(57)【要約】  電話ネットワーク内でのより良いサービスおよびより良い資源の割り当てを可能にするために、電話ネットワークの電話利用者の電話通信データを処理するための方法と推論エンジンとを提供する。推論エンジン（１００）は、電話ネットワーク識別子によって識別可能な電話利用者を、電話ネットワークの１以上のサービスの利用を記述する利用データに関連付ける、電話通信データを取得するための取得器（１１０）を備える。更に、推論エンジン（１００）は、電話通信データに基づいて電話利用者の集合についてのコンタクト構造データを生成するための生成器（１２０）も備えており、ここで、コンタクト構造データは、集合の少なくとも一部の各メンバと１以上のメンバとの間の接続性の程度を表す。このようにして生成されたデータによって、ネットワーク内のサービスとリソースの割り当てとを向上させるのに必要な情報が得られる。
2011515922.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電話通信データを処理する方法であって、
電話ネットワーク識別子によって識別可能な電話利用者を、電話ネットワークの１以上のサービスの利用を記述する利用データに関連付ける、電話通信データを取得するステップと、
前記電話通信データに基づいて、前記電話利用者の集合に関する、前記集合の少なくとも一部の各メンバと前記集合の１以上の他のメンバとの間の接続性の程度を表すコンタクト構造データを生成するステップと、
を含むことを特徴とする電話通信データを処理する方法。
【請求項２】
電話利用者の前記集合の部分集合を識別するために前記コンタクト構造データを分析するステップ
を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項３】
前記コンタクト構造データを分析する前記ステップは、前記電話通信データから取得可能な前記電話利用者間の対話に基づく
ことを特徴とする請求項２に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項４】
前記集合の電話利用者のクラスタを識別するために前記コンタクト構造データを分析するステップを更に含み、
前記クラスタの電話利用者は、所定の接続性閾値を上回る接続性の程度、および、他の電話利用者に対する所定のリンク閾値を上回る数のリンクのうちの少なくとも一方を有する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項５】
前記コンタクト構造データの前記分析に基づいて電話利用者のネットワークサービスを調整するステップ
を更に含むことを特徴とする請求項２乃至４のいずれか１項に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項６】
ネットワークサービスを調整する前記ステップは、
前記電話利用者に対してセキュアな通信を提供することと、
前記電話利用者の前記通信のスループットを増加させることと、
前記電話利用者に対するサービス料を適合させることと、
前記電話利用者に対するマルチ・パーティー・サービスを適合させることと、
のうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求項５に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項７】
前記コンタクト構造データは、エッジによって接続されたノード群のグラフとして表すことができ、
各ノードは、前記集合のメンバに対応し、
所与のエッジは、当該所与のエッジに接続されたノード間の接続性の程度を表す
ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項８】
前記接続性の程度は、前記集合の前記少なくとも一部の所定のメンバと前記集合の他のメンバとの間のリンクに関する重みによって表される
ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項９】
前記接続性は、２人のメンバ間の各方向について前記接続性の程度が同じであるということを示す無向性である
ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項１０】
前記接続性は、２人のメンバ間の各方向について前記接続性の程度が異なるということを示す有向性である
ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項１１】
前記利用データは、前記電話ネットワークを介した前記電話利用者間の対話に関する情報を含む
ことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項１２】
対話に関する前記情報は、音声通話、テレビ電話、ＳＭＳ、ＭＭＳ、マルチメディアサービス、およびインスタントメッセージングのうちの少なくともいずれかを含むサービスにおける対話に関するものであるか、または、位置サービスから得られる情報に関するものであるか、または、その両方に関するものである
ことを特徴とする請求項１１に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項１３】
前記利用は、対話の継続時間、頻度、および絶対回数のうちの少なくともいずれかに関連する
ことを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項１４】
電話利用者は、信用される電話ネットワーク識別子を持つ信用される電話利用者である
ことを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項１５】
前記電話利用者の前記電話ネットワーク識別子は、前記電話ネットワーク内で一意の識別を提供する一意の識別子となる
ことを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項１６】
前記電話利用者の集合に関するコンタクト構造データを生成する前記ステップは、電話利用者の位置と、電話利用者の利用者装置の能力または当該利用者装置内に格納されたコンタクト情報に関する利用者装置データと、のうちの少なくとも一方に更に基づく
ことを特徴とする請求項１乃至１５のいずれか１項に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項１７】
電話通信データを処理する推論エンジンであって、
電話ネットワーク識別子によって識別可能な電話利用者を、電話ネットワークの１以上のサービスの利用を記述する利用データに関連付ける、電話通信データを取得する取得器と、
前記電話通信データに基づいて、前記電話利用者の集合に関する、前記集合の少なくとも一部の各メンバと前記集合の１以上の他のメンバとの間の接続性の程度を表すコンタクト構造データを生成する生成器と、
を備えることを特徴とする推論エンジン。
【請求項１８】
前記コンタクト構造データを分析するデータ分析器
を更に備えることを特徴とする請求項１７に記載の推論エンジン。
【請求項１９】
前記データ分析器は、電話利用者の前記集合の部分集合を識別するために前記コンタクト構造データを分析するように構成される
ことを特徴とする請求項１８に記載の推論エンジン。
【請求項２０】
前記データ分析器は、前記電話通信データから取得可能な前記電話利用者間の対話に基づいて、前記部分集合を識別するために前記コンタクト構造データを分析するように構成される
ことを特徴とする請求項１９に記載の推論エンジン。
【請求項２１】
前記データ分析器は、前記集合の電話利用者のクラスタを識別するために前記コンタクト構造データを分析するように構成され、
前記クラスタの電話利用者は、所定の接続性閾値を上回る接続性の程度、および、他の電話利用者に対する所定のリンク閾値を上回る数のリンクのうちの少なくとも一方を有する
ことを特徴とする請求項１８乃至２０のいずれか１項に記載の推論エンジン。
【請求項２２】
前記コンタクト構造データの前記分析に基づいて電話利用者のネットワークサービスを調整するサービス調整器
を更に備えることを特徴とする請求項１８乃至２１のいずれか１項に記載の推論エンジン。
【請求項２３】
前記サービス調整器は、
前記電話利用者に対してセキュアな通信を提供することと、
前記電話利用者の前記通信のスループットを増加させることと、
前記電話利用者に対するサービス料を適合させることと、
前記電話利用者に対するマルチ・パーティー・サービスを適合させることと、
のうちの少なくとも１つを含むネットワークサービスの調整を行うように構成される
ことを特徴とする請求項２２に記載の推論エンジン。
【請求項２４】
前記コンタクト構造データは、エッジによって接続されたノード群のグラフとして表すことができ、
各ノードは、前記集合のメンバに対応し、
所与のエッジは、当該所与のエッジに接続されたノード間の接続性の程度を表す
ことを特徴とする請求項１７乃至２３のいずれか１項に記載の推論エンジン。
【請求項２５】
前記接続性の程度は、前記集合の前記少なくとも一部の所定のメンバと前記集合の他のメンバとの間のリンクに関する重みによって表される
ことを特徴とする請求項１７乃至２４のいずれか１項に記載の推論エンジン。
【請求項２６】
前記接続性は、２人のメンバ間の各方向について前記接続性の程度が同じであるということを示す無向性である
ことを特徴とする請求項１７乃至２５のいずれか１項に記載の推論エンジン。
【請求項２７】
前記接続性は、２人のメンバ間の各方向について前記接続性の程度が異なるということを示す有向性である
ことを特徴とする請求項１７乃至２６のいずれか１項に記載の推論エンジン。
【請求項２８】
前記利用データは、前記電話ネットワークを介した前記電話利用者間の対話に関する情報を含む
ことを特徴とする請求項１７乃至２７のいずれか１項に記載の推論エンジン。
【請求項２９】
対話に関する前記情報は、音声通話、テレビ電話、ＳＭＳ、ＭＭＳ、マルチメディアサービス、およびインスタントメッセージングのうちの少なくともいずれかを含むサービスにおける対話に関するものであるか、または、位置サービスから得られる情報に関するものであるか、または、その両方に関するものである
ことを特徴とする請求項２８に記載の推論エンジン。
【請求項３０】
前記利用は、対話の継続時間、頻度、および絶対回数のうちの少なくともいずれかに関連する
ことを特徴とする請求項１７乃至２８のいずれか１項に記載の推論エンジン。
【請求項３１】
電話利用者は、信用される電話ネットワーク識別子を持つ信用される電話利用者である
ことを特徴とする請求項１７乃至３０のいずれか１項に記載の推論エンジン。
【請求項３２】
前記電話利用者の前記電話ネットワーク識別子は、前記電話ネットワーク内で一意の識別を提供する一意の識別子となる
ことを特徴とする請求項１７乃至３１のいずれか１項に記載の推論エンジン。
【請求項３３】
前記生成器は、電話利用者の位置と、電話利用者の利用者装置の能力または当該利用者装置内に格納されたコンタクト情報に関する利用者装置データと、のうちの少なくとも一方に基づいて、前記電話利用者の集合に関するコンタクト構造データを生成するように構成される
ことを特徴とする請求項１７乃至３２のいずれか１項に記載の推論エンジン。
【請求項３４】
請求項１乃至１６のいずれか１項に記載の方法をデータ処理手段に実行させるように構成される命令を含むコンピュータプログラム。
【請求項３５】
請求項１乃至１６のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるプログラムを収録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項３６】
請求項３５に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含んだコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電話ネットワークの電話利用者の電話通信データを処理するための方法および推論エンジンに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットにおいては、インターネットユーザは、自分をインターネットコミュニティまたは友人たちに紹介するため、ＭｙＳｐａｃｅ、Ｆａｃｅｂｏｏｋ等のようなインターネットを利用するサービスプロバイダに個人情報を自発的に提供する。これらのサービスプロバイダは、この情報を用いてインターネット上のソーシャルネットワークを構築することができる。サービスプロバイダは、この情報を用いて自社のサービスの一部をカスタマイズすることができ、すなわち、ユーザの興味に関する情報または提供品をユーザに提供することができる。
【０００３】
詳細には、ソーシャルネットワークとは、一般にグラフを用いて表現される社会構造であって、個人同士が相互にどのように接続しているかを表すのに用いられる。各個人は１つのノードで表され、他の個人と自分との関係は、個人間のつながりである。つながりの各々は、友人関係、金銭関係、家族関係、取引関係といった、多くの異なるタイプの関係を表す。
【０００４】
今日、多くのコンテンツサービスおよび通信サービスは、「六次の隔たり」の概念から得られる情報を利用するという考え方に基づいている。この仮説は、誰でも、世界中のすべての人から６つの「ステップ」しか離れていないという考え方を参考にしている。従って、それを確認する研究は、人間社会は短い道程のネットワークによって現すことができる（小さな世界現象）という結論に達する。
【０００５】
ソーシャルネットワーキング情報（ＳＮＩ）は、コンタクト（人同士の結び付き）の構造を表すデータとみなしてもよく、通常は、ネットワークデータから抽出することができる。この概念を利用するインターネットサービスによって用いられるネットワークのタイプは、ＩＰネットワークであり、最も可能性が高いサービスは、ウェブ、電子メール、およびチャットである。しかし、用いられるネットワークデータは、ユーザがサービスと対話するときに生成されたものである。ウェブトラヒックの場合、データは、ウェブサーバが記録するログから抽出される。電子メールの場合、用いられるログは、電子メールサーバ等に属する。
【０００６】
人気のあるインターネットサービスは、ソーシャルネットワーク情報を自社のサービスから巧みに抽出して、自社のユーザたちの対話の可能性を質的に高めている。さらにまた、各社は、いわゆる「ネットワーキング」サービスにおいて、サービスに対してそのような情報を明示（開示）することについてのユーザの積極性を活用している。
【０００７】
インターネットの例では、ユーザは、自分の好みに従って自分で情報を提供することが多く、従ってそのような情報は、ある程度は信頼できるというものにすぎず、また、ユーザは一般に、サービスプロバイダに対して１つ以上のコンタクトを提供する。
【０００８】
従って、インターネットのソーシャルネットワーキングサービスは、エンドユーザによって提供される明示的な情報に基づいており、その情報とはネットワーク内の彼らのコンタクトとは何かを述べるものである。
【０００９】
しかし、通信サービスの観点からは、通信オペレータ各社は、これを巧みに利用してはいない。通信オペレータ各社は、その情報を自社ネットワークから抽出して、それをユーザのために、あるいはサービスのためにすら、利用可能であるようにしていない。また、ユーザが通信サービスを用いる場合に、彼らのピアは誰なのかに関するユーザの明示的な情報を使ってネットワークデータ分析を行うメカニズムが、まったく存在しない。
【００１０】
さらに、例えば音声通話、テレビ電話、ＳＭＳ、ＭＭＳおよびインスタントメッセージングのような純粋な通信サービスからソーシャルネットワークを構築するために、通信ネットワークから関連情報を抽出するように定義されたメカニズムが、まったく存在しない。
【００１１】
さらに、例えばオンライン議論サービス（ＩＲＣ）からソーシャルネットワーキング情報を取得する際にインターネットベースのソーシャルネットワークのメンバによって提供される識別情報を、アクセスネットワークの加入者とそのサービスを運用している通信オペレータとの間に存在する関係と比較することができない。後になって、加入者の実際の識別情報を、いつでも対比することができ、そして、それは信用されていて、第三者に提供されることさえある。
【００１２】
ユーザ装置では、呼のログを記憶する可能性はあるけれども、所有者のソーシャルネットワークの構造がどのようであるかを抽出するためにそれを処理（加工）する可能性はない。その情報は、その目的のために従来のアドレス帳アプリケーションと相互に照らし合わせる(cross matched)ことすらされないし、通信プロバイダと同じ識別情報を共有する他のインターネットサービスと相互に照らし合わせることも行われない。
【００１３】
移動電話オペレータの既存のサービスの１つは、移動ユーザが所定のホーム位置に存在するときに、特別な課金を用いることである。この場合、移動ユーザは、自分の契約の中で、どの位置が自分のホーム位置であるとみなされるべきかを例えば郵便番号によって定義する必要があり、そして、自分が自分のホーム位置に相当する無線セル内にいる場合には、別料金で（例えば固定回線料金で）課金される。しかし、このサービスも、ユーザによって提供される、事前に設定された情報を用いるにすぎない。
【００１４】
ユーザのホーム位置だけでなく、ユーザ間の対話も利用すれば、もっと有益なサービスをユーザに提供し、そして、例えばインターネットを用いる代わりに、電話ネットワーク内で電話を用いることの魅力を高めることが可能になるはずである。
【００１５】
しかし、上述のように、通信オペレータ各社は、ユーザのコンタクトによって電話ネットワーク内に存在する大量のユーザ情報を活用しておらず、その結果、ソーシャルネットワーキング情報は、通信の目的では使われていない。
【発明の概要】
【００１６】
本発明はそれゆえ、電話ネットワークにおいてより良いサービスを可能にするために、電話通信データを処理することに関する改良されたメカニズムを提供することを目的とする。
【００１７】
このことは、本願の独立請求項の内容によって達成される。利点を持つ実施形態は、従属請求項に記載される。
【００１８】
本発明の一実施形態によれば、電話通信データを処理する方法であって、電話ネットワーク識別子によって識別可能な電話利用者を、電話ネットワークの１以上のサービスの利用を記述する利用データに関連付ける、電話通信データを取得するステップと、前記電話通信データに基づいて、前記電話利用者の集合に関する、前記集合の少なくとも一部の各メンバと前記集合の１以上の他のメンバとの間の接続性の程度を表すコンタクト構造データを生成するステップと、を含むことを特徴とする方法が提供される。従って、電話利用者の集合に関するコンタクト構造データを取得可能であり、コンタクト構造データは、ネットワークに関する、そして特に、ネットワーク内の電話利用者間の関係に関する、情報を与えるものである。例えば、より多くの接続、および／またはデータ集約的な接続を持つ電話利用者に、より多くの帯域を提供することができる。更に、高い接続性の程度を持つ電話利用者（例えば、一定の企業）には、専用線を提供することができる。結果として、電話ネットワーク資源をより効率的に割り当てることができ、電話利用者に対してより良いサービスを自動的に提供することができる。
【００１９】
利点を有する他の例によれば、コンタクト構造データは、電話利用者の前記集合の部分集合を識別するために、好適には電話利用者間の対話に基づいて、分析される。対話は、電話通信データから取得可能であり、所定の電話利用者と少なくとも他の電話利用者との間のコンタクトとして見なされ得る。従って、電話利用者の部分集合を取得可能であり、この１つの部分集合に対して個別的にサービスを提供することができる。例えば、電話ネットワーク内の部分集合のメンバ間の通信に対して特別なセキュリティ特徴を提供することができる。
【００２０】
利点を有する他の例によれば、コンタクト構造データは、前記集合の電話利用者のクラスタを識別するために分析される。更に、クラスタの電話利用者は、所定の接続性閾値を上回る接続性の程度を持ってもよいし、他の電話利用者に対する所定のリンク閾値を上回る数のリンクを持ってもよいし、その両方を持ってもよい。従って、所定の接続性閾値を上回る接続性の程度を持つ電話利用者には、専用線を提供することができる。更に、例えば、他の電話利用者に対する所定のリンク閾値を上回る数のリンクを持つ電話利用者には、例えばマルチ・パーティー・サービスなどの特別サービスを提供することができる。それは例えば、リンクされた電話利用者の２以上と同時に通信することを可能にする会議電話特徴である。
【００２１】
利点を有する他の例によれば、コンタクト構造データの分析に基づいて電話利用者のネットワークサービスが調整される。そのようなネットワークサービスを好適に調整することには、前記電話利用者に対してセキュアな通信を提供することと、前記電話利用者の通信のスループットを増加させることと、前記電話利用者に対するサービス料を適合させることと、前記電話利用者に対するマルチ・パーティー・サービスを適合させることと、のうちの少なくとも１つが含まれる。従って、通信オペレータによるサービス提供の柔軟性を向上させることができる。
【００２２】
利点を有する他の例によれば、コンタクト構造データは、エッジによって接続されたノード群のグラフとして表すことができ、各ノードは、前記集合のメンバに対応し、所与のエッジは、当該所与のエッジに接続されたノード間の接続性の程度を表す。従って、コンタクト構造データを視覚化することができる。
【００２３】
利点を有する他の例によれば、前記接続性の程度は、前記集合の前記少なくとも一部の所定のメンバと前記集合の他のメンバとの間のリンクに関する重みによって表される。接続性は無向性であっても有向性であってもよく、無向性とは、２人のメンバ間の各方向について前記接続性の程度が同じであることを意味し、有向性とは、２人のメンバ間の各方向について前記接続性の程度が異なるということを意味する。従って、電話利用者間の様々な関係を、接続性（即ち、結合強度およびこの強度の方向）によって記述することができる。
【００２４】
利点を有する他の例によれば、前記利用データは、前記電話ネットワークを介した前記電話利用者間の対話に関する情報を含む。対話に関する前記情報は、例えば、音声通話、テレビ電話、ＳＭＳ、ＭＭＳ、マルチメディアサービス、およびインスタントメッセージングのうちの少なくともいずれかを含むサービスにおける対話に関するものであるか、または、位置サービスから得られる情報に関するものであるか、または、その両方に関するものである。従って、電話利用者間の対話において使用される特別なサービスを定義することにより、電話ネットワーク内での資源（例えばテレビ電話サービスのための帯域や線の遅延要件など）の良好な割り当てに関するより良い情報を取得することが可能になる。例えば、ＳＭＳまたはＭＭＳについては、データ送信を即座に提供する必要は無いが、ＳＭＳまたはＭＭＳは、いつでも帯域を利用可能な時に所定のタイムウインドウ内に送信されればよい。
【００２５】
利点を有する他の例によれば、前記利用は、対話の継続時間、頻度、および絶対回数のうちの少なくともいずれかに関連する。従って、この情報によれば、電話ネットワークの様々な電話利用者の様々な帯域要件をより良く評価することが可能になる。
【００２６】
利点を有する他の例によれば、電話利用者は、信用される電話ネットワーク識別子を持つ信用される電話利用者である。ここで、前記電話ネットワーク識別子は、前記電話ネットワーク内で一意の識別を提供する一意の識別子となる。従って、インターネットとは対照的に、電話利用者を信用することが可能であり、そのような電話利用者とは、識別可能であって、通常は、識別子の証明が必要とされる通信オペレータとのコンタクトに既に入っているものである。
【００２７】
利点を有する他の例によれば、電話通信データを使用することとは別に、電話利用者の集合に関するコンタクト構造データは更に、電話利用者の位置、または、電話利用者の利用者装置データに基づいて生成される。ここで、利用者装置データは、利用者装置の能力（例えば、ＷＬＡＮまたはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ対応であるということ）、または、当該利用者装置内に格納されたコンタクト情報に関連し得る。従って、更なるサービスを提供することに関する柔軟性が向上する。例えば、ＷＬＡＮ対応の移動電話のようなＷＬＡＮを備えた利用者装置には、ＧＳＭやＵＭＴＳのようなものを介したデータ送信の代わりに、ＷＬＡＮを介してデータ量の大きなファイルを提供することができる。
【００２８】
他の実施形態によれば、電話通信データを処理する推論エンジンは、電話ネットワーク識別子によって識別可能な電話利用者を、電話ネットワークの１以上のサービスの利用を記述する利用データに関連付ける、電話通信データを取得する取得器と、前記電話通信データに基づいて、前記電話利用者の集合に関する、前記集合の少なくとも一部の各メンバと前記集合の１以上の他のメンバとの間の接続性の程度を表すコンタクト構造データを生成する生成器と、を備える。従って、様々な電話利用者の関係に関する情報を与えるコンタクト構造データを生成する手段が提供され、電話ネットワーク資源をより効率的に割り当てることができ、電話利用者に対してより良いサービスを自動的に提供することができるようになる。
【００２９】
他の実施形態によれば、上述の特徴を有する方法をデータ処理手段に実行させるように構成される命令を含むプログラムを提供することができる。
【００３０】
他の実施形態によれば、上述の特徴を有する方法をコンピュータに実行させるプログラムを収録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することができる。
【００３１】
他の実施形態によれば、前記コンピュータ読み取り可能な記録媒体を含んだコンピュータプログラム製品を提供することができる。
【００３２】
本発明の利点を持つ更なる特徴は、特許請求の範囲に開示される。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の一実施形態による推論エンジンの要素を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態による、電話通信データを処理する方法の動作を示す図である。
【図３Ａ】本発明の別の実施形態による推論エンジンの動作を示す図である。
【図３Ｂ】本発明の別の実施形態による推論エンジンの要素の適用を示す図である。
【図４】図２に示す方法の変形の動作を示す図である。
【図５】図２に示す方法の変形の動作を示す図である。
【図６Ａ】コンタクト構造データの表現をグラフとして示す図である。
【図６Ｂ】コンタクト構造データの表現をマトリクス（行列）として示す図である。
【図７】本発明の実施形態を例示する２−クリークの状況（派閥が２つある状況）を示す図である。
【図８】本発明の別の実施形態による推論エンジンの動作を示す図である。
【図９】本発明の別の実施形態による同期の方法を示す図である。
【図１０】本発明の別の実施形態による、コンタクト構造データの構造を構築するためのメカニズムを示す図である。
【図１１】本発明の特定の一例による、ソーシャルネットワークについての情報がどのようにして抽出されうるかを略示する図である。
【図１２】本発明の特定の一例による自動プッシュメカニズムの動作を示す図である。
【図１３】本発明によるコンタクト構造データの分析を用いたマルチ・パーティー・サービスの適用を示す図である。
【図１４】本発明によるコンタクト構造データの解析に関する特定の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
本発明の好適実施形態について、図を参照しながら記述する。留意すべきことだが、下記の記述は、例を含むだけであって、本発明を限定すると解釈されるべきではない。
【００３５】
本発明の諸実施形態は、一般に、例えば接続性の程度によって電話利用者間の接続（結び付き）の強さを表すコンタクト構造データを生成するために、多様な電話利用者またはユーザが何らかのサービス（例えば、音声通話、テレビ電話、ＳＭＳ等）を通じて相互に対話する際に、電話ネットワークのユーザについての情報を与える電話通信データを取得することに関する。簡単に言えば、コンタクト構造データの生成によって、例えば電話利用者間の対話の継続時間、頻度、および回数に基づく情報のような、ネットワーク内の電話利用者間の関係を洞察できる。それ以降、電話利用者のニーズに応じてネットワークサービスが提供されてもよい。
【００３６】
図１は、本発明の一実施形態による推論エンジン１００の要素を示す図であり、それには取得器１１０と生成器１２０とが含まれる。本願および請求項の意味の範囲内での推論エンジンは、通信オペレータによって生成されるデータのような大量の生データから、構造化された情報を導出または推論する、何らかのエンティティである。
【００３７】
取得器１１０と生成器１２０とは、データを転送するため、適切に、好適には内部的に、接続される。さらに、推論エンジン１００は、取得器１１０と生成器１２０との動作を制御するため、図示しない、何らかの種類の制御器を備えてもよい。
【００３８】
取得器１１０は、電話通信データを取得する。電話通信データは、電話ネットワーク識別子によって識別可能な電話利用者を、電話ネットワークの１つ以上のサービスの利用を表す利用データに関連付けるものである。
【００３９】
理解されるべきだが、データを収集するかまたは、データがすでに収集されているデータベースにアクセスする、いずれかの適切なユニットが、取得器として用いられてもよい。詳細には、以下で論じるように、取得器１１０は、例えば電話利用者を利用データに関連付ける電話通信データのような、電話ネットワークのデータを収集するため、電話ネットワークに直接的に接続してもよい。また、電話通信データは、電話ネットワークを運用している通信オペレータによって用いられるデータベースと同様の、すでに収集されたデータを含むデータベースにアクセスすることによって取得することもできる。
【００４０】
留意すべきことだが、本発明の意味の範囲内での電話ネットワークは、１社の通信オペレータだけによって運用されることに限定されるのではなく、例えばＥ．１６４やＩＭＳＩのような、共通理解可能な識別スキームが利用可能である限り、異なるオペレータ数社によって運用される複数のネットワークを含んでもよい。従って、取得器１１０は、電話通信データを取得するため、２社以上の通信オペレータの２つ以上のデータベースにアクセスしてもよい。
【００４１】
電話利用者自身は、ネットワークのユーザのような実在の人物であっても、マシン、サーバ等であってもよく、すなわち、電話ネットワークを介して通信することができ、例えば、電話番号やＩＭＳＩ等であってもよい電話識別子によって識別可能であるなら、誰であっても何であってもよい。例えば、ユーザは、別のユーザと対話する代わりに、メディアプロバイダまたは情報プロバイダと対話してもよい。
【００４２】
電話通信データは、取得器１１０によって取得された後、さらに処理されてもよい。この処理は、生成器１２０によって行われてもよく、生成器１２０は、電話通信データを取得器１１０から受信して、電話通信データに基づいて電話利用者の集合についてのコンタクト構造データを生成する。このようにして生成されたコンタクト構造データは、集合の少なくとも一部の各メンバと集合の１人以上の残りのメンバとの間の接続性の程度を表す。
【００４３】
上述のように、電話ネットワークがさまざまなオペレータによって運用されることがあり、従って、１つのデータベースは一般に、利用データが入手可能なすべてのユーザをカバーしないであろう。それゆえ、例えば所与のオペレータのユーザまたは例えば国などの一定の地理的エリアのユーザまでという制限が見込まれるため、コンタクト構造データは電話利用者の１つの集合に限定されることがある。
【００４４】
集合の中の２人のメンバの間の接続性の程度は、それらの関係を表すネットワークにおけるそれらの間の重みによって表されてもよく、それについては図６Ａおよび６Ｂに関して詳細に述べよう。また、接続性には、例えば利用者Ａは利用者Ｂにコンタクトするが、利用者Ｂは利用者Ａにコンタクトしないといった方向性があってもよく、それについても、図６Ａおよび６Ｂに関してさらに詳しく説明しよう。
【００４５】
接続性が有向である場合、データが、集合の各メンバから集合の残りの各メンバへの接続性の程度を含む必要はなく、言い換えれば、一部の利用者は、発信側ではなく、受信側の役割だけを有してもよい。従って、場合によっては、コンタクト構造データから導出できるのは、集合の一部の接続性の程度だけであることもある。
【００４６】
一般的な場合、生成器１２０は、ソフトウェアおよび／またはハードウェアによってコンタクト構造データを生成する機能を実行するように構成された、適切なインタフェースを持つ処理手段で構成されてもよい。この機能は、ソフトウェアの更新またはハードウェアの構成によって変更されるかまたは拡張されてもよい。
【００４７】
生成器１２０の処理手段の機能は、マイクロプロセッサ、コンピュータ、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、または集積回路（例えばＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路））によって実現されてもよいが、それらに限定されない。
【００４８】
従って、理解されるべきだが、取得器１１０と生成器１２０とは、必ずしも図１に示すように２つの物理的に異なるユニットでなくてもよく、取得器１１０は、推論エンジンの入力インタフェースとみなされてもよいのだが、ソフトウェアかハードウェアか、またはそれらの組み合わせによってそれらの上述した諸機能を達成するために実現される適切なかたちで、生成器１２０と統合されてもよい。
【００４９】
以下で、図２に関して推論エンジン１００の動作について記述しよう。図２は、例えば図１に示す推論エンジンの動作の間の、電話通信データを処理するための方法の動作のフロー図を示す。
【００５０】
第１の動作２１０では、動作を開始する時、電話通信データが取得される。このデータは、電話ネットワーク識別子によって識別可能な、ユーザであってもサーバであってもよい電話利用者を、電話ネットワークの１つ以上のサービスの利用を表す利用データに関連付ける。
【００５１】
例えば、利用データには、電話ネットワークを通した電話利用者間の対話に関する情報が含まれる。ここでは、対話は、１人の電話利用者と少なくとももう１人の電話利用者との間のコンタクトとして定義されてもよく、この場合、２人の利用者間の重み付けされた対話が、接続性の一定の程度と関連付けられてもよい。言い換えれば、利用者達が相互にどのように関連し合うのか、すなわち、彼らがどのサービスを用いて対話するのか、利用者同士の地理的近接性、ソーシャルネットワーク内での近接性などに関する情報を取得することが望ましい。
【００５２】
対話に関する情報は、例えば、音声通話、テレビ電話、ＳＭＳ、ＭＭＳ、マルチメディアサービス、インスタントメッセージング、位置サービス等のようなサービスの中での対話に関連する。
【００５３】
さらに、利用は、対話の継続時間、頻度、または絶対回数、あるいはそれらの組み合わせに関連付けられてもよい。例えば、電話ネットワーク内の各電話利用者についてのコンタクト構造データからソーシャルネットワーク構造を構築するメカニズムは、ある利用者について発信呼の継続時間および着信呼の継続時間の全体に対して算出される、１人の利用者についての別の利用者への発信呼の継続時間、およびその別の利用者からその１人の利用者への着信呼の継続時間の両方の割合を、それぞれ記録することに基づいてもよい。さらに、位置ベースの情報を、ネットワークの他の利用者たちへの近接性を導出するために用いることもできる。
【００５４】
簡単な例では、通信オペレータのデータベースから電話通信データが取得されてもよいが、そのデータベースには、電話番号を持つ電話利用者が、例えば音声通話またはＳＭＳのような用いられるサービスタイプだけでなく、サービスが用いられた時間の長さも一緒にリストされてもよい。
【００５５】
次いで、動作２２０では、この電話通信データが処理されて、データベースの通信オペレータに属する電話利用者についてのコンタクト構造データが生成されてもよい。コンタクト構造データは、対話先である他の電話利用者に対する接続性の多様な程度を提供してもよい。１社の通信オペレータに属する利用者たちについてだけコンタクト構造データを取得できるように１人の電話利用者についてのコンタクト構造データを定義することが目的であれば、他の電話利用者全員が同じ通信オペレータに属する必要はない。
【００５６】
例えば、有向の接続性の場合、それについては図６に関して詳細に論じるであろうが、別の電話利用者への接続性の程度は、どのくらいの頻度でその１人の電話利用者がその別の電話利用者にコンタクトしたか、その二者間の対話の長さ、または、一定の時間帯における対話の頻度を分析することによって求められてもよい。その後、通信オペレータによって提供されるサービス品質を向上させるため、ネットワーク資源の割当ての改善が計画されてもよい。
【００５７】
以下に、推論エンジン１００の動作と、それをどのように適用し、拡張することができるかということについて、図３Ａおよび３Ｂに関して記述しよう。
【００５８】
図３Ａでは、コンタクト構造データを導出するのにどのような種類の情報が用いられうるかを略示する。
【００５９】
例えば、電話通信データ、利用者装置データ、および／または位置情報を単独でかまたは多様なやり方で組み合わせて使用して数的指標(metrics)を抽出してもよく、それを通信オペレータは、ユーザに通知した後でかまたは自動的に、サービス提供を適合させるのに役立たせることができる。
【００６０】
電話通信データからコンタクト構造データを生成することについては上記で詳細に記述したので、より詳細な情報には、上記の議論を参照する。また、電話利用者の位置からコンタクト構造データを生成することを用いて、例えば、移動電話ユーザを注目位置まで案内することのような位置ベースのサービスを提供したり、あるいは、現在位置についての情報を提供したりすることも可能であり、それがプッシュサービスとして適合されてもよい。
【００６１】
さらに、利用者装置データからコンタクト構造データを生成することによって、利用者装置の能力についての情報が提供されてもよい。例えば、利用者装置、例えば移動電話が、ＷＬＡＮまたはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ対応であり、従ってデータ集約型アプリケーションが、ＧＳＭまたはＵＭＴＳ等ではなく、何らかのノードからＷＬＡＮまたはＢｌｕｅｔｏｏｔｈによって提供されてもよい。
【００６２】
この例では、位置情報と利用者装置の能力の知識とを組み合わせることは、特に興味深いものであり、従って、通信オペレータは、装置ユーザの近くに実際にＷＬＡＮノードが存在するかどうか見つけてもよい。
【００６３】
また、例えば移動電話の中のアドレス帳のような利用者装置内に記憶されたコンタクト情報を通信オペレータと共有して、この情報を用いてコンタクト構造データを生成することができるようにすることも実行可能である。この情報は、コンタクト情報が最近使われていなかったり、あるいは通信の目的ではまったく使われていなかったりするならば、その他の方法では取得不可能であろう。こうすれば、アドレス帳の情報を、通信オペレータで記憶される情報と同期させることが可能であり、それは、その他の方法では、電話ネットワークから直接抽出することはできないであろう。これは、後で、図９に関して詳細に説明しよう。
【００６４】
図３Ｂは、本発明の別の実施形態による推論エンジンの適用例を示す図である。この例では、図３Ｂに示す推論エンジン３００は、図１の推論エンジン１００の修正版である。
【００６５】
推論エンジン３００は、取得器１１０と、生成器１２０と、データ分析器３３０と、サービス調整器３４０とを備えている。取得器１１０と生成器１２０とは、図１の推論エンジン１００に関して上述したものと基本的に同じである。
【００６６】
データ分析器３３０は、生成器１２０によって生成されて推論エンジン３００の中で内部的にデータ分析器３３０へ提供されたコンタクト構造データを、分析する。データ分析器３３０は、コンタクト構造データを複数の異なるやり方で分析してもよい。例えば、データ分析器は、電話利用者の集合の部分集合、例えば、上記のように通信オペレータまたは地理的エリアと関連する集合を識別してもよい。
【００６７】
特定の一実施形態によれば、部分集合は、少なくとも２人の利用者を含むコミュニティまたはクリークであってもよく、分析は、既知のクリークパーコレーション法（ｃｌｉｑｕｅ  ｐｅｒｃｏｌａｔｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄ）を用いて行われてもよい。
【００６８】
詳細には、コミュニティとは、ネットワークの残りのユーザたちとの対話より自分たち同士の対話の方が多いユーザの部分集合として定義されてもよい。さらに、クリークとは、１人を除いて少なくともクリークの残りのすべてのメンバとリンクで接続されているユーザの部分集合として定義されてもよい。グラフ理論については図６Ｂに関して詳細に説明するであろうが、そのグラフ理論の観点では、クリークとは、コミュニティのうちではっきりと区切られた部分グラフであって、他方、今度は、コミュニティとは、ソーシャルネットワーク全体のうちでゆるやかに区切られた部分グラフである。例えば、Ｄｅｒｅｎｙｉ、Ｉ他（２００５）「Ｃｌｉｑｕｅ  Ｐｅｒｃｏｌａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｒａｎｄｏｍ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ」、Ｐｈｙｓ．Ｒｅｖ．Ｌｅｔｔ．９４、１６０−２０２によって発表されたＣｌｉｑｕｅ  Ｐｅｒｃｏｌａｔｉｏｎ  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇは、コミュニティを検出することを目的としてクリークを一緒にグループ化することを目指す技法であり、本事例で用いられてもよい。
【００６９】
別の実施形態では、コンタクト構造データが分析され、結果が、多数の異なる数的指標として出力されてもよい。使用されてもよい数的指標のタイプは、Ｄｅｒｅｎｙｉによる論文の中で論じられているが、その中には、中間性(betweenness)、クラスタリング係数、到達範囲、検出されたクリーク、検出されたクリークパーコレーションクラスタ、検出されたコミュニティ等が含まれる。
【００７０】
「検出されたクリーク」という数的指標は、マルチ・パーティー・サービスのために用いることができ、図７に関して論じるであろう。「中間性」とは、ネットワーク内のノードの重要度を定義する数的指標であり、「中間性」が大きければ大きいほど、そのノードはより重要である。言い換えれば、「中間性」は、ある利用者の強固な接続の数、すなわち、高重要度の接続の数についての情報を与えることができる。強力な「中間性」を有するノードは、さまざまなコミュニティを接続し、そして、時には「ソーシャルゲートウェイ」と呼ばれる場合もある。
【００７１】
このようなすべての数的指標には、それらが電話利用者間の対話に基づく分析から導出され得るという共通点がある。上記で論じたように、これらの対話は、電話通信データから取得することができ、そして、異なる利用者間のコンタクトとして表されてもよい。
【００７２】
別の実施形態では、コンタクト構造データが、電話利用者のクラスタを識別するために、データ分析器３３０によって分析されてもよい。そのような利用者クラスタは、例えばソーシャルゲートウェイでもある、単数または複数の電話利用者を含んでもよい。ソーシャルゲートウェイである利用者は、通常は高い「中間性」を有しており、そして、他の電話利用者に対して一定（所定）のリンク閾値を上回る数のリンクを有していて、そのことが、ある利用者の相対的な重要度の尺度として、強い中心性の程度を与えている。自動化を目的として、一定の所定の閾値の代わりに、ネットワーク全体で算出された平均値を上回る「中間性」を有する利用者たちがソーシャルゲートウェイとみなされてもよい。
【００７３】
さらに、利用者クラスタは、一定（所定）の接続性閾値を上回る接続性の程度を有する一定数の電話利用者として定義されてもよい。次いで、そのような利用者クラスタは、強固な接続を有する利用者たちと考えられてもよい。
【００７４】
しかし、理解されるべきだが、接続性の程度は、２人の利用者間の関係を表す重みとして以前に定義されたけれども、１人の利用者から一定数の他の利用者への、すべてが一定の重みを持つ複数の接続として接続性を定義することも可能である。
【００７５】
続いて、上記のように、コンタクト構造データが分析された後、１人または複数の電話利用者のネットワークサービスが、コンタクト構造データの分析に基づいて調整されてもよい。
【００７６】
例えば、分析の後、１人の電話利用者が他の電話利用者と通信するためのセキュアな通信が提供されてもよいし、あるいは、２人の電話利用者間の通信のスループットが増加されてもよい。これは、専用回線を２人の電話利用者に提供することによって達成されてもよく、そうすれば、さまざまな場所に事務所を持つ会社には有益であろう。さらに、電話利用者についてのサービス料が適合されてもよい。これは、常に同じ利用者たちにコンタクトしている電話利用者に、同じ利用者と常に通信する場合の通信には別料金を提供することによって達成されてもよい。
【００７７】
別の選択肢として、コンタクトされた利用者のプライバシーを守ることができる、直接の／有利な通信パスを提供するためにサービスを適合する一例を、図１２に関して記述しよう。サービス提供を最適化してそれらを電話利用者の実際のコンタクトに合わせる目的でマルチ・パーティー・サービスを変更することに関する別の例を、図１３に関して記述しよう。
【００７８】
図３Ｂから分かるように、推論エンジン３００は、何らかのやり方で電話ネットワーク３５０に接続される必要がある。上記のように、電話ネットワークは、１社の通信オペレータだけによって運用されることに限定されるのではなく、異なる通信オペレータによって運用される複数のネットワークで構成されてもよい。
【００７９】
推論エンジン３００は、電話ネットワーク内で用いられるアーキテクチャの要件に従って電話ネットワーク３５０に接続されてもよい。例えば、電話ネットワークは、推論エンジン３００が中央交換機に接続されてもよいように、階層的に体系化されてもよい。しかし、電話通信データがすでに記憶されている通信オペレータの主記憶装置、例えばメインフレーム・コンピュータに接続するかまたはアクセスすることも実現可能である。次いで、このデータが、取得器１１０によって取得され、生成器１２０によってコンタクト構造データを生成するために処理されてもよく、次いで、それが、引き続き、データ分析器３３０によって分析され、その結果、電話ネットワーク３５０のためのネットワークサービスが、図３Ｂに示すように、サービス調整器３４０によって調整されてもよい。
【００８０】
ネットワーク３５０の中の推論エンジン３００に（直接または間接的に）接続されうるサーバの数および種類に関する詳細は、本願において記述された情報が前記ネットワーク３５０から推論エンジン３００の中で収集される限り、本発明に影響を与えない。
【００８１】
好適な一実施形態では、ネットワーク３５０中のエンティティと推論エンジン３００との間の通信は、例えばＲＡＤＩＵＳプロトコルやＤＩＡＭＥＴＥＲプロトコルのような、周知の拡張可能なプロトコルに従う。また、これらの通信は、ＬＤＡＰプロトコルによって行うこともできる。利用者装置（図３Ｂには図示せず）から推論エンジン３００によって取得されることになるデータ、例えばユーザ端末の能力、アドレス帳情報等は、周知のデータ同期プロトコル、例えばＳｙｎｃＭＬを介して、推論エンジン３００から直接または間接的に収集することもできるし、および／または、利用者装置のためのＳｙｎｃＭＬエンドポイントとして動作する、ネットワーク３５０の中の別のエンティティによって別のプロトコルを介して推論エンジンへ送信することもできる。
【００８２】
このプロセスは、生データを取得し、構造データを生成し、構造データを分析し、そしてまた、サービスを調整するという常時反復プロセスであると考えられてもよく、その結果、高度なサービスカスタマイズが、電話ネットワークの電話利用者のために達成されてもよい。次いで、カスタマイズ自体が、自動的に行われてもよい。
【００８３】
以下で、本発明の別の実施形態について、図４および図５に関して記述し、特に、図２に関して以前に論じた方法の変形を示す。
【００８４】
図４および図５のこれらの方法では、動作２１０および２２０は、図２に関して以前に論じたものと同じであり、それらの詳細説明は省略されるであろう。要するに、図４および図５は特に、コンタクト構造データの分析と、それに応じてネットワークサービスを調整することとの態様を説明する。
【００８５】
図４の動作４３０では、これは図２の動作２１０および２２０に続くものであるが、コンタクト構造データが分析されて、電話利用者間の対話に基づいて電話利用者の集合のうちの部分集合が識別される。上記で詳述したとおり、対話は、電話ネットワークに属する電話通信データから取得可能であってもよい。
【００８６】
例えば、分析の中で、どの電話利用者が他のどの電話利用者と対話するかが評価され、その結果、１つまたは複数の部分集合が、どの電話利用者が相互に対話するのかを示していると定義されてもよい。さらに、特定の部分集合が、上記のように、コミュニティまたはクリークであってもよい。
【００８７】
動作４４０では、電話利用者のネットワークサービスが、動作４３０で行われたコンタクト構造データの分析に基づいて調整される。この場合、上記で述べた複数の見込まれる調整が実行可能であり、いくつかのネットワークサービスの詳細な例を以下に挙げよう。
【００８８】
図５は、コンタクト構造データのより具体的な分析について述べる。
【００８９】
動作５３０では、集合のうちの電話利用者のクラスタを識別するために、コンタクト構造データが分析される。次いで、接続性の程度が、一定の接続性閾値を上回るかどうかが判定されてもよい。詳細には、集合のうちのさまざまな電話利用者の接続性の程度が検討されてもよく、そして、利用者クラスタは、所定の接続性閾値を上回る接続性の程度を有する電話利用者すべて、と定義されてもよい。これは、接続性の程度が、例えば対話の継続時間、頻度、絶対回数等（これらは重み付けを定義してもよい）のような利用状況に依存すると想定される場合には、電話ネットワークを積極的に使用している電話利用者を表してもよい。
【００９０】
加えて、または、その代わりに、利用者クラスタは、他の電話利用者に対する一定のリンク閾値を上回る多数のリンクを有する利用者について定義されてもよい。詳細には、他の多くの異なる電話利用者にコンタクトするという点で電話ネットワークを積極的に使用する利用者たちは、利用者クラスタに一緒にグループ化されてもよく、その利用者クラスタは、特定の利用者の重要性を表すことができる。
【００９１】
しかし、理解されるべきだが、電話利用者を部分集合または利用者クラスタ等にグループ化することについては、いくつかの他の可能性が存在する。例えば、テレビ電話のような同じサービスを主に利用する電話利用者をグループ化して、彼らに提供する通信の帯域幅を増やすことも可能である。
【００９２】
次いで、以前に論じた動作４４０または図５の動作５４０に示すように、部分集合またはクラスタの分析と定義とによって、ネットワークサービスが提供されるかまたは調整されてもよい。
【００９３】
以下で、コンタクト構造データ、そして特に、コンタクト構造データの理解を向上させるためのコンタクト構造データの表現について、図６Ａおよび６Ｂに関して記述しよう。
【００９４】
図６Ａでは、グラフ理論を用いてコンタクト構造データを説明しよう。ここでは、コンタクト構造データは、エッジによって接続されたノード群のグラフとして表され、ここで各ノードは、集合のメンバ（利用者）に対応し、所与のエッジは、所与のエッジに接続されたノード間の接続性の程度を表す。
【００９５】
留意すべきだが、グラフ理論は、コンタクト構造データを表すことのできる唯一のやり方ではなく、データは、これ以外にもさまざまなやり方で表されてもよく、それについては、図６Ｂのマトリクス表現に関して以下で論じる。
【００９６】
図６Ａでは、アリスとボブとキャロルという名前の３つのノードまたは電話利用者を示しており、それらはリンクによって接続されていて、リンクはグラフ表現ではエッジと呼ばれてもよい。また、１つのノードから他のノードへの接続性の程度を表すため、エッジが重みを伴って提供されてもよい。
【００９７】
例えば、キャロルとアリスの間のＷ３という重み付きのエッジは、キャロルからアリスへの特定の重み付きの方向を指定する。しかし、アリスからキャロルへの方向を示すエッジは存在せず、従って、この場合の接続性は有向であり、そして、キャロルとアリスの間には接続性の１つの程度の接続性だけが、すなわち、Ｗ３という重み付きのキャロルからアリスへの有向の接続性だけが存在する。これは、例えば、キャロルはアリスに電話をかけるが、アリスはキャロルに電話をかけないというように、一定の重みに従ってキャロルがアリスと対話することを示している。
【００９８】
同様に、ボブがキャロルにＷ４という重み付きでコンタクトする場合に、そのような有向の接続性が示される。これらの２つの例では、接続性は対称的ではない。しかし、アリスとボブの場合、アリスはボブにコンタクトし、ボブはアリスにコンタクトしており、重みＷ１が重みＷ２と等しくて接続性が無向であることを示すのならば、接続性は対称的であろう。そうではなく、重みＷ１とＷ２とが異なるならば、接続性は対称的ではないであろう。
【００９９】
図６Ａの例では、キャロルは、ネットワーク内でアリスやボブほど「重要」ではないことがわかるが、それは、他の２つのノードの方が、対話が多いからである。従って、グラフの中のいずれかの２つのノードの間であって特定のノードが位置するパスまたは最短パスの量を測定するような、グラフの中のノードの相対的重要度の尺度が導入されてもよく、それを「中心性」と呼ぶ。
【０１００】
さらに、有向および無向の接続性という概念を使って、２人の利用者間の対話を、利用者Ａが利用者Ｂにコンタクトするだけ、利用者Ｂが利用者Ａにコンタクトするだけ、あるいは、利用者ＡがＢにコンタクトして利用者Ｂが利用者Ａにコンタクトするというように、区別してもよく、この場合、最後の事例では、ＡからＢへの重みとＢからＡへの重みは、異なって（有向）いてもよいし、同じで（無向）あってもよい。
【０１０１】
図７では、グラフ理論を用いてマルチ・パーティー・サービスについて記述する。この例では、コンタクト構造データが、プッシュ・トゥ・トーク（ＰＴＴ）のような、マルチ・パーティー・サービスに関連して用いられてもよい。マルチ・パーティー・サービスは、利用者たちが容易に通信できるようにすることを意図している。しかし、以前は、これらのサービスの提供は、ユーザが手動で自分たちのコンタクトを定義することに依存していた。コンタクト構造データを分析することによって、コンタクトの新たな部分集合を定義するかまたは既存の部分集合を修正することを目的として、ｋ−クリークのパーコレーションクラスタが検出されてもよい。グラフの文脈では、ｋ−クリークのパーコレーションクラスタは、ｋ−クリークのグループであり（この場合、１つのｋ−クリークは、完全部分グラフであり、すなわち、次数ｋの、フルメッシュの中で接続されたｋ個のノードのうちの部分グループであり）、対の中で１人のメンバだけが異なる。
【０１０２】
例えば、通信オペレータが、検出されたｋ−クリークのパーコレーションクラスタに関する情報を用いてもよいし、利用者自身が、自分のプロファイルや自分のＰＴＴグループを更新または修正することを目的として、システムによってアラートされてもよいだろうし、その一例を図１３に関して挙げよう。
【０１０３】
図７では、２−クリークの状況を示しており、円７００の内側の利用者たちは、彼らが２地点間で通信するだけでなく、グループの全メンバ間でも通信することを知っているため、あるＰＴＴグループの利用者を表している。
【０１０４】
コンタクト構造データの分析によって、ＰＴＴ利用者の１人との対話も行っている２人の利用者間のリンクＡを検出することができる。これが、この利用者についての新たなクリークへと彼らを変えてもよく、次いで、その新たなクリークがアラートを受け、新たなＰＴＴグループとして新たなコンタクトを提供するかまたは既存のグループを拡大することを提案される。
【０１０５】
従って、利用者の推論されたコンタクト構造データが、彼らの提供プロファイルの更新を示すときにはいつでも、利用者にアラートすることが有利であろう。例えば、利用者装置のアドレス帳のコンタクトリストが更新されてもよいし、あるいは、マルチ・パーティー・サービス・グループが変更されてもよい。アラートが、ＳＭＳ、同期プロトコル（例えばＳｙｎｃＭＬ）等を受信することによって提供されてもよい。また、例えば、更新または変更が自動的に行われてもよく、従ってこの場合、ユーザが動作する必要はないが、更新または変更が望ましくない場合には妨げることができるようにするため更新または変更についての情報が与えられてもよい。
【０１０６】
最後に、グラフ理論では、複数の数的指標が定義されてもよい。例えば、グラフの文脈においてクラスタリング係数は、ノードＮの隣接ノード（Ｎに接続するノード群）が与えられた場合に、これらのノード間の既存のリンクの量をそれらの間の潜在的なリンクの量で除したものによって与えられる。さらに、「到達範囲(reach)」は、所与のノードからエッジを通過して到達しうるノードの量を示す。
【０１０７】
図６Ｂでは、図６Ａのグラフによって提供されたのと同じ情報を、違うやり方で提示する。ここでは、左の列に「から」を示す名前を備え、上の行に「へ」を示す名前を備えたマトリクスを示しており、従ってこの場合、１人の人から他の人へのさまざまな重みの方向も、図６Ａのグラフのエッジの矢印と同様に、定義される。
【０１０８】
留意されることだが、構造化されたマルチレベルに拡張されたコンタクトデータモデル（例えば上記で論じたコンタクト構造モデル）は、１人の利用者の他の利用者たちへの接続と結合強度とを表すことを可能にするだけでなく、それらの接続を介して１人の利用者から他者へと通過するのであるならば、いかなる抽象的なデータタイプであってもよい。いずれかの２つのデータタイプがまさにこの情報かまたはその等価物、例えば図６Ａの重み付き有向グラフと、図６Ｂの接続の重み付きマトリクスとを提供することに留意されたい。ここでは、どちらの表現も、電話利用者間の対話についての情報を含んだ同じ利用データを含む。
【０１０９】
以下で、本発明の別の実施形態による推論エンジンの動作について、図８に関して記述しよう。
【０１１０】
特に、図８では、セキュリティと識別情報の有効性確認とについて論じよう。電話利用者は通常、通信オペレータによって取得可能な信用される電話ネットワーク識別子を持つ信用される電話利用者であることから、この識別情報は、通信オペレータおよびサービス水準合意（ＳＬＡ）を通じて関連するその他の者との多様なサービス間で連合させることができる。このようにして、多様なサービスおよびオペレータ間のソーシャルネットワークの連合が、達成されてもよい。
【０１１１】
図８に、電話通信データと利用者装置データと位置情報とが、コンタクト構造データを生成するために推論エンジン８００によって取得され、処理される一例を示す。その後のステップで、例えば、Ｌｉｂｅｒｔｙ  Ａｌｌｉａｎｃｅ  Ｐｒｏｊｅｃｔの仕様の中に記述されている識別情報プロバイダであってもよい、識別情報有効性確認および連合エンティティ８５０において、コンタクト構造データがさらに処理されてもよい。このさらなる処理で、識別情報が有効性確認され、および／または、連合されて、信用される電話ネットワーク識別子に基づいて他のコンタクト構造データが取得されてもよい。
【０１１２】
例えば、Ｌｉｂｅｒｔｙ  Ａｌｌｉａｎｃｅ  Ｐｒｏｊｅｃｔ（ＬＡＰ）は、連合された識別情報管理をサポートして、インターネットベースのサービスおよび電子商取引アプリケーションのユーザが、いずれかのデバイスからネットワークまたはドメインに対して認証してサインオンした後、次いで複数のウェブサイトを閲覧してそれらのサービスに参加することができるようにする。この連合された手法は、ユーザが再度認証することを必要とせず、ユーザによって確立されたプライバシーの管理をサポートすることができる。
【０１１３】
さらに、電話利用者の識別子は、信用される識別子であるだけでなく、通常は一意でもあるので、識別情報に曖昧さが存在しないように電話ネットワーク内で一意の識別を提供する。
【０１１４】
従って、ある利用者のソーシャルネットワーク情報、例えばある利用者に関連するコンタクト構造データは、ウェブサービス連合フレームワークＷＳＦのためのＬＡＰ標準によるメカニズムを用いて配信されてもよい。
【０１１５】
また、理解されるべきだが、識別情報有効性確認および連合エンティティ８５０は、推論エンジン８００の一部を成してもよく、すなわち、その機能が、以前に論じた推論エンジンの機能を行うユニットの中に統合されてもよい。
【０１１６】
図９に、図１、３Ａ、３Ｂおよび８で示した推論エンジンによって用いられる情報、例えば利用者装置データの同期のための方法の一例を示す。
【０１１７】
図９に示す同期プロトコルを用いれば、利用者装置のアドレス帳情報に関して以前に記述した、ソーシャルネットワーク構造を形成するための必要データを補完する目的で、電話ネットワークから直接には抽出できない可能性がある情報を、利用者が共有することが可能になる。図示するように、同期プロトコルが、利用者装置と利用者装置活動同期ポイントとの間で用いられてもよい。
【０１１８】
次に、図１０で、本発明の別の実施形態によってコンタクト構造データの構造を構築するためのメカニズムを示す。詳細には、電話ネットワーク内の利用者の対話からの関連情報が、選択的に収集される。ネットワーク活動データの選択的収集は、図１０に示すような多様なエンティティから、例えば、ユーザプロファイル記憶エンティティ、ＣＤＲ（ｃａｌｌ  ｄｅｔａｉｌ  ｒｅｃｏｒｄ）処理および記憶エンティティ、およびネットワーク活動処理および記憶エンティティから、提供されてもよい。
【０１１９】
例えば、ユーザプロファイル記憶エンティティは、例えば、オペレータのネットワークに加入している複数のユーザの静的および／または動的なユーザデータを記憶する中央レポジトリであってもよく、それは、何らかのサービスがユーザに提供／適合されることになる時には、一般に用いられる。
【０１２０】
ユーザプロファイル記憶エンティティの簡易な実施形態は、Ｈｏｍｅ  Ｌｏｃａｔｉｏｎ  Ｒｅｇｉｓｔｅｒ（ＨＬＲ）または、Ｈｏｍｅ  Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｓｅｒｖｅｒ（ＨＳＳ）である。ネットワーク活動処理および記憶エンティティは、サービスへのアクセスを追跡および／または監視する、通信システム内のエンティティであってもよい。この最後のエンティティの単純な実施形態は、認証・許可・課金（ＡＡＡ）サーバであってもよい。また、例えば詳細な地理的位置情報を提供するサーバのような、他のサーバエンティティのタイプ（図１０の簡易な図には示さず）が、何らかの特定の情報を収集するのに用いられてもよい。その中に示すメカニズムによって、例えば他の加入者との発呼および着呼の継続時間のような情報を適切なサーバから収集することによって、通信システムの複数の加入者のソーシャルネットワーク構造についての情報を構築することが可能になり、その場合、例えば、ある加入者の値は、一定のサービスへの彼のアクセスの平均値、継続時間および回数、ユーザ間の地理的近接性、等々を使って算出されてもよい。
【０１２１】
下記で、本発明の特定の例について図１１乃至図１４に関して論じるが、特に、コンタクト構造データを生成することと、このデータを分析することと、分析に従ってサービスを適合させることという態様について述べよう。
【０１２２】
図１１は、ソーシャルネットワークについての情報がどのようにして抽出されうるかを略示する。図１１では、呼を発信する電話利用者１１１０が、電話ネットワーク１１２０を用いて、呼が着信するもう１人の電話利用者１１３０に電話をかける。このネットワーク１１２０は、ＧＳＭネットワークであっても、他の適切な電話ネットワークであってもよい。また、移動ネットワークの代わりに、固定回線の電話ネットワーク（ＰＯＴＳ）を用いることも、それらの組み合わせを用いることも可能である。
【０１２３】
呼が電話ネットワーク１１２０によって受信されると、呼の詳細が、呼データのレポジトリであるレポジトリ１１４０に記録される。
【０１２４】
以下の２つの条件に従うならば、いかなる種類のデータレポジトリが用いられてもよい。条件とはすなわち、レポジトリが、残りのレポジトリと同じ１人のユーザに一意に割り当てられうるユーザデータを記憶することと、そして、レポジトリが、ＳＭＳ、電話呼等による２人のユーザ間の対話に関する情報を記憶することである。例えば、レポジトリ１１４０は、上記で論じたように、通信オペレータのデータベースである。
【０１２５】
レポジトリ１１４０に記憶される情報は、テレサービスまたはベアラサービスをセットアップするのに必要なメッセージに関して利用者装置からネットワークへ送信された情報から記録されるか、または、既存のコンタクトリストの中にあるような（例えば利用者装置のアドレス帳の中にあるような）利用者装置の中に記憶されたユーザにとって意味のあるデータの明示的な転送から記録されるか、いずれか一方であってもよい。
【０１２６】
１人の利用者またはユーザについて、ユーザと別のユーザとの間の結合強度の推定量が、対話の一定の態様に基づいて確立され、コンタクト構造データに基づいたモデルが生成されてもよい。この推定量は、付加的にモデルを更新するために十分な情報を保持してもよく、その際、以前の経験を忘れても忘れなくてもよい。
【０１２７】
コンタクト構造データは、呼のリストからソーシャルネットワークを抽出してコンタクト構造データを構築するために、演算ユニット１１５０の中に生成されるが、図６Ａおよび６Ｂに関して述べたユーザ関係のグラフまたはマトリクス表現によって表されてもよい。
【０１２８】
具体例においては、社会的近接性を記述するためのＧＳＭ電話における２つの関連する側面は、利用者Ａから利用者Ｂに対して送信されるＳＭＳの数と、利用者Ａから利用者Ｂに対して行われる呼の継続時間の合計とである。次いで、ＡとＢとの間の結合強度の推定量は、以下のように構築されてもよい。
【０１２９】
ＳＭＳＭｏｎｔｈ（Ａ，Ｂ）＝ＡからＢへ１ヶ月当たりに送信されたＳＭＳ
ＳＭＳＭｏｎｔｈＲａｔｉｏ（Ａ，Ｂ）＝ＳＭＳＭｏｎｔｈ（Ａ，Ｂ）／（Ａによって送信されたＳＭＳの合計）
ＣａｌｌＤｕｒａｔｉｏｎＭｏｎｔｈ（Ａ，Ｂ）＝ＡからＢへの呼についての呼の継続時間の総合計
ＣａｌｌＤｕｒａｔｉｏｎＭｏｎｔｈＲａｔｉｏ（Ａ，Ｂ）＝ＣａｌｌＤｕｒａｔｉｏｎＭｏｎｔｈ（Ａ，Ｂ）／（Ａによって行われた呼の継続時間の総合計）
Ｅｓｔｉｍａｔｏｒ（Ａ，Ｂ）＝ａ＊ＳＭＳＭｏｎｔｈＲａｔｉｏ（Ａ，Ｂ）＋（１−ａ）＊ＣａｌｌＤｕｒａｔｉｏｎＭｏｎｔｈＲａｔｉｏ（Ａ，Ｂ）
ここで、ａは、［０，１］の範囲から選択することができる。しかし、［０，１］の範囲にわたり、かつ、ユーザ対ユーザの対話に関連するデータから得られうるいずれかの関数（線形またはその他）を選択することもできる。
【０１３０】
次の例では、自動的プッシュメカニズムについて図１２に関して記述する。ここでは、コンタクトリスト（例えば、移動電話のような利用者装置のアドレス帳のコンタクトリスト）が用いられて、コンタクト構造データが生成または精緻化されてもよい。詳細には、例えば、特定のユーザについてのＭ個の最も代表的なコンタクト、例えば推定量が最も多いものを、図１２に示すように選択することができる。
【０１３１】
図１２では、トリガイベントは、電話ネットワーク１２２０を通じてコンタクトリストを利用者装置１２１０へダウンロードさせるであろう、何らかのネットワークイベントである。例えば、トリガイベントに続いて、演算ユニット１２５０が、電話ネットワークを通じてコンタクトリストを利用者装置１２１０へプッシュしてもよい。特に、プッシュされたコンタクトリストが最適化されたコンタクトリストである場合、コンタクトリストの項目が、利用者装置のコンタクトリストの最上位へ移動されてもよい。
【０１３２】
トリガイベントの例としては、最初のネットワーク接続か、ネットワークタイマか、または、最適化されたコンタクトリストが著しく変化したという指標が挙げられる。
【０１３３】
また、コンタクト構造データに基づいて抽出されたソーシャルネットワークのモデルを検討し、パス沿いの最大結合格付け合計(maximum bond rating sum)のような何らかの任意の基準に従ってユーザＡからユーザＢへの最適パスを見つけて、それらの間の直接の通信パスを提供することを提案することもでき、それは、例えば、コンタクトされる利用者のプライバシーを守ることができる。
【０１３４】
図１３に関して述べる次の例では、例えば以前に記述したクリークパーコレーション法によって、ソーシャルネットワークモデルを分析して、コミュニティを推論することができる。この分析の出力には、複数のコミュニティと、これらのコミュニティの各々に関連するユーザＩＤが含まれてもよい。
【０１３５】
この情報は、ユーザ毎に記憶され、各ユーザについてユーザが属するコミュニティＩＤをリストすることができ、また、コミュニティＩＤはランダムに割り当てられ、他のユーザＩＤが同じコミュニティに属してもよい。この情報は、テキストのようなデータストレージとして、あるいは、適切なデータ構造として、記憶することもできる。
【０１３６】
モデルは、新たに得られたネットワーク通信を入力するために、所定の時間間隔で再計算することもできる。この繰り返された計算の出力は、類似しているけれども更新されたグラフになり、例えば、グラフ表現なら、不活発なリンクの削除を含めて、新たなリンクを含むかまたは既存のリンクを別のやり方で重み付けすることになるであろう。新たなモデルを、直前のモデル、または過去の一連のモデル、または、直前の出力に重要性を増加して割り当てる、重み付きの過去の一連のモデルと比較することもできる。
【０１３７】
この更新されたモデルにおいて検出されたコミュニティは、以前に検出されたものとは異なってもよい。この差は、ユーザ毎にかまたはコミュニティ毎に記憶することができる。差が所定の閾値より大きい場合、図１３に示すようにアラートが、１人以上のユーザかまたはサービスプロバイダかどちらか一方に対して送信されてもよい。
【０１３８】
見込まれる新たな利用者がグループの利用者になるために招待されるべきかどうかを判定するための既存のクリークの振る舞いの分析が、更新される度に行われてもよい。メンバ以外の者に対する、既存のＰＴＴサービスの１人以上の利用者間の反復性の通信活動は、そのコミュニティによって確立されたポリシーに従って、この新たな利用者が招待されるべきであるという結論に至ってもよい。
【０１３９】
同様に、逆の手法が採用され、例えば不活動の期間に基づいて、所定のポリシーまたは推奨されるポリシーに従って、不活動メンバが削除されてもよい。
【０１４０】
上記で論じた動作を図１３に示すが、この場合、ソーシャルネットワークのマトリクス表現がネットワークの電話通信データから生成され、演算ユニットがコミュニティを検出して、結果がユーザ毎に提示される。この例では、事前に定義されたポリシーが検討されて、１人のユーザまたはさまざまなユーザにアラートするか、または、通信オペレータにアラートするか、いずれかの決定が行われる。
【０１４１】
このアラートは、通信オペレータによって確立された手段かまたはユーザ自身によって決定された手段を介して送信されてもよく、例えば上記のようなＳＭＳメッセージや電子メールや同期メッセージを介して送信されてもよい。
【０１４２】
新たなネットワーク通信を考慮に入れるために所定の時間間隔でモデルを再計算した後、この更新されたモデルが分析されて、各ユーザについて新たな中間性が求められてもよい。このプロセスは自動的に行われ、その場合、ソーシャルネットワークの更新されたモデルが常に考慮されてもよい。
【０１４３】
次に、コンタクト構造データの分析の一例を、特にその利用について、図１４に関して記述しよう。
【０１４４】
ユーザに関連するコンタクト構造データと、その結果としてのソーシャルネットワークとの数々の応用例が、上記で論じたように、ネットワーク資源の構造と用途とに関する技術的検討材料からマーケティングの側面まで、多岐に渡る可能性がある。
【０１４５】
例えば、自分が属するソーシャルネットワークの中で比較的重要なユーザが識別されてもよい。彼らの重要度は、彼らの中心性の程度をさまざまな尺度で演算することによって与えられる。中心性の程度が高いノードは、上述のように、中心性が低いノードより人気が高いと想定される。中心性が高いノードは、コミュニティの多様なユーザをより良く接続させ、ネットワーク全体の接続性に積極的に貢献すると想定される。
【０１４６】
従って、コンタクト構造データの分析によって、相対的に中心性が高いソーシャルネットワークの利用者を識別することができる。これらの利用者を演算し、一定のキャンペーンについての目標顧客として、マーケティングプロバイダまたは第三者のサービスプロバイダに対して提供することができる。キャンペーンは、伝達されることになるメッセージには訴求力があることを保証するために、識別されたソーシャルネットワークに基づいて選択されてもよい。
【０１４７】
例えば、ソーシャルネットワークの分析が、バイラル・マーケティングに用いられてもよいが、これは、既存のソーシャルネットワークを用いて、病気のウィルスやコンピュータウィルスの拡散に類似した自己複製のウィルス処理を通じて、ブランド認知を拡大させる技術である。
【０１４８】
図１４に、高い中心性とソーシャルネットワークの可能性とを使った、ソーシャルネットワーク全体（加入者ベース全体）のノードの動的識別の処理について記述する。
【０１４９】
図１４では、コンタクト構造データが、電話ネットワークの電話通信データから生成されて、マトリクス表現で表される。次いで、このマトリクスが、上記のように、例えばその中間性または中心性に基づいてソーシャルゲートウェイを検出するために分析される。
【０１５０】
その後、ユーザ毎の結果が生成されてもよく、そして、例えば通信オペレータまたはサービスプロバイダにアラートするかどうかの決定が行われる。アラートは、ネットワークを運用している通信オペレータによって確立されたかまたは、ユーザ自身によって決定された手段、例えばＳＭＳメッセージ、電子メールまたは同期メッセージを介して、送信されてもよい。
【０１５１】
その後、コンタクト構造データが更新され、分析が繰り返されてもよい。以前の状況と同じ様に、以前の分析と検出との差を、ユーザ毎に記憶することができる。例えば、差が所定の閾値より大きい場合、図１４に示すようにアラートがサービスプロバイダへ送信されてもよい。
【０１５２】
一定のタイプのノード、例えば図１４のソーシャルゲートウェイの演算は、動的なサービスとして提供することができ、その場合、結果はいかなる時点でも変化する可能性がある。
【０１５３】
別の実施形態では、推論エンジン１００、３００、８００に含まれてもよいデータプロセッサに、上記の動作の組み合わせを実行させるように構成された命令を含むプログラムが提供されてもよい。
【０１５４】
そのプログラムまたは要素が、メモリ、例えばＲＯＭやＲＡＭまたはその他の推論エンジン１００、３００、８００の適切なストレージデバイスの中に記憶され、プロセッサによって引き出されて実行されてもよい。
【０１５５】
また、プログラムがその中に収録されたコンピュータ可読媒体が提供されてもよい。コンピュータ可読媒体は、ディスクや他のデータ記憶媒体のように有形であってもよいし、あるいは、電子的、光学的、またはその他のいずれかのタイプの送信に適した信号で構成されてもよい。コンピュータプログラム製品が、コンピュータ可読媒体を含んでもよい。
【０１５６】
上記の本発明の実施形態および例によって、ユーザが自分のソーシャルネットワークについての関連情報（例えば、コンタクトリストの中でコンタクトされることが最も多い人は誰か、ユーザにコンタクトすることが最も多い人は誰かというような情報）を、リストを明示的に設定せずに受信することが可能になる場合もある。また、ユーザが、自分の実際のソーシャルコンタクト（これは知覚されたソーシャルコンタクトとは異なることが多い）に合うように自分のマルチ・パーティー・サービスを構成してもよいし、この構成が自動的に行われてもよい。また、マーケティング会社は一部のユーザだけを明確に目標とすることができるため、ユーザが、多量の販売キャンペーンから保護されることもある。
【０１５７】
さらに、本発明によって、通信オペレータがユーザの対話に従って、例えば、カスタマイズされた課金プランを提供することによって、ユーザについてのサービスを最適化することが可能になる場合もある。加えて、同じオペレータの範囲内に自分のコミュニティ全員が含まれることはユーザにとって有利であると分かる可能性もあるため、ユーザの忠実度が高まることもあるかもしれない。
【０１５８】
さらに、マルチ・パーティー・サービスのプロバイダ各社が、自社のサービス提供を、基礎を成すソーシャルネットワーク内の実際のコンタクトに合わせて最適化してもよい。
【０１５９】
上記の応用例に加えて、ユーザ毎に推論されたコンタクト構造データの他の応用が可能であり、例えば、全国的なボランティアネットワークの地図を作成すること、急速に成長している企業の中で新たな指導者を見つけること、草の根の政治運動を構築すること、あるいは、さまざまな知識領域で組織の大黒柱を見つけることなどが考えられる。
【０１６０】
理解されるべきだが、本書で述べた動作は、いずれかの特定のデバイスまたはエンジンに本質的に関係しているのではなく、いずれかの適切な構成要素の組み合わせによって実装されてもよい。上記で詳細に述べたエンジン、エンティティ、およびユニットは、上記の諸方法の動作を行うための好適実施形態を構成するものである。しかし、これは、それに限定されなくてもよい。
【０１６１】
当業者には明らかであろうが、本発明のエンジン、エンティティ、ユニット、および方法だけでなく、本発明の構築においても、本発明の精神の範囲から逸脱することなく、各種の修正または変形が行われうる。
【０１６２】
本発明について、あらゆる点で制限的でなく例示的であることが意図された特定の実施形態および例に関連して記述してきた。当業者であれば、ハードウェア、ソフトウェアおよびファームウェアの多くの異なる組み合わせが、本発明を実施するのに適することを理解するであろう。
【０１６３】
また、当業者には、本書で開示した本発明の仕様および実践の検討から、本発明の他の実装が明らかであろう。仕様および例は、例示的なものとして見なされるのみであることが意図されている。このために、理解すべきだが、発明的な態様は、上記で開示された単一の実装または構成のすべての特徴よりも少ないところにある。従って、本発明の真の範囲と精神とは、下記の請求項によって示される。
【図１】
2011515922.tif 000003
【図２】
2011515922.tif 000004
【図３Ａ】
2011515922.tif 000005
【図３Ｂ】
2011515922.tif 000006
【図４】
2011515922.tif 000007
【図５】
2011515922.tif 000008
【図６Ａ】
2011515922.tif 000009
【図６Ｂ】
2011515922.tif 000010
【図７】
2011515922.tif 000011
【図８】
2011515922.tif 000012
【図９】
2011515922.tif 000013
【図１０】
2011515922.tif 000014
【図１１】
2011515922.tif 000015
【図１２】
2011515922.tif 000016
【図１３】
2011515922.tif 000017
【図１４】
2011515922.tif 000018
【手続補正書】
【提出日】平成21年12月17日(2009.12.17)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電話通信データを処理する方法であって、
電話ネットワーク識別子によって識別可能な電話利用者を、電話ネットワークの１以上のサービスの利用を記述する利用データに関連付ける、電話通信データを取得するステップと、
前記電話通信データに基づいて、前記電話利用者の集合に関する、前記集合の少なくとも一部の各メンバと前記集合の１以上の他のメンバとの間の接続性の程度を表すコンタクト構造データを生成するステップと、
電話利用者の前記集合の部分集合を識別するために前記コンタクト構造データを分析するステップと、
前記コンタクト構造データの前記分析に基づいて電話利用者のネットワークサービスを調整するステップと、
を含むことを特徴とする電話通信データを処理する方法。
【請求項２】
前記コンタクト構造データを分析する前記ステップは、前記電話通信データから取得可能な前記電話利用者間の対話に基づく
ことを特徴とする請求項１に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項３】
前記集合の電話利用者のクラスタを識別するために前記コンタクト構造データを分析するステップを更に備え、
前記クラスタの電話利用者は、所定の接続性閾値を上回る接続性の程度、および、他の電話利用者に対する所定のリンク閾値を上回る数のリンクのうちの少なくとも一方を有する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項４】
ネットワークサービスを調整する前記ステップは、
前記電話利用者に対してセキュアな通信を提供することと、
前記電話利用者の前記通信のスループットを増加させることと、
前記電話利用者に対するサービス料を適合させることと、
前記電話利用者に対するマルチ・パーティー・サービスを適合させることと、
のうちの少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求項１に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項５】
前記コンタクト構造データは、エッジによって接続されたノード群のグラフとして表すことができ、
各ノードは、前記集合のメンバに対応し、
所与のエッジは、当該所与のエッジに接続されたノード間の接続性の程度を表す
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項６】
前記接続性の程度は、前記集合の前記少なくとも一部の所定のメンバと前記集合の他のメンバとの間のリンクに関する重みによって表される
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項７】
前記接続性は、２人のメンバ間の各方向について前記接続性の程度が同じであるということを示す無向性である
ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項８】
前記接続性は、２人のメンバ間の各方向について前記接続性の程度が異なるということを示す有向性である
ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項９】
前記利用データは、前記電話ネットワークを介した前記電話利用者間の対話に関する情報を含む
ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項１０】
対話に関する前記情報は、音声通話、テレビ電話、ＳＭＳ、ＭＭＳ、マルチメディアサービス、およびインスタントメッセージングのうちの少なくともいずれかを含むサービスにおける対話に関するものであるか、または、位置サービスから得られる情報に関するものであるか、または、その両方に関するものである
ことを特徴とする請求項９に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項１１】
前記利用は、対話の継続時間、頻度、および絶対回数のうちの少なくともいずれかに関連する
ことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項１２】
電話利用者は、信用される電話ネットワーク識別子を持つ信用される電話利用者である
ことを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項１３】
前記電話利用者の前記電話ネットワーク識別子は、前記電話ネットワーク内で一意の識別を提供する一意の識別子となる
ことを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項１４】
前記電話利用者の集合に関するコンタクト構造データを生成する前記ステップは、電話利用者の位置と、電話利用者の利用者装置の能力または当該利用者装置内に格納されたコンタクト情報に関する利用者装置データと、のうちの少なくとも一方に更に基づく
ことを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の電話通信データを処理する方法。
【請求項１５】
電話通信データを処理する推論エンジンであって、
電話ネットワーク識別子によって識別可能な電話利用者を、電話ネットワークの１以上のサービスの利用を記述する利用データに関連付ける、電話通信データを取得する取得器と、
前記電話通信データに基づいて、前記電話利用者の集合に関する、前記集合の少なくとも一部の各メンバと前記集合の１以上の他のメンバとの間の接続性の程度を表すコンタクト構造データを生成する生成器と、
前記コンタクト構造データを分析するデータ分析器と、
前記コンタクト構造データの前記分析に基づいて電話利用者のネットワークサービスを調整するサービス調整器と、
を備えることを特徴とする推論エンジン。
【請求項１６】
前記データ分析器は、電話利用者の前記集合の部分集合を識別するために前記コンタクト構造データを分析するように構成される
ことを特徴とする請求項１５に記載の推論エンジン。
【請求項１７】
前記データ分析器は、前記電話通信データから取得可能な前記電話利用者間の対話に基づいて、前記部分集合を識別するために前記コンタクト構造データを分析するように構成される
ことを特徴とする請求項１６に記載の推論エンジン。
【請求項１８】
前記データ分析器は、前記集合の電話利用者のクラスタを識別するために前記コンタクト構造データを分析するように構成され、
前記クラスタの電話利用者は、所定の接続性閾値を上回る接続性の程度、および、他の電話利用者に対する所定のリンク閾値を上回る数のリンクのうちの少なくとも一方を有する
ことを特徴とする請求項１５乃至１７のいずれか１項に記載の推論エンジン。
【請求項１９】
前記サービス調整器は、
前記電話利用者に対してセキュアな通信を提供することと、
前記電話利用者の前記通信のスループットを増加させることと、
前記電話利用者に対するサービス料を適合させることと、
前記電話利用者に対するマルチ・パーティー・サービスを適合させることと、
のうちの少なくとも１つを含むネットワークサービスの調整を行うように構成される
ことを特徴とする請求項１５に記載の推論エンジン。
【請求項２０】
前記コンタクト構造データは、エッジによって接続されたノード群のグラフとして表すことができ、
各ノードは、前記集合のメンバに対応し、
所与のエッジは、当該所与のエッジに接続されたノード間の接続性の程度を表す
ことを特徴とする請求項１５乃至１９のいずれか１項に記載の推論エンジン。
【請求項２１】
前記接続性の程度は、前記集合の前記少なくとも一部の所定のメンバと前記集合の他のメンバとの間のリンクに関する重みによって表される
ことを特徴とする請求項１５乃至２０のいずれか１項に記載の推論エンジン。
【請求項２２】
前記接続性は、２人のメンバ間の各方向について前記接続性の程度が同じであるということを示す無向性である
ことを特徴とする請求項１５乃至２１のいずれか１項に記載の推論エンジン。
【請求項２３】
前記接続性は、２人のメンバ間の各方向について前記接続性の程度が異なるということを示す有向性である
ことを特徴とする請求項１５乃至２２のいずれか１項に記載の推論エンジン。
【請求項２４】
前記利用データは、前記電話ネットワークを介した前記電話利用者間の対話に関する情報を含む
ことを特徴とする請求項１５乃至２３のいずれか１項に記載の推論エンジン。
【請求項２５】
対話に関する前記情報は、音声通話、テレビ電話、ＳＭＳ、ＭＭＳ、マルチメディアサービス、およびインスタントメッセージングのうちの少なくともいずれかを含むサービスにおける対話に関するものであるか、または、位置サービスから得られる情報に関するものであるか、または、その両方に関するものである
ことを特徴とする請求項２４に記載の推論エンジン。
【請求項２６】
前記利用は、対話の継続時間、頻度、および絶対回数のうちの少なくともいずれかに関連する
ことを特徴とする請求項１５乃至２５のいずれか１項に記載の推論エンジン。
【請求項２７】
電話利用者は、信用される電話ネットワーク識別子を持つ信用される電話利用者である
ことを特徴とする請求項１５乃至２６のいずれか１項に記載の推論エンジン。
【請求項２８】
前記電話利用者の前記電話ネットワーク識別子は、前記電話ネットワーク内で一意の識別を提供する一意の識別子となる
ことを特徴とする請求項１５乃至２７のいずれか１項に記載の推論エンジン。
【請求項２９】
前記生成器は、電話利用者の位置と、電話利用者の利用者装置の能力または当該利用者装置内に格納されたコンタクト情報に関する利用者装置データと、のうちの少なくとも一方に基づいて、前記電話利用者の集合に関するコンタクト構造データを生成するように構成される
ことを特徴とする請求項１５乃至２８のいずれか１項に記載の推論エンジン。
【請求項３０】
請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の方法をデータ処理手段に実行させるように構成される命令を含むコンピュータプログラム。
【請求項３１】
請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるプログラムを収録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項３２】
請求項３１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含んだコンピュータプログラム製品。
【国際調査報告】
2011515922.tif 000019
2011515922.tif 000020