(57)【要約】【課題】  リコメンダシステムにおいて、関心のある分野の共同体の中から専門家または権威を識別するための方法を提供する。【解決手段】  リコメンダシステムにおいてユーザの共同体の中から専門家を識別するための方法は、まず、共同体の中のユーザによって提供される特定の分野におけるアイテムを識別する。識別されたアイテムごとに、共同体の中のどのユーザが識別されたアイテムに働きかけたのかを判定し、識別された文書に働きかけたユーザのだれが特定の分野における他の関連するアイテムを認識しているのかを判定し、それらのユーザを特定の分野でのハブ専門家として定義する。さらに、どの識別されたアイテムが所定数のハブ専門家によって働きかけられたのかを判定し、それらのアイテムを権威のあるアイテムとして定義することを含む。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
リコメンダシステムにおいてユーザの共同体の中から専門家を識別するための方法であって、
共同体の中のユーザによって提供される特定の分野におけるアイテムを識別し、
識別されたアイテムごとに、共同体の中のどのユーザが識別されたアイテムに働きかけたのかを判定し、識別された文書に働きかけたユーザのだれが特定の分野における他の関連するアイテムを認識しているのかを判定し、それらのユーザを特定の分野でのハブ専門家として定義し、
どの識別されたアイテムが所定数のハブ専門家によって働きかけられたのかを判定し、
それらのアイテムを権威のあるアイテムとして定義すること、
を含む、方法。
【請求項２】
アイテムに働きかけることが、アイテムを読むこと、アイテムをレビューすること、アイテムに関してコメントすること、及びアイテムを推薦することのいずれか１つを含む、請求項１の方法。
【請求項３】
アイテムを推薦することが、数値の格付けとコメントを提出することを含む、請求項２の方法。
【請求項４】
前記判定が、
要素Ｍijが、ノードｉからノードｊへの弧がある場合にだけゼロでない、接続性行列Ｍを定義し、
所与のノードｉについて、ａiが「権威」値であり、ｈiが「ハブ」値であり、このとき、
【数１】
2005174346.tif 000004
であって、その解がそれぞれＭ´Ｍ＿とＭＭ´という主要固有ベクトルであり、
ベクトルａ＝［ａ1，ａ2，．．．ａn］´とｈ＝［ｈi，ｈ2，．．．ｈn］´と定義すると、ａ＝Ｍ´ｈ＝Ｍ´Ｍａ及びｈ＝Ｍａ＝ＭＭ´ｈであることと、
を含む、請求項１の方法。
【請求項５】
ノードｉが権威のあるアイテムを表し、ノードｊがハブ専門家を表し、
ａが権威のあるアイテムの権威値を表し、ｈがハブ専門家のハブ値を表す、請求項４の方法。
【請求項６】
ノードｉからノードｊに弧がある場合にだけ、Ｍijが１である、請求項４の方法。
【請求項７】
ｍａｘが考えられる最大の格付けを示し、ｒｉｊがアイテムｊについてのユーザｉの格付けを示し、Ｒｊがこれまでのアイテムｊの平均格付けを示すとき、Ｍijがｍａｘ−｜ｒｉｊ−Ｒｊ｜である、請求項５の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概してリコメンダシステムに関し、さらに詳細にはユーザアクティビティに基づいた専門知識マッピングを利用するリコメンダシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
リコメンダシステムは、通常、ユーザの明確化された嗜好及び関心に基づいてユーザにリコメンデーション（推薦情報）を提供する。Ｆｉｒｅｆｌｙ及びＧｒｏｕｐＬｅｎｓなどの初期のリコメンダシステムは映画、レストラン、ニュースグループ記事及び音楽のパーソナライズされた（個人に合わせた）リコメンデーションをインターネットの閲覧者に提供していた。通常これらの初期のシステムは統計的なアルゴリズムを使用し、文献の中でいわゆる自動協調フィルタリング（ＡＣＦ：automated collaborative filtering）と呼ばれるフィルタリングを実行する。基本的には、アルゴリズムは関心のある任意の領域またはジャンルの中で類似した嗜好を持つ人々のグループを識別することを学習する。その結果、リコメンダシステムは、あるアイテムが、他者が該アイテムをどの程度評価したのかに基づいてユーザにどの程度アピールするのかを予測し、パーソナライズされたリコメンデーションを提供できる。ユーザが評価するアイテムが多いほど、システムはそのリコメンデーションをよくパーソナライズできるようになるであろう。リコメンデーションは、通常、ユーザによって手入力される数値の格付けから構成されているが、それらはユーザの行動様式（例えば、文書を読むのに費やす時間、文書の印刷、保存または削除などのアクション）からも推論できる。リコメンダシステムは、ユーザがそのユーザ自身によって及び他のユーザによって選ばれる他のアイテムに類似するアイテムを好むであろうことが前提となっている。
【０００３】
製品の機能性として新たに登場するカテゴリはスキルマイニング（skill mining）である。スキルマイニングは、ユーザの技能（スキル）と専門性を彼らが作成する文書（レポート、Ｅメールまたはディスカッションデータベースの投稿など）の観察に基づいてシステムに自動的に識別させる。この情報によりシステムは、参考文献に加えて知識の豊富な同僚へのポインタにより、ユーザの情報に対する要求を達成させ、システムの情報検索機能及び知識管理機能を補強するために使用される。スキルマイニングのための現在のシステムには重要な欠点がある。それらは、個々人が作成する情報に基づいており、ある人物がある分野においてどの程度「権威がある（authoritative）」のかを評価するための集合的な手段を使用していないのである。しかしながら、近年になって、通常ハイパーリンクあるいは共引用されている文書間のつながりについて精査することにより、ページのまたは著者の「権威」レベルの評価を試みるいくつかのアルゴリズムが提案されてきた。アルゴリズムのこのカテゴリはそのリソースが多く「使用される」あるいは参照されるほど、より権威があるという所見に基づいている。このようなアルゴリズムのカテゴリの一例が、ＨＩＴＳ（Ｋｌｅｉｎｂｅｒｇ、Ｊ．Ｍ．、「ハイパーリンク環境における信頼できる情報源（Ａｕｔｈｏｒｉｔａｔｉｖｅ  Ｓｏｕｒｃｅｓ  ｉｎ  ａ  Ｈｙｐｅｒｌｉｎｋｅｄ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ）」、ＩＢＭ研究レポートＲＪ１００７６、１９９７年５月、１ページから３３ページ）である。
【０００４】
ゼロックス社のシステムであるＫｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｐｕｍｐ（ＴＭ）は、最初にユーザが自らの関心とそれらの関心のある分野における「専門家」を識別できるようにすることにより共同体（コミュニティ）ベースのリコメンデーションを提供する。Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｐｕｍｐは、次にそれらの嗜好に基づいて関連情報をユーザに推薦することができる。これは、彼らの関心と熟練した共同体を含むユーザのプロファイルを作成するためにネットワークトラフィックを監視することで達成され、これにより共同体の定義を精緻化する。多くのユーザにとって、専門家によって勧められるアイテムは非専門家によって勧められるアイテムより重要視される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、関心のある共同体の中で専門家を識別することは必ずしも容易ではない。必要とされるのは、リコメンダシステムにおいて専門家または権威を識別するための方法である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のシステム及び方法は、専門家（エキスパート）を識別するためにリコメンダシステムにおいてユーザアクティビティ（活動）を分析する。権威がある専門家とハブ専門家の二種類の専門家が識別されてよい。権威のある専門家は、特定の分野に十分につながりがある共同体内の多数のユーザによって働きかけられる特定の分野におけるアイテムまたは文書を作成するユーザのことである。ハブ専門家とは、特定の分野の中の重要なアイテムまたは文書を認識し、権威のある専門家により作成されるアイテムまたは文書を使用し、作業し、あるいは働きかけるユーザである。システム及び方法は権威のあるアイテム（例えば文書）も識別する。権威のあるアイテムまたは文書は、特定の分野に十分にコネクションがある共同体内の多数のユーザ（つまりハブ専門家）によって働きかけられるものである。
【０００７】
本発明の一態様によれば、リコメンダシステムにおいてユーザの共同体の中の専門家を識別するための方法は、該共同体の中の特定の分野においてユーザによって提供されるアイテムを識別することを含む。識別されたアイテムごとに、前記方法は、共同体の中のどのユーザが識別されたアイテムに働きかけたのかを判定する。次に、識別された文書に働きかけたユーザの内のだれが特定の分野における他の関連アイテムを知っているかを判定する。これらのユーザは特定の分野においてハブ専門家として定義される。前記方法は、次にどの識別されたアイテムが所定数のハブ専門家によって働きかけられたのかを突き止め、それらのアイテムを権威のあるアイテムとして定義する。ハブ専門家のリストは、次に権威のある文書と関連付けられることができる。
【０００８】
ユーザは多くの異なるやり方でアイテムに働きかけうる。例えば、アイテムに働きかけることは該アイテムを読むこと、該アイテムをレビュー（批評・検討）すること、該アイテムにコメントすること、あるいは該アイテムを推薦することを含んでよい。例えばあるアイテムを推薦することは、数値格付けを提出（システムに送信）すること、あるいは数値格付け及びコメントを提出することを含んでよい。
【０００９】
本発明の別の態様によれば、リコメンダシステムにおいてユーザの共同体の中から専門家を識別するための方法は、該共同体の中のユーザによって作成されるある特定の分野におけるアイテムを識別することを含む。識別されたアイテムごとに、前記方法は、共同体の中のどのユーザが識別されたアイテムに働きかけたのかを判定し、識別された文書に働きかけたユーザのだれが特定の分野における他の関連アイテムを知っているのかを判定し、それらのユーザを特定の分野におけるハブ専門家として定義する。次に識別されたアイテムを作成するどのユーザが彼らの識別されたアイテムに対して所定数のハブ専門家から働きかけられたかを判定し、それらのユーザを権威のある専門家として定義する。ハブ専門家のリストは、権威のあるエキスパートと関連付けられることができる。
【００１０】
方法及びシステムは、ユーザアクティビティが特定の分野における各ユーザの関心と専門知識のモデルを引き出すために使用される、おそらく複数の組織単位にわたって分散しているだろうユーザグループの関心／専門知識のモデルを提示する。ＨＩＴＳアルゴリズムはリコメンダシステムにおいてユーザとアイテム（または文書）の両方に適用されてよい。方法及びシステムは権威のある専門家とハブ専門家を区別できる。つまり、権威のある専門家は、特定の分野において十分にコネクションがある多くの他のユーザ（たとえ特定の分野で直接的にコンテンツを作成しなくても関連情報を認識しているユーザ）によって「働きかけられる」関連文書を作成するユーザである。前記方法は、「ハブ専門家」のリスト、つまり彼らの積極的な貢献が権威のある専門家の貢献に及ばないとしても分野内で関連知識を知っていると見なすことのできる人々のリストを、組織内の人々によってレビューされる特定の分野の文書に対して関連付けるために使用されることができる。また、前記方法は権威のある専門家のリスト、つまり特定の分野において専門家と見なすことのできる人々のリストを、組織内の人々によりレビューされる特定の分野の文書に関連付けるために使用されることもできる。
【００１１】
システム及び方法は、暗黙のリンクにほぼ相当する文書上で実行されるアクティビティのレベルまで文書を明示的に参照する行為と同等のものに基づいている。実際に、ある特定のトピックについて書かれた文書が、その文書の分野において非常に権威のある（専門家である）多数の人物により「働きかけられる」ことは、その文書の価値をよく表していると想像できる。さらに、システム及び方法は権威のある専門家とハブ専門家を、彼らの行動様式に従い、区別することが可能であり、前者は、特定の分野に十分なコネクションがある（たとえ特定の分野で直接的にコンテンツを作成しないとしても関連情報を知っている）多くの他の人々によって「働きかけられる」関連文書を作成する人々のことである。定義は循環的であり、優れたハブ専門家は権威のある専門家により行われた作業（文書）を認識し、使用している人のことであり、非常に権威のある専門家とはその活動（文書）が他者によって十分に使用される専門家である。
【００１２】
システム及び方法は、人物が文書とは異なり、本質的に複数の話題を持っている（ｍｕｌｔｉ−ｔｏｐｉｃ）ことも考慮に入れる。この態様をサポートするために、方法は同じ領域または分野（例えば「ユビキタスコンピューティング」、「無線技術」等）に属する文書の集合に適用されてよい。提案されている方法を文書の集合に対して適用することによって、権威のある専門家の観点で、及びハブ専門家の観点で、誰が分野に対する貢献者であるかを知ることができる。人々が文書に対して「作業する」方法はさまざまである。リコメンダシステムのケースでは、前記方法は、文書をレビューし、コメントするアクティビティが専門知識の基準を引き出すためにどのように使用できるのかを考慮するものである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明により、リコメンダシステムにおいて、関心のある共同体の中から専門家または権威を識別することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
リコメンダシステムは組織内で知識を共用するために有効である。リコメンダシステムは、情報に注釈を付けるメカニズム、共同体の中での関連した評価の共有と、集中的および偶発的な情報の発見の両方に対するサポートを迅速にする、などの役立つ機能を提供し、社会的ネットワークを発達させる。本発明のシステム及び方法は任意のリコメンダシステムとともに使用できる。あくまで例示的な目的のために、特定のリコメンダシステム、つまりＫｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｐｕｍｐ（ＴＭ）を参照して以下の説明を行う。Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｐｕｍｐ（ＫＰ）（ＴＭ）は、ウェブベースの共用型ブックマークと、各ユーザに合わせて編集したリコメンデーションを提供するために協調フィルタリングを使用するリコメンダシステムのことである。それにより、ユーザはＵＲＬを、アップロードを介してローカルファイルを、またはテキストを提出できる。リコメンデーションは、ユーザによる１つまたは複数の共同体へのアイテムの分類とともに、格付けと、任意のコメントから構成されている。一方、Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｐｕｍｐ（ＴＭ）は、各々のユーザに対してそのユーザが属する共同体ごとパーソナライズされたリコメンデーションのセットを処理する。それぞれの推薦されるアイテムは該アイテムへのリンク、該ユーザへの予測スコア、それをレビューしたユーザおよび彼らのコメントにリンクするユーザの名前のリストから構成される。これらの最後の構成要素、つまりレビューア（レビューしたユーザ）の名前とコメントは、職場（work place）リコメンダシステムの可能性を引き出すものである。Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｐｕｍｐ（ＴＭ）のようなシステムは、一方で自身の評判を築くための方法をユーザに与えるだけではなく、ユーザが自分達の共同体で誰が活動的で、知識が豊富であるのかを追跡調査できるようにする。さらに、勧められるアイテムの周辺でのコメントは、情報を知識に変えるという意味において、そのアイテムの価値を高める。
【００１５】
リコメンダシステムにおけるユーザの行動は大まかに以下の３つのカテゴリに分類できる。（１）システム内で積極的に新しい情報を提出し、導入するユーザ。通常これらのユーザは特定の分野をよく知っていて、その中で進行中の関連する活動を認識している。これらの人々はシステムに対する積極的な態度で特徴付けられる。（２）リコメンデーションの恩恵を受けるユーザ。彼らは、自身の判断を提供できるが、新しい情報についてそれほど知らない。ある意味ではこれらのユーザはある話題について学習している最中である。これらの人々はシステムに対するやや積極的な態度で特徴付けられる。システムを時々利用するだけのユーザ（カジュアルユーザ）もこのカテゴリに該当する。（３）リコメンデーションから恩恵を受けるが、通常新しい情報や既存のものに関するコメント及びフィードバックを導入しないユーザ。これらの人々はシステムに対する受け身な態度で特徴付けられる。
【００１６】
非常に積極的、あるいはやや積極的であることは、ある人がある分野において専門家であることを自動的に意味するものではない。人々は、まったく価値のない多数のリコメンデーションを提出することがあるであろう。これは、ほとんど関連する価値がないリコメンデーションを多数提出する人々がいる公共のフォーラムで観察できる現象である。リコメンデーションを価値あるものにするのは、システムの他のユーザにとっての有用性である。ここで説明している方法を使用すると、ある分野で、すでにその分野の専門知識の大まかな基準となっている情報を作成する人たちが捕捉されるだけではなく、作成される情報がシステムの他の人たちによって使用されるかどうかをも探知する。さらに、専門家や有意義な情報の定義が再帰的であるとき、前記方法はその関係者の品質価値を補強する。つまり１つの情報は、それが有意義な情報を区別できる人々によって使用される場合に、より高い専門知識の人物により提出されたものと定義され、逆もまたしかりである。
【００１７】
ＨＩＴＳアルゴリズムが本発明の方法で使用されてよい。ＨＩＴＳアルゴリズムはハブと権威という考え方を導入する。ハブは高品質の「アイテム」にリンクする「アイテム」である。権威はそれらの高品質な「アイテム」である。元来、ＨＩＴＳはウェブで機能することが意図されており、この場合ハブの一例は、ｙａｈｏｏ．ｃｏｍでのディレクトリのリストであり、権威の一例はｃｎｎ．ｃｏｍであろう。ＨＩＴＳは、ノード（節点）がウェブページを表す有向グラフとして機能する。接続性行列Ｍは、ノード間の関係性を指定する。つまり要素Ｍijは、ノードｉからノードｊへ弧がある場合に限りゼロでない。所与のノードｉにおいて、ａiとｈiをそれぞれ「権威」値と「ハブ」値とする。これらの値はゼロ以上の実数であり、以下の解釈を有する。大きなハブ値は、そのアイテム（元々はウェブページ）が権威である多くのアイテムにリンクしていることを示す。大きな権威値は、そのアイテム（元はウェブページ）が多くの優れたハブによってリンクされていることを示す。これにより以下の２つの式が導かれる。
【００１８】
【数１】
2005174346.tif 000003
【００１９】
その解はそれぞれ主要固有ベクトルＭ´Ｍ＿およびＭＭ´である。ベクトルａ＝［ａ1，ａ2，．．．ａn］´及びｈ＝［ｈi，ｈ2，．．．ｈn］´を定義することにより、以下の形で前記式を表すことが可能である。
ａ＝Ｍ´ｈ＝Ｍ´Ｍａ，ｈ＝Ｍａ＝ＭＭ´ｈ
ａとｈについて任意の値（通常は単位ベクトル）で始まる反復解を求めることが可能であるとともに効果的であり、ａとｈはＭＭ´の主要固有ベクトルに収束することが証明される。
【００２０】
ＨＩＴＳアルゴリズムは、どのユーザがハブ専門家である可能性があり、どのユーザが権威エキスパートであるのかを突き止めるためにリコメンダシステムに適用することができる。図１は、リコメンダシステムに提出される文書のレビューから専門知識を探し出す（マイニング：mining）ためのシステム機能アーキテクチャのブロック図である。ユーザは格付けを与えることにより文書を消費する。文書は、興味深い提出を評価する人たちに多く消費されるほど、その文書の価値は増す。貴重な文書を消費する人ほど、彼らはその分野での関連文書をより認識している（ハブである）。
【００２１】
リコメンダシステムでのユーザのアクティビティを分析することによって、ユーザの専門知識のモデルを計算するための２つの方法を以下に説明する。この方法では「権威」と「ハブユーザ」という概念の循環的定義と、「権威のあるユーザ／専門家」「ハブユーザ／エキスパート」と「権威のある文書」／「ハブユーザ／文書」概念という２つの変形を用いるＨＩＴＳアルゴリズムを利用することができる。これらのそれぞれについて、ＨＩＴＳアルゴリズムを適用するために、リコメンダシステムの各共同体におけるユーザの活動の観察からどのようにして有向グラフを構築するのかを説明する。「専門知識マイニング」の問題は多くの組織において重要な問題である。ここで提案する方法はリコメンダシステムの使用データに対するアクセスを必要とするにすぎない。
【００２２】
図１を参照すると、リコメンダシステム１００は、ユーザ１２によって提出されるアイテム１０を記憶するためのメモリを有する。アイテム１０は、リコメンダシステム１００に登録している他のユーザ１４に提供されてよい。ユーザ１４は提出されたアイテム１０をレビューし、格付けまたはリコメンデーションを提供する。リコメンデーションシステム１００は関心のある単一の共同体１６または関心のある複数の共同体１６を含んでよい。関心のある共同体は、システムに対して、あるユーザたちにとって重要な特定の主題に関するアイテムのグループを表す。例えば、リコメンダシステム１６は、カテゴリ「デジタルライブラリ」に対して関心のある共同体、及び「ＷＷＷインフラストラクチャ」に対して関心のある別の共同体を含んでよい。
【００２３】
第１の方法においては、ユーザ２０だけがハブであり、文書３０だけが権威である。第１の方法は、どのユーザがハブ専門家としての資格があるか、及びリコメンダシステム１００に提出されるどのアイテム（文書）が権威のある文書としての資格があるかを判定する。第１の方法においては、ＨＩＴＳアルゴリズムのために利用されるグラフは（図１に示されているように）無向二分グラフである。ノードはユーザ２０と文書３０を表しているが、エッジ（ノード２０からノード３０を結ぶ矢印）は格付け活動を示している。ユーザノードはハブ値のみを有し、文書ノードは権威値のみを有している。ユーザが文書に関して行うアクティビティ（つまり文書を提案する／提出する、あるいは誰か他の人によって提出された文書を評価する等）の種類の間で付けられる区別はない。ハブ値が人々に与える直観的な解釈は、関連する文書に対するアクティビティにより評価される、主題におけるそれらの人々（ユーザ）の専門知識である。
【００２４】
接続性行列Ｍは、ユーザｉが文書ｊに関してアクティビティを実施した場合はＭijを１に設定し、それ以外の場合は０を設定することにより構築される。ユーザの総数は文書の総数とは異なっていることがほとんどであるため、結果として生じる行列は、元のアルゴリズムでの場合のように二次式ではない。即ち、
ａ＝Ｍ´ｈ＝Ｍ´Ｍａ，ｈ＝Ｍａ＝ＭＭ´ｈ
は、元のＨＩＴＳアルゴリズムでの場合と同様に機能する。結果として生じるベクトルａとｈは、文書の権威値とユーザのハブ値を表す。
【００２５】
第２の方法は、どのユーザがハブ専門家としての資格があるか、及びリコメンダシステム１００に文書を提出するどのユーザが権威のある専門家としての資格があるかを判定する。専門家とは、興味のある提出物を区別することができる多くの人々によってレビューされる情報を提出する人々のことである。他者によって考慮されない文書を提出する人々は専門知識が少ないとして評価される。この方法では、私たちはユーザが文書に対して実行するアクティビティを区別する。システムに文書を提出するユーザは、それらを評価するユーザとは別の役割を担っている。ここでは、権威値とハブ値の両方ともがユーザに与えられる。ＨＩＴＳアルゴリズムが適用されるグラフは以下のように構築される。ノードはリコメンダシステム１００のユーザを表している。ユーザＡがユーザＢによってレビューされる文書を発表するときに、二人のユーザＢとＡの間に弧が作成される。直観的にこのリンクは、ＢがＡにより提出される文書の関連情報を知っていることを意味する。これは、元のＨＩＴＳアルゴリズムにおけるあるウェブページから別のウェブページへのリンクと同等である。この第２の方法は、Ａ（ユーザ４０）の権威レベルを、彼が提出する文書の関連性によって評価し、Ｂ（ユーザ２０）のハブレベルを権威のある人たちによって発表される文書を認識する能力によって評価する。いったんグラフが構築されると、前述したような元のＨＩＴＳアルゴリズムがそれに適用できる。結果として、文書を発表したユーザが権威値ごとに並べ替えられたリスト、及び文書をレビューしたユーザがハブ値ごとに並べ替えられたリストが生成される。ユーザのランキングは基準により異なる。つまり彼らのアクティビティレベル（発表物またはレビュー）及び人々が彼らに対して持つ「信頼」度（つまり、ユーザが、ユーザＡにより発表される文書が、概して興味深い文書であることを知っている可能性がある）である。
【００２６】
単にユーザと文書／ユーザとユーザの間にリンクを追加する代わりに、ユーザの実際の格付けを取り入れることが望ましい。これは、いくつかの方法で達成することができる。方法１の場合、Ｍijを１ではなく、ｍａｘ−｜ｒｉｊ−Ｒｊ｜に設定する。ここでは、ｍａｘは考えられる最大の格付け（例えばＫｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｐｕｍｐ（ＴＭ）では５）を示し、ｒｉｊは文書ｊについてのユーザｉの格付けを示し、Ｒｊはこれまでの文書ｊの平均格付けを示している。この変形は、ユーザが、そのユーザが平均格付けに同意する場合、さらに高い専門知識を持つ可能性があるという事実を反映している。方法２の場合、グラフの構築において、ユーザＢとＡの間の弧は、現在の文書についてのＡとＢの格付けが、例えば所定量を超えて異ならないなど同一の範囲内にある場合にだけ追加される。
【００２７】
提示された方法は任意のリコメンダシステムに適用でき、専門家の探知、文書の平均専門性の格付け、専門家情報のリコメンデーション式への組み込み等を含むことによって、リコメンダシステムはその機能性の範囲を拡大する。
【００２８】
ここに説明した方法は、フランス、グルノーブルにあるゼロックス欧州研究センタ（Ｘｅｒｏｘ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｃｅｎｔｒｅ  Ｅｕｒｏｐｅ）にて、Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｐｕｍｐソフトウェアを導入した既存のシステムにおいて、ＫＰシステムから生じるリアルデータを使用して実現され、試験されてきた。方法１の実装は、ＪＤＢＣを通してＫＰデータベースにアクセスするＪａｖａ（登録商標）パッケージから構成される。具体的には、ユーザ、文書、共同体、及びレビューのテーブルが使用された。実装は反復して行われる。つまり、最終的な結果を得るためデフォルトでは２５回反復される。「デジタルライブラリ」共同体のための結果の一例は以下のとおりである。最もアクティブなユーザ「Ｃｈｉｄｌｏｖｓｋｉｉ」が１．８７というハブ値で四位に終わった一方、専門家は、２．２９というハブ値を有する「Ｃｈｅｖａｌｉｅｒ」である。「ＷＷＷインフラストラクチャ」共同体では、他の誰にも優って「Ｃｈｅｖａｌｉｅｒ」は１４．３８というハブ値で専門家ユーザとなっているが、最もアクティブなユーザ「Ｍｅｕｎｉｅｒ」はたった０．５９というハブ値で、下位セクション（１未満の値）であった。
【００２９】
本発明は、特定の実施形態に関して説明されてきた。図面とともに本明細書を読み、理解する者には変型及び改変が思い浮かぶであろう。本実施形態は例に過ぎず、当業者により請求項が包含を意図する教示内容から、多様な改変、変型、変形、または改善策が行われてよい。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】リコメンダシステムに提出される文書のレビューから専門家を探し出す（ｍｉｎｉｎｇ）ためのシステム機能アーキテクチャのブロック図である。
【符号の説明】
【００３１】
１０  アイテム
１２  ユーザ
１４  ユーザ
１６  関心のある共同体
２０  ハブ専門家
３０  権威ある文書
４０  権威ある人
１００  リコメンダシステム
【図１】
2005174346.tif 000005