CN105930908A - 在线环境中为引荐用户而选择相关用户的系统和方法 - Google Patents

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CN105930908A CN201610204823.5A CN201610204823A CN105930908A CN 105930908 A CN105930908 A CN 105930908A CN 201610204823 A CN201610204823 A CN 201610204823A CN 105930908 A CN105930908 A CN 105930908A
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    • H04W4/21—Services signaling; Auxiliary data signalling, i.e. transmitting data via a non-traffic channel for social networking applications

Abstract

公开了在在线环境中选择用于向一用户引荐的相关用户的系统和方法。在一个方面，本公开的实施方式包括一种方法，其可以在一系统上完成，该系统可接收请求，以识别将在该社交网络中被引荐于该参与用户的相关用户，识别发生在该社交网络中的多个用户中的社交历史记录的集合，用该社交历史记录的集合从该多个用户中选择将被引荐于该参与用户的相关用户。被选择的该相关用户不是该参与用户在该社交网络中的社交联系。一个实施方式包括，根据该参与用户通过与该用户装置的交互行为，确定该参与用户是否有兴趣在该社交网络中会见该相关用户。

Description

在线环境中为引荐用户而选择相关用户的系统和方法
关联申请的交叉引用
本申请要求2009年3月19日提交的申请号为12/407,746的美国专利申请的优先权，该美国申请的整体通过引用并入本申请。
技术领域
人们越来越多地依赖于在线环境中的社交网络来参加和参与到各种社会活动和行为之中。例如，人们使用社交网络来有推动友好的、休闲的、浪漫的、商业的关系，并保持联系及发起与他人的对话。在现代社会的逐步加快的生活节奏，到互联网的高速连接的普及，具有无线功能的移动设备的可用性中，在线环境成为了人们赖以与他人沟通和联系的主要方式。
例如，在线社交网络越来越多地被各个年龄和年龄段的人们所使用，来保持联系以及与已有的朋友、家庭成员、生意伙伴保持联络。在线社交网络还被越来越多地用于建立与熟人或潜在的生意伙伴之间的联系。另外，通过在线社交网络，用户可以加入共同爱好团体来与有类似爱好的他人见面和/或得以更新联系人、朋友、和/或熟人的联系信息。由于可以收集和利用的用户的关系数据和互动数据的数量，在线社交网络的早已广泛并持续发展的用户基础进一步提升了用户体验。
附图说明
图1系一框图，图示了根据一个实施例的能够与主机服务器通信来向在线环境中的用户引荐相关用户的客户设备或用户设备。
图2系一框图，描绘了根据一个实施例的选出要引荐给在线环境中的用户的相关用户的主机服务器的部件。
图3A系一示意图，描绘了根据一个实施例的包含多个用户的社交网络中的社交互动的示例性代表模型。
图3B系一示意图，描绘了根据一个实施例的在具有多个用户和用户组的社交网络中的社交互动的另一示例性代表模型。
图3C系一示例性表格，图示了描绘根据一个实施例的与在线环境中的社交网络中的每个用户节点相关联的频率计数器、分数、和等级。
图4系一示例性表格，图示了根据一个实施例的分配给发生在在线环境中的社交网络中的不同类型的互动/连接的权重因子。
图5图示了根据一个实施例的示出了用户简介页面的示例性用户界面。
图6A图示了根据一个实施例的由参与的用户来说明其会见相关用户的兴趣或缺乏这一兴趣的示例性用户界面。
图6B图示了根据一个实施例的示例性用户界面，其示出了参与的用户已经说明了对其的兴趣的图像和简要履历。
图6C图示了根据一个实施例的示例性用户界面，其示出了表示出对参与的用户的兴趣的相关用户。
图7A-B系流程图，描绘并图示了用于选出要引荐给参与的用户的一个或多个相关用户的示例性过程。
图8A系一流程图，描绘并图示了根据一个实施例的使用相关性分数来选择相关用户的示例性过程。
图8B系一流程图，描绘并图示了根据一个实施例的使用在线社交网络中的社交互动的代表模型来生成相关性分数的示例性过程。
图9图示出了根据一个实施例的采用示例性的计算机系统形式的机器的示意性代表模型，在其中可以执行用于使该机器执行本文讨论的方法中的一项或多项的指令集合。
详细说明
具体实施方式
以下说明和附图仅为示例性而不应被理解为具有限定性。为了提供对本发明公开的充分理解，于此引荐了大量的具体细节。但是，在某些例子中，公知的或常见的细节并未述及，以避免影响说明。涉及本发明公开中的一个引用可以是，但不必需是涉及同一实施例；并且，上述引用指实施例中的至少一个。
本说明书中的对“一个实施例”或“实施例”的引用表示与该实施例相关的具体特征、结构、或特性包含在本发明公开的至少一个实施例中。“在一个实施例中”在本说明书中的不同位置的出现不必都指同一个实施例或与其它实施例彼此互斥的单独的或作为替代方式的实施例。此外，引荐的很多特征可以在一些实施例中显示出来而在其它实施例中不予显示。类似地，引荐了各种要求，这些要求可以是一些实施例的而非其它实施例的。
在本发明公开的上下文中，以及在每个术语所使用的具体上下文中，本说明书中所用的术语一般具有其在本领域中的常用的含义。某些用来引荐本发明公开的术语在下文中或本说明书的其它地方有引荐，以此为应用者提供关于本发明公开的说明的额外的指引。为了方便，某些术语可能会被强调，例如使用斜体和/或引用标记。强调的使用对于术语的范围或含义没有影响；在相同的上下文中，无论是否被强调，术语的范围和含义都是相同的。将会理解地，同一事物可以有多种表达方式。
因此，互为替代的语言和同义词可以用于任何一个或多个本文中讨论的术语，一个术语有没有被在本文中详细说明或讨论并无特别的重要性。提供了某些术语的同义词。一个或多个同义词的详述并不排除使用其它同义词。本说明书中的任何地方对例子的使用，包括本文中引荐的任何术语的例子，仅是示例性的，且不是为了进一步限定本发明公开或举例说明的术语的含义。同样，本发明公开不限于本说明书中给出的各个实施例。
不以进一步限定本发明公开的范围为目的，根据本发明公开的实施例的仪器、设备、方法及其相关结果将在下文中给出。注意为了方便读者而在例子中使用标题或副标题，而这决不会影响本发明公开的范围。除非另行定义，本文中所用的所有技术和科学术语所具有的含义与本发明公开所属领域的普通技术人员的惯常理解是相同的。在存在争议的情况下，以本文，包括定义在内，为准。
本发明公开的实施例包括用于选择向在线环境中的用户引荐的相关用户的系统和方法。
图1图示了根据一个实施例的能够与主机服务器124通信来向在线环境中的用户引荐相关用户的客户设备或用户设备102A-N的框图。
多个客户设备或用户设备102A-N可以是任何能够与另一设备、服务器和/或其它系统建立连接的系统和/或设备，和/或设备/系统的任意组合。客户设备或用户设备102A-N通常包括显示器或其它输出功能来将设备之间交换的数据呈现给用户。例如，客户设备和内容提供者可以是，但不限于，服务器台式机、台式计算机、计算机群、移动计算设备如笔记本、膝上型计算机、手持计算机、移动电话、智能电话、PDA、黑莓设备、Treo、和/或iPhone，等等。在一个实施例中，客户设备或用户设备102A-N耦合到网络106。在一些实施例中，设备102A-N可以直接彼此互连。
客户设备或用户设备102A-N和主机服务器124可以通过网络106进行通信，其中网络106可以是电话机网络、开放式网络例如互联网、或专用网络例如内联网和/或外联网。例如，互联网可以通过任何已知或常用的协议来提供文件传输、远程登录、电子邮件、新闻、简易信息聚合(RSS)、和其它服务，上述协议例如但不限于，TCP/IP协议、开放式系统互连(OSI)、FTP、UPnP、iSCSI、NSF、ISDN、PDH、RS-232、SDH、SONET等。
网络106可以是任何不同网络的集合，这些网络整体地或部分地相互协调地运行以提供到客户设备或用户设备102A-N及主机服务器124的连接性，并可以对被服务的系统的设备代表为一个或多个网络。在一个实施例中，发往和来自客户设备或用户设备102A-N的通信可以通过开放式网络例如互联网，或是专有网络例如内联网和/或外联网来实现。在一个实施例中，可以通过安全通信协议来实现通信，该安全通信协议例如安全套接字层(SSL)、或传输层安全(TLS)。
另外，可以经由一个或多个无线网络来实现通信，例如，但不限于，一个或多个局域网(LAN)、无线局域网(WLAN)、个人区域网络(PAN)、校园区域网络(CAN)、城域网(MAN)、广域网(WAN)、无线广域网(WWAN)、全球移动通信系统(GSM)、个人通信服务(PCS)、数字增强移动电话服务(D-Amps)、蓝牙、Wi-Fi、固定无线数据、2G、2.5G、3G网络、增强型数据速率GSM演进(EDGE)、通用分组无线业务(GPRS)、增强的GPRS、例如TCP/IP，SMS，MMS的消息协议、可扩展消息现场协议(XMPP)、实时消息协议(RTMP)、即时消息与现场协议(IMPP)、即时消息、USSD、IRC、或任何其他无线数据网络或消息协议。
用户数据存储库128可以存储被主机服务器124的其它部件和/或任何其它服务器用于运行的软件、描述性数据、图像、系统信息、驱动、和/或任何其它数据项目。用户数据存储库128可以耦合到主机服务器124。用户数据存储库128可以被数据库管理系统(DBMS)管理，例如但不限于，Oracle、DB2、微软Access、微软SQL服务器、PostgreSQL、MySQL、Filemaker等。
用户数据存储库128可以通过以目标为导向的技术和/或文本文件来实现，并可以由分布式数据库管理系统、以目标为导向的数据库管理系统(OODBMS)(例如，ConceptBase，FastDB主存储数据库管理系统、JDOInstruments、ObjectDB等)、对象关联性数据库管理系统(ORDBMS)(例如，Informix、Openlink Virtuoso、VMDS等)、文件系统、和/或任何其他常用的或已知的数据库管理套装软件。
在一些实施例中，主机服务器124可以提供要存储到用户数据存储库128中的数据和/或可以检索存储在用户数据存储库128中的数据。用户数据存储库128可以存储静态用户数据，包括在线社交网络中的用户的用户信息。例如，静态用户数据可以包括个人信息的描述性数据，例如但不限于，用户的名和姓、有效的邮件标识、独特的用户名、年龄、婚姻状况、职业、地点、教育、家乡、所上的学校、亲属数量、继承、种族、人种等。用户信息进一步包括兴趣信息，其中可以包括但不限于，活动、爱好、专业信息、照片等。
在一个实施例中，存储在用户数据存储库128中的用户数据由用户指定。例如，当用户(例如，访问者/服务提供者)注册了服务例如社交网络相关服务，会需要一系列信息，例如有效的电子邮件地址、服务的地址、有效的信用卡号、社交安全号码、用户名、和/或年龄。用户信息表可以包括可选条目，举例来说，但无限定性的，位置、活动、爱好、种族、照片等。存储在用户数据存储库128中的用户数据的例子包括但不限于，用户名、用户职业/职位、用户地址、签约信息、硬件标识(ID)、硬件模型、软件版本ID等。
用户数据存储库128还可以存储动态用户数据。动态用户数据可以是由用户明确地提交的，或是通过一个或多个软件代理和/或硬件模块提交，硬件模块例如耦合到用户数据存储库128的主机服务器124。类似地，用户偏好可以自动识别并存储在存储库中。在一些实施例中，动态信息，诸如用户互动、与其他用户的关系、用户连接、社交记录、社交历史记录、和/或任何交流记录，可以被记录和存储在用户数据存储库128中。
图2描绘了根据一个实施例的选出要引荐给在线环境中的用户的相关用户的主机服务器224的部件的框图。
主机服务器224包括网络接口202、互动/连接管理者模块204、代表模型生成模块206、节点穿透模块208、测试用户生成模块、分数生成模块212、响应性模块214、选择模块216、和/或呈现模块218。在一个实施例中，主机服务器224耦合到用户数据存储库228。用户数据存储库将进一步参照图1中得例子来引荐。
不脱离本发明公开的新颖技术地，可以包括更多的或更少的模块。此外，图1的例子中的每个模块可以包括任意数量的子模块、系统的任意组合，随硬件和/或软件模块的任意组合来实现。
主机服务器224，尽管图示为包括分布式的部件(物理上分布和/或功能上分布)，可以被实现为集合性的元件。在一些实施例中，模块中的一些或全部，和/或每个模块所代表的功能中的一些或全部，可以以常见的或已知的方式来合并。另外，模块所代表的功能可以部分地或全部地在硬件、软件、或硬件与软件的组合中单独实现或以任意组合的形式实现。
在图2的例子中，网络接口202可以是网络设备，该网络设备使得主机服务器224可以通过主人和外部个体所支持的任何已知和/或常见通信协议来在具有处于主机服务器外部的个体的网络中转递数据。网络接口202可以包括一个或多个网络适配器卡、无线网络接口卡、路由器、接入点、无线路由器、交换机、多层交换机、协议转换器、网关、桥、桥式路由器、集线器、数字媒体接收器、和/或中继器。
主机服务器224的一个实施例包括互动/连接管理者模块204。互动/连接管理者模块204可以是软件代理和/或硬件模块的任意组合，其可以识别、检测、跟踪、管理、记录、和/或处理互动、活动、关系的发生，已有连接，和/或被请求的连接。
在运行中，互动/连接管理者模块204能够与网络接口202通信以识别和检测发生在在线互动网络中得多个用户间的一系列社交互动或社交连接。一般而言，发生在在线社交网络中的社交互动由使用客户设备或用户设备(例如，手机、电话、智能电话、PDA、iPhone、黑莓、计算机、膝上计算机、和/或掌上型计算机等)的用户来发起。任何类型的连接或互动可以被检测继而跟踪和/或记录以备进一步处理和分析。连接/社交连接的类型可以包括各种类型的关系(例如，友谊、校园、家庭、爱情等)或未明确类别的关系/连接。在线社交网络中的连接一般适用于请求和接受了连接请求并因而彼此连接的用户。
在线社交网络中发生的互动/行动可以包括，例如但不限于，发送或接收在社交网络中建立社交连接的邀请、发送或接收消息、查看属性、公布评论、公布信息、加入组、发送或接收加入事件或聚会的邀请、属于一个组、创建一个组等。互动/连接管理者模块204记录这些活动并确定这些活动的发送方和接收方。如果活动属于一个组，互动/连接管理者模块204还确定并存储关联的组。
在一个实施例中，由互动/连接管理者模块204检测到的社交互动还包括发送兴趣的通知、接收兴趣的通知、和/或响应兴趣的通知。例如，在具体用户指明其兴趣时，兴趣通知可以发送给为该具体用户所确定的相关用户。如果该相关用户也对该具体用户感兴趣，那么该相关用户可以响应该通知。注意，发送给具体用户的兴趣通知可以是匿名的或非匿名的。这些互动也被互动/连接管理者模块204跟踪。
在一个实施例中，互动/连接模块204确定事件发生的日期/时间，并存储与所述发生相关联的时间戳。在为具体用户选择相关用户中的每个互动的权重的确定可以将事件的发生相关联的日期和/或时间作为因素计入。例如，一组旧的事件的权重通常比更新近发生的事件的权重要小。在一个实施例中，分配给事件的权重随时间作指数、二次方或线性变化。
主机服务器224的一个实施例包括代表模型生成模块206。代表模型生成模块206可以是软件代理和/或硬件模块的任意组合，其可以生成发生在在线社交网络中的用户间的社交连接和社交历史记录的代表模型。
在运行中，代表模型生成模块206建立与互动/连接管理者模块204之间的通信会话，来访问由互动/连接管理者模块204管理和跟踪的连接/互动中的全部或部分。代表模型生成模块206可以在为构建代表模型以及为进一步处理而检索相关连接/互动时使用过滤器(例如，时间特定、用户特定、事件特定、连接类型等)。
例如，发生在过去两个月里的相关连接/互动或属于一个或多个特定用户的相关连接/互动。作为替代方式，连接/互动可以无需过滤或预选择而从互动/连接管理者模块204检索。
使用连接/互动，代表模型生成模块206可以生成上述一系列社交互动的代表模型。在代表模型中，代表模型生成模块206将多个用户中的每个用户分配为对应于节点(例如，用户节点)，其中将为之确定相关用户的用户对应于源节点。另外，代表生成模块206分配上述一系列社交互动中的每个来对应于节点连接边缘且其中源节点对应于一组源节点连接边缘。
在代表模型中，两个用户节点可以被代表发生和/或存在于由这两个用户节点代表的两个用户之间的社交互动或社交连接(例如，关系)的边缘所连接。代表模型进一步以图形的形式示出并参照图3A-3B中的例子加以引荐。
在一个实施例中，代表模型生成模块206为代表社交互动和社交连接的边缘分配权重值。权重值可以给予互动的类型、关系的类型、互动上次何时发生、和/或关系的持续时间来分配。权重值可以在选择具体节点的边缘时确定以计算社交网络中的用户的相关性分数。更大的权重值，如果被使用，通常对应于这一特定边缘的更高的选择可能性。权重值的分配以及为计算代表模型的统计学属性进一步参照图3A和图8A-8B中的例子进行引荐。在一个实施例中，权重值由权重模块来分配。
在一个实施例中，用户节点的子集合被选为参考节点，于是代表模型的维数可以减少从而减少计算的资源紧张度。可以计算在代表模型中参考节点与其他节点之间的距离，从而可以使用利用参考节点所算出的距离的线性合并(例如，加权合并)来确定代表模型中的任意两个节点之间的距离。因此，将使用所选的参考节点进行的明确计算用作包括所有节点的明确计算的相对明确计算，可以确定出任意两个节点的距离。矢量加法或减法可以被用来进行线性或加权合并。在一个实施例中，参考节点模块选择参考节点并使用参考节点进行距离计算。
使用参考节点所获得的维度的降低可以随需要为之确定相关用户的用户数量的增加而变得尤其有利，所述确定例如实时的或非实时的。参考节点生成模块可以减少确定相关用户时所需的运算量，并且作为结果，更快更频繁地进行计算来改善并优化在线社交网络中的用户体验。
主机服务器224的一个实施例包括节点穿透模块208。节点穿透模块208可以是软件代理和/或硬件模块的任意组合，其能够处理、管理、和审阅由代表模型生成模块所生成的代表模型。
节点穿透模块208耦合到代表模型生成器206。在运行中，节点穿透模块208能够选择连接到社交网络的代表模型中的特定节点的边缘中的一个。最初，节点穿透模块208从源节点的一组源节点连接边缘中选出源节点连接边缘，其中源节点对应于要为之确定相关用户的用户。源节点连接边缘可以被随机地选择或根据规定的功能来确定，例如，一个上述因素进入分配给节点连接边缘的任意权重值。
一旦源节点连接边缘被选出，节点穿透模块208确定连接的中介，所选的源节点利用该中介连接边缘连接。节点穿透模块208可以因此增大与所确定的连接的中介节点相关联的频率计数器。节点穿透模块208继续选择边缘和确定连接的节点的过程。一旦节点穿透模块208确定了连接的节点，还增大连接的节点的频率计数器。在一个实施例中，频率计数器由频率计数器模块跟踪和增加。
每个节点可以从源节点和任意中介节点连接的被穿透边缘到达的频率对应于关联的用于与源节点所代表的用户之间的关联性。因此，每个用户的关联性分数可以用和多个用户中的每个相关联的节点中的每个节点的频率计数器来生成。一般地，有着较高关联性分数的用户对应于具有较高频率计数器的节点。
主机服务器224的一个实施例包括测试用户生成模块210。测试用户生成模块210可以是任何软件代理和/或硬件模块的组合，其可以构建在线社交网络中的测试用户的假设的用户属性。
在一个实施例中，测试用户生成模块210耦合到代表模型生成模块206。在运行中，测试用户生成模块210生成测试用户的假设的用户属性。这些测试用户可以在社交互动的代表模型中引荐为具有连接到真实用户和其它测试用户的边缘的用户节点。
具有假设的用户属性的测试用户可以被社交网络中的测试用户生成模块210呈现给真实用户来学习用户行为。测试用户可以在社交互动的代表模型中被引荐为用户节点，且互动可以被引荐为边缘。测试用户以及真实用户发起的与测试用户的互动提供了额外的数据，利用这些数据系统可以优化相关用户的选择。
主机服务器224的一个实施例包括分数生成器模块212。分数生成器模块212的一个实施例包括分级模块。分数生成器模块212可以是软件代理和/或硬件模块的任意组合，其能够基于多个用户与使用在线社交网络中发生的互动/连接的特定用户之间的关联性来为该多个用户生成关联性分数。
分数生成器模块212耦合到互动/连接管理者模块204和/或节点穿透模块208。在运行中，分数生成器模块212与互动/连接管理者模块204通信为使用发生在在线社交网络中的多个用户间的一系列社交互动和/或社交连接的多个用户中的每个用户生成关联性分数。
在一个实施例中，分数生成器模块212与节点穿透模块208通信来确定从源节点通过穿透所连接的边缘来到达每个节点的频率。使用从节点穿透模块208获得的频率数据(例如，频率计数器)，分数生成模块212可以基于与该用户节点关联的频率信息来生成关联性分数。
在一个实施例中，分数生成器模块212使用与节点相关联的频率计数器来对相关联的用户进行评级。一般地，与具有较高频率计数器的节点相关联的用户评级较高。在一个实施例中，基于关联性的用户评级是由评级模块来确定的。描绘了用户节点及相关联的频率计数器、分数、和评级的表格进一步参照图3C中的例子来进行图示。
在一个实施例中，相关用户的评级还将用户上一次是何时在该社交网络中活动(例如，该用户上一次何时登录)在线作为因素计入。在一个实施例中，相关用户的平级的分配还考虑用户登录到在线社交网络的频率。可以基于用户上一次登录的时间、用户登录到社交网络的频率、或上一次活动时间和频率的组合，来在连续的刻度上对用户进行评级。例如，对于具有类似关联性分数的五个用户，最近登录的用户，或者最频繁登录的用户，或者其组合，评级最高。反之，登录频率最低的用户，或上一次登录是在更早的过去的用户，和/或其组合，是评级最低的相关用户。
作为替代方式，可以在二进制标度上对用户进行归类。例如，那些已经有一段时间(例如，超过一个月、超过两个月、超过六个月等)没有登录的用户可以简单地不被评级而被从要呈现的相关用户的列表中移除，因为这些用户将可能不会响应兴趣通知。最近(例如，过去两天、过去一周、或最近两周)登陆过至少一次的用户可以保留在列表上。在这个例子中，上次活动的距今有多近对于相关用户的具体评级以及是否对该用户评级并呈现给其他用户没有影响。
在一个实施例中，人口统计学信息用于对为参与的用户所确定的相关用户进行的评分或评级。例如，参与用户和相关用户的人口统计学信息可以作为确定这多个相关用户中的每个的等级的因素。在一个实施例中，当参与的用户在社交网络中相对较新且与其他用户之间没有很多互动或连接时使用人口统计学信息。
主机服务器224的一个实施例包括选择模块216。选择模块216可以是软件代理和/或硬件模块的任意组合，其可以选择要引荐给参与的用户的备选用户，例如，基于与该特定用户之间的关联性。
在一个实施例中，选择模块216耦合到分数生成器模块212。在运行中，选择模块216能够与分数生成器模块212通信来确定与代表用户的节点相关连的关联性分数和/或评级以及相关联的用户的关联性。然后，选择模块216可以使用关联性分数和/或评级来选择一组相关用户。为参与此游戏或应用的特定用户选择该组相关用户。
任意数量的相关用户可以被确定或选择。例如，相关用户可以被选为分数在前15％范围的用户。相关用户还可以被选为评级前200的用户或所有评分用户中前10-15％范围的用户。
一般地，选择模块216选择不是该用户的已有社交连接的相关用户。自关联性评分过程确定了该用户有兴趣与他人见面的可能性，在一个实施例中，这个用户已经见过的人可以被排除出这一选择过程。
主机服务器224的一个实施例包括呈现模块218。呈现模块218可以是软件代理和/或硬件模块的任意组合，其可以将所确定的相关用户呈现给用户。
在一个实施例中，呈现模块218耦合选择模块216和用户数据存储库228。在运行中，呈现模块218从用户数据存储库228中确定由选择模块216所选择的用户的用户数据。呈现模块218以电子方式通过用户设备(例如，计算机、膝上计算机、手机、黑莓、iPhone等)来向用户呈现一个或多个相关用户。呈现的关于相关用户的信息可以包括相关用户的图像和/或相关用户的履历数据。注意，相关用户被呈现给参与的用户的顺序可以基于分配给多个相关用户中的每个的评级。相关用户以随机顺序呈现给参与的用户。在一个实施例中，预定数量的相关用户被从多个相关用户中选出且该预定数量的多个相关用户以随机顺序呈现给上述参与的用户。
主机服务器224的一个实施方式包括响应模块214。该响应模块214可以是能在在线社交网络中检测和跟踪用户响应，以满足感兴趣的请求或通知的软件代理商和/或硬件模块的任何组合。
在一个实施方式中，该响应模块214被连接至交互/连接经理模块204，以检测用户响应或不响应感兴趣的通知时的情形。通过跟踪使用者响应，该响应模块214可以确定用户在应答来自其它用户的感兴趣的通知中的响应。在一个实施方式中，如果用户被呈现给另一用户，不管是否发出了感兴趣的通知，该响应度可被减少。
该响应模块214可以进一步被连接至记分发生器模块212，以使得该响应模块214可以在操作中向该记分发生器模块212提供该用户的响应信息。在一个实施方式中，每一个相关用户的响应是确定它们的关联排列的因素，并由此随后影响他们将被呈现给另一用户的可能性。
在一个实施方式中，该响应度量标准是采用其它用户已经表明对一用户有兴趣的次数和用户表明对该用户没兴趣的次数的线性组合(例如，a*收到的是点击数+b*收到的否点击数)。因此，在被呈现给其他的用户时，响应的度量标准增加(应答更少)。
如果该用户从未参与会见他人的游戏以及被介绍给他人(请求人“会见我”)，该响应度量标准被设置为c。响应度量标准值越高，用户应答越少。注意a，b，和c可以各种为正或负。当用户参与游戏，例如，通过应答感兴趣的通知，该度量标准降低(例如，重置为‘0’)。在此表示中，较低的度量标准指示较高的响应，注意在一些实施方式中，该响应的度量标准与用户的关联排列无关地被用于选定的适于被介绍给参与用户的用户。换言之，用户通过应答通知参与“会见我”越多，他们可以越频繁地被呈现给其他的用户。
图3A为根据一个实施方式的在拥有多个用户的在线社交网络中的社交相互作用的实施例代表模型300的示意图。
社交相互作用，社交联系，和/或社交历史记录的代表模型300可被用于确定对于特定用户的相关用户。该代表模型300图示了存在发生于该在线环境中的各用户之间的关系，联系，相互作用，和行为。这些联系和相互作用也可被称为“社交历史”，并且该代表模型300可被用于跟踪和保持“社交历史记录”，以使统计学特征可以被计算。
例如，关系可以指示用户在该在线网络中彼此相连。关系的类型也可以任选地在该在线网络中被指定(例如，朋友，熟人，同事，家人)。该代表模型300还包括用户在该在线社交网络中所进行的行为的图示。例如，行为可以包括社交相互作用，社交记录，社交联系，社交联系的引发，等等。
在一个实施方式中，在代表模型300中，多个用户中每一个均和一结点(例如，结点304，306，308，等等)相应，并且将被确定相关用户的用户和源结点302相应。每一个社交相互作用都可通过结点连接的边(例如，边303，305，307，等等)表示。源节点302可以与一组源节点连接的边有关(例如，边303，305，307，309，和311)。
该通过边表示的社交相互作用可以包括存在于该网络中的用户之间的友谊联系(如，边317)。例如，由一边连接的两个结点可以指示该两个相关的用户在该在线社交网络中被连接为朋友。注意在两个用户之间发生的相同类型的交互行为的每一次发生均可各自由其拥有的边表示。例如，如果结点111 322的用户向结点10 320的用户发送3个消息，则每一个消息事件均可由其拥有的边表示(例如，边323 325，和327)。或者，在两个用户之间发生的特定行为的频率可以由加权因子表示。例如，不采用三个边(例如，323，325，和327)，而可以采用具有三倍加权因子的一条边。
此外，该社交相互作用可以包括，向另一用户发送消息和/或从另一用户接收消息(例如，边303和305)。例如，两个被连接的结点可以指示个两个相关的用户曾有信息交换。在一个实施方式中，该边具有单个箭头，其指示哪个用户是该消息的发送者，哪个用户是该消息的接受者。
此外，该社交相互作用还可以包括，观看另一个用户的资料档案(例如，边311)，在另一个用户的主页上发布评论(例如，边307)，和/或向另一个用户发送邀请(例如，边309，连接邀请(成为朋友)，参加一个组的邀请，等等)。例如，连接两个结点的连接可以给观看者指示与被观看资料档案的用户有关联的资料档案。箭头可被用于此种情形，以把观看中和曾被观看的用户区分开。或者，每一条边可以包括两个箭头或无箭头，以使得在社会相互作用中不能判别发送者和接受者，除了其发生可以被判别。在一个实施方式中，可以在用户邀请另一个用户在该在线社交网络中连接为朋友时，或者在用户在另一个用户的主页上发布评论时产生边。
在一个实施方式中，该社交交互行为进一步包括应答另一个用户发送的感兴趣的通知，或向另一个用户发送感兴趣的通知。感兴趣的通知通常是响应相关用户的识别而被产生的。如果用户显出兴趣，该相关的用户可以被呈现给该用户，可以发送感兴趣的通知给一个或多个相关的用户，通知他们一用户可能对他们感兴趣，并已在他们的响应中如此指出。
在一个实施方式中，代表模型300被用于计算社交历史记录的统计学特征。该统计学特征可被用于针对参与的用户选择相关的用户。例如，多个用户之间的社交相互行为将可以确定在该在线社交网络中与该用户有关的相关用户。在一个实施方式中，该相关的用户根据对该多个用户各自产生的关联记分进行选择。
该关联记分可以通过测定频率而被产生，从源结点302以该频率可以到达每一结点，该源结点302表示将对其确定相关用户的参与用户。该代表模型300中的结点被连接至边，其可被用于从一个结点跨越至另一个。
例如，为了根据多个用户对于该参与用户(例如，源结点302表示的用户)的关联产生关联记分，起初，一个连接边的源结点被选中。连接边的源结点包括边303(被发送的消息)，305(被接收的消息)，边307(发布评论)，边309(被接收的邀请)，边311(被查看的资料档案)。在一个实施方式中，源结点连接的一条边随机地选自源结点连接的边的集合。其它选择机制，例如，利用加权因子的偏置选择也能够被应用。
一旦源结点连接的边已经被选定，则确定被连接的中间结点，该选定的源结点连接的边由其连接。例如，如果边307(发布评论)被选中，则确定连接中间结点(结点3)306。结点306的频率计数因此能被增加。
对许多事件继续同一过程，以通过选择从结点至结点连接的边确定每一结点如何频繁地被到达。在多个边选择每一结点可以被到达，以及用边选择从结点跳转至结点的频率与每一个与该结点有关的用户的关联度相关。结点被到达得越频繁，相关用户与该参与用户有越高的关联度，该参与用户与该源结点302有关。
例如，从结点306开始，可以选择边307或边321继续该计算过程。如果边321被选中，则确定连接中间结点(结点5)310为连接节点。结点310的频率计数因此可以被增加。因此，在一个实施方式中，和先前选定的结点连接的边相连接的，每一个被连接的中间结点的结点连接的边被选中，并且与每一个连接中间结点有关的频率计数被增加。
大量事件之后(例如，一千，一万，十万，百万)，检查与每一结点有关的频率计数，用于进一步处理。示意与每一结点352有关的频率计数354的实例被描述于图3C中。图3C显示实例表350，其显示了根据一个实施方式的在线环境中的社交网络内和每一用户节点352相关的频率计数354，记分356，和排列358。可以用每一个结点的频率计数产生多个用户中每一个的关联记分，其中较高的关联记分通常与较高的频率计数有关。
在一个实施方式中，当源结点连接的边被认为是第一奇数事件时，该频率计数(仅)对于在奇数事件中选定被连接的中间结点有增加。通常由于一边远离该特定用户的用户很可能是该特定用户有兴趣与其会见的用户，而两边远离的用户很可能是类似于该特定用户的用户。
在一个实施方式中，加权因子被分配至一些或所有的社交历史记录，并可被用于计算统计学特征。被分配的加权因子可以取决于社交相互行为的特定类型。例如，发送或接收消息可以被分配比社交联系更高的加权因子。发布评论也可以被分配比社交联系更高的加权因子。
图4的实施例中示范了组成社交历史记录的相互行为/联系的类型的表的实例。图4显示了实例表400，其描绘了根据一个实施方式被分配至发生于在线社交网络中的社交历史记录的不同类型的相互行为/联系410的加权因子420。被分配至不同类型的相互行为/联系的加权因子可被用于计算该社交历史记录的统计学特征。如图所示，加权因子对于每一各相互行为和相互行为接受者配对可以相同。例如，评论发布和接收评论发布可以加权相同。该加权因子还可以在每一个相互行为和相互行为接受者配对之间不同。例如，发送消息和接收消息可以加权不同。
加权因子能在选择边时被使用。例如，在选择从边303(被发送的消息)，边305(被接收的消息)，边307(发布评论)，边309(被接收的邀请)，和边311(被观看的资料档案)开始的源结点连接的边时，具有较高加权因子的边具有较高可能性被选中。在多数情形下，该加权因子可以在分配后进行再调整，以提高效率。
在一个实施方式中，根据从特定的相互行为或行为的事件开始已经过去的时间调整该加权因子。例如，对于友谊联系，该加权因子可以随着关系的持续时间被增加(例如，线性地，平方地，指数地增加)。对于发送消息事件，该加权因子可以随着该消息被发送开始逝去的时间的量被降低(例如，线性地，平方地，指数地降低)。
还可以用研究参数产生该关联记分。该研究参数可以是用户指定的，并可以包括一种或多种人口统计资料，关键词，最近在线活动，和/或位置。在一个实施方式中，该关联记分作为该研究参数和频率计数的加权组合而被产生。
在一个实施方式中，社交相互行为的代表模型包括用户组。该用户组还可以被表示为该代表模型中的结点。在社交网络中的社交相互行为的代表模型的实例被示范于图3B的实施例中。
图3B显示了根据一个实施方式在具有多个用户和用户组的社交网络中的社交相互行为的另一个实例代表模型330的示意图。
在该代表模型330中，用户组还被表示为组结点(例如，组结点332，334，326，和338)。这些组结点通常可以被连接至用户节点，并且也可以通过边连接其它组结点。该代表模型330还可以被用于产生关联记分，如参照图3A的实施例所讨论的。
在一个实施方式中，代表模型330可以包括人口统计结点(例如，人口统计结点340和342)。用户节点和人口统计结点之间的联系可被用于将用户的人口统计信息合并入相关的用户选择。人口统计结点所表示的人口统计信息可以包括年龄，位置，种族，性别，任何其它人口统计标识，或任何人口统计标识的组合。例如，人口统计结点可以被连接至年龄24-26岁并位于圣何瑟地区的的用户。人口统计结点更频繁地被用于更新的用户，他们与别的用户在该社交网络中没有那么多接触。例如，在用户节点和人口统计结点之间的联系能被用作在该代表模型330中跨越的边。注意用户节点可以被连接到许多人口统计结点或一个也不连接。
图5显示了根据一个实施方式的用户界面的例子，其显示了用户资料档案页500。
用户资料档案页500可以在用户登录到该在线社交网络上时被显示。该用户资料档案页还包括该用户的状态更新域504。该用户的资料档案信息可以被显示在域506和508。在域506中，可以显示该用户的传记信息。在域508中，可以显示该用户的兴趣和嗜好。例如，用户可以提供与喜爱的音乐类型和艺术家，喜爱的电影，喜爱的电视节目，喜爱的书，喜爱的运动，及其它兴趣爱好有关的信息。该用户在该社交网络中的更新或最近的少量更新可以被列出于域510中。
在所显示的例子中，该用户能利用标签502中提供的选项访问该社交网络提供的各种特征和服务。此外，该用户可以上载图片512。例如，标签502中的选项包括允许该用户访问该主页，编辑该资料档案，观察朋友，和/或检查消息等等的选择。此外，标签502包括该用户用于进行“会见我”550申请的选项。
当该用户选择“会见我”标签时，该系统启动一识别其他与该用户有关的用户的申请。这些被识别的用户通常不是该用户的联系。通过该“会见我”申请提供，以促进该用户会见相关用户的用户界面可以进一步参考图6A-6C。
图6A显示了根据一个实施方式的用于给参与用户指定有兴趣或缺乏兴趣与相关用户会见的用户界面600的例子。
当用户已经选择“会见我”标签后，该用户基被呈现以与该用户有关的，并且该用户可能有兴趣会见的被识别用户的照片610和简要传记612。该用户可以指定他们可能想会见的其他用户的人口统计信息。例如，在域608中，该用户可以指定他们有兴趣会见或者向对方被呈现的性别，年龄范围，和地理位置。根据这些偏好和该用户在该在线社交网络中与他人的社交相互行为，社交联系，和/或社交历史，该系统识别相关的用户并将他们呈现给该用户。相关用户的图片610和/或传记信息612可以在该申请中被呈现。
在会见我申请中，该用户可以选择他或她是否有兴趣会见相关的用户。例如，该用户可以选择“不”614，以表示缺少兴趣或“是”616以表示有兴趣。在一个实施方式中，一旦该用户已经表示兴趣，可以向该用户呈现另外的相关用户，供该用户指定兴趣。该用户已经表示有兴趣会见的相关用户可以被集体显示。例如，图6B显示了根据一个实施方式的用户界面650的例子，其显示该参与用户已经表示有兴趣会见的相关用户的图像和简要传记655。该用户界面650可以在该用户点击“是列表”标签604时被显示。
图6C显示了根据一个实施方式的用户界面680的例子，其显示了已经表示对该参与用户有兴趣的相关用户。
响应于该用户有兴趣会见相关用户的确定，该系统向相关的用户发送电子通知，其表示这种兴趣。该电子通知包含兴趣的指示，并且通常是该相关用户使用用户装置(例如，移动式电话，计算机，膝上计算机，PDA，等等)可访问的。例如，通知可以通过亮起警示图标(例如，在该用户界面上面板中显现和/或在登录时用户看到的主页上的图标)而被提供。该警示图标可以在该用户通过参与该“会见我”申请回复之后被清除。
该电子通知(例如，兴趣通知)可以采取电子邮件，短消息，声音信息，或任何上述方式组合的形式。当该相关用户回复该电子通知时，该系统可以根据该相关用户用该用户装置作出的指示确定该相关的用户是否有兴趣会见该参与用户。
例如，该相关用户还可以用‘是’和‘否’按钮进行选择。在一个实施方式中，作为对该相关用户也有兴趣会见该参与用户的确认的回应，该系统向该用户(例如玩“会见我”的用户)发送电子通知，其表示该相关用户有兴趣。该电子通知通常可以由用户使用用户装置或客户装置(例如电话，iPhone，黑莓，计算机，膝上计算机，掌上式电脑，等等)被收到。例如，也已经表示兴趣的该相关用户可以被列在“匹配”标签606下。有兴趣会见该参与用户(玩“会见我”的用户)的相关用户的简要传记数据和图像可以在该“匹配”标签606被选中时被显示。
图7A-B显示了根据一个实施方式的流程图，其示意了用于选择一个或多个相关用户，向参与用户引见的过程的例子。
在过程702中，确定将在在线社交网络中被引见给一参与用户的相关用户的请求被接收。该请求可以通过该参与用户使用网页界面(例如，图5-6的用户界面)被作出给选择相关用户的该系统。该请求还可以通过任何其它电子或电话手段被作出(例如，通过发送消息，电子邮件消息，声音消息，短消息，和/或拨电话给一个或多个预定的服务器位置)。在一个实施方式中，在该参与用户选择参与在线环境的游戏时产生请求。例如，该用户可以通过用在线社交网络的网页界面启动申请而选择参与游戏(例如，通过图5-6的例子中所示的网页界面选择“会见我”申请)。
在过程704中，发生在该社交网络的多个用户之间的一组社交历史记录被识别。社交历史记录可以包括用户进行的或者在该在线社交网络中的社交联系，社交相互行为，和/或行为。任何社交记录均可以吧识别和记录并被进一步适当处理。可以是识别和记录，用于进一步处理的社交记录可以包括，例如，但不限于，友谊联系，指定或未指明类型的关系，与用户组的联系，等等。该社交记录还可以包括相互行为和行为，如观看资料档案，发送消息，接收消息，检查消息，发布评论。该社交记录还可以包括请求选择相关用户用于引荐，发送感兴趣通知，和/或应答感兴趣通知。
这些社交历史记录被用作关于用户以及他们的偏好的编辑信息，并由此被用于确定参与用户可能愿意在该在线社交网络中被引见或者愿意会见的相关用户。在进程706中，将被引见给使用该组社交历史记录的该参与用户的相关用户被选自该多个用户。
在过程705中，加权因子被任选地分配至一个或多个社交历史记录的集合。这些加权因子可被用于选择相关用户，因为某些类型相互行为或联系在确定对特定用户可能感兴趣的用户中可能加权较重。例如，和社交联系或关系相比，可以将较高的加权因子分配至被发送或接收的消息。在过程707中，该社交历史记录的集合的统计学特征被任选地用该加权因子进行计算。
除确定相关用户之外，在过程708中，可以根据社交历史记录的集合识别多个相关用户。多个相关用户中每一个都可以被同时或相继地呈现给该参与用户。该参与用户可以指定要被识别的相关用户的数目，以及被呈现者的数目。
在过程710中，根据用该社交历史记录的集合确定的与该参与用户的关联向多个相关用户中的每一个分配排名。在过程712中，相关用户的用户数据通过用户装置被电子式呈现给该参与用户。该多个相关用户可以根据分配给每一个相关用户的排名被依次呈现给该参与用户。此外，该多个相关用户可以随机次序被呈现给该参与用户。此外，已经向该参与用户表示兴趣(例如，“是”通知)的其他用户还可以被混杂于所呈现的相关用户的集合中。
在过程714中，检测该参与用户通过与用户装置交互动作而做出的指示。在过程716中，根据检测到的相互行为确定该参与用户是否对在该社交网络中会见该相关用户感兴趣。例如，该用户可以通过选择(例如，点击)该在线社交网络的用户界面(例如，图5-6的用户界面的例子)中的某些标签和按钮表明对选中的相关用户‘感兴趣’或‘无兴趣’。其它用户可以用来表明兴趣或无兴趣的机制是可以预期的。例如，该参与用户可以发送短消息，电子邮件，和/或声音消息至预定的网页位置或物理位置。如果该参与用户已经表示了对会见或者被引见至该相关用户的兴趣，该过程继续至图7B的过程718。
在过程718中，电子通知(例如，兴趣通知)被发送给该相关用户。通知可以短消息，在线消息，电子邮件，声音消息，和/或上述方式的组合的形式被发送，供该相关用户通过用户或客户装置检索或检查。
在过程720中，响应于该电子通知的访问而检测该相关用户用用户装置做出的指示。在过程722中，用该检测到的指示确定该相关用户是否有兴趣在该社交网络中会见该参与用户。倘若如此，在过程724中，电子通知被发送给该参与用户，该相关用户也对会见和/或被引见给该参与用户有兴趣。该消息可以通过电子邮件，在该在线社交网络中的消息，短消息，和/或语音邮件被发送。
此外，表示出兴趣的相关用户的用户信息(例如，传记数据，图片)可以在网页(例如，图6C的用户界面的例子)中被集体呈现给该参与用户。该网页可以包括启动进一步会话或包括相互行为的连接，其包括与这些相关用户的信息交换，供该参与用户通过网页连接的选择访问。
图8A显示了根据一个实施方式的流程图，其示范了用关联记分选择相关用户的过程的例子。
在过程802中，识别发生在该在线社交网络中的多个用户之中的社交相互行为。在过程804中，发生在该多个用户之中的该社交相互行为识别在该在线社交网络中与该用户有关的相关用户。在过程806中，产生多个用户各自的关联记分。注意图8B显示用社交相互行为产生关联记分的流程的例子。
在过程808中，根据该关联记分选择该相关用户。在过程810中，该相关用户通过用户装置被电子式呈现给该用户。在过程812中，确定该用户是否对任何该相关用户感兴趣。在过程814中，发送兴趣通知给该用户已经表明对其感兴趣的该相关用户。
图8A显示了根据一个实施方式的流程图，其示范了用该在线社交网络中的社交相互行为的代表模型产生关联记分的过程的例子。
在过程822中，社交相互行为的集合的代表模型被用于识别相关用户的集合。大体上，社交相互行为的集合也包括社交联系。在社交相互行为的代表模型中，在该在线社交网络中的多个用户中每一个都与一个结点相应，该用户(例如，参与用户)与源结点相应，并且该源结点和源结点连接的边的集合相应。
在过程824中，源结点连接的边选自该源结点的源结点连接的边的集合。该边可以根据分配加权因子选择或者随机选择。加权因子和其使用进一步参考图3A-3D的例子进行描述。在过程826中，识别连接的中间结点，该源结点连接的边以该中间结点与该源结点连接。在过程828中，与该连接中间结点有关的频率计数增加。
在过程830中，对于大量事件，每一个连接中间结点的结点连接的边被连续地选取，其与先前选择的结点连接的边相连，并且与每一个连接中间结点有关的频率计数增加。此过程也被图示于图3A-3B的图表的例子中。
在过程832中，用与多个用户各自有关的每一个结点的频率计数产生该关联记分。较高的关联记分和较高的频率计数相应，并且该关联记分可被用于选择与特定用户(与该源结点在该社交相互行为代表模型中有关的用户)有关的用户。
图9显示了计算机系统900的例子形式的机器的代表模型图解，其中可以执行用于使该机器执行此处所讨论的任一种或多种方法的指令集。
在另外的实施方式中，该机器作为独立的装置运行，或者可以被连接(例如，网络)至其他的机器。在网络部署中，该机器可以作为服务器运行或在客户-服务器网络环境中作为客户机器，或作为端对端(或分布)网络环境中的端机器。
该机器可以是服务器计算机，客户计算机，个人计算机(PC)，笔记本PC，机顶盒(STB)，个人数字助理(PDA)，蜂窝式电话，网络用具，网络路由器，接线器或桥，或能够执行可规定由该机器执行的指令集(连续地或其它方式)的任何机器。
尽管该机器可读取介质在示范性的实施方式中被显示为单一介质，术语“机器可读取介质”应当被理解为包括单一介质或多个介质(例如，集中或分布式数据库，和/或相联系的缓存和服务器)，其存储一套或多套指令。术语“机器可读取介质”还应当被理解为包括能存储，编码或携带由该机器执行的指令集，并使该机器执行本发明的一种或多种方法的任何介质。
总体上，被执行用于实施本公开的实施方式的例行程序可以作为操作系统的一部分被实施，或作为专门的应用，组件，程序，对象，模块或称为“计算机程序”的指令序列被实施。计算机程序通常包括在计算机中的各种记忆和存储装置中在各种时期的一个或多个指令集，并且在被计算机中的一个或多个处理器读取和执行时使计算机执行操作，以执行涉及此公开的各种方面的要素。
此外，尽快实施方式已经在全功能电脑和计算机系统的背景下被描述，本领域技术人员将可以预期，各种实施方式能够以各种形式作为程序产品被分配，并且本公开可等同地应用，与实际上用于影响该分配的机器或计算机可读取介质的特定类型无关。
机器或计算机可读取介质的进一步的例子包括但不限于可记录类型的介质，如易失和非易失性存储器装置，软盘及其它可移动盘，硬盘驱动器，光盘(例如，光盘只读记忆体(CD ROMS)，数字式通用盘，(DVDs)，等等)，此外还有传送型介质，如数字式和模拟式通信链接。
除非上下文明确要求，在本说明书和权利要求全文中，词语“包括”或者类似用词应解释为包含的意义，和排他或穷尽的意义相反；亦即“包括而不限于”之意。在此应用时，术语“连接”，“接合”，或者其任何变体表示两个或两个以上元件之间直接或者间接的连接或者接合。这些元件之间的接合或者连接可以是物理的，逻辑的，或者它们的组合。另外，词语“此处”，“以上”，“以下”，以及有类似含义的词语被用于本专利申请时，应指本申请的整体而不是此申请的任何特定部分。如果上下文容许，上述详细说明中使用单数或者复数的单词也可以分别包括复数或者单数。与两个或两个以上项目的列举有关的词语“或者”覆盖所有以下该词语的解释：任何该列举中的项目，全部该列举中的项目，以及任何该列举中的项目组合。
以上所公开的实施方式的详细说明不是为了穷尽所教导的内容或者将其限定于以上公开的精确形式。相关技术人员将了解，虽然为了说明性目的而将所公开的具体实施方式和具体实施例描述如上，在本发明范围内各种等价改进均是合理的。例如，虽然进程或者程序在此申请中为给定次序，其它实施方式也可以实现具有不同步骤次序的方法，或者采用具有不同程序次序的系统。一些进程或者程序可以被删除，移动，增加，再分，结合，和/或修改，以提供其它组合或者子组合。每一个这些步骤或者程序均可以用各种不同方式加以实现。此外，虽然进程或者程序被多次显示为被串联执行，也可以替代性地将这些进程或者程序并联执行或者在不同时期执行。此处进一步记录的任何具体数字仅仅是实施例。其它设备可以采用不同值或者范围。
此处提供的公开内容的教导可以被用于其它系统，而不一定是上述的系统。上述的各种实施方式的要素和行为可以被合并，以提供进一步的实施方式。
上述任何专利和申请及其它参考文献，包括任何可能附带于随附的递交文件中所列出的内容，它们均以参考方式被合并于此。如有必要，可以修改本公开的各方面，以采用如上所述的各种参考文献中的系统，功能，和概念，从而提供本公开的进一步的实施方式。
这些及其它变化可以根据上述详细说明用于本公开。虽然上述说明描述了本公开的某些实施方式，并描述了预期的最佳方式，无论上述内容在文中显得如何详细，本教导都可以用许多方式实施。在实现细节上，系统的细节可以极大地变化，而仍然由此处公开的目标内容包括在内。如上所述，当描述本公开的某些特征或者方面时，所使用的特定术语不应被认为表示该术语在此处被再定义，以将其限定为该术语相关的任何本公开的特定特性，特征，方面。通常，以下权利要求中所采用的术语不应当被解释为将本公开限定于说明书中公开的特定实施方式，除非上述详细说明部分明确定义了此种术语。相应地，本发明的实际范围不仅包括所公开的实施方式，还包括权利要求之下实现或者实施本公开的全部等价方式。
尽管本公开的某些方面以确定的权利要求形式被提出，发明人可以许多权利要求的形式预计此公开的各个方面。例如，尽管此公开仅有一个方面被记载为所规定的装置加功能权利要求，其它方面同样也可以被具体化为装置加功能权利要求，或其它形式，如具体化为计算机可读取介质。(欲按照处置的任何权利要求都将以“用于……的装置”开始)。相应地，申请人保留在递交该申请后追加权利要求的权利，以寻求对应于此公开的其它方面的其它权利要求形式。

Claims (8)

1.一种在一社交网络的一在线环境中选择向参与用户引荐一相关用户的方法，该方法包括：
接收一请求以识别该相关用户，该相关用户将在该社交网络中被引荐于该参与用户；
生成在该社交网络中的多个用户之间发生的社交历史记录的一集合，该多个用户包括该参与用户，该社交历史记录的集合包括由该多个用户执行的社交相互行为的一集合以在该社交网络中彼此交互，其中该生成包括：
基于社交相互行为的类型，将加权因子分配至该社交相互行为的集合，该社交相互行为的集合被包括在该社交历史记录的集合中，其中将比另一类型的社交相互行为更高的加权因子分配给一特定类型的社交相互行为；和
使用该加权因子为该社交历史记录的集合中的每一个社交历史记录计算统计学特征，该统计学特征被计算以用于选择与特定社交历史记录相关联的特定用户；
使用与该多个用户相关联的统计学特征从该多个用户选择将被引荐于该参与用户的该相关用户，其中被选择的该相关用户不是该参与用户在该社交网络中的一社交联系；
通过一用户装置将该相关用户的用户数据电子式地呈现给该参与用户；和
根据该参与用户通过与该用户装置的交互行为作出的指示，确定该参与用户是否有兴趣在该社交网络中会见该相关用户。
2.如权利要求1所述的方法，其中将该加权因子分配至该社交相互行为的集合包括：
将比发布评论更高的加权因子分配至消息的传输。
3.如权利要求1所述的方法，其中将该加权因子分配至该社交相互行为的集合包括：
将比一社交联系更高的加权因子分配至消息的传输。
4.如权利要求1所述的方法，其中将该加权因子分配至该社交相互行为的集合包括：
将比一接收的消息更高的加权因子分配至一被发送消息。
5.如权利要求1所述的方法，进一步包括：
响应于该参与用户有兴趣会见该相关用户的确定，发送一电子通知给该相关用户；
其中，该电子通知可由该相关用户通过另一个用户装置访问；和
根据该相关用户用该另一个用户装置，响应该电子通知的访问作出的一指示，确定该相关用户是否有兴趣会见该参与用户。
6.如权利要求5所述的方法，进一步包括：
响应于该相关用户也有兴趣会见该参与用户的确定，发送一电子通知给该参与用户；
其中，该电子通知可由该参与用户通过该用户装置访问。
7.如权利要求1所述的方法，进一步包括：
根据该社交历史记录的集合识别多个相关用户；
根据该社交历史记录的集合所确定的与该参与用户的关联，向每一个相关用户分配一排名；和
增加多个相关用户中被呈现给该用户的每一个用户的一响应度量标准；
其中，一较高的响应度量标准表示一较低的响应，一较低的响应度量标准表示一较高的响应。
8.如权利要求7所述的方法，进一步包括：
减少响应每一个来自多个参与用户的感兴趣通知的相关用户中的一响应度量标准；和
其中，该每一个相关用户中的该响应度量标准是确定每一个相关用户各自的该排名的一因素。
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