イントラ SNS における友人リストとの類似性に基づく友人推薦手法
韓超†

智也†

小林西本一志†近年ネット上のコミュニケーションツールとして SNS（ソーシャルネットワーキングサービス）が注目されている．SNS 上での人間関係は，基本的に現実世界のものを再現する程度に留っており，これまで面識がなかった人物と新たに関係を構築することが難しい．本稿では，SNS に登録された各ユーザのプロフィール情報や日記へのコメント情報などを利用し，あるユーザが登録している友人リストとの類似性に基づき，新しい友人を紹介する手法を提案する．学内イントラ SNS を構築・運用して得られたデータを用いて，提案手法の初期的検証を実施した．

A method for introducing new friends in an intra-SNS
based on the similarities with the friend list
CHAO HAN†TOMOYA KOBAYASHI†

KAZUSHI NISHIMOTO†

In recent years, SNS (Social Networking Service) has attracted more attention as a communication tool. Humanrelations in the SNS are usually a subset of those in the real world; it is difficult to construct new relations withunacquainted people. This paper proposes a novel method for introducing new friends based on the similarities
with users’ friend lists using personal profile data and comments to diaries. We conducted user studies using anintra SNS installed to our institute and evaluated the effectiveness of our proposed method.

1.

で，研究科を超えて新しい人間関係を構築することがはじめに難しい．筆者らは，普段自分の周りに存在していない

近年，SNS（ソーシャルネットワーキングサービス）情報や知識を獲得することによって，革新的かつ効率や blog などの新しいネットワークコミュニケーショ的な知識創造ができると考える．だが，前述のようなンツールの利用が増加している．SNS は日常的なコ

現状では，新たな人的交流と，その結果としての革新ミュニケーションの支援を目的として，コミュニケー的な知識創造は生じにくい．

ション主体である個人の存在を明示化し，個人間の情

本稿では，各ユーザが登録した友人リストに基づき，報流通を実現するためのシステムであると定義できる

各ユーザのプロファイル情報及び日記へのコメント付[1]．大規模な SNS として，世界最大会員数を持つ

け情報を用いて，友人リストに登録されていないユー

1

2

3

Facebook ，日本の mixi や中国の RenRen などが挙げ

ザの中から友達として最適と思われるユーザを推薦すられる．しかし，これらの既存 SNS は，新しい人間る手法を提案する．JAIST 内に構築したイントラ SNS関係の構築を支援する機能がまだ十分ではなく，基本をテストベッドとして，ユーザスタディにより，提案的に現実世界の人間関係を SNS 上に再現する程度に手法の有効性を評価する．

留っており，これまで面識がなかった人物と新たに関係を構築することが難しい[2]．

2.

先行研究

SNS を用いた新たな人間関係の構築は，特にあるSNS 上での新しい人間関係構築を支援する研究と組織の内部で運用されているイントラ SNS においてして以下の 2 つが挙げられる．鳥谷部らが提案した重要であると考える．たとえば筆者らが所属している

TTT システムは，ユーザの近況を個々にデータとし北陸先端科学技術大学院大学（以下は JAIST と略すて蓄積し，知人に限定して公開する．さらに，ユーザる）には 3 つの研究科がある．研究科を跨いだ課外活に対しフィードバックを促しコミュニケーションを活動が少なく，一緒に受講できる授業もほとんどないの性化させることで，継続的に多数の知人と近況を共有することを支援する．さらに，友達との会話に別の友† 北陸先端科学技術大学院大学
123

Japan Advanced Institute of Science and Technology
http://www.facebook.com/
http://mixi.jp/
http://www.renren.com/達を呼ぶ仕組みを用い，初対面のユーザ間のコミュニケーションを共通の知人が仲介することによって信頼感のある出会いを支援している[3]．春日らは，SNS情報処理学会 インタラクション 2011に「自分」「友達（仲介者）」「友達の友達」まで参加できる仲介型のチャットを組み込んだ新しい SNS を提案した[4]．

（m は属性の総数）を生成する．ユーザに新たな友人候補を推薦する場合は，がすでに自分の友人リストに友人として登録してこれらは共通の友人によって，新たな人間関係を構いる友人全員のプロフィールベクトルを合成して築することを目指している．しかし，ある人と自分と（合成方法は後述する），合成友人プロフィールベクが共通の友人を持っているということだけでは，そのトル人と自分が友人になりたいと思うには十分とは言えな

トルと，自分の友人リストに登録されていない人い．例えばその人と自分とが何らかの共通点を持って（このような人を，以下では「非友人」と呼ぶ）のプいるなどの，更なる関係性が必要と考えられる．よっロフィールベクトルて単純に共通の友人を介する手段は，新たな友人の発ベクトル）との余弦を求め，値が大きい見手段としては十分なものではないと考える．

友人候補として推薦する．

谷川らは，筆者らの研究と同様，推薦を受けるユーを生成する．この合成友人プロフィールベク

（以下，非友人プロフィール

合成友人プロフィールベクトルを新たなの求め方を説明

ザ周辺のリンク構造とコンテンツ（友達紹介文）を用する．全ユーザの人数を N，そのうちある属性 を有いて新たな友達を紹介する方法を提案している[5][6]．

している人数の合計を ，新たな友人を紹介したいユ

ただしこの手法で推薦される候補は，友達の友達に限ーザの自分の友人リストに登録されている友人の定されている．後述する筆者らの提案手法は，嗜好な数を，どの個人内情報や日記へのコメント数から，自分の友人と似ている人を探す手法であり，推薦候補が友達のの友人の中で属性 を有している人数をとするとき，合成友人プロフィールベクトルおける属性 の重みを次式で定義する．
(1)

友達に限定されずそれ以外の人達も推薦候補となる．

3.

提案手法

3.1提案手法の概要に

この式の右辺第 2 項は，全ユーザから任意の人のユーザを取り出したとき，属性 を持つ人数の期待値である．したがって，式(1)は属性 を有する

本研究の基本的な発想は，すでに自分の友人である人の数と期待値との差であり，の友の友人がある属性人と似ている人なら友人になれる可能性が高いだろう

を平均よりも多く有する場合には正の値を，平均よりというものである．ただし特定の友人 1 人だけを見ても少ない場合は負の値を取る．

も，その友人が持つ属性のどれが重要かを判断することは一般に難しい．そこで我々は，自分の友人を集合非友人プロフィールベクトル的に扱い（すなわち，個々の友人ではなく，友人リスが属性 を有する場合トを対象とする），友人達が持つ属性を合成することにより，自分の友人になりやすい人が持つ属性を浮き彫りにできると考えた．
SNS には利用できる情報が 2 種類ある．個人内情報と個人間情報である．個人内情報とは SNS に登録した個人のプロフィール情報などの，個人に閉じた情報を指す．個人間情報とは，日記へのコメントなどのSNS 上での複数のユーザ間の関係に基づく情報を指す．本研究ではこの 2 種類の情報をそれぞれ利用し，個人内情報を利用する推薦方法と個人間情報を利用する推薦方法を提案する．
3.2

個人内情報を利用する方法では，ユーザが最初にプロフィール情報として登録した，性別や出身地，趣味等の属性情報を用い，ある属性 の要素値 を，その属性を持つ場合は 1，持たない場合は 0 として，各ユーザの特徴 を 表現 する プ ロ フ ィー ル ベ クトル(2)が属性 を有しない場合

つまり，全体的に属性 を有している人数 が少ないほど，がこの属性 を有する場合に重みが大きくなる．
3.3

個人間情報を利用する推薦方法

個人間情報を利用する方法では，ユーザ以外の全ユーザが自分の日記にコメントした数を要素値とするコメントベクトル
cNP を生成する．ユーザ UP に新たな友人候補を推薦する場合は，がすでに自分の友人リストに友人として登録している友人

個人内情報を利用する推薦方法の属性 の重みを式(2)で定義する．

全員のコメントベクトルを合成して（合成方法は後述する），合成友人コメントベクトルを生成する．この合成友人コメントベクトルと，非友人のコメントベクトル（以下，非友人コメントベクトル）との余弦を求め，値が大きいを新たな友人候補として推薦する．

合成友人コメントベクトルの各要素の重みをイントラ SNS における友人リストとの類似性に基づく友人推薦手法

日常の使用に耐える SNS を目指すために，上記の式(3)で定義する．
(3)
ここに，

は全ユーザを対象とした場合の へのコメント数の標準偏差，はの友人集合 PF を対象とした場合の へのコメント数の標準偏差，はの友達集合 PF を対象とした場合の へのコメント数の平均，は全ユーザを対象とした場合の へのコメント数の平均である．右辺の第 2 項は，PF に属する人が全体平均よりも多く に対してコメントしている場合， は PF にとって重要度が高い人であると考え，重みを大きくする項である． ただし，平均値が同じでも，PF の友人達が全員に対してコメントしている場合と，特定の誰かだけがコメントしている場合とをOpenPNE が持っている機能以外に，つぶやき，天気予報，RSS リーダー，学校内で良く使うリンクとの連携機能を付加した．
OpenPNE には様々なプロフィール項目が登録可能だが，本研究では以下の 10 個のプロフィール項目を用意した．
 性別
 血液型
 研究科
 専攻
 職歴のありなし







出身地
趣味
就職希望業界
出身大学
研究室

この中で，単一選択項目は性別，血液型，研究科，専攻，職歴のありなしと出身地である．研究科と専攻は JAIST にある 3 つの研究科と 9 つの専攻に設定し，比べると，全員がコメントしている場合の重要度を高出身地は日本全国の県と JAIST 在籍留学生の国籍をくするべきであると考える．ただし，PF の友人達が設定した．多数選択項目は趣味と就職希望業界である．

全員に対してコメントしている場合でも，全ユーザもやはり に対してコメントしている場合は， は PFにとってのみ重要なわけではないので，重要度を下げる必要がある．右辺の第 1 項は，この考えに基づく重要度の補正項である．

非友人のコメントベクトルの各要素の重みを式(4)で定義する．

趣味の選択項目は Wikipedia と mixi の趣味一覧を参考に 61 項目を設定した．就職希望業界の選択項目は，就職サイトのリクナビを参考に 25 項目を設定した．
また，出身大学と研究室はフリーフォーマットの入力項目である．
4.2

データ収集結果

本稿では 2010 年 12 月 8 日時点のデータを使用する．
以下の分析では本稿第 1 著者を除いたデータを用いる．

(4)

ユーザ登録者総数 N は 103 人（男性 71 人，女性 32人）
，友人リスト登録総数 363 人，平均友人数は 3.52人，平均友人数以下の人の割合は 65.4％である．友人

ここに，はユーザ の へのコメント数， は が全ユーザにつけたコメントの平均数，は全ユーザが につけたコメントの平均数である．つまり，この式は， が自分の平均コメント数よりもリスト登録が 0 人の人数は 37 人である．本研究では，推薦を受ける者（被推薦対象者）は，友人 0 人のユーザを除いた 66 人のユーザである．

に対して多フリーフォーマットの入力項目は，表記揺れ等を手くのコメントを付け，かつ全ユーザの平均コメント数動で統一した結果，出身大学は 76 個，研究室は 39 個よりも が に対して多くのコメントを付けた場合にであった．収集した日記数は 235 個，日記へのコメン重みを大きくする．

ト総数 301 個，コメントを付けた人は 43 人であった．

4.

実験

4.3

推薦結果

3.2 で提案した個人内情報を利用するアルゴリズム

まずデータを収集するために，株式会社手嶋屋が中を C#で実装し，友人候補を算出した．また，3.3 で提心に開発しているオープンソースの OpenPNE 3.0 を案した個人間情報を利用するアルゴリズムを用いた友使用して学内イントラ SNS を構築した．OpenPNE は，人候補は，MicrosoftExcel を用いて算出した．

日記，アルバム，コミュニティ，メッセージ，友達招

評価では，本来ならば友人候補をその被推薦対象者

待，システム表示言語の変更などの機能を持っている．に紹介し，友人となれるかどうかを判定してもらう必

4.1

データ収集実験要がある．しかし，全く知らない人を実際に友人とで2010 年 7 月 9 日に JAIST の学生全体に本 SNS を公きるかどうかの判定には長い時間がかかるため，この開し，現在も稼働中である．オープン制で，JAIST の方法は現実的ではない．そこで本研究では，現実世界学生ならだれでも参加できるように設定した．また，では友人であるが，自分の友人リストには登録されて情報処理学会 インタラクション 2011

いない人が友人候補として推薦されるかどうかをもと情報を用いて，新たな友人を紹介する方法を提案した．に評価を行う．ただし，被験者に自分の友人を列挙し従来手法が共通の友達を介して新しい人間関係を構築てもらうのは，倫理的に問題がある．このため本研究するものであったのに対し，提案手法は自分の友達とでは，被験者と同じ研究室に所属する人は友人である似ている人を探して推薦する点が特徴である．

ことを仮定し，被推薦対象者と同一研究室に所属するOpenPNE を利用した SNS を筆者らが所属している大者が友人候補となるかどうかを判定基準とする．

学院で運用し，2010 年 7 月から 12 月までに収集した4.3.1 個人内情報を利用する推薦結果データを用いて推薦アルゴリズムを評価した．この結3.2 のアルゴリズムで算出した余弦値をもとに，新果，提案手法に関する一定の有効性が示唆された．

たな友人の推薦を受ける 66 人それぞれについて，友今後は，さらなる評価検証を進めたい．ユーザの友人候補を 5 人求めた．次いで，各被推薦対象者に，5人リストから一部の友人を抜いたものを用いて推薦候

人の候補のうちで自分と同じ研究室に所属する者をリ補者を抽出し，その中に先に抜いた友人が含まれるかストアップしてもらった．この結果，推薦候補の上位どうかを調査する予定である．また，個人間情報を利5 位の中に平均 1 人は被推薦対象者と同一の研究室メ用する推薦手法の結果から見れば，コメントを増やすンバーがいるのがわかった．

必要がある．さらに，Mislove らは，友人数が多いユ

4.3.2 個人間情報を利用する推薦結果ーザほど友人数が少ないユーザと繋がる傾向があるこ

他者の日記に対してコメントを付けた 43 人を推薦とを明らかにしている[7]．この知見に基づき，友人候補として，3.3 のアルゴリズムで算出した余弦値を数が 0 人のユーザに，友人が多い人を推薦する方法をもとに，被推薦候補者 66 人それぞれについて友人候新たに考案したい．

補を 5 人求めた．次いで，各被推薦対象者に，5 人の候補のうちで自分と同じ研究室に所属する者をリストアップしてもらった．この結果，推薦候補の上位 5 人の中に平均 0.72 人（1 人未満）は被推薦対象者と同一の研究室メンバーがいるのが分かった．また，推薦候補に偏りがあり，推薦候補の 1 人が頻繁に推薦されてしまった．

5.

考察

自分の友人リストに登録されていない同一研究室メンバーが推薦されるかどうかを基準としているため，提案手法の有効性を厳密に評価することはできない．
しかし，個人内情報と個人間情報のいずれを利用する推薦の方法においても，各被推薦対象者が友人リストに登録していない同一研究室所属者が上位 5 位以内に選ばれたことから，提案手法について一定の有効性が示唆されたと考える．ただし，その人数は平均 1 人かそれ以下と少ないため，提案手法の有効性を示すためには，さらなる検証が必要である．これは今後の課題とした．また，個人間情報を利用する方法の場合，特定の 1 人が頻繁に推薦された．これは，他者の日記にコメントをつける人が限られ，全体としてコメント数も少ないことが原因と考えられる．今後，コメント数を増やすことを検討したいと考えている．

6.

まとめ

本稿では，SNS 上で得られる個人内情報と個人間参考文献1) 大向一輝：SNS の現在と展望―コミュニケーショ
ンツールから情報流通の基盤へ， IPSJ MagazineVol.47 No.9 pp.993-1000，(2006)．
2) 嶋田陽介，加藤貴之，廣嶋拓也，豊田陽一，萩野達也：共通の趣向を持つ利用者を発見するソーシャルネットワーキングシステム，情報処理学会第67 回全国大会，(2005)．
3) 鳥 谷 部 桜 ， 原 口 雄 一 郎 ， 村 田 大 ， 稲 蔭 正 彦 ：TTT：人が仲介するコミュニケーション支援シス
テ ム ， 情 報 処 理 学 会 研 究 報 告 GN ， pp.43-47 ，(2004)．
4) 春日章宏，三枝優一，古井陽之助，速水治夫：
SNS でのチャットによる友達の輪拡大支援システムの提案，情報処理学会研究報告 GN，pp.61-66，(2007)．
5) 谷川恭平，大坪正範，土方嘉徳，西田正吾：SNSにおける友達推薦のための基礎検討，第 50 回シス
テ ム 制 御 情 報 学 会 研 究 発 表 講 演 会 ， pp.363364,(2006)．
6) 谷 川 恭 平 ， 大 坪 正 典 ， 土 方 嘉 徳 ， 西 田 正 吾 :FriendRank：SNS における友達推薦システム，人工知能学会第 20 回全国大会(JSAI2006)，3D4-1，(2006)．
7) Mislove,A., Marcon,M., Krishna, Gummadi.,P.,
Druschel,P. and Bhattacharjee,B.: Measurement andAnalysis of Online Social Networks. IMC Proceedingsof the 7th ACM SIGCOMM conference on Internetmeasurement, pp.29-42, (2007).