(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の人物、場所、商品等のオブジェクトに係るノードがリンクで接続された関係性グラフについて、リンクの信頼性を評価するリンク信頼性評価システムであって、
人物の行動に関するログ情報を記憶する行動ログデータベースと、
ノードとリンクが互いに関係するもの同士でネットワーク状に接続された関係性グラフを記憶するグラフデータベースと、
関係性グラフのリンクの信頼性を評価するリンク信頼性評価装置とから構成され、
前記リンク信頼性評価装置は、
前記行動ログデータベースに記憶されている人物の行動に関するログ情報に基づいて、人物、場所、商品等のオブジェクトについて少なくとも２つのオブジェクトの接点を観測し、それら２つのオブジェクトの接点が生じた時刻を含む接点情報を生成する接点観測部と、
前記接点観測部により生成されたオブジェクトの接点情報に基づいて、２つのオブジェクトの接点が生じた時刻に対応して所定の信号を生成する信号生成部と、
前記信号生成部により生成された所定の信号を解析して、信号の発生周期を評価する周期性評価部と、
前記周期性評価部により評価された信号の発生周期の継続性を２つのオブジェクトの間の信頼性として評価する信頼性評価部と、
前記接点観測部により接点が観測された２つのオブジェクトに関して、それらオブジェクトをノードとして、その間にリンクが存在するとみなして、ノードとリンクを前記グラフデータベースに登録するとともに、前記信頼性評価部により評価されたオブジェクトの間の信頼性をリンクの信頼性として付与するリンク登録部とを備えることを特徴とするリンク信頼性評価システム。
【請求項２】
前記信号生成部は、前記接点観測部により生成されたオブジェクトの接点情報に基づいて、２つのオブジェクトの接点が生じた時刻に対応して時間波形からなる信号を生成する請求項１に記載のリンク信頼性評価システム。
【請求項３】
前記信号生成部は、複数の時間波形からなる信号が互いに重なっている場合、それら複数の時間波形からなる信号を足し合わせた一つの時間波形からなる信号を生成する請求項２に記載のリンク信頼性評価システム。
【請求項４】
前記周期性評価部は、前記信号生成部により生成された信号の時間波形を周波数軸上のスペクトルに変換して、周波数軸上でスペクトルの集中する周波数を信号の発生周期として評価する請求項２または請求項３に記載のリンク信頼性評価システム。
【請求項５】
前記時間波形は、２つのオブジェクトの接点が生じた時刻を中心とした時間的幅をもった関数である請求項２から請求項４のいずれかに記載のリンク信頼性評価システム。
【請求項６】
前記信頼性評価部は、前記周期性評価部により評価された信号の発生周期が継続した期間を、２つのオブジェクトの間の信頼性として評価する請求項１から請求項５のいずれかに記載のリンク信頼性評価システム。
【請求項７】
前記信頼性評価部は、前記周期性評価部により評価された信号の発生周期が継続したときの周波数軸上のスペクトル成分のエネルギー密度を、２つのオブジェクトの間の信頼性として評価する請求項４に記載のリンク信頼性評価システム。
【請求項８】
前記グラフデータベースに記憶されている関係性グラフに関して、某ノードと某ノードに直接的に接続されていない対象ノードとの間において、某ノードと対象ノードの間の各リンクに付与されている信頼性に基づいて、某ノードと対象ノードが直接的に接続されるかを予測するリンク予測装置を備える請求項１から請求項７のいずれかに記載のリンク信頼性評価システム。
【請求項９】
前記リンク予測装置は、某ノードと対象ノードとの間のリンクの信頼性の数値が一定以下の場合、当該リンクを無視する請求項８に記載のリンク信頼性評価システム。
【請求項１０】
前記リンク予測装置は、某ノードと対象ノードとの間の共通のノード数が多い場合には直接的に接続される可能性が高いと判断する一方、某ノードと対象ノードとの間の共通のノード数が少ない場合には直接的に接続される可能性が低いと判断する請求項８または請求項９のいずれかに記載のリンク信頼性評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の人物、場所、商品等のオブジェクトに係るノードがリンクで接続された関係性グラフについて、オブジェクトのリンクの信頼性を評価するリンク信頼性評価システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットや情報端末の普及に伴って、ＧＰＳの移動履歴の情報、店舗での購入履歴の情報、無線通信の接続履歴の情報など、多種多様な人物の行動に関するログ情報（行動ログ）が蓄積され、様々な分析に用いられている。
【０００３】
そして、これら人物の行動に関するログ情報に基づいて、人物、場所、商品等の少なくとも２つのオブジェクト間の接点を観測し、それら接点が観測されたオブジェクトをノードとし、それらノードの間にリンクが存在するとみなすとともに、同一のノードが複数のリンクを有する場合にはネットワークとみなして、ネットワーク状に形成した関係性グラフが構築される（特許文献１参照）。この関係性グラフは、直接相互に接続されたノード間の関係性の強さはリンク長で与えられ、他のノードを介して接続しているノード間の関係性の強さは経路長で与えられる。
【０００４】
そして、最近では、関係性グラフのネットワーク形状に基づいてリンク予測を行うことが提案されている（非特許文献１、２参照）。このリンク予測とは、あるノードがある人物を表すとき、その人物がこれまで接点のなかった人物や、場所、商品といったオブジェクトと新たな接点を生じることを予測して、ひいては人物の未来の行動等を予測するというものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−４５３２６号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】大森他「仮想通信ネットワークシステムによるライフログに基づく行動予測」電子情報通信学会技術研究報告LOIS2014-36, 2014.
【非特許文献２】鹿島「ネットワーク構造予測」人工知能学会誌 22.3, 2007.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来の関係性グラフにおけるリンク予測では、主にリンクの有無に基づいて行われており、それらリンクの信頼性が十分に考慮されていなかった。これはリンクの信頼性を客観的数値で精度良く評価する手法が確立されていなかったためであり、その結果、リンク予測の精度が下がり、人物の未来の行動等を正確に予測することが難しいという問題があった。
【０００８】
本発明は、上述の問題に鑑みてなされたものであって、複数の人物、場所、商品等のオブジェクトに係るノードがリンクで接続された関係性グラフについて、オブジェクトのリンクの信頼性を精度良く評価することができ、ひいては人物の未来の行動等を精度良く予測することが可能なリンク信頼性評価システムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、上記目的を達成するために、複数の人物、場所、商品等のオブジェクトに係るノードがリンクで接続された関係性グラフについて、オブジェクト間の接点における周期の継続性に着目して、リンクの信頼性を精度良く評価しようとするものである。すなわち、本発明は、人物の行動に関するログ情報を記憶する行動ログデータベースと、ノードとリンクが互いに関係するもの同士でネットワーク状に接続された関係性グラフを記憶するグラフデータベースと、関係性グラフのリンクの信頼性を評価するリンク信頼性評価装置とから構成される。このリンク信頼性評価装置は、前記行動ログデータベースに記憶されている人物の行動に関するログ情報に基づいて、人物、場所、商品等のオブジェクトについて少なくとも２つのオブジェクトの接点を観測し、それら２つのオブジェクトの接点が生じた時刻を含む接点情報を生成する接点観測部と、前記接点観測部により生成されたオブジェクトの接点情報に基づいて、２つのオブジェクトの接点が生じた時刻に対応して所定の信号を生成する信号生成部と、前記信号生成部により生成された所定の信号を解析して、信号の発生周期を評価する周期性評価部と、前記周期性評価部により評価された信号の発生周期の継続性を２つのオブジェクトの間の信頼性として評価する信頼性評価部と、前記接点観測部により接点が観測された２つのオブジェクトに関して、それらオブジェクトをノードとして、その間にリンクが存在するとみなして、ノードとリンクを前記グラフデータベースに登録するとともに、前記信頼性評価部により評価されたオブジェクトの間の信頼性をリンクの信頼性として付与するリンク登録部とを備える。
【００１０】
前記信号生成部は、前記接点観測部により生成されたオブジェクトの接点情報に基づいて、２つのオブジェクトの接点が生じた時刻に対応して時間波形からなる信号を生成してもよい。
【００１１】
前記信号生成部は、複数の時間波形からなる信号が互いに重なっている場合、それら複数の時間波形からなる信号を足し合わせた一つの時間波形からなる信号を生成してもよい。
【００１２】
前記周期性評価部は、前記信号生成部により生成された信号の時間波形を周波数軸上のスペクトルに変換して、周波数軸上でスペクトルの集中する周波数を信号の発生周期として評価してもよい。
【００１３】
前記時間波形は、２つのオブジェクトの接点が生じた時刻を中心とした時間的幅をもった関数であってもよい。
【００１４】
前記信頼性評価部は、前記周期性評価部により評価された信号の発生周期が継続した期間を、２つのオブジェクトの間の信頼性として評価してもよい。
【００１５】
前記信頼性評価部は、前記周期性評価部により評価された信号の発生周期が継続したときの周波数軸上のスペクトル成分のエネルギー密度を、２つのオブジェクトの間の信頼性として評価してもよい。
【００１６】
前記グラフデータベースに記憶されている関係性グラフに関して、某ノードと某ノードに直接的に接続されていない対象ノードとの間において、某ノードと対象ノードの間の各リンクに付与されている信頼性に基づいて、某ノードと対象ノードが直接的に接続されるかを予測するリンク予測装置を備えてもよい。
【００１７】
前記リンク予測装置は、某ノードと対象ノードとの間のリンクの信頼性の数値が一定以下の場合、当該リンクを無視してもよい。
【００１８】
前記リンク予測装置は、某ノードと対象ノードとの間の共通のノード数が多い場合には直接的に接続される可能性が高いと判断する一方、某ノードと対象ノードとの間の共通のノード数が少ない場合には直接的に接続される可能性が低いと判断してもよい。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、複数の人物、場所、商品等のオブジェクトに係るノードがリンクで接続された関係性グラフについて、オブジェクト間の接点における周期の継続性をもって、オブジェクトのリンクの信頼性を精度良く評価することができる。このため人物の未来の行動、商品やサービスの未来の動向など、各種未来の行動や動向を精度良く予測することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本システムを含むシステムモデルの全体構成を示す図である。
【図２】本システムの全体構成を示す図である。
【図３】本システムの動作を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施例に係る（ａ）グラフ、（ｂ）接点情報のリスト、（ｃ）時間波形、（ｄ）スペクトル成分を示す図である。
【図５】第１の実施例に係る関係性グラフを示す図である。
【図６】第２の実施例に係る（ａ）グラフ、（ｂ）接点情報のリスト、（ｃ）時間波形、（ｄ）スペクトル成分を示す図である。
【図７】第２の実施例に係る関係性グラフを示す図である。
【図８】第３の実施例に係る（ａ）グラフ、（ｂ）接点情報のリスト、（ｃ）時間波形、（ｄ）スペクトル成分を示す図である。
【図９】第３の実施例に係る関係性グラフを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
次に、本発明に係るリンク信頼性評価システム（以下、本システム１という）の実施形態について図面を参照しつつ説明する。
【００２２】
[全体構成]
図１は、本システム１を含むシステムモデルの全体構成を示す図である。
【００２３】
本システム１は、複数のユーザＵの情報端末装置２がインターネット等のネットワークを介して通信可能な状態で接続されている。
【００２４】
前記ユーザＵの情報端末装置２は、例えば、パーソナルコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、その他のモバイル端末など、ネットワークに接続可能な装置であれば、特に限定されない。ユーザＵは、情報端末装置２に所定の操作を行うことにより本システム１にアクセスして、人物の未来の行動等に関する情報を取得する。
【００２５】
なお、図１では、一のユーザＵと情報端末装置２を図示しているが、実際には多くのユーザＵと情報端末装置２が本システム１にネットワークを介して接続されている。
【００２６】
[本システム１の構成]
本システム１は、複数の人物、場所、商品等のオブジェクトに係るノードがリンクで接続された関係性グラフについて、リンクの信頼性を評価するとともに、リンクを予測するものである。具体的には、図１および図２に示すように、人物の行動に関するログ情報を記憶する行動ログデータベース（以下、行動ログＤＢ１０という）と、関係性グラフを記憶するグラフデータベース（以下、グラフＤＢ２０という）と、関係性グラフのリンクの信頼性を評価するリンク信頼性評価装置３０と、関係性グラフのリンクの予測を行うリンク予測装置４０とを備え、リンク信頼性評価装置３０と行動ログＤＢ１０およびグラフＤＢ２０が互いに接続され、リンク予測装置４０とグラフＤＢ２０が互いに接続されている。
【００２７】
前記行動ログＤＢ１０は、上述のように人物の行動に関するログ情報（行動ログ）を記憶するものである。この人物の行動に関するログ情報とは、例えばＧＰＳの移動履歴の情報、店舗での購入履歴の情報、無線通信の接続履歴の情報など、多種多様な人物の行動に関するログ情報をいう。この人物の行動に関するログ情報は、人物が移動した場所、人物が入店した店舗、人物が店舗で購入した商品、人物が無線通信を行った場所など、人物、場所あるいは商品等のオブジェクトに関する情報を含んでいる。また、人物の行動に関するログ情報は、さらに人物が移動した時刻、店舗で商品を購入した時刻、無線通信を行った時刻など、時刻に関する情報が含まれている。
【００２８】
前記グラフＤＢ２０は、複数の人物、場所、商品等のオブジェクトに係るノードがリンクで接続されたネットワーク状の関係性グラフを記憶するものである。この関係性グラフは、前記リンク信頼性評価装置３０によりノードとリンクが登録されるとともに、各リンクに信頼性が付与される。この関係性グラフの登録や信頼性付与の方法については後に詳述する。
【００２９】
前記リンク信頼性評価装置３０は、図２に示すように、行動ログＤＢ１０に接続された接点観測部３１と、接点観測部３１の出力側に接続された信号生成部３２と、信号生成部３２の出力側に接続された周期性評価部３３と、周期性評価部３３の出力側に接続された信頼性評価部３４と、接点観測部３１と信頼性評価部３４の出力側に接続され、かつグラフＤＢ２０に接続されたリンク登録部３５とを備える。
【００３０】
前記接点観測部３１は、行動ログＤＢ１０から人物の行動に関するログ情報を取得し、人物、場所、商品等のオブジェクトについて２つのオブジェクトの間の接点を観測して接点情報を生成する。この接点情報は、接点を観測した２つのオブジェクトの接点が生じた時刻と、接点を観測した２つのオブジェクトの識別子で構成される。特に本実施形態では、２つのオブジェクトの接点が生じた時刻は、例えば図４（ｂ）、図６（ｂ）、図８（ｂ）に示すように、年月日と時分からなるリスト形式で表される。
【００３１】
前記信号生成部３２は、接点観測部３１により生成されたオブジェクトの接点情報に基づいて、２つのオブジェクトの接点が生じた時刻に対応して所定の信号を生成する。特に本実施形態では、この信号生成部３２は、例えば図４（ｃ）、図６（ｃ）、図８（ｃ）に示すように、オブジェクトの接点情報に基づいて、２つのオブジェクトの接点が生じた時刻に対応して時間波形からなる信号を生成する。よって、この信号に係る時間波形は、時間軸を横軸として、該時間軸に沿って時刻ごとに並んだ状態となる。
【００３２】
この信号に係る時間波形は、２つのオブジェクトの接点が生じた時刻を中心とした時間的幅をもった関数（例えばガウス関数）が好ましい。このように時間的幅をもった関数とする理由は、第１に、幅を持たない関数（例えばデルタ関数）を用いると後に周波数変換を行った場合に、周波数軸上にスペクトルが無限に広がってしまい評価を行いにくいことと、第２に、周期的に接点が繰り返される場合でも接点が発生する時刻は１分以上ずれることがあり、時間的に幅を持たせることでそのずれを吸収し得るためである。
【００３３】
なお、前記信号生成部３２は、図８（ｃ）に示すように、複数の時間波形からなる信号が互いに重なっている場合、それら複数の時間波形からなる信号を足し合わせた一つの時間波形からなる信号を生成してもよい。
【００３４】
前記周期性評価部３３は、信号生成部３２により生成された信号を解析して、信号の発生周期を評価する。特に本実施形態では、この周期性評価部３３は、例えば図４（ｄ）、図６（ｄ）、図８（ｄ）に示すように、信号生成部３２により生成された信号の時間波形をフーリエ変換等により周波数軸上のスペクトルに変換して、周波数軸上でスペクトルの集中する周波数を信号の発生周期として評価する。
【００３５】
前記信頼性評価部３４は、周期性評価部３３により評価された信号の発生周期の継続性を２つのオブジェクトの間の信頼性として評価する。この信頼性の評価方法として、例えば、信号の発生周期が継続した期間を信頼性の評価結果とする方法や、周波数軸上のスペクトル成分のエネルギー密度を信頼性の評価結果とする方法が挙げられる。これらの信頼性の評価方法については、後の実施例において具体的に例を挙げながら説明することとする。
【００３６】
前記リンク登録部３５は、接点観測部３１により接点が観測された２つのオブジェクトに関して、それらオブジェクトをノードとして、その間にリンクが存在するとみなして、ノードとリンクをグラフＤＢ２０に登録する。また、リンク登録部３５は、信頼性評価部３４により評価された２つのオブジェクトの間の信頼性をリンクの信頼性として付与する。なお、リンクの信頼性の付与に際しては、リンクの信頼性の評価結果の数値をそのまま付与してもよいし、あるいは所定のルールにより他の数値に変換したものを付与してもよい。
【００３７】
而して、前記接点観測部３１により接点が観測された２つのオブジェクトに関して、順次、リンク登録部３５によりノードとリンクを登録していくと、例えば図５、図７、図９に示すように、ノードとリンクが互いに関係するもの同士でネットワーク状に接続されるとともに、各リンクに信頼性が付与された関係性グラフが構築される。
【００３８】
前記リンク予測装置４０は、グラフＤＢ２０に記憶されている関係性グラフに関して、各リンクに付与された信頼性に基づいてリンクの予測を行う。具体的には、このリンク予測装置４０は、グラフデータベースに記憶されている関係性グラフに関して、某ノードと某ノードに直接的に接続されていない対象ノードとの間において、某ノードと対象ノードの間の各リンクに付与されている信頼性に基づいて、某ノードと対象ノードが直接的に接続されるかを予測する。
【００３９】
例えば、某ノードと対象ノードとの間のリンクの信頼性の数値が一定以下の場合、当該リンクは無視する。そして、某ノードと対象ノードとの間の共通のノード数が多い場合には直接的に接続される可能性が高いと判断する一方、某ノードと対象ノードとの間の共通のノード数が少ない場合には直接的に接続される可能性が低いと判断することが挙げられる。
【００４０】
[本システム１の動作]
次に本システム１の動作について図３に示すフローチャートを参照しつつ説明する。なお、以下の説明において、「ＳＴＥＰ」を「Ｓ」と略記する。
【００４１】
まず、リンク信頼性評価装置３０において、前記接点観測部３１は、行動ログＤＢ１０から人物の行動に関するログ情報を取得し、人物、場所、商品等のオブジェクトについて２つのオブジェクトＡ、Ｂの間の接点を観測して接点情報を生成する（Ｓ１）。
【００４２】
次に、前記信号生成部３２は、オブジェクトの接点情報に基づいて、２つのオブジェクトの接点が生じた時刻に対応して所定の信号を生成する。特に本実施形態では、この信号生成部３２は、オブジェクトの接点情報に基づいて、２つのオブジェクトの接点が生じた時刻に対応して時間波形からなる信号を生成する（Ｓ２）。
【００４３】
次に、前記周期性評価部３３は、信号生成部３２により生成された信号を解析して、信号の発生周期を評価する。特に本実施形態では、この周期性評価部３３は、信号生成部３２により生成された信号の時間波形を周波数解析して、周波数軸上でスペクトルの集中する周波数を信号の発生周期として評価する（Ｓ３）。
【００４４】
次に、前記リンク登録部３５は、接点観測部３１により接点が観測された２つのオブジェクトに関して、それらオブジェクトをノードとして、その間にリンクが存在するとみなして、ノードとリンクをグラフＤＢ２０に登録する。また、リンク登録部３５は、信頼性評価部３４により評価された２つのオブジェクトの間の信頼性をリンクの信頼性として付与する（Ｓ４）。
【００４５】
次に、前記リンク予測装置４０において、グラフＤＢ２０に記憶されている関係性グラフに関して、各リンクに付与された信頼性に基づいてリンクの予測を行う（Ｓ５）。
【００４６】
あとは、前記リンク予測装置４０によるリンクの予測を人物の未来の行動等として、ユーザＵの情報端末装置２に出力せしめる。
【実施例】
【００４７】
次に、本システム１の実施例について説明する。
【００４８】
[実施例１]
実施例１について、図４および図５を参照しつつ説明する。本実施例では、人物Ａと人物Ｂが場所Ｌに訪問した履歴が、行動ログＤＢ１０に記憶されている行動ログに含まれていたと仮定して、人物Ａと人物Ｂの接点に基づいて人物Ａに係るオブジェクト（以下、オブジェクトＡという）と人物Ｂに係るオブジェクト（以下、オブジェクトＢという）のリンクの信頼性を評価するとともに、人物Ａに関してリンクの予測を行うものとする。
【００４９】
まず、リンク信頼性評価装置３０において、前記接点観測部３１は、行動ログＤＢ１０から人物Ａおよび人物Ｂの行動に関するログ情報を取得し、人物Ａおよび人物Ｂに係るオブジェクトＡ、Ｂの間の接点を観測して接点情報を生成する。この接点情報は、接点を観測した２つのオブジェクトＡ、Ｂの接点が生じた時刻と、接点を観測したオブジェクトＡ、Ｂの識別子で構成される。
【００５０】
この２つのオブジェクトＡ、Ｂと、接点となる場所Ｌに係るオブジェクトＬの関係について、ノードとリンクを用いると、図４（ａ）に示すようなグラフで表される。また、２つのオブジェクトＡ、Ｂの接点が生じた時刻は、図４（ｂ）に示すように、年月日と時分からなるリスト形式で表される。この接点情報のリストでは、オブジェクトＡとオブジェクトＢの接点は概ね１２：００において２４時間毎に１回生じている。但し、接点が生じた時刻はちょうど１２：００でなかったり、接点が生じていない日（１１月１４日）も存在する。
【００５１】
次に、前記信号生成部３２は、図４（ｃ）に示すように、オブジェクトＡ、Ｂの接点情報に基づいて、２つのオブジェクトＡ、Ｂの接点が生じた時刻に対応して時間波形（ガウス関数）からなる信号を生成する。
【００５２】
次に、前記周期性評価部３３は、図４（ｄ）に示すように、信号生成部３２により生成された信号の時間波形をフーリエ変換等により周波数軸上のスペクトルに変換し、周波数軸上でスペクトルの集中する周波数を信号の発生周期として評価する。本実施例では、概ね１／２４[１／ｈｏｕｒ]  の位置にスペクトルが集中しているので、１／２４[１／ｈｏｕｒ] を信号の発生周期として評価する。
【００５３】
次に、前記信頼性評価部３４は、周期性評価部３３により評価された信号の発生周期の継続性を２つのオブジェクトの間の信頼性として評価する。
【００５４】
この信頼性の評価方法の第１の例として、信号の発生周期が継続した期間を信頼性の評価結果とする方法が挙げられる。本実施例では、１１月１０日〜１１月１３日の３日間継続したので、７２[ｈｏｕｒ]を信頼性の評価結果とする。
【００５５】
また、この信頼性の評価方法の第２の例として、周波数軸上のスペクトル成分のエネルギー密度を信頼性の評価結果とする方法が挙げられる。本実施例では、１１月１０日〜１１月１１日、１１月１１日〜１１月１２日、１１月１２日〜１１月１３日、１１月１５日〜１６日の４日分、１／２４のスペクトル成分が発生したので、これに相当するスペクトル成分のエネルギー密度を信頼性の評価結果とする。
【００５６】
次に、前記リンク登録部３５は、接点観測部３１により接点が観測された２つのオブジェクトＡ、Ｂに関して、それらオブジェクトＡ、Ｂをノードとして、その間にリンクが存在するとみなして、ノードとリンクをグラフＤＢ２０に登録する。また、リンク登録部３５は、信頼性評価部３４により評価された２つのオブジェクトＡ、Ｂの間の信頼性をリンクの信頼性として付与する。なお、本実施例では、リンクの信頼性の付与に際して、所定のルールにより他の数値（１０、１００）に変換したものを付与している。
【００５７】
而して、前記接点観測部３１により接点が観測された２つのオブジェクトに関して、順次、リンク登録部３５によりノードとリンクを登録していくと、図５に示すように、ノードとリンクが互いに関係するもの同士でネットワーク状に接続されるとともに、各リンクに信頼性が付与された関係性グラフが構築される。
【００５８】
次に、リンク予測装置４０において、グラフＤＢ２０に記憶されている関係性グラフに関して、各リンクに付与された信頼性に基づいてリンクの予測を行う。例えば、人物Ａが、将来、直接接続していないＸ、Ｙ（Ｘ、Ｙは場所、商品あるいは人物）のいずれと接点を生じるか、すなわち直接のリンクを生じるかを予測する。ＡとＸの間の共通のノードはＭとＢ、ＡとＹの間の共通のノードはＢとＬであり、共通のノードの個数は同じ２つである。ここで、リンクの信頼性の数値を考慮して、リンクの信頼性の数値が一定以下（例えば、１０以下）のリンクは無視することとすると、ＡとＹの間の共通のノードはＢのみの１つとなり、Ａが接点を生じるのは共通のノードの少ないＹよりもＸの可能性が高いと予測される。
【００５９】
[実施例２]
実施例２について、図６および図７を参照しつつ説明する。本実施例では、人物Ａと人物Ｃが場所Ｌに訪問した履歴が、行動ログＤＢ１０に記憶されている行動ログに含まれていたと仮定して、人物Ａと場所Ｌの接点に基づいて人物Ａに係るオブジェクト（以下、オブジェクトＡという）と場所Ｌに係るオブジェクト（以下、オブジェクトＬという）のリンクの信頼性を評価するとともに、人物Ａに関してリンクの予測を行うものとする。
【００６０】
まず、リンク信頼性評価装置３０において、前記接点観測部３１は、行動ログＤＢ１０から人物Ａおよび場所Ｌの行動に関するログ情報を取得し、人物Ａおよび場所Ｌに係るオブジェクトＡ、Ｌの間の接点を観測して接点情報を生成する。この接点情報は、接点を観測した２つのオブジェクトＡ、Ｌの接点が生じた時刻と、接点を観測したオブジェクトＡ、Ｌの識別子で構成される。
【００６１】
この２つのオブジェクトＡ、Ｌと、人物Ｃに係るオブジェクトＣの関係について、ノードとリンクを用いると、図６（ａ）に示すようなグラフで表される。また、２つのオブジェクトＡ、Ｌの接点が生じた時刻は、図６（ｂ）に示すように、年月日と時分からなるリスト形式で表される。この接点情報のリストでは、オブジェクトＡとオブジェクトＬの接点は概ね１７：３０において１６８時間（１週間）毎に１回生じている。但し、接点が生じた時刻はちょうど１７：３０でなかったり、接点が生じていない日（１１月１５日）も存在する。
【００６２】
次に、前記信号生成部３２は、図６（ｃ）に示すように、オブジェクトＡ、Ｌの接点情報に基づいて、２つのオブジェクトＡ、Ｌの接点が生じた時刻に対応して時間波形（ガウス関数）からなる信号を生成する。
【００６３】
次に、前記周期性評価部３３は、図６（ｄ）に示すように、信号生成部３２により生成された信号の時間波形をフーリエ変換等により周波数軸上のスペクトルに変換し、周波数軸上でスペクトルの集中する周波数を信号の発生周期として評価する。本実施例では、概ね１／１６８[１／ｈｏｕｒ]  の位置にスペクトルが集中しているので、１／１６８[１／ｈｏｕｒ] を信号の発生周期として評価する。
【００６４】
次に、前記信頼性評価部３４は、周期性評価部３３により評価された信号の発生周期の継続性を２つのオブジェクトの間の信頼性として評価する。
【００６５】
この信頼性の評価方法の第１の例として、信号の発生周期が継続した期間を信頼性の評価結果とする方法が挙げられる。本実施例では、１０月１８日〜１１月８日の３週間継続したので、５０４[ｈｏｕｒ]を信頼性の評価結果とする。
【００６６】
また、この信頼性の評価方法の第２の例として、周波数軸上のスペクトル成分のエネルギー密度を信頼性の評価結果とする方法が挙げられる。本実施例では、１０月１８日〜１０月２５日、１０月２５日〜１１月１日、１１月１日〜１１月８日、１１月２２日〜１１月２９日の４週間分、１／１６８のスペクトル成分が発生したので、これに相当するスペクトル成分のエネルギー密度を信頼性の評価結果とする。
【００６７】
次に、前記リンク登録部３５は、接点観測部３１により接点が観測された２つのオブジェクトＡ、Ｌに関して、それらオブジェクトＡ、Ｌをノードとして、その間にリンクが存在するとみなして、ノードとリンクをグラフＤＢ２０に登録する。また、リンク登録部３５は、信頼性評価部３４により評価された２つのオブジェクトＡ、Ｌの間の信頼性をリンクの信頼性として付与する。なお、本実施例では、リンクの信頼性の付与に際して、所定のルールにより他の数値（５、５０）に変換したものを付与している。
【００６８】
而して、前記接点観測部３１により接点が観測された２つのオブジェクトに関して、順次、リンク登録部３５によりノードとリンクを登録していくと、図７に示すように、ノードとリンクが互いに関係するもの同士でネットワーク状に接続されるとともに、各リンクに信頼性（５、５０）が付与された関係性グラフが構築される。
【００６９】
次に、リンク予測装置４０において、グラフＤＢ２０に記憶されている関係性グラフに関して、各リンクに付与された信頼性に基づいてリンクの予測を行う。例えば、人物Ａが、将来、直接接続していないＸ、Ｙ（Ｘ、Ｙは場所、商品あるいは人物）のいずれと接点を生じるか、すなわち直接のリンクを生じるかを予測する。ＡとＸの間の共通のノードはＭとＣ、ＡとＹの間の共通のノードはＣとＬであり、共通のノードの個数は同じ２つである。ここで、リンクの信頼性の数値を考慮して、リンクの信頼性の数値が一定以下（例えば、１０以下）のリンクは無視することとすると、ＡとＸの間の共通のノードはＣのみの１つとなり、Ａが接点を生じるのは共通のノードの少ないＸよりもＹの可能性が高いと予測される。
【００７０】
[実施例３]
実施例３について、図８および図９を参照しつつ説明する。本実施例では、人物Ａと人物Ｄが場所Ｌに訪問した履歴が、行動ログＤＢ１０に記憶されている行動ログに含まれていたと仮定して、人物Ａと人物Ｄの接点に基づいて人物Ａに係るオブジェクト（以下、オブジェクトＡという）と人物Ｄに係るオブジェクト（以下、オブジェクトＤという）のリンクの信頼性を評価するとともに、人物Ａに関してリンクの予測を行うものとする。
【００７１】
まず、リンク信頼性評価装置３０において、前記接点観測部３１は、行動ログＤＢ１０から人物Ａおよび人物Ｄの行動に関するログ情報を取得し、人物Ａおよび人物Ｄに係るオブジェクトＡ、Ｄの間の接点を観測して接点情報を生成する。この接点情報は、接点を観測した２つのオブジェクトＡ、Ｄの接点が生じた時刻と、接点を観測したオブジェクトＡ、Ｄの識別子で構成される。
【００７２】
この２つのオブジェクトＡ、Ｄと、場所Ｌに係るオブジェクトＬの関係について、ノードとリンクを用いると、図８（ａ）に示すようなグラフで表される。また、２つのオブジェクトＡ、Ｄの接点が生じた時刻は、図８（ｂ）に示すように、年月日と時分からなるリスト形式で表される。この接点情報のリストでは、オブジェクトＡとオブジェクトＤの接点は概ね１５：００において１週間毎に１回生じ、接点を生じた後に１時間継続して１分に１回の接点が生じている。
【００７３】
次に、前記信号生成部３２は、図８（ｃ）に示すように、オブジェクトＡ、Ｄの接点情報に基づいて、２つのオブジェクトＡ、Ｄの接点が生じた時刻に対応して時間波形（ガウス関数）からなる信号を生成する。本実施例では、複数の時間波形からなる信号が互いに重なっているため、前記信号生成部３２は、それら複数の時間波形からなる信号を足し合わせた一つの時間波形からなる信号を生成する。これにより１週間ごとに１分に１回の接点により発生した信号は足し合わされ１つの信号となり、１週間に１回の信号が発生したとみなされる。
【００７４】
次に、前記周期性評価部３３は、図８（ｄ）に示すように、信号生成部３２により生成された信号の時間波形（信号生成部３２により足し合わした時間波形）をフーリエ変換等により周波数軸上のスペクトルに変換し、周波数軸上でスペクトルの集中する周波数を信号の発生周期として評価する。本実施例では、概ね１／１６８[１／ｈｏｕｒ]  の位置にスペクトルが集中しているので、１／１６８[１／ｈｏｕｒ] を信号の発生周期として評価する。
【００７５】
次に、前記信頼性評価部３４は、周期性評価部３３により評価された信号の発生周期の継続性を２つのオブジェクトの間の信頼性として評価する。
【００７６】
この信頼性の評価方法の第１の例として、信号の発生周期が継続した期間を信頼性の評価結果とする方法が挙げられる。本実施例では、１１月１５日〜１１月２９日の２週間継続したので、３３６[ｈｏｕｒ]を信頼性の評価結果とする。
【００７７】
また、この信頼性の評価方法の第２の例として、周波数軸上のスペクトル成分のエネルギー密度を信頼性の評価結果とする方法が挙げられる。本実施例では、１１月１５日〜１１月２２日、１１月２２日〜１１月２９日の２週間分、１／１６８のスペクトル成分が発生したので、これに相当するスペクトル成分のエネルギー密度を信頼性の評価結果とする。
【００７８】
次に、前記リンク登録部３５は、接点観測部３１により接点が観測された２つのオブジェクトＡ、Ｄに関して、それらオブジェクトＡ、Ｄをノードとして、その間にリンクが存在するとみなして、ノードとリンクをグラフＤＢ２０に登録する。また、リンク登録部３５は、信頼性評価部３４により評価された２つのオブジェクトＡ、Ｄの間の信頼性をリンクの信頼性として付与する。なお、本実施例では、リンクの信頼性の付与に際して、所定のルールにより他の数値（５、５０、１０００）に変換したものを付与している。
【００７９】
而して、前記接点観測部３１により接点が観測された２つのオブジェクトに関して、順次、リンク登録部３５によりノードとリンクを登録していくと、図９に示すように、ノードとリンクが互いに関係するもの同士でネットワーク状に接続されるとともに、各リンクに信頼性（５、５０、１０００）が付与された関係性グラフが構築される。
【００８０】
次に、リンク予測装置４０において、グラフＤＢ２０に記憶されている関係性グラフに関して、各リンクに付与された信頼性に基づいてリンクの予測を行う。例えば、人物Ａが、将来、直接接続していないＸ、Ｙ（Ｘ、Ｙは場所、商品あるいは人物）のいずれと接点を生じるか、すなわち直接のリンクを生じるかを予測する。ＡとＸの間の共通のノードはＣ、ＡとＹの間の共通のノードはＤであり、共通のノードの個数は同じ１つである。ここで、リンクの信頼性の数値を考慮して、リンクの信頼性の数値が一定以下（例えば、１０以下）のリンクは無視することとすると、ＡとＸの間の共通のノードは存在しないので、Ａが接点を生じるのは共通のノードの存在しないＸよりも、共通ノードが存在するＹの可能性が高いと予測される。
【００８１】
以上、図面を参照して本発明の実施形態を説明したが、本発明は、図示した実施形態のものに限定されない。図示された実施形態に対して、本発明と同一の範囲内において、あるいは均等の範囲内において、種々の修正や変形を加えることが可能である。
【符号の説明】
【００８２】
１・・・本システム
１０・・・行動ログＤＢ
２０・・・グラフＤＢ
３０・・・リンク信頼性評価装置
３１・・・接点観測部
３２・・・信号生成部
３３・・・周期性評価部
３４・・・信頼性評価部
３５・・・リンク登録部
４０・・・リンク予測装置
２・・・情報端末装置
【図１】
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【図２】
0006633911.tif 000003
【図３】
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【図４】
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【図５】
0006633911.tif 000006
【図６】
0006633911.tif 000007
【図７】
0006633911.tif 000008
【図８】
0006633911.tif 000009
【図９】
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