(57)【要約】      （修正有）【課題】イベントの“場の特徴量”を複数の要素から算定し、かつ当該算定値に基づいて当該イベントに親和度の高いユーザを抽出する親和度算定プログラム、及びこれを活用したユーザレコメンド装置ないしフィード配信装置並びにフィード表示制御装置を提供する。【解決手段】参加者を募集中のイベントに対するユーザの親和度を算定する親和度算定プログラムは、該イベントの場所、日時、発起人、対象者等から固定的に算定されるイベントプロパティ、該イベントの参加メンバーに応じて可変的に算定されるアフィニティパラメータ、該イベントの関与するアイテムに応じて可変的に算定されるインテレストパラメータに基づいて算定される場の特徴量と、ユーザのプロフィール、アフィニティ、インテレストの各属性値とのマッチ度合に基づいて親和度を算定する。【選択図】図１
2014078182.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
参加者を募集中のイベントに対するユーザの親和度を算定する親和度算定プログラムであって、
該イベントの場所、日時、発起人、対象者等から固定的に算定されるイベントプロパティ、
該イベントの参加メンバーに応じて可変的に算定されるアフィニティパラメータ、
該イベントの関与するアイテムに応じて可変的に算定されるインテレストパラメータ
に基づいて算定される場の特徴量と、
ユーザのプロフィール、アフィニティ、インテレストの各属性値とのマッチ度合に基づいて親和度を算定する、親和度算定プログラム。
【請求項２】
前記イベントのカテゴリごとに、前記親和度を算定するにあたっての前記イベントプロパティ、前記アフィニティパラメータ、前記インテレストパラメータの各指標の重みづけを規定する重みづけ補正手段を備えたことを特徴とする、
請求項１に記載の親和度算定プログラム。
【請求項３】
請求項１又は請求項２のいずれか１に記載の親和度算定プログラムを含む親和度算定手段と、
前記親和度算定手段により算定される所定のイベントとユーザとの親和度に応じて、該イベントへの招待を行うユーザの序列を生成するユーザ序列生成手段と、
前記生成されたユーザの序列にしたがって招待するユーザのレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成手段と
を備えたことを特徴とする、親和度反映型ユーザレコメンド装置。
【請求項４】
請求項１又は請求項２のいずれか１に記載の親和度算定プログラムを含む親和度算定手段と、
前記親和度算定手段により算定される所定のイベントとユーザとの親和度に応じて、該イベントへの招待を行うユーザの序列を生成するユーザ序列生成手段と、
前記生成されたユーザの序列が所定レベル以上のユーザに対して、序列のレベルに応じた表示態様のフィード配信を行うフィード配信手段と
を備えたことを特徴とする、親和度反映型フィード配信装置。
【請求項５】
各ユーザに配信されるフィードに関する情報を記憶するフィード情報記憶手段と、
請求項１又は請求項２に記載の親和度算定プログラムを含む親和度算定手段と、
少なくとも前記親和度算定手段により算定される所定のイベントとユーザとの親和度に応じて、当該イベントに関するフィードの序列レベルを算定するフィード序列レベル算定手段と、を有するフィード表示制御装置であって、
前記親和度算定手段及び前記序列レベル算定手段は、新たなフィード生成にあたって、当該フィードの原因となるイベント情報の各ユーザとの親和度を算定するとともに前記フィード情報記憶手段に記憶された各フィードの親和度及び序列レベルにつき所定の再計算を行い、前記再計算された親和度及び序列レベルに基づきフィードの表示序列制御を行うことを特徴とする親和度反映型フィード表示制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特にＳＮＳ（ソーシャルネットワーキングサービス）などの人と人とのつながりを促進するサービスにおいて有効な、場の特徴量に応じた、イベントとユーザとの親和度を算定プログラム、及び親和度反映型ユーザレコメンド装置並びに親和度反映型フィード表示制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ソーシャルネットワーキングサービス（以下「ＳＮＳ」という。）と呼ばれる、人と人とのつながりを促進・サポートするコミュニティ型の会員制サービスが知られている。ＳＮＳでは、自分のプロフィールや写真を会員に公開する機能や、特定の友人のみに公開範囲を制限できる日記機能、趣味や地域などテーマを決めて掲示板などで交流できるコミュニティ機能等のサービスがインターネット上で利用できる点に特色がある。こうしたＳＮＳの一つとして非特許文献１に開示されるウェブサイトが知られている。
【０００３】
同サービスにおいては種々のサービスメニューが存在する。例えば図９に示すように、会員がサービスにログインすると表示されるトップページにおいては、自らが同サービス内で行うことができるアクティビティのリスト９１と、フィード欄９２に、他の会員のアクティビティに起因して配信されるリンク付きの通知、すなわち「フィード」とが表示される。ある会員が自己の日々の出来事を「日記」のコンテンツとして投稿すると、投稿された旨がリンク付きのフィードとして他の会員に配信される。投稿可能なコンテンツとしては「日記」の他に「カレンダー（予定）」「フォト」など種々のバリエーションが存在する。投稿する会員は、自己の投稿するコンテンツが公開される範囲を個々の投稿毎又はコンテンツ毎に設定することができる。設定の仕方としては、例えば「全員に公開」「友人まで公開」「友人の友人まで公開」のように適宜設定可能である。「友人」には会員同士が相互に承認することで設定される。また「友人」の中でも複数の階層を設定することができる。
【０００４】
各種コンテンツが投稿されると、公開対象となっている会員のうち当該投稿した会員と所定の関係性を有している他の会員に対して、当該投稿がなされた旨のフィードが配信される。フィードを受領した会員はこれに付されたリンクを介して投稿されたコンテンツを閲覧することができる。閲覧後、当該投稿に対するコメントを付す等のリアクションをすることにより会員相互のコミュニケーションの深化を図ることができる。
【０００５】
また他のメニューとして、「コミュニティ」機能が挙げられる。これは、特定のテーマに沿った掲示板ページにおいて会員が投稿したり、他の会員の投稿を閲覧することで情報の交換を行うことができるものである。こうした「コミュニティ」機能への投稿も、そのリンク付きのフィードが会員のトップページその他頻繁に閲覧するページに表示され、会員はそのリンクを開くことで投稿内容を閲覧することができ、自ら投稿することもできる。
【０００６】
あるいは、「コミュニティ」機能のように半永続的に設置されるページとは異なり、特定の企画（例えばあるユーザの誕生会、テニスの練習会、プログラミングに関する勉強会）について参加者を募り、また参加者相互の連絡や情報交換を容易にする「イベント」機能もメニューとして提供されうる。「イベント」は、それ自体で一つのメニューとして独立していても良く、例えば「カレンダー」で入力する項目の一形態として記録されても良く、要はサービス内における呼称は問わない。一のユーザが企画のコンセプト、日時、場所などの企画の要件を定義し、これに企画者（発起人）が他のユーザを招待し、或いは招待されたユーザが更に他のユーザを更に招待することで複数のユーザが体験をオンライン／オフラインのいずれか或いはその両方で共有するものであれば含まれる。
【０００７】
「イベント」の発起人や参加予定のユーザがＳＮＳ上で他のユーザに参加を呼びかける際、往々にして自己と親密な関係にある他のユーザであって容易に想起しうる者に対して呼びかけが行われるのみとなってしまい、その「イベント」によりふさわしいユーザに情報が伝達されないことがある。そのため、ネットワーキングサービス上での新たな繋がりの機会が無意識に損失されている。とはいえ、他のユーザにとって関心の高くない「イベント」に関する招待メッセージやフィードが増大することはサービスそのものへの煩わしさを助長することとなりユーザサティスファクションの低下につながる。つまり、その「イベント」に対する親和度の高いユーザを、当該「イベント」に関与するユーザが有するソーシャルグラフを基調としつつ選別する機能が提供されれば、こうした問題は解決される。
【０００８】
このような、サービスのユーザに対して提示される情報を最適化する、或いは適切なレコメンドを行う、といった技術的提案は、これまでも行われてきている。例えば特許文献１においては、コンピュータネットワークを介して提示される情報の最適化方法として、複数の情報を提供する第１サイトの情報を提示するための第１サイト情報提示スペースを第２サイトの表示画面上に設け、第１サイトの複数の情報から情報を選択し、選択した情報を第２サイト上の第１サイト情報提示スペースに提示するステップと、第２サイトの複数の閲覧者の第１サイト情報提示スペース上の情報に関する行動履歴を取得し、この行動履歴を用いて、第２サイト固有のレコメンドルールを作成し、第２サイト固有のレコメンドルールに基づいて第２サイト上の第１サイト情報提示スペースに提示される第１サイト情報を選択して更新するステップと、第２サイトの特定の閲覧者の第１サイト情報提示スペース上の情報に関する行動履歴を取得し、この行動履歴を用いて特定の閲覧者固有のレコメンドルールを作成し、特定の閲覧者固有のレコメンドルールに基づいて第２サイト上の第１サイト情報提示スペースに提示される第１サイト情報を選択して更新するステップとを備えたコンピュータネットワークを用いた提示情報の最適化方法が提示されている。あるいは特許文献２には、あるアイテムに関するレコメンドを行う際に、日々発生する種々の行動ログを反映させたレコメンドを行うレコメンド装置として、ユーザの複数種類の行動ログに基づいて、特定の種類のアイテムに関するレコメンドを行うレコメンド装置であって、ユーザ毎に、前記アイテムに関するレコメンドでの使用に適した行動ログ種別とレコメンド手法とからなるレコメンドパターンを格納したレコメンドパターン格納手段と、前記レコメンドパターン格納手段から、レコメンド対象のユーザに対応するレコメンドパターンを取得し、当該レコメンドパターンにおける行動ログ種別の行動ログを、前記複数種類の行動ログを格納したログ格納手段から抽出するログ抽出手段と、前記ログ抽出手段により抽出された行動ログに基づいて、前記レコメンドパターンにおけるレコメンド手法を用いて前記アイテムに関するレコメンド処理を行うレコメンド処理手段とを備えたことを特徴とするレコメンド装置が提案されている。
【０００９】
また、グループメンバーのスケジュールの管理ないし調整という観点からは、特許文献３ないし特許文献４に記載のように、個人が自分と関連するメンバーのスケジュールを入力できるスケジュール管理システムや、指定日時における指定ユーザの予定情報の優先度により指定ユーザ全体の参加可能性を把握しスケジュール調整を容易化するスケジュール管理システムが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２０１１−  ３９９０９
【特許文献２】特開２０１２−  １４６５９
【特許文献３】特開平８−５５１５８
【特許文献４】特許４２３４４０８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかし、特許文献１に開示の最適化方法は、初回のユーザに対する最適化には優れているが、時々刻々と変化するイベントのメンバーやスペックに対応した適時に最適化された提示情報の最適化はなされない。特にユーザ間の親密度（アフィニティ）もまた時々刻々と変化するものであり、こうしたなかユーザが当該イベントに対して有している親和度を算定する手段を提示するには至っていない。特許文献２においては、日々発生する行動ログに基づいたレコメンドは行うものの、イベントそのものを特徴づける基本パラメータ、参加メンバー、イベントに関連するアイテム等を動的に反映させた“場の特徴量”を算定し、かつその算定結果に基づいて当該イベントに対する親和度の高いユーザを選定する手法については提示されていない。また、特許文献３ないし特許文献４においては、他人によるスケジュールの管理、或いは優先度とともにそれを提示する構成については言及されているものの、提示を受けるユーザにとってのそのイベントの位置づけ、という観点からの序列化には何らの言及はない。
【００１２】
そこで本発明は、特にネットワーキングサービスにおいて提供される「イベント」機能において、当該イベントの“場の特徴量”を複数の要素から算定し、かつ当該算定値に基づいて当該イベントに親和度の高いユーザを抽出する親和度算定プログラム、及びこれを活用したユーザレコメンド装置ないしフィード配信装置並びにフィード表示制御装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記課題を解決すべく、本発明にかかる広告表示制御プログラムは以下の構成を備える。
（１）参加者を募集中のイベントに対するユーザの親和度を算定する親和度算定プログラムであって、該イベントの場所、日時、発起人、対象者等から固定的に算定されるイベントプロパティ、該イベントの参加メンバーに応じて可変的に算定されるアフィニティパラメータ、該イベントの関与するアイテムに応じて可変的に算定されるインテレストパラメータに基づいて算定される場の特徴量と、ユーザのプロフィール、アフィニティ、インテレストの各属性値とのマッチ度合に基づいて親和度を算定する、親和度算定プログラム（請求項１）。
【００１４】
（２）前記イベントのカテゴリごとに、前記親和度を算定するにあたっての前記イベントプロパティ、前記アフィニティパラメータ、前記インテレストパラメータの各指標の重みづけを規定する重みづけ補正手段を備えたことを特徴とする、（１）に記載の親和度算定プログラム（請求項２）。
【００１５】
（３）（１）又は（２）のいずれか１に記載の親和度算定プログラムを含む親和度算定手段と、前記親和度算定手段により算定される所定のイベントとユーザとの親和度に応じて、該イベントへの招待を行うユーザの序列を生成するユーザ序列生成手段と、前記生成されたユーザの序列にしたがって招待するユーザのレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成手段とを備えたことを特徴とする、親和度反映型ユーザレコメンド装置（請求項３）。
【００１６】
（４）（１）又は（２）のいずれか１に記載の親和度算定プログラムを含む親和度算定手段と、前記親和度算定手段により算定される所定のイベントとユーザとの親和度に応じて、該イベントへの招待を行うユーザの序列を生成するユーザ序列生成手段と、前記生成されたユーザの序列が所定レベル以上のユーザに対して、序列のレベルに応じた表示態様のフィード配信を行うフィード配信手段とを備えたことを特徴とする、親和度反映型フィード配信装置（請求項４）。
【００１７】
（５）各ユーザに配信されるフィードに関する情報を記憶するフィード情報記憶手段と、（１）（２）に記載の親和度算定プログラムを含む親和度算定手段と、少なくとも前記親和度算定手段により算定される所定のイベントとユーザとの親和度に応じて、当該イベントに関するフィードの序列レベルを算定するフィード序列レベル算定手段と、を有するフィード表示制御装置であって、前記親和度算定手段及び前記序列レベル算定手段は、新たなフィード生成にあたって、当該フィードの原因となるイベント情報の各ユーザとの親和度を算定するとともに前記フィード情報記憶手段に記憶された各フィードの親和度及び序列レベルにつき所定の再計算を行い、前記再計算された親和度及び序列レベルに基づきフィードの表示序列制御を行うことを特徴とする親和度反映型フィード表示制御装置（請求項５）。
【００１８】
なお本発明において、
「イベント」とは、一のユーザが企画のコンセプト、日時、場所などの企画の要件を定義し、これに企画者（発起人）が他のユーザを招待し、或いは招待されたユーザが更に他のユーザを更に招待することで複数のユーザが体験をオンライン／オフラインのいずれか或いはその両方で共有するものをいい、サービス内での呼称は問わない。「ユーザ」は、典型的にはネットワーキングサービスの会員があてはまるが、必ずしもＳＮＳの形態を有している必要はなく、短期的に参加可能な企画サイトの会員であってもよい。
【００１９】
「親和度」とは、一のイベントに対して一のユーザが参加を促されるにふさわしい属性、興味、ソーシャルグラフを有しているかの指標として定義されうる。本発明においては、「親和度」は、そのイベントの「場の特徴量」と当該一のユーザの属性値とのマッチ度合に基づいて算定される。「場の特徴量」は、当該一のイベントの開催場所、日時、発起人、想定されている参加者プロフィールなどの基本パラメータである「イベントプロパティ」、現に当該イベントにエントリしているユーザ群に基づき測定される変数である「アフィニティパラメータ」、当該イベントにおける参加ユーザ以外の可変的な要素に基づき測定される変数である「インテレストパラメータ」の各要素に基づいて算定される。
【００２０】
「アフィニティパラメータ」は、メンバーが新たに参加することにより変化する。その結果当該イベントの「場の特徴量」も変化していく。「インテレストパラメータ」は、典型的には“特定のユーザに対してプレゼントを贈ろう”というイベントにおいて、参加した各ユーザが贈ったもの（オンラインのデジタルコンテンツであるとオフラインの実物であるとを問わない）が累積的に記録されていき、これに応じて変化していく。その結果当該イベントの「場の特徴量」も変化していく。
【００２１】
さらに、一口に「イベント」といっても、その性質は種々異なる。具体的には、特定のユーザの誕生会のイベントである場合、当該特定のユーザとの親密度が重視されるべきである。またテニスの練習会のイベントである場合、そのイベントへの参加が想定されるユーザとしては開催予定日時や場所が都合の良いユーザであるから、こうした基本パラメータがより重視されるべきである。あるいは、特定のトピックスの講演のイベントであれば、日時や場所ももちろんではあるものの、当該トピックスへの関心の有無や高低がより重要となる。そこで、本発明の一実施形態としては、上述のイベントプロパティ、アフィニティパラメータ、インテレストパラメータの各指標の参照度合いの軽重につき、カテゴリに応じた重みづけの差異をつける「重みづけ補正手段」を備えることができる。これは具体的には、親和度を算定するにあたっての各指標の軽重を定義したイベントバランサテーブルを参照する構成とすることが考えられる。
【００２２】
上述のような親和度算定プログラムに基づいて得られる親和度のサービスへの適用例として、当該イベントへの招待ユーザの序列を生成し、その序列に従って、例えば親和度の高い順に、或いは所定の親和度以上のユーザを、招待候補のユーザとして提示するレコメンド情報を生成することが考えられる。これにより、発起人或いは参加済みユーザの個人的記憶に基づいた招待ユーザの選定よりも的確に当該イベントにふさわしいユーザが提示され、ユーザにとってはより自分に適したイベントの情報を得ることができ、イベントもより適切なユーザが多く参加する可能性が高まり、ネットワーキングサービスとしての交流機会の増大につながる。
【００２３】
或いは、親和度のサービスへの他の適用例として、親和度に基づいたユーザ序列付与を行った上で、一定以上の親和度のユーザに対して当該イベントに関するフィードを生成し配信することが考えられる。これにより、当該イベントに適したユーザに当該イベントの情報が伝わる可能性が上がり、該ユーザ、イベント双方にとってサービス自体の価値が向上する。ここで「フィード配信」とは、例えば「ユーザＡの誕生会のお知らせ」といった情報であって、ユーザのログイン後画面に表示されるものをいう。その表示態様につき、当該ユーザの序列レベルに応じて表示態様、例えば文字の大小や色彩、太細やフィードエリアの広狭など、に差を設けるようにすることもできる。
【００２４】
更には、ユーザの序列とは別にフィードそのものに序列を設定し、その序列に応じた表示制御を行うこともできる。この場合、新たなフィードを受信する毎にフィードの序列を再計算し、フィード相互の表示態様の優劣を制御することもできる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、イベントとユーザとの間の親和度を動的に把握することが可能となるから、イベントへの参加者の追加やインテレストの変更の都度当該イベントにより適したユーザが算定されることとなる。これにより、例えば、発起人或いは参加済みユーザの個人的記憶に基づいた招待ユーザの選定よりも的確に当該イベントにふさわしいユーザが提示され、ユーザにとってはより自分に適したイベントの情報を得ることができ、イベントもより適切なユーザが多く参加する可能性が高まり、ネットワーキングサービスとしての交流機会の増大につながる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明に係る親和度算定プログラムにおけるイベントとユーザとの親和度（ＡＲ）を算定する手順を示す模式図である。
【図２】本発明に係る親和度算定プログラムにおける重みづけ補正テーブルの一例を示す表である。
【図３】親和度（ＡＲ）に基づいたユーザレコメンドを生成するステップを示すフローである。
【図４】親和度（ＡＲ）に基づいたフィード配信を行うステップを示すフローである。
【図５】他の実施例における、一のユーザに新たなフィードが配信される際の表示序列制御のステップを示すフローである。
【図６】一のユーザにおけるフィード序列（ＦＬ）テーブルの一例を示す模式図である。
【図７】フィード序列（ＦＬ）を決定するテーブルの一例を示す模式図である。
【図８】フィード序列（ＦＬ）とフィードの表示態様との対応関係の一例を示す模式図である。
【図９】ＳＮＳサービスのトップページのスクリーンショットの一例を示す図である。
【図１０】ＳＮＳサービスに組み込まれた本発明に係る親和度算定プログラムがインストールされたサーバを含むネットワーク構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、図面を参照しつつ本発明について詳細を説明する。なお以下に挙げる実施例はあくまで本発明を具現化した一例に過ぎず、これに限定する趣旨ではない。
【００２８】
図１は、本発明に係る親和度算定プログラムにおけるイベントとユーザとの親和度（ＡＲ）を算定する手順を示す模式図である。親和度算定エンジン１０は本発明に係る親和度算定プログラムがハードウェアにインストールされこれと協働することにより機能する。インストールされるハードウェアはネットワークを介して他のノード、例えばＳＮＳサーバやネットワークを介してＳＮＳサービスに参加するユーザのユーザ端末と通信する機能、通信により得た入力データに基づき後述する演算処理を行い、出力結果を他のノードに送信する機能を有していればよく、典型的にはネットワークサーバが想定される。図１０にＳＮＳサービスに組み込まれた本発明に係る親和度算定プログラムがインストールされたサーバを含むネットワーク構成図を例示する。
【００２９】
ＳＮＳサーバ１１０は、ネットワーク１２０を介して複数のユーザＰＣ１３０、及び複数のユーザ携帯端末１６０（以下両者を合わせ「各ユーザ端末」ということがある。）と接続され、情報の授受を行う。ユーザ携帯端末１６０は、基地局１５０に無線により接続して、ゲートウェイ等のネットワーク機器１４０を介してネットワーク１２０に接続される。ＳＮＳのサービス提供を受けるにあたって、ユーザ携帯端末１６０では必要に応じ予めアプリケーションの提供を受けインストールする。
【００３０】
ＳＮＳサーバ１１０は、各ユーザの属性情報、アクティビティ情報、ユーザ同士の関係性（ソーシャルグラフ）に関する情報を記録する。記録された情報に基づき、各ユーザ端末からの要求に応じて各ユーザのトップ画面を生成し送信する。サービス内におけるユーザのログ、すなわちユーザの閲覧したサービス内のページ、付与したコメントやフラグ、新たなページの生成、他のユーザとのコミュニケーション、はＳＮＳサーバ１１０に記録される。記録された情報には当該ユーザとの関係性に応じたアクセシビリティが設定されており、他のユーザの閲覧可否はそのアクセシビリティに応じて判断され、当該他のユーザの画面表示に反映される。
【００３１】
所定の関係性にある他のユーザのアクティビティが発生したことを、ユーザは、自己のトップページに表示されるフィードにより知り得る。一のユーザが自己のトップページ表示を要求すると、当該一のユーザと関係性のある他のユーザのアクティビティに関する情報が検索され、当該アクティビティに応じたフィードが生成される。フィードの生成契機は自己のトップページ閲覧要求に限らず、例えば当該他のユーザのアクティビティ発生を受け、当該他のユーザから見て所定の関係性にある他のユーザに対しフィードが送信されるよう構成しても良い。
【００３２】
上記のように、各ユーザのアクティビティに基づくフィードは、基本的に当該ユーザのソーシャルグラフに依存して配信される。換言すれば、フィードの到達領域はユーザのソーシャルグラフ（ユーザから見た特定の関係性の連鎖による広がりを含む）により外延が限られることとなる。これに対し、イベントは、サービス内のアフィニティに限って告知されることが必ずしも合理的でない場面もある。そうした観点から、変動し得るイベントの固有値である場の特徴量を規定し、これと各ユーザの情報とのマッチングを行う親和度算定サーバ１７０は有効に機能し得る。
【００３３】
親和度算定サーバ１７０には、本発明にかかる親和度算定プログラムがインストールされている。親和度算定サーバ１７０は、一のユーザにより投稿されたイベント記事情報がＳＮＳサーバ１１０に記録されたことを受け、当該イベント記事情報をＳＮＳサーバ１１０から受信し、場の特徴量（ＦＱ）の算定を行う。
【００３４】
ここで場の特徴量について説明する。イベント情報２０に関する要素は、基本的な属性事項（開催日時、開催場所、予定されている開催期間など）、発起人（或いは責任者）及び参加予定者、そしてそのイベントの性格を特徴づける興味関心事項、の各要素に便宜的に分解し得る。これらの要素は、他のユーザがそのイベントに参加するか否かを検討するにあたってそれぞれ異なる観点で影響を与える要素である。本発明では、基本的な属性事項に関する要素を「イベントプロパティ（ＥＰ）」、発起人（或いは責任者）及び参加予定者に関する要素を「アフィニティパラメータ（ＡＰ）」、イベントの興味関心事項に関する要素を「インテレストパラメータ（ＩＰ）」として各々数値化し、その総量を場の特徴量３０として把握、各ユーザとのマッチ度合の算定に用いることとしている。
【００３５】
なお、ここでいう数値化は単に定量化することに限られない。例えばイベントプロパティに関して言えば、「場所」「日時」「開催期間」の各要素を一次元化するのではなく、各々を監視するパラメータとして把握することを意味する。
【００３６】
一方、ユーザ情報４０も、当該ユーザの属性（住所、年齢、性別、所属など）に関するプロフィール情報４１、当該ユーザがサービス内で形成しているソーシャルグラフに関するアフィニティ情報４２、当該ユーザの自己紹介文やアクティビティログ等から把握し得る興味関心事項に関するインテレスト情報４３の各要素として把握可能である。
【００３７】
イベント情報が投稿されると、イベントプロパティ２１、アフィニティパラメータ２２、インテレストパラメータ２３により算定される場の特徴量３０と、ユーザ情報４０とのマッチングが行われ、当該イベントとユーザとの親和度ＡＲが算定される。算定は、イベントプロパティ２１とプロフィール情報４１とを対比するイベント／プロフィールマッチング１１、アフィニティパラメータ（ＡＰ）２２とアフィニティ情報４２とを対比するアフィニティマッチング１２、インテレストパラメータ（ＩＰ）２３とインテレスト情報４３とを対比するインテレストマッチング１３、及び各マッチングにより得られた結果の重みづけ補正を行うバランサ１４との各作用により行う。イベント／プロフィールマッチング１１、アフィニティマッチング１２、インテレストマッチング１３、およびバランサ１４の算定テーブル（図示しない）は、親和度算定テーブルＤＢ１７１（図１０参照）に格納されている。
【００３８】
イベント／プロフィールマッチング１１は、イベントの開催場所とユーザの住所との距離、開催日時・期間におけるユーザのスケジュールを参照し、当該ユーザの当該イベントへの参加しやすさを数値化する。アフィニティマッチング１２は、イベントの発起人又は責任者、及び参加表明しているユーザと、対比対象となっているユーザのソーシャルグラフとの一致度を数値化する。当該ユーザのソーシャルグラフに属するユーザが発起人であったり、或いは多くのユーザが参加表明している場合、アフィニティマッチング１２は高く評価される。インテレストマッチング１３は、イベントの内容、例えば勉強会のイベントである場合にその内容や難易度、或いはアーティストのライブイベントである場合、そのアーティスト名と、対比対象となっているユーザのアクティビティログに含まれる興味関心事項に関する文字情報との一致度を数値化する。
【００３９】
従って、種々の契機に基づいて場の特徴量は再計算され得る。例えばイベントに新たなユーザが参加表明した場合、アフィニティパラメータ（ＡＰ）が変動することにより場の特徴量も変動する。或いは、イベントが多くのユーザで一のユーザにプレゼントを贈るという内容である場合、新たな意見の追加、或いは詰め合わせギフトであれば現実に予約購入されたプレゼントの追加により全体としてのプレゼントの傾向に変動が生じることからインテレストパラメータ（ＩＰ）が変動し、場の特徴量も変動する。或いは、イベントプロパティ（ＥＰ）は原則的には不変値であるが、イベントの開催要領、例えば開催会場に変更があった場合、イベントプロパティ（ＥＰ）も変動し得る。
【００４０】
ところで、上記各マッチングの結果のうちいずれがより重きを置かれるかは、そのイベントの性質による。例えばイベントが誕生会である場合、参加メンバーが重要であるからアフィニティマッチング１２の一致度がより重視されるべきであるのに対し、テニス練習会は開催場所や日時が重要であるからイベント／プロフィールマッチング１１の数値がより重視されるべきである。或いはＩＴ勉強会であればその内容が重要であるから、インテレストマッチング１３の一致度がより重視されるべきといえる。こうした観点から、親和度算定プログラム１０には各マッチングの重みづけ補正を行うバランサ１４を備えることができる。
【００４１】
図２は、各要素の重みづけ補正手段であるバランサ１４の重みづけ補正テーブルの一例を示す表である。図示するように、各イベントはその種類に応じて各要素の重みづけが異なる。例えば「誕生会」イベントや「同窓会」イベントではアフィニティが各ユーザにとって当該イベントに参加するか否かの要素として大きく影響する可能性が高く、親和度（ＡＲ）算定にあたっても大きく評価される。一方テニスの練習会はむしろその開催場所や時間によって参加の是否が判断されるケースが多い。従ってイベントパラメータ（ＥＰ）についてより重く評価されるよう設定されている。なおイベント種類は、発起人がイベント情報を入力する際に既存の選択肢からカテゴリを選択するよう構成することができる。
【００４２】
このように、親和度算定サーバ１７０は、イベント情報２０とユーザ情報４０とを区々要素ごとに対比を行い、親和度（ＡＲ）を算定する。なお図示において各サーバ（ＳＮＳサーバ１１０、親和度算定サーバ１７０）はおのおの別異のノードとして記載されているが、物理的には同一の機械装置として構成されていてもよい。
【００４３】
次に図３を用いて、親和度（ＡＲ）に基づいたユーザレコメンドを生成するステップを説明する。親和度算定サーバ１７０は算定契機が生じたことを受けて場の特徴量３０を算定する（ステップＳ３０１）。次に、場の特徴量３０と各ユーザのユーザ情報４０とを要素ごとに対比し、親和度（ＡＲ）の算定を行う。ここで親和度（ＡＲ）が算定されるユーザの外延を画定すべく、各要素における各マッチング（イベント／プロフィールマッチング１１、アフィニティマッチング１２、インテレストマッチング１３）における下限値を設定しておき、各マッチングのいずれかにおいて下限値をクリアするユーザについてのみ親和度（ＡＲ）を算定するよう構成してもよい。
【００４４】
かくして親和度（ＡＲ）がユーザ毎に算定される（ステップＳ３０２）。親和度算定サーバ１７０は親和度に基づいたユーザ序列を生成する（ステップＳ３０３）。生成されたユーザ序列に基づいて、算定トリガに応じたユーザに対して提示されるユーザレコメンドが生成される。算定トリガが新たなイベント情報の投稿である場合、その発起人に対し、イベントへの招待を行う候補ユーザリストとしてユーザレコメンドが生成される。また算定トリガが新たなユーザの参加表明である場合、当該ユーザに対し、更に招待する候補ユーザリストとしてユーザレコメンドが生成される（ステップＳ３０４）。
【００４５】
次に図４を用いて、親和度（ＡＲ）に基づいたフィード生成を行うステップを説明する。親和度算定サーバ１７０は算定契機が生じたことを受けて場の特徴量３０を算定する（ステップＳ４０１）。次に、場の特徴量３０と各ユーザのユーザ情報４０とを要素ごとに対比し、親和度（ＡＲ）の算定を行う。ここで親和度（ＡＲ）が算定されるユーザの外延を画定すべく、各要素における各マッチング（イベント／プロフィールマッチング１１、アフィニティマッチング１２、インテレストマッチング１３）における下限値を設定しておき、各マッチングのいずれかにおいて下限値をクリアするユーザについてのみ親和度（ＡＲ）を算定するよう構成してもよい。
【００４６】
かくして親和度（ＡＲ）がユーザ毎に算定される（ステップＳ４０２）。算定された親和度に基づき、そのイベントへの招待に関するフィードの表示態様が選択される（ステップＳ４０３）。フィードの表示態様のバリエーションとしては、表示位置の上位固定、写真入りフィード、フィードの太枠強調、太字によるフィード表示、着色文字によるフィード表示、フィード背景の着色など種々考えられる。要は親和度が高いものほど当該ユーザに認識されやすい態様で表示されるよう構成すればよい。こうした表示態様選択が行われたのち、生成されたフィードが配信され、選択された表示態様に基づいて表示される（ステップＳ４０４）。
【００４７】
算定された親和度（ＡＲ）は、直接的にはイベント情報２０とユーザ情報４０との関係性を示す指標であるが、上述のようにイベント情報２０に関するフィードがその親和度（ＡＲ）に応じて表示制御される構成にあっては、生成された各フィードの表示態様を決定する他の要素との関連性を反映させたフィードそのものの序列、すなわちフィード序列（ＦＬ）を決定する要素の一つとして位置づけられる。そこで以下では図５ないし図８、および図１０を用いて、親和度（ＡＲ）を反映させたフィード表示序列制御の例につき説明する。なお既述の実施例と共通する構成については同一の符号を用い、その説明は省略する。
【００４８】
図５は、本発明の別の実施例における、一のユーザに新たなフィードが配信される際のフィードの表示序列制御のステップを示すフローである。先に述べた実施例同様、イベント情報２０の投稿や新たな参加表明ユーザの登録など親和度（ＡＲ）算定のトリガが発生すると、イベント情報２０に関する場の特徴量３０の算定が行われる（ステップＳ５０１）。これと各ユーザのユーザ情報４０とのマッチングが行われ、親和度（ＡＲ）が算定されるとともに、この親和度に基づき新たに生成されるフィードのフィード序列（ＦＬ）初期値が算定される（ステップＳ５０２）。次に当該フィードの配信先ユーザごとに保存されているフィード情報の親和度（ＡＲ）および、フィード序列（ＦＬ）が再計算される（ステップＳ５０３）。
【００４９】
図６は、配信先ユーザごとに親和度算定サーバ１７０内のユーザごとフィードＤＢ１７２（図１０参照）に保存されているフィード情報を示す表である。また図７は親和度算定サーバ１７０内の表示序列決定テーブルＤＢ１７３に保存されている表示序列決定テーブルを示す表である。また図８は表示序列（ＦＬ）に応じた表示対応の一例を示す表である。
【００５０】
親和度算定サーバ１７０は、ユーザごとの表示フィード情報を保有している。図６にあるように、各フィードのフィードＩＤ、当該フィードのトリガとなっているイベントのイベントＩＤ、当該イベントと当該ユーザとの親和度（ＡＲ）、フィード生成時刻（ｔ１）が一の情報として関連付けられ、これらの情報、および当該ユーザの表示予定の総フィード数（ｎ）とに基づいてフィード序列（ＦＬ）が決定される。
【００５１】
図７は、フィード序列（ＦＬ）決定テーブルの一例を示したものである。この表にあるように、当該ユーザの総フィード数（ｎ）が少ないほど、また親和度（ＡＲ）が高いほど、そしてフィード生成時刻（ｔ１）と更新時刻（ｔ０）の差分から算出される、フィード生成からの経過時間（ｔ２）が短いほど、フィード序列（ＦＬ）は上位に判定される。例えば、当初生成時から３日経過した親和度６０のフィードは、総フィード数が１０以下の場合フィード序列は「Ｓ」だが、総フィード数が１０を超え２０以下の場合は「Ｂ」となる。また総フィード数が１０以下の場合にあって、親和度６０のフィードは、当初生成時から４日目まではフィード序列は「Ｓ」だが、５日目以降は「Ａ」に下がる。また当初生成時の親和度が低くても、その後当該ユーザのソーシャルグラフに属するユーザが多数参加表明すればアフィニティパラメータ（ＡＰ）が向上し、結果として親和度（ＡＲ）も向上するからフィード序列も上位に書き換えられることとなる。
【００５２】
このようにテーブルを構成することにより、当該ユーザにとってより親和度の高いイベントのフィードが上位かつ目立つように表示される一方、総フィード数の増加、或いは当初生成時からの時間の経過によりニュースバリューが低下したフィードは下位に表示されるようになり、更には所定条件以下のイベントのフィードについては非表示となることにより表示されるフィードの新陳代謝が促され、常にフレッシュでユーザにとって関心度合いの高いと考えられるイベントのフィードが序列にしたがって表示されるサービスを実現することが可能となる。
【００５３】
図５に戻り、かくして再計算された親和度（ＡＲ）、フィード序列（ＦＬ）はフィードＤＢ１７２に上書き保存され（ステップＳ５０４）、新たなフィード序列（ＦＬ）に基づくフィード表示制御情報が行われる（ステップＳ５０５）。
【００５４】
図８は、フィード序列に応じた表示態様の対応の一例を示したものである。フィード序列が上位に属するものほど当該ユーザにとって認識しやすい、目立つ態様での表示方法が選択されることにより、ユーザにとってもより適切なイベントに参加する機会が増えることとなる一方、イベントとしても単に既存のソーシャルグラフのみに依存しない形での参加者拡大を行うことができるため、これまで交流のなかったユーザ同士の交流の機会を創出することができ、結果としてユーザにとってのサービス価値が向上する。
【産業上の利用可能性】
【００５５】
このように、本発明による親和度算定プログラムによって、イベントとユーザとの間の親和度を動的に把握することが可能となるから、イベントへの参加者の追加やインテレストの変更の都度当該イベントにより適したユーザが算定されることとなる。この親和度を更なるユーザ参加を促すようなレコメンド装置やフィード配信装置、フィード制御装置に適用することにより、ユーザにとってより適切なイベントの存在を知り、参加し、他のユーザとの交流機会が増大し、トラフィックの向上に寄与することとなる。ひいてはユーザ同士の交流頻度が高まることで、個々のユーザにとってのサービスの利用価値が向上するとともに、ネットワーキングサービスの媒体としての商業的価値の更なる向上に寄与しうる。
【符号の説明】
【００５６】
１０    親和度算定プログラム
１１    イベント／プロフィールマッチング
１２    アフィニティマッチング
１３    インテレストマッチング
１４    バランサ（重みづけ補正手段）
２０    イベント情報
３０    場の特徴量
４０    ユーザ情報
ＡＲ    親和度
１１０  ＳＮＳサーバ
１２０  ネットワーク
１３０  ユーザＰＣ
１６０  ユーザ携帯端末
１７０  親和度算定サーバ
１７１  親和度算定テーブルＤＢ
１７２  フィードＤＢ
１７３  表示序列決定テーブルＤＢ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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