MX2012003721A - Sistemas y metodos para analitica de datos graficos sociales para determinar conectividad dentro de una comunidad. - Google Patents

Abstract

Se proporcionan sistemas y métodos para analítica de datos gráficos sociales para determinar la conectividad entre nodos dentro de una comunidad. Un usuario puede asignar valores de conectividad de usuario a otros miembros de la comunidad, o valores de conectividad pueden recolectarse o asignarse automáticamente desde terceras partes o con base en la frecuencia de interacciones entre miembros de la comunidad. Los valores de conectividad pueden representar tales factores como alineación, reputación, estado, y/o influencia dentro de una gráfica social de una comunidad de red, o el grado de confianza. Las trayectorias que conectan un primer nodo a un segundo nodo pueden recuperarse, y puede realizarse analítica de datos gráficos sociales en las trayectorias recuperadas. Por ejemplo, el valor de conectividad de red puede determinarse de todas o un subgrupo de todas las trayectorias recuperadas. Una estructura computacional paralela puede operar en conexión con un almacenamiento de clave-valor para realizar algunos o todos los cálculos relacionados con las determinaciones de conectividad. Los valores de conectividad de red y/u otros datos gráficos sociales pueden enviarse a procesos y servicios de tercera parte para uso al iniciar transacciones automáticas al tomar decisiones automatizadas con base en red o reales.

Description

SISTEMAS Y METODOS PARA ANALITICA DE DATOS GRAFICOS SOCIALES PARA DETERMINAR CONECTIVIDAD DENTRO DE UNA COMUNIDAD Campo de la Invención Esta invención se refiere generalmente a redes de individuos y/o entidades y comunidades de red y, más particularmente, a sistemas y métodos para determinar puntuaciones de confianza o conectividad dentro o entre individuos y/o entidades o redes de individuos y/o entidades.

Antecedentes de la Invención La conectividad, o las relaciones, de un individuo o entidad dentro de una comunidad de red pueden utilizarse para inferir atributos de ese individuo o entidad. Por ejemplo, la conectividad de un individuo o una entidad dentro de una comunidad de red puede utilizarse para determinar la identidad del individuo o la entidad (por ejemplo, utilizarse para tomar decisiones sobre afirmaciones y autentificación de identidad) , la flabilidad o la reputación del individuo o la entidad, o la membresía, el estado, y/o la influencia del individuo o la entidad en una comunidad particular o un subgrupo de una comunidad particular.

La conectividad de un individuo o una entidad dentro de una comunidad de red, sin embargo, es difícil de cuantificar. Por ejemplo, las comunidades de red pueden incluir cientos, miles, millones, billones o más miembros.

Ref.229315 Cada miembro puede poseer grados variables de información de conectividad sobre sí mismos y posiblemente sobre otros miembros de la comunidad. Algo de esta información puede ser altamente creíble u objetiva, mientras otra información puede ser menos creíble y subjetiva. Además, la información de conectividad de miembros de comunidad puede venir en varias formas y en varias escalas, haciendo difícil comparar significativamente la "fiabilidad" o la "competencia" del miembro y la información de conectividad con la "fiabilidad" o la "competencia" de otro miembro y la información de conectividad. También, muchos individuos pueden pertenecer a múltiples comunidades, complicando adicionalmente la determinación de una representación cuantificable de confianza y conectividad dentro de una comunidad de red. Incluso si se determina una representación cuantificable de la conectividad de un individuo, f ecuentemente es difícil utilizar esta representación en una forma significativa para tomar decisiones reales sobre el individuo (por ejemplo, si confiar o no en el individuo) .

Además, puede ser útil que estas decisiones reales se tomen anticipadamente (es decir, por adelantado de un evento anticipado) . Tal análisis anticipado puede ser difícil ya que la conectividad de un individuo o una entidad dentro de una comunidad de red puede cambiar rápidamente a medida que pueden cambiar cuantitativa o cualitativamente las conexiones entre el individuo o la entidad y otros en la comunidad de red. Este análisis se vuelve crecientemente complejo como si estuviera aplicado a través de múltiples comunidades .

Sumario de la Invención En vista de lo anterior, se proporcionan sistemas y métodos para determinar la conectividad entre nodos dentro de una comunidad de red y para inferir atributos, tal como flabilidad o competencia, a partir de la conectividad. La conectividad puede determinarse, al menos en parte, utilizando varias técnicas de transversal gráfica y normalización descritas en más detalle a continuación.

En una modalidad, puede utilizarse un acercamiento de conteo de trayectoria en donde el sistema de circuitos de procesamiento está configurado para contar el número de trayectorias entre un primer nodo ?? y un segundo nodo n2 dentro de una comunidad de red. Entonces puede asignarse una calificación de conectividad ¾lfl2 a los nodos. La calificación de conectividad asignada puede ser proporcional al número de sub-trayectorias , o relaciones, que conectan los dos nodos, entre otras medidas posibles. Al utilizar el número de sub-trayectorias como una medida, una trayectoria con uno o más nodos intermedios entre el primer nodo ? y el segundo nodo n2 puede escalarse por un número apropiado (por ejemplo, el número de nodos intermedios) y este número escalado puede utilizarse para calcular la calificación de conectividad.

En algunas modalidades, se utilizan enlaces ponderados además o como una alternativa al acercamiento de conteo de sub-trayectoria. El sistema de circuitos de procesamiento puede configurarse para asignar una ponderación de usuario relativa a cada trayectoria que conecta un primer nodo ni y un segundo nodo n2 dentro de una comunidad de red. Un valor de conectividad de usuario puede asignarse a cada enlace. Por ejemplo, un usuario o una entidad asociada con el nodo ?? puede asignar valores de conectividad de usuario para todas las trayectorias salientes desde el nodo nx. En algunas modalidades, los valores de conectividad asignados por el usuario o la entidad pueden ser indicativos de la confianza del usuario o la entidad en el usuario o la entidad asociado con el nodo n2. Los valores de enlace asignados por un usuario o entidad particular entonces pueden compararse entre si para determinar una ponderación de usuario relativa para cada enlace .

La ponderación de usuario relativa para cada enlace puede determinarse al calcular primero el promedio de todos los valores de conectividad de usuario asignados por ese usuario (es decir, los valores de enlace de salida) . Si t sea el valor de conectividad usuario asignado al enlace i, entonces la ponderación de usuario relativa, wít asignada a ese enlace puede proporcionarse de conformidad con: Wi=l+(ti - i) (1) Para determinar la ponderación global de una trayectoria, en algunas modalidades, las ponderaciones de todos los enlaces a lo largo de la trayectoria pueden multiplicarse juntas. La ponderación de trayectoria global entonces puede proporcionarse de conformidad con: ^trayecto ia^ ( Wj ) ( 2 ) El valor de conectividad para la trayectoria entonces puede definirse como el valor de conectividad de usuario mínimo de todos los enlaces en la trayectoria multiplicado por la ponderación de trayectoria global de conformidad con: Ctrayectoria = ^trayectoria min (3) Para determinar los valores de conectividad de trayectoria, en algunas modalidades, puede utilizarse una estructura computacional o una estructura computacional distribuida (o ambas) . Por ejemplo, en una modalidad, un número de procesadores de núcleo implementan un clúster de Apache Hadoop o Google MapReduce clúster. Este clúster puede realizar algunos o todos los cálculos distribuidos en conexión con determinar nuevos valores de enlace de trayectoria y ponderaciones de trayectoria.

El sistema de circuitos de procesamiento puede identificar un nodo cambiado dentro de una comunidad de red.

Por ejemplo, puede agregarse un nuevo enlace saliente, puede removerse un enlace, o pudo haberse cambiado un valor de conectividad de usuario. En respuesta a identificar un nodo cambiado, en algunas modalidades, el sistema de circuitos de procesamiento puede volver a calcular valores de enlace, trayectoria, y ponderación asociados con algunos o todos los nodos en la comunidad o comunidades de red implicadas.

En algunas modalidades, únicamente se vuelven a calcular valores asociados con nodos afectados en la comunidad de red después que se identifica un nodo cambiado. Si existe al menos un nodo cambiado en la comunidad de red, el nodo o los nodos cambiados pueden someterse primero a un proceso de preparación. El proceso de preparación puede incluir una fase de "mapa" y una fase de "reducción" . En la fase de mapa del proceso de preparación, el proceso de preparación puede dividirse en sub-procesos más pequeños que entonces se distribuyen a un núcleo en el clúster de estructura computacional paralelo. Por ejemplo, cada cambio de nodo o de enlace (por ejemplo, cambio trasero a enlace de salida y cambió delantero a enlace de entrada) pueden trazarse a un núcleo diferente para cálculo paralelo. En la fase de reducción del proceso de preparación, cada ponderación de enlace de salida puede determinarse de conformidad con la ecuación (1) . Cada una de las ponderaciones de enlace de salida entonces puede normalizarse por la suma de las ponderaciones de enlace de salida (o cualquier otro valor adecuado) . La tabla de nodo entonces puede actualizarse para cada nodo cambiado, sus enlaces de entrada, y sus enlaces de salida.

Después de que se han reparado los nodos cambiados, pueden calcularse las trayectorias que se originan desde cada nodo cambiado. Una vez más, puede definirse una fase de "mapas" y de "reducción" de este proceso. Durante este proceso, en algunas modalidades, puede realizarse una primera búsqueda de profundidad del digrafo de nodo o árbol de nodo. Todos los nodos ancestros afectados entonces pueden identificarse y pueden volverse a calcular sus trayectorias.

En algunas modalidades, para mejorar el desempeño, pueden agruparse trayectorias por el último nodo en la trayectoria. Por ejemplo, todas las trayectorias que terminan con el nodo n± pueden agruparse, todas las trayectorias que terminan con el nodo n2 pueden agruparse, y así sucesivamente. Estos grupos de trayectoria entonces pueden almacenarse separadamente (por ejemplo, en diferentes columnas de una tabla de base de datos individual) . En algunas modalidades, los grupos de trayectoria pueden almacenarse en columnas de un almacenamiento de clave-valor que implementa un clúster HBase (cualquier otro sistema de base de datos comprimido, de alto desempeño, tal como BigTable) .

En algunas modalidades, puede definirse una o más funciones de umbral. La función o las funciones de umbral pueden utilizarse para determinar el número máximo de enlaces en una trayectoria que se analizará en una determinación de conectividad o un cálculo de conectividad. Los factores de umbral también pueden definirse para ponderaciones de enlace, ponderaciones de trayectoria mínimas, o ambas. Las ponderaciones que caen bajo un umbral definido por usuario o definido por sistema pueden ignorarse en una determinación de conectividad o cálculo de conectividad, mientras pueden considerarse otras ponderaciones de magnitud suficiente.

En algunas modalidades, un valor de conectividad de usuario puede representar el grado de confianza entre un primer nodo y un segundo nodo. En una modalidad, el nodo ?? puede asignar un valor de conectividad de usuario de lx a un enlace entre éste y el nodo n2. El nodo n2 también puede asignar un valor de conectividad de usuario de 12 a un enlace inverso entre éste y el nodo Los valores de 12 y 1? pueden ser indicaciones al menos parcialmente subjetivas de la fiabilidad del individuo o la entidad asociados con el nodo conectado mediante el enlace. Por ejemplo, uno o más de la reputación, el estado, y/o la influencia del individuo o la entidad dentro de la comunidad de red (o alguna otra comunidad) , la alineación del individuo o la entidad con la parte de confianza (por ejemplo, alineación política, social, o religiosa) , tratos pasados con el individuo o la entidad, y el carácter y la integridad del individuo o la entidad (o cualquier otras consideraciones relevantes) pueden utilizarse para determinar un valor de conectividad de usuario parcialmente subjetivo indicativo de confianza. Un usuario (u otro individuo autorizado por el nodo) entonces puede asignar este valor a un enlace de salida que conecta el nodo al individuo o la entidad. También pueden utilizarse medidas objetivas (por ejemplo, datos desde agencias de calificaciones de tercera parte u oficinas de crédito) , en algunas modalidades, para formar valores de conectividad de usuario compuestos indicativos de confianza. Las medidas subjetivas, objetivas, o de ambos tipos pueden recolectarse automáticamente e ingresarse manualmente para análisis.

En algunas modalidades, un algoritmo de toma de decisión puede acceder a los valores de conectividad con el fin de tomar decisiones automáticas (por ejemplo, decisiones a base de red automáticas, tal como solicitudes de autentificación o de identidad) a nombre de un usuario. Los valores de conectividad pueden enviarse adicional o alternativamente a sistemas y procesos externos localizados en terceras partes. Los sistemas y procesos externos pueden configurarse para iniciar automáticamente una transacción (o tomar algún curso de acción particular) con base, al menos en parte, en valores de conectividad recibidos. Por ejemplo, puede dirigirse la publicidad electrónica o en línea a subgrupos de miembros de una comunidad de red con base, al menos en parte, en valores de conectividad de red.

En algunas modalidades, un algoritmo de toma de decisión puede acceder a los valores de conectividad para tomar decisiones anticipadamente (por ejemplo, antes de un evento anticipado como una solicitud de crédito) . Tales decisiones pueden tomarse a solicitud de un usuario, o como parte de un proceso automatizado (por ejemplo, un análisis automatizado periódico de la oficina de crédito de una base de datos de información de cliente) . Este análisis anticipado puede permitir el inicio de una transacción (o tomar alguna acción particular) en una forma fluida y/o dinámica.

Breve Descripción de las Figuras Las características anteriores y otras de la presente invención, su naturaleza y varias ventajas serán más evidentes con la consideración de la siguiente descripción detallada, tomada en conjunto con las figuras anexas, en donde : la Figura 1 es un diagrama de bloques ilustrativo de una arquitectura de red utilizada para soportar conectividad dentro de una comunidad de red de conformidad con una modalidad de la invención; la Figura 2 es otro diagrama de bloques ilustrativo de una arquitectura de red utilizada para soportar conectividad dentro de una comunidad de red de conformidad con una modalidad de la invención; las Figuras 3A y 3B muestran tablas de datos ilustrativas para soportar determinaciones de conectividad dentro de una comunidad de red de conformidad con una modalidad de la invención; las Figuras 4A-4E muestran procesos ilustrativos para soportar determinaciones de conectividad dentro de una comunidad de red de conformidad con una modalidad de la invención; y la Figura 5 muestra un proceso ilustrativo para consultar todas las trayectorias para un nuevo objetivo y calcular un valor de conectividad de red de conformidad con una modalidad de la invención.

Descripción Detallada de la Invención Se proporcionan sistemas y métodos para determinar la conectividad entrenados en una comunidad de red. Como se define aquí, un "nodo" puede incluir cualquier terminal de usuario, dispositivo de red, computadora, dispositivo móvil, punto de acceso, o cualquier otro dispositivo electrónico. En algunas modalidades, un nodo también puede representar un ser humano individual, una entidad (por ejemplo, una entidad legal, tal como una compañía pública o privada, una corporación, una compañía de responsabilidad limitada (LLC, por sus siglas en inglés) , una sociedad, un derecho de propiedad único, o una organización benéfica) , un concepto (por ejemplo, un grupo de red social) , un animal, o un objeto inanimado (por ejemplo, un automóvil, una aeronave, o una herramienta) . Como también se define aquí, una "comunidad de red" puede incluir una colección de nodos y puede representar cualquier grupo de dispositivos, individuos, o entidades.

Por ejemplo, todo o parte de un subgrupo de los usuarios de un sitio web de red social o servicio de red social (o cualquier otro tipo de sitio web o servicio, tal como una comunidad de juego en línea) puede formar una comunidad de red individual . Cada usuario puede representarse por un nodo en la comunidad de red. Como otro ejemplo, todos los suscriptores a un grupo de noticias o una lista de distribución particular pueden formar una comunidad de red individual, en donde cada suscriptor individual puede representarse por un nodo en la comunidad de red. Cualquier nodo particular puede pertenecer en 0, 1, o más de una comunidad de red, o un nodo puede prohibirse de todo, o un subgrupo de todo, en la comunidad. Para facilitar adiciones, eliminaciones, y cambios de enlace de comunidad de red, en algunas modalidades una comunidad de red puede representarse por un gráfico dirigido, o dígrafo, dígrafo ponderado, árbol, o cualquier otra estructura de datos adecuada.

La Figura 1 muestra una arquitectura de red 100 ilustrativo utilizada para soportar las determinaciones de conectividad dentro de una comunidad de red. Un usuario puede utilizar aplicaciones de acceso 102 para acceder al servidor de aplicación 106 en la red de comunicaciones 104. Por ejemplo, la aplicación de acceso 102 puede incluir un navegador web estándar, el servidor de aplicación 106 puede incluir un servidor web, y la red de comunicación 106 puede incluir Internet. La aplicación de acceso 102 también puede incluir aplicaciones de propiedad específicamente desarrolladas para una o más plataformas o dispositivos. Por ejemplo, la aplicación de acceso 102 puede incluir uno o más casos de una aplicación Apple iOS, Android o WebOS o cualquier otra aplicación adecuada para uso en la aplicación de acceso 106 en la red de comunicaciones 104. Múltiples usuarios pueden acceder al servicio de aplicación 106 a través de uno o más casos de aplicación de acceso 102. Por ejemplo, cada uno de una pluralidad de dispositivos móviles puede tener un caso de aplicación de acceso 102 que corre localmente en los dispositivos. Uno o más usuarios pueden utilizar un caso de aplicación de acceso 102 para interactuar con el servidor de aplicación 106.

La red de comunicación 104 puede incluir cualquier red por cable o inalámbrica, tal como Internet, WiMax, celular de área ancha, o red inalámbrica de área local. La red de comunicación 104 también puede incluir redes de área personal, tal como Bluetooth y redes infrarrojas. Las comunicaciones en la red de comunicaciones 104 pueden encriptarse o de otra forma asegurarse utilizando cualquier protocolo de seguridad o de encriptación adecuado.

El servidor de aplicación 106, que puede incluir cualquier servidor de red o servidor virtual, tal como un archivo o servidor web, puede acceder a fuentes de datos 108 localmente o en cualquier conexión de red adecuada. El servidor de aplicación 16 también puede incluir sistemas de circuitos de procesamiento (por ejemplo, uno o más microprocesadores) , memoria (por ejemplo, RAM, ROM, y tipos híbridos de memoria) , dispositivos de almacenamiento (por ejemplo, unidades duras, unidades ópticas, y unidades de cinta) . El sistema de circuitos de procesamiento incluido en el servidor de aplicación 106 puede ejecutar un proceso de servidor para soportar las determinaciones de conectividad de red de la presente invención, mientras la aplicación de acceso 102 ejecuta un proceso un proceso de cliente correspondiente. El sistema de circuitos de procesamiento incluido en el servidor de aplicación 106 también puede realizar cualquiera de los cálculos y cómputos descritos aquí en conexión con determinar la conectividad de red. En algunas modalidades, un medio legible por computadora con lógica de programa de computadora registrada en éste se incluye dentro del servidor de aplicación 106. La lógica de programa de computadora puede determinar la conectividad entre dos o más nodos en una comunidad de red y puede o no enviar tal conectividad a una pantalla de presentación o datos.

Por ejemplo, el servidor de aplicación 106 puede acceder a fuentes de datos 108 en Internet, una LAN privada segura, o cualquier otra red de comunicaciones. Las fuentes de datos 108 pueden incluir una o más fuentes de datos de tercera parte, tal como datos de servicios de red social de tercera parte y oficinas de calificación de tercera parte. Por ejemplo, las fuentes de datos 108 pueden incluir datos de usuario de relación (por ejemplo, datos de "amigos" o "seguidor") de uno o más de lectores de Facebook, MySpace, openSocial, Friendster, Bebo, hi5, PerfSpot, Yahoo! 360, Linedln, Twitter, Google Buzz, Really Simple Syndication o cualquier otro sitio web de red social o servicio de información. Las fuentes de datos 108 también pueden incluir almacenamientos de datos y bases de datos locales para el servidor de aplicación 106 que contiene información de relación sobre usuarios que acceden al servidor de aplicación 106 a través de la aplicación de acceso 102 (por ejemplo, bases de datos de direcciones, registros legales, listas de pasajero de transporte, patrones de juego, donaciones políticas y/o benéficas, afiliaciones políticas, placa de vehículo o números de identificación, códigos de producto universales, "artículos de noticias, listas de negocio, y afiliaciones de hospital o de universidad) .

El servidor de aplicación 106 puede estar en comunicación con uno o más de almacenamiento de datos 110, almacenamiento de clave-valor 112, y estructura computacional paralela 114. El almacenamiento de datos 110, que puede incluir cualquier sistema de manejo de base de datos relaciónales (RDBMS, por sus siglas en inglés) , servidor de archivo, o sistema de almacenamiento, pueden almacenar información con relación a una o más comunidades de red. Por ejemplo, pueden almacenarse una o más de las tablas de datos 300 (Figura 3A) en el almacenamiento de datos lio. El almacenamiento de datos 110 puede almacenar información de identidad sobre usuarios y entidades en la comunidad de red, una identificación de los nodos en la comunidad de red, enlace de usuario y ponderaciones de trayectoria, configuraciones de usuario, configuraciones de sistema, y/o cualquier otra información adecuada. Puede existir un caso de almacenamiento de datos 110 por comunidad de red, o el almacenamiento de datos 110 puede almacenar información con respecto a un número plural de comunidades de red. Por ejemplo, el almacenamiento de datos 110 puede incluir una base de datos por comunidad de red, o una base de datos puede almacenar información sobre todas las comunidades de red disponibles (por ejemplo, información sobre una comunidad de red por tabla de base de datos) .

La estructura computacional paralela 114, que puede incluir cualquier estructura o clúster computacional paralelo o distribuido, puede configurarse para dividir trabajos computacionales en trabajos más pequeños que se van a realizar simultáneamente, en una forma distribuida, o ambos. Por ejemplo, la estructura computacional paralela 114 puede soportar aplicaciones distribuidas intensivas de datos al implementar un paradigma computacional de mapa/reducción en donde las aplicaciones pueden dividirse en una pluralidad de fragmentos pequeños de trabajo, cada uno de los cuales puede ejecutarse o volverse a ejecutar en cualquier procesador del núcleo en un clúster de núcleos. Un ejemplo adecuado de estructura computacional paralela 114 incluye un clúster Apache Hadoo .

La estructura computacional paralela 114 puede interconectarse con el almacenamiento de clave-valor 112, que también puede tomar la forma de un clúster de núcleos. El almacenamiento de clave-valor 112 puede retener grupos de pares de clave-valor para uso con el paradigma computacional de mapa/reducción implementado por la estructura computacional paralela 114. Por ejemplo, la estructura computacional paralela 114 puede expresar un gran cálculo distribuido como una secuencia de operaciones distribuidas en grupos de datos de pares de clave-valor. Los trabajos de mapa/reducción definidos por usuario pueden ejecutarse a través de una pluralidad de nodos en el clúster. El procesamiento y los cálculos descritos aquí pueden realizarse, al menos en parte, por cualquier tipo de procesador o combinación de procesadores. Por ejemplo, varios tipos de procesadores quantum (por ejemplo, procesadores quantum un estado sólido y procesadores quantum a base de luz), redes neurales artificiales, y similares pueden utilizarse para realizar cómputo y procesamiento masivamente paralelo .

En algunas modalidades, la estructura computacional paralela 114 puede soportar dos fases distintas, una fase de "mapa" y una fase de "reducción" . La entrada al cálculo puede incluir un grupo de datos de pares de clave-valor almacenados en el almacenamiento de clave-valor 112. En la fase de mapa, la estructura computacional paralela 114 puede separar, o dividir, el grupo de datos de entrada en un gran número de fragmentos y asignar cada fragmento a una tarea de mapa. La estructura computacional paralela 114 también puede distribuir las tareas de mapa a través del clúster de nodos en el cual opera. Cada tarea de mapa puede consumir pares de clave-valor desde su fragmento asignado y producir un grupo de pares de clave-valor intermedios. Para cada par de clave-valor de entrada, la tarea de mapa puede invocar una función de mapa definida por usuario que transmuta la entrada en un par de clave-valor diferente. Siguiendo la fase de mapa, la estructura computacional paralela 114 puede clasificar el grupo de datos intermedios por clave y producir una colección de tupias para que todos los valores asociados con una clave particular aparezcan juntos. La estructura computacional paralela 114 también puede dividir la colección de tupias en un número de fragmentos igual al número de tareas de reducción.

La fase reducción, cada tarea de reducción puede consumir el fragmento de tupias asignado a ésta. Para cada tupia, la tarea de reducción puede involucrar una función de reducción definida por usuario que transmuta la tupia en un par de clave-valor de salida. La estructura computacional paralela 114 entonces puede distribuir las muchas tareas de reducción a través del clúster de nodos y proporcionar el fragmento apropiado de datos intermedios a cada tarea de reducción.

Las tareas en cada fase pueden ejecutarse en una forma tolerante a falla, para que sí uno o más nodos fallan durante un cálculo, pueden redistribuirse las tareas asignadas a tales nodos fallidos a través de los nodos restantes . Este comportamiento puede permitir balance de carga y que las tareas fallidas se vuelvan a ejecutar con gastos generales de tiempo de funcionamiento bajos.

El almacenamiento de clave-valor 112 puede implementar cualquier sistema de archivo distribuido capaz de almacenar grandes archivos de forma confiable. Por ejemplo, el almacenamiento de clave-valor 112 puede implementar el propio sistema de archivo distribuido (DFS, por sus siglas en inglés) de Hadoop o una base de datos distribuida orientada columna más escalable, tal como HBase . Tales sistemas de archivo y bases de datos pueden incluir capacidades como BigTable, tal como soporte para un número arbitrario de columnas de tabla.

Aunque la Figura 1, con el fin de no complicar demasiado la figura, únicamente muestra un caso individual de aplicación de acceso 102, red de comunicaciones 104, servidor de aplicación 106, fuente de datos 108, almacenamiento de datos 110, almacenamiento de clave-valor 112, y estructura computacional paralela 114, en la práctica la arquitectura de red 100 puede incluir múltiples casos de uno o más de los componentes anteriores. Además, el almacenamiento de clave-valor 112 y la estructura computacional paralela 114 también pueden removerse, en algunas modalidades. Como se muestra en la arquitectura de red 200 de la Figura 2, los cálculos paralelos o distribuidos llevados a cabo por el almacenamiento de clave-valor 112 y/o en la estructura computacional paralela 114 pueden realizarse adicional o alternativamente mediante un clúster de dispositivos móviles 202 en lugar de núcleos estacionarios. En algunas modalidades, el clúster de dispositivos móviles 102, el almacenamiento de clave-valor 112, y la estructura computacional paralela 114 todos están presentes en la arquitectura de red. Ciertos procesos y cálculos de aplicación pueden realizarse mediante el clúster de los dispositivos móviles 202 y ciertos procesos y cálculos de aplicación pueden realizarse mediante el almacenamiento de clave-valor 112 y la estructura computacional paralela 114. Además, en algunas modalidades, la red de comunicación 104 por sí misma puede realizar algunos o todos los procesos y cálculos de aplicación. Por ejemplo, los enrutadores de satélites especialmente configurados pueden incluir sistema de circuitos de procesamiento adaptado para llevar a cabo algunos o todos los procesos y cálculos de aplicación aquí descritos .

El clúster de dispositivos móviles 202 puede incluir uno o más dispositivos móviles, tal como PDA, teléfonos celulares, computadoras móviles, o cualquier otro dispositivo de cómputo móvil. El clúster de dispositivos móviles 202 puede incluir cualquier aparato (por ejemplo, sistemas de audio/video, microondas, ref igeradores, procesadores de alimentos) que contienen un microprocesador (por ejemplo, tiempo de procesamiento excedente), almacenamiento, o ambos. El servidor de aplicación 106 puede instruir a los dispositivos dentro del clúster de los dispositivos móviles 202 a realizar cálculo, almacenamiento, o ambos en una forma similar como se habrían distribuido a múltiples núcleos fijos mediante la estructura computacional paralela 114 y el paradigma computacional de mapa/reducción. Cada dispositivo en el clúster de dispositivos móviles 202 puede realizar un trabajo computacional independiente, trabajo de almacenamiento, o ambos. El servidor de aplicación 106 puede combinar los resultados de cada trabajo distribuido y regresar a un resultado final del cálculo.

La Figura 3A muestra tablas de datos 300 ilustrativas utilizadas para soportar las determinaciones de conectividad de la presente invención. Pueden almacenarse una o más de las tablas 600 en, por ejemplo, una base de datos relacional en el almacenamiento de 110 (Figura 1) . La tabla 302 puede almacenar una identificación de todos los nodos registrados en la comunidad de red. Un identificador único puede asignarse a cada nodo y almacenarse en la tabla 302. Además, un nombre de secuencia puede asociarse con cada nodo y almacenarse en la tabla 302. Como se describe anteriormente, en algunas modalidades, los nodos pueden representar individuos o entidades, en cuyo caso el nombre de secuencia puede incluir el nombre y/o el apellido, el apodo, el indicador del individuo o la persona, o el nombre de en idad.

La tabla 304 puede almacenar valores de conectividad de usuario. En algunas modalidades, los valores de conectividad de usuario pueden asignarse automáticamente por el sistema (por ejemplo, por el servidor de aplicación 106 (Figura 1)). Por ejemplo, el servidor de aplicación 106 (Figura 1) puede monitorear toda la interacción electrónica (por ejemplo, comunicación electrónica, transacciones electrónicas, o ambas) entre miembros de una comunidad de red. En algunas modalidades, puede asignarse inicialmente un valor de conectividad de usuario predeterminado (por ejemplo, el valor de enlace 1) a todos los enlaces en la comunidad de red. Después que se identifica la interacción electrónica entre dos o más nodos en la comunidad de red, pueden ajustarse valores de conectividad de usuario hacia arriba o hacia abajo dependiendo del tipo de interacción entre los nodos y el resultado de la interacción. Por ejemplo, cada intercambio de correo electrónico simple entre dos nodos puede aumentar o disminuir automáticamente los valores de conectividad de usuario conectando a esos dos nodos por una cantidad fija. Interacciones más complicadas (por ejemplo, ventas o preguntas de producto o servicio) entre dos nodos pueden aumentar o disminuir los valores de conectividad de usuario que conectan esos dos nodos por alguna cantidad fija mayor. En algunas modalidades, los valores de conectividad de usuario entre dos nodos siempre pueden aumentar a menos que un usuario o nodo indique que la interacción fue desfavorable, no completada exitosamente, o de otra forma adversa. Por ejemplo, una transacción pudo no haber sido ejecutada a tiempo o un intercambio de correo electrónico pudo haber sido particularmente desagradable. Las interacciones adversas pueden disminuir automáticamente los valores de conectividad de usuario mientras otras interacciones puede aumentar los valores de conectividad de usuario (o tener efecto nulo) . Además, los valores de conectividad de usuario pueden recolectarse automáticamente utilizando fuentes exteriores. Por ejemplo, las fuentes de datos de tercera parte (tal como agencias de calificaciones y oficinas de crédito) pueden consultarse automáticamente por información de conectividad. Esta información de conectividad puede incluir información completamente objetiva, información completamente subjetiva, información compuesta que es parcialmente objetiva y parcialmente subjetiva, cualquier otra información de conectividad adecuada, o cualquier combinación de lo anterior.

En algunas modalidades, los valores de conectividad de usuario pueden asignarse manualmente por miembros de la comunidad de red. Estos valores pueden representar, por ejemplo, el grado o nivel de confianza entre dos usuarios o nodos o una valoración de un nodo de otra competencia de nodo en algún esfuerzo. Como se describe anteriormente, los valores de conectividad de usuario pueden incluir un componente subjetivo y un componente objetivo en algunas modalidades. El componente subjetivo puede incluir una "puntuación" de fiabilidad indicativa de que tan fiable encuentra un primer usuario o nodo a un segundo usuario, nodo, comunidad o sub-comunidad. Esta puntuación o valor puede ser completamente subjetivo y basarse en interacciones entre los dos usuarios, nodos, o comunidades. Un valor de conectividad de usuario compuesto que incluye componentes subjetivos y objetivos también puede utilizarse. Por ejemplo, la información de tercera parte puede consultarse para formar un componente objetivo con base en, por ejemplo, el número de quejas de consumidor, puntuación de crédito, factores socioeconómicos (por ejemplo, edad, ingreso, afiliaciones políticas o religiosas, e historial criminal) , o un número de citas/visitas en los medios o en busca de buscadores. La información de tercera parte puede accederse utilizando red de comunicaciones 104 (Figura 1) . Por ejemplo, puede consultarse una base de datos de la oficina de crédito de tercera parte o una biografía personal e información de antecedentes, incluyendo información de historial criminal, puede accederse desde una base de datos o una fuente de datos de tercera parte (por ejemplo, como parte de fuentes de datos 108 (Figura 1) o una fuente de datos separada) o ingresarse directamente por un nodo, un usuario, o un administrador de sistema.

La tabla 304 puede almacenar una identificación de una cabeza de enlace, una cola de enlace, y un valor de conectividad de usuario para el enlace. Los enlaces pueden o no ser direccionales . Por ejemplo, un valor de conectividad de usuario desde el nodo n2 hacia el nodo n2 puede ser diferente (y completamente separada) a un enlace desde el nodo n2 hacia el nodo ??. Especialmente en el contexto de confianza descrito anteriormente, cada usuario puede asignar su propio valor de conectividad de usuario a un enlace (es decir, dos usuarios no necesitan confiar entre sí una cantidad igual en algunas modalidades) .

La tabla 306 puede almacenar un registro de auditoría de la tabla 304. La tabla 304 puede analizarse para determinar que nodos o enlaces han cambiado en la comunidad de red. En algunas modalidades, se utiliza un activador de base de datos para insertar automáticamente un registro de auditoría en la tabla 306 en cualquier momento que se detecta un cambio de los datos en la tabla 304. Por ejemplo, puede crearse un nuevo enlace, puede removerse un enlace, o puede cambiarse un valor de conectividad de usuario. Este registro de auditoría puede permitir que decisiones relacionadas con valores de conectividad se tomen anticipadamente (es decir, antes de un evento anticipado) . Tales decisiones pueden tomarse a petición de un usuario, o como parte de un proceso automatizado, tal como los procesos descritos a continuación con respecto a la Figura 5. Este análisis anticipado puede permitir el inicio de una transacción (o la toma de alguna acción particular) en una forma fluida y/o dinámica. Después que se detecta tal cambio, el activador puede crear automáticamente una nueva fila en la tabla 306. La tabla 306 puede almacenar una identificación del nodo cambiado, y una identificación de la cabeza de enlace cambiada, la cola de enlace cambiada, y el valor de conectividad de usuario que se va a asignar al enlace cambiado. La tabla 306 también puede almacenar una marca de tiempo indicativa del tiempo del cambio y un código de operación. En algunas modalidades, los códigos de operación pueden incluir operaciones de "insertar", "actualizar", o "eliminar", correspondientes a si se insertó un enlace, se cambió un valor de conectividad de usuario, o se eliminó un enlace, respectivamente. Pueden utilizarse otros códigos de operación en otras modalidades.

La Figura 3B muestra una estructura de datos 310 ilustrativo utilizada para soportar las determinaciones de conectividad de la presente invención. En algunas modalidades, puede almacenarse la estructura de datos 310 utilizando el almacenamiento de clave-valor 102 (Figura 1) , mientras las tablas 300 se almacenan en el almacenamiento de datos 110 (Figura 1) . Como se describe anteriormente, el almacenamiento de clave-valor 112 (Figura 1) puede implementar un sistema de almacenamiento HBase e incluir un soporte BigTable. Como un sistema de manejo de base de datos relacional tradicional, los datos mostrados en la Figura 3B pueden almacenarse en tablas. Sin embargo, el soporte BigTable puede permitir un número arbitrario de columnas en cada tabla, mientras los sistemas de manejo de base de datos relacional tradicionales pueden requerir un número fijo de columnas.

La estructura de datos de 310 puede incluir tabla de nodo 312. En el ejemplo mostrado en la Figura 3B, la tabla de nodo 312 incluye varias columnas. La tabla de nodo 312 puede incluir columna de identificador de fila 314, que puede almacenar enteros de 64 bits, 128 bits, 256 bits, 512 bits, o 1024 bits y puede utilizarse para identificar únicamente cada fila (por ejemplo, cada nodo) en la tabla de nodo 312. La columna 316 puede incluir una lista de todos los enlaces entrantes para el nodo actual. La columna 318 puede incluir una lista de todos los enlaces salientes para el nodo actual. La columna 320 puede incluir una lista de identificadores de nodo a los cuales está conectado el nodo actual . Un primer nodo puede conectarse a un segundo nodo si los enlaces salientes pueden seguirse para alcanzar el segundo nodo. Por ejemplo, para A- > B, A está conectado a B, pero B puede no estar conectado a A. como se describe en más detalle a continuación, la columna 320 puede utilizarse durante la porción de proceso 400 (Figura 4A) mostrada en la Figura 4B. La tabla de nodo 312 también puede incluir una o más columnas de "compartimento" 322. Estas columnas pueden almacenar una lista de trayectorias que conectan el nodo actual a un modo objetivo. Como se describe anteriormente, agrupar las trayectorias por el último nodo en la trayectoria (por ejemplo, el nodo objetivo) puede facilitar los cálculos de conectividad. Como se muestra en la Figura 3B, en algunas modalidades, para facilitar el escaneo, los nombres de columna de compartimento pueden incluir el identificador de nodo objetivo anexo al fin de la columna "compartimento:".

Las Figuras 4A-4D muestran procesos ilustrativos para determinar la conectividad de nodos dentro de una comunidad de red. La Figura 4A muestra el proceso 400 para actualizar una gráfica de conectividad (o cualquier otra estructura de datos adecuada) asociada con una comunidad de red. Como se describe anteriormente, en algunas modalidades, cada comunidad de red está asociada con su propia gráfica de conectividad, dígrafo, árbol, u otra estructura de datos adecuada. En otras modalidades, una pluralidad de comunidades de red puede compartir uno o más gráficas de conectividad (u otra estructura de datos) .

En algunas modalidades, los procesos descritos con respecto a las Figuras 4A-4D pueden ejecutarse para tomar decisiones anticipadamente (es decir, antes de un evento anticipado) . Tales decisiones pueden tomarse a petición de un usuario, o como parte de un proceso automatizado, tal como los procesos descritos a continuación con respecto a la Figura 5. Este análisis anticipado puede permitir el inicio de una transacción (o la toma de alguna acción particular) en una forma fluida y/o dinámica.

En el paso 402, se hace una determinación si al menos un nodo ha cambiado en la comunidad de red. Como se describe anteriormente, el registro de auditoría puede insertarse en la tabla 306 (Figura 3) después de que el nodo ha cambiado. Al analizar la tabla 306 (Figura 3), puede hacerse una determinación (por ejemplo, mediante el servidor de aplicación 106 de la Figura 1) que se ha agregado un nuevo enlace, se ha removido un enlace existente, o ha cambiado un valor de conectividad de usuario. Así, en el paso 404, se determina que ha cambiado un nodo, entonces el proceso 400 continúa el paso 410 (mostrado en la Figura 4B) para preparar los nodos cambiados, paso 412 (mostrado en la Figura 4C) para calcular trayectorias que se originan desde los nodos cambiados, paso 414 (mostrado en la Figura 4D) para remover trayectorias que pasan a través de un nodo cambiado, y paso 416 (mostrado en la Figura 4E) para calcular trayectorias que pasan a través de un nodo cambiado. Se debe observar que más de un paso o tarea mostrados en Figuras 4B, 4C, 4D 4E pueden realizar en paralelo utilizando, por ejemplo, un clúster de núcleos. Por ejemplo, múltiples vasos o tareas mostrados en la Figura 4B pueden ejecutarse en paralelo o en una forma distribuida, entonces múltiples pasos o tareas mostrados en la Figura 4C pueden ejecutarse en paralelo o en una forma distribuida, entonces múltiples pasos o tareas mostrados en la Figura 4D pueden ejecutarse en paralelo o en una forma distribuida, y entonces múltiples pasos o tareas mostrados en la Figura 4C pueden ejecutarse en paralelo o en una forma distribuida. De esta forma, puede reducirse la latencia global asociada con el proceso 400.

Si no se detecta un cambio de nodo en el paso 404, entonces el proceso 400 ingresa a un modo de suspensión en el paso 406. Por ejemplo, en algunas modalidades, un hilo o proceso de aplicación puede revisar continuamente para determinar si al menos un nodo o enlace ha cambiado en la comunidad de red. En otras modalidades, el hilo o el proceso de aplicación puede revisar periódicamente cambios y nodos cambiados cada n segundos, en donde n es cualquier número positivo. Después que se calculan las trayectorias que pasan a través de un nodo cambiado en el paso 416 o después de un periodo de suspensión en el paso 406, el proceso 400 puede determinar si repite o no en el paso 408. Por ejemplo, sí se han actualizado todos los nodos cambiados, entonces el proceso 400 puede detenerse en el paso 418. Si, sin embargo, existen más nodos o enlaces cambiados para procesar, entonces el proceso 400 puede repetir en el paso 408 y regresar al paso 404.

En la práctica, pueden combinarse uno o más pasos mostrados en el proceso 400 con otros pasos, realizados en cualquier orden adecuado, realizados en paralelo (por ejemplo, simultáneamente a sustancialmente de forma simultánea), o removerse.

Cada una de las Figuras 4B-4E incluyen procesos con una fase de "mapa" y una fase de "reducción" . Como se describe anteriormente, estas fases pueden formar parte de un paradigma computacional de mapa/reducción llevado a cabo por estructura computacional paralela 114 (Figura 1) , el almacenamiento de clave-valor 112 (Figura 1), o ambos. Como se muestra en la Figura 4B, con el fin de preparar cualquiera de los nodos cambiados, la fase de mapa 420 puede incluir determinar si existen más cambios de enlace en el paso 422, recuperando el siguiente cambio de enlace en el paso 440, trazando el cambio de cola a enlace exterior en el paso 442, y trazando el cambio de cabeza a enlace interior en el paso 444.

Si no hay más cambios de enlace en el paso 422, entonces, en la fase de reducción 424, puede hacerse una determinación en el paso 426 que existen más nodos y cambios de enlace que procesar. Si es así, entonces el siguiente nodo y sus cambios de enlace pueden recuperarse en el paso 428. Los cambios de enlace más recientes pueden conservarse en el paso 440 mientras cualquiera de los cambios de enlace intermedios se remplaza por cambios más recientes. Por ejemplo, la marca de tiempo almacenada en la tabla 306 (Figura 3) puede utilizarse para determinar el tiempo de cada cambio de enlace o de nodo. En el paso 432, el valor de conectividad de usuario de enlace de salida promedio puede calcularse. Por ejemplo, si el nodo nx tiene ocho enlaces de salida con valores de conectividad de usuario asignados, estos ocho valores de conectividad de usuario pueden promediarse en el paso 432. En el paso 434, cada ponderación de enlace de salida puede calcularse de conformidad con la ecuación (1) anterior. Todas las ponderaciones de enlace de salida pueden sumarse y utilizarse para normalizar cada ponderación de enlace de salida en el paso 436. Por ejemplo, cada ponderación de enlace de salida puede dividirse por la suma de todas las ponderaciones de enlace de salida. Esto puede generar una ponderación entre 0 y 1 para cada enlace de salida. En el paso 438, los compartimentos existentes para el nodo cambiado, enlaces de entrada, y enlaces de salida puede guardarse. Por ejemplo, los compartimentos pueden guardarse en el almacenamiento de clave-valor 112 (Figura 1) o el almacenamiento de datos 110 (Figura 1) . Si no existen más más nodos y cambios de enlace para procesar en el paso 426, el proceso puede detenerse en el paso 446.

Como se muestra en la Figura 4C, con el fin de calcular trayectorias que se originan desde nodos cambiados, la fase de mapa 448 puede incluir determinar si existen más nodos cambiados en el paso 450, recuperan el siguiente nodo cambiado en el paso 466, marcar compartimentos existentes para eliminación al trazar nodos cambiados a la trayectoria NULO en el paso 468, generar de forma repulsiva trayectorias al seguir los enlaces de salida en el paso 470, y si la trayectoria es una trayectoria calificada, trazar la cola a la trayectoria. Las trayectorias calificadas pueden incluir trayectorias que satisfacen una o más funciones de umbral predefinidas. Por ejemplo, una función de umbral puede especificar una ponderación de trayectoria mínima. Las trayectorias con ponderaciones de trayectoria mayores que la ponderación de trayectoria mínima pueden designarse como trayectorias calificadas.

Si no hay más nodos cambiados en el paso 450, entonces en la fase de reducción 452, puede hacerse una determinación en el paso 454 de que existen más nodos y trayectorias que procesar. Si es así, entonces el siguiente nodo y sus trayectorias pueden recuperarse en el paso 456. En el paso 458, pueden crearse compartimentos al agrupar trayectorias por su cabeza. Si un compartimiento contiene únicamente la trayectoria NULA en el paso 460, entonces la celda correspondiente de la tabla de nodo puede eliminarse en el paso 462. Si el compartimento contiene más de la trayectoria NULA, entonces en el paso 464 se guarda el compartimento a la celda correspondiente en la tabla de nodo.

Si no hay más nodos y trayectorias que procesar en el paso 456, el proceso puede detenerse en el paso 474.

Como se muestra en la Figura 4D, con el fin de remover trayectorias que pasan a través de un nodo cambiado, la fase de mapa 476 puede incluir determinar si existen más nodos cambiados en el paso 478 y recuperar el siguiente nodo cambiando en el paso 488. En el paso 490, la columna "compartimento:" en la tabla de nodo (por ejemplo, columna 322 de la tabla de nodo 312 (ambas de la Figura 3B) ) correspondiente al nodo cambiado puede escanearse. Por ejemplo, como se describe anteriormente, el identificador de nodo objetivo puede anexarse al final del nombre de columna "compartimento:". Cada compartimento puede incluir una lista de trayectorias que conectan el nodo actual al nodo objetivo (por ejemplo, en nodo cambiado) . En el paso 492, para cada nodo coincidente encontrado por el escaneo y los compartimentos antiguos del nodo cambiado, el nodo coincidente puede coincidir con un par de eliminación (nodo cambiado, compartimento antiguo) .

Si no hay más nodos cambiados en el paso 478, entonces, en la fase de reducción 480, puede hacerse una determinación en el paso 484 que existen más pares de nodo y eliminación que procesar. Si es así, entonces el siguiente nodo y sus pares de eliminación pueden recuperarse en el paso 484. En el paso 486, para cada par de eliminación, puede eliminarse cualquiera de las trayectorias que pasan a través del nodo cambiado en el compartimento antiguo. Si no hay más pares de nodos y eliminación que procesar en el paso 482, el proceso puede detenerse en el paso 494.

Como se muestra en la Figura 4E, con el fin de calcular trayectorias para pasar a través del nodo cambiado, la fase de mapa 496 puede incluir determinar si existen más nodos cambiados en el paso 498 y recuperar el siguiente nodo cambiado en el paso 508. El paso 510, la columna "compartimento") en la tabla de nodo (por ejemplo, columna 322 de la tabla de nodo 312 (ambas de la Figura 3B) ) correspondiente al nodo cambiado puede escanearse . En el paso 512, para cada nodo coincidente encontrado en el escaneo de las trayectorias de nodo cambiado, todas las trayectorias en el compartimento escaneado pueden unirse contra las trayectorias del compartimiento cambiado. En el paso 514, cada nodo coincidente puede trazarse a cada uno unido y calificado .

Si no existen más nodos cambiados en el paso 498, entonces, en la fase de reducción 500, puede hacerse una determinación en el paso 502 de que existen más nodos y trayectorias que procesar. Si es así, entonces el siguiente nodo y sus trayectorias pueden recuperarse en el paso 504. Cada trayectoria entonces puede agregarse al compartimento de nodo apropiado en el paso 506. Si no existen más nodos de trayectorias que procesar en el paso 502, el proceso puede detenerse en el paso 516.

La Figura 5 muestra el proceso 520 ilustrativo para soportar una consulta de usuario para todas las trayectorias desde un primer nodo a un nodo objetivo. Por ejemplo, un primer nodo (que representa, por ejemplo, un primer individuo o entidad) puede desear saber qué tan conectado está el primer nodo a algún segundo nodo (que representa, por ejemplo, un segundo individuo o entidad) en la comunidad de red. En el contexto de confianza descrito anteriormente (y en donde los valores de conectividad de usuario representan, por ejemplo, valores de confianza de usuario parcialmente subjetivos), esta consulta puede regresar una indicación de cuanto puede confiar el primer nodo al segundo nodo. En general, entre más trayectoria se conecten a dos nodos puede generar un mayor (o menor si, por ejemplo, si utilizan calificaciones adversas) valor de conectividad de red (o cantidad de confianza de red) .

En el paso 522, la celda de tabla de nodo en donde el identificador de fila es igual al primer identificador de nodo y la columna es igual al identificador de nodo objetivo anexado a la columna "compartimento:" se accede al prefijo de nombre. Todas las trayectorias pueden leerse desde esta celda en el paso 524. Las ponderaciones de trayectoria asignadas a las trayectorias leídas en el paso 524 entonces pueden sumarse en el paso 526. En el paso 528, puede normalizarse las ponderaciones de trayectoria al dividir cada ponderación de trayectoria por la suma calculada de ponderaciones de trayectoria. Entonces puede calcularse un valor de conectividad de red en el paso 530. Por ejemplo, cada valor de conectividad de usuario de trayectoria puede multiplicarse por su ponderación de trayectoria normalizada. El valor de conectividad de red entonces puede calcularse en algunas modalidades de conformidad con: tred = ? trayectoria trayectoria ( 4 ) en donde trayectoria es el valor de conectividad de usuario para una trayectoria (dada de conformidad con la ecuación (3)) y ^ ra ector a es la ponderación normalizada para esa trayectoria. El valor de conectividad de red entonces puede retenerse o enviarse (por ejemplo, presentarse en un dispositivo de presentación, enviarse mediante el sistema de circuitos de procesamiento del servidor de aplicación 106, y/o almacenarse en el almacenamiento de datos 110 (Figura 1)) . Además, un algoritmo de toma de decisión puede acceder al valor de conectividad de red con el fin de tomar decisiones automáticas (por ejemplo, decisiones a base de red automáticas, tal como solicitudes de autentificación o de identidad) a nombre del usuario. Los valores de conectividad de red pueden enviarse adicional o alternativamente a sistemas y procesos externos localizados en terceras partes.

Los sistemas y procesos externos pueden configurarse para iniciar automáticamente una transacción (o tomar algún curso de acción particular) con base, al menos en parte, en los valores de conectividad de red recibidos. El proceso 520 puede detenerse en el paso 532.

En la práctica, pueden combinarse uno o más pasos mostrados en el proceso 520 con otros pasos, realizados en cualquier orden adecuado, realizados en paralelo (por ejemplo, simultáneamente o substancialmente de forma simultánea) , o removerse. Además, como se describe anteriormente, pueden utilizarse varias funciones de umbral con el fin de reducir la complejidad computacional . Por ejemplo, puede definirse una función de umbral que define el número máximo de enlaces que atravesar. Las trayectorias que contienen más del umbral especificado por la función de umbral pueden no considerarse en la determinación de conectividad de red. Además, pueden definirse varias funciones de umbral que se refieren a las ponderaciones de enlace y trayectoria. Los enlaces y las trayectorias bajo la ponderación de umbral especificada mediante la función de umbral pueden no considerarse en la determinación de conectividad de red.

Aunque el proceso 520 describe una consulta de usuario individual para todas las trayectorias desde un primer nodo hacia un nodo objetivo, en implementaciones reales los grupos de nodos pueden iniciar una consulta individual para todas las trayectorias desde cada nodo en el grupo hacia un objetivo particular. Por ejemplo, múltiples miembros de una comunidad de red todos pueden iniciar una consulta de grupo a un nodo objetivo. El proceso 520 puede regresar un valor de conectividad de red individual para cada nodo de consulta en el grupo o un valor de conectividad de red compuesto individual que toma en cuenta todos los nodos en el grupo de consulta. Por ejemplo, los valores de conectividad de red individuales pueden promediarse para formar un valor compuesto o puede utilizarse algún promedio ponderado. Las ponderaciones asignadas a cada valor de conectividad de red individual puede envasarse en, por ejemplo, antigüedad en la comunidad (por ejemplo, por cuánto tiempo cada nodo ha sido un miembro en la comunidad) , rango, o categoría social. Además, en algunas modalidades, un usuario puede iniciar una solicitud por valores de conectividad de red para múltiples nodos objetivo en una consulta individual. Por ejemplo, el nodo ?? puede desear determinar valores de conectividad de red entre éste y múltiples otros nodos. Por ejemplo, múltiples otros nodos pueden representar varios candidatos para iniciar una transacción particular con el nodo n¿. Al consultar todos los valores de conectividad de red en una consulta individual, los cálculos pueden distribuirse en una forma paralela a múltiples núcleos para que algunos o todos los resultados se calculen sustancialmente de forma simultánea.

Además, las consultas pueden iniciarse en un número de formas. Por ejemplo, un usuario (representado por un nodo de fuente) puede identificar a otro usuario (representado por un nodo objetivo) con el fin de iniciar automáticamente el proceso 520. Un usuario puede identificar el nodo objetivo en cualquier forma adecuada, por ejemplo, al seleccionar el objetivo desde una pantalla visual, gráfica, o árbol, al ingresar o seleccionar un nombre de usuario, un indicador, una dirección de red, una dirección de correo electrónico, un número telefónico, coordenadas geográficas, o un identificador único asociado con el nodo objetivo, o al decir un comando predeterminado (por ejemplo, "nodo de consulta 1" o "grupo de nodo de consulta 1, 5, 9" en donde 1, 5, y 9 representan identificadores de nodo únicos) . Después de que se reciba una identificación del nodo o nodos objetivo, el proceso 520 puede ejecutarse automáticamente. Los resultados del proceso (por ejemplo, valores de conectividad de red individuales o compuestos) entonces pueden enviarse automáticamente a uno o más servicios o procesos de tercera parte como se describe anteriormente .

En una modalidad, un usuario puede utilizar aplicación de acceso 102 para generar una consulta de usuario que se envía al servidor de aplicación de acceso 106 en la red de comunicaciones 104 (ver también, Figura 1) e iniciar automáticamente el proceso 520. Por ejemplo, un usuario puede acceder a una aplicación Apple iOS, Android o ebOS o a cualquier aplicación adecuada para uso al acceder a la aplicación 106 en la red de comunicaciones 104. La aplicación puede presentar una lista que se puede buscar de datos de relación relacionados con ese usuario (por ejemplo, datos de "amigo" o "seguidor" de uno o más lectores de Facebook, MySpace, openSocial, Friendster, Bebo, hi5, PerfSpot, Yahoo! 360, Linedln, Twitter, Google Buzz, Really Simple Syndication o cualquier otro sitio web de red social o servicio de información. En algunas modalidades, un usuario puede buscar datos de relación que aún no están listados, por ejemplo, buscar Facebook, Twitter, o cualquier base de datos adecuada de información para nodos objetivo que no se presentan en la lista que se puede buscar de datos de relación. Un usuario puede seleccionar un nodo objetivo como se describe anteriormente (por ejemplo, seleccionar un artículo de una lista de nombres de usuario que representan un "amigo" o "seguidor") para solicitar una medida de qué tan conectado está el usuario al nodo objetivo. Al utilizar los procesos descritos con respecto a las Figuras 3 y 4A-4D, esta consulta puede regresar una indicación de cuanto puede confiar el usuario en el nodo objetivo. La indicación regresada puede presentarse al usuario utilizando cualquier indicador adecuado. En algunas modalidades, el indicador puede ser un porcentaje que indica que tan fiable es el nodo objetivo para el usuario.

En algunas modalidades, un usuario puede utilizar la aplicación de acceso 102 para proporcionar asignaciones manuales de indicaciones al menos parcialmente subjetivas de qué tan fiable es el nodo objetivo. Por ejemplo, el usuario puede especificar que confía en un nodo objetivo seleccionado (por ejemplo, un "amigo" o "seguidor" seleccionado) a un grado particular. El grado particular puede estar en la forma de un porcentaje que representa la percepción del usuario de qué tan fiable es el nodo objetivo. El usuario puede proporcionar está indicación antes, después, o durante el proceso 520 descrito anteriormente. La indicación proporcionada por el usuario (por ejemplo, las indicaciones al menos parcialmente subjetivas de flabilidad) entonces puede enviarse automáticamente a uno o más servicios o procesos de tercera parte como se describe anteriormente. En algunas modalidades, las indicaciones proporcionadas por el usuario pueden causar que un nodo y/o un enlace cambien en la comunidad de red. Esto puede causar que se haga una determinación de que al menos un nodo y/o un enlace ha cambiado en la comunidad de red, que a su vez activa varios procesos como se describe con respecto a las Figuras 3 y 4A-4D.

En algunas modalidades, puede utilizarse el acercamiento de conteo de trayectoria además o en lugar del acercamiento de enlace ponderado descrito anteriormente . El sistema de circuitos de procesamiento (por ejemplo, de servidor de aplicación 106) puede configurarse para contar el número de trayectorias entre un primer nodo nx y un segundo nodo n2 dentro de una comunidad de red. Una calificación de conectividad Rnin2 entonces puede asignarse a los nodos . La calificación de conectividad asignada puede ser proporcional al número de trayectorias, o relaciones, que conectan los dos nodos . Una trayectoria con uno o más nodos intermedios entre el primer nodo ? y el segundo nodo n2 puede escalarse por un número apropiado (por ejemplo, el número de nodos intermedios) y este número escalado puede utilizarse para calcular la calificación de conectividad..

Cada ecuación presentada anteriormente debe interpretarse como una clase de ecuaciones de una clase similar, con la ecuación real presentada que es un ejemplo representativo de la clase.- Por ejemplo, las ecuaciones presentadas anteriormente incluyen todas las versiones matemáticamente equivalentes de esas ecuaciones, reducciones, simplificaciones, normalizaciones, y otras ecuaciones del mismo grado .

Las modalidades antes descritas de la invención se presentan para propósitos de ilustración y no de limitación.

Los siguientes párrafos numerados proporcionan modalidades adicionales de la presente invención.

Se hace constar que con relación a esta fecha, el mejor método conocido por la solicitante para llevar a la práctica la citada invención, es el que resulta claro de la presente descripción de la invención.

Claims (30)

REIVI DICACIONES Habiéndose descrito, la invención como antecede, se reclama como propiedad lo contenido en las siguientes reivindicaciones:

1. - Un método para determinar la conectividad de red entre un primer nodo y un segundo nodo conectado al primer nodo por al menos una trayectoria, caracterizado porque comprende : identificar trayectorias hacia el segundo nodo desde el primer nodo dentro de una comunidad de red; utilizar sistema de circuitos de procesamiento para: determinar una ponderación de trayectoria normalizada para cada trayectoria identificada; determinar un valor de conectividad de usuario para cada trayectoria identificada; para cada trayectoria identificada, sumar el producto del valor de conectividad de usuario y la ponderación de trayectoria normalizada para producir una indicación de conectividad de red; y enviar la indicación de conectividad de red.

2. - El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque además comprende acceder a un valor de umbral de enlace, en donde identificar trayectorias hacia el segundo nodo desde el primer nodo dentro de una comunidad de red comprende identificar únicamente esas trayectorias que contienen menos enlaces que leen el valor de umbral de enlace accedido .

3. - El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque además comprende acceder a un valor de umbral de ponderación de trayectoria, en donde identificar trayectorias hacia el segundo nodo desde el primer nodo dentro de una comunidad de red comprende identificar únicamente esas trayectorias con una ponderación de trayectoria normalizada sobre el valor de umbral de ponderación de trayectoria accedido.

4'. - El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el sistema de circuitos de control determina una ponderación de trayectoria normalizada para cada trayectoria identificada al dividir el producto de las ponderaciones de enlace de cada enlace en una trayectoria identificada por la suma de las ponderaciones de trayectoria de todas las trayectorias identificadas.

5. - El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el sistema de circuitos de control determina un valor de conectividad de usuario para cada trayectoria identificada al multiplicar la ponderación de trayectoria para una trayectoria identificada y el valor de conectividad mínimo asignado a un enlace en la trayectoria identificada.

6. - El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el valor de conectividad de usuario representa al menos uno de un valor de confianza de usuario subjetivo o una valoración de competencia.

7. - El método de conformidad con la reivindicación 6, caracterizado porque además comprende utilizar el sistema de circuitos de control para: acceder a los datos de calificaciones de tercera parte ; y determinar la indicación de conectividad de red con base, al menos en parte, en la información de calificaciones de tercera parte .

8. - El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque identificar trayectorias hacia el segundo nodo desde el primer nodo dentro de una comunidad de red comprende acceder a datos desde un servicio en red social .

9. - El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque identificar trayectorias hacia el segundo nodo desde el primer nodo dentro de una comunidad de red comprende recuperar una identificación pre-almacenada de las trayectorias hacia el segundo nodo desde el primer nodo desde una tabla en una base de datos .

10. - El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque además comprende tomar automáticamente al menos una decisión a base de red, con base, al menos en parte, en la indicación de conectividad de red .

11.- Un sistema para determinar la conectividad de red entre un primer nodo y un segundo nodo conectado al primer nodo por al menos una trayectoria, caracterizado porque comprende un sistema de circuitos de procesamiento configurado para: identificar trayectorias hacia el segundo nodo desde el primer nodo dentro de una comunidad de red; determinar una ponderación de trayectoria normalizada para cada trayectoria identificada; determinar un valor de conectividad de usuario para cada trayectoria identificada; para cada trayectoria identificada, sumar el producto del valor de conectividad de usuario y la ponderación de trayectoria normalizada para producir una indicación de conectividad de red; y enviar la indicación de conectividad de red.

12.- El sistema de conformidad con la reivindicación 11, caracterizado porque el sistema de circuitos de procesamiento además está configurado para acceder a un valor de umbral de enlace, en donde el sistema de circuitos de control identifica trayectorias hacia el segundo nodo desde el primer nodo dentro de una comunidad de red al identificar únicamente esas trayectoria que contienen menos enlaces que el valor de umbral de enlace accedido.

13. - El sistema de conformidad con la reivindicación 11, caracterizado porque el sistema de circuitos de procesamiento además está configurado para acceder a un valor de umbral de ponderación de trayectoria, en donde el sistema de circuitos de control identifica trayectorias hacia el segundo nodo desde el primer nodo dentro de una comunidad de red al identificar únicamente esas trayectorias con una ponderación de trayectoria normalizada sobre el valor de umbral de ponderación de trayectoria accedido .

14. - El sistema de conformidad con la reivindicación 11, caracterizado porque el sistema de circuitos de control determina una ponderación de trayectoria normalizada para cada trayectoria identificada al dividir el producto de las ponderaciones de enlace de cada enlace en una trayectoria identificada por la suma de las ponderaciones de trayectoria de todas las trayectorias identificadas.

15. - El sistema de conformidad con la reivindicación 11, caracterizado porque el sistema de circuitos de control determina un valor de conectividad de usuario para cada trayectoria identificada al multiplicar la ponderación de trayectoria para una trayectoria identificada y el valor de conectividad mínimo asignado a un enlace en la trayectoria identificada.

16. - El sistema de conformidad con la reivindicación 11, caracterizado porque el valor de conectividad de usuario representa al menos uno de un valor de confianza de usuario subjetivo o una valoración de competencia .

17. - El sistema de conformidad con la reivindicación 16, caracterizado porque el sistema de circuitos de control además está configurado para: acceder a datos de calificaciones de tercera parte; y determinar la indicación de conectividad de red con base, al menos en parte, en la información de calificaciones de tercera parte.

18. - El sistema de conformidad con la reivindicación 11, caracterizado porque el sistema de circuitos de control identifica trayectorias hacia el segundo nodo desde el primer nodo dentro de una comunidad de red al acceder a datos desde un servicio de red social.

19. - El sistema de conformidad con la reivindicación 11, caracterizado porque el sistema de circuitos de control identifica trayectorias hacia el segundo nodo desde el primer nodo dentro de una comunidad de red al recuperar una identificación pre-almacenada de las trayectorias hacia el segundo nodo desde el primer nodo desde una tabla en una base de datos .

20. - El sistema de conformidad con la reivindicación 11, caracterizado porque el sistema de circuitos de control además está configurado para tomar automáticamente al menos una decisión con base en red con base, al menos en parte, en indicación de conectividad de red.

21. - Un sistema para determinar la conectividad de red desde un primer nodo y un segundo nodo conectado al primer nodo por al menos una trayectoria, el cual caracterizado porque comprende: medios para identificar trayectorias hacia el segundo nodo desde el primer nodo dentro de una comunidad de red; medios para determinar una ponderación de trayectoria normalizada para cada trayectoria identificada; medios para determinar un valor de conectividad de usuario para cada trayectoria identificada; medios para sumar, para cada trayectoria identificada, el producto del valor de conectividad de usuario y la ponderación de trayectoria normalizada para producir una indicación de conectividad de red; y medios para enviar la indicación de conectividad de red.

22. - El sistema de conformidad con la reivindicación 21, caracterizado porque además comprende medios para acceder a un valor de umbral de enlace, en donde los medios para identificar trayectorias hacia el segundo nodo es el primer nodo dentro de una comunidad de red comprende medios para identificar únicamente esas trayectorias que contienen menos enlaces que el valor de umbral de enlace accedido.

23. - El sistema de conformidad con la reivindicación 21, caracterizado porque además comprende medios para acceder a un valor de umbral de ponderación de trayectoria, en donde los medios para identificar trayectorias hacia el segundo nodo desde el primer nodo dentro de una comunidad de red comprenden medios para identificar únicamente esas trayectorias dentro de una ponderación de trayectoria normalizada sobre el valor de umbral de ponderación de trayectoria accedido.

24. - El sistema de conformidad con la reivindicación 21, caracterizado porque los medios para determinar una ponderación de trayectoria normalizada para cada trayectoria identificada comprenden medios para dividir el producto de las ponderaciones de enlace de cada enlace en una trayectoria identificada por la suma de las ponderaciones de trayectoria de todas las trayectorias identificadas.

25.- El sistema de conformidad con la reivindicación 21, caracterizado porque los medios para determinar un valor de conectividad de usuario para cada trayectoria identificada comprende medios para multiplicar la ponderación de trayectoria para una trayectoria identificada y el valor de conectividad mínimo asignado a un enlace en la trayectoria identificada.

26. - El sistema de conformidad con la reivindicación 21, caracterizado porque el valor de conectividad de usuario representa al menos uno de un valor de confianza de usuario subjetivo o una valoración de competencia .

27. - El sistema de conformidad con la reivindicación 26, caracterizado porque además comprende: medios para acceder a datos de calificaciones de tercera parte; y medios para determinar la indicación de conectividad de red con base, al menos en parte, en la información de calificaciones de tercera parte.

28. - El sistema de conformidad con la reivindicación 21, caracterizado porque los medios para identificar trayectorias hacia el segundo nodo desde el primer nodo dentro de una comunidad de red comprende medios para acceder a datos desde un servicio de red social.

29.- El sistema de conformidad con la reivindicación 21, caracterizado porque los medios para identificar trayectorias hacia el segundo nodo desde el primer nodo dentro de una comunidad de red comprenden medios para recuperar una identificación pre-almacenada de las trayectorias hacia el segundo nodo desde el primer nodo desde una tabla en una base de datos .

30.- El sistema de conformidad con la reivindicación 21, caracterizado porque además comprende medios para tomar automáticamente al menos una decisión con base en red con base, al menos en parte, en la indicación de conectividad de red.