本研究では，購入時と利用場所が異なるコスメ商品を対象とし，利用スポットごとに商品との関連度を抽出し提供することで，利用場所を想起させる商品推薦を提案する．手法として，楽天市場のコスメ商品約5,600件を対象に，利用スポットの大学や病院といったカテゴリごとの関連度からランキング提示する．位置情報付きツイートの投稿内容とコスメ商品のレビューから学習モデルを生成し，ツイートとレビューの特徴語ベクトルを生成することで，場所ごとにツイートとの類似度の平均値を関連度として算出する．評価実験では，5つのカテゴリで関連度の高い12商品に対して50人のユーザによる適合率と再現率を検証する．