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明細書 :関係性グラフ相互連携システム

発行国 日本国特許庁(JP)
公報種別 特許公報(B1)
特許番号 特許第5413867号 (P5413867)
登録日 平成25年11月22日(2013.11.22)
発行日 平成26年2月12日(2014.2.12)
発明の名称または考案の名称 関係性グラフ相互連携システム
国際特許分類 G06F  17/30        (2006.01)
FI G06F 17/30 419B
G06F 17/30 220Z
G06F 17/30 340A
請求項の数または発明の数 12
全頁数 27
出願番号 特願2013-114985 (P2013-114985)
出願日 平成25年5月31日(2013.5.31)
審査請求日 平成25年8月22日(2013.8.22)
特許権者または実用新案権者 【識別番号】504132272
【氏名又は名称】国立大学法人京都大学
【識別番号】501408204
【氏名又は名称】株式会社神戸デジタル・ラボ
発明者または考案者 【氏名】新熊 亮一
【氏名】山口 和泰
早期審査対象出願または早期審理対象出願 早期審査対象出願
個別代理人の代理人 【識別番号】100114764、【弁理士】、【氏名又は名称】小林 正樹
審査官 【審査官】鈴木 和樹
参考文献・文献 特開2013-45326(JP,A)
特開2012-27685(JP,A)
加藤幹生,第5章 リンクマイニング つながりを分析してネットワークの成長パターンを発見,WEB+DB PRESS,日本,(株)技術評論社,2010年11月25日,第59巻,p.118-123
Ryoichi Shinkuma、外3名,Relational Metric: A New Metric for Network Service and In-network Resource Control,Consumer Communications and Networking Conference(CCNC), 2012 IEEE [ONLINE],2012年 1月17日,p.352-353,[DL from IEEE Xplore]
調査した分野 G06F 17/30
要約 【課題】複数の関係性グラフを相互に連携させて利用することができる関係性グラフ相互連携システムを提供することを目的とする。
【解決手段】複数の関係性グラフを分けて記憶する複数の関係性グラフデータベース20と、端末装置40からコンピュータネットワークを介して選択情報を受け付ける選択情報受付部101と、選択情報に基づいて関係性グラフデータベースの中から複数の関係性グラフを選択する関係性グラフ選択部102と、各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを測定することにより各関係性グラフを評価する関係性グラフ評価部103と、該関係性グラフ評価部103により評価された各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを評価するパラメータ評価部104と、該パラメータ評価部104によるパラメータの評価結果に基づいて、コンピュータネットワークを介して端末装置に出力させるノードを決定する出力ノード決定部105とを備える。
【選択図】図2
特許請求の範囲 【請求項1】
複数のノードをリンクで接続した複数の関係性グラフを相互に連携させる関係性グラフ相互連携システムであって、
複数の関係性グラフを分けて記憶する複数の関係性グラフデータベースと、
端末装置からコンピュータネットワークを介して選択情報を受け付ける選択情報受付部と、
該選択情報受付部により受け付けられた選択情報に基づいて、前記関係性グラフデータベースの中から複数の関係性グラフを選択する関係性グラフ選択部と、
該関係性グラフ選択部により選択された各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを測定することにより各関係性グラフを評価する関係性グラフ評価部と、
該関係性グラフ評価部により評価された各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを評価するパラメータ評価部と、
該パラメータ評価部によるパラメータの評価結果に基づいて、コンピュータネットワークを介して端末装置に出力させるノードを決定する出力ノード決定部とを備えることを特徴とする関係性グラフ相互連携システム。
【請求項2】
前記関係性グラフ評価部は、関係性グラフに含まれるノードの中から基点となる基点ノードを選択し、該基点ノードから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定する請求項1に記載の関係性グラフ相互連携システム。
【請求項3】
前記関係性グラフ評価部は、所定の各ノードと基点ノードから所定の各ノードまでの距離とが該距離の大きい順または小さい順でソートして表示されたノード一覧を作成する請求項2に記載の関係性グラフ相互連携システム。
【請求項4】
前記パラメータ評価部は、前記関係性グラフ評価部により評価された各関係性グラフに含まれる各ノードの距離を評価するに際して、各関係性グラフのノード一覧を相互に比較して、一のノード一覧の上位ノードから他のノード一覧の上位ノードを差し引いてノードを抽出する請求項3に記載の関係性グラフ相互連携システム。
【請求項5】
前記関係性グラフ評価部は、関係性グラフに含まれる所定の各ノードのつながりの個数をパラメータとして測定する請求項1に記載の関係性グラフ相互連携システム。
【請求項6】
前記関係性グラフ評価部は、各ノードと各ノードのつながりの個数とが該つながりの個数の多い順または少ない順でソートして表示されたノード一覧を作成する請求項5に記載の関係性グラフ相互連携システム。
【請求項7】
前記パラメータ評価部は、前記関係性グラフ評価部により評価された各関係性グラフに含まれる各ノードのつながりの個数を評価するに際して、各関係性グラフのノード一覧を相互に比較して、一のノード一覧のつながりの個数に対する他のノード一覧のつながりの個数の増減が大きいノードを抽出する請求項6に記載の関係性グラフ相互連携システム。
【請求項8】
前記関係性グラフ評価部は、関係性グラフに含まれる所定の各ノードの信頼度をパラメータとして測定する請求項1に記載の関係性グラフ相互連携システム。
【請求項9】
前記関係性グラフ評価部は、各ノードと各ノードの信頼度とが該信頼度の高い順または低い順でソートして表示されたノード一覧を作成する請求項8に記載の関係性グラフ相互連携システム。
【請求項10】
前記パラメータ評価部は、前記関係性グラフ評価部により評価された関係性グラフに含まれる各ノードの信頼度を評価するに際して、各ノードの信頼度が低い場合には当該関係性グラフは採用すべきでないと評価する請求項9に記載の関係性グラフ相互連携システム。
【請求項11】
前記関係性グラフ評価部は、前記関係性グラフ選択部により選択された各関係性グラフを並列的に評価し、
前記パラメータ評価部は、前記関係性グラフ評価部により並列的に評価された各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを相互に評価する請求項1ないし請求項10のいずれか1項に記載の関係性グラフ相互連携システム。
【請求項12】
前記関係性グラフ評価部は、前記関係性グラフ選択部により選択された一の関係性グラフを評価し、前記パラメータ評価部は、該関係性グラフ評価部により評価された当該一の関係性グラフに含まれるノードのパラメータを評価したあと、
前記関係性グラフ評価部は、前記関係性グラフ評価部により評価された一の関係性グラフに含まれるノードのパラメータの評価結果に基づいて、前記関係性グラフ選択部により選択された他の関係性グラフを評価し、前記パラメータ評価部は、該関係性グラフ評価部により評価された当該他の関係性グラフに含まれるノードのパラメータを評価する請求項1ないし請求項10のいずれか1項に記載の関係性グラフ相互連携システム。


発明の詳細な説明 【技術分野】
【0001】
本発明は、複数のノードをリンクで接続した複数の関係性グラフを相互に連携させる関係性グラフ相互連携システムに関するものである。
【背景技術】
【0002】
従来、高度なサービス実現のため、個々のデータに詳細な属性情報をもたせることが取り組まれているが、一方で、データ間の関係性をサービスに活用する試みが検討されている(非特許文献1参照)。特に人と人の関係性や人の移動のコンテキストとロケーションの関係性といったソーシャルな関係性が注目を集めており、こういったデータの関係性は関係性グラフとして表現される。
【0003】
この関係性グラフとは、図12に示すように、人、モノ、場所、コンテンツといったオブジェクトをノードとして表し、それらオブジェクト相互の関係性の有無をリンクで表したものである。また、直接相互に接続されたノード間の関係性の強さはリンク長で与えられ、他のノードを介して接続しているノード間の関係性の強さは経路長で与えられる。
【0004】
また、現実世界あるいはオンラインで観測された情報を入力ソースとすることで、入力ソースに含まれるオブジェクト群がノードとして生成される。また、ノード間のリンクも生成されることで、小さな関係性グラフ(部分グラフ)が形成される。
【0005】
また、複数の部分グラフを、共通のノードを介して結合していくことで大きな1つの関係性グラフが形成され、これがデータベースに保持される(特許文献1参照)。なお、結合の際、同じリンクが重複して存在するほど、リンク長は短くなる。
【0006】
また、データベースに保持された関係性グラフは様々なアプリケーションに参照され利用される。例えば、SNS(ソーシャルネットワーキングサービス)の情報を入力ソースとして、人のみの関係性グラフを形成した場合、ある人と直接のリンクはないが、経路長の小さい他の人を将来の友人として提示(レコメンド)することが可能である。例えば、モバイル端末によるEコマースにおいて、場所への訪問履歴と商品の購入履歴から関係性グラフを形成した場合、ある消費者がある場所を訪問した際に、関係性グラフ上でその消費者とその場所から経路長の小さい商品をレコメンドするといったことが可能である。
【先行技術文献】
【0007】

【非特許文献1】R.Shinkuma et al., "New Generation Information Network Architecture Based on Social Metric", IEICE Society Conference, Sept. 2010
【0008】

【特許文献1】特開2013-45326号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0009】
しかしながら、異なる入力ソースから入力された関係性グラフでは、それぞれの関係性グラフごとに下記の問題があった。
【0010】
(1)オブジェクトの粒度が異なる。例えば、現実世界での場所のオブジェクトは緯度経度の粒度までありえる。オンラインでは施設名程度までの粒度がある。
【0011】
(2)リンク長の時間特性が異なる。例えば、入力ソースが1分ごとである場合と1年ごとである場合とでは、リンク長の時間に対する変化が異なる。
【0012】
(3)リンクの極性が異なる。例えば、飲み合わせの悪い薬の関係性など、リンクがマイナスの意味を持つことがある。
【0013】
このため、入力ソースの異なる関係性グラフ(部分グラフ)を1つの関係性グラフとして結合しても、粒度やリンクの定義が統一されていないことから、例えば、あるノードから他のノードの経路長を図ってもその値が有意義であるかどうか不確かであるという問題があった。
【0014】
本発明は、上述の問題に鑑みてなされたものであり、複数の関係性グラフを相互に連携させて利用することができ、ひいては関係性グラフ上の商品やサービスをユーザの精度良く提示することが可能な関係性グラフ相互連携システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0015】
本発明は、上記目的を達成するために、複数のノードをリンクで接続した複数の関係性グラフを相互に連携させる関係性グラフ相互連携システムであって、複数の関係性グラフを分けて記憶する複数の関係性グラフデータベースと、端末装置からコンピュータネットワークを介して選択情報を受け付ける選択情報受付部と、該選択情報受付部により受け付けられた選択情報に基づいて、前記関係性グラフデータベースの中から複数の関係性グラフを選択する関係性グラフ選択部と、該関係性グラフ選択部により選択された各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを測定することにより各関係性グラフを評価する関係性グラフ評価部と、該関係性グラフ評価部により評価された各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを評価するパラメータ評価部と、該パラメータ評価部によるパラメータの評価結果に基づいて、コンピュータネットワークを介して端末装置に出力させるノードを決定する出力ノード決定部とを備えることを特徴とする。
【0016】
また、前記関係性グラフ評価部は、関係性グラフに含まれるノードの中から基点となる基点ノードを選択し、該基点ノードから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定してもよい。前記関係性グラフ評価部は、所定の各ノードと基点ノードから所定の各ノードまでの距離とが該距離の大きい順または小さい順でソートして表示されたノード一覧を作成してもよい。このとき、前記パラメータ評価部は、前記関係性グラフ評価部により評価された各関係性グラフに含まれる各ノードの距離を評価するに際して、各関係性グラフのノード一覧を相互に比較して、一のノード一覧の上位ノードから他のノード一覧の上位ノードを差し引いてノードを抽出することが挙げられる。
【0017】
また、前記関係性グラフ評価部は、関係性グラフに含まれる所定の各ノードのつながりの個数をパラメータとして測定してもよい。また、前記関係性グラフ評価部は、各ノードと各ノードのつながりの個数とが該つながりの個数の多い順または少ない順でソートして表示されたノード一覧を作成してもよい。このとき、前記パラメータ評価部は、前記関係性グラフ評価部により評価された各関係性グラフに含まれる各ノードのつながりの個数を評価するに際して、各関係性グラフのノード一覧を相互に比較して、一のノード一覧のつながりの個数に対する他のノード一覧のつながりの個数の増減が大きいノードを抽出することが挙げられる。
【0018】
また、前記関係性グラフ評価部は、関係性グラフに含まれる所定の各ノードの信頼度をパラメータとして測定してもよい。また、前記関係性グラフ評価部は、各ノードと各ノードの信頼度とが該信頼度の高い順または低い順でソートして表示されたノード一覧を作成してもよい。このとき、前記パラメータ評価部は、前記関係性グラフ評価部により評価された関係性グラフに含まれる各ノードの信頼度を評価するに際して、各ノードの信頼度が低い場合には当該関係性グラフは採用すべきでないと評価することが挙げられる。
【0019】
また、前記関係性グラフ評価部は、前記関係性グラフ選択部により選択された各関係性グラフを並列的に評価し、前記パラメータ評価部は、前記関係性グラフ評価部により並列的に評価された各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを相互に評価してもよい。
【0020】
あるいはまた、前記関係性グラフ評価部は、前記関係性グラフ選択部により選択された一の関係性グラフを評価し、前記パラメータ評価部は、該関係性グラフ評価部により評価された当該一の関係性グラフに含まれるノードのパラメータを評価したあと、前記関係性グラフ評価部は、前記関係性グラフ評価部により評価された一の関係性グラフに含まれるノードのパラメータの評価結果に基づいて、前記関係性グラフ選択部により選択された他の関係性グラフを評価し、前記パラメータ評価部は、該関係性グラフ評価部により評価された当該他の関係性グラフに含まれるノードのパラメータを評価してもよい。
【発明の効果】
【0021】
本発明によれば、各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを測定することにより各関係性グラフを評価したあと、各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを評価し、さらにパラメータの評価結果に基づいて端末装置に出力させるノードを決定するため、複数の関係性グラフを相互に連携させて利用することができ、ひいては関係性グラフ上の商品やサービスをユーザに精度良く提示することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0022】
【図1】本システムを含むシステムモデルの全体構成を示す図である。
【図2】本システムの機能的構成を示す図である。
【図3】本システムの処理サーバによる並列的な評価の流れを示すフローチャートである。
【図4】関係性グラフを基点ノードから各ノードまでの距離のパラメータで評価することを示す図である。
【図5】関係性グラフを各ノードのつながりの個数のパラメータで評価することを示す図である。
【図6】関係性グラフの処理サーバによる直列的な評価の流れを示すフローチャートである。
【図7】実施例1に係る処理サーバによる直列的な評価の流れとノード一覧の概要を示す図である。
【図8】実施例2に係る処理サーバによる並列的な評価の流れとノード一覧の概要を示す図である。
【図9】実施例3に係る処理サーバによる並列的な評価の流れとノード一覧の概要を示す図である。
【図10】実施例4に係る処理サーバによる直列的な評価の流れとノード一覧の概要を示す図である。
【図11】実施例5に係る処理サーバによる直列的な評価の流れとノード一覧の概要を示す図である。
【図12】ノードをリンクで接続した関係性グラフを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0023】
以下、本発明に係る関係性グラフ相互連携システム(以下、本システムという)の実施形態について図面を参照しつつ説明する。

【0024】
<第1の実施形態>
[全体構成の概要]
図1は、本システム1を含むシステムモデルの全体構成を示す図である。本システム1は、図1に示すように、処理サーバ10と、複数の関係性データベース20と、キャッシュサーバ30とを備えている。

【0025】
なお、本システム1の各機能は、処理サーバ10などとして機能するコンピュータの記憶装置にインストールされたコンピュータプログラムが、コンピュータに実行されることによって機能する。このコンピュータプログラムは、記憶媒体に記録して譲渡・販売することができる。

【0026】
前記処理サーバ10は、インターネットなどのコンピュータネットワークを介して端末装置40と通信可能である。この端末装置40は、パーソナルコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、その他のモバイル端末など、コンピュータネットワークに接続可能な装置であれば、特に限定されない。

【0027】
前記関係性グラフデータベース20は、複数の関係性グラフを各データベースに分けて記憶するためのものであり、本実施形態では3個のデータベースから構成されている。この関係性グラフとは、人、モノ、場所、コンテンツといったオブジェクトをノードとして表し、それらオブジェクト相互の関係性の有無をリンクで表したものである。また、直接相互に接続されたノード間の関係性の強さはリンク長で与えられ、他のノードを介して接続しているノード間の関係性の強さは経路長で与えられる。また、現実世界あるいはオンラインで観測された情報を入力ソースとすることで、入力ソースに含まれるオブジェクト群がノードとして生成される。また、ノード間のリンクも生成されることで、小さな関係性グラフ(部分グラフ)が形成される。また、複数の部分グラフを、共通のノードを介して結合していくことで大きな1つの関係性グラフが形成される。これが関係性グラフデータベース20に保持される。なお、結合の際、同じリンクが重複して存在するほど、リンク長は短くなる。これらの関係性グラフの形成方法については、上記特許文献1に具体的に説明されている。

【0028】
前記キャッシュサーバ30は、処理サーバ10において行われる処理の結果を記憶しておくものであり、処理サーバ10における処理を高速化させるためのものである。

【0029】
[処理サーバ10の構成]
前記処理サーバ10は、図2に示すように、端末装置40からコンピュータネットワークを介して所定の選択情報を受け付ける選択情報受付部101と、各関係性グラフデータベース20の中から少なくとも2つの関係性グラフを選択する関係性グラフ選択部102と、選択された各関係性グラフに含まれる各ノードのパラメータを測定することにより各関係性グラフを評価する関係性グラフ評価部103と、選択された各関係性グラフに含まれる各ノードのパラメータを評価するパラメータ評価部104と、出力すべきノードを決定する出力ノード決定部105とを備える。

【0030】
前記選択情報受付部101は、端末装置40からコンピュータネットワークを介して所定の選択情報を受け付けるものである。この選択情報とは、関係性データベース20や基点ノードに関して選択された情報である。例えば、ユーザが日々食べていた物の記録を入力ソースとして形成された関係性グラフCと、ある栄養士が発信している食べ物の相性の悪さに関するウェブサイトの情報を入力ソースとして形成された関係性グラフDが選択された場合、それら関係性グラフC、Dが関係性グラフの選択情報となる。また、ユーザが今食べたい物xを選択すると、その食べ物xが関係性グラフの基点ノードの選択情報となる。

【0031】
前記関係性グラフ選択部102は、選択情報受付部101により受け付けられた選択情報に基づいて、各関係性グラフデータベース20の中から少なくとも2つの関係性グラフを選択するものである。例えば、選択情報受付部101が上述の関係性グラフCと関係性グラフDの選択情報を受け付けると、関係性グラフ選択部102は各関係性グラフデータベース20の中から関係性グラフCと関係性グラフDを選択する。

【0032】
前記関係性グラフ評価部103は、関係性グラフ選択部102により選択された各関係性グラフに含まれるノードに対応するパラメータを測定することにより各関係性グラフを評価するものである。このパラメータには、ある基点ノードから所定の各ノードまでの距離、所定の各ノードのつながりの個数、所定の各ノードの信頼度などが挙げられる。なお、これら関係性グラフ評価部103による関係性グラフの評価に際しては、各関係性グラフを並列的に評価する方法と直列的に評価する方法とがあり、これらについては後述することとする。

【0033】
前記パラメータ評価部104は、関係性グラフ評価部103により評価された各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを評価するものである。このパラメータの評価に際しては、例えば基点ノードXからの距離の大小、ノードのつながりの個数の多少、ノードの信頼度の高低、あるいはそれらのパラメータの時間的変化の増減をもって上位ノードを評価する方法が挙げられる。なお、これらパラメータ評価部104による関係性グラフのノードの評価には、上述のように関係性グラフ評価部103における並列的な評価方法と直列的な評価方法に応じて評価の方法も異なるが、これらについては後述することとする。

【0034】
前記出力ノード決定部105は、前記関係性グラフ評価部103による評価結果に基づいて、出力すべきノードを決定するものである。この決定されたノードは、元のオブジェクトに変換された上でコンピュータネットワークを介して端末装置40に出力される。なお、この出力ノード決定部105による出力ノードの決定に際して、関係性グラフ評価部103により評価された全てのノードを出力ノードとして決定してもよいし、あるいは特に重要なノードを出力ノードとして決定してもよい。

【0035】
[処理サーバ10による並列的な評価方法]
各関係性グラフを並列的に評価する方法について、図3を参照しつつ説明する。なお、以下の説明において、「ステップ」を「S」と略記することとする。

【0036】
まず、前記選択情報受付部101が、端末装置40からコンピュータネットワークを介して所定の選択情報を受け付ける(S101)。

【0037】
そして、前記関係性グラフ選択部102が、選択情報受付部101により受け付けられた選択情報に基づいて、各関係性グラフデータベース20の中から2つの関係性グラフを選択する(S102)。

【0038】
そして、前記関係性グラフ評価部103が、関係性グラフ選択部102により選択された各関係性グラフごとに、各関係性グラフに含まれるノードに対応するパラメータをそれぞれ測定することにより各関係性グラフを並列的に評価する(S103、S104)。

【0039】
例えば、関係性グラフ評価部103は、図4に示すように、関係性グラフ選択部102により選択された関係性グラフ1~3ごとに、選択情報受付部101により受け付けられた選択情報に基づいて基点ノードをそれぞれ選択したあと、基点ノードから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定し、基点ノード、所定の各ノードおよび距離(パラメータ)が該距離の大きい順または小さい順でソートされたノード一覧を作成し、これをもって関係性グラフ1~3を評価する。なお、基点ノードから各ノードの距離とは、基点ノードと直接つながっている場合はリンク長、他のノードを介してつながっている場合は経路上の各リンク長を加算した経路長である。また、経路長は最短経路の経路長でも平均経路の経路長でもよい。また、基点ノードが複数存在する場合、経路長は平均値で求められる。また、経路長の平均値は二乗平均等であってもよい。

【0040】
また、例えば、関係性グラフ評価部103は、図5に示すように、関係性グラフ選択部102により選択された関係性グラフ1~3ごとに、所定の各ノードのつながりの個数をパラメータとして測定し、所定の各ノードと各ノードのつながりの個数が該個数の多い順または少ない順でソートされたノード一覧を作成し、これをもって第1および第2の関係性グラフを評価してもよい。なお、つながりの個数とは、例えばノードと直接つながっているノードの個数である。

【0041】
そして、前記パラメータ評価部104が、関係性グラフ評価部103により評価された各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを相互に比較しながら評価する(S105)。このパラメータ評価部104による具体的なパラメータの評価方法については実施例2,3にて後述することとする。

【0042】
そして、出力ノード決定部105が、前記関係性グラフ評価部103による評価結果に基づいて、出力すべきノードを決定し、コンピュータネットワークを介して端末装置40に出力せしめる(S106)。

【0043】
このように処理サーバ10において、関係性グラフごとに関係性グラフの評価とノードのパラメータの評価が並列的に行われる。なお、本実施形態では関係性グラフの評価とノードパラメータの評価を2つに分けて行うものとしたが、3つ以上に分けて行うものとしてもよい。

【0044】
[処理サーバ10による直列的な評価方法]
各関係性グラフを直列的に評価する方法について、図6を参照しつつ説明する。なお、以下の説明において、「ステップ」を「S」と略記することとする。

【0045】
まず、前記選択情報受付部101が、端末装置40からコンピュータネットワークを介して所定の選択情報を受け付ける(S201)。

【0046】
そして、前記関係性グラフ選択部102が、選択情報受付部101により受け付けられた選択情報に基づいて、各関係性グラフデータベース20の中から第1の関係性グラフを選択する(S202)。

【0047】
そして、前記関係性グラフ評価部103が、関係性グラフ選択部102により選択された一の各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを測定することにより第1の関係性グラフを評価する(S203)。

【0048】
例えば、関係性グラフ評価部103は、関係性グラフ選択部102により選択された第1の関係性グラフについて、選択情報受付部101により受け付けられた選択情報に基づいて基点ノードを選択したあと、基点ノードから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定し、所定の各ノードと基点ノードから所定の各ノードまでの距離(パラメータ)が該距離の大きい順または小さい順でソートされたノード一覧を作成し、これをもって各関係性グラフを評価する。

【0049】
また、例えば、関係性グラフ評価部103は、関係性グラフ選択部102により選択された第1の関係性グラフについて、所定の各ノードのつながりの個数をパラメータとして測定し、所定の各ノードと各ノードのつながりの個数とが該つながりの個数の多い順または少ない順でソートされたノード一覧を作成し、これをもって関係性グラフを評価してもよい。

【0050】
そして、パラメータ評価部104が、関係性グラフ評価部103により評価された第1の関係性グラフに含まれるノードのパラメータを評価する(S204)。このパラメータ評価部104による具体的なパラメータの評価方法については実施例1,4,5にて後述することとする。

【0051】
次に、前記関係性グラフ選択部102が、選択情報受付部101により受け付けられた選択情報に基づいて、各関係性グラフデータベース20の中から第2の関係性グラフを選択する(S205)。

【0052】
そして、前記関係性グラフ評価部103が、関係性グラフ選択部102により選択された第2の各関係性グラフに含まれるノードのパラメータを測定することにより他の関係性グラフを評価する(S206)。

【0053】
例えば、関係性グラフ評価部103は、関係性グラフ選択部102により選択された第2の関係性グラフについて、パラメータ評価部104による上述の第1のパラメータの評価結果(例えば、基点ノードから各ノードまでの距離、各ノードのつながりの個数など)に基づいて基点ノードを選択したあと、基点ノードから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定し、所定の各ノードと基点ノードから所定の各ノードまでの距離(パラメータ)とが該距離の大きい順または小さい順でソートされたノード一覧を作成し、これをもって第2の関係性グラフを評価する。

【0054】
そして、前記パラメータ評価部104が、関係性グラフ評価部103により評価された第2の関係性グラフに含まれるノードのパラメータを評価する(S207)。このパラメータ評価部104による具体的なパラメータの評価方法については実施例1,4,5にて後述することとする。

【0055】
そして、出力ノード決定部105が、前記関係性グラフ評価部103による評価結果に基づいて、出力すべきノードを決定し、コンピュータネットワークを介して端末装置40に出力せしめる(S208)。

【0056】
このように処理サーバ10がS202~S204において第1の関係性グラフの評価とパラメータの評価(第1段階の評価)を行ったあと、それを受けて第2の関係性グラフの評価とノードのパラメータの評価(第2段階の評価)を行うことによって、第1および第2の関係性グラフの評価とノードのパラメータの評価を直列的に行う。なお、本実施形態では関係性グラフの評価とノードのパラメータの評価を2段階行うものとしたが、3段階以上行うものとしてもよい。

【0057】
[実施例1](直列/距離・つながり個数使用)
本実施例では、図7に示すように、ユーザAのモバイル端末等の端末装置40の情報閲覧履歴を入力ソースとして形成された関係性グラフAと、情報配信サービスBのウェブサイトの情報を入力ソースとして形成された関係性グラフBとを直列的に相互に連携させる場合について具体的に説明する。また、関係性グラフA、Bにおけるある基点ノードxから各ノードまでの距離と、各ノードのつながりの個数を各ノードのパラメータとして使用する。

【0058】
ユーザAが現在いる場所xを選択すると、ユーザAの端末装置40からコンピュータネットワークを介して場所xを含むユーザAの選択情報が処理サーバ10に送信される。このユーザAの選択情報には、ユーザAが選択した現在いる場所xに関する情報のほか、ユーザAの関係性グラフAと情報配信サービスBの関係性グラフBを選択することを示す情報が含まれる。

【0059】
処理サーバ10では、選択情報受付部101が、ユーザAの端末装置40からコンピュータネットワークを介して送信されてきたユーザAの選択情報を受け付けたあと、関係性グラフ選択部102が、選択情報受付部101により受け付けられた選択情報に基づいて各関係性グラフデータベース20の中からユーザAの関係性グラフAを選択する。

【0060】
そして、関係性グラフ評価部103が、関係性グラフ選択部102により選択されたユーザAの関係性グラフAについて、関係性グラフAに含まれるノードに対応するパラメータを測定することにより関係性グラフAを評価する。

【0061】
具体的には、関係性グラフ評価部103が、選択情報受付部101により受け付けられた選択情報の場所xに基づいて関係性グラフAの基点ノードxを選択する(第1の基点ノードの選択)。そして、関係性グラフ評価部103が、関係性グラフAについて基点ノードxから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定して、各ノードと基点ノードxからの距離とを該距離の小さい順でソートして表示されたノード一覧LAを作成する。また、関係性グラフ評価部103は、関係性グラフAにおいて各ノードのつながりの個数を測定して、各ノードとつながりの個数が該個数の多い順でソートして表示されたノード一覧MAを併せて作成しておく(第1のパラメータの測定)。

【0062】
そして、パラメータ評価部104は、第1のパラメータの測定により作成された関係性グラフAのノード一覧LAにおいて、基点ノードxからの距離が最も小さいノードyを次の関係性グラフの評価に際して使用する基点ノードとして評価する(第1のパラメータの評価)。

【0063】
次に、関係性グラフ選択部102が、選択情報受付部101により受け付けられた選択情報に基づいて各関係性グラフデータベース20の中から情報配信サービスBの関係性グラフBを選択する。

【0064】
そして、関係性グラフ評価部103が、関係性グラフ選択部102により選択された情報配信サービスBの関係性グラフBにおいて、関係性グラフBに含まれるノードのパラメータを測定することにより関係性グラフBを評価する。

【0065】
具体的には、関係性グラフ評価部103が、第1のパラメータ評価部104により評価されたノードyに基づいて関係性グラフBの基点ノードyを選択する(第2の基点ノードの選択)。そして、関係性グラフ評価部103が、関係性グラフBについて基点ノードyから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定して、各ノードと基点ノードyから各ノードまでの距離とが該距離の小さい順でソートして表示されたノード一覧LBを作成する(第2のパラメータの測定)。

【0066】
そして、パラメータ評価部104は、関係性グラフ評価部103において第1のパラメータの測定により作成された関係性グラフAのノード一覧MAと、第2のパラメータの測定により作成された関係性グラフBのノード一覧LBを相互に比較して、ノード一覧LBに表示されている上位のノードからノード一覧MAに表示されているノードを差し引いて、ユーザAに提示する候補のノードとして評価する。つまりノード一覧LBの上位ノードはyと関係が強いため、場所xでユーザAが必要とするノードである可能性が高い。しかし、ノード一覧MAの上位ノードは関係性グラフA上ですでにつながりの個数が多いため、ユーザAにとって既知である可能性が高い。このためノード一覧MAも参照し、ノード一覧LBの上位ノードからノード一覧MAのノードを差し引いたものを、場所xでユーザAが必要とし且つユーザAにとって未知のノード(g、f、h)として評価する。

【0067】
そして、出力ノード決定部105は、前記パラメータ評価部104により評価された「場所xでユーザAが必要とし且つユーザAにとって未知のノード(g、f、h)」の中から、ユーザCに提示すべき最終のノード(例えば、g)を決定して、これらを元のオブジェクト(コンテンツ)に変換した上でコンピュータネットワークを介してユーザAの端末装置40に送信し、ユーザAの端末装置40に表示せしめる。

【0068】
[実施例2](並列/距離使用)
本実施例では、図8に示すように、ユーザCが日々食べた物の記録を入力ソースとして形成された関係性グラフCと、ある栄養士Dが発信している食べ物の相性の悪さに関するウェブサイトの情報を入力ソースとして形成された関係性グラフDとを並列的に相互に連携させる場合について具体的に説明する。また、関係性グラフC、Dにおけるある基点ノードxから各ノードまでの距離を各ノードのパラメータとして使用する。

【0069】
ユーザCが今食べたい食べ物xを選択すると、ユーザCの端末装置40からコンピュータネットワークを介して食べ物xを含むユーザCの選択情報が処理サーバ10に送信される。このユーザCの選択情報には、ユーザCが選択した食べ物xに関する情報のほか、ユーザCの関係性グラフCや栄養士Dの関係性グラフDを選択すること示す情報が含まれる。

【0070】
処理サーバ10では、選択情報受付部101が、ユーザCの端末装置40からコンピュータネットワークを介して送信されてきたユーザCの選択情報を受け付けたあと、関係性グラフ選択部102が、選択情報受付部101により受け付けられた選択情報に基づいて各関係性グラフデータベース20の中からユーザCの関係性グラフCと栄養士Dの関係性グラフDをそれぞれ選択する。

【0071】
そして、関係性グラフ評価部103が、関係性グラフ選択部102により選択されたユーザCの関係性グラフCと栄養士Dの関係性グラフDごとに、各関係性グラフC、Dに含まれるノードのパラメータを測定することにより関係性グラフC、Dを並列的に評価する。

【0072】
具体的には、関係性グラフ評価部103が、選択情報受付部101により受け付けられた選択情報の食べ物xに基づいて関係性グラフCの基点ノードxを選択する(第1の基点ノードの選択)。そして、関係性グラフ評価部103が、関係性グラフCについて基点ノードxから各ノードまでの距離をパラメータとして測定して、各ノードと基点ノードxから各ノードまでの距離が該距離の小さい順でソートして表示されたノード一覧LCを作成する(第1のパラメータの測定)。

【0073】
一方、関係性グラフ評価部103が、選択情報受付部101により受け付けられた選択情報の食べ物xに基づいて関係性グラフDの基点ノードxを選択する(第2の基点ノードの選択)。そして、関係性グラフ評価部103が、関係性グラフDについて基点ノードxから各ノードまでの距離をパラメータとして測定して、各ノードと基点ノードxから各ノードまでの距離とが該距離の小さい順でソートして表示されたノード一覧LDを作成する(第2のパラメータの測定)。

【0074】
次に、パラメータ評価部104は、関係性グラフ評価部103により並列的に評価された関係性グラフCのノード一覧LCと関係性グラフDのノード一覧LDとを相互に比較して、ノード一覧LCに表示されている上位のノードからノード一覧LDに表示されている重複する上位のノードを差し引いて、ユーザCに提示する候補のノードとして評価する。つまり、ノード一覧LCの上位に表示されているノード(食べ物)ほどユーザCが食べ物xを食べるときに好む可能性が高いのであるが、一方でノード一覧LDの上位に表示されているノード(食べ物)ほど食べ物xとの相性が悪い。そこで、ノード一覧LCの上位のノードからノード一覧LDの上位のノードを差し引いたものを、ユーザCが好みかつ食べ物xと相性が悪くないノード(a、b、e)として評価する。

【0075】
そして、出力ノード決定部105は、前記パラメータ評価部104により評価された「ユーザCが好みかつ食べ物xと相性が悪くないノード(a、b、e)」の中から、ユーザCに提示すべき最終のノード(例えば、a)を決定して、これらを元のオブジェクト(食べ物)に変換した上でコンピュータネットワークを介してユーザCの端末装置40に送信し、ユーザCの端末装置40に表示せしめる。

【0076】
[実施例3](並列/距離・つながりの個数・時間差使用)
本実施例では、図9に示すように、施設Eの時刻tでの利用履歴を入力ソースとして形成された関係性グラフEtと、施設Eの時刻T(T>t)での利用履歴を入力ソースとして形成された関係性グラフETとを並列的に相互に連携させる場合について具体的に説明する。また、関係性グラフEt、ETにおけるある基点ノードxから各ノードまでの距離と、各ノードのつながりの個数を各ノードのパラメータとして使用する。

【0077】
施設Eで利用可能なサービスxを選択すると、施設Eの端末装置40からコンピュータネットワークを介してサービスxを含む施設Eの選択情報が処理サーバ10に送信される。この施設Eの選択情報には、施設Eのサービスxに関する情報のほか、時刻tでの関係性グラフEtや時刻Tでの関係性グラフETを選択することを示す情報が含まれる。

【0078】
処理サーバ10では、選択情報受付部101が、施設Eの端末装置40からコンピュータネットワークを介して送信されてきた施設Eの選択情報を受け付けたあと、関係性グラフ選択部102が、選択情報受付部101により受け付けられた選択情報に基づいて各関係性グラフデータベース20の中から施設Eの時刻tでの関係性グラフEtと時刻Tの関係性グラフETをそれぞれ選択する。

【0079】
そして、関係性グラフ評価部103が、関係性グラフ選択部102により選択された時刻tの関係性グラフEtと時刻Tの関係性グラフETごとに、各関係性グラフEt、ETに含まれるノードに対応するパラメータを測定することにより関係性グラフEt、ETを並列的に評価する。

【0080】
具体的には、関係性グラフ評価部103が、選択情報受付部101により受け付けられた選択情報のサービスxに基づいて関係性グラフEtの基点ノードxを選択する(第1の基点ノードの選択)。そして、関係性グラフ評価部103が、関係性グラフEtについて基点ノードxから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定するとともに、各ノードのつながりの個数もパラメータとして測定し、各ノード、基点ノードxから各ノードまでの距離、および各ノードのつながりの個数を該距離の小さい順にソートして表示されたノード一覧LEtを作成する(第1のパラメータの測定)。

【0081】
一方、関係性グラフ評価部103が、選択情報受付部101により受け付けられた選択情報のサービスxに基づいて関係性グラフETの基点ノードxを選択する(第2の基点ノードの選択)。そして、関係性グラフ評価部103が、関係性グラフETについて基点ノードxから各ノードまでの距離をパラメータとして測定するとともに、各ノードのつながりの個数もパラメータとして測定し、各ノード、基点ノードxから各ノードまでの距離、および各ノードのつながりの個数を該距離の小さい順にソートして表示されたノード一覧LETを作成する(第2のパラメータの測定)。

【0082】
次に、パラメータ評価部104は、関係性グラフ評価部103により並列的に評価された関係性グラフEtのノード一覧LEtと、関係性グラフETのノード一覧LETとを相互に比較して、ノード一覧LEtとノード一覧LETに表示されている上位のノードを抽出し、それら上位のノードについてノード一覧LEtのつながりの個数に対するノード一覧LETのつながりの個数の増減を該増減の大きい順にソートして表示された新たなノード一覧MEを作成し、施設Eに提示する候補のノードとして評価する。つまり、ノード一覧LEt、LETの上位に表示されているノード(サービス)ほどサービスxと関係が強い可能性が高いので、それらサービスxと関係が強いノード(サービス)のうち大きな変化を示したものを重要なノード(b、c、d、a)として評価する。

【0083】
そして、出力ノード決定部105は、前記パラメータ評価部104により評価された「大きな変化を示したノード(b、c、d、a)」の中から、施設Eに提示すべき最終のノード(例えば、b)を選択して、これらを元のオブジェクト(サービス)に変換した上でコンピュータネットワークを介して施設Eの端末装置40に送信し、施設Eの端末装置40に表示せしめる。

【0084】
[実施例4] (直列/距離・つながりの個数使用)
本実施例では、図10に示すように、小売業者Fの2013年4月第1週の商品の販売記録を入力ソースとして形成された関係性グラフFtと、2013年度の商品カタログに掲載された商品を入力ソースとして形成された関係性グラフFTとを直列的に相互に連携させる場合について具体的に説明する。また、関係性グラフFt、FTにおけるある基点ノードxから各ノードまでの距離、各ノードのつながりの個数を各ノードのパラメータとして使用する。

【0085】
小売業者Fが店舗xを選択すると、小売業者Fの端末装置40からコンピュータネットワークを介して店舗xを含む小売業者Fの選択情報が処理サーバ10に送信される。この小売業者Fの選択情報には、小売業者Fが選択した店舗xに関する情報のほか、小売業者Fの関係性グラフFtと商品カタログの関係性グラフFTを選択することを示す情報が含まれる。

【0086】
処理サーバ10では、選択情報受付部101が、小売業者Fの端末装置40からコンピュータネットワークを介して送信されてきた小売業者Fの選択情報を受け付けたあと、関係性グラフ選択部102が、選択情報受付部101により受け付けられた選択情報に基づいて各関係性グラフデータベース20の中から小売業者Fの関係性グラフFtを選択する。

【0087】
そして、関係性グラフ評価部103が、関係性グラフ選択部102により選択された小売業者Fの関係性グラフFtにおいて、関係性グラフFtに含まれるノードに対応するパラメータを測定することにより関係性グラフFtを評価する。

【0088】
具体的には、関係性グラフ評価部103が、選択情報受付部101により受け付けられた選択情報の店舗xに基づいて関係性グラフFtの基点ノードxを選択する(第1の基点ノードの選択)。そして、関係性グラフ評価部103が、関係性グラフFtについて基点ノードxから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定するとともに、各ノードのつながりの個数もパラメータとして測定し、基点ノードxから各ノードまでの距離、および各ノードのつながりの個数が該距離の小さい順かつ該つながりの個数が多い順でソートして表示されたノード一覧LFtを作成する(第1のパラメータの測定)。

【0089】
そして、パラメータ評価部104は、関係性グラフ評価部103により評価された関係性グラフFtのノード一覧LFtにおいて、基点ノードxからの距離が最も小さく、かつつながりの個数が最も多いノードyを次の関係性グラフの評価の際して使用する基点ノードとして評価する。

【0090】
次に、関係性グラフ選択部102が、選択情報受付部101により受け付けられた選択情報に基づいて各関係性グラフデータベース20の中からカタログの関係性グラフFTを選択する。

【0091】
そして、関係性グラフ評価部103が、関係性グラフ選択部102により選択されたカタログの関係性グラフFTにおいて、関係性グラフFTに含まれるノードに対応するパラメータを測定することにより関係性グラフFTを評価する。

【0092】
具体的には、関係性グラフ評価部103が、第1のパラメータ評価部104により評価されたノードyに基づいて関係性グラフFTの基点ノードyを選択する(第2の基点ノードの選択)。そして、関係性グラフ評価部103が、関係性グラフFTについて基点ノードyから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定して、基点ノードyから各ノードまでの距離を該距離の小さい順でソートして表示されたノード一覧LFTを作成する(第2のパラメータの測定)。

【0093】
そして、パラメータ評価部104は、関係性グラフ評価部103により評価された関係性グラフFTのノード一覧LFTを参照して、ノード一覧LFTに表示されている上位のノードを小売業者Fに提示する候補のノードとして評価する。つまりノード一覧LFtの上位ノードは店舗xでの注目度が高く、またノード一覧FTの上位ノードはサービスyとの関係が強い商品であるため、それらの上位ノード(a、b、c)を今後販売数が増えると予測されるオブジェクト(商品)と評価する。

【0094】
そして、出力ノード決定部105は、前記パラメータ評価部104により評価された「今後販売数が増えると予測される(a、b、c)」の中から、小売業者に提示すべき最終のノード(例えば、a)を選択して、これらを元のオブジェクト(商品)に変換した上でコンピュータネットワークを介して小売業者Fの端末装置40に送信し、小売業者Fの端末装置40に表示せしめる。

【0095】
[実施例5](直列/信頼性使用)
本実施例では、図11に示すように、ユーザGのモバイル端末等の端末装置の利用履歴を入力ソースとして形成された関係性グラフGと、多くの消費者が利用している地理情報サービスHを入力ソースとして形成された関係性グラフHとを直列的に相互に連携させる場合について具体的に説明する。また、関係性グラフG、Hにおけるある基点ノードxから各ノードまでの距離と各ノードの信頼度を各ノードのパラメータとして使用する。

【0096】
ユーザGが場所xを選択すると、ユーザGのモバイル端末からコンピュータネットワークを介して場所xを含むユーザGの選択情報が処理サーバ10に送信される。このユーザGの選択情報には、ユーザGが選択した場所xに関する情報のほか、ユーザGの関係性グラフGを選択することや、地理情報サービスHの関係性グラフHを選択する可能性があることを示す情報が含まれる。

【0097】
処理サーバ10では、選択情報受付部101が、ユーザGの端末装置40からコンピュータネットワークを介して送信されてきたユーザGの選択情報を受け付けたあと、関係性グラフ選択部102が、選択情報受付部101により受け付けられた選択情報に基づいて各関係性グラフデータベース20の中からユーザGの関係性グラフGを選択する。

【0098】
そして、関係性グラフ評価部103が、関係性グラフ選択部102により選択されたユーザGの関係性グラフGにおいて、関係性グラフGに含まれるノードに対応するパラメータを測定することにより関係性グラフGを評価する。

【0099】
具体的には、関係性グラフ評価部103が、選択情報受付部101により受け付けられた選択情報の場所xに基づいて関係性グラフGの基点ノードxを選択する(第1の基点ノードの選択)。そして、関係性グラフ評価部103が、関係性グラフGについて基点ノードxから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定するとともに、各ノードの信頼度も併せてパラメータとして測定し、基点ノードxから各ノードまでの距離、および各ノードの信頼度を該距離の小さい順かつ該信頼度の低い順でソートして表示されたノード一覧LGを作成する(第1のパラメータの測定)。

【0100】
なお、ノードの信頼度は、例えば、そのノードにつながっているリンクの最新更新日時や最近の更新頻度によって決まる信頼性に関する指標であり、更新が新しいほど、頻繁であるほど、信頼度が高いと評価する。

【0101】
そして、パラメータ評価部104は、関係性グラフ評価部103により評価された関係性グラフGのノード一覧LGにおいて、基点ノードxからの距離が最も小さいノード(a、c、d)を選択するが、いずれの信頼度も低いと評価する。つまり、仮に基点ノードxからの距離が一定以内のノードの信頼度が低ければ、たとえxとの関係が強くても、その関係が古かったり、疎であったりすることから、いずれのノードも採用すべきでないと評価する。

【0102】
次に、関係性グラフ選択部102が、上述の第1段階の評価において関係性グラフGのノードは採用すべきでないと評価されたことから、選択情報受付部101により受け付けられた選択情報に基づいて各関係性グラフデータベース20の中から地理情報サービスHの関係性グラフHを選択する。

【0103】
そして、関係性グラフ評価部103が、関係性グラフ選択部102により選択された地理情報サービスHの関係性グラフHにおいて、関係性グラフHに含まれるノードに対応するパラメータを測定することにより関係性グラフHを評価する。

【0104】
具体的には、関係性グラフ評価部103が、選択情報受付部101により受け付けられた選択情報に基づいて関係性グラフHの基点ノードxを選択する(第2の基点ノードの選択)。そして、関係性グラフ評価部103が、関係性グラフHについて基点ノードxから所定の各ノードまでの距離をパラメータとして測定するとともに、各ノードの信頼度も併せてパラメータとして測定し、各ノード、基点ノードxから各ノードまでの距離、および各ノードの信頼度を該距離の小さい順でソートして表示されたノード一覧LHを作成する(第2のパラメータの測定)。

【0105】
そして、パラメータ評価部104は、関係性グラフ評価部103により評価された関係性グラフHのノード一覧LHを参照して、ノード一覧LHに表示されている上位のノードをユーザGに提示する候補のノードとして評価する。つまり、地理情報サービスHは多くの消費者によって利用されているので、ノード一覧LHにおける全てのノードの信頼が高い。このためノード一覧LHの上位のノード(a、g)は場所xと関係が強くかつ信頼できるノードであると評価する。

【0106】
そして、出力ノード決定部105は、パラメータ評価部104により評価された「場所xと関係が強くかつ信頼できるノード(a、g)」の中から、ユーザGに提示すべき最終のノード(例えば、a)を選択して、これらを元のオブジェクトに変換した上でコンピュータネットワークを介してユーザGの端末装置40に送信し、ユーザGの端末装置40に表示せしめる。

【0107】
以上、図面を参照して本発明の実施形態を説明したが、本発明は、図示した実施形態のものに限定されない。図示された実施形態に対して、本発明と同一の範囲内において、あるいは均等の範囲内において、種々の修正や変形を加えることが可能である。
【符号の説明】
【0108】
1・・・本システム
10・・・処理サーバ
101・・・選択情報受付部
102・・・関係性グラフ選択部
103・・・関係性グラフ評価部
104・・・パラメータ評価部
105・・・出力ノード決定部
20・・・関係性グラフデータベース
30・・・キャッシュサーバ
40・・・端末装置
図面
【図1】
0
【図2】
1
【図3】
2
【図4】
3
【図5】
4
【図6】
5
【図7】
6
【図8】
7
【図9】
8
【図10】
9
【図11】
10
【図12】
11