(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ情報をフィルタリングするための方法であって、
ユーザのキーワード及び利用者特性データを取得すること、
フィルタリング・スキームと前記キーワード及び利用者特性データとの間の対応関係に従って、フィルタリング・スキームを選択して、そのフィルタリング・スキームは、その情報が類似のキーワード及び利用者特性データを有する対象ユーザをフィルタするようにモデル化されていることと、
選択された前記フィルタリング・スキームに従って前記ユーザの情報をフィルタリングすること、
を含み、
前記フィルタリング・スキームと前記キーワード及び利用者特性データとの間の対応関係が、
対象ユーザのデータ・コレクションから対象となるキーワード及び利用者特性データを設定し、
前記対象となるキーワード及び利用者特性データに基づいて対象ユーザの利用者特性パラメータを生成し、
前記利用者特性パラメータに基づいてフィルタリング・スキームを作成し、
前記フィルタリング・スキームと前記対象となるキーワード及び利用者特性データとの間の対応関係を確立する、
ことを含むプロシージャを用いて構成される方法。
【請求項２】
前記対象となるキーワード及び利用者特性データに基づいて対象ユーザの利用者特性パラメータを生成することは、
前記利用者特性パラメータにおける異常をフィルタリング除去することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記対象ユーザの利用者特性パラメータを生成することが、
抽出された前記キーワード及び利用者特性データにおける有効データを識別すること、
前記有効データに基づいて１人又はそれ以上のサンプル・ユーザを選択すること、
前記１人又はそれ以上のサンプル・ユーザのキーワード及び利用者特性データに基づいて前記対象ユーザの利用者特性パラメータを取得すること、
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記対象ユーザの利用者特性パラメータを取得することが、
１人又はそれ以上のサンプル・ユーザのキーワード及び利用者特性データに従い、総頻度に基づいて前記対象ユーザの集約変数を生成すること、
前記１人又はそれ以上のサンプル・ユーザの前記利用者特性データに従い、送信／受信比に基づいて前記対象ユーザの比変数を生成すること、
前記１人又はそれ以上のサンプル・ユーザのキーワード及び利用者特性データに従い、平均頻度に基づいて平均変数を生成すること、
を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記利用者特性パラメータにおける異常をフィルタリング除去することが、
前記対象ユーザの利用者特性パラメータにおける欠測値を置換え値に置換えること、
前記対象ユーザの利用者特性パラメータにおける非正則データを正則値に置換えること、
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
ユーザ情報をフィルタリングするための方法であって、
ユーザのキーワード及び利用者特性データを取得すること、
フィルタリング・スキームと前記キーワード及び利用者特性データとの間の対応関係に従って、フィルタリング・スキームを選択して、そのフィルタリング・スキームは、その情報が類似のキーワード及び利用者特性データを有する対象ユーザをフィルタするようにモデル化されていることと、
選択された前記フィルタリング・スキームに従って前記ユーザの情報をフィルタリングすること、
を含み、
前記フィルタリング・スキームを、
対象ユーザのデータ・コレクションからキーワード及び利用者特性データを設定し、
抽出された前記キーワード及び利用者特性データに基づいて対象ユーザの利用者特性パラメータを生成し、
前記利用者特性パラメータから１つ又はそれ以上の規則生成パラメータを選択し、
前記規則生成パラメータに基づいて多数のフィルタリング・スキームを生成し、
多数のフィルタリング・スキームの間で最高の正確さを有するフィルタリング・スキームを、前記対象ユーザについてのフィルタリング・スキームとして選択する、
ことを含むプロシージャを用いて、対象ユーザをフィルタするようにモデル化させる方法。
【請求項７】
前記選択されたフィルタリング・スキームに基づいて前記ユーザにスコア付けすることをさらに含み、前記ユーザの情報を、前記ユーザが事前設定閾値を超えた場合にのみ、前記フィルタリング・スキームに従ってフィルタする、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記利用者特性データが、ユーザ・アクティビティ・データ、ユーザ情報データ、及びネットワーク利用者特性データを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記ユーザ・アクティビティ・データが、以下のタイプの１つ又はそれ以上の種類の情報、すなわち、ある時間枠内に前記ユーザによって送信された情報における特徴的な単語群の頻度、前記ユーザが情報を送信／受信した回数、及び前記ユーザが送信／受信した情報の量、を含み、
前記ユーザ情報データが、以下のタイプの１つ又はそれ以上の種類の情報、すなわち、ユーザの最初のログイン時刻、ログイン後のユーザ・アクティビティ、及びユーザのコンタクト数、を含み、
前記ネットワーク利用者特性データが、以下の１つ又はそれ以上の種類の情報、すなわち、同じＩＰ内のユーザの数、及び同じマシンＩＤ内のユーザの数、を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
ユーザ情報をフィルタリングするための装置であって、
的を絞ったフィルタリング・スキームと、対象ユーザのデータ・コレクションからの対象となるキーワード及び利用者特性データとの間の対応関係を構成するために用いられる構成モジュールと、
当該ユーザのキーワード及び利用者特性データを収集するために用いられる収集モジュールと、
前記当該ユーザの前記収集されたキーワード及び利用者特性データに基づく対応関係に従って前記の的を絞ったフィルタリング・スキームを選択するため、及び、前記の的を絞ったフィルタリング・スキームに従って前記当該ユーザの情報をフィルタリングするために用いられるフィルタリング・モジュールと、
を含み、
前記構成モジュールが、
前記対象ユーザのデータ・コレクションから前記対象となるキーワード及び利用者特性データを設定するため、及び、前記対象となるキーワード及び利用者特性データに基づいて対象ユーザの利用者特性パラメータを生成するために用いられるパラメータ生成サブモジュールと、
前記利用者特性パラメータに基づいて前記対象ユーザについての前記の的を絞ったフィルタリング・スキームを生成するために用いられる規則生成サブモジュールと、
を含む装置。
【請求項１１】
前記構成モジュールが、
前記パラメータ生成サブモジュールによって生成された前記利用者特性パラメータにおける異常をフィルタリング除去するために用いられるフィルタリング・サブモジュールをさらに含み、
前記規則生成サブモジュールが、
前記フィルタされた利用者特性パラメータに基づいて前記対象ユーザについての前記の的を絞ったフィルタリング・スキームを生成するためにさらに用いられる、請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記パラメータ生成サブモジュールが、
前記対象となる利用者特性データにおける有効データを認識するために用いられる認識ユニットと、
前記有効データに基づいて１人又はそれ以上のサンプル・ユーザを選択するために用いられる選択ユニットと、
前記選択ユニットによって選択された前記１人又はそれ以上のサンプル・ユーザの利用者特性データに基づいて前記対象ユーザの利用者特性パラメータを計算するために用いられる計算ユニットと、
を含む、請求項１０に記載の装置。
【請求項１３】
前記フィルタリング・サブモジュールが、
前記利用者特性パラメータにおける欠測値を置換え値に置換えるために用いられる第１フィルタリング・ユニットと、
前記利用者特性パラメータにおける非正則値を正則値に置換えるために用いられる第２フィルタリング・ユニットと、
を含む、請求項１１に記載の装置。
【請求項１４】
前記規則生成サブモジュールが、
１つ又はそれ以上の規則生成パラメータを選択するために用いられるパラメータ選択ユニットと、
前記パラメータ選択ユニットによって選択された前記規則生成パラメータに基づいて多数の候補フィルタリング・スキームを生成するために用いられる規則計算ユニットと、
前記候補フィルタリング・スキームの間で最も高い正確さを有するフィルタリング・スキームを、前記対象ユーザの前記の的を絞ったフィルタリング・スキームとして、選択するために用いられる規則選択ユニットと、
を含む、請求項１０に記載の装置。
【請求項１５】
前記フィルタリング・モジュールが、
前記当該ユーザのキーワード及び利用者特性データに基づく対応関係に従って前記の的を絞ったフィルタリング・スキームを見つけるために用いられる検索サブモジュールと、
前記の的を絞ったフィルタリング・スキームに従って前記当該ユーザの情報をフィルタリングするために用いられるフィルタリング・サブモジュールと、
を含む、請求項１０に記載の装置。
【請求項１６】
前記フィルタリング・モジュールがさらに、前記の的を絞ったフィルタリング・スキームに従って前記当該ユーザについてのスコアを決定するため、及び、前記当該ユーザのスコアが事前設定閾値を超えた場合にフィルタリング・サブモジュールを起動するために用いられる判定サブモジュールを含む、請求項１５に記載の装置。
【請求項１７】
サーバ・コンピュータを含む、請求項１０に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、「ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＦＯＲ  ＦＩＬＴＥＲＩＮＧ  ＵＳＥＲ  ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ」と題する、２００８年６月２６日に出願された、出願番号第２００８１０１２６３６２号Ｘの中国特許出願に基づく優先権を主張するものである。
【０００２】
本開示は、情報セキュリティ技術の分野に関し、特に、ユーザ情報をフィルタリングするための方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
ディジタル技術の発達の結果として、途方もない量のデータが至るところで発生している。銀行の日々の大量の取引データはほんの一例である。有益な情報を得るためのデータ処理は、報いのある経験である。コンピュータ技術の急速な発達は、データ処理の様々な可能性を広げ、データベース技術の発達における大きな飛躍を促進させている。しかしながら、ますます増加しているデータ量に直面して、人々はデータベースの問い合わせ機能にますます満足できなくなってきている。そのデータから意思決定のために実際に有用な実情報又は知識を得ることができるのか？という１つの根本的な問題が浮上している。データ管理にのみ強い従来のデータベース技術は、この根本的な問題を目の前にして無力になっており、それ独自の大きな課題に面している従来の統計技術もまた然りである。したがって、莫大な量のデータを処理するための新しい方法が緊急に必要とされている。
【０００４】
同時に、インターネットを通じてユーザによって情報を公表するための方法は、より一層効果的及び包括的になっている。情報を公表するための方法の例には、インスタント・メッセージング・ツールを使用すること、様々な種類の情報をＥメールによって送信すること、又はネットワーク上のフォーラムに情報を投稿することがある。しかしながら、この流布された情報の一部は、ユーザにとって望ましくない場合があり、又は情報は、違法に公表されたものであって、フィルタされる必要のある場合がある。ユーザ情報をフィルタリングするための既存の方法は、直接キーワード判定に基づいている。該当するキーワードがユーザ情報の中に出現する場合、関連付けられたユーザは対象ユーザであると判定される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、既存の技術スキームは、キーワードを用いる情報にのみマッチし、他の態様からの情報又は利用者特性に罰則を課さず、したがって、高い誤警報確率を招くことがある。例えば、「賞を取る（ｗｉｎ  ａ  ｐｒｉｚｅ）」が偽造受賞広告をフィルタ（ｆｕｔｕｒｅ）するキーワードとして用いられ、「私は今日賞を取りました（Ｉ  ｗｏｎ  ａ  ｐｒｉｚｅ  ｔｏｄａｙ）」のようなものがユーザのメッセージの中に出現する場合、システムは、ユーザが送信しているものが偽造受賞広告であると誤って結論付けて、ユーザのメッセージをフィルタ除去し、ユーザがチャットすること及びコメントを残すことのような関連する通常の動作を実行することを失敗させる場合がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示は、ユーザ情報をフィルタリングするための方法及び装置を提供する。この方法は、ユーザ情報における特定のキーワードだけでなく、関連する利用者特性データ（例えば、ユーザ・アクティビティ・データ）も考慮に入れており、ユーザ・アクティビティの多数の態様から対象にされる利用者の特性を判定することを可能にする。開示された方法は、対象ユーザ情報に対する認識精度を改善するために、異なるタイプの対象にされるユーザについての異なるフィルタリング・スキームを採用する。この方法は、フィルタリング・スキームとキーワード及び利用者特性データとの間の対応関係を用いて、適切なフィルタリング・スキームを決定する。この方法は、１人又はそれ以上のサンプル・ユーザのモデリングと多数の候補フィルタリング・スキームとを用いて、的を絞ったフィルタリング・スキームを作成する。
【０００７】
一実施形態において、この方法は、キーワードとユーザの利用者特性データを取得し、フィルタリング・スキームとキーワード及び利用者特性データとの間の対応関係に従ってフィルタリング・スキームを選択する。選択されたフィルタリング・スキームは、ユーザの情報をフィルタするのに用いられる。フィルタリング・スキームは、その情報が類似のキーワード及び利用者特性データを有する、対象にされるユーザをフィルタするようにモデル化される。
【０００８】
フィルタリング・スキームとキーワード及び利用者特性データとの間の対応関係は、前段階（例えばオフライン）モデリング・プロシージャを用いて構成されてもよい。一実施形態において、プロシージャは、対象にされるユーザのデータ・コレクションから対象にされるキーワード及び利用者特性データを設定し（例えば、抽出し及び構成し）、対象にされるキーワード及び利用者特性データに基づいて対象ユーザの利用者特性パラメータを生成する。利用者特性パラメータにおける異常をフィルタリング除去した後で、プロシージャは、フィルタされた利用者特性パラメータに基づいてフィルタリング・スキームを作成し、フィルタリング・スキームと対象にされるキーワード及び利用者特性データとの間の対応関係を確立する。
【０００９】
対象ユーザの利用者特性パラメータを生成するために、この方法は、設定キーワード及び利用者特性データにおける有効データを識別し、有効データに基づいて１人又はそれ以上のサンプル・ユーザを選択し、１人又はそれ以上のサンプル・ユーザのキーワード及び利用者特性データに基づいて対象ユーザの利用者特性パラメータを取得する。
【００１０】
対象ユーザの利用者特性パラメータは、集約変数、比変数、及び平均変数のような有用な変数を生成することによって取得されてもよい。対象ユーザの集約変数は、１人又はそれ以上のサンプル・ユーザのキーワード及び利用者特性データに従って、総頻度に基づいて生成される。対象ユーザの比変数は、１人又はそれ以上のサンプル・ユーザの利用者特性データに従って、送信／受信比に基づいて生成される。平均変数は、１人又はそれ以上のサンプル・ユーザのキーワード及び利用者特性データに従って、平均頻度に基づいて生成される。
【００１１】
フィルタリング・スキームは、前段階（例えばオフライン）プロシージャを用いて対象にされるユーザをフィルタするようにモデル化される。一実施形態において、このプロシージャは、対象にされるユーザのデータ・コレクションからキーワード及び利用者特性データを設定し、抽出されたキーワード及び利用者特性データに基づいて対象ユーザの利用者特性パラメータを生成する。プロシージャは、次いで、利用者特性パラメータから１つ又はそれ以上の規則生成パラメータを選択し、規則生成パラメータに基づいて多数のフィルタリング・スキームを生成する。プロシージャは、対象ユーザについてのフィルタリング・スキームとなるべき、多数のフィルタリング・スキームの間で最高の正確さを有するフィルタリング・スキームを選択する。
【００１２】
例示的な実装において、この方法は、選択されたフィルタリング・スキームに基づいてユーザにスコアを付ける。ユーザの情報は、ユーザが事前設定閾値を超えた場合にのみ、フィルタリング・スキームに従ってフィルタされる。
【００１３】
利用者特性データは、ユーザ・アクティビティ・データ、ユーザ情報データ、及びネットワーク利用者特性データを含んでもよい。
【００１４】
本開示の別の態様は、ユーザ情報をフィルタリングするための装置である。この装置は、構成モジュール、収集モジュール、及びフィルタ・モジュールを有する。構成モジュールは、的を絞ったフィルタリング・スキームと、対象にされるユーザのデータ・コレクションからの対象にされるキーワード及び利用者特性データとの間の対応関係を構成するために用いられる。収集モジュールは、当該ユーザのキーワード及び利用者特性データを収集するために用いられる。フィルタリング・モジュールは、当該ユーザの収集されたキーワード及び利用者特性データに基づく対応関係に従って的を絞ったフィルタリング・スキームを選択するため、及び、的を絞ったフィルタリング・スキームに従って当該ユーザの情報をフィルタリングするために用いられる。
【００１５】
構成モジュールはまた、前段階（例えばオフライン）モデリング・プロセスを実行して、フィルタされた利用者特性パラメータに基づいて対象ユーザについての的を絞ったフィルタリング・スキームを生成するように適合される。
【００１６】
開示される装置は、モデリングとフィルタリングとの両方を実行するためにサーバ・コンピュータを使用することができる。
【００１７】
この概要は、詳細な説明においてさらに後述される簡略化された形態で、選択された概念を紹介するために提供される。この概要は、特許請求された主題の重要な特徴又は本質的な特徴を特定することを意図されたものではなく、特許請求された主題の範囲を判定する一助として用いられることを意図されたものでもない。
【００１８】
詳細な説明は、添付の図面を参照しながら説明される。図面において、異なる図面における同じ参照番号の使用は、類似の又は同一の項目を示す。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本開示に係るユーザ情報をフィルタリングするための例示的な方法の流れ図である。
【図２】本開示に係る、キーワード、利用者特性データ、及び対象ユーザ情報をフィルタリングするためのスキーム、の間の対応関係を構成するための例示的なプロセスを解説する流れ図である。
【図３】本開示に係るユーザ情報をフィルタリングするための例示的な方法の流れ図である。
【図４】本開示に係るユーザ情報をフィルタリングするための例示的な装置の構造図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本開示は、ユーザ情報をフィルタリングするための方法及び装置を提供する。この方法は、ユーザ情報における特定のキーワードだけでなく、他のユーザ関連情報も考慮に入れている。本明細書で開示されるフィルタリング技術を用いて、この方法及び装置は、ユーザ・アクティビティの多数の態様から対象ユーザ（例えば、他者にとって望ましくない情報を広めるユーザ又は違法に情報を公表するユーザ）の特徴を判定し、対象ユーザを適宜処理して、対象ユーザに対する認識精度を改善し、情報セキュリティを強化することを可能にする。
【００２１】
図１は、本開示に係るユーザ情報をフィルタリングするための例示的な方法の流れ図を示す。この説明において、プロセスが説明される順序は、制限として解釈されることを意図するものではなく、この方法又は代替的方法を実装するために任意の数の説明されたプロセス・ブロックが任意の順序で組み合わされてもよい。図１に示すように、例示的な方法は、以下のように説明されるプロシージャを含む。
【００２２】
ブロック１０１は、フィルタリング・スキームとユーザ・キーワード及び利用者特性データとの間の対応関係を構成する。この段階は、ユーザ情報をフィルタリングするための準備段階である。種々のフィルタリング・スキームは、種々のタイプの対象にされるユーザを対象にするように設計することができる。例えば、ポルノ情報を流布する対象ユーザに１つのフィルタリング・スキームを用いることができ、迷惑広告を含んでいるスパム情報を送出した対象ユーザに別のフィルタリング・スキームを用いることができる。ブロック１０１によって表される準備段階の間、フィルタリング・スキームと種々のタイプのユーザ・キーワード及び利用者特性データとの間の対応関係が構築され、それにより、実際のユーザのキーワード及び利用者特性データに従って適切なフィルタリング・スキームを選択することができる。以下本明細書でさらに詳しく説明されるように、準備段階は、実際のフィルタリング・アプリケーションとは別に実行することができる前段階である。こうした前段階は、対象にされるユーザの情報のデータ・コレクションを用いてオフラインで行うこともできる。
【００２３】
本開示において、フィルタリング・スキームは、種々の変数（例えば、キーワード、キーワードのタイプ、頻度など）及びそれらの閾値によって定義することができる。フィルタリング・スキームは、種々の様式で異なる度合いに互いに異なってもよい。例えば、異なるタイプのユーザを対象とするフィルタリング・スキームは、フィルタリング・スキームを定義する異なる変数において互いに異なってもよい。それに比べて、同じタイプのユーザを対象とするフィルタリング・スキームは、同じ又は類似の変数を有するが、異なる閾値がフィルタ作用の異なる強調の持ち味（ｅｍｐｈａｓｉｓ  ｆｌａｖｏｒｓ）（すなわち異なる効果）を提供してもよい。
【００２４】
１つの例示的なフィルタリング・スキームは、１つ又はそれ以上のキーワードの頻度に基づいてフィルタリングを行う。例えば、キーワードＡが
【００２５】
【数１】
0005453410.tif 000002
【００２６】
回出現する場合、関連付けられたユーザ情報がフィルタされる。この例示的なフィルタリング・スキームとキーワード及びそのフィルタリング要件（すなわち、キーワードの頻度）との間の対応関係を確立することができる。
【００２７】
ブロック１０２は、ユーザのキーワード及び利用者特性データを取得する。これが実際のフィルタ段階の始まりである。システムは、ユーザの情報がフィルタされる必要があるかどうか、そしてｙｅｓの場合、どのフィルタリング・スキームが用いられるべきかを決定するために、当該ユーザの情報を分析する。
【００２８】
ブロック１０３は、ユーザのキーワード及び利用者特性データに基づく対応関係を用いてフィルタリング・スキームを選択する。対応関係はブロック１０１で構成される。システムは、当該ユーザのキーワード及び利用者特性データを、各々の利用可能なフィルタリング・スキームに対応するキーワード及び利用者特性データと比較し、どれが当該ユーザに適するかを決定する。一般に、より近くマッチしたものが、より適したフィルタリング・スキームを示す。
【００２９】
フィルタリング・スキームと、キーワード及び利用者特性データとの、その対応関係は、ブロック１０１によって表される前段階モデリング・プロセスを用いて構成される。このモデリング・プロセスの詳細は、以下でさらに説明される。
【００３０】
ブロック１０１についての例示的なプロシージャは、図２に示されたプロセスを含む。図２は、本開示に係る、キーワード、利用者特性データ、及び対象ユーザ情報をフィルタリングするためのスキーム、の間の対応関係を構成するための例示的なプロセスを解説する流れ図を示す。
【００３１】
ブロック２０１は、対象にされるユーザのデータ・コレクションから対象にされるキーワード及び利用者特性データを設定する。これは、対象にされるユーザのデータ・コレクションから対象キーワード及び利用者特性データを抽出し構成することが関与しうる。利用者特性データは、以下で説明されるように、ユーザ・アクティビティ・データ、ユーザ情報データ、及びネットワーク利用者特性データのような種々のタイプのデータを含むことができる。
【００３２】
ユーザ・アクティビティ・データは、ある時間枠内にユーザによって送信された情報における特徴的な単語群の頻度、ユーザが情報を送信／受信する回数、及びユーザが送信／受信する情報の量、を含んでいる１つ又はそれ以上のタイプの情報を含む。
【００３３】
ユーザ情報データは、ユーザの最初のログイン時刻、ログイン後のユーザ・アクティビティ、及びユーザのコンタクト数、を含んでいる１つ又はそれ以上のタイプの情報を含む。
【００３４】
ネットワーク利用者特性データは、同じＩＰ内のユーザＩＤの数と、同じマシンＩＤ内のユーザＩＤの数とを含む、１つ又はそれ以上の種類の情報を含む。
【００３５】
ブロック２０２は、利用者特性データに基づいて対象ユーザの利用者特性パラメータを生成する。モデリング段階の間、対象ユーザは特定のユーザである必要はない。代わりに、対象ユーザは、ポルノ情報を流布する者のような、１つの対象にされるユーザの種類を表す抽象的なユーザであってもよい。こうした利用者特性パラメータを生成するための例示的なプロセスは、以下のように説明される。
【００３６】
利用者特性データにおける有効データが最初に特定される。特に、十分なデータを取得すると、任意のフィールド又はレコードを除去するためにデータ・クリーニングが必要とされる。例えば、ユーザ要件により、或るデータ・コンテンツは必須であると構成され、一方、他のデータ・コンテンツは必須ではでないと設定される。次いで、必須なデータ・コンテンツのみを残して、必須でないデータ・コンテンツを除去することができる。
【００３７】
上記の特定された有効データに基づいて、モデリングのために利用可能な対象にされるユーザから１人又はそれ以上のサンプル・ユーザが選択される。規則モデルを構築するのに用いられる対象ユーザを決定するために、選択されたデータにおける情報レコードがサンプリングされる。情報レコードは、対象ユーザによって送信された又は公表されたメッセージを含むことができる。
【００３８】
対象ユーザの利用者特性パラメータは、サンプル・ユーザの利用者特性データに基づいて取得される。利用者特性パラメータは対象ユーザの特徴的特性である。利用者特性パラメータは、そのままの変数（キーワードの頻度のような）および導出された変数によって定義される。モデリングの目的に従って、導出変数は、ユーザのアクティビティをより包括的な見地でより良く理解するために、既存のデータを用いて取得される。導出変数は、多数の利用者特性データに対する組合せ計算の実行に基づいて収集される。
【００３９】
利用者特性データから、異なる種類の導出変数を設計し計算することができる。幾つかの例を以下に説明する。
（１）利用者特性データの総頻度を計算し、対象ユーザの集約変数を生成する。集約変数は、すべての利用者特性データの統計結果である。
（２）利用者特性データを有する情報の送信／受信比を計算し、対象ユーザの比変数を生じさせる。比変数は、対象ユーザの利用者特性データの異なるステータスの比例関係を具体化するものである。
（３）利用者特性データの平均頻度を計算し、対象ユーザの平均変数を生じさせる。平均変数は、単位時間内の対象ユーザの利用者特性データの平均頻度を具体化するものである。
【００４０】
上記において、計算は、選択されたサンプル・ユーザのみの利用者特性データを用いることができる。
【００４１】
ブロック２０３は、利用者特性パラメータにおける異常（例えば異常な値）をフィルタする。
【００４２】
本明細書で用いられる例示的なフィルタリング・プロセスは、除去される必要がある変数を検索し、置換えられる必要がある欠測値が検索される。特に、フィルタリング・プロセスは、利用者特性パラメータにおける任意の欠測値を、置換え値に置換える。これを行うために、データの欠測値についての置換え規則が設定される。例えば、すべての欠測値をゼロに置換えるために規則を設定することができる。フィルタリング・プロセスはまた、非正則値（フォーマット規則を満たさない値）を正則値に置換える。例えば、フィルタリング・プロセスは、すべてのテキスト情報における繁体字を対応する簡体字に、大文字を小文字に、及び半角ケースを全角ケースなどに、置換えることができる。
【００４３】
ブロック２０４は、フィルタされた利用者特性パラメータに基づいて対象ユーザについてのフィルタリング・スキームを生成する。
【００４４】
フィルタリング・スキームは、本明細書で説明されるモデリング・プロセスを用いて生成される。上記のブロックにおける要件を満たすデータを取得すると、プロセスは、モデリング段階に入って、候補フィルタリング・スキームを生成し、最もパフォーマンスの良い候補フィルタリング・スキームを、的を絞ったフィルタリング・スキームとして選択する。モデリングは、適切なアルゴリズムを選択すること、適切なパラメータを選択すること、モデル検証スキームを作成すること、データ・サンプリング・プランを作成すること、及びモデル・パラメータを構成することのようなタスクを含む。
【００４５】
例示的なモデリング・プロセスは、フィルタされた利用者特性データから、規則生成パラメータとなるべき１つ又はそれ以上の利用者特性パラメータを選択し、規則生成パラメータの調整に基づくフィルタリング・スキーム調整によって多数のフィルタリング・スキームを生成する。プロセスは、次いで、多数のフィルタリング・スキームから対象ユーザのフィルタリング・スキームとなるべき、試験において最も高い正確さを示したフィルタリング・スキームを選択する。
【００４６】
モデリングとデータ準備は、対話形式で実行することができる。モデリングの最初の結果は、データ準備についての新しい要件をもたらすことができ、一方、データ準備の結果は、モデル構築に直接影響することができる。
【００４７】
対象ユーザのパターン規則は上記のプロセスを用いて形成される。さらに、実際の用途において、システムは、対象ユーザのフィルタリング・スキームに基づいてユーザにスコア付けすることができる。ユーザのスコアが事前設定閾値を超えた場合、ユーザの情報がフィルタされて、ネットワーク・セキュリティが監視され保証される。
【００４８】
フィルタリング・スキームは、情報通信のために実装された種々の対話形式のネットワーク化されたプロセスにおける情報フィルタリング・タスクに適用することができる。こうしたプロセスの例には、Ｅメール、フォーラム、及びインスタント・メッセージングがある。本開示の範囲は、これらのプロセスにおけるフィルタリング・スキームを用いるこうした用途を包含する。
【００４９】
本開示の例示的な実装は、添付の図面と例示的な実施形態を用いてさらに詳しく説明される。
【００５０】
ユーザ情報をフィルタリングするための方法を解説するために、図３は、ポルノ情報を流布するユーザのユーザ情報のフィルタリングの例を示す。システムは、これらの対象にされるユーザのチャット・メッセージを分析し、ポルノ情報を流布するこれらの対象ユーザによって送信された情報についての暗黙的モデルを発見する。モデルは、データ・マイニング・モデリングを通じて取得される。ポルノ情報を流布する対象ユーザについてのフィルタリング・スキームは、生成スキームを用いて生成される。フィルタリング・スキームを生成するモデリング・プロセスの間、対象ユーザは或る種類の対象ユーザを表す抽象ユーザである。このようにして生成されたフィルタリング・スキームは、次いで、この種のユーザの情報を監視するのに用いられる。
【００５１】
図３のプロセスは、以下のようにさらに詳細に説明される。
【００５２】
ブロック３０１は、対象にされる情報の分析を通じて対象にされるユーザの利用者特性データを設定する。対象情報は、対象にされるユーザのデータ・コレクション（例えば、ポルノ情報を流布していることが分かっているユーザによって送信されたメッセージ）であってもよい。利用者特性データは、対象となる情報を抽出し構成することによって設定される。利用者特性データは、ユーザ・アクティビティ・データ、ユーザ情報データ、及びネットワーク利用者特性データを含む。データ設定の特定の範囲及び結果は以下のように説明される。
【００５３】
１．ユーザ・アクティビティ・データの設定。これには以下のことが含まれる。
（１）カタログ、映画、チャンネル、動画、アニメーション、漫画、絵、ショー、観る、ダウンロード、オンライン、ポルノ、エロチック、セクシャル、情欲、アダルト、倫理、ポルノスター、クラシック、Ｒ指定、「Ａ」フィルム、暗号化されていない、鮮明な、ＡＶなどのようなキーワードの頻度。
（２）ユーザが情報を送信した回数と、送信された情報の総バイト数。
（３）ユーザが情報を受信した回数と、受診された情報の総バイト数。
（４）ユーザが見知らぬ人に情報を送信した回数。
【００５４】
２．ユーザ情報データについての範囲の設定。これには以下のことが含まれる。
（１）ユーザが最初にログインした時刻。
（２）ユーザのアクティビティ。
（３）ユーザの仲間（Ｂｕｄｄｉｅｓ）の数。
【００５５】
３．ネットワーク利用者特性データについての範囲の設定。これには以下のことが含まれる。
（１）同じＩＰ上のユーザの数。
（２）同じＭＡＣアドレス上のユーザの数。
【００５６】
設定を完了すると、たった今設定された利用者特性データに基づいて、対象ユーザの利用者特性パラメータ（すなわち、解説された例においては、ポルノ情報を送信する代表的ユーザ）が生成される。利用者特性パラメータは、ユーザがポルノ情報を送信するかどうかを反映することになる。モデリングに必要とされる対象ユーザは、分析とスクリーニングを通じて見つけ出される。例示的なプロセスは以下のように説明される。
【００５７】
ブロック３０２は、利用者特性データにおける有効データを特定し、無効変数及び観察項目を除去する。
【００５８】
例えば、ユーザが加えた仲間の数及びユーザが見知らぬ人に情報を送信した回数に関するデータは、既存の技術の下では利用可能ではない。したがって、利用者特性データの設定結果からこれらのコンテンツに関係する選択肢が除去される。
【００５９】
ブロック３０３は、１人又はそれ以上のサンプル・ユーザを選択し、対象オブジェクト（対象ユーザ）を判定する。
【００６０】
このプロセスは、ポルノ情報を送信するユーザをモデル・オブジェクトとして設定し、このタイプのユーザの通信された情報レコードをサンプリングし抽出して、モデルを構築するための対象ユーザを決定する。通信された情報レコードの例には、チャット・レコード、メッセージ・レコード、及びＥメール・レコードがある。
【００６１】
ブロック３０４は、導出変数を計算する。
【００６２】
モデル・オブジェクトに基づいて、このプロセスは、対象ユーザの顧客アクティビティをより包括的に理解するために、上記のデータを用いて、導出変数を計算する。本発明の例示的な実施形態において、３つの一次タイプの導出された変数、すなわち集約変数、比変数、及び平均変数が、モデリングに用いられる。これらの導出変数は、さらに以下で説明される。
【００６３】
１．集約変数
集約変数の一例は、出現する対象となるキーワード・タイプの数である。例えば、情報が「ＡＶ」、「ポルノスター」、及び「Ｒ指定」といったキーワードを含む場合、出現した対象にされるキーワード・タイプの数は３であり、したがって、対応する集約変数データの値は３である。
【００６４】
集約変数の別の例は、キーワード・グループによって評価されたキーワード出現数である。例えば、「観る」、「ダウンロード」、及び「オンライン」のようなキーワードは、同一の同質グループに分類され、これらのキーワードの総出現回数が同一のグループ内で計算される。
【００６５】
２．比変数
比変数の一例は、情報が送信された回数と情報が受信された回数との間の比、及び、送信した情報のバイト数と受信した情報のバイト数との間の比のような送信／受信比である。このタイプの変数は、大量の情報を送出するが他者から情報をめったに受信しない或るタイプのユーザを示すことができる。
【００６６】
３．平均変数
平均変数の一例は、キーワード・タイプの平均出現頻度である。これは、キーワードの頻度をすべてのキーワードの総頻度で割ることによって測定することができる。
【００６７】
ブロック３０５は利用者特性パラメータをフィルタする。
【００６８】
欠測値を有する変数は、データの欠測値についての置換え規則に従って置換えられる。例えば、欠測値はゼロに置換えられる。
【００６９】
テキスト情報については、例示的なデータ・クリーニングは、すべてのテキスト情報を、繁体字から簡体字に、大文字から小文字に、及び半角ケースから全角ケースに変換することができる。
【００７０】
ブロック３０６は、フィルタされた利用者特性パラメータに基づいて対象ユーザのフィルタリング・スキームを生成する。
【００７１】
利用者特性パラメータが準備された後で、プロセスはモデリング段階に入る。モデリングは、適切なアルゴリズムを選択すること、適切なパラメータを選択すること、モデル検証スキームを作成すること、データ・サンプリング・プランを作成すること、及びモデル・パラメータを構成することのようなタスクを含む。
【００７２】
モデリング及びデータ準備は、対話形式のプロセスである。モデリングの最初の結果は、データ準備についての新しい要件をもたらすことができ、一方、データ準備の結果は、モデル構築に直接影響することができる。
【００７３】
利用者特性パラメータとモデリング・アルゴリズムは変化するため、多数の規則モデルが計算されてもよい。計算された結果の間で対象ユーザの最終的なフィルタリング・スキームとなるべき最も正確なモデルを選択するために、その挙動が分かっている対象ユーザの情報を含むモデル・データ又はトレーニング・データに対して、モデルについてのフィルタリング試験が行われてもよい。表１は、モデル予測結果の例を示す。
【００７４】
【表１】
0005453410.tif 000003
【００７５】
表１のデータに基づいて、関連付けられたモデルの正確さは、以下のように計算される。
（予測された真及び実際の真＋予測された偽及び実際の偽）／サンプル総数＝（４２３＋８９６）／（８９６＋４２３＋８７＋１７３）＝８３．５％
【００７６】
上記の計算された結果に基づいて、モデルが正確さ要件を満たすかどうかの判定が下される。正確さ要件を満たしたすべてのモデルから、最も高い正確さを有する１つ又はそれ以上のモデルが、対象ユーザについてのフィルタリング・スキームとして選択される。すなわち、選択された１つ又はそれ以上のフィルタリング・スキームは、ポルノ情報を公表するユーザをフィルタリングするために用いられることになる。
【００７７】
開示される方法は、通信された情報のレコードの時分割監視及び収集を達成する。データ・マイニング及びモデリングは、バックエンドで実行される前段階準備であってもよい。これはオフラインでさえも行うこともできる。アプリケーションにおいて、システムは、モデリングによって生成された、的を絞ったフィルタリング・スキームを用いて各ユーザをスコア付けする。ユーザのスコアが事前設定閾値を超えた場合、システムは、ユーザがポルノ情報を公表していると結論付け、したがって、フィルタリング・スキームを適用してユーザの情報をフィルタする。システムは、他の適切な制御手段を適用して適宜ユーザに罰則を課すことができる。例えば、システムは、ユーザを監視システムに追加することができる。その後、監督しているネットワーク・セキュリティ責任者が、ビジネスの観点から、監視システムに追加したユーザが罰則要件を満たしているかどうかを判定し、ユーザが罰則要件を必要とする場合、ユーザに罰則を課すことができる。
【００７８】
図４は、本開示に係るユーザ情報をフィルタリングするための例示的な装置の構造図を示す。情報フィルタリング装置４００は、構成モジュール４１０、収集モジュール４２０及びフィルタリング・モジュール４３０を含む。
【００７９】
構成モジュール４１０は、フィルタリング・スキームと対象にされるユーザのキーワード及び利用者特性データとの間の対応関係を構成するために用いられる。収集モジュール４２０は、当該ユーザのキーワード及び利用者特性データを収集するために用いられる。フィルタリング・モジュール４３０は、当該ユーザのキーワード及び利用者特性データを用いて、対応関係に従って的を絞ったフィルタリング・スキームを見つけ出し及び選択し、選択されたフィルタリング・スキームに従って対象ユーザの情報をさらにフィルタリングするために用いられる。
【００８０】
構成モジュール４１０において、対象ユーザの情報のキーワード及び利用者特性データを設定し、設定キーワード及び利用者特性データに基づいて代表的対象ユーザの利用者特性パラメータを生成するために、パラメータ生成サブモジュール４１２が用いられる。パラメータ生成サブモジュール４１２によって生成された利用者特性パラメータにおける異常をフィルタリング除去するために、フィルタリング・サブモジュール４１４が用いられる。フィルタされた利用者特性パラメータに基づいて対象ユーザについてのフィルタリング・スキームを生成するために、規則生成サブモジュール４１６が用いられる。
【００８１】
パラメータ生成サブモジュール４１２は、種々のユニット（図示せず）を用いて種々の機能を果たす。例えば、利用者特性データにおける有効データを認識するために認識ユニット（図示せず）を用いることができ、認識ユニットによって認識された有効データに基づいて１人又はそれ以上のサンプル・ユーザを選択するために選択ユニットを用いることができ、選択ユニットによって選択された１人又はそれ以上のサンプル・ユーザの利用者特性データに基づいて対象ユーザの利用者特性パラメータを計算するために計算ユニットが用いられる。
【００８２】
フィルタリング・サブモジュール４１４は、種々のユニット（図示せず）を用いて種々の機能を果たす。例えば、利用者特性パラメータにおける欠測値を置換え値に置換えるために第１フィルタリング・ユニットが用いられ、利用者特性パラメータにおける非正則値を正則値に置換えるために第２フィルタリング・ユニットが用いられる。
【００８３】
規則生成サブモジュール４１６は、種々のユニット（図示せず）を用いてそれ独自の関係する機能を果たす。例えば、１つ又はそれ以上の規則生成パラメータとなるべき１つ又はそれ以上の利用者特性パラメータを選択するためにパラメータ選択ユニットが用いられ、パラメータ選択ユニットによって選択された規則生成パラメータに基づいて多数のフィルタリング・スキームを生成するために規則計算ユニットが用いられ、複数のフィルタリング・スキームから、最も高い正確さを有するフィルタリング・スキームを、対象ユーザのフィルタリング・スキームとして選択するために規則選択ユニットが用いられる。
【００８４】
フィルタリング・モジュール４３０において、当該ユーザのキーワード及び利用者特性データを用いて、対応関係に従って、的を絞ったフィルタリング・スキームを見つけ出すために、検索サブモジュール４３４が用いられる。フィルタリング・サブモジュール４３６は、選択されたフィルタリング・スキームに基づいて対象ユーザ情報をフィルタリングするために用いられる。判定サブモジュール４３２は、対象ユーザの、的を絞ったフィルタリング・スキームに基づいて当該ユーザにスコア付けをし、当該ユーザのスコアが事前設定閾値を超えた場合にフィルタリング・サブモジュール４３６を起動するために用いられる。
【００８５】
本開示において、「モジュール」又は「ユニット」は、概して、特定のタスク又は機能を実行するように設計された機能部のことをいう。モジュール又はユニットは、特定のタスク又は機能を実行するように設計されたツール又はマシンであるデバイスとすることができる。モジュール又はユニットは、特定のタスク又は機能と関連する目的を果たすために、１つのハードウェア、ソフトウェア、プラン、又はスキーム、或いはそれらの組合せとすることができる。多数のモジュール又はユニットの機能は、単一のデバイスを用いて達成されてもよい。
【００８６】
特に、構成モジュール４１０、収集モジュール４２０、及びフィルタリング・モジュール４３０は、集積されたマシン（サーバ又はシステムの使用）又は個別のマシン（コンピュータ又はサーバ）のいずれに実装されてもよい。一実施形態において、構成モジュール４１０は第１のマシンに実装され、収集モジュール４２０及びフィルタリング・モジュール４３０は、第１マシンに接続される（しかし必ずしも一体である必要はない）第２のマシンに実装される。
【００８７】
本明細書で開示された例示的な実施形態は、以下の利点を有することができる。この方法は、特定のキーワードと他のユーザ関連情報に基づいてユーザ・アクティビティを判定するために、対象ユーザのフィルタリング規則を確立するので、ユーザ・アクティビティの特徴を、多数の態様から判定し、適宜処理して、或るタイプの対象ユーザに対する認識精度を改善し、情報セキュリティの効率を改善することができる。
【００８８】
前述の例示的な実施形態から、開示された方法及びシステムは、ソフトウェア及び汎用ハードウェア・プラットフォームを用いて実装されてもよいこと、又は、ハードウェアのみを用いて実装することができることは明らかである。しかしながら、多くの状況において、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせを用いる実装が好ましい。この理解に基づき、本開示の技術体系、又は既存の技術に寄与している部分は、記憶媒体に格納されたソフトウェア製品の形態で実装されてもよい。ソフトウェアは、本開示の例示的な実施形態において説明される方法を実行するために、計算デバイス（例えば、携帯電話、パーソナル・コンピュータ、サーバ又はネットワーク化されたデバイス）のための命令を含む。
【００８９】
本明細書で述べられた潜在的利益及び利点は、付属の請求項の範囲を制限するもの又は制約するものと解釈されるべきではないことは明らかである。
【００９０】
主題は構造的特徴及び／又は方法論的行為に特有の言語で説明されたが、付属の請求項において定義される主題は、説明された特定の特徴又は行為に必ずしも限定されないことが理解される。むしろ、特定の特徴及び行為は、請求項を実施する例示的な形態として開示される。
【図１】
0005453410.tif 000004
【図２】
0005453410.tif 000005
【図３】
0005453410.tif 000006
【図４】
0005453410.tif 000007