(57)【要約】【課題】不正評価を事前に検出し、その延長上に行われる詐欺行為を有効に防止することのできるネットワーク取引不正行為者検出方法を提供する。【解決手段】取引を電子的に行う機能と、取引後に取引者が評価を行う機能とを提供し、評価結果を利用者に閲覧可能にしたネットワークシステムにおける不正行為者の検出方法であって、直近の一定期間内における、実際の評価ポイント累計値と、その間に平均的に評価ポイント累計値が変化したとした場合の値との乖離値を被評価者毎に算出する乖離値算出工程と、上記乖離値を所定値と比較して所定値以上となった場合に不正評価があったものと判断する不正評価判断工程と、不正評価があったものと判断した被評価者を被不正評価者候補として抽出する被不正評価者抽出工程とを備える。【選択図】図７
2008015989.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
取引を電子的に行う機能と、取引後に取引者が評価を行う機能とを提供し、評価結果を利用者に閲覧可能にしたネットワークシステムにおける不正行為者の検出方法であって、
直近の一定期間内における、実際の評価ポイント累計値と、その間に平均的に評価ポイント累計値が変化したとした場合の値との乖離値を被評価者毎に算出する乖離値算出工程と、
上記乖離値を所定値と比較して所定値以上となった場合に不正評価があったものと判断する不正評価判断工程と、
不正評価があったものと判断した被評価者を被不正評価者候補として抽出する被不正評価者抽出工程とを備えたことを特徴とするネットワーク取引不正行為者検出方法。
【請求項２】
請求項１に記載のネットワーク取引不正行為者検出方法において、
上記ネットワークシステムは、出品、入札および落札を電子的に行う機能と、取引後に出品者および落札者が相互に評価を行う機能とを提供するネットオークションシステムであることを特徴とするネットワーク取引不正行為者検出方法。
【請求項３】
請求項１に記載のネットワーク取引不正行為者検出方法において、
上記乖離値算出工程および上記不正評価判断工程は、処理対象期間であるウインドウサイズｗを分割数Ｌで除した期間おきに実行することを特徴とするネットワーク取引不正行為者検出方法。
【請求項４】
請求項３に記載のネットワーク取引不正行為者検出方法において、
上記乖離値算出工程は、
処理対象期間内の乖離値算出の各処理完了日における実際の評価ポイント累計値の値を要素にもったベクトルと、
処理対象期間内の乖離値算出の各処理完了日における、平均的に評価ポイント累計値が変化したとした場合の値を要素にもったベクトルとから、
上記両ベクトルの対応する要素毎の差の絶対値を積算することで乖離値を算出することを特徴とするネットワーク取引不正行為者検出方法。
【請求項５】
請求項２に記載のネットワーク取引不正行為者検出方法において、
上記乖離値算出工程の処理対象として、予めネットオークションシステムの運用者により審査されたストア登録者を除外することを特徴とするネットワーク取引不正行為者検出方法。
【請求項６】
請求項１に記載のネットワーク取引不正行為者検出方法において、
上記被不正評価者抽出工程により抽出された被不正評価者のグループから不正評価者のグループを抽出する不正評価者グループ抽出工程と、
抽出された被不正評価者のグループと不正評価者のグループから不正評価の相互関係を可視化する可視化工程とを備えたことを特徴とするネットワーク取引不正行為者検出方法。
【請求項７】
取引を電子的に行う機能と、取引後に取引者が評価を行う機能とを提供し、評価結果を利用者に閲覧可能にしたネットワークシステムにおける不正行為者を検出する装置であって、
直近の一定期間内における、実際の評価ポイント累計値と、その間に平均的に評価ポイント累計値が変化したとした場合の値との乖離値を被評価者毎に算出する乖離値算出手段と、
上記乖離値を所定値と比較して所定値以上となった場合に不正評価があったものと判断する不正評価判断手段と、
不正評価があったものと判断した被評価者を被不正評価者候補として抽出する被不正評価者抽出手段とを備えたことを特徴とする不正行為者検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネット等のネットワークを介して取引を行うネットオークション、ネットショッピング、個人取引等におけるネットワーク取引不正行為者検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、インターネット上のネットオークションシステムが盛んに利用されるに至っているが、電子上の取引であるが故に相手の顔も見えず現物の商品を直に確認することもできない状態で取引をするものであることから、取引の安全性を高めるために取引者相互による評価システムが導入され、取引に際して取引相手の過去の評価を参照し、取引を行うか否かを判断できるようにしている（例えば、非特許文献１を参照。）。
【０００３】
すなわち、取引を終えた後、出品者は取引相手である落札者を評価し、落札者は取引相手である出品者を評価する。図１はネットオークションにおける評価の例を示す図であり、「非常に良い」「良い」「どちらでもない」「悪い」「非常に悪い」の５段階評価を行うようにしたものである。また、各評価には、「非常に良い」「良い」は「＋１」、「どちらでもない」は「０」、「悪い」「非常に悪い」は「−１」、というように評価ポイントが割り当てられており、各ユーザ（出品者、落札者）ＩＤ毎に評価ポイント累計値が管理され、取引に際して参照できるようになっている。なお、評価ポイント累計値は、評価の件数ではなく、評価した人数に応じてカウントされるものであり、１回の取引において複数回の評価をしても最新の評価だけが反映され、同じ人物と複数回の取引をしても評価が反映されるのは最新の評価だけである。また、このような定量的な評価の他に、取引についての感想等のコメントによる定性的な評価も行えるようになっている。
【０００４】
図２は評価の表示例を示す図であり、（ａ）は所定のユーザについて、「非常に良い・良い」の評価ポイント累計値と、「非常に悪い・悪い」の評価ポイント累計値と、「非常に良い・良い」の評価ポイント累計値から「非常に悪い・悪い」の評価ポイント累計値を引いた総合評価ポイント累計値とを表示するようにしたものである。（ｂ）は出品者ＩＤと総合評価ポイント累計値とを表示するようにしたものである。（ｃ）は所定のユーザについて、落札での評価と出品での評価とを表示するようにしたものである。（ｄ）は所定のユーザについて、期間毎の評価ポイント累計値を表示するようにしたものである。
【０００５】
なお、このような評価システムは、ネットオークションに限らず、ネットショッピングや個人取引等においても利用可能である。
【非特許文献１】H.Takahasi, Y. Usui and N. Yoshikai: Evaluation of Reputation System in Internet Auctions -Experimental Approach, NTT Technical Review, Vol.2, No.6(2004).
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述したように、ネットオークション等ではユーザの評価が取引の安全を確保する上で事実上重要なものとなっているが、この点を悪用した「不正評価」と呼ばれる不正行為が問題となっている。
【０００７】
図３は不正評価の概要を示す図であり、不正評価コミュニティを形成する複数の不正評価ＩＤから複数の被不正評価ＩＤに対して「非常に良い・良い」の評価をすることで評価ポイント累計値を不当に高め、その評価を信じて取引してきた一般ユーザに対して詐欺行為（代金のみを取得して商品を引き渡さない等）を行うものである。なお、同一人が多数の不正評価ＩＤや被不正評価ＩＤを所有する場合も考えられるが、ＩＤの取得には若干の料金がかかるため、不正評価コミュニティを形成して少ない出費で不正評価を行うことが多い。
【０００８】
ネットオークションシステムでは従来から「架空名義入札」（自分が出品した商品に、別の架空ＩＤを用いて入札し、落札額を吊り上げる行為）が問題となっており、この「架空名義入札」については多くの研究が行われているが、上述した「不正評価」については十分な研究が行われていない。
【０００９】
本発明は上記の従来の問題点に鑑み提案されたものであり、その目的とするところは、不正評価を事前に検出し、その延長上に行われる詐欺行為を有効に防止することのできるネットワーク取引不正行為者検出方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の課題を解決するため、本発明にあっては、請求項１に記載されるように、取引を電子的に行う機能と、取引後に取引者が評価を行う機能とを提供し、評価結果を利用者に閲覧可能にしたネットワークシステムにおける不正行為者の検出方法であって、直近の一定期間内における、実際の評価ポイント累計値と、その間に平均的に評価ポイント累計値が変化したとした場合の値との乖離値を被評価者毎に算出する乖離値算出工程と、上記乖離値を所定値と比較して所定値以上となった場合に不正評価があったものと判断する不正評価判断工程と、不正評価があったものと判断した被評価者を被不正評価者候補として抽出する被不正評価者抽出工程とを備えるネットワーク取引不正行為者検出方法を要旨としている。
【００１１】
また、請求項２に記載されるように、請求項１に記載のネットワーク取引不正行為者検出方法において、上記ネットワークシステムは、出品、入札および落札を電子的に行う機能と、取引後に出品者および落札者が相互に評価を行う機能とを提供するネットオークションシステムであるものとすることができる。
【００１２】
また、請求項３に記載されるように、請求項１に記載のネットワーク取引不正行為者検出方法において、上記乖離値算出工程および上記不正評価判断工程は、処理対象期間であるウインドウサイズｗを分割数Ｌで除した期間おきに実行するようにすることができる。
【００１３】
また、請求項４に記載されるように、請求項３に記載のネットワーク取引不正行為者検出方法において、上記乖離値算出工程は、処理対象期間内の乖離値算出の各処理完了日における実際の評価ポイント累計値の値を要素にもったベクトルと、処理対象期間内の乖離値算出の各処理完了日における、平均的に評価ポイント累計値が変化したとした場合の値を要素にもったベクトルとから、上記両ベクトルの対応する要素毎の差の絶対値を積算することで乖離値を算出するようにすることができる。
【００１４】
また、請求項５に記載されるように、請求項２に記載のネットワーク取引不正行為者検出方法において、上記乖離値算出工程の処理対象として、予めネットオークションシステムの運用者により審査されたストア登録者を除外するようにすることができる。
【００１５】
また、請求項６に記載されるように、請求項１に記載のネットワーク取引不正行為者検出方法において、上記被不正評価者抽出工程により抽出された被不正評価者のグループから不正評価者のグループを抽出する不正評価者グループ抽出工程と、抽出された被不正評価者のグループと不正評価者のグループから不正評価の相互関係を可視化する可視化工程とを備えるようにすることができる。
【００１６】
また、請求項７に記載されるように、取引を電子的に行う機能と、取引後に取引者が評価を行う機能とを提供し、評価結果を利用者に閲覧可能にしたネットワークシステムにおける不正行為者を検出する装置であって、直近の一定期間内における、実際の評価ポイント累計値と、その間に平均的に評価ポイント累計値が変化したとした場合の値との乖離値を被評価者毎に算出する乖離値算出手段と、上記乖離値を所定値と比較して所定値以上となった場合に不正評価があったものと判断する不正評価判断手段と、不正評価があったものと判断した被評価者を被不正評価者候補として抽出する被不正評価者抽出手段とを備える不正行為者検出装置として構成することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明のネットワーク取引不正行為者検出方法にあっては、不正評価を事前に検出し、その延長上に行われる詐欺行為を有効に防止することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の好適な実施形態につき説明する。なお、ネットオークションを例として説明するが、その他、ネットショッピングや個人取引等のネットワークを利用した取引一般に適用することができる。
【００１９】
<不正評価検出の原理>
図４は不正評価がある場合とない場合の出品者の評価ポイント累計値の変化の例を示す図である。図４において、不正評価がない場合は破線で示すように日の経過により評価ポイント累計値が増加していくものとすると、不正評価がある場合は実線で示すように、短期間（１ヶ月もしくはそれ以下）に評価ポイント累計値が急激に増加し、ある程度まで増加したら急激な増加はおさまるという性質をもっている。これは、営利目的の詐欺行為を行うための準備段階であることから、短期間に評価ポイント累計値を高めようとするとともに、十分な評価ポイント累計値に達した場合はそれ以上の増加は無意味あるいは却って不自然と見られることによるものである。
【００２０】
本発明ではこのような評価ポイント累計値の性質に着目し、図５に示すように、直近の一定期間内における、実際の評価ポイント累計値ｐと、その間に平均的に評価ポイント累計値が変化したとした場合の値ｄとの乖離値を求め、その乖離値が所定値以上となった場合に不正評価があったものと判断するようにしている。なお、評価ポイント累計値の変化率が所定値以上になった場合に不正評価と判断する手法も考えられるが、図６に示すように、乖離値は大きいが変化率がさほど大きくならない場合があり、このような場合の検出漏れを防止する観点から、乖離値による手法は優れている。
【００２１】
また、上述した原理を実施するにあたり、膨大な実データを限られたコンピュータ資源でリアルタイム処理しなければならないことから、計算量が大きい乖離値の計算および所定値との比較は所定の間隔をもって実行するようにしている（後述）。
【００２２】
<システム構成>
図７は本発明を適用したシステムの構成例を示す図である。
【００２３】
図７において、インターネット等のネットワーク２にはＰＣ（Personal Computer）、携帯電話等の複数の端末１が接続され、ネットワーク２にはネットオークションを管理・運営するネットオークションシステム３が接続され、ネットオークションシステム３には不正評価を行っている可能性の高いユーザを検出する不正行為者検出装置４が接続されている。
【００２４】
ネットオークションシステム３は、ネットオークションにかかる出品・入札・落札の処理を行う出品・入札・落札処理部３１と、取引後に出品者および落札者が相互に行う評価の処理を行う相互評価処理部３２と、取引に関するデータおよび評価にかかるデータ（評価ログデータ）を蓄積するオークションＤＢ（Data Base）３３とを備えている。
【００２５】
不正行為者検出装置４は、ネットオークションシステム３のオークションＤＢ３３から評価ログデータを取得して解析を行い、被不正評価ＩＤ（不正に評価されるユーザＩＤ）を抽出する被不正評価ＩＤ抽出部４１と、被不正評価ＩＤ抽出部４１で抽出された被不正評価ＩＤをシード（種）として、被不正評価ＩＤグループと不正評価ＩＤグループを抽出し、不正評価コミュニティを抽出する不正評価コミュニティ抽出部４２と、処理の過程で必要となるデータおよび出力データを保持するデータ保持部４３とを備えている。
【００２６】
<被不正評価ＩＤ抽出部の構成および動作>
図８は被不正評価ＩＤ抽出部４１の構成例を示す図である。
【００２７】
図８において、被不正評価ＩＤ抽出部４１は、被不正評価ＩＤ抽出部４１内の全体的な制御を行う制御部４１１と、ネットオークションシステム３のオークションＤＢ３３において新規に発生するデータストリームの中から解析対象となる評価ログデータを選択する評価ログデータ選択部４１２と、評価ログデータのうち、ネットオークションシステム３の運営者の事前審査によりストア登録を受けている出品者の評価ログデータを排除するストア登録ＩＤ排除部４１３と、落札者に対する評価を排除して出品者に対する評価ログデータのみを選別する出品者評価選別部４１４と、「非常に悪い・悪い」「どちらでもない」を排除して「非常に良い・良い」とする評価ログデータのみを選別する肯定的評価選別部４１５と、排除・選別された後の評価ログデータに基づいて評価ポイント累計値を最新状態に更新する評価後評価ポイント累計値更新部４１６とを備えている。なお、ストア登録を受けている出品者にかかる評価ログデータを排除するのは、事前に審査を受けており、不正行為を行うとは考えにくいからである。出品者に対する評価ログデータのみを選別するのは、不正評価の解析には出品者に対する評価が必要であり、落札者に対する評価は不要だからである。「非常に良い・良い」とする評価ログデータのみを選別するのは、不正評価で「非常に悪い・悪い」「どちらでもない」とすることは考えられないからである。
【００２８】
また、被不正評価ＩＤ抽出部４１は、定期的に後述する評価ポイント累計値ベクトルおよび乖離値を計算して更新する評価ポイント累計値ベクトル／乖離値更新部４１７と、乖離値が所定値を超えているか否か判断する乖離値判断部４１８と、乖離値が所定値を超えた場合に該当するユーザＩＤを被不正評価ＩＤとして出力する被不正評価ＩＤ抽出部４１９とを備えている。
【００２９】
図９はネットオークションシステム３のオークションＤＢ３３から取得する評価ログデータの例を示す図であり、「評価日時」「評価対象（出品者／落札者）」「評価者ＩＤ」「被評価者ＩＤ」「評価ポイント」「評価前評価ポイント累計値」「評価後評価ポイント累計値」等の項目を含んでいる。
【００３０】
図１０はデータ保持部４３において各ＩＤに対して保持するデータの例を示す図であり、実際の評価ポイント累計値のベクトルと、平均増加したと仮定した場合の評価ポイント累計値のベクトルと、実際の評価ポイント累計値と平均増加したと仮定した場合の評価ポイント累計値の乖離値と、現在の評価ポイント累計値とを含んでいる。以下に各データの意味を説明する。
【００３１】
図１１において、Ｎは現在日、Ｔは直近の乖離値算出等の処理完了日、ｗは処理の対象期間であるウインドウサイズ、Ｔ−ｗは処理の開始日であり、Ｔからウインドウサイズｗだけ遡った期間（Ｔ−ｗ〜Ｔ）がＴにおいて処理の対象となった期間である。Ｔの直前の処理完了日は、分割数をＬとして、ｗ／Ｌ手前のＴ−ｗ／Ｌであり、ｗ／Ｌ間隔に続いていく。
【００３２】
ここで、実際の評価ポイント累計値のベクトルは、処理対象期間内の各処理完了日における実際の評価ポイント累計値ｐの値を要素にもったベクトルとして定義される。式で示せば次のようになる。
【００３３】
【数１】
2008015989.tif 000003
平均増加したと仮定した場合の評価ポイント累計値のベクトルは、処理対象期間内の各処理完了日における、平均的に評価ポイント累計値が変化したとした場合の値ｄを要素にもったベクトルとして定義される。式で示せば次のようになる。
【００３４】
【数２】
2008015989.tif 000004
なお、任意の日ｔにおける値ｄは次式で計算できる。
【００３５】
【数３】
2008015989.tif 000005
また、実際の評価ポイント累計値と平均増加したと仮定した場合の評価ポイント累計値の乖離値は、実際の評価ポイント累計値のベクトルと平均増加したと仮定した場合の評価ポイント累計値のベクトルの対応する要素毎の差の絶対値を積算したものとして定義される。式で示せば次のようになる。
【００３６】
【数４】
2008015989.tif 000006
図１２は被不正評価ＩＤ抽出部４１の処理例を示すフローチャートである。
【００３７】
図１２において、毎日の適当なタイミングで処理を定期的に開始するものとし、現在日がＮであるとすると（ステップＳ１０１）、現在日Ｎと直近の処理完了日Ｔとの差がｗ／Ｌより小さいか否かにより乖離値算出等の処理を実行すべきか否か判断する（ステップＳ１０２）。
【００３８】
現在日Ｎと直近の不正判定の処理完了日Ｔとの差がｗ／Ｌより小さい場合（ステップＳ１０２のＹｅｓ）、ネットオークションシステム３のオークションＤＢ３３から取得するストリームデータについて繰り返し処理を行い（ステップＳ１０３〜Ｓ１１３）、この繰り返し処理の中では、データストリームから評価ログデータ（図９）を選択し（ステップＳ１０４）、「被評価者ＩＤ」がストア登録していないＩＤであるか否か（ステップＳ１０５）、「評価対象」が出品者であるか否か（ステップＳ１０６）、「評価ポイント」が「非常に良い・良い」に相当する値（「＋１」）か否か（ステップＳ１０７）を順次判断する。ストア登録しているＩＤである場合（ステップＳ１０５のＮｏ）、評価対象が出品者でない場合（ステップＳ１０６のＮｏ）、評価ポイントが「非常に良い・良い」に相当しない場合（ステップＳ１０７のＮｏ）は、取得した評価ログデータを削除し（ステップＳ１０８）、繰り返し処理（ステップＳ１０３）に戻る。
【００３９】
次いで、削除されなかった評価ログデータについては、既にデータ保持部４３にデータを保持しているＩＤの中にある対象であるか否か判断し（ステップＳ１０９）、存在する場合（ステップＳ１０９のＹｅｓ）は対応するデータ（図１０）を呼び出し（ステップＳ１１０）、存在しない場合（ステップＳ１０９のＮｏ）は新しくデータを作成する（ステップＳ１１１）。
【００４０】
次いで、評価ログデータの「評価後評価ポイント累計値」を、呼び出したデータもしくは新規作成したデータの現在の評価ポイント累計値ＰＮに代入する（ステップＳ１１２）。
【００４１】
そして、データストリームの全データについて繰り返し処理を終わった場合は処理を終了する（ステップＳ１１３、Ｓ１１９）。
【００４２】
一方、処理開始において現在日Ｎと直近の処理完了日Ｔとの差がｗ／Ｌに等しい場合（ステップＳ１０２のＮｏ）、データ保持部４３に保持している各ＩＤのデータにおけるＰＮをＤＮとし（ステップＳ１１４）、実際の評価ポイント累計値のベクトルと、平均増加したと仮定した場合の評価ポイント累計値のベクトルとを定義し、実際の評価ポイント累計値と平均増加したと仮定した場合の評価ポイント累計値の乖離値を計算する（ステップＳ１１５）。なお、各ベクトルおよび乖離値の範囲は、最も古いベクトル要素が削除されることから、Ｔ−（Ｌ−２）ｗ／ＬからＮまでとなっている。
【００４３】
次いで、実際の評価ポイント累計値と平均増加したと仮定した場合の評価ポイント累計値の乖離値が所定値Ｑより小さいか否か判断し（ステップＳ１１６）、小さい場合（ステップＳ１１６のＹｅｓ）は上記の計算したデータのＴをＮにしてデータ保持部４３に保持し（ステップＳ１１７）、処理を終了する（ステップＳ１１９）。
【００４４】
また、実際の評価ポイント累計値と平均増加したと仮定した場合の評価ポイント累計値の乖離値が所定値Ｑ以上である場合（ステップＳ１１６のＮｏ）は、そのＩＤを被不正評価ＩＤとして抽出（データ保持部４３内の所定エリアに出力）し（ステップＳ１１８）、処理を終了する（ステップＳ１１９）。
【００４５】
<不正評価コミュニティ抽出部の構成および動作>
図１３は不正評価コミュニティ抽出部４２の構成例を示す図である。
【００４６】
図１３において、不正評価コミュニティ抽出部４２は、不正評価コミュニティ抽出部４２内の全体的な制御を行う制御部４２１と、処理に用いる集合（データ）を初期化する集合初期化部４２２と、候補不正評価ＩＤ集合を更新する候補不正評価ＩＤ集合更新部４２３と、被不正評価ＩＤ集合を更新する被不正評価ＩＤ集合更新部４２４と、不正評価ＩＤ集合を更新する不正評価ＩＤ集合更新部４２５と、各集合に含まれるデータに基づいて被不正評価ＩＤグループ／不正評価ＩＤグループを出力する被不正評価ＩＤグループ／不正評価ＩＤグループ出力部４２６と、被不正評価ＩＤグループ／不正評価ＩＤグループから不正評価を行う不正評価コミュニティを視覚的に表示可能とする不正評価コミュニティ可視化部４２７とを備えている。
【００４７】
図１４は不正評価コミュニティ抽出部４２の処理例を示すフローチャートである。
【００４８】
図１４において、処理を開始すると（ステップＳ２０１）、候補不正評価ＩＤ集合Ｆcandidateを空集合に初期化する（Ｆcandidate＝｛φ｝）（ステップＳ２０２）。
【００４９】
次いで、被不正評価ＩＤ集合Ｃに被不正評価ＩＤ抽出部４１で抽出された被不正評価ＩＤの要素ｓをシードとして代入して初期化する（Ｃ＝｛ｓ｝）（ステップＳ２０３）。
【００５０】
次いで、不正評価ＩＤ集合Ｆを空集合に初期化する（Ｆ＝｛φ｝）（ステップＳ２０４）。
【００５１】
次いで、被不正評価ＩＤ集合Ｃの要素ｓを評価している全てのＩＤであるｕを候補不正評価ＩＤ集合ＦcandidateにＯＲ結合する（Ｆcandidate＝Ｆcandidate∪｛ｕ｝）（ステップＳ２０５）。
【００５２】
次いで、候補不正評価ＩＤ集合Ｆcandidateに属するＩＤのうちのｐ個以上のＩＤが評価している被評価ＩＤであるｖを全て抽出し、被不正評価ＩＤ集合ＣにＯＲ結合する（Ｃ＝Ｃ∪｛ｖ｝）（ステップＳ２０６）。
【００５３】
次いで、被不正評価ＩＤ集合Ｃに含まれる任意のＩＤを評価しているＦcandidate中のＩＤ集合を不正評価ＩＤ集合Ｆに代入する（ステップＳ２０７）。
【００５４】
次いで、被不正評価ＩＤ集合Ｃを不正評価コミュニティの被不正評価ＩＤグループ、不正評価ＩＤ集合Ｆを不正評価ＩＤグループとして出力する（ステップＳ２０８）。
【００５５】
そして、被不正評価ＩＤグループと不正評価ＩＤグループのＩＤ間の参照関係から不正評価コミュニティを可視化し（ステップＳ２０９）、処理を終了する（ステップＳ２１０）。
【００５６】
例えば、図１５に示すように、被不正評価ＩＤグループに属するＩＤに対応する複数のオブジェクト図形を画面中央に配置し、不正評価ＩＤグループに属するＩＤに対応する複数のオブジェクト図形をその周囲に配置し、不正評価ＩＤグループに属するＩＤから被不正評価ＩＤグループに属するＩＤに対する評価（不正評価）を、対応するオブジェクト図形間に矢印付きの線を付して表現することで、可視化することができる。
【００５７】
<総括>
以上のように、本発明では、不正評価がある場合は短期間に評価ポイント累計値が急激に増加し、ある程度まで増加したら急激な増加はおさまるという性質をもっていることに着目し、直近の一定期間内における、実際の評価ポイント累計値と、その間に平均的に評価ポイント累計値が変化したとした場合の値との乖離値を求め、その乖離値が所定値以上となった場合に不正評価があったものと判断するようにしているため、不正評価が行われている可能性の高いユーザＩＤを高い精度で検出することができる。ヤフー株式会社の運営する「Ｙａｈｏｏ！オークション」における２００５年４月７日〜２００５年９月７日までの実運用上の評価ログデータセット（約３６０万件）につき、ウインドウサイズｗ＝３０日、ウインドウ分割数Ｌ＝６として本発明の手法を適用したところ、抽出された被不正評価ＩＤの上位１０００個のうち、５４９個に違反履歴が存在することが確認され、本発明の有用性が確認できた。
【００５８】
また、判明した被不正評価ＩＤグループもしくは不正評価ＩＤグループの個々のＩＤについては、不正評価の可能性の高い順（乖離値の大きい順等）にソートしてリストアップし、人為的な確認作業を経て、不正防止措置（利用停止等）の対象とすることにより、不正評価に続く詐欺行為を有効に防止することができる。
【００５９】
以上、本発明の好適な実施の形態により本発明を説明した。ここでは特定の具体例を示して本発明を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正および変更を加えることができることは明らかである。すなわち、具体例の詳細および添付の図面により本発明が限定されるものと解釈してはならない。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】ネットオークションにおける評価の例を示す図である。
【図２】評価の表示例を示す図である。
【図３】不正評価の概要を示す図である。
【図４】不正評価がある場合とない場合の出品者の評価ポイント累計値の変化の例を示す図である。
【図５】実際の評価ポイント累計値の変化と平均的な変化との乖離値の説明図である。
【図６】乖離値は大きいが変化率が大きくならない場合の例を示す図である。
【図７】本発明を適用したシステムの構成例を示す図である。
【図８】被不正評価ＩＤ抽出部の構成例を示す図である。
【図９】評価ログデータの例を示す図である。
【図１０】各ＩＤに対して保持するデータの例を示す図である。
【図１１】評価ポイント累計値ベクトルおよび乖離値の説明図である。
【図１２】被不正評価ＩＤ抽出部の処理例を示すフローチャートである。
【図１３】不正評価コミュニティ抽出部の構成例を示す図である。
【図１４】不正評価コミュニティ抽出部の処理例を示すフローチャートである。
【図１５】可視化した不正評価コミュニティの例を示す図である。
【符号の説明】
【００６１】
１        端末
２        ネットワーク
３        ネットオークションシステム
３１      出品・入札・落札処理部
３２      相互評価処理部
３３      オークションＤＢ
４        不正行為者検出装置
４１      被不正評価ＩＤ抽出部
４１１    制御部
４１２    評価ログデータ選択部
４１３    ストア登録ＩＤ排除部
４１４    出品者評価選別部
４１５    肯定的評価選別部
４１６    評価後評価ポイント累計値更新部
４１７    評価ポイント累計値ベクトル／乖離値更新部
４１８    乖離値判断部
４１９    被不正評価ＩＤ抽出部
４２      不正評価コミュニティ抽出部
４２１    制御部
４２２    集合初期化部
４２３    候補不正評価ＩＤ集合更新部
４２４    被不正評価ＩＤ集合更新部
４２５    不正評価ＩＤ集合更新部
４２６    被不正評価ＩＤグループ／不正評価ＩＤグループ出力部
４２７    不正評価コミュニティ可視化部
４３      データ保持部
【図１】
2008015989.tif 000007
【図２】
2008015989.tif 000008
【図３】
2008015989.tif 000009
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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