BRPI0809853A2 - Identificação de conteúdo relacionado a entidades - Google Patents

Description

Relatório Descritivo da Patente de Invenção para "IDENTIFICAÇÃO DE CONTEÚDO RELACIONADO A ENTIDADES".

REFERÊNCIA A PEDIDO RELACIONADO

O presente pedido reivindica o benefício do Pedido de Patente U.S. N. de Série 11/694.345, intitulado "RELATED ENTITY CONTENT IDENTIFICATION", depositado em 30 de março de 2007, cuja divulgação em sua totalidade é aqui incorporada a título de referência.

ANTECEDENTES DA INVENÇÃO

O presente pedido refere-se à identificação de conteúdo.

As redes sociais on-line se tornaram populares para a troca de

informações profissional e/ou social. Algumas redes sociais on-line proveem itens de conteúdo que pode ser de interesse de usuários, por exemplo, anúncios digitais direcionados a um usuário, ou a identificação de outros usuários e/ou grupos que possam interessar a um usuário. Os itens de conteúdo 15 podem, por exemplo, ser selecionados com base no conteúdo de uma conta de usuário, por exemplo, com base em palavras-chave identificadas a partir de um rastreamento de página de um usuário. Tais sistemas de identificação de itens de conteúdo, no entanto, não conseguem identificar itens de conteúdo ótimos se o usuário tiver fornecido dados de conteúdo incompletos ou 20 incorretos, por exemplo, palavras com erros ortográficos, citações aleatórias, perfis incompletos, etc. Por conseguinte, alguns itens de conteúdo, por exemplo, uma publicidade dirigida a determinados produtos, poderão não interessar a muitos usuários de uma rede social on-line.

SUMÁRIO DA INVENÇÃO São descritos no presente documento sistemas e métodos para

facilitar a identificação de conteúdo com base em entidades relacionadas. Em uma implementação, um relacionamento de entidade definindo uma entidade, por exemplo, uma relação de amizade em uma rede social, ou grupos de usuários, etc., pode ser identificado, e o conteúdo da entidade com 30 base no relacionamento de entidade, por exemplo, os dados de perfil de usuário de contas de usuários, ou de membros de grupo, etc., pode ser processado para identificar tópicos de entidade. Um ou mais itens de conteúdo, por exemplo, anúncios, podem ser identificados com base nos tópicos de entidade.

Em outra implementação, a primeira entidade em uma rede social, por exemplo, um usuário ou um grupo, pode ser identificada, e as se5 gundas entidades relacionadas à primeira entidade podem ser também identificadas. A primeira entidade e as segundas entidades podem definir o conteúdo de entidade, e um ou mais tópicos de entidade podem ser identificados com base no conteúdo da entidade. Os tópicos de entidade podem ser utilizados para facilitar a identificação de um ou mais itens de conteúdo.

Em outra implementação, um subsistema de processamento de

dados pode ser configurado para identificar as entidades relacionadas em uma rede social e identificar os tópicos com base no conteúdo definido pelas entidades relacionadas. Um servidor de itens de conteúdo pode ser configurado para identificar os itens de conteúdo de relevância aos tópicos identifi15 cados e gerenciar os itens de conteúdo identificados com base na relevância aos tópicos identificados.

BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS

A Figura 1 é um diagrama em blocos de um sistema exemplar para a identificação de itens de conteúdo com base em uma entidade definida por um relacionamento em uma rede social.

A Figura 2 é um diagrama em blocos mais detalhado do sistema exemplar para a identificação de itens e tópicos de conteúdo com base nos relacionamentos de entidade em uma rede social.

A Figura 3 é um fluxograma de um processo exemplar para a identificação de itens de conteúdo com base em um relacionamento de entidade.

A Figura 4 é um fluxograma de um processo exemplar para a identificação de um conteúdo de entidade com base em um relacionamento de entidade.

A Figura 5 é um fluxograma de um processo exemplar para a

identificação de um relacionamento de entidade definindo uma entidade.

A Figura 6 é um fluxograma de um outro processo exemplar para a identificação de um relacionamento de entidade definindo uma entidade.

A Figura 7 é um fluxograma de um processo exemplar para a identificação de tópicos de entidade.

A Figura 8 é um fluxograma de um processo exemplar para a identificação de itens de conteúdo com base em um relacionamento definido pelas entidades em uma rede social.

A Figura 9 é um diagrama em blocos de um sistema de computador exemplar, que pode ser utilizado para implementar os sistemas e métodos descritos no presente documento.

DESCRIÇÃO DETALHADA DA INVENÇÃO

A Figura 1 é um diagrama em blocos de um sistema exemplar 100 para a identificação de itens de conteúdo com base em entidades definidas por relacionamentos em um sistema de rede social 110. Um relacionamento de entidade definindo uma entidade, por exemplo, uma relação de 15 amizade em uma rede social que define uma entidade de múltiplos usuários, grupos de usuários, etc., pode ser identificada, e o conteúdo de entidade com base no relacionamento de entidade, por exemplo, os dados de perfil de usuário de contas de usuário, membros de grupo, etc., pode ser processado no sentido de identificar tópicos de entidade. Os tópicos de entidade podem, 20 por exemplo, ser processados por meio da agregação e/ou suavização do conteúdo de entidade de modo a formar uma representação de conteúdos de entidade composta (composite entity), por exemplo, os tópicos de entidade. Um ou mais itens de conteúdo, por exemplo, anúncios, podem ser identificados com base na representação de conteúdos de entidade composta.

Em uma implementação, o sistema da rede social 110 pode, por

exemplo, agrupar inúmeras contas de usuário 112. Um sistema de rede social exemplar pode incluir o Orkut, agrupado pela Google, Inc., de Mountain View, CA. Outras redes sociais podem, por exemplo, incluir os websites escolares de alunos, um website interno de empresa, redes de encontros, etc. Cada conta de usuário 112 pode, por exemplo, incluir dados de

perfil de usuário 114, os dados de conhecidos de usuário 116, os dados de grupo de usuário 118, os dados de mídia de usuário 120, os dados de opções de usuário de 122 e outros dados de usuário 124.

Os dados de perfil de usuário 114 podem, por exemplo, incluir dados demográficos gerais sobre um usuário associado, tais como idade, sexo, localização, interesses, etc. Em algumas implementações, os dados de perfil de usuário 114 também podem incluir informações profissionais, por exemplo, ocupação, escolaridade, etc., e outros dados, como informações de contato. Em algumas implementações, os dados de perfil de usuário 114 podem incluir dados de perfil aberto, por exemplo, um texto de forma livre que é digitado em campos de texto para vários assuntos, por exemplo, "Descrição de Tarefa", "Pratos Favoritos", etc., e os dados de perfil limitado, por exemplo, dados de perfil binário selecionados por caixas de verificação, botões de rádio, etc., ou dados de perfil selecionável predefinidos, por exemplo, faixas de renda, códigos postais, etc. Em algumas implementações, alguns ou todos os dados de perfil de usuário 114 podem ser classificados como dados de perfil público ou privado, por exemplo, dados que podem ser compartilhados publicamente ou dados que podem ser seletivamente compartilhados. Os dados de perfil 114 não classificados como dados privados podem, por exemplo, ser classificados como dados públicos, por exemplo, dados que podem ser vistos por qualquer usuário que acessa o sistema de rede social 110.

Os dados de conhecidos de usuário 116 podem, por exemplo, definir os conhecidos de usuário 117 associados a uma conta de usuário 112. Em uma implementação, os conhecidos de usuário 117 podem incluir, por exemplo, os usuários associados a outras contas de usuário 112 classifi25 cadas como "amigos", por exemplo, as contas de usuário 112 referidas em uma lista de "amigos" ou "camaradas". Outros conhecidos 117 podem também ser definidos, por exemplo, como conhecidos profissionais, conhecidos clientes, conhecidos da família, etc. Em uma implementação, os dados de conhecidos de usuário 116 para cada conta de usuário 112 podem, por e30 xemplo, ser especificados pelos usuários associados a cada conta de usuário 112 e, portanto, podem ser específicos a cada conta de usuário 112.

Os dados de grupo de usuário 118 podem, por exemplo, definir os grupos de usuários 119 aos quais uma conta de usuário 112 está associada. Em uma implementação, os grupos de usuário 119 podem, por exemplo, definir um interesse ou tópico, por exemplo, "Vinho", "Programação de Xadrez de Fonte Aberta", "Viagem Dicas e Sugestões", etc. Em uma imple5 mentação, os grupos de usuário 119 podem, por exemplo, ser categorizados, ou seja, um primeiro conjunto de grupos de usuário 119 pode pertencer a uma categoria "Atividades", um segundo conjunto de grupos de usuário

119 pode pertencer a uma categoria de "Alunos e Escolas", etc.

Os dados de mídia de usuário 120 podem, por exemplo, incluir 10 documentos de usuário, tais como páginas da web. Um documento pode, por exemplo, compreender um arquivo, uma combinação de arquivos, um ou mais arquivos com links embutidos em outros arquivos, etc. Os arquivos podem ser de qualquer tipo, tais como texto, áudio, imagem, vídeo, documentos de linguagem de marcação de hipertexto, etc. No contexto da Internet, 15 um documento comum é uma página da web.

Os dados de opções de usuário 122 podem, por exemplo, incluir dados que especificam opções de usuário, tais como definições de e-mail, configurações de notificação de conhecidos, definições de bate-papo, senha e configurações de segurança, etc. Outros dados de opção também podem ser incluídos nos dados de opções de usuário 122.

Os outros dados do usuário 124 podem, por exemplo, incluir outros dados associados a uma conta de usuário 112, por exemplo, links para outras redes sociais, links para outras contas de usuário 112, estatísticas online, informações de pagamento de conta para redes sociais baseadas em 25 assinatura, etc. Outros dados também podem ser incluídos nos demais dados de usuário 124.

Em uma implementação, um sistema de serviço de conteúdo 130 pode direta ou indiretamente inserir, manter e monitorar itens de conteúdo 132. Os itens de conteúdo 132 podem, por exemplo, incluir uma página 30 da web ou outro documento de conteúdo, ou texto, gráficos, vídeo, áudio, mídia misturada, etc. Em uma implementação, os itens de conteúdo 132 são anúncios. Os anúncios 132 podem, por exemplo, ser na forma de anúncios gráficos, tais como anúncios do tipo banner, anúncios apenas de texto, anúncios de imagem, anúncios de áudio, anúncios de vídeo, anúncios combinando um ou mais de qualquer desses componentes, etc. Os anúncios 132 podem incluir ainda informações embutidas, tais como links, metainformação, e/ou instruções executáveis em máquina.

Em uma implementação, os dispositivos de usuário 140a, 140b e 140c podem se comunicar com a rede social 110 através de uma rede 102, tais como a Internet. Os dispositivos de usuário 140 podem ser qualquer dispositivo capaz de receber os dados de mídia de usuário 120, tais como os 10 dados de computadores pessoais, dispositivos móveis, telefones celulares, assistentes digitais pessoais (PDA), sistemas de televisão, etc. Os dispositivos de usuário 140 podem ser associados às contas de usuário 112, por exemplo, os usuários dos dispositivos de usuário 140a e 140b podem ser membros registrados do sistema de rede social 110, tendo contas de usuário 15 correspondentes 112a e 112b. Além disso, os dispositivos do usuário 140 não podem ser associados a uma conta de usuário 112, por exemplo, o usuário do dispositivo de usuário 142c não pode ser um membro do sistema de rede social 110 ou pode ser um membro do sistema de rede social 110 nãoregistrado.

Em uma implementação, mediante um dispositivo de usuário

140 que comunica uma solicitação de dados de mídia 120 de uma conta de usuário 112 para a rede social 110, a rede social 110 poderá, por exemplo, prover os meios de mídia de usuário 120 para o dispositivo do usuário 140. Em uma implementação, os dados de mídia de usuário 120 podem incluir 25 um código de solicitação embutido, como, por exemplo, trechos de código Java script. Em outra implementação, o sistema de rede social 110 pode inserir o código de solicitação embutido com os dados de mídia de usuário

120 quando os dados de mídia de usuário 120 são servidos a um dispositivo de usuário 140.

O dispositivo de usuário 140 pode processar os dados de mídia

de usuário 120 em um ambiente de apresentação 142, por exemplo, em um aplicativo navegador (browser) na web. Ao processar os dados de mídia de usuário 120, o dispositivo de usuário 140 executa o código de solicitação, fazendo com que o dispositivo de usuário 140 emita uma solicitação de conteúdo, por exemplo, uma solicitação de anúncio, para o sistema de serviço de conteúdo 130. Em resposta, o sistema de serviço de conteúdo 130 pode5 rá fornecer um ou mais itens de conteúdo 132 para o dispositivo de usuário 140. Por exemplo, os itens de conteúdo 132a, 132b e 132c podem ser providos para os dispositivos de usuário 140a, 140b e 140c, respectivamente. Em uma implementação, os itens de conteúdo 132a, 132b e 132c são apresentados nos ambientes de apresentação 142a, 142b e 142c, respectivamente. 10 Em uma implementação, os itens de conteúdo 132a, 132b e

132c podem ser providos ao sistema de serviço de conteúdo 130 por meio de custodiantes de itens de conteúdo 150, por exemplo, os anunciantes. Os anunciantes 150 podem, por exemplo, incluir websites com páginas de aterragem (landing pages) 152 para as quais um usuário é direcionado quando o 15 usuário clica em um anúncio 132 apresentado na página provida a partir do sistema de rede de comunicação social 110. Por exemplo, os custodiantes de itens de conteúdo 150 podem prover itens de conteúdo 132 sob a forma de "criativos", que são anúncios que podem incluir texto, gráficos e/ou áudio associados ao serviço ou produto anunciado, e um link para um website.

Em uma implementação, o sistema de serviço de conteúdo 130

pode monitorar e/ou avaliar os dados de desempenho 134 relacionados aos itens de conteúdo 132. Por exemplo, o desempenho de cada anúncio 132 pode ser avaliado com base em uma métrica de desempenho, tal como uma taxa de clique, uma taxa de conversão, ou alguma outra métrica de desem25 penho. Um clique pode acontecer, por exemplo, quando o usuário de um dispositivo de usuário, por exemplo, o dispositivo de usuário 140a, seleciona ou "clica" em um anúncio, por exemplo, o anúncio 132a. A taxa de clique pode ser uma métrica de desempenho obtida ao se dividir o número de usuários que clicaram no anúncio ou em um link associado ao anúncio pelo nú30 mero de vezes que o anúncio foi anunciado. Por exemplo, se o anúncio for anunciado 100 vezes, e três pessoas clicaram no anúncio, neste caso, a taxa de clique para aquele anúncio é de 3%. A "conversão" ocorre quando um usuário, por exemplo, consome uma transação relacionada a um anúncio previamente feito. O que constitui uma conversão pode variar de caso para caso e pode ser determinada de diversas maneiras. Por exemplo, uma conversão pode ocorrer quando um 5 usuário do dispositivo de usuário 140 cliques em um anúncio 132a remetida à página da web do anunciante, como uma das páginas de aterragem 152, e consuma uma compra antes de sair dessa página da Web. Outros tipos de conversão podem também ser usados. Uma taxa de conversão pode, por exemplo, ser definida como a razão do número de conversões com relação 10 ao número de impressões do anúncio (ou seja, o número de vezes que um anúncio é anunciado) ou a razão do número de conversões para o número de seleções. Outros tipos de taxas de conversão podem também ser usados.

Outras métricas de desempenho podem também ser utilizadas. 15 As métricas de desempenho podem, por exemplo, ser relacionadas aos ganhos ou relacionadas ao não-ganho. Em outra implementação, as métricas de desempenho podem ser analisadas de acordo com o tempo, por exemplo, o desempenho de um item de conteúdo específico 132 pode ser determinado como muito elevado nos fins de semana, moderado durante a se20 mana à noite, mas muito baixo às manhãs e tardes, por exemplo.

É desejável que cada um dos itens de conteúdo 132 seja relacionado aos interesses dos usuários que utilizam os dispositivos de usuário 140a, 140b e 140c, uma vez que os usuários geralmente são mais propensos a selecionar, por exemplo, clicar, itens de conteúdo 132 que sejam de 25 particular interesse aos usuários. Um processo para identificar itens de conteúdo de relevância 132 inclui conteúdo de processamento, por exemplo, dados de texto e/ou metadados, incluídos em uma página correntemente processada em uma instância de visualização 142 em um dispositivo de usuário 140, por exemplo, uma página web relacionada a uma conta de usuá30 rio 112 produzida no dispositivo de usuário 140a. A visualização de uma página da Web associada a uma conta de usuário 112 pode ser interpretada como um sinal que o usuário que visualiza a página da web está interessado em um assunto relacionado ao conteúdo da página da web. Tal processo pode geralmente prover itens de conteúdo de relevância 132; no entanto, se o conteúdo da página da web estiver incompleto, ou for de baixa qualidade ou de pouca, os itens de conteúdo 132 identificados ou servidos, neste caso, poderão não ser relevantes aos interesses do visualizador.

Em uma implementação, um sinal de interesse pode ser identificado com base em um relacionamento de entidade. Um relacionamento de entidade pode, por exemplo, ser definido pelos dados de perfil de usuário comuns 114 nas contas de usuário 112, ou por meio de conhecidos comuns 10 117, ou por meio de um ou mais grupos e grupos relacionados 119, ou por meio de outros dados que identifiquem uma entidade ou entidades em um sentido amplo. Em uma implementação, um processador de associação de rede social 160 pode ser utilizado para facilitar a identificação de itens de conteúdo 132 com base nos relacionamentos de entidades de rede social 15 110.

Em uma implementação, o processador de associação de rede social 160 pode, por exemplo, identificar um relacionamento de entidade com base na associação de um usuário de um dispositivo de usuário 140 a uma conta de usuário 112. Por exemplo, os usuários dos dispositivos de u20 suário 140a e 140b podem ser os membros registrados da rede social 110, tendo contas de usuário correspondentes 112a e 112b. Por conseguinte, o processador de associação de rede social 160 pode, por exemplo, identificar relacionamentos que definem uma entidade ou entidades que incluem a conta de usuário 112 associada a usuários registrados.

Da mesma forma, o usuário do dispositivo de usuário 140c pode,

por exemplo, não ser um membro da rede social 110, ou pode ser um membro da rede social 110, mas não conectado à rede social 110. Por conseguinte, o processador de associação de rede social 160 pode, por exemplo, identificar relacionamentos que definem uma entidade ou entidades que in30 cluem entidades que são visualizadas pelo dispositivo de usuário 140c, por exemplo, um determinado grupo 119, uma conta de usuário em particular 112, etc. Com base nos relacionamentos de entidade identificados, o processador de associação de rede social 160 pode identificar o conteúdo de entidade, por exemplo, dados de texto, dados de perfil de usuário, histórico de navegação, etc. O conteúdo de entidade pode, por exemplo, ser proces5 sado de modo a identificar tópicos de entidade, por exemplo, o conteúdo de entidade para um relacionamento de entidade em particular poderá identificar os tópicos de esportes de beisebol e os arremessadores de beisebol como tópicos de um interesse definido pelo conteúdo de entidade. O processador de associação de rede social 160 pode, por exemplo, prover os tópi10 cos identificados para o sistema de serviço de conteúdo 130, que, por sua vez, poderá identificar os itens de conteúdo de relevância 132, por exemplo, anúncios, com base nos tópicos identificados.

Em uma implementação, o processador de associação de rede social 160 pode ser integrado ao sistema de rede social 110. Em outra im15 plementação, o processador de associação de rede social 160 pode ser integrado ao sistema servidor de conteúdo 130. Em uma outra implementação, o processador de associação de rede social 160 pode ser um sistema separado em comunicação de dados com o sistema de rede social 110 e/ou com o sistema servidor de conteúdo 130.

O processador de associação de rede social 160 pode ser im

plementado em um software e executado em um dispositivo de processamento, como, por exemplo, o sistema de computador 900 da Figura 9. Implementações de software exemplares incluem as linguagens C, C++, Java ou qualquer outra linguagem de programação de alto nível que pode ser uti25 Iizada para produzir um código fonte que pode ser compilado em instruções executáveis. Outras implementações de software podem também ser utilizadas, tais como os códigos applet, ou as implementações interpretadas, como os scripts, etc.

A Figura 2 é um diagrama em blocos mais detalhado do sistema exemplar 100 para a identificação de itens de conteúdo 132 com base nos relacionamentos de entidade de uma rede social 110. Em uma implementação, o processador de associação de rede social 160 pode identificar um relacionamento de entidade definindo uma entidade. A entidade pode, por exemplo, incluir contas de usuário 112, e/ou conhecidos 117 e/ou grupos 119. O relacionamento de entidade, por exemplo, o R1, R2, ... RM, RN, pode, por exemplo, se basear em interesses similares definidos pelas contas 5 de usuário 112, e/ou em interesses similares definidos pelas contas de usuário 112 de conhecidos de um usuário em particular 112, e/ou por associações de grupos 119, ou outros sinais identificáveis.

Em uma implementação, os relacionamentos de entidade podem, por exemplo, incluir relacionamentos de entidade implícitos. Os rela10 cionamentos de entidade implícitos são, por exemplo, relacionamentos de entidade não explicitamente definidos dentro de uma conta de usuário ou dentro de outras entidades, tais como grupos; em vez disso, o relacionamento de entidade se baseia no comportamento comum, e/ou em associações similares nos grupos, e/ou em dados de perfil similares, e/ou em outras me15 didas de similaridade. Em uma implementação, os relacionamentos de entidade podem ser identificados por técnicas de filtragem colaborativas. Por exemplo, os relacionamentos de entidade podem ser definidos com base no grupo 119. A associação de grupo-base 119, por exemplo, um grupo 119 correntemente visualizado ou acessado por um usuário associado a uma 20 conta de usuário 112 ou que não é um membro da rede social, pode ser comparada a associações de outros grupos 119 de modo a identificar um ou mais outros grupos 119 que possam ser relacionados ao grupo-base 119 com base nas às associações. Por exemplo, um grupo-base 119 que define uma primeira associação pode ser fortemente relacionado a um segundo 25 grupo 119 que define uma segunda associação que substancialmente coincide com a primeira associação, e pode não estar relacionado a um terceiro grupo 119 que define uma terceira associação que não coincide com a primeira associação.

Em uma outra implementação, os relacionamentos de entidade podem, por exemplo, incluir os relacionamentos de entidade explícitos. Os relacionamentos de entidade explícitos são, por exemplo, relacionamentos de entidade definidos dentro de uma conta de usuário, uma associação de grupos, ou alguma outra entidade. Em uma implementação, os relacionamentos de entidade podem, por exemplo, ser identificados por conhecidos 117. Por exemplo, uma conta de usuário base 112 pode ser identificada. Uma conta de usuário base 112 pode, por exemplo, ser uma conta de usuá5 rio 112 correntemente registrada, como a conta de usuário 112a associada ao dispositivo do usuário 140a; ou uma conta de usuário 112a acessada por um usuário associado a uma outra conta de usuário 112 ou associado a um usuário não membro da rede social, por exemplo, um usuário do dispositivo de usuário 140c, mostrado na Figura 1. Em uma implementação, os dados 10 de conhecidos de usuário 116 da conta de usuário base 112 podem ser acessados de modo a identificar os conhecidos 119 da conta de usuário base 112. Em uma outra implementação, os dados de conhecidos de usuário 116 das contas de usuário 112 definidas pelos dados de conhecidos 116 da conta de usuário base 112 podem também ser acessados de modo a identificar 15 conhecidos adicionais 119. Do mesmo modo, os relacionamentos de entidade podem também ser identificados com base em outros dados, tais como a associação de um único grupo 119, uma lista de "camaradas" on-line, etc.

Em uma implementação, os relacionamentos de entidade podem, por exemplo, ser identificados para cada conta de usuário 112. Por exemplo, para uma conta de usuário 112 em particular, o relacionamento de entidade R1, R2 ... RM pode ser identificado com base nos dados relacionados à conta de usuário 112. O relacionamento de entidade R1, por exemplo, pode se basear nos grupos 119 aos quais a conta de usuário 112 está associada, tal como definido pelos dados de grupo de usuário 118. Da mesma forma, o relacionamento de entidade R2, por exemplo, pode se basear nos conhecidos 117 aos quais a conta de usuário 112 está associada, tal como definido pelos dados de conhecidos de usuário 116. Outros relacionamentos de entidade podem também ser identificados com base nos dados relacionados à conta de usuário 112, por exemplo, o relacionamento de entidade RN pode se basear, por exemplo, nos dados de mídia de usuário 120 da conta de usuário 112 e outras contas de usuário.

Em uma implementação, os relacionamentos de entidade podem, por exemplo, ser identificados por outras entidades da rede social 110, por exemplo, para os grupos 119. Por exemplo, para um determinado grupo 119, os relacionamentos de entidade RM podem ser identificados conforme descrito acima. Por conseguinte, durante uma instância de visualização do 5 grupo em especial 119, por exemplo, quando o grupo 119 é acessado como um grupo-base por um dispositivo de usuário 140 que pode ou não ser associado a uma conta de usuário 112, o relacionamento de entidade relacionado ao grupo-base pode ser identificado.

O processador de associação de rede social 160 pode identificar 10 o conteúdo de entidade com base nos relacionamentos de entidade identificados R1, R2 .... RM, RN. Em uma implementação, o conteúdo de entidade pode se basear em dados relacionados às contas de usuário 112. Por exemplo, nos relacionamentos de entidade R1, R2 ... RM1 o conteúdo de entidade pode incluir dados de conta de usuário correspondentes 118, 116 e 15 120 em cada conta de usuário 112 associada aos relacionamentos de entidade identificados.

Em uma outra implementação, o conteúdo de entidade pode se basear nos dados relativos às entidades de conta de não-usuário, por exemplo, a um grupo 119. Por exemplo, o conteúdo de entidade para a entidade 20 definida pelo relacionamento de entidade RN pode incluir dados de texto, por exemplo, postagens de usuário, para os grupos 119 associados ao relacionamento de entidade RN.

Em uma outra implementação, o conteúdo de entidade pode incluir um conteúdo de entidade baseado nos dados das contas de usuário 112 e baseado nos dados das entidades de conta de não-usuário.

Uma vez que grande parte do conteúdo de entidade identificado é criada pelo usuário, o conteúdo de entidade identificado poderá incluir dados incompletos ou incorretos, por exemplo, palavras grafadas erradas, citações aleatórias, perfis incompletos, etc. Por exemplo, os usuários podem 30 enviar conteúdos impróprios ou irrelevantes aos grupos de usuário 119, por exemplo, um usuário poderá enviar uma mensagem política para um grupo de usuários apolíticos, por exemplo, a um grupo Vinho; ou um usuário não conseguirá prover dados completos de perfil de usuário 114, ou poderá oferecer dados de perfil de usuário incorretos, por exemplo, ao digitar uma idade de 131 anos. Estes dados incompletos ou incorretos podem constituir um ruído dentro do conteúdo de entidade identificado, por exemplo, tendo uma 5 ocorrência estatisticamente insignificante ou tendo uma ocorrência de frequência associada abaixo de um limite.

Em uma implementação, o processador de associação de rede social 160 pode suavizar o conteúdo de entidade identificado no sentido de eliminar ou mitigar o ruído no conteúdo de entidade. Por exemplo, o proces10 sador de associação de rede social 160 pode agregar o conteúdo de entidade e identificar o conteúdo agregado comum, e os tópicos de entidade relacionados ao conteúdo agregado comum poderão ser identificados. Desta maneira, quando os dados de perfil de usuário agregados 114 de uma entidade definem uma faixa de idade demográfica de 30 a 45 anos, a idade in15 correta de 131 anos em uma conta de usuário em particular poderá ser descontada. Da mesma forma, uma entidade poderá incluir um grupo de usuários-base 119 relacionado ao tópico "Vinho" e outros grupos de usuário 119 relacionados aos tópicos "Chardonnay" e "Napa Valley". O grupo de usuários "Chardonnay", no entanto, poderá incluir fio fora de tópico relacionado à 20 política. Contudo, a agregação do conteúdo de entidade só poderá identificar os tópicos de entidade "Califórnia" e "Vinho Branco" como um fio fora de tópico quando mensurados contra o conteúdo de entidade agregado, podendo ser identificados como ruído.

Em uma outra implementação, o processador de associação de 25 rede social 160 pode identificar tópicos entidade com base na identificação de palavras-chave e/ou de frases. As palavras-chave e frases identificadas podem, por exemplo, representar tópicos relativos definidos pelo conteúdo de entidade. Em uma implementação, as palavras-chave podem ser geradas através da identificação das palavras mais freqüentes no conteúdo de enti30 dade, excluindo as palavras muito comuns, como "e", "a", "se", etc. Em uma outra implementação, as palavras-chave podem ser geradas por meio da marcação automática das palavras de acordo com as regras gramaticais, como substantivo, verbo, adjetivo, etc., e da identificação das frases mais freqüentes como palavras-chave ou frases-chave. Outros esquemas de identificação de palavras-chave podem também ser utilizados, por exemplo, ao se selecionar palavras definidas por um conjunto predeterminado de palavras de indexação, etc.

Com base nos tópicos de entidade identificados, o sistema de serviço de conteúdo 130 pode identificar um ou mais itens de conteúdo de relevância 132. Em uma implementação, os itens de conteúdo podem incluir propagandas, e são identificados e servidos a um dispositivo de usuário 140 10 em resposta a uma instância de visualização. Uma instância de visualização pode ocorrer, por exemplo, quando o dispositivo de usuário 140 é utilizado para visualizar uma conta de usuário 112, por exemplo, quando um usuário da conta de usuário 112 se registra na rede social 110 com a conta de usuário 112, ou quando um usuário que pode ou não ser um membro da rede 15 social 110 utiliza o dispositivo de usuário 140 para visualizar a conta de usuário 112. Nesta implementação, um ou mais relacionamentos de entidade relacionados à conta de usuário 112 podem ser identificados, e os itens de conteúdo 132 relacionados aos tópicos de entidade identificados resultantes podem ser identificados e servidos ao dispositivo de usuário 140.

Uma instância de visualização pode também ocorrer, por exem

plo, quando o dispositivo de usuário 140 é utilizado para visualizar uma entidade de conta de não-usuário, como ao visualizar um grupo-base 119 em um ambiente de apresentação de um navegador da web. Nesta implementação, o dispositivo do usuário 140 pode ou não ser associado a uma conta de 25 usuário em particular. Se o dispositivo de usuário 140 não estiver associado a uma conta de usuário, um ou mais relacionamentos de entidade relacionados ao grupo-base 119 visualizado pode ser identificado, e os itens de conteúdo 132 relacionados aos tópicos de entidade identificados resultantes podem ser identificados e servidos ao dispositivo de usuário 140. Se o dis30 positivo de usuário 140, no entanto, for associado a uma conta de usuário, um ou mais relacionamentos de entidade relativos ao grupo-base 119 que é visualizado e/ou relacionado a uma conta de usuário 112 poderá ser identificado, e os itens de conteúdo 132 relacionados aos tópicos de entidade identificados podem ser identificados e servidos ao dispositivo de usuário 140.

Em suma, mediante a identificação de relacionamentos de entidade, o processador de associação de rede social 160 pode identificar os 5 tópicos determinados como relevantes à entidade definida pelo relacionamento. Uma vez que os usuários tendem a se reunir de forma implícita ou explícita, a tais entidades, os itens de conteúdo 132, tais como propagandas, podem ser identificados e servidos aos dispositivos de usuário 140 nos quais uma instância de visualização da entidade é criada.

Além das técnicas de identificação de entidade já apresentadas,

outras técnicas de identificação podem também ser implementadas, e as técnicas de identificação de entidade podem ser implementadas em outras configurações de rede além de em uma rede social. Por exemplo, os relacionamentos de entidade e as entidades podem ser identificados por meio 15 do processamento de registros da web, por exemplo, blogs, do processamento de comunidades baseadas na web, por exemplo, associações de proprietários domésticos (homeowners), sites de fãs, etc., por meio do processamento de intranets de empresas, e do processamento de outras fontes de dados.

Em uma outra implementação, o processador de associação de

rede social 160 pode, por exemplo, identificar itens de conteúdo 132 que não devem ser selecionados para serviço aos dispositivos de usuário 140 para os quais uma instância de visualização da entidade foi criada. Por exemplo, uma entidade baseada nos grupos 119 relacionada a uma programação pa25 ra o público infantil em um canal de televisão pode definir um amplo tópico de entidade relacionado a filmes. O processador de associação de rede social 160 pode, no entanto, ser configurado de modo a excluir o serviço de itens de conteúdo 132 relacionados a filmes censurados para menores nos dispositivos de usuário 140 aos quais uma instância de visualização da enti30 dade foi criada.

Em outra implementação, o processador de associação de rede social 160 pode, por exemplo, identificar os conhecidos 117 e grupos 119 e sugerir os conhecidos identificados 117 e grupos 119 para inclusão dos dados de conhecidos de usuário 116 e dados de grupo de usuário 118 de uma conta de usuário em particular 112. Por exemplo, o processador de associação de rede social 160 pode determinar que um usuário em particular asso5 ciado a uma conta de usuário de 112 poderá ter interesses comuns relacionados com os tópicos da entidade para uma ou mais entidades identificadas. Assim, o processador de associação de rede social 160 pode sugerir conhecidos 117 e grupos 119 e para o usuário com base no interesse comum relacionados aos tópicos de uma entidade ou mais entidades identificadas.

Em outra implementação, o processador de associação de rede

social 160 pode, por exemplo, monitorar o desempenho de itens de conteúdo específico 132, que são servidos aos dispositivos do usuário 140 nos quais uma instância de visualização da entidade foi criada. Com base no desempenho, o serviço de itens de conteúdo específico 132 pode ser aumentado ou diminuído.

Da mesma forma, os tópicos de entidade identificados podem ser modificados com base no desempenho dos itens de conteúdo 132. Em uma implementação, se os itens de conteúdo 132 relacionados a um tópico de entidade em particular forem mal executados, este tópico de entidade, 20 então, poderá ser dissociado à entidade identificada. Por exemplo, se um tópico de entidade identificado para uma entidade identificada definido por um relacionamento for "Golfe", itens de conteúdo 132 relacionados ao golfe, por exemplo, anúncios de golfe, poderão ser servidos aos dispositivos de usuário 140 para os quais uma instância de visualização da entidade é cria25 da. No entanto, se as taxas de clique dos itens de conteúdo relacionados a golfe 132 forem baixas, neste caso, o tópico de entidade identificado de "Golfe" deve ser dissociado à entidade identificada.

O processador de associação de rede social 160 pode, por exemplo, ser configurado de modo a identificar os relacionamentos de entidade, o conteúdo de entidade, e os tópicos em uma base periódica, por exemplo, semanalmente, mensalmente, etc. Outros acionadores de processamento, por exemplo, mudanças no corpo da conta de usuário 112, nas associações de grupo, etc., podem também ser usados.

Em uma implementação, o processador de associação de rede social 160 pode identificar entidades relacionadas e agregar conteúdo para cada entidade em um processo em lotes offline. Os resultados do processa5 mento podem, por exemplo, ser armazenados e acessados durante o serviço de páginas da web a partir do sistema da rede social 110 e/ou a partir do sistema de serviço de conteúdo 130. Em uma outra implementação, o processador de associação de rede social 160 pode identificar entidades relacionadas e agregar conteúdo para as entidades em um processo on-line, por 10 exemplo, em resposta a um dispositivo de usuário 140 que submete uma solicitação de conteúdo para o sistema da rede social 110.

A Figura 3 é um fluxograma de um processo exemplar 300 para a identificação de itens de conteúdo e tópicos com base em um relacionamento de entidade. O processo 300 pode, por exemplo, ser implementado 15 no processador de associação de rede social 160. Em uma implementação, o processador de associação de rede social 160 pode ser integrado ao sistema da rede social 110. Em uma outra implementação, o processador de associação de rede social 160 pode ser integrado ao sistema servidor de conteúdo 130. Em uma outra implementação, o processador de associação 20 de rede social 160 pode ser um sistema separado em comunicação de dados com o sistema de rede social 110 e/ou com o sistema servidor de conteúdo 130.

A etapa 302 identifica um relacionamento de entidade definindo uma entidade. Por exemplo, o processador de associação de rede social 160 pode identificar um relacionamento de entidade definindo uma entidade ao processar os dados relacionados às contas de usuário 112, aos conhecidos 117, e aos grupos de usuário 119.

A etapa 304 identifica o conteúdo de entidade com base no relacionamento de entidade. Por exemplo, o processador de associação de rede social 160 pode identificar o conteúdo de entidade com base no relacionamento de entidade identificado ao processar os dados relacionados às contas de usuário 112 e/ou aos grupos 119. A etapa 306 identifica tópicos de entidade com base no conteúdo de entidade. Por exemplo, o processador de associação de rede social 160 pode agregar o conteúdo de entidade de modo a identificar o conteúdo agregado comum.

A etapa 308 identifica um ou mais itens de conteúdo com base

em tópicos de entidade. Por exemplo, o processador de associação de rede social 160 pode identificar tópicos de entidade com base em palavras-chave e/ou na identificação de frases, ou por meio da seleção de palavras definidas por um determinado conjunto de palavras indexadas, etc.

Outros processos para a identificação de itens de conteúdo e

tópicos com base em um relacionamento de entidade também podem ser usados.

A Figura 4 é um fluxograma de um processo exemplar 400 para a identificação de conteúdo de entidade com base em um relacionamento de 15 entidade. O processo 400 pode, por exemplo, ser implementado no processador de associação de rede social 160. Em uma implementação, o processador de associação de rede social 160 pode ser integrado ao sistema da rede social 110. Em uma outra implementação, o processador de associação de rede social 160 pode ser integrado ao sistema servidor de conteúdo 130. 20 Em uma outra implementação, o processador de associação de rede social 160 pode ser um sistema separado em comunicação de dados com o sistema de rede social 110 e/ou com o sistema servidor de conteúdo 130.

A etapa 402 identifica o conteúdo de entidade definido pela entidade. Por exemplo, o processador de associação de rede social 160 pode identificar o conteúdo de entidade definido pela entidade com base nos dados relacionados às contas de usuário 112, aos conhecidos 117 e/ou aos grupos 119.

A etapa 404 agrega o conteúdo de entidade. Por exemplo, o processador de associação de rede social 160 pode gerar medidas de frequência para as palavras ou objetos em particular do conteúdo de entidade.

A etapa 406 identifica o conteúdo agregado comum. Por exemplo, o processador de associação de rede social 160 pode selecionar palavras ou objetos particulares com uma medida de frequência acima de um limite como o conteúdo agregado comum.

A etapa 408 identifica tópicos de entidade baseados no conteúdo agregado comum. Por exemplo, o processador de associação de rede social 160 pode identificar o conteúdo agregado comum como os tópicos de entidade, ou pode identificar palavras-chave com base no conteúdo agregado comum.

Outros processos de identificação de conteúdo de entidade com base em um relacionamento de entidade podem também ser usados.

A Figura 5 é um fluxograma de processo exemplar 500 de identi

ficação de um relacionamento de entidade definindo uma entidade. O processo 500 pode, por exemplo, ser implementado no processador de associação de rede social 160. Em uma implementação, o processador de associação de rede social 160 pode ser integrado ao sistema de rede social 110. 15 Em uma outra implementação, o processador de associação de rede social 160 pode ser integrado ao sistema servidor de conteúdo 130. Em uma outra implementação, o processador de associação de rede social 160 pode ser um sistema separado em comunicação de dados com o sistema de rede social 110 e/ou com o sistema servidor de conteúdo 130.

A etapa 502 identifica uma conta de usuário em uma rede social.

Por exemplo, o processador de associação de rede social 160 pode identificar as contas de usuário 112 do sistema de rede social 110.

A etapa 504 identifica uma ou mais contas de usuário adicionais na rede social relacionada à conta de usuário. Por exemplo, o processador 25 de associação de rede social 160 pode identificar a uma ou mais contas de usuário adicionais mediante o processamento dos dados de conhecidos de usuário 116 da conta de usuário, ou mediante o processamento dos dados de grupo de usuário 118 da conta de usuário 112.

Outros processos para a identificação de um relacionamento de entidade definindo uma entidade podem também ser usados. Por exemplo, a Figura 6 é um fluxograma de um outro processo exemplar 600 para a identificação de um relacionamento de entidade definindo uma entidade. O processo 600 pode, por exemplo, ser implementado no processador de associação de rede social 160. Em uma implementação, o processador de associação de rede social 160 pode ser integrado ao sistema de rede social 110. Em uma outra implementação, o processador de associação de rede social 5 160 pode ser integrado ao sistema servidor de conteúdo 130. Em uma outra implementação, o processador de associação de rede social 160 pode ser um sistema separado em comunicação de dados com o sistema de rede social 110 e/ou com o sistema servidor de conteúdo 130.

A etapa 602 identifica um grupo-base de usuário. Por exemplo, o processador de associação de rede social 160 pode identificar um grupo de usuário 119 para o qual uma instância de visualização foi criada como um grupo-base, ou pode selecionar um grupo de usuário 119 como um grupobase.

A etapa 604 identifica um ou mais grupos de usuário adicionais 15 relacionados ao grupo-base de usuário. Por exemplo, o processador de associação de rede social 160 pode utilizar um filtro cooperativo para identificar os grupos de usuário relacionados; ou pode identificar os grupos de usuário relacionados tendo associações substancialmente sobrepostas; ou pode identificar grupos relacionados com base em uma medida relevante de um 20 respectivo conteúdo de grupo, por exemplo, um texto submetido a um usuário; etc.

A Figura 7 é um fluxograma de um processo exemplar 700 para a identificação de tópicos de entidade. O processo 700 pode, por exemplo, ser implementado no processador de associação de rede social 160. Em 25 uma implementação, o processador de associação de rede social 160 pode ser integrado ao sistema de rede social 110. Em uma outra implementação, o processador de associação de rede social 160 pode ser integrado ao sistema servidor de conteúdo 130. Em uma outra implementação, o processador de associação de rede social 160 pode ser um sistema separado em 30 comunicação de dados com o sistema de rede social 110 e/ou com o sistema servidor de conteúdo 130.

A etapa 702 identifica um texto de grupos de usuários. Por exemplo, o processador de associação de rede social 160 pode identificar os fios de tópicos de um grupo de usuário 119; ou pode identificar o texto submetido a usuários de um grupo de usuário 119, etc.

A etapa 704 identifica palavras-chave com base no texto dos 5 grupos de usuário. Por exemplo, o processador de associação de rede social 160 pode identificar palavras-chave com base na frequência de ocorrência, ou pode identificar palavras-chave definidas por um conjunto predeterminado de palavras indexadas, etc.

Em uma implementação, as palavras-chave identificadas podem 10 definir os tópicos de entidade. Em uma outra implementação, as palavraschave identificadas podem ser utilizadas para definir os tópicos de entidade. Por exemplo, um conjunto de palavras-chave relacionadas ao golfe (por exemplo, "taco", "cavidades", "terra revolvida com uma tacada", "cabeça do taco", etc.) pode ser utilizado no sentido de definir o tópico amplo "golfe."

Outros processos para a identificação de tópicos de entidade

podem também ser usados.

A Figura 8 é um fluxograma de um processo exemplar 800 para a identificação de itens de conteúdo com base em um relacionamento definido pelas entidades de uma rede social. O processo 800 pode, por exemplo, 20 ser implementado no processador de associação de rede social 160. Em uma implementação, o processador de associação de rede social 160 pode ser integrado ao sistema de rede social 110. Em uma outra implementação, o processador de associação de rede social 160 pode ser integrado ao sistema servidor de conteúdo 130. Em uma outra implementação, o processa25 dor de associação de rede social 160 pode ser um sistema separado em comunicação de dados com o sistema de rede social 110 e/ou com o sistema servidor de conteúdo 130.

A etapa 802 identifica uma primeira entidade de uma rede social. Por exemplo, o processador de associação de rede social 160 pode identificar a conta de usuário 112, ou um grupo 119.

A etapa 804 identifica as segundas entidades relacionadas à primeira entidade. Em uma implementação, o processador de associação de rede social 160 pode identificar outras contas de usuário 112 relacionadas à conta de usuário identificada 112 mediante a comparação de alguns ou todos os dados das contas de usuário 112, por exemplo, os dados de perfil de usuário 114, os dados de conhecidos de usuário 116, as opções de usuário 122, etc.

Em uma outra implementação, o processador de associação de rede social 160 pode identificar outros grupos 119 relacionados ao grupo identificado 119 mediante a utilização de um filtro cooperativo, ou por meio da comparação de associações de grupo, ou da comparação de respectivos conteúdos de grupo.

A etapa 806 identifica o conteúdo de entidade da primeira entidade e das segundas entidades. Por exemplo, o processador de associação de rede social 160 pode identificar os dados de perfil de usuário 114, ou outros dados de conta de usuário, das contas de usuário 112 definidas pela 15 entidade identificada; ou pode identificar textos e/ou objetos dos grupos 119 definidos pela entidade identificada, etc.

A etapa 808 identifica um ou mais tópicos de entidade baseados no conteúdo de entidade. Por exemplo, o processador de associação de rede social 160 pode agregar o conteúdo de entidade de modo a identificar o 20 conteúdo agregado comum e definir o conteúdo agregado comum como tópicos de entidade; ou pode executar um processamento de palavras-chave no conteúdo identificado a fim de identificar palavras-chave, etc.

A etapa 810 identifica um ou mais itens de conteúdo com base no um ou mais tópicos de entidade. Por exemplo, o processador de associa25 ção de rede social 160 e/ou o sistema de serviço de conteúdo 130 pode identificar os itens de conteúdo 132, por exemplo, propagandas, com base em uma medida de relevância dos itens de conteúdo 132 aos tópicos de entidade identificados.

A Figura 9 é um diagrama em blocos de um sistema de computador exemplar 900. O sistema 900 inclui um processador 910, uma memória 920, um dispositivo de armazenamento 930, e um dispositivo de entrada/saída 940. Cada um dos componentes 910, 920, 930 e 940 pode, por exemplo, ser interconectado usando-se um barramento de sistema 950. O processador 910 é capaz de processar instruções para execução dentro do sistema 900. Em uma implementação, o processador 910 é um processador de um único encadeamento. Em uma outra implementação, o processador 5 910 é um processador de múltiplos encadeamentos. O processador 910 é capaz de processar as instruções armazenadas na memória 920 ou no dispositivo de armazenamento 930.

A memória 920 armazena informações dentro do sistema 900. Em uma implementação, a memória 920 é um meio legível em computador. Em uma implementação, a memória 920 é uma unidade de memória volátil. Em uma outra implementação, a memória 920 é uma unidade de memória não-volátil.

O dispositivo de armazenamento 930 é capaz de prover um armazenamento de massa para o sistema 900. Em uma implementação, o 15 dispositivo de armazenamento 930 é um meio legível em computador. Em várias implementações distintas, o dispositivo de armazenamento 930 pode, por exemplo, incluir um dispositivo de disco rígido, um dispositivo de disco ótico, ou algum outro dispositivo de armazenamento de grande capacidade.

O dispositivo de entrada/saída 940 provê operações de entra20 da/saída para o sistema 900. Em uma implementação, o dispositivo de entrada/saída 940 pode incluir um ou mais dentre um dispositivo de interface de rede, por exemplo, um cartão da Ethernet, um dispositivo de comunicação serial, por exemplo, uma porta RS-232, e/ou um dispositivo de interface sem-fio, por exemplo, um cartão 802.11. Em uma outra implementação, o 25 dispositivo de entrada/saída pode incluir dispositivos de driver configurados de modo a receber dados de entrada de ou enviar dados de saída para outros dispositivos de entrada/saída, por exemplo, teclado, impressora e dispositivos de vídeo 960.

O aparelho, os métodos, os fluxogramas, e os diagramas estruturas em blocos descritos no presente documento de patente podem ser implementados em sistemas de processamento de computador incluindo um código de programa que compreende instruções de programa executáveis pelo sistema de processamento de computador. Outras implementações podem também ser usadas. Além disso, os fluxogramas e diagramas estruturais em blocos descritos no presente documento de patente, que descrevem métodos e/ou procedimentos particulares correspondentes em suporte às 5 etapas e correspondentes funções em suporte aos meios estruturais apresentados, podem ser igualmente utilizados no sentido de implementar estruturas e algoritmos de software correspondentes, e seus equivalentes.

A presente descrição define o melhor modo da presente invenção e provê exemplos a fim de descrever a presente invenção e permitir que 10 uma pessoa versada na técnica produza e pratique a presente invenção. Esta descrição escrita não limita a presente invenção aos precisos termos definidos. Sendo assim, embora a presente invenção tenha sido descrita em detalhe com referência aos exemplos apresentados acima, aqueles versados na técnica poderão fazer alterações, modificações e variações aos e15 xemplos sem se afastar do escopo de aplicação da presente invenção.

Claims (29)

1. Método implementado por computador, compreendendo as etapas de: - identificar um relacionamento de entidade definindo uma entidade; - identificar o conteúdo de entidade com base no relacionamento de entidade; - identificar tópicos de entidade com base no conteúdo de entidade; e - identificar um ou mais itens de conteúdo com base nos tópicos de entidade.

2. Método, de acordo com a reivindicação 1, no qual a etapa de identificar um conteúdo de entidade com base no relacionamento de entidade compreende: - a identificação do conteúdo de entidade definido pela entidade; - a agregação do conteúdo de entidade; e - a identificação do conteúdo agregado comum.

3. Método, de acordo com a reivindicação 2, no qual a etapa de identificar tópicos de entidade com base no conteúdo de entidade compreende: - a identificação de tópicos de entidade com base no conteúdo agregado comum.

4. Método, de acordo com a reivindicação 3, no qual: - o conteúdo de entidade compreende um texto.

5. Método, de acordo com a reivindicação 1, no qual a etapa de identificar um relacionamento de entidade definindo uma entidade compreende: - a identificação de uma conta de usuário em uma rede social; e - a identificação de uma ou mais contas de usuário adicionais na rede social relacionadas à conta de usuário.

6. Método, de acordo com a reivindicação 5, no qual a etapa de identificar uma ou mais contas de usuário adicionais na rede social compreende: - a identificação de contas de usuário definidas por um relacionamento de amigo para a conta de usuário.

7. Método, de acordo com a reivindicação 6, no qual a etapa de identificar conteúdo de entidade com base no relacionamento de entidade compreende: - a identificação de dados de perfil de usuário da conta de usuário e da uma ou mais contas de usuário adicionais.

8. Método, de acordo com a reivindicação 1, no qual a etapa de identificar um relacionamento de entidade definindo uma entidade compreende: - a identificação de um grupo de usuário de base; e - a identificação de um ou mais grupos de usuário adicionais relacionados ao grupo-base de usuário.

9. Método, de acordo com a reivindicação 8, no qual: - cada grupo de usuário define um tópico de grupo; e - a etapa de identificar tópicos de entidade com base no conteúdo de entidade compreende a identificação de tópicos de entidade com base nos tópicos de grupo de cada um dos grupos de usuário.

10. Método, de acordo com a reivindicação 9, no qual a etapa de identificar um ou mais itens de conteúdo com base nos tópicos de entidade compreende: - a identificação de um ou mais anúncios com base nos tópicos de entidade.

11. Método, de acordo com a reivindicação 10, compreendendo a etapa de: - prover o anúncio para um ambiente de apresentação de grupobase de usuário.

12. Método, de acordo com a reivindicação 1, no qual a etapa de identificar um relacionamento de entidade definindo uma entidade compreende: - a identificação de um relacionamento de entidade implícito.

13. Método, de acordo com a reivindicação 1, no qual a etapa de identificar um ou mais itens de conteúdo com base nos tópicos de entidade compreende: - a identificação de um ou mais anúncios com base nos tópicos de entidade.

14. Método implementado por computador, compreendendo as etapas de: - identificar uma primeira entidade em uma rede social; - identificar as segundas entidades relacionadas à primeira entidade; - identificar um conteúdo de entidade da primeira entidade e das segundas entidades; - identificar um ou mais tópicos de entidade com base no conteúdo de entidade; e - identificar um ou mais itens de conteúdo com base no um ou mais tópicos de entidade.

15. Método, de acordo com a reivindicação 14, no qual: - a primeira entidade e as segundas entidades compreendem grupos de usuário.

16. Método, de acordo com a reivindicação 15, no qual: - o um ou mais itens de conteúdo compreendem um ou mais anúncios.

17. Método, de acordo com a reivindicação 16, no qual a etapa de identificar uma primeira entidade em uma rede social compreende: - a identificação de uma instância de visualização de um grupo de usuário.

18. Método, de acordo com a reivindicação 17, compreendendo a etapa de: - apresentar o um ou mais anúncios dentro da instância de visualização.

19. Método, de acordo com a reivindicação 18, no qual: - a etapa de identificar um conteúdo de entidade da primeira entidade e das segundas entidades compreende a identificação de um texto dos grupos de usuário; e - a etapa de identificar um ou mais tópicos de entidade com base no conteúdo de entidade compreende a identificação de palavras-chave com base no texto dos grupos de usuário.

20. Método, de acordo com a reivindicação 14, compreendendo a etapa de: -excluir o serviço do um ou mais itens de conteúdo identificados para a primeira entidade e segundas entidades.

21. Método, de acordo com a reivindicação 14, no qual: - a primeira entidade e as segundas entidades compreendem contas de usuário.

22. Método, de acordo com a reivindicação 21, no qual a etapa de identificar conteúdo de entidade da primeira entidade e das segundas entidades compreende: - a identificação de perfis de usuário associados a cada uma das contas de usuário da primeira entidade e das segundas entidades.

23. Sistema, compreendendo: - um subsistema de processamento de dados configurado para identificar as entidades relacionadas em uma rede social e identificar os tópicos com base no conteúdo definido pelas entidades relacionadas; e - um servidor de item de conteúdo configurado para identificar os itens de conteúdo relevantes aos tópicos identificados e gerenciar os itens de conteúdo identificados com base em uma relevância aos tópicos identificados.

24. Sistema, de acordo com a reivindicação 23, no qual: - os itens de conteúdo compreendem anúncios.

25. Sistema, de acordo com a reivindicação 23, no qual: - as entidades compreendem contas de usuário.

26. Sistema, de acordo com a reivindicação 23, no qual: - as entidades compreendem grupos de usuário.

27. Sistema, de acordo com a reivindicação 23, no qual: -o subsistema de processamento de dados é configurado de modo a agregar o conteúdo definido pelas entidades relacionadas, identificar o conteúdo agregado comum, e identificar os tópicos com base apenas no conteúdo agregado comum.

28. Método, compreendendo as etapas de: -identificar um relacionamento de entidade definindo uma entidade; - identificar um conteúdo de entidade com base no relacionamento de entidade; - gerar uma representação de conteúdo de entidade composta.

29. Método, de acordo com a reivindicação 28, compreendendo a etapa de: -identificar anúncios com base na representação de conteúdo de entidade composta.