(57)【要約】【課題】ユーザ同士の信頼性を担保しつつ、ソーシャルグラフをユーザが能動的に操作することなく生成することができる。【解決手段】ソーシャルグラフ生成装置１は、被評価ユーザから評価要求情報を受信すると、タグ評価値決定部１１が、被評価ユーザの属性情報に関する評価値の設定を依頼する複数の評価ユーザを選定する。そして、選定した各評価ユーザから評価値が設定されたタグ評価情報を受信すると、タグ評価値決定部１１は、各評価ユーザについて、トラストＤＢ３２を用いて、善意ユーザか悪意ユーザかを判定し、善意ユーザの数が悪意ユーザの数より多い場合に、被評価ユーザの評価値を決定する。続いて、ソーシャルグラフ生成部１３が、被評価ユーザが設定した属性情報と、その評価値とを用いて、協調フィルタリングを実行することにより、被評価ユーザと関連性の強いユーザを抽出し、ソーシャルグラフを生成する。【選択図】図１
2011170471.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）それぞれに参加する複数のユーザのユーザ端末と、前記複数のユーザのユーザ端末と通信ネットワークを介して接続され、前記複数のＳＮＳのうちのいずれかに参加する前記ユーザ同士の関係性を示すソーシャルグラフを生成するソーシャルグラフ生成装置とを含んで構成されるソーシャルグラフ生成システムに用いられるソーシャルグラフ生成方法であって、
前記ソーシャルグラフ生成装置は、
（１）前記ユーザにより設定される前記ユーザの属性情報毎に、前記ユーザ自身と前記属性情報との関連性が強い程高い値として設定される評価値を、前記ユーザに対応付けて記憶するタグ情報と、（２）前記ユーザの属性情報の前記評価値を設定するユーザである評価ユーザ毎に、当該評価ユーザが善意ユーザか悪意ユーザかを記憶するトラスト情報と、が格納される記憶部を備えており、
被評価ユーザのユーザ端末は、
前記被評価ユーザの属性情報を受け付け、前記受け付けた属性情報を含む評価要求情報を前記ソーシャルグラフ作成装置に送信するステップを実行し、
前記ソーシャルグラフ生成装置は、
前記被評価ユーザの前記評価要求情報を受信し、前記評価要求情報に含まれる前記属性情報を、前記タグ情報における当該被評価ユーザの属性情報として登録するステップと、
前記被評価ユーザ以外の他のユーザのうち、前記被評価ユーザの属性情報に関する前記評価値の設定を依頼する複数の前記評価ユーザを選定し、前記選定した評価ユーザのユーザ端末に、前記被評価ユーザの属性情報を含むタグ評価依頼情報を送信するステップと、を実行し、
前記選定された評価ユーザのユーザ端末は、
前記ソーシャルグラフ作成装置から前記タグ評価依頼情報を受信するステップと、
前記受信したタグ評価依頼情報に示される前記被評価ユーザの属性情報に関する前記評価値を受け付け、前記受け付けた前記評価値をタグ評価情報として前記ソーシャルグラフ生成装置に返信するステップと、を実行し、
前記ソーシャルグラフ生成装置は、
前記複数の評価ユーザのユーザ端末それぞれから前記タグ評価情報を受信するステップと、
前記タグ評価情報に示される評価値を設定した前記評価ユーザそれぞれについて、前記トラスト情報を参照して前記善意ユーザか前記悪意ユーザかを判定し、前記善意ユーザの数が前記悪意ユーザの数より多い場合に、前記受信した複数の前記タグ評価情報に含まれる前記被評価ユーザの評価値の平均値を求めることにより、前記属性情報の評価値を決定するステップと、
前記決定した前記属性情報の評価値を前記タグ情報における前記被評価ユーザの評価値として記憶するステップと、
前記決定した被評価ユーザの評価値と、前記タグ評価情報に含まれる前記複数の評価ユーザそれぞれが設定した評価値とを比較し、前記決定した評価値を基準として、所定の範囲内の評価値を設定した前記評価ユーザを前記善意ユーザとし、前記所定の範囲から外れる評価値を設定した前記評価ユーザを前記悪意ユーザとして、前記トラスト情報を更新するステップと、
前記タグ情報に示される各被評価ユーザの前記属性情報および前記決定した当該属性情報それぞれの評価値を用いて、協調フィルタリングを実行し、前記被評価ユーザと関連性の強いユーザを抽出し、前記被評価ユーザと前記抽出したユーザとを関連付けて前記ソーシャルグラフを生成するステップと、
を実行することを特徴とするソーシャルグラフ生成方法。
【請求項２】
前記記憶部は、前記トラスト情報として、前記評価ユーザの信頼度を、信頼できるユーザ程高い値で示すトラスト値として記憶しており、
前記ソーシャルグラフ生成装置は、
前記属性情報の評価値を決定するステップにおいて、
前記タグ評価情報に示される評価値を設定した前記評価ユーザそれぞれの前記トラスト値を、前記トラスト情報を参照して取得し、前記取得したトラスト値が所定値以上の場合に当該トラスト値の評価ユーザを前記善意ユーザと判定し、一方、前記取得したトラスト値が所定値より小さい場合に、当該トラスト値の評価ユーザを前記悪意ユーザと判定し、前記善意ユーザの数が前記悪意ユーザの数より多い場合に、前記受信した複数の前記タグ評価情報に含まれる前記被評価ユーザの評価値の平均値を求めることにより、前記属性情報の評価値を決定するステップと、
前記トラスト情報を更新するステップにおいて、
前記決定した被評価ユーザの評価値と、前記タグ評価情報に含まれる前記複数の評価ユーザそれぞれが設定した評価値とを比較し、前記決定した被評価ユーザの評価値を基準として、所定の範囲内の評価値を設定した前記評価ユーザの前記トラスト値を増加させ、前記所定の範囲から外れる評価値を設定した前記評価ユーザの前記トラスト値を減少させて、前記トラスト情報を更新するステップと、
を実行することを特徴とする請求項１に記載のソーシャルグラフ生成方法。
【請求項３】
前記ソーシャルグラフ生成装置は、
前記タグ評価情報に示される評価値を設定した前記評価ユーザそれぞれについて、前記善意ユーザか前記悪意ユーザかの判定をしたときに、前記悪意ユーザの数が前記善意ユーザの数以上の場合に、前記受信した複数の前記タグ評価情報のうち、前記悪意ユーザから受信した前記タグ評価情報を、前記悪意ユーザの数が前記善意ユーザの数より小さくなるまで削除するステップを、
さらに実行することを特徴とする請求項１または請求項２に記載のソーシャルグラフ生成方法。
【請求項４】
複数のソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）それぞれに参加する複数のユーザのユーザ端末に通信ネットワークを介して接続され、前記複数のＳＮＳのうちのいずれかに参加する前記ユーザ同士の関係性を示すソーシャルグラフを生成するソーシャルグラフ生成装置であって、
前記ソーシャルグラフ生成装置は、
（１）前記ユーザにより設定される前記ユーザの属性情報毎に、前記ユーザ自身と前記属性情報との関連性が強い程高い値として設定される評価値を、前記ユーザに対応付けて記憶するタグ情報と、（２）前記ユーザの属性情報の前記評価値を設定するユーザである評価ユーザ毎に、当該評価ユーザが善意ユーザか悪意ユーザかを記憶するトラスト情報と、が格納される記憶部と、
被評価ユーザのユーザ端末から、前記被評価ユーザにより入力された属性情報を含む評価要求情報を受信し、前記評価要求情報に含まれる前記属性情報を、前記タグ情報における当該被評価ユーザの属性情報として登録し、
前記被評価ユーザ以外の他のユーザのうち、前記被評価ユーザの属性情報に関する前記評価値の設定を依頼する複数の前記評価ユーザを選定し、前記選定した評価ユーザのユーザ端末に、前記被評価ユーザの属性情報を含むタグ評価依頼情報を送信し、
前記選定した複数の評価ユーザのユーザ端末それぞれから、前記評価ユーザにより設定された前記被評価ユーザの属性情報に関する評価値を前記タグ評価情報として受信し、
前記タグ評価情報に示される評価値を設定した前記評価ユーザそれぞれについて、前記トラスト情報を参照して前記善意ユーザか前記悪意ユーザかを判定し、前記善意ユーザの数が前記悪意ユーザの数より多い場合に、前記受信した複数の前記タグ評価情報に含まれる前記被評価ユーザの評価値の平均値を求めることにより、前記属性情報の評価値を決定し、前記決定した前記属性情報の評価値を前記タグ情報における前記被評価ユーザの評価値として記憶するタグ評価値決定部と、
前記タグ評価値決定部が決定した前記被評価ユーザの評価値と、前記タグ評価情報に含まれる前記複数の評価ユーザそれぞれが設定した評価値とを比較し、前記決定した評価値を基準として、所定の範囲内の評価値を設定した前記評価ユーザを前記善意ユーザとし、前記所定の範囲から外れる評価値を設定した前記評価ユーザを前記悪意ユーザとして、前記トラスト情報を更新するトラスト値更新部と、
前記タグ情報に示される各被評価ユーザの前記属性情報および前記決定した当該属性情報それぞれの評価値を用いて、協調フィルタリングを実行し、前記被評価ユーザと関連性の強いユーザを抽出し、前記被評価ユーザと前記抽出したユーザとを関連付けて前記ソーシャルグラフを生成するソーシャルグラフ生成部と、
を備えることを特徴とするソーシャルグラフ生成装置。
【請求項５】
前記記憶部は、前記トラスト情報として、前記評価ユーザの信頼度を、信頼できるユーザ程高い値で示すトラスト値として記憶しており、
前記タグ評価値決定部は、
前記タグ評価情報に示される評価値を設定した前記評価ユーザそれぞれの前記トラスト値を、前記トラスト情報を参照して取得し、前記取得したトラスト値が所定値以上の場合に当該トラスト値の評価ユーザを前記善意ユーザと判定し、一方、前記取得したトラスト値が所定値より小さい場合に、当該トラスト値の評価ユーザを前記悪意ユーザと判定し、前記善意ユーザの数が前記悪意ユーザの数より多い場合に、前記受信した複数の前記タグ評価情報に含まれる前記被評価ユーザの評価値の平均値を求めることにより、前記属性情報の評価値を決定し、
前記トラスト値更新部は、
前記タグ評価値決定部が決定した前記被評価ユーザの評価値と、前記タグ評価情報に含まれる前記複数の評価ユーザそれぞれが設定した評価値とを比較し、前記決定した被評価ユーザの評価値を基準として、所定の範囲内の評価値を設定した前記評価ユーザの前記トラスト値を増加させ、前記所定の範囲から外れる評価値を設定した前記評価ユーザの前記トラスト値を減少させて、前記トラスト情報を更新すること、
を特徴とする請求項４に記載のソーシャルグラフ生成装置。
【請求項６】
前記タグ評価値決定部は、
前記タグ評価情報に示される評価値を設定した前記評価ユーザそれぞれについて、前記善意ユーザか前記悪意ユーザかの判定をしたときに、前記悪意ユーザの数が前記善意ユーザの数以上の場合に、前記受信した複数の前記タグ評価情報のうち、前記悪意ユーザから受信した前記タグ評価情報を、前記悪意ユーザの数が前記善意ユーザの数より小さくなるまで削除すること、
を特徴とする請求項４または請求項５に記載のソーシャルグラフ生成装置。
【請求項７】
請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載のソーシャルグラフ生成方法を、コンピュータに実行するためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ソーシャルネットワークキングサービス（以下、「ＳＮＳ」という）において利用されるソーシャルグラフを生成する、ソーシャルグラフ生成方法、ソーシャルグラフ生成装置、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ソーシャルグラフとは、ＳＮＳに参加するユーザ同士の関係性を表したグラフである。例えば、図７に示すように、各ユーザをノードで表し、ユーザ同士の関係性をエッジ（線）で表すことができる。
【０００３】
従来、ソーシャルグラフ１００は、各ＳＮＳで管理され、そのＳＮＳに参加するユーザによって作成等が行われる。よって、ソーシャルグラフ１００のユーザ同士の関係性は、そのユーザの属するＳＮＳ内だけに限られており、自身が属するＳＮＳ以外のＳＮＳとの間で連携して新たなユーザとの関係性を構築することはできなかった。
【０００４】
この点に関し、将来のＳＮＳでは、例えば、ソーシャルグラフ１００をまとめあげるＮＰＯ（Non Profit Organization）を作って、そのＮＰＯがソーシャルグラフ１００の情報に関して、ＡＰＩ（Application Program Interface）やデータ等の情報を提供することが提案されている（非特許文献１参照）。また、複数のＷｅｂサイトを横断して共通のアプリケーションを稼動させてＳＮＳを利用するというオープンソーシャル（OpenSocial）ＡＰＩが提唱されている（非特許文献２参照）。これらによれば、図８に示すように、複数のＳＮＳサーバ３（３Ａ，３Ｂ，３Ｃ）で個別に管理されているソーシャルグラフ１００を、集中型サービス（ソーシャルグラフ生成装置１）の共通データベース（ＤＢ）で一括管理する。そして、この集中型サービスを利用するためのＡＰＩを各ユーザ端末２が具備することで、ソーシャルグラフ生成装置１が、ソーシャルグラフ１００を一元的に管理することができる。よって、各ユーザのユーザ端末２は、このソーシャルグラフ生成装置１にアクセスすることにより、ユーザ自身が属するＳＮＳに限定されることなく、他のＳＮＳに属するユーザであっても関係性を構築することが可能となる。
【０００５】
ここで、従来のＳＮＳにおける、ソーシャルグラフ１００上でのユーザ同士の関係性の構築法について説明する。
（１）まず、あるユーザが、ＳＮＳ上で、友人検索等により、友人ユーザや、趣味、嗜好の合うユーザをみつける。
（２）ユーザは、その友人ユーザ等に対して、ソーシャルグラフ１００上での友人関係になりたい旨を通知する。
（３）通知を受けた友人ユーザ等は、その通知に対して、承認もしくは、非承認を決定する。
（４）友人ユーザ等が承認した場合、その承認をソーシャルグラフ１００に反映させ、ソーシャルグラフ１００上のユーザ同士の関係性（友人関係）を構築する。
【０００６】
従来のＳＮＳにおいては、このソーシャルグラフ１００上でのユーザ同士の関係性（友人関係）の構築を、以上のように、ユーザ自身が手動操作を実行することにより行っていた。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Brad Fitzpatrick、‘Thoughts on the Social Graph’、［online］、［平成22年 2月 9日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://bradfitz.com/social-graph-problem/＞
【非特許文献２】Google 、‘OpenSocial’、［online］、［平成22年 2月 9日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://code.google.com/intl/ja/apis/opensocial/＞
【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、前記したように、複数のＳＮＳを一元的に統合して、ソーシャルグラフ１００を管理しようとする場合には、次のような問題がある。
【０００９】
（１）ユーザによる手動操作では、自身が属するＳＮＳだけでなく、他のＳＮＳを含めた情報の中から、ユーザが能動的に検索等を行い、ユーザ自身に相応しいユーザを探さなくてはならない。集中型のソーシャルグラフ生成装置１では、膨大なユーザ数の登録が想定される。したがって、例えば、そのユーザが友人関係等の構築を目的とする相手となるユーザの検索等を行った場合、該当するユーザが多数存在する場合が生じる可能性があり、ユーザ自身により、その中からより相応しいユーザを選択することが困難になる。
（２）ユーザによる手動操作では、ユーザが個別に承認、非承認を行うことで、ソーシャルグラフ１００の信頼性が担保されている。一方、自身が属するＳＮＳ以外のＳＮＳに属するユーザを含む膨大なユーザが登録される場合、対象となるユーザに関して個別の承認、非承認を判断するときに、その対象となるユーザの信頼性についてのユーザ自身による判断の困難さが増加する。
【００１０】
このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、ユーザ同士の信頼性を担保しつつ、ソーシャルグラフをユーザが能動的に操作することなく生成することができる、ソーシャルグラフ生成方法、ソーシャルグラフ生成装置、およびプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
前記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、複数のソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）それぞれに参加する複数のユーザのユーザ端末と、前記複数のユーザのユーザ端末と通信ネットワークを介して接続され、前記複数のＳＮＳのうちのいずれかに参加する前記ユーザ同士の関係性を示すソーシャルグラフを生成するソーシャルグラフ生成装置とを含んで構成されるソーシャルグラフ生成システムに用いられるソーシャルグラフ生成方法であって、前記ソーシャルグラフ生成装置が、（１）前記ユーザにより設定される前記ユーザの属性情報毎に、前記ユーザ自身と前記属性情報との関連性が強い程高い値として設定される評価値を、前記ユーザに対応付けて記憶するタグ情報と、（２）前記ユーザの属性情報の前記評価値を設定するユーザである評価ユーザ毎に、当該評価ユーザが善意ユーザか悪意ユーザかを記憶するトラスト情報と、が格納される記憶部を備えており、被評価ユーザのユーザ端末が、前記被評価ユーザの属性情報を受け付け、前記受け付けた属性情報を含む評価要求情報を前記ソーシャルグラフ作成装置に送信するステップを実行し、前記ソーシャルグラフ生成装置が、前記被評価ユーザの前記評価要求情報を受信し、前記評価要求情報に含まれる前記属性情報を、前記タグ情報における当該被評価ユーザの属性情報として登録するステップと、前記被評価ユーザ以外の他のユーザのうち、前記被評価ユーザの属性情報に関する前記評価値の設定を依頼する複数の前記評価ユーザを選定し、前記選定した評価ユーザのユーザ端末に、前記被評価ユーザの属性情報を含むタグ評価依頼情報を送信するステップと、を実行し、前記選定された評価ユーザのユーザ端末が、前記ソーシャルグラフ作成装置から前記タグ評価依頼情報を受信するステップと、前記受信したタグ評価依頼情報に示される前記被評価ユーザの属性情報に関する前記評価値を受け付け、前記受け付けた前記評価値をタグ評価情報として前記ソーシャルグラフ生成装置に返信するステップと、を実行し、前記ソーシャルグラフ生成装置が、前記複数の評価ユーザのユーザ端末それぞれから前記タグ評価情報を受信するステップと、前記タグ評価情報に示される評価値を設定した前記評価ユーザそれぞれについて、前記トラスト情報を参照して前記善意ユーザか前記悪意ユーザかを判定し、前記善意ユーザの数が前記悪意ユーザの数より多い場合に、前記受信した複数の前記タグ評価情報に含まれる前記被評価ユーザの評価値の平均値を求めることにより、前記属性情報の評価値を決定するステップと、前記決定した前記属性情報の評価値を前記タグ情報における前記被評価ユーザの評価値として記憶するステップと、前記決定した被評価ユーザの評価値と、前記タグ評価情報に含まれる前記複数の評価ユーザそれぞれが設定した評価値とを比較し、前記決定した評価値を基準として、所定の範囲内の評価値を設定した前記評価ユーザを前記善意ユーザとし、前記所定の範囲から外れる評価値を設定した前記評価ユーザを前記悪意ユーザとして、前記トラスト情報を更新するステップと、前記タグ情報に示される各被評価ユーザの前記属性情報および前記決定した当該属性情報それぞれの評価値を用いて、協調フィルタリングを実行し、前記被評価ユーザと関連性の強いユーザを抽出し、前記被評価ユーザと前記抽出したユーザとを関連付けて前記ソーシャルグラフを生成するステップと、を実行することを特徴とするソーシャルグラフ生成方法とした。
【００１２】
また、請求項４に記載の発明は、複数のソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）それぞれに参加する複数のユーザのユーザ端末に通信ネットワークを介して接続され、前記複数のＳＮＳのうちのいずれかに参加する前記ユーザ同士の関係性を示すソーシャルグラフを生成するソーシャルグラフ生成装置であって、前記ソーシャルグラフ生成装置が、（１）前記ユーザにより設定される前記ユーザの属性情報毎に、前記ユーザ自身と前記属性情報との関連性が強い程高い値として設定される評価値を、前記ユーザに対応付けて記憶するタグ情報と、（２）前記ユーザの属性情報の前記評価値を設定するユーザである評価ユーザ毎に、当該評価ユーザが善意ユーザか悪意ユーザかを記憶するトラスト情報と、が格納される記憶部と、被評価ユーザのユーザ端末から、前記被評価ユーザにより入力された属性情報を含む評価要求情報を受信し、前記評価要求情報に含まれる前記属性情報を、前記タグ情報における当該被評価ユーザの属性情報として登録し、前記被評価ユーザ以外の他のユーザのうち、前記被評価ユーザの属性情報に関する前記評価値の設定を依頼する複数の前記評価ユーザを選定し、前記選定した評価ユーザのユーザ端末に、前記被評価ユーザの属性情報を含むタグ評価依頼情報を送信し、前記選定した複数の評価ユーザのユーザ端末それぞれから、前記評価ユーザにより設定された前記被評価ユーザの属性情報に関する評価値を前記タグ評価情報として受信し、前記タグ評価情報に示される評価値を設定した前記評価ユーザそれぞれについて、前記トラスト情報を参照して前記善意ユーザか前記悪意ユーザかを判定し、前記善意ユーザの数が前記悪意ユーザの数より多い場合に、前記受信した複数の前記タグ評価情報に含まれる前記被評価ユーザの評価値の平均値を求めることにより、前記属性情報の評価値を決定し、前記決定した前記属性情報の評価値を前記タグ情報における前記被評価ユーザの評価値として記憶するタグ評価値決定部と、前記タグ評価値決定部が決定した前記被評価ユーザの評価値と、前記タグ評価情報に含まれる前記複数の評価ユーザそれぞれが設定した評価値とを比較し、前記決定した評価値を基準として、所定の範囲内の評価値を設定した前記評価ユーザを前記善意ユーザとし、前記所定の範囲から外れる評価値を設定した前記評価ユーザを前記悪意ユーザとして、前記トラスト情報を更新するトラスト値更新部と、前記タグ情報に示される各被評価ユーザの前記属性情報および前記決定した当該属性情報それぞれの評価値を用いて、協調フィルタリングを実行し、前記被評価ユーザと関連性の強いユーザを抽出し、前記被評価ユーザと前記抽出したユーザとを関連付けて前記ソーシャルグラフを生成するソーシャルグラフ生成部と、を備えることを特徴とするソーシャルグラフ生成装置とした。
【００１３】
このようにすることで、ソーシャルグラフ生成装置は、複数の評価ユーザのユーザ端末から、被評価ユーザが入力した属性情報について、複数の評価ユーザが設定した評価値をタグ評価情報として受信し、各評価ユーザが善意ユーザか悪意ユーザかをトラスト情報に基づき判定し、善意ユーザの数が悪意ユーザの数より多い場合に、タグ評価情報に含まれる評価値の平均値を、その属性情報の評価値として決定し、タグ情報に記憶する。そして、ソーシャルグラフ生成装置は、タグ情報に示される被評価ユーザの属性情報および決定した評価値を用いて、協調フィルタリングを実行し、被評価ユーザと関連性の強いユーザを抽出し、ソーシャルグラフを生成する。
【００１４】
よって、本発明によれば、各評価ユーザについての信頼度を、トラスト情報を用いて担保しつつ、ユーザが設定した属性情報と、ソーシャルグラフ生成装置が決定した評価値とを用いて、評価ユーザに関係性が強いユーザを抽出し、ソーシャルグラフを生成することができる。
【００１５】
請求項２に記載の発明は、前記記憶部が、前記トラスト情報として、前記評価ユーザの信頼度を、信頼できるユーザ程高い値で示すトラスト値として記憶しており、前記ソーシャルグラフ生成装置が、前記属性情報の評価値を決定するステップにおいて、前記タグ評価情報に示される評価値を設定した前記評価ユーザそれぞれの前記トラスト値を、前記トラスト情報を参照して取得し、前記取得したトラスト値が所定値以上の場合に当該トラスト値の評価ユーザを前記善意ユーザと判定し、一方、前記取得したトラスト値が所定値より小さい場合に、当該トラスト値の評価ユーザを前記悪意ユーザと判定し、前記善意ユーザの数が前記悪意ユーザの数より多い場合に、前記受信した複数の前記タグ評価情報に含まれる前記被評価ユーザの評価値の平均値を求めることにより、前記属性情報の評価値を決定するステップと、前記トラスト情報を更新するステップにおいて、前記決定した被評価ユーザの評価値と、前記タグ評価情報に含まれる前記複数の評価ユーザそれぞれが設定した評価値とを比較し、前記決定した被評価ユーザの評価値を基準として、所定の範囲内の評価値を設定した前記評価ユーザの前記トラスト値を増加させ、前記所定の範囲から外れる評価値を設定した前記評価ユーザの前記トラスト値を減少させて、前記トラスト情報を更新するステップと、を実行することを特徴とする請求項１に記載のソーシャルグラフ生成方法とした。
【００１６】
また、請求項５に記載の発明は、前記記憶部が、前記トラスト情報として、前記評価ユーザの信頼度を、信頼できるユーザ程高い値で示すトラスト値として記憶しており、前記タグ評価値決定部が、前記タグ評価情報に示される評価値を設定した前記評価ユーザそれぞれの前記トラスト値を、前記トラスト情報を参照して取得し、前記取得したトラスト値が所定値以上の場合に当該トラスト値の評価ユーザを前記善意ユーザと判定し、一方、前記取得したトラスト値が所定値より小さい場合に、当該トラスト値の評価ユーザを前記悪意ユーザと判定し、前記善意ユーザの数が前記悪意ユーザの数より多い場合に、前記受信した複数の前記タグ評価情報に含まれる前記被評価ユーザの評価値の平均値を求めることにより、前記属性情報の評価値を決定し、前記トラスト値更新部が、前記タグ評価値決定部が決定した前記被評価ユーザの評価値と、前記タグ評価情報に含まれる前記複数の評価ユーザそれぞれが設定した評価値とを比較し、前記決定した被評価ユーザの評価値を基準として、所定の範囲内の評価値を設定した前記評価ユーザの前記トラスト値を増加させ、前記所定の範囲から外れる評価値を設定した前記評価ユーザの前記トラスト値を減少させて、前記トラスト情報を更新すること、を特徴とする請求項４に記載のソーシャルグラフ生成装置とした。
【００１７】
よって、本発明によれば、各評価ユーザの信頼度を、信頼できるユーザ程高い値で示すトラスト値としてトラスト情報に記憶し、このトラスト値に基づき、各評価ユーザについて、善意ユーザか悪意ユーザかの判定を行うことができる。そして、決定した被評価ユーザの評価値と各評価ユーザが設定した評価値とを比較して、所定の範囲内の場合はトラスト値を増加させ、所定の範囲から外れる場合はトラスト値を減少させて更新する。このようにすることで、評価ユーザの評価に関する信頼度さらに高めたトラスト値を用いて、評価ユーザが善意ユーザか悪意ユーザかの判定を行うことができる。
【００１８】
請求項３に記載の発明は、前記ソーシャルグラフ生成装置が、前記タグ評価情報に示される評価値を設定した前記評価ユーザそれぞれについて、前記善意ユーザか前記悪意ユーザかの判定をしたときに、前記悪意ユーザの数が前記善意ユーザの数以上の場合に、前記受信した複数の前記タグ評価情報のうち、前記悪意ユーザから受信した前記タグ評価情報を、前記悪意ユーザの数が前記善意ユーザの数より小さくなるまで削除するステップを、さらに実行することを特徴とする請求項１または請求項２に記載のソーシャルグラフ生成方法とした。
【００１９】
また、請求項６に記載の発明は、前記タグ評価値決定部が、前記タグ評価情報に示される評価値を設定した前記評価ユーザそれぞれについて、前記善意ユーザか前記悪意ユーザかの判定をしたときに、前記悪意ユーザの数が前記善意ユーザの数以上の場合に、前記受信した複数の前記タグ評価情報のうち、前記悪意ユーザから受信した前記タグ評価情報を、前記悪意ユーザの数が前記善意ユーザの数より小さくなるまで削除すること、を特徴とする請求項４または請求項５に記載のソーシャルグラフ生成装置とした。
【００２０】
このようにすることで、ソーシャルグラフ生成装置は、各評価ユーザについて、善意ユーザか悪意ユーザかの判定をしたときに、悪意ユーザの数が善意ユーザの数以上の場合に、悪意ユーザからのタグ評価情報を削除する。このことにより、善意ユーザの数を悪意ユーザの数より多くして、評価ユーザの信頼性を担保した上で、被評価ユーザの評価値を決定することができる。
【００２１】
請求項７に記載の発明は、請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載のソーシャルグラフ生成方法を、一般的なコンピュータに実行するためのプログラムとした。
【００２２】
このようなプログラムによれば、請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載のソーシャルグラフ生成方法を、一般的なコンピュータで実行させることができる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、ユーザ同士の信頼性を担保しつつ、ソーシャルグラフをユーザが能動的に操作することなく生成することができる、ソーシャルグラフ生成方法、ソーシャルグラフ生成装置、およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本実施形態に係るソーシャルグラフ生成装置の構成例を示す機能ブロック図である。
【図２】本実施形態に係るタグＤＢ（タグ情報）のデータ構成の一例を示す図である。
【図３】本実施形態に係るトラストＤＢ（トラスト情報）のデータ構成の一例を示す図である。
【図４】本実施形態に係るソーシャルグラフ生成方法の処理の流れを示すシーケンス図である。
【図５】本実施形態に係るタグ評価値決定部が行う評価値決定処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】本実施形態に係るトラスト値更新部が行うトラスト値更新処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】ソーシャルグラフの一例を説明するための図である。
【図８】複数のＳＮＳサーバが一元的にソーシャルグラフ生成装置により管理されるシステムを説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
次に、本発明を実施するための形態（「実施形態」という）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２６】
＜動作概要＞
まず、本実施形態に係るソーシャルグラフ生成装置１を含むソーシャルグラフ生成システムの動作概要について説明する。
【００２７】
本実施形態に係るソーシャルグラフ生成システムは、前記した図８に示すように、複数のソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）それぞれに参加する複数のユーザのユーザ端末２とソーシャルグラフ生成装置１とが、通信ネットワークを介して接続される。なお、各ユーザ端末２は、ソーシャルグラフ生成装置１との情報の送受信をするための共通のＡＰＩを備えているものとする。
【００２８】
そして、まず、複数のユーザのうち、ソーシャルグラフ１００（図７参照）の生成を要求するユーザである被評価ユーザのユーザ端末２（２Ａ）が、属性情報を含む評価要求情報をソーシャルグラフ生成装置１に送信する。ソーシャルグラフ生成装置１は、被評価ユーザの属性情報に関する評価値の設定を依頼する複数の評価ユーザを選定し、その被評価ユーザの属性情報を含むタグ評価依頼情報を評価ユーザのユーザ端末２（２Ｂ）に送信する。次に、各評価ユーザにより、被評価ユーザの属性情報に関する評価値が設定され、タグ評価情報としてソーシャルグラフ生成装置１に返信される。ソーシャルグラフ生成装置１は、タグ評価情報を送信した評価ユーザについて、後記するトラストＤＢ（トラスト情報）３２を用いて、善意ユーザか悪意ユーザかを判定し、善意ユーザの数が悪意ユーザの数より多い場合に、被評価ユーザの評価値を決定する。そして、被評価ユーザが設定した属性情報と、決定したその属性情報の評価値とを用いて、協調フィルタリングを実行することにより、被評価ユーザと関連性の強いユーザを抽出し、ソーシャルグラフ１００を生成する。
【００２９】
ここで、属性情報には、趣味、嗜好、業務や学校等の所属、現在位置、ユーザのプロフィール等の様々な情報が含まれ、この属性情報が被評価ユーザにより設定される。例えば、趣味では、ピアノや英会話、嗜好では、パスタやコーヒー等である。所属では、会社名や学校名、現在位置では、ユーザ端末２の設置場所（新宿、渋谷等）やＧＰＳ（Global Positioning System）により得られる場所でもよい。また、プロフィールでは、名前、年齢、性別、年収、学歴、職業、資格等が、属性情報として被評価ユーザにより設定されてもよい。被評価ユーザは、これらの属性情報をユーザ端末２において設定し、ソーシャルグラフ生成装置１に送信することにより、その属性情報に関係性が深いユーザと、ソーシャルグラフ１００上の関係性を構築することを要求する。
【００３０】
このように、本実施形態に係るソーシャルグラフ生成装置１を含むソーシャルグラフ生成システムによれば、従来のＳＮＳにおける、ユーザ同士の関係性の構築法で行われていたような、ユーザ自身による友人検索や、ソーシャルグラフ１００上の友人関係の承認、非承認といった手動操作を行う必要をなくすことができる。また、被評価ユーザが設定した属性情報に評価値を設け、ユーザ本人ではなく、他の複数のユーザ（評価ユーザ）にその属性情報の評価値の設定を依頼する。そして、その評価ユーザの信頼度をトラストＤＢ（トラスト情報）３２に登録しておき、評価ユーザの中で、善意ユーザの数が悪意ユーザの数より多い場合に、その属性情報の評価値を決定することで、ソーシャルグラフ１００の信頼性を担保する。
【００３１】
＜ソーシャルグラフ生成装置の構成＞
次に、本実施形態に係るソーシャルグラフ生成装置１の構成について具体的に説明する。図１は、本実施形態に係るソーシャルグラフ生成装置１の構成例を示す機能ブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係るソーシャルグラフ生成装置１は、制御部１０と、入出力部２０と、記憶部３０とを含んで構成される。
【００３２】
ここで、入出力部２０は、ユーザ端末２との間で、各種情報の入出力が可能な入出力インタフェースにより実現される。また、記憶部３０は、ハードディスク等により実現される記憶手段であり、タグＤＢ（タグ情報）３１と、トラストＤＢ（トラスト情報）３２と、ソーシャルグラフＤＢ３３とを含んで構成される。なお、各ＤＢ（データベース）の詳細については、後記する。また、この記憶部３０内には、図８に示した各ＳＮＳサーバ３（３Ａ，３Ｂ，３Ｃ）に参加する各ユーザを特定するアドレス情報等が記憶されている。
【００３３】
制御部１０は、ソーシャルグラフ生成装置１全体の制御を司り、タグ評価値決定部１１と、トラスト値更新部１２と、ソーシャルグラフ生成部１３と、ソーシャルグラフ管理部１４とを含んで構成される。なお、この制御部１０の機能は、例えば、ソーシャルグラフ生成装置１の記憶部３０に記憶されたプログラムをＣＰＵ（Central Processing Unit）が不図示のメモリ部に展開し実行することで実現される。
【００３４】
タグ評価値決定部１１は、以下に説明する（１）タグＤＢ３１への属性情報の登録、（２）評価ユーザの選定、（３）評価値決定処理、を行う。
【００３５】
（タグＤＢへの属性情報の登録）
タグ評価値決定部１１は、被評価ユーザのユーザ端末２Ａから、被評価ユーザにより入力された属性情報を含む評価要求情報を入出力部２０を介して受信し、評価要求情報に含まれる属性情報を、記憶部３０内のタグＤＢ３１における被評価ユーザの属性情報として登録する。
【００３６】
図２は、本実施形態に係るタグＤＢ（タグ情報）３１のデータ構成の一例を示す図である。図２に示すように、タグＤＢ３１は、各ユーザ（被評価ユーザ）毎に、その被評価ユーザが設定した属性情報がタグとして登録される。そして、タグ評価値決定部１１により決定された、その被評価ユーザの属性情報に関する評価値が記憶される。例えば、ユーザＡは、「ピアノ」「英会話」「パスタ」について、属性情報を設定していることを示す。また、この評価値は、被評価ユーザ自身と属性情報との関連性が強い程高い値として設定されるものであり、例えば、ある被評価ユーザの属性情報に対して「１」から「１０」の１０段階で設定される。評価値の欄が「―」のものは、タグ評価値決定部１１によって、タグに属性情報が設定されたが、現在、評価値決定処理を行っている最中であり、その評価値がまだ決定していないことを示す。
【００３７】
（評価ユーザの選定）
タグ評価値決定部１１は、被評価ユーザ以外の他のユーザのうち、被評価ユーザの属性情報に関する評価値の設定を依頼する複数の評価ユーザを選定する。そして、タグ評価値決定部１１は、選定した評価ユーザのユーザ端末２Ｂに、被評価ユーザの属性情報を含むタグ評価依頼情報を、入出力部２０を介して送信する。
【００３８】
このタグ評価値決定部１１による評価ユーザの選定は、例えば、すでにその被評価ユーザが、ソーシャルグラフ１００上の友人関係を構築しているユーザが存在すれば、記憶部３０内のソーシャルグラフＤＢ３３を用いて、そのユーザを優先的に評価ユーザに選定してもよいし、自身の属性情報として、その被評価ユーザが設定した属性情報と同じもしくは類似の属性情報を設定しているユーザを、タグＤＢ３１を用いて優先的に評価ユーザとして選定してもよい。また、全くランダムにすべてのユーザの中から評価ユーザを選定してもよいし、これらを組み合わせてもよい。
【００３９】
（評価値決定処理）
タグ評価値決定部１１は、自身が選定した複数の評価ユーザのユーザ端末２Ｂそれぞれから、評価ユーザにより設定された被評価ユーザの属性情報に関する評価値を、入出力部２０を介して、タグ評価情報として受信する。
そして、タグ評価値決定部１１は、タグ評価情報に示される評価値を設定した評価ユーザそれぞれについて、トラストＤＢ３２を参照して善意ユーザか悪意ユーザかを判定し、善意ユーザの数が悪意ユーザの数より多い場合に、受信した複数のタグ評価情報に含まれる被評価ユーザの評価値の平均値を求めることにより、その属性情報の評価値を決定する。また、タグ評価値決定部１１は、決定した属性情報の評価値をタグＤＢ３１における前記被評価ユーザの評価値として記憶する。
【００４０】
図３は、本実施形態に係るトラストＤＢ（トラスト情報）３２のデータ構成の一例を示す図である。図３に示すように、トラストＤＢ３２は、各ユーザ毎にその信頼度を、信頼できるユーザ程高い値で示すトラスト値として記憶する。このトラスト値は、例えば、「−１０」から「＋１０」の間で設定され、タグ評価値決定部１１は、所定値を「０」とした場合、「０」以上である「０」から「＋１０」のトラスト値であるユーザを、善意ユーザとして判定し、「０」より小さい「−１０」から「−１」までのトラスト値であるユーザを悪意ユーザとして判定する。
なお、このトラストＤＢ３２において、ユーザ毎のトラスト値を設けない代わりに、各ユーザに対応付けて「善意ユーザ」または「悪意ユーザ」を記憶させておくものとしてもよい。このトラストＤＢ３２の更新方法については、トラスト値更新部１２において説明する。
【００４１】
タグ評価値決定部１１は、このトラストＤＢ３２を参照して、評価ユーザそれぞれについて善意ユーザかまたは悪意ユーザかを判定し、善意ユーザの数が悪意ユーザの数より多い場合に、受信した複数のタグ評価情報に含まれる被評価ユーザの評価値の平均値を求めることにより、その属性情報の評価値を決定する。
また、タグ評価値決定部１１は、評価ユーザを判定した結果、悪意ユーザの数が、善意ユーザの数以上の場合に、受信した複数のタグ評価情報のうち、悪意ユーザと判定された評価ユーザのユーザ端末２Ｂから受信したタグ評価情報を、悪意ユーザの数が善意ユーザの数より小さくなるまで削除する。このようにすることで、善意ユーザの数を悪意ユーザの数より多くして、評価値の決定を行うことができ、その属性情報の評価値の信頼性を担保することができる。なお、削除する悪意ユーザのタグ評価情報の選定は、その悪意ユーザのトラスト値が低い順でもよいし、悪意ユーザの中からランダムに選んでもよい。
【００４２】
このタグ評価値決定部１１による評価値決定処理のタイミングは、タグ評価依頼情報を送信した複数の評価ユーザのすべてからタグ評価情報が返信されたときに限らず、複数の評価ユーザのうち、所定数の評価ユーザからタグ評価情報が返信されたときでもよいし、複数の評価ユーザのうち、所定の割合の評価ユーザからタグ評価情報が返信されたときでもよい。
また、所定数もしくは所定の割合に達し、タグ評価値決定部１１が評価値決定処理を行った場合に、前記したような、悪意ユーザの数が善意ユーザの数以上の場合に、一時的に、評価値決定処理を中断し、さらに多くのタグ評価情報が評価ユーザから返信されるまで待って、新たに受信したタグ評価情報を含めて、評価値決定処理を再開するようにしてもよい。
【００４３】
図１に戻り、トラスト値更新部１２は、タグ評価値決定部１１が決定した被評価ユーザの評価値と、タグ評価情報に含まれる複数の評価ユーザそれぞれが設定した評価値とを比較し、決定した評価値を基準として、所定の範囲内の評価値を設定した評価ユーザのトラスト値を増加させ、所定の範囲から外れる評価値を設定した評価ユーザのトラスト値を減少させて、トラストＤＢ３２を更新する。
【００４４】
具体的には、例えば、トラスト値更新部１２は、評価ユーザそれぞれが設定した評価値を用いて、正規分布を生成し、所定の範囲を決定した上で、所定の範囲内の評価値を設定した評価ユーザのトラスト値をインクリメントし、所定の範囲から外れる評価値を設定した評価ユーザのトラスト値をデクリメントして、トラストＤＢ３２を更新する。
なお、トラスト値更新部１２は、トラストＤＢ３２において、トラスト値の代わりに、各評価ユーザに対応付けて「善意ユーザ」または「悪意ユーザ」が登録される場合は、所定の範囲内の評価値を設定した評価ユーザを「善意ユーザ」として更新し、所定の範囲から外れる評価値を設定した評価ユーザを「悪意ユーザ」として更新するようにしてもよい。
【００４５】
次に、ソーシャルグラフ生成部１３は、タグＤＢ３１に示される各被評価ユーザの属性情報と、タグ評価値決定部１１が決定した属性情報それぞれの評価値を用いて、協調フィルタリングを実行し、被評価ユーザと関連性の強いユーザを抽出し、被評価ユーザと抽出したユーザとを関連付けてソーシャルグラフ１００を生成する。そして、その生成したソーシャルグラフ１００を、ソーシャルグラフ管理部１４を介して、ソーシャルグラフＤＢ３３に記憶する。
【００４６】
この協調フィルタリングは、ユーザの求める情報を提供するにあたり、そのユーザと興味や関心が類似する他のユーザが利用や評価した情報を提示する既存の周知技術である。本実施形態に係るソーシャルグラフ生成部１３は、被評価ユーザが設定した属性情報と、類似する属性情報を設定したユーザや、その属性情報に関する評価値を用いて、強調フィルタリングを実行し、被評価ユーザと関連性の強いユーザを抽出する。
【００４７】
次に、ソーシャルグラフ管理部１４は、ソーシャルグラフＤＢ３３へのソーシャルグラフ１００に関する情報の入出力を管理する。なお、ソーシャルグラフＤＢ３３は、図７に示すように、ユーザ（被評価ユーザ）毎に、その被評価ユーザと他のユーザとの関係性を表したソーシャルグラフ１００を記憶するデータベースである。このソーシャルグラフＤＢ３３には、その被評価ユーザが設定したいずれかの属性情報において関係性が認められ、友人関係が登録されたユーザが、各被評価ユーザに対応づけて記憶される。
そして、ソーシャルグラフ管理部１４は、例えば、被評価ユーザのユーザ端末２Ａからソーシャルグラフ１００の取得要求であるソーシャルグラフ呼出情報を、入出力部２０を介して受付けると、ソーシャルグラフＤＢ３３に記憶されたその被評価ユーザのソーシャルグラフ１００を出力し、被評価ユーザのユーザ端末２Ａに送信する。
【００４８】
＜動作手順＞
次に、図１〜図３を参照しつつ、図４に沿って、本実施形態に係るソーシャルグラフ生成方法の処理を説明する。
図４は、本実施形態に係るソーシャルグラフ生成方法の処理の流れを示すシーケンス図である。
【００４９】
まず、被評価ユーザにより、ユーザ自身に関する属性情報が設定され（ステップＳ１０１）、被評価ユーザのユーザ端末２Ａから、その属性情報を含む評価要求情報が、ソーシャルグラフ生成装置１に送信される（ステップＳ１０２）。
【００５０】
次に、ソーシャルグラフ生成装置１は、入出力部２０を介して、タグ評価値決定部１１が評価要求情報を受信する。そして、タグ評価値決定部１１は、受信した評価要求情報に含まれる属性情報を、タグＤＢ３１（図２参照）のタグとして登録する（ステップＳ１０３）。
【００５１】
続いて、タグ評価値決定部１１は、被評価ユーザ以外の他のユーザの中から、被評価ユーザの属性情報に関する評価値の設定を依頼する複数の評価ユーザを選定する（ステップＳ１０４）。
【００５２】
そして、タグ評価値決定部１１は、選定した複数の評価ユーザのユーザ端末２Ｂに、被評価ユーザの属性情報を含むタグ評価依頼情報を送信する（ステップＳ１０５）。
【００５３】
次に、評価ユーザのユーザ端末２Ｂは、ソーシャルグラフ生成装置１からタグ評価依頼情報を受信し、評価ユーザにより、そのタグ評価依頼情報に含まれる属性情報に関する評価値が設定される（ステップＳ１０６）。そして、評価ユーザのユーザ端末２Ｂは、設定された属性情報に関する評価値をタグ評価情報として、ソーシャルグラフ生成装置１に送信する（ステップＳ１０７）。
【００５４】
続いて、ソーシャルグラフ生成装置１のタグ評価値決定部１１は、各評価ユーザのユーザ端末２Ｂからタグ評価情報を受信する。そして、タグ評価値決定部１１は、評価ユーザのユーザ端末２Ｂから受信した複数のタグ評価情報と、そのタグ評価情報を送信した評価ユーザのトラストＤＢ３２（図３参照）に記憶されたトラスト値とに基づき、評価値決定処理を実行し（ステップＳ１０８）、被評価ユーザの属性情報の評価値を決定する。なお、この評価値決定処理の詳細は、後記する図５において説明する。
【００５５】
次に、タグ評価値決定部１１は、ステップＳ１０８で決定した被評価ユーザの評価値を、評価値決定情報として、被評価ユーザのユーザ端末２Ａに送信する（ステップＳ１０９）。
【００５６】
そして、ソーシャルグラフ生成装置１のトラスト値更新部１２は、タグ評価値決定部１１が決定した評価値と、タグ評価情報に含まれる複数の評価ユーザそれぞれが設定した評価値とを比較することにより、各評価ユーザについて、トラストＤＢ３２に記憶されたトラスト値を更新するトラスト値更新処理を実行する（ステップＳ１１０）。なお、このトラスト値更新処理の詳細は、後記する図６において説明する。
【００５７】
続いて、ソーシャルグラフ生成装置１のソーシャルグラフ生成部１３は、タグＤＢ３１に記憶された属性情報とその属性情報について決定した評価値とを用いて、協調フィルタリング処理を実行し（ステップＳ１１１）、被評価ユーザと関連性の強いユーザを抽出する。そして、ソーシャルグラフ生成部１３は、被評価ユーザと強調フィルタリングにより抽出したユーザとを関連付けてソーシャルグラフ１００を生成し（ステップＳ１１２）、その生成したソーシャルグラフ１００をソーシャルグラフＤＢ３３（図１参照）に記憶する。
【００５８】
一方、ステップＳ１０９において、ソーシャルグラフ生成装置１から、評価値決定情報を受信した被評価ユーザのユーザ端末２Ａは、被評価ユーザ自身の生成されたソーシャルグラフ１００を取得するため、ソーシャルグラフ呼出情報を、ソーシャルグラフ生成装置１に送信する（ステップＳ１１３）。
【００５９】
そして、ソーシャルグラフ呼出情報を受信したソーシャルグラフ生成装置１のソーシャルグラフ管理部１４は、ソーシャルグラフＤＢ３３に記憶されたその被評価ユーザのソーシャルグラフ１００を取得し、被評価ユーザのユーザ端末２Ａに送信する（ステップＳ１１４）。
【００６０】
（評価値決定処理）
次に、図４のステップＳ１０８において、ソーシャルグラフ生成装置１のタグ評価値決定部１１が行う、評価値決定処理について説明する。図５は、本実施形態に係るタグ評価値決定部１１が行う評価値決定処理の流れを示すフローチャートである。
【００６１】
まず、タグ評価値決定部１１は、複数の評価ユーザのユーザ端末２Ｂから、タグ評価情報を受信する（ステップＳ２０１）。
【００６２】
次に、タグ評価値決定部１１は、受信したタグ評価情報に示される評価値を設定した評価ユーザそれぞれのトラスト値を、トラストＤＢ３２（図３参照）から取得する（ステップＳ２０２）。そして、タグ評価値決定部１１は、その取得したトラスト値が所定値以上の場合に、そのトラスト値の評価ユーザを善意ユーザと判定し、一方、取得したトラスト値が所定値より小さい場合に、そのトラスト値の評価ユーザを悪意ユーザと判定する（ステップＳ２０３）。
【００６３】
続いて、タグ評価値決定部１１は、ステップＳ２０３で判定した評価ユーザが、すべて善意ユーザかを判定する（ステップＳ２０４）。ここで、評価ユーザがすべて善意ユーザであれば（ステップＳ２０４→Ｙｅｓ）、ステップＳ２０７に進む。
【００６４】
一方、評価ユーザが、すべて善意ユーザでなければ（ステップＳ２０４→Ｎｏ）、タグ評価値決定部１１は、ステップＳ２０５に進み、善意ユーザの数が悪意ユーザの数より多いか否かを判定する。ここで、善意ユーザの数が悪意ユーザの数より多い場合（ステップＳ２０５→Ｙｅｓ）には、ステップＳ２０７に進む。一方、善意ユーザの数が悪意ユーザの数以下の場合には（ステップＳ２０５→Ｎｏ）、次のステップＳ２０６に進む。
【００６５】
ステップＳ２０６において、タグ評価値決定部１１は、善意ユーザの数が悪意ユーザの数より多くなるまで、悪意ユーザと判定された評価ユーザが送信したタグ評価情報を削除する。そして、次のステップＳ２０７に進む。
なお、ここで、タグ評価値決定部１１は、ステップＳ２０６における悪意ユーザのタグ評価情報の削除の代わりに、善意ユーザの数を悪意ユーザの数より多くするため、ステップＳ２０１に戻って、他の評価ユーザのユーザ端末２Ｂから送信される新たなタグ評価情報を待つようにしてもよい。また、図４のステップＳ１０４に戻り、さらに追加して評価ユーザを選択し、その選択した評価ユーザのユーザ端末２Ｂからタグ評価情報が送信されるのを待つようにしてもよい。
【００６６】
次に、タグ評価値決定部１１は、評価ユーザのユーザ端末２Ｂから送信されたタグ評価情報それぞれに含まれる属性情報の評価値を用いて、その平均値を計算し、被評価ユーザが設定した属性情報の評価値を決定する（ステップＳ２０７）。
【００６７】
続いて、タグ評価値決定部１１は、ステップＳ２０７で決定した評価値を、タグＤＢ３１（図２参照）に記憶する（ステップＳ２０８）。
【００６８】
（トラスト値更新処理）
次に、図４のステップＳ１１０において、ソーシャルグラフ生成装置１のトラスト値更新部１２が行う、トラスト値更新処理について説明する。図６は、本実施形態に係るトラスト値更新部１２が行うトラスト値更新処理の流れを示すフローチャートである。
【００６９】
まず、トラスト値更新部１２は、図４のステップＳ１０７において、タグ評価情報を送信した複数の評価ユーザの中から、評価ユーザを１つ選択する（ステップＳ３０１）。
【００７０】
次に、トラスト値更新部１２は、ステップＳ３０１で選択した評価ユーザが、そのタグ評価情報において設定した評価値と、前記した図５のステップＳ２０７において、タグ評価値決定部１１が決定した評価値とを比較することにより、評価ユーザのトラスト判定を行う（ステップＳ３０２）。
具体的には、トラスト値更新部１２は、タグ評価値決定部１１が決定した評価値を基準として、所定の範囲内の評価値をタグ評価情報において設定した評価ユーザを、善意ユーザと判定し、所定の範囲から外れる評価値をタグ評価情報において設定した評価ユーザを、悪意ユーザと判定する。
【００７１】
ステップＳ３０２において、評価ユーザが、善意ユーザであると判定された場合には（ステップＳ３０２→善意）、次のステップＳ３０３に進み、トラストＤＢ３２（図３参照）に記憶されたその評価ユーザのトラスト値を、インクリメントして、トラストＤＢ３２を更新する。一方、評価ユーザが悪意ユーザであると判定された場合には（ステップＳ３０２→悪意）、次のステップＳ３０４に進み、トラストＤＢ３２に記憶されたその評価ユーザのトラスト値を、デクリメントして、トラストＤＢ３２を更新する。
【００７２】
次に、トラスト値更新部１２は、すべての評価ユーザを処理したか否かを判定する（ステップＳ３０５）。そして、まだ処理していない評価ユーザがいれば（ステップＳ３０５→Ｎｏ）、ステップＳ３０１に戻り処理を続ける。一方、すべての評価ユーザの処理を終えていれば（ステップＳ３０５→Ｙｅｓ）、トラスト値更新部１２は、トラスト値更新処理を終了する。
【００７３】
以上のように、本実施形態に係る、ソーシャルグラフ生成方法、ソーシャルグラフ生成装置、およびプログラムによれば、各評価ユーザについての信頼度を、トラストＤＢ（トラスト情報）３２を用いることにより担保しつつ、被評価ユーザが設定した属性情報と、ソーシャルグラフ生成装置１が決定した評価値とを用いて、評価ユーザに関係性が強いユーザを抽出し、ソーシャルグラフを生成することができる。また、従来のＳＮＳにおける、ユーザ同士の関係性の構築法で行われていたような、ユーザ自身による友人検索や、ソーシャルグラフ１００上の友人関係の承認、非承認といった手動操作を行う必要をなくすことができる。
【００７４】
なお、本実施形態において、タグ評価値決定部１１は、善意ユーザの数が悪意ユーザの数より多い場合に、善意ユーザに判定された評価ユーザと悪意ユーザに判定された評価ユーザの両方のユーザ端末２から受信したタグ評価情報に含まれる被評価ユーザの評価値の平均値を求めることにより、その属性情報の評価値を決定した。ただし、本実施形態に係る変形例として、タグ評価値決定部１１が、善意ユーザに判定された評価ユーザから受信したタグ評価情報の評価値のみを用いて、その平均値を計算することにより、被評価ユーザの属性情報の評価値を決定してもよい。ただし、その場合でも、一度悪意ユーザに判定された評価ユーザが悪意ユーザとして固定しないように、トラスト値更新部１２は、善意ユーザに判定された評価ユーザの評価値のみの平均値で決定した評価値と、悪意ユーザに判定された各評価ユーザがタグ評価情報において設定した評価値とを比較することにより、悪意ユーザに判定された評価ユーザのトラスト値の更新を行うようにすることができる。
【符号の説明】
【００７５】
１      ソーシャルグラフ生成装置
２      ユーザ端末
３      ＳＮＳサーバ
１０    制御部
１１    タグ評価値決定部
１２    トラスト値更新部
１３    ソーシャルグラフ生成部
１４    ソーシャルグラフ管理部
２０    入出力部
３０    記憶部
３１    タグＤＢ（タグ情報）
３２    トラストＤＢ（トラスト情報）
３３    ソーシャルグラフＤＢ
１００  ソーシャルグラフ
【図１】
2011170471.tif 000003
【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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