CN102523195A - 邀请滥用防止 - Google Patents

Abstract

描述了用于邀请滥用防止的技术。在一个实现方式中，从多个客户端获取描述客户端与经由服务供应商可获得的一个或多个资源的相互行为的数据。服务供应商可以使用关于相互行为的该数据来确定直接交互的客户端之间的行为得分。所确定的行为得分随后可以用来计算两个对象客户端之间的得分，以控制所述客户端之间的邀请和/或其他交互。计算得分可以包括确定两个客户端之间经过直接交互的客户端的一个或多个连接，对于一个或多个连接计算候选值，并使用各种技术选择候选值之一作为计算的得分。计算的得分可以以各种方式用来控制使用一个或多个资源的客户端之间的邀请和/或其他交互。

Description

邀请滥用防止

背景技术

经由在线联网网站/服务的社交联网的普及正在不断增长。人们可以以各种方式使用社交联网网站来诸如与朋友保持联络、与其他人建立新的联系、发布状况更新的帖子以及与其他人共享诸如推荐、图片和讨论的信息。

为了在社交网络中建立联系，用户可以发送和接收邀请以成为彼此的网络的一部分。当邀请被接受时，用户成为“朋友”并且然后可以传送和共享信息。遗憾的是，这一机制可能被攻击者（例如垃圾发送者（spammer））滥用，该攻击者可能为了非法和/或不希望的目的而建立账号并大量发出邀请。攻击者经常使用会误导一些被邀请者接受邀请的吸引人的和熟悉的名字。一旦攻击者和受害的被邀请者成为朋友，攻击者可以通过发出未经请求的消息、帖子（post）、推荐等来进行“垃圾发送”。这些未经请求的“垃圾”消息可能包含恶意软件、到钓鱼网站的URL、到可疑网站的链接、不希望的商业内容和/或总体地称为垃圾消息或仅仅称为垃圾的其他可疑资料。因此，试图维持和/或增加社交联网网站的普及的供应商面临的一个挑战是控制来自垃圾发送者的未经请求的消息。

发明内容

描述用于邀请滥用防止的技术。在一个实现方式中，从多个客户端获得描述所述客户端与经由服务供应商可获得的一个或多个资源的相互行为的数据。服务供应商可以使用关于相互行为的数据来确定直接交互的客户端之间的行为得分。所确定的行为得分随后可以用来计算两个对象客户端（即“潜在朋友”）之间的得分，以控制所述客户端之间的邀请和/或其他交互。计算得分可以包括确定两个客户端之间经过直接交互的客户端的一个或多个连接，对于该一个或多个连接计算候选值，以及使用各种技术选择候选值之一作为计算的得分。计算的得分可以以各种方式用来控制使用一个或多个资源的客户端之间的邀请和/或其他交互。

提供本发明内容来以简化形式介绍构思的选择，所述构思在下面的具体实施方式中进一步描述。本发明内容并非试图标识所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也并非试图被用作帮助确定所要求保护的主题的范围。

附图说明

参考附图描述具体实施方式。在附图中，参考标号的最左边的数字标识该参考标号首次在其中出现的附图。在说明书和附图中的不同示例中使用相同的参考标号可以指示相似或相同的项。

图1是可操作以提供邀请滥用防止的示例实现方式中的环境的图示说明。

图2是描述在其中使用基于相互行为的得分来控制客户端交互的示例实现方式中的过程的流程图。

图3是描述在其中计算指示对象客户端之间的相互交互的紧密度（closeness）得分的示例实现方式中的过程的流程图。

图4是描述客户端网络的示例表示的图。

图5是根据一个或多个实施例的示例计算系统的图示说明。

具体实施方式

概述

为了在社交网络中建立联系，用户可以发送和接收邀请以成为彼此的网络的一部分。当邀请被接受时，用户成为“朋友”并且然后可以传送和共享信息。遗憾的是，这一机制可能被攻击者（例如垃圾发送者）滥用，该攻击者可能为了非法和/或不希望的目的而建立账号并大量发出邀请。

描述用于邀请滥用防止的技术。在一个实现方式中，从多个客户端获得描述所述客户端与经由服务供应商可获得的一个或多个资源的相互行为的数据。服务供应商可以使用关于相互行为的数据来确定直接交互的客户端之间的行为得分。所确定的行为得分随后可以用来计算两个对象客户端（即“潜在朋友”）之间的得分，以控制所述客户端之间的邀请和/或其他交互。因为得分测量网络中第一客户端和第二客户端之间的紧密度，所以该得分在此处可以被称为基于相互行为的网络紧密度（MANC）得分或仅仅称为“紧密度”得分。

计算紧密度得分可以包括确定两个客户端之间经过该客户端的直接交互的朋友的一个或多个连接，对于该一个或多个连接计算候选值，以及使用各种技术选择候选值之一作为紧密度得分。计算的紧密度得分可以以各种方式用来控制使用一个或多个资源的客户端之间的邀请和/或其他交互。例如，当紧密度得分不满足被定义用来控制邀请的阈值时，可以阻断客户端之间的邀请。在另一个示例中，来自不同朋友的更新、帖子和其他内容可以使用对应的紧密度得分设置优先级、加亮、做标记、分类、排列、过滤或者以另外的方式在相互之间加以区分。例如，更新供应（feed）可以配置为基于计算的紧密度得分呈现来自“最紧密”的更新，而隐藏其他更新。

在下面的讨论中，标题为“示例环境”的部分描述示例环境和设备，其可以在各个实施例中用来提供邀请滥用防止。在此之后，标题为“示例过程”的部分描述根据一个或多个实施例的与邀请滥用防止相关的示例技术。这一部分还描述了一些示例方式，其中与客户端相关联的行为得分可以被用来控制客户端之间的交互。最后，提供标题为“示例系统”的部分，其描述可以用来实现用于邀请滥用防止的技术的一个或多个实施例的示例计算系统和设备。

示例环境

图1是可操作以提供邀请滥用防止的示例环境100的图示说明。图示说明的环境包括经由网络108一个到另一个地通信耦接的服务供应商102、客户端104和客户端106。尽管网络108被图示为因特网，该网络可以假定很多种的配置。例如，网络108可以包括广域网（WAN）、局域网（LAN）、无线网络、公共电话网络、内联网等。此外，尽管示出了单个网络108，但是网络108可以配置为包括多个网络。服务供应商102、客户端104和客户端106可以通过各个计算系统实现，每一个可以并入一个或多个设备并且可以以各种方式配置。下面关于图5描述一些示例计算系统和设备。

客户端104、106中的每一个可以配置为能够经由网络108通信的计算设备，例如桌面计算机、移动台、娱乐设施、通信耦接到显示设备的机顶盒、无线电话、游戏控制台、平板电脑、上网本等。因此，客户端104、106的范围可以从具有大量的存储器和处理器资源的全资源（full resource）设备（例如，个人计算机、游戏控制台）到具有有限的存储器和/或处理资源的低资源设备（例如，传统的机顶盒、手持游戏控制台）。客户端104、106还可以与操作客户端设备104、106的实体相关。换句话说，客户端设备104、106可以描述包括软件以及用于执行软件的硬件（例如，一个或多个处理器、功能块等）的逻辑客户端。

为了以下讨论的目的，诸如服务供应商102的参考组件可以指一个或多个实体，并且因此按照惯例可以参考单个实体（例如，服务供应商102）或使用相同参考标号的多个实体（例如服务供应商102、多个服务供应商102等）。

服务供应商102可以具有一个或多个处理器110以及一个或多个计算机可读介质112，其可以以各种方式配置。举例来说而非限制地，如此处所使用的计算机可读介质可以包括通常与计算设备相关联的、所有形式的易失性和非易失性存储器和/或存储介质/设备。这样的介质可以包括ROM、RAM、闪存、硬盘、可移除介质、固定逻辑电路等。计算机可读介质可以包括“计算机可读存储介质”和“通信介质”两者，它们的例子可以在图5的示例计算系统的讨论中找到。

服务供应商102被描述为在计算机可读介质112上存储可经由一个或多个处理器110执行的资源管理器模块114。服务管理器模块114代表可由服务供应商102操作以管理经过网络108可获得的各种资源116的功能。例如，各种资源116可以经由网页或经过网络传送以便由一个或多个客户端输出的其他用户接口提供。资源管理器模块114可以管理对资源116的访问、资源的性能、提供资源116的网页的配置等。

服务供应商102还被描述为存储可以经由一个或多个处理器110执行以实现此处描述的邀请滥用防止的“服务器侧”方面的行为管理器模块118。例如，行为管理器模块118代表可操作以从客户端104、106获得各种数据并使用该数据来计算指示客户端参与其中的相互行为的得分的功能。如参照下面的附图进一步描述的，所述得分可以用来控制邀请、社交网络行为和/或各个客户端之间的其他交互。

使得可以被服务供应商102访问的资源116可以包括通常使得可以被一个或多个供应商经过网络获得的服务和/或内容的任何适当的组合。服务的一些示例包括，但不限于，搜索服务、发送和接收电子邮件的电子邮件服务、在客户端104和一个或多个其他客户端106之间提供即时消息的即时消息收发服务、以及控制客户端对资源116的访问的验证服务。服务的另外的示例包括购物服务、网络日志服务、生产力（productivity）服务、新闻服务、以及广告服务等等。内容可以包括文本、视频、广告、音频、多媒体流、动画、图像、网页、网络应用、设备应用、用于由浏览器或其他设备应用显示的内容等的各种组合。

验证服务可以由资源管理器模块114提供以验证客户端访问可以由一个或多个服务供应商102提供的各个资源116。例如，客户端104可以提供由验证服务验证的用户名和密码。当验证成功时，验证服务可以传递令牌或其他适当的数据，以允许对相应资源116的访问。客户端104对账号的验证（例如，“单次登录”）可以提供对单个对应服务供应商102、服务和/或资源116的访问。另外或者可替换的，单次验证可以对应于多个资源，从而对单个账号的验证提供对包括整套服务的许多资源116和/或许多服务供应商102的访问。

可以由服务供应商102提供的资源116的又一个示例是如图1所描述的社交网络服务120。社交网络服务120代表便利于共享共同的兴趣和行为的用户组之间的连接和交互的功能。社交网络服务120可以帮助用户连接到组、为用户交互提供各种行为和方式（例如，组电子邮件、网站、博客、消息收发）并基于共享的兴趣和行为而对组提供推荐。至少在一些实施例中，社交网络服务120也可以被配置为允许此处描述的邀请滥用防止的技术。

资源管理器模块114还可以管理可以被配置为关于一个或多个服务提供商102存储有关用户账号的多种数据的账号数据库122。举例来说而非限制地，账号数据库122被描述为存储可以用于验证和访问控制的账号标识符124（例如，唯一账号ID、用户名、密码等）、可以描述在客户端之间发生的相互行为的行为数据126、和可以对应于可经过社交网络服务120和/或其他服务访问的个人信息和网页的简档数据128。还预想各种其他数据130，其包括服务验证，用户偏好，诸如在线维护的文档、图片和电子表格的程序文件，用户的联系人或“朋友”数据，和通常与用户账号相关联的其他数据。

示例客户端104被描述为具有一个或多个处理器132和计算机可读介质134。计算机可读介质134还被描述为存储可经由一个或多个处理器132执行的通信模块136和收集模块138。收集模块138代表实现此处描述的邀请滥用保护的“客户端侧”方面的功能。例如，收集模块138可以被配置为收集有关客户端104与其他客户端106的行为140的行为数据126。如图示说明的，收集模块138可以经过网络108将行为数据126传送到服务供应商102。在服务供应商102，行为管理器模块118可以被配置为获得、存储、处理和/或使用以各种方式从多个客户端获得的行为数据126，以控制与社交网络服务120和/或其他资源116的客户端交互，如上和如下所述。

通信模块136代表允许经过网络108的各种通信的功能。例如，通信模块136可以被实现为浏览器或其他适当的应用，以经过网络108从服务供应商102获得和输出网页。通信模块136还可以代表用于从服务供应商102获得一个或多个资源116的另一应用的组件。例如，通信模块136可以被配置为客户端104的桌面社交联网应用的组件。

通信模块136可经由处理器132执行以提供与服务供应商102和/或资源116的各种交互。这种交互的示例包括，但不限于，从一个传送到另一个、导航内容、搜索网页、访问资源116、与社交联网网站交互、执行搜索、下载内容、使用各种服务、管理账号等。所述交互还可以包括经过由服务供应商114提供的资源116与其他客户端106一起参与不同的行为140。行为140的示例包括但不限于电子邮件、即时消息收发、共享图片、共享视频、音频聊天和视频聊天等等。

已经考虑了示例环境的设备和组件，现在考虑可以在使用示例组件的环境以及在其他环境中实现的用于邀请滥用防止的示例过程。

示例过程

下面的讨论描述可以使用以上和以下描述的系统和设备实现的用于邀请滥用防止的技术。每个过程的各方面可以以硬件、固件、软件或它们的结合来实现。过程被示出为指定由一个或多个设备执行的操作的块的集合，并且并非必须限制为示出的由各个块执行操作的顺序。虽然此处关于社交网络服务120描述了一些技术，但是描述的技术可应用于来自服务供应商102的各种资源116，包括此处讨论的示例资源种类（例如，服务和内容）。在下面的讨论的各部分，可以参考图1的示例环境100。

图2描述了在其中使用基于相互行为的得分来控制客户端交互的示例实现方式中的过程200。至少在一些实施例中，过程200可以由适当地配置的服务供应商执行，所述服务供应商诸如图1的具有行为管理器模块118的服务供应商102。另外或者可替换的，过程200可以由部署到客户端104的收集模块138执行，或由客户端104和服务供应商102结合执行。

计算得分，该得分指示在使用来自供应商的社交联网服务的客户端之间的相互行为（块202）。例如，部署到客户端的收集模块138可以配置为聚集有关经由社交网络服务120与其他客户端的行为和/或关于可从服务供应商102获得的其他资源116的行为的行为数据126。行为管理器模块118可以操作以从客户端获得收集的数据。例如，行为管理器模块118可以便利于由客户端向账号数据库122或另一适当的中央储存库上传行为数据。向中央储存库上传行为数据可以以各种方式发生，包括以可配置的时间间隔自动上传、在需要时通过向特定客户端请求数据而上传、在由一个或多个客户端启动时上传等。

行为管理器模块118还可以操作以处理与特定客户端104、106相关联的行为数据，以得到指示客户端104、106之间的相互行为的行为得分。由于得分测量网络中直接交互的客户端之间的行为，该得分可以被称为行为得分。通常，行为得分被配置为基于客户端参与其中的行为、两个单独的客户端（例如包括第一客户端和第二客户端的客户端对）或两组客户端一个对另一个的双向交互的度量。组可以用来通过将紧密相关的客户端组织为对应的组并使用组来执行评分从而简化计算。客户端的组可以基于诸如共享的组成员资格、共同兴趣、相互行为的量、共享的联系人、位置、人口统计数据等各种标准而形成。至少在一些情况下，组计算可以使用比对于单独的客户端对计算得分更少的处理，尽管两种方法以及这两种方法的结合都是可行的。

因此，可以根据描述客户端或组的直接交互的行为数据在客户端的社交网络中的两个客户端或组之间计算单独行为得分。给定单独行为得分，可以使用各种不同的技术基于行为得分计算两个对象客户端（例如，“潜在朋友”）之间的得分。这可以例如当第一客户端104发送试图成为第二客户端106的朋友的邀请时发生。得分可以配置为网络中的客户端（包括不能直接交互的客户端）之间的紧密度的度量。为了与行为得分区分，该得分可以被称为基于相互行为的网络紧密度（MANC）得分或仅仅称为紧密度得分。关于随后的附图讨论可以用来基于客户端对和/或组的单独行为得分计算紧密度得分的不同示例技术有关的细节。注意对于直接交互的客户端，行为得分和紧密度得分可以实际上是相同的。换句话说，对于已经具有直接关系的那些客户端，可以直接采用紧密度得分作为行为得分。

一旦对于两个客户端计算了得分，使用计算的得分来控制客户端之间的社交网络行为（块204）。例如，行为管理器模块118可以实现为基于对于客户端计算的行为得分或紧密度得分选择性地允许或禁止客户端之间的行为。这可以包括基于分配给潜在朋友的紧密度得分阻断或允许从一个客户端到另一个的邀请。

控制社交网络行为还可以包括使用行为得分和/或紧密度得分在不同客户端/朋友和与客户端/朋友相关联的对应信息（诸如帖子（post）、状态更新、邀请、消息、警告、推荐）之间进行区分。特别的，来自不同客户端的信息可以使用得分来设置优先级、加亮、做标记、分类、排列、过滤或者以另外的方式在其之间加以区分。例如，社交网络服务120可以被配置为使用得分来识别特定客户端104的“最紧密”朋友。通常，特定客户端104的最紧密朋友是相对于其他朋友特定客户端104可以与其参与更频繁和/或有意义的相互行为的朋友。客户端104的最紧密朋友可以使用指示相互行为的得分以各种方式定义。这可以包括设定可配置数目或百分比的朋友以包括作为最紧密朋友（例如前十个或前百分之五），和使用行为得分来选择具有最高得分的对应数量/百分比的朋友作为最紧密朋友。在另一个示例中，最紧密朋友可以选择为那些具有满足（例如，符合或超过）设定用来确定最紧密朋友的可配置阈值行为得分的得分的客户端。贯穿社交网络服务120和/或来自服务供应商102的其他服务，来自“最紧密”朋友的信息可以比来自其他朋友的信息更显著地使用。例如，配置用来提供社交网络服务120的用户接口的一个或多个部分可以被布置为在来自最紧密朋友的信息和来自其他朋友的信息之间进行区分。

在一个特定示例中，由服务供应商102提供给客户端104的更新供应（例如“新闻”供应）可以配置为基于对应的得分自动显示来自“最紧密”朋友的更新和/或帖子和/或隐藏来自其他朋友的更新。在另一个示例中，更新供应可以配置为允许基于得分过滤。在此情形下，客户端104可能能够基于所选择的对应于不同得分的紧密度级别而选择性地示出或隐藏更新、帖子和/或其他社交网络信息。在一些另外的示例中，社交网络服务120可以使用利用得分确定的客户端的“最紧密”朋友来预填充（pre-populate）联系人或喜好列表、提供相关内容推荐和/或选择性地布置用于社交网络服务120的用户接口的多个部分以更显著地显示与最紧密朋友相关的信息。这样，来自更经常彼此交互的朋友的信息能够在供应、列表、留言板、收件箱等中更显著地出现在彼此表面。还预想各种其他示例。因此，可以以各种方式使用行为和/或紧密度得分来控制在客户端之间的社交网络行为，关于下面的附图讨论了其一些另外的示例。

图3描述了在其中计算指示对象客户端之间的相互交互的紧密度得分的示例实现方式中的过程300。至少在一些实施例中，过程300可以通过适当配置的服务供应商执行，所述服务供应商例如图1的具有行为管理器模块118的服务供应商102。另外或者可替换的，过程300的至少一些部分可以由部署到客户端104的收集模块138执行，或由客户端104和服务供应商102结合执行。在下面的讨论的各部分中，可以参考在图4中描述的客户端网络的示例代表。

从多个客户端获得行为数据（块302）。例如，服务供应商102的行为管理器模块118可以与部署到客户端的收集模块138交互，以先前讨论的方式获得有关在客户端之间的行为140的行为数据126。行为数据126可以通过收集模块138或客户端104的其他适当的功能经过网络108来传送。行为数据126可以包括足以允许通过行为管理器模块118或服务供应商102的其他适当的功能计算在客户端对或组之间的单独行为得分的数据。例如，行为数据126可以描述客户端104已经与其他客户端交互的不同方式。另外或者可替换的，行为数据可以包括已经在客户端104计算的客户端对或组之间的单独行为得分。

在一个示例中，可以基于分配给客户端之间的不同行为的紧密度等级来计算单独行为得分，所述紧密度等级可以经由社交网络服务120和/或来自服务供应商102的其他服务获得。至少在一些实施例中，不同行为可以与指示在相互参与行为的客户端之间的感知紧密度的等级或权重相关联。例如，可以认为共享视频的客户端对比仅仅共享图片的客户端对相对更紧密。在另一个示例中，可以认为在各自的喜好联系人列表中彼此包括的客户端比仅仅是朋友的其他客户端相对更紧密。与不同行为相关联的感知紧密度可以用来构建将相对等级分配给不同行为的紧密度标度。紧密度标度转而可以被用作用于确定指示客户端对（例如第一客户端104和第二客户端106）一个对另一个的紧密度的行为得分的基础。

通常，适当的紧密度标度可以以各种方式定义以便一个接一个的对行为的紧密度进行排名，并可以包括可以在社交联网情境中以及关于可以从服务供应商102获得的其他资源116获得的各种行为。为了进一步举例说明，考虑仅仅是可以定义来实现所描述的技术的适当紧密度标度的一个示例的紧密度标度的下面的示例。特别的，下面的表描述了基于其中客户端可以选择通过来自服务供应商102的一个或多个服务参与其中的不同行为的紧密度标度。

表1：示例紧密度标度

行为	相对的紧密度等级
		无交互	0
电子邮件	1
		即时信息	2
共享图片	3
		共享视频	4
音频聊天	5
		视频聊天	6
喜爱列表包含	7

上面的表1中，每个行为被分配一个对应的等级，其指示相互参与行为的客户端的感知紧密度。示例紧密度标度可以涉及诸如使用社交网络服务120的社交网络中的行为。紧密度标度还可以定义用于跨与一个或多个服务供应商102相关联的多个服务的行为。当然，对于不同网络、服务和/或供应商可以定义不同标度。特定行为以及所选择的行为的数量对于不同标度可以变化。而且，分配给特定行为的等级可以在不同标度中变化以使得标度适应定义了不同标度的对应网络和/或服务的特定特性。

针对紧密度标度选择的行为可以包括不同形式的通信（例如，电子邮件、聊天、发信息（texting）、网络通知、即时消息收发）以及其他行为，例如成为彼此的“粉丝”、添加到喜爱列表、做标签等。因此，从客户端获得的行为数据126可以基于可以与表1中的示例标度相当的对应的紧密度标度。

基于从多个客户端获得的行为数据计算对应于两个对象客户端的紧密度得分（块304）。例如，当第一客户端104试图向第二客户端106发送邀请时，可以计算如先前所描述的紧密度得分。例如，客户端“Hallie”可以发送试图成为另一个客户端“Mia”的朋友的邀请。在该示例中，对象客户端可以被认为是潜在朋友。对于Mia和Hallie计算的紧密度得分可以用来确定是否允许该邀请。如果Mia和Hallie不是足够“紧密”，则来自Hallie的邀请可以被阻断，从而Mia甚至不会收到该邀请。换句话说，对于在他们之间不具有足够的紧密度得分的客户端，邀请可以被阻断。这一方法可有助于防止恶意方的邀请滥用。

可以使用描述潜在朋友可能已经与其有关系的其他客户端的行为的行为数据126确定潜在朋友（例如，社交网络服务120或其他服务的两个任意客户端/用户）之间的紧密度得分。潜在朋友可以代表不直接交互的客户端，并且因此如果直接应用紧密度标度将被分配为零的行为得分。然而，通过经过其他客户端连接潜在朋友，可以以各种方式使用与其他客户端之间的直接交互相关联的行为得分，来计算对应于潜在朋友的紧密度得分。图3中示出了计算紧密度得分可能发生的多个示例步骤，下面就描述其细节。

具体地，通过直接交互的客户端识别两个对象客户端之间的一个或多个连接（块306）。例如，行为管理器模块118可以被配置为识别经过两个对象客户端的直接朋友和他们的朋友的朋友的这两个对象客户端之间的间接连接。为此，行为管理器模块118可以使用来自账号数据库122的对于网络中的各个客户端描述朋友关系的信息。这一信息使得行为管理器模块118能够逻辑地构建网络中的客户端如何相关的表示。该表示可以用于识别经过一个或多个其他客户端的对象客户端104、106之间的连接（例如，路径）。换句话说，该表示可以用于发现其中对象客户端104、106可以通过其他客户端链而链接在一起的一个或多个方式。图4中描述了客户端网络的特定示例表示。

参见图4，示出了描述客户端网络400的示例表示的图。示例客户端网络包括由基于客户端之间的关系连接的圆形节点表示的多个客户端402。由表示客户端之间的直接连接404的线连接客户端402。具体的，可以由直接连接404来连接作为朋友和/或以各种行为140交互的客户端402。如上和如下所述确定的行为得分406可以与直接连接404和它们连接的客户端402相关联。图4还图示说明了经过其他客户端连接客户端402的间接连接408。例如，前一示例的潜在朋友Mia和Hallie被示出为通过间接连接408相连接，该间接连接408穿过经过另一客户端“Amanda”的路径。Mia和Hallie还通过穿过从Mia到“Billy”到“Owen”到“Ellie”然后到Hallie的路径的另一个间接连接408相连接。因此，诸如在图4中描述的示例的表示可以由行为管理器模块118用来识别其中对象客户端可以经过其他客户端连接的一个或多个方式。注意，尽管可以实际构建像图4的示例的图形表示，在实践中可以使用各种形式的表示，包括但不限于逻辑表示、图形表示、结构化数据、数据表、关系数据库和其他适当的形式。

回过来参考图3，确定直接交互的多个客户端的客户端之间的行为得分（块308）。例如，服务供应商102可以配置为使用由客户端提供的行为数据126来确定指示直接交互的客户端对之间的紧密度的单独行为得分。在一个示例中，可以对于形成如块306中识别的对象客户端之间的连接的那些客户端确定行为得分，诸如确定组成前面的示例中在潜在朋友Mia和Hallie之间的两个间接连接408的客户端之间的得分。另外或者可替换的，可以对于网络中的每个客户端对确定行为得分。行为得分可以“在请求时”对于特定对象客户端而确定和/或可以预先计算和存储在诸如账号数据库122或其他适当的存储装置中。可以由行为管理器模块118使得存储的行为得分可获得用于参考，以便利于多个客户端对的分析。

可以确定行为得分的一个方式是通过操作行为管理器模块118，以使用可以如前所述定义的紧密度标度来确定得分。在这一情况下，行为管理器模块118可操作用于检查行为数据126，以识别两个客户端104、106之间的行为并根据紧密度标度向两个客户端104、106分配行为得分。这可以包括将识别的行为匹配到来自紧密度标度的对应等级。在一个方法中，分配给特定客户端的行为得分可以根据客户端参与其中的最高等级的行为从紧密度标度选择。另外或者可替换的，行为得分还可以通过客户端它们自己计算，在该情况下行为管理器模块118可以配置为直接从行为数据126获得已经计算的得分。

为了进一步举例说明，考虑下面的表2，在表2中描述了对于客户端“Mia”以及她的一些朋友基于他们的相互行为的示例行为评分。

表2：示例行为评分

客户端	朋友	行为	得分
				Mia	Billy	电子邮件，共享图片	3
Mia	Colin	电子邮件，即时消息，视频聊天	6
				Mia	Sara	电子邮件	1

注意在上面的表中，分配的行为得分可以使用上面的表1的紧密度标度以及Mia和她的朋友的相互行为来确定。行为得分还对应于Mia与每个朋友参与其中的最高等级的行为。例如，Mia和Billy被分配得分“3”，因为共享图片是他们的最高等级的相互行为。换句话说，较高等级的行为包含较低等级的行为，并且分配的得分反映了这一情况。此外，分配给特定客户端的得分是动态的，并且将随着客户端之间的行为变化而不断变化。例如，如果Mia和Billy决定将彼此添加到他们各自的喜爱列表，则对于Mia和Billy的得分将基于示例紧密度标度变为“7”。以此方式，可以对于直接交互的客户端确定单独行为得分。

如上所述，行为得分可以包括在客户端网络的表示中。例如，来自表2的Mia的朋友的行为得分被示出为与图4的示例表示中的对应的直接连接404相关联。另外的行为得分被示例为与其他直接连接404相关联。

使用确定的行为得分，计算对应于一个或多个连接的紧密度得分的候选值（块310）。然后，选择候选值之一作为对于两个对象客户端的紧密度得分（块312）。例如，行为管理器模块118可以配置为使用按照块306建立的连接和按照块308确定的对应的行为得分以各种方式计算候选值。计算多个连接的候选值和从中选择可以使用各种技术发生。

通常，可以对于链接对象客户端104、106的每个连接确定候选值。对于在持续的示例中的Mia和Hallie，可以对经过Amanda的连接和经过Billy、Owen和Ellie的另一连接两者确定候选值。通过对于每一连接的单独行为得分执行一个或多个数学和/或统计操作，可以得到候选值。例如，操作可以包括对得分求和、取得分的平均、确定最小值或最大值、和/或它们的组合。同样的，一旦计算了候选值，可以使用各种操作选择候选值之一作为紧密度得分，所述各种操作包括但不限于对候选值取平均、取最小值、取最大值等。通过示例但不是限制，就在下面描述可以用来得到紧密度得分的方法的一些特定示例。

在一个示例方法中，通过采用针对每个连接的最小行为得分确定对于该连接的候选值。在该情况中，候选得分反映与最少（least）行为相关联的连接的链接。然后，对于紧密度得分选择候选值的最大值。这里选择最大值，从而紧密度得分反映在两个对象客户端104、106之间存在连接，其至少具有由最大值指示的行为量。

为了举例说明这一方法，再次考虑潜在朋友Mia和Hallie。使用图4的示例表示，经过Amanda的连接在Mia和Amanda之间具有单独行为得分“4”，在Amanda和Hallie之间具有单独行为得分“2”。因此，这一连接的最小值是“2”。对于另一连接，在Mia和Billy之间单独行为得分为“3”，在Billy和Owen之间为“2”，在Owen和Ellie之间为“3”，并且在Ellie和Hallie之间为“1”。因此，这一连接的最小值为“1”。因此选择这两个连接的最大值“2”作为使用这一方法的紧密度得分。

在另一个示例方法中，通过采用与连接相关联的行为得分的平均值确定对于每个连接的候选值。然后，再次选择候选值的最大值用于紧密度得分。在这一情况中，通过考虑与连接相关联的其他行为得分，候选得分在可能具有相同的最小值行为得分的连接之间不同。实际上，该方法对指示沿着一个连接的许多个行为的得分相对于另一连接给出了更大权重。

将此方法应用于潜在朋友Mia和Hallie对于经过Amanda的连接产生平均单独行为得分“3”。对于另一连接，单独行为得分的平均值为“2”（四舍五入到最接近的整数）。因此选择这些平均值的最大值“3”作为使用这一方法的紧密度得分。

当然，使用相似原理计算紧密度得分的若干其它适当方法被构想，其可以用在不同的场景中以及与不同种类的社交网络、供应商和资源一起使用。

基于计算的得分控制两个对象客户端的交互（块314）。例如，行为管理器模块118可以实现为基于对于客户端104、106计算的紧密度得分选择性地允许或禁止客户端104、106之间的行为。这可以包括基于紧密度得分阻断或允许从一个客户端到另一个客户端的邀请以及使用紧密度得分在客户端之间区分，关于图2讨论了其示例。注意，如前所述，分配给直接交互的客户端的紧密度得分可以与对于客户端确定的行为得分相同。

因此，如此处所述确定的紧密度得分可以用于选择性地阻断比较不可能是合法朋友的客户端之间的邀请和其他行为。客户端之间较高的紧密度得分指示客户端通过信任关系连接，该信任关系是通过参与较高等级的相互行为的朋友链接的结果。具有较低紧密度得分的客户端之间的阻断行为可以使得来自垃圾发送者和其他恶意方的邀请/内容更频繁地被阻断。

为了实现所述阻断，用于紧密度得分的阈值可以被建立并分配给行为，以控制邀请和/或其他行为何时被阻断或允许。阈值可以通过服务供应商102在网络级别定义并且对于不同的客户端网络和/或资源可以是不同的。行为管理器模块118可以相对于阈值检查与客户端相关联的紧密度得分，并取决于紧密度得分是否满足对于不同行为建立的阈值相应地选择性地允许或禁止不同的单独行为。不同阈值可以与不同行为相关联并且可以用于单独地控制行为。例如，紧密度得分“3”可以定义为足以允许客户端发送电子邮件、发送邀请和观看相互的简档信息。紧密度得分“1”可以定义为允许在客户端之间的邀请，但是限制其他行为。紧密度得分“0”指示在客户端之间不存在信任关系，并且因此行为管理器模块118可以严格地限制或防止处于该级别的客户端之间的行为。

注意：网络的新客户端最初可能没有任何朋友并且因此可能没有任何可以用于确定紧密度得分的关系。行为管理器模块118可以配置为以多种方式处理首次客户端。在一种方法中，系统可以配置为允许少量种子邀请和/或行为在测试紧密度得分之前发生。允许的种子邀请和/或行为的数量可以对于不同的社交网络而不同。该方法至少有时允许新客户端建立合法关系。在一个更复杂的方法中，随着添加更多的朋友，对于客户端可以逐渐增加紧密度得分的相关性。例如，当客户端交互以邀请第一个朋友时，可以不考虑紧密度得分。对于第二到第五个朋友，紧密度得分的阈值可以设定在中间级别。该中间级别可以允许客户端与第一个朋友的朋友成为朋友。对于随后的朋友，紧密度阈值可以设定至对于特定网络定义的级别。

行为管理器模块118还可以配置为处理被损害的账号。例如，与合法用户相关联的账号可能被在钓鱼骗局中被攻击者接管或者可能以别的方式被损害从而该账号可能由另一方控制。在这一情况中，另一方可以是使用该账号来发出垃圾的垃圾发送者。因此，行为管理器模块118可以配置为检测被损害的账号。为此，系统可以保持账号交互的历史。账号的行为的量或类型的突然改变可能指示被损害的账号。在一个方法中，可以监视对应于账号的使用习惯并可以频繁更新历史。账号的突然改变可以是使得系统采取应对动作的触发，所述应对动作包括但不限于增加对于账号的监视、改变账号的阈值以使得垃圾发送更加困难和/或阻断被损害的账号。这添加了又一层保护，在适当的位置放置额外的屏障，其使得垃圾发送更加困难。

已经考虑了与邀请滥用防止有关的示例技术，现在考虑可以在一个或多个实施例中用来提供用于邀请滥用防止的技术的示例系统。

示例系统

图5图示说明了总地以500表示的示例系统，其包括表示一个或多个这样的计算系统的示例计算设备502和/或可以实现上述的各个实施例的设备。计算设备502可以是例如服务供应商102的服务器、与客户端104相关联的设备、片上系统和/或任何其他适当的计算设备或计算系统。

示例计算设备502包括一个或多个处理器504或处理单元、一个或多个可以包括一个或多个存储器和/或存储组件508的计算机可读介质506、一个或多个用于输入/输出（I/O）设备的输入/输出（I/O）接口510、和允许各种组件和设备相互通信的总线512。计算机可读介质506和/或一个或多个I/O设备可以被包括为计算设备502的一部分或可替换地可以耦接到计算设备502。总线512表示一个或多个若干类型的总线结构，包括存储器总线或存储器控制器、外围总线、加速图形端口、和使用多种总线架构的任一种的处理器或本地总线。总线512可以包括有线和/或无线总线。

存储器/存储组件508代表与一个或多个计算机可读介质相关联的存储器/存储性能。存储器/存储组件508可以包括易失性介质（诸如随机存取存储器（RAM））和/或非易失性介质（诸如只读存储器（ROM）、闪存、光盘、磁盘等）。存储器/存储组件508可以包括固定介质（例如，RAM、ROM、固定硬盘驱动器等）以及可移除介质（例如，闪存驱动器、可移除硬盘驱动器、光盘等）。

输入/输出接口510允许用户向计算设备502输入命令和信息，还允许使用各种输入/输出设备向用户和/或其他组件或设备呈现信息。输入设备的示例包括键盘、光标控制设备（例如，鼠标）、扩音器、扫描仪等。输出设备的示例包括显示设备（例如监视器或投影仪）、扬声器、打印机、网卡等。

在软件、硬件（固定逻辑电路）或程序模块的总体情境中，此处可以描述各种技术。通常，这样的模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、单元、组件、数据结构等。这些模块和技术的实现可以存储在某种形式的计算机可读介质上或通过其发送。计算机可读介质可以包括可以由计算设备访问的多种可用介质。举例来说而非限制地，计算机可读介质可以包括“计算机可读存储介质”和“通信介质”。

“计算机可读存储介质”可以指相对于仅信号传输、载波或信号本身而言使得能够永久和/或非暂时存储信息的介质和/或设备。因此，计算机可读存储介质指非信号承载介质。计算机可读存储介质还包括具有指令的硬件单元、模块和/或以硬件形式实现的固定设备逻辑，其可以在一些实施例中用来实现所述技术的多个方面。

计算机可读存储介质包括易失性和非易失性、可移除和非可移除介质和/或以适合于存储信息的方法或技术实现的存储设备，所述信息诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块、逻辑单元/电路或其他数据。计算机可读存储介质的示例可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘（DVD）或其他光存储介质、硬盘、磁带盒、磁带、磁盘存储介质或其他磁存储设备、集成电路或芯片的硬件单元（例如固定逻辑）或其他存储设备、有形介质或适合于存储希望的信息并可以由计算机访问的制造产品。

“通信介质”可以指被配置用来诸如经由网络108向计算设备的硬件发送指令的信号承载介质。通信介质典型地可以包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或诸如载波、数据信号或其他传输机制的调制数据信号中的其他数据。通信介质还包括任何信息递送介质。术语“调制数据信号”意思是使其一个或多个特性以使得在信号中编码信息的方式设定或改变的信号。举例来说而非限制地，通信介质包括诸如有线网络或直接有线连接的有线介质和诸如听觉、RF、红外线和其他无线介质的无线介质。

上面的任何内容的组合也包括在计算机可读介质的范围内。因此，软件、硬件或包括行为管理器模块118、通信模块136、收集模块138、资源管理器114和其他程序模块的程序模块可以体现为在某种形式的计算机可读介质上包含的一个或多个指令和/或逻辑。

因此，这里描述的特定模块、功能、组件和技术可以以软件、硬件、固件和/或它们的组合来实现。计算设备502可以配置为实现对应于在计算机可读介质上实现的软件和/或硬件模块的特定指令和/或功能。指令和/或功能可以由一个或多个制造产品（例如，一个或多个计算设备502和/或处理器504）执行/操作，以实现用于邀请滥用防止的技术以及其他技术。这种技术包括但不限于此处描述的示例过程。因此，计算机可读介质可以配置为存储或在另外的情况下提供指令，所述指令在由此处描述的一个或多个设备执行时导致用于邀请滥用防止的各种技术。

结论

尽管已经以特定于结构特征和/或方法动作的语言描述了邀请滥用防止技术，但是应当理解所附权利要求并非必须限制为所描述的特定特征或动作。相反，特定特征和动作被公开作为实现邀请滥用防止技术的示例形式。

Claims (11)

1.一种通过计算系统实现的方法，包括：

计算指示使用来自服务供应商的社交网络服务的第一客户端和第二客户端之间的相互行为的得分；和

使用计算的得分来控制所述客户端之间的社交网络行为。

2.如权利要求1所述的方法，其中计算得分包括：

获得描述所述客户端之间的相互行为的行为数据；

将相互行为与来自紧密度标度的对应的等级相匹配，所述紧密度标度根据行为的感知的紧密度对不同行为分配相关等级；和

选择得分以对应于匹配的最高等级的行为。

3.如权利要求1所述的方法，其中使用计算的得分包括基于计算的得分选择性地阻断或允许所述客户端之间的邀请。

4.如权利要求1所述的方法，其中使用计算的得分包括：

基于计算的得分将第二客户端包括在第一客户端的最紧密朋友的组中；

布置被配置用来向第一客户端提供社交网络服务的用户接口的一个或多个部分，以在来自该客户端的最紧密朋友的信息和来自其他朋友的信息之间进行区分。

5.如权利要求1所述的方法，其中使用计算的得分包括配置经由社交网络服务提供给第一客户端的更新供应，以使得能够基于计算的得分选择性地过滤来自第二客户端的更新供应中的信息。

6.如权利要求1所述的方法，其中使用经过网络从所述客户端获得的行为数据、经由通过服务供应商实现的行为管理器来执行所述计算和使用。

7.如权利要求1所述的方法，其中使用由所述客户端之一收集的行为数据、经由所述客户端之一实现的收集模块来执行所述计算和使用。

8.一种用于通过计算系统实现的行为管理器的方法，包括：

从客户端网络中的多个客户端获得行为数据；

基于从多个客户端获得的行为数据对于两个对象客户端计算紧密度得分，所述得分指示客户端网络中的所述两个对象客户端的紧密度；和

基于紧密度得分控制所述两个对象客户端的交互。

9.如权利要求8所述的方法，其中对于两个对象客户端计算紧密度得分包括：

识别两个对象客户端之间经过多个客户端中直接交互的客户端的一个或多个连接；

确定多个客户端中直接交互的客户端之间的行为得分；

使用确定的行为得分计算对应于一个或多个连接中的每一个的紧密度得分的候选值；和

选择所述候选值之一作为所述两个对象客户端的紧密度得分。

10.如权利要求9所述的方法，其中确定多个客户端中直接交互的客户端之间的行为得分包括：对于每对所述客户端：

将客户端对的相互行为与来自紧密度标度的对应的等级相匹配，所述紧密度标度根据行为的感知的紧密度对不同行为分配相关等级；和

对于该客户端对选择行为得分以对应于匹配的最高等级的行为。

11.在其上存储有指令的一个或多个计算机可读存储介质，所述指令响应于计算系统的执行而使得计算系统实现权利要求1到10中的任一项所述的方法。

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