WO2012039011A1 - コンピュータおよびレコメンド方法 - Google Patents

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WO2012039011A1
WO2012039011A1 PCT/JP2010/005766 JP2010005766W WO2012039011A1 WO 2012039011 A1 WO2012039011 A1 WO 2012039011A1 JP 2010005766 W JP2010005766 W JP 2010005766W WO 2012039011 A1 WO2012039011 A1 WO 2012039011A1
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WO
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PCT/JP2010/005766
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English (en)
French (fr)
Inventor
飯島岐勇
菅将孝
Original Assignee
株式会社日立製作所
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
Application filed by 株式会社日立製作所 filed Critical 株式会社日立製作所
Priority to PCT/JP2010/005766 priority Critical patent/WO2012039011A1/ja
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0282—Rating or review of business operators or products

Definitions

  • the present invention relates to a computer and a recommendation method, and is preferably applied to a computer and a recommendation method for recommending information suitable for a user.
  • an information recommendation technique is a technique for selecting and providing useful information to the user.
  • An information recommendation system is a mechanism for presenting useful information to the user using this information recommendation technology.
  • Patent Document 1 discloses a technique for recommending information that takes into account user preferences based on the content of a document as well as recommending a document similar to a document viewed by a user using the method. Has been.
  • Patent Document 2 discloses a method for filtering information according to the situation where the user is placed, for example, the place where the user is located and the time. According to Patent Document 2, information similar to the situation information is filtered with respect to the situation information on which the user is placed. Therefore, the recommended content can be changed according to the location and time where the user exists.
  • the recommended information may be different from the user's action purpose. In this case, there is a problem that information suitable for the user's behavior cannot be presented.
  • the present invention has been made in consideration of the above points, and intends to propose an information processing apparatus and an information processing method capable of presenting information suitable for a user's action purpose to the user.
  • a computer connected to a client used by a plurality of users via a network, the action history information of the plurality of users classified according to the action purpose of the plurality of users.
  • a database storing purpose-specific history information, and user-specific relevance information indicating relevance information between users of the plurality of users classified for each behavior purpose of the plurality of users;
  • Based on the relevance information between users specify other users related to the user of the one client,
  • a recommendation information generation unit that generates recommendation information for a user of the one client computer is provided.
  • the action history information is classified and stored for each action purpose of a plurality of users, and the relevance information between users is classified and stored for each action purpose of the plurality of users.
  • the degree of association between the users indicated by the purpose identification information is acquired, the users related to the client users are extracted, and the purpose-specific history information indicated by the purpose identification information is acquired.
  • user history information related to the client user is extracted and set as a search result candidate.
  • a computer system 1 includes a client 10 And the server 20 and the network 30.
  • the client 10 is an information processing terminal including a display device such as a PC (Personal Computer), a mobile phone, or a PDA (Personal Digital Assistant).
  • the client 10 is connected to the server 20 via the network 30.
  • the network 30 is a communication line network that connects the client 10 and the server 20 in a communicable manner.
  • a public line network such as the Internet, a telephone line network, a satellite communication network, or a dedicated line such as a WAN, LAN, or IP-VPN. It is composed of a network and so on, regardless of whether it is wired or wireless.
  • the client 10 acquires user information such as a user's purpose of action, position information, and time information when the position information is acquired, and transmits the acquired user information to the server 20 via the network 30. Further, the client 10 receives information to be presented to the user generated based on the user information from the server 20 and displays it on the display screen of the client 10. Information to be presented to the user may be hereinafter referred to as recommendation information.
  • FIG. 1 shows a configuration in which one client 10 is connected to the server 20, but the present invention is not limited to this example, and a plurality of clients having the same functions as the client 10 and the server 20 are connected to the network. It may be configured to be connected to each other via a cable.
  • the server 20 is an information processing apparatus that is connected to the client 10 via the network 30 and transmits and receives data.
  • the server 20 generates recommendation information to be presented to the user based on the user information acquired by the client 10. Then, the server 20 transmits the recommendation information to the client 10 via the network 30.
  • history information such as browsing information and the degree of association between a plurality of users are managed for each user's action purpose. Then, when recommending information to the user, it is possible to identify the user's behavioral purpose and present the user with information suitable for the user's behavioral purpose. For example, when the user is doing some routine work in the company, it is possible to recommend information suitable for the work being performed by the user. Thereby, it becomes possible to improve a user's convenience.
  • the client 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 110, a memory 120, a display device 140, a network port 150, a bus 160, and the like.
  • CPU Central Processing Unit
  • the CPU 110 functions as an arithmetic processing unit, and controls the operation of the entire client 10 in accordance with application programs, arithmetic parameters, and the like stored in the memory 120.
  • the display device 140 includes a CRT (Cathode Ray Tube) display device, a liquid crystal display (LCD) device, an OLED (Organic Light Emitting Display) device, a lamp, and the like.
  • CTR Cathode Ray Tube
  • LCD liquid crystal display
  • OLED Organic Light Emitting Display
  • the network port 150 is connected to the server 20 via the network 30 and is an interface for transmitting and receiving various information to and from the server 20.
  • the bus 160 has a function of mutually connecting each device constituting the client 10, and is constituted by, for example, a host bus constituted by a CPU bus, a bridge, and the like.
  • the server 20 includes a CPU (Central Processing Unit) 210, a memory 220, a disk 240, a network port 250, a bus 260, and the like.
  • CPU Central Processing Unit
  • the CPU 210 functions as an arithmetic processing unit, and controls the overall operation of the server 20 according to application programs, arithmetic parameters, and the like stored in the memory 220.
  • the disk 240 is a non-volatile memory such as an EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), an EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), a hard disk and a disk-type magnetic disk such as a CD, a magnetic disk mp.
  • Optical discs and MO may be a storage medium such as a disk.
  • the network port 250 is an interface that is connected to the client 10 via the network 30 and transmits / receives various information to / from the client 10.
  • the bus 260 has a function of mutually connecting the devices constituting the server 20, and is configured by, for example, a host bus including a CPU bus, a bridge, and the like.
  • the memory 120 of the client 10 stores various programs and tables used by the programs.
  • Unit 121, history collection processing control unit 122, purpose acquisition unit 123, activation process information 124, action history information acquisition unit 125, file reference history list 126, client information transmission unit 127, recommendation information search processing control unit 128, and search result display The part 129 and the like are stored.
  • the system control unit 121 is a program that controls the entire program stored in the memory 120. Specifically, the system control unit 121 activates the history collection processing control unit 122 and the recommendation information search processing control unit 128. The system control unit 121 may activate each control unit according to a user operation, or may activate each control unit at a predetermined interval.
  • the history collection processing control unit 122 sequentially activates the purpose acquisition unit 123, the behavior history information acquisition unit 125, and the client information transmission unit 127 to acquire information indicating the user's behavior purpose and the user's behavior history information. These pieces of information are transmitted to the server 20.
  • the purpose acquisition unit 123 acquires information on an application running on the client as purpose identification information for identifying the user's action purpose. In addition to the application information, the time when the application information is acquired is also acquired. Information on the application running on the client is acquired from the startup process information 124 stored in the memory 120. In addition, the purpose acquisition unit 123 provides the client information transmission unit 127 with purpose identification information for identifying the user's action purpose and time information.
  • the activation process information 124 is a table for managing information on applications activated on the client, and includes an image name column 1241 and a user column 1242 as shown in FIG.
  • the image name column 1241 stores the image name of the application running on the client.
  • the image name of the running application is a name pronounced of the running application.
  • the user column 1242 is information for identifying the user who has started the application, and stores, for example, a user name.
  • the user name is a user name input when the user logs in to the client 10 or a user name input when using a running application.
  • the process information of the application is acquired as the purpose identification information.
  • the application process information is not limited to this example, and information included in the application itself may be used.
  • the action history information acquisition unit 125 acquires information indicating data referred to by the user as information indicating the user's action history.
  • the information indicating the data referenced by the user can be exemplified by the URL (Uniform Resource Locator) or file path of the data being browsed by the user.
  • the time when the user referred to the data is acquired together with the information of the data referred to by the user.
  • Information indicating data referred to by the user is acquired from the file reference history list 126 stored in the memory 120.
  • the action history information acquisition unit 125 provides the client information transmission unit 127 with information indicating data referred to by the user and time information.
  • the file reference history list 126 is a list in which information indicating data browsed by the user and the time when the data is browsed are registered. As shown in FIG. 3, the file reference history list 126 includes a reference data column 1261, time information 1262, and the like. Composed.
  • the reference data column 1261 stores the URL and file path of the data being browsed by the user. For example, when the user refers to ordering information of another store of the affiliated store, a file path indicating the storage location of the information is stored.
  • the client information transmission unit 127 then includes information and time information for identifying the user's behavior purpose provided from the purpose acquisition unit 123, and information indicating data referred to by the user provided from the behavior history information acquisition unit 125. And the time information are transmitted to the server 20 via the network port 150.
  • the recommendation information search processing control unit 128 sequentially activates the purpose acquisition unit 123, the client information transmission unit 127, and the search result display unit 129 to acquire recommendation information to be searched according to the user's action purpose from the server 20. It is displayed on the display device 140.
  • the search result display unit 129 acquires recommendation information from the server 20 according to information for identifying the action purpose of the user acquired by the purpose acquisition unit 123 described above.
  • the display device 140 has a function of displaying the acquired recommendation information.
  • the memory 220 of the server 20 stores various programs.
  • the result generation unit 230 and the like are stored.
  • the disk 240 stores tables used by various programs. For example, a purpose acquisition result table 241, an action history information acquisition result table 242, a purpose-history correspondence information acquisition result table 243, purpose-specific history information 244, purpose The degree of association 245 between different users, the attribute information 246 of each user, the attribute weight 247 for each purpose, and the like are stored. In the present embodiment, these tables are configured to be stored in the disk 240, but the present invention is not limited to such an example, and all or some of the tables may be stored in the memory 220.
  • the system control unit 221 is a program that controls the entire program stored in the memory 220. Specifically, the system control unit 221 activates the history collection processing control unit 222 and the recommendation information search processing control unit 227. The system control unit 221 may activate each control unit in response to the transmission of information on the user's action purpose or the like from the client 10, or activate each control unit in response to a user operation via the client 10. You may let them.
  • the history collection processing control unit 222 activates the client information acquisition unit 223, the purpose-history correspondence information generation unit 224, the purpose-specific history information generation unit 225, and the purpose-specific user relation calculation unit 226 in order, and acquires them from the client 10. Based on the obtained information, information indicating the degree of association between a plurality of users is generated for each user's action purpose.
  • the client information acquisition unit 223 receives from the client 10 purpose identification information for identifying a user's action purpose, time information at which the information is acquired, action history information, and time information at which the information is acquired.
  • the client information acquisition unit 223 stores the purpose identification information acquired from the client 10 and the time information at which the information is acquired in the purpose acquisition result table 241, and the action history information and the time information at which the information is acquired are stored as the action history information acquisition result. Store in table 242.
  • the purpose acquisition result table 241 is a table for sequentially storing information acquired from the client 10, and as shown in FIG. 4, from a user column 2411, a purpose identification information column 2412, a time information column 2413 at the time of acquisition, and the like. Composed.
  • the user column 2411 stores information for identifying a user who is using the client 10.
  • the purpose identification information column 2412 stores information for identifying the purpose of the user's action, and stores the name of the application running on the client 10.
  • the time information 2413 at the time of acquisition stores the time when the client 10 acquired the purpose identification information.
  • the action history information acquisition result table 242 includes a user column 2421, a reference data column 2422, time information 2423 at the time of acquisition, and the like.
  • the user column 2421 stores information for identifying a user who uses the client 10.
  • the reference data column 2422 stores information indicating data referred to by the user.
  • the time information column 2423 at the time of acquisition stores the time when the user referred to the data stored in the reference data column.
  • the purpose-history correspondence information generation unit 224 associates the purpose acquisition result table 241 with the action history information acquisition result table 242 and totals data for each time information at the time of acquisition. Specifically, when the time information at the time of acquisition indicates the same time, the user's action purpose is stored in the purpose-history correspondence information acquisition result table 243 in association with the purpose identification information 2412 and the reference data 2422. To do. As shown in FIG. 6, the purpose-history correspondence information acquisition result table 243 includes a user column 2431, a time information column 2432 at the time of acquisition, a purpose identification information column 2433, reference data 2434, and the like.
  • the user column 2431 information for identifying a user who uses the client 10 is stored.
  • the time information 2432 at the time of acquisition when the time information at the time of acquisition in the purpose acquisition result table 241 and the action history information acquisition result table 242 match, the time information at the time of acquisition is stored.
  • the object identification information 2433 object identification information corresponding to the time information 2432 at the time of acquisition is extracted from the object acquisition result table 241 and stored.
  • reference data column 2434 reference data corresponding to the time information 2432 at the time of acquisition is extracted from the action history information acquisition result table 242 and stored.
  • the purpose-specific history information generation unit 225 extracts an action history for each purpose identification information from the above-described purpose-history correspondence information acquisition result table 243, and generates purpose-specific history information 244. Specifically, the purpose-specific history information generation unit 225 extracts a user name and reference data for each purpose identification information stored in the purpose identification information 2433 and stores the extracted user name and reference data in the purpose-specific history information 244.
  • the purpose-specific history information 244 includes a user column 2441 and a reference data column 2442 as shown in FIGS. 7A and 7B.
  • the user column 2441 stores information for identifying a user extracted from the purpose-history correspondence information acquisition result table 243.
  • the reference data 2442 stores information indicating data referred to by the user extracted from the purpose-history correspondence information acquisition result table 243.
  • FIG. 7A shows history information 244A by purpose when the purpose identifying information is “ordering application” which is an application for ordering work.
  • FIG. 7B shows purpose-specific history information 244B when the purpose identification information is an “analysis app” that is an application for analysis work.
  • the purpose-specific history information 244 Based on the information stored in the purpose-specific history information 244, it is possible to detect data that is referred to when a user starts an application.
  • the history information according to the user's action purpose is used by using the purpose-specific history information 244. It becomes possible.
  • the purpose-specific history information generation unit 225 may store the purpose-history correspondence information acquisition result table 243 in the purpose-specific history information 244 except for applications that do not contribute to purpose identification.
  • An application that does not contribute to the purpose identification is an application that cannot identify a user's action purpose depending on the application.
  • the application that does not contribute to the purpose identification is, for example, an application that appears simultaneously and different times in the purpose identification information column 2433 of the purpose-history correspondence information acquisition result table 243.
  • the “file viewer application” appears in the purpose identification information field 2433 a plurality of times simultaneously with the ordering application / analysis application.
  • the ordering application and the analysis application are candidates for information for identifying the purpose of the user's action, such as appearing alone. Therefore, since the “file viewer application” is not information for identifying the purpose of the user's action, it can be determined that the application does not contribute to the purpose identification.
  • the purpose-specific relevance calculating unit 226 extracts users classified by action purpose from the purpose-specific history information 244, and generates a purpose-specific relevance 245 between users. Specifically, the purpose-to-purpose user relevance calculating unit 226 selects a plurality of users that appear in each purpose-specific history information 244 managed separately by purpose identification information in the purpose-specific history information 244 as related users. Relevance 1 is set as there is. For example, in the purpose-specific history information 244A, since the user A and the user B appear, the relevance level 1 is set assuming that the user A and the user B are related users. Similarly, in the purpose-specific history information 244B, since the user A and the user D appear, the degree of association 1 is set as the user A and the user D are related.
  • the purpose-to-user relevance degree 245 is a table in which information indicating the relevance degree of the user is stored. As shown in FIGS. 8A and 8B, the user relevance degree 245 includes a user 1 field 2451, a user 2 field 2452, Composed. The user 1 column 2451 and the user 2 column 2452 store information for identifying users who appear in the purpose-specific history information 244. The relevance level column 2453 stores information indicating the relevance level of the users stored in the user 1 column 2452 and the user 2 column 2453.
  • 8A is the information generated based on the information stored in the purpose-specific history information 244A shown in FIG. 7A. That is, it shows the degree of association between users when the purpose identification information is “ordering application” which is an application for ordering work.
  • 8B is information generated based on information stored in the purpose-specific history information 244B shown in FIG. 7B. That is, it shows the degree of association between users when the purpose identification information is an “analysis application” that is an application for analysis work.
  • the purpose-to-purpose relevance calculation unit 226 may modify information indicating the relevance between users using the user attribute information 246. For example, when attribute information is set for each user, the degree of relevance of the user may be changed depending on whether the common attribute information is large or small.
  • the user attribute information 246 is a table for storing user identification information and user attribute information in association with each other. As shown in FIG. 9, a user column 2461, a position column 2462, a location condition 2463, a scale column 2464, and the like. Consists of
  • the user column 2461 stores information for identifying the user.
  • the position column 2462 stores information indicating the position information of the user, for example, “store manager”, “salesperson”, and the like.
  • information indicating the location condition of the company to which the user belongs is stored, for example, “business office district” or “student district”.
  • the scale column 2464 stores information indicating the scale of the company to which the user belongs, for example, the size of the floor area.
  • the user-to-purpose relevance calculation unit 226 may correct the relevance between users according to the number of pieces of attribute information that match among users among the plurality of attribute information. As shown in FIG. 9, user A and user B have the same attribute information of “position” and “location condition” among the three attributes “position”, “location condition”, and “scale”. Therefore, the correction value of relevance is calculated by the following formula.
  • the user-specific relevance calculation unit 226 for each purpose multiplies the relevance “1” by the relevance value “0.67” calculated by the equation (1) to set the relevance to “0.67”. Correct it.
  • the purpose-to-user relevance calculation unit 226 calculates a correction value of the relevance by the following formula.
  • the user-specific relevance calculation unit 226 for each purpose multiplies the relevance “1” by the relevance “0.33” calculated by the above equation (2) to correct the relevance “0.33”. To correct.
  • the purpose-to-purpose relevance calculation unit 226 may further modify the information indicating the relevance between users by using the attribute weighting 247 for each purpose. For example, when the weight of the attribute for each purpose is set, the degree of association between users may be changed according to the weight of the attribute for each purpose.
  • the attribute weighting 247 for each purpose is a table for storing purpose identification information for identifying the user's action purpose and the attribute weight set for each user's action purpose in association with each other, as shown in FIG. ,
  • the purpose identification information column 2471 information for identifying the user's action purpose is stored, for example, the name of the application.
  • position column 2472 information indicating the weight of “position” for each purpose identification information is stored.
  • location condition column 2473 stores information indicating the weight of the “location condition” for each purpose identification information.
  • scale column 2474 stores information indicating the “scale” weight for each piece of purpose identification information.
  • the purpose-to-user relevance calculation unit 226 calculates a correction value of the relevance between the user A and the user B from the above-described user attribute information and attribute weight information by the following formula.
  • the user-specific relevance calculation unit 226 by purpose multiplies the relevance “1” by the correction value “0.71” of the relevance calculated by the above equation (3), and sets the relevance to “0.71”. Correct it.
  • the inter-user relevance calculation unit 226 for each purpose calculates a correction value of the relevance between the users A and D from the user attribute information and the attribute weight information according to the following formula.
  • the user-specific relevance calculation unit 226 for each purpose multiplies the relevance “1” by the relevance value “0.14” calculated by the equation (4) to set the relevance “0.14”. Correct it.
  • the degree of relevance between users can be improved by modifying the degree of association between users by using the attribute information of the user, or by modifying the weight of the attribute for each purpose. Can be calculated. Thus, by calculating the appropriate degree of association between users, more accurate recommendation information can be presented to the users.
  • the recommendation information search processing control unit 227 sequentially activates the client information acquisition unit 223, the purpose identification unit 228, the search result candidate generation unit 229, and the search result generation unit 230 to search for recommendation information according to the user's action purpose. .
  • the purpose identifying unit 228 acquires the user's purpose identifying information acquired by the client information acquiring unit 223 and provides it to the search result candidate generating unit 229.
  • the search result candidate generation unit 229 acquires the target user relevance 245 that matches the purpose identification information provided by the purpose identification unit 228. Then, from the acquired degree of association between users 245, a user having a high degree of association with the user acquired by the client information acquisition unit 223 is extracted. For example, when the user of the client 10 is the user A, the user B having a high degree of association with the user A is extracted.
  • the search result candidate generation unit 229 acquires purpose-specific history information 244 that matches the purpose identification information provided by the purpose identification unit 228. Then, a history of data referred to by a user having a high degree of association with the user is extracted from the acquired history information 244 according to purpose. For example, it is assumed that user B is extracted as a user having a high degree of association with user A. In this case, from the purpose-specific history information 244, the history of data referred to by the user B “know-how information at the time of ordering” is extracted. As described above, the search result candidate generation unit 229 acquires the history of data referred to by the user B having a high degree of association with the user A as a search result candidate.
  • the search result generation unit 230 provides the client 10 with the data stored as the search result candidate by the search result candidate generation unit 229 as the search result.
  • the search result generation unit 230 may provide the client 10 with the search result as a result of rearranging the data stored as the search result candidates in descending order or ascending order according to an arbitrary criterion. For example, among the search result candidates, the reference data may be rearranged in the order of recent reference. Moreover, you may rearrange in order from information with a high degree of user's relevance. Further, the reference data reference order and the user relevance order may be combined and rearranged. Furthermore, rearranged data of higher ranks or specific ranges may be provided.
  • the latest information or the information with a higher degree of relevance among the information related to the user's behavioral purpose can be obtained. It is possible to recommend to the user.
  • the recommendation processing in the computer system 1 mainly includes a pre-processing step for collecting information on the behavioral purpose of the user such as purpose identification information from the client 10, history information for each purpose generated by the pre-processing step, and a user for each purpose. It consists of a search process step of searching for information suitable for the purpose of the user's action using the degree of interrelationship.
  • the pre-processing step may be periodically executed by the server 20 and the plurality of clients 10 connected to the server 20, or may be executed according to a user operation of the client 10. Further, it may be executed in response to a history collection start instruction from the server 20.
  • the search processing step is executed in response to a recommendation information search processing start instruction transmitted from the client 10 in response to a user input.
  • the processing entity of each process is described as a program stored in the memory of each device, but in practice, the hardware of the client 10 and the server 20 cooperates to execute various processes based on the program. Needless to say.
  • the purpose acquisition unit 123 of the client 10 acquires the information of the application running on the client 10 and the time when the information is acquired as “purpose identification information” (S102). Specifically, the purpose acquisition unit 123 acquires the application information stored in the image field 1241 as the purpose identification information for identifying the user's action purpose from the activation process information 124 illustrated in FIG.
  • the action history information acquisition unit 125 of the client 10 acquires the information of the data that the user is referring to and the time when the information is acquired (S104). Specifically, the action history information acquisition unit 125 acquires information on the reference data stored in the reference data column 1261 from the file reference history list 126 shown in FIG.
  • the client information transmission unit 127 of the client 10 sends the purpose identification information acquired in step S102, the reference data information acquired in step S104, and the time information acquired of each information via the network port 150. It transmits to the server 20 (S106).
  • the client information acquisition unit 223 of the server 20 receives the purpose identification information transmitted from the client 10 in step S106, the reference data information, and the time information at which each information is acquired (S108).
  • the client information acquisition unit 223 of the server 20 stores the various information acquired in step S108 on the disk (S110). Specifically, the client information acquisition unit 223 of the server 20 stores the purpose identification information acquired in step S108 and the time information at which the purpose identification information is acquired in the purpose result acquisition table 241 in association with information for identifying the user. To do. Further, the client information acquisition unit 223 of the server 20 stores the reference data information acquired in step S108 and the time information at which the reference data is acquired in the action history information acquisition result table 242 in association with the information for identifying the user. .
  • the purpose-history correspondence information generation unit 224 of the server 20 compares the purpose result acquisition table 241 that stores various types of information in step S110 with the action history information acquisition result table 242, and sets each time information at the time of each acquisition.
  • the object identification information and the reference data are associated with each other and stored in the object-history correspondence information acquisition result table 243 (S112).
  • the purpose-history correspondence information generation unit 224 determines that the times stored in the “time information at the time of acquisition” column of the purpose acquisition result table 241 and the action history information acquisition result table 242 are the same.
  • the objective identification information and the reference data are associated with each user and each time information at the time of acquisition, and stored in the objective identification information column 2433 and the reference data column 2434 column of the objective-history correspondence information acquisition result table 243, respectively.
  • the purpose-specific history information generation unit 225 of the server 20 extracts reference data for each purpose identification information and generates purpose-specific history information 244 (S114). Specifically, the purpose history information generation unit 225 extracts the user name and reference data for each purpose identification information and stores them in the user column 2441 and the reference data 2442 of the purpose-specific history information 244, respectively. The purpose history information generation unit 225 generates a plurality of purpose-specific history information 244 for each purpose.
  • the purpose-specific history information generation unit 225 stores, in the purpose-specific history information 244, applications that do not contribute to purpose identification from the purpose-history correspondence information acquisition result table 243. For example, the purpose-specific history information generation unit 225 determines that an application that appears simultaneously with many applications in the purpose identification information field 2433 is a general-purpose application that cannot identify the user's behavioral purpose.
  • the purpose-to-purpose relevance calculation unit 226 of the server 20 extracts users classified for each behavior purpose from the purpose-specific history information 244, and calculates the relevance between users for each purpose (S116). Specifically, the purpose-to-purpose relevance calculation unit 226 extracts two or more users that appear in the purpose-specific history information 244 and sets the relevance between the users to “1”. Also, the purpose-to-purpose relevance calculation unit 226 may modify the relevance between users using the user attribute information 246 shown in FIG. 9 and the attribute weighting 247 for each purpose shown in FIG. Good.
  • the purpose-specific relevance calculation unit 226 compares user A and user B attribute information among the user attribute information shown in FIG. Further, the purpose-to-purpose relevance calculation unit 226 obtains the weight of the attribute information of the purpose identification information that matches the purpose-specific history information 244 and calculates the correction value of the relevance between users. Then, the inter-user relevance calculation unit 226 for each purpose corrects the relevance between users by multiplying the calculated relevance value between the users by the initially set relevance “1” between the users.
  • the purpose acquisition unit 123 of the client 10 acquires information on an application running on the client 10 (S202). Specifically, the purpose acquisition unit 123 acquires the application information stored in the image field 1241 as the purpose identification information for identifying the user's action purpose from the activation process information 124 illustrated in FIG.
  • the client information transmission unit 127 of the client 10 transmits the purpose identification information acquired in step S202 to the server 20 (S204).
  • the client information acquisition unit 223 of the server 20 receives the purpose identification information transmitted by the client 10 in step S204, and gives the purpose identification information to the purpose identification unit 228 (S206).
  • the server 20 also acquires information about the user of the client 10 that transmitted the purpose identification information.
  • the search result candidate generation unit 229 of the server 20 refers to the purpose-specific user association degree 245 that matches the purpose identification information acquired in Step S206, and relates to the user information acquired in Step S206. Is acquired (S208).
  • the search result candidate generating unit 229 refers to the purpose-to-purpose relevance 245 between users classified as an ordering task.
  • the search result candidate generation unit 229 searches whether the information of the user A is stored in the purpose-specific relevance 245 between users for the purpose of ordering work.
  • the information of the user A is stored in the relevance degree 245 between users according to purpose, the information of the user related to the user A, that is, the user whose relevance is set is extracted. For example, when the degree of association between the user A and the user B is set to “1” in the degree of association between users by purpose 245, information indicating the user B is acquired.
  • the search result candidate generating unit 229 acquires user action history information related to the user acquired in step S208 from the purpose-specific history information 244 (S210).
  • the purpose-specific history information 244 acquired in step S210 is the purpose-specific history information classified for the purpose of ordering work. 244.
  • the search result candidate generation unit 229 when the search result candidate generation unit 229 acquires information indicating the user B as a user related to the user A in step S208, the search result candidate generation unit 229 includes, among the information stored in the purpose-specific history information 244, the user A history of reference data associated with B is acquired as a search result candidate.
  • generation part 230 provides the client's action history information acquired in step S210 to the client 10 as a search result (S212).
  • the search result generation unit 230 may use the history information of the reference data that has been recently referred to as a search result, or may be referred to by a user highly related to the user.
  • the history information of the reference data thus made may be used as a search result.
  • information obtained by rearranging a plurality of search result candidates in order of reference or user relevance may be used as the search result, or only the latest information or information with a higher relevance may be used as the search result.
  • the search result display unit 129 of the client 10 acquires the search result from the server 20 (S214). Then, the search result display unit 129 of the client 10 displays the search result acquired in step S214 on the display device 140 (S216).
  • the ordering application 51 is activated on the display screen 50 as shown in FIG. 11A.
  • the recommendation information 52 is displayed on the display screen 50 by executing the above-described search processing of steps S202 to S216 by the client 10 and the server 20.
  • the search result candidate generation unit 229 of the server 20 refers to the degree of relevance between users 245A for each purpose when the purpose identification information is the ordering application. Then, the search result candidate generation unit 229 extracts the user B having a degree of association with the user A. Further, the search result candidate generating unit 229 extracts the reference data “know-how information at the time of ordering” of the user B with reference to the purpose-specific history information 244A when the purpose identification information is the ordering application. Then, the search result generation unit 230 of the server 20 transmits the reference data “know-how information at the time of ordering” of the user B to the client 10 as a search result.
  • the search result display unit 129 of the client 10 displays the reference data “know-how information at the time of order” transmitted from the server 20 on the display screen 50 as the recommendation information 52.
  • the analysis application 56 is activated on the display screen 55 as shown in FIG. 11B.
  • the recommendation information 57 is displayed on the display screen 55 by the search processing in steps S202 to S216 described above being executed by the client 10 and the server 20.
  • the search result candidate generation unit 229 of the server 20 refers to the degree of association between users 245B for each purpose when the purpose identification information is the analysis application. Then, the search result candidate generation unit 229 extracts the user D having a degree of association with the user A. Further, the search result candidate generation unit 229 extracts the reference data “know-how information at the time of analysis” of the user D with reference to the history information 244B by purpose when the purpose identification information is the analysis application. Then, the search result generation unit 230 of the server 20 transmits the reference data “know-how information at the time of analysis” of the user D to the client 10 as a search result.
  • the search result display unit 129 of the client 10 displays the reference data “know-how information at the time of analysis” transmitted from the server 20 on the display screen 50 as recommendation information 57.
  • the server 20 receives the purpose identification information, the action history information, and the respective information from the client 10.
  • the acquired time information is acquired, the action history information is classified for each purpose identification information, and the history information for each purpose (FIGS. 7A and 7B) is generated.
  • the server 20 calculates the degree of association between users of a plurality of users for each purpose identification information, and generates the degree of association between users according to purpose (FIGS. 8A and 8B).
  • the server 20 acquires the degree of relevance between the users (FIG. 8A or FIG. 8B) indicated by the purpose identification information, and The user related to the user is extracted, the purpose-specific history information (FIG. 7A or 7B) indicated by the purpose identification information is acquired, and the user history information (reference data) related to the user of the client 10 is acquired. Are extracted as search result candidates. Then, the server 20 transmits the history information of the users listed as search result candidates to the client 15 as recommendation information.
  • the computer system 1 As described above, according to the computer system 1 according to the present embodiment, it is related to the action purpose of the user of the client 10 using the degree of association between users according to purpose and the history information according to purpose collected and classified in the preprocessing stage.
  • the data referred to by other users can be presented as recommendation information. Thereby, it is possible to improve the convenience of the user who uses the client 10.
  • FIG. 12 shows the overall configuration of a computer system 2 according to the second embodiment.
  • the computer system 2 is different from the first embodiment in that a social graph is used as a method for searching for information recommended to the user.
  • a social graph is used as a method for searching for information recommended to the user.
  • the computer system 2 includes a client 15, a client 25, and a network 30, as shown in FIG.
  • the client 15 configuring the computer system 2 has the same hardware configuration as the client 10 configuring the computer system 1
  • the server 25 has the same hardware configuration as the server 20 configuring the computer system 1. The detailed description about is omitted.
  • the software configuration of the server 25 is the same as that of the server 20 constituting the computer system 1, including the social graph generation unit 232 in the memory 231, and the social graph 261 for each purpose on the disk 248 and The difference is that the objective graph correspondence table 262 is stored.
  • the function of the search result candidate generation unit 233 of the memory 231 is also different from that of the computer system 1.
  • the social graph generation unit 232 generates a user node for each purpose by using the purpose-to-user relevance 245 shown in FIG. 8A or 8B, and generates a social graph for each purpose.
  • the social graph is a chart in which a person (user) is a contact (node) and human relations are expressed by edges (edges). For example, when user A, user B, user C, and user D are nodes, user A is associated with user D and user B, user B is associated with user A and user C, and user C and user D. Is not relevant.
  • the node representing the user A and the nodes representing the user D and the user B are connected by an edge.
  • the node representing the user B and the nodes representing the user A and the user C are connected by an edge.
  • a chart in which nodes representing users are connected by edges according to the relevance between users is called a social graph.
  • the social graph which showed only the relationship between a user and a user is called a social graph in a narrow sense
  • the social graph which showed the relationship between a user and a user according to a user's action purpose is called a broad sense social graph.
  • generation part 232 produces
  • the social graph generation unit 232 extracts users stored in the degree of association between users by purpose 245 and sets the users as user nodes. Then, an edge connecting nodes is generated based on the degree of association between users. Furthermore, the social graph generation unit 232 uses the purpose-specific history information 244 to generate a data node indicating data referred to by the user. Then, each data node and a user node corresponding to the user who referred to the data are connected by an edge.
  • the social graph generation unit 232 sets the degree of user relevance at the edge between user nodes. For example, as in the first embodiment, information indicating the degree of association between users may be modified using user attribute information 246 and attribute weighting 247 for each purpose. The social graph generation unit 232 may generate an edge connecting user nodes only when the degree of relevance is equal to or higher than a certain level.
  • the social graph generation unit 232 generates a social graph 2611 and a social graph 2612 shown in FIG.
  • the social graph 2611 is a social graph when the purpose identification information is an ordering application
  • the social graph 2612 is a social graph when the purpose identification information is an analysis application.
  • information (name) for identifying each graph such as graph 1 is assigned to the social graph 2611 and graph 2 is assigned to the social graph 2612.
  • the social graph generation unit 232 generates a social graph for each purpose identification information and manages the social graph for each purpose identification information. Also, the social graph generation unit 232 generates a correspondence table (purpose / graph correspondence table) 262 between the purpose identification information and the social graph shown in FIG.
  • the purpose / graph correspondence table 262 is a table showing the correspondence between the purpose identification information and the social graph, and includes a purpose identification information column 2621 and a graph column 2622 as shown in FIG.
  • the purpose identification information column 2621 stores information for identifying the user's action purpose, for example, the name of the application.
  • Information for identifying a social graph is stored in the graph column 2622, for example, the names of the social graphs “graph 1”, “graph 2”, and the like.
  • the social graph generation unit 232 adds a user node or a data node when a social graph corresponding to the target identification information already exists on the disk 248. Specifically, the social graph generation unit 232 determines whether there is a graph corresponding to the purpose identification information acquired by the client information acquisition unit 223 using the purpose / graph correspondence table 250.
  • the social graph generation unit 232 determines whether or not the user node stored in the newly generated purpose-to-user association degree 245 exists in the corresponding graph. Determine whether.
  • the social graph generation unit 232 adds the user node of the new user to the corresponding social graph.
  • generation part 232 calculates the relevance degree between users of the added user and the existing user, and produces
  • the social graph generation unit 232 determines whether or not the data node stored in the newly generated purpose-specific history information 244 exists in the corresponding graph. When the data node stored in the newly generated purpose-specific history information 244 does not exist in the corresponding graph, the social graph generation unit 232 adds the data node of the new data to the corresponding social graph. And the social graph production
  • the social graph generation unit 232 may add an organization node to the social graph generated for each purpose.
  • An organization node is a node connected to a user node of a user belonging to a certain organization at an edge.
  • the organization node is a node that is connected to a data node to which a user belonging to a certain organization is connected by an edge among data nodes existing in the social graph. For example, if organization A has user A and user D, and data B is a data node having a common edge between user A and user D, the data node of data B and the organization node of organization A are Tie at the edge. Similarly, when the organization B belongs to the user B and the user C and the data E is a data node having a common edge between the user B and the user C, the data node of the data E and the organization node of the organization B Tie with the edge.
  • the search result candidate generation unit 233 uses the purpose / graph correspondence table 262 to select a graph corresponding to the purpose identification information provided by the purpose identification unit 228. And the search result candidate production
  • the arbitrary number of nodes searched by the search result candidate generation unit 233 can be set in advance.
  • the number of search nodes is set to “4 nodes”.
  • the search candidate generation unit 233 searches for four nodes from the search start node, with a node representing the user of the client 10 as a search start node. When searching for four nodes, if the node hits a data node, the data node is stored as a search result candidate, and the search is stopped.
  • the recommendation process in the computer system 2 is similar to the recommendation process in the computer system 1 according to the first embodiment.
  • the pre-processing process and the pre-processing process for collecting information related to the user's action purpose such as purpose identification information from the client 15.
  • the computer system 2 in the present embodiment is different from the first embodiment in that a social graph is generated in the preprocessing step and recommendation information is generated using the social graph in the search processing step.
  • a social graph is generated in the preprocessing step
  • recommendation information is generated using the social graph in the search processing step.
  • the purpose acquisition unit 123 of the client 15 acquires information of an application running on the client 15 as “purpose identification information” and the time when the information is acquired (S302). Specifically, the purpose acquisition unit 123 acquires the application information stored in the image field 1241 as the purpose identification information for identifying the user's action purpose from the activation process information 124 illustrated in FIG.
  • the action history information acquisition unit 125 of the client 15 acquires the information of the data that the user is referring to and the time when the information is acquired (S304). Specifically, the action history information acquisition unit 125 acquires information on the reference data stored in the reference data column 1261 from the file reference history list 126 shown in FIG.
  • the client information transmission unit 127 of the client 15 sends the purpose identification information acquired in step S302, the information of the reference data acquired in step S304, and the time information acquired of each information via the network port 150. It transmits to the server 25 (S306).
  • the client information acquisition unit 223 of the server 25 receives the purpose identification information transmitted from the client 15 in step S306, the reference data information, and the time information at which each information is acquired (S308).
  • the client information acquisition unit 223 of the server 25 stores the various information acquired in step S308 on the disk (S310). Specifically, the client information acquisition unit 223 of the server 25 stores the purpose identification information acquired in step S308 and the time information at which the purpose identification information is acquired in association with information for identifying the user in the purpose result acquisition table 241. To do. Further, the client information acquisition unit 223 of the server 25 stores the reference data information acquired in step S308 and the time information at which the reference data is acquired in the action history information acquisition result table 242 in association with the information for identifying the user. .
  • the purpose-history correspondence information generation unit 224 of the server 25 compares the purpose result acquisition table 241 that stores various types of information in step S110 with the action history information acquisition result table 242, and sets each time information at the time of each acquisition.
  • the object identification information and the reference data are associated with each other and stored in the object-history correspondence information acquisition result table 243 (S312).
  • the purpose-history correspondence information generation unit 224 determines that the times stored in the “time information at the time of acquisition” column of the purpose acquisition result table 241 and the action history information acquisition result table 242 are the same.
  • the objective identification information and the reference data are associated with each user and each time information at the time of acquisition, and stored in the objective identification information column 2433 and the reference data column 2434 column of the objective-history correspondence information acquisition result table 243, respectively.
  • the purpose-specific history information generation unit 225 of the server 25 extracts reference data for each purpose identification information and generates purpose-specific history information 244 (S314). Specifically, the purpose history information generation unit 225 extracts the user name and reference data for each purpose identification information and stores them in the user column 2441 and the reference data 2442 of the purpose-specific history information 244, respectively. The purpose history information generation unit 225 generates a plurality of purpose-specific history information 244 for each purpose.
  • the purpose-specific history information generation unit 225 stores, in the purpose-specific history information 244, applications that do not contribute to purpose identification from the purpose-history correspondence information acquisition result table 243. For example, the purpose-specific history information generation unit 225 determines that an application that appears multiple times in the purpose identification information field 2433 is a general-purpose application that cannot identify the user's action purpose.
  • the user-specific relevance calculation unit 226 of the server 25 extracts the users classified for each action purpose from the purpose-specific history information 244, and calculates the relevance between the users for each purpose (S316). Specifically, the purpose-to-purpose relevance calculation unit 226 extracts two or more users that appear in the purpose-specific history information 244 and sets the relevance between the users to “1”. In addition, the user-specific relevance calculation unit 226 for each purpose uses the user attribute information 246 shown in FIG. 9 and the attribute weight for each purpose shown in FIG.
  • the social graph generation unit 232 generates a user node for each purpose using the degree of relevance 245 between users for each purpose, and generates a social graph for each purpose (S318). Specifically, the social graph generation unit 232 generates an edge connecting user nodes based on the degree of association between users. Furthermore, the social graph generation unit 232 generates data nodes using the purpose-specific history information 244, and connects each data node and a user node corresponding to the user who referred to the data with an edge.
  • the social graph generation unit 232 generates the purpose / graph correspondence table 262 between the purpose identification information and the social graph generated in step S318 (S320).
  • the purpose acquisition unit 123 of the client 15 acquires information on an application running on the client 15 (S402). Specifically, the purpose acquisition unit 123 acquires the application information stored in the image field 1241 as the purpose identification information for identifying the user's action purpose from the activation process information 124 illustrated in FIG.
  • the client information transmission unit 127 of the client 15 transmits the purpose identification information acquired in step S202 to the server 25 (S404).
  • the search result candidate generation unit 233 of the server 25 selects a social graph corresponding to the purpose identification information transmitted in step S404 using the purpose / graph correspondence table 262 (S406). And the user node which shows the user of the client 15 among the user nodes which appear in the social graph selected in step S406 is acquired as a search start node (S408).
  • the data node is stored as a search result candidate (S410).
  • the search result generation unit 230 provides data corresponding to the data node stored as the search result candidate in step S410 to the client 15 as a search result (S412).
  • the search result display unit 129 of the client 15 acquires the search result from the server 25 (S416). And the search result display part 129 of the client 15 displays the search result acquired in step S416 on the display apparatus 140 (S418).
  • the server 25 receives object identification information, action history information, The time information when the information is acquired is acquired, the action history information is classified for each purpose identification information, and history information for each purpose (FIGS. 7A and 7B) is generated. Further, the server 25 calculates the degree of association between users of a plurality of users for each purpose identification information, and generates the degree of association between users by purpose (FIGS. 8A and 8B). Further, a social graph for each purpose (FIG. 13) is generated using the degree of association between users and the historical information for each purpose.
  • the server 25 acquires a social graph corresponding to the purpose identification information, and selects an arbitrary number of nodes from the user node corresponding to the user of the client 15. And the data node that has been hit is set as a search result candidate. Then, the server 25 transmits data corresponding to the data node listed as the search result candidate to the client 15 as recommendation information.
  • the recommendation information is obtained by using the social graph generated in the preprocessing stage and referring to the data referred to by other users related to the behavioral purpose of the user of the client 15. Can be presented as By using the social graph, the search time for searching for recommendation information can be shortened, and appropriate information can be presented to the user of the client 15 more quickly.
  • FIG. 15 shows the overall configuration of a computer system 3 according to the third embodiment.
  • the computer system 3 is different from the first embodiment in that the output information of the application is used instead of the information related to the process of the application as the purpose identification information, and the action log is used instead of the data reference information as the history information. Yes.
  • the configuration different from that of the first embodiment will be described in detail, and detailed description of the same configuration as that of the first embodiment will be omitted.
  • the computer system 3 includes a client 16, a server 26, and a network 30, as shown in FIG.
  • the client 16 configuring the computer system 3 has the same hardware configuration as the client 10 configuring the computer system 1 and the server 26 has the same hardware configuration as the server 20 configuring the computer system 1, the hardware configuration The detailed description about is omitted.
  • the software configuration of the client 16 is information used as purpose identification information and history information with the client 10 constituting the computer system 1.
  • Information is different.
  • the purpose identification information is output information of another application (another application).
  • the history information is, for example, charging / power selling history information that is an action log of a plug-in electric vehicle (PEV).
  • PEV plug-in electric vehicle
  • the user's action purpose is estimated using the location information of the client 16 and the address which is one of the attributes of the user of the client 16. For example, if the location information is approaching the address, it is estimated that the user is home, and if the location information is away from the home, the user is going somewhere from the home. It can be estimated that this is a state.
  • the user's behavior history is estimated using the information on the history of selling / selling electricity in the plug-in electric vehicle. For example, it is possible to estimate when the user charged electricity or sold power from the time when electricity was charged or the time when electricity was sold.
  • the purpose acquisition unit 123 as purpose identification information for identifying the user's action purpose, from the output information 130 of another application (another application), the power amount information 131 output by the power management application and the movement information 132 output by the car navigation system. And each acquisition time is acquired.
  • the power amount information 131 is information indicating the amount of power output from the power management application, and includes a user column 1311, a time information column 1312, and a remaining power amount column 1313 as shown in FIG.
  • the user column 1311 is information for identifying the user of the client 16, and stores, for example, a user name.
  • the time information column 1312 stores the time when the power amount information is acquired.
  • the remaining power amount column 1313 stores the remaining power amount at the time when the power amount information is acquired.
  • the movement information 132 is information indicating the movement of the client 16 output from the car navigation, and includes a user column 1321, a time information column 1322, a longitude column 1323, and a latitude column 1324, as shown in FIG.
  • the time information column 1322 stores the time when the movement information is acquired.
  • Longitude information and latitude information measured by GPS (Global Positioning System) or the like are stored in the longitude field 1323 and the latitude field 1324, respectively.
  • the action history information acquisition unit 125 acquires charge / power sale history information 136 from the action log 133 of the plug-in electric vehicle (PEV) as information indicating the action history of the user.
  • PEV plug-in electric vehicle
  • the charging / power selling history information 136 is information indicating charging history information and power selling history information of the plug-in electric vehicle, and as shown in FIG. 18, a user column 1361, a start time column 1362, and an end time column. 1363, a charge / power sales amount column 1364 and a payment / sale amount column 1365.
  • the start time column 1362 stores information indicating the start time when the plug-in electric vehicle is charged or sold.
  • the end time column 1363 stores information indicating the end time when the electricity of the plug-in electric vehicle is charged or sold.
  • the charge / power sales amount column 1364 information on the amount of electricity charged or sold is stored.
  • a value “+” is stored when electricity is charged
  • a value “ ⁇ ” is stored when electricity is sold.
  • the payment / sale column 1365 stores information indicating the amount paid when electricity is charged or information indicating the amount sold when electricity is sold.
  • the software configuration of the server 26 is substantially the same as that of the server 20 constituting the computer system 1, but as described above, information used as purpose identification information, This is different from the first embodiment in that information used as history information is different.
  • information used as history information is different.
  • the software configuration of the server 26 a configuration particularly different from the first embodiment will be described in detail.
  • the client information acquisition unit 223 acquires the power amount information and the movement information as the purpose identification information, and the charging / sale history information as the action history information from the client 16. Then, the client information acquisition unit 223 generates a purpose acquisition result table 251 from the power amount information and the movement information. Further, the client information acquisition unit 223 generates an action history information acquisition result table 252 from the charging / power selling history information.
  • the purpose acquisition result table 251 is a table for storing information generated based on the power amount information and the movement information. As shown in FIG. 19, the user column 2511, the destination state column 2512, and the power amount state column 2513. And a time information column 2514 at the time of acquisition.
  • the user column 2511 stores information for identifying the user of the client 16, for example, a user name.
  • the destination status column 2512 information indicating whether the user is “returning” to return home or “going” to leave the home is stored.
  • the information stored in the destination status column 2512 is obtained from the latitude and longitude information of the movement information 132 acquired from the client 16 and the preset address information of the user.
  • the latitude and longitude information of the movement information 132 is compared with the latitude and longitude information of the user's address for about 10 minutes. Then, it is determined whether the user's situation is “return” or “go” depending on whether the location information of the movement information 132 is close to or far from the user's address. The determination result is stored in the destination status column 2512. Further, information on the average time of the time when the destination situation is determined is stored in the time information column 2514 at the time of acquisition.
  • the power amount status column 2513 stores information indicating the power amount status.
  • the information stored in the power amount status column 2513 indicates the remaining power amount information of the power amount information 131 acquired from the client 16, the fuel consumption information set in advance, and the destination status stored in the destination status column 1512. Required from information.
  • the distance to the destination designated for car navigation or the like is multiplied by a predetermined fuel consumption, and the multiplication value ( Information regarding whether or not the remaining power amount of the power amount information 131 is sufficient with respect to the distance * fuel consumption is stored in the power amount state column 2513.
  • the distance to the user's address set in advance is multiplied by the fuel efficiency set in advance, and the multiplied value (distance * Information on whether or not the remaining power amount of the power amount information 131 is sufficient with respect to (fuel consumption) is stored in the power amount state column 2513.
  • the action history information acquisition result table 252 is a table that stores information generated based on the charge / power sale history information. As shown in FIG. 20, the user column 2521, the time information column 2522, and the required time information A column 2523, a unit price column 2524, an action content column 2525, and the like.
  • the user column 2511 is information for identifying the user of the client 16 and stores, for example, a user name.
  • time information column 2522 information on the start time of the charge / power sale history information 136 is stored.
  • the required time information column 2523 stores time information obtained by subtracting the start time from the end time of the charge / power sale history information 136.
  • the unit price column 2524 stores the absolute value of the amount obtained by dividing the amount of electricity paid by the amount of charge or the absolute value of the amount obtained by dividing the amount of electricity sold by the amount of electricity sold.
  • information indicating “charge” is stored if the charge / power sale amount of the charge / power sale history information 136 is a positive value, and if the charge / power sale amount is a negative value, “ Information indicating “power sale” is stored.
  • the purpose-history correspondence information generation unit 224 associates the purpose acquisition result table 251 with the action history information acquisition result table 252 and totals data for each time information at the time of acquisition. Specifically, when the time information at the time of acquisition indicates the same time, the “destination status” and “power status” stored as the purpose identification information in the purpose acquisition result table 251 are the purposes shown in FIG. Stored in the destination status column 2533 and the power amount status column 2534 of the history correspondence information acquisition result table 253, respectively. The corresponding “user” and “time information at the time of acquisition” are stored in the user column 2531 and the time information column 2532 at the time of acquisition, respectively.
  • the purpose-history correspondence information generation unit 224 displays the “required time information”, “unit price”, and “behavior content” stored as the history information in the behavior history information acquisition result table 252, as the purpose-history correspondence information acquisition result table.
  • the required time information field 2535, the unit price field 2536, and the action content field 2537 are stored.
  • the search result candidate generation unit 229 can recommend information suitable for the user's situation. For example, when the user gets in a car for the purpose of returning home and there is a sufficient amount of power, information regarding power sale can be recommended. In addition, when the user gets in a car to go to a place different from his home and the amount of electric power is insufficient, information regarding charging can be recommended.
  • the user association degree may be modified according to the user attribute information, and the user association degree may be modified according to the weighting of the user attribute information.
  • information different from that of the first embodiment is stored in the attribute information 256 of each user and the attribute weighting 257 for each purpose according to the present embodiment.
  • information stored in the attribute information 256 of each user and the attribute weighting 257 for each purpose will be described.
  • the attribute information 256 of each user is a table in which the attribute information of the user and the attribute information of the plug-in electric vehicle owned by the user are stored. As shown in FIG. 22, the user column 2561, the address column 2562, the fuel consumption A field 2563, an area field 2564, a power contract form field 2565, a battery capacity field 2566, and the like.
  • the user column 2561 information for identifying the user of the client 16, for example, a user name is stored.
  • the address field 2562 stores information indicating the user's address, for example, the latitude and longitude of the address.
  • the fuel consumption column 2563 stores information indicating the fuel consumption of the plug-in electric vehicle owned by the user.
  • the area column 2564 stores information indicating the area of the user's address.
  • the power contract form column 1565 stores information indicating the power contract form of the plug-in electric vehicle possessed by the user.
  • the battery capacity column 2566 stores the battery capacity of the plug-in electric vehicle owned by the user.
  • the attribute weighting 257 for each purpose is a table that stores the object identification information and the attribute weighting set for each user attribute in association with each other, as shown in FIG. 2571, a power amount status column 2572, a region column 2573, a power contract form column 2574, a car battery capacity column 2575, and the like.
  • the information stored in the destination status column 2571 and the power amount status column 2572 is purpose identification information indicating the purpose of the user's action, and in the destination status column 2571, the status of “return” when the user returns home, Information indicating whether the user is in a “going” situation leaving from home is stored.
  • the power amount status column 2572 stores information indicating the power amount status.
  • the area column 2573, the power contract form column 2574, and the car battery capacity column 2575 each store information indicating the weight of each item for each purpose identification information.
  • the purpose-specific relevance calculating unit 226 modifies the relevance between users using the attribute information of the user, and further, attributes for each purpose. Or modify the weight information.
  • the information on the contract form of the power is similar and the information on the area where the home is located is similar It is determined that the user is particularly related to the information, and information related to the user and data referred to by the user can be used as recommendation information.
  • the power contract form information is similar and the car battery capacity information is similar. Can be determined to be particularly relevant.
  • the recommendation process in the computer system 3 is similar to the recommendation process in the computer system 1 in the first embodiment.
  • the pre-processing process and the pre-processing process for collecting information related to the user's action purpose such as purpose identification information from the client 16.
  • the computer system 3 in the present embodiment is the first embodiment in that, in the preprocessing step, the output information of another application is acquired as the purpose identification information, and the predetermined action log is acquired as the action history information. Is different. In the following, differences from the first embodiment among the preprocessing step and the search processing step will be described in detail.
  • the purpose acquisition unit 123 of the client 16 acquires the current power amount information output from the power management application, which is another application, the movement information output from the car navigation, and the respective information as the purpose identification information. Time information is acquired (S502).
  • the action history information acquisition unit 125 of the client 16 acquires charge / power sale history information from the action log of the plug-in electric vehicle as action history information (S504).
  • the client information transmission unit 127 of the client 16 sends the purpose identification information acquired in step S502, the action history information acquired in step S504, and the time information acquired of each information to the server via the network port 150. 26 (S506).
  • the client information acquisition unit 223 of the server 26 receives the purpose identification information, the action history information, and the time information at which each information is acquired transmitted in step S506 (S508).
  • the client information acquisition unit 223 of the server 26 stores the various information acquired in step S508 on the disk (S510). Specifically, the client information acquisition unit 223 of the server 26 stores the purpose identification information acquired in step S508 and the time information at which the purpose identification information is acquired in association with the information for identifying the user in the purpose result acquisition table 251. To do. Further, the client information acquisition unit 223 of the server 26 stores the action history information acquired in step S508 and the time information acquired of the action history information in the action history information acquisition result table 252 in association with information for identifying the user. To do.
  • the purpose-history correspondence information generation unit 224 of the server 26 compares the purpose result acquisition table 251 storing the various types of information in step S510 with the action history information acquisition result table 252 for each time information at the time of acquisition. Are collected and stored in the purpose-history correspondence information acquisition result table 253 (S512).
  • the purpose-specific history information generation unit 225 of the server 26 extracts history data for each purpose identification information and generates purpose-specific history information 254 (S514).
  • the user-specific relevance calculation unit 226 of the server 26 extracts the users classified for each action purpose from the purpose-specific history information 254, and calculates the relevance between the users for each purpose (S516).
  • the purpose acquisition unit 123 of the client 16 acquires the current power amount information output from the power management application, which is another application, and the movement information output from the car navigation as the purpose identification information (S602).
  • the client information transmission unit 127 of the client 16 transmits the purpose identification information acquired in step S602 to the server 26 (S604).
  • the client information acquisition unit 223 of the server 26 receives the purpose identification information transmitted from the client 16 in step S604 (S606).
  • the server 26 also acquires information on the user of the client 16 who transmitted the purpose identification information.
  • the search result candidate generation unit 229 of the server 26 refers to the purpose-specific user association degree 255 that matches the purpose identification information acquired in step S606, and relates to the user information acquired in step S606. (S608).
  • search result candidate generation unit 229 acquires user action history information related to the user acquired in step S606 from the purpose-specific history information 254 (S610).
  • the search result generation unit 230 provides the client 16 with the action history information acquired in step S610 as a search result (S612).
  • the search result display unit 129 of the client 16 acquires the search result from the server 26 (S613). And the search result display part 129 of the client 16 displays the search result acquired in step S613 on the display apparatus 140 (S614).
  • information for identifying the user's action purpose is acquired from another application, and the user's action purpose is obtained. It is possible to recommend suitable information. For example, it is possible to determine whether the user gets on a plug-in electric vehicle while going home or going out from the home, and recommends information suitable for returning home or information suitable for going home. Furthermore, when the power of the plug-in electric vehicle is determined to be insufficient or sufficient, information for charging power suitable for the case where the power is insufficient is recommended, or the power is sufficient It is possible to recommend information for selling power.
  • recommendation information is obtained based on various programs stored in the memories of the clients 10, 15, 16 and the memories of the servers 20, 25, 26.
  • the present invention is not limited to this, and various programs are stored in a storage device other than the client 10, the server 20, etc. Various functions may be realized by calling the program.
  • the present invention can be applied to a computer system that presents information suitable for a user's action purpose to the user.

Abstract

　ユーザの行動目的に適した情報をユーザに提示する。　コンピュータは、複数ユーザにより利用されるクライアントとネットワークを介して接続され、複数ユーザの行動目的ごとに分類された複数ユーザの行動履歴情報を示す目的別履歴情報と、複数ユーザの行動目的ごとに分類された複数ユーザのユーザ間の関連度情報を示す目的別ユーザ間関連度情報とを格納しているデータベースと、複数のクライアントのうち一のクライアントから、一のクライアントのユーザの行動目的を識別する目的識別情報を取得する目的識別情報取得部と、目的識別情報取得部により取得された目的識別情報に対応するユーザ間関連度情報をもとに、一のユーザに関連する他のユーザを特定し、特定された他のユーザに対応する履歴情報に基づいて、一のユーザに対するレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成部と、を備えるようにした。

Description

コンピュータおよびレコメンド方法
　本発明は、コンピュータおよびレコメンド方法に関し、ユーザに適した情報を推薦するコンピュータおよびレコメンド方法に適用して好適なるものである。
　情報技術の発展に伴い、生成される情報量は増大している。このため、大量の情報の中から、有用な情報を選択することが困難になってきている。そこでユーザに有用な情報を選択して提供する技術として、情報レコメンド技術が挙げられる。この情報レコメンド技術を利用して、ユーザに有益な情報を提示する仕組みが情報レコメンドシステムである。
　上記した情報レコメンド技術の一つに、情報の内容に基づいてフィルタリング（Content-based Filtering）する方式がある。この方式では、情報を何らかの類似度を測る表現に変換し、その表現形式上で定義される類似度によって情報をフィルタリングしている。例えば、当該方式によれば、ユーザがある文書を閲覧した場合に、その文書と類似した文書をレコメンドすることができる。また、特許文献１には、当該方式を利用して、あるユーザが閲覧した文書と類似した文書をレコメンドするだけでなく、文書の内容に基づくユーザの嗜好も考慮した情報をレコメンドする技術が開示されている。
　また、特許文献２には、ユーザの置かれている状況、例えば、ユーザがいる場所と時間に応じて情報をフィルタリングする方式が開示されている。特許文献２によれば、ユーザの置かれている状況情報に対して、その状況情報に類似する情報をフィルタリングするため、ユーザが存在する場所や時間に応じてレコメンドする内容を変えることができる。
特開２００２－２１５６６５号公報 特開２０１０－１２８９２７号公報
　しかし、ユーザが閲覧した情報と類似した情報や、ユーザの置かれている状況に応じた情報がレコメンドされても、レコメンドされた情報がユーザの行動目的と異なっている場合がある。この場合、ユーザの行動に適した情報を提示することができないという問題があった。
　本発明は以上の点を考慮してなされたもので、ユーザの行動目的に適した情報をユーザに提示することが可能な情報処理装置および情報処理方法を提案しようとするものである。
　かかる課題を解決するため本発明においては、複数ユーザにより利用されるクライアントとネットワークを介して接続されたコンピュータであって、前記複数ユーザの行動目的ごとに分類された前記複数ユーザの行動履歴情報を示す目的別履歴情報と、前記複数ユーザの前記行動目的ごとに分類された前記複数ユーザのユーザ間の関連度情報を示す目的別ユーザ間関連度情報とを格納しているデータベースと、前記複数のクライアントのうち一のクライアントから、前記一のクライアントのユーザの行動目的を識別する目的識別情報を取得する目的識別情報取得部と、前記目的識別情報取得部により取得された前記目的識別情報に対応する前記ユーザ間関連度情報をもとに、前記一のクライアントのユーザに関連する他のユーザを特定し、前記特定された他のユーザに対応する前記履歴情報に基づいて、前記一のクライアントのユーザに対するレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成部と、を備えることを特徴とする、コンピュータが提供される。
　かかる構成によれば、複数ユーザの行動目的ごとに行動履歴情報が分類されて格納され、さらに、複数ユーザの行動目的ごとにユーザ間の関連度情報が分類されて格納され、クライアントから目的識別情報が送信されると、目的識別情報により示される目的のユーザ間関連度を取得して、クライアントのユーザに関連したユーザを抽出し、さらに、目的識別情報により示される目的の目的別履歴情報を取得して、クライアントのユーザに関連したユーザの履歴情報を抽出して探索結果候補とする。これにより、クライアントのユーザの行動目的に関連した他のユーザが参照したデータをレコメンド情報として提示することができ、クライアントを利用するユーザの利便性を向上させることが可能となる。
　本発明によれば、ユーザの行動目的に適した情報をユーザに提示することができる。
本発明の第１の実施の形態にかかる計算機システムの全体構成を示すブロック図である。 同実施の形態にかかる起動プロセス情報の一例を示す図表である。 同実施の形態にかかるファイル参照履歴リストの一例を示す図表である。 同実施の形態にかかる目的取得結果表の一例を示す図表である。 同実施の形態にかかる行動履歴情報取得結果表の一例を示す図表である。 同実施の形態にかかる目的－履歴対応情報取得結果表の一例を示す図表である。 同実施の形態にかかる目的別履歴情報の一例を示す図表である。 同実施の形態にかかる目的別履歴情報の一例を示す図表である。 同実施の形態にかかる目的別ユーザ間関連度の一例を示す図表である。 同実施の形態にかかる目的別ユーザ間関連度の一例を示す図表である。 同実施の形態にかかるユーザの属性情報の一例を示す図表である。 同実施の形態にかかる目的ごとの属性の重み付けの一例を示す図表である。 同実施の形態にかかる表示画面の表示内容を示す概念図である。 同実施の形態にかかる表示画面の表示内容を示す概念図である。 本発明の第２の実施の形態にかかる計算機システムの全体構成を示すブロック図である。 同実施の形態にかかるソーシャルグラフの一例を示す概念図である。 同実施の形態にかかる目的・グラフ対応表の一例を示す図表である。 本発明の第３の実施の形態にかかる計算機システムの全体構成を示すブロック図である。 同実施の形態にかかる電力量情報の一例を示す図表である。 同実施の形態にかかる移動情報の一例を示す図表である。 同実施の形態にかかる充電・売電履歴情報の一例を示す図表である。 同実施の形態にかかる目的取得結果表の一例を示す図表である。 同実施の形態にかかる行動履歴情報取得結果表の一例を示す図表である。 同実施の形態にかかる目的－履歴対応情報取得結果表の一例を示す図表である。 同実施の形態にかかる各ユーザの属性情報の一例を示す図表である。 同実施の形態にかかる目的ごとの属性の重みづけの一例を示す図表である。
　以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。
（１）第１の実施の形態
（１－１）ハードウェア構成
（１－１－１）計算機システムのハードウェア構成
　本実施の形態に係る計算機システム１は、図１に示すように、クライアント１０とサーバ２０とネットワーク３０などから構成される。
　クライアント１０は、例えば、ＰＣ（Personal Computer）、携帯電話またはＰＤＡ（Personal Digital Assistant）など、表示装置を備える情報処理端末である。また、クライアント１０は、ネットワーク３０を介してサーバ２０と接続されている。ネットワーク３０は、クライアント１０とサーバ２０とを通信可能に接続する通信回線網であり、例えばインターネット、電話回線網、衛星通信網等の公衆回線網や、ＷＡＮ、ＬＡＮ、ＩＰ－ＶＰＮ等の専用回線網などで構成されており、有線、無線を問わない。
　クライアント１０は、ユーザの行動目的、位置情報および該位置情報を取得した時間情報などのユーザ情報を取得して、ネットワーク３０を介してサーバ２０に送信する。また、クライアント１０は、サーバ２０からユーザ情報に基づいて生成されたユーザに提示するための情報を受信してクライアント１０の表示画面に表示する。ユーザに提示するための情報を、以降、レコメンド情報と称して説明する場合もある
　なお、図１では、１つのクライアント１０がサーバ２０に接続している構成を示しているが、かかる例に限定されず、クライアント１０と同様の機能を有する複数のクライアントとサーバ２０とがネットワークを介して相互に接続する構成であってもよい。
　サーバ２０は、ネットワーク３０を介してクライアント１０と接続して、データの送受信を行う情報処理装置である。サーバ２０は、クライアント１０において取得されたユーザ情報に基づいてユーザに提示するレコメンド情報を生成する。そして、サーバ２０は、ネットワーク３０を介してレコメンド情報をクライアント１０に送信する。
　ここで、上記構成によって提供される本実施形態の概要について説明する。従来から、情報の内容に基づいてフィルタリングすることが行われていた。例えば、ユーザがある文書を閲覧した場合に、その文書と類似した文書をフィルタリングしてユーザにレコメンドしたり、文書の内容に基づくユーザの嗜好を抽出してユーザの嗜好を考慮した情報をレコメンドしたりしていた。また、ユーザがいる場所や時間などのユーザの状況に応じて情報をフィルタリングして、ユーザの状況に応じた情報をレコメンドすることが行われていた。
　しかし、ユーザが閲覧した情報に類似する情報や、ユーザの状況に応じた情報を提示しても、計算機システム１を利用するユーザの行動目的が異なる場合には、ユーザの行動に適した情報を提示しているとは限らなかった。例えば、ユーザが閲覧した文書に類似した情報であっても、そのユーザが計算機システム１を利用して行っている業務等とは関係のない情報が提示される可能性もある。また、ユーザがいる場所や時間等に関連したユーザの状況を示す情報を取得しても、当該状況を示す情報だけではユーザの行動目的を判別することはできない。したがって、ユーザの状況を示す情報からユーザの行動目的に適した情報をレコメンドすることができなかった。
　そこで、本実施形態では、ユーザの行動目的別に閲覧情報等の履歴情報と複数のユーザ間の関連度を管理する。そして、ユーザに情報をレコメンドする際に、ユーザの行動目的を識別して、ユーザの行動目的に適した情報をユーザに提示することを可能としている。例えば、ユーザが企業内において何らかの定型業務を行っている場合に、ユーザが行っている業務に適した情報をレコメンドすることが可能となる。これにより、ユーザの利便性を向上させることが可能となる。
（１－１－２）クライアントのハードウェア構成
　図１に示すように、クライアント１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１０、メモリ１２０、表示装置１４０、ネットワークポート１５０およびバス１６０などから構成される。
　ＣＰＵ１１０は、演算処理装置として機能し、メモリ１２０に記憶されているアプリケーションプログラムや演算パラメータ等にしたがって、クライアント１０全体の動作を制御する。
　表示装置１４０は、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ　Ｒａｙ　Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ　Ｌｉｇｈｔ　Ｅｍｉｔｔｉｎｇ　Ｄｉｓｐｌａｙ）装置およびランプなどなどから構成される。
　ネットワークポート１５０は、ネットワーク３０を介してサーバ２０と接続され、各種情報をサーバ２０に送受信するためのインタフェースである。バス１６０は、クライアント１０を構成する各装置を相互に接続する機能を有し、例えば、ＣＰＵバスなどから構成されるホストバスや、ブリッジなどから構成される。
（１－１－３）サーバのハードウェア構成
　図１に示すように、サーバ２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１０、メモリ２２０、ディスク２４０、ネットワークポート２５０およびバス２６０などから構成される。
　ＣＰＵ２１０は、演算処理装置として機能し、メモリ２２０に記憶されているアプリケーションプログラムや演算パラメータ等にしたがって、サーバ２０全体の動作を制御する。
　ディスク２４０は、例えば、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ　Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性メモリや、ハードディスクおよび円盤型磁性体ディスクなどの磁気ディスクや、ＣＤ－Ｒ（Ｃｏｍｐａｃｔ　Ｄｉｓｃ　Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）／ＲＷ（ＲｅＷｒｉｔａｂｌｅ）、ＤＶＤ－Ｒ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｃ　Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）／ＲＷ／＋Ｒ／＋ＲＷ／ＲＡＭ（Ｒａｎｄａｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）およびＢＤ（Ｂｌｕ－ｒａｙ　Ｄｉｓｃ（登録商標））―Ｒ／ＢＤ－ＲＥなどの光ディスクや、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ　Ｏｐｔｉｃａｌ）ディスクなどの記憶媒体であってもよい。
　ネットワークポート２５０は、ネットワーク３０を介してクライアント１０と接続され、各種情報をクライアント１０に送受信するためのインタフェースである。バス２６０は、サーバ２０を構成する各装置を相互に接続する機能を有し、例えば、ＣＰＵバスなどから構成されるホストバスや、ブリッジなどから構成される。
（１－２）ソフトウェア構成
（１－２－１）クライアントのソフトウェア構成
　図１に示すように、クライアント１０のメモリ１２０には、各種プログラムおよび当該プログラムが利用するテーブルが格納され、例えば、システム制御部１２１、履歴収集処理制御部１２２、目的取得部１２３、起動プロセス情報１２４、行動履歴情報取得部１２５、ファイル参照履歴リスト１２６、クライアント情報送信部１２７、レコメンド情報探索処理制御部１２８および探索結果表示部１２９などが格納される。
　システム制御部１２１は、メモリ１２０に格納されているプログラム全体を制御するプログラムである。具体的には、システム制御部１２１は、履歴収集処理制御部１２２およびレコメンド情報探索処理制御部１２８を起動する。システム制御部１２１は、ユーザ操作に応じて各制御部を起動させてもよいし、所定の間隔で各制御部を起動させてもよい。
　履歴収集処理制御部１２２は、目的取得部１２３、行動履歴情報取得部１２５およびクライアント情報送信部１２７を順に起動して、ユーザの行動目的を示す情報や、ユーザの行動履歴情報を取得して、これらの情報をサーバ２０に送信させる。
　目的取得部１２３は、ユーザの行動目的を識別する目的識別情報として、クライアント上で起動しているアプリケーションの情報を取得する。また、当該アプリケーションの情報とともに、アプリケーションの情報を取得した時刻も取得する。クライアント上で起動しているアプリケーションの情報は、メモリ１２０に格納されている起動プロセス情報１２４から取得する。また、目的取得部１２３は、ユーザの行動目的を識別する目的識別情報と時刻情報とをクライアント情報送信部１２７に提供する。
　起動プロセス情報１２４は、クライアント上で起動しているアプリケーションの情報を管理しているテーブルであって、図２に示すように、イメージ名欄１２４１およびユーザ欄１２４２欄から構成される。イメージ名欄１２４１には、クライアント上で起動しているアプリケーションのイメージ名が格納される。起動しているアプリケーションのイメージ名とは、起動しているアプリケーションを想起させる名称である。ユーザ欄１２４２には、アプリケーションを起動しているユーザを識別する情報であって、例えばユーザ名が格納される。ユーザ名は、クライアント１０にユーザがログインする際に入力されるユーザ名や起動しているアプリケーションを利用する際に入力されるユーザ名などである。
　上記では、目的識別情報として、アプリケーションのプロセス情報を取得したが、かかる例に限定されず、アプリケーション自体が有する情報を使用してもよい。アプリケーション自体が有する情報としては、例えば、スケジューラアプリが有するスケジュール情報などを例示できる。
　行動履歴情報取得部１２５は、ユーザの行動履歴を示す情報として、ユーザが参照しているデータを示す情報を取得する。ユーザが参照しているデータを示す情報は、ユーザが閲覧しているデータのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）やファイルパスなどを例示できる。また、ユーザが参照しているデータの情報とともに、ユーザが当該データを参照した時刻も取得する。ユーザが参照しているデータを示す情報は、メモリ１２０に格納されているファイル参照履歴リスト１２６から取得する。また、行動履歴情報取得部１２５は、ユーザが参照しているデータを示す情報と時刻情報とをクライアント情報送信部１２７に提供する。
　ファイル参照履歴リスト１２６は、ユーザにより閲覧されたデータを示す情報と、当該データを閲覧した時刻が登録されるリストであって、図３に示すように、参照データ欄１２６１および時刻情報１２６２などから構成される。参照データ欄１２６１には、ユーザが閲覧しているデータのＵＲＬやファイルパスなどが格納される。例えば、ユーザが系列店の他店舗の発注情報を参照した場合には、当該情報の格納場所を示すファイルパスが格納される。
　そして、クライアント情報送信部１２７は、目的取得部１２３から提供されたユーザの行動目的を識別する情報および時刻情報と、行動履歴情報取得部１２５から提供されたユーザが参照しているデータを示す情報および時刻情報を、ネットワークポート１５０を介してサーバ２０に送信する。
　レコメンド情報探索処理制御部１２８は、目的取得部１２３、クライアント情報送信部１２７および探索結果表示部１２９を順に起動して、ユーザの行動目的に応じて探索されるレコメンド情報をサーバ２０から取得して表示装置１４０に表示させる。
　探索結果表示部１２９は、上記した目的取得部１２３により取得されたユーザの行動目的を識別する情報に応じたレコメンド情報をサーバ２０から取得する。そして、取得したレコメンド情報を表示装置１４０に表示させる機能を有する。
（１－２－２）サーバのソフトウェア構成
　図１に示すように、サーバ２０のメモリ２２０には、各種プログラムが格納され、例えば、システム制御部２２１、履歴収集処理制御部２２２、クライアント情報取得部２２３、目的－履歴対応情報生成部２２４、目的別履歴情報生成部２２５、目的別ユーザ間関連度算定部２２６、レコメンド情報探索処理制御部２２７、目的識別部２２８、探索結果候補生成部２２９および探索結果生成部２３０などが格納される。
　また、ディスク２４０には、各種プログラムが利用するテーブルが格納され、例えば、目的取得結果表２４１、行動履歴情報取得結果表２４２、目的－履歴対応情報取得結果表２４３、目的別履歴情報２４４、目的別ユーザ間関連度２４５、各ユーザの属性情報２４６および目的ごとの属性の重み付け２４７などが格納される。本実施形態では、これらのテーブルはディスク２４０に格納する構成としたが、かかる例に限定されず、メモリ２２０にすべてのテーブルまたは一部のテーブルを格納する構成としてもよい。
　システム制御部２２１は、メモリ２２０に格納されているプログラム全体を制御するプログラムである。具体的には、システム制御部２２１は、履歴収集処理制御部２２２、レコメンド情報探索処理制御部２２７を起動する。システム制御部２２１は、クライアント１０からユーザの行動目的の情報等が送信されたことを契機に各制御部を起動させてもよいし、クライアント１０を介したユーザ操作に応じて各制御部を起動させてもよい。
　履歴収集処理制御部２２２は、クライアント情報取得部２２３、目的－履歴対応情報生成部２２４、目的別履歴情報生成部２２５および目的別ユーザ間関連度算定部２２６を順に起動して、クライアント１０から取得した情報をもとに、ユーザの行動目的別に複数のユーザ間の関連度を示す情報を生成させる。
　クライアント情報取得部２２３は、ユーザの行動目的を識別する目的識別情報および当該情報を取得した時刻情報と、行動履歴情報と当該情報を取得した時刻情報をクライアント１０から受信する。クライアント情報取得部２２３は、クライアント１０から取得した目的識別情報および当該情報を取得した時刻情報を目的取得結果表２４１に格納し、行動履歴情報および当該情報を取得した時刻情報を行動履歴情報取得結果表２４２に格納する。
　目的取得結果表２４１は、クライアント１０から取得した情報を順に格納するテーブルであって、図４に示すように、ユーザ欄２４１１と、目的識別情報欄２４１２と、取得時の時刻情報欄２４１３などから構成される。ユーザ欄２４１１には、クライアント１０を利用しているユーザを識別する情報が格納される。目的識別情報欄２４１２には、ユーザの行動目的を識別する情報が格納され、クライアント１０上で起動しているアプリケーションの名称等が格納される。取得時の時刻情報２４１３には、クライアント１０が目的識別情報を取得した時刻が格納される。
　また、行動履歴情報取得結果表２４２は、図５に示すように、ユーザ欄２４２１、参照データ欄２４２２、取得時の時刻情報２４２３などから構成される。ユーザ欄２４２１には、クライアント１０を利用しているユーザを識別する情報が格納される。参照データ欄２４２２には、ユーザが参照したデータを示す情報が格納される。取得時の時刻情報欄２４２３には、参照データ欄に格納されたデータをユーザが参照した時刻が格納される。
　目的－履歴対応情報生成部２２４は、目的取得結果表２４１と行動履歴情報取得結果表２４２とを対応付けて、それぞれの取得時の時刻情報毎にデータを集計する。具体的には、それぞれの取得時の時刻情報が同一の時刻を示す場合に、ユーザの行動目的を目的識別情報２４１２と参照データ２４２２とを対応付けて目的－履歴対応情報取得結果表２４３に格納する。図６に示すように、目的－履歴対応情報取得結果表２４３は、ユーザ欄２４３１、取得時の時刻情報欄２４３２、目的識別情報欄２４３３および参照データ２４３４などから構成される。
　ユーザ欄２４３１には、クライアント１０を利用しているユーザを識別する情報が格納される。取得時の時刻情報２４３２には、目的取得結果表２４１と行動履歴情報取得結果表２４２のそれぞれの取得時の時刻情報が一致する場合に、当該取得時の時刻情報が格納される。目的識別情報２４３３には、取得時の時刻情報２４３２に対応する目的識別情報が目的取得結果表２４１から抽出されて格納される。参照データ欄２４３４には、取得時の時刻情報２４３２に対応する参照データが行動履歴情報取得結果表２４２から抽出されて格納される。
　目的別履歴情報生成部２２５は、上記した目的－履歴対応情報取得結果表２４３から、目的識別情報別に行動履歴を抽出して、目的別履歴情報２４４を生成する。具体的には、目的別履歴情報生成部２２５は、目的識別情報２４３３に格納されている目的識別情報ごとにユーザ名と参照データとを抽出して、目的別履歴情報２４４に格納する。
　目的別履歴情報２４４は、図７Ａおよび図７Ｂに示すように、ユーザ欄２４４１および参照データ欄２４４２から構成される。ユーザ欄２４４１には、目的－履歴対応情報取得結果表２４３から抽出されたユーザを識別する情報が格納される。参照データ２４４２には、目的－履歴対応情報取得結果表２４３から抽出されたユーザが参照したデータを示す情報が格納される。
　例えば、図７Ａは、目的識別情報が発注業務のアプリケーションである「発注アプリ」の場合の目的別履歴情報２４４Ａを示す。また、図７Ｂは、目的識別情報が分析業務のアプリケーションである「分析アプリ」の場合の目的別履歴情報２４４Ｂを示す。目的別履歴情報２４４に格納された情報により、ユーザがあるアプリケーションを起動しているときに参照しているデータを検出することができる。上記したように、起動しているアプリケーションをもとに、ユーザの行動目的を推定することができるため、目的別履歴情報２４４を利用することにより、ユーザの行動目的に応じた履歴情報を利用することが可能となる。
　また、目的別履歴情報生成部２２５は、目的－履歴対応情報取得結果表２４３から、目的識別に寄与しないアプリケーションを除いて、目的別履歴情報２４４に格納してもよい。目的識別に寄与しないアプリケーションとは、そのアプリケーションによってはユーザの行動目的を識別することができないアプリケーションである。
　目的識別に寄与しないアプリケーションは、例えば、目的－履歴対応情報取得結果表２４３の目的識別情報欄２４３３に異なるアプリと同時に、かつ、多数回出現するアプリケーションである。図６に示すように、「ファイルビューアアプリ」は、目的識別情報欄２４３３において、発注アプリ・分析アプリと同時に複数回出現している。一方で、発注アプリと分析アプリは単独でも現れるなど、ユーザの行動目的を識別する情報の候補である。したがって、「ファイルビューアアプリ」は、ユーザの行動目的を識別するための情報ではないから、目的識別に寄与しないアプリケーションであると判断することができる。
　目的別ユーザ間関連度算定部２２６は、目的別履歴情報２４４から、行動目的ごとに分類されるユーザを抽出し、目的別ユーザ間関連度２４５を生成する。具体的には、目的別ユーザ間関連度算定部２２６は、目的別履歴情報２４４において、目的識別情報で別々に管理される目的別履歴情報２４４毎に出現する複数のユーザを、関連するユーザであるとして関連度１を設定する。例えば、目的別履歴情報２４４Ａでは、ユーザＡとユーザＢが出現しているため、ユーザＡとユーザＢが関連するユーザであるとして関連度１を設定する。同様に、目的別履歴情報２４４Ｂでは、ユーザＡとユーザＤが出現しているため、ユーザＡとユーザＤが関連するユーザであるとして関連度１を設定する。
　目的別ユーザ間関連度２４５は、ユーザの関連度を示す情報が格納されるテーブルであって、図８Ａおよび図８Ｂに示すように、ユーザ１欄２４５１、ユーザ２欄２４５２および関連度欄２４５３から構成される。ユーザ１欄２４５１およびユーザ２欄２４５２には、目的別履歴情報２４４に出現するユーザを識別する情報が格納される。関連度欄２４５３には、ユーザ１欄２４５２およびユーザ２欄２４５３に格納されたユーザの関連度を示す情報が格納される。
　図８Ａに示す目的別ユーザ間関連度２４５Ａは、図７Ａに示す目的別履歴情報２４４Ａに格納された情報をもとに生成された情報である。すなわち、目的識別情報が発注業務のアプリケーションである「発注アプリ」の場合のユーザ間関連度を示している。また、図８Ｂに示す目的別ユーザ間関連度２４５Ｂは、図７Ｂに示す目的別履歴情報２４４Ｂに格納された情報をもとに生成された情報である。すなわち、目的識別情報が分析業務のアプリケーションである「分析アプリ」の場合のユーザ間関連度を示している。
　また、目的別ユーザ間関連度算定部２２６は、ユーザの属性情報２４６を用いてユーザ間の関連度を示す情報を修正してもよい。例えば、ユーザ毎に属性情報が設定されている場合に、共通する属性情報が多い場合と少ない場合とでユーザの関連度を変更してもよい。
　ユーザの属性情報２４６は、ユーザを識別する情報とユーザの属性情報を関連付けて格納するテーブルであって、図９に示すように、ユーザ欄２４６１、職位欄２４６２、立地条件２４６３および規模欄２４６４などから構成される。
　ユーザ欄２４６１には、ユーザを識別する情報が格納される。職位欄２４６２には、ユーザの職位情報を示す情報が格納され、例えば、「店長」や「販売員」などが格納される。立地条件欄２４６３には、ユーザの属する企業等の立地条件を示す情報が格納され、例えば、「ビジネスオフィス街」や「学生街」などが格納される。また、規模欄２４６４には、ユーザの属する企業等の規模を示す情報が格納され、例えば、床面積の広さなどが格納される。
　ここで、ユーザの属性情報２４６を利用した、ユーザ間の関連度の修正方法について説明する。例えば、目的別ユーザ間関連度算定部２２６は、複数の属性情報のうち、ユーザ間で一致している属性情報の個数に応じてユーザ間の関連度を修正するようにしてもよい。図９に示すように、ユーザＡとユーザＢとは、「職位」、「立地条件」、「規模」の３つの属性のうち、「職位」と「立地条件」の２つの属性情報が一致しているため、以下の数式により関連度の修正値を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　目的別ユーザ間関連度算定部２２６は、上記（１）式により算出された関連度の修正値「０．６７」を関連度「１」に乗算して、関連度を「０．６７」に修正する。
　同様に、ユーザＡとユーザＣとは、「規模」の属性情報が一致しているため、目的別ユーザ間関連度算定部２２６は、以下の数式により関連度の修正値を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　目的別ユーザ間関連度算定部２２６は、上記（２）式により算出された関連度の修正値「０．３３」を関連度「１」に乗算して、関連度を修正「０．３３」に修正する。
　また、目的別ユーザ間関連度算定部２２６は、目的ごとの属性の重み付け２４７を用いてユーザ間の関連度を示す情報をさらに修正してもよい。例えば、目的ごとの属性の重み付けが設定されている場合に、目的ごとの属性の重みに応じてユーザ間の関連度を変更してもよい。
　目的ごとの属性の重み付け２４７は、ユーザの行動目的を識別する目的識別情報と、ユーザの行動目的ごとに設定された属性の重み付けとを関連付けて格納するテーブルであって、図１０に示すように、目的識別情報欄２４７１、職位欄２４７２、立地条件欄２４７３および規模欄２４７４などから構成される。
　目的識別情報欄２４７１には、ユーザの行動目的を識別する情報が格納され、例えば、アプリケーションの名称が格納される。職位欄２４７２には、目的識別情報ごとの「職位」の重みを示す情報が格納される。立地条件欄２４７３には、目的識別情報ごとの「立地条件」の重みを示す情報が格納される。規模欄２４７４には、目的識別情報ごとの「規模」の重みを示す情報が格納される。
　ここで、目的ごとの属性の重み付け２４７を利用した、ユーザ間の関連度の修正方法について説明する。例えば、図１０に示すように、目的識別情報が発注アプリである場合における各属性の重みについて、職位が「１」、立地条件が「４」、規模が「２」であったとする。この場合、目的別ユーザ間関連度算定部２２６は、上記したユーザの属性情報と属性の重みの情報とから、ユーザＡとユーザＢの関連度の修正値を以下の数式により算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　目的別ユーザ間関連度算定部２２６は、上記（３）式により算出された関連度の修正値「０．７１」を関連度「１」に乗算して、関連度を「０．７１」に修正する。
　同様に、目的別ユーザ間関連度算定部２２６は、ユーザの属性情報と属性の重みの情報とから、ユーザＡとユーザＤの関連度の修正値を以下の数式により算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　目的別ユーザ間関連度算定部２２６は、上記（４）式により算出された関連度の修正値「０．１４」を関連度「１」に乗算して、関連度を「０．１４」に修正する。
　上記したように、ユーザ間の関連度をユーザの属性情報を用いて修正したり、さらに、目的ごとの属性の重みの情報を用いて修正したりすることにより、より適切なユーザ間の関連度を算出することが可能となる。このように、適切なユーザ間の関連度を算出することにより、より的確なレコメンド情報をユーザに提示することができる。
　レコメンド情報探索処理制御部２２７は、クライアント情報取得部２２３、目的識別部２２８、探索結果候補生成部２２９および探索結果生成部２３０を順に起動して、ユーザの行動目的に応じたレコメンド情報を探索させる。
　目的識別部２２８は、上記したクライアント情報取得部２２３により取得されたユーザの目的識別情報を取得して探索結果候補生成部２２９に提供する。
　探索結果候補生成部２２９は、目的識別部２２８により提供された目的識別情報に一致する目的のユーザ間関連度２４５を取得する。そして、取得したユーザ間関連度２４５から、クライアント情報取得部２２３により取得されたユーザと関連度の高いユーザを抽出する。例えば、クライアント１０のユーザがユーザＡであった場合には、ユーザＡと関連度の高いユーザＢを抽出する。
　さらに、探索結果候補生成部２２９は、目的識別部２２８により提供された目的識別情報に一致する目的の目的別履歴情報２４４を取得する。そして、取得した目的別履歴情報２４４から、ユーザと関連度の高いユーザが参照したデータの履歴を抽出する。例えば、ユーザＡと関連度の高いユーザとしてユーザＢが抽出されたとする。この場合、目的別履歴情報２４４から、ユーザＢが参照したデータの履歴「発注時のノウハウ情報」を抽出する。このように、探索結果候補生成部２２９は、ユーザＡと関連度の高いユーザＢの参照したデータの履歴を探索結果候補として取得する。
　探索結果生成部２３０は、探索結果候補生成部２２９が探索結果候補として保存したデータを探索結果としてクライアント１０に提供する。探索結果生成部２３０は、探索結果候補として保存されたデータを任意の基準で降順または昇順に並べ替えたものを探索結果としてクライアント１０に提供してもよい。例えば、探索結果候補のうち、参照データを最近参照された順に並べ替えてもよい。また、ユーザの関連度の高い情報から順に並べ替えてもよい。さらに、参照データの参照順とユーザの関連度順とを組み合わせて並べ替えてもよい。さらに、並び替えた上位あるいは特定範囲の順位のデータを提供してもよい。このように、クライアント１０に提供する情報を参照データの参照順やユーザの関連度順に並べ替えることにより、ユーザの行動目的に関連する情報のうち、より最新の情報やより関連度の高い情報をユーザにレコメンドすることが可能となる。
（１－３）計算機システムの動作の詳細
　次に、計算機システム１の動作の詳細について説明する。計算機システム１におけるレコメンド処理は、主に、クライアント１０から目的識別情報等のユーザの行動目的に関する情報を収集する前処理工程と、前処理工程により生成された目的別の履歴情報や目的別のユーザ間関連度等を用いてユーザの行動目的に適した情報を探索する探索処理工程からなる。
　上記前処理工程は、サーバ２０とサーバ２０に接続されている複数のクライアント１０とにより定期的に実行されてもよいし、クライアント１０のユーザ操作に応じて実行されてもよい。また、サーバ２０からの履歴収集開始指示を契機に実行するようにしてもよい。また、上記探索処理工程は、ユーザ入力に応じてクライアント１０から送信されるレコメンド情報探索処理開始指示を契機に実行される。
　まず、ユーザの行動目的に関する情報を収集する前処理工程について詳細に説明する。なお、以下では、各処理の処理主体を各装置のメモリに格納されているプログラムとして説明するが、実際は、そのプログラムに基づいてクライアント１０およびサーバ２０のハードウェアが協働して各種処理を実行することは言うまでもない。
　まず、クライアント１０の目的取得部１２３は、「目的識別情報」としてクライアント１０上で起動しているアプリケーションの情報と、当該情報を取得した時刻を取得する（Ｓ１０２）。具体的には、目的取得部１２３は、図２に示す起動プロセス情報１２４から、イメージ欄１２４１に格納されているアプリケーションの情報をユーザの行動目的を識別する目的識別情報として取得する。
　そして、クライアント１０の行動履歴情報取得部１２５は、ユーザが参照しているデータの情報と、当該情報を取得した時刻を取得する（Ｓ１０４）。具体的には、行動履歴情報取得部１２５は、図３に示すファイル参照履歴リスト１２６から、参照データ欄１２６１に格納されている参照データの情報を取得する。
　そして、クライアント１０のクライアント情報送信部１２７は、ステップＳ１０２において取得した目的識別情報と、ステップＳ１０４において取得した参照データの情報と、それぞれの情報を取得した時刻情報とを、ネットワークポート１５０を介してサーバ２０に送信する（Ｓ１０６）。
　続いて、サーバ２０のクライアント情報取得部２２３は、ステップＳ１０６においてクライアント１０により送信された目的識別情報と、参照データの情報と、それぞれの情報を取得した時刻情報とを受信する（Ｓ１０８）。
　そして、サーバ２０のクライアント情報取得部２２３は、ステップＳ１０８において取得した各種情報をディスクに格納する（Ｓ１１０）。具体的には、サーバ２０のクライアント情報取得部２２３は、ステップＳ１０８において取得した目的識別情報と目的識別情報を取得した時刻情報とを、ユーザを識別する情報と関連付けて目的結果取得表２４１に格納する。また、サーバ２０のクライアント情報取得部２２３は、ステップＳ１０８において取得した参照データの情報と参照データを取得した時刻情報とを、ユーザを識別する情報と関連付けて行動履歴情報取得結果表２４２に格納する。
　続いて、サーバ２０の目的－履歴対応情報生成部２２４は、ステップＳ１１０において各種情報を格納した目的結果取得表２４１と行動履歴情報取得結果表２４２とを対比させ、それぞれの取得時の時刻情報毎に目的識別情報と参照データとを対応付けて、目的－履歴対応情報取得結果表２４３に格納する（Ｓ１１２）。具体的には、目的－履歴対応情報生成部２２４は、目的取得結果表２４１と行動履歴情報取得結果表２４２のそれぞれの「取得時の時刻情報」欄に格納されている時刻が同一の場合に、ユーザ毎および取得時の時刻情報毎に目的識別情報と参照データとを対応付けて目的－履歴対応情報取得結果表２４３の目的識別情報欄２４３３および参照データ欄２４３４欄にそれぞれ格納する。
　次に、サーバ２０の目的別履歴情報生成部２２５は、目的識別情報別に参照データを抽出して、目的別履歴情報２４４を生成する（Ｓ１１４）。具体的には、目的履歴情報生成部２２５は、目的識別情報ごとにユーザ名と参照データとを抽出して、目的別履歴情報２４４のユーザ欄２４４１および参照データ２４４２にそれぞれ格納する。目的履歴情報生成部２２５は、目的別に複数の目的別履歴情報２４４を生成する。
　また、目的別履歴情報生成部２２５は、目的－履歴対応情報取得結果表２４３から、目的識別に寄与しないアプリケーションを除いて、目的別履歴情報２４４に格納する。例えば、目的別履歴情報生成部２２５は、目的識別情報欄２４３３に多数のアプリケーションと同時に出現しているアプリケーションは、ユーザの行動目的を識別することができない汎用的なアプリケーションであると判断する。
続いて、サーバ２０の目的別ユーザ間関連度算定部２２６は、目的別履歴情報２４４から、行動目的ごとに分類されるユーザを抽出し、目的別にユーザ間の関連度を算出する（Ｓ１１６）。具体的には、目的別ユーザ間関連度算定部２２６は、目的別履歴情報２４４に出現する２以上のユーザを抽出して、当該ユーザ間の関連度を「１」に設定する。また、目的別ユーザ間関連度算定部２２６は、図９に示すユーザの属性情報２４６や図１０に示す目的ごとの属性の重みづけ２４７を利用して、ユーザ間の関連度を修正してもよい。
　例えば、目的別履歴情報２４４にユーザＡおよびユーザＢが出現していたとする。この場合、目的別ユーザ間関連度算定部２２６は、図９に示すユーザの属性情報のうち、ユーザＡとユーザＢの属性情報を比較する。さらに、目的別ユーザ間関連度算定部２２６は、目的別履歴情報２４４に適合する目的識別情報の属性情報の重みを取得してユーザ間の関連度の修正値を算出する。そして、目的別ユーザ間関連度算定部２２６は、最初に設定したユーザ間の関連度「１」に算出したユーザ間の関連度の修正値を乗じてユーザ間の関連度を修正する。
　次に、ユーザの行動目的に適した情報を探索する探索処理工程について詳細に説明する。まず、クライアント１０の目的取得部１２３が、クライアント１０上で起動しているアプリケーションの情報を取得する（Ｓ２０２）。具体的には、目的取得部１２３は、図２に示す起動プロセス情報１２４から、イメージ欄１２４１に格納されているアプリケーションの情報をユーザの行動目的を識別する目的識別情報として取得する。
　そして、クライアント１０のクライアント情報送信部１２７は、ステップＳ２０２において取得した目的識別情報をサーバ２０に送信する（Ｓ２０４）。
　続いて、サーバ２０のクライアント情報取得部２２３は、ステップＳ２０４においてクライアント１０により送信された目的識別情報を受信し、目的識別部２２８に目的識別情報を与える（Ｓ２０６）。また、サーバ２０は、ステップＳ２０６において、目的識別情報を送信したクライアント１０のユーザの情報も取得する。
　そして、サーバ２０の探索結果候補生成部２２９は、ステップＳ２０６において取得した目的識別情報に一致する目的の目的別ユーザ間関連度２４５を参照して、ステップＳ２０６において取得したユーザ情報と関連のあるユーザの情報を取得する（Ｓ２０８）。
　例えば、ステップＳ２０８において取得された目的識別情報が発注業務のアプリケーション（以降、発注アプリと称する。）を示す情報であった場合、ユーザの行動目的は発注業務を目的としている。この場合、探索結果候補生成部２２９は、目的を発注業務として分類された目的別ユーザ間関連度２４５を参照する。例えば、探索結果候補生成部２２９は、クライアント１０のユーザがユーザＡであった場合、発注業務を目的とする目的別ユーザ間関連度２４５にユーザＡの情報が格納されているかを検索する。
　そして、目的別ユーザ間関連度２４５にユーザＡの情報が格納されている場合、ユーザＡと関連するユーザ、すなわち、関連度が設定されているユーザの情報を抽出する。例えば、目的別ユーザ間関連度２４５にユーザＡとユーザＢとの関連度が「１」として設定されている場合には、ユーザＢを示す情報を取得する。
　さらに、探索結果候補生成部２２９は、ステップＳ２０８において取得したユーザに関連するユーザの行動履歴情報を、目的別履歴情報２４４から取得する（Ｓ２１０）。上記したように、ステップＳ２０８において取得された目的識別情報が発注アプリを示す情報であった場合、ステップＳ２１０において取得される目的別履歴情報２４４は、発注業務を目的として分類された目的別履歴情報２４４である。
　具体的には、探索結果候補生成部２２９は、ステップＳ２０８において、ユーザＡに関連のあるユーザとしてユーザＢを示す情報を取得した場合、目的別履歴情報２４４に格納されている情報のうち、ユーザＢに対応付けられた参照データの履歴を探索結果候補として取得する。
　そして、探索結果生成部２３０は、ステップＳ２１０において取得したユーザの行動履歴情報を探索結果としてクライアント１０に提供する（Ｓ２１２）。ステップ２１０において複数の探索結果候補が取得された場合には、探索結果生成部２３０は、最近に参照された参照データの履歴情報を探索結果としてもよいし、ユーザに関連度の高いユーザにより参照された参照データの履歴情報を探索結果としてもよい。また、複数の探索結果候補を参照順やユーザの関連度順に並び変えた情報を探索結果としてもよいし、より最新の情報やより関連度の高い情報のみを探索結果としてもよい。
　次いで、クライアント１０の探索結果表示部１２９は、サーバ２０から探索結果を取得する（Ｓ２１４）。そして、クライアント１０の探索結果表示部１２９は、ステップＳ２１４において取得した探索結果を表示装置１４０に表示させる（Ｓ２１６）。
　例えば、ユーザがクライアント１０上で発注業務を行っている場合には、図１１Ａに示すように、表示画面５０上に発注アプリ５１が起動される。この場合、クライアント１０およびサーバ２０により上記したステップＳ２０２～Ｓ２１６の探索処理が実行されることにより、表示画面５０にレコメンド情報５２が表示される。
　例えば、クライアント１０のユーザがユーザＡであった場合には、サーバ２０の探索結果候補生成部２２９により、目的識別情報が発注アプリの場合の目的別ユーザ間関連度２４５Ａが参照される。そして、探索結果候補生成部２２９によりユーザＡと関連度のあるユーザＢが抽出される。さらに、探索結果候補生成部２２９は、目的識別情報が発注アプリの場合の目的別履歴情報２４４Ａを参照して、ユーザＢの参照データ「発注時のノウハウ情報」が抽出される。そして、サーバ２０の探索結果生成部２３０は、ユーザＢの参照データ「発注時のノウハウ情報」を探索結果としてクライアント１０に送信する。
　そして、クライアント１０の探索結果表示部１２９は、サーバ２０から送信されたユーザＢの参照データ「発注時のノウハウ情報」をレコメンド情報５２として表示画面５０に表示する。
　同様に、ユーザがクライアント１０上で分析業務を行っている場合には、図１１Ｂに示すように、表示画面５５上に分析アプリ５６が起動される。この場合、クライアント１０およびサーバ２０により上記したステップＳ２０２～Ｓ２１６の探索処理が実行されることにより、表示画面５５上にレコメンド情報５７が表示される。
　例えば、クライアント１０のユーザがユーザＡであった場合には、サーバ２０の探索結果候補生成部２２９により、目的識別情報が分析アプリの場合の目的別ユーザ間関連度２４５Ｂが参照される。そして、探索結果候補生成部２２９によりユーザＡと関連度のあるユーザＤが抽出される。さらに、探索結果候補生成部２２９は、目的識別情報が分析アプリの場合の目的別履歴情報２４４Ｂを参照して、ユーザＤの参照データ「分析時のノウハウ情報」が抽出される。そして、サーバ２０の探索結果生成部２３０は、ユーザＤの参照データ「分析時のノウハウ情報」を探索結果としてクライアント１０に送信する。
　そして、クライアント１０の探索結果表示部１２９は、サーバ２０から送信されたユーザＤの参照データ「分析時のノウハウ情報」をレコメンド情報５７として表示画面５０に表示する。
　（１－４）本実施の形態の効果
　以上のように、本実施の形態による計算機システム１では、前処理工程として、サーバ２０がクライアント１０から目的識別情報と行動履歴情報と、それぞれの情報を取得した時刻情報とを取得して、目的識別情報ごとに行動履歴情報を分類して、目的別履歴情報（図７Ａおよび図７Ｂ）を生成する。また、サーバ２０は、目的識別情報ごとに複数のユーザのユーザ間関連度を算出して、目的別ユーザ間関連度（図８Ａおよび図８Ｂ）を生成する。
　そして、探索処理工程として、サーバ２０は、クライアント１０から目的識別情報が送信されると、目的識別情報により示される目的のユーザ間関連度（図８Ａまたは図８Ｂ）を取得して、クライアント１０のユーザに関連したユーザを抽出し、さらに、目的識別情報により示される目的の目的別履歴情報（図７Ａまたは図７Ｂ）を取得して、クライアント１０のユーザに関連したユーザの履歴情報（参照データ）を抽出して探索結果候補とする。そして、サーバ２０は探索結果候補として挙げられたユーザの履歴情報をレコメンド情報としてクライアント１５に送信する。
　このように、本実施の形態による計算機システム１によれば、前処理段階において収集され分類された目的別ユーザ間関連度および目的別履歴情報を利用して、クライアント１０のユーザの行動目的に関連した他のユーザが参照したデータをレコメンド情報として提示することができる。これにより、クライアント１０を利用するユーザの利便性を向上させることが可能となる。
（２）第２の実施の形態
　図１２は、第２の実施の形態による計算機システム２の全体構成を示す。計算機システム２は、ユーザにレコメンドする情報を探索する方法としてソーシャルグラフを用いる点で第１の実施の形態と異なっている。以下では、第１の実施の形態と異なる構成について特に詳細に説明し、第１の実施の形態と同様の構成についての詳細な説明は省略する。
（２－１）ハードウェア構成
　本実施の形態に係る計算機システム２は、図１２に示すように、クライアント１５と、クライアント２５と、ネットワーク３０とから構成される。
　計算機システム２を構成するクライアント１５は計算機システム１を構成するクライアント１０と同様のハードウェア構成であり、サーバ２５は計算機システム１を構成するサーバ２０と同様のハードウェア構成であるため、ハードウェア構成についての詳細な説明は省略する。
（２－２）ソフトウェア構成
（２－２－１）クライアントのソフトウェア構成
　クライアント１５のソフトウェア構成は、計算機システム１を構成するクライアント１０と同様のソフトウェア構成であるため、クライアント１５のソフトウェア構成についての詳細な説明は省略する。
（２－２－２）サーバのソフトウェア構成
　サーバ２５のソフトウェア構成は、計算機システム１を構成するサーバ２０とは、メモリ２３１にソーシャルグラフ生成部２３２を備え、ディスク２４８に目的ごとのソーシャルグラフ２６１および目的グラフ対応表２６２を格納する点で異なっている。また、メモリ２３１の探索結果候補生成部２３３の機能も計算機システム１と異なっている。
　まず、ソーシャルグラフ生成部２３２について説明する。ソーシャルグラフ生成部２３２は、図８Ａまたは図８Ｂに示す目的別ユーザ間関連度２４５を用いて、目的ごとにユーザノードを生成し、目的ごとのソーシャルグラフを生成する。
　ここで、ソーシャルグラフについて説明する。ソーシャルグラフとは、人（ユーザ）を接点（ノード）とし、人間関係を辺（エッジ）で表現した図表である。例えば、ユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣおよびユーザＤをノードとした場合、ユーザＡはユーザＤとユーザＢと関連があり、ユーザＢはユーザＡとユーザＣと関連があり、ユーザＣとユーザＤは関連がないとする。この場合、ユーザＡを表すノードとユーザＤおよびユーザＢを表すノードとがエッジで結ばれる。また、ユーザＢを表すノードとユーザＡおよびユーザＣを表すノードとがエッジで結ばれる。
　このように、ユーザを表すノード同士をユーザ同士の関連性に応じてエッジで結んだ図表をソーシャルグラフという。また、ユーザとユーザ同士の関係のみを示したソーシャルグラフを狭義のソーシャルグラフと称し、ユーザの行動目的別にユーザとユーザ同士の関係を示したソーシャルグラフを広義のソーシャルグラフと称する。本実施の形態において、ソーシャルグラフ生成部２３２は、ユーザの行動目的別に表された広義のソーシャルグラフを生成する。
　具体的には、ソーシャルグラフ生成部２３２は、目的別ユーザ間関連度２４５に格納されているユーザを抽出して、当該ユーザをユーザノードとする。そして、ユーザ間の関連度に基づいて、ノード間を結ぶエッジを生成する。さらに、ソーシャルグラフ生成部２３２は、目的別履歴情報２４４を用いて、ユーザが参照したデータを示すデータノードを生成する。そして、各データノードとそのデータを参照したユーザに該当するユーザノードとをエッジで結ぶ。
　また、ソーシャルグラフ生成部２３２は、ユーザノード間のエッジにユーザの関連度を設定する。例えば、第１の実施の形態と同様に、ユーザの属性情報２４６や目的ごとの属性の重みづけ２４７を用いてユーザ間の関連度を示す情報を修正してもよい。また、ソーシャルグラフ生成部２３２は、一定以上の関連度を持つ場合のみ、ユーザノード間を結ぶエッジを生成するようにしてもよい。
　例えば、ソーシャルグラフ生成部２３２は、図１３に示すソーシャルグラフ２６１１やソーシャルグラフ２６１２などを生成する。ソーシャルグラフ２６１１は、目的識別情報が発注アプリの場合のソーシャルグラフであり、ソーシャルグラフ２６１２は、目的識別情報が分析アプリの場合のソーシャルグラフである。また、ソーシャルグラフ２６１１にはグラフ１、ソーシャルグラフ２６１２にはグラフ２など、各グラフを識別する情報（名称）を付与する。
　このように、ソーシャルグラフ生成部２３２は、目的識別情報ごとにソーシャルグラフを生成して、目的識別情報ごとにソーシャルグラフを管理する。また、ソーシャルグラフ生成部２３２は、図１４に示す目的識別情報とソーシャルグラフとの対応表（目的・グラフ対応表）２６２を生成する。
　目的・グラフ対応表２６２は、目的識別情報とソーシャルグラフとの対応関係を示すテーブルであって、図１４に示すように、目的識別情報欄２６２１とグラフ欄２６２２から構成される。目的識別情報欄２６２１には、ユーザの行動目的を識別する情報が格納され、例えば、アプリケーションの名称が格納される。グラフ欄２６２２には、ソーシャルグラフを識別する情報が格納され、例えば、ソーシャルグラフの名称「グラフ１」や「グラフ２」などが格納される。
　また、ソーシャルグラフ生成部２３２は、ディスク２４８に既に該当の目的識別情報に対応するソーシャルグラフが存在する場合に、ユーザノードを追加したり、データノードを追加したりする。具体的には、ソーシャルグラフ生成部２３２は、クライアント情報取得部２２３により取得された目的識別情報に対応するグラフがあるか否かを目的・グラフ対応表２５０を用いて判定する。
　目的・グラフ対応表２６２に該当するグラフが存在する場合には、ソーシャルグラフ生成部２３２は、新たに生成された目的別ユーザ間関連度２４５に格納されたユーザノードが該当グラフに存在するか否かを判定する。新たに生成された目的別ユーザ間関連度２４５に格納されたユーザノードが該当グラフに存在しない場合には、ソーシャルグラフ生成部２３２は、新たなユーザのユーザノードを該当のソーシャルグラフに追加する。そして、ソーシャルグラフ生成部２３２は、追加したユーザと既存のユーザとのユーザ間関連度を算定し、関連度に応じてユーザノード間のエッジを生成する。
　また、ソーシャルグラフ生成部２３２は、新たに生成された目的別履歴情報２４４に格納されたデータノードが該当グラフに存在するか否かを判定する。新たに生成された目的別履歴情報２４４に格納されたデータノードが該当グラフに存在しない場合には、ソーシャルグラフ生成部２３２は、新たなデータのデータノードを該当のソーシャルグラフに追加する。そして、ソーシャルグラフ生成部２３２は、目的別履歴情報２４４のユーザに対応するユーザノードと追加したデータノードとの間にエッジを生成する。
　このように、既存の目的別に生成されたソーシャルグラフに、新たなユーザノードやデータノードを追加していくことにより、目的ごとに管理されたソーシャルグラフの内容を充実させて、当該ソーシャルグラフを用いてより適切な情報をユーザにレコメンドすることが可能となる。
　さらに、ソーシャルグラフ生成部２３２は、目的別に生成されたソーシャルグラフに、組織ノードを加えてもよい。組織ノードは、ある組織に所属するユーザのユーザノードにエッジで接続されるノードである。また、組織ノードは、ソーシャルグラフに存在するデータノードのうち、ある組織に属するユーザが接続するデータノードにエッジで接続するノードである。例えば、組織Ａは、ユーザＡとユーザＤが所属し、データＢはユーザＡとユーザＤが共通してエッジを持つデータノードであった場合に、データＢのデータノードと組織Ａの組織ノードをエッジで結ぶ。同様に、組織Ｂは、ユーザＢとユーザＣが所属し、データＥはユーザＢとユーザＣが共通してエッジを持つデータノードであった場合に、データＥのデータノードと組織Ｂの組織ノードをエッジで結ぶ。
　このように、ソーシャルグラフにユーザノードとデータノードだけでなく、組織ノードを追加することにより、追加された組織に新たなメンバーが加わった場合に、当該メンバーのノードがない場合でも、メンバーの属する組織ノードを参考にして、当該メンバーにレコメンド情報を提示することが可能となる。
　次に、第１の実施形態とは異なる探索結果候補生成部２３３の機能について説明する。探索結果候補生成部２３３は、目的・グラフ対応表２６２を用いて、目的識別部２２８により提供された目的識別情報に対応するグラフを選択する。そして、探索結果候補生成部２３３は、選択したグラフにおいて、レコメンド対象となるユーザを表すノードを探索開始ノードとして取得する。そして、探索開始ノードから任意のノード数を探索して、データノードが探索された場合に、当該ノードを探索結果候補として保持する。
　探索結果候補生成部２３３が探索する任意のノード数は、予め設定することができ、例えば、探索ノード数を「４ノード」に設定する。例えば、探索候補生成部２３３は、クライアント１０のユーザをあらわすノードを探索開始ノードとして、探索開始ノードから４ノードを探索する。４ノードを探索する際に、データのノードに突き当たった場合に、このデータノードを探索結果候補として保存し、探索を中止する。
（２－３）計算機システムの動作の詳細
　次に、計算機システム２の動作の詳細について説明する。計算機システム２におけるレコメンド処理は、第１の実施の形態における計算機システム１のレコメンド処理と同様に、クライアント１５から目的識別情報等のユーザの行動目的に関する情報を収集する前処理工程と、前処理工程により収集された情報を用いてユーザの行動目的に適した情報を探索する探索処理工程からなる。
　ただし、本実施の形態における計算機システム２は、前処理工程においてソーシャルグラフを生成し、探索処理工程においてソーシャルグラフを用いてレコメンド情報を生成する点で第１の実施の形態と異なっている。以下では、前処理工程および探索処理工程のうち、第１の実施の形態と異なる点について特に詳細に説明する。
　まず、クライアント１５の目的取得部１２３は、「目的識別情報」としてクライアント１５上で起動しているアプリケーションの情報と、当該情報を取得した時刻を取得する（Ｓ３０２）。具体的には、目的取得部１２３は、図２に示す起動プロセス情報１２４から、イメージ欄１２４１に格納されているアプリケーションの情報をユーザの行動目的を識別する目的識別情報として取得する。
　そして、クライアント１５の行動履歴情報取得部１２５は、ユーザが参照しているデータの情報と、当該情報を取得した時刻を取得する（Ｓ３０４）。具体的には、行動履歴情報取得部１２５は、図３に示すファイル参照履歴リスト１２６から、参照データ欄１２６１に格納されている参照データの情報を取得する。
　そして、クライアント１５のクライアント情報送信部１２７は、ステップＳ３０２において取得した目的識別情報と、ステップＳ３０４において取得した参照データの情報と、それぞれの情報を取得した時刻情報とを、ネットワークポート１５０を介してサーバ２５に送信する（Ｓ３０６）。
　続いて、サーバ２５のクライアント情報取得部２２３は、ステップＳ３０６においてクライアント１５により送信された目的識別情報と、参照データの情報と、それぞれの情報を取得した時刻情報とを受信する（Ｓ３０８）。
　そして、サーバ２５のクライアント情報取得部２２３は、ステップＳ３０８において取得した各種情報をディスクに格納する（Ｓ３１０）。具体的には、サーバ２５のクライアント情報取得部２２３は、ステップＳ３０８において取得した目的識別情報と目的識別情報を取得した時刻情報とを、ユーザを識別する情報と関連付けて目的結果取得表２４１に格納する。また、サーバ２５のクライアント情報取得部２２３は、ステップＳ３０８において取得した参照データの情報と参照データを取得した時刻情報とを、ユーザを識別する情報と関連付けて行動履歴情報取得結果表２４２に格納する。
　続いて、サーバ２５の目的－履歴対応情報生成部２２４は、ステップＳ１１０において各種情報を格納した目的結果取得表２４１と行動履歴情報取得結果表２４２とを対比し、それぞれの取得時の時刻情報毎に目的識別情報と参照データとを対応付けて、目的－履歴対応情報取得結果表２４３に格納する（Ｓ３１２）。具体的には、目的－履歴対応情報生成部２２４は、目的取得結果表２４１と行動履歴情報取得結果表２４２のそれぞれの「取得時の時刻情報」欄に格納されている時刻が同一の場合に、ユーザ毎および取得時の時刻情報毎に目的識別情報と参照データとを対応付けて目的－履歴対応情報取得結果表２４３の目的識別情報欄２４３３および参照データ欄２４３４欄にそれぞれ格納する。
　次に、サーバ２５の目的別履歴情報生成部２２５は、目的識別情報別に参照データを抽出して、目的別履歴情報２４４を生成する（Ｓ３１４）。具体的には、目的履歴情報生成部２２５は、目的識別情報ごとにユーザ名と参照データとを抽出して、目的別履歴情報２４４のユーザ欄２４４１および参照データ２４４２にそれぞれ格納する。目的履歴情報生成部２２５は、目的別に複数の目的別履歴情報２４４を生成する。
　また、目的別履歴情報生成部２２５は、目的－履歴対応情報取得結果表２４３から、目的識別に寄与しないアプリケーションを除いて、目的別履歴情報２４４に格納する。例えば、目的別履歴情報生成部２２５は、目的識別情報欄２４３３に複数回出現しているアプリケーションは、ユーザの行動目的を識別することができない汎用的なアプリケーションであると判断する。
　続いて、サーバ２５の目的別ユーザ間関連度算定部２２６は、目的別履歴情報２４４から、行動目的ごとに分類されるユーザを抽出し、目的別にユーザ間の関連度を算出する（Ｓ３１６）。具体的には、目的別ユーザ間関連度算定部２２６は、目的別履歴情報２４４に出現する２以上のユーザを抽出して、当該ユーザ間の関連度を「１」に設定する。また、目的別ユーザ間関連度算定部２２６は、図９に示すユーザの属性情報２４６や図１０に示す目的ごとの属性の重み
　そして、ソーシャルグラフ生成部２３２は、目的別ユーザ間関連度２４５を用いて、目的ごとにユーザノードを生成し、目的ごとのソーシャルグラフを生成する（Ｓ３１８）。具体的には、ソーシャルグラフ生成部２３２は、ユーザ間の関連度に基づいて、ユーザノードを結ぶエッジを生成する。さらに、ソーシャルグラフ生成部２３２は、目的別履歴情報２４４を用いて、データノードを生成し、各データノードとそのデータを参照したユーザに該当するユーザノードをエッジで結ぶ。
　続いて、ソーシャルグラフ生成部２３２は、目的識別情報と、ステップＳ３１８において生成されたソーシャルグラフとの目的・グラフ対応表２６２を生成する（Ｓ３２０）。
　次に、ユーザの行動目的に適した情報を探索する探索処理工程について説明する。まず、クライアント１５の目的取得部１２３が、クライアント１５上で起動しているアプリケーションの情報を取得する（Ｓ４０２）。具体的には、目的取得部１２３は、図２に示す起動プロセス情報１２４から、イメージ欄１２４１に格納されているアプリケーションの情報をユーザの行動目的を識別する目的識別情報として取得する。
　そして、クライアント１５のクライアント情報送信部１２７は、ステップＳ２０２において取得した目的識別情報をサーバ２５に送信する（Ｓ４０４）。
　続いて、サーバ２５の探索結果候補生成部２３３は、目的・グラフ対応表２６２を用いて、ステップＳ４０４において送信された目的識別情報に対応するソーシャルグラフを選択する（Ｓ４０６）。そして、ステップＳ４０６において選択したソーシャルグラフに出現するユーザノードのうち、クライアント１５のユーザを示すユーザノードを探索開始ノードとして取得する（Ｓ４０８）。
　次いで、ステップＳ４０８において取得した探索開始ノードから、任意のノード数を探索して、データノードに突き当たった場合に、当該データノードを探索結果候補として保存する（Ｓ４１０）。
　そして、探索結果生成部２３０は、ステップＳ４１０において探索結果候補として保存されたデータノードに対応するデータを探索結果としてクライアント１５に提供する（Ｓ４１２）。
　次いで、クライアント１５の探索結果表示部１２９は、サーバ２５から探索結果を取得する（Ｓ４１６）。そして、クライアント１５の探索結果表示部１２９は、ステップＳ４１６において取得した探索結果を表示装置１４０に表示させる（Ｓ４１８）。
（２－４）本実施の形態の効果
　本実施の形態による計算機システム２では、図１２に示すように、前処理工程として、サーバ２５がクライアント１５から目的識別情報と行動履歴情報と、それぞれの情報を取得した時刻情報とを取得して、目的識別情報ごとに行動履歴情報を分類して、目的別履歴情報（図７Ａおよび図７Ｂ）を生成する。また、サーバ２５は、目的識別情報ごとに複数のユーザのユーザ間関連度を算出して、目的別ユーザ間関連度（図８Ａおよび図８Ｂ）を生成する。さらに、ユーザ間関連度と目的別履歴情報を用いて目的別のソーシャルグラフ（図１３）を生成する。
　そして、探索処理工程として、サーバ２５は、クライアント１５から目的識別情報が送信されると、目的識別情報に対応するソーシャルグラフを取得して、クライアント１５のユーザに対応するユーザノードから任意のノード数を探索して、突き当たったデータノードを探索結果候補とする。そして、サーバ２５は探索結果候補として挙げられたデータノードに対応するデータをレコメンド情報としてクライアント１５に送信する。
　このように、本実施の形態による計算機システム２によれば、前処理段階において生成されたソーシャルグラフを利用して、クライアント１５のユーザの行動目的に関連した他のユーザが参照したデータをレコメンド情報として提示することができる。ソーシャルグラフを利用することにより、レコメンド情報を探索する探索時間を短縮することが可能となり、クライアント１５のユーザに適切な情報をより迅速に提示することができる。
（３）第３の実施の形態
　図１５は、第３の実施の形態による計算機システム３の全体構成を示す。計算機システム３は、目的識別情報としてアプリケーションのプロセスに関する情報に代えてアプリケーションの出力情報を利用し、履歴情報としてデータ参照情報に代えて行動ログを利用する点で第１の実施の形態と異なっている。以下では、第１の実施の形態と異なる構成について特に詳細に説明し、第１の実施の形態と同様の構成についての詳細な説明は省略する。
（３－１）ハードウェア構成
　本実施の形態に係る計算機システム３は、図１５に示すように、クライアント１６と、サーバ２６と、ネットワーク３０とから構成される。
　計算機システム３を構成するクライアント１６は計算機システム１を構成するクライアント１０と同様のハードウェア構成であり、サーバ２６は計算機システム１を構成するサーバ２０と同様のハードウェア構成であるため、ハードウェア構成についての詳細な説明は省略する。
（３－２）ソフトウェア構成
（３－２－１）クライアントのソフトウェア構成
　クライアント１６のソフトウェア構成は、計算機システム１を構成するクライアント１０とは、目的識別情報として利用する情報と、履歴情報として利用する情報が異なっている。具体的には、本実施の形態では、目的識別情報は別のアプリケーション（別アプリケーション）の出力情報であり、例えば、電力管理アプリケーションから取得できる電力量情報とカーナビゲーションシステムなどの位置情報取得システムから取得できる位置情報などである。また、履歴情報は、例えば、プラグイン電気自動車（ＰＥＶ：Plug-in Electric Vehicle）の行動ログである充電・売電履歴情報である。
　本実施形態では、クライアント１６の位置情報とクライアント１６のユーザの属性の一つである住所を用いて、ユーザの行動目的を推定する。例えば、位置情報が住所に近づいている場合には、ユーザが家に帰っている状態であると推定し、位置情報が家から遠ざかっている場合には、ユーザが家からどこかに向かっている状態であると推定できる。
　また、プラグイン電気自動車における電気の売買・売電履歴情報を用いて、ユーザの行動履歴を推定する。例えば、電気を充電した時刻や売電した時刻から、ユーザがいつ電気を充電したのか、または売電したのかなどを推定することができる。
　クライアント１６のソフトウェア構成のうち、第１実施形態と異なる機能について説明する。目的取得部１２３は、ユーザの行動目的を識別する目的識別情報として、別のアプリケーション（別アプリ）の出力情報１３０から、電力管理アプリケーションの出力する電力量情報１３１とカーナビゲーションが出力する移動情報１３２と、それぞれの取得時刻を取得する。
　電力量情報１３１は、電力管理アプリケーションから出力される電力量を示す情報であって、図１６に示すように、ユーザ欄１３１１、時刻情報欄１３１２および残り電力量欄１３１３から構成される。ユーザ欄１３１１は、クライアント１６のユーザを識別する情報であって、例えばユーザ名が格納される。時刻情報欄１３１２には、電力量情報を取得した時刻が格納される。また、残り電力量欄１３１３には、電力量情報を取得した時点の残りの電力量が格納される。
　移動情報１３２は、カーナビゲーションから出力されるクライアント１６の移動を示す情報であって、図１７に示すように、ユーザ欄１３２１、時刻情報欄１３２２、経度欄１３２３および緯度欄１３２４から構成される。
　ユーザ欄１３２１には、クライアント１６のユーザを識別する情報、例えばユーザ名が格納される。時刻情報欄１３２２には、移動情報を取得した時刻が格納される。経度欄１３２３および緯度欄１３２４には、ＧＰＳ（Global Positioning System）等により測位された経度情報および緯度情報がそれぞれ格納される。
　行動履歴情報取得部１２５は、ユーザの行動履歴を示す情報として、プラグイン電気自動車（ＰＥＶ）の行動ログ１３３から充電・売電履歴情報１３６を取得する。
　充電・売電履歴情報１３６は、プラグイン電気自動車の電気の充電履歴情報や売電履歴情報を示す情報であって、図１８に示すように、ユーザ欄１３６１、開始時刻欄１３６２、終了時刻欄１３６３、充電・売電量欄１３６４および支払い・売却額欄１３６５から構成される。
　ユーザ欄１３６１には、クライアント１６のユーザを識別する情報、例えばユーザ名が格納される。開始時刻欄１３６２には、プラグイン電気自動車の電気が充電または売電された開始時刻を示す情報が格納される。終了時刻欄１３６３には、プラグイン電気自動車の電気が充電または売電された終了時刻を示す情報が格納される。
　充電・売電量欄１３６４には、充電または売電した電気量の情報が格納される。充電・売電量欄１３６４には、例えば、電気が充電された場合には「＋」の値が格納され、電気が売電された場合には「－」に値が格納される。支払・売却欄１３６５には、電気を充電した場合に支払った額を示す情報または、電気を売電した場合に売却した額を示す情報が格納される。
（３－２－２）サーバのソフトウェア構成
　サーバ２６のソフトウェア構成は、計算機システム１を構成するサーバ２０とほぼ同様のソフトウェア構成であるが、上記したように、目的識別情報として利用する情報と、履歴情報として利用する情報が異なっている点で第１の実施の形態と異なっている。以下、サーバ２６のソフトウェア構成のうち、第１の実施の形態と特に異なる構成について特に詳細に説明する。
　クライアント情報取得部２２３は、目的識別情報として電力量情報と移動情報とを、行動履歴情報として充電・売電履歴情報をクライアント１６から取得する。そして、クライアント情報取得部２２３は、電力量情報と移動情報とから目的取得結果表２５１を生成する。また、クライアント情報取得部２２３は、充電・売電履歴情報から行動履歴情報取得結果表２５２を生成する。
　目的取得結果表２５１は、電力量情報と移動情報をもとに生成される情報を格納するテーブルであって、図１９に示すように、ユーザ欄２５１１、行き先状況欄２５１２、電力量状況欄２５１３および取得時の時刻情報欄２５１４から構成される。
　ユーザ欄２５１１には、クライアント１６のユーザを識別する情報、例えばユーザ名が格納される。
　行き先状況欄２５１２には、ユーザが家に帰宅する「帰り」の状況か、ユーザが家から出発する「行き」の状況かを示す情報が格納される。行き先状況欄２５１２に格納される情報は、クライアント１６から取得した移動情報１３２の緯度、経度の情報と、予め設定されたユーザの住所の情報から求められる。
　例えば、移動情報１３２の緯度、経度の情報とユーザの住所の緯度、経度の情報とを約１０分間比較する。そして、ユーザの住所に対して、移動情報１３２の位置情報が近づく状態が多いか遠ざかる状態が多いかにより、ユーザの状況が「帰り」の状況なのか「行き」の状況なのかを判別して、判別結果を行き先状況欄２５１２に格納する。また、行き先状況を判別した時刻の平均時刻の情報を取得時の時刻情報欄２５１４に格納する。
　また、電力量状況欄２５１３には、電力量の状況を示す情報が格納される。電力量状況欄２５１３に格納される情報は、クライアント１６から取得した電力量情報１３１の残り電力量の情報と、予め設定された燃費の情報と、行き先状況欄１５１２に格納される行き先状況を示す情報から求められる。
　例えば、行き先状況欄１５１２に「行き」を示す情報が格納されている場合には、カーナビゲーション等に指定された目的地までの距離と予め設定された燃費とを乗算して、当該乗算値（距離＊燃費）に対して電力量情報１３１の残り電力量が十分か否かの情報が電力量状況欄２５１３に格納される。また、行き先状況欄１５１２に「帰り」を示す情報が格納されている場合には、予め設定されたユーザの住所までの距離と予め設定された燃費とを乗算して、当該乗算値（距離＊燃費）に対して電力量情報１３１の残り電力量が十分か否かの情報が電力量状況欄２５１３に格納される。
　図１９に示すように、上記した乗算値（距離＊燃費）に対して残り電力量が十分である場合には、電力量状況欄２５１３に電力量が「十分」であることを示す情報が格納され、乗算値（距離＊燃費）に対して残り電力量が不足している場合には、電力量状況欄２５１３に電力量が「不足」であることを示す情報が格納される。また、乗算値（距離＊燃費）に任意の安全係数を乗算することにより、電力量が所定の値以下のときに「不足」であるとしてもよい。
　行動履歴情報取得結果表２５２は、充電・売電履歴情報をもとに生成される情報を格納するテーブルであって、図２０に示すように、ユーザ欄２５２１、時刻情報欄２５２２、所要時間情報欄２５２３、単価欄２５２４、行動内容欄２５２５などから構成される。
　ユーザ欄２５１１には、クライアント１６のユーザを識別する情報であって、例えばユーザ名が格納される。
　時刻情報欄２５２２には、充電・売電履歴情報１３６の開始時刻の情報が格納される。また、所要時間情報欄２５２３には、充電・売電履歴情報１３６の終了時刻から開始時刻を減算した時間情報が格納される。また、単価欄２５２４には、電気の支払い額を充電量で除算した額の絶対値または、電気の売却額を売電量で除算した額の絶対値が格納される。さらに、行動内容欄２５２５には、充電・売電履歴情報１３６の充電・売電量がプラスの値であれば「充電」を示す情報が格納され、充電・売電量がマイナスの値であれば「売電」を示す情報が格納される。
　目的－履歴対応情報生成部２２４は、目的取得結果表２５１と行動履歴情報取得結果表２５２とを対応付けて、それぞれの取得時の時刻情報毎にデータを集計する。具体的には、それぞれの取得時の時刻情報が同一の時刻を示す場合に、目的取得結果表２５１の目的識別情報として格納された「行き先状況」と「電力量状況」を図２１に示す目的－履歴対応情報取得結果表２５３の行き先状況欄２５３３と電力量状況欄２５３４にそれぞれ格納する。また、対応する「ユーザ」と「取得時の時刻情報」をユーザ欄２５３１、取得時の時刻情報欄２５３２にそれぞれ格納する。
　また、目的－履歴対応情報生成部２２４は、行動履歴情報取得結果表２５２の履歴情報として格納された「所要時間情報」、「単価」および「行動内容」を、目的－履歴対応情報取得結果表２５３の所要時間情報欄２５３５、単価欄２５３６、行動内容欄２５３７にそれぞれ格納する。
　目的－履歴対応情報取得結果表２５２を利用して、探索結果候補生成部２２９は、ユーザの状況に適した情報をレコメンドすることが可能となる。例えば、ユーザが帰宅を目的として自動車に乗車し、電力量が十分ある場合には、売電に関する情報をレコメンドすることができる。また、ユーザが自宅とは別の場所に向かうために自動車に乗車し、電力量が不足している場合には、充電に関する情報をレコメンドすることができる。
　また、第１の実施の形態と同様に、ユーザと関連度の高いユーザを抽出して、抽出されたユーザに関連する情報やユーザが参照したデータなどをレコメンド情報とすることができる。この場合、第１の実施の形態と同様に、ユーザの属性情報に応じてユーザの関連度を修正し、さらに、ユーザの属性情報の重みづけに応じてユーザの関連度を修正してもよい。
　ただし、本実施の形態にかかる各ユーザの属性情報２５６および目的ごとの属性の重みづけ２５７には、第１の実施の形態と異なる情報が格納される。以下、各ユーザの属性情報２５６および目的ごとの属性の重みづけ２５７に格納される情報について説明する。
　各ユーザの属性情報２５６は、ユーザの属性情報や、ユーザの所持するプラグイン電気自動車の属性情報が格納されるテーブルであって、図２２に示すように、ユーザ欄２５６１、住所欄２５６２、燃費欄２５６３、地域欄２５６４、電力の契約形態欄２５６５およびバッテリー容量欄２５６６などから構成される。
　ユーザ欄２５６１には、クライアント１６のユーザを識別する情報、例えばユーザ名が格納される。住所欄２５６２には、ユーザの住所を示す情報が格納され、例えば、住所の緯度経度が格納される。燃費欄２５６３には、ユーザの所持するプラグイン電気自動車の燃費を示す情報が格納される。地域欄２５６４には、ユーザの住所の地域を示す情報が格納される。電力の契約形態欄１５６５には、ユーザの所持するプラグイン電気自動車の電力の契約形態を示す情報が格納される。バッテリー容量欄２５６６には、ユーザの所持するプラグイン電気自動車のバッテリー容量が格納される。
　また、目的ごとの属性の重みづけ２５７は、目的識別情報と、ユーザの属性ごとに設定された属性の重みづけとを関連付けて格納するテーブルであって、図２３に示すように、行き先状況欄２５７１、電力量状況欄２５７２、地域欄２５７３、電力の契約形態欄２５７４および車のバッテリー容量欄２５７５などから構成される。
　行き先状況欄２５７１および電力量状況欄２５７２に格納される情報は、ユーザの行動目的を示す目的識別情報であって、行き先状況欄２５７１には、ユーザが家に帰宅する「帰り」の状況か、ユーザが家から出発する「行き」の状況かを示す情報が格納される。電力量状況欄２５７２には、電力量の状況を示す情報が格納される。
　また、地域欄２５７３、電力の契約形態欄２５７４および車のバッテリー容量欄２５７５には、それぞれ、目的識別情報ごとの各項目の重みを示す情報が格納される。
　本実施の形態では、第１の実施の形態と同様に、目的別ユーザ間関連度算定部２２６が、ユーザ間の関連度をユーザの属性情報を用いて修正したり、さらに、目的ごとの属性の重みの情報を用いて修正したりする。
　例えば、ユーザがプラグイン電気自動車に乗車して、自宅へ帰る際に電力が不足になった場合には、電力の契約形態の情報が類似し、自宅のある地域の情報が類似している他のユーザと特に関連があると判断して、当該ユーザに関する情報や当該ユーザが参照したデータをレコメンド情報とすることができる。また、ユーザがプラグイン電気自動車に乗車し、自宅へ帰る際に電力が十分である場合には、電力の契約形態の情報が類似し、車のバッテリー容量の情報が類似している他のユーザと特に関連があると判断することができる。
（３－３）計算機システムの動作の詳細
　次に、計算機システム３の動作の詳細について説明する。計算機システム３におけるレコメンド処理は、第１の実施の形態における計算機システム１のレコメンド処理と同様に、クライアント１６から目的識別情報等のユーザの行動目的に関する情報を収集する前処理工程と、前処理工程により収集された情報を用いてユーザの行動目的に適した情報を探索する探索処理工程からなる。
　ただし、本実施の形態における計算機システム３は、前処理工程において、目的識別情報として別のアプリケーションの出力情報を取得し、行動履歴情報として、所定の行動ログを取得する点で第１の実施形態と異なっている。以下では、前処理工程および探索処理工程のうち、第１の実施の形態と異なる点について特に詳細に説明する。
　まず、クライアント１６の目的取得部１２３は、目的識別情報として別のアプリケーションである電力管理アプリケーションから出力される現在の電力量情報と、カーナビゲーションから出力される移動情報と、それぞれの情報を取得して時刻情報を取得する（Ｓ５０２）。
　そして、クライアント１６の行動履歴情報取得部１２５は、行動履歴情報として、プラグイン電気自動車の行動ログから充電・売電履歴情報を取得する（Ｓ５０４）。
　そして、クライアント１６のクライアント情報送信部１２７は、ステップＳ５０２において取得した目的識別情報と、ステップＳ５０４において取得した行動履歴情報と、それぞれの情報を取得した時刻情報とを、ネットワークポート１５０を介してサーバ２６に送信する（Ｓ５０６）。
　続いて、サーバ２６のクライアント情報取得部２２３は、ステップＳ５０６においてクライアント１６により送信された目的識別情報と、行動履歴情報と、それぞれの情報を取得した時刻情報とを受信する（Ｓ５０８）。
　そして、サーバ２６のクライアント情報取得部２２３は、ステップＳ５０８において取得した各種情報をディスクに格納する（Ｓ５１０）。具体的には、サーバ２６のクライアント情報取得部２２３は、ステップＳ５０８において取得した目的識別情報と目的識別情報を取得した時刻情報とを、ユーザを識別する情報と関連付けて目的結果取得表２５１に格納する。また、サーバ２６のクライアント情報取得部２２３は、ステップＳ５０８において取得した行動履歴情報と行動履歴情報照を取得した時刻情報とを、ユーザを識別する情報と関連付けて行動履歴情報取得結果表２５２に格納する。
　続いて、サーバ２６の目的－履歴対応情報生成部２２４は、ステップＳ５１０において各種情報を格納した目的結果取得表２５１と行動履歴情報取得結果表２５２とを対比し、それぞれの取得時の時刻情報ごとにデータを集約して、目的－履歴対応情報取得結果表２５３に格納する（Ｓ５１２）。
　次に、サーバ２６の目的別履歴情報生成部２２５は、目的識別情報別に履歴データを抽出して、目的別履歴情報２５４を生成する（Ｓ５１４）。
　続いて、サーバ２６の目的別ユーザ間関連度算定部２２６は、目的別履歴情報２５４から、行動目的ごとに分類されるユーザを抽出し、目的別にユーザ間の関連度を算出する（Ｓ５１６）。
　次に、ユーザの行動目的に適した情報を探索する探索処理工程について説明する。まず、クライアント１６の目的取得部１２３が、目的識別情報として別のアプリケーションである電力管理アプリケーションから出力される現在の電力量情報と、カーナビゲーションから出力される移動情報を取得する（Ｓ６０２）。
　そして、クライアント１６のクライアント情報送信部１２７は、ステップＳ６０２において取得した目的識別情報をサーバ２６に送信する（Ｓ６０４）。
　続いて、サーバ２６のクライアント情報取得部２２３は、ステップＳ６０４においてクライアント１６より送信された目的識別情報を受信する（Ｓ６０６）。また、サーバ２６は、ステップＳ４２０において、目的識別情報を送信したクライアント１６のユーザの情報も取得する。
　そして、サーバ２６の探索結果候補生成部２２９は、ステップＳ６０６において取得した目的識別情報に一致する目的の目的別ユーザ間関連度２５５を参照して、ステップＳ６０６において取得したユーザ情報と関連のあるユーザの情報を取得する（Ｓ６０８）。
　さらに、探索結果候補生成部２２９は、ステップＳ６０６において取得したユーザに関連するユーザの行動履歴情報を、目的別履歴情報２５４から取得する（Ｓ６１０）。
　そして、探索結果生成部２３０は、ステップＳ６１０において取得されたユーザの行動履歴情報を探索結果としてクライアント１６に提供する（Ｓ６１２）。
　次いで、クライアント１６の探索結果表示部１２９は、サーバ２６から探索結果を取得する（Ｓ６１３）。そして、クライアント１６の探索結果表示部１２９は、ステップＳ６１３において取得した探索結果を表示装置１４０に表示させる（Ｓ６１４）。
（３－４）本実施の形態の効果
　以上のように、本実施の形態による計算機システム３では、別のアプリケーションからユーザの行動目的を識別するための情報を取得して、ユーザの行動目的に適した情報をレコメンドすることが可能となる。例えば、プラグイン電気自動車に乗車するユーザに対して、帰宅する途中か帰宅から出かける途中などを判別して、帰宅する際に適した情報や出かける際に適した情報をレコメンドすることができる。さらに、プラグイン電気自動車の電力が不足しているか十分であるかを判別して、電力が不足している場合に適した電力を充電するための情報をレコメンドしたり、電力が十分である場合に電力を売電するための情報をレコメンドしたりすることが可能となる。
（４）他の実施形態
　なお、上述の実施形態においては、クライアント１０、１５、１６の各メモリや、サーバ２０、２５、２６の各メモリに格納されている各種プログラムに基づいて、レコメンド情報を探索するための前処理工程やレコメンド情報を探索する探索処理工程を実現する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば、クライアント１０、サーバ２０等以外の記憶装置に各種プログラムを格納して、当該プログラムを呼び出すことにより各種機能を実現するようにしてもよい。
　本発明は、ユーザの行動目的に適した情報をユーザに提示する計算機システムに適用することができる。
　１　　　　計算機システム
　１０　　　クライアント
　１１０　　ＣＰＵ
　１２０　　メモリ
　１２１　　システム制御部
　１２２　　履歴収集処理制御部
　１２３　　目的取得部
　１２４　　起動プロセス情報
　１２５　　行動履歴情報取得部
　１２６　　ファイル参照履歴リスト
　１２７　　クライアント情報送信部
　１２８　　レコメンド情報探索処理制御部
　１２９　　探索結果表示部
　１４０　　表示装置
　１５０　　ネットワークポート
　１６０　　バス
　２０　　　サーバ
　２１０　　ＣＰＵ
　２２０　　メモリ
　２２１　　システム制御部
　２２２　　履歴収集処理制御部
　２２３　　クライアント情報取得部
　２２４　　目的－履歴対応情報生成部
　２２５　　目的別履歴情報生成部
　２２６　　目的別ユーザ間関連度算定部
　２２７　　レコメンド情報探索処理制御部
　２２８　　目的識別部
　２２９　　探索結果候補生成部
　２３０　　探索結果生成部
　２４０　　ディスク
　２４１　　目的取得結果表
　２４２　　行動履歴情報取得結果表
　２４３　　目的－履歴対応情報取得結果表
　２４４　　目的別履歴情報
　２４５　　目的別ユーザ間関連度
　２４６　　各ユーザの属性情報
　２４７　　目的ごとの属性の重み付け
　２５０　　ネットワークポート
　２６０　　バス
　３０　　　ネットワーク

Claims (11)

  1. 　複数ユーザにより利用されるクライアントとネットワークを介して接続されたコンピュータであって、
    　前記複数ユーザの行動目的ごとに分類された前記複数ユーザの行動履歴情報を示す目的別履歴情報と、前記複数ユーザの前記行動目的ごとに分類された前記複数ユーザのユーザ間の関連度情報を示す目的別ユーザ間関連度情報とを格納しているデータベースと、
    　前記複数のクライアントのうち一のクライアントから、前記一のクライアントのユーザの行動目的を識別する目的識別情報を取得する目的識別情報取得部と、
    　前記目的識別情報取得部により取得された前記目的識別情報に対応する前記ユーザ間関連度情報をもとに、前記一のユーザに関連する他のユーザを特定し、前記特定された他のユーザに対応する前記履歴情報に基づいて、前記一のユーザに対するレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成部と、
    　を備えることを特徴とする、コンピュータ。
  2. 　前記クライアントから、前記複数ユーザの行動目的を識別する目的識別情報と、前記ユーザの行動履歴を示す履歴情報とを取得するクライアント情報取得部と、
    　前記クライアント情報取得部により取得された前記ユーザの行動履歴を示す前記履歴情報を前記目的識別情報ごとに分類して前記目的別履歴情報を生成する目的別履歴情報生成部と、
    　前記目的別履歴情報生成部により分類された前記目的別履歴情報に対応する前記複数ユーザの関連度を算定して、前記目的別ユーザ間関連度情報を生成する目的別ユーザ間関連度算定部と、
    　を備えることを特徴とする、請求項１に記載のコンピュータ。
  3. 　前記目的別ユーザ間関連度算定部は、
    　前記ユーザの属性情報に基づいて、前記複数ユーザの関連度を算定することを特徴とする、請求項２に記載のコンピュータ。
  4. 　前記目的別ユーザ間関連度算定部は、
    　前記ユーザの属性情報に対して設定された重み付け情報に基づいて、前記複数ユーザの関連度を算定することを特徴とする、請求項３に記載のコンピュータ。
  5. 　前記ユーザの行動履歴を示す前記履歴情報は、前記ユーザが参照したデータを示す情報であることを特徴とする、請求項２に記載のコンピュータ。
  6. 　前記ユーザの行動目的を識別する目的識別情報は、前記クライアントで起動するアプリケーションのプロセス情報であることを特徴とする、請求項２に記載のコンピュータ。
  7. 　前記ユーザの行動目的を識別する目的識別情報は、前記クライアント上のアプリケーションまたは、前記クライアントとは別体の装置上のアプリケーションが起動することにより出力される情報であることを特徴とする、請求項２に記載のコンピュータ。
  8. 　前記目的別ユーザ間関連度情報に基づいて、前記目的識別情報ごとに前記ユーザをユーザノードとするソーシャルグラフを生成するソーシャルグラフ生成部を備え、
    　前記ソーシャルグラフ生成部は、前記目的別履歴情報に基づいて、前記履歴情報をデータノードとして、前記ソーシャルグラフの前記ユーザノードに対応付けることを特徴とする、請求項２に記載のコンピュータ。
  9. 　前記ソーシャルグラフ生成部は、
    　前記目的識別情報と、前記目的識別情報に対応する前記ソーシャルグラフとを対応付けた目的グラフ対応表を生成し、
    　前記ソーシャルグラフに前記ユーザノードまたは前記データノードを追加する場合に、前記ユーザの行動目的を識別する前記目的識別情報に対応する前記ソーシャルグラフを前記目的グラフ対応表から選択して、選択された前記ソーシャルグラフに前記ユーザノードまたは前記データノードを追加することを特徴とする、請求項８に記載のコンピュータ。
  10. 　前記ソーシャルグラフ生成部は、
    　前記ユーザが属する組織を示す組織ノードを、前記ユーザのユーザノードと対応付けられた前記データノードに対応付けることを特徴とする、請求項８に記載のコンピュータ。
  11. 　複数ユーザにより利用されるクライアントとネットワークを介して接続されたコンピュータを用いたレコメンド方法であって、
    　前記クライアントから、前記複数ユーザの行動目的を識別する目的識別情報と、前記ユーザの行動履歴を示す履歴情報とを取得するステップと、
    　前記取得された前記ユーザの行動履歴を示す前記履歴情報を前記目的識別情報ごとに分類して前記目的別履歴情報を生成するステップと、
    　前記分類された前記目的別履歴情報に対応する前記複数ユーザの関連度を算定して、前記目的別ユーザ間関連度情報を生成するステップと、
    　前記複数のクライアントのうち一のクライアントから、前記一のクライアントのユーザの行動目的を識別する目的識別情報を取得するステップと、
    　前記取得された前記目的識別情報に対応する前記ユーザ間関連度情報をもとに、前記一のユーザに関連する他のユーザを特定し、前記特定された他のユーザに対応する前記履歴情報に基づいて、前記一のユーザに対するレコメンド情報を生成するステップと、
    　を備えることを特徴とする、レコメンド方法。
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