ユーザの嗜好に合致する商品を提示するレコメンド法が注目されている.しかしながら,従来のレコメンド法では全てのユーザを満足させることはできない.そこで,満足できないと考えられる特定ユーザの嗜好を抽出する新たなレコメンド法を提案する.本稿では,特定ユーザとして興味の有無が明確なオタクを採用した.オタクの嗜好を抽出するにあたってまずオタクの定義をし,その定義に基づいて選出したユーザをオタクとする.またオタク以外のユーザを一般人とする.このオタクと一般人のWebアクセスログから決定木を生成しネツト上での行動パターンを抽出し分析する.分析結果からオタクは一般人と比べ膨大な情報量を持つコンテンツを閲覧していることが示された.