JP5960927B2 - ソーシャル・ネットワーキング・システムにおける影響を決定すること - Google Patents
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Description
付けられている影響度メトリックは、オブジェクトがユーザに識別される方法を制御することもできる。例えば、オブジェクトに関する影響度メトリックは、オブジェクトがニュース・フィードによりユーザに提示されるか、または通知によりユーザに提示されるかを決定する。
図1は、ソーシャル・ネットワーキング・システム140のためのシステム環境100を示すハイレベルブロック図である。システム環境100は、1つまたは複数のクライアント・デバイス110と、ネットワーク120と、1つまたは複数の第三者ウェブサイト130と、ソーシャル・ネットワーキング・システム140とを備える。代替的構成では、異なる構成要素および/または追加の構成要素が、システム環境100に含まれる。本明細書に記載する実施形態は、ソーシャル・ネットワーキング・システム以外のオンライン・システムに適用される。
セキュア・ソケット・レイヤ(SSL)、トランスポート層セキュリティ(TLS)、およびインターネット・プロトコル・セキュリティ(IPsec)などの従来の暗号化技術を使用して暗号化される。
きるようになる一方で、ユーザ・プロフィールは、企業または組織などのエンティティのために記憶される。これによりエンティティが、他のソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザと接続し、コンテンツを交換するために、ソーシャル・ネットワーキング・システム140上に存在を確立することができる。エンティティは、それ自体に関して、その製品に関して情報を投稿する、またはエンティティのユーザ・プロフィールと関連付けられたブランド・ページを使用してソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザに他の情報を提供する。ソーシャル・ネットワーキング・システムの他のユーザは、ブランド・ページに接続して、ブランド・ページに投稿された情報を受信する、またはブランド・ページから情報を受信する。ブランド・ページと関連付けられたユーザ・プロフィールは、エンティティ自体に関する情報を含み、エンティティに関する背景または情報データをユーザに提供する。
れらのアクションを記述する情報は、アクション・ログ220に記憶される。アクション・ログ220に含まれるソーシャル・ネットワーキング・システム140上のオブジェクトとの対話のさらなる例には、写真アルバムにコメントすること、ユーザ間のコミュニケーション、ミュージシャンのファンになること、カレンダーにイベントを追加すること、グループに参加すること、ブランド・ページのファンになること、イベントを作成すること、アプリケーションを許可すること、アプリケーションを使用すること、および取引に関与することが含まれる。さらに、アクション・ログ220は、ソーシャル・ネットワーキング・システム140上で動いている他のアプリケーションと同様に、ソーシャル・ネットワーキング・システム140上の広告とのユーザ対話を記録する。いくつかの実施形態では、アクション・ログ220からのデータが、ユーザの興味または好みを推論するために使用され、ユーザ・プロフィールに含まれる興味を増大させ、ユーザの好みをさらに完全に理解できるようにする。
て、ユーザとオブジェクトとの間における親和性は、ユーザとオブジェクトとの間の対話の数、頻度、もしくはタイプによって、ユーザとオブジェクトとの間の関連付けもしくはつながりのタイプによって、および/またはユーザとオブジェクトの両方に関連付けられている共通のオブジェクトもしくは情報など、ユーザへのオブジェクトの推論値によって、影響を受ける可能性がある。ユーザの親和性が、経時的にソーシャル・ネットワーキング・システム140によって計算されて、ユーザによって取られるアクションに基づいて、ソーシャル・ネットワーキング・システム140におけるオブジェクト、興味、および他のユーザに対するユーザの親和性を概算することが可能である。親和性の計算は、本明細書中にその全体を援用する、2010年12月23日に出願された米国特許出願第12/978、265号にさらに記載されている。
ないオブジェクトに関連付けられているユーザよりも高い関連性メトリックを有することができる。一実施形態では、関連性メトリックが、ユーザに関連付けられているオブジェクトのセット(例えば、指定の時間間隔内でユーザが対話したオブジェクト)の平均関連性を数量化するが、関連性メトリックを決定する他の方法が計算されることもある。高い関連性メトリックを有するユーザが、より低い関連性メトリックを有するユーザよりもユーザに関連する可能性がより高いストーリを含むニュース・フィード、またはニュース・ティッカーを有することができる。関連性メトリックは、指定の特徴を有する複数のユーザに対して決定され、関連性計算機240によってユーザのセットに対する総関連性メトリックを形成するために組合される。総関連性メトリックは、ユーザのセットに関連付けられているオブジェクトの、ユーザのセットの中のユーザへの関連性を表す。したがって、関連性メトリックおよび総関連性メトリックは、コンテンツ選択のためにユーザまたはユーザのセットを選択するために使用される。
ている広告をユーザに提示するために選択する。ソーシャル・ネットワーキング・システム140による広告の提示を求める入札時に、広告主は、ソーシャル・ネットワーキング・システム140に、影響度メトリック範囲、影響度メトリックの閾値、または影響度メトリックに関する他の記述を提供することができる。
た帯域幅、人間オペレータ時間、処理リソース、および他のユーザが、最も高い影響度メトリックを有する、または少なくとも閾値の影響度メトリックを有するユーザに割り当てられる。ソーシャル・ネットワーキング・システムまたはソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザ単位との増大させるユーザ対話のリソースは、影響度メトリックに基づいて同様に割り当てられる。例えば、高い影響度メトリックを有し、ある領域もしくは他の分類に関連付けられているユーザは、ソーシャル・ネットワーキング・システム140との関わりを奨励するためにユーザをターゲットにする増加した数の推奨、申し出などを受け取ることができる。影響度メトリックに基づいてある領域またはカテゴリにおけるユーザへの増加するユーザ対話のためのリソースに優先順位を付けることにより、ソーシャル・ネットワーキング・システム140は特定の位置またはカテゴリの増大をターゲットにすることができる。
図3は、ソーシャル・ネットワーキング・システム140のオブジェクトに関する影響
度メトリックを決定するためのプロセスのブロック図である。図3に示すように、ターゲット・オブジェクト310が、影響度計算機235に識別され、影響度計算機235は、ターゲット・オブジェクト310に関連付けられているユーザ305a、305b、305c、305d(また参照符合305を使用して個々におよび集合的に参照される)を識別する。例えば、影響度計算機235は、エッジ・ストア230から、ターゲット・オブジェクト310へのエッジを有するユーザを識別する。一実施形態では、影響度モジュール235は、ターゲット・オブジェクト310に関連付けられているすべてのユーザを識別する。あるいは、影響度モジュール235は、ターゲット・オブジェクト310に対する閾値数のユーザまたは閾値の親和性を有するユーザなど、ターゲット・オブジェクト310に関連付けられているユーザのサブセットを識別する。ユーザ305が、ユーザ305とターゲット・オブジェクト310との間のつながりに基づいて、またはユーザ305とターゲット・オブジェクト310との間の対話に基づいて、ターゲット・オブジェクト310に関連付けられている。
図5は、一実施形態により、ソーシャル・ネットワーキング・システム140のユーザ
に関する関連性メトリックを決定するブロック図である。図5に示すように、ターゲット・ユーザ500は、関連性計算機240によって識別され、このターゲット・ユーザ500に関連付けられているオブジェクトは、エッジ・ストア230から決定される。様々な実施形態では、関連性計算機240は、ターゲット・ユーザ500に関連付けられている各オブジェクトを識別する、または1つもしくは複数の指定の特徴を有するターゲット・ユーザ500に関連付けられているオブジェクトのサブセットを識別する。例えば、関連性モジュール240は、ターゲット・ユーザ500が閾値の時間内に対話したオブジェクトを識別する、ターゲット・ユーザ500に関連付けられている特定のタイプのオブジェクトを識別する、オブジェクトのユーザがターゲット・ユーザに関連付けられているオブジェクトを識別する、またはユーザが少なくとも閾値の親和性を有するターゲット・ユーザに関連付けられているオブジェクトを識別する、または任意の好適な基準を有するオブジェクトを識別する。
ーゲット・ユーザ500と直接的に関連付けられないオブジェクトに関連付けられている影響度メトリックIM530、IM535、IM540が取出される。関連性計算機240は、これらの影響度メトリックIM530、IM535、IM540を、ターゲット・ユーザ500と直接的に関連付けられるオブジェクトに関する影響度メトリックIM505、IM510、IM515、IM520、IM525と組合せて、関連性メトリックRM500を生成する。いくつかの実施形態では、間接的に関連付けられるオブジェクトに関連付けられている影響度メトリックは、減衰されることがあり、減衰量は、ターゲット・ユーザ500と間接的に関連付けられるオブジェクトとの間の隔たりの程度に基づく。
関連性メトリックを決定するために組合される。関連性メトリックを重み付けするとき、ユーザの様々な特徴が使用される。例えば、地理的基準、または人口統計上の基準、影響度メトリック、またはユーザのセット中のユーザに関連付けられている他のデータに基づいて、関連性メトリックが重み付けされる。
本発明の諸実施形態の前述の説明は、例示の目的で提示されたものであり、網羅的であること、または本発明を開示した厳密な形式に限定することを意図されていない。上記の開示に鑑みて多くの変更形態および変形形態が可能であることを、当業者であれば、理解されるであろう。
Claims (10)
- ソーシャル・ネットワーキング・システムにおいて、複数のユーザと、前記ソーシャル・ネットワーキング・システムによって維持される複数のオブジェクトとの間の関連付けを記憶する工程と、
前記ソーシャル・ネットワーキング・システムによって維持されるターゲット・オブジェクトを識別する工程と、
記憶された前記関連付けから前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられているユーザのセットを識別する工程であって、前記ユーザのセットは、複数のユーザを含む、工程と、
前記ユーザのセットに対して親和性のセットを決定する工程であって、前記親和性のセットは、前記ターゲット・オブジェクトに対する前記複数のユーザの各々の親和性を含む、工程と、
前記親和性のセットの各々に重みを適用して重み付けされた親和性を生成する工程と、重み付けされた前記親和性の平均値を決定する工程とによって、前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられる影響度メトリックを前記親和性のセットに基づいて生成する工程であって、前記影響度メトリックは、全体として前記ユーザのセットに対する前記ターゲット・オブジェクトの関連性を表す、第1の影響度メトリック生成工程と、
前記影響度メトリックを記憶する工程と、を備える方法。 - 前記ターゲット・オブジェクトは、ユーザ、ページ、グループ、およびコンテンツ・アイテムのうちの1つを含む、請求項1に記載の方法。
- 親和性に適用される重みは、前記親和性に関連付けられているユーザの特徴に少なくとも一部基づいている、請求項1に記載の方法。
- 前記特徴は、前記ユーザと前記ターゲット・オブジェクトとの間の最新の対話の時間である、請求項3に記載の方法。
- 前記第1の影響度メトリック生成工程は、
重み付けされた前記親和性の中央値を決定する工程をさらに備える、請求項1に記載の方法。 - ソーシャル・ネットワーキング・システムによって維持されるターゲット・オブジェクトを識別する工程と、
前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられているユーザのセットを記憶された情報に基づいて識別する工程であって、前記情報は、ユーザによって行われる対話と、ユーザと前記ソーシャル・ネットワーキング・システムによって維持されるオブジェクトとの間におけるつながりとについて記述する、工程と、
前記ユーザのセットに対して親和性のセットを決定する工程であって、前記親和性のセットは、前記ターゲット・オブジェクトに対する複数のユーザの各々の親和性を含む、工程と、
前記親和性のセットの各々に重みを適用して重み付けされた親和性を生成する工程と、重み付けされた前記親和性の平均値を決定する工程とによって、前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられる影響度メトリックを前記親和性のセットに基づいて生成する工程であって、前記影響度メトリックは、全体として前記ユーザのセットに対する前記ターゲット・オブジェクトの関連性を表す、第1の影響度メトリック生成工程と、
前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられる前記影響度メトリックに少なくとも一部基づいて、1以上のさらなるユーザに前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられているストーリを提示するか否かを決定する、ストーリ提示決定工程と、を備える方法。 - 前記ストーリ提示決定工程は、
前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられる前記影響度メトリックが、少なくとも閾値である場合、さらなるユーザに前記ストーリについて記述している通知メッセージを送信する工程を備える、請求項6に記載の方法。 - 前記ストーリ提示決定工程は、
さらなるユーザに関連付けられている位置、前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられている位置、および前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられる影響度メトリックに基づいて、前記さらなるユーザに前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられている前記ストーリを提示するか否かを決定する工程を備える、請求項6に記載の方法。 - 親和性に適用される重みは、前記親和性に関連付けられているユーザの特徴に少なくとも一部基づいている、請求項6に記載の方法。
- ソーシャル・ネットワーキング・システムによって維持されるターゲット・オブジェクトを識別する工程と、
前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられているユーザのセットを記憶された情報に基づいて識別する工程であって、前記情報は、ユーザによって行われる対話と、ユーザと前記ソーシャル・ネットワーキング・システムによって維持されるオブジェクトとの間におけるつながりとについて記述する、工程と、
前記ユーザのセットに対して親和性のセットを決定する工程であって、前記親和性のセットは、前記ターゲット・オブジェクトに対する識別された前記ユーザの各々の親和性を含む、工程と、
前記親和性のセットの各々に重みを適用して重み付けされた親和性を生成する工程と、重み付けされた前記親和性の平均値を決定する工程とによって、前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられる影響度メトリックを前記親和性に基づいて生成する工程であって、前記影響度メトリックは、全体として識別された前記ユーザに対する前記ターゲット・オブジェクトの関連性を表す、工程と、
前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられている広告を識別する工程と、
前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられる前記影響度メトリックに少なくとも一部基づいて、1以上のさらなるユーザに前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられて
いる前記広告を提示するか否かを決定する工程と、を備える方法。
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