JP2016532943A - オンライン・ソーシャル・ネットワークにおける大規模ページ推薦 - Google Patents

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Abstract

一実施形態では、方法は、複数のノードおよびエッジを含むソーシャル・グラフにアクセスする工程と、複数のノードのうちの第1の組のユーザ・ノードに対するユーザ−コンセプト・スコアにそれぞれアクセスする工程と、第1の組のユーザ・ノードと複数のコンセプト・ノードとによるすべてのユーザ−コンセプト・ペアに対する推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを推定するための推薦アルゴリズムを生成する工程と、複数のノードのうちの第2の組のユーザ・ノードに対する推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを計算する工程とを含む。

Description

本開示は、一般に、オンライン・ソーシャル・ネットワークに関する。
ソーシャルネットワーキング・システム(ソーシャルネットワーキング・ウェブサイトを含むことができる)は、そのソーシャルネットワーキング・システムのユーザ(人または組織など)がそのソーシャルネットワーキング・システムと、およびそのソーシャルネットワーキング・システムを通じて互いに対話することを可能にすることができる。ソーシャルネットワーキング・システムは、ユーザからの入力を用いて、そのユーザに関連付けられているユーザ・プロフィールを作成して、ソーシャルネットワーキング・システム内に格納することができる。ユーザ・プロフィールは、人口統計学的情報、通信チャネル情報、およびユーザの個人的な関心に関する情報を含むことができる。ソーシャルネットワーキング・システムは、ユーザからの入力を用いて、そのユーザと、ソーシャルネットワーキング・システムのその他のユーザとの関係のレコードを作成および格納すること、ならびにサービス(たとえば、ウォール・ポスト、写真共有、イベント編成、メッセージング、ゲーム、または広告)を提供して、ユーザ同士の間における社会的な交流を容易にすることも可能である。
ソーシャルネットワーキング・システムは、そのサービスに関連したコンテンツまたはメッセージを、1つまたは複数のネットワークを介して、ユーザのモバイルまたはその他のコンピューティング・デバイスへ送信することができる。ユーザは、自分のユーザ・プロフィールおよびソーシャルネットワーキング・システム内のその他のデータにアクセスするためにソフトウェア・アプリケーションを自分のモバイルまたはその他のコンピューティング・デバイス上にインストールすることもできる。ソーシャルネットワーキング・システムは、ユーザにつながっているその他のユーザの集約されたストーリのニュースフィードなど、ユーザに表示するためのコンテンツ・オブジェクトのパーソナライズされたセットを生成することができる。
行列因子分解は、行列の、行列の積への因子分解である。低階数行列の因子分解は、2つのエンティティ間の対話を発見し、捉えることを目的とする、二者データの分析にとって有効なツールである。成功している応用は、(対応するエンティティが文書および用語である)トピック検出およびキーワード検索、ニュース・パーソナライゼーション(ユーザとストーリ)、ならびに推薦システム(ユーザとアイテム)を含む。大規模な応用では、これらの問題は、数100万の行(例えば、異なる顧客)と、数100万の列(例えば、異なるアイテム)と、数十億のエントリ(例えば、顧客とアイテムの間の対話)を有する行列を含み得る。
ソーシャルネットワーキング・システムに関連付けられている例示的なネットワーク環境を示す図。 例示的なソーシャル・グラフを示す図。 オンライン・ソーシャル・ネットワークにおいて推薦されるコンテンツを決定するための例示的な方法を示す図。 例示的なコンピュータ・システムを示す図。
特定の実施形態では、ソーシャルネットワーキング・システムは、オンライン・ソーシ
ャル・ネットワークの多数のユーザに推薦または広告するコンテンツ・オブジェクトを識別することができる。そのような推薦は、ユーザに提示されたコンテンツのコンバージョン・レートを最適化するために識別され得る。コンテンツ推薦は、予測されるレーティング関数を含む目的関数を最適化することによって決定されることができ、(ユーザ−コンセプト・ペアのための)各レーティング関数は、ユーザ−スコア・ベクトルとコンセプト−スコア・ベクトルとのドット積と、バイアス値とを含む。しかしながら、オンライン・ソーシャル・ネットワークのすべてのユーザについて、これらのベクトルのドット積を直接的に計算することは、時間および処理の観点から見て、負担が大きすぎることがある。特定の実施形態では、ソーシャルネットワーキング・システムは、ユーザによって提供されたエンティティへの接続に基づいた協調フィルタリングを通して、ユーザの関心を予測し、これらの関心を利用して、コンテンツ推薦を行うことができる。オンライン・ソーシャル・ネットワークは、10億を超えるユーザおよび何100万ものコンセプト(例えば、場所、ウェブサイト、エンティティ、リソースなど)に関連付けられることができ、他のユーザにこれらのユーザおよびコンセプトを推薦することが望ましいことがある。実現不可能なほど大きなデータ・セットであることがある、すべてのユーザおよびすべてのコンセプトからのレーティング・データを使用する代わりに、ソーシャルネットワーキング・システムは、オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられているすべてのコンセプトに関して、ユーザのサンプルのみからのレーティング・データを使用することができ、この限られたデータ・セットを使用して、コンセプト特徴を計算することができる。その後、これらのコンセプト特徴は、固定され、オンライン・ソーシャル・ネットワークの残りのすべてのユーザについてのユーザ特徴を計算するために使用され得る。ユーザ特徴およびコンセプト特徴を取得した後、各ユーザ−コンセプト・ペアについてスコアを直接的に計算する代わりに、ソーシャルネットワーキング・システムは、ランダム射影を使用して、どのユーザについてもコンセプトの範囲を狭めることができる。それは、コンセプト特徴ベクトルのコサイン類似距離に基づいて、どのコンセプトについても最も類似するコンセプトを決定することができ、次に、それを情報源として使用して、ユーザに提案(例えば、ユーザが以前「いいね」を表明した、または他の方法で対話したコンセプトに最も類似したコンセプト)を提供することができる。
図1は、ソーシャルネットワーキング・システムに関連付けられている例示的なネットワーク環境100を示している。ネットワーク環境100は、ネットワーク110によって互いにつながっているクライアント・システム130、ソーシャルネットワーキング・システム160、およびサードパーティ・システム170を含む。図1は、クライアント・システム130、ソーシャルネットワーキング・システム160、サードパーティ・システム170、およびネットワーク110の特定の構成を示しているが、本開示は、クライアント・システム130、ソーシャルネットワーキング・システム160、サードパーティ・システム170、およびネットワーク110の任意の適切な構成を想定している。限定ではなく、例として、クライアント・システム130、ソーシャルネットワーキング・システム160、およびサードパーティ・システム170のうちの複数は、ネットワーク110を迂回して、互いに直接つながることが可能である。別の例として、クライアント・システム130、ソーシャルネットワーキング・システム160、およびサードパーティ・システム170のうちの複数は、物理的にまたは論理的に、全体としてまたは部分的に互いに同一場所に配置されることが可能である。その上、図1は、特定の数のクライアント・システム130、ソーシャルネットワーキング・システム160、サードパーティ・システム170、およびネットワーク110を示しているが、本開示は、任意の適切な数のクライアント・システム130、ソーシャルネットワーキング・システム160、サードパーティ・システム170、およびネットワーク110を想定している。限定ではなく、例として、ネットワーク環境100は、複数のクライアント・システム130、ソーシャルネットワーキング・システム160、サードパーティ・システム170、およびネットワーク110を含むことができる。
本開示は、任意の適切なネットワーク110を想定している。限定ではなく、例として、ネットワーク110の1つまたは複数の部分は、アド・ホック・ネットワーク、イントラネット、エクストラネット、仮想プライベート・ネットワーク(VPN)、ローカル・エリア・ネットワーク(LAN)、ワイヤレスLAN(WLAN)、ワイド・エリア・ネットワーク(WAN)、ワイヤレスWAN(WWAN)、メトロポリタン・エリア・ネットワーク(MAN)、インターネットの一部分、公衆交換電話網(PSTN)の一部分、セルラー電話ネットワーク、またはこれらのうちの複数の組合せを含むことができる。ネットワーク110は、1つまたは複数のネットワーク110を含むことができる。
リンク150は、クライアント・システム130、ソーシャルネットワーキング・システム160、およびサードパーティ・システム170を通信ネットワーク110に、または互いに接続することができる。本開示は、任意の適切なリンク150を想定している。特定の実施形態においては、1つまたは複数のリンク150は、1つもしくは複数の有線リンク(たとえば、デジタル・サブスクライバ・ライン(DSL)もしくはデータ・オーバ・ケーブル・サービス・インタフェース仕様(DOCSIS)など)、ワイヤレス・リンク(たとえば、Wi−Fiもしくはワールドワイド・インターオペラビリティー・フォー・マイクロウェーブ・アクセス(WiMAX)など)、または光リンク(たとえば、同期光ネットワーク(SONET)もしくは同期デジタル階層(SDH)など)を含む。特定の実施形態においては、1つまたは複数のリンク150はそれぞれ、アド・ホック・ネットワーク、イントラネット、エクストラネット、VPN、LAN、WLAN、WAN、WWAN、MAN、インターネットの一部分、PSTNの一部分、セルラー・テクノロジーベースのネットワーク、衛星通信テクノロジーベースのネットワーク、別のリンク150、または複数のそのようなリンク150の組合せを含む。リンク150は、ネットワーク環境100の全体を通じて必ずしも同じである必要はない。1つまたは複数の第1のリンク150は、1つまたは複数の点において1つまたは複数の第2のリンク150とは異なることが可能である。
特定の実施形態においては、クライアント・システム130は、クライアント・システム130によって実装またはサポートされる適切な機能を実行することができる、ハードウェア、ソフトウェア、もしくは組み込みロジック・コンポーネント、または複数のそのようなコンポーネントの組合せを含む電子デバイスであることが可能である。限定ではなく、例として、クライアント・システム130は、デスクトップ・コンピュータ、ノートブック・コンピュータもしくはラップトップ・コンピュータ、ネットブック、タブレット・コンピュータなどのコンピュータ・システム、eブック・リーダ、GPSデバイス、カメラ、携帯情報端末(PDA)、ハンドヘルド電子デバイス、セルラー電話、スマートフォン、その他の適切な電子デバイス、またはそれらの任意の適切な組合せを含むことができる。本開示は、任意の適切なクライアント・システム130を想定している。クライアント・システム130は、クライアント・システム130のネットワーク・ユーザがネットワーク110にアクセスすることを可能にすることができる。クライアント・システム130は、自分のユーザがその他のクライアント・システム130のその他のユーザと通信することを可能にすることができる。
特定の実施形態においては、クライアント130は、MICROSOFT INTERNET EXPLORER、GOOGLE CHROME、またはMOZILLA FIREFOXなどのウェブ・ブラウザ132を含むことができ、1つまたは複数のアドオン、プラグイン、またはTOOLBARもしくはYAHOO TOOLBARなどのその他の拡張を有することができる。クライアント・システム130のユーザは、ウェブ・ブラウザ132を特定のサーバ(サーバ162、またはサードパーティ・システム170に関連付けられているサーバなど)へ導くユニフォーム・リソース・ロケータ(URL)また
はその他のアドレスを入力することができ、ウェブ・ブラウザ132は、ハイパー・テキスト転送プロトコル(HTTP)要求を生成して、そのHTTP要求をサーバに通信することができる。サーバは、そのHTTP要求を受け入れて、そのHTTP要求に応答して1つまたは複数のハイパー・テキスト・マークアップ言語(HTML)ファイルをクライアント・システム130に通信することができる。クライアント・システム130は、ユーザに提示するためにサーバからのHTMLファイルに基づいてウェブページをレンダリングすることができる。本開示は、任意の適切なウェブページ・ファイルを想定している。限定ではなく、例として、ウェブページは、特定のニーズに従って、HTMLファイル、拡張可能ハイパー・テキスト・マークアップ言語(XHTML)ファイル、または拡張可能マークアップ言語(XML)ファイルからレンダリングすることができる。そのようなページは、限定ではなく、例として、JAVASCRIPT(登録商標)、JAVA(登録商標)、MICROSOFT SILVERLIGHTで書かれたスクリプトなどのスクリプト、AJAX(Asynchronous JAVASCRIPT(登録商標)
and XML)などのマークアップ言語とスクリプトの組合せなどを実行することもできる。本明細書においては、ウェブページへの参照は、適切な場合には、1つまたは複数の対応するウェブページ・ファイル(そのウェブページをレンダリングするためにブラウザが使用することができる)を含み、その逆もまた同様である。
特定の実施形態においては、ソーシャルネットワーキング・システム160は、オンライン・ソーシャル・ネットワークをホストすることができるネットワークアドレス可能なコンピューティング・システムであることが可能である。ソーシャルネットワーキング・システム160は、たとえば、ユーザプロフィール・データ、コンセプトプロフィール・データ、ソーシャル・グラフ情報、またはオンライン・ソーシャル・ネットワークに関連したその他の適切なデータなどのソーシャルネットワーキング・データを生成すること、格納すること、受け取ること、および送信することが可能である。ソーシャルネットワーキング・システム160は、ネットワーク環境100のその他のコンポーネントによって直接、またはネットワーク110を介してアクセスされることが可能である。特定の実施形態においては、ソーシャルネットワーキング・システム160は、1つまたは複数のサーバ162を含むことができる。それぞれのサーバ162は、単一のサーバ、または複数のコンピュータもしくは複数のデータセンターにわたる分散サーバであることが可能である。サーバ162は、限定ではなく、例として、ウェブ・サーバ、ニュース・サーバ、メール・サーバ、メッセージ・サーバ、広告サーバ、ファイル・サーバ、アプリケーション・サーバ、Exchangeサーバ、データベース・サーバ、プロキシ・サーバ、本明細書において記述されている機能もしくは処理を実行するのに適している別のサーバ、またはそれらの任意の組合せなど、さまざまなタイプのものであることが可能である。特定の実施形態においては、それぞれのサーバ162は、サーバ162によって実装またはサポートされる適切な機能を実行するためのハードウェア、ソフトウェア、もしくは組み込みロジック・コンポーネント、または複数のそのようなコンポーネントの組合せを含むことができる。特定の実施形態においては、ソーシャルネットワーキング・システム164は、1つまたは複数のデータ・ストア164を含むことができる。データ・ストア164は、さまざまなタイプの情報を格納するために使用されることが可能である。特定の実施形態においては、データ・ストア164内に格納されている情報は、特定のデータ構造に従って編成されることが可能である。特定の実施形態においては、それぞれのデータ・ストア164は、リレーショナル、コラム、相関関係、または他の好適なデータベースを含むことができる。この開示は、特定のタイプのデータベースを説明する、または図示するが、この開示は、任意の好適なタイプのデータベースを検討する。特定の実施形態は、クライアント・システム130、ソーシャルネットワーキング・システム160、またはサードパーティ・システム170が、データ・ストア164内に格納されている情報を管理すること、取り出すこと、変更すること、追加すること、または削除することを可能にするインタフェースを提供することができる。
特定の実施形態においては、ソーシャルネットワーキング・システム160は、1つまたは複数のソーシャル・グラフを1つまたは複数のデータ・ストア164内に格納することができる。特定の実施形態においては、ソーシャル・グラフは、複数のノード(複数のユーザ・ノード(それぞれが、特定のユーザに対応している)、または複数のコンセプト・ノード(それぞれが、特定のコンセプトに対応している)を含むことができる)と、ノード同士をつなげる複数のエッジとを含むことができる。ソーシャルネットワーキング・システム160は、オンライン・ソーシャル・ネットワークのユーザに、その他のユーザと通信および対話する能力を提供することができる。特定の実施形態においては、ユーザたちは、ソーシャルネットワーキング・システム160を介してオンライン・ソーシャル・ネットワークに参加し、次いで、自分たちがつながりたいと望むソーシャルネットワーキング・システム160のその他の複数のユーザにつながり(例えば、関係)を付加することができる。本明細書においては、「友達」という用語は、ユーザがソーシャルネットワーキング・システム160を介して、つながり、関連付け、または関係を形成しているソーシャルネットワーキング・システム160のその他の任意のユーザを指すことができる。
特定の実施形態においては、ソーシャルネットワーキング・システム160は、ソーシャルネットワーキング・システム160によってサポートされるさまざまなタイプのアイテムまたはオブジェクトに関してアクションを行う能力をユーザに提供することができる。限定ではなく、例として、それらのアイテムおよびオブジェクトは、ソーシャルネットワーキング・システム160のユーザが属することが可能であるグループもしくはソーシャル・ネットワーク、ユーザが関心を抱く可能性があるイベントもしくはカレンダー・エントリー、ユーザが使用することができるコンピュータベースのアプリケーション、ユーザがサービスを介してアイテムを購入もしくは販売することを可能にするトランザクション、ユーザが実行することができる広告との対話、またはその他の適切なアイテムもしくはオブジェクトを含むことができる。ユーザは、ソーシャルネットワーキング・システム160において、またはサードパーティ・システム170の外部システム(ソーシャルネットワーキング・システム160とは別個のものであって、ネットワーク110を介してソーシャルネットワーキング・システム160に結合されている)によって表されることが可能である任意のものと対話することができる。
特定の実施形態においては、ソーシャルネットワーキング・システム160は、さまざまなエンティティ同士をリンクできることが可能である。限定ではなく、例として、ソーシャルネットワーキング・システム160は、ユーザたちが互いに対話すること、ならびにサードパーティ・システム170もしくはその他のエンティティからのコンテンツを受け取ることを可能にすることができ、またはユーザたちがアプリケーション・プログラミング・インタフェース(API)もしくはその他の通信チャネルを通じてこれらのエンティティと対話することを可能にすることができる。
特定の実施形態においては、サードパーティ・システム170は、1つもしくは複数のタイプのサーバ、1つもしくは複数のデータ・ストア、1つもしくは複数のインタフェース(APIを含むが、それには限定されない)、1つもしくは複数のウェブ・サービス、1つもしくは複数のコンテンツ・ソース、1つもしくは複数のネットワーク、または(たとえば、サーバが通信することができる)その他の任意の適切なコンポーネントを含むことができる。サードパーティ・システム170は、ソーシャルネットワーキング・システム160を運営しているエンティティとは異なるエンティティによって運営されることが可能である。しかしながら、特定の実施形態においては、ソーシャルネットワーキング・システム160およびサードパーティ・システム170は、ソーシャルネットワーキング・システム160またはサードパーティ・システム170のユーザにソーシャルネットワ
ーキング・サービスを提供するために互いに連携して機能することができる。この意味において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、サードパーティ・システム170などのその他のシステムがインターネットを介してソーシャルネットワーキング・サービスおよび機能をユーザに提供するために使用することができるプラットフォーム、またはバックボーンを提供することができる。
特定の実施形態においては、サードパーティ・システム170は、サードパーティ・コンテンツ・オブジェクト・プロバイダを含むことができる。サードパーティ・コンテンツ・オブジェクト・プロバイダは、コンテンツ・オブジェクトの1つまたは複数のソースを含むことができ、それらのソースは、クライアント・システム130に通信されることが可能である。限定ではなく、例として、コンテンツ・オブジェクトは、ユーザにとって関心がある物またはアクティビティに関する情報、たとえば、映画の開始時刻、映画のレビュー、レストランのレビュー、レストランのメニュー、製品の情報およびレビュー、またはその他の適切な情報などを含むことができる。限定ではなく、別の例として、コンテンツ・オブジェクトは、インセンティブ・コンテンツ・オブジェクト、たとえば、クーポン、ディスカウント・チケット、ギフト券、またはその他の適切なインセンティブ・オブジェクトを含むことができる。
特定の実施形態においては、ソーシャルネットワーキング・システム160はまた、ユーザによって生成されたコンテンツ・オブジェクトを含み、それらのコンテンツ・オブジェクトは、ソーシャルネットワーキング・システム160とのユーザの対話を高めることができる。ユーザによって生成されたコンテンツは、ユーザがソーシャルネットワーキング・システム160に付加、アップロード、送信、または「ポスト(投稿)」することができる任意のものを含むことができる。限定ではなく、例として、ユーザは、クライアント・システム130からソーシャルネットワーキング・システム160へポストを通信する。ポストは、ステータス更新もしくはその他のテキスト・データ、ロケーション情報、写真、ビデオ、リンク、音楽、またはその他の類似したデータもしくはメディアなどのデータを含むことができる。コンテンツは、ニュースフィードまたはストリームなどの「通信チャネル」を通じてサードパーティによってソーシャルネットワーキング・システム160に付加されることも可能である。
特定の実施形態においては、ソーシャルネットワーキング・システム160は、さまざまなサーバ、サブシステム、プログラム、モジュール、ログ、およびデータ・ストアを含むことができる。特定の実施形態においては、ソーシャルネットワーキング・システム160は、ウェブ・サーバ、アクション・ロガー、API要求サーバ、関連性およびランキング・エンジン、コンテンツ・オブジェクト分類子、通知コントローラ、アクション・ログ、サードパーティ・コンテンツ・オブジェクト露出ログ、推測モジュール、認可/プライバシー・サーバ、検索モジュール、広告ターゲティング・モジュール、ユーザインタフェース・モジュール、ユーザプロフィール・ストア、つながりストア、サードパーティ・コンテンツ・ストア、またはロケーション・ストアのうちの1つまたは複数を含むことができる。ソーシャルネットワーキング・システム160は、適切なコンポーネント、たとえば、ネットワーク・インタフェース、セキュリティー・メカニズム、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、その他の適切なコンポーネント、またはそれらの任意の適切な組合せを含むこともできる。特定の実施形態においては、ソーシャルネットワーキング・システム160は、ユーザ・プロフィールを格納するための1つまたは複数のユーザプロフィール・ストアを含むことができる。ユーザ・プロフィールは、たとえば、経歴情報、人口統計学的情報、挙動情報、ソーシャルな情報、またはその他のタイプの記述的情報、たとえば、職業経験、学歴、趣味もしくは好み、関心、親近感、またはロケーションを含むことができる。関心情報は、1つまたは複数のカテゴリに関連した関心を含むことができる。カテゴリは、一般的また
は具体的であることが可能である。限定ではなく、例として、ユーザが、あるブランドの靴に関する記事に対して「いいね!」を表明した場合には、カテゴリは、そのブランド、または「靴」もしくは「衣類」という一般的なカテゴリであることが可能である。ユーザに関するつながり情報を格納するために、つながりストアが使用されることが可能である。つながり情報は、類似のもしくは共通の職業経験、グループ・メンバーシップ、趣味、学歴を有しているか、または何らかの形で関連しているか、もしくは共通の属性を共有しているユーザ同士を示すことができる。つながり情報は、さまざまなユーザおよびコンテンツ(内部および外部の両方)の間におけるユーザ定義のつながりを含むこともできる。ネットワーク110を介してソーシャルネットワーキング・システム160を1つもしくは複数のクライアント・システム130または1つもしくは複数のサードパーティ・システム170にリンクさせるために、ウェブ・サーバが使用されることが可能である。ウェブ・サーバは、ソーシャルネットワーキング・システム160と、1つまたは複数のクライアント・システム130との間においてメッセージを受け取って回送するためにメール・サーバまたはその他のメッセージング機能を含むことができる。API要求サーバは、サードパーティ・システム170が、1つまたは複数のAPIを呼び出すことによってソーシャルネットワーキング・システム160からの情報にアクセスすることを可能にすることができる。ソーシャルネットワーキング・システム160の上のまたは外のユーザのアクションに関してウェブ・サーバから通信を受け取るために、アクション・ロガーが使用されることが可能である。アクション・ログとともに、サードパーティコンテンツ・オブジェクトへのユーザの露出についてのサードパーティコンテンツオブジェクト・ログが保持されることが可能である。通知コントローラは、コンテンツ・オブジェクトに関する情報をクライアント・システム130に提供することができる。情報は、通知としてクライアント・システム130へ押し出されることが可能であり、または情報は、クライアント・システム130から受け取られた要求に応答してクライアント・システム130から引き出されることが可能である。ソーシャルネットワーキング・システム160のユーザの1つまたは複数のプライバシー設定を実施するために、認可サーバが使用されることが可能である。ユーザのプライバシー設定は、ユーザに関連付けられている特定の情報がどのように共有されることが可能であるかを識別する。認可サーバは、ユーザが、たとえば、適切なプライバシー設定を設定することなどによって、自分のアクションをソーシャルネットワーキング・システム160によって記録されること、またはその他のシステム(たとえば、サードパーティ・システム170)と共有されることのオプトインまたはオプトアウトを行うことを可能にすることができる。サードパーティ・システム170などのサードパーティから受け取られたコンテンツ・オブジェクトを格納するために、サードパーティコンテンツオブジェクト・ストアが使用されることが可能である。ユーザに関連付けられているクライアント・システム130から受け取られたロケーション情報を格納するために、ロケーション・ストアが使用されることが可能である。広告価格設定モジュールが、ソーシャルな情報、現在時刻、ロケーション情報、またはその他の適切な情報を組み合わせて、関連がある広告を、通知の形式でユーザに提供することができる。
図2は、例示的なソーシャル・グラフ200を示している。特定の実施形態においては、ソーシャルネットワーキング・システム160は、1つまたは複数のソーシャル・グラフ200を1つまたは複数のデータ・ストア内に格納することができる。特定の実施形態においては、ソーシャル・グラフ200は、複数のノード(複数のユーザ・ノード202、または複数のコンセプト・ノード204を含むことができる)と、ノード同士をつなげる複数のエッジ206とを含むことができる。図2において示されている例示的なソーシャル・グラフ200は、教示上の目的から、2次元のビジュアル・マップ表示で示されている。特定の実施形態においては、ソーシャルネットワーキング・システム160、クライアント・システム130、またはサードパーティ・システム170は、適切なアプリケーションに関してソーシャル・グラフ200および関連したソーシャル・グラフ情報にアクセスすることができる。ソーシャル・グラフ200のノードおよびエッジは、データ・
オブジェクトとして、たとえば(ソーシャルグラフ・データベースなどの)データ・ストア内に格納されることが可能である。そのようなデータ・ストアは、ソーシャル・グラフ200のノードまたはエッジの1つまたは複数の検索可能なまたはクエリ可能なインデックスを含むことができる。
特定の実施形態においては、ユーザ・ノード202は、ソーシャルネットワーキング・システム160のユーザに対応することができる。限定ではなく、例として、ユーザは、ソーシャルネットワーキング・システム160と、またはソーシャルネットワーキング・システム160を介して対話または通信する個人(人間のユーザ)、エンティティ(たとえば、企業、ビジネス、もしくはサードパーティ・アプリケーション)、または(たとえば、個人もしくはエンティティの)グループであることが可能である。特定の実施形態においては、あるユーザがソーシャルネットワーキング・システム160とのアカウントに登録した場合には、ソーシャルネットワーキング・システム160は、そのユーザに対応するユーザ・ノード202を作成し、そのユーザ・ノード202を1つまたは複数のデータ・ストア内に格納することができる。本明細書において記述されているユーザおよびユーザ・ノード202は、適切な場合には、登録されているユーザ、および登録されているユーザに関連付けられているユーザ・ノード202を指すことができる。追加として、または代替として、本明細書において記述されているユーザおよびユーザ・ノード202は、適切な場合には、ソーシャルネットワーキング・システム160に登録されていないユーザを指すことができる。特定の実施形態においては、ユーザ・ノード202は、ユーザによって提供された情報、またはソーシャルネットワーキング・システム160を含むさまざまなシステムによって収集された情報に関連付けられることが可能である。限定ではなく、例として、ユーザは、自分の名前、プロフィール画像、連絡先情報、生年月日、性別、婚姻状況、家族状況、勤務先、学歴、好み、関心、またはその他の人口統計学的情報を提供することができる。特定の実施形態においては、ユーザ・ノード202は、ユーザに関連付けられている情報に対応する1つまたは複数のデータ・オブジェクトに関連付けられることが可能である。特定の実施形態においては、ユーザ・ノード202は、1つまたは複数のウェブページに対応することができる。
特定の実施形態においては、コンセプト・ノード204は、コンセプトに対応することができる。限定ではなく、例として、コンセプトは、場所(たとえば、映画館、レストラン、ランドマーク、もしくは都市など)、ウェブサイト(たとえば、ソーシャルネットワーク・システム160に関連付けられているウェブサイト、もしくはウェブアプリケーション・サーバに関連付けられているサードパーティ・ウェブサイトなど)、エンティティ(たとえば、人、企業、グループ、スポーツ・チーム、もしくは有名人など)、ソーシャルネットワーキング・システム160内に、もしくはウェブアプリケーション・サーバなどの外部サーバ上に配置されることが可能であるリソース(たとえば、オーディオ・ファイル、ビデオ・ファイル、デジタル写真、テキスト・ファイル、構造化されたドキュメント、もしくはアプリケーションなど)、物的もしくは知的財産(たとえば、彫塑、絵画、映画、ゲーム、曲、アイディア、写真、もしくは執筆作品など)、ゲーム、アクティビティ、アイディアもしくは理論、別の適切なコンセプト、または複数のそのようなコンセプトに対応することができる。コンセプト・ノード204は、ユーザによって提供されたコンセプトの情報、またはソーシャルネットワーキング・システム160を含むさまざまなシステムによって収集された情報に関連付けられることが可能である。限定ではなく、例として、コンセプトの情報は、名前もしくはタイトル、1つもしくは複数のイメージ(たとえば、本の表紙のイメージ)、ロケーション(たとえば、住所もしくは地理的ロケーション)、ウェブサイト(URLに関連付けられることが可能である)、連絡先情報(たとえば、電話番号もしくは電子メール・アドレス)、その他の適切なコンセプト情報、またはそのような情報の任意の適切な組合せを含むことができる。特定の実施形態においては、コンセプト・ノード204は、コンセプト・ノード204に関連付けられている情報に
対応する1つまたは複数のデータ・オブジェクトに関連付けられることが可能である。特定の実施形態においては、コンセプト・ノード204は、1つまたは複数のウェブページに対応することができる。
特定の実施形態においては、ソーシャル・グラフ200内のノードは、ウェブページ(「プロフィール・ページ」と呼ばれる場合もある)を表すこと、またはウェブページによって表されることが可能である。プロフィール・ページは、ソーシャルネットワーキング・システム160によってホストされること、またはソーシャルネットワーキング・システム160にとってアクセス可能であることが可能である。プロフィール・ページは、サードパーティ・サーバ170に関連付けられているサードパーティ・ウェブサイト上にホストされることも可能である。限定ではなく、例として、特定の外部ウェブページに対応するプロフィール・ページは、その特定の外部ウェブページであることが可能であり、そのプロフィール・ページは、特定のコンセプト・ノード204に対応することができる。プロフィール・ページは、その他のユーザのうちのすべてまたは選択されたサブセットによって閲覧できることが可能である。限定ではなく、例として、ユーザ・ノード202は、対応するユーザプロフィール・ページを有することができ、そのユーザプロフィール・ページにおいては、対応するユーザが、コンテンツを付加すること、言明を行うこと、またはその他の形で自分自身を表現することが可能である。限定ではなく、別の例として、コンセプト・ノード204は、対応するコンセプトプロフィール・ページを有することができ、そのコンセプトプロフィール・ページにおいては、1人または複数のユーザが、特にコンセプト・ノード204に対応するコンセプトに関連して、コンテンツを付加すること、言明を行うこと、または自分自身を表現することが可能である。
特定の実施形態においては、コンセプト・ノード204は、サードパーティ・システム170によってホストされているサードパーティ・ウェブページまたはリソースを表すことができる。サードパーティ・ウェブページまたはリソースは、数ある要素の中でも、コンテンツ、選択可能なもしくはその他のアイコン、または、アクションもしくはアクティビティを表す(たとえば、JAVASCRIPT(登録商標)、AJAX、もしくはPHPコードで実装されることが可能である)その他の対話可能なオブジェクトを含むことができる。限定ではなく、例として、サードパーティ・ウェブページは、「いいね!」、「チェックイン」、「食べる」、「推奨する」、または別の適切なアクションもしくはアクティビティなどの選択可能なアイコンを含むことができる。サードパーティ・ウェブページを閲覧しているユーザは、それらのアイコンのうちの1つ(たとえば、「食べる」)を選択することによってアクションを実行して、クライアント・システム130に、そのユーザのアクションを示すメッセージをソーシャルネットワーキング・システム160へ送信させることができる。そのメッセージに応答して、ソーシャルネットワーキング・システム160は、ユーザに対応するユーザ・ノード202と、サードパーティ・ウェブページまたはリソースに対応するコンセプト・ノード204との間においてエッジ(たとえば、「食べる」エッジ)を作成して、エッジ206を1つまたは複数のデータ・ストア内に格納することができる。
特定の実施形態においては、ソーシャル・グラフ200内の1対のノードが、1つまたは複数のエッジ206によって互いにつながることが可能である。1対のノードをつなげるエッジ206は、それらの1対のノードの間における関係を表すことができる。特定の実施形態においては、エッジ206は、1対のノードの間における関係に対応する1つまたは複数のデータ・オブジェクトまたは属性を含むことまたは表すことが可能である。限定ではなく、例として、第1のユーザは、第2のユーザが第1のユーザの「友達」であることを示すことができる。この表示に応答して、ソーシャルネットワーキング・システム160は、「友達要求」を第2のユーザに送信することができる。第2のユーザがその「友達要求」を承認した場合には、ソーシャルネットワーキング・システム160は、ソー
シャル・グラフ200内で第1のユーザのユーザ・ノード202を第2のユーザのユーザ・ノード202につなげるエッジ206を作成して、エッジ206をソーシャル・グラフ情報としてデータ・ストア164のうちの1つまたは複数の中に格納することができる。図2の例においては、ソーシャル・グラフ200は、ユーザ「A」のユーザ・ノード202と、ユーザ「B」のユーザ・ノード202との間における友達関係を示すエッジ206と、ユーザ「C」のユーザ・ノード202と、ユーザ「B」のユーザ・ノード202との間における友達関係を示すエッジとを含む。本開示は、特定のユーザ・ノード202同士をつなげる特定の属性を伴う特定のエッジ206を記述している、または示しているが、本開示は、ユーザ・ノード202同士をつなげる任意の適切な属性を伴う任意の適切なエッジ206を想定している。限定ではなく、例として、エッジ206は、友達関係、家族関係、ビジネスもしくは雇用関係、ファン関係、フォロワー関係、ビジター関係、サブスクライバ関係、上下関係、互恵的関係、非互恵的関係、別の適切なタイプの関係、または複数のそのような関係を表すことができる。その上、本開示は一般に、ノード同士をつながっているものとして記述しているが、本開示はまた、ユーザ同士またはコンセプト同士をつながっているものとして記述している。本明細書においては、つながっているユーザ同士またはコンセプト同士への言及は、適切な場合には、1つまたは複数のエッジ206によってソーシャル・グラフ200内でつながっているそれらのユーザ同士またはコンセプト同士に対応するノード同士を指すことができる。
特定の実施形態においては、ユーザ・ノード202とコンセプト・ノード204との間におけるエッジ206は、ユーザ・ノード202に関連付けられているユーザによって、コンセプト・ノード204に関連付けられているコンセプトに対して実行された特定のアクションまたはアクティビティを表すことができる。限定ではなく、例として、図2において示されているように、ユーザは、コンセプトに対して「いいね!を表明すること」、「通うこと」、「プレイすること」、「聴くこと」、「料理すること」、「勤務すること」、または「観ること」を行った可能性があり、それらのそれぞれは、エッジ・タイプまたはサブタイプに対応することができる。コンセプト・ノード204に対応するコンセプトプロフィール・ページは、たとえば、選択可能な「チェックイン」アイコン(たとえば、クリック可能な「チェックイン」アイコンなど)、または選択可能な「お気に入りに追加」アイコンを含むことができる。同様に、ユーザがこれらのアイコンをクリックした後に、ソーシャルネットワーキング・システム160は、それぞれのアクションに対応するユーザのアクションに応答して「お気に入り」エッジまたは「チェックイン」エッジを作成することができる。限定ではなく、別の例として、あるユーザ(ユーザ「C」)が、特定のアプリケーション(オンライン音楽アプリケーションであるSPOTIFY)を使用して特定の曲(「イマジン」)を聴く場合がある。このケースにおいては、ソーシャルネットワーキング・システム160は、そのユーザに対応するユーザ・ノード202と、その曲およびアプリケーションに対応するコンセプト・ノード204との間において、「聴いた」エッジ206(図2に示されている)および「使用した」エッジを作成して、そのユーザがその曲を聴いてそのアプリケーションを使用したことを示すことができる。その上、ソーシャルネットワーキング・システム160は、その曲に対応するコンセプト・ノード204と、そのアプリケーションに対応するコンセプト・ノード204との間において、「再生した」エッジ206(図2に示されている)を作成して、その特定の曲がその特定のアプリケーションによって再生されたことを示すことができる。このケースにおいては、「再生した」エッジ206は、外部アプリケーション(SPOTIFY)によって外部オーディオ・ファイル(「イマジン」という曲)に関して実行されたアクションに対応する。本開示は、ユーザ・ノード202とコンセプト・ノード204とをつなげる特定の属性を伴う特定のエッジ206について記述しているが、本開示は、ユーザ・ノード202とコンセプト・ノード204とをつなげる任意の適切な属性を伴う任意の適切なエッジ206を想定している。その上、本開示は、単一の関係を表すユーザ・ノード202とコンセプト・ノード204との間におけるエッジについて記述しているが、本開示は、1
つまたは複数の関係を表すユーザ・ノード202とコンセプト・ノード204との間におけるエッジを想定している。限定ではなく、例として、エッジ206は、ユーザが特定のコンセプトに対して「いいね!」を表明していること、およびその特定のコンセプトを使用したことの両方を表すことができる。あるいは、別のエッジ206は、ユーザ・ノード202とコンセプト・ノード204との間におけるそれぞれのタイプの関係(または、単一の関係が複数集まったもの)を表すことができる(図2において、ユーザ「E」を表すユーザ・ノード202と、「SPOTIFY」を表すコンセプト・ノード204との間において示されているように)。
特定の実施形態においては、ソーシャルネットワーキング・システム160は、ソーシャル・グラフ200内でユーザ・ノード202とコンセプト・ノード204との間においてエッジ206を作成することができる。限定ではなく、例として、(たとえば、ユーザのクライアント・システム130によってホストされているウェブ・ブラウザまたは専用のアプリケーションを使用することなどによって)コンセプトプロフィール・ページを閲覧しているユーザは、「いいね!」アイコンをクリックまたは選択することにより、コンセプト・ノード204によって表されているコンセプトを自分が気に入っていることを示すことができ、その「いいね!」アイコンをクリックまたは選択することは、ユーザのクライアント・システム130に、そのコンセプトプロフィール・ページに関連付けられているそのコンセプトをそのユーザが気に入っていることを示すメッセージをソーシャルネットワーキング・システム160へ送信させることができる。そのメッセージに応答して、ソーシャルネットワーキング・システム160は、そのユーザとコンセプト・ノード204との間における「いいね!」エッジ206によって示されているように、そのユーザに関連付けられているユーザ・ノード202とコンセプト・ノード204との間においてエッジ206を作成することができる。特定の実施形態においては、ソーシャルネットワーキング・システム160は、エッジ206を1つまたは複数のデータ・ストア内に格納することができる。特定の実施形態においては、エッジ206は、特定のユーザ・アクションに応答してソーシャルネットワーキング・システム160によって自動的に形成されることが可能である。限定ではなく、例として、第1のユーザが、画像をアップロードすること、映画を観ること、または曲を聴くことを行った場合には、エッジ206は、第1のユーザに対応するユーザ・ノード202と、それらのコンセプトに対応するコンセプト・ノード204との間において形成されることが可能である。本開示は、特定の様式で特定のエッジ206を形成することについて記述しているが、本開示は、任意の適切な様式で任意の適切なエッジ206を形成することを想定している。
特定の実施形態では、ソーシャルネットワーキング・システム160は、オンライン・ソーシャル・ネットワークの多数のユーザに推薦または広告するコンテンツ・オブジェクトを識別することができる。これらのコンテンツ・オブジェクトは、ユーザ−プロファイル・ページ、コンセプト−プロファイル・ページ、マルチメディア・コンテンツ、広告、またはオンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられている他の任意の適切なオブジェクトとすることができる。そのような推薦は、ユーザに提示されたコンテンツのコンバージョン・レート(すなわち、インプレッションの数に対する対話/クリックの数)を最適化するために識別され得る。コンテンツ推薦は、予測されるレーティング関数を含む目的関数を最適化することによって計算されることができ、ユーザ−コンセプト・ペア(u,i)のための各レーティング関数は、ユーザ−スコア・ベクトルP(u)とコンセプト−スコア・ベクトルQ(i)とのドット積と、バイアス値とを含む。しかしながら、オンライン・ソーシャル・ネットワークのすべてのユーザについて、これらのベクトルのドット積を直接的に計算することは、時間および処理の観点から見て、負担が大きすぎることがある。したがって、各ユーザの個人的な嗜好に基づいて、ユーザに的を絞った関連するコンセプト推薦を決定するための、より効率的な仕方を提供することが有利なことがある。特定の実施形態では、ソーシャルネットワーキング・システム160は、ユーザに
よって提供されたエンティティへの接続(例えば、レーティング・データと呼ばれることがある、ユーザ・ノード202とソーシャル・グラフ200の他のノードとの間のユーザ生成のエッジ接続)に基づいた協調フィルタリングを通して、ユーザの関心を予測し、これらの関心を利用して、コンテンツ推薦を行うことができる。問題は、オンライン・ソーシャル・ネットワークでは、(ユーザ・ノード202およびコンセプト・ノード204にそれぞれ対応する)10億を超えるユーザと何100万ものコンセプトとが関連付けられることができ、他のユーザにこれらのユーザおよびコンセプトを推薦する(例えば、それらに対応するプロファイル・ページを推薦する)ことが望ましいことがあることである。ソーシャル・グラフ200のサイズのせいで、特異値分解(SVD)などの標準的な次元削減技法を使用してユーザ推薦を計算することは、時間制約および計算能力制約が原因で、負担が大きすぎることがある。システムが、ユーザおよび推薦の低次元近似を取得することができたとしても、すべての可能なユーザ−コンセプト・ペアのスコアを計算するコストは、きわめて高いことがある。限定ではなく、例として、10億を超えるユーザ・ノード202と500万のコンセプト・ノード204を含むソーシャル・グラフ200の場合、すべてのユーザ−コンセプト・ペアを分析するために、5000兆(5×1015)を超える計算を要し、それを妥当なタイムフレーム内で完了するのは実現不可能なことがある。すべてのコンセプトが、個別にスコア付けされ得たとしても、そのような大きなセットから推薦を与えることは、大規模なインフラストラクチャを必要とする。したがって、実現不可能なほど大きなデータ・セットであることがある、すべてのユーザおよびすべてのコンセプトからのレーティング・データを使用する代わりに、ソーシャルネットワーキングは、オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられているすべてのコンセプトに関して、ユーザのサンプル(例えば、1%)のみからのレーティング・データを使用することができ、この限られたデータ・セットを使用して、すべてのコンセプト特徴を計算することができる。その後、これらのコンセプト特徴は、固定され、オンライン・ソーシャル・ネットワークの残りのすべてのユーザについてのユーザ特徴を計算するために使用され得る。ユーザ特徴およびコンセプト特徴を取得した後、各ユーザ−コンセプト・ペアについてスコアを直接的に計算する代わりに、ソーシャルネットワーキング・システム160は、ランダム射影を使用して、どのユーザについてもコンセプトの範囲を狭めることができる。それは、コンセプト特徴ベクトルのコサイン類似距離に基づいて、どのコンセプトについても最も類似するコンセプトを決定することができ、次に、それを情報源として使用して、ユーザに提案(例えば、ユーザが以前「いいね」を表明した、または他の方法で対話したコンセプトに最も類似したコンセプト)を提供することができる。本開示は、特定の方法で推薦または広告する特定のコンテンツ・オブジェクトを識別することについて説明するが、本開示は、任意の適切な方法で推薦または広告する任意の適切なコンテンツ・オブジェクトを識別することを想定している。
特定の実施形態では、ソーシャルネットワーキング・システム160は、複数のノードのうちの第1の組のユーザ・ノード202に対するユーザ−コンセプト・スコアにそれぞれアクセスすることができる。各ユーザ−コンセプト・スコアは、複数のコンセプト・ノードのうちの1つのコンセプト・ノード204にエッジ206によって接続された、第1の組のユーザ・ノードのうちの1つのユーザ・ノード202を含む、特定のユーザ−コンセプト・ペアに関することができる。第1の組のユーザ・ノード202は、オンライン・ソーシャル・ネットワークのユーザの代表サンプルに対応する、代表数のユーザ・ノード202を含むことができる。限定ではなく、例として、第1の組のユーザ・ノード202は、ソーシャル・グラフ200の複数のユーザ・ノード202のうちの約1%のユーザ・ノード202を含むことができる(しかし、例えば、オンライン・ソーシャル・ネットワークのユーザの0.1%、1%、2%、5%、10%、または別の適切な割合など、他の任意の適切な割合も使用され得る)。ユーザ・セットを識別し、選択することに関連して、特定の実施形態は、本願明細書に援用する、2013年7月10日に出願された米国特許出願第13/939093号に開示されている、1つまたは複数のシステム、コンポー
ネント、要素、機能、方法、動作、または工程を利用することができる。特定の実施形態では、ソーシャルネットワーキング・システム160は、第1の組のユーザ・ノード202に対するユーザ−コンセプト・スコアを表すレーティング行列Rにアクセスすることができる。レーティング行列Rは、ユーザのコンセプトに対するレーティングを含むことができ、R(u,i)は、ユーザ・ノードuからのコンセプト・ノードiに対するレーティングを提示することができる。レーティング行列Rは、ユーザとエンティティとの間の自己報告された接続(例えば、ユーザがコンセプトに「いいね」を表明するときのエッジ206接続)によって生成され得る。ソーシャル・グラフ200との関連において、エッジ206によって接続されたノードは、ノード・ペアに関するレーティング/スコアを有すると見なされ得るが、接続されていないノードは、ノード・ペアに関するスコアを有さない、またはゼロ・スコアを有することができる。一般的なユーザは、オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられているコンセプトの総数に比べて非常に僅かなコンセプトにしかレーティング/「いいね」の表明を行わないことがある点で、レーティング行列Rは、きわめて疎であり得る。言い換えれば、一般的なユーザ・ノード202は、エッジ206によって、相対的に僅かなコンセプト・ノード204に接続され得る。しかし、例えば、10億を超えるユーザおよび数100万のコンセプトが存在する場合、すべてのユーザについてのレーティング行列Rは、非常に大きな次元を有し得る。レーティング行列Rに基づいて、次に、ソーシャルネットワーキング・システム160は、ユーザ行列Pを決定することができ、ユーザ行列Pは、第1の組のユーザ・ノード202の各ユーザ・ノードuについての複数のユーザ−スコア・ベクトルP(u)を含む。ソーシャルネットワーキング・システム160は、レーティング行列Rに基づいて、コンセプト行列Qも決定することができ、コンセプト行列Qは、複数のコンセプト・ノードの各コンセプト・ノードiについての複数のコンセプト−スコア・ベクトルQ(i)を含む。限定ではなく、例として、ソーシャルネットワーキング・システム160は、ユーザの1%と、すべてのコンセプトとを取り、1%のユーザとコンセプトとの間の対話履歴(例えば、ユーザ・ノード202からコンセプト・ノード204への接続に関するエッジ・タイプ情報)をトレーニング・データとして収集し、並列型(distributed)確率的勾配降下アルゴリズムを使用して、1%のユーザすべてについてのユーザ・トレース・ベクトル、およびコンセプトすべてについてのコンセプト・トレース・ベクトル、ならびにユーザ−コンセプト・ペアすべてについてのバイアスを計算することができる。本開示は、特定の方法で特定のユーザ−コンセプト・スコアにアクセスすることについて説明するが、本開示は、任意の適切な方法で任意の適切なユーザ−コンセプト・スコアにアクセスすることを想定している。
特定の実施形態では、ソーシャルネットワーキング・システム160は、第1の組のユーザ・ノード202と複数のコンセプト・ノード204とによるすべてのユーザ−コンセプト・ペアに対する推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを推定するための推薦アルゴリズムを生成することができる。推薦されるユーザ−コンセプト・スコアは、先に説明されたように、アクセスされたユーザ−コンセプト・スコアに基づくことができる。特定の実施形態では、ソーシャルネットワーキング・システム160は、ユーザ特徴およびコンセプト特徴の使用によって、あらゆるユーザ−コンセプト・ペア(u,i)に対する推薦スコアの計算を可能にするために、行列因子分解モデルを使用することができる。限定ではなく、例として、ソーシャルネットワーキング・システム160は、レーティング行列Rから推薦スコアを計算することができる。ソーシャルネットワーキング・システム160は、レーティング行列Rに基づいて、ユーザ行列Pにアクセスすることができ、ユーザ行列Pは、第1の組のユーザ・ノード202の各ユーザ・ノードuについての複数の(ユーザ特徴ベクトルとも呼ばれる)ユーザ−スコア・ベクトルP(u)を含み、各ユーザ・ノードuは、ユーザ−バイアス・ベクトルB(u)に関連付けられている。言い換えれば、ユーザ行列Pでは、各行は、ユーザによってインデックス付けされることができ、列は、特徴空間内の値とすることができる。ユーザ行列Pの特徴空間は、次元kを有するこ
とができる。次に、ソーシャルネットワーキング・システム160は、レーティング行列Rに基づいて、コンセプト行列Qにアクセスすることができ、コンセプト行列Qは、複数のコンセプトの各コンセプト・ノードiについての複数の(コンセプト特徴ベクトルとも呼ばれる)コンセプト−スコア・ベクトルQ(i)を含み、各コンセプト・ノードiは、コンセプト−バイアス・ベクトルB(i)に関連付けられている。言い換えれば、コンセプト行列Qは、各列がコンセプトによってインデックス付けされ、行が特徴空間内の値である、行列である。コンセプト行列Qの特徴空間も、同様に次元kを有することができる。コンセプト行列Qの列は、コンセプト・ノードiによって参照される。どのユーザも、ユーザ−バイアス・ベクトルB(u)によって定められるバイアス値を有することができ、Bは、ユーザのすべてのバイアスからなるベクトルである。同様に、どのコンセプトも、コンセプト−バイアス・ベクトルB(i)によって定められるバイアス値を有することができ、Bは、コンセプトのすべてのバイアスからなるベクトルである。次に、ソーシャルネットワーキング・システム160は、第1の組のユーザ・ノードに対する推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを表すエスティメータ行列R’を生成することができ、ユーザ・ノードuのコンセプト・ノードiに対するレーティングは、各ユーザ−コンセプト・ペア(u,i)に対し、R’(u,i)=P(u)・Q(i)+B(u)+B(i)である。特定の実施形態では、ソーシャルネットワーキング・システム160は、並列型確率的勾配降下(DSGD)を使用して、ユーザ行列P、各ユーザ・ノードuについてのユーザ−スコア・ベクトルP(u)、コンセプト行列Q、および各コンセプト・ノードiについてのコンセプト−スコア・ベクトルQ(i)を決定することができる。限定ではなく、例として、ソーシャルネットワーキング・システム160によって使用される実施アルゴリズムは、R’(u,i)についての式によって生成されたユーザ・ノードuおよびコンセプト・ノードiのスコア/レーティングが、R(u,i)と最も密接にマッチするように、ユーザ行列P、コンセプト行列Q、ユーザ−バイアス・ベクトルB(u)、およびコンセプト−バイアス・ベクトルB(i)を見つけるために、並列型確率的勾配降下を使用することができる。アルゴリズムは、事前トレーニング・フェーズにおいて、データのサンプル上で稼働させられることができ、次に、それらの結果から、すべてのデータに外挿され得る。最終的なスコア/レーティングは、ランダム射影を使用して計算されることができ、次に、トップ・スコアのコンセプトが、ソーシャルネットワーキング・システム160の推薦処理によって使用するために格納され得る。ユーザ行列Pおよびコンセプト行列Qは、DSGDによって、必ずしもすべてのユーザおよびすべてのコンセプトについてトレーニングされる必要はない。代わりに、ユーザのサンプルおよびすべてのコンセプトについて、DSGDの完全稼働が、このサンプルからユーザ行列Pおよびコンセプト行列Qを学習するために、稼働させられ得る。このように、コンセプト行列Qおよびコンセプト−バイアス・ベクトルB(i)は、より小さなサンプルから学習され得る。次に、コンセプト特徴およびコンセプト・オフセットについてのこれらの値が、固定され得る。すべてのユーザについてのユーザ行列Pを計算するために、次に、繰り返されるサンプルが、置き換えのないユーザの組から選択され得る。次に、各サンプルが、サンプル内のユーザに対応するユーザ行列Pの部分行列を計算するために使用され得る。この部分行列は、事前トレーニングからの固定されたコンセプト行列Qおよびコンセプト−バイアス・ベクトルB(i)を保持しながら、上で行列因子分解に関して説明された最適化処理にDSGDを適用することによって計算され得る。第1のトレーニング・工程では、ソーシャルネットワーキング・システム160は、ユーザのランダムなサンプルPおよびすべてのアイテムQ上において、各ユーザ・ノードuについてのユーザ・スコア・ベクトルP(u)および各コンセプト・ノードiについてのコンセプト・スコア・ベクトルQ(i)を発見するために最適化することができる。次に、コンセプト特徴が、固定されることができ、次に、ソーシャルネットワーキング・システム160は、ユーザ・ベースの区画上で、そのユーザ・ベースについてのP(u)を計算するために、数々の処理を稼働させることができる。これらの処理は、並列で稼働させられることができ、各並列稼働は、機械のクラスタ上でDSGDを稼働させることによって行われ得る。限定ではな
く、例として、ソーシャルネットワーキング・システムは、コンセプト・トレース・ベクトルおよびすべてのバイアスを固定し、並列型確率的勾配降下アルゴリズムを使用して、(第1の組が約1%のユーザを含むと仮定すれば)オンライン・ソーシャル・ネットワークの残りの99%のユーザについてのデータを用いてトレーニングし、すべてのユーザについてのユーザ・トレース・ベクトル、すべてのコンセプトについてのコンセプト・トレース・ベクトル、およびすべてのユーザ−コンセプト・ペアについてのバイアスを計算することができる。本開示は、特定の方法で特定の推薦アルゴリズムを生成することについて説明するが、本開示は、任意の適切な方法で任意の適切な推薦アルゴリズムを生成することを想定している。
特定の実施形態では、ソーシャルネットワーキング・システム160は、複数のノードのうちの第2の組のユーザ・ノード202に対する推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを計算することができる。第1の組のユーザ・ノード202は、第2の組のユーザ・ノード202から分離していることができる。推薦されるユーザ−コンセプト・スコアは、例えば、(以下で説明されるような)アフィニティ(親和性)係数、またはソーシャル・グラフ・アフィニティを決定するときに使用される因子とすることができる。特定の実施形態では、第2の組のユーザ・ノード202は、ソーシャル・グラフ200の実質的にすべての残りのユーザ・ノード202を含むことができる。ソーシャルネットワーキング・システム160は、先に説明されたように、第1の組のユーザ・ノード202上における最適化の稼働によって決定されたコンセプト特徴を取り、これらを使用して、オンライン・ソーシャル・ネットワークのユーザの他のすべての区画についてのユーザ特徴を計算することができる。第2の組のユーザ・ノード202は、複数の分離したユーザの組に分割され得る。限定ではなく、例として、第2の組のユーザ・ノード202は、第1の組のユーザ・ノード202内に含まれない、ソーシャル・グラフ200のユーザ・ノード202の約100%を含むことができる。どのユーザおよびどのコンセプトについても、ソーシャルネットワーキング・システム160は、ユーザの関心を表すベクトル、およびコンセプトの特徴を表すベクトルを有することができる。上で説明されたように、オフセットとともに、ソーシャルネットワーキング・システム160は、2つのベクトルの内積を取ることによって、コンセプトがユーザの関心にどれだけマッチするかを量的に計算することができる。コンセプト推薦の場合、ソーシャルネットワーキング・システム160は、ユーザについてすべてのコンセプトについてのそのスコアを計算し、そのスコアに基づいてすべてのコンセプトをランク付けし、トップnの結果を選択することができる。しかしながら、先に説明されたように、10億を超えるユーザおよび何100万ものコンセプトがある場合、すべてのユーザに関するすべてのコンセプトについてのスコアを推定するためには、1兆の計算が必要とされることがあり、それを妥当なタイムフレーム内で完了するのは実現不可能なことがある。この問題は、ランダム射影(ハッシュ)を使用して解決され得る。限定ではなく、例として、ソーシャルネットワーキング・システム160は、各部分空間内で、ユーザ・トレース・ベクトルおよびコンセプト・トレース・ベクトルが、高いコサイン類似度(類似のビット・マップ、またはおおよそ同じ方向を指すこと)を有するように、ユーザ・トレース・ベクトルおよびコンセプト・トレース・ベクトルを複数の部分空間(またはバケット)に射影するために、ランダム射影(ハッシュ)を使用することができる。バケット内では、ユーザ・トレース・ベクトルおよびコンセプト・トレース・ベクトルは、高いコサイン類似度を有することができるので、ユーザ・トレース・ベクトルとコンセプト・トレース・ベクトルとのドット積、したがって、レーティング関数の計算が実施され得る。ランダム射影は、コンバージョン・レートの僅かな低下(例えば、2%)しかもたらし得ない。特定の実施形態では、複数のノードのうちの第2の組のユーザ・ノード202に対する推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを計算するとき、ソーシャルネットワーキング・システム160は、ランダム射影処理を使用することができる。ソーシャルネットワーキング・システム160は、第2の組のユーザ・ノードの各ユーザ・ノードについて、複数のユーザ−バイアス・ベクトルB(u)を計算することが
でき、各ユーザ−バイアス・ベクトルB(u)は、第2の組のユーザ・ノードのうちの1つのユーザ・ノードuに関連付けられている。次に、ソーシャルネットワーキング・システム160は、ランダム・ハッシュ関数を使用して、複数のユーザ−バイアス・ベクトルB(u)および複数のコンセプト−バイアス・ベクトルB(i)を複数の部分空間にマッピングすることができ、各コンセプト−バイアス・ベクトルB(i)は、複数のコンセプト・ノードのうちの1つのコンセプト・ノードiに関連付けられている。次に、ソーシャルネットワーキング・システム160は、各部分空間について、部分空間にマッピングされたユーザ−バイアス・ベクトルB(u)に関連付けられている、第2の組のユーザ・ノードのうちの1つのユーザ・ノードuに対するユーザ−コンセプト・スコアを計算することができ、ユーザ−コンセプト・スコアは、部分空間にマッピングされたユーザ−バイアス・ベクトルB(u)およびコンセプト−バイアス・ベクトルB(i)対し、B(u)・B(i)に等しい。限定ではなく、例として、ソーシャルネットワーキング・システム160は、一連のランダム・ハッシュ関数を定義し、それを使用して、各ユーザ関心ベクトルおよび各コンセプト関心ベクトルを、部分空間IDを有する部分空間にマッピングすることができる。この処理は、局所性鋭敏型ハッシュ(LSH)に類似しており、コンセプト特徴およびユーザ特徴の低次元近似を提供する。次に、ソーシャルネットワーキング・システム160は、各部分空間について、同じ部分空間内のすべてのユーザとすべてのコンセプトのベクトルの内積を計算することができる。この処理の後、任意の特定のユーザおよび任意の特定のコンセプトについて、ソーシャルネットワーキング・システム160は、推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを計算することができることがある。どのユーザについても、ソーシャルネットワーキング・システム160は、スコアに基づいて、そのベクトルがユーザのベクトルと同じ部分空間内にある、すべてのコンセプトをランク付けすることができる。次に、そのユーザについてのトップnのコンセプトが、ユーザに対する推薦として格納され得る。特定の実施形態では、この処理は、新しい推薦または更新された推薦が各ユーザについて生成され得るように、指定された時間区間において繰り返され得る。本開示は、特定の方法で特定の推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを計算することについて説明するが、本開示は、任意の適切な方法で任意の適切な推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを計算することを想定している。
特定の実施形態では、ソーシャルネットワーキング・システム160は、第2の組のユーザ・ノード202についての計算された推薦されるユーザ−コンセプト・スコアに基づいて、1つまたは複数のコンセプト・ノード204に対する推薦を、第2の組のユーザ・ノード202のうちの1つのユーザ・ノード202に対応する1つまたは複数のユーザに送信することができる。計算されたレーティング関数に基づいて、次に、ソーシャルネットワーキング・システム160は、スコアに基づいて、各ユーザに関してコンセプトをランク付けし、各ユーザについてのランキング(例えば、トップ50にランク付けされたコンセプト−プロファイル・ページのリスト)を格納することができる。限定ではなく、例として、ソーシャルネットワーキング・システム160は、1つまたは複数のページ(例えば、ユーザ−プロファイル・ページまたはコンセプト−プロファイル・ページ)を、オンライン・ソーシャル・ネットワークのユーザに推薦することができる。推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを計算した後、ソーシャルネットワーキング・システムは、例えば、「あなたが気に入るかもしれないページ」、「あなたがきっとフォローする人々」、または「あなたがきっと参加するグループ」などの推薦または広告をユーザに送信することができ、推薦または広告は、推薦または広告を受け取るユーザおよび参照されるコンセプトに関する推薦されるユーザ−コンセプト・スコアに基づいたノード参照を含む。限定ではなく、別の例として、計算された推薦されるユーザ−コンセプト・スコアは、(以下で説明されるような)ソーシャル・グラフ・アフィニティまたはアフィニティ係数を計算するために使用されることができ、それは、推薦、広告、検索結果、またはオンライン・ソーシャル・ネットワークのユーザについての他の適切なコンテンツを提供するときに、因子として使用され得る。本開示は、特定の方法で特定の推薦を送信することについて説
明するが、本開示は、任意の適切な方法で任意の適切な推薦を送信することを想定している。
図3は、オンライン・ソーシャル・ネットワークにおいて推薦されるコンテンツを決定するための例示的な方法300を示している。方法は、工程310において開始することができ、そこで、ソーシャルネットワーキング・システム160は、複数のノードと、ノードを接続する複数のエッジ206とを含むソーシャル・グラフにアクセスすることができる。ノードの2つの間のエッジ206の各々は、それらの間の単一の隔たり度合いを表すことができる。ノードは、オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられている複数のユーザにそれぞれ対応する複数のユーザ・ノード202を含むことができる。ノードは、オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられている複数のコンセプトにそれぞれ対応する複数のコンセプト・ノード204も含むことができる。工程320において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、複数のノードのうちの第1の組のユーザ・ノード202に対するユーザ−コンセプト・スコアにそれぞれアクセスすることができる。各ユーザ−コンセプト・スコアは、複数のコンセプト・ノードのうちの1つのコンセプト・ノード204にエッジ206によって接続された、第1の組のユーザ・ノードのうちの1つのユーザ・ノード202を含む、特定のユーザ−コンセプト・ペアに関することができる。工程330において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、第1の組のユーザ・ノード202と複数のコンセプト・ノード204とによるすべてのユーザ−コンセプト・ペアに対する推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを推定するための推薦アルゴリズムを生成することができる。推薦されるユーザ−コンセプト・スコアは、アクセスされたユーザ−コンセプト・スコアに基づくことができる。工程340において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、複数のノードのうちの第2の組のユーザ・ノード202に対する推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを計算することができる。第1の組のユーザ・ノード202は、第2の組のユーザ・ノード202から分離していることができる。特定の実施形態は、適切な場合には、図3の方法の1つまたは複数の工程を繰り返すことができる。本開示は、特定の順序で発生する図3の方法の特定の工程について説明および例示するが、本開示は、任意の適切な順序で発生する図3の方法の任意の適切な工程を想定している。さらに、本開示は、図3の方法の特定の工程を含む、オンライン・ソーシャル・ネットワークにおいて推薦されるコンテンツを決定するための例示的な方法について説明および例示するが、本開示は、適切な場合には、図3の方法の工程のすべてもしくはいくつかを含むことができる、またはまったく含まないことがある、任意の適切な工程を含む、オンライン・ソーシャル・ネットワークにおいて推薦されるコンテンツを決定するための任意の適切な方法を想定している。さらに、本開示は、図3の方法の特定の工程を実施する特定のコンポーネント、デバイス、またはシステムについて説明および例示するが、本開示は、図3の方法の任意の適切な工程を実施する任意の適切なコンポーネント、デバイス、またはシステムの任意の適切な組み合わせを想定している。
特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、互いに対するさまざまなソーシャル・グラフのエンティティのソーシャル・グラフ・アフィニティ(本明細書においては「アフィニティ」と呼ばれることがある)を決定し得る。アフィニティは、ユーザ、コンセプト、コンテンツ、アクション、広告、オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられているその他のオブジェクト、またはこれらの任意の好適な組み合わせなどのオンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられている特定のオブジェクトの間の関係の強さまたは関心のレベルを表し得る。また、アフィニティは、サードパーティ・システム170またはその他の好適なシステムに関連付けられているオブジェクトに関連して決定され得る。各ユーザ、対象、またはコンテンツの種類に対するソーシャル・グラフのエンティティに関する全体的なアフィニティが、確立されることが可能である。全体的なアフィニティは、ソーシャル・グラフのエンティティに関連付けら
れているアクションまたは関係の継続的な監視に基づいて変わり得る。本開示は、特定のやり方で特定のアフィニティを決定することを説明するが、任意の好適なやり方で任意の好適なアフィニティを決定することを想定する。
特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、アフィニティ係数(本明細書においては「係数」と呼ばれることがある)を使用してソーシャル・グラフ・アフィニティを測定または定量化し得る。係数は、オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられている特定のオブジェクトの間の関係の強さを表すかまたは定量化し得る。また、係数は、ユーザがアクションに対するユーザの関心に基づいて特定のアクションを実行する予想された確率を測定する確率または関数を表すことが可能である。このようにして、ユーザの将来のアクションが、ユーザの以前のアクションに基づいて予想される可能性があり、係数が、ユーザのアクションの履歴に少なくとも部分的に基づいて計算され得る。係数は、オンライン・ソーシャル・ネットワークの中または外にある可能性がある任意の数のアクションを予想するために使用され得る。限定ではなく例として、これらのアクションは、メッセージを送信すること、コンテンツをポストすること、もしくはコンテンツにコメントすることなどのさまざまな種類の通信、プロファイル・ページ、メディア、もしくはその他の好適なコンテンツにアクセスするかもしくはそれを閲覧することなどのさまざまな種類の観測アクション、同じグループにいること、同じ写真にタグ付けされること、同じ位置にチェックインされること、もしくは同じイベントに参加することなどの2つ以上のソーシャル・グラフのエンティティについてのさまざまな種類の一致情報、またはその他の好適なアクションを含み得る。本開示は、特定のやり方でアフィニティを測定することを説明するが、任意の好適なやり方でアフィニティを測定することを想定する。
特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、さまざまな因子を使用して係数を計算し得る。これらの因子は、たとえば、ユーザのアクション、オブジェクトの間の関係の種類、位置情報、その他の好適な因子、またはこれらの任意の組み合わせを含み得る。特定の実施形態においては、係数を計算するときに、異なる因子が異なるように重み付けされることが可能である。各因子に関する重みは、静的であることが可能であり、または重みは、たとえば、ユーザ、関係の種類、アクションの種類、ユーザの位置などに従って変わり得る。因子に関するレーティングが、ユーザに関する全体的な係数を決定するためにそれらの因子の重みに従って組み合わされ得る。限定ではなく例として、特定のユーザのアクションが、レーティングと重みとの両方を割り振られ得る一方、特定のユーザのアクションに関連付けられている関係は、レーティングおよび相関重み(correlating weight)を割り当てられる(たとえば、したがって、重みは合計で100%になる)。特定のオブジェクトに対するユーザの係数を計算するために、ユーザのアクションに割り振られるレーティングが、たとえば、全体的な係数の60%を含み得る一方、ユーザとオブジェクトとの間の関係は、全体的な係数の40%を含み得る。特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、係数を計算するために使用されるさまざまな因子に関する重みを決定するときに、たとえば、情報がアクセスされてからの時間、減衰因子、アクセスの頻度、情報との関係もしくは情報がアクセスされたオブジェクトとの関係、オブジェクトに接続されたソーシャル・グラフのエンティティとの関係、ユーザのアクションの短期的もしくは長期的平均、ユーザのフィードバック、その他の好適な変数、またはこれらの任意の組み合わせなどのさまざまな変数を考える可能性がある。限定ではなく例として、係数は、係数を計算するときにより最近のアクションがより関連性を持つように、特定のアクションによって提供される信号の強度を時間とともに減衰させる減衰因子を含むことが可能である。レーティングおよび重みは、係数が基づくアクションの継続的な追跡に基づいて継続的に更新され得る。各因子に関するレーティングおよび因子に割り振られる重みの割り振り、組み合わせ、平均などのために任意の種類の処理またはアルゴリズムが採用され得る。特定の実施形
態において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、履歴的アクションおよび過去のユーザの応答、またはユーザをさまざまなオプションに露出し、応答を測定することによってユーザから養われたデータで訓練された機械学習アルゴリズムを使用して係数を決定し得る。本開示は、特定のやり方で係数を計算することを説明するが、任意の好適なやり方で係数を計算することを想定する。
特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、ユーザのアクションに基づいて係数を計算し得る。ソーシャルネットワーキング・システム160は、オンライン・ソーシャル・ネットワーク、サードパーティ・システム170、その他の好適なシステム、またはこれらの任意の組み合わせでそのようなアクションを監視し得る。任意の好適な種類のユーザのアクションが、追跡または監視され得る。典型的なユーザのアクションは、プロファイル・ページを閲覧すること、コンテンツを作成またはポストすること、コンテンツと対話すること、画像をタグ付けすることまたは画像でタグ付けされること、グループに参加すること、イベントへの出席をリストに載せることおよび確認すること、位置にチェックインすること、特定のページに「いいね!」を表明すること、ページを作成すること、ならびにソーシャル・アクションを容易にするその他のタスクを実行することを含む。特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、特定の種類のコンテンツとのユーザのアクションに基づいて係数を計算し得る。コンテンツは、オンライン・ソーシャル・ネットワーク、サードパーティ・システム170、または別の好適なシステムに関連付けられることが可能である。コンテンツは、ユーザ、プロファイル・ページ、ポスト、ニュース記事、ヘッドライン、インスタント・メッセージ、チャット・ルームの会話、電子メール、広告、ピクチャ、ビデオ、音楽、その他の好適なオブジェクト、またはこれらの任意の組み合わせを含み得る。ソーシャルネットワーキング・システム160は、ユーザのアクションを分析して、アクションのうちの1つまたは複数が対象、コンテンツ、その他のユーザなどに関するアフィニティを示すかどうかを決定し得る。限定ではなく例として、ユーザが「コーヒー」またはそれに類するものに関わりのあるコンテンツを頻繁にポストする可能性がある場合、ソーシャルネットワーキング・システム160は、ユーザがコンセプト「コーヒー」に関連する高い係数を有すると決定し得る。特定のアクションまたはアクションの種類が、その他のアクションよりも重い重みおよび/またはレーティングを割り振られる可能性があり、そのことが、全体的な計算される係数に影響を与える可能性がある。限定ではなく例として、第1のユーザが第2のユーザに電子メールを送る場合、アクションに関する重みまたはレーティングは、第1のユーザが単に第2のユーザに関するユーザ・プロファイル・ページを閲覧する場合よりも高いことが可能である。
特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、特定のオブジェクトの間の関係の種類に基づいて係数を計算し得る。ソーシャル・グラフ200を参照すると、ソーシャルネットワーキング・システム160は、係数を計算するときに、特定のユーザ・ノード202とコンセプト・ノード204とを接続するエッジ206の数および/または種類を分析し得る。限定ではなく例として、配偶者タイプのエッジ(2人のユーザが結婚していることを表す)によって接続されるユーザ・ノード202は、友達タイプのエッジによって接続されるユーザ・ノード202よりも高い係数を割り振られることが可能である。言い換えると、特定のユーザに関するアクションおよび関係に割り振られた重みに依存して、全体的なアフィニティが、ユーザの友達についてのコンテンツに関してよりもユーザの配偶者についてのコンテンツに関してより高いと決定されることが可能である。特定の実施形態においては、ユーザが有する別のオブジェクトとの関係が、そのオブジェクトに関する係数を計算することに関連するユーザのアクションの重みおよび/またはレーティングに影響を与えることが可能である。限定ではなく例として、ユーザが第1の写真にタグ付けされるが、第2の写真にしか「いいね!」を表明しない場合、ソーシャルネットワーキング・システム160は、コンテンツとタグ付けタイプの関係を
有することがコンテンツと「いいね!」タイプの関係を有することよりも重い重みおよび/またはレーティングを割り振られる可能性があるので、ユーザが第2の写真よりも第1の写真に関連してより高い係数を有すると決定し得る。特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、1人または複数の第2のユーザが有する特定のオブジェクトとの関係に基づいて第1のユーザに関する係数を計算し得る。言い換えると、その他のユーザが有するオブジェクトとの接続および係数が、オブジェクトに関する第1のユーザの係数に影響を与えることが可能である。限定ではなく例として、第1のユーザが1人もしくは複数の第2のユーザに接続されるかまたは1人もしくは複数の第2のユーザに関する高い係数を有し、それらの第2のユーザが特定のオブジェクトに接続されるかまたは特定のオブジェクトに関する高い係数を有する場合、ソーシャルネットワーキング・システム160は、第1のユーザも特定のオブジェクトに関する比較的高い係数を有するべきであると決定し得る。特定の実施形態において、係数は、特定のオブジェクトの間の隔たりの度合いに基づくことが可能である。より低い係数は、第1のユーザがソーシャル・グラフ200の第1のユーザに間接的に接続されるユーザのコンテンツ・オブジェクトへの関心を共有する減少する見込みを表し得る。限定ではなく例として、ソーシャル・グラフ200内でより近いソーシャル・グラフのエンティティ(つまり、隔たりのより低い度合い)は、ソーシャル・グラフ200内でさらに離れているエンティティよりも高い係数を有することが可能である。
特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、位置情報に基づいて係数を計算し得る。地理的に互いにより近いオブジェクトは、より遠いオブジェクトよりも互いにより関わりがあるかまたはより関心があると考えられる可能性がある。特定の実施形態において、特定のオブジェクトに対するユーザの係数は、ユーザに関連付けられている現在位置(またはユーザのクライアント・システム130の位置)に対するオブジェクトの位置の近さに基づくことが可能性である。第1のユーザは、第1のユーザにより近いその他のユーザまたはコンセプトにより関心がある可能性がある。限定ではなく例として、ユーザが空港から1.6キロメートル(1マイル)およびガソリン・スタンドから3.2キロメートル(2マイル)の距離にある場合、ソーシャルネットワーキング・システム160は、ユーザがユーザに対する空港の近さに基づいてガソリン・スタンドよりも空港に関してより高い係数を有すると決定し得る。
特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、係数情報に基づいてユーザに関連する特定のアクションを実行し得る。係数は、アクションへのユーザの関心に基づいてユーザが特定のアクションを実行するかどうかを予想するために使用され得る。係数は、広告、検索リザルト、ニュース記事、メディア、メッセージ、通知、またはその他の好適なオブジェクトなどの任意の種類のオブジェクトを生じるかまたはユーザに提示するときに使用され得る。係数は、必要に応じてそのようなオブジェクトにランクを付け、順序付けするためにも利用され得る。このようにして、ソーシャルネットワーキング・システム160は、ユーザの関心および現在の事情に関連性を持っている情報を提供し、それらのユーザが関心のあるそのような情報を見つける見込みを増やすことが可能である。特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、係数情報に基づいてコンテンツを生じ得る。コンテンツ・オブジェクトは、ユーザに固有の係数に基づいて提供または選択されることが可能である。限定ではなく例として、係数は、ユーザのためのメディアを生じるために使用されることが可能であり、ユーザは、ユーザがメディア・オブジェクトに関連する高い全体的な係数を有するメディアを提示されることが可能である。限定ではなく別の例として、係数は、ユーザのための広告を生じるために使用されることが可能であり、ユーザは、ユーザが広告されるオブジェクトに関連する高い全体的な係数を有する広告を提示されることが可能である。特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、係数情報に基づいて検索リザルトを生じ得る。特定のユーザのための検索リザルトが、問い合わせしているユーザに
関連する検索リザルトに関連付けられている係数に基づいてスコアを付けられるかまたはランクを付けられることが可能である。限定ではなく例として、より高い係数を持つオブジェクトに対応する検索リザルトが、より低い係数を有するオブジェクトに対応するリザルトよりも検索リザルト・ページでより高くランクを付けられることが可能である。
特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、特定のシステムまたは処理からの係数のリクエストに応答して係数を計算し得る。所与の局面でユーザがとり得る(または対象になり得る)ありそうなアクションを予想するために、任意の処理が、ユーザに関する計算された係数をリクエストすることが可能である。このリクエストは、係数を計算するために使用されるさまざまな因子に関して使用する重みの集合を含むことが可能である。このリクエストは、オンライン・ソーシャル・ネットワークで実行される処理から、(APIもしくはその他の通信チャネルを介して)サードパーティ・システム170から、または別の好適なシステムから来ることが可能である。リクエストに応答して、ソーシャルネットワーキング・システム160は、係数を計算し得る(または係数情報が既に計算され、記憶されている場合、その係数情報にアクセスし得る)。特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、特定の処理に関連するアフィニティを測定し得る。異なる処理(オンライン・ソーシャル・ネットワークの内部と外部との両方)が、特定のオブジェクトまたはオブジェクト集合に関する係数をリクエストすることが可能である。ソーシャルネットワーキング・システム160は、アフィニティの測定値をリクエストした特定の処理と関連性を持っているアフィニティの測定値を提供し得る。このようにして、各処理は、処理がアフィニティの測定値を使用する異なるコンテキストのために仕立てられたアフィニティの測定値を受信する。
ソーシャル・グラフ・アフィニティおよびアフィニティ係数に関係して、特定の実施形態は、2006年8月11日に出願された米国特許出願第11/503093号、2010年12月22日に出願された米国特許出願第12/977027号、2010年12月23日に出願された米国特許出願第12/978265号、および2012年10月1日に出願された米国特許出願第13/632869号で開示された1つまたは複数のシステム、構成要素、要素、機能、方法、動作、または工程を利用することが可能であり、これらの特許出願のそれぞれは、参照により援用される。
特定の実施形態において、広告は、テキスト(HTMLのリンクが張られることが可能である)、1つもしくは複数の画像(HTMLのリンクが張られることが可能である)、1つもしくは複数のビデオ、音声、1つもしくは複数のADOBE FLASHファイル、これらの任意の組み合わせ、あるいは1つもしくは複数のウェブページで、1つもしくは複数の電子メールで、またはユーザによってリクエストされた検索リザルトに関係して示される任意の好適なデジタル・フォーマットの任意のその他の好適な広告であることが可能である。加えてまたは代替として、広告は、1つまたは複数のスポンサー付きの記事(たとえば、ニュースフィード、またはソーシャルネットワーキング・システム160のティッカー・アイテム)であることが可能である。スポンサー付きの記事は、たとえば、ソーシャル・アクションをユーザのプロファイル・ページもしくはその他のページの予め決められた領域内に示されるか、広告主に関連付けられている追加の情報とともに示されるか、その他のユーザのニュースフィードもしくはティッカー内で大きくされる(bumped up)かもしくはその他の方法で強調されるか、またはその他の方法でプロモーションされるようにすることによって広告主がプロモーションするユーザによるソーシャル・アクション(ページ「に対して『いいね!』を表明する」、ページのポスト「に対して『いいね!』を表明する」かもしくはコメントする、ページに関連するイベントへの出欠の返事をする(RSVP)、ページにポストされた質問に投票する、場所にチェックインする、アプリケーションを使用するかもしくはゲームをする、またはウェブサイト「に対して『いいね!』を表明する」かもしくはウェブサイトを共有するなど)であることが
可能である。広告主は、ソーシャル・アクションをプロモーションさせるために料金を支払う場合がある。限定ではなく例として、広告は、検索リザルト・ページの検索リザルトに含まれることが可能であり、スポンサー付きのコンテンツがスポンサー付きでないコンテンツの上でプロモーションされる。
特定の実施形態において、広告は、ソーシャルネットワーキング・システムのウェブページ、サードパーティのウェブページ、またはその他のページ内に表示するためにリクエストされることが可能である。広告は、ページの一番上のバナー領域内、ページの横のカラム内、ページのGUI内、ポップアップ・ウィンドウ内、ドロップダウン・メニュー内、ページの入力フィールド内、ページのコンテンツの上、またはページに関連する他の場所などのページの専用の部分に表示されることが可能である。加えてまたは代替として、広告は、アプリケーション内に表示されることが可能である。広告は、専用のページ内に表示され、ユーザがページにアクセスするかまたはアプリケーションを利用し得る前にユーザが広告と対話するかまたは広告を見ることを要求することが可能である。ユーザは、たとえば、ウェブ・ブラウザを通じて広告を閲覧し得る。
ユーザは、任意の好適なやり方で広告と対話し得る。ユーザは、広告をクリックするかまたはその他の方法で選択することが可能である。広告を選択することによって、ユーザは、広告に関連付けられているページに導かれることが可能である(またはユーザによって使用されるブラウザもしくはその他のアプリケーション)。広告に関連付けられているページにおいて、ユーザは、広告に関連付けられ製品もしくはサービスを購入すること、広告に関連付けられ情報を受信すること、または広告に関連付けられているニューズレターを購読することなどの追加的なアクションを行うことが可能である。音声またはビデオによる広告が、(再生ボタンのような)広告の構成要素を選択することによって再生されることが可能である。代替的に、広告を選択することによって、ソーシャルネットワーキング・システム160が、ユーザの特定のアクションを実行または変更することが可能である。
広告は、ユーザが対話し得るソーシャルネットワーキング・システムの機能を含むことが可能である。限定ではなく例として、広告は、ユーザが承認に関連付けられているアイコンまたはリンクを選択することによって広告「に対して『いいね!』を表明する」かまたはその他の方法で広告を承認することができるようにし得る。限定ではなく例として、広告は、ユーザが広告主に関わりがあるコンテンツを(たとえば、問い合わせを実行することによって)検索することができるようにし得る。同様に、ユーザは、(たとえば、ソーシャルネットワーキング・システム160を通じて)別のユーザと広告を共有するか、または(たとえば、ソーシャルネットワーキング・システム160を通じて)広告に関連付けられているイベントへの出欠の返事をし得る。加えてまたは代替として、広告は、ユーザを対象とするソーシャルネットワーキング・システムのコンテキストを含み得る。限定ではなく例として、広告は、広告の対象に関連付けられているアクションを行ったソーシャルネットワーキング・システム160におけるユーザの友達についての情報を表示し得る。
図4は、例示的なコンピュータ・システム400を示している。特定の実施形態においては、1つまたは複数のコンピュータ・システム400が、本明細書において記述されているまたは示されている1つまたは複数の方法の1つまたは複数の工程を実行する。特定の実施形態においては、1つまたは複数のコンピュータ・システム400が、本明細書において記述されているまたは示されている機能を提供する。特定の実施形態においては、1つまたは複数のコンピュータ・システム400上で稼働するソフトウェアが、本明細書において記述されているもしくは示されている1つもしくは複数の方法の1つもしくは複数の工程を実行し、または本明細書において記述されているもしくは示されている機能を
提供する。特定の実施形態は、1つまたは複数のコンピュータ・システム400の1つまたは複数の部分を含む。本明細書においては、適切な場合には、コンピュータ・システムへの言及はコンピューティング・デバイスを包含することができ、反対に、コンピューティング・デバイスへの言及はコンピュータ・システムを包含することができる。その上、コンピュータ・システムへの言及は、適切な場合には、1つまたは複数のコンピュータ・システムを包含することができる。
本開示は、任意の適切な数のコンピュータ・システム400を想定している。本開示は、任意の適切な物理的な形態を取るコンピュータ・システム400を想定している。限定ではなく、例として、コンピュータ・システム400は、組み込みコンピュータ・システム、システムオンチップ(SOC)、シングルボード・コンピュータ・システム(SBC)(たとえば、コンピュータオンモジュール(COM)もしくはシステムオンモジュール(SOM)など)、デスクトップ・コンピュータ・システム、ラップトップもしくはノートブック・コンピュータ・システム、インタラクティブ・キオスク、メインフレーム、コンピュータ・システムのメッシュ、モバイル電話、携帯情報端末(PDA)、サーバ、タブレット・コンピュータ・システム、またはこれらのうちの複数の組合せであることが可能である。適切な場合には、コンピュータ・システム400は、1つもしくは複数のコンピュータ・システム400を含むこと、単一型もしくは分散型であること、複数のロケーションにわたること、複数のマシンにわたること、複数のデータセンターにわたること、または、クラウド(1つもしくは複数のネットワーク内の1つもしくは複数のクラウド・コンポーネントを含むことができる)内に常駐することが可能である。適切な場合には、1つまたは複数のコンピュータ・システム400は、本明細書において記述されているまたは示されている1つまたは複数の方法の1つまたは複数の工程を、実質的な空間上のまたは時間上の制限を伴わずに実行することができる。限定ではなく、例として、1つまたは複数のコンピュータ・システム400は、本明細書において記述されているまたは示されている1つまたは複数の方法の1つまたは複数の工程をリアル・タイムで、またはバッチ・モードで実行することができる。1つまたは複数のコンピュータ・システム400は、適切な場合には、本明細書において記述されているまたは示されている1つまたは複数の方法の1つまたは複数の工程を別々の時点で、または別々のロケーションで実行することができる。
特定の実施形態においては、コンピュータ・システム400は、プロセッサ402、メモリ404、ストレージ406、入力/出力(I/O)インタフェース408、通信インタフェース410、およびバス412を含む。本開示は、特定の数の特定のコンポーネントを特定の構成で有する特定のコンピュータ・システムについて記述し、示しているが、本開示は、任意の適切な数の任意の適切なコンポーネントを任意の適切な構成で有する任意の適切なコンピュータ・システムを想定している。
特定の実施形態においては、プロセッサ402は、コンピュータ・プログラムを構成している命令などの命令を実行するためのハードウェアを含む。限定ではなく、例として、命令を実行するために、プロセッサ402は、内部レジスタ、内部キャッシュ、メモリ404、またはストレージ406から命令を取り出し(またはフェッチし)、それらの命令をデコードして実行し、次いで、1つまたは複数の結果を内部レジスタ、内部キャッシュ、メモリ404、またはストレージ406に書き込むことができる。特定の実施形態においては、プロセッサ402は、データ、命令、またはアドレスのための1つまたは複数の内部キャッシュを含むことができる。本開示は、適切な場合には、任意の適切な数の任意の適切な内部キャッシュを含むプロセッサ402を想定している。限定ではなく、例として、プロセッサ402は、1つまたは複数の命令キャッシュ、1つまたは複数のデータ・キャッシュ、および1つまたは複数の変換ルックアサイド・バッファ(TLB)を含むことができる。命令キャッシュ内の命令は、メモリ404またはストレージ406内の命令
のコピーであることが可能であり、命令キャッシュは、プロセッサ402によるそれらの命令の取り出しを高速化することができる。データ・キャッシュ内のデータは、プロセッサ402において実行される命令が機能する際に基づくメモリ404もしくはストレージ406内のデータのコピー、プロセッサ402において実行される後続の命令によるアクセスのための、もしくはメモリ404もしくはストレージ406への書き込みのためのプロセッサ402において実行された以前の命令の結果、またはその他の適切なデータであることが可能である。データ・キャッシュは、プロセッサ402による読み取り動作または書き込み動作を高速化することができる。TLBは、プロセッサ402のための仮想アドレス変換を高速化することができる。特定の実施形態においては、プロセッサ402は、データ、命令、またはアドレスのための1つまたは複数の内部レジスタを含むことができる。本開示は、適切な場合には、任意の適切な数の任意の適切な内部レジスタを含むプロセッサ402を想定している。適切な場合には、プロセッサ402は、1つまたは複数の演算ロジック・ユニット(ALU)を含むこと、マルチコア・プロセッサであること、または1つもしくは複数のプロセッサ402を含むことが可能である。本開示は、特定のプロセッサについて記述し、示しているが、本開示は、任意の適切なプロセッサを想定している。
特定の実施形態においては、メモリ404は、プロセッサ402が実行するための命令、またはプロセッサ402が機能する際に基づくデータを格納するためのメイン・メモリを含む。限定ではなく、例として、コンピュータ・システム400は、命令をストレージ406または別のソース(たとえば、別のコンピュータ・システム400など)からメモリ404にロードすることができる。次いでプロセッサ402は、命令をメモリ404から内部レジスタまたは内部キャッシュにロードすることができる。命令を実行するために、プロセッサ402は、命令を内部レジスタまたは内部キャッシュから取り出し、それらの命令をデコードすることができる。命令の実行中または実行後に、プロセッサ402は、1つまたは複数の結果(それらは、中間の結果または最終的な結果である場合がある)を内部レジスタまたは内部キャッシュに書き込むことができる。次いでプロセッサ402は、それらの結果のうちの1つまたは複数をメモリ404に書き込むことができる。特定の実施形態においては、プロセッサ402は、(ストレージ406またはその他の場所ではなく)1つもしくは複数の内部レジスタもしくは内部キャッシュ内の、またはメモリ404内の命令のみを実行し、(ストレージ406またはその他の場所ではなく)1つもしくは複数の内部レジスタもしくは内部キャッシュ内の、またはメモリ404内のデータ上でのみ機能する。1つまたは複数のメモリ・バス(それらはそれぞれ、アドレス・バスおよびデータ・バスを含むことができる)は、プロセッサ402をメモリ404に結合することができる。バス412は、以降で記述されているような1つまたは複数のメモリ・バスを含むことができる。特定の実施形態においては、1つまたは複数のメモリ管理ユニット(MMU)が、プロセッサ402とメモリ404との間に常駐し、プロセッサ402によって要求されるメモリ404へのアクセスを容易にする。特定の実施形態においては、メモリ404は、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)を含む。このRAMは、適切な場合には、揮発性メモリであることが可能である。適切な場合には、このRAMは、ダイナミックRAM(DRAM)またはスタティックRAM(SRAM)であることが可能である。その上、適切な場合には、このRAMは、シングルポートRAMまたはマルチポートRAMであることが可能である。本開示は、任意の適切なRAMを想定している。メモリ404は、適切な場合には、1つまたは複数のメモリ404を含むことができる。本開示は、特定のメモリについて記述し、示しているが、本開示は、任意の適切なメモリを想定している。
特定の実施形態においては、ストレージ406は、データまたは命令のためのマス・ストレージを含む。限定ではなく、例として、ストレージ406は、ハード・ディスク・ドライブ(HDD)、フロッピー(登録商標)・ディスク・ドライブ、フラッシュ・メモリ
、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、またはユニバーサル・シリアル・バス(USB)ドライブ、またはこれらのうちの複数の組合せを含むことができる。ストレージ406は、適切な場合には、取り外し可能なまたは取り外し不能な(すなわち、固定された)媒体を含むことができる。ストレージ406は、適切な場合には、コンピュータ・システム400の内部または外部に存在することが可能である。特定の実施形態においては、ストレージ406は、不揮発性のソリッドステート・メモリである。特定の実施形態においては、ストレージ406は、読み取り専用メモリ(ROM)を含む。適切な場合には、このROMは、マスクプログラムROM、プログラマブルROM(PROM)、消去可能PROM(EPROM)、電気的消去可能PROM(EEPROM)、電気的書替え可能ROM(EAROM)、またはフラッシュ・メモリ、またはこれらのうちの複数の組合せであることが可能である。本開示は、任意の適切な物理的な形態を取るマス・ストレージ406を想定している。ストレージ406は、適切な場合には、プロセッサ402とストレージ406との間における通信を容易にする1つまたは複数のストレージ・コントロール・ユニットを含むことができる。適切な場合には、ストレージ406は、1つまたは複数のストレージ406を含むことができる。本開示は、特定のストレージについて記述し、示しているが、本開示は、任意の適切なストレージを想定している。
特定の実施形態においては、I/Oインタフェース408は、コンピュータ・システム400と1つまたは複数のI/Oデバイスとの間における通信のための1つまたは複数のインタフェースを提供するハードウェア、ソフトウェア、またはその両方を含む。コンピュータ・システム400は、適切な場合には、これらのI/Oデバイスのうちの1つまたは複数を含むことができる。これらのI/Oデバイスのうちの1つまたは複数は、人とコンピュータ・システム400との間における通信を可能にすることができる。限定ではなく、例として、I/Oデバイスは、キーボード、キーパッド、マイクロフォン、モニタ、マウス、プリンタ、スキャナ、スピーカ、スチル・カメラ、スタイラス、タブレット、タッチスクリーン、トラックボール、ビデオ・カメラ、別の適切なI/Oデバイス、またはこれらのうちの複数の組合せを含むことができる。I/Oデバイスは、1つまたは複数のセンサを含むことができる。本開示は、任意の適切なI/Oデバイス、およびそれらのI/Oデバイスのための任意の適切なI/Oインタフェース408を想定している。適切な場合には、I/Oインタフェース408は、プロセッサ402がこれらのI/Oデバイスのうちの1つまたは複数を駆動することを可能にする1つまたは複数のデバイス・ドライバまたはソフトウェア・ドライバを含むことができる。I/Oインタフェース408は、適切な場合には、1つまたは複数のI/Oインタフェース408を含むことができる。本開示は、特定のI/Oインタフェースについて記述し、示しているが、本開示は、任意の適切なI/Oインタフェースを想定している。
特定の実施形態においては、通信インタフェース410は、コンピュータ・システム400と、1つもしくは複数のその他のコンピュータ・システム400または1つもしくは複数のネットワークとの間における通信(たとえば、パケットベースの通信など)のための1つまたは複数のインタフェースを提供するハードウェア、ソフトウェア、またはその両方を含む。限定ではなく、例として、通信インタフェース410は、イーサネット(登録商標)もしくはその他の有線ベースのネットワークと通信するためのネットワーク・インタフェース・コントローラ(NIC)もしくはネットワーク・アダプタ、またはWI−FIネットワークなどのワイヤレス・ネットワークと通信するためのワイヤレスNIC(WNIC)もしくはワイヤレス・アダプタを含むことができる。本開示は、任意の適切なネットワーク、およびそのネットワークのための任意の適切な通信インタフェース410を想定している。限定ではなく、例として、コンピュータ・システム400は、アド・ホック・ネットワーク、パーソナル・エリア・ネットワーク(PAN)、ローカル・エリア・ネットワーク(LAN)、ワイド・エリア・ネットワーク(WAN)、メトロポリタン・エリア・ネットワーク(MAN)、またはインターネットの1つまたは複数の部分、ま
たはこれらのうちの複数の組合せと通信することができる。これらのネットワークのうちの1つまたは複数の1つまたは複数の部分は、有線またはワイヤレスであることが可能である。例として、コンピュータ・システム400は、ワイヤレスPAN(WPAN)(たとえば、ブルートゥースWPANなど)、WI−FIネットワーク、WI−MAXネットワーク、セルラー電話ネットワーク(たとえば、グローバル・システム・フォー・モバイル・コミュニケーションズ(GSM(登録商標))ネットワークなど)、またはその他の適切なワイヤレス・ネットワーク、またはこれらのうちの複数の組合せと通信することができる。コンピュータ・システム400は、適切な場合には、これらのネットワークのうちの任意のネットワークのための任意の適切な通信インタフェース410を含むことができる。通信インタフェース410は、適切な場合には、1つまたは複数の通信インタフェース410を含むことができる。本開示は、特定の通信インタフェースについて記述し、示しているが、本開示は、任意の適切な通信インタフェースを想定している。
特定の実施形態においては、バス412は、コンピュータ・システム400のコンポーネント同士を互いに結合するハードウェア、ソフトウェア、またはその両方を含む。限定ではなく、例として、バス412は、アクセラレイティッド・グラフィックス・ポート(AGP)もしくはその他のグラフィックス・バス、エンハンスト・インダストリー・スタンダード・アーキテクチャ(EISA)バス、フロントサイド・バス(FSB)、ハイパートランスポート(HT)インターコネクト、インダストリー・スタンダード・アーキテクチャ(ISA)バス、インフィニバンド・インターコネクト、ローピンカウント(LPC)バス、メモリ・バス、マイクロ・チャネル・アーキテクチャ(MCA)バス、ペリフェラル・コンポーネント・インターコネクト(PCI)バス、PCIエクスプレス(PCIe)バス、シリアル・アドバンスト・テクノロジー・アタッチメント(SATA)バス、ビデオ・エレクトロニクス・スタンダーズ・アソシエーション・ローカル(VLB)バス、または別の適切なバス、またはこれらのうちの複数の組合せを含むことができる。バス412は、適切な場合には、1つまたは複数のバス412を含むことができる。本開示は、特定のバスについて記述し、示しているが、本開示は、任意の適切なバスまたはインターコネクトを想定している。
本明細書においては、1つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、適切な場合には、1つもしくは複数の半導体ベースのもしくはその他の集積回路(IC)(たとえば、フィールドプログラマブル・ゲート・アレイ(FPGA)もしくは特定用途向け集積回路(ASIC)など)、ハード・ディスク・ドライブ(HDD)、ハイブリッド・ハード・ドライブ(HHD)、光ディスク、光ディスク・ドライブ(ODD)、光磁気ディスク、光磁気ドライブ、フロッピー(登録商標)・ディスケット、フロッピー(登録商標)・ディスク・ドライブ(FDD)、磁気テープ、ソリッドステート・ドライブ(SSD)、RAMドライブ、セキュア・デジタル・カードもしくはドライブ、その他の任意の適切な非一時的なコンピュータ可読記憶媒体、またはこれらのうちの複数の組合せを含むことができる。非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、適切な場合には、揮発性、不揮発性、または揮発性と不揮発性の組合せであることが可能である。
本明細書においては、「または(もしくは)」は、包含的であり、排他的ではない(ただし、そうではないことが明示されている場合、または、そうではないことが文脈によって示されている場合は除く)。したがって、本明細書においては、「AまたはB」は、「A、B、またはその両方」を意味する(ただし、そうではないことが明示されている場合、または、そうではないことが文脈によって示されている場合は除く)。その上、「および(ならびに)」は、包括的および個別的の両方である(ただし、そうではないことが明示されている場合、または、そうではないことが文脈によって示されている場合は除く)。したがって、本明細書においては、「AおよびB」は、「まとめて、または個別に、AおよびB」を意味する(ただし、そうではないことが明示されている場合、または、そう
ではないことが文脈によって示されている場合は除く)。
本開示の範囲は、当技術分野における標準的な技術者が理解するであろう、本明細書において記述されているまたは示されている例示的な実施形態に対するすべての変更、置換、変形、改変、および修正を包含する。本開示の範囲は、本明細書において記述されているまたは示されている例示的な実施形態に限定されない。その上、本開示は、本明細書におけるそれぞれの実施形態を、特定のコンポーネント、要素、機能、動作、または工程を含むものとして記述し、示しているが、これらの実施形態のいずれも、当技術分野における標準的な技術者が理解するであろう、本明細書の任意の箇所において記述されているまたは示されているコンポーネント、要素、機能、動作、または工程のうちの任意のものの任意の組合せまたは順列を含むことができる。さらに、特定の機能を実行するように適合されている、実行するようにアレンジされている、実行することができる、実行するように構成されている、実行することを可能にされている、実行するように機能できる、または実行するように機能する装置もしくはシステム、または装置もしくはシステムのコンポーネントへの添付の特許請求の範囲における言及は、その装置、システム、コンポーネント、またはその特定の機能が、アクティブ化されているか否か、オンにされているか否か、またはロック解除されているか否かを問わず、その装置、システム、またはコンポーネントが、そうするように適合されている、そうするようにアレンジされている、そうすることができる、そうするように構成されている、そうすることを可能にされている、そうするように機能できる、またはそうするように機能する限り、その装置、システム、コンポーネントを包含する。

Claims (15)

  1. 1つまたは複数のコンピューティング・デバイスに関連付けられている1つまたは複数のプロセッサが、
    複数のノードと、前記複数のノードを接続する複数のエッジとを含むソーシャル・グラフにアクセスする工程であって、前記ノードのうちの2つのノードの間の前記エッジの各々は、それら2つのノードの間の1次の隔たりを表し、前記複数のノードは、
    オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられている複数のユーザにそれぞれ対応する複数のユーザ・ノードと、
    前記オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられている複数のコンセプトにそれぞれ対応する複数のコンセプト・ノードと、
    を含む、工程と、
    前記複数のノードのうちの第1の組のユーザ・ノードに対するユーザ−コンセプト・スコアにそれぞれアクセスする工程であって、各ユーザ−コンセプト・スコアは特定のユーザ−コンセプト・ペアに関し、前記特定のユーザ−コンセプト・ペアは、前記複数のコンセプト・ノードのうちの1つのコンセプト・ノードに対し1つのエッジによって接続されている、前記第1の組のユーザ・ノードのうちの1つのユーザ・ノードを含む、ユーザ−コンセプト・スコア・アクセス工程と、
    前記第1の組のユーザ・ノードと前記複数のコンセプト・ノードとによるすべてのユーザ−コンセプト・ペアに対する推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを推定するための推薦アルゴリズムを生成する工程であって、前記推薦されるユーザ−コンセプト・スコアは、アクセスされた前記ユーザ−コンセプト・スコアに基づく、推薦アルゴリズム生成工程と、
    前記複数のノードのうちの第2の組のユーザ・ノードに対する推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを計算するユーザ−コンセプト・スコア計算工程であって、前記第1の組のユーザ・ノードは前記第2の組のユーザ・ノードから分離している、工程と、
    を行う方法。
  2. 前記第2の組のユーザ・ノードに対する計算された前記推薦されるユーザ−コンセプト・スコアに基づいて、1つまたは複数のコンセプト・ノードに対する推薦を、前記第2の組のユーザ・ノードのうちの前記1つのユーザ・ノードに対応する1つまたは複数のユーザに送信する工程をさらに備える、請求項1に記載の方法。
  3. 前記ユーザ−コンセプト・スコア・アクセス工程は、
    前記第1の組のユーザ・ノードに対する前記ユーザ−コンセプト・スコアを表すレーティング行列Rにアクセスする工程と、
    前記レーティング行列Rに基づいて、ユーザ行列Pを決定する工程であって、前記ユーザ行列Pは、前記第1の組のユーザ・ノードの各ユーザ・ノードuについての複数のユーザ−スコア・ベクトルP(u)を含む、工程と、
    前記レーティング行列Rに基づいて、コンセプト行列Qを決定する工程であって、前記コンセプト行列Qは、前記複数のコンセプト・ノードの各コンセプト・ノードiについての複数のコンセプト−スコア・ベクトルQ(i)を含む、工程と、
    を含む、請求項1に記載の方法。
  4. 前記ユーザ行列Pと、各ユーザ・ノードuについての前記ユーザ−スコア・ベクトルP(u)と、前記コンセプト行列Qと、各コンセプト・ノードiについての前記コンセプト−スコア・ベクトルQ(i)とは、並列型確率的勾配降下を使用して決定される、請求項3に記載の方法。
  5. 前記推薦アルゴリズム生成工程は、
    前記第1の組のユーザ・ノードの各ユーザ・ノードuについての複数のユーザ−スコア・ベクトルP(u)を含むユーザ行列Pにアクセスする工程であって、各ユーザ・ノードuは、ユーザ−バイアス・ベクトルB(u)に関連付けられている、工程と、
    前記複数のコンセプトの各コンセプト・ノードiについての複数のコンセプト−スコア・ベクトルQ(i)を含むコンセプト行列Qにアクセスする工程であって、各コンセプト・ノードiは、コンセプト−バイアス・ベクトルB(i)に関連付けられている、工程と、
    前記第1の組のユーザ・ノードに対する推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを表すエスティメータ行列R’を生成する工程であって、各ユーザ−コンセプト・ペアについて、R’(u,i)=P(u)・Q(i)+B(u)+B(i)である、工程と、
    を含む、請求項1に記載の方法。
  6. 前記ユーザ−コンセプト・スコア計算工程は、
    前記第2の組のユーザ・ノードの各ユーザ・ノードについて、複数のユーザ−バイアス・ベクトルB(u)を計算する工程であって、各ユーザ−バイアス・ベクトルB(u)は、前記第2の組のユーザ・ノードのうちの1つのユーザ・ノードuに関連付けられている、工程と、
    ランダム・ハッシュ関数を使用して、前記複数のユーザ−バイアス・ベクトルB(u)および複数のコンセプト−バイアス・ベクトルB(i)を複数の部分空間にマッピングする工程であって、各コンセプト−バイアス・ベクトルB(i)は、前記複数のコンセプト・ノードのうちの1つのコンセプト・ノードiに関連付けられている、マッピング工程と、
    各部分空間について、前記部分空間にマッピングされた前記ユーザ−バイアス・ベクトルB(u)に関連付けられている、前記第2の組のユーザ・ノードのうちの前記1つのユーザ・ノードuに対するユーザ−コンセプト・スコアを計算する工程であって、前記ユーザ−コンセプト・スコアは、前記部分空間にマッピングされた前記ユーザ−バイアス・ベクトルB(u)および前記コンセプト−バイアス・ベクトルB(i)に対し、B(u)・B(i)に等しい、工程と、
    を備える、請求項1に記載の方法。
  7. 前記マッピング工程は、前記複数のユーザ−バイアス・ベクトルB(u)および複数のコンセプト−バイアス・ベクトルB(i)を前記複数の部分空間に射影するためにランダム射影処理を使用する工程を含む、請求項6に記載の方法。
  8. 前記ユーザ−コンセプト・スコア計算工程は、前記1つまたは複数のコンピューティング・デバイスに関連付けられている複数のプロセッサ上で、並列型確率的勾配降下を使用して、前記第2の組のユーザ・ノードのうちの複数の分離したユーザの組に対し実行される、請求項1に記載の方法。
  9. 前記第1の組のユーザ・ノードは、前記オンライン・ソーシャル・ネットワークのユーザの代表サンプルに対応する、代表数のユーザ・ノードを含む、請求項1に記載の方法。
  10. 前記第1の組のユーザ・ノードは、前記複数のユーザ・ノードのうちの約1%の前記ユーザ・ノードを含む、請求項1に記載の方法。
  11. 前記第2の組のユーザ・ノードは、前記複数のユーザ・ノードのうちの実質的にすべての残りのユーザ・ノードを含む、請求項1に記載の方法。
  12. 前記第2の組のユーザ・ノードは、前記第1の組のユーザ・ノードを差し引いた前記複数のユーザ・ノードのうちのほぼ100%の前記ユーザ・ノードを含む、請求項1に記載
    の方法。
  13. 前記第2の組のユーザ・ノードは、複数の分離したユーザの組に分割される、請求項12に記載の方法。
  14. ソフトウェアを具現する1または複数の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記ソフトウェアは実行時、
    複数のノードと、前記複数のノードを接続する複数のエッジとを含むソーシャル・グラフにアクセスする工程であって、前記ノードのうちの2つのノードの間の前記エッジの各々は、それら2つのノードの間の1次の隔たりを表し、前記複数のノードは、
    オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられている複数のユーザにそれぞれ対応する複数のユーザ・ノードと、
    前記オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられている複数のコンセプトにそれぞれ対応する複数のコンセプト・ノードと、
    を含む、工程と、
    前記複数のノードのうちの第1の組のユーザ・ノードに対するユーザ−コンセプト・スコアにそれぞれアクセスする工程であって、各ユーザ−コンセプト・スコアは特定のユーザ−コンセプト・ペアに関し、前記特定のユーザ−コンセプト・ペアは、前記複数のコンセプト・ノードのうちの1つのコンセプト・ノードに対し1つのエッジによって接続されている、前記第1の組のユーザ・ノードのうちの1つのユーザ・ノードを含む、ユーザ−コンセプト・スコア・アクセス工程と、
    前記第1の組のユーザ・ノードと前記複数のコンセプト・ノードとによるすべてのユーザ−コンセプト・ペアに対する推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを推定するための推薦アルゴリズムを生成する工程であって、前記推薦されるユーザ−コンセプト・スコアは、アクセスされた前記ユーザ−コンセプト・スコアに基づく、推薦アルゴリズム生成工程と、
    前記複数のノードのうちの第2の組のユーザ・ノードに対する推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを計算するユーザ−コンセプト・スコア計算工程であって、前記第1の組のユーザ・ノードは前記第2の組のユーザ・ノードから分離している、工程と、
    を行うように構成されている、媒体。
  15. 1つまたは複数のプロセッサと、前記プロセッサに結合されており前記プロセッサによって実行可能な命令を含むメモリと、を備えるシステムであって、前記プロセッサは前記命令の実行時、
    複数のノードと、前記複数のノードを接続する複数のエッジとを含むソーシャル・グラフにアクセスする工程であって、前記ノードのうちの2つのノードの間の前記エッジの各々は、それら2つのノードの間の1次の隔たりを表し、前記複数のノードは、
    オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられている複数のユーザにそれぞれ対応する複数のユーザ・ノードと、
    前記オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられている複数のコンセプトにそれぞれ対応する複数のコンセプト・ノードと、
    を含む、工程と、
    前記複数のノードのうちの第1の組のユーザ・ノードに対するユーザ−コンセプト・スコアにそれぞれアクセスする工程であって、各ユーザ−コンセプト・スコアは特定のユーザ−コンセプト・ペアに関し、前記特定のユーザ−コンセプト・ペアは、前記複数のコンセプト・ノードのうちの1つのコンセプト・ノードに対し1つのエッジによって接続されている、前記第1の組のユーザ・ノードのうちの1つのユーザ・ノードを含む、ユーザ−コンセプト・スコア・アクセス工程と、
    前記第1の組のユーザ・ノードと前記複数のコンセプト・ノードとによるすべてのユーザ−コンセプト・ペアに対する推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを推定するための
    推薦アルゴリズムを生成する工程であって、前記推薦されるユーザ−コンセプト・スコアは、アクセスされた前記ユーザ−コンセプト・スコアに基づく、推薦アルゴリズム生成工程と、
    前記複数のノードのうちの第2の組のユーザ・ノードに対する推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを計算するユーザ−コンセプト・スコア計算工程であって、前記第1の組のユーザ・ノードは前記第2の組のユーザ・ノードから分離している、工程と、
    を行うように構成されている、システム。
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