JP5852831B2 - 人脈に基づく検索結果提供システムおよび方法 - Google Patents

Description

本発明は、人脈に基づく検索結果提供システムおよび方法に関し、より詳しくは、ユーザの人脈においてユーザと類似の関心度を有する類似ユーザ、または類似ユーザが加入したコミュニティ、ユーザが加入したコミュニティで検索語に対応する情報を検索することによって、ユーザに応じて最適化した検索結果をユーザに提供できるシステムおよび方法に関する。

従来の検索結果提供システムは、一般的なユーザを基準に検索結果を抽出して、それを整列して表示している。そのため、検索するユーザが自分自身の有する関心に特化した情報を検索しようとする場合には、ユーザの所望する情報を検索することが困難であるのが現状である。したがって、それぞれのユーザの有する関心に特化した情報を互いに交換するために、ユーザは人脈を形成し、コミュニティに加入して活動する傾向がある。

しかし、ユーザの所望する情報によっては、ユーザの所望する情報を交換できるコミュニティをユーザ自身で探して加入することが困難な場合がある。したがって、ユーザの所望するコミュニティをユーザに推薦し、ユーザが情報を検索する場合、ユーザの好みに応じて検索結果からユーザに最適化した情報を優先して表示するシステムおよび方法が求められる。

本発明は、ユーザの人脈に含まれるユーザと類似の関心度を有する類似ユーザ（ｎｅｉｇｈｂｏｒ）、類似ユーザが加入したコミュニティ、またはユーザが加入したコミュニティにおいて検索語に対応する情報を検索することによって、ユーザごとに最適化された検索結果をユーザに提供するシステムおよび方法を提供する。

また、本発明は、ユーザの人脈に基いてユーザが未加入のコミュニティを推薦することによって、ユーザが関心を有するコミュニティに加入できるように誘導するシステムおよび方法を提供する。

本発明の一実施形態に係る検索結果提供システムは、ユーザから検索語を受信する検索語受信部と、前記ユーザが作成した文書に含まれるキーワードを用いた前記ユーザのプロファイルに基づいて、前記ユーザと類似の関心度を示す少なくとも１人の類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部と、前記類似ユーザ抽出部によって抽出された前記類似ユーザに基づいて、前記類似ユーザと関連する人脈を抽出する人脈抽出部と、前記検索語と関連する文章のうち、前記人脈抽出部によって抽出された前記人脈と関連する文書を前記検索語の検索結果として提供する検索結果提供部とを含んでもよい。

本発明の一実施形態に係る検索結果提供システムは、前記類似ユーザが加入したコミュニティを前記類似ユーザと関連する前記人脈に設定する人脈設定部をさらに含んでもよい。

本発明の一実施形態に係る検索結果提供方法は、検索語受信部がユーザから検索語を受信するステップと、類似ユーザ抽出部が前記ユーザが作成した文書に含まれるキーワードを用いた前記ユーザのプロファイルに基づいて、前記ユーザと類似の関心度を示す少なくとも１人の類似ユーザを抽出するステップと、人脈抽出部が、前記類似ユーザ抽出部によって抽出された前記類似ユーザに基づいて、前記類似ユーザと関連する人脈を抽出するステップと、検索結果提供部が、前記検索語と関連する文章のうち、前記人脈抽出部によって抽出された前記人脈抽出部が抽出した前記人脈と関連する文書を前記検索語の検索結果として提供するステップと、を含んでもよい。

本発明の一実施形態に係る検索結果提供方法は、人脈設定部が前記類似ユーザが加入したコミュニティのうちを前記類似ユーザと関連する前記人脈に設定するステップをさらに含んでもよい。

本発明によれば、ユーザの人脈に含まれるユーザと類似の関心度を有する類似ユーザ、類似ユーザが加入したコミュニティ、またはユーザが加入したコミュニティに基いて検索語に対応する情報を検索することによって、ユーザごとに最適化された検索結果をユーザに提供することができる。

また、本発明によれば、ユーザの人脈からユーザが未加入のコミュニティを推薦することによって、ユーザが関心を有するコミュニティに加入できるように誘導することができる。

本発明の一実施形態に係る検索結果提供システムの構成を示すブロックダイアグラムである。 本発明の一実施形態によりユーザの類似ユーザを抽出する過程の一例である。 本発明の一実施形態によりユーザおよび類似ユーザのコミュニティをユーザの人脈に設定する過程を示す図である。 本発明の一実施形態によりユーザにコミュニティを推薦する過程を示す図である。 本発明の一実施形態によりユーザ、検索語および人脈間の関連度を説明するための図である。 本発明の一実施形態により人脈とユーザ間の関連度を算出する過程を説明するための図である。 本発明の一実施形態により人脈と検索語間の関連度を算出する過程を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る検索結果の一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る検索結果提供方法を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態を添付する図面を参照しながら詳細に説明する。本発明の一実施形態に係る検索結果提供方法は、検索結果提供システムによって行うことができる。

図１は、本発明の一実施形態に係る検索結果提供システムの構成を示すブロックダイアグラムである。

本発明の一実施形態に係る検索結果提供システム１００は、検索語を入力したユーザの人脈に含まれる類似ユーザが作成した文書、またはコミュニティに含まれる文書のうちで検索語と関連する文書を検索結果として提供することによって、ユーザが所望する検索結果に近い結果を導き出すことができる。特に、ユーザの人脈はユーザの関心度と類似の関心度を有する類似ユーザと類似ユーザが加入したコミュニティ、またはユーザが加入したコミュニティで構成してもよい。この時、ユーザの人脈は、ユーザの直接的な類似ユーザである１次類似ユーザだけでなく、１次類似ユーザの類似ユーザである２次類似ユーザ、さらに同様に３次からＮ次まで拡張した類似ユーザを含んでもよい。なお、「類似ユーザ」とは、あるユーザと類似の関心度を有する他のユーザを意味する。

図１を参照すると、検索結果提供システム１００は、類似ユーザ抽出部１１０、人脈設定部１２０、検索語受信部１３０、人脈抽出部１４０、および検索結果提供部１５０で構成してもよい。

類似ユーザ抽出部１１０は、ユーザと類似の関心度を示す類似ユーザを抽出してもよい。一例として、類似ユーザ抽出部１１０は、ユーザのプロファイル、またはユーザの類似ユーザ情報を用いてユーザの類似ユーザを抽出してもよい。具体的に類似ユーザ抽出部１１０は、ユーザのプロファイルに含まれるキーワードと、異なるユーザのプロファイルに含まれるキーワードとの間の関連度に基づいて少なくとも１人の他のユーザをユーザの類似ユーザとして抽出してもよい。

本発明の一実施形態によれば、ユーザのプロファイルを構成するキーワードは、ユーザが作成した文書に含まれるキーワードに基づいて決定してもよい。この時、ユーザが作成した文書は、カフェ、ブログ、ミニホームページなどの様々なウェブサイトにアップロードした掲示物を意味してもよい。そして、ユーザのプロファイルを構成するキーワードは、ユーザが作成した文書に含まれるキーワードの頻度数に基づいて抽出してもよい。具体的に、ユーザが作成した文書に含まれるキーワードを頻度数によって整列した後、頻度数が上位の所定数のキーワードをユーザプロファイルを構成するキーワードに決定してもよい。

そして、ユーザの類似ユーザ情報は、ユーザのソーシャルネットワーク、メールアドレス帳、またはＲＳＳフィードの購読関係のうち少なくとも１つに基づいて決定してもよい。例えば、ブログ類似ユーザ、コミュニティ会員、マイクロブログの友人などのソーシャルネットワークとメールアドレス帳に含まれる他のユーザ、ユーザのＲＳＳフィードを購読している他のユーザ、ユーザがそのＲＳＳフィードを購読している他のユーザなどが、検索語を入力したユーザの類似ユーザの対象となってもよい。

結局、類似ユーザ抽出部１１０は、ユーザの類似ユーザ情報を介して抽出された類似ユーザのうちユーザのプロファイルに基づいて検索語を入力したユーザと類似の関心度を有する他のユーザを類似ユーザとして抽出してもよい。特に、ユーザのプロファイルは、ユーザが作成した文書に含まれるキーワード２１２を含むため、ユーザの最近の関心度を反映してもよい。もちろん、ユーザの関心度は、固定的なものではなく時間によって変化する情報であるため、ユーザが作成した文書に含まれるキーワード２１２は可変的であってもよい。例えば、ユーザが現在Ａというキーワードに関心を有し、翌日、翌週、または翌月にはＢというキーワードに関心を有することがあるため、ユーザのプロファイルを構成するキーワードは時間によって変更してもよい。また、ユーザのプロファイルを構成するキーワードは、ユーザの年齢によって変更してもよい。したがって、キーワード２１２が変更されることにより、ユーザの類似ユーザも共に変更されてもよく、類似ユーザに決定される異なるユーザは、検索語を入力したユーザと現在の関心事が類似のユーザであってもよい。

本発明の一実施形態によれば、類似ユーザ抽出部１１０は、ユーザと類似の関心度を示す１次類似ユーザを抽出し、１次類似ユーザに基づいてユーザと類似の関心度を示すＮ次（Ｎは２以上）類似ユーザとして拡張抽出してもよい。ソーシャルネットワーク上で人と人との関係は、ブログ、マイクロサイトのような特定の媒介体に接続されてもよい。何よりも、ソーシャルネットワーク上における人と人との接続関係は、互いに類似の関心度を示す場合に生成されるという点に鑑みる時、検索語を入力したユーザを中心に類似ユーザは繰り返し拡張抽出されてもよい。

具体的に、類似ユーザ抽出部１１０は、検索語を入力したユーザと１次類似ユーザ関係を結んでいる他のユーザを検索語を入力したユーザの類似ユーザとして抽出してもよい。ここで、他のユーザは、検索語を入力したユーザの類似ユーザ情報を介して導き出すことができる。この時、検索語を入力したユーザのプロファイルに含まれるキーワードと１次類似ユーザの他のユーザのプロファイルに含まれるキーワード間の関連度が一定以上である場合、他のユーザを検索語を入力したユーザのキーワードに適合した１次類似ユーザとして抽出してもよい。この時、キーワード間の関連度は、プロファイルに属したキーワード間の同一関係、同意語関係、類似語関係、拡張関係によって異なって決定してもよい。

また、類似ユーザ抽出部１１０は、ユーザの１次類似ユーザに基づいてユーザの２次類似ユーザを抽出してもよい。１次類似ユーザと２次類似ユーザとの間にも互いに類似の関心度を有すると見ることができ、１次類似ユーザのプロファイルに含まれるキーワードと２次類似ユーザのプロファイルに含まれるキーワード間の関連度に基づいて２次類似ユーザを抽出してもよい。このような方法を繰り返し適用すれば、Ｎ次類似ユーザまで抽出することができ、Ｎはシステムの構成によって変動してもよい。

人脈設定部１２０は、ユーザが加入したコミュニティ、ユーザの類似ユーザ、または類似ユーザが加入したコミュニティのうち少なくとも１つをユーザの人脈に設定してもよい。すなわち、人脈は類似ユーザとコミュニティを含む概念である。ここで、類似ユーザはユーザの１次類似ユーザだけでなくＮ次類似ユーザまで含んでもよい。ユーザが加入したコミュニティはユーザのコミュニティ活動によって抽出してもよく、類似ユーザが加入したコミュニティは類似ユーザのコミュニティ活動によって抽出してもよい。

類似ユーザ抽出部１１０と人脈設定部１２０を介してユーザと類似の関心度を示すユーザの人脈が設定されてもよい。もちろん、ユーザの関心度は、固定的なものではなく時間によって変動し得るため、ユーザの人脈は可変的である。

この後、検索語受信部１３０は、ユーザから検索語を受信してもよい。そして、人脈抽出部１４０は、検索語を入力したユーザの人脈のうち検索語と関連する人脈、またはユーザと関連する人脈のうち少なくとも１つを抽出してもよい。具体的に、人脈抽出部１４０は、検索語との関連度、またはユーザとの関連度のうち少なくとも１つによって設定されたユーザの人脈を整列し、上位ｎ位に属する人脈に含まれる類似ユーザ、またはコミュニティを抽出してもよい。

先に説明したように、ユーザの人脈はユーザの１次類似ユーザからＮ次類似ユーザ、ユーザが加入したコミュニティ、および類似ユーザが加入したコミュニティを含み、人脈抽出部１４０は、ユーザの人脈のうち検索語とユーザとの関連度に基づいて検索結果を提供するための人脈（類似ユーザまたはコミュニティ）を抽出してもよい。

そして、検索結果提供部１５０は、人脈と関連する文書を検索語の検索結果として提供してもよい。すなわち、抽出された人脈が類似ユーザの場合、検索結果提供部１５０は類似ユーザが作成した文書を検索結果として提供してもよい。もちろん、類似ユーザが作成した文書は、１次類似ユーザからＮ次類似ユーザのうち少なくとも１人の類似ユーザが作成した文書を含んでもよい。また、抽出された人脈がコミュニティの場合、検索結果提供部１５０はコミュニティに含まれる文書を検索結果として提供してもよい。

具体的に、検索結果提供部１５０は、検索語と関連する文書のうち人脈と関連する文書をユーザと人脈間の関連度によって整列して検索語の検索結果として提供してもよい。ここで、人脈と関連する文書は、人脈に含まれるユーザの類似ユーザ、ユーザが加入したコミュニティ、またはユーザの類似ユーザが加入したコミュニティと関連する文書を含んでもよい。ここで、ユーザの類似ユーザとは、１次類似ユーザだけでなくＮ次類似ユーザまで拡張された概念である。この時、検索結果提供部１５０は、検索語の検索結果においてユーザが加入したコミュニティと関連する文書をユーザの類似ユーザが加入したコミュニティと関連する文書より高い順位に配置してもよい。言い換えれば、ユーザが加入したコミュニティは、類似ユーザが加入したコミュニティよりユーザの関心度をより正確に反映しているという点で検索結果において上位に位置してもよい。さらに、検索結果提供部１５０は、検索語との関連度またはユーザの関連度に基づいて類似ユーザが加入したコミュニティのうちユーザが未加入のコミュニティをユーザに推薦してもよい。すなわち、ユーザの人脈に含まれるコミュニティは、ユーザの関心度と関連があるため、ソーシャルネットワークを拡張するという側面で類似ユーザが加入したコミュニティのうちユーザが未加入のコミュニティをユーザに推薦してもよい。

実施形態によっては、検索結果提供部１５０が検索語と関連する文書のうち人脈と関連する文書に対して検索語に対する関連度とユーザとの人脈間の関連度を総合した総合関連度順に従って整列して検索語の検索結果として提供してもよい。

以下では、具体的な例を用いて検索結果を提供する過程を説明する。

図２は、本発明の一実施形態によってユーザの類似ユーザを抽出する過程の一例である。

図２を参照すると、各ユーザのプロファイルが示されている。このうち、ユーザｕ１（２１０）を、検索語を入力した者と仮定する。図２に示すように、ユーザのプロファイルは、ユーザ識別情報ｉｄ２１１、ユーザが作成した文書に含まれるキーワード２１２、および検索語を入力したユーザの類似ユーザ識別情報ｉｄ２１３を含んでもよい。

先に説明したように、ユーザが作成した文書に含まれるキーワード２１２は、ユーザがコミュニティ、サイト、ミニホームページ、カフェ、ブログ等を介して自身の関心度を示す文書に含まれるキーワードであってもよい。

図２を参照すると、検索語を入力したユーザｕ１（２１０）に対して１次類似ユーザのユーザｕ２（２２０）および拡張された２次類似ユーザのユーザｕ３（２３０）が抽出されたと仮定する。この時、１次類似ユーザのユーザｕ２（２２０）は、ユーザｕ１（２１０）のキーワード２１２とユーザｕ２（２２０）のキーワード２１２との間の関連度を算出することによって抽出してもよい。この時、キーワード２１２の間の関連度は、プロファイルに属するキーワードの間に同一関係、同意語関係、類似語関係、拡張関係によって異なるように決定してもよい。

この時、ユーザｕ１（２１０）の作成文書２４０からユーザｕ１（２１０）のプロファイルを構成するキーワード２１２を抽出してもよい。同じように、ユーザｕ２（２２０）の作成文書２５０からユーザｕ２（２２０）のプロファイルを構成するキーワード２１２を抽出し、ユーザｕ３（２３０）の作成文書２６０からユーザｕ３（２３０）のプロファイルを構成するキーワード２１２を抽出してもよい。

図２を参照すると、ユーザｕ２（２２０）は、ユーザｕ１（２１０）の１次類似ユーザに該当する。ユーザｕ３（２３０）は、ユーザｕ１（２１０）の１次類似ユーザのユーザｕ２（２２０）に基づいて抽出してもよい。具体的に、ユーザｕ３（２３０）は、ユーザｕ２（２２０）のキーワード２１２とユーザｕ３（２３０）のキーワード２１２との間の関連度を算出することによって抽出してもよい。そして、ユーザｕ３（２３０）は、ユーザｕ１（２１０）の２次類似ユーザでユーザｕ１（２１０）と類似の関心度を有すると扱ってもよい。このような過程を介してユーザｕ１（２１０）と類似ユーザ関係にある１次類似ユーザからＮ次類似ユーザまで繰り返し拡張抽出することができる。システムの構成によってＮは変動してもよい。

また、プロファイルを構成するユーザｕ１（２１０）のキーワード２１２は、ユーザｕ１（２１０）の現在の関心度を示すものであり、時間によって可変的であってもよい。キーワードが変動することによって抽出されるユーザｕ１（２１０）の類似ユーザも図２と異なるように抽出してもよい。

図３は、本発明の一実施形態によりユーザおよび類似ユーザのコミュニティをユーザの人脈に設定する過程を示す図である。

図３に見られるように、コミュニティのプロファイルを生成してもよい。コミュニティプロファイルは、コミュニティｃ１（３１０）、コミュニティｃ２（３２０）、コミュニティｃ３（３３０）のそれぞれに対してコミュニティ識別情報ｉｄ３１１、コミュニティに含まれる文書のキーワード３１２、およびコミュニティに加入したユーザの識別情報ｉｄ３１３で構成してもよい。

図２で詳しく見たように、検索語を入力したユーザｕ１（２１０）に対してユーザｕ２（２２０）とユーザｕ３（２３０）が類似ユーザとして抽出された。そして、人脈設定部１２０は、ユーザｕ１（２１０）の類似ユーザであるユーザｕ２（２２０）とユーザｕ３（２３０）、または類似ユーザであるユーザｕ２（２２０）とユーザｕ３（２３０）がそれぞれ加入したコミュニティであるコミュニティｃ１（３１０）、コミュニティｃ２（３２０）およびコミュニティｃ３（３３０）をユーザｕ１（２１０）の人脈として設定してもよい。もちろん、人脈設定部１２０は、ユーザｕ１（２１０）が加入したコミュニティもユーザｕ１（２１０）の人脈として設定してもよい。

そして、ユーザｕ１（２１０）の人脈は、ユーザｕ１（２１０）の類似ユーザであるユーザｕ２（２２０）、ユーザｕ３（２３０）と、ユーザｕ１（２１０）が加入したコミュニティ、または類似ユーザのユーザｕ２（２２０）、ユーザｕ３（２３０）のそれぞれが加入したコミュニティで構成してもよい。何よりも、類似ユーザのユーザｕ２（２２０）、ユーザｕ３（２３０）のそれぞれが加入したコミュニティは、ユーザｕ１（２１０）が直接加入しなくてもユーザｕ１（２１０）の人脈に決定することができ、検索語を入力したユーザｕ１（２１０）の人脈はより広い範囲に設定することができる。

図４は、本発明の一実施形態によりユーザにコミュニティを推薦する過程を示す図である。

図４を参照すると、コミュニティｃ２（３２０）とコミュニティｃ３（３３０）は、ユーザｕ１（２１０）が作成した文書に含まれるキーワードである「映画」と関連がある。そして、検索結果提供部１５０は、ユーザｕ１（２１０）の人脈のうち検索語との関連度、またはユーザｕ１（２１０）との関連度を算出した後、検索語との関連度順で整列した時に一定の順位に属しながらユーザｕ１（２１０）が未加入のコミュニティｃ１（３１０）、コミュニティｃ２（３２０）とコミュニティｃ３（３３０）をユーザｕ１（２１０）に推薦してもよい。ユーザｕ１（２１０）は、コミュニティｃ１（３１０）とコミュニティｃ３（３３０）に加入することによって、ソーシャルネットワークが拡張されると同時にユーザｕ１（２１０）の関心度がより明白になると見ることができる。

また、検索結果提供部１５０は、検索語を入力しなかったユーザｕ２（２２０）とユーザｕ３（２３０）にも未加入のコミュニティを推薦してもよい。もちろん、すべてのコミュニティを推薦するためはなく、ユーザｕ２（２２０）とユーザｕ３（２３０）のそれぞれの関心度と関連する一定順位内のコミュニティが推薦される。

図５は、本発明の一実施形態により、ユーザ、検索語および人脈間の関連度を説明するための図である。

人脈抽出部１４０は、検索語と関連する人脈、またはユーザと関連する人脈のうち少なくとも１つを抽出してもよい。この時、人脈抽出部１４０は、数１に示される数式の選好度関数（ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｃｏｒｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）Ｓ（Ｕ，Ｎ_ｉ，Ｑ）を用いて人脈と検索語との関連度、人脈とユーザとの関連度を算出することができる。

この時、Ｎ_ｉはｉ番目の人脈のノードであり、Ｕはユーザ（Ｕｓｅｒ）５１０でありＱ（Ｑｕｅｒｙ）は検索語を意味する。ユーザ５１０が検索語を入力すれば、検索語と関連する人脈５２０，５３０，５４０を識別することができる。ここで、人脈はユーザ５１０の類似ユーザ、ユーザ５１０が加入したコミュニティ、またはユーザ５１０の類似ユーザが加入したコミュニティを含んでもよい。

図６は、本発明の一実施形態により、人脈とユーザ間の関連度を算出する過程を説明するための図である。

図６を参照すると、ユーザｉｄ１（６１０）のプロファイルとユーザｉｄ７（６２０）のプロファイルが示される。この時、ユーザｉｄ１（６１０）が関心を有するキーワードは「旅行、映画、スマートフォン」であり、ユーザｉｄ７（６２０）が関心を有するキーワードは「映画、Ａ映画、Ｂ映画、Ｃ映画」である。また、ユーザｉｄ１（６１０）の類似ユーザは、ユーザｉｄ７、ユーザｉｄ３であり、加入したコミュニティはコミュニティｃ１であることを知ることが出来る。そして、ユーザｉｄ７（６２０）の類似ユーザは、ユーザｉｄ１、ユーザｉｄ３であり、加入したコミュニティは、コミュニティｃ１であることを知ることが出来る。すなわち、ユーザｉｄ１（６１０）とユーザｉｄ７（６２０）とは、互いに類似ユーザ関係にあり、共通するユーザｉｄ３が類似ユーザに設定されており、同じコミュニティｃ１に加入したことが分かる。

図７は、本発明の一実施形態により人脈と検索語間の関連度を算出する過程を説明するための図である。

図７を参照すると、ユーザｉｄ７（７００）のプロファイルが示されている。この時、ユーザｉｄ７（７００）は、検索語「映画ｑ１」を入力したと仮定する。すなわち、検索語は「映画」と「ｑ１」というキーワードで構成される。そして、ユーザｉｄ７（６２０）が関心を有するキーワードは、「映画、Ａ映画、Ｂ映画、Ｃ映画」であり、ユーザｉｄ７（６２０）が作成した文書から抽出することができる。そして、ユーザｉｄ７（６２０）の類似ユーザはユーザｉｄ１、ユーザｉｄ３であり、加入したコミュニティは、コミュニティｃ１であることを知ることが出来る。図７において、ｔｆ_ｑ１＝０．９（映画）、ｔｆ_ｑ２＝０．３（ｑ１）と決定され、このような値を数式（３）に適用することによって人脈と検索語間の関連度を算出することができる。

図８は、本発明の一実施形態に係る検索結果の一例を示す図である。

図８は、検索語が「スマートフォン、アプリ」であり、検索語を入力したユーザのプロファイルに含まれるキーワードが「スマートフォン、アプリ」である場合を示す。この時、検索結果８２０は、従来の一般検索結果を示し、検索結果８２０は本発明の一実施形態によって人脈に基づく検索結果を示す。

検索結果８１０に含まれる検索結果リスト８１１、８１２は、ユーザとの関連度が低いことが分かる。しかし、検索結果８２０に含まれる検索結果リスト８２１、８２２は、ユーザとの関連度が高いことが分かる。特に、検索結果８２０に含まれる検索結果リスト８２１はユーザの人脈のうちユーザが加入したコミュニティで抽出された文書であり、検索結果リスト８２２はユーザの人脈のうちユーザの類似ユーザが作成した文書、またはユーザの類似ユーザが加入したコミュニティで抽出された文書であってもよい。すなわち、検索結果リスト８２１は、検索結果リスト８２２よりユーザとの関連度が高いと言える。

すなわち、図８を参照すると、ユーザの人脈を介して検索結果８２０を提供することにより、従来の検索結果８１０よりもユーザが実際に所望する検索結果リストを提供できる可能性が高くなり、これにより検索満足度が向上し得る。それだけでなく、ユーザの人脈に属するが、ユーザが未加入の類似ユーザのコミュニティも推薦することによって、ソーシャルネットワークも拡張することのできる機会を提供してもよい。

図９は、本発明の一実施形態に係る検索結果提供方法を示すフローチャートである。

検索結果提供システム１００の類似ユーザ抽出部１１０は、ユーザと類似の関心度を示す少なくとも１人の類似ユーザを抽出してもよい。一例として、類似ユーザ抽出部１１０は、ユーザのプロファイル、またはユーザの類似ユーザ情報に基づいて前記ユーザの類似ユーザを抽出してもよい。この時、類似ユーザ抽出部は、ユーザが作成した文書に含まれるキーワードを用いてユーザのプロファイルを生成し、ユーザのプロファイルを用いてユーザの類似ユーザを抽出してもよい。そして、ユーザの類似ユーザ情報は、ユーザのソーシャルネットワーク、メールアドレス帳、またはＲＳＳフィードの購読関係のうち少なくとも１つに基づいて決定してもよい。

そして、類似ユーザ抽出部１１０は、ユーザと類似の関心度を示す１次類似ユーザを抽出して、１次類似ユーザに基づいてユーザと類似の関心度を示すＮ次類似ユーザに拡張抽出してもよい。すなわち、ユーザの類似ユーザは、１次類似ユーザ関係だけでなく、より拡張された２次、３次からＮ次類似ユーザ関係まで拡張することができる。

検索結果提供システム１００の人脈設定部１２０は、ユーザが加入したコミュニティユーザの類似ユーザ、またはユーザの類似ユーザが加入したコミュニティのうち少なくとも１つを前記ユーザの人脈に設定してもよい。ここで、ユーザの類似ユーザは１次類似ユーザからＮ次類似ユーザまでを意味する。先に説明したユーザは検索語を入力したユーザとして、検索語を入力する前に予めユーザの人脈が設定され、ＤＢに格納されるか、または検索語を入力すればリアルタイムでユーザの人脈を設定することができる。

検索結果提供システム１００の検索語受信部１３０は、ユーザから検索語を受信してもよい。検索語は、少なくとも１つのキーワードで構成してもよい。

検索結果提供システム１００の人脈抽出部１４０は、ユーザの人脈のうち検索語と関連する人脈、または前記ユーザと関連する人脈のうち少なくとも１つを抽出してもよい。検索語と関連する人脈は、検索語と人脈との間の関連度によって抽出され、ユーザと関連する人脈はユーザと人脈間の関連度によって抽出してもよい。具体的に、人脈抽出部１４０は、検索語との関連度、またはユーザとの関連度のうち少なくとも１つによって設定されたユーザの人脈を整列し、上位の所定順位までに属する人脈に含まれる類似ユーザ、またはコミュニティを抽出してもよい。

検索結果提供システム１００の検索結果提供部１５０は、抽出された人脈と関連する文書を前記検索語の検索結果として提供してもよい。一例として、検索結果提供部１５０は、検索語と関連する文書のうち前記人脈と関連する文書をユーザと人脈間の関連度によって整列して検索語の検索結果として提供してもよい。この時、検索結果提供部１５０は、検索語の検索結果において、前記ユーザが加入したコミュニティと関連する文書をユーザの類似ユーザが加入したコミュニティと関連する文書より高い順位に配置してもよい。追加的に、検索結果提供部１５０は、検索語との関連度、またはユーザの関連度に基づいて類似ユーザが加入したコミュニティのうちユーザが未加入のコミュニティをユーザに推薦してもよい。

実施形態によっては、検索結果提供部１５０が検索語と関連する文書のうち人脈と関連する文書に対して検索語に対する関連度とユーザと人脈間との関連度を総合した総合関連度順によって整列して検索語の検索結果として提供してもよい。

上述したように本発明を限定された実施形態と図面によって説明したが、本発明は、上記の実施形態に限定されることなく、本発明が属する分野における通常の知識を有する者であれば、このような実施形態から多様な修正及び変形が可能である。

したがって、本発明の範囲は、開示された実施形態に限定されて定められるものではなく、特許請求の範囲及び特許請求の範囲と均等なものなどによって定められるものである。

１１０：類似ユーザ抽出部
１２０：人脈設定部
１３０：検索語受信部
１４０：人脈抽出部
１５０：検索結果提供部

Claims (22)

1. ユーザから検索語を受信する検索語受信部と、
   前記ユーザが作成した文書に含まれるキーワードを用いた前記ユーザのプロファイルに基づいて、前記ユーザと類似の関心度を示す少なくとも１人の類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部と、
   前記類似ユーザ抽出部によって抽出された前記類似ユーザに基づいて、前記類似ユーザと関連する人脈を抽出する人脈抽出部と、
   前記検索語と関連する文章のうち、前記人脈抽出部によって抽出された前記人脈と関連する文書を前記検索語の検索結果として提供する検索結果提供部と、
   を含む検索結果提供システム。
2. 前記類似ユーザが加入したコミュニティを前記類似ユーザと関連する前記人脈に設定する人脈設定部をさらに含む請求項１に記載の検索結果提供システム。
3. 前記類似ユーザ抽出部は、
   前記ユーザと類似の関心度を示す１次類似ユーザを抽出し、前記１次類似ユーザに基づいて前記ユーザと類似の関心度を示すＮ次類似ユーザに拡張抽出することを特徴とする請求項２に記載の検索結果提供システム。
4. 前記類似ユーザ抽出部は、
   さらに前記ユーザの類似ユーザ情報に基づいて前記ユーザの類似ユーザを抽出する請求項２または請求項３に記載の検索結果提供システム。
5. 類似ユーザ抽出部は、前記ユーザが作成した文書に含まれる言語の頻度数に基づいて、前記キーワードを抽出することを特徴とする請求項１に記載の検索結果提供システム。
6. 前記類似ユーザ情報は、
   前記ユーザのソーシャルネットワーク、メールアドレス帳またはＲＳＳフィードの購読関係のうち少なくとも１つに基づいて決定されることを特徴とする請求項４に記載の検索結果提供システム。
7. 前記人脈抽出部は、
   前記類似ユーザと関連する前記人脈を整列し、上位ｎ位に属する人脈に含まれる類似ユーザ、またはコミュニティを抽出することを特徴とする請求項２から請求項６のいずれかに記載の検索結果提供システム。
8. 前記検索結果提供部は、
   前記検索語と関連する文書のうち前記人脈と関連する文書をユーザと人脈間の関連度によって整列して検索語の検索結果として提供することを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載の検索結果提供システム。
9. 前記検索結果提供部は、
   前記検索語と関連する文書のうち前記人脈と関連する文書を検索語に対する関連度およびユーザと人脈間との関連度を総合した総合関連度順によって整列して検索語の検索結果として提供することを特徴とする請求項１から請求項８のいずれかに記載の検索結果提供システム。
10. 前記検索結果提供部は、
    前記検索語の検索結果において、前記ユーザが加入したコミュニティと関連する文書を前記ユーザの類似ユーザが加入したコミュニティと関連する文書より高い順位に配置することを特徴とする請求項１から請求項９のいずれかに記載の検索結果提供システム。
11. 前記検索結果提供部は、
    前記検索語との関連度または前記ユーザの関連度のうち少なくとも１つに基づいて前記類似ユーザが加入したコミュニティのうちユーザが未加入のコミュニティをユーザに推薦することを特徴とする請求項２から請求項７のいずれかに記載の検索結果提供システム。
12. 検索語受信部がユーザから検索語を受信するステップと、
    類似ユーザ抽出部が前記ユーザが作成した文書に含まれるキーワードを用いた前記ユーザのプロファイルに基づいて、前記ユーザと類似の関心度を示す少なくとも１人の類似ユーザを抽出するステップと、
    人脈抽出部が、前記類似ユーザ抽出部によって抽出された前記類似ユーザに基づいて、前記類似ユーザと関連する人脈を抽出するステップと、
    検索結果提供部が、前記検索語と関連する文章のうち、前記人脈抽出部によって抽出された前記人脈抽出部が抽出した前記人脈と関連する文書を前記検索語の検索結果として提供するステップと、
    を含む検索結果提供方法。
13. 人脈設定部が前記類似ユーザが加入したコミュニティのうちを前記類似ユーザと関連する前記人脈に設定するステップをさらに含む請求項１２に記載の検索結果提供方法。
14. 前記類似ユーザを抽出するステップは、
    前記ユーザと類似の関心度を示す１次類似ユーザを抽出し、前記１次類似ユーザに基づいて前記ユーザと類似の関心度を示すＮ次類似ユーザに拡張抽出することを特徴とする請求項１３に記載の検索結果提供方法。
15. 前記類似ユーザを抽出するステップは、
    前記ユーザの類似ユーザ情報に基づいて前記ユーザの類似ユーザを抽出することを特徴とする請求項１３または請求項１４に記載の検索結果提供方法。
16. 前記類似ユーザを抽出するステップは、前記ユーザが作成した文書に含まれる言語の頻度数に基づいて、前記キーワードを抽出することを特徴とする請求項１２に記載の検索結果提供方法。
17. 前記類似ユーザ情報は、
    前記ユーザのソーシャルネットワーク、メールアドレス帳、またはＲＳＳフィードの購読関係のうち少なくとも１つに基づいて決定されることを特徴とする請求項１５に記載の検索結果提供方法。
18. 前記人脈抽出部は、前記類似ユーザと関連する前記人脈を整列するステップと、
    上位ｎ位に属する人脈に含まれる類似ユーザ、またはコミュニティを抽出するステップと、
    を含む請求項１３から請求項１７のいずれかに記載の検索結果提供方法。
19. 前記検索結果として提供するステップは、
    前記検索語と関連する文書のうち前記人脈と関連する文書をユーザと人脈間の関連度によって整列して検索語の検索結果として提供することを特徴とする請求項１２から請求項１８のいずれかに記載の検索結果提供方法。
20. 前記検索結果として提供するステップは、
    前記検索語と関連する文書のうち前記人脈と関連する文書を検索語に対する関連度およびユーザと人脈間との関連度を総合した総合関連度順によって整列して検索語の検索結果として提供することを特徴とする請求項１２から請求項１９のいずれかに記載の検索結果提供方法。
21. 前記検索結果として提供するステップは、
    前記検索語の検索結果において、前記ユーザが加入したコミュニティと関連する文書を前記ユーザの類似ユーザが加入したコミュニティと関連する文書より高い順位に配置することを特徴とする請求項１２から請求項２０のいずれかに記載の検索結果提供方法。
22. 前記検索結果として提供するステップは、
    前記検索語との関連度または前記ユーザの関連度のうち少なくとも１つに基づいて前記類似ユーザが加入したコミュニティのうちユーザが未加入のコミュニティをユーザに推薦することを特徴とする請求項１３から請求項１８のいずれかに記載の検索結果提供方法。