(57)【要約】【課題】ファッション関連情報に基づいて、ソーシャルネットワーキングを容易にするためのシステムを提供する。【解決手段】動作中、システムは、ユーザからファッション関連情報を受信し（Ｓ１００）、受信した情報から、ユーザのファッション嗜好を抽出し（Ｓ１１０）、ユーザのファッション嗜好と他のユーザのファッション嗜好を比較し（Ｓ１２０）、システムは、これらのファッション嗜好の類似度に基づいて、ユーザをグループ化する（Ｓ１５０）。【選択図】図１Ｂ
2010015565.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ファッション関連情報に基づいてソーシャルネットワーキングを容易にするコンピュータ実行方法であって、
ユーザから前記ファッション関連情報を受信し、
前記受信した情報から前記ユーザのファッション嗜好を抽出し、
前記ユーザのファッション嗜好を他のユーザのファッション嗜好と比較し、
前記ユーザと前記他のユーザとのファッション嗜好の類似度に基づいて複数のユーザをグループ化すること
を含む、コンピュータ実行方法。
【請求項２】
前記ファッション関連情報を受信することが、一つ以上の衣服を着用している前記ユーザの画像を受信することを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ユーザのファッション嗜好を抽出することが、前記ファッション関連情報から属性のベクトルを抽出することを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記複数のユーザをグループ化することが、二人のユーザのファッション嗜好間の類似度に基づいて、前記複数のユーザを複数のグループへクラスタし、前記複数のグループから、前記ユーザが属するグループを特定し、前記ユーザが属する前記グループにおいて、前記ユーザのファッション嗜好に基づいて、他のユーザを格付けすることを含む、請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、ソーシャルネットワーキングに係り、より詳細には、ファッション関連情報に基づいて、ソーシャルネットワーキングを容易にするための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
「フェースブック（Ｆａｃｅｂｏｏｋ）」や「フレンドスター（Ｆｒｉｅｎｄｓｔｅｒ）」などのオンラインソーシャルネットワークのインターネット上での人気が高まっている。これらのサービスは、ユーザについての記述的情報を基にして、アクセスが簡単な広範囲に及ぶソーシャルネットワーキングを容易にする。更に、オンラインで実行されるソーシャルネットワーキングは、従来の電話や郵便に基づくソーシャルネットワーキングサービスに共通の制限である場所、時間、言語、及び媒体形式に制限されることがない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願番号第１１／９３５，８７６号「ミラー上のコンテンツ及び動作に関連した情報をミラーに付加するための方法及び装置」（Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ａｕｇｍｅｎｔｉｎｇ  ａ  Ｍｉｒｒｏｒ  ｗｉｔｈ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｌａｔｅｄ  ｔｏ  ｔｈｅ  Ｍｉｒｒｏｒｅｄ  Ｃｏｎｔｅｎｔｓ  ａｎｄ  Ｍｏｔｉｏｎ）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
現在のオンラインソーシャルネットワーキングサービスの大部分は、ユーザが、個人的な嗜好を手動で入力し、ユーザの社会的なつながり（ｓｏｃｉａｌ  ａｆｆｉｌｉａｔｉｏｎ）をいくつか公開し、これによって、サービス適用側は、ユーザの社会的集団（ｓｏｃｉａｌ  ｃｉｒｃｌｅ）に適合する対象を特定し、これをユーザに推薦する。しかしながら、このような手動入力処理は、ユーザにとって、時間のかかる作業であった。また、システムによって取得された情報は構造化されておらず、多様なユーザの間では一貫性に欠けるという点があった。
【０００５】
通常、オンラインソーシャルネットワークは、ユーザが、写真、ビデオクリップ、音声クリップなどの多種多様な形式のファイルを彼又は彼女のプロファイルとしてアップロードすることを許容している。しかしながら、既存のオンラインソーシャルネットワークの大部分は、ユーザによってアップロードされたマルチメディアのファイルから、ユーザの個人的な嗜好情報を抽出することができなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一実施の形態は、ファッション関連情報に基づいて、ソーシャルネットワーキングを容易にするためのシステムを提供する。動作中、システムは、特定のユーザからファッション関連情報を受信する。次に、受信した情報から該ユーザのファッション嗜好を抽出し、該ユーザのファッション嗜好を他の複数のユーザのファッション嗜好と比較する。更に、システムは、これらのファッション嗜好の類似度に基づいて、複数のユーザをグループ化する。
【０００７】
他の実施の形態において、ファッション関連情報を受信することは、一つ以上の衣服を着用しているユーザの画像を受信することを含む。
【０００８】
他の実施の形態において、ユーザのファッション嗜好を抽出することは、ファッション関連情報から、属性のベクトルを抽出することを更に含む。
【０００９】
更に他の実施の形態において、属性のベクトルは、色、裁断、様式、寸法、素材、布、生地、厚み、ボタン、銘柄、機能性、快適性、柄、織り、範疇、下位範疇、コレクション、デザイナー、価格、ファッション傾向、魅力、ファッション性、着心地、耐久性、品質、対称性、重ね着、原産国、取り扱い易さ、レース、光沢、ユーザ定義タグ、ユーザの人口統計的情報、他のユーザとの類似度、ユーザの活動、ユーザ嗜好を捕捉する識別器、及び衣服の他の属性のうち、一つ以上を含む。
【００１０】
他の実施の形態において、複数のユーザをグループ化することは、二人のユーザのファッション嗜好間の類似度に基づいて、複数のユーザを複数のグループへクラスタし、複数のグループから特定のユーザが属するグループを特定し、該グループ内で、該ユーザのファッション嗜好に基づいて、他の複数のユーザを格付けすることを含む。
【００１１】
更に他の実施の形態において、複数のユーザを複数のグループにクラスタすることは、第１のユーザと第２のユーザとの間のグラフ上のリンクコスト（ｃｏｓｔ  ｏｆ  ａ  ｌｉｎｋ）が第１のユーザと第２のユーザのファッション嗜好間の類似度に反比例するようにユーザのグラフを生成し、最小コストのグラフカット法を用いて、一つのグループ内の特定のユーザのファッション嗜好が、同一グループ内のユーザのファッション嗜好に対しては高い類似度を示し、異なるグループ内のユーザのファッション嗜好に対しては低い類似度を示すように、ユーザのグラフを、「互いに素な（ｄｉｓｊｏｉｎｔ）」グループへ分割することを含む。
【００１２】
更に他の実施の形態において、システムは、格付けされた複数のユーザを特定のユーザに提示し、該ユーザからのフィードバックを受信し、受信したフィードバックに基づいて、該ユーザのファッション嗜好を更新する。
【００１３】
他の実施の形態において、システムは、特定のユーザのファッション嗜好と他のユーザのファッション嗜好に基づいて、該ユーザに衣服品目（商品）を推薦する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１Ａ】ファッション関連情報に基づくソーシャルネットワーキングを容易にするためのシステムのコンテクストを示す図である。
【図１Ｂ】本発明の一実施の形態による、ファッション関連情報に基づくソーシャルネットワーキングを容易にするための例示的なシステムの動作を示すフローチャートである。
【図２】本発明の一実施の形態による、ファッション関連情報を受信するための例示的な処理を示した図である。
【図３】本発明の一実施の形態による、ファッション嗜好を抽出するための例示的な処理を示した図である。
【図４Ａ】本発明の一実施の形態による、ユーザをグループ化するための例示的な処理を示すフローチャートである。
【図４Ｂ】本発明の一実施の形態による、ユーザをクラスタするための例示的な処理を示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施の形態による、二人のユーザ間のファッション嗜好の例示的な類似度を示した図である。
【図６】本発明の一実施の形態による、二人のユーザ間のファッション嗜好の類似度に基づくユーザの例示的なクラスタを示した図である。
【図７】本発明の一実施の形態による、ファッション嗜好グループにおいて格付けされた他のユーザをユーザに提示し、ユーザからフィードバックを受信し、受信したフィードバックに基づいてユーザのファッション嗜好を更新するための例示的な処理を示すフローチャートである。
【図８】本発明の一実施の形態による、ユーザのファッション嗜好と他のユーザのファッション嗜好に基づいて、ユーザに衣服品目を推薦する例示的な処理を示した図である。
【図９】本発明の一実施の形態による、ファッション関連情報に基づいて、ソーシャルネットワーキングを容易にする例示的なコンピュータシステムを示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明の実施の形態は、特定の衣服を着用しているユーザの画像などのファッション関連情報を共有することにより、ユーザが、ソーシャルグループにおいて、ファッションのこだわり（ｓｔａｔｅｍｅｎｔ）を探求することを可能にするオンラインソーシャルファッションネットワークを提供する。一実施の形態において、ソーシャルネットワークは、ファッション関連情報を自動的に抽出し、各ユーザに関連したファッション関連情報間の類似度に基づいてソーシャルグループを構築することができる。ソーシャルグループは、ユーザが、彼らのファッション嗜好に基づいて、ソーシャルコネクション（人と人の繋がり）を作ることを支援するだけでなく、ユーザがオンライン又は店頭において、好みの衣服を探し出す手間を軽減させることもできる。更なる実施の形態において、抽出されたファッション関連情報は、衣服以外の商品をユーザに推薦するために使用されることもある。
【００１６】
一実施の形態において、ソーシャルネットワークは、重み付けグラフとして定式化される。二人のユーザ（二つのノード）間のファッション嗜好（リンク）の類似度は、例えば、ユーザのファッション写真における衣服の類似度によって測定してもよい。システムは、色、生地、形状、及び柄などのさまざまな様式ファクタ（属性）に基づいて、最小コストのグラフカット法を用いて、複数のファッショングループを特定することができる。次に、システムは、「購入する」、「お気に入りに追加」、または「購入しない」などの選択肢を付けて、衣服品目やそのグループをユーザに推薦することができる。
【００１７】
ユーザのファッション写真は、様々な機密保護のための選択肢（例えば、親しい友人のみに公開、ソーシャルグループ会員のみに公開、又は、ネットワーク全体に公開、又は、友人以外に公開）のあるネットワークにおいて共有され得る。ソーシャルグループは、システムによって初期化され、次に、グループ会員の変更、新しいファッション写真の入力、及び会員関連フィードバックに基づいて、更新され得る。ソーシャルファッションコンテンツ（内容）は、ファッションスタイル（服装様式）の探求に役に立つような情報を自動的に検索することによってユーザがどこで何を購入すべきかを判断するために使用され、ユーザのオンラインショッピング及び店頭ショッピングを補助する。
【００１８】
図１Ａは、本発明の実施の形態において、システムが（他のシステムに対して、）情報を送信し、受信し、共有できるような他のシステムとの関連におけるシステム（システム１６０）の一般的なアーキテクチャを示している。システムは、フリッカー（Ｆｌｉｃｋｒ）などの民間のソーシャルフォト（社会的写真）共有サービス（参照番号１７３）を含む様々な情報源又は提供サーバから、ファッションスタイル（入力ファッションコンテンツ１６１）を検索することができる。ソーシャルフォト共有サービス１７３の画像は、ユーザ全身のファッション画像を撮影したユーザ写真１６７としてのスナップショットと、応答鏡１６８（特許文献１参照）による衣服認識のために生成されたユーザ１６９の画像と、実空間１７２における顧客のディジタルカメラノード１７０から受信した画像と、を含む。ソーシャルフォト共有における画像は、衣服着用者が本人（顧客又はユーザ）以外の写真を除外することができる。ソーシャルフォト共有サービス１７３は、ユーザ、応答鏡、及び実空間の顧客から送信されるビデオも含んでいてよい。
【００１９】
外部のソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）構造１７４は、ユーザプロファイル１７５、及び社会的な関係（友人、グループなど）の関係構造を記憶することができる。このようなＳＮＳの例としては、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（フェースブック）、Ｆｒｉｅｎｄｓｔｅｒ（フレンドスター）、及びＯｒｋｕｔ（オーカット）が挙げられる。
【００２０】
システム１６０は、ソーシャルフォト共有サービス１７３からファッションコンテンツ１６１を受信できるファッション認識エンジン１６２を含む。そして、ファッション認識エンジン１６２は、ファッションの属性に基づいてユーザをグループ化及び再グループ化し、ＳＮＳ１７４へその情報（ファッションに基づく再グループ化１６４）を伝達する。
【００２１】
システムは、ソーシャルネットワーキングサービス構造（ＳＮＳ）１７４に基づいて、（ディスプレイ／ａｐｉ（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）１６５を介して、）ユーザに推薦１６６を出力する。ユーザは、推薦に応じて次の操作を行い、その操作をシステムに通知し、それをユーザへの今後の推薦を更新するために使用する。
【００２２】
ソーシャルフォト共有１７３及びＳＮＳ１７４との通信は、両者を含むネットワーク１７１を介して、行われ得る。このようなネットワークの例としては、インターネット、ワールドワイドウェブ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）、小売ネットワーク、及び他の民間ネットワークが挙げられる。更に、ファッション認識エンジン１６２、ソーシャルフォト共有１７３、及びＳＮＳ１７４の間の接続は、単一サービスプロバイダ、ＳＮＳプラットフォーム内へ連係される外部モジュール、及びＡＰＩを用いてマッシュアップサービス（Ｍａｓｈ−ｕｐ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）を提供する外部サービス（例えば、Ｒｏｃｋ  Ｙｏｕ（ロックユー）の推薦は、ｐｈｏｔｏｂｕｃｋｅｔ及びＬｉｋｅ．ｃｏｍ．をマッシュアップしている）によって提供される接続サービスを含んでいてよい。
【００２３】
図１Ｂは、本発明の一実施の形態において、ファッション関連情報に基づいてソーシャルネットワーキングを容易にするための例示的なシステムの動作を示すフローチャートを示している。動作中、システムはユーザからファッション関連情報を受信する（動作１００）。一実施の形態において、オンラインソーシャルネットワークにおいて、ファッション関連情報のユーザプロファイルへのユーザによるアップロードを許可する時、システムは、操作上、ユーザネーム及びパスワードなどのセキュリティに基づくプロトコルを使用できる。ファッション関連情報は、衣服（商品）を着用しているユーザの画像及び／またはビデオを含んでいてよく、更に、地理的位置、所得水準、雇用情報、及び種々の製品に関する意見などの他のユーザの人工統計的情報を含んでいてよい。
【００２４】
次に、システムは、ファッション関連情報からユーザのファッション嗜好を抽出する（動作１１０）。システムがファッション嗜好を抽出した時点で、システムは、ユーザのファッション嗜好を他のユーザのファッション嗜好と比較する（動作１２０）。最後に、システムは、ファッション嗜好の類似度に基づいて、ユーザをグループ化する。
【００２５】
図２は、本発明の実施の形態において、ファッション関連情報（動作１００）を受信するための例示的な処理を示している。システムは、いくつかの方法で、ファッション関連情報を受信することができる。一実施の形態において、システムは、ファッション関連情報を画像として受信する（動作２００）。また、システムは、様々な形態のファッション関連情報、例えば、ビデオ、衣服の生地表示、ユーザの嗜好を捕捉する識別器（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）、及び、ユーザの地理的位置、所得水準、雇用情報、及び他の製品又は商品に関する意見などの人口統計的（デモグラフィック）情報を受信することができる。
【００２６】
一実施の形態において、ユーザは、彼女のユーザネームとパスワードを使ってオンラインソーシャルネットワークの彼女のプロファイルへログインした後、ファッション関連情報をアップロードすることができる。例えば、ユーザは、いろいろな衣服品目を着用している彼女の画像をアップロードし、一般の人や彼女の友達が目視できるようにする。また、システムは、ユーザのプライバシーの保護能力を改良するために他の形態のセキュリティ機構を使用することもできる。
【００２７】
図３は、本発明の一実施の形態において、ファッション嗜好を抽出するための例示的な処理（動作１１０）を示している。一実施の形態において、システムは、ファッション嗜好を抽出するために属性ベクトルを抽出する（動作３００）。システムは、いくつかの方法で、ファッション嗜好を抽出することができる。画像又はビデオの形態のファッション関連情報に対して、システムは、（画像によって表示されている）ファッション関連情報においてユーザが関心を示している（一実施の形態によれば、ユーザによって提供される）衣服の境界ボックスを受信することができる。例えば、ユーザが靴に特別に関心を示した場合、システムは、ユーザが、靴を含む境界ボックスを画像又はビデオで入力することを可能とする。また、システムは、ユーザの全身を取り囲む境界ボックスを画像又はビデオで受信することができる。次に、システムは、身体の様々な部分を自動的に検出するために様々な方法を用いることができる。例えば、システムは、身体各部の比率のヒューリスティックな（発見的）比率を使用することができ、この発見的比率を、テクスチャを基とした画像分割法及び肌検出に組み合わせることも可能である。また、システムは、背景からはっきりと区分されたユーザの画像又はビデオを受信することもできる。次に、システムは、身体から背景を区分することによって身体を検出するための様々な方法を使用することができる。更なる実施の形態において、システムは、他に何も入力せずに、画像又はビデオを受信することもできる。この状況において、システムは、様々な顔面検出方法を用いて顔面を検出し、頭部より下の身体部分を識別し、テクスチャを基とした画像分割に、肌検出を組み合わせることによって衣服を識別できる。次に、システムは、得られた検出結果をユーザが（必要に応じて）調整できるようにユーザに提示する。
【００２８】
色又は生地などの他のファッション嗜好も、同様にして、ファッション情報から抽出され得る。また、ユーザの人口統計的情報が、入手または抽出され、画像又はビデオ情報に加えて、記憶され得る。ユーザのファッション嗜好は、ユーザ又は他のユーザのファッション選択に関連している様々な製品についてのユーザの意見を含む。
【００２９】
ファッション関連情報の形態、例えば、ユーザに関連する画像、ビデオ、又は人口統計的情報に拘わらず、システムは、ファッション関連情報から、ファッション嗜好に関連した値に対応している属性ベクトルを抽出する（動作３００）。
【００３０】
属性ベクトルは、データ構造として見ることが出来、各属性によって索引付けされ、属性ベクトルのコンテンツには各属性の値が含まれる。属性ベクトルは、色、裁断、様式、寸法、素材、布、生地、厚み、ボタン、銘柄、機能性、快適性、柄、織り、範疇、下位範疇、コレクション、デザイナー、価格、ファッション傾向、魅力、ファッション性、着心地、耐久性、品質、対称性、重ね着、原産国、取り扱い易さ、レース、光沢、ユーザ定義タグ、ユーザの人口統計的情報、他のユーザとの類似度、ユーザの活動、ユーザのファッション嗜好を捕捉する識別器、及び衣服の他の属性などの任意のファッション関連嗜好を含むことができる。
【００３１】
ユーザ動作は、特定の衣服を試着すること、又は、衣服を陳列棚から選択するが、試着しないこと、を含む。例えば、動作は、ユーザが特定のシャツを試着するか、又は、シャツを陳列棚から選択するが、試着しないことであってよい。また、ユーザ動作は、色、裁断、様式、寸法、素材などの特定の属性を有する衣服を試着するか、又は衣服を陳列棚から選択するが、試着しないことを含む。一般に、動作は、ユーザ及び衣服に関係する事象（又は事象の欠如）を含むことができる。
【００３２】
一実施の形態において、各属性値は、２進数値、離散値、整数値、又は連続値であってよい。例えば、寸法は、整数値であってよいが、色は、離散値であってよい。更に、色は、各々が連続値を有する、赤、青、緑の属性において指定されるようにしてもよい。属性及びそれらの値の選択は、以下の段落に記載されるように、類似度の質及び種類に影響を及ぼす。
【００３３】
いくつかの実施の形態において、システムは、他の属性値及び外からの予備知識に基づいて属性の値を推論してもよい。例えば、システムは、プラダ（Ｐｒａｄａ）（登録商標）の銘柄の衣服を好む人は、マノロブラニク（Ｍａｎｏｌｏ  Ｂｌａｈｎｉｋ）（登録商標）の靴を好むかもしれないと推論し得る。
【００３４】
一実施の形態において、システムは、複数のユーザを、そのファッション嗜好に基づいて、複数のグループへクラスタする。図４Ａは、本発明の一実施の形態において、複数のユーザをグループ化するための例示的な処理を示すフローチャートである（動作１５０）。動作中、システムは、最初に、二人のユーザ間におけるファッション嗜好の類似度に基づいて、複数のユーザを複数のグループにクラスタする（動作４００）。次に、システムは、クラスタされた複数のユーザから、特定のユーザのファッション嗜好に基づいて、該ユーザに関連しているグループを識別する（動作４１０）。続いて、システムは、該ユーザのファッション嗜好に基づいて、グループ内の他のユーザを格付けする（動作４２０）。
【００３５】
システムは、ファッション嗜好の類似度に基づいて、複数のユーザを複数のグループにクラスタするために様々な方法を用いることができる。概念的に、複数のユーザを複数のグループにクラスタする方法は、任意の二つのオブジェクト間の類似度に基づいて、オブジェクトをグループ化することを含むので、これらの方法は、しばしば、スペクトルクラスタと呼ばれる。本発明のいくつかの実施の形態において、衣服品目は、ユーザのファッション嗜好を含む。
【００３６】
クラスタの結果は、グループのセットである。本発明のいくつかの実施の形態において、グループは、シャープな（明確な）境界を有することができる。本発明のいくつかの実施の形態において、グループは、ファジイな（確率的）境界を有し得る。シャープな境界の場合、各ユーザは、明確に識別されたグループに属する。ファジイな境界の場合、各ユーザは、ファジイな境界の定義に基づいて、一以上のグループ又は最も可能性の高いグループに属していてもよい。
【００３７】
ユーザが属するグループがシステムによって特定されると、該ユーザのファッション嗜好に基づいて、グループ内のユーザを格付けできる。例えば、ユーザがスポーツ用衣服に主な関心を示すならば、グループ内のユーザは、彼らの衣服とそのスポーツとの関連に基づいて、格付けされ得る。また、ユーザは、衣服の属性、地理的位置、年齢、及び所得水準などの他のファッション嗜好に基づいて、格付けされる。このように、ファッション嗜好は、格付けが基としている情報を包括する。
【００３８】
図４Ｂは、本発明の一実施の形態において、ユーザをクラスタするための例示的な処理を示すフローチャートである。クラスタ処理の実行中、システムは、最初に、ユーザのグラフを作成する（処理４３０）。該グラフは、第１のユーザと第２のユーザの間のリンクのコストが第１のユーザのファッション嗜好と第２のユーザのファッション嗜好の間の類似度に反比例するように構成されている。次に、システムは、最小コストのグラフカット法を用いて、ユーザのグラフを互いに素なグループへ分割する（処理４４０）。これによって、一つのグループ内の特定のユーザのファッション嗜好は、同一グループ内のユーザのファッション嗜好に対して高い類似度を示し、異なるグループ内のユーザのファッション嗜好に対して低い類似度を示す。
【００３９】
図５は、本発明の一実施の形態において、二人のユーザ５１０、５２０間のファッション嗜好の例示的な類似度を示している。本発明のいくつかの実施の形態において、類似度は、０（ゼロ）（全く類似していない）から１（完全に類似している）までの実数量として表わされる。例えば、図５は、類似度値０．７５を示し、二人のユーザの類似性が高いことを示唆している。いくつかの実施の形態において、類似度は、整数、無限の実数値、または質的（離散的）測度であってもよい。
【００４０】
類似度は、ファッション嗜好に基づいて行われ、ファッション嗜好が一つ以上の属性とそれらの値を含む。例えば、図５は、ユーザ５１０のファッション嗜好が、白のベレー帽５３０、縞模様のドレス５５０、及び黒のレギンス（スパッツ）５７０を含むことを示している。一方、ユーザ５２０のファッション嗜好は、格子縞のベレー帽５４０、黒のドレス５６０、及び縞模様のレギンス５８０を含む。ファッション嗜好に基づいた二人のユーザ間の類似度値は、０．７５である。システムは、複数の属性値に関する、更にはファッション嗜好に関する、複数の類似度を組み合わせて、類似度を計算する。類似度において、類似性の計算の一部として各属性に重み付けしてもよい。例えば、類似度は、ドレスの柄やレギンスの柄の属性より重く、帽子の柄の属性を重み付けすることができる。
【００４１】
他の様々な方法としては、ユークリッド距離、マハラノビス（Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ）距離、絶対距離、ハミング距離、及び編集距離等が類似性を計算するために使用され得る。例えば、一つ以上の実数値の属性間のユークリッド距離は、属性値の差の二乗和の平方根である。システムは、この計算の一部として、実数値を各属性に割り当てることができる。例えば、システムは、白のベレー帽に値０（ゼロ）、黒のベレー帽に値１、灰色のベレー帽に値０．５、格子縞のベレー帽に値０．２５を割り当てることができ、ドレスやレギンスの柄にも同様の数値を割り当てることができる。このような値を指定することによって、システムは、任意の二つのオブジェクトの間のユークリッド距離を計算することができる。また、システムは、ユークリッド距離における二乗の合計を、重み付け関数に基づいて重み付けすることができる。
【００４２】
要するに、システムは、二人のユーザのファッション嗜好に関する属性値の間の一つ以上の類似性の計算を組み合わせることによって、類似度を計算する。
【００４３】
図６は、本発明の一実施の形態において、任意の二人のユーザ間のファッション嗜好の類似度に基づいて、ユーザを三つのグループ（グループ６００、６１０、６２０）へクラスタした例である。一実施の形態において、システムはグラフを作成し、ユーザは該グラフ上のノードとして示され、二つのノード間のエッジは、対応する二人のユーザのファッション嗜好の類似度に基づいたコスト又は重みを有している。図６に示されているように、類似度（要素６４０）は、ユーザ６３０とユーザ６５０の間のエッジのコストに対応している。一実施の形態において、システムは、完全に連結したグラフを作成し、エッジによって連結された二つのノードによって示される二人のユーザ間の類似度に基づいて、各エッジに、コスト又は重みを割り当てる。
【００４４】
様々なスペクトルクラスタ手法によって、システムは、複数のユーザを複数のグループへクラスタすることができる。スペクトルクラスタは、クラスタされる要素間の類似度に基づいたクラスタ手法の類を含む。本発明のいくつかの実施の形態は、最小コストのグラフカット法を用いて複数のユーザを互いに素なグループに分割する、スペクトルクラスタ手法に基づいている。これによって、一つのグループ内の特定のユーザのファッション嗜好は、同一グループ内のユーザのファッション嗜好に対して高い類似度を示し、異なるグループ内のユーザのファッション嗜好に対して低い類似度を示す。
【００４５】
システムは、グループ６１０とグループ６２０のユーザに対するより、グループ６００内のユーザ同士が互いにより類似していることから、グループ６００内のユーザをグループ６００の他のユーザと一緒にグループ６００に属するユーザとしてグループ化する。図６は、二人のユーザ間の類似度を、以下のように示している。即ち、短い線が高い類似度を示し、長い線が低い類似度を示す。この例において、システムは、このような情報を使用して、ユーザをグループ６００、６１０、６２０へ分割する。
【００４６】
システムは、所定の属性の全て、いくつか、又は選択された部分に基づいて、クラスタを行うことができる。例えば、システムは、色、柄、生地、及びカテゴリ（例えば、シャツ、ズボン、スカート等）などの属性の一つ以上に基づいて、そのクラスタを行う。単に色のみをクラスタした場合は、柄のみをクラスタした場合とは異なったグループが発生する。
【００４７】
図７は、本発明の一実施の形態において、ファッション嗜好グループ内のユーザへ他の格付けされたユーザを提示し、ユーザからフィードバックを受信し、受信したフィードバックに基づいて、ユーザのファッション嗜好を更新するための例示的な処理を示すフローチャートである。動作中、複数のユーザを複数のファッション嗜好グループへクラスタした後、システムは、ファッション嗜好のそれぞれの類似度に基づいてグループ内でユーザを格付けし、他の格付けされたユーザをグループ内の特定のユーザへ提示することができる（動作７００）。引き続いて、システムは、該ユーザが、他の格付けされたユーザに基づいて、フィードバックを送信することを可能にする。例えば、該ユーザは、彼又は彼女のファッション嗜好がグループ内の他のユーザのファッション嗜好にどの程度一致するかを数値で示すことができる。次に、システムは、該ユーザのフィードバックを受信する（動作７１０）。次に、システムは、該ユーザのファッション嗜好を更新する（動作７２０）。
【００４８】
一実施の形態において、他の格付けされたユーザが特定のユーザに提示されると、該ユーザは、そのリストを介してブラウジングし、システムに、他のユーザのファッション嗜好をブラウジングする要求を提示ことができる。このように、システムは、同一グループに含まれる人たちのリンクを追跡することによって、該ユーザが、類似したファッション嗜好を有する他のユーザを特定することを可能とする。
【００４９】
更なる実施の形態において、システムは、ユーザ及び他のユーザに関連しているセキュリティ対策に基づいたブラウジング要求に応答することができる。例えば、ユーザは、いくつかのファッション嗜好を、非公開（ユーザ以外は見ることができない）、共有（他の選ばれたユーザのみが見ることができる）、グループ公開（同一ファッション嗜好のグループのユーザのみが見ることができる）、又は、全体に公開（全てのユーザが見ることができる）として、指定することができる。
【００５０】
システムは、新たなファッションの傾向を特定することも容易にする。例えば、ファッション嗜好クラスタは、このようなファッション傾向に対応し得るため、ファッション傾向を経時的に追跡することができる。これを市場調査に適用することによって、顧客セグメントの自動作成が可能になり、新たなセグメントを業者に知らせることができる。
【００５１】
ファッションは、長い間にわたって、主観的なテーマであると考えられてきた。一般的なファッションの定義によって複数のユーザを格付し、これらの格付けされた複数のユーザを提示するのではなく、システムは、特定のユーザからのフィードバック受信によって、該ユーザのファッション嗜好を更新することができる。一実施の形態において、ユーザのファッション嗜好は、該ユーザをファッション嗜好に基づいて格付けするための識別器を含むことができる。具体的には、システムは、ユーザをファッション嗜好に基づいて格付けするために、ベイズ識別器（Ｂａｙｅｓｉａｎ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）を使用することができる。特定のファッション嗜好をユーザが好むベイズ識別器に基づく確率が高い程、格付けも高くなる。
【００５２】
システムは、ユーザ又は他のユーザに関するファッション関連情報に基づいて、識別器を初期化することができる。次に、システムは、ユーザからのフィードバックに基づいて、識別器を更新するために、関連フィードバックなどの様々な機械学習方法を用いることができる。一般に、関連フィードバック学習方法は、ユーザからのフィードバックに基づいて、識別器を更新する。システムは、様々な形態のフィードバックを使用することができる。例えば、システムは、ユーザが、特定のユーザのファッション嗜好を好む度合または好まない度合に対応した格付けを受信することができる。システムは、集められたフィードバックに基づいて、ベイズ識別器を周期的に更新することができる。
【００５３】
また、システムは、様々な距離学習方法に基づいて複数のユーザのファッション嗜好を更新できる。一般に、距離学習方法は、要素と該要素のグループ属性が与えられることにより、要素間の距離関数を学習する。具体的には、システムは、様々な距離学習方法及びユーザからのフィードバックに基づいたグループとそのメンバの集合が与えられることにより、類似度を更新できる。フィードバックは、グループ参加するユーザ、グループ参加を拒否するユーザ、又は、グループ参加の意思が曖昧なユーザを含み得る。ユーザのファッション嗜好が、ユーザと、一人以上の他のユーザに対する類似度を含むことに留意されたい。この処理の一環として、システムは、様々な異常値の除去法を用いて各グループ内の異常値を除去することもできる。システムは、類似度を周期的に更新することができる。また、システムは、ユーザのフィードバックに基づいて複数のユーザを再クラスタすることによって、ユーザのグループを周期的に更新することもできる。
【００５４】
本発明のいくつかの実施の形態において、ファッションベースのソーシャルネットワークアプリケーションは、ユーザのファッション嗜好に基づいて、ユーザへ、衣服関連や他の品目を推薦することができる。例えば、システムは、ユーザのファッション嗜好と他のユーザのファッション嗜好に基づいて、一人のユーザへ衣服品目を推薦するために、様々な協調フィルタ方法を使用することができる。一般に、協調フィルタは、複数のエージェント、考え方、及びデータ情報源の間の協調を用いて、情報又はパターンをフィルタする処理である。協調フィルタは、他のユーザの関心に基づいて、一人のユーザの関心を予測することを含む。一般的に、協調フィルタは、以下の二つのステップ、すなわち、目標ユーザの関心に類似している関心を有するユーザを見つけ出すこと、及び、目標ユーザの関心を予測するために他のユーザの関心を用いること、を含む。
【００５５】
図８は、本発明の一実施の形態において、ユーザのファッション嗜好と他のユーザのファッション嗜好に基づいて、ユーザに衣服品目を推薦する例示的な処理を示している。具体的に、図８は、目標ユーザ８００に推薦を行う処理を示している。図中、システムは、類似した関心を示すユーザ８１０を特定する。本発明のいくつかの実施の形態において、同一の類似度が、類似した関心を有する複数のユーザを発見するために使用される。目標ユーザ８００の関心は、図示されているファッションの嗜好、即ち、縞模様のドレス８１０と黒のレギンス８２０によって特徴付けられる。類似ユーザ８１０の関心は、図示されているファッションの嗜好、即ち、縞模様のドレス８１０と黒のレギンス８２０と格子縞のベレー帽８３０によって特徴付けられている。目標ユーザ８００と類似ユーザ８１０が、（格子縞のベレー帽８３０を除いて、）同一の関心を有しているので、システムは、目標ユーザ８００に格子縞のベレー帽８３０を推薦する。システムは、商品の推薦後、ユーザにフィードバック送信を要求し、フィードバックに基づいて、その推薦を更新することができる。
【００５６】
推薦にはあらゆるタイプの商品が含まれ、商品カテゴリを介して推薦することができることに留意されたい。例えば、システムは、特定の衣服に基づいて、ビールの銘柄を推薦することもでき、その逆の推薦を行うこともできる。システムは、書籍、映画、食品、レストラン、食料雑貨店、及び自動車などの他の製品やサービスを推薦することもできる。
【００５７】
図９は、本発明の実施の形態において、ファッション関連情報に基づいて、ソーシャルネットワーキングを容易にするための例示的なコンピュータシステムを示している。図９において、コンピュータ通信システム９００は、プロセッサ９１０、メモリ９２０、及び記憶媒体９３０を含む。コンピュータ通信システムは、ネットワーク９６０、ディスプレイ９７０、キーボード９８０、及びポインティング装置９５０にも接続されている。
【００５８】
記憶媒体９３０は、プロセッサ９１０によって実施されるプログラムを記憶する。具体的には、記憶媒体９３０が、ファッション関連情報に基づいてソーシャルネットワーキングを容易にするためのシステムを実行するプログラム９４０を記憶する。動作中、ファッション関連情報に基づいて、ソーシャルネットワーキングを容易にするためのプログラム９４０は、記憶媒体９３０からメモリ９２０へロードされ、プロセッサ９１０によって実実行される。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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