(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2023-03-28
(45)【発行日】2023-04-05
(54)【発明の名称】情報推薦方法及びコンピュータシステム
(51)【国際特許分類】
G06Q 30/0251 20230101AFI20230329BHJP
G06Q 50/00 20120101ALI20230329BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/0251
G06Q50/00 300
【請求項の数】
22
(21)【出願番号】P 2018232652
(22)【出願日】2018-12-12
(65)【公開番号】P2019125359
(43)【公開日】2019-07-25
【審査請求日】2021-10-25
(31)【優先権主張番号】10-2018-0004661
(32)【優先日】2018-01-12
(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR
(73)【特許権者】
【識別番号】516014409
【氏名又は名称】ライン プラス コーポレーション
【氏名又は名称原語表記】ＬＩＮＥ Ｐｌｕｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ
(74)【代理人】
【識別番号】100107766
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠重
(74)【代理人】
【識別番号】100070150
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠彦
(74)【代理人】
【識別番号】100091214
【弁理士】
【氏名又は名称】大貫 進介
(72)【発明者】
【氏名】ホン ソクジュ
【審査官】阿部 潤
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１６－０５１４１１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１６－００６５６３（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ １０／００ － ９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
コンピュータシステムで実行される情報推薦方法であって、前記コンピュータシステムは、メモリに含まれたコンピュータで読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含み、
前記情報推薦方法は、
前記少なくとも１つのプロセッサが、ソーシャルネットワーク上のユーザ別の購入情報を含むＤＢを構成する段階であって、前記購入情報をユーザ情報とをマッチングさせて前記ＤＢに格納する、段階、
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記ソーシャルネットワーク上でユーザ間に関係が設定されたユーザグループに属するユーザの購入情報を前記ＤＢにおいて検索し、前記ユーザグループに対する購入推薦情報を生成する段階、および
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記ユーザグループに属する前記ユーザのうち、前記購入推薦情報に対応する購入情報が生成されていない未購入ユーザに前記購入推薦情報を提供する段階であって、２つ以上のユーザグループに属する未購入ユーザに対し、前記２つ以上のユーザグループに対して互いに対応する購入情報が前記購入推薦情報として生成された場合、該当の購入推薦情報の提供回数を制限する、段階
を含む、情報推薦方法。
【請求項2】
コンピュータシステムで実行される情報推薦方法であって、
前記コンピュータシステムは、メモリに含まれたコンピュータで読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含み、
前記情報推薦方法は、
前記少なくとも１つのプロセッサが、ソーシャルネットワーク上のユーザ別の購入情報を含むＤＢを構成する段階であって、前記購入情報をユーザ情報とをマッチングさせて前記ＤＢに格納する、段階、
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記ソーシャルネットワーク上でユーザ間に関係が設定されたユーザグループに属するユーザの購入情報を前記ＤＢにおいて検索し、前記ユーザグループに対する購入推薦情報を生成する段階、および
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記ユーザグループに属する前記ユーザのうち、前記購入推薦情報に対応する購入情報が生成されていない未購入ユーザに前記購入推薦情報を提供する段階であって、２つ以上のユーザグループに属する未購入ユーザに対し、前記２つ以上のユーザグループに対して同一商品が前記購入推薦情報として生成された場合、該当の商品に対する購入推薦情報の提供回数を制限する、段階
を含む、情報推薦方法。
【請求項3】
前記構成する段階は、前記ユーザの電子機器から、前記電子機器が受信したメッセージで前記ユーザの購入情報を取得する段階
を含む、請求項１又は２に記載の情報推薦方法。
【請求項4】
前記構成する段階は、前記ソーシャルネットワーク上の前記ユーザの識別情報が連係する他のサーバから前記ユーザの購入情報を取得する段階
を含む、請求項１又は２に記載の情報推薦方法。
【請求項5】
前記取得した購入情報は、商品情報と商店情報のうちの少なくとも１つを含み、前記構成する段階は、
前記購入情報として取得した商品や商店の表記を標準化された表記に変えて前記ＤＢに格納する段階
を含む、請求項３または４に記載の情報推薦方法。
【請求項6】
前記生成する段階は、前記ユーザグループに属するユーザのうち、一定人数以上のユーザが購入した商品と商店のうちの少なくとも１つに対する購入推薦情報を生成する段階
を含む、請求項１又は２に記載の情報推薦方法。
【請求項7】
前記生成する段階は、前記ユーザグループの一定人数以上のユーザが事前に定められた時間内に購入した商品と商店のうちの少なくとも１つに対する購入推薦情報を生成する段階
を含む、請求項１又は２に記載の情報推薦方法。
【請求項8】
前記生成する段階は、該当の周期中に前記ユーザグループに属するユーザが購入した商品と商店のうちの少なくとも１つに対するリストを購入推薦情報として一定周期ごとに生成する段階
を含む、請求項１又は２に記載の情報推薦方法。
【請求項9】
前記生成する段階は、任意のユーザの購入情報が前記ＤＢに格納される場合、前記ソーシャルネットワーク上で前記任意のユーザが属する少なくとも１つのユーザグループのうちの１つを取得する段階、および
前記取得したユーザグループに属するユーザの購入情報を前記ＤＢにおいて検索し、前記任意のユーザの購入情報に対応する購入情報として一定数以上が発見された場合、該当の購入情報に対する推薦情報を前記購入推薦情報として生成する段階
を含む、請求項１又は２に記載の情報推薦方法。
【請求項10】
前記未購入ユーザは、前記ユーザグループで前記購入推薦情報に対応する商品または商店と一致する購入情報が生成されていないユーザである、請求項１又は２に記載の情報推薦方法。
【請求項11】
前記ユーザ別の購入情報は、購入価格情報を含み、前記提供する段階は、
前記購入価格情報に基づいて前記購入推薦情報を提供する段階
を含む、請求項１又は２に記載の情報推薦方法。
【請求項12】
前記情報推薦方法は、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記購入推薦情報を提供するための情報推薦基準を前記ユーザごとに設定する段階
をさらに含み、前記情報推薦基準は、購入を行ったユーザの数及び推薦する周期のうち少なくとも１つにより指定されている、請求項１又は２に記載の情報推薦方法。
【請求項13】
請求項１～１２のうちのいずれか一項に記載の情報推薦方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
【請求項14】
コンピュータシステムであって、メモリ、および
前記メモリと連結し、前記メモリに含まれたコンピュータで読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサ
を含み、
前記少なくとも１つのプロセッサは、
ソーシャルネットワーク上のユーザ別の購入情報を含むＤＢを構成するＤＢ構成部であって、前記購入情報をユーザ情報とをマッチングさせて前記ＤＢに格納する、ＤＢ構成部、
前記ソーシャルネットワーク上でユーザ間に関係が設定されたユーザグループに属するユーザの購入情報を前記ＤＢにおいて検索し、前記ユーザグループに対する購入推薦情報を生成する情報生成部、および
前記ユーザグループに属する前記ユーザのうち、前記購入推薦情報に対応する購入情報が生成されていない未購入ユーザに前記購入推薦情報を提供する情報推薦部であって、２つ以上のユーザグループに属する未購入ユーザに対し、前記２つ以上のユーザグループに対して互いに対応する購入情報が前記購入推薦情報として生成された場合、該当の購入推薦情報の提供回数を制限する、情報推薦部
を備える、コンピュータシステム。
【請求項15】
コンピュータシステムであって、
メモリ、および
前記メモリと連結し、前記メモリに含まれたコンピュータで読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサ
を含み、
前記少なくとも１つのプロセッサは、
ソーシャルネットワーク上のユーザ別の購入情報を含むＤＢを構成するＤＢ構成部であって、前記購入情報をユーザ情報とをマッチングさせて前記ＤＢに格納する、ＤＢ構成部、
前記ソーシャルネットワーク上でユーザ間に関係が設定されたユーザグループに属するユーザの購入情報を前記ＤＢにおいて検索し、前記ユーザグループに対する購入推薦情報を生成する情報生成部、および
前記ユーザグループに属する前記ユーザのうち、前記購入推薦情報に対応する購入情報が生成されていない未購入ユーザに前記購入推薦情報を提供する情報推薦部であって、２つ以上のユーザグループに属する未購入ユーザに対し、前記２つ以上のユーザグループに対して同一商品が前記購入推薦情報として生成された場合、該当の商品に対する購入推薦情報の提供回数を制限する、情報推薦部
を備える、コンピュータシステム。
【請求項16】
前記ＤＢ構成部は、前記ユーザの電子機器から、前記電子機器が受信したメッセージで前記ユーザの購入情報を取得する、請求項１４又は１５に記載のコンピュータシステム。
【請求項17】
前記ＤＢ構成部は、前記ソーシャルネットワーク上の前記ユーザの識別情報が連係する他のサーバから前記ユーザの購入情報を取得する、請求項１４又は１５に記載のコンピュータシステム。
【請求項18】
前記取得した購入情報は、商品情報と店情報のうちの少なくとも１つを含み、前記ＤＢ構成部は、
前記購入情報として取得した商品や商店の表記を標準化された表記に変えて前記ＤＢに格納する、請求項１６または１７に記載のコンピュータシステム。
【請求項19】
前記情報生成部は、前記ユーザグループに属するユーザのうち、一定人数以上のユーザが購入した商品と商店のうちの少なくとも１つに対する購入推薦情報を生成する、請求項１４又は１５に記載のコンピュータシステム。
【請求項20】
前記情報生成部は、一定周期ごとに、該当の周期中に前記ユーザグループに属するユーザが購入した商品と商店のうちの少なくとも１つに対するリストを購入推薦情報として生成する、請求項１４又は１５に記載のコンピュータシステム。
【請求項21】
前記情報生成部は、任意のユーザの購入情報が前記ＤＢに格納される場合、前記ソーシャルネットワーク上で前記任意のユーザが属する少なくとも１つのユーザグループのうちの１つを取得した後、前記取得したユーザグループに属するユーザの購入情報を前記ＤＢにおいて検索し、前記任意のユーザの前記購入情報に対応する購入情報として一定数以上が発見された場合、該当の購入情報に対する推薦情報を前記購入推薦情報として生成する、請求項１４又は１５に記載のコンピュータシステム。
【請求項22】
前記ユーザ別の購入情報は、購入価格情報を含み、前記情報推薦部は、
前記購入価格情報に基づいて前記購入推薦情報を提供する、請求項１４又は１５に記載のコンピュータシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
以下の説明は、ソーシャルネットワーク上で推薦情報を提供する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
インターネット上の商品推薦とは、個人に最適化された商品を選別して推薦しようとするものである。商品推薦ロジックとしては、商品を推薦しようとする対象ユーザの購入履歴と類似する履歴を有するユーザを選別し、類似ユーザは購入しているが推薦対象ユーザはまだ購入していない商品を推薦する協調フィルタリング（Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）や、多くのユーザの購入記録を利用しながら商品別に同時購入の可能性または同時クリックの可能性が高い商品を推薦するアソシエーション・ルール・マイニング（Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ Ｒｕｌｅ Ｍｉｎｉｎｇ）のようなアルゴリズムが活用されている。
【0003】
例えば、特許文献１（登録日２００９年０２月０２日）には、ユーザ端末機にインストールされた情報推薦エージェントで認識した商品の商品コード、商品名またはモデルなどを利用して商品情報を自動推薦する技術が開示されている。
【0004】
しかしながら、依然として、対象ユーザに相応しい商品を的確かつ迅速に申し分なく推薦できているとは言えない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【文献】韓国登録特許第１０－０８８２７１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
ソーシャルネットワークの知人間で人気のある情報を推薦するためのプラットフォームを実現することができる。
【0007】
ソーシャルネットワークで知人の支払い情報に基づいて取引が増えた商品情報や店情報を推薦することができる。
【課題を解決するための手段】
【0008】
コンピュータシステムで実行される情報推薦方法であって、前記コンピュータシステムは、メモリに含まれたコンピュータで読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含み、前記情報推薦方法は、前記少なくとも１つのプロセッサが、ソーシャルネットワーク上のユーザ別の購入情報を含むＤＢ（ｄａｔａｂａｓｅ）を構成する段階、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記ソーシャルネットワーク上においてユーザ間に関係が設定されたユーザグループに属するユーザの購入情報を前記ＤＢにおいて検索し、前記ユーザグループに対する購入推薦情報を生成する段階、および前記少なくとも１つのプロセッサが、前記ユーザグループに属する前記ユーザのうち、前記購入推薦情報に対応する購入情報が生成されていない未購入ユーザに前記購入推薦情報を提供する段階を含む、情報推薦方法を提供する。
【0009】
一側面によると、前記構成する段階は、前記ユーザの電子機器から、前記電子機器が受信したメッセージで前記ユーザの購入情報を取得する段階を含んでよい。
【0010】
他の側面によると、前記構成する段階は、前記ソーシャルネットワーク上の前記ユーザの識別情報が連係する他のサーバから前記ユーザの購入情報を取得する段階を含んでよい。
【0011】
また他の側面によると、前記取得した購入情報は、商品情報と商店情報のうちの少なくとも１つを含み、前記構成する段階は、前記購入情報として取得した商品や商店の表記を標準化された表記に変えて前記ＤＢに格納する段階を含んでよい。
【0012】
また他の側面によると、前記生成する段階は、前記ユーザグループに属するユーザのうち、一定人数以上のユーザが購入した商品と商店のうちの少なくとも１つに対する購入推薦情報を生成する段階を含んでよい。
【0013】
また他の側面によると、前記生成する段階は、前記ユーザグループの一定人数以上のユーザが事前に定められた時間内に購入した商品と商店のうちの少なくとも１つに対する購入推薦情報を生成する段階を含んでよい。
【0014】
また他の側面によると、前記生成する段階は、該当の周期中に前記ユーザグループに属するユーザが購入した商品と商店のうちの少なくとも１つに対するリストを購入推薦情報として一定周期ごとに生成する段階を含んでよい。
【0015】
また他の側面によると、前記生成する段階は、任意のユーザの購入情報が前記ＤＢに格納される場合、前記ソーシャルネットワーク上で前記任意のユーザが属する少なくとも１つのユーザグループのうちの１つを取得する段階、および前記取得したユーザグループに属するユーザの購入情報を前記ＤＢにおいて検索し、前記任意のユーザの前記購入情報に対応する購入情報として一定数以上が発見された場合、該当の購入情報に対する推薦情報を前記購入推薦情報として生成する段階を含んでよい。
【0016】
また他の側面によると、前記未購入ユーザは、前記ユーザグループで前記購入推薦情報に対応する商品または商店と一致する購入情報が生成されていないユーザであってよい。
【0017】
また他の側面によると、前記ユーザ別の購入情報は、購入価格情報を含み、前記提供する段階は、前記購入価格情報に基づいて前記購入推薦情報を提供する段階を含んでよい。
【0018】
また他の側面によると、前記情報推薦方法は、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記購入推薦情報を提供するための情報推薦基準を前記ユーザごとに設定する段階をさらに含んでよい。
【0019】
また他の側面によると、前記提供する段階は、２つ以上のユーザグループに属する未購入ユーザに対し、前記２つ以上のユーザグループに対して互いに対応する購入情報が前記購入推薦情報として生成された場合、該当の購入推薦情報の提供回数を制限する段階を含んでよい。
【0020】
さらに他の側面によると、前記提供する段階は、２つ以上のユーザグループに属する未購入ユーザに対し、前記２つ以上のユーザグループに対して同一商品が前記購入推薦情報として生成された場合、該当の商品に対する購入推薦情報の提供回数を制限する段階を含んでよい。
【0021】
前記情報推薦方法をコンピュータに実行させるためのプログラムが記録されている、非一時的なコンピュータで読み取り可能な記録媒体を提供する。
【0022】
コンピュータシステムであって、メモリ、および前記メモリと連結し、前記メモリに含まれたコンピュータで読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含み、前記少なくとも１つのプロセッサは、ソーシャルネットワーク上のユーザ別の購入情報を含むＤＢ（ｄａｔａｂａｓｅ）を構成するＤＢ構成部、前記ソーシャルネットワーク上でユーザ間に関係が設定されたユーザグループに属するユーザの購入情報を前記ＤＢにおいて検索し、前記ユーザグループに対する購入推薦情報を生成する情報生成部、および前記ユーザグループに属する前記ユーザのうち、前記購入推薦情報に対応する購入情報が生成されていない未購入ユーザに前記購入推薦情報を提供する情報推薦部を備える、コンピュータシステムを提供する。
【図面の簡単な説明】
【0023】
【図1】本発明の一実施形態における、ネットワーク環境の例を示した図である。
【図2】本発明の一実施形態における、電子機器およびサーバの内部構成を説明するためのブロック図である。
【図3】本発明の一実施形態における、情報推薦サービス環境の例を示した図である。
【図4】本発明の一実施形態における、サーバのプロセッサが含むことのできる構成要素の例を示したブロック図である。
【図5】本発明の一実施形態における、サーバが実行することのできる方法の例を示したフローチャートである。
【図6】本発明の一実施形態における、購入情報を取得する過程の例を示した図である。
【図7】本発明の一実施形態における、購入情報ＤＢを説明するための例示図である。
【図8】本発明の一実施形態における、標準化された表記で購入情報ＤＢを構成する過程を説明するための図である。
【図9】本発明の一実施形態における、情報推薦過程を説明するための例示図である。
【図10】本発明の一実施形態における、情報推薦過程を説明するための例示図である。
【発明を実施するための形態】
【0024】
以下、本発明の実施形態について、添付の図面を参照しながら詳細に説明する。
【0025】
本発明の実施形態は、ソーシャルネットワーク上で推薦情報を提供する技術に関し、より詳細には、ソーシャルネットワークの知人間で人気のある情報を提供する技術に関する。
【0026】
本明細書で具体的に開示される事項などを含む実施形態は、ソーシャルネットワークの知人間で人気のある情報を提供することができ、これによって効率性、マーケット確保、サービス拡大、便宜性、費用節減などの側面において相当な長所を達成することができる。
【0027】
図１は、本発明の一実施形態における、ネットワーク環境の例を示した図である。図１のネットワーク環境は、複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０、複数のサーバ１５０、１６０、およびネットワーク１７０を含む例を示している。このような図１は、発明の説明のための一例に過ぎず、電子機器やサーバが図１に示されるような形態に限定されることはない。
【0028】
複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０は、コンピュータシステムによって実現される固定端末や移動端末であってよい。複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０の例としては、スマートフォン、携帯電話、ナビゲーション、ＰＣ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノート型パンコン、デジタル放送用端末、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ＰＭＰ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｐｌａｙｅｒ）、タブレット、ゲームコンソール、ウェアラブルデバイス、ＩｏＴ（ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ ｔｈｉｎｇｓ）デバイス、ＶＲ（ｖｉｒｔｕａｌ ｒｅａｌｉｔｙ）デバイス、ＡＲ（ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｒｅａｌｉｔｙ）デバイスなどがある。一例として、図１では、電子機器１（１１０）の例としてスマートフォンの形状を示しているが、本発明の実施形態において、電子機器１（１１０）は、実質的に無線または有線通信方式を利用し、ネットワーク１７０を介して他の電子機器１２０、１３０、１４０および／またはサーバ１５０、１６０と通信することのできる多様な物理的なコンピュータシステムのうちの１つを意味してよい。
【0029】
通信方式が限定されることはなく、ネットワーク１７０が含むことのできる通信網（一例として、移動通信網、有線インターネット、無線インターネット、放送網、衛星網など）を活用する通信方式だけではなく、機器間の近距離無線通信が含まれてもよい。例えば、ネットワーク１７０は、ＰＡＮ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＡＮ（ｃａｍｐｕｓ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＭＡＮ（ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（ｗｉｄｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＢＢＮ（ｂｒｏａｄｂａｎｄ ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワークのうちの１つ以上の任意のネットワークを含んでよい。さらに、ネットワーク１７０は、バスネットワーク、スターネットワーク、リングネットワーク、メッシュネットワーク、スターバスネットワーク、ツリーまたは階層的（ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ）ネットワークなどを含むネットワークトポロジのうちの任意の１つ以上を含んでもよいが、これらに限定されることはない。
【0030】
サーバ１５０、１６０それぞれは、複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０とネットワーク１７０を介して通信して命令、コード、ファイル、コンテンツ、サービスなどを提供するコンピュータ装置または複数のコンピュータ装置によって実現されてよい。例えば、サーバ１５０は、ネットワーク１７０を介して接続した複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０に第１サービスを提供するシステムであってよく、サーバ１６０も、ネットワーク１７０を介して接続した複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０に第２サービスを提供するシステムであってよい。より具体的な例として、サーバ１５０は、複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０にインストールされて駆動するコンピュータプログラムとしてのアプリケーションを通じ、該当のアプリケーションが目的とするサービス（一例として、ソーシャルサービスなど）を第１サービスとして複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０に提供してよい。他の例として、サーバ１６０は、上述したアプリケーションのインストールおよび駆動のためのファイルを複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０に配布するサービスを第２サービスとして提供してよい。
【0031】
図２は、本発明の一実施形態における、電子機器およびサーバの内部構成を説明するためのブロック図である。図２では、電子機器に対する例として電子機器１（１１０）の内部構成と、サーバ１５０の内部構成について説明する。また、他の電子機器１２０、１３０、１４０やサーバ１６０も、上述した電子機器１（１１０）またはサーバ１５０と同一または類似の内部構成を有してよい。
【0032】
電子機器１（１１０）とサーバ１５０は、メモリ２１１、２２１、プロセッサ２１２、２２２、通信モジュール２１３、２２３、および入力／出力インタフェース２１４、２２４を含んでよい。メモリ２１１、２２１は、非一時的なコンピュータで読み取り可能な記録媒体であって、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、ディスクドライブ、ＳＳＤ（ｓｏｌｉｄ ｓｔａｔｅ ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ（ｆｌａｓｈ ｍｅｍｏｒｙ）などのような永久大容量記憶装置（ｐｅｒｍａｎｅｎｔ ｍａｓｓ ｓｔｏｒａｇｅ ｄｅｖｉｃｅ）を含んでよい。ここで、ＲＯＭ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ、ディスクドライブのような永久大容量記憶装置は、メモリ２１１、２２１とは区分される別の永久格納装置として電子機器１（１１０）やサーバ１５０に含まれてもよい。また、メモリ２１１、２２１には、オペレーティングシステムと、少なくとも１つのプログラムコード（一例として、電気機器１（１１０）にインストールされて駆動するブラウザや特定のサービスの提供のために電子機器１（１１０）にインストールされたアプリケーションなどのためのコード）が格納されてよい。このようなソフトウェア構成要素は、メモリ２１１、２２１とは別のコンピュータで読み取り可能な記録媒体からロードされてよい。このような別のコンピュータで読み取り可能な記録媒体は、フロッピー（登録商標）ドライブ、ディスク、テープ、ＤＶＤ／ＣＤ－ＲＯＭドライブ、メモリカードなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体を含んでよい。他の実施形態において、ソフトウェア構成要素は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体ではない通信モジュール２１３、２２３を通じてメモリ２１１、２２１にロードされてもよい。例えば、少なくとも１つのプログラムは、開発者またはアプリケーションのインストールファイルを配布するファイル配布システム（一例として、上述したサーバ１６０）がネットワーク１７０を介して提供するファイルによってインストールされるコンピュータプログラム（一例として、上述したアプリケーション）に基づいてメモリ２１１、２２１にロードされてよい。
【0033】
プロセッサ２１２、２２２は、基本的な算術、ロジック、および入出力演算を実行することにより、コンピュータプログラムの命令を処理するように構成されてよい。命令は、メモリ２１１、２２１または通信モジュール２１３、２２３によって、プロセッサ２１２、２２２に提供されてよい。例えば、プロセッサ２１２、２２２は、メモリ２１１、２２１のような記録装置に格納されたプログラムコードにしたがって受信される命令を実行するように構成されてよい。
【0034】
通信モジュール２１３、２２３は、ネットワーク１７０を介して電子機器１（１１０）とサーバ１５０とが互いに通信するための機能を提供してもよいし、電子機器１（１１０）および／またはサーバ１５０が他の電子機器（一例として、電子機器２（１２０））または他のサーバ（一例として、サーバ１６０）と通信するための機能を提供してもよい。一例として、電子機器１（１１０）のプロセッサ２１２がメモリ２１１のような記録装置に格納されたプログラムコードにしたがって生成した要求が、通信モジュール２１３の制御にしたがってネットワーク１７０を介してサーバ１５０に伝達されてよい。これとは逆に、サーバ１５０のプロセッサ２２２の制御にしたがって提供される制御信号や命令、コンテンツ、ファイルなどが、通信モジュール２２３とネットワーク１７０を経て電子機器１（１１０）の通信モジュール２１３を通じて電子機器１（１１０）に受信されてもよい。例えば、通信モジュール２１３を通じて受信されたサーバ１５０の制御信号や命令、コンテンツ、ファイルなどは、プロセッサ２１２やメモリ２１１に伝達されてよく、コンテンツやファイルなどは、電子機器１（１１０）がさらに含むことのできる格納媒体（上述した永久記憶装置）に格納されてよい。
【0035】
入力／出力インタフェース２１４は、入力／出力装置２１５とのインタフェースのための手段であってよい。例えば、入力装置は、キーボード、マウス、マイクロフォン、カメラなどの装置を、出力装置は、ディスプレイ、スピーカ、ハプティックフィードバックデバイス（ｈａｐｔｉｃ ｆｅｅｄｂａｃｋ ｄｅｖｉｃｅ）などのような装置を含んでよい。他の例として、入力／出力インタフェース２１４は、タッチスクリーンのように入力と出力のための機能が１つに統合された装置とのインタフェースのための手段であってもよい。入力／出力装置２１５は、電子機器１（１１０）と１つの装置で構成されてもよい。また、サーバ１５０の入力／出力インタフェース２２４は、サーバ１５０と連結するかサーバ１５０が含むことのできる入力または出力のための装置（図示せず）とのインタフェースのための手段であってよい。より具体的な例として、電子機器１（１１０）のプロセッサ２１２がメモリ２１１にロードされたコンピュータプログラムの命令を処理するにあたり、サーバ１５０や電子機器２（１２０）が提供するデータを利用して構成されるサービス画面やコンテンツが、入力／出力インタフェース２１４を通じてディスプレイに表示されてよい。
【0036】
また、他の実施形態において、電子機器１（１１０）およびサーバ１５０は、図２の構成要素よりも多くの構成要素を含んでもよい。しかし、大部分の従来技術的構成要素を明確に図に示す必要はない。例えば、電子機器１（１１０）は、上述した入力／出力装置２１５のうちの少なくとも一部を含むように実現されてもよいし、トランシーバ、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）モジュール、カメラ、各種センサ、データベースなどのような他の構成要素をさらに含んでもよい。より具体的な例として、電子機器１（１１０）がスマートフォンである場合、一般的にスマートフォンが含んでいる加速度センサやジャイロセンサ、カメラモジュール、物理的な各種ボタン、タッチパネルを利用したボタン、入力／出力ポート、振動のための振動器などのような多様な構成要素が、電子機器１（１１０）にさらに含まれるように実現されてよい。
【0037】
以下、ソーシャルネットワークの知人間で人気のある情報を推薦することができる方法およびシステムの具体的な実施形態について説明する。
【0038】
本明細書では、ソーシャルネットワークの代表的な例をメッセンジャーとして説明しているが、これに限定されることはなく、メッセンジャーはもちろん、グループ、ブログ、各種ＳＮＳ（ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｅｒｖｉｃｅ）など、ユーザ間でメッセージやデータをやり取りしたり各種情報を共有したりすることのできるすべてのソーシャルメディアに本発明は適用可能である。
【0039】
主に、ユーザがショッピングサイトやメッセンジャー内のショッピングページなどを直接訪問したり、他のユーザが掲示板などで共有する情報に基づいてアイテムを購入するときに、ユーザが希望とするアイテムを積極的に検索することができ、短時間で認知して購入することが可能となる。
【0040】
本発明では、メッセンジャーのユーザの商品購入情報を取得してＤＢ（データベース）を構築した後、このようなＤＢに基づき、知人間で人気のある情報を把握して自動推薦することができる。
【0041】
図３は、本発明の一実施形態における、情報推薦サービス環境の例を示した図である。
【0042】
図３を参照すると、サーバ１５０は、知人間で人気のある商品や商店を把握して推薦することのできるサービスプラットフォームの役割を担ってよい。単なる説明の簡明化のため、取引対象が商品である場合が説明されるが、本発明は、商品だけでなく、取引対象となり得る役務（サービス）についても同様に適用されてよい。以下、実施形態による処理の流れの一例について説明する。
【0043】
１．ユーザがショッピングサイトやメッセンジャー内のショッピングページなどから商品を購入する場合、該当の購入情報を含んだメッセージを、ＳＭＳ（ｓｏｒｔ ｍｅｓｓａｇｅ ｓｅｒｖｉｃｅ）やメッセンジャーの通知アカウントなどを通じて受信してよい。
【0044】
２．ＤＢサーバ３０１は、メッセンジャーのユーザに対し、該当のユーザの電子機器１（１１０）にインストールされたメッセンジャーアプリケーションと連動することで、ＳＭＳやメッセンジャーの通知アカウントなどを通じて受信した購入情報を取得してよい。このような購入情報を、ユーザ情報とマッチングさせて格納することによってＤＢが構築されてよい。
【0045】
３．ＤＢサーバ３０１は、購入情報が発生したユーザに対し、該当のユーザ情報をメッセンジャーサーバ３０２に伝達して知人情報を要請してよい。知人情報とは、メッセンジャー上でユーザと関係（例えば、友達、隣人、購読、グループなど）が設定された他人リストを意味してよい。
【0046】
４．メッセンジャーサーバ３０２は、ＤＢサーバ３０１から要請されたユーザの知人情報をＤＢサーバ３０１に伝達してよい。
【0047】
５．ＤＢサーバ３０１は、メッセンジャーサーバ３０２から取得した知人情報に基づき、Ｎ人以上の知人が購入した商品や商店に関する情報をメッセンジャーユーザに関する推薦情報としてメッセンジャーサーバ３０２に伝達してよい。このとき、ＤＢサーバ３０１は、推薦情報に含まれた商品や商店に対する購入情報のない知人情報を共に伝達してよい。
【0048】
６．メッセンジャーサーバ３０２は、Ｎ人以上の知人が購入した商品や商店に対する推薦情報の通知を、該当の商品や商店に対する購入情報のない知人に提供してよい。
【0049】
サーバ１５０は、ＤＢサーバ３０１とメッセンジャーサーバ３０２を含むものであるが、一例として、ＤＢサーバ３０１とメッセンジャーサーバ３０２が１つのプラットフォームに含まれる形態で実現されてよい。しかし、これに限定されることはなく、ＤＢサーバ３０１とメッセンジャーサーバ３０２が個別のシステムで構築されて相互連動によって情報推薦サービスを提供する形態で実現されることも可能である。
【0050】
したがって、サーバ１５０は、メッセンジャーユーザの購入情報をＤＢとして構築した後、このようなＤＢに基づき、知人間で取引の多い商品や商店を把握し、まだ購入履歴のないユーザに推薦することができる。
【0051】
図４は、本発明の一実施形態における、サーバのプロセッサが含むことのできる構成要素の例を示したブロック図であり、図５は、本発明の一実施形態における、サーバが実行することのできる方法の例を示したフローチャートである。
【0052】
本実施形態に係るサーバ１５０は、クライアントである複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０を対象に情報推薦サービスを提供するプラットフォームの役割を行う。サーバ１５０は、電子機器１１０、１２０、１３０、１４０上にインストールされたアプリケーションと連動して情報推薦サービスを提供してよい。
【0053】
サーバ１５０のプロセッサ２２２は、図５に係る情報推薦方法を実行するための構成要素として、図４に示すように、ＤＢ構成部４１０、情報生成部４２０、および情報推薦部４３０を備えてよい。実施形態によっては、プロセッサ２２２の１つ以上の構成要素は、選択的にプロセッサ２２２に含まれてもよいし除外されてもよい。また、実施形態によっては、プロセッサ２２２の構成要素は、プロセッサ２２２の機能を発揮するために分離されてもよいし併合されてもよい。
【0054】
このようなプロセッサ２２２およびプロセッサ２２２の構成要素は、図５の情報推薦方法が含む段階５１０～５４０を実行するようにサーバ１５０を制御してよい。例えば、プロセッサ２２２およびプロセッサ２２２の構成要素は、メモリ２２１が含むオペレーティングシステムのコードと少なくとも１つのプログラムのコードによる命令を実行するように実現されてよい。
【0055】
ここで、プロセッサ２２２の構成要素は、サーバ１５０に格納されたプログラムコードが提供する命令にしたがってプロセッサ２２２によって実行される、プロセッサ２２２の互いに異なる機能（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ）の表現であってよい。例えば、サーバ１５０がメッセンジャーユーザの購入情報をＤＢとして構成するように上述した命令にしたがってサーバ１５０を制御するプロセッサ２２２の機能的表現として、ＤＢ構成部４１０が利用されてよい。なお、「機能」は「モジュール」と言及されてもよく、機能及びモジュールは、ソフトウェア及び/又はハードウェアにより実現されてよい。
【0056】
段階５１０で、プロセッサ２２２は、サーバ１５０の制御と関連する命令がロードされたメモリ２２１から必要な命令を読み取ってよい。この場合、前記読み取った命令には、プロセッサ２２２が以下で説明される段階５２０～５４０を実行するように制御するための命令が含まれてよい。
【0057】
段階５２０で、ＤＢ構成部４１０は、メッセンジャーを利用するユーザの購入情報を取得し、ユーザ別の購入情報を含むＤＢを構成してよい。図６を参照すると、ＤＢ構成部４１０は、ユーザの電子機器１（１１０）にインストールされたメッセンジャーアプリケーションと連動して電子機器１（１１０）からＳＭＳや通知アカウントを通じて受信した購入情報を取得し（Ｓ６０１）、このような購入情報をユーザ情報とマッチングさせて格納することによってＤＢを構築してもよい。このとき、ユーザ情報とは、メッセンジャーユーザを識別するための情報を意味するものであって、例えば、メッセンジャーＩＤを含んでよい。ＤＢ構成部４１０は、メッセンジャーアプリケーションとの連動によって電子機器１（１１０）からユーザの購入情報を取得する以外にも、ユーザのメッセンジャーＩＤが連係する他のサーバ１６０（例えば、ショッピングサーバや決済サーバなど）と連動し、他のサーバ１６０からユーザの購入情報を取得することも可能である（Ｓ６０２）。例えば、ユーザがメッセンジャーＩＤを利用してショッピングモールにアクセスして商品を購入した場合は、該当のショッピングモールからユーザの購入情報を直接取得してよい。ＤＢ構成部４１０は、メッセンジャーユーザの購入情報を、購入活動が成立した時点やＳＭＳおよび通知アカウントを通じて受信した時点にリアルタイムで取得してよいが、一定周期ごとに該当の周期中の購入情報を一括で取得することも可能である。
【0058】
図７に示すように、ＤＢ構成部４１０は、ユーザ（Ｕｓｅｒ１，２，３，．．．）の購入活動それぞれに対し、ユーザ情報７１０と購入情報７２０をマッチングさせて格納することによって購入情報ＤＢ７００を構築してよい。このとき、購入情報７２０は、商店ＩＤ７２１などのように商品購入があった商店（ｓｈｏｐ１，２，３，．．．）に関する情報（すなわち、商店情報）、商品ＩＤ７２２などのように購入した商品（Ｉｔｅｍ１，２，３，．．．）に関する情報（すなわち、商品情報）、価格７２３、および通貨７２４などのように商品を購入した価格情報などを含んでよい。商店情報と商品情報は、対象を識別するための情報を意味するものであって、例えば、名称や固有番号、識別コードなどを含んでよい。
【0059】
商店情報や商品情報の場合、購入情報を作成する主体（例えば、カード会社や加盟店など）によって異なる表記が使用されたりすることから、標準化された表記で購入情報ＤＢ７００を構築する必要がある。図８を参照すると、購入情報を作成する各主体から主体ごとに利用する商品と商店の表記を収集し、該当の表記を標準化した表記と共に格納することにより、商品ＤＢ８０１と商店ＤＢ８０２とが構築されてよい。例えば、商品情報の場合、同一商品であるにもかかわらず異なる言語（英文やハングルなど）や異なる名称で表記されることがあり、ＤＢ構成部４１０は、取得した商品表記を商品ＤＢ８０１で照会し、その表記を該当の商品の標準化された表記に変換して購入情報ＤＢ７００に格納してよい。例えば、商品Ａが、ショッピングモールａでは「Ｉｔｅｍ ａａ」と表記され、ショッピングモールｂでは「Ｉｔｅｍ ａａａ」と表記されている場合、購入情報ＤＢ７００は、「Ｉｔｅｍ ａａ」と「Ｉｔｅｍ ａａａ」を「Ｉｔｅｍ１」に統一して格納する。商店情報も同じように、商店情報がそれぞれ異なるように表記され得るため、購入情報ＤＢ７００は、取得した商店表記を商店ＤＢ８０２で照会し、その表記を該当の商店の標準化された表記に変換して格納してよい。したがって、ＤＢ構成部４１０は、購入情報から取得した商品情報と商店情報の多様な表記を１つの統一された表記に一致させ、購入情報ＤＢ７００を構築することができる。
【0060】
再び図５を参照すると、段階５３０で、情報生成部４２０は、メッセンジャー上でユーザ間に関係が設定されたユーザグループ（以下、「知人グループ」とする）を対象に購入情報ＤＢ７００を検索し、一定人数（Ｎ人）以上が購入した商品および／または商店に対する推薦情報を生成してよい。一例として、情報生成部４２０は、任意のユーザの購入情報が購入情報ＤＢ７００に格納されるとき（すなわち、購入が発生したとき）、該当の購入を行ったユーザの知人グループ（ら）を取得した後、取得した知人グループそれぞれに対して同一商品や商店に対する購入を行ったことのある知人がＮ人以上となる知人グループが存在するか否かを判断し、該当する知人グループ（ら）が存在する場合には、該当の商品や商店に対する推薦情報を生成してよい。情報生成部４２０は、任意のユーザの購入情報が購入情報ＤＢ７００に格納される場合、ソーシャルネットワーク上で任意のユーザが属する少なくとも１つの知人グループのうちの１つを取得し、取得した知人グループに属するユーザの購入情報を購入情報ＤＢ７００で検索した結果、任意のユーザの購入情報に対応する購入情報が一定数以上あった場合には、該当の購入情報に対する推薦情報を該当の知人グループに対する購入薦情報として生成してよい。
【0061】
任意のユーザと他のユーザが同一商店において同一商品あるいは同一商品群に属する商品を購入した場合、または任意のユーザと他のユーザが互いに異なる商店で同一商品あるいは同一商品群に属する商品を購入した場合、任意のユーザの購入情報と他のユーザの購入情報は互いに対応すると判断されてよい。このとき、知人グループを対象に事前に定められた時間（例えば、１週間）内にＮ人以上の知人が同一商品や商店に対する購入を行ったと判断された場合、該当の商品や商店に対する推薦情報を生成してよい。言い換えれば、情報生成部４２０は、一定時間内に定められた回数以上の購入が発生したか、以前の期間に比べて購入が増えた商品や商店を把握することができる。
【0062】
他の例として、情報生成部４２０は、購入情報ＤＢ７００を利用し、一定周期ごとに、該当の周期中に知人グループ内の知人が購入した商品や商店リストを推薦情報として生成してよい。このとき、知人グループとは、購入が発生したユーザと関係が設定されている他人で構成されるか、あるいは対話グループや関心事のような基準によって生成されたソーシャルグループのうち、該当のユーザが含まれるグループを意味してよい。例えば、購入が発生したユーザＡに対し、ユーザＡの友達や隣人、購読などの関係が設定された他人たち、ユーザＡが参加するグループチャットルームの対話の相手、ユーザＡと共通する関心事に属しているソーシャルグループなどが、知人グループに該当してよい。
【0063】
したがって、情報生成部４２０は、購入情報ＤＢ７００でユーザＡと関係が設定されているかユーザＡが含まれる知人グループを対象に同一商品や商店に対する購入情報がＮ件以上あるか否かを検索し、存在する場合には、該当の商品や商店に関する情報を推薦情報として生成してよい。購入が発生するたびに該当の購入件のユーザを基準に個別の知人グループを取得してよいことはもちろんであるが、ユーザ間の知人共通部分やユーザの知人和集合など、サービス対象となる知人グループが予め定められていてもよい。
【0064】
段階５４０で、情報推薦部４３０は、知人グループに属するユーザのうち、購入推薦情報に対応する購入情報がない未購入ユーザに購入推薦情報を提供してよい。このとき、未購入ユーザとは、知人グループに属するユーザのうち、購入推薦情報として生成された推薦対象となる商品または商店と一致する購入情報を有していないユーザ（すなわち、購入情報ＤＢ７００に推薦対象となる商品または商店に対する購入履歴がないユーザ）を意味してよい。情報推薦部４３０は、知人グループのうちの一定人数（Ｎ人）以上が購入した商品および／または商店に対する推薦情報を、該当の購入情報をもたないユーザを対象に提供してよい。言い換えれば、情報推薦部４３０は、Ｎ人以上の知人が購入した商品や商店に対する推薦情報を、該当の商品や商店に対する購入情報をもたない知人にメッセンジャーのプッシュ通知によって提供してよい。このとき、情報推薦部４３０は、購入情報ＤＢ７００を利用して価格情報が含まれた推薦情報を提供してよい。一例として、情報推薦部４３０は、Ｎ人以上の知人が購入した商品や商店に対して最安値の情報を含んだ購入情報を推薦してよい。他の例として、情報推薦部４３０は、Ｎ人以上の知人が購入した商品や商店に対する価格情報に変動が生じた場合、例えば、価格が低下した場合には、プッシュ通知を提供してよい。さらに、情報推薦部４３０は、購入情報ＤＢ７００を利用し、一定周期ごとに、該当の周期中に知人が購入した商品や商店リストを推薦情報として提供してよい。
【0065】
情報推薦基準は人数や周期などを含んでよく、これはすべてのメッセンジャーのユーザに共通して適用されるようにデフォルト設定されてもよいし、あるいは各メッセンジャーのユーザに応じて個別に設定されることも可能である。例えば、各メッセンジャーのユーザのうちの５人の知人が同一商品や商店を購入するときに該当の商品や商店に対する推薦が受けられるように、情報推薦のための人数（Ｎ）を５人に設定してもよいし、または前日に知人が購入した商品や商店リストの推薦が毎日受けられるように、情報推薦のための周期を１日（１ｄａｙ）に設定してもよい。
【0066】
【0067】
図９を参照すると、情報推薦部４３０は、知人グループ９００で同一商品を購入したユーザ９０１が３人以上の場合、該当の商品情報を未購入ユーザ９０２に推薦してよい。購入ユーザ９０１が情報推薦基準として設定された人数である３人になった時点に、該当の人員が同じように購入した商品情報を未購入ユーザ９０２に推薦してよい。
【0068】
図１０に示すように、情報推薦部４３０は、第１知人グループ１０１０と第２知人グループ１０２０の両方で購入ユーザ１００１が３人になったときに、該当の人員が購入した商品情報を未購入ユーザ１００２に推薦してよい。このとき、未購入ユーザ１００２のうち、第１知人グループ１０１０と第２知人グループ１０２０の両方に属する一部のユーザ１００３の場合、第１知人グループ１０１０と第２知人グループ１０２０に対して互いに対応する購入情報が推薦情報として生成されると、重複して推薦されてしまうことが懸念される。そのような場合には該当の推薦情報の提供回数は制限されてもよい。言い換えれば、情報推薦部４３０は、第１知人グループ１０１０と第２知人グループ１０２０に対して同一商品が推薦情報として生成されると、該当の商品に対する推薦回数を制限してよい。したがって、２つ以上の知人グループに属するユーザの場合、同一商品に対する推薦通知を重複して受信するようになることから、これを防ぐために、同一商品に対する推薦通知回数を一定回数以下に制限してよい。他の例としては、同一商品に対する推薦通知を段階的に繰り返して提供することも可能である。例えば、設定人数に対する一定倍数として、ユーザ１００１が３人になった時点、６人になった時点、９人になった時点などに、知人が同じように購入した商品に対する推薦通知を段階的に提供してよい。更に、推薦通知は購入人数を含んでもよい。同一商品に対する推薦通知回数は、デフォルト設定されてもよいし、あるいは各メッセンジャーユーザによって直接設定されることも可能である。
【0069】
このように、本発明の実施形態によると、ソーシャルネットワーク上で推薦情報を提供することにより、知人の購入情報に基づいて知人間で人気のある情報を把握して推薦することができる。
【0070】
上述した装置は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、および／またはハードウェア構成要素とソフトウェア構成要素との組み合わせによって実現されてよい。例えば、実施形態で説明された装置および構成要素は、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ、マイクロコンピュータ、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、または命令を実行して応答することができる様々な装置のように、１つ以上の汎用コンピュータまたは特殊目的コンピュータを利用して実現されてよい。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）および前記ＯＳ上で実行される１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行してよい。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答し、データにアクセスし、データを格納、操作、処理、および生成してもよい。理解の便宜のために、１つの処理装置が使用されるとして説明される場合もあるが、当業者は、処理装置が複数個の処理要素および／または複数種類の処理要素を含んでもよいことが理解できるであろう。例えば、処理装置は、複数個のプロセッサまたは１つのプロセッサおよび１つのコントローラを含んでよい。また、並列プロセッサのような、他の処理構成も可能である。
【0071】
ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、またはこれらのうちの１つ以上の組み合わせを含んでもよく、思うままに動作するように処理装置を構成したり、独立的または集合的に処理装置に命令したりしてよい。ソフトウェアおよび／またはデータは、処理装置に基づいて解釈されたり、処理装置に命令またはデータを提供したりするために、いかなる種類の機械、コンポーネント、物理装置、コンピュータ格納媒体または装置に具現化されてよい。ソフトウェアは、ネットワークによって接続されたコンピュータシステム上に分散され、分散された状態で格納されても実行されてもよい。ソフトウェアおよびデータは、１つ以上のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納されてよい。
【0072】
実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段によって実行可能なプログラム命令の形態で実現されてコンピュータで読み取り可能な媒体に記録されてよい。このとき、媒体は、コンピュータで実行可能なプログラムを継続して格納するものであっても、実行またはダウンロードのために臨時格納するものであってもよい。また、媒体は、単一または複数のハードウェアが結合した形態の多様な記録手段または格納手段であってよく、あるコンピュータシステムに直接に接続する媒体に限定されてはならず、ネットワーク上に分散存在するものであってもよい。媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、および磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤのような光媒体、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）のような光磁気媒体、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどを含み、プログラム命令が格納されるように構成されたものであってよい。また、媒体の他の例として、アプリケーションを流通するアプリストアやその他の多様なソフトウェアを供給あるいは流通するサイト、サーバなどで管理する記録媒体あるいは格納媒体が挙げられてもよい。
【0073】
以上のように、実施形態を、限定された実施形態と図面に基づいて説明したが、当業者であれば、上述した記載から多様な修正および変形が可能であろう。例えば、説明された技術が、説明された方法とは異なる順序で実行されたり、かつ／あるいは、説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が、説明された方法とは異なる形態で結合されたりまたは組み合わされたり、他の構成要素または均等物によって対置されたり置換されたとしても、適切な結果を達成することができる。
【0074】
したがって、異なる実施形態であっても、特許請求の範囲と均等なものであれば、添付される特許請求の範囲に属する。
【符号の説明】
【0075】
２２２：プロセッサ
４１０：ＤＢ構成部
４２０：情報生成部
４３０：情報推薦部
４１０：ＤＢ構成部
４２０：情報生成部
４３０：情報推薦部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】