(57)【要約】【課題】本発明は、時々刻々と入力されるセンシングデータから、時間変化する関係性メトリックを形成することが可能な関係性メトリック形成システムを提供することを目的とする。【解決手段】オンラインおよび／または実世界で収集されたセンシングデータに基づいてノードデータを生成し、ノードデータ同士をリンクで接続して関係性グラフを生成する。そして、関係性グラフにおける２ノードデータ間の短期関係性メトリックmSiを所定時間ごとに算出し、短期関係性データベースに蓄積しながら記憶する。そして、短期関係性メトリックmSiに基づいて、関係性グラフにおける２ノードデータ間の長期関係性メトリックmLiを所定時間ごとに算出し、長期関係性ＤＢに蓄積しながら記憶する。【選択図】図１
2014142749.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
クライアントがもつ社会的な関係性を関係性メトリックとして形成する関係性メトリック形成システムであって、
オンラインおよび／または実世界で収集されたセンシングデータに基づいてノードデータを生成するノードデータ生成部と、
該ノードデータ生成部により生成された複数のノードデータ同士をリンクで接続して関係性グラフを生成する関係性グラフ生成部と、
該関係性グラフ生成部により生成された関係性グラフにおける２ノードデータ間の短期関係性メトリックmSiを下式［１］により所定時間ごとに算出する短期関係性メトリック形成部と、
［式１］
2014142749.tif 000017
hS［］：ローパス特性を有するフィルタ関数
fi［］：２つのノードデータ間のセンシングデータが入力された場合の関係性グラフ形成時に割り当てられる重み関数
該短期関係性メトリック形成部により形成された短期関係性メトリックmSiを蓄積しながら記憶する短期関係性データベースと、
前記短期関係性データベースに記憶されている短期関係性メトリックmSiに基づいて、関係性グラフ生成部により生成された関係性グラフにおける２ノードデータ間の長期関係性メトリックmLiを下式［２］により所定時間ごとに算出する長期関係性メトリック形成部と、
［式２］
2014142749.tif 000018
hL［］：ローパス特性を有するフィルタ関数
gi［］：短期関係性データベースに蓄積された２ノードデータ間の短期間関係性メトリック
該長期関係性メトリック形成部により形成された長期関係性メトリックmLiを蓄積しながら記憶する長期関係性データベースと、
を備えることを特徴とする関係性メトリック形成システム。
【請求項２】
前記短期関係性メトリック形成部は、フィルタ関数hSが下式［３］で表される請求項１に記載の関係性メトリック形成システム。
［式３］
2014142749.tif 000019
【請求項３】
前記短期関係性メトリック形成部は、フィルタ関数hSが下式［４］の振幅スペクトルを有する請求項２に記載の関係性メトリック形成システム。
［式４］
2014142749.tif 000020
N：パラメータ
ω：正規化角周波数
【請求項４】
前記長期関係性メトリック形成部は、フィルタ関数hLが下式［５］で表される請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の関係性メトリック形成システム。
［式５］
2014142749.tif 000021
α：０から１の範囲内の平滑化係数
【請求項５】
前記長期関係性メトリック形成部は、フィルタ関数hLが下式［６］の振幅スペクトルを有する請求項４に記載の関係性メトリック形成システム。
［式６］
2014142749.tif 000022
α：０から１の範囲内の平滑化係数
ω：正規化角周波数
【請求項６】
前記長期関係性メトリック形成部における長期関係性メトリックmLiの算出周期は、前記短期関係性メトリック形成部における短期関係性メトリックmSiの算出周期よりも長く設定されている請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の関係性メトリック形成システム。
【請求項７】
前記長期関係性データベースに記憶される長期関係性メトリックを所定時間ごとに蓄積しながら記憶する第２の長期関係性データベースが設けられている請求項１ないし請求項６のいずれか１項に記載の関係性メトリック形成システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、クライアントがもつ社会的な関係性を関係性メトリックとして形成する関係性メトリック形成システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、クラウドコンピューティング用のプラットフォームと、スマートフォン向けのモバイルオペレーションシステムの普及により、日々多くのネットワークサービスが提供されている。クラウドコンピューティングの進展は、エンドユーザへ提供するサービスに応じて、仮想化された計算資源やストレージ資源を、柔軟かつ効率的に利用することを可能にした。また、iOS やAndroid といったスマートフォン向けのモバイルオペレーションシステムによって、モバイルユーザは、単に必要な情報を得るというような単純なタスクだけでなく、より複雑なタスクをネットワークサービスアプリケーションで実行することができるようになった。しかしながら、ユーザにとって問題なのは、日々生み出される多くのネットワークサービスの中から、自分が必要とするサービスを手動で見つけ出さなければならないことである。そこで、ユーザが必要とするネットワークサービスを自動で選出するために、オンラインや実世界をセンシングし、そのデータを活用することが考えられている。
【０００３】
ユーザは、オンライン上・実世界において、様々なデバイスやサービスを利用することで、自分たちの行動や嗜好についてのデータを生成している。まずはじめに、オンラインから取得することのできるセンシングデータについて述べる。オンラインセンシングデータとしては、例えば、ユーザのコンテンツの視聴履歴や購入履歴がある。そのようなデータからは、ユーザが、どのようなコンテンツや商品に関心を持っているのかという嗜好に関する情報を収集することができる。また、最近のソーシャルネットワーキングサービス(SNS) 上では、ユーザが、簡単に自分自身で写真や動画といったコンテンツをアップロードし、友人達と共有することが可能になっている。そういった友人たちとの交流のデータは、個人の嗜好の情報だけでなくて、友人関係の情報まで含んでいる。
【０００４】
また、実世界のセンシングデータについて述べる。近年の高性能なスマートフォンには、GPSや加速度センサ、コンパス、カメラといった物理センサが搭載されている。このようなモバイルデバイスから、我々は、モバイルユーザが一緒にいる人や場所について、どのような関係性をもっているのかや、どの程度強い関係を持っているのかを推測することができる。
【０００５】
多くの研究 で、このようなセンシングデータを用いて、自動的にネットワークサービスを選出する方法が検討されてきているが、従来の方法では、状況に応じた選出ルールの学習というような事前に決めておかなければならないことが多くあった。例えば、非特許文献１，２では、センシングデータが人の理解できるものであるという前提のもと、選出ルールが決められる。また、ルールの決定やリファレンスモデルの形成の段階で、多くのセンシングデータが必要になってしまう。
【０００６】
そこで、リファレンスモデルやルールなどを事前に決めておく必要がなく、センシングデータが人が解釈できるようなものでない場合でも利用できるフレームワークとして、関係性メトリックが提案されている。これは、上述のような物理センシングデータやオンラインデータから、人と人、人と場所や、人とイベント、コンテンツなどの様々なオブジェクト間の関係性の強さを関係性メトリックとして定量化し、それらの関係性をグラフで表現する（図８参照）。そのグラフ中で、すべてのオブジェクトはノード（例えば、図８に示すＡ，Ｂ，Ｃ，・・・）として表され、ノード間のリンクはオブジェクト間の直接の関係性を表す。さらに、そのリンクの重みは、オブジェクト間の関係性メトリックの大きさを示す。関係性メトリックは、ユーザに関係性の強いものが何であるかを反映したものであるから、我々はそれを基に、ユーザに適切なネットワークサービスを選び出し、一方で不必要なサービスをフィルタリングすることができる。例えば、ユーザA と場所X の関係性が強い時、ユーザA に場所X に関するネットワークサービスを提供することは妥当な選出である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】R.Cooley,B.Mobasher and J.Srivastava,"Data perparation for mining world wide web browsing,"Journal of Knowledge Information System, no.1,vol.1,pp.5-32,1999.
【非特許文献２】P.Raphiphan, A. Zaslavsky, P. Prathombutr and P. Meesad,"Context Aware Traffic Congestion Estimation to Compensate Intermittently Available Mobile Sensors,"In Proc. of 2009 Tenth International Conference on MObile Data Management:System,Service and Middlewaer,pp.405-410,2009
【非特許文献３】S. Asur,S. .Parthasarathy and D. Ucar,"An event-based framework for characterizing the evolutionary behavior fo interaction graphs,"In Proc. of the 13th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery aud Data Mining,pp.913-921,2007.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、今まで、人間関係を表したソーシャルグラフについての研究は数多くなされているが、そのような研究の大半は、ある瞬間のグラフについての分析であり、時間変化するグラフのダイナミックな特性については強調されていなかった。また、近年では、センシングデータから時間変化するグラフについての研究がなされているが、その形成方法については簡単化されてしまっている。例えば、非特許文献３では、人の一定期間コンタクトがあると、その人々の間には関係性があるとしてリンクが張られる。さらに関係性は、リンクの有無だけで表現されている。
【０００９】
本発明は、このような技術的背景に鑑みてなされたものであり、時々刻々と入力されるセンシングデータから時間変化する関係性メトリックを形成することが可能な関係性メトリック形成システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、上記目的を達成するために、次の２つの条件１）２）を満足する必要があることに着目した。
【００１１】
１）センシングデータが頻繁に入力されてくる場合に、関係性メトリックのデータベースの更新頻度が、それに伴って増えてしまわないようにすることがある。サービス提供エンジンによって、データベースが参照されている場合に、関係性メトリックが大きく変動してしまうことは避けなければならない。一方で、センシングデータから得られる関係性メトリックの変動の情報を失わないために、適切なタイミングでデータベースを更新する必要がある。
【００１２】
２）センシングデータは、一般的に大きく変動するものである。関係性メトリックが、変動の高低の激しいセンシングデータから形成されるような場合にでも、その変化に影響されずに適切な関係性が形成される必要がある。一方で、オブジェクト間の関係の真の変化にすばやく追従するような関係性メトリックの形成方法が求められる。
【００１３】
すなわち、本発明は、クライアントがもつ社会的な関係性を関係性メトリックとして形成する関係性メトリック形成システムであって、オンラインおよび／または実世界で収集されたセンシングデータに基づいてノードデータを生成するノードデータ生成部と、該ノードデータ生成部により生成された複数のノードデータ同士をリンクで接続して関係性グラフを生成する関係性グラフ生成部と、該関係性グラフ生成部により生成された関係性グラフにおける２ノードデータ間の短期関係性メトリックmSiを下式［１］により所定時間ごとに算出する短期関係性メトリック形成部と、該短期関係性メトリック形成部により形成された短期関係性メトリックmSiを蓄積しながら記憶する短期関係性データベースと、前記短期関係性データベースに記憶されている短期関係性メトリックmSiに基づいて、関係性グラフ生成部により生成された関係性グラフにおける２ノードデータ間の長期関係性メトリックmLiを下式［２］により所定時間ごとに算出する長期関係性メトリック形成部と、該長期関係性メトリック形成部により形成された長期関係性メトリックmLiを蓄積しながら記憶する長期関係性データベースとを備えることを特徴とする。
［式１］
2014142749.tif 000003
hS［］：ローパス特性を有するフィルタ関数
fi［］：２つのノードデータ間のセンシングデータが入力された場合の関係性グラフ形成時に割り当てられる重み関数
［式２］
2014142749.tif 000004
hL［］：ローパス特性を有するフィルタ関数
gi［］：短期関係性データベースに蓄積された２ノードデータ間の短期間関係性メトリック
【００１４】
これによれば短期関係性データベースと長期関係性データベースによる２段階のデータベース構造によって、関係性メトリックを適切な更新間隔で更新することができる。また、短期関係性メトリック形成部と長期関係性メトリック形成部によるローパス特性を有するフィルタ関数を用いた短期関係性メトリックと長期関係性メトリックによって、センシング情報のばらつきを平滑化することができるとともに、実際の関係性の変化に追従することができる。
【００１５】
また、前記短期関係性メトリック形成部は、例えばフィルタ関数hSが下式［３］で表される。
［式３］
2014142749.tif 000005
【００１６】
また、前記短期関係性メトリック形成部は、例えばフィルタ関数hSが下式［４］の振幅スペクトルを有する。
［式４］
2014142749.tif 000006
N：パラメータ
ω：正規化角周波数
【００１７】
また、前記長期関係性メトリック形成部は、例えばフィルタ関数hLが下式［５］で表される。
［式５］
2014142749.tif 000007
α：０から１の範囲内の平滑化係数
【００１８】
また、前記長期関係性メトリック形成部は、例えばフィルタ関数hLが下式［６］の振幅スペクトルを有する。
［式６］
2014142749.tif 000008
α：０から１の範囲内の平滑化係数
ω：正規化角周波数
【００１９】
また、前記長期関係性メトリック形成部における長期関係性メトリックmLiの算出周期は、前記短期関係性メトリック形成部における短期関係性メトリックの算出周期よりも長く設定されているのが好ましい。例えば前記短期関係性メトリック形成部における短期関係性メトリックmSiの算出はリアルタイムとし、前記長期関係性メトリック形成部における長期関係性メトリックmLiの算出はリアルタイムではない所定時間にすることが挙げられる。
【００２０】
また、前記長期関係性データベースに記憶される長期関係性メトリックを所定時間ごとに蓄積しながら記憶する第２の長期関係性データベースが設けられていてもよい。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、短期関係性データベースと長期関係性データベースによる２段階のデータベース構造によって、関係性メトリックを適切な更新間隔で更新することができる。また、短期関係性メトリック形成部と長期関係性メトリック形成部によるローパス特性を有するフィルタ関数を用いた短期関係性メトリックと長期関係性メトリックによって、センシング情報のばらつきを平滑化することができるとともに、実際の関係性の変化に追従することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本システムを含むサービスシステムモデルの全体構成図である。
【図２】本システム中の短期関係性形成エンジンの構成図である。
【図３】センシング情報からノードとリンクを形成することを示す図である。
【図４】短期関係性メトリック形成部の振幅スペクトル特性を示す図である。
【図５】長期関係性メトリック形成部の振幅スペクトル特性を示す図である。
【図６】シナリオＡのシミュレーション結果を示す図である。
【図７】シナリオＢのシミュレーション結果を示す図である。
【図８】関係性メトリックに係るグラフを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
＜第１の実施形態＞
次に、本発明に係る関係性メトリック形成システム（以下、本システムという）の実施形態について図面を参照しつつ説明する。なお、本システムの各機能は、コンピュータの記憶装置にインストールされたコンピュータプログラムが、コンピュータによって実行されていることにより実現される。
【００２４】
［サービスシステムモデルの全体構成］
図１は、本システムを含むサービスシステムモデルの全体構成の概要を示している。このシステムモデルにおいて、センサ１はオンラインや実世界においてオンラインセンシングや物理センシングによりセンシングデータを取得するものであり、本システムに入力されていく。本システムは、該センサ１で収集されたセンシングデータに基づいて所定の処理を行うことにより関係性メトリックを形成する。この関係性メトリックは各種サービス提供エンジン６で使用され、実世界で発揮される。
【００２５】
［本システムの構成］
本システムは、図１に示すように、短期関係性形成エンジン２および短期関係性データベース（以下、短期関係性ＤＢ３という）と、長期関係性形成エンジン４および長期関係性データベース（以下、長期関係性ＤＢ５という）とから構成される。
【００２６】
短期関係性形成エンジン２は、入力されたセンシングデータから、人や場所、コンテンツといったオブジェクトをノードとし、その直接の関係性をリンクで表現した関係性グラフを形成する。その時、リンクの重みとして短期関係性メトリックが計算される。短期関係性メトリックの情報が短期関係性ＤＢ３に蓄積される。短期関係性メトリックのフィルタ関数であるhS[ ] は、入力されるセンシングデータから短期関係性メトリックを計算する際に使用される。
【００２７】
一方、長期関係性形成エンジン４は、短期関係性メトリックからフィルタ関数hL[ ] によって長期関係性メトリックを計算し、長期関係性ＤＢ５に蓄積する。また、その長期関係性ＤＢ５の更新間隔は、M 時間ごとであるとする。
【００２８】
本システムは、次の要件を満たすように構築される。すなわち、１）データベースの適切な更新間隔の実現、２）センシングデータの無駄な高低を抑制しつつ、実際の関係性の変化にはすばやく追従することである。本システムは、そのような要件を満たすために次のような機構を備えている。長期関係性ＤＢ５は、サービス提供エンジン等から参照される一方で、短期関係性ＤＢ３は、センシングデータのバッファのように使用される。これによって、センシングデータが、短時間に大きく変動するような場合についても、その変動はフィルタ関数hS[ ] によって抑制され上で、長期関係性ＤＢ５を適切な更新間隔M で更新することができる。また、長期トリック形成エンジンのフィルタ関数hL[ ] は、短期関係性ＤＢ３を適切なメトリックの短期間の大きな変動を抑制すると同時に、関係性が変化した時には、できるだけ小さな遅延で、その変化に追従するように動作する。更新間隔M で更新することができる。
【００２９】
本システムが、上述の２つの要件(１）と（２）を、満たす必要がある理由についてアプリケーションの具体例を示しながら説明する。アプリケーション例として、次のようなナビゲーションサービスについて考える。自動車の走行時に、ユーザが、潜在的に興味のある可能性の高い観光スポットや、店、レストランといった場所をレコメンデーションし、その場所までの経路を案内するサービスである。そのようなサービスにおいて、もし要件（１）が満たされていない場合には、長期関係性ＤＢ５が頻繁に更新されるために、レコメンデーションされる場所も頻繁に変動してしまうことが考えられる。運転者は、少し前にレコメンデーションされた場所とは違う場所をレコメンデーションされ、混乱してしまう可能性がある。
【００３０】
次に、要件（２）が満たされない場合を考える。その場合には、センシングデータとして自動車の位置情報が入力されることで、自動車の短時間の移動に伴って、長期関係性メトリックも短時間に大きく変動してしまう可能性がある。長期関係性メトリックに、自動車が目的地に到達するまでに単に通り過ぎたというだけの場所のデータまで反映するべきではない。一方で、運転者が何度も繰り返し訪問しているような場所については、その運転者と場所との長期関係性メトリックは強くなるべきである。
【００３１】
このような理由から形成システムは、上述のような２つの要求条件、１）データベースの適切な更新間隔の実現、２）センシングデータの無駄な高低を抑制しつつ、実際の関係性の変化にはすばやく追従することを満たすように設計されなければならない。
【００３２】
なお、本実施形態では図示していないが、前記長期関係性ＤＢ５とは別に、前記長期関係性ＤＢ５に記憶される長期関係性メトリックを所定時間ごとに蓄積しながら記憶する第２の長期関係性ＤＢ５が設けられていてもよい。
【００３３】
［短期関係性形成エンジン及び短期関係性ＤＢ］
短期関係性形成エンジン２は、図２に示すように、前記センサ１で収集されたセンシングデータに基づいてノードデータを生成するノードデータ生成部２１と、該ノードデータ生成部２１により生成された複数のノードデータ同士をリンクで接続して関係性グラフを生成する関係性グラフ生成部２２と、該関係性グラフ生成部２２により生成された関係性グラフにおける２ノードデータ間の短期関係性メトリックを算出する短期関係性メトリック形成部２３とを備える。
【００３４】
前記ノードデータ生成部２１および関係性グラフ生成部２２では、センシングデータからノードが人、場所、モノ、興味といった様々なオブジェクトを表し、ノードデータ間のリンクが直接の関係性を表す関係性グラフを形成する。図３に例を示す。図３では、センシングデータに、オブジェクトA、B、C が含まれる場合を考えている。短期関係性形成エンジン２は、そのようなセンシングデータから、すべてのオブジェクト間にリンクが張られた関係性グラフを形成する。すなわち、 fA、 Bg、fB、 Cg、fA、 Cg 間にリンクが存在するような関係性グラフであり、それぞれのリンクの重みとして、すべて１が設定される。言い換えると、入力されるすべてのオブジェクトをノードデータとしたフルメッシュの関係性グラフを形成する。このように次々に入力されるセンシングデータによって、関係性の信頼性は改善していく。例えば、オブジェクトA とオブジェクトB の関係性がオブジェクトA とオブジェクトC の関係性よりも強い場合には、A とB を含むセンシングデータは、A とCを含むセンシングデータよりも頻繁に入力されることが期待される。当然その場合には、A とB の間のリンクの重みは、A とC の間のリンクの重みよりも大きくなる。
【００３５】
前記短期関係性メトリック形成部２３は、関係性グラフ生成部２２により生成された関係性グラフにおける２ノードデータ間の短期関係性メトリックmSiを［式１］により所定時間ごとに算出する。
［式１］
2014142749.tif 000009
hS［］：ローパス特性を有するフィルタ関数
fi［］：２つのノードデータ間のセンシングデータが入力された場合の関係性グラフ形成時に割り当てられる重み関数
＊は、畳み込みを表す。また、本実施形態では、fi[ ] は、時間n に、２つのノードデータ間のセンシングデータが入力された場合、関係性グラフ形成時に割り当てられた重みである１となり、センシングデータの入力がなかった場合は０となり、次のようなhS[n] を使用する。
［式３］
2014142749.tif 000010
【００３６】
このフィルタ関数が意図するところは、時間N の間に各ノードペアを含むセンシングデータが、どれだけ入力されたのかを、短期関係性ＤＢ３で記憶するということである。ここで、Ｎは、フィルタのカットオフ周波数を決定するパラメータでもあり、このことについては後述の［周波数特性］で説明する。
【００３７】
前記短期関係性ＤＢ３は、短期関係性メトリック形成部２３により形成された短期関係性メトリックを蓄積しながら記憶する。
【００３８】
［長期関係性形成エンジンおよび長期関係性ＤＢ］
長期関係性エンジンは、短期関係性ＤＢ３に記憶されている短期関係性メトリックに基づいて、関係性グラフ生成部２２により生成された関係性グラフにおける２ノードデータ間の長期関係性メトリックを［式２］により所定時間ごとに算出する長期関係性メトリック形成部４１を備える。
［式２］
2014142749.tif 000011
hL［］：ローパス特性を有するフィルタ関数
gi［］：短期関係性メトリックＤＢ３に蓄積された２ノードデータ間の短期関係性メトリック
【００３９】
このフィルタ関数hL[ ] は、短期関係性メトリックを平滑化するようなローパスフィルタの特性を持っている。一方で、少しの遅延で関係性の変化に追従する必要がある。本実施形態では、１つの選択肢として、次のような適応型指数移動平均(AMA) フィルタを利用する。
［式５］
2014142749.tif 000012
【００４０】
ここで、 αは０以上１以下の範囲内の適応的な平滑化係数である。AMA は、ローパス特性が変化するようなフィルタである。関係性メトリック変化にトレンドがある時、フィルタ関数は、平滑化の程度を小さくすることで、その変化に追従する。トレンドが無い時には、高周波性成分を減らすように平滑化の程度を大きくする。加えて、長期関係性ＤＢ５の更新間隔M を考慮する必要がある。もし、M が小さすぎるときには、長期関係性ＤＢ５が頻繁に更新されることになる。更新間隔がM の時に、周期2M よりの小さい高周波の変動成分は折り返し雑音となる。
【００４１】
前記長期関係性ＤＢ５は、長期関係性メトリック形成部４１により形成された長期関係性メトリックを蓄積しながら記憶する。
【００４２】
［周波数特性］
次に、本システムにおける周波数特性について説明する。すなわち、長期関係性ＤＢ５の更新間隔M、短期関係性メトリック形成部２３のフィルタ関数hS[ ] とそのパラメータN、長期関係性メトリック形成部４１のフィルタ関数hL[ ] の間の関係についてである。
【００４３】
まず、長期関係性メトリック形成部４１の更新間隔M と入力センシングデータの関係について述べる。 Mの値を大きくすることは、センシングデータをダウンサンプリングすることを意味する。この時、エイリアシングに注意する必要がある。つまり、エイリアシングが生じないように、Mの値から決まるナイキスト周波数1/2M よりも大きいセンシングデータの周波成分は、hS[ ] よってフィルタリングされる必要がある。更新間隔M を大きくすればするほど、長期関係性ＤＢ５の更新間隔は大きくでき、サービス提供エンジンに関しては好都合であるが、当然、高周波成分は失われる。例えば、関係性形成システムが秒スケールで動作している時、センシングデータの変動が１日周期でしかない場合には、M を大きくすることができる。しかし、センシングデータが秒スケールで変動する場合には、あまりに多くの周波数成分が失われないために、M を大きく設定しないようにする必要がある。フィルタ関数hS[ ] のパラメータN は、更新間隔M がどのように設定されるかによって変化する。１つの選択肢としては、N とM を同じ値に設定する方法がある。そうすることで、ダウンサンプリング時のエイリアシングノイズをある程度フィルタすることができる。
【００４４】
次に、フィルタ関数hL[ ] は、更新間隔M で短期関係性ＤＢ３から受け取る短期関係性メトリックの変動を平滑化する一方、真の関係性の変化には少ない遅延で追従するようなフィルタである。つまり、上述したように、どの程度高周波成分をフィルタリングするのかを適応的に変化させることができるようなフィルタである。そのような要求を満たすようなフィルタの周波数特性については、後述の実施例の［フィルタデザイン］で説明する。
【実施例】
【００４５】
次に本システムの実施例に係るシミュレーションについて説明する。まず、はじめにシミュレーションシナリオについて述べた後に、前節で説明した各形成エンジンで使用されるフィルタ関数の設計について述べる。その後、シミュレーション結果を示す。
【００４６】
［シミュレーションシナリオ］
本シミュレーションでは、人同士のメッセージのやり取りをセンシングすることで、人々の間の関係性メトリックを形成することを考えた。The Barab´asi-Albert 優先的選択モデル（BA モデル）によって、人々の友人関係を生成し、人は、その関係に基づいてメッセージを送る。人の数は、100 人とした。
【００４７】
本シミュレーションでは、人々は、以下のような行動をとるものとする。１タイムスロットごとに、個々人は、自分の友人の中からランダムに選んだ１人の友人に対して１回メッセージを送る。K タイムスロットごとに、個々人は、未だ友人でない人の中から共通の友人数が一番多い人と、一定の確率J で新しく友人となる。これは、共通の友人数が多い人ほど友人になりやすいという傾向を反映したものである。
【００４８】
人の行動の具体例を説明する。上述の短期関係性形成エンジン２の設計によると、人がメッセージを送付して、その事象がセンシングデータとしてエンジンに入力された場合、その受信者と送信者の間の関係性が形成されることになる。関係性メトリックは、個人がもつ友人の数に影響を受ける。なぜなら、各人は、１タイムスロットに１人の友人にのみメッセージを送付できるという条件があるからである。友人数が多い人ほど、特定の友人に対してメッセージを送る頻度は小さくなってしまい、結果的に、友人に対しての関係性メトリックは弱くなってしまう。つまり、本シミュレーションでは、ある人の友人数が増加すればするほど、その人が持つすべて関係性メトリックは弱くなってしまうことになる。
【００４９】
次に２つのシミュレーションシナリオについて説明する。  
【００５０】
シナリオＡ: 個々人の友人数が変化しない。つまり、新しい友人をつくる確率J は、シミュレーションの開始時間から終了時間まで常にJ = 0 である。
【００５１】
シナリオＢ: 初めは、個々人の友人数が変化しない（J = 0）であるが、時間I 以降は、J = 1となる。つまり、一定タイムスロットK ごとに新しい友人を必ず１人つくる。
【００５２】
各シミュレーションシナリオにおいて、次の２つの関係性Ｗ、Ｓに着目した。
【００５３】
関係性Ｗ: 初期状態において、最も友人数の大きい人とその友人の関係性。本シミュレーションにおいて、初期状態で最大の友人数は、４５人であった。
【００５４】
関係性Ｓ: 初期状態において、最も友人数の少ない人とその友人の関係性。本シミュレーションにおいて、初期状態で最小の友人数は２人であった。
【００５５】
なお、各パラメータは、I = 5000、K = 100 と設定した。
【００５６】
［フィルタデザイン］
１）短期関係性形成エンジン
本シミュレーションでは、短期関係性形成エンジン２のフィルタ関数hS[ ] として、［式３］を用いた。このフィルタは、N タイムスロット間に、各ノードペアについてのセンシングデータがどれだけ入力されたのかを単純に記憶するものである。［式３］の振幅スペクトルは、次のとおりである。
［式４］
2014142749.tif 000013
【００５７】
ここで、ωは、正規化角周波数を表す。また、N = 100として場合の［式４］を図４ に示す。図４ から、このフィルタ関数がローパスフィルタの特性をもっていることがわかる。カットオフ周波数は、N = 100 の時、周期が200 タイムスロット以上の入力はフィルタリングされてしまうことがわかる。この場合、長期関係性ＤＢ５の更新間隔Mは100 タイムスロット以下の必要がある。
【００５８】
２）長期関係性形成エンジン
長期関係性形成エンジン４のフィルタ関数hL[ ] としては、［式５］ で表される適応型指数移動平均を用いた。［式５］の振幅スペクトルは次の式で表される。
［式６］
2014142749.tif 000014
【００５９】
ここで、ωは、正規化角周波数である。図５に、［式６］をプロットしたものを示す。このフィルタは、基本的にローパスフィルタであるが、その周波数特性は、平滑化係数であるαによって変化する。
【００６０】
この実施例では、αの決定にKaufman’s AMAを用いた。Kaufman’s AMA において、αは、次式で求められる変化の効率（ER: efficiency rate）によって決定される。
［式７］
2014142749.tif 000015
【００６１】
ここで、L はER の計算の対象となるタイムスロット幅である。ER は、L の間に、どれだけ短期関係性メトリックが変化したのかを絶対値で表したものを、各タイムスロット間の変化の差を足しあわしたもので割って求められる。L の既定値は、10 である。αの計算は、このER と２つの境界値を含む次の式で求められる。
［式８］
2014142749.tif 000016
【００６２】
本シミュレーションでは、slowest = 0.0645 とfastest =0.6667 と設定した。元のKaufman’s AMA では、［式８］の右側の平方根を考えているが、本シミュレーションでは遅延を少なくすることを優先し、平方根まで計算していない。
【００６３】
実際には、長期関係性ＤＢ５の更新間隔M を決定する際には、センシングデータが、高周波成分をどの程度含んでいるのかや、長期関係性ＤＢ５がサービス提供エンジンから、どれぐらいの頻度で参照されるのかを考慮する必要がある。本シミュレーションシナリオでは、個々人の友人数が100 タイムスロットごとにふえるので、M とN を100 と設定した。
【００６４】
［シミュレーション結果］
シナリオＡの結果を図６に示す。横軸は、100 タイムスロットごとのシミュレーション経過時間を表わし、短期関係性メトリックと長期関係性メトリックの変化を示した。ここで、図１ のサービス提供エンジンのような外部のエンジンからアクセス可能なデータベースは、長期関係性ＤＢ５だけであるとしている。図６から、関係性S、Wの両方の短期関係性メトリックは、常に大きく変動していることがわかる。しかし、長期関係性メトリックについては、関係性S、Wの両方とも平滑化されていることがわかる。これは、長期関係性ＤＢ５の更新間隔M とそのフィルタ関数hL[ ] が適切に動作しているためである。関係性S とW の長期関係性メトリックは、それぞれ凡そ50.0 と2.2 を値で推移している。この理由は、hS[ ] のパラメータであるNタイムスロットの間に、個々の友人にメッセージを送る回数が、それぞれ約50.0 と2.2 であるからである。
【００６５】
シナリオＢ の結果を図７に示す。関係性S の短期関係性メトリックは、5000 タイムスロットを境に、小さくなり始めていることがわかる。これは、友人数の増加が始まったからである。しかし、関係性S の長期関係性メトリックは、大きな遅延なしにその変化に追従していることがわかる。これは、［式７］における長期関係性メトリックのフィルタ関数hL[ ] のパラメータが、短期関係性メトリックの変化が始まる前後で、0.4〜0.6 に変化することで、フィルタの特性が適切に変化しているためである。
【００６６】
上述のことから、本システム設計の実現可能を示していると言える。なお、各フィルタ関数の周波数特性についてはさらに詳細に検討してもよい。例えば、センシングデータが、より頻繁に入力される場合には、センシングデータから推測される関係性の周波数成分を失わないようにN を小さく設定する必要がある。しかし逆に、センシングデータがより少ない頻度で入力される場合には、長期関係性ＤＢ５の更新間隔を大きく取れるようにN とM を大きく設定したほうが良いといえる。
【００６７】
以上、図面を参照して本発明の実施形態を説明したが、本発明は、上記実施形態のものに限定されない。上記実施形態に対して、本発明と同一の範囲内において、あるいは均等の範囲内において、各種数値または数式に対して種々の修正や変形を加えることが可能である。
【符号の説明】
【００６８】
１・・・センサ
２・・・短期関係性形成エンジン
２１・・・ノードデータ生成部
２２・・・関係性グラフ生成部
２３・・・短期関係性メトリック形成部
３・・・短期関係性ＤＢ
４・・・長期関係性形成エンジン
４１・・・長期関係性メトリック形成部
５・・・長期関係性ＤＢ
６・・・サービス提供エンジン
【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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