JP2011227892A - ユーザのソーシャルネットワークから関係を特徴づけ利用する方法およびシステム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザのソーシャルネットワークから関係を特徴付け利用する方法を提供する。
【解決手段】ユーザのソーシャルネットワークのモニタエージェントを利用することで、コンテキスト認識フレームワークにデータを供給することにより、ソーシャルネットワークの各ユーザの固有プロフィールを作成する段階と、共通の興味および関連キーワードを抽出することで原データをクラスタリングすることにより、ソーシャルネットワークのユーザ間の関係を特徴付ける内容の濃いコンテキスト認識キーワードリストを作成する段階と、リストをクエリするインタフェースを提供する段階とを備える。
【選択図】図１

Description

現在の消費者向けサービスおよびショッピングサイトは、ユーザに対して製品およびサービスのランク付けおよびレビューを提供していることが多い。これらレビューのソースには２つあり、すなわち、主題の専門家（例えばCnet.com）、または、公のサイト（例えば、shopping.com、Amazon等）にレビューを書き込んだ個人である。実際には、殆どの人々は銘々が信頼するソーシャルネットワークを持っており、オンラインのレビューを閲覧するときであっても、銘々のソーシャルネットワークのなかから製品またはサービスに関する体験または意見をきくべき人を見つける場合が多い。

従って、ユーザのソーシャルネットワークから関係を特徴付け利用する方法およびシステムが強く望まれている。

本発明とみなされる主題は、特に明細書の最終部分で特に指摘され、明確に請求されている。しかし本発明の動作組織および方法は、その目的、特徴、および利点とともに、以下の詳細な記載を添付図面とともに読むことで理解が深まる。

本発明の一実施形態におけるタグクラウドを作成および利用するシステムアーキテクチャを示す。 本発明の一実施形態におけるユーザＡから見たユーザＢおよびＣについてのタグクラウド、および、ユーザＤから見たユーザＣについてのタグクラウドの一例を示す。

記載を簡潔および明確にする目的から、図面に示す部材は必ずしも実寸に即して描かれてはいない。例えば部材の幾つかの寸法は他の部材よりも強調して描くことで明確性を期している場合がある。さらに適切と思われる場合には、図面間で参照符号を繰り返すことで、同様の部材を示している。

以下の詳細な記載では、数多くの特定の詳細を述べて本発明の完全な理解を促している。しかし、当業者であれば本発明をこれら特定の詳細なしに実行可能であることを理解する。また、公知の方法、プロシージャ、コンポーネント、および回路については詳細に示さないことにより、本発明を曖昧にしないように配慮した箇所もある。

「処理（processing）」「コンピューティング（computing）」「計算（calculating）」「判断／決定（determining）」「構築「establishing」」「分析（analyzing）」「チェック（checking）」といった用語を利用する説明は明細書の随所に見られるが、これらは、特にそうではないと明記していない限りにおいて、プロセッサまたは処理回路、あるいはこれに類似した電子処理デバイスを備えるコンピュータまたはコンピューティングシステムの動作および／または処理に係るものであってよく、コンピュータシステムのレジスタおよび／またはメモリの電子量等の物理量で表されるデータを、コンピューティングシステムのメモリ、レジスタ、または他の同様の情報格納、送信、または表示デバイス内の物理量として同様に表される他のデータへと操作および／または変換するもののことであってよい。

本発明の実施形態はこの点に限定はされないが、「複数」という言い回しは、例えば「多数」および「２以上」の両方の意味を含んでいる。「複数」という言い回しは明細書の随所に利用されて、２以上のコンポーネント、デバイス、部材、ユニット、パラメータ等のことを意味している。たとえば「複数の局」という場合には２以上の局が含まれていてよい。

本発明の実施形態は、モバイル市場から家庭用娯楽デバイスを含む情報カスタマイズおよび個人化の複数の分野で利用価値がある。関連する個人に適した情報をソーシャルネットワークから配信することは消費者に対して非常に大きな価値があり、本発明の実施形態により実体は、エージェントがデータの収集および保存可能なクラウドサービスを実行および収益化することができる。従ってあくまで例示であり限定ではないが、スマートフォンにより殆どの対象となる関連情報（広告、インストールするアプリケーション、またコンテキストによっては他のユーザからのメッセージ、その他の利益を生じうる利用モデルを含む）をユーザに提供することができる。

元の機器製造業者は、これらサービスを自身の製品に組み込むことに興味を持つであろう。つまり、モバイル関連のプロバイダおよび製造業者は、これらサービスを組み込むことにより、移動するユーザに対してよりよい推薦およびデータを配信することに興味を持つであろう。家庭用娯楽性品の製造業者およびケーブル会社もまた、これらサービスを提供して、利用モデルを構築することに興味を持つであろう。オンラインソーシャルネットワークサービス（例えばFacebook（登録商標）LinkedIn（登録商標）およびTwitter（登録商標））は、本発明の実施形態を利用してデータトラフィックを方向付けることで利益を生じることができる。ここで利用されるソーシャルネットワークの概念は、これらに限定はされないが、家族、友人、仕事の関係者等全ての交友関係を含む。さらに、グループまたはクラブ（例えばこれらに限定はされないが、編み物グループ、遊びのグループ、スポーツグループ、愛好グループ、ファンのクラブ、支援クラブ等）、ひいては機関（例えばこれらに限定はされないが、バンクオブアメリカ、コンシューマー・レポート等）を含んでもよい。

本発明の実施形態は、ソーシャルネットワーク内の個人間または他の実体間の関係をモニタして、彼等の関係のコンテキストを検知および定義する。これは、関係に関するキーワードの抽出により行われてよい。加えて本発明では、これらキーワードが頻繁に利用されている、ということからその重要性を定義することができる。図２に示し後述する一実施形態では、これらキーワードの構成により、「タグクラウドＩＤ」とここで定義するものを作成することができる。現在のソーシャルネットワークサービスおよびサイトでは、ソーシャルグラフが定義されている。本発明の実施形態では、各エッジを、関連するトピック／主題のカテゴリーおよび重要性で、自動的に特徴付けることができる。本発明は、ある一定のソーシャルネットワークサイトまたはサービス、登録、または通信方法の利用に限定されず、本発明は、いずれのソーシャルネットワークサービスに登録していようとも（Facebook（登録商標）LinkedIn（登録商標）に限定されず）ユーザのソーシャルネットワーク全体を特徴付けることができる。

クラウドＩＤは、視覚表現として利用されることに留意されたい。実際には、本発明の実施形態は、ユーザ間の関係を特徴付けるキーワードを重み付けしたリストを作成、格納、および利用することができる。本発明のある利用モデルでは、この点に限定はされないが、作成されるクラウドを利用して、あるソーシャルネットワークにおける個人を、キーワードに結びつけ、おそらくは情報要求および／または公開されているデータのクエリを送信することができる場合もある。例えばユーザがテレビ市場に興味がある仮定する。本発明ではこの興味を検知して、ソーシャルネットワークを検索して、関連する個人をタグのクラウドを利用することで抽出する。そして、これら個人が提出したレビューおよびコメントを見て、および／または、ユーザにこれら個人のリストを見せることができる。ある人のネットワークとは、本明細書においては、他の個人またはグループとのユーザの人生における関りの全てとして定義される。

上述したように、本発明の実施形態では、個人の、彼または彼女のソーシャルネットワークにおける他の人々との間の関係を特徴付ける単語のクラウドを構築するべくコンテキスト情報を利用することができる。さらに同じコンセプトを、ある人の興味を特徴付けることに利用することもできる。これらタグクラウドは、後に、ソーシャルネットワークの関連メンバーに情報を尋ねたり、彼等に関連データを公開したりする、という複数の用途で利用することができる。ここでも、クラウドは、本発明が作成、格納、および利用可能とするキーワードを重み付けしたリストの視覚表現であってよいことを述べておく。

図１の１００は、それぞれ異なるモジュールおよびそれらの間の相互作用を概略している。加えて図２の２００は、一式のユーザのタグクラウドの一例を概略している。図１のモジュールはユーザＡ１０５についてのものであり、後述する。

センサ１６５：これらはユーザＡ１０５のソフトウェアまたはハードウェア背長であってよい（例えば、ユーザＡ１０５との間の通信をモニタする電子メールスキャナまたはユーザＡ１０５の付近の人を検知することのできる物理的近接センサ等）。センサの他の例としては、ほんの数例としてLinkedIn（登録商標）およびFacebook（登録商標）等のソーシャルネットワークサイトで公開されている更新および情報が挙げられるが、本発明はこれら、または任意の特定のソーシャルネットワークサイトに限定はされないことに留意されたい。さらに線さはユーザの明示的な入力を含んでもよい。さらなるセンサとしては、これらに限定はされないが、インスタントメッセージングまたはＶＯＩＰ（Skype（登録商標）等）、テキストメッセージングおよび電話の呼、およびマイクロフォンその他の識別入力（顔認識等）といった携帯電話機能がほんの数例として含まれる。例示であり限定ではないが、上述したソフトウェアは、携帯電話で電話の呼のログのセンサモニタリング、携帯電話におけるＳＭＳのトラフィックの、またはＰＣにおけるＩＭのトラフィックのソフトウェアセンサモニタリングであってよい。さらなる例としては（限定ではないが）、上述したハードウェアは、室内のまたは携帯電話の呼における会話を聞くマイクロフォン、および／または、室内の人々をモニタするカメラであってよい。

関係検知器１１０：このモジュールは、センサの原データの精選を行う。別の人（図２の２２５で示すユーザＢ）との通信および接触が一定の閾値（例えば回数、期間等において）を超えたことを検知すると、エージェントマネージャ１１５に対して、ユーザＢ２２５について知っている情報全てを伝える。この情報には、識別情報（名称、電子メール、位置等）および接触の頻度および手段が含まれていてもよい。この情報は、タグクラウドの第１の「ドラフト」であり、センサが収集する時間およびデータに応じてエージェントにより後に改良される。

エージェントマネージャ１１５：このモジュールは、特定のユーザとの間の交換および通信をモニタするエージェントモジュール（例えばエージェントＵ１ １２０、エージェントＵ２ １２５、およびエージェントＵｎ １３０）の作成および配置を行う。関係検知器１１０からユーザについての情報を受信すると、ユーザがすでにエージェントにより追跡を受けていないことを確認する。追跡を受けていない場合には、このユーザとの間の関係を追跡する新たなエージェント（１２０、１２５、および１３０で示す３人のエージェント）を生成する。また、適宜エージェントを除去することもできる（ユーザがソーシャルネットワークから去った場合、または、同じユーザをモニタする２人のエージェントが発見された場合には彼等の情報を統合して、エージェントの１人を除去する）。

エージェント１５０：本発明の実施形態では、図２に示すように、ユーザ１人につき１人のエージェントを有してよい。各ユーザは、対象ユーザと相互作用する個人またはグループである（本例ではユーザＡ １０５）。

左下のブロック１５０は、１人のエージェント内のそれぞれ異なるモジュールを示しており、以下を含みうる。

データフィルタリング１３５：エージェントは、センサが報告した原データをモニタする。そのデータを、有する識別情報（例えばユーザの電子メールアドレス、電話番号、音声の特徴等）を利用してフィルタリングにかけて、ユーザＮに関連するもののみが含まれるようにする。

コンテキスト抽出１４０：このモジュールは、ユーザＡ １０５とユーザＮとの間の相互作用を表す原データから関連メタデータを抽出する。これはキーワードクラスタ等であるがこれに限定はされない様々な技術（例えば当業者に公知なもの、例えばGoogle Sets（登録商標）等であるがこれに限定はされない）および言語学的方法（例えば当業者に公知なもの、例えばPrinceton WordNet（登録商標）等であるがこれに限定はされない）を利用して行われる。これにより、相互作用に基づいてキーワードのリストが作成される。例えば、このモジュールは、ユーザＡ １０５とユーザＮ（不図示）との間の電子メールの交換をスキャンした後で、この特定の相互作用の主要なキーワードを「テニス」および「天気」であると判断することができる。

コンテキスト重み付け１４５：このモジュールは、相互作用の頻度および他の相互作用のコンテキスト情報を利用して、各キーワードの重みを決定する。さらには、このソーシャルネットワークのユーザのタグクラウド１７０格納装置のユーザＡ １０５用のレポジトリにアクセスすることができる。例えば、ユーザＢとの相互作用に対応するクラウドにおいて、「テニス」という用語は、１５％という相対的な重み付けで更新されるべきであり、「天気」という用語は、０．０１％といで更新されるべきである、ということを決定することができる。タグクラウドを視覚表示する場合には、これは、将来の相互作用において、用語「テニス」のサイズを大きく変換して、用語「天気」については、当座の間はクラウドに表示することではなく、単に維持することで行うことができる。このモジュールはさらに、自身の興味を表すタグクラウド１７０のレポジトリの自身のタグクラウドを更新する。

タグクラウド２０５、２１０、および２３５の一例を図２に示す。タグ２１０および２３５は、ユーザＢ ２２５およびユーザＣ ２２０のためにユーザＡ １０５の代わりに作成される。これらクラウドは、ユーザＡ １０５から見た場合のユーザ間の関係のコンテキストを表していることに留意されたい。別のユーザＤ ２１５から見た場合には、キーワードおよびそれらの重みが相互作用に応じて変わるために、ユーザＢ ２２５およびユーザＣ ２２０について全く異なるタグクラウドを有することもありうる。例えばタグクラウド２０５は、ユーザＤから見たユーザＣについてのものである。従って図２のプロフィールは（ここでもクラウドタグと称されるが）、本発明の一部の実施形態ではユーザからみた場合のものである。ユーザからみたプロフィールを提供することにより、プロフィールおよび情報の利用可能性および関連している度合いが増す場合がある。

ここで図１に戻り、これらタグクラウドの関係の利用モデルについて詳述する。

機会検知器１５５：このモジュールは、ユーザＡ １０５に対する機会を探すために推薦を検知するべく、センサ１６５が生成するデータをモニタする。例えば、ウェブ閲覧および物理位置から得られる情報を利用して、ユーザＡ １０５がＬＣＤ ＴＶオンラインの検索を試みており、電子ストアを最近閲覧したことを検知する。これは、ユーザＡのソーシャルネットワークから何らかの推薦を要求しうる状況としてフラグを立てられる。これにより、機会についてのメタデータが抽出され（エージェントがコンテキストメタデータおよびキーワードを抽出する方法同様に）、次のモジュールへ情報が転送される。

経路推薦器１６０：経路推薦器は、概して、ユーザが対象となるアプリケーションにそれを許可している場合に、提供されるＡＰＩを利用してアプリケーションによりクエリを受けてよい。これらアプリケーションは、単なる利用モデルを表していてもよいし、または、トピックについて照会するべき人のリストをソーシャルネットワークで探してもよい。経路推薦器は、ユーザＡのタグクラウドレポジトリにアクセスを有する。メタデータよび重み情報を利用して、専門知識または関心が今の機会にマッチングする関連する人がいるかどうかを判断するためにクエリを発信することができる。その後、その結果をソートして、順番を付けたリストを出力する（リストは、クエリおよび対応する重みまたは関連するメトリックにマッチングするユーザを含むタプルからなるものであってよい）。このリストは、例えばCnet（登録商標）、またはConsumer Reports（登録商標）等のプロの批評家を含みうる、より大きな推薦のためのクエリに統合されてもよいことに留意されたいが、本発明はこの点に限定はされない。別の方法としては、これら公のプロの批評家を、エージェントが追跡することのできるユーザとして含める、というものもある。トピックＸについて順序を付けたリストを生成するべく、経路推薦器は、Ｘに完全一致することを目指す「ナイーブクエリ」、または、Ｘを含むキーワードクラスタについてマッチングするものを見つけようとする「コンテキストクエリ」を実行することができる。クラスタは、コンテキスト抽出器で説明された技術を利用して得られる。

ナイーブクエリ：キーワードＸが割り当てられたユーザ全員をリストに加える、というものである。このワードの重みを正規化して、ユーザの重みとして加える。マッチングした全てのユーザについての最終的なリストは、重みを参照して順序付けされ、クエリアプリケーションに出力される。

コンテキストクエリ：キーワードＸは、互いに類似した、または同じカテゴリーに分類されるキーワードのリストを生成する際に利用される。重み乗数をこれらキーワード各々に割り当てる。そして、リストの各キーワードの個々の「ナイーブクエリ」を生成する。「ナイーブクエリ」の出力における重みを、各キーワードの重みで乗算する。この結果を、クエリアプリケーションに加え、ソートにかけ、提示する。

以下は、経路推薦器のクエリの一例である。呼は、find_recommenders_by_keyword（「日本食レストラン」）のような形であってよい。出力は、ユーザおよび重み（または、この人のこのトピックにふさわしい人としての信頼レベル）のリストである。この例での出力は＜ユーザＸ、0.567＞、＜ユーザＹ、0.429＞、＜ユーザＺ、0.102>のような形であってよい。アプリケーションは、これら全てのユーザの全て、または信頼レベルが一定の閾値を超えたユーザをクエリする、と決定することができる。他のケースでは、これらアプリケーションがより洗練されており、経路推薦器に対して幾つかのトピックについてクエリを行って、これらクエリの結果を、センサその他のインタフェースにより得られるさらなる情報によりマッシュして、ユーザに対して推薦を行うこともできる。例えば、「日本食レストラン」についての上述のクエリでは、アプリケーションは、これをＧＰＳ座標でマッシュして、ユーザの近辺にいる人のみにクエリを行うことができる。また他のケースでは、アプリケーションは、find_recommenders_by_context(「日本食レストラン」)のようなコンテキストクエリを発行することもできる。経路推薦器は、「日本食レストラン」というクラスタの全てのキーワードについてクエリを、「＜レストラン、0.9＞＜日本食レストラン、1.0＞＜寿司屋、0.98＞＜アジアンレストラン、０．５＞＜食料、０．５＞＜料理、０．４＞...」といったような形で生成する。個々のクエリの結果をそれぞれの重みで乗算し、最終的な結果を「＜ユーザＡ、0.862＞、＜ユーザＸ、0.472＞、＜ユーザＺ、0.359>＜ユーザＹ0.215＞」のような形とすることができる。

タグクラウドレポジトリ：これは、クラウドに設けられてよく、情報を所有しているユーザおよびそれらのデバイスによるアクセスのみを許可するべく暗号化されていてよい。加えて、ユーザは、他のユーザおよび／またはプロバイダおよびサービスに公けにするものをこのなかから選択することができる。さらにレポジトリの一部または全体を、ユーザの承認を得たうえで複製することもできる。

さらに本発明の実施形態は、各ユーザが彼等自身をそう見せたいという像、および、他人が彼等をそれの専門家であると見るトピックを定義する専用のエージェントを提供することもできる。これは、センサが収集するユーザの通信および興味を利用して生成することができる。このセルフ「タグクラウド」の全体または一部は、ユーザが所望する場合には公開することができる。さらにはユーザが所望する場合には、これを選択的に公開することもできる。公開クラウドに対する重みは、推薦を探しており経路推薦器を所有するユーザの設定および嗜好に応じて増減させることができる。もちろん、これに対する別の拡張としては、システムがユーザに対して、公けに利用可能な情報を含んだ場合のクラウドの様子を知らせる、といったものも考えられる。

本発明のまた別の実施形態では、また別の利用モデルを提供することもできる。上述した利用モデルは、ユーザＡ １０５が自身のソーシャルネットワークから情報を探す、というプルモデルであった。これらのタグクラウドは、プッシュモデルでは、さらに情報を制限したり、フィルタリングしたり、および優先度をつけたりする目的に利用することができる。例えば、ユーザＡ １０５のソーシャルネットワークに存在するユーザが情報をブロードキャストしている場合には、フィルタリングを利用してユーザＡに関連するメッセージを示してよい。例えば、ユーザＡ １０５の仕事関係の知人であるユーザＢ ２２５が彼等の海でのクルーズについての最近の写真を公開した場合、この情報がフィルタリングされて、興味を持たない可能性の高いユーザＡ １０５に永久に提示されない、ということができる。このフィルタリングは、送信前にユーザＢ ２２５のエージェントが行うことも、あるいは、ユーザＡ １０５に受信した情報を提示する前に、ユーザＡ １０５のエージェントが行うこともできる。

本発明のまた別の実施形態では、図１の１００で概略されるようなシステムを提供することができ、システムは、ユーザのソーシャルネットワークから関係を特徴付け利用する情報同一化通信プラットフォームを含み、このプラットフォームは、データをコンテキスト認識フレームワークに供給することにより、ソーシャルネットワークの各ユーザに固有のプロフィールを作成して、各ユーザに共通の興味および関連キーワードを抽出することで原データをクラスタリングすることにより、ソーシャルネットワークのユーザ間の関係を特徴付ける内容の濃いコンテキスト認識キーワードリストを作成する、ユーザのソーシャルネットワークのモニタエージェントと、リストをクエリするインタフェースとを含む。

本発明のまた別の実施形態は、コンピュータ実行可能命令を符号化されたコンピュータ可読媒体を提供して、このコンピュータ実行可能命令はアクセスされると、機械に、ユーザのソーシャルネットワークから関係を特徴付け利用するために、ユーザのソーシャルネットワークのモニタエージェントを利用することで、コンテキスト認識フレームワークにデータを供給することにより、ソーシャルネットワークの各ユーザに固有のプロフィールを作成させる処理と、共通の興味および関連キーワードを抽出することで原データをクラスタリングすることにより、ソーシャルネットワークのユーザ間の関係を特徴付ける内容の濃いコンテキスト認識キーワードリストを作成する処理と、リストをクエリするインタフェースを提供する処理とを実行させる。

本発明の一定の特徴を例示して記載してきたが、当業者には数多くの変形例、代替例、置き換え、変更例、および均等物が明らかである。従って添付請求項は、本発明の真の精神に含まれるこれら全ての変形例および変更例を含むことを意図している旨を理解されたい。

Claims (23)

1. ユーザのソーシャルネットワークから関係を特徴付け利用する方法であって、
   前記ユーザのソーシャルネットワークのモニタエージェントを利用することで、コンテキスト認識フレームワークにデータを供給することにより、前記ソーシャルネットワークの各ユーザの固有プロフィールを作成する段階と、
   共通の興味および関連キーワードを抽出することで原データをクラスタリングすることにより、前記ソーシャルネットワークのユーザ間の関係を特徴付ける内容の濃いコンテキスト認識キーワードリストを作成する段階と
   を備える方法。
2. 前記キーワードの利用頻度を利用して、それぞれの重みを定義して、前記キーワードの配置により「タグクラウドＩＤ」が作成される段階をさらに備える請求項１に記載の方法。
3. 関連するトピック／主題のカテゴリーのソーシャルグラフを自動的に定義する、ソーシャルネットワークサービスおよびサイトに明示的に定義されていてもいなくてもよいソーシャルネットワークの各エッジを特徴付ける段階をさらに備える請求項２に記載の方法。
4. 作成された前記クラウドを利用して、キーワードと、あるソーシャルネットワークにおける人々とをマッチングさせて、情報要求の送信及び公開されているデータのクエリの少なくとも一方を行う、または関連情報が送信される請求項３に記載の方法。
5. ユーザのソーシャルネットワークから関係を特徴付け利用するために、センサと、関係検知器と、エージェントマネージャと、エージェントと、機会検知器と、経路推薦器とを含むモジュールをさらに備える請求項４に記載の方法。
6. 前記エージェントは、データフィルタリング、コンテキスト抽出、およびコンテキスト重み付けへの利用に適合されている請求項５に記載の方法。
7. 前記クラウドに設けられ、情報およびデバイスを所有するユーザのみがアクセスできるように暗号化されているタグクラウドレポジトリをさらに備える請求項５に記載の方法。
8. 各ユーザについて提供されているエージェントであるセルフタグクラウドをさらに備え、前記セルフタグクラウドは、当該ユーザが自身をそう見せたい像を定義し、且つ、他人が当該ユーザをその専門家である、または興味を持っていると見るトピックを定義し、当該ユーザの通信および興味を用いて作成される請求項１に記載の方法。
9. 前記タグクラウドは、プッシュモデルでは、情報の制限、フィルタリング、および優先度付けに利用される請求項２に記載の方法。
10. コンピュータ実行可能命令を符号化されたコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータ実行可能命令は、アクセスされると、機械に、
    ユーザのソーシャルネットワークから関係を特徴付け利用するために、前記ユーザのソーシャルネットワークのモニタエージェントを利用することで、コンテキスト認識フレームワークにデータを供給することにより、前記ソーシャルネットワークの各ユーザに固有のプロフィールを作成させる処理と、
    共通の興味および関連キーワードを抽出することで原データをクラスタリングすることにより、前記ソーシャルネットワークのユーザ間の関係を特徴付ける内容の濃いコンテキスト認識キーワードリストを作成する処理と、
    前記リストをクエリするインタフェースを提供する処理と
    を実行させるコンピュータ可読媒体。
11. 前記キーワードの利用頻度を利用して、それぞれの重みを定義して、前記キーワードの配置により「タグクラウドＩＤ」を作成させる命令をさらに備える、請求項１０に記載のコンピュータ実行可能命令を符号化されたコンピュータ可読媒体。
12. 関連するトピック／主題のカテゴリーのソーシャルグラフを自動的に定義する、公開されているサービスおよびサイトのいずれかに提示されていてもいなくてもよいソーシャルネットワークの各エッジを特徴付ける命令をさらに備える、請求項１１に記載のコンピュータ実行可能命令を符号化されたコンピュータ可読媒体。
13. 作成された前記クラウドを利用して、キーワードと、あるソーシャルネットワークにおける人々とをマッチングさせて、情報要求の送信及び公開されているデータのクエリの少なくとも一方を行う、請求項１２に記載のコンピュータ実行可能命令を符号化されたコンピュータ可読媒体。
14. ユーザのソーシャルネットワークから関係を特徴付け利用するために、センサと、関係検知器と、エージェントマネージャと、エージェントと、機会検知器と、経路推薦器とを含むモジュールを制御する命令をさらに備える、請求項１３に記載のコンピュータ実行可能命令を符号化されたコンピュータ可読媒体。
15. 前記エージェントは、データフィルタリング、コンテキスト抽出、およびコンテキスト重み付けへの利用に適合されている、請求項１４に記載のコンピュータ実行可能命令を符号化されたコンピュータ可読媒体。
16. 前記クラウドに設けられ、情報およびデバイスを所有するユーザのみがアクセスできるように暗号化されているタグクラウドレポジトリを作成する命令をさらに備える、請求項１５に記載のコンピュータ実行可能命令を符号化されたコンピュータ可読媒体。
17. 各ユーザについて提供されているエージェントであるセルフタグクラウドを作成する命令をさらに備え、前記セルフタグクラウドは、当該ユーザが自身をそう見せたい像を定義し、且つ、他人が当該ユーザをその専門家であると見るトピックを定義し、当該ユーザの通信および興味を用いて作成される、請求項１０に記載のコンピュータ実行可能命令を符号化されたコンピュータ可読媒体。
18. 前記タグクラウドに、プッシュモデルでは、情報の制限、フィルタリング、および優先度付けに利用させる、請求項１１に記載のコンピュータ実行可能命令を符号化されたコンピュータ可読媒体。
19. システムであって、
    ユーザのソーシャルネットワークから関係を特徴付け利用する情報同一化通信プラットフォームを備え、
    前記情報同一化通信プラットフォームは、
    データをコンテキスト認識フレームワークに供給することにより、前記ソーシャルネットワークの各ユーザに固有のプロフィールを作成して、各ユーザに共通の興味および関連キーワードを抽出することで原データをクラスタリングすることにより、前記ソーシャルネットワークのユーザ間の関係を特徴付ける内容の濃いコンテキスト認識キーワードリストを作成する、前記ユーザのソーシャルネットワークのモニタエージェントと、
    前記リストをクエリするインタフェースと
    を有するシステム。
20. さらに、前記キーワードの利用頻度を利用して、それぞれの重みを定義して、前記キーワードの配置により「タグクラウドＩＤ」を作成する請求項１９に記載のシステム。
21. さらに、関連するトピック／主題のカテゴリーのソーシャルグラフを自動的に定義する、ソーシャルネットワークサービスおよびサイトおよび他の交友関係（contact）を含むソーシャルネットワークの各エッジを特徴付ける請求項２０に記載のシステム。
22. ユーザのソーシャルネットワークから関係を特徴付け利用するために、センサと、関係検知器と、エージェントマネージャと、エージェントと、機会検知器と、経路推薦器とを含むモジュールをさらに備える請求項２１に記載のシステム。
23. さらに、前記リストをクエリし、利用するインタフェースを提供する段階をさらに備える請求項１に記載の方法。

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