JP2009205289A - 興味体系グラフ形成装置、興味体系グラフ形成方法、および、興味体系グラフ形成プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】各個人毎の興味がクラス階層化された興味オントロジ間の近似度を計測し(5a)、該計測結果に基づいて興味オントロジ間の近似度が所定の範囲内にあるユーザコミュニティを識別可能なユーザグラフのデータを形成し(5b)、該ユーザグラフのデータに基づくグラフの各ノードを成す複数のユーザ間を結ぶエッジにタクソノミによる意味情報を付与してユーザ間の関係をグラフベースで再構築する(5c)。
【選択図】 図1
Description
尚、棚割りとは、多種多用な商品を、買い物客が、見易く取り易く、選び易いように、用途・機能、デザイン、価格帯などのテーマ設定によって分類整理し、関連する商品を効果的に組み合わせて陳列位置を決めることをいう。
また、ユーザの興味対象をインターネット上で発信し、ユーザ間での議論を促進するブログサービスや、互いに友人に紹介し合ったユーザ間で興味対象を議論したりするソーシャル・ネットワーキングサービス(SNS: Social Network Service)などが注目されており、このようなサービスを利用するユーザは今後増加の一途を辿るものと見込まれる。
このような趨勢にあって、ユーザの発信する多種多様な情報を収集し分析して木目細かなレコメンデーション(推薦)サービスを行うことに多大な関心が寄せられるようになっている。
一方、現状のブログサービスにおける情報検索は、Googleなどのウェブページ検索エンジンや、RSS(RDF Site Summary)という簡単なメタデータ記述を利用したキーワードベースの検索であり、このため大量に発信されるブログ記事からユーザが自身の興味に沿った情報が掲載された記事を適切に選択するのは困難なことが多い。
従って、興味を持つ可能性があると見込まれる対象に良く適合したキーワードを特定することが困難になり、結局、情報検索自体ができないといった状況になってしまうことも懸念される。
上記非非特許文献1では、音楽や映画などのサービスプロバイダが提供するサービスオントロジへユーザの蓄積記事を分類することによって、記事に対しその話題対象であるインスタンスとインスタンスの背景知識を自動的にタグ付けするオートタギング手法と、ユーザの興味がクラス階層化された興味オントロジをユーザプロファイルとして自動抽出する興味オントロジ手法とが提案されている。
非非特許文献1所載のこの方法は、サービスプロバイダによって作成される専門的なコンテンツの分類体系(タクソノミという)に基づく網羅的かつ専門的な知識を利用したコンテンツの検索や推薦に有効である。
従って、自ずから、この分類体系に依拠する方法では、ユーザからのアクセスの増大は見込みが薄いことになる。
一方、CGS(Consumer Generated Media)におけるユーザの記述はタクソノミに基づく専門知識に依拠せず曖昧であり、論理的に整理された一定の客観的傾向を見出すには不向きである。
更にまた、上述の非特許文献2に紹介した手法を更に具体的に改良し、タクソノミに基づく網羅的なコンテンツ体系とフォークソノミに基づくユーザ意識を反映させた直感的なコンテンツ体系との関係を構築することによって、専門的知識を活かしつつ、直感的情報へアクセスする手段を提案している(非特許文献3参照)。
尚、ネットワークにおけるコミュニティ構造を割り出す高速処理のアルゴリズムも既に提案されている(非特許文献5参照)。
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、コンテンツ体系をユーザとアイテムの関係からなるグラフ体系で表現し、ユーザが意味情報に依拠して興味の向くコンテンツを容易且つ的確に探索することを可能にする興味体系グラフ形成装置、興味体系グラフ形成方法、および、興味体系グラフ形成プログラム
を提供することを目的とする。
本発明の請求項1の興味体系グラフ形成装置は:
各個人毎の興味がクラス階層化された興味オントロジを表す興味オントロジデータの供給を受けて該供給された興味オントロジ間の近似度を計測することによりユーザ間の興味の近似度を計測する近似度計測手段と、前記近似度計測手段による計測結果に基づいて興味オントロジ間の近似度が所定の範囲内にあるユーザコミュニティを識別可能なユーザグラフのデータを形成するユーザグラフ形成手段と、前記ユーザグラフ形成手段によって形成されたユーザグラフのデータを管理すると共に当該ユーザグラフのデータに基づくグラフの各ノードを成す複数のユーザ間を結ぶエッジにタクソノミによる意味情報を付与してユーザ間の関係をグラフベースで再構築するユーザグラフ再構築手段と、を備えたことを特徴とする。
更に、ユーザグラフ形成手段によって、近似度計測手段による計測結果に基づいて興味オントロジ間の近似度が所定の範囲内にあるユーザコミュニティを識別可能なユーザグラフのデータが形成される。
上述のようにグラフベースで再構築されたデータに基づいて、別段の専門的な知識を持たない一般的ユーザであっても、意味情報に依拠して興味の向くコンテンツを容易且つ的確に探索することが可能になる。
各個人毎の興味がクラス階層化された興味オントロジを表す興味オントロジデータの供給を受けて該供給された興味オントロジ間の近似度を計測することによりユーザ間の興味の近似度を計測する近似度計測手段と、前記近似度計測手段による計測結果に基づいて興味オントロジ間の近似度が所定の範囲内にあるユーザコミュニティを識別可能なユーザグラフのデータを形成するユーザグラフ形成手段と、前記ユーザグラフ形成手段によって形成されたユーザグラフのデータを管理すると共にユーザグラフの中で関連性の近いサブユーザグラフを抽出してユーザ興味に基づくコミュニティとし、該コミュニティ間の関係を階層的に構築し、コミュニティ間を結ぶエッジにタクソノミによる意味情報を付与してユーザ間の関係を階層的なグラフベースで再構築するユーザグラフ再構築手段と、を備えたことを特徴とする。
更に、ユーザグラフ形成手段によって、近似度計測手段による計測結果に基づいて興味オントロジ間の近似度が所定の範囲内にあるユーザコミュニティを識別可能なユーザグラフのデータが形成される。
上述のようにグラフベースで再構築されたデータに基づいて、別段の専門的な知識を持たない一般的ユーザであっても、意味情報に依拠して興味の向くコンテンツを容易且つ的確に探索することが可能になる。
上記請求項1または2に記載の興味体系グラフ形成装置において特に、前記近似度計測手段は、興味情報が概念階層化された雛形オントロジに含まれるクラスまたはインスタンスおよびそれらの上位クラスを抽出することにより形成された前記興味オントロジデータの供給を受けることを特徴とする。
上記請求項3の興味体系グラフ形成装置では、専門的知識に基づいて予め的確に構築され得るタクソノミによる雛形オントロジが反映されて、的確に興味オントロジが形成され得る。
上記請求項1または2に記載の興味体系グラフ形成装置において特に、前記近似度計測手段は、前記雛形オントロジから割り振られたクラスIDが前記興味オントロジに属するか否かに応じて前記興味オントロジ間のトポロジの近似度を計測すると共に、前記雛形オントロジから割り振られたインスタンスIDが前記興味オントロジに属するか否かに応じて前記興味オントロジ間のクラスの近似度を計測し、該計測されたトポロジの近似度およびクラスの近似度に基づいて、前記興味オントロジ間の近似度を計測することを特徴とする。
上記請求項4の興味体系グラフ形成装置では、専門的知識に基づいて予め的確に構築され得るタクソノミによる雛形オントロジが反映されて、的確に興味オントロジ間の近似度が計測され得る。
上記請求項1または2に記載の興味体系グラフ形成装置において特に、前記ユーザグラフ形成手段は、各ユーザコミュニティに属するユーザの興味に関する粒度の均一化が図られるべくユーザ数が所定値以内となるように規模が限定されたユーザコミュニティが識別可能なユーザグラフのデータを形成することを特徴とする。
上記請求項5の興味体系グラフ形成装置では、ユーザの興味に関する粒度が適度に均一化されたユーザコミュニティのユーザグラフデータが形成される。
各個人毎の興味がクラス階層化された興味オントロジを表す興味オントロジデータの供給を受けて該供給された興味オントロジ間の近似度を計測することによりユーザ間の興味の近似度を計測する近似度計測ステップと、前記興味オントロジ形成ステップによって形成された興味オントロジ間の近似度を計測することによりユーザ間の興味の近似度を計測する近似度計測ステップと、前記近似度計測ステップによる計測結果に基づいて興味オントロジ間の近似度が所定の範囲内にあるユーザコミュニティを識別可能なユーザグラフのデータを形成するユーザグラフ形成ステップと、前記ユーザグラフ形成ステップによって形成されたユーザグラフのデータを管理すると共に当該ユーザグラフのデータに基づくグラフの各ノードを成す複数のユーザ間を結ぶエッジにタクソノミによる意味情報を付与してユーザ間の関係をグラフベースで再構築するユーザグラフ再構築ステップと、を含むことを特徴とする。
また、近似度計測ステップによって、前記興味オントロジ形成ステップによって形成された興味オントロジ間の近似度を計測することによりユーザ間の興味の近似度が計測される。
また、ユーザグラフ再構築ステップによって、前記ユーザグラフ形成ステップによって形成されたユーザグラフのデータが管理されると共に当該ユーザグラフのデータに基づくグラフの各ノードを成す複数のユーザ間を結ぶエッジにタクソノミによる意味情報が付与されてユーザ間の関係がグラフベースで再構築される。
上述のようにグラフベースで再構築されたデータに基づいて、別段の専門的な知識を持たない一般的ユーザであっても、意味情報に依拠して興味の向くコンテンツを容易且つ的確に探索することが可能になる。
各個人毎の興味がクラス階層化された興味オントロジを表す興味オントロジデータの供給を受けて該供給された興味オントロジ間の近似度を計測することによりユーザ間の興味の近似度を計測する近似度計測ステップと、前記近似度計測ステップによる計測結果に基づいて興味オントロジ間の近似度が所定の範囲内にあるユーザコミュニティを識別可能なユーザグラフのデータを形成するユーザグラフ形成ステップと、前記ユーザグラフ形成ステップによって形成されたユーザグラフのデータを管理すると共にユーザグラフの中で関連性の近いサブユーザグラフを抽出してユーザ興味に基づくコミュニティとし、該コミュニティ間の関係を階層的に構築し、コミュニティ間を結ぶエッジにタクソノミによる意味情報を付与してユーザ間の関係を階層的なグラフベースで再構築するユーザグラフ再構築ステップと、を含むことを特徴とする。
更に、ユーザグラフ形成ステップによって、近似度計測ステップによる計測結果に基づいて興味オントロジ間の近似度が所定の範囲内にあるユーザコミュニティを識別可能なユーザグラフのデータが形成される。
上述のようにグラフベースで再構築されたデータに基づいて、別段の専門的な知識を持たない一般的ユーザであっても、意味情報に依拠して興味の向くコンテンツを容易且つ的確に探索することが可能になる。
各個人毎の興味がクラス階層化された興味オントロジを表す興味オントロジデータの供給を受けて該供給された興味オントロジ間の近似度を計測することによりユーザ間の興味の近似度を計測する近似度計測ステップと、前記近似度計測ステップによる計測結果に基づいて興味オントロジ間の近似度が所定の範囲内にあるユーザコミュニティを識別可能なユーザグラフのデータを形成するユーザグラフ形成ステップと、前記ユーザグラフ形成ステップによって形成されたユーザグラフのデータを管理すると共に当該ユーザグラフのデータに基づくグラフの各ノードを成す複数のユーザ間を結ぶエッジにタクソノミによる意味情報を付与してユーザ間の関係をグラフベースで再構築するユーザグラフ再構築ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
更に、ユーザグラフ形成ステップによって、近似度計測ステップによる計測結果に基づいて興味オントロジ間の近似度が所定の範囲内にあるユーザコミュニティを識別可能なユーザグラフのデータが形成される。
また、ユーザグラフ再構築ステップによって、前記ユーザグラフ形成ステップによって形成されたユーザグラフのデータが管理されると共に当該ユーザグラフのデータに基づくグラフの各ノードを成す複数のユーザ間を結ぶエッジにタクソノミによる意味情報が付与されてユーザ間の関係がグラフベースで再構築される。
各個人毎の興味がクラス階層化された興味オントロジを表す興味オントロジデータの供給を受けて該供給された興味オントロジ間の近似度を計測することによりユーザ間の興味の近似度を計測する近似度計測ステップと、
前記近似度計測ステップによる計測結果に基づいて興味オントロジ間の近似度が所定の範囲内にあるユーザコミュニティを識別可能なユーザグラフのデータを形成するユーザグラフ形成ステップと、
前記ユーザグラフ形成ステップによって形成されたユーザグラフのデータを管理すると共にユーザグラフの中で関連性の近いサブユーザグラフを抽出してユーザ興味に基づくコミュニティとし、該コミュニティ間の関係を階層的に構築し、コミュニティ間を結ぶエッジにタクソノミによる意味情報を付与してユーザ間の関係を階層的なグラフベースで再構築するユーザグラフ再構築ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする。
更に、ユーザグラフ形成ステップによって、近似度計測ステップによる計測結果に基づいて興味オントロジ間の近似度が所定の範囲内にあるユーザコミュニティを識別可能なユーザグラフのデータが形成される。
上述のようにグラフベースで再構築されたデータに基づいて、別段の専門的な知識を持たない一般的ユーザであっても、意味情報に依拠して興味の向くコンテンツを容易且つ的確に探索することが可能になる。
(本発明の実施の形態としての興味体系グラフ形成装置の構成)
図1は、本発明の一つの実施の形態としての興味体系グラフ形成装置を含むシステムの構成を表す機能ブロック図である。
図1において、サービスプロバイダ1は、ユーザのコンテンツや商品などの購買履歴1bを保有するとともに、その購買履歴1bに対応したユーザID1a保有する。
また、ブログ事業者2は、日付入りの記事ページを中心としたブログ2bを保有するとともに、ブログ2bに対応したユーザID2aを保有する。このブログ2bは各ブログエントリに対応する。
一方、サービスプロバイダ3は、ユーザが蓄積した記事をサービスオントロジへ分類することにより、各記事に対してその話題対象であるインスタンスとインスタンスの背景知識がタグ付けされたコンテンツ体系3aを保有する。
また、ユーザ嗜好抽出手段4は、購買履歴やブログマイニングによって得られた個人の嗜好に関する情報が格納された嗜好知識ベース4aを保有する。
更に、ユーザ嗜好解析エンジン5には、近似度計測手段5a、ユーザグラフ形成手段5b、および、ユーザグラフ再構築手段5cが設けられている。
尚、興味オントロジデータの供給は、サービスプロバイダ3やユーザ嗜好抽出手段4から受けたデータに基づいてユーザ嗜好解析エンジン5内で生成して近似度計測手段5aに供給してもよく、或いはまた、ユーザ嗜好解析エンジン5外から供給されるようにしてもよい。
更に、ユーザグラフ再構築手段5cは、その一つの態様においては、ユーザグラフ形成手段5bによって形成されたユーザグラフのデータを管理すると共に当該ユーザグラフのデータに基づくグラフの各ノードを成す複数のユーザ間を結ぶエッジにタクソノミによる意味情報を付与してユーザ間の関係をグラフベースで再構築する。
上述の一の態様および他の態様の何れにおいても、グラフベースで再構築されたデータに基づいて、別段の専門的な知識を持たない一般的ユーザであっても、意味情報に依拠して興味の向くコンテンツを容易且つ的確に探索することが可能になる。
図2は、本発明の実施の形態に係るユーザの意識とサービスオントロジとの間の関係を示す図である。
図2において、サービスプロバイダ3が音楽に関するサービスをユーザに提供するものである場合には、音楽サービスデータベース11aには、コンテンツ体系3aとして音楽に関するサービスオントロジ12を形成することができる。
上述のユーザ嗜好解析エンジン5は、サービスオントロジ12を雛形オントロジとして適用することによって、ユーザ14の興味オントロジを構築する。
尚、雛形オントロジとは、個人の興味情報が概念階層化された興味オントロジの雛形である。この雛形オントロジは、サービスプロバイダ3側で所要に応じて専門知識を導入したタクソノミを適用する等して当該サービスプロバイダの意図するところに良く適合するように形成することができる。
更に、ユーザ嗜好解析エンジン5は、その近似度計測手段5aにおいて、上述の如く構築された興味オントロジを表す興味オントロジデータの供給を受けて、該供給された興味オントロジ間の近似度を計測することによりユーザ間の興味の近似度を計測する。
このように計測されたユーザ間の興味の近似度に基づいてユーザの意識体系14が構築される。図示の例では、ユーザの意識体系14には、意識13a、13b、および、意識13cが包摂される。
図3は、ユーザ嗜好解析エンジン5のユーザグラフ形成手段5bおよびユーザグラフ再構築手段5cによるユーザグラフの形成とユーザ間の関係をグラフベースで再構築する作用を説明するための概念図である。
ユーザグラフ形成手段5bは既述の近似度計測手段5aによる計測結果に基づいて興味オントロジ間の近似度が所定の範囲内にあるユーザコミュニティをノード(図3ではノードiおよびノードj)とし、各ノード間をそれらの関係を表すエッジで結び、グラフベースのデータを得る。
上記においてS(ij)が過大なときにはそのユーザの興味幅が大き過ぎることを意味しており、ノードの適切な形成が阻害されるため、考慮外のデータとして処置する。
図4はユーザネットワークを分割化する方法を表す概念図である。
図4において、ユーザA〜ユーザJについてのユーザネットワークが生成されたものとすると、そのユーザネットワークを分割することにより、ユーザA〜Jの意識が階層化されたユーザ集合Q1〜Q3を得る。
ユーザネットワークの分割手法自体は、上掲の非特許文献5であるNewman, M.E.J.:Fast algorithm for detecting community structure in networks, Pysical Review E, Vol.69, p.066133(2003)に所載の公知のアルゴリズムを適用可能である。
このアルゴリズムでは、集団間のリンクに対する集団内部のリンクの密度の濃さに基づいて評価し、この濃さの度合いにモジュール性(modularity)Qという値を導入している。
即ち、上記のアルゴリズムでは、最初に結合させるエッジを決める時に、結合後にモジュール性Qが大きくなる指標を示すスコアΔQが同じ値のエッジの組み合わせが複数ある場合、エッジの組み合わせがランダムに決められる。
このため、上記のアルゴリズムで分割された後に生成されるユーザ集合に所属するユーザの数のばらつきが大きくなり、ジャンル体系が深すぎる部分と浅すぎる部分とに分かれていまい、ユーザ集合の階層が扱い難い。
1番目に分割されたクラスタは、そこに所属するユーザの数が非常に大きい場合が多く、細やかなユーザ集合とならないと考えられるため、閾値θ以下になるまで分割を繰り返す。
分割を複数回繰り返しても、閾値θを超えるクラスタが生成されない場合には、パラメータX、Zを小さくすることによって、ユーザネットワーク内のリンクの数を抑え、分割可能なようにユーザネットワークを整える。
ユーザの数が閾値θを超える分割されたクラスタを、閾値θを変更して再分割し、ユーザ14の意識13a〜13cの階層化を図ることが可能になる。
上述のようにして階層化されたユーザ14の意識13a〜13cをユーザ嗜好マイニング結果としてサービスプロバイダ3が保持するコンテンツ体系3aにフィードバックする。
図5は、本発明の実施の形態においてユーザの関係に意味情報を付与し再構築された興味体系グラフを表す概念図である。
本発明では、ユーザ間の興味オントロジを比較し、興味一致度の高いクラスまたはインスタンスを興味一致情報とし、他方、興味が一致しないクラスまたはインスタンスをずれ情報として、エッジに与える。
また、ユーザカテゴリ間の関係にも意味情報を与える。ユーザカテゴリに属するユーザ集合の興味オントロジをカテゴリ間で比較し、ユーザカテゴリで共有する数の多いクラスまたはインスタンスを興味一致情報とし、他方、興味が一致しないクラスまたはインスタンスをずれ情報として、エッジに与える。
図5において、ユーザグラフのデータはユーザカテゴリ10、ユーザカテゴリ20、…、ユーザカテゴリNの複数のユーザカテゴリを包摂する。
図5では説明の便宜上、ユーザカテゴリ10についてのみ、その下位のユーザカテゴリである、ユーザカテゴリ11およびユーザカテゴリ12のサブグラフが例示されている。
また、図5において、サブグラフやユーザ間のつながりの関係は実線で示され、サブグラフやユーザ間の意味関係が破線で示されている。
一致:インスタンス1ofクラスA
ずれ:インスタンス2ofクラスA(ユーザ1)
ずれ:インスタンス3ofクラスA(ユーザ2)
と表記の通りである。
「一致:インスタンス1ofクラスA」とは、クラスAに所属するインスタンス1が、ユーザ1とユーザ2の間で一致している意である。
「ずれ:インスタンス2ofクラスA(ユーザ1)」とは、クラスAに所属するインスタンス2をユーザ1は持っているが、ユーザ2は持っていない意である。
「ずれ:インスタンス3ofクラスA(ユーザ2)」とは、クラスAに所属するインスタンス3をユーザ2は持っているが、ユーザ1は持っていない意である。
一致:インスタンス2ofクラスA
ずれ:インスタンス4ofクラスB(ユーザ3)
ずれ:インスタンス5ofクラスB(ユーザ4)
と表記の通りである。
「一致:インスタンス2ofクラスA」とは、クラスAに所属するインスタンス2が、ユーザ1とユーザ2の間で一致している意である。
「ずれ:インスタンス4ofクラスB(ユーザ3)」とは、クラスBに所属するインスタンス4をユーザ3は持っているが、ユーザ4は持っていない意である。
「ずれ:インスタンス5ofクラスB(ユーザ4)」とは、クラスBに所属するインスタンス3をユーザ4は持っているが、ユーザ3は持っていない意である。
一致:インスタンス2ofクラスA
ずれ:インスタンス1ofクラスA(カテゴリ11)
ずれ:インスタンス3ofクラスA(カテゴリ11)
ずれ:インスタンス4ofクラスB(カテゴリ12)
ずれ:インスタンス5ofクラスB(カテゴリ12)
と表記の通りである。
「一致:インスタンス2ofクラスA」とは、クラスAに所属するインスタンス2が、カテゴリ11とカテゴリ12の間で一致している意である。
「ずれ:インスタンス1ofクラスA(カテゴリ11)」とは、クラスAに所属するインスタンス1をカテゴリ11は持っているが、カテゴリ12は持っていない意である。
「ずれ:インスタンス3ofクラスA(カテゴリ11)」とは、クラスAに所属するインスタンス3をカテゴリ12は持っているが、カテゴリ12は持っていない意である。
「ずれ:インスタンス4ofクラスB(カテゴリ12)」とは、クラスBに所属するインスタンス4をカテゴリ12は持っているが、カテゴリ11は持っていない意である。
「ずれ:インスタンス5ofクラスB(カテゴリ12)」とは、クラスBに所属するインスタンス5をカテゴリ12は持っているが、カテゴリ11は持っていない意である。
図5のような興味体系グラフでは、単純なユーザグラフを,階層的なコミュニティ(カテゴリ)分布に置き換え、コミュニティ間に関係を与えている。
従って、従来この関係がないため、距離が離れたユーザは、互いを参照するために、その間に介在するユーザ全てを辿る必要があったところ、上述のような関係を与えるとことによって、ユーザ自身の興味と合致すれば一挙に所望のコミュニティ(カテゴリ)を探索可能になる。
ユーザ1は、ユーザの関係を見て、ユーザ2のずれ情報には上記インスタンス4およびインスタンス5の情報は無いので、隣接ユーザカテゴリ12のずれ情報を見ると、クラスBの情報を持つことがわかり、その中のユーザ3とユーザ4とを探索して、インスタンス4およびインスタンス5を発見することができる。
上掲の例では、ユーザグラフの規模が余り大きくないので、その効果は顕著ではないように見えるが、グラフの規模が大きい場合には、意味付け情報を辿るという探索手段を持つことによる効果は大きい。
また、上述のように専門家が専門知識で定義したタクソノミに依拠するため、サービスプロバイダの所期の意図に良く沿った管理体系とのマッピングが行われる。
従って、ユーザにとっては、直感的な探索操作によって所望の通りのコンテンツを発見し易くなる。
このようにして発見されるコンテンツは、当然ながら、購買の対象となり易く、商品の販促に寄与するところ大である。
一方、サービスプロバイダにとっては、業務上の所期の意図に叶った体系で商品を管理することが可能であるため、ユーザの興味方向を判然と見極めて的確なマーケティングを行い易い。
特に、本発明の実施の形態では、従来の推薦(レコメンデーション)では、唐突感のある所謂プッシュ型のレコメンデーションが多かったところ、このような謂わば強引さを、ユーザ間の関係を明示しながら関係性をユーザが能動的に追跡操作可能にすることによって払拭することができる。
このようなユーザへの押し付けがましくない情報提示を行うことを通して、サイトへのアクセス率ないしクリック率、および、それを通した広告収入、ならびに、コンテンツの購入増加、更には、ユーザをキーにした異種ドメイン(音楽と映画など)の統合による新たな価値の創造を期することが可能になる。
1a,2a…ユーザID
1b…購買履歴
2…ブログ業者
2b…ブログ
3a…コンテンツ体系
4…ユーザ嗜好抽出手段
4a…嗜好知識ベース
5…嗜好検索エンジン
5a…近似度計測手段
5b…ユーザグラフ形成手段
5c…ユーザグラフ再構築手段
12…サービスオントロジ
13…ユーザの意識体系
14…ユーザ
Claims (9)
- 各個人毎の興味がクラス階層化された興味オントロジを表す興味オントロジデータの供給を受けて該供給された興味オントロジ間の近似度を計測することによりユーザ間の興味の近似度を計測する近似度計測手段と、
前記近似度計測手段による計測結果に基づいて興味オントロジ間の近似度が所定の範囲内にあるユーザコミュニティを識別可能なユーザグラフのデータを形成するユーザグラフ形成手段と、
前記ユーザグラフ形成手段によって形成されたユーザグラフのデータを管理すると共に当該ユーザグラフのデータに基づくグラフの各ノードを成す複数のユーザ間を結ぶエッジにタクソノミによる意味情報を付与してユーザ間の関係をグラフベースで再構築するユーザグラフ再構築手段と、
を備えたことを特徴とする興味体系グラフ形成装置。 - 各個人毎の興味がクラス階層化された興味オントロジを表す興味オントロジデータの供給を受けて該供給された興味オントロジ間の近似度を計測することによりユーザ間の興味の近似度を計測する近似度計測手段と、
前記近似度計測手段による計測結果に基づいて興味オントロジ間の近似度が所定の範囲内にあるユーザコミュニティを識別可能なユーザグラフのデータを形成するユーザグラフ形成手段と、
前記ユーザグラフ形成手段によって形成されたユーザグラフのデータを管理すると共にユーザグラフの中で関連性の近いサブユーザグラフを抽出してユーザ興味に基づくコミュニティとし、該コミュニティ間の関係を階層的に構築し、コミュニティ間を結ぶエッジにタクソノミによる意味情報を付与してユーザ間の関係を階層的なグラフベースで再構築するユーザグラフ再構築手段と、
を備えたことを特徴とする興味体系グラフ形成装置。 - 前記近似度計測手段は、興味情報が概念階層化された雛形オントロジに含まれるクラスまたはインスタンスおよびそれらの上位クラスを抽出することにより形成された前記興味オントロジデータの供給を受けることを特徴とする請求項1または2に記載の興味体系グラフ形成装置。
- 前記近似度計測手段は、前記雛形オントロジから割り振られたクラスIDが前記興味オントロジに属するか否かに応じて前記興味オントロジ間のトポロジの近似度を計測すると共に、前記雛形オントロジから割り振られたインスタンスIDが前記興味オントロジに属するか否かに応じて前記興味オントロジ間のクラスの近似度を計測し、該計測されたトポロジの近似度およびクラスの近似度に基づいて、前記興味オントロジ間の近似度を計測することを特徴とする請求項1または2に記載の興味体系グラフ形成装置。
- 前記ユーザグラフ形成手段は、各ユーザコミュニティに属するユーザの興味に関する粒度の均一化が図られるべくユーザ数が所定値以内となるように規模が限定されたユーザコミュニティが識別可能なユーザグラフのデータを形成することを特徴とする請求項1または2に記載の興味体系グラフ形成装置。
- 各個人毎の興味がクラス階層化された興味オントロジを表す興味オントロジデータの供給を受けて該供給された興味オントロジ間の近似度を計測することによりユーザ間の興味の近似度を計測する近似度計測ステップと、
前記近似度計測ステップによる計測結果に基づいて興味オントロジ間の近似度が所定の範囲内にあるユーザコミュニティを識別可能なユーザグラフのデータを形成するユーザグラフ形成ステップと、
前記ユーザグラフ形成ステップによって形成されたユーザグラフのデータを管理すると共に当該ユーザグラフのデータに基づくグラフの各ノードを成す複数のユーザ間を結ぶエッジにタクソノミによる意味情報を付与してユーザ間の関係をグラフベースで再構築するユーザグラフ再構築ステップと、
を含むことを特徴とする興味体系グラフ形成方法。 - 各個人毎の興味がクラス階層化された興味オントロジを表す興味オントロジデータの供給を受けて該供給された興味オントロジ間の近似度を計測することによりユーザ間の興味の近似度を計測する近似度計測ステップと、
前記近似度計測ステップによる計測結果に基づいて興味オントロジ間の近似度が所定の範囲内にあるユーザコミュニティを識別可能なユーザグラフのデータを形成するユーザグラフ形成ステップと、
前記ユーザグラフ形成ステップによって形成されたユーザグラフのデータを管理すると共にユーザグラフの中で関連性の近いサブユーザグラフを抽出してユーザ興味に基づくコミュニティとし、該コミュニティ間の関係を階層的に構築し、コミュニティ間を結ぶエッジにタクソノミによる意味情報を付与してユーザ間の関係を階層的なグラフベースで再構築するユーザグラフ再構築ステップと、
を含むことを特徴とする興味体系グラフ形成方法。 - 各個人毎の興味がクラス階層化された興味オントロジを表す興味オントロジデータの供給を受けて該供給された興味オントロジ間の近似度を計測することによりユーザ間の興味の近似度を計測する近似度計測ステップと、
前記近似度計測ステップによる計測結果に基づいて興味オントロジ間の近似度が所定の範囲内にあるユーザコミュニティを識別可能なユーザグラフのデータを形成するユーザグラフ形成ステップと、
前記ユーザグラフ形成ステップによって形成されたユーザグラフのデータを管理すると共に当該ユーザグラフのデータに基づくグラフの各ノードを成す複数のユーザ間を結ぶエッジにタクソノミによる意味情報を付与してユーザ間の関係をグラフベースで再構築するユーザグラフ再構築ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする興味体系グラフ形成プログラム。 - 各個人毎の興味がクラス階層化された興味オントロジを表す興味オントロジデータの供給を受けて該供給された興味オントロジ間の近似度を計測することによりユーザ間の興味の近似度を計測する近似度計測ステップと、
前記近似度計測ステップによる計測結果に基づいて興味オントロジ間の近似度が所定の範囲内にあるユーザコミュニティを識別可能なユーザグラフのデータを形成するユーザグラフ形成ステップと、
前記ユーザグラフ形成ステップによって形成されたユーザグラフのデータを管理すると共にユーザグラフの中で関連性の近いサブユーザグラフを抽出してユーザ興味に基づくコミュニティとし、該コミュニティ間の関係を階層的に構築し、コミュニティ間を結ぶエッジにタクソノミによる意味情報を付与してユーザ間の関係を階層的なグラフベースで再構築するユーザグラフ再構築ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする興味体系グラフ形成プログラム。
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