JP6274973B2 - ユーザ特定装置、ユーザ特定方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、ＳＮＳにおけるユーザ識別子を特定するユーザ特定装置、ユーザ特定方法、およびプログラムに関する。

匿名のソーシャル・ネットワーキング・サービス（ＳＮＳ）上で、企業にとって問題ある発言があった場合、その発言が内部の人間が行ったものであるか確認したいというニーズが、企業にはあると考えられる。

ところで、これまで企業が行ってきたセキュリティ対策には、社内のＷｅｂアクセス履歴の収集がある。Ｗｅｂアクセス履歴を確認することで、例えば、企業にとって問題ある発言がされたＷｅｂページＸにアクセスした社員を割り出すことができる。一方で、ＷｅｂページＸの記述内容から、その投稿者である匿名ユーザＡを特定することができる。しかしながら、ＷｅｂページＸにアクセスした社員は匿名ユーザＡが記述したＷｅｂページＸを閲覧しただけの可能性もあり、社員を匿名ユーザＡであると特定することはできなかった。

そこで、ＳＮＳへの書き込みや削除といった、アクセス可能なユーザが限られたＵＲＬをＷｅｂアクセス履歴から抽出し、抽出したＵＲＬのページへのＷｅｂアクセス履歴を持つ者をそのページの投稿者と特定する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１３−４５３２２号

しかしながら、ＳＮＳによっては、ユーザが発言の削除を滅多に行わない場合や、そもそも発言の書き込みが少ない場合もある。また、ＳＮＳによっては、セキュリティの向上のために、実行可能なユーザが限られる行為（例えば、書き込みや削除）は暗号化して通信していることも多く、Ｗｅｂアクセス履歴に残らない場合もある。このような場合には、特許文献１の技術では、Ｗｅｂアクセスの履歴から、問題ある発言がされたＷｅｂページの投稿者を特定することは困難であるという問題点があった。

そこで、本発明は、上記課題に鑑み、Ｗｅｂアクセス履歴から得られるユーザのＳＮＳ上の閲覧範囲と、ＳＮＳに構築されている交友範囲とからＳＮＳにおけるユーザ識別子を特定するユーザ特定装置、ユーザ特定方法、およびプログラムを提供することを目的とする。

本発明は、上記の課題を解決するために、以下の事項を提案している。なお、理解を容易にするために、本発明の実施形態に対応する符号を付して説明するが、これに限定されるものではない。

（１） 本発明は、Ｗｅｂアクセス履歴を取得、蓄積する履歴サーバ（例えば、図１のプロキシサーバ１０に相当）、およびＳＮＳサーバ（例えば、図１のＳＮＳサーバ２０に相当）と接続され、ユーザのＳＮＳにおけるユーザ識別子を特定するユーザ特定装置であって、前記履歴サーバに蓄積されている前記ユーザのＳＮＳへのＷｅｂアクセス履歴に基づいて、前記ユーザが前記ＳＮＳにおいてＷｅｂページの閲覧を介して交友を行ったＳＮＳユーザの範囲を示す閲覧交友範囲を取得する閲覧交友範囲取得手段（例えば、図１のアクセス履歴取得部１１０および閲覧交友範囲取得部１２０に相当）と、前記ＳＮＳサーバから、前記ＳＮＳにおける各ＳＮＳユーザの交友関係の範囲を示すＳＮＳ交友範囲を取得するＳＮＳ交友範囲取得手段（例えば、図１のＳＮＳ交友範囲取得部１３０に相当）と、前記ＳＮＳ交友範囲取得手段で取得した前記各ＳＮＳユーザの前記ＳＮＳ交友範囲と、前記閲覧交友範囲取得手段で取得した前記閲覧交友範囲との類似度を算出する範囲類似度算出手段（例えば、図１の交友範囲類似度算出部１４０に相当）と、前記範囲類似度算出手段で算出した類似度が高いＳＮＳ交友範囲を有するＳＮＳユーザのユーザ識別子を、前記ユーザのＳＮＳにおけるユーザ識別子として特定するユーザ特定手段（例えば、図１のユーザ特定部１５０に相当）と、を備えることを特徴とするユーザ特定装置を提案している。

（２） 本発明は、（１）のユーザ特定装置において、前記閲覧交友範囲取得手段が、前記閲覧交友範囲として、前記ユーザのＳＮＳへのＷｅｂアクセス履歴に基づいて、前記ＳＮＳの各ユーザとの閲覧による交友状態を数値化し、当該数値化された交友状態を要素とするアクセスベクトルを取得し、前記ＳＮＳ交友範囲取得手段が、前記ＳＮＳ交友範囲として、前記各ＳＮＳユーザについて、前記ＳＮＳにおける交友関係を数値化し、当該数値化された交友関係を要素とする交友ベクトルを取得し、前記範囲類似度算出手段が、前記ＳＮＳ交友範囲取得手段で取得した前記交友ベクトルと、前記閲覧交友範囲取得手段で取得した前記アクセスベクトルとの内積を、前記類似度として算出することを特徴とするユーザ特定装置を提案している。

（３） 本発明は、（２）ユーザ特定装置において、前記交友状態が、前記ユーザのＳＮＳへのＷｅｂアクセス履歴に基づいて、前記ＳＮＳの各ユーザへの接触頻度により重み付けして数値化されることを特徴とするユーザ特定装置を提案している。

（４） 本発明は、（２）または（３）のユーザ特定装置において、前記交友関係が、前記ＳＮＳサーバから取得したＳＮＳユーザ間の発言頻度により重み付けして数値化されることを特徴とするユーザ特定装置を提案している。

（５） 本発明は、（２）から（４）のユーザ特定装置において、前記ＳＮＳサーバから取得した前記ＳＮＳにおける各ＳＮＳユーザの交友関係に基づいて、前記ＳＮＳにおけるユーザグループを解析するユーザグループ解析手段（図２のＳＮＳ交友範囲取得部１３１に相当）を備え、前記交友関係が、前記ユーザグループ解析手段で解析されたユーザグループに属するか否かによって重み付けして数値化されることを特徴とするユーザ特定装置を提案している。

（６） 本発明は、（１）から（５）のユーザ特定装置において、前記ユーザのＳＮＳへのＷｅｂアクセス履歴に基づいて取得した、前記ユーザが前記ＳＮＳにおいてＷｅｂページの閲覧を介して交友を行ったＳＮＳユーザを記憶する対象ＳＮＳユーザ記憶手段（例えば、図４の対象ＳＮＳユーザ記憶部１７０に相当）を備え、前記対象ＳＮＳユーザ記憶手段に記憶されているＳＮＳユーザに関するＷｅｂページへの前記ユーザのＷｅｂアクセス履歴を、当該ユーザのＳＮＳへのＷｅｂアクセス履歴として前記履歴サーバから取得することを特徴とするユーザ特定装置を提案している。

（７） 本発明は、（１）から（６）のユーザ特定装置において、前記履歴サーバが、前記ＳＮＳサーバから取得した前記ＳＮＳにおける各ＳＮＳユーザの交友関係に基づいて、取得、蓄積するＷｅｂアクセス履歴を決定することを特徴とするユーザ特定装置を提案している。

（８） 本発明は、Ｗｅｂアクセス履歴を取得、蓄積する履歴サーバ、およびＳＮＳサーバと接続され、ユーザのＳＮＳにおけるユーザ識別子を特定するユーザ特定装置におけるユーザ特定方法であって、前記ユーザ特定装置が、閲覧交友範囲取得手段、ＳＮＳ交友範囲取得手段、範囲類似度算出手段、およびユーザ特定手段を備え、前記閲覧交友範囲取得手段が、前記履歴サーバに蓄積されている前記ユーザのＳＮＳへのＷｅｂアクセス履歴に基づいて、前記ユーザが前記ＳＮＳにおいてＷｅｂページの閲覧を介して交友を行ったＳＮＳユーザの範囲を示す閲覧交友範囲を取得する第１のステップ（例えば、図２のステップＳ１およびＳ２に相当）と、前記ＳＮＳ交友範囲取得手段が、前記ＳＮＳサーバから、前記ＳＮＳにおける各ＳＮＳユーザの交友関係の範囲を示すＳＮＳ交友範囲を取得する第２のステップ（例えば、図２のステップＳ３に相当）と、前記範囲類似度算出手段が、前記ＳＮＳ交友範囲取得手段で取得した前記各ＳＮＳユーザの前記ＳＮＳ交友範囲と、前記閲覧交友範囲取得手段で取得した前記閲覧交友範囲との類似度を算出する第３のステップ（例えば、図２のステップＳ４に相当）と、前記ユーザ特定手段が、前記範囲類似度算出手段で算出した類似度が高いＳＮＳ交友範囲を有するＳＮＳユーザのユーザ識別子を、前記ユーザのＳＮＳにおけるユーザ識別子として特定する第４のステップ（例えば、図２のステップＳ５に相当）と、を備えることを特徴とするユーザ特定方法を提案している。

（９） 本発明は、Ｗｅｂアクセス履歴を取得、蓄積する履歴サーバ、およびＳＮＳサーバと接続され、ユーザのＳＮＳにおけるユーザ識別子を特定するユーザ特定装置におけるユーザ特定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記ユーザ特定装置が、閲覧交友範囲取得手段、ＳＮＳ交友範囲取得手段、範囲類似度算出手段、およびユーザ特定手段を備え、前記閲覧交友範囲取得手段が、前記履歴サーバに蓄積されている前記ユーザのＳＮＳへのＷｅｂアクセス履歴に基づいて、前記ユーザが前記ＳＮＳにおいてＷｅｂページの閲覧を介して交友を行ったＳＮＳユーザの範囲を示す閲覧交友範囲を取得する第１のステップ（例えば、図２のステップＳ１およびＳ２に相当）と、前記ＳＮＳ交友範囲取得手段が、前記ＳＮＳサーバから、前記ＳＮＳにおける各ＳＮＳユーザの交友関係の範囲を示すＳＮＳ交友範囲を取得する第２のステップ（例えば、図２のステップＳ３に相当）と、前記範囲類似度算出手段が、前記ＳＮＳ交友範囲取得手段で取得した前記各ＳＮＳユーザの前記ＳＮＳ交友範囲と、前記閲覧交友範囲取得手段で取得した前記閲覧交友範囲との類似度を算出する第３のステップ（例えば、図２のステップＳ４に相当）と、前記ユーザ特定手段が、前記範囲類似度算出手段で算出した類似度が高いＳＮＳ交友範囲を有するＳＮＳユーザのユーザ識別子を、前記ユーザのＳＮＳにおけるユーザ識別子として特定する第４のステップ（例えば、図２のステップＳ５に相当）と、を含むことを特徴とするプログラムを提案している。

本発明によれば、Ｗｅｂアクセス履歴から得られるユーザのＳＮＳ上の閲覧範囲と、ＳＮＳに構築されている交友範囲とからＳＮＳにおけるユーザ識別子を特定することができる。

本発明の第１の実施形態に係るユーザ特定装置の機能構成を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係るユーザ特定装置におけるユーザ特定処理フローを示す図である。 本発明の第２の実施形態に係るユーザ特定装置の機能構成を示す図である。 本発明の第３の実施形態に係るユーザ特定装置の機能構成を示す図である。

以下、図面を用いて、本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組み合わせを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。

実施可能なユーザが限られる行為（例えば、書き込みや削除）は暗号化して通信されるためにＷｅｂアクセス履歴は残らないが、モバイル機器への負荷を考慮し、閲覧といった実施可能なユーザが限られない行為については暗号化がされていないのでＷｅｂアクセス履歴は残っている。また、ＳＮＳにおいてユーザが閲覧する閲覧範囲は、ユーザのＳＮＳにおける交友関係に影響を受けるといえる。これらのことを利用して、本実施形態でユーザが閲覧した閲覧交友範囲とユーザのＳＮＳにおけるＳＮＳ交友範囲とに基づいて、ユーザのＳＮＳにおけるユーザ識別子（以下、ＳＮＳＩＤという）を特定する。

＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の第１の実施形態に係るユーザ特定装置１００の機能構成を示す図である。ユーザ特定装置１００は、Ｗｅｂアクセス履歴から得られるユーザのＳＮＳ上の閲覧交友範囲と、ＳＮＳに構築されている交友関係に基づく各ＳＮＳユーザのＳＮＳ交友範囲とから、ユーザがＳＮＳ上に持つＳＮＳユーザのユーザ識別子を特定する装置である。ユーザ特定装置１００は、プロキシサーバ１０およびＳＮＳを提供するＳＮＳサーバ２０と接続される。

プロキシサーバ１０は、社内や大学といった組織のＬＡＮに接続された端末から外部インターネットへの接続を中継するサーバであって、端末からＷｅｂページへのＷｅｂアクセス履歴を取得・蓄積する。Ｗｅｂアクセス履歴には、Ｗｅｂページにアクセスしたアクセス日時、アクセス先ＷｅｂページのＵＲＬ、およびＷｅｂページにアクセスしたユーザのユーザＩＤが含まれる。

プロキシサーバ１０が、全てのＷｅｂアクセス履歴を取得・蓄積すると、大量のデータを扱う必要があり、システム負荷が高くなってしまう。そこで、予め、プロキシサーバ１０が取得・蓄積するＷｅｂアクセス履歴を、ＳＮＳにおける交友関係に基づいて限定してもよい。例えば、ＳＮＳにおいて交友関係が広い人、いわゆる有名人のＷｅｂページへのＷｅｂアクセス履歴は取得しないとする。対象ユーザが有名人のページにアクセスしたという情報は、対象ユーザのＳＮＳＩＤを特定する上で、価値が低い情報だからである。

本実施形態においては、プロキシサーバ１０とユーザ特定装置１００とは独立しているが、プロキシサーバ１０をユーザ特定装置１００としてもよい。

ユーザ特定装置１００は、図１に示すように、アクセス履歴取得部１１０、閲覧交友範囲取得部１２０、ＳＮＳ交友範囲取得部１３０、交友範囲類似度算出部１４０、およびユーザ特定部１５０を備える。

アクセス履歴取得部１１０は、ＳＮＳ上にもつＳＮＳユーザのユーザ識別子（以下、ＳＮＳＩＤという）を特定したいユーザ（以下、対象ユーザという）のユーザＩＤに基づいて、プロキシサーバ１０からＷｅｂアクセス履歴を取得する。なお、Ｗｅｂアクセス履歴を取得する際に、期間や対象とするＳＮＳといった条件を設定してもよい。

閲覧交友範囲取得部１２０は、アクセス履歴取得部１１０で取得したＷｅｂアクセス履歴に基づいて、対象ユーザがＳＮＳにおいてＷｅｂページの閲覧を介して交友を行ったＳＮＳユーザの範囲を示す閲覧交友範囲を取得する。Ｗｅｂアクセス履歴に、複数のＳＮＳのＷｅｂページに関するものが含まれている場合には、閲覧交友範囲取得部１２０はＳＮＳ毎に閲覧交友範囲は取得し、取得した閲覧交友範囲それぞれについて後述する処理が行われる。なお、以下、アクセス履歴取得部１１０で取得したＷｅｂアクセス履歴には、複数のＳＮＳではなく一のＳＮＳのＷｅｂページに関するものが含まれているとする。

閲覧交友範囲取得部１２０は、具体的には、まず、アクセス履歴取得部１１０で取得したアクセス履歴それぞれから、対象ユーザがアクセスしたＷｅｂページのＵＲＬを特定する。次に、閲覧交友範囲取得部１２０は、特定したＵＲＬのページ内容を解析して、そのページに投稿したＳＮＳユーザのＳＮＳＩＤを取得する。なお、一のＷｅｂページに複数ＳＮＳユーザが投稿している場合には、投稿した全ＳＮＳユーザのＳＮＳＩＤを取得してもよいし、最初に投稿したＳＮＳユーザのＳＮＳＩＤのみを取得してもよい。そして、閲覧交友範囲取得部１２０は、各Ｗｅｂページから取得したＳＮＳＩＤをリスト化した閲覧交友リストを閲覧交友範囲として取得する。

ＳＮＳ交友範囲取得部１３０は、ＳＮＳにおける各ＳＮＳユーザの交友関係を示すＳＮＳ交友範囲を取得する。具体的には、ＳＮＳ交友範囲取得部１３０は、ＳＮＳユーザ毎に、ＳＮＳユーザと交友関係にあるＳＮＳユーザのＳＮＳＩＤをリスト化したＳＮＳ交友リストをＳＮＳ交友範囲として、ＳＮＳサーバ２０から取得する。

交友範囲類似度算出部１４０は、ＳＮＳ交友範囲取得部１３０で取得したＳＮＳ交友範囲それぞれについて、閲覧交友範囲取得部１２０で取得した閲覧交友範囲との類似度を算出する。具体的には、ＳＮＳ交友範囲であるＳＮＳ交友リストに含まれるＳＮＳＩＤと、閲覧交友範囲である閲覧交友リストに含まれるＳＮＳＩＤとがどの程度一致しているかを、交友範囲類似度算出部１４０は類似度として算出する。

ユーザ特定部１５０は、交友範囲類似度算出部１４０で算出した類似度が最も高いＳＮＳ交友範囲を持つＳＮＳユーザのＳＮＳＩＤを、対象ユーザのＳＮＳでのＳＮＳＩＤと特定する。そして、ユーザ特定部１５０は、特定したＳＮＳＩＤや、特定したＳＮＳＩＤと対象ユーザのユーザＩＤとの組合せを出力する。ＳＮＳにおいて閲覧する閲覧範囲は、ユーザのＳＮＳにおける交友関係に影響を受けるといえるので、対象ユーザの閲覧交友範囲と類似度が高いＳＮＳ交友範囲のＳＮＳユーザは、対象ユーザと同一人物であると特定することができる。

なお、ユーザ特定部１５０は、交友範囲類似度算出部１４０で算出された類似度が所定値以上のＳＮＳ交友範囲がない場合には、対象ユーザのＳＮＳでのＳＮＳＩＤはないと特定してもよい。類似度が低いＳＮＳ交友範囲をもつＳＮＳユーザは、対象ユーザと同一人物であるとは特定できる可能性が低いからである。

また、ユーザ特定部１５０は、交友範囲類似度算出部１４０で算出した類似度が所定値以上のＳＮＳ交友範囲を持つＳＮＳユーザのＳＮＳＩＤを、対象ユーザのＳＮＳＩＤ候補として記憶しておき、定期的に同様の処理を繰り返し行って、候補として特定されることが最も多いＳＮＳＩＤを対象ユーザのＳＮＳＩＤとしてもよい。プロキシサーバ１０のＷｅｂアクセス履歴の保存期間が短い場合や、プロキシサーバ１０が記憶できるＷｅｂアクセス履歴が限られている場合に、有益である。

図２は、本実施形態に係るユーザ特定装置１００におけるユーザ特定処理フローを示す図である。

まず、ステップＳ１において、アクセス履歴取得部１１０は、対象ユーザのユーザＩＤに基づいて、プロキシサーバ１０からＷｅｂアクセス履歴を取得する。

次に、ステップＳ２において、閲覧交友範囲取得部１２０は、ステップＳ１で取得したＷｅｂアクセス履歴に基づいて、対象ユーザがＳＮＳにおいてＷｅｂページの閲覧を介して交友を行った範囲である閲覧交友範囲を取得する。

次に、ステップＳ３において、ＳＮＳ交友範囲取得部１３０は、ＳＮＳにおける各ＳＮＳユーザの交友関係を示すＳＮＳ交友範囲を取得する。

次に、ステップＳ４において、交友範囲類似度算出部１４０は、ステップＳ３で取得したＳＮＳ交友範囲それぞれについて、ステップＳ２で取得した閲覧交友範囲との類似度を算出する。

次に、ステップＳ５において、ユーザ特定部１５０は、交友範囲類似度算出部１４０で算出した類似度が高いＳＮＳ交友範囲を持つＳＮＳユーザのＳＮＳＩＤを、対象ユーザのＳＮＳでのＳＮＳＩＤと特定する。

以上、説明したように、本実施形態によれば、Ｗｅｂアクセス履歴から得られるユーザの閲覧交友範囲とＳＮＳでの交友関係から得られるＳＮＳ交友範囲とから、ユーザのＳＮＳにおけるユーザ識別子（ＳＮＳＩＤ）を特定することができる。
その結果、企業にとって問題ある発言があった場合、その発言が内部の人間が行ったものであるか確認することが可能となる。

＜第２の実施形態＞
図３を用いて、本発明の第２の実施形態について説明する。第１の実施形態においては、閲覧交友範囲およびＳＮＳ交友範囲として、ＳＮＳＩＤのリストを用いたが、本実施形態においては、ＳＮＳＩＤを要素とするベクトル空間を用いる。なお、第１の実施形態と同一の符号を付す構成要素については、同一の機能を有することから、その詳細な説明は省略する。

図３は、本発明の第２の実施形態に係るユーザ特定装置１０１の機能構成を示す図である。ユーザ特定装置１０１は、Ｗｅｂアクセス履歴から得られるユーザのＳＮＳ上の閲覧交友範囲と、ＳＮＳに構築されている交友関係に基づく各ＳＮＳユーザのＳＮＳ交友範囲とから、ユーザがＳＮＳ上に持つＳＮＳユーザのユーザ識別子を特定する装置であって、プロキシサーバ１０およびＳＮＳを提供するＳＮＳサーバ２０と接続される。

ユーザ特定装置１０１は、図３に示すように、アクセス履歴取得部１１０、閲覧交友範囲取得部１２１、ＳＮＳ交友範囲取得部１３１、交友範囲類似度算出部１４１、およびユーザ特定部１５０を備える。

閲覧交友範囲取得部１２１は、アクセス履歴取得部１１０で取得したＷｅｂアクセス履歴に基づいて、対象ユーザがＳＮＳにおいてＷｅｂページの閲覧を介して交友を行った範囲である閲覧交友範囲を取得する。Ｗｅｂアクセス履歴に、複数のＳＮＳのＷｅｂページに関するものが含まれている場合には、閲覧交友範囲取得部１２１はＳＮＳ毎に閲覧交友範囲は取得し、取得した閲覧交友範囲それぞれについて後述する処理が行われる。なお、以下、アクセス履歴取得部１１０で取得したＷｅｂアクセス履歴には、複数のＳＮＳではなく一のＳＮＳのＷｅｂページに関するものが含まれているとする。

具体的には、閲覧交友範囲取得部１２１は、まず、アクセス履歴取得部１１０で取得したアクセス履歴それぞれから、対象ユーザがアクセスしたＷｅｂページのＵＲＬを特定する。次に、閲覧交友範囲取得部１２１は、特定したＵＲＬのＷｅｂページ内容を解析して、そのＷｅｂページに投稿したＳＮＳユーザのＳＮＳＩＤを取得する。なお、一のＷｅｂページに複数ＳＮＳユーザが投稿している場合には、投稿した全ＳＮＳユーザのＳＮＳＩＤを取得してもよいし、最初に投稿したＳＮＳユーザのＳＮＳＩＤのみを取得してもよい。次に、閲覧交友範囲取得部１２１は、Ｗｅｂアクセス履歴から取得したＳＮＳＩＤとＳＮＳサーバ２０から取得した全ＳＮＳＩＤとに基づいて、（１）式に示す、各ＳＮＳＩＤへのアクセス有無を数値化して要素とするアクセスベクトルＡを閲覧交友範囲として取得する。

アクセスベクトルＡのｘ_ｉに、各ＳＮＳユーザへの対象ユーザの接触回数を重み付けした値を用いてもよい。ここで、接触回数とは、対象ユーザのＳＮＳユーザへの発言回数、書き込み回数、同意回数等の総回数である。この場合には、ｘ_ｉは（２）式で定義される。

ＳＮＳ交友範囲取得部１３１は、ＳＮＳにおける各ＳＮＳユーザの交友関係を示すＳＮＳ交友範囲を取得する。具体的には、ＳＮＳ交友範囲取得部１３１は、ＳＮＳユーザ毎に、ＳＮＳユーザと交友関係にあるＳＮＳユーザのＳＮＳＩＤと、全ＳＮＳＩＤとをＳＮＳサーバ２０から取得し、これらに基づいて、（３）式に示す、各ＳＮＳユーザと他のＳＮＳユーザとの交友の有無を数値化して要素とする交友ベクトルＦ_ｋをＳＮＳ交友範囲として取得する。

一般的に有向グラフ解析における隣接行列生成時は、非特許文献１（Ｄ．Ａｕｓｔｉｎ．“Ｈｏｗ Ｇｏｏｇｌｅ ｆｉｎｄｓ ｙｏｕｒ ｎｅｅｄ ｉｎ ｔｈｅ Ｗｅｂ‘ｓ ｈａｙｓｔａｃｋ．”Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ（ＡＭＳ） Ｆｅａｔｕｒｅ Ｃｏｌｕｍｎ，（２００６）．［ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ａｍｓ．ｏｒｇ／ｓａｍｐｌｉｎｇｓ／ｆｅａｔｕｒｅ−ｃｏｌｕｍｎ／ｆｃａｒｃ−ｐａｇｅｒａｎｋ（２０１４年５月２６日検索）］にあるように、自分自身への接続は無いと解釈してｋ＝ｉの場合ζ_ｉ＝０と定義する。しかし、本実施形態においては、ユーザは自分自身のＷｅｂページを閲覧することも考えられるため、ｋ＝ｉの場合ζ_ｉ＝１とする。

接続ベクトルＦ_ｋのｙ_ｉに、交友の深さを重み付けした値を用いてもよい。交友の深さは、ＳＮＳにおけるＳＮＳユーザ間の互いに向けての発言頻度で表し、この場合には、ｙ_ｉは、（４）式で定義される。

このように交友の深さで重み付けするのは、ＳＮＳユーザｉが多くの他ＳＮＳユーザと交友関係がある場合でも、ＳＮＳ上でＳＮＳユーザｉとＳＮＳユーザｊとの交友が深ければ、ＳＮＳユーザｉへのアクセス履歴を持つ対象ユーザはＳＮＳユーザｊである可能性が高いからである。

また、ＳＮＳ上でのソーシャルグラフで密接に関係があるユーザ間では、互いの発言頻度が少なくとも、互いの閲覧頻度が高い可能性がある。そこで、ＳＮＳ交友範囲取得部１３１は、例えば、非特許文献２（Ｙ．−Ｙ．Ａｈｎ，Ｊ．Ｐ．Ｂａｇｒｏｗ，ａｎｄ Ｓ．Ｌｅｈｍａｎｎ，“Ｌｉｎｋ ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ ｒｅｖｅａｌ ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅ ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ｉｎ ｎｅｔｗｏｒｋｓ”， Ｎａｔｕｒｅ ４６６， ７６１ （２０１０）.）に述べられているようなグラフクラスタリング手法を用いて、ＳＮＳ上のソーシャルグラフから、互いに密接にリンクしあうＳＮＳユーザグループを取り出す。そして、取り出したＳＮＳユーザグループのうちＳＮＳユーザｋが属するＳＮＳユーザグループにＳＮＳユーザｉが属するか否かに基づいて、ＳＮＳユーザｉとの交友の有無を示すｙ_ｉに重みをつけてもよい。

交友範囲類似度算出部１４１は、ＳＮＳ交友範囲取得部１３１で取得したＳＮＳ交友範囲それぞれについて、閲覧交友範囲取得部１２１で取得した閲覧交友範囲との類似度を算出する。具体的には、閲覧交友範囲を示すアクセスベクトルＡとＳＮＳ交友範囲を示す交友ベクトルＦ_ｋとの内積を、交友範囲類似度算出部１４１は類似度として算出する。

以上、説明したように、本実施形態によれば、閲覧交友範囲およびＳＮＳ交友範囲をベクトル空間で表すことで、閲覧交友範囲およびＳＮＳ交友範囲の類似度を算出することができる。また、ベクトル空間にＳＮＳユーザ間のアクセス回数や交友の深さにより重み付けすることにより、より精度よくユーザのＳＮＳユーザを特定することができる。

＜第３の実施形態＞
図４を用いて、本発明の第３の実施形態について説明する。第１の実施形態においては、ＳＮＳにおける全ＳＮＳユーザそれぞれの交友関係を取得したが、本実施形態では、対象ユーザである可能性が高いＳＮＳユーザそれぞれの交友関係を取得する。なお、第１の実施形態と同一の符号を付す構成要素については、同一の機能を有することから、その詳細な説明は省略する。

図４は、本発明の第３の実施形態に係るユーザ特定装置１０２の機能構成を示す図である。ユーザ特定装置１０２は、Ｗｅｂアクセス履歴から得られるユーザのＳＮＳ上の閲覧交友範囲と、ＳＮＳに構築されている交友関係に基づく各ＳＮＳユーザのＳＮＳ交友範囲とから、ユーザがＳＮＳ上に持つＳＮＳユーザのユーザ識別子を特定する装置であって、プロキシサーバ１０およびＳＮＳを提供するＳＮＳサーバ２０と接続される。

ユーザ特定装置１０２は、図４に示すように、アクセス履歴取得部１１０、閲覧交友範囲取得部１２０、ＳＮＳユーザ絞込み部１６０、ＳＮＳユーザ記憶部１７０、ＳＮＳ交友範囲取得部１３２、交友範囲類似度算出部１４０、およびユーザ特定部１５０を備える。

ＳＮＳユーザ絞込み部１６０は、アクセス履歴取得部１１０で取得されたアクセス履歴に基づいて、ＳＮＳ交友範囲取得部１３２でＳＮＳサーバ２０から交友関係を取得するＳＮＳユーザのＳＮＳＩＤを絞り込む。

ＳＮＳユーザ絞込み部１６０は、具体的には、アクセス履歴取得部１１０で取得したアクセス履歴それぞれから、対象ユーザがアクセスしたＷｅｂページのＵＲＬを特定する。次に、閲覧交友範囲取得部１２０は、特定したＵＲＬのＷｅｂページ内容を解析して、そのＷｅｂページに投稿したＳＮＳユーザのＳＮＳＩＤを取得する。なお、一のＷｅｂページに複数ＳＮＳユーザが投稿している場合には、投稿した全ＳＮＳユーザのＳＮＳＩＤを取得してもよいし、最初に投稿したＳＮＳユーザのＳＮＳＩＤのみを取得してもよい。そして、ＳＮＳユーザ絞込み部１６０は、ＳＮＳ交友範囲取得部１３２に取得したＳＮＳＩＤを送信する。対象ユーザがアクセスしていないＷｅｂページを投稿したＳＮＳユーザは、対象ユーザである可能性が高いからである。

ＳＮＳユーザ記憶部１７０は、ＳＮＳユーザ絞込み部１６０で取得したＳＮＳＩＤを記憶する。

ＳＮＳ交友範囲取得部１３２は、ＳＮＳユーザ記憶部１７０に記憶されているＳＮＳＩＤについて、ＳＮＳユーザと交友関係にあるＳＮＳユーザのＳＮＳＩＤをリスト化したＳＮＳ交友リストをＳＮＳ交友範囲として、ＳＮＳサーバ２０から取得する。

以上、説明したように、本実施形態によれば、ＳＮＳサーバから交友関係を取得するＳＮＳユーザを対象ユーザである可能性があるものに限定することにより、ＳＮＳサーバから取得する交友関係を減らし、効率的にＳＮＳサーバから交友関係を取得することができる。それにより、ＳＮＳサーバが、利用可能なアクセス数を制限していたり、送受信するデータが従量制課金で料金が必要であったり、ＳＮＳの交友関係を自由に取得できない場合に有効である。

なお、ユーザ特定装置の処理をコンピュータシステムが読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたユーザ特定装置に読み込ませ、実行することによって本発明のユーザ特定装置を実現することができる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＯＳや周辺装置等のハードウェアを含む。

また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）システムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。

また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。更に、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１０ プロキシサーバ
２０ ＳＮＳサーバ
１００，１０１，１０２ ユーザ特定装置
１１０ アクセス履歴取得部
１２０，１２１ 閲覧交友範囲取得部
１３０，１３１，１３２ ＳＮＳ交友範囲取得部
１４０ 交友範囲類似度算出部
１５０ ユーザ特定部
１６０ ＳＮＳユーザ絞込み部
１７０ ＳＮＳユーザ記憶部

Claims (9)

1. Ｗｅｂアクセス履歴を取得、蓄積する履歴サーバ、およびＳＮＳサーバと接続され、ユーザのＳＮＳにおけるユーザ識別子を特定するユーザ特定装置であって、
   前記履歴サーバに蓄積されている前記ユーザのＳＮＳへのＷｅｂアクセス履歴に基づいて、前記ユーザが前記ＳＮＳにおいてＷｅｂページの閲覧を介して交友を行ったＳＮＳユーザの範囲を示す閲覧交友範囲を取得する閲覧交友範囲取得手段と、
   前記ＳＮＳサーバから、前記ＳＮＳにおける各ＳＮＳユーザの交友関係の範囲を示すＳＮＳ交友範囲を取得するＳＮＳ交友範囲取得手段と、
   前記ＳＮＳ交友範囲取得手段で取得した前記各ＳＮＳユーザの前記ＳＮＳ交友範囲と、前記閲覧交友範囲取得手段で取得した前記閲覧交友範囲との類似度を算出する範囲類似度算出手段と、
   前記範囲類似度算出手段で算出した類似度が高いＳＮＳ交友範囲を有するＳＮＳユーザのユーザ識別子を、前記ユーザのＳＮＳにおけるユーザ識別子として特定するユーザ特定手段と、
   を備えることを特徴とするユーザ特定装置。
2. 前記閲覧交友範囲取得手段が、前記閲覧交友範囲として、前記ユーザのＳＮＳへのＷｅｂアクセス履歴に基づいて、前記ＳＮＳの各ユーザとの閲覧による交友状態を数値化し、当該数値化された交友状態を要素とするアクセスベクトルを取得し、
   前記ＳＮＳ交友範囲取得手段が、前記ＳＮＳ交友範囲として、前記各ＳＮＳユーザについて、前記ＳＮＳにおける交友関係を数値化し、当該数値化された交友関係を要素とする交友ベクトルを取得し、
   前記範囲類似度算出手段が、前記ＳＮＳ交友範囲取得手段で取得した前記交友ベクトルと、前記閲覧交友範囲取得手段で取得した前記アクセスベクトルとの内積を、前記類似度として算出することを特徴とする請求項１に記載のユーザ特定装置。
3. 前記交友状態が、前記ユーザのＳＮＳへのＷｅｂアクセス履歴に基づいて、前記ＳＮＳの各ユーザへの接触頻度により重み付けして数値化されることを特徴とする請求項２に記載のユーザ特定装置。
4. 前記交友関係が、前記ＳＮＳサーバから取得したＳＮＳユーザ間の発言頻度により重み付けして数値化されることを特徴とする請求項２または請求項３に記載のユーザ特定装置。
5. 前記ＳＮＳサーバから取得した前記ＳＮＳにおける各ＳＮＳユーザの交友関係に基づいて、前記ＳＮＳにおけるユーザグループを解析するユーザグループ解析手段を備え、
   前記交友関係が、前記ユーザグループ解析手段で解析されたユーザグループに属するか否かによって重み付けして数値化されることを特徴とする請求項２から請求項４のいずれかに記載のユーザ特定装置。
6. 前記ユーザのＳＮＳへのＷｅｂアクセス履歴に基づいて取得した、前記ユーザが前記ＳＮＳにおいてＷｅｂページの閲覧を介して交友を行ったＳＮＳユーザを記憶する対象ＳＮＳユーザ記憶手段を備え、
   前記対象ＳＮＳユーザ記憶手段に記憶されているＳＮＳユーザに関するＷｅｂページへの前記ユーザのＷｅｂアクセス履歴を、当該ユーザのＳＮＳへのＷｅｂアクセス履歴として前記履歴サーバから取得することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載のユーザ特定装置。
7. 前記履歴サーバが、前記ＳＮＳサーバから取得した前記ＳＮＳにおける各ＳＮＳユーザの交友関係に基づいて、取得、蓄積するＷｅｂアクセス履歴を決定することを特徴とする請求項１から請求項６のいずれかに記載のユーザ特定装置。
8. Ｗｅｂアクセス履歴を取得、蓄積する履歴サーバ、およびＳＮＳサーバと接続され、ユーザのＳＮＳにおけるユーザ識別子を特定するユーザ特定装置におけるユーザ特定方法であって、
   前記ユーザ特定装置が、閲覧交友範囲取得手段、ＳＮＳ交友範囲取得手段、範囲類似度算出手段、およびユーザ特定手段を備え、
   前記閲覧交友範囲取得手段が、前記履歴サーバに蓄積されている前記ユーザのＳＮＳへのＷｅｂアクセス履歴に基づいて、前記ユーザが前記ＳＮＳにおいてＷｅｂページの閲覧を介して交友を行ったＳＮＳユーザの範囲を示す閲覧交友範囲を取得する第１のステップと、
   前記ＳＮＳ交友範囲取得手段が、前記ＳＮＳサーバから、前記ＳＮＳにおける各ＳＮＳユーザの交友関係の範囲を示すＳＮＳ交友範囲を取得する第２のステップと、
   前記範囲類似度算出手段が、前記ＳＮＳ交友範囲取得手段で取得した前記各ＳＮＳユーザの前記ＳＮＳ交友範囲と、前記閲覧交友範囲取得手段で取得した前記閲覧交友範囲との類似度を算出する第３のステップと、
   前記ユーザ特定手段が、前記範囲類似度算出手段で算出した類似度が高いＳＮＳ交友範囲を有するＳＮＳユーザのユーザ識別子を、前記ユーザのＳＮＳにおけるユーザ識別子として特定する第４のステップと、
   を備えることを特徴とするユーザ特定方法。
9. Ｗｅｂアクセス履歴を取得、蓄積する履歴サーバ、およびＳＮＳサーバと接続され、ユーザのＳＮＳにおけるユーザ識別子を特定するユーザ特定装置におけるユーザ特定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
   前記ユーザ特定装置が、閲覧交友範囲取得手段、ＳＮＳ交友範囲取得手段、範囲類似度算出手段、およびユーザ特定手段を備え、
   前記閲覧交友範囲取得手段が、前記履歴サーバに蓄積されている前記ユーザのＳＮＳへのＷｅｂアクセス履歴に基づいて、前記ユーザが前記ＳＮＳにおいてＷｅｂページの閲覧を介して交友を行ったＳＮＳユーザの範囲を示す閲覧交友範囲を取得する第１のステップと、
   前記ＳＮＳ交友範囲取得手段が、前記ＳＮＳサーバから、前記ＳＮＳにおける各ＳＮＳユーザの交友関係の範囲を示すＳＮＳ交友範囲を取得する第２のステップと、
   前記範囲類似度算出手段が、前記ＳＮＳ交友範囲取得手段で取得した前記各ＳＮＳユーザの前記ＳＮＳ交友範囲と、前記閲覧交友範囲取得手段で取得した前記閲覧交友範囲との類似度を算出する第３のステップと、
   前記ユーザ特定手段が、前記範囲類似度算出手段で算出した類似度が高いＳＮＳ交友範囲を有するＳＮＳユーザのユーザ識別子を、前記ユーザのＳＮＳにおけるユーザ識別子として特定する第４のステップと、
   を含むことを特徴とするプログラム。

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