JPWO2018220734A1 - グループ推薦装置、グループ推薦方法およびグループ推薦用プログラム - Google Patents

Abstract

ＳＮＳシステムにおいて設定された複数のグループのうち、推薦対象ユーザがコミュニケーションに関するアクティビティ情報を閲覧しているグループである閲覧グループと同じグループに参加しているユーザを特定する同グループ参加ユーザ特定部１４ａと、当該特定した同グループ参加ユーザが参加しているグループであって閲覧グループとは異なる他のグループを推薦対象ユーザに推薦する他グループ推薦部１４ｂとを備え、どのユーザがどのグループに参加しているかを示した参加グループ情報があれば、その参加グループ情報に基づいて特定されるグループを推薦対象ユーザに対して推薦することができるようにして、推薦対象ユーザが自ら参加しているグループ内において、推薦対象ユーザの発言情報が十分に記録されているか否かによらず、当該推薦対象ユーザの嗜好に合う可能性のある他のグループを推薦できるようにする。

Description

本発明は、グループ推薦装置、グループ推薦方法およびグループ推薦用プログラムに関し、特に、インターネット上のコミュニケーションツールにおいて設定された複数のグループの中から何れかをユーザに推薦する処理を行う装置に用いて好適なものである。

近年、インターネット上におけるコミュニケーションツールとして、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）や電子掲示板が普及し、ユーザの数も年々増加している。これらのコミュニケーションツールでは、複数のユーザがグループ（コミュニティあるいはサークルとも呼ばれる）を設定し、当該グループ内でのみ固有の情報交換をすることも可能になっている。

コミュニケーションツール上には様々なテーマのグループが設定されており、共通の趣味や関心を持つユーザのグループも数多く存在する。グループには、公開グループと非公開グループとが存在する。特定のユーザのみに参加権限が与えられる非公開グループに対し、公開グループは誰でも自由に参加することが可能である。例えば、検索ボックスにキーワードを入力して、グループ名やテーマを対象として検索を行い、その検索結果一覧の中から所望のグループを選択して参加申請することが可能となっている。

なお、所定の類似度を算出し、類似度が所定の条件を満たすグループをユーザに推薦するようにした技術も知られている（例えば、特許文献１〜３参照）。特許文献１に記載の類似コミュニティ紹介装置では、掲示板サーバから取得した複数のログデータを対象として類似度を算出し、類似度がしきい値を超えている場合は、当該類似度の算出の対象データであった２つのログデータの内の一方のログデータを記録したコミュニティのユーザに対し、他方のログデータを記録したコミュニティの存在を通知する。

特許文献２に記載のＳＮＳ通信システムでは、会話属性情報の類似度を算出し、算出した類似度が所定の条件を満たす他のグループをユーザに推薦する。また、特許文献３に記載のＳＮＳ通信システムでは、推薦要求ユーザの投稿コンテンツデータと、当該コンテンツに対する他のユーザの投稿コメントとに基づいて、ユーザ嗜好情報を生成し、当該ユーザが未所属のグループのグループ嗜好情報との類似度を算出して、類似度が所定の閾値を超える未所属グループに対応するグループ情報に基づいて、推薦情報を生成して配信する。

特開２００３−３４５８８８号公報 特開２０１３−１６１３２８号公報 特開２０１４−１３７７０６号公報

上記特許文献１〜３に記載のシステムでは、あるグループに参加しているユーザに対して他のグループを推薦するために、所定の類似度を算出している。この類似度を算出するためには、ユーザがグループ内で会話や投稿をしているときのログデータ、会話属性情報、投稿コンテンツデータなど（以下、これらを総称して「発言情報」という）が必要である。

そのため、このような発言情報が記録されていないユーザに対して他のグループを推薦することができないという問題があった。例えば、グループ内で自らは発言せず、同じグループに参加している他のユーザどうしの発言内容を閲覧して楽しんでいるユーザや、グループに参加したばかりで、類似度を算出するのに十分な発言情報が記録されていないユーザなどについては類似度を算出することができず、他のグループを推薦することができない。

本発明は、このような問題を解決するために成されたものであり、自らが参加しているグループ内で発言情報が十分に記録されているか否かによらず、ユーザの嗜好に合う可能性のある他のグループを推薦できるようにすることを目的とする。

上記した課題を解決するために、本発明では、インターネット上のコミュニケーションツールにおいて設定された複数のグループのうち、推薦対象ユーザがコミュニケーションに関するアクティビティ情報を閲覧しているグループである閲覧グループと同じグループに参加しているユーザを特定し、当該特定した同グループ参加ユーザが参加しているグループであって閲覧グループとは異なる他のグループを推薦対象ユーザに推薦するようにしている。

上記のように構成した本発明によれば、どのユーザがどのグループに参加しているかを示した参加グループ情報があれば、その参加グループ情報に基づいて特定されるグループを推薦対象ユーザに対して推薦することができる。ここで推薦されるグループは、推薦対象ユーザがコミュニケーションに関するアクティビティ情報を閲覧している閲覧グループと同じグループに参加しているユーザ、つまり推薦対象ユーザと同じ嗜好を持つ可能性のあるユーザが参加している他のグループであるから、当該他のグループも、推薦対象ユーザが嗜好を持つ可能性のあるグループであると言える。このように、本発明によれば、推薦対象ユーザが自ら参加しているグループ内において、推薦対象ユーザの発言情報が十分に記録されているか否かによらず、当該推薦対象ユーザの嗜好に合う可能性のある他のグループを推薦することができる。

本実施形態によるグループ推薦装置を適用したＳＮＳシステムの機能構成例を示すブロック図である。 本実施形態によるグループ推薦部の具体的な機能構成例を示すブロック図である。 本実施形態の同グループ参加ユーザ特定部および他グループ推薦部の動作を説明するための図である。 ユーザ参加状況に関する類似度の算出結果の一例を示す図である。 他の実施形態に係るグループ推薦部の機能構成例を示すブロック図である。 他の実施形態に係るグループ推薦部の機能構成例を示すブロック図である。 第１階層のグループおよび第２階層のグループの概念を模式的に示す図である。

以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本実施形態によるグループ推薦装置を適用したＳＮＳシステムの機能構成例を示すブロック図である。本実施形態のＳＮＳシステムは、複数のユーザがグループを設定し、当該グループ内で複数のユーザどうしが情報交換を行うことが可能になされたインターネット上のコミュニケーションツールである。

図１に示すように、本実施形態によるＳＮＳシステムは、サーバ１００と複数のユーザ端末２００とを備えて構成されている。サーバ１００とユーザ端末２００との間は、インターネット等の通信ネットワーク３００を介して接続可能に構成されている。

サーバ１００は、その機能構成として、グループ登録部１１、ユーザ登録部１２、コミュニケーション制御部１３およびグループ推薦部１４（本発明のグループ推薦装置に相当）を備えている。また、サーバ１００は、記憶媒体として、管理データベース１５を備えている。ここで、管理データベース１５は、グループ情報記憶部１５ａ、ユーザ情報記憶部１５ｂおよびアクティビティ情報記憶部１５ｃを備えている。

なお、上記各機能ブロック１１〜１４は、ハードウェア、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、上記各機能ブロック１１〜１４は、実際にはコンピュータのＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えて構成され、ＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶されたプログラムが動作することによって実現される。

ここでは、コミュニケーション制御部１３を備えたサーバ１００がグループ推薦部１４も備える構成を示しているが、グループ推薦部１４はサーバ１００とは別のサーバが備えるようにしてもよい。

グループ登録部１１は、ＳＮＳにおいてユーザが互いにコミュニケーションを行う場としてのグループを登録する。グループの登録は、例えば、サーバ１００から通信ネットワーク３００を介してユーザ端末２００に登録画面を提供し、ユーザがユーザ端末２００の操作部（キーボード、マウス、タッチパネル等）を操作して当該登録画面にデータを入力することによって、ユーザが任意のグループの登録を行うことが可能である。なお、サーバ１００の管理者がサーバ１００の操作部を操作することによってグループの登録を行うことができるようにしてもよい。

管理データベース１５のグループ情報記憶部１５ａは、グループ登録部１１によって生成されたグループに関するグループ情報を記憶する。グループ情報記憶部１５ａに記憶されるグループ情報は、どんなグループが登録されているかを示すための情報である。例えば、グループＩＤ、グループ名、登録者、登録日時などの情報がグループ情報として含まれている。なお、グループ名と登録者については、サーバ１００から通信ネットワーク３００を介してユーザ端末２００に提供される登録画面を通じて、ユーザがユーザ端末２００の操作部を操作して入力したものをグループ登録部１１が受け付ける。一方、グループＩＤと登録日時についてはグループ登録部１１が自動発行する。

ユーザ登録部１２は、各グループに参加しているユーザに関するユーザ情報を登録する。管理データベース１５のユーザ情報記憶部１５ｂは、ユーザ登録部１２により生成されたユーザ情報を記憶する。ここで、ユーザ情報は、ユーザの所属グループを示すための情報を含んでいる。例えば、ユーザＩＤ、ログインパスワード、ユーザが参加しているグループのグループＩＤなどの情報がユーザ情報として含まれている。

なお、ユーザＩＤおよびログインパスワードについては、サーバ１００から通信ネットワーク３００を介してユーザ端末２００に提供される登録画面を通じて、ユーザがユーザ端末２００の操作部を操作して入力したものをユーザ登録部１２が受け付ける。一方、グループＩＤについては、ユーザがユーザ端末２００の操作部を操作してどのグループに参加するかを指定すると、その指定されたグループのグループＩＤをユーザ登録部１２が自動発行する。

ここで、ユーザ情報記憶部１５ｂにおいてユーザＩＤに関連付けて記憶されるグループＩＤは、ユーザが参加しているグループを識別するための参加グループ情報に相当する。よって、ユーザ情報記憶部１５ｂは、特許請求の範囲の参加グループ情報記憶部に相当する。なお、グループ情報記憶部１５ａにおいて、グループＩＤに関連付けて、そのグループに参加しているユーザのユーザＩＤを記憶するようにしてもよい。この場合は、グループ情報記憶部１５ａが特許請求の範囲の参加グループ情報記憶部に相当する。

本実施形態において、ユーザは１つまたは複数のグループに任意に参加することが可能である。ユーザが複数のグループに参加した場合、ユーザ登録部１２によってユーザ情報記憶部１５ｂに記憶されるユーザ情報の中には、ユーザＩＤに関連付けて複数の参加グループＩＤが含まれている。

コミュニケーション制御部１３は、各グループ上でのユーザ間によるコミュニケーションを制御する。例えば、コミュニケーション制御部１３は、ユーザ端末２００から送られてくる各種のアクティビティ情報をアクティビティ情報記憶部１５ｃに記憶させて管理する。また、コミュニケーション制御部１３は、ユーザ端末２００から送られてくる閲覧要求に応じて、アクティビティ情報記憶部１５ｃからアクティビティ情報を読み出してユーザ端末２００に提供する。

アクティビティ情報記憶部１５ｃは、グループ内で交わされているコミュニケーションを表すアクティビティ情報を、ユーザＩＤおよびグループＩＤと関連付けてグループごとに記憶する。このアクティビティ情報には、発言情報や拍手情報などが含まれる。発言情報は、例えば投稿等によって書き込まれたコメント情報であり、書き込みが行われた日時情報や発言ＩＤと共にアクティビティ情報記憶部１５ｃに記憶される。拍手情報は、発言情報を閲覧したユーザがその内容に共感して拍手ボタンを押下したことを示す情報であり、拍手ボタンが押下された日時情報や、拍手を送った発言情報の発言ＩＤと共にアクティビティ情報記憶部１５ｃに記憶される。

グループ推薦部１４は、グループ登録部１１によって登録された複数のグループの中から何れかをユーザに推薦する。図２は、このグループ推薦部１４の具体的な機能構成例を示すブロック図である。図２に示すように、グループ推薦部１４は、同グループ参加ユーザ特定部１４ａおよび他グループ推薦部１４ｂを備えている。

同グループ参加ユーザ特定部１４ａは、ユーザ情報記憶部１５ｂ（参加グループ情報記憶部）に記憶されている参加グループ情報（すなわち、ユーザＩＤに関連付けて記憶されたグループＩＤの情報）に基づいて、推薦対象ユーザがコミュニケーションに関するアクティビティ情報を閲覧しているグループ（以下、閲覧グループという）と同じグループに参加しているユーザ（自ユーザおよび他のユーザを含む。以下、これを同グループ参加ユーザという）を特定する。

他グループ推薦部１４ｂは、ユーザ情報記憶部１５ｂ（参加グループ情報記憶部）に記憶されている参加グループ情報に基づいて、同グループ参加ユーザ特定部１４ａにより特定された同グループ参加ユーザが参加しているグループであって閲覧グループとは異なる他のグループを推薦対象ユーザに推薦する。

同グループ参加ユーザ特定部１４ａおよび他グループ推薦部１４ｂの処理は、例えば、サーバ１００から通信ネットワーク３００を介してユーザ端末２００に提供される操作画面を通じて、ユーザがユーザ端末２００の操作部を操作して推薦要求をサーバ１００に送信したときに、その推薦要求に応じて実行される。

図３は、同グループ参加ユーザ特定部１４ａおよび他グループ推薦部１４ｂの動作を説明するための図である。図３は、５人のユーザＡ〜Ｅが６つのグループＧｒ１〜Ｇｒ６の中の何れかに参加している状態を示している。表中において、各ユーザが参加しているグループに〇印を付して示している。すなわち、ユーザＡは３つのグループＧｒ１〜Ｇｒ３に参加し、ユーザＢは３つのグループＧｒ２〜Ｇｒ４に参加し、ユーザＣは３つのグループＧｒ２，Ｇｒ４，Ｇｒ５に参加し、ユーザＤは１つのグループＧｒ６に参加し、ユーザＥは１つのグループＧｒ１に参加している。

いま、グループＧｒ２のアクティビティ情報を閲覧中のユーザＡのユーザ端末２００からサーバ１００に対して推薦要求が送信されたとする。この場合、同グループ参加ユーザ特定部１４ａは、推薦対象ユーザであるユーザＡがアクティビティ情報を閲覧している閲覧グループＧｒ２と同じグループに参加しているユーザを特定する。すなわち、図３の例では、ユーザＡが閲覧中のグループＧｒ２に参加しているユーザＡ，Ｂ，Ｃを同グループ参加ユーザとして特定する。

他グループ推薦部１４ｂは、同グループ参加ユーザ特定部１４ａにより特定された同グループ参加ユーザＡ，Ｂ，Ｃが参加しているグループであって、閲覧グループとは異なる他のグループをユーザＡに推薦する。すなわち、図３の例では、同グループ参加ユーザＡ，Ｂ，Ｃが参加しているグループＧｒ１〜Ｇｒ５のうち、閲覧グループＧｒ２とは異なる他のグループＧｒ１，Ｇｒ３，Ｇｒ４，Ｇｒ５をユーザＡに推薦する。推薦された４つのグループＧｒ１，Ｇｒ３，Ｇｒ４，Ｇｒ５のうち、グループＧｒ４，Ｇｒ５は、ユーザＡが参加していない未知のグループである。

このように構成した本実施形態によれば、どのユーザがどのグループに参加しているかを示した参加グループ情報があれば、その参加グループ情報に基づいて特定されるグループを推薦対象ユーザに対して推薦することができる。ここで推薦されるグループは、推薦対象ユーザがアクティビティ情報を閲覧している閲覧グループと同じグループに参加しているユーザ、つまり推薦対象ユーザと同じ嗜好を持つ可能性のあるユーザが参加している他のグループであるから、当該他のグループも、推薦対象ユーザが嗜好を持つ可能性のあるグループであると言える。このように、本実施形態によれば、推薦対象ユーザが自ら参加しているグループ内において、推薦対象ユーザの発言情報が十分に記録されているか否かによらず、当該推薦対象ユーザの嗜好に合う可能性のある他のグループを推薦することができる。

なお、上記実施形態では、同グループ参加ユーザ特定部１４ａが自ユーザ（推薦対象ユーザ）を含めて同グループ参加ユーザを特定する例について説明したが、自ユーザを除く他のユーザのみを対象として同グループ参加ユーザを特定するようにしてもよい。図３の例の場合、同グループ参加ユーザ特定部１４ａは、推薦対象ユーザＡの閲覧グループＧｒ２と同じグループに参加している他のユーザＢ，Ｃのみを同グループ参加ユーザとして特定する。

この場合、他グループ推薦部１４ｂは、同グループ参加ユーザ特定部１４ａにより特定されたユーザＢ，Ｃが参加しているグループＧｒ２〜Ｇｒ５のうち、閲覧グループＧｒ２とは異なる他のグループＧｒ３〜Ｇｒ５をユーザＡに推薦する。

また、上記実施形態において、他グループ推薦部１４ｂは、閲覧グループとは異なる他のグループのうち、推薦対象ユーザが既に参加しているグループを除く他のグループのみを推薦するようにしてもよい。図３の例では、同グループ参加ユーザ特定部１４ａにより特定された同グループ参加ユーザＡ，Ｂ，Ｃが参加しているグループＧｒ１〜Ｇｒ５（または、自ユーザを除く他の同グループ参加ユーザＢ，Ｃが参加しているグループＧｒ２〜Ｇｒ５）のうち、ユーザＡが既に参加しているグループＧｒ１〜Ｇｒ３を除く他のグループＧｒ４，Ｇｒ５のみをユーザＡに推薦する。

以上示したように、他グループ推薦部１４ｂによって、同グループ参加ユーザが参加しているグループであって閲覧グループとは異なる他のグループが複数特定される場合がある。この場合に、他グループ推薦部１４ｂは、当該複数の他のグループの中から何れかを選択して推薦対象ユーザに推薦するようにしてもよい。

例えば、他グループ推薦部１４ｂは、ユーザ情報記憶部１５ｂ（参加グループ情報記憶部）を参照して、特定された複数の他のグループと閲覧グループとの間におけるユーザ参加状況に関する類似度をそれぞれ算出し、当該類似度に基づいて他のグループを推薦対象ユーザに推薦するようにしてもよい。ユーザ参加状況に関する類似度とは、閲覧グループに対する１以上のユーザの参加状況（参加の有無）と、他のグループに対する１以上のユーザの参加状況（参加の有無）とがどの程度類似しているかを示す指標である。

ユーザ参加状況に関する類似度として、例えば、共起係数、Jaccard係数、Simpson係数、またはコサイン距離を用いることが可能である。ここで、閲覧グループに対するユーザの参加の有無をＸ（Ｘ＝０または１）、他のグループに対するユーザの参加の有無をＹ（Ｙ＝０または１）とした場合、共起係数、Jaccard係数、Simpson係数、コサイン距離は、それぞれ次の式で算出することができる。
・共起係数＝Σ｛｜Ｘ∩Ｙ｜｝
・Jaccard係数＝Σ｛｜Ｘ∩Ｙ｜｝／Σ｛｜Ｘ∪Ｙ｜｝
・Simpson係数＝Σ｛｜Ｘ∩Ｙ｜｝／min（Σ｛｜Ｘ｜｝，Σ｛｜Ｙ｜｝）
・コサイン距離＝Σ｛｜Ｘ∩Ｙ｜｝／sqrt（Σ｛｜Ｘ｜｝Σ｛｜Ｙ｜｝）

図４は、図３に示したように各ユーザＡ〜Ｅが各グループＧｒ１〜Ｇｒ６に参加している状況において、推薦対象ユーザＡの閲覧グループＧｒ２と複数の他のグループＧｒ１，Ｇｒ３〜Ｇｒ６との間におけるユーザ参加状況に関する類似度をそれぞれ算出した結果を示す図である。図４（ａ）は共起係数、図４（ｂ）はJaccard係数、図４（ｃ）はSimpson係数、図４（ｄ）はコサイン距離をそれぞれ示している。

ここでは、図３において○印が入っている部分の値を１、それ以外の部分の値を０として、類似度を算出している。ここで、閲覧グループＧｒ２に関する０または１の値がＸ、他のグループＧｒ１，Ｇｒ３〜Ｇｒ６に関する０または１の値がＹである。例えば、閲覧グループＧｒ２に関していうと、ユーザＡ〜ＣはＸ＝１、ユーザＤ〜ＥはＸ＝０である。また、グループＧｒ１に関していうと、ユーザＡ，ＥはＹ＝１、ユーザＢ〜ＤはＹ＝０である。

例えば、閲覧グループＧｒ２と他のグループＧｒ１との共起係数は、ユーザＡに関して｜Ｘ∩Ｙ｜＝１、ユーザＢ〜Ｅに関して｜Ｘ∩Ｙ｜＝０であるから、Σ｛｜Ｘ∩Ｙ｜｝＝１となる。また、閲覧グループＧｒ２と他のグループＧｒ３との共起係数は、ユーザＡ，Ｂに関して｜Ｘ∩Ｙ｜＝１、ユーザＣ〜Ｅに関して｜Ｘ∩Ｙ｜＝０であるから、Σ｛｜Ｘ∩Ｙ｜｝＝２となる。

上述したように、他グループ推薦部１４ｂが、同グループ参加ユーザＡ，Ｂ，Ｃが参加しているグループＧｒ１〜Ｇｒ５（または、自ユーザを除く他の同グループ参加ユーザＢ，Ｃが参加しているグループＧｒ２〜Ｇｒ５）のうち、推薦対象ユーザＡが既に参加しているグループＧｒ１〜Ｇｒ３を除く他のグループＧｒ４，Ｇｒ５のみ抽出したとする。ここで、図４（ａ）のように共起係数を用いてユーザ参加状況に関する類似度を算出した場合、他グループ推薦部１４ｂは、共起係数の値が大きい方のグループＧｒ４を推薦対象ユーザＡに推薦する。

また、図４（ｂ）のようにJaccard係数を用いてユーザ参加状況に関する類似度を算出した場合、図４（ｄ）のようにコサイン距離を用いてユーザ参加状況に関する類似度を算出した場合も同様に、他グループ推薦部１４ｂは、算出値が大きい方のグループＧｒ４を推薦対象ユーザＡに推薦する。

これに対し、図４（ｃ）のようにSimpson係数を用いてユーザ参加状況に関する類似度を算出した場合は、グループＧｒ４，Ｇｒ５は何れもSimpson係数の値が同じとなる。この場合、他グループ推薦部１４ｂは、グループＧｒ４，Ｇｒ５の両方を推薦対象ユーザＡに推薦する。あるいは、別のルールに基づいて、グループＧｒ４，Ｇｒ５のうち何れかを選択して推薦するようにしてもよい。例えば、以下に説明するように、グループＧｒ４，Ｇｒ５のうち、活動中のグループを推薦するようにすることが可能である。または、参加ユーザ数が多い方のグループを推薦するようにしてもよい。また、別のルールに基づいてグループＧｒ４，Ｇｒ５の何れかを選択するのではなく、別のルールに基づいて評価が高くなる順にグループＧｒ４，Ｇｒ５の両方をリストとして推薦するようにしてもよい。

ここでは、同グループ参加ユーザの参加しているグループが複数あった場合に、閲覧グループに対するユーザ参加状況に関する類似度が最も大きいグループのみを推薦対象ユーザに推薦する例を説明したが、これに限定されない。例えば、同グループ参加ユーザの参加している複数のグループを、類似度が大きい順にリストとして推薦対象ユーザに推薦するようにしてもよい。

以下に、他のグループが複数特定された場合に、その中から何れかを選択することに関する別の例を説明する。図５は、他の実施形態に係るグループ推薦部１４’の機能構成例を示すブロック図である。図５に示す実施形態では、グループ推薦部１４’は、活動判定部１４ｃを更に備えている。また、他グループ推薦部１４ｂに代えて他グループ推薦部１４ｂ’を備えている。

活動判定部１４ｃは、アクティビティ情報記憶部１５ｃに記憶されているアクティビティ情報に基づいて、グループが活動中か否かを判定する。例えば、アクティビティ情報記憶部１５ｃに記憶されるアクティビティ情報の最新の更新が、現時点から遡ること所定時間（例えば、１分）以内に行われている場合は活動中、そうでない場合は非活動中と判定する。

あるいは、アクティビティ情報記憶部１５ｃに記憶されるアクティビティ情報の更新が、現時点から遡ること所定時間（例えば、１時間）以内に所定回数以上の行われている場合は活動中、そうでない場合は非活動中と判定するようにしてもよい。なお、グループが活動中か否かの判定方法は、ここに示したものに限定されず、他の方法によって判定するようにしてもよい。

他グループ推薦部１４ｂ’は、同グループ参加ユーザ特定部１４ａによって特定された同グループ参加ユーザが参加している他のグループのうち、活動判定部１４ｃにより活動中と判定された他のグループを推薦対象ユーザに推薦する。例えば、図３に示した例において、ユーザＡが推薦対象ユーザである場合、他グループ推薦部１４ｂ’は、まずは上述したように、同グループ参加ユーザ特定部１４ａにより特定された同グループ参加ユーザＡ，Ｂ，Ｃが参加しているグループＧｒ１〜Ｇｒ５のうち、推薦対象ユーザＡが既に参加しているグループＧｒ１〜Ｇｒ３を除く他のグループＧｒ４，Ｇｒ５を抽出するものとする。このうち、グループＧｒ４が活動中で，グループＧｒ５が非活動中であることが活動判定部１４ｃにより判定されたとする。この場合、他グループ推薦部１４ｂ’は、グループＧｒ４のみをユーザＡに推薦する。

このようにすれば、推薦対象ユーザの嗜好に合う可能性のある他のグループで、かつ、推薦する時点においてコミュニケーションが活性化しているグループを推薦対象ユーザに推薦することができる。これにより、推薦を受けたユーザは、他のグループに参加した直後から当該他のグループ内でのコミュニケーションを楽しむことが可能となる。

また、他のグループが複数特定された場合に、その中から何れかを選択することに関する更に別の例として、以下のようにしてもよい。すなわち、図１に示した他グループ推薦部１４ｂまたは図５に示した他グループ推薦部１４ｂ’は、同グループ参加ユーザ特定部１４ａによって特定された同グループ参加ユーザが参加している他のグループが複数特定された場合、当該複数の他のグループに対して参加ユーザ数が多い順に優先度を付けて、他のグループを推薦対象ユーザに推薦するようにしてもよい。ここで、他グループ推薦部１４ｂ’は、参加ユーザ数が最も多くて活動中のグループがあれば、そのグループのみを推薦するようにしてもよい。

図３の例において、図１に示した他グループ推薦部１４ｂは、上述したように、同グループ参加ユーザ特定部１４ａにより特定されたグループ参加ユーザＡ，Ｂ，Ｃが参加している他のグループＧｒ１〜Ｇｒ５のうち、推薦対象ユーザＡが既に参加しているグループＧｒ１〜Ｇｒ３を除く他のグループＧｒ４，Ｇｒ５を抽出するものとする。ここで、グループＧｒ４はユーザＢ，Ｃの２人が参加しており，グループＧｒ５はユーザＣのみが参加している。この場合、他グループ推薦部１４ｂは、参加ユーザ数が多い方のグループＧｒ４をユーザＡに推薦する。

また、図３の例において、図５に示した他グループ推薦部１４ｂ’は、上述したように、同グループ参加ユーザ特定部１４ａにより特定された同グループ参加ユーザＡ，Ｂ，Ｃが参加している他のグループＧｒ１〜Ｇｒ５のうち、推薦対象ユーザＡが既に参加しているグループＧｒ１〜Ｇｒ３を除く他のグループＧｒ４，Ｇｒ５を抽出するものとする。ここで、グループＧｒ４もグループＧｒ５も活動中であることが活動判定部１４ｃにより判定されたとする。この場合、他グループ推薦部１４ｂ’は、参加ユーザ数が多い方のグループＧｒ４をユーザＡに推薦する。

なお、グループＧｒ４が非活動中で，グループＧｒ５が活動中であることが活動判定部１４ｃにより判定されたとする。この場合に、他グループ推薦部１４ｂ’が、活動中のグループＧｒ５を優先して推薦するか、非活動中ではあるが参加ユーザ数が多いグループＧｒ４を優先して推薦するか、あるいはその両方を推薦するかについては、あらかじめ推薦ルールとして決めておく。

ここでは、同グループ参加ユーザが参加しているグループが複数あった場合に、参加ユーザ数が最も多いグループのみを推薦対象ユーザに推薦する例を説明したが、これに限定されない。例えば、同グループ参加ユーザが参加している複数のグループを、参加ユーザ数が多い順にリストとして推薦対象ユーザに推薦するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、同グループ参加ユーザ特定部１４ａに関して、推薦対象ユーザがアクティビティ情報を閲覧している閲覧グループと同じグループに参加しているユーザを特定する例について説明したが、図６のような構成によって同グループ参加ユーザを特定するようにしてもよい。図６の例において、グループ推薦部１４”は、発言頻度特定部１４ｄを更に備えている。また、グループ推薦部１４”は、同グループ参加ユーザ特定部１４ａに代えて同グループ参加ユーザ特定部１４ａ”を備えている。

発言頻度特定部１４ｄは、アクティビティ情報記憶部１５ｃに記憶されているアクティビティ情報に基づいて、推薦対象ユーザＡの発言の頻度と、当該推薦対象ユーザＡがアクティビティ情報を閲覧している閲覧グループＧｒ２と同じグループに参加している他のユーザＢ，Ｃの発言の頻度とを特定する。発言の頻度は、例えば、所定時間以内に記憶されている発言情報の数によって特定することが可能である。

同グループ参加ユーザ特定部１４ａ”は、推薦対象ユーザＡの閲覧グループＧｒ２と同じグループに参加している複数の他のユーザＢ，Ｃのうち、推薦対象ユーザＡと発言の頻度が同程度の他のユーザを特定する。例えば、同グループ参加ユーザ特定部１４ａ”は、発言の頻度を０回、１〜５回、６〜１０回、・・・などとランク分けし、推薦対象ユーザＡと発言の頻度が同じランクの他のユーザを特定する。なお、発言の頻度は、０回（発言無し）と１回以上（発言有り）との２ランクに分けてもよい。

例えば、推薦対象ユーザＡが閲覧グループＧｒ２内では専ら閲覧のみを楽しんでいる（発言頻度が０回）場合において、当該閲覧グループＧｒ２に参加している他のユーザＢの発言頻度が１回以上で、他のユーザＣの発言頻度が０回であれば、他ユーザ特定部１４ａ”はユーザＣを特定する。

このようにすれば、推薦対象ユーザＡと嗜好が似ている可能性があって、かつ、グループ内での活動状況も似ている他のユーザを特定して、当該他のユーザが参加している他のグループをユーザＡに推薦することができる。すなわち、単に嗜好が似ているというだけでなく、グループ内でのコミュニケーションの楽しみ方も似ている他のユーザが参加している他のグループをユーザＡに推薦することが可能となる。

なお、上記実施形態では、複数のグループが単に併存している場合の例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、第１階層グループおよび当該第１階層グループに属する第２階層グループの形態で、階層的にグループを管理するようにしてもよい。

すなわち、グループ登録部１１は、第１階層グループに関する第１階層グループ情報と、第１階層の下位に属する第２階層グループに関する第２階層グループ情報とを登録する。グループ情報記憶部１５ａは、グループ登録部１１によって生成された第１階層グループ情報および第２階層グループ情報を記憶する。

図７は、第１階層グループおよび第２階層グループの概念を模式的に示す図である。図７に示すように、サーバ１００が提供するコミュニケーションの場の中に、複数のコミュニティＣＭ１，ＣＭ２が登録され、各コミュニティＣＭ１，ＣＭ２の中に複数のサークルＣＬ１〜ＣＬ６が登録されている。コミュニティＣＭ１，ＣＭ２がそれぞれ第１階層グループ、サークルＣＬ１〜ＣＬ６がそれぞれ第２階層グループである。ここで、サークルＣＬ１〜ＣＬ４はコミュニティＣＭ１の下位に属し、サークルＣＬ５，ＣＬ６はコミュニティＣＭ２の下位に属している。

ユーザ登録部１２は、コミュニティＣＭ１，ＣＭ２に参加しているユーザおよびサークルＣＬ１〜ＣＬ６に参加しているユーザに関するユーザ情報を登録する。管理データベース１５のユーザ情報記憶部１５ｂは、ユーザ登録部１２によって生成されたユーザ情報を記憶する。ここで、ユーザ情報の１つとして記憶されるグループＩＤは、参加コミュニティＩＤおよび参加サークルＩＤとして特定される。

このようにグループを階層的に管理する場合において、同グループ参加ユーザ特定部１４ａ，１４ａ”および他グループ推薦部１４ｂ，１４ｂ’は、同じ第１階層グループに属する第２階層グループの範囲内で、同グループ参加ユーザの特定および他のグループの推薦を行うようにしてもよい。

例えば、図７の例において、ユーザＢが推薦対象ユーザである場合、同グループ参加ユーザ特定部１４ａ，１４ａ”は、推薦対象ユーザＢと同じコミュニティＣＭ１に属するサークルＣＬ１〜ＣＬ４の範囲内で、ユーザＢがアクティビティ情報を閲覧している閲覧グループと同じグループ（サークルＣＬ２〜ＣＬ４の何れか。ここでは、一例としてサークルＣＬ４が閲覧グループであるものとする。）に参加している他のユーザＡ，Ｃを特定する。

そして、他グループ推薦部１４ｂ，１４ｂ’は、推薦対象ユーザＢと同じコミュニティＣＭ１に属するサークルＣＬ１〜ＣＬ４の範囲内で、同グループ参加ユーザ特定部１４ａ，１４ａ”により特定された同グループ参加ユーザＡ，Ｃが参加しているサークルＣＬ１〜ＣＬ４（ユーザＣはサークルＣＬ５にも参加しているが、コミュニティＣＭ１の範囲外）のうち、推薦対象ユーザＢが参加していない他のサークルＣＬ１のみを推薦対象ユーザＢに推薦する。

その他、上記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

１４，１４’，１４” グループ推薦部
１４ａ，１４ａ” 他ユーザ特定部
１４ｂ，１４ｂ’ 他グループ推薦部
１４ｃ 活動判定部
１４ｄ 発言頻度特定部
１５ａ グループ情報記憶部（参加グループ情報記憶部）
１５ｂ ユーザ情報記憶部（参加グループ情報記憶部）
１５ｃ アクティビティ情報記憶部

Claims (8)

1. インターネット上のコミュニケーションツールにおいて設定された複数のグループの中から何れかをユーザに推薦する装置であって、
   上記ユーザが参加しているグループを識別するための参加グループ情報を記憶する参加グループ情報記憶部を参照して、推薦対象ユーザがコミュニケーションに関するアクティビティ情報を閲覧しているグループである閲覧グループと同じグループに参加しているユーザを特定する同グループ参加ユーザ特定部と、
   上記参加グループ情報記憶部を参照して、上記同グループ参加ユーザ特定部により特定された同グループ参加ユーザが参加しているグループであって上記閲覧グループとは異なる他のグループを上記推薦対象ユーザに推薦する他グループ推薦部とを備えたことを特徴とするグループ推薦装置。
2. 上記グループ内で交わされているコミュニケーションを表す上記アクティビティ情報を記憶するアクティビティ情報記憶部を参照して、グループが活動中か否かを判定する活動判定部を更に備え、
   上記他グループ推薦部は、上記同グループ参加ユーザが参加している上記他のグループが複数特定された場合、上記活動判定部により活動中と判定された他のグループを上記推薦対象ユーザに推薦することを特徴とする請求項１に記載のグループ推薦装置。
3. 上記他グループ推薦部は、上記同グループ参加ユーザが参加している上記他のグループが複数特定された場合、上記参加グループ情報記憶部を参照して、上記閲覧グループと上記特定された複数の他のグループとの間におけるユーザ参加状況に関する類似度をそれぞれ算出し、当該類似度に基づいて上記他のグループを上記推薦対象ユーザに推薦することを特徴とする請求項１または２に記載のグループ推薦装置。
4. 上記他グループ推薦部は、上記同グループ参加ユーザが参加している上記他のグループが複数特定された場合、当該複数の他のグループに対して参加ユーザ数が多い順に優先度を付けて、上記他のグループを上記推薦対象ユーザに推薦することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載のグループ推薦装置。
5. 上記グループ内で交わされているコミュニケーションを表す上記アクティビティ情報を記憶するアクティビティ情報記憶部を参照して、上記推薦対象ユーザの発言の頻度および上記同グループ参加ユーザ特定部により抽出された上記同グループ参加ユーザの発言の頻度を特定する発言頻度特定部とを更に備え、
   上記同グループ参加ユーザ特定部は、上記閲覧グループと同じグループに参加している複数の上記同グループ参加ユーザのうち、上記推薦対象ユーザと発言の頻度が同程度の他の同グループ参加ユーザを特定することを特徴とする請求項１に記載のグループ推薦装置。
6. 上記グループは、第１階層グループおよび当該第１階層グループに属する第２階層グループの形態で階層的に管理されており、
   上記同グループ参加ユーザ特定部および上記他グループ推薦部は、同じ第１階層グループに属する第２階層グループの範囲内で、上記同グループ参加ユーザの特定および上記他のグループの推薦を行うことを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載のグループ推薦装置。
7. インターネット上のコミュニケーションツールにおいて設定された複数のグループの中から何れかをユーザに推薦する方法であって、
   コンピュータの同グループ参加ユーザ特定部が、上記ユーザが参加しているグループを識別するための参加グループ情報を記憶した参加グループ情報記憶部を参照して、推薦対象ユーザがコミュニケーションに関するアクティビティ情報を閲覧しているグループである閲覧グループと同じグループに参加しているユーザを特定する第１のステップと、
   上記コンピュータの他グループ推薦部が、上記参加グループ情報記憶部を参照して、上記第１のステップで特定された同グループ参加ユーザが参加しているグループであって上記閲覧グループとは異なる他のグループを特定し、当該特定した上記他のグループを上記推薦対象ユーザに推薦する第２のステップとを有することを特徴とするグループ推薦方法。
8. インターネット上のコミュニケーションツールにおいて設定された複数のグループの中から何れかをユーザに推薦するための処理を実行するためのグループ推薦用プログラムであって、
   上記ユーザが参加しているグループを識別するための参加グループ情報を記憶する参加グループ情報記憶部を参照して、推薦対象ユーザがコミュニケーションに関するアクティビティ情報を閲覧しているグループである閲覧グループと同じグループに参加しているユーザを特定する同グループ参加ユーザ特定手段、および
   上記参加グループ情報記憶部を参照して、上記同グループ参加ユーザ特定手段により特定された同グループ参加ユーザが参加しているグループであって上記閲覧グループとは異なる他のグループを上記推薦対象ユーザに推薦するグループ推薦手段
   としてコンピュータを機能させるためのコンピュータ読み取り可能なグループ推薦用プログラム。