JP5966686B2 - 書籍販売システム、書籍販売方法、サーバ、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、インターネットを介して書籍の販売を行う書籍販売システム等に関する。

近年、インターネットを通じて書籍を購入できる書籍販売サイトが普及している。ユーザが実際の書店で書籍を購入する場合、自由に試し読みが可能である。一方、ユーザが書籍販売サイトにおいて書籍を購入する場合、書籍の中身を自由に確認することができないため、目的に合った書籍を選択するのが難しい。そのため、書籍販売サイトにおいては、いかにユーザを惹き付ける書評を提示するかが、販売促進策として重要である。
一方で、昨今、電子書籍が普及し、書籍の中の役に立った文章や心に響いた文章を自分用のノートとして端末内やサーバ上に保存することが容易になった。また、これらの文章を引用としてソーシャルネットワーク上で共有し、コミュニケーションを行うソーシャルリーディングという動きも盛んである。

非特許文献１は、書籍販売サイトの一例である。ここでは、書籍の内容を紹介する説明文を提示する。説明文は、書誌ＤＢに格納されている固定の説明文である。

非特許文献２は、書棚共有サービスを提供するサイトの一例である。ここでは、読者によって登録された書籍の中の気に入った引用文章を、書棚共有サービス上の書籍紹介ページに掲載するという手段をとっている。読者の引用文章を書籍紹介ページに表示するという行為は、書籍内の魅力的な文章を選択して紹介している為、書籍の書誌として購入に誘導する情報となり、販売促進効果が得られる。

"Amazon（登録商標）"、［online］、Amazon.com,Inc、［平成２４年５月１４日検索］、インターネット <http://www.amazon.co.jp/> "ブクログ（登録商標）"、［online］、株式会社paperboy&co.［平成２４年５月１４日検索］、インターネット<http://booklog.jp/>

しかしながら、非特許文献１では、全てのユーザに対して同じ内容の説明文が表示されるため、ユーザの嗜好によって効果にバラつきがあると考えられる。また、非特許文献２では、読者が気に入った文章を引用とするが、心に響く文章は人それぞれである為、これも同一引用文章を同一ユーザに提示することの効果もユーザによってバラつきが起こると考えられる。結局、非特許文献１と非特許文献２の技術を組み合わせて書籍内の文章を引用して単に提示しても、販売促進効果はあまり高くない。

本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、ユーザの嗜好に応じた引用を含む書評情報を提示する書籍販売システム等を提供することである。

前述した課題を解決するための第１の発明は、ネットワークを介してユーザのユーザ端末がサーバに接続される書籍販売システムであって、前記サーバは、ユーザごとに、ユーザによる購入済の書籍に関する参考箇所情報を記憶する参考箇所情報記憶手段と、前記ユーザ端末から特定の書籍に関する書評情報の表示要求を受け付けると、表示要求を指示したユーザと異なる類似ユーザを前記参考箇所情報に基づいて特定し、記憶されている書評情報の中から前記類似ユーザの前記書評情報を選択し、選択された前記書評情報と前記参考箇所情報を前記ユーザ端末に提示する提示手段と、を備え、前記参考箇所情報は、ユーザにより指定される書籍内の引用文章に関する情報であり、前記提示手段は、第１ユーザにより指定される第１引用文章及び前記第１ユーザと異なる第２ユーザにより指定される第２引用文章の重複度合に基づいて前記類似ユーザを特定し、単一の前記第１引用文章に含まれるキーワード及び単一の前記第２引用文章に含まれるキーワードの一致度合が判定閾値以上であれば、単一の前記第１引用文章及び単一の前記第２引用文章が類似文章であると判定し、前記類似文章の数に基づいて前記重複度合を算出することを特徴とする書籍販売システムである。
これによれば、サーバは、ユーザの購入済の書籍に関する引用文章やページ番号などの参考箇所情報を記憶し、ユーザ端末から特定の書籍に関する書評情報の表示要求を受け付けると、表示要求したユーザと嗜好性が近い類似ユーザの参考箇所情報に基づいて、予め記憶されている書評情報の中から類似ユーザの書評情報を選択し、該当するユーザに提示することができる。従って、ユーザの嗜好に応じた書籍の引用箇所と書評情報を提示することができる。その結果、書籍の販売促進効果を向上させることが可能となる。

また、これによれば、書籍内の同一箇所を引用するユーザ同士は嗜好性が近いという仮説に従って、表示要求したユーザと嗜好性が近い類似ユーザを特定し、類似ユーザの書評情報を提示することが可能となる。

また、前記提示手段は、同一書籍において、単一の前記第１引用文章及び単一の前記第２引用文章の重複範囲が判定閾値以上であれば、単一の前記第１引用文章及び単一の前記第２引用文章が同一引用文章であると判定し、前記同一引用文章の数に基づいて前記重複度合を算出することが望ましい。
これによれば、同一書籍からの引用である単一の第１引用文章と単一の第２引用文章が、一字一句全く同じ文章では無い場合にも、同一文章として扱うことができる。これにより、類似ユーザを幅広く検索することが可能になる。

また、これによれば、単一の第１引用文章と単一の第２引用文章が、異なる書籍からの引用であっても、類似文章として扱うことができる。これにより、類似ユーザを幅広く検索することが可能になる。

また、前記提示手段は、同一書籍において、単一の前記第１引用文章及び単一の前記第２引用文章の重複範囲が判定閾値以上であれば、単一の前記第１引用文章及び単一の前記第２引用文章が同一引用文章であると判定し、更に、単一の前記第１引用文章に含まれるキーワード及び単一の前記第２引用文章に含まれるキーワードの一致度合が判定閾値以上であれば、単一の前記第１引用文章及び単一の前記第２引用文章が類似文章であると判定し、前記同一引用文章の数及び前記類似文章の数に基づいて前記重複度合を算出することが望ましい。
これによれば、同一書籍からの引用である単一の第１引用文章と単一の第２引用文章が、一字一句全く同じ文章では無い場合にも、同一文章として扱うことができる。また、単一の第１引用文章と単一の第２引用文章が、異なる書籍からの引用であっても、類似文章として扱うことができる。同一文章の数と類似引用文章の数とを合わせて、表示対象ユーザとの類似性を判断することで、類似ユーザを幅広く検索することが可能になる。

また、前記ユーザ端末は、ユーザから書籍の参考箇所を受け付けて、前記サーバに前記参考箇所情報の登録を要求する参考箇所情報登録要求手段、を備え、前記参考箇所情報記憶手段は、前記ユーザ端末から前記参考箇所情報の登録要求を受け付けると、登録要求を指示したユーザに関する前記参考箇所情報として記憶することが望ましい。
これにより、第１の発明の書評情報を提示する機能は、引用文などの参考箇所情報を収集する機能によって得られるデータを利用することができる。尚、当然ながら、事前に各ユーザに対して参考箇所情報の利用許可を得ておく。

第２の発明は、ネットワークを介してユーザのユーザ端末がサーバに接続される書籍販売システムにおける書籍販売方法であって、前記サーバが、ユーザごとに、ユーザによる購入済の書籍に関する参考箇所情報を記憶するステップと、前記サーバが、前記ユーザ端末から特定の書籍に関する書評情報の表示要求を受け付けるステップと、前記サーバが、表示要求を指示したユーザと異なる類似ユーザを前記参考箇所情報に基づいて特定し、記憶されている書評情報の中から前記類似ユーザの前記書評情報を選択し、選択された前記書評情報と前記参考箇所情報を前記ユーザ端末に提示するステップと、を実行し、前記参考箇所情報は、ユーザにより指定される書籍内の引用文章に関する情報であり、前記提示するステップは、第１ユーザにより指定される第１引用文章及び前記第１ユーザと異なる第２ユーザにより指定される第２引用文章の重複度合に基づいて前記類似ユーザを特定し、単一の前記第１引用文章に含まれるキーワード及び単一の前記第２引用文章に含まれるキーワードの一致度合が判定閾値以上であれば、単一の前記第１引用文章及び単一の前記第２引用文章が類似文章であると判定し、前記類似文章の数に基づいて前記重複度合を算出することを特徴とする書籍販売方法である。
これによれば、サーバは、ユーザの購入済の書籍に関する引用文章やページ番号などの参考箇所情報を記憶し、ユーザ端末から特定の書籍に関する書評情報の表示要求を受け付けると、表示要求したユーザと嗜好性が近い類似ユーザの参考箇所情報に基づいて、予め記憶されている書評情報の中から類似ユーザの書評情報を選択し、該当するユーザに提示することができる。従って、ユーザの嗜好に応じた書籍の引用箇所と書評情報を提示することができる。その結果、書籍の販売促進効果を向上させることが可能となる。

第３の発明は、ネットワークを介してユーザのユーザ端末が接続されるサーバであって、ユーザごとに、ユーザによる購入済の書籍に関する参考箇所情報を記憶する参考箇所情報記憶手段と、前記ユーザ端末から特定の書籍に関する書評情報の表示要求を受け付けると、表示要求を指示したユーザと異なる類似ユーザを前記参考箇所情報に基づいて特定し、記憶されている書評情報の中から前記類似ユーザの前記書評情報を選択し、選択された前記書評情報と前記参考箇所情報を前記ユーザ端末に提示する提示手段と、を備え、前記参考箇所情報は、ユーザにより指定される書籍内の引用文章に関する情報であり、前記提示手段は、第１ユーザにより指定される第１引用文章及び前記第１ユーザと異なる第２ユーザにより指定される第２引用文章の重複度合に基づいて前記類似ユーザを特定し、単一の前記第１引用文章に含まれるキーワード及び単一の前記第２引用文章に含まれるキーワードの一致度合が判定閾値以上であれば、単一の前記第１引用文章及び単一の前記第２引用文章が類似文章であると判定し、前記類似文章の数に基づいて前記重複度合を算出することを特徴とするサーバである。
これによれば、サーバは、ユーザの購入済の書籍に関する引用文章やページ番号などの参考箇所情報を記憶し、ユーザ端末から特定の書籍に関する書評情報の表示要求を受け付けると、表示要求したユーザと嗜好性が近い類似ユーザの参考箇所情報に基づいて、予め記憶されている書評情報の中から類似ユーザの書評情報を選択し、該当するユーザに提示することができる。従って、ユーザの嗜好に応じた書籍の引用箇所と書評情報を提示することができる。その結果、書籍の販売促進効果を向上させることが可能となる。

第４の発明は、コンピュータを、ネットワークを介してユーザのユーザ端末が接続されるサーバとして機能させるためのプログラムであって、ユーザごとに、ユーザによる購入済の書籍に関する参考箇所情報を記憶する参考箇所情報記憶手段、前記ユーザ端末から特定の書籍に関する書評情報の表示要求を受け付けると、表示要求を指示したユーザと異なる類似ユーザを前記参考箇所情報に基づいて特定し、記憶されている書評情報の中から前記類似ユーザの前記書評情報を選択し、選択された前記書評情報と前記参考箇所情報を前記ユーザ端末に提示する提示手段、として機能させ、前記参考箇所情報は、ユーザにより指定される書籍内の引用文章に関する情報であり、前記提示手段は、第１ユーザにより指定される第１引用文章及び前記第１ユーザと異なる第２ユーザにより指定される第２引用文章の重複度合に基づいて前記類似ユーザを特定し、単一の前記第１引用文章に含まれるキーワード及び単一の前記第２引用文章に含まれるキーワードの一致度合が判定閾値以上であれば、単一の前記第１引用文章及び単一の前記第２引用文章が類似文章であると判定し、前記類似文章の数に基づいて前記重複度合を算出する
ためのプログラムである。
これによれば、サーバは、ユーザの購入済の書籍に関する引用文章やページ番号などの参考箇所情報を記憶し、ユーザ端末から特定の書籍に関する書評情報の表示要求を受け付けると、表示要求したユーザと嗜好性が近い類似ユーザの参考箇所情報に基づいて、予め記憶されている書評情報の中から類似ユーザの書評情報を選択し、該当するユーザに提示することができる。従って、ユーザの嗜好に応じた書籍の引用箇所と書評情報を提示することができる。その結果、書籍の販売促進効果を向上させることが可能となる。

本発明によれば、ユーザの嗜好に応じた引用を含む書評情報を提示する書籍販売システム等を提供できる。

本発明における書籍販売システムの全体構成図 サーバ及びユーザ端末のハードウェア構成図 書評情報提示処理の詳細を示すフローチャート 類似ユーザ特定処理の説明例を示す図 サーバが記憶するデータの内容を示す図 書籍購入画面及び引用文章登録画面の一例を示す図 同一引用文章判定処理の詳細を示すフローチャート 同一引用文章判定処理の説明例を示す図 類似文章判定処理の詳細を示すフローチャート 類似文章判定処理の説明例を示す図 同一引用文章による類似ユーザ特定処理を示すフローチャート 類似文章による類似ユーザ特定処理を示すフローチャート 同一引用文章と類似文章による類似ユーザ特定処理を示すフローチャート 書評情報提示画面の一例を示す図

以下図面に基づいて、本発明の実施形態について詳細に説明する。
まず、図１〜図２を参照して本発明の構成を説明する。

図１は、本発明に係る書籍販売システムのシステム構成を示す図である。
図１に示すように、書籍販売システム１は、サーバ２、１又は複数のユーザ端末３がネットワーク４を介して互いに通信接続されて構成される。
本実施の形態では、ネットワーク４を介して各ユーザの購入済書籍の参考箇所情報に基づいて生成された書評情報をユーザに提示する書籍販売サイトにて、本発明に係る書籍販売システム１を利用する例を説明する。
なお、本発明において、参考箇所情報とは、各ユーザが気に入った書籍内の引用文章、各ユーザがしおりを付与した書籍内のページ番号、各ユーザが書籍内で良く読むページ番号などを含むものである。
また、本発明において、書籍とは、文庫本、新書、単行本、雑誌、新聞、洋書、同人誌などを含むが、紙媒体に限定されず、電子化された書籍、雑誌、新聞、洋書などの電子媒体であってもよい。本実施の形態では、説明を簡略化するために電子書籍について例示する。

ユーザ端末３は、書籍販売サイトを利用する会員ユーザが使用するコンピュータであり、Ｗｅｂブラウザがインストールされている。ユーザ端末３はＷｅｂブラウザを介して書籍販売サイトのサーバ２へのアクセスが可能となる。ユーザ端末３は、後述する書籍購入画面（図６（ａ）参照）や引用文章登録画面（図６（ｂ）参照）、書評情報提示画面（図１４参照）を利用して、サーバ２との間で、書籍の購入及び引用文章の登録、書評情報の提示に関する種々の処理を実行する。

更に、ユーザ端末３には、電子書籍ビューアがインストールされている。ユーザ端末３は、書籍販売サイトのサーバ２から購入済書籍のデータをダウンロードして、電子書籍ビューアを介して書籍の内容を表示する。電子書籍のコンテンツ形態は、オンラインで閲覧するストリーミング形式であっても良い。電子書籍のコンテンツは、サーバ２と同一のコンピュータに記憶されていても、ネットワーク４と通信接続される専用のコンピュータに記憶されていてもよい。
なお、ユーザ端末３は、汎用的なコンピュータに変えて、電子書籍閲覧端末、デジタルテレビ、携帯電話、モバイル端末、通信機能搭載のゲーム機などで実現することもできる。

サーバ２は、書籍販売サイトのサーバ装置であり、サーバ２が管理する情報は後述（図５参照）する。

次に、図２を参照して、サーバ２、ユーザ端末３として利用されるコンピュータのハードウェア構成を説明する。
コンピュータは、図２に示すように、例えば、制御部１０、記憶部１１、メディア入出力部１２、入力部１３、表示部１４、通信部１５、周辺機器Ｉ／Ｆ部１６等がバス１７を介して接続されて構成される。

制御部１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。
ＣＰＵは記憶部１１、ＲＯＭ、記憶媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１７を介して接続された各部を駆動制御する。ＲＯＭは、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持する。ＲＡＭは、ロードしたプログラムやデータを一時的に保持すると共に、制御部１０が各処理を行うために使用するワークエリアを備える。

記憶部１１は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）であり、制御部１０が実行するプログラムや、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（Operating System）等が格納されている。これらのプログラムコードは、制御部１０により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて実行される。

メディア入出力部１２は、例えば、ＨＤ（Hard Disk）ドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、ＰＤドライブ、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ、ＭＯドライブ等のメディア入出力装置であり、データの入出力を行う。
入力部１３は、データ入力を行い、例えば、キーボード、マウスなどのポインティングデバイス、テンキーなどの入力装置を有する。入力されたデータを制御部１０へ出力する。
表示部１４は、例えば、液晶パネル、ＣＲＴモニタ等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路（ビデオアダプタ等）で構成され、制御部１０の制御により入力された表示情報をディスプレイ装置上に表示させる。
通信部１５は、通威信制御装置、通信ポート等を有し、ネットワーク４との通信を媒介する通信インターフェースであり、通信制御を行う。
周辺機器Ｉ／Ｆ（インターフェース）部１６は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部１６を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ部１６は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３２Ｃ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。
バス１７は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。

次に、サーバ２により実行される処理の概要について図３と図４を参照して説明する。

サーバ２には、書籍販売サイトを利用する複数のユーザのユーザ端末３から、ユーザ情報の登録、書籍の購入、引用文章情報の登録が行われているものとする。
サーバ２の制御部１０は、図３に示す書評情報提示処理を行って、表示要求したユーザと嗜好性が近いユーザ（以下、類似ユーザと表記）を特定し、類似ユーザに関する引用文章情報に基づいて書評情報を選択して、表示要求したユーザに提示する。

図３に示すように、書評情報提示処理において、サーバ２の制御部１０は、ユーザ端末３から送信された特定の書籍の書評情報の表示要求を受信する（ステップＳ１１）。
サーバ２の制御部１０は、サーバ２の記憶部１１に記憶されている表示要求したユーザの引用文章情報と、表示要求したユーザと異なるユーザの引用文章情報との重複度合を算出し、類似ユーザを特定する（ステップＳ１２）。
図４を参照して、類似ユーザの特定について説明する。

図４に示す例では、サーバ２の記憶部１１には、ＵｓｅｒＡとＵｓｅｒＢとＵｃｅｒＣのユーザ情報と、書籍の購入情報と、引用文章情報とが記憶されているものとする。ここでは、ＵｓｅｒＡが表示要求したユーザであり、ＵｓｅｒＡの類似ユーザをＵｓｅｒＢとＵｓｅｒＣの中から特定する。
ＵｓｅｒＡの書籍購入状況と引用文章３２に示すように、ＵｓｅｒＡはＢＯＯＫ１とＢＯＯＫ２とＢＯＯＫ３とＢＯＯＫ４を購入済であり、ＢＯＯＫ５を未購入である。ＢＯＯＫ１は書籍ＩＤであり、書籍１冊を表す。引用文章ＩＤは、ユーザが書籍内で指定したページ番号を表す。例えば、ＵｓｅｒＡはＢＯＯＫ１の１３ページと５４ページを指定したことを表す。書籍ＩＤが同一で、引用文章ＩＤが同一であれば、同一の箇所を指定していることを表す。ここでは、ＵｓｅｒＡのユーザ端末３が、ＢＯＯＫ５の書評情報の表示要求をサーバ２に送信した場合について説明する。

サーバ２はＵｓｅｒＡのユーザ端末３から書評情報の表示要求を受信すると、ＵｓｅｒＡの書籍購入状況と引用文章３２とＵｓｅｒＢの書籍購入状況と引用文章３３とＵｓｅｒＣの書籍購入状況と引用文章３４を参照して、ＵｓｅｒＡとＵｓｅｒＢの引用文章情報の重複度合と、ＵｓｅｒＡとＵｓｅｒＣの引用文章情報の重複度合を算出する。
まず、ＵｓｅｒＡとＵｓｅｒＢの引用文章情報の重複度合を求める。ＵｓｅｒＡとＵｓｅｒＢの引用文章情報の重複度合は、ＵｓｅｒＡから見たＵｓｅｒＢとの引用単位の重複率（あるいは、重複数）にて算出される。重複率は以下の式（１）にて算出される。重複数としては、式（１）の分子によって表される。

ＵｓｅｒＡから見たＵｓｅｒＢ（Ｃ）との引用単位の重複率＝ＵｓｅｒＡとＵｓｅｒＢ（Ｃ）の両方が購入した書籍の中で、ＵｓｅｒＡとＵｓｅｒＢ（Ｃ）の両方が引用した引用文章ＩＤの数／ＵｓｅｒＡとＵｓｅｒＢ（Ｃ）の両方が購入した書籍の中で、ＵｓｅｒＡが引用した引用文章ＩＤの数×１００％・・・（１）

ＵｓｅｒＡとＵｓｅｒＢはＢＯＯＫ１とＢＯＯＫ３を共通して購入している。ＢＯＯＫ１に関しては、ＵｓｅｒＡは引用文章ＩＤ１３と引用文章ＩＤ５４を登録し、ＵｓｅｒＢは引用文用ＩＤ３８と引用文章ＩＤ１００を登録している。ＢＯＯＫ３に関しては、ＵｓｅｒＡは引用文章ＩＤ３２と引用文章ＩＤ７８を登録し、ＵｓｅｒＢは引用文章ＩＤ９９を登録している。従って、ＵｓｅｒＡとＵｓｅｒＢの両方が共通して登録した引用文章は無い。以上より式（１）を用いて、ＵｓｅｒＡから見たＵｓｅｒＢの引用単位の重複率、及び重複数はいずれも「０」となる。

続いて、ＵｓｅｒＡとＵｓｅｒＣの引用文章情報の重複度合を求める。
ＵｓｅｒＡとＵｓｅｒＣはＢＯＯＫ１とＢＯＯＫ２を共通して購入している。ＢＯＯＫ１に関しては、ＵｓｅｒＡは引用文章ＩＤ１３と引用文章ＩＤ５４を登録し、ＵｓｅｒＣは引用文章ＩＤ１３を登録している。ＢＯＯＫ２に関しては、ＵｓｅｒＡは引用文章ＩＤ７を登録し、ＵｓｅｒＣは引用文章ＩＤ７と引用文章ＩＤ９９を登録している。従って、ＵｓｅｒＡとＵｓｅｒＣの両方が共通して登録した引用文章ＩＤは、ＢＯＯＫ１の引用文章ＩＤ１３とＢＯＯＫ２の引用文章ＩＤ７である。以上より式（１）を用いて、ＵｓｅｒＡから見たＵｓｅｒＣの引用単位の重複率は「６７％」となり、重複数は「２」となる。
ＵｓｅｒＡから見たＵｓｅｒＣの引用単位の重複率（あるいは、重複数）は、ＵｓｅｒＡから見たＵｓｅｒＢの引用単位の重複率（あるいは、重複数）より値が大きいため、ＵｓｅｒＢよりＵｓｅｒＣの方がＵｓｅｒＡに嗜好性が近いと判断され、ＵｓｅｒＡの類似ユーザはＵｓｅｒＣと特定される。

以上の説明では、サーバ２は、引用文章情報の重複度合にて類似ユーザを特定するが、購入済書籍の重複度合にて類似ユーザを特定することもできる。
この場合、ＵｓｅｒＡとＵｓｅｒＢの購入書籍の重複度合は、ＵｓｅｒＡから見たＵｓｅｒＢとの書籍単位の重複率（あるいは、重複数）にて算出される。重複率は以下の式（２）にて算出される。重複数としては、式（２）の分子によって表される。

ＵｓｅｒＡから見たＵｓｅｒＢ（Ｃ）との書籍単位の重複率＝ＵｓｅｒＡとＵｓｅｒＢ（Ｃ）の両方が購入した書籍の数／ＵｓｅｒＡが購入した書籍の数×１００％・・・（２）

ＵｓｅｒＡとＵｓｅｒＢはＢＯＯＫ１とＢＯＯＫ３を共通して購入している。従って、式（２）を用いて、ＵｓｅｒＡから見たＵｓｅｒＢの書籍単位の重複率は「５０％」となり、重複数は「２」となる。
同様にして、ＵｓｅｒＡから見たＵｓｅｒＣの書籍単位の重複率は「５０％」となり、重複数は「２」となる。
式（２）を用いる場合、図４に示す例では、書籍単位の重複率及び重複数が互いに同値であるため、購入済書籍の重複度合によっては類似ユーザを特定することはできない。

次に、図３のステップＳ１３に示すように、サーバ２の制御部１０は、類似ユーザの引用文章情報の中から、特定の書籍の引用文章情報を選択する（ステップＳ１３）。サーバ２の制御部１０は、表示要求したユーザのユーザ端末３に選択した引用文章情報と引用文章情報に関連付けられた書評情報を送信し、ユーザ端末３は表示部１４に受信した引用文章情報と書評情報を提示する（ステップＳ１４）。
図４を参照して、引用文章情報と書評情報の選択及び引用文章と書評情報の提示について説明する。

図４の例で、ＵｓｅｒＣは、ＵｓｅｒＡが表示要求したＢＯＯＫ５を購入済であり、引用文章ＩＤ１８を登録している。サーバ２の制御部１０は、サーバ２の記憶部１１に記憶されているＵｓｅｒＣの引用文章ＩＤ１８を、ＢＯＯＫ５の引用文章情報として選択する。
サーバ２の制御部１０は、選択した引用文章情報と引用文章情報に関連付けられる書評情報を、ＵｓｅｒＡのユーザ端末３に送信する。ユーザ端末３は、サーバ２から送信された引用文章情報と書評情報をＵｓｅｒＡの書籍紹介画面（図１４（ａ）参照）内に提示する。

次に、サーバ２により実行される処理の詳細について図５〜図１４を参照して説明する。

図５にサーバ２にて取り扱うデータの例を示す。
図５に示すように、サーバ２は、書籍販売サイトの会員ユーザに関する情報を記憶するユーザ情報データベース２１と、各ユーザが購入した書籍情報を記憶する購入情報データベース２２と、各ユーザが登録した引用文章情報を記憶する引用文章情報データベース２３と、各ユーザの類似ユーザを記憶する類似ユーザ情報データベース２４と、同一引用文章情報を記憶する同一引用文章情報データベース２５と、類似文章情報を記憶する類似文章情報データベース２６と、を管理する。

図５（ａ）に示すように、ユーザ情報データベース２１は、「ユーザＩＤ」、「ユーザ名」等の情報が含まれる。ユーザ情報データベース２１は、ユーザが書籍販売サイトに登録した時に作成される。

図５（ｂ）に示すように、購入情報データベース２２は、各ユーザが購入した全ての書籍を管理するものであり、「ユーザＩＤ」、「書籍ＩＤ」等の情報が含まれる。購入情報データベース２２は、ユーザが書籍を購入した時に作成される。

図５（ｃ）に示すように、引用文章情報データベース２３は、各ユーザが登録した全ての引用文章情報を管理するものであり、「ユーザＩＤ」、「書籍ＩＤ」、「引用文章ＩＤ」、「引用文章の内容」等の情報が含まれる。「引用文章の内容」は、評価対象（購入済の書籍）に対してユーザが指定した引用文章（文字列）やページ番号などである。「書評情報」は、引用文章情報に基いてユーザが記入する書籍の書評である。引用文章情報データベース２３は、ユーザが引用文章の登録を要求した時に作成される。

図５（ｄ）に示すように、類似ユーザ情報データベース２４は、各ユーザに対する類似ユーザを記憶するものであり、「ユーザＩＤ」、「類似ユーザＩＤ」等の情報が含まれる。ユーザＩＤと類似ユーザＩＤとは、１対１に対応しても、１対複数に対応しても良い。類似ユーザ情報データベース２４は、ユーザが特定の書籍の表示要求を指示した時に作成されても、例えば１日１回など定期的に作成されても良い。類似ユーザ情報データベース２４は、同一引用文章情報データベース２５や類似文章情報データベース２６に記憶される情報に基づいて作成される。詳細は後述する。

図５（ｅ）に示すように、同一引用文章情報データベース２５は、ユーザが登録を要求した引用文章と、各ユーザから既に登録されている引用文章とが、同一引用文章と判定された場合に作成されるデータベースであり、「第１ユーザＩＤ」、「第１引用文章ＩＤ」、「第２ユーザＩＤ」、「第２引用文章ＩＤ」、「書籍ＩＤ」等の情報が含まれる。同一引用文章情報データベース２５は、引用文章情報データベース２３に記憶される情報に基づいて作成される。詳細は後述する。

図５（ｆ）に示すように、類似文章情報データベース２６は、ユーザが登録を要求した引用文章と、各ユーザから既に登録されている引用文章とが、類似文章と判定された場合に作成されるデータベースであり、「第１ユーザＩＤ」、「第１書籍ＩＤ」、「第１引用文章ＩＤ」、「第２ユーザＩＤ」、「第２書籍ＩＤ」、「第２引用文章ＩＤ」等の情報が含まれる。類似文章情報データベース２６は、引用文章情報データベース２３に記憶される情報に基づいて作成される。詳細は後述する。

次に、ユーザ端末３が、サーバ２を介して書籍を購入する手順について、図６（ａ）を参照して説明する。
ユーザ端末３がサーバ２にログインすると、サーバ２は、ユーザ専用の書籍購入画面３０を該当ユーザ端末３に送信する。書籍購入画面３０には、ユーザ専用のカート３０ａが設けられ、書籍検索画面（不図示）を利用して選択された書籍が一覧表示またはサムネイル表示される。また、書籍購入画面３０には書籍購入ボタン３０ｂが設けられ、書籍購入ボタン３０ｂがクリックされると、カート３０ａ内の書籍の情報がサーバ２に送信され、カート３０ａ内の書籍購入手続きを行う書籍購入手続き画面（図不示）に移行する。サーバ２は、ユーザ端末３から受信した書籍情報を基にして購入情報データベース２２を更新する。

続いて、ユーザ端末３が、書籍内の引用文章をサーバ２に登録する手順について、図６（ｂ）を参照して説明する。
ユーザ端末３は、電子書籍ビューアの引用文章登録画面３１を表示する。引用文章登録画面３１には、書籍の表示エリア３１ａが設けられる。ユーザは、電子書籍ビューアのマーカー機能を起動し、書籍の表示エリア３１ａ内の気に入った文章を指定する。図６（ｂ）に示す例であれば、範囲指定されたエリア内の文章が引用文章３１ｂとして指定される。更に、引用文章登録画面３１には、引用文章登録ボタン３１ｃが設けられ、引用文章登録ボタン３１ｃがクリックされると、引用文章３１ｂや書籍名などの引用文章情報がサーバ２に送信される。サーバ２は、ユーザ端末３から受信した引用文章情報を基にして引用文章情報データベース２３を更新する。

また、ユーザ端末３は、書籍内のページ番号をサーバ２に登録することもできる。
この場合は、ユーザは電子書籍ビューアのしおり付与機能を起動して、気に入ったページ番号を指定し、ユーザ端末３はページ番号をサーバ２に送信する。
また、書籍内のページの表示回数をユーザ端末３の電子書籍ビューアにて計測し、表示回数が多いページはユーザが良く見るページとみなし、ユーザ端末はページ番号をサーバ２に送信してもよい。

図７は、同一引用文章判定処理の詳細を示すフローチャートである。同一引用文章判定処理は、サーバ２がユーザ端末３から引用文章の登録要求を受信した時に実行されても、例えば１日１回など定期的に実行されても良い。
サーバ２の制御部１０は、図７、図８に示す同一引用文章判定処理を行って、全ユーザから登録された引用文章に基づいて、同一引用文章情報データベース２５を作成する。異なるユーザが、同一書籍内で一字一句全く同じ引用文章を指定するケースは稀であるが、同一引用文章判定処理を行うことで、引用文章の重なる割合が高い場合には、同一引用文章と判断することが可能となる。
なお、引用文章情報データベース２３の「引用文章の内容」には引用文章の文字列が格納されているものとする。
また、図７に示す同一引用文章判定処理が実行される前に、登録対象の引用文章情報は、引用文章情報データベース２３に登録されているものとする。

サーバ２の制御部１０は、ユーザ端末３から引用文章の登録要求を受信すると、引用文章の登録要求をした登録対象のユーザと異なるユーザ、かつ登録対象の書籍と同一の書籍の引用文章を、サーバ２の記憶部１１に記憶されている引用文章情報データベース２３から取得する（ステップＳ２１）。
サーバ２の制御部１０は、登録対象の引用文章と、ステップＳ２１で取得された引用文章（以下、比較対象の引用文章と表記）との重複範囲を算出する（ステップＳ２２）。

図８を参照して、重複範囲の算出について説明する。
図８に示す例では、登録対象の引用文章情報４０ａの登録対象のユーザ４２ａはＵｓｅｒＡであり、登録対象の書籍４３ａはＢＯＯＫ１であり、登録対象の引用文章ＩＤ４４ａは１０２５である。登録対象の引用文章の内容４１ａは図８に示す通りである。
また、比較対象の引用文章情報４０ｂの比較対象のユーザ４２ｂはＵｓｅｒＣであり、比較対象の書籍４３ｂは登録対象の書籍４３ａと同一であり、比較対象の引用文章ＩＤ４４ｂは１００７である。比較対象の引用文章の内容４１ｂは図８に示す通りである。
サーバ２の制御部１０は、登録対象の引用文章と比較対象の引用文章との重複範囲を算出する。各文章の重複範囲は、登録対象の引用文章から見た比較対象の引用文章の重複率（あるいは重複文字数）にて算出される。重複率は以下の式（３）にて算出される。重複文字数としては、式（３）の分子によって表される。

登録対象の引用文章から見た比較対象の引用文章の重複率＝登録対象の引用文章の内容４１ａと比較対象の引用文章の内容４１ｂとに共通する文字列の文字数／登録対象の引用文章の内容４１ａの文字数×１００％・・・（３）

次に、サーバ２の制御部１０は、ステップＳ２２で算出された重複範囲が判定閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２３）。重複率にて判定閾値を設ける場合、例えば、判定閾値はα％とする。
以下、重複文字数にて判定閾値を設ける場合について説明する。

判定閾値以上である場合（ステップＳ２３のＹｅｓ）、サーバ２の制御部１０は、登録対象の引用文章情報４０ａと比較対象の引用文章情報４０ｂを、サーバ２の記憶部１１に記憶される同一引用文章情報データベース２５に新規登録する。これにより、異なる２つのデータが作成される。
具体的には、１つ目のデータは、第１ユーザＩＤに登録対象のユーザ４２ａを登録し、第１引用文章ＩＤに登録対象の引用文章ＩＤ４４ａを登録し、第２ユーザＩＤに比較対象のユーザ４２ｂを登録し、第２引用文章ＩＤに比較対象の引用文章ＩＤ４４ｂを登録し、書籍ＩＤに登録対象の書籍４３ａを登録する。２つ目のデータは、第１ユーザＩＤに比較対象のユーザ４２ｂを登録し、第１引用文章ＩＤに比較対象の引用文章ＩＤ４４ｂを登録し、第２ユーザＩＤに登録対象のユーザ４２ａを登録し、第２引用文章ＩＤに登録対象の引用文章ＩＤ４４ａを登録し、書籍ＩＤには登録対象の書籍４３ａを登録する。
図８に示す例であれば、１つ目のデータは、第１ユーザＩＤにＵｓｅｒＡを登録し、第１引用文章ＩＤに１０２５を登録し、第２ユーザＩＤにＵｓｅｒＣを登録し、第２引用文章ＩＤに１００７を登録し、書籍ＩＤにＢＯＯＫ１を登録する。２つ目のデータは、第１ユーザＩＤにＵｓｅｒＣを登録し、第１引用文章ＩＤには１００７を登録し、第２ユーザＩＤにＵｓｅｒＡを登録し、第２引用文章ＩＤに１０２５を登録し、書籍ＩＤにＢＯＯＫ１を登録する。

一方、判定閾値未満である場合（ステップＳ２３のＮｏ）、サーバ２の制御部１０は、データを同一引用文章情報データベース２５に登録せずに、ステップＳ２５に進む。

サーバ２の制御部１０は、全ての比較対象の引用文章を取得済か否かを確認する（ステップＳ２５）。例えば、図８に示す例であれば、引用文章情報データベース２３から、ユーザＩＤがＵｓｅｒＡと異なり、書籍ＩＤがＢＯＯＫ１である全ての引用文章を取得済か否かを確認する。取得済でない場合（ステップＳ２５のＮｏ）、サーバ２の制御部１０は、ステップＳ２１から繰り返す。取得済の場合（ステップＳ２５のＹｅｓ）、サーバ２の制御部１０は、処理を終了する。

図９は、類似文章判定処理の詳細を示すフローチャートである。類似文章判定処理は、サーバ２がユーザ端末３から引用文章の登録要求を受信した時に実行されても、例えば１日１回など定期的に実行されても良い。
サーバ２の制御部１０は、図９、図１０に示す類似文章判定処理を行って、全ユーザから登録された引用文章に基づいて、類似文章情報データベース２６を作成する。同一書籍の引用文章では無い場合にも、類似文章判定処理を行うことで、類似性の高い文章を類似文章と判断することが可能となる。
なお、引用文章情報データベース２３の「引用文章の内容」には引用文章の文字列が格納されているものとする。
また、図９に示す類似文章判定処理が実行される前に、登録対象の引用文章情報は、引用文章情報データベース２３に登録されているものとする。

サーバ２の制御部１０は、ユーザ端末３から引用文章の登録要求を受信すると、引用文章の登録要求をした登録対象のユーザと異なるユーザの引用文章を、サーバ２の記憶部１１に記憶されている引用文章情報データベース２３から取得する（ステップＳ３１）。
サーバ２の制御部１０は、登録対象の引用文章と、ステップＳ３１で取得された引用文章（以下、比較対象の引用文章と表記）との一致度合を算出する（ステップＳ３２）。

図１０を参照して、一致度合の算出について説明する。
図１０に示す例では、登録対象の引用文章情報（ａ）の登録対象のユーザ４６ａはＵｓｅｒＡであり、登録対象の書籍４７ａはＢＯＯＫ１であり、登録対象の引用文章ＩＤ４８ａは１０２５である。登録対象の引用文章の内容４５ａは図１０に示す通りである。
また、比較対象の引用文章情報（ｂ）の比較対象のユーザ４６ｂはＵｓｅｒＣであり、比較対象の書籍４７ｂはＢＯＯＫ２であり、比較対象の引用文章ＩＤ４８ｂは１００７である。比較対象の引用文章の内容４５ｂは図１０に示す通りである。
サーバ２の制御部１０は、登録対象の引用文章の内容４５ａと比較対象の引用文章の内容４５ｂとの一致度合を算出する。

図１０（ｃ）を参照して、一致度合の算出の詳細について、説明する。
図１０（ｃ）に示すように、サーバ２は、登録対象の引用文章の内容４５ａと比較対象の引用文章の内容４５ｂとに含まれるキーワードを抽出する。具体的には、例えば、登録対象の引用文章の内容４５ａと比較対象の引用文章の内容４５ｂに対して、形態素解析ソフトウェアであるｃｈａｓｅｎ（茶筅；http://chasen-legacy.sourceforge.jp/）を用いて形態素解析を行う。この場合、サーバ２は、名詞、未知語、記号−アルファベットを抽出し、品詞毎に設定したキーワード生成ルール（例えば、連続して出現した品詞、未知語、記号−アルファベットは連結する等）を適用してキーワードを抽出する。このとき、予め登録されている辞書が参照され、辞書の登録語句に基づいて名詞、未知語、記号―アルファベットが判断される。また、例えば、予め用意されたキーワード候補の辞書を用意し、登録対象の引用文章の内容４５ａと比較対象の引用文章の内容４５ｂに対して、完全一致検索を行って、一致したキーワードを抽出しても良い。
図１０（ａ）に示す例では、登録対象の引用文章の内容４５ａからキーワードとして、「ｉｐａｄ」、「魅力」、「シーン」、「発揮」、「キャリア」、「ビジネス」、「パーソン」が抽出され、文章全体のキーワード数は「７」である。図１０（ｂ）に示す例では、比較対象の引用文章の内容４５ｂからキーワードとして、「ｉｐａｄ」、「魅力」、「シーン」、「ビジネス」、「活用」が抽出され、文章全体のキーワード数は「５」である。
次に、サーバ２は、登録対象の引用文章の内容４５ａと比較対象の引用文章の内容４５ｂから抽出されるキーワードについて、一致度合を算出する。各文章の一致度合は、登録対象の引用文章から見た比較対象の引用文章のキーワード一致率（あるいは、キーワード一致数）にて算出される。キーワード一致率は以下の式（４）にて算出される。キーワード一致数としては、式（４）の分子によって表される。

登録対象の引用文章から見た比較対象の引用文章のキーワード一致率＝登録対象の引用文章の内容４５ａと比較対象の引用文章の内容４５ｂとに共通するキーワード数／登録対象の引用文章の内容４５ａのキーワード数×１００％・・・（４）

図１０（ｃ）に示す例では、登録対象の引用文章の内容４５ａと比較対象の引用文章の内容４５ｂとに共通するキーワードの数は「４」である。従って、キーワードの一致率は「５７％」となり、キーワードの一致数は「４」となる。

次に、サーバ２の制御部１０は、ステップＳ３２で算出された一致度合が判定閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３３）。キーワード一致率にて判定閾値を設ける場合、例えば、判定閾値はβ％とする。ここでβ％は、同一引用文章判定処理に用いたα％よりも十分高いものとする。
以下、キーワード一致数にて判定閾値を設ける場合について説明する。

判定閾値以上である場合（ステップＳ３３のＹｅｓ）、サーバ２の制御部１０は、登録対象の引用文章情報（ａ）と比較対象の引用文章情報（ｂ）を、サーバ２の記憶部１１に記憶される類似文章情報データベース２６に新規登録する。これにより、異なる２つのデータが作成される。
具体的には、１つ目のデータは、第１ユーザＩＤに登録対象のユーザ４６ａを登録し、第１書籍ＩＤに登録対象の書籍４７ａを登録し、第１引用文章ＩＤに登録対象の引用文章ＩＤ４８ａを登録し、第２ユーザＩＤに比較対象のユーザ４６ｂを登録し、第２書籍ＩＤに比較対象の書籍４７ｂを登録し、第２引用文章ＩＤに比較対象の引用文章ＩＤ４８ｂを登録する。２つ目のデータは、第１ユーザＩＤに比較対象のユーザ４６ｂを登録し、第１書籍ＩＤに比較対象の書籍４７ｂを登録し、第１引用文章ＩＤに比較対象の引用文章ＩＤ４８ｂを登録し、第２ユーザＩＤに登録対象のユーザ４６ａを登録し、第２書籍ＩＤに登録対象の書籍４７ａを登録し、第２引用文章ＩＤに登録対象の引用文章ＩＤ４８ａを登録する。
図１０に示す例であれば、１つ目のデータは、第１ユーザＩＤにＵｓｅｒＡを登録し、第１書籍ＩＤにＢＯＯＫ１を登録し、第１引用文章ＩＤに１０８２を登録し、第２ユーザＩＤにＵｓｅｒＣを登録し、第２書籍ＩＤにＢＯＯＫ２を登録し、第２引用文章ＩＤに２０１４を登録する。２つ目のデータは、第１ユーザＩＤにＵｓｅｒＣを登録し、第１書籍ＩＤにＢＯＯＫ２を登録し、第１引用文章ＩＤに２０１４を登録し、第２ユーザＩＤにＵｓｅｒＡを登録し、第２書籍ＩＤにＢＯＯＫ１を登録し、第２引用文章ＩＤに１０８２を登録する。

一方、判定閾値未満である場合（ステップＳ３３のＮｏ）、サーバ２の制御部１０は、データを類似文章情報データベース２６に登録せずに、ステップＳ３５に進む。

サーバ２の制御部１０は、全ての比較対象の引用文章を取得済か否かを確認する（ステップＳ３５）。例えば、図１０に示す例であれば、引用文章情報データベース２３から、ユーザＩＤがＵｓｅｒＡと異なる全ての引用文章を取得済か否かを確認する。取得済でない場合（ステップＳ３５のＮｏ）、サーバ２の制御部１０は、ステップＳ３１から繰り返す。取得済の場合（ステップＳ３５のＹｅｓ）、サーバ２の制御部１０は、処理を終了する。

図１１は、同一引用文章による類似ユーザ特定処理を示すフローチャートである。類似ユーザ特定処理は、サーバ２がユーザ端末３から特定の書籍の表示要求を受信した時に実行されても、例えば１日１回など定期的に実行されても良い。
サーバ２の制御部１０は、図１１に示す類似ユーザ特定処理を行って、同一引用文章情報データベース２５に基づいて、類似ユーザ情報データベース２４を更新する。

サーバ２の制御部１０は、ユーザ端末３から特定の書籍の表示要求を受信すると、サーバ２の記憶部１１に記憶される同一引用文章情報データベース２５の中から、第１ユーザＩＤが、表示要求したユーザと一致するデータを検索する（ステップＳ４１）。
サーバ２の制御部１０は、ステップＳ４１にて検索されたデータについて、第２ユーザＩＤごとにデータ件数を算出する（ステップＳ４２）。第２ユーザＩＤごとのデータ件数は、表示要求したユーザと、表示要求したユーザと異なるユーザとの同一引用文章の重複数として求めることができる。同一引用文章の重複率は、購入情報データベース２２や、引用文章情報データベース２３を参照することで、同様に求めることができる。
サーバ２の制御部１０は、同一引用文章の重複数（あるいは、重複率）に基づいて、類似ユーザを特定し（ステップＳ４３）、サーバ２の記憶部１１に記憶されている類似ユーザ情報データベース２４を更新する。具体的には、表示要求したユーザを類似ユーザ情報データベース２４の「ユーザＩＤ」に登録し、同一引用文章の重複数が多い第２ユーザＩＤを「類似ユーザＩＤ」に登録する。登録する類似ユーザは、１であっても、複数であっても良い。

図１２は、類似文章による類似ユーザ特定処理を示すフローチャートである。類似ユーザ特定処理は、サーバ２がユーザ端末３から特定の書籍の表示要求を受信した時に実行されても、例えば１日１回など定期的に実行されても良い。
サーバ２の制御部１０は、図１２に示す類似ユーザ特定処理を行って、類似文章情報データベース２６に基づいて、類似ユーザ情報データベース２４を更新する。

サーバ２の制御部１０は、ユーザ端末３から特定の書籍の表示要求を受信すると、サーバ２の記憶部１１に記憶される類似文章情報データベース２６の中から、第１ユーザＩＤが、表示要求したユーザと一致するデータを検索する（ステップＳ５１）。
サーバ２の制御部１０は、ステップＳ５１にて検索されたデータについて、第２ユーザＩＤごとにデータ件数を算出する（ステップＳ５２）。第２ユーザＩＤごとのデータ件数は、表示要求したユーザと、表示要求したユーザと異なるユーザとの類似文章の重複数として求めることができる。類似文章の重複率は、購入情報データベース２２や、引用文章情報データベース２３を参照することで、同様に求めることができる。
サーバ２の制御部１０は、類似文章の重複数（あるいは、重複率）に基づいて類似ユーザを特定し（ステップＳ５３）、サーバ２の記憶部１１に記憶されている類似ユーザ情報データベース２４を更新する。具体的には、表示要求したユーザを類似ユーザ情報データベース２４の「ユーザＩＤ」に登録し、類似文章の重複数が多い第２ユーザＩＤを「類似ユーザＩＤ」に登録する。登録する類似ユーザは、１であっても、複数であっても良い。

図１３は、同一引用文章と類似文章による類似ユーザ特定処理を示すフローチャートである。類似ユーザ特定処理は、サーバ２がユーザ端末３から特定の書籍の表示要求を受信した時に実行されても、例えば１日１回など定期的に実行されても良い。
サーバ２の制御部１０は、図１３に示す類似ユーザ特定処理を行って、同一引用文章情報データベース２５と類似文章情報データベース２６に基づいて、類似ユーザ情報データベース２４を更新する。

サーバ２の制御部１０は、ユーザ端末３から特定の書籍の表示要求を受信すると、サーバ２の記憶部１１に記憶される同一引用文章情報データベース２５の中から、第１ユーザＩＤが、表示要求したユーザと一致するデータを検索する（ステップＳ６１）。
サーバ２の制御部１０は、ステップＳ６１にて検索されたデータについて、第２ユーザＩＤごとにデータ件数を算出する（ステップＳ６２）。第２ユーザＩＤごとのデータ件数は、表示要求したユーザと、表示要求したユーザと異なるユーザとの同一引用文章の重複数として求めることができる。
サーバ２の制御部１０は、サーバ２の記憶部１１に記憶される類似文章情報データベース２６の中から、第１ユーザＩＤが、表示要求したユーザと一致するデータを検索する（ステップＳ６３）。
サーバ２の制御部１０は、ステップＳ６３にて検索されたデータについて、第２ユーザＩＤごとにデータ件数を算出する（ステップＳ６４）。第２ユーザＩＤごとのデータ件数は、表示要求したユーザと、表示要求したユーザと異なるユーザとの類似文章の重複数として求めることができる。
サーバ２の制御部１０は、同一引用文章の重複数と類似文章の重複数とから、重み付けの値を算出し、重み付けの値に基づいて、類似ユーザを特定する（ステップＳ６５）。同一書籍を購入したユーザ同士の方が、異なる書籍を購入したユーザ同士よりも嗜好性が近いとみなし、同一引用文章の重複数に大きい重みを付ける。重み付けの値は、以下の式（５）にて算出される。

Ｚ＝ａＸ＋ｂＹ・・・（５）
（Ｚ＝重み付けの値、Ｘ＝同一引用文章の重複数、Ｙ＝類似文章の重複数、ａ、ｂは重み付けの定数（ａ＞ｂ））

サーバ２の制御部１０は、式（５）を用いて、第２ユーザＩＤごとの重み付けの値を算出し、これに基づいて類似ユーザを特定し、サーバ２の記憶部１１に記憶されている類似ユーザ情報データベース２４を更新する。具体的には、表示要求したユーザを類似ユーザ情報データベース２４の「ユーザＩＤ」に登録し、重み付けの値が大きい第２ユーザＩＤを「類似ユーザＩＤ」に登録する。登録する類似ユーザは、１であっても、複数であっても良い。

図１１〜図１３で示される類似ユーザ特定処理は、いずれかが選択的に実行されてもよい。例えば、図１１で示される同一引用文章の重複数が、異なる第２ユーザＩＤ同士で同一の値であった場合に、図１３で示される処理が実行されて、類似ユーザが特定されてもよい。
サーバ２は、類似ユーザ情報データベース２４に基づいて、表示要求したユーザの類似ユーザを検索し、類似ユーザが登録した引用文章を、引用文章情報データベース２３から抽出する。サーバ２は、抽出された引用文章の中から、表示要求した書籍の引用文章を選択し、引用文章と引用文章に関連付けられている書評情報を該当するユーザ端末３に送信する。
ユーザ端末３は、サーバ２から送信された書評情報を書評情報提示画面（図１４参照）内に提示する。

抽出された引用文章が複数である場合には、サーバ２は、引用文章の優先順位を設けて、一部の引用文章だけを選択してもよい。優先順位としては、例えば、表示要求したユーザの引用文章に含まれるキーワードを多く含む引用文章だけを提示することや、引用文章のページ番号が若い順に選択して提示することなどが挙げられる。

尚、ユーザ端末３は、登録対象の書籍の引用文章情報と書評情報に加えて、書籍の論評や感想などを登録することもできる。その場合、サーバ２は、類似ユーザによって登録された評論や感想を選択し、書評情報として該当するユーザ端末３に送信する。

図１４に、書籍紹介画面５の一例を示す。
図１４（ａ）はＵｓｅｒＡが表示要求した書籍６ａの書評情報提示画面５ａである。図１４（ｂ）はＵｓｅｒＢが表示要求した書籍６ｂの書評情報提示画面５ｂである。書籍紹介画面５ａには、引用文章情報７ａと書評情報８aが配置され、書籍紹介画面５ｂには、引用文章情報７ｂと書評情報８ｂが配置される。ＵｓｅｒＡとＵｓｅｒＢが表示要求した書籍６は同一書籍であるが、書評情報９は異なる。なお、引用文章情報７ａ、７ｂは、引用文章情報データベース２３の「引用文章の内容」が文字列である場合の例である。
図１４（ｃ）はＵｓｅｒＣが表示要求した書籍６ｃの書籍紹介画面５ｃである。図１４（ｄ）はＵｓｅｒＤが表示要求した書籍６ｄの書籍紹介画面５ｄである。書籍紹介画面５ｃ、５ｄには、それぞれ引用文章情報７と書評情報８が配置される。ＵｓｅｒＣとＵｓｅｒＤが表示要求した書籍６は同一書籍であるが、引用文章情報７と書評情報８は異なる。なお、引用文章情報７ｃ、７ｄは、引用文章情報データベース２３の「引用文章の内容」がページ番号である場合の例である。

以上説明したように、書籍販売システムは、サーバ２とユーザ端末３とがネットワーク４を介して通信接続され、ユーザ端末３からサーバ２に購入書籍に対する引用文章情報の登録要求が送信されると、サーバ２はユーザが指定した引用文章情報を引用文章情報データベース２３に登録する。サーバ２は、登録対象の引用文章に基づいて引用文章情報データベース２３に記憶している引用文章を抽出し、登録対象の引用文章と比較し、同一引用文章情報データベース２５と類似文章情報データベース２６を作成する。
ユーザ端末３からサーバ２に特定の書籍の書評情報の表示要求が送信されると、サーバ２は表示要求したユーザの類似ユーザを特定する。類似ユーザを特定する手段としては、同一引用文章情報データベース２５を用いる手段、類似文章情報データベース２６を用いる手段、同一引用文章情報データベース２５と類似文章情報データベース２６の両方を用いる手段があり、いずれかの組み合わせで用いても、いずれか１つの手段を用いてもよい。サーバ２は、特定された類似ユーザを類似ユーザ情報データベース２４に登録する。サーバ２は、類似ユーザ情報データベース２４に基づいて、表示要求したユーザの類似ユーザを検索し、類似ユーザが登録した引用文章を、引用文章情報データベース２３から抽出する。サーバ２は、抽出された引用文章の中から、表示要求した書籍の引用文章を選択し、引用文章に関連付けられた書評情報を該当するユーザ端末３に提示する。

従って、ユーザの嗜好に応じた書籍内の引用文章と書評情報を提示できるようになる。その結果、書籍の販売促進効果を向上させることが可能となる。

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る書籍販売システム等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１………書籍販売システム
２………サーバ
３………ユーザ端末
４………ネットワーク
５………書籍紹介画面
７………引用文章情報
８………書評情報
１０………制御部
１１………記憶部
１２………メディア入出力部
１３………入力部
１４………表示部
１５………通信部
１６………周辺機器Ｉ／Ｆ部
２１………ユーザ情報データベース
２２………購入情報データベース
２３………引用文章情報データベース
２４………類似ユーザ情報データベース
２５………同一引用文章情報データベース
２６………類似文章情報データベース
３０………書籍購入画面
３１………引用文章登録画面
３２………ＵｓｅｒＡの書籍購入状況と引用文章
３３………ＵｓｅｒＢの書籍購入状況と引用文章
３４………ＵｓｅｒＣの書籍購入状況と引用文章
４０………引用文章情報
４１、４５………引用文章の内容

Claims (6)

1. ネットワークを介してユーザのユーザ端末がサーバに接続される書籍販売システムであって、
   前記サーバは、
   ユーザごとに、ユーザによる購入済の書籍に関する参考箇所情報を記憶する参考箇所情報記憶手段と、
   前記ユーザ端末から特定の書籍に関する書評情報の表示要求を受け付けると、表示要求を指示したユーザと異なる類似ユーザを前記参考箇所情報に基づいて特定し、記憶されている書評情報の中から前記類似ユーザの前記書評情報を選択し、選択された前記書評情報と前記参考箇所情報を前記ユーザ端末に提示する提示手段と、
   を備え、
   前記参考箇所情報は、ユーザにより指定される書籍内の引用文章に関する情報であり、
   前記提示手段は、
   第１ユーザにより指定される第１引用文章及び前記第１ユーザと異なる第２ユーザにより指定される第２引用文章の重複度合に基づいて前記類似ユーザを特定し、
   単一の前記第１引用文章に含まれるキーワード及び単一の前記第２引用文章に含まれるキーワードの一致度合が判定閾値以上であれば、単一の前記第１引用文章及び単一の前記第２引用文章が類似文章であると判定し、前記類似文章の数に基づいて前記重複度合を算出する
   ことを特徴とする書籍販売システム。
2. 前記提示手段は、同一書籍において、単一の前記第１引用文章及び単一の前記第２引用文章の重複範囲が判定閾値以上であれば、単一の前記第１引用文章及び単一の前記第２引用文章が同一引用文章であると判定し、前記同一引用文章の数に基づいて前記重複度合を算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の書籍販売システム。
3. 前記ユーザ端末は、
   ユーザから書籍の参考箇所を受け付けて、前記サーバに前記参考箇所情報の登録を要求する参考箇所情報登録要求手段、
   を備え、
   前記参考箇所情報記憶手段は、前記ユーザ端末から前記参考箇所情報の登録要求を受け付けると、登録要求を指示したユーザに関する前記参考箇所情報として記憶する
   ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の書籍販売システム。
4. ネットワークを介してユーザのユーザ端末がサーバに接続される書籍販売システムにおける書籍販売方法であって、
   前記サーバが、ユーザごとに、ユーザによる購入済の書籍に関する参考箇所情報を記憶するステップと、
   前記サーバが、前記ユーザ端末から特定の書籍に関する書評情報の表示要求を受け付けるステップと、
   前記サーバが、表示要求を指示したユーザと異なる類似ユーザを前記参考箇所情報に基づいて特定し、記憶されている書評情報の中から前記類似ユーザの前記書評情報を選択し、選択された前記書評情報と前記参考箇所情報を前記ユーザ端末に提示するステップと、
   を実行し、
   前記参考箇所情報は、ユーザにより指定される書籍内の引用文章に関する情報であり、
   前記提示するステップは、
   第１ユーザにより指定される第１引用文章及び前記第１ユーザと異なる第２ユーザにより指定される第２引用文章の重複度合に基づいて前記類似ユーザを特定し、
   単一の前記第１引用文章に含まれるキーワード及び単一の前記第２引用文章に含まれるキーワードの一致度合が判定閾値以上であれば、単一の前記第１引用文章及び単一の前記第２引用文章が類似文章であると判定し、前記類似文章の数に基づいて前記重複度合を算出する
   ことを特徴とする書籍販売方法。
5. ネットワークを介してユーザのユーザ端末が接続されるサーバであって、
   ユーザごとに、ユーザによる購入済の書籍に関する参考箇所情報を記憶する参考箇所情報記憶手段と、
   前記ユーザ端末から特定の書籍に関する書評情報の表示要求を受け付けると、表示要求を指示したユーザと異なる類似ユーザを前記参考箇所情報に基づいて特定し、記憶されている書評情報の中から前記類似ユーザの前記書評情報を選択し、選択された前記書評情報と前記参考箇所情報を前記ユーザ端末に提示する提示手段と、
   を備え、
   前記参考箇所情報は、ユーザにより指定される書籍内の引用文章に関する情報であり、
   前記提示手段は、
   第１ユーザにより指定される第１引用文章及び前記第１ユーザと異なる第２ユーザにより指定される第２引用文章の重複度合に基づいて前記類似ユーザを特定し、
   単一の前記第１引用文章に含まれるキーワード及び単一の前記第２引用文章に含まれるキーワードの一致度合が判定閾値以上であれば、単一の前記第１引用文章及び単一の前記第２引用文章が類似文章であると判定し、前記類似文章の数に基づいて前記重複度合を算出する
   ことを特徴とするサーバ。
6. コンピュータを、ネットワークを介してユーザのユーザ端末が接続されるサーバとして機能させるためのプログラムであって、
   ユーザごとに、ユーザによる購入済の書籍に関する参考箇所情報を記憶する参考箇所情報記憶手段、
   前記ユーザ端末から特定の書籍に関する書評情報の表示要求を受け付けると、表示要求を指示したユーザと異なる類似ユーザを前記参考箇所情報に基づいて特定し、記憶されている書評情報の中から前記類似ユーザの前記書評情報を選択し、選択された前記書評情報と前記参考箇所情報を前記ユーザ端末に提示する提示手段、
   として機能させ、
   前記参考箇所情報は、ユーザにより指定される書籍内の引用文章に関する情報であり、
   前記提示手段は、
   第１ユーザにより指定される第１引用文章及び前記第１ユーザと異なる第２ユーザにより指定される第２引用文章の重複度合に基づいて前記類似ユーザを特定し、
   単一の前記第１引用文章に含まれるキーワード及び単一の前記第２引用文章に含まれるキーワードの一致度合が判定閾値以上であれば、単一の前記第１引用文章及び単一の前記第２引用文章が類似文章であると判定し、前記類似文章の数に基づいて前記重複度合を算出する
   ためのプログラム。