(57)【要約】      （修正有）【課題】ソーシャルネットワーク状況内での選択的なコンテキスト公開を提供するためのコンピュータ実装システム及び方法を提供する。【解決手段】コンテキスト情報がユーザについて生成される。複数のソーシャル関係がユーザ間で定義され、各ソーシャル関係は、１人のユーザと残りのユーザのうちのいずれかとの間に形成される。グラフ生成規則のセットは、ユーザと残りのユーザのうちのいずれかとの間の各ソーシャル関係についてのユーザコンテキスト情報に適用される。ユーザコンテキスト情報は、グラフ生成規則に基づいて変換される。変換されたユーザコンテキスト情報は、残りのユーザのコンテキスト情報にコピーされる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソーシャルネットワーク状況内での選択的なコンテキスト公開を提供するためのコンピュータ実装システムにおいて、
ユーザについてのコンテキスト情報を生成するように構成されたコンテキスト情報モジュールと、
各ソーシャル関係が１人のユーザと残りのユーザのうちのいずれかとの間に形成される、ユーザ間の複数のソーシャル関係を定義するように構成された関係モジュールと、
前記ユーザと前記残りのユーザうちのいずれかとの間の各ソーシャル関係についての前記ユーザコンテキスト情報にグラフ生成規則のセットを適用するように構成されたグラフ生成規則モジュールと、
前記グラフ生成規則に基づいて前記ユーザコンテキスト情報を変換するように構成された変換モジュールと、
前記残りのユーザのコンテキスト情報に前記変換されたユーザコンテキスト情報をコピーするように構成されたコピーモジュールとを備え、
持続性コンピュータ読み取り可能な記憶媒体が、前記方法のステップを実行するためにコンピュータシステム上で実行するためのコードを記憶する、システム。
【請求項２】
さらに、
前記ユーザに関するコンテキストデータを収集するように構成されたコンテキストデータモジュールと、
前記ユーザの前記コンテキストデータのインサイトを識別するように構成されたインサイト識別モジュールと、
グラフ構造を作成する複数のノード及びエッジを含む前記ユーザ及び前記残りのユーザについての意味グラフを生成するように構成された意味グラフモジュールとを備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
さらに、
前記ユーザ意味グラフの各グラフ構造に前記変換規則を一致させるように構成された変換マッチングモジュールと、
前記一致したグラフ構造を単一ノードに変換するように構成された変換モジュールとを備える、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
さらに、
サブノードカテゴリとして各高レベルノードカテゴリに対応する高レベルノードカテゴリ及び低レベルノードカテゴリを備えるデータベースに保持されたノードカテゴリの階層と、
前記低レベルノードカテゴリを前記低レベルノードカテゴリに対応する前記高レベルノードカテゴリに置き換えるように前記変換規則を定義するように構成された前記変換規則モジュールと、
前記ユーザ意味グラフのノードの各チェーンに前記変換規則を適用するように構成されたグラフ変換モジュールと、
前記低レベルノードカテゴリとしての前記ノードのチェーンを前記低レベルノードカテゴリに対応する高レベルノードカテゴリである前記単一ノードに置き換えるように構成された置換モジュールとを備える、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
さらに、
前記ユーザと前記残りのユーザとの間の前記ソーシャル関係を分析するように構成された関係分析モジュールと、
前記ソーシャル関係の分析に基づいて前記ユーザ意味グラフに適用するために前記変換規則のうちのいずれかを識別するように構成された規則選択モジュールとを備える、請求項２に記載のシステム。
【請求項６】
ソーシャルネットワーク状況内での選択的なコンテキスト公開を提供するためのコンピュータ実装方法において、
ユーザについてのコンテキスト情報を生成することと、
各ソーシャル関係が１人のユーザと残りのユーザのうちのいずれかとの間に形成される、ユーザ間の複数のソーシャル関係を定義することと、
前記ユーザと前記残りのユーザうちのいずれかとの間の各ソーシャル関係について、前記ユーザコンテキスト情報にグラフ生成規則のセットを適用することと、
前記グラフ生成規則に基づいて前記ユーザコンテキスト情報を変換することと、
前記残りのユーザのコンテキスト情報に前記変換されたユーザコンテキスト情報をコピーすることとを備え、
持続性コンピュータ読み取り可能な記憶媒体が、前記方法のステップを実行するためにコンピュータシステム上で実行するためのコードを記憶する、方法。
【請求項７】
さらに、
前記ユーザに関するコンテキストデータを収集することと、
前記ユーザの前記コンテキストデータのインサイトを識別することと、
グラフ構造を作成する複数のノード及びエッジを含む前記ユーザ及び前記残りのユーザについての意味グラフを生成することとを備える、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
さらに、
前記ユーザ意味グラフの各グラフ構造に前記変換規則を一致させることと、
前記一致したグラフ構造を単一ノードに変換することとを備える、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
さらに、
サブノードカテゴリとして各高レベルノードカテゴリに対応する高レベルノードカテゴリ及び低レベルノードカテゴリを備えるデータベースにノードカテゴリの階層を保持することと、
前記低レベルノードカテゴリを前記低レベルノードカテゴリに対応する前記高レベルノードカテゴリに置き換えるように前記変換規則を定義することと、
前記ユーザ意味グラフのノードの各チェーンに前記変換規則を適用することと、
前記低レベルノードカテゴリとしての前記ノードのチェーンを前記低レベルノードカテゴリに対応する高レベルノードカテゴリである前記単一ノードに置き換えることとを備える、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
さらに、
前記ユーザと前記残りのユーザとの間の前記ソーシャル関係を分析することと、
前記ソーシャル関係の分析に基づいて前記ユーザ意味グラフに適用するために前記変換規則のうちのいずれかを識別することとを備える、請求項７に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本特許出願は、一般に、コンテキスト情報共有に関し、特に、ソーシャルネットワーク状況内での選択的なコンテキスト公開を提供するためのコンピュータ実装システム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
グラフベースの技術は、様々な用途のために使用される。例えば、カリフォルニア州サンマテオのＮｅｏ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ社によって提供されるＮｅｏ４ｊなどのグラフデータベースは、通常はプロパティグラフ形式でグラフを記憶及び照会するためのサポートを提供し、グラフにおけるノード及びエッジは、様々なデータを表す。さらに、カリフォルニア州マウンテンビューのグーグル社によって提供されるグーグル・ナレッジグラフは、それらの検索エンジンのためにＧｏｏｇｌｅによって使用される意味的に構造化された知識データベースを提供する。さらに、グラフベースの技術は、カリフォルニア州サンラファエルのＡｕｔｏｄｅｓｋ社によって提供される３次元コンピュータグラフィックスソフトウェアであるＭａｙａや、オランダのアムステルダムのＢｌｅｎｄｅｒ  Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎによって提供されるＢｌｅｎｄｅｒ及びオーストリアのグラーツの電子音楽及び音響研究所によって提供されるＰｕｒｅ  Ｄａｔａなどの他の様々なオープンソース・コンピュータグラフィックス・ソフトウェアシステムにみることができる。同様に、グラフ技術は、ユーザ間のソーシャルネットワーク関係をモデル化するために、カリフォルニア州メンロパークのＦａｃｅｂｏｏｋ社によって提供されるＦａｃｅｂｏｏｋなどのソーシャルネットワーキングサービスにおいて使用される。そのようなソーシャルネットワークは、ソーシャルネットワーキングサービスにおける様々なサービスによって照会されることができる。
【０００３】
ユーザのコンテキストに関連する情報を記憶するために、コンテキスト表現についてのグラフィカルモデルが以前に使用されている。コンテキストは、ユーザ状況の知識の集合である。コンテキストは、物理的コンテキスト、空間的コンテキスト、ソーシャルコンテキスト、電子ソーシャルコンテキスト及び心理的コンテキストなどの異なる種類のコンテキスト情報を含むことができる。それゆえに、コンテキストアプリケーションは、ユーザの現在の活動の理解に基づいて適時且つ有益な方法でユーザに関する関連コンテキスト情報を提供することができる。例えば、ユーザの現在の活動は、ソーシャルメディア及びセンサデータから抽出されたユーザ情報から判定することができる。コンテキストグラフは、各ユーザについて作成され、特定のユーザについてのロールアップコンテキストを含むことができる。そのようなグラフは、ユーザにとって興味のある様々なサービスを提供するために使用されることができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ユーザ情報に関連付けられたプライバシーの懸念が極めて高い。コンテキストグラフは、おそらく、ユーザの現在及び過去の活動、興味、位置などの写真を記述する様々な情報を含むことができる。そのような情報は、コンテキストグラフ内の所定の情報が非公開とされなければならないように、ユーザの敵や犯罪者などの他人による誤用のために影響を受けやすい。コンテキストアプリケーションに対する単純なアクセス制限は、他人がユーザの個人情報にアクセスするのを防止することができる。しかしながら、そのような解決策は、コンテキスト情報がユーザ間で公開された場合にソーシャルネットワーキングウェブ又は携帯アプリケーションにおけるプライバシーの問題を解決しない。
【０００５】
したがって、ソーシャルネットワーキング状況において他人にユーザコンテキスト情報を選択的に公開する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態は、ソーシャルネットワーク状況内での選択的なコンテキスト公開を提供するためのコンピュータ実装システム及び方法を提供する。コンテキスト情報がユーザについて生成される。複数のソーシャル関係がユーザ間で定義され、各ソーシャル関係は、１人のユーザと残りのユーザのうちのいずれかとの間に形成される。グラフ生成規則のセットは、ユーザと残りのユーザのうちのいずれかとの間の各ソーシャル関係についてのユーザコンテキスト情報に適用される。ユーザコンテキスト情報は、グラフ生成規則に基づいて変換される。変換されたユーザコンテキスト情報は、残りのユーザのコンテキスト情報にコピーされる。
【０００７】
本発明のさらに他の実施形態は、以下の詳細な説明から当業者にとって容易に明らかになり、本発明を実施するために想定される最良の形態を例示することによって本発明の実施形態が説明される。理解されるように、本発明は、他の及び異なる実施形態が可能であり、そのいくつかの詳細は、全て本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、様々な明白な点において変更が可能である。したがって、図面及び詳細な説明は、本質的に例示であり、限定されるものではないとみなされるべきである。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、１つの実施形態にかかるソーシャルネットワーク状況内での選択的なコンテキスト公開を提供するためのコンピュータ実装システムを示す機能ブロック図である。
【図２】図２は、１つの実施形態にかかるソーシャルネットワーク状況内での選択的なコンテキスト公開を提供するためのコンピュータ実装方法を示すフロー図である。
【図３】図３は、図２の方法において使用するために意味グラフを使用してユーザについてのコンテキスト情報を生成するためのルーチンを示すフロー図である。
【図４】図４は、一例として図３の方法において使用するための意味的表現を示すプロセスフロー図である。
【図５】図５は、図２の方法において使用するためのコンテキスト情報を選択的に公開するためのルーチンを示すフロー図である。
【図６】図６は、一例としてパロアルトエリアにおいてユーザによって行われる活動を示すグラフである。
【図７】図７は、図２の方法において使用するためのソーシャルネットワーク内の他人についての意味グラフにユーザコンテキスト情報を変換するためのルーチンを示すフロー図である。
【図８】図８は、一例として、ソーシャルネットワーク内の意味的関係を示すプロセスフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
コンテキストアプリケーションについてのプラットフォームは、２０１３年４月２９日に提出された名称「Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  Ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ  Ｐｌａｔｆｏｒｍ」という同一出願人による米国特許出願第１３／８７３，０６１号に記載されているように、リアルタイムにコンテキストデータを処理し且つ携帯アプリケーションについてのコンテキストアプリケーションをサポートする。ユーザについてのコンテキストデータが収集されるたびに、コンテキストデータは、ユーザの現在状態を記述したコンテキストグラフ又は意味グラフに適用される。それゆえに、ユーザのコンテキストデータのリアルタイム処理は、ユーザが特定の活動に従事している瞬間に関連コンテキスト情報を提供することができる。しかしながら、ソーシャルネットワーキング・ウェブアプリケーションに対してそのようなコンテキストインテリジェンスプラットフォームを採用することは、依然として未調査である。
【００１０】
ソーシャルネットワーキング状況におけるユーザ間の選択的なコンテキスト情報公開は、ユーザコンテキスト情報を他人のコンテキスト情報に変換する際にユーザコンテキスト情報を抽象化することによって達成することができる。図１は、１つの実施形態にかかるソーシャルネットワーク状況内での選択的なコンテキスト公開を提供するためのコンピュータ実装システム１０を示す機能ブロック図である。現在のシステムにおけるユーザ１４、１５、１６、１７は、固定コンピュータ１８、１９又は携帯２０、２１を介して、ネットワーク１１を介して第三者のウェブサイトサーバ２８に相互接続されたデータベース２６に記憶された第三者のウェブサイト２７にアクセスする。サーバ１２は、まず、第三者のウェブサイト２８についてのデータベース２６に記憶されたユーザプロファイルデータ２５、携帯若しくは固定コンピュータ１８、１９、２０、２１によって行われるユーザの活動、又は、携帯若しくは固定コンピュータ１８、１９、２０、２１によって記録されたユーザに関する身体データなどの様々なソースから、各ユーザ１４、１５、１６、１７についてのコンテキストデータ２３を収集する。コンテキスト情報モジュール２４は、さらに図３を参照して以下に記載されるように、ユーザについてのユーザコンテキスト情報２２を生成し、データベース１３にユーザコンテキスト情報２２を記憶する。サーバ１２は、さらに、通常は第三者のウェブサイト２７についてのユーザプロファイルデータ２５として記憶された、家族、友人などの個人のグループのセットを含むユーザ１４、１５、１６、１７についてのソーシャルネットワーク（図示しない）を識別する。変換モジュール２９は、さらに図５及び図６を参照して以下に記載されるように、変換規則３０のセットに基づいてユーザコンテキスト情報のグラフ構造などのユーザコンテキスト情報２２の一部を他のフラフ構造に変換する。ユーザコンテキスト情報２２の構造は、グラフ生成モジュール３１によってグラフ生成規則３２のセットに基づいて他人のユーザコンテキスト情報２２にコピーされることができる。変換されたユーザコンテキスト情報が他人のユーザコンテキスト情報にコピーされると、ユーザコンテキスト情報は、プライバシーが保たれるような方法で表示されることができる。
【００１１】
各コンピュータ１８、１９、２０、２１は、他の要素も可能であるが、必須の処理装置、メモリ、入力／出力ポート、ネットワークインターフェース及び既知の揮発性記憶装置などの汎用のプログラム可能な計算装置において従来みられる要素を含む。さらに、コンピュータ１８、１９、２０、２１及びサーバ１２は、それぞれ、本願明細書に開示される実施形態を実施するための１つ以上のモジュールを含むことができる。モジュールは、従来のプログラミング言語におけるソースコードとして書かれたコンピュータプログラム又はプロシージャとして実装することができ、オブジェクト若しくはバイトコードとして中央処理装置による実行のために提示されるか、又は、オブジェクト、バイト若しくはインタークレジットコードとして中央処理装置によって実行される言語インタプリタ自体による従来のインタプリタプログラミング言語インタークレジットにおけるインタークレジットソースコードとして書かれる。あるいは、モジュールはまた、集積回路として又は読み出し専用メモリ要素への書き込みのいずれかでハードウェアに実装されることができる。ソースコード及びオブジェクトバイトコードの様々な実装は、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードドライブ、ディジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）及び同様の記憶媒体などのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に保持することができ、他の種類のモジュール及びモジュール機能も可能であるのみならず、他の物理的ハードウェア要素も可能である。
【００１２】
ユーザコンテキスト情報のグラフィカル構造を変換することは、ソーシャルネットワーク状況内のユーザ間のセキュリティのレベルを提供する。図２は、１つの実施形態にかかるソーシャルネットワーク状況内での選択的なコンテキスト公開を提供するためのコンピュータ実装方法４０を示すフロー図である。ユーザ間のソーシャルネットワークの形成において、コンテキスト情報は、さらに図３を参照して以下に記載されるように、コンテキストデータの集合から各ユーザについて作成される（ステップ４１）。コンテキスト情報は、新たな到来コンテキストデータが収集されたときに連続的に生成されて更新されることができる。コンテキスト情報を生成又は更新するタイミングの他の例も可能である。
【００１３】
ユーザコンテキスト情報の一部として、ユーザについてのソーシャルネットワークが通常は識別される（ステップ４２）。ソーシャルネットワークは、そのそれぞれがユーザと所定の関係を有する個人によって形成され、「友人」、「家族」及び「親しい友人」などの個人のカテゴリを含むことができる。ユーザコンテキスト情報がソーシャルネットワーク内の他人に送信される状況において、変換規則のセットに基づくユーザコンテキスト情報の一部の上位概念などの抽象化されたユーザコンテキスト情報は、さらに図５及び図６を参照して以下に記載されるように、他人に共有される（ステップ４３）。ユーザコンテキスト情報の抽象化をともなうか又はともなわないで、ユーザコンテキスト情報の一部は、さらに図７及び図８を参照して以下に記載されるように、ソーシャルネットワーク内の他人についてのコンテキスト情報にコピーされることができる（ステップ４４）。抽象化されたコンテキスト情報をコピーすることにより、ユーザコンテキスト情報は、ソーシャルネットワーク内の他人に選択的に公開される（ステップ４５）。さらなる実施形態において、抽象化されたコンテキスト情報は、２０１４年１２月２３日に提出された名称「Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ  Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｖｉｄｉｎｇ  Ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ  Ｍｅｄｉａ  Ｔａｇｇｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ  Ｍｅｄｉａ  Ｅｘｐｏｓｕｒｅ」という同一出願人による米国特許出願第１４／５８２，１０９号に記載されるように、コンテキスト情報に基づいてメディアファイルをさらに処理するためにメディアファイルなどのファイルに関連付けられることができる。
【００１４】
ユーザコンテキスト情報は、意味グラフを使用して生成することができる。意味グラフは、意味的関係のセットにおいてユーザのコンテキスト情報を表すことができる。図３は、図２の方法において使用するために意味グラフを使用してユーザについてのコンテキスト情報を生成するためのルーチン５０を示すフロー図である。各ユーザについてのコンテキスト情報を作成するために（ステップ５１）、まず、ユーザに関するコンテキストデータが収集される（ステップ５２）。コンテキストデータは、異なるソースから収集された様々なデータとすることができ、２０１３年４月２９日に提出された名称「Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  Ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ  Ｐｌａｔｆｏｒｍ」という同一出願人による係属中の米国特許出願第１３／８７３，０６１号に記載されているように、各ユーザについてのコンテキストグラフの構築をサポートする。１つの実施形態において、コンテキストデータは、ユーザに関する低レベルイベントデータを含むことができる。例えば、低レベルイベントデータは、ユーザの歩行、ランニング、着座及び不動、又は、ユーザが公園内に位置していることを示すなどの逆ジオコーディングによって提供される意味的位置情報を含むことができる。他の例について、低レベルイベントデータは、センサや加速度計などの装置から検出されたユーザの身体活動データを含むことができる。さらに、コンテキストデータは、Ｆａｃｅｂｏｏｋ、カリフォルニア州サンフランシスコのＴｗｉｔｔｅｒ社によって提供されるＴｗｉｔｔｅｒ、カリフォルニア州マウンテンビューのＬｉｎｋｅｄＩｎ社によって提供されるＬｉｎｋｅｄＩｎなどの第三者のソーシャルメディアサイト上のユーザプロファイルデータ又はユーザの電子メールを含むことができる。ソーシャルメディアサイトからのコンテキストデータは、ユーザの識別情報、好き嫌い、ネットワーク、ユーザの興味、写真、映像、音声録音、投稿及び第三者のウェブサイト内の活動を含むことができる。他の種類の低レベルイベントデータも可能である。
【００１５】
ユーザに関するコンテキストデータの収集は、コンテキストデータのインサイトを識別するためにさらに処理される（ステップ５３）。ユーザについての識別されたインサイトは、通常、意味グラフで表すことができる。識別されたインサイトに基づいて、低レベルの意味グラフが生成される（ステップ５４）。例えば、低レベルの意味グラフは、「メアリーは駐車場にいる」、「彼女は歩いている」及び「その時間は彼女が通常退社する時間に近い」などを含むことができる。これらのインサイトを組み合わせて持ち上げることにより、高レベルの意味グラフを作成することができる（ステップ５５）。先の例のメアリーの活動について、高レベルの意味グラフは、「メアリーは退社している」などのインサイト含むことができる。一例として、図４は、図３の方法において使用するための意味的表現６０を示すプロセスフロー図である。低レベルの意味グラフ６１、６２、６３は、ノード６４及びエッジ６５によって形成される。各低レベルの意味グラフ６１、６２、６３からのインサイトが収集され、収集により高レベルの意味グラフ６６を作成する。このようにして、各ユーザについてのコンテキスト情報を作成することができる（ステップ５６）。ユーザについての意味グラフは、通常、データベース又はメモリに一時的に記憶され、必要に応じて各到来コンテキストデータに基づいて更新されることができる（ステップ５７）。
【００１６】
各ユーザについて、ソーシャルネットワークは、通常、一般的なソーシャルメディアサイトなどの第三者のウェブサイトを介して作成される「友人」ネットワーク又はグループに基づいて形成される。ソーシャルメディアサイトの例として、Ｆａｃｅｂｏｏｋは、Ｆａｃｅｂｏｏｋ上でユーザ及び他のユーザを接続することによって各ユーザについての「友人」ネットワークを作成する。通常、「友人」ネットワーク内の他のユーザは、ユーザのＦａｃｅｂｏｏｋウェブページの要素にアクセスすることができる。ユーザは、各個人についてのユーザのウェブページの要素へのアクセスのレベルを手動で変更することができる。１つの実施形態において、ユーザについてのソーシャルネットワークは、「友人」ネットワーク又はグループの少なくとも一方に基づいて構築することができる。さらなる実施形態において、ソーシャルネットワークは、複数の「友人」ネットワーク及びグループに基づいて構築することができる。さらに、ソーシャルネットワークは、「友人」、「家族」、「仕事」などに分類することができる。ユーザについてのソーシャルネットワークを生成する他の方法も可能である。
【００１７】
ユーザは、ユーザコンテキスト情報のインサイトをより高レベルの概念に変換する規則を指定することにより、他の個人に対するユーザコンテキスト情報の公開レベルを制限することができる。図５は、図２の方法において使用するためのコンテキスト情報を選択的に公開するためのルーチン７０を示すフロー図である。ユーザは、グラフ構造に基づいて、機密ユーザコンテキスト情報をより一般的な意味的表現に潜在的に抽象化することができる。ユーザコンテキスト情報の抽象化は、ユーザ意味グラフのグラフ構造の識別から開始することができる（ステップ７１）。一例として、図６は、パロアルトエリアにおいてユーザによって行われる活動を示すグラフ８０である。グラフ８０は、様々なノード８２、８３、８４、８５及びエッジ８６を含む。各ノード８２、８３、８４、８５は、ユーザに関する各異なるユーザコンテキスト情報を記述する。１つの実施形態において、位置的ユーザ情報は、位置ノード又は位置ノードの構造パターンのチェーンとして記述することができる。この例において、ノード８１のチェーンは、「位置」、「パロアルト」、「３３３３＋コヨーテ＋ヒル＋ロード」、「不動」などのノードを含み、グラフにおける主枝としてエッジに接続される。他の種類のグラフ構造も可能である。
【００１８】
再度図５を参照すると、ユーザ意味グラフのグラフ構造が識別されると、各グラフ構造を変換するための変換規則のセットが識別される（ステップ７２）。変換規則は、他のノードに対するユーザ意味グラフのグラフ構造のそれぞれを変換する方法を定義する。変換規則は、ユーザ意味グラフの各グラフ構造に適用することができる（ステップ７３）。１つの実施形態において、そのような変換は、ノードのカテゴリの階層に基づくことができ、低レベルの概念をより高レベルの概念に置き換えることができる。例えば、ノードカテゴリの階層は、高レベルノードカテゴリとして、仕事、家庭、レストランなどのカテゴリを含むことができ、仕事、家庭及びレストランの各位置のアドレス又は座標は、仕事、家庭及びレストランカテゴリのサブカテゴリとして階層ツリーに配置することができる。それゆえに、変換規則は、特定のアドレス又は座標が、仕事、家庭及びレストランに置き換えることができることを述べることができる。さらなる実施形態において、変換規則は、ユーザ意味グラフの所定の構造パターンが高レベルの概念ノードに置き換えることができることを述べることができる。さらに他の実施形態において、変換規則は、ノードの所定のチェーンを、高レベルの意味的概念を有するノードに置き換えることができる。他の種類の変換規則も可能である。図６の例を再度参照すると、ノードの主枝チェーンの処理は、ユーザが現在パロアルトのコヨーテヒルロード３３３３におり且つ移動していないというユーザ情報を生成することができる。この例において、変換規則は、「ユーザ→位置→パロアルト研究所→コヨーテヒルロード３３３３→パロアルト→カリフォルニア州−米国：ユーザ→位置→仕事」として示すことができる。それゆえに、ノードのチェーンは、「仕事」ノードに置き換えられる。さらに、ユーザ意味グラフにおける他のノード８２、８３、８４、８５は、ユーザに関するさらなる情報を含むことができる。例えば、ノード「運転」８２、「歩行」８３及び「ヴァイザー＋コモンズ」８５を含むこの例における副枝は、他のノードによって延在しておらず、ユーザが現在「歩行」も「運転」もせず「ヴァイザーコモンズ」にもいないことを意味することができる。さらに、「注文＋カウンター」ノード８４を含む小さな枝は、ユーザが過去に行った活動においてエル・カミーノ・レアル２６７５におけるチポトレ・メキシカン・グリルに行ってカウンターで注文したことを意味することができる。他のグラフ機構も可能である。
【００１９】
図５を再度参照すると、変換規則のいずれかと一致したグラフ構造は、その後に他のノードに変換される（ステップ７４）。変換は、意味グラフにおけるグラフ構造の残りの部分が変更されないように、選択されたグラフ構造にのみ生じることができる。変換は、家の位置、活動及び興味などの任意の種類のユーザコンテキスト情報について行うことができる。このようにして、意味グラフにおいて低レベルの概念を高レベルの概念に置き換えることは、ユーザコンテキスト情報を抽象化することができる。そのような抽象化は、新たなユーザ意味グラフを再描画するよりもむしろ、構造を有する複数のノードなどの低レベルの概念に対して単一ノードなどの高レベルの概念をパッチすることができる。
【００２０】
ユーザ意味グラフのインサイトは、共有のためにソーシャルネットワーク内の他人についての意味グラフに変換されることができる。変換することにより、ソーシャルネットワーク内の他人についての意味グラフは、ユーザのコンテキスト情報を正確に反映する。ユーザ意味グラフのインサイトは、新たな到来コンテキストデータを受信することによってユーザ意味グラフが更新されるたびに連続的に他人の意味グラフに変換されることができる。ユーザ意味グラフは、低レベルの意味グラフ及び高レベルの意味グラフとして形成されることができるため、ソーシャルネットワーク内の他人についての意味グラフは、低レベルの意味グラフ又は高レベルの意味グラフとして形成されることができる。図７は、図２の方法において使用するためのソーシャルネットワーク内の他人についての意味グラフにユーザコンテキスト情報を変換するためのルーチン９０を示すフロー図である。まず、ユーザについての意味グラフ及びユーザのソーシャルネットワーク内の他人についての意味グラフが識別される（ステップ９１）。一例として、図８は、ソーシャルネットワーク内の意味的関係１００を示すプロセスフロー図である。ユーザについて生成された意味グラフ１０１は、ユーザに関する最新のコンテキスト情報を含むことができる。同様に、配偶者についての意味グラフ１０２及び親についての意味グラフ１０３は、独自のコンテキスト情報を含む。再度図７を参照すると、ユーザ意味グラフのインサイトは、グラフ生成規則のセットに基づいて他の意味グラフに変換されることができる（ステップ９２）。グラフ生成規則は、ユーザコンテキスト情報が意味グラフ間でコピーされる方法を定義する。１つの実施形態において、グラフ生成規則は、ソーシャルネットワーク内の各個人について生成されることができる。例えば、グラフ生成規則のセットは、家庭や家族の生活に関する情報などのユーザのコンテキスト情報が一般的な友人ではなく親や親しい友人にコピーされることができることを述べることができる。他の例として、グラフ生成規則のセットは、作業に関連するコンテキスト情報がユーザの同僚にコピーされることができるにすぎないことを述べることができる。そして、グラフ生成規則は、ユーザ意味グラフ、具体的にはユーザ意味グラフのノードに適用される（ステップ９３）。グラフ生成規則を適用することにより、他人についての意味グラフが意味グラフにおけるコピーされたノードをここでは含むように、ユーザ意味グラフのノードは、他人の意味グラフにコピーされることができる（ステップ９４）。さらなる実施形態において、グラフ生成規則は、ユーザ意味グラフのグラフ構造を最初に検出し、ユーザ意味グラフのグラフ構造がコピーされることができるように、グラフ構造を表すメタノードを判定する。例えば、グラフ生成規則のセットは、「意味グラフにおいてユーザの位置を記述するノードが識別された場合、ノードは他人の意味グラフにコピーされる」ことを述べることができ、第１のユーザの位置情報は第２のユーザに公開される。再度図８を参照すると、グラフ生成規則１０７、１０８に基づいて、自己の意味グラフ１０１は、自己の配偶者のグラフから導出されるノードを作成することによって自己の情報１０５及び自己の配偶者の情報１０４に関するノードを含むことができる。自己の配偶者の意味グラフ１０２は、自己の配偶者の情報１０４及び自己のグラフにおけるノードから導出される自己の情報１０５に関するノードを同様に含むことができる。自己の両親の意味グラフ１０３は、自己のノードをコピーすることによって自己の親の情報１０６及び自己の情報１０５のノードを含むことができる。このようにして、メディアファイルは、ユーザコンテキスト情報が他の個人のユーザコンテキスト情報にコピーされるときにソーシャルネットワーク内の他の個人に共有することができる。ユーザコンテキスト情報に関連付けられたメディアファイルを共有するための他の機構も可能である。
【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１】
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