JP2015152957A - サーバ装置、プログラム及び情報提供方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザ同士の積極的、かつ、持続的なコミュニケーションを構築させるとともに、ネットワークサービスの利用価値を高め、かつ、ネットワーク上のユーザ間のコミュニケーションの活性化、及び、仮想空間又は現実空間におけるユーザ間の交流を支援することが可能なサーバ装置等を提供すること。【解決手段】本実施形態の通信システム１は、ＳＮＳの各種の機能を用いることによって、カタログコンテンツの利用情報を収集し、収集した利用情報に基づいて各ユーザに対して感性やその傾向が類似する類似ユーザを推薦し、その結果、ユーザ同士のコミュニケーションを活性化させる構成を有している。【選択図】図１

Description

本発明は、インターネット上に構築された、仮想空間において人物間の交流を支援するサービスを提供するサーバ装置、プログラム、及び、情報提供方法に関する。

近年、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）などのネットワーク技術の発展及びスマートフォンなどに代表される携帯型情報通信端末装置の進歩に伴い、仮想空間上におけるコミュニケーションツールとしてソーシャルネットワーキングサービス（以下、「ＳＮＳ」と略称する。）又は電子掲示板に代表されるインターネットコミュニティが普及し、利用者（以下、「ユーザ」という。）の数も年々増加している。

例えば、ＳＮＳは、ＷＷＷなどのネットワーク上の仮想空間において、ユーザが自身の経歴及び顔写真の他に、お気に入りの写真、趣味嗜好、日記、勤務先、職業、居住地等の各情報（以下、「ユーザ情報」という。）、を公開すること、公開した情報を他人と共有すること、及び、公開した情報に基づいて友人を募り、交流を深めるツールとして用いることができるようになっている。また、最近では、ＳＮＳは、動画像、静止画像、音楽またはゲームなど各種のデータ及びニュースその他の情報の共有をも手軽に行えるように構成されている。

このようなネットワークザービスにおいては、ユーザ同士のコミュニケーションを活性化する機能を有し、コミュニケーションの「きっかけ」を与えるための情報として、ユーザに関する情報とコミュニケーションの履歴に基づいて、ユーザの特性を抽出し、その情報を提供するものが知られている（例えば、特許文献１）。

特開２００５−２３５１１８号公報

しかしながら、上記特許文献１に開示されたシステムにあっては、画一的な情報であるため、ユーザ特性の情報だけでは、各ユーザにおいて自己の嗜好性又は感性が一致又は類似しているか否かを判断することは難しく、持続的なコミュニケーションを構築するための情報としては利用できない場合も多い。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、ユーザ同士の積極的、かつ、持続的なコミュニケーションを構築させるとともに、ネットワークサービスの利用価値を高め、かつ、ネットワーク上のユーザ間のコミュニケーションの活性化、及び、仮想空間又は現実空間におけるユーザ間の交流を支援することが可能なサーバ装置等を提供することにある。

（１）上述した課題を解決するため、本発明のサーバ装置は、それぞれ異なるカテゴリに属する複数の属性が規定されたコンテンツに基づいて、ネットワークを介してユーザに所定の情報を提供するサーバ装置であって、前記ユーザ毎に、データベースに予め記憶された複数の前記コンテンツが前記ネットワークを介して利用された利用回数をそれぞれ登録する登録手段と、所与のタイミングにて、前記カテゴリ毎及び各カテゴリにおける前記属性毎の少なくともいずれか一方のコンテンツの利用回数を、前記ユーザ毎に、集計する集計手段と、特定のユーザである特定ユーザの前記利用回数における集計結果と、他のユーザの前記利用回数における集計結果と、に基づいて、前記特定ユーザに対する前記他のユーザとの前記コンテンツの利用に関する類似傾向を類似度としてそれぞれ算出する算出手段と、前記算出された類似度の中から所定の条件を有する類似度を特定し、当該特定した類似度の算出に用いた前記他のユーザを、前記特定ユーザに推薦する推薦ユーザとして、特定する特定手段と、前記特定された推薦ユーザ又は当該推薦ユーザに関する情報を前記特定ユーザに提供する提供手段と、を備える構成を有している。

この構成により、本発明のサーバ装置は、ユーザのコンテンツに関する利用回数に基づいて、特定ユーザに対する他のユーザとのコンテンツの利用に関する類似傾向を類似度として数値化することができるとともに、例えば、当該類似度の数値が高いなどの所定の条件を有する類似度に基づいて、特定ユーザと興味や当該興味を抱く傾向が類似するユーザを当該特定ユーザに推薦することができるので、特定ユーザにおける推薦ユーザとの交流の発展に寄与することができる。

したがって、本発明のサーバ装置は、ユーザ同士の積極的、かつ、持続的なコミュニケーションを構築させるとともに、ネットワークサービスの利用価値を高め、かつ、ネットワーク上のユーザ間のコミュニケーションの活性化、及び、仮想空間又は現実空間におけるユーザ間の交流を支援することができる。

（２）また、本発明のサーバ装置は、前記類似度には、各ユーザの属性毎におけるコンテンツの利用回数に基づいて算出された興味類似度と、各ユーザのカテゴリ毎におけるコンテンツの利用回数と各ユーザの各カテゴリにおける１以上の利用回数を有する属性の種別数と、に基づいて算出された興味傾向類似度と、が含まれており、前記算出手段が、前記特定ユーザの各カテゴリにおける属性毎の利用回数と、前記他のユーザの各カテゴリにおける属性毎の利用回数と、に基づいて所定の演算を実行し、前記特定ユーザにおける前記他のユーザに対する前記興味類似度をそれぞれ算出し、前記特定ユーザの各カテゴリにおける利用回数及び前記属性の種別数と、前記他のユーザの各カテゴリにおける利用回数及び前記属性の種別数と、に基づいて所定の演算を実行し、前記特定ユーザにおける前記他のユーザに対する前記興味傾向類似度をそれぞれ算出し、前記算出した興味類似度及び興味傾向類似度に基づいて、前記特定ユーザに対する前記他のユーザとの類似度をそれぞれ算出する、構成を有している。

この構成により、本発明のサーバ装置は、特定ユーザに対する他のユーザとのコンテンツの利用に関する興味度合いの類似度、及び、当該コンテンツの利用に関する興味傾向の類似度を算出することができるので、特定ユーザと興味が類似し、かつ、当該興味を抱く傾向が類似するという双方の観点からユーザを当該特定ユーザに推薦することができる。

（３）また、本発明のサーバ装置は、前記類似度には、各ユーザの属性毎におけるコンテンツの利用回数に基づいて算出された類似度が興味類似度として含まれており、前記算出手段が、前記特定ユーザの各カテゴリにおける属性毎の利用回数と、前記他のユーザの各カテゴリにおける属性毎の利用回数と、に基づいて所定の演算を実行し、前記特定ユーザにおける前記他のユーザに対する前記興味類似度をそれぞれ算出する、構成を有してもよい。

この構成により、本発明のサーバ装置は、特定ユーザに対する他のユーザとのコンテンツの利用に関する興味度合いの類似度を算出することができるので、特定ユーザと興味が類似するユーザを当該特定ユーザに推薦することができる。

（４）また、本発明のサーバ装置は、前記類似度には、各ユーザのカテゴリ毎におけるコンテンツの利用回数と各ユーザの各カテゴリにおける１以上の利用回数を有する属性の種別数と、に基づいて算出された類似度が興味傾向類似度として含まれており、前記算出手段が、前記特定ユーザの各カテゴリにおける利用回数及び前記属性の種別数と、前記他のユーザの各カテゴリにおける利用回数及び前記属性の種別数と、に基づいて所定の演算を実行し、前記特定ユーザにおける前記他のユーザに対する前記興味傾向類似度をそれぞれ算出する、構成を有していてもよい。

この構成により、本発明のサーバ装置は、特定ユーザに対する他のユーザとのコンテンツの利用に関する興味度合いの類似度を算出することができるので、特定ユーザと興味を抱く傾向が類似するユーザを当該特定ユーザに推薦することができる。

（５）また、本発明のサーバ装置は、前記利用回数には、前記ユーザが前記データベースに記憶された各コンテンツを検索した検索回数、前記ユーザが当該各コンテンツを閲覧した閲覧回数、前記ユーザが当該各コンテンツに対して評価した評価回数、及び、前記ユーザが当該各コンテンツに対してコメントを投稿して登録した投稿回数の少なくともいずれかが含まれる、構成を有している。

この構成により、本発明のサーバ装置は、コンテンツの検索、閲覧、評価及び投稿に基づいて特定ユーザに推薦する推薦ユーザを特定することができるので、コンテンツの興味や当該興味の傾向が類似するユーザを特定ユーザに的確に推薦することができる。

（６）また、本発明のサーバ装置は、前記集計手段が、コンテンツの利用に関する種別に基づいて予め定められた重み付けを用いて前記ユーザ毎に当該コンテンツの利用回数を集計する、構成を有している。

この構成により、本発明のサーバ装置は、より興味を持ったコンテンツを、当該コンテンツの利用回数に反映させることができるので、コンテンツの興味や当該興味の傾向が類似するユーザを特定ユーザに的確に推薦することができる。

（７）また、本発明のサーバ装置は、前記集計手段が、前記予め定められたタイミング前の所定期間内における利用回数を集計する、構成を有している。

この構成により、本発明のサーバ装置は、各ユーザの最新の興味や当該興味の傾向に類似するユーザを特定ユーザに的確に推薦することができる。

（８）上述した課題を解決するため、本発明のプログラムは、それぞれ異なるカテゴリに属する複数の属性が規定されたコンテンツに基づいて、ネットワークを介してユーザに所定の情報を提供するコンピュータにおいて用いられるプログラムであって、前記コンピュータを、前記ユーザ毎に、データベースに予め記憶された複数の前記コンテンツが前記ネットワークを介して利用された利用回数をそれぞれ登録する登録手段、所与のタイミングにて、前記カテゴリ毎及び各カテゴリにおける前記属性毎の少なくともいずれか一方のコンテンツの利用回数を、前記ユーザ毎に、集計する集計手段、特定のユーザである特定ユーザの前記利用回数における集計結果と、他のユーザの前記利用回数における集計結果と、に基づいて、前記特定ユーザに対する前記他のユーザとの前記コンテンツの利用に関する類似傾向を類似度としてそれぞれ算出する算出手段、前記算出された類似度の中から所定の条件を有する類似度を特定し、当該特定した類似度の算出に用いた前記他のユーザを、前記特定ユーザに推薦する推薦ユーザとして、特定する特定手段、及び、前記特定された推薦ユーザ又は当該推薦ユーザに関する情報を前記特定ユーザに提供する提供手段、として機能させる構成を有している。

この構成により、本発明のプログラムは、ユーザのコンテンツに関する利用回数に基づいて、特定ユーザに対する他のユーザとのコンテンツの利用に関する類似傾向を類似度として数値化することができるとともに、例えば、当該類似度の数値が高いなどの所定の条件を有する類似度に基づいて、特定ユーザと興味や当該興味を抱く傾向が類似するユーザを当該特定ユーザに推薦することができるので、特定ユーザにおける推薦ユーザとの交流の発展に寄与することができる。

したがって、本発明のプログラムは、ユーザ同士の積極的、かつ、持続的なコミュニケーションを構築させるとともに、ネットワークサービスの利用価値を高め、かつ、ネットワーク上のユーザ間のコミュニケーションの活性化、及び、仮想空間又は現実空間におけるユーザ間の交流を支援することができる。

（９）上述した課題を解決するため、本発明の情報提供方法は、それぞれ異なるカテゴリに属する複数の属性が規定されたコンテンツに基づいて、ネットワークを介してユーザに所定の情報を提供する情報提供方法であって、前記ユーザ毎に、データベースに予め記憶された複数の前記コンテンツが前記ネットワークを介して利用された利用回数をそれぞれ登録する登録工程と、所与のタイミングにて、前記カテゴリ毎及び各カテゴリにおける前記属性毎の少なくともいずれか一方のコンテンツの利用回数を、前記ユーザ毎に、集計する集計工程と、特定のユーザである特定ユーザの前記利用回数における集計結果と、他のユーザの前記利用回数における集計結果と、に基づいて、前記特定ユーザに対する前記他のユーザとの前記コンテンツの利用に関する類似傾向を類似度としてそれぞれ算出する算出工程と、前記算出された類似度の中から所定の条件を有する類似度を特定し、当該特定した類似度の算出に用いた前記他のユーザを、前記特定ユーザに推薦する推薦ユーザとして、特定する特定工程と、前記特定された推薦ユーザ又は当該推薦ユーザに関する情報を前記特定ユーザに提供する提供工程と、を含む構成を有している。

この構成により、本発明の情報提供方法は、ユーザのコンテンツに関する利用回数に基づいて、特定ユーザに対する他のユーザとのコンテンツの利用に関する類似傾向を類似度として数値化することができるとともに、例えば、当該類似度の数値が高いなどの所定の条件を有する類似度に基づいて、特定ユーザと興味や当該興味を抱く傾向が類似するユーザを当該特定ユーザに推薦することができるので、特定ユーザにおける推薦ユーザとの交流の発展に寄与することができる。

したがって、本発明の情報提供方法は、ユーザ同士の積極的、かつ、持続的なコミュニケーションを構築させるとともに、ネットワークサービスの利用価値を高め、かつ、ネットワーク上のユーザ間のコミュニケーションの活性化、及び、仮想空間又は現実空間におけるユーザ間の交流を支援することができる。

本発明のサーバ装置、プログラム、及び、情報提供方法は、特定ユーザに対する他のユーザとのコンテンツの利用に関する類似傾向を類似度として数値化することができるとともに、例えば、当該類似度の数値が高いなどの所定の条件を有する類似度に基づいて、特定ユーザと興味や当該興味を抱く傾向が類似するユーザを当該特定ユーザに推薦することができるので、特定ユーザにおける推薦ユーザとの交流の機会を創出することができるので、ネットワーク上のユーザ間のコミュニケーションを活性化させつつ、仮想空間又は現実空間におけるユーザ間の交流を支援することができる。

本発明の一実施形態における通信システムの構成を示すシステム構成図である。 一実施形態における通信システムの動作概要を示す概念図である。 一実施形態における通信端末装置の構成を示すブロック図である。 一実施形態のアプリケーション実行部においてアップロードするカタログコンテンツデータの一例を示す図である。 一実施形態のアプリケーション実行部におけるカタログコンテンツを検索する際の処理を説明するための図である。 一実施形態のアプリケーション実行部におけるカタログコンテンツの閲覧又は当該カタログコンテンツへの評価若しくはコメント情報の投稿を実行する際の処理を説明するための図である。 一実施形態における情報提供サーバ装置の構成を示すブロック図である。 一実施形態における情報提供サーバ装置内のＳＮＳユーザ管理ＤＢに記録されるデータの一例を示す図である。 一実施形態における情報提供サーバ装置内のカタログコンテンツＤＢに記録されるデータの一例を示す図である。 一実施形態における情報提供サーバ装置内のコメントＤＢに記録されるデータの一例を示す図である。 一実施形態における情報提供サーバ装置内の利用履歴ＤＢに記録されるデータの一例を示す図である。 一実施形態の推薦情報特定配信処理部において生成される興味ベクトルの一例を示す図である。 一実施形態の推薦情報特定配信処理部において生成される興味傾向ベクトルの一例を示す図である。 一実施形態の通信システムにおいて実行される推薦情報特定配信処理を示すフローチャートである。

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。なお、以下の実施形態は、通信端末装置と、当該通信端末装置とネットワークを介して接続されるサーバ装置と、を有する通信システムに対し、本発明に係る、サーバ装置、プログラム及び通信方法を適用した場合の実施形態である。

［１］通信システムの構成及び概要
まず、図１及び図２の各図を用いて本実施形態における通信システム１の構成及び概要について説明する。なお、図１は、本実施形態における通信システム１の構成を示すシステム構成図であり、図２は、本実施形態における通信システム１の動作概要を示す概念図である。また、図が煩雑になることを防止するために、図１及び図２においては、一部のユーザのみを示している。すなわち、実際の通信システム１においては、表示するよりも多数のユーザ、及び、通信端末装置が存在している。さらに、図１及び図２は、現実空間ＲＳを概念的に示しており、ＳＮＳのユーザが現実空間ＲＳ上に存在している状況を概念的に示している。

本実施形態の通信システム１は、ヘアカタログ、料理カタログ、商品カタログ又は図鑑などの少なくとも写真や図の画像を有するコンテンツであって、対象となる画像についてそれぞれ異なるカテゴリに属する複数の属性が規定された複数のコンテンツ（以下、「カタログコンテンツ」ともいう。）を、ＳＮＳにおけるコミュニケーションツールとして利用するためのシステムである。

特に、本実施形態の通信システム１は、ユーザのお気に入りの画像（静止画又は動画）、趣味嗜好、又は、日記等のＳＮＳ用の通常のコンテンツ（以下、「ＳＮＳコンテンツ」という。）を他のユーザに閲覧可能に投稿し、かつ、投稿した情報に他のユーザが評価又はコメントその他の情報を投稿することが可能なＳＮＳを提供するためのシステムである。

そして、本実施形態の通信システム１は、このように提供されるＳＮＳの各種の機能を用いることによって、
（１）カタログコンテンツとなるコンテンツの投稿（すなわち、カタログコンテンツのデータ（以下、「カタログコンテンツデータ」又は単に「コンテンツデータ」という。）のアップロード及び登録）、
（２）各ユーザにおいて閲覧を希望するカタログコンテンツの検索及びその閲覧
（３）カタログコンテンツを含む閲覧したカタログコンテンツの履歴（以下、「閲覧履歴」ともいう。）の閲覧履歴データとしての登録、
（４）登録されたカタログコンテンツに対する他のユーザのコメントの投稿（すなわち、コメントデータのアップロード及びその登録）及びその履歴の登録、
（５）登録されたカタログコンテンツに対する他のユーザの評価（すなわち、評価データの登録）及びその履歴の登録
を実行し、カタログコンテンツの利用に関する各種の情報（以下、「利用情報」という。）を収集することができるようになっている。

そして、本実施形態の通信システム１は、収集した利用情報に基づいて各ユーザに対して感性やその傾向が類似するユーザ（以下、「類似ユーザ」ともいう。）を推薦し、その結果、ユーザ同士のコミュニケーションを活性化させることができるようになっている。

最近では、自己の成長を促し、かつ、自己の視野を広げる可能性を有するユーザとのコミュニケーションを図る手段としてもネットワークが注目されているものの、このようなユーザを検索する検索手法又は当該ユーザとのマッチングを行うマッチング手法においては確立されていない。

その一方、自己の趣味趣向、嗜好性、又は、感性に近いユーザからは、種々の刺激を受け、また、その影響を受けやすく、かつ、当該ユーザに共感を得ることが多い。特に、感性が類似するユーザからは、趣味及び嗜好が類似するため、各種の情報や世界観の共有の他に、当該ユーザから発信される情報によって自己の視野を広げること及び自己の成長を促す可能性が高い。

そこで、本実施形態の通信システム１においては、各ユーザのカタログコンテンツに関する利用情報（具体的には、後述する利用回数）に基づいて、取得希望ユーザに対する他のユーザとの類似傾向を類似度として数値化することによって、取得希望ユーザと興味や当該興味を抱く傾向が類似するユーザを当該取得希望ユーザに推薦するようになっており、取得希望ユーザにおける推薦ユーザとの交流の機会を創出することができるとともに、その結果、ネットワーク上のユーザ間のコミュニケーションを活性化させつつ、仮想空間又は現実空間におけるユーザ間の交流を支援することができるようになっている。

なお、本実施形態においては、カタログコンテンツについては、ＳＮＳのユーザが投稿することによって提供するようになっているが、ＳＮＳの管理者又はＳＮＳを利用する事業者など提供者によって予め登録されていてもよい。ただし、本実施形態では、カタログコンテンツについては、ユーザが投稿することによって提供するものとして説明する。

具体的には、本実施形態の通信システム１は、図１に示すように、ユーザによって所持される複数の通信端末装置１０と、ネットワーク２０と、基地局ＢＳを介して接続される通信端末装置１０に推薦ユーザに関する情報（以下、「推薦情報」という。）を提供する情報提供サーバ装置３０と、から構成される。

なお、ネットワーク２０は、例えば、携帯電話網を含む公衆電話網と、ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）ネットワークが相互接続されて構成される。ただし、当該ネットワーク２０の構成は、これに限られない。

通信端末装置１０は、撮像機能を有し、例えば、携帯型音楽プレーヤー、携帯型ゲーム機、タブレット型情報端末装置、スマートフォン、又は、携帯用電話機等のユーザによって携帯可能な通信端末装置である。そして、通信端末装置１０は、基地局ＢＳを介してネットワーク２０に接続される。

また、通信端末装置１０は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）等のマークアップ言語によって記述されているＷＷＷシステム用のリソースデータと、当該リソースデータのネットワークアドレスを示す固有のＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）とを用いつつ、情報提供サーバ装置３０とのデータ通信を行うブラウジング機能を有している。

具体的には、通信端末装置１０は、ブラウジング機能を用いて、情報提供サーバ装置３０から受信したリソースデータによって構成される各種のコンテンツ（カタログコンテンツを含む）を、ユーザが閲覧可能に表示するとともに、基地局ＢＳ及びネットワーク２０を介して情報提供サーバ装置３０と通信接続しつつ、情報提供サーバ装置３０からＳＮＳの各種のサービス提供を受けることができるようになっている。

特に、通信端末装置１０は、図２に示すように、ＳＮＳの各種の機能と、撮像機能、ブラウジング機能及びユーザの操作と、に基づいて、情報提供サーバ装置３０にアクセスし、ユーザ（以下、「利用ユーザ」ともいう。）における
（１）画像を有するカタログコンテンツの投稿、
（２）既に投稿されたカタログコンテンツの検索及びその閲覧、
（３）既に登録されたカタログコンテンツに対するコメントの投稿、並びに、
（４）既に登録されたカタログコンテンツ対する評価
を含むカタログコンテンツの利用（図２の（１））に関する各種の処理を実行することができるように構成されている。

情報提供サーバ装置３０は、ＳＮＳの各サービスを提供するために用いられるサーバ装置である。そして、情報提供サーバ装置３０は、ＤＢを有し、ＳＮＳの各ユーザが所持する通信端末装置１０を介して入力されたユーザ指示に基づいて、通信端末装置１０と連携しつつ、予めＤＢに登録されたカタログコンテンツに基づいて、カタログコンテンツの利用に関する各種の処理を実行するように構成されている。

また、情報提供サーバ装置３０は、図２に示すように、所与のタイミング（例えば、任意のユーザ（以下、「取得希望ユーザ」ともいう。）から推薦情報の取得要求を受信したタイミング（図２の（２））において、所定の演算処理を実行することによって、取得希望ユーザ以外の他のユーザ（以下、「対象ユーザ」という。）の中から、当該取得希望ユーザに推薦すべき推薦ユーザを特定してその情報を配信する処理（以下、「推薦情報特定配信処理」という。）を実行する（図２の（３））ことが可能な構成を有している。

特に、情報提供サーバ装置３０は、推薦情報特定配信処理としては、
（１）所与のタイミングにて、カテゴリ毎及び各カテゴリにおける属性毎の少なくともいずれか一方のカタログコンテンツの利用回数を、ユーザ毎に、集計し、
（２）特定のユーザ（以下、「特定ユーザ」ともいう。）となる取得希望ユーザの利用回数における集計結果と、他のユーザの利用回数における集計結果と、に基づいて、取得希望ユーザに対する他のユーザとのコンテンツの利用に関する類似傾向を類似度としてそれぞれ算出し、
（３）算出した類似度の中から所定の条件を有する類似度を特定するとともに、当該特定した類似度の算出に用いた対象ユーザを、取得希望ユーザに推薦する推薦ユーザとして、特定し、
（４）特定した推薦ユーザ又は当該推薦ユーザに関する情報を取得希望ユーザに提供する、
構成を有している。

特に、本実施形態の類似度には、各ユーザの属性毎におけるコンテンツの利用回数に基づいて算出された興味類似度と、各ユーザのカテゴリ毎におけるコンテンツの利用回数と各ユーザの各カテゴリにおける１以上の利用回数を有する属性の種別数と、に基づいて算出された興味傾向類似度と、が含まれている。

そして、情報提供サーバ装置３０は、（４）の処理としては、
（４Ａ）取得希望ユーザの各カテゴリにおける属性毎の利用回数と、他のユーザの各カテゴリにおける属性毎の利用回数と、に基づいて所定の演算を実行し、取得希望ユーザにおける対象ユーザに対する興味類似度をそれぞれ算出し、
（４Ｂ）取得希望ユーザの各カテゴリにおける利用回数及び属性の種別数と、各対象ユーザの各カテゴリにおける利用回数及び属性の種別数と、に基づいて所定の演算を実行し、特定ユーザにおける他のユーザに対する前記興味傾向類似度をそれぞれ算出し、
（４Ｃ）算出した興味類似度及び興味傾向類似度に基づいて、取得希望ユーザに対する対象ユーザとの類似度をそれぞれ算出する、
構成を有している。

なお、本実施形態においては、情報提供サーバ装置３０は、（４Ａ）の処理又は（４Ｂ）の処理にいずれか一方のみよって類似度を算出してもよい。

また、本実施形態においては、画像を含む各コンテンツは、それぞれ異なるカテゴリ（例えば、後述するヘアカタログにおいては、「髪の長さ」、「髪の色」又は「毛量」など）に属する複数の属性（例えば、後述するヘアカタログにおいては、カテゴリが「髪の長さ」の場合には、「ショート」や「ロング」及びカテゴリが「髪の色」の場合には、「ブラウン系」や「ブラック系」など）が規定されており、各ユーザは、各属性を指定することによって各コンテンツを検索することができるようになっている。

このような構成により、本実施形態の通信システム１においては、ユーザのコンテンツに関する利用回数に基づいて、取得希望ユーザに対する対象ユーザとのコンテンツの利用に関する類似傾向を類似度として数値化することができるとともに、例えば、当該類似度の数値が高いなどの所定の条件を有する類似度に基づいて、取得希望ユーザと興味や当該興味を抱く傾向が類似する対象ユーザを当該取得希望ユーザに推薦することができるので、取得希望ユーザにおける推薦ユーザとの交流の発展に寄与することができるようになっている。

そして、本実施形態の通信システム１においては、ユーザ同士の積極的、かつ、持続的なコミュニケーションを構築させるとともに、ネットワークサービスの利用価値を高め、かつ、ネットワーク上のユーザ間のコミュニケーションの活性化、及び、仮想空間又は現実空間におけるユーザ間の交流を支援することができるようになっている。

［２］通信端末装置
次に、図３〜図６の各図を用いて本実施形態の各通信端末装置１０の構成について説明する。なお、図３は、本実施形態の通信端末装置１０の構成を示す構成図であり、図４は、本実施形態のアプリケーション実行部１３０においてアップロードするカタログコンテンツデータの一例を示す図である。また、図５は、本実施形態のアプリケーション実行部１３０におけるカタログコンテンツを検索する際の処理を説明するための図であり、図６は、本実施形態のアプリケーション実行部１３０におけるカタログコンテンツの閲覧又は当該カタログコンテンツへの評価若しくはコメント情報の投稿を実行する際の処理を説明するための図である。

本実施形態の通信端末装置１０は、図３に示すように、記録部１００と、基地局ＢＳを介してネットワーク２０に接続するネットワーク通信部１１０と、種々のアプリケーションを実行するアプリケーション実行部１３０と、を有している。

また、通信端末装置１０は、所定の画像を表示する表示部１４０と、表示部１４０を制御する表示制御部１５０と、カメラモジュールとして機能する撮像部１６０と、ユーザの操作を受け付ける操作部１７０と、装置全体を管理制御する端末管理制御部１８０と、を有している。

なお、上記の各部は、バスＢによって相互に接続され、各構成要素間におけるデータの転送が実行される。

記録部１００は、例えば、ハードディスクドライブ（以下、「ＨＤＤ」と略す。）、又は、ＮＡＮＤ型若しくはＮＯＲ型等の不揮発性フラッシュメモリによって構成される。また、記録部１００は、アプリケーション実行部１３０、撮像部１６０及び端末管理制御部１８０のワークエリアとしてＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）及びＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）も含まれる。

具体的には、記録部１００は、アプリケーション記録部１０１と、ＳＮＳ利用管理データ記録部１０２と、画像情報記録部１０３と、を少なくとも含む。

アプリケーション記録部１０１には、アプリケーション実行部１３０、撮像部１６０、及び、端末管理制御部１８０によって実行される様々なアプリケーションプログラム（以下「アプリ」という。）が記録されている他に、上記ブラウジング機能を実現するためのプログラム（すなわち、ブラウザ）も記録されている。

ＳＮＳ利用管理データ記録部１０２には、当該通信端末装置１０のユーザがＳＮＳのサービス提供を受ける際に必要となる各種の管理データ（以下、「ＳＮＳ管理データ」という。）が記録される。

例えば、ＳＮＳ利用管理データ記録部１０２には、ＳＮＳ管理データとして、例えば、ＳＮＳのサイトに対応するＵＲＬと、当該ユーザが利用している電子メールのメールアドレスと、当該ユーザのアカウント及び上記ユーザＩＤと、ログイン用のパスワード（すなわち、ログインパスワード）と、が記録されている。ただし、これらの情報が記録されずに、ＳＮＳへのログイン時に、これらの情報が操作部１７０を介して入力されてもよい。

画像情報記録部１０３には、撮像部１６０で撮像された画像の画像データ又はネットワーク通信部１１０を介して外部から取得した画像の画像データが画像情報として記録される。

ネットワーク通信部１１０は、基地局ＢＳの準拠する通信規格により、基地局ＢＳと無線通信チャネルを構築し、ネットワーク２０を経由して、情報提供サーバ装置３０と各種データの授受を行う。

なお、基地局ＢＳの準拠する通信規格は、ネットワーク２０の構成によって異なる。例えば、ネットワーク２０が携帯電話網を含む場合には、３ＧＰＰ（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐｅｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔ）、又は、３ＧＰＰ２、又は、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）などの通信規格に準拠することになる。また、ＩＥＥＥ８０２．１１系の各種ワイヤレスＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）ネットワークを携帯電話網や固定電話網に接続する構成を採用する場合には、対応する通信規格に準拠することになる。

アプリケーション実行部１３０は、独立的に設けられた中央演算処理装置（ＣＰＵ）によって又は端末管理制御部１８０ともに共通の中央演算処理装置（ＣＰＵ）によって構成され、アプリケーション記録部１０１に記録された各種アプリに基づいて、各処理を実現する。

具体的には、アプリケーション実行部１３０は、操作部１７０に対するユーザの入力操作を検出すると、ブラウザの所定の機能を実行してネットワーク通信部１１０と連動しつつ、情報提供サーバ装置３０に通信接続し、ＳＮＳへのログインを行う。

そして、アプリケーション実行部１３０は、ログイン状態において、記録部１００、表示制御部１５０、撮像部１６０、及び、操作部１７０と連動しつつ、情報提供サーバ装置３０との連携することによって、
（１）新規なカタログコンテンツの投稿、
（２）既に投稿されているカタログコンテンツの検索、
（３）検索した又は直接指定したカタログココンテンツの閲覧、
（４）閲覧したカタログコンテンツに対するコメントの投稿、及び、
（５）閲覧したカタログコンテンツに対する評価
を実行する。

具体的には、アプリケーション実行部１３０は、新規なカタログコンテンツを投稿する際には、記録部１００、表示制御部１５０、撮像部１６０、及び、操作部１７０と連動しつつ、撮像部１６０によって撮像することによって、又は、ブラウザ機能に基づいて、カタログコンテンツの画像データ（以下、「カタログ画像データ」という。）を取得するとともに、ユーザの操作又は予め設定された画像データに含まれるメタデータに基づいて、当該カタログ画像データとともに登録すべき、予め定められたカテゴリにおける各属性の情報（以下、「属性情報」）を取得する。そして、アプリケーション実行部１３０は、取得したカタログ画像データと属性情報とに基づいて、カタログコンテンツデータを新規に生成し、生成したカタログコンテンツデータを情報提供サーバ装置３０にアップロードして登録する。

例えば、アプリケーション実行部１３０は、図４に示すように、カタログコンテンツがヘアカタログに属する場合には、投稿するユーザ（以下、「投稿ユーザ」ともいう。）のユーザ名と、髪型がセットされた自己又は他人の顔画像、又は、ヘアカタログにおける記事に含まれるカタログ画像データと、長さ、カラー、毛量、パーマの有無及び顔型の各カテゴリから各属性情報と、を有するカタログコンテンツデータを生成し、情報提供サーバ装置３０にアップロードして登録する。

一方、アプリケーション実行部１３０は、既に投稿されているカタログコンテンツの検索を実行する際には、表示制御部１５０、撮像部１６０、及び、操作部１７０と連動しつつ、ブラウザ機能によって情報提供サーバ装置３０と通信を実行する。そして、アプリケーション実行部１３０は、ユーザによって入力された検索式（各カテゴリの属性を指定した検索式）に基づいてＤＢに記憶されているカタログコンテンツデータを検索し、又は、検索結果から指定された若しくは直接指定されたカタログコンテンツデータの閲覧を実行する。

例えば、アプリケーション実行部１３０は、カタログコンテンツがヘアカタログに属するものの場合には、図５に示すように表示された画面に従って、各カテゴリにおける長さ、カラー、毛量、パーマの有無及び顔型の各カテゴリの属性をユーザに操作部１７０を介して選択させ、当該選択させた属性情報に基づいて情報提供サーバ装置３０に既に記憶されたカタログコンテンツデータを検索する。そして、アプリケーション実行部１３０は、該当するカタログコンテンツデータが記憶されている場合には、ユーザの操作に従ってまたは検出結果として該当するカタログコンテンツのデータを取得し、ユーザに閲覧可能に表示部１５０に表示する。

他方、アプリケーション実行部１３０は、カタログココンテンツの閲覧、及び、カタログコンテンツに対するコメントの投稿又はその評価行う際には、記録部１００、表示制御部１５０、及び、操作部１７０と連動しつつ、入力操作に基づくテキストデータ、又は、当該入力操作によって選択された所定の評価ボタンに紐付けられた特定の評価内容を示すデータ（以下、「評価データ」という。）を評価データとして情報提供サーバ装置３０に送信して登録する。

例えば、アプリケーション実行部１３０は、図６に示すように、カタログコンテンツの閲覧及び、当該閲覧しているカタログコンテンツに対するコメントの投稿又はその評価行う際には、操作部１７０を介して選択されたテキストデータをコメント情報として情報提供サーバ装置３０に送信し、又は、オープングラフプロトコル等に従って、ユーザの操作に基づいて、情報提供サーバ装置３０から受信したＸＭＬデータ内の「いいね」、「すてき」又は「きれい」などの複数の評価ボタンの中から選択されたボタンに基づく評価データを情報提供サーバ装置３０に送信する。

なお、この評価ボタンは、ユーザ毎及びカタログコンテンツ毎に設定可能な複数のボタン（「いいね」、「すてき」又は「きれい」などのボタン）であって、閲覧したユーザによって選択可能に提供される。また、この複数の評価ボタンのうち一のボタンがユーザによって選択されると、選択されたボタンに割り当てられた「評価」が評価データとして生成されるようになっている。

表示部１４０は、例えば、液晶素子又は有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）素子のパネルによって構成され、表示制御部１５０において生成された表示データに基づいて所定の画像を表示する。

表示制御部１５０は、表示部１４０に表示させるために必要な表示データを生成するようになっており、生成された表示データを当該表示部１４０に出力する。

撮像部１６０は、光学システムと、該光学システムから入力された光学画像を電気信号に変換するＣＣＤＩセンサ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ Ｉｍａｇｅ Ｓｅｎｓｏｒ）と、ＣＣＤＩセンサ部において生成された電気信号に基づいて画像に対応する画像データを生成する生成部と、を有し、カメラモジュールとして機能する。撮像部１６０は、生成した画像データをアプリケーション実行部１３０に供給する。

操作部１７０は、各種の確認ボタン、各操作指令を入力する操作ボタン、テンキーなどの多数のキー及びタッチパネルにより構成され、各操作を行う際に用いられる。

端末管理制御部１８０は、主に中央演算処理装置（ＣＰＵ）によって構成されるとともに、キー入力ポート、表示制御ポート等の各種入出力ポートを含み、記録部１００に記録された各種のアプリケーションを実行することにより、通信端末装置１０の全般的な機能を総括的に制御する。

［３］サーバ装置
次に、図７〜図１１の各図を用いて本実施形態の情報提供サーバ装置３０の構成について説明する。なお、図７は、本実施形態の情報提供サーバ装置３０の構成を示すブロック図であり、図８〜図１１は、本実施形態における情報提供サーバ装置３０内のＳＮＳユーザ管理ＤＢ３３１、カタログコンテンツＤＢ３４２、コメントＤＢ３４３及び利用履歴ＤＢ３４４に記録されるデータの一例を示す図である。

本実施形態の情報提供サーバ装置３０は、図４に示すように、ネットワーク２０に接続される通信制御部３１０と、各種のメモリとして機能するＲＯＭ／ＲＡＭ３２０と、現在日時を特定するためのタイマ３３０と、各種のデータベースを有する記録装置３４０と、装置全体を制御するサーバ管理制御部３５０と、各種の処理を実行するデータ処理部３６０と、を有する。

なお、例えば、本実施形態の通信制御部３１０は、登録手段又はその一部を構成し、記録装置３４０は、本発明のデータベースを構成する。また、例えば、データ処理部３６０は、登録手段、集計手段、算出手段、特定手段及び提供手段を構成する。

通信制御部３１０は、所定のネットワークインターフェースであり、通信端末装置１０と通信チャネルを構築し、各種データの授受を行う。

ＲＯＭ／ＲＡＭ３２０には、情報提供サーバ装置３０の駆動に必要な各種のプログラムが記録されている。また、ＲＯＭ／ＲＡＭ３２０は、サーバ管理制御部３５０やデータ処理部３６０が各種の処理を実行する際のワークエリアとして用いられる。

記録装置３４０は、ＨＤＤにより構成され、その記録領域内に、少なくとも、ＳＮＳユーザ管理ＤＢ３４１と、カタログコンテンツＤＢ３４２と、コメントＤＢ３４３と、利用履歴ＤＢ３４４と、が設けられている。

ＳＮＳユーザ管理ＤＢ３４１は、ＳＮＳの利用登録をした各ユーザを管理するための各種情報がデータとして格納されるデータベースである。例えば、ＳＮＳユーザ管理ＤＢ３４１には、図８に示すように、
（１）各ユーザに対応するユーザＩＤと、
（２）当該ユーザのユーザ名と、
（３）当該ユーザを説明する説明文その他のユーザ情報と、
が対応付けて登録（記録）される。

例えば、図８に例示する場合には、ＳＮＳユーザ管理ＤＢ３４１には、ユーザＩＤ「００１」により特定されるユーザに対して、ユーザ名「ＡＡＡ」と、ユーザ情報「ｕｓｅｒＡ−ｐｒｏｆｉｌｅ」なるユーザ情報が対応付けて記録されている。なお、このユーザ情報には少なくとも当該ユーザの性別、年齢又は年齢層、及び、自己紹介などのテキストデータが含まれている。

カタログコンテンツＤＢ３４２は、通信端末装置１０を通じて投稿されたカタログコンテンツをデータとして管理登録するためのデータベースである。例えば、カタログコンテンツＤＢ３４２には、図９に示すように、
（１）カタログコンテンツを識別するための投稿ＩＤと、
（２）カタログコンテンツを投稿したユーザの投稿ユーザＩＤと、
（３）カタログコンテンツのデータ本体（画像、属性及びカタログコンテンツとして表示するためのテキスト）と、
が対応付けて登録（記録）される。

例えば、図９に例示する場合には、カタログコンテンツＤＢ３４２には、ユーザＩＤ「００１」により特定されるユーザが、「長さ」のカテゴリについて「ショート」、「カラー」のカテゴリについて「ブラウン系」、「毛量」のカテゴリについて「普通」及び「多い」、「パーマ」のカテゴリについて「かけない」、並びに、「顔型」のカテゴリについて「丸型」及び「卵型」のカタログコンテンツデータが登録されている。

コメントＤＢ３４３は、通信端末装置１０からアップロードされたコメント及び評価をそれぞれコメントデータ又は評価データとして格納するためＤＢである。例えば、コメントＤＢ３４３には、図１０に示すように、
（１）各コメントデータ又は評価データを識別するためのＩＤ（以下、「投稿ＩＤ」という。）と、
（２）コメントの投稿又は評価を実行したユーザ（すなわち、投稿ユーザ）のユーザＩＤ（以下、「投稿ユーザＩＤ」という。）と、
（３）コメント又は評価の対象となっているカタログコンテンツに対応した対象コンテンツＩＤと、
（４）コメントデータ（すなわち、テキストデータ）又は評価データのデータ本体と、
（５）タイマ３３０によって得られるコメント投稿日時又は評価日時と、
が対応付けて登録される。

例えば、図１０に例示する場合には、コメントＤＢ３４３には、投稿ＩＤ「１００００１」によって特定される投稿がある点が登録（記録）されており、投稿ユーザＩＤ「１０１」によって特定されるユーザが、対象コンテンツＩＤ「５００１」に対してコメントデータＡで示されるテキストデータを２０１３年１２月６日にコメントの投稿を実行していることが登録されている。

利用履歴ＤＢ３４４は、既にカタログコンテンツＤＢ３４２に記憶されているカタログコンテントを検索した際の検索履歴、当該カタログコンテンツを閲覧した際の閲覧履歴、当該カタログコンテンツを評価した際の評価履歴、及び、当該カタログコンテンツに対してコメントを投稿した際の投稿履歴を履歴情報として格納するためＤＢである。例えば、利用履歴ＤＢ３４４は、図１１に示すように、ユーザ毎に、
（１）利用の対象となるカタログコンテンツＩＤ（対象コンテンツＩＤ）と、
（２）利用種別と、
（３）検索した際の検索式に含まれる各属性、又は、利用したカタログコンテンツが有する各属性と、
（４）タイマ３３０によって得られる検索を実行した日時又はカタログコンテンツを利用した日時（以下、「利用日時」という。）、
が対応付けて登録される。

例えば、図１１に例示する場合には、利用履歴ＤＢ３４４には、ユーザＩＤ「１０１」を有するユーザについて、「検索」について利用し、カテゴリ「長さ」について「短い」という属性及びその他の属性で２０１４年１月８日に利用されていることが登録されている。

サーバ管理制御部３５０は、主に中央演算処理装置（ＣＰＵ）によって構成され、プログラムを実行することによって、情報提供サーバ装置３０の各部を統合制御する。

データ処理部３６０は、独立的に設けられた中央演算処理装置（ＣＰＵ）によって又は上記サーバ管理制御部３５０とともに共通の中央演算処理装置（ＣＰＵ）によって構成される。

特に、データ処理部３６０は、サーバ管理制御部３５０による制御の下、ＳＮＳに関する各種の機能を実行するとともに、ログイン管理を実行し、
（１）通信端末装置１０によるカタログコンテンツの投稿管理、
（２）通信端末装置１０によるカタログコンテンツの検索及びその閲覧の管理
（３）通信端末装置１０によるコメントデータ又は評価データの投稿及管理
（４）該当する通信端末装置１０からの推薦情報における取得要求（以下、「推薦情報取得要求」という。）に基づく推薦情報特定配信処理の実行
を行う。

具体的には、データ処理部３６０は、アプリケーションを実行することによって、カタログコンテンツデータの登録管理を実行する登録管理部３６１と、推薦情報特定配信処理を行う推薦情報特定配信処理部３６２と、を実現する。

登録管理部３６１は、通信端末装置１０を介してカタログコンテンツＤＢ３４２に登録されたカタログコンテンツの検索がユーザによって指示された場合に、当該検索指示された際の検索式に含まれる各カテゴリの属性を取得するとともに、当該検索指示したユーザＩＤと、検索結果によって示されたカタログコンテンツＩＤと、現在時刻とを取得し、利用種別を「検索」としつつ、取得した各情報をデータとして利用履歴ＤＢ３４４に登録する。

また、登録管理部３６１は、通信端末装置１０によってカタログコンテンツＤＢ３４２に登録されたカタログコンテンツの閲覧、評価又はコメントの投稿が指示された場合に、当該閲覧指示、評価指示又はコメント投稿指示（以下、まとめて「利用指示」という。）により特定されたカタログコンテンツＩＤを取得するとともに、当該利用指示をしたユーザＩＤと、利用指示されたカタログコンテンツＩＤに対応付けて登録されている属性情報と、現在時刻とを取得し、利用種別をそれぞれ該当する「閲覧」、「評価」又は「投稿」としつつ、取得した各情報をデータとして利用履歴ＤＢ３４４に登録する。

推薦情報特定配信処理部３６２は、
（１）所与のタイミング（例えば、薦情報の取得を希望した取得希望ユーザの指示を受信したタイミング）にて、カテゴリ毎及び各カテゴリにおける属性毎のカタログコンテンツデータの利用回数を、ユーザ毎に、集計する利用回数集計処理、
（２）取得希望ユーザの利用回数における集計結果と、対象ユーザの利用回数における集計結果と、に基づいて、取得希望ユーザに対する対象ユーザとのコンテンツデータの利用に関する類似傾向を類似度としてそれぞれ算出する類似度算出処理、
（３）算出した類似度の中から所定の条件を有する類似度を特定するとともに、当該特定した類似度の算出に用いた対象ユーザを、取得希望ユーザに推薦する推薦ユーザとして、特定する推薦ユーザ特定処理、及び
（４）特定した推薦ユーザ又は当該推薦ユーザに関する情報を取得希望ユーザに提供（すなわち、該当する通信端末装置１０に配信）する推薦情報提供処理、
を実行する。

なお、本実施形態の推薦情報特定配信処理部３６２の詳細及び推薦情報特定配信処理部３６２によって実行される利用回数集計処理、類似度算出処理、推薦ユーザ特定処理及び推薦情報提供処理の詳細は後述する。

［４］推薦情報特定配信処理部
［４．１］推薦情報特定配信処理の原理
次に、本実施形態の情報提供サーバ装置３０の推薦情報特定配信処理部３６２において実行される推薦情報特定配信処理ついて説明する。

本実施形態の推薦情報特定配信処理部３６２は、上述した利用回数集計処理、類似度算出処理、推薦ユーザ特定処理及び推薦情報提供処理を実行することによって、取得希望ユーザの嗜好性や感性に類似する対象ユーザを推薦ユーザとして特定してその情報を提供する。

通常、カタログコンテンツを検索する際に用いた属性、閲覧したカテゴリが有する属性、又は、評価若しくはコメントを投稿したカタログコンテンツが有する属性は、それぞれのユーザが興味を有する属性であると想定される。そして、その属性を用いた数の集計結果には、各ユーザの興味が的確に現れていると想定される。

また、カタログコンテンツの一のカテゴリにおいて、各属性の利用回数の違いには、ユーザの興味傾向が現れると想定される。すなわち、一のカテゴリにおいて、特定の属性のみ利用されている場合には、当該特定の属性に執着があると（すなわち、興味の傾向があると）想定され、全ての属性において満遍なく利用されている場合には、いずれの属性にも執着がないと想定される。

そこで、推薦情報特定配信処理部３６２は、カタログコンテンツに対する検索、閲覧、評価及び、コメントの投稿など当該カタログコンテンツの属性毎の利用回数を集計するとともに、その集計結果を用いて取得希望ユーザと各対象ユーザとの類似度を算出し、当該類似度に基づいて、取得希望ユーザの嗜好性や感性に類似する対象ユーザを推薦ユーザとして特定してその情報を提供する。

このように、本実施形態においては、取得希望ユーザと興味や当該興味を抱く傾向が類似する対象ユーザを当該取得希望ユーザに推薦し、取得希望ユーザにおける推薦ユーザとの交流の発展に寄与することができるので、ユーザ同士の積極的、かつ、持続的なコミュニケーションを構築させることができるとともに、ネットワークサービスの利用価値を高め、かつ、ネットワーク上のユーザ間のコミュニケーションの活性化、及び、仮想空間又は現実空間におけるユーザ間の交流を支援することができるようになっている。

なお、本実施形態の推薦情報特定配信処理部３６２は、類似度として、各ユーザの属性毎におけるコンテンツデータの利用回数に基づいて算出された興味類似度と、各ユーザのカテゴリ毎におけるコンテンツデータの利用回数と各ユーザの各カテゴリにおける１以上の利用回数を有する属性の種別数と、に基づいて算出された興味傾向類似度と、を算出するが、いずれか一方の類似度のみを算出してもよい。

［４．２］利用回数集計処理
次に、本実施形態の推薦情報特定配信処理部３６２において実行される利用回数集計処理について説明する。

推薦情報特定配信処理部３６２は、利用回数集計処理として、予め定められたタイミングに、利用履歴ＤＢ３３４を検索し、ユーザ毎に、
（１Ａ）該当するユーザにおける各カテゴリの各属性の回数（以下、「属性回数」という。）と、
（１Ｂ）該当するユーザにおける各カテゴリの全ての属性の回数（以下、「属性総回数」という。）、
（１Ｃ）該当するユーザにおける各カテゴリの該当する利用種別に用いられた属性の種別数（以下、「属性種別数」という。）と、
を集計する。

具体的には、推薦情報特定配信処理部３６２は、ユーザ毎に、
（１Ａ−１）該当するユーザにおける各カテゴリの各属性が検索に用いられたそれぞれの属性回数（以下、「属性検索別回数」という。）、
（１Ａ−２）該当するユーザが閲覧した各カタログコンテンツが有する各カテゴリの属性回数（以下、「属性閲覧別回数」という。）、
（１Ａ−３）該当するユーザが評価した各カタログコンテンツが有する各カテゴリの属性回数（以下、「属性評価別回数」という。）、
（１Ａ−４）該当するユーザがコメントを投稿した各カタログコンテンツが有する各カテゴリの属性回数（以下、「属性投稿別回数」という。）
を集計するとともに、検索、閲覧、評価及びコメントの投稿の利用種別毎の同一の属性の属性回数を合算してその総数を各属性の属性回数として算出する。

なお、本実施形態においては、推薦情報特定配信処理部３６２は、属性検索回数、属性閲覧数、属性評価数及び属性投稿数を属性毎に単純に加算することによって各属性の属性回数を算出するが、利用種別毎に重み付けを付与しつつ、属性回数を算出してもよい。すなわち、この場合には、推薦情報特定配信処理部３６２は、例えば、属性検索別回数を２倍にして属性毎に加算してもよい。

また、推薦情報特定配信処理部３６２は、ユーザ毎に
（１Ｂ−１）該当するユーザにおける各カテゴリの全ての属性検索回数の総数（以下、「属性総検索回数」という。）、
（１Ｂ−２）該当するユーザにおける各カテゴリの全ての属性閲覧回数の総数（以下、「属性総閲覧回数」という。）、
（１Ｂ−３）該当するユーザにおける各カテゴリの全ての属性評価回数の総数（以下、「属性総評価回数」という。）、
（１Ｂ−４）該当するユーザにおける各カテゴリの全ての属性投稿回数の総数（以下、「
属性総投稿回数」という。）、
を集計するとともに、利用種別毎の同一のカテゴリの属性総回数を合算してその総数を各カテゴリの属性総回数として算出する。

なお、本実施形態においては、推薦情報特定配信処理部３６２、属性総検索回数、属性総閲覧数、属性総評価数及び属性総投稿数を属性毎に単純に加算することによって各カテゴリの属性総回数を算出するが、利用種別毎に重み付けを付与しつつ、属性総数を算出してもよい。

さらに、推薦情報特定配信処理部３６２は、ユーザ毎に、かつ、カテゴリ毎に、該当するユーザにおいて、検索、閲覧、評価、及び、投稿する際に利用した属性の種別数を集計する。

なお、例えば、カタログコンテンツとしてヘアカタログに属するもの場合であって、任意のユーザにおける「長さ」のカテゴリにおいて、
・属性「ショート」における属性検索別回数「５」、閲覧別回数「４」、属性評価別回数「０」及び属性投稿別回数「１」、
・属性「ミディアム」における属性検索回数「１」、閲覧別回数「１」、属性評価別回数「０」及び属性投稿別回数「０」、並びに、
・属性「ロング」における属性検索別回数が「０」、閲覧別回数「１」、属性評価別回数「０」及び属性投稿別回数「０」、
の場合について想定する。

このような場合に、推薦情報特定配信処理部３６２は、
・カテゴリ「長さ」における属性「ショート」の属性回数「１０」、属性「ミディアム」の属性回数「２」及び属性「ロング」の属性回数１、
・カテゴリ「長さ」における属性総回数「１２」、及び、
・カテゴリ「長さ」における属性種別数「３」、
を算出する。

［４．３］類似度算出処理
次に、図１２及び図１３を用いて本実施形態の推薦情報特定配信処理部３６２において実行される類似度算出処理について説明する。なお、図１２は、本実施形態の推薦情報特定配信処理部３６２において生成される興味ベクトルの一例を示す図であり、図１３は、本実施形態の推薦情報特定配信処理部３６２において生成される興味傾向ベクトルの一例を示す図である。

推薦情報特定配信処理部３６２は、利用回数集計処理によって算出されたユーザ毎の各カテゴリにおける属性毎の属性回数、各カテゴリの属性総回数、及び、各カテゴリの属性種別数に基づいて、取得希望ユーザに対する対象ユーザとのコンテンツデータの利用に関する類似傾向を類似度としてそれぞれ算出する。

すなわち、取得希望ユーザの利用回数における集計結果として、取得希望ユーザのカテゴリにおける属性毎の属性回数、各カテゴリの属性総回数、及び、各カテゴリの属性種別数と、各対象ユーザの利用回数における集計結果として、各対象ユーザのカテゴリにおける属性毎の属性回数、各カテゴリの属性総回数、及び、各カテゴリの属性種別数と、に基づいて、取得希望ユーザに対する対象ユーザとのコンテンツデータの利用に関する類似傾向を類似度としてそれぞれ算出する。

具体的には、推薦情報特定配信処理部３６２は、
（２Ａ）取得希望ユーザ及び各対象ユーザにおいて、類似度を算出するための第１の前処理として、各カテゴリにおける属性毎の属性回数を各要素とするベクトル（以下、「興味ベクトル」という。）を作成し、
（２Ｂ）取得希望ユーザ及び各対象ユーザにおいて、類似度を算出するための第２の前処理として、各カテゴリにおける属性総回数と、各カテゴリの属性種別数を各要素とするベクトル（以下、「興味傾向ベクトル」という。）を生成し、
（２Ｂ）取得希望ユーザの興味ベクトルと各対象ユーザのそれぞれの興味ベクトルとを用いて興味類似度を算出し、
（２Ｃ）取得希望ユーザの興味傾向ベクトルと各対象ユーザのそれぞれの興味傾向ベクトルとを用いて興味傾向類似度を算出し
（２Ｄ）取得希望ユーザの各対象ユーザに対する興味類似度と興味傾向類似度とを合算して取得希望ユーザの各対象ユーザに対する類似度を算出する。

（興味ベクトルの生成）
推薦情報特定配信処理部３６２は、予め定められた順に、カテゴリ毎の各属性の属性回数を一列に並べることによって各属性の属性回数を各要素とする興味ベクトルを生成する。

例えば、
・「長さ」のカテゴリにおいて、属性「ショート」における全ての属性回数が「６」、属性「ミディアム」における属性回数が「０」及び属性「ロング」における属性回数「０」、
・「カラー」のカテゴリにおいて、属性「ブラウン系」における属性回数が「０」、及び、属性「ブラック系」における属性回数「０」、
・「パーマ」のカテゴリにおいて、属性「かける」における利用回数が「２」、及び、属性「かけない」における利用回数「０」、及び
・「毛量」のカテゴリにおいて、属性「多い」における属性回数が「０」、属性「普通」における属性回数が「０」、及び、属性「ブラック系」における属性回数「０」と、
・「顔型」のカテゴリにおいて、属性「丸形」における利用回数が「３」、属性「卵型」における利用回数が「１」、及び、属性「面長」における利用回数「０」、
の場合を想定する。

この場合には、推薦情報特定配信処理部３６２は、図１２に示すように、ベクトルＤＵ（ＵＳＥＲ３）を生成する。なお、同様に、推薦情報特定配信処理部３６２は、図１２に示すように、ユーザ１及びユーザ２の各興味ベクトルであるベクトルＤＵ（ＵＳＥＲ１）及びベクトルＤＵ（ＵＳＥＲ２）をそれぞれ作成する。

（興味傾向ベクトルの生成）
推薦情報特定配信処理部３６２は、予め定められた順に、各カテゴリにおける属性総回数とその属性種別数を一列に並べることによって興味傾向ベクトルを生成する。
例えば、
・「長さ」のカテゴリにおいて、属性総回数が「６」、属性種別数「１」、
・「カラー」のカテゴリにおいて、属性総回数が「０」、属性種別数「０」、
・「パーマ」のカテゴリにおいて、属性総回数が「２」、属性種別数「１」、
・「毛量」のカテゴリにおいて、属性総回数が「０」、属性種別数「０」、及び、
・「顔型」のカテゴリにおいて、属性総回数が「４」、属性種別数「２」
の場合を想定する。

この場合には、推薦情報特定配信処理部３６２は、図１３に示すように、ベクトルＴＵ（ＵＳＥＲ３）を生成する。なお、同様に、推薦情報特定配信処理部３６２は、図１３に示すように、ユーザ１及びユーザ２の各興味傾向ベクトルであるベクトルＴＵ（ＵＳＥＲ１）及びベクトルＴＵ（ＵＳＥＲ２）をそれぞれ作成する。

（興味類似度の算出）
推薦情報特定配信処理部３６２は、興味類似度としては、取得希望ユーザＢＡＳＥの興味ベクトル（ＤＵ_ＢＡＳＥ）と各対象ユーザＴＡＲＧＥＴの興味ベクトル（ＤＵ_{ＴＡＲＧＥＴ}）に基づいて、例えば、（式１）によって示されるコサイン類似度の手法を用いて類似度ＷＡを算出する。

上述の図１２の例においては、推薦情報特定配信処理部３６２は、類似度ＷＡ（ユーザ３,ユーザ１）については、「０．７１５５４１７５３」を算出し、類似度ＷＡ（ユーザ３,ユーザ２）については、「０．０６７０８２０３９」を算出する。

（興味傾向類似度の算出）
推薦情報特定配信処理部３６２は、興味傾向類似度としては、取得希望ユーザＢＡＳＥの興味傾向ベクトル（ＴＵ_ＢＡＳＥ）と各対象ユーザＴＡＲＧＥＴの興味傾向ベクトル（ＴＵ_{ＴＡＲＧＥＴ}）に基づいて、例えば、（式２）によって示されるコサイン類似度の手法を用いて類似度ＷＢを算出する。

上述の図１３の例においては、推薦情報特定配信処理部３６２は、類似度ＷＢ（ユーザ３,ユーザ１）については、「０．７７１６８０７６５」を算出し、類似度ＷＡ（ユーザ３,ユーザ２）については、「０．０６６９２４６４５６」を算出する。

（興味類似度と興味傾向類似度との合算）
推薦情報特定配信処理部３６２は、（式３）に基づいて、各類似度に重み付けを付与しつつ、取得希望ユーザの各対象ユーザに対する興味類似度ＷＡと興味傾向類似度ＷＢとを合算して取得希望ユーザの各対象ユーザに対する類似度Ｗを算出する。

なお、（式３）における「α」及び「β」は、任意の値であり、「ＢＡＳＥ」は、（式１）及び（式２）と同様に、取得希望ユーザを示し、「ＴＡＲＧＥＴ」は、各対象ユーザを示す。

［４．４］推薦ユーザの特定及び推薦情報としての配信
推薦情報特定配信処理部３６２は、上述のように、対象ユーザ毎に、算出した類似度が所定の条件を有する対象ユーザを推薦ユーザとして特定し、特定した推薦ユーザに関する情報を、取得要求ユーザの通信端末装置１０に配信する。

具体的には、推薦情報特定配信処理部３６２は、対象ユーザ毎に、上述のように算出した類似度Ｗの高い対象ユーザ（例えば、上位３位までの対象ユーザ）を、推薦ユーザとして、特定し、当該対象ユーザのＳＮＳのページ、電子メールアドレス、または、当該対象ユーザを紹介するメッセージなどの推薦ユーザに関する情報をリソースデータとして構築し、通信制御部３１０を介して該当する通信端末装置１０に配信する。

特に、推薦情報特定配信処理部３６２は、対象ユーザ毎に、上記（式１）、（式２）及び（３）によって生成された類似度Ｗをそれぞれ算出し、当該類似度Ｗの数値が高い対象ユーザ（例えば、最上位又は上位３位）を、推薦ユーザとして決定して該当する通信端末装置１０に配信する。

なお、推薦情報特定配信処理部３６２は、スコアＷが高く推薦ユーザとなるべき対象ユーザであっても、取得要求ユーザとＳＮＳ上において既に一定の関係性を有するユーザ（例えば、ＳＮＳ上の友人関係）にあっては当該推薦ユーザからは除外する。ただし、推薦情報特定配信処理部３６２は、当該ユーザを推薦ユーザから除外しなくてもよい。

［５］通信システムの動作
次いで、図１４を参照しつつ本実施形態の通信システム１の推薦情報特定配信処理の動作について説明する。なお、図１４は、本実施形態の通信システム１において実行される推薦情報特定配信処理を示すフローチャートである。

本動作においては、当該動作に先立って、ＳＮＳの利用登録済みの状態、すなわち、ＳＮＳユーザ管理ＤＢ３３１に各種の情報が登録済みの状態になっているものとする。

また、カタログコンテンツＤＢ３４２、コメントＤＢ３４３及び利用履歴ＤＢ３４４には、それぞれ、複数のカタログコンテンツ（すなわち、複数のカタログコンコンテンツデータ）、複数のコメントデータ又は評価データ、及び、利用情報が登録されているものとする。

そして、本動作において、通信端末装置１０の端末管理制御部１８０は、表示制御部１５０を制御し、ユーザによるＳＮＳへのログイン指示を行うための表示を行いつつ、入力が操作部１７０に対してなされるのを待機しているものとする。

まず、通信端末装置１０において、ユーザが操作部１７０に所定の入力操作を実行することによって、端末管理制御部１８０が該操作を検出すると（ステップＳ１０１）、端末管理制御部１８０は、アプリケーション記録部１０１に記録されたブラウザをアプリケーション実行部１３０に起動させ、情報提供サーバ装置３０に対してログインを実行させる（ステップＳ１０２）。

このとき、アプリケーション実行部実行部１３０は、表示制御部１５０及び操作部１７０と連動し、情報提供サーバ装置３０にアクセスしつつ、ＳＮＳにログインするためのログインパスワードなど、各種ログインに必要な情報の入力を受け付ける。

次いで、アプリケーション実行部実行部１３０は、推薦ユーザの取得要求を情報提供サーバ装置３０に送信し、情報提供サーバ装置３０からのデータ受信を待機する（ステップＳ１０３）。

次いで、情報提供サーバ装置３０においては、通信制御部３１０が、推薦ユーザの取得要求を受信すると（ステップＳ２０１）、推薦情報特定配信処理部３６２は、当該取得要求をしたユーザ（取得希望ユーザ）のユーザＩＤを含む全てのＳＮＳユーザにおいて、全期間におけるカタログコンテンツの利用回数（ユーザ毎の属性回数、属性総回数及び属性種別数）を集計する利用回数集計処理を実行する（ステップＳ２０２）。

次いで、推薦情報特定配信処理部３６２は、当該取得要求ユーザのユーザＩＤを除く他のＳＮＳユーザ（すなわち、対象ユーザ）毎に、利用回数集計処理の集計結果に基づいて、興味類似度及び興味傾向類似度を算出する上述した類似度算出処理を実行する（ステップＳ２０３及び２０４）。

次いで、推薦情報特定配信処理部３６２は、取得希望ユーザに対する各対象ユーザにおける興味類似度及び興味傾向類似度に基づいて、各対象ユーザのスコアを算出し（ステップＳ２０５）、推薦ユーザを特定する（ステップＳ２０６）。

次いで、推薦情報特定配信処理部３６２は、特定した推薦ユーザに関する情報を推薦情報として該当する通信端末装置１０に配信して（ステップＳ２０７）本動作を終了させる。

次いで、通信端末装置１０においては、ネットワーク通信部１１０が推薦情報を受信すると（ステップＳ１０４）、アプリケーション実行部１３０は、表示制御部１５０と連動し、当該受信した推薦情報を表示部１４０に表示させて（ステップＳ１０５）、本動作を終了させる。

このような構成により、本実施形態の通信システム１においては、ユーザのコンテンツデータに関する利用回数に基づいて、取得希望ユーザに対する対象ユーザとのコンテンツデータの利用に関する類似傾向を類似度として数値化することができるとともに、例えば、当該類似度の数値が高いなどの所定の条件を有する類似度に基づいて、取得希望ユーザと興味や当該興味を抱く傾向が類似する対象ユーザを当該取得希望ユーザに推薦することができるので、取得希望ユーザにおける推薦ユーザとの交流の発展に寄与することができる。

そして、本実施形態の通信システム１においては、ユーザ同士の積極的、かつ、持続的なコミュニケーションを構築させるとともに、ネットワークサービスの利用価値を高め、かつ、ネットワーク上のユーザ間のコミュニケーションの活性化、及び、仮想空間又は現実空間におけるユーザ間の交流を支援することができる。

［６］変形例
［６．１］変形例１
上記実施形態においては、情報提供サーバ装置３０内に各ＤＢを設け、これらのＤＢを情報提供サーバ装置３０のみにおいて管理及び制御する構成としたが、各ＤＢの管理、制御主体は、各々、別個なコンピュータシステムを用いるようにしてもよい。

［６．２］変形例２
上記実施形態においては、推薦情報特定配信処理部３６２は、利用履歴ＤＢ３４４に登録されている利用履歴データを用いて利用回数集計処理を実行しているが、予め定められた期間、例えば、取得希望ユーザから取得要求がなされたタイミングから１月以内に利用された利用履歴データを用いて利用回数集計処理を実行してもよい。

［６．３］変形例３
上記実施形態においては、取得要求のタイミングから全期間の利用回数に基づいて利用回数集計処理を実行しているが、利用された日時に応じて重み付けをしつつ利用回数を集計するようにしてもよい。例えば、推薦情報の取得要求のタイミングから、近い日時に利用された利用履歴の重み付けを大きくして集計回数の集計をするようにすればよい。

［６．４］変形例４
上記実施形態においては、決定した推薦ユーザに関する情報を推薦情報として該当する通信端末装置１０に直接提供するようになっているが、当該推薦情報を閲覧するためのＵＲＬを電子メールや電子掲示板によって提供し、通信端末装置１００における取得要求ユーザの操作に基づいて、当該ＵＲＬを閲覧することによって当該推薦情報を閲覧させるようにしてもよい。

１ … 通信システム
１０ … 通信端末装置
２０ … ネットワーク
３０ … サーバ装置
１００ … 記録部
１０１ … アプリケーション記録部
１０２ … ＳＮＳ利用管理データ記録部
１０３ … 画像情報記録部
１１０ … ネットワーク通信部
１３０ … アプリケーション実行部
１４０ … 表示部
１５０ … 表示制御部
１６０ … 撮像部
１７０ … 操作部
１８０ … 端末管理制御部
３１０ … 通信制御部
３２０ … ＲＯＭ／ＲＡＭ
３３０ … タイマ
３４０ … 記録装置
３４１ … ＳＮＳユーザ管理ＤＢ
３４２ … カタログコンテンツＤＢ
３４３ … コメントＤＢ
３４４ … 利用履歴ＤＢ
３６０ … データ処理部
３６１ … 登録管理部
３６２ … 推薦情報特定配信処理部

Claims (9)

1. それぞれ異なるカテゴリに属する複数の属性が規定されたコンテンツに基づいて、ネットワークを介してユーザに所定の情報を提供するサーバ装置であって、
   前記ユーザ毎に、データベースに予め記憶された複数の前記コンテンツが前記ネットワークを介して利用された利用回数をそれぞれ登録する登録手段と、
   所与のタイミングにて、前記カテゴリ毎及び各カテゴリにおける前記属性毎の少なくともいずれか一方のコンテンツの利用回数を、前記ユーザ毎に、集計する集計手段と、
   特定のユーザである特定ユーザの前記利用回数における集計結果と、他のユーザの前記利用回数における集計結果と、に基づいて、前記特定ユーザに対する前記他のユーザとの前記コンテンツの利用に関する類似傾向を類似度としてそれぞれ算出する算出手段と、
   前記算出された類似度の中から所定の条件を有する類似度を特定し、当該特定した類似度の算出に用いた前記他のユーザを、前記特定ユーザに推薦する推薦ユーザとして、特定する特定手段と、
   前記特定された推薦ユーザ又は当該推薦ユーザに関する情報を前記特定ユーザに提供する提供手段と、
   を備えることを特徴とするサーバ装置。
2. 請求項１に記載のサーバ装置において、
   前記類似度には、各ユーザの属性毎におけるコンテンツの利用回数に基づいて算出された興味類似度と、各ユーザのカテゴリ毎におけるコンテンツの利用回数と各ユーザの各カテゴリにおける１以上の利用回数を有する属性の種別数と、に基づいて算出された興味傾向類似度と、が含まれており、
   前記算出手段が、
   前記特定ユーザの各カテゴリにおける属性毎の利用回数と、前記他のユーザの各カテゴリにおける属性毎の利用回数と、に基づいて所定の演算を実行し、前記特定ユーザにおける前記他のユーザに対する前記興味類似度をそれぞれ算出し、
   前記特定ユーザの各カテゴリにおける利用回数及び前記属性の種別数と、前記他のユーザの各カテゴリにおける利用回数及び前記属性の種別数と、に基づいて所定の演算を実行し、前記特定ユーザにおける前記他のユーザに対する前記興味傾向類似度をそれぞれ算出し、
   前記算出した興味類似度及び興味傾向類似度に基づいて、前記特定ユーザに対する前記他のユーザとの類似度をそれぞれ算出する、サーバ装置。
3. 請求項１に記載のサーバ装置において、
   前記類似度には、各ユーザの属性毎におけるコンテンツの利用回数に基づいて算出された類似度が興味類似度として含まれており、
   前記算出手段が、前記特定ユーザの各カテゴリにおける属性毎の利用回数と、前記他のユーザの各カテゴリにおける属性毎の利用回数と、に基づいて所定の演算を実行し、前記特定ユーザにおける前記他のユーザに対する前記興味類似度をそれぞれ算出する、サーバ装置。
4. 請求項１に記載のサーバ装置において、
   前記類似度には、各ユーザのカテゴリ毎におけるコンテンツの利用回数と各ユーザの各カテゴリにおける１以上の利用回数を有する属性の種別数と、に基づいて算出された類似度が興味傾向類似度として含まれており、
   前記算出手段が、前記特定ユーザの各カテゴリにおける利用回数及び前記属性の種別数と、前記他のユーザの各カテゴリにおける利用回数及び前記属性の種別数と、に基づいて所定の演算を実行し、前記特定ユーザにおける前記他のユーザに対する前記興味傾向類似度をそれぞれ算出する、サーバ装置。
5. 請求項１〜４のいずれか１項に記載のサーバ装置において、
   前記利用回数には、前記ユーザが前記データベースに記憶された各コンテンツを検索した検索回数、前記ユーザが当該各コンテンツを閲覧した閲覧回数、前記ユーザが当該各コンテンツに対して評価した評価回数、及び、前記ユーザが当該各コンテンツに対してコメントを投稿して登録した投稿回数の少なくともいずれかが含まれる、サーバ装置。
6. 請求項５に記載のサーバ装置において、
   前記集計手段が、コンテンツの利用に関する種別に基づいて予め定められた重み付けを用いて前記ユーザ毎に当該コンテンツの利用回数を集計する、サーバ装置。
7. 請求項５又は６に記載のサーバ装置において、
   前記集計手段が、前記予め定められたタイミング前の所定期間内における利用回数を集計する、サーバ装置。
8. それぞれ異なるカテゴリに属する複数の属性が規定されたコンテンツに基づいて、ネットワークを介してユーザに所定の情報を提供するコンピュータにおいて用いられるプログラムであって、
   前記コンピュータを、
   前記ユーザ毎に、データベースに予め記憶された複数の前記コンテンツが前記ネットワークを介して利用された利用回数をそれぞれ登録する登録手段、
   所与のタイミングにて、前記カテゴリ毎及び各カテゴリにおける前記属性毎の少なくともいずれか一方のコンテンツの利用回数を、前記ユーザ毎に、集計する集計手段、
   特定のユーザである特定ユーザの前記利用回数における集計結果と、他のユーザの前記利用回数における集計結果と、に基づいて、前記特定ユーザに対する前記他のユーザとの前記コンテンツの利用に関する類似傾向を類似度としてそれぞれ算出する算出手段、
   前記算出された類似度の中から所定の条件を有する類似度を特定し、当該特定した類似度の算出に用いた前記他のユーザを、前記特定ユーザに推薦する推薦ユーザとして、特定する特定手段、及び、
   前記特定された推薦ユーザ又は当該推薦ユーザに関する情報を前記特定ユーザに提供する提供手段、
   として機能させることを特徴とするプログラム。
9. それぞれ異なるカテゴリに属する複数の属性が規定されたコンテンツに基づいて、ネットワークを介してユーザに所定の情報を提供する情報提供方法であって、
   前記ユーザ毎に、データベースに予め記憶された複数の前記コンテンツが前記ネットワークを介して利用された利用回数をそれぞれ登録する登録工程と、
   所与のタイミングにて、前記カテゴリ毎及び各カテゴリにおける前記属性毎の少なくともいずれか一方のコンテンツの利用回数を、前記ユーザ毎に、集計する集計工程と、
   特定のユーザである特定ユーザの前記利用回数における集計結果と、他のユーザの前記利用回数における集計結果と、に基づいて、前記特定ユーザに対する前記他のユーザとの前記コンテンツの利用に関する類似傾向を類似度としてそれぞれ算出する算出工程と、
   前記算出された類似度の中から所定の条件を有する類似度を特定し、当該特定した類似度の算出に用いた前記他のユーザを、前記特定ユーザに推薦する推薦ユーザとして、特定する特定工程と、
   前記特定された推薦ユーザ又は当該推薦ユーザに関する情報を前記特定ユーザに提供する提供工程と、
   を含む情報提供方法。

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