(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電気通信呼グラフのノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出す方法であって、
複数の記述データをコンピューティング・デバイスで遠隔記憶デバイスから受け取るステップであり、前記複数の記述データが、複数のノード間の複数の辺ｉによって形成された電気通信呼グラフに関連する複数の記述属性ｊの元の値ｘｉ，ｊを含み、各辺ｉが前記複数のノードのうちの２つのノードに関係し、各々の元の値ｘｉ，ｊが、前記電気通信呼グラフの一意的な辺ｉと、前記対応する辺ｉの一意的な記述属性ｊとに関係し、前記一意的な辺ｉおよび前記一意的な記述属性ｊが、前記対応する元の値ｘｉ，ｊに関係する辺−属性対ｉ，ｊを形成する、ステップと、
前記複数の記述データを局所記憶デバイスに少なくとも一時的に記憶するステップと、
前記対応する記述属性ｊの前記元の値ｘｉ，ｊの分布と前記複数の記述属性ｊの共通ベースとを考慮する方法で記述属性ｊごとにスケール変更係数を前記コンピューティング・デバイスで決定するステップと、
記述属性ｊごとに重み付け係数を前記コンピューティング・デバイスで決定するステップと、
第１のノードと第２のノードとの間の第１の辺ｉ１の複合紐帯メトリックＳを、前記第１の辺ｉ１に関連する第１の属性ｊ１の第１の元の値
【数１】
0005993012.tif 000129
と、前記第１の属性ｊ１の第１のスケール変更係数と、前記第１の属性ｊ１の第１の重み付け係数と、前記第１の辺ｉ１に関連する第２の属性ｊ２の第２の元の値
【数２】
0005993012.tif 000130
と、前記第２の属性ｊ２の第２のスケール変更係数と、前記第２の属性ｊ２の第２の重み付け係数とに少なくとも部分的に基づいて、計算するステップであり、前記複数の記述属性ｊが前記第１の属性ｊ１と前記第２の属性ｊ２とを含む、ステップと
を含み、
記述属性ｊごとの前記決定されたスケール変更係数が、記述属性ｊごとの単位ベースを前記共通ベースとして確立するために前記対応する記述属性ｊの代表的最大値｜ｘｊ｜を決定することに少なくとも部分的に基づき、
記述属性ｊごとの前記代表的最大値｜ｘｊ｜が、式
【数３】
0005993012.tif 000131
に少なくとも部分的に基づき、ここで、ｎは前記複数の辺に含まれる辺の数を定義する、方法。
【請求項２】
前記コンピューティング・デバイスで前記第１の元の値
【数４】
0005993012.tif 000132
を前記第１の属性ｊ１の前記代表的最大値
【数５】
0005993012.tif 000133
で除算して、対応する第１の辺−属性対ｉ１，ｊ１の第１のスケール変更済み値
【数６】
0005993012.tif 000134
を形成するステップと、
前記コンピューティング・デバイスで前記第２の元の値
【数７】
0005993012.tif 000135
を前記第２の属性ｊ２の前記代表的最大値
【数８】
0005993012.tif 000136
で除算して、対応する第２の辺−属性対ｉ１，ｊ２の第２のスケール変更済み値
【数９】
0005993012.tif 000137
を形成するステップと、
前記コンピューティング・デバイスで前記第１の辺−属性対ｉ１，ｊ１の前記第１の重み付け係数
【数１０】
0005993012.tif 000138
に前記第１のスケール変更済み値
【数１１】
0005993012.tif 000139
を乗算して、第１の紐帯属性成分
【数１２】
0005993012.tif 000140
を形成するステップと、
前記コンピューティング・デバイスで前記第２の辺−属性対ｉ１，ｊ２の前記第２の重み付け係数
【数１３】
0005993012.tif 000141
に前記第２のスケール変更済み値
【数１４】
0005993012.tif 000142
を乗算して、第２の紐帯属性成分
【数１５】
0005993012.tif 000143
を形成するステップと、
前記コンピューティング・デバイスで前記第１の紐帯属性成分
【数１６】
0005993012.tif 000144
と前記第２の紐帯属性成分
【数１７】
0005993012.tif 000145
とを合計して、前記第１の辺ｉ１の未処理複合紐帯メトリック
【数１８】
0005993012.tif 000146
を得るステップと、
前記未処理複合紐帯メトリック
【数１９】
0005993012.tif 000147
の指数関数に少なくとも部分的に基づいて前記第１の辺ｉ１の正規化複合紐帯メトリック
【数２０】
0005993012.tif 000148
を導き出すステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記スケール変更係数および前記重み付け係数を決定することに関連して、
前記コンピューティング・デバイスで記述属性ｊごとに代表的平均値
【数２１】
0005993012.tif 000149
を計算するステップと、
前記コンピューティング・デバイスで記述属性ｊごとに標準偏差σｊを計算するステップと、
前記コンピューティング・デバイスで記述属性ｊごとに各々の元の値ｘｉ，ｊと前記代表的平均値
【数２２】
0005993012.tif 000150
との間の差を決定して、記述属性ｊごとに中間値
【数２３】
0005993012.tif 000151
の対応する組を形成するステップと、
前記コンピューティング・デバイスで記述属性ｊごとの各中間値
【数２４】
0005993012.tif 000152
を前記対応する記述属性ｊの前記標準偏差σｊで除算して、ゼロ平均および一単位分散によって表された前記共通ベースを用いて記述属性ｊごとにスケール変更済み値
【数２５】
0005993012.tif 000153
の対応する組を形成するステップと、
前記コンピューティング・デバイスで前記複数の記述属性ｊの前記スケール変更済み値
【数２６】
0005993012.tif 000154
から共分散行列Σを形成するステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記スケール変更係数は、記述属性ｊごとの前記スケール変更済み値
【数２７】
0005993012.tif 000155
の前記共通ベースがゼロ平均および一単位分散を反映するようにスケール変更済み値
【数２８】
0005993012.tif 000156
の対応する組が記述属性ｊごとに前記元の値ｘｉ，ｊから形成されるように決定され、
前記方法が、
前記複数の記述属性ｊの前記スケール変更済み値
【数２９】
0005993012.tif 000157
から共分散行列Σを形成するステップと、
前記共分散行列Σの１組の固有ベクトルと、対応する組の固有値とを見つけるステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
電気通信呼グラフのノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出すための装置であって、
遠隔記憶デバイスからの複数の記述データを受け取るように構成されたデータ通信モジュールであり、前記複数の記述データが、複数のノード間の複数の辺ｉによって形成された電気通信呼グラフに関連する複数の記述属性ｊの元の値ｘｉ，ｊを含み、各辺ｉが前記複数のノードのうちの２つのノードに関係し、各々の元の値ｘｉ，ｊが、前記電気通信呼グラフの一意的な辺ｉと、前記対応する辺ｉの一意的な記述属性ｊとに関係し、前記一意的な辺ｉおよび前記一意的な記述属性ｊが、前記対応する元の値ｘｉ，ｊに関係する辺−属性対ｉ，ｊを形成する、データ通信モジュールと、
前記複数の記述データを少なくとも一時的に記憶するように構成された局所記憶デバイスと、
前記対応する記述属性ｊの前記元の値ｘｉ，ｊの分布と前記複数の記述属性ｊの共通ベースとを考慮する方法で記述属性ｊごとにスケール変更係数を決定するように構成され、記述属性ｊごとに重み付け係数を決定するように構成されたスケール変更／重み付けプロセッサと、
第１のノードと第２のノードとの間の第１の辺ｉ１の複合紐帯メトリックＳを、前記第１の辺ｉ１に関連する第１の属性ｊ１の第１の元の値
【数３０】
0005993012.tif 000158
と、前記第１の属性ｊ１の第１のスケール変更係数と、前記第１の属性ｊ１の第１の重み付け係数と、前記第１の辺ｉ１に関連する第２の属性ｊ２の第２の元の値
【数３１】
0005993012.tif 000159
と、前記第２の属性ｊ２の第２のスケール変更係数と、前記第２の属性ｊ２の第２の重み付け係数とに少なくとも部分的に基づいて、計算するように構成された複合紐帯メトリック・プロセッサであり、前記複数の記述属性ｊが前記第１の属性ｊ１と前記第２の属性ｊ２とを含む、複合紐帯メトリック・プロセッサと
を備え、
前記スケール変更／重み付けプロセッサが、記述属性ｊごとの単位ベースを前記共通ベースとして確立するために前記対応する記述属性ｊの代表的最大値｜ｘｊ｜を決定することに少なくとも部分的に基づいて記述属性ｊごとに前記スケール変更係数を決定するように構成され、
記述属性ｊごとの前記代表的最大値｜ｘｊ｜が、式
【数３２】
0005993012.tif 000160
に少なくとも部分的に基づき、ここで、ｎは前記複数の辺に含まれる辺の数を定義する、装置。
【請求項６】
前記スケール変更／重み付けプロセッサが、記述属性ｊごとに代表的平均値
【数３３】
0005993012.tif 000161
を計算するように構成され、記述属性ｊごとに標準偏差σｊを計算するように構成され、記述属性ｊごとに各々の元の値ｘｉ，ｊと前記代表的平均値
【数３４】
0005993012.tif 000162
との間の差を決定して、記述属性ｊごとに中間値
【数３５】
0005993012.tif 000163
の対応する組を形成するように構成され、記述属性ｊごとの各中間値
【数３６】
0005993012.tif 000164
を前記対応する記述属性ｊの前記標準偏差σｊで除算して、ゼロ平均および一単位分散によって表された前記共通ベースを用いて記述属性ｊごとにスケール変更済み値
【数３７】
0005993012.tif 000165
の対応する組を形成するように構成され、前記複数の記述属性ｊの前記スケール変更済み値
【数３８】
0005993012.tif 000166
から共分散行列Σを形成するように構成される、請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記スケール変更／重み付けプロセッサは、記述属性ｊごとの前記スケール変更済み値
【数３９】
0005993012.tif 000167
の前記共通ベースがゼロを反映するようにスケール変更済み値
【数４０】
0005993012.tif 000168
の対応する組が記述属性ｊごとに前記元の値ｘｉ，ｊから形成されるように前記スケール変更係数を決定するように構成され、
前記スケール変更／重み付けプロセッサは、前記複数の記述属性ｊの前記スケール変更済み値
【数４１】
0005993012.tif 000169
から共分散行列Σを形成するように構成され、前記共分散行列Σの１組の固有ベクトルと、対応する組の固有値とを見つけるように構成される、請求項５に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電気通信呼グラフのノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出すための方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
本出願は、２０１１年９月８日に出願された米国仮特許出願第６１／５３２，１５１号に基づくものであり、その優先権を主張し、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００３】
本開示は、辺の多数の属性に基づいて電気通信呼グラフ（ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｃａｌｌ  ｇｒａｐｈ）のノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出すためのプロセスに関する。例えば、本開示は、辺の多数の属性の値、電気通信呼グラフの辺の多数の属性の値の分布、多数の属性の共通スケールへの変換、および各属性の相対的寄与への複合紐帯メトリックの感度に関係する多数の属性の重み付けを考慮した、辺の複合紐帯メトリックを導き出す方法の例示的な実施形態を説明する。本開示は、さらに、電気通信呼グラフに関連する通信ネットワークを介した通信の履歴データ記録に基づいて辺の複合紐帯メトリックを導き出すための装置の例示的な実施形態を説明する。本明細書で説明する方法および装置の様々な実施形態は、解約予測に関してサービス・プロバイダに助言を与えることに関連して使用することができる。しかし、本明細書で説明する方法および装置は、電気通信サービス採用の予測、ターゲット広告、ターゲット・マーケティング、異常検出、およびユーザ振舞いの予測から利益を得ることができる他の使用法などの他の目的のために使用することができる。
【０００４】
社会的ネットワーク分析（ＳＮＡ）は、ユーザの振舞いおよび関係をよりよく理解するために使用される強力な手法である。ＳＮＡは、Ｆａｃｅｂｏｏｋ、Ｆｌｉｃｋｒ、およびＴｗｉｔｔｅｒなどのオンライン社会的ネットワーク（ＯＳＮ）のコンテキストに従来より適用されており、ユーザは紐帯を直接確立し、情報を共有し、同様の利益をもつユーザに接続するために集団に加わることができる。これらのネットワークでは、ＳＮＡは、ユーザ間の社会的結びつきを直接に意味する属性に関して処置をする。例えば、２人のユーザがＯＳＮ上で友人であること、彼らが同じ集団に属すること、または彼らが互いに情報を共有することを各々個別に使用して、社会的紐帯が存在することを推論することができる。
【０００５】
そのようなＯＳＮは、因果関係情報、すなわち、社会的紐帯の存在を意味するデータ属性を含む。しかし、社会的紐帯の結果しか観察できない他の社会的ネットワークが存在する。単独で得られた各結果は社会的紐帯強度を直接には示唆しない。モバイル呼グラフはそのような社会的ネットワークの一例である。モバイル呼グラフでは、強力な社会的紐帯の結果は、多数の出された呼、長時間を費やされた会話、ならびに週末および夕方の時間の間の多くの呼を含むことができる。しかし、単独では、属性のどれも紐帯強度を直接に意味しない。例えば、友人関係はより強い社会的紐帯あるけれども、ユーザは友人に電話するよりも頻繁に残高をチェックし、支払いをするために銀行に電話することがある。
【０００６】
モバイル呼グラフは、多数のユーザが互いに通信するやり方を示し、通信のこれらのパターンは人々の間の社会的紐帯に関係する。したがって、モバイル呼グラフにＳＮＡを適用する研究は人気が増している。しかし、そのような研究は、社会的関係を定義するために２人のユーザ間で行われた呼に関する単一の特徴しか選び取らない。その結果、これらの研究によって引き出された結論は、存在するありうる社会的関係のうちの単一の結果にしか基づかない。ユーザ間の社会的関係をより忠実に考慮した呼グラフを観察するには、紐帯強度の改善された尺度が必要とされる。
【０００７】
ＳＮＡをモバイル呼グラフに適用する研究に関する追加情報について、例えば、ｉ）Ｄａｓｇｕｐｔａ等、Ｓｏｃｉａｌ  Ｔｉｅｓ  ａｎｄ  ｔｈｅｉｒ  Ｒｅｌｅｖａｎｃｅ  ｔｏ  Ｃｈｕｒｎ  ｉｎ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｔｅｌｅｃｏｍ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  １１ｔｈ  ＡＣＭ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｅｘｔｅｎｄｉｎｇ  Ｄａｔａｂａｓｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、２００８年３月２５〜３０日、６６８〜６７７頁、ｉｉ）Ｏｎｎｅｌａ等、Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ａｎｄ  ｔｉｅ  ｓｔｒｅｎｇｔｈｓ  ｉｎ  ｍｏｂｉｌｅ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ａｃａｄｅｍｙ  ｏｆ  Ｓｃｉｅｎｃｅｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｕｎｉｔｅｄ  Ｓｔａｔｅｓ、１０４巻、１８号、２００７年５月１日、７３３２〜７３３６頁、ｉｉｉ）Ｒｉｃｈｔｅｒ等、Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  ｃｕｓｔｏｍｅｒ  ｃｈｕｒｎ  ｉｎ  ｍｏｂｉｌｅ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ  ｔｈｒｏｕｇｈ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｓｏｃｉａｌ  ｇｒｏｕｐｓ、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＳＩＡＭ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｄａｔａ  Ｍｉｎｉｎｇ、２０１０年４月２９日〜５月１日、７３２〜７４１頁、ｉｖ）Ｓｅｓｈａｒｄｉ等、Ｍｏｂｉｌｅ  Ｃａｌｌ  Ｇｒａｐｈｓ：  Ｂｅｙｏｎｄ  Ｐｏｗｅｒ−Ｌａｗ  ａｎｄ  Ｌｏｇｎｏｒｍａｌ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  １４ｔｈ  ＡＣＭ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ  ａｎｄ  Ｄａｔａ  Ｍｉｎｉｎｇ、２００８年８月２４〜２７日、５９６〜６０４頁、および、ｖ）Ｎａｎａｖａｔｉ等、Ｏｎ  ｔｈｅ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ  Ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ  ｏｆ  Ｍａｓｓｉｖｅ  Ｔｅｌｅｃｏｍ  Ｃａｌｌ  Ｇｒａｐｈｓ：  Ｆｉｎｄｉｎｇｓ  ａｎｄ  Ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  １５ｔｈ  ＡＣＭ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ、２００６年１１月５〜１１日、４３５〜４４４頁を参照されたい。これらの５つの文献の内容は、参照により本明細書に完全に組み込まれる。
【０００８】
社会的紐帯強度を計算する問題への既存の解決策は、因果関係情報が存在する、すなわち、社会的紐帯の存在を意味するデータ属性が存在するオンライン社会的ネットワーク（ＯＳＮ）に適用可能である。例えば、２人のユーザがＯＳＮ上で友人であること、彼らが同じ集団に属すること、または彼らが互いに情報を共有することを各々個別に使用して、社会的紐帯が存在することを推論することができる。しかし、電話ネットワークでは、社会的紐帯の結果しか観察されない。単独で得られた各結果は紐帯強度を直接には示唆しない。モバイル呼グラフでは、例えば、強力な社会的紐帯の結果は、多数の出された呼、長時間を費やされた会話、ならびに週末および夕方の時間の間の多くの呼を含むことができる。しかし、それら自体によって、属性のどれも紐帯強度を直接に意味しない。例えば、友人関係はより強い社会的紐帯であるけれども、ユーザは友人に電話するよりも頻繁に残高をチェックし、支払いをするために銀行に電話することがある。
【０００９】
ＳＮＡをモバイル呼グラフに適用するいくつかの研究がある。しかし、そのような研究は、社会的関係を定義するために２人のユーザ間で行われた呼に関する単一の特徴しか選び取らない。その結果、これらの研究によって引き出された結論は、存在するありうる社会的関係のうちの単一の結果にしか基づかない。ユーザ間の社会的関係をより忠実に考慮した呼グラフを観察するには、紐帯強度の改善された尺度が必要とされる。
【００１０】
モバイル呼グラフの異常な振舞いを検出することにはいくつかの利点がある  −  使用が著しく低下したリンクは、発呼活性度の低下のために将来は解約する可能性のあるノードの初期の指標でありうる。他方では、著しく増加した活性度は、影響伝播のため新しい紐帯および可能性の高いリンクを形成することを示すことができる。呼グラフの端から端までの異常検出は規制機関にとって用途がある。海外発呼、一日の普通でない時間中に出された呼、いくつかのノード間の発呼活性度の増加、およびさらにサービスの過少使用または過大使用（「使い捨て」電話に関連する）は、規制機関が実情を調査するときに利用する異常信号として検出することができる。複合紐帯変動メトリックを使用すると、多くの属性にわたる異常動作を単一メトリックに組み込むことによって異常検出が容易になる。
【００１１】
異常検出は、さらに、電気通信ネットワークのリンクのトラヒックをモニタするのに適用することができる。電気通信ネットワークは、ネットワーク・ノード（すなわち、テレコム装置）とリンクとで構成され、リンクは様々なネットワーク・ノードを接続し、トラヒックを移送する。ネットワークから最高性能を得るには、あるレベルの活性度のリンクを有し、リンクが通常の予測される振舞いから逸脱しているかどうかを検出することができることが有益である。例えば、過負荷のリンクは性能を劣化させ、ネットワークをダウンさせることがあるが、一方、利用不十分なリンクは収入機会を失うことを意味する。リンクの異常な振舞いを検出することにより、オペレータは処置を講じて、状況を修正することができる。正確な異常検出のためには、単なる単一の測定値ではなくリンクの性能の多数の要因を考慮に入れる必要がある。
【００１２】
これらおよび他の理由のために、辺の多数の特性に基づいて、電気通信呼グラフのノード間の辺を表す複合メトリックを定義する必要がある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１３】
【非特許文献１】Ｄａｓｇｕｐｔａ等、Ｓｏｃｉａｌ  Ｔｉｅｓ  ａｎｄ  ｔｈｅｉｒ  Ｒｅｌｅｖａｎｃｅ  ｔｏ  Ｃｈｕｒｎ  ｉｎ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｔｅｌｅｃｏｍ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  １１ｔｈ  ＡＣＭ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｅｘｔｅｎｄｉｎｇ  Ｄａｔａｂａｓｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、２００８年３月２５〜３０日、６６８〜６７７頁
【非特許文献２】Ｏｎｎｅｌａ等、Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ａｎｄ  ｔｉｅ  ｓｔｒｅｎｇｔｈｓ  ｉｎ  ｍｏｂｉｌｅ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ａｃａｄｅｍｙ  ｏｆ  Ｓｃｉｅｎｃｅｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｕｎｉｔｅｄ  Ｓｔａｔｅｓ、１０４巻、１８号、２００７年５月１日、７３３２〜７３３６頁
【非特許文献３】Ｒｉｃｈｔｅｒ等、Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  ｃｕｓｔｏｍｅｒ  ｃｈｕｒｎ  ｉｎ  ｍｏｂｉｌｅ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ  ｔｈｒｏｕｇｈ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｓｏｃｉａｌ  ｇｒｏｕｐｓ、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＳＩＡＭ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｄａｔａ  Ｍｉｎｉｎｇ、２０１０年４月２９日〜５月１日、７３２〜７４１頁
【非特許文献４】Ｓｅｓｈａｒｄｉ等、Ｍｏｂｉｌｅ  Ｃａｌｌ  Ｇｒａｐｈｓ：  Ｂｅｙｏｎｄ  Ｐｏｗｅｒ−Ｌａｗ  ａｎｄ  Ｌｏｇｎｏｒｍａｌ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  １４ｔｈ  ＡＣＭ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ  ａｎｄ  Ｄａｔａ  Ｍｉｎｉｎｇ、２００８年８月２４〜２７日、５９６〜６０４頁
【非特許文献５】Ｎａｎａｖａｔｉ等、Ｏｎ  ｔｈｅ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ  Ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ  ｏｆ  Ｍａｓｓｉｖｅ  Ｔｅｌｅｃｏｍ  Ｃａｌｌ  Ｇｒａｐｈｓ：  Ｆｉｎｄｉｎｇｓ  ａｎｄ  Ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  １５ｔｈ  ＡＣＭ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ、２００６年１１月５〜１１日、４３５〜４４４頁
【非特許文献６】Ｇｒａｎｏｖｅｔｔｅｒ、Ｔｈｅ  Ｓｔｒｅｎｇｔｈ  ｏｆ  Ｗｅａｋ  Ｔｉｅｓ、Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｓｏｃｉｏｌｏｇｙ、７８巻、６号、１９７３年５月、１３６０〜１３８０頁
【非特許文献７】Ｊａｃｋｓｏｎ、Ａ  Ｕｓｅｒ’ｓ  Ｇｕｉｄｅ  ｔｏ  Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ、Ｗｉｌｅｙ−Ｉｎｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅ、２００３年９月１０日、５９２頁
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１４】
１つの態様において、電気通信呼グラフのノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出す方法が提供される。１つの実施形態では、この方法は、複数の記述データをコンピューティング・デバイスで遠隔記憶デバイスから受け取るステップであり、複数の記述データが、複数のノード間の複数の辺ｉによって形成された電気通信呼グラフに関連する複数の記述属性ｊの元の値ｘｉ，ｊを含み、各辺ｉが複数のノードのうちの２つのノードに関係し、各々の元の値ｘｉ，ｊが、電気通信呼グラフの一意的な辺ｉと、対応する辺ｉの一意的な記述属性ｊとに関係し、一意的な辺ｉおよび一意的な記述属性ｊが、対応する元の値ｘｉ，ｊに関係する辺−属性対ｉ，ｊを形成する、ステップと、複数の記述データを局所記憶デバイスに少なくとも一時的に記憶するステップと、対応する記述属性ｊの元の値ｘｉ，ｊの分布と複数の記述属性ｊの共通ベースとを考慮する方法で記述属性ｊごとにスケール変更係数を決定するステップと、記述属性ｊごとに重み付け係数を決定するステップと、第１のノードと第２のノードとの間の第１の辺ｉ１の複合紐帯メトリックＳを、第１の辺ｉ１に関連する第１の属性ｊ１の第１の元の値
【００１５】
【数１】
0005993012.tif 000002
と、第１の属性ｊ１の第１のスケール変更係数と、第１の属性ｊ１の第１の重み付け係数と、第１の辺ｉ１に関連する第２の属性ｊ２の第２の元の値
【００１６】
【数２】
0005993012.tif 000003
と、第２の属性ｊ２の第２のスケール変更係数と、第２の属性ｊ２の第２の重み付け係数とに少なくとも部分的に基づいて、計算するステップであり、複数の記述属性ｊが第１の属性ｊ１と第２の属性ｊ２とを含む、ステップとを含む。本明細書で説明する複合紐帯メトリックを導き出すためのプロセスは、例示の第１および第２の属性を越えて任意の数の属性に使用することができることを理解されたい。
【００１７】
別の態様において、電気通信呼グラフのノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出すための装置が提供される。１つの実施形態では、この装置は、遠隔記憶デバイスからの複数の記述データを受け取るように構成されたデータ通信モジュールであり、複数の記述データが、複数のノード間の複数の辺ｉによって形成された電気通信呼グラフに関連する複数の記述属性ｊの元の値ｘｉ，ｊを含み、各辺ｉが複数のノードのうちの２つのノードに関係し、各々の元の値ｘｉ，ｊが、電気通信呼グラフの一意的な辺ｉと、対応する辺ｉの一意的な記述属性ｊとに関係し、一意的な辺ｉおよび一意的な記述属性ｊが、対応する元の値ｘｉ，ｊに関係する辺−属性対ｉ，ｊを形成する、データ通信モジュールと、複数の記述データを少なくとも一時的に記憶するように構成された局所記憶デバイスと、対応する記述属性ｊの元の値ｘｉ，ｊの分布と複数の記述属性ｊの共通ベースとを考慮する方法で記述属性ｊごとにスケール変更係数を決定するように構成され、記述属性ｊごとに重み付け係数を決定するように構成されたスケール変更／重み付けプロセッサと、第１のノードと第２のノードとの間の第１の辺ｉ１の複合紐帯メトリックＳを、第１の辺ｉ１に関連する第１の属性ｊ１の第１の元の値
【００１８】
【数３】
0005993012.tif 000004
と、第１の属性ｊ１の第１のスケール変更係数と、第１の属性ｊ１の第１の重み付け係数と、第１の辺ｉ１に関連する第２の属性ｊ２の第２の元の値
【００１９】
【数４】
0005993012.tif 000005
と、第２の属性ｊ２の第２のスケール変更係数と、第２の属性ｊ２の第２の重み付け係数とに少なくとも部分的に基づいて、計算するように構成された複合紐帯メトリック・プロセッサであり、複数の記述属性ｊが第１の属性ｊ１と第２の属性ｊ２とを含む、複合紐帯メトリック・プロセッサとを含む。
【００２０】
さらなる別の態様において、プロセッサで実行されるとき、電気通信呼グラフのノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出す方法をコンピューティング・デバイスに行わせるプログラム命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。１つの実施形態では、この方法は、複数のノード間の複数の辺ｉによって形成された電気通信呼グラフに関連する複数の記述属性ｊの元の値ｘｉ，ｊを含む遠隔記憶デバイスからの複数の記述データを受け取った後、対応する記述属性ｊの元の値ｘｉ，ｊの分布と複数の記述属性ｊの共通ベースとを考慮する方法で記述属性ｊごとにスケール変更係数を決定するステップであり、各辺ｉが複数のノードのうちの２つのノードに関係し、各々の元の値ｘｉ，ｊが、電気通信呼グラフの一意的な辺ｉと、対応する辺ｉの一意的な記述属性ｊとに関係し、一意的な辺ｉおよび一意的な記述属性ｊが、対応する元の値ｘｉ，ｊに関係する辺−属性対ｉ，ｊを形成する、ステップと、記述属性ｊごとに重み付け係数を決定するステップと、第１のノードと第２のノードとの間の第１の辺ｉ１の複合紐帯メトリックＳを、第１の辺ｉ１に関連する第１の属性ｊ１の第１の元の値
【００２１】
【数５】
0005993012.tif 000006
と、第１の属性ｊ１の第１のスケール変更係数と、第１の属性ｊ１の第１の重み付け係数と、第１の辺ｉ１に関連する第２の属性ｊ２の第２の元の値
【００２２】
【数６】
0005993012.tif 000007
と、第２の属性ｊ２の第２のスケール変更係数と、第２の属性ｊ２の第２の重み付け係数とに少なくとも部分的に基づいて、計算するステップであり、複数の記述属性ｊが第１の属性ｊ１と第２の属性ｊ２とを含む、ステップと
を含む。
【００２３】
本発明の適用のさらなる範囲は、以下に提供する詳細な説明から明らかになるであろう。しかし、詳細な説明および特定の例は、本発明の好ましい実施形態を示しているが、本発明の趣旨および範囲内の様々な変形および変更が当業者には明らかとなるので、例示の目的にのみ与えられていることが理解されるべきである。
【００２４】
本発明は、デバイスの様々な部分の構造、構成、および組合せ、ならびに方法のステップに存在し、それによって、意図された目的は、以下でより完全に説明され、特許請求の範囲で詳細に指摘され、添付図面に示されるように達成される。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】電気通信呼グラフにおける複合紐帯メトリックと辺のいくつかの例示的な属性との間の相関を示す１組のグラフである。
【図２】電気通信呼グラフにおける辺のいくつかの例示的な属性の複合紐帯メトリック品質を示すグラフである。
【図３】電気通信呼グラフにおける辺の例示的な属性の複合紐帯メトリック品質を示すグラフである。
【図４】電気通信呼グラフにおける辺の別の例示的な属性の複合紐帯メトリック品質を示すグラフである。
【図５】電気通信呼グラフにおける辺のさらなる別の例示的な属性の複合紐帯メトリック品質を示すグラフである。
【図６】電気通信呼グラフのノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出すためのプロセスの例示的な実施形態の流れ図である。
【図７】図６と連携している、電気通信呼グラフのノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出すためのプロセスの別の例示的な実施形態の流れ図である。
【図８】図６と連携している、電気通信呼グラフのノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出すためのプロセスのさらなる別の例示的な実施形態の流れ図である。
【図９】図６および８と連携している、電気通信呼グラフのノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出すためのプロセスのさらなる別の例示的な実施形態の流れ図である。
【図１０】図６と連携している、電気通信呼グラフのノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出すためのプロセスのさらなる別の例示的な実施形態の流れ図である。
【図１１】図６および１０と連携している、電気通信呼グラフのノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出すためのプロセスの別の例示的な実施形態の流れ図である。
【図１２】電気通信呼グラフのノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出すためのコンピューティング・デバイスの例示的な実施形態のブロック図である。
【図１３】非一時的コンピュータ可読媒体に記憶されたプログラム命令を実行するプロセッサをもつコンピューティング・デバイスによって行われる、電気通信呼グラフのノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出すためのプロセスの例示的な実施形態の流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
全体において、本開示は辺メトリックを導き出すための２つのプロセスを説明する。第１のメトリックは、属性平均からの多数の属性値の組合せの偏差を含意する電気通信グラフ辺の変動ベース・スコアの測定値である。このプロセスは、主成分分析（ＰＣＡ）法の使用に基づく。本実施形態は、異常な振舞いを検出するために使用することができる。第２のプロセスは、社会的紐帯強度に関係するメトリックの計算を含む。第２のプロセスを使用して、他のユーザの振舞いへのユーザの社会的影響を理解することができる。
【００２７】
本開示は、例えば、モバイル呼グラフを試験するのに、ユーザ間の複合紐帯メトリックを測定するための手法を使用する。値が社会的紐帯の結果である多くの発呼属性を合成することにより複合紐帯メトリックを定量化するアルゴリズムの様々な実施形態が本明細書で開示される。紐帯強度に関する追加情報について、例えば、内容が参照により本明細書に完全に組み込まれる、Ｇｒａｎｏｖｅｔｔｅｒ、Ｔｈｅ  Ｓｔｒｅｎｇｔｈ  ｏｆ  Ｗｅａｋ  Ｔｉｅｓ、Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｓｏｃｉｏｌｏｇｙ、７８巻、６号、１９７３年５月、１３６０〜１３８０頁を参照されたい。アルゴリズムの様々な実施形態を主要なモバイル・サービス・プロバイダによって提供される呼グラフに適用して、複合紐帯メトリックと呼グラフ構造との間の関係を研究することができる。
【００２８】
アルゴリズムの１つの例示的な実施形態では、モバイル呼グラフは、簡単な有向グラフＧ＝（Ｖ，Ｅ）として定義され、ここで、頂点Ｖの組はモバイル電話ユーザを表し、ａ，ｂ∈Ｖであり、ａがｂに電話をかける場合、辺ｅ＝（ａ，ｂ）∈Ｅである。Ｇは、｜Ｖ｜＝ｎ個のユーザの間の｜Ｅ｜＝ｍ個の紐帯を表す。目的は、辺に接続しているユーザ間の関係を特徴づける値にすべての有向辺をマップする重み関数Ｓ：Ｅ→Ｒを定義することである。
【００２９】
この実施形態では、各辺はｋ個の属性のベクトルとして表される。ｋ個の属性の対応するベクトルはｍ×ｋマトリクスＥで構成することができ、ここで、Ｅの行はＧの辺に対応し、｜Ｅ｜ｉｊは辺ｉの属性ｊの値である。辺に接続しているユーザ間の関係を特徴づける値にＥの行ベクトルをマップするために、データ内に存在する変動をよりよく表す部分空間上にデータを投影する、主成分分析（ＰＣＡ）によってもたらされる手法が適用される。投影は、データの変動が最も大きい方向に向いているベクトルの直交基底系を使用する（主成分（ＰＣ）と呼ばれる）。この基底系は、Ｅの共分散行列Σの固有ベクトルによって与えられる。ＰＣＡに関する追加情報について、例えば、内容が参照により本明細書に完全に組み込まれる、Ｊａｃｋｓｏｎ、Ａ  Ｕｓｅｒ’ｓ  Ｇｕｉｄｅ  ｔｏ  Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ、Ｗｉｌｅｙ−Ｉｎｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅ、２００３年９月１０日、５９２頁を参照されたい。
【００３０】
Σの固有値の合計は、データがゼロ平均および単位分散を有する場合にデータの次元数と同じであるデータ内の全分散に等しい。言い換えれば、Σの固有値は、投影データの各次元によって説明される変動の量を元のデータの次元に沿った変動に関係づける。投影データの各成分は対応する固有値が乗算される。これらの重み付けされた成分を合計して、２人のユーザ間の関係を特徴づける値が得られる。これは、データが非常に大きい変動を示す次元に複合紐帯メトリック値の追加の影響を与える。
【００３１】
別の実施形態では、アルゴリズムは以下のように要約される。
【００３２】
【数７】
0005993012.tif 000008
３）Ｅの共分散行列Σを見つける、
４）Λ、ｋ×１列ベクトルを見つける、ここで、ΛｉはΣのｉ番目に大きい固有値である、
５）Ｕ、ｉ番目の列がΛｉに対応する右固有ベクトルであるｋ×ｋマトリクスを見つける、
６）辺ｅｉの複合紐帯メトリックは、ベクトルＳ＝ＥＵΛのｉ番目の成分によって与えられる。
【００３３】
別の実施形態では、辺の複合紐帯メトリックを計算するためのアルゴリズムの例示的な実施形態の様々な態様を、電気通信呼グラフの社会的分解を研究するのに使用することができる。アルゴリズムは、いくつかの観察を考慮することによってより高い忠実性を提供する２人のユーザ間の社会的紐帯強度を定量化するための手法を使用する。そのような例に関する追加情報について、例えば、優先権が主張されており、全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１１年９月８日に出願された米国仮特許出願第６１／５３２，１５１号のＤｏｒａｎ等、Ｅｘａｍｉｎｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｓｏｃｉａｌ  Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｃａｌｌ  Ｇｒａｐｈｓを参照されたい。
【００３４】
電話ネットワークの加入者間の複合紐帯メトリックを計算する方法の様々な実施形態が本明細書で開示される。これらの実施形態は、社会的ネットワーク分析（ＳＮＡ）の原理に基礎を置き、ＳＮＡを電話ネットワークの構造の研究に拡張する。呼グラフ内の社会的ネットワークに対する複合紐帯メトリックを導き出す問題は、値が社会的紐帯の結果である多くの発呼属性を合成するアルゴリズムを開発することによって対処される。
【００３５】
アルゴリズムの１つの実施形態では、最初に、呼期間、２人のユーザ間で行われた呼の数、およびこれらの両方のユーザが両方とも直接に連絡をとる（両方に共通である）他のユーザの数などの社会的紐帯の結果を表すことができる発呼データからｎ個の属性の集合が抽出される。モバイル呼グラフが構成され、ノードがユーザを表し、２つのノード間のリンクが有向社会的紐帯を表す。ＡからＢへの有向社会的紐帯は、Ａが少なくとも１回の電話をＢにかけたときかつそのときのみ存在する。グラフの各社会的紐帯はｎ次元ベクトルとして表され、ｎ次元ベクトルの成分値は発呼データから抽出されたｎ個の属性の各々に対応する。これらのｎ次元ベクトルの各々はアルゴリズムを使用して単一値にマップされる。
【００３６】
個々の特徴と社会的紐帯強度との間に因果関係がなくても、多くの結果の値は一緒になってより強力に社会的紐帯強度を示唆するので、これらの社会的紐帯ベクトルがｎ次元空間内で変化する様式の検討を使用して、社会的紐帯の強度を示唆することができる。例えば、２人の人が互いに電話する回数は社会的紐帯の結果となる（２人の人の間で行われたより多くの呼は紐帯強度を示唆することができる）。発呼に費やされた合計時間および共通隣接点などの他の属性とこの情報との組合せによって、より強力な推論を紐帯強度に関して行うことができる。
【００３７】
しかし、複合紐帯メトリックの値を導き出そうとするとき、いくつかの理由で、多数のタイプの属性の値を直接組み合わせるべきでない。第１に、各属性は異なるスケールで測定され、そのため、それらの直接の組合せが無意味になることがある。この問題に対処するために、データは、ゼロ平均を有するようにセンタリングし、次に、単位分散を有するようにすべての成分をスケール変更することができる。別の理由は、社会的紐帯の強度は、異なる程度で各属性に影響を与えることである。社会的紐帯強度が属性の値に及ぼす影響が小さい場合、この属性は、社会的紐帯ベクトルを値にマップするときに大きい重みとして与えられるべきでない。その上、データは、さらに、多数の属性を一緒に考慮するときに異なる量の変動を示す。この問題に対処するために、データが最も多く変化するｎ次元空間内のｎ個の方向を識別し、これらの方向に沿った別のｎ次元空間に投影することができる。このデータ変換の結果は、変動が各成分に沿って極大となる代替の紐帯メトリック・ベクトルの集合である。これらの投影成分に沿った組合せ変動は、元のデータ内に存在していた大多数の変動を捕捉している。
【００３８】
上述のデータ投影は、従来のデータ・マイニング技法の主成分分析（ＰＣＡ）が動機となっている。ＰＣＡは、データセットの最大分散の方向を、データセットの共分散行列の固有ベクトルとして識別する。これは、投影データの各成分がデータ投影で使用された固有ベクトルの１つに対応することを意味する。その上、その固有ベクトルの固有値は、その成分によって捕捉された元のデータの分散の割合を表す。したがって、複合紐帯メトリックは、各投影成分にその対応する固有値を乗算したものの一次結合として定義される。
【００３９】
別の実施形態では、アルゴリズムは以下のように要約される。
１）各社会的紐帯を、成分が呼属性の値に対応するｎ次元ベクトルとして表す、
２）ベクトルの成分がゼロ平均および単位分散を有するようにベクトルをスケール変更する、
３）社会的紐帯ベクトルの共分散行列を見つける、
４）共分散行列の固有ベクトルの組と、固有ベクトルの対応する固有値とを見つける、
５）固有ベクトルを使用して、データを新しいｎ次元空間に投影する、
６）複合紐帯メトリックが、その投影ベクトルのすべての成分にその対応する固有値を乗算したものの合計として与えられる。
【００４０】
結果として生じる紐帯の品質が図２に示される。例えば、図２の３つの属性（すなわち、合計の呼期間、出された呼の数、および２つのノード間で同一な隣接点の割合）を使用してこの手法を実証することができる。結果として生じる紐帯メトリック値は、どのように紐帯強度がこれらの属性の値に影響を与えるはずであるかの期待値に従う。呼の長さおよび出された呼の数は、導き出される紐帯メトリック値と正相関されるが、一方、共通隣接点の数は、出された呼の数および呼の長さが両方とも低いときにのみ強く影響される。
【００４１】
一般に、アルゴリズムの様々な実施形態は、ユーザ間のリンクのいくつかの属性に基づいてネットワーク上のユーザ間の複合紐帯メトリックの計算を可能にする。社会的紐帯強度は、情報拡散が社会的ネットワークでどのように生じるかに影響を及ぼす。例えば、新製品およびサービスの採用、顧客解約の振舞いなどに関する拡散について。複合紐帯メトリックを算出する際のより良好な手法は、そのような解決策の結果を改善し、サービス・プロバイダに対するそれらのうちの商品価値を増加させることになる。
【００４２】
アルゴリズムは、社会的紐帯の結果しか観察されないモバイル電話ネットワークなどのネットワークの社会的複合紐帯メトリックを計算する方法を開発している。社会的紐帯強度を計算するための既存の解決策は、因果関係情報が存在する、すなわち、社会的紐帯の存在を意味するデータ属性が存在するオンライン社会的ネットワーク（ＯＳＮ）に適用可能である。加えて、本明細書で開示するアルゴリズムの様々な実施形態は、社会的紐帯またはその結果に関する任意の数の情報変数を考慮することができる拡張可能フレームワークを定義する。
【００４３】
アルゴリズムは、呼グラフ以外の社会的ネットワークにも適用することができる。なおまた、「ビッグデータ」の時代に、ビジネス・インテリジェンスの解析が、アクショナブル・インテリジェンスの形態の顧客の振舞いを見抜くために、電気通信を含む一連の産業で展開されている。このインテリジェンスを使用して、顧客経験価値を増強するキャンペーンを企画し、ロイヤリティ・キャンペーン（ｌｏｙａｌｔｙ  ｃａｍｐａｉｇｎ）を企画し、顧客を保持する（顧客解約を減少させる）プログラムを企画し、新しい顧客の登録をし、顧客生涯価値の増加および投資効率（ＲＯＩ）の最適化のために上位商品販売および抱き合わせ販売を行うプログラムを企画することができる。
【００４４】
さらなる別の実施形態では、モバイル呼グラフの辺の複合メトリックを導き出すための数学的フレームワークが提示される。２人のユーザ間の呼の頻度などの単一の発呼特徴は必ずしも２人のユーザの社会的紐帯強度の良好な指標でないことがあるが、特徴の値は対応する紐帯強度によって影響を受ける可能性がある。例えば、呼の高い期間またはユーザ間の呼の頻度が高い社会的紐帯強度を意味しないとしても、２人のユーザが強い社会的紐帯を共有している場合、２人のユーザが互いに頻繁に電話をかけ、長い時間話をすると予想することができる。その結果、発呼属性の値は、基本的な社会的関係の強度によって影響を受けるので、一種の社会的紐帯結果である。個々にではなく一緒に取得されるこれらの結果は、ユーザ間の社会的紐帯のよりよい概観を与える。
【００４５】
モバイル呼グラフにおける２人のユーザ間の接続の属性（例えば、合計の呼期間および呼の総数）は一般に相関されており、異なるスケールを使用して測定される。このために、これらの値を意味のあるように組み合わせることが困難になる。スケール変更の差を克服するために、各属性ｘｉは、それを｜ｘｉ｜で除算することによって正規化され、ここで、
【００４６】
【数８】
0005993012.tif 000009
であり、したがって、単位長さを有するように各属性を再スケール変更する。ｎ個の属性が関連している辺では、実数の正の値ｗ（ｘ）が複合紐帯メトリックのために計算され、ここで、ｘ＝α１×ｘ１＋α２×ｘ２＋…＋αｎ×ｘｎは、正規化属性の重み付けされた合計である。具体的には、ｗ（ｘ）は、ｗ（ｘ）＝１−ｅｘｐ（−ｘ／ε２）によって与えられるｘの単調増加関数である。
【００４７】
明らかに、ｗ（ｘ）は区間［０，１］に制限され、パラメータεは飽和の速度を制御する。定式化は、いったん強い社会的結びつきが明らかになれば、高い確率で、「意向（ｉｄｅａ）」（解約することなどの）がある加入者から別の加入者までの辺を通って移送されることになるという仮定に基づく。εの範囲は訓練データから習得することができる。結果として生じる紐帯メトリックの品質が図３〜５に示される。
【００４８】
本明細書で説明する実施形態により、ノードＡとノードＢとの間のリンク（すなわち、辺）の複合紐帯メトリックを導き出す際に、各々がノードＡとノードＢとの間のある形態の接続／関係を表す多くのリンク属性を考慮することができる。いくつかの例示的なリンク属性には、呼の数、呼の期間、呼の方向、呼の相互性、呼の時間／日、費やされる量、友人／隣接点のオーバーラップ、および時間窓内の呼の頻度が含まれる。本明細書で説明する様々なアルゴリズムは、リンクの複合紐帯メトリック中に対象の属性を組み合わせる。例えば、アルゴリズムは、いくつかの（すなわち、１つを超える）リンク属性を組み合わせて、複合紐帯メトリックを発生させるために関数（ｆ）を使用する。
【００４９】
関数（ｆ）の実際の形態は、結果として生じる複合紐帯メトリックが使用されることになる究極問題（ｕｌｔｉｍａｔｅ  ｐｒｏｂｌｅｍ）によって決めることができる。例えば、アルゴリズムは、解約予測、異常検出、不正行為検出などで使用するための複合紐帯メトリックを提供するように適応させることができる。本明細書で説明する実施形態は、標準（すなわち、平均）と著しく違う特性を示すものなどの異常リンクを検出するために使用することができる複合紐帯メトリックを導き出すＰＣＡベース関数を含む。本明細書で説明する他の実施形態は、紐帯強度を反映するために指数関数を使用し、計算値は０と１との間に正規化され、解約予測で使用することができる。複合紐帯強度を計算するために他の多くの形態の関数（ｆ）が可能であることを理解されたい。
【００５０】
図６を参照すると、電気通信呼グラフのノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出すためのプロセス９００の例示的な実施形態が、複数の記述データがコンピューティング・デバイスで遠隔記憶デバイスから受け取られる９０２において始まる。複数の記述データは、複数のノード間の複数の辺ｉによって形成された電気通信呼グラフに関連する複数の記述属性ｊの元の値ｘｉ，ｊを含む。各辺ｉは複数のノードのうちの２つのノードに関係する。各々の元の値ｘｉ，ｊは、電気通信呼グラフの一意的な辺ｉと、対応する辺ｉの一意的な記述属性ｊとに関係する。一意的な辺ｉおよび一意的な記述属性ｊは、対応する元の値ｘｉ，ｊに関係する辺−属性対ｉ，ｊを形成する。複数の記述データは、局所記憶デバイスに少なくとも一時的に記憶される（９０４）。
【００５１】
９０６において、記述属性ｊごとのスケール変更係数が、対応する記述属性ｊの元の値ｘｉ，ｊの分布と複数の記述属性ｊの共通ベースとを考慮する方法で決定される。重み付け係数が記述属性ｊごとに決定される（９０８）。９１０において、第１のノードと第２のノードとの間の第１の辺ｉ１の複合紐帯メトリックＳが、第１の辺ｉ１に関連する第１の属性ｊ１の第１の元の値
【００５２】
【数９】
0005993012.tif 000010
と、第１の属性ｊ１の第１のスケール変更係数と、第１の属性ｊ１の第１の重み付け係数と、第１の辺ｉ１に関連する第２の属性ｊ２の第２の元の値
【００５３】
【数１０】
0005993012.tif 000011
と、第２の属性ｊ２の第２のスケール変更係数と、第２の属性ｊ２の第２の重み付け係数とに少なくとも部分的に基づいて計算される。複数の記述属性ｊは第１の属性ｊ１と第２の属性ｊ２とを含む。
【００５４】
プロセス９００の別の実施形態では、複数の辺ｉおよび複数のノードが電気通信ネットワークを形成し、記述データは所定時間の間電気通信ネットワークのリソースを利用する通信セッションに関連する。この実施形態では、各辺ｉは、少なくとも１つの通信セッションが所定期間の間接続されていた接続を表す。さらなる実施形態では、電気通信ネットワークは、無線ネットワーク、モバイル・ネットワーク、およびセルラー・ネットワークのうちの少なくとも１つを含む。別のさらなる実施形態では、第１のノードは第１のユーザ・デバイスに関連する第１の識別番号を表し、第２のノードは第２のユーザ・デバイスに関連する第２の識別番号を表す。さらなる別の実施形態では、第１および第２のノードの少なくとも一方が、ユーザ・デバイスの対応する集団に関連する識別番号の集団を表す。別のさらなる実施形態では、通信セッションは、音声呼出し、テキスト・メッセージ、マルチメディア・メッセージ、ショート・メッセージ・サービス（ＳＭＳ）メッセージ、インスタント・メッセージ（ＩＭ）、およびデータ転送のうちの少なくとも１つを含む。プロセス９００のさらなる別の実施形態では、複数の辺ｊに関連する複数の記述属性ｊは、対応する辺ｊによる通信セッションの量、対応する辺ｊによる通信セッションの蓄積期間尺度、対応する辺ｊに関連するノードの共通隣接点の量、および対応する辺ｊに関連するノードの１つまたは複数の人口統計パラメータのうちの少なくとも１つを含む。
【００５５】
プロセス９００のさらなる別の実施形態では、複数の辺は、対応する辺が関連するノードに関して各辺が出ていくか、または入って来るかを反映する有向辺を含む。
【００５６】
図６および７を参照すると、電気通信呼グラフのノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出すためのプロセス１０００の別の例示的な実施形態が、図６のプロセス９００を含み、９０６、９０８、および９１０をさらに詳しく述べる。プロセス１０００のこの実施形態では、記述属性ｊごとの決定されたスケール変更係数は、記述属性ｊごとの単位ベースを共通ベースとして確立するために対応する記述属性ｊの代表的最大値｜ｘｊ｜を決定することに少なくとも部分的に基づく。１００２において、第１の元の値
【００５７】
【数１１】
0005993012.tif 000012
は、第１の属性ｊ１の代表的最大値
【００５８】
【数１２】
0005993012.tif 000013
で除算されて、対応する第１の辺−属性対ｉ１，ｊ１の第１のスケール変更済み値
【００５９】
【数１３】
0005993012.tif 000014
が形成される。第２の元の値
【００６０】
【数１４】
0005993012.tif 000015
は、第２の属性ｊ２の代表的最大値
【００６１】
【数１５】
0005993012.tif 000016
で除算されて、対応する第２の辺−属性対ｉ１，ｊ２の第２のスケール変更済み値
【００６２】
【数１６】
0005993012.tif 000017
が形成される（１００４）。
【００６３】
１００６において、第１の辺−属性対ｉ１，ｊ１の第１の重み付け係数
【００６４】
【数１７】
0005993012.tif 000018
に第１のスケール変更済み値
【００６５】
【数１８】
0005993012.tif 000019
を乗算して、第１の紐帯属性成分
【００６６】
【数１９】
0005993012.tif 000020
が形成される。第２の辺−属性対ｉ１，ｊ２の第２の重み付け係数
【００６７】
【数２０】
0005993012.tif 000021
に第２のスケール変更済み値
【００６８】
【数２１】
0005993012.tif 000022
を乗算して、第２の紐帯属性成分
【００６９】
【数２２】
0005993012.tif 000023
が形成される（１００８）。１０１０において、第１の紐帯属性成分
【００７０】
【数２３】
0005993012.tif 000024
と第２の紐帯属性成分
【００７１】
【数２４】
0005993012.tif 000025
とを合計して、第１の辺ｉ１の未処理複合紐帯メトリック
【００７２】
【数２５】
0005993012.tif 000026
が得られる。正規化複合紐帯メトリック
【００７３】
【数２６】
0005993012.tif 000027
が、第１の辺ｉ１について、未処理複合紐帯メトリック
【００７４】
【数２７】
0005993012.tif 000028
の指数関数に少なくとも部分的に基づいて導き出される（１０１２）。本明細書で説明する複合紐帯メトリックを導き出すためのプロセス１０００は、例示の第１および第２の属性を越えて任意の数の属性に使用することができることを理解されたい。
【００７５】
プロセス１０００の別の実施形態では、記述属性ｊごとの代表的最大値｜ｘｊ｜は、式
【００７６】
【数２８】
0005993012.tif 000029
に少なくとも部分的に基づき、ここで、ｎは複数の辺に含まれる辺の数を定義する。
【００７７】
プロセス１０００のさらなる別の実施形態では、第１のスケール変更済み値
【００７８】
【数２９】
0005993012.tif 000030
は、式
【００７９】
【数３０】
0005993012.tif 000031
に少なくとも部分的に基づき、第２のスケール変更済み値
【００８０】
【数３１】
0005993012.tif 000032
は、
【００８１】
【数３２】
0005993012.tif 000033
および
【００８２】
【数３３】
0005993012.tif 000034
についての同じ式に少なくとも部分的に基づく。
【００８３】
プロセス１０００のさらなる別の実施形態では、第１の辺ｉ１の未処理複合紐帯メトリック
【００８４】
【数３４】
0005993012.tif 000035
は、式
【００８５】
【数３５】
0005993012.tif 000036
に少なくとも部分的に基づく。
【００８６】
プロセス１０００のさらなる別の実施形態では、第１の辺ｉ１の正規化複合紐帯メトリック
【００８７】
【数３６】
0005993012.tif 000037
は、式
【００８８】
【数３７】
0005993012.tif 000038
に少なくとも部分的に基づき、ここで、εは、未処理紐帯強度Ｓｉに関連して正規化複合紐帯メトリックＦ（Ｓｉ）の飽和を制御する定数である。
【００８９】
図６および８を参照すると、電気通信呼グラフのノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出すためのプロセス１１００のさらなる別の例示的な実施形態は、図６のプロセス９００を含み、９０６および９０８をさらに詳しく述べる。この実施形態では、プロセス１１００は記述属性ｊごとに代表的平均値
【００９０】
【数３８】
0005993012.tif 000039
を計算することを含む（１１０２）。１１０４において、標準偏差σｊが記述属性ｊごとに計算される。各々の元の値ｘｉ，ｊと代表的平均値
【００９１】
【数３９】
0005993012.tif 000040
との間の差が記述属性ｊごとに決定されて、記述属性ｊごとに中間値
【００９２】
【数４０】
0005993012.tif 000041
の対応する組が形成される（１１０６）。１１０８において、記述属性ｊごとの各中間値
【００９３】
【数４１】
0005993012.tif 000042
が、対応する記述属性ｊの標準偏差σｊで除算されて、ゼロ平均および一単位分散（ｕｎｉｔｙ  ｖａｒｉａｎｃｅ）によって表された共通ベースを用いて記述属性ｊごとにスケール変更済み値
【００９４】
【数４２】
0005993012.tif 000043
の対応する組が形成される。共分散行列Σが、複数の記述属性ｊのスケール変更済み値
【００９５】
【数４３】
0005993012.tif 000044
から形成される（１１１０）。
【００９６】
プロセス１１００の別の実施形態では、記述属性ｊごとの代表的平均値
【００９７】
【数４４】
0005993012.tif 000045
は、式
【００９８】
【数４５】
0005993012.tif 000046
に少なくとも部分的に基づき、ここで、ｎは複数の辺に含まれる辺の数を定義する。
【００９９】
プロセス１１００のさらなる別の実施形態では、中間値
【０１００】
【数４６】
0005993012.tif 000047
は、記述属性ｊごとに、式
【０１０１】
【数４７】
0005993012.tif 000048
に少なくとも部分的に基づく。
【０１０２】
図６、８、および９を参照すると、電気通信呼グラフのノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出すためのプロセス１２００のさらなる別の例示的な実施形態は、図６および８のプロセス９００、１１００を含み、９０６、９０８、および９１０をさらに詳しく述べる。この実施形態では、プロセス１２００は、第１の辺ｉ１に関係し、かつ第１の辺−属性対ｉ１，ｊ１に関連する共分散行列Σから第１の属性ｊ１の第１のスケール変更係数
【０１０３】
【数４８】
0005993012.tif 000049
を見つけることを含む（１２０２）。１２０４において、第２の属性ｊ２の第２のスケール変更係数
【０１０４】
【数４９】
0005993012.tif 000050
は、第１の辺ｉ１に関係し、かつ第２の辺−属性対ｉ１，ｊ２に関連する共分散行列Σから見つけられる。第１の属性ｊ１の第１の重み付け係数
【０１０５】
【数５０】
0005993012.tif 000051
は、第１の辺ｉ１に関係し、かつ第１の辺−属性対ｉ１，ｊ１に関連する共分散行列Σから見つけられる（１２０６）。１２０８において、第２の属性ｊ２の第２の重み付け係数
【０１０６】
【数５１】
0005993012.tif 000052
は、第１の辺ｉ１に関係し、かつ第２の辺−属性対ｉ１，ｊ２に関連する共分散行列Σから見つけられる。第１の辺−属性対ｉ１，ｊ１の元の値
【０１０７】
【数５２】
0005993012.tif 000053
に第１のスケール変更係数
【０１０８】
【数５３】
0005993012.tif 000054
および第１の重み付け係数
【０１０９】
【数５４】
0005993012.tif 000055
を乗算して、第１の辺ｉ１の第１の紐帯属性成分
【０１１０】
【数５５】
0005993012.tif 000056
が形成される（１２１０）。１２１２において、第２の辺−属性対ｉ１，ｊ２の元の値
【０１１１】
【数５６】
0005993012.tif 000057
に第２のスケール変更係数
【０１１２】
【数５７】
0005993012.tif 000058
および第２の重み付け係数
【０１１３】
【数５８】
0005993012.tif 000059
を乗算して、第１の辺ｉ１の第２の紐帯属性成分
【０１１４】
【数５９】
0005993012.tif 000060
が形成される。第１の紐帯属性成分
【０１１５】
【数６０】
0005993012.tif 000061
と第２の紐帯属性成分
【０１１６】
【数６１】
0005993012.tif 000062
とを合計して、第１の辺ｉ１の正規化複合紐帯メトリック
【０１１７】
【数６２】
0005993012.tif 000063
が得られる（１２１４）。本明細書で説明する複合紐帯メトリックを導き出すためのプロセス１２００は、例示の第１および第２の属性を越えて任意の数の属性に使用することができることを理解されたい。
【０１１８】
プロセス１２００の別の実施形態では、第１のスケール変更係数
【０１１９】
【数６３】
0005993012.tif 000064
は、第１の重み付け係数
【０１２０】
【数６４】
0005993012.tif 000065
に対応する共分散行列Σからの第１の固有ベクトルに基づき、第２のスケール変更係数
【０１２１】
【数６５】
0005993012.tif 000066
は、第２の重み付け係数
【０１２２】
【数６６】
0005993012.tif 000067
に対応する共分散行列Σからの第２の固有ベクトルに基づく。プロセス１２００のさらなる別の実施形態では、第１の重み付け係数
【０１２３】
【数６７】
0005993012.tif 000068
および第２の重み付け係数
【０１２４】
【数６８】
0005993012.tif 000069
は、共分散行列Σからの列ベクトルおよび固有値に基づく。
【０１２５】
プロセス１２００のさらなる別の実施形態では、第１の辺ｉ１の第１の紐帯属性成分
【０１２６】
【数６９】
0005993012.tif 000070
および第２の紐帯属性成分
【０１２７】
【数７０】
0005993012.tif 000071
は、式
【０１２８】
【数７１】
0005993012.tif 000072
に少なくとも部分的に基づき、ここで、ｎは対応する記述属性ｊを識別する。
【０１２９】
プロセス１２００のさらなる別の実施形態では、第１の辺ｉ１の正規化複合紐帯メトリック
【０１３０】
【数７２】
0005993012.tif 000073
は、式
【０１３１】
【数７３】
0005993012.tif 000074
に少なくとも部分的に基づく。
【０１３２】
図６および１０を参照すると、電気通信呼グラフのノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出すためのプロセス１３００のさらなる別の例示的な実施形態は、図６のプロセス９００を含み、９０６および９０８をさらに詳しく述べる。プロセス１３００のこの実施形態では、スケール変更係数は、記述属性ｊごとのスケール変更済み値
【０１３３】
【数７４】
0005993012.tif 000075
の共通ベースがゼロ平均および一単位分散を反映するようにスケール変更済み値
【０１３４】
【数７５】
0005993012.tif 000076
の対応する組が記述属性ｊごとに元の値ｘｉ，ｊから形成されるように決定される。１３０２において、共分散行列Σが、複数の記述属性ｊのスケール変更済み値
【０１３５】
【数７６】
0005993012.tif 000077
から形成される。共分散行列Σの１組の固有ベクトルと、対応する組の固有値とが見つけられる（１３０４）。
【０１３６】
図６、１０、および１１を参照すると、電気通信呼グラフのノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出すためのプロセス１４００のさらなる別の例示的な実施形態は、図６および１０のプロセス９００、１３００を含み、９１０をさらに詳しく述べる。この実施形態では、プロセス１４００は、共分散行列Σからの固有ベクトルを使用して代替の空間において第１の辺ｉ１の記述属性ｊの元の値ｘｉ，ｊを処理して、第１の辺ｉ１の対応する複数の投影ベクトルを形成することを含む（１４０２）。１４０４において、第１の辺ｉ１の複数の投影ベクトルからの各投影ベクトルに共分散行列からの対応する固有値を乗算して、第１の辺ｉ１の複数の紐帯属性成分
【０１３７】
【数７７】
0005993012.tif 000078
が形成される。複数の紐帯属性成分
【０１３８】
【数７８】
0005993012.tif 000079
を合計して、第１の辺ｉ１の正規化複合紐帯メトリック
【０１３９】
【数７９】
0005993012.tif 000080
が得られる（１４０６）。
【０１４０】
図１２を参照すると、電気通信呼グラフのノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出すためのコンピューティング・デバイス１５００の例示的な実施形態は、データ通信モジュール１５０２、局所記憶デバイス１５０４、スケール変更／重み付けプロセッサ１５０６、および複合紐帯メトリック・プロセッサ１５０８を含む。様々な実施形態では、コンピューティング・デバイス１５００は、１つまたは複数のサーバ、１つまたは複数のコンピュータ・ワークステーション、１つまたは複数のコンピュータ・システム、１つまたは複数のコンピュータ、１つまたは複数のプロセッサ、または任意の好適な組合せの任意の他の好適なタイプのコンピューティング・デバイスのうちの１つもしくは複数を含むことができる。
【０１４１】
データ通信モジュール１５０２は、遠隔記憶デバイス１５１０からの複数の記述データを受け取るように構成される。複数の記述データは、複数のノード間の複数の辺ｉによって形成された電気通信呼グラフに関連する複数の記述属性ｊの元の値ｘｉ，ｊを含む。各辺ｉは複数のノードのうちの２つのノードに関係する。各々の元の値ｘｉ，ｊは、電気通信呼グラフの一意的な辺ｉと、対応する辺ｉの一意的な記述属性ｊとに関係する。一意的な辺ｉおよび一意的な記述属性ｊは、対応する元の値ｘｉ，ｊに関係する辺−属性対ｉ，ｊを形成する。局所記憶デバイス１５０４は、複数の記述データを少なくとも一時的に記憶するように構成される。
【０１４２】
スケール変更／重み付けプロセッサ１５０６は、対応する記述属性ｊの元の値ｘｉ，ｊの分布と複数の記述属性ｊの共通ベースとを考慮する方法で記述属性ｊごとにスケール変更係数を決定するように構成され、記述属性ｊごとに重み付け係数を決定するように構成される。複合紐帯メトリック・プロセッサ１５０８は、第１のノードと第２のノードとの間の第１の辺ｉ１の複合紐帯メトリックＳを、第１の辺ｉ１に関連する第１の属性ｊ１の第１の元の値
【０１４３】
【数８０】
0005993012.tif 000081
と、第１の属性ｊ１の第１のスケール変更係数と、第１の属性ｊ１の第１の重み付け係数と、第１の辺ｉ１に関連する第２の属性ｊ２の第２の元の値
【０１４４】
【数８１】
0005993012.tif 000082
と、第２の属性ｊ２の第２のスケール変更係数と、第２の属性ｊ２の第２の重み付け係数とに少なくとも部分的に基づいて、計算するように構成される。複数の記述属性ｊは第１の属性ｊ１と第２の属性ｊ２とを含む。
【０１４５】
コンピューティング・デバイス１５００の別の実施形態では、スケール変更／重み付けプロセッサ１５０６は、記述属性ｊごとの単位ベースを共通ベースとして確立するために対応する記述属性ｊの代表的最大値｜ｘｊ｜を決定することに少なくとも部分的に基づいて記述属性ｊごとにスケール変更係数を決定するように構成される。さらなる実施形態では、スケール変更／重み付けプロセッサ１５０６は、第１の元の値
【０１４６】
【数８２】
0005993012.tif 000083
を第１の属性ｊ１の代表的最大値
【０１４７】
【数８３】
0005993012.tif 000084
で除算して、対応する第１の辺−属性対ｉ１，ｊ１の第１のスケール変更済み値
【０１４８】
【数８４】
0005993012.tif 000085
を形成するように構成され、第２の元の値
【０１４９】
【数８５】
0005993012.tif 000086
を第２の属性ｊ２の代表的最大値
【０１５０】
【数８６】
0005993012.tif 000087
で除算して、対応する第２の辺−属性対ｉ１，ｊ２の第２のスケール変更済み値
【０１５１】
【数８７】
0005993012.tif 000088
を形成するように構成される。この実施形態では、複合紐帯メトリック・プロセッサ１５０８は、第１の辺−属性対ｉ１，ｊ１の第１の重み付け係数
【０１５２】
【数８８】
0005993012.tif 000089
に第１のスケール変更済み値
【０１５３】
【数８９】
0005993012.tif 000090
を乗算して、第１の紐帯属性成分
【０１５４】
【数９０】
0005993012.tif 000091
を形成するように構成され、第２の辺−属性対ｉ１，ｊ２の第２の重み付け係数
【０１５５】
【数９１】
0005993012.tif 000092
に第２のスケール変更済み値
【０１５６】
【数９２】
0005993012.tif 000093
を乗算して、第２の紐帯属性成分
【０１５７】
【数９３】
0005993012.tif 000094
を形成するように構成され、第１の紐帯属性成分
【０１５８】
【数９４】
0005993012.tif 000095
と第２の紐帯属性成分
【０１５９】
【数９５】
0005993012.tif 000096
とを合計して、第１の辺ｉ１の未処理複合紐帯メトリック
【０１６０】
【数９６】
0005993012.tif 000097
を得るように構成され、未処理複合紐帯メトリック
【０１６１】
【数９７】
0005993012.tif 000098
の指数関数に少なくとも部分的に基づいて第１の辺ｉ１の正規化複合紐帯メトリック
【０１６２】
【数９８】
0005993012.tif 000099
を導き出すように構成される。本明細書で説明する複合紐帯メトリックを導き出すためのコンピューティング・デバイス１５００は、例示の第１および第２の属性を越えて任意の数の属性に使用することができることを理解されたい。
【０１６３】
コンピューティング・デバイス１５００のさらなる別の実施形態では、スケール変更／重み付けプロセッサ１５０６は、記述属性ｊごとに代表的平均値
【０１６４】
【数９９】
0005993012.tif 000100
を計算するように構成され、記述属性ｊごとに標準偏差σｊを計算するように構成され、記述属性ｊごとに各々の元の値ｘｉ，ｊと代表的平均値
【０１６５】
【数１００】
0005993012.tif 000101
との間の差を決定して、記述属性ｊごとに中間値
【０１６６】
【数１０１】
0005993012.tif 000102
の対応する組を形成するように構成され、記述属性ｊごとの各中間値
【０１６７】
【数１０２】
0005993012.tif 000103
を対応する記述属性ｊの標準偏差σｊで除算して、ゼロ平均および一単位分散によって表された共通ベースを用いて記述属性ｊごとにスケール変更済み値
【０１６８】
【数１０３】
0005993012.tif 000104
の対応する組を形成するように構成され、複数の記述属性ｊのスケール変更済み値
【０１６９】
【数１０４】
0005993012.tif 000105
から共分散行列Σを形成するように構成される。さらなる実施形態では、スケール変更／重み付けプロセッサ１５０６は、第１の辺ｉ１に関係し、かつ第１の辺−属性対ｉ１，ｊ１に関連する共分散行列Σから第１の属性ｊ１の第１のスケール変更係数
【０１７０】
【数１０５】
0005993012.tif 000106
を見つけるように構成され、第１の辺ｉ１に関係し、かつ第２の辺−属性対ｉ１，ｊ２に関連する共分散行列Σから第２の属性ｊ２の第２のスケール変更係数
【０１７１】
【数１０６】
0005993012.tif 000107
を見つけるように構成され、第１の辺ｉ１に関係し、かつ第１の辺−属性対ｉ１，ｊ１に関連する共分散行列Σから第１の属性ｊ１の第１の重み付け係数
【０１７２】
【数１０７】
0005993012.tif 000108
を見つけるように構成され、第１の辺ｉ１に関係し、かつ第２の辺−属性対ｉ１，ｊ２に関連する共分散行列Σから第２の属性ｊ２の第２の重み付け係数
【０１７３】
【数１０８】
0005993012.tif 000109
を見つけるように構成される。この実施形態では、複合紐帯メトリック・プロセッサ１５０８は、第１の辺−属性対ｉ１，ｊ１の元の値
【０１７４】
【数１０９】
0005993012.tif 000110
に第１のスケール変更係数
【０１７５】
【数１１０】
0005993012.tif 000111
および第１の重み付け係数
【０１７６】
【数１１１】
0005993012.tif 000112
を乗算して、第１の辺ｉ１の第１の紐帯属性成分
【０１７７】
【数１１２】
0005993012.tif 000113
を形成するように構成され、第２の辺−属性対ｉ１，ｊ２の元の値
【０１７８】
【数１１３】
0005993012.tif 000114
に第２のスケール変更係数
【０１７９】
【数１１４】
0005993012.tif 000115
および第２の重み付け係数
【０１８０】
【数１１５】
0005993012.tif 000116
を乗算して、第１の辺ｉ１の第２の紐帯属性成分
【０１８１】
【数１１６】
0005993012.tif 000117
を形成するように構成され、第１の紐帯属性成分
【０１８２】
【数１１７】
0005993012.tif 000118
と第２の紐帯属性成分
【０１８３】
【数１１８】
0005993012.tif 000119
とを合計して、第１の辺ｉ１の正規化複合紐帯メトリック
【０１８４】
【数１１９】
0005993012.tif 000120
を得るように構成される。本明細書で説明する複合紐帯メトリックを導き出すためのコンピューティング・デバイス１５００は、例示の第１および第２の属性を越えて任意の数の属性に使用することができることを理解されたい。
【０１８５】
コンピューティング・デバイス１５００のさらなる別の実施形態では、スケール変更／重み付けプロセッサ１５０６は、記述属性ｊごとのスケール変更済み値
【０１８６】
【数１２０】
0005993012.tif 000121
の共通ベースがゼロ平均および一単位分散を反映するようにスケール変更済み値
【０１８７】
【数１２１】
0005993012.tif 000122
の対応する組が記述属性ｊごとに元の値ｘｉ，ｊから形成されるようにスケール変更係数を決定するように構成される。さらなる実施形態では、スケール変更／重み付けプロセッサ１５０６は、複数の記述属性ｊのスケール変更済み値
【０１８８】
【数１２２】
0005993012.tif 000123
から共分散行列Σを形成するように構成され、共分散行列Σの１組の固有ベクトルと、対応する組の固有値とを見つけるように構成される。さらなる実施形態では、複合紐帯メトリック・プロセッサ１５０８は、共分散行列Σからの固有ベクトルを使用して代替の空間において第１の辺ｉ１の記述属性ｊの元の値ｘｉ，ｊを処理して、第１の辺ｉ１の対応する複数の投影ベクトルを形成するように構成され、第１の辺ｉ１の複数の投影ベクトルからの各投影ベクトルに共分散行列からの対応する固有値を乗算して、第１の辺ｉ１の複数の紐帯属性成分
【０１８９】
【数１２３】
0005993012.tif 000124
を形成するように構成され、複数の紐帯属性成分
【０１９０】
【数１２４】
0005993012.tif 000125
を合計して、第１の辺ｉ１の正規化複合紐帯メトリック
【０１９１】
【数１２５】
0005993012.tif 000126
を得るように構成される。
【０１９２】
図１３を参照すると、非一時的コンピュータ可読媒体の例示的な実施形態は、プロセッサで実行されるとき、電気通信呼グラフのノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出すためのプロセス１６００をコンピューティング・デバイスに行わせるプログラム命令を記憶する。１つの例示的な実施形態では、プロセス１６００は、複数のノード間の複数の辺ｉによって形成された電気通信呼グラフに関連する複数の記述属性ｊの元の値ｘｉ，ｊを含む遠隔記憶デバイスからの複数の記述データを受け取った後、対応する記述属性ｊの元の値ｘｉ，ｊの分布と複数の記述属性ｊの共通ベースとを考慮する方法で記述属性ｊごとにスケール変更係数を決定することを含む（１６０２）。各辺ｉは複数のノードのうちの２つのノードに関係する。各々の元の値ｘｉ，ｊは、電気通信呼グラフの一意的な辺ｉと、対応する辺ｉの一意的な記述属性ｊとに関係し、一意的な辺ｉおよび一意的な記述属性ｊは、対応する元の値ｘｉ，ｊに関係する辺−属性対ｉ，ｊを形成する。１６０４において、重み付け係数が記述属性ｊごとに決定される。第１のノードと第２のノードとの間の第１の辺ｉ１の複合紐帯メトリックＳは、第１の辺ｉ１に関連する第１の属性ｊ１の第１の元の値
【０１９３】
【数１２６】
0005993012.tif 000127
と、第１の属性ｊ１の第１のスケール変更係数と、第１の属性ｊ１の第１の重み付け係数と、第１の辺ｉ１に関連する第２の属性ｊ２の第２の元の値
【０１９４】
【数１２７】
0005993012.tif 000128
と、第２の属性ｊ２の第２のスケール変更係数と、第２の属性ｊ２の第２の重み付け係数とに少なくとも部分的に基づいて計算される。複数の記述属性ｊは第１の属性ｊ１と第２の属性ｊ２とを含む。
【０１９５】
様々な追加の実施形態では、非一時的コンピュータ可読メモリに記憶された命令は、プロセッサで実行されるとき、電気通信呼グラフのノード間の辺の複合紐帯メトリックを導き出すためのプロセス９００、１０００、１１００、１２００、１３００、１４００に関連する機能の様々な組合せをコンピューティング・デバイスに行わせることができる。言い換えれば、上述の様々な特徴は、非一時的コンピュータ可読媒体に記憶されたプログラム命令によって任意の好適な組合せで実施することができる。上述のコンピューティング・デバイス１５００の任意の好適な構成要素は、対応するプロセッサと、対応するプログラム命令に関連した非一時的コンピュータ可読媒体とを含むことができる。代替として、対応するプログラム命令に関連した対応するプロセッサおよび非一時的コンピュータ可読媒体は、上述のコンピューティング・デバイス１５００の構成要素の任意の好適な組合せと操作的に連通する個々の構成要素または組合せ構成要素とすることができる。
【０１９６】
上述の説明は、単に本発明の特定の実施形態の開示を提供し、本発明をそれに限定することを意図していない。したがって、本発明は上述の実施形態にのみ限定されない。むしろ、当業者は本発明の範囲内にある代替の実施形態を思いつくことができることを認識されたい。
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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