專利名稱：商品推薦裝置、商品推薦方法、程序、以及記錄介質(zhì)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及商品推薦裝置、商品推薦方法、程序以及記錄介質(zhì)，用于在適當(dāng)?shù)臅r刻向用戶推薦商品。
背景技術(shù)：
在現(xiàn)有技術(shù)中，已知能夠通過Web頁面等來進行商品或服務(wù)等的交易的購物系統(tǒng)。在這種系統(tǒng)中，已知為了促使用戶購買商品等，而進行適合用戶的廣告或商品的介紹的技術(shù)。例如，在專利文獻I中，公開了一種基于用戶的屬性或用戶過去點擊的廣告的信息，來選擇提示給用戶的廣告的技術(shù)。此外，在向用戶介紹商品時，若為過去反復(fù)購入的商品，則一般根據(jù)購入歷史記錄來預(yù)測購入時期。 在先技術(shù)文獻專利文獻專利文獻I JP專利第3984473號公報

發(fā)明內(nèi)容
(發(fā)明要解決的課題)但是，對于游戲或書籍等商品，幾乎不會購入完全相同的商品，使用完所購入的商品的期間按照每種商品而不同。針對這種商品，根據(jù)購入歷史記錄來預(yù)測這種商品的下次購入時期，并在適當(dāng)?shù)亩〞r推薦商品是很困難的。本發(fā)明用于解決上述這種課題，目的在于提供一種適合針對完成商品的使用所需的時間按照所購入的每種商品而不同的商品，預(yù)測用戶完成商品的使用的時期，并在適當(dāng)?shù)亩〞r向用戶推薦商品的商品推薦裝置、商品推薦方法、程序、以及記錄介質(zhì)。(解決課題的手段)本發(fā)明的第I觀點所涉及的商品推薦裝置的特征在于，具備 時間存儲部，其針對規(guī)定的商品群中包含的商品的每一個，存儲從開始該商品的使用到結(jié)束該商品的使用估計所需的估計時間；歷史記錄存儲部，其存儲歷史記錄信息，所述歷史記錄信息包含購入了所述商品群中包含的任意一種商品的用戶的用戶標識符、該購入的商品、和該商品的購入日期時間；推定部，其在存儲在所述歷史記錄存儲部中的歷史記錄信息中，取得與接受商品推薦的用戶、即被推薦用戶的用戶標識符有關(guān)的歷史記錄信息，根據(jù)該取得的歷史記錄信息，求出該被推薦用戶所最后購入的商品以外的商品從該被推薦用戶開始使用到結(jié)束使用所需的使用時間，并基于該求出的使用時間、和針對與該取得的歷史記錄信息有關(guān)的商品而存儲在所述時間存儲部中的估計時間，來推定該被推薦用戶所最后購入的商品的使用結(jié)束的日期時間；和提示部，其從所述商品群中選擇與所述被推薦用戶所最后購入的商品不同的其他商品，在所述推定出的日期時間，提示將該選擇的其他商品推薦給該被推薦用戶的消息。此外，在本發(fā)明的第I觀點所涉及的商品推薦裝置中，也可以是所述推定部，將與針對所述被推薦用戶而存儲在所述歷史記錄存儲部中的歷史記錄有關(guān)的商品，按照購入日期時間的順序，如商品I、商品2........商品η這樣進行排列，針對整數(shù)i = 1、2........η-i的每一個，根據(jù)該被推薦用戶購入該商品i的購
入日期時間T[i]、該被推薦用戶購入該商品(i+1)的購入日期時間T[i+1]、和針對該商品i存儲在所述時間存儲部中的估計時間A[i]，來求出比c[i] = (T[i+1]-T[i])/A[i]，根據(jù)該求出的比的列c[l]、c[2]........c[n-l]來推定與該被推薦用戶所最后
購入的商品η有關(guān)的比c[n]，根據(jù)該最后購入的日期時間T [η]、該推定出的比c [η]、和該存儲的時間A [η]，將該被推薦用戶完成該最后購入的商品η的使用的日期時間推定為T[η]+A[η] Xc[η]。此外，在本發(fā)明的第I觀點所涉及的商品推薦裝置中，也可以是所述推定部，通過越是根據(jù)舊的購入歷史記錄而求出的所述比c[i] (i = I η-I)，則越降低對所述比c[n]的貢獻率的加權(quán)平均，來推定與所述被推薦用戶所最后購入的商品η有關(guān)的比c[n]?；蛘?，在本發(fā)明的第I觀點所涉及的商品推薦裝置中，也可以是所述推定部將對所述加權(quán)平均乘以根據(jù)所述購入日期時間T[n]的季節(jié)而預(yù)先規(guī)定的季節(jié)系數(shù)后得到的值推定為比c[η]。此外，在本發(fā)明的第I觀點所涉及的商品推薦裝置中，也可以是在所述歷史記錄信息存儲部中，還包含賣出所購入的商品的賣出日期時間，所述推定部，在所述被推薦用戶賣出了所購入的商品i的情況下，對賣出所述商品i的賣出日期時間S[i]和購入所述商品(i+1)的購入日期時間T[i+1]進行比較，在賣出日期時間S[i]靠前的情況下，如下式這樣來求出所述比c[i]c[i] = (S[i]_T[i])/A[i]?；蛘?，在本發(fā)明的第I觀點所涉及的商品推薦裝置中，也可以是在所述歷史記錄信息存儲部中，還包含賣出所購入的商品的賣出日期時間，所述推定部，在所述被推薦用戶賣出了所購入的商品i的情況下，根據(jù)賣出所述商品i的賣出日期時間S[i]，如下式這樣來求出所述比c[i]c[i] = (S[i]_T[i])/A[i]?；蛘?，在本發(fā)明的第I觀點所涉及的商品推薦裝置中，也可以是根據(jù)所述歷史記錄信息中、包含購入日期時間和賣出日期時間這兩者的歷史記錄信息，來求出與該歷史記錄信息有關(guān)的商品的該購入日期時間與該賣出日期時間的間隔，并基于該求出的間隔，來對該商品的存儲在所述時間存儲部中的估計時間進行修正。或者，在本發(fā)明的第I觀點所涉及的商品推薦裝置中，也可以是基于所述歷史記錄信息中、與第I商品有關(guān)的歷史記錄信息、和與在該第I商品購入后由相同的用戶購入的商品中的最近購入的第2商品有關(guān)的歷史記錄信息的各自所包含的購入日期時間的間隔，來對該第I商品的存儲在所述時間存儲部中的估計時間進行修正。
本發(fā)明的第2觀點所涉及的商品推薦方法，是商品推薦裝置所執(zhí)行商品推薦方法，所述商品推薦裝置具備時間存儲部，其針對規(guī)定的商品群中包含的商品的每ー個，存儲從開始該商品的使用到結(jié)束該商品的使用估計所需的估計時間；歷史記錄存儲部，其存儲歷史記錄信息，所述歷史記錄信息包含購入了所述商品群中包含的任意ー種商品的用戶的用戶標識符、該購入的商品、和該商品的購入日期時間；推定部；和提示部，該商品推薦方法的特征在于，具備推定エ序，所述推定部在存儲在所述歷史記錄存儲部中的歷史記錄信息中，取得 與接受商品推薦的用戶、即被推薦用戶的用戶標識符有關(guān)的歷史記錄信息，根據(jù)該取得的歷史記錄信息，來求出該被推薦用戶所最后購入的商品以外的商品從該被推薦用戶開始使用到結(jié)束使用所需的使用時間，并基于該求出的使用時間、和針對與該取得的歷史記錄信息有關(guān)的商品而存儲在所述時間存儲部中的估計時間，來推定該被推薦用戶所最后購入的商品的使用結(jié)束的日期時間；和提示エ序，所述提示部從所述商品群中選擇與所述被推薦用戶所最后購入的商品不同的其他商品，并在所述推定出的日期時間，提示將該選擇的其他商品推薦給該被推薦用戶的消息。本發(fā)明的第3觀點所涉及的程序的特征在干，使計算機發(fā)揮如下功能時間存儲部，其針對規(guī)定的商品群中包含的商品的每ー個，存儲從開始該商品的使用到結(jié)束該商品的使用估計所需的估計時間；歷史記錄存儲部，其存儲歷史記錄信息，所述歷史記錄信息包含購入了所述商品群中包含的任意ー種商品的用戶的用戶標識符、該購入的商品、和該商品的購入日期時間；推定部，其在存儲在所述歷史記錄存儲部中的歷史記錄信息中，取得與接受商品推薦的用戶、即被推薦用戶的用戶標識符有關(guān)的歷史記錄信息，根據(jù)該取得的歷史記錄信息，求出該被推薦用戶所最后購入的商品以外的商品從該被推薦用戶開始使用到結(jié)束使用所需的使用時間，并基于該求出的使用時間、和針對與該取得的歷史記錄信息有關(guān)的商品而存儲在所述時間存儲部中的估計時間，來推定該被推薦用戶所最后購入的商品的使用結(jié)束的日期時間；和提示部，其從所述商品群中選擇與所述被推薦用戶所最后購入的商品不同的其他商品，并在所述推定出的日期時間，提示將該選擇的其他商品推薦給該被推薦用戶的消息。本發(fā)明的第4觀點所涉及的計算機可讀取的記錄介質(zhì)，其記錄了程序，特征在干，該程序使計算機發(fā)揮如下功能時間存儲部，其針對規(guī)定的商品群中包含的商品的每ー個，存儲從開始該商品的使用到結(jié)束該商品的使用估計所需的估計時間；歷史記錄存儲部，其存儲歷史記錄信息，所述歷史記錄信息包含購入了所述商品群中包含的任意ー種商品的用戶的用戶標識符、該購入的商品、和該商品的購入日期時間；推定部，其在存儲在所述歷史記錄存儲部中的歷史記錄信息中，取得與接受商品推薦的用戶、即被推薦用戶的用戶標識符有關(guān)的歷史記錄信息，根據(jù)該取得的歷史記錄信息，求出該被推薦用戶所最后購入的商品以外的商品從該被推薦用戶開始使用到結(jié)束使用所需的使用時間，并基于該求出的使用時間、和針對與該取得的歷史記錄信息有關(guān)的商品而存儲在所述時間存儲部中的估計時間，來推定該被推薦用戶所最后購入的商品的使用結(jié)束的日期時間；和提示部，其從所述商品群中選擇與所述被推薦用戶所最后購入的商品不同的其他商品，并在所述推定出的日期時間，提示將該選擇的其他商品推薦給該被推薦用戶的消息。此外，本發(fā)明的程序可以記錄在壓縮光盤、軟盤、硬盤、光磁盤、數(shù)字視頻光盤、磁帶、半導(dǎo)體存儲器等計算機可讀取的信息記錄介質(zhì)中。上述程序可以與執(zhí)行程序的計算機獨立地，經(jīng)由計算機通信網(wǎng)來發(fā)布/銷售。此夕卜，上述信息記錄介質(zhì)可以與計算機獨立地發(fā)布/銷售。 (發(fā)明的效果)根據(jù)本發(fā)明，能夠提供ー種適合針對完成商品的使用所需的時間根據(jù)所購入的每種商品而不同的商品，預(yù)測用戶完成商品的使用的時期，并在適當(dāng)?shù)亩〞r向用戶推薦商品的商品推薦裝置、商品推薦方法、程序、以及記錄介質(zhì)。


圖I是表示本發(fā)明的實施方式所涉及的商品推薦裝置和用戶所操作的終端裝置之間的關(guān)系的圖。圖2是表示實現(xiàn)本發(fā)明的實施方式所涉及的商品推薦裝置的典型的信息處理裝置的概要構(gòu)成的圖。圖3是表示商品推薦裝置的概要構(gòu)成的圖。圖4是表示用戶所進行的購入活動的圖。圖5是用于說明實施方式I所涉及的歷史記錄表的圖。圖6是用于說明實施方式I所涉及的平均使用時間表的圖。圖7是用于說明實施方式I所涉及的被推薦用戶歷史記錄表的圖。圖8是用于說明提示給被推薦用戶的商品推薦消息的圖。圖9是用于說明實施方式I所涉及的商品推薦裝置的各部所進行的處理的流程圖。圖10是用于說明實施方式I所涉及的商品推薦裝置的推定部所進行的使用完成日期時間推定處理的流程圖。圖11是用于說明季節(jié)系數(shù)表的圖。圖12是用于說明實施方式2所涉及的商品推薦裝置的推定部所進行的使用完成日期時間推定處理的流程圖。圖13是表示用戶所進行的購入/賣出活動的圖。圖14是用于說明實施方式3所涉及的歷史記錄表的圖。圖15是用于說明實施方式3所涉及的被推薦用戶歷史記錄表的圖。圖16是用于說明實施方式3所涉及的商品推薦裝置的各部所進行的處理的流程圖。
圖17是用于說明實施方式3所涉及的商品推薦裝置的推定部所進行的使用完成日期時間推定處理的流程圖。圖18是用于說明實施方式4所涉及的商品推薦裝置的推定部所進行的使用完成日期時間推定處理的流程圖。
具體實施例方式本發(fā)明的實施方式所涉及的商品推薦裝置100，如圖I所示，與因特網(wǎng)300連接，在該因特網(wǎng)300上連接有用戶所操作的多個終端裝置201、202 20η。用戶使用終端裝置201、202 20η來進行商品的購入和賣出。商品推薦裝置100經(jīng)由因特網(wǎng)300，從多個用戶終端裝置201、202 20η接受用戶所購入的商品的信息等，并對終端裝置201、202 20η的用戶，在適當(dāng)?shù)臅r期進行規(guī)定的商品的推薦。以下，針對實現(xiàn)本發(fā)明的實施方式所涉及的商品推薦裝置100的典型的信息處理 裝置400進行說明。信息處理裝置400,如圖2所示，具備CPU(Central Processing Unit,中央處理器)401、ROM (Read only Memory,只讀存儲器)402、RAM (Random Access Memory,隨機存取存儲器)403、NIC (Network InterfaceCard,網(wǎng)絡(luò)接ロ卡)404、圖像處理部405、聲音處理部406,DVD-ROM (Digital Versatile Disc ROM，數(shù)字多功能光盤只讀存儲器)驅(qū)動器407、接ロ 408、外部存儲器409、控制器410、監(jiān)視器411、和揚聲器412。CPU 401對信息處理裝置400整體的動作進行控制，與各構(gòu)成要素連接，并對控制信號或數(shù)據(jù)進行交換。在ROM 402中記錄有在電源接通后立即被執(zhí)行的IPL(Initial Program Loader,初始程序裝入程序)，通過執(zhí)行該程序,將規(guī)定的程序讀出到RAM 403中，并由CPU 401開始執(zhí)行。此外，在ROM 402中，記錄有信息處理裝置400整體的動作控制所需的操作系統(tǒng)的程序和各種數(shù)據(jù)。RAM 403用于暫時存儲數(shù)據(jù)和程序，保持從DVD-ROM讀出的程序和數(shù)據(jù)以及通信所需的數(shù)據(jù)等。NIC 404用于將信息處理裝置400連接于因特網(wǎng)300等計算機通信網(wǎng)，由如下部分構(gòu)成在構(gòu)成LAN(Local Area Network，局域網(wǎng))時使用的遵循10BASE-T/100BASE-T標準的部件；用于利用電話線路來與因特網(wǎng)連接的模擬調(diào)制解調(diào)器、ISDN (IntegratedServices Digital Network,綜合服務(wù)數(shù)字網(wǎng)絡(luò))調(diào)制解調(diào)器、ADSL (Asymmetric DigitalSubscriberLine，非対稱數(shù)字用戶線路)調(diào)制解調(diào)器；用于利用有線電視線路來與因特網(wǎng)連接的線纜調(diào)制解調(diào)器等；和進行這些部件與CPU 401之間的搭橋的接ロ(未圖示)。圖像處理部405，由CPU 401或圖像處理部405所具備的圖像運算處理器(未圖示)對從DVD-ROM等讀出的數(shù)據(jù)進行了加工處理之后，將其記錄在圖像處理部405所具備的幀存儲器(未圖示)中。記錄在幀存儲器中的圖像信息，在規(guī)定的同步定時被變換成視頻信號，并輸出到監(jiān)視器411。由此，能夠顯示各種圖像。聲音處理部406將從DVD-ROM等讀出的聲音數(shù)據(jù)變換為模擬聲音信號，并從與其連接的揚聲器412輸出。此外，在CPU 401的控制下，生成在信息處理裝置所進行的處理的進行中應(yīng)產(chǎn)生的聲音，并將與此相對應(yīng)的聲音從揚聲器412輸出。
在安裝在DVD-ROM驅(qū)動器407中的DVD-ROM中，例如，存儲用于實現(xiàn)實施方式所涉及的商品推薦裝置100的程序。通過CPU 401的控制，DVD-ROM驅(qū)動器407進行對安裝于其中的DVD-ROM的讀出處理，讀出必要的程序和數(shù)據(jù)，并將它們暫時存儲在RAM 403等中。在接ロ 408中，外部存儲器409、控制器410、監(jiān)視器411、以及揚聲器412按照能夠裝卸的方式連接。在外部存儲器409中，與用戶的個人信息相關(guān)的數(shù)據(jù)等按照能夠改寫的方式被存儲?？刂破?10接受在信息處理裝置400的各種設(shè)定時等進行的操作輸入。信息處理裝置400的用戶，通過經(jīng)由控制器410來進行指示輸入，能夠?qū)⑦@些數(shù)據(jù)適當(dāng)記錄在外部存 儲器409中。監(jiān)視器411將由圖像處理部405輸出的數(shù)據(jù)提示給信息處理裝置400的用戶。揚聲器412將由聲音處理部406輸出的聲音數(shù)據(jù)提示給信息處理裝置400的用戶。 除此之外，信息處理裝置400也可以構(gòu)成為，使用硬盤等大容量外部存儲裝置，來實現(xiàn)與ROM 402、RAM 403、外部存儲器409、安裝于DVD-ROM驅(qū)動器407中的DVD-ROM等相同的功能。以下，參照圖I至17，對在上述信息處理裝置400中實現(xiàn)的實施方式I至3所涉及的商品推薦裝置100的功能構(gòu)成進行說明。通過接通信息處理裝置400的電源，發(fā)揮實施方式所涉及的商品推薦裝置100的功能的程序被執(zhí)行，實現(xiàn)了實施方式I至3所涉及的商品推薦裝置100。(實施方式I)實施方式I所涉及的商品推薦裝置100，使用平均的估計用戶使用商品的時間的信息、和商品的購入間隔的信息，來推測用戶完成商品的使用的日期時間，并在經(jīng)過了推測出的日期時間時進行規(guī)定的商品的推薦。實施方式I所涉及的商品推薦裝置100，如圖3所示，由歷史記錄存儲部101、時間存儲部102、推定部103、提示部104構(gòu)成。以下，以用戶X進行了圖4所示的購入活動的情況為例，對各部的功能進行說明。在歷史記錄存儲部101中存儲歷史記錄信息，該歷史記錄信息包含購入了規(guī)定的商品群中包含的任意ー種商品的用戶的用戶標識符；該購入的商品；和該商品的購入日期時間。因此，RAM 403或者外部存儲器409發(fā)揮歷史記錄存儲部101的功能。在此，商品群是指，例如，“食品”、“游戲”、“書籍”、或者“ DVD”等，是用戶表現(xiàn)出相同使用傾向的商品的類別。此外，規(guī)定的商品群是指，反復(fù)購入相同的商品的可能性較低的商品的類別。并且，規(guī)定的商品群中包含的商品，是商品的使用開始和使用結(jié)束能夠確定的商品。即、“食品”中包含的“水”、“米”等商品，由于是反復(fù)被購入的商品，因此不是規(guī)定的商品群。另ー方面，在“游戲”、“書籍”或者“DVD”的商品群中，同一商品被反復(fù)購入的可能性較低，因此是規(guī)定的商品群。并且，“書籍”的商品群中包含的商品，例如，是存在使用開始(開始讀)和使用結(jié)束(讀完)的“小說”或“雜志”的商品。另ー方面，例如，“辭典”的商品雖然包含在“書籍”的商品群中，但一般來說，是反復(fù)持續(xù)地使用的商品，而不是使用結(jié)束能夠確定的商品。因此，這種商品，從“書籍”的商品群所包含的商品中去除。具體來說，在歷史記錄存儲部101中，保存有將購入了商品的用戶的用戶IDlOlal、該用戶所購入的商品所屬的商品群101a2、已購入的購入商品101a3(p[i] (i = I N,N :任意的數(shù)))、和購入日期時間101a4(t[i] (i = I N))對應(yīng)起來登記的表(以下，稱作“歷史記錄表101a”。)。登記在歷史記錄表IOla中的購入的歷史記錄，是與屬于規(guī)定的商品群的商品相關(guān)的歷史記錄，屬于規(guī)定的商品群以外的商品群的商品的購入歷史記錄不被登記。在圖5中示出用戶X(假設(shè)用戶ID為“X”)進行了圖4所示的購入活動的情況下的歷史記錄表IOla的例子。用戶X購入了 15個商品P [i] (i = I 15)，其中購入了 8個規(guī)定的商品群(“游戲”、“書籍”、以及“DVD”)的商品。登記在歷史記錄表IOla中的商品是“游戲”、“書籍”或“DVD”等、反復(fù)購入相同的商品的可能性較低的商品，不包含食品等定期地周期性地購入的商品。因此，“食品I”的購入歷史記錄不被登記在歷史記錄表IOla中。假設(shè)用戶X在4 月7日22時O分購入了屬于規(guī)定的商品群的商品“游戲3”，在歷史記錄表IOla中，將用戶ID “X”、游戲3的商品群“游戲”、商品“游戲3”、購入日期時間“4月7日22時O分”對應(yīng)起來登記。以下，同樣地將針對屬于規(guī)定的商品群的商品的購入歷史記錄登記在歷史記錄表IOla中。此外，在歷史記錄表IOla中，對于用戶X以外的用戶，也同樣地登記有購入的歷史I己求。在時間存儲部102中，針對規(guī)定的商品群中包含的商品的每ー個，存儲有從開始該商品的使用到結(jié)束該商品的使用估計所需要的估計時間。因此，RAM 403或者外部存儲器409發(fā)揮時間存儲部102的功能。估計時間，例如，是從用戶開始使用商品到使用結(jié)束所需的平均的時間(以下，稱作“平均使用時間”)。平均使用時間，例如，由游戲商品或書籍的制造銷售廠家來提示，是用戶打通游戲為止的時間或?qū)x完為止的時間?；蛘撸骄褂脮r間，例如，是對其他用戶從在商品推薦裝置100中購入商品開始到購入與該商品相同的商品群的其他商品為止的期間進行了平均后得到的時間，或者，也可以是對商品推薦的其他用戶從在商品推薦裝置100中購入商品開始到賣出該商品為止的期間進行了平均后得到的時間。以下，將存儲在時間存儲部102中的估計時間作為平均使用時間來進行說明。具體來說，在時間存儲部102中，保存有將規(guī)定的商品群102al、該商品群中包含的商品102a2、該商品的平均使用時間102a3對應(yīng)起來登記的表(以下，稱作“平均使用時間表102a”)。在圖6中示出平均使用時間表102a的例子。在平均使用時間表102a中，登記有屬于商品群“游戲”的X個商品“游戲I” “游戲X”、屬于商品群“書籍”的I個商品“書籍I” “書籍y”、以及屬于商品群“DVD”的z個商品“DVD1” “DVDz”等的平均使用時間102a3。例如，商品“游戲I”的平均使用時間“20”表示了用戶將商品“游戲I”打通為止，平均需要20個小吋。此外，在商品為書籍的情況下，表示用戶讀完該書籍所需的平均的時間，在商品為DVD的情況下，表示用戶看完所需的平均的時間。推定部103取得存儲于歷史記錄存儲部101中的歷史記錄信息中、與接受商品推薦的用戶(以下，稱作“被推薦用戶”)的用戶標識符有關(guān)的歷史記錄信息，根據(jù)該取得的歷史記錄信息，求出該被推薦用戶所最后購入的商品以外的商品，從該被推薦用戶開始使用到結(jié)束使用所需的使用時間，基于該求出的使用時間、和針對與該取得的歷史記錄信息有關(guān)的商品而存儲在時間存儲部102中的估計時間，來推定該被推薦用戶結(jié)束最后購入的商品的使用的日期時間(以下，稱作“使用完成日期時間”)。因此，CPU 401發(fā)揮推定部103的功能。以下，示出推定部103對被推薦用戶所最后購入的商品P [η] (η :任意的數(shù))的使用完成日期時間進行推定的方法。首先，推定部103在記錄在歷史記錄表IOla中的歷史記錄信息中，提取針對被推薦用戶所最后購入的商品所屬的商品群的歷史記錄信息，將該歷史記錄信息按照購入日期時間順序進行排列，并暫時存儲在RAM403中。以下，將排列后的表稱作“被推薦用戶歷史記錄表103a”。在被推薦用戶歷史記錄表103a中，將被推薦用戶的用戶ID 103al、該用戶所購入的商品所屬的商品群103a2、購入的購入商品103a3(P[i] (i = I η))、和購入日期時間103a4(T[i] (i = I η))對應(yīng)起來登記。此外，推定部103參照平均使用時間表102a,來求出購入商品P[i] (i = I η)的平均使用時間A[i] (i = I η)。求出的平均使用時 間A[i] (i = I η)作為被推薦用戶歷史記錄表103a的平均使用時間103a5而被登記。在圖7中示出被推薦用戶歷史記錄表103a的例子。例如，假設(shè)被推薦用戶為用戶X，基于圖5的歷史記錄表101a，來求出購入商品“游戲2”的使用完成日期時間。在此情況下，推定部103從圖5的歷史記錄表IOla中提取作為用戶X的歷史記錄信息且與商品群“游戲”有關(guān)的歷史記錄信息，并如圖7的被推薦用戶歷史記錄表103a所示那樣按照購入日期時間順序進行排序。接著，參照圖6的平均使用時間表102a，求出屬于商品群“游戲”的購入商品P[l](游戲3)的平均使用時間A[l] (60小吋)、商品P[2](游戲I)的平均使用時間A[2] (20小吋)、商品P[3](游戲5)的平均使用時間A[3] (30小時)、商品P[4](游戲4)的平均使用時間A[4] (40小吋)、以及商品P[5](游戲2)的平均使用時間A[5] (50小吋)，并登記到圖7的被推薦用戶歷史記錄表103a中。接著，推定部103針對被推薦用戶所最后購入的商品P[n]以外的商品P[i] (i =I η-I),求出購入間_ T[i+1]-T[i] (i = I n_l)。一般來說，在購入商品P[i]之后購入屬于相同的商品群的商品P[i+1]，可以認為商品P[i]的使用已完成。例如，在用戶X購入了商品“游戲3”之后，購入了相同的商品群的“游戲1”，可以認為是打通了“游戲3”，或者厭倦了“游戲3”，因此購入了新的“游戲I”。因此，在本實施方式中，將購入日期時間T[i+1]看作完成了商品P[i]的使用的日期時間，將購入間隔T[i+1]-T[i]看作用戶完成商品P[i]的使用所需的時間。推定部103求出用戶完成商品P[i] (i = I n-1)的使用所需的時間T[i+1]-T[i](i = I n-1)(以下，稱作“使用時間”)、和用戶完成商品P[i] (i = I n-1)的使用平均所需的時間(平均使用時間)A[i](i = l η-I)的比c[i] = (T[i+1]-T[i])/A[i](以下，稱作“使用時間比”)。使用時間比c[i](i = I η-I)的值越大，則表示被推薦用戶與平均的用戶相比，完成商品的使用為止更花時間。另外，商品P[i](i = l η)的平均使用時間A[i] (i = I η),大多是在連續(xù)使用的情況下將商品P[i] (i = I η)使用完的時間，另ー方面，使用時間T[i+1]-T[i]是購入間隔，因此使用時間比c[i] (i = I n-1) 一般大于I。
在圖7的例子中，推定部103求出商品P[l]的使用時間Τ[2]_Τ[1] ( = 216小吋)、商品P [2]的使用時間T [3]-T [2] ( = 97小吋)、商品P [3]的使用時間T [4]-T [3] ( = 144小時)、以及商品Ρ[4]的使用時間Τ[5]-Τ[4] ( = 70小時)。然后，推定部103基于求出的使用時間T[i+1]-T[i] (i = I n-1)和平均使用時間A[i] (i = I n_l),來求出商品P[l]的使用時間比c[l] ( = 3.60)、商品卩[2]的使用時間比c[2] ( = 4.85)、商品卩[3]的使用時間比c[3] ( = 4. 80)、以及商品P[4]的使用時間比c[4] ( = I. 75)。接著,推定部103求出最后購入的商品P[n]的使用時間(T[n+1]-T[η])與該商品的平均使用時間Α[η]的使用時間比c[n]。完成商品P[n]的使用的日期時間、即新的商品P [n+1]的購入日期時間T [n+1]是還沒有被測定的值，因此基于求出的c [i] (i = I n_l)，來推定c[n]。在本實施方式中，假定越是根據(jù)舊的購入歷史記錄求出的使用時間比c[i] (i=I n-1),則對c [η]的貢獻率越低,通過以下的式子來求出c [η]。
c [η] =Σ i =Xwn十1/ Σ i = 1n-Vn十1…式(I)w是O以上I以下的數(shù)，可以適當(dāng)設(shè)定。例如,在圖7的例子(η = 5)中,若假設(shè)w = O. 95,則能夠求出c [5] =3.71。然后，利用求出的c[n]，通過以下的式子來求出商品P[n]的使用完成日期時間T[η+1]οT [n+1] = T [n]+A [η] X c [η]…式(2)例如，在圖7的例子中，A[5]Xc[5] = 185. 5小時，因此求出商品P [5](游戲2)的使用完成日期時間T [6]為“5月7日14時30分”。提示部104從最后購入的商品的商品群中選擇與被推薦用戶所最后購入的商品不同的其他商品，在由推定部103推定出的日期時間，提示向該被推薦用戶推薦該選擇出的其他商品的消息(以下，稱作“商品推薦消息”)。因此，CPU 401、圖像處理部405、以及監(jiān)視器411發(fā)揮提示部104的功能。例如，若到達了由推定部103推定出的使用完成日期時間T [n+1]，則提示部104將表示與用戶所購入的商品P[n]屬于相同的商品群且適合推薦給用戶X的商品的信息的圖像500(圖8)顯示在監(jiān)視器411中。此外，也可以在到達了推定出的使用完成日期時間吋，向預(yù)先登記了的用戶X的郵件地址發(fā)送圖像500?；蛘?，也可以在經(jīng)過了推定出的使用完成日期時間后，在用戶登錄到商品的購入站點等時在瀏覽器中顯示圖像500。另外，推薦的商品的選擇方法是任意的。只要包含在商品P[n]所屬的商品群中的商品，則也可以從過去沒有購入過的商品中隨機地進行選擇。此外，也可以根據(jù)被推薦用戶的購入歷史記錄來判斷用戶的興趣，將最有可能被購入的商品選擇為推薦的商品?；蛘撸部梢詫⒆钣腥藲獾纳唐愤x擇為推薦的商品。另外，在本實施方式中，以“游戲”、“書籍”、或者“DVD”等內(nèi)容為例對規(guī)定的商品群進行了說明，但規(guī)定的商品群不限于此。例如，也可以使規(guī)定的商品群為耐用年數(shù)已定的冰箱等“家電產(chǎn)品”、或“汽車”等。在此情況下，平均使用時間可以使用該耐用年數(shù)。接下來，使用圖9以及圖10的流程圖對商品推薦裝置100的各部所進行的動作進行說明。對商品推薦裝置100接通電源后，CPU 401開始圖9的流程圖所示的商品推薦處理。以下，假設(shè)被推薦用戶為用戶X，以用戶X進行了圖4以及圖5所示的購入活動的情況為例進行說明。
CPU 401判斷是否購入了屬于規(guī)定的商品群的商品(步驟S101)。CPU 401若判斷購入了商品(步驟SlOl ;“是”)，則將購入了商品的用戶的用戶ID、購入商品所屬的商品群、購入商品P [N]、和購入日期時間t[N]對應(yīng)起來登記在歷史記錄表IOla中(步驟S102)。另一方面，在CPU 401判斷沒有購入屬于規(guī)定的商品群的商品的情況下(步驟SlOl 否”)，原樣等待。例如，若用戶X在4月29日21時O分購入了商品“游戲2”，則CPU 401將用戶ID “X”、商品群“游戲”、購入商品“游戲2”、購入日期時間“4月29日21時O分”登記在歷史記錄表IOla中。另ー方面，在用戶X購入了“食品I”的情況下，CPU 401原樣等待。將購入歷史記錄存儲在歷史記錄存儲部101中之后(步驟S102)，接下來，推定部103開始使用完成日期時間推定處理(步驟S103，圖10)。首先，推定部103在記錄在歷史記錄表IOla中的歷史記錄中，提取針對被推薦用戶所最后購入的商品所屬的商品群的歷史記錄，并將該歷史記錄按照購入日期時間順序進行排序(步驟S201)。即，在登記在圖5的歷史記錄表IOla中的歷史記錄中提取商品群“游戲”的歷史記錄，并如圖7的被推薦用戶歷史記錄表103a所示那樣，按照購入日期時間順序 進行排序。接下來，推定部103求出購入商品的平均使用時間A[i] (i = I η)(步驟S202)。例如，推定部103參照圖6的平均使用時間表102a，求出圖7中包含的購入商品“游戲3”、“游戲I ”、“游戲5 ”、“游戲4 ”、以及“游戲2 ”的平均使用時間為“ 60小時”、“ 20小時”、“ 30小吋，，、“40小吋”、以及“50小吋，，。接著，推定部103求出用戶使用購入商品P[i] (i = I n_l)的使用時間T[i+1]-T[i] (i = I n-1)(步驟S203)。例如，推定部103求出圖7中包含的購入商品“游戲3”、“游戲1”、“游戲5”、以及“游戲4”的使用時間為“216小吋”，“97小吋”，“ 144小吋”，以及“70小吋”。接著,推定部103針對登記在被推薦用戶歷史記錄表103a中的商品P[i] (i = I n-1)，求出使用時間比 c[i] = (T[i+1]-T[i])/A[i](i = I n-1)(步驟 S204)。例如，推定部103根據(jù)在步驟S202以及步驟S203中求出的值，求出購入商品“游戲3”、“游戲I”、“游戲5”、以及“游戲4”的使用時間比為“3. 60，，、“4· 85，，、“4· 80”、以及“I. 75”。接著，將求出的使用時間比c[i](i = I n-1)代入到上述式(I)中，求出最后購入的商品P [η]的使用時間比C [η](步驟S205)。例如，若假設(shè)w = O. 95，則推定部103將在步驟S204中求出的購入商品的使用時間比c[i] (i = I 4)代入到式(I)中，求出c[5]=3. 71。推定部103將求出的A[n]以及c[n]代入到上述式(2)中，求出P[n]的使用完成日期時間T [n+1](步驟S206)。例如，推定部103將在步驟S202中求出的平均使用時間A[5]和在步驟S205中求出的使用時間比c[5]代入到式(2)中，求出圖4的“游戲2”的使用完成日期時間T [6]為“5月7日14時30分”。另外，圖10所示的流程圖的順序是一例，不限于此。例如，求出平均使用時間A[i](i = I η)的處理只要在步驟S201以后、步驟S205之前，則在任何定時進行都可以。通過使用完成日期時間推定處理(步驟S103，圖10)求出Ρ[η]的使用完成日期時間Τ[η+1]后，提示部104對當(dāng)前時刻是否已經(jīng)到達推定出的使用完成日期時間進行判斷(步驟S104)。提示部104在判斷當(dāng)前時刻已經(jīng)到達推定出的使用完成日期時間的情況下(步驟S104;“是”)，向用戶提示推薦規(guī)定的商品的商品推薦消息(步驟S105)。例如，將圖8所示那樣的圖像500發(fā)送到用戶X的郵件地址。另ー方面，在當(dāng)前時刻沒有到達推定出的使用完成日期時間的情況下(步驟S104 否”)，提示部104原樣等待直到到達使用完成日期時間。在提示部104提示了商品推薦消息之后返回到步驟S101，直到由商品推薦裝置100的管理者等發(fā)出處理停止的指示為止，反復(fù)進行步驟SlOl以后的處理。根據(jù)本實施方式，針對完成商品的使用所需的時間按照所購入的商品而不同的商品，預(yù)測用戶完成商品的使用的時期，并在到達該時期時對商品進行推薦，由此能夠在適當(dāng)?shù)亩〞r向用戶推薦商品。(實施方式2)實施方式2所涉及的商品推薦裝置100基于平均的估計用戶使用商品的時間的信息、商品的購入間隔的信息、和購入商品的季節(jié)，來推測用戶完成商品的使用的日期時間， 并在經(jīng)過了推測出的日期時間時進行規(guī)定的商品的推薦。實施方式2所涉及的商品推薦裝置100，如圖2所示，由歷史記錄存儲部101、時間存儲部102、推定部103、提示部104構(gòu)成。本實施方式的歷史記錄存儲部101、時間存儲部
102、以及提示部104具有與實施方式I的各部分同樣的功能。以下，針對具有不同的功能的推定部103進行說明。另外，以下，季節(jié)不限定干“春”、“夏”、“秋”、“冬”的類別，而是包含“年末年初”、
“暑假”等規(guī)定的期間。推定部103在存儲在歷史記錄存儲部101中的歷史記錄信息中，取得與被推薦用戶的用戶標識符有關(guān)的歷史記錄信息，根據(jù)該取得的歷史記錄信息，來求出該被推薦用戶所最后購入的商品以外的商品，從該被推薦用戶開始使用到結(jié)束使用所需的使用時間，并基于該求出的使用時間、針對與該取得的歷史記錄信息有關(guān)的商品而存儲在時間存儲部102中的估計時間、和季節(jié)系數(shù)，來推定該被推薦用戶所最后購入的商品的使用完成日期時間。在此，季節(jié)系數(shù)Q是在上述式(2)中對使用時間比c[n]乘以的系數(shù)，是由購入日期時間T[n]決定的值。季節(jié)系數(shù)的值越小，則推定使用完成日期時間Τ[η+1]越早到來。因此，CPU 401發(fā)揮推定部103的功能?！銇碚f，可以認為，比起平日，用戶在休息日更能夠較多地獲得使用游戲或書籍等的時間。即，可以認為，用戶使用商品的使用時間，受到日歷的影響而變動。此外，用戶的休息日根據(jù)用戶的屬性而不同。例如，在用戶為公司員エ的情況下，一般來說年末年初和節(jié)日為休息日，但在用戶為學(xué)生的情況下，除了這些休息日之外，還存在暑假和春假等。季節(jié)系數(shù)是用于將這種基于日歷的使用時間的變動在求出用戶的使用時間T[i+l]_T[i](i =I n-ι)時進行反映的系數(shù)。關(guān)于季節(jié)系數(shù)，預(yù)先準備了將用戶ID 601al、屬性601a2、期間601a3、和季節(jié)系數(shù)601a4對應(yīng)起來登記的表(以下，稱作“季節(jié)系數(shù)表601a”)。在圖11中示出季節(jié)系數(shù)表601a的例子。若假設(shè)用戶X為學(xué)生，則可以認為，節(jié)日的期間(4月29日 5月5日)、暑假(7月25日 8月31日)、以及寒假(12月25日 I月7日)等，是與其他期間相比使用時間發(fā)生變動(増加)的時期。因此，將值為I以下的季節(jié)系數(shù)與這些期間對應(yīng)起來登記。此外，若假設(shè)用戶Y為公司員エ，則可以認為，節(jié)日的期間(4月29日 5月5日)、以及年末年初(12月30日 I月3日)等，是使用時間發(fā)生變動(増加)的時期。因此，將值為I以下的季節(jié)系數(shù)與這些期間對應(yīng)起來登記。本實施方式の推定部103，通過以下的式子來求出被推薦用戶所最后購入的商品P [η]的使用完成日期時間T [n+1]。T[n+1] = T[n]+A[η] XQX c [η]…式(3)在此，季節(jié)系數(shù)Q根據(jù)商品P [η]的購入日期時間T [η]，參照季節(jié)系數(shù)表601a來求出。例如，如圖7的例子所示，商品“游戲2”的購入日期時間T[5]為“4月29日21時O分”，因此求出季節(jié)系數(shù)Q為“O. 6”。若假設(shè)求出使用時間比c[5] = 3. 71，則由于A[5] XQXc[5]=111. 3小吋，因此推定部103求出“游戲2” (P[5])的使用完成日期時間T[6]為“5月4日12時18分”。以下，對本實施方式的商品推薦裝置100的各部所進行的動作進行說明。本實施方式的商品推薦裝置100，在使用完成日期時間推定處理中進行與實施方式I不同的處理， 除了使用完成日期時間推定處理以外，進行與圖9的流程圖所示的處理相同的處理。以下，利用圖12的流程圖來對進行不同的處理的使用完成日期時間推定處理進行說明。另外，圖12的流程圖的步驟S301 步驟S305，與圖10的流程圖的步驟S201 步驟S205相同，因此省略說明。在步驟S305中，在求出使用時間比c[n]之后，推定部103求出季節(jié)系數(shù)Q(步驟S306)。例如，如圖7的例子所示，若假設(shè)最后購入的商品“游戲2”的購入日期時間T[5]為“4月29日21時O分”，則推定部103參照圖11的季節(jié)系數(shù)表601a，求出季節(jié)系數(shù)Q為“O. 6”。推定部103將在步驟S302中求出的平均使用時間A[n]與在步驟S305中求出的商品P[n]的使用時間比c[n]、和在步驟S306中求出的季節(jié)系數(shù)Q帶入到上述式(3)中，求出商品P[n]的使用完成日期時間T[n+1](步驟S307)。例如，若假設(shè)A[5] =50、c[5]=
3.71，則求出商品“游戲2” (P[5])的使用完成日期時間T[6]為5月4日12時18分。另外，求出季節(jié)系數(shù)Q的處理，只要在步驟S307之前，則在任意定時進行都可以。根據(jù)本實施方式，能夠考慮到基于日歷的用戶的使用時間的變動，來推定用戶完成購入商品的使用的時刻，井能夠在適當(dāng)?shù)亩〞r促使用戶購入商品。(實施方式3)實施方式3所涉及的商品推薦裝置100，利用平均的估計用戶使用商品的時間的信息、和從商品的購入到賣出為止的間隔或購入間隔的信息，來推測用戶完成商品的使用的日期時間，并在經(jīng)過了推測出的日期時間時進行規(guī)定的商品的推薦。實施方式3所涉及的商品推薦裝置100，如圖2所示，由歷史記錄存儲部101、時間存儲部102、推定部103、和提示部104構(gòu)成。本實施方式的時間存儲部102、以及提示部104具有與實施方式I的各部分同樣的功能。以下，對具有不同的功能的歷史記錄存儲部101以及推定部103進行說明。以下，以用戶X進行了圖13所示那樣的購入/賣出活動的情況為例，對各部的功能進行說明。歷史記錄存儲部101存儲歷史記錄信息，該歷史記錄信息包含購入了規(guī)定的商品群中包含的任意ー種商品的用戶的用戶標識符、該購入的商品、該商品的購入日期時間、和賣出了該購入的商品的賣出日期時間。另外，規(guī)定的商品群是指，與實施方式I所示的商品群相同的商品群。因此，RAM 403或者外部存儲器409發(fā)揮歷史記錄存儲部101的功能。具體來說，在歷史記錄存儲部101中，保存有將進行了購入的用戶的用戶IDlOlal、該用戶所購入的商品所屬的商品群101a2、所購入的購入商品101a3(p[i] (i = I N))、購入日期時間101a4(t[j] (j = I M，M :任意的數(shù)))、和賣出日期時間101a5(t[j](j = I M))對應(yīng)起來登記的表(歷史記錄表101a)。登記在歷史記錄表IOla中的購入/賣出的歷史記錄，是與屬于規(guī)定的商品群的商品相關(guān)的歷史記錄，屬于規(guī)定的商品群以外的商品群的商品的購入/賣出歷史記錄不被登記。在圖14中，示出用戶X進行了圖13所示的購入/賣出活動的情況下的歷史記錄表IOla的例子。 用戶X購入了 15個商品p[i] (i = I 15)，其中購入了 8個規(guī)定的商品群的商品(“游戲”、“書籍”、以及“ DVD”)。此外，在規(guī)定的商品群的商品中，賣出了 2個(“游戲5”、“游戲I”)商品。例如，用戶“X”在日期時間“4月16日22時O分”購入了商品“游戲1”，并在日期時間“4月24日22時O分”賣出了商品“游戲1”，因此在歷史記錄表IOla中，將用戶ID“X”、游戲I的商品群“游戲”、商品“游戲I”、購入日期時間“4月16日22時O分”、和賣出日期時間“4月24日22時O分”對應(yīng)起來登記。以下，同樣地將針對屬于規(guī)定的商品群的商品的購入歷史記錄登記在歷史記錄表IOla中。此外，在歷史記錄表IOla中，對于用戶X以外的多個用戶，也同樣地登記有購入的歷史記錄。推定部103在存儲在歷史記錄存儲部101中的歷史記錄信息中，取得與被推薦用戶的用戶標識符有關(guān)的歷史記錄信息，根據(jù)該取得的歷史記錄信息，來求出該被推薦用戶所最后購入的商品以外的商品，從該被推薦用戶開始使用到結(jié)束使用所需的使用時間，并基于該求出的使用時間、針對與該取得的歷史記錄信息有關(guān)的商品而存儲在時間存儲部102中的估計時間，來推定該被推薦用戶所最后購入的商品的使用完成日期時間。因此，CPU 401發(fā)揮推定部103的功能。以下，示出推定部103對被推薦用戶所最后購入的商品P[n]的使用完成日期時間進行推定的方法。首先，推定部103在存儲在歷史記錄表IOla中的歷史記錄中，提取針對被推薦用戶所最后購入的商品所屬的商品群的歷史記錄，將該歷史記錄按照購入日期時間順序進行排序，并暫時存儲在RAM 403中。以下，將排序后的表稱作“被推薦用戶歷史記錄表103a”。在被推薦用戶歷史記錄表103a中，將被推薦用戶的用戶ID 103al、該用戶所購入的商品所屬的商品群103a2、所購入的購入商品103a3(P[i] (i = I η))、購入日期時間103a4(T[i] (i = I η))、參照平均使用時間表102a而求出的平均使用時間103a5(A[i] (i=I η))、賣出購入商品的賣出日期時間103a6(S[i] (i = I η))對應(yīng)起來登記。在圖15中，示出被推薦用戶歷史記錄表103a的例子。例如，假設(shè)被推薦用戶為用戶X，基于圖14的歷史記錄表101a，來求出購入商品“游戲2”的使用完成日期時間。在此情況下，推定部103從圖14的歷史記錄表IOla中提取作為用戶X的歷史記錄的商品群“游戲”的歷史記錄，并如圖15的被推薦用戶歷史記錄表103a所示那樣按照購入日期時間順序進行排序。接著，參照圖6的平均使用時間表102a，來求出屬于商品群“游戲”的購入商品p[l](游戲3)的平均使用時間A[l] (60小時)、P[2](游戲D的平均使用時間A[2] (20小時)、P[3](游戲5)的平均使用時間A[3] (30小時)、P [4](游戲4)的平均使用時間A[4] (40小吋)、以及P [5](游戲2)的平均使用時間A[5](50小時)。接著，推定部103針對商品P [i] (i = I n_l),求出從購入到賣出的間_S[i]-T[i] (i = I n-Ι)。一般來說,在購入了商品P[i]之后又將商品P[i]賣出，可以認為是商品P[i]的使用已經(jīng)完成。例如，在用戶X購入了商品“游戲3”之后，又將商品“游戲3”賣出，可以認為是由于打通了 “游戲3”或者厭倦了 “游戲3”。因此，在本實施方式中，將賣出日期時間S[i]看作是完成了商品P[i]的使用的日期時間，將從購入到賣出的間隔S[i]-T[i]看作是用戶完成商品P[i]的使用所需的時間(使用時間)。另外，針對商品P[i] (i = I n-1),在不存在賣出的歷史記錄的情況下,如實施方式I所示那樣，將購入間隔T[i+1]-T[i] (i = I n-1)看作使用時間。推定部103求出用戶對商品P[i] (i = I n_l)的使用時間比c[i]= (S[i]_T[i])/A[i]、或者 c[i] = (T[i+1]-T[i])/A[i]。在圖15的例子中，推定部103求出商品P[l]的使用時間T[2]_T[1] ( = 216小吋)、商品P[2]的使用時間S[2]-T[2] ( = 192小吋)、商品P[3]的使用時間S[3]-T[3](=49小吋)、以及商品P [4]的使用時間T [5]-T [4] ( = 70小吋)。然后，求出商品P [I]的使用時間比c[l] ( = 3.60)、商品卩[2]的使用時間比c[2] ( = 9.60)、商品卩[3]的使用時間比c[3] ( = I. 63)、以及商品P[4]的使用時間比c[4] ( = I. 75)。接著，求出完成當(dāng)前購入了的商品P[n]的使用為止估計所需的時間(S[n]_T[n]、或者T[n+1]-T[η])與平均使用時間Α[η]的使用時間比c[n]。商品P[n]的賣出日期時間S[n]、或者新的商品P[n+1]的購入日期時間(商品P[n]的使用完成日期時間)T [n+1]是沒有還被測定的值，因此基于求出的c [i](i = I n-1)，來推定c [n]。c[n]通過將c[i](i = I n-1)代入到上述式(I)中來求出。例如,在圖15的例子(η = 5)中,若假設(shè)w = O. 95,則能夠求出c [5] =4.06。然后，利用求出的c[n]，通過上述式(2)來求出商品P[n]的使用完成日期時間T[n+1] ( = S[n]) ο例如，在圖15的例子中，A[5]Xc[5] = 203小時，因此求出商品P[5](游戲2)的使用完成日期時間T[6]為“5月8日8時O分”。接著，利用圖16以及圖17的流程圖對商品推薦裝置100的各部所進行的動作進行說明。對商品推薦裝置100接通電源后，CPU 401開始圖16的流程圖所示的商品推薦處理。以下，假設(shè)被推薦用戶為用戶X，以用戶X進行了圖13以及圖14所示那樣的購入/賣出活動的情況為例來進行說明。CPU 401對是否購入了屬于規(guī)定的商品群的商品進行判斷(步驟S401)。CPU 401若判斷購入了商品(步驟S401 ;“是”)，則將購入了商品的用戶的用戶ID、購入商品所屬的商品群、購入商品P[N]、和購入日期時間t[M]登記到歷史記錄表IOla中(步驟S402)。另一方面，在CPU 401判斷沒有購入屬于規(guī)定的商品群的商品的情況下(步驟S401 否”)，CPU 401對存儲在歷史記錄存儲部101中的購入商品P[i] (i = I N)的任意ー個是否已被賣出進行判斷(步驟S403)。例如，在購入商品p[i]的商品群以及商品名和被賣出了的商品的商品群以及商品名一致或類似的情況下，判斷存儲在歷史記錄存儲部101中的購入商品P[i]已被賣出。CPU 401若判斷購入商品P[i] (i = I N)的任意ー個已被賣出(步驟S403 ;“是”)，則與購入了商品的用戶的用戶ID、購入商品所屬的商品群、購入商品p[i](i = I N)、和購入日期時間t[j] (i = I Μ)相對應(yīng)地,將賣出日期時間t[j] (j = I Μ)登記在歷史記錄表IOla中(步驟S404)。然后，CPU 401提示對與該被賣出的商品屬于相同的商品群的商品進行推薦的商品推薦消息(步驟S407)。另ー方面，在CPU 401沒有判斷購入商品P [i] (i = I N)的任意一個已被賣出的情況下(步驟S403 否”)，返回到步驟 S401。例如，如圖13以及圖14所示，若假設(shè)用戶X在4月29日21時O分購入了商品“游戲2”，則CPU 401將用戶ID “X”、商品群“游戲”、購入商品“游戲2”、和購入日期時間“4月29日21時O分”登記在歷史記錄表IOla中。此外，若假設(shè)用戶X在4月23日O時O分賣出了商品群“游戲”的商品“游戲5”，則CPU 401對作為商品群“游戲”的商品“游戲5”的購入商品是否已被登記在歷史記錄表IOla中進行判斷。由于在圖14的歷史記錄表中，登 記有商品群“游戲”的商品“游戲5”，因此CPU 401與用戶ID “X”、商品群“游戲”、購入商品“游戲5”、和購入日期時間“4月20日23時O分”對應(yīng)地將賣出日期時間“4月23日O時O分”登記在歷史記錄表IOla中。然后，提示部104將屬于商品群“游戲”的任意ー種商品的商品推薦消息提示給用戶X。另ー方面，在用戶X購入了食品I的情況下，CPU 401返回步驟S401，原樣等待。將購入歷史記錄存儲在歷史記錄存儲部101中之后(步驟S402)，接著，推定部103開始使用完成日期時間推定處理(步驟S405，圖17)。首先，推定部103在記錄在歷史記錄表IOla中的歷史記錄中，提取針對被推薦用戶所最后購入的商品所屬的商品群的歷史記錄信息，并將該歷史記錄信息按照購入日期時間順序進行排序(步驟S501)。S卩，在登記在圖14的歷史記錄表IOla中的歷史記錄中，提取商品群“游戲”的歷史記錄，并如圖15的被推薦用戶歷史記錄表103a所示那樣，按照購入日期時間順序進行排序。接著，推定部103參照平均使用時間表102a來求出購入商品的平均使用時間A[i](i = I η)(步驟S502)。例如，推定部103參照圖6的平均使用時間表102a，求出圖15中包含的購入商品“游戲3”、“游戲1”、“游戲5”、“游戲4”、以及“游戲2”的平均使用時間為“60小吋”、“20小吋”、“30小吋”、“40小吋”、以及“50小吋”。接著,推定部103針對登記在被推薦用戶歷史記錄表103a中的購入商品P[i] (i=I n-1)來判斷是否存在賣出歷史記錄(步驟S503)。推定部103在判斷存在賣出歷史記錄的情況下(步驟S503 ;“是”),通過S[i]-T[i] (i = I n-Ι)來求出購入商品P[i] (i=I n-Ι)的使用時間(步驟S504)。另ー方面,推定部103在判斷不存在賣出歷史記錄的情況下(步驟S503 否”)，通過T [i+1]-T [i] (i = I n-1)來求出購入商品P [i] (i =I n-Ι)的使用時間(步驟S505)。例如，推定部103求出圖15中包含的購入商品“游戲I”以及“游戲5”的使用時間S[i]-T[i] (i = 2,3)為“192小吋，，以及“ 49小吋”，求出“游戲3”以及“游戲4”的使用時間T[i+1]-T[i] (i = 1,4)為“216小時”以及“70小吋”。接著,推定部103針對登記在被推薦用戶歷史記錄表103a中的商品P[i] (i =I n-Ι)來求出使用時間比 c[i] = (S[i]-T[i])/A[i] (i = I n-1)或者 c[i]=(T[i+1]-T[i])/A[i] (i = I n-1)(步驟S506)。例如，推定部103根據(jù)在步驟S502、步驟S504、以及步驟S505中求出的值，求出購入商品“游戲3”、“游戲1”、“游戲5”、以及“游戲 4” 的使用時間比為 “3. 60，，、“9. 60，，、“I. 63”、以及“L 75”。接著，將求出的使用時間比c[i] (i = I n-1)代入到上述式(I)中，來求出最后購入的商品P [η]的使用時間比C [η](步驟S507)。例如，若假設(shè)w = O. 95，則推定部103將在步驟S506中求出的購入商品的使用時間比c[i] (i = I 4)代入到式(I)中，求出c[5]=4. 06。推定部103將求出的A [η]以及c[n]代入到上述式(2)中，來求出P [η]的使用完成日期時間T [n+1] ( = S[n])(步驟S508)。例如，推定部103將在步驟S502中求出的平均使用時間A[5]和在步驟S507中求出的使用時間比c [5]代入到式(2)中，求出圖13的 “游戲2”的使用完成日期時間T[6]為“5月8日8時O分”。另外，圖17所示的流程圖的順序是一例，不限定于此。例如，只要求出平均使用時間A[i] (i = I η)的處理在步驟S501以后、步驟S508之前，則在任意的定時進行都可以。通過使用完成日期時間推定處理(步驟S405，圖17)求出Ρ[η]的使用完成日期時間Τ[η+1]后，提示部104對當(dāng)前時刻是否已到達推定出的使用完成日期時間進行判斷(步驟S406)。在提示部104判斷當(dāng)前時刻已到達推定出的使用完成日期時間的情況下(步驟S406 ;“是”)，對用戶提示推薦規(guī)定的商品的商品推薦消息(步驟S407)。例如，將圖8所示那樣的圖像500發(fā)送到用戶X的郵件地址。另ー方面，在當(dāng)前時刻沒有到達推定出的使用完成日期時間的情況下(步驟S406 否”)，提示部104原樣等待直到到達使用完成日期時間。在本實施方式中，在求出用戶的使用時間時，在被推薦用戶歷史記錄表103a中存在賣出歷史記錄的情況下優(yōu)先使用賣出日期時間，但求出使用時間的方法不限于此。例如，推定部103也可以對賣出日期時間S[i]和購入日期時間T[i+1]進行比較，將日期時間較早的一方作為商品P[i]的使用完成日期時間來求出使用時間。在圖15的例子中，商品“游戲I”的賣出日期時間S[2]比下ー個商品“游戲5”的購入日期時間T[3]晩。因此，將商品“游戲I”的使用完成日期時間設(shè)為購入日期時間Τ[3]，求出商品“游戲2”的使用時間為Τ[3]-Τ[2]( = 97小吋)。另ー方面，商品“游戲5”的賣出日期時間S[3]比下ー個商品“游戲4”的購入日期時間T[4]早。因此，將商品“游戲5”的使用完成日期時間設(shè)為賣出日期時間S [3]，求出商品“游戲5”的使用時間為S [3]-T [3] ( = 49小吋)。根據(jù)本實施方式，通過使用用戶賣出購入商品的日期時間，能夠準確地推定用戶完成該商品的使用的日期時間，井能夠在適當(dāng)?shù)亩〞r向用戶推薦商品。(實施方式4)實施方式4所涉及的商品推薦裝置100，基于被推薦用戶的購入賣出歷史記錄來修正平均的估計用戶使用商品的時間的信息，利用該修正后的時間的信息、和商品的購入賣出間隔或者購入間隔的信息，來推測用戶完成商品的使用的日期時間，并在經(jīng)過了所推測出的日期時間時進行規(guī)定的商品的推薦。實施方式4所涉及的商品推薦裝置100，如圖2所示，由歷史記錄存儲部101、時間存儲部102、推定部103、和提示部104構(gòu)成。本實施方式的歷史記錄存儲部101、推定部
103、以及提示部104，具有與實施方式3的各部分同樣的功能。以下，對具有不同功能的時間存儲部102進行說明。在時I間存儲部102中，針對規(guī)定的商品群中包含的商品的每ー個，存儲從開始該商品的使用到結(jié)束該商品的使用估計所需的估計時間。然后，根據(jù)歷史記錄信息中包含購入日期時間和賣出日期時間這兩者的歷史記錄信息，來求出與該歷史記錄信息有關(guān)的商品的該購入日期時間與該賣出日期時間的間隔，并基于該求出的間隔，來修正存儲在該商品的時間存儲部102中的估計時間。在圖15的被推薦用戶歷史記錄表IOla中，以被推薦用戶“X”的歷史記錄信息中登記有購入日期時間以及賣出日期時間的“游戲5”為例，對修正圖6的平均使用時間A[i](i = I η)的方法進行說明。例如,通過以下的式子來求出修正后的平均使用時間A[i] (i = I η)。a A[i] + (l-a ) (S[i]_T[i])…式(4) 在此，a為O以上I以下的任意的數(shù)。a的值越小，則表示針對預(yù)先登記的平均使用時間，越強地反映了被推薦用戶的購入賣出間隔的傾向。以下，假設(shè)a為O. 95。從游戲5 (P [3])的購入日期時間到賣出日期時間的間隔S [3] -T [3]為49小時，游戲5的平均使用時間A[3]為30小吋。因此，通過式(4)，能夠求出修正后的平均使用時間A[3]為 30. 95 小時。此外，也可以基于歷史記錄信息中、與第I商品相關(guān)的歷史記錄信息、和與在該第I商品購入后由相同的用戶購入的商品中的最近購入的第2商品相關(guān)的歷史記錄信息的各自中所包含的購入日期時間的間隔，來修正存儲在該第I商品的時間存儲部102中的估計時間。例如,通過以下的式子來求出修正后的平均使用時間A[i] (i = I η)。βΑ[ ] + (1-β) (T[i+l]_T[i])…式(5)在此，β為O以上I以下的任意的常數(shù)。a的值越小，則表示針對預(yù)先登記的平均使用時間，越強地反映了被推薦用戶的購入間隔的傾向。以下，假設(shè)β為O. 95。從游戲3(Ρ[1])的購入日期時間T[l]到下一個游戲1(Ρ[2])的購入日期時間T[2]的間隔T[2]-T[l]為216小時，游戲3的平均使用時間A[l]為60小吋。因此，通過式
(5)，求出修正后的平均使用時間A[I]為67. 8小吋。以下，假設(shè)推定部103在推定使用完成日期時間時進行平均使用時間的修正，在存在被推薦用戶的賣出日期時間的歷史記錄信息的情況下，基于式(4)來修正平均使用時間，在不存在賣出日期時間的歷史記錄信息的情況下，基于式(5)來修正平均使用時間。接著，對本實施方式的商品推薦裝置100的各部所進行的動作進行說明。本實施方式的商品推薦裝置100，在使用完成日期時間推定處理中進行與實施方式3不同的處理，除了使用完成日期時間推定處理以外，進行與圖16的流程圖所示的處理同樣的處理。以下，利用圖18的流程圖對進行不同處理的使用完成日期時間推定處理進行說明。以下，假設(shè)被推薦用戶為用戶X，以用戶X進行了圖13以及圖14所示那樣的購入/賣出活動的情況為例進行說明。另外，圖18的流程圖的步驟S601、S604、S606 S609，與圖17的流程圖的步驟S501、S504、S505 S508相同，因此省略說明。在步驟S601中，將歷史記錄信息按照購入日期時間順序排序后，推定部103針對登記在被推薦用戶歷史記錄表103a中的購入商品P[i] (i = I n-Ι)，判斷是否存在賣出歷史記錄(步驟S602)。推定部103在判斷存在賣出歷史記錄的情況下(步驟S602 ;“是”)，求出購入商品P[i](i = I n-1)的購入日期時間與賣出日期時間的間隔，并基于該間隔來對圖6的平均使用時間表102a的平均使用時間進行修正(步驟S603)。然后，推定部103進行步驟S604以后的處理，對使用完成日期時間進行推定。另ー方面，推定部103在判斷不存在賣出歷史記錄的情況下(步驟S602 否”)，求出從購入商品P [i] (i = I n-Ι)的購入日期時間到下一個購入商品P[i+1]的購入日期時間的間隔，并基于該間隔來對圖6的平均使用時間表102a的平均使用時間進行修正。然后，推定部103進行步驟S606以后的處理，對使用完成日期時間進行推定。例如，在購入商品為“游戲5”的情況下，推定部103判斷存在賣出歷史記錄，并基于式(4)來將圖6的平均使用時間表102a的平均使用時間“30小時”修正為“30. 95小吋”。此外，例如，在購入商品為“游戲3”的情況下，推定部103判斷不存在賣出歷史記錄，并基于式(5)來將圖6的平均使用時間表102a的平均使用時間“60小吋”修正為“67. 8小吋”。另外，推定部103也可以針對作為歷史記錄信息登記有購入日期時間以及賣出日 期時間的商品，使用修正后的平均使用時間，對于沒有登記賣出歷史記錄的商品，使用沒有修正的平均使用時間，來推定使用完成時間。此外，對存儲在時間存儲部102中的估計時間(平均使用時間)進行修正的方法，不限定于上述方法。例如，在被推薦用戶的購入間隔或購入賣出間隔存在比其他用戶的購入間隔或購入賣出間隔長的傾向的情況下，將登記在平均使用時間表102a中的平均使用時間，乘以比I大的系數(shù)，來修正為更長的時間。根據(jù)本實施方式，在求出平均使用時間時，通過反映被推薦用戶的購買活動，能夠準確地推定用戶完成該商品的使用的日期時間，能夠在適當(dāng)?shù)亩〞r向用戶推薦商品。本發(fā)明基于在2010年3月30日提出申請的日本國專利申請2010-077359號。在本說明書中將日本國專利申請2010-077359號的說明書、權(quán)利要求書、附圖整體作為參照而引用。另外，本發(fā)明能夠不脫離本發(fā)明的廣義的精神和范圍地采用各種各樣的實施方式以及變形。此外，上述的實施方式，用于對本發(fā)明進行說明，而不是用于限定本發(fā)明的范圍。即，本發(fā)明的范圍不是通過實施方式而是通過權(quán)利要求書來示出。并且，在權(quán)利要求書以及與其等同的發(fā)明的意義的范圍內(nèi)實施的各種各樣的變形也看作本發(fā)明的范圍內(nèi)。(エ業(yè)實用性)根據(jù)本發(fā)明，能夠提供ー種適合針對完成商品的使用所需的時間根據(jù)所購入的每種商品而不同的商品，預(yù)測用戶完成商品的使用的時期，并在適當(dāng)?shù)亩〞r向用戶推薦商品的商品推薦裝置、商品推薦方法、程序、以及記錄介質(zhì)。符號說明100商品推薦裝置101歷史記錄存儲部IOla歷史記錄表102時間存儲部102a平均使用時間表103推定部
103a被推薦用戶歷史記錄表104提示部201、202 20η 終端裝置300因特網(wǎng)400信息處理裝置401CPU402R0M 403RAM404NIC405圖像處理部406聲音處理部407DVD-R0M 驅(qū)動器408 接 ロ409外部存儲器410控制器411監(jiān)視器412揚聲器500 圖像
權(quán)利要求
1.一種商品推薦裝置，其特征在于，具備 時間存儲部，其針對規(guī)定的商品群中包含的商品的每一個，存儲從開始該商品的使用到結(jié)束該商品的使用估計所需的估計時間； 歷史記錄存儲部，其存儲歷史記錄信息，所述歷史記錄信息包含購入了所述商品群中包含的任意一種商品的用戶的用戶標識符、該購入的商品、和該商品的購入日期時間；推定部，其在存儲在所述歷史記錄存儲部中的歷史記錄信息中，取得與接受商品推薦的用戶、即被推薦用戶的用戶標識符有關(guān)的歷史記錄信息，根據(jù)該取得的歷史記錄信息，求出該被推薦用戶所最后購入的商品以外的商品從該被推薦用戶開始使用到結(jié)束使用所需的使用時間，并基于該求出的使用時間、和針對與該取得的歷史記錄信息有關(guān)的商品而存儲在所述時間存儲部中的估計時間，來推定該被推薦用戶所最后購入的商品的使用結(jié)束的日期時間；和 提示部，其從所述商品群中選擇與所述被推薦用戶所最后購入的商品不同的其他商品，在所述推定出的日期時間，提示將該選擇的其他商品推薦給該被推薦用戶的消息。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的商品推薦裝置，其特征在于， 所述推定部， 將與針對所述被推薦用戶而存儲在所述歷史記錄存儲部中的歷史記錄有關(guān)的商品，按照購入日期時間的順序，如商品I、商品2........商品η這樣進行排列， 針對整數(shù)i = 1、2........η-l的每一個，根據(jù)該被推薦用戶購入該商品i的購入日期時間T[i]、該被推薦用戶購入該商品(i+1)的購入日期時間T[i+1]、和針對該商品i存儲在所述時間存儲部中的估計時間A[i]，來求出比c[i] = (T[i+1]-T[i])/A[i]， 根據(jù)該求出的比的列c[l]、c[2]........c[n-l]來推定與該被推薦用戶所最后購入的商品η有關(guān)的比c[n]， 根據(jù)該最后購入的日期時間T [η]、該推定出的比c [η]、和該存儲的時間A [η]，將該被推薦用戶完成該最后購入的商品η的使用的日期時間推定為T[η]+A[η] Xc[η]。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的商品推薦裝置，其特征在于， 所述推定部， 通過越是根據(jù)舊的購入歷史記錄而求出的所述比c [i]，則越降低對所述比c [η]的貢獻率的加權(quán)平均，來推定與所述被推薦用戶所最后購入的商品η有關(guān)的比c[n]，其中i =I η_1 ο
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的商品推薦裝置，其特征在于， 所述推定部將對所述加權(quán)平均乘以根據(jù)所述購入日期時間T[n]的季節(jié)而預(yù)先規(guī)定的季節(jié)系數(shù)后得到的值推定為比c [η]。
5.根據(jù)權(quán)利要求I 4中任一項所述的商品推薦裝置，其特征在于， 在所述歷史記錄信息中，還包含賣出所購入的商品的賣出日期時間， 所述推定部，在所述被推薦用戶賣出了所購入的商品i的情況下，對賣出所述商品i的賣出日期時間s[i]和購入所述商品(i+1)的購入日期時間T[i+1]進行比較，在賣出日期時間s[i]靠前的情況下，如下式這樣來求出所述比c[i]，c[i] = (S[i]-T[i])/A[i]。
6.根據(jù)權(quán)利要求I 4中任一項所述的商品推薦裝置，其特征在于，在所述歷史記錄信息中，還包含賣出所購入的商品的賣出日期時間， 所述推定部，在所述被推薦用戶賣出了所購入的商品i的情況下，根據(jù)賣出所述商品i的賣出日期時間s[i]，如下式這樣來求出所述比c[i]，c[i] = (S[i]-T[i])/A[i]。
7.根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的商品推薦裝置，其特征在于， 根據(jù)所述歷史記錄信息中、包含購入日期時間和賣出日期時間這兩者的歷史記錄信息，來求出與該歷史記錄信息有關(guān)的商品的該購入日期時間與該賣出日期時間的間隔，并基于該求出的間隔，來對該商品的存儲在所述時間存儲部中的估計時間進行修正。
8.根據(jù)權(quán)利要求I 7中任一項所述的商品推薦裝置，其特征在于， 基于所述歷史記錄信息中、與第I商品有關(guān)的歷史記錄信息、和與在該第I商品購入后由相同的用戶購入的商品中的最近購入的第2商品有關(guān)的歷史記錄信息的各自所包含的購入日期時間的間隔，來對該第I商品的存儲在所述時間存儲部中的估計時間進行修正。
9.一種商品推薦方法，是商品推薦裝置所執(zhí)行的商品推薦方法，所述商品推薦裝置具備時間存儲部，其針對規(guī)定的商品群中包含的商品的每一個，存儲從開始該商品的使用到結(jié)束該商品的使用估計所需的估計時間；歷史記錄存儲部，其存儲歷史記錄信息，所述歷史記錄信息包含購入了所述商品群中包含的任意一種商品的用戶的用戶標識符、該購入的商品、和該商品的購入日期時間；推定部；和提示部， 該商品推薦方法的特征在于，具備 推定工序，所述推定部在存儲在所述歷史記錄存儲部中的歷史記錄信息中，取得與接受商品推薦的用戶、即被推薦用戶的用戶標識符有關(guān)的歷史記錄信息，根據(jù)該取得的歷史記錄信息，來求出該被推薦用戶所最后購入的商品以外的商品從該被推薦用戶開始使用到結(jié)束使用所需的使用時間，并基于該求出的使用時間、和針對與該取得的歷史記錄信息有關(guān)的商品而存儲在所述時間存儲部中的估計時間，來推定該被推薦用戶所最后購入的商品的使用結(jié)束的日期時間；和 提示工序，所述提示部從所述商品群中選擇與所述被推薦用戶所最后購入的商品不同的其他商品，并在所述推定出的日期時間，提示將該選擇的其他商品推薦給該被推薦用戶的消息。
10.一種程序，其特征在于，使計算機發(fā)揮如下功能 時間存儲部，其針對規(guī)定的商品群中包含的商品的每一個，存儲從開始該商品的使用到結(jié)束該商品的使用估計所需的估計時間； 歷史記錄存儲部，其存儲歷史記錄信息，所述歷史記錄信息包含購入了所述商品群中包含的任意一種商品的用戶的用戶標識符、該購入的商品、和該商品的購入日期時間； 推定部，其在存儲在所述歷史記錄存儲部中的歷史記錄信息中，取得與接受商品推薦的用戶、即被推薦用戶的用戶標識符有關(guān)的歷史記錄信息，根據(jù)該取得的歷史記錄信息，求出該被推薦用戶所最后購入的商品以外的商品從該被推薦用戶開始使用到結(jié)束使用所需的使用時間，并基于該求出的使用時間、和針對與該取得的歷史記錄信息有關(guān)的商品而存儲在所述時間存儲部中的估計時間，來推定該被推薦用戶所最后購入的商品的使用結(jié)束的日期時間；和 提示部，其從所述商品群中選擇與所述被推薦用戶所最后購入的商品不同的其他商品，并在所述推定出的日期時間，提示將該選擇的其他商品推薦給該被推薦用戶的消息。
11.一種計算機可讀取的記錄介質(zhì)，其記錄了程序，其中該程序使計算機發(fā)揮如下功倉泛: 時間存儲部，其針對規(guī)定的商品群中包含的商品的每一個，存儲從開始該商品的使用到結(jié)束該商品的使用估計所需的估計時間； 歷史記錄存儲部，其存儲歷史記錄信息，所述歷史記錄信息包含購入了所述商品群中包含的任意一種商品的用戶的用戶標識符、該購入的商品、和該商品的購入日期時間；推定部，其在存儲在所述歷史記錄存儲部中的歷史記錄信息中，取得與接受商品推薦的用戶、即被推薦用戶的用戶標識符有關(guān)的歷史記錄信息，根據(jù)該取得的歷史記錄信息，求出該被推薦用戶所最后購入的商品以外的商品從該被推薦用戶開始使用到結(jié)束使用所需的使用時間，并基于該求出的使用時間、和針對與該取得的歷史記錄信息有關(guān)的商品而存儲在所述時間存儲部中的估計時間，來推定該被推薦用戶所最后購入的商品的使用結(jié)束的日期時間；和 提示部，其從所述商品群中選擇與所述被推薦用戶所最后購入的商品不同的其他商品，并在所述推定出的日期時間，提示將該選擇的其他商品推薦給該被推薦用戶的消息。
全文摘要
本發(fā)明提供一種商品推薦裝置、商品推薦方法、程序、以及記錄介質(zhì)。在時間存儲部(102)中，針對規(guī)定的商品群中包含的商品的每一個，存儲從商品使用開始到使用結(jié)束估計所需的估計時間。在歷史記錄存儲部(101)中，存儲包含購入了商品群中包含的任意一種商品的用戶的用戶標識符、購入的商品、和購入日期時間的歷史記錄信息。推定部(103)取得與被推薦用戶的用戶標識符有關(guān)的歷史記錄信息，根據(jù)該歷史記錄信息，基于最后購入的商品以外的商品從被推薦用戶開始使用到結(jié)束使用所需的使用時間和估計時間，來推定最后購入的商品的使用完成日期時間。提示部從商品群中選擇與最后購入的商品不同的其他商品，并在推定出的日期時間提示推薦其他商品的消息。
文檔編號G06Q30/02GK102822857SQ20118001589
公開日2012年12月12日 申請日期2011年3月28日 優(yōu)先權(quán)日2010年3月30日
發(fā)明者江村禎昭 申請人:樂天株式會社