JP5479601B2 - 通信ネットワークにおいてソーシャルネットワークの分析を支援する方法及び装置 - Google Patents

Description

本発明は、一般に、通信ネットワークにおいて端末ユーザ間の社会的関係の分析を支援する方法及び装置に関する。

電気通信の分野において、種々の状況で種々のサービス消費者の興味やニーズに従って彼らに適応された適切なサービス及び潜在的に魅力的なサービスを提供するためのソリューションが提案されている。そのため、これらのサービスは、個々のユーザのユーザプロファイル及び／又は現在の状況に依存して個々のユーザに対してカスタマイズされる。いくつかの例は、広告及び個人用ＴＶである。種々のソーシャルネットワークに属するユーザのグループあるいは「クラスタ」を識別し、種々のサービスをこれらのユーザグループに適応させるための解決方法も提案されている。

通信ネットワークにおいてユーザグループに対するサービスの適応を判別することは、端末ユーザ間の社会的関係を認識することに基づいて実行することができる。この種の情報、すなわち実行された通話及び他のセッションに関する情報は、最近開発されたソーシャルネットワーク分析（social network analysis）の種々の方法及びアルゴリズムを使用して、通信ネットワークにおいて入手可能なトラフィックデータから抽出することができる。また、ある関係者にとってソーシャルネットワークに関連した種々の統計及び側面の知識を得ることは興味深いであろう。そのような公知の分析技術のいくつかの例は、「中心性方法（centrality methods）」、すなわちソーシャルネットワークにおいて最も中心のユーザを見つけること及び「クリーク分析（clique analysis）」、すなわちいくつかの点で互いに密接に関連するユーザのグループを見つけることである。多くの場合、ソーシャルネットワークを分析するそのようなあらゆる方法及びアルゴリズムは、一般に「ＳＮＡ（ソーシャルネットワーク分析：Social Network Analysis）アルゴリズム」と呼ばれ、その用語を本明細書においても使用する。

通常、一般にネットワークが実行された通話及びセッションに対して課金するのを支援するために生成され格納される課金データ記録（ＣＤＲ）から、大量のトラフィックデータを入手可能である。トラフィックデータは、音声通話、ＳＭＳ（ショートメッセージサービス）、ＭＭＳ（マルチメディアメッセージサービス）、ゲームセッション、電子メールを含む。本明細書においては、「通話」という用語は簡単に言えば二者間のあらゆる種類の通信を示すために使用される。したがって、「通話」とは、音声通話に限定されない。トラフィックデータは、時刻、通話の接続時間、位置及び使用されたサービスの種類に関連した通話に関する更なる情報を更に含んでもよい。トラフィックデータは、ネットワークにおいて種々の通信ノードに設置されるディープパケット検査（ＤＰＩ）分析器及び他のトラフィック検出デバイス等の種々のトラフィック分析デバイスを使用して更に取得することができる。

従って、このトラフィックデータは、種々のユーザが互いに実行した通話量及び通話の種類、並びにユーザが通話及びセッションを実行する際の時刻、接続時間及び位置に依存して、これらのユーザ間の社会的関係に関する情報を導出するために使用されうる。入手可能なトラフィックデータに基づいて社会的に関連すると考えられるユーザの種々のグループ、すなわち集合を自動的に識別する機構を提供するために、多大な努力がなされてきた。種々のユーザ間で実行された通話及びセッションの履歴がそのようなソーシャルネットワーク分析の基礎を提供することが一般に理解されており、基本的に１回以上通話した２人のユーザは社会的に関連すると考えられると仮定する。２人のユーザが社会的に関連すると仮定されるかを判定するために、通話に対する種々の基準、例えば間違ってダイヤルされた番号を除外するために３０秒を超える通話のみ、サポートセンター等を除外するために２人のユーザ間の双方向の通話のみ及び最低通話頻度等が規定されてもよい。

しかし、今日の多くの通信ネットワークは非常に広範囲であり、一般にそのような大きな通信ネットワークにおいて有効なおそらく数百万の莫大な量の加入者に対応する。これらのネットワークにおいてユーザ及びトラフィックも急速に増加する。従って、ユーザが以前に実行した通信に基づいて社会的に関連したユーザの種々のグループ、すなわち集合を識別するために数百万の通話及びセッションを検出及び分析する処理は、非常に複雑であり、時間がかかる。

例えば、社会的に関連したユーザのグループを識別するために、プロセッサシステムがトラフィックデータ等の実行された通話及びセッションに関する情報の膨大な供給源に対してＳＮＡアルゴリズムを実行するには、数時間、数日又は数週間かかるだろう。この作業は、莫大な量のデータを格納する高価なメモリリソースを更に必要とする。従って、通信ネットワークにおけるユーザのソーシャルネットワーク分析が、非常に複雑であり、かなりの格納リソース、プロセッサリソース及び計算リソースを必要とし、更に多くに時間がかかることは問題である。

本発明の目的は、先に概略的に示された問題のうちの少なくともいくつかに対処することである。従って、目的は、通信ネットワークにおいて端末ユーザ間の社会的関係を分析する処理を容易にすることである。これらの目的及び他の目的は、主に添付の独立請求項に記載の解決方法により達成される。

種々の態様によれば、パーティショニングユニットを使用して通信ネットワークにおける端末ユーザ間の社会的関係の分析を支援するための方法、装置及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体が定義される。

本発明の方法において、ユーザにより実行された通話に関連したトラフィックデータ及び位置データが、例えばネットワークにおいて入手可能なＣＤＲデータから取得される。トラフィックデータ及び位置データに基づいて、個々のユーザの代表地理的位置が判定される。次に、ユーザが所定のエリア内に代表地理的位置を有する判定された位置に基づいて、ユーザのグループを規定するユーザパーティションが形成される。形成されたユーザパーティションは、更なる分析作業のために最終的にソーシャルネットワーク分析機能に提供又は出力される。別の態様において、パーティショニングユニットのプロセッサで実行される場合に上述の方法を実行する命令を含むコンピュータ読み取り可能な記憶媒体が定義される。

本発明の装置によれば、パーティショニングユニットは、ユーザにより実行された通話に関連するトラフィックデータ及び位置データを取得するデータ取得ユニットと、トラフィックデータ及び位置データに基づいて個々のユーザの代表地理的位置を判定する位置判定ユニットとを備える。パーティショニングユニットは、ユーザが所定のエリア内に代表地理的位置を有する判定された位置に基づいてユーザのグループを規定するユーザパーティションを形成するパーティション形成ユニットと、ユーザパーティションをソーシャルネットワーク分析機能に提供する出力ユニットとを更に備える。

本発明の方法、装置及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、以下のオプションの実施形態のうちのいずれかに従って実現されうる。

一実施形態において、ユーザパーティションは、ユーザを含むグラフ上の区域で示される。また、ユーザパーティションの所定のエリアは、人口密度の高い地区又は地域と一致するとよい。

別の実施形態において、異なる複数の限られたエリア内に代表地理的位置を有するユーザの複数のグループを規定する複数の位置に基づくユーザパーティションが形成される。その場合、ユーザパーティションは、各ユーザの代表的な位置をユーザパーティションにマッピングするために使用される対応する所定のエリアの所定のネットワークパーティション計画に従って形成されうる。ネットワークパーティション計画は、形成されたユーザパーティションを使用する後続の分析作業からのフィードバックに基づいて更に調整されうる。あるいは、ユーザパーティションは、代表的な位置に従って互いに相対的に近傍に位置していると判定されたユーザの集団に対して形成され、かつ、異なる複数のユーザパーティションの間で実行される通話が相対的に少量であるように形成されるとよい。位置に基づくユーザパーティションは、異なる複数のユーザパーティションにわたる社会的な関係又はつながりを示す実行される通話量が減少するように更に調整されてもよい。

更なる実施形態において、トラフィックデータ及び位置データは、ＣＤＲから取得されてもよい。位置データは、移動ネットワークの場合は、セル、サービス及び位置登録エリアの地理的位置に関する情報から、固定ネットワークの場合は、ポータブル端末がプラグ接続される接続点の地理的位置に関する情報から、抽出されてもよい。代表地理的位置は、基本的にユーザが最も通話する位置を示す。

上述の本発明の方法及び装置を使用することにより、ネットワークオペレータは、大きな通信ネットワークのソーシャルネットワーク分析を実行する場合、合計の処理時間及び拡張性、並びに記憶容量の観点から端末ユーザ間の社会的関係に関する有用で正確な情報をより効率的に提供できる。

一実施形態に従って、ソーシャルネットワーク分析を支援する方法の一例を示す概略ブロック図。 本発明を使用する場合に通信ネットワークにおいて端末ユーザでパーティションを形成する方法の一例を示す概略図。 別の実施形態に従って、ソーシャルネットワークを支援する手順を示すフローチャート。 更なる実施形態に従って、パーティショニングユニットが実際的な例において動作する方法を示す概略ブロック図。 更なる実施形態に従って、パーティショニングユニットの装置を更に詳細に示す概略ブロック図。

本明細書において、「ユーザパーティション」という用語は、所定の点で社会的に関連すると仮定される複数の端末ユーザの区分を示すために使用される。簡単に説明すると、本発明は、本明細書においてパーティショニング処理と呼ばれるユーザパーティションを規定しある特定のパーティションに属するとみなされる端末ユーザを識別する分析作業を容易にするために使用されうる。ユーザパーティションが形成されている場合、そのパーティション内のユーザに対してＳＮＡアルゴリズムを実行することが可能である。また、種々の通信サービス及び他のサービスは、これらのユーザが少なくともある程度社会的に関連すると仮定されると認識することに基づいて、パーティションのユーザに適応されうる。通信ネットワーク又は他のコミュニティのインフラストラクチャを計画及び構成するために、ソーシャルネットワークに関するそのような知識を利用することが更に可能である。

一般的なトラフィックパターンにおいて、互いに相対的に近接して位置する端末ユーザ間、すなわち限られた地域内の端末ユーザ間で大半の通話が実行され、遠く離れて位置するユーザ間の通話が一般にあまり頻繁でないことは、かねてより理解されている。更に本発明において、個々のユーザに対する代表的な地理的位置の相互の距離又は近さと個々のユーザの社会的関係の強さとの間には強い相関性がある。その結果、通話する際に一般に互いに相対的に近接して位置するユーザは、互いにより遠く離れて位置するユーザより社会的に「関係する」可能性が高い。実際に、近似が行われ、２人の人物が社会的に関係する確率が彼らの相対距離の２乗に反比例すると概算される。

次に、この結論は、ある特定のパーティションが所定の限られたエリア内に代表地理的位置を含むユーザを含むように、互いに通話する際のユーザの地理的位置に基づいてユーザパーティションを構築するために利用される。本明細書において、「代表地理的位置」という用語は、ユーザが最も通話する位置を示す。位置に基づくユーザパーティションのグラフが更に作成され、これらのユーザパーティションは、異なる複数のユーザパーティションにわたる社会的な関係または「つながり」の量を最小限にするように更に調整されうる。

従って、これらの位置に基づくユーザパーティションのユーザは、ＳＮＡアルゴリズム等を使用してソーシャルネットワークの観点から分析されるが、これは本発明の解決方法の範囲外である。従って、社会的に関係する高い確率と共にユーザをグループ化する相対的に簡単な方法である本発明の位置に基づくユーザパーティションが構築されている場合、この更なる分析作業は容易になる。また、多数のユーザがこのように複数のユーザパーティションに区分されている場合、ＳＮＡアルゴリズムは、大幅に減少した数のユーザと並列して各パーティション上で実行されてもよい。その結果、実行時間が短縮され、複雑さが軽減され、必要とされる記憶容量が減少されるため、一般に各ユーザパーティション内の後続のあらゆる分析作業の効率が上がる。

更なるパーティショニング作業のために上述の位置に基づくパーティショニングを「プレパーティション」として使用すること、例えば種々のパーティショニングアルゴリズムを使用することが更に可能である。実際に、いくつかのプレパーティショニングが実行されている場合、いくつかのパーティショニングアルゴリズムのみが効果的であり、本発明の位置に基づくパーティショニングを使用することによりパーティショニングアルゴリズムがより効果的になり、大きな通信ネットワークの場合に処理時間を数時間だけ短縮できる。

いずれにしてもネットワークにおいて採用されうるモバイルユーザに対する位置決め機能等の他の方法を使用することが更に可能であるが、ユーザの代表地理的位置は、ＣＤＲデータ等の入手可能なトラフィックデータから判定できる。移動ネットワークの種々のセル、サービス及び位置登録エリアの位置又はポータブル端末がプラグ接続される固定ネットワークの接続点等に関する更なる知識は、使用されるネットワークの種類に依存して通話する際のユーザの位置を確立するために必要であろう。例えば、そのようなポータブル端末は、電子メール、チャット及びスカイプ等のサービスに対して固定ネットワークにおいて使用されうる。移動端末は、更に、ユーザの位置を判定するために使用されるＧＰＳ座標を出力可能である。

図１は、例示的な一実施形態に従って、潜在的に社会的に関連する端末ユーザを含む位置に基づくユーザパーティションがパーティショニングユニット１００を使用して通信ネットワークに対して形成される方法を示す。最初に、パーティションが構築されておらず、広範なネットワークの莫大な量のデータでありうるトラフィックデータが、ネットワークにおいて実行された通話又は通信に対して使用可能であると仮定する。

第１の概略的な動作１：１において、パーティショニングユニット１００は、それぞれ、実行された通話のトラフィックデータ及びネットワークの位置データをトラフィックデータソース１０２及び位置データソース１０４から取得する。トラフィックデータソース１０２は、ネットワークにおいて実行された通話を登録できるＣＤＲデータベース及び／又はトラフィック検出機能を含み、例えばネットワークにおいて種々の通信ノードに設置されたディープパケット検査（ＤＰＩ）分析器等の種々のトラフィック分析装置又は同様のものを使用してこれらの通話に関する有用な情報を提供することができる。

位置データソース１０４は、通話する際に使用されるネットワークの種々のノードの地理的位置、例えば固定ネットワークの場合はポータブル端末がプラグ接続される接続点に関する情報、又は、移動ネットワークの場合はセル、サービス及び位置登録エリアに関する情報を保持するデータベース等であってもよい。加入者の請求書送付住所情報を保持するオペレータの加入データベース等の他の位置データソースが更に使用されてもよい。

次にパーティショニングユニット１００は、更なる動作１：２に示されるように、取得したトラフィックデータ及び位置データからネットワークにおける個々のユーザの代表地理的位置を判定する。上述したように、ユーザの代表地理的位置は、ユーザが最も通話する位置であり、上述したように個々の通話のトラフィックデータ及び位置データから導出されうる。例えば、最初にユーザの位置が通話毎に適切な正確度で判定されてもよく、次に最も頻繁な位置がそのユーザの最も代表的な位置として選択されてもよい。

この手順は、ネットワークにおいてあらゆる数のユーザ、例えば実際には十分な回数通話して意味のある代表地理的位置を提供する全てのユーザに対して実行される。このステップの前にある特定のデータのフィルタリング又は「クリーニング」、例えば自動電話サービス等の非個人の通信ノードへの通話、番号及びテレマーケティング活動を支援する通話を無視することを更に実行してもよい。

動作１：２の範囲内で、かつ、ネットワーク及びその構成の種類に依存して、パーティショニングユニット１００は、別個の位置データソース１０４からの更なる位置データが必要でなくてもよいように、例えばＣＤＲデータとして受信されたトラフィックデータから通話毎にユーザの地理的位置を導出してもよい。従って、トラフィックデータソース１０２及び位置データソース１０４は、２つの別個のエンティティとして示されるが、実際には単一のＣＤＲデータベースとして実現されうる。

ＣＤＲのオペレータ専用の構成に依存して、種々の量の地理情報がＣＤＲから抽出されうる。例えば、一般に移動ネットワークのＣＤＲは、通話に対して使用されるセルの全体的に一意のアイデンティティを含むＣＧＩ／ＳＡＩと呼ばれる「セルグローバルアイデンティティ」又は「サービスエリアアイデンティティ」を含む。ＣＧＩ／ＳＡＩから、より高いレベルの位置情報、例えば位置登録エリア、ＢＳＣ（基地局制御装置）サービスエリア又はＭＳＣ（移動通信交換局）サービスエリアを導出することも可能である。

パーティショニングユニット１００の更なる動作１：３に示されるように、同様の代表地理的位置を含む端末ユーザのグループを規定するユーザパーティションは、上記に従って判定されたユーザの位置に基づいて形成される。この例において、複数のそのような位置に基づくユーザパーティションは、種々の限られたエリア内に代表地理的位置を有するユーザの種々のグループを規定するように形成される。このステップにおいて、ユーザパーティションに対して種々の地域を概略的に示す所定のネットワークパーティション計画が使用されてもよい。代表地理的位置が端末ユーザに対して判定されている場合、ネットワークパーティション計画が端末ユーザの代表的な位置をユーザパーティションにマッピングするために使用されることにより、各パーティションに属するユーザを識別する。実際には、このパーティション計画は、ネットワーク計画の専門家により作成されていてもよく、あるいは自動的に生成されていてもよい。

ネットワークパーティション計画を作成する場合、それらにおけるユーザパーティションの数及びユーザパーティションが範囲に含むべき地理的領域が決定される。例えば、ユーザの代表的な位置がＣＤＲから導出される場合、パーティション計画は、各ユーザパーティションに含まれるべきＢＳＣサービスエリア、ＭＳＣサービスエリア又は個々のセルを示してもよい。必要に応じて、ネットワークパーティション計画は、形成されたユーザパーティションを使用する後続の分析作業からのフィードバックに基づいて更に調整されてもよい。

所定のネットワークパーティション計画に依存せずに、他のパーティショニング戦略を採用することも可能である。例えば、代表的な位置に従って互いに相対的に近傍に位置していると判定されたユーザの集団に対して、異なる複数のユーザパーティションの間で実行される通話が相対的に少量であるようにパーティションが形成される。一方、２つの特定の密度の高いエリアにわたり多くの通話が発生する場合、これらの双方のエリアを範囲に含むパーティションが形成されてもよい。

いくつかの実際的な例においては、各通話時にユーザの正確な位置を判定する必要はない。ある特定の時間、例えば１カ月にわたる一般的なユーザの位置を代表地理的位置として判定すれば十分である場合がある。例えば、多数のＣＤＲが移動ネットワークにおいてユーザに対して使用可能である場合、１カ月の間に最も頻繁に発生するＣＤＲのＣＧＩ／ＳＡＩが、代表的な位置として選択されてもよい。この状況において、セルアイデンティティは、非常に詳細な位置情報であってもよい。範囲に含まれるエリア全体のネットワーク計画に依存して、ＲＮＣ／ＢＳＣ（基地局制御装置）サービスエリア又はＭＳＣサービスエリアに基づいてユーザパーティションを形成する方が望ましい場合もある。例えば、各ＢＳＣサービスエリアが都市等の人口密度の高い地区又は地域に対応する場合、ユーザの代表的な位置が属するＢＳＣサービスエリアに基づいてユーザパーティションを形成するのが適切である場合がある。

パーティショニングユニット１００の最後に示される動作１：４において、動作１：３で形成されたユーザパーティションは、分析された通信ネットワークにおいて端末ユーザのソーシャルネットワークの有用な情報及び知識を取得するために種々のＳＮＡアルゴリズム１０８を実行するソーシャルネットワーク分析機能１０６等に提供又は出力される。しかし、そのようなソーシャルネットワーク分析の動作は、本発明の解決方法の範囲外である。

次に、図２を参照して、通信ネットワークにおいて端末ユーザで位置に基づくユーザパーティションを形成する方法の一例を説明する。代表的な地理的位置が上記の動作１：２に対して説明されたように端末ユーザに対して判定されていると仮定する。図２は、通信ネットワークにより範囲に含まれた地域にわたるユーザの代表的な位置の分布の仕方を示す。ユーザ間の種々の矢印は、種々の通話が実行されていることを概略的に示し、これは、上述したようにＣＤＲ等のトラフィックデータから取得される情報である。例えば図示されるように、ユーザＸは、少なくとも１回ユーザＹに通話し、少なくとも１回ユーザＺにより通話されている。

基本的に図２に示されるように、ユーザパーティションは、ユーザの代表的な位置を含むグラフ上の区域として示されてもよい。なお、この図は、大幅に簡略化され、実際にはユーザ及び通話の数ははるかにより多数である。従って、矢印により示される通話は、ユーザ間のありうる社会的関係を示す。

この例において、異なる複数のユーザを含む３つのユーザパーティションＡ、Ｂ及びＣは、異なる複数のユーザパーティションにわたる潜在的な関係の数が可能な限り少ないように形成されている。これらのユーザパーティションＡ〜Ｃは、パーティションに対する異なる複数の地域、例えば都市又は人口密度の高い他の地区又は地域のエリアによる所定のネットワークパーティション計画から構築されてもよい。次にユーザは、代表的な位置及びパーティション計画に従ってユーザパーティションにマッピングされ、割り当てられる。

あるいは、上述したように、ユーザパーティションＡ〜Ｃは、代表的な位置に従って互いに相対的に近傍に位置していると判定されたユーザの集団に対して形成されてもよい。この手法を使用することにより、ユーザパーティションＡ〜Ｃは、図で明らかなように、異なる複数のユーザパーティションの間で実行される通話が少量となるように形成されてもよい。この動作は、パーティショニングの「エッジカットの最小限化」と呼ばれる。

個々のユーザに対する代表的な地理的位置の近さとそれらの社会的関係の強さとの間の相関性の知識を使用することにより、ユーザパーティションＡ〜Ｃにおけるユーザのこのような位置に基づく区分は、社会的に関係される可能性の高いユーザのグループを示す。

次に、図３のフローチャートを参照して、通信ネットワークにおいて端末ユーザのソーシャルネットワーク分析を支援する手順を説明する。示されるステップは、上述のユニット１００等のパーティショニングユニットにより実行される。この手順は、１つのユーザパーティションが形成されることを説明するが、例えば基本的に図２に示された方法で複数の位置に基づくパーティションを含むグラフ上などの区分として示される更なるユーザパーティションに対して繰り返されてもよい。

第１のステップ３００において、パーティショニングユニットは、ユーザにより実行された通信に関連したトラフィックデータ及び位置データを取得する。これは基本的に上記の動作１：１に対応する。次のステップ３０２において、代表地理的位置が、取得したトラフィックデータ及び位置データに基づいて複数の個々のユーザに対して判定される。これは基本的に上記の動作１：２に対応する。次に、ステップ３０４において、ユーザのグループを規定するユーザパーティションが、ユーザが所定のエリア内に代表地理的位置を有する判定された位置に基づいて形成される。最後に、ステップ３０６において、形成されたユーザパーティションが、ソーシャルネットワーク分析機能に提供又は出力される。これは基本的に上記の動作１：４に対応する。次に、ソーシャルネットワーク分析機能は、限られた数のユーザを含む形成されたユーザパーティションにおいてユーザに対して種々のＳＮＡアルゴリズムを実行することができる。これにより分析作業の複雑さが軽減する。上述したように、この処理は、複数のユーザパーティションを形成するように繰り返されてもよい。それにより、これらのＳＮＡアルゴリズムは、各パーティション内で通信ネットワークにおけるユーザの総数と比較して大幅に減少した数のユーザに対して実行される。

次に、図４を参照して、本発明の解決方法に従って通信ネットワークにおいて端末ユーザのソーシャルネットワーク分析を支援する際にパーティショニングユニットが動作する方法の実際的な例を説明する。パーティショニングユニット４００は、基本的に上記の図１及び図３に対して説明した方法で動作し、図４の例は、考えられる更なる特徴及び詳細を概略的に示す。通信ネットワークは、ＣＤＲを採用し、個々のセルが地理的に位置付けられる位置に関する情報を維持するセルラ移動ネットワークである。上述したように、いくつかの状況ではＲＮＣ／ＢＳＣ（基地局制御装置）サービスエリア又はＭＳＣサービスエリアをセルのネットワーク計画に依存してセルラネットワークにおける端末ユーザの位置情報として使用することで十分かつ適切でありうるが、セル位置が、この状況において個々のユーザの代表地理的位置に対する位置情報として使用されてもよい。

パーティショニングユニット４００の最初の動作４：１は、位置情報が種々のデータソースから収集されることを示す。この場合、位置情報は、ＣＤＲデータベース４０２からのトラフィックデータ、並びにセル位置データベース４０４及び／又は加入者住所データベース４０６からの位置データを含むが、これらのデータソースが全て利用される必要はない。例えば、通話のユーザ及び通話した際にユーザが位置していたセルをその通話に対するＣＤＲから識別し、データベース４０６からそのセルの地理的な位置を判定することで十分である場合がある。別の実現可能な例において、通話するユーザはＣＤＲから識別されてもよく、そのユーザの自宅の住所がデータベース４０６から取得され、ユーザの代表地理的位置として使用されてもよい。

次の動作４：２において、ユーザの代表地理的位置が、先の動作４：１で取得された情報から判定される。次の動作４：３において、ユーザパーティションＡ、Ｂ、Ｃ、．．．が区分として提示されるグラフＧが初期化される。この動作は、次の動作４：４の前に随時実行されるとよい。グラフＧは、端末ユーザが増加した場合、基本的に図２に示されるように構成されうる。

従って、パーティショニングユニット４００は、判定された代表的なユーザ位置に基づき、且つ初期化されたグラフＧ及びこの例においてはユーザパーティションに対する異なる複数の地域による所定のネットワークパーティション計画４００ａを使用して、次の動作４：４においてユーザパーティションＡ、Ｂ、Ｃ、．．．を形成する。従って、パーティション計画４００ａが、パーティショニングユニット４００において事前定義されており、且つ都市、あるいは人口密度の高い他の地区又は地域のエリアをユーザパーティションＡ、Ｂ、Ｃ、．．．として概略的に示してもよいと仮定する。従って、ユーザは、判定された代表的な位置に従ってネットワークパーティション計画のユーザパーティションＡ、Ｂ、Ｃ、．．．にマッピングされ割り当てられる。

この動作において、上述のパーティションの割当に従って、予め初期化されたグラフＧにユーザが更に増加したことにより、人口密度が高まったグラフＧ’を作成する。最後の動作４：５において、形成されたユーザパーティションＡ、Ｂ、Ｃ、．．．は、人口密度が高まったグラフＧ’（Ａ、Ｂ、Ｃ、．．．）としてソーシャルネットワーク分析機能等に出力されるが、図４には示さない。必要に応じて、ネットワークパーティション計画は、形成されたユーザパーティションＡ、Ｂ、Ｃ、．．．を使用している場合に破線の矢印により示されるような後続の分析作業からのフィードバックに基づいて調整されてもよい。

次に、図５のブロック図を参照して、上述の手順及び実施形態のうちのいずれにおいて使用されてもよいパーティショニングユニットの可能な装置を更に詳細に説明する。従って、パーティショニングユニット５００は、通信ネットワークにおいて端末ユーザのソーシャルネットワーク分析を支援するように構成され、ユーザにより実行された通話に関連したトラフィックデータＤ及び位置データＬを取得するように構成されたデータ取得ユニット５００ａを備える。トラフィックデータＤ及び位置データＬは、図５には示されない適切なデータソースから取得される。パーティショニングユニット５００は、取得したトラフィックデータ及び位置データに基づいて個々のユーザに対する代表的な地理的位置を判定するように構成された位置判定ユニット５００ｂを更に備える。

パーティショニングユニット５００は、ユーザが所定のエリア内に代表的な地理的位置を有する判定された位置に基づいてユーザのグループを規定するユーザパーティションを形成するように構成されたパーティション形成ユニット５００ｃを更に備える。パーティショニングユニット５００は、ユーザパーティションをソーシャルネットワーク分析機能に提供するように構成された出力ユニット５００ｄを更に備える。

必要に応じて、パーティショニングユニット５００の種々の機能ユニットは、以下の例に従って更に構成されてもよい。パーティション形成ユニット５００ｃは、ユーザを含むグラフ上で区分としてユーザパーティションを示すように更に構成されてもよい。パーティション形成ユニット５００ｃは、種々の限られたエリア内に代表的な地理的位置を有するユーザの種々のグループを規定する複数の位置に基づくユーザパーティションを形成するように更に構成されてもよい。

パーティション形成ユニット５００ｃは、各ユーザの代表的な位置をユーザパーティションにマッピングするパーティション計画を使用することにより、対応する所定のエリアの所定のネットワークパーティション計画に従ってユーザパーティションを形成するように更に構成されてもよい。パーティション形成ユニット５００ｃは、形成されたユーザパーティションを使用する後続の分析作業からのフィードバックに基づいてネットワークパーティション計画を調整するように更に構成されてもよい。パーティション形成ユニット５００ｃは、種々のユーザパーティションにわたる社会的な関係、すなわちつながりを示す実行される通話量を最小限にすることにより、位置に基づくユーザパーティションを調整するように更に構成されてもよい。所定のネットワークパーティション計画が使用されない場合、パーティション形成ユニット５００ｃは、代表的な位置に従って互いに相対的に近傍することが分かるユーザの集団に対してユーザパーティションを形成するように構成されてもよい。この場合、種々のユーザパーティションにわたり相対的に少量の通話が実行されている。

データ取得ユニット５００ａは、ＣＤＲからトラフィックデータ及び位置データを取得するように更に構成されてもよい。データ取得ユニット５００ａは、固定ネットワークの場合はポータブル端末がプラグ接続される接続点の地理的位置又は移動ネットワークの場合はセル、サービス及び位置登録エリアの地理的位置に関する情報から位置データを抽出するように更に構成されてもよい。

なお、図５は、論理的な意味でパーティショニングユニット５００の種々の機能ユニットを示すにすぎず、当業者は、あらゆる適切なソフトウェア手段及びハードウェア手段を使用して実際にこれらの機能を自由に実現する。従って、一般に本発明は、示されたパーティショニングユニット５００の構造に限定されず、その機能ユニットは、適宜、図１〜図４に対して上述した方法及び手順に従って動作するように構成されてもよい。

本発明は、通信ネットワークにおいて端末ユーザのソーシャルネットワーク分析を支援するために、パーティショニングユニットのプロセッサで実行される場合に、ユーザにより実行された通話に関連したトラフィックデータ及び位置データを取得するステップと、トラフィックデータ及び位置データに基づいて個々のユーザに対する代表地理的位置を判定するステップと、ユーザが所定のエリア内に代表地理的位置を有する前記判定された位置に基づいてユーザのグループを規定するユーザパーティションを形成するステップと、ユーザパーティションをソーシャルネットワーク分析機能に提供するステップとを実行する命令を含むコンピュータ可読媒体として実現されうる。

上述の態様及び実施形態のうちのいずれかに従って本発明を使用することにより、複雑さが軽減され且つ必要とされるプロセッサリソース及び計算リソースが減少された通信ネットワークにおけるユーザのソーシャル分析がサポートされ、容易にされる。特に、ＣＤＲ等のトラフィックデータにおいて既に入手可能な地理情報は、例えば社会的に関係される可能性の高いユーザを含むユーザパーティションをグラフに提供するために上述の方法で利用される。その結果、社会的分析は、既知の解決方法と比較して非常に短い時間でユーザパーティション毎に別個に実行されうる。上述の位置に基づくパーティショニング手順は、例えば本発明の範囲外である種々のパーティショニングアルゴリズムを使用して、更なるパーティショニング作業のために使用される「プレパーティショニング」を作成するために使用されてもよい。

特定の例示的な実施形態を参照して本発明を説明したが、一般に説明は、本発明の概念を示すことのみを意図しており、本発明の範囲を限定するものとしてみなされるべきではない。本発明は、添付の請求の範囲により規定される。

Claims (23)

1. パーティショニングユニット（１００）により実行される、通信ネットワークにおける端末ユーザのソーシャルネットワーク分析を支援する方法であって、
   前記ユーザにより実行された通話に関連するトラフィックデータ及び位置データを取得するステップ（１：１、３００）と、
   前記トラフィックデータ及び前記位置データに基づいて個々のユーザの代表地理的位置を判定するステップ（１：２、３０２）と、
   前記ユーザが所定のエリア内に代表地理的位置を有する前記判定された位置に基づいてユーザのグループを規定するユーザパーティションを形成するステップ（１：３、３０４）と、
   前記ユーザパーティションをソーシャルネットワーク分析機能に提供するステップ（１：４、３０６）と、
   を備えることを特徴とする方法。
2. 前記ユーザパーティションは、前記ユーザを含むグラフ上の区域で示されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記所定のエリアは、人口密度の高い地区又は地域と一致することを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
4. 複数の異なる限られたエリア内に代表地理的位置を有するユーザの複数のグループを規定する複数の位置に基づくユーザパーティションが形成されることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記ユーザパーティションは、各ユーザの代表的な位置をユーザパーティションにマッピングするために使用される対応する所定のエリアの所定のネットワークパーティション計画に従って形成されることを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 前記ネットワークパーティション計画は、前記形成されたユーザパーティションを使用する後続の分析作業からのフィードバックに基づいて調整されることを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. 前記ユーザパーティションは、代表的な位置に従って互いに相対的に近傍に位置していると判定されたユーザの集団に対して、異なる複数のユーザパーティションの間で実行される通話が相対的に少量であるように形成されることを特徴とする請求項４に記載の方法。
8. 前記位置に基づくユーザパーティションは、異なる複数のユーザパーティションにわたる社会的な関係又はつながりを示す実行される通話量が減少するように調整されることを特徴とする請求項４乃至７のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記トラフィックデータ及び前記位置データは、ＣＤＲから取得されることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記位置データは、移動ネットワークの場合は、セル、サービス及び位置登録エリアの地理的位置に関する情報から、固定ネットワークの場合は、ポータブル端末がプラグ接続される接続点の地理的位置に関する情報から、抽出されることを特徴とする請求項９に記載の方法。
11. 前記代表地理的位置は、ユーザが最も通話する位置を示すことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 通信ネットワークにおける端末ユーザのソーシャルネットワーク分析を支援するように構成されたパーティショニングユニット（１００、４００、５００）における装置であって、
    前記ユーザにより実行された通話に関連するトラフィックデータ（Ｄ）及び位置データ（Ｌ）を取得するデータ取得ユニット（５００ａ）と、
    前記トラフィックデータ及び前記位置データに基づいて個々のユーザの代表地理的位置を判定する位置判定ユニット（５００ｂ）と、
    前記ユーザが所定のエリア内に代表地理的位置を有する前記判定された位置に基づいてユーザのグループを規定するユーザパーティションを形成するパーティション形成ユニット（５００ｃ）と、
    前記ユーザパーティションをソーシャルネットワーク分析機能に提供する出力ユニット（５００ｄ）と、
    を有することを特徴とする装置。
13. 前記パーティション形成ユニットは、前記ユーザパーティションを、前記ユーザを含むグラフ上の区域で示すことを特徴とする請求項１２記載の装置。
14. 前記所定のエリアは、人口密度の高い地区又は地域と一致することを特徴とする請求項１２又は１３に記載の装置。
15. 前記パーティション形成ユニットは、複数の異なる限られたエリア内に代表地理的位置を有するユーザの複数のグループを規定する複数の位置に基づくユーザパーティションを形成することを特徴とする請求項１２乃至１４のいずれか１項に記載の装置。
16. 前記パーティション形成ユニットは、各ユーザの代表的な位置をユーザパーティションにマッピングするために対応する所定のエリアの所定のネットワークパーティション計画を使用することにより、前記パーティション計画に従って前記ユーザパーティションを形成することを特徴とする請求項１５に記載の装置。
17. 前記パーティション形成ユニットは、前記形成されたユーザパーティションを使用する後続の分析作業からのフィードバックに基づいて前記ネットワークパーティション計画を調整することを特徴とする請求項１６に記載の装置。
18. 前記パーティション形成ユニットは、異なる複数のユーザパーティションにわたる社会的な関係又はつながりを示す実行される通話量を最小限にすることにより、前記位置に基づくユーザパーティションを調整することを特徴とする請求項１６又は１７記載の装置。
19. 前記パーティション形成ユニットは、前記ユーザパーティションを、代表的な位置に従って互いに相対的に近傍に位置していると判定されたユーザの集団に対して、異なる複数のユーザパーティションの間で実行される通話が相対的に少量であるように形成することを特徴とする請求項１５に記載の装置。
20. 前記データ取得ユニットは、前記トラフィックデータ及び前記位置データをＣＤＲから取得するように更に構成されることを特徴とする請求項１２から１９のいずれか１項に記載の装置。
21. 前記データ取得ユニットは、移動ネットワークの場合は、セル、サービス及び位置登録エリアの地理的位置に関する情報から、固定ネットワークの場合は、ポータブル端末がプラグ接続される接続点の地理的位置に関する情報から、前記位置データを抽出することを特徴とする請求項２０に記載の装置。
22. 前記代表地理的位置は、ユーザが最も通話する位置を示すことを特徴とする請求項１２乃至２１のいずれか１項に記載の装置。
23. 通信ネットワークにおける端末ユーザのソーシャルネットワーク分析を支援するために、パーティショニングユニット（１００）のプロセッサで実行されるプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記プログラムは、
    前記ユーザにより実行された通話に関連するトラフィックデータ及び位置データを取得するステップと、
    前記トラフィックデータ及び前記位置データに基づいて個々のユーザの代表地理的位置を判定するステップと、
    前記ユーザが所定のエリア内に代表地理的位置を有する前記判定された位置に基づいてユーザのグループを規定するユーザパーティションを形成するステップと、
    前記ユーザパーティションをソーシャルネットワーク分析機能に提供するステップと、
    を実行するための命令を含むことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

Images