JP2009134558A - 物品推薦装置、物品推薦方法及び物品推薦用プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】利用者が選択した物品と異なったメディア種別に属する物品もその利用者に推薦することを可能とする物品推薦装置を提供する。
【解決手段】物品推薦装置は、エリア・グループ毎に複数のメディア種別に跨った物品購入履歴とＷＥＢコンテンツ閲覧履歴とを蓄積するデータベースと、前記データベースを参照することにより、利用者が選択した物品と異なったメディア種別に属する物品又はＷＥＢコンテンツをその利用者に推薦する手段と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、利用者がある物品を利用したり購入したり検索したり、あるＷＥＢ情報を閲覧したりした場合に、その物品やそのＷＥＢ情報に関連した別の物品や別のＷＥＢ情報をその利用者に推薦するための物品推薦装置、物品推薦方法及び物品推薦用プログラムに関する。

利用者がある物品を利用したり購入したり、ある情報を閲覧したりした場合に、その物品や情報と関連した別の物品や情報をその利用者に推薦する方法および装置に関しては、以前からいくつかの技術が開発されている。

そのような技術としては、利用者同士の嗜好の類似性を仮定した技術が開発されている。

第１の利用者が、第１物品と第２の物品を購入した場合、その購入履歴を記録しておき、第２の利用者が第１の物品を購入したときに、第１の利用者の購入履歴を利用して、第２の利用者に、第２の物品を推薦する、という方法が発明されている。この物品推薦方法は、同じ物品を購入する利用者同士は嗜好が類似しており、第１の利用者が購入した物品と同じものを第２の利用者も購入する可能性が高い、という仮定に基づいている。

しかしながら、物品の購入だけからでは、利用者同士の嗜好の類似性が当てはまらない場合も多い。第１の利用者が、第１の物品と第２の物品を利用したからといって、第１の物品と第２の物品の間には関連性がほとんどない場合もある。

この問題に対して、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群を関連付ける方法が発明されている。第１の物品を購入した利用者の多くが、第２の物品も購入している場合、第１の物品と第２の物品とは関連性が強いと判断する。その判断に基づき、新たに第１の物品を購入した利用者に第２の物品を推薦する、という方法である。この方法を採用した物品推薦装置は、現在、インターネットの分野で広く使われている。

他の技術としては、物品の類似性を利用する技術も提案されている。特許文献１には、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発明が記述されている。
特開２００４−３１８５９７号公報

従来の物品推薦技術が有効である可能性があるのは、同種のメディア種別に属する物品の推薦に限られるという問題があった。ここで、同種のメディアの物品とは、小説などのフィクション系書籍同士、ドキュメンタリなどのノンフィクション系書籍同士、漫画などの絵画系書籍同士、写真集などの静止画系書籍同士（すなわちジャンル別書籍同士）、映画などのジャンル別動画系ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)同士、ジャンル別音楽ＣＤ(Compact Disc)同士、などを意味する。

従来の物品推薦技術が同種のメディアの物品の推薦に限られる理由は、異なるメディアの物品同士に関しては、単純な購買履歴だけからでは、従来の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は嗜好が類似しており、第１の利用者が購入した別のメディアの物品と同じものを第２の利用者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。この仮定が成立しない可能性が高い理由は、利用者が第１のメディア、例えば小説に関して持つ嗜好と、第２のメディア、例えば音楽に関して持つ嗜好とは、利用者ごとに異なる可能性が高いからである。

また、従来の、物品の類似性を利用する技術では、「商品の特徴を表すイメージ語」を利用しているため、たとえば「丸い」「ソフト」「クール」といったイメージ語が共通する物品だからといって、利用者が興味をもつとは限らないという問題がある。

本発明は、上記の問題点を鑑みてなされたものであり、利用者が選択した物品と異なったメディア種別に属する物品もその利用者に推薦することを可能とする物品推薦装置、物品推薦方法及び物品推薦用プログラムを提供することを目的とする。

本発明によれば、エリア・グループ毎に複数のメディア種別に跨った物品購入履歴とＷＥＢコンテンツ閲覧履歴とを蓄積するデータベースと、前記データベースを参照することにより、利用者が選択した物品と異なったメディア種別に属する物品又はＷＥＢコンテンツをその利用者に推薦する手段と、を備えることを特徴とする物品推薦装置が提供される。

また、本発明によれば、エリア・グループ毎に複数のメディア種別に跨った物品購入履歴とＷＥＢコンテンツ閲覧履歴とを蓄積するデータベースを作成するステップと、前記データベースを参照することにより、利用者が選択した物品と異なったメディア種別に属する物品又はＷＥＢコンテンツをその利用者に推薦するステップと、を備えることを特徴とする物品推薦方法が提供される。

更に、本発明によれば、エリア・グループ毎に複数のメディア種別に跨った物品購入履歴とＷＥＢコンテンツ閲覧履歴とを蓄積するデータベースと、前記データベースを参照することにより、利用者が選択した物品と異なったメディア種別に属する物品又はＷＥＢコンテンツをその利用者に推薦する手段と、を備えることを特徴とする物品推薦装置としてコンピュータを機能させるための物品推薦用プログラムが提供される。

本発明によれば、異なるメディア種別に属する物品に関しても、関連する物品を利用者に推薦できる、という効果がある。

以下、図面を参照して本発明を実施するための最良の形態について詳細に説明する。

上記の課題を解決するため、本発明の物品推薦装置は、ある人が利用する街やその中心となる鉄道の駅を特定するエリア利用者特定手段と、特定の街やその中心となる駅を利用する人のプロフィール（年齢、性別、職業など）や、利用者が購入する商品・情報コンテンツや、関心のある商品・情報コンテンツ」（物品購入履歴やＷＥＢコンテンツ閲覧履歴など）のデータを収集して特徴を抽出するエリア利用者特徴抽出手段と、前記エリア利用者特徴抽出手段によって、複数の街やその中心となる駅を特徴ごとにグループ化するエリア・グループ化手段と、特定の利用者が、特定の街あるいはその中心となる駅にいる場合、あるいはその場所にいく場合、あるいはその場所を指定した場合に、その街あるいはその中心となる駅と同じエリア・グループ（前記エリア・グループ化手段によって形成されたグループ）に属する複数の街あるいはその中心となる駅の利用者が購入した商品・情報コンテンツや、関心のある商品・情報コンテンツのデータを、当該利用者に推薦するエリア・グループ情報推薦手段と、を備えることを特徴とする。

本発明の実施の形態について図を参照しながら説明する。

図１は本発明の実施の形態を示すブロック図である。

エリア利用者特定手段１は、ある人が利用する街やその中心となる鉄道の駅を特定する手段である。具体的には、利用者の位置情報を取得するＧＰＳや、駅の改札通過情報を取得する電子切符、物品・サービス購入を示す電子マネーなどがこのエリア利用者特定手段１の例である。ある利用者が、ＧＰＳや電子切符や電子マネーを利用することで、その利用者が、ある街やその中心となる鉄道の駅を利用したという情報が、エリア利用者特定手段１によって取得される。

利用者プロファイル入力手段２は、利用者の年齢、性別、職業など、利用者のプロファイルを取得するする手段である。具体的には、パソコンや携帯端末などがこの利用者プロファイル入力手段２の例である。

物品購入情報取得手段３は、利用者が物品を購入したり利用したりしたという情報を取得する手段である。具体的には、電子マネーなどが、この物品購入情報取得手段３の例である。

利用者が、電子マネーなどを利用することで、その利用者が購買したり利用したりした物品の情報が取得される。なお、ある利用者が物品を購買したり利用したりする場所は、エリア利用者特定手段１で取得される特定の街やその中心となる鉄道の駅でなくてよく、一般の場所でよい。

ＷＥＢコンテンツ閲覧情報取得手段４は、利用者がＷＥＢ上のコンテンツを閲覧したり購入したり利用したりしたという情報を取得する手段である。具体的には、パソコンや携帯端末などが、このＷＥＢコンテンツ閲覧情報取得手段４の例である。利用者が、パソコンや携帯端末などを利用することで、ＷＥＢ上のコンテンツを閲覧したり購入したり利用したりしたという情報が取得される。なお、ある利用者がＷＥＢ上のコンテンツを閲覧したり購入したり利用したりする場所は、エリア利両者特定手段１で取得される特定の街やその中心となる鉄道の駅でなくてよく、一般の場所でよい。

エリア利用者特徴抽出手段５は、エリア利用者特定手段１と利用者プロファイル入力手段２とからの情報を得て、特定の街やその中心となる鉄道の駅を利用する利用者グループを抽出する。そして、エリア利用者特徴抽出手段５は、特定の街やその中心となる鉄道の駅ごとに、その場所を利用する利用者グループと、利用者プロファイル入力手段２から得た、その利用者グループを構成する利用者各人のプロフィールと、物品購入情報取得手段３から得た、その構成利用者各人の物品購買履歴と、ＷＥＢコンテンツ閲覧情報取得手段４から得た、その構成利用者各人のＷＥＢコンテンツ閲覧履歴とを、各エリア利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベース６に伝達する。

各エリア利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベース６は受け取った情報を、各エリアごとに格納する。

エリア・グループ化手段７は、エリア利用者特徴抽出手段５によって得られたおのおのの街やその中心となる鉄道の駅を利用する利用者グループの物品購買履歴およびＷＥＢコンテンツ閲覧履歴を、おのおのの街やその中心となる鉄道の駅の特徴として比較し、特徴の近い複数の街やその中心となる駅をグループ化する。

そして、エリア・グループ化手段７は、グループ化された複数の街やその中心となる鉄道の駅ごとに、そのエリア・グループを利用する利用者グループを構成する各人のプロフィールと、物品購買履歴と、ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴とを、エリア・グループ利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベース８に伝達する。

エリア・グループ利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベース８は、受け取った情報を、エリア・グループごとに格納する。

このようにして、エリア・グループ利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベース８にエリア・グループごとに、そのエリア・グループを利用する利用者グループを構成する各人のプロフィールと、物品購買履歴と、ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴とが蓄積された状況において、ある利用者が、物品利用・検索・購入情報入力手段１０により、物品を利用したり、検索したり、購入したりした情報をエリア・グループ情報推薦手段９に送信する。

物品利用・検索・購入情報入力手段１０は、パソコンや携帯端末がその例である。

エリア・グループ情報推薦手段９は、物品利用・検索・購入情報入力手段１０から送られてきた情報をもとにエリア・グループ利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベース８を検索し、得られた結果を、物品・情報コンテンツ推薦手段１２に送信し、利用者に提示する。

また、ある利用者が、ＷＥＢ情報コンテンツ閲覧情報入力手段１１により、ＷＥＢコンテンツを利用したり、検索したり、購入したりした情報をエリア・グループ情報推薦手段９に送信する。ＷＥＢ情報コンテンツ閲覧情報入力手段１１は、パソコンや携帯端末がその例である。

エリア・グループ情報推薦手段９は、ＷＥＢ情報コンテンツ閲覧情報入力手段１１から送られてきた情報をもとにエリア・グループ利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベース８を検索し、得られた結果を、物品・情報コンテンツ推薦手段１２に送信し、利用者に提示する。

以下では、具体例を示して、本発明の実施例の動作を説明する。

ある人が利用する街やその中心となる鉄道の駅の情報がエリア利用者特定手段１によって収集される。当然ながらひとりの利用者はたくさんの街やその中心となる鉄道の駅を利用するが、その累積をとると、利用者ごとに偏りがあり、利用者ごとに特定の街やその中心となる鉄道の駅を頻繁に利用する傾向が現れる。具体的には、自宅のある街や自宅の最寄り駅、あるいは勤務地のある街やその最寄り駅の頻度が高くなる。このため、各エリア利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベース６に蓄えられた物品購入履歴やＷＥＢコンテンツ閲覧履歴には、各エリアごとに、すなわち各エリアの利用者グループごとに偏りが現れる。エリア・グループ化手段７は、その偏りによって、街やその中心となる鉄道の駅をグループ化する。

具体的には、以下のようなエリア・グループが形成される。
（Ａ）ＪＲ： 東京、新橋、御茶ノ水、田町、
三鷹、神田、四ツ谷、北千住
営団地下鉄： 大手町、表参道、日本橋、銀座、茅場町、
渋谷、赤坂見附、霞ヶ関、永田町、新橋
（Ｂ）ＪＲ・小田急・京王： 新宿
ＪＲ・相鉄・京急・東急： 横浜
ＪＲ：東神奈川、八王子、吉祥寺
東武・西武・営団地下鉄：池袋
東急：二子玉川、自由が丘、渋谷
小田急：相模大野、町田
（Ｃ）ＪＲ：池袋、渋谷、赤羽、立川、南浦和、高田馬場、
中野、恵比寿、西国分寺、西日暮里、国分寺、水道橋
東急：渋谷、三軒茶屋
営団地下鉄：北千住、九段下
小田急：本厚木
（Ｄ）ＪＲ：上野、大宮、千葉、川崎、西船橋、松戸、船橋、大船、柏
京王：明大前
西武：所沢
東武：春日部
（Ｅ）ＪＲ：秋葉原、日暮里、五反田、代々木、大森、
浅草橋、大塚、小岩、田端、亀戸、御徒町
東武：川越
西武：西武新宿
これらのエリア・グループは、人の目による分析によると、次のようなグループであると意味づけが見出される。
（Ａ）ビジネスパーソンが集まる街・駅
（Ｂ）ショッピングのために集まる街・駅
（Ｃ）学生が集まる街・駅
（Ｄ）家族が集まる街・駅
（Ｅ）ゆとりがある人が集まる街・駅
前記の、各エリア利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベース６に蓄えられた物品購入履歴やＷＥＢコンテンツ閲覧履歴には、各エリアごとに、すなわち各エリアの利用者グループごとに偏りが現れていた。この偏りは、エリア・グループ化手段７によるエリア・グループによってより鮮明になる。ひとつの街、例えば、渋谷なら渋谷には、さまざまな機能的側面がある。ショッピングのために集まる街でもあり、学生が集まる街でもある。ビジネスパーソンが集まる街でもあるかもしれない。ひとつの街の傾向を分析していただけでは、これらのさまざまな機能的側面が入り混じってしまい、街の明確な傾向が現れにくい。そこで、エリア・グループ化手段７によって、街やその中心となる鉄道の駅をグループ化する。

このようにして得られたエリア・グループ、例えば上記の（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）（Ｄ）（Ｅ）のようなエリア・グループは、共通した特性を有している。したがって、このようにして形成された（Ａ）〜（Ｅ）のようなエリア・グループ、つまり、グループ化された複数の街やその中心となる鉄道の駅は、そのエリア・グループを利用する利用者グループを構成する各人のプロフィールと、物品購買履歴と、ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴とに他のグループとは明確に異なる特徴が現れる。

例えば、上記（Ａ）エリア・グループの利用者は、経済誌・経済紙の閲読率が高く、航空サービスや金融商品への関心が高い、という傾向がある。

上記（Ｂ）エリア・グループの利用者は、家庭雑誌の閲読率が高く、眼鏡や宝飾品などへの関心が高い、という傾向がある。

上記（Ｃ）エリア・グループの利用者は、新商品情報や買い物情報、トレンド情報への関心が高く、ヘアケア商品、雑誌・書籍、携帯電話、ゲーム機器などへの関心が高い、という傾向がある。

上記（Ｄ）エリア・グループの利用者は、健康・美容食品、旅行商品、家電製品などへの関心が高い、という傾向がある。

上記（Ｅ）エリア・グループの利用者は、スポーツ紙・夕刊紙の閲読率が高い。

これらのデータがエリア・グループ利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベース８に蓄えられている。

図２は、エリア・グループ利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベース８に蓄えられたデータの例を示す図である。

このように、エリア・グループ利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベース８を利用すれば、経済誌・経済誌の閲読率と、航空サービスや、金融商品との相関関係が強い、という、異なるメディアにまたがる関連性の傾向がわかる。

ここで、物品利用・検索・購入情報入力手段１０や、ＷＥＢ情報コンテンツ閲覧情報入力手段１１により、利用者が、経済誌を閲読しているという情報が取得されたとする。そのとき、その情報を入力として、エリア・グループ情報推薦手段９が、エリア・グループ利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベース８を検索して、経済誌と相関関係の高い物品・サービスとして、航空サービスや金融商品と選び出す。その結果を、物品・情報コンテンツ推薦手段１２に送信し利用者に提示する。

本発明の実施の形態を示すブロック図である。 エリア・グループ利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベース８の保持しているデータの例を示す図である。

符号の説明

１ エリア利用者特定手段
２ 利用者プロファイル入力手段
３ 物品購入情報取得手段
４ ＷＥＢコンテンツ閲覧情報取得手段
５ エリア利用者特徴抽出手段
６ 各エリア利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベース
７ エリア・グループ化手段
８ エリア・グループ利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベース
９ エリア・グループ情報推薦手段
１０ 物品利用・検索・購入情報入力手段
１１ ＷＥＢ情報コンテンツ閲覧情報入力手段
１２ 物品・情報コンテンツ推薦手段

Claims (15)

1. エリア・グループ毎に複数のメディア種別に跨った物品購入履歴とＷＥＢコンテンツ閲覧履歴とを蓄積するデータベースと、
   前記データベースを参照することにより、利用者が選択した物品と異なったメディア種別に属する物品又はＷＥＢコンテンツをその利用者に推薦する手段と、
   を備えることを特徴とする物品推薦装置。
2. 請求項１に記載の物品推薦装置において、
   前記エリア・グループとは、物品購入履歴及びＷＥＢコンテンツ閲覧履歴が類似しているエリアの集合であることを特徴とする物品推薦装置。
3. 請求項１又は２に記載の物品推薦装置において、
   前記エリアとは駅を中心としたエリアであることを特徴とする物品推薦装置。
4. 請求項１乃至３の何れか１項に記載の物品推薦装置において、
   前記メディア種別とは、ジャンル別の書籍、ジャンル別の動画系ＤＶＤ、ジャンル別の音楽ＣＤ、ＷＥＢコンテンツのうちの少なくとも２つの種別であることを特徴とする物品推薦装置。
5. ある人が利用する街やその中心となる鉄道の駅を特定する手段であるエリア利用者特定手段と、
   利用者の年齢、性別、職業など、利用者のプロファイルを取得する手段である利用者プロファイル入力手段と、
   利用者が物品を購入したり利用したりしたという情報を取得する手段である物品購入情報取得手段と、
   利用者がＷＥＢ上のコンテンツを閲覧したり購入したり利用したりしたという情報を取得する手段であるＷＥＢコンテンツ閲覧情報取得手段と、
   前記エリア利用者特定手段と前記利用者プロファイル入力手段とからの情報を得て、特定の街やその中心となる鉄道の駅を利用する利用者グループを抽出するエリア利用者抽出特徴手段と、
   前記エリア利用者特徴抽出手段から、特定の街やその中心となる鉄道の駅ごとの利用者グループと、当該利用者グループを構成する利用者各人のプロフィールと、当該利用者グループを構成する利用者各人の物品購買履歴と、当該利用者グループを構成する利用者各人のＷＥＢコンテンツ閲覧履歴とを受け取り、各エリアごとに格納・蓄積する各エリア利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベースと、
   おのおのの街やその中心となる鉄道の駅を利用する利用者グループの物品購買履歴およびＷＥＢコンテンツ閲覧履歴を、おのおのの街やその中心となる鉄道の駅の特徴として比較し、特徴の近い複数の街やその中心となる駅をグループ化するエリア・グループ化手段と、
   前記エリア・グループ化手段から、グループ化された複数の街やその中心となる鉄道の駅ごとに、そのエリア・グループを利用する利用者グループを構成する各人のプロフィールと、物品購買履歴と、ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴とを受け取り、エリア・グループごとに格納・蓄積するエリア・グループ利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベースと、
   ある利用者が、物品を利用したり、検索したり、購入したりした情報を得る物品利用・検索・購入情報入力手段と、
   ある利用者が、ＷＥＢコンテンツを利用したり、検索したり、購入したりした情報を得るＷＥＢ情報コンテンツ閲覧情報入力手段と、
   前記物品利用・検索・購入情報入力手段および前記ＷＥＢ情報コンテンツ閲覧情報入力手段から送付されてきた入力情報をもとに前記エリア・グループ利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベースから推薦物品・推薦情報を検索するエリア・グループ情報推薦手段と、
   前記エリア・グループ情報推薦手段が得た結果を受け取り、利用者に提示する物品・情報コンテンツ推薦手段と、
   を備えることを特徴とする物品推薦装置。
6. エリア・グループ毎に複数のメディア種別に跨った物品購入履歴とＷＥＢコンテンツ閲覧履歴とを蓄積するデータベースを作成するステップと、
   前記データベースを参照することにより、利用者が選択した物品と異なったメディア種別に属する物品又はＷＥＢコンテンツをその利用者に推薦するステップと、
   を備えることを特徴とする物品推薦方法。
7. 請求項６に記載の物品推薦方法において、
   前記エリア・グループとは、物品購入履歴及びＷＥＢコンテンツ閲覧履歴が類似しているエリアの集合であることを特徴とする物品推薦方法。
8. 請求項６又は７に記載の物品推薦方法において、
   前記エリアとは駅を中心としたエリアであることを特徴とする物品推薦方法。
9. 請求項６乃至８の何れか１項に記載の物品推薦方法において、
   前記メディア種別とは、ジャンル別の書籍、ジャンル別の動画系ＤＶＤ、ジャンル別の音楽ＣＤ、ＷＥＢコンテンツのうちの少なくとも２つの種別であることを特徴とする物品推薦方法。
10. ある人が利用する街やその中心となる鉄道の駅を特定するステップであるエリア利用者特定ステップと、
    利用者の年齢、性別、職業など、利用者のプロファイルを取得するステップである利用者プロファイル入力ステップと、
    利用者が物品を購入したり利用したりしたという情報を取得するステップである物品購入情報取得ステップと、
    利用者がＷＥＢ上のコンテンツを閲覧したり購入したり利用したりしたという情報を取得するステップであるＷＥＢコンテンツ閲覧情報取得ステップと、
    前記エリア利用者特定ステップと前記利用者プロファイル入力ステップとからの情報を得て、特定の街やその中心となる鉄道の駅を利用する利用者グループを抽出するエリア利用者抽出特徴ステップと、
    前記エリア利用者特徴抽出ステップから、特定の街やその中心となる鉄道の駅ごとの利用者グループと、当該利用者グループを構成する利用者各人のプロフィールと、当該利用者グループを構成する利用者各人の物品購買履歴と、当該利用者グループを構成する利用者各人のＷＥＢコンテンツ閲覧履歴とを受け取り、各エリアごとに格納・蓄積する各エリア利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベースを生成するステップと、
    おのおのの街やその中心となる鉄道の駅を利用する利用者グループの物品購買履歴およびＷＥＢコンテンツ閲覧履歴を、おのおのの街やその中心となる鉄道の駅の特徴として比較し、特徴の近い複数の街やその中心となる駅をグループ化するエリア・グループ化ステップと、
    前記エリア・グループ化ステップから、グループ化された複数の街やその中心となる鉄道の駅ごとに、そのエリア・グループを利用する利用者グループを構成する各人のプロフィールと、物品購買履歴と、ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴とを受け取り、エリア・グループごとに格納・蓄積するエリア・グループ利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベースを生成するステップと、
    ある利用者が、物品を利用したり、検索したり、購入したりした情報を得る物品利用・検索・購入情報入力ステップと、
    ある利用者が、ＷＥＢコンテンツを利用したり、検索したり、購入したりした情報を得るＷＥＢ情報コンテンツ閲覧情報入力ステップと、
    前記物品利用・検索・購入情報入力ステップおよび前記ＷＥＢ情報コンテンツ閲覧情報入力ステップから送付されてきた入力情報をもとに前記エリア・グループ利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベースから推薦物品・推薦情報を検索するエリア・グループ情報推薦ステップと、
    前記エリア・グループ情報推薦ステップが得た結果を受け取り、利用者に提示する物品・情報コンテンツ推薦ステップと、
    を備えることを特徴とする物品推薦方法。
11. エリア・グループ毎に複数のメディア種別に跨った物品購入履歴とＷＥＢコンテンツ閲覧履歴とを蓄積するデータベースと、
    前記データベースを参照することにより、利用者が選択した物品と異なったメディア種別に属する物品又はＷＥＢコンテンツをその利用者に推薦する手段と、
    を備えることを特徴とする物品推薦装置としてコンピュータを機能させるための物品推薦用プログラム。
12. 請求項１１に記載の物品推薦用プログラムにおいて、
    前記エリア・グループとは、物品購入履歴及びＷＥＢコンテンツ閲覧履歴が類似しているエリアの集合であることを特徴とする物品推薦用プログラム。
13. 請求項１１又は１２に記載の物品推薦用プログラムにおいて、
    前記エリアとは駅を中心としたエリアであることを特徴とする物品推薦用プログラム。
14. 請求項１１乃至１３の何れか１項に記載の物品推薦用プログラムにおいて、
    前記メディア種別とは、ジャンル別の書籍、ジャンル別の動画系ＤＶＤ、ジャンル別の音楽ＣＤ、ＷＥＢコンテンツのうちの少なくとも２つの種別であることを特徴とする物品推薦用プログラム。
15. ある人が利用する街やその中心となる鉄道の駅を特定する手段であるエリア利用者特定手段と、
    利用者の年齢、性別、職業など、利用者のプロファイルを取得する手段である利用者プロファイル入力手段と、
    利用者が物品を購入したり利用したりしたという情報を取得する手段である物品購入情報取得手段と、
    利用者がＷＥＢ上のコンテンツを閲覧したり購入したり利用したりしたという情報を取得する手段であるＷＥＢコンテンツ閲覧情報取得手段と、
    前記エリア利用者特定手段と前記利用者プロファイル入力手段とからの情報を得て、特定の街やその中心となる鉄道の駅を利用する利用者グループを抽出するエリア利用者抽出特徴手段と、
    前記エリア利用者特徴抽出手段から、特定の街やその中心となる鉄道の駅ごとの利用者グループと、当該利用者グループを構成する利用者各人のプロフィールと、当該利用者グループを構成する利用者各人の物品購買履歴と、当該利用者グループを構成する利用者各人のＷＥＢコンテンツ閲覧履歴とを受け取り、各エリアごとに格納・蓄積する各エリア利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベースと、
    おのおのの街やその中心となる鉄道の駅を利用する利用者グループの物品購買履歴およびＷＥＢコンテンツ閲覧履歴を、おのおのの街やその中心となる鉄道の駅の特徴として比較し、特徴の近い複数の街やその中心となる駅をグループ化するエリア・グループ化手段と、
    前記エリア・グループ化手段から、グループ化された複数の街やその中心となる鉄道の駅ごとに、そのエリア・グループを利用する利用者グループを構成する各人のプロフィールと、物品購買履歴と、ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴とを受け取り、エリア・グループごとに格納・蓄積するエリア・グループ利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベースと、
    ある利用者が、物品を利用したり、検索したり、購入したりした情報を得る物品利用・検索・購入情報入力手段と、
    ある利用者が、ＷＥＢコンテンツを利用したり、検索したり、購入したりした情報を得るＷＥＢ情報コンテンツ閲覧情報入力手段と、
    前記物品利用・検索・購入情報入力手段および前記ＷＥＢ情報コンテンツ閲覧情報入力手段から送付されてきた入力情報をもとに前記エリア・グループ利用者物品購入履歴・ＷＥＢコンテンツ閲覧履歴データベースから推薦物品・推薦情報を検索するエリア・グループ情報推薦手段と、
    前記エリア・グループ情報推薦手段が得た結果を受け取り、利用者に提示する物品・情報コンテンツ推薦手段と、
    を備えることを特徴とする物品推薦装置としてコンピュータを機能させるための物品推薦用プログラム。

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