JP2012022650A - 配信サーバ及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】アプリケーションの利用履歴に基づいて、ユーザの嗜好により合致したアプリケーションを推薦すること。
【解決手段】携帯端末により利用されたアプリケーションと、該アプリケーションが属するグループとを含むアプリケーションの利用履歴情報を格納する利用履歴格納部と、アプリケーションの利用履歴情報に基づいて、グループに含まれるアプリケーション毎に、第１の評価値を算出する第１の評価値算出部と、該第１の評価値に基づいて、グループ毎に算出された第１の携帯端末による第１の評価値と、第２の携帯端末による第１の評価値とに基づいて、第１の携帯端末にアプリケーションを勧める際に使用する第２の評価値を算出する第２の評価値算出部と、該第２の評価値に基づいて、第１の携帯端末に勧めるべきアプリケーションを選択する選択部と、第１の携帯端末に、選択部により選択されたアプリケーションを示す情報を送信する送信部とを有する。
【選択図】図５

Description

本発明は、アプリケーションを推薦する配信サーバに関する。

電気通信キャリアや端末メーカーにより、相次いでオープンなプラットフォームを採用した携帯端末装置が、市場に投入されている。該携帯端末装置には、スマートフォンが含まれる。オープンなプラットフォームが採用されることにより、電気通信キャリアや端末メーカーは、API(Application Program Interface)を利用した新しい機能、サービスを提供可能な携帯端末装置を製品化できる。また、オープンなプラットフォームが採用されることにより、好みに応じてアプリケーションを追加できる。

オープンなプラットフォームが採用されることにより、アプリケーションの開発者はアプリケーションを自由に開発でき、ユーザは豊富にそろったアプリケーションの中から所望のアプリケーションを選択できる。

アプリケーションマーケットには、日々多数のアプリケーションが新規に登録されている。

例えば、電子商取引(EC: e-commerce)サイトなどにおいて、インターネットなどのネットワークを通じて、ユーザ毎にパーソナライズされたコンテンツを勧めることが提案されている（例えば、特許文献１参照）。例えば、電子商取引サイトでは、商品ページの閲覧履歴や、購入履歴に基づいて、嗜好傾向が類似する他のユーザにより閲覧された他の商品及び／又は購入された他の商品を勧める。例えば、協調フィルタリングにより、嗜好傾向が類似する他のユーザにより閲覧された他の商品及び／又は購入された他の商品が選択されてもよい。

特開2008-282098公報

アプリケーションマーケットでは、無料のアプリケーションが多数配信可能にされている。ユーザは、携帯端末装置を使用して、該アプリケーションをダウンロードできる。該ダウンロードされたアプリケーションには、ユーザの嗜好に合わないものもあると想定される。ユーザの嗜好に合わないアプリケーションは、ダウンロードされたにも関わらず、該ダウンロード以降全く利用されないと想定される。アプリケーションマーケットには、アプリケーションが多数配信可能にされているため、ダウンロードされたにも関わらず、該ダウンロード以降全く利用されないアプリケーションが多数存在すると考えられる。

従って、ダウンロードの傾向からは、各ユーザの嗜好を正確に推測することができないと考えられる。ダウンロードされたにも関わらず、該ダウンロード以降全く利用されないアプリケーションが多数存在すると想定されるからである。

ダウンロードの傾向から各ユーザの嗜好が推測された場合、実際には嗜好傾向が類似しないにも関わらず、嗜好傾向が類似すると判定されるユーザがいると想定される。嗜好傾向が類似すると誤って判定されたユーザの嗜好に基づいて、他のユーザにアプリケーションが推薦される結果、推薦されるアプリケーションは不適切なものとなる虞がある。

また、アプリケーションには様々な用途があり、嗜好傾向が類似すると判定された場合でも、全ての用途において、嗜好が類似するとは限らない。

そこで、本発明は、アプリケーションの利用履歴に基づいて、ユーザの嗜好により合致したアプリケーションを推薦できる配信サーバ及び方法を提供することを目的とする。

本配信サーバは、
携帯端末装置により利用されたアプリケーションと、該アプリケーションが属するグループとを含むアプリケーションの利用履歴情報を格納する利用履歴格納部と、
前記アプリケーションの利用履歴情報に基づいて、前記グループに含まれるアプリケーション毎に、第１の評価値を算出する第１の評価値算出部と、
該第１の評価算出部により算出された第１の評価値に基づいて、前記グループ毎に算出された第１の携帯端末装置による第１の評価値と、第２の携帯端末装置による第１の評価値とに基づいて、前記第１の携帯端末装置にアプリケーションを勧める際に使用する第２の評価値を算出する第２の評価値算出部と、
該第２の評価値算出部により算出された第２の評価値に基づいて、前記第１の携帯端末装置に勧めるべきアプリケーションを選択する選択部と、
前記第１の携帯端末装置に、前記選択部により選択されたアプリケーションを示す情報を送信する送信部と
を有する。

本配信サーバにおける方法は、
携帯端末装置により利用されたアプリケーションと、該アプリケーションが属するグループとを含むアプリケーションの利用履歴情報を格納する利用履歴格納部に格納されたアプリケーションの利用履歴情報に基づいて、前記グループに含まれるアプリケーション毎に、第１の評価値を算出する第１の評価値算出ステップと、
該第１の評価算出ステップにより算出された第１の評価値に基づいて、前記グループ毎に算出された第１の携帯端末装置による第１の評価値と、第２の携帯端末装置による第１の評価値とに基づいて、前記第１の携帯端末装置にアプリケーションを勧める際に使用する第２の評価値を算出する第２の評価値算出ステップと、
該第２の評価値算出ステップにより算出された第２の評価値に基づいて、前記第１の携帯端末装置に勧めるべきアプリケーションを選択する選択ステップと、
前記第１の携帯端末装置に、前記選択ステップにより選択されたアプリケーションを示す情報を送信する送信ステップと
を有する。

開示の配信サーバ及び方法は、アプリケーションの利用履歴に基づいて、ユーザの嗜好により合致したアプリケーションを推薦できる。

本実施例に従ったシステムを示す説明図である。 本実施例に従った携帯端末装置を示す機能ブロック図である。 本実施例に従った携帯端末装置に格納されるデータの一例を示す説明図である。 本実施例に従った携帯端末装置に格納されるデータの一例を示す説明図である。 本実施例に従った配信サーバを示す機能ブロック図である。 本実施例に従った配信サーバに格納されるデータの一例を示す説明図である。 本実施例に従った配信サーバに格納されるデータの一例を示す説明図である。 本実施例に従ったシステムの動作を説明するためのフローチャートである。

次に、本発明を実施するための形態を、以下の実施例に基づき図面を参照しつつ説明する。
なお、実施例を説明するための全図において、同一機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。

＜実施例＞
＜システム＞
本実施例に従った配信サーバ１００が適用されるシステムについて説明する。

図１は、本配信サーバ１００が適用されるシステムの一例を示す。

本システムには、携帯端末装置３００_ｎ（ｎは、ｎ＞０の整数）が含まれる。該携帯端末装置３００_ｎは、通信網５０を介して、配信サーバ１００にアクセスする。例えば、該携帯端末装置３００_ｎは、アクセスポイントに接続し、該アクセスポイントが接続された通信網５０に接続された配信サーバ１００にアクセスしてもよい。該通信網５０は、インターネットであってもよい。また、例えば、該携帯端末装置３００_ｎは基地局に接続し、該基地局が接続された通信網５０に接続された配信サーバ１００にアクセスしてもよい。該通信網は、移動体通信ネットワークであってもよい。

図１には、一例として、ｎ＝２の場合について示される。

本システムには、アプリケーション管理サーバ２００が含まれる。該アプリケーション管理サーバ２００は配信サーバ１００に接続される。

＜携帯端末装置＞
本携帯端末装置３００_ｎは、アプリケーションが利用された際に、該アプリケーション利用情報を取得する。例えば、アプリケーションが起動された際に、該アプリケーション利用情報を取得するようにしてもよい。該アプリケーション利用情報には、該利用されたアプリケーションのIDが含まれてもよい。該アプリケーション利用情報には、アプリケーションの利用された日時情報が含まれてもよい。本携帯端末装置３００_ｎは、アプリケーション利用情報を記憶する。

本携帯端末装置３００_ｎは、アプリケーションの利用形態に基づいて、アプリケーションを分類する。以下、利用形態に基づいて分類されたアプリケーションのグループを「嗜好グループ」と呼ぶ。例えば、ホームスクリーンに基づいて、アプリケーションが分類されてもよい。ホームスクリーンとは、仮想的なディスクトップ画面である。例えば、アプリケーションの起動アイコンを並べるために利用される。ユーザは、携帯端末装置３００_ｎのホームスクリーンを切替える操作を行うことにより、起動アイコンを利用形態に応じて分類できる。嗜好グループは、ユーザのアプリケーションに対する嗜好傾向に違いがみられるような条件で分類されていればよい。ホームスクリーンのアイコン配置の他にも、時間帯、場所などの条件により分類されてもよい。例えば、時間帯であれば、所定の時間の間に利用されたアプリケーションにより分類されてもよい。例えば、「朝」、「昼」、「夜」で分類されてもよい。また、例えば、場所であれば、予め設定された場所、例えば、「会社」、「家」、「外出先」で利用されたアプリケーションにより分類されてもよい。

本携帯端末装置３００_ｎは、配信サーバ１００に、アプリケーション利用履歴情報を通知する。該アプリケーション利用履歴情報には、アプリケーション利用情報が含まれる。さらに、該アプリケーション利用履歴情報には、嗜好グループを示す識別子（以下、「嗜好グループID」と呼ぶ）が含まれる。該アプリケーション利用履歴情報は、本携帯端末装置３００_ｎが、配信サーバ１００にアプリケーションの配信を要求する際に送信すべきアプリケーション配信要求信号に含まれてもよい。また、アプリケーション利用履歴情報を含むアプリケーション利用履歴通知信号を送信するようにしてもよい。

また、本携帯端末装置３００_ｎは、配信サーバ１００により配信されるべきアプリケーションリストを表示する。

図２は、本携帯端末装置３００_ｎの機能を示す機能ブロック図である。

本携帯端末装置３００_ｎは、送受信部３０２を有する。該送受信部３０２は、配信サーバ１００に、アプリケーション利用履歴情報を無線送信する。また、送受信部３０２は、配信サーバ１００に、アプリケーション配信要求信号を無線送信する。該アプリケーション配信要求信号にアプリケーション利用履歴情報が含まれてもよい。また、アプリケーション利用履歴情報を含む通知信号を無線送信するようにしてもよい。

また、送受信部３０２は、配信サーバ１００により送信されたアプリケーションリストを受信する。

本携帯端末装置３００_ｎは、制御部３０４を有する。該制御部３０４は、送受信部３０２と接続される。該制御部３０４は、送受信部３０２に、アプリケーション利用履歴情報を無線送信させる。該制御部３０４は、送受信部３０２に、アプリケーション配信要求信号を無線送信させる。該制御部３０４は、アプリケーションを起動し、動作させる。該制御部３０４は、配信サーバ１００により配信されたアプリケーションリストを表示部３１４に表示する。

本携帯端末装置３００_ｎは、アプリケーション利用情報収集部３０６を有する。該アプリケーション利用情報収集部３０６は、制御部３０４と接続される。該アプリケーション利用情報収集部３０６は、アプリケーションが利用された際に、アプリケーション利用情報を取得する。該アプリケーション利用情報には、該利用されたアプリケーションのIDが含まれてもよい。該アプリケーション利用情報には、アプリケーションの利用された日時情報が含まれてもよい。該アプリケーションが起動された日時情報であってもよい。アプリケーション利用情報収集部３０６は、アプリケーション利用履歴格納部３０８に、該アプリケーション利用情報を入力する。

本携帯端末装置３００_ｎは、アプリケーション利用履歴格納部３０８を有する。該アプリケーション利用履歴格納部３０８は、アプリケーション利用情報収集部３０６と接続される。該アプリケーション利用履歴格納部３０８には、アプリケーション利用情報が格納される。例えば、アプリケーションのIDと、該アプリケーションが利用された日時情報とを対応付けて記憶する。

図３は、本携帯端末装置３００_ｎのアプリケーション利用履歴格納部３０８に格納されるべき情報の一例を示す。図３に示される例では、アプリケーションIDと、該アプリケーションが利用された日時とが格納される。

例えば、アプリケーションIDが「C0001」であるアプリケーションは、日時「2010/03/25 10：30」に利用されたものである。また、アプリケーションIDが「C0004」であるアプリケーションは、日時「2010/03/25 12:00」に利用されたものである。また、アプリケーションIDが「C0002」であるアプリケーションは、日時「2010/03/25 19:00」に利用されたものである。また、アプリケーションIDが「C0002」であるアプリケーションは、日時「2010/03/26 11:00」に利用されたものである。図３に示されるアプリケーション利用履歴格納部３０８に格納されるデータは一例であり、適宜変更可能である。

本携帯端末装置３００_ｎは、嗜好グループ格納部３１２を有する。該嗜好グループ格納部３１２は、嗜好グループを表す嗜好グループIDと、該嗜好グループに分類するための分類条件とを対応付けて記憶する。

図４は、本携帯端末装置３００_ｎの嗜好グループ格納部３１２に格納されるべき情報（嗜好グループ管理テーブル）の一例を示す。図４に示される例では、嗜好グループIDと、該嗜好グループに分類するための分類条件とが格納される。

例えば、嗜好グループIDが「01」により表される嗜好グループには、ホームスクリーンが「ホームスクリーン１」であるアプリケーションが分類される。また、嗜好グループIDが「02」により表される嗜好グループには、ホームスクリーンが「ホームスクリーン２」であるアプリケーションが分類される。また、嗜好グループIDが「03」により表される嗜好グループには、ホームスクリーンが「ホームスクリーン３」であるアプリケーションが分類される。図４に示される嗜好グループ格納部３１２に格納されるデータは一例であり、適宜変更可能である。

本携帯端末装置３００_ｎは、嗜好グループ管理部３１０を有する。該嗜好グループ管理部３１０は、アプリケーション利用履歴格納部３０８と、嗜好グループ格納部３１２と接続される。該嗜好グループ管理部３１０は、嗜好グループ格納部３１２に格納された嗜好グループIDと、分類条件との対応に基づいて、アプリケーション利用履歴格納部３０８に格納されたアプリケーションの属する嗜好グループを求める。換言すれば、嗜好グループに、アプリケーション利用履歴格納部３０８に格納されたアプリケーションを分類する。

例えば、分類条件としてホームスクリーンが設定されている場合には、ホームスクリーンに基づいて、アプリケーションが分類されてもよい。該嗜好グループ管理部３１０は、利用履歴情報信号生成部３１４に、アプリケーション利用履歴情報を入力する。該アプリケーション利用履歴情報には、アプリケーション利用情報と、アプリケーションの属する嗜好グループとが含まれる。該嗜好グループ管理部３１０は、アプリケーション利用履歴情報に含まれるアプリケーションの属する嗜好グループの嗜好グループIDを利用履歴情報信号生成部３１４に入力する。

本携帯端末装置３００_ｎは、利用履歴情報信号生成部３１４を有する。該利用履歴情報信号生成部３１４は、制御部３０４と、嗜好グループ管理部３１０と接続される。該嗜好グループ管理部３１０は、配信サーバ１００にアプリケーション利用履歴情報を通知するためのアプリケーション利用履歴情報信号を生成する。

アプリケーション配信要求信号に、アプリケーション利用履歴情報が含まれてもよい。例えば、アプリケーション利用履歴情報信号には、当該携帯端末装置３００_ｎのユーザのユーザIDが含まれる。携帯端末装置３００_ｎの識別子(ID)が含まれてもよい。該アプリケーション利用履歴情報信号には、嗜好グループ管理部３１０により入力されたアプリケーション利用履歴情報が含まれる。該アプリケーション利用履歴情報信号には、嗜好グループ管理部３１０により入力されたアプリケーション利用履歴情報に含まれるアプリケーションの属する嗜好グループの嗜好グループIDが含まれる。該利用履歴情報信号生成部３１４は、制御部３０４に、アプリケーション利用履歴情報信号を入力する。

本携帯端末装置３００_ｎは、アプリケーション配信要求信号生成部３１６を有する。該アプリケーション配信要求信号生成部３１６は、制御部３０４と接続される。該アプリケーション配信要求信号生成部３１６は、配信サーバ１００にアプリケーションの配信を要求するためのアプリケーション配信要求信号を生成する。該アプリケーション配信要求信号に、アプリケーション利用履歴情報が含まれてもよい。アプリケーション配信要求信号にアプリケーション利用履歴情報が含まれるようにするため、利用履歴情報信号生成部３１４からアプリケーション利用履歴情報が入力されてもよい。該アプリケーション配信信号生成部３１６は、制御部３０４に、アプリケーション配信要求信号を入力する。

本携帯端末装置３００_ｎは、表示部３１８を有する。該表示部３１８は、制御部３０４と接続される。該表示部３１８は、配信サーバ１００により送信されたアプリケーションリストを表示する。

＜配信サーバ＞
本配信サーバ１００は、携帯端末装置３００_ｎから、アプリケーション利用履歴情報を受信する。該アプリケーション利用履歴情報には、携帯端末装置のユーザのユーザIDと、アプリケーションのIDと、アプリケーションが利用された日時情報と、該アプリケーションの属する嗜好グループの嗜好グループIDとが含まれる。該アプリケーション利用履歴情報に、携帯端末装置３００_ｎの識別子(ID)が含まれてもよい。該アプリケーション利用履歴情報は、アプリケーション配信要求信号に含まれてもよい。

本配信サーバ１００は、アプリケーションの利用履歴情報を集計する。例えば、本配信サーバ１００は、時系列に従って、アプリケーションの利用履歴情報を集計してもよい。また、ユーザ毎に、アプリケーションの利用履歴情報を集計してもよい。例えば、時系列に従って、各携帯端末装置から収集したアプリケーション利用履歴情報が集計される。予め設定される所定の期間における利用回数が集計されてもよい。

本配信サーバ１００は、推薦すべきアプリケーションを選択する際に使用されるべきお勧め度を算出する。お勧め度とは、推薦すべきアプリケーションを選択する際に使用する指標である。評価値であってもよい。

例えば、本配信サーバ１００は、ユーザ毎に、各アプリケーションの利用回数を算出する。本配信サーバ１００は、該利用回数に基づいて、嗜好グループ毎に、アプリケーションの評価値を算出する。利用回数に基づいて、嗜好グループ毎に、アプリケーションの評価値を算出することにより、利用履歴に応じて、嗜好グループ毎に、アプリケーションに対するレーティングを動的に変化させることができる。利用履歴に応じて、嗜好グループ毎に、アプリケーションに対するレーティングを動的に変化させることができるため、実際によく利用しているアプリケーションに基づいて、評価値を算出できる。

本配信サーバ１００は、嗜好の類似する他の携帯端末装置に対応する評価値から、未評価のアプリケーションのお勧め度を推定する。

＜お勧め度の算出方法の一例＞
本配信サーバ１００は、ユーザ毎に、各アプリケーションの利用回数を算出する。ユーザ毎に、且つ嗜好グループ毎に、各アプリケーションが分類される。嗜好グループ毎に、各嗜好グループに属するアプリケーションそれぞれについて評価値が算出される。すなわち、ユーザ毎に各アプリケーションの利用回数を算出し、該利用回数に基づいて、嗜好グループ毎に各アプリケーションの評価値が算出される。

例えば、本配信サーバ１００は、評価値の最大値を「５．０」とし、最小値を「１．０」とする。該評価値の最大値及び最小値は一例であり、適宜変更可能である。例えば、嗜好グループ毎に、各アプリケーションの利用回数を正規化した値を評価値としてもよい。ユーザ毎に各アプリケーションの利用回数を算出した後、さらに、嗜好グループ毎に、起動回数が最大となるアプリケーションに評価値「５．０」を付与し、最小となるアプリケーションに評価値「１．０」を付与する。最大値と最小値との間の利用回数であるアプリケーションについては、最小値又は最大値から、それぞれ線形増加又は線形減少させた値を評価値とする。

具体的には、ある嗜好グループに属するアプリケーションの利用回数の最大値を「ｍａｘ」とし、評価値を算出すべきアプリケーションの利用回数を「ｘ」とした場合、該アプリケーションの評価値を、式（１）により算出する。

評価値＝１＋４（ｘ／ｍａｘ） （１）
本配信サーバ１００は、嗜好グループ毎に算出された各アプリケーションの評価値に基づいて、嗜好の類似度を算出する。例えば、嗜好の類似度は、評価値をベクトルで表した場合に、該ベクトルのコサイン類似度により算出されてもよい。本実施例では、一例としてコサイン類似度を利用する場合について示すが、他の方法により類似度を求めてもよい。例えば、ユーザIDと嗜好グループIDとの組み合わせを利用して類似度を算出する。例えば、ユーザID毎に、且つ嗜好グループ毎に、評価値を表すベクトル（以下、「評価値ベクトル」と呼ぶ）を求める。

本配信サーバ１００は、評価値ベクトルに基づいて、嗜好の類似度を算出する。例えば、嗜好の類似度を算出する評価値ベクトルをベクトルα、ベクトルβとした場合、類似度γを、式（２）により算出する。ここで、ベクトルαと、ベクトルβは、異なるユーザによる評価値ベクトルであり、且つ同じ嗜好グループに対応するものである。例えば、アプリケーションを推薦したいユーザによる評価値ベクトルをベクトルαとした場合、該ベクトルαと、他のユーザによる評価値ベクトル（ベクトルβ）について、類似度が算出される。

本配信サーバ１００は、式（２）により算出された類似度に基づいて、お勧め度を算出する。類似度が高い程、ユーザ間の嗜好が類似すると想定される。類似度の閾値を設定し、該閾値以上の類似度となる他のユーザを特定し、該特定された他のユーザについてお勧め度を算出するようにしてもよい。

本配信サーバ１００は、推薦すべきアプリケーションを選択する際に使用されるべきお勧め度を算出する。例えば、類似度により重み付けした他のユーザによる評価を合計する。例えば、アプリケーションａに対するお勧め度をＲ_ａ、ａに対する他のユーザの評価をｒ_ａとした場合、お勧め度Ｒ_ａを、式（３）により算出する。

本配信サーバ１００は、お勧め度に基づいて、勧めるべきアプリケーションを選択する。お勧め度が大きい順にランキング付けがされてもよい。お勧め度は、嗜好グループ毎に算出されるため、同じアプリケーションのお勧め度が、異なる嗜好グループでも算出される可能性がある。同じアプリケーションのお勧め度が異なる嗜好グループでも算出される可能性があるため、同じアプリケーションのお勧め度が異なる嗜好グループで算出された場合には、該お勧め度の値が最大値となるお勧め度を、該アプリケーションのお勧め度とする。

嗜好グループ毎にお勧め度が算出されることにより、嗜好傾向の類似するグループ毎にアプリケーションを推薦できる。嗜好傾向の類似するグループ毎に推薦できるため、より効率的にユーザの嗜好に合致したアプリケーションを推薦できる。

本配信サーバ１００は、選択したアプリケーションをリスト化し、アプリケーションリストとして、携帯端末装置３００_ｎに送信する。

図５は、本配信サーバ１００の機能の一例を示す機能ブロック図である。

本配信サーバ１００は、送受信部１０２を有する。該送受信部１０２は、携帯端末装置３００_ｎからのアプリケーション利用履歴情報を受信する。該アプリケーション利用履歴情報は、利用履歴集計部１０４に入力される。また、該送受信部１０２は、携帯端末装置３００_ｎからのアプリケーション配信要求信号を受信する。該アプリケーション配信要求信号は、配信情報選択部１１２に入力される。また、該送受信部１０２は、携帯端末装置３００_ｎに、アプリケーションリストを送信する。

本配信サーバ１００は、利用履歴集計部１０４を有する。該利用履歴集計部１０４は、送受信部１０２と接続される。該利用履歴集計部１０４は、送受信部１０２により入力されるべきアプリケーション利用履歴情報を集計する。例えば、利用履歴集計部１０４は、時系列に従って、各携帯端末装置からのアプリケーション利用履歴情報を集計してもよい。利用履歴集計部１０４は、利用履歴格納部１０６に、時系列に従って各携帯端末装置からのアプリケーション利用履歴情報を集計した結果を格納する。

本配信サーバ１００は、利用履歴格納部１０６を有する。該利用履歴格納部１０６は、利用履歴集計部１０４と接続される。例えば、時系列に従って、各携帯端末装置からのアプリケーションの利用履歴情報が格納される。

図６は、利用履歴格納部１０６に格納されるべきデータの一例を示す。図６に示される例では、時系列に従って、アプリケーションIDにより表されるアプリケーションの利用履歴が格納される。さらに、該アプリケーションを利用したユーザのユーザIDと、該アプリケーションが属する嗜好グループの嗜好グループIDとが関連づけられて格納される。

例えば、利用履歴格納部１０６には、ユーザIDが「U0001」であるユーザが、日時「2010/03/25 10:30」に、アプリケーションIDが「C0001」により示されるアプリケーションを利用したことを示す情報が格納される。該アプリケーションは、嗜好グループIDが「01」により表される嗜好グループに属する。

また、例えば、利用履歴格納部１０６には、アプリケーションIDが「U0001」であるユーザが、日時「2010/03/25 12:00」に、アプリケーションIDが「C0004」により示されるアプリケーションを利用したことを示す情報が格納される。該アプリケーションは、嗜好グループIDが「01」により表される嗜好グループに属する。

また、例えば、利用履歴格納部１０６には、アプリケーションIDが「U0002」であるユーザは、日時「2010/03/25 18:00」に、アプリケーションIDが「C0007」により示されるアプリケーションを利用したことを示す情報が格納される。該アプリケーションは、嗜好グループIDが「01」により表される嗜好グループに属する。

また、例えば、利用履歴格納部１０６には、アプリケーションIDが「U0001」であるユーザは、日時「2010/03/25 19:00」に、アプリケーションIDが「C0002」により示されるアプリケーションを利用したことを示す情報が格納される。該アプリケーションは、嗜好グループIDが「02」により表される嗜好グループに属する。

また、例えば、利用履歴格納部１０６には、アプリケーションIDが「U0002」であるユーザは、日時「2010/03/26 9:00」に、アプリケーションIDが「C0006」により示されるアプリケーションを利用したことを示す情報が格納される。該アプリケーションは、嗜好グループIDが「03」により表される嗜好グループに属する。

また、例えば、利用履歴格納部１０６には、アプリケーションIDが「U0001」であるユーザは、日時「2010/03/26 11:00」に、アプリケーションIDが「C0002」により示されるアプリケーションを利用したことを示す情報が格納される。該アプリケーションは、嗜好グループIDが「01」により表される嗜好グループに属する。図6に示される利用履歴格納部１０６に格納されるデータは一例であり、適宜変更可能である。

本配信サーバ１００は、ユーザ評価推定部１０８を有する。該ユーザ評価推定部１０８は、利用履歴格納部１０６と接続される。該ユーザ評価推定部１０８は、推薦すべきアプリケーションを選択する際に使用されるべきアプリケーションの評価値を算出する。例えば、該ユーザ評価推定部１０８は、ユーザ毎に、各アプリケーションの起動回数を算出する。該ユーザ評価推定部１０８は、該起動回数に基づいて、嗜好グループ毎に、各アプリケーションの評価値を算出する。具体的には、式（１）から算出されてもよい。該ユーザ評価推定部１０８は、評価値を、ユーザIDと、嗜好グループIDと、アプリケーションIDと、利用回数と対応付けてユーザ評価格納部１１０に入力する。

本配信サーバ１００は、ユーザ評価格納部１１０を有する。該ユーザ評価格納部１１０は、ユーザ評価推定部１０８と接続される。該ユーザ評価格納部１１０には、ユーザIDと、嗜好グループIDと、アプリケーションIDと、利用回数と、評価値とが対応付けられて格納される。

図７は、ユーザ評価格納部１１０に格納されるべきデータの一例を示す。図７に示される例では、各ユーザを示すユーザIDと、嗜好グループを示す嗜好グループIDと、アプリケーションを示すアプリケーションIDと、該アプリケーションの利用回数と、該アプリケーションの評価値とが対応付けられて格納される。

例えば、ユーザ評価格納部１１０には、アプリケーションIDが「U0001」であるユーザが、嗜好グループIDが「01」により表される嗜好グループに属するアプリケーションIDが「C0001」により示されるアプリケーションを、「10回」利用したことを示す情報、該アプリケーションの評価値が「5.0」であることを示す情報が格納される。

また、例えば、ユーザ評価格納部１１０には、アプリケーションIDが「U0001」であるユーザが、嗜好グループIDが「01」により表される嗜好グループに属するアプリケーションIDが「C0004」により示されるアプリケーションを、「5回」利用したことを示す情報、該アプリケーションの評価値が「3.0」であることを示す情報が格納される。

また、例えば、ユーザ評価格納部１１０には、アプリケーションIDが「U0001」であるユーザが、嗜好グループIDが「01」により表される嗜好グループに属するアプリケーションIDが「C0007」により示されるアプリケーションを、「3回」利用したことを示す情報、該アプリケーションの評価値が「2.2」であることを示す情報が格納される。

また、例えば、ユーザ評価格納部１１０には、アプリケーションIDが「U0001」であるユーザが、嗜好グループIDが「02」により表される嗜好グループに属するアプリケーションIDが「C0002」により示されるアプリケーションを、「6回」利用したことを示す情報、該アプリケーションの評価値が「5.0」であることを示す情報が格納される。

また、例えば、ユーザ評価格納部１１０には、アプリケーションIDが「U0001」であるユーザが、嗜好グループIDが「03」により表される嗜好グループに属するアプリケーションIDが「C0003」により示されるアプリケーションを、「40回」利用したことを示す情報、該アプリケーションの評価値が「5.0」であることを示す情報が格納される。

また、例えば、ユーザ評価格納部１１０には、アプリケーションIDが「U0001」であるユーザが、嗜好グループIDが「03」により表される嗜好グループに属するアプリケーションIDが「C0006」により示されるアプリケーションを、「10回」利用したことを示す情報、該アプリケーションの評価値が「2.0」であることを示す情報が格納される。

また、例えば、ユーザ評価格納部１１０には、アプリケーションIDが「U0002」であるユーザが、嗜好グループIDが「01」により表される嗜好グループに属するアプリケーションIDが「C0002」により示されるアプリケーションを、「9回」利用したことを示す情報、該アプリケーションの評価値が「5.0」であることを示す情報が格納される。図７に示されるユーザ評価格納部１１０に格納されるデータは一例であり、適宜変更可能である。

本配信サーバ１００は、配信情報選択部１１２を有する。該配信情報選択部１１２は、送受信部１０２と、ユーザ評価格納部１１０と接続される。該配信情報選択部１１２は、ユーザ評価格納部１１０に格納された情報に基づいて、お勧め度を算出する。該配信情報選択部１１２は、送受信部１０２により入力されるべきアプリケーション配信要求信号に応じて、お勧め度を算出するようにしてもよい。該配信情報選択部１１２は、お勧め度に基づいて、推薦すべきアプリケーションを選択する。

例えば、配信情報選択部１１２は、嗜好の類似する他の携帯端末装置に対応する評価値から、未評価のアプリケーションのお勧め度を推定する。配信情報選択部１１２は、嗜好グループ毎に、評価値ベクトルを求める。該配信情報選択部１１２は、評価値ベクトルに基づいて、ユーザ間の嗜好の類似度を算出する。具体的には、式（２）により算出されてもよい。該配信情報選択部１１２は、嗜好の類似度に基づいて、お勧め度を算出する。

図７により示される情報がユーザ評価格納部１１０に格納されている場合について、具体的に説明する。

ユーザ評価格納部１１０には、アプリケーションIDが「C0001」−「C0007」により表されるアプリケーションが含まれるため、７つのユーザ評価値を並べることにより、７次元のベクトルを形成する。例えば、ユーザIDが「U0001」により表されるユーザにより利用されたアプリケーションは、嗜好グループIDが「01」、「02」、及び「03」により表される嗜好グループに属するため、各嗜好グループに対応する評価ベクトル(5.0,0,0,3.0,0,0,2.2)、(0,5.0,0,0,0,0,0)、(0,0,5.0,0,0,2.0,0)が得られる。嗜好の類似度も嗜好グループ毎に算出される。

該評価ベクトルに基づいて、アプリケーションの推薦を受ける携帯端末装置と、該携帯端末装置以外の他の携帯端末装置との間の類似度を式（２）により算出する。

類似度に基づいて、式（３）により、未評価のアプリケーションのお勧め度を算出する。

該配信情報選択部１１２は、お勧め度に基づいて、勧めるべきアプリケーションを選択する。お勧め度は、嗜好グループ毎に算出されるため、同じアプリケーションのお勧め度が、異なる嗜好グループでも算出される可能性がある。同じアプリケーションのお勧め度が異なる嗜好グループでも算出される可能性があるため、該配信情報選択部１１２は、同じアプリケーションのお勧め度が異なる嗜好グループで算出された場合には、該お勧め度の値が最大値となるお勧め度を、該アプリケーションのお勧め度とする。該配信情報選択部１１２は、アプリケーションリスト生成部１１４に、該アプリケーションを示す情報を入力する。

本配信サーバ１００は、アプリケーションリスト生成部１１４を有する。該アプリケーションリスト生成部１１４は、送受信部１０２と、配信情報選択部１１２と接続される。該アプリケーションリスト生成部１１４には、配信情報選択部１１２からレコメンドすべきアプリケーション情報が入力される。該アプリケーションリスト生成部１１４は、レコメンドすべきアプリケーション情報をリスト化する。お勧め度が高い順にランキング付けしてもよい。該アプリケーションリスト生成部１１４は、送受信部１０２に、アプリケーションリストを入力する。送受信部１０２は、携帯端末装置３００_ｎに、アプリケーションリスト生成部１１４により入力されたアプリケーションリストを送信する。

＜システムの動作＞
図８は、本実施例に従った携帯端末装置３００_ｎと、配信サーバ１００とを含むシステムの動作の一例を示すフローチャートである。

本携帯端末装置３００_ｎは、アプリケーション利用情報を収集する（ステップＳ８０２）。例えば、アプリケーション利用情報収集部３０６は、当該携帯端末装置３００_ｎによりアプリケーションが利用される度に、アプリケーション利用情報を取得する。該アプリケーション利用情報には、アプリケーションID（識別子）と、日時情報とが含まれる。

本携帯端末装置３００_ｎは、嗜好グループIDを付与したアプリケーション利用履歴情報を生成する（ステップＳ８０４）。例えば、利用履歴情報信号生成部３１４は、嗜好グループ管理部３１０により入力されるべきアプリケーション利用履歴情報と、該アプリケーション利用履歴情報に含まれるアプリケーションの属する嗜好グループの嗜好グループIDとを含む利用履歴情報信号を生成する。

本携帯端末装置３００_ｎは、配信サーバ１００に、アプリケーション利用履歴情報信号を無線送信する（ステップＳ８０６）。例えば、利用履歴情報信号生成部３１４により生成されたアプリケーション利用履歴情報は、制御部３０４に入力される。制御部３０４は、アプリケーション利用履歴情報信号生成部３１４により入力されたアプリケーション利用履歴情報信号を、送受信部３０２から無線送信する。アプリケーション配信要求信号に、アプリケーション利用履歴情報が含まれてもよい。

本配信サーバ１００は、アプリケーション利用履歴情報を集計する（ステップＳ８０８）。例えば、該利用履歴集計部１０４は、時系列に従って、送受信部１０２により入力されるべきアプリケーション利用履歴情報を集計してもよい。

本配信サーバ１００は、ユーザ毎に、各アプリケーションの利用回数を算出する（ステップＳ８１０）。例えば、ユーザ評価推定部１０８は、ユーザ毎に、各アプリケーションの利用回数を算出する。

本配信サーバ１００は、利用回数に基づいて、ユーザ評価値を算出する（ステップＳ８１２）。例えば、ユーザ評価推定部１０８は、各アプリケーションの利用回数に基づいて、嗜好グループ毎に、アプリケーションの評価値を算出する。

本配信サーバ１００は、ユーザ評価値に基づいて、類似度を算出する（ステップＳ８１４）。例えば、配信情報選択部１１２は、嗜好グループ毎に、評価値ベクトルを求め、該評価値ベクトルを利用して、嗜好の類似度を求める。

本配信サーバ１００は、類似度に基づいて、お勧め度を算出する（ステップＳ８１６）。例えば、配信情報選択部１１２は、嗜好の類似度を利用して、お勧め度を算出する。

本配信サーバ１００は、他の嗜好グループと内容が重複するかどうかを判定する（ステップＳ８１８）。例えば、配信情報選択部１１２は、同じアプリケーションのお勧め度が異なる嗜好グループでも算出されたかどうかを判定する。

他の嗜好グループと内容が重複すると判定された場合（ステップＳ８１８：ＹＥＳ）、本配信サーバ１００は、お勧め度が一番高いものを残す（ステップＳ８２０）。例えば、配信情報選択部１１２は、お勧め度が一番高いものを残し、他を削除する。換言すれば、他の嗜好グループと内容が重複するアプリケーションのお勧め度のうち、最大値を該アプリケーションのお勧め度とする。

他の嗜好グループと内容が重複すると判定されない場合、及びステップＳ８２０によりお勧め度が一番高いもの以外が削除された後、本配信サーバ１００は、お勧め度の高い順にアプリケーションリストを作成する（ステップＳ８２２）。例えば、アプリケーションリスト生成部１１４は、推薦すべきアプリケーション情報をリスト化する。お勧め度が高い順にランキング付けしてもよい。

配信サーバ１００は、該携帯端末装置３００_ｎに、アプリケーションリストを送信する（ステップＳ８２４）。例えば、アプリケーションリスト生成部１１４は、送受信部１０２に、アプリケーションリストを入力する。送受信部１０２は、携帯端末装置３００_ｎに、アプリケーションリスト生成部１１４により入力されたアプリケーションリストを送信する。

ステップＳ８０２、Ｓ８０４の処理は、携帯端末装置３００_ｎの有する中央演算処理装置（図示無し）により実行される。中央演算処理装置を携帯端末装置３００_ｎとして機能させるためのプログラムは、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、メモリカード等の記録媒体に記録された状態で提供される。また、プログラムを、通信網５０を介してダウンロードするようにしてもよい。この記録媒体をコンピュータの補助記憶装置に挿入すると、記録媒体に記録されたプログラムが読み取られる。中央演算処理装置は、読み込んだプログラムをＲＡＭあるいはＨＤＤに書き込み、処理を実行する。プログラムは、コンピュータに、図８の各ステップＳ８０２、Ｓ８０４を実行させる。また、例えば、プログラムは、少なくとも一部のステップを実行されるようにしてもよい。

ステップＳ８０８−Ｓ８２２の処理は、配信サーバ１００の有する中央演算処理装置（図示無し）により実行される。中央演算処理装置を配信サーバ１００として機能させるためのプログラムは、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、メモリカード等の記録媒体に記録された状態で提供される。また、プログラムを、通信網５０を介してダウンロードするようにしてもよい。この記録媒体をコンピュータの補助記憶装置に挿入すると、記録媒体に記録されたプログラムが読み取られる。中央演算処理装置は、読み込んだプログラムをＲＡＭあるいはＨＤＤに書き込み、処理を実行する。プログラムは、コンピュータに、図８の各ステップＳ８０８−Ｓ８２２を実行させる。また、例えば、プログラムは、少なくとも一部のステップを実行されるようにしてもよい。

本実施例において、アプリケーションの分類は、配信サーバ１００で行われてもよい。携帯端末装置３００_ｎは、アプリケーション利用情報を含むアプリケーション利用履歴情報を通知する。配信サーバ１００は、アプリケーション利用履歴情報に含まれるアプリケーションを分類する。例えば、アプリケーション利用履歴情報にホームスクリーンの情報を含めることにより、配信サーバ１００は該ホームスクリーンの情報に基づいてアプリケーションを分類できる。また、例えば、アプリケーション利用履歴情報に含まれる日時情報に基づいて、配信サーバ１００は、時間帯によりアプリケーションを分類できる。

例えば、アプリケーション利用履歴情報に位置情報を含めることにより、配信サーバ１００は該位置情報に基づいてアプリケーションを分類できる。配信サーバ１００でアプリケーションの分類を行うことにより、携帯端末装置の負荷を低減できる。

本実施例によれば、アプリケーションの利用履歴に基づいて、アプリケーションのレーティングが推測される。該レーティングに基づいて、評価傾向の類似したユーザが特定される。該評価傾向の類似したユーザによるアプリケーションの利用履歴を利用して、推薦すべきアプリケーションが選択される。アプリケーションの利用履歴に基づいて、アプリケーションのレーティングが推測されるため、明示的なレーティングを必要とせず、効果的にユーザの嗜好に合致したアプリケーションを推薦できる。

＜変形例＞
＜システム＞
本配信サーバ１００が適用されるシステムは、図１を参照して説明したシステムと同様である。

＜携帯端末装置＞
本携帯端末装置３００_ｎは、図２を参照して説明した携帯端末装置により説明される。

本携帯端末装置３００_ｎは、アプリケーションの利用形態に基づいて、アプリケーションを分類する際に、利用回数（使用回数）を用いる。例えば、嗜好グループ格納部３１２には、嗜好グループIDと、利用回数とが対応付けられている。例えば、嗜好グループIDが「01」により表される分類条件として、所定の期間に「1回」の利用が見込まれるアプリケーション、嗜好グループIDが「02」により表される分類条件として、所定の期間に「2-3回」の利用が見込まれるアプリケーション、嗜好グループIDが「03」により表される分類条件として、所定の期間に「4回以上」の利用が見込まれるアプリケーションとしてもよい。例えば、利用回数の多いアプリケーションと、利用回数の少ないアプリケーションとを同じグループとした場合、使用回数の多いアプリケーションの評価値が高くなり、使用回数の多いアプリケーション以外のアプリケーションの評価値が低くなるため、利用回数の多いアプリケーションが推薦されることになるため、好ましくない。そこで、本変形例では、利用回数の見込み値によりアプリケーションを分類する。該分類は一例であり適宜変更可能である。

利用回数によりアプリケーションを分類する場合に、アプリケーション利用履歴情報に含まれるアプリケーション利用情報は、１日単位とするのが好ましい。換言すれば、所定の期間は、１日であるのが好ましい。アプリケーションには、１日単位で利用されるアプリケーションが含まれるためである。

嗜好グループ管理部３１０は、嗜好グループ格納部３１２に格納された嗜好グループIDと、分類条件との対応に基づいて、アプリケーション利用履歴格納部３０８に格納されたアプリケーションの属する嗜好グループを求める。該嗜好グループ管理部３１０は、アプリケーション履歴情報に含まれるアプリケーションの属する嗜好グループの嗜好グループIDを利用履歴情報信号生成部３１４に入力する。

＜配信サーバ＞
本配信サーバ１００は、図５を参照して説明した配信サーバにより説明される。本配信サーバ１００は、上述した実施例と同様である。

＜システムの動作＞
本変形例に従った携帯端末装置３００_ｎと、配信サーバ１００とを含むシステムの動作は、上述した実施例と同様である。

本変形例と、上述した実施例とを組み合わせてもよい。例えば、利用回数とホームスクリーンとの間に相関を持たせるようにしてもよい。

また、上述した実施例及び変形例において、アプリケーションを分類する条件として複数の条件を組み合わせてもよい。例えば、ホームスクリーン、時間帯、場所、利用回数のうち、少なくとも２つが組み合わされてもよい。さらに、ユーザのアプリケーションに対する嗜好傾向に違いが見られるような条件が組み合わされてもよい。

本配信サーバは、
携帯端末装置により利用されたアプリケーションと、該アプリケーションが属するグループとを含むアプリケーションの利用履歴情報を格納する利用履歴格納部と、
前記アプリケーションの利用履歴情報に基づいて、前記グループに含まれるアプリケーション毎に、第１の評価値を算出するユーザ評価推定部としての、第１の評価値算出部と、
該第１の評価算出部により算出された第１の評価値に基づいて、前記グループ毎に算出された第１の携帯端末装置による第１の評価値と、第２の携帯端末装置による第１の評価値とに基づいて、前記第１の携帯端末装置にアプリケーションを勧める際に使用する第２の評価値を算出する配信情報選択部としての、第２の評価値算出部と、
該第２の評価値算出部により算出された第２の評価値に基づいて、前記第１の携帯端末装置に勧めるべきアプリケーションを選択する配信情報選択部としての、選択部と、
前記第１の携帯端末装置に、前記選択部により選択されたアプリケーションを示す情報を送信する送受信部としての、送信部と
を有する。

アプリケーションの履歴情報に基づいて、嗜好グループに含まれるアプリケーション毎に、第１の評価値が算出されるため、明示的なレーティングを必要とせず、効果的にユーザの嗜好に合致したアプリケーションを推薦できる。

さらに、
前記第１の評価値算出部は、前記グループに含まれるアプリケーション毎に、正規化された第１の評価値を算出する。

さらに、
前記第２の評価値算出部は、前記第１の評価算出部により算出された評価値に基づいて、前記グループ毎に、第１の携帯端末装置による第１の評価値と、第２の携帯端末装置による第１の評価値との間の類似度を算出し、該類似度に基づいて、前記第１の携帯端末装置にアプリケーションを勧める際に使用する第２の評価値を算出する。

第１の評価値が類似する他のユーザによる評価に基づいてアプリケーションを推薦できる。

さらに、
前記利用履歴格納部は、前記アプリケーションが属するグループとして、予め設定された条件に従って、該アプリケーションが分類されたグループIDを格納する。

さらに、
前記利用履歴格納部は、携帯端末装置から通知された、該携帯端末装置により利用されたアプリケーションと、該携帯端末装置により分類された該アプリケーションが属するグループIDとを格納する。

例えば、携帯端末装置側で、アプリケーションのグループ分けができる。

さらに、
前記利用履歴格納部は、前記アプリケーションが属するグループとして、アプリケーションが利用されると想定される回数、アプリケーションが配置されるホームスクリーン、アプリケーションが利用される時間帯、アプリケーションが利用される場所の少なくとも１つの条件に従って、該アプリケーションが分類されたグループIDを格納する。

本方法は、
携帯端末装置により利用されたアプリケーションと、該アプリケーションが属するグループとを含むアプリケーションの利用履歴情報を格納する利用履歴格納部に格納されたアプリケーションの利用履歴情報に基づいて、前記グループに含まれるアプリケーション毎に、第１の評価値を算出する第１の評価値算出ステップと、
該第１の評価算出ステップにより算出された第１の評価値に基づいて、前記グループ毎に算出された第１の携帯端末装置による第１の評価値と、第２の携帯端末装置による第１の評価値とに基づいて、前記第１の携帯端末装置にアプリケーションを勧める際に使用する第２の評価値を算出する第２の評価値算出ステップと、
該第２の評価値算出ステップにより算出された第２の評価値に基づいて、前記第１の携帯端末装置に勧めるべきアプリケーションを選択する選択ステップと、
前記第１の携帯端末装置に、前記選択ステップにより選択されたアプリケーションを示す情報を送信する送信ステップと
を有する。

説明の便宜上、発明の理解を促すため具体的な数値例を用いて説明されるが、特に断りのない限り、それらの数値は単なる一例に過ぎず適切な如何なる値が使用されてよい。

以上、本発明は特定の実施例を参照しながら説明されてきたが、各実施例は単なる例示に過ぎず、当業者は様々な変形例、修正例、代替例、置換例等を理解するであろう。説明の便宜上、本発明の実施例に係る装置は機能的なブロック図を用いて説明されたが、そのような装置はハードウエアで、ソフトウエアで又はそれらの組み合わせで実現されてもよい。本発明は上記実施例に限定されず、本発明の精神から逸脱することなく、様々な変形例、修正例、代替例、置換例等が包含される。

５０ 通信網
１００ 配信サーバ
１０２ 送受信部
１０４ 利用履歴集計部
１０６ 利用履歴格納部
１０８ ユーザ評価推定部
１１０ ユーザ評価格納部
１１２ 配信情報選択部
１１４ アプリケーションリスト生成部
２００ アプリケーション管理サーバ
３００_ｎ（ｎは、ｎ＞０の整数） 携帯端末装置
３０２ 送受信部
３０４ 制御部
３０６ アプリケーション利用情報収集部
３０８ アプリケーション利用履歴格納部
３１０ 嗜好グループ管理部
３１２ 嗜好グループ格納部
３１４ 利用履歴情報信号生成部
３１６ アプリケーション配信要求信号生成部
３１８ 表示部

Claims (7)

1. 携帯端末装置により利用されたアプリケーションと、該アプリケーションが属するグループとを含むアプリケーションの利用履歴情報を格納する利用履歴格納部と、
   前記アプリケーションの利用履歴情報に基づいて、前記グループに含まれるアプリケーション毎に、第１の評価値を算出する第１の評価値算出部と、
   該第１の評価算出部により算出された第１の評価値に基づいて、前記グループ毎に算出された第１の携帯端末装置による第１の評価値と、第２の携帯端末装置による第１の評価値とに基づいて、前記第１の携帯端末装置にアプリケーションを勧める際に使用する第２の評価値を算出する第２の評価値算出部と、
   該第２の評価値算出部により算出された第２の評価値に基づいて、前記第１の携帯端末装置に勧めるべきアプリケーションを選択する選択部と、
   前記第１の携帯端末装置に、前記選択部により選択されたアプリケーションを示す情報を送信する送信部と
   を有する配信サーバ。
2. 請求項１に記載の配信サーバにおいて、
   前記第１の評価値算出部は、前記グループに含まれるアプリケーション毎に、正規化された第１の評価値を算出する配信サーバ。
3. 請求項１又は２に記載の配信サーバにおいて、
   前記第２の評価値算出部は、前記第１の評価算出部により算出された評価値に基づいて、前記グループ毎に、第１の携帯端末装置による第１の評価値と、第２の携帯端末装置による第１の評価値との間の類似度を算出し、該類似度に基づいて、前記第１の携帯端末装置にアプリケーションを勧める際に使用する第２の評価値を算出する配信サーバ。
4. 請求項１ないし３のいずれか１項に記載の配信サーバにおいて、
   前記利用履歴格納部は、前記アプリケーションが属するグループとして、予め設定された条件に従って、該アプリケーションが分類されたグループIDを格納する配信サーバ。
5. 請求項１ないし４のいずれか１項に記載の配信サーバにおいて、
   前記利用履歴格納部は、携帯端末装置から通知された、該携帯端末装置により利用されたアプリケーションと、該携帯端末装置により分類された該アプリケーションが属するグループIDとを格納する配信サーバ。
6. 請求項１ないし５のいずれか１項に記載の配信サーバにおいて、
   前記利用履歴格納部は、前記アプリケーションが属するグループとして、アプリケーションが利用されると想定される回数、アプリケーションが配置されるホームスクリーン、アプリケーションが利用される時間帯、アプリケーションが利用される場所の少なくとも１つの条件に従って、該アプリケーションが分類されたグループIDを格納する配信サーバ。
7. 携帯端末装置により利用されたアプリケーションと、該アプリケーションが属するグループとを含むアプリケーションの利用履歴情報を格納する利用履歴格納部に格納されたアプリケーションの利用履歴情報に基づいて、前記グループに含まれるアプリケーション毎に、第１の評価値を算出する第１の評価値算出ステップと、
   該第１の評価算出ステップにより算出された第１の評価値に基づいて、前記グループ毎に算出された第１の携帯端末装置による第１の評価値と、第２の携帯端末装置による第１の評価値とに基づいて、前記第１の携帯端末装置にアプリケーションを勧める際に使用する第２の評価値を算出する第２の評価値算出ステップと、
   該第２の評価値算出ステップにより算出された第２の評価値に基づいて、前記第１の携帯端末装置に勧めるべきアプリケーションを選択する選択ステップと、
   前記第１の携帯端末装置に、前記選択ステップにより選択されたアプリケーションを示す情報を送信する送信ステップと
   を有する配信サーバにおける方法。

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