(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
メッセージ受信者（２、３）についての信号対雑音比を増大させるためのソーシャルネットワーク内でのメッセージ配信方法であって、拡散プロセスと選択プロセスとを含み、ここで：
・  拡散プロセスでは、送信者ユーザ（１）と受信者（２、３）との間のルーティンググラフ（２３、２４）を通して各メッセージ（２１、３４）を発送し、
・  選択プロセスでは、各々の伝送されたメッセージから抽出された(２２１)メッセージプロファイル（３８）を構成するメタデータ値と各受信者（２、３）のユーザプロファイル（２５２、２６２）を構成する特性値とに対して選択ファンクション（２５３、２６３）を適用した結果に応じて、送信者ユーザ（１）が伝送し受信者ユーザ（２、３）が受信するメッセージ（２１）をローカルでフィルタリングする、
メッセージ配信方法であって、
・  拡散プロセスでは、送信者ユーザ（１）からメッセージから抽出された特性に基づいて選択された潜在的に興味をもち得る受信者ユーザ集合（２、３）へと各メッセージ（２１、３４）を発送し、
・  交換されたメッセージのメッセージメタデータ（３８）およびユーザの行為によってトリガされる送信者および受信者プロファイル（２５２、２６２）の更新により、選択ファンクション（２５３、２６３）およびルーティンググラフ（２３、２４）が連続的に調整される適応プロセスにおいて、拡散プロセスと選択プロセスとが組合わされる
ことを特徴とする、メッセージ配信方法。
【請求項２】
選択ファンクション（３０）が、メッセージプロファイル（３８）スペースから抽出された座標としてのメタデータに基づくメッセージベクトルとユーザプロファイル（３２）スペースの座標としての加重特性値に基づくユーザベクトルとの間の内積に基づいており、閾値より大きい内積値を選択することによって最大化が達成されることを特徴とする、請求項１に記載のメッセージ配信方法。
【請求項３】
メッセージから抽出されたメッセージプロファイルが、
少なくとも一つの加重特性値リスト、
メッセージ中で識別されたユーザのリスト、
送信者ユーザのユニークログイン、現メッセージと関連づけた前メッセージのユニークログインおよびリンクされたメッセージの一次メッセージのユニークログイン、
メッセージを送信するのに使用されるソフトウェアコンフィギュレーションまたは媒体を、および、メッセージが伝送されるネットワークを識別するための文字シーケンス、
メッセージの時刻、
メッセージの機密度および別のネットワーク内でのそのアクセス可能性を示すためのブール情報、
の間で選択されたメタデータを含むことを特徴とする、請求項１または２に記載のメッセージ配信方法。
【請求項４】
トピックグラフ（２３）およびユーザグラフ（２４）という少なくとも二つのタイプのグラフが使用され、トピックグラフはメッセージ中で言及されているトピックに応じてメッセージを拡散し、ユーザグラフは、ユーザプロファイル（２２２、２５２、２６２）内に記録されたユーザ間の関係に応じてメッセージを拡散することを特徴とする、請求項１〜３のいずれか一つに記載のメッセージ配信方法。
【請求項５】
グラフがメッセージのコンテンツの変更およびメッセージフローの変更に応じて修正されることを特徴とする、請求項１〜４のいずれか一つに記載のメッセージ配信方法。
【請求項６】
二人のユーザ間で交換されたメッセージのレート（ｒａｔｅ）が規定の閾値より高い場合に、これらのユーザ間にルートが作成されることを特徴とする、請求項５に記載のメッセージ配信方法。
【請求項７】
適応選択ファンクション（３０）が、
・  メッセージは破棄され（３５）、再度受信された場合にも同様に破棄され、その結果、そのメッセージの配布が許可されるようにユーザプロファイルが更新されない限り、ユーザがそのメッセージを受信することはなくなる；
・  メッセージは一回だけ配信され、再度受信された場合には破棄される；および
・  メッセージは保留され（３６）、再度受信された場合には、適応選択ファンクションはメッセージの全てのインスタンスに含まれる特性値およびメタデータを考慮する；
という三つの結果を有することを特徴とする、請求項１〜６のいずれか一つに記載のメッセージ配信方法。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか一つに記載の方法を実施するためのソーシャルネットワーク内でのメッセージ配信システム（１０）であって、ユーザノード（２２、２５、２６）を含み、メッセージは、送信者ユーザノードと潜在的受信者ユーザノードをリンクするユーザグラフ（２４）を通して拡散され、メッセージが選択ファンクション（３０）に応じてフィルタリングされ、ノード間のリンクがユーザの行為、ユーザプロファイルの更新またはメッセージの伝送に応じて連続的に修正、作成または破壊されることを特徴とする、メッセージ配信システム。
【請求項９】
請求項８に記載のメッセージ配信システム（１０）であって、拡散特性ノード（２３１、２３２、２３３、２４１、２４３）を含み、メッセージは、送信者ユーザノードが拡散特性ノードを介して間接的に受信者ユーザノードに接続され得るルーティンググラフ（２３、２４）を通して拡散され、ユーザノードと特性ノードとの間のリンクがユーザプロファイルの更新またはメッセージの伝送に応じて連続的に修正、作成または破壊されることを特徴とする、メッセージ配信システム。
【請求項１０】
ルーティンググラフが、動的に適応されて、更新された特性ノードおよびプリプロセスツールを用いて新たに伝送されたメッセージから抽出されたメッセージプロファイルから作成された新規特性ノードを関与させることを特徴とする、請求項９に記載のメッセージ配信システム。
【請求項１１】
ユーザプロファイル内の特性値または加重特性値が既定閾値より上昇するかまたは既定閾値より降下した場合に、ルーティンググラフ（２３）内のリンク（２３４）がそれぞれ作成または破壊されることを特徴とする、請求項８〜１０に記載のメッセージ配信システム（１０）。
【請求項１２】
受信者ユーザノードにおける選択プロセスにおいて使用される選択特性が、メッセージ中で言及されているトピックと言語の間で選択されることを特徴とする、請求項８〜１１のいずれか一つに記載のメッセージ配信システム（１０）。
【請求項１３】
各受信者ユーザノードが、実時間フローおよび非同期フローを介してメッセージを配信する、異なる閾値またはパラメータの二つの選択ファンクション（３０）を含み、各配信が異なるインターフェース（２０、１３）を介して行われることを特徴とする、請求項８〜１２のいずれか一つに記載のメッセージ配信システム（１０）。
【請求項１４】
・  送信者ユーザのプロファイルを更新する、
・  ユーザノードと特性ノードの接続を更新する、
・  ユーザノードと他のユーザノードの接続を更新する、
・  受信者ユーザのプロファイルを更新する、および
・  メッセージの適応選択、
という動的適応ツールの組合せが、自動識別されたユーザの興味に応じてメッセージを配信することを特徴とする、請求項８〜１３のいずれか一つに記載のメッセージ配信システム（１０）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの興味（ｉｎｔｅｒｅｓｔｓ）に相関付けされた信号対雑音比（ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−ｎｏｉｓｅ  ｒａｔｉｏ）を自動的に増大させるソーシャルネットワーク内でのメッセージ配信方法およびこのような方法を実施するためのシステム並びにアーキテクチャに関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明の分野は電気通信の分野であり、さらに詳細には、通過メッセージのコンテンツ、メタデータおよびユーザフィードバックに応じて、ルーティングテーブル、スループットフローなどの内部パラメータを調整するメッセージルーティングおよびデータ処理の分野である。本発明は同様に、リコメンデーションシステムにも適用可能である。
【０００３】
本発明は、インターネットおよびモバイルネットワークなどの大規模または巨大情報ネットワーク用の情報処理に関する。これらのネットワークは、ユーザ間の対人コミュニケーションおよび情報エンティティの交換を著しく容易にしてきた。現在、個人は、他のユーザが生成した莫大な量の情報にアクセスしこれを受信しており、このため情報過多の問題が発生している。
【０００４】
ここで関与するメッセージは、電子メール、ＧＳＭ（登録商標）ショートメッセージや、インターネットウェブサイト、ブログまたはフォーラム上でポストされるメッセージ、インスタントメッセージおよび他の電子通信手段のいずれであるかに関わらず、電子メッセージを通して流れる。メッセージは、電子メール、インスタントメッセージ、およびＧＳＭ（登録商標）テキストおよびマルチメディアメッセージと同様に受信者に対し明示的にアドレス指定されるか、または、公開されコミュニティ又はあらゆる人が見ることのできる状態になる。
【０００５】
コンピュータのネットワーク化における新しい通信形態が、ソーシャルネットワークの台頭と共に出現した。「ＦＡＣＥＢＯＯＫ．ＣＯＭ」、「ＬＩＮＫＥＤＩＮ．ＣＯＭ」、「ＴＷＩＴＴＥＲ．ＣＯＭ」や「ＦＲＩＥＮＤＦＥＥＤ．ＣＯＭ」などのソーシャルネットワークによると、ユーザは、その「友人」または「コネクション」として識別されて他のユーザ全員に対し、ネットワークに応じて、相互にまたは一方的に配信されるメッセージを送信することができる。「友人」関係は、ソーシャルネットワークのユーザをつなぐ「ソーシャルグラフ」を構成する。ソーシャルグラフ内で配布されるメッセージのフローは、通常、ユーザまたはユーザの友人の「フィード」、「ライブフィード」、「タイムライン」または「ソーシャルタイムライン」と呼ばれる（以下「ライブフィード」と呼ぶ）。このようなシーケンスを生成するための方法が、国際公開第２００７／０７６１５０号として公開された特許出願で開示されている。
【０００６】
ソーシャルネットワーク上では、ユーザは典型的に、アプリケーションのインストール、写真または映像へアノテートすること（ａｎｎｏｔａｔｉｎｇ）、コメントを残すこと、自らのプロファイルまたは自らのオンラインレジュメ上にある情報の変更、またはその他の任意のオペレーションといったアクションを実行する。これらのアクションは、平易な英語または別の自然言語での自動生成メッセージとして記述される。メッセージは、次に、ユーザの「ライブフィード」中でエンキューされ、すなわちメッセージリスト中に記憶され、そのコネクションのある「友人」が読むことのできる状態になる。ユーザは同様に、典型的に、「Ｗｈａｔ  ａｒｅ  ｙｏｕ  ｄｏｉｎｇ（何しているの）？」または「Ｗｈａｔ  ａｒｅ  ｙｏｕ  ｗｏｒｋｉｎｇ  ｏｎ（今、何に取り組んでいるの）？」または「Ｗｈａｔ’ｓ  ｏｎ  ｙｏｕｒ  ｍｉｎｄ（何を考えているの）？」などの質問または他の任意の類似の質問に答える自由形態のメッセージをポストすることもでき、このメッセージは同様にその「ライブフィード」内にエンキューされる。時には、メッセージには制約が課せられ、ユーザの名前又はハンドルネームから始まらなくてはならない。また、メッセージは、「ＰＬＵＲＫ．ＣＯＭ」ネットワーク内のように事前定義動詞リスト内でユーザが選択できる動詞を含まなくてはならない時もある。
【０００７】
このような「ライブフィード」は、莫大な量のメッセージおよび情報を集約しており、個別ユーザが自らの「友人」または「コネクション」から生じるメッセージ全てを読むことは困難である。その上、大部分のメッセージは、個別ユーザにとって全く興味のないアクションに関するものであるか、そのメッセージの書き手が送信者全員の興味を引くわけではない何かについて言及していることを理由として、ほとんど興味のわかないものである。メッセージは多くの場合公開されているが、それでもメッセージの総量から見て、ユーザの興味を引くかもしれない「友人」の輪の外側の人からのメッセージにユーザがアクセスすることは困難である。
【０００８】
このとき、一般的な問題は、たとえユーザの興味が経時的に推移していくにせよ、各ユーザが知覚する信号対雑音比を受信メッセージ（例えば言及されているトピック、書き手、言及されているユーザなど）を考慮してユーザが見出し得る「興味をひく」メッセージの密度に対して相関付けさせる、オープンネットワーク内で通信する各ユーザが受信するメッセージの信号対雑音比の増大方法にある。
【０００９】
興味をひく情報またはメッセージ（Ｎｓｉｇｎａｌ）と興味をひかない、望まれないか余分な情報またはメッセージ（Ｎｎｏｉｓｅ）との比として定義された場合、信号対雑音比は、Ｎｓｉｇｎａｌを増大させることおよび／またはＮｎｏｉｓｅを減少させることにより増大させることができる。
【００１０】
信号対雑音比を改善するための解決法は、公開され交換されるべきメッセージについてのトピックまたは共通の興味に基づいて、メッセージを分類し、スペースまたはチャンネルを指定することにある。この分類解決法に基づくシステムのユーザは、自らの興味を網羅するチャンネルの中でのみ読取りと書込みを行う。この考え方に基づくシステムとしては、トピックが階層的に組織される「グループ」、「ルーム」、ウェブベースのフォーラムおよび「ニュースグループ」などのソーシャルネットワーク内で作成されるものを含めたインスタントメッセージルームまたはチャンネルが含まれる。このような解決法は、指定されたスペースまたはチャンネル内でＮｓｉｇｎａｌを増大させＮｎｏｉｓｅを減少させることによって比を増大させる。
【００１１】
フォーラムに基づくこのような配信システムの実施形態は全て、重大な複数の制限を有する。ユーザは、自らのメッセージをポストするための適切な一つまたは複数のフォーラムを選択しなければならず、これは、“Ｈｕｍａｎ  Ｆａｃｔｏｒｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍｓ、ＣＨＩ  ’９１  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ、６３−７０頁、ＡＣＭ  Ｐｒｅｓｓ、１９９１”内で開示されているように、フォーラムがユーザの興味およびメッセージのトピックとマッチしないことから容易な作業では全くない。その上、ユーザは、自ら手動で選択しなければならない最も適切なフォーラムに手動で加入する（ｓｕｂｓｃｒｉｂｅ）かまたは定期的にアクセスしなければならない。最終的に、ユーザは、数の多過ぎるフォーラムから来るメッセージによって生成される情報過多を回避するため、自らが熱中しているわずかなトピックについてのフォーラムにしかアクセスしない。
【００１２】
信号対雑音比を改善するための別の解決法は、キーワード、ブール値または任意の他の情報であり得るメタデータでメッセージにタグ付けまたはアノテートすることにある。ユーザは、各メッセージにメタデータを明示的に関連づけし、メタデータは他のユーザ向けの受信メッセージをフィルタリングし、興味をひくメッセージを検索するために用いられる。このような解決法は、望まれないメッセージをフィルタリングすることでＮｎｏｉｓｅを減少させ、かつユーザが興味をひくメッセージを検索できるようにすることでＮｓｉｎｇａｌを増大させることによって、比を増大させる。この解決法に基づくシステムとしては、例えばＶＩＰＵＬ’Ｓ  ＲＡＺＯＲのような協調型スパムフィルタリングシステム、レートシステム、タギングシステムおよび、例えばＴＡＰＥＳＴＲＹのような協調型フィルタリングシステムが含まれる（「Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＡＣＭ、３５：６１−７０、１９９２」参照）。また、ＴＷＩＴＴＥＲ．ＣＯＭなどのソーシャルネットワーク上で見られるように、複数のユーザが「マイクロフォーマット」および「ナノフォーマット」の名の下にまとめられる従来の構文を用いて自由形態のメッセージにアノテートする。
【００１３】
このようなアノテーションに基づくシステムの実施形態全てにおいて、アノテーションに基づく配信システムは三つの重大な制限を有する。メッセージには手動でアノテートしなくてはならず、このことは多大な人的努力と時間を要し、これはメッセージにアノテートするためにいつでも時間を費やすことのできるわずかな割合のユーザが他のユーザの利益のためにそれを行うことができる状況においてのみ利用可能である。このためには、メッセージが多数のユーザに配布されて各メッセージが少なくとも一人のユーザによりアノテートされるようにする必要がある。第二に、メッセージはユーザに配布される前にアノテートされなくてはならず、したがって、一部のユーザによる他のユーザの利益のためのアノテーションは、インスタントメッセージの場合のように全ての受信者に対し実時間で瞬時にメッセージが配信される状況には適さない。最後に、アノテーションは、ユーザ間の語彙および概念化の多様性によって制限される。
【００１４】
信号対雑音比を改善するための別の解決法は、メッセージをフィルタリングするための単純なルールを提供することである。このような解決法は、ルールに基づいて望まれないメッセージをフィルタリングすることでＮｎｏｉｓｅを減少させることによって、比を増大させる。例えば、ＦＡＣＥＢＯＯＫ．ＣＯＭなどのソーシャルネットワークでは、ユーザがメッセージの性質に基づいてメッセージの相対的量を選択することができる。ユーザは、「写真」メッセージよりも多くの「グループ」メッセージを受信すること、または「ウォール」メッセージのみを受信することを決定できる。
【００１５】
国際公開第９３０７５６６号は、ユーザが受信メッセージのためのルーティングおよび選択基準を規定しこれらの基準を遠隔更新できる類似のシステムについて記載している。
【００１６】
例えば国際公開第２００９／０６５０５２号に記載されているシステムのようなユーザプロファイルまたはユーザ定義基準に基づくフィルタリングおよび配信システムは、ルールに基づくフィルタリングおよび配信システムのサブセットである。
【００１７】
その実施形態の大部分において、ルールに基づくフィルタリングおよび配信システムは、ユーザがルールまたはルールもしくは基準のパラメータを手動で定義づけすることを必要とする。一部のルールに基づくフィルタリングシステムは、ユーザ挙動の「オーバーザショルダー」観察に基づくルールを提案することができるが、それには配信システム内で得るのが困難であるかもしれないユーザからのフィードバックが必要である。国際公開第２００９／０６５０５２号に記載されているものなどの一部のルールに基づくシステムは、広告ＵＲＬ上でのクリックなどの明示的なユーザアクションからルール（またはユーザプロファイル）を更新することによって、メッセージのフィルタリングおよびターゲティングを自動的に改善することができる。
【００１８】
その全実施形態において、ルールに基づくフィルタリングを使用する配信システムは、二つの重大な制限を有する。ルールは、明示的なユーザアクションにより更新又は妥当性が確認されるまで静的である。さらに、メッセージについての情報を予め知ることがほとんどできない動的状況下で、効率の良いルールを設計するのは困難である。例えば、メッセージのコンテンツまたはメタデータに基づく手動で定義された静的ルールでは、マルチキャストもしくはブロードキャスト通信システムにおいてまたはメッセージが未知のユーザに由来するものである場合に、メッセージのフィルタリングが非効率的であると考えられる。実際、ルールに基づくフィルタリングシステムのルールは、考えられる全てのメッセージを明示的または暗示的に網羅しなくてはならない。
【００１９】
配信システム内の信号対雑音比を改善するための別の解決法は、ユーザフィードバックを使用し、それを他のユーザのフィードバックと集約することにある。このような解決法は、推奨されたメッセージを配信することでＮｓｉｎｇａｌを増大させることによって、比を増大させる。これは、米国特許第７，０１３，２３８号明細書中に記載のものまたはＡＭＡＺＯＮ．ＣＯＭなどのウェブサイト上のものなどの適応リコメンデーションシステム内で使用される。
【００２０】
リコメンデーションシステムは、推奨され得る情報エンティティ（アクセス可能な所与の一つまたは複数のウェブサイト上で販売されている製品）の集合に基づいている。ユーザは、この集合内のアイテムを、例えば製品の購入、ウェブページへのアクセスまたは任意の他のアクションをすることによって選択し、リコメンデーションシステムは各ユーザについてのプロファイルを作成し、次にこれを他のユーザのプロファイルと比較する。プロファイルの比較と集約により、リコメンデーションシステムはユーザにアイテムを推奨することができる。
【００２１】
米国特許第７，２６９，５９０号明細書は、例えば、但しこれらに限定されないが、年齢、性別および興味などのユーザ定義基準（ｕｓｅｒ−ｄｅｆｉｎｅｄ  ｃｒｉｔｅｒｉａ）を修正することにより、ソーシャルネットワークユーザが自らの基本的プロファイルを編集できることを教示している。このユーザ修正能力は、ユーザ定義基準に直接依存しているソーシャルタイムラインに影響を及ぼす。
【００２２】
リコメンデーションシステムの全ての実施形態において、適応リコメンデーションシステムを使用する配信システムは二つの大きな制限を有する。推奨が意味をなすためには、販促または推奨されているアイテムは、ユーザにより有意な回数選択されていなければならない。結果として、配信されているアイテムの集合はユーザが実行する選択回数よりも著しく少ないものとなるはずである。大部分の場合において、この集合はゆっくりと大きくなり、これらのシステムを寿命の短いメッセージのフローに適用することはできない。その上、アノテーションと同様、推奨は、アイテムを他のユーザに推奨できるようになる前に、例えば製品を購入するかまたはウェブページにアクセスすることにより少数のユーザが選択を実行する必要がある。結果として、全ての受信者が同期的にメッセージを受信するインスタントメッセージの状況下で、リコメンデーションシステムを個別メッセージに適用することはできない。
【００２３】
配信システム内で信号対雑音比を改善するための別の解決法は、グループレベルで集約されるユーザフィードバックの使用にある。これは典型的に、米国特許第５，８６７，７９９号明細書中に記載されているものなどの適応協調フィルタリングシステム内で行われていることである。その全ての実施形態において、適応協調フィルタリングを使用する配信システムは二つの重大な制限を有する。第一に、ユーザは一つのグループまたは「コミュニティ」に属さなくてはならず、このメンバーシップを最初に宣言しなくてはならない。この制限は、フォーラムに基づく上述の配信システムと共通のものである。第二に、フィルタリングを機能させるためには、各グループ内の充分な数のユーザが、配布された各メッセージについてフィードバックを提供しなければならない。この制限は、アノテーションに基づく上述の配信システムと共通のものである。
【００２４】
ニューラルネットワークベースのルーティングについての米国特許第５，５７７，０２８号明細書では、マルチメディア統合型ネットワーク内で使用するための適応ルーティングシステムが記載されている。本発明と共通の態様には、一部の基準にしたがってメッセージ／情報を適応的にルーティングするための実施形態が含まれる。しかしながら追求されている最終目標および方法は極めて異なるものである。
【００２５】
米国特許第５，５７７，０２８号明細書中に記載の技術は、いくつかの基準に基づいて情報パケットを最適に配布することを追求している。これには、システムが最適な形で挙動するように一部のパラメータを計算することが関与している。本発明は、最適なルートに沿わせるなどの最適な形で情報パケットを配信することを追求しておらず、メッセージを受信するユーザが知覚する信号対雑音比が増大するようにメッセージを配信することを目的としている。
【００２６】
さらに、前記特許中に記載されている発明の特異性の一つは、ルーティングノード内でニューラルネットワークを使用する点にある。本発明は、ルーティングノード内のニューラルネットワークの使用に依存していない。
【００２７】
信号対雑音比を改善する別の解決法は、メッセージの個別手動再配布である。このような解決法は、より多くの興味をひくメッセージを配信することでＮｓｉｇｎａｌを増大させることにより比を増大させる。ユーザは、好きなメッセージを他のユーザに再送することを決定する。このことは典型的に、電子メール内（転送）およびＴＷＩＴＴＥＲ．ＣＯＭなどのソーシャルネットワーク上（「リツイート」）で発生する。しかしながら、この方法は、最適にはほど遠いものである。手動再配布には、三つの大きな制限がある。第一に、それはトラフィックの量を増大させる。第二に、それは通常、特にメッセージが複数回受信される場合、より多くの雑音を生成する。これは、ユーザが再配布されたメッセージの受信者集合を容易に特定できず、その「友人」全員にメッセージをブロードキャストするソーシャルネットワーク内、および電子メールシステムにおいて見られるように受信者が再配布されたメッセージに興味をもつかもしれないとユーザが誤って考えるあらゆる状況（チェーンメール参照）において発生する。最後に、これは人的努力を要することから、緩慢である。結果として、情報が配信される時点でその情報は古くなっているかもしれない。
【００２８】
情報パケットを最適な配布を追求するシステムには次のような制限がある。最適な配信を実行するのに必要とされるパラメータの適正な値を決定する作業に多大な時間と資源が費やされる。その上、最適化すべきファンクションは、それが使用可能であるような形で公式化することが常にできるわけではない。
【００２９】
直近の先行技術
信号対雑音比を改善するための別の解決法は、ユーザ定義基準に一部基づくソーシャルネットワーク内でのメッセージの通信に向けられた方法、装置およびシステムについて記載している“Ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ  ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  ｍｅｓｓａｇｉｎｇ  ｗｉｔｈｉｎ  ａｎ  ｏｎｌｉｎｅ  ｓｏｃｉａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｆｏｒ  ｓｐａｍ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ”（「スパム検出用オンラインソーシャルネットワーク内部の選択的電子メッセージング」）という題の米国特許出願公開第２００５／０１７１９５４号明細書として公開されている特許出願の中で提示されている。記載されているシステムは、上述の単純ルールフィルタリングシステムの拡張されたものであり、そのため大部分は、Ｎｎｏｉｓｅを減少させることで信号対雑音比を増大させる。このシステムは、ユーザ定義基準を用いてスパムメッセージをローカルフィルタリングする選択プロセスを含む。しかしながら、他のスパムフィルタリングシステムとは異なり、記載されたシステムには適応プロセスが含まれていない。すなわち、フィルタリング基準は、ソーシャルネットワークユーザにより手動で更新される。
【００３０】
最も重要なことに、記載されたシステムは、Ｎｓｉｇｎａｌを増大させることで、信号対雑音比を理論上増大させることができる。実際、ユーザは、まず最初に、分離度などのアドレッシング基準または「特定の年齢範囲と識別された収入範囲との間にいる交際相手紹介アクティビティの女性メンバー」などのさらに複雑なサーチクエリーを手動で提供することにより、メッセージを送る〔００６７〕。システムは次に、マッチする受信者のリストを提供し、ユーザは、自らがメッセージを送りたい人を手動で選択する。
【００３１】
しかしながら、昨今のソーシャルネットワークに関しては、この解決法はＮｓｉｇｎａｌを有意な形で増大させず、Ｎｎｏｉｓｅを増大してしまいかねない。ユーザは、潜在的に興味をもち得る受信者とマッチする、アドレッシング基準の集合を定義づけしなくてはならない。選択は手動式で実行されなければならないことから、主な問題点は、潜在的受信者を選択するための管理可能なリストを得る目的で基準集合を定義づけすることにある。実際、昨今のソーシャルネットワークは極めて大規模であり得（ユーザ数は億単位）、包括的サーチクエリーまたはユーザ定義可能な基準は、潜在的に興味をもち得る非常に多くの受信者とマッチし得る。ユーザが過度に多くの受信者にそのメッセージを送ったならば、興味のないユーザに到達することでＮｎｏｉｓｅを増大させるかもしれないと考えられる。実施形態が潜在的受信者の数を限定する場合、ユーザが最終的に過度に限定的な基準を定義して、そのためこのシステムがソーシャルネットワーク内の従来のメッセージングシステムに比べてＮｓｉｇｎａｌを真に増大させなくなるかもしれないと考えられる。
【００３２】
さらに一般的には、この解決法は、ユーザが、信号対雑音比を増大させるアドレッシング基準を明示的に定義できることを想定している。その上、これは送信者ユーザが受信者リストを明示的に宣言するソーシャルネットワークメッセージングにのみ適用され、その一方で、ユーザが暗示的に受信者の集合、つまり自らの「友人」、「コンタクト」、「フォロワ」または自らがメンバーであるリストまたはグループの加入者にメッセージをブロードキャストするＬＩＮＫＥＤＥＮ．ＣＯＭ、ＴＷＩＴＴＥＲ．ＣＯＭまたはＦＡＣＥＢＯＯＫ．ＣＯＭグループやファンページ上で見られるようなソーシャルネットワークメッセージングにはこの解決法は適用されない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００３３】
本発明は、通過する数多くのメッセージが、同じく通過する他のメッセージと比べた場合に受信者によりノイズとしてみなされる可能性のあるマルチキャスト通信という状況の中で、信号対雑音比を改善することによって先行技術の欠点および制限を克服することを目的とする。
【００３４】
したがって、目標は、ユーザがユニキャストおよびマルチキャストメッセージを送受信できかつ有意な割合のユーザによりメッセージが発出されるシステムにおいて、各々の個別受信者について変化する興味に対してロバストで、より大きい信号対雑音比を生成するような形で自動的にメッセージを配信することにある。
【課題を解決するための手段】
【００３５】
この目標を達成するために、本発明は、ソーシャルネットワークを通信手段そして情報源としてみなすことを考慮に入れている。しかしながら、前記システムは「加入」（「フォロワ」、「友人」など）という概念に依存していることから、これらはコミュニティと類似の構造を有する傾向にあり、同様に、これらのシステムはその構造において比較的静的である傾向をもち、自らの宣言したコミュニティ（または「友人」または「コンタクト」）の外部で情報にアクセスすることを非常に困難または不可能なものにする。情報は主としてコミュニティ内部の人々の間で通過する。当該アプローチの重要な側面は、「友人」という概念およびトピックの分類に基づくものである類似のソーシャルネットワークならびにフォーラムの硬直性を克服することを目的とする、情報の配布、発見およびフィルタリングのための自動的ツールを提供することにある。
【００３６】
本発明は、メッセージから抽出された特性に基づいて選択された潜在的に興味をもち得る受信者集合に対する、分散型および相互接続型マシンおよび／または処理ユニットを通した、制御されたメッセージの拡散と、メッセージの特性および受信者プロファイルの相関付けに基づく各受信者側での選択プロセスとを組合わせることにより、受信メッセージの全体的に推定される興味を最適化することに基づくものである。このアプローチは、経時的に変化する新しい特性が考慮に入れられることから、動的アプローチである。
【００３７】
より具体的には、本発明の目的は、メッセージ受信者についての信号対雑音比を増大させるための上記で提示したタイプのメッセージ配信方法であって、該方法において、プロセスメカニズムが、適応プロセスを通して組合わされた拡散プロセスと選択プロセスとを含んでおり、ここで；
・  拡散プロセスでは、送信者ユーザと潜在的に興味をもち得る受信者ユーザ集合との間で定義づけされた動的ルーティンググラフを通して各メッセージを発送し、
・  選択プロセスでは、各メッセージに関するユーザの興味の推定値を設定するために、各々の伝送されたメッセージから抽出されたメッセージプロファイルを構成するメタデータ値と受信者のユーザプロファイルを構成する加重特性値とに対して選択ファンクションを適用した結果に応じて、送信者ユーザが伝送し潜在的に興味をもち得る受信者ユーザが受信するメッセージをローカルでフィルタリングし、そして
・  適応プロセスでは、連続的に処理ファンクションを調整して、メッセージメタデータによって動的に更新されるユーザプロファイルに応じてグラフ構造を適応させる、
という方法である。
【００３８】
信号対雑音比は、受信メッセージについての興味推定値の合計と有効に受信されたメッセージの合計数との比によって表わすことができる（定義参照）ことから、各々の受信メッセージについての興味推定値を増大させかつ受信メッセージの合計数を選別する、すなわち減少させることによって、信号対雑音比は増大する。
【００３９】
詳細な実施形態によると；
−  潜在的に興味をもち得るユーザの集合は、メッセージが明示的にアドレッシングされるユーザ集合のスーパーセットである。それは、以下の複数の集合の任意の和集合として定義される：メッセージが明示的にアドレッシングされるユーザの集合、送信者ユーザの宣言された友人またはフォロワの集合、送信者ユーザと対話したユーザの集合、送信者ユーザが受信したメッセージを送ったユーザの集合、メッセージ中に明示的に言及されているユーザの集合、メッセージ中に言及されたトピックに言及するメッセージを送ったユーザの集合、メッセージ中に言及されたトピックに対する興味を宣言したユーザの集合、送信者ユーザの近くに位置特定されるユーザの集合、送信者ユーザまたはそのメッセージの一つに好意的であったユーザの集合、送信者ユーザと共通の友人を有するユーザの集合；
−  拡散プロセスが、プリプロセス段階において前記メッセージから抽出された少なくとも一つの拡散特性に応じてメッセージを発送する；
−  メッセージの伝播を特徴づけする拡散特性が、少なくともユーザアイデンティティおよびメッセージトピックの間で選択される；
−  ルーティンググラフは、メッセージが通過する相互接続されたまったく異なる複数のルートで構成されている；
−  特性、特性値および加重特性値が、少なくとも言語、ユーザアイデンティティおよびトピック値を含むメッセージメタデータから導かれる；
−  選択ファンクションは、スカラー値を戻し、選択プロセスは、選択ファンクションが閾値よりも大きい値を戻すメッセージをフィルタリングする；結果として、選択プロセスは、最終的にユーザに伝送されるメッセージについての選択ファンクションの結果の平均を最大化する；
−  選択ファンクションは、メッセージプロファイルスペースから抽出された座標としてのメタデータに基づくメッセージベクトルと、ユーザプロファイルスペースの座標としての加重特性値に基づくユーザベクトルとの間の内積に基づいており、最大化は閾値より大きい内積値を選択することによって達成される；
−  選択プロセスの予備段階は、メッセージとユーザプロファイルとの間のブロッケージ（ｂｌｏｃｋａｇｅ）および不適合コンフィギュレーションを消去することからなる；
−  ユーザベクトル内の特性値は、ユーザアイデンティティ、トピックおよび言語の間で選択可能である；
−  ユーザプロファイルの加重特性値は、特性値および対応する特性値と関連づけされた加重特性値を含む少なくとも二つのリスト内に分類された値の対であり得る；
−  メッセージから抽出されたメッセージプロファイルは、
少なくとも一つの加重特性値リスト、
メッセージ中で識別されたユーザのリスト、
送信者ユーザのユニークログイン、現メッセージと関連づけた前メッセージのユニークログインおよびリンクされたメッセージの一次メッセージのユニークログイン、
メッセージを送信するのに使用される端末すなわち携帯機器、コンピュータ、スマートフォンなど、またはソフトウェアコンフィギュレーションを、および、メッセージが伝送されるネットワークを識別するための文字シーケンス、
メッセージの時刻、
メッセージの機密度および別のネットワーク内でのそのアクセス可能性を示すためのブール情報、
の間で選択されたメタデータの値を含む；
−  トピックグラフおよびユーザグラフという少なくとも二つのタイプのグラフが使用され、トピックグラフはメッセージ中で言及されているトピックに応じてメッセージを拡散し、ユーザグラフは、ユーザプロファイル内に記録されたユーザ間の関係に応じてメッセージを拡散する；
−  グラフはメッセージのコンテンツの変更およびメッセージフローの変更に応じて修正され、こうしてグラフを通してメッセージを動的にルーティングするのに貢献する；
−  適応化プロセスは、ユーザプロファイルおよびユーザ選択プロセスが更新される場合にはユーザレベルで、そしてグラフが修正される場合にはネットワークレベルで発生し得る；
−  二人のユーザ間で交換されたメッセージのレート（ｒａｔｅ）が規定の閾値より高い場合に、これらのユーザ間にルートが作成される；
−  選択プロセスは、メッセージが到着した時点でそれをバッファリングする（ｂｕｆｆｅｒｉｚｅ）；
−  選択プロセスはメッセージを蓄積し、ユーザに対しメッセージを配布すべきか否かを決定する；
−  適応選択ファンクションは、
・  メッセージは破棄され得、後に再度受信された場合にも同様に破棄され、その結果、そのメッセージの配布が許可されるようにユーザプロファイルが更新されない限り、ユーザがそのメッセージを受信することはなくなる；
・  メッセージは一回だけ配信され、再度受信された場合には破棄される；
・  メッセージは保留され得、再度受信された場合には、適応選択プロセスはメッセージの全てのインスタンスに含まれる特性値およびメタデータを考慮する；
という三つの結果を有する；
−  適応プロセスは、選択プロセスの結果の如何に関わらず、すなわちメッセージがユーザに伝達されたか否かに関わらず、受信者ユーザのプロファイルを更新する；
−  適応化プロセスは、ユーザプロファイルおよびユーザ選択ファンクションが更新された時点でユーザレベルで発生し、メッセージフローの変更およびユーザプロファイルの更新に応じてグラフが修正された場合にネットワークレベルで発生する。
【００４０】
本発明は同様に、上記で定義されたメッセージ配信方法を実施することができるシステムにも関する。
【００４１】
このようなシステムは、二つのタイプのアドレス可能なネットワークノード、すなわち拡散特性ノードおよびユーザノードを含む。メッセージは、送信者ユーザノード、特性ノードおよび潜在的特性ノードを、メッセージがフィルタリングされる潜在的受信者ユーザノードにリンクするルーティンググラフを通して拡散される。
【００４２】
ルーティンググラフは、動的に適応されて、更新された特性ノードおよびプリプロセスツールを用いて新たに伝送されたメッセージから抽出したメッセージプロファイルから作成した新規特性ノードを関与させる。
【００４３】
好ましい実施形態において：
−  特性ノードは、メッセージフロー内に、トピックが出現し／消滅する時に、作成（ｃｒｅａｔｅｄ）／破壊（ｄｅｓｔｒｏｙｅｄ）され得る；
−  ユーザノードは、ユーザがそれぞれネットワークにログインおよびログアウトするのと同時に、作成および破壊され得る；
−  メッセージは、複数の受信者ユーザノードにより複数回受信されてよい；
−  ルートは、各ノードにおけるメッセージのローカル処理により動的に決定可能である；
−  各ノードは、受信メッセージを処理し、どのノードにメッセージが転送され得るかを選択し、こうして動的効果を強調する；
−  ルーティンググラフ内の複数のリンクは、ユーザがトピックまたは別のユーザに対する興味を表示する場合／しなくなる場合に、作成／破壊され得る；
−  ユーザプロファイル内の特性値または加重特性値が既定閾値より上昇するかまたは既定閾値より降下した場合に、ルーティンググラフ内のリンクが作成または破壊される；
−  メッセージの拡散に使用される特性ノードは、ユーザノードおよびトピックノードである；
−  受信者ユーザノードにおける選択プロセスにおいて使用される選択特性は、メッセージ中で言及されているトピックと言語の間で選択される；
−  メッセージがユーザに転送されるか否かを決定するための選択プロセスを達成する連続的に調整される処理ファンクションは、その関連づけされたユーザノードに位置づけられ得る；
−  ノードは、処理ファンクションのローカル計算から導かれたメタデータでメッセージをエンリッチ（ｅｎｒｉｃｈ）する；
−  メッセージは、ユーザノードに複数回配布され得、同じ送信者ユーザノードから始まり同じ受信者ユーザノードに終わるような異なるルートを通ることができ、複数個のユーザノードに配布され得る。
【００４４】
有利には、
・  送信者ユーザのプロファイルを更新する、
・  ユーザノードと特性ノードの接続を更新する、
・  ユーザノードと他のユーザノードの接続を更新する、
・  メッセージの適応ローカルルーティング、
・  受信者ユーザのプロファイルを更新する、および
・  メッセージの適応選択、
という動的適応ツールの組合せが、自動識別されたユーザの興味に応じてメッセージの配信を可能にし、選択ファンクションと組合わされた静的グラフと比べて信号対雑音比を改善する。これは同様に、ユーザが、当初接続されていない送信者に由来するメッセージを受信できるようにし、かつ、ユーザが未知の受信者に到達することを相互に可能にする。
【００４５】
システムは、ルーティンググラフを追加（または削除）するか、またはユーザ選択ファンクションを変更することによって、増大（または縮小）されてよい。
【００４６】
さらに、本発明は、適応ツールの上述の組合わせによって得られる主要な利点を呈する。
【００４７】
第一に、ノードは遠位のユニットに分散され得、配信システムは容易に縮小拡大でき、莫大なメッセージフローの処理を可能かつ容易にする。
【００４８】
第二に、ユーザノードを接続するグラフの適応プロパティは、ユーザの識別された興味に応じて、規模によりメッセージ選択の計算コストを低減させる。その結果、本発明は、ユーザ数およびメッセージのレートが有意であるあらゆる状況において、宣言されたまたは暗示されたソーシャルグラフと接続されていないユーザ間でインスタントメッセージを配信することを可能にする。
【００４９】
さらに、本システムはユーザプロファイルを決定することから、スパム発信者などの悪意ある行為の概要を示すことが可能になる。同様に本システムは全てのユーザに対する拡散を防止するため、スパミングを達成するのは困難である。
【００５０】
さらに、本システムは、ユーザの興味を自動的に識別できる。これらの興味の表現を抽出し運用して、厳密にターゲティングされた広告メッセージを配信するかまたは特定の興味をもつユーザに到達することができる。
【００５１】
最後に、本システムは経時的にユーザプロファイルを動的に生成することから、これらを傾向、相関関係などの概略を示すために使用してよく、これは商業的に運用可能であり得る。
【００５２】
本発明は同様に、一般的電気通信システム内の他のプラットフォームおよび外部の情報源とインターフェースされた上述のシステムにアクセスするための手段を含む、メッセージ配信用アーキテクチャにも関する。
【００５３】
語彙を明確化し、本発明におけるその範囲を決定するために、当業者にとって公知の状況を背景として、以下の定義およびインプリメンテーションを規定する。
【００５４】
−  特性および特性ノード
特性（例えば、言語、トピック、ユーザ、日付など）および所与の特性についての特性値（フランス語、英語、スペイン語などの言語）は、一つのメッセージから抽出され、自動的プロセスで特性ノードにアドレッシングされる。抽出プロセスは異なる段階で起こり得る。すなわち、メッセージが送信者により送られているとき、メッセージが、異なるグラフのさまざまな特性ノード内を通過するとき、またはメッセージがユーザに実際に配信される前に、考えられる受信者ユーザノードで伝送されるとき。
【００５５】
各特性の各々の値は、特性ノードと呼ばれるアドレッシング可能なネットワークエンティティによって表わされ得る。
【００５６】
−  グラフ：
グラフは、前記ノードに基づいた拡散ネットワークである。あらゆるルーティングシステム（メール、ＩＰパケットなど）が、サーバーとしての各々のノードを、ＥメールについてはＭＴＡおよびＭＵＡを、ＩＰパケットルーティングの場合はＩＰルーター同士を接続するネットワークを全体として構成する：このようなネットワークを「グラフ」と呼ぶ。
【００５７】
−  メッセージ：
ユーザは、二種類のメッセージを送ることができる。すなわち、ユーザが予め選択する一人または複数の受信者に対する「プライベート」メッセージと、システムにより決定された受信者に対し配信される「パブリック」メッセージである。パブリックメッセージは、さらに、送信者が指定する一人または複数の受信者にアドレッシングされ得る。
【００５８】
メッセージにはメタデータが含まれる。メタデータは、例えばそのメッセージが何処から送られてきたか、その送信日時、ユーザが何をしていたかを記述するコンテクストに基づく情報、そして上述のコンピュータツールを用いてメッセージから抽出された情報からなる。メタデータは、作成時点において、またはメッセージがシステム内を通過する時点でメッセージに追加される。メタデータは、メッセージヘッダーおよびメッセージアノテーションとして一般に公知のものを網羅するが、これらに限定されない。
【００５９】
メッセージメタデータ値は、メッセージメタデータを構成する特性値を意味する。メッセージメタデータ値の集合は、メッセージプロファイルを構成する。この特性値は、ルーティングのための拡散プロセス中で、および受信者ユーザノードにおいて選択ファンクション内で使用される。
【００６０】
パブリックメッセージが送信者ユーザノードから送られる場合、そのメッセージは、メッセージのメタデータ内の利用可能な特性値に応じて拡散グラフに発送される。必要な場合には、送信者のユーザノードからこれらの特性ノードに接続が確立される。特性ノードが存在しない場合には、生成される。
【００６１】
特性ノードがパブリックメッセージを受信した時点で、その内部状態は、メッセージ中に含まれている情報で更新される。この内部状態およびメッセージの特性値に基づく伝播ファンクションが、このノードが接続されている他のノードの集合のサブセットを計算する。次にメッセージは、このサブセットに転送される。
【００６２】
送られたメッセージがプライベートメッセージである場合、必要ならば、送信者のユーザノードから受信者のユーザノードまで接続が確立され、メッセージはこれらのノードにのみ転送される。
【００６３】
−  ノード
グラフのノードは、別のノードに対して双方向接続を確立し、接続を通してメッセージを送受信し、確立された接続を閉鎖する。ノードは、処理ユニット（ソフトウェアまたはハードウェア）を含んでいてよく、一つの内部状態を有する。本発明にしたがったノードは、ＴＣＰ／ＩＰソケット、「Ｍａｉｌ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ａｇｅｎｔｓ」つまりＭＴＡおよび「Ｍａｉｌ  Ｕｓｅｒ  Ａｇｅｎｔｓ」つまりＭＵＡにより接続されるプロセス、または「ＩＮＡＰ’９６  ｔｈｅ  ９ｔｈ  Ｅｘｈｉｂｉｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ  Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｏｆ  Ｐｒｏｌｏｇ、１６〜１８頁、１９９６」に記載されているアーラン／ＯＴＰ（Ｅｒｌａｎｇ／ＯＴＰ）プロセスのためのクライアント／サーバーの概念に基づいている。このようなノードは同様に、クラウド上のバーチャルマシンに結びつけられているものとみなすことができる。
【００６４】
本発明によると、ノードを、必要に応じて、作成および破壊つまり「生成（ｓｐａｗｎ）および削除（ｐｒｕｎｅ）」することが可能である。例えば、各ノードは、アーラン／ＯＴＰプロセスであり得、複数個のアーラン／ＯＴＰバーチャルマシン上で配布され得る。ノードは、ノードローカルマネージャにより作成され得、必要に応じて破壊され得る。ノードは同様に、異なるサーバー上に配布されたＵＮＩＸ（登録商標）プロセスでもあり得、マネージャまたは同期化メカニズムを介してＵＮＩＸ（登録商標）フォークファンクションによって作成され得、かつＵＮＩＸ（登録商標）終了（ｅｘｉｔ）ファンクション（自己破壊）により破壊されるかまたはＵＮＩＸ（登録商標）キルファンクション（ｋｉｌｌ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）によりキルされ得る。
【００６５】
−  ルート：
ルートとは、グラフ内でメッセージが通る経路である。それは、その内部をメッセージが通過するノードのリストで構成されている。単一メッセージが複数のルートを通ってよく、こうして、メッセージは複数回ユーザノードに到着してよい。ルートは、送信者ユーザノードから始まり、受信者ユーザノードで終わる。ルートは、一連のこれらのローカルな拡散プロセスの結果としてもたらされる。
【００６６】
−  選択ファンクション：
各ユーザノードにおいて、伝送されたメッセージは、ユーザおよび受信者のプロファイルに基づいておよびメッセージフィーチャに基づいて、本発明にしたがって受信者にメッセージを伝送すべきか否かを決定するために最大化される、選択ファンクションによって処理される。
【００６７】
−  信号対雑音比
各ユーザについて、信号対雑音比は、受信メッセージに対するユーザ興味推定値の合計による増加関数であり、また、受信メッセージの合計数による減少関数であり、すなわちこれらの数の比である。
【００６８】
−  プロファイルおよび特性の更新：
特性値および追加の情報は、更新ファンクションを用いて送信者ユーザのプロファイルを更新するために使用される。メッセージから抽出されたあらゆる特性情報について、更新ファンクションはユーザのプロファイルを適宜修正する。
【００６９】
ユーザプロファイルは定期的に更新され、その結果、ユーザノード間およびユーザノードと特性ノードとの間の接続は削除され得る。接続が全くないノードも削除可能である。最終的に、こうして将来のメッセージのために使用可能なルートについての結果が変更される結果となる。
【００７０】
受信者は所与のメッセージについてのフィードバックを提供することができる。このフィードバックは、ユーザのプロファイルを更新するように処理され、送信者のユーザノードを含めたメッセージに関係するノードに対して逆方向に伝播される。最終的に、フィードバック情報はユーザノードに配信され、ユーザノードがユーザのプロファイルを適宜更新する。
【００７１】
−  ユーザノード
各ユーザは、ユーザノードと呼ばれるアドレッシング可能なネットワークエンティティにより表わされる。ユーザノードは、ユーザが選択特性の一つである場合、特性ノードであり得る。各ユーザノードは、このユーザに発信され配信されたメッセージとユーザのプロファイルを含む。
【００７２】
−  ユーザプロファイル
各ユーザは、そのユーザノードの内部状態の一部であるプロファイルと関連づけされる。本発明によると、プロファイルは、ユーザについての、そのアクティビティについての、特定の特性に関する情報集合である。この情報を表わすのに使用される正確な表現は、情報のタイプ（例えば：トピック「ジョギング」の推定値、推定値の信頼性など）により左右される。他のタイプの情報は、二進値として表わすことができる（例えば：ユーザＪｏｅはブラックリストに入っている：“｛ｕｓｅｒ＿ｊｏｅ，ｂｌａｃｋｌｉｓｔ＝ｔｒｕｅ｝”，．．．）。
【００７３】
ユーザが登録されると、ユーザが提供してもしなくてもよい情報、例えば誕生日、場所、所有ブログの有無、システム上でそのユーザが知っているかもしれない他のユーザなどの情報から初期プロファイルが構築される。
【００７４】
ここで添付図面に関連づけて、非限定的な実施形態にしたがって本発明について説明する。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】電気通信システム内でプラットフォームおよび直接的ユーザをインターフェースすることにより、本発明に係るシステムにアクセスするための、メッセージ配信のアーキテクチャである。
【図２】本発明に係るプリプロセス処理メカニズムおよび選択ファンクションを含む、ユーザと接続されたメッセージ配信システムの全体的ダイアグラムである。
【図３】本発明に係る動的選択ファンクションの一例である。
【発明を実施するための形態】
【００７６】
図１は、本発明に係る、一般的電気通信システム内のメッセージ配信システム１０を用いたアーキテクチャを描写している。メッセージ配信システム１０は、既存のサービスプラットフォーム、例えばソーシャルネットワーク１２および１４すなわち「ＴＷＩＴＴＥＲ．ＣＯＭ」、「ＦＲＩＥＮＤＦＥＥＤ．ＣＯＭ」もしくは「ＦＡＣＥＢＯＯＫ．ＣＯＭ」またはブログもしくはマイクロブログシステムにインターフェースされる。このようなネットワークは、システム１０のような他のシステムがユーザ１、２、５および６の情報またはそのメッセージへのアクセスを可能にするようなＡＰＩウェブインターフェース１５、１６を提案する。
【００７７】
システム１０は同様に、ニュースウェブサイト、オンラインリファレンスサイトなどの外部情報源１８および１９にも、そして適切なＡＰＩウェブインターフェース１３およびＡＰＩモバイルインターフェース２０を介して直接ユーザ３、４にもインターフェースされる。
【００７８】
したがって、システム１０は、ネットワークについてはウェブサーバー１７を介して、そして携帯電話などの他のインターフェースについてはＡＰＩインターフェース１３および２０を介してアクセス可能である。
【００７９】
ユーザは、ネットワーク１２、１４を介してメッセージを伝送するか、または、携帯機器もしくはソフトウェアクライアント／エディタを用いてＡＰＩ１３もしくは２０を直接介してメッセージを伝送できる。メッセージはサーバー１１を通過する。
【００８０】
図２の全体的ダイアグラムは、システム１０の主要プロセス、すなわち拡散、選択および適応プロセスについて概要を説明している。
【００８１】
図示された例において、二つのグラフすなわち、ユーザ間の共通点（ａｆｆｉｎｉｔｉｅｓ）を測定する「ソーシャル」グラフ２４および「トピック」グラフ２３が実施されている。ユーザ１、２および３は、インターフェース２０を通してシステム１０にアクセスする。
【００８２】
ユーザ１からの各メッセージ２１は、ユーザノード２２により収集される。メッセージ２１は、まずはじめに、モジュールＰＰ１．．．ＰＰｎで構成されたプリプロセスツール２２１によって実施されるプリプロセス段階においてプリプロセス処理される。この例では、この段階で言語とトピックの識別が達成される。
【００８３】
第一の特性について、コンピュータツールは、プリプロセスモジュールＰＰ１内のメッセージから特性値を抽出して、統計学的方法を用いて考慮対象の各言語についてのペアリストを生成する。
【００８４】
メッセージを処理するために使用される特性は、以下のものであってよい：
・  メッセージが書かれている自然言語；
・  メッセージの送信日時；
・  メッセージのクラス、このメッセージがパブリックメッセージであるかプライベートメッセージであるか；
・  メッセージのソース：ユーザが本発明のシステム１０を使用したか、別のサービス例えば「Ｔｗｉｔｔｅｒ」、「Ｆｒｉｅｎｄｆｅｅｄ」または「Ｆａｃｅｂｏｏｋ」（図１中にネットワーク１２または１４として図示）を使用したか；
・  メッセージを送るのに用いられたインターフェース：より具体的には、ユーザがどのクライアントを使用したか、メインウェブサイト（図１中にウェブサーバー１７として図示）またはＡＰＩインターフェース（図１中にインターフェース１３および２０として図示）；
・  メッセージは別のメッセージに対する回答であるか、そして該当する場合、オリジナルメッセージの書き手；
・  メタデータ中に含まれているメッセージ送信者；
・  該当する場合、宣言されたメッセージ受信者；
・  該当する場合、メッセージ中で言及されているユーザ；
・  該当する場合、メッセージ中で言及されているトピック；
・  該当する場合、構文上の規約を用いて送信者ユーザにより特定されたタグ；
・  該当する場合、メッセージ中で言及されたＵＲＬ。
【００８５】
プリプロセス処理モジュールＰＰ１．．．ＰＰｎは、ユーザプロファイル２２２からの情報を接続２８５を通して使用し、メタデータでメッセージをエンリッチする。図示した例では、プリプロセスツールは、メッセージ２１がトピックＴおよびＴ’に関係しユーザ３に言及していることを判定した。メッセージは次にトピックグラフ２３を通って、それぞれトピックＴおよびＴ’に関係するトピックノード２３１および２３２を介して、およびソーシャルグラフ２４を通ってユーザ１に関係するユーザノード２４１を介して拡散される。
【００８６】
トピックグラフ２３を通って、メッセージ２１はトピックノード２３３に到達し、その後ユーザ２に関係するユーザノード２５に配信される。次に、メッセージは、対応する動的選択ファンクション２５３により処理される。選択ファンクションは、メッセージのメタデータから抽出された特性およびそれぞれ接続２８５ならびに２５４から得たユーザ１ならびに２のユーザプロファイル２２２ならびに２５２からの情報を使用する。選択ファンクションの結果に応じて、メッセージ２１は、この実施例で示されているようにユーザ２に転送されるかまたは転送されない。
【００８７】
同様に、メッセージ２１は、ソーシャルグラフ２４内の複数個のルートを通ってユーザ３のユーザノード２４３に達する。実際、有利には、所与の受信者ユーザノードが一つのメッセージを複数回受信する可能性がある。メッセージは動的選択ファンクション２６３により処理され、この実施例では、メッセージ２９０としてメタデータでエンリッチされてユーザ３に転送される。
【００８８】
ユーザノードは受信メッセージを蓄積し、受信者ユーザ２または３のプロファイル、メッセージのメタデータ内に含まれた送信者ユーザ１のプロファイルからの情報、特性値および、例えば；
−  特性：言語、トピック、コンタクトなど、
−  特性値：コード言語（英語：ｅｎ、フランス語：ｆｒ）、トピックコンセプト、コンタクトアイデンティティなど、
−  補足情報：宣言されたまたは推測された言語、統計学的信頼性加重、トピックコンセプト加重など、
のようなメッセージメタデータから抽出可能であるあらゆる情報に基づいて、選択ファンクションを計算することにより、ユーザに対しメッセージを配布するか否かを判定する。
【００８９】
選択ファンクションの最大化はこのとき、特性、メッセージおよびそのメタデータから抽出された特性値、そして特性値に加重する補足的情報の３つに依存することによって動的に達成される。例えば、「ユーザは、１０のスケール上で７．５という推定値で１．３の信頼性で『ジョギング』というトピックを扱うメッセージを好む」という情報は、｛‘‘ｊｏｇｇｉｎｇ’’，７．５，１．３｝として表わされる。
【００９０】
依存性は、コンピュータ計算ツールにより実現される。
【００９１】
このとき、適応選択ファンクションは次の三つの結果を有する：
・  メッセージは破棄され、再度受信された場合にも同様に破棄され、その結果、メッセージの配布を許可するような形でユーザプロファイルが更新されない限りユーザがそのメッセージを受信することはなくなる；
・  メッセージは一回だけ配信され、再度受信された場合には破棄される；
・  メッセージは保留され、再度受信された場合には、適応選択プロセスはそのメッセージの先行するインスタンスに含まれる特性値およびメタデータを考慮する。
【００９２】
このような動的選択ファンクションの有利な実施形態について、以下で図３を参照しながら開示する。
【００９３】
ユーザスペースを「Ｕｓ」とし、トピックスペースを「Ｔｓ」とすると、選択特性スペース「Ｅ」はＵｓ×Ｔｓで定義される。次の二つのタイプの選択ベクトルが実施される：
−  スペースＥ上で定義され、座標としてユーザ３の加重特性値に基づくユーザプロファイル３１の選択ベクトル「ｕ」；および
−  同じくスペースＥ上で定義され、座標として、ユーザ１が送信した前記メッセージ３４のメタデータからおよびユーザ１のユーザプロファイル３２から、プリプロセス処理モジュール３３を通して、抽出された特性に基づいているメッセージプロファイル３８の選択ベクトル「ｖ」。
【００９４】
ドット積「ｕ・ｖ」が次にスペースＥ上で定義され、範囲［０，１］内にあるような形で正規化される。
【００９５】
図３に示されている実施形態において、受信者３の選択ファンクション３０により使用される特性は、ユーザおよびトピックである。
【００９６】
例えば、Ａｌｉｃｅは送信者１であり、Ｂｏｂは潜在的受信者３であるとする。Ｂｏｂのプロファイル３１は、ｕ＝［｛ａｌｉｃｅ，０．８｝，｛ｊｏｇｇｉｎｇ，０．１｝］として加重特性「ｕ」により特徴づけされ、Ａｌｉｃｅのメッセージは、ｖ＝［｛Ａｌｉｃｅ，１．０｝，｛ｆｉｓｈｉｎｇ，１．０｝］として加重特性「ｖ」を用いてフィッシングに焦点があてられている。
【００９７】
メッセージの言語が、Ｂｏｂのプロファイル内のＢｏｂが理解する言語リスト内に無い場合、メッセージは予備的適合段階（ステップ３５）として無視される。
【００９８】
そうでない場合（ステップ３６）、ｕ・ｖ積は範囲［０，１］内の値ｐを有し「ｒ」が例えばｒ＝０．５などのこのような内積の基準値であるとして、
−  ｒ＜ｐである場合、メッセージは伝播される；
−  ｒ＞ｐである場合、メッセージはストアされる（待機状態）。
【００９９】
この実施例においては、ｐ＝０．８である。したがってＢｏｂは、メッセージ３９として、メタデータでエンリッチされたアリスのメッセージ３４を８０％の確率で受信する。
【０１００】
より精密なバージョンでは、選択ファンクションは他のパラメータ、すなわち動的に決定される各特性についての受信流量（ｉｎｃｏｍｉｎｇ  ｆｌｕｘ）および、メッセージのあらゆるインスタンス内に含まれた特性値およびメタデータを考慮に入れる。
【０１０１】
図２の全体的ダイアグラムにおいて、適応プロセスは、拡散プロセスのパラメータ、例えばノード間の接続２３４のアノテーション、および選択プロセスのパラメータ、例えばユーザノード上で選択ファンクションにより用いられる閾値を連続的に調整する。
【０１０２】
適応プロセスは同様に、メッセージがユーザに転送されるか否かにかかわらず、それぞれのユーザノード２２、２５および２６がメッセージを送受信する時点で、接続２８０、２８２、２８３、２２３、２８７、２６５を通してユーザプロファイル２２２、２５２および２６２内の情報を更新する。これらの修正は、ユーザのアクティビティの結果としてもたらされ、ユーザのためのメッセージのフィルタリングおよび選択そして間接的にはメッセージ拡散プロセスにおける変更を誘発する。
【０１０３】
メッセージ２１がユーザ２および／またはユーザ３に配信される場合、送信者ユーザ１は通知を受け、そのプロファイル２２２は適宜更新される。こうして、送信者は誰が実際にメッセージを受信したかを知ることができる。受信者ユーザ２および３のプロファイル２５２および２６２も同様に更新される。
【０１０４】
図２に記載されている実施例において、ユーザプロファイル２２２は次の情報を用いて更新される：
・  メッセージ２１の送信アクティビティからの情報、
・  メッセージ２１のコンテンツ自体、
・  言語およびトピックの識別など、メッセージ２１のプリプロセスモジュールにより生成されたメタデータ、
・  メッセージ２１の受信者。
【０１０５】
プロファイルの更新は、拡散グラフ２３および２４へと発送される。それらのグラフは、ユーザプロファイル２２２からの情報を使用してメッセージを配布し自らのトポロジーを修正する。
【０１０６】
例えば、ユーザが理解する言語、そのユーザと他のユーザとの関係、そのユーザのアクティビティおよび興味をもつトピック集合に関係するユーザに関する情報を含むユーザプロファイルは、同様に、ユーザが一つの言語を話す／理解すると宣言している場合や、ユーザが所与のメッセージのレートまたはそれに対する返信、メッセージに対して返信をすること、ブラックリストへの掲載または「友人」としての宣言を含めた別のユーザのレートまたはアノテーションなどのフィードバックをアクションとして提供する場合にも更新される。
【０１０７】
プロファイルは、例えば既存のソーシャルグラフ、ユーザが書き込んだテキスト、他のネットワーク上で送信されたメッセージなどから抽出された情報のような、他のソースからも更新される。
【０１０８】
他の実施形態
他の点に関して、ユーザプロファイルは同様に、送信メッセージの頻度、ユーザがメッセージを送信する時間帯、メッセージを送信し読むためにユーザが使用するインターフェース、メッセージの受信と応答発信との間の時間、他のユーザとの対話、他のネットワークから抽出されたデータ、ユーザが参加したディスカッションの数、送信メッセージまたは応答から抽出されたトピックの数などについての情報も含むことができる。この情報は、選択ファンクションによって使用される。
【０１０９】
メッセージが所与の言語で記されているものとして識別された場合、この言語でユーザがメッセージを送信したという情報をユーザのプロファイルに追加することができる。同様に、メッセージが特定のトピックに言及している場合、そのトピックに対する興味がユーザのプロファイルに追加される。
【０１１０】
別の実施形態において、ノードはＵｎｉｘ（登録商標）プロセスであり、ノード間の接続はＴＣＰまたはＵｎｉｘ（登録商標）ソケットにより実施される。
【０１１１】
別の実施形態において、特性ノードの内部状態は、これらのノードが接続されている各ユーザノードについての加重値を含む。ユーザが受信メッセージを肯定的に評価した場合、メッセージ中に言及されている特性値を表す特性ノードの内部状態は更新されて、これらのノードとユーザノードとの間のリンクの加重が増大される。こうして、ユーザがこの特性に関わるメッセージを受信する確率を上昇させることができる。
【０１１２】
別の実施形態では、ユーザがメッセージを肯定的に評価した場合、メッセージの送信者のプロファイルは、受信者ユーザがファンであることを記述する情報で増補させられ、場合によってはそのユーザからより多くのメッセージを受信する確率が増大する。
【０１１３】
別の実施形態では、ユーザがメッセージを肯定的にまたは否定的に評価した場合、そのノードの適応選択ファンクションは適宜修正される。
【０１１４】
別の実施形態においては、選択ファンクションは、メッセージを初めて受信する場合にのみ配信し、メッセージを保留することは決してない。
【０１１５】
別の実施形態において、選択ファンクションは、メッセージから抽出された特性値および受信者のプロファイルに基づいてメッセージの品質値を計算し、ランダム変数に品質値を乗じたものに基づいてメッセージを配信する。
【０１１６】
本発明は、記載された実施形態に限定されない。
【０１１７】
本システムは、アーラン−ＯＴＰフレームワークで実施されることが好ましいが、これのみにより実施されるわけではなく、ノードは数台のコンピュータ間に広がるアーランプロセスである。ユーザノードまたは特性ノードは同様に、一つ以上のアーランプロセスで構成され得る。特にアーラン−ＯＴＰ技術により可能となるように、本システムは非常に多くのノードを含む。
【０１１８】
メッセージは、複数個のインターフェースすなわち、例えばＰＤＡまたはスマートフォン上での専用クライアントアプリケーションとのモバイルインターフェース、Ｅメール、本システムがインターフェースされている別のソーシャルネットワークを通して送信可能である。
【０１１９】
メッセージから抽出された情報および受信者プロファイルを用いて、選択ファンクションは、受信者ユーザが使用したことも理解すると宣言したこともない言語で書かれたメッセージをフィルタリングする。
【符号の説明】
【０１２０】
１〜６    ユーザ
１０    メッセージ配信システム
１１    サーバー
１２、１４    ソーシャルネットワーク
１３    ＡＰＩウェブインターフェース
１５、１６    ＡＰＩウェブインターフェース
１７    ウェブサーバー
１８、１９    外部情報源
２０    ＡＰＩモバイルインターフェース
２１    メッセージ
２２、２５、２６    ユーザノード
２２１    プリプロセスツール
２２２、２５２、２６２    ユーザプロファイル
２３    トピックグラフ
２３１、２３２、２３３    トピックノード
２４    ソーシャルグラフ
２４１、２４３    ユーザノード
２５３、２６３    選択ファンクション
２９０    メッセージ
３０    選択ファンクション
３１、３２    ユーザプロファイル
３３    プリプロセス処理モジュール
３４、３９    メッセージ
３８    メッセージプロファイル
ＰＰ１〜ＰＰｎ    モジュール
Ｔ、Ｔ’    トピック
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１２１】
【特許文献１】国際公開第９３０７５６６号
【特許文献２】国際公開第２００９／０６５０５２号
【特許文献３】米国特許第７，０１３，２３８号明細書
【特許文献４】米国特許第７，２６９，５９０号明細書
【特許文献５】米国特許第５，８６７，７９９号明細書
【特許文献６】米国特許第５，５７７，０２８号明細書
【特許文献７】米国特許出願公開第２００５／０１７１９５４号明細書
【図１】
0005456890.tif 000002
【図２】
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【図３】
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