JP2012064150A - 情報提供サーバ及び情報提供方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザによる商用サービスの利用実績が少なかったとしても、そのユーザに相応しい情報を提供できるようにすること。
【解決手段】情報提供サーバは、通信相手の情報を含む宛先情報、ユーザによる通信の履歴を示す通信履歴情報、及び商用サービスを利用してユーザが行った取引の履歴を示す取引情報を、複数のユーザから受信する受信部と、宛先情報及び通信履歴情報を解析することで、ユーザ同士の相互関係の強さを示す関係性指標を算出する相互関係推定部と、ある対象ユーザと相互関係を有するユーザのうち1人以上のユーザを、関係性指標を比較することで選択し、選択されたユーザの取引情報から、対象ユーザに提供する情報を決定する提供情報決定部と、提供することに決定した情報を対象ユーザに送信する送信部とを有する。
【選択図】図２

Description

本発明は、情報提供サーバ及び情報提供方法に関する。

今日、通信網を介してユーザに提供することが可能な情報は、ユーザにとって有用なものから有用でないものに至るまで、極めて大量に存在する。したがって、商用サービスを提供するプロバイダやオペレータは、ユーザにとって有用な情報を選別して提供する必要がある。情報を選別する従来の方法として、協調フィルタリング（Collaborative Filtering）と呼ばれる方法がある。この方法の場合、ユーザの商品購入履歴からユーザ同士の類似性が決定され、対象のユーザに類似するユーザが購入した商品から、対象のユーザに推薦する商品が決定される。このような方法については、例えば特許文献1に記載されている。

特開2010−134733号公報

しかしながら、従来の方法によりユーザに商品を推薦する場合、ユーザの商品購入履歴（すなわち、商用サービスを通じてそのユーザがどのような消費活動を行うか）を事前に知っておく必要がある。したがって、商用サービスを未だ十分に利用した実績のないユーザに情報を提供しようとしても、そのユーザに相応しい情報を提供することは容易でないという問題がある。

本発明の課題は、ユーザによる商用サービスの利用実績が少なかったとしても、そのユーザに相応しい情報を提供できるようにすることである。

一実施例による情報提供サーバは、
通信相手の情報を含む宛先情報、ユーザによる通信の履歴を示す通信履歴情報、及び商用サービスを利用してユーザが行った取引の履歴を示す取引情報を、複数のユーザから受信する受信部と、
前記宛先情報及び前記通信履歴情報を解析することで、ユーザ同士の相互関係の強さを示す関係性指標を算出する相互関係推定部と、
ある対象ユーザと相互関係を有するユーザのうち1人以上のユーザを、前記関係性指標を比較することで選択し、選択されたユーザの前記取引情報から、前記対象ユーザに提供する情報を決定する提供情報決定部と、
提供することに決定した情報を前記対象ユーザに送信する送信部と
を有する情報提供サーバである。

一実施例によれば、ユーザによる商用サービスの利用実績が少なかったとしても、そのユーザに相応しい情報を提供することができる。

通信システムを示す図。 実施例による動作概要を示す図。 情報提供サーバにおける動作例を示す図。 情報提供サーバがログの情報を取得する様子を示す図。 ユーザ同士の相互関係を表すソーシャルグラフを示す図。 ユーザＡとユーザＢ、Ｃ、Ｄ、Ｘ、Ｙとの相互関係を示す図。 ユーザＡとユーザＢ、Ｃ、Ｄ、Ｘ、Ｙとの相互関係を示す図。 通信端末の機能ブロック図。 情報提供サーバの機能ブロック図。

以下の観点から実施例を説明する。

1．通信システム
2．動作例
3．通信端末
4．情報提供サーバ

＜1．通信システム＞
図1は、実施例で使用される通信システムの概要を示す。通信システムは、通信端末11、12、通信網20、情報提供サーバ30を少なくとも含む。通信端末11、12は、通信網20を介して情報を通信することが可能な適切な如何なる通信端末でもよい。

通信端末は、典型的には移動端末であるが、固定端末でもよい。通信端末は、具体的には、携帯電話、情報端末、スマートフォン、ノート型パーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ等であるがこれらに限定されない。

通信網20は、通信端末11、12と情報提供サーバ30との間の通信を可能にする適切な如何なる通信網でもよい。通信網20は、典型的には移動通信網であるが、無線又は有線による適切な如何なる通信網でもよい。

情報提供サーバ30は、通信端末11、12からの要求（リクエスト）に応答して、又は適切なタイミングにおいて、通信端末11、12に信号を送信する。送信される信号は、情報、コンテンツ及びアプリケーション等のような任意の内容を含んでもよい。本実施例の場合、特に、送信される信号は、通信端末11、12のユーザにとって有意義な情報を含む。後述するように、情報提供サーバ30は、様々なユーザの宛先情報、通信履歴情報及び取引情報を管理し、これらの情報を利用して、対象のユーザにとって有意義な情報を推定する。

＜2．動作例＞
図2及び図3を参照しながら実施例における動作例を説明する。図2は通信システムにおける動作概要を示す。図3は、情報提供サーバにおいて行われる動作例を示す。図2におけるＳ31−Ｓ35は、図3のフローにおけるステップＳ31−Ｓ35にそれぞれ対応する。

ステップＳ31において、情報提供サーバは、複数のユーザ各々から、ログを取得する。ログは、典型的には、宛先情報、通信履歴情報及び取引情報を含むが、これらに限定されない。ステップＳ31において、宛先情報、通信履歴情報及び取引情報は、同時に取得されてもよいし、別々に取得されてもよい。

宛先情報は、通信相手の情報（電話番号、電子メールアドレス又はその他の通信相手を特定する識別情報）、訪問先のアドレスの情報（例えば、プロバイダのサイトのアドレス）、電話帳を更新した内容を示す情報、アドレス張を更新した内容を示す情報等を含む。電話帳やアドレス帳の更新は、ユーザの追加、ユーザの削除及びユーザの情報の修正を含む。

通信履歴情報は、ユーザが行った通信の履歴を示す。例えば、通信履歴情報は、電話の発着信に関する情報（通信相手、通信日時等）、電子メールの送受信（通信相手、通信日時、データサイズ等）、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）における情報の発信及び受信に関する情報（発信及び受信の日時、発信した情報に応答した者等）等を含む。通信履歴情報は、さらに、通信端末の操作に関する情報を含んでもよい。

取引情報は、商用サービスを利用してユーザが行った取引の内容を示し、取引を行った相手の情報（取引相手であるプロバイダの識別情報等）、取引を行った日時、取引の対象（商品、役務等）、対価（取引が有料であった場合の金額、支払い方法等）等の情報を含む。取引の対象（取引対象）となるものは、有体物でも無体物でもよく、有償でも無償でもよい。例えば、取引の対象となるものとして、物品、ソフトウェア（アプリケーション、プログラム等）、情報（ニュース、店舗情報、音楽情報、行楽地情報、天気予報等）等が挙げられるが、これらに限定されない。

図4は、図3のステップＳ31において、情報提供サーバが、ユーザＡ−Ｃ各々からログの情報を取得する様子を例示的に示す。ユーザＡがユーザＢを電話帳に登録すると（Ｓ402）、ユーザＡの電話帳が更新されたことが、情報提供サーバに報告される（Ｓ404）。これに応答して、情報提供サーバは、ユーザＡの電話帳（宛先情報）を更新する（Ｓ406）。ユーザＡがユーザＢに電話をかけて通話が終了すると（Ｓ408）、ユーザＡの通信履歴（ある日時でユーザＡがユーザＢ宛に発信し、ある日時で終了したこと）が情報提供サーバに報告される（Ｓ410）。これに応じて、情報提供サーバは、ユーザＡの通信履歴情報を更新する（Ｓ412）。また、ユーザＢの通信履歴（ある日時でユーザＡから着信を受け、ある日時で終了したこと）も情報提供サーバに報告され（Ｓ414）、ユーザＢの通信履歴情報も更新される（Ｓ416）。ユーザＢが何らかの商品ｘを購入すると（ステップＳ418）、そのような商取引が行われたことを示す取引情報（取引対象である商品ｘ、商用サービスのプロバイダ、価格、支払い方法等の情報）が、情報提供サーバに報告される（Ｓ420）。これに応じて、情報提供サーバは、ユーザＢの取引情報を更新する（ステップＳ422）。ユーザＢがユーザＡに電子メールを送信すると（Ｓ424）、ユーザＡの通信履歴（ある日時でユーザＢから電子メールを受信したこと等）が情報提供サーバに報告される（Ｓ426）。これに応じて、情報提供サーバは、ユーザＡの通信履歴情報を更新する（Ｓ428）。また、ユーザＢの通信履歴（ある日時でユーザＡに電子メールを送信したこと等）も情報提供サーバに報告され（Ｓ430）、ユーザＢの通信履歴情報も更新される（Ｓ432）。

上記の説明では、電話帳の更新、通信の終了、商品の購入等の個々の動作又は処理が完了すると、速やかに、その旨の報告が情報提供サーバになされているが、そのような動作は本実施例に必須ではない。ログ（宛先情報、通信履歴情報、取引情報）の更新は、適切な如何なる頻度で行われてもよい。例えば、1時間、1日、1週間等のような何らかの所定の期間毎に、ログが更新されてもよい。あるいは、一定の期間毎に更新する代わりに又はそれとともに、ユーザ又はオペレータからの要求に応じて、ログが更新されてもよい。

図3のステップＳ32において、情報提供サーバは、ユーザの宛先情報を利用して、ユーザ同士の相互関係を推定する。ユーザ同士の相互関係はソーシャルグラフにより表現することが可能である。ソーシャルグラフは、ユーザ同士のつながりを示すグラフであり、「つながり」は、結びつき、結合関係、相関関係と呼ばれてもよい。したがって、ソーシャルグラフは、人物相関図等と言及されてもよい。

図5は、ユーザＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｘ、Ｙに関するソーシャルグラフを示す。Ａ、Ｂ、Ｃ...のようなノード（node）又は節（vertex）はユーザを表し、ノード間の実線又はエッジ（edge）は「つながり」があることを示す。例えば、図示の例の場合、ユーザＡ及びＢの間には「つながり」があり、互いに連絡を取り合うことができる。このような「つながり」の情報は、例えば、ユーザＡの宛先情報及びユーザＢの宛先情報に登録されているユーザが誰であるかを調べることで、取得できる。図示の例の場合、ユーザＡの宛先情報（例えば、電話帳）には、ユーザＢ、Ｃ、Ｄ、Ｘ、Ｙが登録されている。ユーザＢの宛先情報（例えば、電話帳）には、ユーザＡ、Ｃが登録されている。これにより、ユーザＡ及びＢの間に「つながり」があることが分かる。複数のユーザ各自の宛先情報を調べることで、図5に示すようなソーシャルグラフを推定することができる。

さらに、情報提供サーバは、通信履歴情報を解析することで、ユーザ同士の相互関係の強さ又は深さを示す関係性指標を算出する。したがって、関係性指標は、ユーザ同士の親密度と呼ばれてもよい。関係性指標は、適切な如何なる方法で算出されてもよい。具体例として、ユーザ同士の間で行われた通信の実績から、関係性指標を算出することが考えられる。2人のユーザの相互関係が強い場合、そのユーザ同士は互いに頻繁に連絡を取り合うことが予想されるからである。このため、例えば、以下の（1）及び（2）のような観点から、関係性指標を算出することが考えられる。

（1）コミュニケーション頻度
相互関係が存在するユーザ各々の通信履歴情報から、ユーザ同士の間で行われた通信回数を導出し、通信回数の多少にしたがって、相互関係の強弱を判別することができる。この場合、通信回数をそのまま関係性指標として使用してもよい。例えば、図5の例の場合、ユーザＡは、ユーザＢ、Ｃ、Ｄ、Ｘ、Ｙとの間に相互関係がある。例えば、1ヶ月の間に行われた通信回数が、
ユーザＡとＢの通信の場合、100回（関係性指標＝100）、
ユーザＡとＣの場合、20回（関係性指標＝20）、
ユーザＡとＤの場合、50回（関係性指標＝50）、
ユーザＡとＸの場合、5回（関係性指標＝5）、及び
ユーザＡとＹの場合、25回（関係性指標＝25）
であったとする。通信回数、すなわち関係性指標を比較することで、ユーザＡと相互関係が強いユーザが誰であるかを判別することができる。この例の場合、ユーザＡは、ユーザＢ及びＤと相対的に強い相互関係を有する。説明の簡明化のため、関係性指標は、通信回数そのものを表現しているが、このことは必須ではなく、通信回数を正規化したものが関係性指標として使用されてもよい。

図6に示すように、例えば、ユーザＡが通信した通信相手全てについての通信回数を合計し、その合計値で通信回数が正規化されてもよい。図6の例の場合、ユーザＡは、ユーザＢ、Ｃ、Ｄ、Ｘ、Ｙとの間で通算200回通信を行っている。この場合、正規化された関係性指標は、
ユーザＡとＢの場合、100／200＝0．5、
ユーザＡとＣの場合、20／200＝0．1、
ユーザＡとＤの場合、50／200＝0．25、
ユーザＡとＸの場合、5／200＝0．025、及び
ユーザＡとＹの場合、25／200＝0．125
となる。

通信は、電話による通信、電子メールによる通信及びソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）における通信等のように様々な形態が存在する。したがって、通信回数から関係性指標を算出する場合、通信形態の相違を考慮することが考えられる。通信形態の相違を考慮する場合、通信形態毎に重み（ウェイト）を変えることが考えられる。例えば、各通信形態による重みは、電話による通信の場合には「1」、電子メールによる通信の場合には「0．6」、ＳＮＳによる通信の場合には「0．3」のように設定されてもよい。重みの数値は一例にすぎず、適切な如何なる数値が使用されてもよいが、電話、電子メール、ＳＮＳの順に重みが小さくなることが好ましい。通信形態を考慮しない場合は、何らかの通信が行われる毎に、通信回数及び関係性指標を1つ増やすことが考えられる。

（2）インタラクティブ性
ところで、ある2人のユーザＰ、Ｑの通信回数と別の2人のユーザＲ、Ｓの通信回数とがともに同じであったとしても、ユーザ同士の相互関係の強さが同程度であるとは限らない。例えば、ユーザＰはユーザＱに5回電子メールを送信し、ユーザＱもユーザＰに電子メールを5回送信し、通算して10回の通信が行われたとする。この場合、ユーザＰとＱは対等に連絡を取り合っており、2人の結びつき（相互関係、つながり）は強いと考えられる。これに対して、ユーザＲはユーザＳに10回電子メールを送信し、ユーザＳはユーザＲに電子メールを一度も送信したことがなかったとしても、2人の間で通算して10回の通信が行われたことになる。この場合、ユーザＲとＳの関係は対等であるとは言えず、2人の結びつき（相互関係、つながり）が強いとは言えない。このような事情に配慮する観点からは、単に通信回数だけでなく、通信の方向を判別し、通信が相互に（双方向に）行われているか否かを考慮することが考えられる。

一例として、ユーザ同士の間で行われた総通信回数における送信回数及び受信回数の割合を算出し、送信回数の割合と、受信回数の割合とが同程度であるほど相互関係（関係性指標）が強く、それらが異なっているほど相互関係は弱いと判断されてもよい。

例えば、図5及び図6の例において、ユーザＡは、ユーザＢ、Ｃ、Ｄ、Ｘ、Ｙとの間に相互関係がある。1ヶ月の間に行われた通信回数が、
ユーザＡとＢの通信の場合、100回（送信40回、受信60回）、
ユーザＡとＣの通信の場合、20回（送信1回、受信19回）、
ユーザＡとＤの通信の場合、50回（送信25回、受信25回）、
ユーザＡとＸの通信の場合、5回（送信4回、受信1回）、及び
ユーザＡとＹの通信の場合、25回（送信4回、受信21回）
であったとする。「送信」とはユーザＡから送信又は発信した回数であり、「受信」とはユーザＡが他のユーザから受信した回数であり、送信回数及び受信回数の合計が通信回数になる。通信回数に対する送信回数の割合と、通信回数に対する受信回数の割合との差分は、
ユーザＡとＢの通信の場合、｜（40−60）÷100｜＝0．2（関係性指標＝0．8）、
ユーザＡとＣの通信の場合、｜（1−19）÷20｜＝0．9（関係性指標＝0．1）、
ユーザＡとＤの通信の場合、｜（25−25）÷50｜＝0（関係性指標＝1）、
ユーザＡとＸの通信の場合、｜（4−1）÷5｜＝0．6（関係性指標＝0．4）、及び
ユーザＡとＹの通信の場合、｜（4−21）÷25｜＝0．68（関係性指標＝0．32）
となる。絶対値を算出しているのは、差分の大きさに興味があることに起因する。送信回数の割合と受信回数の割合とが同程度であるほど相互関係が強く、それらが異なっているほど相互関係は弱くなるようにするため、一例として、１から差分を減算することで、関係性指標が導出されている（図7）。図7に示すような、差分と関係性指標とのとの間の対応関係は一例にすぎず、送受信の割合が同程度であるほど関係性指標が高くなり、異なっているほど低くなることを表現する適切な如何なる対応関係が使用されてもよい。目下の例の場合も、関係性指標を比較することで、ユーザＡと相互関係が強いユーザが誰であるかを判別することができる。この例の場合、ユーザＡは、ユーザＢ、Ｄ、Ｘと相対的に強い相互関係を有する。

なお、インタラクティブ性を考慮して関係性指標を導出する場合にも、通信形態の相違を考慮し、通信形態毎に異なる重み（ウェイト）が使用されてもよい。

関係性指標は、上記の（1）コミュニケーション頻度及び（2）インタラクティブ性のうち、何れか一方に基づいて算出されてもよいし、双方を考慮して算出されてもよい。

図３のステップＳ３３において、情報提供サーバは、何らかの対象ユーザと相互関係を有するユーザのうち1人以上のユーザを、関係性指標に基づいて選択する。対象ユーザとは、情報提供サーバが情報を提供しようとしているユーザであり、かつそのユーザのログ（特に、取引情報の履歴）が十分に蓄積されていないユーザである。このようなユーザの消費行動の傾向は、ログの情報からは未だ不明である。情報提供サーバは、対象ユーザと相互関係を有するユーザの内、関係性指標が高いユーザを選択する。一例として、所定の閾値を超える関係性指標を有するユーザが選択されてもよい。あるいは、閾値によらず、関係性指標が相対的に高い上位所定人数のユーザが選択されてもよい。なお、対象ユーザと相互関係を有するユーザの内、関係性指標の観点から選択されるユーザのログは、十分に蓄積されているものとする。すなわち、対象ユーザと相互関係を有し、かつ十分にログが蓄積されているユーザの中から、関係性指標の観点から1人以上のユーザが選択される。例えば、対象ユーザがユーザＡであり、ユーザＡとの間で高い関係性指標を有するユーザが、ユーザＢ、Ｄであったとする。この場合、ユーザＤのログが十分に蓄積されていなかった場合、ユーザＤは選択されず、ユーザＢのみが選択される。特に、商用サービスの利用履歴を含む取引情報のログが十分に蓄積されているユーザが、ステップＳ３３において選択されることになる。したがって、少なくとも、対象ユーザが商用サービスを利用した回数は、選択されたユーザが商用サービスを利用した回数より少ない。

ステップＳ３４において、情報提供サーバは、選択されたユーザの取引情報から、対象ユーザに提供する情報（取引対象の情報）を決定する。対象ユーザがユーザＡであり、ユーザＡとの間で高い関係性指標を有するユーザとして、ユーザＢ、Ｄが選択されたとする。情報提供サーバは、ユーザＢの取引情報から、ユーザＢが過去に取引を行った取引対象を判別する。取引対象は、例えば、物品、ソフトウェア（アプリケーション、プログラム等）、情報（ニュース、店舗情報、音楽情報、行楽地情報、天気予報等）等であるが、これらに限定されない。同様に、情報提供サーバは、ユーザＤの取引情報から、ユーザＤが過去に取引を行った取引対象を判別する。このように、情報提供サーバは、ステップＳ３３において選択された1人以上のユーザ各々について、過去に取引された取引対象を判別する。そして、情報提供サーバは、判別された取引対象の中から、対象ユーザに推薦する取引対象を決定する。一例として、判別された取引対象全てが、対象ユーザに推薦する取引対象として決定されてもよい。あるいは、判別された取引対象が多かった場合、何らかの基準にしたがって、対象ユーザに推薦する取引対象が選別されてもよい。そのような基準としては、選択されたユーザをさらに絞り込んで、取引対象の候補を減らすことが考えられる。あるいは、対象ユーザに対して、何らかの情報が過去に提供されていた場合、提供した情報と同じ分野又はカテゴリに属する取引対象を選別することが考えられる。あるいは逆に、既に提供した情報と異なる分野又はカテゴリに属する取引対象を選別することも考えられる。

ステップＳ３５において、情報提供サーバは、対象ユーザに提供することに決まった情報（取引対象の情報）を対象ユーザに送信する。対象ユーザに提供又は推薦される取引対象は、対象ユーザと非常に深い相互関係を有するユーザが、過去に購入又は入手したものである。したがって、対象ユーザが、そのような取引対象に興味を有する可能性は高い。例えば、ユーザＡの友人Ｂは、ユーザＡと相互関係が深く、このユーザＢが過去に「かばん」を購入していた場合、ユーザＡに同様な「かばん」を推薦することが考えられる。このようにして、商用サービスの利用実績が少ない対象ユーザに対しても、適切な情報提供（取引対象の推薦）を行うことができる。

＜3．通信端末＞
図８は、実施例で使用される通信端末の機能ブロック図を示す。図８には通信端末に備わる様々な機能要素の内、本実施例の動作に特に関連するものが示されている。図示の通信端末は、図１の通信システムにおける通信端末１１、１２として使用することが可能である。通信端末は、送受信部８１、情報管理部８２及びユーザインターフェース８３を有する。

送受信部８１は、情報提供サーバから信号を受信する機能及び情報提供サーバに信号を送信する機能を有する。受信する信号は、例えば、情報提供サーバが推薦する情報（取引対象の情報）を含む信号である。送信する信号は、例えば、宛先情報、通信履歴情報及び取引情報を含む信号である。

情報管理部８２は、宛先情報、通信履歴情報及び取引情報を管理する。
ユーザインターフェース８３は、ユーザに情報を提示する機能及びユーザからの入力を受け付ける機能を有する適切な如何なるインターフェースでもよい。ユーザインターフェースは、視覚的なユーザインターフェースでもよいし、聴覚的なユーザインターフェースでもよい。ユーザインターフェース８３は、例えば、ディスプレイ、陰極線管（CRT）、液晶ディスプレイ（LCD）、有機ＥＬディスプレイ、タッチパッド、マウス、スタイラス、トラックボール、マイクロフォン及びスピーカ、又はそれらの適切な任意の組み合わせであるが、これらに限定されない。好ましくは、ユーザインターフェース８３は、タッチスクリーンを備えたディスプレイにより構築され、接触感知式の透明パネルがディスプレイをカバーし、ユーザの指又はスタイラスの動きにより画面の表示を制御する。

＜4．情報提供サーバ＞
図９は、実施例で使用される情報提供サーバの機能ブロック図を示す。図９には情報提供サーバに備わる様々な機能要素の内、本実施例の動作に特に関連するものが示されている。図示の情報提供サーバは、図１の通信システムにおける情報提供サーバ３０として使用することが可能である。情報提供サーバは、送受信部９１、データベース９２、情報管理部９３、相関関係推定部９４及びレコメンドアイテム決定部９５を有する。

送受信部９１は、通信端末から信号を受信する機能及び通信端末に信号を送信する機能を有する。送信する信号は、例えば、情報提供サーバが推薦する情報（取引対象の情報）を含む信号である。受信する信号は、例えば、例えば、宛先情報、通信履歴情報及び取引情報を含む信号である。

データベース９２は、各ユーザの宛先情報、通信履歴情報及び取引情報を格納する。

情報管理部９３は、各ユーザの宛先情報、通信履歴情報及び取引情報を管理し、ユーザからの報告を受けて情報を更新する。

相関関係推定部９４は、各ユーザの宛先情報及び通信履歴情報に基づいて、ユーザ同士の相互関係を推定し、相互関係又はつながりを示すソーシャルグラフを推定する。相関関係推定部９４は、相互関係の強さを示す関係性指標をユーザ毎に算出する。

レコメンドアイテム決定部９５は、ある対象ユーザと相互関係を有するユーザの中で、関係性指標が相対的に高いユーザを選択し、選択されたユーザの取引情報を参照することで、過去に取引された取引対象を判別する。レコメンドアイテム決定部９５は、判別された取引対象の全部又は一部を、対象ユーザに推薦する情報（レコメンドアイテム）として決定する。レコメンドアイテムは、送受信部９１により対象ユーザに通知される。

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、それら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。例えば、本発明は、ログが未だ十分に蓄積されていないユーザにも情報を提供する適切な如何なる移動通信システムに適用されてもよい。発明の理解を促すため具体的な数値例を用いて説明がなされたが、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もよい。発明の理解を促すため具体的な数式を用いて説明がなされたが、特に断りのない限り、それらの数式は単なる一例に過ぎず適切な如何なる数式が使用されてもよい。実施例又は項目の区分けは本発明に本質的ではなく、2以上の項目に記載された事項が必要に応じて組み合わせて使用されてよいし、ある項目に記載された事項が、別の項目に記載された事項に（矛盾しない限り）適用されてよい。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ェアで、ソフトウェアで又はそれらの組み合わせで実現されてもよい。ソフトウェアは、ランダムアクセスメモリ（RAM）、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ（ROM）、EPROM、EEPROM、レジスタ、ハードディスク（HDD）、リムーバブルディスク、CD−ROM、データベース、サーバその他の適切な如何なる記憶媒体に用意されてもよい。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、置換例等が本発明に包含される。

１１、１２ 通信端末
２０ 通信網
３０ 情報提供サーバ
８１ 送受信部
８２ 情報管理部
８３ ユーザインターフェース
９１ 送受信部
９２ データベース
９３ 情報管理部
９４ 相関関係推定部
９５ レコメンドアイテム決定部

Claims (9)

1. 通信相手の情報を含む宛先情報、ユーザによる通信の履歴を示す通信履歴情報、及び商用サービスを利用してユーザが行った取引の履歴を示す取引情報を、複数のユーザから受信する受信部と、
   前記宛先情報及び前記通信履歴情報を解析することで、ユーザ同士の相互関係の強さを示す関係性指標を算出する相互関係推定部と、
   ある対象ユーザと相互関係を有するユーザのうち1人以上のユーザを、前記関係性指標を比較することで選択し、選択されたユーザの前記取引情報から、前記対象ユーザに提供する情報を決定する提供情報決定部と、
   提供することに決定した情報を前記対象ユーザに送信する送信部と
   を有する情報提供サーバ。
2. 前記対象ユーザが前記商用サービスを利用した回数は、前記選択されたユーザが前記商用サービスを利用した回数より少ない、請求項1記載の情報提供サーバ。
3. 前記相互関係推定部は、前記通信履歴情報を解析することで、ユーザ同士の相互関係を推定し、前記ユーザ同士の間で行われた通信の実績から、前記相互関係の強さを示す関係性指標を算出する、請求項1又は2に記載の情報提供サーバ。
4. 前記通信の実績は、前記ユーザ同士の間で行われた通信の回数により表現される、請求項3記載の情報提供サーバ。
5. 前記通信の実績は、前記ユーザ同士の間で行われた通信において、一方及び他方のユーザ各々から発信された回数の比率により表現される、請求項3又は4に記載の情報提供サーバ。
6. 前記ユーザ同士の相互関係は、ソーシャルグラフにより表現される、請求項1−5の何れか1項に記載の情報提供サーバ。
7. 前記通信履歴情報は、電話による通信の履歴、電子メールによる通信の履歴又はソーシャルネットワーキングサービスにおける情報の送受信の履歴の情報を含む、請求項1−6の何れか1項に記載の情報提供サーバ。
8. 前記取引情報は、ニュース、アプリケーション、物品又は店舗情報をユーザが入手したことに対する履歴の情報を含む、請求項1−7の何れか1項に記載の情報提供サーバ。
9. 通信相手の情報を含む宛先情報、ユーザによる通信の履歴を示す通信履歴情報、及び商用サービスを利用してユーザが行った取引の履歴を示す取引情報を、複数のユーザから受信し、
   前記宛先情報及び前記通信履歴情報を解析することで、ユーザ同士の相互関係の強さを示す関係性指標を算出し、
   ある対象ユーザと相互関係を有するユーザのうち1人以上のユーザを、前記関係性指標を比較することで選択し、選択されたユーザの前記取引情報から、前記対象ユーザに提供する情報を決定し、
   提供することに決定した情報を前記対象ユーザに送信するステップ
   を有する情報提供方法。

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