JP5362913B2 - 通信ネットワークにおける方法および構成 - Google Patents
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Description
Claims (17)
- 通信ネットワークの1人以上の端末ユーザ(210)に関するラベリング情報を受信第三者(C)へと提供する方法であって、
データマイニングシステムに接続されたラベリングユニット(200)によって実行される以下のステップ、すなわち
−前記1人以上の端末ユーザの実行した通信から生成される通信関連データを受信するステップ(2:3、300)と、
−第三者ごとに設定(2:1)された保存済みのラベリング規則(202)を取得するステップ(2:4、302)と、
−前記受信した通信関連データに前記取得したラベリング規則を適用することによって通信傾向ベクトルを決定(304)し、得られた通信傾向ベクトルにもとづき、端末ユーザを該端末ユーザの通信の傾向に関して表現する端末ユーザのラベリング情報を決定(306)することで、前記受信した通信関連データをラベリング情報へと変換するステップ(2:5)と、
前記決定したラベリング情報を第三者(C)へと届けるステップ(2:6、308)と
を含んでいる方法。 - 前記届けられるラベリング情報が、前記ラベリング規則によって定義されるとおりの端末ユーザのラベル、カテゴリ、または分類を含んでいる、請求項1に記載の方法。
- 前記ラベリング情報が、根底にあるトラフィックの種類および通信技術とは無関係な用語によって表現される、請求項1または2に記載の方法。
- 前記ラベリング情報が、前記第三者に合わせたプロトコルおよびインターフェイス(206)を使用して届けられる、請求項1〜3のいずれか一項に記載の方法。
- 前記ラベリング規則が、前記通信傾向ベクトルを複数の測定可能な通信傾向パラメータとして定義し、ユーザの所定のラベル、分類、またはカテゴリの境界としてパラメータのしきい値または区間を設定することによって設定される、請求項1〜4のいずれか一項に記載の方法。
- 前記通信傾向ベクトルが、前記受信した通信関連データから前記通信傾向パラメータの値を決定することによって決定され、ユーザのラベル、分類、またはカテゴリが、前記通信傾向ベクトルの各パラメータについてあらかじめ設定される前記境界にもとづいて決定される、請求項5に記載の方法。
- 前記通信傾向ベクトルが、1人の端末ユーザまたは類似の通信の傾向を有する複数の端末ユーザの集団を代表する、請求項1〜6のいずれか一項に記載の方法。
- 前記通信関連データが、1つ以上の機械学習アルゴリズム(MLA 208a)によって処理されてデータマイニングエンジン(DME 208)から受信される、請求項1〜7のいずれか一項に記載の方法。
- データマイニングシステムに接続されて、通信ネットワークの1人以上の端末ユーザに関するラベリング情報を受信第三者(C)へと提供するラベリングユニット(200)であって、
−前記1人以上の端末ユーザの実行した通信から生成される通信関連データを受信するように構成された受信ユニット(500b)と、
−第三者ごとに設定された保存済みのラベリング規則(500a)を取得し、前記受信した通信関連データに前記取得したラベリング規則を適用することによって通信傾向ベクトルのパラメータの値を決定し、該通信傾向ベクトルにもとづいて、端末ユーザを該端末ユーザの通信の傾向に関して表現する端末ユーザのラベリング情報を決定することで、前記受信した通信関連データをラベリング情報へと変換するように構成された変換ユニット(500c)と、
−前記決定されたラベリング情報を第三者(C)へと届けるように構成された送出ユニット(500d)と
を備えているラベリングユニット(200)。 - 前記届けられるラベリング情報が、前記ラベリング規則によって定義されるとおりの端末ユーザのラベル、カテゴリ、または分類を含んでいる、請求項9に記載のラベリングユニット。
- 前記ラベリング情報が、根底にあるトラフィックの種類および通信技術とは無関係な用語によって表現される、請求項9または10に記載のラベリングユニット。
- 前記ラベリング情報が、前記第三者に合わせたプロトコルおよびインターフェイス(206)を使用して届けられる、請求項9〜11のいずれか一項に記載のラベリングユニット。
- 記憶ユニット(500a)をさらに備えており、この記憶ユニット(500a)において、前記ラベリング規則が、前記通信傾向ベクトルを複数の測定可能な通信傾向パラメータとして定義することによって設定されており、ユーザの所定のラベル、分類、またはカテゴリの境界としてパラメータのしきい値または区間が設定されている、請求項9〜12のいずれか一項に記載のラベリングユニット。
- 前記変換ユニットが、前記受信した通信関連データから前記通信傾向パラメータの値を決定することによって前記通信傾向ベクトルを決定し、ユーザのラベル、分類、またはカテゴリを、前記通信傾向ベクトルの各パラメータについてあらかじめ設定される前記境界にもとづいて決定するようにさらに構成されている、請求項13に記載のラベリングユニット。
- 前記通信傾向ベクトルが、1人の端末ユーザまたは類似の通信の傾向を有する複数の端末ユーザの集団を代表している、請求項9〜14のいずれか一項に記載のラベリングユニット。
- 前記受信ユニットが、1つ以上の機械学習アルゴリズム(MLA 208a)によって処理されたとおりに前記通信関連データをデータマイニングエンジン(DME 208)から受信するようにさらに構成されている、請求項9〜15のいずれか一項に記載のラベリングユニット。
- 前記変換ユニットが、
−ユーザの社会的ネットワークにおける関係に関するラベリング情報(LI(a))を生成するように構成された社会的ネットワークモジュール(600a)と、
−前記通信関連データの送信元であるデータマイニングエンジン(DME)が使用する形式で表現されたユーザプロファイルをカスタマイズすることによってユーザのプロファイルを生成するように構成されたプロファイルモジュール(600b)と、
−前記DMEが使用する形式で表現された集団のプロファイルをカスタマイズすることによってユーザ集団のプロファイルを生成するように構成されたクラスタモジュール(600b)と
のうちの1つ以上を含んでいる、請求項9〜16のいずれか一項に記載のラベリングユニット。
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