JP2008539528A - ソーシャルネットワークにおける利用者の相性の得点化 - Google Patents

Abstract

ソーシャルネットワークにおける個人の相性の得点を、これらの個人によって表現された趣味の相性に基づいて計算する。任意の２つの趣味の間の相性の得点は、（ｉ）ソーシャルネットワークのメンバーが２つの趣味のうちの第１の趣味を自分の趣味として表現する推定確率と、（ii）ソーシャルネットワークのメンバーが２つの趣味のうちの第２の趣味を自分の趣味として表現する推定確率、との積によって、ソーシャルネットワークのメンバーが両方の趣味を自分の趣味として表現する推定確率、を除した値の対数、として計算する。２人の個人の間の相性得点は、第１の個人によって表現された一連の趣味に現れている趣味のそれぞれと、第２の個人によって表現された一連の趣味に現れている趣味のそれぞれとの間の相性得点の合計として計算する。
【選択図】 図５

Description

発明の分野

[0001]本発明は、ソーシャルネットワークデータの処理に関し、より詳細には、オンラインソーシャルネットワークのメンバー間の相性を得点化する方法に関する。

発明の背景

[0002]現在、インターネット上では、いくつかのオンライン交際サイトやオンラインコミュニティ（ｆｒｉｅｎｄ−ｍａｋｉｎｇ）サイトが運営されている。これらのサービスは、その機能がほぼ類似している。利用者は、プロフィールや写真を掲載したり、他の利用者のプロフィールや写真を検索することができる。利用者は仮名によって識別されるため、利用者間の連絡は匿名で行われる。

[0003]当初、これらのサイトでは、利用者同士をマッチングさせるための基本的な手法を導入していた。これらの手法は、年齢、性別、地域、身体特徴などの基準に基づいて利用者のプロフィールを検索する程度のものであった。最近になって、これらのサイトでは、利用者のより良いマッチングを見つけ出すことができるように、より高度なプロセスが導入されている。これらのプロセスは、専用に設計されたテスト又は質問に基づいて個人の性格を評価し、相性のよい性格の利用者を見つけ出すことを試みる。

発明の概要

[0004]本発明は、ソーシャルネットワークのメンバーである２人の個人の相性を、これらの個人によって表現されている趣味（ｉｎｔｅｒｅｓｔ）の相性に基づいて求める。本発明は、趣味の相性を定量化し、２人の個人によって表現された趣味の相性に従って２人の個人の相性を得点化し、相性の得点を含む相性結果を提示する方法、を提供する。

[0005]趣味の相性を定量化する方法は、趣味のそれぞれに関連付けられる推定確率（本文書では「趣味の確率」と称する）と、趣味の組のそれぞれに関連付けられる推定確率（本文書では「連結確率（ｊｏｉｎｔ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）」と称する）とを計算するステップと、趣味の組の各趣味の間の趣味相性得点をこれらの推定確率に基づいて割り当てるステップとを含んでいる。特定の趣味の推定趣味確率は、ソーシャルネットワークのメンバーがその趣味を自分の趣味の１つとして表現する確率を表している。特定の趣味の組の推定連結確率は、ソーシャルネットワークのメンバーが、その組の両方の趣味を自分の趣味として表現する確率を表している。

[0006]本発明の１つの実施形態によると、趣味の組の各趣味の間の趣味相性得点を、その組の推定連結確率と、その組の第１の趣味の推定趣味確率及び第２の趣味の推定趣味確率と、の関数として計算する。

[0007]趣味の相性に従って相性を得点化する方法は、ソーシャルネットワークのメンバーの表現された趣味に基づいて趣味相性得点を生成するステップと、ソーシャルネットワークの第１のメンバーとソーシャルネットワークの第２のメンバーとの間の相性得点を、第１のメンバーの表現された趣味と、第２のメンバーの表現された趣味と、第１のメンバーの表現された趣味と第２のメンバーの表現された趣味との間の趣味相性得点とに基づいて、計算するステップと、を含んでいる。２つの表現された趣味の趣味相性得点は、その２つの表現された趣味の間の相性の程度を表す。

[0008]相性得点を含んでいる相性結果を、例えばソーシャルネットワークにおける個人に提示する方法は、ソーシャルネットワークにおける個人の表現された趣味に基づいて趣味相性得点を生成するステップと、第１の個人から所定の隔たり度（ｄｅｇｒｅｅ ｏｆ ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ）以内にある一連の個人を選択するステップと、第１の個人と一連の個人のそれぞれとの間の相性得点を計算するステップと、を含んでいる。所定の隔たり度を１として設定する場合、これは、第１の個人の直接の友人の相性得点のみを提示することを意味する。相性得点を含んでいる相性結果をＷｅｂページとして提示し、この場合、Ｗｅｂページを送信して表示する前に、相性結果を相性得点の順序にソートする。本発明では、相性得点を計算してそれを趣味プロフィールにリンクすることによって、利用者が趣味を入力することが促進され、これにより、サイトにおいて同じ趣味或いは相性のよい趣味（ｃｏｍｐａｔｉｂｌｅ ｉｎｔｅｒｅｓｔｓ）を共有する別の人を見つけることができる。

[0009]上に記載した本発明の特徴を詳しく理解することができるように、以下では、上に簡潔に要約した本発明について、実施形態を参照しながら更に具体的に説明する。実施形態のいくつかは添付の図面に図解してある。しかしながら、添付の図面は本発明の代表的な実施形態のみを示しており、従って、本発明の範囲を制限するようには解釈されないものとし、同等の効果を備えた別の実施形態も本発明に含まれる。

詳細な説明

[0019]図１は、特定の個人（「私」）を中心とするソーシャルネットワークを図として表している。このソーシャルネットワークの他のメンバーとしてＡ〜Ｕが含まれており、「私」に対するＡ〜Ｕの位置は、「私」とそれ以外の各メンバーとの間の隔たり度によって表されている。「私」の友人としてはＡ、Ｂ、Ｃが含まれ、これらの友人は隔たり度１（１ｄ／ｓ）だけ「私」から隔たっている。「私」の友人の友人は、「私」から２ｄ／ｓだけ隔たっている。図示したように、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈのそれぞれは、「私」から２ｄ／ｓだけ隔たっている。「私」の友人の友人の友人は、「私」から３ｄ／ｓだけ隔たっている。図１では、隔たり度４又はそれ以上「私」から隔たっているノードのすべてをカテゴリ「すべて」に属するものとして描いてある。

[0020]ソーシャルネットワークにおける隔たり度は、個人に対して定義する。例えば、「私」のソーシャルネットワークにおいて、Ｈと「私」は２ｄ／ｓだけ隔たっているのに対し、Ｇのソーシャルネットワークにおいては、ＨとＧは１ｄ／ｓしか隔たっていない。従って、個人のそれぞれが、隔たり度１、２、３の一連の関係を持つ。

[0021]当業者には理解されるように、個人のソーシャルネットワークを、隔たり度Ｎのノードが含まれるように拡張することができる。しかしながら、隔たり度が４又はそれ以上になると、一般にはノードの数が爆発的な割合で増加し、カテゴリ「すべて」と同様の状況となる。

[0022]図２は、オンラインソーシャルネットワークを作成及び管理するシステムを示しているブロック図である。図示したように、図２は、アプリケーションサーバ２５１と１つ以上のグラフサーバ２５２とを含んでいるシステム２５０を示している。システム２５０は、ネットワーク２６０（例：インターネット）に接続されており、このネットワークを通じて複数のコンピュータ（まとめて２７０として表してある）によってアクセスすることができる。アプリケーションサーバ２５０は、メンバーデータベース２５４と、関係データベース２５５と、検索データベース２５６とを管理する。メンバーデータベース２５４は、システム２５０によって管理されているオンラインソーシャルネットワークにおけるメンバーのそれぞれのプロフィール情報を含んでいる。プロフィール情報としては、特に、一意のメンバー識別子、名前、年齢、性別、地域、出身地、画像ファイルへのリンク、趣味のリスト、性格、その他を含めることができる。関係データベース２５５は、メンバー間の隔たり度１の関係を定義している情報を格納している。更に、メンバーデータベース２５４の内容は、検索できるように索引化及び最適化されて検索データベース２５６に格納されている。メンバーデータベース２５４と、関係データベース２５５と、検索データベース２５６は、コンピュータ２７０によって行われる新しいメンバー情報の入力と、既存のメンバー情報の編集とが反映されるように、更新される。

[0023]アプリケーションサーバ２５０は、遠隔のコンピュータ２７０から受信する情報交換要求も管理する。グラフサーバ２５２は、アプリケーションサーバ２５１からのクエリーを受信し、そのクエリーを処理し、クエリーの結果をアプリケーションサーバ２５２に戻す。グラフサーバ２５２は、メンバーデータベース内のすべてのメンバーについて、ソーシャルネットワークの表現を管理する。グラフサーバ２５２は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）など専用のメモリデバイス２５３を有し、このメモリには、ソーシャルネットワークにおける隔たり度１の関係すべてを示す隣接性リスト（ａｄｊａｃｅｎｃｙ ｌｉｓｔ）が格納されている。グラフサーバ２５２は、アプリケーションサーバ２５１からの要求に応答して、オンラインソーシャルネットワークのメンバーの間の関係及び隔たり度を識別する。

[0024]図３は、メンバーデータベース２５４を更に詳しく示しており、このデータベースに格納されている趣味データが、正規化された一連の趣味３１０に最初に変換された後、趣味相性得点の行列（ｍａｔｒｉｘ）３２０に変換されることを示している。正規化された趣味への変換と、その後の趣味相性得点への変換は、アプリケーションサーバ２５１の処理ユニットによって実行される。

[0025]趣味を正規化するプロセスは、本質的には、趣味を分類するプロセスである。このプロセスは、異なる言葉で表現されている同じ趣味が、その同じ趣味として分類されるように実行される。例えば、読書として表現された趣味を、本として表現された趣味と同じ正規化された趣味として分類することができる。図３に示した一連の正規化された趣味３１０においては、正規化された趣味をリストとして示している。代替実施形態においては、正規化した趣味を階層ツリーとして編成することができる。更に、本発明は、システムの運営業者によって事前に定義されている１つ以上の趣味をメンバーが選択することによって趣味を入力するシステムに適用することができる。そのような場合、正規化するステップは実行されず、事前に定義されている一連の趣味を、一連の正規化された趣味３１０として使用する。

[0026]趣味相性得点の行列３２０は、正規化された趣味（趣味１、趣味２、．．．、趣味Ｎ）のうちの一対の趣味のそれぞれの相性の程度を表す数値得点を提供する。行列３２０における対角線上ではないセルのそれぞれには、そのセルの行及び列に関連付けられている２つの趣味の相性を示している数値得点が入力されている。行列３２０における対角線上のセルのそれぞれは、そのセルの行及び列に関連付けられている趣味のめずらしさの測度である数値得点が入力されている。めずらしい趣味は得点が高い。一般にみられる趣味は得点が低い。本明細書に例示した本発明の実施形態においては、メンバーが表現した正規化された趣味に基づいて、趣味相性得点を自動的に計算する。趣味相性得点は、手操作で作成することもでき、或いは、自動的なプロセスと手操作プロセスの組合せを使用して作成することができる。更に、自動的に計算された趣味相性得点を手操作で調整することができる。

[0027]図４は、行列３２０を生成するときに行われるプロセスステップを示しているフローチャートである。ステップ４１０において、メンバーデータベース２５４に格納されている表現された趣味のすべてを正規化し、一連の正規化された趣味３１０として、趣味１、趣味２、．．．、趣味Ｎを生成する。ステップ４１０においては、クラスタリングとして知られている標準的なデータマイニング手法を使用することができる。正規化された趣味Ｉのそれぞれについて、確率Ｐ（Ｉ）を計算する（ステップ４１１）。Ｐ（Ｉ）は、正規化された趣味Ｉに対応する趣味をメンバーが表現する確率を表しており、メンバーデータベース２５４に格納されている表現された趣味を使用して、式Ｐ（Ｉ）＝（正規化された趣味Ｉに対応する趣味がメンバーデータベース２５４において表現されている回数）／（メンバーデータベース２５４における表現された趣味の総数）に従って、計算する。正規化された趣味の組（Ｉ１及びＩ２）のそれぞれについて、確率Ｐ（Ｉ１，Ｉ２）を計算する（ステップ４１２）。Ｐ（Ｉ１，Ｉ２）は、正規化された趣味Ｉ１及びＩ２に対応する趣味をメンバーが表現する確率を表しており、メンバーデータベース２５４に格納されている表現された趣味を使用して、式Ｐ（Ｉ１，Ｉ２）＝（メンバーデータベース２５４における、正規化された趣味Ｉ１及びＩ２の両方に対応する趣味を表現したメンバーの数）／（メンバーデータベース２５４における表現された趣味の総数）に従って、計算する。Ｉ１＝Ｉ２である場合、Ｐ（Ｉ１，Ｉ２）をＰ（Ｉ１）又はＰ（Ｉ２）に設定する。ステップ４１３において、正規化された趣味の組の各趣味の間の趣味相性得点Ｓ（Ｉｉ，Ｉｊ）を、式Ｓ（Ｉｉ，Ｉｊ）＝ｌｏｇ［Ｐ（Ｉｉ，Ｉｊ）／（Ｐ（Ｉｉ）＊Ｐ（Ｉｊ））]を使用して計算する。この式を使用する場合、［Ｐ（Ｉｉ）＊Ｐ（Ｉｊ）]で除算しているため、めずらしい趣味の一般性（ｃｏｍｍｏｎａｌｉｔｙ）は、人気のある趣味の一般性よりも高い得点となる。

[0028]図５は、２人のメンバー（例：第１のメンバーと第２のメンバー）の間の相性得点を計算するときに、アプリケーションサーバ２５１のプロセッサによって実行されるプロセスステップを示しているフローチャートである。ステップ５１０において、第１のメンバーの表現された趣味を正規化して、第１の一連の正規化された趣味｛Ｉ１，Ｉ２，．．．，Ｉｍ｝を生成し、ｍは、第１の一連の趣味の中の正規化された趣味の数を表している。ステップ５１１において、第２のメンバーの表現された趣味を正規化して、第２の一連の正規化された趣味｛Ｊ１，Ｊ２，．．．，Ｊｎ｝を生成し、ｎは、第２の一連の趣味の中の正規化された趣味の数を表している。ステップ５１２において、第１の一連の趣味の中の正規化された趣味と、第２の一連の趣味の中の正規化された趣味と、の組のすべてについて、行列３２０から趣味相性得点を求める。例えば、第１の一連の趣味が｛趣味＿１，趣味＿２｝であり、第２の一連の趣味が｛趣味＿２，趣味＿３｝である場合、行列３２０から次の相性得点を取得する。

相性（趣味＿１，趣味＿２）
相性（趣味＿１，趣味＿３）
相性（趣味＿２，趣味＿２）
相性（趣味＿２，趣味＿３）

ステップ５１３において、ステップ５１２において求めた相性得点を合計し、この合計は、第１のメンバーと第２のメンバーの間の相性得点を表している。

[0029]図６は、ソーシャルネットワークのメンバーによって指定された一連の基準を満たしているメンバーの相性得点を提示するときに、アプリケーションサーバ２５１のプロセッサによって実行されるプロセスステップを示しているフローチャートである。ステップ６１０において、指定された一連の基準を満たしているソーシャルネットワークのメンバーを選択する。一連の基準を指定するためのグラフィカル利用者インタフェース（ＧＵＩ）の例は、図７に示してある。ＧＵＩ ７００は、メンバーによって指定することのできる基準を示している。基準としては、年齢、性別（男性、女性、男性及び女性）、地域、検索の目的、相手の状態（ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｓｔａｔｕｓ）、選択カテゴリにおけるキーワード（例：出身地、会社、学校、所属クラブ、趣味、好きな映画、好きな本、好きな音楽、好きなテレビ番組）が挙げられる。更に、ＧＵＩ７００は、隔たり度（ｄ／ｓ）の設定（１ｄ／ｓ以内のメンバー、２ｄ／ｓ以内のメンバー、３ｄ／ｓ以内のメンバー、又はすべてのメンバー）を提供する。メンバーは、基準を指定した後に検索ボタン７１０をクリックし、それに応答して、アプリケーションサーバ２５１が、指定された基準を満たしているメンバーの検索を実行する。

[0030]ステップ６１１において、基準を指定したメンバーと、指定された検索基準を満たしているソーシャルネットワークの各メンバーとの間の相性得点を計算する。ステップ６１２において、指定された検索基準を満たしているソーシャルネットワークのメンバーを、それぞれの相性得点に従ってソートし、ステップ６１３において、指定された検索基準を満たしているソーシャルネットワークのメンバーに関連付けられる画像、簡単なプロフィール、及びハイパーリンクを含んでいるＷｅｂページを、表示できるようにメンバーに送信する。ステップ６１３において送信するＷｅｂページは、メンバーに関連付けられる画像、簡単なプロフィール、及びハイパーリンクがメンバーの相性得点に従って（最高〜最低）表示されるように構成される。図８は、検索結果ページ８００の例を示している。

[0031]２人のメンバーの間の相性得点を、その２人のメンバーに対して格納されている関係情報に基づいて調整することができる。１つの実施形態においては、２人のメンバーの間の相性得点を、２人のメンバーから隔たり度１〜Ｎの共通の友人の数に基づいて増大させる。Ｎは、一般には２又は３に設定するが、任意の正の整数とすることができる。相性得点は、２人のメンバーから隔たり度１〜Ｎの共通の友人の数に比例して増大させることができ、この場合、隔たり度１の友人に基づく増大を隔たり度２の友人に基づく増大よりも大きく重み付けし、隔たり度２の友人に基づく増大を隔たり度３の友人に基づく増大よりも大きく重み付けし、以下同様である。

[0032]別の実施形態においては、ソーシャルネットワークの第１のメンバーとソーシャルネットワークの第２のメンバーとの間の相性得点を、第１のメンバーのソーシャルネットワークにおける、第１のメンバーの表現した趣味の一般性と、第２のメンバーのソーシャルネットワークにおける、第２のメンバーが表現した趣味の一般性とに基づいて調整することができる。図９は、２人のメンバー（例：第１のメンバーと第２のメンバー）の間の相性得点を計算し、第１のメンバーのソーシャルネットワークにおける、第１のメンバーが表現した趣味の一般性と、第２のメンバーのソーシャルネットワークにおける、第２のメンバーが表現した趣味の一般性とに基づいて調整するときに、アプリケーションサーバ２５１のプロセッサによって実行されるプロセスステップを示しているフローチャートである。

[0033]ステップ９１０において、第１のメンバーの表現された趣味を正規化し、第１の一連の正規化された趣味｛Ｉ１，Ｉ２，．．．，Ｉｍ｝を生成し、ｍは、第１の一連の趣味の中の正規化された趣味の数を表している。ステップ９１１において、第２のメンバーの表現された趣味を正規化して、第２の一連の正規化された趣味｛Ｊ１，Ｊ２，．．．，Ｊｎ｝を生成し、ｎは、第１の一連の趣味の中の正規化された趣味の数を表している。ステップ９１２において、第１の一連の趣味及び第２の一連の趣味の中の正規化された趣味の組のすべてについて、行列３２０から趣味相性得点を求める。例えば、第１の一連の趣味が｛趣味＿１，趣味＿２｝であり、第２の一連の趣味が｛趣味＿２，趣味＿３｝である場合、行列３２０から次の相性得点を取得する。

相性（趣味＿１，趣味＿２）
相性（趣味＿１，趣味＿３）
相性（趣味＿２，趣味＿２）
相性（趣味＿２，趣味＿３）

[0034]ステップ９１３において、ステップ９１２において求めた趣味相性得点のそれぞれを、第１のメンバーのソーシャルネットワークにおける、第１のメンバーの表現した趣味の一般性と、第２のメンバーのソーシャルネットワークにおける、第２のメンバーの表現した趣味の一般性とに基づいて調整する。例えば、ステップ９１２において求めた相性得点に対して、以下のように調整ｋ１２、ｋ１３、ｋ２２、ｋ２３を行う。

ｋ１２＊相性（趣味＿１，趣味＿２）
ｋ１３＊相性（趣味＿１，趣味＿３）
ｋ２２＊相性（趣味＿２，趣味＿２）
ｋ２３＊相性（趣味＿２，趣味＿３）

調整ｋｉｊは、第１のメンバーから隔たり度１〜Ｎの友人のうち、趣味＿ｉに対応する趣味を表現している友人の数と、第２のメンバーから隔たり度１〜Ｎの友人のうち、趣味＿ｊに対応する趣味を表現している友人の数との関数である。Ｎは、一般には３又は４に設定するが、任意の正の整数とすることができる。調整ｋｉｊは以下の性質を持つ。

１．ｋｉｊ?１
２．ｋｉｊ＝ｋｊｉ
３．ｋｉｊは、第１のメンバーの友人のうち、趣味＿ｉに対応する趣味を表現している友人の数に比例して増大し、増大量は、隔たり度の小さい友人ほど大きく重み付けする。
４．ｋｉｊは、第２のメンバーの友人のうち、趣味＿ｊに対応する趣味を表現している友人の数に比例して増大し、増大量は、隔たり度の小さい友人ほど大きく重み付けする。

ステップ９１４において、ステップ９１３において調整した相性得点を合計し、この合計は、第１のメンバーと第２のメンバーとの間の相性得点を表している。

[0035]ここまで、本発明による特定の実施形態を図解及び説明したが、本発明は請求項の範囲内の様々な形態及び実施形態をとり得ることが、当業者には理解されるであろう。

ソーシャルネットワークにおけるメンバーの間の関係をグラフィカルに表している図である。 オンラインソーシャルネットワークを管理するシステムのコンポーネントを示しているブロック図である。 趣味データを含んでいるメンバーデータベースから趣味相性データを計算するプロセスを概略的に示している。 趣味データを含んでいるメンバーデータベースから趣味相性データを計算するプロセスステップを示しているフローチャートである。 本発明の実施形態による、ソーシャルネットワークの２人のメンバーの間の相性得点を計算するプロセスステップを示しているフローチャートである。 相性得点を含んでいるメンバー検索結果ページを生成するプロセスステップを示しているフローチャートである。 メンバー検索基準を指定するために使用されるＧＵＩの例である。 相性得点を含んでいるメンバー検索結果ページの例である。 本発明の別の実施形態による、ソーシャルネットワークの２人のメンバーの間の相性得点を計算するプロセスステップを示しているフローチャートである。

Claims (20)

1. ソーシャルネットワークのメンバーの間の相性を得点化する方法であって、
   前記ソーシャルネットワークの前記メンバーの表現された趣味に基づいて趣味相性得点を生成するステップと、
   前記ソーシャルネットワークの第１のメンバーと前記ソーシャルネットワークの第２のメンバーとの間の相性得点を、前記第１のメンバーの表現された趣味と、前記第２のメンバーの表現された趣味と、前記第１のメンバーの前記表現された趣味と前記第２のメンバーの前記表現された趣味との間の前記趣味相性得点とに基づいて、計算するステップと、
   を含んでいる、方法。
2. 趣味相性得点のそれぞれが、２つの異なる表現された趣味の間の相性の程度を表している、請求項１に記載の方法。
3. 第１の表現された趣味と第２の表現された趣味との間の趣味相性得点が、前記第１の表現された趣味が前記ソーシャルネットワークのメンバーの表現された趣味として現れる第１の推定確率と、前記第２の表現された趣味が前記ソーシャルネットワークのメンバーの表現された趣味として現れる第２の推定確率と、前記第１の表現された趣味と前記第２の表現された趣味の両方が前記ソーシャルネットワークのメンバーの表現された趣味として現れる第３の推定確率と、に基づいて導かれる、請求項２に記載の方法。
4. 前記第１の表現された趣味と前記第２の表現された趣味との間の前記趣味相性得点が、前記第１の推定確率と前記第２の推定確率との積によって除された前記第３の推定確率の関数である、請求項３に記載の方法。
5. 前記計算するステップが、
   前記第１のメンバーの表現された趣味のそれぞれについて、前記趣味と、前記第２のメンバーの表現された趣味のそれぞれとの間の趣味相性得点を取得するステップと、
   前記第１のメンバーの前記表現された趣味のそれぞれに対して取得された前記趣味相性得点を合計し、前記合計を前記相性得点として使用するステップと、
   を含んでいる、請求項１に記載の方法。
6. 前記相性得点を、前記第１のメンバーと前記第２のメンバーの両方から所定の隔たり度以内にある、前記ソーシャルネットワークのメンバーの数に基づいて調整するステップ、
   を更に含んでいる、請求項１に記載の方法。
7. 前記相性得点を、前記第１のメンバーから所定の隔たり度以内にある、前記ソーシャルネットワークのメンバーの表現された趣味と、前記第２のメンバーから所定の隔たり度以内にある、前記ソーシャルネットワークのメンバーの表現された趣味とに基づいて調整するステップ、
   を更に含んでいる、請求項１に記載の方法。
8. ソーシャルネットワークにおける第１の個人と、前記ソーシャルネットワークにおける複数の別の個人との間の相性に関連する相性データを生成する方法であって、
   前記ソーシャルネットワークの前記個人の表現された趣味に基づいて趣味相性得点を生成するステップと、
   前記第１の個人によって指定された検索基準に基づいて一連の個人を選択するステップであって、前記検索基準が隔たり度の設定を含んでいる、前記ステップと、
   前記第１の個人と、前記一連の個人における個人のそれぞれとの間の相性得点を計算するステップと、
   を含んでいる、方法。
9. 前記隔たり度の設定が３である、請求項８に記載の方法。
10. 表示されるＷｅｂページを送信するステップであって、前記Ｗｅｂページが、前記一連の個人における前記個人の前記相性得点の順序でソートされている前記個人へのハイパーリンクを含んでいる、請求項８に記載の方法。
11. 前記第１の個人と前記一連の個人における個人との間の前記相性得点が、前記第１の個人の表現された趣味と、前記一連の個人における前記個人の表現された趣味と、前記第１の個人の前記表現された趣味と前記一連の個人における前記個人の前記表現された趣味との間の前記趣味相性得点と、に基づいている、請求項１０に記載の方法。
12. 趣味相性得点のそれぞれが、２つの異なる表現された趣味の間の相性の程度を表している、請求項８に記載の方法。
13. 第１の表現された趣味と第２の表現された趣味との間の趣味相性得点が、前記第１の表現された趣味が前記ソーシャルネットワークにおける個人の表現された趣味として現れる第１の推定確率と、前記第２の表現された趣味が前記ソーシャルネットワークの個人の表現された趣味として現れる第２の推定確率と、前記第１の表現された趣味と前記第２の表現された趣味の両方が前記ソーシャルネットワークの個人の表現された趣味として現れる第３の推定確率とに基づいて導かれる、請求項１２に記載の方法。
14. 前記第１の表現された趣味と前記第２の表現された趣味との間の前記趣味相性得点が、前記第１の推定確率と前記第２の推定確率との積によって除された前記第３の推定確率の関数である、請求項１３に記載の方法。
15. 前記第１の個人と前記一連の個人における個人との間の前記相性得点を、前記第１の個人から所定の隔たり度以内にある、前記ソーシャルネットワークのメンバーの表現された趣味と、前記一連の個人における前記個人から所定の隔たり度以内にある、前記ソーシャルネットワークのメンバーの表現された趣味とに基づいて調整するステップ、
    を更に含んでいる、請求項８に記載の方法。
16. 趣味の間の相性を、データベースに格納されている複数の一連の趣味データを使用して定量化する方法であって、
    趣味のそれぞれについて、前記趣味に関連する推定確率を計算するステップと、
    趣味の組のそれぞれについて、前記趣味の組に関連する推定確率を計算するステップと、
    趣味の組の各趣味の間の趣味相性得点を割り当てるステップであり、趣味の組の各趣味の間の前記趣味相性得点が、前記趣味の組の第１の趣味について計算された前記推定確率と前記趣味の組の第２の趣味について計算された前記推定確率との積によって除された、前記趣味の組について計算された前記推定確率の関数である、ステップと、
    を含んでいる、方法。
17. 趣味に関連する前記推定確率が、前記データベースに格納されている一連の趣味データにおける趣味として前記趣味が現れる確率に等しい、請求項１６に記載の方法。
18. 趣味の組に関連する前記推定確率が、前記データベースに格納されている一連の趣味データにおける趣味として前記趣味の組の各趣味の両方が現れる確率に等しい、請求項１７に記載の方法。
19. 前記データベースが複数の利用者の趣味データを維持しており、一連の趣味データが、それぞれ、前記利用者のうちの１人によって表現された趣味に関する、請求項１６に記載の方法。
20. 前記計算するステップ及び前記割り当てるステップの前に、前記利用者によって表現された前記趣味を正規化するステップ、
    を更に含んでいる、請求項１９に記載の方法。

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