JP2011227720A - 推薦システム、推薦方法、及び推薦プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの様々な種類の行動履歴を使用して、ユーザに対して関心対象の推薦を行う。
【解決手段】関心対象判定部１３１は、行動履歴記憶部１２０に記憶されている関心対象に対するユーザの行動の履歴を示す行動履歴情報と、抽出設定記憶部１３２に記憶されているユーザが関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するための抽出条件とを基に、ユーザが関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する。関心対象推薦部１５０は、関心対象に対する関心の判定結果を基に、ユーザに対して、関心対象の推薦を行う。
【選択図】 図１

Description

本発明は、ユーザの行動履歴から、ユーザに対して関心対象を推薦する推薦システム、推薦方法、及び推薦プログラムに関する。

ユーザの属性、過去の行動の履歴等を用いて、ユーザが関心を持っている関心対象（例えば、文書、画像、映像、音声等のコンテンツ、または、商品等）を抽出し、抽出された関心対象の情報を基に、ユーザが関心を持つ可能性がある他の関心対象を推薦する推薦システムがある。

このような推薦システムの例が、特許文献１及び２に開示されている。

特許文献１記載のコンテンツ視聴装置は、ユーザのコンテンツの視聴履歴を基に、コンテンツに対する嗜好値を算出し、嗜好値を基にリコメンド情報を算出する。

特許文献２記載の情報検索システムは、複数の情報処理機器における嗜好情報を基に統合興味データを生成し、コンテンツを推薦する。

また、関連技術として、特許文献３には、ユーザのアクセス履歴を基に、ユーザが検索語を指定しなくても、ユーザの関心に合ったコンテンツを抽出するコンテンツ特定装置が開示されている。

また、他の関連技術として、特許文献４には、ユーザのコンテンツへのアクセス履歴を基に、ユーザを複数のユーザタイプに分類し、分類されたユーザタイプのユーザがアクセスしたコンテンツの履歴を基に、コンテンツ情報を提供するコンテンツ提供装置が開示されている。

さらに、他の関連技術として、特許文献５には、基幹システムにおいて、データ抽出条件に従って、受信データからデータを抽出するデータ抽出方式が開示されている。

特開２００９−１１８１８９号公報 特開２００４−３５５１０９号公報 特開２００７−２５６９９２号公報 特開２００８−２９９５４２号公報 特開平０１−００４８３０号公報

上述の推薦システムでは、ユーザの行動履歴として、多種多様な履歴データが取得される可能性がある。例えば、行動履歴として、関心対象を購買した履歴、関心対象を視聴した履歴、関心対象について記載されたコンテンツデータにアクセスした履歴、関心対象について記載されたコンテンツデータをブックマークした履歴等が取得できる。

しかしながら、上述した特許文献１及び特許文献２記載の推薦システムは、ユーザの各関心対象に対する関心の有無を固定化された条件を基に判定しているため、このような異なる種類の履歴データを、関心対象を推薦する用途または行動履歴の取得状況に応じて、適切に使い分けることができない。

本発明の一つの目的は、上述した課題を解決し、ユーザの様々な種類の行動履歴を使用して、ユーザに対して関心対象の推薦を行うことができる推薦システム、推薦方法、及び推薦プログラムを提供することにある。

本発明の推薦システムは、関心対象に対するユーザの行動の履歴を示す行動履歴情報を記憶する行動履歴記憶部と、前記行動履歴情報を基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するための抽出条件を記憶する抽出設定記憶部と、前記行動履歴記憶部の前記行動履歴情報と前記抽出設定記憶部の前記抽出条件とを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する関心対象判定部と、前記関心対象に対する関心の判定結果を基に、前記ユーザに対して、前記関心対象の推薦を行う関心対象推薦部とを含む。

本発明の推薦方法は、行動履歴記憶部に記憶されている関心対象に対するユーザの行動の履歴を示す行動履歴情報と、抽出設定記憶部に記憶されている前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するための抽出条件とを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定し、前記関心対象に対する関心の判定結果を基に、前記ユーザに対して、前記関心対象の推薦を行う。

本発明の推薦プログラムは、コンピュータに、行動履歴記憶部に記憶されている関心対象に対するユーザの行動の履歴を示す行動履歴情報と、抽出設定記憶部に記憶されている前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するための抽出条件とを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定し、前記関心対象に対する関心の判定結果を基に、前記ユーザに対して、前記関心対象の推薦を行う処理を実行させる。

本発明の効果は、様々な種類の行動履歴を使用して、関心対象の推薦を行うことができることである。

本発明の第一の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。 本発明の第一の実施の形態における推薦システム１００の構成を示すブロック図である。 本発明の第一の実施の形態における推薦システム１００の動作を示すフローチャートである。 本発明の第一の実施の形態における行動履歴情報の例を示す図である。 本発明の第一の実施の形態における抽出条件テンプレートの例を示す図である。 本発明の第一の実施の形態における抽出条件情報の例を示す図である。 本発明の第一の実施の形態における抽出条件情報の他の例を示す図である。 本発明の第一の実施の形態における、関心対象判定部１３１による判定結果の例を示す図である。 本発明の第一の実施の形態における関心情報の例を示す図である。 本発明の第一の実施の形態における関連情報の例を示す図である。 本発明の第一の実施の形態における推薦結果の例を示す図である。 本発明の第二の実施の形態における推薦システム１００の構成を示すブロック図である。 本発明の第二の実施の形態における推薦システム１００の動作を示すフローチャートである。 本発明の第二の実施の形態における、関心対象判定部１３１ａによる判定結果の例を示す図である。 本発明の第二の実施の形態における、関心対象判定部１３１ｂによる判定結果の例を示す図である。 本発明の第二の実施の形態における抽出条件情報の例を示す図である。 本発明の第二の実施の形態における集約設定情報の例を示す図である。 本発明の第二の実施の形態における、関心対象判定部１３１ａによる判定結果に対するサンプリング結果の例を示す図である。 本発明の第二の実施の形態における、関心対象判定部１３１ｂによる判定結果に対するサンプリング結果の例を示す図である。 本発明の第二の実施の形態における、サンプリング結果を集約した集約結果の例を示す図である。 本発明の第二の実施の形態における関心情報の例を示す図である。 本発明の第二の実施の形態における関連情報の例を示す図である。

（第一の実施の形態）
次に、本発明の第一の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。

はじめに、本発明の第一の実施の形態の構成について説明する。図２は、本発明の第一の実施の形態における推薦システム１００の構成を示すブロック図である。

図２を参照すると、本発明の第一の実施の形態における推薦システム１００は、行動履歴受信部１１０、行動履歴記憶部１２０、関心抽出部１３０、関心情報記憶部１４０、関心対象推薦部１５０、推薦結果記憶部１６０、及び推薦結果評価部１７０を含む。

なお、推薦システム１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）とプログラムを記憶した記憶媒体を含み、プログラムに基づく制御によって動作するコンピュータであってもよい。また、行動履歴記憶部１２０、抽出設定記憶部１３２、関心情報記憶部１４０、関連モデル記憶部１５２、及び推薦結果記憶部１６０は、それぞれ個別の記憶媒体でも、１つの記憶媒体によって構成されてもよい。

また、本発明の第一の実施の形態における推薦システム１００の各構成要素のそれぞれ、または、これらのうちのいくつかにより、１つの装置を構成してもよい。例えば、関心抽出部１３０により、関心抽出装置を構成してもよい。

行動履歴受信部１１０は、通信ネットワークを介して、ユーザが使用するユーザ端末、または、ユーザがアクセスするサーバ装置から、ユーザの行動履歴情報を受信し、行動履歴記憶部１２０に保存する。

図４は、本発明の第一の実施の形態における行動履歴情報の例を示す図である。行動履歴情報は、ユーザにより関心対象に対する行動が行われた日時、その行動が行われた対象である関心対象を識別する関心対象識別子（Ａ、Ｂ、Ｃ…）、及び行動種別（購買、閲覧等）を含む。

ここで、行動種別「購買」は、ユーザがユーザ端末から関心対象識別子で示される関心対象を販売するサーバ装置にアクセスし、その関心対象を購買したことを示す。また、行動種別「閲覧」は、ユーザが、ユーザ端末において、関心対象識別子で示される関心対象について記述された所定のコンテンツデータをサーバ装置から取得し、閲覧したことを示す。

行動履歴情報に含まれる日時、関心対象識別子、及び行動種別は、ユーザ端末、または、サーバ装置において検出できるものとする。

なお、行動履歴情報は、ユーザを識別するユーザ識別子（ユーザ１、ユーザ２、…）毎に保存されるものとする。

関心抽出部１３０は、行動履歴記憶部１２０に記憶されている行動履歴情報を入力として、ユーザが関心を持っている関心対象を抽出し、関心情報として関心情報記憶部１４０に保存する。

図９は、本発明の第一の実施の形態における関心情報の例を示す図である。関心情報は、ユーザのユーザ識別子、及びそれぞれのユーザが関心を持っていると判定された関心対象の関心対象識別子を含む。

関心抽出部１３０は、関心対象判定部１３１、抽出設定記憶部１３２、及び抽出条件設定部１３３を含む。

ここで、関心対象判定部１３１は、ユーザが行動履歴情報に含まれる各関心対象に対して関心を持っているかどうかを、抽出設定記憶部１３２に記憶されている抽出条件（ユーザが関心対象に対して関心を持っていると判断するための仮説）に基づいて判定する。抽出条件は、関心対象に対してユーザが行った所定の行動により指定される。ここで、抽出条件は、抽出条件テンプレートのパラメータにより表されるものとする。

図５は、本発明の第一の実施の形態における抽出条件テンプレートの例を示す図である。図５の例では、パラメータとして、「行動Ｘ」（所定の行動）、「時間Ｒ」、「回数Ｎ」、及び「行動Ｙ」（所定の行動）を含む。

図６及び図７は、本発明の第一の実施の形態における抽出条件情報の例を示す図である。抽出条件情報は、抽出条件を識別する抽出条件識別子、及びそれぞれの抽出条件に対する、抽出条件テンプレートの各パラメータの設定値を含む。図６の例では、抽出条件識別子「条件１」の抽出条件には、「行動Ｘ＝任意の行動」、「時間Ｒ＝任意の時間」、「回数Ｎ＝１回」、及び「行動Ｙ＝購買」が設定されている。これは、「関心対象を購買した場合、その関心対象について関心を持っていると判定する」ことを示す。また、図７の例では、抽出条件識別子「条件２」の抽出条件には、「行動Ｘ＝任意の行動」、「時間Ｒ＝１時間」、「回数Ｎ＝２回」、及び「行動Ｙ＝閲覧」が設定されている。これは、「関心対象に記述されたコンテンツデータを、１時関に２回以上閲覧した場合、その関心対象について関心を持っていると判定する」ことを示す。

抽出設定部１３３は、管理者から、関心対象判定部１３１において使用される抽出条件の入力を受け付け、抽出条件情報として抽出設定記憶部１３２に保存する。

関心対象推薦部１５０は、関心情報記憶部１４０に記憶されている関心情報を基に、そのユーザが関心を持つ可能性がある関心対象を含む推薦情報をユーザに提供する。

関心対象推薦部１５０は、関連性解析部１５１、関連モデル記憶部１５２、及び推薦情報送信部１５３を含む。

ここで、関連性解析部１５１は、関心情報記憶部１４０に記憶されている関心情報を解析し、関心対象間、または、ユーザ間の関連を示す関連情報を生成し、関連モデル記憶部１５２に保存する。

図１０は、本発明の第一の実施の形態における関連情報の例を示す図である。図１０の例では、関連情報は関心対象間の関連を示している。この場合、関連情報は、関心対象の関心対象識別子、及びそれぞれの関心対象に関連する関心対象の関心対象識別子を含む。

推薦情報送信部１５３は、ユーザから推薦要求を受信すると、関連モデル記憶部１５２に記憶されている関連情報を基に、そのユーザが関心を持つ可能性がある関心対象を抽出し、推薦情報としてユーザに送信する。また、推薦情報送信部１５３は、ユーザに送信した推薦情報を推薦結果記憶部１６０に保存する。

推薦結果評価部１７０は、管理者から評価要求を受信すると、推薦結果記憶部１６０に記憶されている推薦情報と行動履歴記憶部１２０に記憶されている行動履歴情報とを基に、推薦情報を受信したユーザが、推薦情報に含まれる関心対象に対して、所定の行動を行ったかどうかを判定し、評価結果として出力する。

次に、本発明の第一の実施の形態における推薦システム１００の動作について説明する。

ここでは、関心対象を、ＥＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）サイトにおいて販売されている商品とし、ユーザがウェブブラウザを通してＥＣサイトのサーバ装置にアクセスする場合を例に、動作を説明する。また、ここでは、あらかじめ、抽出設定部１３３が、管理者から、図６のような抽出設定情報（抽出条件）の入力を受け付け、抽出設定記憶部１３２に保存しているものとする。

図３は、本発明の第一の実施の形態における推薦システム１００の動作を示すフローチャートである。

はじめに、行動履歴受信部１１０は、ユーザ端末、または、サーバ装置から、ユーザの行動履歴情報を受信し、行動履歴記憶部１２０に保存する（ステップＳ１０１）。

例えば、行動履歴受信部１１０は、ＥＣサイトのサーバ装置からユーザ識別子「ユーザ１」のユーザの行動履歴情報を受信する。ここで、行動履歴情報は、サーバ装置上での、関心対象である商品の購買、商品の詳細説明が記述されたコンテンツデータの閲覧、商品の検索等の行動の履歴を含む。行動履歴受信部１１０は、図４のような行動履歴情報を、行動履歴記憶部１２０に保存する。行動履歴受信部１１０は、他のユーザ識別子のユーザについても同様に行動履歴情報を受信し、行動履歴記憶部１２０に保存する。

次に、関心抽出部１３０の関心対象判定部１３１は、抽出設定記憶部１３２に記憶されている抽出条件を用いて、行動履歴記憶部１２０に含まれるそれぞれのユーザの行動履歴情報について、ユーザが行動履歴情報に含まれる各関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する（ステップＳ１０２）。

例えば、関心対象判定部１３１は、図６の抽出条件情報に含まれる抽出条件識別子「条件１」の抽出条件を用いて、ユーザ識別子「ユーザ１」のユーザが図４の行動履歴情報に含まれる各関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する。

図８は、本発明の第一の実施の形態における、関心対象判定部１３１による判定結果の例を示す図である。抽出条件識別子「条件１」の抽出条件は、「関心対象を購買した場合、その関心対象について関心を持っていると判定する」であるため、関心対象判定部１３１は、ユーザ識別子「ユーザ１」のユーザについて、図８のような判定結果を得る。

関心対象判定部１３１は、行動履歴記憶部１２０に含まれる全てのユーザの行動履歴情報について、ステップＳ１０２を繰り返す（ステップＳ１０３）。

次に、関心対象判定部１３１は、ステップＳ１０２における判定結果を、関心情報として関心情報記憶部１４０に保存する（ステップＳ１０４）。

例えば、関心対象判定部１３１は、図９のような関心情報を関心情報記憶部１４０に保存する。

次に、関心対象推薦部１５０の関連性解析部１５１は、関心情報記憶部１４０に記憶されている関心情報を基に、関心対象間、または、ユーザ間の関連を示す関連情報を生成し、関連モデル記憶部１５２に保存する（ステップＳ１０５）。ここで、関連性解析部１５１は、関心情報を基に、関心対象毎、または、ユーザ毎に特徴ベクトルを作成し、それら特徴ベクトル間の距離または相関係数を計算する等のよく知られた方法を用いて、関心対象間、または、ユーザ間の関連度を計算する。そして、関連性解析部１５１は、計算された関連度を基に、ある関心対象に関連する他の関心対象、または、あるユーザに関連する他のユーザを特定することにより、関連情報を生成する。

例えば、関連性解析部１５１は、関心対象毎に、複数ユーザのそれぞれがその関心対象について関心を持っているかどうかを要素として特徴ベクトルを作成する。この場合、関連性解析部１５１は、それらの特徴ベクトル間の距離を計算することにより、関心対象間の関連度を計算する。関連性解析部１５１は、それぞれの関心対象について、関連度が所定の閾値以上の他の関心対象を関連する関心対象として特定する。この結果、関連性解析部１５１は、図９の関心情報を基に、図１０のような関連情報を生成する。

また、関連性解析部１５１は、ユーザ毎に、ユーザが複数の関心対象のそれぞれについて関心を持っているかどうかを要素として特徴ベクトルを作成してもよい。この場合、関連性解析部１５１は、それらの特徴ベクトル間の距離を計算することにより、ユーザ間の関連度を計算する。関連性解析部１５１は、それぞれのユーザについて、関連度が所定の閾値以上の他のユーザを関連するユーザとして特定する。

次に、推薦情報送信部１５３は、ユーザから推薦要求を受信すると、関連モデル記憶部１５２に記憶されている関連情報を基に、そのユーザが関心を持つ可能性がある関心対象を抽出し、推薦情報としてユーザに送信する（ステップＳ１０６）。

ここで、関連情報が関心対象間の関連を示す場合、推薦情報送信部１５３は、その関連情報を参照し、ユーザが関心を持っている関心対象に関連する他の関心対象を抽出し、抽出された他の関心対象を推薦情報としてユーザに送信する。

例えば、ユーザ識別子「ユーザ１」のユーザから推薦要求を受信した場合、推薦情報送信部１５３は、図９の関心情報を参照し、ユーザ識別子「ユーザ１」のユーザが関心を持っている関心対象の関心対象識別子「Ａ」、「Ｂ」を抽出する。推薦情報送信部１５３は、図１０の関連情報を参照し、関心対象識別子「Ａ」、「Ｂ」の関心対象に関連する関心対象の関心対象識別子「Ｅ」、「Ｆ」を抽出する。推薦情報送信部１５３は、抽出した関心対象識別子「Ｅ」、「Ｆ」を推薦情報としてユーザに送信する。

また、関連情報がユーザ間の関連を示す場合、推薦情報送信部１５３は、その関連情報を参照し、ユーザに関連する他のユーザを抽出し、抽出された他のユーザが関心を持っている関心対象の関心対象識別子を推薦情報としてユーザに送信してもよい。

なお、推薦情報送信部１５３は、推薦情報の関心対象識別子に、ユーザが関心を持っている関心対象の関心対象識別子が含まれる場合、これらの関心対象識別子を推薦情報の関心対象識別子から除いてもよい。

さらに、推薦情報送信部１５３は、ユーザに送信した推薦情報を推薦結果として推薦結果記憶部１６０に保存する（ステップＳ１０７）。

図１１は、本発明の第一の実施の形態における推薦結果の例を示す図である。推薦結果は、推薦情報の提供日時、推薦情報の提供先のユーザのユーザ識別子、及び提供した推薦情報を含む。

例えば、推薦情報送信部１５３は、図１１の推薦結果を推薦結果記憶部１６０に保存する。

次に、推薦結果評価部１７０は、管理者から評価要求を受信すると、推薦結果記憶部１６０に記憶されている推薦情報と行動履歴記憶部１２０に記憶されている行動履歴情報とを基に、推薦情報を受信したユーザが、推薦情報に含まれる関心対象に対して、所定の行動を行ったかどうかを判定し、評価結果として出力する（ステップＳ１０８）。ここで、所定の行動として、例えば、関心対象の購買、関心対象について記述されたコンテンツページの閲覧等が指定される。

所定の行動が関心対象の購買である場合、推薦結果評価部１７０は、推薦情報の提供先のユーザが、推薦情報の提供日時以降に、推薦情報に含まれる関心対象を購買したかどうかを判定する。そして、推薦結果評価部１７０は、推薦結果に含まれる推薦情報のそれぞれについて、関心対象を購買したかどうかを判定し、関心対象を購買したと判定された数と推薦情報の数とを基に購買率を算出する。また、所定の行動が関心対象について記述されたコンテンツページの閲覧である場合、推薦結果評価部１７０は、同様に、推薦結果に含まれる推薦情報のそれぞれについて、関心対象について記述されたコンテンツページを閲覧したかどうかを判定し、閲覧率を算出する。そして、推薦結果評価部１７０は、算出した購買率または閲覧率を評価結果として出力する。

管理者は、出力された評価結果を基に、ユーザに送信した推薦結果の効果を判断し、抽出設定情報（抽出条件）を変更する。抽出設定部１３３は、管理者から、抽出条件の設定値の入力を受け付け、抽出条件情報として抽出設定記憶部１３２に保存する。

例えば、抽出設定部１３３は、管理者から、図７のような抽出条件の入力を受け付け、抽出条件情報として抽出設定記憶部１３２に保存する。

そして、推薦システム１００は、ステップＳ１０１〜Ｓ１０８を再び実行し、評価結果を出力する。

このように、推薦システム１００が、抽出条件の入力を受け付け、ユーザが関心を持っている関心対象の抽出、ユーザへの推薦情報の提供、及び、推薦結果の評価を繰り返すことにより、管理者は、ユーザに対してより効果の高い推薦情報が提供できるように、抽出条件を継続的に調整していくことができる。

以上により、本発明の第一の実施の形態の動作が完了する。

次に、本発明の第一の実施の形態の特徴的な構成について説明する。

図１は、本発明の第一の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。

推薦システム１００は、行動履歴記憶部１２０、抽出設定記憶部１３２、関心対象判定部１３１、及び関心対象推薦部１５０を含む。ここで、行動履歴記憶部１２０は、関心対象に対するユーザの行動の履歴を示す行動履歴情報を記憶する。抽出設定記憶部１３２は、行動履歴情報を基に、ユーザが関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するための抽出条件を記憶する。関心対象判定部１３１は、行動履歴記憶部１２０の行動履歴情報と抽出設定記憶部１３２の抽出条件とを基に、ユーザが関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する。関心対象推薦部１５０は、関心対象に対する関心の判定結果を基に、ユーザに対して、関心対象の推薦を行う。

本発明の第一の実施の形態によれば、ユーザの様々な種類の行動履歴を使用して、ユーザに対して関心対象の推薦を行うことができる。その理由は、関心対象判定部１３１が、行動履歴記憶部１２０に記憶されている関心対象に対するユーザの行動の履歴を示す行動履歴情報と、抽出設定記憶部１３２に記憶されているユーザが関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するための抽出条件とを基に、ユーザが関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定し、関心対象推薦部１５０が、関心対象に対する関心の判定結果を基に、ユーザに対して、関心対象の推薦を行うためである。

また、本発明の第一の実施の形態によれば、ユーザに対して関心対象を推薦するために必要となる、ユーザが関心を持っている関心対象を抽出するための抽出条件を、行動履歴の種類に応じて、容易に変更できる。その理由は、抽出設定部１３３が入力された抽出条件を抽出設定記憶部１３２に保存するためである。

また、本発明の第一の実施の形態によれば、ユーザが関心を持っている可能性が高い関心対象を精度良く推薦することができる。その理由は、抽出設定部１３３が入力された抽出条件を抽出設定記憶部１３２に保存し、推薦結果評価部１７０が、関心対象を推薦されたユーザが当該推薦された関心対象に対して所定の行動を行ったかどうかを評価した評価結果を出力するためである。管理者は、ユーザに対して効果の高い関心対象を推薦できるように、抽出条件の調整、及び、推薦結果の評価を繰り返し、抽出条件を継続的に改善していくことができる。

また、本発明の第一の実施の形態によれば、ユーザの様々な種類の行動履歴を使用して、ユーザに対して関心対象の推薦を行うことができる推薦システムを、容易に構成できる。その理由は、関心対象推薦部１５０が、関心対象判定部１３１によって出力された関心対象に対する関心の判定結果を基に、ユーザに対して関心対象の推薦を行うため、関心対象推薦部１５０を行動履歴の種類とは独立に構成できるためである。

（第二の実施の形態）
次に、本発明の第二の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。

はじめに、本発明の第二の実施の形態の構成について説明する。図１２は、本発明の第二の実施の形態における推薦システム１００の構成を示すブロック図である。

図１２を参照すると、本発明の第二の実施の形態における推薦システム１００の関心抽出部１３０は、複数の関心対象判定部１３１（以下、複数の関心対象判定部１３１のそれぞれの符号を１３１ａ、１３１ｂ、１３１ｃとする）を含む。また、本発明の第二の実施の形態における推薦システム１００の関心抽出部１３０は、本発明の第一の実施の形態の構成に加えて、関心情報集約部１３４、集約設定記憶部１３５、及び集約設定部１３６を含む。

ここで、関心対象判定部１３１は、行動履歴記憶部１２０に記憶されている行動履歴情報を入力として、ユーザが関心対象に関心を持っているかどうかを判定し、判定結果を出力する。複数の関心対象判定部１３１のそれぞれは、抽出設定記憶部１３２に記憶されている複数の抽出条件のそれぞれに基づいて判定を行う。

図１６は、本発明の第二の実施の形態における抽出条件情報の例を示す図である。図１６の例では、抽出条件識別子「条件１」、「条件２」の２つの抽出条件が抽出条件情報に設定されている。

抽出設定部１３３は、複数の抽出条件の入力を受け付け、抽出条件情報として抽出設定記憶部１３２に保存する。

関心情報集約部１３４は、複数の関心対象判定部１３１のそれぞれにおいて出力された関心の判定結果を、集約設定記憶部１３５に記憶されている集約設定情報に基づいて集約する。

図１７は、本発明の第二の実施の形態における集約設定情報の例を示す図である。集約設定情報は、抽出条件を識別する抽出条件識別子、及びそれぞれの抽出条件に対するサンプリング率を含む。図１７の例では、抽出条件識別子「条件１」のサンプリング率には、「１００％」が設定されている。これは、関心対象判定部１３１から出力された判定結果の全てをそのまま使用することを示す。また、抽出条件識別子「条件２」のサンプリング率には、「５０％」が設定されている。これは、関心対象判定部１３１から出力された判定結果を５０％の確率で使用することを示す。

集約設定部１３６は、管理者から、関心情報集約部１３４において使用される集約設定情報の入力を受け付け、集約設定記憶部１３５に保存する。

次に、本発明の第二の実施の形態における推薦システム１００の動作について説明する。

ここでは、あらかじめ、抽出設定部１３３が、管理者から、図１６のような抽出設定情報（抽出条件）の入力を受け付け、抽出設定記憶部１３２に保存しているものとする。また、集約設定部１３６が、管理者から、図１７のような集約設定情報（サンプリング率）の入力を受け付け、集約設定記憶部１３５に保存しているものとする。

図１３は、本発明の第二の実施の形態における推薦システム１００の動作を示すフローチャートである。

はじめに、行動履歴受信部１１０は、ユーザ端末、または、サーバ装置から、ユーザの行動履歴情報を受信し、行動履歴記憶部１２０に保存する（ステップＳ２０１）。

例えば、行動履歴受信部１１０は、「ユーザ１」のユーザについて、図４のような行動履歴情報を、行動履歴記憶部１２０に保存する。行動履歴受信部１１０は、他のユーザ識別子のユーザについても同様に行動履歴情報を受信し、行動履歴記憶部１２０に保存する。

次に、関心抽出部１３０の各関心対象判定部１３１は、抽出設定記憶部１３２に記憶されている抽出条件を用いて、行動履歴記憶部１２０に含まれるそれぞれのユーザの行動履歴情報について、ユーザが行動履歴情報に含まれる各関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する（ステップＳ２０２）。ここで、複数の関心対象判定部１３１のそれぞれは、抽出設定記憶部１３２に記憶されている複数の抽出条件のそれぞれを用いて、判定を行う。

例えば、関心対象判定部１３１ａは、図１５の抽出条件情報に含まれる抽出条件識別子「条件１」の抽出条件を用いて、ユーザ識別子「ユーザ１」のユーザが図４の行動履歴情報に含まれる各関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する。また、関心対象判定部１３１ｂのユーザ状態判定部１２１は、図１５の抽出条件情報に含まれる抽出条件識別子「条件２」の抽出条件を用いて、ユーザ識別子「ユーザ１」のユーザが図４の行動履歴情報に含まれる各関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する。

図１４は、本発明の第二の実施の形態における、関心対象判定部１３１ａによる判定結果の例を示す図である。抽出条件識別子「条件１」の抽出条件は、「関心対象を購買した場合、その関心対象について関心を持っていると判定する」であるため、関心対象判定部１３１ａは、ユーザ識別子「ユーザ１」のユーザについて、図１４のような判定結果を得る。

図１５は、本発明の第二の実施の形態における、関心対象判定部１３１ｂによる判定結果の例を示す図である。抽出条件識別子「条件２」の抽出条件は、「関心対象に記述されたコンテンツデータを、１時関に２回以上閲覧した場合、その関心対象について関心を持っていると判定する」であるため、関心対象判定部１３１ｂは、ユーザ識別子「ユーザ１」のユーザについて、図１５のような判定結果を得る。

複数の関心対象判定部１３１のそれぞれは、行動履歴記憶部１２０に含まれる全てのユーザの行動履歴情報について、ステップＳ２０２を繰り返す（ステップＳ２０３）。

次に、関心対象判定部１３１は、ステップＳ２０２における判定結果を関心情報集約部１３４に出力する（ステップＳ２０４）。

関心情報集約部１３４は、それぞれのユーザについて、複数の関心対象判定部１３１から出力された判定結果のそれぞれを、集約設定記憶部１３５に記憶されている集約設定情報に基づいてサンプリングする（ステップＳ２０５）。ここで、関心情報集約部１３４は、集約設定情報を参照し、判定結果を得るために使用された抽出条件に対応するサンプリング率を用いて、判定結果をサンプリングする。

図１８は、本発明の第二の実施の形態における、関心対象判定部１３１ａによる判定結果に対するサンプリング結果の例を示す図である。また、図１９は、本発明の第二の実施の形態における、関心対象判定部１３１ｂによる判定結果に対するサンプリング結果の例を示す図である。

例えば、関心対象判定部１３１ａから出力された判定結果（図１４）は、抽出条件識別子「条件１」の抽出条件を用いて得られた判定結果であるため、関心情報集約部１３４は、図１７の集約設定情報を参照し、抽出条件識別子「条件１」に対応するサンプリング率「１００％」を用いて判定結果をサンプリングする。この結果、関心情報集約部１３４は、図１４の判定結果に対して、図１８のようなサンプリング結果を得る。

同様に、関心対象判定部１３１ｂから出力された判定結果（図１５）は、抽出条件識別子「条件２」の抽出条件を用いて得られた判定結果であるため、関心情報集約部１３４は、図１７の集約設定情報を参照し、抽出条件識別子「条件２」に対応するサンプリング率「５０％」を用いて判定結果をサンプリングする。この結果、関心情報集約部１３４は、図１５の判定結果に対して、図１９のようなサンプリング結果を得る。

次に、関心情報集約部１３４は、それぞれの判定結果に対するサンプリング結果を集約する（ステップＳ２０６）。

図２０は、本発明の第二の実施の形態における、サンプリング結果を集約した集約結果の例を示す図である。

例えば、関心情報集約部１３４は、図１８のサンプリング結果と図１９のサンプリング結果とを集約して、図２０のような集約結果を得る。

関心情報集約部１３４は、関心対象判定部１３１から出力された全てのユーザの判定結果について、ステップＳ２０５、Ｓ２０６を繰り返す（ステップＳ２０７）。そして、関心情報集約部１３４は、各ユーザについての集約結果を、関心情報として関心情報記憶部１４０に保存する（ステップＳ２０８）。

図２１は、本発明の第二の実施の形態における関心情報の例を示す図である。例えば、関心情報集約部１３４は、図２１のような関心情報を関心情報記憶部１４０に保存する。

次に、関心対象推薦部１５０の関連性解析部１５１は、関心情報記憶部１４０に記憶されている関心情報を基に、関心対象間、または、ユーザ間の関連を示す関連情報を生成し、関連モデル記憶部１５２に保存する（ステップＳ２０９）。

図２２は、本発明の第二の実施の形態における関連情報の例を示す図である。例えば、関連性解析部１５１は、図２１の関心情報を基に、図２２のような関連情報を生成する。

推薦情報送信部１５３は、ユーザから推薦要求を受信すると、関連モデル記憶部１５２に記憶されている関連情報を基に、そのユーザが関心を持つ可能性がある関心対象を抽出し、推薦情報としてユーザに送信する（ステップＳ２１０）。推薦情報送信部１５３は、推薦結果を推薦結果記憶部１６０に保存する（ステップＳ２１１）。推薦結果評価部１７０は、管理者から評価要求を受信すると、評価結果を出力する（ステップＳ２１２）。

管理者は、出力された評価結果を基に、ユーザに提供した推薦結果の効果を判断し、抽出設定情報（抽出条件）、及び、集約設定情報（サンプリング率）を変更する。抽出設定部１３３は、管理者から、抽出条件識別子と設定値との入力を受け付け、抽出条件情報として抽出設定記憶部１３２に保存する。また、集約設定部１３６は、管理者から、抽出条件識別子とサンプリング率との入力を受け付け、集約設定情報として集約設定記憶部１３５に保存する。

そして、推薦システム１００は、ステップＳ２０１〜Ｓ２１２を再び実行し、評価結果を出力する。

このように、推薦システム１００が、抽出条件とサンプリング率との入力を受け付け、ユーザが関心を持っている関心対象の抽出、ユーザへの推薦情報の提供、及び、推薦結果の評価を繰り返すことにより、管理者は、ユーザに対してより効果の高い推薦情報が提供できるように、抽出条件、及び、サンプリング率を継続的に調整していくことができる。

以上により、本発明の第二の実施の形態の動作が完了する。

本発明の第二の実施の形態によれば、ユーザの複数種類の行動履歴を使用して、ユーザに対して関心対象の推薦を行うことができる。その理由は、複数の関心対象判定部１３１のそれぞれが、抽出設定記憶部１３２に記憶されている複数の抽出条件のそれぞれを基に、ユーザが関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定し、関心情報集約部１３４が、複数の関心対象判定部１３１における判定結果を集約し、関心対象推薦部１５０が、判定結果の集約結果を基に、ユーザに対して、関心対象の推薦を行うためである。

また、本発明の第二の実施の形態によれば、ユーザに対して関心対象を推薦するために必要となる、複数の抽出条件による判定結果を集約するための集約設定情報を、抽出条件に応じて容易に変更できる。その理由は、集約設定部１３６が、入力された集約設定情報を集約設定記憶部１３５に保存するためである。

また、本発明の第二の実施の形態によれば、ユーザが関心を持っている可能性が高い関心対象をより精度良く推薦することができる。その理由は、抽出設定部１３３が、入力された抽出条件を抽出設定記憶部１３２に保存し、集約設定部１３６が、入力された集約設定情報を集約設定記憶部１３５に保存し、さらに、推薦結果評価部１７０が、関心対象を推薦されたユーザが当該推薦された関心対象に対して所定の行動を行ったかどうかを評価した評価結果を出力するためである。管理者は、ユーザに対して効果の高い関心対象を推薦できるように、抽出条件と集約設定情報との調整、及び、推薦結果の評価を繰り返し、抽出条件と集約設定情報を継続的に改善していくことができる。

以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

例えば、本発明の第一及び第二の実施の形態においては、関心対象に対して関心を持っているかどうかの判定、または、推薦情報の評価を行うために使用する行動の種別として、「購買」と「閲覧」とを使用した場合を例に説明した。しかしながら、行動の種別として、関心対象についての検索、関心対象について記述された所定のコンテンツデータのブックマーク等、関心対象に対する他の行動を使用してもよい。

また、本発明の第二の実施の形態においては、抽出条件に対するサンプリング率は固定値とした。しかしながら、サンプリング率は、判定を行った行動が発生した日時と関心抽出を行う日時とに応じた、可変値としてもよい。例えば、判定を行った行動が発生した日時が関心抽出を行う日時より１００日以上前の判定結果についてのサンプリング率は０％とし、１００日前から後のサンプリング率は、１日経つ毎に１％ずつ増やしてもよい。

また、本発明の第二の実施の形態においては、関心情報集約部１３４が、複数の関心対象判定部１３１のそれぞれにおいて出力された関心の判定結果を、抽出条件に対するサンプリング率に基づいてサンプリングし、サンプリング結果を集約している。しかしながら、関心情報集約部１３４は、サンプリング以外の方法を用いて、関心の判定結果を集約してもよい。例えば、関心の判定結果を１（関心ありを表す）または０（関心なしを表す）の数値とし、関心情報集約部１３４は、複数の判定結果を、抽出条件に対して設定した重みを用いて合計し、その合計値を集約結果としてもよい。

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

（付記１）
関心対象に対するユーザの行動の履歴を示す行動履歴情報を記憶する行動履歴記憶部と、
前記行動履歴情報を基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するための抽出条件を記憶する抽出設定記憶部と、
前記行動履歴記憶部の前記行動履歴情報と前記抽出設定記憶部の前記抽出条件とを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する関心対象判定部と、
前記関心対象に対する関心の判定結果を基に、前記ユーザに対して、前記関心対象の推薦を行う関心対象推薦部と
を含む推薦システム。

（付記２）
入力された前記抽出条件を前記抽出設定記憶部に保存する抽出設定部をさらに含む
付記１に記載の推薦システム。

（付記３）
前記抽出設定記憶部は、複数の前記抽出条件を記憶し、
それぞれが前記抽出設定記憶部の前記複数の前記抽出条件のそれぞれを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する複数の前記関心対象判定部と、
前記複数の関心対象判定部における前記関心対象に対する関心の判定結果を集約する関心情報集約部と
をさらに含み、
前記関心対象推薦部は、前記判定結果の集約結果を基に、前記ユーザに対して、前記関心対象の推薦を行う
付記１または２に記載の推薦システム。

（付記４）
入力された前記集約設定情報を前記集約設定記憶部に保存する集約設定部をさらに含む
付記３に記載の推薦システム。

（付記５）
前記判定結果を集約する方法を示す集約設定情報を記憶する集約設定記憶部
をさらに含み、
前記関心情報集約部は、前記集約設定記憶部の前記集約設定情報に従って、前記複数の関心対象判定部における前記関心対象に対する関心の前記判定結果を集約する
付記４に記載の推薦システム。

（付記６）
前記集約設定情報は、前記抽出条件に対応するサンプリング率を含み、
前記関心情報集約部は、前記関心対象判定部が前記関心対象に対する関心の判定を行うときに使用した前記抽出条件に対応する前記サンプリング率に従って、前記判定結果をサンプリングし、前記判定結果のサンプリング結果を集約し、
前記関心対象推薦部は、前記サンプリング結果の集約結果を基に、前記ユーザに対して、前記関心対象の推薦を行う
付記５に記載の推薦システム。

（付記７）
前記サンプリング率は、前記関心対象に対する前記ユーザの行動が行われた日時と前記関心対象判定部が前記関心対象に対する関心の判定を行う日時とを基に決定される
付記６に記載の推薦システム。

（付記８）
前記関心対象推薦部が前記ユーザに対して推薦した前記関心対象を示す推薦情報を記憶する推薦結果記憶部と、
前記推薦結果記憶部の前記推薦情報と前記行動履歴記憶部の前記行動履歴情報とを基に、前記関心対象を推薦されたユーザが、当該推薦された関心対象に対して所定の行動を行ったかどうかを評価し、評価結果として出力する推薦結果評価部と
をさらに含む
付記１から７のいずれかに記載の推薦システム。

（付記９）
行動履歴記憶部に記憶されている関心対象に対するユーザの行動の履歴を示す行動履歴情報と、抽出設定記憶部に記憶されている前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するための抽出条件とを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定し、
前記関心対象に対する関心の判定結果を基に、前記ユーザに対して、前記関心対象の推薦を行う
推薦方法。

（付記１０）
さらに、入力された前記抽出条件を前記抽出設定記憶部に保存する
付記９に記載の推薦方法。

（付記１１）
前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する場合、前記抽出設定記憶部の複数の前記抽出条件のそれぞれを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定し、前記複数の抽出条件に対する判定結果を集約し、
前記関心対象を推薦する場合、前記判定結果の集約結果を基に、前記ユーザに対して、前記関心対象の推薦を行う
付記９または１０に記載の推薦方法。

（付記１２）
前記複数の抽出条件に対する判定結果を集約する場合、集約設定記憶部に記憶された前記判定結果を集約する方法を示す集約設定情報に従って、前記判定結果を集約する
付記１１に記載の推薦方法。

（付記１３）
さらに、入力された前記集約設定情報を前記集約設定記憶部に保存する
付記１２に記載の推薦方法。

（付記１４）
前記集約設定情報は、前記抽出条件に対応するサンプリング率を含み、
前記複数の抽出条件に対する判定結果を集約する場合、前記判定を行うときに使用した前記抽出条件に対応する前記サンプリング率に従って、前記判定結果をサンプリングし、前記判定結果のサンプリング結果を集約し、
前記関心対象を推薦する場合、前記サンプリング結果の集約結果を基に、前記ユーザに対して、前記関心対象の推薦を行う
付記１３に記載の推薦方法。

（付記１５）
前記サンプリング率は、前記関心対象に対する前記ユーザの行動が行われた日時と前記判定を行う日時とを基に決定される
付記１４に記載の推薦方法。

（付記１６）
さらに、前記推薦結果記憶部に記憶された前記関心対象推薦部が前記ユーザに対して推薦した前記関心対象を示す推薦情報と、前記行動履歴記憶部に記憶された前記行動履歴情報とを基に、前記関心対象を推薦されたユーザが、当該推薦された関心対象に対して所定の行動を行ったかどうかを評価し、評価結果として出力する
付記９から１５のいずれかに記載の推薦方法。

（付記１７）
コンピュータに、
行動履歴記憶部に記憶されている関心対象に対するユーザの行動の履歴を示す行動履歴情報と、抽出設定記憶部に記憶されている前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するための抽出条件とを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定し、
前記関心対象に対する関心の判定結果を基に、前記ユーザに対して、前記関心対象の推薦を行う
処理を実行させる推薦プログラム。

（付記１８）
さらに、入力された前記抽出条件を前記抽出設定記憶部に保存する
付記１７に記載の推薦プログラム。

（付記１９）
前記抽出設定記憶部の複数の前記抽出条件のそれぞれを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定し、
前記複数の抽出条件に対する判定結果を集約し、
前記関心対象を推薦する場合、前記判定結果の集約結果を基に、前記ユーザに対して、前記関心対象の推薦を行う
付記１７または１８に記載の推薦プログラム。

（付記２０）
前記複数の抽出条件に対する判定結果を集約する場合、集約設定記憶部に記憶された前記判定結果を集約する方法を示す集約設定情報に従って、前記判定結果を集約する
付記１９に記載の推薦プログラム。

（付記２１）
さらに、入力された前記集約設定情報を前記集約設定記憶部に保存する
付記２０に記載の推薦プログラム。

（付記２２）
前記集約設定情報は、前記抽出条件に対応するサンプリング率を含み、
前記複数の抽出条件に対する判定結果を集約する場合、前記判定を行うときに使用した前記抽出条件に対応する前記サンプリング率に従って、前記判定結果をサンプリングし、前記判定結果のサンプリング結果を集約し、
前記関心対象を推薦する場合、前記サンプリング結果の集約結果を基に、前記ユーザに対して、前記関心対象の推薦を行う
付記２１に記載の推薦プログラム。

（付記２３）
前記サンプリング率は、前記関心対象に対する前記ユーザの行動が行われた日時と前記判定を行う日時とを基に決定される
付記２２に記載の推薦プログラム。

（付記２４）
さらに、前記推薦結果記憶部に記憶された前記関心対象推薦部が前記ユーザに対して推薦した前記関心対象を示す推薦情報と、前記行動履歴記憶部に記憶された前記行動履歴情報とを基に、前記関心対象を推薦されたユーザが、当該推薦された関心対象に対して所定の行動を行ったかどうかを評価し、評価結果として出力する
付記１７から２３のいずれかに記載の推薦プログラム。

本発明は、ショッピングサイトにおける商品の推薦、動画配信サービスにおける動画コンテンツの推薦等に利用することができる。

１００ 推薦システム
１１０ 行動履歴受信部
１２０ 行動履歴記憶部
１３０ 関心抽出部
１３１ 関心対象判定部
１３２ 抽出設定記憶部
１３３ 抽出設定部
１３４ 関心情報集約部
１３５ 集約設定記憶部
１３６ 集約設定部
１４０ 関心情報記憶部
１５０ 関心対象推薦部
１５１ 関連性解析部
１５２ 関連モデル記憶部
１５３ 推薦情報送信部
１６０ 推薦結果記憶部
１７０ 推薦結果評価部

Claims (10)

1. 関心対象に対するユーザの行動の履歴を示す行動履歴情報を記憶する行動履歴記憶部と、
   前記行動履歴情報を基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するための抽出条件を記憶する抽出設定記憶部と、
   前記行動履歴記憶部の前記行動履歴情報と前記抽出設定記憶部の前記抽出条件とを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する関心対象判定部と、
   前記関心対象に対する関心の判定結果を基に、前記ユーザに対して、前記関心対象の推薦を行う関心対象推薦部と
   を含む推薦システム。
2. 入力された前記抽出条件を前記抽出設定記憶部に保存する抽出設定部をさらに含む
   請求項１に記載の推薦システム。
3. 前記抽出設定記憶部は、複数の前記抽出条件を記憶し、
   それぞれが前記抽出設定記憶部の前記複数の前記抽出条件のそれぞれを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定する複数の前記関心対象判定部と、
   前記複数の関心対象判定部における判定結果を集約する関心情報集約部と
   をさらに含み、
   前記関心対象推薦部は、前記判定結果の集約結果を基に、前記ユーザに対して、前記関心対象の推薦を行う
   請求項１または２に記載の推薦システム。
4. 前記判定結果を集約する方法を示す集約設定情報を記憶する集約設定記憶部
   をさらに含み、
   前記関心情報集約部は、前記集約設定記憶部の前記集約設定情報に従って、前記複数の関心対象判定部における前記関心対象に対する関心の前記判定結果を集約する
   請求項３に記載の推薦システム。
5. 入力された前記集約設定情報を前記集約設定記憶部に保存する集約設定部をさらに含む
   請求項４に記載の推薦システム。
6. 前記集約設定情報は、前記抽出条件に対応するサンプリング率を含み、
   前記関心情報集約部は、前記関心対象判定部が前記関心対象に対する関心の判定を行うときに使用した前記抽出条件に対応する前記サンプリング率に従って、前記判定結果をサンプリングし、前記判定結果のサンプリング結果を集約し、
   前記関心対象推薦部は、前記サンプリング結果の集約結果を基に、前記ユーザに対して、前記関心対象の推薦を行う
   請求項５に記載の推薦システム。
7. 前記サンプリング率は、前記関心対象に対する前記ユーザの行動が行われた日時と前記関心対象判定部が前記関心対象に対する関心の判定を行う日時とを基に決定される
   請求項６に記載の推薦システム。
8. 前記関心対象推薦部が前記ユーザに対して推薦した前記関心対象を示す推薦情報を記憶する推薦結果記憶部と、
   前記推薦結果記憶部の前記推薦情報と前記行動履歴記憶部の前記行動履歴情報とを基に、前記関心対象を推薦されたユーザが、当該推薦された関心対象に対して所定の行動を行ったかどうかを評価し、評価結果として出力する推薦結果評価部と
   をさらに含む
   請求項１から７のいずれかに記載の推薦システム。
9. 行動履歴記憶部に記憶されている関心対象に対するユーザの行動の履歴を示す行動履歴情報と、抽出設定記憶部に記憶されている前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するための抽出条件とを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定し、
   前記関心対象に対する関心の判定結果を基に、前記ユーザに対して、前記関心対象の推薦を行う
   推薦方法。
10. コンピュータに、
    行動履歴記憶部に記憶されている関心対象に対するユーザの行動の履歴を示す行動履歴情報と、抽出設定記憶部に記憶されている前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定するための抽出条件とを基に、前記ユーザが前記関心対象に対して関心を持っているかどうかを判定し、
    前記関心対象に対する関心の判定結果を基に、前記ユーザに対して、前記関心対象の推薦を行う
    処理を実行させる推薦プログラム。

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