JP2008225584A - 物品推薦装置、物品推薦システム、物品推薦方法及び物品推薦プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】物品を特徴付ける少なくとも１つの単語から構成される特徴単語群を用いて、異種コンテンツの物品情報を利用者に推薦することが可能な物品推薦システムを提供する。
【解決手段】物品推薦装置（２００）は、物品を特定するための『物品情報』と、当該物品を特徴付ける少なくとも１つの単語から構成される『特徴単語群』と、を対応付けて記憶する物品特徴単語記憶部（２０４）を有し、物品推薦装置（２００）は、利用者端末装置（１００）から物品情報を取得した場合に、該取得した物品情報に対応付けられた特徴単語群を、物品特徴単語記憶部（２０４）から取得する。そして、物品特徴単語記憶部（２０４）から取得した特徴単語群を基に、当該特徴単語群を構成する少なくとも１つの単語に特徴付けられた物品情報を、物品特徴単語記憶部（２０４）から取得し、該取得した物品情報の物品リストを、利用者端末装置（１００）に推薦する。
【選択図】図１

Description

本発明は、利用者がある物品を利用、あるいは、購入した場合に、その物品と関連した別の物品を、その利用者に推薦することが可能な物品推薦装置、物品推薦システム、物品推薦方法及び物品推薦プログラムに関するものである。

利用者がある物品を利用、あるいは、購入した場合に、その物品と関連した別の物品を、その利用者に推薦する方法としては、従来からいくつかの方法が提案されている。

例えば、利用者同士の嗜好の類似性を適用した方法がある（第１の物品推薦方法とする）。

第１の物品推薦方法は、まず、図９に示すように、第１の利用者『Ａ』が、『第１物品』と『第２物品』とを購入した場合に、その『第１物品』と『第２物品』との『購入履歴』をデータベース『ＤＢ』に記録しておく（ステップＡ１）。

そして、第２の利用者『Ｂ』が『第１物品』を購入した場合に、その『第１物品』を基に、データベース『ＤＢ』を検索し（ステップＡ２）、第１の利用者『Ａ』の『購入履歴』を利用し、『第１物品』と対応付けられた『第２物品』を取得し、該取得した『第２物品』を、第２の利用者『Ｂ』に推薦する（ステップＡ３）という物品推薦方法である。

なお、上述した図９に示す第１の物品推薦方法は、同じ物品を購入する利用者同士の嗜好が類似しており、第１の利用者『Ａ』が購入した物品と同じ物品を、第２の利用者『Ｂ』も購入する可能性が高いという『仮定』に基づいた方法である。

しかしながら、利用者同士の嗜好が類似していない場合も多い。例えば、第１の利用者『Ａ』が、『第１物品』と『第２物品』とを購入したからといって、『第１物品』と『第２物品』との間には関連性がほとんどない場合もある。

この上述した問題点を解決すべく、多くの利用者の購入履歴を足し合わせることで、関連性の強い物品同士を関連付ける方法がある（第２の物品推薦方法とする）。

第２の物品推薦方法は、例えば、『第１物品』を購入した利用者の多くが、『第２物品』も購入している場合には、『第１物品』と『第２物品』との関連性が強いと判断する。その判断に基づき、『第１物品』を購入した利用者に対し、『第２物品』を推薦するという方法である。

この上述した第２の物品推薦方法は、現在、インターネットの分野で広く使用されている方法である。

しかしながら、上述した第２の物品推薦方法は、同種のコンテンツ種別に属する物品の推薦を行うことを前提とした方法であり、異種のコンテンツ種別に属する物品の推薦を行うことができないという問題点がある。

なお、同種のコンテンツ種別に属する物品とは、『第１物品』と『第２物品』とが同じコンテンツ種別に属すること意味し、例えば、『第１物品』と『第２物品』とが、小説等のフィクション系書籍同士、ドキュメンタリ等のノンフィクション系書籍同士、マンガ等の絵画系書籍同士、写真集等の静止画系書籍同士、映画等の動画系ＤＶＤ同士、音楽ＣＤ同士であることを意味する。

なお、上述した第２の物品推薦方法が同種のコンテンツ種別に属する物品の推薦に限定される理由は、異種のコンテンツ種別に属する物品同士は、上述した第２の物品推薦方法が前提としている『仮定』が成立しない可能性が高いためである。

つまり、同じ物品を購入する利用者同士の嗜好が類似しており、第１の利用者『Ａ』が購入した物品と同じ物品を、第２の利用者『Ｂ』も購入する可能性が高いという『仮定』が成立しない可能性が高いためである。

この上述した『仮定』が成立しない可能性が高い理由は、第１のコンテンツ種別、例えば、小説等のフィクション系書籍に関してもつ嗜好と、第２のコンテンツ種別、例えば、音楽ＣＤに関してもつ嗜好とは、利用者毎に異なる可能性が高いためである。

このため、第１のコンテンツ種別の物品を利用、あるいは、購入した利用者に対し、当該物品と関連性の強い異種コンテンツ（例えば、第２のコンテンツ種別）に属する物品を推薦することが可能な新規な物品推薦方法の開発が必要視されることになる。

なお、本発明より先に出願された技術文献として、物品に『商品の特徴を表すイメージ語』を付与しておき、利用者の購入した物品と同じイメージ語をもつ別の物品を利用者に推薦する技術について開示された文献がある（例えば、特許文献１参照）。

また、製品及びユーザ振舞いの特徴付けにより、電子商取引サイトにおいて製品を推薦する技術について開示された文献がある（例えば、特許文献２参照）。

また、協調フィルタリング方法を利用しただけでは実現できない日々変化するニュース記事のようなコンテンツの推薦を可能にする技術について開示された文献がある（例えば、特許文献３参照）。

また、ユーザと他のユーザとの間のプロフィールの類似性、及び、ユーザのプロフィールにおいて索引が付けられた内容とデータベースの他の内容との間の類似性に基づいて、音楽やビデオなどの娯楽指向内容品目及び他のメディア内容品目をユーザに推薦する技術について開示された文献がある（例えば、特許文献４参照）。
特開２００４−３１８５９７号公報 特開２０００−１４８８６４号公報 特開２００３−２１６６３６号公報 特表２００３−５２２９９３号公報

しかしながら、上記特許文献１〜４には、物品を特徴付ける少なくとも１つの単語から構成される特徴単語群を用いて、異種コンテンツの物品情報を利用者に推薦することについては何ら記載もその必要性についても示唆されていない。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、物品を特徴付ける少なくとも１つの単語から構成される特徴単語群を用いて、異種コンテンツの物品情報を利用者に推薦することが可能な物品推薦装置、物品推薦システム、物品推薦方法及び物品推薦プログラムを提供することを目的とするものである。

かかる目的を達成するために、本発明は、以下の特徴を有することとする。

本発明にかかる物品推薦装置は、
物品を推薦する物品推薦装置であって、
物品を特定するための物品情報と、当該物品を特徴付ける少なくとも１つの単語から構成される特徴単語群と、を対応付けて記憶する特徴単語記憶手段と、
物品情報を取得した場合に、該取得した物品情報に対応付けられた特徴単語群を、前記特徴単語記憶手段から取得し、該取得した特徴単語群を基に、当該特徴単語群を構成する少なくとも１つの単語に特徴付けられた物品情報を、前記特徴単語記憶手段から取得し、該取得した物品情報の物品リストを、前記物品情報を取得した取得先に推薦する物品推薦手段と、
を有することを特徴とする。

また、本発明にかかる物品推薦装置において、
前記物品推薦手段は、
前記特徴単語群を構成する少なくとも１つの単語を含む特徴単語群に対応付けられた物品情報を、前記特徴単語記憶手段から取得することを特徴とする。

また、本発明にかかる物品推薦装置において、
前記特徴単語記憶手段は、
物品のコンテンツ種別を、前記物品情報と、前記特徴単語群と、に対応付けて記憶しており、
前記物品推薦手段は、
前記特徴単語記憶手段から取得した物品情報に対応づけられたコンテンツ種別を含む物品リストを、前記取得先に推薦することを特徴とする。

また、本発明にかかる物品推薦装置において、
前記物品推薦手段は、
前記特徴単語記憶手段から取得した物品情報をコンテンツ種別毎に区分した物品リストを、前記取得先に推薦することを特徴とする。

また、本発明にかかる物品推薦装置は、
前記特徴単語記憶手段に記憶されている前記特徴単語群を更新する更新手段を有することを特徴とする。

また、本発明にかかる物品推薦装置は、
前記特徴単語記憶手段に記憶されている物品情報を基に、ネットワークを検索し、当該物品情報に該当する物品に関する情報を取得し、該取得した情報を基に、当該物品を特徴付ける特徴単語群を生成する特徴単語生成手段を有し、
前記更新手段は、
前記特徴単語生成手段により生成した特徴単語群を物品情報に対応づけて記憶し、前記特徴単語群を更新することを特徴とする。

また、本発明にかかる物品推薦装置において、
前記特徴単語生成手段は、
前記物品に関する情報を解析し、当該情報を構成する複数の単語に分割し、前記情報を構成する複数の単語からなる情報単語群を生成し、前記情報単語群の各々の単語の出現頻度を計測する言語解析手段と、
前記情報の文書構造に応じた重み付けを、前記情報単語群の各々の単語に付与し、前記重み付けと、前記出現頻度と、を基に、前記情報単語群の各々の単語に対する単語重要度を算出し、前記情報単語群の各々の単語と、前記単語重要度と、が対応付けられた前記物品に関する情報に対応する物品情報単語群重要度を生成する単語重要度付与手段と、
前記物品情報単語群重要度と、前記物品以外の他の物品に対応する他物品情報単語群重要度と、を比較し、前記物品を特徴付ける単語を選択し、当該物品を特徴付ける特徴単語群を生成する特徴単語選択手段と、
を有することを特徴とする。

また、本発明にかかる物品推薦装置において、
前記単語重要度付与手段は、
同じコンテンツ種別において出現頻度が高い単語に対しては、前記単語重要度を低減して算出することを特徴とする。

また、本発明にかかる物品推薦システムは、
利用者端末装置と、前記利用者端末装置に物品を推薦する物品推薦装置と、を有して構成される物品推薦システムであって、
前記物品推薦装置は、
物品を特定するための物品情報と、当該物品を特徴付ける少なくとも１つの単語から構成される特徴単語群と、を対応付けて記憶する特徴単語記憶手段と、
前記利用者端末装置から物品情報を取得した場合に、該取得した物品情報に対応付けられた特徴単語群を、前記特徴単語記憶手段から取得し、該取得した特徴単語群を基に、当該特徴単語群を構成する少なくとも１つの単語に特徴付けられた物品情報を、前記特徴単語記憶手段から取得し、該取得した物品情報の物品リストを、前記利用者端末装置に推薦する物品推薦手段と、
を有することを特徴とする。

また、本発明にかかる物品推薦システムは、
物品に関する情報を管理する情報提供装置を有し、
前記物品推薦装置は、
前記特徴単語記憶手段に記憶されている物品情報を基に、当該物品情報に該当する物品に関する情報を前記情報提供装置から取得し、該取得した情報を基に、当該物品を特徴付ける特徴単語群を生成し、該生成した特徴単語群を物品情報に対応づけて記憶し、前記特徴単語群を更新する更新手段を有することを特徴とする。

また、本発明にかかる物品推薦方法は、
物品を推薦する物品推薦装置で行う物品推薦方法であって、
前記物品推薦装置は、
物品を特定するための物品情報と、当該物品を特徴付ける少なくとも１つの単語から構成される特徴単語群と、を対応付けて記憶する特徴単語記憶手段を有し、
物品情報を取得した場合に、該取得した物品情報に対応付けられた特徴単語群を、前記特徴単語記憶手段から取得し、該取得した特徴単語群を基に、当該特徴単語群を構成する少なくとも１つの単語に特徴付けられた物品情報を、前記特徴単語記憶手段から取得し、該取得した物品情報の物品リストを、前記物品情報を取得した取得先に推薦する物品推薦工程を、前記物品推薦装置が行うことを特徴とする。

また、本発明にかかる物品推薦方法は、
利用者端末装置と、前記利用者端末装置に物品を推薦する物品推薦装置と、を有して構成される物品推薦システムで行う物品推薦方法であって、
前記物品推薦装置は、
物品を特定するための物品情報と、当該物品を特徴付ける少なくとも１つの単語から構成される特徴単語群と、を対応付けて記憶する特徴単語記憶手段を有し、
前記利用者端末装置から物品情報を取得した場合に、該取得した物品情報に対応付けられた特徴単語群を、前記特徴単語記憶手段から取得し、該取得した特徴単語群を基に、当該特徴単語群を構成する少なくとも１つの単語に特徴付けられた物品情報を、前記特徴単語記憶手段から取得し、該取得した物品情報の物品リストを、前記利用者端末装置に推薦する物品推薦工程を、前記物品推薦装置が行うことを特徴とする。

また、本発明にかかる物品推薦プログラムは、
物品を推薦する物品推薦装置において実行させる物品推薦プログラムであって、
前記物品推薦装置は、
物品を特定するための物品情報と、当該物品を特徴付ける少なくとも１つの単語から構成される特徴単語群と、を対応付けて記憶する特徴単語記憶手段を有し、
物品情報を取得した場合に、該取得した物品情報に対応付けられた特徴単語群を、前記特徴単語記憶手段から取得し、該取得した特徴単語群を基に、当該特徴単語群を構成する少なくとも１つの単語に特徴付けられた物品情報を、前記特徴単語記憶手段から取得し、該取得した物品情報の物品リストを、前記物品情報を取得した取得先に推薦する物品推薦処理を、前記物品推薦装置に実行させることを特徴とする。

本発明によれば、物品を特徴付ける少なくとも１つの単語から構成される特徴単語群を用いて、異種コンテンツの物品情報を利用者に推薦することが可能となる。

＜本実施形態の物品推薦システムの特徴＞
まず、本実施形態の物品推薦システムの特徴について説明する。

本実施形態における物品推薦システムは、図１に示すように、利用者端末装置（１００）と、利用者端末装置（１００）に物品を推薦する物品推薦装置（２００）と、を有する物品推薦システムである。

そして、物品推薦装置（２００）は、図２に示すように、物品を特定するための『物品情報』と、当該物品を特徴付ける少なくとも１つの単語から構成される『特徴単語群』と、を対応付けて記憶する特徴単語記憶手段（物品特徴単語記憶部：２０４に該当）を有し、物品推薦装置（２００）は、利用者端末装置（１００）から物品情報を取得した場合に、該取得した物品情報に対応付けられた特徴単語群を、特徴単語記憶手段（２０４）から取得する。

そして、物品推薦装置（２００）は、特徴単語記憶手段（２０４）から取得した特徴単語群を基に、当該特徴単語群を構成する少なくとも１つの単語に特徴付けられた物品情報を、特徴単語記憶手段（２０４）から取得し、該取得した物品情報の物品リスト（図４に該当する情報）を、利用者端末装置（１００）に推薦することを特徴とする。

これにより、物品推薦装置（２００）は、物品を特徴付ける少なくとも１つの単語から構成される特徴単語群を用いて、異種コンテンツの物品情報を利用者に推薦することが可能となる。以下、添付図面を参照しながら、本実施形態の物品推薦システムについて詳細に説明する。

（第１の実施形態）
＜物品推薦システムのシステム構成＞
まず、図１を参照しながら、本実施形態の物品推薦システムのシステム構成について説明する。

本実施形態における物品推薦システムは、利用者端末装置（１００）と、物品推薦装置（２００）と、がネットワーク（３００）を介して接続して構成している。なお、本実施形態におけるネットワーク（３００）は、物品推薦装置（２００）と利用者端末装置（１００）との間で情報通信が可能であれば、特に限定するものではなく、有線、無線を問わず、あらゆる形態のネットワークを適用することが可能である。

＜利用者端末装置：１００＞
利用者端末装置（１００）は、携帯電話機、ＰＨＳ（Personal Handy phone System）、ＰＤＡ（Personal Data Assistance，Personal Digital Assistants）、ＰＣ等の通信装置である。なお、本実施形態における利用者端末装置（１００）は、物品推薦装置（２００）と情報通信が可能な装置であれば、あらゆる通信装置が適用可能である。

＜物品推薦装置：２００＞
物品推薦装置（２００）は、利用者端末装置（１００）に対し、物品情報を推薦する通信装置である。以下、図１を参照しながら、本実施形態の物品推薦装置（２００）の詳細構成について説明する。

本実施形態の物品推薦装置（２００）は、利用物品取得部（２０１）と、利用物品記憶部（２０２）と、利用物品特徴単語取得部（２０３）と、物品特徴単語記憶部（２０４）と、異種物品推薦部（２０５）と、を有して構成している。

＜物品特徴単語記憶部：２０４＞
物品特徴単語記憶部（２０４）は、図２に示すように、各々の物品を特定するための『物品情報』と、当該物品を特徴づける『特徴単語群』と、当該物品の属する属性、ジャンル、カテゴリ等を特定するための『コンテンツ種別』と、を対応付けて管理するものである。なお、図２は、物品特徴単語記憶部（２０４）が管理するデータ構成例を示す図である。

＜物品情報＞
『物品情報』は、物品を一意に特定するための情報である。なお、『物品情報』は、物品を一意に特定することが可能な情報であれば、あらゆる情報が適用可能であり、物品固有のＩＤ番号、物品の題名、物品の製作者、物品の販売者、物品の価格等が適用可能である。

例えば、物品が書籍の場合には、『物品情報』としては、書籍固有のＩＤ番号（シリアル番号等）、書籍の題名、著者、出版社、価格等が挙げられる。

＜特徴単語群＞
『特徴単語群』は、各々の物品を区別するために有効な単語を集約した情報である。

例えば、物品が書籍の場合には、書籍に記述された内容，テーマ，分野等を表わす単語や、小説，ドキュメンタリ等のジャンルを表わす単語等が挙げられる。なお、『特徴単語群』として管理する単語は、各々の物品を区別するために有効な単語であれば、特に限定するものではなく、あらゆる単語を『特徴単語群』として管理することは可能である。

＜コンテンツ種別＞
『コンテンツ種別』は、物品の属する属性、ジャンル、カテゴリ等を特定するための情報である。

例えば、物品が映画等の場合には、実写映画系動画、物品がドキュメンタリ等の場合には、ノンフィクション系テキスト、物品がクラシック等の場合には、クラシック系音楽、物品が写真集等の場合には、写真系静止画を『コンテンツ種別』として適用することが可能である。

なお、『コンテンツ種別』は、物品の属する属性、ジャンル、カテゴリ等を特定することが可能な情報であれば、特に限定するものではなく、あらゆる情報を『コンテンツ種別』として適用することは可能である。例えば、上述した『コンテンツ種別』以外に、フィクション系テキスト、絵画系静止画、漫画系静止画、ＣＧ系静止画、アニメーション系動画、ＣＧ系動画、ジャズ系音楽、ポップス系音楽、邦楽系音楽等を『コンテンツ種別』として適用することも可能である。

＜利用物品記憶部：２０２＞
利用物品記憶部（２０２）は、図３に示すように、利用者が利用、あるいは、購入した物品に関する『利用物品情報』等を管理するものである。なお、『利用物品情報』は、利用者を識別するための『利用者情報』と、物品固有のＩＤ番号等の『物品情報』と、を含む情報である。これにより、利用者が利用、あるいは、購入した物品に関する『利用物品情報』を利用者毎に管理することが可能となる。なお、図３は、利用物品記憶部（２０２）が管理するデータ構成例を示す図である。

＜利用物品取得部：２０１＞
利用物品取得部（２０１）は、利用者が利用、あるいは、購入した物品に関する『利用物品情報』を利用者端末装置（１００）から受信し、該受信した『利用物品情報』を利用物品記憶部（２０２）に記憶するものである。

なお、利用物品記憶部（２０２）は、『利用物品情報』を記憶した場合に、その記憶した『利用物品情報』を利用物品特徴単語取得部（２０３）に送信する。

＜利用物品特徴単語取得部：２０３＞
利用物品特徴単語取得部（２０３）は、『利用物品情報』を利用物品記憶部（２０２）から受信した場合に、その『利用物品情報』に含まれる『物品情報』を基に、物品特徴単語記憶部（２０４）を検索し、利用者が利用、あるいは、購入した『物品情報』に関する『特徴単語群』を物品特徴単語記憶部（２０４）から取得し、該取得した『特徴単語群』と、『利用物品情報』と、を対応付けて利用物品記憶部（２０２）に記憶するものである。

なお、利用物品記憶部（２０２）は、『特徴単語群』と『利用物品情報』とを対応付けて記憶した場合に、その記憶した『特徴単語群』と『利用物品情報』とを異種物品推薦部（２０５）に送信する。

＜異種物品推薦部：２０５＞
異種物品推薦部（２０５）は、『特徴単語群』と『利用物品情報』とを利用物品記憶部（２０２）から受信した場合に、その『特徴単語群』を基に、物品特徴単語記憶部（２０４）を検索し、その『特徴単語群』と一致度の高い『特徴単語群』で特徴付けられた『物品情報』を選定し、該選定した『物品情報』と、その『物品情報』に対応付けられた『コンテンツ種別』と、を物品特徴単語記憶部（２０４）から取得するものである。

そして、異種物品推薦部（２０５）は、物品特徴単語記憶部（２０４）から取得した『物品情報』と『コンテンツ種別』とを基に、図４に示すような『物品リスト』を作成し、該作成した『物品リスト』を利用者端末装置（１００）に送信する。なお、図４は、物品特徴単語記憶部（２０４）から取得した『物品情報』と『コンテンツ種別』とを基に、異種物品推薦部（２０５）が作成する『物品リスト』例を示す図である。

なお、異種物品推薦部（２０５）は、物品特徴単語記憶部（２０４）から取得した『物品情報』の中から、利用物品記憶部（２０２）から受信した『利用物品情報』に関する『物品情報』を削除し、利用者が利用、あるいは、購入した物品とは異なる物品に関する図４に示すような『物品リスト』を作成し、該作成した『物品リスト』を利用者端末装置（１００）に送信することになる。これにより、異種物品推薦部（２０５）は、利用者が利用、あるいは、購入した物品を除いた他の物品に関する『物品リスト』を利用者端末装置（１００）の利用者に推薦することが可能となる。

＜物品推薦システムの制御動作＞
次に、図１〜図５を参照しながら、本実施形態の物品推薦システムにおける制御動作について詳細に説明する。なお、図５は、本実施形態の物品推薦システムにおける制御動作を示すシーケンスチャートである。

なお、以下の説明では、利用者が映画『シンドラーのリスト』の映像を視聴利用したり、その映像が格納されたＤＶＤを購入したりした場合を例として説明する。

まず、利用者端末装置（１００）は、利用者が映画『シンドラーのリスト』の映像を視聴利用したり、その『シンドラーのリスト』の映像が格納されたＤＶＤを購入したりしたと判断した場合に、その『シンドラーのリスト』に関する『利用物品情報』を物品推薦装置（２００）に送信する（ステップＳ１）。

利用物品取得部（２０１）は、『シンドラーのリスト』に関する『利用物品情報』を利用者端末装置（１００）から受信した場合に、該受信した『シンドラーのリスト』に関する『利用物品情報』を利用物品記憶部（２０２）に記憶する（ステップＳ２）。なお、『利用物品情報』には、利用者を識別するための『利用者情報』と、『シンドラーのリスト』を特定するためのＩＤ番号等の『物品情報』と、が含まれている。

これにより、利用物品記憶部（２０２）には、『利用物品情報』が利用者毎に記憶されることになる。例えば、『利用物品情報』に含まれる『利用者情報』が『利用者情報：Ａ』の場合には、図３に示す『利用者情報：Ａ』のテーブルに『利用物品情報』に含まれる『シンドラーのリスト』を識別するためのＩＤ番号等の『物品情報』が記憶されることになる。

なお、利用物品記憶部（２０２）は、『シンドラーのリスト』に関する『利用物品情報』を記憶した場合に、その『シンドラーのリスト』に関する『利用物品情報』を利用物品特徴単語取得部（２０３）に送信する（ステップＳ３）。

利用物品特徴単語取得部（２０３）は、『シンドラーのリスト』に関する『利用物品情報』を利用物品記憶部（２０２）から受信した場合に、その『シンドラーのリスト』に関する『利用物品情報』に含まれる『物品情報』を基に、物品特徴単語記憶部（２０４）を検索し、『シンドラーのリスト』に対応付けられた『特徴単語群』を物品特徴単語記憶部（２０４）から取得する（ステップＳ４）。

例えば、図２に示すように、『シンドラーのリスト』には、『第二次大戦』『ナチス』『ユダヤ人』等の単語が『特徴単語群』として物品特徴単語記憶部（２０４）に記憶されている。このため、利用物品特徴単語取得部（２０３）は、『シンドラーのリスト』に関する『特徴単語群』として、『第二次大戦』『ナチス』『ユダヤ人』を物品特徴管理部（２０４）から取得することになる。

次に、利用物品特徴単語取得部（２０３）は、物品特徴単語記憶部（２０４）から取得した『シンドラーのリスト』に関する『特徴単語群』を、利用物品記憶部（２０２）に既に記憶されている『シンドラーのリスト』に関する『利用物品情報』と対応付けて記憶する（ステップＳ５）。

例えば、ステップＳ２において、図３に示す『利用者情報：Ａ』のテーブルに記憶された『シンドラーのリスト』を識別するためのＩＤ番号等の『物品情報』に対応づけて、『第二次大戦』『ナチス』『ユダヤ人』等の『特徴単語群』を記憶することになる。

利用物品記憶部（２０２）は、『シンドラーのリスト』に関する『特徴単語群』を、『利用物品情報』と対応付けて記憶した場合に、その『シンドラーのリスト』に関する『特徴単語群』と『利用物品情報』とを異種物品推薦部（２０５）に送信する（ステップＳ６）。

異種物品推薦部（２０５）は、『シンドラーのリスト』に関する『特徴単語群』と『利用物品情報』とを利用物品記憶部（２０２）から受信した場合に、その『シンドラーのリスト』に関する『特徴単語群』を基に、物品特徴単語記憶部（２０４）を検索し、その『シンドラーのリスト』に関する『特徴単語群』と一致度の高い『特徴単語群』で特徴付けられた『物品情報』を選定し、該選定した『物品情報』と、その『物品情報』に対応付けられた『コンテンツ種別』と、を物品特徴単語記憶部（２０４）から取得する（ステップＳ７）。

例えば、物品特徴単語記憶部（２０４）は、『シンドラーのリスト』に関する『特徴単語群（第二次大戦、ナチス、ユダヤ人）』と類似する『特徴単語群』を保持する『物品情報』として、図２に示すように、『シンドラーのリスト』、『夜と霧』、『民族の祭典』、『ニュルンベルクのマイスタージンガー』、『ヌバ』を記憶しているため、異種物品推薦部（２０５）は、『シンドラーのリスト』、『夜と霧』、『民族の祭典』、『ニュルンベルクのマイスタージンガー』、『ヌバ』を、『物品情報』として選定し、該選定した『物品情報』と、その『物品情報』に対応付けられた『コンテンツ種別』と、を物品特徴単語記憶部（２０４）から取得する。

そして、異種物品推薦部（２０５）は、物品特徴単語記憶部（２０４）から取得した『物品情報』と『コンテンツ種別』とを基に、図４に示すような『物品リスト』を作成し、該作成した『物品リスト』を利用者端末装置（１００）に送信する（ステップＳ８）。

なお、異種物品推薦部（２０５）は、物品特徴単語記憶部（２０４）から取得した『物品情報』の中から、利用物品記憶部（２０２）から受信した『シンドラーのリスト』の『物品情報』を削除し、『シンドラーのリスト』の『物品情報』を除いた『物品リスト』を作成する。また、『物品リスト』は、『コンテンツ種別』毎に区分して作成する。

これにより、異種物品推薦部（２０５）は、図４に示すように、利用者が利用、あるいは、購入した物品を除いた他の物品に関する『物品リスト』を作成し、該作成した『物品リスト』を利用者端末装置（１００）に送信し、利用者端末装置（１００）の利用者に対し、その利用者が利用、あるいは、購入した物品を除いた他の物品に関する『物品リスト』を推薦することが可能となる。

このように、本実施形態における物品推薦装置（２００）は、図２に示すように、物品を特定するための『物品情報』と、当該物品を特徴付ける少なくとも１つの単語から構成される『特徴単語群』と、当該物品の属性を示す『コンテンツ種別』と、を対応付けて管理する物品特徴単語記憶部（２０４）を有して構成し、物品推薦装置（２００）は、利用者が利用、あるいは、購入した物品を示す『物品情報』を含む『利用物品情報』を利用者端末装置（１００）から取得した場合に、該取得した『利用物品情報』に含まれる『物品情報』を基に、物品特徴単語記憶部（２０４）を参照し、『利用物品情報』に含まれる『物品情報』に対応付けられた『特徴単語群』を、物品特徴単語記憶部（２０４）から取得する。

そして、物品推薦装置（２００）は、物品特徴単語記憶部（２０４）から取得した『特徴単語群』を基に、物品特徴単語記憶部（２０４）を再度参照し、物品特徴単語記憶部（２０４）から取得した『特徴単語群』を構成する少なくとも１つの単語を含む『特徴単語群』に対応付けられた『物品情報』と、『コンテンツ種別』と、を物品特徴単語記憶部（２０４）から取得する。

そして、物品推薦装置（２００）は、物品特徴単語記憶部（２０４）から取得した『物品情報』と、『コンテンツ種別』と、を基に、『物品情報』を『コンテンツ種別』毎に区分した図４に示す『物品リスト』を作成し、該作成した『物品リスト』を利用者端末装置（１００）に送信する。

これにより、物品推薦装置（２００）は、物品を特徴付ける少なくとも１つの単語から構成される『特徴単語群』を用いて、利用者が利用、あるいは、購入した物品を示す『物品情報』と関連性の強い異種コンテンツの『物品情報』を利用者に推薦することが可能となる。

＜物品リストの作成方法＞
次に、具体例を用いて、図４に示す『物品リスト』を作成する際の処理動作について説明する。

図２に示すように、物品がシンドラーのリストの場合、『物品情報』としては、少なくとも、当該物品を特定するための『１０１』というＩＤ番号と、『シンドラーのリスト』という題名と、が管理される。また、『特徴単語群』としては、『第二次大戦』『ナチス』『ユダヤ人』という単語が管理される。また、『コンテンツ種別』としては、『実写映画系動画』という種別が管理される。

また、物品がヴィクトール・フランクルの著書、夜と霧の場合、『物品情報』としては、少なくとも、当該物品を特定するための『２３４』というＩＤ番号と、『夜と霧』という題名と、が管理される。また、『特徴単語群』としては、『第二次大戦』『ナチス』『ユダヤ人』という単語が管理される。また、『コンテンツ種別』としては、『ノンフィクション系テキスト』という種別が管理される。

また、物品がベルリンオリンピックの映像の場合、『物品情報』としては、少なくとも、当該物品を特定するための『１４９０』というＩＤ番号と、『民族の祭典』という題名と、が管理される。また、『特徴単語群』としては、『第二次大戦』『ナチス』『オリンピック』という単語が管理される。また、『コンテンツ種別』としては、『実写映画系動画』という種別が管理される。

また、物品がリヒャルト・ワーグナー作曲の音楽の場合、『物品情報』としては、少なくとも、当該物品を特定するための『２５１８』というＩＤ番号と、『ニュルンベルクのマイスタージンガー』という題名と、が管理される。また、『特徴単語群』としては、『劇場』『ナチス』という単語が管理される。また、『コンテンツ種別』としては、『クラシック系音楽』という種別が管理される。

また、物品がリーフェンシュタールの写真集の場合、『物品情報』としては、少なくとも、当該物品を特定するための『３９６３』というＩＤ番号と、『ヌバ』という題名と、が管理される。また、『特徴単語』としては、『スーダン』『ナチス』という単語が管理される。また、『コンテンツ種別』としては、『写真系静止画』という種別が管理される。

なお、図２に示す上記の『物品情報』の中で、『夜と霧』、『民族の祭典』、『ニュルンベルクのマイスタージンガー』、『ヌバ』は、利用者が利用、あるいは、購入した物品を示す物品情報『シンドラーのリスト』の『特徴単語群』である、『第二次大戦』『ナチス』『ユダヤ人』の少なくとも１つの単語を『特徴単語群』として物品特徴単語記憶部（２０４）が管理しているため、異種物品推薦部（２０５）は、『シンドラーのリスト』、『夜と霧』、『民族の祭典』、『ニュルンベルクのマイスタージンガー』、『ヌバ』を『物品情報』として選定し、該選定した『物品情報』と、その『物品情報』に対応付けられた『コンテンツ種別』と、を物品特徴単語記憶部（２０４）から取得する。

そして、異種物品推薦部（２０５）は、物品特徴単語記憶部（２０４）から取得した『物品情報』の中から、利用者が利用、あるいは、購入した物品を示す物品情報『シンドラーのリスト』を削除し、他の『物品情報』を基に、『コンテンツ種別』毎に区分した図４に示す『物品リスト』を作成することになる。

これにより、異種物品推薦部（２０５）は、図４に示すように、利用者が利用、あるいは、購入した物品を除いた他の物品に関する『物品リスト』を作成し、該作成した『物品リスト』を利用者端末装置（１００）に送信し、利用者端末装置（１００）の利用者に対し、その利用者が利用、あるいは、購入した物品を除いた他の物品に関する『物品リスト』を推薦することが可能となる。

なお、上述した図４に示す『物品リスト』のように、利用者が利用、あるいは、購入した物品を示す物品情報『シンドラーのリスト』の『特徴単語群』である、『第二次大戦』『ナチス』『ユダヤ人』に該当する単語を多く含む『物品情報』がリストの上位となるように構築することが好ましい。

これにより、利用者が利用、あるいは、購入した物品を示す物品情報『シンドラーのリスト』の『特徴単語群』である、『第二次大戦』『ナチス』『ユダヤ人』に該当する単語を多く含む『物品情報』を優先的に利用者に推薦することが可能となる。

例えば、図２に示すように、『夜と霧』は、利用者が利用、あるいは、購入した物品を示す物品情報『シンドラーのリスト』の『特徴単語群』である、『第二次大戦』『ナチス』『ユダヤ人』という３つの単語を『特徴単語群』として管理している。

また、『民族の祭典』は、利用者が利用、あるいは、購入した物品を示す物品情報『シンドラーのリスト』の『特徴単語群』である、『第二次大戦』『ナチス』という２つの単語を『特徴単語群』として管理している。

また、『ニュルンベルクのマイスタージンガー』、『ヌバ』は、利用者が利用、あるいは、購入した物品を示す物品情報『シンドラーのリスト』の『特徴単語群』である、『ナチス』という１つの単語を『特徴単語群』として管理している。

このため、図４に示すように、『夜と霧』→『民族の祭典』→『ニュルンベルクのマイスタージンガー』→『ヌバ』の順で『物品リスト』を作成することで、利用者が利用、あるいは、購入した物品を示す物品情報『シンドラーのリスト』の『特徴単語群』である、『第二次大戦』『ナチス』『ユダヤ人』に該当する単語を多く含む『物品情報』から優先的に利用者に推薦することが可能となる。

なお、本実施形態における『物品リスト』の作成方法は、図４に示すような『物品リスト』に限定するものではなく、利用者に応じた『物品リスト』を作成するように構築することも可能である。

例えば、『物品リスト』として作成する『物品情報』の条件を設定し、該設定した条件に該当する『物品情報』を基に、『物品リスト』を作成するように構築することも可能である。

なお、『物品情報』の条件としては、『物品リスト』として作成する『物品情報』の数を制限したり、『物品リスト』として作成する『コンテンツ種別』の数を制限したり、利用者が利用、あるいは、購入した物品を示す『物品情報』の『特徴単語群』の単語を所定の数以上含む『物品情報』を『物品リスト』として作成するように制限したりすることが挙げられる。

また、利用物品記憶部（２０２）に『利用者情報』毎に区分して記憶した『物品情報』の履歴情報を利用して、物品特徴単語記憶部（２０４）から取得した『物品情報』の中から利用者に推薦する『物品情報』を絞り込むように構築することも可能である。

例えば、利用物品記憶部（２０２）では、利用者が利用、あるいは、購入した物品を示す『物品情報』の履歴を『利用者情報』毎に管理することになるため、異種物品推薦部（２０５）は、利用物品記憶部（２０２）に記憶されている『物品情報』を基に、利用者が過去に頻繁に利用、あるいは、購入した『物品情報』を特定する。

そして、異種物品推薦部（２０５）は、利用者が過去に頻繁に利用、あるいは、購入した『物品情報』と、物品特徴単語記憶部（２０４）から取得した『物品情報』と、を比較し、物品特徴単語記憶部（２０４）から取得した『物品情報』の中から、利用者が過去に頻繁に利用、あるいは、購入した『物品情報』に該当する『物品情報』を『物品リスト』として利用者に推薦する方法が挙げられる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。

第２の実施形態における物品推薦装置（２００）は、図６に示すように、『特徴単語群』を任意に生成する特徴単語生成部（２０６）を有し、その特徴単語生成部（２０６）が任意に生成した『特徴単語群』を物品特徴単語記憶部（２０４）に記憶し、物品特徴単語記憶部（２０４）の『特徴単語群』を更新することを特徴とする。

これにより、物品推薦装置（２００）は、物品特徴単語記憶部（２０４）に記憶されている『特徴単語群』を逐次更新することが可能となるため、物品を特徴づけるための最新の『特徴単語群』を管理することが可能となる。以下、図６〜図８を参照しながら、本実施形態の物品推薦システムについて説明する。

＜物品推薦システムのシステム構成＞
まず、図６を参照しながら、本実施形態の物品推薦システムのシステム構成について説明する。

本実施形態における物品推薦システムは、利用者端末装置（１００）と、物品推薦装置（２００）と、複数の情報提供装置（４００−１〜ｎ：ｎは、任意の整数）と、がネットワーク（３００）を介して接続して構成している。

＜情報提供装置：４００−１〜ｎ＞
情報提供装置（４００−１〜ｎ）は、『特徴単語群』を生成するための文書テキスト（４０１）を物品推薦装置（２００）に提供する通信装置である。なお、本実施形態における情報提供装置（４００−１〜ｎ）は、『特徴単語群』を生成するための文書テキスト（４０１）を物品推薦装置（２００）に提供することが可能な通信装置であれば、あらゆる通信装置が適用可能である。

なお、文書テキスト（４０１）としては、利用者端末装置（１００）の利用者に提供したい物品の宣伝文、その物品について書かれた評価文等が挙げられる。なお、評価文としては、例えば、書評等の評論文、推薦文、感想文、日記等が挙げられる。なお、文書テキスト（４０１）は、物品を特徴付けるための『特徴単語群』を生成することが可能な情報であればあらゆる情報が適用可能である。

＜物品推薦装置：２００＞
次に、本実施形態の物品推薦装置（２００）について説明する。

本実施形態における物品推薦装置（２００）は、特徴単語生成部（２０６）を有して構成している。

＜特徴単語生成部：２０６＞
特徴単語生成部（２０６）は、情報提供装置（４００−１〜ｎ）から提供される文書テキスト（４０１）を基に、『特徴単語群』を生成し、該生成した『特徴単語群』を物品特徴単語記憶部（２０４）に記憶し、物品特徴単語記憶部（２０４）の情報を逐次更新するものである。

なお、特徴単語生成部（２０６）が『特徴単語群』を生成し、該生成した『特徴単語群』を物品特徴単語記憶部（２０４）に記憶する際の方法としては、例えば、利用者端末装置（１００）の利用者に『物品情報』を提供したい情報提供者が、情報提供装置（４００−１〜ｎ）を操作し、『物品情報』と、『コンテンツ種別』と、文書テキスト（４０１）と、を物品推薦装置（２００）に登録し、特徴単語生成部（２０６）は、『物品情報』と、『コンテンツ種別』と、文書テキスト（４０１）と、を情報提供装置（４００−１〜ｎ）から取得した場合に、その取得した文書テキスト（４０１）を基に、『特徴単語群』を生成し、該生成した『特徴単語群』と、『物品情報』と、『コンテンツ種別』と、を対応づけて物品特徴単語記憶部（２０４）に記憶する方法が挙げられる。

これにより、利用者端末装置（１００）の利用者に『物品情報』を提供したい情報提供者が、情報提供装置（４００−１〜ｎ）を操作し、特徴単語記憶部（２０４）に新規な『物品情報』を記憶することが可能となる。

また、特徴単語生成部（２０６）は、物品特徴単語記憶部（２０４）に記憶されている『物品情報』、『コンテンツ種別』を基に、物品推薦装置（２００）とネットワーク（３００）を介して接続されている複数の情報提供装置（４００−１〜ｎ）に存在する文書テキスト（４０１）を検索し、『物品情報』、『コンテンツ種別』に該当する文書テキスト（４０１）を情報提供装置（４００−１〜ｎ）から取得する。そして、特徴単語生成部（２０６）は、情報提供装置（４００−１〜ｎ）から取得した文書テキスト（４０１）を基に、『特徴単語群』を生成し、該生成した『特徴単語群』と、『物品情報』と、『コンテンツ種別』と、を対応付けて物品特徴単語記憶部（２０４）に記憶し、物品特徴単語記憶部（２０４）に記憶されている『特徴単語群』を逐次更新する方法が挙げられる。

これにより、特徴単語生成部（２０６）は、物品特徴単語記憶部（２０４）に記憶されている『物品情報』、『コンテンツ種別』、を基に、自動的にネットワークを検索し、当該『物品情報』、『コンテンツ種別』に該当する物品に関する文書テキスト（４０１）を取得し、該取得した文書テキスト（４０１）を基に、物品特徴単語記憶部（２０４）に記憶されている『特徴単語群』を逐次更新することが可能となる。

なお、物品特徴単語記憶部（２０４）に記憶する『物品情報』としては、その『物品情報』に該当する物品に関する文書テキスト（４０１）を検索する際に使用する索引情報等を管理し、その索引情報等を利用して、『物品情報』に該当する物品に関する文書テキスト（４０１）を検索するように構築することで、より精度の高い検索を行うことが可能となる。なお、索引情報としては、物品に関するタイトルや、著者、出版社、価格等が挙げられる。

なお、本実施形態における特徴単語生成部（２０６）は、言語解析手段（２０６１）と、単語重要度算出手段（２０６２）と、特徴単語選択手段（２０６３）と、を有して構成している。
を有している。

＜言語解析手段：２０６１＞
言語解析手段（２０６１）は、物品に関して記述された文書テキスト（４０１）を形態素解析し、文書テキスト（４０１）を、意味のある単語毎に分割し、文書テキスト（４０１）を構成する『物品テキスト単語群』を生成する。また、言語解析手段（２０６１）は、『物品テキスト単語群』を構成する各々の単語の『出現頻度』を算出する。

＜単語重要度算出手段：２０６２＞
単語重要度算出手段（２０６２）は、文書テキスト（４０１）の文書構造を利用し、『物品テキスト単語群』を構成する各々の単語に対し、『重み付け』を行う。

なお、重み付けの方法としては、例えば、文書テキスト（４０１）の文書構造が、『表題部』と通常の『記述部』とから構成されている場合には、『表題部』に用いられている単語に対しては、重み付けを大きくし、通常の『記述部』に用いられる単語に対しては、重み付けを小さくする等の方法が挙げられる。

なお、文書中の出現位置によって単語に対して付与する重み付けを変化させる方法については、例えば、以下の非特許文献１に開示されている。

非特許文献１：書名，テキスト自動要約，著者，奥村学、難波英嗣，出版社，オーム社

なお、上記非特許文献１は、文書を要約する技術について記載された文献であり、『重要文抽出』や『テキスト中での文の位置情報を基にその文の重要度を計算する手法』について記載されている。

『テキスト中での文の位置情報を基にその文の重要度を計算する手法』としては、例えば、論説文の場合には、テキスト全体のまとめは、書き出しや結び近くにあると仮定するものや、英語のテキストの場合には、重要な文は、各段落の先頭にあると考えるのがその一例である。また、新聞記事を対象とした重要文抽出では、本文の先頭数文を抽出するのが良いとされている（この手法はリード手法と呼ばれている）が、これも、新聞記事の構造（本文中では大意をまず先頭に示す）に基づいて、文の位置を利用した手法ということができる。

なお、本実施形態における重み付けの方法は、特に限定するものではなく、あらゆる条件を考慮して、各単語に対して重み付けを行うように構築することも可能である。

また、単語重要度算出手段（２０６２）は、『物品テキスト単語群』を構成する各々の単語の『出現頻度』と、その各々の単語に付与する『重み付け』と、を基に、各々の単語に対する『単語重要度』を算出する。

そして、単語重要度算出手段（２０６２）は、『物品テキスト単語群』を構成する各々の単語と、その各々の単語に対する『単語重要度』と、が対応付けられた、文書テキスト（４０１）の物品に対応する『物品テキスト単語群重要度』を生成する。

＜特徴単語選択手段：２０６３＞
特徴単語選択手段（２０６３）は、文書テキスト（４０１）の物品に対応する『物品テキスト単語群重要度』と、当該文書テキスト（４０１）の物品以外の物品に対応する『他物品テキスト単語群重要度』と、を比較し、文書テキスト（４０１）の物品を特徴付ける単語を選択し、該選択した単語を基に、『特徴単語群』を生成する。

なお、文書テキスト（４０１）の物品を特徴付ける単語を選択する際の方法としては、従来からよく知られているＴＦ・ＩＤＦ等の方法を適用することが可能である。

なお、ＴＦ・ＩＤＦ法とは、文書を特徴づける語群を選定する方法の１つであり、例えば、以下の非特許文献２に開示されている。

非特許文献２：書名，情報検索と言語処理，著者，徳永健伸，出版社，東京大学出版会，Ｐ．２６〜Ｐ．３３

なお、ＴＦ・ＩＤＦ法の基本的な考え方としては、例えば、以下の２つが挙げられ、以下の２つの要件を満たすような計算法の１つがＴＦ・ＩＤＦ法と呼ばれている。

１：文書中に高頻度に出現する単語を特徴単語と考える。
２：その文書に偏って出現する単語を特徴単語と考える。

なお、本実施形態において上述したＴＦ・ＩＤＦ法を適用する場合には、『コンテンツ種別』の各々で別々に計算を行う必要がある。

特に、上述した『２：その文書に偏って出現する単語を特徴単語と考える』という条件を計算する場合には、母集団となる文書群を考える必要があり、例えば、『映画』、『小説』、『音楽』という『コンテンツ種別』毎にそれに言及した文書群（宣伝文、書評文、感想文など）を分けて（別々の母集団として）計算する必要がある。

例えば、『コンテンツ種別』が『映画』の紹介文の場合、『シーン』、『ショット』、『女優』、『演技』、『好演』、『ドラマ』といった単語は、その『映画』において広く用いられる単語となる。つまり、これらの単語は、『小説』や『音楽』といった異なる『コンテンツ種別』も合わせて対象とすると、『映画』という『コンテンツ種別』を紹介する文の中に高頻度で、かつ、偏って出現することになる。

しかし、『映画』という同じ『コンテンツ種別』の中だけを対象とすると、これらは偏りなく出現するので、個々の『映画』を特徴づける単語としての単語重要度は低くなる。

このため、個々の『物品』（あるいは『コンテンツ』）を特徴付ける単語を選定する場合には、同じ『コンテンツ種別』に属する物品を対象として、ＴＦ・ＩＤＦを計算し、同じ『コンテンツ種別』に属する物品に偏って出現する単語を特徴単語から除くようにすることになる。

＜特徴単語群の生成方法＞
次に、図７、図８を参照しながら、特徴単語生成部（２０６）における制御動作について詳細に説明する。

なお、特徴単語生成部（２０６）は、文書テキスト（４０１）を情報提供装置（４００−１〜ｎ）から取得した場合に、以下の処理を行うことになる。

まず、言語解析手段（２０６１）は、図７（ａ）に示す文書テキスト（４０１）を形態素解析し、文書テキスト（４０１）を、意味のある『単語』毎に分割し、図７（ｂ）に示すように、文書テキスト（４０１）を構成する『物品テキスト単語群』を生成する。

なお、言語解析手段（２０６１）は、図７（ｂ）に示すように、『物品テキスト単語群』を構成する各々の『単語』の『出現頻度』を算出することになる。

なお、図７（ｂ）では、文書テキスト（４０１）の文書構造を基に、『単語』の『出現頻度』を算出しており、例えば、文書テキスト（４０１）の文書構造が、『表題部』と通常の『記述部』とから構成されている場合には、図７（ｂ）に示すように、『表題部』と、『記述部』と、に区分して各々の『単語』の『出現頻度』を算出することになる。

次に、単語重要度算出手段（２０６２）は、文書テキスト（４０１）の文書構造を基に、図７（ｃ）に示すように、『物品テキスト単語群』を構成する各々の『単語』に対し、『重み付け』を行う。

なお、各々の『単語』に対し、『重み付け』を付与する際には、図７（ｃ）に示すように、『表題部』に用いられている単語に対しては、重み付けを大きくし、通常の『記述部』に用いられる単語に対しては、重み付けを小さくする。

例えば、図７（ｃ）に示すように、単語『Ａ』の『表題部』は、重み付けを『６』とし、『記述部』は、重み付けを『３』とする。また、単語『Ｂ』の『表題部』は、重み付けを『１２』とし、『記述部』は、重み付けを『４』とする。

また、単語重要度算出手段（２０６２）は、『物品テキスト単語群』を構成する各々の『単語』の『出現頻度』と、その各々の『単語』に付与する『重み付け』と、を基に、図７（ｃ）に示すように、各々の単語に対する『単語重要度』を算出する。

例えば、図７（ｃ）に示すように、単語『Ａ』は、『表題部』の出現頻度が『１回』で、その重み付けが『６』であり、『記述部』の出現頻度が『４回』で、その重み付けが『３』であるため、単語『Ａ』の単語重要度は、（『１』×『６』）＋（『４』×『３』）＝『１８』となる。

同様に、単語『Ｂ』は、『表題部』の出現頻度が『０回』で、その重み付けが『１２』であり、『記述部』の出現頻度が『５回』で、その重み付けが『４』であるため、単語『Ｂ』の単語重要度は、（『０』×『１２』）＋（『５』×『４』）＝『２０』となる。

次に、単語重要度算出手段（２０６２）は、図７（ｄ）に示すように、『物品テキスト単語群』を構成する各々の『単語』と、その各々の『単語』に対する『単語重要度』と、が対応付けられた、文書テキスト（４０１）の物品に対応する『物品テキスト単語群重要度』を生成する。

この時、単語重要度算出手段（２０６２）は、その文書テキスト（４０１）と同じ『コンテンツ種別』に属する物品に偏って出現する単語を特徴単語群から除くようにするため、文書テキスト（４０１）の『コンテンツ種別』に頻繁に出現する『単語』の『単語重要度』を低減するように構築する。

例えば、『単語Ｂ、Ｄ』が、文書テキスト（４０１）と同じ『コンテンツ種別』に属する物品に偏って出現する単語の場合には、図７（ｃ）で算出した『単語Ｂ、Ｄ』の『単語重要度』を低減することになる。

なお、図７（ｄ）に示す『単語Ｂ』の『単語重要度』は、図７（ｃ）に示す『単語Ｂ』の『単語重要度』である『２０』を『０．５』倍し、『単語Ｂ』の『単語重要度』を『１０』とし、文書テキスト（４０１）の『コンテンツ種別』に頻繁に出現する『単語Ｂ』の『単語重要度』を低減するようにしている。

また、図７（ｄ）に示す『単語Ｄ』の『単語重要度』は、図７（ｃ）に示す『単語Ｄ』の『単語重要度』である『７』を『０．４』倍し、『単語Ｄ』の『単語重要度』を『２．８』とし、文書テキスト（４０１）の『コンテンツ種別』に頻繁に出現する『単語Ｃ』の『単語重要度』を低減するようにしている。

なお、同じ『コンテンツ種別』に頻繁に出現する『単語』の『単語重要度』の低減方法は、上述した低減方法に限定するものではなく、同じ『コンテンツ種別』に属する物品に偏って出現する単語を特徴単語から除くことが可能であれば、あらゆる低減方法を適用することは可能であり、例えば、図７（ｃ）に示す『単語重要度』を算出する際に、同じ『コンテンツ種別』に属する物品に偏って出現する単語に対しては、『単語重要度』が低い値となるように構築することも可能である。

次に、特徴単語選択手段（２０６３）は、図８（ｅ）に示すように、文書テキスト（４０１）の物品に対応する『物品テキスト単語群重要度』と、当該文書テキスト（４０１）の物品以外の他の物品に対応する『他物品テキスト単語群重要度』と、を比較し、図８（ｆ）に示すように、文書テキスト（４０１）の物品を特徴付ける単語を選択し、該選択した単語を基に、文書テキスト（４０１）の物品を特徴付ける『特徴単語群』を生成する。

例えば、図８（ｅ）に示すように、『物品テキスト単語重要度』の単語『Ａ』の単語重要度は『１８』であり、『他物品テキスト単語重要度』の単語『Ａ』の単語重要度は『５』であり、『物品テキスト単語重要度』の単語『Ａ』の単語重要度は、『他物品テキスト単語重要度』の単語『Ａ』の単語重要度よりも高いため、『物品テキスト単語重要度』の単語『Ａ』は、文書テキスト（４０１）の物品を特徴付ける単語と判断する。

また、『物品テキスト単語重要度』の単語『Ｂ』の単語重要度は『１０』であり、『他物品テキスト単語重要度』の単語『Ｂ』の単語重要度は『１０』であり、『物品テキスト単語重要度』の単語『Ｂ』の単語重要度と、『他物品テキスト単語重要度』の単語『Ｂ』の単語重要度と、は同じであるため、『物品テキスト単語重要度』の単語『Ｂ』は、文書テキスト（４０１）の物品を特徴付ける単語でないと判断する。

これにより、物品推薦装置（２００）は、情報提供装置（４００−１〜ｎ）から受信した文書テキスト（４０１）を基に、図８（ｆ）に示すように、その文書テキスト（４０１）の物品を特徴付ける『特徴単語群』を生成し、該生成した『特徴単語群』を物品特徴単語記憶部（２０４）に記憶することが可能となる。

なお、『特徴単語群』の作成方法としては、上述した方法に限定するものではなく、例えば、文書テキスト（４０１）を言語解析技術と統計処理技術とを用いて分析し、当該物品に関して記述された文書テキスト（４０１）の中から、当該物品を他の物品から区別して特徴付けられる『特徴単語群』を生成し、該生成した『特徴単語群』を物品特徴単語記憶部（２０４）に記憶するように構築することも可能である。

また、物品を他の物品から区別して特徴付ける『特徴単語群』を、データ作成者が任意に作成し、該作成した『特徴単語群』を物品特徴単語記憶部（２０４）に記憶するように構築することも可能である。

なお、上述する実施形態は、本発明の好適な実施形態であり、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。

例えば、上述した実施形態では、図５に示すように、利用者が利用、あるいは、購入した物品を示す『物品情報』を含む『利用物品情報』を物品推薦装置（２００）が取得した場合に、図４に示すような『物品リスト』を作成し、該作成した『物品リスト』を利用者端末装置（１００）に推薦することにしたが、本実施形態の技術思想は、利用者が利用、あるいは、購入した物品を示す『物品情報』を物品推薦装置（２００）が取得した場合に、図４に示すような『物品リスト』を作成し、該作成した『物品リスト』を利用者端末装置（１００）に推薦するように構築することも可能である。

また、上述した実施形態では、図５に示すように、利用者が利用、あるいは、購入した物品を示す『物品情報』を含む『利用物品情報』を物品推薦装置（２００）が取得した場合に、図４に示すような『物品リスト』を利用者端末装置（１００）に推薦することにしたが、本実施形態の技術思想は、利用者の選択操作により、利用者が利用、あるいは、購入した物品を示す『物品情報』を物品推薦装置（２００）の表示部上から取得した場合に、図４に示すような『物品リスト』を物品推薦装置（２００）の表示部上に推薦するように構築することも可能である。

また、上述した実施形態における物品推薦装置（２００）における制御動作は、ハード構成ではなく、コンピュータプログラム等のソフトウェアにより実行することも可能であり、また、上記のプログラムは、光記録媒体、磁気記録媒体、光磁気記録媒体、または半導体等の記録媒体に記録し、その記録媒体から上記プログラムを、上述した物品推薦装置（２００）に読み込ませることで、上述した制御動作を、物品推薦装置（２００）において実行させることも可能である。また、所定のネットワークを介して接続されている外部機器から上記プログラムを上述した物品推薦装置（２００）に読み込ませることで、上述した制御動作を、物品推薦装置（２００）において実行させることも可能である。

本発明にかかる物品推薦装置、物品推薦システム、物品推薦方法及び物品推薦プログラムは、利用者がある物品を利用、あるいは、購入した場合に、その物品と関連した別の物品を、その利用者に推薦するサービスに適用可能である。

本実施形態における物品推薦システムのシステム構成、及び、物品推薦装置（２００）の構成を示す図である。 物品推薦装置（２００）の物品特徴単語記憶部（２０４）が管理するデータ構成例を示す図である。 物品推薦装置（２００）の利用物品記憶部（２０２）が管理するデータ構成例を示す図である。 物品推薦装置（２００）の異種物品推薦部（２０５）が作成する『物品リスト』例を示す図である。 本実施形態の物品推薦装置（２００）における制御動作を示すシーケンスチャートである。 第２の実施形態における物品推薦システムのシステム構成、及び、物品推薦装置（２００）の構成を示す図である。 第２の実施形態の物品推薦装置（２００）における制御動作を示す第１の図である。 第２の実施形態の物品推薦装置（２００）における制御動作を示す第２の図である。 利用者同士の嗜好の類似性を適用した従来の方法を説明するための図である。

符号の説明

１００ 利用者端末装置
２００ 物品推薦装置
３００ ネットワーク
２０１ 利用物品取得部
２０２ 利用物品記憶部
２０３ 利用物品特徴単語取得部
２０４ 物品特徴単語記憶部
２０５ 異種物品推薦部
２０６ 特徴単語生成部
２０６１ 言語解析手段
２０６２ 単語重要度算出手段
２０６３ 特徴単語選択手段
４００−１〜ｎ 情報提供装置
４０１ 文書テキスト

Claims (13)

1. 物品を推薦する物品推薦装置であって、
   物品を特定するための物品情報と、当該物品を特徴付ける少なくとも１つの単語から構成される特徴単語群と、を対応付けて記憶する特徴単語記憶手段と、
   物品情報を取得した場合に、該取得した物品情報に対応付けられた特徴単語群を、前記特徴単語記憶手段から取得し、該取得した特徴単語群を基に、当該特徴単語群を構成する少なくとも１つの単語に特徴付けられた物品情報を、前記特徴単語記憶手段から取得し、該取得した物品情報の物品リストを、前記物品情報を取得した取得先に推薦する物品推薦手段と、
   を有することを特徴とする物品推薦装置。
2. 前記物品推薦手段は、
   前記特徴単語群を構成する少なくとも１つの単語を含む特徴単語群に対応付けられた物品情報を、前記特徴単語記憶手段から取得することを特徴とする請求項１記載の物品推薦装置。
3. 前記特徴単語記憶手段は、
   物品のコンテンツ種別を、前記物品情報と、前記特徴単語群と、に対応付けて記憶しており、
   前記物品推薦手段は、
   前記特徴単語記憶手段から取得した物品情報に対応づけられたコンテンツ種別を含む物品リストを、前記取得先に推薦することを特徴とする請求項１記載の物品推薦装置。
4. 前記物品推薦手段は、
   前記特徴単語記憶手段から取得した物品情報をコンテンツ種別毎に区分した物品リストを、前記取得先に推薦することを特徴とする請求項３記載の物品推薦装置。
5. 前記特徴単語記憶手段に記憶されている前記特徴単語群を更新する更新手段を有することを特徴とする請求項１記載の物品推薦装置。
6. 前記特徴単語記憶手段に記憶されている物品情報を基に、ネットワークを検索し、当該物品情報に該当する物品に関する情報を取得し、該取得した情報を基に、当該物品を特徴付ける特徴単語群を生成する特徴単語生成手段を有し、
   前記更新手段は、
   前記特徴単語生成手段により生成した特徴単語群を物品情報に対応づけて記憶し、前記特徴単語群を更新することを特徴とする請求項５記載の物品推薦装置。
7. 前記特徴単語生成手段は、
   前記物品に関する情報を解析し、当該情報を構成する複数の単語に分割し、前記情報を構成する複数の単語からなる情報単語群を生成し、前記情報単語群の各々の単語の出現頻度を計測する言語解析手段と、
   前記情報の文書構造に応じた重み付けを、前記情報単語群の各々の単語に付与し、前記重み付けと、前記出現頻度と、を基に、前記情報単語群の各々の単語に対する単語重要度を算出し、前記情報単語群の各々の単語と、前記単語重要度と、が対応付けられた前記物品に関する情報に対応する物品情報単語群重要度を生成する単語重要度付与手段と、
   前記物品情報単語群重要度と、前記物品以外の他の物品に対応する他物品情報単語群重要度と、を比較し、前記物品を特徴付ける単語を選択し、当該物品を特徴付ける特徴単語群を生成する特徴単語選択手段と、
   を有することを特徴とする請求項６記載の物品推薦装置。
8. 前記単語重要度付与手段は、
   同じコンテンツ種別において出現頻度が高い単語に対しては、前記単語重要度を低減して算出することを特徴とする請求項７記載の物品推薦装置。
9. 利用者端末装置と、前記利用者端末装置に物品を推薦する物品推薦装置と、を有して構成される物品推薦システムであって、
   前記物品推薦装置は、
   物品を特定するための物品情報と、当該物品を特徴付ける少なくとも１つの単語から構成される特徴単語群と、を対応付けて記憶する特徴単語記憶手段と、
   前記利用者端末装置から物品情報を取得した場合に、該取得した物品情報に対応付けられた特徴単語群を、前記特徴単語記憶手段から取得し、該取得した特徴単語群を基に、当該特徴単語群を構成する少なくとも１つの単語に特徴付けられた物品情報を、前記特徴単語記憶手段から取得し、該取得した物品情報の物品リストを、前記利用者端末装置に推薦する物品推薦手段と、
   を有することを特徴とする物品推薦システム。
10. 物品に関する情報を管理する情報提供装置を有し、
    前記物品推薦装置は、
    前記特徴単語記憶手段に記憶されている物品情報を基に、当該物品情報に該当する物品に関する情報を前記情報提供装置から取得し、該取得した情報を基に、当該物品を特徴付ける特徴単語群を生成し、該生成した特徴単語群を物品情報に対応づけて記憶し、前記特徴単語群を更新する更新手段を有することを特徴とする請求項９記載の物品推薦システム。
11. 物品を推薦する物品推薦装置で行う物品推薦方法であって、
    前記物品推薦装置は、
    物品を特定するための物品情報と、当該物品を特徴付ける少なくとも１つの単語から構成される特徴単語群と、を対応付けて記憶する特徴単語記憶手段を有し、
    物品情報を取得した場合に、該取得した物品情報に対応付けられた特徴単語群を、前記特徴単語記憶手段から取得し、該取得した特徴単語群を基に、当該特徴単語群を構成する少なくとも１つの単語に特徴付けられた物品情報を、前記特徴単語記憶手段から取得し、該取得した物品情報の物品リストを、前記物品情報を取得した取得先に推薦する物品推薦工程を、前記物品推薦装置が行うことを特徴とする物品推薦方法。
12. 利用者端末装置と、前記利用者端末装置に物品を推薦する物品推薦装置と、を有して構成される物品推薦システムで行う物品推薦方法であって、
    前記物品推薦装置は、
    物品を特定するための物品情報と、当該物品を特徴付ける少なくとも１つの単語から構成される特徴単語群と、を対応付けて記憶する特徴単語記憶手段を有し、
    前記利用者端末装置から物品情報を取得した場合に、該取得した物品情報に対応付けられた特徴単語群を、前記特徴単語記憶手段から取得し、該取得した特徴単語群を基に、当該特徴単語群を構成する少なくとも１つの単語に特徴付けられた物品情報を、前記特徴単語記憶手段から取得し、該取得した物品情報の物品リストを、前記利用者端末装置に推薦する物品推薦工程を、前記物品推薦装置が行うことを特徴とする物品推薦方法。
13. 物品を推薦する物品推薦装置において実行させる物品推薦プログラムであって、
    前記物品推薦装置は、
    物品を特定するための物品情報と、当該物品を特徴付ける少なくとも１つの単語から構成される特徴単語群と、を対応付けて記憶する特徴単語記憶手段を有し、
    物品情報を取得した場合に、該取得した物品情報に対応付けられた特徴単語群を、前記特徴単語記憶手段から取得し、該取得した特徴単語群を基に、当該特徴単語群を構成する少なくとも１つの単語に特徴付けられた物品情報を、前記特徴単語記憶手段から取得し、該取得した物品情報の物品リストを、前記物品情報を取得した取得先に推薦する物品推薦処理を、前記物品推薦装置に実行させることを特徴とする物品推薦プログラム。

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