JP5456890B2 - ユーザの興味の信号対雑音比を自動的に増大させるためのネットワーク内でのメッセージ配信方法、システムおよびアーキテクチャ - Google Patents
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Description
信号対雑音比を改善するための別の解決法は、ユーザ定義基準に一部基づくソーシャルネットワーク内でのメッセージの通信に向けられた方法、装置およびシステムについて記載している“Selective electronic messaging within an online social network for spam detection”(「スパム検出用オンラインソーシャルネットワーク内部の選択的電子メッセージング」)という題の米国特許出願公開第2005/0171954号明細書として公開されている特許出願の中で提示されている。記載されているシステムは、上述の単純ルールフィルタリングシステムの拡張されたものであり、そのため大部分は、Nnoiseを減少させることで信号対雑音比を増大させる。このシステムは、ユーザ定義基準を用いてスパムメッセージをローカルフィルタリングする選択プロセスを含む。しかしながら、他のスパムフィルタリングシステムとは異なり、記載されたシステムには適応プロセスが含まれていない。すなわち、フィルタリング基準は、ソーシャルネットワークユーザにより手動で更新される。
・ 拡散プロセスでは、送信者ユーザと潜在的に興味をもち得る受信者ユーザ集合との間で定義づけされた動的ルーティンググラフを通して各メッセージを発送し、
・ 選択プロセスでは、各メッセージに関するユーザの興味の推定値を設定するために、各々の伝送されたメッセージから抽出されたメッセージプロファイルを構成するメタデータ値と受信者のユーザプロファイルを構成する加重特性値とに対して選択ファンクションを適用した結果に応じて、送信者ユーザが伝送し潜在的に興味をもち得る受信者ユーザが受信するメッセージをローカルでフィルタリングし、そして
・ 適応プロセスでは、連続的に処理ファンクションを調整して、メッセージメタデータによって動的に更新されるユーザプロファイルに応じてグラフ構造を適応させる、
という方法である。
− 潜在的に興味をもち得るユーザの集合は、メッセージが明示的にアドレッシングされるユーザ集合のスーパーセットである。それは、以下の複数の集合の任意の和集合として定義される:メッセージが明示的にアドレッシングされるユーザの集合、送信者ユーザの宣言された友人またはフォロワの集合、送信者ユーザと対話したユーザの集合、送信者ユーザが受信したメッセージを送ったユーザの集合、メッセージ中に明示的に言及されているユーザの集合、メッセージ中に言及されたトピックに言及するメッセージを送ったユーザの集合、メッセージ中に言及されたトピックに対する興味を宣言したユーザの集合、送信者ユーザの近くに位置特定されるユーザの集合、送信者ユーザまたはそのメッセージの一つに好意的であったユーザの集合、送信者ユーザと共通の友人を有するユーザの集合;
− 拡散プロセスが、プリプロセス段階において前記メッセージから抽出された少なくとも一つの拡散特性に応じてメッセージを発送する;
− メッセージの伝播を特徴づけする拡散特性が、少なくともユーザアイデンティティおよびメッセージトピックの間で選択される;
− ルーティンググラフは、メッセージが通過する相互接続されたまったく異なる複数のルートで構成されている;
− 特性、特性値および加重特性値が、少なくとも言語、ユーザアイデンティティおよびトピック値を含むメッセージメタデータから導かれる;
− 選択ファンクションは、スカラー値を戻し、選択プロセスは、選択ファンクションが閾値よりも大きい値を戻すメッセージをフィルタリングする;結果として、選択プロセスは、最終的にユーザに伝送されるメッセージについての選択ファンクションの結果の平均を最大化する;
− 選択ファンクションは、メッセージプロファイルスペースから抽出された座標としてのメタデータに基づくメッセージベクトルと、ユーザプロファイルスペースの座標としての加重特性値に基づくユーザベクトルとの間の内積に基づいており、最大化は閾値より大きい内積値を選択することによって達成される;
− 選択プロセスの予備段階は、メッセージとユーザプロファイルとの間のブロッケージ(blockage)および不適合コンフィギュレーションを消去することからなる;
− ユーザベクトル内の特性値は、ユーザアイデンティティ、トピックおよび言語の間で選択可能である;
− ユーザプロファイルの加重特性値は、特性値および対応する特性値と関連づけされた加重特性値を含む少なくとも二つのリスト内に分類された値の対であり得る;
− メッセージから抽出されたメッセージプロファイルは、
少なくとも一つの加重特性値リスト、
メッセージ中で識別されたユーザのリスト、
送信者ユーザのユニークログイン、現メッセージと関連づけた前メッセージのユニークログインおよびリンクされたメッセージの一次メッセージのユニークログイン、
メッセージを送信するのに使用される端末すなわち携帯機器、コンピュータ、スマートフォンなど、またはソフトウェアコンフィギュレーションを、および、メッセージが伝送されるネットワークを識別するための文字シーケンス、
メッセージの時刻、
メッセージの機密度および別のネットワーク内でのそのアクセス可能性を示すためのブール情報、
の間で選択されたメタデータの値を含む;
− トピックグラフおよびユーザグラフという少なくとも二つのタイプのグラフが使用され、トピックグラフはメッセージ中で言及されているトピックに応じてメッセージを拡散し、ユーザグラフは、ユーザプロファイル内に記録されたユーザ間の関係に応じてメッセージを拡散する;
− グラフはメッセージのコンテンツの変更およびメッセージフローの変更に応じて修正され、こうしてグラフを通してメッセージを動的にルーティングするのに貢献する;
− 適応化プロセスは、ユーザプロファイルおよびユーザ選択プロセスが更新される場合にはユーザレベルで、そしてグラフが修正される場合にはネットワークレベルで発生し得る;
− 二人のユーザ間で交換されたメッセージのレート(rate)が規定の閾値より高い場合に、これらのユーザ間にルートが作成される;
− 選択プロセスは、メッセージが到着した時点でそれをバッファリングする(bufferize);
− 選択プロセスはメッセージを蓄積し、ユーザに対しメッセージを配布すべきか否かを決定する;
− 適応選択ファンクションは、
・ メッセージは破棄され得、後に再度受信された場合にも同様に破棄され、その結果、そのメッセージの配布が許可されるようにユーザプロファイルが更新されない限り、ユーザがそのメッセージを受信することはなくなる;
・ メッセージは一回だけ配信され、再度受信された場合には破棄される;
・ メッセージは保留され得、再度受信された場合には、適応選択プロセスはメッセージの全てのインスタンスに含まれる特性値およびメタデータを考慮する;
という三つの結果を有する;
− 適応プロセスは、選択プロセスの結果の如何に関わらず、すなわちメッセージがユーザに伝達されたか否かに関わらず、受信者ユーザのプロファイルを更新する;
− 適応化プロセスは、ユーザプロファイルおよびユーザ選択ファンクションが更新された時点でユーザレベルで発生し、メッセージフローの変更およびユーザプロファイルの更新に応じてグラフが修正された場合にネットワークレベルで発生する。
− 特性ノードは、メッセージフロー内に、トピックが出現し/消滅する時に、作成(created)/破壊(destroyed)され得る;
− ユーザノードは、ユーザがそれぞれネットワークにログインおよびログアウトするのと同時に、作成および破壊され得る;
− メッセージは、複数の受信者ユーザノードにより複数回受信されてよい;
− ルートは、各ノードにおけるメッセージのローカル処理により動的に決定可能である;
− 各ノードは、受信メッセージを処理し、どのノードにメッセージが転送され得るかを選択し、こうして動的効果を強調する;
− ルーティンググラフ内の複数のリンクは、ユーザがトピックまたは別のユーザに対する興味を表示する場合/しなくなる場合に、作成/破壊され得る;
− ユーザプロファイル内の特性値または加重特性値が既定閾値より上昇するかまたは既定閾値より降下した場合に、ルーティンググラフ内のリンクが作成または破壊される;
− メッセージの拡散に使用される特性ノードは、ユーザノードおよびトピックノードである;
− 受信者ユーザノードにおける選択プロセスにおいて使用される選択特性は、メッセージ中で言及されているトピックと言語の間で選択される;
− メッセージがユーザに転送されるか否かを決定するための選択プロセスを達成する連続的に調整される処理ファンクションは、その関連づけされたユーザノードに位置づけられ得る;
− ノードは、処理ファンクションのローカル計算から導かれたメタデータでメッセージをエンリッチ(enrich)する;
− メッセージは、ユーザノードに複数回配布され得、同じ送信者ユーザノードから始まり同じ受信者ユーザノードに終わるような異なるルートを通ることができ、複数個のユーザノードに配布され得る。
・ 送信者ユーザのプロファイルを更新する、
・ ユーザノードと特性ノードの接続を更新する、
・ ユーザノードと他のユーザノードの接続を更新する、
・ メッセージの適応ローカルルーティング、
・ 受信者ユーザのプロファイルを更新する、および
・ メッセージの適応選択、
という動的適応ツールの組合せが、自動識別されたユーザの興味に応じてメッセージの配信を可能にし、選択ファンクションと組合わされた静的グラフと比べて信号対雑音比を改善する。これは同様に、ユーザが、当初接続されていない送信者に由来するメッセージを受信できるようにし、かつ、ユーザが未知の受信者に到達することを相互に可能にする。
特性(例えば、言語、トピック、ユーザ、日付など)および所与の特性についての特性値(フランス語、英語、スペイン語などの言語)は、一つのメッセージから抽出され、自動的プロセスで特性ノードにアドレッシングされる。抽出プロセスは異なる段階で起こり得る。すなわち、メッセージが送信者により送られているとき、メッセージが、異なるグラフのさまざまな特性ノード内を通過するとき、またはメッセージがユーザに実際に配信される前に、考えられる受信者ユーザノードで伝送されるとき。
グラフは、前記ノードに基づいた拡散ネットワークである。あらゆるルーティングシステム(メール、IPパケットなど)が、サーバーとしての各々のノードを、EメールについてはMTAおよびMUAを、IPパケットルーティングの場合はIPルーター同士を接続するネットワークを全体として構成する:このようなネットワークを「グラフ」と呼ぶ。
ユーザは、二種類のメッセージを送ることができる。すなわち、ユーザが予め選択する一人または複数の受信者に対する「プライベート」メッセージと、システムにより決定された受信者に対し配信される「パブリック」メッセージである。パブリックメッセージは、さらに、送信者が指定する一人または複数の受信者にアドレッシングされ得る。
グラフのノードは、別のノードに対して双方向接続を確立し、接続を通してメッセージを送受信し、確立された接続を閉鎖する。ノードは、処理ユニット(ソフトウェアまたはハードウェア)を含んでいてよく、一つの内部状態を有する。本発明にしたがったノードは、TCP/IPソケット、「Mail Transfer Agents」つまりMTAおよび「Mail User Agents」つまりMUAにより接続されるプロセス、または「INAP’96 the 9th Exhibition and Symposium on Industrial Applications of Prolog、16〜18頁、1996」に記載されているアーラン/OTP(Erlang/OTP)プロセスのためのクライアント/サーバーの概念に基づいている。このようなノードは同様に、クラウド上のバーチャルマシンに結びつけられているものとみなすことができる。
ルートとは、グラフ内でメッセージが通る経路である。それは、その内部をメッセージが通過するノードのリストで構成されている。単一メッセージが複数のルートを通ってよく、こうして、メッセージは複数回ユーザノードに到着してよい。ルートは、送信者ユーザノードから始まり、受信者ユーザノードで終わる。ルートは、一連のこれらのローカルな拡散プロセスの結果としてもたらされる。
各ユーザノードにおいて、伝送されたメッセージは、ユーザおよび受信者のプロファイルに基づいておよびメッセージフィーチャに基づいて、本発明にしたがって受信者にメッセージを伝送すべきか否かを決定するために最大化される、選択ファンクションによって処理される。
各ユーザについて、信号対雑音比は、受信メッセージに対するユーザ興味推定値の合計による増加関数であり、また、受信メッセージの合計数による減少関数であり、すなわちこれらの数の比である。
特性値および追加の情報は、更新ファンクションを用いて送信者ユーザのプロファイルを更新するために使用される。メッセージから抽出されたあらゆる特性情報について、更新ファンクションはユーザのプロファイルを適宜修正する。
各ユーザは、ユーザノードと呼ばれるアドレッシング可能なネットワークエンティティにより表わされる。ユーザノードは、ユーザが選択特性の一つである場合、特性ノードであり得る。各ユーザノードは、このユーザに発信され配信されたメッセージとユーザのプロファイルを含む。
各ユーザは、そのユーザノードの内部状態の一部であるプロファイルと関連づけされる。本発明によると、プロファイルは、ユーザについての、そのアクティビティについての、特定の特性に関する情報集合である。この情報を表わすのに使用される正確な表現は、情報のタイプ(例えば:トピック「ジョギング」の推定値、推定値の信頼性など)により左右される。他のタイプの情報は、二進値として表わすことができる(例えば:ユーザJoeはブラックリストに入っている:“{user_joe,blacklist=true}”,...)。
・ メッセージが書かれている自然言語;
・ メッセージの送信日時;
・ メッセージのクラス、このメッセージがパブリックメッセージであるかプライベートメッセージであるか;
・ メッセージのソース:ユーザが本発明のシステム10を使用したか、別のサービス例えば「Twitter」、「Friendfeed」または「Facebook」(図1中にネットワーク12または14として図示)を使用したか;
・ メッセージを送るのに用いられたインターフェース:より具体的には、ユーザがどのクライアントを使用したか、メインウェブサイト(図1中にウェブサーバー17として図示)またはAPIインターフェース(図1中にインターフェース13および20として図示);
・ メッセージは別のメッセージに対する回答であるか、そして該当する場合、オリジナルメッセージの書き手;
・ メタデータ中に含まれているメッセージ送信者;
・ 該当する場合、宣言されたメッセージ受信者;
・ 該当する場合、メッセージ中で言及されているユーザ;
・ 該当する場合、メッセージ中で言及されているトピック;
・ 該当する場合、構文上の規約を用いて送信者ユーザにより特定されたタグ;
・ 該当する場合、メッセージ中で言及されたURL。
− 特性:言語、トピック、コンタクトなど、
− 特性値:コード言語(英語:en、フランス語:fr)、トピックコンセプト、コンタクトアイデンティティなど、
− 補足情報:宣言されたまたは推測された言語、統計学的信頼性加重、トピックコンセプト加重など、
のようなメッセージメタデータから抽出可能であるあらゆる情報に基づいて、選択ファンクションを計算することにより、ユーザに対しメッセージを配布するか否かを判定する。
・ メッセージは破棄され、再度受信された場合にも同様に破棄され、その結果、メッセージの配布を許可するような形でユーザプロファイルが更新されない限りユーザがそのメッセージを受信することはなくなる;
・ メッセージは一回だけ配信され、再度受信された場合には破棄される;
・ メッセージは保留され、再度受信された場合には、適応選択プロセスはそのメッセージの先行するインスタンスに含まれる特性値およびメタデータを考慮する。
− スペースE上で定義され、座標としてユーザ3の加重特性値に基づくユーザプロファイル31の選択ベクトル「u」;および
− 同じくスペースE上で定義され、座標として、ユーザ1が送信した前記メッセージ34のメタデータからおよびユーザ1のユーザプロファイル32から、プリプロセス処理モジュール33を通して、抽出された特性に基づいているメッセージプロファイル38の選択ベクトル「v」。
− r<pである場合、メッセージは伝播される;
− r>pである場合、メッセージはストアされる(待機状態)。
・ メッセージ21の送信アクティビティからの情報、
・ メッセージ21のコンテンツ自体、
・ 言語およびトピックの識別など、メッセージ21のプリプロセスモジュールにより生成されたメタデータ、
・ メッセージ21の受信者。
他の点に関して、ユーザプロファイルは同様に、送信メッセージの頻度、ユーザがメッセージを送信する時間帯、メッセージを送信し読むためにユーザが使用するインターフェース、メッセージの受信と応答発信との間の時間、他のユーザとの対話、他のネットワークから抽出されたデータ、ユーザが参加したディスカッションの数、送信メッセージまたは応答から抽出されたトピックの数などについての情報も含むことができる。この情報は、選択ファンクションによって使用される。
10 メッセージ配信システム
11 サーバー
12、14 ソーシャルネットワーク
13 APIウェブインターフェース
15、16 APIウェブインターフェース
17 ウェブサーバー
18、19 外部情報源
20 APIモバイルインターフェース
21 メッセージ
22、25、26 ユーザノード
221 プリプロセスツール
222、252、262 ユーザプロファイル
23 トピックグラフ
231、232、233 トピックノード
24 ソーシャルグラフ
241、243 ユーザノード
253、263 選択ファンクション
290 メッセージ
30 選択ファンクション
31、32 ユーザプロファイル
33 プリプロセス処理モジュール
34、39 メッセージ
38 メッセージプロファイル
PP1〜PPn モジュール
T、T’ トピック
Claims (14)
- メッセージ受信者(2、3)についての信号対雑音比を増大させるためのソーシャルネットワーク内でのメッセージ配信方法であって、拡散プロセスと選択プロセスとを含み、ここで:
・ 拡散プロセスでは、送信者ユーザ(1)と受信者(2、3)との間のルーティンググラフ(23、24)を通して各メッセージ(21、34)を発送し、
・ 選択プロセスでは、各々の伝送されたメッセージから抽出された(221)メッセージプロファイル(38)を構成するメタデータ値と各受信者(2、3)のユーザプロファイル(252、262)を構成する特性値とに対して選択ファンクション(253、263)を適用した結果に応じて、送信者ユーザ(1)が伝送し受信者ユーザ(2、3)が受信するメッセージ(21)をローカルでフィルタリングする、
メッセージ配信方法であって、
・ 拡散プロセスでは、送信者ユーザ(1)からメッセージから抽出された特性に基づいて選択された潜在的に興味をもち得る受信者ユーザ集合(2、3)へと各メッセージ(21、34)を発送し、
・ 交換されたメッセージのメッセージメタデータ(38)およびユーザの行為によってトリガされる送信者および受信者プロファイル(252、262)の更新により、選択ファンクション(253、263)およびルーティンググラフ(23、24)が連続的に調整される適応プロセスにおいて、拡散プロセスと選択プロセスとが組合わされる
ことを特徴とする、メッセージ配信方法。 - 選択ファンクション(30)が、メッセージプロファイル(38)スペースから抽出された座標としてのメタデータに基づくメッセージベクトルとユーザプロファイル(32)スペースの座標としての加重特性値に基づくユーザベクトルとの間の内積に基づいており、閾値より大きい内積値を選択することによって最大化が達成されることを特徴とする、請求項1に記載のメッセージ配信方法。
- メッセージから抽出されたメッセージプロファイルが、
少なくとも一つの加重特性値リスト、
メッセージ中で識別されたユーザのリスト、
送信者ユーザのユニークログイン、現メッセージと関連づけた前メッセージのユニークログインおよびリンクされたメッセージの一次メッセージのユニークログイン、
メッセージを送信するのに使用されるソフトウェアコンフィギュレーションまたは媒体を、および、メッセージが伝送されるネットワークを識別するための文字シーケンス、
メッセージの時刻、
メッセージの機密度および別のネットワーク内でのそのアクセス可能性を示すためのブール情報、
の間で選択されたメタデータを含むことを特徴とする、請求項1または2に記載のメッセージ配信方法。 - トピックグラフ(23)およびユーザグラフ(24)という少なくとも二つのタイプのグラフが使用され、トピックグラフはメッセージ中で言及されているトピックに応じてメッセージを拡散し、ユーザグラフは、ユーザプロファイル(222、252、262)内に記録されたユーザ間の関係に応じてメッセージを拡散することを特徴とする、請求項1〜3のいずれか一つに記載のメッセージ配信方法。
- グラフがメッセージのコンテンツの変更およびメッセージフローの変更に応じて修正されることを特徴とする、請求項1〜4のいずれか一つに記載のメッセージ配信方法。
- 二人のユーザ間で交換されたメッセージのレート(rate)が規定の閾値より高い場合に、これらのユーザ間にルートが作成されることを特徴とする、請求項5に記載のメッセージ配信方法。
- 適応選択ファンクション(30)が、
・ メッセージは破棄され(35)、再度受信された場合にも同様に破棄され、その結果、そのメッセージの配布が許可されるようにユーザプロファイルが更新されない限り、ユーザがそのメッセージを受信することはなくなる;
・ メッセージは一回だけ配信され、再度受信された場合には破棄される;および
・ メッセージは保留され(36)、再度受信された場合には、適応選択ファンクションはメッセージの全てのインスタンスに含まれる特性値およびメタデータを考慮する;
という三つの結果を有することを特徴とする、請求項1〜6のいずれか一つに記載のメッセージ配信方法。 - 請求項1〜7のいずれか一つに記載の方法を実施するためのソーシャルネットワーク内でのメッセージ配信システム(10)であって、ユーザノード(22、25、26)を含み、メッセージは、送信者ユーザノードと潜在的受信者ユーザノードをリンクするユーザグラフ(24)を通して拡散され、メッセージが選択ファンクション(30)に応じてフィルタリングされ、ノード間のリンクがユーザの行為、ユーザプロファイルの更新またはメッセージの伝送に応じて連続的に修正、作成または破壊されることを特徴とする、メッセージ配信システム。
- 請求項8に記載のメッセージ配信システム(10)であって、拡散特性ノード(231、232、233、241、243)を含み、メッセージは、送信者ユーザノードが拡散特性ノードを介して間接的に受信者ユーザノードに接続され得るルーティンググラフ(23、24)を通して拡散され、ユーザノードと特性ノードとの間のリンクがユーザプロファイルの更新またはメッセージの伝送に応じて連続的に修正、作成または破壊されることを特徴とする、メッセージ配信システム。
- ルーティンググラフが、動的に適応されて、更新された特性ノードおよびプリプロセスツールを用いて新たに伝送されたメッセージから抽出されたメッセージプロファイルから作成された新規特性ノードを関与させることを特徴とする、請求項9に記載のメッセージ配信システム。
- ユーザプロファイル内の特性値または加重特性値が既定閾値より上昇するかまたは既定閾値より降下した場合に、ルーティンググラフ(23)内のリンク(234)がそれぞれ作成または破壊されることを特徴とする、請求項8〜10に記載のメッセージ配信システム(10)。
- 受信者ユーザノードにおける選択プロセスにおいて使用される選択特性が、メッセージ中で言及されているトピックと言語の間で選択されることを特徴とする、請求項8〜11のいずれか一つに記載のメッセージ配信システム(10)。
- 各受信者ユーザノードが、実時間フローおよび非同期フローを介してメッセージを配信する、異なる閾値またはパラメータの二つの選択ファンクション(30)を含み、各配信が異なるインターフェース(20、13)を介して行われることを特徴とする、請求項8〜12のいずれか一つに記載のメッセージ配信システム(10)。
- ・ 送信者ユーザのプロファイルを更新する、
・ ユーザノードと特性ノードの接続を更新する、
・ ユーザノードと他のユーザノードの接続を更新する、
・ 受信者ユーザのプロファイルを更新する、および
・ メッセージの適応選択、
という動的適応ツールの組合せが、自動識別されたユーザの興味に応じてメッセージを配信することを特徴とする、請求項8〜13のいずれか一つに記載のメッセージ配信システム(10)。
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