JP2022528021A - 交流推薦システム - Google Patents

Abstract

本発明に係るシステムは、第１のユーザのプロフィールを作成するための方法および装置を提供し、ここでプロフィールは、ユーザに関連付けられている交流パラメータを有する。システムは、第２のユーザのプロフィールを作成することができ、該プロフィールは同様に第２のユーザの交流パラメータを有する。システムはひいては、互いに交流するための提案を、第１のユーザおよび第２のユーザのいずれかまたは双方へ提供することができる。【選択図】図２

Description

本発明は、交流推薦システムに関する。

あらゆる人間関係において、コミュニケーションは、関係の発展または関係の悪化において極めて重要な役割を果たす。コミュニケーションに個人や個人から成るグループに関心があるような話題が含まれている場合、２人の個人間または個人から成るグループ内でのコミュニケーションは、積極的および発展的であり得る。同様に、コミュニケーションに共通の関心事項ではない話題が含まれている場合、個人間のコミュニケーションは双方向的ではない可能性がある。

本発明の説明は、米国特許第６９８０８７０号の明細書および図面の全体を参照によって援用する。米国特許第６９８０８７０号明細書は、交流相手との個人的関係を管理、最適化およびスケジューリングするための技術を開示している。

２人の個人間の関係は、彼らの関心、行動様式、気質および態度といった様々な要因に左右される。効率的かつ有意義なコミュニケーションのためにユーザが他のユーザとどのように交流するべきかを決めることは、ユーザにとって時には困難である。例えばディスカッションの話題、会合場所、食物の選択などを個々人が決めることは難しい。同様に、コミュニケーションが興味をそそりかつ双方向的となるように親が彼らの１０代の子供と効率的にコミュニケーションを取ることは、時には困難であり得る。それゆえに、個人間のあらゆる交流中に、様々な要因が考慮されるべきである。そのようなパラメータを誤って選択すると、個人間での会合の不成功、および非効率的なコミュニケーションを引き起こしかねない。例えば最初のデート中、ディスカッションの話題や共通の関心事項を２人が判断するのは難しいかもしれない。同様に、２人が久しぶりに会っている状況において、共通の関心事項を彼らが決定するのは難しい時があるかもしれない。従って他の人と効果的に交流するためには、個人は、他者の行動様式、好き嫌いとともに自分の行動様式、好き嫌いを自覚するべきである。しかしながら、他者の行動様式とともに自分の行動様式を完全に自覚することは、どの人にとっても難しい。このことは個人間の非効果的なコミュニケーションを引き起こしかねず、また不毛な社会的交流の原因となりかねない。

システムは、第１のユーザのプロフィールを作成するための方法および装置を提供し、プロフィールは、ユーザに関連付けられている交流パラメータを有する。システムは第２のユーザのプロフィールを作成することができ、このプロフィールは同様に、第２のユーザの交流パラメータを有する。システムはひいては、第１および第２のユーザのいずれかまたは双方へ、互いに交流するための提案を提供することができる。

本発明によると、個人間の交流のための提案を提供する技術が提供されている。本発明の例において、交流推薦システムは、様々なプロフィールパラメータ、および個人に対応する様々な交流パラメータを決定する。プロフィールパラメータは、個人の行動様式、好き嫌いを示すことができ、一方交流パラメータは、個人に関連付けられている様々な交流局面を示すことができる。プロフィールパラメータは、ユーザの心理学的、社会学的および環境要因に基づいていることができる。本発明の例において、交流推薦システムは、プロフィールパラメータおよび交流パラメータの決定に基づいて、交流のための行動／助言を個々人に提案することができる。システムによると、システムによって実装されるデジタルコーチは、性格タイプ、体形、体格、お気に入りの映画のジャンル、音楽の種類、趣味、好みの料理およびレストラン、好きな場所、環境条件、支持政党、好きなスポーツなどといった、プロフィールパラメータの中に含まれる様々な行動要因を利用して、様々な交流の可能性を個人に提案することができる。さらにデジタルコーチは、個人が出席したイベント、ソーシャルメディアプラットフォームでのステータス、他の人との会合頻度、過去の交流経験などといった過去の交流歴を利用して、様々な交流の可能性を個人に提案することもできる。

例において、会合／デートが２人の個人間でスケジューリングされた場合、交流推薦システムは、２人のプロフィールパラメータ、および２人に関連付けられている交流パラメータを分析することができる。交流推薦システムは、プロフィールパラメータおよび交流パラメータの評価に基づいて、２人それぞれについての交流プロフィールを作成することができる。作成された２人の交流プロフィールに基づいて、交流推薦システムは、ディスカッションの話題、会合場所などといった提案を両個人に提供する。

本発明によると、交流プロフィール、交流パラメータ、全ての計算、処理、およびデータ解析といった詳細は、バックエンドサーバによってデータベースで発生する。複数のマイクロソフトウェアサービスにより、データの並列実行および処理が可能となる。データは、これらのデータベースでグラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）を使用して処理されるが、これはユーザの携帯機器の中央処理装置よりも明らかに速い。また、処理がバックエンドサーバで行われるので、ユーザの装置の電池残量は節約される。一般に、携帯電話およびタブレットは９９％がＡＲＭプロセッサを装備している。バックエンドサーバは、ｘ８６プロセッサ（Ｉｎｔｅｌまたはアドバンストマイクロデバイス（ＡＭＤ））およびＧＰＵ（ＮｖｉｄａまたはＡＭＤ）を装備している。ベンチマークセットによると、ＡＲＭアーキテクチャは、複雑な計算になると、ｘ８６アーキテクチャと比べて約８分の１に効率が落ちる。このように、ここで記述される技術は、改良された機能を提供しながら、ユーザの装置の処理システムの動作を改善する。

本発明の実施例による、交流推薦システムを実装するネットワーク環境を示している。 本発明の実施例による、交流推薦システムを示している。 本発明の例による、データベースからデータを取り出すシステムのためのアーキテクチャを示している。 本発明の例による、格納されたデータのグラフ構造を示している。 本発明の例による、交流のための提案を提供する方法５００を示している。 本発明の例による、交流のための提案を提供する別の方法６００を示している。 本発明の例による、交流のための提案を提供するさらに別の方法７００を示している。 本発明の例による、交流のための提案を提供するさらに別の方法８００を示している。

上記技術は、図１から図８を参照してさらに記述される。明細書および図面は、ここに記載されている例とともに本発明の原理を例示しているだけであり、本発明への制限として解釈されるべきではないことに留意すべきである。したがって、ここで明示的に記述または示されていなくても、本発明の原理を具体化する様々なアレンジが考案され得ることが理解される。さらに、ここで本発明の原理、態様および実装を挙げている全ての記載ならびにその具体例は、その同等物を包含することを意図している。

図１は、本発明の実施例による、ユーザ１１０に提案を提供するための、推薦モジュール１０４を実装する交流推薦システム１０２を示している。交流推薦システム１０２は、ネットワーク１０８を経由して、データベース１０６－１、１０６－２、…、１０６－ｎといった複数のデータベースに結びつくことができる。

ネットワーク１０８は、単一ネットワークであってもよいし複数ネットワークの組み合わせであってもよく、また様々な異なる通信プロトコルを使用することができる。ネットワーク１０８は、無線もしくは有線のネットワーク、またはそれらの組み合わせであってもよい。そのような個別ネットワークの例は、Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ（ＧＳＭ(登録商標））ネットワーク、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｓｙｓｔｅｍ（ＵＭＴＳ）ネットワーク、Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＰＣＳ）ネットワーク、Ｔｉｍｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ（ＴＤＭＡ）ネットワーク、Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ（ＣＤＭＡ）ネットワーク、Ｎｅｘｔ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＮＯＮ）およびＰｕｂｌｉｃ Ｓｗｉｔｃｈｅｄ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＰＳＴＮ）を含むが、それらに限定されない。テクノロジーに応じて、通信ネットワーク１０８は、ゲートウェイ、ルータといった様々なネットワークエンティティを含むが、しかしながらそのような詳細は、本明細書を簡潔にするために割愛している。

交流推薦システム１０２は、携帯電話、タブレット、ポケットベル、デスクトップコンピュータおよびラップトップコンピュータを含む従来の様々なコンピューティング装置のうちのいずれかとして実装されることができる。さらに、データベース１０６－１、１０６－２、…、１０６－ｎは、階層型データベース、ネットワーク型データベース、オブジェクト指向データベース、関係データベースなどであり得る。

例において、交流推薦システム１０２は、ユーザ１１０に対するプロフィールパラメータを決定することができる。プロフィールパラメータは、ユーザ１１０の好きなもの、嫌いなもの、個人的選択、趣味であり得る。さらにプロフィールパラメータは、ユーザ１１０の心理学的、社会学的および環境要因に基づくこともできる。例えば、心理学的要因に基づいたプロフィールパラメータは、内向的な性格、外向的な性格などであり得、社会学的要因に基づいたプロフィールパラメータは、ユーザ１１０の社会的地位またはユーザ１１０の所得水準であり得る。さらに交流推薦システム１０２は、ユーザ１１０に関連付けられている交流パラメータを決定する。交流パラメータは、ユーザが関心を持ち得るイベント、他のユーザらとの会合頻度などといった、ユーザ１１０の交流傾向に基づいていてよい。プロフィールパラメータおよび交流パラメータに基づいて、交流推薦システム１０２は、ユーザ１１０についての交流プロフィールを作成することができる。さらに交流プロフィールに基づいて、交流推薦システム１０２の推薦モジュール１０４は、他のユーザとの交流のための提案を、ユーザ１００へ提供する。例において提案は、他のユーザらとの会合場所、ディスカッションの話題、訪れるレストランなどであり得る。

本発明の別の実施例によると、交流推薦システム１０２のユーザ１１０は、ユーザ１１０がコミュニケーションを取りたいと希望する第２のユーザ（表示されていない）を追加することができる。例においてユーザ１１０は、ユーザの装置に格納されたアドレス帳、ユーザ１１０のソーシャルメディアアカウント、ユーザ１１０のｅメールなどから、第２のユーザを追加することができる。

例において、交流推薦システム１０２は、第２のユーザに対するプロフィールパラメータを決定することができる。プロフィールパラメータは、第２のユーザの好きなもの、嫌いなもの、個人的選択、趣味であり得る。さらにプロフィールパラメータは、第２のユーザの心理学的、社会学的および環境要因に基づくこともできる。さらに、交流推薦システム１０２は、第２のユーザについての交流パラメータを決定する。プロフィールパラメータおよび交流パラメータに基づいて、交流推薦システム１０２は、第２のユーザに対する交流プロフィールを作成する。ユーザ１１０および第２のユーザの交流プロフィールに基づいて、推薦モジュール１０４は、相互のコミュニケーションのための提案を、ユーザ１１０および第２のユーザへ提供することができる。

例において、交流推薦システム１０２は、データベース１０６－１、１０６－２、…、１０６－ｎにアクセスして、ユーザ１１０および第２のユーザに対するプロフィールパラメータおよび交流パラメータを決定することができる。例えば、連絡先の社会学的パラメータに基づくようなプロフィールパラメータを決定するために、交流推薦システム１０２は、ネットワーク１０８を経由して例えばデータベース１０６－２のデータベースにアクセスして、連絡先の社会活動に関連する情報を取り出すことができる。別の例において、他のユーザとの会合頻度といった交流パラメータを決定するために、交流推薦システム１０２は、ユーザ１１０のカレンダーデータにアクセスして他のユーザとの会合頻度を決定することができる。

データベース１０６－１、１０６－２、１０６－３は、Ｆａｃｅｂｏｏｋ、ＬｉｎｋｅｄＩｎ、Ｔｗｉｔｔｅｒ、グーグルプレイスなどのデータベースに相当し得る。交流推薦システム１０２は、ユーザ１１０および第２のユーザに対してプロフィールパラメータおよび交流パラメータを決定するために、ソーシャルネットワークウェブサイトのデータベースにアクセスすることができる。例において、Ｆａｃｅｂｏｏｋ、Ｔｗｉｔｔｅｒ、ＬｉｎｋｅｄＩｎ、グーグルプレイスに相当するデータベースは、ＧｒａｐｈＱＬサーバを使ってアクセスすることができる。例においてコレクタは、Ｆａｃｅｂｏｏｋ、Ｔｗｉｔｔｅｒ、ＬｉｎｋｅｄＩｎ、グーグルプレイスのデータベースと結びつくことができ、全てのコレクタが次にＧｒａｐｈＱＬサーバと結びつくことができる。交流推薦システム１０２は、Ｆａｃｅｂｏｏｋ、ＬｉｎｋｅｄＩｎ、グーグルプレイスのデータベースから詳細を取り出すために、ｇｒａｐｈＱＬサーバを使ってＨｙｐｅｒＴｅｘｔ Ｔａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＨＴＴＰＳ）で通信することができる。例において、交流推薦システム１０２は、ユーザのソーシャルアカウントデータにアクセスするために、ユーザからの許可を要求することができる。例えばユーザ１１０のようなユーザは、プロンプト「Ｆａｃｅｂｏｏｋから私のデータを収集する」を提供され得、ユーザがプロンプトを許可すると、ユーザはＦａｃｅｂｏｏｋページに誘導され、ここでユーザは、交流推薦システム１０２を認証し、Ｆａｃｅｂｏｏｋからデータが収集される。交流推薦システム１０２は、ＧｒａｐｈＱＬサーバにメッセージを送り、該サーバは次にＦａｃｅｂｏｏｋのコレクタを起動してＦａｃｅｂｏｏｋからデータを収集することができる。コレクタはデータを収集してＧｒａｐｈＱＬサーバにデータを供給し、そしてその後交流推薦システム１０２は、ＧｒａｐｈＱｌサーバからＦａｃｅｂｏｏｋデータにアクセスすることができる。様々なソースからのデータの取出しは、図３および図４を参照して詳細に説明されている。

プロフィールパラメータおよび交流パラメータに基づいて、交流推薦システム１０２は、ユーザ１１０および第２のユーザの交流プロフィールを作成することができる。ユーザ１１０および第２のユーザの交流プロフィールは、ユーザ１１０および第２のユーザの交流パラメータおよびプロフィールパラメータを反映している。推薦モジュール１０４はその後、ユーザ１１０および第２のユーザの交流プロフィールに基づいたユーザ１１０へ提案を提供することができる。例えば、ユーザ１１０および第２のユーザがデートに出掛ける予定になっており、交流プロフィールが、ユーザ１１０および第２のユーザが双方ともサッカーおよび宇宙論に関心があると示していると考える。この場合、推薦モジュール１０４は、デート中にサッカーおよび宇宙論について話し合うようユーザ１１０に薦めることができる。

別の例において、交流推薦システム１０２はまた、ユーザとユーザの子供達との関係を改善するための提案をユーザ１１０へ提供するために使用されることもできる。１０代の２人の子供達とだけで暮らすシングルマザー、ミシェルの例を考える。ミシェルは、彼女の１０代の子供達と自身とのコミュニケーションを改善したいと思っている。このような場合、交流推薦システム１０２は、様々なソーシャルメディアで１０代の子供達の活動を解析するであろうし、また、ミシェルによって提供される１０代の子供達についての詳細を解析することもできる。これらの詳細およびソーシャルメディア活動に基づいて、交流推薦システム１０２は、１０代の子供達に対する交流プロフィールを作り出すことができ、１０代の子供達の交流プロフィールに基づいて、彼女の１０代の子供達と交流するための提案をミシェルに提供することができる。

図２は、本発明の実施例による交流推薦システム１０２を示している。交流推薦システム１０２は特に、単数または複数のプロセッサ２００、ならびにプロセッサ２００に結びついた単数または複数のインターフェース２０４およびメモリ２０２を含む。単数または複数のプロセッサ２００は、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、デジタルシグナルプロセッサ、中央処理装置、状態機械、論理回路、および／または操作命令に基づいた信号を操るあらゆる装置として、実装されることができる。幾つかある機能の中で特に、単数または複数のプロセッサ２００は、交流推薦システム１０２のメモリ２０２の中に格納されるコンピュータ読み取り可能な命令をフェッチおよび実行するように構成される。メモリ２０２は、例えば揮発性メモリ（例えばＲＡＭ）および／または不揮発性メモリ（例えばＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリなど）を含む、あらゆるコンピュータ可読媒体を含むことができる。

図中で示される様々な要素の機能は、この要素には「プロセッサ」という表示をつけられたいかなる機能ブロックも含まれるが、専用ハードウェア、およびソフトウェアを実行することができるハードウェアの使用によって提供されることができる。プロセッサによって提供される場合、機能は、単独の専用プロセッサによって、単独の共有プロセッサによって、または複数の個別のプロセッサ（そのうちの幾つかは共有であってよい）によって提供されることができる。さらに、「プロセッサ」なる用語の明確な用途は、ソフトウェアを実行することができるハードウェアだけを言及するものであると解釈されてはならず、これは暗黙的に、デジタルシグナルプロセッサ（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・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、ソフトウェアを格納するためのリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、不揮発性ストレージを含み得、これに限定されない。従来のおよび／またはカスタムの、他のハードウェアもまた含まれ得る。単数または複数のプロセッサ２００は、交流推薦システム１０２の動作を管理する責任がある。

インターフェース２０４は、様々なソフトウェアおよびハードウェアインターフェース、例えば外部メモリといった接続用の単数または複数の周辺機器のためのインターフェースを含むことができる。単数または複数のインターフェース２０４はさらに、交流推薦システム１０２が他の装置と通信することができるようにすることができる。単数または複数のインターフェース２０４は、例えばＬＡＮ、ケーブルなどの有線ネットワーク、および例えばＷＬＡＮ、セルラー、サテライトなどの無線ネットワークを含む、ネットワーク１０８といった、幅広い種類のプロトコルおよびネットワーク内での多重通信を容易にすることができる。インターフェース２０４は、交流推薦システム１０２への入力を供給するために用いられることができる。例において、入力はユーザによって提供され得る。

モジュール２０６およびデータ２１４は、メモリ２０２の中に存在する。モジュール２０６は、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含み、これらは特定のタスクを実行するかまたは特定の抽象データタイプを実装する。例においてモジュール２０６は、パラメータモジュール２０８と、推薦モジュール１０４に類似した推薦モジュール２１０とを含む。モジュール２０６は、交流推薦システム１０２の機能を補う他のモジュール２１２を有することもできる。

データ２１４は特に、モジュール２０６によってフェッチ、処理、受信または作成されることができるデータを格納するための保存場所としての役割を果たす。データ２１４は、他のモジュール２１２に対応する他のデータ２１６を有する。示された実施例において、交流推薦システム１０２のデータ２１４は、パラメータデータ２１８およびプロフィールデータ２２０もまた含む。

例において、交流推薦システム１０２のユーザは、ユーザがコミュニケーションを取る必要のある個人、すなわち別のユーザを追加することができる。例において、ユーザは、第２のユーザを追加するための入力を交流推薦システム１０２へ提供することができる。第２のユーザは、家族の一員、友人、親類などであり得る。ユーザは、交流推薦システム１０２に第２のユーザを追加することができる。例においてユーザは、ユーザの装置のアドレス帳から第２のユーザを追加することができる。別の例においてユーザは、他の個人、個人から成るグループ、個人から成るコミュニティ、個人から成る団体を交流推薦システム１０２に追加することができる。「個人」なる用語はこれ以降、ユーザがコミュニケーションを取りたいと願う単一ユーザ、ユーザグループ、ユーザコミュニティ、ユーザの団体を含む。

例において、個人を追加している間に、ユーザは個人に関する詳細、例えばユーザの性／ジェンダー、ユーザの趣味、個人の年齢、およびユーザが知っている他のあらゆる情報などを追加することができる。これらの詳細は、ユーザおよび個人に対するプロフィールパラメータを構成することができる。例において、ユーザが個人に関する詳細を知らない場合、ユーザは個人のいかなる詳細も追加することができない。

さらに例において、ユーザおよび個人に対するプロフィールパラメータが、交流推薦システム１０２によって決定されることができ、ユーザおよび個人に対して更新されることができる。例えば、交流推薦システム１０２のパラメータモジュール２０８は、ユーザおよび個人に関連付けられている心理学的パラメータ、社会学的パラメータおよび環境パラメータを決定することができる。例においてパラメータモジュール２０８は、ユーザおよび個人のソーシャルメディア活動に基づいてユーザおよび個人に対するパラメータを決定することができる。このように、複数のプロフィールパラメータを、ユーザおよび個人に対して格納することができる。例においてプロフィールパラメータは、ユーザおよび個人の人柄、感情の状態、人生の目標、ビジネス目標、行動様式、態度、職業上の目標、恋愛目標に基づいていることができる。プロフィールパラメータを決定するために、パラメータモジュール２０８は、ユーザおよび個人のソーシャルメディアプロフィール、ステータス、ソーシャルメディアアカウント、投稿メッセージにアクセスして、ユーザのプロフィールパラメータを決定することができる。例において、ソーシャルメディアの投稿メッセージ、ステータス、イベントは、ユーザおよび個人の雰囲気、性格および社会的つながりを表すことができる。さらに、パラメータモジュール２０８は、ユーザの装置の画像ギャラリーといったユーザのデータベースを解析して、体形、性格タイプなどといったプロフィールパラメータを決定することもできる。プロフィールパラメータは、パラメータデータ２１８の中に格納されることができる。

例において、パラメータモジュール２０８は、ユーザと個人との間の交流歴を観察して、ユーザおよび個人の交流パラメータを決定することもできる。例えばパラメータモジュール２０８は、ユーザおよび個人が彼らのコミュニケーションにおいて使用するアプリケーション、通話の頻度および通話時間を解析することができる。一実施形態において、システムはコミュニケーションおよび交流を解析して、意味解析のための特定フォーマットにおいてデータを標準化することができる。システムはそのとき、言語解析アルゴリズムを使用してやりとりの意味を抽出して、プロフィールパラメータを作成することができる。例においてパラメータモジュール２０８は、プロフィールパラメータそれぞれに値を割り当てる。例えばプロフィールパラメータのあるセットを下の表１中に示す。

例においてパラメータモジュール２０８は、プロフィールパラメータそれぞれに値を割り当てることができる。例えば、ソーシャルメディア活動および他の生理学的要因に基づいて、パラメータモジュール２０８は、ユーザの人柄を解析することができ、またユーザに貢献性があると決定することができ、またプロフィールパラメータ貢献性に値を割り当てることができる。例において貢献性は、最低値が１でありまた最大値が１０であり得る。例においてユーザの貢献性は、ユーザのメールにおける寄付の受領証明書の受取りといった、ユーザの日々の活動を解析することによって決定されることができ、ユーザに貢献性があることが採用され得る。さらに値は、プロフィールパラメータそれぞれに割り当てられることができる。

一実施形態においてシステムは、データにパラメータおよび測定基準のいくつかが欠けていることを指摘することができる。システムは、ニューラルネットワークの中にデータを投入して、不足している情報を推測することができる。これは、ユーザによってまたはユーザの交流によって特に示されることのない追加の関心対象を決定することを可能にする。一実施形態において、下のようなプロフィールが、様々なソーシャルメディアプラットフォームでの新たな交流に基づいて、リアルタイムで作成および更新されることができる。

推薦モジュール２１０は、決定されたプロフィールパラメータとユーザに関連付けられている交流パラメータとに基づいた交流プロフィールを作成することができる。交流プロフィールは、ユーザおよび個人の行動様式、態度、目標、性格といった詳細を有することができる。例において推薦モジュールは、プロフィールパラメータそれぞれに割り当てられている値に基づいた交流プロフィールを作り出すことができる。交流プロフィールに関連するデータは、プロフィールデータ２２０の中に格納することができる。交流プロフィールに基づいて、推薦モジュール２１０は、個人と交流するための提案をユーザへ提供する。例において、ユーザおよび他の個人のプロフィールパラメータに割り当てられている値を比較することによって、提案を提供することができる。例えばユーザＡについて、貢献性に割り当てられている値がユーザＢに割り当てられている貢献性の値と一致する場合、推薦モジュール２１０は、社会福祉制度、思いやりなどといった話題でディスカッションを開始することをユーザに薦めることができる。さらに例において、推薦モジュール２１０は、ユーザＡおよびユーザＢに対して活動を提案することができる。さらに別の例において、交流推薦システム１０２はまた、活動を提案するためにユーザおよび個人の地理的位置を考慮することもできる。例において、推薦モジュール２１０は、ユーザおよび個人の位置に基づいた最も近い場所を提案する。

あるユーザ、ウィリアムがコミュニケーションにおいて非常に内気であるという例を考える。彼は時々、彼の仲間とのコミュニケーション方法が分からない。交流推薦システム１０２は、彼の仲間とのコミュニケーション方法を知るためのプッシュ通知を、ウィリアムの交流プロフィールに基づいて提供することができる。

例において、推薦モジュール２１０は、ユーザに関連付けられているイベントを確認することができ、イベントのための提案、例えばディスカッションの話題、イベントの場所を提供することができる。さらに例において、推薦モジュール２１０は、イベントに関連付けられている別のユーザ／個人を決定することができ、またそのユーザについての交流プロフィールを作成することができる。理解されているように、ユーザのための交流プロフィールは既に作成されており、推薦モジュール２１０は、ユーザの交流プロフィールおよび個人の交流プロフィールに基づいて、ユーザおよび個人のための提案を作成することができる。提案は、イベントの場所、イベントのディスカッションの話題、イベントのために特別に必要なものであり得る。

例えばあるユーザ、ダニエルが女性とデートをする約束がある場合、推薦モジュール２１０は、デートについての提案を提供することができる。推薦モジュール２１０は、ダニエルと女性の交流プロフィールを解析することができ、ダニエルが女性に贈るべきギフトを提案することができる。別の例において、推薦モジュール２１０は、デートのための待ち合わせ場所を提案することができる。デートをする場所は、ダニエルと女性のプロフィールパラメータに基づくことができる。

例において、推薦モジュール２１０は、個人およびユーザのグループ、性、職業上の目標、ビジネス目標、人生の目標に基づいた提案をユーザへ提供することができる。例えば、ユーザおよびユーザグループが２０～２５歳の年齢層である場合、推薦モジュール２１０は、ショッピング、映画、トレッキングなどについての提案を提供することができる。別の例において、ユーザおよび個人の年齢層が５０～６０歳である場合、推薦モジュール２１０は精神活動を行う提案を提供することができる。別の例において、ユーザおよび個人がスポーツに共通の関心を持っている場合、提案はスポーツに基づいて提供される可能性がある。

さらに例において、推薦モジュール２１０は、ユーザの交流歴に基づいた提案を提供することができる。例において推薦モジュール２１０は、ソーシャルメディアステータス、イベント、または投稿メッセージを解析して、ユーザのための提案を決定することができる。

図３は、ユーザのソーシャルメディアアカウントのデータベースといったデータベースから、交流パラメータといったデータを取り出すためのシステムのアーキテクチャ３００を示している。先に説明したように、交流推薦システム１０２は、ソーシャルネットワークウェブサイトのデータベースにアクセスして、選択パラメータを決定することができる。図３は、ｇｒａｐｈＱＬサーバ３０６を経由して交流推薦システム３０４に結びついたデータベース３０２－１、データベース３０２－２、…、データベース３０２－Ｎを示している。例において、コレクタ３０２－１’、コレクタ３０２－２’、およびコレクタ３０２－Ｎ’はそれぞれ、データベース３０２－１、データベース３０２－２、およびデータベース３０２－Ｎにそれぞれ結びつくことができる。コレクタ３０２－１’、コレクタ３０２－２’、およびコレクタ３０２－Ｎ’はまた、ｇｒａｐｈＱＬサーバ３０６とも結びつくことができる。交流推薦システム３０４は、ｇｒａｐｈＱＬサーバ３０６を使ってＨＴＴＰＳで通信し、データベース３０２－１、データベース３０２－２およびデータベース３０２－Ｎから詳細を取り出すことができる。例において、データベース３０２－１、データベース３０２－２およびデータベース３０２－Ｎは、Ｆａｃｅｂｏｏｋ、ＬｉｎｋｅｄＩｎ、グーグルプレイス、Ｔｗｉｔｔｅｒなどといった、ユーザのソーシャルメディアアカウントのデータベースに相当し得る。例において、交流推薦システム３０４は、ユーザのソーシャルアカウントデータにアクセスするためにユーザからの許可を要求することができる。例えばユーザは、プロンプト「Ｔｗｉｔｔｅｒから私のデータを収集する」を提供され得、ユーザがプロンプトを許可すると、ユーザはＴｗｉｔｔｅｒのページに誘導され、ここでユーザは交流推薦システム３０４を認証し、Ｆａｃｅｂｏｏｋからデータが収集される。例において、データベース３０２－１はＦａｃｅｂｏｏｋに相当すると考える。交流推薦システム３０４はＧｒａｐｈＱＬサーバ３０６にメッセージを送り、このサーバは次に、データベース３０２－１のコレクタ３０２－１’を起動してデータベース３０２－１からデータを収集することができる。例において、ｇｒａｐｈＱＬサーバ３０６は、要求されたデータを示すメッセージを送ることができる。例においてメッセージは、「最近１０回のビデオ通話の連絡先」「最近１０回のチャット会話の連絡先」などのようなキーワードを有することができる。コレクタ３０２－１’は、データを収集してＧｒａｐｈＱＬサーバ３０６にデータを供給し、ｇｒａｐｈＱＬサーバ３０６は、システムデータベース３０８の中にデータを格納することができる。同様に、他の全てのデータベースからのデータは、収集されてシステムデータベース３０８の中に格納される。要求されると、ｇｒａｐｈＱＬサーバ３０６は、交流パラメータといった要求されたデータを、交流推薦システム３０４に供給することができる。例において、データベース３０２－１、３０２－３、…、３０２－Ｎは、ｍｏｎｇｏＤＢで実装されることができ、ｇｒａｐｈＱＬサーバは、コレクタ３０２－１’、３０２－２’、…、３０２－Ｎ’との通信用にｍｏｎｇｏＤｂプロトコルを使用することができる。例において、コンピューティングシステムのクラスタおよびデータベースのクラスタを管理するために、Ａｐａｃｈｅ Ｓｐａｒｋを使用することができる。

例において、システムデータベース３０８の中のデータは、暗号化された形で格納されることができる。データの暗号化は、ＮＴＲＵアルゴリズムを使用して行われ得る。ＮＴＲＵアルゴリズムといった強力な保護メカニズムにより、悪意あるユーザが機密性の高い個人データにアクセスすることは非常に困難である。このように、プライバシーの侵害のチェンジは、従来のシステムと比べると現行システムにおいて極めて最小限である。

さらに例において、データは、図４で示されるようなグラフ構造４００でシステムデータベース３０８の中に格納されることができる。例中、ユーザ４０２のデータは、データのより良い解析および使用のために、グラフ構造４００において互いにリンクしている。例えばユーザ４０２について、ユーザがサッカーに関心があることが決定しており、さらにユーザのアドレス帳の中の連絡先の１つである別のユーザ４０４もまたサッカーに関心があることが決定している場合、連結４０６がユーザ４０２に対して作り出される。別の例においては、ユーザ４０８が、ユーザ４０４とは知り合いであるがユーザ４０２とは知り合いでなく、間接的な連結４１０がユーザ４０２とユーザ４０８との間に作り出される例において、ユーザ４０２、ユーザ４０４およびユーザ４０８の関心、好きなもの、嫌いなもの、嗜好もまた、グラフ構造４００に反映されている。ユーザ４０４およびユーザ４０８は、例えばクリケットという共通の関心事を有する。別の例において、ユーザ４０２、ユーザ４０４およびユーザ４０８は、政治という共通の関心事を有する。

図５は、本発明の例による、交流のための提案を提供する方法５００を示している。方法５００は様々な交流推薦システムにおいて実装されることができるが、説明を容易にするために、提案を提供するための方法例５００の本記載は、上述の交流推薦システム１０２に関して提供される。

方法５００が記述される順序は、限定例として解釈されることを目的としておらず、よって記述された方法のあらゆるブロックは、方法５００または別法を実装するために任意の順序で組み合わせることができる。

ブロック５０２で、ユーザに関連付けられているプロフィールパラメータが決定される。プロフィールパラメータは、ユーザの行動様式、好き嫌いを示す。例えばプロフィールパラメータは、ユーザの好きなスポーツ、好きな食べ物、お気に入りのレストランなどといった詳細を含むことができる。

ブロック５０４で、ユーザに関連付けられている交流パラメータが決定される。交流パラメータは、ユーザの交流局面を示す。例において交流パラメータは、ユーザが通信用にどのアプリケーションを使用したかを示すことができる。

ブロック５０６で、ユーザに対する交流プロフィールが、決定されたプロフィールパラメータとユーザに関連付けられている交流パラメータとに基づいて決定される。最後にブロック５０８で、ユーザへの提案が、ユーザの交流プロフィールに基づいて提供される。提案は、他のユーザとの交流のために提供される。例えば提案は、ディスカッションの話題、会合場所、他のユーザと食べるべき食べ物を推薦することができる。

図６は、本発明の例による、交流のための提案を提供する別の方法６００を示している。方法６００は様々な交流推薦システムにおいて実装されることができるが、説明を容易にするために、提案を提供するための方法例６００の本記載は、上述の交流推薦システム１０２に関して提供される。

方法６００が記述される順序は、限定例として解釈されることを目的としておらず、よって記述された方法のあらゆるブロックは、方法６００または別法を実装するために任意の順序で組み合わせることができる。

方法はブロック６０２で開始する。ブロック６０２で、ユーザに関連付けられているプロフィールパラメータが決定される。プロフィールパラメータは、ユーザの行動様式、好きなもの、嫌いなもの、態度、性格、心理、および行動様式を示す。例えば、ユーザが内向的な人である場合、プロフィールパラメータは「内向的」であり得る。

ブロック６０４で、ユーザに関連付けられている交流パラメータが決定される。すでに記述されているように、交流パラメータは、ユーザの交流傾向およびユーザの交流歴によって決まる。例において交流パラメータは、ユーザのソーシャルメディアアカウントにアクセスすることによって決定されることができる。

ブロック６０６で、ユーザの交流プロフィールがプロフィールパラメータおよび交流パラメータに基づいて作成され、方法はブロック６０８へと進む。ブロック６０８で、ユーザに関連付けられているイベントが確認される。例においてイベントは、デート、ビジネス会議、専門会議であり得る。例においてイベントは、ユーザの装置のカレンダーにアクセスすることによって確認されることができる。

ブロック６１０で、イベントに関連付けられている少なくとも１人の個人が確認される。例において少なくとも１人の個人は、イベントがデートである場合は女性であり得、会合がビジネス会議である場合はビジネスパートナーであり得る。

ブロック６１２で、少なくとも１人の個人の交流プロフィールが作成される。例において交流プロフィールは、ユーザの交流プロフィールがブロック３０４～３０８において作成されるのと同じ方法で作成されることができる。

ブロック６１４で、ユーザおよび少なくとも１人の個人に、ユーザおよび個人の交流プロフィールに基づいて提案が提供される。例において提案は、イベントを行うための提案を提供することができる。例えば確認されたイベントがデートである場合、デートに行くための場所、レストラン、行楽地が、ユーザおよび女性のプロフィールパラメータに基づいて提案されることができる。別の例においてイベントがビジネス会議である場合、提案場所は、ホテル、ホール、会議場などであり得る。また、別の例において提案は、ディスカッションの話題、注文するべき食べ物の種類などに対して提供されることもできる。最後に、ブロック６１８で方法は終了する。

図７は、本発明の例による、交流のための提案を提供する方法７００を示している。方法７００は様々な交流推薦システムにおいて実装されることができるが、説明を容易にするために、提案を提供するための方法例７００の本記載は、上述の交流推薦システム１０２に関して提供される。

方法７００が記述される順序は、限定例として解釈されることを目的としておらず、よって記述された方法のあらゆるブロックは、方法７００または別法を実装するために任意の順序で組み合わせることができる。

ブロック７０２で、複数のユーザのプロフィールパラメータから、複数のユーザに対するプロフィールパラメータにアクセスする。例においてプロフィールパラメータは、ユーザの選択、好きなもの、嗜好を示すことができる。方法はそれからブロック７０４へと進む。

ブロック７０４で、値が複数のユーザのプロフィールパラメータに割り当てられる。値は、複数のユーザのソーシャルメディア活動、ユーザの社会的交流といった様々な要因に基づいて、プロフィールパラメータに割り当てられる。

ブロック７０６で、割り当てられた値は比較される。段落３４で説明されたように、複数のプロフィールパラメータの値が比較される。最後にブロック７０８で、比較に基づいた提案がユーザに提供される。例えば、２人のユーザが例えばスポーツのプロフィールパラメータにおいて同じ割り当て値を有することが決定されている場合、交流推薦システムは、スポーツに関連する話題について話し合うことを双方のユーザに薦めることができる。

図８は、本発明の例による、交流のための提案を提供するさらに別の方法８００を示している。方法８００は様々な交流推薦システムにおいて実装されることができるが、説明を容易にするために、提案を提供するための方法例８００の本記載は、上述の交流推薦システム１０２に関して提供される。

方法８００が記述される順序は、限定例として解釈されることを目的としておらず、よって記述された方法のあらゆるブロックは、方法８００または別法を実装するために任意の順序で組み合わせることができる。

ブロック８０２で、ユーザに関連付けられているプロフィールパラメータが決定される。プロフィールパラメータは、すでに述べられた技術のいずれかによって決定されることができる。方法はその後、ブロック８０４へと進み、ここで複数の連絡先が、ユーザのプロフィールパラメータに基づいて作成される。例においてプロフィールパラメータは、ユーザの誕生日やユーザのあらゆる特別な日といった詳細を有することができる。さらに、人が自分の誕生日に自分の家族と話すのは自然なことである。したがって例において、ユーザのアドレス帳から複数の連絡先が選択されてユーザに提供されることができ、この複数の連絡先にはユーザの家族の連絡先が含まれ得る。

ブロック８０６で、ユーザに関連付けられている交流パラメータが決定され、方法はブロック８０８へと進むが、ここで複数の連絡先に関連付けられているプロフィールパラメータおよび交流パラメータが決定される。

ブロック８１０で、ユーザおよび複数の連絡先に対する交流プロフィールが作成され、方法はブロック８１２へと進むが、ここで通信プラットフォームリストが交流プロフィールに基づいて作成される。通信プラットフォームリストは、通信のためにユーザが使用できるアプリケーションを示すことができる。例えばユーザおよび複数の連絡先が、スカイプ、ＷｈａｔｓＡｐｐ、ｅメールを通信用に頻繁に使用することが交流プロフィールに基づいて示される場合、通信プラットフォームリストは、スカイプ、ＷｈａｔｓＡｐｐおよびｅメールプラットフォームを通信用に推奨される手段として有することができる。最後にブロック８１４で、コミュニケーションのための提案が交流プロフィールに基づいてユーザに提供されることができる。提案は、ディスカッションの話題、イベント、イベントの場所などに関していることができる。このように、本発明の方法および装置は、交流のための提案を提供する技術を提供する。記載されたような交流のための提案の提供例は、構造物の特徴および／または方法に特有の言語で記載されているが、添付の請求項は記載された特有の特徴や方法に必ずしも限定されないことが理解されるべきである。むしろ特有の特徴および方法は、交流のための提案を提供する一例として開示されている。

米国特許第６９８０８７０号明細書

１０２ 交流推薦システム
１０６－１ データベース
１０６－２ データベース
１０６－ｎ データベース
１０８ ネットワーク
２００ プロセッサ
２０２ メモリ
２０４ 単数または複数のインターフェース
２０６ モジュール
２０８ パラメータモジュール
２１０ 推薦モジュール
２１２ 単数または複数の他のモジュール
２１４ データ
２１６ 他のデータ
２１８ パラメータデータ
２２０ プロフィールデータ
３０２－１ データベース
３０２－２ データベース
３０２－Ｎ データベース
３０２－１’ コレクタ
３０２－２’ コレクタ
３０２－Ｎ’ コレクタ
３０６ ＧｒａｐｈＱＬサーバ
３０８ システムデータベース
４０２ ユーザ
４０４ ユーザ
４０８ ユーザ

Claims (15)

1. 方法であって、
   ユーザに関連付けられているプロフィールパラメータを決定すること、ここでプロフィールパラメータはユーザの行動様式、好き嫌いを示すものである、
   ユーザに関連付けられている交流パラメータを決定すること、ここで交流パラメータはユーザの交流局面を示すものである、
   決定されたプロフィールパラメータとユーザに関連付けられている交流パラメータとに基づいて、ユーザのための交流プロフィールを作成すること、および
   ユーザの交流プロフィールに基づいて、他のユーザとの交流のために、ユーザへの提案を提供すること、
   を含む方法。
2. 方法が、
   ユーザに関連付けられているイベントを確認すること、
   イベントのための提案をユーザへ提供すること、
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. イベントに関連付けられている少なくとも１人の別の個人を確認すること、
   少なくとも１人の別の個人に関連付けられている交流パラメータとプロフィールパラメータとに基づいて、少なくとも１人の別の個人のための交流プロフィールを作成すること、および
   ユーザの交流プロフィールおよび少なくとも１人の別の個人の交流プロフィールに基づいて、イベントのための提案をユーザへ提供すること、
   をさらに含む、請求項２に記載の方法。
4. プロフィールパラメータが、性格タイプ、お気に入りの映画のジャンル、音楽の種類、趣味、好きな場所、好みの料理、心理学的、社会学的および環境条件、支持政党、好きなスポーツのうちの少なくとも１つを有する、請求項１に記載の方法。
5. 交流パラメータが、過去の交流歴を少なくとも有する、請求項１に記載の方法。
6. 提案の提供が、イベントのための場所、イベント中のディスカッションの話題、イベントのための服装およびイベントのために特別に必要なもののうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
7. ユーザへの提案が、ユーザおよび他の個人から成るグループに基づいて提供され、グループが年齢、性、職業上の目標、ビジネス目標、人生の目標のうちの少なくとも１つに基づいている、請求項１に記載の方法。
8. 提案が、ユーザおよび他の個人の交流歴に基づいて提供される、請求項１に記載の方法。
9. 交流推薦システムであって、
   パラメータモジュール：
   ユーザに関連付けられているプロフィールパラメータを決定することを目的とし、ここでプロフィールパラメータはユーザの行動様式、好き嫌いを示すものである、
   ユーザに関連付けられている交流パラメータを決定することを目的とし、ここで交流パラメータはユーザの交流局面を示すものである、
   推薦モジュール：
   決定されたプロフィールパラメータとユーザに関連付けられている交流パラメータとに基づいて、ユーザのための交流プロフィールを作成することを目的とし、また
   ユーザの交流プロフィールに基づいて、他の個人との交流のために、ユーザへの提案を提供することを目的とする、
   を有する交流推薦システム。
10. 提案の提供が、イベントのための場所、イベント中のディスカッションの話題、イベントのための服装およびイベントのために特別に必要なもののうちの少なくとも１つを含む、請求項９に記載の交流推薦システム。
11. ユーザへの提案が、ユーザおよび他の個人から成るグループに基づいて提供され、グループが年齢、性、職業上の目標、ビジネス目標、人生の目標のうちの少なくとも１つに基づいている、請求項９に記載の交流推薦システム。
12. 推薦モジュールが、
    ユーザに関連付けられているイベントを確認すること、および
    イベントのための提案をユーザへ提供すること、
    を目的とする、請求項９に記載の交流推薦システム。
13. イベントに関連付けられている少なくとももう１人の個人を確認すること、
    もう１人の個人に関連付けられている交流パラメータとプロフィールパラメータとに基づいて、もう１人の個人に対する交流プロフィールを作成すること、および
    ユーザの交流プロフィールおよびもう１人の個人の交流プロフィールに基づいて、イベントのための提案をユーザへ提供すること、
    をさらに含む、請求項１２に記載の交流推薦システム。
14. 推薦モジュールが、ユーザおよび他の個人の交流歴に基づいた提案を提供することを目的とする、請求項９に記載の交流推薦システム。
15. 交流歴が、ソーシャルメディア投稿メッセージ、ソーシャルメディアステータス、最近参加したイベント、他の個人との連絡頻度を含む、請求項１４に記載の交流推薦システム。

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