(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザが、自分と趣味嗜好が似た他のユーザ、自分の趣味嗜好にあったネットワーク上の公開電子文書を探したり、ユーザの趣味嗜好にあった広告を提供したりすることを容易かつ的確に実行できるようにする。【解決手段】ＳＮＳサーバに適用できる。ＳＮＳサーバは、ユーザが作成した電子文書における単語の出現状況を解析し、そのユーザの趣味嗜好を表す情報を学習する学習手段と、学習された趣味嗜好情報を、各ユーザについてそれぞれ記憶する記憶手段と、探索元情報が与えられたときに、上記ユーザ趣味嗜好記憶手段に記憶されている各ユーザの趣味嗜好の情報の中から、上記探索元情報との一致度が高いものを探索する探索手段と、探索手段が得た、探索元情報との一致度が高い趣味嗜好の情報に係るユーザの情報を、いずれかのサービスに反映する合致ユーザ情報利用手段とを有する。【選択図】図１
2009098964.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを介して、ユーザが利用する端末に、多数のユーザが利用可能なサービスを提供する、ネットワークサービスシステムにおけるネットワークサービスサーバにおいて、
ユーザが作成した電子文書における単語又は単語列の出現状況を解析し、そのユーザの趣味嗜好を表す情報を学習するユーザ趣味嗜好学習手段と、
学習されたユーザの趣味嗜好の情報を、各ユーザについてそれぞれ記憶するユーザ趣味嗜好記憶手段と、
探索元情報が与えられたときに、上記ユーザ趣味嗜好記憶手段に記憶されている各ユーザの趣味嗜好の情報の中から、上記探索元情報との一致度が高いものを探索する一致ユーザ探索手段と、
上記一致ユーザ探索手段が得た、探索元情報との一致度が高い趣味嗜好の情報に係るユーザの情報を、いずれかのサービスに反映する合致ユーザ情報利用手段と
を有することを特徴とするネットワークサービスサーバ。
【請求項２】
上記一致ユーザ探索手段に与えられる探索元情報がある特定ユーザからのブログ情報であり、上記合致ユーザ情報利用手段は、探索元情報であるブログ情報を、探索元情報との一致度が高い趣味嗜好の情報に係るユーザに推奨することを特徴とする請求項１に記載のネットワークサービスサーバ。
【請求項３】
上記一致ユーザ探索手段に与えられる探索元情報が電子文書でなる広告情報であり、上記合致ユーザ情報利用手段は、探索元情報である広告情報を、探索元情報との一致度が高い趣味嗜好の情報に係るユーザに送信することを特徴とする請求項１に記載のネットワークサービスサーバ。
【請求項４】
上記一致ユーザ探索手段に与えられる探索元情報が、ある特定ユーザを規定する情報であり、
上記合致ユーザ情報利用手段は、上記特定ユーザに、趣味嗜好が自己と似ている他のユーザの情報を提示することを特徴とする請求項１に記載のネットワークサービスサーバ。
【請求項５】
ネットワークサービスサーバが、ネットワークを介して、ユーザが利用する端末に、多数のユーザが利用可能なサービスを提供するネットワークサービスシステムにおいて、
上記ネットワークサービスサーバとして、請求項１〜４のいずれかに記載のサーバを適用したことを特徴とするネットワークサービスシステム。
【請求項６】
ネットワークサービスサーバが、ネットワークを介して、ユーザが利用する端末に、多数のユーザが利用し合うサービスを提供するネットワークサービス方法において、
上記ネットワークサービスサーバは、ユーザ趣味嗜好学習手段、ユーザ趣味嗜好記憶手段、一致ユーザ探索手段、及び、合致ユーザ情報利用手段とを備え、
上記ユーザ趣味嗜好学習手段が、ユーザが作成した電子文書における単語又は単語列の出現状況を解析し、そのユーザの趣味嗜好を表す情報を学習する処理と、
上記ユーザ趣味嗜好記憶手段が、学習されたユーザの趣味嗜好の情報を、各ユーザについてそれぞれ記憶させる処理と、
上記一致ユーザ探索手段が、探索元情報が与えられたときに、上記ユーザ趣味嗜好記憶手段に記憶されている各ユーザの趣味嗜好の情報の中から、上記探索元情報との一致度が高いものを探索する処理と、
上記合致ユーザ情報利用手段が、上記一致ユーザ探索手段が得た、探索元情報との一致度が高い趣味嗜好の情報に係るユーザの情報を、いずれかのサービスに反映する処理と
を含むことを特徴とするネットワークサービス方法。
【請求項７】
ネットワークを介して、ユーザが利用する端末に、多数のユーザが利用し合うサービスを提供する、ネットワークサービスシステムにおけるネットワークサービスサーバに搭載されるネットワークサービスプログラムにおいて、
上記ネットワークサービスサーバにおけるコンピュータを、
ユーザが作成した電子文書における単語又は単語列の出現状況を解析し、そのユーザの趣味嗜好を表す情報を学習するユーザ趣味嗜好学習手段と、
学習されたユーザの趣味嗜好の情報を、各ユーザについてそれぞれ記憶するユーザ趣味嗜好記憶手段と、
探索元情報が与えられたときに、上記ユーザ趣味嗜好記憶手段に記憶されている各ユーザの趣味嗜好の情報の中から、上記探索元情報との一致度が高いものを探索する一致ユーザ探索手段と、
上記一致ユーザ探索手段が得た、探索元情報との一致度が高い趣味嗜好の情報に係るユーザの情報を、いずれかのサービスに反映する合致ユーザ情報利用手段と
して機能させることを特徴とするネットワークサービスプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はネットワークサービスシステム、サーバ、方法及びプログラムに関し、例えば、ソーシャルネットワーキングサービスやブログシステムや広告提供システムに適用し得るものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータの普及により、インターネットのユーザも劇的に増加している。インターネットは単なる情報発信の場からコミュニケーションの場へと発展してきている。インターネット上でのコミュニケーション手段としてソーシャルネットワーキングサービス（なお、ソーシャルネットワーキングサイトと呼ばれることもある；以下、ＳＮＳと呼ぶ）がメジャーなサービスとして利用されつつある。ＷｉＫｉｐｅｄｉａ（商標）では、ＳＮＳを、次のように説明している。
【０００３】
「ＳＮＳとは人と人とのつながりを促進・サポートする、コミュニティ型の会員制のサービスである。あるいはそういったサービスを提供するＷｅｂサイトを指す。ＳＮＳの中心であり主目的は、人と人とのコミュニケーションにある。友人・知人間のコミュニケーションを円滑にする手段や場を提供したり、趣味や嗜好、居住地域、出身校、あるいは「友人の友人」といったつながりを通じて新たな人間関係を構築する場を提供している。」
また、非特許文献１や、ＷＥＢ上の非特許文献２においても解説されており、ＳＮＳを利用する人口も増加している。
【非特許文献１】斉藤徹他著、「ＳＮＳビジネス・ガイド」、株式会社インプレスジャパン発行、２００６年７月
【非特許文献２】ｈｔｔｐ：／／ｅ−ｗｏｒｄｓ．ｊｐ／ｗ／ＳＮＳ．ｈｔｍｌ
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、ＳＮＳには、次のような多くの課題がある。
【０００５】
第１に、自分と趣味嗜好があったブログ情報が更新された際、その情報を探すために、検索といった手段を用いるのが一般的であるが、適切なキーワードを選択する必要があり、相応のスキルが要求される。また、その情報が更新されたものなのか過去のものなのか区別が付かない。
【０００６】
第２に、自分と趣味嗜好があったユーザを探すためには、相手とのコミュニケーションをとらなければならず、相手を把握（理解）するまでに時間がかかる。
【０００７】
第３に、ユーザ自身がプロファイル（自己紹介文）を掲載することで、ある程度、趣味嗜好についての推測は可能であるが、プロファイルに書き込む項目に制限がある場合や、入力自体が面倒であるなどの限界がある。
【０００８】
第４に、ランダム訪問（行き当たりばったりで相手先を訪問）やゼロから趣味嗜好があった相手を探すのは、非効率的であり、理想な相手を探すのに手間がかかる。
【０００９】
第５に、ＳＮＳの送信画面として広告情報を送信したり、送信画面の一部に広告情報を付随させることも考えられるが、その広告情報が利用者の趣味嗜好に合わず、広告情報の提供が無駄に期すことも多く生じる。
【００１０】
そのため、ユーザが、自分と趣味嗜好が似た他のユーザや仲間を探したり、ユーザが、自分の趣味嗜好にあったネットワーク上に公開されている情報を探したり、ユーザの趣味嗜好にあった広告情報を提供したりすることを、容易かつ的確に行うことができるネットワークサービスシステム、サーバ、方法及びブログラムが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
第１の本発明は、ネットワークを介して、ユーザが利用する端末に、多数のユーザが利用し合うサービスを提供する、ネットワークサービスシステムにおけるネットワークサービスサーバにおいて、（１）ユーザが作成した電子文書における単語又は単語列の出現状況を解析し、そのユーザの趣味嗜好を表す情報を学習するユーザ趣味嗜好学習手段と、（２）学習されたユーザの趣味嗜好の情報を、各ユーザについてそれぞれ記憶するユーザ趣味嗜好記憶手段と、（３）探索元情報が与えられたときに、上記ユーザ趣味嗜好記憶手段に記憶されている各ユーザの趣味嗜好の情報の中から、上記探索元情報との一致度が高いものを探索する一致ユーザ探索手段と、（４）上記一致ユーザ探索手段が得た、探索元情報との一致度が高い趣味嗜好の情報に係るユーザの情報を、いずれかのサービスに反映する合致ユーザ情報利用手段とを有することを特徴とする。
【００１２】
第２の本発明は、ネットワークサービスサーバが、ネットワークを介して、ユーザが利用する端末に、多数のユーザが利用し合うサービスを提供するネットワークサービスシステムにおいて、上記ネットワークサービスサーバとして、第１の本発明のサーバを適用したことを特徴とする。
【００１３】
第３の本発明は、ネットワークサービスサーバが、ネットワークを介して、ユーザが利用する端末に、多数のユーザが利用し合うサービスを提供するネットワークサービス方法において、上記ネットワークサービスサーバは、ユーザ趣味嗜好学習手段、ユーザ趣味嗜好記憶手段、一致ユーザ探索手段、及び、合致ユーザ情報利用手段とを備え、（１）上記ユーザ趣味嗜好学習手段が、ユーザが作成した電子文書における単語又は単語列の出現状況を解析し、そのユーザの趣味嗜好を表す情報を学習する処理と、（２）上記ユーザ趣味嗜好記憶手段が、学習されたユーザの趣味嗜好の情報を、各ユーザについてそれぞれ記憶させる処理と、（３）上記一致ユーザ探索手段が、探索元情報が与えられたときに、上記ユーザ趣味嗜好記憶手段に記憶されている各ユーザの趣味嗜好の情報の中から、上記探索元情報との一致度が高いものを探索する処理と、（４）上記合致ユーザ情報利用手段が、上記一致ユーザ探索手段が得た、探索元情報との一致度が高い趣味嗜好の情報に係るユーザの情報を、いずれかのサービスに反映する処理とを含むことを特徴とする。
【００１４】
第４の本発明は、ネットワークを介して、ユーザが利用する端末に、多数のユーザが利用し合うサービスを提供する、ネットワークサービスシステムにおけるネットワークサービスサーバに搭載されるネットワークサービスプログラムにおいて、上記ネットワークサービスサーバにおけるコンピュータを、（１）ユーザが作成した電子文書における単語又は単語列の出現状況を解析し、そのユーザの趣味嗜好を表す情報を学習するユーザ趣味嗜好学習手段と、（２）学習されたユーザの趣味嗜好の情報を、各ユーザについてそれぞれ記憶するユーザ趣味嗜好記憶手段と、（３）探索元情報が与えられたときに、上記ユーザ趣味嗜好記憶手段に記憶されている各ユーザの趣味嗜好の情報の中から、上記探索元情報との一致度が高いものを探索する一致ユーザ探索手段と、（４）上記一致ユーザ探索手段が得た、探索元情報との一致度が高い趣味嗜好の情報に係るユーザの情報を、いずれかのサービスに反映する合致ユーザ情報利用手段として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、ユーザが、自分と趣味嗜好が似た他のユーザや仲間を探したり、ユーザが、自分の趣味嗜好にあったネットワーク上に公開されている情報を探したり、ユーザの趣味嗜好にあった広告情報を提供したりすることを、容易かつ的確に行うことができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
（Ａ）第１の実施形態
以下、本発明によるネットワークサービスシステム、サーバ、方法及びブログラムの第１の実施形態を、図面を参照しながら詳述する。第１の実施形態のネットワークサービスシステムは、ブログサービスを含めたＳＮＳを提供するシステムに適用したものである。第１の実施形態は、自分の趣味嗜好に合ったブログが更新された場合に、その情報を推薦しようとしたものである。
【００１７】
（Ａ−１）第１の実施形態の構成
図２は、第１の実施形態に係るネットワークサービスシステム１００の全体構成を示すブロック図である。
【００１８】
図２において、第１の実施形態に係るネットワークサービスシステム１００は、複数（図２では２個のみを取り出して示している）のユーザ端末１０１−１、１０１−２が、ネットワーク１０２を介して、ソーシャルネットワーキングサービスサーバ（以下、ＳＮＳサーバと呼ぶ）１０３と接続し得るものである。
【００１９】
ユーザ端末１０１（１０１−１、０１−２）は、ブラウザ機能やメーラ機能を有するＰＣ、携帯電話、ＰＤＡなどが該当する。ネットワーク１０２は、例えば、インターネット（一部、携帯電話網などを含んでも良い）であり、その他、ＬＡＮ、電話回線、専用線、無線通信などの回線を使って構築される通信ネットワークであれば良い。
【００２０】
ＳＮＳサーバ１０３は、１台又は複数台の情報処理装置（例えば、ＰＣ）が該当し、これらの情報処理装置にネットワークサービスブログラム（ＳＮＳブログラム）を搭載して構成されているものであり、機能的には、図１に示す詳細構成を有する。
【００２１】
図１において、ＳＮＳサーバ１０３は、ソーシャルネットワークサービス提供部（以下、ＳＮＳ提供部と呼ぶ）２００、ユーザ一致度判定処理部２０１、ブログ趣味嗜好データベース２０２、ブログ情報データベース２０３、推奨ブログ情報（記憶部）２０４及びブログ情報学習処理部２０５を有する。
【００２２】
ＳＮＳ提供部２００は、ネットワーク１０２を介して、ユーザ端末１０１に各種のＳＮＳを提供する処理を行うものである。ＳＮＳ提供部２００は、例えば、更新（投稿）されたブログを受信したり、ブログをユーザ端末１０１に閲覧させたりするサービスを行う。
【００２３】
ユーザ一致度判定処理部２０１は、ＳＮＳユーザのブログ更新時に、今回のブログ情報から見て、そのユーザと趣味嗜好が一致するユーザを判定するものである。
【００２４】
ブログ趣味嗜好データベース２０２は、当該ＳＮＳを利用している各ユーザの趣味嗜好情報を蓄積しているものである。ブログ情報データベース２０３は、各ＳＮＳユーザが書いたブログの情報を格納しているものである。これらデータベース２０２及び２０３は、これらデータベースをアクセスするユーザ一致度判定処理部２０１やブログ情報学習処理部２０５を搭載している装置と、物理的に同一の装置に搭載されていても良く、また、異なる装置（遠近は問わない）に設けられたものであっても良い。例えば、ＳＮＳ提供部２００、ユーザ一致度判定処理部２０１、推奨ブログ情報２０４及びブログ情報学習処理部２０５は、アプリケーションサーバに搭載され、ブログ趣味嗜好データベース２０２及びブログ情報データベース２０３はデータベースサーバに搭載されている。
【００２５】
推奨ブログ情報２０４は、ＳＮＳユーザ毎のブログ趣味嗜好データベース２０２の格納内容と、更新されたブログ情報とを元に、ユーザ一致度判定処理部２０１が判定した結果を格納するものである。
【００２６】
ブログ情報学習処理部２０５は、ＳＮＳユーザの書いたブログを解析して趣味嗜好を学習し、ブログ趣味嗜好データベース２０２に格納するものである。
【００２７】
（Ａ−２）第１の実施形態の動作
次に、第１の実施形態に係るネットワークサービスシステム１００の動作、特に、ＳＮＳサーバ１０３の動作を説明する。
【００２８】
あるＳＮＳユーザから、更新されたブログ情報が登録のために与えられたときには、ＳＮＳサーバ１０３は、通常の登録動作に加え、そのＳＮＳユーザの趣味嗜好を学習する動作と、趣味嗜好が似ている他のＳＮＳユーザに、今回登録されたブログを推奨する動作とを行う。以下、これらの動作について説明する。
【００２９】
（Ａー２−１）ブログ情報に基づいた趣味嗜好の学習処理
まず、登録されたブログ情報に基づいた趣味嗜好の学習処理を、図３のフローチャートを参照しながら説明する。
【００３０】
ＳＮＳユーザが、ブログ情報を更新（新規作成を含む）して登録を指示すると、ＳＮＳ提供部２００は、ブログ情報データベース２０３にそのブログ情報の登録を行う（ステップ３００）。この登録時には、ＳＮＳユーザによって、更新したブログ情報に対し、ステータスを付加させる。ステータスは、ブログ情報を記載したときに気持ち（うれしいこと、かなしいことなど）を表すものであっても良く、その他の分類（例えば、仕事に関係する内容かプライベートに関係する内容）であっても良い。後述する趣味嗜好の一致性は、同一のステータスについて判断する。ブログ情報がブログ情報データベース２０３に登録されると、ブログ情報学習処理部２０５によって、今回更新されたブログを含め、直近の所定数又は所定期間のそのＳＮＳユーザのブログ情報から、ブログを更新したＳＮＳユーザの趣味嗜好の学習処理が実施される（ステップ３０２）。学習により得られた、ＳＮＳユーザの趣味嗜好情報は、ブログ趣味嗜好データベース２０２に格納される（ステップ３０３）。
【００３１】
以下では、学習処理を詳述する。学習処理は、例えば、特開２００６−２４４２９４号公報や特開２００７−１４８７２０号公報に記載の方法とほぼ同様である。
【００３２】
ブログ情報学習処理部２０５は、まず、ブログ情報データベース２０３に格納されている、趣味嗜好の学習対象のＳＮＳユーザの直近所定数又は所定期間のブログ情報を取り出し、ステータスに基づいて、今回のステータスに適合するブログ情報と、今回のステータスに適合しない（不一致の）ブログ情報とに分類する。これらのブログ情報の数の比率は任意であるが、例えば、適合ブログ情報と不適合ブログ情報との比を３：５とすることができる。
【００３３】
ブログ情報学習処理部２０５は、各ブログ情報を、トークン（単語）に分割する。そして、これらトークンの全てについて、個別に、適合ブログ情報に出現した回数と、不適合ブログ情報に出現した回数とを計数する。そして、かかる計数結果を用いて、（１）式の演算を行うことにより、当該トークンｔが出現したブログ情報が適合ブログ情報である確率Ｐ（ｔ）を求める。
【数１】
2009098964.tif 000003
【００３４】
（１）式において、ｗｅｂは適合ブログ情報の総数、ｎｏｗｅｂは不適合ブログ情報の総数、ｗは該トークンが適合ブログ情報に出現した回数、ｎｗは該トークンが不適合ブログ情報に登場した回数である。
【００３５】
ここで、値ｎｗを２倍することとしたのは、適合ブログ情報であるとの判定条件を厳しくして適合度判定処理の信頼性を高めるためである。但し、この値「２」は、統計的に定めたものであるので、指定されたステータス、ユーザの趣味嗜好の広狭、適合度判定処理に対してユーザが望む信頼性の程度等、様々な要素に応じて適宜変更しても良い。
【００３６】
確率Ｐ（ｔ）は、０以上１以下の値を取り得る。この確率Ｐ（ｔ）は、１に近いほど、適合ブログ情報に登場する確率が高く、かつ、不適合ブログ情報に登場する確率が低いことになり、従って、当該トークンｔが出現したブログ情報が適合ブログ情報である可能性が高いことになる。逆に、確率Ｐ（ｔ）は、０に近いほど、不適合ブログ情報に登場する確率が高く、かつ、適合ブログ情報に登場する確率が低いことになり、従って、当該トークンｔが出現したブログ情報が不適合ブログ情報である可能性が高いことになる。
【００３７】
例えば、ユーザの趣味嗜好が「天文学」である場合、「金星」、「木星」等の惑星名や「公転周期」、「天文距離」、「光年」等の天文学用語は確率Ｐ(t)が高くなると考えられ、その一方で、「スポーツニュース」、「政治情勢」等のトークンは確率Ｐ（ｔ）が低くなると考えられる。
【００３８】
上述のように、確率Ｐ（ｔ）は、学習用ブログ情報（適合ブログ情報および不適合ブログ情報）に登場する全てのトークンについて算出される。そして、ブログ情報学習処理部２０５は、各トークンのうち、｜Ｐ（ｔ）−０．５｜が大きいトークンを所定数選択し、ブログ趣味嗜好データベース２０２に趣味嗜好を表す情報として格納する。選択されたトークンは、それぞれ確率Ｐ（ｔ）が非常に高い特徴表示トークンあるいは確率Ｐ（ｔ）が非常に低い反特徴表示トークンである。なお、選択するトークンの数は、ユーザが望む信頼性の程度等に応じて適宜設定すれば良いが、１５個程度を適用できる。また、特徴表示トークンと反特徴表示トークンとの選択比は特に限定されず、合計の個数が所定数（ここでは１５個）であれば良い。
【００３９】
同一人であっても時間の経過と共に、趣味嗜好が変化していくことがあり、この実施形態の学習処理では、直近のブログ情報から趣味嗜好を捉えるので、趣味嗜好の変化にも対応することができる。
【００４０】
また、仕事上の興味が同じユーザ同士であっても、プライベートでの興味、趣味が異なることもあるように、全ての面で趣味嗜好が一致するユーザは少ない。この実施形態では、ステータスごとに趣味嗜好を学習するようにしたので、ユーザの趣味嗜好を各ステータスごとに学習することができる。
【００４１】
なお、上記では、不適合ブログ情報を同一ユーザのステータスが異なるブログ情報として説明したが、不適合ブログ情報を他の方法で定めるようにしても良い。例えば、ＳＮＳユーザから他人の同一ステータスの不適合なブログ情報を申告させるようにしても良い。ブログ情報以外の文書データ（例えば、Ｗｅｂページ）で不適合情報を申告させるようにしても良い。適合情報も、ブログ情報以外の文書データ（例えば、Ｗｅｂページ）で申告させるようにしても良い。
【００４２】
（Ａー２−２）ブログ情報を推奨する他のＳＮＳユーザの決定処理
次に、更新（又は新規）されたブログ情報の閲覧を推奨する他のＳＮＳユーザを決定する動作を、図４のフローチャートを参照しながら説明する。
【００４３】
ブログ情報がブログ情報データベース２０３に格納されたのを契機に（ステップ３１０）、そのブログ情報と、ユーザ毎の趣味嗜好情報が格納されたブログ趣味嗜好データベース２０２の格納内容との比較をユーザ一致度判定処理部２０１が実施する（ステップ３１１）。判定の結果、ユーザの趣味嗜好が更新ブログとの一致度が高い場合には、推奨ブログ情報２０５に、ＳＮＳユーザとブロック情報の種類とを対応付けて登録する（ステップ３１２）。推奨ブログ情報２０５に登録されたブログ情報は、推奨ブログ情報２０５に登録されたＳＮＳユーザにその存在が通知（推奨）される（ステップ３１３）。ＳＮＳユーザのうち、ブログの閲覧が可能なユーザが限られている場合には、通知対象は、そのようなブログ閲覧が可能な中から選定される。通知方法は、図示しないユーザデータベースに格納されているＳＮＳユーザのメールアドレスに対して行う方法であっても良く、また、該当するＳＮＳユーザがブログ閲覧のためにログインしてきたときに通知する方法であっても良く、通知方法自体は限定されるものではない。
【００４４】
ステップ３１１及び３１２の処理は、図５に示すように、ブログ趣味嗜好データベース２０２に趣味嗜好が格納されている、全てのＳＮＳユーザを対象として繰り返し実行される。
【００４５】
ブログ趣味嗜好データベース２０２に趣味嗜好が格納されている全てのＳＮＳユーザに対する処理を終了していないことを確認しながら（ステップ４０１）、ある１人のＳＮＳユーザを処理対象とし、ブログ情報と、そのＳＮＳユーザの趣味嗜好情報との一致度を算出し（ステップ４０２）、その一致度が閾値以上であるか否かを判別する（ステップ４０３）。閾値より小さければ、次のＳＮＳユーザの処理に直ちに移行し、閾値以上であると、推奨ブログ情報２０４に情報を追加した後（ステップ４０４）、次のＳＮＳユーザの処理に移行する。
【００４６】
以下、ブログ情報と、あるＳＮＳユーザの趣味嗜好情報とが一致するか否かの具体的な判定方法を説明する。この処理も、例えば、特開２００６−２４４２９４号公報や特開２００７−１４８７２０号公報に記載の方法とほぼ同様である。
【００４７】
ユーザ一致度判定処理部２０１は、ブログ趣味嗜好データベース２０２から、推奨対象のブログのステータスと同一ステータスについて、判断対象のＳＮＳユーザの特徴表示トークン及び反特徴表示トークンを読み出す。
【００４８】
次に、ユーザ一致度判定処理部２０１は、推奨対象のブログ情報について、特徴表示トークン及び反特徴表示トークンと一致するトークンの個数を計数する。この計数は、各トークン毎に行われる。それぞれの特徴表示トークン、反特徴表示トークンについての計数結果を、Ｐ（ｔ１）、…、Ｐ（ｔ１５）とする。
【００４９】
そして、ユーザ一致度判定処理部２０１は、これらの計数結果Ｐ（ｔ１）、…、Ｐ（ｔ１５）を（２）式に代入することにより、適合確率（すなわち、ユーザの趣味嗜好に対する一致度）Ｐ（ｅ)を得ることができる。
【数２】
2009098964.tif 000004
【００５０】
この一致度Ｐ（ｅ)が所定の閾値と比較され、閾値以上のＳＮＳユーザは、推奨ブログ情報２０４に登録される。
【００５１】
なお、上記とは異なり、趣味嗜好が不一致のＳＮＳユーザを検索し、ブログ情報を推奨しないユーザを決定し、登録しておくようにしても良い。言い換えると、基本的には、ブログ情報を推奨するが、趣味嗜好が余りにも異なる他のＳＮＳユーザだけに推奨しないようにしても良い。
【００５２】
（Ａ−３）第１の実施形態の効果
第１の実施形態によれば、ＳＮＳユーザが更新したブログ情報を、ユーザ毎のブログ趣味嗜好の情報とマッチングさせることで、趣味嗜好にあったブログ情報が投稿された際に、もらすことなく興味があるＳＮＳユーザに通知（推奨）することができる。また、趣味嗜好にあったブログ情報とユーザが分ることで、同好の仲間を発見することも可能となり、ユーザの手間も低減させることができる。
【００５３】
以上のことから、上述したＳＮＳの第１〜第４の課題を解決することができる。
【００５４】
（Ｂ）第２の実施形態
以下、本発明によるネットワークサービスシステム、サーバ、方法及びブログラムの第２の実施形態を、図面を参照しながら詳述する。第２の実施形態は、自分の趣味嗜好と似た他のＳＮＳユーザを、システム側が検出しようとしたものである。
【００５５】
（Ｂ−１）第２の実施形態の構成
第２の実施形態も、ネットワークサービスシステム１００の全体構成は、上述した第１の実施形態で示した図２で表すことができる。
【００５６】
第２の実施形態の場合、ＳＮＳサーバ１０３の機能的な詳細構成が第１の実施形態とは異なっている。図６は、第２の実施形態におけるＳＮＳサーバ１０３の機能的な詳細構成を示すブロック図である。
【００５７】
図６において、ＳＮＳサーバ１０３は、ＳＮＳ提供部５００、ユーザ一致度判定処理部５０１、趣味嗜好データベース５０２、ブログ情報解析データベース５０３及びＵＲＬ情報データベース５０４を有する。その他、趣味嗜好データベース５０２、ブログ情報解析データベース５０３及びＵＲＬ情報データベース５０４に情報を登録させるためのデータベース登録処理部５０５を有する。
【００５８】
第２の実施形態のＳＮＳ提供部５００も、ネットワーク１０２を介して、ユーザ端末１０１に各種のＳＮＳを提供する処理を行うものである。第２の実施形態のＳＮＳ提供部５００は、ユーザ端末１０１から、趣味嗜好合致ユーザ探索要求を受信したときには、その要求をユーザ一致度判定処理部５０１に与え、要求元のＳＮＳユーザと趣味が合致する他のＳＮＳユーザの情報をユーザ一致度判定処理部５０１から得て、ユーザ端末１０１へ返信するものである。ここで、要求元のＳＮＳユーザは、趣味嗜好合致ユーザ探索要求に、自己の趣味嗜好を表すものとして、Ｗｅｂページやブログを特定する情報を含めて送信する。
【００５９】
ユーザ一致度判定処理部５０１は、趣味嗜好合致ユーザ探索要求が与えられたときに、趣味嗜好データベース５０２、ブログ情報解析データベース５０３及びＵＲＬ情報データベース５０４の格納内容を参照しながら（データベースの指定を認めるようにしても良い）、要求元のＳＮＳユーザと趣味が合致する他のＳＮＳユーザを探索し、探索された他のＳＮＳユーザの情報をＳＮＳ提供部５００に返信するものである。
【００６０】
趣味嗜好データベース５０２は、ＳＮＳユーザが、当該ＳＮＳの会員になる際に申告した趣味嗜好の情報が格納されている。例えば、ＳＮＳユーザは、当該ＳＮＳの会員になる際には、適合Ｗｅｂページと不適合Ｗｅｂページとをそれぞれ、所定数ずつ申告し、これら適合Ｗｅｂページ及び不適合Ｗｅｂページに対し、第１の実施形態のブログ情報学習処理部２０５が実行したと同様な処理を行って、特徴表示トークン及び反特徴表示トークンを得て、申告時の趣味嗜好の情報として、趣味嗜好データベース５０２に格納される。会員になった以降も、この趣味嗜好データベース５０２の自己の情報を、ＳＮＳユーザが更新し得るようにしても良い。
【００６１】
趣味嗜好データベース５０２に格納する趣味嗜好の情報の学習を、データベース登録処理部５０５が行うようにしても良く、また、外部装置が実行し、それをデータベース登録処理部５０５が趣味嗜好データベース５０２に格納させるようにしても良い。外部装置としては、ＳＮＳの運営会社の保守管理サーバを挙げることができる。
【００６２】
ブログ情報解析データベース５０３は、ＳＮＳユーザが最近に投稿したブログ情報から得た趣味嗜好の情報が格納されている。すなわち、ブログ情報解析データベース５０３は、第１の実施形態で説明した方法によって、適合ブログ情報及び不適合ブログ情報から得た特徴表示トークン及び反特徴表示トークンを、趣味嗜好の情報として格納している。第２の実施形態でも、ステータスごとに区別して格納している。ブログ情報解析データベース５０３に格納する趣味嗜好の情報の学習は、データベース登録処理部５０５が行う。但し、外部装置が実行し、それをデータベース登録処理部５０５がブログ情報解析データベース５０３に格納させるようにしても良い。
【００６３】
ＵＲＬ情報データベース５０４は、各ＳＮＳユーザが、お気に入りと申告したＵＲＬ情報そのものを格納しているものである。格納するＵＲＬの個数に上限を設けるようにしても良い。
【００６４】
データベース登録処理部５０５は、趣味嗜好データベース５０２、ブログ情報解析データベース５０３及びＵＲＬ情報データベース５０４への登録や更新を実行するものである。
【００６５】
（Ｂ−２）第２の実施形態の動作
次に、第２の実施形態に係るネットワークサービスシステム１００の動作、特に、ＳＮＳサーバ１０３における、あるＳＮＳユーザから、趣味嗜好合致ユーザ探索要求が与えられたときの動作を、図７のフローチャートを参照しながら説明する。
【００６６】
ＳＮＳユーザは、自分と趣味嗜好があった他のＳＮＳユーザを探すため、第２の実施形態のネットワークサービスシステム１００システムを利用する。
【００６７】
ユーザ一致度判定処理部５０１が各データベース５０２、５０３、５０４の格納内容に基づいた、ＳＮＳユーザの趣味嗜好一致度の判定処理を行うものであっても良いが、以下では、処理分散のため、各データベース５０２、５０３、５０４の格納内容に基づいた、ＳＮＳユーザの趣味嗜好一致度の判定処理は、それぞれのデータベース５０２、５０３、５０４が行い、ユーザ一致度判定処理部５０１は、各データベース５０２、５０３、５０４が判定した趣味嗜好一致度を統合的に判定するものとして、説明を行う。
【００６８】
ＳＮＳユーザは、ＳＮＳ提供部２００を介して、ユーザ一致度判定処理部２０１に対し、趣味嗜好合致ユーザ探索要求（一致度検索要求）を与える（ステップ６００）。
【００６９】
この際に、ＳＮＳユーザは、趣味嗜好データベース５０２、ブログ情報解析データベース５０３及びＵＲＬ情報データベース５０４の中から、利用するデータベースを指定できるようにしても良い。利用するデータベースは、一つであっても複数であっても良い。
【００７０】
ユーザ一致度判定処理部２０１は、趣味嗜好合致ユーザ探索要求が与えられると、指定されたデータベースの選択を実施し、そのデータベースに対して、趣味嗜好が一致する他のＳＮＳユーザの検索要求を出す（ステップ６０１）。
【００７１】
検索要求が与えられたデータベースはそれぞれ、要求元のＳＮＳユーザの趣味嗜好と一致度が高い他のＳＮＳユーザを検索し、検索結果をユーザ一致度判定処理部２０１に返信し、ユーザ一致度判定処理部２０１は、指定されたデータベースによる検索結果を収集する(ステップ６０２)。
【００７２】
ここで、検索結果は、例えば、ＳＮＳユーザの識別情報と一致度である。いずれのデータベース５０２〜５０４も、一致度を０〜１の範囲で表現するようになされている。また、各指定データベースは、第１の実施形態の説明で用いた図５に示したと同様に、各ＳＮＳユーザごとに一致度を算出し、算出一致度が閾値以上であれば、検索結果に含めることとするものである。
【００７３】
趣味嗜好データベース５０２は、検索要求に含まれているＷｅｂページのデータを元に、第１の実施形態で説明したと同様な方法で一致度を算出するものである。なお、検索要求に、Ｗｅｂページのデータを含めるのに代え、ＵＲＬを含め、趣味嗜好データベース５０２がＵＲＬに基づいてＷｅｂページを取り出すものであっても良い。ブログ情報解析データベース５０３は、検索要求に含まれているブログ情報を元に、第１の実施形態で説明したと同様な方法で一致度を算出するものである。ＵＲＬ情報データベース５０４は、要求元のＳＮＳユーザについて登録されているＵＲＬ情報と、他のＳＮＳユーザについて登録されているＵＲＬ情報との一致割合を一致度として算出する。例えば、２０個ずつＵＲＬ情報を登録させる場合において、一致しているＵＲＬ情報が５個であれば、５／２０＝０．２５を一致度と判定する。
【００７４】
ユーザ一致度判定処理部２０１は、指定されたデータベースによる検索結果から、ユーザ毎の総合的な一致度を得て（ステップ６０３）、この総合的一致度が閾値以上の他のＳＮＳユーザを、要求に対して推薦するユーザとしてＳＮＳ提供部５００に返信する（ステップ６０４）。
【００７５】
ここで、指定データベースが一つの場合には、その指定データベースから与えられた一致度が総合的な一致度になる。但し、指定数に拘らず、総合的一致度と比較する閾値が固定の場合には、指定数の相違を補償するように所定値を乗算しても良い。
【００７６】
指定データベースが複数の場合には、各指定データベースから与えられた一致度を重み付け加算して総合的一致度を得る。ここでの重み付け係数は、指定によるデータベースの組合せごとに、ユーザ一致度判定処理部２０１が保持しているものを適用する。但し、ユーザの趣味嗜好が良く反映されたデータベースをより重く扱うような重み付け係数を付与することが好ましい。例えば、ＳＮＳユーザ自身が記載したブログ情報から得た趣味嗜好の情報を格納しているブログ情報解析データベース５０３の重みを最も重くし、ＳＮＳユーザ自身が記載したものではないが文章の内容に立ち入っている趣味嗜好データベース５０２の重みを次に重くし、ＵＲＬ情報（アドレス）そのものを格納しているＵＲＬ情報データベース５０４の重みを最も軽くする。なお、重み付け自体をＳＮＳユーザが指定できるようにしても良い。
【００７７】
上記では、ユーザ一致度判定処理部２０１が総合的一致度を算出して返信する他のＳＮＳユーザ情報を定めるものを示したが、各指定データベースからの検索結果に含まれている他のＳＮＳユーザの情報（集合）を集合処理して、返信する他のＳＮＳユーザ情報を定めるようにしても良い。例えば、各指定データベースからの検索結果に含まれている他のＳＮＳユーザの情報（集合）の論理和（ＡＮＤ）又は論理積（ＯＲ）によって、返信する他のＳＮＳユーザ情報を定めるようにしても良い。論理和（ＡＮＤ）又は論理積（ＯＲ）をとるかをユーザに指定させるようにしても良い。指定データベースが３種類の場合には、論理和（ＡＮＤ）と論理積（ＯＲ）の組み合わせであっても良い。
【００７８】
なお、指定データベースは、検索結果に、要求元のＳＮＳユーザと趣味嗜好が一致しない他のＳＮＳユーザを含めるようにしても良い。この場合には、ユーザ一致度判定処理部２０１は、その後の処理で、全てのＳＮＳユーザから、検索結果に含まれているＳＮＳユーザを除外したものを、要求元のＳＮＳユーザと趣味嗜好が一致する他のＳＮＳユーザとして返信することになる。
【００７９】
（Ｂ−３）第２の実施形態の効果
第２の実施形態によれば、ＳＮＳユーザが書いたブログ情報を分析して得た趣味嗜好の情報を格納しているブログ情報解析データベースと、ＳＮＳユーザが指定したＷｅｂページの内容から得た趣味嗜好の情報を格納しているブログ情報解析データベースと、ＳＮＳユーザが利用するＵＲＬ情報を蓄積したＵＲＬ情報データベースとを利用し、趣味嗜好の一致度の判定し、要求元のＳＮＳユーザに対し、一致度の高いＳＮＳユーザを推薦することができる。ここで、他のＳＮＳユーザとの一致度を機械的に比較することで、ＳＮＳユーザ間をマッチングさせることができ、ＳＮＳユーザが、趣味嗜好が合致するＳＮＳユーザの情報を得るための手間を低減させることができる。
【００８０】
以上のことから、上述したＳＮＳの第２〜第４の課題を解決することができる。
【００８１】
（Ｃ）他の実施形態
上記各実施形態の説明においても種々変形実施形態に言及したが、さらに、以下に例示するような変形実施形態を挙げることができる。
【００８２】
上記各実施形態では、学習によって得たユーザの趣味嗜好の情報を、ブログ情報を推奨するユーザの決定や、あるユーザと趣味嗜好が似た他のユーザの探索に利用するものを示したが、他の処理のために利用するようにしても良い。例えば、電子文書でなる広告情報（なお、紙媒体の広告であっても良い）を配信するユーザの決定に利用するようにしても良い。例えば、広告情報に、あるユーザの特徴表示トークン及び反特徴表示トークンに該当するトークンがどの程度存在するかに基づいて、そのユーザに広告情報を提供するか否かを決定するようにすれば良い。また例えば、広告主は広告情報にキーワードを付随させ、あるユーザの特徴表示トークン及び反特徴表示トークンと、キーワードとの一致度合に基づいて、そのユーザに広告情報を提供するか否かを決定するようにすれば良い。
【００８３】
第１の実施形態では、ブログ情報を推奨するＳＮＳユーザを、ブログ情報から学習した趣味嗜好の情報だけから選定するものを示したが、第２の実施形態のように、複数の観点からの趣味嗜好の情報から、ブログ情報を推奨するＳＮＳユーザを選定するようにしても良い。逆に、第２の実施形態では、複数の観点からの趣味嗜好の情報から、推薦するＳＮＳユーザを選定するものを示したが、第１の実施形態のように、ブログ情報又はＷｅｂページから学習した趣味嗜好の情報だけから選定するようにしても良い。広告情報の提供でも、ユーザの趣味嗜好の学習方法は、第１の実施形態と同様な方法、第２の実施形態と同様な方法の何れであっても良い。
【００８４】
上記各実施形態では、ブログ情報の推奨先となるＳＮＳユーザや、趣味嗜好が合致したと判断されて推薦させるＳＮＳユーザの意向が反映されていないものを示したが、ＳＮＳユーザは、ＳＮＳ会員になる際の契約によって、推奨や推薦を拒否したり、推奨や推薦の条件を設定したりできるようにしても良い。このような情報は、ユーザデータベースに格納しておき、推奨又は推薦を行う前に照合する。例えば、推奨又は推薦を行う拒否する内容を、他人のブログ情報やＷｅｂページで指示し、その拒否するための特徴表示トークン及び反特徴表示トークンを予め作成させて格納しておく。推奨や推薦対象を探索するためのブログ情報やＷｅｂページが入力された場合には、拒否するための特徴表示トークン及び反特徴表示トークンとの一致度を算出し、一致度が高い場合には、推奨や推薦対象となっていても、推奨や推薦を実行しない。
【００８５】
上記各実施形態においては、Ｗｅｂページやブログ情報に基づく趣味嗜好の一致判定を、入力された文書（Ｗｅｂページやブログ情報）に該当するトークンがどの程度存在するかに基づいて行うものを示したが、探索要求元に係るＳＮＳユーザの特徴表示トークン及び反特徴表示トークンと、探索されるＳＮＳユーザの特徴表示トークン及び反特徴表示トークンとの一致度合を、趣味嗜好の一致判定に用いるようにしても良い。
【００８６】
上記各実施形態の一致判定方法は、特開２００７−１４８７２０号公報における「第１の実施形態」に記載された方法に準じているが、特開２００７−１４８７２０号公報における「第２の実施形態」や「第３の実施形態」、特開２００６−２４４２９４号公報の「他の実施形態」に記載されている一致判定方法を適用するようにしても良い。例えば、無特徴表示トークンをも利用したり、特徴表示トークン又は反特徴表示トークンのいずれかを省略するようにしても良い。トークン（単語）を用いたが、複合語など任意の語句を用いるようにしても良い。
【００８７】
上記各実施形態では、ＳＮＳユーザの認証には言及しなかったが、ユーザ認証を行うようにしても良いことは勿論であり、上述した推奨や推薦を要求する際の認証を、通常の認証より厳しくするようにしても良い。認証を行う場合には、ＳＮＳユーザとアクセスしてくるユーザ端末とが１対１に対応付けられている必要はない。
【００８８】
上記各実施形態では、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）のシステムに本発明を適用したものを示したが、ソーシャルネットワーキングサービスの概念に含まれるか否かを問わず、複数のユーザが対象となっている、しかも、ユーザが、自らが記載した電子文書をサーバ側に送信することがあるネットワークサービスであれば、本発明を適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】第１の実施形態におけるソーシャルネットワーキングサービスサーバの機能的な詳細構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係るネットワークサービスシステム１００の全体構成を示すブロック図である。
【図３】第１の実施形態における、登録されたブログ情報に基づいた趣味嗜好の学習動作を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施形態における、更新登録されたブログ情報の閲覧を推奨する他のＳＮＳユーザを決定する動作を示すフローチャートである。
【図５】図４のステップ３１１及び３１２の詳細処理を示すフローチャートである。
【図６】第２の実施形態におけるソーシャルネットワーキングサービスサーバの機能的な詳細構成を示すブロック図である。
【図７】第２の実施形態における、あるＳＮＳユーザから、趣味嗜好合致ユーザ探索要求が与えられたときの動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００９０】
１００…ネットワークサービスシステム、１０１−１、１０１−２…ユーザ端末、１０２…ネットワーク、１０３…ソーシャルネットワーキングサービスサーバ（ＳＮＳサーバ）、２００…ソーシャルネットワークサービス提供部（ＳＮＳ提供部）、２０１…ユーザ一致度判定処理部、２０２…ブログ趣味嗜好データベース、２０３…ブログ情報データベース、２０４…推奨ブログ情報、２０５…ブログ情報学習処理部、５００…ＳＮＳ提供部、５０１…ユーザ一致度判定処理部、５０２…趣味嗜好データベース、５０３…ブログ情報解析データベース、５０４…ＵＲＬ情報データベース、５０５…データベース登録処理部。
【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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