JP2007018415A - Network element search method and network element search program - Google Patents

Network element search method and network element search program Download PDF

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Yukio Okada
行央 岡田
Takemoto Kadobayashi
雄基 門林
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Nara Institute of Science and Technology NUC
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To enable a quick and accurate search for a network element such as a community in a social network. <P>SOLUTION: A network element search method for searching for one or more network elements from two or more network elements registered in a social network that are assigned one or more attributes representing characteristics of the network elements receives any of the attributes assigned to the network elements, as a search key (S11), and searches for the network elements that are assigned the attribute represented by the received search key (S13, S15). <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、ソーシャルネットワークに登録されている二以上のネットワーク要素から一以上のネットワーク要素を検索するネットワーク要素検索方法、及びネットワーク要素検索プログラムに関する。   The present invention relates to a network element search method and a network element search program for searching for one or more network elements from two or more network elements registered in a social network.

近年、参加者が互いに友人を紹介しあって新たな友人関係を広げることを目的に開設されたコミュニティ型のWebサイト(ソーシャルネットワーキングサイト)があり、それによって提供されるネットワークサービス(ソーシャルネットワークサービス)が通信ネットワーク上に提供され、普及している。   In recent years, there has been a community-type website (social networking site) established for the purpose of introducing new friendships by introducing friends to each other, and a network service (social network service) provided thereby Are provided and spread on communication networks.

ソーシャルネットワークサービスは、既存の参加者からの招待がないと、ソーシャルネットワークに参加できないとされている。このようなソーシャルネットワークサービスとしては、例えば、「orkut」(例えば、非特許文献1参照)や「gree」(例えば、非特許文献2参照)と呼ばれるサーバ集中型のサービスが知られている。   It is said that a social network service cannot participate in a social network without an invitation from an existing participant. As such a social network service, for example, a server-intensive service called “orkut” (for example, see Non-Patent Document 1) or “green” (for example, see Non-Patent Document 2) is known.

ここで、ソーシャルネットワークが構築されていく手順について説明する。先ず、ある人が、あるソーシャルネットワークの既存の参加者である親しい人から紹介される形で、そのソーシャルネットワークに招待される。次に、ソーシャルネットワークに招待された人が、自分の個人情報を登録することでそのソーシャルネットワークに参加する。さらに、ソーシャルネットワークに招待されて新たに参加した人が、別の親しい友人を紹介する形でそのソーシャルネットワークに招待する。このような各段階が繰り返されることで、人から人への連鎖したソーシャルネットワークが作り上げられる。なお、ソーシャルネットワークに登録したユーザは、あらかじめ用意されたフォーマットに自己のプロフィールを入力することによって自己紹介を行う。   Here, the procedure for building a social network will be described. First, a person is invited to the social network in the form of being introduced by a close person who is an existing participant of the social network. Next, a person invited to the social network joins the social network by registering his / her personal information. In addition, a new person who is invited to a social network invites them to the social network by introducing another close friend. By repeating these steps, a social network linked from person to person is created. In addition, the user registered in the social network introduces himself / herself by inputting his / her profile in a format prepared in advance.

上記のように、ソーシャルネットワークにおいては、知り合いからの紹介がないと新規の参加が許されないため、新規に参加した人の発言内容については、その人を紹介した人が連帯責任を負うことになる。このため、新規に参加した人であっても責任を持った発言がなされ、参加者が発信する情報の精度が自ずと高くなる。このように、ソーシャルネットワークにおいては、他の自由参加型のネットワークと比較して、有効な情報が多いという特徴がある。   As mentioned above, in social networks, new participation is not allowed unless there is an introduction from an acquaintance. Therefore, the person who introduced the person will be responsible for solidarity regarding the content of the newly joined person. . For this reason, even a newly joined person makes a responsible statement, and the accuracy of the information transmitted by the participant is naturally increased. As described above, the social network is characterized by a large amount of effective information as compared with other free participation type networks.

ところで、多くのソーシャルネットワーキングサイトに備えられている代表的な機能として、友達帳機能と、コミュニティ機能とがある。   By the way, typical functions provided in many social networking sites include a friend book function and a community function.

「友達帳機能」とは、ソーシャルネットワークへの一連の招待作業が終わった後に、そのソーシャルネットワークの中から知り合いを探し、知り合いの一覧(友達帳)に登録していく機能である。   The “friend book function” is a function for searching for an acquaintance from the social network after a series of invitations to the social network and registering it in a list of acquaintances (friend book).

友達帳機能には、友達帳への知り合いの登録を促進させるための機能も含まれている。具体的には、例えば、新たにソーシャルネットワークに参加したユーザが、既に参加していた知り合いの友達帳を利用して他の既に参加している知り合いを探索し、自分の友達帳に登録していく機能などがある。この機能は、自らの知り合いと自分を招待した人の知り合いは共通する場合が多く、互いの人のネットワークが重複することが多いことを考慮して構築された機能である。   The friend book function also includes a function for promoting registration of acquaintances in the friend book. Specifically, for example, a user who has newly joined a social network searches for other already-acquainted acquaintances using the acquaintance's friend's book that he / she has already joined, and registers it in his / her friend's book There is a function to go. This function is constructed in consideration of the fact that the acquaintances of the person who acquainted himself and the acquaintances of the person who invited him often share the same person's network in many cases.

「コミュニティ機能」とは、人々が共同体意識を持って集まった共同体(コミュニティ)の新規登録、既存のコミュニティへの参加(登録)、参加しているコミュニティでの発言など、ソーシャルネットワークにおけるコミュニティに関する各種の機能である。   “Community function” refers to various community-related communities in social networks, such as new registration of communities (communities) where people gather with a sense of community, participation in existing communities (registration), and remarks in participating communities. It is a function.

ソーシャルネットワークにおけるコミュニティには、例えば、趣味が共通している人々による共同体、在学中もしくは卒業した学校が共通している人々による共同体、居住地域が共通している人々による共同体などがある。   The community in the social network includes, for example, a community composed of people who share a hobby, a community composed of people who are currently in school or who have graduated school, and a community composed of people who share a common area.

“orkut web site”、[online]、[平成17年6月23日検索]、インターネット<URL:http://www.orkut.com>“Orkut web site”, [online], [searched on June 23, 2005], Internet <URL: http://www.orkut.com> “gree web site”、[online]、[平成17年6月23日検索]、インターネット<URL:http://www.gree.jp>“Green web site”, [online], [searched on June 23, 2005], Internet <URL: http://www.gree.jp>

上述した従来のソーシャルネットワークにおいては、カテゴリ毎にコミュニティが分類されてはいるが、活発なソーシャルネットワークは、コミュニティの数が数十万となるため、既存のコミュニティを閲覧して所望のコミュニティを探索するのは難しい。このように、従来のソーシャルネットワークにおいては、コミュニティの検索を迅速かつ的確に行うことができないという課題がある。   In the conventional social network described above, communities are classified for each category. However, since an active social network has hundreds of thousands of communities, the existing community is browsed and a desired community is searched. Difficult to do. As described above, in the conventional social network, there is a problem that the search for the community cannot be performed quickly and accurately.

従来から、コミュニティ機能におけるコミュニティの検索に用いられる機能として、コミュニティを一覧表示する機能、コミュニティの名称(タイトル)を検索対象に検索する機能、友達帳に登録されている知り合いが所属しているコミュニティを検索する機能、自己が所属しているコミュニティに所属する他のユーザが所属しているコミュニティを検索する機能がある。しかし、例えば、未知のコミュニティを検索する場合には、上記の各機能を駆使したとしても、その検索作業は繁雑なものとなり、やはり迅速かつ的確にコミュニティを探索することは困難である。   Conventionally, as a function used for community search in the community function, a function for displaying a list of communities, a function for searching for a community name (title), and a community to which an acquaintance registered in a friend book belongs And a function for searching for communities to which other users belonging to the community to which the user belongs belong. However, for example, when searching for an unknown community, even if each of the above functions is used, the search operation becomes complicated, and it is still difficult to search for a community quickly and accurately.

さらに、ソーシャルネットワークに登録されるコミュニティは追加更新されていくため、コミュニティの検索を行う度に、全てのユーザ、全てのコミュニティを検索するという大変繁雑な作業を強いられることとなる。   Furthermore, since the community registered in the social network is added and updated, every time a community search is performed, a very complicated operation of searching all users and all communities is forced.

本発明は、上述した問題を解消し、ソーシャルネットワークにおけるコミュニティなどのネットワーク要素の検索を迅速かつ的確に行うことができるようにすることを目的とする。   An object of the present invention is to solve the above-described problems and to be able to quickly and accurately search for a network element such as a community in a social network.

以上の目的を達成するため、本発明は、ソーシャルネットワークに登録されている二以上のネットワーク要素から一以上のネットワーク要素を検索するネットワーク要素検索方法であって、前記ネットワーク要素には、該ネットワーク要素の特徴を示す一以上の属性が付与されており、前記ネットワーク要素に付与される属性の何れかを検索キーとして受け付け、受け付けた前記検索キーが示す属性が付与されているネットワーク要素を検索することを特徴とするネットワーク要素検索方法である。   In order to achieve the above object, the present invention provides a network element search method for searching one or more network elements from two or more network elements registered in a social network, wherein the network elements include the network elements. One or more attributes indicating the characteristics of the network element are given, and any of the attributes given to the network element is accepted as a search key, and the network element to which the attribute indicated by the accepted search key is given is searched. Is a network element search method characterized by

前記ネットワーク要素検索方法において、前記ネットワーク要素に付与されている属性には、その属性についての評価に基づいて、所定のアルゴリズムに従って導出された評価レベルが付与されていることが好ましい。評価レベルを付与することにより、どの属性が当該ネットワーク要素の特徴を表している属性であるか判別することができる。また、評価に基づいて所定のアルゴリズムを用いて導出することにより、多数のユーザからの評価を平準化でき、特定のユーザの評価でネットワーク要素の特徴となる属性が決定されるといった事象を防ぐことができる。また、この場合、前記ネットワーク要素検索方法は、前記評価レベルに応じた順位に前記検索したネットワーク要素を並べて表示することが好ましく、また、前記ネットワーク要素には、互いに関連する二以上のネットワーク要素が含まれており、前記互いに関連する二以上のネットワーク要素のうち、一のネットワーク要素について検索した場合、検索したネットワークと関連する他のネットワーク要素を前記評価レベルに応じた順位に並べて表示することが好ましい。例えば、二以上のネットワーク要素としては、ソーシャルネットワークに登録されているコミュニティや、そのコミュニティに登録されているユーザなどがあり、ネットワーク要素としてコミュニティを検索した場合に、検索した一以上のコミュニティに属しているユーザを評価レベルに応じた順位に並べて表示する。この場合、評価レベルは、コミュニティ検索に用いられた検索キーが示す属性と同一のユーザの属性の評価レベルを用いても良い。すなわち、評価レベルは、一のネットワーク要素の検索に用いられた検索キーが示す属性と同一の関連する他のネットワーク要素の属性の評価レベルを用いても良く、これにより、検索キーとして入力した属性と同一の属性を有する評価レベルが高いユーザのコミュニティを参照することができ、より検索者の求めるコミュニティを抽出することができる。この場合、評価レベルは、ユーザの複数の属性の評価レベルから総合判断したのものであってもよい。例えば、複数の属性の評価レベルに属性に応じた重み付けを行い、重み付け後の評価レベル値を加算したものを使用してもよい。一方、例えば、逆にネットワーク要素としてユーザを検索した場合に、検索した一以上のユーザが属しているコミュニティを評価レベルに応じた順位に並べて表示しても良い。さらに、この評価レベルの所定の範囲を検索キーとしてさらに受け付け、前記属性を検索キーとして検索したネットワーク要素のうち、前記所定の範囲の評価レベルのネットワーク要素を抽出することが好ましい。このように検索キーとしてさらに評価レベルを用いることによって、より要求にあった検索結果を提供することができる。例えば、検索者は、評価レベルが最も高いユーザが属しているコミュニティや評価レベルが上位3位以内など所定の範囲のユーザが属しているコミュニティを抽出することができる。   In the network element search method, it is preferable that an attribute assigned to the network element is given an evaluation level derived according to a predetermined algorithm based on an evaluation of the attribute. By assigning the evaluation level, it is possible to determine which attribute represents the characteristic of the network element. In addition, by deriving using a predetermined algorithm based on the evaluation, it is possible to level the evaluation from a large number of users, and to prevent an event in which an attribute that is a characteristic of a network element is determined by the evaluation of a specific user Can do. In this case, the network element search method preferably displays the searched network elements side by side in a rank corresponding to the evaluation level, and the network elements include two or more network elements related to each other. When searching for one network element among the two or more network elements related to each other, the other network elements related to the searched network may be displayed in order according to the evaluation level. preferable. For example, two or more network elements include a community registered in a social network and a user registered in the community. When a community is searched as a network element, it belongs to one or more searched communities. Are displayed in order according to the evaluation level. In this case, the evaluation level of the attribute of the same user as the attribute indicated by the search key used for the community search may be used as the evaluation level. That is, as the evaluation level, the evaluation level of the attribute of another related network element that is the same as the attribute indicated by the search key used for searching for one network element may be used. It is possible to refer to a community of users who have the same attribute and a high evaluation level, and it is possible to extract a community desired by a searcher. In this case, the evaluation level may be determined comprehensively from the evaluation levels of a plurality of attributes of the user. For example, weights corresponding to the attributes may be weighted on the evaluation levels of a plurality of attributes, and the weighted evaluation level values may be added. On the other hand, for example, when a user is searched for as a network element, the communities to which one or more searched users belong may be displayed in order according to the evaluation level. Further, it is preferable that a predetermined range of the evaluation level is further accepted as a search key, and network elements of the evaluation level in the predetermined range are extracted from the network elements searched using the attribute as a search key. In this way, by using the evaluation level as a search key, it is possible to provide a search result that meets the requirements. For example, the searcher can extract a community to which a user with the highest evaluation level belongs or a community to which a predetermined range of users belongs, such as within the top three evaluation levels.

さらに、本発明に係るネットワーク要素検索方法において、前記ネットワーク要素は、P2Pネットワーク上の分散ハッシュテーブルに登録されていることが好ましい。   Furthermore, in the network element search method according to the present invention, it is preferable that the network element is registered in a distributed hash table on a P2P network.

また、上記目的を達成するため、本発明は、ソーシャルネットワークに登録されている複数のネットワーク要素から1または2以上のネットワーク要素を検索させるネットワーク要素検索プログラムであって、前記ネットワーク要素には、該ネットワーク要素の特徴を示す1または2以上の属性が付与されており、前記ネットワーク要素に付与される属性の何れかを検索キーとして受け付けるステップと、受け付けた前記検索キーが示す属性が付与されているネットワーク要素を検索するステップと、をコンピュータに実行させるためのネットワーク要素検索プログラムである。   In order to achieve the above object, the present invention provides a network element search program for searching for one or more network elements from a plurality of network elements registered in a social network. One or more attributes indicating the characteristics of the network element are given, a step of accepting any of the attributes given to the network element as a search key, and an attribute indicated by the accepted search key are given A network element search program for causing a computer to execute a step of searching for a network element.

本発明に係るネットワーク要素検索プログラムにおいて、前記ネットワーク要素に付与されている属性には、その属性についての評価に基づいて、所定のアルゴリズムに従って導出された評価レベルが付与されていることが好ましい。また、この場合、本発明に係るネットワーク要素検索プログラムは、前記評価レベルに応じた順位に前記検索されたネットワーク要素を並べて表示するステップをさらにコンピュータに実行させることが好ましく、また、前記ネットワーク要素には、互いに関連する二以上のネットワーク要素が含まれており、前記互いに関連する二以上のネットワーク要素のうち、一のネットワーク要素について検索した場合、検索したネットワークと関連する他のネットワーク要素を前記評価レベルに応じた順位に並べて表示するステップをさらにコンピュータに実行させることが好ましい。さらに、この評価レベルの所定の範囲を検索キーとしてさらに受け付けるステップと、前記属性を検索キーとして検索されたネットワーク要素うち、前記所定の範囲の評価レベルのネットワーク要素を抽出するステップと、をさらにコンピュータに実行させることが好ましい。   In the network element search program according to the present invention, it is preferable that an attribute assigned to the network element is given an evaluation level derived according to a predetermined algorithm based on an evaluation of the attribute. In this case, it is preferable that the network element search program according to the present invention further causes the computer to execute a step of arranging and displaying the searched network elements in a rank according to the evaluation level. Includes two or more network elements related to each other, and when searching for one network element among the two or more network elements related to each other, the other network elements related to the searched network are evaluated. It is preferable to further cause the computer to execute the step of arranging and displaying in order according to the level. Further, the computer further includes a step of further accepting a predetermined range of the evaluation level as a search key, and a step of extracting a network element of the evaluation level in the predetermined range from the network elements searched using the attribute as a search key. It is preferable to make it execute.

また、本発明に係るネットワーク要素検索プログラムにおいて、前記ネットワーク要素は、P2Pネットワーク上の分散ハッシュテーブルに登録されており、前記コンピュータは、前記P2Pネットワークを構成するコンピュータであることが好ましい。   In the network element search program according to the present invention, it is preferable that the network element is registered in a distributed hash table on a P2P network, and the computer is a computer constituting the P2P network.

本発明に係るネットワーク要素検索方法及びネットワーク要素検索プログラムにおいて、ネットワーク要素としては、ソーシャルネットワークに登録されているコミュニティや、そのコミュニティに登録しているユーザなどがある。   In the network element search method and the network element search program according to the present invention, examples of the network element include a community registered in a social network and a user registered in the community.

以上のように本発明によれば、二以上のネットワーク要素(例えば、コミュニティ、ユーザ)からネットワーク要素を検索する際に、ネットワーク要素に付与される属性の何れかを検索キーとして受け付け、受け付けた検索キーが示す属性がネットワーク要素の特徴を示すものとして付与されているネットワーク要素を検索しているので、ソーシャルネットワークにおけるネットワーク要素検索を迅速かつ的確に行うことができる。   As described above, according to the present invention, when searching for a network element from two or more network elements (for example, community, user), any of the attributes assigned to the network element is accepted as a search key and accepted search Since the network element to which the attribute indicated by the key is assigned as the characteristic of the network element is searched, the network element search in the social network can be performed quickly and accurately.

次に、本発明に係るネットワーク要素検索方法及び検索プログラムの実施例を図面に基づいて説明する。図1は、本実施例に係るネットワーク要素検索プログラムが稼動するソーシャルインターネットワークが構築されているP2Pネットワークの構成例を示す概念図である。ソーシャルインターネットワークとは、分散ハッシュテーブル(Distributed Hash Table、DHT)上に各ソーシャルネットワークの友達帳情報、コミュニティ情報を全体で共有するネットワークをいう。詳細について以下に説明する。図2は、ソーシャルインターネットワーク100におけるデータ共有の様子を示す概念図である。   Next, embodiments of a network element search method and a search program according to the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a conceptual diagram illustrating a configuration example of a P2P network in which a social internet network in which a network element search program according to the present embodiment operates is constructed. The social internet network refers to a network that shares the friend book information and community information of each social network as a whole on a distributed hash table (Distributed Hash Table, DHT). Details will be described below. FIG. 2 is a conceptual diagram showing a state of data sharing in the social internetwork 100.

図1に示すP2Pネットワークは、複数のユーザ端末1〜N(Nは任意の正の整数)が、インターネットやイントラネットなどの通信ネットワーク30を介して接続され、それぞれに格納されているP2P(Peer−To−Peer)ネットワークプログラムによって構築されている。   In the P2P network shown in FIG. 1, a plurality of user terminals 1 to N (N is an arbitrary positive integer) are connected via a communication network 30 such as the Internet or an intranet, and stored in each P2P (Peer− (To-Peer) network program.

各ユーザ端末1〜Nは、それぞれ、例えばパーソナルコンピュータや携帯通信端末などの情報処理装置により構成され、LANカードやモデムなど通信ネットワーク30に接続するための環境を備えている。また、各ユーザ端末1〜Nは、それぞれ、制御プログラム11〜1Nと、後述するDHT110を構成するDHT21〜2Nと、を備えている。   Each of the user terminals 1 to N is configured by an information processing apparatus such as a personal computer or a mobile communication terminal, and includes an environment for connecting to the communication network 30 such as a LAN card or a modem. In addition, each of the user terminals 1 to N includes control programs 11 to 1N and DHTs 21 to 2N constituting a DHT 110 described later.

制御プログラム11〜1Nは、それぞれ、各ユーザ端末1〜Nが備える記憶媒体に格納されている。各ユーザ端末1〜Nは、それぞれ、自己が備える記憶媒体に格納されている制御プログラム11〜1Nに従って各種の制御を行う。この制御プログラム11〜1Nには、本実施例に係るネットワーク要素検索プログラムやP2Pネットワークプログラムが含まれている。すなわち、本実施例に係るネットワーク要素検索プログラムは、各ユーザ端末1〜Nに格納されている。   The control programs 11 to 1N are stored in storage media included in the user terminals 1 to N, respectively. Each of the user terminals 1 to N performs various controls according to the control programs 11 to 1N stored in the storage medium provided therein. The control programs 11 to 1N include a network element search program and a P2P network program according to the present embodiment. That is, the network element search program according to the present embodiment is stored in each user terminal 1 to N.

ソーシャルネットワーク100を構成するデータは、DHT110を構成する各ユーザ端末1〜Nがそれぞれ備えたDHT21〜2Nに分散させている。すなわち、ソーシャルインターネットワーク100は、参加するユーザ端末1〜Nがそれぞれ備えたDHT21〜2Nによって構成されるP2Pネットワーク上の仮想のハッシュテーブルであるDHT上に格納されているデータによって構築されている。   Data constituting the social network 100 is distributed to the DHTs 21 to 2N provided in the user terminals 1 to N constituting the DHT 110, respectively. That is, the social internetwork 100 is constructed by data stored on a DHT which is a virtual hash table on a P2P network constituted by DHTs 21 to 2N provided to participating user terminals 1 to N, respectively.

DHT110を用いたデータの保管は、一般に、Hash関数でキーを作成し、作成されたキーの領域を担当するユーザ端末1〜Nにデータを渡すことにより、データを分散保持することで行われる。   Data storage using the DHT 110 is generally performed by creating and storing a key by using a Hash function, and passing the data to the user terminals 1 to N in charge of the created key area to hold the data in a distributed manner.

このDHT110は、各ユーザの個人情報や友達帳情報などが含まれるユーザ情報テーブル111と、ソーシャルインターネットワーク100に登録されているコミュニティに関する各種の情報が含まれるコミュニティ情報テーブル112と、ユーザやコミュニティに付与される属性に関する各種の情報が含まれる属性情報テーブル113と、を格納している。このDHT110に格納されている共有データは、上述のようにDHTによって各ユーザ端末1〜Nにより分散保持され、仮想的なデータ共有が実現されている。また、属性情報テーブル113は、ユーザの特徴を示すユーザ属性情報が含まれるユーザ属性情報テーブルや、コミュニティの特徴を示すコミュニティ属性情報が含まれるコミュニティ属性情報テーブルなどを備えている。   This DHT 110 includes a user information table 111 that includes personal information and friend book information of each user, a community information table 112 that includes various information related to the community registered in the social internet network 100, and a user and community. An attribute information table 113 that includes various information related to the attribute to be assigned is stored. The shared data stored in the DHT 110 is distributed and held by the user terminals 1 to N by the DHT as described above, thereby realizing virtual data sharing. The attribute information table 113 includes a user attribute information table including user attribute information indicating user characteristics, a community attribute information table including community attribute information indicating community characteristics, and the like.

ユーザ属性情報テーブルには、ユーザに付与され得る複数のユーザ属性、例えば、図3に示すように、「ユーモアに溢れる」、「明るい」、「真面目」、「熱血」、「クール」などのようなユーザに付与されることが想定されるユーザ属性が、あらかじめ選定されて登録されている。これらユーザ属性には、図3に示すように、それぞれのユーザ属性を一意に特定するための属性コードが割り当てられている。   The user attribute information table includes a plurality of user attributes that can be given to the user, such as “humorous”, “bright”, “serious”, “hot blood”, “cool”, etc., as shown in FIG. User attributes that are assumed to be assigned to the users are selected and registered in advance. As shown in FIG. 3, an attribute code for uniquely identifying each user attribute is assigned to these user attributes.

コミュニティ属性テーブルには、ソーシャルインターネットワーク100に登録されているコミュニティに付与され得る複数のコミュニティ属性、例えば、図4に示すように、「ユーモアに溢れる」、「明るい」、「真面目」、「熱血」、「クール」などのようなコミュニティに付与されることが想定されるコミュニティ属性が、あらかじめ選定されて登録されている。また、これらコミュニティ属性には、図4に示すように、それぞれのコミュニティ属性を一意に特定するための属性コードが割り当てられている。   In the community attribute table, a plurality of community attributes that can be given to communities registered in the social internetwork 100, for example, “full of humor”, “bright”, “serious”, “hot blood” ”,“ Cool ”, and other community attributes that are supposed to be given to the community are selected and registered in advance. Further, as shown in FIG. 4, an attribute code for uniquely identifying each community attribute is assigned to these community attributes.

これら図3及び4に示した例においては、ユーザ属性テーブルに登録されている各ユーザ属性とコミュニティ属性テーブルに登録されている各コミュニティ属性の内容が同じものとなっているが、異なる属性が登録されていてもよい。また、図3及び4に示した各属性は、一例であり、例えば「車好き」、「野球好き」などの他の属性が含まれていてもよい。なお、ユーザ属性やコミュニティ属性は、各ユーザ端末1〜Nを用いて追加することができる。   In the examples shown in FIGS. 3 and 4, the contents of each user attribute registered in the user attribute table and each community attribute registered in the community attribute table are the same, but different attributes are registered. May be. Each of the attributes shown in FIGS. 3 and 4 is an example, and may include other attributes such as “car lover” and “baseball lover”. In addition, a user attribute and a community attribute can be added using each user terminal 1-N.

本実施例において、属性の評価の内容としては、図5に示すように評価A〜評価Eの5種類の評価がある。これら評価A〜評価Eの評価は、それぞれ、例えば、1〜5の5段階などの複数段階の評価内容から1つを選択する方式や点数による採点を行う方式などがあるが、本実施例においては、5段階評価を採用する。   In this embodiment, the contents of the attribute evaluation include five types of evaluations A to E as shown in FIG. Each of these evaluations A to E includes, for example, a method of selecting one from a plurality of evaluation contents such as 5 levels of 1 to 5 and a method of scoring according to the score. Adopts a five-step evaluation.

「評価A」は、コミュニティに付与されている各コミュニティ属性が、そのコミュニティの属性として適正であるかの評価である。この評価は、例えば、コミュニティに属している各ユーザによってなされる。   “Evaluation A” is an evaluation of whether each community attribute assigned to a community is appropriate as an attribute of the community. This evaluation is made by each user belonging to the community, for example.

「評価B」は、ユーザに付与されている各ユーザ属性が、そのユーザの属性として適正であるかの評価である。この評価は、例えば、評価されるユーザが属しているコミュニティ内の他のユーザによってなされる。なお、評価を行うユーザは、例えば、自己及び評価対象のユーザが共に属しているコミュニティのコミュニティ属性と同じ内容のユーザ属性について評価し、そのコミュニティ属性と異なる内容のユーザ属性については評価しない。   “Evaluation B” is an evaluation of whether each user attribute assigned to the user is appropriate as the attribute of the user. This evaluation is made by other users in the community to which the user to be evaluated belongs, for example. Note that the user who performs the evaluation evaluates, for example, the user attribute having the same content as the community attribute of the community to which the user and the user to be evaluated belong, and does not evaluate the user attribute having the content different from the community attribute.

「評価C」は、コミュニティに付与されている各コミュニティ属性を、特徴をよく表していると思われるものから順位に順位付けすることによる各属性の評価である。この評価は、例えば、コミュニティに属している各ユーザによってなされる。   “Evaluation C” is an evaluation of each attribute by ranking each community attribute assigned to the community from the order that seems to well represent the characteristics. This evaluation is made by each user belonging to the community, for example.

「評価D」は、コミュニティに付与されている各コミュニティ属性について、それぞれどの程度の愛着度があるかによる評価である。この評価は、例えば、コミュニティに属している各ユーザによってなされる。   “Evaluation D” is an evaluation based on the degree of attachment of each community attribute assigned to the community. This evaluation is made by each user belonging to the community, for example.

「評価E」は、ユーザに付与されている各ユーザ属性について、それぞれどの程度の愛着度があるかによる評価である。この評価は、例えば、ユーザ自身によってなされる。   “Evaluation E” is an evaluation based on the degree of attachment of each user attribute assigned to the user. This evaluation is made by the user himself / herself, for example.

各ユーザによって登録された上記の各評価A〜Eのランク(1〜5段階)は、例えばSET(Secure Eigen Trust)アルゴリズムなどの公知のアルゴリズムを用いて集計することによって、総合的な評価値として評価レベルが導出される。なお、SETアルゴリズムは、DHTを利用したアルゴリズムであって、P2Pネットワーク上の各ユーザが評価をした評価値を総合的な評判として得るために用いられているアルゴリズムである。   The ranks (1 to 5 levels) of the evaluations A to E registered by each user are aggregated using a known algorithm such as the SET (Secure Eigen Trust) algorithm, for example, as a comprehensive evaluation value. An evaluation level is derived. The SET algorithm is an algorithm using DHT, and is an algorithm used for obtaining an evaluation value evaluated by each user on the P2P network as a comprehensive reputation.

ユーザ情報テーブル111には、各ユーザの個人情報や友達帳情報などの他に、図6に示すように各ユーザ毎に付与された属性、及びその属性に関する評価レベルが登録されている。例えば、ユーザAには、少なくとも、属性コードが「Pe002」のユーザ属性と、属性コードが「Pe008」のユーザ属性と、属性コードが「Pe024」のユーザ属性と、属性コードが「Pe055」のユーザ属性とが登録されており、それぞれにユーザの評価である「評価B」及び「評価E」の評価レベルが登録されている。この「評価B」の評価レベルは、上述したSETアルゴリズムによって処理されたものが登録されている。   In the user information table 111, in addition to the personal information and friend book information of each user, attributes assigned to each user as shown in FIG. 6 and evaluation levels related to the attributes are registered. For example, the user A has at least a user attribute whose attribute code is “Pe002”, a user attribute whose attribute code is “Pe008”, a user attribute whose attribute code is “Pe024”, and a user whose attribute code is “Pe055”. Attributes are registered, and evaluation levels of “evaluation B” and “evaluation E”, which are user evaluations, are registered respectively. As the evaluation level of “evaluation B”, the evaluation level processed by the above-described SET algorithm is registered.

このようなユーザ情報テーブル111の属性及び評価レベルの登録処理は、以下のように行なわれる。すなわち、そのユーザが所属しているコミュニティの他のユーザがユーザ属性テーブルからそのユーザに適応する属性を選択するとともに、そのユーザについてのその属性に関する「評価B」のランク(1〜5段階)を登録すると、登録された「評価B」のランクは、SETアルゴリズムによって評価レベルとして処理されてユーザ情報テーブル111に登録される。次に、さらに他のユーザが既に登録されている属性又はユーザ属性テーブルから選択した新たな属性について、そのユーザについてのその属性に関する「評価B」のランク(1〜5段階)を登録すると、登録処理された「評価B」のランクは、それ以前に登録されているランクとともにSETアルゴリズムによって処理されて評価レベルとしてユーザ情報テーブル111に登録される。このような登録処理が繰り返されることによって、複数の属性やより客観的な評価レベルが登録される。一方、そのユーザは、各属性やそれに関する他のユーザの評価レベルについて「評価E」のランク(1〜5段階)を登録すると、その「評価E」のランクは、ユーザ情報テーブル111に登録される。   Such attribute and evaluation level registration processing of the user information table 111 is performed as follows. That is, other users in the community to which the user belongs select an attribute adapted to the user from the user attribute table, and the rank (1 to 5) of “evaluation B” regarding the attribute for the user is selected. When registered, the rank of the registered “evaluation B” is processed as an evaluation level by the SET algorithm and registered in the user information table 111. Next, with respect to an attribute already registered by another user or a new attribute selected from the user attribute table, the rank (1 to 5 levels) of “evaluation B” regarding the attribute for the user is registered. The rank of the processed “evaluation B” is processed by the SET algorithm together with the rank registered before that, and is registered in the user information table 111 as an evaluation level. By repeating such registration processing, a plurality of attributes and more objective evaluation levels are registered. On the other hand, when the user registers the rank (1-5 levels) of “evaluation E” for each attribute and the evaluation level of other users related thereto, the rank of “evaluation E” is registered in the user information table 111. The

コミュニティ情報テーブル112には、コミュニティに属しているユーザ情報やコミュニティ自体の情報などの他に、図7に示すように各コミュニティ毎に付与された属性、及びその属性に関する評価が登録されている。例えば、コミュニティAには、少なくとも、属性コードが「Co003」のコミュニティ属性と、属性コードが「Co011」のコミュニティ属性と、属性コードが「Co051」のコミュニティ属性と、属性コードが「Co113」のコミュニティ属性とが登録されており、それぞれにコミュニティの属性に関する評価である「評価A」及び「評価C」の評価レベルが登録されている。また、各コミュニティには、そのコミュニティ自身の評価である「評価D」の評価レベルが登録されている。これら「評価A」、「評価C」及び「評価D」の評価レベルは、上述したSETアルゴリズムによって処理されたものが登録されている。   In the community information table 112, in addition to user information belonging to the community, information on the community itself, and the like, attributes assigned to each community and evaluations regarding the attributes are registered as shown in FIG. For example, the community A includes at least a community attribute with an attribute code “Co003”, a community attribute with an attribute code “Co011”, a community attribute with an attribute code “Co051”, and a community with an attribute code “Co113”. The attributes are registered, and the evaluation levels of “evaluation A” and “evaluation C”, which are evaluations regarding the attributes of the community, are registered respectively. Each community is registered with an evaluation level of “evaluation D”, which is an evaluation of the community itself. As the evaluation levels of “evaluation A”, “evaluation C”, and “evaluation D”, those processed by the above-described SET algorithm are registered.

このようなコミュニティ情報テーブル112の属性及び評価レベルの登録処理は、以下のように行なわれる。すなわち、そのコミュニティに所属しているユーザが、コミュニティ属性テーブルからそのコミュニティが適応する属性を選択するとともに、その属性に関する「評価A」のランク(1〜5段階)及びその属性の順位である「評価C」を登録すると、登録処理された評価のランクなどは、SETアルゴリズムによって処理されて評価レベルとしてコミュニティ情報テーブル112に登録される。次に、そのコミュニティに所属している他のユーザが、既に登録されている属性又は新たにコミュニティ属性テーブルから選択した属性について、その属性に関する「評価A」及び「評価C」のランクなどを登録すると、登録処理された評価のランクなどは、それ以前に登録されている評価ランクとともにSETアルゴリズムによって処理されて、評価レベルとしてコミュニティ情報テーブル112に登録される。このような登録処理が繰り返されることによって、複数の属性やより客観的な評価レベルが登録される。一方、そのコミュニティに所属している各ユーザによって、そのコミュニティに関する「評価D」のランクが登録されると、登録処理された評価のランクは、SETアルゴリズムによって処理されて評価レベルとしてコミュニティ情報テーブル112に登録される。   Such attribute and evaluation level registration processing of the community information table 112 is performed as follows. That is, a user belonging to the community selects an attribute to which the community adapts from the community attribute table, and the rank (1 to 5 levels) of the “evaluation A” regarding the attribute and the rank of the attribute “ When “Evaluation C” is registered, the rank of the evaluation that has been registered is processed by the SET algorithm and registered in the community information table 112 as an evaluation level. Next, for the attributes already registered or newly selected from the community attribute table by other users belonging to the community, the ranks of “evaluation A” and “evaluation C” related to the attribute are registered. Then, the rank of the evaluation that has been registered is processed by the SET algorithm together with the evaluation rank that has been registered before, and is registered in the community information table 112 as an evaluation level. By repeating such registration processing, a plurality of attributes and more objective evaluation levels are registered. On the other hand, when the rank of “evaluation D” related to the community is registered by each user who belongs to the community, the rank of the evaluation that has been registered is processed by the SET algorithm and is used as an evaluation level in the community information table 112. Registered in

次に、本実施例に係るネットワーク要素検索プログラムの動作について説明する。ここでは、ユーザ端末1に格納されたネットワーク検索プログラムが、ユーザ端末1を管理するユーザXによる入力装置の操作にもとづく指示に応じて、実行される動作について説明する。なお、他のユーザ端末2〜Nについても、同様に動作する。   Next, the operation of the network element search program according to this embodiment will be described. Here, an operation performed by the network search program stored in the user terminal 1 in response to an instruction based on an operation of the input device by the user X managing the user terminal 1 will be described. The other user terminals 2 to N operate similarly.

先ず、本実施例に係るネットワーク要素検索プログラムによって属性検索処理を実行する場合について、図8に示すフローチャートに基づいて説明する。属性検索処理において、ネットワーク要素検索プログラムは、先ず、検索キーとなる属性(以下、「検索キー属性」という。)の入力を受け付ける(ステップS11)。なお、このとき、ユーザXは、ユーザ端末1が備える図示しない入力装置(例えば、キーボード、マウス、テンキーなど)を操作して、ユーザ属性あるいはコミュニティ属性を示す属性コードを入力したものとする。   First, a case where attribute search processing is executed by the network element search program according to the present embodiment will be described based on a flowchart shown in FIG. In the attribute search process, the network element search program first receives an input of an attribute to be a search key (hereinafter referred to as “search key attribute”) (step S11). At this time, it is assumed that the user X inputs an attribute code indicating a user attribute or a community attribute by operating an input device (for example, a keyboard, a mouse, a numeric keypad, etc.) (not shown) provided in the user terminal 1.

ステップS11において受け付けた検索キー属性がユーザ属性であれば(ステップS12)、ネットワーク要素検索プログラムは、ユーザ情報テーブル111に登録されているユーザ属性から検索キー属性とされたユーザ属性が登録されている各ユーザを検索し(ステップS13)、検索された各ユーザの一覧を作成し、ユーザ端末1が備える図示しない表示装置に検索結果を示す一覧表を表示する(ステップS14)。本実施例において、表示装置は、検索結果の一覧を検索キー属性の評価レベルが高いユーザから順位に並べて表示する。   If the search key attribute accepted in step S11 is a user attribute (step S12), the network element search program registers a user attribute that is a search key attribute from the user attributes registered in the user information table 111. Each user is searched (step S13), a list of each searched user is created, and a list showing search results is displayed on a display device (not shown) provided in the user terminal 1 (step S14). In the present embodiment, the display device displays a list of search results arranged in order from the user whose search key attribute evaluation level is high.

ステップS11において受け付けた検索キー属性がコミュニティ属性であれば(ステップS15)、ネットワーク要素検索プログラムは、コミュニティ情報テーブル112に登録されているコミュニティ属性から検索キー属性とされたコミュニティ属性が登録されている各コミュニティを検索し(ステップS16)、検索された各コミュニティの一覧を作成し、ユーザ端末1が備える図示しない表示装置に検索結果を示す一覧表を表示する(ステップS17)。本実施例において、表示装置は、検索結果の一覧を検索キー属性の評価レベルが高いコミュニティから順位に並べて表示する。   If the search key attribute received in step S11 is a community attribute (step S15), the network element search program registers a community attribute that is a search key attribute from the community attributes registered in the community information table 112. Each community is searched (step S16), a list of each searched community is created, and a list showing search results is displayed on a display device (not shown) provided in the user terminal 1 (step S17). In the present embodiment, the display device displays a list of search results arranged in order from a community having a high evaluation level of the search key attribute.

上記のようにして、本実施例に係るネットワーク要素検索プログラムは、ユーザ属性またはコミュニティ属性を検索キー属性として、そのユーザ属性が付与されているユーザ群またはそのコミュニティ属性が付与されているコミュニティ群が検索され、検索キー属性の評価レベルが高いものから順位に並べて表示されるので、所望のユーザやコミュニティを容易に検索することができる。   As described above, the network element search program according to the present embodiment uses the user attribute or community attribute as a search key attribute, and the user group to which the user attribute is assigned or the community group to which the community attribute is assigned. Since the search is performed and the search key attributes having a high evaluation level are displayed in order, the desired user or community can be easily searched.

次に、本実施例に係るネットワーク要素検索プログラムが属性及び評価レベル検索処理を実行する場合について、図9に示すフローチャートに基づいて説明する。属性及び評価レベル検索処理において、ネットワーク要素検索プログラムは、先ず、検索キーとして属性及び所定の範囲の評価レベル(例えば、4以上)の入力を受け付ける(ステップS21)。   Next, a case where the network element search program according to the present embodiment executes attribute and evaluation level search processing will be described based on the flowchart shown in FIG. In the attribute and evaluation level search process, the network element search program first accepts input of an attribute and a predetermined range of evaluation levels (for example, 4 or more) as search keys (step S21).

ステップS21において受け付けた検索キーの属性がユーザ属性であれば(ステップS12)、ネットワーク要素検索プログラムは、ユーザ情報テーブル111に登録されているユーザ属性から検索キー属性とされたユーザ属性が登録されている各ユーザを検索するとともに、検索された各ユーザから評価レベルが4以上のユーザを抽出し(ステップS23)、抽出された各ユーザの一覧を作成し、ユーザ端末1が備える図示しない表示装置に検索結果を示す一覧表を表示する(ステップS24)。本実施例において、表示装置は、検索結果の一覧を検索キー属性の評価レベルが高いユーザから順位に並べて表示する。   If the attribute of the search key received in step S21 is a user attribute (step S12), the network element search program registers a user attribute that is a search key attribute from the user attributes registered in the user information table 111. In addition to searching for each user, a user having an evaluation level of 4 or more is extracted from each searched user (step S23), a list of each extracted user is created, and the display device (not shown) provided in the user terminal 1 is provided. A list showing the search results is displayed (step S24). In the present embodiment, the display device displays a list of search results arranged in order from the user whose search key attribute evaluation level is high.

ステップS21において受け付けた検索キー属性がコミュニティ属性であれば(ステップS15)、ネットワーク要素検索プログラムは、コミュニティ情報テーブル112に登録されているコミュニティ属性から検索キー属性とされたコミュニティ属性が登録されている各コミュニティを検索するとともに、検索された各コミュニティから評価レベルが4以上のコミュニティを抽出し(ステップS16)、抽出された各コミュニティの一覧を作成し、ユーザ端末1が備える図示しない表示装置に検索結果を示す一覧表を表示する(ステップS17)。本実施例において、本実施例において、表示装置は、検索結果の一覧を検索キー属性の評価レベルが高いコミュニティから順位に並べて表示する。   If the search key attribute accepted in step S21 is a community attribute (step S15), the network element search program registers a community attribute that is a search key attribute from the community attributes registered in the community information table 112. Each community is searched, and communities with an evaluation level of 4 or more are extracted from each searched community (step S16), a list of each extracted community is created, and a search device (not shown) provided in the user terminal 1 is searched. A list showing the results is displayed (step S17). In the present embodiment, in the present embodiment, the display device displays a list of search results arranged in order from a community having a high evaluation level of the search key attribute.

以上のように、本実施例に係るネットワーク要素検索プログラムは、検索キーとして属性及び評価レベルを用いることによって、ある属性に関して、所定の範囲の評価レベルのユーザ又はコミュニティのみの一覧を表示することができるので、所望のユーザ及びコミュニティを容易に検索することができる。   As described above, the network element search program according to the present embodiment can display a list of only users or communities in a predetermined range of evaluation levels for a certain attribute by using attributes and evaluation levels as search keys. Therefore, it is possible to easily search for a desired user and community.

本実施例に係るネットワーク要素検索プログラムは、コミュニティについて検索が行なわれた場合、検索結果として一の評価レベル又は総合された評価レベルが高いユーザから順に一覧を表示しても良く、またユーザについて検索が行なわれた場合、検索結果として一の評価レベル又は総合された評価レベルが高いコミュニティから順に一覧を表示しても良い。例えば、所望のコミュニティを探索しようとするときに、自己が指定した属性が示す特徴を持ち、その属性について評価レベルの高いユーザを迅速に検索することができる。この検索結果は、該当する属性についての達人のリストであると言える。このため、その評価レベルの高いユーザが所属しているコミュニティを検索したりすることができるようになり、ソーシャルネットワークにおけるコミュニティ検索を迅速かつ的確に行うことができるようになるのである。   When searching for a community, the network element search program according to the present embodiment may display a list in order from the user with the highest evaluation level or the total evaluation level as a search result. When a search is performed, a list may be displayed in order from the community having the highest evaluation level or the total evaluation level as a search result. For example, when searching for a desired community, it is possible to quickly search for a user having a characteristic indicated by an attribute designated by the user and having a high evaluation level for the attribute. This search result can be said to be a list of experts for the corresponding attribute. For this reason, it becomes possible to search a community to which a user with a high evaluation level belongs, and to quickly and accurately perform a community search in a social network.

本実施例に係るネットワーク要素検索プログラムは、ユーザ属性やコミュニティ属性を用いてユーザやコミュニティを検索する構成としたので、属性が示す特徴を持つユーザやコミュニティを容易に検索することができるようになり、ソーシャルネットワークにおけるコミュニティ検索を迅速かつ的確に行うことができる。このように、属性を用いた検索を行うので、自分が得意とする分野とは異なる分野のコミュニティや、名称を知らないコミュニティであっても、その特徴から探索することが可能となる。   Since the network element search program according to the present embodiment is configured to search for users and communities using user attributes and community attributes, it becomes possible to easily search for users and communities having the characteristics indicated by the attributes. , Community searches in social networks can be performed quickly and accurately. As described above, since the search is performed using the attribute, it is possible to search from a feature of a community in a field different from the field in which he is good or a community who does not know the name.

また、本実施例に係るネットワーク要素検索プログラムは、ユーザ属性やコミュニティ属性を用いて、そのユーザ属性が付与されておりかつ評価レベルの高いユーザや、そのコミュニティ属性が付与されておりかつ評価レベルの高いコミュニティを検索する構成としたので、ソーシャルネットワークにおけるコミュニティ検索を迅速かつ的確に行うことができるようになる。   In addition, the network element search program according to the present embodiment uses the user attribute and community attribute, the user attribute is assigned and the user has a high evaluation level, the community attribute is assigned and the evaluation level is Since it is configured to search for a high community, a community search in a social network can be performed quickly and accurately.

また、所望のコミュニティを探索しようとするときに、自己が指定した属性が示す特徴を持ち、その属性について評価レベルの高いコミュニティを迅速に検索することができる。この検索結果は、該当する属性についての特徴を極めたコミュニティのリストであると言える。このため、ソーシャルネットワークにおけるコミュニティ検索を迅速かつ的確に行うことができるようになるのである。また、評価レベルの高いコミュニティに所属しているユーザを検索したり、さらにそのユーザが属している他のコミュニティを検索したりすることができるようになり、この点からも、ソーシャルネットワークにおけるコミュニティ検索を迅速かつ的確に行うことができるようになる。   In addition, when trying to search for a desired community, it is possible to quickly search for a community having the characteristics indicated by the attribute designated by itself and having a high evaluation level for the attribute. This search result can be said to be a list of communities that have the characteristics of the corresponding attribute. For this reason, community search in a social network can be performed quickly and accurately. In addition, it is possible to search for users who belong to a community with a high evaluation level, and to search other communities to which the user belongs. Can be performed quickly and accurately.

上記のように、検索の際に指定した属性が示す特徴を持ち、その属性について評価レベルの高いユーザやコミュニティを迅速に検索することができるため、そのような評価レベルの高いユーザやコミュニティから発信されている信頼度の高い情報を利用することができる。すなわち、情報のS/Nを向上させることが可能となる。そのような信頼度の高い情報を用いて、例えば、さらに他のユーザやコミュニティを探索することができるようになる。   As described above, because the attributes specified in the search have the characteristics indicated, and users and communities with high evaluation levels can be searched quickly, it is originated from users and communities with such high evaluation levels. It is possible to use highly reliable information. That is, the S / N of information can be improved. Using such highly reliable information, for example, it becomes possible to search for other users and communities.

なお、従来から、情報の検索を行う際にその評価を行うようにしたシステムはある(例えば、特許文献1:特開2001−14349号公報)が、情報の属性を評価するものでないため、情報の名称を知らないと検索することができない。これに対して、本実施例に係るネットワーク要素検索プログラムにおいては、情報の名称を知らないコミュニティであっても、その特徴から探索することが可能となっている。    Conventionally, there is a system that performs an evaluation when searching for information (for example, Patent Document 1: Japanese Patent Application Laid-Open No. 2001-14349), but does not evaluate information attributes. You cannot search without knowing the name of. In contrast, in the network element search program according to the present embodiment, even a community that does not know the name of information can be searched from its characteristics.

また、上述した実施の形態におけるソーシャルインターネットワーク100を、P2Pアプリケーションソフトウェアによって実現されるP2Pネットワークによって構築する構成としたので、初期・維持コストを低減させることが可能となる。   In addition, since the social internetwork 100 in the above-described embodiment is configured by a P2P network realized by P2P application software, initial and maintenance costs can be reduced.

なお、上述した実施例においては、ネットワーク要素として、ソーシャルネットワークに登録されているコミュニティと、そのコミュニティに所属しているユーザとを挙げていたが、ソーシャルインターネットワーク100上に複数のソーシャルネットワークが存在する場合には、ソーシャルネットワークをネットワーク要素とし、ソーシャルネットワークに属性を付与して、その属性を用いた検索を行うようにしてもよい。   In the above-described embodiments, the community registered in the social network and the users belonging to the community are listed as network elements. However, there are a plurality of social networks on the social internetwork 100. In this case, the social network may be a network element, an attribute may be assigned to the social network, and a search using the attribute may be performed.

本発明によれば、ソーシャルネットワークに登録されている二以上のネットワーク要素から一以上のネットワーク要素を迅速かつ的確に検索するのに有用である。   The present invention is useful for quickly and accurately searching one or more network elements from two or more network elements registered in a social network.

本発明に係るネットワーク要素検索プログラムの実施例が稼動するソーシャルネットワークが構築されているP2Pネットワークの構成例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the structural example of the P2P network in which the social network where the Example of the network element search program which concerns on this invention operates is constructed | assembled. そのソーシャルインターネットワークにおけるデータ共有の様子を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the mode of the data sharing in the social internetwork. ユーザ属性テーブルにおけるユーザ属性の登録状態の例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the example of the registration state of the user attribute in a user attribute table. コミュニティ属性テーブルにおけるコミュニティ属性の登録状態の例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the example of the registration state of the community attribute in a community attribute table. 属性を評価するための評価の種類及び内容を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the kind and content of evaluation for evaluating an attribute. ユーザ情報テーブルのデータ構成の例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the example of a data structure of a user information table. コミュニティ情報テーブルのデータ構成の例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the example of a data structure of a community information table. 本実施例に係るネットワーク要素検索プログラムが属性検索処理を実行する動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement in which the network element search program based on a present Example performs an attribute search process. 本実施例に係るネットワーク要素検索プログラムが属性及び評価ランクの検索処理を実行する動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement which the network element search program based on a present Example performs the search process of an attribute and evaluation rank.

符号の説明Explanation of symbols

1〜N ユーザ端末
11〜1N 制御プログラム
21〜2N 分散ハッシュテーブル(DHT)
30 通信ネットワーク
100 ソーシャルインターネットワーク
110 分散ハッシュテーブル(DHT)
111 ユーザ情報テーブル
112 コミュニティ情報テーブル
113 属性情報テーブル
1 to N user terminals 11 to 1N control program 21 to 2N distributed hash table (DHT)
30 communication network 100 social internet network 110 distributed hash table (DHT)
111 User information table 112 Community information table 113 Attribute information table

Claims (12)

ソーシャルネットワークに登録されている二以上のネットワーク要素から一以上のネットワーク要素を検索するネットワーク要素検索方法であって、
前記ネットワーク要素には、該ネットワーク要素の特徴を示す一以上の属性が付与されており、
前記ネットワーク要素に付与される属性の何れかを検索キーとして受け付け、
受け付けた前記検索キーが示す属性が付与されているネットワーク要素を検索することを特徴とするネットワーク要素検索方法。
A network element search method for searching one or more network elements from two or more network elements registered in a social network,
The network element is provided with one or more attributes indicating characteristics of the network element,
Accept any of the attributes given to the network element as a search key,
A network element search method, wherein a network element to which an attribute indicated by the received search key is assigned is searched.
前記ネットワーク要素に付与されている属性には、その属性についての評価に基づいて、所定のアルゴリズムに従って導出された評価レベルが付与されていることを特徴とする請求項1記載のネットワーク要素検索方法。        The network element search method according to claim 1, wherein an attribute assigned to the network element is assigned an evaluation level derived according to a predetermined algorithm based on an evaluation of the attribute. 前記評価レベルに応じた順位に前記検索したネットワーク要素を並べて表示することを特徴とすることを特徴とする請求項2記載のネットワーク要素検索方法。        3. The network element search method according to claim 2, wherein the searched network elements are displayed side by side in a rank corresponding to the evaluation level. 前記ネットワーク要素には、互いに関連する二以上のネットワーク要素が含まれており、
前記互いに関連する二以上のネットワーク要素のうち、一のネットワーク要素について検索した場合、検索したネットワークと関連する他のネットワーク要素を前記評価レベルに応じた順位に並べて表示することを特徴とする請求項2記載のネットワーク要素検索方法。
The network element includes two or more network elements related to each other,
2. When searching for one network element among the two or more network elements related to each other, other network elements related to the searched network are displayed in order according to the evaluation level. 2. The network element search method according to 2.
前記評価レベルの所定の範囲を検索キーとしてさらに受け付け、
前記属性を検索キーとして検索したネットワーク要素のうち、前記所定の範囲の評価レベルのネットワーク要素を抽出することを特徴とする請求項2乃至4いずれか記載のネットワーク要素検索方法。



Further accepting a predetermined range of the evaluation level as a search key,
5. The network element search method according to claim 2, wherein a network element having an evaluation level in the predetermined range is extracted from network elements searched using the attribute as a search key.



前記ネットワーク要素は、P2Pネットワーク上の分散ハッシュテーブルに登録されていることを特徴とする請求項1乃至5いずれか記載のネットワーク要素検索方法。        6. The network element search method according to claim 1, wherein the network element is registered in a distributed hash table on a P2P network. ソーシャルネットワークに登録されている複数のネットワーク要素から1または2以上のネットワーク要素を検索させるネットワーク要素検索プログラムであって、
前記ネットワーク要素には、該ネットワーク要素の特徴を示す1または2以上の属性が付与されており、
前記ネットワーク要素に付与される属性の何れかを検索キーとして受け付けるステップと、
受け付けた前記検索キーが示す属性が付与されているネットワーク要素を検索するステップと、
をコンピュータに実行させるためのネットワーク要素検索プログラム。
A network element search program for searching for one or more network elements from a plurality of network elements registered in a social network,
The network element is given one or more attributes indicating the characteristics of the network element,
Receiving any of the attributes given to the network element as a search key;
Searching for a network element to which an attribute indicated by the received search key is given;
Network element search program for causing a computer to execute the program.
前記ネットワーク要素に付与されている属性には、その属性についての評価に基づいて、所定のアルゴリズムに従って導出された評価レベルが付与されていることを特徴とする請求項7記載のネットワーク要素検索プログラム。         8. The network element search program according to claim 7, wherein the attribute assigned to the network element is given an evaluation level derived according to a predetermined algorithm based on an evaluation of the attribute. 前記評価レベルに応じた順位に前記検索されたネットワーク要素を並べて表示するステップをさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項8記載のネットワーク要素検索プログラム。        9. The network element search program according to claim 8, further causing the computer to execute a step of arranging and displaying the searched network elements in an order corresponding to the evaluation level. 前記ネットワーク要素には、互いに関連する二以上のネットワーク要素が含まれており、
前記互いに関連する二以上のネットワーク要素のうち、一のネットワーク要素について検索した場合、検索したネットワークと関連する他のネットワーク要素を前記評価レベルに応じた順位に並べて表示するステップをさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項8記載のネットワーク要素検索方法。
The network element includes two or more network elements related to each other,
When searching for one network element among the two or more network elements related to each other, the computer further executes a step of displaying other network elements related to the searched network in order according to the evaluation level. 9. The network element search method according to claim 8, wherein:
前記評価レベルの所定の範囲を検索キーとしてさらに受け付けるステップと、
前記属性を検索キーとして検索されたネットワーク要素のうち、前記所定の範囲の評価レベルのネットワーク要素を抽出するステップと、をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項8乃至10いずれか記載のネットワーク要素検索プログラム。
Further receiving a predetermined range of the evaluation level as a search key;
11. The computer according to claim 8, further comprising: extracting a network element having an evaluation level in the predetermined range from network elements searched using the attribute as a search key. Network element search program.
前記ネットワーク要素は、P2Pネットワーク上の分散ハッシュテーブルに登録されており、
前記コンピュータは、前記P2Pネットワークを構成するコンピュータであることを特徴とする請求項7乃至11いずれか記載のネットワーク要素検索プログラム。
The network element is registered in a distributed hash table on a P2P network,
12. The network element search program according to claim 7, wherein the computer is a computer constituting the P2P network.
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010026866A (en) * 2008-07-22 2010-02-04 Brother Ind Ltd Content distribution storage system, total evaluation value management device, management processing program, node device and total evaluation value management method
JP2010093734A (en) * 2008-10-10 2010-04-22 Toshiba Corp Video viewing device and method of controlling the same
JP2010237869A (en) * 2009-03-30 2010-10-21 Nec Corp Network data management device, network data management system, data management method, and program therefor
JP2011504348A (en) * 2007-11-21 2011-02-03 ユナイテッド ビデオ プロパティーズ, インコーポレイテッド Maintain user profiles based on dynamic data
JP2011053868A (en) * 2009-09-01 2011-03-17 Fujitsu Ltd Processing method for index management device, and index management device
JP2012003750A (en) * 2010-06-15 2012-01-05 Genome Research Foundation System and method for building online social network using genome information
JP2017146992A (en) * 2010-07-09 2017-08-24 ネイバー コーポレーションNAVER Corporation Retrieval service system and retrieval service providing method

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011504348A (en) * 2007-11-21 2011-02-03 ユナイテッド ビデオ プロパティーズ, インコーポレイテッド Maintain user profiles based on dynamic data
JP2010026866A (en) * 2008-07-22 2010-02-04 Brother Ind Ltd Content distribution storage system, total evaluation value management device, management processing program, node device and total evaluation value management method
JP2010093734A (en) * 2008-10-10 2010-04-22 Toshiba Corp Video viewing device and method of controlling the same
JP2010237869A (en) * 2009-03-30 2010-10-21 Nec Corp Network data management device, network data management system, data management method, and program therefor
JP2011053868A (en) * 2009-09-01 2011-03-17 Fujitsu Ltd Processing method for index management device, and index management device
JP2012003750A (en) * 2010-06-15 2012-01-05 Genome Research Foundation System and method for building online social network using genome information
JP2017146992A (en) * 2010-07-09 2017-08-24 ネイバー コーポレーションNAVER Corporation Retrieval service system and retrieval service providing method

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