(57)【要約】【課題】各Ｗｅｂサービス間でのソーシャルグラフの情報を共有する。【解決手段】ＷｅｂサービスＸにおいて、各利用者の認識票に不可逆演算を施し、ＷｅｂサービスＸにおけるソーシャルグラフを、演算済認識票の匿名ソーシャルグラフに変換して、ネットワークサービスＮのサーバに送信する。ＷｅｂサービスＹ、ＷｅｂサービスＺも同様の処理により各々の匿名ソーシャルグラフを、ネットワークサービスＮのサーバに送信する。ネットワークサービスＮのサーバでは、各Ｗｅｂサービスから得た匿名ソーシャルグラフを合成し、合成匿名ソーシャルグラフを生成する。ネットワークサービスＮのサーバは、この合成匿名ソーシャルグラフから、他サービスにおける知人もしくは間接的な知人の演算済認識票を各Ｗｅｂサービスに送信する。【選択図】図２
2010146415.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のＷｅｂサービスを利用する利用者を前記第1のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための第１の認識票に前記第1のＷｅｂサービスの第1のサーバで演算を施した第１の演算済認識票、および第２のＷｅｂサービスを利用する前記利用者を前記第２のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための第２の認識票に前記第１のサーバで前記演算を施した第２の演算済認識票を、前記第1のサーバより受信する受信手段と、
前記第２の認識票に前記第２のＷｅｂサービスの第２のサーバで前記演算を施した第３の演算済認識票を、前記第２のサーバより受信する受信手段と、
前記第３の演算済認識票を検索キーとして、前記第１のサーバおよび前記第２のサーバから受信した演算済認識票を検索して、前記第２の演算済認識票と前記第３の演算済認識票の一致を検出する検索手段と、
前記第１のＷｅｂサービスの利用者の集合と前記第２のＷｅｂサービスの利用者の集合の和集合の中で前記利用者を一意に特定するための第３の認識票に関連づけて、前記第２の演算済認識票および前記第３の演算済認識票を記憶する記憶手段と、
を有することを特徴とするサーバ装置。
【請求項２】
前記演算は不可逆性を有することを特徴とする、請求項１に記載のサーバ装置。
【請求項３】
前記演算は対称暗号処理を用い、
前記第1の演算済認識票および前記第２の演算済認識票を復号化する秘密鍵は前記第1のサーバに記憶され、
前記第３の演算済認識票を復号化する秘密鍵は前記第２のサーバに記憶されることを特徴とする請求項１記載のサーバ装置。
【請求項４】
前記演算は非対称暗号処理を用い、
前記第１の演算済認識票および前記第２の演算済認識票を復号化する秘密鍵は前記第1のサーバに記憶され、
前記第３の演算済認識票に前記演算を施した結果を復号化する秘密鍵は前記第２のサーバに記憶されることを特徴とする請求項１記載のサーバ装置。
【請求項５】
Ｗｅｂサービスを提供するためのサーバ装置であって、
前記Ｗｅｂサービスの利用者の中で第１の利用者を一意に特定するための、第１の認識票に非可逆演算を施した第１の演算済認識票と、前記第1の利用者と前記Ｗｅｂサービスにおいて関係を持つ前記Ｗｅｂサービスの第２の利用者を前記Ｗｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための、第２の認識票に前記非可逆演算を施した第２の演算済認識票を、関連づけた状態で送信する送信手段を有することを特徴とするサーバ装置。
【請求項６】
Ｗｅｂサービスの利用者の中で第１の利用者を一意に特定するための、第１の認識票に非可逆演算を施した第１の演算済認識票と、前記第1の利用者と前記Ｗｅｂサービスにおいて関係を持つ第２の利用者を前記利用者の中で一意に特定するための、第２の認識票に前記非可逆演算を施した第２の演算済認識票を、前記Ｗｅｂサービスのサーバより受信する受信手段を有することを特徴とするサーバ装置。
【請求項７】
第１のＷｅｂサービスを使う第１の利用者を前記第1のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための第１の認識票に演算を施した第１の演算済認識票と、前記第１の利用者と前記第１のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第1のＷｅｂサービスを使う第２の利用者を、前記第1のＷｅｂサービス利用者の中で一意に特定するための第２の認識票に前記演算を施した第２の演算済認識票を、前記第1のＷｅｂサービスを提供する第1のサーバより受信する受信手段と、
第２のＷｅｂサービスを使う前記第１の利用者を前記第２のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための第３の認識票に演算を施した第３の演算済認識票と、前記第１の利用者と前記第２のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第２のＷｅｂサービスを使う第３の利用者を、前記第２のＷｅｂサービス利用者の中で一意に特定するための第４の認識票に前記演算を施した第４の演算済認識票を、前記第２のＷｅｂサービスを提供する第２のサーバより受信する受信手段と、
を有することを特徴とするサーバ装置。
【請求項８】
前記第1の演算済認識票と前記第３の演算済認識票の一致を検出する検索手段と、
前記第1の演算済認識票と前記第3の演算済認識票を、前記第１のＷｅｂサービスの利用者の集合と前記第２のＷｅｂサービス利用者の集合の和集合の中で前記第１の利用者を一意に特定するための第５の認識票と関連づけて記憶する記憶手段と、
前記第２の演算済認識票を、前記第１のＷｅｂサービスの利用者の集合と前記第２のＷｅｂサービス利用者の集合の和集合の中で、前記第２の利用者を一意に特定するための第６の認識票と関連づけて記憶する記憶手段と、
前記第４の演算済認識票を、前記第１のＷｅｂサービスの利用者すべてと前記第２のＷｅｂサービス利用者すべての和集合の中で前記第３の利用者を一意に特定するための第７の認識票と関連づけて記憶する記憶手段と、
を有することを特徴とする、請求項７記載のサーバ装置。
【請求項９】
前記第１の演算済認識票に前記第１の利用者の前記第１のＷｅｂサービスにおける第1の付加情報を関連づけた状態で受信し、かつ前記第２の演算済認識票に前記第２の利用者の前記第１のＷｅｂサービスにおける第２の付加情報を関連づけた状態で受信し、かつ前記第３の演算済認識票に前記第１の利用者の前記第２のＷｅｂサービスにおける第３の付加情報を関連づけた状態で受信し、かつ前記第４の演算済認識票に前記第３の利用者の前記第２のＷｅｂサービスにおける第４の付加情報を関連づけた状態で受信することを特徴とする請求項８記載のサーバ装置。
【請求項１０】
前記第１のサーバより前記第1の演算済認識票を含む要求を受信する受信手段と、
受信した前記第1の演算済認識票を検索キーとして前記第１のサーバおよび前記第２のサーバより受信した演算済認識票の集合を検索する検索手段と、
検索結果として得られた前記第４の演算済認識票に関連づけられた前記第７の認識票を前記第１のサーバ装置に送信することを特徴とする請求項９記載のサーバ装置。
【請求項１１】
前記第１のサーバより前記第1の演算済認識票を含む要求を受信する受信手段と、
受信した前記第1の演算済認識票を検索キーとして前記第１のサーバおよび前記第２のサーバより受信した演算済認識票の集合を検索する検索手段と、
検索結果として得られた前記第４の演算済認識票に関連づけられた前記第４の付加情報を前記第１のサーバに送信することを特徴とする請求項９記載のサーバ装置。
【請求項１２】
第1のＷｅｂサービスを使う第1の利用者を前記第1のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための第1の認識票に第1の演算を施した第1の演算結果と、前記第１の利用者と前記第１のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第1のＷｅｂサービスを使う第２の利用者を、前記第1のＷｅｂサービス利用者の中で一意に特定するための第２の認識票に前記第1の演算を施した第２の演算済認識票と、前記第２の利用者と前記第１のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第1のＷｅｂサービスを使う第３の利用者を、前記第1のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための第３の認識票に前記第1の演算を施した第３の演算済認識票と、前記第１の利用者と前記第２の利用者との間の第１の親密度係数と、前記第2の利用者と前記第３の利用者との間の第2の親密度係数とを前記第１のＷｅｂサービスを提供する第１のサーバより受信する受信手段と、
前記第１の親密度係数と前記第２の親密度係数に第２の演算を施して第３の親密度係数を計算する演算手段と、
前記第３の親密度係数を第２のＷｅｂサービスの第2のサーバに送信する送信手段を有することを特徴とするサーバ装置。
【請求項１３】
第1のＷｅｂサービスを使う第1の利用者を前記第1のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための、第1の認識票に第1の演算を施した第1の演算結果と、前記第１の利用者と前記第１のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第1のＷｅｂサービスを使う第２の利用者を前記第1のＷｅｂサービス利用者の中で一意に特定するための、第２の認識票に前記第1の演算を施した第２の演算済認識票と、を前記第１のＷｅｂサービスを提供する第１のサーバより受信する受信手段と、
第２のＷｅｂサービスを使う前記第２の利用者を前記第２のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための、第３の認識票に前記第1の演算を施した第３の演算結果と、前記第２の利用者と前記第２のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第２のＷｅｂサービスを使う第３の利用者を前記第２のＷｅｂサービス利用者の中で一意に特定するための、第４の認識票に前記第1の演算を施した第４の演算済認識票と、前記第3の利用者の前記第２のＷｅｂサービスにおける付加情報と、を前記第２のＷｅｂサービスを提供する第２のサーバより受信する受信手段と、
前記第１の親密度係数と前記第２の親密度係数に第２の演算を施して第３の親密度係数を計算する演算手段と、
前記付加情報と前記第３の親密度係数を前記第１のサーバに送信する送信手段ことを有することを特徴とするサーバ装置。
【請求項１４】
第1のＷｅｂサービスを使う第1の利用者を前記第1のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための、第1の認識票に第1の演算を施した第1の演算結果と、前記第１の利用者と前記第１のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第1のＷｅｂサービスを使う第２の利用者を前記第1のＷｅｂサービス利用者の中で一意に特定するための、第２の認識票に前記第1の演算を施した第２の演算済認識票と、前記第１の利用者と前記第2の利用者の間の第１の親密度係数と、を前記第１のＷｅｂサービスを提供する第１のサーバより受信する受信手段と、
第２のＷｅｂサービスを使う前記第２の利用者を前記第２のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための、第３の認識票に前記第1の演算を施した第３の演算結果と、前記第２の利用者と前記第２のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第２のＷｅｂサービスを使う第３の利用者を前記第２のＷｅｂサービス利用者の中で一意に特定するための、第４の認識票に前記第1の演算を施した第４の演算済認識票と、前記第3の利用者の前記第２のＷｅｂサービスにおける付加情報と、前記第２の利用者と前記第３の利用者の間の第２の親密度係数と、を前記第２のＷｅｂサービスを提供する第２のサーバより受信する受信手段と、
前記第１の親密度係数と前記第２の親密度係数に第２の演算を施して第３の親密度係数を計算する演算手段と、
前記付加情報を前記第１のサーバに送信する送信手段ことを有することを特徴とするサーバ装置。
【請求項１５】
第1のＷｅｂサービスを使う第1の利用者を前記第1のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための第1の認識票に演算を施した第1の演算結果と、前記第１の利用者と前記第１のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第1のＷｅｂサービスを使う第２の利用者を、前記第1のＷｅｂサービス利用者の中で一意に特定するための第２の認識票に前記演算を施した第２の演算済認識票と、前記第２の利用者と前記第１のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第1のＷｅｂサービスを使う第３の利用者を、前記第1のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための第３の認識票に前記演算を施した第３の演算済認識票と、を前記第１のＷｅｂサービスを提供する第１のサーバより受信する受信手段と、
第２のＷｅｂサービスを使う前記第1の利用者を前記第２のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための第４の認識票に演算を施した第４の演算結果と、前記第１の利用者と前記第２のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第２のＷｅｂサービスを使う第４の利用者を、前記第２のＷｅｂサービス利用者の中で一意に特定するための第５の認識票に前記演算を施した第５の演算済認識票と、前記第４の利用者と前記第２のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第２のＷｅｂサービスを使う第３の利用者を、前記第２のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための第６の認識票に前記演算を施した第６の演算済認識票と、を前記第２のＷｅｂサービスを提供する第２のサーバより受信する受信手段と、
を有することを特徴とするサーバ装置。
【請求項１６】
前記第１の演算済認識票および前記第４の演算済認識票を、前記第１のＷｅｂサービスの利用者の集合と前記第２のＷｅｂサービス利用者の集合との和集合の中で前記第１の利用者を一意に特定するための第７の認識票と関連づけて記憶する記憶手段と、
前記第３の演算済認識票および前記第６の演算済認識票を、前記第１のＷｅｂサービスの利用者の集合と前記第２のＷｅｂサービス利用者の集合との和集合の中で前記第３の利用者を一意に特定するための第の認識票と関連づけて記憶する記憶手段と、
を有することを特徴とする請求項１５記載のサーバ装置。
【請求項１７】
前記第１のサーバより受信した前記第２の演算済認識票と、前記第２のサーバより受信した前記第５の演算済認識票とを検索する検索手段と、
前記検索によって得られた演算済認識票数を計算する演算手段と、
前記演算済認識票数を前記第１のサーバに送信する送信手段と、
を有することを特徴とする請求項１５記載のサーバ装置。
【請求項１８】
前記演算は不可逆性を有することを特徴とする、請求項５から１１、または１５から１７のいずれかに記載のサーバ装置。
【請求項１９】
前記第1の演算は不可逆性を有することを特徴とする、請求項１２から１４のいずれかに記載のサーバ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、複数のサーバが連携してオンラインサービスを提供する情報処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネット上で利用者同士の繋がりを構築および促進する、ソーシャル・ネットワーキング・サイト（ＳＮＳ）と呼ばれる、コミュニティ型のＷｅｂサービスの普及が著しい（例えば、特許文献１参照。）。ＳＮＳとしてたとえば非特許文献１などに開示されるウェブサイトが知られている。
【０００３】
最近ではＳＮＳに限らず、ＳＮＳと同様なサービスであり、利用者同士の繋がりを管理する機能を有するＷｅｂ上でのサービスが急速に増加している。検索、写真や動画の共有、販売、チャットや音声によるメッセージ交換などを目的とするインターネット上で提供されるあらゆるサービスの提供においても、利用者同士の繋がりを構築および促進する目的でＳＮＳと同様の機能が提供されている。本明細書ではこれ以後、サービスの主たる目的を問わず、利用者同士の繋がりを管理する機能を有するＷｅｂ上でのサービスを「Ｗｅｂサービス」と呼ぶ。現在ほとんどの利用者は、複数のＷｅｂサービスを利用している。そして、各々のＷｅｂサービスで各々異なる知人を持ち、異なる方法でコミュニケーションをおこない、さらに異なる情報を開示し合うことができる。このような状況で利用者は、以下の２つの要求を持っていると考えられる。
【０００４】
第１の要求は、複数のＷｅｂサービスにまたがる統一的なインターフェースに対する要求である。ほとんどの利用者が複数のＷｅｂサービスを使う結果、Ｗｅｂサービスごとの情報管理が困難になっている。利用者は、誰とどのＷｅｂサービスでコミュニケーションがとれるのか、誰にどのＷｅｂサービスでどの情報を開示しているのかを一括して管理する方法が存在しない。このような状況で、複数のＷｅｂサービスを統一的に扱うことのできるサービスが望まれているのである。
【０００５】
これに対して、Ｗｅｂサービス間で扱われる情報を融通し合うことで、利用者に対して統一的なインタフェイスを提供するための枠組みが提案されている（例えば、非特許文献２参照。）これは、各Ｗｅｂサービスが統一的なＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｇｒａｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を公開し、Ｗｅｂサービス内部の知人のリスト、知人関係、各利用者が登録している情報などを、外部のサーバから取得できるようにするための標準規格を用いている。しかし、このような方法では、それまで各Ｗｅｂサービスの提供者が保有していた情報が外部に流出する虞がある。これは、ほとんどのＷｅｂサービスの提供者にとって、主として事業的な観点から好ましくない。したがって、公開されたＡＰＩを通じた情報の融通が使われるのは一部ＳＮＳに限られ、広くＷｅｂサービス全般に使われているわけではない。
【０００６】
第２の要求は、複数のＷｅｂサービスにまたがって、もっと有効に新たな利用者と知人になり、人的ネットワークを拡げたいという要求である。たとえば、ＳＮＳサービス上で、互いに日記を投稿したりメッセージ交換をしている人同士は、チャットや音声通話のＷｅｂサービス上でも知人同士になりたいと思うかもしれない。または、知人の知人という、いわば間接的な知人と有効に知り合いになることができれば、より人間関係を拡げることができるかもしれない。
【０００７】
Ｗｅｂサービスで知人同士が知り合うためには通常、ある利用者が自分についての様々な情報の入力や登録を行う。別の利用者は、前記利用者が入力した情報を検索することで、Ｗｅｂサービス上での知人となる利用者の候補（知人候補）を発見し、新たな人間関係を構築する。例えば、各利用者は感心を持っている事柄や、出身地、居住地、出身学校などをＷｅｂサービスのサーバに登録しておき、各利用者がこれらを検索することで、知人候補を発見する。検索対象として実名や電子メールアドレスが使われるＷｅｂサービスもある。このようなＷｅｂサービスは実名性が高い。また、、ニックネームや感心を持っている事柄といった匿名性の高い情報だけで知人候補を探すＷｅｂサービスもある。通常、このような知人候補の発見は、利用者が能動的に検索語をＷｅｂサービスに送信する、いわば能動的な検索操作によっておこなわれる。
【０００８】
一方で、利用者による能動的な検索操作をともなわない、知人候補の推薦サービスの提供が考えられる。知人候補の推薦サービスにおける知人候補選択の従来の方法として、以下の２つの方法が考えられる。第１の方法としては、Ｗｅｂサービスの利用者があらかじめ入力した各自についての属性情報が一致または類似する他の利用者を知人候補として自動的に選択し、これらを推薦する方法である。たとえば、ある利用者がサッカーを関心事項としてＷｅｂサービスに登録している場合、同じくサッカーを関心事項としてこのＷｅｂサービスに登録している別の利用者を、知人候補として推薦する（例えば、非特許文献３参照。）。
【０００９】
自動的な知人候補の推薦サービスにおける知人候補の選択の第２の方法としては、そＷｅｂサービス内において共通の知人を持っている利用者を知人候補として推薦する方法が知られている（例えば、非特許文献４参照。）。たとえばＷｅｂサービスＸにおいて、利用者Ａと利用者Ｂが知人関係にあり、利用者Ｂと利用者Ｃが知人関係にあるが、利用者Ａと利用者Ｃは知人関係にないとする。この時、利用者Ａと利用者Ｃは、利用者Ａ、Ｂ、およびＣと無関係の他の利用者に比べて知人になる可能性が高い。このためこのＷｅｂサービスＸは利用者Ａに対して利用者Ｃを、また利用者Ｃに対して利用者Ａを、各々知人候補として推薦する。
【特許文献１】米国特許第7,069,308明細書
【非特許文献１】http://www.myspace.com
【非特許文献２】http://code.google.com/intl/en/apis/opensocial/
【非特許文献３】http://vkontakte.ru/
【非特許文献４】http://www.facebook.com/
【非特許文献５】http://www.foaf-project.org/
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
図１を用いて、本願発明が解決しようとしている課題について説明する。図１は、黒点のノードで利用者を、実線のエッジでＷｅｂサービスＸにおける知人関係を、また破線のエッジでＷｅｂサービスＹにおける知人関係を表している。たとえば図１は、ＷｅｂサービスＸ上での認識票ＩＤｘａを持つ利用者Ａ１０１とＩＤｘｂを持つ利用者Ｂ１０２とは、ＷｅｂサービスＸ上での知人関係１１１にある。同様にＷｅｂサービスＹ上で認識票ＩＤｙａを持つ利用者ＡはＩＤｙｄを持つ利用者Ｄと知人関係１１２にある。なお、本明細書においては、ＷｅｂサービスＳで利用者Ｔを一意に識別するための認識票をＩＤｓｔと表現する。たとえば図１に示すＩＤｘａは、利用者ＡをＷｅｂサービスＸで一意に認識するための認識票である。図１では利用者Ａは、ＷｅｂサービスＸおよびＷｅｂサービスＹの２つのサービスを使っている。利用者ＢはＷｅｂサービスＸ上での、利用者ＤはＷｅｂサービスＹ上での知人である。本願発明が解決しようとしている課題は主として２つある。
【００１１】
第一の課題は、各Ｗｅｂサービスの独立性を維持しつつ、利用者がＷｅｂサービスの枠を超えた知人の管理が実現し難いという問題である。図１の一例において、利用者Ａは、異なるＷｅｂサービス上で知人関係にある利用者Ｂおよび利用者Ｄを一括して取り扱えるとより便利になる。例えば、いま、利用者Ａが利用者Ｄの情報をＷｅｂサービスＸの上で閲覧することを考える。このためにはＷｅｂサービスＹの情報をＷｅｂサービスＸのサーバが取得する必要がある。しかし、Ｗｅｂサービス内における知人関係は、各Ｗｅｂサービスの運営者にとって、収益源とみなされている。このため、ＷｅｂサービスＹの運営者はこれがＷｅｂサービスＸのサーバに流出することを嫌う傾向がある。従来の方法では、各Ｗｅｂサービスの独立性が損なわれることが原因で、Ｗｅｂサービスの枠を超えた、利用者の情報の柔軟な融通は実現が難しかった。
【００１２】
第二の課題は、各Ｗｅｂサービスの独立性を維持しつつ、Ｗｅｂサービスの枠を超えた知人候補の推薦サービスが実現し難いという問題である。前述のように利用者ＡはＷｅｂサービスの枠を超えてもっと新しい知人と人間関係を築きたいという要求を持っている。この際知人の知人を、新たな知人候補として推薦するというサービスは既に実現している。たとえば、図１において利用者Ｅ、利用者Ｃともに利用者Ａの間接的な知人である。ここでは、利用者Ａと利用者Ｅの間には１人の共通の知人がおり、利用者Ａと利用者Ｃの間には２人の共通の知人がいる。従って、利用者Ａにとっては利用者Ｃの方が利用者Ｅよりも重要な知人候補と考えられる。しかし、利用者Ａと利用者Ｃとの間に２人の共通の知人がいるという事実は、ＷｅｂサービスＸの事業者もＷｅｂサービスＹの事業者も検知できない。利用者Ａと利用者Ｃの間に２人の共通の知人がいるという事実は、ＷｅｂサービスＹの利用者の情報をＷｅｂサービスＸのサーバが入手するか、その逆か、あるいは第三者であるＷｅｂサービスＭがＷｅｂサービスＸおよびＹの両方の利用者の情報を収集して解析する必要がある。しかし、Ｗｅｂサービス内における知人関係は、各Ｗｅｂサービスの運営者にとって、収益源とみなされている。このため、Ｗｅｂサービスの事業者は、その保有する知人関係が他の事業者が運営するサーバに流出することを嫌う傾向がある。従来の方法では、各Ｗｅｂサービスの独立性が損なわれることが原因で、Ｗｅｂサービスの枠を超えた、知人候補の的確な推薦は困難または不可能であった。
【００１３】
現実には、インターネットの利用者のほとんどが、複数のＷｅｂサービスを使い、かつ各々のＷｅｂサービスで図１に例示するような、異なる知人関係を有している。しかし、上述の自動的な知人候補の推薦サービスにおいて、候補選択に使われる属性情報および知人関係の情報は、１つのＷｅｂサービスのサーバに保存されている情報に限定される。もし複数のＷｅｂサービスにおける属性情報や知人関係を、知人候補の推薦サービスにおける候補選択に利用できれば、各Ｗｅｂサービスにおいて、より多くの知人候補を推薦し、またより多くの共通の知人のいる知人候補を優先的に推薦できる。しかし、このようなＷｅｂサービスの提供は従来の方法では不可能であった。
【００１４】
本願発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、各々のＷｅｂサービスがその保有する情報を外部に公開することなく、複数のＷｅｂサービスの属性情報や知人関係を統合して扱えるようになり、かつより広範でより的確な知人候補の推薦サービスを実現する方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の一実施形態では、第１のＷｅｂサービスを利用する利用者を前記第1のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための第１の認識票に前記第1のＷｅｂサービスの第1のサーバで演算を施した第１の演算済認識票、および第２のＷｅｂサービスを利用する前記利用者を前記第２のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための第２の認識票に前記第１のサーバで前記演算を施した第２の演算済認識票を、前記第1のサーバより受信する受信手段と、前記第２の認識票に前記第２のＷｅｂサービスの第２のサーバで前記演算を施した第３の演算済認識票を、前記第２のサーバより受信する受信手段と、前記第３の演算済認識票を検索キーとして、前記第１のサーバおよび前記第２のサーバから受信した演算済認識票を検索して、前記第２の演算済認識票と前記第３の演算済認識票の一致を検出する検索手段と、前記第１のＷｅｂサービスの利用者の集合と前記第２のＷｅｂサービスの利用者の集合の和集合の中で前記利用者を一意に特定するための第３の認識票に関連づけて、前記第２の演算済認識票および前記第３の演算済認識票を記憶する記憶手段と、を有することを特徴とするサーバ装置が提供される。
【００１６】
本発明の別の一実施形態では、Ｗｅｂサービスを提供するためのサーバ装置であって、前記Ｗｅｂサービスの利用者の中で第１の利用者を一意に特定するための、第１の認識票に非可逆演算を施した第１の演算済認識票と、前記第1の利用者と前記Ｗｅｂサービスにおいて関係を持つ前記Ｗｅｂサービスの第２の利用者を前記Ｗｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための、第２の認識票に前記非可逆演算を施した第２の演算済認識票を、関連づけた状態で送信する送信手段を有することを特徴とするサーバ装置が提供される。
【００１７】
本発明のさらに別の一実施形態では、Ｗｅｂサービスの利用者の中で第１の利用者を一意に特定するための、第１の認識票に非可逆演算を施した第１の演算済認識票と、前記第1の利用者と前記Ｗｅｂサービスにおいて関係を持つ第２の利用者を前記利用者の中で一意に特定するための、第２の認識票に前記非可逆演算を施した第２の演算済認識票を、前記Ｗｅｂサービスのサーバより受信する受信手段を有することを特徴とするサーバ装置が提供される。
【００１８】
本発明のさらに別の一実施形態では、第１のＷｅｂサービスを使う第１の利用者を前記第1のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための第１の認識票に演算を施した第１の演算済認識票と、前記第１の利用者と前記第１のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第1のＷｅｂサービスを使う第２の利用者を、前記第1のＷｅｂサービス利用者の中で一意に特定するための第２の認識票に前記演算を施した第２の演算済認識票を、前記第1のＷｅｂサービスを提供する第1のサーバより受信する受信手段と、第２のＷｅｂサービスを使う前記第１の利用者を前記第２のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための第３の認識票に演算を施した第３の演算済認識票と、前記第１の利用者と前記第２のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第２のＷｅｂサービスを使う第３の利用者を、前記第２のＷｅｂサービス利用者の中で一意に特定するための第４の認識票に前記演算を施した第４の演算済認識票を、前記第２のＷｅｂサービスを提供する第２のサーバより受信する受信手段と、を有することを特徴とするサーバ装置が提供される。
【００１９】
本発明のさらに別の一実施形態では、第1のＷｅｂサービスを使う第1の利用者を前記第1のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための第1の認識票に第1の演算を施した第1の演算結果と、前記第１の利用者と前記第１のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第1のＷｅｂサービスを使う第２の利用者を、前記第1のＷｅｂサービス利用者の中で一意に特定するための第２の認識票に前記第1の演算を施した第２の演算済認識票と、前記第２の利用者と前記第１のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第1のＷｅｂサービスを使う第３の利用者を、前記第1のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための第３の認識票に前記第1の演算を施した第３の演算済認識票と、前記第１の利用者と前記第２の利用者との間の第１の親密度係数と、前記第2の利用者と前記第３の利用者との間の第2の親密度係数とを前記第１のＷｅｂサービスを提供する第１のサーバより受信する受信手段と、前記第１の親密度係数と前記第２の親密度係数に第２の演算を施して第３の親密度係数を計算する演算手段と、前記第３の親密度係数を第２のＷｅｂサービスの第2のサーバに送信する送信手段を有することを特徴とするサーバ装置が提供される。
【００２０】
本発明のさらに別の一実施形態では、第1のＷｅｂサービスを使う第1の利用者を前記第1のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための、第1の認識票に第1の演算を施した第1の演算結果と、前記第１の利用者と前記第１のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第1のＷｅｂサービスを使う第２の利用者を前記第1のＷｅｂサービス利用者の中で一意に特定するための、第２の認識票に前記第1の演算を施した第２の演算済認識票と、を前記第１のＷｅｂサービスを提供する第１のサーバより受信する受信手段と、第２のＷｅｂサービスを使う前記第２の利用者を前記第２のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための、第３の認識票に前記第1の演算を施した第３の演算結果と、前記第２の利用者と前記第２のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第２のＷｅｂサービスを使う第３の利用者を前記第２のＷｅｂサービス利用者の中で一意に特定するための、第４の認識票に前記第1の演算を施した第４の演算済認識票と、前記第3の利用者の前記第２のＷｅｂサービスにおける付加情報と、を前記第２のＷｅｂサービスを提供する第２のサーバより受信する受信手段と、前記第１の親密度係数と前記第２の親密度係数に第２の演算を施して第３の親密度係数を計算する演算手段と、
前記付加情報と前記第３の親密度係数を前記第１のサーバに送信する送信手段ことを有することを特徴とするサーバ装置が提供される。
【００２１】
本発明のさらに別の一実施形態では、第1のＷｅｂサービスを使う第1の利用者を前記第1のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための、第1の認識票に第1の演算を施した第1の演算結果と、前記第１の利用者と前記第１のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第1のＷｅｂサービスを使う第２の利用者を前記第1のＷｅｂサービス利用者の中で一意に特定するための、第２の認識票に前記第1の演算を施した第２の演算済認識票と、前記第１の利用者と前記第2の利用者の間の第１の親密度係数と、を前記第１のＷｅｂサービスを提供する第１のサーバより受信する受信手段と、第２のＷｅｂサービスを使う前記第２の利用者を前記第２のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための、第３の認識票に前記第1の演算を施した第３の演算結果と、前記第２の利用者と前記第２のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第２のＷｅｂサービスを使う第３の利用者を前記第２のＷｅｂサービス利用者の中で一意に特定するための、第４の認識票に前記第1の演算を施した第４の演算済認識票と、前記第3の利用者の前記第２のＷｅｂサービスにおける付加情報と、前記第２の利用者と前記第３の利用者の間の第２の親密度係数と、を前記第２のＷｅｂサービスを提供する第２のサーバより受信する受信手段と、前記第１の親密度係数と前記第２の親密度係数に第２の演算を施して第３の親密度係数を計算する演算手段と、前記付加情報を前記第１のサーバに送信する送信手段ことを有することを特徴とするサーバ装置が提供される。
【００２２】
本発明のさらに別の一実施形態では、第1のＷｅｂサービスを使う第1の利用者を前記第1のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための第1の認識票に演算を施した第1の演算結果と、前記第１の利用者と前記第１のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第1のＷｅｂサービスを使う第２の利用者を、前記第1のＷｅｂサービス利用者の中で一意に特定するための第２の認識票に前記演算を施した第２の演算済認識票と、前記第２の利用者と前記第１のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第1のＷｅｂサービスを使う第３の利用者を、前記第1のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための第３の認識票に前記演算を施した第３の演算済認識票と、を前記第１のＷｅｂサービスを提供する第１のサーバより受信する受信手段と、第２のＷｅｂサービスを使う前記第1の利用者を前記第２のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための第４の認識票に演算を施した第４の演算結果と、前記第１の利用者と前記第２のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第２のＷｅｂサービスを使う第４の利用者を、前記第２のＷｅｂサービス利用者の中で一意に特定するための第５の認識票に前記演算を施した第５の演算済認識票と、前記第４の利用者と前記第２のＷｅｂサービスにおいて関係を持つ前記第２のＷｅｂサービスを使う第３の利用者を、前記第２のＷｅｂサービスの利用者の中で一意に特定するための第６の認識票に前記演算を施した第６の演算済認識票と、を前記第２のＷｅｂサービスを提供する第２のサーバより受信する受信手段と、を有することを特徴とするサーバ装置が提供される。
【発明の効果】
【００２３】
本願発明によれば、各々のＷｅｂサービスがその保有する情報を外部に公開することなく、複数のＷｅｂサービスの属性情報や知人関係を統合して扱えるようになる。これにより、従来よりも広範でより的確な知人候補の推薦サービスを実現する方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下に本願発明を実施するための、現在考えられる形態について説明する。本願発明の範囲は、添付特許請求の範囲によって明確に定義されているため、本発明は、これらの形態に限定的した意味で解釈すべきではない。これらの形態は、単に本発明の一般原理を例示する目的で説明されている。
【００２５】
なお、表現を簡便かつ明確にするために、あるＷｅｂサービスまたはあるネットワークサービスの利用者をノードと呼ぶ場合がある。一つのノードはそのＷｅｂサービスまたはネットワークサービス内で１つの認識票で表現できる。またノード間の関係をエッジと呼ぶ。たとえば、ＷｅｂサービスＸにおいて利用者Ａと利用者Ｂは知人同士であるという事象を表現する場合、「ＩＤｘａで表されるノードと、ＩＤｘｂで表されるノードとがエッジで結合されている」と表現する。また、あるＷｅｂサービスまたはあるネットワークサービスにおいて、ノードおよびエッジから構成されるノード同士の関係を指してそのＷｅｂサービスまたはネットワークサービスの有するソーシャルグラフと呼ぶ。
【００２６】
（実施形態１）
図２は、本願発明の実施形態の一例を示す、Ｗｅｂサービスを超えた知人候補の検索と優先順位付けをＷｅｂサービスに提供するネットワークサービスＮのサーバ２００と、ＷｅｂサービスＸのサーバ２１０、ＷｅｂサービスＹのサーバ２２０、およびＷｅｂサービスＺのサーバ２３０がネットワーク２９１で接続されている。また、ＷｅｂサービスＸのサーバ２１０、ＷｅｂサービスＹのサーバ２２０およびＷｅｂサービスＺのサーバ２３０は、利用者Ａの情報端末２５１、利用者Ｆの情報端末２５２および利用者Ｅの情報端末２５３と、ネットワーク２９２で接続されている。図２に示した接続関係は一例である。図２には説明のために必要な利用者Ａ、利用者Ｆ、利用者Ｅの情報端末のみが表示されているが、ＷｅｂサービスＸのサーバ２１０、ＷｅｂサービスＹのサーバ２２０、およびＷｅｂサービスＺのサーバ２３０は、各々のＷｅｂサービスのすべての利用者の情報端末と何らかのネットワークで接続されている。また、図２において、ネットワーク２９１とネットワーク２９２は同じネットワークであっても異なるネットワークであってもよい。
【００２７】
図３は、ネットワークサービスＮのサーバ２００の概略構成図の一例である。ネットワークサービスＮのサーバは送受信手段３１０、記憶手段３２０、演算手段３３０、および検索手段３４０を有する。また記憶手段３２０はノード情報３２１、エッジ情報３２２、演算済認識票テーブル３２３、受信情報テーブル群３２５、親密度テーブル３２６、Ｗｅｂサービス重みテーブル３２７、および親密度係数付グラフテーブル３２８を有する。送受信手段３１０はネットワークに接続され、通信が可能である。
【００２８】
図４は、ＷｅｂサービスＸのサーバの概略構成図の一例である。ＷｅｂサービスＸのサーバ２１０は、送受信手段４１０、記憶手段４２０、演算手段４３０、ＨＴＭＬ生成手段４４０、検索手段４５０、および親密度係数生成手段４６０を有する。また記憶手段４２０はＷｅｂサービスＸにおけるノード情報４２１、エッジ情報４２２、および演算済認識票テーブル４２３を有する。
【００２９】
図５は、ＷｅｂサービスＹのサーバの概略構成図の一例である。ＷｅｂサービスＹのサーバ２２０は、送受信手段５１０、記憶手段５２０、演算手段５３０、ＨＴＭＬ生成手段５４０、検索手段５５０、および親密度係数生成手段５６０を有する。また記憶手段５２０はＷｅｂサービスＹにおけるノード情報５２１、エッジ情報５２２および演算済認識票テーブル５２３を有する。
【００３０】
図６は、ＷｅｂサービスＺのサーバの概略構成図の一例である。ＷｅｂサービスＺのサーバ２３０は、送受信手段６１０、記憶手段６２０、演算手段６３０、ＨＴＭＬ生成手段６４０、検索手段６５０、および親密度係数生成手段６６０を有する。また記憶手段６２０はＷｅｂサービスＺにおけるノード情報６２１、エッジ情報６２２および演算済認識票テーブル６２３を有する。
【００３１】
いま、ＷｅｂサービスＸは図７に示すソーシャルグラフを有しているとする。これはたとえば、利用者Ａと利用者Ｂ、利用者Ｂと利用者Ｅ、および利用者Ｆが、ＷｅｂサービスＸにおいて知人同士であることを表している。ここに「ＷｅｂサービスＸにおいて知人同士」とは、ＷｅｂサービスＸのサーバにおいて認識票間に何らかの関係を有するとして記憶されていることを意味すると解釈することができる。例えば、認識票のペアがデータベースに記憶されている。自分の図７ではたとえば、利用者Ａと利用者Ｂが知人であることを、認識票ＩＤｘａで表されるノード７０１と、認識票ＩＤｘｂで表されるノード７０２がエッジ７０３で結合されているという形で表現している。図７において他の利用者同士の関係も同様である。また、これ以降利用者同士の関係を表現する場合にも同様の表現を用いる。
【００３２】
図７に示すＷｅｂサービスＸのソーシャルグラフは、図４に示すＷｅｂサービスＸのサーバの記憶手段４２０に記憶されている。記憶手段４２０の有するノード情報４２１には、認識票ＩＤｘａ、ＩＤｘｂ、ＩＤｘｅ、およびＩＤｘｆが、各々の認識票の表す利用者がＷｅｂサービスＸで保有する情報と各々関連づけられて記憶されている。また、エッジ情報４２２には、図７に示すように、ＩＤｘａとＩＤｘｂの間、ＩＤｘｂとＩＤｘｅの間、およびＩＤｘｂとＩＤｘｆの間が各々エッジで結合されているという情報が記憶されている。
【００３３】
また、ノード情報４２１には、ＩＤｘａで表される利用者Ａのノード７０１と付加情報Ｐｘａ７５１およびＱｘａ７５２とが関連づけられて記憶されている。ここで付加情報Ｐｘａは、後述のステップによってネットワークサービスＮのサーバ２００に送られる利用者Ａの情報である。これに対して、ＱｘａはネットワークサービスＮのサーバ２００に送られず、ＷｅｂサービスＸの利用者のみに開示される、利用者Ａの情報である。なお、「ＷｅｂサービスＸの利用者のみに開示される」とは、ＷｅｂサービスＸを利用者が利用しているときにＷｅｂサービスＸのサーバから取得可能であるという意味としてもよい。以下では、ネットワークサービスＮのサーバ２００に送られ、ＷｅｂサービスＳ以外の利用者にも開示される可能性のある、ＷｅｂサービスＳにおける利用者Ｔの付加情報を共有付加情報と呼び、Ｐｓｔと表記する。また、ネットワークサービスＮのサーバ２００に送られることなく、ＷｅｂサービスＳの利用者のみに開示される、ＷｅｂサービスＳにおける利用者Ｔの付加情報を専用付加情報と呼び、Ｑｓｔと表記する。ここでは、共有付加情報および専用付加情報の２種類の情報を総称して付加情報と呼ぶ。また、ＩＤｘｂで表される利用者Ｂのノードには、付加情報ＰｘｂおよびＱｘｂが関連づけられて記憶されている。図７に示すように、利用者Ｅは付加情報ＰｘｅおよびＱｘｅ、利用者Ｆは付加情報ＰｘｆおよびＱｘｆを有する。各々のノードに関連づけられた共有付加情報はあってもなくてもよい。
【００３４】
エッジ情報４２２に記憶されている情報は、ＩＤｘａで表されるノードとＩＤｘｂで表されるノードの間、同様にＩＤｘｂとＩＤｘｅの間、および同様にＩＤｘｂとＩＤｘｆの間が各々エッジで結合されているという情報が含まれていれば、どのような形式でもよい。このような情報の表現形式の一例としては、ＦＯＡＦ（Ｆｒｉｅｎｄ  Ｏｆ  Ａ  Ｆｒｉｅｎｄ）が知られている（例えば、非特許文献５参照。）これはＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｄｅｄ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）／ＲＤＦ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）を利用してノードとエッジの関係性を表現するための表現形式である。たとえば、ノードＩＤｘａとノードＩＤｘｂがエッジで結ばれているという状況をＦＯＡＦでは図８のような形式で表現する。ここでは一例として、ＦＯＡＦによる表現形式を示したが、図７に示すソーシャルグラフを表現する形式であれば、表現形式は何でもよい。これは後に示す図９および図１０についても同様である。
【００３５】
また、ＷｅｂサービスＹは図９に示すソーシャルグラフを有しているとする。これはたとえば、利用者Ａと利用者Ｃ、利用者Ｃと利用者Ｅ、および利用者Ｃと利用者ＦがＷｅｂサービスＹにおいて知人同士であることを表している。
【００３６】
図９に示すＷｅｂサービスＹのソーシャルグラフは、図５に示すＷｅｂサービスＹのサーバの記憶手段５２０に記憶されている。記憶手段５２０の有するノード情報５２１には、認識票ＩＤｙａ、ＩＤｙｃ、ＩＤｙｅ、およびＩＤｙｆが、各々の利用者のＷｅｂサービスＹで保有する情報と各々関連づけられて記憶されている。また、エッジ情報５２２には、図９の一点鎖線で示すように、ＩＤｙａで表されるノードとＩＤｙｃで表されるノードの間、同様にＩＤｙｃとＩＤｙｅの間、および同様にＩＤｘｃとＩＤｙｆの間が各々エッジで結合されているという情報が記憶されている。エッジ情報５２２に記憶されている情報は、ＩＤｙａで表されるノードとＩＤｙｃで表されるノードの間、同様にＩＤｙｃとＩＤｙｅの間、同様にＩＤｙｃとＩＤｙｆの間が各々エッジで結合されているという情報が含まれていれば、どのような形式でもよい。また図９に示すようにノード情報５２１には、ノードＩＤｙａに関連づけて付加情報ＰｙａおよびＱｙａが、ノードＩＤｙｃに関連づけて付加情報ＰｙｃおよびＱｙｃが、ノードＩＤｙｅに関連づけて付加情報ＰｙｅおよびＱｙｅが、またノードＩＤｙｆに関連づけて付加情報ＰｙｆおよびＱｙｆが、各々記憶されている。各々のノードに関連づけられた共有付加情報はあってもなくてもよい。
【００３７】
また、ＷｅｂサービスＺは図１０に示すソーシャルグラフを有しているとする。これはたとえば、利用者Ａと利用者Ｄ、利用者Ｄと利用者Ｅ、および利用者Ｄと利用者ＧがＷｅｂサービスＺにおいて知人同士であることを表している。
【００３８】
図１０に示すＷｅｂサービスＺのソーシャルグラフは、図６に示すＷｅｂサービスＺのサーバの記憶手段６２０に記憶されている。記憶手段６２０の有するノード情報６２１には、認識票ＩＤｚａ、ＩＤｚｃ、ＩＤｚｅ、およびＩＤｚｇが、各々の認識票の表す利用者がＷｅｂサービスＺで保有する情報と各々関連づけられて記憶されている。またエッジ情報６２２には、図１０の破線で示すように、ＩＤｚａで表されるノードとＩＤｚｃで表されるノードの間、同様にＩＤｚｃとＩＤｚｅの間、および同様にＩＤｚｃとＩＤｚｇの間が各々エッジで結合されている情報が記憶されている。エッジ情報６２２に記憶されている情報は、ＩＤｚａで表されるノードとＩＤｚｃで表されるノードの間、同様にＩＤｚｃとＩＤｚｅの間、同様にＩＤｚｃとＩＤｚｇの間が各々エッジで結合されているという情報が含まれていれば、どのような形式でもよい。また図１０に示すようにノード情報６２１には、ノードＩＤｚａに関連づけて付加情報ＰｚａおよびＱｚａが、ノードＩＤｚｄに関連づけて付加情報ＰｚｄおよびＱｚｄが、ノードＩＤｚｅに関連づけて付加情報ＰｚｅおよびＱｚｅが、またノードＩＤｚｇに関連づけて付加情報ＰｚｇおよびＱｚｇが、各々記憶されている。各々のノードに関連づけられた共有付加情報はあってもなくてもよい。
【００３９】
次に図１１に示すフロー図を用いて、ＷｅｂサービスＸのサーバ２１０がネットワークサービスＮのサーバ２００に情報を登録する処理の一例を説明する。
【００４０】
まず、ＷｅｂサービスＸのサーバの演算手段４３０が記憶手段のノード情報４２１に記憶されている利用者の認識票を非可逆な演算を施すか、またはＷｅｂサービスＸのサーバの記憶手段４２０でのみ記憶される鍵によって暗号化演算を施す。ＷｅｂサービスＸのノード情報には図７の黒点で表される各ノードの認識票が記憶されている。演算手段４３０がこれらの認識票の演算結果Ｆ（ＩＤｘａ）、Ｆ（ＩＤｘｂ）、Ｆ（ＩＤｘｅ）、およびＦ（ＩＤｘｆ）を生成する（ステップＳ１１０１）。Ｆは、非可逆な演算または、ＷｅｂサービスＸのサーバの記憶手段４２０でのみ記憶される鍵による暗号化演算を表す。
【００４１】
ここで用いる非可逆な演算および暗号化演算のアルゴリズムは何であってもよい。非可逆な演算のアルゴリズムの例としてはＭＤ−５（Ｍｅｓｓａｇｅ  Ｄｉｇｅｓｔ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ５）またはＳＨＡ１（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｈａｓｈ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  １）などの所謂ハッシュ演算がある。また暗号化演算のアルゴリズムの例としては所謂対称暗号と呼ばれるＤＥＳ（Ｄａｔａ  Ｅｎｃｒｙｐｔｉｏｎ  Ｓｔａｎｄａｒｄ）、三重ＤＥＳ、ＡＥＳ（Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｅｎｃｒｙｐｔｉｏｎ  Ｓｔａｎｄａｒｄ）などがある。また暗号化の別の例としては所謂非対称暗号とよばれるＲＳＡ（Ｒｉｖｅｓｔ  Ｓｈａｍｉｒ  Ａｄｌｅｍａｎ）などがある。対称暗号方式に使われる秘密鍵、および非対称暗号方式において復号化に使われる私有鍵（秘密鍵）は、ネットワークサービスＮのサーバ２００に送られることはなく、ＷｅｂサービスＸのサーバの記憶手段４２０にのみ記憶されるのが好ましい。
【００４２】
次に、ＷｅｂサービスＸのサーバの演算手段４３０は、図７に示すソーシャルグラフを上記演算結果を用いたグラフに変換する。すなわち、図７に示した情報を、Ｆ（ＩＤｘａ）とＦ（ＩＤｘｂ）、Ｆ（ＩＤｘｂ）とＦ（ＩＤｘｅ）、およびＦ（ＩＤｘｂ）とＦ（ＩＤｘｆ）が各々関係を持つという情報に変換し、これを記憶手段４２０における演算済認識票テーブル４２３に記憶する（ステップＳ１１０２）。この演算結果同士の関係を表現する際に用いる表現形式は、この情報が含まれていれば何でもよい。
【００４３】
図１２に、ＷｅｂサービスＸにおける演算済認識票テーブルの一例を示す。「ＷｅｂサービスＸにおける各利用者の認識票」１２１０と各々の「演算済認識票」１２２０が関連づけられて記憶されている。さらに、各々の演算済認識票と「ＷｅｂサービスＸでエッジで結合された認識票の演算結果」１２３０が関連づけて記憶されている。図１２では、たとえば認識票ＩＤｘｂ１２１２とその演算結果Ｆ（ＩＤｘｂ）１２２２が関連づけられ、さらにＦ（ＩＤｘａ）１２３４とＦ（ＩＤｘｅ）１２３２およびＦ（ＩＤｘｆ）１２３３が各々関連づけられている。また、ＷｅｂサービスＸの認識票の各々に、共有付加情報１２５０および専用付加情報１２６０が関連づけられている。
【００４４】
図７、図９および図１０に示されているように、利用者ＡはＷｅｂサービスＸ、ＷｅｂサービスＹ、およびＷｅｂサービスＺの３つのサービスを使っている。ここで次に利用者Ａが、その情報端末２５１から、ＷｅｂサービスＸのサーバ２１０に対して利用者Ａが使っているＷｅｂサービスＸ以外のサービスにおける、利用者Ａの認識票ＩＤｙａおよびＩＤｚａを送信する。次に、ＷｅｂサービスＸのサーバの送受信手段４１０がこれらの認識票ＩＤｙａおよびＩＤｚａを受信する（ステップＳ１１０３）。次に、ＷｅｂサービスＸのサーバの演算手段が利用者Ａの情報端末から受信したこれら認識票に対し、前記演算を実行し、その結果Ｆ（ＩＤｙａ）およびＦ（ＩＤｚａ）を得る。ここでは、ＷｅｂサービスＸのサーバは、利用者ＡのＷｅｂサービスＸ以外の認識票を、利用者Ａの情報端末より受信した上演算結果Ｆ（ＩＤｙａ）およびＦ（ＩＤｚａ）を計算した。ＷｅｂサービスＸの２１０が上記２つの演算結果を得る別の方法としては、利用者Ａがその情報端末を通じてＷｅｂサービスＹにログインした上、ＷｅｂサービスＹのサーバ２２０が演算結果Ｆ（ＩＤｙａ）を生成した上、これをＷｅｂサービスＸのサーバ２１０に送信し、これをＷｅｂサービスＸのサーバ２１０が受信してもよい。同様に、利用者Ａがその情報端末を通じてＷｅｂサービスＺにログインした上、ＷｅｂサービスＺのサーバ２３０が演算結果Ｆ（ＩＤｚａ）を生成した上、これをＷｅｂサービスＸのサーバ２１０に送信し、これをＷｅｂサービスＸのサーバ２１０が受信してもよい。
【００４５】
次に、これらＦ（ＩＤｙａ）およびＦ（ＩＤｚａ）を、送信元である利用者Ａの認識票ＩＤｘａの演算結果Ｆ（ＩＤｘａ）と関連づけて演算済認識票テーブル４２３に記憶する（ステップＳ１１０４）。図１２を参照すると、ここで得られた演算結果Ｆ（ＩＤｙａ）１２４１およびＦ（ＩＤｚａ）１２４２が、演算済認識票テーブル４２３の「ＷｅｂサービスＸ以外の認識票の演算結果」の列１２４０に、Ｆ（ＩＤｘａ）１２２１と関連づけて保存されている。
【００４６】
次に、ＷｅｂサービスＸのサーバの送受信手段４１０が、演算済認識票テーブル４２３にのうち、「サービスＸの認識票」の列１２１０および「専用付加情報」の列１２６０を除く部分のテーブルを、ネットワークサービスＮのサーバ２００へ送信する（ステップＳ１１０５）。このため、ネットワークサービスＮのサーバでは、各々のノードがＷｅｂサービスＸのどの利用者なのかを知るのは困難または不可能である。つまりネットワークサービスＮのサーバは匿名のソーシャルグラフを、ＷｅｂサービスＸのサーバから受け取ったことになる。
【００４７】
次に図１３を用いて、ＷｅｂサービスＸのサーバから上記テーブルの情報を受信したネットワークサービスNのサーバ２００における処理について説明する。ネットワークサービスＮのサーバの送受信手段３１０が、ＷｅｂサービスＸのサーバから送信されたテーブルを受信し、受信情報テーブル群３２５の１つとしてこれを記憶する（ステップＳ１３０１）。次に、受信した情報を、ネットワークサービスＮにおいてノードを一意に特定するための認識票を関連づけて、ネットワークサービスＮのサーバの演算済認識票テーブル３２３に記憶する（ステップＳ１３０３）。
【００４８】
図１４は、このステップの実行後の演算済認識票テーブル３２３の一例を示す。先ず、受信した演算済認識票の列１２２０に含まれる「演算済認識票」の各々に対応する、ネットワークサービスＮにおける認識票を生成する。たとえば、受信したＦ（ＩＤｘａ）に対応するサービスＮの認識票ＩＤｎａ１４１１を生成する。ＩＤｎａは、ネットワークサービスＮの中で、このノードを一意に特定できる情報であれば何でもよい。以下、ネットワークサービスＮの中の他の認識票も同様である。ネットワークサービスＮのサーバにおける演算済認識票テーブル３２３には、受信した情報のうちで「ＷｅｂサービスＸ以外の認識票の演算結果」１２４０の列の情報が、「受信した演算済認識票」の列１４２０に記憶される。たとえば、ＩＤｎａ１４１１には、Ｆ（ＩＤｘａ）１４２１の他、「ＷｅｂサービスＸ以外の認識票の演算結果」としてＷｅｂサービスＸのサーバから送られたＦ（ＩＤｙａ）１２４１およびＦ（ＩＤｚａ）１２４２が「受信した演算済認識票」の列１４２０にＦ（ＩＤｙａ）１４２２およびＦ（ＩＤｚａ）１４２３として記憶される。さらに、ＷｅｂサービスＸのサーバから受信した「ＷｅｂサービスＸでエッジで結合された認識票の演算結果」１２３０の列の情報が、「サービスＮにおいてエッジで結合された演算済認識票」の列１４３０に記憶される。たとえば、ＷｅｂサービスＸのサーバから送られた、「ＷｅｂサービスＸでＦ（ＩＤｘａ）とエッジで結合された演算済認識票」Ｆ（ＩＤｘｂ）１２３１が、「サービスＮにおいてエッジで結合された演算済認識票」Ｆ（ＩＤｘｂ）１４３１として記憶される。
【００４９】
図１５は、理解しやすいように図１４の情報をグラフ表示したものである。このグラフは、前記ステップＳ１３０１で受信した演算済認識票Ｆ（ＩＤｘａ）、Ｆ（ＩＤｙａ）、およびＦ（ＩＤｚａ）に関連づけられた、ネットワークサービスＮの認識票ＩＤｎａ１４１１で表されるノード１５１１と、演算済認識票Ｆ（ＩＤｘｂ）に関連づけられた認識票ＩＤｎｂ１４１２で表されるノード１５１２と、演算済認識票Ｆ（ＩＤｘｅ）に関連づけられた認識票ＩＤｎｅ１４１３で表されるノード１５１３と、演算済認識票Ｆ（ＩＤｘｆ）に関連づけられた認識票ＩＤｎｆ１４１４で表されるノード１５１４から成る。これらは、図１４における「サービスＮの認識票」の列１４１０、および「受信した演算済認識票」の列１４２０に含まれる情報である。さらに図１５のグラフはＩＤｎａで表されるノード１５１１とＩＤｎｂで表されるノード１５１２の間、ＩＤｎｂで表されるノード１５１２とＩＤｎｅで表されるノード１５１３の間、さらにＩＤｎｂで表されるノード１５１２とＩＤｎｆで表されるノード１５１４の間の各々がエッジで結合されている状況を表している。以上は、図１４の「サービスＮにおいてエッジで結合された演算済認識票」の列１４３０に記憶された情報と等価である。また、図１５の各々のノードは付加情報を有する。これは図１４の「共有付加情報」の列１４４０に記憶された情報と等価である。図１４の演算済認識票テーブル３２３のスキーマは一例に過ぎず、図１５のグラフの情報が記憶されていれば、その表現形式は問わない。
【００５０】
ネットワークサービスＮの演算済認識票テーブル３２３に記憶されたＩＤｎａ、ＩＤｎｂ、ＩＤｎｅおよびＩＤｎｆで表される各ノードは、ＷｅｂサービスＸのサーバ２１０における利用者Ａ、利用者Ｂ、利用者Ｅ、および利用者Ｆに各々対応する。しかし、各々の認識票は不可逆な演算、またはネットワークサービスＮのサーバ以外では復号化できない状態での暗号化演算を施された状態でネットワークサービスＮのサーバ２００が受信する。したがって、ネットワークサービスＮのサーバでは、演算済テーブル３２３にある各ノードがどの利用者に対応するノードであるかを導くことはできない。すなわち、以上の処理は、ＷｅｂサービスＸにおけるソーシャルグラフを、ネットワークサービスＮ上の匿名ノードのグラフに写像したことを意味する。
【００５１】
次に、ＷｅｂサービスＹにおけるソーシャルグラフを、ネットワークサービスＮ上の匿名ノードのグラフに写像する処理について説明する。ＷｅｂサービスＹのサーバにおける処理の各ステップは、図１１のフロー図で示したＷｅｂサービスＸのサーバにおける処理と等しいので、フロー図は省略する。
【００５２】
まず、ＷｅｂサービスＹのサーバの演算手段５３０が記憶手段のノード情報５２１に記憶されている利用者の認識票を非可逆な演算を施すか、またはＷｅｂサービスＹのサーバの記憶手段５２０でのみ記憶される鍵によって暗号化演算を施す。ＷｅｂサービスＹのノード情報には図９の黒点で表される各ノードの認識票が記憶されている。演算手段５３０がこれらの認識票の演算結果Ｆ（ＩＤｙａ）、Ｆ（ＩＤｙｃ）、Ｆ（ＩＤｙｅ）、およびＦ（ＩＤｙｆ）を生成する。
【００５３】
ここで用いる非可逆な演算および暗号化演算のアルゴリズムは何であってもよいが、前記ＷｅｂサービスＸのサーバにおけるステップＳ１１０１で用いた非可逆な演算または暗号化演算と同じアルゴリズムである。
【００５４】
次に、ＷｅｂサービスＹのサーバの演算手段５３０は、図９に示すソーシャルグラフを演算済認識票のグラフに変換する。すなわち、図９に示した情報を、Ｆ（ＩＤｙａ）とＦ（ＩＤｙｃ）の間、Ｆ（ＩＤｙｃ）とＦ（ＩＤｙｅ）の間、およびＦ（ＩＤｙｃ）とＦ（ＩＤｙｆ）がエッジで結合されているという情報に変換し、これを記憶手段５２０における演算済認識票テーブル５２３に記憶する。この演算結果同士の関係を表現する際に用いる表現形式は、以上の情報が含まれていれば何でもよい。
【００５５】
図１６に、ＷｅｂサービスＹにおける演算済認識票テーブル５２３の一例を示す。「ＷｅｂサービスＹにおける各利用者の認識票」１６１０と各々の「演算済認識票」１６２０が関連づけられて記憶されている。さらに、各々の演算済認識票と「ＷｅｂサービスＹでエッジで結合された認識票の演算結果」１６３０が関連づけて記憶されている。図１６では、たとえば認識票ＩＤｙｆ１６１４とその演算結果Ｆ（ＩＤｙｆ）１６２４が関連づけられ、さらにこれとエッジで結合されているＦ（ＩＤｙｃ）１６３４が各々関連づけられている。また、ＷｅｂサービスＹの認識票の各々に、共有付加情報１６５０および専用付加情報１６６０が関連づけられている。
【００５６】
図７および図９に示されているように、利用者ＦはＷｅｂサービスＸ、ＷｅｂサービスＹの２つのサービスを使っている。ここで次に利用者Ｆが、その情報端末２５２から、ＷｅｂサービスＹのサーバ２２０に対して利用者Ｆが使っているＷｅｂサービスＹ以外のサービスにおける、利用者Ｆの認識票ＩＤｘｆを送信する。次に、ＷｅｂサービスＹのサーバの送受信手段５１０がこの認識票ＩＤｘｆを受信する。次に、ＷｅｂサービスＹのサーバの演算手段が利用者Ｆの情報端末から受信したこの認識票に対し、前記演算を実行し、その結果Ｆ（ＩＤｘｆ）を得る。ここでは、ＷｅｂサービスＹのサーバは、利用者ＦのＷｅｂサービスＹ以外の認識票ＩＤｘｆを、利用者Ｆの情報端末より受信した後、演算結果Ｆ（ＩＤｘｆ）を計算した。ＷｅｂサービスＹの２２０が上記の演算結果を得る別の方法としては、利用者Ｆがその情報端末を通じてＷｅｂサービスＸにログインした上、ＷｅｂサービスＸのサーバ２１０が演算結果Ｆ（ＩＤｘｆ）を生成した上、これをＷｅｂサービスＹのサーバ２２０に送り、これをＷｅｂサービスＹのサーバ２２０が受信してもよい。なお、演算Ｆと利用者Ｆとの記載において、同じＦが用いられているが、文脈から区別が可能である。
【００５７】
次に、このＦ（ＩＤｘｆ）を、送信元である利用者Ｆの認識票ＩＤｙｆの演算結果Ｆ（ＩＤｙｆ）と関連づけて演算済認識票テーブル５２３に記憶する。図１６を参照すると、ここで得られた演算結果Ｆ（ＩＤｘｆ）１６４４が、演算済認識票テーブル５２３の「ＷｅｂサービスＹ以外の認識票の演算結果」の列１６４０に、Ｆ（ＩＤｙｆ）１６２４と関連づけて保存される。
【００５８】
次に、ＷｅｂサービスＹのサーバの送受信手段５１０が、演算済認識票テーブル５２３のうち、「サービスＹの認識票」の列１６１０および「専用付加情報」の列１６６０を除く部分を、ネットワークサービスＮのサーバ２００へ送信する。このため、ネットワークサービスＮのサーバでは、各々のノードがＷｅｂサービスＹのどの利用者なのかを知ることは困難または不可能である。つまりネットワークサービスＮのサーバは匿名のソーシャルグラフを、ＷｅｂサービスＹのサーバから受信したことになる。
【００５９】
次に、ＷｅｂサービスＹのサーバから上記テーブルを受信したネットワークサービスＮのサーバ２００における処理を図１３のフロー図を参照して説明する。ネットワークサービスＮのサーバの送受信手段３１０が、ＷｅｂサービスＹのサーバから送られたテーブルの情報を受信し、受信情報テーブル群３２５の１つとしてこれを記憶する（ステップＳ１３０１）。次に、ＷｅｂサービスＹのサーバから受信したテーブルの情報を、以下に示す手順によって、ネットワークサービスＮのサーバの演算済認識票テーブル３２３に記憶する。この情報は、ＷｅｂサービスＸから以前に受信して、図１４に示すように演算済認識票テーブル３２３に既に記憶されている情報に追加して記憶する。
【００６０】
図１４に示す既にＷｅｂサービスＸのサーバから受信した情報に、ＷｅｂサービスＹのサーバから受信したテーブルの情報を追加する手順を、図１４、図１６および図１７を使って説明する。結果として、図１４が追加前、図１７が追加後の演算済認識票テーブル３２３を表すことになる。図１６の一部がＷｅｂサービスＹのサーバから受信した情報である。先ず、ネットワークサービスＮの検索手段３４０が、ＷｅｂサービスＹのサーバから受信したＷｅｂサービスＹ以外の認識票の演算結果Ｆ（ＩＤｘｆ）１６４４を検索キーとして、図１４の演算済認識票テーブル３２３の「受信した演算済認識票」の行１４２０を検索する。すると検索結果として、4行目のＦ（ＩＤｘｆ）１４２４を得る。次に図１６でＦ（ＩＤｘｆ）１６４４に関連づけられたＦ（ＩＤｙｆ）１６２４を、演算済認識票テーブル３２３の「受信した演算済認識票」の４行目にＦ（ＩＤｙｆ）１７２５として追加する。これはＷｅｂサービスＸでＩＤｘｆを持つ利用者と、ＷｅｂサービスＹでＩＤｙｆを持つ利用者が同じ利用者であることから、これら２つの異なるＷｅｂサービスにおける認識票を、ネットワークサービスＮの認識票ＩＤｎｆ１７１４に関連づけて記憶したことに相当する（ステップＳ１３０４）。ただし、不可逆な演算またはネットワークサービスＮのサーバでは復号化不可能な暗号化演算が施されているため、ネットワークサービスＮのサーバがＩＤｘｆおよびＩＤｙｆを導くことができない。このため、ＩＤｎｆで表されるノードがネットワークサービスＮのサーバで、ＷｅｂサービスＸおよびＷｅｂサービスＹにおける同じ利用者Ｆを表していることを知ることができない。
【００６１】
次に、検索手段３４０は、上記ステップＳ１３０４を実行後のネットワークサービスＮの演算済認識票テーブル３２３の「受信した演算済認識票」１４２０の中で同じ認識票を検索する（ステップＳ１３０５）。この場合、同じ認識票は検索されない（ステップＳ１３０６）。
【００６２】
次に、ネットワークサービスＮの検索手段３３０は、ＷｅｂサービスＹのサーバから受信した「演算済認識票」１６２０の中で、「受信した演算済認識票」１４２０にないものを検索する。ここでは、図１４に示すように、演算済認識票テーブル３２３の「受信した演算済認識票」１４２０の列に、演算済認識票Ｆ（ＩＤｙｃ）１６３５およびＦ（ＩＤｙｅ）１６３４がない。そこで、演算済認識票テーブル３２３に新たな行を追加し、ＩＤｎｃ１７１５というネットワークサービスＮにおける新たな認識票を生成し、この認識票ＩＤｎｃ１７１５と関連づけてＦ（ＩＤｙｃ）１７２６を記憶する。また、ＩＤｎｈ１７１６というネットワークサービスＮにおける新たな認識票を生成し、この認識票ＩＤｎｈと関連づけてＦ（ＩＤｙｅ）１７２７を記憶する。これは、認識票ＩＤｎｃで表されるＦ（ＩＤｙｃ）、およびＩＤｎｈで表されるＦ（ＩＤｙｅ）を持つ新たなノードを生成したことを意味する（ステップＳ１３０８）。
【００６３】
次に検索手段３４０が、ＷｅｂサービスＹのサーバから受信した「ＷｅｂサービスＹでエッジで結合された認識票の演算結果」の行１６３０にある演算結果のうち、ネットワークサービスＮの演算済認識票テーブル３２３の「サービスＮにおいてエッジで結合された演算済認識票」の列１４３０に未登録の演算結果を検索する。次にこの未登録の演算結果を、ネットワークサービスＮの演算済認識票テーブル３２３の「サービスＮにおいてエッジで結合された演算済認識票」の列１４３０に、ＷｅｂサービスＹのサーバから受信した演算済認識票と各々関連づけて記憶する（ステップＳ１３０９）。具体的には図１７を参照して、Ｆ（ＩＤｙａ）１４２２に関連づけてＦ（ＩＤｙｃ）１７３１を、Ｆ（ＩＤｙｆ）１７２５に関連づけてＦ（ＩＤｙｃ）１７３４を、Ｆ（ＩＤｙｃ）１７２６に関連づけてＦ（ＩＤｙｅ）１７３５、Ｆ（ＩＤｙｆ）１７３６、およびＦ（ＩＤｙａ）１７３８を、さらにＦ（ＩＤｙｅ）１７２７に関連づけてＦ（ＩＤｙｃ）１７３７を各々記憶する。これによって、図９に示すＷｅｂサービスＹのソーシャルグラフのエッジを、図１５に示すネットワークサービスＮ上の演算済認識票のグラフに重畳したことになる。
【００６４】
次に、ＷｅｂサービスＹのサーバから受信した情報の、共有付加情報を受信した演算済認識票と関連づけて、ネットワークサービスＮの演算済認識票テーブル３２３の「共有付加情報」の列１４４０に記憶する（ステップＳ１３１０）。具体的には、Ｆ（ＩＤｙａ）１４２２と関連づけてＰｙａ１７４２を、Ｆ（ＩＤｙｆ）と関連づけてＰｙｆ１７４４を、Ｆ（ＩＤｙｃ）１７２６と関連づけてＰｙｃ１７４５を、Ｆ（ＩＤｙｅ）１７２７と関連づけてＰｙｅ１７４６を各々記憶する。
【００６５】
以上によって、図１４に示すＷｅｂサービスＸのサーバから以前受信した情報に、ＷｅｂサービスＹのサーバから受信した情報が追加され、図１７の状態になる。この図１７を簡単のためにグラフ表示したものが図１８である。図１８において、１４で始まる数字を付した演算済認識票が、図１４にある、ＷｅｂサービスＹから受信する以前の情報である。また、１６または１７で始まる数字を付した演算済認識票が、ＷｅｂサービスＹのサーバから受信し、演算済認識票テーブル３２３に追加した情報である。各々の数字は図１５、図１６および図１７と対応している。また、図１８で実線はＷｅｂサービスＸのエッジに起因するネットワークサービスＮ上のエッジを表す。同様に、一点破線はＷｅｂサービスＹのエッジに起因するネットワークサービスＮ上のエッジを表す。
【００６６】
図１８は、ネットワークサービスＮのサーバにおいて、図７および図９に示す、ＷｅｂサービスＸおよびＷｅｂサービスＹの各サービス内に限定された２つのグラフの、合成グラフを生成した結果である。ただしＸおよびＹの各Ｗｅｂサービスの認識票のグラフではなく、各々の演算済認識票をノードとして合成グラフである。従ってネットワークサービスＮのサーバでは、各ノードがＷｅｂサービスＸおよびＹにおけるどの利用者であるかを特定することは困難または不可能である。
【００６７】
次に、ＷｅｂサービスＺにおけるソーシャルグラフを、ネットワークサービスＮ上の匿名ノードのグラフに写像する処理について説明する。ＷｅｂサービスＺのサーバにおける処理の各ステップは、図１１のフロー図で示したＷｅｂサービスＸのサーバにおける処理と同様であるので、フロー図は省略する。
【００６８】
まず、ＷｅｂサービスZのサーバの演算手段６３０が記憶手段のノード情報６２１に記憶されている利用者の認識票を非可逆な演算を施すか、またはＷｅｂサービスＺのサーバの記憶手段６２０でのみ記憶される鍵によって暗号化演算を施す。ＷｅｂサービスＹのノード情報には図１０の黒点で表される各ノードの認識票が記憶されている。演算手段５３０がこれらの認識票の演算結果Ｆ（ＩＤｚａ）、Ｆ（ＩＤｚｄ）、Ｆ（ＩＤｚｅ）、およびＦ（ＩＤｚｇ）を生成する。
【００６９】
ここで用いる非可逆な演算および暗号化演算のアルゴリズムは何であってもよいが、前記ＷｅｂサービスＸのサーバにおけるステップＳ１１０１で用いた非可逆な演算または暗号化演算と同じアルゴリズムである。
【００７０】
次に、ＷｅｂサービスＺのサーバの演算手段６３０は、図１０に示すソーシャルグラフを演算済認識票のグラフに変換する。すなわち、図１０に示した情報を、Ｆ（ＩＤｚａ）とＦ（ＩＤｚｄ）の間、Ｆ（ＩＤｚｄ）とＦ（ＩＤｚｅ）の間、およびＦ（ＩＤｚｄ）とＦ（ＩＤｚｇ）の間が各々エッジで結合されているという情報に変換し、これを記憶手段６２０における演算済認識票テーブル６２３に記憶する。この演算結果同士の関係を表現する際に用いる表現形式は、以上の情報が含まれていれば何でもよい。
【００７１】
図１９に、ＷｅｂサービスＺにおける演算済認識票テーブル６２３の一例を示す。「サービスＺの認識票」１９１０と各々の「演算済認識票」１９２０が関連づけられて記憶される。さらに、各々の演算済認識票と「ＷｅｂサービスＺでエッジで結合された認識票の演算結果」１９３０が関連づけて記憶されている。図１９では、たとえば認識票ＩＤｚｅ１９１３とその演算結果Ｆ（ＩＤｚｅ）１９２３が関連づけられ、これとエッジで結合されているＦ（ＩＤｙｄ）１９３３が各々関連づけられている。また、ＷｅｂサービスＺの認識票の各々に、共有付加情報１９５０および専用付加情報１９６０が関連づけられている。
【００７２】
図７、図９および図１０に示されているように、利用者ＥはＷｅｂサービスＸ、ＷｅｂサービスＹ、およびＷｅｂサービスＺの３つのサービスを使っている。次に利用者Ｅが、その情報端末２５３から、ＷｅｂサービスＺのサーバ２３０に対して利用者Ｅが使っているＷｅｂサービスＺ以外のサービスにおける、利用者Ｅの認識票ＩＤｘｅおよびＩＤｙｅを送信する。次に、ＷｅｂサービスＺのサーバの送受信手段６１０がこれら認識票ＩＤｘｅおよびＩＤｙｅを受信する。次に、ＷｅｂサービスＺのサーバの演算手段６３０が利用者Ｅの情報端末から受信したこれらの認識票に対し、前記演算を実行し、その結果Ｆ（ＩＤｘｅ）およびＦ（ＩＤｙｅ）を得る。ここでは、ＷｅｂサービスＺのサーバは、利用者ＥのＷｅｂサービスＺ以外の認識票ＩＤｘｅおよびＩＤｙｅを、利用者Ｆの情報端末より受信した後、演算結果Ｆ（ＩＤｘｅ）およびＦ（ＩＤｙｅ）を計算した。ＷｅｂサービスＺの２３０が上記の演算結果を得る別の方法としては、利用者Ｅがその情報端末を通じてＷｅｂサービスＸにログインした上、ＷｅｂサービスＸのサーバ２１０が演算結果Ｆ（ＩＤｘｅ）を生成した上、これをＷｅｂサービスＺのサーバ２３０に送り、これをＷｅｂサービスＺのサーバ２３０が受信してもよい。同様に、利用者Ｅがその情報端末を通じてＷｅｂサービスＹにログインした上、ＷｅｂサービスＹのサーバ２２０が演算結果Ｆ（ＩＤｙｅ）を生成した上、これをＷｅｂサービスＺのサーバ２３０に送り、これをＷｅｂサービスＺのサーバ２３０が受信してもよい。
【００７３】
次に、これらＦ（ＩＤｘｅ）およびＦ（ＩＤｙｅ）を、送信元である利用者Ｅの認識票ＩＤｚｅの演算結果Ｆ（ＩＤｚｅ）と関連づけて演算済認識票テーブル６２３に記憶する。図１９を参照すると、ここで得られた演算結果Ｆ（ＩＤｘｅ）１９４３およびＦ（ＩＤｙｅ）１９４４が、「ＷｅｂサービスＺ以外の認識票の演算結果」の列１９４０に、Ｆ（ＩＤｚｅ）１９２３と関連づけて保存される。
【００７４】
次に、ＷｅｂサービスＺのサーバの送受信手段６１０が、演算済認識票テーブル６２３のうち、「サービスＺの認識票」の列１９１０を除く部分を、ネットワークサービスＮのサーバ２００へ送信する。このため、ネットワークサービスＮのサーバでは、各々のノードがＷｅｂサービスＺのどの利用者なのかを知ることは困難または不可能である。つまりネットワークサービスＮのサーバは匿名のソーシャルグラフを、ＷｅｂサービスＺのサーバから受け取ったことになる。
【００７５】
次に、ＷｅｂサービスＺのサーバから上記テーブルを受け取ったネットワークサービスＮのサーバ２００における処理を再び図１３のフロー図を参照して説明する。ネットワークサービスＮのサーバの送受信手段３１０が、ＷｅｂサービスＺのサーバから送られたテーブルを受信し、受信情報テーブル群３２５の１つとしてこれを記憶する（ステップＳ１３０１）。次に、ＷｅｂサービスＺのサーバから受信したテーブルの情報を、以下に示す手順によって、ネットワークサービスＮのサーバの演算済認識票テーブル３２３に記憶する。この情報は、ＷｅｂサービスＸおよびＷｅｂサービスＹから以前に受信して、図１７に示すように演算済認識票テーブル３２３に既に記憶されている情報に追加して記憶する。
【００７６】
図１７に示す既にＷｅｂサービスＸおよびＷｅｂサービスＹのサーバから受信した情報に、ＷｅｂサービスＺのサーバから受信したテーブルの情報を追加する手順を、図１７、図１９および図２０を使って説明する。結果として、図１７が追加前、図２０が追加後の演算済認識票テーブル３２３を表すことになる。図１９の一部がＷｅｂサービスＺのサーバから受信した情報である。先ず、ネットワークサービスＮの検索手段３４０が、ＷｅｂサービスＺのサーバからＷｅｂサービスＺ以外の認識票の演算結果Ｆ（ＩＤｘｅ）１９４３およびＦ（ＩＤｙｅ）１９４４を検索キーとして、図１７の演算済認識票テーブル３２３の「受信した演算済認識票」の列１４２０を検索する。すると検索結果として、３行目のＦ（ＩＤｘｅ）１７２３および６行目のＦ（ＩＤｙｅ）１７２７を得る。次に、図１９でＦ（ＩＤｘｅ）１９４３に関連づけられたＦ（ＩＤｚｅ）１９２３を、図１７の演算済認識票テーブル３２３の「受信した演算済認識票」の列１４２０の３行目、すなわちＦ（ＩＤｘｅ）１７２３と同じ場所に記憶する。これは、ＷｅｂサービスＸでＩＤｘｅを持つ利用者と、ＷｅｂサービスＺでＩＤｚｅを持つ利用者が同じ利用者であることから、これら２つの異なるＷｅｂサービスにおける認識票を、ネットワークサービスＮの認識票ＩＤｎｅに関連づけて記憶したことに相当する。同様に、図１９でＦ（ＩＤｙｅ）１９４４に関連づけられたＦ（ＩＤｚｅ）１９２３を、図１７の演算済認識票テーブル３２３の「受信した演算済み認識票」の列１７２０の６行目、すなわちＦ（ＩＤｙｅ）１７２３と同じ場所に記憶する。これは、ＷｅｂサービスＸでＩＤｙｅを持つ利用者と、ＷｅｂサービスＺでＩＤｚｅを持つ利用者が同じ利用者であることから、これら２つの異なるＷｅｂサービスにおける認識票を、ネットワークサービスＮの認識票ＩＤｎｈに関連づけて記憶したことに相当する（ステップ１３０４）。ただし、不可逆な演算またはネットワークサービスＮのサーバで復号化不可能な暗号化演算が施されているため、ネットワークサービスＮのサーバではＩＤｘｅ、ＩＤｙｅおよびＩＤｚｅを得ることが困難であるか不可能である。このため、ＩＤｎｅで表されるノードがネットワークサービスＮのサーバにおいて、ＷｅｂサービスＸ、ＷｅｂサービスＹおよびＷｅｂサービスＺにおける同じ利用者Ｅを表していることを知ることが困難であるか不可能である。
【００７７】
次に、検索手段３４０は、上記ステップＳ１３０４を実行後のネットワークサービスＮの演算済認識票テーブル３２３の「受信した演算済認識票」１４２０の中で同じ認識票を検索する（ステップＳ１３０５）。すると、上記ステップＳ１３０４でＩＤｎｅ１７１３に関連づけられたＦ（ＩＤｚｅ）と、同じく上記ステップＳ１３０４でＩＤｎｈ１７１６に関連づけられたＦ（ＩＤｚｅ）との一致が検出される（ステップＳ１３０６）。これは、ネットワークサービスＮにおいて、ＩＤｎｅで表されるノードと、ＩＤｎｈで表されるノードが同じ利用者であることを意味する。このため、ネットワークサービスＮの演算済認識票テーブル３２３において、ＩＤｎｅの行とＩＤｎｈの行を統合する。図２０に示すように、ここではＩＤｎｅ１７１３の行に統合される。その結果、認識票ＩＤｎｅ１７１３に関連づけられて、「受信した演算済認識票」の行１４２０には、Ｆ（ＩＤｘｅ）２０２２、Ｆ（ＩＤｙｅ）２０２３、およびＦ（ＩＤｚｅ）２０２４が関連づけられて記憶される。また、「サービスＮにおいてエッジで結合された演算済認識票」１４３０については、図１７におけるＦ（ＩＤｙｃ）１７３７が、図２０におけるＦ（ＩＤｙｃ）２０３４として、ＩＤｎｅに関連づけられて記憶されることで、統合される（ステップＳ１３０７）。
【００７８】
次に、ネットワークサービスＮの検索手段３３０は、ＷｅｂサービスＺのサーバから受信した「演算済認識票」１９２０の中で、「受信した演算済認識票」１４２０にないものを検索する。ここでは、図１７に示すように、演算済認識票テーブル３２３の「受信した演算済認識票」１４２０の列に、演算済認識票Ｆ（ＩＤｚｄ）１９２２およびＦ（ＩＤｚｇ）１９２４がない。そこで、演算済認識票テーブル３２３に新たな行を追加し、ＩＤｎｄ２０１６というネットワークサービスＮにおける新たな認識票を生成し、この認識票ＩＤｎｄと関連づけてＦ（ＩＤｚｄ）２０２６を記憶する。また、ＩＤｎｇ２０１７というネットワークサービスＮにおける新たな認識票を生成し、この認識票ＩＤｎｈと関連づけてＦ（ＩＤｚｇ）２０２７を記憶する。これは、認識票ＩＤｎｄで表されるＦ（ＩＤｚｄ）、およびＩＤｎｇで表されるＦ（ＩＤｚｇ）を持つ新たな２つのノードを生成したことを意味する（ステップＳ１３０８）。
【００７９】
次に検索手段３４０が、ＷｅｂサービスＺのサーバから受信した「ＷｅｂサービスＺでエッジで結合された認識票の演算結果」の行１９３０にある演算結果のうち、ネットワークサービスＮの演算済認識票テーブル３２３の「サービスＮにおいてエッジで結合された演算済認識票」の列１４３０に未登録の演算結果を検索する。次にこの未登録の演算結果を、ネットワークサービスＮの演算済認識票テーブル３２３の「サービスＮにおいてエッジで結合された演算済認識票」の列１４３０に、ＷｅｂサービスＺのサーバから受信した演算済認識票と各々関連づけて記憶する（ステップＳ１３０９）。具体的には図２０を参照して、Ｆ（ＩＤｚａ）１７２１に関連づけてＦ（ＩＤｚｄ）２０３１を、Ｆ（ＩＤｚｅ）２０２４に関連づけてＦ（ＩＤｚｄ）２０３３を、Ｆ（ＩＤｚｄ）２０２６に関連づけてＦ（ＩＤｚａ）２０３６、Ｆ（ＩＤｚｅ）２０３７、およびＦ（ＩＤｚｇ）２０３８を、さらにＦ（ＩＤｚｇ）２０２７に関連づけてＦ（ＩＤｚｄ）２０３９を各々記憶する。これによって、図１０に示すＷｅｂサービスＺのソーシャルグラフのエッジを、図１８に示すネットワークサービスＮ上の演算済認識票のグラフに重畳したことになる。
【００８０】
次に、ＷｅｂサービスＺのサーバから受信した情報の、共有付加情報を受信した演算済認識票と関連づけて、ネットワークサービスＮの演算済認識票テーブル３２３の「共有付加情報」の列１４４０に記憶する（ステップＳ１３１０）。具体的には、Ｆ（ＩＤｚａ）１７２１と関連づけてＰｙａ２０４１を、Ｆ（ＩＤｚｅ）２０２４と関連づけてＰｚｅ２０４３を、Ｆ（ＩＤｚｄ）２０２６と関連づけてＰｚｄ２０４６を、Ｆ（ＩＤｚｇ）２０２７と関連づけてＰｙｅ２０４７を各々記憶する。
【００８１】
以上によって、図１７に示すＷｅｂサービスＸおよびＹのサーバから以前受信した情報に、ＷｅｂサービスＺのサーバから受信した情報が追加され、図２０の状態になる。この図２０を簡単のためにグラフ表示したものが図２１である。図２１において、１４で始まる数字を付した演算済認識票が、図１４にある、ＷｅｂサービスＸから受信した情報である。また、１６または１７で始まる数字を付した演算済認識票が、ＷｅｂサービスＹのサーバから受信した情報である。さらに、１９または２０で始まる数字を付した演算済認識票が、ＷｅｂサービスＺのサーバから受信した情報である。各々の数字は図１５、図１６、図１７、図１９および図２０と対応している。また、図２１で実線はＷｅｂサービスＸのエッジ、一点鎖線はＷｅｂサービスＹのエッジ、破線はＷｅｂサービスＺのエッジを表す。
【００８２】
これまでに述べた方法によって、ネットワークサービスＮのサーバ２００は、ＷｅｂサービスＸのサーバ２１０、ＷｅｂサービスＹのサーバ２２０、およびＷｅｂサービスＺのサーバ２３０の各々より、演算済認識票のグラフを受信し、これを重畳した。このことで、ネットワークサービスＮのサーバには、図２１に示す、各々のＷｅｂサービスのソーシャルグラフの特徴を継承しており、かつ各々のノードがどのＷｅｂサービス上でのどの利用者かがわからない匿名のグラフを生成することができる。
【００８３】
図２０の演算済認識票テーブルは、図２１に示すグラフの一つの表現形式である。しかし、本願発明による方法では、ネットワークサービスＮにおける匿名グラフの表現方法は、図２１のグラフが表現できていれば、どのようなものであってもよい。次に、このグラフを利用することで可能となる、本願発明の３つの実施形態について説明する。以下の３つの実施形態は図２１に示すグラフを利用して実現される。したがって、上記の説明は、以下の３つの実施形態に共通である。
【００８４】
（実施形態２）
この実施形態は、図２１に示されるグラフの情報を利用して、複数のＷｅｂサービスを使う利用者が、異なるＷｅｂサービスにおける知人を、ひとつのＷｅｂサービス上でまとめて管理することができる方法を提供する。本願発明による方法では、ネットワークサービスＮが各々のＷｅｂサービスの利用者の認識票やソーシャルグラフを入手せずに、これが可能となる。以下で図２３のフロー図を参照して、これを実現する方法を説明する。
【００８５】
図７、図９、および図１０に示されるように、利用者ＡはＷｅｂサービスＸ、Ｙ、およびＺを利用している。いま、利用者Ａがその情報端末２５１を通じてＷｅｂサービスＸのサーバに対して、ＷｅｂサービスＸ上で、他のＷｅｂサービスにおける知人の情報を取得する要求を送信する（ステップＳ２２０１）。ＷｅｂサービスＸのサーバの送受信手段４１０はこれを受信する。次に、ＷｅｂサービスＸのサーバの送受信手段４１０は、他のＷｅｂサービスにおける知人の情報を取得する要求を、利用者Ａの演算済認識票Ｆ（ＩＤｘａ）に関連づけてネットワークサービスＮのサーバ２００に送信する（ステップS２２０２）。これを、ネットワークサービスＮのサーバの送受信手段３１０が受信する。次に下の手順で、受信したＦ（ＩＤｘａ）を有するノードとエッジで結合されている、ネットワークサービスＮにおけるノードを検索する（ステップＳ２２０３）。具体的には、受信したＦ（ＩＤｘａ）を検索キーとして、図２０に示す演算済認識票テーブル３２３の「受信した演算済認識票」の列１４２０を検索する。すると、Ｆ（ＩＤｘａ）１４２１を検索結果として得る。これはネットワークサービスＮではＩＤｎａで表されるノードである。次に検索手段３４０が、ＩＤｎａに関連づけられた「サービスＮにおいてエッジで結合された演算済認識票」１４３０を検索する。すると、Ｆ（ＩＤｘｂ）、Ｆ（ＩＤｙｃ）、およびＦ（ＩＤｚｄ）を検索結果として得る。これらをもとにネットワークサービスＮの演算済認識票テーブル３２３の「受信した演算済認識票」の列１４２０を再び検索する。すると、Ｆ（ＩＤｘｂ）がＷｅｂサービスＸから受信した演算済認識票であり、ネットワークサービスＮではＩＤｎｂで表されるノードである。同様に、Ｆ（ＩＤｙｃ）がＷｅｂサービスＹから受信したＩＤｎｃで表されるノード、またＦ（ＩＤｚｄ）はＷｅｂサービスＺから受信したＩＤｎｄで表されるノードである（ステップＳ２２０４）。
【００８６】
前記ステップＳ２２０１でネットワークサービスＮのサーバ２００が受信した要求は、ＷｅｂサービスＸ以外の知人の情報の要求である。したがって、その送受信手段２１０は認識票ＩＤｎｃと共有付加情報Ｐｙｃを関連づけて、また認識票ＩＤｎｄと共有付加情報Ｐｚｄを関連づけて、ＷｅｂサービスＸのサーバ２１０に送信する（ステップＳ２２０５）。次に、ＷｅｂサービスＸのサーバに送信する。ＷｅｂサービスＸのサーバの送受信手段４１０がこれらを受信する。
【００８７】
次にＷｅｂサービスＸのサーバのＨＴＭＬ生成手段４４０が、付加情報Ｐｙｃおよび付加情報Ｐｚｄを含む情報として、例えば、ＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ  Ｍａｒｋ−ｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）を利用した情報（ＨＴＭＬコード）を生成して、送受信手段４１０がこれを利用者Ａの情報端末２５１に送信する（ステップＳ２２０６）。利用者Ａの情報端末２５１が、このＨＴＭＬコードを受信、解析した上その表示手段に表示する。
【００８８】
図２３は、ステップＳ２２０６のＨＴＭＬコードが、利用者Ａの情報端末２５１の表示手段に表示された画面の一例である。Ｗｅｂブラウザのウィンドウには、ＷｅｂサービスＸの画面２３００が表示されている。この画面は、利用者Ａの画面であることを示す表示２３０１と、知人のリスト２３０２を有する。本願発明の一実施形態の特徴の一つは、この知人のリストに、ＷｅｂサービスＸ以外の知人を表示可能な点である。この画面のうちで知人２３２０と知人２３３０が、ネットワークサービスＮの上で各々ＩＤｎｃで表されるノードおよびＩＤｎｄで表されるノードに相当する。この例では、付加情報Ｐｙｃはニックネーム２３２１とアバター２３２２とＷｅｂサービス名２３２３であり、付加情報Ｐｚｄはニックネーム２３３１とアバター２３３２とＷｅｂサービス名２３３３である。
【００８９】
ここで本願発明に係る本実施形態の効果について説明する。本実施形態によれば、ネットワークＮのサーバが、ＷｅｂサービスＸ、Ｙ、およびＺの各利用者の認識票およびソーシャルグラフを入手しなくとも、たとえば図２３に示すようなＷｅｂサービスを超えた知人の閲覧が可能になる。さらに、本実施形態によれば、ＷｅｂサービスＸのサーバ２１０がＷｅｂサービスＹおよびＺの利用者の認識票を得ずに、たとえば図２３に示すような他サービスの利用者に関する表示が可能になる。一般に事業的観点から、各Ｗｅｂサービスが他のＷｅｂサービス事業者に利用者の情報やソーシャルグラフを開示したくないという要求が強い。本実施形態によれば、この要求を満たしながらかつ、すべてのＷｅｂサービスのソーシャルグラフの和集合によって得られる情報を各Ｗｅｂサービスが利用できる。
【００９０】
（実施形態３）
本願の実施形態３は、図２１に示されるような、複数のＷｅｂサービスにまたがった匿名のグラフを利用して、直接の知人でない人を、確度の高い知人候補として推奨することができる方法を提供する。本実施形態によれば、ネットワークサービスＮが各々のＷｅｂサービスの利用者の認識票やソーシャルグラフを入手せずに、これが可能となる。以下で図２４のフロー図を参照して、これを実現する方法を説明する。
【００９１】
いま、利用者Ａがその情報端末２５１を通じてＷｅｂサービスＸのサーバに対して、Ｗｅｂページなどの表示のための情報の要求を送信する（ステップＳ２４０１）。ＷｅｂサービスＸのサーバ２１０がこれを受信する。次に、ＷｅｂサービスＸのサーバの送受信手段４１０は、知人候補の推奨を求める要求を、利用者Ａの演算済認識票Ｆ（ＩＤｘａ）と関連づけて、ネットワークサービスＮのサーバ２００に送信する（ステップＳ２４０２）。そして、これを受信したネットワークサービスＮのサーバ２００では、以下の手順で演算済認識票テーブル３２３から、ネットワークサービスＮの匿名グラフにおいて、Ｆ（ＩＤｘａ）を有するノードＩＤｎａと例えば距離として２を有するノードを検索する。ここで距離として２を有するノードとは、ノードとエッジで結合されたノードが、さらに別のエッジで結合された別のノードを指す。すなわち、一つのエッジで結合されるノードの距離が１となる。
【００９２】
図２１を参照すれば、ノードＩＤｎａと距離として２を有するノードはノードＩＤｎｅ、ＩＤｎｆ、およびＩＤｎｇであることが明らかである。以下では図２０を参照してこれを導く方法の一例を示す。ネットワークサービスＮの検索手段３４０が、まず受信したＦ（ＩＤｘａ）と関連づけられた、演算済認識票テーブル３２３の「サービスＮにおいてエッジで結合された演算済認識票」１４３０を検索する（ステップＳ２４０３）。その結果、Ｆ（ＩＤｘｂ）、Ｆ（ＩＤｙｃ）、およびＦ（ＩＤｚｄ）を得る。これらはＦ（ＩＤｘａ）を有するＩＤｎａで表されるノードとエッジで結合された３つのノードＩＤｎｂ、ＩＤｎｃ、ＩＤｎｄに各々対応する（ステップＳ２４０４）。次に演算手段が演算済認識票テーブル３２３を検索し、この３つのノードとエッジで結合されたノードを探す。その結果、Ｆ（ＩＤｘｅ）、Ｆ（ＩＤｘｆ）、Ｆ（ＩＤｘａ）、Ｆ（ＩＤｙｅ）、Ｆ（ＩＤｙｆ）、Ｆ（ＩＤｙａ）、Ｆ（ＩＤｚａ）、Ｆ（ＩＤｚｅ）、およびＦ（ＩＤｚｇ）が得られる。これらは、ノードＩＤｎａ、ＩＤｎｅ、ＩＤｎｆ、およびＩＤｎｇに対応する。すなわち、ノードＩＤｎａとネットワークサービスＮの匿名グラフ上で距離として２を有する間接の知人を表すノードはＩＤｎｅ、ＩＤｎｆ、およびＩＤｎｇの３つであることが導かれる（ステップＳ２４０６）。ネットワークサービスＮの匿名グラフにおいて、ＩＤｎａと距離として２を有するノードの検索ができれば、その方法は以上で説明した方法でなくともよい。
【００９３】
次に、ネットワークサービスＮの検索手段は、その匿名グラフにおいて、ノードＩＤｎｅ、ＩＤｎｆ、およびＩＤｎｇの各々と、ノードＩＤｎａの間に存在するノードの数を計算する。図２１を参照すれば、ノードＩＤｎｅとノードＩＤｎａの間には、ＩＤｎｂ、ＩＤｎｃ、およびＩＤｎｄの３つのノードが存在することは明らかである。同様にノードＩＤｎｆとノードＩＤｎａの間には２つのノードが、またノードＩＤｎｇとノードｎａの間には１つのノードが存在することがわかる（ステップＳ２４０７）。以下では、図２０を参照してこれを導く方法の一例を示す。たとえば、ノードＩＤｎｅとノードＩＤｎａの間のノード数を調べるためには、ネットワークサービスＮの検索手段３４０がＩＤｎａ２０１１の行およびＩＤｎｅ１７１３の行の間で、「サービスＮにおいてエッジで結合された演算済認識票」の列１４３０にある共通の認識票を検索する。この結果Ｆ（ＩＤｘｂ）、Ｆ（ＩＤｙｃ）、およびＦ（ＩＤｚｄ）の３つが得られる。これは、ノードＩＤｎｂ、ノードＩＤｎｃおよびノードＩＤｎｄに対応する。同様の方法で、ノードＩＤｎｆとノードＩＤｎａとの間にあるノードとして、ノードＩＤｎｂおよびノードＩＤｎｃの２つが得られる。また同様の方法で、ノードＩＤｎｇとノードＩＤｎａとの間にあるノードとして、ＩＤｎｄの１つが得られる。ネットワークサービスＮの匿名グラフにおいて、ＩＤｎａと距離として２を有するノードとの間のノード数を導くことができれば、その方法は以上で説明した方法でなくともよい。
【００９４】
ステップＳ２４０７で得られた、ネットワークサービスＮ上で距離として２を有するノードと、各々のノードとノードＩＤｎａとの間にあるノード数から、演算手段３３０は、記憶手段３２０に、図２５（ａ）に示すような親密度テーブル３２６を作成する。図２５（ａ）を参照すると、親密度テーブルたとえば認識票ＩＤｎｅ２５１１と、ＩＤｎａとの間にある中間ノードの数２５２１とが関連づけられている。ＩＤｎｅには、このノードの有する演算済認識票Ｆ（ＩＤｘｅ）２５３１が関連づけられている。これは検索手段３４０が、図２０に示す演算済認識票テーブル３２３のＩＤｎｅの行の「受信した演算済認識票」１４２０および「共有付加情報」１４４０から、ＷｅｂサービスＸから受信した演算済認識票および共有付加情報を検索することで実現できる。ただし、ＩＤｎａから距離として２を有するノードＩＤｎｇは、ＷｅｂサービスＸを利用していない利用者Ｇを表す匿名ノードである。このため、これに関連づけられたＷｅｂサービスＸの演算済認識票は存在しない。従って、ステップＳ２４０２のＷｅｂサービスＸのサーバ２１０からの知人候補推奨要求に対する応答に、ノードＩＤｎｇは含まれないのが好ましい。これは、利用者ＧはＷｅｂサービスＸの利用者ではないため、もしノードＩＤｎｇに関する中間ノード数をＷｅｂサービスＸのサーバ２１０に送ったとしても、ＷｅｂサービスＸのサーバは利用者Ｇについての情報を持っておらず、利用者Ａの情報端末２５１の要求に応えて、利用者Ｇを表示することができないためである。
【００９５】
ＷｅｂサービスＸ、ＹおよびＺの３つのソーシャルグラフを重畳した匿名グラフ上で距離が２のノード同士は、何らかのＷｅｂサービス上で知人の知人、すなわち間接的な知人同士を表す。つまり、中間ノード数２５２０は、間接的な知人同士の間の、すべてのＷｅｂサービスにおける共通の知人の数に相当する。知人の知人であっても、共通の知人の多い利用者同士の方が、より親密な関係であると推定される。これが、図２５のような中間ノード数を含むテーブルを、親密度テーブル３２６と呼ぶ理由である。
【００９６】
次に、ネットワークサービスＮのサーバの送受信手段３１０が、前記図２５（ａ）に示した親密度テーブルをＷｅｂサービスＸのサーバ２１０に送る（ステップＳ２４０８）。次に、ＷｅｂサービスＸのサーバ２１０がこれを受信する。ＷｅｂサービスＸのサーバの検索手段４５０が、受信した「ＷｅｂサービスＸの演算済認識票」２５３０を検索キーに、図１２に示す演算済認識票テーブル４２３の「演算済認識票」の行１２２０を検索する。その結果、Ｆ（ＩＤｘｅ）およびＦ（ＩＤｘｆ）に各々対応するサービスＸの認識票ＩＤｘｅおよびＩＤｘｆを得る。これは各々利用者Ｅおよび利用者ＦのＷｅｂサービスＸにおける認識票であり、受信した共通ノード数３および２が関連づけられる（ステップＳ２４０９）。これは、利用者Ａと利用者Ｅの間には共通の知人が３人おり、利用者Ａと利用者Ｆとの間には共通の知人が２人いることを表している。
【００９７】
次に、ＷｅｂサービスＸのサーバのＨＴＭＬ生成手段が利用者Ａの知人候補として、利用者Ｅおよび利用者Ｆの専用付加情報Ｑｘｅ１２６３およびＱｘｆ１２６４を含むＨＴＭＬコードなどを生成する。この時、上記共通ノード数にしたがって利用者Ｅは利用者Ｆよりも、より直接の知人になる可能性の高い知人候補として表示するようなＨＴＭＬコードを生成する。次にＷｅｂサーバＸの送受信手段４１０がこのＨＴＭＬコードを利用者Ａの情報端末２５１に送信する（ステップＳ２４１０）。利用者Ａの情報端末はこのＨＴＭＬコードを受信、解析の後、その表示手段に表示する（ステップＳ２４１１）。
【００９８】
図２６は、ステップＳ２４１１のＨＴＭＬコードが、利用者Ａの情報端末２５１の表示手段に表示された画面の一例である。Ｗｅｂブラウザのウィンドウには、Ｗｅｂサービスの画面２６００が表示されている。この画面は、利用者Ａの画面であることを表す表示２６０１と、優先順位のついた知人候補のリスト２６０２を有する。この一例では、知人候補のリストに利用者Ｅ２６１０および利用者Ｆ２６２０が、専用付加情報と優先順位とともに表示されている。利用者Ｅの専用付加情報２６１１および２６１２には、優先順位２６１３が、また利用者Ｆの専用付加情報２６２１および２６２２には、優先順位２６２３が関連づけて表示されている。図２６の例では、専用付加情報には、各利用者の氏名と顔写真が使われている。この表示により、利用者Ａは、「Ｊａｃｋ  Ｗｈｉｔｅ」の氏名を持つ利用者Ｅの方が、「Ｓｕｓａｎ  Ｂｅｒｒｙ」という氏名を持つ利用者Ｆより、共通の知人が多く、直接の知人になりやすい、優先順位の高い利用者であることを知ることができる。知人候補の優先順位表示は、図２６にあるような文字列による表示でなくてもよい。たとえば、優先順位をアイコン等による図形で表示する方法や、あるいは表示順であらわしてもよい。
【００９９】
ここで、本実施形態の効果について説明する。本実施形態で示した一例では、利用者Ａ、Ｅ、およびＦはすべてＷｅｂサービスＸの利用者である。したがって、従来の方法によっても、利用者Ａと、利用者ＥおよびＦは距離として２を有するノードの間接的な知人同士であることを、ＷｅｂサービスＸのサーバが導くことは従来技術でも可能であった。従って、利用者Ｘのサーバが、利用者Ａの情報端末において、利用者Ｅおよび利用者Ｆを知人候補として表示させることは可能であった。しかし、図７に示すＷｅｂサービスＸの保有するソーシャルグラフを見ると、従来の方法では、ＷｅｂサービスＸのサーバでは利用者Ａと利用者Ｅの間に、他のＷｅｂサービスを含めると３人の共通の知人がいることを検知する事は困難であるか不可能である。同様に、ＷｅｂサービスＸのサーバでは、利用者Ａと利用者Ｆの間に、他のＷｅｂサービスを含めると２人の共通の知人がいることを検知することも困難であるか不可能である。したがって、従来の方法では、図２６のような知人候補の推薦サービスは実現が困難であるか不可能である。
【０１００】
しかし、本実施形態によれば、ネットワークサービスＮのサーバがＷｅｂサービスＸの利用者の認識票やソーシャルグラフを入手することなく、かつＷｅｂサービスＸのサーバが他のＷｅｂサービスのソーシャルグラフを入手することなく、図２６のような一つのＷｅｂサービスを超えた知人候補の優先順付けが可能となる。主として事業的観点から、Ｗｅｂサービス間の独立性が求められており、本実施形態によれば、Ｗｅｂサービスの独立性とより的確な知人候補の推薦を両立するという効果がある。
【０１０１】
なお、本実施形態に係る以上の説明では、ネットワークサービスＮのサーバは、図２５（ａ）に示す親密度テーブル３２６の情報をＷｅｂサービスＸのサーバに送信し、ステップＳ２４０９で受信したＷｅｂサービスＸのサーバはＷｅｂサービスＸの専用付加情報を利用者Ａの情報端末に送信した。このため、図２６（ａ）に示す親密度テーブルには、ＷｅｂサービスＸの利用者でないＩＤｎｇのノードに関する情報は含まれない。本実施形態の他の一例では、図２６（ｂ）のような親密度テーブルの情報を、ＷｅｂサービスＸのサーバに送信してもよい。この場合は、親密度テーブルは、ＷｅｂサービスＸを利用していない利用者のノードＩＤｎｇを含む。さらに、「ＩＤｎａから距離として２を有するノード」２５５０の各認識票には、ネットワークサービスＮの演算済認識票テーブルから得た共有付加情報２５７０が関連づけられている。この場合には、親密度テーブルを受信したＷｅｂサービスＸのサーバ２１０が、利用者Ａの情報端末に送るＨＴＭＬコードを生成する際、優先順位とともに共有付加情報を表示する。こうすることで、ＷｅｂサービスＸの利用者に加えて、ＷｅｂサービスＸ以外の利用者を、知人候補として推薦するサービスが可能となる。ただし、一般に専用付加情報と比較して、共有付加情報は少ない。たとえば、ＷｅｂサービスＸの専用付加情報ＰｘｅやＰｘｆには名前、自己紹介、日記、写真、動画など様々な情報が含まれていても、他のＷｅｂサービスの利用者に開示する共有付加情報はニックネームとアバターというような場合が多い。したがって、図２６（ｂ）の親密度テーブルを使うこの例では、より広い範囲の利用者を知人候補として推薦するサービスが実現する反面、利用者が知人候補に関して得る情報は少なくなる傾向にある。
【０１０２】
（実施形態４）
本実施形態は、ネットワークサービスＮにある匿名グラフの各エッジに利用者同士の関係の親密度を表現する係数を関連づけることで、他Ｗｅｂサービス上での知人を含めた知人の順位付けを実現したり、より的確な知人候補の推薦を実現する。
【０１０３】
一般に、各Ｗｅｂサービスにおける利用者同士の知人関係の強さや親密度は同じではない。たとえば、ＳＮＳ上で知り合った匿名の知人同士と比べて、音声通話を使っている知人同士は、より親密である可能性が高い。また、同じＷｅｂサービスにおける利用者同士でも、互いの書き込んだ情報を閲覧するだけの利用者同士に比べて、頻繁にメッセージ交換をする利用者同士の方がより親密である可能性が高い。実施形態２では、ＷｅｂサービスＸにおいて、他のＷｅｂサービスの利用者を表示する際、その利用者との親密度は考慮しなかった。実施形態３では、ネットワークサービスＮにおける統合された匿名グラフ上で距離として２を有する利用者を知人候補として推薦する場合に親密度を考慮して優先順位付けをおこなったが、実施形態３で親密度の指標としたのは、知人候補との間の共通の知人の数である。すなわち、実施形態２および実施形態３では、ともに各ＷｅｂサービスおよびネットワークサービスＮにおける知人関係、すなわちグラフのエッジはすべての等しい親密度を表すという前提を用いていた。
【０１０４】
これに対して、本実施形態４では、各Ｗｅｂサービスのソーシャルグラフを構成するエッジの親密度は異なるという前提を用いる。すなわち、ネットワークサービスＮにおける、統合された匿名グラフにおいて、各エッジに親密度係数を関連づけて記憶した上、Ｗｅｂサービスが知人リストまたは知人候補のリストを表示する際の優先順位付けのための情報を、ネットワークサービスＮのサーバ２００から各Ｗｅｂサービスのサーバに送信する。
【０１０５】
本実施形態では、各Ｗｅｂサービスのサーバの演算済認識票テーブル４２３、５２３、および６２３に親密度係数が追加される。これまでの説明において、各々を表す図１２、図１６、および図１９には親密度係数についての記述がない。このため以下ではＷｅｂサービスＸのサーバの演算済認識票テーブルを例にして、各Ｗｅｂサービスのサーバの演算済認識票テーブルにおいて、親密度係数がどのように処理されるかを説明する。
【０１０６】
図２７は、ＷｅｂサービスＸのソーシャルグラフにおける親密度係数を表したものである。本実施形態に示す一例では、ソーシャルグラフのエッジは方向付きエッジである。このため、認識票ＩＤｘａで表される利用者Ａのノード７０１とＩＤｘｂで表される利用者Ｂのノード７０２との間のエッジには、２つの親密度係数μｘａｂ２７１１とμｘｂａ２７１２がある。同様に、ＩＤｘｂとＩＤｘｅ間のエッジにはμｘｂｅとμｘｅｂが、またＩＤｘｂとＩＤｘｆ間にはμｘｂｆとμｘｆｂが各々ある。本実施形態による方法では、各Ｗｅｂサービスのソーシャルグラフは、方向付きエッジであっても方向無しエッジであってもよい。本実施形態に示すような方向付きエッジの場合は、エッジあたりの親密度係数は２つになるが、方向無しエッジの場合は、エッジあたりの親密度係数は１つとなる。以下では、ＷｅｂサービスＳにおけるノードＴからノードＵへの方向付きエッジについての親密度係数をμｓｔｕと表現する。なお、本実施形態における一例では、簡単のために０≦μｓｔｕ≦１とする。
【０１０７】
ＷｅｂサービスＸのサーバ２１０では、図２７に示すソーシャルグラフから前記ステップＳ１１０１およびＳ１１０２の手順に従って、演算済認識票テーブル４２３を生成する。図２８に、親密度係数を含む演算済認識票テーブルのうち、「サービスＸの認識票」１２１０、「演算済み認識票」１２２０、および「ＷｅｂサービスＸでエッジで結合された認識票の演算結果」１２３０を抜粋して示す。ただし、本実施形態では、「ＷｅｂサービスＸでエッジで結合された認識票」にある演算済認識票の各々に親密度係数が関連づけられて保存される。たとえば、図２７に示したノードＩＤｘａを始点とし、ノードＩＤｘｂを終点とする方向付きエッジ２７２１は、図２８に示す演算済認識票テーブルではＦ（ＩＤｘａ）２８２１に関連づけられたＦ（ＩＤｘｂ）２８３１に、更に関連づけられたμｘａｂ２７１１によって表現されている。同様に、図２７に示したノードＩＤｘｂを始点とし、ノードＩＤｘａを終点とする方向付きエッジ２７２２は、図２８に示す演算済認識票テーブルではＦ（ＩＤｘｂ）２８２２に関連づけられたＦ（ＩＤｘａ）２８３２に、更に関連づけられたμｘｂａ２７１２によって表現されている。図２７に示した他の方向付きエッジも、同様に図２８に示す演算済認識票テーブルに記憶される。
【０１０８】
親密度係数は、ＷｅｂサービスＸのソーシャルグラフの、ノード間の結びつきの強さを示す数値であれば何でもよい。たとえば、ＷｅｂサービスＸがＳＮＳあったとすると、過去利用者Ａが利用者Ｂの情報を閲覧した回数を記憶手段４２０が記憶しておく。次に、親密度係数生成手段４６０は、この回数を親密度係数μｘａｂとして、図２８に示す演算済認識票テーブルに記憶する。逆に利用者Ｂが利用者Ａの情報を閲覧した回数を、利用者Ｂのノードから利用者Ａのノードに向かうエッジの親密度係数μｘｂａとする。もしＷｅｂサービスＸが音声通話やチャットサービスを提供している場合には、通話やチャットの回数や時間の長さを親密度係数として利用することができる。また、各利用者が各々の情報端末の入力手段から他の利用者との人間関係の強さを表す情報を入力した上で、これをＷｅｂサービスＸのサーバに送信し、利用者が入力した情報を親密度係数としてもよい。たとえば、利用者Ａの感じている利用者Ｂとの関係の強さを１から５までの数値で、その情報端末２５１に入力する。利用者Ａの情報端末２５１は、前記数値をＷｅｂサービスＸのサーバ２１０に送信する。ＷｅｂサービスＸのサーバは前記数値を親密度係数μｘａｂとする。また、すべてのエッジに親密度係数が関連づけられていなくてもよい。またＷｅｂサービスＸにおけるソーシャルグラフの親密度係数の一部または全部が同じ値でもよい。
【０１０９】
次に、図１１においてステップＳ１１０３からＳ１１０５において説明したように、ＷｅｂサービスＸの演算済認識票テーブルの一部の情報を、ネットワークサービスＮのサーバ２００に送信する。
【０１１０】
ＷｅｂサービスＹのサーバ２２０およびＷｅｂサービスＺのサーバ２３０においても同様の方法で、親密度係数を含む演算済認識票テーブルを作成の上、その一部をネットワークサービスＮのサーバ２００に送信する。ＷｅｂサービスＹのサーバ２２０およびＷｅｂサービスＺのサーバ２３０における処理は、既に本実施形態の一例でＷｅｂサービスＸのサーバについて説明した処理と同様なので、説明は省略する。
【０１１１】
ネットワークサービスＮのサーバ２００が、ＷｅｂサービスＸ、Ｙ、およびＺの各サーバより親密度係数を含む演算済認識票テーブルの中で、演算済認識票、エッジで結合された認識票の演算結果と各々に関連づけられた親密度係数、他のＷｅｂサービスの認識票の演算結果、および共有付加情報を受信する。
【０１１２】
ネットワークサービスＮのサーバ２００は、このようにＷｅｂサービスＸ、Ｙ、およびＺより情報を受信し、図１３のような手順でネットワークサービスＮの演算済認識票テーブル３２３を作成する。本実施形態では演算済認識票テーブル３２３の「サービスＮにおいてエッジで結合された演算済認識票」１４３０の各々の演算済認識票の各々に、各Ｗｅｂサービスのサーバから受信した親密度係数が関連づけられて記憶される。説明のために、図２９には、本実施形態における演算済認識票テーブル３２３の、「サービスＮにおいてエッジで結合された演算済認識票」を抜粋したものを示す。たとえば、ネットワークサービスＮのノードＩＤｎａ２９１１には、演算済認識票Ｆ（ＩＤｘｂ）２９３１に親密度係数μｘａｂ２９３２が関連づけられて記憶されている。これらは、図２８を参照して、ＷｅｂサービスＸのサーバにあるＦ（ＩＤｘｂ）２８３１とそれに関連づけられたμｘａｂ２７１１を、ネットワークサービスＮのサーバ２００が受信した上で、演算済認識票テーブル３２３に記憶されたものである。同様に、再び図２９を参照して、ＷｅｂサービスＹのサーバより受信したＦ（ＩＤｙｃ）２９３３とμｙａｃ２９３４が関連づけて保存されている。さらに、ＷｅｂサービスＺのサーバより受信したＦ（ＩＤｚｄ）２９３５とμｚａｄ２９３６が関連づけられて保存されている。
【０１１３】
次に、ネットワークサービスＮのサーバの演算手段３３０は、記憶手段に記憶されたＷｅｂサービス重みテーブル３２７と図２９に示した親密度係数を含む演算済認識票テーブル３２３より、親密度係数付きグラフテーブルを作成する。以下ではその手順にてついて説明する。
【０１１４】
まず、Ｗｅｂサービス重みテーブルについて説明する。Ｗｅｂサービス重み係数は、親密度に関する各Ｗｅｂサービスの寄与を表す。たとえば、いまＷｅｂサービスＸが実名を知っている人同士が使う音声通話のサービス、ＷｅｂサービスＹがＳＮＳサービス、ＷｅｂサービスＺは、匿名の人同士が使うブログサービスだったとする。この場合、ＷｅｂサービスＺでの知人同士より、ＷｅｂサービスＹの知人同士が、さらにＷｅｂサービスＹの知人同士よりＷｅｂサービスＸの知人同士の方が、親密度が高いと推測される。このような状況を、Ｗｅｂサービスごとの重み係数という形で表現するのが、Ｗｅｂサービス重みテーブルである。
【０１１５】
図３０は、本実施形態の一例におけるＷｅｂサービス重みテーブルの一例である。Ｗｅｂサービス重みテーブルは、Ｗｅｂサービス認識票３０１０および重み係数３０２０を有する。図３０では、ＷｅｂサービスＸの認識票ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．Ｘ．ｃｏｍ（３０１１）に関連付けられて、重み係数λｘ３０２１が記憶されている。同様に、ＷｅｂサービスＹおよびＺの各々の認識票に、重み係数λｙ３０２２およびλｚ３０２３が各々関連づけられて記憶されている。
【０１１６】
次に、演算手段３３０は演算済認識票テーブル３２３とＷｅｂサービス重みテーブル３２７から、親密度係数付グラフテーブル３２８を生成する。図３１は、本実施形態における親密度係数付グラフテーブルの一例である。親密度係数付グラフテーブルは、ネットワークサービスＮの有する各ノード１２１０が、エッジで結合された各々のノードの認識票と親密度係数κが関連づけられて記憶される。図３１ではたとえば、ネットワークサービスＮでノードＩＤｎａとエッジで結合されたノードＩＤｎｂ３１２１、ノードＩＤｎｃ３１２３、およびノードＩＤｎｄ３１２５には、各々ネットワークサービスＮにおける親密度係数κａｂ、κａｃ、およびκａｄが各々関連づけられて記憶される。
【０１１７】
たとえば、ネットワークサービスＮにおける親密度係数κａｂ３１２２は、κａｂ＝μｘａｂ・λｘ／（λｘ＋λｙ＋λｚ）で求められる。同様にκａｃ３１２４およびκａｄ３１２６は、各々κａｃ＝μｙａｃ・λｙ／（λｘ＋λｙ＋λｚ）、κａｄ＝μｚａｄ・λｚ／（λｘ＋λｙ＋λｚ）で求められる。図２９にある各Ｗｅｂサービスから受信した親密度係数μｓｔｕから、図３１にあるネットワークサービスＮにおける親密度係数κｔｕへは、図３０のＷｅｂサービスの重み係数λｓを用いて、λｓ・μｓｔｕを、Ｗｅｂサービス重み係数の総和で正規化した値で表される。たとえばＷｅｂサービスＸは実名を知っている人同士が使う音声通話のサービス、ＷｅｂサービスＺは匿名の人同士が使うブログサービスだったとする。またたとえば、これらＷｅｂサービスにおける知人関係の強さを親密度係数λｘ：λｚ＝２：１で表したとする。すると、ＷｅｂサービスＸのサーバ２１０から送られたすべての親密度係数μｘｔｕは、ＷｅｂサービスＺのサーバ２３０から送られた全ての親密度係数μｚｔｕの２倍の重みで、ネットワークサービスＮの親密度係数κｔｕに寄与する。たとえば、ＷｅｂサービスＸ、Ｙ、およびＺの各エッジの親密度係数がすべて１で同じだった場合には、ネットワークサービスＮの親密度係数κｔｕは、そのエッジが存在するＷｅｂサービスの重み係数をλｓとすると、λｓ／（λｘ＋λｙ＋λｚ）になる。
【０１１８】
つまり、ネットワークサービスＮにおける匿名グラフの各エッジの親密度係数κｔｕは、各Ｗｅｂサービスにおける利用者同士の知人関係が強いほど、またそのＷｅｂサービスが重要であるほど、大きな数値となる性質を持っている。本実施形態で説明したネットワークサービスＮにおける匿名グラフの各エッジの親密度係数の計算方法は一例であり、このような性質を親密度係数の計算方法であれば、どのようなものであってもよい。
【０１１９】
なお、本実施形態の説明では、ネットワークサービスＮにおける匿名グラフの一例として簡単のために、図２１に示すものを用いた。さらに一般的な一例として、ネットワークサービスＮの２つの匿名ノード間が、複数のＷｅｂサービスにおけるエッジで結合されている場合がある。図３２にその一例を示す。
【０１２０】
図３２において、黒点はネットワークサービスＮにおけるノードを表す。実線はＷｅｂサービスＸにおけるエッジ、一点破線はＷｅｂサービスＹにおけるエッジ、点線はＷｅｂサービスＺにおけるエッジである。たとえば、ネットワークサービスＮにおいて、ノードＩＤｎａ３２０１で表される利用者Ａは、ＷｅｂサービスＸにおいてノードＩＤｎｂ３２０２で表される利用者Ｂを知っている状況を、方向付きエッジ３２１１で表している。他の方向付きエッジも同様である。すなわち図３２で、ノードＩＤｎａとノーＩＤｎｂとの間にある６本の矢印によって、利用者ＡとＢはＷｅｂサービスＸ、Ｙ、およびＺのすべてにおいてお互いに知人であることを表している。同様に、ノードＩＤｎｂ３２０２とノードＩＤｎｃ３２０４の間の４本の矢印は、利用者Ｂとおよび利用者ＣがＷｅｂサービスＹおよびＺにおいて互いに知人であることを表している。さらに、ノードＩＤｎｂ３２０２とノードＩＤｎｄ３２０３の間の３本の矢印は、利用者Ｂと利用者ＤはＷｅｂサービスＸにおいて互いに知人であり、ＷｅｂサービスＹにおいては利用者Ｂが利用者Ｄを知っているが、利用者Ｄは利用者Ｂを知らないことを表している。
【０１２１】
このとき、各Ｗｅｂサービスの有するソーシャルグラフのエッジに親密度係数が関連づけられているとする。すなわち、ＷｅｂサービスＸのサーバ２１０において、エッジ３２１１にはμｘａｂ、エッジ３２１２にはμｘｂａ、エッジ３２３１にはμｘｂｄ、エッジ３２３２にはμｘｄｂが各々関連づけられている。ＷｅｂサービスＹのサーバ２２０において、エッジ３２１３にはμｙａｂ、エッジ３２１４にはμｙｂａ、エッジ３２２１にはμｙｂｃ、エッジ３２２２にはμｙｃｂ、エッジ３２３３にはμｙｂｄが各々関連づけられている。さらに、ＷｅｂサービスＺのサーバではエッジ３２１５にはμｚａｂ、エッジ３２１６にはμｚｂａ、エッジ３２２３にはμｚｂｃ、エッジ３２２４にはμｚｃｂが各々関連づけられている。
【０１２２】
このとき、たとえばネットワークサービスＮにおけるノードＴからノードＵへの方向付きエッジの親密度係数κｔｕは、次のように計算することで、上記ネットワークサービスＮの親密度係数が満たすべき性質を実現できる。
【０１２３】
図３２の一例では、たとえばネットワークサービスＮにおけるノードＩＤｎａからＩＤｎｂに向かう方向付エッジの親密度係数κａｂは、（λｘ・μｘａｂ＋λｙ・μｙａｂ＋λｚ・μｚａｂ）／（λｘ＋λｙ＋λｚ）となる。同様にノードＩＤｎｂからノードＩＤｎａに向かう方向付エッジの親密度係数κｂａは、（λｘ・μｘｂａ＋λｙ・μｙｂａ＋λｚ・μｚｂａ）／（λｘ＋λｙ＋λｚ）となる。図３２における、ノードＩＤｎｂとノードＩＤｎｄとの間のエッジのような場合には、ノードＩＤｎｂからノードＩＤｎｄに向かう方向付きエッジの親密度係数κｂｄは、（λｘ・μｘｂｄ＋λｙ・μｙｂｄ）／（λｘ＋λｙ＋λｚ）となり、逆にノードＩＤｎｄからノードＩＤｎｂに向かう方向付きエッジの親密度κｄｂはλｘ・μｘｄｂ／（λｘ＋λｙ＋λｚ）となる。なお、ここで示した計算方法は一例であり、上記ネットワークサービスＮの親密度係数が満たすべき性質を実現する計算方法であれば、どのような計算方法であってもよい。
【０１２４】
次に、親密度付グラフテーブル３２８に含まれる情報をネットワークサービスＮのサーバ２００が各ＷｅｂサービスＸのサーバに送信し、各Ｗｅｂサービスのサーバがこの情報を使って、Ｗｅｂサービスの機能を向上する、本実施形態に係る方法の例を、図３１などを参照して２つ説明する。以下に述べる第１の例の処理は実施形態２と同様であり、また第２の例の処理は実施形態３とほぼ等しい。このため、第１の例は図２２に示すフロー図を、また第２の例は図２４に示すフロー図を参照することで、適宜説明を省略する。
【０１２５】
本実施形態の第１の例は、ＷｅｂサービスＸのサーバが、その利用者の情報端末において、図２３に示すように、他のサービスにおける知人を含めて一覧を表示する際に、より親密と考えられる知人を優先的に表示する。たとえば図２３の知人リスト２３０２の表示において、より強い知人関係と考えられる知人を高い優先順位で表示することができる。以下に、図２２のフロー図を参照して、処理の概略を説明する。
【０１２６】
本実施形態の第１の例では、まず図２２のステップＳ２２０１およびＳ２２０２に示すように、ＷｅｂサービスＸの利用者Ａが知人情報の取得要求をＷｅｂサービスＸのサーバ２１０に送信し、さらにＷｅｂサービスＸのサーバは、演算済認識票Ｆ（ＩＤｘａ）を検索キーとしてネットワークサービスＮのサーバ２００に検索依頼をおこなう。次に、ネットワークサービスＮのサーバでは、Ｆ（ＩＤｘａ）と関連づけられたネットワークサービスＮの認識票ＩＤｎａを検索キーとして親密度係数付グラフテーブル３２８を検索する。図３１を参照すると、この検索結果としてＩＤｎｂ、ＩＤｎｃおよびＩＤｎｄと、その各々に関連づけられた親密度係数κａｂ、κａｃ、およびκａｄを得る（ステップＳ２２０４に相当）。これらと共有付加情報ＰｙｃとＰｚｄがＷｅｂサービスＸのサーバ２１０に送られる（ステップＳ２２０５に相当）。そしてＷｅｂサービスＸのサーバ２１０が利用者Ｂの共有付加情報Ｐｘｂまたは専用付加情報Ｑｘｂ、および利用者Ｃの共有付加情報Ｐｙｃ、および利用者Ｄの共有付加情報Ｐｚｄを含むＨＴＭＬコードを生成した上、利用者Ａの情報端末に送信する（ステップＳ２２０６相当）。ここで本実施形態においてはＷｅｂサービスＸのサーバの演算手段４３０は、ネットワークサービスＮのサーバ２００から受信したネットワークサービスＮの親密度係数κａｂ、κａｃ、κａｄの大きい順番に、各々の関連づけられた利用者の優先度が高いことを表示するようなＨＴＭＬコードを生成する。利用者Ａの情報端末はこのＨＴＭＬコードを受信、解析の上、表示手段に図２３に示すような画像を表示する（ステップＳ２２０７相当）。本実施形態では、図２３の画面に、ネットワークサービスＮのサーバから受け取った親密度係数の順番がわかるような表示がおこなわれる。ここで行われる親密度順位の表示は、親密度係数が大きな順番に列挙する、親密度係数を表示する、親密度の順番を表示するなど、親密度の順番が表現できるものであればどのような形態でもよい。なお、個々で述べた本実施形態の第１の例では、利用者Ａから利用者Ｂ、Ｃ、およびＤへの方向付エッジの親密度係数を用いて、利用者Ａの情報端末における付加情報表示の優先順位付けを行っている。別の一例では、逆方向の方向付エッジの親密度係数、すなわちκｂａ、κｃａ、およびκｄａをもとに、利用者Ａの情報端末における付加情報表示の優先順位付けを行ってもよい。また、別の一例では、各々逆方向の方向付エッジの親密度係数との平均をとるなどして、双方向の親密度係数を評価した結果をもとに、利用者Ａの情報端末における付加情報表示の優先順位付けを行ってもよい。
【０１２７】
本実施形態の第２の例は、ＷｅｂサービスＸのサーバが、その利用者の情報端末において、図２６に示すように、知人の知人を知人候補として表示する際に、ネットワークサービスＮのサーバより受信した親密度係数を利用して、より親密と考えられる知人候補を優先的に表示する。以下に、図２４のフロー図を参照して、処理の概略を説明する。
【０１２８】
本実施形態の第２の例では、まず図２４のステップＳ２４０１およびＳ２４０２に示すように、ＷｅｂサービスＸのサーバ２１０は、利用者ＡからのＷｅｂページ表示要求を契機として、ネットワークサービスNのサーバ２００に知人候補取得要求を送信する。次に、ネットワークサービスNのサーバでは、Ｆ（ＩＤｘａ）に関連づけられたネットワークサービスＮの認識票ＩＤｎａを検索キーとして親密度係数付グラフテーブル３２８を検索する（ステップＳ２４０３相当）。図３１を参照すると、その検索結果としてＩＤｎｂ、ＩＤｎｃ、およびＩＤｎｄと、その各々に関連づけられたκａｂ、κａｃ、およびκａｄを得る（ステップＳ２４０４相当）。次に、ＩＤｎｂ、ＩＤｎｃ、およびＩＤｎｄを検索キーとして、再度親密度付グラフテーブル３２８におけるエッジで結合されたノードと、そのノードを終点とするエッジの親密度係数を検索する（ステップＳ２４０５相当）。図３１を参照すると、その検索結果としてＩＤｎｅ、ＩＤｎｆ、およびＩＤｎｇの各ノードを得る。さらにその検索結果としてはノードＩＤｎｅを終点とする３つの親密度係数κｂｅ、κｃｅ、およびκｄｅを、ノードＩＤｎｆを終点とする２つの親密度係数κｂｆおよびκｃｆを、さらにＩＤｎｇを終点とする親密度係数κｄｇを得る（ステップＳ２４０６相当）。この検索の結果得られた、図３３はネットワークサービスＮにおける認識票と方向付エッジごとの親密度係数をグラフ表示したものである。
【０１２９】
次に、ノードＩＤｎａから２次の距離にあるノードＩＤｎｅ、ＩＤｎｆ、およびＩＤｎｇの各ノードについて、演算手段３３０がノードＩＤｎａとの間にあるエッジの親密度係数κの総和を計算し、ここから親密度テーブル３２６を作成する（ステップＳ２４０７に相当）。図３３を参照して、たとえばＩＤｎｆについての親密度係数の総和はκａｂ＋κａｃ＋κｃｆ＋κｂｆとなる。同様にＩＤｎｅについての親密度係数の総和はκａｂ＋κａｃ＋κａｄ＋κｂｅ＋κｃｅ＋κｄｅとなる、同様に、ＩＤｎｇについての親密度係数の総和はκａｄ＋κｄｇとなる。ここから作成される、本実施形態における親密度テーブル３２６の一例を図３４に示す。
【０１３０】
次に、これら３つのノードのネットワークサービスＮにおける認識票、共有付加情報、および親密度係数の総和を関連づけてＷｅｂサービスＸのサーバに送信する（ステップＳ２４０８相当）。次にＷｅｂサービスＸのサーバが、受信した親密度係数の総和またはその順位を含むＨＴＭＬコードを生成して利用者Ａの情報端末２５１に送信する（ステップＳ２４１０相当）。次に利用者Ａの情報端末は受信したＨＴＭＬコードを解析の上、その表示手段に優先順位のついた知人候補を表示する（ステップＳ２４１１相当）。
【０１３１】
この結果として利用者Ａの情報端末２５１の表示手段に表示された画面の一例は、前記実施形態２で説明した図２６のようになる。実施形態２の場合は、利用者Ａとここで表示される知人候補との間の優先順位は、共通の友人の数で評価した。本実施形態では、やはり利用者Ａとここで表示される知人候補との間の優先順位は、ネットワークサービスＮにおける利用者Ａと知人候補との間のエッジの親密度係数の総和で評価する。
【０１３２】
ここで、本実施形態に係る本願発明の効果について説明する。本実施形態で示した第１の例では、前記実施形態１に示した効果に加えて、次のような効果がある。前記実施形態１では、各Ｗｅｂサービスの独立性を維持したまま、他Ｗｅｂサービスにおける知人の情報を表示可能であった。本実施形態による方法ではさらに、これら知人との関係の強さを評価して、関係の強い知人を優先表示することが可能となる。
【０１３３】
また本実施形態で示した第２の例では、前記実施形態２に示した効果に加えて、次のような効果がある。実施形態３では、各Ｗｅｂサービスの独立性を維持したまま、すべてのＷｅｂサービスの匿名のソーシャルグラフの和集合における距離２にある利用者を、優先順位を付けて知人候補として推薦することができた。実施形態３では、その優先順位付けに共通の知人数を用いたが、本実施形態では匿名のソーシャルグラフの和集合におけるエッジの親密度係数の総和を用いた。この結果、現実の人間社会における人間関係の強さをより正確に反映した知人候補の推薦が可能になるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【０１３４】
【図１】複数のＷｅｂサービスの有するソーシャルグラフの一例を表す図である。
【図２】本願発明を実施するシステム構成の一例を表す図である。
【図３】本願発明を実施するネットワークサービスＮのサーバの概略構成図である。
【図４】ＷｅｂサービスＸのサーバの概略構成図である。
【図５】ＷｅｂサービスＹのサーバの概略構成図である。
【図６】ＷｅｂサービスＺのサーバの概略構成図である。
【図７】ＷｅｂサービスＸの有するソーシャルグラフを表す図である。
【図８】ＦＯＡＦによるソーシャルグラフ表現形式を説明するための一例図である。
【図９】ＷｅｂサービスＹの有するソーシャルグラフを表す図である。
【図１０】ＷｅｂサービスＺの有するソーシャルグラフを表す図である。
【図１１】ＷｅｂサービスＸのサーバにおける処理の一例のフロー図である。
【図１２】ＷｅｂサービスＸのサーバにおけるノード情報およびエッジ情報の一例を表す図である。
【図１３】本願発明の方法によるネットワークサービスＮのサーバにおける処理の一例のフロー図である。
【図１４】ＷｅｂサービスＸから受信した情報を記憶した、ネットワークサービスＮの演算済認識票テーブルの一例を表す図である。
【図１５】ＷｅｂサービスＸから受信した情報を記憶した、ネットワークサービスＮの演算済認識票テーブルをグラフ表示したものである。
【図１６】ＷｅｂサービスＹのサーバにおけるノード情報およびエッジ情報の一例を表す図である。
【図１７】ＷｅｂサービスＸおよびＹから受信した情報を記憶した、ネットワークサービスＮの演算済認識票テーブルの一例を表す図である。
【図１８】ＷｅｂサービスＸおよびＹから受信した情報を記憶した、ネットワークサービスＮの演算済認識票テーブルをグラフ表示したものである。
【図１９】ＷｅｂサービスＺのサーバにおけるノード情報およびエッジ情報の一例を表す図である。
【図２０】ＷｅｂサービスＸ、ＹおよびＺから受信した情報を記憶した、ネットワークサービスＮの演算済認識票テーブルの一例を表す図である。
【図２１】ＷｅｂサービスＸ、ＹおよびＺから受信した情報を記憶した、ネットワークサービスＮの演算済認識票テーブルをグラフ表示したものである。
【図２２】ＷｅｂサービスＸの利用者の情報端末に、ＷｅｂサービスＸ以外の知人を表示するための処理を表すフロー図である。
【図２３】ＷｅｂサービスＸの利用者の情報端末に、ＷｅｂサービスＸ以外の知人を表示した画面の一例を表す図である。
【図２４】ＷｅｂサービスＸの利用者の情報端末に、優先順位をつけて知人候補を推薦するための処理を表すフロー図である。
【図２５】ＷｅｂサービスＮのサーバにおける親密度テーブルの例を表す図である。
【図２６】ＷｅｂサービスＸの利用者の情報端末に、優先順位をつけて知人候補を推薦する画面の一例図である。
【図２７】ＷｅｂサービスＸのソーシャルグラフにおける親密度係数の一例を表す図である。
【図２８】ＷｅｂサービスＸの親密度係数のある演算済認識票テーブルの一例を表す図である。
【図２９】ネットワークサービスＮの親密度係数のある演算済認識票テーブルの一部を表す図である。
【図３０】ネットワークサービスＮのＷｅｂサービス重みテーブルを表す一例図である。
【図３１】ネットワークサービスＮの親密度付グラフテーブルの一例を表す図である。
【図３２】複数のＷｅｂサービスにおけるエッジがノード間で共有されていることを表す概念図である。
【図３３】ネットワークサービスＮにおける親密度係数をグラフ表示した図である。
【図３４】ネットワークサービスＮにおける親密度テーブルの一例図である。
【符号の説明】
【０１３５】
２００  サーバ装置
２１０  ＷｅｂサービスＸのサーバ
２２０  ＷｅｂサービスＹのサーバ
２３０  ＷｅｂサービスＺのサーバ
２５１  利用者Ａの情報端末
２５２  利用者Ｆの情報端末
２５３  利用者Ｅの情報端末
２９１  ネットワーク
２９２  ネットワーク
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2010146415.tif 000006
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図１】
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【図２】
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【図２３】
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