(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
装置によって実行される方法であって、
その社会的関係タイプを決定すべきネットワークサブジェクトのネットワークソーシャル行動データを取得することと、
それぞれのネットワークソーシャル行動タイプを複数のレベルに離散化することと、
前記それぞれのネットワークソーシャル行動タイプのそれぞれのレベルがそれぞれの社会的関係タイプに対応するそれぞれの条件付き確率を計算することと、
前記それぞれの条件付き確率に従い、前記ネットワークサブジェクト間の前記それぞれの社会的関係タイプのそれぞれのマージされた確率を計算することと、及び
前記ネットワークサブジェクト間の社会的関係タイプの初期推定として、最も大きいマージされた確率を持つ社会的関係タイプを決定することと、を含む、方法。
【請求項２】
前記それぞれの条件付き確率の前記計算が、
初期サンプルデータセットとして、その社会的関係が既知である既存のネットワークサブジェクトの既存のネットワークソーシャル行動データを含むデータを取得することと、
前記既存のネットワークソーシャル行動データにおける前記それぞれのネットワークソーシャル行動タイプの分量範囲に従い、前記既存のネットワークソーシャル行動データにおける前記それぞれのネットワークソーシャル行動タイプを前記複数のレベルに離散化することと、及び
前記初期サンプルデータセットにおける前記データに従い、前記それぞれのネットワークソーシャル行動タイプの前記それぞれのレベルが前記それぞれの社会的関係タイプに対応する前記それぞれの条件付き確率を計算することと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記それぞれのネットワークソーシャル行動タイプの前記分量範囲が、前記それぞれのネットワークソーシャル行動タイプの発生回数の範囲である、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記最も大きいマージされた確率がプリセット閾値よりも大きいという決定に応答して、前記ネットワークサブジェクト間の前記社会的関係タイプの最終推定として、前記最も大きいマージされた確率を持つ前記社会的関係タイプを決定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記プリセット閾値を決定することをさらに含み、前記決定が、
初期サンプルデータセットとして、その社会的関係が既知である既存のネットワークサブジェクトの既存のネットワークソーシャル行動データを含むデータを取得することと、
要求精度を取得することと、
前記初期サンプルデータセットにおけるそれぞれのネットワークサブジェクトのマージされた確率を計算することと、
仮定閾値として特定の値を選出することと、
前記それぞれのネットワークサブジェクトの社会的関係タイプを推定することと、及び
推定結果と前記初期サンプルデータセットにおける現実の社会的関係とを比較して、前記プリセット閾値を決定するための前記推定結果の精度を取得することと、を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記推定結果の前記精度が前記要求精度と等しいまたは実質的に等しいという決定に応答して、前記プリセット閾値として前記特定の値を使用することをさらに含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記推定結果の前記精度が前記要求精度よりも大きいという決定に応答して、前記特定の値を減少することをさらに含む、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記推定結果の前記精度が前記要求精度よりも小さいという決定に応答して、前記特定の値を増大することをさらに含む、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記それぞれのネットワークソーシャル行動タイプのそれぞれの重み、及び前記それぞれのネットワークソーシャル行動タイプのそれぞれの頻度に従い、前記それぞれの社会的関係タイプにおける第１のネットワークサブジェクトと相対的な第２のネットワークサブジェクトの社会的関係強度指数を計算することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
式中、
ａが、前記第１のネットワークサブジェクトを表し、
ｂが、前記第２のネットワークサブジェクトを表し、
ｋが、前記それぞれのネットワークソーシャル行動タイプを表す、式
【数１】
0006546180.tif 000011
を使用して前記それぞれのネットワークソーシャル行動タイプの前記それぞれの重みを計算することをさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
式中、
ａが、前記第１のネットワークサブジェクトを表し、
ｂが、前記第２のネットワークサブジェクトを表し、
ｎが、前記第１のネットワークサブジェクトと前記第２のネットワークサブジェクトとの間のソーシャル行動タイプの総数を表し、
ｋが、前記それぞれのネットワークソーシャル行動タイプを表し、
Ｎｕｍ＜ａ，ｂ＞［ｋ］が、前記第１のネットワークサブジェクトと前記第２のネットワークサブジェクトとの間のそれぞれのネットワークソーシャル行動Ｋの発生回数を表し、
分母の真数部が、前記第１のネットワークサブジェクトとすべての他のネットワークサブジェクトとの間の総発生回数を表す、式
【数２】
0006546180.tif 000012
を使用して前記それぞれのネットワークソーシャル行動タイプの前記それぞれの頻度を計算することをさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
それぞれの社会的関係における前記第１のネットワークサブジェクトと相対的な前記第２のネットワークサブジェクトの前記社会的関係強度指数のデータ範囲を含む一つ以上のファクタに従い、前記それぞれの社会的関係をサブタイプに分類することを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
その社会的関係タイプを決定すべきネットワークサブジェクトのネットワークソーシャル行動データを取得する取得ユニットと、
それぞれのネットワークソーシャル行動タイプを複数のレベルに離散化する離散化ユニットと、
前記それぞれのネットワークソーシャル行動タイプのそれぞれのレベルがそれぞれの社会的関係タイプに対応するそれぞれの条件付き確率を計算し、そして前記それぞれの条件付き確率に従い、前記ネットワークサブジェクト間の前記それぞれの社会的関係タイプのそれぞれのマージされた確率を計算する計算ユニットと、
前記ネットワークサブジェクト間の社会的関係タイプの初期推定として、最も大きいマージされた確率を持つ社会的関係タイプを決定する初期推定ユニットと、を備えた、装置。
【請求項１４】
初期サンプルデータセットとして、その社会的関係が既知である既存のネットワークサブジェクトの既存のネットワークソーシャル行動データを含むデータを取得する初期サンプルデータセット取得ユニットと、
前記既存のネットワークソーシャル行動データにおける前記それぞれのネットワークソーシャル行動タイプの分量範囲に従い、前記既存のネットワークソーシャル行動データにおける前記それぞれのネットワークソーシャル行動タイプを前記複数のレベルに離散化するレベル分割ユニットと、
前記初期サンプルデータセットにおける前記データに従い、前記それぞれのネットワークソーシャル行動タイプの前記それぞれのレベルが前記それぞれの社会的関係タイプに対応する前記それぞれの条件付き確率を計算する条件付き確率計算ユニットと、をさらに備えた、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記それぞれのネットワークソーシャル行動タイプの前記分量範囲が、前記それぞれのネットワークソーシャル行動タイプの発生回数の範囲である、請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記最も大きいマージされた確率がプリセット閾値よりも大きいという決定に応答して、前記ネットワークサブジェクト間の前記社会的関係タイプの最終推定として、前記最も大きいマージされた確率を持つ前記社会的関係タイプを決定する最終推定ユニットをさらに備えた、請求項１３に記載の装置。
【請求項１７】
初期サンプルデータセットについての要求精度を取得し、
前記初期サンプルデータセットにおけるそれぞれのネットワークサブジェクトのマージされた確率を計算し、
仮定閾値として特定の値を選出し、
前記それぞれのネットワークサブジェクトの社会的関係タイプを推定し、
推定結果と前記初期サンプルデータセットにおける現実の社会的関係とを比較して、前記プリセット閾値を決定するための前記推定結果の精度を取得し、かつ
前記推定結果の前記精度が前記要求精度と等しいまたは実質的に等しいという決定に応答して、前記プリセット閾値として前記特定の値を使用する、プリセット閾値決定ユニットをさらに備えた、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記それぞれのネットワークソーシャル行動タイプのそれぞれの重み、及び前記それぞれのネットワークソーシャル行動タイプのそれぞれの頻度に従い、それぞれの社会的関係タイプにおける第１のネットワークサブジェクトと相対的な第２のネットワークサブジェクトの社会的関係強度指数を計算する強度計算ユニットをさらに備えた、請求項１３に記載の装置。
【請求項１９】
それぞれの社会的関係における前記第１のネットワークサブジェクトと相対的な前記第２のネットワークサブジェクトの前記社会的関係強度指数のデータ範囲を含む一つ以上のファクタに従い、前記それぞれの社会的関係をサブタイプに分類する社会的関係分類ユニットをさらに備えた、請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
その社会的関係タイプを決定すべきネットワークサブジェクトのネットワークソーシャル行動データを取得する工程と、
それぞれのネットワークソーシャル行動タイプを複数のレベルに離散化する工程と、
前記それぞれのネットワークソーシャル行動タイプのそれぞれのレベルがそれぞれの社会的関係タイプに対応するそれぞれの条件付き確率を計算する工程と、
前記それぞれの条件付き確率に従い、前記ネットワークサブジェクト間の前記それぞれの社会的関係タイプのそれぞれのマージされた確率を計算する工程と、
前記ネットワークサブジェクト間の社会的関係タイプの初期推定として、最も大きいマージされた確率を持つ社会的関係タイプを決定する工程と、及び
前記最も大きいマージされた確率がプリセット閾値よりも大きいという決定に応答して、前記ネットワークサブジェクト間の前記社会的関係タイプの最終推定として、前記最も大きいマージされた確率を持つ前記社会的関係タイプを決定する工程と、を含む工程を実行するための、一つ以上のプロセッサによって実行可能なコンピュータ実行可能命令をそこに記憶する一つ以上のメモリ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、ネットワーク技術に関し、より詳細には、ネットワークサブジェクトの社会的関係タイプを取得するための方法及び装置に関する。
【０００２】
（関連出願の相互参照）
本願は、２０１４年１月２７日に出願された「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｏｂｔａｉｎｉｎｇ  Ｓｏｃｉａｌ  Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ  Ｔｙｐｅ  ｏｆ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｓｕｂｊｅｃｔｓ」と題されたＣｈｉｎｅｓｅ  Ｐａｔｅｎｔ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｎｏ．２０２４１００３９８７３．３の優先権を主張するものであり、それらのすべては、参照文献として本明細書に援用する。
【背景技術】
【０００３】
インターネットの発展に伴い、インターネットは、通信データ、情報、エンターテインメント、検索、電子商取引、オフィスコラボレーション、及び企業サービスを統合するプラットフォームとして開発されてきた。それ故に、ユーザ間の関係を作り出すために、そのような多様な機能を持つプラットフォームが必要とされている。
【０００４】
既存の技術では、あらゆるウェブサイトはそのユーザグループを有し、ウェブサイトユーザグループのユーザ間の関係がネットワークを構成する。関係モデルを作り出すために、さらに、ユーザ間の動的関係を使用することができる。ユーザ関係モデルが作り出されるときには、通常、アルゴリズムを適用することによってユーザ間の照合作業が実行される。その後、照合作業結果に従い、相互関係の照合程度が高い見込みのあるユーザ間の相互推薦のプロセスを通じて、ユーザ関係が作り出される。しかしながら、この種の関係は、あるユーザが友達関係リクエストを初期設定し、その後、別のユーザが、そのリクエストを承認して友達関係モデルを作り出すようなユーザの相互承認後にしか作り出されない。
【０００５】
しかしながら、インターネットの発展に伴い、ネットワークユーザ間の相互行動は、より頻繁になってきており、相互行動の種類もまた、より多様になってきている。ユーザは、高い見込みで、数十または数百の交流相手を有し、ユーザ及び交流相手間にいくつかの異なる社会的関係タイプが存在し得る。故に、既存の技術は、相互社会的関係の情報を自発的に提供することをユーザに要求し、そして既存の技術は、関係分類を選択するためにユーザが非常に複雑な選択プロセスを経なければならない場合には参加要求を低下させるので、既存の技術によって利用される関係を作り出すスキームは、ユーザ間の現実の関係を取得することができない。故に、既存の技術は、ユーザの関係タイプの現実の複雑な程度が反映されないので、ネットワークユーザに関連する社会的関係を効率的に探索することはできない。それ故に、既存の技術では、電子商取引プロバイダまたは業者は、ネットワークサブジェクト間の複雑な程度の相互関係タイプの情報を完全に管理することはできず、実行するすべての種類の電子商取引オペレーションの精度が低下する。既存の技術の別の主な不都合に、ユーザの自発的な承認オペレーションによって社会的関係を確認する必要があるときの低効率が挙げられる。要約すれば、前述の技術は、ソーシャルネットワークベースの電子商取引におけるターゲット顧客の検索に影響を及ぼすだけでなく、ユーザのネットワーク経験も損なう。
【０００６】
それ故に、ユーザ間の行動に従いユーザ関係を自動的に作り出すための技術を提供することが、解決すべき緊急の技術的課題となっている。
【発明の概要】
【０００７】
この要約は、詳細な説明においてさらに後述される、簡易化された形態における概念の選択を導入するために提供される。この要約は、主張した主題のすべての重要な特徴または本質的特徴を特定することは意図せず、そしてまた、主張した主題の範囲を確定するための援助として単独で使用されることも意図しない。例として、「技術」という用語は、前述及び本開示の至るところの文脈によって認められる装置（複数可）、システム（複数可）、方法（複数可）及び／またはコンピュータ実行可能命令を指すことができる。
【０００８】
本開示は、ネットワークサブジェクトの社会的関係タイプを取得するための例示的な方法及び装置を提供する。本開示の方法及び装置は、ネットワークサブジェクトに関連する社会的関係タイプに関する豊富な情報を提供し、社会的関係タイプを決定するプロセス中の相互オペレーションの必要性を軽減する。
【０００９】
本開示は、ネットワークユーザの社会的関係タイプを取得するための例示的な方法を提供する。
【００１０】
その社会的関係タイプを決定する必要がある二つのネットワークサブジェクトのソーシャルネットワーク行動データを取得する。ネットワーク社会的関係タイプの数は、Ｍであり、ネットワークソーシャル行動タイプの数は、Ｓである。決定すべき二つのネットワークサブジェクトのネットワークソーシャル行動データは、ソーシャル行動タイプの各々が各ソーシャルネットワーク行動の分量に従いＮ個のレベルに離散化されるようなプリセット方式によって離散化される。二つのネットワークサブジェクトが属する各社会的関係タイプのマージされた確率は、ネットワークソーシャル行動タイプの各レベルが各社会的関係タイプに対応する条件付き確率に従い計算される。最も大きいマージされた確率を有する社会的関係タイプが、二つのネットワークサブジェクトの社会的関係タイプの初期推定として決定される。
【００１１】
例えば、ネットワークソーシャル行動タイプの各レベルが各社会的関係タイプに対応する条件付き確率は、既知の社会的関係タイプのネットワークサブジェクトデータ、及び初期サンプルデータセットとしてそのようなネットワークサブジェクトのソーシャルネットワーク行動データを取得し、各ネットワークソーシャル行動タイプが発生数に従いＮ個のレベルに分類されるプリセット方式によって、そのようなＳ個の種類のネットワークソーシャル行動タイプを分量範囲内において離散化し、そして初期サンプルデータセットの既知のデータに従い、ネットワークソーシャル行動タイプの各レベルが各社会的関係タイプに対応する条件付き確率を計算することによって、取得することができる。
【００１２】
例えば、最も大きいマージされた確率を持つ社会的関係タイプのマージされた確率値がプリセット閾値αよりも大きい場合には、その結果、二つのネットワークサブジェクトが社会的関係タイプを有すると決定される。
【００１３】
例えば、社会的関係タイプを推定する推定結果には、精度要求パーセンテージβなどの要求精度が求められる。初期サンプルデータセットに関して、初期サンプルデータセットにおける任意の二つのネットワークサブジェクトのマージされた確率を計算する。特定の値α1を、プリセット閾値についての仮定閾値として選出する。社会的関係タイプを、仮定閾値に基づいて推定する。推定結果と初期サンプルデータセットにおける現実のデータとを比較することによって、推定結果の精度パーセンテージを取得する。特定の値α1を使用し、取得した社会的関係タイプの推定結果の精度パーセンテージがβと等しいまたはそれよりもわずかに大きいときには、その結果、プリセット閾値αとして特定の値α1を使用する。
【００１４】
例えば、ネットワークサブジェクトａの各ネットワークソーシャル行動の重みを、各ネットワーク行動タイプに対応する頻度と乗算し、そのような積を合計して、ａに関するまたはそれと相対的なネットワークサブジェクトｂの社会的関係強度指数を取得する。
【００１５】
例えば、ネットワークソーシャル行動の重みは、以下の式を使用して計算する。
【００１６】
【数１】
0006546180.tif 000002
【００１７】
例えば、ネットワークソーシャル行動の頻度は、以下の式を使用して計算する。
【００１８】
【数２】
0006546180.tif 000003
【００１９】
式中、ａは、ネットワークサブジェクトである。ｎは、ネットワークサブジェクトａとネットワークサブジェクトｂとの間のソーシャル行動タイプの総数である。頻度は、ネットワークサブジェクトａとネットワークサブジェクトｂとの間の特定のソーシャル行動の発生回数である。ネットワークソーシャル行動の重みの計算において、分母は、ａがソーシャル行動ｋを行う交流相手数を表す。ネットワークソーシャル行動の頻度の式において、Ｎｕｍ＜ａ，ｂ＞［ｋ］は、ネットワークサブジェクトａとネットワークサブジェクトｂとの間のソーシャル行動ｋの相互作用回数を表し、分母の真数部は、ネットワークサブジェクトａとすべての他のネットワークサブジェクトとの間の総発生回数を表す。
【００２０】
例えば、ネットワークサブジェクトａとネットワークサブジェクトｂとの間の社会的関係タイプは、ネットワークソーシャル行動の具体的なタイプ及び分量、並びにネットワークサブジェクトａ及びｂのそれぞれの関連情報と組み合わされた、ネットワークサブジェクトａとネットワークサブジェクトｂとの間の取得された社会的関係強度のデータ範囲に従い、さらにサブタイプに分類される。
【００２１】
本開示は、ネットワークユーザに関連した社会的関係タイプを取得するための例示的な装置も提供する。装置は、以下のユニットを含むことができる。
【００２２】
取得ユニットが、その社会的関係タイプを決定する必要がある二つのネットワークサブジェクトのソーシャルネットワーク行動データを取得する。ネットワーク社会的関係タイプの数は、Ｍであり、ネットワークソーシャル行動タイプの数は、Ｓである。離散化ユニットが、ソーシャル行動タイプの各々が各ソーシャルネットワーク行動タイプの分量に従いＮ個のレベルに離散化されるようなプリセット方式によって、決定すべき二つのネットワークサブジェクトのネットワークソーシャル行動データを離散化する。計算ユニットが、ネットワークソーシャル行動タイプの各レベルが各社会的関係タイプに対応する条件付き確率に従い、二つのネットワークサブジェクトが属する各社会的関係タイプのマージされた確率を計算する。初期推定ユニットが、二つのネットワークサブジェクトが各社会的関係タイプに属するマージされた確率に従い、社会的関係タイプとして最も大きいマージされた確率を有する社会的関係タイプを選出し、二つのネットワークサブジェクトの社会的関係タイプの初期推定としてそのような社会的関係タイプを決定する。
【００２３】
例えば、装置は、初期サンプルデータセット取得ユニット、レベル分割ユニット、及び条件付き確率計算ユニットも含むことができる。初期サンプルデータセット取得ユニットは、既知の社会的関係タイプのネットワークサブジェクトデータ、及び初期サンプルデータセットとしてそのようなネットワークサブジェクトのソーシャルネットワーク行動データを取得する。レベル分割ユニットは、各ネットワークソーシャル行動タイプが発生数に従いＮ個のレベルに分類されるプリセット方式によって、そのようなＳ個の種類のネットワークソーシャル行動タイプを分量範囲内において離散化する。条件付き確率計算ユニットは、初期サンプルデータセットの既知のデータに従い、ネットワークソーシャル行動タイプの各レベルが各社会的関係タイプに対応する条件付き確率を計算する。
【００２４】
例えば、装置は、初期決定ユニットによって推定された社会的関係タイプを受信し、そのような社会的関係タイプのマージされた確率値がプリセット閾値αよりも大きい場合に、二つのネットワークサブジェクト間の社会的関係タイプの最終推定としてそのような社会的関係タイプを決定する最終推定ユニットも含むことができる。
【００２５】
例えば、装置は、社会的関係タイプの推定結果の要求精度または精度要求パーセンテージβを受信し、精度要求パーセンテージβに基づいてプリセット閾値αの値を決定するプリセット閾値決定ユニットも含むことができる。例示的な方法は、次の通りである。初期サンプルデータセットのデータを取得する。初期サンプルデータセットに関して、初期サンプルデータセットにおける任意の二つのネットワークサブジェクトのマージされた確率を計算する。特定の値α1を、プリセット閾値についての仮定閾値として選出する。社会的関係タイプを、仮定閾値に基づいて推定する。推定結果と初期サンプルデータセットにおける現実のデータとを比較することによって、推定結果の精度パーセンテージを取得する。特定の値α1を使用し、取得した社会的関係タイプの推定結果の精度パーセンテージがβと等しいまたはそれよりもわずかに大きいときには、その結果、プリセット閾値αとして特定の値α1を使用する。
【００２６】
例えば、装置は、ネットワークサブジェクトａとネットワークサブジェクトｂとの間の社会的関係の最終推定に従い、ネットワークサブジェクトａの各ネットワークソーシャル行動の重みと、それぞれのネットワークソーシャル行動に対応する頻度とを乗算し、その積を合計して、ａに関するネットワークサブジェクトｂの社会的関係強度指数を取得する強度計算ユニットも含むことができる。
【００２７】
例えば、装置は、重み計算ユニット及び頻度計算ユニットも含むことができる。例として、重み計算ユニットは、以下の式を使用してネットワークソーシャル行動の重みを計算することができる。
【００２８】
【数３】
0006546180.tif 000004
【００２９】
例として、頻度計算ユニットは、以下の式を使用してネットワークソーシャル行動の頻度を計算することができる。
【００３０】
【数４】
0006546180.tif 000005
【００３１】
式中、ａは、ネットワークサブジェクトである。ｎは、ネットワークサブジェクトａとネットワークサブジェクトｂとの間のソーシャル行動タイプの総数である。頻度は、ネットワークサブジェクトａとネットワークサブジェクトｂとの間の特定のソーシャル行動の発生回数である。ネットワークソーシャル行動の重みの計算において、分母は、ネットワークサブジェクトａがソーシャル行動ｋを行う交流相手数を表す。ネットワークソーシャル行動の頻度の式において、Ｎｕｍ＜ａ，ｂ＞［ｋ］は、ネットワークサブジェクトａとネットワークサブジェクトｂとの間のソーシャル行動ｋの相互作用回数を表し、分母の真数部は、ネットワークサブジェクトａとすべての他のネットワークサブジェクト交流相手との間の相互作用発生の総回数を表す。
【００３２】
例えば、装置は、さらに、ネットワークソーシャル行動の具体的なタイプ及び分量、並びにネットワークサブジェクトａ及びｂのそれぞれの関連情報と組み合わされた、強度計算ユニットから受信した、ネットワークサブジェクトａとネットワークサブジェクトｂとの間の社会的関係強度のデータ範囲に従い、ネットワークサブジェクトａとネットワークサブジェクトｂとの間の社会的関係タイプをさらにサブタイプに分類する社会的関係分類ユニットを含むことができる。
【００３３】
本技術は、各ネットワークソーシャル行動タイプをＮ個のレベルに離散化するような既定の様式によって、決定すべき二つのネットワークサブジェクトの取得したネットワークソーシャル行動データを離散化し、ネットワークソーシャル行動タイプの各レベルが各社会的関係タイプに対応する条件付き確率に従い、二つのネットワークサブジェクトが属する各社会的関係タイプのマージされた確率を計算し、そして二つのネットワークサブジェクトが属する社会的関係タイプとして最も大きいマージされた確率を有する社会的関係タイプを選出する。示すように、社会的関係タイプを最終的に決定するプロセス中、二つのネットワークサブジェクト間の相互承認ではなく、具体的な社会的関係の最も大きい計算したマージされた確率に基づいて、二つのネットワークサブジェクトの社会的関係タイプを決定する。故に、本開示の決定した社会的関係タイプは、二つのネットワークサブジェクト間の現実に存在する複雑な社会的関係タイプを完全に反映することができ、本技術は、既存の技術で要求されるような、相互社会的関係の情報をユーザが自発的に提供する必要がある制限を克服する。本技術は、ネットワークソーシャル行動タイプの各レベルが具体的な社会的関係タイプに対応する条件付き確率に従い、ネットワークサブジェクトが属する各社会的関係タイプのマージされた確率を計算し、さらに、二つのネットワークサブジェクト間の社会的関係タイプを決定するので、本技術では、本技術が高効率を有し、豊富な社会的関係タイプをカバーするためのユーザ関与の必要がない。本開示によって提供された方法を使用することによって、本技術は、ネットワークソーシャル行動データを効率的に使用し、社会的関係タイプの決定を達成し、そしてネットワークサービスのユーザエクスペリエンスを改善する。
【００３４】
本開示の技術的手段を明確に説明するために、以下に、本開示の図面を簡潔に説明する。示すように、図面は、本開示の例示的な実施形態を例証することのみに使用される。当業者は、これらの図面に基づいて他の図面を取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本開示による、ネットワークサブジェクト間の社会的関係タイプを取得するための例示的な方法を例証するフローチャートである。
【図２】本開示による、ネットワークサブジェクト間の社会的関係タイプを取得するときの閾値を決定するための例示的な方法を例証するフローチャートである。
【図３】本開示による、ネットワークサブジェクト間の社会的関係タイプを取得するための例示的な装置のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
本開示の技術的解決法を、例示的な実施形態において添付図面を用いて以下に例証する。明らかに、ここでの例示的な実施形態は、本開示のすべての実施形態というよりも、その単なる一部分である。当業者によって取得される他の実施形態も、本開示の範囲内にある。
【００３７】
図１は、本開示による、ネットワークサブジェクト間の社会的関係タイプを取得するための例示的な方法を示すフローチャートである。方法は、以下の工程を含む。
【００３８】
１１０において、既存のネットワークソーシャル行動データを含む、その社会的関係タイプが既知であるネットワークサブジェクトの既存のデータを初期サンプルデータセットとして取得する。例えば、ネットワーク社会的関係タイプの数は、Ｍであり、ネットワークソーシャル行動タイプの数は、Ｓである。
【００３９】
１１０における社会的関係タイプのネットワークサブジェクトは、ユーザであってもよい。Ｍ個の種類の社会的関係タイプは、友達関係タイプ、クラスメート関係タイプ、親戚関係タイプ、同僚関係タイプなどであってもよい。ネットワークソーシャル行動は、カード取引、他者を代行しての代金補充、他者を代行しての商取引、他者の携帯電話の代金支払い、同一機械による複数の口座の登録などの行動などの相互作用行動であってもよい。ネットワークサブジェクト間の相互作用関係並びにネットワークソーシャル行動のタイプ及び量を解析のための初期サンプルとして使用し、その後、初期サンプルデータセットを最終的に形成する。初期サンプルデータセットは、既知のデータとして理解することができる。本開示のこの例示的な実施形態は、取得した既知のデータを使用して未知の状況を推定する。より具体的には、本技術は、社会的関係タイプ及びネットワークソーシャル行動の両方が既知である初期サンプルセットを使用して、記録されたネットワークソーシャル行動がそれらの間に存在する他のネットワークサブジェクト間の未知の社会的関係タイプを推定する。
【００４０】
１２０において、各ソーシャル行動タイプをＮ個のレベルに分割するように、ソーシャル行動タイプの各々の分量範囲を離散化する。
【００４１】
このステップは、既知のネットワークソーシャル行動データのデータ量を離散化し、離散化したデータを、各ソーシャル行動タイプについての複数の異なるレベルに分類する。例えば、他者の携帯電話の代金支払いの発生回数の範囲は３０回以内であると推定され、発生回数が３０回超であることは割合である。次に、発生回数を、０、１〜２、３〜５、６〜１５、２１〜２５及び２６以上を含む６つのレベルに離散化することができる。各レベルは、全くない、めったにない、時々、しばしば、頻繁及び非常に頻繁の用語などの対応する頻度記述を有することができる。ソーシャル行動は、他者の携帯電話の代金支払いに限定されない。他の異なるネットワークソーシャル行動を、それらの具体的な統計データに従い離散化することができる。つまり、あらゆる異なるネットワークソーシャル行動タイプが、その異なる離散化基準を有する。
【００４２】
１３０において、各ネットワークソーシャル行動タイプの各レベルが社会的関係の特定のタイプに対応する条件付き確率を、初期サンプルデータセットにおける情報などの前述の既知の情報に従い計算する。
【００４３】
このステップにおいて、具体的なソーシャル行動タイプの具体的なレベルが具体的な社会的関係タイプに対応する条件付き確率を、ネットワークサブジェクト間の既知の社会的関係タイプ、及びネットワークサブジェクト間の種々のネットワークソーシャル行動のレベルに従い計算する。例えば、他者の携帯電話の代金を支払う行動が「頻繁」レベルにあり、ネットワークサブジェクト間の社会的関係が親戚、友達、クラスメート、同僚であることの確率を、既知の初期サンプルデータセットのデータレコードに基づいて取得する。例えば、初期サンプルデータセットにおいて、そのソーシャル行動が他者の携帯電話の代金を「頻繁に」支払う２０組のネットワークサブジェクトが存在し、１２組の親戚が存在する。それ故に、「親戚」の関係を持ち、「頻繁」レベルにおいて他者の携帯電話の代金を支払うソーシャル行動についての条件付き確率は、６０％、すなわち、１２／２０である。前述の条件付き確率は、初期サンプルデータセットの現実のデータレコードに基づいて取得される。
【００４４】
４つの関係タイプ、５つのネットワークソーシャル行動タイプ、そして各ネットワークソーシャル行動タイプが６つのレベルを有する状況では、最上部から最下部までの３０の行が５つのネットワークソーシャル行動タイプの６つのレベルを表し、４つの列が４つの社会的関係タイプを表す３０*４行列によって、取得したデータを表すことができる。前述が関連データを記録するための単なる実施例であることに留意されたい。他の方法も利用することができる。
【００４５】
前述の３つのステップでは、既知のデータに従い、各ソーシャルネットワーク行動タイプの各レベルが対応する具体的な社会的関係タイプの条件付き確率を取得することができる。しかしながら、条件付き確率を取得するための方法は、本明細書に記述した方法に限定されない。例えば、条件付き確率は、経験データに基づいて手入力で設定することができる。
【００４６】
１４０において、その社会的関係を決定すべき二つのネットワークサブジェクトのネットワークソーシャル行動データを取得する。
【００４７】
このステップでは、例えば、参照アルファベットＡに伴うカード取引、参照アルファベットＢに伴う、他者を代行しての代金立て替えまたは他社の行動についての代金支払い、参照アルファベットＣに伴う他者を代行しての商取引、参照アルファベットＤに伴う他者の携帯電話についての代金支払い、及び参照アルファベットＥに伴う同一機械による複数の口座の登録を含む、５つのネットワークソーシャル行動タイプが存在する。二つのネットワークサブジェクト間の５つのネットワークソーシャル行動データは、ネットワークサービスレコードを通じて取得することができる。
【００４８】
１５０において、その社会的関係を決定すべきネットワークサブジェクトのネットワークソーシャル行動データを、前述と同じ基準に従い離散化する。
【００４９】
前述と同じ基準とは、１３０において各ネットワークソーシャル行動に提供された離散化基準を指す。同じ離散化基準は、以下の計算ステップにおいて同じ原則を与える。
【００５０】
１６０において、その社会的関係を決定すべき二つのネットワークサブジェクトの各社会的関係タイプのマージされた確率を、各ネットワークソーシャル行動タイプの各レベルが対応する具体的な社会的関係タイプの条件付き確率に従い計算する。
【００５１】
例えば、１６０におけるマージされた確率の計算では、ベイズの定理に基づくマージされた確率の式は、次の通りである。
【００５２】
【数５】
0006546180.tif 000006
【００５３】
前の式中、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ及びＥは、それぞれ、５つのネットワークソーシャル行動タイプ、すなわち、カード取引の相互行動、他者を代行しての代金立て替えまたは他者を代行しての代金支払い、他者を代行しての商取引、他者を代行しての携帯電話についてのクレジットでの立て替え、及び同一機械による複数の口座の登録を表す。Ｐ（Ｘ／Ａ）、Ｐ（Ｘ／Ｂ）、Ｐ（Ｘ／Ｃ）、Ｐ（Ｘ／Ｄ）、Ｐ（Ｘ／Ｅ）に関する５つのネットワークソーシャル行動タイプの条件付き確率は、それぞれ、決定すべきネットワークサブジェクト間のネットワークソーシャル行動データの離散化レベルに従い、１３０において取得される。Ｐ（Ｘ）は、ネットワークサブジェクト間の具体的な社会的関係タイプの初期確率であり、初期確率Ｐ（Ｘ）は、ネットワークソーシャル行動を全く考慮しない、任意の二つのネットワークサブジェクト間の具体的な社会的関係タイプの確率である。
【００５４】
ネットワークサブジェクトが属する各社会的関係タイプのマージされた確率は、既知の情報に基づいて、前述の式を通して計算される。つまり、本技術は、５つのネットワークソーシャル行動に従い、ネットワークサブジェクトが属する、クラスメート関係のマージされた確率、同僚関係のマージされた確率、親戚関係のマージされた確率、及び友達関係のマージされた確率を計算する。
【００５５】
１７０において、最も大きいマージされた確率を持つ社会的関係タイプを、ネットワークサブジェクト間の社会的関係の初期推定として決定する。
【００５６】
１６０において、本技術は、二つのネットワークサブジェクトが属するそれぞれの社会的関係タイプのそれぞれのマージされた確率を計算する。各社会的関係タイプについて計算されたマージされた確率は、互いと異なることがある。最も大きいマージされた確率値を持つマージされた確率が存在する。最も大きいマージされた確率を持つ社会的関係タイプが、二つのネットワークサブジェクトが属する社会的関係タイプの初期推定である。
【００５７】
１８０において、マージされた確率の最も大きいマージされた確率値とプリセット閾値αとを比較する。最も大きいマージされた確率値がプリセット閾値αよりも大きい場合には、最も大きいマージされた確率値に対応する社会的関係タイプが、ネットワークサブジェクトが属する社会的関係タイプの最終推定である。
【００５８】
最も大きいマージされた確率を有する社会的関係タイプが二つのネットワークサブジェクトが属する社会的関係タイプとして決定されたときに、推定された社会的関係タイプと現実の社会的関係タイプとの間のずれの問題が生じることがある。社会的関係タイプ推定の精度パーセンテージを増大するために、マージされた確率についてのプリセット閾値αを、精度を増大するためにプリセットすることができる。例えば、最も大きいマージされた確率を有する社会的関係タイプのマージされた確率値を、プリセット閾値αと比較する。マージされた確率値がプリセット閾値よりも大きい場合には、その結果、その社会的関係タイプが、二つのネットワークサブジェクトが属する社会的関係タイプとして最終的に決定される。プリセット閾値が決定されて以降、二つのネットワークサブジェクト間の最も大きいマージされた確率が非常に低い状況では、初期推定によって引き起こされるそのような問題を防ぐために、最も大きいマージされた確率に対応する社会的関係は、二つのネットワークサブジェクトが属する社会的関係タイプとして決定されない。
【００５９】
プリセット閾値αは、経験に従い構成することができる。あるいは、プリセット閾値αは、初期サンプルデータセットを使用した計算によって構成することができる。
【００６０】
図２は、ネットワークサブジェクト間の社会的関係を取得するための方法に関する閾値を決定するための例示的なプロセスを例証するフローチャートである。
【００６１】
２０２において、社会的関係タイプを推定する推定結果の要求精度または精度要求パーセンテージβを決定する。精度要求パーセンテージβは、推定された社会的関係タイプの精度パーセンテージが上回るべき基準である。例えば、精度要求パーセンテージβ＝９０％と決定し、そしてその社会的関係タイプが親戚関係と推定される１００組のネットワークサブジェクトが存在し、一方で、実際に親戚関係を有するネットワークサブジェクトが９１組存在する場合には、推定結果は基準を満たす、すなわち、９１％＞９０％である。他方では、１００組のうち８９組しか実際に親戚関係を有さない場合には、推定結果は基準を満たさない。精度要求パーセンテージβは、プリセット閾値αを測定するための指標としての役目を果たすことができる。つまり、取得して最終的に決定した結果は、プリセット閾値αが決定された後では、精度要求パーセンテージβ以上であるはずである。精度要求パーセンテージβは、ヒューマンリクアイアメントであり、ユーザの要件によって設定することができる。
【００６２】
２０４において、特定の値α1を、プリセット閾値αについての仮定閾値として選出する。
【００６３】
特定の値α1は、計算のためにテストすべき単なるテスト値である。
【００６４】
２０６において、初期サンプルデータセットにおけるネットワークソーシャル行動データに前述の方法を適用して、マージされた確率を計算し、社会的関係タイプを推定する。
【００６５】
２０６において、初期サンプルデータセットにおけるネットワークサブジェクト間の社会的関係タイプが未知であると仮定し、それらの社会的関係タイプを、それらのソーシャル行動に基づいて推定する。推定方法は、図１に前述した方法である。推定プロセスにおいて、１８０における工程を実行するときに、特定の値α1がプリセット閾値αとして構成される。初期サンプルデータセットにおけるすべてのネットワークサブジェクト間のすべての社会的関係タイプの推定結果を、前述のプロセスによって取得することができる。
【００６６】
２０８において、初期サンプルデータセットにおけるデータを使用して、２０６から取得した社会的関係タイプの推定結果の精度を計算する。
【００６７】
２０６においてネットワークサブジェクト間の社会的関係タイプの推定結果をデータが既知のデータである初期サンプルデータセットに基づいて取得したので、すなわち、初期サンプルデータセットにおけるネットワークサブジェクト間の社会的関係タイプが既知であるので、社会的関係タイプの推定結果の精度パーセンテージが検証される。
【００６８】
例えば、推定結果が１００組のネットワークサブジェクト間の社会的関係タイプを含む状況において、初期サンプルデータセットにおけるネットワークサブジェクト間の関係データを使用して９０組間の社会的関係タイプが正しく決定された場合には、その結果、精度パーセンテージは９０％である。
【００６９】
２１０において、２０８における社会的関係タイプの推定結果の精度パーセンテージと精度要求パーセンテージβとの間の関係を決定する。二つが実質的に等しい場合には、その結果、プロセスは２１６に進む。取得した社会的関係タイプの精度パーセンテージが精度要求パーセンテージβよりも大きい場合には、その結果、プロセスは２１２に進む。取得した社会的関係タイプの精度パーセンテージが精度要求パーセンテージβよりも小さい場合には、その結果、プロセスは２１４に進む。
【００７０】
取得した社会的関係タイプの精度パーセンテージと精度要求パーセンテージβとの間の種々の比較関係に応じて種々のプロセスが実行される。種々の比較関係は、異なる意味を表す。推定結果の精度パーセンテージと精度要求パーセンテージとが実質的に同じである場合には、その結果、特定の値α1が適切な値とみなされ、それをプリセット閾値として使用することができる。「実質的に同じ」という用語は、二つの数値の間の差異がプリセット範囲内にあるという意味を持つと定義される。例えば、１％の範囲内では、特定の値α1は基準を満たす。例として、精度要求パーセンテージβが９０％であり、１８０の決定プロセス後に取得した特定の値α1を利用し、次に、２０８における初期サンプルデータセットにおける現実のデータとの比較を実行することによって取得した精度パーセンテージが８９．５％である場合には、その結果、差異が±１％の範囲内にあるので、特定の値α1は基準を満たすとみなされる。繰り返しのループ計算において資源を浪費しないために、適切なプリセット閾値として特定の値α1を使用することができる。
【００７１】
推定結果の精度パーセンテージが精度要求パーセンテージβよりもはっきりと大きい場合には、その結果、特定の値α1は、過度に控えめと定義されるものとみなされる。この状況では、いくつかの他の実際に存在している社会的関係が高い見込みで考慮され得ず、特定の値α1を減少する必要が生じる。推定結果の過度に大きい精度パーセンテージが要求を満足しない理由を、以下に説明する。あらゆる異なるシナリオにおいて、社会的関係タイプを取得するための種々の目的が存在し、ソーシャル行動タイプの見逃し、及び社会的関係タイプの誤りについての種々の許容程度が存在する。多くの状況において、いくつかの社会的関係タイプについての間違った決定を引き起こし得るにもかかわらず、ネットワークサブジェクト間のより多くの社会的関係タイプの取得が好ましい場合がある。故に、より高い精度パーセンテージを有することは必ずしも所望されない。さらに、より多くの推定結果がいくつかの誤りを持って取得された場合に、より利用可能な値を例示的な方法が有することができるように、本開示の例示的な方法によって取得された社会的関係タイプの推定結果は、１００％正しくなくてもよい。
【００７２】
推定結果の精度パーセンテージが精度要求パーセンテージβよりもはっきりと小さい場合には、その結果、特定の値α1は、過度に小さいと決定され、基準を満たさない。故に、精度パーセンテージを増大するために、特定の値α1を増大する。
【００７３】
２１２において特定の値α1を減少し、プロセスは２０６に戻る。
【００７４】
特定の値α1を減少する値は、適当なデクリメントにおいて決定することができる。
【００７５】
２１４において特定の値α1を増大し、プロセスは２０６に戻る。
【００７６】
特定の値α1を増大する値は、適当なインクリメントにおいて決定することができる。
【００７７】
２１６において、特定の値α1をプリセット閾値αの実数値として決定する。
【００７８】
前述の工程において特定の値α1をプリセット閾値の実数値として決定した後に、その値を１８０において使用することができる。
【００７９】
いくつかの社会的関係は、より詳細な関係タイプを有することができる。例えば、二つのネットワークサブジェクト間の社会的関係を親戚関係として決定した後に、親戚関係タイプを、親子関係、配偶者関係、恋人関係、兄弟関係などにさらに分類することができる。決定した社会的関係タイプは、二つのネットワークサブジェクト間の社会的関係タイプの最終推定を決定した後、二つのネットワークサブジェクト間の社会的関係強度に基づいてさらに分類することができる。社会的関係強度のソーシャルネットワーク強度指数は、二つのネットワークサブジェクトのソーシャルネットワーク行動タイプ、ネットワークソーシャル行動の分量または頻度、及びネットワークソーシャル行動タイプの重み設定に基づいて決定することができる。
【００８０】
ネットワークソーシャル行動は、送金、他者を代行しての代金支払い、他者を代行してのクレジットでの立て替えなどの、種々のユーザ間の関係を作り出す。ユーザは、通常、複数のネットワークソーシャル行動を通じた他のユーザとの関係を有する。種々のネットワークソーシャル行動タイプは、二つのネットワークサブジェクト間の社会的関係強度を計算するときに分類される。例えば、多くの交流相手との具体的なネットワークソーシャル行動タイプをユーザが有するときには、その結果、そのようなネットワークソーシャル行動は、そのようなネットワークソーシャル行動の重み値を減少するように、他者とのユーザの社会的関係の決定において低い値を有する。他方では、非常に少ない交流相手との別の具体的なネットワークソーシャル行動タイプしかユーザが有さないときには、その結果、そのようなネットワークソーシャル行動は、そのようなネットワークソーシャル行動の重み値を増大するように、他者とのユーザの社会的関係の決定において高い値を有する。
【００８１】
ネットワークソーシャル行動の頻度は、他の交流相手とのある具体的なネットワークソーシャル行動をあるユーザが行う発生回数である。頻度が多くなるにつれて、そのようなネットワークソーシャル行動下の二人のユーザ間の関係がより近密になり、社会的関係強度も大きくなる。
【００８２】
いくつかの種類のネットワークソーシャル行動において、関係強度を測定するための他の指標が存在してもよい。例えば、お金に関連する状況において、ネットワークソーシャル行動の頻度に加えて、取引金額及び今からの取引期日も考慮することもできる。
【００８３】
ユーザ間の関係強度を計算するときの計算は、相対性に関連する。つまり、ユーザｂに関するユーザａの関係強度は、ユーザａに関するユーザｂの関係強度とは異なる。例えば、ユーザａに対するユーザｂの関係強度は、以下の式を用いて計算することができる。
【００８４】
【数６】
0006546180.tif 000007
【００８５】
前の式中、ｓｔｒｅｎｇｔｈ＜ａ，ｂ＞は、ａに対するｂの関係強度指数を表し、ａは、メインサブジェクトである。ｎは、ネットワークサブジェクトａとネットワークサブジェクトｂとの間のソーシャル行動タイプの総数である。頻度は、ネットワークサブジェクトａとネットワークサブジェクトｂとの間の特定のソーシャル行動の発生回数である。ネットワークソーシャル行動の重みの計算において、分母は、ａがソーシャル行動Ｋを行い交流したサブジェクトの数を表す。ネットワークソーシャル行動の頻度の式において、Ｎｕｍ＜ａ，ｂ＞［ｋ］は、ネットワークサブジェクトａとネットワークサブジェクトｂとの間のソーシャル行動Ｋの相互作用発生回数を表す。分母の真数部は、ネットワークサブジェクトａとすべての他のネットワークサブジェクト交流相手との間の相互作用発生の総回数を表す。
【００８６】
前述の計算後、ネットワークサブジェクトａとネットワークサブジェクトｂとの間の社会的関係タイプは、ネットワークソーシャル行動の具体的なタイプ及び分量、並びにネットワークサブジェクトａ及びｂのそれぞれの関連情報と組み合わされた、ネットワークサブジェクトａとネットワークサブジェクトｂとの間の計算された社会的関係強度のデータ範囲に従い、さらにサブタイプに分類することができる。例えば、ネットワークサブジェクトａとネットワークサブジェクトｂとの間の関係タイプが親戚関係タイプであり、その上、ａとｂとの間に２５年の年齢差があり、同一機械を用いたログインの頻繁な行動が存在することを、ａ及びｂの性別、父と息子、父と娘、母と息子または母と娘などのサブタイプ関係と組み合わせて、さらに決定することができる。
【００８７】
前述は、本開示のネットワークサブジェクト間の社会的関係タイプを取得するための方法である。示すように、本開示は、初期サンプルデータセットとして、その社会的関係タイプが既知であるネットワークサブジェクトのソーシャルネットワーク行動データを使用し、初期サンプルデータセットにおけるネットワークソーシャル行動をＮ個のレベルに離散化し、そしてすべての既知の情報に従い、ネットワークソーシャル行動の各レベルが対応する一つの具体的な社会的関係タイプの条件付き確率を計算する。条件付き確率に従い、ネットワークサブジェクトが属する具体的な社会的関係タイプのマージされた確率を計算し、最も大きいマージされた確率を有する社会的関係タイプを、ネットワークサブジェクト間の社会的関係タイプとして決定する。示すように、社会的関係タイプを最終的に決定するプロセス中、二つのネットワークサブジェクト間の相互承認ではなく、最も大きいマージされた確率を有する社会的関係タイプとして、二つのネットワークサブジェクトの社会的関係タイプを決定する。故に、本開示の決定した社会的関係タイプは、現実に存在する複雑なネットワークサブジェクト間の社会的関係タイプを完全に反映し、相互社会的関係の情報をユーザが自発的に提供する必要がある既存の技術における制限を克服する。本技術は、ユーザの関与を要求する必要なく、既知の初期サンプルデータセットに従い他のネットワークサブジェクトの社会的関係タイプを推定するので、本技術は、高効率を有し、豊富な社会的関係タイプをカバーする。本技術は、ネットワークソーシャル行動データを効率的に使用して社会的関係タイプの決定を達成し、ネットワークサービスのユーザエクスペリエンスを改善する。
【００８８】
前述の方法は、いくつかの他のより直観的な決定方法と組み合わせることができる。例えば、クラスメート関係タイプとみなされたときには、本技術は、まず、ユーザが学生であるか否かを決定することができる。ユーザが学生である場合には、次に、本技術は、ユーザが同じ学校で勉強しているかどうか、かつ彼らの年齢差が５年未満であるか否かを決定する。これらの二つの質問の答えが肯定的である場合には、本技術は、ユーザがクラスメート関係を有すると決定する。別の実施例では、同僚関係とみなされたときには、決定するために、登録されている電子メール及び届け先住所を使用することができる。例えば、ユーザの登録されている電子メール及び発送住所が同一である場合には、ユーザは、同僚関係を有するとして決定される。
【００８９】
ネットワークソーシャル行動を離散化するプロセス中、本技術は、ソーシャル行動の分量だけでなく、ソーシャル行動の発生時刻も考慮することができる。例として、同一機械を用いたログインの発生時刻が一年前である場合には、その結果、同一機械を用いたそのようなログインのデータは、破棄してもよい。
【００９０】
さらに、前述の方法では、ますます多くの既知のデータが収集されるように、初期サンプルデータセットにおけるデータを経時的に変更することができる。故に、初期サンプルデータセットの変更に応じて、ネットワークソーシャル行動の各レベルが対応する具体的な社会的関係タイプの条件付き確率を、新規のデータ収集状態を反映するように再計算することができる。インターネットの普及及びより広い年齢幅のユーザの参加に伴い、本技術が、条件付き確率を更新するための、更新された初期サンプルデータセットを継続的に使用することによって、ソーシャルネットワーク行動とネットワークサブジェクト間の社会的関係タイプとの間の関係の状態の変更も反映できることに留意されたい。故に、人々のネットワーク行動の進化的プロセスが反映される。
【００９１】
本開示の例示的な方法は、ネットワークサブジェクト間の社会的関係タイプを取得する。二つのネットワークサブジェクト間の社会的関係を決定した後、ソーシャル行動タイプ及び頻度に基づいて二つのネットワークサブジェクトの関係強度を決定する。推定された社会的関係タイプは、二つのネットワークサブジェクト間のより正確な社会的関係タイプを取得するために、関係強度に基づいてさらに分類される。
【００９２】
ネットワークサブジェクト間の社会的関係タイプを取得するための本開示の例示的な方法に対応して、本開示は、ネットワークサブジェクト間のソーシャル関係タイプを取得するための例示的な装置も提供する。図３は、本開示による、二つのネットワークサブジェクト間の社会的関係タイプを取得するための例示的な装置３００を例証するブロック図である。例示的な装置の実施形態は、例示的な方法の実施形態と同様であるので、例示的な装置の実施形態は、簡潔に記述する。例示的な装置の実施形態の関連する部分は、例示的な方法の実施形態のその部分を参照することができる。後述する例示的な装置の実施形態は、単なる例証である。
【００９３】
装置３００は、一つ以上のプロセッサ（複数可）またはデータ処理ユニット（複数可）３０２及びメモリ３０４を含むことができる。装置は、さらに、一つ以上の入出力インターフェース、一つ以上のネットワークインターフェース（図３に図示せず）を含むことができる。メモリ３０４は、コンピュータ可読媒体の実施例である。メモリ３０４は、取得ユニット３０６、離散化ユニット３０８、計算ユニット３１０、初期推定ユニット３１２を含む複数個のモジュールまたはユニットをその内部に保存することができる。
【００９４】
取得ユニット３０６は、その社会的関係タイプを決定する必要がある二つのネットワークサブジェクトのソーシャルネットワーク行動データを取得する。ネットワーク社会的関係タイプの数は、Ｍであり、ネットワークソーシャル行動タイプの数は、Ｓである。
【００９５】
離散化ユニット３０８は、ソーシャル行動タイプの各々が各ソーシャルネットワーク行動の分量に従いＮ個のレベルに離散化されるようなプリセット方式によって、取得ユニット３０６によって出力されたネットワークソーシャル行動データを離散化する。
【００９６】
計算ユニット３１０は、離散化ユニット３０８によって取得された、ネットワークソーシャル行動タイプのそれぞれのレベルがそれぞれの社会的関係タイプに対応するそれぞれの条件付き確率に従い、それぞれの二つのネットワークサブジェクトが属する社会的関係タイプのマージされた確率を計算する。
【００９７】
例えば、装置３００は、初期サンプルデータセット取得ユニット、レベル分割ユニット、及び条件付き確率計算ユニットも含むことができる。これらのすべては、図３には示さない。初期サンプルデータセット取得ユニットは、既知の社会的関係タイプのネットワークサブジェクトデータ、及び初期サンプルデータセットとしてそのようなネットワークサブジェクトのソーシャルネットワーク行動データを取得する。レベル分割ユニットは、各ネットワークソーシャル行動タイプが発生数に従いＮ個のレベルに分類されるプリセット方式によって、そのようなＳ個の種類のネットワークソーシャル行動タイプを分量範囲内において離散化する。条件付き確率計算ユニットは、初期サンプルデータセットの既知のデータに従い、ネットワークソーシャル行動タイプの各レベルが各社会的関係タイプに対応する条件付き確率を計算する。
【００９８】
初期推定ユニット３１２は、二つのネットワークサブジェクトが属する種々の社会的関係タイプのマージされた確率から、社会的関係タイプとして最も大きいマージされた確率を有する社会的関係タイプを選出し、二つのネットワークサブジェクトの社会的関係タイプの初期推定としてそのような社会的関係タイプを決定する。
【００９９】
例えば、装置３００は、初期決定ユニット３１２によって推定された社会的関係タイプを受信し、そのような社会的関係タイプのマージされた確率値がプリセット閾値αよりも大きい場合に、二つのネットワークサブジェクト間の社会的関係タイプの最終推定としてそのような社会的関係タイプを決定する最終推定ユニット（図３に図示せず）も含むことができる。
【０１００】
例えば、装置３００は、プリセット閾値αの値を調節するプリセット閾値決定ユニット（図３に図示せず）も含むことができる。プリセット閾値決定ユニットは、社会的関係タイプの推定結果の精度要求パーセンテージβを受信し、精度要求パーセンテージβに基づいてプリセット閾値αの値を決定する。例示的な方法は、次の通りである。初期サンプルデータセットのデータを取得する。初期サンプルデータセットに関して、初期サンプルデータセットにおける任意の二つのネットワークサブジェクトのマージされた確率を計算する。特定の値α1を、具体的なプリセット閾値についての仮定閾値として選出する。社会的関係タイプを、仮定閾値に基づいて推定する。推定結果と初期サンプルデータセットにおける現実のデータとを比較することによって、推定結果の精度パーセンテージを取得する。特定の値α1を使用し、取得した社会的関係タイプの推定結果の精度パーセンテージがβと等しいまたはそれよりもわずかに大きいときには、その結果、プリセット閾値αとして特定の値α1を使用する。
【０１０１】
例えば、装置３００は、ａに関連するネットワークサブジェクトｂの社会的関係強度指数を計算する強度計算ユニット（図３に図示せず）も含むことができる。例えば、強度計算ユニットは、以下の例示的な式を使用することができる。
【０１０２】
【数７】
0006546180.tif 000008
【０１０３】
例えば、装置３００は、重み計算ユニット及び頻度計算ユニットも含むことができる。これらは共に、図３には示さない。例として、重み計算ユニットは、以下の式を使用してネットワークソーシャル行動の重みを計算することができる。
【０１０４】
【数８】
0006546180.tif 000009
【０１０５】
例として、頻度計算ユニットは、以下の式を使用してネットワークソーシャル行動の頻度を計算することができる。
【０１０６】
【数９】
0006546180.tif 000010
【０１０７】
式中、ａは、ネットワークサブジェクトである。ｎは、ネットワークサブジェクトａとネットワークサブジェクトｂとの間のソーシャル行動タイプの総数である。頻度は、ネットワークサブジェクトａとネットワークサブジェクトｂとの間の特定のソーシャル行動の発生回数である。ネットワークソーシャル行動の重みの計算において、分母は、ａがソーシャル行動ｋを行う交流相手数を表す。ネットワークソーシャル行動の頻度の式において、Ｎｕｍ＜ａ，ｂ＞［ｋ］は、ネットワークサブジェクトａとネットワークサブジェクトｂとの間のソーシャル行動ｋの相互作用回数を表し、分母の真数部は、ネットワークサブジェクトａとすべての他のネットワークサブジェクト交流相手との間の相互作用発生の総回数を表す。
【０１０８】
例えば、装置３００は、さらに、強度計算ユニットが社会的関係強度指数のデータ範囲を計算した後に、社会的関係タイプをさらに分類する社会的関係分割ユニット（図３に図示せず）を含むことができる。例として、社会的関係分割ユニットは、ネットワークサブジェクトａとネットワークサブジェクトｂとの間の社会的関係強度のデータ範囲を強度計算ユニットから受信し、ネットワークソーシャル行動の具体的なタイプ及び分量、並びにネットワークサブジェクトａ及びｂのそれぞれの関連情報と組み合わされた、社会的関係強度のデータ範囲に従い、社会的関係タイプをサブタイプにさらに分割する。
【０１０９】
例示的な装置の実施形態は、例示的な方法の実施形態と同様であるので、例示的な装置の実施形態は、本開示において簡潔に記述し、その関連する部分については、例示的な方法の実施形態における対応する部分を参照することができる。本明細書における例示的な方法及び装置の実施形態は、単なる実例である。いくつかまたはすべての工程またはユニットは、本技術を実施するための実際のニーズに応じて選択することができる。当業者は、あらゆる創造的努力を提案せずとも、本開示を理解して実施することができる。
【０１１０】
標準構成において、本開示に記述するようなコンピューティングデバイスまたはシステムは、一つ以上の中央処理装置（ＣＰＵ）、一つ以上の入出力インターフェース、一つ以上のネットワークインターフェース、及びメモリを含むことができる。
【０１１１】
メモリは、非永久メモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、及び／またはリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）及びフラッシュランダムアクセスメモリ（フラッシュＲＡＭ）などの不揮発性メモリなどの形態を、コンピュータ可読媒体内に含むことができる。メモリは、コンピュータ可読媒体の実施例である。
【０１１２】
コンピュータ可読媒体は、情報記憶を実施するための任意の方法または技術を使用できる永久及び非永久の、可動及び非可動媒体を含む。情報は、コンピュータ可読命令、データ構造、ソフトウェアモジュール、または任意のデータであってもよい。コンピュータ記憶媒体の実施例は、これらに限定されないが、相変化メモリ（ＰＣＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、他のタイプのＲＡＭ、ＲＯＭ、電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、内部メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、光メモリ、磁気テープ、磁気ディスク、任意の他の磁気記憶デバイスまたはコンピューティングデバイスによってアクセス可能な情報を記憶できる任意の他の非通信媒体を含むことができる。本明細書に定義されるような、コンピュータ可読媒体は、変調データ信号及び搬送波などの一時的な媒体は含まない。
【０１１３】
当業者は、例示的な実施形態が、方法、システムまたはコンピュータソフトウェア製品の形態において提示されてもよいことを理解する。それ故に、本技術は、ハードウェア、コンピュータソフトウェアまたはそれらの組み合わせによって実施することができる。さらに、本技術は、コンピュータ実行可能命令またはコンピュータ可読命令を含む、（これらに限定されないが、ディスク、ＣＤ−ＲＯＭまたは光学式記憶デバイスを含む）一つ以上のコンピュータ記憶媒体の形態におけるコンピュータソフトウェア製品として実施することができる。
【０１１４】
上記の記述は、ネットワークサブジェクトの社会的関係タイプを取得するための例示的な方法及び装置を記述する。本開示は、本技術の原理及び実施を例証するための具体的な実施例を提供する。前述の例示的な実施形態は、単に、本開示の原理を理解するのに役立つものである。当業者は、本開示の趣旨及び範囲から逸脱することなく、任意の改変及び修正を為すことができる。故に、本明細書の記述は、本開示を限定するように使用してはならない。
【図１】
0006546180.tif 000013
【図２】
0006546180.tif 000014
【図３】
0006546180.tif 000015