(57)【要約】【課題】結託に対して新規な方法にて対処することによって、信用性の高い評判情報を得る。【解決手段】評価者の端末から受理した評価情報を評価情報記録手段１９に記録する評価情報入力手段１０と、コミュニティの参加者をノードとして評価者による被評価者に対する評価情報の存在を有向辺にてつなぐ有向グラフに基づき被評価者を始点として評価者を終点とする評価経路を評価情報記録手段１９にて探索する評価経路探索手段１２と、評価経路の探索結果に応じて評価情報の結託度を算出し、この結託度と評価情報とに基づき被評価者の評判情報を計算する評判情報計算手段１３と、評判情報が記録された評判情報記録手段２０から評判情報を出力する評判情報出力手段１８とを有する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークによって形成されるコミュニティの参加者で、評価を行うコミュニティの参加者である評価者と評価を受けるコミュニティの参加者である被評価者とに対して、評価者により得られた被評価者の評価情報を集計して前記被評価者の評判情報を計算する評判情報計算装置において、
前記評価者の端末から受理した評価情報を評価情報記録手段に記録する評価情報入力手段と、
前記コミュニティの参加者をノードとして前記評価者による被評価者に対する評価情報の存在を有向辺にてつなぐ有向グラフに基づき前記被評価者を始点として前記評価者を終点とする評価経路を前記評価情報記録手段にて探索する評価経路探索手段と、
前記評価経路の探索結果に応じて評価情報の結託度を算出し、この結託度と評価情報とに基づき前記被評価者の評判情報を計算する評判情報計算手段と、
前記評判情報が記録された評判情報記録手段から評判情報を出力する評判情報出力手段と、
を備えることを特徴とする評判情報計算装置。
【請求項２】
前記請求項１に記載の評判情報計算装置において、前記評価経路探索手段は、前記評価者及び被評価者を行及び列に分け有向辺の有無を要素に対応させた行列を構成し，この行列の累乗を採ることによって評価経路を特定することを特徴とする評判情報計算装置。
【請求項３】
前記請求項１に記載の評判情報計算装置において、前記評価経路探索手段は、
前記評価経路を構成する有向辺のつながりによって被評価者から評価者への評価経路の長さを取得する評価経路長取得手段を有し、前記評判情報計算手段は、この評価経路長取得手段により得られた評価経路の長さに対応する結託度を得ることを特徴とする評判情報計算装置。
【請求項４】
前記請求項１又は３に記載の評判情報計算装置において、前記評価経路探索手段は、同一の被評価者から同一の評価者への異なる評価経路の数を取得する評価経路数取得手段を有し、前記評判情報計算手段は、この評価経路数取得手段により得られた評価経路の数に対応する結託度を得ることを特徴とする評判情報計算装置。
【請求項５】
請求項１，３、又は４に記載の評判情報計算装置において、前記評判情報計算手段は、評価経路の長さによって重み付けがされた評価経路の数を積算することにより結託度を得る結託度演算手段を有することを特徴とする評判情報計算装置。
【請求項６】
請求項１，３、４又は５に記載の評判情報計算装置において、前記評判情報計算手段は、被評価者の評価値を結託度にて補正する評価値補正手段と、この評価値補正手段にて補正した評価値を被評価者が受けた評価の数に応じて積算する評判値演算手段とを有することを特徴とする評判情報計算装置。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれかに記載の評判情報計算装置としてコンピュータを機能させるプログラム。
【請求項８】
請求項７に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネット上で商取引や情報交換を行なうコミュニティにおいて、コミュニティ参加者をお互いに評価し、参加者のコミュニティにおける評判を計算する装置、プログラム及び記録媒体に係り、特に、結託した複数の参加者がお互いに不正に良い評価をすることにより、参加者の評判を実体なく高くすることを防止する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットヘの常時接続環境が普及しており、このためインターネットへの参加者がコミュニティを形成し、インターネット上での商取引や情報交換が急速に普及している。ここで、インターネット上での商取引は、例えばヤフーオークションやeBay（www．ebay. com）に代表される取引システムがあり、図１４にて示すように簡略図示される。すなわち、図１４のように、例えば参加者Ａ〜Ｅからなるインターネット１上のコミュニティにあって、マーケット２には買情報ＢＩ及び売情報ＳＩが持ち寄られ、契約成立によって支払いである買手続きＢＰ及び発送である売手続きＳＰが行われる。この図１４では、参加者Ｂを買主とし参加者Ｄを売主として、売り買いの取引が行われることになる。
【０００３】
この場合、インターネット上での商取引は、一般に対面での取引とは異なり、取引相手が見えないので、買主が商品の代金を持ち逃げ、あるいは、売主が商品の配送を怠るといった様々な不正が起こりやすい。このような不正を軽減するため、取引終了後にお互いの行為に対する「良い」「悪い」等の評価情報を入力し、これらの情報を集計して公開する評判システム（Reputation System）機構が利用者に提供される。図１４では、参加者Ｂを評価者、参加者Ｄを被評価者として、評価者Ｂから被評価者Ｄの評価が評判システムに送られる。
【０００４】
ところが、このような単純な評判システムにおいては、現実には一人の参加者が多数の架空の参加者のアカウントを作成し、ある特定の参加者との架空の取引を行って実体のない「良い」評価を入力することにより、一人の参加者の評判を不正に高めるという架空に結託した攻撃が可能である。また、架空のアカウントを作成しなくとも、一部の参加者同士が実際に結託して互いに「良い」評価を入力することにより、結託した参加者の評価を不正に高めるといった攻撃も存在する。
【０００５】
そこで、このような結託による不正行為を軽減するため、非特許文献１においては、参加者の評価に基づいてクラスタリング分析を行なうことで、同様の評価を行なう人をグルーピングし、同じクラスタに属する人の評価を重みづけることにより、結託した場合の評価が正当な参加者からみると別のクラスタに属することとなり、その結果として結託による評判値の影響を軽くするという方法が提案されている。
【非特許文献１】Immunizing Online Reputation Reporting Systems Against Unfair Ratings and Discriminatory Behavior ,ACM Conference on Electronic Commerce，２０００ : Dellarocas ; Sloan School Management
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記のような非特許文献１に見られるシステムでは、初期のユーザにとっては、自分自身による評価情報の入力が少ないために、適切なクラスタに割り当てられず、たまたま結託したグループの一人に良い評価を入力してしまうと、当該ユーザがそのグループにクラスタリングされてしまう可能性がある。
【０００７】
また、グループによるクラスタリングに基づく評判スコアの値は、ある特定の参加者から見た評価値となり、コミュニティ全体のグローバルな評価値ではなくなるため、例えば、評判スコアの値に基づいて、会員料金を割り引いたり、インセンティブを配布したりするという目的にはこの提案方法は使い難い。
【０００８】
すなわち、結託による不正行為に対処するため、非特許文献１に記載のシステムを採ったとしても、不充分なクラスタリングやグローバルでない評価スコアとなっており、信用性の高い評判スコアが得られにくく、結果的に上述の結託に対しては十分なる対処ができていないという問題が発生している。
【０００９】
この発明は、上述の問題を解決するために発明されたもので、結託に対して新規な方法にて対処することによって、信用性の高い評判情報を得る評判情報計算装置、プログラム、記録媒体の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
この発明は、ネットワークによって形成されるコミュニティの参加者で、評価を行うコミュニティの参加者である評価者と評価を受けるコミュニティの参加者である被評価者とに対して、評価者により得られた被評価者の評価情報を集計して前記被評価者の評判情報を計算する評判情報計算装置において、前記評価者の端末から受理した評価情報を評価情報記録手段に記録する評価情報入力手段と、前記コミュニティの参加者をノードとして前記評価者による被評価者に対する評価情報の存在を有向辺にてつなぐ有向グラフに基づき前記被評価者を始点として前記評価者を終点とする評価経路を前記評価情報記録手段にて探索する評価経路探索手段と、前記評価経路の探索結果に応じて評価情報の結託度を算出し、この結託度と評価情報とに基づき前記被評価者の評判情報を計算する評判情報計算手段と、前記評判情報が記録された評判情報記録手段から評判情報を出力する評判情報出力手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
インターネットのコミュニティの参加者をノードとし、参加者の評価が有ることを有向辺として有向グラフを作成し、この有向グラフの被評価者から評価者への評価経路長と評価経路数にて評価者と被評価者との関係から、従来より信用性の高い結託度を得ることができることになり、結果として客観視できて結託に耐性のある評価値が得られ、ひいては信用性の高い評判情報を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照してこの発明の好適な実施形態を説明する。
図１〜図１３は、この発明の一実施形態を示している。図１は、例えば図１４のマーケット２内に置かれたコンピュータシステムであって、この実施形態の評判情報計算装置の全体構成を示すものである。この図１に示すコンピュータシステムは、入力手段が評価情報入力手段１０、出力手段が評判情報出力手段１８、制御装置１１が評価経路探索手段１２及び評判情報計算手段１３、そして記憶手段が評価情報記録手段１９及び評判情報記録手段２０とした構成を図示している。
【００１３】
この場合、この評判情報計算装置の入力としては、前述した参加者あるいは評価者からのリクエストがあるが、評判情報計算装置では、このリクエストが評判情報を出力（取得）するリクエストの場合には、評判情報の出力処理を行うことになり、リクエストが評価者による評価情報の入力について、「良い」評価情報の場合には結託度を算出し評判情報を算出する処理を行うこととなり、「悪い」評価情報の場合には結託度を算出する必要がないので入力があっても何もしない処理となる。
【００１４】
このリクエストについての一部処理を、図２に示すフローチャートにより述べる。図１に示す評判情報計算装置は、参加者の利用者端末からインターネット等の通信手段を使って送信されたリクエストを受理する（ステップ２１）。受理したリクエストが評価者による被評価者に対する評価情報入力の場合（ステップ２２）には、評価情報入力手段１０による評価情報入力処理（ステップ２４）により、評価情報を評価情報記録手段１９に記録する。次いで、評価経路探索手段１２により評価経路探索処理（ステップ２５）を実行し、評価情報記録手段１９に格納された評価情報を利用して、探索結果である評価経路を取得する。この後、評判情報計算手段１３により、得られた評価経路を利用して評判情報計算処理（ステップ２６）を実行することにより評判情報を計算し、算出された評判値を評判情報記録手段２０に格納する。
【００１５】
一方、受理したリクエストが参加者（被評価者）に対する評判情報の取得要求の場合には、評判情報出力手段１８により、リクエストによって指定されたユーザＩＤ（被評価者ＩＤ）の評判情報を評判情報記録手段２０から検索して出力する（ステップ２３）。そして、インターネット等の通信手段を使って評判情報を知りたい参加者の利用者端末に評判情報を送信する。
【００１６】
図１に戻り、ブロック構成の詳細について述べる。図１において、評価情報入力手段１０は、評価者の利用者端末から入力されたコミュニティの参加者（被評価者）に対する評価情報を、インターネット等の通信手段を経由して受け付け、評価情報記録手段１９に記録するものである。この場合、評価情報は、＜評価者ＩＤ、被評価者ＩＤ，評価値＞の組で構成される。ここで、評価者ＩＤは、評価情報を入力した参加者のユーザＩＤであり、被評価者ＩＤは、評価対象となった参加者のユーザＩＤである。評価値は、被評価者ＩＤに対する評価者ＩＤによる評価であり、例えば０より大きく、１以下の範囲の値を取るものであり、本例では、簡単のため被評価者を「良い」と判断した場合の評価値には１を与え、「悪い」と判断した場合の評価値には０を与える。
【００１７】
評価情報入力手段１０は、参加者のユーザＩＤとパスワードとを認証することにより、ある参加者が別の参加者（評価者）になりすまして評価情報を入力することを防止する機能を有する。このためには、コミュニティの参加者は予め会員登録等の手段により、ユーザＩＤとパスワードを与える手段等を備えることが不可欠である。この場合、ユーザの認証に関しては、既に多くの方法が提案されており、種々の認証方法を利用することができる。
【００１８】
評価者による評価情報の入力にあたっては、同一の取引相手と複数回取引し、その都度評価情報を入力する場合が考えられる。このようなケースも考慮し、同じ評価者が同じ被評価者を複数回評価できるようにしている。ここで、同じ評価者が同じ被評価者を複数評価した場合には、例えば「良い」評価情報の入力回数がｎ回の場合には、この回数ｎに応じて評価値を１−（２＾−n）〔この式中記号＾は指数を表示しこの式は２の−ｎ乗を現す〕に更新する。具体的には、「良い」が１回入力されたとき（１−１／２）にて０．５、２回入力されたとき（１−１／４）にて０．７５、３回入力されたとき（１−１／８）にて０．８７５、・・・となる。こうして同じ評価者による同じ被評価者の評価回数が増えることにより評価値自体は大きくなるが、その最大値は１より小さい値である。尚、上述の例では同じ評価者による同じ被評価者の評価回数が増えたとき上式（１−（２＾−n））にて評価値を大きくしたのであるが、別の方法として一人の評価者による同一の被評価者の評価情報を１回のみしか入力できないように制限して処理をしても良い。
【００１９】
図３は、評価回数を考慮した評価情報を例示しており、評価者ＩＤ，被評価者ＩＤ，評価回数、及び評価値を例示している。この評価情報が評価情報入力手段１０より入力されることにより、評価情報記録手段１９には、この評価情報が評価情報レコードとして記録されることになる。
【００２０】
図５は、評価情報入力手段１０の動作を示したフローチャートである。図５において、まず、参加者（評価者）の利用者端末から評価情報を受理する（ステップ５１）。受理した評価情報から評価者ＩＤ及び被評価者ＩＤを取出す（ステップ５２）。取得した評価者ＩＤと被評価者ＩＤをキーとして評価情報記録手段１９内に記録された評価情報レコードを検索する。ここで、既に評価情報レコードが存在している場合（ステップ５３）には、評価回数を更新し（ステップ５４）、図３の例では前掲の式（１−（２＾−n））にて評価値の再計算を行い評価値も更新する。評価情報記録手段１９内に対応する評価情報レコードが存在しない場合には、＜評価者ＩＤ，被評価者ＩＤ、評価回数、評価値＞の組からなる新たな評価情報レコードを追加設定する（ステップ５５）。尚、前述したように評価情報入力手段１０より「悪い」評価情報が入力された場合には何もしない。
【００２１】
次に、図１における制御装置１１内にあって評価経路探索手段１２について説明する。評価経路探索手段１２は、評価者及び被評価者を含めた参加者を頂点（ノード）とし、評価者による被評価者の評価情報（評価値）の「有り」を方向を加味した有向辺とした有向グラフを構成し、被評価者にあたる始点と評価者にあたる終点を指定したとき、その始点からその終点に至る評価経路長さL（経路の有向辺の数）での評価経路数PLを探索する手段である。本実施形態では、評価情報入力手段１０から評価情報が入力される毎に、被評価者を始点とし、評価者を終点として評価経路長取得手段及び評価経路数取得手段１４にて評価経路探索を行い、いわゆる逆向きの経路（バックリンク）を探索するものである。また、この評価経路探索に当たっては、長さ１（有向辺数１）から予めシステムによって指定されている最大経路長（最大有向辺数）LMAXまでの経路数のリストを取得する。なお、ここでの評価経路探索は、有向グラフを用いることによって行われるが、この探索については、既にグラフ理論において多数のアルゴリズムが提案されており、それらを利用することができる。
【００２２】
以下、図６のフローチャートを参照しつつ、評価経路探索手段１２による評価経路探索について詳細に説明する。評価情報入力手段１０により評価情報が評価情報記録手段１９に記録されている場合、特定される評価者及び被評価者間の評価の有無が判明している。この状態において、図６に示すように評価経路探索手段１２では、評価者及び被評価者間の評価の有無にて行列を生成する（ステップ６１）。すなわち、図７にて具体的に示すように、図１４の例に倣いコミュニティの参加者をＡ〜Ｅとした場合、図７（ａ）は、評価者Ａが被評価者Ｄ、Ｅの評価を行い、評価者Ｂが被評価者Ｃ、Ａ、Ｅの評価を行い、評価者Ｃが被評価者Ａ、Ｄの評価を行い、評価者Ｄが被評価者Ｅの評価を行い、評価者Ｅが評価を行っていないという状況での、有向グラフを示している。この有向グラフにて、Ａ〜Ｅがノードであり、評価「有り」の場合の評価者を始点とし被評価者を終点とした場合の矢印が有向辺である。ただし、ここでは「悪い」評価の場合は有向辺は存在しない。ここにおいて、評価者を行、被評価者を列とした行列を生成し、要素として有向辺が「有り」の場合を１（方向含む）、有向辺が無い場合を０とすれば、図７（ｂ）に示す行列を形成することができる。ステップ６１での行列の生成は、具体的には、この図７（ｂ）の行列を作るものである。なお、この図７（ｂ）にて行列の対角要素は有向辺がなくて必ず０であり、評価者と被評価者とが同一人の場合は有り得ないことによる。
【００２３】
次いで、ステップ６２では、初期設定が行われ、経路長の初期値を１とし、また、経路長毎の評価経路の数を表す評価経路数リストの初期値を[]（空リスト）とする。
【００２４】
この後、ステップ６３では、図１に示す評価経路長取得手段及び評価経路数取得手段１４での計算が行われ、有向辺を辿り１から始まる経路長（＝有向経路）ごとに各参加者間の有向経路数を計算する。具体的には、図７（ｂ）の行列にて図８〜図１０に示す演算を行う。図７（ａ）に示す有向グラフに基づけば１の経路長の有向経路数は、図７（ｂ）の行列に基づき８個の有向経路を得る。これを行列にて表したのが図８のΠ（１）であり、この行列を２乗した行列が図９のΠ（２）である。ここで有向グラフのグラフ理論に基づけば、図８の行列を示す関係図にて、Π（１）での１乗の（１）は、有向グラフの１本の有向辺からなる有向経路長を表し、各要素の「１」は図７（ｂ）のように有向辺の「有り」を表すと同時に１通りの有向経路数を表す。同様に図９において、Π（２）での２乗の（２）は、有向グラフの２本の有向辺からなる有向経路長を表し、各要素の「１」は１通りの有向経路数を表し、「２」は２通りの有向経路数を表す。すなわち、例えば図９では、１行５列の「１」は、図７に照らしＡＥ間にて２本の有向辺からなる有向経路数が１通り（図７（ａ）のＡ→Ｄ→Ｅの経路）あることを表し、２行４列の「２」は、図７のＢＤ間にて２本の有向辺からなる有効経路数が２通り（図７（ａ）のＢ→Ｃ→Ｄ及びＢ→Ａ→Ｄの経路）あることを表す。
【００２５】
図１０は、図８の行列を２乗する場合の計算の一部を示す説明図であり、図１０にてπは、行列Π（ν）の要素を表し、π（２）は、図９のΠ（２）と同じ２本の有向辺からなる有向経路長での要素を意味し、また、πABは、行列のA行B列であるAB間の要素であることを意味する。したがって、図１０の最上式は、Π（１）を２乗した２本の有向辺からなる有向経路長を表す行列Π（２）の要素で、評価者Aから被評価者Bへの有向経路数を表したものである。そして、図１０の最上式の計算は、図８の２列（B列）を除いた１行（A行）の行列（図８の丸にて囲む要素）と図８の２行（B行）を除いた２列（B列）の行列（図８の四角形で囲む要素）との積を示している。一般的な表現をすれば、有効経路長νでの行列Π（ν）の有効経路数を表す要素πｉｊ（ν）は、例えば、有向経路の始点をｉ行とし、有向経路の終点をｊ列とした行列Π（ν−１）のｉ行で作られるベクトルからｊ列目の要素を削除してできるベクトルと、行列Π（ν−１）のｊ列からｊ行目の要素を削除してできるベクトルの積をとればよい。
【００２６】
こうして、図１０の式を順に計算することにより図９にて示す各要素が１行目から順に計算される。この図１０の計算式は図９に示す四角形にて囲む７個の式を記載したものであるが、図１０の例では丸にて囲む対角要素の０を除いて、計２０個の式が演算されることになる。なお、図９の１行５列の「１」（図１０の４番目の式の「１」）は、２本の有向辺からなる有向経路長の有向経路数が１通り（Ａ→Ｄ→Ｅのこと）あり、２行１列の「１」（図１０の５番目の式の「１」）は、有向経路数が１通り（Ｂ→Ｃ→Ａのこと）あり、２行４列の「２」（図１０の７番目の式の「２」）は、有向経路数が２通り（Ｂ→Ｃ→ＤとＢ→Ａ→Ｄのこと）あることを示す。
【００２７】
図１１は、有効経路長を増やしていった場合の有効グラフを示すもので、図１１（ａ）は、図７（ａ）に対応する有向グラフであり、ある評価情報が入力された時点で作成される有向グラフである。この有向グラフは、Π（１）の行列となることも前述の通りである。図１１（ｂ）は、Π（１）の行列を２乗したΠ（２）の行列でのB行D列の要素πBD（２）である２通り（Ｂ→Ｃ→ＤとＢ→Ａ→Ｄ）の有向経路数を示し、図１１（Ｃ）は、Π（１）の行列を３乗したΠ（３）の行列でのＢ行Ｄ列の要素πBD（３）である１通り（Ｂ→Ｃ→Ａ→Ｄ）の有向経路数を示している。  
【００２８】
図６に戻り、ステップ６４では、設定した最大経路長ＬＭＡＸまで行列を累乗するために、経路長＜最大経路長の判断を行う。経路長が最大経路長に満たないときステップ６５にて経路長を１増やすように更に行列の累乗を増やし、得られた評価経路長における行列の要素である評価経路数リストを追加し、ステップ６３を再度実行する。経路長≧最大経路長となった場合には、ステップ６６に進み、評価経路長に対応する評価経路数リストを次処理へ移す。ここで、最大経路長は１以上参加者数以下の整数である。例えば、考慮する最大経路長をLMAXに設定することにより、LMAXより多くの参加者を辿る有向経路は、結託である可能性は低いと考えて後述する結託度の考慮からはずし、結託度には影響しないこととなる。またこれにより、結託度計算の計算時間を短くすることができる。
【００２９】
以上の結果、評価者と被評価者とからなるノード間の有向辺にて有向グラフ及びそれに伴う行列を作成し、行列の累乗に当たる最大経路長までの有向経路長の行列要素から有向経路数を得ることができる。
【００３０】
以上が、図１の評価経路長取得手段及び評価経路数取得手段１４を含む評価経路探索手段１２の説明である。次に評判情報計算手段１３について説明する。評判情報計算手段１３は、評価経路探索手段１２で取得した評価経路数リストに基づき、有向経路長と有向経路数に応じて、各参加者間の結託度を計算し、その結託度に応じて評価値を軽くして評判値を計算する手段である。この評判情報計算手段１３は、評価経路数リストから結託度を求める結託度演算手段１５、評価情報入力手段１０からの評価値を結託度にて補正する評価値補正手段１６、及び補正された評価値を集合して評判値を演算する評判値演算手段１７からなる。
【００３１】
ここで、評判情報計算手段１４を図１２に示すフローチャートに基づき説明する。この評判情報計算手段１４による評判情報の計算は、評価情報入力手段１０にて評価情報が入力されるたびに基本的にすべての評価値について、評価経路探索に基づいて計算を行うのが望ましい。なお、この評判情報計算は、計算量を削減するためには、一定期間ごとのバッチ処理にて計算しても良い。
【００３２】
図７から図１１にて説明した参加者A〜Eの例を広げて、一般的な表現として参加者ｉｊにて評価経路長ｋ（累乗回ｋ）（ｋ＝１・・・ＬＭＡＸ）について行列要素πｉｊ（ｋ）からなる評価経路数リストを得たとき、結託度は次のようになる。すなわち、図１２のステップ１２１にて有向経路長と有向経路数に応じての参加者間の結託度を計算するに当たり、参加者ｉと参加者ｊの結託の程度は、行列要素数πｉｊ（ｋ）に依存して大きくなり、有向経路長が長いとき結託の可能性が低いと考えられる。したがって、結託度演算手段１５により計算される評価者ｉ及び被評価者ｊの結託度πｉｊは、有向経路長が長い（ｋが大きい）と小さくなり、行列要素数が大きい（πｉｊ（ｋ）が大きい）と大きくなることを踏まえ、例えば次式のように表せる。
πｉｊ＝Σ２−ｋ×πｉｊ（ｋ）      （ｋ＝１・・・ＬＭＡＸ）
【００３３】
ステップ１２２では、この結託度演算手段１５により得られた結託度を、評価情報入力手段１０によって入力された評価値に反映させる。すなわち、評価値補正手段１６では、ステップ１２１にて計算した結託度を考慮し、結託度が高いほど、評価が低くなるように評価値の補正をする。例えば、評価情報記録手段１９により記録された各評価者ｉ、被評価者ｊの評価値をｅｉｊとするとき、被評価者ｊから評価者ｉへのバックリンク、すなわち結託度πｊｉに依存して補正した結託度補正済の評価値ｅ’ｉｊは、一例として次式で表される。
【数１】
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【００３４】
次に、ステップ１２３では、この結託度補正済の評価値ｅ’ｉｊから評判値を計算する。すなわち、評判値演算手段１７では、計算された結託度補正済の評価値ｅ’ｉｊを使って評判値のデータを更新する。本例では、他の評価者からの結託度補正済の評価値ｅ’ｉｊの和を評判値と考える。つまり、ある参加者ｘの評判値は、他のすべての参加者（m人）からの結託度補正済の評価値ｅ’ｉｘの合計として、次式にて得る。
Σｅ’ｉｘ    （ｉ＝１・・・ｍ）
【００３５】
ステップ１２４では、この計算された評判値Σｅ’ｉｘを新しい評判値として、評判情報記録手段２０に格納された参加者ｘの評判値を更新する。
以上のようにして評判情報計算手段１３では、結託度を求め、入力される評価値をこの結託度にて補正し、この補正された評価値を合計して評判値を求める計算を行い、評判情報記録手段２０に記録された参加者（被評価者）の評判情報を更新する。
【００３６】
図１３は、評判情報出力手段１８の動作フローチャートである。参加者の利用者端末からインターネット等を介して入力された評判情報取得リクエストが受理されると（ステップ１３１）、評判情報取得リクエストには評判情報を取得する対象となるユーザＩＤが含まれているので、このユーザＩＤをキーにして評判情報記録手段２０内の格納データを検索し（ステップ１３２）、対応する
評判値を求める。求めた評判値をインターネット等の通信手段を使って、参加者の利用者端末に送信する（ステップ１３３）。このとき得られる評判情報記録手段２０内の評判情報は、図４に示すような被評価者のユーザＩＤに対応した評判値である。
【００３７】
なお、これまでの説明は有向グラフについて有向経路を用いているが、この有向経路は評価者と被評価者との評価経路と同じものである。また、本実施形態によれば、従来システムのように、評判情報は個人が属するクラスタに依存することなくグローバルな値となるため、初期ユーザに不利になることなく、また、評判スコアの値に応じて、会員料金を割り引いたり、インセンティブを配布したりする目的には使いやすい評判値を算出することが可能になる。
上述の説明では、図１に示すハードウエアに基づき説明してきたが、この実施形態をコンピュータプログラムにて構成することもでき、したがって、このコンピュータプログラムを記録媒体に記録することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の実施形態における評判情報計算装置を示す構成図である。
【図２】リクエストに対する評判情報計算装置の動作フローチャートである。
【図３】評価情報記録手段が管理する評価情報を例示する関係図である。
【図４】評判情報記録手段が管理する評判情報を例示する関係図である。
【図５】評価情報入力手段による動作フローチャートである。
【図６】評価経路探索手段による動作フローチャートである。
【図７】有向グラフ及びそれに基づく行列の説明図である。
【図８】有向グラフに基づく当初の行列の説明図である。
【図９】図８の行列を２乗した行列の説明図である。
【図１０】行列要素の一部計算例の説明図である。
【図１１】ＢＤ間の有向経路長と有向経路数を示す説明図である。
【図１２】評判情報計算手段による動作フローチャートである。
【図１３】評判情報出力手段による動作フローチャートである。
【図１４】インターネット上での商取引の説明図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【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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