(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ取得部とランキング作成部とランキング選択部とを備えるランキング作成装置が実行するランキング作成方法において、
前記データ取得部が、ユーザが提供したデータを取得するとともに、ユーザが所有する属性の情報及びユーザがデータを提供した時刻の情報を取得するデータ取得ステップと、
前記ランキング作成部が、ユーザが提供したデータに関するランキング情報を、データを提供した全ユーザのうち所定の属性の情報を所有するユーザ及びユーザがデータを提供した全時刻のうち所定の範囲に位置する時刻に限定して作成するランキング作成ステップと、
前記ランキング選択部が、前記ランキング作成ステップで作成したランキング情報のうち、複数のランキング情報にあるユーザが登録されたとき、当該ユーザが登録された複数のランキング情報のうち、当該ユーザが希有である度合を判断するための１つ又は複数の観点に基づいて、当該ユーザに提示するランキング情報を選択するランキング選択ステップと、
を順に実行し、
前記ランキング選択ステップでは、当該ユーザが希有である度合を判断するための観点が複数あるとき、各々の観点を公平に用いる、
ことを特徴とするランキング作成方法。
【請求項２】
データ取得部とランキング作成部とランキング選択部とを備えるランキング作成装置が実行するランキング作成方法において、
前記データ取得部が、ユーザが提供したデータを取得するとともに、ユーザが所有する属性の情報及びユーザがデータを提供した時刻の情報を取得するデータ取得ステップと、
前記ランキング作成部が、ユーザが提供したデータに関するランキング情報を、データを提供した全ユーザのうち所定の属性の情報を所有するユーザ及びユーザがデータを提供した全時刻のうち所定の範囲に位置する時刻に限定して作成するランキング作成ステップと、
前記ランキング選択部が、前記ランキング作成ステップで作成したランキング情報のうち、複数のランキング情報にあるユーザが登録されたとき、当該ユーザが登録された複数のランキング情報のうち、当該ユーザが希有である度合を判断するための１つ又は複数の観点に基づいて、当該ユーザに提示するランキング情報を選択するランキング選択ステップと、
を順に実行し、
前記ランキング選択ステップでは、当該ユーザが希有である度合を判断するための観点が複数あるとき、ある観点を他の観点に優先して用いる、
ことを特徴とするランキング作成方法。
【請求項３】
前記ランキング作成ステップでは、ユーザ及び時刻の限定範囲として、階層的に範囲の広狭が相違する複数種類の限定範囲を用いる、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のランキング作成方法。
【請求項４】
前記ランキング作成ステップでは、ユーザ及び時刻の限定範囲がより広範なランキング情報ほど、優先して作成する、
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のランキング作成方法。
【請求項５】
コンピュータに、請求項１から４のいずれか１項に記載のランキング作成方法における各ステップを順に実行させ、当該コンピュータを前記ランキング作成装置として機能させるためのランキング作成プログラム。
【請求項６】
ユーザが提供したデータを取得するとともに、ユーザが所有する属性の情報及びユーザがデータを提供した時刻の情報を取得するデータ取得部と、
ユーザが提供したデータに関するランキング情報を、データを提供した全ユーザのうち所定の属性の情報を所有するユーザ及びユーザがデータを提供した全時刻のうち所定の範囲に位置する時刻に限定して作成するランキング作成部と、
前記ランキング作成部が作成したランキング情報のうち、複数のランキング情報にあるユーザが登録されたとき、当該ユーザが登録された複数のランキング情報のうち、当該ユーザが希有である度合を判断するための１つ又は複数の観点に基づいて、当該ユーザに提示するランキング情報を選択するランキング選択部と、
を備え、
前記ランキング選択部は、当該ユーザが希有である度合を判断するための観点が複数あるとき、各々の観点を公平に用いる、
ことを特徴とするランキング作成装置。
【請求項７】
ユーザが提供したデータを取得するとともに、ユーザが所有する属性の情報及びユーザがデータを提供した時刻の情報を取得するデータ取得部と、
ユーザが提供したデータに関するランキング情報を、データを提供した全ユーザのうち所定の属性の情報を所有するユーザ及びユーザがデータを提供した全時刻のうち所定の範囲に位置する時刻に限定して作成するランキング作成部と、
前記ランキング作成部が作成したランキング情報のうち、複数のランキング情報にあるユーザが登録されたとき、当該ユーザが登録された複数のランキング情報のうち、当該ユーザが希有である度合を判断するための１つ又は複数の観点に基づいて、当該ユーザに提示するランキング情報を選択するランキング選択部と、
を備え、
前記ランキング選択部は、当該ユーザが希有である度合を判断するための観点が複数あるとき、ある観点を他の観点に優先して用いる、
ことを特徴とするランキング作成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザが提供したデータに関するランキング情報を作成するランキング作成方法、ランキング作成プログラム及びランキング作成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザがデータを提供することにより、サービスを向上させるシステムが開発されている。多数のデータを提供したユーザが、データの値又はデータの提供数のランキング上位に入る又は入る見込みが高い場合に、ユーザは、システムにデータを提供する意欲、サービスに対して参加する意欲、サービスに関する活動に対して努力する意欲を向上させると考えられる。
【０００３】
非特許文献１では、無線ＬＡＮによる位置推定の精度向上に用いる基地局情報及びＧＰＳデータを、ユーザがシステムに提供する意欲を高めるために、基地局情報及びＧＰＳデータの提供数について全データ提供者におけるランキング情報をユーザに提示している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】河口信夫、“Ｌｏｃｋｙ．ｊｐ：無線ＬＡＮを用いた位置推定とその応用”、電子情報通信学会技術研究報告（高度交通システム研究会）、Ｖｏｌ．１０７、Ｎｏ．１６１、ＩＴＳ２００７−９、ｐｐ．１−４、２００７．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、非特許文献１のように、全データ提供者という固定的な集合においてのみ、ランキング情報をユーザに提供する場合は、多くのユーザにとってランキング上位に入る見込みが低く、システムにデータを提供する意欲の向上の効果が小さい可能性がある。
【０００６】
そこで、前記課題を解決するために、本発明は、ユーザが提供したデータに関するランキング情報を作成するにあたり、多くのユーザにとってランキング上位に入る見込みを高くする技術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】
【０００７】
ユーザが提供したデータに関するランキング情報を、データを提供した全ユーザのうち所定の属性の情報を所有するユーザ及びユーザがデータを提供した全時刻のうち所定の範囲に位置する時刻に限定して作成することとした。
【０００８】
具体的には、本発明は、ユーザが提供したデータを取得するとともに、ユーザが所有する属性の情報及びユーザがデータを提供した時刻の情報を取得するデータ取得ステップと、ユーザが提供したデータに関するランキング情報を、データを提供した全ユーザのうち所定の属性の情報を所有するユーザ及びユーザがデータを提供した全時刻のうち所定の範囲に位置する時刻に限定して作成するランキング作成ステップと、を順に備えることを特徴とするランキング作成装置におけるランキング作成方法である。
【０００９】
また、本発明は、ユーザが提供したデータを取得するとともに、ユーザが所有する属性の情報及びユーザがデータを提供した時刻の情報を取得するデータ取得部と、ユーザが提供したデータに関するランキング情報を、データを提供した全ユーザのうち所定の属性の情報を所有するユーザ及びユーザがデータを提供した全時刻のうち所定の範囲に位置する時刻に限定して作成するランキング作成部と、を備えることを特徴とするランキング作成装置である。
【００１０】
この構成によれば、ユーザが提供したデータに関するランキング情報を作成するにあたり、多くのユーザにとってランキング上位に入る見込みを高くすることができる。
【００１１】
また、本発明は、前記ランキング作成ステップは、ユーザ及び時刻の限定範囲として、階層的に範囲の広狭が相違する複数種類の限定範囲を用いることを特徴とするランキング作成装置におけるランキング作成方法である。
【００１２】
この構成によれば、ユーザ及び時刻の限定範囲として、複数種類の限定範囲を、ランキング情報作成の準備段階で、予め用意することができる。
【００１３】
また、本発明は、前記ランキング作成ステップは、ユーザ及び時刻の限定範囲がより広範なランキング情報ほど、優先して作成することを特徴とするランキング作成装置におけるランキング作成方法である。
【００１４】
この構成によれば、ユーザ及び時刻の限定範囲がより広範でユーザが希有である度合がより高いランキング情報ほど、優先して作成することができる。そして、ユーザ及び時刻の限定範囲がより広範でユーザが希有である度合がより高いランキング情報のみ、高速に作成することができる。
【００１５】
また、本発明は、前記ランキング作成ステップが作成したランキング情報のうち、複数のランキング情報にあるユーザが登録されたとき、当該ユーザが登録された複数のランキング情報のうち、当該ユーザが希有である度合を判断するための１つ又は複数の観点に基づいて、当該ユーザに提示するランキング情報を選択するランキング選択ステップ、を前記ランキング作成ステップの後に備えることを特徴とするランキング作成装置におけるランキング作成方法である。
【００１６】
この構成によれば、ユーザが登録された複数のランキング情報のうち、ユーザが希有である度合がより高いランキング情報を選択することができる。
【００１７】
また、本発明は、前記ランキング選択ステップは、当該ユーザが希有である度合を判断するための観点が複数あるとき、各々の観点を公平に用いることを特徴とするランキング作成装置におけるランキング作成方法である。
【００１８】
この構成によれば、ユーザが希有である度合を判断するための観点が複数あるとき、各々の観点を公平に用いることができる。
【００１９】
また、本発明は、前記ランキング選択ステップは、当該ユーザが希有である度合を判断するための観点が複数あるとき、ある観点を他の観点に優先して用いることを特徴とするランキング作成装置におけるランキング作成方法である。
【００２０】
この構成によれば、ユーザが希有である度合を判断するための観点が複数あるとき、ある観点を他の観点に優先して用いることができる。
【００２１】
また、本発明は、コンピュータに、ランキング作成方法における各ステップを順に実行させ、当該コンピュータを前記ランキング作成装置として機能させるためのランキング作成プログラムである。
【００２２】
この構成によれば、ユーザが提供したデータに関するランキング情報を作成するにあたり、多くのユーザにとってランキング上位に入る見込みを高くすることができる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明は、ユーザが提供したデータに関するランキング情報を作成するにあたり、多くのユーザにとってランキング上位に入る見込みを高くする技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明のユーザ端末及びランキングサーバの構成を示す図である。
【図２】本発明の属性集合情報の具体例を示す図である。
【図３】本発明の属性集合情報の生成処理を示す図である。
【図４】実施形態１、３−５のランキング上位者の選定処理を示す図である。
【図５】実施形態１、２のランキング情報の選択処理を示す図である。
【図６】実施形態２−５の確率的アルゴリズムの具体例を示す図である。
【図７】実施形態２−５の確率的アルゴリズムの処理を示す図である。
【図８】実施形態３のランキング情報の選択処理を示す図である。
【図９】実施形態４のランキング情報の選択処理を示す図である。
【図１０】実施形態５のランキング情報の選択処理を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
添付の図面を参照して本発明の実施形態を説明する。以下に説明する実施形態は本発明の実施の例であり、本発明は以下の実施形態に制限されるものではない。なお、本明細書及び図面において符号が同じ構成要素は、相互に同一のものを示すものとする。
【００２６】
（実施形態１）
本発明のユーザ端末及びランキングサーバの構成を図１に示す。ユーザ端末１は、センサデータ取得送信部１１、属性情報取得送信部１２及びランキング情報提示部１３から構成される。ランキングサーバ２は、ランキング作成装置に対応し、記憶ユニット２１及び制御ユニット２２から構成される。記憶ユニット２１は、データベース（ＤＢ）２１１から構成される。制御ユニット２２は、属性集合情報生成部２２１、ランキング上位者選定部２２２及びランキング情報選択部２２３から構成される。
【００２７】
ユーザ端末１は、例えば、携帯端末、センサデバイス、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）などであり、各ユーザが各ユーザ端末１を所有している。
【００２８】
センサデータ取得送信部１１は、センサデータを取得し、ランキングサーバ２の記憶ユニット２１にあるＤＢ２１１に送信する。センサデータは、例えば、携帯端末やセンサデバイスなどに搭載されたセンサから、自動又は手動で取得される。センサデータの形式は、（ユーザＩＤ、時刻、センサ値）とする。センサ値は、例えば、１時間ごとのユーザの歩数などである。ユーザの歩数は、例えば、歩数計などにより測定される。
【００２９】
属性情報取得送信部１２は、ユーザの属性データを取得し、ランキングサーバ２の記憶ユニット２１にあるＤＢ２１１に送信する。ユーザの属性データは、例えば、ユーザの手入力により取得される場合や、携帯端末の全地球測位システム（ＧＰＳ）や生体センサなどにより自動的に取得される場合がある。ユーザの属性データの形式は、（ユーザＩＤ、属性ａ、属性ｂ、・・・）とする。属性は、例えば、住所（地方、都道府県、市町村）、年齢（高齢、青年、幼少、ｎ十代、年齢）、性別（男、女）などを用いる。
【００３０】
ランキング情報提示部１３は、ユーザに対して、後述のランキング上位者選定部２２２及びランキング情報選択部２２３により作成及び選択されたランキング情報を提示する。
【００３１】
ＤＢ２１１は、ユーザが提供したデータを取得するとともに、ユーザが所有する属性の情報及びユーザがデータを提供した時刻の情報を取得する。
【００３２】
具体的には、ＤＢ２１１は、過去から現在におけるセンサデータ（形式は（ユーザＩＤ、時刻、センサ値））及びユーザの属性データ（形式は（ユーザＩＤ、属性ａ、属性ｂ、・・・））を蓄積する。また、ＤＢ２１１は、過去から現在におけるセンサデータを、ユーザごと及び期間ごとに集約する。ここで、期間とは、例えば、最近１時間、最近１日、最近１週間、最近１ヶ月、最近１年、サービス開始からの全期間などである。なお、期間について、階層化することなく、サービス開始からの全期間のみを設定することもある。そして、集約とは、ユーザごと及び期間ごとに、複数のセンサデータについて、例えば、平均値、累計値、変化率、収集数などを算出することである。集約されたセンサデータの形式は、（ユーザＩＤ、期間、集約されたセンサ値）とする。
【００３３】
属性集合情報生成部２２１は、ユーザの属性データ（形式は（ユーザＩＤ、属性ａ、属性ｂ、・・・））に基づいて、各属性内において階層化されている集合のうち、各ユーザがいずれの集合に属しているかを示す属性集合情報を生成する。
【００３４】
本発明の属性集合情報の具体例を図２に示す。Ａａ、Ａｂ、Ａｃは、それぞれ住所、年齢、性別という属性内において階層化されている集合である。レイヤ０に近いレイヤほど、上位のレイヤ（粗い粒度及び大きな集合のレイヤ）であり、レイヤ０から遠いレイヤほど、下位のレイヤ（細かい粒度及び小さな集合のレイヤ）である。
【００３５】
住所という属性ａについては、最上位のレイヤ０において、日本全国を含む集合Ａａ０が設定され、レイヤ１において、特定の地方を含む集合Ａａ１などが設定され、レイヤ２において、集合Ａａ１の下位集合として、特定の都道府県を含む集合Ａａ１、１などが設定され、最下位のレイヤ３において、集合Ａａ１、１の下位集合として、特定の市町村を含む集合Ａａ１、１、１などが設定される。
【００３６】
年齢という属性ｂについては、最上位のレイヤ０において、全年齢を含む集合Ａｂ０が設定され、レイヤ１において、特定の年齢層を含む集合Ａｂ１などが設定され、レイヤ２において、集合Ａｂ１の下位集合として、特定のｎ十代を含む集合Ａｂ１、１などが設定され、最下位のレイヤ３において、集合Ａｂ１、２の下位集合として、特定の年齢を含む集合Ａｂ１、２、１などが設定される。
【００３７】
性別という属性ｃについては、最上位のレイヤ０において、全性別を含む集合Ａｃ０が設定され、最下位のレイヤ１において、特定の性別を含む集合Ａｃ１、Ａｃ２が設定される。なお、属性によっては、階層化することなく、レイヤ０のみを設定することもある。
【００３８】
上位レイヤ集合の子ノードにあたる下位レイヤ集合は、その上位レイヤ集合に含まれる。各ユーザは、自己の属する最下位レイヤの集合から、レイヤ０まで辿ったそれぞれのレイヤの集合に属する。属性集合情報の生成処理の詳細は後述する。
【００３９】
ランキング上位者選定部２２２は、ユーザが提供したデータに関するランキング情報を、データを提供した全ユーザのうち所定の属性の情報を所有するユーザ及びユーザがデータを提供した全時刻のうち所定の範囲に位置する時刻に限定して作成する。ここで、ランキング上位者選定部２２２は、ユーザ及び時刻の限定範囲として、階層的に範囲の広狭が相違する複数種類の限定範囲を用いる。ランキング上位者の選定処理の詳細は後述する。
【００４０】
ランキング情報選択部２２３は、ランキング上位者選定部２２２が作成したランキング情報のうち、あるランキング情報にあるユーザが登録されたとき、当該ユーザが登録された当該ランキング情報のうち、当該ユーザに提示するランキング情報を選択する。ランキング情報の選択処理の詳細は後述する。
【００４１】
本発明の属性集合情報の生成処理を図３に示す。属性集合情報生成部２２１は、ＤＢ２１１が新しいユーザ属性情報を受信したか、又は属性集合情報の更新時刻になったかを判断する（ステップＳ１）。ユーザの属性データは、各ユーザにつき１つのみであり、更新される頻度も低いことから、属性集合情報の更新時刻は、例えば１週間に１回などとする。ステップＳ１においてＹＥＳであれば、ステップＳ２に進み、ステップＳ１においてＮＯであれば、ステップＳ１を繰り返す。
【００４２】
属性集合情報生成部２２１は、全ユーザについて、属性集合情報を生成する（ステップＳ２においてＹＥＳ）。つまり、属性集合情報生成部２２１は、未処理のユーザの中から１人を選択し（ステップＳ３）、選択されたユーザの属性情報をＤＢ２１１から取得する（ステップＳ４）。そして、属性集合情報生成部２２１は、ユーザが属する各属性の最下位レイヤの集合を特定し、特定された最下位レイヤの集合及びその上位レイヤの集合にユーザＩＤを含める（ステップＳ５）。そして、属性集合情報生成部２２１は、全ユーザについて、属性集合情報の生成を終了したとき（ステップＳ２においてＮＯ）、属性集合情報をＤＢ２１１に蓄積する（ステップＳ６）。
【００４３】
実施形態１のランキング上位者の選定処理を図４に示す。ランキング上位者選定部２２２は、ランキング処理時刻になり、かつＤＢ２１１が新しいセンサデータを受信したかを判断する（ステップＳ１１）。センサデータは、ユーザの属性データとは異なり、各ユーザにつき大量にあり、送信される頻度が高いことから、ランキング処理時刻は、例えば１時間に１回などとする。ステップＳ１１においてＹＥＳであれば、ステップＳ１２に進み、ステップＳ１１においてＮＯであれば、ステップＳ１１を繰り返す。
【００４４】
ランキング上位者選定部２２２は、属性集合情報及び集約されたセンサデータをＤＢ２１１から取得する（ステップＳ１２）。そして、ランキング上位者選定部２２２は、最近１時間などの全期間について、ランキング上位者を選定する（ステップＳ１３においてＹＥＳ）。つまり、ランキング上位者選定部２２２は、未処理の期間の中から１つを選択し（ステップＳ１４）、選択された期間での各多次元階層型集合（すぐ後に詳述）において、例えばクイックソートやマージソートなどのソート方法により、ランキング上位者を選定する（ステップＳ１５）。そして、ランキング上位者選定部２２２は、全期間について、ランキング上位者の選定を終了したとき（ステップＳ１３においてＮＯ）、ランキング上位者の情報をＤＢ２１１に蓄積する（ステップＳ１６）。
【００４５】
ここで、多次元階層型集合について詳述する。１次元階層型集合とは、１つの属性内において階層化されている集合であり、例えば、図２における集合Ａａなどである。多次元階層型集合とは、多数の属性内において各１次元階層型集合を求めたうえで、各１次元階層型集合の共通部分集合を求めることで、得られる集合であり、例えば、図２における集合Ａａ、Ａｂ、Ａｃの共通部分集合である。
【００４６】
例えば、図２において、集合Ａａ３に（１〜９０）、集合Ａｂ１、２、１に（７０〜１００）、集合Ａｃ１に（１〜２００）というユーザＩＤが含まれる場合、集合Ａａ３、Ａｂ１、２、１、Ａｃ１の多次元階層型集合に（７０〜９０）というユーザＩＤが含まれる。そこで、図２において、集合Ａａ３、Ａｂ１、２、１、Ａｃ１の多次元階層型集合については、（７０〜９０）というユーザＩＤがランキングの対象となる。
【００４７】
実施形態１のランキング情報の選択処理を図５に示す。ランキング情報選択部２２３は、ステップＳ１６の直後に、ランキング上位者の情報をＤＢ２１１から取得する（ステップＳ２１）。そして、ランキング情報選択部２２３は、全ユーザについて、ランキング情報を選択する（ステップＳ２２においてＹＥＳ）。つまり、ランキング情報選択部２２３は、未処理のユーザの中から１人を選択し（ステップＳ２３）、選択されたユーザに関して、ランキング上位に入った全集合の中から、任意の数の集合を選択し、その集合についてのランキング情報を作成する（ステップＳ２４）。
【００４８】
ただし、ランキング情報選択部２２３は、選択されたユーザが、１つの期間かつ１つの多次元階層型集合においてのみ、ランキング上位に入るときには、その期間及びその多次元階層型集合を選択する。そして、ランキング情報選択部２２３は、選択されたユーザが、いずれの期間かついずれの多次元階層型集合においてすら、ランキング上位に入らないときには、いずれの期間もいずれの多次元階層型集合も選択しない。
【００４９】
ランキング情報選択部２２３は、ステップＳ２４で選択された集合についてのランキング情報を、ＤＢ２１１に蓄積するとともに、ステップＳ２３で選択されたユーザのランキング情報提示部１３に送信する（ステップＳ２５）。ランキング情報選択部２２３が、全ユーザについて、ランキング情報の選択を終了したとき（ステップＳ２２においてＮＯ）、ランキングサーバ２は、一連の処理を終了する。
【００５０】
以上に説明したように、ユーザが提供したデータに関するランキング情報を、データを提供した全ユーザのうち所定の属性の情報を所有するユーザ及びユーザがデータを提供した全時刻のうち所定の範囲に位置する時刻に限定して作成することとした。よって、ユーザが提供したデータに関するランキング情報を作成するにあたり、多くのユーザにとってランキング上位に入る見込みを高くすることができる。
【００５１】
そして、ユーザ及び時刻の限定範囲として、階層的に範囲の広狭が相違する複数種類の限定範囲を用いることとした。よって、ユーザ及び時刻の限定範囲として、複数種類の限定範囲を、ランキング情報作成の準備段階で、予め用意することができる。
【００５２】
（実施形態２）
実施形態２では、ユーザ及び時刻の限定範囲がより広範なランキング情報ほど、優先して作成する。つまり、実施形態２では、実施形態１と比較して、属性集合情報の生成処理及びランキング情報の選択処理は同様であるが、ランキング上位者の選定処理は異なる。具体的には、以下に説明する確率的アルゴリズムを利用する。
【００５３】
実施形態２の確率的アルゴリズムの具体例を図６に示す。まず、属性ａにおいて、最上位レイヤの集合Ａａ０を選択し、属性ｂにおいて、最上位レイヤの集合Ａｂ０を選択し、属性ｃにおいて、最上位レイヤの集合Ａｃ０を選択し、選択したこれらの集合について、多次元階層型集合を生成する。
【００５４】
次に、属性ａ、ｂ、ｃのうちいずれかの属性を、ランダムに選択する。そして、選択した属性において、例えば９／１０という高い確率で、現時点で選択している集合と比較して同一のレイヤに位置しかつ未だ選択していない集合に遷移する一方で、例えば１／１０という低い確率で、現時点で選択している集合と比較して下位のレイヤに位置する集合に遷移する。そして、選択した属性における遷移先の集合及び選択しなかった属性における既選択の集合について、多次元階層型集合を生成する。
【００５５】
以上の処理を一定回数繰り返して、図６において生成しうる全多次元階層型集合のうち、ユーザの限定範囲がより広範な多次元階層型集合ほど、優先して生成する。
【００５６】
ただし、例えば９／１０という高い確率で、現時点で選択している集合と比較して同一のレイヤに位置しかつ未だ選択していない集合に遷移するにあたり、当該同一のレイヤの全集合が遷移済みである場合は、下位レイヤに遷移し、当該同一のレイヤが最下位のレイヤである場合は、最下位のレイヤにおいて別の遷移済みの集合へ遷移する。
【００５７】
そして、例えば１／１０という低い確率で、現時点で選択している集合と比較して下位のレイヤに位置する集合に遷移するにあたり、現時点のレイヤが最下位のレイヤである場合は、最下位のレイヤにおいて別の未遷移の集合へ遷移し、最下位のレイヤの全集合が遷移済みである場合は、最下位のレイヤにおいて別の遷移済みの集合へ遷移する。
【００５８】
初期の状態では、生成した多次元階層型集合は、集合Ａａ０、Ａｂ０、Ａｃ０の多次元階層型集合である。１回目の遷移では、属性ｂを選択し、低い確率で現時点で選択している集合と比較して下位のレイヤに位置する集合に遷移しようとして、最上位レイヤの集合Ａｂ０から下位レイヤの集合Ａｂ２に遷移し、生成した多次元階層型集合は、集合Ａａ０、Ａｂ２、Ａｃ０の多次元階層型集合である。
【００５９】
２回目の遷移では、属性ａを選択し、高い確率で現時点で選択している集合と比較して同一のレイヤに位置しかつ未だ選択していない集合に遷移しようとする。しかし、同一のレイヤの全集合（最上位のレイヤでは一つの集合のみ）が遷移済みであるため、最上位レイヤの集合Ａａ０から下位レイヤの集合Ａａ３に遷移し、生成した多次元階層型集合は、集合Ａａ３、Ａｂ２、Ａｃ０の多次元階層型集合である。３回目の遷移では、属性ａを選択し、高い確率で現時点で選択している集合と比較して同一のレイヤに位置しかつ未だ選択していない集合に遷移しようとして、現在の集合Ａａ３から新たな集合Ａａ１に遷移し、生成した多次元階層型集合は、集合Ａａ１、Ａｂ２、Ａｃ０の多次元階層型集合である。
【００６０】
実施形態２の確率的アルゴリズムの処理を図７に示す。ランキング上位者選定部２２２は、ランキング処理時刻になり、かつＤＢ２１１が新しいセンサデータを受信したかを判断する（ステップＳ３１）。ステップＳ３１においてＹＥＳであれば、ステップＳ３２に進み、ステップＳ３１においてＮＯであれば、ステップＳ３１を繰り返す。
【００６１】
ランキング上位者選定部２２２は、属性集合情報及び集約されたセンサデータをＤＢ２１１から取得する（ステップＳ３２）。そして、ランキング上位者選定部２２２は、最近１時間などの全期間について、ランキング上位者を選定する（ステップＳ３３においてＹＥＳ）。つまり、ランキング上位者選定部２２２は、未処理の期間の中から１つを選択し（ステップＳ３４）、選択された期間について確率的アルゴリズムを用いてランキング上位者選定を行なう（ステップＳ３５からステップＳ３７まで）。
【００６２】
つまり、ランキング上位者選定部２２２は、確率的アルゴリズムによって多次元階層型集合を作成し（ステップＳ３６）、作成された多次元階層型集合において、ランキング上位者を選定し（ステップＳ３７）、ステップＳ３６、Ｓ３７を一定回数繰り返す（ステップＳ３５）。そして、ランキング上位者選定部２２２は、全期間について、ランキング上位者の選定を終了したとき（ステップＳ３３においてＮＯ）、ランキング上位者の情報をＤＢ２１１に蓄積する（ステップＳ３８）。なお、ランキング上位者選定部２２２は、必ずしも全期間について、ランキング上位者を選定しなくてもよく、全期間のうち長い方の期間についてのみ、ランキング上位者を選定してもよい。
【００６３】
以上に説明したように、ユーザ及び時刻の限定範囲がより広範なランキング情報ほど、優先して作成することとした。よって、ユーザ及び時刻の限定範囲がより広範でユーザが希有である度合がより高いランキング情報ほど、優先して作成することができる。そして、ユーザ及び時刻の限定範囲がより広範でユーザが希有である度合がより高いランキング情報のみ、高速に作成することができる。
【００６４】
（実施形態３）
実施形態３では、作成したランキング情報のうち、複数のランキング情報にあるユーザが登録されたとき、当該ユーザが登録された複数のランキング情報のうち、当該ユーザが希有である度合を判断するための１つ又は複数の観点に基づいて、当該ユーザに提示するランキング情報を選択する。そして、当該ユーザが希有である度合を判断するための観点が複数あるとき、各々の観点を公平に用いる。
【００６５】
つまり、実施形態３では、実施形態１、２と比較して、属性集合情報の生成処理及びランキング上位者の選定処理（実施形態１のように確率的アルゴリズムを利用しない場合も含まれ、実施形態２のように確率的アルゴリズムを利用する場合も含まれる。）は同様であるが、ランキング情報の選択処理は異なる。
【００６６】
観点とは、複数のランキング情報にあるユーザが登録されたとき、当該ユーザが登録された複数のランキング情報のうち、当該ユーザが希有である度合を判断するための指標である。観点として、例えば、以下に説明する第１から第３の観点があげられる。
【００６７】
第１の観点では、ユーザがより上位に入ることを条件として、ランキング情報を選択する。例えば、東京都で１位であるというランキング情報及び日本全国で５位であるというランキング情報のうち、前者のランキング情報を優先的に選択する。
【００６８】
第２の観点では、ユーザがより大きい集合において上位に入ることを条件として、ランキング情報を選択する。例えば、東京都で１位であるというランキング情報及び日本全国で５位であるというランキング情報のうち、後者のランキング情報を優先的に選択する。
【００６９】
第３の観点では、ユーザがより長い期間において上位に入ることを条件として、ランキング情報を選択する。例えば、１日の期間で１位であるというランキング情報及び１週間で１位であるというランキング情報のうち、後者のランキング情報を優先的に選択する。
【００７０】
実施形態３のランキング情報の選択処理を図８に示す。ランキング情報選択部２２３は、ステップＳ１６又はステップＳ３８の直後に、ランキング上位者の情報をＤＢ２１１から取得する（ステップＳ４１）。そして、ランキング情報選択部２２３は、全ユーザについて、ランキング情報を選択する（ステップＳ４２においてＹＥＳ）。つまり、ランキング情報選択部２２３は、未処理のユーザの中から１人を選択し（ステップＳ４３）、選択されたユーザに関して、各観点を最も満たす集合をそれぞれ選択し（ステップＳ４４）、選択された集合についてのランキング情報を作成する（ステップＳ４５）。
【００７１】
例えば、ランキング上位に入った複数の集合の中から、第１から第３の各観点を最も満たす集合を検索する。そして、検索した集合が１つの場合は、検索した１つの集合を選択する。検索した集合が複数の場合、例えば、順位が１位になる集合を２つ検索した場合は、検索した全集合を選択するか、検索した全集合からランダムに任意の集合を選択する。
【００７２】
ただし、ランキング情報選択部２２３は、選択されたユーザが、１つの期間かつ１つの多次元階層型集合においてのみ、ランキング上位に入るときには、その期間及びその多次元階層型集合を選択する。そして、ランキング情報選択部２２３は、選択されたユーザが、いずれの期間かついずれの多次元階層型集合においてすら、ランキング上位に入らないときには、いずれの期間もいずれの多次元階層型集合も選択しない。
【００７３】
ランキング情報選択部２２３は、ステップＳ４４で選択された集合についてのランキング情報を、ＤＢ２１１に蓄積するとともに、ステップＳ４３で選択されたユーザのランキング情報提示部１３に送信する（ステップＳ４６）。ランキング情報選択部２２３が、全ユーザについて、ランキング情報の選択を終了したとき（ステップＳ４２においてＮＯ）、ランキングサーバ２は、一連の処理を終了する。
【００７４】
以上に説明したように、複数のランキング情報にあるユーザが登録されたとき、当該ユーザが登録された複数のランキング情報のうち、当該ユーザが希有である度合を判断するための１つ又は複数の観点に基づいて、当該ユーザに提示するランキング情報を選択する。よって、ユーザが登録された複数のランキング情報のうち、ユーザが希有である度合がより高いランキング情報を選択することができる。
【００７５】
そして、当該ユーザが希有である度合を判断するための観点が複数あるとき、各々の観点を公平に用いることができる。
【００７６】
（実施形態４）
実施形態４では、作成したランキング情報のうち、複数のランキング情報にあるユーザが登録されたとき、当該ユーザが登録された複数のランキング情報のうち、当該ユーザが希有である度合を判断するための１つ又は複数の観点に基づいて、当該ユーザに提示するランキング情報を選択する。そして、当該ユーザが希有である度合を判断するための観点が複数あるとき、ある観点を他の観点に優先して用いる。
【００７７】
つまり、実施形態４では、実施形態１、２と比較して、属性集合情報の生成処理及びランキング上位者の選定処理（実施形態１のように確率的アルゴリズムを利用しない場合も含まれ、実施形態２のように確率的アルゴリズムを利用する場合も含まれる。）は同様であるが、ランキング情報の選択処理は異なる。
【００７８】
観点の定義及び観点の具体例は、実施形態３及び実施形態４で同様とする。
【００７９】
実施形態４のランキング情報の選択処理を図９に示す。ランキング情報選択部２２３は、ステップＳ１６又はステップＳ３８の直後に、ランキング上位者の情報をＤＢ２１１から取得する（ステップＳ５１）。そして、ランキング情報選択部２２３は、全ユーザについて、ランキング情報を選択する（ステップＳ５２においてＹＥＳ）。つまり、ランキング情報選択部２２３は、未処理のユーザの中から１人を選択し（ステップＳ５３）、選択されたユーザに関して、各観点に優先度を付与し、優先度の高い順に、各観点を最も満たす集合を選択し（ステップＳ５４）、選択された集合についてのランキング情報を作成する（ステップＳ５５）。
【００８０】
例えば、第１の観点の優先度を最も高く設定し、第３の観点の優先度を最も低く設定する。まず、第１の観点を最も満たす集合を検索する。第１の観点で検索した集合が１つの場合は、第１の観点で検索した１つの集合を選択する。第１の観点で検索した集合が複数の場合は、次に、第１の観点で検索した複数の集合の中から、第２の観点を最も満たす集合を検索する。第２の観点で検索した集合が１つの場合は、第２の観点で検索した１つの集合を選択する。第２の観点で検索した集合が複数の場合は、次に、第２の観点で検索した複数の集合の中から、第３の観点を最も満たす集合を検索する。第３の観点で検索した集合が１つの場合は、第３の観点で検索した１つの集合を選択する。全観点での検索が終了しても、全観点で検索した集合が複数の場合は、全観点で検索した全集合を選択するか、全観点で検索した全集合からランダムに任意の集合を選択する。
【００８１】
ただし、ランキング情報選択部２２３は、選択されたユーザが、１つの期間かつ１つの多次元階層型集合においてのみ、ランキング上位に入るときには、その期間及びその多次元階層型集合を選択する。そして、ランキング情報選択部２２３は、選択されたユーザが、いずれの期間かついずれの多次元階層型集合においてすら、ランキング上位に入らないときには、いずれの期間もいずれの多次元階層型集合も選択しない。
【００８２】
ランキング情報選択部２２３は、ステップＳ５４で選択された集合についてのランキング情報を、ＤＢ２１１に蓄積するとともに、ステップＳ５３で選択されたユーザのランキング情報提示部１３に送信する（ステップＳ５６）。ランキング情報選択部２２３が、全ユーザについて、ランキング情報の選択を終了したとき（ステップＳ５２においてＮＯ）、ランキングサーバ２は、一連の処理を終了する。
【００８３】
以上に説明したように、複数のランキング情報にあるユーザが登録されたとき、当該ユーザが登録された複数のランキング情報のうち、当該ユーザが希有である度合を判断するための１つ又は複数の観点に基づいて、当該ユーザに提示するランキング情報を選択する。よって、ユーザが登録された複数のランキング情報のうち、ユーザが希有である度合がより高いランキング情報を選択することができる。
【００８４】
そして、当該ユーザが希有である度合を判断するための観点が複数あるとき、ある観点を他の観点に優先して用いることができる。
【００８５】
（実施形態５）
実施形態５では、作成したランキング情報のうち、複数のランキング情報にあるユーザが登録されたとき、当該ユーザが登録された複数のランキング情報のうち、当該ユーザが希有である度合を判断するための１つ又は複数の観点に基づいて、当該ユーザに提示するランキング情報を選択する。そして、当該ユーザが希有である度合を判断するための観点が複数あるとき、実施形態３のように各々の観点を公平に用いることもでき、実施形態４のようにある観点を他の観点に優先して用いることもでき、このように、各々の観点を任意のバランスで用いることができる。
【００８６】
つまり、実施形態５では、実施形態１、２と比較して、属性集合情報の生成処理及びランキング上位者の選定処理（実施形態１のように確率的アルゴリズムを利用しない場合も含まれ、実施形態２のように確率的アルゴリズムを利用する場合も含まれる。）は同様であるが、ランキング情報の選択処理は異なる。
【００８７】
観点の定義及び観点の具体例は、実施形態３及び実施形態５で同様とする。
【００８８】
実施形態５のランキング情報の選択処理を図１０に示す。ランキング情報選択部２２３は、ステップＳ１６又はステップＳ３８の直後に、ランキング上位者の情報をＤＢ２１１から取得する（ステップＳ６１）。そして、ランキング情報選択部２２３は、全ユーザについて、ランキング情報を選択する（ステップＳ６２においてＹＥＳ）。つまり、ランキング情報選択部２２３は、未処理のユーザの中から１人を選択し（ステップＳ６３）、選択されたユーザに関して、各観点を満たせば満たすほど大きくなる指標（例えば、後述の希有度Ｆ）が最大になる集合を選択し（ステップＳ６４）、選択された集合についてのランキング情報を作成する（ステップＳ６５）。
【００８９】
各観点を満たせば満たすほど大きくなる指標として、例えば、希有度Ｆを定義する。
Ｆ＝ｗ＿１×ｖ＿１＋ｗ＿２×ｖ＿２＋ｗ＿３×ｖ＿３
【００９０】
ｖ＿１は、第１の観点を満たす度合を示す値である。ｒを、ある集合におけるユーザの順位、ｋを、その集合におけるランキング上位者のうちランキング最下位の順位（例えば、ランキング上位者をトップ２０位までとしたとき、ｋ＝２０）とすると、その集合についてのｖ＿１は、例えば、ｖ＿１＝（ｋ−ｒ＋１）／ｋのように表わされる。
【００９１】
ｖ＿２は、第２の観点を満たす度合を示す値である。ｎを、ある集合に含まれるユーザ数、ｎ＿ｍａｘを、選択されたユーザがランキング上位に入る集合の中で、含まれるユーザ数が最大である集合に含まれるユーザ数とすると、その集合についてのｖ＿２は、例えば、ｖ＿２＝ｎ／ｎ＿ｍａｘのように表わされる。
【００９２】
ｖ＿３は、第３の観点を満たす度合を示す値である。ｍを、選択されたユーザがランキング上位に入る集合の中で、ある集合の期間が最も短い期間から数えて何番目に短いかを表わす数、ｍ＿ａｌｌを、選択されたユーザがランキング上位に入る集合の中で、各集合の期間が何種類あるかを表わす数とすると、その集合についてのｖ＿３は、例えば、ｖ＿３＝ｍ／ｍ＿ａｌｌのように表わされる。
【００９３】
ｖ＿１、ｖ＿２、ｖ＿３は、０から１の範囲に収まり、第１から第３の観点は、正規化された形式で取り扱われる。ｗ＿１、ｗ＿２、ｗ＿３は、それぞれ、第１から第３の観点が、どのくらいの重みで取り扱われるかを表わす数である。第１から第３の観点を公平に取り扱う場合は、ｗ＿１＝ｗ＿２＝ｗ＿３＝１のように設定する。第１の観点の優先度を最も高く設定し、第３の観点の優先度を最も低く設定する場合は、ｗ＿１＞ｗ＿２＞ｗ＿３のように設定する。このように、各々の観点を任意のバランスで用いることができる。
【００９４】
希有度Ｆが最大である集合を検索し、検索した集合が１つの場合は、検索した１つの集合を選択し、検索した集合が複数の場合は、検索した全集合を選ぶか、検索した全集合からランダムに任意の集合を選択する。
【００９５】
ただし、ランキング情報選択部２２３は、選択されたユーザが、１つの期間かつ１つの多次元階層型集合においてのみ、ランキング上位に入るときには、その期間及びその多次元階層型集合を選択する。そして、ランキング情報選択部２２３は、選択されたユーザが、いずれの期間かついずれの多次元階層型集合においてすら、ランキング上位に入らないときには、いずれの期間もいずれの多次元階層型集合も選択しない。
【００９６】
ランキング情報選択部２２３は、ステップＳ６４で選択された集合についてのランキング情報を、ＤＢ２１１に蓄積するとともに、ステップＳ６３で選択されたユーザのランキング情報提示部１３に送信する（ステップＳ６６）。ランキング情報選択部２２３が、全ユーザについて、ランキング情報の選択を終了したとき（ステップＳ６２においてＮＯ）、ランキングサーバ２は、一連の処理を終了する。
【００９７】
以上に説明したように、複数のランキング情報にあるユーザが登録されたとき、当該ユーザが登録された複数のランキング情報のうち、当該ユーザが希有である度合を判断するための１つ又は複数の観点に基づいて、当該ユーザに提示するランキング情報を選択する。よって、ユーザが登録された複数のランキング情報のうち、ユーザが希有である度合がより高いランキング情報を選択することができる。
【００９８】
そして、当該ユーザが希有である度合を判断するための観点が複数あるとき、各々の観点を公平に用いることもでき、ある観点を他の観点に優先して用いることもでき、このように、各々の観点を任意のバランスで用いることができる。
【００９９】
（変形例）
実施形態１−５では、ランキング上位者を選定する。変形例では、ランキング下位者を選定する。処理の内容は、実施形態１−５及び変形例でほぼ同様となる。
【０１００】
実施形態１−５では、ランキング処理時刻になり、かつＤＢ２１１が新しいセンサデータを受信したとき、全ユーザについてランキング情報を作成し提示する。変形例では、あるユーザからランキング情報の提示の要求を受信したとき、そのユーザについてのみランキング情報を作成し提示する。つまり、図４のステップＳ１１及び図７のステップＳ３１において、あるユーザからランキング情報の提示の要求を受信したかを判断する。そして、図４のステップＳ１５及び図７のステップＳ３７において、ランキング情報の提示を要求したユーザが属する集合のみにおいて、ランキング上位者を選定する。さらに、図５のステップＳ２３、図８のステップＳ４３、図９のステップＳ５３及び図１０のステップＳ６３において、ランキング情報の提示を要求したユーザのみを選択する。
【０１０１】
（ランキング作成プログラム）
ランキングサーバ２は、コンピュータ及びランキング作成プログラムを利用して実現することができる。ランキング作成プログラムを、記録媒体に記録することもでき、ネットワークを通して提供することもできる。
【産業上の利用可能性】
【０１０２】
本発明に係るランキング作成方法、ランキング作成プログラム及びランキング作成装置は、ユーザが提供したデータに関するランキング情報を作成するにあたり、多くのユーザにとってランキング上位に入る見込みを高くすることができ、システムにデータを提供する意欲の向上の効果を大きくすることができる。
【符号の説明】
【０１０３】
１：ユーザ端末
２：ランキングサーバ
１１：センサデータ取得送信部
１２：属性情報取得送信部
１３：ランキング情報提示部
２１：記憶ユニット
２２：制御ユニット
２１１：データベース（ＤＢ）
２２１：属性集合情報生成部
２２２：ランキング上位者選定部
２２３：ランキング情報選択部
【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】
0005681656.tif 000008
【図８】
0005681656.tif 000009
【図９】
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【図１０】
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