JP5823047B2 - データ整合の方法および装置 - Google Patents

Description

本出願は、内容の全体が参照によって本明細書に組み込まれている、2011年9月13日に出願した「information matching method and device」という名称の中国特許出願第201110270246.7号の優先権を主張するものである。

本開示は、インターネット技術に関し、より具体的にはデータ整合の方法および装置に関する。

インターネット技術の発展に伴って、中国では呟きブログ(micro-blog)の技術が急速に進歩している。現在、特定の呟きブログアプリケーションを利用するユーザの数が1000万を超過した。対応して、ユーザが送る呟きブログメッセージの数が1000万を超過した。

ユーザは、呟きブログアプリケーションを起動した後、選択されたコンテンツを読むための特定のモードによって、多量のデータから興味のあるコンテンツを選択する必要がある。そうしないと、ユーザは多量のデータに当惑する可能性がある。現在、ユーザベースのインデックスモードおよびコンテンツベースのインデックスモードを含む2つの一般的な選択モードがある。ユーザベースのインデックスモードによれば、特定のユーザまたは数人のユーザによって投稿されたメッセージがすべて取得され得る。ユーザベースのインデックスモードは、メッセージを取得するための主要なやり方である。コンテンツベースのインデックスモードによれば、コンテンツに関係するメッセージを投稿する特定のユーザまたは数人のユーザが取得され得て、次いで、1人または複数のユーザが投稿したメッセージがすべて取得され得る。

しかし、上記の2つのモードは、ユーザが、集団のユーザから自分にとって適切なメッセージ源を見いだす、または興味あるユーザを迅速に見いだすのには助けにならない。したがって、解決すべき課題は、このユーザにとって適切なメッセージ源を、集団のユーザからどのように見つけるかということになる。

呟きブログ技術の発展に伴って、有名人を推薦する方法と称される方法が提供されている。有名人を推薦する方法は以下のように実施される。数人の有名人がランダムに選択されて、呟きブログアプリケーションにログオンしている一般的な呟きブログユーザに推薦される。有名人は、その真の識別情報が認証されており、一定の影響力を有するユーザを指す。有名人が呟きブログのメッセージを投稿すると、有名人が公開発言をしていることが示される。一般的な呟きブログユーザの真の識別情報が認証される必要はない。

有名人を推薦する方法では、有名人はランダムに選択されている。しかし、あるユーザはランダムに選択された有名人に無関心であることがあり、したがって、この方法は、そのユーザに興味を持たれるユーザを提供することができない。

本開示の例は、ユーザに興味を持たれるメッセージ源を推薦するように、データ整合の方法および装置を提供するものである。

本開示の解決策は以下のように実施される。

データ整合方法は、
呟きブログユーザの第1のカテゴリの中のそれぞれの呟きブログユーザを、その呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリによってマーキングするステップと、
第2の呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリを取得するステップと、
呟きブログユーザの第1のカテゴリから第2の呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリに整合する呟きブログユーザを選択して、選択された呟きブログユーザを第2の呟きブログユーザに推薦するステップとを含む。

データ整合装置は、
呟きブログユーザの第1のカテゴリの中のそれぞれの呟きブログユーザを、その呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリによってマーキングするように構成されているマーキングユニットと、
第2の呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリを取得するように構成されている取得ユニットと、
呟きブログユーザの第1のカテゴリから第2の呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリに整合する呟きブログユーザを選択して、選択された呟きブログユーザを第2の呟きブログユーザに推薦するように構成されている推薦ユニットとを含む。

本開示の解決策から理解され得るように、呟きブログユーザの第1のカテゴリの中のそれぞれの呟きブログユーザが、その呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリによってマーキングされ、呟きブログアプリケーションにログオンしている第2の呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリが取得される。第2の呟きブログユーザの取得された特徴情報およびカテゴリに整合する呟きブログユーザが、呟きブログユーザの第1のカテゴリから選択されて、第2の呟きブログユーザに推薦される。この解決策は、従来の有名人を推薦する方法とは異なるものであり、したがって、ユーザに興味を持たれるメッセージ源を推薦し得る。

本開示の一例によるデータ整合方法を示す概略流れ図である。 本開示の一例により、ブロック101で第2の呟きブログユーザの特徴情報を取得する処理を示す概略流れ図である。 本開示の一例によるブロック102の一実装形態を示す概略流れ図である。 本開示の一例により、呟きブログユーザを推薦した後に遂行される処理を示す概略流れ図である。 本開示の一例によるデータ整合装置の構造を示す概略図である。

本開示の技術的解決策および利点をより明瞭にするために、以下で添付図面および具体例を参照しながら本開示を詳細に説明する。

図1を参照すると、本開示の一例がデータ整合方法を提供している。図1は、本開示の一例によるデータ整合方法を示す概略流れ図である。この方法では、呟きブログユーザの第1のカテゴリの中のそれぞれの呟きブログユーザがマーキングされる。呟きブログユーザの第1のカテゴリには、その真の識別情報が認証される必要がある、影響力を有する少なくとも1人の呟きブログユーザが含まれる。たとえば、呟きブログユーザの第1のカテゴリの中の呟きブログユーザは、娯楽スター、企業経営者および政府高官など、実生活において特定の影響を有する公人でよい。

呟きブログユーザは以下の情報によってマーキングされる。

1) 呟きブログユーザのカテゴリが考慮に入れられる。呟きブログユーザのカテゴリは、呟きブログユーザが認証されたとき呟きブログユーザによって提示された情報に含まれていてよい。カテゴリは、娯楽産業、スポーツ産業および報道界などの産業を指す。

2) 呟きブログユーザの特徴情報も考慮に入れられる。呟きブログユーザの特徴情報は、個人タブとも称され得て、呟きブログユーザの特定の環境によって求められてよい。

呟きブログユーザがマーキングされた後、図1に示された方法は以下のように実施されてよい。

ブロック101で、第2の呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリが取得される。

第2の呟きブログユーザの真の識別情報を認証する必要はない。呟きブログユーザの第1のカテゴリの中の呟きブログユーザの真の識別情報と比較して、第2の呟きブログユーザの真の識別情報には、通常は影響力がない。

ブロック101の一実装形態では、第2の呟きブログユーザのカテゴリを取得する処理は、第2の呟きブログユーザが現在配置されているページのカテゴリを取得するステップを含む。

ブロック101で第2の呟きブログユーザの特徴情報を取得する処理を、図2に示される流れ図を参照しながら説明する。

ブロック102で、第2の呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリに整合する呟きブログユーザが、呟きブログユーザの第1のカテゴリから選択されて、第2の呟きブログユーザに推薦される。

前述のことは図1に示された流れ図にある。図1に示されたブロック101および102が、それぞれ以下で説明される。

図2は、本開示の一例により、ブロック101で第2の呟きブログユーザの特徴情報を取得する処理を示す概略流れ図である。図2に示されるように、この処理は以下のブロックを含む。

ブロック201で、第2の呟きブログユーザの行動描写(behavior portrait)が生成されているかどうか判断される。第2の呟きブログユーザの行動描写が生成されていれば、ブロック202が遂行される。第2の呟きブログユーザの行動描写が生成されていなければ、ブロック203が遂行される。

第2の呟きブログユーザの行動描写は、第2の呟きブログユーザの特徴情報を記録するように構成されている。第2の呟きブログユーザの行動描写が生成されていれば、第2の呟きブログユーザの行動描写によって第2の呟きブログユーザの特徴情報を取得するのは容易なことである。第2の呟きブログユーザの行動描写を解析する方法および第2の呟きブログユーザの行動描写によって第2の呟きブログユーザの特徴情報を取得する方法は、本明細書では説明されないことに留意されたい。

ブロック202で、第2の呟きブログユーザの行動描写に従って、第2の呟きブログユーザの特徴情報が取得される。

一実装形態では、第2の呟きブログユーザの取得される特徴情報は、第2の呟きブログユーザの趣味および関心であり得る。

ブロック203で、第2の呟きブログユーザの行動描写を生成する所定の条件が満たされているかどうか判断される。所定の条件が満たされていれば、ブロック204が遂行される。所定の条件が満たされていなければ、ブロック205が遂行される。

所定の条件は、第2の呟きブログユーザの以前の関心の記録の数でよい。以前の関心の記録は、ページへのアクセスの記録および/または呟きブログの書込みの記録でよい。第2の呟きブログユーザの以前の関心の記録の数が所定の閾値に達すると、所定の条件が満たされたと判断される。そうでなければ、所定の条件が満たされていないと判断される。

ブロック204で第2の呟きブログユーザの行動描写が生成され、ブロック202が遂行される。

ブロック205で、第2の呟きブログユーザが現在配置されているページのカテゴリによって、または第2の呟きブログユーザが現在配置されているページのカテゴリおよび第2の呟きブログユーザの以前の関心の記録によって、第2の呟きブログユーザの特徴情報が取得される。

一実装形態では、ブロック205は、呟きブログユーザの第1のカテゴリから呟きブログユーザをランダムに選択し、選択された呟きブログユーザを第2の呟きブログユーザに推薦する処理で置換されてよい。選択された呟きブログユーザは、第2の呟きブログユーザの以前の関心の記録および第2の呟きブログユーザが現在配置されているページのカテゴリと整合する。理解され得るように、ブロック205がこの処理で置換されると、第2の呟きブログユーザの特徴情報を再び取得することはできないが、呟きブログユーザの第1のカテゴリの中の呟きブログユーザが直接選択されて第2の呟きブログユーザに推薦される。

前述のことは図2に示された流れ図にある。この流れ図によって、第2の呟きブログユーザの特徴情報が取得され得る。

図1に示されたブロック102が以下で説明される。

図3は、本開示の一例によるブロック102の一実装形態を示す概略流れ図である。図3に示されるように、呟きブログユーザの第1のカテゴリの中のそれぞれの呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリが、呟きブログユーザのインデックスとして用いられ得る。図3に示されるように、この流れ図には以下のブロックが含まれる。

ブロック301で、第2の呟きブログユーザが現在配置されているページのカテゴリがキーワードとして採用され、このキーワードをインデックスとして利用することにより、呟きブログユーザの第1のカテゴリの中の呟きブログユーザが検索され、第2の呟きブログユーザが現在配置されているページのカテゴリの中で捜し出された呟きブログユーザの重要性に従って、推薦されるユーザの候補(candidate recommended user)が得られる。

ブロック301の一実装形態では、推薦されるユーザの候補には、すべての捜し出された呟きブログユーザ、またはすべての捜し出された呟きブログユーザの中のN人の呟きブログユーザが含まれてよく、N人の呟きブログユーザは、第2の呟きブログユーザが現在配置されているカテゴリにおいて他の呟きブログユーザより高い重要性を有する。Nの値は本明細書では限定されない。このカテゴリの中の呟きブログユーザの重要性は以下で説明される。

ブロック302で、第2の呟きブログユーザの行動描写に従って取得された第2の呟きブログユーザの特徴情報がキーワードとして採用され、このキーワードをインデックスとして利用することにより、推薦されるユーザの候補から呟きブログユーザが検索される。

ブロック303で、ブロック302で捜し出された呟きブログユーザが第2の呟きブログユーザに推薦される。

ブロック303の一実装形態では、ブロック302で捜し出されたすべての呟きブログユーザ、またはブロック302で捜し出された、第2の呟きブログユーザが現在配置されているページのカテゴリにおいてより高い重要性を有する呟きブログユーザが、第2の呟きブログユーザに推薦される呟きブログユーザとして採用される。

一実装形態では、第2の呟きブログユーザに推薦されることになる呟きブログユーザが、整合したオブジェクトの推薦リストに記録されてよい。したがって、ブロック303で呟きブログユーザを第2の呟きブログユーザに推薦する処理には、整合したオブジェクトの推薦リストの中の呟きブログユーザを第2の呟きブログユーザに推薦するステップが含まれる。

一実装形態では、整合したオブジェクトの推薦リストの中の呟きブログユーザを第2の呟きブログユーザに推薦する処理には、整合したオブジェクトの推薦リストから、第2の呟きブログユーザがリスンしている呟きブログユーザを除去して、残りの呟きブログユーザを第2の呟きブログユーザに推薦するステップが含まれる。

したがって、ブロック301〜303は、第2の呟きブログユーザに興味を持たれる呟きブログユーザを第2の呟きブログユーザに推薦し得る。

呟きブログユーザを第2の呟きブログユーザに推薦した後、図4に示される流れ図が遂行されてよい。この流れ図は以下のブロックを含んでいる。

ブロック401で、第2の呟きブログユーザが、推奨された呟きブログユーザにリスンしているかどうか、記録して解析される。

ブロック402で、第2の呟きブログユーザがリフレッシュ動作を遂行したとき、整合したオブジェクトの推薦リストから、第2の呟きブログユーザに推薦されていない呟きブログユーザが選択されて、第2の呟きブログユーザに推薦される。

前述のことは図4に示された流れ図にある。

図1、図2、図3および図4に示された流れ図は、すべてサーバ装置またはバックグラウンド装置によって遂行される。図4で、ブロック401は、解析結果をサーバ装置またはバックグラウンド装置に送るステップをさらに含んでよく、サーバ装置またはバックグラウンド装置は、整合したオブジェクトの推薦リストを最適化する。ブロック402の一実装形態では、第2の呟きブログユーザがリフレッシュ動作を遂行すると、整合したオブジェクトの推薦リストから、第2の呟きブログユーザに推薦されていない呟きブログユーザが選択されて、第2の呟きブログユーザに推薦される。このようにして、整合したオブジェクトの推薦リストの中の整合したオブジェクトがフィルタリングされてよく、それによって順方向の閉ループ(forward closed loop)を実施する。

呟きブログユーザの第1のカテゴリの中の呟きブログユーザをマーキングする処理は、呟きブログユーザのカテゴリの中の呟きブログユーザの重要性をマーキングするステップを含むことに留意されたい。呟きブログユーザのカテゴリの中の呟きブログユーザの重要性は、カテゴリの中のすべての呟きブログユーザの数によって求められてよい。したがって、第2の呟きブログユーザに呟きブログユーザを推薦する処理は、第2の呟きブログユーザのカテゴリの中の呟きブログユーザの重要性に従って、この呟きブログユーザを第2の呟きブログユーザに推薦するステップを含む。

呟きブログユーザに推奨するためのページのサイズは、通常制限されている。一実装形態では、第2の呟きブログユーザのカテゴリの中の呟きブログユーザの重要性に従って呟きブログユーザを第2の呟きブログユーザに推薦するとき、推奨される呟きブログユーザの数は、ページのサイズに対応すべきである。第2の呟きブログユーザに推薦されていない残りの呟きブログユーザは、所定の期間が終了したとき、または第2の呟きブログユーザがリフレッシュ動作を遂行したとき推奨されてよく、それによって、第2の呟きブログユーザに推薦される呟きブログユーザが更新される。

前述のことは、本開示の例によって提供されるデータ整合方法である。

データ整合装置が、本開示の一例によって以下で説明される。

図5は、本開示の一例によるデータ整合装置の構造を示す概略図である。図5に示されるように、データ整合装置は以下のユニットを含んでいる。

マーキングユニットは、呟きブログユーザの第1のカテゴリの中のそれぞれの呟きブログユーザを、その呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリによってマーキングするように構成されている。呟きブログユーザの第1のカテゴリには、その真の識別情報が認証される必要がある、影響力を有する少なくとも1人の呟きブログユーザが含まれる。

取得ユニットは、第2の呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリを取得するように構成されている。第2の呟きブログユーザの真の識別情報を認証する必要はない。

推薦ユニットは、呟きブログユーザの第1のカテゴリから第2の呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリに整合する呟きブログユーザを選択して、選択された呟きブログユーザを第2の呟きブログユーザに推薦するように構成されている。

一実装形態では、図5に示されるように、取得ユニットは以下のサブユニットを含む。

判断サブユニットは、第2の呟きブログユーザの行動描写が生成されているかどうか判断するように構成されている。第2の呟きブログユーザの行動描写は、第2の呟きブログユーザの特徴情報を記録するように構成されている。

取得サブユニットは、判断サブユニットが、第2の呟きブログユーザの行動描写が生成されていると判断した場合、第2の呟きブログユーザの行動描写に従って第2の呟きブログユーザの特徴情報を取得するように構成されている。

この装置は、第1の処理ユニットをさらに含む。

第1の処理ユニットは、第2の呟きブログユーザの行動描写が生成されていないと判断サブユニットが判断したとき、取得サブユニットを起動して、第2の呟きブログユーザが現在配置されているページのカテゴリによって、または第2の呟きブログユーザが現在配置されているページのカテゴリおよび第2の呟きブログユーザの以前の関心の記録によって、第2の呟きブログユーザの特徴情報を取得させるように構成されている。

別の実装形態では、第1の処理ユニットは、第2の呟きブログユーザの行動描写が生成されていないと判断サブユニットが判断したとき、推薦ユニットを起動して、呟きブログユーザの第1のカテゴリから呟きブログユーザをランダムに選択させ、選択された呟きブログユーザを第2の呟きブログユーザに推薦させるように構成されている。選択された呟きブログユーザは、第2の呟きブログユーザの以前の関心の記録および第2の呟きブログユーザが現在配置されているページのカテゴリと整合する。

第2の処理ユニットは、第2の呟きブログユーザが、推奨された呟きブログユーザにリスンしているかどうか記録して解析し、第2の呟きブログユーザがリフレッシュ動作を遂行したとき、推薦ユニットを起動して、第2の呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリに整合する、第2の呟きブログユーザに推薦されていない呟きブログユーザから、呟きブログユーザを選択させ、選択された呟きブログユーザを第2の呟きブログユーザに推薦させるように構成されている。

一実装形態では、マーキングユニットは、呟きブログユーザのカテゴリの中の呟きブログユーザの重要性をマーキングするようにさらに構成されている。呟きブログユーザのカテゴリの中の呟きブログユーザの重要性は、カテゴリの中のすべての呟きブログユーザの数によって求められてよい。

したがって、推薦ユニットによって、呟きブログユーザを第2の呟きブログユーザに推薦する処理は、第2の呟きブログユーザのカテゴリの中の呟きブログユーザの重要性に従って、この呟きブログユーザを第2の呟きブログユーザに推薦するステップを含んでよい。

本開示の解決策から理解され得るように、呟きブログユーザの第1のカテゴリの中のそれぞれの呟きブログユーザが、呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリによってマーキングされ、呟きブログアプリケーションにログオンしている第2の呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリが取得される。第2の呟きブログユーザの取得された特徴情報およびカテゴリに整合する呟きブログユーザが、呟きブログユーザの第1のカテゴリから選択されて、第2の呟きブログユーザに推薦される。この解決策は、従来の有名人を推薦する方法とは異なるものであり、したがって、ユーザに興味を持たれるメッセージ源を推薦し得る。

さらに、第2の呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリに整合する呟きブログユーザを、呟きブログユーザの第1のカテゴリから選択して、選択された呟きブログユーザを第2の呟きブログユーザに推薦することにより、第2の呟きブログユーザに関係する呟きブログユーザが選択されて第2の呟きブログユーザに推薦され得て、それによって有益なメッセージ源が提供される。リフレッシュ動作によって、より多くの推奨された呟きブログユーザが提示され得て、それによってより優れた効果が得られる。

第2の呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリに整合する呟きブログユーザから、第2の呟きブログユーザがリスンしている呟きブログユーザを除去して、残りの呟きブログユーザを第2の呟きブログユーザに推薦することにより、第2の呟きブログユーザは大量の情報を取得し得て、それによってユーザ経験および競争力が改善される。

前述のことは本開示の好ましい例でしかなく、本開示の保護範囲を限定するように用いられるものではない。本開示の精神および原理から逸脱することのない、いかなる修正、等価な置換、および改善も、本開示の保護範囲内に入るものである。

101、102、201、202、203、204、205、301、302、303、401、402……ブロック

Claims (14)

1. 呟きブログユーザの第1のカテゴリの中のそれぞれの呟きブログユーザを、前記呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリによってマーキングするステップと、
   第2の呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリを取得するステップと、
   呟きブログユーザの前記第1のカテゴリから、前記第2の呟きブログユーザの前記特徴情報およびカテゴリに整合する呟きブログユーザを選択して、前記選択された呟きブログユーザを前記第2の呟きブログユーザに推薦するステップと、
   を含み、
   呟きブログユーザの前記第1のカテゴリから前記第2の呟きブログユーザの前記特徴情報およびカテゴリに整合する呟きブログユーザを選択して、前記選択された呟きブログユーザを前記第2の呟きブログユーザに推薦する前記ステップが、
   呟きブログユーザの前記第1のカテゴリから前記第2の呟きブログユーザの前記特徴情報およびカテゴリに整合する呟きブログユーザを選択するステップと、
   前記選択された呟きブログユーザから、前記第2の呟きブログユーザがリスンしている呟きブログユーザを除去して、残りの呟きブログユーザを前記第2の呟きブログユーザに推薦するステップと、
   を含むデータ整合方法。
2. 呟きブログユーザの前記第1のカテゴリには、その真の識別情報が認証される必要がある、影響力を有する少なくとも1人の呟きブログユーザが含まれ、
   前記第2の呟きブログユーザの真の識別情報は認証される必要がない請求項1に記載のデータ整合方法。
3. 前記第2の呟きブログユーザの前記特徴情報およびカテゴリを取得する前記ステップが、
   前記第2の呟きブログユーザの行動描写が生成されているかどうか判断するステップであって、前記第2の呟きブログユーザの前記行動描写が、前記第2の呟きブログユーザの前記特徴情報を記録するように構成されているステップと、
   前記第2の呟きブログユーザの前記行動描写が生成されている場合には、前記第2の呟きブログユーザの前記行動描写に従って前記第2の呟きブログユーザの前記特徴情報を取得するステップとを含む請求項1または2に記載のデータ整合方法。
4. 前記第2の呟きブログユーザの前記特徴情報およびカテゴリを取得する前記ステップが、
   前記第2の呟きブログユーザの行動描写が生成されているかどうか判断するステップであって、前記第2の呟きブログユーザの前記行動描写が、前記第2の呟きブログユーザの前記特徴情報を記録するように構成されているステップと、
   前記第2の呟きブログユーザの前記行動描写が生成されていない場合、前記第2の呟きブログユーザが現在配置されているページの前記カテゴリによって、もしくは前記第2の呟きブログユーザが現在配置されている前記ページの前記カテゴリおよび前記第2の呟きブログユーザの以前の関心の記録によって、前記第2の呟きブログユーザの前記特徴情報を取得するステップとを含む請求項1または2に記載のデータ整合方法。
5. 前記第2の呟きブログユーザの前記行動描写を生成する所定の条件が満たされたとき前記第2の呟きブログユーザの前記行動描写を生成するステップをさらに含む請求項4に記載のデータ整合方法。
6. 呟きブログユーザの第1のカテゴリの中のそれぞれの呟きブログユーザを、前記呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリによってマーキングするステップと、
   第2の呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリを取得するステップと、
   呟きブログユーザの前記第1のカテゴリから、前記第2の呟きブログユーザの前記特徴情報およびカテゴリに整合する呟きブログユーザを選択して、前記選択された呟きブログユーザを前記第2の呟きブログユーザに推薦するステップと、
   を含み、
   推奨された呟きブログユーザが、前記第2の呟きブログユーザによってリスンされているかどうか記録して解析するステップと、
   前記第2の呟きブログユーザがリフレッシュ動作を遂行したとき、前記第2の呟きブログユーザの前記特徴情報およびカテゴリに整合する、前記第2の呟きブログユーザに推薦されていない呟きブログユーザから呟きブログユーザを選択して、前記選択された呟きブログユーザを前記第2の呟きブログユーザに推薦するステップと、
   をさらに含むデータ整合方法。
7. 呟きブログユーザの第1のカテゴリの中のそれぞれの呟きブログユーザを、前記呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリによってマーキングするステップと、
   第2の呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリを取得するステップと、
   呟きブログユーザの前記第1のカテゴリから、前記第2の呟きブログユーザの前記特徴情報およびカテゴリに整合する呟きブログユーザを選択して、前記選択された呟きブログユーザを前記第2の呟きブログユーザに推薦するステップと、
   を含み、
   前記第1のカテゴリの呟きブログユーザの中の前記呟きブログユーザをマーキングする前記ステップが、前記呟きブログユーザの前記カテゴリの中の前記呟きブログユーザの重要性をマーキングするステップであって、前記呟きブログユーザの前記カテゴリの中の前記呟きブログユーザの前記重要性が、前記カテゴリの中のすべての呟きブログユーザの数によって求められ得るステップを含み、
   前記呟きブログユーザを前記第2の呟きブログユーザに推薦する前記ステップが、前記第2の呟きブログユーザの前記カテゴリの中の前記呟きブログユーザの前記重要性に従って、前記呟きブログユーザを前記第2の呟きブログユーザに推薦するステップを含むデータ整合方法。
8. 前記第2の呟きブログユーザの前記カテゴリの中の前記呟きブログユーザの前記重要性に従って、前記呟きブログユーザを前記第2の呟きブログユーザに推薦する前記ステップが、
   前記第2の呟きブログユーザの前記カテゴリの中の前記呟きブログユーザの前記重要性に従って、前記呟きブログユーザを前記第2の呟きブログユーザに推薦するステップであって、推奨される呟きブログユーザの数が、推奨ページのサイズに対応するものであるステップを含む請求項7に記載のデータ整合方法。
9. 呟きブログユーザの第1のカテゴリの中のそれぞれの呟きブログユーザを、前記呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリによってマーキングするように構成されているマーキングユニットと、
   第2の呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリを取得するように構成されている取得ユニットと、
   前記第2の呟きブログユーザの前記特徴情報およびカテゴリに整合する呟きブログユーザを、呟きブログユーザの前記第1のカテゴリから選択して、前記選択された呟きブログユーザを前記第2の呟きブログユーザに推薦するように構成されている推薦ユニットと、
   を備え、
   前記推薦ユニットが、
   呟きブログユーザの前記第1のカテゴリから前記第2の呟きブログユーザの前記特徴情報およびカテゴリに整合する呟きブログユーザを選択し、
   前記選択された呟きブログユーザから、前記第2の呟きブログユーザがリスンしている呟きブログユーザを除去して、残りの呟きブログユーザを前記第2の呟きブログユーザに推薦するように構成されているデータ整合装置。
10. 呟きブログユーザの前記第1のカテゴリには、その真の識別情報が認証される必要がある、影響力を有する少なくとも1人の呟きブログユーザが含まれ、
    前記第2の呟きブログユーザの真の識別情報は認証される必要がない請求項9に記載のデータ整合装置。
11. 前記取得ユニットが、
    前記第2の呟きブログユーザの行動描写が生成されているかどうか判断するように構成されている判断サブユニットであって、前記第2の呟きブログユーザの前記行動描写が、前記第2の呟きブログユーザの前記特徴情報を記録するように構成されている判断サブユニットと、
    前記第2の呟きブログユーザの前記行動描写が生成されていると前記判断サブユニットが判断した場合、前記第2の呟きブログユーザの前記行動描写に従って前記第2の呟きブログユーザの前記特徴情報を取得するように構成されている取得サブユニットとを備える請求項9または10に記載のデータ整合装置。
12. 前記取得ユニットが判断サブユニットおよび取得サブユニットを備え、
    前記判断サブユニットが、前記第2の呟きブログユーザの前記特徴情報を記録するように構成されている前記第2の呟きブログユーザの行動描写が生成されているかどうか判断するように構成されており、
    前記データ整合装置が、
    第1の処理ユニットであって、前記第2の呟きブログユーザの前記行動描写が生成されていないと前記判断サブユニットが判断したときには、前記取得サブユニットを起動して、前記第2の呟きブログユーザが現在配置されているページのカテゴリによって、または前記第2の呟きブログユーザが現在配置されている前記ページの前記カテゴリおよび前記第2の呟きブログユーザの以前の関心の記録によって、前記第2の呟きブログユーザの前記特徴情報を取得させるように構成されている第1の処理ユニットをさらに備える請求項9または10に記載のデータ整合装置。
13. 呟きブログユーザの第1のカテゴリの中のそれぞれの呟きブログユーザを、前記呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリによってマーキングするように構成されているマーキングユニットと、
    第2の呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリを取得するように構成されている取得ユニットと、
    前記第2の呟きブログユーザの前記特徴情報およびカテゴリに整合する呟きブログユーザを、呟きブログユーザの前記第1のカテゴリから選択して、前記選択された呟きブログユーザを前記第2の呟きブログユーザに推薦するように構成されている推薦ユニットと、
    を備え、
    第2の処理ユニットであって、前記第2の呟きブログユーザが、推奨された呟きブログユーザにリスンしているかどうか記録して解析し、前記第2の呟きブログユーザがリフレッシュ動作を遂行したとき、前記推薦ユニットを起動して、前記第2の呟きブログユーザの前記特徴情報およびカテゴリに整合する、前記第2の呟きブログユーザに推薦されていない呟きブログユーザから、呟きブログユーザを選択させ、前記選択された呟きブログユーザを前記第2の呟きブログユーザに推薦させるように構成されている第2の処理ユニットをさらに備えるデータ整合装置。
14. 呟きブログユーザの第1のカテゴリの中のそれぞれの呟きブログユーザを、前記呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリによってマーキングするように構成されているマーキングユニットと、
    第2の呟きブログユーザの特徴情報およびカテゴリを取得するように構成されている取得ユニットと、
    前記第2の呟きブログユーザの前記特徴情報およびカテゴリに整合する呟きブログユーザを、呟きブログユーザの前記第1のカテゴリから選択して、前記選択された呟きブログユーザを前記第2の呟きブログユーザに推薦するように構成されている推薦ユニットと、
    を備え、
    前記マーキングユニットが、前記呟きブログユーザの前記カテゴリの中の前記呟きブログユーザの、前記カテゴリの中のすべての呟きブログユーザの数によって求められ得る重要性をマーキングするようにさらに構成されており、
    前記推薦ユニットが、前記第2の呟きブログユーザの前記カテゴリの中の前記呟きブログユーザの前記重要性に従って、前記呟きブログユーザを前記第2の呟きブログユーザに推薦するように構成されているデータ整合装置。

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