JP5413867B1 - 関係性グラフ相互連携システム - Google Patents

Abstract

【課題】複数の関係性グラフを相互に連携させて利用することができる関係性グラフ相互連携システムを提供することを目的とする。
【解決手段】複数の関係性グラフを分けて記憶する複数の関係性グラフデータベース２０と、端末装置４０からコンピュータネットワークを介して選択情報を受け付ける選択情報受付部１０１と、選択情報に基づいて関係性グラフデータベースの中から複数の関係性グラフを選択する関係性グラフ選択部１０２と、各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを測定することにより各関係性グラフを評価する関係性グラフ評価部１０３と、該関係性グラフ評価部１０３により評価された各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを評価するパラメータ評価部１０４と、該パラメータ評価部１０４によるパラメータの評価結果に基づいて、コンピュータネットワークを介して端末装置に出力させるノードを決定する出力ノード決定部１０５とを備える。
【選択図】図２

Description

本発明は、複数のノードをリンクで接続した複数の関係性グラフを相互に連携させる関係性グラフ相互連携システムに関するものである。

従来、高度なサービス実現のため、個々のデータに詳細な属性情報をもたせることが取り組まれているが、一方で、データ間の関係性をサービスに活用する試みが検討されている（非特許文献１参照）。特に人と人の関係性や人の移動のコンテキストとロケーションの関係性といったソーシャルな関係性が注目を集めており、こういったデータの関係性は関係性グラフとして表現される。

この関係性グラフとは、図１２に示すように、人、モノ、場所、コンテンツといったオブジェクトをノードとして表し、それらオブジェクト相互の関係性の有無をリンクで表したものである。また、直接相互に接続されたノード間の関係性の強さはリンク長で与えられ、他のノードを介して接続しているノード間の関係性の強さは経路長で与えられる。

また、現実世界あるいはオンラインで観測された情報を入力ソースとすることで、入力ソースに含まれるオブジェクト群がノードとして生成される。また、ノード間のリンクも生成されることで、小さな関係性グラフ(部分グラフ)が形成される。

また、複数の部分グラフを、共通のノードを介して結合していくことで大きな1つの関係性グラフが形成され、これがデータベースに保持される（特許文献１参照）。なお、結合の際、同じリンクが重複して存在するほど、リンク長は短くなる。

また、データベースに保持された関係性グラフは様々なアプリケーションに参照され利用される。例えば、SNS(ソーシャルネットワーキングサービス)の情報を入力ソースとして、人のみの関係性グラフを形成した場合、ある人と直接のリンクはないが、経路長の小さい他の人を将来の友人として提示（レコメンド）することが可能である。例えば、モバイル端末によるEコマースにおいて、場所への訪問履歴と商品の購入履歴から関係性グラフを形成した場合、ある消費者がある場所を訪問した際に、関係性グラフ上でその消費者とその場所から経路長の小さい商品をレコメンドするといったことが可能である。

R.Shinkuma et al., "New Generation Information Network Architecture Based on Social Metric", IEICE Society Conference, Sept. 2010

特開２０１３−４５３２６号公報

しかしながら、異なる入力ソースから入力された関係性グラフでは、それぞれの関係性グラフごとに下記の問題があった。

（１）オブジェクトの粒度が異なる。例えば、現実世界での場所のオブジェクトは緯度経度の粒度までありえる。オンラインでは施設名程度までの粒度がある。

（２）リンク長の時間特性が異なる。例えば、入力ソースが1分ごとである場合と1年ごとである場合とでは、リンク長の時間に対する変化が異なる。

（３）リンクの極性が異なる。例えば、飲み合わせの悪い薬の関係性など、リンクがマイナスの意味を持つことがある。

このため、入力ソースの異なる関係性グラフ（部分グラフ）を1つの関係性グラフとして結合しても、粒度やリンクの定義が統一されていないことから、例えば、あるノードから他のノードの経路長を図ってもその値が有意義であるかどうか不確かであるという問題があった。

本発明は、上述の問題に鑑みてなされたものであり、複数の関係性グラフを相互に連携させて利用することができ、ひいては関係性グラフ上の商品やサービスをユーザの精度良く提示することが可能な関係性グラフ相互連携システムを提供することを目的とする。

本発明は、上記目的を達成するために、複数のノードをリンクで接続した複数の関係性グラフを相互に連携させる関係性グラフ相互連携システムであって、複数の関係性グラフを分けて記憶する複数の関係性グラフデータベースと、端末装置からコンピュータネットワークを介して選択情報を受け付ける選択情報受付部と、該選択情報受付部により受け付けられた選択情報に基づいて、前記関係性グラフデータベースの中から複数の関係性グラフを選択する関係性グラフ選択部と、該関係性グラフ選択部により選択された各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを測定することにより各関係性グラフを評価する関係性グラフ評価部と、該関係性グラフ評価部により評価された各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを評価するパラメータ評価部と、該パラメータ評価部によるパラメータの評価結果に基づいて、コンピュータネットワークを介して端末装置に出力させるノードを決定する出力ノード決定部とを備えることを特徴とする。

また、前記関係性グラフ評価部は、関係性グラフに含まれるノードの中から基点となる基点ノードを選択し、該基点ノードから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定してもよい。前記関係性グラフ評価部は、所定の各ノードと基点ノードから所定の各ノードまでの距離とが該距離の大きい順または小さい順でソートして表示されたノード一覧を作成してもよい。このとき、前記パラメータ評価部は、前記関係性グラフ評価部により評価された各関係性グラフに含まれる各ノードの距離を評価するに際して、各関係性グラフのノード一覧を相互に比較して、一のノード一覧の上位ノードから他のノード一覧の上位ノードを差し引いてノードを抽出することが挙げられる。

また、前記関係性グラフ評価部は、関係性グラフに含まれる所定の各ノードのつながりの個数をパラメータとして測定してもよい。また、前記関係性グラフ評価部は、各ノードと各ノードのつながりの個数とが該つながりの個数の多い順または少ない順でソートして表示されたノード一覧を作成してもよい。このとき、前記パラメータ評価部は、前記関係性グラフ評価部により評価された各関係性グラフに含まれる各ノードのつながりの個数を評価するに際して、各関係性グラフのノード一覧を相互に比較して、一のノード一覧のつながりの個数に対する他のノード一覧のつながりの個数の増減が大きいノードを抽出することが挙げられる。

また、前記関係性グラフ評価部は、関係性グラフに含まれる所定の各ノードの信頼度をパラメータとして測定してもよい。また、前記関係性グラフ評価部は、各ノードと各ノードの信頼度とが該信頼度の高い順または低い順でソートして表示されたノード一覧を作成してもよい。このとき、前記パラメータ評価部は、前記関係性グラフ評価部により評価された関係性グラフに含まれる各ノードの信頼度を評価するに際して、各ノードの信頼度が低い場合には当該関係性グラフは採用すべきでないと評価することが挙げられる。

また、前記関係性グラフ評価部は、前記関係性グラフ選択部により選択された各関係性グラフを並列的に評価し、前記パラメータ評価部は、前記関係性グラフ評価部により並列的に評価された各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを相互に評価してもよい。

あるいはまた、前記関係性グラフ評価部は、前記関係性グラフ選択部により選択された一の関係性グラフを評価し、前記パラメータ評価部は、該関係性グラフ評価部により評価された当該一の関係性グラフに含まれるノードのパラメータを評価したあと、前記関係性グラフ評価部は、前記関係性グラフ評価部により評価された一の関係性グラフに含まれるノードのパラメータの評価結果に基づいて、前記関係性グラフ選択部により選択された他の関係性グラフを評価し、前記パラメータ評価部は、該関係性グラフ評価部により評価された当該他の関係性グラフに含まれるノードのパラメータを評価してもよい。

本発明によれば、各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを測定することにより各関係性グラフを評価したあと、各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを評価し、さらにパラメータの評価結果に基づいて端末装置に出力させるノードを決定するため、複数の関係性グラフを相互に連携させて利用することができ、ひいては関係性グラフ上の商品やサービスをユーザに精度良く提示することが可能となる。

本システムを含むシステムモデルの全体構成を示す図である。 本システムの機能的構成を示す図である。 本システムの処理サーバによる並列的な評価の流れを示すフローチャートである。 関係性グラフを基点ノードから各ノードまでの距離のパラメータで評価することを示す図である。 関係性グラフを各ノードのつながりの個数のパラメータで評価することを示す図である。 関係性グラフの処理サーバによる直列的な評価の流れを示すフローチャートである。 実施例１に係る処理サーバによる直列的な評価の流れとノード一覧の概要を示す図である。 実施例２に係る処理サーバによる並列的な評価の流れとノード一覧の概要を示す図である。 実施例３に係る処理サーバによる並列的な評価の流れとノード一覧の概要を示す図である。 実施例４に係る処理サーバによる直列的な評価の流れとノード一覧の概要を示す図である。 実施例５に係る処理サーバによる直列的な評価の流れとノード一覧の概要を示す図である。 ノードをリンクで接続した関係性グラフを示す図である。

以下、本発明に係る関係性グラフ相互連携システム（以下、本システムという）の実施形態について図面を参照しつつ説明する。

＜第１の実施形態＞
［全体構成の概要］
図１は、本システム１を含むシステムモデルの全体構成を示す図である。本システム１は、図１に示すように、処理サーバ１０と、複数の関係性データベース２０と、キャッシュサーバ３０とを備えている。

なお、本システム１の各機能は、処理サーバ１０などとして機能するコンピュータの記憶装置にインストールされたコンピュータプログラムが、コンピュータに実行されることによって機能する。このコンピュータプログラムは、記憶媒体に記録して譲渡・販売することができる。

前記処理サーバ１０は、インターネットなどのコンピュータネットワークを介して端末装置４０と通信可能である。この端末装置４０は、パーソナルコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、その他のモバイル端末など、コンピュータネットワークに接続可能な装置であれば、特に限定されない。

前記関係性グラフデータベース２０は、複数の関係性グラフを各データベースに分けて記憶するためのものであり、本実施形態では３個のデータベースから構成されている。この関係性グラフとは、人、モノ、場所、コンテンツといったオブジェクトをノードとして表し、それらオブジェクト相互の関係性の有無をリンクで表したものである。また、直接相互に接続されたノード間の関係性の強さはリンク長で与えられ、他のノードを介して接続しているノード間の関係性の強さは経路長で与えられる。また、現実世界あるいはオンラインで観測された情報を入力ソースとすることで、入力ソースに含まれるオブジェクト群がノードとして生成される。また、ノード間のリンクも生成されることで、小さな関係性グラフ(部分グラフ)が形成される。また、複数の部分グラフを、共通のノードを介して結合していくことで大きな1つの関係性グラフが形成される。これが関係性グラフデータベース２０に保持される。なお、結合の際、同じリンクが重複して存在するほど、リンク長は短くなる。これらの関係性グラフの形成方法については、上記特許文献１に具体的に説明されている。

前記キャッシュサーバ３０は、処理サーバ１０において行われる処理の結果を記憶しておくものであり、処理サーバ１０における処理を高速化させるためのものである。

［処理サーバ１０の構成］
前記処理サーバ１０は、図２に示すように、端末装置４０からコンピュータネットワークを介して所定の選択情報を受け付ける選択情報受付部１０１と、各関係性グラフデータベース２０の中から少なくとも２つの関係性グラフを選択する関係性グラフ選択部１０２と、選択された各関係性グラフに含まれる各ノードのパラメータを測定することにより各関係性グラフを評価する関係性グラフ評価部１０３と、選択された各関係性グラフに含まれる各ノードのパラメータを評価するパラメータ評価部１０４と、出力すべきノードを決定する出力ノード決定部１０５とを備える。

前記選択情報受付部１０１は、端末装置４０からコンピュータネットワークを介して所定の選択情報を受け付けるものである。この選択情報とは、関係性データベース２０や基点ノードに関して選択された情報である。例えば、ユーザが日々食べていた物の記録を入力ソースとして形成された関係性グラフＣと、ある栄養士が発信している食べ物の相性の悪さに関するウェブサイトの情報を入力ソースとして形成された関係性グラフＤが選択された場合、それら関係性グラフＣ、Ｄが関係性グラフの選択情報となる。また、ユーザが今食べたい物ｘを選択すると、その食べ物ｘが関係性グラフの基点ノードの選択情報となる。

前記関係性グラフ選択部１０２は、選択情報受付部１０１により受け付けられた選択情報に基づいて、各関係性グラフデータベース２０の中から少なくとも２つの関係性グラフを選択するものである。例えば、選択情報受付部１０１が上述の関係性グラフＣと関係性グラフＤの選択情報を受け付けると、関係性グラフ選択部１０２は各関係性グラフデータベース２０の中から関係性グラフＣと関係性グラフＤを選択する。

前記関係性グラフ評価部１０３は、関係性グラフ選択部１０２により選択された各関係性グラフに含まれるノードに対応するパラメータを測定することにより各関係性グラフを評価するものである。このパラメータには、ある基点ノードから所定の各ノードまでの距離、所定の各ノードのつながりの個数、所定の各ノードの信頼度などが挙げられる。なお、これら関係性グラフ評価部１０３による関係性グラフの評価に際しては、各関係性グラフを並列的に評価する方法と直列的に評価する方法とがあり、これらについては後述することとする。

前記パラメータ評価部１０４は、関係性グラフ評価部１０３により評価された各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを評価するものである。このパラメータの評価に際しては、例えば基点ノードＸからの距離の大小、ノードのつながりの個数の多少、ノードの信頼度の高低、あるいはそれらのパラメータの時間的変化の増減をもって上位ノードを評価する方法が挙げられる。なお、これらパラメータ評価部１０４による関係性グラフのノードの評価には、上述のように関係性グラフ評価部１０３における並列的な評価方法と直列的な評価方法に応じて評価の方法も異なるが、これらについては後述することとする。

前記出力ノード決定部１０５は、前記関係性グラフ評価部１０３による評価結果に基づいて、出力すべきノードを決定するものである。この決定されたノードは、元のオブジェクトに変換された上でコンピュータネットワークを介して端末装置４０に出力される。なお、この出力ノード決定部１０５による出力ノードの決定に際して、関係性グラフ評価部１０３により評価された全てのノードを出力ノードとして決定してもよいし、あるいは特に重要なノードを出力ノードとして決定してもよい。

［処理サーバ１０による並列的な評価方法］
各関係性グラフを並列的に評価する方法について、図３を参照しつつ説明する。なお、以下の説明において、「ステップ」を「Ｓ」と略記することとする。

まず、前記選択情報受付部１０１が、端末装置４０からコンピュータネットワークを介して所定の選択情報を受け付ける（Ｓ１０１）。

そして、前記関係性グラフ選択部１０２が、選択情報受付部１０１により受け付けられた選択情報に基づいて、各関係性グラフデータベース２０の中から２つの関係性グラフを選択する（Ｓ１０２）。

そして、前記関係性グラフ評価部１０３が、関係性グラフ選択部１０２により選択された各関係性グラフごとに、各関係性グラフに含まれるノードに対応するパラメータをそれぞれ測定することにより各関係性グラフを並列的に評価する（Ｓ１０３、Ｓ１０４）。

例えば、関係性グラフ評価部１０３は、図４に示すように、関係性グラフ選択部１０２により選択された関係性グラフ１〜３ごとに、選択情報受付部１０１により受け付けられた選択情報に基づいて基点ノードをそれぞれ選択したあと、基点ノードから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定し、基点ノード、所定の各ノードおよび距離（パラメータ）が該距離の大きい順または小さい順でソートされたノード一覧を作成し、これをもって関係性グラフ１〜３を評価する。なお、基点ノードから各ノードの距離とは、基点ノードと直接つながっている場合はリンク長、他のノードを介してつながっている場合は経路上の各リンク長を加算した経路長である。また、経路長は最短経路の経路長でも平均経路の経路長でもよい。また、基点ノードが複数存在する場合、経路長は平均値で求められる。また、経路長の平均値は二乗平均等であってもよい。

また、例えば、関係性グラフ評価部１０３は、図５に示すように、関係性グラフ選択部１０２により選択された関係性グラフ１〜３ごとに、所定の各ノードのつながりの個数をパラメータとして測定し、所定の各ノードと各ノードのつながりの個数が該個数の多い順または少ない順でソートされたノード一覧を作成し、これをもって第１および第２の関係性グラフを評価してもよい。なお、つながりの個数とは、例えばノードと直接つながっているノードの個数である。

そして、前記パラメータ評価部１０４が、関係性グラフ評価部１０３により評価された各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを相互に比較しながら評価する（Ｓ１０５）。このパラメータ評価部１０４による具体的なパラメータの評価方法については実施例２，３にて後述することとする。

そして、出力ノード決定部１０５が、前記関係性グラフ評価部１０３による評価結果に基づいて、出力すべきノードを決定し、コンピュータネットワークを介して端末装置４０に出力せしめる（Ｓ１０６）。

このように処理サーバ１０において、関係性グラフごとに関係性グラフの評価とノードのパラメータの評価が並列的に行われる。なお、本実施形態では関係性グラフの評価とノードパラメータの評価を２つに分けて行うものとしたが、３つ以上に分けて行うものとしてもよい。

［処理サーバ１０による直列的な評価方法］
各関係性グラフを直列的に評価する方法について、図６を参照しつつ説明する。なお、以下の説明において、「ステップ」を「Ｓ」と略記することとする。

まず、前記選択情報受付部１０１が、端末装置４０からコンピュータネットワークを介して所定の選択情報を受け付ける（Ｓ２０１）。

そして、前記関係性グラフ選択部１０２が、選択情報受付部１０１により受け付けられた選択情報に基づいて、各関係性グラフデータベース２０の中から第１の関係性グラフを選択する（Ｓ２０２）。

そして、前記関係性グラフ評価部１０３が、関係性グラフ選択部１０２により選択された一の各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを測定することにより第１の関係性グラフを評価する（Ｓ２０３）。

例えば、関係性グラフ評価部１０３は、関係性グラフ選択部１０２により選択された第１の関係性グラフについて、選択情報受付部１０１により受け付けられた選択情報に基づいて基点ノードを選択したあと、基点ノードから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定し、所定の各ノードと基点ノードから所定の各ノードまでの距離（パラメータ）が該距離の大きい順または小さい順でソートされたノード一覧を作成し、これをもって各関係性グラフを評価する。

また、例えば、関係性グラフ評価部１０３は、関係性グラフ選択部１０２により選択された第１の関係性グラフについて、所定の各ノードのつながりの個数をパラメータとして測定し、所定の各ノードと各ノードのつながりの個数とが該つながりの個数の多い順または少ない順でソートされたノード一覧を作成し、これをもって関係性グラフを評価してもよい。

そして、パラメータ評価部１０４が、関係性グラフ評価部１０３により評価された第１の関係性グラフに含まれるノードのパラメータを評価する（Ｓ２０４）。このパラメータ評価部１０４による具体的なパラメータの評価方法については実施例１，４，５にて後述することとする。

次に、前記関係性グラフ選択部１０２が、選択情報受付部１０１により受け付けられた選択情報に基づいて、各関係性グラフデータベース２０の中から第２の関係性グラフを選択する（Ｓ２０５）。

そして、前記関係性グラフ評価部１０３が、関係性グラフ選択部１０２により選択された第２の各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを測定することにより他の関係性グラフを評価する（Ｓ２０６）。

例えば、関係性グラフ評価部１０３は、関係性グラフ選択部１０２により選択された第２の関係性グラフについて、パラメータ評価部１０４による上述の第１のパラメータの評価結果（例えば、基点ノードから各ノードまでの距離、各ノードのつながりの個数など）に基づいて基点ノードを選択したあと、基点ノードから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定し、所定の各ノードと基点ノードから所定の各ノードまでの距離（パラメータ）とが該距離の大きい順または小さい順でソートされたノード一覧を作成し、これをもって第２の関係性グラフを評価する。

そして、前記パラメータ評価部１０４が、関係性グラフ評価部１０３により評価された第２の関係性グラフに含まれるノードのパラメータを評価する（Ｓ２０７）。このパラメータ評価部１０４による具体的なパラメータの評価方法については実施例１，４，５にて後述することとする。

そして、出力ノード決定部１０５が、前記関係性グラフ評価部１０３による評価結果に基づいて、出力すべきノードを決定し、コンピュータネットワークを介して端末装置４０に出力せしめる（Ｓ２０８）。

このように処理サーバ１０がＳ２０２〜Ｓ２０４において第１の関係性グラフの評価とパラメータの評価（第１段階の評価）を行ったあと、それを受けて第２の関係性グラフの評価とノードのパラメータの評価（第２段階の評価）を行うことによって、第１および第２の関係性グラフの評価とノードのパラメータの評価を直列的に行う。なお、本実施形態では関係性グラフの評価とノードのパラメータの評価を２段階行うものとしたが、３段階以上行うものとしてもよい。

［実施例１］（直列／距離・つながり個数使用）
本実施例では、図７に示すように、ユーザＡのモバイル端末等の端末装置４０の情報閲覧履歴を入力ソースとして形成された関係性グラフＡと、情報配信サービスＢのウェブサイトの情報を入力ソースとして形成された関係性グラフＢとを直列的に相互に連携させる場合について具体的に説明する。また、関係性グラフＡ、Ｂにおけるある基点ノードｘから各ノードまでの距離と、各ノードのつながりの個数を各ノードのパラメータとして使用する。

ユーザＡが現在いる場所ｘを選択すると、ユーザＡの端末装置４０からコンピュータネットワークを介して場所ｘを含むユーザＡの選択情報が処理サーバ１０に送信される。このユーザＡの選択情報には、ユーザＡが選択した現在いる場所ｘに関する情報のほか、ユーザＡの関係性グラフＡと情報配信サービスＢの関係性グラフＢを選択することを示す情報が含まれる。

処理サーバ１０では、選択情報受付部１０１が、ユーザＡの端末装置４０からコンピュータネットワークを介して送信されてきたユーザＡの選択情報を受け付けたあと、関係性グラフ選択部１０２が、選択情報受付部１０１により受け付けられた選択情報に基づいて各関係性グラフデータベース２０の中からユーザＡの関係性グラフＡを選択する。

そして、関係性グラフ評価部１０３が、関係性グラフ選択部１０２により選択されたユーザＡの関係性グラフＡについて、関係性グラフＡに含まれるノードに対応するパラメータを測定することにより関係性グラフＡを評価する。

具体的には、関係性グラフ評価部１０３が、選択情報受付部１０１により受け付けられた選択情報の場所ｘに基づいて関係性グラフＡの基点ノードｘを選択する（第１の基点ノードの選択）。そして、関係性グラフ評価部１０３が、関係性グラフＡについて基点ノードｘから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定して、各ノードと基点ノードｘからの距離とを該距離の小さい順でソートして表示されたノード一覧ＬＡを作成する。また、関係性グラフ評価部１０３は、関係性グラフＡにおいて各ノードのつながりの個数を測定して、各ノードとつながりの個数が該個数の多い順でソートして表示されたノード一覧ＭＡを併せて作成しておく（第１のパラメータの測定）。

そして、パラメータ評価部１０４は、第１のパラメータの測定により作成された関係性グラフＡのノード一覧ＬＡにおいて、基点ノードｘからの距離が最も小さいノードｙを次の関係性グラフの評価に際して使用する基点ノードとして評価する（第１のパラメータの評価）。

次に、関係性グラフ選択部１０２が、選択情報受付部１０１により受け付けられた選択情報に基づいて各関係性グラフデータベース２０の中から情報配信サービスＢの関係性グラフＢを選択する。

そして、関係性グラフ評価部１０３が、関係性グラフ選択部１０２により選択された情報配信サービスＢの関係性グラフＢにおいて、関係性グラフＢに含まれるノードのパラメータを測定することにより関係性グラフＢを評価する。

具体的には、関係性グラフ評価部１０３が、第１のパラメータ評価部１０４により評価されたノードｙに基づいて関係性グラフＢの基点ノードｙを選択する（第２の基点ノードの選択）。そして、関係性グラフ評価部１０３が、関係性グラフＢについて基点ノードｙから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定して、各ノードと基点ノードｙから各ノードまでの距離とが該距離の小さい順でソートして表示されたノード一覧ＬＢを作成する（第２のパラメータの測定）。

そして、パラメータ評価部１０４は、関係性グラフ評価部１０３において第１のパラメータの測定により作成された関係性グラフＡのノード一覧ＭＡと、第２のパラメータの測定により作成された関係性グラフＢのノード一覧ＬＢを相互に比較して、ノード一覧ＬＢに表示されている上位のノードからノード一覧ＭＡに表示されているノードを差し引いて、ユーザAに提示する候補のノードとして評価する。つまりノード一覧ＬＢの上位ノードはｙと関係が強いため、場所ｘでユーザＡが必要とするノードである可能性が高い。しかし、ノード一覧ＭＡの上位ノードは関係性グラフＡ上ですでにつながりの個数が多いため、ユーザＡにとって既知である可能性が高い。このためノード一覧ＭＡも参照し、ノード一覧ＬＢの上位ノードからノード一覧ＭＡのノードを差し引いたものを、場所ｘでユーザＡが必要とし且つユーザＡにとって未知のノード（ｇ、ｆ、ｈ）として評価する。

そして、出力ノード決定部１０５は、前記パラメータ評価部１０４により評価された「場所ｘでユーザＡが必要とし且つユーザＡにとって未知のノード（ｇ、ｆ、ｈ）」の中から、ユーザＣに提示すべき最終のノード(例えば、ｇ)を決定して、これらを元のオブジェクト（コンテンツ）に変換した上でコンピュータネットワークを介してユーザＡの端末装置４０に送信し、ユーザＡの端末装置４０に表示せしめる。

［実施例２］（並列／距離使用）
本実施例では、図８に示すように、ユーザＣが日々食べた物の記録を入力ソースとして形成された関係性グラフＣと、ある栄養士Ｄが発信している食べ物の相性の悪さに関するウェブサイトの情報を入力ソースとして形成された関係性グラフＤとを並列的に相互に連携させる場合について具体的に説明する。また、関係性グラフＣ、Ｄにおけるある基点ノードｘから各ノードまでの距離を各ノードのパラメータとして使用する。

ユーザＣが今食べたい食べ物ｘを選択すると、ユーザＣの端末装置４０からコンピュータネットワークを介して食べ物ｘを含むユーザＣの選択情報が処理サーバ１０に送信される。このユーザＣの選択情報には、ユーザＣが選択した食べ物ｘに関する情報のほか、ユーザＣの関係性グラフＣや栄養士Ｄの関係性グラフＤを選択すること示す情報が含まれる。

処理サーバ１０では、選択情報受付部１０１が、ユーザＣの端末装置４０からコンピュータネットワークを介して送信されてきたユーザＣの選択情報を受け付けたあと、関係性グラフ選択部１０２が、選択情報受付部１０１により受け付けられた選択情報に基づいて各関係性グラフデータベース２０の中からユーザＣの関係性グラフＣと栄養士Ｄの関係性グラフＤをそれぞれ選択する。

そして、関係性グラフ評価部１０３が、関係性グラフ選択部１０２により選択されたユーザＣの関係性グラフＣと栄養士Ｄの関係性グラフＤごとに、各関係性グラフＣ、Ｄに含まれるノードのパラメータを測定することにより関係性グラフＣ、Ｄを並列的に評価する。

具体的には、関係性グラフ評価部１０３が、選択情報受付部１０１により受け付けられた選択情報の食べ物ｘに基づいて関係性グラフＣの基点ノードｘを選択する（第１の基点ノードの選択）。そして、関係性グラフ評価部１０３が、関係性グラフＣについて基点ノードｘから各ノードまでの距離をパラメータとして測定して、各ノードと基点ノードｘから各ノードまでの距離が該距離の小さい順でソートして表示されたノード一覧ＬＣを作成する（第１のパラメータの測定）。

一方、関係性グラフ評価部１０３が、選択情報受付部１０１により受け付けられた選択情報の食べ物ｘに基づいて関係性グラフＤの基点ノードｘを選択する（第２の基点ノードの選択）。そして、関係性グラフ評価部１０３が、関係性グラフＤについて基点ノードｘから各ノードまでの距離をパラメータとして測定して、各ノードと基点ノードｘから各ノードまでの距離とが該距離の小さい順でソートして表示されたノード一覧ＬＤを作成する（第２のパラメータの測定）。

次に、パラメータ評価部１０４は、関係性グラフ評価部１０３により並列的に評価された関係性グラフＣのノード一覧ＬＣと関係性グラフＤのノード一覧ＬＤとを相互に比較して、ノード一覧ＬＣに表示されている上位のノードからノード一覧ＬＤに表示されている重複する上位のノードを差し引いて、ユーザＣに提示する候補のノードとして評価する。つまり、ノード一覧ＬＣの上位に表示されているノード（食べ物）ほどユーザＣが食べ物ｘを食べるときに好む可能性が高いのであるが、一方でノード一覧ＬＤの上位に表示されているノード（食べ物）ほど食べ物ｘとの相性が悪い。そこで、ノード一覧ＬＣの上位のノードからノード一覧ＬＤの上位のノードを差し引いたものを、ユーザＣが好みかつ食べ物ｘと相性が悪くないノード（ａ、ｂ、ｅ）として評価する。

そして、出力ノード決定部１０５は、前記パラメータ評価部１０４により評価された「ユーザＣが好みかつ食べ物ｘと相性が悪くないノード（ａ、ｂ、ｅ）」の中から、ユーザＣに提示すべき最終のノード（例えば、ａ）を決定して、これらを元のオブジェクト（食べ物）に変換した上でコンピュータネットワークを介してユーザＣの端末装置４０に送信し、ユーザＣの端末装置４０に表示せしめる。

［実施例３］（並列／距離・つながりの個数・時間差使用）
本実施例では、図９に示すように、施設Ｅの時刻ｔでの利用履歴を入力ソースとして形成された関係性グラフＥｔと、施設Ｅの時刻Ｔ（Ｔ＞ｔ）での利用履歴を入力ソースとして形成された関係性グラフＥＴとを並列的に相互に連携させる場合について具体的に説明する。また、関係性グラフＥｔ、ＥＴにおけるある基点ノードｘから各ノードまでの距離と、各ノードのつながりの個数を各ノードのパラメータとして使用する。

施設Ｅで利用可能なサービスｘを選択すると、施設Ｅの端末装置４０からコンピュータネットワークを介してサービスｘを含む施設Ｅの選択情報が処理サーバ１０に送信される。この施設Ｅの選択情報には、施設Ｅのサービスｘに関する情報のほか、時刻ｔでの関係性グラフＥｔや時刻Ｔでの関係性グラフＥＴを選択することを示す情報が含まれる。

処理サーバ１０では、選択情報受付部１０１が、施設Ｅの端末装置４０からコンピュータネットワークを介して送信されてきた施設Ｅの選択情報を受け付けたあと、関係性グラフ選択部１０２が、選択情報受付部１０１により受け付けられた選択情報に基づいて各関係性グラフデータベース２０の中から施設Ｅの時刻ｔでの関係性グラフＥｔと時刻Ｔの関係性グラフＥＴをそれぞれ選択する。

そして、関係性グラフ評価部１０３が、関係性グラフ選択部１０２により選択された時刻ｔの関係性グラフＥｔと時刻Ｔの関係性グラフＥＴごとに、各関係性グラフＥｔ、ＥＴに含まれるノードに対応するパラメータを測定することにより関係性グラフＥｔ、ＥＴを並列的に評価する。

具体的には、関係性グラフ評価部１０３が、選択情報受付部１０１により受け付けられた選択情報のサービスｘに基づいて関係性グラフＥｔの基点ノードｘを選択する（第１の基点ノードの選択）。そして、関係性グラフ評価部１０３が、関係性グラフＥｔについて基点ノードｘから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定するとともに、各ノードのつながりの個数もパラメータとして測定し、各ノード、基点ノードｘから各ノードまでの距離、および各ノードのつながりの個数を該距離の小さい順にソートして表示されたノード一覧ＬＥｔを作成する（第１のパラメータの測定）。

一方、関係性グラフ評価部１０３が、選択情報受付部１０１により受け付けられた選択情報のサービスｘに基づいて関係性グラフＥＴの基点ノードｘを選択する（第２の基点ノードの選択）。そして、関係性グラフ評価部１０３が、関係性グラフＥＴについて基点ノードｘから各ノードまでの距離をパラメータとして測定するとともに、各ノードのつながりの個数もパラメータとして測定し、各ノード、基点ノードｘから各ノードまでの距離、および各ノードのつながりの個数を該距離の小さい順にソートして表示されたノード一覧ＬＥＴを作成する（第２のパラメータの測定）。

次に、パラメータ評価部１０４は、関係性グラフ評価部１０３により並列的に評価された関係性グラフＥｔのノード一覧ＬＥｔと、関係性グラフＥＴのノード一覧ＬＥＴとを相互に比較して、ノード一覧ＬＥｔとノード一覧ＬＥＴに表示されている上位のノードを抽出し、それら上位のノードについてノード一覧ＬＥｔのつながりの個数に対するノード一覧ＬＥＴのつながりの個数の増減を該増減の大きい順にソートして表示された新たなノード一覧ＭＥを作成し、施設Ｅに提示する候補のノードとして評価する。つまり、ノード一覧ＬＥｔ、ＬＥＴの上位に表示されているノード（サービス）ほどサービスｘと関係が強い可能性が高いので、それらサービスｘと関係が強いノード（サービス）のうち大きな変化を示したものを重要なノード（ｂ、ｃ、ｄ、ａ）として評価する。

そして、出力ノード決定部１０５は、前記パラメータ評価部１０４により評価された「大きな変化を示したノード（ｂ、ｃ、ｄ、ａ）」の中から、施設Ｅに提示すべき最終のノード（例えば、ｂ）を選択して、これらを元のオブジェクト（サービス）に変換した上でコンピュータネットワークを介して施設Ｅの端末装置４０に送信し、施設Ｅの端末装置４０に表示せしめる。

［実施例４］ （直列／距離・つながりの個数使用）
本実施例では、図１０に示すように、小売業者Ｆの２０１３年４月第１週の商品の販売記録を入力ソースとして形成された関係性グラフＦｔと、２０１３年度の商品カタログに掲載された商品を入力ソースとして形成された関係性グラフＦＴとを直列的に相互に連携させる場合について具体的に説明する。また、関係性グラフＦｔ、ＦＴにおけるある基点ノードｘから各ノードまでの距離、各ノードのつながりの個数を各ノードのパラメータとして使用する。

小売業者Ｆが店舗ｘを選択すると、小売業者Ｆの端末装置４０からコンピュータネットワークを介して店舗ｘを含む小売業者Ｆの選択情報が処理サーバ１０に送信される。この小売業者Ｆの選択情報には、小売業者Ｆが選択した店舗ｘに関する情報のほか、小売業者Ｆの関係性グラフＦｔと商品カタログの関係性グラフＦＴを選択することを示す情報が含まれる。

処理サーバ１０では、選択情報受付部１０１が、小売業者Ｆの端末装置４０からコンピュータネットワークを介して送信されてきた小売業者Ｆの選択情報を受け付けたあと、関係性グラフ選択部１０２が、選択情報受付部１０１により受け付けられた選択情報に基づいて各関係性グラフデータベース２０の中から小売業者Ｆの関係性グラフＦｔを選択する。

そして、関係性グラフ評価部１０３が、関係性グラフ選択部１０２により選択された小売業者Ｆの関係性グラフＦｔにおいて、関係性グラフＦｔに含まれるノードに対応するパラメータを測定することにより関係性グラフＦｔを評価する。

具体的には、関係性グラフ評価部１０３が、選択情報受付部１０１により受け付けられた選択情報の店舗ｘに基づいて関係性グラフＦｔの基点ノードｘを選択する（第１の基点ノードの選択）。そして、関係性グラフ評価部１０３が、関係性グラフＦｔについて基点ノードｘから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定するとともに、各ノードのつながりの個数もパラメータとして測定し、基点ノードｘから各ノードまでの距離、および各ノードのつながりの個数が該距離の小さい順かつ該つながりの個数が多い順でソートして表示されたノード一覧ＬＦｔを作成する（第１のパラメータの測定）。

そして、パラメータ評価部１０４は、関係性グラフ評価部１０３により評価された関係性グラフＦｔのノード一覧ＬＦｔにおいて、基点ノードｘからの距離が最も小さく、かつつながりの個数が最も多いノードｙを次の関係性グラフの評価の際して使用する基点ノードとして評価する。

次に、関係性グラフ選択部１０２が、選択情報受付部１０１により受け付けられた選択情報に基づいて各関係性グラフデータベース２０の中からカタログの関係性グラフＦＴを選択する。

そして、関係性グラフ評価部１０３が、関係性グラフ選択部１０２により選択されたカタログの関係性グラフＦＴにおいて、関係性グラフＦＴに含まれるノードに対応するパラメータを測定することにより関係性グラフＦＴを評価する。

具体的には、関係性グラフ評価部１０３が、第１のパラメータ評価部１０４により評価されたノードｙに基づいて関係性グラフＦＴの基点ノードｙを選択する（第２の基点ノードの選択）。そして、関係性グラフ評価部１０３が、関係性グラフＦＴについて基点ノードｙから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定して、基点ノードｙから各ノードまでの距離を該距離の小さい順でソートして表示されたノード一覧ＬＦＴを作成する（第２のパラメータの測定）。

そして、パラメータ評価部１０４は、関係性グラフ評価部１０３により評価された関係性グラフＦＴのノード一覧ＬＦＴを参照して、ノード一覧ＬＦＴに表示されている上位のノードを小売業者Ｆに提示する候補のノードとして評価する。つまりノード一覧ＬＦｔの上位ノードは店舗ｘでの注目度が高く、またノード一覧ＦＴの上位ノードはサービスｙとの関係が強い商品であるため、それらの上位ノード（ａ、ｂ、ｃ）を今後販売数が増えると予測されるオブジェクト（商品）と評価する。

そして、出力ノード決定部１０５は、前記パラメータ評価部１０４により評価された「今後販売数が増えると予測される（ａ、ｂ、ｃ）」の中から、小売業者に提示すべき最終のノード（例えば、ａ）を選択して、これらを元のオブジェクト（商品）に変換した上でコンピュータネットワークを介して小売業者Ｆの端末装置４０に送信し、小売業者Ｆの端末装置４０に表示せしめる。

［実施例５］（直列／信頼性使用）
本実施例では、図１１に示すように、ユーザＧのモバイル端末等の端末装置の利用履歴を入力ソースとして形成された関係性グラフＧと、多くの消費者が利用している地理情報サービスＨを入力ソースとして形成された関係性グラフＨとを直列的に相互に連携させる場合について具体的に説明する。また、関係性グラフＧ、Ｈにおけるある基点ノードｘから各ノードまでの距離と各ノードの信頼度を各ノードのパラメータとして使用する。

ユーザＧが場所ｘを選択すると、ユーザＧのモバイル端末からコンピュータネットワークを介して場所ｘを含むユーザＧの選択情報が処理サーバ１０に送信される。このユーザＧの選択情報には、ユーザＧが選択した場所ｘに関する情報のほか、ユーザＧの関係性グラフＧを選択することや、地理情報サービスＨの関係性グラフＨを選択する可能性があることを示す情報が含まれる。

処理サーバ１０では、選択情報受付部１０１が、ユーザＧの端末装置４０からコンピュータネットワークを介して送信されてきたユーザＧの選択情報を受け付けたあと、関係性グラフ選択部１０２が、選択情報受付部１０１により受け付けられた選択情報に基づいて各関係性グラフデータベース２０の中からユーザＧの関係性グラフＧを選択する。

そして、関係性グラフ評価部１０３が、関係性グラフ選択部１０２により選択されたユーザＧの関係性グラフＧにおいて、関係性グラフＧに含まれるノードに対応するパラメータを測定することにより関係性グラフＧを評価する。

具体的には、関係性グラフ評価部１０３が、選択情報受付部１０１により受け付けられた選択情報の場所ｘに基づいて関係性グラフＧの基点ノードｘを選択する（第１の基点ノードの選択）。そして、関係性グラフ評価部１０３が、関係性グラフＧについて基点ノードｘから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定するとともに、各ノードの信頼度も併せてパラメータとして測定し、基点ノードｘから各ノードまでの距離、および各ノードの信頼度を該距離の小さい順かつ該信頼度の低い順でソートして表示されたノード一覧ＬＧを作成する（第１のパラメータの測定）。

なお、ノードの信頼度は、例えば、そのノードにつながっているリンクの最新更新日時や最近の更新頻度によって決まる信頼性に関する指標であり、更新が新しいほど、頻繁であるほど、信頼度が高いと評価する。

そして、パラメータ評価部１０４は、関係性グラフ評価部１０３により評価された関係性グラフＧのノード一覧ＬＧにおいて、基点ノードｘからの距離が最も小さいノード（ａ、ｃ、ｄ）を選択するが、いずれの信頼度も低いと評価する。つまり、仮に基点ノードｘからの距離が一定以内のノードの信頼度が低ければ、たとえｘとの関係が強くても、その関係が古かったり、疎であったりすることから、いずれのノードも採用すべきでないと評価する。

次に、関係性グラフ選択部１０２が、上述の第１段階の評価において関係性グラフＧのノードは採用すべきでないと評価されたことから、選択情報受付部１０１により受け付けられた選択情報に基づいて各関係性グラフデータベース２０の中から地理情報サービスＨの関係性グラフＨを選択する。

そして、関係性グラフ評価部１０３が、関係性グラフ選択部１０２により選択された地理情報サービスＨの関係性グラフＨにおいて、関係性グラフＨに含まれるノードに対応するパラメータを測定することにより関係性グラフＨを評価する。

具体的には、関係性グラフ評価部１０３が、選択情報受付部１０１により受け付けられた選択情報に基づいて関係性グラフＨの基点ノードｘを選択する（第２の基点ノードの選択）。そして、関係性グラフ評価部１０３が、関係性グラフＨについて基点ノードｘから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定するとともに、各ノードの信頼度も併せてパラメータとして測定し、各ノード、基点ノードｘから各ノードまでの距離、および各ノードの信頼度を該距離の小さい順でソートして表示されたノード一覧ＬＨを作成する（第２のパラメータの測定）。

そして、パラメータ評価部１０４は、関係性グラフ評価部１０３により評価された関係性グラフＨのノード一覧ＬＨを参照して、ノード一覧ＬＨに表示されている上位のノードをユーザＧに提示する候補のノードとして評価する。つまり、地理情報サービスＨは多くの消費者によって利用されているので、ノード一覧ＬＨにおける全てのノードの信頼が高い。このためノード一覧ＬＨの上位のノード（ａ、ｇ）は場所ｘと関係が強くかつ信頼できるノードであると評価する。

そして、出力ノード決定部１０５は、パラメータ評価部１０４により評価された「場所ｘと関係が強くかつ信頼できるノード（ａ、ｇ）」の中から、ユーザＧに提示すべき最終のノード(例えば、ａ)を選択して、これらを元のオブジェクトに変換した上でコンピュータネットワークを介してユーザＧの端末装置４０に送信し、ユーザＧの端末装置４０に表示せしめる。

以上、図面を参照して本発明の実施形態を説明したが、本発明は、図示した実施形態のものに限定されない。図示された実施形態に対して、本発明と同一の範囲内において、あるいは均等の範囲内において、種々の修正や変形を加えることが可能である。

１・・・本システム
１０・・・処理サーバ
１０１・・・選択情報受付部
１０２・・・関係性グラフ選択部
１０３・・・関係性グラフ評価部
１０４・・・パラメータ評価部
１０５・・・出力ノード決定部
２０・・・関係性グラフデータベース
３０・・・キャッシュサーバ
４０・・・端末装置

Claims (12)

1. 複数のノードをリンクで接続した複数の関係性グラフを相互に連携させる関係性グラフ相互連携システムであって、
   複数の関係性グラフを分けて記憶する複数の関係性グラフデータベースと、
   端末装置からコンピュータネットワークを介して選択情報を受け付ける選択情報受付部と、
   該選択情報受付部により受け付けられた選択情報に基づいて、前記関係性グラフデータベースの中から複数の関係性グラフを選択する関係性グラフ選択部と、
   該関係性グラフ選択部により選択された各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを測定することにより各関係性グラフを評価する関係性グラフ評価部と、
   該関係性グラフ評価部により評価された各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを評価するパラメータ評価部と、
   該パラメータ評価部によるパラメータの評価結果に基づいて、コンピュータネットワークを介して端末装置に出力させるノードを決定する出力ノード決定部とを備えることを特徴とする関係性グラフ相互連携システム。
2. 前記関係性グラフ評価部は、関係性グラフに含まれるノードの中から基点となる基点ノードを選択し、該基点ノードから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定する請求項１に記載の関係性グラフ相互連携システム。
3. 前記関係性グラフ評価部は、所定の各ノードと基点ノードから所定の各ノードまでの距離とが該距離の大きい順または小さい順でソートして表示されたノード一覧を作成する請求項２に記載の関係性グラフ相互連携システム。
4. 前記パラメータ評価部は、前記関係性グラフ評価部により評価された各関係性グラフに含まれる各ノードの距離を評価するに際して、各関係性グラフのノード一覧を相互に比較して、一のノード一覧の上位ノードから他のノード一覧の上位ノードを差し引いてノードを抽出する請求項３に記載の関係性グラフ相互連携システム。
5. 前記関係性グラフ評価部は、関係性グラフに含まれる所定の各ノードのつながりの個数をパラメータとして測定する請求項１に記載の関係性グラフ相互連携システム。
6. 前記関係性グラフ評価部は、各ノードと各ノードのつながりの個数とが該つながりの個数の多い順または少ない順でソートして表示されたノード一覧を作成する請求項５に記載の関係性グラフ相互連携システム。
7. 前記パラメータ評価部は、前記関係性グラフ評価部により評価された各関係性グラフに含まれる各ノードのつながりの個数を評価するに際して、各関係性グラフのノード一覧を相互に比較して、一のノード一覧のつながりの個数に対する他のノード一覧のつながりの個数の増減が大きいノードを抽出する請求項６に記載の関係性グラフ相互連携システム。
8. 前記関係性グラフ評価部は、関係性グラフに含まれる所定の各ノードの信頼度をパラメータとして測定する請求項１に記載の関係性グラフ相互連携システム。
9. 前記関係性グラフ評価部は、各ノードと各ノードの信頼度とが該信頼度の高い順または低い順でソートして表示されたノード一覧を作成する請求項８に記載の関係性グラフ相互連携システム。
10. 前記パラメータ評価部は、前記関係性グラフ評価部により評価された関係性グラフに含まれる各ノードの信頼度を評価するに際して、各ノードの信頼度が低い場合には当該関係性グラフは採用すべきでないと評価する請求項９に記載の関係性グラフ相互連携システム。
11. 前記関係性グラフ評価部は、前記関係性グラフ選択部により選択された各関係性グラフを並列的に評価し、
    前記パラメータ評価部は、前記関係性グラフ評価部により並列的に評価された各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを相互に評価する請求項１ないし請求項１０のいずれか１項に記載の関係性グラフ相互連携システム。
12. 前記関係性グラフ評価部は、前記関係性グラフ選択部により選択された一の関係性グラフを評価し、前記パラメータ評価部は、該関係性グラフ評価部により評価された当該一の関係性グラフに含まれるノードのパラメータを評価したあと、
    前記関係性グラフ評価部は、前記関係性グラフ評価部により評価された一の関係性グラフに含まれるノードのパラメータの評価結果に基づいて、前記関係性グラフ選択部により選択された他の関係性グラフを評価し、前記パラメータ評価部は、該関係性グラフ評価部により評価された当該他の関係性グラフに含まれるノードのパラメータを評価する請求項１ないし請求項１０のいずれか１項に記載の関係性グラフ相互連携システム。