JP2017079080A - 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】推薦アイテムに対する信頼性の確保と興味の維持を両立した推薦アイテムを提示することで、ユーザのサービスの利用を促進する情報処理装置、方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】閲覧情報格納部は、ユーザに閲覧された可能性のあるアイテムを特定できる情報である閲覧特定情報を格納する。推薦値算出部は、アイテムごとに推薦値を算出すると共に、推薦候補集合を形成する。閲覧率集計値算出部は、閲覧特定情報に基づいて、アイテムを閲覧した度合いを示す閲覧率集計値をアイテムごとに算出する。表示順位決定部は、アイテムそれぞれに対して、推薦値と閲覧率集計値とを用いて、推薦値が高いほど優先する度合いが高くなり、閲覧率集計値が高いほど優先する度合いが低くなるような優先度を算出し、優先度に従って、一のユーザに提供するアイテム情報の表示順位を決定する。
【選択図】図２

Description

本発明は、特定の条件を満たすアイテム集合の表示順位決定方法に関る情報処理を行う
、情報処理装置、端末装置、情報処理方法、表示方法、情報処理プログラム、及び表示プ
ログラムに関する。

近年、デジタル技術やネットワーク技術の進展により、ネットワークを使って配信、提
供される文書、音楽、画像、映像等のデジタルコンテンツが非常に増えている。これに伴
い、ユーザの嗜好に合ったデジタルコンテンツ等のアイテムを推薦するサービスのニーズ
が高まってきている。このようなニーズに対応する技術として、ユーザのアイテムに関す
る閲覧履歴や評価履歴や購入履歴などの利用履歴を用いて、推薦アイテムを提供する技術
の開発が行われている。

例えば、アイテムを推薦する技術の一つに、協調フィルタリングを用いた推薦処理が存
在する。協調フィルタリングを用いた推薦処理では、多数の利用履歴を蓄積し、その利用
履歴を用いて、ユーザの嗜好に合ったアイテムを推薦する。

また、ユーザの推薦に対する興味を持続するために、推薦アイテムの集合を変化させる
技術の開発も行われている。
例えば、ユーザのアイテムに対するアクセス履歴や提示状況を用いて、未提示のアイテ
ムを優先して推薦する技術が特許文献１と特許文献２に開示されている。

特開２００９−１５７５００ 特開２００８−１４６１４７

特許文献１は、ユーザのアクセス履歴を参照して、推薦するアイテムから提示済みのア
イテムを除外し、未提示のアイテムのみを推薦するため、常に全ての推薦アイテムを入れ
替えることができる。
また、特許文献２は、ユーザが入力したキーワードに対するアイテムの提示状況を用い
て、予め人気順や価格順などの指標でソートされたアイテムに対して、分布数えソートを
用いて、アイテムに対する提示回数の少ない順でソートすることで、別のキーワードを入
力した際に、前回提示されたアイテムが提示されにくくなるので、提示するアイテムを変
化させることができる。

しかしながら、上記の特許文献１では、推薦アイテムを閲覧するたびに、全ての推薦ア
イテムが入れ替わってしまうため、ユーザが、「この推薦は、毎回変化しているから、ど
ういう基準で推薦されているか良く分からない」と感じ、ユーザの推薦アイテムに対する
信頼性を得ることができないこともあった。
また、特許文献２では、データベースに格納されたデータの中から適した情報を推薦し
てくれる情報推薦装置に応用できる旨が記載されているが、ユーザに対する推薦アイテム
を提示する場合には、検索キーワードに対応させるものがないため、検索キーワードを入
力するシステムと同様な効果が得られるか明らかではない。

そこで本発明は、ユーザの推薦アイテムに対する信頼性の確保と興味の維持を両立した
推薦アイテムを提示することで、ユーザのサービスの利用を促進することを目的とする。

本発明は上述した従来の技術の課題を解決するため、ユーザに対してアイテム情報を提
供する情報処理装置であって、ユーザに閲覧された可能性のあるアイテム情報に係わるア
イテムを特定できる情報である閲覧特定情報を格納する閲覧情報格納部と、一のユーザに
対して、アイテムごとに推薦の度合いを示す推薦値を算出すると共に、前記推薦値が算出
されたアイテムの集合である推薦候補集合を形成する推薦値算出部と、一のユーザに対応
する前記閲覧特定情報に基づいて、前記一のユーザがアイテムを閲覧した度合いを示す閲
覧率集計値をアイテムごとに算出する閲覧率集計値算出部と、前記推薦候補集合に含まれ
るアイテムそれぞれに対して、前記推薦値と前記閲覧率集計値とを用いて、前記推薦値が
高いほど優先する度合いが高くなり、前記閲覧率集計値が高いほど優先する度合いが低く
なるような優先度を算出し、前記優先度に従って、前記一のユーザに提供するアイテム情
報の表示順位を決定する表示順位決定部とを備えることを特徴とする情報処理装置を提供
する。

本発明の情報処理装置、端末装置、情報処理方法、表示方法、情報処理プログラム、及
び表示プログラムによれば、ユーザの推薦アイテムに対する信頼性の確保と興味の維持を
両立した推薦アイテムの提示することで、ユーザのサービスの利用を促進することができ
る。

本発明の第１の実施形態におけるシステム全体の構成を示す図である。 本発明の第１の実施形態における情報処理サーバ装置１の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態におけるユーザ情報格納部１３１の格納状態を示す図である。 本発明の第１の実施形態におけるアイテム情報格納部１３２の格納状態を示す図である。 本発明の第１の実施形態における利用履歴格納部１３３の格納状態を示す図である。 本発明の第１の実施形態における推薦アイテム情報格納部１３４の格納状態を示す図である。 本発明の第１の実施形態における表示情報格納部１３５の格納状態を示す図である。 本発明の第１の実施形態における表示情報格納部１３５の第２の格納形式に記憶する表示情報の例を示す図である。 本発明の第１の実施形態における表示集計情報格納部１３６の格納状態を示す図である。 本発明の第１の実施形態における第１の表示情報集計処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態における最終表示順位と閲覧率の対応表である。 本発明の第１の実施形態における端末表示部３４に表示されている推薦ページの表示例である。 本発明の第１の実施形態におけるページ情報と閲覧定数の対応表である。 本発明の第１の実施形態におけるステップＳ１０４の表示集計登録更新処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態における第２の表示情報集計処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態における表示順位決定処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態における端末装置３が、推薦アイテム詳細情報を取得し、表示履歴を送信する一連の手順の一例を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態における情報処理サーバ装置４の構成を示すブロック図である。 本発明の第３の実施形態における情報処理サーバ装置５の構成を示すブロック図である。 本発明の第３の実施形態における表示情報格納部５３５の格納状態を示す図である。 本発明の第３の実施形態における表示順位決定処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施形態における第１の表示情報集計処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施形態における表示確率推定値を算出過程の例を示す図である。 本発明の第３の実施形態における最終表示順位の期待値の算出過程の例を示す図である。 本発明の第３の実施形態における第２の表示情報集計処理の手順を示すフローチャートである。

以下、本発明の情報処理装置、端末装置、情報処理方法、表示方法、情報処理プログラ
ム、及び表示プログラムについて、添付図面を参照して説明する。なお、本発明における
アイテムとは、テキスト、音声、音楽、映像、ウェブページ等のデジタルコンテンツや様
々な物品であってもよいし、金融商品、不動産、人物に関する情報等であってもよい。す
なわち本発明におけるアイテムは、有形か無形かを問わず、有料か無料かも問わない。

＜第１の実施形態＞
以下に、本発明の第１の実施形態について、図を用いて詳細に説明する。図１は、本発
明の第１の実施形態におけるシステム全体の構成図である。本実施形態におけるシステム
は、情報処理サーバ装置１と、１つ以上の端末装置３（３ａ〜３ｎ）がネットワーク２を
介して接続されている。なお、各実施形態において、情報処理サーバ装置１のみが情報処
理装置として機能してもよいし、情報処理サーバ装置１が、端末装置３と協働して情報処
理装置として機能してもよい。

ネットワーク２は、例えばインターネット等のネットワークであり、情報処理サーバ装
置１と端末装置３との間の情報のやり取りを仲介する。
端末装置３は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ、ネットワークイン
タフェース等を備える一般的なコンピュータ、または、携帯電話やスマートフォンやタブ
レットＰＣ等の携帯情報端末であり、端末制御部３１と端末通信部３２と端末入力部３３
と端末表示部３４とで構成されている。
端末通信部３２は、ネットワーク２を介して情報処理サーバ装置１と通信を行うための
部である。

端末入力部３３は、例えば、端末装置３がＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ
）であれば、マウスやキーボード、携帯電話であれば、ボタンといったように、ユーザが
端末装置３を操作するためのインタフェースである。
端末表示部３４は、例えば、ディスプレイといったように、様々な情報を表示し、ユー
ザに視覚的に示すためのインタフェースである。
端末制御部３１は、ネットワーク２を介して、利用履歴送信処理や、推薦アイテム取得
要求送信処理や、アイテム詳細情報表示処理や、表示履歴送信処理を行う。

利用履歴送信処理とは、端末装置３を利用するユーザ（利用ユーザ）が、何らかのアイ
テムを利用する操作を行った場合に、情報処理サーバ装置１に、利用履歴を送信する処理
である。利用履歴とは、ユーザのアイテムの利用に関する情報であり、少なくとも、利用
ユーザを一意に識別するユーザ識別子、又は端末装置３を一意に識別するための端末識別
子と、利用の対象となったアイテムを一意に識別するアイテム識別子と利用した時期を示
す利用時期情報を含む。本実施形態では、ユーザ識別子を用いる場合を例にして説明する
が、端末識別子を用いる場合も同様である。ユーザ識別子と端末識別子とを合わせた意味
の総称として、利用主体識別子という用語を用いる。利用時期情報は、日付のみを示す情
報でもよいし、ミリ秒単位まで細かく示す情報でもよく、サービスの形態に応じて、必要
な単位まで分かる情報であればよい。

推薦アイテム取得要求送信処理とは、利用ユーザが推薦アイテム詳細情報を取得するよ
うな操作を行った場合や、端末装置３が自動的に推薦アイテム詳細情報を取得する動作を
行った場合に、情報処理サーバ装置１に推薦アイテム取得要求を送信する処理である。推
薦アイテム詳細情報は、利用ユーザに対して推薦された１つ以上のアイテムに関する情報
である。推薦アイテム取得要求は、少なくとも利用ユーザのユーザ識別子を含む。なお、
推薦アイテム取得要求には、取得する推薦アイテムの個数を制限する取得制限数を関連付
けてもよい。
アイテム詳細情報表示処理とは、情報処理サーバ装置１より、アイテム詳細情報を受信
し、端末表示部３４に、受信したアイテム詳細情報を表示する処理である。

アイテム詳細情報とは、１つ以上のアイテムに関する情報である。アイテム詳細情報の
一例は、前述した推薦アイテム詳細情報であり、情報処理サーバ装置１に、推薦アイテム
取得要求を送信した場合には、送信した推薦アイテム取得要求に対応する推薦アイテム詳
細情報を受信することになる。また、アイテム詳細情報は、最新のアイテム情報の一覧で
もよいし、人気のあるアイテム情報の一覧といったように、全てのユーザに同様に表示す
るような情報であってもよい。

なお、受信したアイテム詳細情報は、１つのページにまとめて表示する必要はなく、複
数のページにまたがって表示してもよい。推薦アイテム詳細情報を複数のページにまたが
って表示する場合を例にあげると、まず、表示順位１位から５位までの推薦アイテムに関
する情報のみを含む推薦アイテム詳細情報の一部を受信して、端末表示部３４に表示する
。次に、端末入力部３３より、ユーザが次の推薦アイテムに関する情報を取得する操作を
行った場合は、表示順位６位から２０位までの推薦アイテムに関する情報のみを含む推薦
アイテム詳細情報の一部を受信して、端末表示部３４に表示するといったようにしてもよ
い。

表示履歴送信処理とは、情報処理サーバ装置１に、表示履歴を送信する処理である。表
示履歴とは、端末表示部３４に表示したアイテムを特定する情報であり、受信したアイテ
ム詳細情報のうち、端末装置３の端末表示部３４にて表示されたアイテムのアイテム識別
子と、実際に表示された順位である最終表示順位との組合せと、利用ユーザのユーザ識別
子と、表示した時期を示す表示時期情報とを含む。表示時期情報は、日付のみを示す情報
でもよいし、ミリ秒単位まで細かく示す情報でもよく、サービスの形態に応じて、必要な
単位まで分かる情報であればよい。アイテム詳細情報を複数のページにまたがって表示す
る場合、ページごとに、そのページに含まれるアイテムが表示された順に、１位から最終
表示順位が付与されることになる。

なお、推薦アイテム詳細情報に関しては、基本的に、情報処理サーバ装置１で決定され
た表示順位の順にソートされており、端末表示部３４に表示する際には、ページ上部に表
示順位が上位の推薦アイテムに関する情報が表示される。この場合、表示順位がそのまま
最終表示順位になる。
また、推薦アイテム詳細情報に含まれた推薦アイテムを表示順位の順に表示しない場合
もある。例えば、推薦アイテム詳細情報に含まれた推薦アイテムからランダムに選んで表
示する場合や、表示順位ごとに予め出現確率を定め、その出現確率に応じて、受信した推
薦アイテム詳細情報から推薦アイテムを抽出する場合がある。このとき、表示順位と最終
表示順位が異なるため、端末表示部３４に表示する際に、表示順位も推薦アイテムに関連
付けて表示することで、利用ユーザに対して、どのアイテムがお薦めかを判断する要素を
与えつつ、表示するたびに入れ替わることで、次は何が出てくるのだろうという期待感を
持たせることができる。

情報処理サーバ装置１は、ネットワーク２を介して、端末装置３と様々な情報をやり取
りする装置である。情報処理サーバ装置１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク
ドライブ（ＨＤＤ）、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソ
フトウェア（プログラム）処理として実施することも可能である。なお、情報処理サーバ
装置１を複数のコンピュータを用いて構成してもよい。例えば、負荷分散をするために、
情報処理サーバ装置１の各部に相当する処理を行うコンピュータを複数用いて分散処理を
行ってもよい。また、情報処理サーバ装置１の一部の部の処理をあるコンピュータで実施
し、他の部の処理を別のコンピュータで実施する形態で分散処理を行ってもよい。
図２は、本実施形態における情報処理サーバ装置１の構成図である。本実施形態におけ
る情報処理サーバ装置１は、情報処理サーバ制御部１１と、情報処理サーバ通信部１２と
、情報処理サーバ格納部１３とで構成される。

情報処理サーバ通信部１２は、ネットワーク２を介して端末装置３と通信を行うための
部である。
情報処理サーバ格納部１３は、メモリやＨＤＤなどの記憶装置を用いて、様々なデータ
を記憶する。情報処理サーバ格納部１３は、ユーザ情報格納部１３１と、アイテム情報格
納部１３２と、利用履歴格納部１３３と、推薦アイテム情報格納部１３４と、表示情報格
納部１３５と、表示集計情報格納部１３６とで構成される。
ユーザ情報格納部１３１は、ユーザ情報を複数記憶する。図３は、ユーザ情報格納部１
３１の格納状態を示す図である。ユーザ情報とは、端末装置３の利用ユーザを一意に識別
するユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）とユーザ属性情報（ｕｓｅｒ＿ｉｎｆｏ）とを関連
付けたものであり、図３のようなテーブル形式で記憶する。ユーザ属性情報とは、ユーザ
の名前、年齢、性別、住所（地域）、趣味、会員になった時期（年月、日付、日時など）
、メールアドレス、電話番号などの情報である。また、情報処理サーバ装置１にて商品の
購入が可能であれば、商品の支払いを行うためのクレジットカード情報などを含んでもよ
い。

アイテム情報格納部１３２は、アイテム情報を複数記憶する。図４は、アイテム情報格
納部１３２の格納状態を示す図である。アイテム情報とは、アイテム識別子（ｉｔｅｍ＿
ｉｄ）とアイテム属性情報（ｉｔｅｍ＿ｉｎｆｏ）とを関連付けたものであり、図４のよ
うなテーブル形式で記憶する。アイテム属性情報とは、例えば、アイテムの名称、制作者
、制作年、ジャンル、価格、アイテムを利用するのに適したユーザの条件などの情報であ
る。
利用履歴格納部１３３は、利用履歴を複数記憶する。図５は、利用履歴格納部１３３の
格納状態を示す図である。図５に示すように、利用履歴を構成するユーザ識別子（ｕｓｅ
ｒ＿ｉｄ）とアイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と利用時期情報（ｄｌ＿ｄａｔｅ）とを
関連付けて、テーブル形式で格納する。利用履歴に他の情報も含まれる場合は、利用履歴
に含まれている全ての情報を格納できるように、利用履歴の形態に合わせて格納形式を変
更すればよい。

推薦アイテム情報格納部１３４は、推薦アイテム情報を複数記憶する。図６（図６（ａ
）〜図６（ｂ））は、推薦アイテム情報の格納状態を示す図である。以下に、図６を用い
て、推薦アイテム情報の格納形式を２種類説明する。なお、推薦アイテム情報は、前述し
た推薦アイテム詳細情報を作成するために用いる情報である。
推薦アイテム情報の第１の格納形式は、ユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、アイテム
識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と、ユーザに対するアイテムの推薦の度合いを数値化した推薦
値（ｓｃｏｒｅ）とを関連付けて、図６（ａ）のようなテーブル形式で格納する。推薦ア
イテム情報の第１の格納形式は、ユーザ一人につき一つの推薦アイテム情報の集合しか利
用しない場合に適している。

推薦アイテム情報の第２の格納形式は、ユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、アイテム
識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と、推薦アイテム集合を識別する集合識別子（ｇｒｏｕｐ＿ｉ
ｄ）と、推薦値（ｓｃｏｒｅ）とを関連付けて、図６（ｂ）のようなテーブル形式で格納
する。推薦アイテム情報の第２の格納形式は、例えば、推薦ページが複数存在し、推薦ペ
ージごとに、異なる推薦アイテム情報の集合を用いて推薦アイテム詳細情報を作成すると
いったように、一人のユーザに対して、複数の推薦アイテムの集合が必要な場合に適して
いる。例えば、推薦ページとしてｐ１，ｐ２，ｐ３の３つが存在し、推薦ページｐ１とｐ
３は、集合識別子ｇ１の推薦アイテム情報のみを用いて推薦アイテム詳細情報を作成し、
推薦ページｐ２は、集合識別子ｇ２の推薦アイテム情報のみを用いて推薦アイテム詳細情
報を作成する場合、ユーザｕ１が推薦ページｐ１やｐ３にアクセスすると、ユーザｕ１の
集合識別子ｇ１に対応する推薦アイテム情報の集合を用いて作成された推薦アイテム詳細
情報が端末装置３の端末表示部３４に表示され、ユーザｕ１が推薦ページｐ２にアクセス
すると、ユーザｕ１の集合識別子ｇ２に対応する推薦アイテム情報の集合を用いて作成さ
れた推薦アイテム詳細情報が端末装置３の端末表示部３４に表示されることになる。

表示情報格納部１３５は、表示履歴を基に作成した表示情報を複数記憶する。表示情報
の作成方法に関しては後述する。図７（図７（ａ）〜図７（ｂ））は、表示情報の格納状
態を示す図である。以下に、図７を用いて、表示情報の格納形式を２種類説明する。
表示情報の第１の格納形式は、ユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、表示詳細情報（ｄ
ｉｓｐ＿ｉｎｆｏ）と、表示時期情報（ｄｉｓｐ＿ｄａｔｅ）とを関連付けて、図７（ａ
）のようなテーブル形式で記憶する。表示詳細情報とは、表示された全てのアイテムとそ
の最終表示順位が識別可能であれば、どのような形式でもよい。なお、表示情報の第１の
格納形式においては、表示履歴１つにつき、１つの表示情報が作成されることになる。

表示情報の第２の格納形式は、ユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、アイテム識別子（
ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と、最終表示順位（ｄｉｓｐ＿ｒａｎｋ）と、表示時期情報（ｄｉｓｐ
＿ｄａｔｅ）とを関連付けて、図７（ｂ）のようなテーブル形式で記憶する。なお、表示
情報の第２の格納形式においては、表示履歴１つに対して、表示されたアイテムの個数分
だけ表示情報が登録されることになる。具体的に、例えば、表示履歴が、ユーザｕ３が利
用する端末装置３の端末表示部３４に、アイテムｉ７が最終表示順位１位で表示され、ア
イテムｉ３が最終表示順位２位で表示され、アイテムｉ５が最終表示順位３位で表示され
、そのときの表示時期情報が２００９年３月９日であった場合、図８に示すように、表示
情報格納部１３５には、３つの表示情報が記憶されることになる。
以上が、表示情報の格納形式の説明である。表示情報の第１の格納形式における表示情
報に含まれる表示詳細情報や、表示情報の第２の格納形式における表示情報に含まれるア
イテム識別子と最終表示順位の組合せが、本実施形態における閲覧特定情報となり、表示
情報格納部１３５が、本実施形態における閲覧情報格納部となる。

なお、表示履歴に、アイテムを表示したページに関する情報であるページ情報といった
他の情報が含まれている場合は、その情報も関連付けて表示情報を作成すればよい。ペー
ジ情報のうち、推薦ページに関する情報を推薦ページ情報とする。また、推薦アイテム詳
細情報に関する表示情報において、推薦アイテム詳細情報の作成の基となった推薦アイテ
ム情報の集合を特定する集合識別子を取得できる場合は、集合識別子も関連付けて表示情
報を作成すればよい。
表示集計情報格納部１３６は、表示集計情報を複数記憶する。図９は、表示集計情報格
納部１３６の格納状態を示す図である。表示集計情報とは、ユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉ
ｄ）と、アイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と、閲覧率集計値（ｖｉｅｗ＿ｔｏｔａｌ）
と、最終表示時期情報（ｌａｓｔ＿ｄｉｓｐ＿ｄａｔｅ）とを関連付けたものであり、図
９のようなテーブル形式で記憶する。閲覧率集計値は、後述する閲覧率を集計した値であ
り、端末装置３の端末表示部３４にて、アイテム詳細情報として表示された回数の多いア
イテムほど大きな値となりやすい。そのため、閲覧率集計値が大きいアイテムほど、その
アイテムを、ユーザ識別子に対応するユーザが何度も閲覧している可能性が高くなる。最
終表示時期情報は、表示集計情報に含まれるアイテム識別子に対応するアイテムが最後に
端末装置３の端末表示部３４にて表示された時期情報である。なお、（ｕｓｅｒ＿ｉｄ，
ｉｔｅｍ＿ｉｄ）の組合せは一意であり、重複を許容しない。最終表示時期情報が、本実
施形態における送信時期情報となる。

情報処理サーバ制御部１１は、情報処理サーバ装置１を構成する各部に対して、全体的
な制御を行う。情報処理サーバ制御部１１は、利用履歴登録部１１１と、表示情報登録部
１１２と、推薦アイテム選出部１１３と、表示情報集計部１１４と、表示順位決定部１１
５とで構成される。
利用履歴登録部１１１は、ネットワーク２を介して、端末装置３より利用履歴を受信し
、利用履歴格納部１３３に、受信した利用履歴を格納する。
表示情報登録部１１２は、表示情報登録処理を行う。表示情報登録処理とは、ネットワ
ーク２を介して、端末装置３より受信した表示履歴を基に、表示情報の格納形式に合わせ
て表示情報を作成し、表示情報格納部１３５に、作成した表示情報を格納する処理である
。

推薦アイテム選出部１１３は、推薦の対象となるユーザである推薦対象ユーザに対して
、推薦アイテム選出処理を行う。
推薦アイテム選出処理は、まず、推薦対象ユーザと各アイテムとの推薦値を算出する。
次に、算出した推薦値を基に複数の推薦アイテムを選出する。次に、選出した推薦アイテ
ムごとに、推薦対象ユーザのユーザ識別子と、選出した推薦アイテムのアイテム識別子と
、推薦値とを少なくとも関連付けた推薦アイテム情報を作成する。そして、推薦アイテム
情報格納部１３４に、作成した推薦アイテム情報を全て記憶する。なお、推薦対象ユーザ
と各アイテムとの推薦値を算出し、算出した推薦値を基に複数の推薦アイテムを選出する
方法を推薦アイテム選出方法とする。なお、推薦値を算出したアイテムの集合が推薦候補
集合となる。

推薦アイテム選出処理では、複数の推薦アイテム選出方法を用意し、推薦対象ユーザに
対して、推薦アイテム選出方法ごとに、推薦アイテムを選出することで、１人の推薦対象
ユーザに対して、推薦アイテム情報の集合を複数作成することができる。このとき、推薦
アイテム選出方法ごとに、選出した推薦アイテム情報の集合を区別するために、推薦アイ
テム情報格納部１３４は第２の格納形式を用いる必要がある。そして、予め推薦アイテム
選出方法ごとに個別の集合識別子を対応付けた上で、推薦対象ユーザのユーザ識別子と、
推薦アイテム選出方法に対応付けられた集合識別子と、推薦アイテムのアイテム識別子と
、推薦値とを関連付けた推薦アイテム情報を推薦アイテム情報格納部１３４に格納すれば
よい。

なお、推薦アイテム選出処理は、端末装置３より、推薦アイテム取得要求を受信するた
びに行ってもよい。また、サービス提供側にて予め定められた所定のタイミングごとに、
所定の条件を満たすユーザのユーザ識別子を抽出し、抽出したユーザ識別子ごとに推薦ア
イテム選出処理を行ってもよい。所定のタイミングとしては、所定の時間間隔（例えば２
４時間ごと）を用いてもよいし、利用履歴を一定回数受信するごととしてもよい。また、
月曜日〜金曜日までは３時間ごと、土曜日は６時間ごと、日曜日は１２時間ごと、という
ように時間間隔が変動してもよい。また、夏は時間間隔を短くして、冬は時間間隔を長く
するなど、季節に応じて時間間隔を変えてもよい。また、所定の条件を満たすユーザとは
、現在から遡って一ヶ月などの所定の期間内に何らかのアイテムを利用したユーザとして
もよいし、所定の期間内に推薦アイテムを閲覧したユーザとしてもよいし、所定数（例え
ば５個）以上のアイテムを利用したユーザとしてもよい。もちろん、サービスを利用して
いる全てのユーザとしてもよい。

ここで、推薦アイテム選出方法の例を説明する。
まず、利用履歴格納部１３３に格納されている利用履歴を用いて、推薦対象ユーザの類
似ユーザを選出する。類似ユーザを選出するには、例えば、Ｊａｃｃａｒｄ係数を用いて
類似度を算出し、算出した類似度を用いて類似ユーザを選出する方法がある。具体的には
、推薦対象ユーザｕｂが利用したアイテム集合Ｉ（ｕｂ）とし、他のユーザｕｓが利用し
たアイテム集合Ｉ（ｕｓ）とし、Ｉ（ｕｂ）とＩ（ｕｓ）の両方に存在するアイテム数を
｜Ｉ（ｕｂ）∩Ｉ（ｕｓ)｜とし、Ｉ（ｕｂ）とＩ（ｕｓ）の少なくともどちらか一方に
存在するアイテム数を｜Ｉ（ｕｂ）∪Ｉ（ｕｓ)｜とし、式（１）を用いて類似度ｓｉｍ
（ｕｂ，ｕｓ）を算出する。そして、算出した類似度の高い順に所定数のユーザ、または
、算出した類似度が所定値より高いユーザを類似ユーザとして選出する。さらに、ユーザ
のアイテムに対する嗜好の度合いを示す嗜好度を算出すれば、類似度算出に、コサイン距
離やピアソン積率相関係数などを用いることができる。

次に、選出した類似ユーザが利用したアイテムを推薦候補アイテムとして抽出する。こ
のとき、推薦対象ユーザが利用したアイテムは除外してもよい。本推薦アイテム選出方法
においては、ここで抽出された推薦アイテムの集合が推薦候補集合となる。
次に、抽出した推薦候補アイテムごとに、推薦対象ユーザとの推薦値を算出する。推薦
値を算出するには、例えば、推薦対象ユーザと類似ユーザとの類似度を用いることができ
る。具体的には、推薦候補アイテムをｉｒとし、推薦対象ユーザｕｂの類似ユーザのうち
、推薦候補アイテムｉｒを利用したユーザの集合をＵｓ（ｕｂ，ｉｒ）、推薦対象ユーザ
ｕｂと推薦候補アイテムｉｒを利用した類似ユーザｕｓ’（∈Ｕｓ（ｕｂ，ｉｒ））との
類似度をｓｉｍ（ｕｂ，ｕｓ’）とし、式（２）を用いて推薦値ｖ（ｕｂ，ｉｒ）を算出
する。

そして、推薦値を基に、推薦候補アイテムの中から、推薦アイテムを選出すればよい。
推薦アイテムの選出は、推薦値がサービス提供側が予め定めた所定値より大きい推薦候補
アイテムを選出してもよい。また、推薦値が高い順にサービス提供側が予め定めた所定数
まで選出してもよい。もちろん、全ての推薦候補アイテムを推薦アイテムとして選出して
もよいが、例えば、推薦値の取りうる値の最低値になるといったように、推薦対象ユーザ
との関連性がほとんどない推薦候補アイテムは除外するのが望ましい。このように、推薦
値を基に推薦アイテムを選出することで、ユーザに対する推薦の度合いの高いアイテムの
みを推薦アイテムとすることができる。
以上が、推薦アイテム選出方法の例である。もちろん、上記の方法以外の方法を用いて
、推薦対象ユーザとアイテムとの推薦値を算出し、推薦アイテムを選出してもよい。
なお、推薦アイテム情報格納部１３４に新たに作成した推薦アイテム情報を格納する際
に、すでに、推薦対象のユーザの以前に作成した推薦アイテム情報が存在している場合は
、以前に作成した推薦アイテム情報を全て削除した上で、新たに作成した推薦アイテム情
報を格納してもよい。また、情報処理サーバ格納部１３に、以前に作成した推薦アイテム
情報を格納する部を用意し、以前に作成した推薦アイテム情報を保持しておいてもよい。
なお、本実施形態における推薦アイテム選出部１１３は、推薦値算出部や類似ユーザ選
出部の役割を持っている。
表示情報集計部１１４は、表示情報集計処理を行う。
表示情報集計処理は、表示情報格納部１３５に、表示情報が格納されるたびに行っても
よい。また、推薦アイテム選出処理と同様に、サービス提供側にて予め定められた所定の
タイミングごとに行ってもよい。

表示情報集計処理の手順を、以下に２種類説明する。
まず、図１０を用いて、第１の表示情報集計処理を説明する。第１の表示情報集計処理
は、新規に登録された表示情報、言い換えると、前回までの処理で利用されなかった表示
情報のみを用いて、表示集計情報を更新することになる。
まず、表示情報集計部１１４が、表示情報格納部１３５より、未処理の表示情報を全て
取得する（ステップＳ１０１）。未処理の表示情報を判断するには、表示情報に既処理か
未処理かを示す処理判定フラグを追加し、それを基に判定すればよい。この場合、表示情
報格納部１３５に登録する際に、表示情報の処理判定フラグを未処理としておき、本ステ
ップにて取得した際に、表示情報格納部１３５に格納されている表示情報の処理判定フラ
グを未処理から既処理に更新すればよい。また、前回処理を行った時刻を示す最新取得時
期情報を情報処理サーバ格納部１３に記憶しておき、最新取得時期情報以降に登録された
表示情報のみを未処理の表示情報として取得してもよい。この場合、未処理の表示情報を
全て取得した後に、最新取得時期情報を更新すればよい。なお、表示情報にページ情報が
含まれている場合は、所定の条件を満たすページ情報を有する未処理の表示情報に限定し
て取得することもできる。具体的には、例えば、ページ情報が、推薦ページ情報である表
示情報に限定して処理を行ってもよい。推薦ページ情報に対応する表示情報に限定して、
後述の処理を行うことで、推薦アイテムの閲覧状況のみを集計することができる。

次に、表示情報集計部１１４が、ステップＳ１０１にて取得した表示情報より、例えば
、取得した順に１つ選択する（ステップＳ１０２）。
次に、表示情報集計部１１４が、ステップＳ１０２にて選択した表示情報に含まれるア
イテム識別子ごとに、閲覧率を算出する（ステップＳ１０３）。なお、表示情報格納部１
３５の格納形式が、第１の格納形式の場合、表示情報の表示詳細情報に１つ以上のアイテ
ム識別子が含まれているので、アイテム識別子それぞれに対して閲覧率を算出する必要が
ある。閲覧率とは、ユーザがそのアイテムを閲覧した可能性が高いほど高くなる値であり
、閲覧率の算出方法によって、閲覧率の性質も変わっていく。
以下に、閲覧率の算出方法を説明する。
閲覧率算出の第１の方法は、どのようなアイテム識別子であっても一律に同じ値（例え
ば、「１」）を付与する方法である。この方法は、表示された全てのアイテムがユーザに
よって閲覧されているとしている。このとき、閲覧率を集計した値である閲覧率集計値は
、端末装置３の端末表示部３４に、そのアイテムが表示された回数のみ比例する。

閲覧率算出の第２の方法は、最終表示順位が上位になるほどその値が高くなるように算
出する方法である。具体的には、例えば、ユーザｕのアイテムｉに対する最終表示順位が
ｒａｎｋ（ｕ，ｉ）である場合、閲覧率ｖｒ（ｕ，ｉ）は、定数α１（＞０）と定数α２
（＞０）と定数β１（＞＝０）とを用いて、式（３）にて算出することができる。

また、一定の最終表示順位ごとに、閲覧率が変化するように、天井関数ｃｅｉｌと、２
以上の整数Ｎと、定数α３（＞０）と定数α４（＞０）と定数β２（＞＝０）とを用いて
、式（４）にて算出することもできる。また、式（５）のように、単調減少するのであれ
ば、最終表示順位に応じて閲覧率の算出式を変えてもよい。

このように、最終表示順位に対して単調減少する関数であれば、どのようなものを用い
てもよい。また、図１１に示すように、最終表示順位に対して、最終表示順位に応じて単
調減少する数値を閲覧率として関連付けた対応表を、情報処理サーバ格納部１３に予め記
憶しておき、対応表から閲覧率を取得するようにしてもよい。閲覧率算出の第２の方法は
、最終表示順位が上位であるアイテムほど、アイテム詳細情報を表示しているページの上
部に表示されている場合に適している方法である。これは、利用ユーザは、ページの上部
に表示されているアイテムはしっかりと閲覧しているが、ページ下部のアイテムはほとん
ど閲覧していない可能性が高いという推測を基に閲覧率を算出する方法である。このとき
、閲覧率集計値は、そのアイテムが、端末装置３の端末表示部３４に表示中のアイテム詳
細情報に関するページの上部に表示される回数が多いほど、大きな値になりやすい。

なお、表示情報にページ情報が含まれている場合に、ページ情報ごとに、利用する閲覧
率の算出方法を変えてもよい。例えば、図１２（図１２（ａ）〜図１２（ｃ））に示すよ
うに、１つのサービスに推薦ページが３つ用意されており、推薦ページ情報をｐ１とした
図１２（ａ）に対応する推薦ページには、推薦アイテムを３個のみを表示し、推薦ページ
情報をｐ２とした図１２（ｂ）に対応する推薦ページには、推薦アイテム２０個を縦に並
べて表示し、推薦ページ情報をｐ３とした図１２（ｃ）に対応する推薦ページには、推薦
アイテムを横に３個並べたものが、１０行分表示されていたとする。このとき、推薦ペー
ジ情報ｐ１に対しては、推薦アイテムが３個しか表示されないので、閲覧率算出の第１の
方法を用いて閲覧率を全て「１」として算出し、推薦ページ情報ｐ２に対しては、推薦ア
イテム２０個が縦に並べて表示されているので、閲覧率算出の第２の方法の式（３）を用
いて算出し、推薦ページ情報ｐ３に対しては、推薦アイテム３０個が、横に３個並べたも
のが、１０行分あるので、Ｎ＝３として、式（４）を用いて算出してもよい。このように
、ページ情報に応じて閲覧率の算出式を変えることで、アイテムの表示の仕方に応じて、
閲覧率を算出することができる。

また、図１３に示すように、ページ情報と定数とを関連付けた対応表を、情報処理サー
バ格納部１３の図示しないページ情報対応表格納部に予め記憶しておき、ページ情報対応
表格納部からページ情報に応じて定数を閲覧定数として取得し、取得した閲覧定数を閲覧
率として用いてもよい。このとき、同一のページ情報を有する表示情報に含まれるそれぞ
れのアイテム識別子の閲覧率は同じ値となる。また、閲覧定数を閲覧率の最大値とした上
で、表示順位に応じて単調減少するように閲覧率を算出してもよい。
また、推薦ページ情報に対応する表示情報に関しては、その表示情報に集合識別子が含
まれている場合、集合識別子ごとに、利用する閲覧率の算出方法を変えてもよい。
以上が、閲覧率の算出方法の説明である。
次に、表示情報集計部１１４が、表示集計情報の更新や登録を行う表示集計登録更新処
理を行う（ステップＳ１０４）。表示集計登録更新処理に関しては後述する。
次に、表示情報集計部１１４が、ステップＳ１０１にて取得した未処理の表示情報が、
ステップＳ１０２にて全て選択したか否かを判定する（ステップＳ１０５）。全て選択し
た場合はステップＳ１０６へ進み。まだ未選択のものが残っている場合には、ステップＳ
１０２へ進む。
ステップＳ１０６では、表示情報集計部１１４が、表示集計情報格納部１３６より、削
除対象となる表示集計情報を削除し、ステップＳ１０１からステップＳ１０６までの一連
の処理を終了する。ステップ１０６にて削除対象となるのは、サービス提供側が予め定め
た所定の期間以上表示されなかったユーザのアイテムに関する表示集計情報となる。これ
は、処理の時点の時刻と表示集計情報に含まれる最終表示時期情報との期間が所定の期間
以上のものを削除すればよい。表示集計情報を削除しない場合は、ステップＳ１０６を省
略してもよい。また、ステップＳ１０６に関する処理を、第１の表示情報集計処理で行う
代わりに、サービス提供側が予め定めた所定のタイミングごとに実行してもよい。

ここで、ステップＳ１０４の表示集計登録更新処理の手順を図１４を用いて説明する。
まず、表示情報集計部１１４が、ステップＳ１０３にて閲覧率を算出した閲覧率算出対
象アイテムのアイテム識別子ごとに、例えば、アイテム識別子の辞書順に、１つ選択する
（ステップＳ２０１）。
次に、表示情報集計部１１４が、表示集計情報格納部１３６に、ステップＳ１０２にて
選択した表示情報に含まれるユーザ識別子と、ステップＳ２０１にて選択したアイテム識
別子が一致する表示集計情報が存在するか否かを判定する（ステップＳ２０２）。存在す
る場合はステップＳ２０３へ進み、存在しない場合はステップＳ２０４へ進む。
ステップＳ２０３では、表示情報集計部１１４が、表示集計情報格納部１３６にて、ス
テップＳ１０２にて選択した表示情報に含まれるユーザ識別子と、ステップＳ２０１にて
選択したアイテム識別子と一致する表示集計情報を特定し、特定した表示集計情報の閲覧
率集計値と最終表示時期情報を必要に応じて更新する。次に、ステップＳ２０５へ進む。

閲覧率集計値を更新するには、以下の２種類の方法がある。
閲覧率集計値の第１の更新方法は、閲覧率集計値に対して、ステップＳ１０３にて算出
した閲覧率を加算する方法である。このとき、閲覧率集計値は、閲覧率の総和となる。

閲覧率集計値の第２の更新方法は、閲覧率の総和を表示回数で割った閲覧率の平均値と
表示回数とを用いて、閲覧率集計値の更新値を算出し、算出した更新値で閲覧率集計値を
置き換える。具体的には、例えば、ユーザｕのアイテムｉに対する閲覧率の平均値をａｖ
ｒ（ｕ，ｉ）とし、表示回数をｃ（ｕ，ｉ）とし、表示回数の影響力を調整するための定
数δ（＞０）を設定した上で、閲覧率集計値ｒｔ（ｕ，ｉ）を、式（６）を用いて算出す
ればよい。

「０＜δ＜１」の場合に、閲覧率更新の第１の更新方法より表示回数の影響力が小さく
なり、「δ＞１」の場合に、閲覧率更新の第１の更新方法より表示回数の影響力が大きく
なる。「δ＝１」の場合は、閲覧率の総和と等しくなるため、表示回数の影響力が、閲覧
率更新の第１の更新方法と同等になる。閲覧率集計値の第２の更新方法は、閲覧率の総和
と表示回数が必要となるため、閲覧率の総和と表示回数を表示集計情報に関連付けて、表
示集計情報格納部１３６に格納できるようにする必要がある。そして、表示集計情報が更
新されるたびに、閲覧率の総和には閲覧率が加算され、表示回数には「１」が加算される
。

最終表示時期情報は、ステップＳ１０２にて選択した表示情報に含まれる表示時期情報
が、特定した表示集計情報の最終表示時期情報よりも新しい場合にのみ更新を行う。更新
を行う場合は、最終表示時期情報を、ステップＳ１０２にて選択した表示情報に含まれる
表示時期情報で更新する。
ステップＳ２０４では、表示情報集計部１１４が、ステップＳ１０２にて選択した表示
情報に含まれるユーザ識別子と、ステップＳ２０１にて選択したアイテム識別子と、ステ
ップＳ１０３にて算出した閲覧率を閲覧率集計値としたものと、ステップＳ１０２にて選
択した表示情報に含まれる表示時期情報を最終表示時期情報としたものを関連付けた表示
集計情報を、表示集計情報格納部１３６に登録する。なお、表示集計情報に閲覧率の総和
と表示回数も関連付ける場合は、閲覧率の総和をステップＳ１０３にて算出した閲覧率と
し、表示回数を「１」とすればよい。

ステップＳ２０５では、表示情報集計部１１４が、ステップＳ１０２にて選択した表示
情報に含まれるアイテム識別子をステップＳ２０１にて全て選択したか否かを判定する。
全て選択した場合は、ステップＳ２０１からステップＳ２０５までの一連の処理を終了し
、まだ未選択のものが残っている場合は、ステップＳ２０１へ進む。
以上が、ステップＳ１０４の表示集計登録更新処理の手順の説明である。
第１の表示情報集計処理は、未処理の表示情報のみを扱うため処理量が少ない。このた
め、表示情報格納部１３５に、表示情報が格納されるたびに行う場合に適している。
以上が、第１の表示情報集計処理の手順の説明である。

次に、図１５を用いて、第２の表示情報集計処理の手順を説明する。
まず、表示情報集計部１１４が、表示集計情報格納部１３６に格納されている表示集計
情報を全て削除する（ステップＳ３０１）。
次に、表示情報集計部１１４が、表示情報格納部１３５より、所定の処理期間に該当す
る表示時期情報を有する表示情報を全て取得する（ステップＳ３０２）。所定の処理期間
は、第２の表示情報集計処理を行う時刻から、サービス提供側が予め定めた所定時間（例
えば、一日や一週間や一ヶ月など）遡った期間とすればよい。第２の表示情報集計処理に
おいても、表示情報にページ情報が含まれる場合は、第１の表示集計処理の場合と同様に
、所定の条件を満たす表示情報のみを取得して、以降の処理を行ってもよい。

そして、ステップ１０２にて、ステップＳ３０２にて取得した表示情報の中から表示情
報を選択するようにすれば、以降の手順は、第１の表示情報集計処理のステップＳ１０２
からステップＳ１０５までの処理を行えばよい。
第２の表示情報集計処理は、一から表示集計情報を作成するため処理量は多いが、所定
の処理期間に該当する表示情報のみを用いて表示集計情報を作成できる。なお、第２の表
示情報集計処理は処理量が多いため、所定のタイミングごとに行うのがよい。
以上が、第２の表示情報集計処理の手順の説明である。表示情報集計部１１４が、本実
施形態における閲覧率集計値算出部となる。

表示順位決定部１１５は、端末装置３より推薦アイテム取得要求を受信すると表示順位
決定処理を行う。また、端末装置３に、アイテム詳細情報を送信するアイテム詳細情報送
信処理を行う。なお、推薦アイテム選出部１１３が、端末装置３より推薦アイテム取得要
求を受信するたびに、推薦アイテム選出処理を行う場合は、推薦アイテム選出部１１３に
よる推薦アイテム選出処理の直後に、表示順位決定部１１５が、表示順位決定処理を行う
ようにしてもよい。

まず、表示順位決定処理の手順を図１６のフローチャートを用いて説明する。
まず、表示順位決定部１１５が、ネットワーク２経由で端末装置３より推薦アイテム取
得要求を受信する（ステップＳ４０１）。

次に、表示順位決定部１１５が、推薦アイテム情報格納部１３４より、推薦アイテム情
報を取得する（ステップＳ４０２）。推薦アイテム情報格納部１３４が第１の格納形式の
場合、ステップＳ４０１にて受信した推薦アイテム取得要求に含まれるユーザ識別子を含
む推薦アイテム情報を全て取得すればよい。推薦アイテム情報格納部１３４が第２の格納
形式の場合、ステップＳ４０１にて受信した推薦アイテム取得要求に含まれるユーザ識別
子と、推薦アイテム取得要求を用いて取得した集合識別子とを含む推薦アイテム情報を全
て取得すればよい。なお、集合識別子を取得するには、ステップＳ４０１にて受信した推
薦アイテム取得要求に集合識別子が含まれていればそのまま取得してもよいし、ステップ
Ｓ４０１にて受信した推薦アイテム取得要求に推薦ページ情報が含まれており、かつ、情
報処理サーバ格納部１３に推薦ページ情報と集合識別子とを関連付けた集合決定情報が記
憶されている場合、情報処理サーバ格納部１３より取得すればよい。また、情報処理サー
バ格納部１３に、ステップＳ４０１にて受信した推薦アイテム取得要求に含まれユーザ識
別子に対応するユーザが現在閲覧中のページに関する情報を保持しており、かつ、情報処
理サーバ格納部１３に集合決定情報が記憶されている場合も、情報処理サーバ格納部１３
より取得すればよい。

次に、表示順位決定部１１５が、表示集計情報格納部１３６より、ステップＳ４０２に
て取得した推薦アイテム情報に含まれるユーザ識別子とアイテム識別子の組合せのいずれ
かに一致する表示集計情報が存在する場合は全て取得する（ステップＳ４０３）。
次に、表示順位決定部１１５が、ステップＳ４０２にて取得した推薦アイテム情報に含
まれるアイテム識別子ごとに、優先度を算出する（ステップＳ４０４）。

ここで、優先度の算出方法を説明する。なお、推薦アイテム情報のうち、ステップＳ４
０３にて、対応する表示集計情報を取得することができなかった推薦アイテム情報の閲覧
率集計値を「０」とみなす。

優先度は、推薦値が大きいほど、その値が大きくなり、閲覧率集計値が小さいほど、そ
の値が大きくなる性質を持っている。具体的には、例えば、ユーザｕの推薦アイテムｉｒ
の推薦値をｖ（ｕ，ｉｒ）とし、閲覧率集計値ｒｔ（ｕ，ｉｒ）とした場合、定数γ１（
＞０）と定数γ２（＞０）と定数γ３（＞０）と定数γ４（＞０）と定数α５（＞０）と
を用いて、優先度ｐｒ（ｕ，ｉｒ）は、式（７）や式（８）にて算出することができる。

また、ステップＳ４０２にて取得した推薦アイテム情報を、推薦値の高い順に並べ替え
て、１位から順番に順位を付与したものを推薦順位とし、推薦値の代わりに推薦順位を用
いて、推薦順位が上位であるほどその値が大きくなるように、優先度を算出することもで
きる。具体的には、例えば、ユーザｕの推薦アイテムｉｒの推薦順位ｒａｎｋｒ（ｕ，ｉ
ｒ）とした場合、定数γ５（＞０）と定数γ６（＞０）と定数γ７（＞０）と定数γ８（
＞０）と定数α６（＞０）とを用いて、優先度ｐｒ（ｕ，ｉｒ）は、式（９）や式（１０
）にて算出することができる。

もちろん、推薦値が大きいほど、その値が大きくなり、閲覧率集計値が小さいほど、そ
の値が大きくなる性質、または、推薦順位が上位であるほど、その値が大きくなり、閲覧
率集計値が小さいほど、その値が大きくなる性質のいづれかの性質を有する算出式であれ
ば、どのような算出式を用いて優先度を算出してもよい。

次に、表示順位決定部１１５が、ステップＳ４０２にて取得した推薦アイテム情報に含
まれるアイテム識別子に対して、ステップＳ４０４にて算出した優先度の高い順に、１位
から順に表示順位を付与する（ステップＳ４０５）。推薦アイテムから過去に利用したア
イテムを除外している場合は、優先度を基準に表示順位を付与することで、何度も推薦さ
れたが結局利用されなかったようなアイテムの表示順位を下げることができる。

次に、表示順位決定部１１５が、コンテンツ情報格納部１３２より、ステップＳ４０２
にて取得した推薦アイテム情報に含まれるアイテム識別子に対応するアイテム情報を取得
し、ステップＳ４０５にて付与した表示順位の順にソートした上で、ネットワーク２を通
じて、端末装置３に、表示順位の順にソートし、表示順位を関連付けたアイテム情報の集
合を推薦アイテム詳細情報として送信し（ステップＳ４０６）、ステップＳ４０１からス
テップＳ４０６までの一連の処理を終了する。このとき、ステップＳ４０１にて受信した
推薦アイテム取得要求に取得制限数が設定されていた場合は、表示順位の上位から順に取
得制限数までのアイテム情報の集合を推薦アイテム詳細情報とする。

なお、端末装置３が、推薦アイテム詳細情報を分割して取得する場合は、表示順位決定
処理を行うことで作成した推薦アイテム詳細情報を、情報処理サーバ格納部１３に記憶し
た上で、端末装置３の要求に応じて、記憶した推薦アイテム詳細情報のうち、端末装置３
によって指定された所定の範囲の表示順位のアイテム情報を送信すればよい。例えば、ま
ず、端末装置３より、表示順位１位から５位までの推薦アイテムに関するアイテム情報の
要求を受信した場合、表示順位決定処理を行うことで作成した推薦アイテム詳細情報を、
情報処理サーバ格納部１３に記憶した上で、作成した推薦アイテム詳細情報の一部である
表示順位１位から５位までの推薦アイテムに関するアイテム情報を、端末装置３に送信す
る。次に、先ほど作成した推薦アイテム詳細情報に対応する端末装置３より、表示順位６
位から２０位までの推薦アイテムに関するアイテム情報の要求を受信した場合、表示順位
決定処理は行わず、先ほど作成した推薦アイテム詳細情報の一部である表示順位６位から
２０位までの推薦アイテムに関するアイテム情報を、端末装置３に送信するとしてもよい
。

以上のように、ユーザのアイテムに対する推薦の度合いを示す推薦値が高いほど高くな
り、ユーザがそのアイテムを閲覧した度合いを示す閲覧率集計値が高いほど低くなる性質
をもった優先度を用いて表示順位を決定することで、あまり閲覧されていないアイテムの
中でも推薦の度合いの高いものが上位になりやすくなるので、推薦結果の精度を維持しつ
つも、変化に富んだ推薦結果を提示することができるので、推薦アイテムに対する信頼性
の確保と興味の維持を両立した推薦アイテムを提示することができる。推薦順位と閲覧率
集計値を用いて優先度を算出した場合も同様の効果がある。

また、閲覧率集計値は、推薦アイテムの表示回数に比例して大きくなるので、推薦アイ
テムの表示回数の多いユーザに対しては、推薦アイテムを頻繁に入れ替えるが、推薦アイ
テムの表示回数の少ないユーザに対しては、あまり推薦アイテムを入れ替えないといった
ように、ユーザの推薦アイテムの閲覧状況に応じて、推薦アイテムを入れ替える割合が自
動的に調整される。
また、閲覧率算出式の定数を調整することで、推薦アイテムの表示回数１回に対して、
どの程度推薦アイテムを入れ替えるかを調整することができる。
以上が、表示順位決定処理の手順の説明である。

次に、アイテム詳細情報送信処理について説明する。
アイテム詳細情報送信処理とは、推薦アイテム詳細情報以外のアイテム詳細情報を端末
装置３に送信する処理であり、まず、端末装置３の端末表示部３４に表示するページに必
要なアイテム情報を、アイテム情報格納部１３２から全て取得する。次に、取得したアイ
テム情報を用いてアイテム詳細情報を作成する。そして、作成したアイテム詳細情報を、
端末装置３に送信する。
以上が、アイテム詳細情報送信処理の説明である。

端末装置３が、推薦アイテム詳細情報を取得し、表示履歴を送信する一連の手順の一例
を、図１７のフローチャートを用いて説明する。
まず、端末装置３の端末制御部３１が、推薦アイテム取得要求送信処理を行い、ネット
ワーク２を通じて、情報処理サーバ装置１に、推薦アイテム取得要求を送信する（ステッ
プＳ５０１）。
次に、情報処理サーバ装置１の推薦アイテム選出部１１３が、ネットワーク２を通じて
、端末装置３より、推薦アイテム取得要求を受信すると、受信した推薦アイテム取得要求
に含まれるユーザ識別子に対して、推薦アイテム選出処理を行う（ステップＳ５０２）。

次に、情報処理サーバ装置１の表示順位決定部１１５が、ステップＳ５０２にて受信し
た推薦アイテム取得要求に含まれるユーザ識別子に対して、表示順位決定処理を行い、ネ
ットワーク２を通じて、端末装置３に、ステップＳ５０２にて受信した推薦アイテム取得
要求に対応する推薦アイテム詳細情報を送信する（ステップＳ５０３）。
次に、端末装置３の端末制御部３１が、ネットワーク２を通じて、情報処理サーバ装置
１より、ステップＳ５０１にて送信した推薦アイテム取得要求に対応する推薦アイテム詳
細情報を受信すると、推薦アイテム詳細情報表示処理を行う（ステップＳ５０４）。

次に、端末装置３の端末制御部３１が、ステップＳ５０４にて受信した推薦アイテム詳
細情報に含まれる推薦アイテムのアイテム情報のうち、端末装置３の端末表示部３４に表
示したアイテム情報に対して、表示履歴送信処理行い、ネットワーク２を通じて、情報処
理サーバ装置１に、表示履歴を送信する（ステップＳ５０５）。
次に、情報処理サーバ装置１の表示情報登録部１１２が、ネットワーク２を通じて、端
末装置３より、表示履歴を受信すると、受信した表示履歴に対して、表示情報登録処理を
行う（ステップＳ５０６）。このとき、ステップＳ５０６にて受信した表示履歴を基に作
成された表示情報が、未処理の表示情報として、表示情報格納部１３５に記憶されること
になる。

次に、情報処理サーバ装置１の表示情報集計部１１４が、未処理の表示情報に対して、
表示情報集計処理を行い（ステップＳ５０７）、ステップ５０１からステップＳ５０７ま
での一連の処理を終了する。
なお、所定のタイミングごとに、推薦アイテム選出処理を行う場合は、ステップＳ５０
２の処理をスキップすればよい。また、所定のタイミングごとに、表示情報集計処理を行
う場合は、ステップＳ５０７の処理をスキップすればよい。
以上が、推薦アイテム詳細情報を取得し、表示履歴を送信する一連の手順の一例の説明
である。

本実施形態において、端末装置３より表示履歴を受信するようにしているが、表示順位
を受信しなくても、アイテム詳細情報のうち、端末装置３の端末表示部３４にて表示する
アイテムと、その表示するアイテムの最終表示順位が明確な場合は、端末装置３より表示
履歴を受信する代わりに、表示順位決定部１１５での表示順位決定処理やアイテム詳細情
報にて、表示履歴を作成してもよい。このとき、表示情報登録部１１２にて、表示順位決
定部１１５にて作成した表示履歴に対して、表示情報登録処理を行えばよい。

また、本実施形態において、表示情報格納部１３５を情報処理サーバ装置１に用意して
いるが、情報処理サーバ装置１に用意する代わりに、端末装置３の図示しない端末格納部
に用意し、上述の処理で表示情報を利用する場合は、端末装置３の端末格納部から適宜取
得できるようにしてもよい。このとき、表示情報登録部１１２にて行う表示情報登録処理
を、端末装置３の端末制御部で行う必要がある。

また、端末装置３の図示しない端末格納部に、表示情報格納部が存在する場合、さらに
、端末格納部に表示集計情報格納部を用意した上で、端末制御部３１にて、表示情報集計
部１１４における表示情報集計処理を行うようにし、処理終了後に、情報処理サーバ装置
１に、表示集計情報を送信するようにしてもよい。この場合、表示情報集計部１１４では
、端末装置３より受信した表示集計情報を、表示集計情報格納部１３６に格納する必要が
ある。また、端末装置３の図示しない端末格納部に、表示情報格納部と表示集計情報格納
部を用意した上で、情報処理サーバ装置１から、推薦アイテムのアイテム情報と推薦値と
を取得するようにし、端末装置３の端末制御部３１にて、優先度を算出するようにしても
よい。

また、ユーザごとに選出した推薦アイテムでなくても、アイテムごとに提示する度合い
を示す提示度が設定されていれば、提示度を推薦値とする推薦アイテムとみなして、上記
処理を行うことができる。

本発明の第１の実施形態による効果が特に高くなるサービスの形態を以下に説明する。
多くのユーザが頻繁にアクセスするようなサービスにおいて、協調フィルタリング方式
などのような処理量の多い推薦アイテム選出処理を適用する場合、ユーザがアクセスする
たびに、そのユーザに対する推薦アイテム選出処理を行うと、処理量が多くなり、最終的
に処理しきれなくなってしまうため、推薦アイテム選出処理を所定のタイミングごとに所
定の条件を満たすユーザに対して行うことが多い。このようなサービスにおいて、本実施
形態における表示順位決定処理を行うことで、推薦アイテム選出処理を頻繁に行わなくて
も、ユーザの閲覧状況に応じて、推薦結果の表示順位を入れ替えることができる。

＜第２の実施形態＞
以下に、本発明の第２の実施形態について、図を用いて詳細に説明する。本発明の第２
の実施形態は、推薦アイテムに対する推薦値を算出する際に、閲覧率集計値を用いる方法
である。

本発明の第２の実施形態におけるシステム全体の構成は、情報処理サーバ装置１の代わ
りに情報処理サーバ装置４を用いる以外は本発明の第１の実施形態と同様である。

ネットワーク２と、端末装置３は、本発明の第１の実施形態と同様である。
情報処理サーバ装置４は、ネットワーク２を介して、端末装置３と様々な情報をやり取
りする装置である。情報処理サーバ装置４は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク
ドライブ（ＨＤＤ）、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソ
フトウェア（プログラム）処理として実施することも可能である。なお、情報処理サーバ
装置４を複数のコンピュータを用いて構成してもよい。例えば、負荷分散をするために、
情報処理サーバ装置４の各部に相当する処理を行うコンピュータを複数用いて分散処理を
行ってもよい。また、情報処理サーバ装置４の一部の部の処理をあるコンピュータで実施
し、他の部の処理を別のコンピュータで実施する形態で分散処理を行ってもよい。

図１８は、本実施形態における情報処理サーバ装置４の構成図である。本実施形態にお
ける情報処理サーバ装置４は、情報処理サーバ制御部４１と、情報処理サーバ通信部１２
と、情報処理サーバ格納部１３とで構成される。
情報処理サーバ通信部１２と情報処理サーバ格納部１３は、本発明の第１の実施形態と
同様である。

情報処理サーバ制御部４１は、情報処理サーバ装置４を構成する各部に対して、全体的
な制御を行う。情報処理サーバ制御部４１は、利用履歴登録部１１１と、表示情報登録部
１１２と、推薦アイテム選出部４１３と、表示情報集計部１１４と、表示順位決定部４１
５とで構成される。
利用履歴登録部１１１と、表示情報登録部１１２と、表示情報集計部１１４は、本発明
の第１の実施形態と同様である。

推薦アイテム選出部４１３は、本発明の第１の実施形態と同様に、推薦対象ユーザに対
して、推薦アイテム選出処理を行うが、推薦アイテムを選出する際に、推薦値を算出する
代わりに、第２の推薦値を算出し、算出した第２の推薦値を推薦アイテムの選出に利用す
る。第２の推薦値を算出するには、本発明の第１の実施形態における推薦値を基準推薦値
とすると、基準推薦値が大きいほどその値が大きくなり、閲覧率集計値が小さいほどその
値が大きくなるように算出する。つまり、第２の推薦値は、本発明の第１の実施形態にお
ける優先度と同じ性質を有することになる。

このため、推薦対象ユーザｕの推薦候補アイテムｉｒ’に対する基準推薦値をｖｂ（ｕ
，ｉｒ’）として算出した上で、推薦対象ユーザｕの推薦候補アイテムｉｒ’に対する閲
覧率集計値ｒｔ（ｕ，ｉｒ’）とし、第２の推薦値ｖ’（ｕ，ｉｒ’）を、本発明の第１
の実施形態における優先度の算出式である式（７）や式（８）のｐ（ｕ，ｉｒ）をｖ’（
ｕ，ｉｒ’）に、ｖ（ｕ，ｉｒ）をｖｂ（ｕ，ｉｒ’）に、ｒｔ（ｕ，ｉｒ）をｒｔ（ｕ
，ｉｒ’）に置き換えることで、算出することができる。

また、推薦候補アイテムを基準推薦値の高い順にソートし、１位から順番に推薦候補順
位を付与した上で、推薦対象ユーザｕの推薦候補アイテムｉｒ’に対応する推薦候補順位
をｒａｎｋｒ’（ｕ，ｉｒ’）とし、本発明の第１の実施形態における優先度の算出式で
ある式（９）や式（１０）のｐ（ｕ，ｉｒ）をｖ’（ｕ，ｉｒ’）に、ｒａｎｋｒ（ｕ，
ｉｒ）をｒａｎｋｒ’（ｕ，ｉｒ’）に、ｒｔ（ｕ，ｉｒ）をｒｔ（ｕ，ｉｒ’）に置き
換えることで、第２の推薦値を算出することもできる。推薦対象ユーザの推薦候補アイテ
ムの閲覧率集計値は、表示集計情報格納部１３６に、推薦対象ユーザのユーザ識別子と、
推薦候補アイテムのアイテム識別子の組合せと一致する表示集計情報が存在する場合は、
一致する表示集計情報から取得すればよい。また、一致する表示集計情報が存在しない場
合は、閲覧率集計値を「０」とすればよい。
以上のように、第２の推薦値の算出に閲覧率集計値を用いることで、推薦対象ユーザに
対して、繰り返し推薦アイテムとして表示されたアイテムを、推薦アイテムの集合から除
外しやすくなる。

また、頻繁に推薦アイテムを閲覧するが、過去に利用したアイテム以外のアイテムの閲
覧や利用がほとんどなかったり、アイテムに対する興味がほとんど変化しないような推薦
対象ユーザは、閲覧率集計値を利用しない推薦値を用いて推薦アイテムを算出した場合、
推薦候補アイテムに対する推薦値がほとんど変わらず、推薦アイテムとして、毎回ほぼ同
じアイテムが選出されてしまうことがある。推薦アイテム集合がほとんど変化しないとい
うことは、推薦アイテム集合から毎回別のアイテムを選んだとしても、何度も推薦アイテ
ムを閲覧すると、結果的に過去に推薦されたアイテムが何度も表示されている状態になり
、ユーザの推薦に対する興味を維持できなくなってしまうことがある。このような推薦対
象ユーザに対して、閲覧率集計値を用いた第２の推薦値を用いて推薦アイテムを選出する
ことで、推薦候補アイテムに対する第２の推薦値の変化が大きくなるため、推薦アイテム
集合が推薦アイテムを選出するたびに入れ替わり、ユーザの推薦に対する興味を維持でき
る。

表示順位決定部４１５は、本発明の第１の実施形態と同様に、端末装置３より推薦アイ
テム取得要求を受信すると、表示順位決定処理を行うが、表示順位決定処理の手順が異な
る。

本実施形態における表示順位決定処理は、本発明の第１の実施形態の表示順位決定処理
のステップＳ４０３からステップＳ４０５までの処理を省略し、ステップＳ４０６では、
第２の推薦値が高いほどその値が高くなるように優先度を算出し、算出した優先度の高い
順に表示順位を付与すればよい。本実施形態における優先度も、本発明の第１の実施形態
における優先度と同様の性質を持っているため、ここで付与される表示順位は、本発明の
第１の実施形態と同様に、あまり推薦アイテムとして表示されていないアイテムのうち、
推薦の度合いの高いものほど上位になりやすい。

本実施形態における、端末装置３が推薦アイテム詳細情報を取得し、表示履歴を送信す
る一連の手順の一例は、本発明の第１の実施形態における図１７の手順のステップＳ５０
２の処理を本実施形態における推薦アイテム選出処理で、ステップＳ５０３の処理を本実
施形態における表示順位決定処理で置き換えればよい。

本実施形態においては、推薦値が基準推薦値となり、第２の推薦値が優先度となるため
、推薦アイテム選出部４１３と表示順位決定部４１５が協業して、本実施形態における表
示順位決定部の働きをすることになる。

本発明の第２の実施形態による効果が特に高くなるサービスの形態を以下に説明する。
本実施形態は、ユーザがアクセスするたびに、そのユーザに対する推薦アイテム選出処
理を行っても問題ないようなサービスにおいて、どのようなユーザにおいても、推薦アイ
テム数より多くの推薦候補アイテムを抽出できるような推薦アイテムの選出方法を用いれ
ば、表示回数に応じて、推薦アイテムの集合を構成するアイテムが変化するので、ユーザ
の推薦アイテムに対する興味を維持できる。

また、ユーザがアクセスするたびに、そのユーザに対する推薦アイテム選出処理を行う
と、処理量が多くなりすぎて処理しきれなくなってしまうようなサービスにおいても、所
定のタイミングごとに所定の条件を満たすユーザに対して推薦アイテム選出処理を行うこ
とで、所定のタイミングごとに、表示回数の多い推薦対象ユーザの推薦アイテム集合が大
きく変化するので、ユーザの推薦アイテムに対する興味を維持できる。さらに、推薦アイ
テム詳細情報送信処理にて、所定回数ごとに推薦アイテムのソート順が変化するように表
示順位を付与する場合、所定のタイミングごとに、表示回数の多い推薦対象ユーザの推薦
アイテム集合を大きく変化し、かつ、所定回数表示するたびに推薦アイテムの順序が変化
する推薦アイテムを提供することができる。

＜第３の実施形態＞
以下に、本発明の第３の実施形態について、図を用いて詳細に説明する。本発明の第３
の実施形態は、端末装置から表示履歴が送信されない場合に、後述する表示情報を用いて
、表示集計情報を作成する方法である。
本発明の第３の実施形態におけるシステム全体の構成は、情報処理サーバ装置１の代わ
りに情報処理サーバ装置５を用いる以外は本発明の第１の実施形態と同様である。
ネットワーク２は、本発明の第１の実施形態と同様である。
端末装置３は、本発明の第１の実施形態における端末装置３と同様の構成であるが、端
末制御部３１で行なう処理が異なる。
本実施形態における端末制御部３１は、利用履歴送信処理や、推薦アイテム取得要求送
信処理や、アイテム詳細情報表示処理に関しては、本発明の第１の実施形態における端末
制御部３１と同様の処理を行うが、表示履歴送信処理に関しては行わない。

情報処理サーバ装置５は、ネットワーク２を介して、端末装置３と様々な情報をやり取
りする装置である。情報処理サーバ装置５は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク
ドライブ（ＨＤＤ）、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソ
フトウェア（プログラム）処理として実施することも可能である。なお、情報処理サーバ
装置５を複数のコンピュータを用いて構成してもよい。例えば、負荷分散をするために、
情報処理サーバ装置５の各部に相当する処理を行うコンピュータを複数用いて分散処理を
行ってもよい。また、情報処理サーバ装置５の一部の部の処理をあるコンピュータで実施
し、他の部の処理を別のコンピュータで実施する形態で分散処理を行ってもよい。

図１９は、本実施形態における情報処理サーバ装置５の構成図である。本実施形態にお
ける情報処理サーバ装置５は、情報処理サーバ制御部５１と、情報処理サーバ通信部１２
と、情報処理サーバ格納部５３とで構成される。
情報処理サーバ通信部１２は、本発明の第１の実施形態と同様である。
情報処理サーバ格納部５３は、メモリやＨＤＤなどの記憶装置を用いて、様々なデータ
を記憶する。情報処理サーバ格納部５３は、ユーザ情報格納部１３１と、アイテム情報格
納部１３２と、利用履歴格納部１３３と、推薦アイテム情報格納部１３４と、表示情報格
納部５３５と、表示集計情報格納部１３６とで構成される。ユーザ情報格納部１３１と、
アイテム情報格納部１３２と、利用履歴格納部１３３と、推薦アイテム情報格納部１３４
と、表示集計情報格納部１３６に関しては、本発明の第１の実施形態と同様である。

表示情報格納部５３５は、端末装置３に送信したアイテム詳細情報を基に作成した表示
情報を複数記憶する。本実施形態における表示情報の作成方法に関しては後述する。図２
０は、表示情報の格納状態を示す図である。表示情報は、ユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ
）と、アイテム詳細情報を送信した時期情報である送信時期情報（ｓｅｎｔ＿ｄａｔｅ）
と、表示方式情報（ｄｉｓｐ＿ｔｙｐｅ）とを関連付けたものであり、図２０のようなテ
ーブル形式で記憶する。表示方式情報とは、アイテム詳細情報を構成するアイテムに関す
る情報を特定したり、アイテム詳細情報がどのように表示されるかといった情報を特定す
るための情報である。どのように表示されるかといった情報は、例えば、アイテム詳細情
報のうち、何個が表示されるかを示す情報や、アイテム詳細情報を表示するページに関す
るページ情報などである。本実施形態においては、表示方式情報が、本実施形態における
閲覧特定情報となり、表示情報格納部５３５が、本実施形態における閲覧情報格納部とな
る。

情報処理サーバ制御部５１は、情報処理サーバ装置５を構成する各部に対して、全体的
な制御を行う。情報処理サーバ制御部５１は、利用履歴登録部１１１と、推薦アイテム選
出部１１３と、表示情報集計部５１４と、表示順位決定部５１５とで構成される。
利用履歴登録部１１１と、推薦アイテム選出部１１３は、本発明の第１の実施形態と同
様である。

表示順位決定部５１５は、端末装置３より推薦アイテム取得要求を受信すると表示順位
決定処理を行う。また、アイテム詳細情報送信処理を行う。なお、推薦アイテム選出部１
１３が、端末装置３より推薦アイテム取得要求を受信するたびに、推薦アイテム選出処理
を行う場合は、推薦アイテム選出部１１３による推薦アイテム選出処理の直後に、表示順
位決定部５１５が、表示順位決定処理を行うようにしてもよい。

まず、本実施形態における表示順位決定処理の手順を図２１のフローチャートを用いて
説明する。
ステップＳ４０１からステップＳ４０６までの一連の処理は、本発明の第１の実施形態
と同様である。ステップＳ４０６までの処理が終わると、ステップＳ７０７へ進む。

ステップＳ７０７では、表示順位決定部５１５が、表示形式情報を作成する。表示形式
情報を作成するには、端末装置３の端末表示部３４にてどのように表示をするかを特定す
るのに十分な情報が必要であり、例えば、複数アイテム詳細情報を表示するページが存在
し、アイテム詳細情報を表示するページごとに定められた表示形式がある場合は、そのペ
ージのＵＲＬやそのページに関連付けられた識別子などといったアイテム詳細情報を表示
するページを一意に特定するページ識別子を表示形式情報として作成してもよい。ページ
識別子は、ステップＳ４０１にて受信した推薦アイテム取得要求に関連付けておいてもよ
いし、情報処理サーバ格納部５３に、ステップＳ４０１にて受信した推薦アイテム取得要
求に含まれるユーザ識別子と関連付けて保持しておき、情報処理サーバ格納部５３より取
得するようにしてもよい。また、サービスで利用する複数の表示形式に対して、その表示
形式を一意に特定する表示形式識別子を設定し、表示形式識別子を表示形式情報としても
よい。表示形式識別子も、ページ識別子と同様に、ステップＳ４０１にて受信した推薦ア
イテム取得要求に関連付けてもよいし、情報処理サーバ格納部５３に保持しておいてもよ
い。

また、表示形式を特定する情報の代わりに、例えば、表示順位上位１０個を取得しその
まま１０個表示や、表示順位上位２０個を取得し、取得した２０個の中からランダムに１
０個表示といったように、表示形式を直接示す情報を表示形式情報としてもよい。また、
実際に表示する全てのアイテムのアイテム識別子と最終表示順位とを関連付けた情報を表
示形式情報としてもよい。また、推薦アイテム情報格納部１３４が第２の格納形式の場合
は、推薦アイテム詳細情報の作成元となった推薦アイテム情報の集合を特定する集合識別
子も表示形式情報に関連付ける必要がある。ただし、集合識別子を推薦ページ識別子など
の他の情報で特定できる場合は、集合識別子の代わりに、集合識別子を特定するための情
報を表示形式情報に関連付けてもよい。

次に、表示順位決定部５１５が、表示情報格納部５３５に、ステップＳ４０１にて受信
した推薦アイテム取得要求に含まれるユーザ識別子と、端末装置３に推薦アイテム詳細情
報を送信した時期情報である送信時期情報とステップＳ７０７にて作成した表示形式情報
とを関連付けた表示情報を記憶し（ステップＳ７０８）、一連の処理を終了する。

なお、ステップＳ７０７からステップＳ７０８までの処理を、ステップＳ４０６の処理
の後に行う手順で説明したが、ステップＳ４０１以降であれば、どのようなタイミングで
行ってもよいし、ステップＳ４０２からステップＳ４０６までの処理と並行して行っても
よい。
以上が、本実施形態における表示順位決定処理の手順の説明である。

次に、本実施形態におけるアイテム詳細情報送信処理について説明する。本実施形態に
おけるアイテム詳細情報送信処理は、本発明の第１の実施形態におけるアイテム詳細情報
送信処理と同様に、端末装置３に、作成したアイテム詳細情報を送信するが、さらに、本
実施形態における表示順位決定処理のステップＳ７０７からステップＳ７０８までの処理
と同様に、表示情報を作成し、作成した表示情報を表示情報格納部５３５に記憶する。

表示情報集計部５１４は、表示情報集計処理を行う。
本実施形態における表示情報集計処理は、表示情報格納部５３５に、表示情報が格納さ
れるたびに行ってもよい。また、推薦アイテム選出処理と同様に、サービス提供側にて予
め定められた所定のタイミングごとに行ってもよい。

本実施形態における表示情報集計処理の手順を、以下に２種類説明する。
まず、図２２を用いて、本実施形態における第１の表示情報集計処理を説明する。
本実施形態における第１の表示情報集計処理は、本発明の第１の実施形態における第１
の表示情報集計処理のステップＳ１０３の処理をステップＳ８０３の処理で置き換えれば
よいため、ステップＳ８０３の処理について説明する。
ステップＳ８０３では、表示情報集計部５１４が、ステップＳ８０２にて選択した表示
情報を用いて、閲覧率算出の対象となるアイテム（閲覧率算出対象アイテム）を抽出し、
抽出した閲覧率算出対象アイテムのアイテム識別子ごとに、閲覧率を算出する。

ここで、閲覧率算出対象アイテムのアイテム識別子を抽出する方法を説明する。
閲覧率算出対象アイテムのアイテム識別子を抽出する方法は、ステップＳ１０２にて選
択した表示情報に含まれている表示形式情報の種類によって異なる。
表示形式情報に、表示したアイテムのアイテム識別子が含まれている場合は、そのアイ
テム識別子を閲覧率算出対象アイテムのアイテム識別子として抽出すればよい。
また、推薦ページ情報に関する表示形式情報であった場合、表示した推薦アイテムのア
イテム識別子が含まれていなくても、推薦アイテム情報格納部１３４に格納されている推
薦アイテム情報と、表示形式情報より、端末装置３の端末表示部３４に表示された順序を
含めて推薦アイテムのアイテム識別子を特定できるのであれば、特定したアイテム識別子
を閲覧率算出対象アイテムのアイテム識別子として抽出すればよい。このとき、ステップ
Ｓ１０２にて選択した表示情報に含まれている送信時期情報に該当する推薦アイテム情報
を取得できるように、必要に応じて、推薦アイテム情報格納部１３４に、過去の推薦アイ
テム情報を保持する領域を追加する。また、端末装置３の端末表示部３４に表示された順
序を含めて推薦アイテムのアイテム識別子を特定できない場合は、ステップＳ１０２にて
選択した表示情報に含まれているユーザ識別子と送信時期情報に対応する推薦アイテム情
報の集合から、閲覧率算出対象アイテムのアイテム識別子として抽出すればよい。

なお、推薦アイテム情報格納部１３４が第２の格納形式の場合、推薦アイテム情報格納
部１３４に格納されている推薦アイテム情報を用いる際に、集合識別子を特定するための
情報が必要になるため、表示順位決定処理のステップＳ７０７にて表示情報の一部である
表示形式情報を作成する際に、集合識別子を特定するための情報を関連付ける必要がある
。

次に、閲覧率の算出方法について説明する。閲覧率の算出方法は、本発明の第１の実施
形態の閲覧率算出の第１の方法を用いて算出することができる。

また、アイテムごとの最終表示順位を特定できる場合は、閲覧率算出の第２の方法を用
いて算出することができる。
また、端末装置３にて特定ルールを用いて、ランダム性のある再ソートが行われていた
場合において、表示したアイテムのアイテム識別子や最終表示順位は特定できないが、特
定ルールが判別できるのであれば、以下の２つの算出方式を用いることができる。

閲覧率算出の第３の方法は、アイテムが表示される確率である表示確率の推定値である
表示確率推定値を閲覧率として算出する方法である。表示確率推定値は、例えば、端末装
置３にて２０個のアイテムから特定のルールで１０個選択して表示する場合において、特
定のルールが、２０個までのアイテムから、等確率でランダムに選択するといったもので
あれば、表示確率推定値は、「１０／２０＝０．５」となる。また、特定ルールが、端末
装置３にて２０個のアイテムから、偏りのあるランダムで１０個選択して表示する場合、
端末装置３と同様の特定ルールを用いて１０００回試行を行い、図２３のように、アイテ
ムごとに１０００回中の表示回数を計数し、計数した表示回数を試行回数１０００で割る
ことで、表示確率推定値を算出してもよい。なお、どちらの場合においても、表示順位が
２１位以降のアイテムの表示確率推定値は、「０」となる。閲覧率算出の第３の方法は、
実際に表示されたアイテムが判明しない場合に、表示確率を推定することで、実際に表示
される可能性の高いアイテムの閲覧率を高くすることができる。もちろん、表示確率を直
接取得できる場合は、表示確率をそのまま表示確率推定値と扱ってもよい。

閲覧率算出の第４の方法は、端末装置３にて、特定ルールが、偏りのあるランダムであ
る場合に、アイテムに付与される最終表示順位の期待値を推定し、推定した最終表示順位
の期待値が小さくなるほど、大きな値になるように閲覧率を算出する方法である。なお、
最終表示順位の期待値は、例えば、アイテムごとに、そのアイテムが最終表示順位１位に
なる確率が「０．２」、最終表示順位２位になる確率が「０．１」といったように、各最
終表示順位ごとの確率である表示順位確率が判明している場合に算出できる。具体的には
、Ｍ個のアイテムが存在し、ユーザｕのアイテムｉにおける表示順位ｋ位になる確率がｐ
（ｕ，ｉ，Ｍ，ｋ）とした場合、最終表示順位の期待値ｅｖ（ｕ，ｉ，Ｍ）は、式（１１
）にて算出できる。

また、各最終表示順位ごとの表示順位確率が判明していない場合でも、例えば、図２４
のように、端末装置３と同様の特定ルールを用いて、２０個のアイテムをソートすること
を、１０００回試行し、アイテムごとに平均順位を算出し、算出した平均順位を最終表示
順位の期待値とすればよい。なお、あるアイテムに対する平均順位は、最終表示順位ごと
にその順位になった回数を計数し、計数した回数を試行回数で割ることで、最終表示順位
ごとの表示順位確率の推定値である表示順位確率推定値を算出し、式（１１）の表示順位
確率を表示順位確率推定値で代用することで、最終表示順位の期待値を算出することもで
きる。このように、アイテムごとに、アイテムｉの最終表示順位の期待値ｅｖ（ｕ，ｉ，
Ｍ）を推定すれば、閲覧率は、式（３）のｒａｎｋ（ｕ，ｉ）をｅｖ（ｕ，ｉ，Ｍ）に置
き換えた式で算出することができる。もちろん、最終表示順位の期待値が小さくなるほど
、大きな値になるような閲覧率の算出式であれば、他の方法で算出してもよい。閲覧率算
出の第４の方法は、実際に表示されたアイテムが判明しない場合に、最終表示順位の期待
値を用いることで、実際に端末装置３の端末表示部３４にて、ページの上部に表示される
可能性の高いアイテムの閲覧率を高くすることができる。

以上が、表示したアイテムのアイテム識別子や最終表示順位は特定できないが、特定ル
ールが判別できる場合に利用できる閲覧率の算出方法である。
以上が、第１の表示情報集計処理の手順の説明である。

次に、図２５を用いて、第２の表示情報集計処理の手順を説明する。
本実施形態における第２の表示情報集計処理は、本発明の第１の実施形態における第２
の表示情報集計処理のステップＳ１０３の処理をステップＳ８０３の処理で置き換えれば
よい。ステップＳ８０３に関しては、本実施形態における第１の表示情報集計処理におけ
るステップＳ８０３と同様の処理を行えばよい。
以上が、第２の表示情報集計処理の手順の説明である。
なお、表示確率推定値を推定するための表示確率推定情報や、表示順位推定値を推定す
るための表示順位推定情報は、表示形式情報に含まれていることになる。また、表示順位
確率を表示順位確率推定値として扱ってもよい。

本発明の第３の実施形態による効果が特に高くなるサービスの形態を以下に説明する。
かなり多くのユーザが頻繁にアクセスし、ネットワークの負荷が高いような、サービス
では、ネットワークの負荷を抑えるために、端末装置３から表示履歴を送信しないことが
多い。このような場合においても、本実施形態では、表示情報を用いることで、ユーザの
閲覧状況に応じて、推薦結果の表示順位を入れ替えることができる。

なお、本発明の第３の実施形態においても、本発明の第２の実施形態と同様に、推薦ア
イテムに対する推薦値を算出する際に、閲覧率集計値を用いることができる。この場合、
表示順位決定部５１５の表示順位決定処理にて、ステップＳ４０３からステップＳ４０５
までの処理を省略し、ステップＳ４０６では、推薦値が高いほどその値が高くなるように
優先度を算出し、算出した優先度の高い順に表示順位を付与すればよい。また、ステップ
Ｓ４０６にて表示順位を付与した上で、推薦アイテム詳細情報に含まれる表示順位が上位
の順にソートされたアイテム情報を、特定ルールを用いて、ランダム性のある再ソートを
行い、再ソートした順番に沿って端末装置３の端末表示部３４に表示することもできる。
この場合、端末装置３にて特定ルールを用いて、ランダム性のある再ソートが行われてい
た場合と同様に、閲覧率算出時に閲覧率算出の第３の方法や第４の方法を用いることがで
きる。

本発明を用いて、推薦アイテム取得要求に対応する推薦アイテム詳細情報を、推薦値ま
たは推薦順位と、閲覧率集計値とを用いた優先度の高い順に表示順位を決定することで、
推薦結果全体の精度を維持でき、変化に富んだ表示結果を提示することができるため、ユ
ーザの推薦アイテムに対する信頼性の確保と興味の維持を両立した推薦アイテムの提示を
実現し、ユーザのサービスの利用を促進することができる。

１，４，５ 情報処理サーバ装置（情報処理装置）
２ ネットワーク
３ 端末装置
３１ 端末制御部
３２ 端末通信部
３３ 端末入力部
３４ 端末表示部
１１，４１，５１ 情報処理サーバ制御部
１１１ 利用履歴登録部
１１２ 表示情報登録部
１１３，４１３ 推薦アイテム選出部
１１４，５１４ 表示情報集計部（閲覧率集計値算出部）
１１５，４１５，５１５ 表示順位決定部
１２ 情報処理サーバ通信部
１３，５３ 情報処理サーバ格納部
１３１ ユーザ情報格納部
１３２ アイテム情報格納部
１３３ 利用履歴格納部
１３４ 推薦アイテム情報格納部
１３５，５３５ 表示情報格納部（閲覧情報格納部）
１３６ 表示集計情報格納部

Claims (10)

1. 一の利用主体に一のアイテム情報が提供された回数が多いほど、高い値となる集計値を算出する集計値算出部と、
   前記一のアイテム情報の推薦度合いを示す推薦値が高いほど、かつ、前記集計値が低いほど、高い値となる優先度を、前記一の利用主体と選択候補である各アイテム情報との組み合せごとに算出する優先度算出部と、
   前記優先度に基づいて、前記一の利用主体に対して提供されるアイテム情報を選択する情報選択部と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記集計値算出部は、所定の期間に前記一の利用主体に前記一のアイテム情報が提供された回数が多いほど、高い値となるように、前記集計値を算出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記優先度に基づいて、前記情報選択部で選択されたアイテム情報の順位を決定する順位決定部を備え、
   前記集計値算出部は、前記提供された回数が多いほど高い値となるとともに、前記順位決定部で決定された、前記一のアイテム情報の順位に応じた値となるように、前記集計値を算出する、
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記集計値算出部は、前記一のアイテム情報の順位が高いほど高い値となる第１の値を算出し、前記提供された回数だけ前記第１の値を加算して、前記集計値を算出する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記集計値算出部は、前記一のアイテム情報の順位が高いほど高い値となる第１の値を算出し、前記第１の値に基づく第２の値と、前記提供された回数を基数とし、０より大きい所定値を指数とする累乗値との乗算値を用いて、前記集計値を算出する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
6. 前記集計値算出部は、前記提供された回数の増加に伴って、非線形的に値が増加するように、前記集計値を算出する、
   ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記集計値算出部は、前記集計値における、前記提供された回数の影響力の大きさを調整するパラメータを用いて、前記集計値を算出する、
   ことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記集計値算出部は、前記一のアイテム情報が提供される際の、１ページに含まれるアイテム情報の個数に応じて、前記集計値を算出する、
   ことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. １または複数のコンピュータが実行する情報処理方法であって、
   一の利用主体に一のアイテム情報が提供された回数が多いほど、高い値となる集計値を算出する集計値算出ステップと、
   前記一のアイテム情報の推薦度合いを示す推薦値が高いほど、かつ、前記集計値が低いほど、高い値となる優先度を、前記一の利用主体と選択候補である各アイテム情報との組み合せごとに算出する優先度算出ステップと、
   前記優先度に基づいて、前記一の利用主体に対して提供されるアイテム情報を選択する情報選択ステップと、
   を含むことを特徴とする情報処理方法。
10. １または複数のコンピュータを、
    一の利用主体に一のアイテム情報が提供された回数が多いほど、高い値となる集計値を算出する集計値算出部、
    前記一のアイテム情報の推薦度合いを示す推薦値が高いほど、かつ、前記集計値が低いほど、高い値となる優先度を、前記一の利用主体と選択候補である各アイテム情報との組み合せごとに算出する優先度算出部、
    前記優先度に基づいて、前記一の利用主体に対して提供されるアイテム情報を選択する情報選択部、
    として機能させることを特徴とする情報処理プログラム。

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