JP2017076417A5 - - Google Patents

Claims (18)

1. １つまたは複数のコンピューティング・デバイスが、
   オンライン・ソーシャル・ネットワークの第１のユーザのクライアント・システムから第１のクエリを受け取る工程であって、前記第１のクエリは複数のクエリ・タイプのうちの第１のクエリ・タイプのクエリである、工程と、
   １つまたは複数のデータ・ストアの前記第１のクエリにマッチするオブジェクトからなるオブジェクトのリストを識別する識別工程であって、各データ・ストアは、複数のオブジェクト・タイプのうちの特定のオブジェクト・タイプの１つまたは複数のオブジェクトを記憶しており、各オブジェクトは、少なくとも部分的には前記オブジェクトの所定の静的ランクに基づき識別され、前記所定の静的ランクは静的スコア付けアルゴリズムに基づき計算され、各オブジェクトに対する前記静的ランクは、少なくとも部分的には前記第１のクエリ・タイプに基づく、工程と、
   最終スコア付けアルゴリズムに基づき、識別された前記オブジェクトの各々に対する最終ランクを計算する工程と、
   識別された前記オブジェクトの各々の前記静的ランクと前記最終ランクとの比較に基づいて、前記静的スコア付けアルゴリズムを修正する工程であって、前記静的スコア付けアルゴリズムは、識別された前記オブジェクトの前記静的ランクと前記最終ランクとの間の差を減少させるように修正される、工程と、
   を行う方法。
2. 前記識別工程は、
   各データ・ストアから前記第１のクエリにマッチする指定数のオブジェクトを取り出す工程であって、各データ・ストアに対するオブジェクトの前記指定数は、前記データ・ストアによって記憶されているオブジェクトのオブジェクト・タイプに基づく、工程と、
   前記１つまたは複数のデータ・ストアからの取り出された前記オブジェクトを集約する工程と、を含む請求項１に記載の方法。
3. 少なくとも部分的には修正された前記静的スコア付けアルゴリズムに基づき、前記データ・ストアのうちの１つまたは複数に対する前記指定数のオブジェクトのうちの１つまたは複数を修正する工程、をさらに備える請求項２に記載の方法。
4. 第１の構文解析アルゴリズムを使用して前記第１のクエリを構文解析し、前記第１のクエリに基づいてクエリ・コマンドを生成する工程であって、前記クエリ・コマンドは、１つまたは複数のクエリ制約を含み、各クエリ制約は、前記第１の構文解析アルゴリズムによって指定される指定オブジェクト・タイプの指定数のオブジェクトについてのクエリ制約である、工程をさらに備える、請求項１に記載の方法。
5. 前記識別工程は、
   前記第１のクエリに対応する前記クエリ・コマンドの前記クエリ制約の前記指定オブジェクト・タイプのオブジェクトを記憶している１つまたは複数のデータ・ストアにアクセスする工程と、
   前記第１のクエリに対応する前記クエリ・コマンドの前記クエリ制約の少なくとも一部分にマッチする前記データ・ストアの１つまたは複数のオブジェクトを識別する工程と、を含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記指定オブジェクト・タイプは、ユーザ、フォト、投稿、ウェブページ、アプリケーション、ロケーション、およびユーザ・グループからなる群から選択される、請求項４に記載の方法。
7. 各データ・ストアは、ユーザ・データ・ストア、フォト・データ・ストア、投稿データ・ストア、ウェブページ・データ・ストア、アプリケーション・データ・ストア、ロケーション・データ・ストア、およびユーザ・グループ・データ・ストアからなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
8. 識別された前記オブジェクトのうちの１つまたは複数のオブジェクトに対する１つまたは複数の静的ランクを各オブジェクトの前記静的ランクと前記最終ランクとの比較に基づき修正する静的ランク修正工程をさらに備える、請求項１に記載の方法。
9. 前記静的ランク修正工程は、
   識別された前記オブジェクトの各々について、該オブジェクトの前記所定の静的ランクと該オブジェクトの計算された前記最終ランクとの間の差を決定する工程と、
   決定された前記差に基づいて、前記オブジェクトのうちの１つまたは複数の前記静的ランクのうちの１つまたは複数を修正する工程と、
   を含む、請求項８に記載の方法。
10. 修正された前記静的スコア付けアルゴリズムに基づき識別された前記オブジェクトのうちの１つまたは複数のオブジェクトに対する１つまたは複数の修正された静的ランクを計算する工程、をさらに備える請求項１に記載の方法。
11. 各オブジェクトの前記所定の静的ランクは、前記静的スコア付けアルゴリズムに基づき計算される前記オブジェクトの所定の静的スコアに基づく、請求項１に記載の方法。
12. 各オブジェクトの前記最終ランクは、前記最終スコア付けアルゴリズムに基づき計算される前記オブジェクトの最終スコアに基づく、請求項１に記載の方法。
13. 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をさらに備え、前記複数のノードのうちの２つのノードの間の前記エッジの各々は、前記２つのノードの間の一次の隔たりを表し、前記複数のノードは、
    オンライン・ソーシャル・ネットワークの前記第１のユーザに対応する第１のノードと、
    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オブジェクト
    にそれぞれ対応する複数の第２のノードと、を含み、
    前記第１のクエリは前記第１のノードに対応し、識別された前記オブジェクトの各々は、前記複数の第２のノードのうちの特定の第２のノードに対応する、請求項１に記載の方法。
14. 前記第１のクエリは、前記複数のノードからの１つまたは複数の選択されたノードと前記複数のエッジからの１つまたは複数の選択されたエッジとに対する参照を含む構造化クエリである、請求項１３に記載の方法。
15. 前記第１のクエリは、１つまたは複数のｎ−グラムを含む非構造化テキスト・クエリである、請求項１に記載の方法。
16. 前記第１のクエリは、オンライン・ソーシャル・ネットワークのユーザからのアーカイブされたクエリを含む、請求項１に記載の方法。
17. ソフトウェアを具現化する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であって、前記ソフトウェアは、実行されたとき、
    オンライン・ソーシャル・ネットワークの第１のユーザのクライアント・システムから第１のクエリを受け取る工程であって、前記第１のクエリは複数のクエリ・タイプのうちの第１のクエリ・タイプのクエリである、工程と、
    １つまたは複数のデータ・ストアの前記第１のクエリにマッチするオブジェクトからなるオブジェクトのリストを識別する識別工程であって、各データ・ストアは、複数のオブジェクト・タイプのうちの特定のオブジェクト・タイプの１つまたは複数のオブジェクトを記憶しており、各オブジェクトは、少なくとも部分的には前記オブジェクトの所定の静的ランクに基づき識別され、前記所定の静的ランクは静的スコア付けアルゴリズムに基づき計算され、各オブジェクトに対する前記静的ランクは、少なくとも部分的には前記第１のクエリ・タイプに基づく、工程と、
    最終スコア付けアルゴリズムに基づき、識別された前記オブジェクトの各々に対する最終ランクを計算する工程と、
    識別された前記オブジェクトの各々の前記静的ランクと前記最終ランクとの比較に基づいて、前記静的スコア付けアルゴリズムを修正する工程であって、前記静的スコア付けアルゴリズムは、識別された前記オブジェクトの前記静的ランクと前記最終ランクとの間の差を減少させるように修正される、工程と、
    を行うように動作可能である、媒体。
18. 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、前記命令を実行するとき、
    オンライン・ソーシャル・ネットワークの第１のユーザのクライアント・システムから第１のクエリを受け取る工程であって、前記第１のクエリは複数のクエリ・タイプのうちの第１のクエリ・タイプのクエリである、工程と、
    １つまたは複数のデータ・ストアの前記第１のクエリにマッチするオブジェクトからなるオブジェクトのリストを識別する識別工程であって、各データ・ストアは、複数のオブジェクト・タイプのうちの特定のオブジェクト・タイプの１つまたは複数のオブジェクトを記憶しており、各オブジェクトは、少なくとも部分的には前記オブジェクトの所定の静的ランクに基づき識別され、前記所定の静的ランクは静的スコア付けアルゴリズムに基づき計算され、各オブジェクトに対する前記静的ランクは、少なくとも部分的には前記第１のクエリ・タイプに基づく、工程と、
    最終スコア付けアルゴリズムに基づき、識別された前記オブジェクトの各々に対する最終ランクを計算する工程と、
    識別された前記オブジェクトの各々の前記静的ランクと前記最終ランクとの比較に基づいて、前記静的スコア付けアルゴリズムを修正する工程であって、前記静的スコア付けアルゴリズムは、識別された前記オブジェクトの前記静的ランクと前記最終ランクとの間の差を減少させるように修正される、工程と、
    を行うように動作可能である、システム。