(57)【要約】【課題】スパマーを的確に判別することができるソーシャルスパマー判別装置を提供する。【解決手段】ユーザの時刻毎のタグ付与行動履歴および当該ユーザがスパマーであるか否かの情報を含むタグ情報が格納されたタグ情報データベース１１０と、前記タグ情報をユーザのセッション毎にまとめてタグ付与行動履歴が含まれるセッション情報を生成するセッション情報抽出手段１２０と、前記生成されたセッション情報が格納されるセッション情報データベース１３０と、前記データベース１１０および１３０内の情報に基づいて、ユーザのタグ付与行動履歴の特徴を求めてスパマー判別器を生成するスパムスコア算出機能１４０と、前記機能１４０により生成されたスパム判別装置１５０とを備える。【選択図】図１
2010123037.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの時刻毎のタグ付与行動履歴および当該ユーザがスパマーであるか否かの情報を含むタグ情報が格納されたタグ情報データベースと、
前記タグ情報データベース内のタグ情報をユーザのセッション毎にまとめてタグ付与行動履歴が含まれるセッション情報を生成するセッション情報抽出手段と、
前記セッション情報抽出手段により生成されたセッション情報が格納されるセッション情報データベースと、
前記タグ情報データベースおよびセッション情報データベース内の情報に基づいて、ユーザのタグ付与行動履歴の特徴を求めてスパマー判別器を生成するスパムスコア算出手段とを備えたことを特徴とするソーシャルスパマー判別器の生成装置。
【請求項２】
前記スパムスコア算出手段は、
前記タグ情報データベースおよびセッション情報データベースに格納された情報に基づいて、タグ付与行動履歴から算出されるエントロピー、条件付きエントロピーを用いてユーザのタグ付与行動履歴の特徴を取得するタグ付与行動取得機能と、
前記タグ情報データベースからタグ・コンテンツ情報を取得するタグ・コンテンツ情報取得機能と、
前記タグ付与行動取得機能およびタグ・コンテンツ情報取得機能により得られたセッション情報に基づく各ユーザのエントロピー、条件付きエントロピーの時間変化を特徴としてスパマー判別器を生成する判別器生成機能とを備えたことを特徴とする請求項１に記載のソーシャルスパマー判別器の生成装置。
【請求項３】
セッション情報抽出手段が、ユーザの時刻毎のタグ付与行動履歴および当該ユーザがスパマーであるか否かの情報を含むタグ情報が格納されたタグ情報データベース内のタグ情報をユーザのセッション毎にまとめてタグ付与行動履歴が含まれるセッション情報を生成し、該セッション情報をセッション情報データベースに格納するステップと、
スパムスコア算出手段が、前記タグ情報データベースおよびセッション情報データベース内の情報に基づいて、ユーザのタグ付与行動履歴の特徴を求めてスパマー判別器を生成するスパムスコア算出ステップとを備えたことを特徴とするソーシャルスパマー判別器の生成方法。
【請求項４】
前記スパムスコア算出ステップは、
前記タグ情報データベースおよびセッション情報データベースに格納された情報に基づいて、タグ付与行動履歴から算出されるエントロピー、条件付きエントロピーを用いてユーザのタグ付与行動履歴の特徴を取得するタグ付与行動取得ステップと、
前記タグ情報データベースからタグ・コンテンツ情報を取得するタグ・コンテンツ情報取得ステップと、
前記タグ付与行動取得ステップおよびタグ・コンテンツ情報取得ステップにより得られたセッション情報に基づく各ユーザのエントロピー、条件付きエントロピーの時間変化を特徴としてスパマー判別器を生成する判別器生成ステップとを備えたことを特徴とする請求項３に記載のソーシャルスパマー判別器の生成方法。
【請求項５】
コンピュータを請求項１又は２に記載の各手段として機能させるソーシャルスパマー判別器の生成プログラム。
【請求項６】
ユーザの時刻毎のタグ付与行動履歴および当該ユーザがスパマーであるか否かの情報を含むタグ情報が格納されたタグ情報データベースと、
前記タグ情報データベース内のタグ情報をユーザのセッション毎にまとめてタグ付与行動履歴が含まれるセッション情報を生成するセッション情報抽出手段と、
前記セッション情報抽出手段により生成されたセッション情報が格納されるセッション情報データベースと、
前記タグ情報データベースおよびセッション情報データベース内の情報に基づいて、ユーザのタグ付与行動履歴の特徴を求めてスパマー判別器を生成するスパムスコア算出手段と、
前記スパムスコア算出手段により生成されたスパマー判別手段であって、スパマーか否かが未判別であるユーザの時刻毎のタグ付与行動履歴を含むタグ情報を入力とし、ユーザ毎にスパマーか否かを判別するスパマー判別手段とを備えたことを特徴とするソーシャルスパマー判別装置。
【請求項７】
前記スパムスコア算出手段は、
前記タグ情報データベースおよびセッション情報データベースに格納された情報に基づいて、タグ付与行動履歴から算出されるエントロピー、条件付きエントロピーを用いてユーザのタグ付与行動履歴の特徴を取得するタグ付与行動取得機能と、
前記タグ情報データベースからタグ・コンテンツ情報を取得するタグ・コンテンツ情報取得機能と、
前記タグ付与行動取得機能およびタグ・コンテンツ情報取得機能により得られたセッション情報に基づく各ユーザのエントロピー、条件付きエントロピーの時間変化を特徴としてスパマー判別器を生成する判別器生成機能とを備えたことを特徴とする請求項６に記載のソーシャルスパマー判別装置。
【請求項８】
セッション情報抽出手段が、ユーザの時刻毎のタグ付与行動履歴および当該ユーザがスパマーであるか否かの情報を含むタグ情報が格納されたタグ情報データベース内のタグ情報をユーザのセッション毎にまとめてタグ付与行動履歴が含まれるセッション情報を生成し、当該セッション情報をセッション情報データベースに格納するステップと、
スパムスコア算出手段が、前記タグ情報データベースおよびセッション情報データベース内の情報に基づいて、ユーザのタグ付与行動履歴の特徴を求めてスパマー判別器を生成するスパムスコア算出ステップと、
前記スパムスコア算出手段により生成されたスパマー判別手段が、スパマーか否かが未判別であるユーザの時刻毎のタグ付与行動履歴を含むタグ情報を入力とし、ユーザ毎にスパマーか否かを判別するスパマー判別ステップとを備えたことを特徴とするソーシャルスパマー判別方法。
【請求項９】
前記スパムスコア算出ステップは、
前記タグ情報データベースおよびセッション情報データベースに格納された情報に基づいて、タグ付与行動履歴から算出されるエントロピー、条件付きエントロピーを用いてユーザのタグ付与行動履歴の特徴を取得するタグ付与行動取得ステップと、
前記タグ情報データベースからタグ・コンテンツ情報を取得するタグ・コンテンツ情報取得ステップと、
前記タグ付与行動取得ステップおよびタグ・コンテンツ情報取得ステップにより得られたセッション情報に基づく各ユーザのエントロピー、条件付きエントロピーの時間変化を特徴としてスパマー判別器を生成する判別器生成ステップとを備えたことを特徴とする請求項８に記載のソーシャルスパマー判別方法。
【請求項１０】
コンピュータを請求項６又は７に記載の各手段として機能させるソーシャルスパマー判別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ソーシャルブックマーク等のフォークソノミーによるデータ管理を行うウェブアプリケーション上において、タグスパム、コンテンツスパムのスパムを生成するソーシャルスパマーを発見し、これらのユーザと、これらのユーザが生成したスパムの除去を支援するソーシャルスパマー判別器の生成装置、方法、プログラムおよびソーシャルスパマー判別装置、方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ブックマークをウェブ上で共有するソーシャルブックマークサービスでは、サービスに登録されているユーザが自由にコンテンツをブックマークし、自由にコンテンツに対してタグを付与することができる。通常、ソーシャルブックマークにおいては、４つ組データ＜ユーザ，コンテンツ，タグ，時刻＞というタグ情報をデータベースに格納している。
【０００３】
ソーシャルブックマークでは、他のユーザが付与したタグ情報をもとにコンテンツの検索を行うため、スパマーが大量のスパムコンテンツをブックマークすることや、既存のコンテンツに対して故意に不適切なタグを付与することによってソーシャルブックマークの特長が失われてしまい、ユーザがソーシャルブックマークを利用する際の問題になっている。
【０００４】
従来技術では、ソーシャルブックマークサービスにおいて、スパマー、非スパマーのラベル付きデータから機械学習手法を用いてスパマーを判別するものが挙げられる。
【０００５】
従来のソーシャルスパマー判別装置は例えば図１のように構成されていた。図１において０１０は、＜ユーザ，コンテンツ，タグ，時刻＞の４つ組の情報が格納されているタグ情報データベースである。タグ情報データベース０１０の詳細は図９〜図１１のとおりである。
【０００６】
図９はユーザ名およびスパマー情報を持つユーザテーブルの例を示し、図１０はコンテンツＩＤおよびＵＲＬの情報を持つコンテンツテーブルの例を示し、図１１はユーザＩＤ、コンテンツＩＤ、タグ名およびタグ付与時刻の情報を持つタグテーブルの例を示している。
【０００７】
０４０は、タグ情報データベース０１０からユーザのタグ情報を受け取り、未知のユーザを自動判別するスパム判別装置０５０を生成するスパムスコア算出手段のスパムスコア算出機能を示している。
【０００８】
０５０は、スパムスコア算出機能０４０によって生成されたスパム判別装置である。０６０は、スパマーかどうか未判別のユーザの情報が格納されている未判別ユーザデータベースである。０７０は、スパム判別装置０５０により判別されたユーザのスパムスコアを格納しているスパムユーザデータベースである。
【０００９】
機械学習を用いたスパマー発見手法の公知の方法としては、非特許文献１に記載の手法等がある。
【非特許文献１】Ｂ．Ｋｒａｕｓｅ，Ａ．Ｈｏｔｈｏ  ａｎｄ  Ｇ．Ｓｔｕｍｍｅ．Ｔｈｅ  Ａｎｔｉ−Ｓｏｃｉａｌ  Ｔａｇｇｅｒ−Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ  Ｓｐａｍ  ｉｎ  Ｓｏｃｉａｌ  Ｂｏｏｋｍａｒｋｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍｓ．Ｐｒｏｃ．Ｏｆ  ｔｈｅ  Ｆｏｕｒｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ａｄｖｅｒｓａｒｉａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ  ｏｎ  ｔｈｅ  Ｗｅｂ，Ａｐｒ．２００８．
【非特許文献２】ＷＥＫＡ，Ｔｈｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｗａｉｋａｔｏ  インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｓ．ｗａｉｋａｔｏ．ａｃ．ｎｚ／ｍｌ／ｗｅｋａ／＞，[平成２０年１１月１４日検索]
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上記の手法ではスパムユーザ（非スパムユーザ）とタグ、コンテンツを共有している数を特徴としており、スパマーの中には、非スパムコンテンツをブックマークして不適切なタグ付与を行うユーザもいるため、この方法ではこれらのスパマーを的確に発見することが難しく、非スパマーを誤分類する可能性も高くなってしまうという問題があった。
【００１１】
本発明は上記課題を解決するものであり、その目的は、スパマーを的確に判別することができるソーシャルスパマー判別器の生成装置、方法、プログラムおよびソーシャルスパマー判別装置、方法、プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明においては、ユーザのタグ付与行動履歴に着目することにより、従来技術の問題を解決したスパマー発見手法を提案する。本発明は、ソーシャルブックマークサービスが保持している各ユーザのブックマークの時系列情報より、ユーザのタグ付与行動特性を抽出し、当該ユーザがスパマーであるかを判別する判別器を生成する装置、方法、プログラムを提案する。
【００１３】
前記判別器の生成には、セッション情報に基づいた各ユーザのエントロピー、条件付きエントロピーを計算し、その時間変化を特徴として用いる。
【００１４】
本発明の請求項１に記載のソーシャルスパマー判別器の生成装置は、ユーザの時刻毎のタグ付与行動履歴および当該ユーザがスパマーであるか否かの情報を含むタグ情報が格納されたタグ情報データベースと、前記タグ情報データベース内のタグ情報をユーザのセッション毎にまとめてタグ付与行動履歴が含まれるセッション情報を生成するセッション情報抽出手段と、前記セッション情報抽出手段により生成されたセッション情報が格納されるセッション情報データベースと、前記タグ情報データベースおよびセッション情報データベース内の情報に基づいて、ユーザのタグ付与行動履歴の特徴を求めてスパマー判別器を生成するスパムスコア算出手段とを備えたことを特徴としている。
【００１５】
また請求項２に記載のソーシャルスパマー判別器の生成装置は、請求項１において、前記スパムスコア算出手段は、前記タグ情報データベースおよびセッション情報データベースに格納された情報に基づいて、タグ付与行動履歴から算出されるエントロピー、条件付きエントロピーを用いてユーザのタグ付与行動履歴の特徴を取得するタグ付与行動取得機能と、前記タグ情報データベースからタグ・コンテンツ情報を取得するタグ・コンテンツ情報取得機能と、前記タグ付与行動取得機能およびタグ・コンテンツ情報取得機能により得られたセッション情報に基づく各ユーザのエントロピー、条件付きエントロピーの時間変化を特徴としてスパマー判別器を生成する判別器生成機能とを備えたことを特徴としている。
【００１６】
また、請求項３に記載のソーシャルスパマー判別器の生成方法は、セッション情報抽出手段が、ユーザの時刻毎のタグ付与行動履歴および当該ユーザがスパマーであるか否かの情報を含むタグ情報が格納されたタグ情報データベース内のタグ情報をユーザのセッション毎にまとめてタグ付与行動履歴が含まれるセッション情報を生成し、該セッション情報をセッション情報データベースに格納するステップと、スパムスコア算出手段が、前記タグ情報データベースおよびセッション情報データベース内の情報に基づいて、ユーザのタグ付与行動履歴の特徴を求めてスパマー判別器を生成するスパムスコア算出ステップとを備えたことを特徴としている。
【００１７】
また請求項４に記載のソーシャルスパマー判別器の生成方法は、請求項３において、前記スパムスコア算出ステップは、前記タグ情報データベースおよびセッション情報データベースに格納された情報に基づいて、タグ付与行動履歴から算出されるエントロピー、条件付きエントロピーを用いてユーザのタグ付与行動履歴の特徴を取得するタグ付与行動取得ステップと、前記タグ情報データベースからタグ・コンテンツ情報を取得するタグ・コンテンツ情報取得ステップと、前記タグ付与行動取得ステップおよびタグ・コンテンツ情報取得ステップにより得られたセッション情報に基づく各ユーザのエントロピー、条件付きエントロピーの時間変化を特徴としてスパマー判別器を生成する判別器生成ステップとを備えたことを特徴としている。
【００１８】
また、請求項５に記載のソーシャルスパマー判別器の生成プログラムは、コンピュータを請求項１又は２に記載の各手段として機能させるソーシャルスパマー判別器の生成プログラムである。
【００１９】
また、請求項６に記載のソーシャルスパマー判別装置は、ユーザの時刻毎のタグ付与行動履歴および当該ユーザがスパマーであるか否かの情報を含むタグ情報が格納されたタグ情報データベースと、前記タグ情報データベース内のタグ情報をユーザのセッション毎にまとめてタグ付与行動履歴が含まれるセッション情報を生成するセッション情報抽出手段と、前記セッション情報抽出手段により生成されたセッション情報が格納されるセッション情報データベースと、前記タグ情報データベースおよびセッション情報データベース内の情報に基づいて、ユーザのタグ付与行動履歴の特徴を求めてスパマー判別器を生成するスパムスコア算出手段と、前記スパムスコア算出手段により生成されたスパマー判別手段であって、スパマーか否かが未判別であるユーザの時刻毎のタグ付与行動履歴を含むタグ情報を入力とし、ユーザ毎にスパマーか否かを判別するスパマー判別手段とを備えたことを特徴としている。
【００２０】
また請求項７に記載のソーシャルスパマー判別装置は、請求項６において、前記スパムスコア算出手段は、前記タグ情報データベースおよびセッション情報データベースに格納された情報に基づいて、タグ付与行動履歴から算出されるエントロピー、条件付きエントロピーを用いてユーザのタグ付与行動履歴の特徴を取得するタグ付与行動取得機能と、前記タグ情報データベースからタグ・コンテンツ情報を取得するタグ・コンテンツ情報取得機能と、前記タグ付与行動取得機能およびタグ・コンテンツ情報取得機能により得られたセッション情報に基づく各ユーザのエントロピー、条件付きエントロピーの時間変化を特徴としてスパマー判別器を生成する判別器生成機能とを備えたことを特徴としている。
【００２１】
また、請求項８に記載のソーシャルスパマー判別方法は、セッション情報抽出手段が、ユーザの時刻毎のタグ付与行動履歴および当該ユーザがスパマーであるか否かの情報を含むタグ情報が格納されたタグ情報データベース内のタグ情報をユーザのセッション毎にまとめてタグ付与行動履歴が含まれるセッション情報を生成し、当該セッション情報をセッション情報データベースに格納するステップと、スパムスコア算出手段が、前記タグ情報データベースおよびセッション情報データベース内の情報に基づいて、ユーザのタグ付与行動履歴の特徴を求めてスパマー判別器を生成するスパムスコア算出ステップと、前記スパムスコア算出手段により生成されたスパマー判別手段が、スパマーか否かが未判別であるユーザの時刻毎のタグ付与行動履歴を含むタグ情報を入力とし、ユーザ毎にスパマーか否かを判別するスパマー判別ステップとを備えたことを特徴としている。
【００２２】
また請求項９に記載のソーシャルスパマー判別方法は、請求項８において、前記スパムスコア算出ステップは、前記タグ情報データベースおよびセッション情報データベースに格納された情報に基づいて、タグ付与行動履歴から算出されるエントロピー、条件付きエントロピーを用いてユーザのタグ付与行動履歴の特徴を取得するタグ付与行動取得ステップと、前記タグ情報データベースからタグ・コンテンツ情報を取得するタグ・コンテンツ情報取得ステップと、前記タグ付与行動取得ステップおよびタグ・コンテンツ情報取得ステップにより得られたセッション情報に基づく各ユーザのエントロピー、条件付きエントロピーの時間変化を特徴としてスパマー判別器を生成する判別器生成ステップとを備えたことを特徴としている。
【００２３】
また、請求項１０に記載のソーシャルスパマー判別プログラムは、コンピュータを請求項６又は７に記載の各手段として機能させるソーシャルスパマー判別プログラムである。
【発明の効果】
【００２４】
（１）請求項１〜５に記載の発明によれば、ソーシャルブックマークにおいて、ユーザのブックマーク時刻情報に基づいてグループ化し、タグの情報量を特徴に用いることで、スパマーを的確に判別できるソーシャルスパマー判別器を生成することができる。
（２）請求６〜１０に記載の発明によれば、ソーシャルブックマークにおいて、ユーザのブックマーク時刻情報に基づいてグループ化し、タグの情報量を特徴に用いることで、スパマーを的確に判別することができ、ソーシャルブックマークのノイズとなるスパマーが生成したコンテンツ、タグを除去したデータベースを構築することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが、本発明は下記の実施形態例に限定されるものではない。図２は本発明の実施形態例の基本構成図である。図２において、１１０は、ユーザの時刻毎のタグ付与行動履歴および当該ユーザがスパマーであるか否かの情報を含む情報、すなわち、＜ユーザ、コンテンツ、タグ、時刻＞の４つ組の情報が格納されているタグ情報データベースであり、その詳細は図９〜図１１のとおりである。
【００２６】
すなわち、ユーザテーブル（図９）はユーザＩＤに対応するユーザ名およびスパマー情報から構成される。コンテンツテーブル（図１０）はコンテンツＩＤに対応するＵＲＬから構成される。タグテーブル（図１１）は、ユーザＩＤ、コンテンツＩＤ、タグ名称、付与された時刻情報から構成される。
【００２７】
１２０は、タグ情報データベース１１０から、ユーザのタグ情報を受け取り、ポスト毎のタグ情報をセッション毎にまとめ、セッション情報データベース１３０に格納するセッション情報抽出手段のセッション情報抽出機能を示している。
【００２８】
セッション情報データベース１３０は、セッション情報抽出機能１２０によって生成されたユーザ毎のセッション情報を図１２のように格納している。
【００２９】
図１２において格納されるデータは、ユーザＩＤ（ｕｓｅｒＩＤ）、セッションＩＤ（ｓｅｃｃｉｏｎ  ｎｏ）、セッションＩＤに含まれるレコードＩＤ（ｒｅｃｏｒｄ  ｎｏ）のリストから構成される。
【００３０】
１４０は、タグ情報データベース１１０と、セッション情報データベース１３０から判別器を生成するための特徴を抽出し、スパマー判別手段としてのスパム判別装置１５０を生成するスパムスコア算出手段のスパムスコア算出機能を示している。スパムスコア算出機能１４０は図３に示すように、タグ付与行動取得機能１４１、タグ・コンテンツ情報取得機能１４２および判別器生成機能１４３を備えている。
【００３１】
スパム判別装置１５０を生成する技術としては、例えば非特許文献２に開示されている技術を用いる。
【００３２】
１６０は、スパマーか否かが未判別であるユーザの時刻毎のタグ付与行動履歴を含むタグ情報が格納された未判別ユーザデータベースである。
【００３３】
未判別ユーザデータベース１６０は、タグ情報データベース１１０と同様の構造をしているが、ユーザテーブル（図９）におけるスパム情報（ｓｐａｍｍｅｒ）の値が空値となっている。
【００３４】
１７０はスパムユーザデータベースであり、図１３に示されるようなデータ、すなわちスパム判別装置１５０により判別された各ユーザＩＤに対応するスパムスコアが格納されている。
【００３５】
前記セッション情報抽出機能１２０、スパムスコア算出機能１４０およびスパム判別装置１５０の、後述する各機能は例えばコンピュータによって達成される。
【００３６】
まず最初に処理の流れの概要を説明する。セッション情報抽出機能１２０では、ユーザのブックマーク履歴が前回のブックマーク履歴からｋ分以内の場合、同じセッションと見なす。スパムスコア算出機能１４０では、合計ブックマーク数、合計タグ数、タグの情報量を算出し、それらの統計値を抽出する。
【００３７】
当該ユーザが持つタグ集合をＴ、ブックマークしているコンテンツ集合をＤ、とするユーザのタグ履歴の情報量はエントロピーと条件付きエントロピーで以下の式（１）〜式（３）のように計算される。ここでＴは当該ユーザが持つタグ集合、Ｄは当該ユーザがブックマークしているコンテンツ集合を表す。ｄi，ｔjは当該ユーザがブックマークしているコンテンツ、使用しているタグを表す。
【００３８】
【数１】
2010123037.tif 000003
【００３９】
ここで、  ｐ（ｔi｜ｄi）＝（ｄiに付与したｔjの数／ｄiに付与したタグの総数）で計算する。また、
ｐ（ｔi）＝（ｔjの数／タグの総数）、
ｐ（ｄi｜ｔi）＝（ｔjが付与されたｄiの数／ｔjが付与されたコンテンツの総数）で求める。
【００４０】
これらの算出された特徴から統計値の抽出を行う。具体的には、セッション毎に算出されたタグ件数の平均、分散、最大値などの統計値を特徴としてＮａｉｖｅＢａｙｅｓ分類器のような既存の機械学習手法を用いてスパマー判別器（スパム判別装置１５０）の生成を行う。生成されたスパマー判別器（スパム判別装置１５０）によって、未判別ユーザデータベース１６０内の未知のユーザがスパマーであるかどうかを自動的に判別し、スパムユーザデータベース１７０にスコアを格納する。
【００４１】
次に図４のフローチャートを用いてセッション情報抽出機能１２０の詳細について述べる。セッション情報抽出機能１２０は、ユーザＩＤと、前回と今回のブックマーク時間差に相当する値であり、あるタグ情報を同一セッションにまとめるか否かの閾値ｋを入力として受け取り、タグ情報データベース１１０のデータをもとにセッション情報データベース１３０を構築する。
【００４２】
まずステップＳ１において前記閾値ｋを設定する。例えば図２の装置の使用者が外部からキーボード等により設定するか、又は装置自身のプログラムとして自動設定する。
【００４３】
次にステップＳ２において、タグ情報データベース１１０から、当該ユーザが含まれるレコード集合Ｒ（タグ情報の集合）を取得し、時刻順に並べる。
【００４４】
次にステップＳ３において、レコードＩＤｒ＝０、セッションＩＤｓ＝０、ブックマーク時刻ｌｔ＝０とし、セッションＩＤｓに０を与える。さらに現在の処理中のセッションに含まれるレコードＩＤを格納するｃｕｒ＿ｓｅｓｓｉｏｎを用意する。
【００４５】
次にステップＳ４において、次のレコードを取得し、ｒiとする。  
【００４６】
次にステップＳ５において、前回のブックマークの時刻ｌｔと取得したレコードｒｉの時刻の差異がｋ分以内かどうかを判定し、ｋ分以内であれば、ステップＳ６において、そのレコードＩＤをｃｕｒ＿ｓｅｓｓｉｏｎセッションに加え、ｌｔにレコードｒｉの時刻を代入する。
【００４７】
前記ステップＳ５の判定結果がｋ分以内ではない場合は、ステップＳ７において、ｃｕｒ＿ｓｅｓｓｉｏｎをユーザＩＤ、ｓ（セッションＩＤ）、ｃｕｒ＿ｓｅｓｓｉｏｎ（セッション情報）という構造でセッション情報データベース１３０に格納し、ｓ＝ｓ＋１とした後ステップＳ６に進む。
【００４８】
次にステップＳ８において、タグ情報データベース１１０に次のレコードがあるか否かを判定し、レコードがある場合、ステップＳ４に戻って次のレコードを取得する。
【００４９】
またステップＳ８において、次のレコードが無い場合は、ステップＳ９において、現在のｃｕｒ＿ｓｅｓｓｉｏｎをユーザＩＤ、ｓ（セッションＩＤ）、ｃｕｒ＿ｓｅｓｓｉｏｎ（セッション情報）という構造でセッション情報データベース１３０に格納する。
【００５０】
次にスパムスコア算出機能１４０の構成を図３とともに説明する。スパムスコア算出機能１４０は、タグ情報データベース１１０、セッション情報データベース１３０に格納されているデータをもとに、タグ付与行動取得機能１４１と、従来技術であるタグ・コンテンツ情報取得１４２と、判別器生成機能１４３の実行によりスパム判別装置１５０を生成する。
【００５１】
タグ付与行動取得機能１４１の処理は、（１）エントロピー計算、（２）条件付きエントロピーＨ（Ｔ｜Ｄ）計算、（３）条件付きエントロピーＨ（Ｄ｜Ｔ）計算の三つの処理から成る。
【００５２】
判別器生成機能１４３は、従来技術によるタグ・コンテンツ情報取得機能１４１と、タグ付与行動取得機能１４２によって得られたセッション情報に、基づく各ユーザのエントロピー、条件付きエントロピーの時間変化を特徴として用いる。
【００５３】
次にスパムスコア算出機能１４０の処理の詳細を図５のフローチャートに沿って説明する。
【００５４】
まずステップＳ１１において、タグ情報データベース１１０からユーザ集合Ｕを取得する。判別装置生成のための事例集合を保存しておくため、一時的にａｌｌ＿ｉｎｓを用意する。
【００５５】
次にステップＳ１２において、次のユーザｕiを取得する。当該ユーザの事例を一時的にｔｍｐ＿ｉｎｓで保存する。タグ情報データベース１１０から当該ユーザｕiのスパマー情報をｔｍｐ＿ｉｎｓに格納する。
【００５６】
次にステップＳ１３〜Ｓ１５において、図３のタグ付与行動取得機能１４１の処理を実行する。ステップＳ１３では、ｕiを入力として、タグ付与行動取得（１）エントロピーＨ（Ｔ）の取得を行い、取得した特徴情報をｔｍｐ＿ｉｎｓに格納する。
【００５７】
ステップＳ１４では、ｕiを入力として、タグ付与行動取得（２）条件付きエントロピーＨ（Ｔ｜Ｄ）の取得を行い、取得した特徴情報をｔｍｐ＿ｉｎｓに格納する。
【００５８】
ステップＳ１５では、ｕiを入力として、タグ付与行動取得（３）条件付きエントロピーＨ（Ｄ｜Ｔ）の取得を行い、取得した特徴情報をｔｍｐ＿ｉｎｓに格納する。
【００５９】
次にステップＳ１６において、図３のタグ・コンテンツ情報取得機能１４２の処理を実行する。
【００６０】
タグ・コンテンツ情報取得機能１４２は、従来技術をもとに、タグ情報データベース１１０から特徴を抽出し、取得した特徴情報をｔｍｐ＿ｉｎｓに格納する。
【００６１】
次にステップＳ１７において、ｔｍｐ＿ｉｎｓを事例集合ａｌｌ＿ｉｎｓに追加する。
【００６２】
次にステップＳ１８において、まだ未処理のユーザがいるか否かを判定し、いる場合はステップＳ１２に戻る。未処理のユーザがいない場合はステップＳ１９において、事例集合ａｌｌ＿ｉｎｓをもとに図３の判別器生成機能１４３の処理を実行してスパム判別装置１５０の生成を行う。判別装置の生成は、例えば従来技術のＷｅｋａ（非特許文献２参照）等を用い、図１４に示すようなものを入力形式とする。
【００６３】
図１４では、ひとつの行が一人のユーザの事例に相当する。ひとつの行にはカンマ区切りで４つの値が含まれて入るが、最初の３つの値がタグ付与行動取得機能１４１によって得られた当該ユーザの特徴値で、最後の値が、当該ユーザがスパマー（ｓｐａｍｍｅｒ）か、そうでない（ｎｏｎ−ｓｐａｍｍｅｒ）かというクラス値を示している。図１４では、１事例は４つの値から成っているが、クラス値が示されていれば、値を増やしても同じように判別装置を生成することができる。判別装置は、例えばＮａｉｖｅＢａｙｅｓ分類器などがある。
【００６４】
前記図５のステップＳ１３におけるタグ付与行動取得（１）エントロピーＨ（Ｔ）の取得の処理は、図６のフローチャートに沿って行われる。
【００６５】
図６において、ステップＳ２１では、タグ情報データベース１１０、セッション情報データベース１３０から当該ユーザが含まれるレコード集合Ｒを取得し、ユニークなタグ集合Ｔを取得する。タグの使用頻度を表す全体のレコード数をＦとする。そしてエントロピーの値ｔｍｐ＿ｓｕｍの初期値に０を与え、一時的に記憶しておく（ステップＳ２２）。
【００６６】
次にステップＳ２３において、タグ集合Ｔから次のタグｔiを取得する。
【００６７】
次にステップＳ２４において、タグｔiの使用頻度ｆｒｅｑ（ｔi）を取得するため、レコード集合Ｒの中でｔiを含む頻度を取得する。
【００６８】
次にステップＳ２５において、タグが使用される確率ｐ（ｔi）をｆｒｅｑ（ｔi）／Ｆによって計算する。
【００６９】
そして以下の式（４）でｔｍｐ＿ｓｕｍの値を更新する。
【００７０】
ｔｍｐ＿ｓｕｍ＝ｔｍｐ＿ｓｕｍ＋ｐ（ｔi）*ｌｏｇ（１／ｐ（ｔi））…（４）
次にステップＳ２６において、まだ、処理を行っていないタグがあるか否かを判定し、ある場合はステップＳ２３に戻り、そうでない場合ステップＳ２７においてエントロピーｔｍｐ＿ｓｕｍの値を返す。
【００７１】
また、前記図５のステップＳ１４におけるタグ付与行動取得（２）条件付きエントロピーＨ（Ｔ｜Ｄ）の取得の処理は、図７のフローチャートに沿って行われる。本処理は、ユーザＩＤが入力として与えられた際に、計算された条件付きエントロピーＨ（Ｔ｜Ｄ）の値を返す。
【００７２】
図７において、ステップＳ３１では、タグ情報データベース１１０、セッション情報データベース１３０から、入力されたユーザＩＤが含まれるレコード集合Ｒを取得し、ユニークなコンテンツ集合Ｃを取得する。
【００７３】
そしてステップＳ３２において、コンテンツ集合の数を｜Ｃ｜（当該ユーザがブックマークしている数）とし、コンテンツの尤度ｄｏｃ＿ｐｒｏｂを、１／｜Ｃ｜によって計算し、記憶しておく。また条件付きエントロピーｈｔｄの初期値に０を与え、記憶しておく。
【００７４】
次にステップＳ３３において、コンテンツ集合Ｃから処理を行っていないコンテンツｃiを取得する。
【００７５】
次にステップＳ３４において、タグ情報データベース１１０より、レコード集合Ｒからコンテンツｃiに付与されているタグ集合Ｔを取得し、タグ集合Ｔの大きさを｜Ｔ｜（当該コンテンツへのタグ付与総数）とする。当該コンテンツｃiに関するエントロピーｔｍｐ＿ｓｕｍの初期値に０を与え、一時記憶する。
【００７６】
次にステップＳ３５において、タグ集合Ｔより、次のタグｔjを取得する。
【００７７】
次にステップＳ３６において、レコード集合Ｒからコンテンツｃiに対してタグｔjが付与されている件数を数え、｜Ｔij｜（当該コンテンツへの当該タグ件数）とし、条件付き確率ｐ＿ｔａｇ＿ｄｏｃを｜Ｔij｜／｜Ｔ｜で計算する。
【００７８】
次にステップＳ３７において、エントロピーｔｍｐ＿ｓｕｍの更新を以下の式（５）で行う。
【００７９】
ｔｍｐ＿ｓｕｍ＝ｔｍｐ＿ｓｕｍ＋ｐ＿ｔａｇ＿ｄｏｃ*ｌｏｇ（１／ｐ＿ｔａｇ＿ｄｏｃ）…（５）
次にステップＳ３８において、処理を行っていないタグがあるか否かを判定し、ある場合はステップＳ３５に戻り、そうでない場合はステップＳ３９において、条件付きエントロピーｈｔｄの更新を以下の式（６）で行う。
【００８０】
ｈｔｄ＝ｈｔｄ＋ｔｍｐ＿ｓｕｍ*ｄｏｃ＿ｐｒｏｂ…（６）
次にステップＳ４０において、まだ処理を行っていないコンテンツがあるか否かを判定し、ある場合はステップＳ３３に戻り、そうでない場合は条件付きエントロピーｈｔｄの値を返す。
【００８１】
また、前記図５のステップＳ１５におけるタグ付与行動取得（３）条件付きエントロピーＨ（Ｄ｜Ｔ）の取得の処理は、図８のフローチャートに沿って行われる。本処理は、ユーザＩＤが入力として与えられた際に、計算された条件付きエントロピーＨ（Ｄ｜Ｔ）の値を返す。
【００８２】
図８において、ステップＳ５１では、タグ情報データベース１１０、セッション情報データベース１３０から、入力されたユーザＩＤが含まれるレコード集合Ｒを取得し、ユニークなタグ集合Ｔを取得する。タグ集合の総数を｜Ｔ｜として記憶しておく。そして条件付きエントロピーｈｔｄの初期値に０を与え、記憶しておく。
【００８３】
次にステップＳ５２において、タグ集合Ｔから処理を行っていないタグｔiを取得する。
【００８４】
次にステップＳ５３において、レコード集合Ｒより、タグｔｉが含まれるレコード数によって当該ユーザのｔｉの使用頻度｜Ｔｉ｜を取得し、ｔａｇ＿ｐｒｏｂを以下の式（７）によって計算する。
【００８５】
ｔａｇ＿ｐｒｏｂ＝｜Ｔｉ｜／｜Ｔ｜…（７）
次にステップＳ５４において、タグ情報データベース１１０より、レコード集合Ｒからタグｔｉが付与されているコンテンツ集合Ｃを取得し、コンテンツ集合Ｃの大きさを｜Ｃ｜とする。当該タグｔｉに関するエントロピーｔｍｐ＿ｓｕｍの初期値に０を与え、一時記憶する。
【００８６】
次にステップＳ５５において、コンテンツ集合Ｃより、次のコンテンツｃjを取得する。
【００８７】
次にステップＳ５６において、レコード集合Ｒからコンテンツｃjに対してタグｔiが付与されている件数を数え、｜Ｃij｜（当該タグの当該コンテンツへの付与回数）とし、条件付き確率ｐ＿ｄｏｃ＿ｔａｇを｜Ｃij｜／｜Ｔi｜で計算する。
【００８８】
次にステップＳ５７において、エントロピーｔｍｐ＿ｓｕｍの更新を以下の式（８）で行う。
【００８９】
ｔｍｐ＿ｓｕｍ＝ｔｍｐ＿ｓｕｍ＋ｐ＿ｄｏｃ＿ｔａｇ*ｌｏｇ（１／ｐ＿ｄｏｃ＿ｔａｇ）…（８）
次にステップＳ５８において、処理を行っていないコンテンツがあるか否かを判定し、ある場合はステップＳ５５に戻り、そうでない場合はステップＳ５９において、条件付エントロピーｈｄｔの更新を以下の式（９）で行う。
【００９０】
ｈｄｔ＝ｈｄｔ＋ｔｍｐ＿ｓｕｍ*ｔａｇ＿ｐｒｏｂ…（９）
次にステップＳ６０において、まだ処理を行っていないコンテンツがあるか否かを判定し、ある場合はステップＳ５２に戻り、そうでない場合はステップＳ６１において条件付きエントロピーｈｄｔの値を返す。
【００９１】
以上でスパムスコア算出機能１４０の説明を終える。  
【００９２】
最後に、スパム判別装置１５０の構成と処理の流れについて説明する。未判別ユーザデータベース１６０の構成は、ユーザテーブル（図９）のスパム情報を除き、タグ情報データベース１１０と同じである。
【００９３】
スパムユーザデータベース１７０の構成は図１３に示すとおりであり、ユーザＩＤに対応したスパムスコアが格納される。
【００９４】
スパム判別装置１５０は、未判別ユーザデータベース１６０内のデータについてユーザ毎に判別を行う。スパム判別装置１５０の入力は、判定する特徴（スパマーか否か）を除き、スパムスコア算出機能１４０における判別器生成の際と同じ形式である。スパム判別装置１５０の出力は、スパムらしさを表す［０，１］の実数であり、該出力されたスパムスコアを、図１３に示すようにユーザＩＤ、スパムスコアという構造でスパムユーザデータベース１７０に格納する。
【００９５】
また、本実施形態のソーシャルスパマー判別器の生成装置およびソーシャルスパマー判別装置における各手段の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、本実施形態のソーシャルスパマー判別器の生成方法およびソーシャルスパマー判別方法における手順をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータでその機能を実現するためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えばＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標）  Ｄｉｓｋ）や、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、メモリカード、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＨＤＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９６】
【図１】従来技術におけるソーシャルスパマー判別のシステム構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態例を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態例におけるスパムスコア算出機能の詳細を示す構成図である。
【図４】本発明の実施形態例におけるセッション情報抽出機能のフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態例におけるスパムスコア算出機能のフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態例のスパムスコア算出機能におけるエントロピーの計算のフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態例のスパムスコア算出機能における条件付きエントロピー（Ｈ（Ｔ｜Ｄ）の計算のフローチャートである。
【図８】本発明の実施形態例のスパムスコア算出機能における条件付きエントロピー（Ｈ（Ｄ｜Ｔ）の計算のフローチャートである。
【図９】本発明の実施形態例のタグ情報データベースにおけるスパマー情報を持つユーザテーブルが保持するデータの構造例を示す説明図である。
【図１０】本発明の実施形態例のタグ情報データベースにおけるコンテンツテーブルが保持するデータの構造例を示す説明図である。
【図１１】本発明の実施形態例のタグ情報データベースにおけるタグテーブルが保持するデータの構造例を示す説明図である。
【図１２】本発明の実施形態例におけるセッション情報データベースが保持するデータの構造例を示す説明図である。
【図１３】本発明の実施形態例におけるスパムユーザデータベースが保持するデータの構造例を示す説明図である。
【図１４】本発明の実施形態例における判別装置生成技術の入力例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００９７】
１１０…タグ情報データベース、１２０…セッション情報抽出機能、１３０…セッション情報データベース、１４０…スパムスコア算出機能、１４１…タグ付与行動取得機能、１４２…タグ・コンテンツ情報取得機能、１４３…判別器生成機能、１５０…スパムスコア算出機能、１６０…未判別ユーザデータベース、１７０…スパムユーザデータベース。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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