(57)【要約】      （修正有）【課題】小さな信頼ネットワークのノードの既知の信頼値に基づき、矢の型の重み値を計算する方法・装置を提供する。【解決手段】ノードの信頼値及びノード間の一つ以上の矢の本数が与えられ、かつ、当該矢はその性質に応じ一つ以上の種類の型に分類される小規模な信頼性ネットワークを構築し、ノード間の矢の型ごとに矢の重み付け値を求める方法・装置等について開示する。【選択図】図６
2006330880.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各々の信頼値を有する複数のノードが、他のノードへの信頼度を示す重み値を有する複数の矢で結ばれており、前記複数の矢はその性質に応じｐ種類の型に分類できる信頼ネットワークにおいて、以下の（ａ）から（ｄ）の手段を含む、ｐ種類の型ごとに矢の値を求める装置、
（ａ）各ノードの信頼度と各型に属する矢の個数とに基づく数値と、各ノードの信頼度に基づく数値との積和を成分とするｐ次元ベクトルＳＸを求める手段、
（ｂ）各ノードの信頼度と各型に属する矢の個数とに基づく数値と、他の各ノードの信頼度と各型に属する矢の個数とに基づく数値との積和を成分とするｐ行ｐ列の行列Ｓを求める手段、
（ｃ）前記行列Ｓの逆行列ＳＩを求める手段、
（ｄ）前記ＳＩ、及び、前記ＳＸからｐ種類の型ごとに矢の値を求める手段。
【請求項２】
各々の信頼値を有するｎ個のノードが、他のノードへの信頼度を示す重み値を有する複数の矢で結ばれており、前記複数の矢はその性質に応じｐ種類の型に分類できる信頼ネットワークにおいて、以下の（ａ）から（ｄ）の手段を含む、ｐ種類の型ごとに矢の値を求める装置、
（ａ）ｊ番目のノードからｉ番目のノードへ入るｋ番目の型に属する矢の個数とｊ番目のノードの信頼値の積をjに関して総和を求め定数倍した数値と、前記ｊ番目のノードの信頼値と、の偏差積和Ｓｉｘを成分とするｐ次元ベクトルＳＸを以下の式に基づいて求める手段、
【数１】
2006330880.tif 000023
但し、
【数２】
2006330880.tif 000024
【数３】
2006330880.tif 000025
（ｂ）ｊ番目のノードからｉ番目のノードへ入るｋ番目の型に属する矢の個数とｊ番目のノードの信頼値の積をjに関して総和を求め定数倍した数値と、ｉ番目のノードからｊ番目のノードへ入るｋ番目の型に属する矢の個数とi番目のノードの信頼値の積をiに関して総和を求め定数倍した数値との偏差積和Ｓｉｊを成分とするｐ行ｐ列の行列Ｓを以下の式に従って求める手段（ｉ＝１〜ｎ、ｊ＝１〜ｎ、ｋ＝１〜ｐ）、
【数４】
2006330880.tif 000026
（ｃ）Ｓの逆行列ＳＩを求める手段、
（ｄ）ＳＩとＳＸとの積から以下の式に従い各型の重み値を求める手段。
【数５】
2006330880.tif 000027
【請求項３】
各々の信頼値を有する複数のノードが、他のノードへの信頼度を示す重み値を有する複数の矢で結ばれており、前記複数の矢はその性質に応じｐ種類の型に分類できる信頼ネットワークにおいて、
以下の（ａ）から（ｄ）のステップを含む、ｐ種類の型ごとに矢の値を求める方法、
（ａ）各ノードの信頼度と各型に属する矢の個数とに基づく数値と、各ノードの信頼度に基づく数値との積和を成分とするｐ次元ベクトルＳＸを求めるステップ、
（ｂ）各ノードの信頼度と各型に属する矢の個数とに基づく数値と、他の各ノードの信頼度と各型に属する矢の個数とに基づく数値との積和を成分とするｐ行ｐ列の行列Ｓを求めるステップ、
（ｃ）前記行列Ｓの逆行列ＳＩを求めるステップ、
（ｄ）前記ＳＩ、及び、前記ＳＸからｐ種類の型ごとに矢の値を求めるステップ。
【請求項４】
各々の信頼値を有する複数のノードが、他のノードへの信頼度を示す重み値を有する複数の矢で結ばれており、前記複数の矢はその性質に応じｐ種類の型に分類できる信頼ネットワークにおいて、コンピュータを制御し、以下の（ａ）から（ｄ）の手段を動作させ、ｐ種類の型ごとに矢の値を求めるプログラム、
（ａ）各ノードの信頼度と各型に属する矢の個数とに基づく数値と、各ノードの信頼度に基づく数値との積和を成分とするｐ次元ベクトルＳＸを求める手段、
（ｂ）各ノードの信頼度と各型に属する矢の個数とに基づく数値と、他の各ノードの信頼度と各型に属する矢の個数とに基づく数値との積和を成分とするｐ行ｐ列の行列Ｓを求める手段、
（ｃ）前記行列Ｓの逆行列ＳＩを求める手段、
（ｄ）前記ＳＩ、及び、前記ＳＸからｐ種類の型ごとに矢の値を求める手段。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、日常生活における消費活動において関与している様々な要素の信頼値及び要素間の信頼値を定義し、その信頼値に基づき消費者等が最良の選択が出来るような信頼値の算出方法、特に、各要素間を結ぶ矢の重み値の算出方法、及び、その装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
われわれの日常の消費活動においては、生産者、広告媒体、専門家(評論家)、販売店、消費者などの様々な要素が関係している。これらの要素を本願出願では消費活動での「主体」と呼ぶ。これらの主体は主体同士間で様々な関係を有しており、これらの主体間の関係を示す様々な情報を消費者は入手できる。例えば、商品Ａが製造者Ｂによって製造され様々な流通経路を経て商店Ｃで販売される。ここで、製造者Ｂはインターネットを使用し商品Ａを宣伝活動を行い、また、商店Ｃは独自に地域新聞の折り込み広告を利用して商品Ａ及び商店Ｃの宣伝活動を行う。
【０００３】
さらに、評論家Ｄが商品Ａについて評価を行いその内容を雑誌Ｅに掲載する場合もある。他の商品に対しても、同様の生産・販売・消費活動が行われ、これに伴って様々の情報が消費者に伝達される。消費者の立場からすると、このような様々な情報が入手できる環境の中で、信頼できる専門家が推奨する、信頼できる生産者の製品を、サービスの面から信頼できる販売店から購入したい。
【０００４】
このような問題を解決するために、信頼出来る製造者、信頼できる販売店、信頼できる評論家などについての指標あるいは情報の提供が切望されている。
さらに、消費活動での「主体」に関する信頼値の情報だけでなく、これらの情報に個人の嗜好情報を考慮した情報が得られると益々有益となる。個人の有する嗜好情報を利用した自己の嗜好に合致し、かつ、最も信頼の置ける消費活動における主体の情報の提供が望まれている。
【特許文献１】公開広報(P2003-187176) 内山 幸樹. 情報ランキング計算方法.
【特許文献２】公開広報(P2003-330969) 加藤裕樹; 出葉義治; 前川博俊. 情報管理システム、情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、及び記憶媒体.
【特許文献３】公開広報(P2004-178270) 小川知也; 渡部勇. 有向グラフ解析方法、解析装置及びそのプログラム.
【特許文献４】公開広報 (P2002-7460) 宮奥健人; 阿久津明人; 外村佳伸. コンテンツ選択装置、コンテンツ選択方法及び記録媒体.
【特許文献５】公開広報 (P2004-44870) アダムマイケルボームバーグ. 信頼度データ生成方法及び装置.
【特許文献６】特許出願(特願2003-368802)宮内 興治. 商品購入における信頼値の算出方法及び装置.
【非特許文献１】Lawrence Page; Sergey Brin; Rajeev Motwani; Terry Winograd. The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web. Technical Report.Stanford University, 1998
【非特許文献２】Soumen Chakrabarti; Byron E. Dom; David Gibson; Jon Kleinberg; Ravi Kumar; Prabhakar Raghavan; Sridhar Rajagopalan; Andrew Tomkins. Mining the Link Structure of the World Wide Web. Computer 32 8IEEE, 1999.
【非特許文献３】奥野忠一; 久米均; 芳賀敏郎; 吉澤正. 多変量解析法. 日科技連出版社, 1992.
【非特許文献４】田島稔; 小牧和雄. 最小二乗法の理論とその応用. 東洋書店, 1986.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
出願中の特許出願、特願2003-368802、「商品購入における信頼値の算出方法及び装置」において、信頼ネットワークにおけるノードの信頼値・ノード間の矢の重み値を用いて、ノードの信頼値の再評価方法等について開示している。
本願発明では、ノード間の矢の重みの決定方法に関する方法・装置について開示する。例として、ノード間の矢の例として以下のようなものが挙げられる。
1. 販売店の広告を見た。2. 販売店の広告を取寄せた。3. 販売店に入った。4. 商品を買った。
これらは、図１に示すように、いずれもある消費者によるある販売店に対する行動を挙げている。従って、消費者のノード１から販売店のノード２へ向かう「矢」として表現できる。
【０００６】
ここで、商品の販売促進という観点からみたとき、「商品を買った」という型の矢は「広告を見た」という型の矢よりも重要である。すなわち、その商品に対する信頼性においてより高い値を持っていると考えられる。そこで、何らかの方法で矢をその型に従って前もって分類しておき、その型に応じて重みを決定する方法が有益であると考えられる（図２）。我々の周囲には信頼できると認められた、あるいは多くの人の合意が得られているノードが存在する。例えば、多くの読者を抱える全国紙や、アメリカ合衆国やカナダにおけるBBB(Better Business Bureau)のレポートで満足できると紹介されるような企業がそれに該当する。本発明では、予め、信頼度が既知であるノードの中から、より信頼できるノード、または、より信頼できないノードを含んだ小さな信頼ネットワークを作成し、それらのノードの既知の信頼値に基づき、矢の型の重み値を計算する方法・装置を開示する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本願発明では、各々の信頼値を有する複数のノードが、他のノードへの信頼度を示す重み値を有する複数の矢で結ばれており、前記複数の矢はその性質に応じｐ種類の型に分類できる信頼ネットワークにおいて、以下の（ａ）から（ｄ）の手段を含む、ｐ種類の型ごとに矢の値を求める装置、方法、及び、プログラムを開示する、
【０００８】
（ａ）各ノードの信頼度と各型に属する矢の個数とに基づく数値と、各ノードの信頼度に基づく数値との積和を成分とするｐ次元ベクトルＳＸを求める手段、
（ｂ）各ノードの信頼度と各型に属する矢の個数とに基づく数値と、他の各ノードの信頼度と各型に属する矢の個数とに基づく数値との積和を成分とするｐ行ｐ列の行列Ｓを求める手段、
（ｃ）行列Ｓの逆行列ＳＩを求める手段、
（ｄ）ＳＩ、及び、ＳＸからｐ種類の型ごとに矢の値を求める手段。
【発明の効果】
【０００９】
本願発明によれば、以下のような効果を奏することが期待出来る。
１. 矢の重み値をその型に従って変えることにより、重要な型の矢の重み値を重要でない型の矢の重み値よりも大きい重み値をつける等の対応が可能となり現実に適合する矢の重み値を計算できる。
２. 目的に応じた小規模の信頼ネットワークを構築し、そこで所定のノードの信頼値等から矢の重み値を型毎にを計算することができる。これにより各ノードの信頼値を再度計算しより正確に求めることが出来る。
３. 大規模のネットワークを必要とせずに、小規模の信頼ネットワークを用いて矢の重み値を型毎に計算できる。これにより大規模の信頼ネットワークの信頼値を求めることが出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下の実施例において本願発明を実施するための最良の形態を示す。
【実施例】
【００１１】
日常生活における消費活動においては、インターネットサイト、消費者、広告媒体、商店、製造者、専門家(評論家)など（「主体」）が関与している。これらの主体間にはある種の信頼関係があると考えられる。図３は本願発明の基本的な概念を説明する信頼ネットワーク図である。消費活動に参加しているインターネットサイト、評論家、製品、製造者等の「主体」をノードとし、それらの間の信頼関係を「矢」で表現する。ここで、矢は信頼しているノードから信頼されているノードへの向かいその方向を矢で示す。これにより消費活動の場での信頼関係の図ができる。これを本願明細書では信頼ネットワーク図と呼ぶ。
【００１２】
図４は、本願発明を実施する装置を示している。筐体２００の中には、記憶装置２１０、メインメモリ２２０、出力装置２３０、処理装置（ＣＰＵ）２４０、操作部２５０、入力装置２６０が含まれている。処理装置（ＣＰＵ）２４０は、メインメモリ２２０から制御するプログラムを読み込み、操作部２５０から入力された命令に従い、入力装置２６０から入力される小規模ネットワーク情報、及び、記憶装置２１０に格納されている信頼性データ情報等を使用して情報処理を行い、矢の型ごとの重み値を計算しそれらの情報を出力装置２３０に出力する。
【００１３】
本願発明では、前述の矢が複数存在する場合において、これらの矢がその性質に応じて一つ以上の型に分類できる場合において、各ノード間の矢の本数が型の種類毎に与えられた信頼ネットワークにおいて、これらの矢の重み値を各型の種類毎に求めることが出来る。
【００１４】
図１で示す例において、ノード間の矢の例として以下のようなものを挙げることが出来る。
矢１：販売店の広告を見た。
矢２：販売店の広告を取寄せた。
矢３：販売店に入った。
矢４：商品を買った。
これらは、いずれもある消費者によるある販売店に対する行動を挙げている。従って、消費者のノード１から販売店のノード２へ向かう「矢」として表現できる。ここで、商品の販売促進という観点からみたとき、「商品を買った」という矢は「広告を見た」という矢よりも重要である。すなわち、その商品に対する信頼性においてより高い値を持っていると考えられる。
【００１５】
そこで、これらの矢をその目的に従って所定の型に分類しその型に応じて重みを決定する。例えば、上述の例では消費者ノードから販売店ノードへ向かう４本の矢が適切に分類され、その矢の重み値が適切に求めることが出来れば、より信頼性の高いノードの信頼値を得ることが出来る。
本願発明では、図５に示すように、以下のステップで小規模信頼ネットーワークを用いて矢の型毎にその重み値を求め、それらの値を大規模信頼ネットーワークに用いて、信頼性の高い大規模信頼ネットーワークを構築することが出来る。
ステップ１０：所定の目的に応じた小規模の信頼ネットワークを構築する。
ステップ２０：各ノードに既知の信頼値を入力する。
ステップ３０：矢の重み値をその型ごとに求める。
ステップ４０：求めた型ごとの矢の重み値を大規模信頼ネットワークに適用する。
【００１６】
以下に、これらのステップについて詳細を説明する。
ステップ１０：
所定の目的に応じた小規模の信頼ネットワークを構築する。
小規模の信頼ネットワークを所定の目的に応じて構築する。所定の目的とは、購入目的あるいは販売目的などによって適切な信頼ネットワークを構築することである。例えば、消費者の立場から見ると、より信頼性の置ける生産者によって生産され、かつ、より信頼性の高い評論家から良い評価を得ている商品を、より信頼性の置ける販売者から購入したい。一方、販売者から見ると、より信頼性の置ける生産者によって生産され、かつ、より信頼性の高い評論家から良い評価を得ている商品を、より多くの販売が見込める消費者層へ広告を送りたい。この様に購入目的あるいは販売目的などその目的によって信頼ネットワークの信頼値は異なると考えられる。
【００１７】
ステップ２０：
各ノードごとに既知信頼値を入力する。
各ノードの信頼値は、当該ネットワークのノードの値として、信頼の置ける情報に基づいて決定する。これは、前述の多くの読者を抱える全国紙や、アメリカ合衆国やカナダにおけるBBB(Better Business Bureau)のレポートで満足できると紹介されるような企業がそれに該当する。
【００１８】
ステップ３０：
矢の重み値をその型ごとに求める。
ここでの目的は矢の重み値をその型ごとに求めることである。以下にその概要を説明する。先ず、各主体をノードで表し各ノードの信頼値が予め分かっている小規模な信頼ネットワークを考える。このノードの集合を｛ｎ｜ｉ＝1,…,ｎ｝とする。ｉ番目のノードｎｉがｊ番目のノードｎｊを信頼する時、ｎｉからｎｊに矢が描かれる。この矢の重み値をａｉｊとする。ｎｉからｎｊへ向かう矢が複数存在する時にはそれらの矢の総和を表す。ａｉｊを各成分とするｎ行ｎ列の行列をＰとする。一方、ノードに対する信頼値、又はパーソナライズされた信頼値を表現する行列をＥとする。
【００１９】
２つの行列ＰとＥとをある定数ｃ（０＜＝ｃ＜＝１）で結合したものをＰ´とすると、
（１）        Ｐ´＝ｃＰ＋（１−ｃ）Ｅ
によって、二つのノード間の信頼値とその重みは表現できる。
各ノードの信頼値を要素とするベクトルをＸとすると、このベクトルは式（２）を満たすベクトルとして定義される。
（２）      Ｘ＝Ｐ´ｔＸ
但し、Ｐ´ｔは行列Ｐ´の転置行列を表し、Ｘ＝（ｘ１，...，ｘｎ）である。  ノードｎｉの信頼値はｘｉ、ノードｎｉからノードｎｊの矢の重み値はａｉｊであるので、これらの間には式（３）の関係がある。
【００２０】
【数１】
2006330880.tif 000003
【００２１】
ここで、ｅｉは誤差を表す。前述の様に、ノードｎｉからノードｎｊへは複数の矢が存在する。矢にはat１〜atｐまでｐ種類の型があるとし、ノードｎｉからノードｎｊへは型atｋの矢がｂij,k本あるとすると、ａｉｊは式（４）のように表現できる。
【００２２】
【数２】
2006330880.tif 000004
【００２３】
ここで、at0はパーソナライズされた信頼値を表現する重みであり、ｃは一般的に求められた信頼関係に対するパーソナライズされた部分の割合を決める定数である。式（４）を式（３）に代入すると、式（５）が得られる。
【００２４】
【数３】
2006330880.tif 000005
【００２５】
ここで、ｊ＝１，...，ｎである。また、ｂij,k 及び ｘｊは信頼ネットワークが定義されると一意に定まる定数であるので、以下のように新たな定数ｃｉｋを定義することが出来る。
【００２６】
【数４】
2006330880.tif 000006
【００２７】
また
【００２８】
【数５】
2006330880.tif 000007
【００２９】
を改めてat0と置き換えて整理すると、式（６）が得られる。
【００３０】
【数６】
2006330880.tif 000008
【００３１】
これは重回帰分析モデルであるので、ここで誤差の二乗の総和
【００３２】
【数７】
2006330880.tif 000009
【００３３】
を導入すると、式（７）が得られる。
【００３４】
【数８】
2006330880.tif 000010
【００３５】
本願発明の目的は誤差を最小にするようなＡＴｔ＝（at1, ..., atp）を求めることである。但しｔは転置を表す。そのために、Ｑをat1, ..., atpで偏微分してその値を０と置けば、式（８）及び式（９）の正規方程式を得る。
【００３６】
【数９】
2006330880.tif 000011
【００３７】
ここで、
【００３８】
【数１０】
2006330880.tif 000012
【００３９】
と置き換えることにより、式（８）から式（１２）が得られる。
【００４０】
【数１１】
2006330880.tif 000013
【００４１】
式（１２）を式（９）に代入し整理することにより、式（１３）が得られる。
【００４２】
【数１２】
2006330880.tif 000014
【００４３】
ここで、
【００４４】
【数１３】
2006330880.tif 000015
【００４５】
である。
次に行列Ｓの逆行列ＳＩ＝Ｓ-１を求める。
ＳＩ＝Ｓ-１
式（１３）の左側からＳＩを乗じることにより型ごとの矢の値ＡＴｔ＝（at1, ..., atp）を求めることが出来る。
【００４６】
【数１４】
2006330880.tif 000016
【００４７】
以上より、図６に示すように、以下のステップで、ＡＴｔ＝（at1, ..., atp）を求めることが出来る。
１１０：
ｊ番目のノードからｉ番目のノードへ入るｋ番目の型に属する矢の個数とｊ番目のノードの信頼値の積をjに関して総和を求め定数倍した数値と、前記ｊ番目のノードの信頼値と、の偏差積和Ｓｉｘを成分とするｐ次元ベクトルＳＸを以下の式に基づいて求める。ＳＸｔ＝（Ｓ１ｘ,...,Ｓｎｘ）、但しｔは転置を表す。
【００４８】
【数１５】
2006330880.tif 000017
【００４９】
但し、
【００５０】
【数１６】
2006330880.tif 000018
【００５１】
１２０：
ｊ番目のノードからｉ番目のノードへ入るｋ番目の型に属する矢の個数とｊ番目のノードの信頼値の積をjに関して総和を求め定数倍した数値と、及び、ｉ番目のノードからｊ番目のノードへ入るｋ番目の型に属する矢の個数とi番目のノードの信頼値の積をiに関して総和を求め定数倍した数値との偏差積和からｐ行ｐ列の行列Ｓを求める。（ｉ＝１〜ｎ、ｊ＝１〜ｎ、ｋ＝１〜ｐ）
【００５２】
【数１７】
2006330880.tif 000019
【００５３】
但し、
【００５４】
【数１８】
2006330880.tif 000020
【００５５】
１３０：
行列Ｓの逆行列ＳＩ＝Ｓ−１を求める。
ＳＩ＝Ｓ−１
１４０：
ＳＩ及びＳＸの積を計算することにより型ごとの矢の値ＡＴｔ＝（at1, ..., atp）を求めることが出来る。
【００５６】
【数１９】
2006330880.tif 000021
【００５７】
ステップ４０：
求めた型ごとの矢の重み値を、所定の大規模信頼ネットワークに適用する。
小規模の信頼ネットワークで求められた各矢の型ごとの重み値ＡＴｔ＝（at1, ..., atp）を所望の大規模な信頼ネットワークに適用する。これによってより信頼性の高い信頼ネットワークが構築出来る。
【００５８】
次に、図７に示す具体例で説明する。ノードが３個(ノード１, ノード２, ノード３)あって、それぞれの信頼値がｔｖ＝0.8, 0.4, 0.5であるとする。これらの間に型１（図７で実線）と型２（図７で破線）の２種類の矢があって、３つのノードがそれぞれ他のノードと矢で結ばれているとする。また型２の矢のほうが型１の矢よりも多く使われていて、型２の矢の重みを型１よりも軽くしたいと仮定する。
以下に各型の矢の数を示す。ここで、b121 = 0はノード１からノード２への型１の矢の数が０本であること、 b122 = 2はノード１からノード２への型２の矢の数が２本であることを示している。
b_121 = 0, b_122 = 2, 
b_131 = 1, b_132 = 0,
b_211 = 2, b_212 = 10, 
b_231 = 1, b_232 = 0,
b_311 = 5, b_312 = 15, 
b_321 = 0, b_322 = 1, 
【００５９】
c = 0.85と仮定すると、
【００６０】
【数２０】
2006330880.tif 000022
【００６１】
に従い、定数cikの値を次の様に求めることが出来る。
c11 = 2.805, c12 = 9.775, 
c21 = 0.0, c22 = 1.785, 
c31 = 1.02, c32 = 0.0
さらに、前述のアルゴリズムに従って型１及び型２の矢の型の重みを計算すると
at１= 0.115, 
at２= 0.010
が得られる。これにより型１の矢の重みは型２の矢の重みの約10倍であると求められる。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】２つのノード及びその間を結ぶ矢を示す図である。
【図２】２つのノード及びその間を結ぶ矢を示す図である。
【図３】信頼ネットワーク図の概念を示す図である。
【図４】本願発明を実施する装置を示す図である。
【図５】本願発明の概要を示すフローチャートである。
【図６】本願発明のアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図７】３つのノード及びその間を結ぶ矢を示す図である。
【符号の説明】
【００６３】
２００：本願発明を実施する装置
２１０：記憶装置
２２０：メインメモリ
２３０：出力装置
２４０：処理装置
２５０：操作部
２６０：入力装置
【図１】
2006330880.tif 000028
【図２】
2006330880.tif 000029
【図３】
2006330880.tif 000030
【図４】
2006330880.tif 000031
【図５】
2006330880.tif 000032
【図６】
2006330880.tif 000033
【図７】
2006330880.tif 000034