JP4898938B2 - 情報提供システム及び情報提供方法 - Google Patents

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Description

本発明は情報提供システム及び情報提供方法に関し、特にユーザの特徴データに応じた情報の出力に関する。
インターネット等の情報通信ネットワークを通じて各種の情報提供が行われており、ユーザに合致した情報提供を実現するために、各種の推薦技術が考案されている。例えば協調フィルタリングでは、各ユーザに対して、類似ユーザに関する情報、例えば購入商品の情報を提供する。ユーザ間の類似性は各ユーザの特徴ベクトル等の特徴データ間の距離により算出されている。
上記協調フィルタリングによると、ユーザに合致した情報を精度良く同定するためには、出来るだけ多くのユーザの特徴データ、及び購入商品などの関連情報が必要となる。しかしながら、ユーザ数が増えると、類似ユーザを計算するコスト(計算資源及び計算時間)が増大するという問題がある。
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、小さな計算コストで精
度良くユーザに合致した情報を提供することができる情報提供システム及び情報提供方法を提供することにある。
上記課題を解決するために、本発明に係る情報提供システムは、複数の者のそれぞれの特徴データを取得する第1特徴データ取得手段と、前記複数の者のそれぞれの特徴データに基づいて、前記複数の者を複数のクラスタに分類する分類手段と、特定された者の特徴データを取得する第2特徴データ取得手段と、前記第2ユーザ特徴データ取得手段により取得される特徴データに基づいて、前記複数のクラスタのうち少なくとも1つを選択するクラスタ選択手段と、選択されるクラスタに関する情報を出力する情報出力手段と、を含むことを特徴とする。
本発明の一態様では、前記情報出力手段は、選択されるクラスタに分類される前記複数の者のうち少なくとも一部の者に関する情報を出力する。
また、本発明の一態様では、所与の情報を少なくとも1つの前記クラスタに関連づけて記憶する情報記憶手段をさらに含み、前記情報出力手段は、選択されるクラスタに関連づけて前記情報記憶手段に記憶される前記所与の情報を出力する。
また、本発明の一態様では、前記第1特徴データ取得手段は、前記複数の者のそれぞれに関する情報を通信ネットワークを介して受信する情報受信手段と、受信される情報に基づいて、前記複数の者のそれぞれの特徴データを生成する特徴データ生成手段と、を含む。
また、本発明の一態様では、サーバコンピュータ及びクライアントコンピュータを含み、前記サーバコンピュータは、前記複数のクラスタのそれぞれを代表する代表特徴データを、前記クライアントコンピュータに送信する代表特徴データ送信手段を含み、前記クライアントコンピュータは、前記代表特徴データを受信する代表特徴データ受信手段を含み、前記クラスタ選択手段は、前記クライアントコンピュータに含まれるとともに、前記代表特徴データ受信手段により受信される前記代表特徴データにさらに基づいて、前記複数のクラスタのうち少なくとも1つを選択する。
また、本発明の一態様では、前記第1特徴データ取得手段は、複数の者のそれぞれの特徴データを繰り返し取得し、前記分類手段は、前記複数の者のそれぞれの特徴データが取得される度に、前記複数の者を複数のクラスタに分類する。
また、本発明に係る情報提供方法は、複数の者のそれぞれの特徴データを取得する第1特徴データ取得ステップと、前記複数の者のそれぞれの特徴データに基づいて、前記複数の者を複数のクラスタに分類する分類ステップと、特定された者の特徴データを取得する第2特徴データ取得ステップと、前記第2ユーザ特徴データ取得ステップで取得される特徴データに基づいて、前記複数のクラスタのうち少なくとも1つを選択するクラスタ選択ステップと、選択されるクラスタに関する情報を出力する情報出力ステップと、を含むことを特徴とする。
また、本発明に係る情報提供装置は、複数の者のそれぞれの特徴データを取得する第1特徴データ取得手段と、前記複数の者のそれぞれの特徴データに基づいて、前記複数の者を複数のクラスタに分類する分類手段と、前記複数のクラスタのそれぞれを代表する代表特徴データを他のコンピュータに送信する代表特徴データ送信手段と、前記複数のクラスタのいずれかを特定するクラスタ特定データを前記他のコンピュータから受信するクラスタ特定データ受信手段と、前記クラスタ特定データにより特定されるクラスタに関する情報を前記他のコンピュータに送信する情報送信手段と、を含むことを特徴とする。
また、本発明に係るプログラムは、複数の者のそれぞれの特徴データを取得する第1特徴データ取得手段、前記複数の者のそれぞれの特徴データに基づいて、前記複数の者を複数のクラスタに分類する分類手段、前記複数のクラスタのそれぞれを代表する代表特徴データを他のコンピュータに送信する代表特徴データ送信手段、前記複数のクラスタのいずれかを特定するクラスタ特定データを前記他のコンピュータから受信するクラスタ特定データ受信手段、及び前記クラスタ特定データにより特定されるクラスタに関する情報を前記他のコンピュータに送信する情報送信手段、としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。コンピュータは、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、各種のコンピュータゲームシステムなどであってよい。また、プログラムはCD−ROMやDVD−ROMなどのコンピュータ可読媒体に格納されてよい。
本発明の実施形態に係る情報提供システムの全体構成図である。 評価文ページの一例を示す図である。 推薦ゲームソフトウェア情報の一例を示す図である。 情報提供装置の機能ブロック図である。 ユーザ端末の機能ブロック図である。 ユーザデータ記憶部の記憶内容を模式的に示す図である。 コンテンツメタデータ記憶部の記憶内容を模式的に示す図である。 情報提供装置の特徴ベクトル記憶部の記憶内容を模式的に示す図である。 ユーザクラスタ記憶部の記憶内容を模式的に示す図である。 新着ソフトウェア情報記憶部の記憶内容を模式的に示す図である。 ユーザログ記憶部の記憶内容を模式的に示す図である。
以下、本発明の実施形態について図面に基づき詳細に説明する。
図1は、本発明の実施形態に係る情報提供システムの全体構成図である。情報提供システム20は、インターネット等のコンピュータ通信ネットワーク18に接続された情報提供装置10及びユーザ端末14を含んで構成される。コンピュータ通信ネットワーク18には多数のユーザ端末14が接続されている。情報提供装置10は、例えば公知のサーバコンピュータ等のコンピュータを中心に構成されており、各ユーザ端末14は、例えば公知のパーソナルコンピュータ、家庭用コンピュータゲームシステム、ホームサーバ、携帯ゲーム機、携帯電話機、携帯情報端末等のコンピュータを中心に構成されている。ここでは、ユーザ端末14にユーザの趣向に応じて様々なゲームソフトウェアがインストールされ、それらが実行されるようになっている。情報提供装置10は、各ユーザ端末14のユーザ(以下、「ゲームユーザ」という。)に対して、お勧めのゲームソフトウェアを紹介する機能、すなわち推薦ゲームソフトウェア情報を各ユーザ端末14に送信する機能を有している。
コンピュータ通信ネットワーク18には、会員向けサービス提供装置12、及び多数のユーザ端末16も接続されている。会員向けサービス提供装置も、例えば公知のサーバコンピュータ等のコンピュータを中心に構成されており、各ユーザ端末16も、例えば公知のパーソナルコンピュータ、家庭用コンピュータゲームシステム、ホームサーバ、携帯ゲーム機、携帯電話機、携帯情報端末等のコンピュータを中心に構成されている。ここでは、会員向けサービス提供装置12は、ゲームソフトウェアを販売する電子商取引ウェブサイトとして機能している。すなわち、ユーザ(以下、「サービスユーザ」という。)は、ユーザ端末16から会員向けサービス提供装置12に対してID及びパスワードを伴ってアクセスすると、所望のゲームソフトウェアを購入することができる。さらに、会員向けサービス提供装置12は、各ユーザ端末16から送信される各ゲームソフトウェアの評価文(レビュー文)を蓄積し、それを各ユーザ端末16に送信する機能も有している。これにより、各サービスユーザは、どのゲームソフトウェアが他人にどのように評価されているのかを知ることができ、ゲームソフトウェアを購入する際に参考にすることができる。
図2は、会員向けサービス提供装置12からユーザ端末16に送信される評価文ページの一例を示している。ゲームタイトル、そのゲームタイトルに関する評価文、そのゲームタイトルに対する評価値(1〜5の数値)がユーザ端末16から会員向けサービス提供装置12に送信されると、会員向けサービス提供装置12では、それらのデータをユーザのIDに関連づけて記憶する。図2に示す評価文ページ30は、こうして記憶されるデータに基づいて生成されている。具体的には、評価文ページ30にはサービスユーザのID欄31及び複数の評価欄30a,30bが含まれ、各評価欄30a,30bにはゲームタイトル、評価文、評価値に応じた画像(星の画像)が含まれる。
情報提供装置10は、定期又は不定期に会員向けサービス提供装置12にアクセスして、各ユーザの評価文ページ30を受信する。そして、クラスタリングにより、評価文ページ30の内容に基づいてサービスユーザを複数のクラスタに分類する。クラスタリング(クラスタ解析)は、教師なしデータ分類手法の1つであり、例えばウォード法やK平均法などである。そして、各クラスタを代表する特徴ベクトル(リファレンス)をユーザ端末14に送信する。
ユーザ端末14では、ゲームソフトウェアの実行履歴、或いはゲームソフトウェアのインストール履歴が記憶されており、その情報に基づいてゲームユーザの特徴ベクトルを算出する。さらに、ゲームユーザの特徴ベクトル、及び各クラスタの代表特徴ベクトルに基づいて、ゲームユーザに対応するクラスタを判定する。そして、ゲームユーザに対応するクラスタに関する情報(推薦ゲームソフトウェア情報)をユーザ端末14に表示する。図3は、ユーザ端末14で表示される推薦ゲームソフトウェア情報の一例を示している。同図に示す推薦ゲームソフトウェア情報40は、ユーザ情報41、複数の類似レビュアー情報40a,40b、新着ゲームソフトウェア情報42を含んでいる。ユーザ情報41は、ゲームユーザのID、ゲームユーザがプレイしたりインストールしたゲームソフトウェアのジャンル、及び最近プレイしたりインストールしたゲームソフトウェアのタイトルを含んでいる。類似レビュア−情報40a,40bは、ゲームユーザに対応すると判定されたクラスタに属するサービスユーザがレビューしたゲームソフトウエアのジャンル、及びそのサービスユーザが最近レビューしたゲームソフトウェアのタイトルを含んでいる。新着ゲームソフトウェア情報42は、新発売のゲームソフトウェアのタイトルを含んでいる。
ここで、情報提供装置10及びユーザ端末14における情報処理について詳細に説明する。図4は情報提供装置10の機能ブロック図であり、図5はユーザ端末14の機能ブロック図である。
図4に示すように情報提供装置10は、機能的には、ユーザデータ収集部100、ユーザデータ記憶部102、コンテンツメタデータ記憶部104、特徴ベクトル生成部106、特徴ベクトル記憶部108、ユーザクラスタ生成部110、ユーザクラスタ記憶部112、通信部114及び新着ソフトウェア情報記憶部116を含んでいる。これらの要素はコンピュータである情報提供装置10が本発明の一実施形態であるプログラムを実行することにより実現されるものである。このプログラムはCD−ROMやDVD−ROMなどのコンピュータ可読媒体からインストールされてもよいし、コンピュータ通信ネットワーク18からダウンロードされてインストールされてもよい。
ユーザデータ収集部100は、定期又は不定期に会員向けサービス提供装置12にアクセスして、各サービスユーザの評価文ページ30を受信する。例えば、一月おきに会員向けサービス提供装置12にアクセスしてもよいし、サービスユーザの会員が増えるのに応じて、或いは評価文がアップロードされるのに応じて、会員向けサービス提供装置12にアクセスしてもよい。ユーザデータ収集部100では、受信した評価文ページ30のID欄31からサービスユーザのIDを取得し、各評価欄30a,30b…からゲームタイトルの文字列を取得し、それらを互いに関連づけてユーザデータ記憶部102に格納する。図6は、ユーザデータ記憶部102の記憶内容を模式的に示す図である。同図に示すように、ユーザデータ記憶部102には、評価文を作成したサービスユーザのIDと、そのサービスユーザが評価文を作成したゲームソフトウェアのタイトルと、が関連づけて記憶される。なお、ユーザデータ記憶部102には、サービスユーザが肯定的な評価をしたゲームソフトウェア(評価値が所定値以上のゲームソフトウェア)のタイトルのみを記憶してもよい。
コンテンツメタデータ記憶部104は、図7に示すように、各ゲームソフトウェアのタイトルと、そのゲームソフトウェアの属するジャンルと、を関連づけて記憶するものである。コンテンツメタデータ記憶部104に記憶される情報は、情報提供装置10の運営者に手入力されてもよいし、コンピュータ通信ネットワーク18を通じて会員向けサービス提供装置12その他のコンピュータにアクセスして、ゲームソフトウェアの紹介文をダウンロードし、該紹介文を解析することにより取得されてもよい。
特徴ベクトル生成部106は、ユーザデータ記憶部102及びコンテンツメタデータ記憶部104の記憶内容に基づいて、各サービスユーザの特徴ベクトルを生成する。具体的には、まず各サービスユーザのIDに関連づけられたゲームタイトルをユーザデータ記憶部102から読み出し、各タイトルの属するジャンルをコンテンツメタデータ記憶部104に記憶内容に基づいて特定する。こうして、そのサービスユーザが各ジャンルについてゲームソフトウェアの評価文を何回作成したかを調べる。さらに、全ジャンルにおける評価文の作成回数の合計値が100となるように正規化する。こうして得られる値を特徴ベクトルの各要素の値として特徴ベクトル記憶部108に格納する。図8は、特徴ベクトル記憶部108の記憶内容を模式的に示す図である。同図に示すように特徴ベクトル記憶部108には、各サービスユーザのIDと、そのサービスユーザが各ジャンルについて評価文を作成した割合(%)と、が関連づけて記憶される。そして、各ジャンルについて評価文を作成した割合(%)を要素とする多次元ベクトルが各サービスユーザの特徴ベクトルとなる。
ユーザクラスタ生成部110は、特徴ベクトル記憶部108に記憶される各サービスユーザの特徴ベクトルに基づき、それらサービスユーザを複数のクラスタに分類し、分類結果をユーザクラスタ記憶部112に格納する。分類手法は、公知のクラスタリングのアルゴリズム、例えばウォード法やK平均法などを用いてよい。図9は、ユーザクラスタ記憶部112の記憶内容を模式的に示す図である。同図に示すように、ユーザクラスタ記憶部112には、各クラスタのID、そのクラスタの代表特徴ベクトル、及びそのクラスタに属するサービスユーザのIDが関連づけて記憶される。クラスタの代表特徴ベクトルは、そのクラスタに属するサービスユーザの特徴ベクトルの重心ベクトルなど、クラスタに属するサービスユーザの特徴ベクトルに基づいて生成される、当該クラスタを代表する特徴ベクトルである。なお、ユーザデータ収集部100がユーザデータを収集する度に、特徴ベクトル生成部106がユーザデータ記憶部102を更新し、ユーザクラスタ生成部110がユーザクラスタ記憶部112を更新してよい。こうすれば、流行に沿った情報配信が可能となる。
新着ソフトウェア情報記憶部116は、図10に示すように、新着ゲームソフトウェアのID及びタイトルを、クラスタIDに関連づけて記憶するものである。新着ゲームソフトウェアのID及びタイトルに関連づけるクラスタIDは、手入力で任意に設定されてもよいし、新着ゲームソフトウェアの特徴ベクトルと、各クラスタの代表特徴ベクトルと、の距離(コサイン距離やユークリッド距離等)に基づいて自動設定されてもよい。
通信部114は、各クラスタのID及び代表特徴ベクトルをユーザ端末14に送信する。また、ユーザ端末14では、こうして送信される情報に基づいてクラスタIDを選択し、それを情報提供装置10に返信する。通信部114では、こうして返信されるクラスタIDを受信すると、そのクラスタIDで識別されるクラスタに関する情報、すなわち推薦ゲームソフトウェア情報の基礎となる情報を返信する。この情報には、受信したクラスタIDに関連づけて新着ソフトウェア情報記憶部116に記憶されているゲームタイトルが含まれる。
次に、図5に示すようにユーザ端末14は、機能的には、表示部200、情報取得部202、クラスタ判定部204、ユーザクラスタ記憶部206、特徴ベクトル記憶部208、データ受信部210、特徴ベクトル生成部212、ユーザログ記憶部214及びユーザログ更新部216を含んでいる。これらの要素はコンピュータであるユーザ端末14が本発明の一実施形態であるプログラムを実行することにより実現されるものである。このプログラムもCD−ROMやDVD−ROMなどのコンピュータ可読媒体からインストールされてもよいし、コンピュータ通信ネットワーク18からダウンロードされてインストールされてもよい。
データ受信部210は、情報提供装置1の通信部114から送信される各クラスタのID及び代表特徴ベクトルを受信する。ユーザクラスタ記憶部206は、それらを互いに関連づけて記憶する。
ユーザログ記憶部214は、図11に示すようにゲームユーザがユーザ端末14でゲームソフトウェアを実行させた日付(日時であってもよい)、該ゲームソフトウェアのタイトル、該ゲームソフトウェアが属するジャンルを含むログデータを記憶する。ユーザ端末14は、ゲームパッド、キーボード、又はマウスなどのポインティングデバイスなどの入力装置を備えており、この入力装置から入力される信号に従ってユーザログ記憶部214にログデータを蓄積する。なお、ユーザ端末14では、情報提供装置10のコンテンツメタデータ記憶部104の記憶内容をダウンロードして、その内容に基づいてゲームソフトウェアのジャンルを判定してよい。また、ユーザログ記憶部214では、ゲーム装置14にインストールされたゲームソフトウェア及びそのジャンルを順に記憶してもよい。
特徴ベクトル生成部212は、ユーザログ記憶部214の記憶内容に基づいてゲームユーザの特徴ベクトルを生成する。具体的には、ユーザログ記憶部214に記憶されている各ログデータに含まれるジャンルを集計して、どのジャンルのゲームソフトウェアをどの割合で実行させたかを算出する。そして、各ジャンルの割合を要素とする多次元ベクトルをゲームユーザの特徴ベクトルして導出する。なお、特徴ベクトル生成部212で生成される特徴ベクトルの次元数は特徴ベクトル生成部106で生成される特徴ベクトルと同一であり、各要素が示すゲームソフトウェアのジャンルも同一である。生成される特徴ベクトルは特徴ベクトル記憶部208に記憶される。
クラスタ判定部204は、ユーザクラスタ記憶部206及び特徴ベクトル記憶部208の記憶内容に基づいて、クラスタの中から1つを選択する。具体的には、ユーザクラスタ記憶部206に記憶される各クラスタの代表特徴ベクトルと、特徴ベクトル記憶部208に記憶されるゲームユーザの特徴ベクトルと、の距離を計算し、距離の近いクラスタを1つ選択する。そして、選択されたクラスタのクラスタIDを情報取得部202に渡す。
情報取得部202では、クラスタIDを情報提供装置10の通信部114に送信する。通信部114では、受信したクラスタIDにより特定されるクラスタに所属するサービスユーザのIDをユーザクラスタ記憶部112から読み出す。そして、それらサービスユーザの特徴ベクトルを特徴ベクトル記憶部108から読み出す。また、それらサービスユーザが評価文を最近作成した所定数以内のゲームソフトウェアのタイトルをユーザデータ記憶部102から読み出す。また、新着ソフトウェア情報記憶部116から、受信したクラスタIDに関連づけられたゲームタイトルを読み出す。そして、こうして読み出される特徴ベクトル、各サービスユーザが評価文を作成したゲームタイトル、新着ゲームソフトウェアのゲームタイトルを、ユーザ端末14に送信する。情報取得部202では、受信した上記情報に基づいて、図3に示される推薦ゲームソフトウェア情報を生成する。なお、図3の例では、特徴ベクトル記憶部208に記憶されるゲームユーザの特徴ベクトルと、情報取得部202が受信する各サービスユーザの特徴ベクトルと、の距離を計算して、距離の近い所定数のサービスユーザに関してのみ、類似レビュア−情報40a,40bを生成している。しかし、選択されたクラスタに所属する全てのサービスユーザに関して類似レビュア−情報を生成してもよい。また、他の基準(ランダムを含む)で選択されるサービスユーザに関して類似レビュア−情報を生成してもよい。こうして生成される推薦ゲームソフトウェア情報は、フラットパネルディスプレイ等により構成される表示部200により表示される。これにより、ゲームユーザは、自分に類似するサービスユーザがどのようなゲームソフトウェアに興味を示したかを知ることができ、次に入手するゲームソフトウェアを決める際の参考にできる。
本実施形態によると、ゲームユーザの特徴ベクトルと、全サービスユーザの特徴ベクトルと、の距離を計算せずに済むことから、計算コスト(計算資源及び計算時間)を大幅に削減することができる。また、全サービスユーザの特徴ベクトルを一括してユーザ端末14に送信せずに済むことから、データ送信量を減らすことができ、またサービスユーザの個人情報保護を推進できる。
さらに、サービスユーザが十分な数だけ存在すれば、ゲームユーザが少なくても、精度の良くゲームソフトウェアの推薦が可能となる。また、新着ソフトウェア情報記憶部116に各クラスタに関連づけて新着ソフトウェアの情報を記憶しておき、その情報をユーザ端末14に提供するようにしたので、未だ評価文が作成されていない新着ソフトウェアについてもゲームユーザに推薦が可能となる。
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。
例えば、以上の説明ではゲームユーザに対応するクラスタを1つだけ選択したが、複数選択してもよい。この場合、選択された複数のクラスタに関連する情報を情報取得部202により取得し、表示部200に表示させればよい。
また、新着ソフトウェア情報記憶部116に記憶させるのは、新着ゲームソフトウェアのタイトルに限らず、既存ゲームソフトウェアのタイトルであってもよい。また、ゲームソフトウェア以外の他の商品/サービスであってもよい。こうして、様々な情報をゲームユーザに提供することができる。
また、ゲームユーザにゲームタイトルを紹介する以外にも、例えばテレビ視聴者にテレビ番組を紹介したり、電子商取引サイトのユーザに商品を紹介したり、といった他の用途にも、本発明は同様に適用可能である。
また、クラスタリングの際に用いる各サービスユーザの特徴ベクトルの要素は、評価文を作成したゲームソフトウェアのジャンルに限らず、ゲームソフトウェアの制作会社、実行可能なコンピュータハードウェアの種類を要素としてもよい。さらに、年齢、性別、評価文中のキーワードの有無などの他の情報を要素としてもよい。
さらに、以上の説明では、クラスタの選択をユーザ端末14のクラスタ判定部204で行うようにしたが、ゲームユーザの特徴ベクトルをユーザ端末14から情報提供装置10に送信して、情報提供装置10側でクラスタの選択を行ってもよい。
また、以上の説明では、ユーザやクラスタの特徴をベクトル形式のデータで表現したが、スカラ形式やマトリクス形式など、他の形式のデータで表現してよいのはもちろんである。
10 情報提供装置、12 会員向けサービス提供装置、14,16 ユーザ端末、18 コンピュータ通信ネットワーク、100 ユーザデータ収集部、102 ユーザデータ記憶部、104 コンテンツメタデータ記憶部、106,212 特徴ベクトル生成部、108,208 特徴ベクトル記憶部、110 ユーザクラスタ生成部、112,206 ユーザクラスタ記憶部、114 通信部、116 新着ソフトウェア情報記憶部、200 表示部、202 情報取得部、204 クラスタ判定部、210 データ受信部、214 ユーザログ記憶部、216 ユーザログ更新部。

Claims (6)

  1. 複数の者のそれぞれの特徴データを取得する第1特徴データ取得手段と、
    前記複数の者のそれぞれの特徴データに基づいて、前記複数の者を複数のクラスタに分類する分類手段と、
    前記複数の者とは異なる、特定された者の特徴データを取得する第2特徴データ取得手段と、
    前記第2ユーザ特徴データ取得手段により取得される特徴データに基づいて、前記複数のクラスタのうち複数を選択するクラスタ選択手段と、
    選択されるクラスタに関する情報を出力する情報出力手段と、
    を含む情報提供システムであって、
    サーバコンピュータ及びクライアントコンピュータを含み、
    前記サーバコンピュータは、前記複数のクラスタのそれぞれを代表する代表特徴データを、前記クライアントコンピュータに送信する代表特徴データ送信手段を含み、
    前記クライアントコンピュータは、前記代表特徴データを受信する代表特徴データ受信手段を含み、
    前記クラスタ選択手段は、前記クライアントコンピュータに含まれるとともに、前記代表特徴データ受信手段により受信される前記代表特徴データにさらに基づいて、前記複数のクラスタのうち複数を選択する、
    ことを特徴とする情報提供システム
  2. 請求項1に記載の情報提供システムにおいて、
    前記情報出力手段は、
    選択されるクラスタに分類される前記複数の者のうち少なくとも一部の者に関する情報を出力する、
    ことを特徴とする情報提供システム。
  3. 請求項1又は2に記載の情報提供システムにおいて、
    所与の情報を少なくとも1つの前記クラスタに関連づけて記憶する情報記憶手段をさらに含み、
    前記情報出力手段は、
    選択されるクラスタに関連づけて前記情報記憶手段に記憶される前記所与の情報を出力する、
    ことを特徴とする情報提供システム。
  4. 請求項1乃至3のいずれかに記載の情報提供システムにおいて、
    前記第1特徴データ取得手段は、
    前記複数の者のそれぞれに関する情報を通信ネットワークを介して受信する情報受信手段と、
    受信される情報に基づいて、前記複数の者のそれぞれの特徴データを生成する特徴データ生成手段と、を含む、
    ことを特徴とする情報提供システム。
  5. 請求項1乃至のいずれかに記載の情報提供システムにおいて、
    前記第1特徴データ取得手段は、複数の者のそれぞれの特徴データを繰り返し取得し、
    前記分類手段は、前記複数の者のそれぞれの特徴データが取得される度に、前記複数の者を複数のクラスタに分類する、
    ことを特徴とする情報提供システム。
  6. サーバコンピュータにおいて、複数の者のそれぞれの特徴データを取得する第1特徴データ取得ステップと、
    前記サーバコンピュータにおいて、前記複数の者のそれぞれの特徴データに基づいて、前記複数の者を複数のクラスタに分類する分類ステップと、
    クライアントコンピュータにおいて、前記複数の者とは異なる、特定された者の特徴データを取得する第2特徴データ取得ステップと、
    前記クライアントコンピュータにおいて、前記第2ユーザ特徴データ取得ステップで取得される特徴データに基づいて、前記複数のクラスタのうち複数を選択するクラスタ選択ステップと、
    前記サーバコンピュータにおいて、選択されるクラスタに関する情報を出力する情報出力ステップと、
    を含む情報提供方法であって、
    前記サーバコンピュータにおいて、前記複数のクラスタのそれぞれを代表する代表特徴データを、前記クライアントコンピュータに送信する代表特徴データ送信ステップと、
    前記クライアントコンピュータにおいて、前記代表特徴データを受信する代表特徴データ受信ステップと、をさらに含み、
    前記クラスタ選択ステップは、前記代表特徴データ受信ステップにより受信される前記代表特徴データにさらに基づいて、前記複数のクラスタのうち複数を選択する、
    ことを特徴とする情報提供方法
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