CN105518653B

CN105518653B - 链接关联分析系统和方法

Info

Publication number: CN105518653B
Application number: CN201480023522.1A
Authority: CN
Inventors: P·孙雄; L·孙雄
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2013-02-25
Filing date: 2014-02-18
Publication date: 2018-03-23
Anticipated expiration: 2034-02-18
Also published as: US20200034411A1; EP2959403A1; AU2019202770A1; US20160004711A1; AU2014219089B2; US20180181548A1; US20170220532A1; CN108415984A; CN108415984B; CA2902485C; AU2014219089A1; US10108589B2; CN105518653A; KR102160844B1; JP2018185839A; US10872195B2; US9659104B2; EP2959403A4; JP6364428B2; AU2019202770B2

Abstract

本申请公开链接关联分析系统。公开的系统经配置以分析由用户创建的链接并且确定支撑用户可创建这样的链接的可能原因。系统通过分析链接被创建所在的和链接所指向的上下文来得出此类原因，并且随后系统将原因作为数据对象呈现给用户，以便反馈。系统可以通过收集关于其准确性的调查数据而自优化来创建，使得越多用户与系统交互，系统获得链接创建的原因就越准确。

Description

链接关联分析系统和方法

申请要求于2013年2月25日提交的美国临时申请61/768989的优先权的利益。这些以及所有其他参考的外在材料通过引用以其整体并入本文。

技术领域

本发明的领域涉及构造和管理表示创建链接的原因的对象的系统。

背景技术

下面的背景讨论包括可能有助于理解本发明的信息。并非承认，在此所提供的任何信息是现有技术或与目前要求保护的发明相关，或者明确地或隐含地引用的任何出版物是现有技术。

理解由个人做出的选择的背后的原理对个人与环境的相互作用提供深入了解。从个体的推理获得的信息可以用来学习、预测或校正由个人作出的选择。这些信息在许多领域(诸如社交媒体、教育或广告)可以是有力的工具。

获取由用户做出选择的理由的一个示例可以在Heidenreich的美国专利号8,195,592中找到。Heidenreich教导了一种系统，这种系统允许用户在思维组件之间创建链接并提供在思维组件之间的关系的解释。然后，第二用户可以分析这个链接并解释，随后可以提供细化和发展第一用户的思维过程的第二解释。然而，Heidenreich未能提供关于为什么任一用户首先创建链接关联的信息。

郑的专利号为2012/088720的PCT公开教导了一种通过基于其用户的在线行为将用户链接到另一个用户来产生社交推荐的系统。尽管郑的系统可以链接共享相同的思维方式的用户，但是郑的系统还不能提供有关为什么任何用户将创建类似的链接关联的任何信息。

White的专利号为2012/0137201的公开教导了一种当用户浏览网页时预测其可能点击哪种链接的系统。White分析用户的历史网模式，然后基于用户过去的行为预测用户未来将如何浏览网页。同其他已知技术一样，White未能提供关于为什么用户将创建每个链接的任何信息。

总体上，以上列出的每个示例不能识别在探索用户做出选择的理由的全部范围中的值。相反，这些例子仅仅公开设立关联或预测可能的感兴趣的链接。为了解决基于链接的可能不明确的含义，改进的系统将提供对在为什么人们首先做出链接关联背后的理由的深入洞察。

因此，仍然需要一种得出并维护为什么用户创建链接的原因的系统。

在此所有的公开通过引用并入，其程度如同每个单独的出版物或专利申请被特别地和单独地指出通过引用并入。凡在并入的参考文献中的术语定义或使用与在此提供的该术语的定义不一致或相反的地方，在此提供的该术语的定义适用并且参考文献中的术语的定义不适用。

以下描述包括可能有助于理解本发明的信息。并非承认，在此所提供的任何信息是现有技术或与目前要求保护的发明相关，或者明确地或隐含地引用的任何出版物是现有技术。

在一些实施例中，用于描述和要求本发明的特定实施例的表达成分、属性诸如浓度、反应条件等的量的数字应被理解为在一些实例中通过术语“约”所修改的。因此，在一些实施例中，在书面说明和所附权利要求中提出的数值参数是近似值，其可以根据由特定的实施例要求获得的期望的属性变化。在一些实施例中，数字参数应当根据所报告的显著数字的数目并采用一般舍入技术来解释。尽管阐述本发明的一些实施例的广泛范围的数值范围和参数是近似值，但是在具体示例中阐述的数值被尽可能精确可行地报告。在本发明的一些实施例中呈现的数值可能包含由在其各自的试验测量中发现的标准偏差必然产生的某些误差。

如在本文的描述中以及遍及随后的权利要求所使用的，“一”、“一”和“该”的意思包括复数引用，除非上下文另有明确说明。此外，如在本文的描述中所使用的，对“在……中”的含义包括“在……中”和“在……上”，除非上下文另有明确说明。

本文数值范围的列举仅旨在用作单独参考落在该范围内的每一个单独的值的速记方法。除非本文另有指明，每个单独的值被并入到说明书中，就好像它在本文中被单独列举一样。本文所描述的所有方法可以以任何合适的顺序执行，除非本文以其它方式指出或以其它方式通过上下文是明显矛盾的。使用提供针对本文某些实施例所提供的任何和所有示例或示例性语言(例如“诸如”)的使用仅旨在更好地说明本发明，并不构成对另外要求的本发明范围的限制。说明书中的任何语言不应被解释为表示对实践本发明必不可少的任何未要求保护的元件。

本文公开的替代元件的分组或本发明的实施例不应被解释为限制性的。每个组成员可以以单独或与该组成员或本文所发现的其它元件的任何组合的方式来指出或要求保护。一组中的一个或多个成员可以被包括在内或从一组中由于便利性和/或专利性的原因被删除。当任何此类包括或删除发生时，说明书在此被认为含有修改的组，从而实现在所附权利要求书中使用的所有Markush组的书面描述。

发明内容

本发明主题提供了一种在其中链接关联分析系统基于链接对象的上下文产生关联原因对象的装置、系统以及方法。

链接对象包括存储在计算机介质的数据结构，并且链接对象包含指向链接内容的指针、可能的网页以及识别链接创建者的链接创建者标识符。示例性指针包括统一资源定位符(URL)、网络地址、电子邮件地址、电话号码、书签、网络联系人、应用程序接口(API)、窗口快捷方式、快捷方式、UNIX符号链接或其他类型的机器可理解的地址。指针可以由系统的用户或用户产生，或者该系统可以自动生成基于提供的内容的指针。例如，该系统可以跟踪用户的动作以便以特定方式引用内容，例如，当用户经由“剪切和粘贴”动作组引用内容时，系统可以生成指向该链接的内容并识别作为链接创建者的用户的链接对象。链接对象通常被存储在链接数据库中，链接数据库可以是关联分析系统可访问的存储器并且被配置为存储一个或多个链接对象。

示例性内容包括离线内容(即，在本地存储的可能在计算机系统的数据存储器上的内容)或在线内容(即，由计算机系统通过网络可访问的内容)。所述内容可以具有用户感兴趣的一种或多种数据，例如，文本数据、音频数据、视频数据、图像数据、动觉数据、元数据、位置数据、时间数据、环境数据、实时数据、生物统计数据或其他类型的内容。

链接分析引擎可以分析链接对象的一个或多个方面，以便确定所述链接对象的上下文；这是链接对象如何被使用的情况。上下文可以从与链接对象所存在的环境有关的各种属性来获得，所述上下文可能包括位置(例如，社交媒体页面、博客文章、产品评论(review)等)、指针被显示或嵌入、显现或以其它方式呈现所在的位置；指针所指向的内容；指针的属性；链接创建者的属性；用于呈现链接对象的方法；或链接内容本身的属性。示例性上下文涉及指针(或链接)呈现所在的位置(即，包含指向内容所在处的URL的链接的网站)以及链接的内容本身。例如，链接的内容可以以帖子的形式呈现到公告板、论坛或其他类型的网络可访问的数据库。示例性帖子包括视频帖子、论坛帖子、评论帖子、文章、社交网络帖子、评论线索、评论或者其他类型的在线帖子。上下文可以具有在线或离线内容或者可以从在线或离线内容得出。链接创建者的属性可以是经由列举链接创建者的属性的链接创建者的个人资料可访问的，其可以或可以不与该链接对象关联。

一旦链接分析引擎分析链接对象的多方面以识别链接对象的上下文，链接分析引擎可以实例化关联原因对象。关联原因对象是数据对象，该数据对象表示链接创建者在引用的内容和链接被显示所在的位置之间创建关联的至少一个原因。示例性关联原因对象可以表示将上下文到概念性(conceptual)原因或本体的映射。这样的概念性原因可以在一个或多个概念图中被标准化，以允许系统的用户跟踪链接所有者、个人团体、多个链接对象的共同拥有者或其他的种群的部分的原因图案。概念性原因可以分成一个或多个原因分类模式，诸如幽默类、技术类、教育类、宗教类、政治类、推荐类或甚至空(NULL)类。空类可用于不能被分类成已知原因类之一的原因对象或被作为模板，其随后可被传递到用户或单独的系统，用于产生新的原因类。原因类可进一步被划分成子类；可能根据本体的层级，例如，在幽默类中的原因可以细分为幽默类型(例如，挖苦、处境、基于的观察、荒谬等)，或在政治类中的原因可以细分为政治背景(例如，共和党、民主党、自由意志等)。

用户界面通常安装在计算机系统上，以允许用户获得对链接关联分析系统的访问，所述链接关联分析系统可以或可以不与用户界面(例如，工作站、网络服务器等)驻留在同一计算机系统上。呈现用户界面的示例性计算机系统包括移动电话、平板电脑、电视、机顶盒、电器、公共电话亭、媒体播放器、游戏机、增强现实装置(例如，电话、相机、眼镜等)或交通工具。用户界面以某种方式(例如，HTTP、SaaS、PaaS、IaaS等)功能上优选被耦合到链接分析引擎，并且可以被配置为允许用户以各种方式与链接关联分析系统交互。例如，用户界面可被配置为允许用户定义与关联原因对象的交互、定义新类、重新定义已知概念性原因的类、输入本体、输入概念图或选择链接对象，以便由引擎分析或以其它方式管理关联原因对象。

在示范性实施例中，用户界面与社交网站交互，或者是社交网站(例如，Facebook^TM、Linkedln^TM、Match.com^TM、Angieslist^TM或其他社交媒体门户)的一部分。在一些实施例中，用户与用户界面的交互定义通过与社交网站的动作(诸如订阅创建者的内容、通知内容实体、执行交易(transaction)、传送情绪(sentiment)或张贴内容到社交网站)来与关联原因对象交互。例如，如果社交媒体网站诸如Facebook^TM的用户传送由“朋友”在社交网站上创建的链接内容的情绪(例如，喜欢、不喜欢、中性的感觉等)，用户界面随后可以使用该传达的情绪定义与关联原因对象的交互。这种情绪可以传达与链接内容关联的各种属性的任何偏好，例如，链接创建者的偏好或与关联原因对象关联的偏好。

用户界面也可以被配置成以多种方式将关联原因对象呈现给另一程序或另一用户。用户界面可以进一步被配置为允许链接分析引擎基于发布给用户的一个或多个问题生成关联原因对象。例如，可以呈现调查，所述调查询问每个用户为什么相信所创建的链接，所述链接具有链接对象的一个或多个属性。在其他实施例中，链接分析引擎可经配置以通过根据与内容相关联的属性和/或链接的内容而搜索原因对象模板来产生关联原因对象。这样的原因对象模板可以从各种不同类型的源(诸如其他社交媒体网站、论坛、新闻文章或其他数据库结构)来收集。链接分析引擎甚至可以基于链接创建者的个人资料、上下文、链接内容、前述的任何属性或前述的组合来填充(populate)。

本发明主题的各种目的、特征、方面和优点将根据以下优选实施例的详细描述以及随附附图而变得更加明显，在附图中，相同的标记表示相同的组件。

附图说明

图1是示例性链接关联分析系统的示意图。

图2示出显示由本发明的链接关联分析系统分析的链接的示例性用户界面。

图3示出本发明的链接关联分析系统可使用的可能的步骤。

具体实施方式

在以下的讨论中，许多参考针对服务器、服务、接口、引擎、模块、客户端、对等体、门户网站、平台或从计算装置形成的其他系统。应该认识到，使用这样的术语被认为是代表具有至少一个处理器(例如，ASIC、FPGA、DSP、x86、ARM、ColdFire、GPU、多核处理器等)的一个或多个计算装置，该处理器被配置以执行存储在计算机可读有形的非暂时性介质(例如，硬盘驱动器、固态驱动器、RAM、闪存、ROM等)上的软件指令。例如，服务器可以包括以一定程度上操作为网络服务器、数据库服务器或其他类型的计算机服务器的一个或多个计算机，以实现所描述的角色、职责或功能。人们应该进一步认识到，公开的基于计算机的算法、过程、方法或其它类型的指令集可以被体现为计算机程序产品，计算机程序产品包括存储指令的非暂时性、有形的计算机可读介质(例如，硬盘驱动器、计算机存储器、CD、DVD等)，该指令使处理器执行实现公开的角色或职责的所公开的步骤。各种服务器、系统、数据库或接口可以使用可能基于HTTP、HTTPS、AES的标准协议或算法、公共-私有密钥交换、Web服务API、已知财经交易协议或者其他电子信息交换方法来数据交换。数据交换可以通过分组交换网络、因特网、LAN(局域网)、WAN(广域网)、VPN(虚拟专用网)或其它类型的分组交换网络来进行。

人们应当认识到，公开的技术提供了许多有利的技术效果，其包括基于关联原因对象来控制计算装置行为。关联原因对象可以使计算装置采取可能包括选择性地再现内容、提供统计数据、从事在线购买或其它交互的一个或多个动作。

以下讨论提供发明的主题的许多示例性实施例。虽然每个实施例代表发明的元件的单一组合，本发明主题被认为包括公开的元件的所有可能的组合。因此，如果一个实施例包括元素A、B和C，并且第二实施例包括元件B和D，则该发明主题也被认为是包括A、B、C或D的其他剩余组合，即使没有明确地被公开。

如本文所使用的，除非上下文以其它方式指示，术语“耦合到”意在包括直接耦合(其中相互耦合的两个元件彼此接触)和间接耦合(其中至少一个附加元件位于两个元件之间)。因此，术语“耦合到”和“与……耦合”是同义词。在联网设备的环境中，术语“耦合到”和“与……耦合”被委婉使用以表示“与.....通信耦合”，其中的两个或多个计算装置能够通过网络链接(可能经由一个或多个中间设备)来互相交换数据。

在图1中，其示出了示例性链接关联分析系统100。如图所示，链接关联分析系统100包括链接数据库110和链接分析引擎130。链接数据库110被配置或编程以存储代表各种内容中的链接的一个或多个链接对象120。在一些实施例中，系统100还可以包括一个或多个原因数据库170。链接分析引擎130具有针对基于为何用户创建到内容150的链接而得出一个或多个原因的角色或职责。

作为示例，考虑这样的场景，其中一个人正在通过网络浏览器也许在reddit.com或digg.com上回顾论坛上的帖子(post)，如展现(presentation)界面140所表示的。该人响应于论坛上的内容尝试搞笑或讽刺，可能提交链接到外部内容150的帖子。不幸的是，其他读者可能不知道该链接的意思是讽刺。相反，其他读者可以将该链接看作是低劣的或危险的，这可能导致在论坛上的“口水战(flame war)”或过多的“噪音”。链接分析引擎130运用(leverage)与该链接关联的信息或上下文以尝试首先推导出促使该人创建链接的可能的深层(underlying)原因。该上下文可以包括与内容150有关的信息、链接周围的内容(例如，其他论坛帖子、线索主题等)、与该人关联的信息、读者反应或其他参数。原因被表示为关联原因对象134，该关联原因对象134可能出现在如由输出装置160所示的另一个论坛读者的浏览器上。

链接数据库110被配置为存储一个或多个链接对象诸如链接对象120，链接对象120包含链接创建者标识符122和到链接内容150的指针124。链接数据库110可以使用从命名空间得到的索引模式，该索引模式可以由从链接内容150、链接创建者标识符122、指针124或从链接展现界面140提取的特征或属性定义。这样的特征和属性可以在被存储在链接数据库110内之前根据分类模式来规范化，以有助于流水线化分析过程。链接创建者标识符122可包括代表创建链接的实体(例如，人、用户、消费者、计算机等)的数据。示例链接创建者标识符可以包括用户名、用户ID(例如，GUID、UUID等)、电子邮件地址、社会安全号码、数字签名、散列值或表示实体的其他类型的值。指针124表示“指向”内容150或“链接”到内容150的地址。例如，在基于网络的上下文中，指针124可以包括链接到位于因特网上的内容150的HTTP超链接。指针124的性质(nature)也可以根据链接对象120所在的环境变化。指针124的示例可以包括URI、URI、IP地址、HTTP链接、协议地址(例如，端口分配等)、逻辑块地址、文件名、数字对象标识符、域名、存储器位置、基于散列的地址(例如，BitTorrent的地址、BitCoin地址等)或其他类型的地址。指针124的更多优选方面包括以计算机可理解的形式的编码指针124，其允许链接分析引擎130通过指针124访问内容150。

应当认识到，尽管链接对象120被表示为链接数据库110内的独特的可管理的数据对象，但是链接对象120可以采取广泛的形式。在一些实施例中，链接对象120可包括根据合适的模式而被索引的链接数据库110中的记录，其中链接创建者标识符122和指针124是记录的字段。在其他实施例中，链接对象120还可以包括在网页中的嵌入内容。例如，链接对象120可以是具有嵌入在由提供服务的产品网页中的链接的评论。该评论可以包括到外部内容150的链接。链接对象120也可以代表嵌入的内容，例如在社交媒体网站上的帖子。在这种实施例中，链接数据库110可被体现为提供的web服务的一个或多个web服务器，链接创建者可以通过web服务器经由展现界面140提供链接。

链接对象120还可以包括除链接创建者标识符122和指针124之外的附加信息，该附加信息提供链接分析引擎130访问与链接对象120相关的上下文信息。例如，链接对象120还可以包括可能作为博客帖子或产品评论的主体的用户提供的内容。进一步的示例包括可以能够使链接分析引擎130访问远程固定服务器上的内容150的认证(authentication)或授权(authorization)信息(例如，密码、用户ID、公共密钥等)。更进一步的示例包括描述链接对象120的性质的一个或多个属性以及可能的对应值。附加链接对象属性可以包括时间戳、装置位置、装置方位、装置或用户位置(例如，GPS坐标、三角坐标等)、生物学信息或其他类型的数据。示例性信息可能作为链接创建者标识符122的一部分可以被包含在链接对象120内，示例性信息可以包括姓名、年龄、性别、政治派别、就业状态或链接创建者的其他特征信息。因此，链接分析引擎130可根据关于链接创建者标识符122所分析的数据来确定广义上下文或粒化上下文132。

如所示，链接分析引擎130被表示为来自展现界面140、输出装置160、链接数据库110以及原因数据库170的单独不同的计算系统。在一些实施例中，链接分析引擎130操作为服务，也许操作为收费服务，链接分析引擎130将其基于网络的服务提供给其他基于互联网的服务器。在其他实施例中，链接分析引擎130可以作为一个或多个可安装模块集成在其他平台内。例如，链接分析引擎130可以作为插件被集成在社交媒体网站、产品评论网站或其他类型的基于网络的网站内。

一般地，链接创建者将创建到链接内容150的指针124，以被呈现在浏览器或者甚至是应用程序内的某种链接展现界面140上。预期的链接展现界面140包括社交网站、网络论坛、浏览器、公告栏、新闻媒体、博客、电脑文件夹或其他已知的链接聚合。指针124可以以各种形式诸如统一资源定位符(URL)、电子邮件地址、网络地址、电话号码、书签、网络联系人、应用程序接口(API)或链接到链接内容150的任何其它格式来表示。与链接展现界面140关联的程序可以创建包含关于指针124的信息的链接对象120，该信息诸如指针124的副本、关于链接内容150的元数据、链接创建者标识符122、关于链接创建者的元数据、关于链接创建者如何产生指针124的元数据以及关于链接创建者如何将指针124发布(post)到展现界面140的元数据。

在其它实施例中，链接分析引擎130可被配置成检测何时指针被创建在链接展现界面140上，并且然后可以根据链接分析引擎130收集的信息在链接数据库110内生成链接对象120。例如，链接分析引擎130可以检测何时用户将评论发布到社交媒体网站上，在社交媒体网站中帖子包括指针124。这样的信息可以从链接展现界面140、链接内容150或任何其他的信息库(诸如搜索引擎或个人资料(profile)数据库)中收集。在一些实施例中，链接展现界面140可能根本不包含指针，但反而可以包含链接内容150本身，或者可以包含到链接内容150的引用，在这种情况下，链接分析引擎130可经配置以自动生成相应的指针124。例如，如果链接展现界面140是具有诗文的文章的博客，链接分析引擎130可以分析链接展现界面140、识别诗、创建具有识别博客的作者的链接创建者标识符122的链接对象120、并且经由链接展现界面140创建链接到诗或有关诗的信息的指针124。

链接分析引擎130被配置以分析链接对象120，从而确定链接对象120发现自身所在的环境中的链接对象120的上下文。上下文的一个方面可以包括表示指针124相对于链接内容150的属性如何被呈现在链接展现界面140中的数据。在预期的系统中，上下文可以使用链接分析引擎130内的上下文确定模块131来确定。上下文确定模块131可以收集来自各种源的与环境有关的一条或多条数据。例如，上下文确定模块131获得链接创建者有关的信息(例如，个人资料、用户名、历史等)、指针124周围的内容或甚至是指针124所指向的内容150。特别令人感兴趣的是，上下文确定模块131确定有关呈现链接内容150的指针124所处的位置的上下文132。因此，上下文确定模块131可确定指针124被放置所处的内容150和周围内容之间的上下文并置(juxtaposition)。

上下文132可以被认为是具有有关指针124如何被呈现的性质的一个或多个属性的数据对象。在一些实施例中，上下文132的属性可以包括具有名称和值的基本属性。这样的属性和对应的值可以从内容150或其他源自动抽出。例如，在指针124被呈现在视频游戏的聊天窗口中的场景中，上下文可以包括表示呈现的指针的位置的属性(例如，游戏的名称、游戏中的当前活动、游戏的类型、玩家人数、时间等)以及表示内容150的性质的属性(例如，内容150的原始源或广告(poster)、与内容150关联的情绪、来自内容150的关键字或概念等)。在其他实施例中，上下文132可以表示根据可用的信息的派生结构。上下文确定模块131可将从各种可用源获得的信息映射到一个或多个上下文模板。作为更具体的示例，上下文确定模块131可以编译来自内容150的关键字；可以通过查找表、短语词库或其它技术将关键字映射到上下文模板。然后模板可以基于从源中可用的数据来填充。

上下文132可以被认为是链接有关的环境的量化描述。上下文可以表示以下的一个或多个：购物上下文、教育上下文、工作或办公室上下文、旅游上下文、娱乐上下文、持续上下文或其它类型的上下文。上下文132可以反映一个或多个类型的内容；在线内容或离线内容。上下文132可反映甚至包括一个或多个下列类型的内容：文本数据、音频数据、视频数据、图像数据、动觉数据、元数据、位置数据、时间数据、环境数据或任何其他种类的形式。此外，在展现界面140中的本地内容可影响上下文132，本地内容可以包括视频帖子、论坛帖子、评论帖子、文章、社交网络帖子、评论跟帖、评论或来自发布或创建链接所在的位置的其他信息。

一旦链接分析引擎130已经确定链接对象120的上下文132，链接分析引擎130可以生成从上下文132得出的关联原因对象134。因此，链接对象120如何相对于其周围的内容来使用的性质和链接内容150可以被运用以估计创建链接的深层原因。

本领域技术人员应该认识到，关联原因对象134被认为是代表创建关联的原因，因此关联原因对象134可具有与这样的原因关联的一个或多个属性。关联原因对象模块133可由链接分析引擎130使用以产生这样的关联原因对象134，关联原因对象134经由输出装置160呈现给用户。应注意，输出装置160也可操作为展现界面140。在一些实施例中，单个上下文132可以生成多个有效或潜在的关联原因对象134。一个或多个生成的关联原因对象可以经由输出装置160呈现给用户。通过使用这样的实施例，链接创建者可以评论每个可能的相关原因对象134，并且选择最优选的关联原因对象作为链接创建者识别链接对象150的最可能的原因。在一些实施例中，链接分析引擎130可以使用标准化索引模式在链接数据库110中或单独的关联原因数据库170内存储的先前选择的关联原因对象。

以这种方式，由于用户(或多个用户)可以搜索与属性(诸如链接创建者、链接创建者的类别或链接本身)关联的关联原因对象，系统可以“记住”与链接创建者或链接创建者的类别相关的最常见的关联原因对象，然后系统可以将与属性关联的最常拾取的关联原因对象优先排在列表的顶部。在一些实施例中，系统可以被配置为自动选择在由上下文产生的关联原因对象的列表中的最高优先级的关联原因对象。因此，公开的系统可以被认为产生能够提供指示创建链接背后的“为什么”或意图的搜索结果的“原因”搜索引擎。

鉴于此，上下文132可以代表展现界面140和链接内容150内的周围内容，本领域技术人员可以把关联原因对象134看作将两条信息桥接在一起的内容。在一些实施例中，上下文132可通过概念矩阵来表示。矩阵的维数可以表示在内容150中呈现的概念和在展现界面140内的周围内容中呈现的概念。矩阵的每个单元可以包括一个或多个规则，可能如链接创建者的个人资料信息的影响，关联原因对象134通过该一个或多个规则被实例化。例如，单元可以通过概念标签“游戏”、“产品”、“政治”、“宗教”、“漫画(comic strips)”、“物理学”或其他概念来索引。也许，如果来自内容150的概念强烈倾向于“漫画”，并且来自周围内容的概念倾向于“政治”，则位于“政治”和“漫画”的交叉处的矩阵单元将包括用于生成幽默(humor)或讽刺原因对象的规则。链接创建者的历史可影响关联原因对象134如何被实例化。如果其他读者过去通常将创建者评为讽刺的，那么原因模块133可以将关联原因对象134实例化为具有表明得出的创建连接的深层原因将是带有讽刺评注的幽默的属性的数据结构。

在预期的系统中，关联原因对象134可以包括到概念性原因的映射，诸如本体或概念图。例如，本体(ontology)可以用来表示各种原因(例如，幽默响应、数学原因、哲学原因、情绪原因、教育原因、动机原因、医疗或卫生保健的原因、事实原因等)以及概念映射可代表在导致原因的若干方面中的概念(例如，喜剧俱乐部的成员资格使链接创建者创建更多幽默链接或阈值数量的其他链接，诸如在Facebook^TM页面上的喜欢的事物，著名数学家的网站上使链接创建者创建更多的数学链接)。概念性原因映射可以使用各种逻辑语言(例如，普通逻辑、F-Logic和KL-ONE)来完成。概念性原因还可以通过使用语言标准化和抽象来呈现标准化的概念，例如，在Ehsani的US2002/0128821、Ehsani的US2008/0154577、Ehsani的US20090177461以及黄的US2009/0171662中列出的那些，其中的每个通过引用并入本文。

此外，概念性原因可以包括原因分类。在预期系统中，原因分类可以包括以下原因类中的至少一个：幽默、技术、教育、政治、推荐或空(即没有原因被确定)。原因分类也可以包括子类。例如，幽默的原因类可包括以下类型的子类：情境、挖苦、讽刺或基于观察的、荒谬或者其他子类。当用户觉得原因类是太宽泛时，他们可以发现这种级别的特殊益处。应当认识到，如果需要的话，优选地根据一个或多个层次，原因分类可以包括几个原因类和子类。在原因类被定义为NULL的情况下，在一些实施例中，可以呈现给用户用户界面，用户界面允许用户将关联原因对象与现有的原因类或原因子类关联，或者允许用户甚至定义新的原因类或原因子类，以便在系统中使用。

在一些实施例中，原因分类系统可以是具体为映射到的特定类型的主题的原因所在的领域。前面讨论的示例主要涉及社交网络或产品评论。然而，在针对更具体领域的实施例中，关联原因对象134也将采用更多的具体值。例如，在医疗领域中，原因分类系统可包括有关指定疾病的诊断或治疗的信息。也许医生包括患者的医疗记录中的链接，在患者的医疗记录中，该链接指向与处方药有关的内容。链接的关联原因对象可以表明减轻症状或治愈疾病的原因。可运用原因分类系统的其他领域包括游戏领域、购物领域、金融领域、旅行领域、教育领域、科学领域、医疗领域、艺术领域或其它类型的领域。

除了将关联原因对象134映射到概念性原因之外，链接分析引擎130可进一步被配置成(可能通过使用土耳其机械人基础设施(例如，MTurk^TM))根据用户的调查生成关联原因对象134。使用这种技术，用户输入代表其相信引起链接被创建的原因的指示。在一些实施例中，可以向用户呈现链接创建者最可能的原因的分级列表，以产生或发布链接指针124。调查的结果可以用作(a)关联原因对象134的唯一决定因素或(b)可能根据加权函数实例化关联原因对象134的影响或功能。应当认识到，调查可以被呈现给一部分观众，以减少可能的享受关联内容的中断。

在其他实施例中，链接分析引擎130可利用存储在原因数据库170中的一个或多个原因对象模板，原因对象模板提供以下功能，该功能可以是(a)基于与上下文132关联的属性产生关联原因对象134的唯一决定因素，或(b)为基于与上下文132关联的属性生成关联原因对象134的功能的影响。在一些实施例中，链接数据库110也可以被操作为原因数据库170。另外，原因数据库170可以被实现为链接分析引擎130的内存中(in-memory)的数据存储或数据结构。

链接分析引擎130可经配置以使输出装置160能够在任何合适时间呈现关联原因对象134。因此，其他人可以在链接对象120被创建所在的环境上下文中查看关联原因对象134。示例性输出装置160可以包括移动电话、平板电脑、电视机、机顶盒、电器、公共电话亭、计算机显示器以及交通工具中的至少一个。类似地，关联原因对象134的呈现可以针对输出装置160或针对输出装置160的用户的偏爱改变。例如，关联原因对象134可以以视觉形式、以通过音响系统(或许是音响系统)的声音形式呈现在计算机显示器上(例如，移动电话)，或以触觉形式在诸如可刷新的盲文(Braille)显示器上。

输出装置160也可以被配置为允许一个或多个用户与关联原因对象134交互或管理关联原因对象134，例如，分析关联原因对象134、修改关联原因对象134或修改用于实例化关联原因对象134的关联原因模板。输出装置160和链接展现界面140可以是相同的用户界面，允许链接创建者不仅定义链接，而且还定义关联原因对象134或关联原因对象134的属性。允许用户既创建到链接内容150的指针124，又可以直接交互以修改关联原因对象134的预期的展现界面140包括针对社交网站(例如，Facebook^TM、LinkedIn^TM或Angle's List^TM)的用户界面。

在预期的实施例中，输出装置160可以提供与链接对象120或关联原因对象134的各种交互(或从列表中选择这样的交互)。例示性交互包括订阅动作、通知动作、交易以及情绪动作中的至少一个。订阅动作可以被描述为允许用户定期接收某物的动作(例如，每日电子邮件含有链接创建者基于幽默原因分类生成的链接)。通知动作可以是当满足条件时通过邮件或声音提醒用户的动作(例如，如果评论发布到链接对象上时移动电机上的警报)。交易可以是与关联原因对象134有关的账户关联的交互。情绪动作是展现某物的感情/意见的动作(例如，示出对链接对象的喜欢或不喜欢)。

图2示出了可能的用户界面200的实物模型(mock up)，通过该用户界面，用户可以创建或以其它方式与关联原因对象234交互。用户界面200被显示为针对社交网站用户的示例性个人资料的浏览器显示网页201。在本示例中，由头像230和个人资料240代表的用户发布链接214(例如，见图1中的指针124)到他或她的社交媒体登陆页面。链接214和其关联的内容由链接对象220表示。在这个示例中，用户是链接创建者。链接对象220包括链接214、标题212、评论218、内容250的可能的简要(condensed)的表示或者其它特征。链接对象220还包括关联原因对象234，其指示建立链接214的深层原因。基于从内容250、本地信息以及可能的个人资料240得出的信息，链接分析引擎已将关联原因对象234分类到类236(即，幽默)和子类238(即，讽刺和政治)。特别值得注意的是，关联原因对象234可以包括多个原因或者甚至是单个类的多个子类。

链接关联分析系统可随后分析链接创建者在其中创建链接214的上下文，以创建具有与该链接关联的属性(例如，社交网站的名称、链接创建者的唯一标识符、链接/指针本身、链接的标题、由关于链接的链接创建者发布的任何评论、链接的类、链接的子类或任何其他合适的内容)的链接对象220。然后链接创建者或社交网站的用户可以分配链接的情感动作216(例如，喜欢、不喜欢、竖起大拇指、垂下指尖等)、关于链接的评论或分派给链接的分类类别。这些中的任何可由系统与上下文、链接对象或关联原因对象关联。各种其它属性可以被记录，并且由系统利用以创建上下文，上下文协助系统确定从上下文得出的一个或多个关联原因对象。

应当理解链接214的动态性质。如图2示出的，链接214被示出为传统的超链接。然而，链接214可表示更广泛范围的在源对象或环境、以及一个或多个目标对象之间的关联类型。预期的关联类型根据链接214形成的性质变化。在一些实施例中，链接214可以由链接创建者通过所示的超链接的间接或直接结构来形成，其中链接214可以被嵌入在源文件中(例如，网页)，并指向外部源文档(例如，另一网页、视频、图像、声音、文件、应用程序、购买等)。

链接214或甚至链接对象220也可以通过在链接创建者和环境对象(例如，广告牌、杂志、玩具、电视、电影、音乐盒、零件、交通工具、建筑物等)之间的交互来形成。例如，链接创建者可以捕获对象(例如，图像、视频、声音等)的数字表示，并且绑定或链接对象的数字表示到附加信息或内容(例如，消息、其他图像、游戏、购买等)。因此，本发明主题的一个方面可以包括通过基于一个或多个数据捕获方式的对象识别创建链接。用于对象链接或重组并适于与本发明主题一起使用的示例性技术包括在共同拥有的美国专利7,016,532、7,477,780、7,680,324、7,565,008、7,775,437、8,224,078、8,463,031以及共同拥有的美国专利申请公布2012/0250942中所描述的那些。

更进一步，链接214或链接对象220可以基于其他形式的交互来创建。在更优选的实施例中，链接214可基于在链接创建者的环境(即，上下文)和目标对象之间的交易来建立。示例交易可以包括使用账户(例如，在线账户、银行账户、信用卡账户、抵押账户等)进行的金融交易、兑换优惠券、接受或拒绝优惠或促销活动、与医疗保健供应商交换数据(例如，电子病历、隐私、处方等)、实施或参与的安全措施(例如，口令、密钥交换等)、从事销售点活动(例如，进行支付、近场通信、参加游戏或游戏对象(例如，赌博、视频游戏、计算机游戏等)或其他形式的交易。更进一步地，除了交易之外的其他交互可以包括上市音乐、玩游戏、打电话、看电视或其它类型的交互。

更进一步地，链接214可基于相对于上下文的一个或多个条件建立。先前所讨论的上下文表示链接对象220或链接创建者与环境的关系。在一些实施例中，当上下文中的条件表明允许系统或创建者创建链接214时，链接214才被创建、建立或以其它方式实例化。因此，上下文可以被认为包括一组或多组链接条件标准，这些标准作为链接创建者或创建者的设备的认证或作为创建链接214的授权来满足。每组链接条件标准可以被绑定到一个或多个类型的链接或关联类型。作为示例，第一组连接条件标准可能是较少限制性的，并且只适用于幽默类型关联，而第二组连接条件标准可能是更限制性的，并且只适用于基于关系的情感型链接。

链接条件标准可以被定义为跨越可用环境数据的广阔前景的功能。物理位置数据表示可用于认证或授权链接创建者创建链接214的环境数据的示例。物理位置数据不应与界面中的内容的放置位置配置在一起。物理位置数据可从链接创建者的装置(例如，加速度计、GPS、摄像机、等)或从外部传感器(例如，安全摄像机等)内的内部传感器来获得。在一些实施例中，位置数据可以基于从摄像机传感器所获得的视觉信息得出。例如，蜂窝电话可以捕捉视频数据，并使用vSLAM、三角测量或其他映射技术来确定创建者的设备的位置。也可以使用非GPS系统得到建筑物或其他结构内部的位置数据。例如，位置数据可以使用具有能够穿透建筑物的功率穿透的基于卫星(可能基于Iridium卫星(例如，66LEO卫星、波音定时和位置(BTL)服务等)的信号而不依赖于全球定位系统来获得。因此，链接状态的标准可以基于位置坐标来定义。当链接创建者或创建者的设备具有满足基于位置的条件的位置时，链接创建者可以被允许创建链接214。示例的基于位置的条件可包括地理围栏、相对位置或地点、从一个位置到另一个位置的运动或其它基于位置的条件。可用于认证或授权链接创建者或创建者的装置的环境数据的附加示例可包括时间(例如，绝对的、相对的等)、手势(例如，手语、加速度计数据等)、图像(例如，图像的序列、视频等)、生物测定(例如，面部识别、虹膜、视网膜、指纹、心脏搏动、电偶反应等)、雷达(参见URL phys.org/news/2012-09-radar-technology-housed-thumbtack-sized-chip.html)或其他类型的环境数据。本领域技术人员应该进一步认识到，链接条件标准可包括认证或授权链接创建者以创建链接214所应当满足的所需准则或可选标准。

不管链接214背后的关联原因对象234的基础关联类型，关联原因可以从链接214被创建的上下文中得出。原因可以被表示为包括类236和子类238的关联原因对象234。应当认识到，上下文可基于由超链接或内容250代表的外部内容和由网页201代表的链接目标以及链接创建者的上下文的源。考虑这样的场景，链接创建者为朋友从产品采购网站购买生日礼物。分析引擎可以基于创建者的活动识别出该链接创建者在“购物”上下文中，该“购物”上下文可能具有“生日购物”的子上下文，并且或许甚至具有进一步细化的“为朋友生日购物”的上下文，分析引擎并观察礼物的购买。发起交易的行为可导致链接对象220(包括链接214)在该人的社交媒体页面中被创建。分析引擎可以观察到相对于购物上下文的礼物的属性(例如，大小、形状、名称、品牌等)和朋友的属性(例如，喜欢、不喜欢、偏好、性别等)。分析引擎可以推断对象(例如，朋友的生日和创建者的礼物购买)中的链接是礼物意在为笑话礼物。作为响应，分析引擎可以创建反映“购买”链接是幽默原因的关联原因对象234。这样的信息随后可被储存，以便稍后检索或稍后分析。

链接214可以是单向链接或双向链接。单向链接可以被认为是从源点指向目的点的指针(参见图1，指针124)。超链接或购买一类产品将被视为单向链接。双向链接可以被认为是在多个对象中提供指针的链接。例如，包括从第一对象(例如，网页)指向第二对象(例如，外部内容)的指针和从第二对象(例如，外部内容)指回到第一对象(例如，网页)的指针的链接对象220将是双向链接。此外，链接214可以代表一对一链接、一到多链接或甚至是多对多链接。

应当认识到，在链(chain)中的每个链接还可具有对应的关联原因对象234。在非常现实的意义上，关联原因对象234的链可以被认为是创建此类关联背后的思想流或推理流。关联原因对象234的链被分析以形成有关(多个)创建者并且在上下文之间的思维图。思维图可以随后与其他创建者的思维图比较。思维图可以包括一系列节点(例如，链接对象220的指针所在的环境)和连接节点(即，链接214)的边缘。图中的每个节点可以由如前所述的上下文表征。

应该认识到，链接214也可以被认为是可见的或不可见的。在所示的示例中，链接214是可见的，因为它在视觉上呈现为超链接。非可见链接可以由链接对象表示，但没必要在视觉上呈现给他人。如前面提到的，链接214可表示对象的购买。这样的链接可能不是视觉上呈现的，但可经由链接关联搜索引擎访问以便分析。

图3示出用于与关联原因对象交互的方法300。应当理解的是，方法300包括由一个或多个计算装置执行的一个或多个步骤，计算装置可能作为如上所述的链接分析引擎来操作。由链接分析引擎所提供的服务可以被提供为收费服务(可能为PaaS、IaaS、SaaS或其他类型的服务)。

在步骤310，链接分析引擎通过一种或多种不同的技术访问链接展现界面。在一些实施例中，链接分析引擎集成操作为链接展现界面的网络(web)服务(例如，网站、网络(web)服务器、社交网站等)。由于Web服务将内容提供给用户，该链接分析引擎还可以监视所呈现的内容。在其他实施例中，链接分析引擎操作为单独插入式或者甚至是远程web服务，其中引擎通过一个或多个基于HTTP的协议访问展现界面。链接展现界面可以被认为是网站(例如，社交网站、产品评论网站、博客、视频游戏等)，该网站对一个或多个用户也是可访问的。这些网站的用户能够运用网站的容量来创建到外部内容的一个或多个链接。应当认识到，链接分析引擎能够(可能是实时性的)收集来自一个或多个此类界面的链接数据。例如，引擎可以收集周期性基础(例如，随着链接被创建的每天、每小时、每五分钟等)的数据。

在步骤320中，系统随后分析链接展现界面以获得与链接关联的指针。通常，指针是链接展现界面的内容中的超链接。在有关产品评论的实施例中，链接可以被嵌入在有关感兴趣产品的网页中的产品意见或评论部分。链接本身可以指向网站外的(offsite)或外部的内容(例如，图像、文本、视频、文章等)，并且可以包括嵌入的超链接。如前面所讨论的，指针可以采取不同的形式，这些形式可以包括通用资源定位器(URL)、统一资源标识符(URI)、IP地址、文件名、存储器指针或其它类型的指针。获取的指针帮助链接分析引擎确定在由链接引用的内容和指针存在所处的本地内容之间的链接上下文。应当认识到，指针可以被认为是上面所讨论的链接对象的一部分，链接对象也可以被存储在链接数据库中。链接对象可以包括评论领域、消息发布、独立的数据对象、网页或包括指针的其它类型的数据结构。在一些实施例中，链接分析引擎能够从来自本地内容的可用的信息产生指针。例如，分析引擎可以推测评论文章引用了书名，在书名中没有提供到书的链接。作为响应，引擎可以自动生成指向具有相应书的网页或甚至指向网页的指针。作为另一个示例，考虑这样的情形，其中链接创建者提到来自新闻汇集的受欢迎的新闻故事，链接分析引擎可以使用该信息通过运行在网络搜索引擎上的简单搜索以产生指向受欢迎的新闻故事的链接或指针。

在步骤330中，分析引擎分析指针以及与所述指针关联的内容，以收集与创建的链接关联的环境有关的信息。例如，分析引擎可以得到认证或授权信息，使得引擎能够获得对引用的内容的访问。除安全信息之外的其他信息也可以包括链接创建者的唯一标识符、链接创建者的电子邮件地址、链接展现界面的网络地址、链接创建者的电话号码、链接展现界面的类型、与指针相的文本数据、与指针关联的音频数据、与指针关联的视频数据、与指针关联的图像数据、与指针关联的动觉数据、与何时创建指针关联的时间数据、与链接展现界面关联的环境数据等。

在一些实施例中，在步骤340中，一个或多个装置可选地生成具有与所创建的链接有关的信息的链接对象。在一些实施例中，链接分析引擎生成由链接创建者的动作(例如，放置帖子等)触发的链接对象。在其他实施例中，链接对象可以自动地是通过爬行穿过寻找链接的数字内容而生成的先验(priori)。虽然步骤340示出为相继在步骤330和350之间，但应当认识到，至少步骤340可以并不按照描绘的顺序来执行。链接对象优选包括链接创建者标识符和到对象所引用的外部内容的指针。如上所述，创建者标识符可以包括用户名、标识号、机器地址、散列地址、电子邮件地址、GUID、数字签名或其他类型的标识符。链接创建者标识符允许链接分析引擎获得与已决定创建链接的实体关联的数据。指针(例如，URL、URI地址、数字对象标识符等)允许链接分析引擎观察或访问外部内容。

在步骤350中，链接分析引擎运用来自链接对象的信息来确定链接对象的指针存在所处的上下文。在更优选的实施例中，上下文至少从链接对象的指针所引用的内容和指针被呈现所处的周围或本地的内容得出。提供了示例的基础。Facebook的用户可以在朋友的个人资料或登陆页面上发布评论，其中评论包含指向网站外的内容(可能是在上的视频)的HTTP链接。在这种情况下，评论可以被认为是链接对象，其中HTTP链接代表指针，并且用户的用户名代表链接创建者标识符。

继续该示例，链接分析引擎可以通过检查视频、与YouTube上的视频关联的评论或通过HTTP链接可获得的其他内容来确定链接的上下文。这些内容可以通过使用模式识别技术(例如，语音识别、图像识别、OCR、语音到文本的分析或者其它数字数据处理活动)而被检查。每个活动可以产生一个或多个属性，该一个或多个属性与可以结合以形成整体上下文的一部分的内容有关。例如，链接分析引擎可以使用图像识别技术(例如，SIFT、DAISY等)分析视频帧以识别物体或人。该引擎还可以进一步搜索或查询有关识别的物体或人的附加信息。这些信息构成了链接上下文的一部分，因为它代表所引用的内容的环境。

继续该示例，链接分析引擎可从链接所在的本地内容确定附加上下文信息。在这种情况下，链接分析引擎可以编译在页面上或与链接被放置所在处有关的其它位置的链接本地的信息(例如，同一发帖)。链接的上下文可以被认为是来自外部内容的上下文信息和链接被放置所在的本地的上下文信息的并置。如果两组上下文是相似的(例如，具有相同的关键词、情绪等)，那么上下文可指示信息交换。如果两组上下文信息不相似(例如，非重叠关键词)，那么上下文可指示无信息交换。应当认识到，两个上下文对链接的原因提供了了解。然而，另外更优选的实施例运用可以给整体上下文涂颜色的链接创建者信息。可以通过链接创建者信息来加权比较和对比两组上下文信息。

作为一个更具体的示例，考虑上下文信息包括根据上下文命名空间的标准化的名称所在的实施例，在命名空间中，命名空间的名称对应概念(例如，乐观情绪、负面情绪、地点、时间等)。与外部内容和本地链接内容关联的标准化的名称可以被索引到上下文矩阵、查找表或其他数据存储。分析引擎可以使用标准化概念名称来检索规则或标准，用于产生原因对象。该规则可包括由创建者的个人资料影响的加权因子。创建者的年龄可影响来自被信息化例如教育的链接原因的解释。

在步骤360中，链接分析引擎随后基于上下文生成关联原因对象。如以上所讨论的，一旦实例化关联原因对象的规则已经建立，链接分析引擎根据规则实例化原因对象。应当认识到，原因对象表示可以独立于其他原因对象来管理的数字数据结构。存储在原因对象中的原因信息可以基于包括外部内容、上下文组、本地内容、创建者信息、历史信息或其他因素的各种信息源来填充。

在一些实施例中，上下文信息可被用于检索来自原因数据库的期望的原因对象模板。上下文信息可指示在外部内容和本地内容之间的非重叠。基于查找表，用于原因对象实例化的规则可表明基于幽默原因对象模板的要求。作为响应，原因数据库为链接分析引擎提供了这样的模板。然后，该引擎可以使用可能包括原因分类或子分类信息的适当的属性来填充模板。在一些实施例中，关联原因对象可以使用基于来自其他用户的反馈的信息来填充。例如，分析引擎可以识别链接，并且随后呈现给用户链接的存在的可能原因的下拉列表。随着更多的用户选择原因，该关联原因对象有效地增加。

在步骤370中，链接分析引擎随后呈现给用户关联原因对象。呈现关联原因对象可以如呈现接近链接被放置所在处的网页内容一样简单，其中网页内容根据关联原因对象生成。在其它实施例中，网站诸如亚马逊(Amazon)可以调用远程过程调用(RPC)或远程应用程序接口(API)以获取实例化的原因对象。原因对象可以可能的XML或JSON格式来被序列并被传送到网站。该网站可以随后将关联原因对象作为消费品内容呈现给网站访问者。

在步骤380中，一个或多个计算装置可以接收或处理有关关联原因对象的交互。应该认识到，提供链接的深层原因产生很多交互机会。这样的交互可通过一个或多个交互模板来生成，该模板可利用指定类型的链接或由指定的链接创建者创建的链接控制给定用户可具有何种交互。该系统通常根据链接或与链接关联的对象的已知对象属性来填充交互字段，并且在链接分析引擎可访问的位置(诸如发动机本身、引擎被加载到的计算机系统或第三方服务器)主持(host)交互实例。然后，系统通常作为关联原因对象的属性的函数和/或作为在其上关联原因对象被呈现的设备的函数来实例化交互的实例。例如，呈现在手机上的链接关联原因对象相较于呈现在电脑屏幕上的链接关联原因对象具有不同的可用的交互。

考虑的交互包括修改交互模板、修改关联原因模板、订阅链接创建者、设置与链接关联的数据的修改(例如，关于链接的新的评论或对链接旁边所显示的文本的改变)的警报、执行与链接创建者的交易或发送情绪到与链接有关的链接创建者。另一交互可包括提供基于关联原因对象的货币提示。例如，可以向用户呈现用于加密货币(crypto currency)(例如，比特币，莱特币(LiteCoin)，PeerCoin等)的提示界面，其允许用户提交视为真实世界价值的提示。在这样的实施例中，关联原因对象可以包括一个或多个编址的加密货币，通过该编址的加密货币，提示可以被提交给链接创建者、网站或其他实体。

应当理解识别的采用和上述的原因对象的使用。原因对象可以被视为链接创建者的意图的量化。该意图可以描述在多维意图空间中。意图可以代表幽默、情感、要告知的意图、与玩具或朋友玩的模式或其他维度。鉴于原因对象表示链接被创建的意图或原因，原因对象也可以认为是代表创建者的深层思维过程，深层思维过程可以进一步被分析。本发明主题进一步被认为包括将来自个体或群体的原因对象映射到心理素质(mentalcapabilities)。

心理素质可包括认知能力、推理能力、情感能力或其他心理素质。预期系统可以基于推理对象的集合建立心理素质图，在预期系统中，心理素质图代表个体在内容之间创建连接所通过的思维过程。可能基于统计汇编，可以建立跨越群体的标准化功能图。由于个体与推理对象交互(例如，创建它们、跟随它们、搜索它们、订阅它们等)，该系统可以建立针对个体的个性化的心理素质图。然后，系统可以即将个性化的心理素质图与标准化的功能图进行比较以确定差异。该差异可以根据过滤的信息来确定；例如，在单一时间段期间的仅情感原因对象或原因对象创建的比较。

素质图的差异具有许多有利的特征。例如，标准化的心理素质图可以表示用于显示情感的标准。如果在标准的和个人的心理素质图之间存在差异，该差异可以被利用作为诊断工具以确定人的情绪问题。同样地，在心理素质图之间的差异可用于诊断心理疾病、识别个人随时间在心理状态上的改变、验证个人精神上或行为上的改进或其他目的。

公开的技术产生许多可能的有趣的用途，所有这些都被认为是如以下所讨论的本发明的主题的一部分。

与一个或多个用户绑定(例如，单独地、人口统计地等)的关联原因对象可以代表思维流或意识流。所得图案可以用于搜索在聚合中的关联的内容。例如，视频游戏玩家的关联原因对象的编译可以被利用以识别可能对其他游戏感兴趣的内容。

关联原因对象也可以用于基于根据个人的推理、情绪的运动或转移、意识流或其他精神活动识别产品来启动购买商品或服务。通过观察链接创建者或关联原因对象的链，链接分析引擎可以识别哪些链接创建者以类似的方式创建链接关联。这允许便于识别商品或服务。可以通过链接关联购买的示例商品或服务包括汽车、电影、音乐、门票、抵押贷款、玩具、运动器材或服务、杂志、报纸、服装、食品、建筑、房地产、医药、金融服务、医疗保健服务、游戏、计算装置、化学品、油漆或涂料、清洁用品或服务、燃料、兽医的商品或服务、动物、硬件、工具或机器部件、软件、电器、交通工具、枪支或弹药、珠宝、宝石、贵金属、乐器、造纸、皮革、建筑材料和服务、家具、厨具、纱或线、面料、看中的商品、地板覆盖物(如地毯、瓷砖等)、啤酒、葡萄酒、饮料、烟草产品、广告服务、保险服务、建设或修复服务、通信服务、运输服务、教育或娱乐服务、科学服务、生产服务、餐饮服务或其他类型的商品或服务。应当理解，在计算装置上发起交易的行为可使链接分析引擎生成一个或多个关联原因对象，其中该交易是链接。

关联原因对象允许机器人、网络机器人或其他自动化装置来学习用于做决定的其他的意图或原因的偏好。例如，医疗机器人可以了解病人期望的程序或医生的行为，工厂机器人可以推断制造协议的异常，游戏机器人可以模仿游戏者，或机器人可以通过观测用于交互或链接的理由而得知其环境的其他方面。因此，机器人或其他数字化学习代理可以跟随与手边任务有关的原因。

关联原因对象还使交通工具(例如，飞机、航天器、卡车、汽车等)能够帮助提供基于当前上下文的乘客建议(例如，停止使用燃气、停止供应食物等)。由于机会出现在交通工具附近，交通工具可以观察已知的关联原因对象，该关联原因对象涉及乘客的推理以及上下文相关的位置、方向、航向或其他交通工具的属性。

关联原因对象可以基于个人相对其他人的心理激活向其产生推荐媒体(例如，艺术、音乐、视频、书籍、文章、网页、电影等)。来自链接创建者的关联原因对象可以用来产生因类似原因已被链接的内容的查询。因此，本发明的主题被认为包括确定原因对象之间的相似性测量。这种测量可以基于推理本体或层级。在本体中越接近的两个原因对象，他们就越相似。

关联的原因对象可以作为用于针对基于类似推理的目标个人的广告活动的基础元件或触发器。

关联原因对象也可以作为用户之间提供内容、通信、交易或其他活动的信息源。

关联原因对象可以作为有关方之间通信的纽带。例如，个人可以与具有类似的思维模式的其他人联系。另外，个人可以与提供与该人的思维过程一致的内容的服务器联系。在这个意义上，该关联会原因对象可以被认为是允许个人交互有关原因对象的信息板或通信端口。在这种实施例中，关联原因对象可以包括附加特征，例如，评论字段、链接或其它特征。

关联原因对象也可以用作安全措施。应当检测个人在心理推理中的趋势的变化，然后该趋势的变化可以是身份盗用或具有个人精神状态的问题的指示。

关联原因对象可以作为个体相对于团体一致的测量。有些团体例如民主和共和党希望自己的成员表现出与其各自的政党一致。预期的系统可将用于生成链接的原因与团体标准比较。原因对象的集合与“标准”集合的偏差测量也被认为是本发明主题的一部分。

关联原因对象也作为与互动媒体(例如，游戏、视频、有声读物、网络事件等)的交互点来操作。例如，游戏引擎可以得到由玩家生成的原因对象。随着游戏的进行，游戏中的人物做出决定；该决定可以基于玩家的原因对象或甚至其他实体的原因对象。这允许用消费者的思维过程来校准故事。

关联原因对象可以通过说明适当的推理技术或通过当学生已经掌握课程时触发教案来应用在教育中。

关联原因对象可以能够基于根据个人如何思考或由原因对象或原因对象链所指示的个人的心理行为触发的精确的营销来交易。该交易与营销可以基于与内容互动的个人的原因或者基于个人的社交网络。因此，交易或销售的触发可以仅根据个人的原因信息或来自较大群体的聚合的原因信息(例如，个人的社交网络)来触发。

本领域技术人员应当清楚，在不背离本发明概念的情况下，除了已经描述的那些之外的更多修改是可能的。因此，本发明的主题除在所附权利要求的范围之外是不被限制的。此外，在解释说明书和权利要求中，所有术语应以与上下文一致的最宽的可能方式来解释。特别是，术语“包括”和“包含”应被解释为指以非排他方式的元件、部件或步骤，表明所引用的元件、组件或步骤可以被呈现或使用或与其他元件、组件或未明确引用的步骤组合。在随附权利要求提到选自含有A、B、C....以及N的组中的至少一个某物的情况下，文本应当被解释为仅要求来自该组的一个元件，而不是A和N，或B和N等。

Claims

1.一种链接关联分析系统，其包括：

配置为存储链接对象的链接数据库，所述链接对象包括到链接的内容的指针和识别人类链接创建者的链接创建者标识符；以及

链接分析引擎计算装置，其与所述链接数据库耦合并且被配置为：

确定有关所述指针被展现所在的周围内容位置和所述链接的内容的上下文；

通过所述上下文得出代表所述人类链接创建者经由所述指针在所述周围内容位置的周围内容和所述链接的内容之间创建链接的动机的深层原因；

将得出的该深层原因实例化为关联原因对象；以及配置输出装置以展现所述关联原因对象。

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述链接分析引擎进一步被配置为基于由所述人类链接创建者所提供的内容来自动生成所述指针。

3.根据权利要求1所述的系统，其中所述上下文从在线内容确定。

4.根据权利要求1所述的系统，其中所述上下文从与所述链接对象关联的人类链接创建者的个人资料确定。

5.根据权利要求1所述的系统，其中所述关联原因对象包括到概念性原因的映射。

6.根据权利要求5所述的系统，其中所述概念性原因包括规范化的概念性原因。

7.根据权利要求5所述的系统，其中所述概念性原因包括原因分类。

8.根据权利要求7所述的系统，其中所述原因分类包括以下原因类中的至少一个：幽默、技术、教育、政治、推荐以及空。

9.根据权利要求7所述的系统，其中所述原因分类包括子类。

10.根据权利要求1所述的系统，其进一步包括用户界面，所述用户界面与所述链接分析引擎耦合并且被配置为允许用户定义与所述关联原因对象的交互。

11.根据权利要求10所述的系统，其中所述用户界面包括社交网络界面。

12.根据权利要求10所述的系统，其中所述输出装置包括所述用户界面。

13.根据权利要求10所述的系统，其中所述交互包括订阅动作。

14.根据权利要求10所述的系统，其中所述交互包括通知动作。

15.根据权利要求10所述的系统，其中所述交互包括交易。

16.根据权利要求10所述的系统，其中所述交互包括情绪动作。

17.根据权利要求16所述的系统，其中所述情绪动作指示与所述人类链接创建者关联的偏好。

18.根据权利要求16所述的系统，其中所述情绪动作指示与所述关联原因对象关联的偏好。

19.根据权利要求1所述的系统，其中所述链接分析引擎进一步被配置成基于用户的调查生成所述关联原因对象。

20.根据权利要求1所述的系统，其中所述链接分析引擎进一步被配置成通过基于与所述上下文关联的属性搜索原因对象模板来生成所述关联原因对象。

21.根据权利要求20所述的系统，其中所述链接分析引擎进一步被配置为基于下列中的至少一个填充所述原因对象模板：人类链接创建者的个人资料、所述上下文、所述链接内容以及所述属性。

22.根据权利要求1所述的系统，其中所述指针包括下列中的至少一个：统一资源定位符即URL、电子邮件地址、网络地址、电话号码、书签、网络联系人以及应用程序接口即API。

23.根据权利要求1所述的系统，其中所述上下文包括在线内容。

24.根据权利要求23所述的系统，其中所述在线内容包括以下类型数据中的至少一个：文本数据、音频数据、视频数据、图像数据、动觉数据、元数据、物理位置数据、时间数据以及环境数据。

25.根据权利要求23所述的系统，其中所述链接被展现所在的所述周围内容位置包括以下中的至少一个：视频帖子、论坛帖子、评论帖子、文章、社会网络帖子、评论线索以及评论。

26.根据权利要求1所述的系统，其中所述输出装置包括以下中的至少一个：移动电话、平板电脑、电视、机顶盒、公共电话亭以及交通工具。