(57)【要約】  本発明は、情報伝達方法及び装置を提案する。情報伝達方法は、伝達すべき情報に対応する第１のユーザであって、自身が属する関心タイプネットワークの既定値より大きい影響を有する第１のユーザを決定することと、第１のユーザを開始点とするユーザ関係ネットワークを獲得し、第１のユーザを開始点としてユーザ関係ネットワークの情報を伝達することを含む。方法は、情報伝達の効率と信頼性を向上させる。
2018511851.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
伝達すべき情報に対応する第１のユーザであって、自身が属する関心タイプネットワークの既定値より大きい影響を有するユーザである前記第１のユーザを決定することと、
前記第１のユーザを開始点とするユーザ関係ネットワークを獲得し、前記第１のユーザを前記開始点として前記ユーザ関係ネットワークにおいて前記情報を伝達することと、
を含む、情報伝達方法。
【請求項２】
既定数の関心タイプネットワークを構築し、各関心タイプネットワークの対応する第１のユーザを決定することを、
さらに含み、前記既定数の関心タイプネットワークを前記構築することと、各関心タイプネットワークの対応する第１のユーザを決定することは、
ラベル伝達学習アルゴリズムに従ってユーザ−ラベル行列を獲得することと、
ユーザ−ラベル行列をクラスタリングして、前記既定数の関心タイプネットワークを取得し、各関心タイプネットワークの第１のユーザを獲得することを、
含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１のユーザのアイデンティティ情報は、ユーザＩＤとラベルを含み、
前記関心タイプネットワークは、ラベルを含み、
前記伝達すべき情報に対応する前記第１のユーザを前記決定することは、
第１のラベルであって、前記伝達すべき情報に含まれたラベルである前記第１のラベルを獲得することと、
前記第１のラベルを含む第１のユーザを前記伝達すべき情報に対応する前記第１のユーザとして決定することと、
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１のユーザを開始点として前記ユーザ関係ネットワークにおいて前記情報を前記伝達することは、
既定の戦略に従って、前記第１のユーザを前記開始点として、前記ユーザ関係ネットワークにおいて前記情報を伝達することを含み、前記既定の戦略は、伝達範囲戦略または伝達速度戦略を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記既定の戦略が前記伝達速度戦略である時、前記既定の戦略に従って、前記第１のユーザを前記開始点として前記ユーザ関係ネットワークにおいて前記情報を前記伝達することは、
前記ユーザ関係ネットワークのユーザ間の伝達確率を獲得することと、
前記伝達確率が既定値より大きい経路を伝達経路として決定することと、
前記伝達経路に従って前記情報を伝達することと、
を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記ユーザ関係ネットワークのユーザ間の前記伝達確率を前記獲得することは、
伝達確率分散制御因子を導入した伝達確率学習モデルに従って、前記ユーザ関係ネットワークのユーザ間の前記伝達確率を獲得すること、
を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記伝達確率分散制御因子を導入した前記伝達確率学習モデルに従って、前記ユーザ関係ネットワークのユーザ間の前記伝達確率を前記獲得することは、
前記ユーザ関係ネットワークを獲得し、前記ユーザ関係ネットワークとタイムスライスデータであって、既定の情報伝達及び拡散時間である前記タイムスライスデータに従って情報伝達モデルを構築することと、
前記伝達確率分散制御因子を前記伝達確率学習モデルに導入して、前記伝達確率分散制御因子を導入した前記伝達確率学習モデルを取得し、前記伝達確率分散制御因子を導入した前記伝達確率学習モデルに従って、前記情報伝達モデルを学習して、伝達確率更新規則であって、第１の更新規則と第２の更新規則を含む前記更新規則を獲得することと、
前記第１の更新規則を用いて第１グループのユーザ間の伝達確率を更新し、第２の更新規則を用いて第２グループのユーザ間の伝達確率を更新することであって、前記タイムスライスデータの前記第１グループのユーザ間のエッジをアクティブにし、前記タイムスライスデータの前記第２グループのユーザ間のエッジはアクティブにしないことと、
前記ユーザ間の前記更新された伝達確率を前記ユーザ関係ネットワークの前記ユーザ間の前記伝達確率として決定することと、
を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
伝達すべき情報に対応する第１のユーザであって、自身が属する関心タイプネットワークの既定値より大きい影響を有するユーザである前記第１のユーザを決定するように構成された決定モジュールと、
前記第１のユーザを開始点とするユーザ関係ネットワークを獲得し、前記第１のユーザを開始点として前記ユーザ関係ネットワークにおいて前記情報を伝達するように構成された伝達モジュールと、
を含む、情報伝達装置。
【請求項９】
既定数の関心タイプネットワークを構築し、各関心タイプネットワークの対応する第１のユーザを決定するように構成された構築モジュールを、
さらに含み、前記構築モジュールは、
ラベル伝達学習アルゴリズムに従ってユーザ−ラベル行列を獲得するように構成された第１の獲得サブモジュールと、
ユーザ−ラベル行列をクラスタリングして、既定数の関心タイプネットワークを取得し、各関心タイプネットワークの第１のユーザを獲得するように構成されたクラスタリングサブモジュールと、
を含む、請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
前記第１のユーザのアイデンティティ情報は、ユーザＩＤとラベルを含み、
前記関心タイプネットワークは、ラベルを含み、
前記決定モジュールは、
第１のラベルであって、前記伝達すべき情報に含まれたラベルである前記第１のラベルを獲得するように構成された第２の獲得サブモジュールと、
前記第１のラベルを含む第１のユーザを、前記伝達すべき情報に対応する前記第１のユーザとして決定するように構成される第１の決定サブモジュールと、
を含む、請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記伝達モジュールは、既定の戦略に従って、前記第１のユーザを開始点として、前記ユーザ関係ネットワークにおいて前記情報を伝達するようにさらに構成され、前記既定の戦略は、伝達範囲戦略または伝達速度戦略を含む、請求項８に記載の装置。
【請求項１２】
前記既定の戦略が前記伝達速度戦略である時、前記伝達モジュールは、
前記ユーザ関係ネットワークのユーザ間の伝達確率を獲得するように構成された第３の獲得サブモジュールと、
前記伝達確率が既定値より大きい経路を伝達経路として決定し、前記伝達経路に従って前記情報を伝達するように構成された第２の決定サブモジュールと、
を含む、請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記第３の獲得サブモジュールは、伝達確率分散制御因子を導入した伝達確率学習モデルに従って、前記ユーザ関係ネットワークのユーザ間の前記伝達確率を獲得するようにさらに構成された、請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記第３の獲得サブモジュールは、
前記ユーザ関係ネットワークを獲得し、前記ユーザ関係ネットワークとタイムスライスデータであって、既定の情報伝達及び拡散時間である前記タイムスライスデータに従って、情報伝達モデルを構築するように構成された獲得ユニットと、
伝達確率分散制御因子を伝達確率学習モデルに導入して、前記伝達確率分散制御因子を導入した前記伝達確率学習モデルを取得し、前記伝達確率分散制御因子を導入した前記伝達確率学習モデルに従って前記情報伝達モデルを学習して、伝達確率更新規則であって、第１の更新規則と第２の更新規則を含む前記更新規則を獲得するように構成されたモデリングユニットと、
前記第１の更新規則を用いて第１グループのユーザ間の伝達確率を更新し、前記第２の更新規則を用いて第２グループのユーザ間の伝達確率を更新し、前記タイムスライスデータの前記第１グループのユーザ間のエッジはアクティブにされ、前記タイムスライスデータの前記第２グループのユーザ間のエッジはアクティブにされないように構成された更新ユニットと、
前記ユーザ間の前記更新された伝達確率を前記ユーザ関係ネットワークの前記ユーザ間の前記伝達確率として決定するように構成された決定ユニットと、
を含む、請求項１３に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネット技術の分野に関し、詳細には、情報伝達方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
情報社会の発展にともなって、多くの情報を効果的に伝達する必要がある。近年、ソーシャルネットワークは、人々が情報を獲得し、共有するメインチャネルになった。ユーザ間の情報共有を通して等、ソーシャルネットワークを介した情報伝達は、ユーザにより容易に受け入れられやすい。ソーシャルネットワークの情報伝達は、まだ、準備段階なので、多くの情報伝達因子（例えば、情報伝達速度、情報伝達範囲、及び他のパラメータ）が未だ予測困難な状態である。現在のところ、情報伝達中、広告またはマーケティングプロモーション等の特定の伝達方法は採用できるが、このような伝達方法をユーザは容易に受け入れず、非効率である。
【０００３】
従来の技術においては、情報伝達は、確率モデルを構築してユーザ間の情報伝達確率を学習することによって制御し得る。伝達確率学習の過程で、期待値最大化（ＥＭ）モデルを利用して、ユーザ間の伝達確率を学習してもよい。しかしながら、データの疎性の結果、不均一なデータ分布が生じ、確率が０または１となる極端な確率の状況が、ＥＭモデル方法を用いた計算では容易に取得される。結果として、取得された伝達確率は、比較的大きい分散を有することが多く、実際の応用から取得される伝達効率は、依然として高くない。
【発明の概要】
【０００４】
本発明は、関連分野の技術的問題の１つをある程度少なくとも解決することを目的としている。
【０００５】
このために、本発明の１つの目的は、情報伝達方法を提供することである。方法は、情報伝達の効率と信頼性を向上させる。
【０００６】
本発明の別の目的は、情報伝達装置を提供することである。
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の実施形態による情報伝達方法は、伝達すべき情報に対応する第１のユーザであって、自身が属する関心タイプネットワークの既定値より大きい影響を有するユーザである第１のユーザを決定することと、第１のユーザを開始点とするユーザ関係ネットワークを獲得し、ユーザ関係ネットワークにおいて第１のユーザを開始点として情報を伝達することと、を含む。
【０００８】
情報伝達方法は、本発明の実施形態によると、伝達すべき情報に対応する第１のユーザであって、既定値よりも大きい影響を有するユーザである第１のユーザを決定し、第１のユーザを開始点として情報を伝達する。従って、より大きい影響を有するユーザによって情報が伝達されることによって、情報伝達の信頼性を向上させ、情報伝達の効率を向上させる。
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明の実施形態による情報伝達装置は、伝達すべき情報に対応する第１のユーザであって、自身が属する関心タイプネットワークの既定値より大きい影響を有するユーザである第１のユーザを決定するように構成された決定モジュールと、第１のユーザを開始点とするユーザ関係ネットワークを獲得し、ユーザ関係ネットワークにおいて第１のユーザを開始点として情報を伝達するように構成された伝達モジュールとを含む。
【００１０】
本発明の実施形態による情報伝達装置は、伝達すべき情報に対応する第１のユーザであって、既定値よりも大きい影響を有するユーザである第１のユーザを決定し、第１のユーザを開始点として情報を伝達する。従って、より大きい影響を有するユーザによって情報が伝達されることによって、情報伝達の信頼性を向上させ、情報伝達の効率を向上させる。
【００１１】
本発明の追加の態様及び利点を以下に部分的に記載した、一部は、以下の記載より明らかとなろう、または、本発明の実践により理解されよう。
【００１２】
本発明の上記及び／または追加の態様及び利点は、添付の図面を参照して以下の実施形態に関する記載から、明らかであり、容易に理解できよう。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態による、情報伝達方法の概略フローチャートである。
【図２】本発明の実施形態による、関心タイプネットワークの概略図である。
【図３】本発明の実施形態による、既定数の関心タイプネットワークを構築し、各関心タイプネットワークの対応する第１のユーザを決定する概略フローチャートである。
【図４】本発明の実施形態による、伝達すべき情報に対応する第１のユーザを決定する概略図である。
【図５】本発明の実施形態による、ユーザ関係ネットワークの伝達確率を示す概略図である。
【図６】本発明の実施形態による、ユーザ間の伝達確率を獲得する概略フローチャートである。
【図７】本発明の別の実施形態による、情報伝達装置の概略構造図である。
【図８】本発明の別の実施形態による、情報伝達装置の概略構造図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明の実施形態を以下に詳細に記載する。実施形態の実施例を添付の図面に示す。図中、同じまたは類似の記号は、テキスト中、同じもしくは類似の要素、または、同じもしくは類似の機能を有する要素を示す。添付の図面を参照して記載した以下の実施形態は、例示的で、単に本発明を説明するためであり、本発明の制限と理解するべきではない。逆に、本発明の実施形態は、請求項の精神及び範囲内に該当する変更、修正、及び、同等物を列挙する。
【００１５】
本発明の実施形態による情報伝達方法及び装置を、添付図面を参照して以下に記載する。
【００１６】
図１は、本発明の実施形態による情報伝達方法の概略フローチャートである。方法は、
Ｓ１０１：伝達すべき情報に対応する第１のユーザであって、自身が属する関心タイプネットワークの既定値より大きい影響を有するユーザである第１のユーザを決定することを含む。
【００１７】
ここで、伝達すべき情報は、商品プロモーション情報であってよく、他の情報であってもよく、本発明は、伝達すべき情報を限定しない。伝達すべき情報に対応する一人または複数の第１のユーザがあってよい。
【００１８】
関心タイプネットワークは、ユーザをユーザの関心に基づいて分類した後、取得されたカテゴリ名である。ユーザの関心は、ユーザのラベルに従って決定されてもよく、ユーザのラベルは、履歴商品情報等のユーザの購入または閲覧に従って予め決定されてもよい。
【００１９】
詳細には、既定数の関心タイプネットワークを予め構築し、各関心タイプネットワークの対応する第１のユーザを決定することが可能である。例えば、複数のラベルを予め設定し、ラベルに従ってユーザを異なる関心タイプネットワークに分類することが可能である。図２に示すように、関心タイプネットワークは、ファッション、アウトドア、ビジネス、スポーツ、旅行、及び、電子機器等のラベルを含み、各ユーザは、１つまたは複数のラベルに対応してもよい。
【００２０】
第１のユーザは、関心タイプネットワークの既定値より大きい影響を有するユーザである。影響は、ユーザの属性である。この実施形態においては、ユーザの影響を使用して、ユーザによって伝達される情報が他人に受け入れられる難易度を測る。ここで、より影響の大きいユーザによって伝達される情報は、より他人に受け入れられやすい。第１のユーザは、タレントと呼ばれてもよい。各関心タイプネットワークに一人または複数のタレントがあってよい。
【００２１】
オプションで、図３に示すように、伝達すべき情報が商品情報であることを実施例にとると、既定数の関心タイプネットワークを構築することと、各関心タイプネットワークの対応する第１のユーザを決定することは、詳細には、
Ｓ３１：ラベル伝達学習アルゴリズムに従ってユーザ−ラベル行列を獲得すること、を含んでもよい。
【００２２】
詳細には、ラベル伝達学習アルゴリズムに従ってユーザ−ラベル行列を獲得することは、
（１）商品間の類似度行列Ｗを計算すること
を含んでもよい。
【００２３】
商品間の類似度行列を使用して、ユーザの振る舞い、商品タイトル、及び、商品属性という観点から商品間の類似度を示すことができる。
【００２４】
ここで、類似度行列を計算する商品は、優れたバイヤによって処理された商品であってよい。処理は、詳細には、購入、閲覧、クリック、及び、収集の１つまたは複数を指してもよい。優れたバイヤは、優れたバイヤモデルに従って決定されてもよい。例えば、高い信用格付けまたは高い購入頻度を有するバイヤは、優れたバイヤとして決定される。詳細には、全てのバイヤの情報を獲得してもよく、次に、全てのバイヤから、優れたバイヤモデルに従って、優れたバイヤが決定され、優れたバイヤによって処理された商品が獲得され、優れたバイヤが処理した商品のうち２つの商品毎の類似度を計算して、類似度行列Ｗを取得する。
【００２５】
詳細には、最小ハッシュアルゴリズムによって商品（ｐｉｄ，ｖｉｄ）にハッシュマッピングを行って、商品間の類似度行列を取得してもよく、ここで、ｐｉｄは、商品のアイデンティティ（ＩＤ）を示し、ｖｉｄは、商品の属性値のＩＤを示し、ｐｉｄ及びｖｉｄは、一般に、基本データテーブルから獲得してもよい。
【００２６】
（２）商品−ラベル情報行列Ｆを計算する。
【００２７】
ここで、商品−ラベル情報行列Ｆの商品も、詳細には、優れたバイヤによって処理された商品を指してよく、ラベルは、商品が更新された後のラベルを指す。優れたバイヤが処理した商品を獲得した後、商品−ラベル情報行列Ｆが、各商品の最初のラベルに従って、反復過程を通して計算されてもよく、ここで、各商品の最初のラベルは、商品の属性としてデータベースに予め記録されてもよく、従って、商品の最初のラベルは、データベースから獲得できる。
【００２８】
2018511851.tif 000003
【００２９】
ここで、商品のラベルは、統計またはＨＩＴＳ（Ｈｙｐｅｒｌｉｎｋ−Ｉｎｄｕｃｅｄ  Ｔｏｐｉｃ  Ｓｅａｒｃｈ）ソートアルゴリズムに従って取得されてもよい。
【００３０】
Ｆの初期値を獲得した後、反復収束条件を満たす時、商品−ラベル情報行列Ｆが、反復式に従って最終的に取得されてもよい。
【００３１】
2018511851.tif 000004
【００３２】
（３）ユーザ−ラベル行列Ｌを計算する。
【００３３】
ここで、ユーザ−ラベル行列Ｌのユーザも、詳細には、優れたバイヤを指してもよく、ラベルは、ユーザのラベルを指し、ユーザのラベルは、ユーザによって処理された商品の更新されたラベルに従って決定されてもよい。
【００３４】
詳細には、上記に示す方法で優れたバイヤを決定し、優れたバイヤが処理した商品を獲得し、且つ、優れたバイヤが処理した商品の最初のラベルをデータベースから獲得することが可能である。次に、商品間の類似度行列Ｗが、優れたバイヤが処理した商品と上式（１）に従って計算されてもよく、次に、商品−ラベル情報行列Ｆが、商品と優れたバイヤが処理した商品の最初のラベルとの間の類似度行列Ｗと、上式（２）とに従って計算されてもよく、ユーザ−商品情報行列Ｖが、優れたバイヤと優れたバイヤが処理した商品とに従って構築されてもよい。その後、ユーザ−ラベル行列Ｌが、上記Ｖ及びＦに従って下記のように取得される。
【００３５】
詳細には、計算式は、Ｌ＝Ｖ*Ｆであってよく、ここで、Ｖは、上記で取得されたユーザ−商品情報行列で、Ｆは、収束中に取得された最終の商品−ラベル情報行列である。
【００３６】
Ｓ３２：ユーザ−ラベル行列をクラスタリングして既定数の関心タイプネットワークを取得し、各関心タイプネットワークの第１のユーザを獲得する。
【００３７】
ユーザ−ラベル行列Ｌを取得した後、行列Ｌをクラスタリングしてもよい。例えば、既定数がｋである場合、行列Ｌをバイクラスタリングしてｋ個のカテゴリを取得してもよく、各カテゴリは、１つの関心タイプネットワークに対応する。
【００３８】
2018511851.tif 000005
【００３９】
複数の関心タイプネットワークを予め構築し、各関心タイプネットワークの第１のユーザを上記のように決定した後、異なる関心タイプネットワークの第１のユーザで構成されたタレントのリストを取得してもよい。タレントのリストは、異なる関心タイプネットワークの第１のユーザを含み、現在、情報を伝達する必要がある時、伝達すべき情報に対応する第１のユーザを最初に決定してもよい。
【００４０】
オプションで、伝達すべき情報に対応する第１のユーザを決定することは、
第１のラベルであって、伝達すべき情報に含まれたラベルである第１のラベルを獲得することと、
第１のラベルを含む第１のユーザを、伝達すべき情報に対応する第１のユーザとして決定することと、
を含む。
【００４１】
例えば、第１のユーザをタレントと呼び、図４に示すように、タレントのリストは、衣服タレント、３Ｃタレント、及び、家庭タレントを含むとしよう。そうすると、伝達すべき情報に含まれるラベルが３Ｃである場合、伝達すべき情報に対応する第１のユーザは、３Ｃタレントである。
【００４２】
Ｓ１０２：第１のユーザを開始点とするユーザ関係ネットワークを獲得し、第１のユーザを開始点として、ユーザ関係ネットワークにおいて情報を伝達する。
【００４３】
ここで、ユーザ関係ネットワークは、ユーザ間の関連付け関係を記述するネットワークである。ユーザ関係ネットワークは、既存のソーシャルネットワークタイプのアプリケーションから直接、獲得されてもよい。ソーシャルネットワークタイプのアプリケーションにおいて、ユーザは、友達を追加する、または、フォローを増やす等の方法でユーザ関係ネットワークを予め構築してもよい。例えば、第１のユーザのアプリケーションから、第１のユーザの友達が第２のユーザを含むことを、最初に獲得し、次に、第２のユーザのアプリケーションから、第２のユーザの友達が第３のユーザを含むことを獲得することが可能である。従って、獲得できるユーザ関係ネットワークは、第１のユーザ→第２のユーザ→第３のユーザを含む。
【００４４】
第１のユーザを開始点とするユーザ関係ネットワークは、例えば、アプリケーションの既存のデータからインポートされてもよく、決定された第１のユーザを開始点とするユーザ関係ネットワークは、ソーシャルネットワークのアプリケーションからインポートされる。
【００４５】
例えば、図４に示すように、伝達すべき情報に対応する第１のユーザが、３Ｃタレントであり、既存のデータから獲得された３Ｃタレントを開始点とするユーザ関係ネットワークが、ユーザ関係ネットワーク４１であるとすると、次に、図４に示すように、伝達すべき情報は、３Ｃタレントを開始点としてユーザ関係ネットワーク４１で伝達されてもよい。
【００４６】
オプションで、第１のユーザを開始点として、ユーザ関係ネットワークにおいて情報を伝達することは、
既定の戦略に従って、第１のユーザを開始点としてユーザ関係ネットワークにおいて情報を伝達することを含み、既定の戦略は、伝達範囲戦略または伝達速度戦略を含む。
【００４７】
ここで、伝達範囲戦略は、伝達範囲を優先することを指し、伝達速度戦略は、伝達速度を優先することを指す。
【００４８】
詳細には、ユーザ関係ネットワークのユーザ間の伝達確率を獲得してもよい。伝達範囲戦略を採用する時、情報伝達は、伝達確率にかかわらず、行われてもよい。伝達速度戦略を採用する時、情報伝達は、伝達確率が既定値より大きい経路上でのみ行われてもよい。
【００４９】
例えば、伝達速度戦略を実施例にとって、図５を参照する。ユーザ関係ネットワークは第１の経路５１、第２の経路５２、第３の経路５３、第４の経路５４、及び、第５の経路５５を含むとし、第１の経路５１、第２の経路５２、及び、第３の経路５３に含まれたユーザ間の伝達確率は全て、既定値より大きく、第４の経路５４と第５の経路５５上のユーザ間には、既定値未満の伝達確率があるとすると、情報は、第１の経路５１、第２の経路５２、及び、第３の経路５３で伝達されてもよいが、第４の経路５４及び第５の経路５５では伝達されない。
【００５０】
詳細には、情報が、ユーザ関係ネットワークで伝達される時、第１のユーザは、最初の時点で、情報伝達のシードノードとして使用される。シードノードは、その隣接ノードに情報を伝達する。例えば、第１のユーザが３Ｃタレントで、３Ｃタレントの隣の隣接ノードは、第１ノード及び第２ノードを含む。そうすると、最初の時点ｔにおいては、３Ｃタレントは、シードノードとして設定され、３Ｃタレントが、第１ノード及び第２ノードに情報を伝達する。シードノードが隣接ノードに情報を伝達した後、隣接ノードは、次の時点で、新しいシードノードになる。例えば、ｔ＋１の時点で、シードノードは、３Ｃタレントというよりは第１ノードである。残りも同様に行うことができ、情報伝達は、新しいシードノードが無くなるまで、ユーザ関係ネットワークにおいて、最初の第１のユーザからユーザの隣接関係に従って連続的に行われる。さらに、ユーザ関係ネットワークの隣接ノードのユーザ間の伝達確率は、互いに独立しており、他の隣接ノード間の関係の影響を受けない。さらに、各シードノードは、非シードの隣接ノードに情報を伝達する機会を一度だけ有する。例えば、ユーザは、ｔ時点でシードノードになり、ｔ時点で非シードの隣接ノードに情報伝達を試みる機会を一度だけ有する。伝達に成功すると、隣接ノードは、ｔ＋１時点でシードノードになり、ｔ時点でユーザが情報伝達に成功するか否かに関わらず、ユーザは、隣接ノードに、それ以上、他の時点で情報伝達を試みることはできない。複数のシードノードが同じノードに同じ時点で情報伝達を試みる場合、伝達順は任意であってもよい。
【００５１】
オプションで、ユーザ関係ネットワークにおいてユーザ間の伝達確率を獲得することは、
伝達確率分散制御因子を導入した伝達確率学習モデルに従って、ユーザ関係ネットワークのユーザ間の伝達確率を獲得することを含む。
【００５２】
例えば、伝達確率学習モデルは、ＥＭモデルであってよい。データの疎性が原因で、伝達確率学習の過程において、ＥＭモデルに従って学習された伝達確率は、比較的大きな分散を有することが多い。これは、主に、ＥＭモデル計算方法が、疎データの場合に過剰適合となるためであり、その結果、不均一なデータ分布を生じ、確率が０または１という極端な確率の状況が容易に推定され、取得される。
【００５３】
本出願の実施形態においては、従来のＥＭモデルに存在する上記問題を解決するために、伝達確率分散制御因子をＥＭモデルに導入して、ＥＭモデルが反復過程で大きく変動するのを防ぐ。
【００５４】
オプションで、伝達確率分散制御因子を導入した伝達確率学習モデルに従って、ユーザ関係ネットワークのユーザ間の伝達確率を獲得することは、
ユーザ関係ネットワークを獲得し、ユーザ関係ネットワークと、タイムスライスデータであって、既定の情報伝達及び拡散時間であるタイムスライスデータとに従って、情報伝達モデルを構築することと、
伝達確率分散制御因子を伝達確率学習モデルに導入して、伝達確率分散制御因子を導入した伝達確率学習モデルを取得し、伝達確率分散制御因子を導入した伝達確率学習モデルに従って情報伝達モデルを学習して、伝達確率更新規則であって、第１の更新規則と第２の更新規則を含む伝達確率更新規則を獲得することと、
第１の更新規則を使用して第１グループのユーザ間の伝達確率を更新し、第２の更新規則を使用して第２グループのユーザ間の伝達確率を更新し、タイムスライスデータの第１グループのユーザ間のエッジをアクティブにし、タイムスライスデータの第２グループのユーザ間のエッジをアクティブにしないことと、
ユーザ間の更新された伝達確率をユーザ関係ネットワークのユーザ間の伝達確率として決定することと、
を含む。
【００５５】
詳細には、図６に示すように、ユーザ間の伝達確率を獲得する過程は、
Ｓ６１：ユーザ関係ネットワークをインポートすることを含んでもよい。
【００５６】
例えば、ユーザ関係ネットワークは、既存のソーシャルネットワークのアプリケーションからインポートされる。
【００５７】
Ｓ６２：独立カスケードモデルを構築する。
【００５８】
独立カスケードモデルは、基本伝達モデルであり、既存の方法を用いて、ユーザ関係ネットワークに従って構築されてもよい。
【００５９】
伝達モデルは、ノードとエッジを含んでもよく、各ノードは、ユーザ関係ネットワークの一人のユーザに対応してもよく、各エッジは、ユーザ関係ネットワークの二人の隣接するユーザによって構成された線分である。
【００６０】
Ｓ６３：伝達確率分散制御因子をＥＭモデルに導入する。
【００６１】
ＥＭモデルは、最適化アルゴリズムである。この実施形態においては、ＥＭモデルを採用して、独立カスケードモデルに含まれた各エッジの伝達確率、すなわち、ユーザ関係ネットワークのユーザ間の伝達確率を取得するように、独立カスケードモデルを学習してもよい。
【００６２】
2018511851.tif 000006
【００６３】
2018511851.tif 000007
【００６４】
Ｓ６４：伝達確率分散制御因子を導入したＥＭモデルに従って、第１の更新規則と第２の更新規則を獲得する。
【００６５】
ここで、最適化方程式が、λを導入したＥＭモデルに従って、最初に、決定されてもよく、次に、最適化方程式を解いて、第１の更新規則を取得する。
【００６６】
2018511851.tif 000008
【００６７】
2018511851.tif 000009
【００６８】
2018511851.tif 000010
【００６９】
Ｓ６５：タイムスライスデータが終了したか否かを判断して、終了していない場合、Ｓ６６を行い、終了している場合、Ｓ６８を行う。
【００７０】
ここで、情報伝達及び拡散時間を示すタイムスライスデータは既定である。
【００７１】
第１の更新規則及び第２の更新規則を取得した後、シードノードが、ユーザ関係ネットワークから選択されてもよく、次に、シードノードを開始点として、ユーザ関係ネットワークに従って既定の情報が伝達される。伝達時間は、既定のタイムスライスデータである。
【００７２】
詳細には、現在の時刻と情報伝達を開始した時刻との差を取得してもよく、その差が既定のタイムスライスデータ未満の場合、タイムスライスデータは終了していないと決定され、そうでない場合タイムスライスデータは終了と決定される。
【００７３】
Ｓ６６：タイムスライスデータの計算すべきエッジをアクティブにするか否かを判断し、アクティブにする場合、Ｓ６７を行い、そうでない場合、Ｓ６５とその次のステップを繰り返す。
【００７４】
例えば、計算すべきエッジは、ユーザＡとユーザＢで形成されるエッジである。情報伝達時間内に、伝達された情報が、ユーザＡとユーザＢを通り、そうすると、ユーザＡとユーザＢによって形成されたエッジは伝達時間内にアクティブにされると決定でき、そうでない場合、エッジはアクティブにされない。
【００７５】
Ｓ６７：計算すべきエッジの伝達確率を第１の更新規則を用いて更新し、次にＳ６９を行う。
【００７６】
ここで、第１の更新規則の特定の式に関して上記記載を参照してもよい。
【００７７】
さらに、各エッジは、最初の伝達確率を備えてもよい。
【００７８】
Ｓ６８：タイムスライスデータ全体でアクティブにされないエッジの伝達確率を第２の更新規則を用いて更新し、次に、Ｓ６９を行う。
【００７９】
例えば、既定のタイムスライスデータ全体において、ユーザＡとユーザＣによって形成されたエッジは全てアクティブにされない、すなわち、情報は、ユーザＡとユーザＣの間で伝達されない、その場合、ユーザＡとユーザＣによって形成された伝達確率は、上記第２の更新規則を用いて更新できる。
【００８０】
Ｓ６９：各エッジの更新された伝達確率を伝達確率更新ライブラリに書き込む。
【００８１】
上記記載は、伝達確率学習モデルがＥＭモデルであることを実施例としており、伝達確率学習モデルは、別のモデル、例えば、マルコフモデルであってもよいことを理解されよう。
【００８２】
この実施形態においては、伝達すべき情報に対応する第１のユーザであって、既定値より大きい影響を有するユーザである第１のユーザを決定し、第１のユーザを開始点として情報を伝達することによって、情報をより大きい影響を有するユーザによって伝達することができ、従って、情報伝達の信頼性を向上させ、情報伝達の効率を向上させる。この実施形態は、ラベル伝達学習アルゴリズムを通して第１のユーザを決定でき、それによって、有効性を向上させる。この実施形態は、制御因子を伝達確率学習モデルに導入し、それによって、伝達確率の精度を向上させる。この実施形態は、異なる伝達戦略を設定することによって、多様な情報伝達を実施できる。
【００８３】
上記実施形態を実施するために、本発明は、情報伝達装置をさらに提供する。
【００８４】
図７は、本発明の別の実施形態による、情報伝達装置の概略構造図である。図７に示すように、情報伝達装置は、決定モジュール１００と伝達モジュール２００を含む。
【００８５】
詳細には、決定モジュール１００は、伝達すべき情報に対応する第１のユーザであって、自身が属する関心タイプネットワークの既定値より大きい影響を有するユーザである第１のユーザを決定するように構成される。ここで、伝達すべき情報は、商品プロモーション情報であってよく、他の情報であってもよく、本発明は、伝達すべき情報を限定しない。伝達すべき情報に対応する一人または複数の第１のユーザがあってよい。
【００８６】
関心タイプネットワークは、関心タイプに従って、ユーザまたは情報を分類、ラベル付けするネットワークであってよく、関心ネットワークとも呼ばれてよい。
【００８７】
詳細には、既定数の関心タイプネットワークを予め構築し、各関心タイプネットワークの対応する第１のユーザを決定することが可能である。例えば、複数のラベルを予め設定し、そのラベルに従って、ユーザを異なる関心タイプネットワークに分類することが可能である。図２に示すように、関心タイプネットワークは、ファッション、アウトドア、ビジネス、スポーツ、旅行、及び、電子機器等のラベルを含み、各ユーザは、１つまたは複数のラベルに対応してもよい。関心タイプネットワークを具体的に構築する過程は、以下の実施形態で紹介する。
【００８８】
第１のユーザは、関心タイプネットワークの既定値より大きい影響を有するユーザである。影響は、ユーザの属性である。この実施形態においては、ユーザの影響を用いて、ユーザが伝達する情報を他人が受け入れる難易度を測る。ここで、より大きい影響を有するユーザが伝達する情報は、より他人に受け入れられやすい。
【００８９】
第１のユーザは、タレントとも呼ばれてもよい。各関心タイプネットワークに一人または複数のタレントが存在してよい。
【００９０】
例えば、第１のユーザがタレントと呼ばれ、図４に示すように、タレントのリストが、衣服タレント、３Ｃタレント、及び、家庭タレントを含むとする。そして、伝達すべき情報に含まれたラベルが３Ｃの場合、伝達すべき情報に対応する第１のユーザは、３Ｃタレントである。
【００９１】
伝達モジュール２００は、第１のユーザを開始点とするユーザ関係ネットワークを獲得し、第１のユーザを開始点として、ユーザ関係ネットワークにおいて情報を伝達するように構成される。ここで、ユーザ関係ネットワークは、ユーザ間の関連付け関係を記述するネットワークである。ユーザ関係ネットワークは、既存のソーシャルネットワークタイプのアプリケーションから直接、獲得してもよい。ソーシャルネットワークタイプのアプリケーションにおいて、ユーザは、友達を追加する、または、フォローを増やす等の方法で、ユーザ関係ネットワークを予め構築してもよい。例えば、第１のユーザの友達が第２のユーザを含むことを、第１のユーザのアプリケーションから最初に獲得し、次に、第２のユーザの友達が第３のユーザを含むことを第２のユーザのアプリケーションから獲得することが可能である。従って、獲得できるユーザ関係ネットワークは、第１のユーザ→第２のユーザ→第３のユーザを含む。
【００９２】
第１のユーザを開始点とするユーザ関係ネットワークは、アプリケーションの既存のデータからインポートされてもよい、例えば、決定された第１のユーザを開始点とするユーザ関係ネットワークは、ソーシャルネットワークのアプリケーションからインポートされる。
【００９３】
例えば、図４に示すように、伝達すべき情報に対応する第１のユーザが３Ｃタレントであり、既存のデータから獲得された３Ｃタレントを開始点とするユーザ関係ネットワークが、ユーザ関係ネットワーク４１であるとすると、次に、図４に示すように、伝達すべき情報は、３Ｃタレントを開始点としてユーザ関係ネットワーク４１で伝達されてもよい。
【００９４】
この実施形態においては、伝達すべき情報に対応する第１のユーザであって、既定値より大きい影響を有するユーザである第１のユーザを決定し、第１のユーザを開始点として情報を伝達することによって、情報は、より影響の大きいユーザによって伝達でき、従って、情報伝達の信頼性を向上させ、情報伝達の効率を向上させる。
【００９５】
図８は、本発明の別の実施形態による、情報伝達装置の概略構造図である。図８に示すように、情報伝達装置は、決定モジュール１００、第２の獲得サブモジュール１１０、第１の決定サブモジュール１２０、伝達モジュール２００、第３の獲得サブモジュール２１０、獲得ユニット２１１、モデリングユニット２１２、更新ユニット２１３、決定ユニット２１４、第２の決定サブモジュール２２０、構築モジュール３００、第１の獲得サブモジュール３１０、及び、クラスタリングサブモジュール３２０を含む。ここで、構築モジュール３００は、第１の獲得サブモジュール３１０とクラスタリングサブモジュール３２０を含み、決定モジュール１００は、第２の獲得サブモジュール１１０と第１の決定サブモジュール１２０を含み、伝達モジュール２００は、第３の獲得サブモジュール２１０と第２の決定サブモジュール２２０を含み、第３の獲得サブモジュール２１０は、獲得ユニット２１１、モデリングユニット２１２、更新ユニット２１３、及び、決定ユニット２１４を含む。
【００９６】
詳細には、構築モジュール３００は、既定数の関心タイプネットワークを構築し、各関心タイプネットワークの対応する第１のユーザを決定するように構成される。伝達すべき情報が商品情報であることを実施例にとると、構築モジュール３００は、詳細には、
ラベル伝達学習アルゴリズムに従ってユーザ−ラベル行列を獲得するように構成された第１の獲得サブモジュール３１０を含み、ユーザラベル行列の獲得は、詳細には、
（１）  商品間の類似度行列Ｗを計算すること
を、含んでもよい。
【００９７】
商品間の類似度行列を使用して、ユーザの振る舞い、商品タイトル、及び、商品属性という観点から商品間の類似度を示すことができる。
【００９８】
ここで、類似度行列を計算する商品は、優れたバイヤによって処理された商品であってよい。処理は、詳細には、購入、閲覧、クリック、及び、収集の１つまたは複数を指してもよい。優れたバイヤは、優れたバイヤモデルに従って決定されてもよい。例えば、高い信用格付けまたは高い購入頻度を有するバイヤが、優れたバイヤとして決定される。詳細には、全てのバイヤの情報を獲得してもよく、次に、優れたバイヤモデルに従って全てのバイヤから優れたバイヤを決定し、優れたバイヤが処理した商品を獲得し、優れたバイヤが処理した商品の２つの商品毎の類似度を計算して、類似度行列Ｗを取得する。
【００９９】
詳細には、第１の獲得サブモジュール３１０は、最小ハッシュアルゴリズムを通して商品（ｐｉｄ，ｖｉｄ）にハッシュマッピングを行って、商品間の類似度行列を取得してもよく、ここで、ｐｉｄは、商品のアイデンティティ（ＩＤ）を示し、ｖｉｄは、商品属性値のＩＤを示し、ｐｉｄとｖｉｄは、一般的に、基本データテーブルから獲得されてもよい。
【０１００】
（２）商品−ラベル情報行列Ｆを計算する。
【０１０１】
ここで、商品−ラベル情報行列Ｆの商品も、詳細には、優れたバイヤが処理した商品を指してもよく、ラベルは、商品更新後のラベルを指す。優れたバイヤが処理した商品を獲得後、商品−ラベル情報行列Ｆが、反復過程を通して、各商品の最初のラベルに従って計算されてもよい。ここで、各商品の最初のラベルは、商品の属性としてデータベースに予め記録されてもよく、従って、商品の最初のラベルは、データベースから獲得できる。
【０１０２】
2018511851.tif 000011
【０１０３】
ここで、商品のラベルは、統計またはＨＩＴＳ（Ｈｙｐｅｒｌｉｎｋ−Ｉｎｄｕｃｅｄ  Ｔｏｐｉｃ  Ｓｅａｒｃｈ）ソートアルゴリズムに従って取得されてもよい。
【０１０４】
Ｆの初期値を獲得した後、反復収束条件を満たす時、商品−ラベル情報行列Ｆが、反復式に従って、最終的に取得されてもよい。
【０１０５】
2018511851.tif 000012
【０１０６】
（３）ユーザ−ラベル行列Ｌを計算する。
【０１０７】
ここで、ユーザ−ラベル行列Ｌのユーザも、詳細には、優れたバイヤを指してもよく、ラベルは、ユーザのラベルを指し、ユーザのラベルは、ユーザが処理した商品の更新されたラベルに従って決定されてもよい。
【０１０８】
詳細には、上記の方法で優れたバイヤを決定し、優れたバイヤが処理した商品を獲得し、優れたバイヤが処理した商品の最初のラベルをデータベースから獲得することが可能である。次に、商品間の類似度行列Ｗが、優れたバイヤが処理した商品と上式（１）に従って計算されてもよく、次に、商品−ラベル情報行列Ｆが、商品間の類似度行列Ｗと優れたバイヤが処理した商品の最初のラベルと、上式（２）とに従って計算されてもよく、ユーザ−商品情報行列Ｖが、優れたバイヤと優れたバイヤが処理した商品とに従って構築されてもよい。その後、ユーザ−ラベル行列Ｌが、上記Ｖ及びＦに従って以下のように取得される。
【０１０９】
より詳細には、計算式は、Ｌ＝Ｖ*Ｆであってよく、ここで、Ｖは、上記のように取得したユーザ−商品情報行列、Ｆは、収束中に取得された最終的な商品−ラベル情報行列である。
【０１１０】
クラスタリングサブモジュール３２０は、ユーザ−ラベル行列をクラスタリングして既定数の関心タイプネットワークを取得し、各関心タイプネットワークの第１のユーザを獲得するように構成される。ユーザ−ラベル行列Ｌを取得後、行列Ｌは、クラスタリングされてもよい。例えば、既定数がｋである場合、行列Ｌは、バイクラスタリングされて、ｋ個のカテゴリを取得してもよく、各カテゴリは、１つの関心タイプネットワークに対応する。
【０１１１】
2018511851.tif 000013
【０１１２】
複数の関心タイプネットワークが予め構築され、各関心タイプネットワークの第１のユーザが上記のように決定された後、異なる関心タイプネットワークの第１のユーザで構成されたタレントのリストを取得してもよい。タレントのリストは、異なる関心タイプネットワークの第１のユーザを含み、現在、情報を伝達する必要がある時、伝達すべき情報に対応する第１のユーザを最初に決定してもよい。
【０１１３】
決定モジュール１００は、詳細には、
第１のラベルであって、伝達すべき情報に含まれたラベルである第１のラベルを獲得するように構成された第２の獲得サブモジュール１１０と、
第１のラベルを含む第１のユーザを伝達すべき情報に対応する第１のユーザとして決定するように構成された第１の決定サブモジュール１２０と、
を含む。
【０１１４】
例えば、第１のユーザがタレントと呼ばれ、図４に示すように、タレントのリストが衣服タレント、３Ｃタレント、及び、家庭タレントを含むとする。その場合、第２の獲得サブモジュール１１０が、伝達すべき情報に含まれたラベルが３Ｃであることを獲得すると、第１の決定サブモジュール１２０は、伝達すべき情報に対応する第１のユーザは３Ｃタレントであると決定する。
【０１１５】
伝達モジュール２００は、既定の戦略に従って、第１のユーザを開始点として、ユーザ関係ネットワークにおいて情報を伝達するようにさらに構成される。既定の戦略は、伝達範囲戦略または伝達速度戦略を含む。ここで、伝達範囲戦略は、伝達範囲を優先することを指し、伝達速度戦略は、伝達速度を優先することを指す。
【０１１６】
より詳細には、第３の獲得サブモジュール２１０は、ユーザ関係ネットワークのユーザ間の伝達確率を獲得してもよい。伝達範囲戦略を採用する時、情報伝達は、伝達確率に関係なく行われてもよい。伝達速度戦略を採用する時、情報伝達は、伝達確率が既定値より大きい経路でのみ行われてもよい。例えば、図５を参照して伝達速度戦略を実施例に取ると、ユーザ関係ネットワークは、第１の経路５１、第２の経路５２、第３の経路５３、第４の経路５４、及び、第５の経路５５を含むとし、第１の経路５１、第２の経路５２、及び、第３の経路５３に含まれたユーザ間の伝達確率は全て既定値より大きく、第４の経路５４及び第５の経路５５上のユーザ間には既定値未満の伝達確率があるとすると、従って、情報は、第１の経路５１、第２の経路５２、及び、第３の経路５３で伝達されてもよいが、第４の経路５４及び第５の経路５５では伝達されない。
【０１１７】
より詳細には、情報がユーザ関係ネットワークで伝達される時、第１のユーザは、最初の時点で情報伝達のシードノードとして使用される。シードノードは、その隣接ノードに情報を伝達する責任を負う。例えば、第１のユーザが３Ｃタレントであり、３Ｃタレントの隣の隣接ノードが、第１ノード及び第２ノードを含む。この場合、最初の時点ｔで、３Ｃタレントが、シードノードとして設定され、３Ｃタレントが、第１ノード及び第２ノードに情報を伝達する。シードノードが情報を隣接ノードに伝達すると、隣接ノードは、次の時点で新しいシードノードになる。例えば、ｔ＋１時点で、シードノードは、３Ｃタレントではなく、第１ノードである。残りも同様に行うことができ、情報伝達は、新しいシードノードが無くなるまで、最初の第１のユーザからユーザ関係ネットワークのユーザ隣接関係に従って連続して行われる。さらに、ユーザ関係ネットワークの隣接ノードのユーザ間の伝達確率は、互いに独立しており、他の隣接ノード間の関係に影響されない。さらに、各シードノードは、非シードの隣接ノードに情報を伝達する機会を一度だけ有する。例えば、ユーザは、ｔ時点でシードノードになり、ｔ時点で非シードの隣接ノードに情報伝達を試みる機会を一度だけ有する。伝達が成功すると、隣接ノードは、ｔ＋１時点でシードノードになり、ユーザがｔ時点で情報伝達に成功するか否かに関わらず、ユーザは、隣接ノードに、それ以上、他の時点で情報伝達を試みることはできない。複数のシードノードが同じノードに同じ時点で情報伝達を試みる場合、伝達順は任意であってよい。
【０１１８】
オプションで、第３の獲得サブモジュール２１０は、伝達確率分散制御因子を導入した伝達確率学習モデルに従って、ユーザ関係ネットワークのユーザ間の伝達確率を獲得するようにさらに構成される。例えば、伝達確率学習モデルはＥＭモデルであってよい。データの疎性によって、伝達確率学習の過程において、ＥＭモデルに従って学習された伝達確率は、比較的大きい分散を有することが多い。これは、主に、ＥＭモデル計算方法が疎データの場合に過剰適合するためであり、その結果、不均一なデータ分布を生じ、確率が０または１という極端な確率状況を容易に推定し、取得する。
【０１１９】
本出願の実施形態においては、従来のＥＭモデルに存在する上記問題を解決するために、伝達確率分散制御因子をＥＭモデルに導入して、ＥＭモデルが反復過程において大きく変動するのを防ぐ。
【０１２０】
オプションで、第３の獲得サブモジュール２１０は、
獲得ユニット２１１を含み、獲得ユニット２１１は、例えば、既存のソーシャルネットワークのアプリケーションからユーザ関係ネットワークをインポートして、ユーザ関係ネットワークを獲得し、ユーザ関係ネットワークとタイムスライスデータに従って情報伝達モデルを構築するように構成される。例えば、独立カスケードモデルを構築してもよい。独立カスケードモデルは、基本伝達モデルであり、既存の方法を用いて、ユーザ関係ネットワークに従って構築されてもよい。
【０１２１】
ここで、情報伝達及び拡散時間を示すタイムスライスデータは、既定である。
【０１２２】
伝達モデルは、ノードとエッジを含んでもよく、各ノードは、ユーザ関係ネットワークの一人のユーザに対応してもよく、各エッジは、ユーザ関係ネットワークの二人の隣接するユーザから構成された線分である。
【０１２３】
モデリングユニット２１２は、伝達確率分散制御因子を伝達確率学習モデルに導入して、伝達確率分散制御因子を導入した伝達確率学習モデルを取得し、伝達確率分散制御因子を導入した伝達確率学習モデルに従って情報伝達モデルを学習して、伝達確率更新規則を獲得するように構成される。伝達確率更新規則は、第１の更新規則と第２の更新規則を含む。
【０１２４】
ＥＭモデルは最適化アルゴリズムである。この実施形態においては、ＥＭモデルを採用して、独立カスケードモデルに含まれる各エッジの伝達確率、すなわち、ユーザ関係ネットワークのユーザ間の伝達確率を取得するように、独立カスケードモデルを学習してもよい。
【０１２５】
2018511851.tif 000014
【０１２６】
2018511851.tif 000015
【０１２７】
ここで、最適化方程式が、λを導入したＥＭモデルに従って最初に決定されてもよく、次に、最適化方程式を解いて、第１の更新規則を取得する。
【０１２８】
2018511851.tif 000016
【０１２９】
2018511851.tif 000017
【０１３０】
2018511851.tif 000018
【０１３１】
更新ユニット２１３は、第１の更新規則を用いて第１グループのユーザ間の伝達確率を更新し、第２の更新規則を用いて第２グループのユーザ間の伝達確率を更新するように構成され、タイムスライスデータの第１グループのユーザ間のエッジはアクティブにされ、タイムスライスデータの第２グループのユーザ間のエッジはアクティブにされない。第１の更新規則と第２の更新規則を取得した後、シードノードが、ユーザ関係ネットワークから選択されてもよく、次に、既定の情報が、シードノードを開始点としてユーザ関係ネットワークに従って伝達される。伝達時間は、既定のタイムスライスデータである。より詳細には、タイムスライスデータが終了しているか否かを決定できる。例えば、現在の時刻と情報伝達が始まった時刻との差を取得してもよく、その差が既定のタイムスライスデータ未満の場合、タイムスライスデータは終了していないと決定され、そうでない場合、タイムスライスデータは終了していると決定される。
【０１３２】
タイムスライスデータが終了してない場合、タイムスライスデータにおいて計算すべきエッジをアクティブにするか否かを判断してもよい。例えば、計算すべきエッジは、ユーザＡとユーザＢによって形成されたエッジであり、情報伝達時間内に、伝達される情報は、ユーザＡとユーザＢを通り、次に、ユーザＡとユーザＢによって形成されたエッジが、伝達時間内にアクティブにされると決定できる、そうでない場合、エッジはアクティブにされない。エッジがアクティブにされる場合、計算すべきエッジの伝達確率は、第１の更新規則を用いて更新され、次いで、各エッジの更新された伝達確率は、伝達確率更新ライブラリに書き込まれる。エッジがアクティブにされない場合、プロセスは、タイムスライスデータが終了しているか否かの判断の開始に戻る。
【０１３３】
タイムスライスデータが終了している場合、タイムスライスデータ全体でアクティブにされていないエッジの伝達確率が、第２の更新規則を用いて更新され、次に、各エッジの更新された伝達確率が、伝達確率更新ライブラリに書き込まれる。
【０１３４】
上記記載は、伝達確率学習モデルがＥＭモデルであることを実施例にとっているが、伝達確率学習モデルは他のモデル、例えば、マルコフモデルであってもよいことは理解されよう。
【０１３５】
決定ユニット２１４は、ユーザ間の更新された伝達確率をユーザ関係ネットワークのユーザ間の伝達確率として決定するように構成される。
【０１３６】
第２の決定サブモジュール２２０は、伝達確率が既定値より大きい経路を伝達経路として決定し、最大伝達速度を達成するように伝達経路に従って情報を伝達するよう構成される。
【０１３７】
この実施形態においては、伝達すべき情報に対応する第１のユーザであって、既定値より大きい影響を有するユーザである第１のユーザを決定し、第１のユーザを開始点として情報を伝達することによって、より大きい影響を有するユーザによって情報を伝達でき、従って、情報伝達の信頼性を向上させ、情報伝達の効率を向上させる。この実施形態は、ラベル伝達学習アルゴリズムを通して第１のユーザを決定できるので、有効性を向上させる。この実施形態は、制御因子を伝達確率学習モデルに導入することによって、伝達確率の精度を向上させる。この実施形態は、異なる伝達戦略を設定することによって、多様な情報伝達を実施できる。
【０１３８】
本発明の記載において、「第１の」「第２の」等の語は、説明目的のみであり、相対的な重要度を示すまたは暗示すると解してはならないことに注意されたい。さらに、本発明の記載において、「複数の」は、別段の記載の無い限り、２つ以上を意味する。
【０１３９】
本明細書にフローチャートまたは他の方法で記載された過程または方法はいずれも、特定の論理関数または過程のステップを実施する１つまたは複数の実行可能命令を含むコードのモジュール、フラグメント、または，一部を示すと理解してもよく、本発明の好ましい実施形態の範囲は、追加の実施態様を含む。ここで、機能は、関連する機能に従って基本的に同時、または、逆の順を含む、図示または記載した順序どおりでなく実施することができ、これは、本発明の実施形態の分野の当業者には理解されよう。
【０１４０】
本発明の様々な部分は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、または、これらの組み合わせを用いて実施されてもよいことは理解されたい。上記実施態様において、複数のステップまたは方法は、メモリに記憶されたソフトウェアまたはファームウェアによって実施されてもよく、適切な命令実行システムによって実行されてもよい。例えば、他の実施態様においてのように、複数のステップまたは方法が、ハードウェアを用いて実施される場合、データ信号で論理関数を実施する論理ゲート回路を有するディスクリート論理回路、適切に組み合わせた論理ゲート回路を有する特定集積回路、プログラマブルゲートアレイ（ＰＧＡ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）等、当分野で周知の技術、または、それらの組み合わせのいずれかを用いて実施されてもよい。
【０１４１】
上記実施形態の方法で行われたステップの全てまたは一部の実施態様は、関連するハードウェアに命令するプログラムによって完成されてもよく、そのプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよく、プログラムが実行されると、方法の実施形態のステップの１つまたはステップの組み合わせが含まれることを、当業者は理解されよう。
【０１４２】
さらに、本発明の実施形態の機能ユニットは、１つの処理ユニットに統合されてもよく、各ユニットは、物理的に１つで存在してもよく、または、２つ以上のユニットが１つのモジュールに統合されてもよい。統合モジュールは、ハードウェアの形で実施されてもよく、または、ソフトウェア機能ユニットの形で実施されてもよい。統合モジュールが、ソフトウェア機能ユニットの形で実施され、独立した製品として販売もしくは使用される場合、統合モジュールは、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよい。
【０１４３】
上記記憶媒体は、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、磁気ディスク、光学ディスク等であってよい。
【０１４４】
明細書の記載において、指示語「ａｎ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ（ある実施形態）」、「ｓｏｍｅ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔｓ（一部の実施形態）」、「ａｎ  ｅｘａｍｐｌｅ（ある実施例）」、「ａ  ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｅｘａｍｐｌｅ（特定の実施例）」、「ｓｏｍｅ  ｅｘａｍｐｌｅｓ（一部の実施例）」等に関する記載は、実施形態（複数可）または実施例（複数可）と組み合わせて記載される特定の特徴、構造、材料、または、特性は、本発明の少なくとも１つの実施形態または実施例に含まれることを意味する。本明細書において、上記用語の図式的表現は、必ずしも同じ実施形態や実施例を指してはいない。さらに、記載の具体的な特徴、構造、材料、または、特性は、任意の１つまたは複数の実施形態または実施例において適切な方法で組み合わされてもよい。
【０１４５】
本発明の実施形態を図示し、記載したが、上記実施形態は、例示的なものであり、本発明の制限と見なすべきではないことは理解されよう。当業者は、本発明の範囲内で上記実施形態を変更、修正、置き換え、及び変形してもよい。
【図１】
2018511851.tif 000019
【図２】
2018511851.tif 000020
【図３】
2018511851.tif 000021
【図４】
2018511851.tif 000022
【図５】
2018511851.tif 000023
【図６】
2018511851.tif 000024
【図７】
2018511851.tif 000025
【図８】
2018511851.tif 000026
【国際調査報告】
2018511851.tif 000027
2018511851.tif 000028
2018511851.tif 000029
2018511851.tif 000030