CN107896510A - 社交网络中与朋友的帖子混合的质量行业内容 - Google Patents

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Abstract

提供了用于在用户馈送中呈现职业内容的方法、系统和程序。所述用户馈送被填充有行业方面的内容，使用关联驱动的技术来选择最佳相关的行业内容，同时为具有很少连接的用户解决低内容可用性的问题。识别由社交网络中的用户创建的职业帖子，其中每个用户与如在该用户的简档中配置的行业相关联。为每个识别的职业帖子计算得分，并且基于其得分对所述职业帖子进行整理。在检测到对用以在第一用户馈送中向与第一行业相关联的第一用户呈现的数据的请求之后，服务器基于创建每个帖子的用户的行业来选择职业帖子。所选职业帖子然后被与其它类型的内容合并，并被呈现在第一用户馈送中。

Description

社交网络中与朋友的帖子混合的质量行业内容
技术领域
本文中公开的主题一般涉及用于对社交网络中的内容进行排名的方法、系统和程序，并且更特别地涉及用于选择用于在社交网络的用户馈送中发布的内容的方法、系统和计算机程序。
背景技术
社交网络经常在通常被称为用户馈送的内容中提供大量的内容用于呈现给用户。用户对用户馈送的兴趣主要取决于内容的质量：如果内容是无趣的，则用户将放弃社交网络，但是如果内容是有趣的，则用户将继续访问用户馈送。
当用户首次加入社交网络时，用户可能在社交网络上具有很少或者没有社交连接，并且如果社交网络仅在用户馈送上呈现朋友的帖子，那么该馈送可能几乎是空的。空的馈送意味着无聊且用户对此缺乏兴趣，这可能决定退出社交网络。
附图说明
附图中的各种附图仅图示出本公开内容的示例实施例并且不能被认为是限制其范围。
图1是图示出根据一些示例实施例的包括社交联网服务器的联网系统的框图。
图2A和2B是根据一些示例实施例的在社交网站上包括用户馈送的用户界面的截屏。
图3是根据一些示例实施例的用户的简档视图的截屏。
图4是图示出根据一些示例实施例的通过合并多个内容类型来创建用户馈送的图。
图5是图示出根据一些示例实施例的朋友模型的图。
图6图示出根据一些示例实施例的点进率(CTR)模型。
图7图示出根据一些示例实施例的CTR的跟踪。
图8是图示出根据一些示例实施例的用于训练分类器的方法的图。
图9是图示出根据一个示例实施例的将帖子分配给集群的图。
图10图示出根据一个示例实施例的提供对用户馈送的访问的社交联网服务器。
图11是根据一些示例实施例的用于在社交网络的用户馈送中呈现职业内容的方法的流程图。
图12是图示出根据一些示例实施例的可以被安装在机器上的软件架构的示例的框图。
图13图示出根据示例实施例的形式为计算机系统的机器的图解表示，在该机器内可以执行一组指令用以引起该机器实行本文中讨论的方法论中的任何一个或多个。
具体实施方式
呈现了用于优化包括职业和非职业帖子的用户馈送的内容的示例方法、系统和计算机程序。示例仅代表可能的变化。除非另有明确陈述，否则组件和功能是可选的并且可以被组合或被细分，并且操作可以在顺序方面进行变化或者可以被组合或细分。在以下描述中，为了解释的目的，阐述了众多具体的细节以提供对示例实施例的透彻理解。然而，对本领域技术人员将显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下实践本主题。
在一些示例实施例中，社交网站中的用户馈送包括与其它类型的内容(诸如由朋友、公司、用户关注的当局创建的内容、编辑的挑选等)混合的、与用户的职业活动相关的职业内容。内容由社交网络的其它用户来提供，并且系统通过利用机器学习技术训练分类器自动确定帖子类型来确定每个帖子是否被认为是职业或非职业内容。
当新的用户加入社交网络时，该用户并没有许多朋友或社交网络连接。因此，用户可能对呈现在用户馈送上的内容不感兴趣。在一个示例实施例中，一种社交网络面向职业活动，但是也包括其它非职业活动。为了向新用户呈现感兴趣的内容，社交网络识别与用户的行业相关的职业内容，并且选择来自相同行业的最好的帖子以被包括在用户馈送中。利用若干种机器学习算法来预测帖子的价值(例如，得分)以及确定可用于呈现的那种帖子(例如，职业帖子、朋友的帖子)。
一个一般方面包括一种方法，该方法包括用于由包括处理器的服务器识别由社交网络中的用户创建的多个职业帖子的操作，其中每个用户与来自如在该用户的简档中配置的多个行业中的行业相关联。该方法还包括由服务器计算针对每个识别的职业帖子的得分，并且基于该得分对所述多个职业帖子进行整理。在一些示例实施例中，所述职业帖子不包括由用户的连接创建的帖子，并且不包括由用户关注的其它实体(例如，话题或公司)创建的帖子。在其它示例实施例中，所述职业帖子也可以包括来自关注的实体或朋友的帖子，如果他们与用户处在相同的行业中的话。
该方法进一步包括用于由服务器检测对用以向与第一行业相关联的第一用户呈现第一用户馈送的数据的请求的操作。该方法还包括基于创建每个帖子的用户的行业由服务器选择一个或多个职业帖子，并且将所选一个或多个职业帖子呈现在第一用户馈送中。
一个一般方面包括一种服务器，其包括具有指令的存储器和一个或多个计算机处理器。所述指令在由所述一个或多个计算机处理器执行时引起所述一个或多个计算机处理器实行包括以下的操作：识别由社交网络中的用户创建的多个职业帖子，其中每个用户与来自如在该用户的简档中配置的多个行业中的行业相关联；针对每个识别的职业帖子计算得分并且基于该得分对所述多个职业帖子进行整理；检测对用以向与第一行业相关联的第一用户呈现第一用户馈送的数据的请求；基于创建每个帖子的用户的行业选择一个或多个职业帖子；以及使所选一个或多个职业帖子呈现在第一用户馈送中。
一个一般方面包括非暂时性机器可读存储介质，其包括指令，所述指令在由机器执行时引起所述机器实行包括以下的操作：识别由社交网络中的用户创建的多个职业帖子，其中每个用户与来自如在该用户的简档中配置的多个行业中的行业相关联；针对每个识别的职业帖子计算得分并且基于该得分对所述多个职业帖子进行整理；检测对用以向与第一行业相关联的第一用户呈现第一用户馈送的数据的请求；基于创建每个帖子的用户的行业选择一个或多个职业帖子；以及使所选一个或多个职业帖子呈现在第一用户馈送中。
图1是图示出根据一些示例实施例的包括社交联网服务器112的联网系统的框图，其图示出高层级的基于客户端-服务器的网络架构102的示例实施例。社交联网服务器112经由网络114(例如，互联网或广域网(WAN))向一个或多个客户端设备104提供服务器侧功能性。图1图示出在客户端设备104上执行的例如web浏览器106(例如，由微软公司(Corporation)开发的Internet浏览器)、(一个或多个)客户端应用程序108以及社交联网客户端110。社交联网服务器112进一步与提供对一个或多个数据库116-124的访问的一个或多个数据库服务器126通信地耦合。
客户端设备104可以包括但不限于，移动电话、台式计算机、膝上型计算机、便携式数字助理(PDA)、智能电话、平板、超级本、上网本、多处理器系统、基于微处理器的或可编程的消费者电子系统或用户128可用来访问社交联网服务器112的任何其它通信设备。在一些实施例中，客户端设备104可以包括用以显示信息(例如，以用户界面的形式)的显示模块(未示出)。在另外的实施例中，客户端设备104可以包括触摸屏、加速度计、陀螺仪、相机、麦克风、全球定位系统(GPS)设备等中的一个或多个。
在一个实施例中，社交联网服务器112是对来自客户端设备104的搜索查询或初始化请求进行响应的基于网络的装置。一个或多个用户128可以是人、机器或与客户端设备104交互的其它部件。在各种实施例中，用户128不是网络架构102的一部分，但是可以经由客户端设备104或另一部件与网络架构102进行交互。例如，网络114的一个或多个部分可以是自组网、内联网、外联网、虚拟专用网(VPN)、局域网(LAN)、无线LAN(WLAN)、WAN、无线WAN(WWAN)、城域网(MAN)、互联网的一部分、公共交换电话网络(PSTN)的一部分、蜂窝电话网络、无线网络、WiFi网络、WiMax网络、另一类型的网络或两个或多个这样的网络的组合。
客户端设备104可以包括一个或多个应用程序(也被称为“应用”)，诸如但不限于，web浏览器106、社交联网客户端110以及其它客户端应用程序108，诸如消息传送应用程序、电子邮件(email)应用程序、新闻应用程序等。在一些实施例中，如果在客户端设备104中存在社交联网客户端110，那么将社交联网客户端110配置成为应用程序在本地提供用户接口并且在按需的基础上与社交联网服务器112通信以用于不是本地可用的数据和/或处理能力(例如，用以访问成员简档、用以认证用户128、用以识别或定位其它连接的成员等)。相反地，如果在客户端设备104中不包括社交联网客户端110，那么客户端设备104可以使用web浏览器106来访问社交联网服务器112。
此外，虽然关于客户端-服务器架构描述了基于客户端-服务器的网络架构102，但是本主题当然不限于这样的架构，并且可以在例如分布式的或对等架构系统中同样很好地找到应用程序。
除客户端设备104之外，社交联网服务器112与一个或多个数据库服务器126和(一个或多个)数据库116-124通信。在一个示例实施例中，将社交联网服务器112通信地耦合到成员活动数据库116、社交图数据库118、成员简档数据库120、布局数据库122以及模块数据库124。数据库116-124可以被实现为一个或多个类型的数据库，包括但不限于，分层数据库、关系数据库、面向对象的数据库、一个或多个平面文件或其组合。
成员简档数据库120存储关于已向社交联网服务器112注册的成员的成员简档信息。关于成员简档数据库120，所述成员可以包括个人或组织，诸如公司、企业、非营利性组织、教育机构或其它这样的组织。
与一些示例实施例一致，在用户初始地注册以成为由社交联网服务器112提供的社交联网服务的成员时，提示用户提供一些个人信息，诸如姓名、年龄(例如，出生日期)、性别、兴趣、联系信息、家乡、地址、配偶的和/或家庭成员的姓名、教育背景(例如，学校、专业、入学和/或毕业日期等)、雇佣历史、职业行业、技能、职业组织等。该信息被存储在例如成员简档数据库120中。类似地，当组织的代表初始地向由社交联网服务器112提供的社交联网服务注册该组织时，可以提示该代表提供关于该组织的某些信息。该信息可以被存储在例如成员简档数据库120中。在一些实施例中，可以(例如，在后台中或离线地)处理简档数据以生成各种导出简档数据。例如，如果成员已经提供了关于该成员针对相同公司或不同公司担任的各种工作头衔以及担任多长时间的信息，则该信息可以用于推断或导出指示成员的总体资历水平或在特定公司内的资历水平的成员简档属性。在一些示例实施例中，从一个或多个外部托管的数据源中导入或以其它方式访问数据可以增强针对成员和组织二者的简档数据。例如，对于特定公司，可以从一个或多个外部数据源导入财务数据，并且使其成为公司的简档的一部分。
当用户与由社交联网服务器112提供的社交联网服务进行交互时，将社交联网服务器112配置成监测这些交互。交互的示例包括但不限于，对由其它成员输入的帖子进行评论、查看成员简档、编辑或查看成员自己的简档、共享该社交联网服务之外的内容(例如，由不同于社交联网服务器112的实体提供的文章)、更新当前状态、发布内容以供其他成员进行查看和评论以及其它这样的交互。在一个实施例中，将这些交互的记录存储在成员活动数据库116中，这将使由成员进行的交互与存储在成员简档数据库120中的他或她的成员简档相关联。在一个示例实施例中，成员活动数据库116包括由社交联网服务的用户创建的用于在用户馈送上呈现的帖子。
布局数据库122存储用于定义对应网页的布局的一个或多个布局配置文件。在一个实施例中，布局配置文件根据要在网页的每个定义部分和/或区段出现的内容的类型和/或实质来定义网页的部分和/或区段。以这种方式，由社交联网服务器112提供的一个或多个网页每个都可以与对应的布局配置文件相关联。替换地和/或附加地，布局配置文件对应于一个以上的网页。
模块数据库124提供对一个或多个模块的访问，所述一个或多个模块可以由社交联网服务器112检索并被传送到客户端设备104。存储在模块数据库124内的模块提供各种功能性和特征，用于与由社交联网服务器112提供的社交联网服务衔接。在一个实施例中，将存储在模块数据库124内的模块设计成提供给定的特征或功能性。例如，模块数据库124可以包括提供关于成员连接的更新的模块、促进从成员简档数据库120中选择的成员简档的编辑和/或上传的模块、针对成员的简档检索新闻或其它感兴趣的项目的模块、促进搜索由社交联网服务器112提供的内容的模块以及其它这样的模块。总之，存储在模块数据库124中的模块可以提供增强成员对社交联网服务的体验的一个或多个功能性。
在一个实施例中，社交联网服务器112通过一个或多个数据库服务器126与各种数据库116-124通信。在这点上，(一个或多个)数据库服务器126提供一个或多个接口和/或服务，以用于向数据库116-124提供内容、修改数据库116-124中的内容、从数据库116-124移除内容或以其它方式与数据库116-124交互。例如且没有限制，这样的接口和/或服务可以包括一个或多个应用程序编程接口(API)、经由面向服务的架构(SOA)提供的一个或多个服务、经由面向REST的架构(ROA)提供的一个或多个服务或其组合。在替换实施例中，社交联网服务器112与数据库116-124通信并包括数据库客户端、引擎和/或模块，以用于向一个或多个数据库116-124提供数据、修改存储在一个或多个数据库116-124内的数据和/或从一个或多个数据库116-124中检索数据。
虽然(一个或多个)数据库服务器126被图示为单个块，但是本领域技术人员将认识到，(一个或多个)数据库服务器126可以包括一个或多个这样的服务器。例如，(一个或多个)数据库服务器126可以包括但不限于，交换服务器、服务器、轻量级目录访问协议(LDAP)服务器、MySQL数据库服务器、或被配置成提供对数据库116-124中的一个或多个的访问的任何其它服务器或其组合。因此且在一个实施例中，由社交联网服务实现的(一个或多个)数据库服务器126进一步被配置成与社交联网服务器112通信。
图2A和2B是根据一些示例实施例的在社交网站上包括用户馈送202的用户界面的截屏。在一个示例实施例中，用户馈送202包括一个或多个用户帖子204、208。当用户向下滚动用户馈送202时，向用户呈现更多的帖子。在一些示例实施例中，对帖子优先级化以按所估计的用户感兴趣的次序呈现帖子。
在一个示例实施例中，把帖子分类为职业帖子(例如，帖子204)或非职业帖子(例如，208)中的一个。职业帖子与用户的职业活动相关联，而非职业帖子与用户在社交网络上的社交活动相关。职业活动涉及与用户的工作相关联的用户的动作。如果用户为营利性组织工作，那么所述活动涉及商务目的或商业目的。如果用户的工作是政府工作，那么所述职业活动可以包括与用户的工作相关的政府活动。如果用户为非营利性组织工作，那么所述职业活动可以包括与非营利性组织相关的动作。因为帖子的不同性质，所以对职业和非职业帖子优先级化的准则是不同的。例如，如果发帖者与用户具有密切的关系，则可以使非职业帖子排名高，但是即使发帖者与用户不具有密切的关系(例如，如果发帖者是在用户的职业中公认的权威)，也可以使职业帖子排名高。
在用户馈送202的一些示例实施例中，社交网络确定如何根据多个准则对职业帖子和非职业帖子进行整理。例如，一些用户可能对职业内容更感兴趣，而其它用户可能对非职业内容更感兴趣。此外，社交网络通过估计用户将对哪些帖子具有更高的兴趣来决定如何对职业帖子进行整理。
在用户首次加入社交网络时，用户可能在该社交网络上没有很多用户连接。因此，重要的是为用户提供高度感兴趣的职业内容，以便增加用户在社交网络中的参与度，并且使得用户可以继续添加新的连接并为其它用户提供内容。
图3是根据一些示例实施例的用户的简档视图的截屏。社交网络中的每个用户具有用户简档302，其包括关于用户的信息。用户简档是可由用户配置的并且还包括基于社交网络中的用户活动(例如，喜欢、阅读的帖子)的信息。
在一个示例实施例中，用户简档可以包括若干类别中的信息，诸如经历308、教育310、技能和签注(endorsement)312、成就314、联系信息334、关注316等。
经历308信息包括与用户的职业经历相关的信息。在一个示例实施例中，经历308信息包括行业306，其识别用户在其中工作的行业。在一个示例实施例中，给定用户选项以当在简档中输入该值时从多个行业中选择一个行业。在其它示例实施例中，用户也可以输入不在预定义行业列表中的行业。在一些示例实施例中，行业被定义在高层级处。在用户简档中可配置的行业的一些示例包括信息技术、机械工程、营销等。用户的简档被识别为与特定行业相关联，并且考虑将与该特定行业相关的帖子包括在用户的馈送中，即使该帖子并非源自用户的连接或源自用户明确地关注的其它类型的实体。
经历308信息区域也可以包括关于由用户担任的先前工作和当前工作的信息。教育310包括关于用户的教育背景的信息。技能和签注312包括关于用户已被识别为用户已获得的职业技能的信息，以及由证实(support)用户的技能的社交网络的其它用户输入的签注。成就314区域包括由用户输入的成就，以及联系信息334包括针对用户的联系信息，诸如电子邮件和电话号码。关注316区域包括用户关注的社交网络中的实体的名称。
在一些示例实施例中，将社交网络配置成为用户在用户馈送上呈现感兴趣的内容。然而，在用户刚加入到网络时，用户可能在社交网络中没有任何朋友也没有行业联系，并且可能没有在关注任何实体。
为了为用户生成好的内容，社交网络识别与用户相同的行业中的内容，并且然后选择来自相同行业的最好的内容用于在用户馈送中呈现。通过选择相同行业中的最好的内容，用户将对发布在社交网络上的内容感兴趣并且将鼓励用户继续使用该社交网络。
图4是图示出根据一些示例实施例的用于通过合并多个内容类型来创建用户馈送的方法400的图。虽然顺序地呈现和描述了该流程图中的各种操作，但是本领域技术人员将意识到可以以不同的次序执行、组合或省略或者并行地执行所述操作中的一些或全部。
并发提取器414从帖子数据库中提取帖子。帖子可以是多种类型的，诸如朋友的帖子402，其是由用户在社交网络中的朋友创建的帖子；关注帖子404，其是用户正关注的社交网络中的用户创建的帖子；编辑挑选的帖子406，其是由社交网络的编辑选择的帖子；实体帖子408，其是由网络中的实体创建的，其中实体可以是另一成员、公司、教育机构或组织中的任何一个，并且所述实体帖子可以包括与话题(例如，如通过标签来识别的)、事件或群组相关的帖子；职业帖子410，其是由在用户的相同行业中的用户创建的帖子；以及探索412帖子，其是在随机区域中选择的帖子，用以增加在用户馈送中呈现的多样性。
在操作416处，利用机器学习模型来对帖子进行评分，并且使用得分来对用于呈现在用户馈送中的内容进行排名。在一个示例实施例中，利用两个模型对内容评分：朋友模型426和CTR模型428。下面参考图5提供了关于朋友模型426的更多细节以及参考图6提供了针对CTR模型428的更多细节。
在一些示例实施例中，朋友模型426为每个朋友帖子提供得分Sf，并且CTR模型428提供得分Sc。根据Sf和Sc，使用总体得分S(也被称为关联得分)来对帖子排名。得分S定义了帖子的关联，并且以其关联次序(例如，它们的得分S的次序)来呈现帖子。在一些示例实施例中，得分S是两个得分Sf和Sc的加权和，其中用第一权重wf来加权Sf，并用第二权重wc来加权Sc。
然后根据以下等式来计算组合得分：
S＝wf·Sf+wc·Sc
例如，在一个示例实施例中，wf等于0.7且wc等于0.3，并且S被计算为(0.7Sf+0.3Sc)。用于wf和wc的其它值也是可能的，这取决于系统的配置，并且可以随时间推移(例如，随着更多的CTR数据变得可用)来调优参数。然后使用得分S来对帖子排名。
其它示例实施例可以以不同方式组合Sf和Sc，诸如通过对这两个值进行几何平均，或利用梯级、指数、或几何函数，或通过使用预定义的表格。
在帖子已被分配分数之后，在操作418处，第一混合器出现，其中根据帖子的得分来对帖子进行整理，其中所述帖子包括朋友的帖子、关注帖子、行业帖子和编辑挑选的帖子。
该方法从操作418流至操作420，其中多样化器模块检查第一混合的结果并添加新帖子、删除帖子或改变现有帖子的优先级，以便增加用户馈送的多样性。
在操作422处，第二混合器可以向馈送添加帖子，其是对实体的推荐或在随机位置处的探索帖子。在操作424处，在用户馈送上向用户呈现已排名的用户馈送，其是第二混合器的输出。
图5是图示出根据一些示例实施例的如何对由朋友创建的内容进行排名的图。机器学习是在不明确地对计算机进行编程的情况下给予计算机学习的能力的研究领域。机器学习探索算法(在本文中也被称为工具)的构建和研究，其可以从现有数据学习并进行关于新数据的预测。这样的机器学习工具通过从示例输入建立模型进行操作，以便进行被表达为输出的数据驱动的预测或决策。虽然关于一些机器学习工具呈现了示例实施例，但是可以将本文中呈现的原理应用于其它机器学习工具。
在一些示例实施例中，可以使用不同的机器学习工具。例如，可以使用逻辑回归(LR)、朴素贝叶斯、随机森林(RF)、神经网络(NN)和支持向量机(SVM)工具来对帖子进行分类或评分。
一般，在机器学习中存在两种类型的问题：分类问题和回归问题。分类问题的目的在于将项目分类为若干类别中的一个。例如，该对象是苹果还是橙子？回归算法的目的在于例如通过提供作为实数的值来对一些项目进行量化。在我们的案例中，示例实施例对帖子进行分类以确定该帖子是职业的还是非职业的。在其它示例实施例中，也利用机器学习来针对帖子的质量提供得分(例如，从1到100的数字)。
朋友模型426是用于对朋友的帖子进行评分的机器学习算法。在一个实施例中，利用线性回归算法，但是其它实施例可以利用其它机器学习算法。
在一个示例实施例中，用于朋友模型426的特征包括与馈送502中的帖子相关联的特征，也被称为馈送特征；查看者对行动者特征504，其与发帖者和查看者之间的关系相关；以及查看者馈送类型亲和度特征506，其是与用户优选查看的帖子相关(例如，与用户的查看历史相关)的特征。
馈送502特征包括以下特征中的一个或多个：指示帖子是否包括图像的标志、指示帖子包括多个图像的标志、帖子中的标签数、帖子的长度(例如，以帖子中的字符数或单词数来测量的)或帖子的类型(例如，用户帖子、共享、编辑的挑选等)。
查看者对行动者特征504包括以下特征中的一个或多个：查看者和行动者是否在相同行业中、发帖者与查看者之间的交互历史、共享的人与查看者之间的交互历史、发帖者的头衔、查看者的头衔、发帖者的公司或查看者的公司。
在操作508处，训练朋友模型。例如，利用鉴定者输入的数据、历史数据或两者来训练朋友模型。在一个示例实施例中，当把帖子呈现给用户时，当用户喜欢、评论或共享帖子时，帖子接收到1(例如，肯定)的标记。否则，为帖子指定0(例如，否定)的标记。在其它实施例中，帖子可以接收选自多个可能标记的标记。
在操作510处，评定朋友模型的特征，以便预测未来帖子的得分。在操作512处，通过朋友模型算法对将要在用户馈送上呈现的来自朋友的帖子进行排名(例如，给予得分)。
图6图示出根据一些示例实施例的CTR模型。CTR模型428是用于对不是朋友的帖子的帖子进行评分的机器学习算法。可以利用鉴定者输入的数据或利用关于帖子的表现的历史数据或两者来训练CTR模型。
在一个示例实施例中，社交联网服务器112包括用户馈送创建器602、活动日志记录器604和得分映射模块606。用户馈送创建器602基于可用于呈现的帖子的得分对用于用户馈送的帖子进行整理。
在一个示例实施例中，利用P/NP工具将帖子分类为职业或非职业帖子。在已对帖子分类之后，用户馈送创建器602选择与和查看者相同的行业相关联的职业帖子，而丢弃属于其它行业的职业帖子。这样，查看者就看见来自相同行业的职业帖子，查看者应该对其具有更高的兴趣，从而提供对社交网络的更高参与度。
当用户与社交网络应用程序交互(包括访问用户馈送)时，活动日志记录器604记录用户的活动。将活动数据存储在成员活动数据库116中。所述活动数据包括当用户查看用户馈送时与用户的活动相关的数据，并且包括诸如用户查看的帖子、用户输入的喜欢、用户关注的帖子中的链接、用户输入的评论等的项目。
得分映射模块606分析要呈现给用户的用户帖子并提供得分，其转换成对用户馈送的排名。利用上面参考图5讨论的朋友模型对朋友的帖子进行评分，并且利用CTR模型对其它帖子进行评分。在一个示例实施例中，当在一个或多个用户查看中呈现帖子时，CTR模型跟踪帖子的表现。基于来自查看者的响应，调整CTR。
在一个示例实施例中，利用如下的等式608来计算分配给帖子的CTR：
其中CLKS是帖子上的点击数(例如，喜欢它、关注链接或共享它)，并且VIEWS是帖子的查看数，即帖子已被用户查看了多少次。GCTR是从针对所有帖子的历史数据中获得的总体CTR值，并且在一个示例实施例中，GCTR等于针对所有帖子的总点击数除以一段时间内的所有帖子查看数。在另一示例实施例中，GCTR被计算为针对查看者的历史点进率。
此外，λ是用于使缺乏数据或很少可用数据的影响最小化的调优参数。例如，如果帖子被查看过一次并且用户点击了该帖子，那么CTR将是完美的1，如果CTR被计算为点击数除以查看数的话。通过使用λ和GCTR，典型的帖子将以接近GCTR的CTR——平均历史CTR开始。在帖子具有更多查看之后，那么CTR将上升和下降，这取决于帖子的表现。在一些示例实施例中，λ是在10与100之间的范围中，但是其它值也是可能的。在一些示例实施例中，λ是可以基于CTR模型的表现周期性地调整的可调参数。
在已对朋友的帖子和CTR帖子分配得分之后，用户馈送创建器602通过首先选择具有较高得分的帖子、接着按照得分的递减次序选择其它帖子来准备用户馈送。在一个示例实施例中，通过用户馈送创建器602来选择来自与查看者相同行业的职业帖子。
应当注意的是，在图6中图示出的实施例是示例性的。其它实施例可以利用不同的CTR等式，或记录不同类型的活动，或对不同类型的内容使用不同的等式等。因此，图6中图示出的实施例不应被解释为是排他性的或限制性的，而是示例性的或例证性的。
图7图示出根据一些示例实施例的CTR的跟踪。在一个示例实施例中，识别用于放置用户馈送的多个帖子702。为了评估帖子702的CTR，在客户端设备104处把帖子随机放置704在用户馈送中。
当用户与帖子702交互时，社交联网服务器诸如通过在用户点击帖子时进行跟踪来监测帖子的表现706。在操作714处，当附加的表现信息变得可用时，更新帖子702的CTR。例如，利用图6的等式608来更新CTR。
图8是图示出根据一些示例实施例的用于训练P/NP工具的方法的图。P/NP工具对问题“该帖子是职业帖子还是非职业帖子？”给出了答案。
在一个示例实施例中，利用鉴定者数据来训练SNP工具(如图8中所示)。在另一示例实施例中，训练数据包括历史数据，其包括多个职业帖子和对应的得分(例如，CTR)。
最初，收集鉴定者数据802。如本文中所使用的，鉴定者是人，也被称为编辑，其阅读帖子并根据可用类别中的一个对帖子进行分类。在一个示例实施例中，鉴定者考察每个帖子804并且按照职业的或非职业的将类别806分配给帖子。在另一示例实施例中，从社交网络的用户接收类别数据。
在一个示例实施例中，为P/NP工具识别的特征包括馈送特征816、内容特征808和作者特征810。使用所述特征来训练机器学习P/NP工具，并且然后使用该机器学习P/NP工具来对帖子进行分类。
馈送特征816与帖子的内容相关并且包括以下中的一个或多个：
-帖子中文本的长度(例如，以字符数或单词数来测量的)；
-指示帖子是否包括图片的标志；
-帖子中的图片数；
-帖子的类型(例如，评论、共享或原始帖子)；
-创建帖子的时间；
等。
内容特征808也与帖子的内容相关，更具体地与帖子的语义内容相关。在一个实施例中，内容特征808包括从帖子中的文本和共享内容中的文本(例如，如果用户共享文章或另一用户的帖子，则在共享内容中的文本)得到训练的机器学习的帖子集群标识符(CID)。
应当注意的是，评估特征以用于分类中最具挑战性的部分之一是评估帖子中的内容(例如，文本)。简单地使用单词作为特征可能不太有效，因为许多单词具有同义词，并且一些单词具有多个语义含义。这就是为什么在一些示例实施例中利用每个单词的语义含义作为特征。下面参考图9提供了关于如何识别每个单词的语义含义以及如何评估帖子的语义含义的更多细节。
作者特征810与关于创建帖子的作者的信息相关。在一个实施例中，作者特征810包括以下中的一个或多个：
-作者的行业，如在社交网络中作者的简档中所注册的；
-作者简档中的职业经历；
-关于由作者创建的帖子的历史CTR；
-查看者与发帖者之间的连接强度，其中所述连接强度是基于在社交网络中发帖者与查看者之间的活动水平；
-查看者与创建该帖子的发帖者之间的历史关系；
-作者简档中的其它信息；
-等。
在操作812处，执行P/NP工具以基于鉴定者数据802来评定特征。在操作814处，针对过滤内容对P/NP工具进行训练以将帖子分类为职业帖子或非职业帖子。
应当注意的是，在图8中图示出的实施例是示例性的。其它实施例可以利用不同的特征、附加的特征、较少的特征等。因此，图8中图示出的实施例不应被解释为是排他性的或限制性的，而是示例性的或例证性的。
图9是图示出根据一个示例实施例的将帖子分配给集群的图。使用帖子中的文本作为用于对职业或非职业内容进行分类的特征是具有挑战性的。例如，LR算法可以用于其它特征，但是LR对于文本来说更难，因为单词根据其中使用所述单词的语境可以意味着不同的意思。
为了包括与帖子的语义含义相互关联的特征，帖子的单词根据其语义含义被分类，并且然后使用其语义含义来将帖子分类到多个集群中的一个中。
首先，对帖子902进行解析以识别帖子902中的单词。在英语语言中，这是直截了当的命题，但是在其中单词之间没有空格充当定界符的其它语言(比如中文)中，解析更为复杂。
在操作904处，向量化每个单词，其意味着向每个单词分配高维向量906，其中每个向量906与该单词的语义含义互相关联。在一个示例实施例中，利用工具Word2vec用于向量化操作904，但是也可以利用其它工具，诸如潜在狄利克雷分派(LDA)。
Word2vec是用于产生单词嵌入的一组相关模型。这些模型是被训练以重构单词的语言语境的浅层、两层神经网络。Word2vec采用大的文本语料库作为输入并产生高维空间(通常在一百维与几百维之间)。给语料库中的每个唯一单词分配空间中的对应向量906。将向量906定位在向量空间中，使得在语料库中共享共同语境的单词在空间中彼此紧邻地定位。在一个示例实施例中，向量906的每个元素都是实数。
例如，可以利用Word2vec来识别两个单词之间的相似度。在一个示例中，使用大量的标题作为输入，并且创建与单词“software(软件)”具有类似含义的单词的列表。该列表包括了具有0.8110的与“software”相关的指示概率的错误拼写“sofware”，以及具有0.6615的概率的单词“android”。
在创建了单词向量906之后，基于单词向量906创建帖子向量912。在一个示例实施例中，帖子向量912是单词向量906的平均，但是其它等式也是可能的。使用帖子向量912作为到根据帖子向量之间的接近度将帖子向量分类到对应集群中的工具的输入。在一个示例实施例中，使用K均值聚类908来将帖子分配给多个集群中的一个。
K均值聚类是一种最初用在信号处理中的向量量化方法，其对于数据挖掘中的集群分析来说是流行的。K均值聚类的目的在于将n个观察划分到k个集群中，其中每个观察属于具有最近的均值的集群，用作集群的原型。这导致数据空间被划分成沃罗诺伊单元。
在一些示例实施例中，集群数在5和10之间，但是其它实施例可以利用在5和100之间的集群或更多。在用中文语言实现的一个示例实施例中，所识别的集群中的一些包括了生活方式集群、用于共享职业内容的集群、用于广告和工作发布的集群以及针对用英语写的帖子的集群。
K均值聚类908的结果是帖子CID 914。在图9的示例性实施例中，图示出六个集群K1-K6 910的使用。因此，帖子CID 914是六个集群K1-K6 910中的一个。
在一个示例实施例中，使用帖子CID 914作为用于P/NP工具的特征。因为单词的向量化是基于单词的语义含义来执行的并且帖子向量912是基于帖子中的单词的语义含义的，所以用于帖子的集群或主题同样与帖子的语义含义相关联。帖子的这种语义含义增强了P/NP工具的分类算法。
图10图示出根据一个示例实施例的提供对用户馈送的访问的社交联网服务器112。在一个示例实施例中，社交联网服务器112包括用于管理用户馈送的多个工具和多个数据库。用于管理用户馈送的多个工具包括向量化器1004、集群确定模块1006、用户馈送创建器602、朋友模型1010工具、CTR模型1012工具以及P/NP工具1014。
向量化器1004采用帖子作为输入，解析帖子的单词并且为帖子的每个单词创建向量。在一个实施例中，向量化器利用Word2vec工具，如以上参考图9所描述的。
集群确定模块1006采用单词向量作为输入，基于每个帖子中的单词的单词向量来计算帖子向量，并且将每个帖子分配给来自多个集群中的集群。在一个实施例中，集群确定模块1006利用K均值聚类，如以上参考图9所描述的。
用户馈送创建器602创建用户馈送202以用于在客户端设备的用户界面上呈现，如以上参考图6所描述的。朋友模型1010利用机器学习算法基于多个特征来确定朋友的帖子的得分，如以上参考图5所图示的。
CTR模型1012工具利用机器学习算法基于多个特征(诸如以上参考图6描述的特征)来确定行业帖子的得分。
P/NP工具1014利用机器学习算法基于多个特征(诸如以上参考图8描述的特征)将帖子分类为职业帖子或非职业帖子。
应当注意的是，在图10中图示出的实施例是示例性的。其它实施例可以利用不同的模块或机器学习算法、将两个模块的功能性组合成一个模块、跨多个服务器分布一个模块的功能性等。因此，图10中图示出的实施例不应被解释为是排他性的或限制性的，而是示例性的或例证性的。
图11是根据一些示例实施例的用于在社交网络的用户馈送中呈现职业内容的方法1100的流程图。虽然顺序地呈现和描述了该流程图中的各种操作，但是本领域技术人员将意识到可以以不同的次序执行、组合或省略或者并行地执行所述操作中的一些或全部。
在操作1102处，包括处理器的服务器识别由社交网络中的用户创建的多个职业帖子。每个用户与如在该用户的简档中配置的来自多个行业中的行业相关联。方法从操作1102流至操作1104，其中所述服务器为每个识别的职业帖子计算得分。
在操作1106处，服务器基于该得分对所述多个职业帖子进行整理。在操作1108处，服务器检测对用以向与第一行业相关联的第一用户呈现第一用户馈送的数据的请求。
方法从操作1108流至操作1110，其中所述服务器基于创建每个帖子的用户的行业选择一个或多个职业帖子。例如，如果用户在信息技术行业中，那么服务器选择由隶属于信息技术行业的用户创建的帖子。在操作1112处，服务器使所选一个或多个职业帖子呈现在第一用户馈送中。
在一个示例实施例中，通过以下方式为每个识别的职业帖子计算得分：在社交网络的随机用户的用户馈送中随机地放置测试职业帖子，基于来自社交网络的随机用户的响应来估量每个测试职业帖子的表现，以及基于所估量出的表现来预测职业帖子的得分。在另一示例实施例中，每个测试职业帖子的得分是基于针对该测试职业帖子的点进率。
此外，在一些示例实施例中，所述多个职业帖子的整理进一步包括按照所述职业帖子的得分的降序对所述职业帖子进行整理，其中将具有较高得分的职业帖子呈现在具有较低得分的职业帖子的前面。在一个方面中，在第一用户的简档中配置第一行业。
在一个示例实施例中，方法1100进一步包括训练机器学习分类器以基于多个特征将社交网络的帖子分类为职业帖子或非职业帖子。在一个方面中，所述多个特征包括以下中的一个或多个：来自被分配给每个帖子的多个集群中的集群；所述帖子的长度；所述帖子是否包括图片；从评论、共享或原始帖子中选择的所述帖子的类型；所述帖子的发帖者的声誉；以及发帖时间。
在一个示例实施例中，方法1100进一步包括在将第一用户馈送呈现给第一用户之前，将职业帖子与非职业帖子合并到第一用户馈送中。在一个示例实施例中，职业帖子与每个帖子的发帖者的职业活动相关联，其中非职业帖子不与每个帖子的发帖者的职业活动相关联。在一个示例实施例中，针对非职业帖子的得分由机器学习算法基于选自包括以下的群组的至少一个或多个特征来确定：查看者与发帖者之间的历史关系、所述查看者与所述发帖者之间的连接强度、所述帖子的类型、所述帖子中的文本、所述帖子的长度、所述发帖者的简档以及所述查看者的简档。
图12是图示出可以与本文中描述的各种硬件架构结合地使用的代表性软件架构1202的框图1200。图12仅仅是软件架构1202的非限制性示例，并且将意识到的是，可以实现许多其它架构以促进本文中描述的功能性。软件架构1202可以在诸如图13的机器1300的硬件上执行，机器1300除其它之外包括处理器1304、存储器/储存器1306和输入/输出(I/O)组件1318。图示出代表性硬件层1250并且其可以表示例如图13的机器1300。代表性硬件层1250包括具有相关联的可执行指令1254的一个或多个处理单元1252。可执行指令1254表示软件架构1202的可执行指令，其包括图1-11的方法、模块等等的实现。硬件层1250也包括存储器和/或存储模块1256，其也具有可执行指令1254。硬件层1250也可以包括其它硬件1258，其表示硬件层1250的任何其它硬件，诸如作为机器1300的一部分图示出的其它硬件。
在图12的示例架构中，可以将软件架构1202概念化为其中每个层提供特定功能性的层栈。例如，软件架构1202可以包括诸如操作系统1220、库1216、框架/中间件1214、应用程序1212和表示层1210的层。在操作上，应用程序1212和/或层内的其它组件可以通过软件栈调用API调用1204，并且响应于API调用1204接收被图示为消息1208的响应、返回值等。图示出的层本质上是代表性的，并且并非所有的软件架构都具有所有层。例如，一些移动或专用操作系统可以不提供框架/中间件层1214，而其它可以提供这样的层。其它软件架构可以包括附加的或不同的层。
操作系统1220可以管理硬件资源并提供公共服务。操作系统1220可以包括例如内核1218、服务1222和驱动器1224。内核1218可以充当硬件与其它软件层之间的抽象层。例如，内核1218可以负责存储器管理、处理器管理(例如，调度)、组件管理、联网、安全设置等。服务1222可以为其它软件层提供其它公共服务。驱动器1224可以负责控制底层硬件或与其对接。例如，驱动器1224可以包括显示器驱动器、相机驱动器、驱动器、闪速存储器驱动器、串行通信驱动器(例如，通用串行总线(USB)驱动器)、驱动器、音频驱动器、电源管理驱动器等，这取决于硬件配置。
库1216可以提供可以由应用程序1212和/或其它组件和/或层利用的公共基础设施。库1216通常提供允许其它软件模块以比直接地与底层操作系统1220的功能性(例如、内核1218、服务1222和/或驱动器1224)对接更容易的方式执行任务的功能性。库1216可以包括可以提供诸如存储器分派函数、串操纵函数、数学函数等的函数的系统库1242(例如，C标准库)。此外，库1216可以包括API库1244，诸如媒体库(例如，用以支持诸如MPEG4、H.264、MP3、AAC、AMR、JPG、PNG的各种媒体格式的呈现和操纵的库)、图形库(例如，可以用于在显示器上渲染二维和三维图形内容的OpenGL框架)、数据库库(例如，可以提供各种关系数据库功能的SQLite)、web库(例如，可以提供web浏览功能性的WebKit)等。库1216也可以包括各种各样的其它库1246以给应用程序1212和其它软件组件/模块提供许多其它API。
框架1214(有时也被称为中间件)可以提供可以由应用程序1212和/或其它软件组件/模块利用的更高级的公共基础设施。例如，框架1214可以提供各种图形用户界面(GUI)功能、高级资源管理、高级定位服务等。框架1214可以提供可以由应用程序1212和/或其它软件组件/模块利用的大范围的其它API，其中的一些可以具体到特定的操作系统或平台。
应用程序1212包括朋友模型1010工具、CTR模型1012工具、P/NP工具1014、内置应用程序1236和/或第三方应用程序1238。代表性内置应用程序1236的示例可以包括但不限于，联系人应用程序、浏览器应用程序、书籍阅读器应用程序、定位应用程序、媒体应用程序、消息传送应用程序和/或游戏应用程序。第三方应用程序1238可以包括内置应用程序1236中的任何以及广泛种类的其它应用程序。在具体示例中，第三方应用程序1238(例如，由不同于特定平台的供应商的实体使用AndroidTM或iOSTM软件开发包(SDK)开发的应用程序)可以是在移动操作系统(诸如iOSTM、AndroidTM、Phone或其它移动操作系统)上运行的移动软件。在该示例中，第三方应用程序1238可以调用由诸如操作系统1220的移动操作系统提供的API调用1204来促进本文中描述的功能性。
应用程序1212可以利用内置操作系统功能(例如，内核1218、服务1222和/或驱动器1224)、库(例如，系统库1242、API库1244和其它库1246)或框架/中间件1214来创建用户接口以与系统的用户进行交互。替换地或附加地，在一些系统中，与用户的交互可以通过表示层(诸如表示层1210)发生。在这些系统中，应用程序/模块“逻辑”可以与和用户交互的应用程序/模块的方面分离。
一些软件架构利用虚拟机。在图12的示例中，这点通过虚拟机1206被图示出。虚拟机创建其中应用程序/模块可以就好像它们正在硬件机器(诸如例如图13的机器1300)上执行一样执行的软件环境。虚拟机1206由主机操作系统(例如，图12中的操作系统1220)托管并且通常(虽然并非总如此)具有虚拟机监测器1260，其管理虚拟机1206的操作以及与主机操作系统(例如，操作系统1220)的接口。软件架构在虚拟机1206内执行，诸如操作系统1234、库1232、框架/中间件1230、应用程序1228和/或表示层1226。在虚拟机1206内执行的软件架构的这些层可以与先前描述的对应层相同或可以不同。
图13是图示出根据一些示例实施例的机器1300的组件的框图，所述机器1300能够从机器可读介质(例如，机器可读存储介质)中读取指令并且执行本文中讨论的方法论中的任何一个或多个。具体地，图13示出以计算机系统的示例形式的机器1300的图解表示，在所述机器1300内可以执行用于引起机器1300实行本文中讨论的方法论中的任何一个或多个的指令1310(例如，软件、程序、应用程序、小应用程序、应用或其它可执行代码)。例如，指令1310可以引起机器1300执行图4-12的流程图。附加地或替换地，指令1310可以实现图4-12的模型工具，如此等等。指令1310将通用的、未被编程的机器1300转变成被编程成以所描述的方式实现所描述和所图示的功能的特定机器1300。
在替换实施例中，机器1300作为独立设备来操作或可以将其耦合(例如，联网)到其它机器。在联网部署中，机器1300可以在服务器-客户端网络环境中以服务器机器或客户端机器的能力来操作，或者在对等(或分布式)网络环境中作为对等机器来操作。机器1300可以包括但不限于，交换机、控制器、服务器计算机、客户端计算机、个人计算机(PC)、平板计算机、膝上型计算机、上网本、机顶盒(STB)、PDA、娱乐媒体系统、蜂窝电话、智能电话、移动设备、可穿戴设备(例如，智能手表)、智能家居设备(例如，智能家电)、其它智能设备、web装置、网络路由器、网络交换机、网络桥接器或者能够顺序地或以其它方式执行指定由机器1300所采取的动作的指令1310的任何机器。此外，虽然仅图示出单个机器1300，但是术语“机器”也将被理解为包括单独地或联合地执行指令1310以实行本文中讨论的方法论中的任何一个或多个的机器1300的集合。
机器1300可以包括处理器1304、存储器/储存器1306和I/O组件1318，其可以被配置成诸如经由总线1302与彼此通信。在示例实施例中，处理器1304(例如，中央处理单元(CPU)、精简指令集计算(RISC)处理器、复杂指令集计算(CISC)处理器、图形处理单元(GPU)、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、射频集成电路(RFIC)、另一处理器或其任何适当的组合)可以包括可以执行指令1310的例如处理器1308和处理器1312。术语“处理器”意图为包括可以包含可以同时地执行指令的两个或多个独立处理器(有时也被称为“核”)的多核处理器。虽然图13示出多个处理器1304，但是机器1300可以包括具有单个核的单个处理器、具有多个核的单个处理器(例如，多核处理器)、具有单个核的多个处理器、具有多个核的多个处理器或其任何组合。
存储器/储存器1306可以包括存储器1314(诸如主存储器或其它存储器存储)和存储单元1316，二者都可由处理器1304诸如经由总线1302访问。存储单元1316和存储器1314存储体现本文中描述的方法论或功能中的任何一个或多个的指令1310。指令1310在由机器1300执行期间也可以完全地或部分地驻留在存储器1314内、存储单元1316内、处理器1304中的至少一个内(例如，处理器的高速缓冲存储器内)或其任何适当的组合。因此，存储器1314、存储单元1316和处理器1304的存储器是机器可读介质的示例。
如本文中使用的，“机器可读介质”的意思是能够暂时地或永久地存储指令和数据的设备，并且可以包括但不限于，随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、缓冲器存储器、闪速存储器、光学介质、磁性介质、高速缓冲存储器、其它类型的存储(例如，可擦可编程只读存储器(EEPROM))和/或其任何适当的组合。术语“机器可读介质”应被理解为包括能够存储指令1310的单个介质或多个介质(例如，集中式或分布式数据库、或相关联的高速缓存和服务器)。术语“机器可读介质”还应被理解为包括能够存储用于由机器(例如，机器1300)执行的指令(例如，指令1310)使得所述指令在由机器的一个或多个处理器(例如，处理器1304)执行时引起该机器实行本文中描述的方法论中的任何一个或多个的任何介质或多个介质的组合。因此，“机器可读介质”指代单个存储装置或设备、以及包括多个存储装置或设备的“基于云的”存储系统或存储网络。术语“机器可读介质”不包括信号本身。
I/O组件1318可以包括各种各样的组件以接收输入、提供输出、产生输出、传送信息、交换信息、捕捉测量结果等等。在特定机器中所包括的具体I/O组件1318将取决于机器的类型。例如，诸如移动电话的便携式机器将可能包括触摸输入设备或其它这样的输入机构，然而无头服务器机器将可能不包括这样的触摸输入设备。将意识到的是，I/O组件1318可以包括在图13中未示出的许多其它组件。根据功能性对I/O组件1318进行分组仅仅是为了简化下面的论述，并且该分组绝不是限制性的。在各种示例实施例中，I/O组件1318可以包括输出组件1326和输入组件1328。输出组件1326可以包括视觉组件(例如，诸如等离子体显示面板(PDP)、发光二极管(LED)显示器、液晶显示器(LCD)、投影仪或阴极射线管(CRT)之类的显示器)、听觉组件(例如，扬声器)、感触组件(例如，振动马达、阻力机构)、其它信号发生器等等。输入组件1328可以包括字母数字输入组件(例如，键盘、被配置成接收字母数字输入的触摸屏、摄影光学键盘或其它字母数字输入组件)、基于点的输入组件(例如，鼠标、触摸板、轨迹球、操纵杆、运动传感器或其它指向仪器)、触觉输入组件(例如，物理按钮、提供触摸的定位和/或力量或触摸手势的触摸屏、或其它触觉输入组件)、音频输入组件(例如，麦克风)等。
在另外的示例实施例中，I/O组件1318可以除一大批其它组件之外包括生物计量组件1330、运动组件1334、环境组件1336、或位置组件1338。例如，生物计量组件1330可以包括用以检测表情(例如，手表情、面部表情、声音表情、身体姿势或眼睛跟踪)、测量生物信号(例如，血压、心率、体温、出汗或脑波)、识别个人(例如，语音识别、视网膜识别、面部识别、指纹识别或基于脑电图的识别)等的组件。运动组件1334可以包括加速度传感器组件(例如，加速度计)、重力传感器组件、旋转传感器组件(例如，陀螺仪)等。环境组件1336可以包括例如光照传感器组件(例如，光度计)、温度传感器组件(例如，检测环境温度的一个或多个温度计)、湿度传感器组件、压力传感器组件(例如，气压计)、声学传感器组件(例如，检测背景噪声的一个或多个麦克风)、接近度传感器组件(例如，检测附近对象的红外传感器)、气体传感器(例如，为安全起见用以检测危险气体的浓度或测量大气中的污染物的气体检测传感器)、或可以提供对应于周围物理环境的指示、测量结果或信号的其它组件。定位组件1338可以包括位置传感器组件(例如，GPS接收器组件)、高度传感器组件(例如，高度计或检测可以从其导出高度的气压的气压计)、方向传感器组件(例如，地磁仪)等。
可以使用各种各样的技术来实现通信。I/O组件1318可以包括可操作用于分别经由耦合1324和耦合1322将机器1300耦合到网络1332或设备1320的通信组件1340。例如，通信组件1340可以包括网络接口组件或用以与网络1332对接的其它适当的设备。在另外的示例中，通信组件1340可以包括有线通信组件、无线通信组件、蜂窝通信组件、近场通信(NFC)组件、组件(例如，低能量)、组件以及用以经由其它形式提供通信的其它通信组件。设备1320可以是另一机器或各种各样的外围设备(例如，经由USB耦合的外围设备)中的任何。
此外，通信组件1340可以检测标识符或包括可操作用于检测标识符的组件。例如，通信组件1340可以包括射频识别(RFID)标签读取器组件、NFC智能标签检测组件、光学读取器组件(例如，用以检测诸如通用产品代码(UPC)条形码的一维条形码、多维条形码(诸如快速响应(QR)代码、Aztec代码、数据矩阵、Dataglyph、MaxiCode、PDF417、Ultra Code、UCCRSS-2D条形码)和其它光学代码的光学传感器)、或声学检测组件(例如，用以识别带标记的音频信号的麦克风)。此外，可以经由通信组件1340得到各种信息，诸如经由互联网协议(IP)地理定位的定位、经由信号三角测量的定位、经由检测可以指示特定定位的NFC信标信号的定位等。
在各种示例实施例中，网络1332的一个或多个部分可以是自组网络、内联网、外联网、VPN、LAN、WLAN、WAN、WWAN、MAN、互联网、互联网的一部分、PSTN的一部分、简易老式电话服务(POTS)网络、蜂窝电话网络、无线网络、网络、另一类型的网络或两个或多个这样的网络的组合。例如，网络1332或网络1332的一部分可以包括无线或蜂窝网络，并且耦合1324可以是码分多址(CDMA)连接、全球移动通信系统(GSM)连接或另一类型的蜂窝或无线耦合。在该示例中，耦合1324可以实现各种类型的数据传输技术中的任何，诸如单载波无线电传输技术(1xRTT)、演进数据优化(EVDO)技术、通用分组无线电服务(GPRS)技术、增强型数据速率GSM演进(EDGE)技术、包括3G的第三代合作伙伴计划(3GPP)、第四代无线(4G)网络、通用移动电信系统(UMTS)、高速分组接入(HSPA)、全球微波接入互操作性(WiMAX)、长期演进(LTE)标准、由各种标准制订组织定义的其它技术、其它远程协议或其它数据传输技术。
可以经由网络接口设备(例如，包括在通信组件1340中的网络接口组件)使用传输介质并利用许多众所周知的传输协议(例如，超文本传输协议(HTTP))中的任何一种在网络1332上接收或传送指令1310。类似地，可以经由到设备1320的耦合1322(例如，对等耦合)使用传输介质接收或传送指令1310。术语“传输介质”应被理解为包括能够存储、编码或承载用于由机器1300执行的指令1310并且包括数字或模拟通信信号的任何无形介质或用以促进这样的软件通信的其它无形介质。
贯穿本说明书，多个实例可以实现如单个实例所描述的组件、操作或结构。虽然一个或多个方法的单独操作被图示和描述为分离的操作，但是可以同时执行单独操作中的一个或多个，并且完全不要求以所例证的次序执行操作。可以将示例配置中呈现为分离的组件的结构和功能性实现为组合的结构或组件。类似地，可以将呈现为单个组件的结构和功能性实现为分离的组件。这些和其它变化、修改、添加和改进落入本文中主题的范围内。
足够详细地描述了本文中例证的实施例以使得本领域技术人员能够实践所公开的教导。也可以使用其它实施例并且从其导出其它实施例，使得可以进行结构和逻辑替换和改变而不脱离本公开内容的范围。因此，不应以限制性意义理解具体实施方式，并且仅由所附权利要求以及这样的权利要求有权享有的等同物的全部范围来限定各种实施例的范围。
如本文中所使用的，可以以包括性或排他性意义来解释术语“或”。此外，可以为本文中描述为单个实例的资源、操作或结构提供多个实例。附加地，各种资源、操作、模块、引擎和数据存储之间的边界在某种程度上是任意的，并且在具体的例证性配置的上下文中例证了特定操作。设想了功能性的其它分派并且其可以落入本公开内容的各种实施例的范围内。一般，可以将示例配置中呈现为分离资源的结构和功能性实现为组合的结构或资源。类似地，可以将呈现为单个资源的结构和功能性实现为分离的资源。这些和其它变化、修改、添加和改进落入如由所附权利要求所表示的本公开内容的实施例的范围内。因此，应以例证性而非限制性意义来看待说明书和附图。

Claims (26)

1.一种方法，包括：
由包括处理器的服务器识别由社交网络中的用户创建的多个职业帖子，每个用户与来自如在该用户的简档中配置的多个行业中的行业相关联；
由服务器为每个识别的职业帖子计算得分；
基于所述得分对所述多个职业帖子进行整理；
由服务器检测对用以向与第一行业相关联的第一用户呈现第一用户馈送的数据的请求；
基于创建每个帖子的用户的行业由服务器选择一个或多个职业帖子；以及
使所选一个或多个职业帖子呈现在第一用户馈送中。
2.如权利要求1所述的方法，其中所述为每个识别的职业帖子计算得分进一步包括：
在所述社交网络的随机用户的用户馈送中随机地放置测试职业帖子；以及
基于来自所述社交网络的所述随机用户的响应来估量每个测试职业帖子的表现。
3.如权利要求2所述的方法，进一步包括：
基于所随机放置的测试职业帖子的估量出的表现来训练第一机器学习算法；以及
利用第一机器学习算法来预测所述职业帖子的得分。
4.如权利要求3所述的方法，其中第一机器学习算法分析包括以下中的一个或多个的多个特征：来自被分配给每个帖子的多个集群中的集群；所述帖子的长度；所述帖子是否包括图片；从评论、共享或原始帖子中选择的所述帖子的类型；所述帖子的发帖者的声誉；所述发帖者的行业；所述发帖者的历史点进率；以及发帖时间。
5.如权利要求2所述的方法，其中每个测试职业帖子的得分是基于针对该测试职业帖子的点进率。
6.如权利要求1所述的方法，其中所述多个职业帖子的整理进一步包括：
按照所述职业帖子的得分的降序对所述职业帖子进行整理，其中将具有较高得分的职业帖子呈现在具有较低得分的职业帖子的前面。
7.如权利要求1所述的方法，其中在第一用户的简档中配置第一行业。
8.如权利要求1所述的方法，进一步包括：
训练机器学习分类器以基于多个特征将所述社交网络的帖子分类为职业帖子或非职业帖子。
9.如权利要求8所述的方法，其中所述多个特征包括以下中的一个或多个：来自被分配给每个帖子的多个集群中的集群；所述帖子的长度；所述帖子是否包括图片；从评论、共享或原始帖子中选择的所述帖子的类型；所述帖子的发帖者的声誉；以及发帖时间。
10.如权利要求1所述的方法，进一步包括：
在将第一用户馈送呈现给第一用户之前，将所述职业帖子与非职业帖子合并到第一用户馈送中。
11.如权利要求10所述的方法，其中所述职业帖子与每个帖子的发帖者的职业活动相关联，其中所述非职业帖子不与每个帖子的发帖者的职业活动相关联。
12.如权利要求10所述的方法，其中针对所述非职业帖子的得分由第二机器学习算法基于选自包括以下的群组的至少一个或多个特征来确定：查看者与发帖者之间的历史关系、所述查看者与所述发帖者之间的连接强度、所述帖子的类型、所述帖子中的文本、所述帖子的长度、所述发帖者的简档以及所述查看者的简档。
13.一种服务器，包括：
包括指令的存储器；以及
一个或多个计算机处理器，其中所述指令在由所述一个或多个计算机处理器执行时引起所述一个或多个计算机处理器实行包括以下的操作：
识别由社交网络中的用户创建的多个职业帖子，每个用户与来自如在该用户的简档中配置的多个行业中的行业相关联；
为每个识别的职业帖子计算得分；
基于所述得分对所述多个职业帖子进行整理；
检测对用以向与第一行业相关联的第一用户呈现第一用户馈送的数据的请求；
基于创建每个帖子的用户的行业选择一个或多个职业帖子；以及
使所选一个或多个职业帖子呈现在第一用户馈送中。
14.如权利要求13所述的服务器，其中所述为每个识别的职业帖子计算得分进一步包括：
在所述社交网络的随机用户的用户馈送中随机地放置测试职业帖子；以及
基于来自所述社交网络的所述随机用户的响应来估量每个测试职业帖子的表现。
15.如权利要求14所述的服务器，其中所述指令进一步引起所述一个或多个处理器实行包括以下的操作：
基于所随机放置的测试职业帖子的估量出的表现来训练第一机器学习算法；以及
利用第一机器学习算法来预测所述职业帖子的得分。
16.如权利要求15所述的服务器，其中第一机器学习算法分析包括以下中的一个或多个的多个特征：来自被分配给每个帖子的多个集群中的集群；所述帖子的长度；所述帖子是否包括图片；从评论、共享或原始帖子中选择的所述帖子的类型；所述帖子的发帖者的声誉；所述发帖者的行业；所述发帖者的历史点进率；以及发帖时间。
17.如权利要求13所述的服务器，其中所述多个职业帖子的整理进一步包括：按照所述职业帖子的得分的降序对所述职业帖子进行整理，其中将具有较高得分的职业帖子呈现在具有较低得分的职业帖子的前面。
18.如权利要求13所述的服务器，其中所述指令进一步引起所述一个或多个处理器实行包括以下的操作：
训练机器学习分类器以基于多个特征将所述社交网络的帖子分类为职业帖子或非职业帖子。
19.如权利要求13所述的服务器，其中所述指令进一步引起所述一个或多个处理器实行包括以下的操作：
训练机器学习评分算法来为所述职业帖子预测得分；以及
利用所述机器学习评分算法来为所述职业帖子计算得分。
20.一种包括指令的非暂时性机器可读存储介质，当所述指令由机器执行时引起该机器实行包括以下的操作：
由服务器识别由社交网络中的用户创建的多个职业帖子，每个用户与来自如在该用户的简档中配置的多个行业中的行业相关联，所识别的多个职业帖子由与第一行业相关联的用户创建；
由服务器为每个识别的职业帖子计算得分；
基于所述得分对所述多个职业帖子进行整理，所整理的多个职业帖子以具有最好得分的职业帖子开始；
由服务器检测对用以向与第一行业相关联的第一用户呈现第一用户馈送的数据的请求；
由服务器从所整理的多个职业帖子的开始选择一个或多个职业帖子；以及
使所选一个或多个职业帖子呈现在第一用户馈送中。
21.如权利要求20所述的机器可读存储介质，其中所述为每个识别的职业帖子计算得分进一步包括：
在所述社交网络的随机用户的用户馈送中随机地放置测试职业帖子；以及
基于来自所述社交网络的所述随机用户的响应来估量每个测试职业帖子的表现。
22.如权利要求21所述的机器可读存储介质，其中所述机器进一步实行包括以下的操作：
基于所随机放置的测试职业帖子的估量出的表现来训练第一机器学习算法；以及
利用第一机器学习算法来预测所述职业帖子的得分。
23.如权利要求22所述的机器可读存储介质，其中第一机器学习算法分析包括以下中的一个或多个的多个特征：来自被分配给每个帖子的多个集群中的集群；所述帖子的长度；所述帖子是否包括图片；从评论、共享或原始帖子中选择的所述帖子的类型；所述帖子的发帖者的声誉；所述发帖者的行业；所述发帖者的历史点进率；以及发帖时间。
24.如权利要求20所述的机器可读存储介质，其中所述多个职业帖子的整理进一步包括：
按照所述职业帖子的得分的降序对所述职业帖子进行整理，其中将具有较高得分的职业帖子呈现在具有较低得分的职业帖子的前面。
25.如权利要求20所述的机器可读存储介质，其中所述指令进一步引起所述机器实行包括以下的操作：
训练机器学习评分算法来为所述职业帖子预测得分；以及
利用所述机器学习评分算法来为所述职业帖子计算得分。
26.如权利要求20所述的机器可读存储介质，其中所述机器进一步实行包括以下的操作：
在将第一用户馈送呈现给第一用户之前，将所述职业帖子与非职业帖子、关注帖子、编辑挑选的帖子、探索帖子和实体帖子合并到第一用户馈送中。
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