理装置510を構成する履歴情報収集部501と、類似性算出部502と、推薦度算出部503と、取得部514と、推薦度算出部515と、レコメンド結果出力装置610と、レコメンド表示装置700と、閲覧状況フィードバック装置800と、統合割合算出装置900とから構成されている。なお、第4の実施形態と同様の符号を付す構成要素については、同様の機能を有することから、その詳細な説明は、省略する。記憶部415は、類似性算出部402が算出した類似性を記憶する。推薦度算出部515は、記憶部415に記憶されている類似性と、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。レコメンド結果出力装置610は、統合割合算出装置900の変更結果に応じて、推薦度算出部503により算出したコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部515により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。<レコメンド装置の処理>図15を用いて、本実施形態に係るレコメンド装置の処理について説明する。まず、長期的嗜好分析処理装置410の履歴情報収集部401は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース200から収集しステップS501、類似性算出部402は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義しステップS502、記憶部415は、算出した類似性を記憶するステップS503。短期的興味分析処理装置510の履歴情報収集部501は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース300からリアルタイムに収集しステップS504、類似性算出部502は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義するステップS505。推薦度算出部503は、算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出するステップS506。また、推薦度算出部515は、類似性算出部402により算出された類似性とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出するステップS507。そして、レコメンド結果出力装置610は、統合割合算出装置900の変更結果に応じて、推薦度算出部503により算出したコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部515により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力するステップS509。以上、説明したように、本実施形態によれば、長期的嗜好分析処理装置において算出した類似性を用いた推薦度と、短期的興味分析処理装置が長期的嗜好分析処理装置において算出した類似性を用いた推薦度とからレコメンド結果を出力するため、長期的嗜好分析処理装置によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理装置によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することにより、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。<第6の実施形態>図16から図18を用いて、本発明の第6の実施形態について説明する。<レコメンドシステムの構成>図16を用いて、本実施形態に係るレコメンドシステムの構成について説明する。本実施形態に係るレコメンドシステムは、図16に示すように、長期的嗜好分析処理装置420と、短期的興味分析処理装置520と、レコメンド結果出力装置620と、レコメンド表示装置700と、閲覧状況フィードバック装置800と、統合割合算出装置900とから構成され、長期的嗜好分析処理装置420には、データベース200が、短期的興味分析処理装置520には、データベース300が接続されている。<レコメンドシステムの詳細な構成>本実施形態に係るレコメンドシステムは、図17に示すように、長期的嗜好分析処理装置420を構成する履歴情報収集部401と、類似性算出部402と、推薦度算出部403と、記憶部426と、短期的興味分析処理装置520を構成する履歴情報収集部501と、推薦度算出部526と、取得部527と、レコメンド結果出力装置620と、レコメンド表示装置700と、閲覧状況フィードバック装置800と、統合割合算出装置900とから構成されている。なお、第4の実施形態と同様の符号を付す構成要素については、同様の機能を有することから、その詳細な説明は、省略する。記憶部426は、類似性算出部402において定義した類似性および推薦度算出部403において算出した推薦度を記憶する。推薦度算出部526は、記憶部426に記憶された類似性および算出した推薦度とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出する。レコメンド結果出力装置620は、統合割合算出装置900の変更結果に応じて、推薦度算出部403により算出したコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部526により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力する。<レコメンドシステムの処理>図18を用いて、本実施形態に係るレコメンドシステムの処理について説明する。まず、長期的嗜好分析処理装置420の履歴情報収集部401は、すべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース200から収集しステップS601、類似性算出部402は、収集した履歴情報を解析して、ユーザ間の類似性を定義するステップS602。推薦度算出部403は、算出された類似性とすべてのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出しステップS603、記憶部426は、類似性算出部402において定義した類似性および推薦度算出部403において算出した推薦度を記憶するステップS604。短期的興味分析処理装置520の履歴情報収集部501は、セッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報をデータベース300からリアルタイムに収集するステップS605。推薦度算出部526は、記憶部426に記憶された類似性および推薦度とセッションごとのログ情報の中から解析に必要な履歴情報とを用いて、ユーザに対する各コンテンツの推薦度を算出するステップS607。そして、レコメンド結果出力装置620は、統合割合算出装置900の変更結果に応じて、推薦度算出部403により算出したコンテンツごとの推薦度と推薦度算出部526により算出したコンテンツごとの推薦度とからレコメンド結果を出力するステップS608。以上、説明したように、本実施形態によれば、長期的嗜好分析処理装置において算出した類似性を用いた推薦度と、短期的興味分析処理装置が長期的嗜好分析処理装置において算出した類似性を用いた推薦度とからレコメンド結果を出力するため、長期的嗜好分析処理装置によって、ユーザの長期的な嗜好に基づくレコメンド結果を提供し、かつ、短期的興味分析処理装置によってその状況においての短期的な興味に対するレコメンド結果を提供することにより、興味の遷移を考慮した適応的なレコメンド結果を提供することが可能となる。なお、レコメンド装置あるいはレコメンドシステムの処理をコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムをレコメンド装置あるいは長期的嗜好分析処理装置、短期的興味分析処理装置、レコメンド結果出力装置等に読み込ませ、実行することによって本発明のレコメンド装置あるいはレコメンドシステムを実現することができる。ここでいうコンピュータシステムとは、OSや周辺装置等のハードウェアを含む。また、コンピュータシステムは、WWWWorldWideWebシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境あるいは表示環境も含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されても良い。ここで、プログラムを伝送する伝送媒体は、インターネット等のネットワーク通信網や電話回線等の通信回線通信線のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル差分プログラムであっても良い。以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。例えば、本発明では、利用する履歴情報はデータベース等の記憶媒体で集約管理されており、履歴情報収集部を用いてこれらを取得することを想定しているが、必ずしもこれに限るものではない。また、本発明によるレコメンド結果の提供方法は、当該ユーザに対する一つ一つのコンテンツの推薦度を記したリストを、外部のレコメンド提示手法へと提供することを想定しているが、必ずしもこの利用方法に限るものではない。なお、本発明のレコメンドの各処理は、一サーバによる実施、又は、機能別に特化した複数サーバの連携、若しくは負荷分散機能を用いた複数サーバの連携による実施等の実施方法であってもよい。