従来の推薦システムの手法では，現在地，時間，天気などのユーザーを取り巻く状況の考慮はされずに推薦が行われているため，状況次第では適切でない推薦が行われている可能性がある．本稿では，その問題を解決するためにユーザーの購買時の状況を考慮した推薦システムを提案する．提案手法では，購買アイテムに付加された日付や天気などの情報を用いることにより，状況に依存したユーザーの嗜好情報を獲得し，現在の状況に最適なアイテムを推薦する．スーパーマーケットにおける購買履歴を用いた比較実験の結果，従来手法に比べ，提案手法の方がより直近の購買に対する精度が高いことを確認した．
