JP2016503554A - ソーシャル・ネットワーキング・システムにおける影響を決定すること - Google Patents

ソーシャル・ネットワーキング・システムにおける影響を決定すること Download PDF

Info

Publication number
JP2016503554A
JP2016503554A JP2015545078A JP2015545078A JP2016503554A JP 2016503554 A JP2016503554 A JP 2016503554A JP 2015545078 A JP2015545078 A JP 2015545078A JP 2015545078 A JP2015545078 A JP 2015545078A JP 2016503554 A JP2016503554 A JP 2016503554A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
user
target object
affinity
impact
metric
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2015545078A
Other languages
English (en)
Other versions
JP5960927B2 (ja
JP2016503554A5 (ja
Inventor
ジー． ボスワース、アンドリュー
ジー． ボスワース、アンドリュー
バーラティ、アルナ
Original Assignee
フェイスブック，インク．
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by フェイスブック，インク． filed Critical フェイスブック，インク．
Publication of JP2016503554A publication Critical patent/JP2016503554A/ja
Publication of JP2016503554A5 publication Critical patent/JP2016503554A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5960927B2 publication Critical patent/JP5960927B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0251—Targeted advertisements
    • G06Q30/0255—Targeted advertisements based on user history
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/40—Business processes related to social networking or social networking services
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/2866—Architectures; Arrangements
    • H04L67/30—Profiles
    • H04L67/306—User profiles
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/50—Network services
    • H04L67/535—Tracking the activity of the user

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Multimedia (AREA)

Abstract

ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザに対するソーシャル・ネットワーキング・システムのオブジェクトの影響を表す影響度メトリックは、ユーザとオブジェクトとの間における親和性に基づいて決定される。例えば、関連付けられているユーザとオブジェクトとの間における親和性が組合されて、影響度メトリックが決定される。コンテンツは、コンテンツの影響度メトリックに一部基づいて、ユーザに提示するために選択される。さらに、ユーザに関連付けられているオブジェクトに関する影響度メトリックが組合されて、ユーザに関連付けられているオブジェクトの関連性が決定され、これは、ユーザに提示するコンテンツを選択するためにも使用される。

Description

本発明は、概してソーシャル・ネットワーキング・システムに関し、詳細にはソーシャル・ネットワーキング・システムによって維持されるオブジェクトの影響の尺度（ｍｅａｓｕｒｅｓ）を決定することに関する。
ソーシャル・ネットワーキング・システムは、一般的に様々なオブジェクトを維持し、様々なオブジェクトは各々ソーシャル・ネットワーキング・システムによって維持されるデータを表す。ソーシャル・ネットワーキング・システムによって維持されるオブジェクトの例には、ユーザ・プロフィール、ページ、ページ投稿、状態更新、写真、動画、リンク、共有されたコンテンツ・アイテム、ゲーム・アプリケーションの達成度、地域の商業施設におけるチェックイン・イベント、ブランド・ページ、またはその他のタイプのコンテンツが含まれる。ユーザが、ソーシャル・ネットワーキング・システムのオブジェクトとの対話を行うとき、ソーシャル・ネットワーキング・システムは、対話、対話を行っているユーザ、および対話に関連付けられているオブジェクトを識別する情報を記憶する。対話の例には、オブジェクトを閲覧すること、オブジェクトにコメントすること、オブジェクトを共有すること、オブジェクトに対する好みを表明すること（オブジェクトに「いいね」と表明すること）、または他のタイプの対話が含まれる。
ソーシャル・ネットワーキング・システムは、ユーザとオブジェクトとの対話に基づいて、ユーザへのオブジェクトの関連性を決定することができる。例えば、ユーザへのオブジェクトの関連性を決定するために、ユーザがオブジェクトと対話する回数、ユーザがオブジェクトと対話する頻度、オブジェクトに関連付けられているユーザによるコミュニケーション、オブジェクトに対するユーザの好みの表明、および／またはオブジェクトとの他の対話が使用される。ソーシャル・ネットワーキング・システムは、ユーザがオブジェクトと対話できるようにすることに加えて、ユーザが他のユーザにつながりを確立して、情報を共有できるようにする。ユーザにとって興味のある可能性の高いオブジェクトを識別するために、ユーザ間のこれらのつながりが使用される。例えば、互いにつながっている２人のユーザが、ソーシャル・ネットワーキング・システムにより頻繁に通信する場合、ソーシャル・ネットワーキング・システムは、ユーザの一方に関連するオブジェクトが、他方のユーザにも関連する可能性が高いと推論する。
ユーザにつながっている他のユーザへのオブジェクトの関連性に基づいてユーザへのオブジェクトの関連性を決定することには、限界がある。例えば、第１のオブジェクトが、第１のユーザに非常に関連するが、第１のユーザに関連付けられている第２のユーザには関連しないことがある。ユーザの関連付けに基づいて関連性を決定することは、ソーシャル・ネットワーキング・システム全体のユーザへのオブジェクトの一般的な関連性（ソーシャル・ネットワーキング・システム内のオブジェクトの「影響」）を考慮に入れていない。さらに、ユーザ間のつながりに基づいてオブジェクトの関連性を決定することは、異なる地理的領域に存在するユーザを考慮に入れていない。例えば、ユーザが、外国において休暇中にソーシャル・ネットワーキング・システムにアクセスする場合、地域の商業施設および観光名所に関連付けられているオブジェクトは、ユーザに関連すると識別される可能性は低くされる。ユーザにつながっている他のユーザが、外国のエンティティに関連付けられているオブジェクトとの対話を行う可能性は低いからである。
ソーシャル・ネットワーキング・システム全体にわたるユーザへのオブジェクトの総関連性の尺度、すなわち、オブジェクトの「影響度」は、ソーシャル・ネットワーキング・システムの他のユーザがそのオブジェクトに対して有する親和性に基づいて決定される。一実施形態では、ターゲット・オブジェクトが、ソーシャル・ネットワーキング・システムから識別され、このターゲット・オブジェクトに関連付けられているユーザが識別される。ターゲット・オブジェクトの例には、ソーシャル・ネットワーキング・システム内のユーザ・プロフィール、ページ、コンテンツ・アイテム、またその他の好適なオブジェクトが含まれる。ユーザが、ターゲット・オブジェクトへのつながりを確立している場合、すなわち、オブジェクトと対話したことがある場合、ユーザはターゲット・オブジェクトに関連付けられている。例えば、ターゲット・オブジェクトがユーザ・プロフィールである場合、ユーザ・プロフィールに関連付けられている識別されたユーザは、ユーザ・プロフィールとつながりを確立している。別の例として、ターゲット・オブジェクトがコンテンツ・アイテムである場合、ターゲット・オブジェクトに関連付けられている識別されたユーザが、ターゲット・オブジェクトを閲覧した、ターゲット・オブジェクトにコメントした、ターゲット・オブジェクトを共有した、またはターゲット・オブジェクトと他の好適な対話を行ったユーザである。
ターゲット・オブジェクトに関連付けられている各ユーザと、ターゲット・オブジェクトとの間における親和性が決定される。例えば、ソーシャル・ネットワーキング・システムによって記憶された親和性が取出される。ターゲット・オブジェクトに対するユーザの親和性は、ユーザへのターゲット・オブジェクトの関連性の尺度、ターゲット・オブジェクトとユーザとの関係の強さの尺度、またはユーザへのターゲット・オブジェクトの価値の尺度である。ターゲット・オブジェクトに対するユーザの親和性を決定するために、ユーザとターゲット・オブジェクトとの対話が使用される。例えば、ユーザとターゲット・オブジェクトとの間における親和性は、ユーザによってターゲット・オブジェクトに対して行われた対話の数に基づく、ユーザによってターゲット・オブジェクトに対して行われた対話の頻度に基づく、またはユーザによってターゲット・オブジェクトに対して行われた対話のタイプに基づくことができる。
アクセスされた親和性は、ターゲット・オブジェクトに関する影響度メトリックを決定するために組合される。アクセスされた親和性は、影響度メトリックとして親和性の中央値または平均値を決定することによって、アクセスされた親和性を加算して影響度メトリックとして和を使用することによって、またはアクセスされた親和性を乗じて影響度メトリックとして積を使用することによって、組合される。一実施形態では、親和性は、組合されるとき、重み付けされる。例えば、親和性は、親和性に関連付けられているユーザが、どのくらい最近にアクションを行ったかに基づいて重み付けされることがあり、より最近にターゲット・オブジェクトと対話したユーザの親和性が、より大きく重み付けされることを可能にする。影響度メトリックは、その後の使用のために記憶される。影響度メトリックは、ソーシャル・ネットワーキング・システム中の複数のオブジェクトに対して計算される。影響度メトリックは、定期的に更新されるか、またはユーザが影響度メトリックに関連付けられているオブジェクトと対話するとき、異なるオブジェクトに関連付けられている影響度メトリックが、個々に更新される。
オブジェクトに関連付けられている影響度メトリックに基づいて、ソーシャル・ネットワーキング・システムによって、様々なアクションが行われる。例えば、ストーリは、そのストーリに関連付けられている影響度メトリックに基づいてソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザに表示するために選択される。ストーリに関連付けられている影響度メトリックは、ニュース・フィードに、またはニュース・ティッカーに提示されるストーリを順序付ける、すなわち、ランク付けするために使用される。オブジェクトに関連
付けられている影響度メトリックは、オブジェクトがユーザに識別される方法を制御することもできる。例えば、オブジェクトに関する影響度メトリックは、オブジェクトがニュース・フィードによりユーザに提示されるか、または通知によりユーザに提示されるかを決定する。
さらに、広告（「アド」）に関連付けられている、または広告が提示されるユーザのユーザ・プロフィールに関連付けられている影響度メトリックは、広告を選択するとき、使用される。広告主は、少なくとも閾値の影響スコアを有するユーザ・プロフィールを有するユーザにインセンティブを提供して、広告主がユーザのアクションのスポンサーになることを可能にする。あるいは、広告主は、ユーザ・プロフィールの影響度スコアに基づいてスポンサーになるユーザ・アクションを識別することができる。さらに、位置情報または検索結果は、対応するオブジェクトに関連付けられている影響度メトリックに基づいて提示、または順序付けられる。
一実施形態では、特定のユーザに関連付けられている複数のターゲット・オブジェクトに関する影響度メトリックは、そのユーザに関連付けられている関連性メトリックとして組合され、この関連性メトリックは、ユーザに関連付けられているオブジェクトのそのユーザへの全体的な関連性を表現する。関連性メトリックは、ユーザに関連付けられているオブジェクトの影響の指標（ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ）となる。この関連性メトリックを計算するために、ユーザに関連付けられているオブジェクトのセットが識別され、このオブジェクトのセットの各々の影響度メトリックが組合されて、関連性メトリックを生成する。上述のように、ユーザがオブジェクトにつながっている、すなわち、オブジェクトと対話したことがある場合、オブジェクトはユーザに関連付けられているとみなされる。
関連性メトリックは、影響度メトリックの平均値、中央値、和、積、または他の統計的尺度として決定される。一実施形態では、影響度メトリックは、組合せの前に重み付けされる。関連性メトリックは、関連性メトリックに関連付けられているユーザに提示するコンテンツを選択するために使用される。例えば、閾値を上回る関連性メトリックを有するユーザにコンテンツが提示され、閾値を下回る関連性メトリックを有するユーザには提示されない。別の例では、ソーシャル・ネットワーキング・システムは、関連付けられる関連性メトリックに基づいてユーザにアクションを提案する。
さらに、ユーザのセットの関連性メトリックが組合されて、ユーザのセットに関連付けられているオブジェクトの、ユーザのセットへの関連性を表現する総関連性メトリックを形成することが可能である。一実施形態では、ユーザのセットは、共通の特徴を有する。例えば、ユーザのセットは、共通の経歴の特徴を有する、または共通の地理的特徴を有するユーザを含む。ユーザのセットに提示されるコンテンツは、ユーザのセットに関連付けられている総関連性メトリックに基づく。例えば、広告主は、ユーザの様々なセットに対する総関連性メトリックに基づいて、ボリビアのユーザにではなくドイツのユーザに特定の広告を提示することを決断する。
本発明の一実施形態による、ソーシャル・ネットワーキング・システムが動作するシステム環境のブロック図。 本発明の一実施形態による、ソーシャル・ネットワーキング・システムのブロック図。 一実施形態による、ソーシャル・ネットワーキング・システムのオブジェクトに関する影響度メトリックの決定を示すブロック図。 一実施形態による、オブジェクトに関する影響度メトリックを決定するためのプロセスのフローチャート。 一実施形態による、ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザに関する関連性メトリックの決定を示すブロック図。 一実施形態による、ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザに関する関連性メトリックを決定するためのプロセスのフローチャート。
図は、単に説明のために、本発明の様々な実施形態を示す。次の説明から、本明細書に示す構造および方法の代替的実施形態が、本明細書に記載する本発明の原理から逸脱することなく使用されることを、当業者であれば容易に理解するであろう。
システム・アーキテクチャ
図１は、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０のためのシステム環境１００を示すハイレベルブロック図である。システム環境１００は、１つまたは複数のクライアント・デバイス１１０と、ネットワーク１２０と、１つまたは複数の第三者ウェブサイト１３０と、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０とを備える。代替的構成では、異なる構成要素および／または追加の構成要素が、システム環境１００に含まれる。本明細書に記載する実施形態は、ソーシャル・ネットワーキング・システム以外のオンライン・システムに適用される。
クライアント・デバイス１１０は、ユーザ入力を受信すること、ならびにネットワーク１２０を通じてデータを送信および／または受信することができるコンピューティング・デバイスである。一実施形態では、クライアント・デバイス１１０は、デスクトップまたはラップトップ・コンピュータなど、従来のコンピュータ・システムである。別の実施形態では、クライアント・デバイス１１０は、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯電話、スマートフォン、または同様のデバイスなど、コンピュータ機能を有するデバイスとすることができる。クライアント・デバイス１１０は、ネットワーク１２０を通じて通信するように構成される。一実施形態では、クライアント・デバイス１１０は、クライアント・デバイス１１０のユーザがソーシャル・ネットワーキング・システム１４０と対話できるようにするアプリケーションを実行する。例えば、クライアント・デバイス１１０は、ネットワーク１２０を通じてクライアント・デバイス１１０とソーシャル・ネットワーキング・システム１４０との間の対話を可能にするためにブラウザ・アプリケーションを実行する。別の実施形態では、クライアント・デバイス１１０は、ｉＯＳ（登録商標）およびＡＮＤＲＯＩＤ（登録商標）など、クライアント・デバイス１１０の固有のオペレーティング・システムに上で動作するアプリケーション・プログラミング・インタフェース（ＡＰＩ）によりソーシャル・ネットワーキング・システム１４０と対話する。
クライアント・デバイス１１０は、有線通信システムと無線通信システムの両方を使用して、ローカル・エリア・ネットワークおよび／またはワイド・エリア・ネットワークの任意の組合せを含むネットワーク１２０を通じて通信するように構成される。一実施形態では、ネットワーク１２０は、標準通信技術および／または標準プロトコルを使用する。したがって、ネットワーク１２０には、イーサネット（登録商標）、８０２．１１、マイクロ波アクセス世界規模相互運用（ＷｉＭＡＸ）、３Ｇ、４Ｇ、符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ）、デジタル加入者線（ＤＳＬ）などの技術を使用するリンクを含む。同様に、ネットワーク１２０で使用されるネットワーキング・プロトコルには、マルチプロトコル・ラベル・スイッチング（ＭＰＬＳ）、伝送制御プロトコル／インターネット・プロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、ユーザ・データグラム・プロトコル（ＵＤＰ）、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、簡易メール転送プロトコル（ＳＭＴＰ）、ファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）を含む。ネットワーク１２０を通じて交換されるデータは、ハイパーテキスト・マークアップ言語（ＨＴＭＬ）、または拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）を含む、技術および／または形式を使用して表される。さらに、リンクの全部または一部は、
セキュア・ソケット・レイヤ（ＳＳＬ）、トランスポート層セキュリティ（ＴＬＳ）、およびインターネット・プロトコル・セキュリティ（ＩＰｓｅｃ）などの従来の暗号化技術を使用して暗号化される。
第三者ウェブサイト１３０は、図２と併せて以下にさらに説明するソーシャル・ネットワーキング・システム１４０と通信するために、ネットワーク１２０に結合される。一実施形態では、第三者ウェブサイト１３０は、ユーザからメッセージを受信し、受信したメッセージを他のユーザにルーティングして、クライアント・デバイス１１０を通じて提示する電子メール・サーバまたは別のメッセージング・サーバである。第三者ウェブサイト１３０は、様々なユーザのためにアカウントを維持することができ、様々なユーザ・アカウントにメッセージを宛てて、メッセージまたは他のコンテンツをユーザに通信する。
図２は、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０のアーキテクチャの例示的ブロック図である。ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０は、ユーザ・プロフィール・ストア２０５と、コンテンツ・ストア２１０と、アクション・ロガー２１５と、アクション・ログ２２０と、エッジ・ストア２３０と、影響度計算機２３５と、関連性計算機２４０と、コンテンツ・セレクタ２４５と、ウェブ・サーバ２５０とを含む。他の実施形態では、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０は、様々なアプリケーションに対して、追加の構成要素、より少ない構成要素、または異なる構成要素を含む。システム・アーキテクチャの詳細を曖昧にしないように、ネットワーク・インタフェース、セキュリティ機能、ロード・バランサ、フェイルオーバ・サーバ、管理およびネットワーク・オペレーション・コンソールなどの従来の構成要素は、示されていない。
ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０の各ユーザは、ユーザ・プロフィール・ストア２０５に記憶されたユーザ・プロフィールに関連付けられている。ユーザ・プロフィールは、ユーザによって明示的に共有されたユーザに関する宣言情報を含み、また、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０によって推論されたプロフィール情報を含むこともある。一実施形態では、ユーザ・プロフィールは、複数のデータ・フィールドを含み、各データ・フィールドは、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０の対応するユーザの１つまたは複数の属性を記述する。ユーザ・プロフィール・ストア２０５に記憶されたユーザ・プロフィール情報は、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０のユーザを記述する。ユーザ・プロフィールに記憶される情報の例には、経歴、人口統計、および他のタイプの記述的情報、例えば仕事経験、学歴、性別、趣味もしくは好み、位置などが含まれる。ユーザ・プロフィールは、ユーザによって提供される他の情報、例えば画像または動画を記憶する。一実施形態では、ユーザの画像に、その画像に表示されているソーシャル・ネットワーキング・システム１４０のユーザの識別情報がタグ付けされる。ユーザ・プロフィール・ストア２０５中のユーザ・プロフィールは、コンテンツ・ストア２１０中のコンテンツ・アイテム上で行われ、アクション・ログ２２０に記憶された、対応するユーザによるアクションへの参照を維持することもある。
さらに、ユーザ・プロフィールは、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０の外部の対応するユーザと通信するための情報を含む。例えば、ユーザ・プロフィールは、電子メール・サーバを通じてユーザにコンテンツを通信するための１つもしくは複数の電子メール（ｅメール）アドレス、またはソーシャル・ネットワーキング・システム１４０の外部の他の第三者ウェブサイト１３０を含む。別の例として、ユーザ・プロフィールは、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０の外部の通信チャネルを通じて対応するユーザと対話するための電話番号または他の連絡先情報を含む。
ユーザ・プロフィール・ストア２０５中のユーザ・プロフィールは、個人と頻繁に関連付けられ、人々がソーシャル・ネットワーキング・システム１４０を通じて互いに対話で
きるようになる一方で、ユーザ・プロフィールは、企業または組織などのエンティティのために記憶される。これによりエンティティが、他のソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザと接続し、コンテンツを交換するために、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０上に存在を確立することができる。エンティティは、それ自体に関して、その製品に関して情報を投稿する、またはエンティティのユーザ・プロフィールと関連付けられたブランド・ページを使用してソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザに他の情報を提供する。ソーシャル・ネットワーキング・システムの他のユーザは、ブランド・ページに接続して、ブランド・ページに投稿された情報を受信する、またはブランド・ページから情報を受信する。ブランド・ページと関連付けられたユーザ・プロフィールは、エンティティ自体に関する情報を含み、エンティティに関する背景または情報データをユーザに提供する。
コンテンツ・ストア２１０は、様々なタイプのコンテンツを表すオブジェクトを記憶する。オブジェクトによって表されるコンテンツの例には、ページ投稿、状態更新、写真、動画、リンク、共有されたコンテンツ・アイテム、ゲーム・アプリケーションの達成度、地域の商業施設におけるチェックイン・イベント、ブランド・ページ、またはその他のタイプのコンテンツが含まれる。オブジェクトは、状態更新、ソーシャル・ネットワーキング・システム中の他のオブジェクト、イベント、グループ、またはアプリケーションに関連付けられているようにユーザによってタグ付けされる写真など、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０のユーザによって作成される。いくつかの実施形態では、オブジェクトは、第三者アプリケーションから受信され、第三者アプリケーションはソーシャル・ネットワーキング・システム１４０の外部にあってもよい。コンテンツ「アイテム」は、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０中のオブジェクトとして表されるコンテンツの単一部分を表す。ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０のユーザは、様々な通信チャネルを通じてテキストおよび様々なタイプの媒体のコンテンツ・アイテムを投稿することによって互いと通信するよう奨励され、互いとのユーザ対話が増え、ユーザがソーシャル・ネットワーキング・システム内で対話する頻度が増える。
アクション・ロガー２１５は、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０上のユーザ・アクションおよび／またはソーシャル・ネットワーキング・システム１４０の外部のユーザ・アクションに関する通信を受信し、アクション・ログ２２０をユーザ・アクションに関する情報で埋める。このようなアクションには、例えば特に、別のユーザへのつながりを追加すること、別のユーザにメッセージを送信すること、画像をアップロードすること、別のユーザからのメッセージを読むこと、別のユーザと関連付けられたコンテンツを閲覧すること、別のユーザによって投稿されたイベントに参加することを含む。いくつかの実施形態では、アクション・ロガー２１５は、ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザとソーシャル・ネットワーキング・システム１４０内のブランド・ページとの間の対話を識別し、これが、ブランド・ページ上のコンテンツに関連付けられているターゲット基準をコンテンツ・セレクタに通信して、ブランド・ページからのコンテンツをカスタマイズする。さらに、他のオブジェクトとのつながりに記述されるいくつかのアクションが、特定のユーザに向けられて、これらのアクションがそれらのユーザとも関連付けられる。これらのアクションは、アクション・ログ２２０に記憶される。
アクション・ログ２２０は、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０に情報を通信する外部ウェブサイト１３０上のユーザ・アクションと同様にソーシャル・ネットワーキング・システム１４０上のユーザ・アクションを追跡するために、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０によって使用される。ユーザは、投稿にコメントすること、リンクを共有すること、およびモバイル・デバイスにより物理的位置にチェックインすること、コンテンツ・アイテムにアクセスすること、または他の対話など、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０上の様々なオブジェクトと対話することができる。こ
れらのアクションを記述する情報は、アクション・ログ２２０に記憶される。アクション・ログ２２０に含まれるソーシャル・ネットワーキング・システム１４０上のオブジェクトとの対話のさらなる例には、写真アルバムにコメントすること、ユーザ間のコミュニケーション、ミュージシャンのファンになること、カレンダーにイベントを追加すること、グループに参加すること、ブランド・ページのファンになること、イベントを作成すること、アプリケーションを許可すること、アプリケーションを使用すること、および取引に関与することが含まれる。さらに、アクション・ログ２２０は、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０上で動いている他のアプリケーションと同様に、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０上の広告とのユーザ対話を記録する。いくつかの実施形態では、アクション・ログ２２０からのデータが、ユーザの興味または好みを推論するために使用され、ユーザ・プロフィールに含まれる興味を増大させ、ユーザの好みをさらに完全に理解できるようにする。
アクション・ログ２２０は、第三者ウェブサイト１３０など、外部のウェブサイト上で行われたユーザ・アクションを記憶することもできる。例えば、主としてスポーツ用品を特価で販売する商用ウェブサイトが、電子商取引ウェブサイトがソーシャル・ネットワーキング・システム１４０のユーザを識別できるようにするソーシャル・プラグインを通して、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０のユーザを認識する。ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０のユーザは、一意に識別可能であるので、このスポーツ用品の小売店などの電子商取引ウェブサイトは、これらのユーザが電子商取引ウェブサイトを訪れるとき、これらのユーザに関する情報を使用することができる。アクション・ログ２２０は、ウェブ・ページ閲覧履歴、関っている広告、行われた購入、ならびにショッピングおよび買い物からの他のパターンを含む、これらのユーザに関するデータを記録する。
一実施形態では、エッジ・ストア２３０は、ユーザとソーシャル・ネットワーキング・システム１４０上の他のオブジェクトとの間のつながりをエッジとして記述する情報を記憶する。いくつかのエッジはユーザによって定義され、ユーザが他のユーザとの関係を指定できるようにすることがある。例えば、ユーザは、友達、同僚、パートナー、その他など、ユーザの実生活の関係に匹敵する他のユーザとのエッジを生成することができる。ユーザが、例えばソーシャル・ネットワーキング・システム１４０上のページに興味を表す、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０の他のユーザとリンクを共有する、およびソーシャル・ネットワーキング・システム１４０の他のユーザによって行われた投稿にコメントするなど、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０中のオブジェクトと対話するとき、他のエッジが生成される。
エッジ・ストア２３０は、オブジェクト、興味、および他のユーザに対する親和性スコアなど、エッジの特徴を記述する情報を記憶する。親和性スコアは、経時的にソーシャル・ネットワーキング・システム１４０によって計算されて、ユーザによって取られるアクションに基づいて、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０におけるオブジェクト、興味、および他のユーザに対するユーザの親和性を概算することが可能である。したがって、別のオブジェクトに対するオブジェクトの親和性が、互いへのオブジェクトの関連性を推論することができる。例えば、（第１のノードによって表される）第１のユーザが、高い親和性に関連付けられているエッジによって（第２のノードによって表される）第２のユーザにつながっており、かつ低い親和性に関連付けられているエッジによって（第３のノードによって表される）第３のユーザにもつながっている場合、第２のユーザによって取られるアクションは、第３のユーザによって取られるアクションよりも、第１のユーザにより関連性があると推論される。別の例では、ユーザが第１の画像を頻繁に閲覧するが、第２の画像を頻繁に閲覧しない場合、ユーザと第１の画像との間のつながりがユーザと第２の画像との間のつながりよりも、より高い親和性によって表される。したがっ
て、ユーザとオブジェクトとの間における親和性は、ユーザとオブジェクトとの間の対話の数、頻度、もしくはタイプによって、ユーザとオブジェクトとの間の関連付けもしくはつながりのタイプによって、および／またはユーザとオブジェクトの両方に関連付けられている共通のオブジェクトもしくは情報など、ユーザへのオブジェクトの推論値によって、影響を受ける可能性がある。ユーザの親和性が、経時的にソーシャル・ネットワーキング・システム１４０によって計算されて、ユーザによって取られるアクションに基づいて、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０におけるオブジェクト、興味、および他のユーザに対するユーザの親和性を概算することが可能である。親和性の計算は、本明細書中にその全体を援用する、２０１０年１２月２３日に出願された米国特許出願第１２／９７８、２６５号にさらに記載されている。
ユーザと特定のオブジェクトとの間の複数の対話は、一実施形態では、エッジ・ストア２３０中の１つのエッジ・オブジェクトに記憶される。例えば、２人のユーザが、家族関係を表すエッジ、他のユーザによる写真中のユーザのタグ付けを表すエッジ、ユーザから他のユーザへのメッセージを表す別のエッジなどによって、つながっている。複数のエッジが、２つのオブジェクトをつなげている場合、各エッジに関連付けられている親和性の組合せが、つながっているオブジェクトに対応するオブジェクトの関連性を推論するために使用される。例えば、エッジに関連付けられている親和性の平均、加重平均、和、加重和、または他の組合せが、複数のエッジによって互いにつながっているオブジェクトに対応するオブジェクトの関連性について推論を行うために使用される。簡単にするために、本明細書で使用する、エッジに関連付けられている親和性は、オブジェクトを表すノード間のエッジに関連付けられている単一の親和性に及ぶが、単一の親和性は、オブジェクト間の複数のエッジと関連する複数の親和性の組合せを表すことがある。いくつかの実施形態では、ユーザ間のつながりは、ユーザ・プロフィール・ストア２０５に記憶されるか、またはユーザ・プロフィール・ストア２０５は、エッジ・ストア２３０にアクセスして、ユーザ間のつながりを決定する。
影響度計算機２３５は、コンテンツ・ストア２１０またはユーザ・プロフィール・ストア２０５によって維持されるターゲット・オブジェクトに関する影響度メトリックを決定する。影響度メトリックは、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０のユーザ全体へのターゲット・オブジェクトの関連性を表す。したがって、影響度メトリックは、複数のソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザへのオブジェクトのグローバル関連性を表す。図３および図４と併せて以下にさらに説明するように、影響度計算機２３５は、エッジ・ストア２３０中のデータに基づいて、ターゲット・オブジェクトに関連付けられているユーザを識別し、ターゲット・オブジェクトと、ターゲット・オブジェクトに関連付けられるユーザとの間のエッジに関連付けられる親和性に基づいて、ターゲット・オブジェクトに関する影響度メトリックを決定する。例えば、影響度メトリックは、ターゲット・オブジェクトに関連付けられているユーザの各々と、ターゲット・オブジェクトとの間における親和性の平均値または中央値である。いくつかの実施形態では、影響度計算機２３５は、本明細書に記載する原理を使用して、ターゲット・オブジェクトのセットに対する影響度メトリックを決定することに留意されたい。このような実施形態では、影響度計算機２３５は、ターゲット・オブジェクトのセットの１つまたは複数に関連付けられているユーザを識別し、識別された各ユーザによってターゲット・オブジェクトのセットの１つまたは複数に対する親和性を決定し、決定された親和性を組合せて、ターゲット・オブジェクトのセットに対する影響度メトリックを決定する。
関連性計算機２４０は、影響度計算機２３５によって計算された影響度メトリックからユーザに関連付けられている関連性メトリックを生成する。関連性メトリックは、ユーザに関連付けられているオブジェクトと、そのユーザとの関連性を表した。例えば、ユーザに非常に関連性のあるオブジェクトに関連付けられているユーザは、ユーザに関連性の少
ないオブジェクトに関連付けられているユーザよりも高い関連性メトリックを有することができる。一実施形態では、関連性メトリックが、ユーザに関連付けられているオブジェクトのセット（例えば、指定の時間間隔内でユーザが対話したオブジェクト）の平均関連性を数量化するが、関連性メトリックを決定する他の方法が計算されることもある。高い関連性メトリックを有するユーザが、より低い関連性メトリックを有するユーザよりもユーザに関連する可能性がより高いストーリを含むニュース・フィード、またはニュース・ティッカーを有することができる。関連性メトリックは、指定の特徴を有する複数のユーザに対して決定され、関連性計算機２４０によってユーザのセットに対する総関連性メトリックを形成するために組合される。総関連性メトリックは、ユーザのセットに関連付けられているオブジェクトの、ユーザのセットの中のユーザへの関連性を表す。したがって、関連性メトリックおよび総関連性メトリックは、コンテンツ選択のためにユーザまたはユーザのセットを選択するために使用される。
コンテンツ・セレクタ２４５は、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０のユーザに提示するためのコンテンツを選択する。コンテンツ・セレクタ２４５は、影響度計算機２３５からの影響度メトリックおよび／または関連性計算機２４０からの関連性メトリックに基づいてユーザに提供するためのコンテンツを選択することができる。例えば、コンテンツ・セレクタ２４５は、ユーザに提示されるストーリに提示するために、最も高い影響度メトリックを有するオブジェクト、または少なくとも閾値の影響度メトリックを有するオブジェクトを識別する。さらに、コンテンツ・セレクタ２４５は、表示される各ストーリに関連付けられているオブジェクトに関する影響度メトリックに基づいて、ニュース・フィードまたはニュース・ティッカー内に表示されるストーリをランク付けすることができる。オブジェクトまたはアクションの推奨が、アクション、オブジェクト、および／またはユーザに関連付けられているオブジェクトに関連付けられている影響度メトリックに基づいて行われることも可能である。コンテンツ・セレクタ２４５は、オブジェクトが、オブジェクトに関連付けられている影響度メトリックに一部基づいた順序（例えば、オブジェクトに関連付けられているストーリがユーザのニュース・フィードに提示される順序）を決定することもできる。
影響度メトリックに基づいて、コンテンツ・セレクタ２４５は、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０によって維持されるオブジェクトのランク付けを維持することもできる。ランク付けによりコンテンツ・セレクタ２４５は、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０によって維持される最も影響力のあるオブジェクトを識別することができる。ランク付けは、より影響力のあるオブジェクトに関連付けられている広告の入札を促すために広告主に提供される、またはソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザに対してオブジェクトもしくはアクションを推奨するために使用される。
さらに、コンテンツ・セレクタ２４５は、オブジェクトと関連付けられた影響度メトリックを使用して、オブジェクトがユーザに提示される方法を決定する。例えば、最も高い影響度メトリックに関連付けられているオブジェクト、または少なくとも閾値を有する影響度メトリックが、通知メッセージによりユーザに提示される。通知メッセージは、モバイル・デバイスによりユーザに提示されることが可能であり、ユーザによって要求されることなく、ユーザに通信される。
さらに、広告（「アド」）は、広告と、ユーザと、および／またはユーザに関連付けられているオブジェクトとに関連付けられている影響度メトリックに少なくとも一部基づいて、コンテンツ・セレクタ２４５によって選択される。例えば、少なくとも閾値の影響度メトリックを有する広告が、閾値未満の影響度メトリックを有するユーザに提示される。別の例として、コンテンツ・セレクタ２４５は、少なくとも閾値の影響度メトリックを有し、ユーザに組合されたオブジェクトを識別し、識別されたオブジェクトに関連付けられ
ている広告をユーザに提示するために選択する。ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０による広告の提示を求める入札時に、広告主は、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０に、影響度メトリック範囲、影響度メトリックの閾値、または影響度メトリックに関する他の記述を提供することができる。
ユーザ・プロフィールに関連付けられている影響度メトリックは、ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザによって取られるアクションを記載するストーリの配信のスポンサーになるために、広告主によって使用される。例えば、広告主は、少なくとも閾値の影響値を有するユーザにインセンティブを提供して、そのユーザによって、広告主がユーザによって行われるアクションを記載するストーリの配信のスポンサーになる蓋然性を高めることができる。提供されるインセンティブの例には、ユーザのアイテムの購入のスポンサーになること、アイテムを購入するユーザに割引または割戻しを申し出ること、広告主に関連付けられているアイテムの将来の購入に対してユーザにクレジットを付与すること、または他の好適なインセンティブが含まれる。さらなる例として、広告主が、ユーザの影響度メトリックに基づいて、製品の見本、レストランもしくは他の店における割引、イベントの無料もしくは割引チケットなど、「プレミアム体験」をユーザに提供することができる。その代わりに、ユーザは、広告主に関連付けられているアクション（例えば、ソーシャル・ネットワーキング・システムにコンテンツを投稿する、場所にチェックインする、イベントに参加する、画像をアップロードする、またはその他の好適なアクション）を行う。
いくつかの実施形態では、ユーザに申し出されたインセンティブは、ユーザの影響度メトリックに基づき、より高い影響度メトリックを有するユーザが、より低い影響度メトリックを有するユーザよりも充実したインセンティブを受け取ることができるようにする。例えば、少なくとも閾値の影響度メトリックを有するユーザによるスポンサー付きアクションに対して広告主によって提供されるインセンティブは、閾値未満の影響度メトリックを有するユーザに提供されるインセンティブよりも大きい。ユーザが広告主に、広告主によって行われるアクションのスポンサーになることを許可する場合、ユーザがスポンサー付きのアクションを行っていることを記載するストーリが、広告主にアクションのスポンサーになることを許可しているユーザにつながっているユーザに提示される。これにより広告主は、あるユーザの影響度メトリックを利用して、ユーザに組合されたユーザの間の露出度（ｅｘｐｏｓｕｒｅ）および可視性を獲得することができる。
さらにコンテンツ・セレクタ２４５は、マップ・インタフェースに表示するためのオブジェクトを選択することができる、またはオブジェクトに関連付けられている影響度メトリックに基づいた検索結果のためのオブジェクトを選択することができる。例えば、コンテンツ・セレクタ２４５は、クライアント・デバイス１１０から受信される位置情報および位置もしくはイベントに関連付けられているオブジェクトに関連付けられている影響度メトリックに基づいて、ユーザ付近の位置またはイベントを識別する。例えば、少なくとも閾値の影響度メトリックを有する、または最高の影響度メトリックを有する位置情報の閾値の距離内の位置に関連付けられているイベント、広告、または他のオブジェクトが表示される。あるいは、位置情報が受信されたユーザに関連付けられている影響度メトリックは、提示するオブジェクトを選択するために使用される。さらに、検索結果に関連付けられているオブジェクトは、それらの対応する影響度メトリックに基づいてランク付けされ、例えば、より高い影響度メトリックを有するオブジェクトに関連付けられている検索結果は、より目立つように提示される。別の例として、閾値未満の影響度メトリックを有するオブジェクトに関連付けられている検索結果は、表示されない。
コンテンツを選択することに加えて、影響度メトリックは、他のソーシャル・ネットワーキング・システム１４０のリソースを割り当てるために使用される。例えば、増加され
た帯域幅、人間オペレータ時間、処理リソース、および他のユーザが、最も高い影響度メトリックを有する、または少なくとも閾値の影響度メトリックを有するユーザに割り当てられる。ソーシャル・ネットワーキング・システムまたはソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザ単位との増大させるユーザ対話のリソースは、影響度メトリックに基づいて同様に割り当てられる。例えば、高い影響度メトリックを有し、ある領域もしくは他の分類に関連付けられているユーザは、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０との関わりを奨励するためにユーザをターゲットにする増加した数の推奨、申し出などを受け取ることができる。影響度メトリックに基づいてある領域またはカテゴリにおけるユーザへの増加するユーザ対話のためのリソースに優先順位を付けることにより、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０は特定の位置またはカテゴリの増大をターゲットにすることができる。
さらに、コンテンツ・セレクタ２４５は、ユーザにコンテンツを選択するとき、関連性メトリックを使用する。これによりコンテンツ・セレクタ２４５は、コンテンツをユーザに提示するとき、ユーザとすでに関連付けられているコンテンツの関連性を考慮に入れる。例えば、ユーザが閾値未満の関連性メトリックに関連付けられている場合、様々なタイプのオブジェクトが、ユーザに提示するために選択される。関連性メトリックはユーザに関連付けられているオブジェクトの関連性をユーザに示すので、ユーザに関連付けられているオブジェクトが低い関連性を有する場合、様々な属性を有するオブジェクトが、その後ユーザに選択される。
コンテンツ・セレクタ２４５は、ユーザのセットにコンテンツを選択するとき、影響度メトリックと組み合わせて、総関連性メトリックを使用することもできる。例えば、コンテンツ・セレクタ２４５は、コンテンツの選択および表示のために、ユーザのセットの総関連性メトリックに比べてより高い影響度メトリックを有するユーザのセット中のユーザを優先する。さらに、総関連性メトリックは、ユーザの特定の市場をターゲットにするために使用され、第１の組のユーザが、第２の組のユーザよりも高い総関連性メトリックに関連付けられている場合、コンテンツ・セレクタ２４５は、第２の組のユーザに表示するためのストーリまたは広告を選択する。このような実施形態では、第２の組のユーザは、概して、第１の組のユーザよりも関連性の少ないコンテンツを（例えば、ニュース・フィードに）表示されている可能性があり、したがってコンテンツ・セレクタ２４５によって表示のために選択されるコンテンツは、第２の組のユーザに対してより関連性があるものとされる。
ウェブ・サーバ２５０は、ネットワーク１２０を通じてソーシャル・ネットワーキング・システム１４０を１つまたは複数のクライアント・デバイス１１０に、ならびに１つまたは複数の第三者ウェブサイト１３０にリンクする。ウェブ・サーバ２５０は、ウェブ・ページと同様に、ＪＡＶＡ（登録商標）、ＦＬＡＳＨ（登録商標）、ＸＭＬなど、他のウェブ関連コンテンツを供給する。ウェブ・サーバ２５０は、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０とクライアント・デバイス１１０との間でメッセージ、例えばインスタントメッセージ、キューに入れられたメッセージ（例えば、電子メール）、テキスト、およびＳＭＳ（ショート・メッセージ・サービス）メッセージ、またはその他の好適なメッセージング技法を使用して送信されるメッセージを、受信するおよびルーティングする機能を提供する。ユーザは、情報、例えばコンテンツ・ストア２１０に記憶された画像または動画をアップロードするよう、ウェブ・サーバ２５０に要求を送信することができる。さらに、ウェブ・サーバ２５０は、データを直接的に固有のクライアント・デバイスのオペレーティング・システムに送信するＡＰＩ機能を提供することができる。
ソーシャル・ネットワーキング・システムにおける影響度決定
図３は、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０のオブジェクトに関する影響
度メトリックを決定するためのプロセスのブロック図である。図３に示すように、ターゲット・オブジェクト３１０が、影響度計算機２３５に識別され、影響度計算機２３５は、ターゲット・オブジェクト３１０に関連付けられているユーザ３０５ａ、３０５ｂ、３０５ｃ、３０５ｄ（また参照符合３０５を使用して個々におよび集合的に参照される）を識別する。例えば、影響度計算機２３５は、エッジ・ストア２３０から、ターゲット・オブジェクト３１０へのエッジを有するユーザを識別する。一実施形態では、影響度モジュール２３５は、ターゲット・オブジェクト３１０に関連付けられているすべてのユーザを識別する。あるいは、影響度モジュール２３５は、ターゲット・オブジェクト３１０に対する閾値数のユーザまたは閾値の親和性を有するユーザなど、ターゲット・オブジェクト３１０に関連付けられているユーザのサブセットを識別する。ユーザ３０５が、ユーザ３０５とターゲット・オブジェクト３１０との間のつながりに基づいて、またはユーザ３０５とターゲット・オブジェクト３１０との間の対話に基づいて、ターゲット・オブジェクト３１０に関連付けられている。
ユーザ３０５、３０５ｂ、３０５ｃ、３０５ｄの各々とターゲット・オブジェクト３１０との間における親和性ＡＣａ、ＡＣｂ、ＡＣｃ、およびＡＣｄは、エッジ・ストア２３０から決定され、影響度計算機２３５によって組合されて、ターゲット・オブジェクト３１０に対する影響度メトリックＩＭ３１０を生成する。ソーシャル・ネットワーキング・システムによって維持される親和性は、一般的に単一方向性であり、エッジ・スコア２３０から決定される親和性は、ターゲット・オブジェクト３１０に対するユーザの親和性である。図２と併せて上述したように、ユーザ３０５とターゲット・オブジェクト３１０との間における親和性は、ユーザ１０５とターゲット・オブジェクト３１０との間の対話の数、頻度、およびタイプによって、ユーザ１０５とターゲット３１０オブジェクトとの間のつながりのタイプによって、ならびに／または、ユーザ３０５とターゲット・オブジェクト３１０との両方に関連付けられているさらなる共通のオブジェクトもしくは情報など、推論値によって、影響を受ける可能性がある。例えば、ターゲット・オブジェクト３１０が歌である場合において、ユーザ１０５ａが、この歌を頻繁に聴く、他のユーザとこの歌を共有する、および／またはこの歌を購入してダウンロードし、かつユーザ１０５ｂがこの歌をめったに聴かない場合、ユーザ１０５ａに関連付けられている親和性係数ＡＣａは、ユーザ１０５ｂに関連付けられている親和性係数ＡＣｂよりも高くなる。
影響度モジュール２３５は、親和性ＡＣａ、ＡＣｂ、ＡＣｃ、およびＡＣｄを組合せて、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０全体にわたってユーザへのターゲット・オブジェクト１１０の関連性を表現する影響度メトリックＩＭ３１０を決定する。例えば、影響度メトリックＩＭ３１０は、アクセスされる親和性の平均値または中央値である。あるいは、影響度モジュール２３５は、アクセスされる親和性に様々な重みを適用し、重み付けされた親和性の平均値または中央値を決定する。一実施形態では、アクセスされる親和性は、親和性を生成するために使用される対話に関連付けられている時間に基づいて重み付けされる。例えば、５分前に行われた対話に関連付けられている親和性は、３日前に行われた対話に関連付けられている親和性よりも重く重み付けされる。
いくつかの実施形態では、影響度モジュール２３５は、ＩＭ３１０を決定することによってアクセスされる親和性を組合せて、アクセスされる親和性の重み付けされたまたは重み付けされない和または積となるようにすることができる。他の実施形態では、親和性ＡＣａ、ＡＣｂ、ＡＣｃ、およびＡＣｄを使用して、任意の適切な組合せが行われる。例えば、影響度モジュール２３５は、ターゲット・オブジェクト３１０に関連付けられているユーザの数３０５に基づいて、または影響度モジュール２３５によって取出される親和性の数によって、影響度メトリックを正規化することができる。このような例では、ターゲット・オブジェクト３１０に関連付けられているユーザのセットが閾値未満である場合、影響度メトリックは割引かれる。
影響度モジュール２３５は、ユーザ３０５ｃを通じてターゲット・オブジェクト３１０に関連付けられているユーザ３１５ｅ、３１５ｆ、３１５ｇ（また参照符合３１５を使用して個々におよび集合的に参照される）（「間接的に関連付けられているユーザ」）に関連付けられている親和性ＡＣｅ、ＡＣｆ、ＡＣｇにアクセスすることもできる。例えば、ターゲット・オブジェクト３１０に関連付けられているユーザ３０５ｃにつながっているが、ターゲット・オブジェクト３１０と直接的に関連付けられていないユーザの親和性ＡＣｅ、ＡＣｆ、ＡＣｇがアクセスされ、影響度メトリックＩＭ３１０を計算するために使用される。いくつかの実施形態では、影響度モジュール２３５は、ターゲット・オブジェクト３１０と間接的に関連付けられるユーザとの間の減衰量に基づいて、間接的に関連付けられるユーザに関連付けられている親和性を割引く。例えば、ターゲット・オブジェクト３１０に関連付けられているユーザ３０５につながっているユーザ３１５の親和性は、ターゲット・オブジェクト３１０に関連付けられているユーザ３０５に関連付けられている親和性に対して、５０％または別の量だけ減衰される。間接的に関連付けられるユーザに関連付けられている親和性の減衰は、ターゲット・オブジェクト３１０と間接的に関連付けられるユーザとの間の隔たりの程度に基づいて増える。
影響度メトリックＩＭ３１０は、数値または数値以外（例えば、「高」、「中」、「低」などのランク付け）とされる。影響度メトリックＩＭ３１０は、ターゲット・オブジェクト３１０がユーザ・プロフィールであるか、オブジェクトであるかに応じて、ユーザ・プロフィール２０５に、またはコンテンツ・ストア２１０に記憶される。一実施形態では、影響度メトリックは、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０において、ユーザ・プロフィールを含む各オブジェクトに対して決定され、記憶される。影響度モジュール２３５は、記憶された影響度メトリックを定期的に更新する、またはオブジェクトとの対話が受信されるとき、記憶された影響度メトリックを更新する。図２と併せて上述したように、コンテンツ・セレクタ２４５は、ユーザに提示するコンテンツを選択するとき、オブジェクトに関連付けられている影響度メトリックを使用する。
図４は、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０によって維持されるオブジェクトに関する影響度メトリックを決定するためのプロセス４００の一実施形態のフローチャートである。ターゲット・オブジェクトが、識別され（４０５）、ターゲット・オブジェクトに関連付けられているユーザが識別される（４０５）。上述のように、ターゲット・オブジェクトは、ユーザ・プロフィール、ページ、イベント、グループ、または他のコンテンツ・アイテムである。さらに、ターゲット・オブジェクトに関連付けられているユーザは、エッジ・ストア中のエッジによってターゲット・オブジェクトにつながっているユーザとして識別される（４０５）。したがって、ターゲット・オブジェクトに関連付けられているユーザは、ターゲット・オブジェクトへの明示的なつながりを有する、またはターゲット・オブジェクトと対話を行ったことがある。
ターゲット・オブジェクトに関連付けられているユーザの各々とターゲット・オブジェクトとの間における親和性が、図３と併せて上述したように、決定され（４１５）、組合されて、ターゲット・オブジェクトに関する影響度メトリックを決定する。ターゲット・オブジェクトに関連付けられているユーザの数、ターゲット・オブジェクトに関連付けられているユーザとターゲット・オブジェクトとの間の対話の最新性（ｒｅｃｅｎｃｙ）、または他の基準など、さらなる情報が、影響度メトリックの決定時に使用される。図１と併せて上述したように、影響度メトリックは、記憶され、その後ユーザに提示するコンテンツを選択するために使用される。
ソーシャル・ネットワーキング・システムにおける関連性決定
図５は、一実施形態により、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０のユーザ
に関する関連性メトリックを決定するブロック図である。図５に示すように、ターゲット・ユーザ５００は、関連性計算機２４０によって識別され、このターゲット・ユーザ５００に関連付けられているオブジェクトは、エッジ・ストア２３０から決定される。様々な実施形態では、関連性計算機２４０は、ターゲット・ユーザ５００に関連付けられている各オブジェクトを識別する、または１つもしくは複数の指定の特徴を有するターゲット・ユーザ５００に関連付けられているオブジェクトのサブセットを識別する。例えば、関連性モジュール２４０は、ターゲット・ユーザ５００が閾値の時間内に対話したオブジェクトを識別する、ターゲット・ユーザ５００に関連付けられている特定のタイプのオブジェクトを識別する、オブジェクトのユーザがターゲット・ユーザに関連付けられているオブジェクトを識別する、またはユーザが少なくとも閾値の親和性を有するターゲット・ユーザに関連付けられているオブジェクトを識別する、または任意の好適な基準を有するオブジェクトを識別する。
図５の例では、関連性計算機２３５は、ターゲット・ユーザ５００に関連付けられているユーザ５０５、ページ５１０、投稿５１５、ユーザ５２０、および画像５２５を識別する。また図５の実施形態では、関連性計算機２３５は、ターゲット・ユーザ５００に関連付けられているオブジェクトに関連付けられているオブジェクト（ターゲット・ユーザ５００に「間接的に関連付けられている」オブジェクト）を識別する。例えば、関連性計算機２３５は、ユーザ５３０、位置５３５、およびユーザ５４０など、投稿５１５に関連付けられているさらなるオブジェクトを識別する。図５は、ターゲット・ユーザ５００に関連付けられている限られたタイプのオブジェクトを示しているが、任意の適切なタイプのオブジェクトが、ターゲット・ユーザ５００に関連付けられている。
関連性モジュール２３５は、ターゲット・ユーザ５００に関連付けられている各オブジェクトに関連付けられている影響度メトリックＩＭ５０５、ＩＭ５１０、ＩＭ５１５、ＩＭ５２０、およびＩＭ５２５を決定する。上述のように、オブジェクトのメトリックは、ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザへのオブジェクトの影響度を表す。影響度メトリックは、影響度計算機２３０から、ユーザ・プロフィール・ストア２０５から、および／またはコンテンツ・ストア２１０から、取出される。一実施形態では、オブジェクトが関連性モジュール２３５によって識別されるとき、影響度メトリックが変更される、または更新される。関連性メトリックを生成するとき、影響度メトリックと併せてさらなる情報が使用される。
ターゲット・ユーザ５００に関連付けられている関連性メトリックＲＭ５００を生成するために、関連性モジュールは、識別されたオブジェクトに関連付けられている影響度メトリックＩＭ５０５、ＩＭ５１０、ＩＭ５１５、ＩＭ５２０、ＩＭ５２５を組合わせる。例えば、関連性メトリックＲＭ４００は、影響度メトリックの平均値、中央値、和、または積である。いくつかの実施形態では、影響度メトリックは、重み付けされ、重み付けされた影響度メトリックは、関連性メトリックＲＭ５００を決定するために組合される。例えば、関連性計算機２４０モジュールは、影響度メトリックに関連付けられているオブジェクトのタイプに基づいて影響度メトリックを重み付けする（例えば、オブジェクトに関連付けられている影響度メトリックは、投稿に関連付けられている影響度メトリックよりも大きい重みを有する）。別の例として、影響度メトリックは、影響度メトリックに関連付けられているオブジェクトに対するターゲット・ユーザ５００の親和性に基づいて重み付けされる（例えば、影響度メトリックの重みは、影響度メトリックに関連付けられているオブジェクトに対するターゲット・ユーザ５００の親和性に比例する）。
関連性計算機２４０は、関連性メトリックＲＭ５００を決定するとき、ターゲット・ユーザ５００と間接的に関連付けられる１つまたは複数のオブジェクトに対する影響度メトリックを考慮に入れる。図５の例では、投稿投稿（４１５）に関連付けられているが、タ
ーゲット・ユーザ５００と直接的に関連付けられないオブジェクトに関連付けられている影響度メトリックＩＭ５３０、ＩＭ５３５、ＩＭ５４０が取出される。関連性計算機２４０は、これらの影響度メトリックＩＭ５３０、ＩＭ５３５、ＩＭ５４０を、ターゲット・ユーザ５００と直接的に関連付けられるオブジェクトに関する影響度メトリックＩＭ５０５、ＩＭ５１０、ＩＭ５１５、ＩＭ５２０、ＩＭ５２５と組合せて、関連性メトリックＲＭ５００を生成する。いくつかの実施形態では、間接的に関連付けられるオブジェクトに関連付けられている影響度メトリックは、減衰されることがあり、減衰量は、ターゲット・ユーザ５００と間接的に関連付けられるオブジェクトとの間の隔たりの程度に基づく。
関連性メトリックＲＭ５００は、数値または数値以外（例えば、「高」、「中」、または「低」ランク付け）とされる。一実施形態では、関連性モジュール２４０は、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０の複数のユーザに対する関連性メトリックを決定し、ユーザ・プロフィール・ストア２０５中の対応するユーザ・プロフィールにユーザに関連付けられている関連性メトリックを記憶する。記憶された関連性メトリックは、定期的に更新されるか、またはユーザがオブジェクトと対話するとき、更新される。ターゲット・ユーザ４００に関連付けられている関連性メトリックＲＭ５００は、ターゲット・ユーザ５００に関連付けられているオブジェクトのターゲット・ユーザへの関連性を示すので、関連性メトリックＲＭ５００は、ターゲット・ユーザ５００に関連付けられているオブジェクトに関連付けられているターゲット・ユーザ５００への、提示されるニュース・フィードまたはニュース・ティッカー中のストーリの関連性を推論するために使用される。
図６は、ソーシャル・ネットワーキング・システム１４０のターゲット・ユーザに対する関連性メトリックを決定するためのプロセス６００の一実施形態のフローチャートである。ターゲット・ユーザは、関連性計算機２４５によって識別され（６０５）、関連性計算機２４５はまた、エッジ・ストア２３０からターゲット・ユーザに関連付けられているオブジェクトを識別する（６１０）。上述のように、ターゲット・ユーザに関連付けられているオブジェクトは、ターゲット・ユーザがつながりを明示的に確立したオブジェクトであるか、またはターゲット・ユーザが対話したオブジェクトである。さらに、オブジェクトは、オブジェクトに関連付けられているオブジェクトのサブセットが識別される（６１０）ように、１つまたは複数の基準に基づいて識別される（６１０）。例えば、指定のタイプ、ターゲット・ユーザとの閾値の親和性、または他の好適な特徴を有するオブジェクトが識別される（６１０）。
関連性計算機２４０は、識別されたオブジェクトの各々に関連付けられている影響度メトリックを取出す（６１５）。様々な実施形態では、影響度メトリックは、影響度計算機２３５、ユーザ・プロフィール・ストア２０５、および／またはコンテンツ・ストア２１０から取出される。影響度メトリックは、次に、関連性メトリックを決定するために、関連性計算機２４０によって組合される。図５と併せて上述したように、影響度メトリックは、任意の好適な方法で組合されて、関連性スコアを生成する。
関連性計算機２４０は、ユーザのセットに関連付けられている関連性メトリックを組合せて、ユーザのセットの総関連性メトリックを生成する。ユーザのセットを選択するために、様々な基準が使用される。例えば、ユーザのセットは、少なくとも１つの共通の特徴を有するユーザを含む。ユーザのセットを選択するために使用される特徴の例には、共通の勤務先、共通の故郷、共通の地理的領域、共通の興味、共通の趣味、または他の好適な特徴が含まれる。セット中の各ユーザに関連付けられている関連性メトリックは、任意の適切な方法で組合される。例えば、総関連性メトリックは、関連性メトリックの平均値または中央値である。一実施形態では、異なるユーザに関連付けられている関連性メトリックは、異なるように重み付けされることがあり、重み付けされた関連性メトリックは、総
関連性メトリックを決定するために組合される。関連性メトリックを重み付けするとき、ユーザの様々な特徴が使用される。例えば、地理的基準、または人口統計上の基準、影響度メトリック、またはユーザのセット中のユーザに関連付けられている他のデータに基づいて、関連性メトリックが重み付けされる。
ユーザにコンテンツを選択する際に、コンテンツ・セレクタ２４５によってユーザが使用する異なるセットに対して、総関連性メトリックが記憶される。例えば、異なる国のユーザのセットに対して、異なる年齢幅のユーザのセットに対して、または任意の好適な共通の特徴を有するユーザのセットに対して、総関連性メトリックが記憶される。様々な実施形態では、記憶された総関連性メトリックは、定期的に更新される。
まとめ
本発明の諸実施形態の前述の説明は、例示の目的で提示されたものであり、網羅的であること、または本発明を開示した厳密な形式に限定することを意図されていない。上記の開示に鑑みて多くの変更形態および変形形態が可能であることを、当業者であれば、理解されるであろう。
この説明のいくつかの部分は、情報に関する操作のアルゴリズムおよび象徴的表現に関して、本発明の実施形態を記載する。これらのアルゴリズムの記述または表現は、データ処理技術における当業者によって、その研究の内容を他の当業者に効果的に伝えるために一般的に使用される。これらの操作は、機能的、計算的、または論理的に記載されているが、コンピュータ・プログラムまたは等価電気回路、マイクロコードなどによって実行されると理解される。さらに、一般性を失うことなく、モジュールとして操作のこれらの装置（ａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔｓ）に言及することが、ときには好都合であることも証明される。記載する操作およびそれらの関連するモジュールは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはその任意の組合せで具体化される。
本明細書に記載するステップ、操作、またはプロセスのいずれも、１つまたは複数のハードウェアまたはソフトウェア・モジュールを用いて、単独でまたは他のデバイスと組み合わせて、行われるまたは実行される。一実施形態では、ソフトウェア・モジュールが、コンピュータ・プログラム・コードを含んだコンピュータ可読媒体を備えたコンピュータ・プログラム製品で実行され、コンピュータ・プログラム・コードが、記載するステップ、操作、またはプロセスのいずれかまたはすべてを行うために、コンピュータ・プロセッサによって実行される。
本発明の諸実施形態はまた、本明細書では操作を行うための装置に関連することがある。この装置は、特に必要とされる目的のために構築される、および／またはこの装置は、コンピュータに記憶されたコンピュータ・プログラムによって選択的に作動されるもしくは再構成される汎用コンピューティング・デバイスを含む。このようなコンピュータ・プログラムは、非一時的な、有形のコンピュータ可読記憶媒体、またはコンピュータ・システム・バスに組合される、電子命令を記憶するのに任意の適切なタイプの媒体に記憶されることも可能である。さらに、本明細書において言及される任意のコンピューティング・システムは、単一のプロセッサを含む、または計算能力を上げるために複数のプロセッサ設計を使用するアーキテクチャである。
本発明の諸実施形態は、本明細書に記載するコンピューティング・プロセスによって作り出される製品に言及する。このような製品は、コンピューティング・プロセスから生じる情報を含み、この情報は、非一時的な、有形のコンピュータ可読記憶媒体に記憶され、本明細書に記載するコンピュータ・プログラム製品または他のデータの組合せの任意の実施形態を含むこともできる。
最後に、本明細書で使用される言語は、主として読みやすさおよび説明の目的のために選択されており、発明の主題を詳細に描写する（ｄｅｌｉｎｅａｔｅ）またはその境界を定める（ｃｉｒｃｕｍｓｃｒｉｂｅ）ように選択されていない。したがって、本発明の範囲は、この詳細な説明によってではなく、むしろ本明細書に基づく出願に際して発行されるいずれかの請求項によって限定されることを意図している。したがって、本発明の実施形態の開示は、本発明の範囲を説明するものであるが、限定しないものであることを意図し、本発明の範囲は、次の特許請求の範囲に示される。

Claims (17)

  1. ソーシャル・ネットワーキング・システムにおいて、複数のユーザと、前記ソーシャル・ネットワーキング・システムによって維持される複数のオブジェクトとの間の関連付けを記憶する工程と、
    前記ソーシャル・ネットワーキング・システムによって維持されるターゲット・オブジェクトを識別する工程と、
    記憶された前記関連付けから前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられているユーザを識別する工程と、
    前記ターゲット・オブジェクトに対する識別された前記ユーザの各々の親和性を決定する工程と、
    前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられる影響度メトリックを前記親和性に基づいて生成する工程であって、前記影響度メトリックは、全体として識別された前記ユーザに対する前記ターゲット・オブジェクトの関連性を表す、第１の影響度メトリック生成工程と、
    前記影響度メトリックを記憶する工程と、を備える方法。
  2. 前記ターゲット・オブジェクトは、ユーザ、ページ、グループ、およびコンテンツ・アイテムのうちの１つを含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記第１の影響度メトリック生成工程は、
    前記親和性の中央値を決定する工程を備える、請求項１に記載の方法。
  4. 前記第１の影響度メトリック生成工程は、
    前記親和性の平均値を決定する工程を備える、請求項１に記載の方法。
  5. 前記第１の影響度メトリック生成工程は、
    前記親和性の各々に重みを適用して、重み付けされた親和性を生成する工程と、
    重み付けされた前記親和性に基づいて前記影響度メトリックを生成する、第２の影響度メトリック生成工程と、を備える、請求項１に記載の方法。
  6. 親和性に適用される重みは、前記親和性に関連付けられているユーザの特徴に少なくとも一部基づいている、請求項５に記載の方法。
  7. 前記特徴は、前記ユーザと前記ターゲット・オブジェクトとの間の最新の対話の時間である、請求項６に記載の方法。
  8. 前記第２の影響度メトリック生成工程は、
    重み付けされた前記親和性の中央値を決定する工程を備える、請求項５に記載の方法。
  9. 前記第２の影響度メトリック生成工程は、
    重み付けされた前記親和性の平均値を決定する工程を備える、請求項５に記載の方法。
  10. ソーシャル・ネットワーキング・システムによって維持されるターゲット・オブジェクトを識別する工程と、
    前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられているユーザを記憶された情報に基づいて識別する工程であって、前記情報は、ユーザによって行われる対話と、ユーザと前記ソーシャル・ネットワーキング・システムによって維持されるオブジェクトとの間におけるつながりとについて記述する、工程と、
    前記ターゲット・オブジェクトに対する識別された前記ユーザの各々の親和性を決定す
    る工程と、
    前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられる影響度メトリックを前記親和性に基づいて生成する工程であって、前記影響度メトリックは、全体として識別された前記ユーザに対する前記ターゲット・オブジェクトの関連性を表す、第１の影響度メトリック生成工程と、
    前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられる前記影響度メトリックに少なくとも一部基づいて、１以上のさらなるユーザに前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられているストーリを提示するか否かを決定する、ストーリ提示決定工程と、を備える方法。
  11. 前記ストーリ提示決定工程は、
    前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられる前記影響度メトリックが、少なくとも閾値である場合、さらなるユーザに前記ストーリについて記述している通知メッセージを送信する工程を備える、請求項１０に記載の方法。
  12. 前記ストーリ提示決定工程は、
    さらなるユーザに関連付けられている位置、前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられている位置、および前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられる影響度メトリックに基づいて、前記さらなるユーザに前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられている前記ストーリを提示するか否かを決定する工程を備える、請求項１０に記載の方法。
  13. 前記第１の影響度メトリック生成工程は、
    前記親和性の各々に重みを適用して、重み付けされた親和性を生成する工程と、
    重み付けされた前記親和性に基づいて前記影響度メトリックを生成する、第２の影響度メトリック生成工程と、を備える、請求項１０に記載の方法。
  14. 親和性に適用される重みは、前記親和性に関連付けられているユーザの特徴に少なくとも一部基づいている、請求項１３に記載の方法。
  15. 前記第２の影響度メトリック生成工程は、
    重み付けされた前記親和性の中央値または平均値を決定する工程を備える、請求項１３に記載の方法。
  16. 前記第１の影響度メトリック生成工程は、
    前記親和性の中央値または平均値を決定する工程を備える、請求項１０に記載の方法。
  17. ソーシャル・ネットワーキング・システムによって維持されるターゲット・オブジェクトを識別する工程と、
    前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられているユーザを記憶された情報に基づいて識別する工程であって、前記情報は、ユーザによって行われる対話と、ユーザと前記ソーシャル・ネットワーキング・システムによって維持されるオブジェクトとの間におけるつながりとについて記述する、工程と、
    前記ターゲット・オブジェクトに対する識別された前記ユーザの各々の親和性を決定する工程と、
    前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられる影響度メトリックを前記親和性に基づいて生成する工程であって、前記影響度メトリックは、全体として識別された前記ユーザに対する前記ターゲット・オブジェクトの関連性を表す、工程と、
    前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられている広告を識別する工程と、
    前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられる前記影響度メトリックに少なくとも一部基づいて、１以上のさらなるユーザに前記ターゲット・オブジェクトに関連付けられている前記広告を提示するか否かを決定する工程と、を備える方法。
JP2015545078A 2012-11-28 2013-11-13 ソーシャル・ネットワーキング・システムにおける影響を決定すること Active JP5960927B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/688,015 US9224174B2 (en) 2012-11-28 2012-11-28 Determining influence in a social networking system
US13/688,015 2012-11-28
PCT/US2013/069855 WO2014085089A1 (en) 2012-11-28 2013-11-13 Determining influence in a social networking system

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2016503554A true JP2016503554A (ja) 2016-02-04
JP2016503554A5 JP2016503554A5 (ja) 2016-06-16
JP5960927B2 JP5960927B2 (ja) 2016-08-02

Family

ID=50774242

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015545078A Active JP5960927B2 (ja) 2012-11-28 2013-11-13 ソーシャル・ネットワーキング・システムにおける影響を決定すること

Country Status (6)

Country Link
US (4) US9224174B2 (ja)
JP (1) JP5960927B2 (ja)
KR (1) KR101724524B1 (ja)
AU (1) AU2013353358B2 (ja)
CA (1) CA2891119C (ja)
WO (1) WO2014085089A1 (ja)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018045276A (ja) * 2016-09-12 2018-03-22 コニカミノルタ株式会社 影響度算出プログラムおよび影響度算出装置
JP2021527883A (ja) * 2018-06-11 2021-10-14 オムニオウス カンパニー リミテッド ソーシャルネットワークを利用した影響力測定方法および装置
WO2024161868A1 (ja) * 2023-02-01 2024-08-08 ソニーグループ株式会社 情報処理装置、情報処理方法、プログラム

Families Citing this family (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11216498B2 (en) 2005-10-26 2022-01-04 Cortica, Ltd. System and method for generating signatures to three-dimensional multimedia data elements
US11361014B2 (en) 2005-10-26 2022-06-14 Cortica Ltd. System and method for completing a user profile
US9530167B2 (en) * 2011-08-12 2016-12-27 Facebook, Inc. Coefficients attribution for different objects based on natural language processing
CA2837937C (en) * 2012-12-21 2019-12-31 Bce Inc. Methods and computer-readable media for carrying out promotional campaigns
US20140195606A1 (en) * 2013-01-09 2014-07-10 At&T Intellectual Property I, L.P. Identifying valuable users in a social network
US10692096B2 (en) 2013-03-15 2020-06-23 Thermodynamic Design, Llc Customizable data management system
US20140289241A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-25 Spotify Ab Systems and methods for generating a media value metric
US20150262219A1 (en) * 2013-03-15 2015-09-17 Thermodynamic Design, Llc Customizable data management system
KR102306506B1 (ko) 2014-09-08 2021-09-30 써모다이나믹 디자인 엘엘씨 커스터마이징 가능한 데이터 관리 시스템
US10275535B1 (en) * 2015-06-04 2019-04-30 United Services Automobile Association (Usaa) Obtaining user feedback from social media data
US10270730B1 (en) * 2015-06-15 2019-04-23 Amazon Technologies, Inc. Determining a dynamic data feed
US10003841B2 (en) * 2015-07-27 2018-06-19 Tribune Broadcasting Company, Llc News production system with dynamic character generator output
WO2017038574A1 (ja) * 2015-08-28 2017-03-09 日本電気株式会社 影響度測定装置および影響度測定方法
WO2017082824A1 (en) * 2015-11-09 2017-05-18 Deskera Singapore Pte Ltd Methods and systems for providing content to a user of a relationship network
KR101698492B1 (ko) * 2015-11-19 2017-01-20 주식회사 사이람 소셜미디어 상의 사용자 컨텐츠 확산 영향력 측정 방법 및 장치
US11195043B2 (en) 2015-12-15 2021-12-07 Cortica, Ltd. System and method for determining common patterns in multimedia content elements based on key points
US20170186041A1 (en) * 2015-12-28 2017-06-29 International Business Machines Corporation Retargeting system for decision making units
CN106875205B (zh) * 2016-07-11 2020-08-04 阿里巴巴集团控股有限公司 一种对象选择方法和装置
US10187344B2 (en) * 2016-10-03 2019-01-22 HYP3R Inc Social media influence of geographic locations
WO2018183125A1 (en) * 2017-03-25 2018-10-04 Nikita Danilov Video-content-distribution platform integrated with advertisement and reward collection mechanisms
CN107220486B (zh) * 2017-05-12 2021-07-20 上海交通大学 基于局部影响力计算的影响力阻断最大化方法
US11042896B1 (en) * 2018-03-12 2021-06-22 Inmar Clearing, Inc. Content influencer scoring system and related methods
US10748038B1 (en) 2019-03-31 2020-08-18 Cortica Ltd. Efficient calculation of a robust signature of a media unit
US11244176B2 (en) 2018-10-26 2022-02-08 Cartica Ai Ltd Obstacle detection and mapping
US11244023B2 (en) 2018-11-09 2022-02-08 Caterpillar Inc. System for connecting topically-related nodes
CN110223125B (zh) * 2019-06-18 2021-06-11 东北大学 节点位置核边收益算法下用户位置获取方法
CN112269938A (zh) * 2020-11-16 2021-01-26 北京百度网讯科技有限公司 信息展示方法、装置、电子设备和存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090070219A1 (en) * 2007-08-20 2009-03-12 D Angelo Adam Targeting advertisements in a social network
US20090144075A1 (en) * 2004-11-04 2009-06-04 Manyworlds Inc. Adaptive Social Network Management
US7827208B2 (en) * 2006-08-11 2010-11-02 Facebook, Inc. Generating a feed of stories personalized for members of a social network
JP2012015917A (ja) * 2010-07-02 2012-01-19 Sharp Corp コンテンツ視聴システム、コンテンツ推薦方法およびコンテンツ表示装置
WO2013121470A1 (ja) * 2012-02-15 2013-08-22 パナソニック株式会社 コンテンツ提示装置、端末、システム、プログラム、および、方法

Family Cites Families (36)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7526458B2 (en) 2003-11-28 2009-04-28 Manyworlds, Inc. Adaptive recommendations systems
US7539652B2 (en) 2003-11-28 2009-05-26 Manyworlds, Inc. Adaptive self-modifying and recombinant systems
US7606772B2 (en) 2003-11-28 2009-10-20 Manyworlds, Inc. Adaptive social computing methods
US7526459B2 (en) 2003-11-28 2009-04-28 Manyworlds, Inc. Adaptive social and process network systems
US8600920B2 (en) * 2003-11-28 2013-12-03 World Assets Consulting Ag, Llc Affinity propagation in adaptive network-based systems
US8566263B2 (en) * 2003-11-28 2013-10-22 World Assets Consulting Ag, Llc Adaptive computer-based personalities
US8402094B2 (en) * 2006-08-11 2013-03-19 Facebook, Inc. Providing a newsfeed based on user affinity for entities and monitored actions in a social network environment
KR20090037975A (ko) 2006-08-07 2009-04-16 차차 써치 인코포레이티드 관련 집단 검색을 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능 저장 장치
US20100114702A1 (en) 2006-09-13 2010-05-06 Arthur Wu Ask/respond affinity group referral method and apparatus
US8108414B2 (en) 2006-11-29 2012-01-31 David Stackpole Dynamic location-based social networking
US20080270552A1 (en) 2007-04-30 2008-10-30 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Determining influencers
US7990387B2 (en) 2007-08-16 2011-08-02 International Business Machines Corporation Method and apparatus for spawning projected avatars in a virtual universe
JP2011516938A (ja) 2008-02-22 2011-05-26 ソーシャルレップ・エルエルシー 分散型オンライン会話の測定および管理のためのシステムと方式
US20100144426A1 (en) 2008-08-18 2010-06-10 Jeffrey Winner Inviting Users to Participate in a Venture Exchange
US20100063993A1 (en) 2008-09-08 2010-03-11 Yahoo! Inc. System and method for socially aware identity manager
US20100076850A1 (en) 2008-09-22 2010-03-25 Rajesh Parekh Targeting Ads by Effectively Combining Behavioral Targeting and Social Networking
US20100153185A1 (en) 2008-12-01 2010-06-17 Topsy Labs, Inc. Mediating and pricing transactions based on calculated reputation or influence scores
WO2010065111A1 (en) 2008-12-01 2010-06-10 Topsy Labs, Inc. Ranking and selecting enitities based on calculated reputation or influence scores
WO2010065109A1 (en) * 2008-12-01 2010-06-10 Topsy Labs, Inc. Advertising based on influence
JP5604441B2 (ja) 2008-12-01 2014-10-08 トプシー ラブズ インコーポレイテッド 影響度の推定
US7967731B2 (en) 2009-05-29 2011-06-28 Sk Telecom Americas, Inc. System and method for motivating users to improve their wellness
US20110225170A1 (en) 2010-03-11 2011-09-15 Microsoft Corporation Adaptable relevance techniques for social activity streams
US8589491B2 (en) 2010-07-09 2013-11-19 Path, Inc. Automated aging of contacts and classifying relationships
US8478697B2 (en) 2010-09-15 2013-07-02 Yahoo! Inc. Determining whether to provide an advertisement to a user of a social network
US20120084160A1 (en) 2010-10-05 2012-04-05 Gregory Joseph Badros Providing Social Endorsements with Online Advertising
US9203796B2 (en) 2010-11-12 2015-12-01 Facebook, Inc. Messaging system with multiple messaging channels
US8510660B2 (en) 2010-11-12 2013-08-13 Path, Inc. Method and system for tagging content
US20120124508A1 (en) 2010-11-12 2012-05-17 Path, Inc. Method And System For A Personal Network
US20120158499A1 (en) 2010-12-21 2012-06-21 Google Inc. Providing Advertisements on a Social Network
US20120166532A1 (en) 2010-12-23 2012-06-28 Yun-Fang Juan Contextually Relevant Affinity Prediction in a Social Networking System
US20120232966A1 (en) 2011-03-08 2012-09-13 Bank Of America Corporation Identifying predetermined objects in a video stream captured by a mobile device
US8694457B2 (en) 2011-03-29 2014-04-08 Manyworlds, Inc. Adaptive expertise clustering system and method
US8909515B2 (en) * 2011-09-21 2014-12-09 Facebook, Inc. Dynamic sentence formation from structured objects and actions in a social networking system
US20140089048A1 (en) * 2012-09-25 2014-03-27 Sean Bruich Determining Metrics for Groups of Users Defined by Social Signals of a Social Networking System
US9325751B2 (en) 2012-11-28 2016-04-26 Facebook, Inc. Determining object relevance in a social networking system
US9477755B2 (en) * 2013-04-09 2016-10-25 International Business Machines Corporation Question-related identification of relevant social communities

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090144075A1 (en) * 2004-11-04 2009-06-04 Manyworlds Inc. Adaptive Social Network Management
US7827208B2 (en) * 2006-08-11 2010-11-02 Facebook, Inc. Generating a feed of stories personalized for members of a social network
US20090070219A1 (en) * 2007-08-20 2009-03-12 D Angelo Adam Targeting advertisements in a social network
JP2012015917A (ja) * 2010-07-02 2012-01-19 Sharp Corp コンテンツ視聴システム、コンテンツ推薦方法およびコンテンツ表示装置
WO2013121470A1 (ja) * 2012-02-15 2013-08-22 パナソニック株式会社 コンテンツ提示装置、端末、システム、プログラム、および、方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018045276A (ja) * 2016-09-12 2018-03-22 コニカミノルタ株式会社 影響度算出プログラムおよび影響度算出装置
JP2021527883A (ja) * 2018-06-11 2021-10-14 オムニオウス カンパニー リミテッド ソーシャルネットワークを利用した影響力測定方法および装置
JP7082216B2 (ja) 2018-06-11 2022-06-07 オムニオウス カンパニー リミテッド ソーシャルネットワークを利用した影響力測定方法および装置
WO2024161868A1 (ja) * 2023-02-01 2024-08-08 ソニーグループ株式会社 情報処理装置、情報処理方法、プログラム

Also Published As

Publication number Publication date
US9836761B2 (en) 2017-12-05
US20170083943A1 (en) 2017-03-23
JP5960927B2 (ja) 2016-08-02
CA2891119A1 (en) 2014-06-05
WO2014085089A9 (en) 2014-10-16
US9542694B2 (en) 2017-01-10
AU2013353358A1 (en) 2015-05-28
WO2014085089A1 (en) 2014-06-05
US20160078478A1 (en) 2016-03-17
US9659308B2 (en) 2017-05-23
KR20150090192A (ko) 2015-08-05
US9224174B2 (en) 2015-12-29
US20140149503A1 (en) 2014-05-29
CA2891119C (en) 2016-08-30
US20170221096A1 (en) 2017-08-03
KR101724524B1 (ko) 2017-04-07
AU2013353358B2 (en) 2016-09-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5960927B2 (ja) ソーシャル・ネットワーキング・システムにおける影響を決定すること
KR102104256B1 (ko) 소셜 네트워킹 시스템에서 스폰서 광고의 순위화 및 가격결정
US9325751B2 (en) Determining object relevance in a social networking system
US20170024764A1 (en) Evaluating Content Items For Presentation To An Online System User Based In Part On Content External To The Online System Associated With The Content Items
US10528982B2 (en) Determining a prompt for performing an action presented to a user in association with video data
US10755311B1 (en) Selecting content for presentation to an online system user to increase likelihood of user recall of the presented content
JP6660375B2 (ja) オンライン・システムのユーザに対して提示されるコンテンツに基づく代替コンテンツの選択
JP2019505904A (ja) コンテンツアイテムに対するユーザインタラクションに基づくシーケンスによるオンラインシステムユーザへのコンテンツアイテムの提示
US20150106192A1 (en) Identifying posts in a social networking system for presentation to one or more user demographic groups
US20180025379A1 (en) Predicting performance of content items presented to users of an online system based on contexts in which the content items are presented to the users
US11222366B2 (en) Determining accuracy of a model determining a likelihood of a user performing an infrequent action after presentation of content
US20190156366A1 (en) Identifying actions for different groups of users after presentation of a content item to the groups of users
US10552874B2 (en) Prompting a user to purchase items for use in an application in a feed of content provided by an online system
US9959258B2 (en) Generating characteristics of users of an online system presented with content in a context relative to other content

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20160420

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20160420

A871 Explanation of circumstances concerning accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871

Effective date: 20160420

TRDD Decision of grant or rejection written
A975 Report on accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005

Effective date: 20160513

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20160524

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20160623

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5960927

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

RD02 Notification of acceptance of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R3D02

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

S533 Written request for registration of change of name

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250