JP2015527667A - コンピュータベースのソーシャル・ネットワークの装置の間でルーティングをするための方法およびサーバ - Google Patents

Abstract

本発明は、複数のユーザを有するコンピュータベースのソーシャル・ネットワークの装置の間でルーティングをするための方法およびサーバに関し、ユーザ（ｕ１）に関連付けられた装置（１１０）から第１のメッセージを受信すると、第２のメッセージが別の装置（１０４、１１０）に送られ、別の装置（１０４、１１０）は、ユーザ（ｕ１）、コンピュータベースのソーシャル・ネットワークのコンテンツのカテゴリ（ｃ）、およびコンピュータベースのソーシャル・ネットワークの別のユーザ（ｕＭ）に関連付けられた少なくとも１つの信頼値（Ｓ（ｃ，ｕ１；ｕＭ））の評価の結果に依存して、複数の所定の装置から選択される。

Description

本発明は、コンピュータベースのソーシャル・ネットワークの装置の間でルーティングをするための方法およびサーバに関する。

コンピュータベースのソーシャル・ネットワークでは、複数の装置、たとえばサーバおよびクライアントが、共同で作用して、ユーザを、テキスト、画像、ビデオまたはオーディオのような、関心のある項目に、コンピュータベースのソーシャル・ネットワークを介してアクセスさせる。項目は、たとえば、コンピュータベースのソーシャル・ネットワークのデータベースに記憶されるか、またはコンピュータベースのソーシャル・ネットワークを介してリアルタイムで利用可能にされる。

コンテンツにアクセスするために、ユーザは、クライアント、たとえばウェブ・ブラウザをもつ携帯電話を使って、サーバから、またはコンピュータベースのソーシャル・ネットワークの別のユーザによって使われる別のクライアントから関心コンテンツを要求し得る。関心コンテンツは、サーバによって、または別のクライアントによって判断された後、要求側クライアントに送られてよい。その目的のために、メッセージが、たとえばルーティングプロトコルおよびルーティングテーブルを使って、影響を受ける装置の間でたとえば交換される。

本発明の主旨は、コンピュータベースのソーシャル・ネットワークの装置の間のルーティングに関し、ユーザに関連付けられた第１の装置から要求メッセージを受信すると、第２のメッセージが別の装置に送られ、別の装置は、ユーザ、コンピュータベースのソーシャル・ネットワークのコンテンツのカテゴリ、およびコンピュータベースのソーシャル・ネットワークの別のユーザに関連付けられた少なくとも１つの信頼値の評価の結果に依存して、複数の所定の装置から選択される。

有利には、ユーザの、別のユーザに対する信頼値は、カテゴリの項目についての、別のユーザのレーティングの量、および少なくとも１つの他のカテゴリの少なくとも１つの他の項目についての、別のユーザによる少なくとも１つの他のレーティングに比例する値を信頼値に割り当てることによって、カテゴリにおいて評価される。

有利には、信頼値は、ユーザと別のユーザがソーシャル・リンクを有する場合、およびユーザおよび別のユーザが、同じカテゴリの項目をレーティング済みである場合、等しい値、具体的には１を、ユーザの、別のユーザに対する信頼値に対してセットすることによって評価される。

有利には、ユーザおよび別のユーザが、それぞれの所定の量のレーティングをカテゴリの項目に割り当て済みであるとき、所定の閾値よりも高い値が、カテゴリについての、ユーザの、別のユーザに対する信頼値に割り当てられる。

有利には、別のユーザによってカテゴリの項目に割り当てられたレーティングの量が所定の閾値を超えた場合、所定の値が信頼値に割り当てられる。

有利には、評価するステップは、信頼値を比較するステップを含み、複数の所定の装置から、すべての他のユーザのうち、最も高い信頼を示す信頼値を有する別のユーザに関連付けられた装置が選択される。

本発明のさらなる展開は、従属請求項および以下の説明から得ることができる。

以下では、添付の図面を参照して、本発明についてさらに説明する。

コンピュータ・ネットワークの一部を概略的に示す図である。 フロー・チャートを概略的に示す図である。

図１は、コンピュータ・ネットワーク１００の第１の部分を示す。

コンピュータ・ネットワーク１００は、サーバ１０１を備える。サーバは、送信機／受信機１０２およびプロセッサ１０３を備える。さらに、サーバ１０１は、図１には示さないが、ストレージを備え、データベース１０４にアクセスするように適合される。データベース１０４は、サーバ１０１に統合されてもよい。

コンピュータ・ネットワーク１００は、数人のユーザｕ１、．．．ｕＭによって使用可能な１つまたは複数のクライアント１１０を備える。ユーザの数Ｍまたはクライアント１１０の数は、この例により限定されるわけではない。

ユーザｕ１によって使われる１つのクライアント１１０について、例として記載する。他のクライアントも、同じ機能性を有する。クライアント１１０は、たとえば、グラフィカル・ユーザ・インタフェースと、出力および入力装置として使われるべき、タッチ・スクリーンやキーボードのような入力手段とを備える、スマート・フォンやパーソナル・コンピュータのような装置である。クライアント１１０にインストールされたウェブ・ブラウザは、たとえば、コンピュータベースのソーシャル・ネットワークにアクセスするのに使うことができる。

クライアント１１０は、コンピュータ・ネットワーク１００を介して、少なくとも一時的にサーバ１０１に接続可能である。

接続は、たとえば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイヤレス・ローカル・エリア・ネットワーク（ＷＬＡＮ、８０２．１１ｎ）またはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）経由である。接続は、たとえば、よく知られているインターネット・プロトコル（ＩＰ）、ユーザ・データグラム・プロトコル（ＵＤＰ）、送信制御プロトコル（ＴＣＰ）またはストリーム制御送信プロトコル（ＳＣＴＰ）による。シグナリングは、たとえば、よく知られているシンプル・オブジェクト・アクセス・プロトコル（ＳＯＡＰ）、表現状態転送（Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎａｌ Ｓｔａｔｅ Ｔｒａｎｓｆｅｒ）（ＲＥＳＴ）またはセッション開始プロトコル（ＳＩＰ）またはインターネット・プロトコル・マルチメディア・サブシステム（ＩＭＳ）による。アドレス指定は、よく知られている統一資源位置指定子（ＵＲＬ）、統一資源識別子（ＵＲＩ）、拡張可能なマーク付け言語（ＸＭＬバージョン１．０、第３版、Ｗ３Ｃ勧告２００９年１２月８日）の名称または名前空間を使って行うことができる。

接続は、クライアント１１０とサーバ１０１との間で直接的であってもよいが、直接的である必要はない。典型的な使用は、複数の仲介装置をもつワイド・エリア・ネットワーク上においてである。

単一のサーバ１０１の代わりに、分散サーバ、たとえばコンピューティング・クラウドが使われてもよい。

データベース１０４は、コンピュータベースのソーシャル・ネットワークのコンテンツ、たとえば、異なるカテゴリに分割され得る項目を含む。たとえば、本のデジタル表現が項目として記憶される。さらに、データベース１０４は、項目に対する、コンピュータベースのソーシャル・ネットワークのユーザのレーティングについての情報を記憶するように適合される。

サーバ１０１は、この情報と、コンピュータベースのソーシャル・ネットワークのユーザｕ１、．．．、ｕＭの表現とを、たとえばデータ・セットとしてデータベース１０４に記憶するように適合される。

データ・セットはたとえば、以下のものを含む。
・ユーザ名、
・識別または認証用の証明、たとえばユーザ名およびパスワード、
・他のユーザへのソーシャル・リンクについての情報、
・項目に対するユーザのレーティングについての情報。

このリストは網羅的ではなく、他の情報も記憶することができる。項目は、後で説明するようにカテゴリにより区別される。

コンピュータベースのソーシャル・ネットワークへのアクセスは、たとえば、ユーザｕ１のデータ・セットに記憶された認証情報と突き合わせた識別および認証の成功の後、ユーザｕ１に付与される。たとえば、ダイジェスト・アクセス認証または公開鍵暗号技術を使って処理されるユーザ名およびパスワード要求のような識別または認証プロセスは、当業者によく知られているので、詳しくは説明しない。

ソーシャル・リンクは、ユーザの、互いの間の関係を表す。あるユーザから別のユーザに対するソーシャル・リンクは、たとえば、２人の間の関係が両者によって確認されたときは常に記憶される。ソーシャル・リンクについての情報は、たとえば、それぞれの他のユーザｕ２、．．．、ｕＭによって確認されると、コンピュータベースのソーシャル・ネットワークのすべてのユーザからユーザｕ１によって選択された他のユーザｕ２、．．．、ｕＭのリストとして、ユーザｕ１について記憶される。ソーシャル・リンクによってリンクされたユーザは、以下では友達と呼ばれる。

サーバ１０１およびクライアント１１０は、共同で作用して、ユーザｕ１、．．．、ｕＭを、コンピュータベースのソーシャル・ネットワークのコンテンツ、たとえば、本、テキスト、画像、ビデオまたはオーディオのデジタル表現のような項目に、コンピュータ・ネットワーク１００を介してアクセスさせる。サーバ１０１、データベース１０４またはクライアント１１０の間の情報は、ＨＴＴＰとしてよく知られているハイパー・テキスト転送プロトコルによる例において交換される。さらに、サーバ１０１およびクライアント１１０は、共同で作用して、ユーザｕ１、．．．、ｕＭの認証または識別を実施する。

ユーザｕ１、．．．ｕＭのコンテンツ投稿は、たとえば、データベース１０４に記憶されるか、またはコンピュータ・ネットワーク１００に現在接続されているクライアント１１０のうち１つによりリアルタイムで利用可能にされるかのどちらかである。後者のケースでは、コンテンツ投稿は、データベース１０４に記憶される。データ・セットに記憶されるコンテンツ投稿についての情報は、たとえば、データベース１０４中の記憶コンテンツ投稿へのリンクである。

この例によると、コンテンツにアクセスするために、ユーザｕ１、．．．、ｕＭは、クライアント１１０のうち１つ、たとえばウェブ・ブラウザをもつスマート・フォンを使って、関心コンテンツについての要求を、第１のメッセージに入れてサーバ１０１に送る。これについては、ユーザｕ１に関して後で説明する。ユーザｕ１は、要求側クライアント１１０を介して、第２のメッセージ中の、関心のある要求されたコンテンツを受信する。

その目的のために、メッセージは、たとえば、ＨＴＴＰとしてよく知られているハイパー・テキスト転送プロトコルに従って、影響を受ける装置の間で交換される。

要求は、ウェブ・ブラウザを介してユーザｕ１、．．．、ｕＭによって入れることができる。応答は、ウェブ・ブラウザにより表示されてもよい。要求および応答は、たとえば、ＨＴＭＬ５としてよく知られているハイパーテキスト・マークアップ言語バージョン５を使って構築および表示され得る。

クライアント１１０は、ユーザ入力を処理し、第１のメッセージを判断し、メッセージをサーバ１０１に送るように適合される。第１のメッセージは、要求を送るクライアント１１０の識別子、要求を入れるユーザｕ１についての情報、および関心コンテンツについての情報を含む。関心コンテンツは、テキスト列、たとえば質問や検索語として記述され得る。

受信機１０２は、第１のメッセージを受信するように適合され、送信機１０２は、第２のメッセージを送るように適合される。第２のメッセージは、関心コンテンツについての情報、および要求元についての情報を含む。要求元についての情報は、たとえば、ユーザｕ１についての情報または第１のメッセージを送ったクライアント１１０の識別子である。

装置の間でのルーティングのために、第２のメッセージの受信者を選択するための評価が実施される。サーバ１０１は、第１のメッセージを受信すると、評価の結果に依存して、第２のメッセージが送られるべき別の装置を選択するように適合される。

評価の結果に依存する選択については、後で説明する。

この例によると、項目のカテゴリｃ１、．．．、ｃＮが、特定の関心に関する項目を組み合わせるのに使われる。

項目は、たとえば、Ｎ個のカテゴリ（ｃ１、ｃ２、．．．ｃＮ）にカテゴリ化される。カテゴリの数Ｎは、この例により限定されるわけではない。例示的なカテゴリは、「ビデオ＆ＤＶＤ」、「本」、「音楽」、「ビデオ・ゲーム」、「玩具」、「オンライン・ストア＆サービス」、「ソフトウェア」、「行先」、「車」、「子供向けＴＶ番組」である。

これは、データベース１０４のコンテンツを自動的に分析することによって行うことができる。このようにして、関心コンテンツまたはそのような関心コンテンツについての情報を見つけることは、同じカテゴリのコンテンツを見つけることに単純化される。

さらに、コンピュータベースのソーシャル・ネットワークは、推測される信頼の輪と呼ばれる、いくつかのサブネットワークに分割され、サブネットワークの各々は、すべてのカテゴリｃ１、ｃ２、．．．ｃＮのうち単一のカテゴリｃに関する。クライアント１１０は、１つまたは複数のサブネットワークの一部であってよい。

信頼の輪の推測について、例示的なカテゴリｃに関して、およびユーザｕ１およびｕＭを参照して説明する。

各カテゴリｃに関するユーザｕ１に対して、ユーザｕ１の、他のユーザｕ２、．．．、ｕＭへのソーシャル・リンクについての情報、およびカテゴリｃにおける、ユーザｕ１、．．．、ｕＭによってレーティングされたコンテンツ項目についての情報に依存して、信頼の輪が推測される。後者は、ユーザの間にソーシャル・リンクが存在することに加えての追加条件であり、すなわち、両方のユーザが、カテゴリｃの項目をレーティング済みでなければならず、そうすると、両ユーザは、カテゴリｃに関する信頼の輪に入っていることになる。このようにして、ユーザｕ１は、いくつかのカテゴリに関してのみ、友達を信頼するが、他のカテゴリに関しては信頼しない。たとえば、「車」に関する友達の輪は、「子供向けＴＶ番組」に関する輪とは大きく異なり得る。

このコンテキストにおけるレートは、任意の種類のユーザ・フィードバック、すなわちユーザが項目に割り当てるレーティングのような明示的フィードバックを指し得るが、本の購入、リンクのクリック、ビデオまたは歌の再生のような暗黙的フィードバックも指し得る。

たとえば、ユーザが、一定数のジャズソングを購入し、またはそれらをオンラインで再生した場合、そのユーザは、ジャズ音楽の専門家である可能性がある。したがって、ジャズソングを買い、または再生することは、それらをレーティングすることである。

以下では、レーティングは、ユーザの、項目に対するすべてのこれらの種類のフィードバックについての一般用語として使われる。レーティングは、「いいね」のクリックの量、または項目が買われ、もしくはオンラインで再生される回数に合致する１０進数値であってよい。１つ星〜５つ星などのような、他のタイプのレーティングが使われてもよい。

定義（推測される輪）：この例によると、ユーザｕ１は、以下の２つの条件が成り立つ場合のみ、単一のカテゴリｃについて、ユーザｕＭの、推測される信頼の輪の中にいる。
・ユーザｕ１は、ユーザｕＭの友達であり、すなわち、ユーザｕＭとのソーシャル・リンクを有する。このことは、所定の閾値よりも高い値、たとえば１を、単一のカテゴリｃについてのユーザｕ１の信頼値Ｓ（ｃ，ｕ１；ｕＭ）に割り当てることによって表すことができる。
・ユーザｕ１およびユーザｕＭは両方とも、カテゴリｃにおける何らかの専門知識を有する。専門知識は、ユーザｕ１および別のユーザｕＭがカテゴリｃの項目について提出したレーティングの数によって表すことができる。このことは、特にユーザｕ１または別のユーザｕＭから受信された、カテゴリｃの項目についてのレーティングの数が、所定の閾値、たとえば０を超えるかどうかテストすることを意味する。

それ以外の場合、ユーザｕ１は、単一のカテゴリｃに関する、ｕＭの推測される信頼の輪の中にはいない。

カテゴリ特有のソーシャル信頼情報は、たとえば、カテゴリｃについての信頼値Ｓ（ｃ，ｕ１；ｕＭ）として記憶される。この情報を記憶する他のどの形が使われてもよい。

このことは、たとえば、ユーザｕ１が、カテゴリｃ１、ｃ２、．．．ｃＮについて、ユーザｕ１に、信頼値Ｓ（ｃ１，ｕ１；ｕＭ）、．．．、Ｓ（ｃＮ，ｕ１；ｕＭ）を割り当てることを意味する。信頼値は、たとえば、すべてのカテゴリにおいてすべてのユーザに対する等しい信頼に類似するように、値１で初期化される。

カテゴリｃに基づく、同じ推測された信頼の輪の中のユーザの間の信頼値は、獲得され、ソーシャル信頼行列Ｓにおいて後で使うために記憶されてよい。ソーシャル信頼行列Ｓは、各カテゴリについての信頼関係と、ユーザの組合せとを定義する。

たとえば、ユーザｕ１とｕＭとの間の、単一のカテゴリｃについてのソーシャル信頼行列Ｓの要素の値は、ユーザｕＭが、推測される信頼の輪の中にいない場合はＳ（ｃ，ｕ１；ｕＭ）＝０であり、ユーザｕＭが、そのカテゴリｃについての推測される信頼の輪の中にいる場合はＳ（ｃ，ｕ１；ｕＭ）＞０である。ユーザｕ１に関して、すべてのカテゴリｃ１、ｃ２、．．．ｃＮについての信頼値は、たとえば、ユーザｕ１のデータ・セットの一部として記憶される。

以下では、値Ｓ（ｃ１，ｕ１；ｕＭ）、．．．、Ｓ（ｃＮ，ｕＭ；ｕ１）を定義する３つの例について記載する。たとえば、値Ｓ（ｃ，ｕ１；ｕＭ）は、ユーザｕＭが、カテゴリｃに関するユーザｕ１の推測される信頼の輪に入っているとき、所定の閾値、たとえば０よりも高い値に、およびユーザｕＭが、カテゴリｃについてのユーザｕ１の推測される信頼の輪に入っていない場合、０にセットされる。所定の閾値は１であってよく、または負の値が使われてもよい。

等しい信頼：第１の例では、具体的には１である等しい値が、それぞれのカテゴリｃ１、．．．、ｃＮについてのユーザｕ１の信頼の輪に入っているすべての他のユーザｕＭのすべての信頼値Ｓ（ｃＮ，ｕ１；ｕＭ）、．．．、Ｓ（ｃＮ，ｕ１；ｕＭ）に対してセットされる。

これは、項目カテゴリに関する推測された信頼の輪の中にある、たとえば０よりも大きい信頼値Ｓ（ｃ１，ｕ１；ｕＭ）、．．．、Ｓ（ｃＮ，ｕ１；ｕＭ）を定義する最も単純な変形形態である。このことは、ユーザｕ１によって、ユーザｕ１の推測される信頼の輪に入っているとレーティングされる各ユーザｕ２、．．．、ｕＭが、同じ信頼値を割り当てられることを意味する。この場合のレーティングは、たとえば、ユーザｕ１と同じカテゴリの項目をレーティングした別のユーザｕＭとのソーシャル・リンクを確立するという、ユーザｕ１による決定である。

このことは、ユーザｕ１とユーザｕＭがソーシャル・リンクを有する場合、ならびにユーザｕ１および別のユーザｕＭが、同じカテゴリｃにおけるレーティングされた項目を有する場合、信頼値Ｓ（ｃ１，ｕ１；ｕＭ）、．．．、Ｓ（ｃＮ，ｕ１；ｕＭ）が、ユーザｕ１の、別のユーザｕＭに対する信頼値Ｓ（ｃ１，ｕ１；ｕＭ）、．．．、Ｓ（ｃＮ，ｕ１；ｕＭ）に対して、等しい値、具体的には１をセットすることによって評価されることを意味する。

専門知識に基づく信頼：推測される信頼の輪に入っているユーザに異なる信頼値を割り当てる２つの変形形態における、第２の例について説明する。その目的は、カテゴリｃについての信頼の輪に入っている、専門家であるユーザに、より高い信頼値または重みを割り当てることである。

第２の変形形態において、有向信頼関係が、推測される信頼の輪を定義すると見なされる。無向／相互信頼関係（たとえば、交友関係）は、有向信頼の特殊ケースと見なされ得る。ユーザｕ１が、このコンテキストにおいて別のユーザｕＭを信頼しているということは、ユーザｕ１から別のユーザｕＭへの有向リンクとして記述され得る。別のユーザｕＭからユーザｕ１に戻る別の有向リンクが存在し得る。その場合、ユーザｕＭは、ユーザｕ１を信頼している。コンピュータベースのソーシャル・ネットワークでは、信頼は、別のユーザをフォローすることによって表すことができる。

最初に、各カテゴリについてのユーザに、専門知識レベルが割り当てられる。これについては、例としてユーザｕ１に関して説明する。

専門知識レベルは、後で説明するように、カテゴリｃの項目についての、ユーザｕ１のレーティングの数から計算することができる。カテゴリｃの項目にユーザｕ１が割り当てたレーティングの数は、たとえば、専門知識レベルへの近似として使われる。その発想は、カテゴリｃの専門家は、そのカテゴリにおいて、そのカテゴリｃの専門家でないユーザよりも多くの項目をレーティングしている可能性があるというものである。ユーザｕ１の専門知識レベルは、たとえば、ユーザｕ１についてのデータ・セット中の各カテゴリｃ１、．．．、ｃＮごとに、項目向けのレーティングについての情報として記憶される。

例として、ユーザｕ１の専門知識レベルおよび信頼値を算出するための２つの変形形態を、カテゴリｃおよびユーザｕ１とｕＭとの間の関係について記載する。
・第１の変形形態によると、カテゴリｃにおけるユーザｕ１についての専門知識レベルは、カテゴリｃの項目にユーザｕ１が割り当てたレーティングの数に等しい。たとえば、ユーザｕ１によってレーティングが割り当てられていない場合、専門知識レベルは０である。たとえば、カテゴリｃの項目についてのレーティングの量がカウントされ、０よりも多いレーティングがユーザｕ１によって割り当てられている場合、専門知識レベルは、所定の閾値、たとえば０を上回る値にセットされる。専門知識レベルは、たとえば、レーティング・カウントの数に比例してセットされる。専門知識レベルは、信頼値Ｓ（ｃ，ｕＭ；ｕ１）にマップされ、その結果、ユーザｕ１が、ユーザｕＭの信頼の輪に入っていない場合、信頼値Ｓ（ｃ，ｕＭ；ｕ１）は０になり、ユーザｕ１が、カテゴリｃにおいてレーティングを割り当てていない場合、信頼値Ｓ（ｃ，ｕＭ；ｕ１）は０になる。
・第２の変形形態によると、カテゴリｃにおけるユーザｕ１の専門知識レベルは、２つの成分の積である。

第１の成分は、上述したように、カテゴリｃの項目にユーザｕ１が割り当てたレーティングの数として判断される。

第２の成分は、カテゴリｃの項目について、ユーザｕ１の信頼の輪のメンバによって行われたレーティングの数に依存して、ユーザｕ１に割り当てられた投票値である。

ユーザｕ１についての投票値は、ユーザｕ１を信頼している他のユーザｕ２、．．．、ｕＭがカテゴリｃの項目に割り当てたレーティングの量から判断される。ユーザｕＭの場合、例として、カテゴリｃについての投票値は、カテゴリｃの項目についてのユーザｕＭのレーティングの数を、すべてのカテゴリｃ１、．．．、ｃＮの項目についてのレーティングの和で除算したものである。たとえば、ユーザｕＭが、カテゴリｃの項目についてのレーティングのみを有する場合、投票値は、このカテゴリｃに関して１に等しい。投票値は、たとえば、ユーザｕＭが、カテゴリｃの項目すべてではなく、カテゴリｃ１、．．．、ｃＮの項目についていくつかのレーティングを有する場合、１未満である。投票値は、たとえば、ユーザｕＭが、カテゴリｃの項目についてのレーティングをもたない場合、０である。すべての他のユーザｕ２、．．．、ｕＭの個々の投票値が、ユーザｕ１とのそれぞれの有向ソーシャル・リンクまたは相互ソーシャル・リンクを有するすべての他のユーザについてこのようにして算出される。次いで、これらのユーザについての個々の投票値が合計されて、カテゴリｃにおけるユーザｕ１についての全体的投票値となる。

２つの成分の積が、その後、専門知識レベルとして算出される。

このことは、ユーザｕ１を信頼しているほとんどのユーザが、カテゴリｃの項目についてたくさんのレーティングを与えた場合、これは、ユーザｕ１がカテゴリｃにおける専門家であるという十分な指標となることを意味する。専門知識レベルは次いで、信頼値Ｓ（ｃ，ｕＭ；ｕ１）にマップされ、その結果、信頼値Ｓ（ｃ，ｕＭ；ｕ１）は、ユーザｕ１が、ユーザｕＭの推測される信頼の輪に入っていない場合、またはユーザｕ１の専門知識レベルが０である場合、０になる。他のどのケースにおいても、結果は、たとえば、第１および第２の成分の値の積、すなわち専門知識レベルである。

このことは、概して、カテゴリｃの項目に別のユーザｕＭによって割り当てられたレーティングの量が所定の閾値、たとえば０を超える場合、両方の変形形態が、カテゴリｃについての、別のユーザｕＭに対するユーザｕ１の信頼値Ｓ（ｃ，ｕ１；ｕＭ）に所定の値を割り当てることを意味する。

信頼分裂：第３の例において、カテゴリｃ１における、ユーザｕ１の、別のユーザｕＭに対する信頼値Ｓ（ｃ１，ｕ１；ｕＭ）は、カテゴリｃ１の項目についての別のユーザｕＭのレーティングの量、および少なくとも１つの他のカテゴリｃ２、．．．ｃＮにおける少なくとも１つの他の項目についての別のユーザ（ｕＭ）による少なくとも１つの他のレーティングに比例する値を、信頼値（Ｓ（ｃ１，ｕ１；ｕＭ））に割り当てることによって評価される。

これは、信頼分裂と呼ばれ、ユーザｕ１、ユーザｕＭ、カテゴリｃ１、カテゴリｃ２ならびに信頼値Ｓ（ｃ１，ｕ１；ｕＭ）およびＳ（ｃ２，ｕ１；ｕＭ）を例として使って説明される。

ユーザｕＭは、ユーザｕ１の信頼の輪に入っており、ユーザｕＭは、カテゴリｃ１およびｃ２の項目にレーティングを既に割り当てている。カテゴリｃ１およびｃ２の項目についてのユーザｕＭのレーティングの数は、それぞれ９および１であると仮定する。このことは、別のユーザｕＭが、合計で１０個のレーティングを割り当てたことを意味する。次いで、ユーザｕ１の、別のユーザｕＭに対する信頼値Ｓ（ｃ１，ｕ１；ｕＭ）およびＳ（ｃ２，ｕ１；ｕＭ）が、カテゴリｃ１およびｃ２における、ユーザｕＭの１０個のレーティングの分散に依存して算出される。その結果、この例では、Ｓ（ｃ１，ｕ１；ｕＭ）およびＳ（ｃ２，ｕ１；ｕＭ）の値が、それぞれ９／１０＝０．９および１／１０＝０．１となる信頼分裂となる。

このことは、プロセッサ１０３が、ユーザｕ１の、別のユーザｕＭに対する信頼値、たとえば（Ｓ（ｃ１，ｕ１；ｕＭ）、．．．、Ｓ（ｃＮ，ｕ１；ｕＭ））を、ユーザｕ１の少なくとも１つのレーティングから、またはコンピュータベースのソーシャル・ネットワークの少なくとも１人の他のユーザ、たとえばｕＭの少なくとも１つのレーティングから判断するように適合されることを意味する。この例によるレーティングは、受信機１０２により受信され、処理され、その結果は、ユーザについての信頼値、たとえばＳ（ｃ１，ｕ１；ｕＭ）、．．．、Ｓ（ｃＮ，ｕ１；ｕＭ）として記憶される。

さらに、サーバ１０１は、ユーザｕ１に関連付けられた装置、たとえば、ユーザｕ１によって現在使われているクライアント１１０から第１のメッセージを受信すると、別の装置、たとえば別のクライアント１１０またはデータベース１０４に第２のメッセージを送るように動作可能であり、ここで別の装置は、ユーザｕ１、コンピュータベースのソーシャル・ネットワークのコンテンツのカテゴリｃ、およびコンピュータベースのソーシャル・ネットワークの別のユーザｕＭに関連付けられた少なくとも１つの信頼値Ｓ（ｃ，ｕ１；ｕＭ）の評価の結果に依存して、複数の所定の装置、たとえばすべてのクライアント１１０およびデータベース１０４から選択される。

たとえば、サーバ１０１は、評価の結果に依存して、複数の所定の装置、たとえばデータベース１０４またはクライアント１１０から、別の装置、たとえばデータベース１０４またはクライアント１１０を選択するように適合されたプロセッサ１０３を備える。

さらに、これらの例または変形形態の各々において、信頼値Ｓ（ｃ１，ｕ１；ｕＭ、．．．、Ｓ（ｃＮ，ｕ１；ｕＭ）は正規化されてよい。たとえば、信頼行列Ｓの行の各要素が、同じ行のすべての要素の和で除算される。こうすることにより、すべてのユーザｕ２、．．．、ｕＭにわたる重みが、各信頼の輪における単位元に確実に正規化される。

以下では、判断されたカテゴリ特有のソーシャル信頼情報に基づいてルーティングをするための方法について、ユーザｕ１、ｕ２およびｕＭを参照して説明する。この例によると、ユーザｕ１、ｕ２およびｕＭは、既にコンピュータベースのソーシャル・ネットワークの項目を数回レーティングしている。レーティングされたコンテンツまたはレーティングするべきコンテンツは、前記データベース１０４によりアクセス可能である。さらに、ユーザｕ２は、「ソフトウェア」というカテゴリにおける、すべてのユーザｕ１、．．．、ｕＭのうち、最も多くの項目をレーティングしており、ｕＭは、「車」カテゴリにおける、すべてのユーザｕ１、．．．、ｕＭのうち、最も多くの項目をレーティングしている。さらに、ｕ１は、コンピュータベースのソーシャル・ネットワークにおける、ｕ２およびｕＭへのソーシャル・リンクを有する。この情報は、たとえば、それぞれのデータ・セットにアクセスすることによって入手可能である。

この方法は、たとえば、関心項目についての要求を含む第１のメッセージが、ユーザｕ１によって現在使われているクライアント１１０から受信されたときに開始する。

開始の後、ステップ２０１が実行される。

ステップ２０１で、ソーシャル信頼行列Ｓが、上述したように生成される。概して、これは、信頼値Ｓ（ｃ１，ｕ１；ｕＭ）への値の割当てと呼ばれる。割り当てられる値は、ソーシャル信頼行列Ｓを算出するための方法に依存する。上述したように、値は、たとえば、カテゴリｃ１の項目についての、別のユーザｕＭのレーティングの量、および少なくとも１つの他のカテゴリｃ２、．．．ｃＮの少なくとも１つの他の項目についての、別のユーザｕＭによる少なくとも１つの他のレーティングに比例して割り当てられる。または、別の例では、値は、カテゴリｃの項目に別のユーザｕＭによって割り当てられたレーティングの量が所定の閾値を超える場合、所定の値として割り当てられる。さらに別の例では、割り当てられる値は、ユーザｕ１および別のユーザｕＭが、それぞれの所定の量のレーティングをカテゴリｃの項目に割り当てた場合、所定の閾値よりも高くなる。

あるいは、既存のソーシャル信頼行列Ｓは、ストレージから読み取ることができる。

その後、ステップ２０２が実行される。

ステップ２０２で、第１のメッセージから、第１のメッセージに含まれる要求が関連するカテゴリｃが、カテゴリｃ１、．．．、ｃＮから判断される。たとえば、要求は、「自動車」という単語を含み、したがって、リコメンダ・システムによって「車」カテゴリに関連付けられる。たとえばＫ近傍アルゴリズムを使うそのようなリコメンダ・システムは、当業者に知られているので、ここではさらに説明しない。その後、ステップ２０３が実行される。

ステップ２０３で、信頼値Ｓ（ｃ，ｕ１；ｕ２）、．．．、Ｓ（ｃ，ｕ１；ｕＭ）が、ユーザｕ１、カテゴリｃおよび他のユーザｕ２、．．．、ｕＭについて、信頼行列Ｓ中でルックアップされる。信頼値は比較され、推測される信頼の輪のすべてのユーザのうち最大の信頼を示す信頼値を有するユーザが選択される。たとえば、ユーザｕＭが、「車」カテゴリの項目について、すべてのユーザのうち最も多いレーティングを有する。したがって、この例では、ユーザｕＭが、信頼値Ｓ（ｃ，ｕ１；ｕＭ）＝１を割り当てられる。すべての他のユーザは、自分たちの個々のレーティングに従って信頼値を得る。たとえば、「車」カテゴリにはユーザｕ２のレーティングがないので、ユーザｕ２には、信頼値Ｓ（ｃ，ｕ１；ｕ２）＝０が割り当てられる。この例では、ユーザｕＭが、すべてのユーザｕ２、．．．、ｕＭのうち最も高い信頼値を有するので、選択される。好ましくは、信頼の輪の中のユーザの信頼値にわたる重み付け平均算出が、ユーザｕ１、ｕＭを選択するのに使われる。ユーザｕ１、．．．、ｕＭについての重みは、ユーザそれぞれの信頼値Ｓ（ｃ１，ｕ１；ｕＭ、．．．、Ｓ（ｃＮ，ｕ１；ｕＭ）である。概して、このことは、評価することが、信頼値（Ｓ（ｃ１，ｕ１；ｕ２）、．．．、Ｓ（ｃＮ，ｕ１；ｕＭ））を比較することを含み、複数の所定の装置（１０４、１１０）から、すべての他のユーザ（ｕ２、．．．、ｕＭ）のうち、最も高い信頼を示す信頼値（Ｓ（ｃ１，ｕ１；ｕＭ）、．．．、Ｓ（ｃＮ，ｕ１；ｕＭ））を有する別のユーザ（ｕ２、ｕＭ）に関連付けられた装置が選択されることを意味する。特に、サーバ１０１は、この比較を実施するように適合される。その後、ステップ２０４が実行される。

ステップ２０４で、別のユーザｕＭが、コンピュータ・ネットワーク１００に現在接続されているかどうか判断される。

別のユーザｕＭが、コンピュータ・ネットワーク１００に現在接続されていない場合、たとえば、サーバ１０１が、データ・セットから、ユーザｕＭが、ログインしていないと判断した場合、ステップ２０５が実行される。そうではなく、たとえば、サーバ１０１が、データ・セットから、ユーザｕＭがログインしていると判断した場合、ステップ２０６が実行される。

ステップ２０５で、第２のメッセージがデータベース１０４に送られる。その後、ステップ２０７が実行される。

ステップ２０７で、項目は、たとえば、サーバ１０１によってあらかじめ受信されたデータから判断される。その目的のために、データベース１０４は、項目を記憶するように、また、記憶された項目および第２のメッセージから、関心項目を判断するように適合される。関心項目は、たとえば、カテゴリｃにあり、ユーザｕＭによるものである場合、ユーザｕ１に該当するとして選択される。該当カテゴリｃは、たとえば、第２のメッセージ中で受信された関心コンテンツについての情報から判断される。別のユーザｕＭによってレーティングされた少なくとも１つの項目が、ユーザｕ１に対する関心項目として判断される。たとえば、「車」カテゴリにおける、ユーザｕＭによってレーティングされたテキストが、データベース１０４から読み取られる。

その後、ステップ２０８が実行される。

ステップ２０８で、第２のメッセージへの応答が、サーバ１０１の送信機／受信機１０２を介して、または直接、第１のメッセージを送ったクライアント１１０に送られる。応答は、関心項目または第１のメッセージ中で要求された、関心項目についての情報を含み得る。

その後、この方法は終了する。

ステップ２０６で、すなわち、別のユーザｕＭが、コンピュータ・ネットワーク１００に現在接続されている場合、第２のメッセージは、ユーザｕＭが、コンピュータベースのソーシャル・ネットワークに接続するのに現在使っているクライアント１１０に送られる。その後、ステップ２０９が実行される。

ステップ２０９で、関心項目についての要求が、たとえば、ユーザｕＭに対して表示され、ユーザｕＭは、関心項目を入れるよう促される。要求は、カテゴリｃについての情報とともに表示されてよい。その場合、該当カテゴリｃは、たとえば、第２のメッセージ中で送られた関心コンテンツについての情報から判断される。その後、ステップ２１０が実行される。

ステップ２１０で、関心項目または関心項目についての情報を含む、第２のメッセージへの応答が、ユーザｕ１によってその後使われるクライアント１１０に送られる。

第２のメッセージへの応答は、サーバ１０１を介して、または直接、ユーザｕ１によって使われるクライアント１１０に送られる。

その後、この方法は終了する。

記述および図面は、本発明の原理を例示しているに過ぎない。したがって、当業者は、明示的に記載しても本明細書に示してもいないが、本発明の原理を実施するとともに本発明の精神および範囲に含まれる様々な構成を考案することが可能であることが諒解されよう。さらに、本明細書に記載したすべての例は、明白に、当該技術を進めるために本発明者によって与えられる本発明の原理および概念を読者が理解するのを助けるための教示目的に過ぎないことを主に意図しており、そのような具体的に記載した例および条件への限定なしであるものと企図されるべきである。さらに、本発明の原理、態様、および実施形態、ならびにそれらの具体例を記載する本明細書におけるすべての主張は、それらの等価物を包含することを意図している。

「プロセッサ」として標示される任意の機能ブロックを含む、図面に示す様々な要素の機能は、専用ハードウェアならびにソフトウェアを適切なソフトウェアと関連付けて実行することが可能なハードウェアの使用により提供することができる。プロセッサによって提供されるとき、機能は、単一の専用プロセッサによって、単一の共有プロセッサによって、またはその一部が共有され得る複数の個々のプロセッサによって提供することができる。さらに、「プロセッサ」という用語の明示的使用は、ソフトウェアを実行することが可能なハードウェアを排他的に指すものと企図されるべきでなく、限定なしで、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）ハードウェア、ネットワーク・プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラム可能ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、ソフトウェアを記憶するための読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、および不揮発性記憶装置を暗黙的に含み得る。他のハードウェア、従来型および／またはカスタムも含まれてよい。同様に、図面に示すどのスイッチも概念的に過ぎない。それらの機能は、プログラム論理の動作により、専用論理により、プログラム制御および専用論理の対話により、または手作業でも実施することができ、コンテキストからより具体的に理解されるように、特定の技法が実装者によって選択可能である。

本明細書におけるどのブロック図も、本発明の原理を実施する例示的回路構成の概念図を表すことを当業者は諒解されたい。同様に、どのフロー・チャートも、コンピュータ可読媒体において実質的に表され、したがって、そのようなコンピュータまたはプロセッサが明示的に示されているかどうかにかかわらず、コンピュータまたはプロセッサによって実行され得る様々なプロセスを表すことが諒解されよう。

様々な上述の方法のステップは、プログラムされたコンピュータによって実施され得ることが、当業者には容易に認識されよう。本明細書において、いくつかの実施形態は、プログラム記憶装置、たとえば、デジタル・データ記憶媒体をカバーすることも意図しており、これらは、マシンまたはコンピュータ可読であり、命令からなるマシン実行可能またはコンピュータ実行可能プログラムを符号化し、前記命令は、前記の上述した方法のステップの一部または全部を実施する。プログラム記憶装置は、たとえば、デジタル・メモリ、磁気ディスクおよび磁気テープなどの磁気記憶媒体、ハード・ドライブ、または光可読デジタル・データ記憶媒体であってよい。実施形態は、上述した方法の前記ステップを実施するようにプログラムされたコンピュータをカバーすることも意図している。

Claims (15)

1. コンピュータベースのソーシャル・ネットワークの装置の間でルーティングをするための方法であって、ユーザに関連付けられた装置から第１のメッセージを受信すると、第２のメッセージが別の装置に送られ、前記別の装置が、前記ユーザ、前記コンピュータベースのソーシャル・ネットワークのコンテンツのカテゴリ、および前記コンピュータベースのソーシャル・ネットワークの別のユーザに関連付けられた少なくとも１つの信頼値の評価の結果に依存して、複数の所定の装置から選択される方法。
2. 前記ユーザの、前記別のユーザに対する前記信頼値を、カテゴリの項目についての、前記別のユーザのレーティングの量、および少なくとも１つの他のカテゴリの少なくとも１つの他の項目についての、前記別のユーザによる少なくとも１つの他のレーティングに比例する値を前記信頼値に割り当てることによって、前記カテゴリにおいて評価するステップを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記ユーザと前記別のユーザがソーシャル・リンクを有する場合、ならびに前記ユーザと前記別のユーザが同じカテゴリの項目をレーティング済みである場合、等しい値、具体的には１を、前記ユーザの、前記別のユーザに対する前記信頼値に対してセットすることによって、前記信頼値を評価するステップを含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記ユーザおよび前記別のユーザがそれぞれの所定の量のレーティングを前記カテゴリの項目に割り当て済みであるとき、前記ユーザの、カテゴリについての前記別のユーザに対する前記信頼値に、所定の閾値よりも高い値を割り当てることによって、前記信頼値を評価するステップを含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記別のユーザによって前記カテゴリの項目に割り当てられたレーティングの量が所定の閾値を超える場合、前記信頼値に所定の値を割り当てることによって、前記ユーザの、カテゴリにおける前記別のユーザに対する前記信頼値を評価するステップを含む、請求項４に記載の方法。
6. 評価するステップを含み、前記評価するステップが、信頼値を比較するステップを含み、前記複数の所定の装置から、すべての他のユーザのうち、最も高い信頼を示す信頼値を有する前記別のユーザに関連付けられた前記装置が選択される、請求項１に記載の方法。
7. コンピュータベースのソーシャル・ネットワークの装置の間でルーティングをするためのサーバであって、ユーザに関連付けられた装置から第１のメッセージを受信すると、別の装置に第２のメッセージを送るように動作可能であり、前記別の装置が、前記ユーザ、前記コンピュータベースのソーシャル・ネットワークのコンテンツのカテゴリ、および前記コンピュータベースのソーシャル・ネットワークの別のユーザに関連付けられた少なくとも１つの信頼値の評価の結果に依存して、複数の所定の装置から選択されるサーバ。
8. 前記装置から前記第１のメッセージを受信するように適合された受信機と、
   前記別の装置に前記第２のメッセージを送るように適合された送信機と、
   前記評価の結果に依存して、複数の所定の装置から前記別の装置を選択するように適合されたプロセッサとを備える、請求項７に記載のサーバ。
9. カテゴリにおける、前記別のユーザのレーティングの量、および少なくとも１つの他のカテゴリにおける前記別のユーザの、少なくとも１つの他の項目についての、前記別のユーザによる少なくとも１つの他のレーティングに比例する値を前記信頼値に割り当てることによって、前記ユーザの、前記別のユーザに対する前記信頼値を、前記カテゴリにおいて評価するように動作可能な、請求項７に記載のサーバ。
10. 前記ユーザと前記別のユーザがソーシャル・リンクを有する場合、ならびに前記ユーザと前記別のユーザが同じカテゴリの項目をレーティング済みである場合、等しい値、具体的には１を、前記ユーザの、前記別のユーザに対する前記信頼値に対してセットすることによって、前記信頼値を評価するように動作可能な、請求項７に記載のサーバ。
11. 前記ユーザおよび前記別のユーザが、それぞれの所定の量のレーティングを前記カテゴリの項目に割り当て済みのとき、カテゴリについての前記ユーザの前記信頼値に、所定の閾値よりも高い値を割り当てることによって、前記信頼値を評価するように動作可能な、請求項７に記載のサーバ（１０１）。
12. 前記別のユーザによって前記カテゴリの項目に割り当てられたレーティングの量が所定の閾値を超える場合、前記信頼値に所定の値を割り当てることによって、カテゴリにおける、前記ユーザの、前記別のユーザに対する前記信頼値を評価することによって、前記信頼値を評価するように動作可能な、請求項７に記載のサーバ。
13. 信頼値を比較することによって評価をするように動作可能であり、前記複数の所定の装置から、すべての他のユーザのうち、最も高い信頼を示す信頼値を有する前記別のユーザに関連付けられた前記装置が選択される、請求項７に記載のサーバ。
14. 複数のユーザを有するコンピュータベースのソーシャル・ネットワークにおいてルーティングをするためのコンピュータ・プログラムであって、前記コンピュータ・プログラムが、コンピュータ上で実行されると、前記コンピュータに、請求項１に記載の方法を実行させるコンピュータ・プログラム。
15. コンピュータ可読プログラムを有するコンピュータ使用可能媒体を備える、複数のユーザを有するコンピュータベースのソーシャル・ネットワークにおいてルーティングをするためのコンピュータ・プログラム製品であって、前記コンピュータ可読プログラムが、コンピュータ上で実行されると、前記コンピュータに、請求項１に記載の方法を実行させるコンピュータ・プログラム製品。

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