JP2018536249A - エモーティコン推奨方法及び装置 - Google Patents

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Abstract

本開示の技術は、インターネット技術の分野に関し、エモーティコン推奨方法及び装置を開示する。方法は、ユーザの社交的行動情報を取得するステップであり、社交的行動情報は、ユーザの社交的関係チェーン及びユーザのエモーティコン使用情報のうち少なくとも１つを含み、社交的関係チェーンは、ユーザとの予め設定された社交的関係を有する少なくとも１人の関連ユーザを示すために使用され、エモーティコン使用情報は、エモーティコンに対するユーザの使用行動を示すために使用されるステップと、社交的行動情報に従って、ユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の相関度を計算するステップと、相関度に従って、推奨エモーティコンをユーザに対応するソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信するステップとを含む。

Description

［関連出願］
この出願は、2016年4月29日に「EMOTICON RECOMMENDATION METHOD AND APPARATUS」という名称で中国特許庁に出願された中国特許出願第201610286192.6号の優先権を主張し、その全内容を参照により援用する。
［技術分野］
本発明の実施例は、インターネット技術の分野に関し、特に、エモーティコン推奨方法及び装置に関する。
インテリジェントデバイスにおいて最も頻繁に使用されているアプリケーションとして、ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントは、ユーザが友達とチャットするのを助ける。
友達とチャットするためにソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントを使用するときに、ユーザは、テキスト情報を友達に送信し得るだけでなく、ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントにより提供されたエモーティコン（emoticon）パネルを使用することにより、記憶されたエモーティコンを選択して送信し得る。ユーザに送信され得るエモーティコンを豊かにするために、ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントにより提供されるエモーティコンパネルは、エモーティコン店舗ポータルを含む。ユーザは、エモーティコン店舗ポータルを通じて対応するエモーティコン店舗ページにアクセスし得る。エモーティコン店舗ページ内のエモーティコンは、ユーザがエモーティコンを選択及びダウンロードするのを助けるために、ダウンロード又はリリース時間に従ってソートされる。
異なるユーザは、エモーティコンについて異なる好みを有し、エモーティコンはエモーティコンのダウンロード又はリリース時間に従ってソートされるため、ユーザは、多数のエモーティコンをブラウジングした後に好みのエモーティコンを選択できる。その結果、ユーザがエモーティコンを追加する効率は比較的低い。
エモーティコンがエモーティコンのダウンロード又はリリース時間に従ってソートされ、ユーザが多数のエモーティコンをブラウジングした後に好みのエモーティコンを選択できるため、ユーザの選択効率が比較的低いという問題を解決するために、この出願の実施例は、エモーティコン推奨方法及び装置を提供する。技術的解決策は以下の通りである。
この出願の実施例の第１の態様によれば、エモーティコン推奨方法が提供され、方法は、
ユーザの社交的行動情報を取得するステップであり、社交的行動情報は、ユーザの社交的関係チェーン及びユーザのエモーティコン使用情報のうち少なくとも１つを含み、社交的関係チェーンは、ユーザとの予め設定された社交的関係を有する少なくとも１人の関連ユーザを示すために使用され、エモーティコン使用情報は、エモーティコンに対するユーザの使用行動を示すために使用されるステップと、
社交的行動情報に従って、ユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の相関度を計算するステップと、
相関度に従って、推奨エモーティコンをユーザに対応するソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信するステップと
を含む。
この出願の実施例の第２の態様によれば、エモーティコン推奨装置が提供され、装置は、プロセッサとメモリとを含み、メモリは、プロセッサにより実行できる命令を記憶し、命令を実行するときに、プロセッサは、
ユーザの社交的行動情報を取得し、社交的行動情報は、ユーザの社交的関係チェーン及びユーザのエモーティコン使用情報のうち少なくとも１つを含み、社交的関係チェーンは、ユーザとの予め設定された社交的関係を有する少なくとも１人の関連ユーザを示すために使用され、エモーティコン使用情報は、エモーティコンに対するユーザの使用行動を示すために使用され、
社交的行動情報に従って、ユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の相関度を計算し、
相関度に従って、推奨エモーティコンをユーザに対応するソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信する
ように構成される。
本開示の技術の実施例における技術的解決策をより明確に説明するために、以下に、実施例を説明するために必要な添付図面を簡単に説明する。明らかに、以下の説明における添付図面は、本開示の技術の単にいくつかの実施例を示しているに過ぎず、当業者は、創造的取り組みなしに、依然としてこれらの添付図面から他の図面を導き得る。
本開示の技術の実施例による実現環境の概略図である。 本開示の技術の実施例によるエモーティコン推奨方法のフローチャートである。 本開示の技術の他の実施例によるエモーティコン推奨方法のフローチャートである。 図３Ａに示すエモーティコン推奨方法に関与する相関度の計算処理のフローチャートである。 図３Ａに示すエモーティコン推奨方法のインタフェースの概略図である。 本開示の技術の更に他の実施例によるエモーティコン推奨方法のフローチャートである。 図４Ａに示すエモーティコン推奨方法に関与する相関度の計算処理のフローチャートである。 本開示の技術の実施例によるエモーティコン推奨装置の構成ブロック図である。 本開示の技術の他の実施例によるエモーティコン推奨装置の構成ブロック図である。 本開示の技術の他の実施例によるエモーティコン推奨装置のハードウェア構成の概略図である。
本開示の技術の目的、技術的解決策及び利点をより明確にするために、以下に、添付図面を参照して本開示の技術の実現方式を詳細に更に説明する。
理解を助けるために、本開示の技術の実施例における用語を以下に説明する。
ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントは、ユーザ端末にインストールされたソーシャルネットワーキングアプリケーションプログラムである。ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントは、通常ではインスタントメッセージング機能を有する。例えば、ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントは、インスタントメッセージングプログラム、音声通信ツール、グループ音声ツール、リッチメディアソーシャルツール、ゲームプラットフォーム、ミニブログ（microblog）等でもよい。ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントを使用するときに、ユーザは、事前に登録されたアカウントを使用することにより、ログインを実行する必要がある。ログインを完了した後に、ユーザは、ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントを使用することにより、予め設定された社交的関係を有する関連ユーザとチャットしてもよい。予め設定された社交的関係は、友達関係、相互フォロー（mutual following）関係又は同じグループ関係のうち少なくとも１つを含む。
社交的関係チェーンは、予め設定された社交的関係を有するユーザの間に確立された関係チェーンである。本開示の技術の実施例では、社交的関係チェーンは、ソーシャルネットワーキングアプリケーション内のユーザの間の社交的関係チェーンを特に示す。
エモーティコン使用情報は、ユーザがソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントにおいてエモーティコンを使用するときに生成される情報である。エモーティコン使用情報は、使用方式、送信回数、エモーティコン識別子等を具体的に含む。使用方式は、エモーティコンの送信、エモーティコンの収集又はエモーティコンのダウンロードのうち少なくとも１つを含む。
社交的親密度は、ソーシャルネットワーキングアプリケーションにおいて予め設定された社交的関係を有するユーザの間の親密度を示すために使用される。社交的親密度は、ユーザの間に確立された社交的関係の持続時間及び／又は予め設定された期間内のチャット頻度に従って、計算によって取得されてもよい。
エモーティコン重み値は、ユーザによりエモーティコンを使用する程度を示すために使用される。エモーティコン重み値は、エモーティコン使用情報における使用方式及び／又は送信回数に従って、計算によって取得されてもよい。例えば、異なる（エモーティコン）使用方式は、異なるエモーティコン重み値に対応する。他の例では、（エモーティコン）送信回数は、エモーティコン重み値に比例する。
図１を参照すると、図１は、本開示の技術の実施例による実現環境の概略図である。実現環境は、少なくとも１つのユーザ端末110と、エモーティコン推奨サーバ120とを含む。
ユーザ端末110は、ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントが実行する電子デバイスである。電子デバイスは、スマートフォン、タブレットコンピュータ、MP3（Moving Picture Experts Group Audio Layer III）プレイヤ、MP4（Moving Picture Experts Group Audio Layer IV）プレイヤ、ラップトップポータブルコンピュータ（カメラ又はビデオカメラ）等でもよい。各ユーザは、ユーザのアカウントを使用することにより、ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントにログインし、ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントを使用することにより、予め設定された社交的関係を有する関連ユーザとチャットしてもよい。
少なくとも１つのユーザ端末110は、有線又は無線ネットワークを使用することにより、エモーティコン推奨サーバ120に接続される。
エモーティコン推奨サーバ120は、ユーザ端末110のバックグランドサーバであり、エモーティコンを各ユーザ端末内のソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに推奨するように構成される。エモーティコン推奨サーバ120は、少なくとも１つのサーバ、サーバクラスタ、分散サーバプラットフォーム、クラウドコンピューティングセンタ、又は複数のサーバクラスタの組み合わせである。本開示の技術の各実施例において提供されるエモーティコン推奨方法は、エモーティコン推奨サーバ120に適用される。
他の可能な実現方式では、実現環境は、社交的関係サーバ130と、チャット記録記憶サーバ140とを更に含んでもよい。エモーティコンの推奨が実行される必要があるときに、エモーティコン推奨サーバ120は、社交的関係サーバ130から各ユーザの社交的関係チェーンを取得し、チャット記録記憶サーバ140から各ユーザのエモーティコン使用情報を取得してもよい。
図２を参照すると、図２は、本開示の技術の実施例によるエモーティコン推奨方法のフローチャートである。この実施例は、エモーティコン推奨方法が図１におけるエモーティコン推奨サーバ120に適用される例を使用することにより記載される。方法は以下のステップを含む。
ステップ202：ユーザの社交的行動情報を取得し、社交的行動情報は、ソーシャルネットワーク上のユーザの社交的関係チェーン及びユーザのエモーティコン使用情報のうち少なくとも１つを含み、社交的関係チェーンは、ユーザとの予め設定された社交的関係を有する少なくとも１人の関連ユーザを示すために使用され、エモーティコン使用情報は、エモーティコンに対するユーザの使用行動を示すために使用される。
ステップ204：社交的行動情報に従って、ユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の相関度を計算する。
エモーティコン推奨サーバは、取得された社交的行動情報に従って、ユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の相関度を計算する。可能な実現方式では、ユーザとの予め設定された社交的関係を有する関連ユーザの数が閾値未満であることをユーザの社交的関係チェーンが示すときに、エモーティコン推奨サーバは、ユーザのエモーティコン使用情報に従って、ユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の相関度を計算する。他の可能な実現方式では、ユーザにより使用されるエモーティコンの数が閾値未満であることをユーザのエモーティコン使用情報が示すときに、エモーティコン推奨サーバは、ユーザの社交的関係チェーンに従って、ユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の相関度を計算する。
ステップ206：相関度に従って、推奨エモーティコンをユーザに対応するソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信する。
計算によってユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の相関度を取得した後に、エモーティコン推奨サーバは、相関度が予め設定された相関度閾値より大きいエモーティコンが推奨エモーティコンであると決定してもよく、或いは相関度が最初のn個の順位にあるエモーティコンが推奨エモーティコンであると決定してもよく、推奨エモーティコンをユーザに対応するソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信し、それにより、ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントが推奨エモーティコンを表示してもよい。
エモーティコンがダウンロード又はリリース時間に従ってソートされる既存技術と比べて、この実施例において提供されるエモーティコン推奨方法を使用することによりエモーティコンの推奨が実行されるときに、推奨エモーティコンがユーザの社交的行動情報に従って決定されるため、推奨エモーティコンは、ユーザのエモーティコンの好みをより良く満たし、それにより、ユーザが好みのエモーティコンを求めて多数のエモーティコンを検索することから妨げられ、それにより、ユーザによりエモーティコンを追加する効率を改善する。
要するに、この実施例において提供されるエモーティコン推奨方法によれば、エモーティコンがエモーティコンのダウンロード又はリリース時間に従ってソートされ、ユーザが多数のエモーティコンをブラウジングした後に好みのエモーティコンを選択できるため、ユーザの選択効率が比較的低いという問題を解決するために、且つ、ユーザの社交的関係チェーン及び／又はユーザのエモーティコン使用状況に基づいてエモーティコンの推奨を実行するために、ユーザの社交的行動情報が取得され、ユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の相関度が、社交的行動情報に含まれる社交的関係チェーン及び／又はエモーティコン使用情報に従って計算され、エモーティコンの推奨が相関度に基づいて実行され、それにより、ユーザに推奨されるエモーティコンのユーザとの合致度が比較的高く、それにより、ユーザによりエモーティコンを追加する効率を改善する。
ユーザにより使用されるエモーティコンの数が閾値（例えば、5）未満であることをユーザのエモーティコン使用情報が示すときに、推奨エモーティコンのユーザとの合致度は、エモーティコンの推奨がユーザのエモーティコン使用情報に従って実行されるときに影響を受けてもよい。したがって、ユーザにより使用されるエモーティコンの数が閾値未満であることをユーザのエモーティコン使用情報が示すときに、エモーティコン推奨サーバは、ユーザの社交的関係チェーンに従って、ユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の相関度を計算する。概略の実施例は以下に説明する。
図３Ａを参照すると、図３Ａは、本開示の技術の他の実施例によるエモーティコン推奨方法のフローチャートである。この実施例は、エモーティコン推奨方法が図１におけるエモーティコン推奨サーバ120に適用される例を使用することにより記載される。方法は以下のステップを含む。
ステップ301：ユーザの社交的関係チェーンを取得し、社交的関係チェーンは、ユーザとの予め設定された社交的関係を有する少なくとも１人の関連ユーザを示すために使用される。
可能な実現方式では、エモーティコンの推奨を実行する必要があるときに、エモーティコン推奨サーバは、ユーザの間の社交的関係を維持管理するように構成された社交的関係サーバからユーザの社交的関係チェーンを取得してもよい。社交的関係チェーン情報は、ユーザとの予め設定された社交的関係を有する各関連ユーザを含む。説明を容易にするために、この実施例は、予め設定された社交的関係が友達関係であり且つ関連ユーザが友達ユーザである例を使用することにより記載される。
概略的に、サーバにより取得される各ユーザの社交的関係チェーンが表１に示される。
Figure 2018536249
エモーティコン推奨サーバはまた、他の方式でユーザの友達関係チェーンを取得してもよい。エモーティコン推奨サーバが社交的関係チェーンを取得する方式は、本開示の技術のこの実施例では限定されない。
ステップ302：ユーザの社交的関係チェーンに従って、ユーザとの予め設定された社交的関係を有する関連ユーザを決定する。
エモーティコン推奨サーバは、取得された社交的関係チェーンに従って、各ユーザに対応する関連ユーザを決定する。例えば、エモーティコン推奨サーバにより取得される各ユーザの社交的関係チェーンが表１に示されており、ユーザAdamとの予め設定された社交的関係を有する関連ユーザは、Alice、Bob、Lucy、Mike、John及びGrecyを含むと決定し、ユーザZarkとの予め設定された社交的関係を有する関連ユーザは、Micheal、Lily、Kobe及びJamesを含むと決定する。
ステップ303：関連ユーザのそれぞれに対応する各エモーティコン使用情報に従って、候補エモーティコン集合を生成し、候補エモーティコン集合は、関連ユーザにより使用される少なくとも１つのエモーティコンを含む。
エモーティコンライブラリ内のエモーティコンの数は多いため、ユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の相関度が計算されるときに、多数の計算リソースが消費される必要がある。しかし、予め設定された社交的関係を有するユーザは、通常では類似した好みを有する。対応して、関連ユーザにより頻繁に使用されるエモーティコンは、ユーザの好みを満たす可能性が高い。したがって、ユーザに対応する関連ユーザを決定した後に、エモーティコン推奨サーバは、対応する候補エモーティコン集合を生成するために、各関連ユーザのエモーティコン使用情報を取得し、エモーティコン使用情報に従って各関連ユーザにより使用されるエモーティコンを更に決定し、候補エモーティコン集合からユーザとの比較的高い相関度を有するエモーティコンを推奨エモーティコンとして選択し、それにより、計算量を低減する。各関連ユーザのエモーティコン使用情報は、図１におけるチャット記録記憶サーバから取得されてもよく、これは、本開示の技術のこの実施例では限定されない。
各関連ユーザのエモーティコン使用情報は、使用方式、送信回数及びエモーティコン識別子のような情報を含む。エモーティコン使用情報に従って候補エモーティコン集合を生成するときに、すなわち、エモーティコン推奨サーバは、エモーティコン使用情報に含まれるエモーティコン識別子に対して帰納統計を実行する。
例えば、エモーティコン推奨サーバにより取得されたユーザZarkの社交的関係チェーンは、関連ユーザMicheal、Lily、Kobe及びJamesを含む。さらに、Michealに対応するエモーティコン使用情報がエモーティコン識別子emoticon001、emoticon002及びemoticon004を含み、Lilyに対応するエモーティコン使用情報がエモーティコン識別子emoticon001、emoticon004及びemoticon008を含み、Kobeに対応するエモーティコン使用情報がエモーティコン識別子emoticon003、emoticon007及びemoticon012を含み、Jamesに対応するエモーティコン使用情報がエモーティコン識別子emoticon001及びemoticon002を含む。エモーティコン推奨サーバは、取得されたエモーティコン識別子の集合が候補エモーティコン集合であると決定する。すなわち、候補エモーティコン集合は、emoticon001、emoticon002、emoticon003、emoticon004、emoticon007、emoticon008及びemoticon012を含む。
ステップ304：ユーザと候補エモーティコン集合内の各エモーティコンとの間の各相関度を計算する。
候補エモーティコン集合を取得した後に、エモーティコン推奨サーバは、ユーザと候補エモーティコン集合内の各エモーティコンとの間の相関度を更に計算する。
予め設定された社交的関係を有する２人のユーザ（ユーザ及び関連ユーザ）について、それらの社交的親密度がより高いときに、エモーティコンについてのそれらの好みの類似度もより高い。対応して、関連ユーザにより使用されるエモーティコンとユーザとの間の相関度もより高い。一方、エモーティコンについての関連ユーザの好みがより高い（すなわち、エモーティコンについてのエモーティコン重み値がより高い）。対応して、ユーザとエモーティコンとの間の相関度もより高い。したがって、ユーザと候補エモーティコン集合内の各エモーティコンとの間の相関度を計算するときに、エモーティコン推奨サーバは、ユーザと各関連ユーザとの間の社交的親密度と、（候補エモーティコン集合内の）各エモーティコンについての各関連ユーザのエモーティコン重み値とを統合する必要がある。可能な実現方式では、図３Ｂに示すように、このステップは以下のステップを含んでもよい。
ステップ304A：ユーザと関連ユーザのそれぞれとの間の各社交的親密度を取得する。
エモーティコン推奨サーバは、ユーザと各関連ユーザとの間に社交的関係を確立した持続時間及び／又は所定の期間内のユーザと各関連ユーザとの間のチャットの頻度に従って、ユーザと各関連ユーザとの間の社交的親密度を計算してもよい。
概略的に、ユーザの間に社交的関係を確立した持続時間と社交的親密度との間の対応関係は、表２に示されるものでもよい。
Figure 2018536249
概略的に、ユーザの間のチャットの頻度と社交的親密度との間の対応関係は、表３に示されるものでもよい。
Figure 2018536249
ステップ304B：関連ユーザのそれぞれに対応する各エモーティコン使用情報に従って、候補エモーティコン集合内の各エモーティコンについて、関連ユーザのそれぞれの各エモーティコン重み値を計算し、各エモーティコン重み値は、関連ユーザによるエモーティコンの使用の程度を示すために使用される。
ユーザと各関連ユーザとの間の社交的親密度を取得する間に、エモーティコン推奨サーバは、各関連ユーザに対応するエモーティコン使用情報に含まれる使用方式及び送信回数のような情報に従って、候補エモーティコン集合内の各エモーティコンについて各関連ユーザのエモーティコン重み値を計算してもよい。
可能な実現方式では、異なる使用方式について、異なる使用方式に対応するエモーティコン重み値は、エモーティコン推奨サーバにおいて予め設定される。
例えば、エモーティコンの送信に対応するエモーティコン重み値は1であり、エモーティコンの送信に対応するエモーティコン重み値は0であり、エモーティコンのダウンロードに対応するエモーティコン重み値は1.2であり、エモーティコンの収集に対応するエモーティコン重み値は1.5である。Jamesがエモーティコンemoticon001を送信してエモーティコンemoticon002を収集したことを関連ユーザJamesに対応するエモーティコン使用情報が示し、候補エモーティコン集合がemoticon001、emoticon002、emoticon003、emoticon004、emoticon007、emoticon008及びemoticon012を含むときに、emoticon001についてユーザJamesのエモーティコン重み値は1であり、emoticon002についてエモーティコン重み値は1.5であり、emoticon003についてエモーティコン重み値は0であり、emoticon004についてエモーティコン重み値は0であり、emoticon007についてエモーティコン重み値は0であり、emoticon008についてエモーティコン重み値は0であり、emoticon012についてエモーティコン重み値は0である。
他の可能な実現方式では、エモーティコンについての関連ユーザのエモーティコン重み値は、エモーティコンを送信した回数に比例する。エモーティコン推奨サーバは、関連ユーザによりエモーティコンを送信した回数に従って、エモーティコンについての関連ユーザのエモーティコン重み値を計算する。
代替として、エモーティコン推奨サーバは、他の方式で候補エモーティコン集合内の各エモーティコンについて関連ユーザのエモーティコン重み値を計算してもよい点に留意すべきである。この実施例は、前述の２つの可能な実現方式を使用することによってのみ概略的に記載されており、この実施例はこれらに限定されない。
ステップ304C：各社交的親密度及びユーザの関連ユーザについての各エモーティコン重み値に従って、ユーザと候補エモーティコン集合内の各エモーティコンとの間の各相関度を計算する。
エモーティコン推奨サーバは、社交的親密度とエモーティコン重み値とを統合することにより、ユーザと候補エモーティコン集合内の各エモーティコンとの間の各相関度を計算する。可能な実現方式では、エモーティコン推奨サーバは、各社交的親密度及び各エモーティコン重み値を第１の相関度計算式に代入することにより、ユーザと候補エモーティコン集合内の各エモーティコンとの間の各相関度を計算し、第１の相関度計算式は、
Figure 2018536249
であり、Scoreu,eはユーザuと候補エモーティコン集合内のエモーティコンeとの間の相関度を表し、FriendOf(u)はユーザuとの予め設定された社交的関係を有する関連ユーザの集合を表し、Weight(u,f)はユーザuと関連ユーザfとの間の社交的親密度を表し、UserEmojiInteract(f,e)はエモーティコンeについての関連ユーザfのエモーティコン重み値を表す。
前述の実施例を参照して、ユーザZarkに対応するFriendOf(u)は、Micheal、Lily、Kobe及びJamesを含み、Weight(u,f)は、ZarkとMichealとの間の社交的親密度、ZarkとLilyとの間の社交的親密度、ZarkとKobeとの間の社交的親密度、及びZarkとJamesとの間の社交的親密度を含み、UserEmojiInteract(f,e)は、候補エモーティコン集合内の各エモーティコン（emoticon001、emoticon002、emoticon003、emoticon004、emoticon007、emoticon008及びemoticon012）についてのMichealのエモーティコン重み値、候補エモーティコン集合内の各エモーティコンについてのLilyのエモーティコン重み値、候補エモーティコン集合内の各エモーティコンについてのKobeのエモーティコン重み値、及び候補エモーティコン集合内の各エモーティコンについてのJamesのエモーティコン重み値を含む。
ステップ305：各相関度に従ってエモーティコンを降順にソートする。
計算によってユーザと候補エモーティコン集合内の各エモーティコンとの間の相関度を取得した後に、エモーティコン推奨サーバは、相関度に従って候補エモーティコン集合内の各エモーティコンを降順にソートする。相関度の値がより高いときに、これは、ユーザとエモーティコンとの間の相関度がより高いことを示し、エモーティコンがユーザの好みを満たす可能性がより高い。
例えば、計算によって、エモーティコン推奨サーバは、Zarkとemoticon001との間の相関度が85であり、Zarkとemoticon002との間の相関度が76であり、Zarkとemoticon003との間の相関度が30であり、Zarkとemoticon004との間の相関度が50であり、Zarkとemoticon007との間の相関度が15であり、Zarkとemoticon008との間の相関度が21であり、Zarkとemoticon012との間の相関度が18であることを取得する。ソートされたエモーティコンは、emoticon001、emoticon002、emoticon004、emoticon003、emoticon008、emoticon012及びemoticon007である。
ステップ306：ソート後の最初のn個のエモーティコンが推奨エモーティコンであると決定する。
例えば、ソートされたエモーティコンは、emoticon001、emoticon002、emoticon004、emoticon003、emoticon008、emoticon012及びemoticon007である。エモーティコン推奨サーバは、最初の３つのエモーティコンが推奨エモーティコンであると決定し、すなわち、emoticon001、emoticon002及びemoticon004が推奨エモーティコンであると決定する。
他の可能な実現方式では、エモーティコン推奨サーバは、代替として、相関度が予め設定された相関度閾値より大きいエモーティコンが推奨エモーティコンであると決定してもよい点に留意すべきである。これは、本開示の技術のこの実施例では限定されない。
ステップ307：推奨エモーティコンをユーザに対応するソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信し、ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントは、推奨エモーティコンに対応するダウンロードポータルをエモーティコンパネルに表示するように構成される。
エモーティコン推奨サーバは、決定された推奨エモーティコンをユーザに送信する。ユーザがソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントを使用してエモーティコンパネルを開いたときに、推奨エモーティコンに対応するダウンロードポータルがエモーティコンパネルに直ちに表示される。ユーザは、ダウンロードポータルを使用することにより、推奨エモーティコンについての情報を見て、推奨エモーティコンをダウンロードしてもよい。ユーザのダウンロードされたエモーティコンと推奨エモーティコンとを区別するために、推奨エモーティコンに対応するダウンロードポータル及びダウンロードされたエモーティコンは異なる表示効果を使用する。例えば、推奨エモーティコンに対応するダウンロードポータルは、灰色の背景、ハイライトした背景等を使用してもよい。
図３Ｃに示すように、ユーザがソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントのエモーティコンパネル21を開いたときに、推奨エモーティコンに対応するダウンロードポータル22は、エモーティコンパネル21に直ちに表示される。ユーザがダウンロードポータル22をタップすると、推奨エモーティコンについての関連情報23及びダウンロードコントロール24がエモーティコンパネル21に表示される。ユーザが関連情報23をタップすると、ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントは、推奨エモーティコンに対応する詳細ページ25を表示する。詳細ページ25は、推奨エモーティコンについての詳細情報を含む。ユーザがダウンロードコントロール24をタップすると、推奨エモーティコンが直ちにダウンロードされてもよい。
推奨エモーティコンの時間有効性を確保するために、エモーティコン推奨サーバは、ユーザに推奨されるエモーティコンをリアルタイムに更新するために、予め設定された時間間隔（例えば、１回／日）に従ってステップ301〜ステップ306を繰り返してもよい点に留意すべきである。
エモーティコンの推奨が前述の実施例において提供されるエモーティコン推奨方法を使用することにより実行されるときに、エモーティコン推奨サーバは、異なるユーザについてエモーティコンの推奨を実行し、ユーザに推奨されるエモーティコンのユーザの好みとの合致度は比較的高い。一方、エモーティコン推奨サーバによりユーザに推奨されるエモーティコンは、ユーザがエモーティコンを直接ダウンロードするのを助けるために、エモーティコンパネルに直接表示される。エモーティコン店舗の入り口を使用してエモーティコンをブラウズしてダウンロードすることによりエモーティコン店舗にアクセスすることと比べて、この方法は、ユーザが迅速に好みのエモーティコンをダウンロードするのを助け、それにより、ユーザによりエモーティコンをダウンロードする効率を改善する。
要するに、この実施例において提供されるエモーティコン推奨方法によれば、エモーティコンがエモーティコンのダウンロード又はリリース時間に従ってソートされ、ユーザが多数のエモーティコンをブラウジングした後に好みのエモーティコンを選択できるため、ユーザの選択効率が比較的低いという問題を解決するために、且つ、ユーザの社交的関係チェーン及び／又はユーザのエモーティコン使用状況に基づいてエモーティコンの推奨を実行するために、ユーザの社交的行動情報が取得され、ユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の相関度が、社交的行動情報に含まれる社交的関係チェーン及び／又はエモーティコン使用情報に従って計算され、エモーティコンの推奨が相関度に基づいて実行され、それにより、ユーザに推奨されるエモーティコンのユーザとの合致度が比較的高く、それにより、ユーザによりエモーティコンを追加する効率を改善する。
この実施例では、エモーティコン推奨サーバは、ユーザの社交的関係チェーンを使用することにより、ユーザとの予め設定された社交的関係を有する関連ユーザを決定し、各関連ユーザのエモーティコン使用に従ってエモーティコンの推奨を実行し、それにより、ユーザに推奨されるエモーティコンがユーザのエモーティコンの好みをより良く満たす。一方、エモーティコン店舗において多数のエモーティコンを表示することに比べて、ユーザに対してエモーティコン推奨サーバにより推奨されるエモーティコンをエモーティコンパネルに直接表示することは、より直感的であり、ユーザが迅速にエモーティコンをダウンロードするのを助け、それにより、ユーザによりエモーティコンをダウンロードする効率を改善する。
この実施例では、ユーザとエモーティコンとの間の相関度を計算するときに、エモーティコン推奨サーバは、ユーザと関連ユーザとの間の社交的親密度と、エモーティコンについての関連ユーザのエモーティコン重み値とを統合し、それにより、計算によって取得された相関度の精度を確保し、推奨エモーティコンとユーザの好みとの合致度を増加させる。
推奨エモーティコンをユーザに対応するソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信しつつ、エモーティコン推奨サーバがエモーティコンの推奨を実行するときに使用する推奨ポリシーをユーザに知らせるため、エモーティコン推奨サーバは、相関度の計算方法に従って、対応する推奨情報をソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信する。可能な実現方式では、ステップ307の後に、方法は以下のステップを更に含む。
ステップ308：相関度の計算方法に従って、対応する推奨情報をユーザに対応するソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信し、ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントは、推奨エモーティコンに対応するダウンロードポータルをエモーティコンパネルに表示するときに、推奨情報を表示するように構成される。
可能な実現方式では、ユーザの社交的関係チェーンに従って相関度を計算するときに、推奨エモーティコンを決定した後に、エモーティコン推奨サーバは、社交的関係チェーンにおける各関連ユーザのエモーティコン使用情報に従って、推奨エモーティコンを使用する関連ユーザの数を更に取得し、ユーザの数を含む推奨情報をソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信する。例えば、図３Ｃに示すように、推奨情報は、「20人の友達がこのエモーティコンの集合を使用しています」というものでもよく、20は、推奨エモーティコンを使用する関連ユーザの数である。推奨情報を受信した後に、ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントは、推奨エモーティコンに対応するダウンロードポータルを表示しつつ、推奨情報を表示する。
ユーザに対応する関連ユーザの数が閾値（例えば、5）未満であることをユーザの社交的関係チェーンが示すときに、関連ユーザのエモーティコン使用に従って実行されるエモーティコンの推奨は、推奨エモーティコンとユーザとの合致度に影響を与えることができる。したがって、ユーザに対応する関連ユーザの数が閾値未満であることをユーザの社交的関係チェーンが示すときに、エモーティコン推奨サーバは、ユーザのエモーティコン使用情報に従って、ユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の相関度を計算する。概略の実施例は以下に説明する。
図４Ａを参照すると、図４Ａは、本開示の技術の更に他の実施例によるエモーティコン推奨方法のフローチャートである。この実施例は、エモーティコン推奨方法が図１におけるエモーティコン推奨サーバ120に適用される例を使用することにより記載される。方法は以下のステップを含む。
ステップ401：ユーザのエモーティコン使用情報を取得し、エモーティコン使用情報は、エモーティコンに対するユーザの使用行動を示すために使用される。
可能な実現方式では、エモーティコンの推奨を実行する必要があるときに、エモーティコン推奨サーバは、ユーザの間のチャット記録を記憶するように構成されたチャット記録記憶サーバから、ユーザのエモーティコン使用情報を取得してもよい。
可能な実現方式では、チャット記録記憶サーバは、key-value記憶フォーマットを使用することにより、各ユーザのエモーティコン使用情報を記憶し、keyは、ユーザのユーザ識別子であり、valueは、エモーティコン識別子と送信回数との組み合わせである。概略的に、ユーザのエモーティコン使用情報が表４に示される。
Figure 2018536249
 他の可能な実現方式では、エモーティコン使用情報はまた、ユーザがエモーティコンを使用する方式、例えば、エモーティコンの送信、エモーティコンのダウンロード、エモーティコンの収集等を含んでもよい。これはこの実施例では限定されない。
ステップ402：エモーティコンライブラリに対応するエモーティコン類似度マトリクスを計算し、エモーティコン類似度マトリクスは、エモーティコンライブラリ内のエモーティコンの各対の間の各エモーティコン類似度を含む。
エモーティコンライブラリ内の全てのエモーティコンについて、エモーティコン推奨サーバは、エモーティコンライブラリに対応するエモーティコン類似度マトリクスを取得するために、エモーティコンライブラリ内のそれぞれ２つのエモーティコンの間の類似度を事前に計算する。
可能な実現方式では、エモーティコンライブラリ内のエモーティコンα及びエモーティコンβについて、エモーティコンαとエモーティコンβとの間のエモーティコン類似度Mα,βは、
Figure 2018536249
であり、kαはエモーティコンαを送信するユーザの数を表し、kβはエモーティコンβを送信するユーザの数を表し、uは全てのユーザを表し、kjはユーザjにより送信されたエモーティコンの数を表し、aαjはユーザjがエモーティコンαを送信したか否かを示し、ユーザjがエモーティコンαを送信した場合、aαj=1であり、或いはユーザjがエモーティコンαを送信しなかった場合、aαj=0であり、aβjはユーザjがエモーティコンβを送信したか否かを示し、ユーザjがエモーティコンβを送信した場合、aβj=1であり、或いはユーザjがエモーティコンβを送信しなかった場合、aβj=0であり、λは浮動小数点数であり、0<λ<1である。λは、類似度計算の精度及び推奨エモーティコンのカバレッジを調節するために使用される。推奨エモーティコンのカバレッジは、エモーティコンライブラリを占めるユーザに最終的に推奨されるエモーティコンの比を示すために使用される。λがより小さいときに、推奨エモーティコンのカバレッジはより大きい。通常では、λの値は0.3である。
エモーティコン推奨サーバは、代替として他の可能な方式でエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンの間の類似度を計算してもよい点に留意すべきである。この実施例は、前述の方法を使用することによってのみ記載されるが、これに限定されない。
ステップ403：ユーザに対応するエモーティコン使用情報及びエモーティコン類似度マトリクスに従って、ユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の各相関度を計算する。
ユーザにより頻繁に使用されるエモーティコンについて、そのエモーティコンと比較的類似度を有する他のエモーティコンについてのユーザの好みも、通常では比較的高い。したがって、エモーティコン推奨サーバは、ユーザにより頻繁に使用されるエモーティコンとの比較的高いエモーティコン類似度を有するエモーティコンを求めてエモーティコンライブラリを検索するために、エモーティコン使用情報に従って、ユーザにより頻繁に使用されるエモーティコンと、エモーティコン類似度マトリクスとを示し、エモーティコンを推奨エモーティコンとして使用してもよく、エモーティコンをユーザに推奨する。
可能な実現方式では、図４Ｂに示すように、このステップは以下のステップを含んでもよい。
ステップ403A：ユーザに対応するエモーティコン使用情報に従って、エモーティコンライブラリ内の使用エモーティコンについて、ユーザの各エモーティコン重み値を計算し、エモーティコン重み値は、ユーザによりエモーティコンを使用する程度を示すために使用される。
ステップ304Bと同様に、エモーティコン推奨サーバは、ユーザに対応するエモーティコン使用情報に含まれるエモーティコン識別子に従って、ユーザの使用エモーティコンを決定し、エモーティコン使用情報に含まれる情報、例えば、使用方式及び送信回数に従って、ユーザの各使用エモーティコンのエモーティコン重み値を計算してもよい。
例えば、ユーザJamesについて、Jamesのエモーティコン使用情報は、使用エモーティコンがemoticon001及びemoticon002を含むことを示し、emoticon001についてのJamesのエモーティコン重み値は1であり、emoticon002についてのエモーティコン重み値は1.5である。
ステップ403B：エモーティコン類似度マトリクスから、使用エモーティコンと未使用エモーティコンとの間の各エモーティコン類似度を取得し、未使用エモーティコンは、エモーティコンライブラリ内にあり且つユーザにより使用されていないエモーティコンである。
さらに、エモーティコン推奨サーバは、ステップ402における計算によって取得されたエモーティコン類似度マトリクスから、使用エモーティコンと未使用エモーティコンとの間のエモーティコン類似度を取得し、未使用エモーティコンは、ユーザにより使用されていないエモーティコンである。
ステップ403C：使用エモーティコンと未使用エモーティコンとの間のエモーティコン類似度及び各エモーティコン重み値に従って、ユーザと未使用エモーティコンとの間の各相関度を計算する。
エモーティコン推奨サーバは、未使用エモーティコンについてのユーザのエモーティコン重み値と、使用エモーティコンと未使用エモーティコンとの間のエモーティコン類似度とに従って、ユーザと各未使用エモーティコンとの間の相関度を計算する。可能な実現方式では、エモーティコン推奨サーバは、使用エモーティコンと未使用エモーティコンとの間のエモーティコン類似度及びエモーティコン重み値を第２の相関度計算式に代入することにより、ユーザと未使用エモーティコンとの間の相関度を計算してもよい。
第２の相関度計算式は、
Figure 2018536249
であり、Scoreu,eはユーザuと未使用エモーティコンeとの間の相関度を表し、SendEmojiList(u)はユーザuにより使用されるエモーティコンの集合を表し、seは使用エモーティコンseを表し、userEmojiInteract(u,se)は使用エモーティコンseについてのユーザuのエモーティコン重み値を表し、Me,seは未使用エモーティコンeと使用エモーティコンseとの間のエモーティコン類似度を表す。
ステップ404：エモーティコンの各相関度に従ってエモーティコンを降順にソートする。
ステップ405：ソート後の最初のn個のエモーティコンが推奨エモーティコンであると決定する。
ステップ406：推奨エモーティコンをユーザに対応するソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信し、ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントは、推奨エモーティコンに対応するダウンロードポータルをエモーティコンパネルに表示するように構成される。
ステップ305〜ステップ307と同様に、計算によってユーザと未使用エモーティコンとの間の相関度を取得した後に、エモーティコン推奨サーバは、相関度に従って各未使用エモーティコンを降順にソートし、比較的高い相関度を有する最初のn個のエモーティコンが推奨エモーティコンであると決定し、推奨エモーティコンをユーザに送信する。
要するに、この実施例において提供されるエモーティコン推奨方法によれば、エモーティコンがエモーティコンのダウンロード又はリリース時間に従ってソートされ、ユーザが多数のエモーティコンをブラウジングした後に好みのエモーティコンを選択できるため、ユーザの選択効率が比較的低いという問題を解決するために、且つ、ユーザの社交的関係チェーン及び／又はユーザのエモーティコン使用状況に基づいてエモーティコンの推奨を実行するために、ユーザの社交的行動情報が取得され、ユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の相関度が、社交的行動情報に含まれる社交的関係チェーン及び／又はエモーティコン使用情報に従って計算され、エモーティコンの推奨が相関度に基づいて実行され、それにより、ユーザに推奨されるエモーティコンのユーザとの合致度が比較的高く、それにより、ユーザによりエモーティコンを追加する効率を改善する。
この実施例では、エモーティコン推奨サーバは、ユーザのエモーティコン使用及びエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンの間の類似度に従って、エモーティコンライブラリから、ユーザにより頻繁に使用されるエモーティコンとの比較的高いエモーティコン類似度を有する他のエモーティコンを選択し、エモーティコンを推奨エモーティコンとして使用することにより、エモーティコンをユーザに推奨し、それにより、ユーザに推奨されるエモーティコンは、ユーザにより好まれるエモーティコンと類似し、それにより、エモーティコンの推奨の精度を増加させる。
ステップ308と同様に、推奨エモーティコンをユーザに対応するソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信しつつ、エモーティコン推奨サーバがエモーティコンの推奨を実行するときに使用する推奨ポリシーをユーザに知らせるため、エモーティコン推奨サーバは、相関度の計算方式に従って、対応する推奨情報をソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信する。可能な実現方式では、ステップ406の後に、方法は以下のステップを更に含む。
ステップ407：相関度の計算方法に従って、対応する推奨情報をユーザに対応するソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信し、ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントは、推奨エモーティコンに対応するダウンロードポータルをエモーティコンパネルに表示するときに、推奨情報を表示するように構成される。
可能な実現方式では、ユーザのエモーティコン使用情報に従って相関度を計算するときに、エモーティコン推奨サーバは、推奨エモーティコンを決定した後に、予め設定された文案作成テンプレートを使用することにより、推奨情報を生成し、推奨情報をソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信する。例えば、推奨情報は、「同じ種類のエモーティコンも好むユーザも、このエモーティコンの集合を好みます」でもよい。
以下に、本開示の技術の装置の実施例を説明する。装置の実施例において詳細に記載されていない詳細については、前述の１対１に対応する方法の実施例を参照する。
図５を参照すると、図５は、本開示の技術の実施例によるエモーティコン推奨装置の構成ブロック図である。エモーティコン推奨装置は、図１におけるエモーティコン推奨サーバ120の全体又は一部として、ハードウェア又はハードウェアとソフトウェアとの組み合わせによって実現されてもよい。エモーティコン推奨装置は、
ユーザの社交的行動情報を取得するように構成された取得モジュール510であり、社交的行動情報は、ユーザの社交的関係チェーン及びユーザのエモーティコン使用情報のうち少なくとも１つを含み、社交的関係チェーンは、ユーザとの予め設定された社交的関係を有する少なくとも１人の関連ユーザを示すために使用され、エモーティコン使用情報は、エモーティコンに対するユーザの使用行動を示すために使用される取得モジュール510と、
社交的行動情報に従って、ユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の相関度を計算するように構成された計算モジュール520と、
相関度に従って、推奨エモーティコンをユーザに対応するソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信するように構成された送信モジュール530と
を含む。
要するに、この実施例において提供されるエモーティコン推奨装置によれば、エモーティコンがエモーティコンのダウンロード又はリリース時間に従ってソートされ、ユーザが多数のエモーティコンをブラウジングした後に好みのエモーティコンを選択できるため、ユーザの選択効率が比較的低いという問題を解決するために、且つ、ユーザの社交的関係チェーン及び／又はユーザのエモーティコン使用状況に基づいてエモーティコンの推奨を実行するために、ユーザの社交的行動情報が取得され、ユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の相関度が、社交的行動情報に含まれる社交的関係チェーン及び／又はエモーティコン使用情報に従って計算され、エモーティコンの推奨が相関度に基づいて実行され、それにより、ユーザに推奨されるエモーティコンのユーザとの合致度が比較的高く、それにより、ユーザによりエモーティコンを追加する効率を改善する。
図６を参照すると、図６は、本開示の技術の他の実施例によるエモーティコン推奨装置の構成ブロック図である。エモーティコン推奨装置は、図１におけるエモーティコン推奨サーバ120の全体又は一部として、ハードウェア又はハードウェアとソフトウェアとの組み合わせによって実現されてもよい。エモーティコン推奨装置は、
ユーザの社交的行動情報を取得するように構成された取得モジュール610であり、社交的行動情報は、ユーザの社交的関係チェーン及びユーザのエモーティコン使用情報のうち少なくとも１つを含み、社交的関係チェーンは、ユーザとの予め設定された社交的関係を有する少なくとも１人の関連ユーザを示すために使用され、エモーティコン使用情報は、エモーティコンに対するユーザの使用行動を示すために使用される取得モジュール610と、
社交的行動情報に従って、ユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の相関度を計算するように構成された計算モジュール620と、
相関度に従って、推奨エモーティコンをユーザに対応するソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信するように構成された送信モジュール630と
を含む。
社交的行動情報は、ユーザの社交的関係チェーンを含み、計算モジュール620は、
ユーザの社交的関係チェーンに従って、ユーザとの予め設定された社交的関係を有する関連ユーザを決定するように構成された決定ユニット621と、
各関連ユーザに対応するエモーティコン使用情報に従って、候補エモーティコン集合を生成するように構成された生成ユニット622であり、候補エモーティコン集合は、各関連ユーザにより使用されるエモーティコンを含む生成ユニット622と、
ユーザと候補エモーティコン集合内の各エモーティコンとの間の相関度を計算するように構成された第１の計算ユニット623と
を含む。
第１の計算ユニット623は、
ユーザと各関連ユーザとの間の社交的親密度を取得するように構成された第１の取得サブユニット623aと、
各関連ユーザに対応するエモーティコン使用情報に従って、候補エモーティコン集合内の各エモーティコンについて、各関連ユーザのエモーティコン重み値を計算するように構成された第１の計算サブユニット623bであり、エモーティコン重み値は、ユーザによりエモーティコンを使用する程度を示すために使用される第１の計算サブユニット623bと、
社交的親密度及びエモーティコン重み値に従って、ユーザと候補エモーティコン集合内の各エモーティコンとの間の相関度を計算するように構成された第２の計算サブユニット623cと
を含む。
第２の計算サブユニット623cは、社交的親密度及びエモーティコン重み値を第１の相関度計算式に代入することにより、ユーザと候補エモーティコン集合内の各エモーティコンとの間の相関度を計算するように具体的に構成され、第１の相関度計算式は、
Figure 2018536249
であり、Scoreu,eはユーザuと候補エモーティコン集合内のエモーティコンeとの間の相関度を表し、FriendOf(u)はユーザuとの予め設定された社交的関係を有する関連ユーザの集合を表し、Weight(u,f)はユーザuと関連ユーザfとの間の社交的親密度を表し、UserEmojiInteract(f,e)はエモーティコンeについての関連ユーザfのエモーティコン重み値を表す。
社交的行動情報は、ユーザのエモーティコン使用情報を含み、計算モジュール620は、
エモーティコンライブラリに対応するエモーティコン類似度マトリクスを計算するように構成された第２の計算ユニット624であり、エモーティコン類似度マトリクスは、エモーティコンライブラリ内の各エモーティコンの間のエモーティコン類似度を含む第２の計算ユニット624と、
ユーザに対応するエモーティコン使用情報及びエモーティコン類似度マトリクスに従って、ユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の相関度を計算するように構成された第３の計算ユニット625と
を含む。
エモーティコンライブラリ内のエモーティコンα及びエモーティコンβについて、エモーティコンαとエモーティコンβとの間のエモーティコン類似度Mα,βは、
Figure 2018536249
であり、kαはエモーティコンαを送信するユーザの数を表し、kβはエモーティコンβを送信するユーザの数を表し、uは全てのユーザを表し、kjはユーザjにより送信されたエモーティコンの数を表し、aαjはユーザjがエモーティコンαを送信したか否かを示し、ユーザjがエモーティコンαを送信した場合、aαj=1であり、或いはユーザjがエモーティコンαを送信しなかった場合、aαj=0であり、aβjはユーザjがエモーティコンβを送信したか否かを示し、ユーザjがエモーティコンβを送信した場合、aβj=1であり、或いはユーザjがエモーティコンβを送信しなかった場合、aβj=0であり、λは浮動小数点数であり、0<λ<1である。
第３の計算ユニット625は、
ユーザに対応するエモーティコン使用情報に従って、エモーティコンライブラリ内の使用エモーティコンについて、ユーザのエモーティコン重み値を計算するように構成された第３の計算サブユニット625aであり、エモーティコン重み値は、ユーザによりエモーティコンを使用する程度を示すために使用される第３の計算サブユニット625aと、
エモーティコン類似度マトリクスから、使用エモーティコンと未使用エモーティコンとの間のエモーティコン類似度を取得するように構成された第２の取得サブユニット625bであり、未使用エモーティコンは、エモーティコンライブラリ内にあり且つユーザにより使用されていないエモーティコンである第２の取得サブユニット625bと、
使用エモーティコンと未使用エモーティコンとの間のエモーティコン類似度及びエモーティコン重み値に従って、ユーザと未使用エモーティコンとの間の相関度を計算するように構成された第４の計算サブユニット625cと
を含む。
第４の計算サブユニット625cは、使用エモーティコンと未使用エモーティコンとの間のエモーティコン類似度及びエモーティコン重み値を第２の相関度計算式に代入することにより、ユーザと未使用エモーティコンとの間の相関度を計算するように具体的に構成され、
第２の相関度計算式は、
Figure 2018536249
であり、Scoreu,eはユーザuと未使用エモーティコンeとの間の相関度を表し、SendEmojiList(u)はユーザuにより使用されるエモーティコンの集合を表し、seは使用エモーティコンseを表し、userEmojiInteract(u,se)は使用エモーティコンseについてのユーザuのエモーティコン重み値を表し、Me,seは未使用エモーティコンeと使用エモーティコンseとの間のエモーティコン類似度を表す。
送信モジュール630は、
相関度に従ってエモーティコンを降順にソートするように構成されたソートユニット631と、
ソート後の最初のn個のエモーティコンが推奨エモーティコンであると決定するように構成されたエモーティコン決定ユニット632と、
推奨エモーティコンをユーザに対応するソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信するように構成された送信ユニット633であり、ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントは、推奨エモーティコンに対応するダウンロードポータルをエモーティコンパネルに表示するように構成される送信ユニット633と
を含む。
装置は、
相関度の計算方法に従って、対応する推奨情報をユーザに対応するソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信するように構成された情報送信モジュール640であり、ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントは、推奨エモーティコンに対応するダウンロードポータルをエモーティコンパネルに表示するときに、推奨情報を表示するように構成される情報送信モジュール640を更に含む。
要するに、この実施例において提供されるエモーティコン推奨装置によれば、エモーティコンがエモーティコンのダウンロード又はリリース時間に従ってソートされ、ユーザが多数のエモーティコンをブラウジングした後に好みのエモーティコンを選択できるため、ユーザの選択効率が比較的低いという問題を解決するために、且つ、ユーザの社交的関係チェーン及び／又はユーザのエモーティコン使用状況に基づいてエモーティコンの推奨を実行するために、ユーザの社交的行動情報が取得され、ユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の相関度が、社交的行動情報に含まれる社交的関係チェーン及び／又はエモーティコン使用情報に従って計算され、エモーティコンの推奨が相関度に基づいて実行され、それにより、ユーザに推奨されるエモーティコンのユーザとの合致度が比較的高く、それにより、ユーザによりエモーティコンを追加する効率を改善する。
この実施例では、エモーティコン推奨サーバは、ユーザの社交的関係チェーンを使用することにより、ユーザとの予め設定された社交的関係を有する関連ユーザを決定し、各関連ユーザのエモーティコン使用に従ってエモーティコンの推奨を実行し、それにより、ユーザに推奨されるエモーティコンがユーザのエモーティコンの好みをより良く満たす。一方、エモーティコン店舗において多数のエモーティコンを表示することに比べて、ユーザに対してエモーティコン推奨サーバにより推奨されるエモーティコンをエモーティコンパネルに直接表示することは、より直感的であり、ユーザが迅速にエモーティコンをダウンロードするのを助け、それにより、ユーザによりエモーティコンをダウンロードする効率を改善する。
この実施例では、ユーザとエモーティコンとの間の相関度を計算するときに、エモーティコン推奨サーバは、ユーザと関連ユーザとの間の社交的親密度と、エモーティコンについての関連ユーザのエモーティコン重み値とを統合し、それにより、計算によって取得された相関度の精度を確保し、推奨エモーティコンとユーザの好みとの合致度を増加させる。
この実施例では、エモーティコン推奨サーバは、ユーザのエモーティコン使用及びエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンの間の類似度に従って、エモーティコンライブラリから、ユーザにより頻繁に使用されるエモーティコンとの比較的高いエモーティコン類似度を有する他のエモーティコンを選択し、エモーティコンを推奨エモーティコンとして使用することにより、エモーティコンをユーザに推奨し、それにより、ユーザに推奨されるエモーティコンは、ユーザにより好まれるエモーティコンと類似し、それにより、エモーティコンの推奨の精度を増加させる。
図７を参照すると、図７は、本開示の技術の他の実施例によるエモーティコン推奨装置のハードウェア構成の概略図である。装置は、プロセッサ701と、バス702と、メモリ703とを含んでもよい。プロセッサ701及びメモリ703は、バス702を使用することにより相互接続される。
メモリ703は、取得モジュール610と、計算モジュール620と、送信モジュール630とを記憶する。
メモリ703は、情報送信モジュール640を更に記憶してもよい。
プロセッサ701により実行されるときに、メモリ703に記憶されたモジュールにより実行される動作は、前述の実施例のものと同じであり、詳細はここでは再び説明しない。前述の実施例において提供されるエモーティコン推奨装置は、機能モジュールの分割の例を通じてのみ説明されている点に留意すべきである。実際の用途では、前述の機能は、異なる機能モジュールにより実現されるニーズに従って割り当てられてもよく、すなわち、エモーティコン推奨サーバの内部構成は、異なる機能モジュールに分割され、それにより、前述の機能の全部又は一部を実現する。さらに、前述の実施例において提供されるエモーティコン推奨装置及びエモーティコン推奨方法の実施例は同じ概念に属する。装置の具体的な実現処理については、方法の実施例を参照し、詳細はここでは再び説明しない。
例外が文脈内で明確に指定されていない限り、ここで使用される単数形は、複数形を含むことを意図することが理解されるべきである。ここで使用される「及び／又は」は、関連する方式で記載されている１つ以上の項目のいずれか又は全ての可能な組み合わせを含むことが更に理解されるべきである。
本開示の技術の前述の実施例のシーケンス番号は、単に説明目的に過ぎず、実施例の好ましさを示すのではない。
当業者は、前述の実施例のステップの全部又は一部がハードウェアを使用することにより実現されてもよく、或いは関係するハードウェアに命令するプログラムにより実現されてもよいことを理解し得る。プログラムは、コンピュータ読み取り可能記憶媒体に記憶されてもよい。記憶媒体は、読み取り専用メモリ、磁気ディスク、光ディスク等でもよい。
前述の説明は、本開示の技術の単に好ましい実施例に過ぎず、本開示の技術を限定することを意図するものではない。本開示の技術の真意及び原理内で行われるいずれかの変更、等価な置換又は改善は、本開示の技術の保護範囲内に入るものとする。

Claims (20)

  1. ユーザの社交的行動情報を取得するステップであり、前記社交的行動情報は、ソーシャルネットワーク上の前記ユーザの社交的関係チェーン及び前記ユーザのエモーティコン使用情報のうち少なくとも１つを含み、前記社交的関係チェーンは、前記ユーザとの予め設定された社交的関係を有する少なくとも１人の関連ユーザを示すために使用され、前記エモーティコン使用情報は、エモーティコンに対する前記ユーザの使用行動を示すために使用されるステップと、
    前記社交的行動情報に従って、前記ユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の相関度を計算するステップと、
    前記相関度に従って、推奨エモーティコンを前記ユーザに対応するソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信するステップと
    を含むエモーティコン推奨方法。
  2. 前記社交的行動情報は、前記ユーザの前記社交的関係チェーンを含み、前記社交的行動情報に従って、前記ユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の相関度を計算するステップは、
    前記ユーザの前記社交的関係チェーンに従って、前記ユーザとの前記予め設定された社交的関係を有する前記関連ユーザを決定するステップと、
    前記関連ユーザのそれぞれに対応する各エモーティコン使用情報に従って、候補エモーティコン集合を生成するステップであり、前記候補エモーティコン集合は、各関連ユーザにより使用される少なくとも１つのエモーティコンを含むステップと、
    前記ユーザと前記候補エモーティコン集合内の各エモーティコンとの間の各相関度を計算するステップと
    を含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記ユーザと前記候補エモーティコン集合内の各エモーティコンとの間の前記相関度を計算するステップは、
    前記ユーザと前記関連ユーザのそれぞれとの間の各社交的親密度を取得するステップと、
    各関連ユーザに対応する前記エモーティコン使用情報に従って、前記候補エモーティコン集合内の各エモーティコンについて、各関連ユーザの各エモーティコン重み値を計算するステップであり、前記エモーティコン重み値は、前記関連ユーザによる前記エモーティコンの使用の程度を示すために使用されるステップと、
    各社交的親密度及び各エモーティコン重み値に従って、前記ユーザと前記候補エモーティコン集合内の各エモーティコンとの間の各相関度を計算するステップと
    を含む、請求項２に記載の方法。
  4. 前記社交的親密度及び前記エモーティコン重み値に従って、前記ユーザと前記候補エモーティコン集合内の各エモーティコンとの間の前記相関度を計算するステップは、
    前記社交的親密度及び前記エモーティコン重み値を第１の相関度計算式に代入することにより、前記ユーザと前記候補エモーティコン集合内の各エモーティコンとの間の前記相関度を計算するステップを含み、
    前記第１の相関度計算式は、
    Figure 2018536249
    であり、Scoreu,eはユーザuと前記候補エモーティコン集合内のエモーティコンeとの間の前記相関度を表し、FriendOf(u)は前記ユーザuとの前記予め設定された社交的関係を有する関連ユーザの集合を表し、Weight(u,f)は前記ユーザuと関連ユーザfとの間の前記社交的親密度を表し、UserEmojiInteract(f,e)は前記エモーティコンeについての前記関連ユーザfの前記エモーティコン重み値を表す、請求項３に記載の方法。
  5. 前記社交的行動情報は、前記ユーザの前記エモーティコン使用情報を含み、前記社交的行動情報に従って、前記ユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の相関度を計算するステップは、
    前記エモーティコンライブラリに対応するエモーティコン類似度マトリクスを計算するステップであり、前記エモーティコン類似度マトリクスは、前記エモーティコンライブラリ内の各エモーティコンの間のエモーティコン類似度を含むステップと、
    前記ユーザに対応する前記エモーティコン使用情報及び前記エモーティコン類似度マトリクスに従って、前記ユーザと前記エモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の前記相関度を計算するステップと
    を含む、請求項１に記載の方法。
  6. 前記エモーティコンライブラリ内のエモーティコンα及びエモーティコンβについて、前記エモーティコンαと前記エモーティコンβとの間のエモーティコン類似度Mα,βは、
    Figure 2018536249
    であり、kαは前記エモーティコンαを送信するユーザの数を表し、kβは前記エモーティコンβを送信するユーザの数を表し、uは全てのユーザを表し、kjはユーザjにより送信されたエモーティコンの数を表し、aαjは前記ユーザjが前記エモーティコンαを送信したか否かを示し、前記ユーザjが前記エモーティコンαを送信した場合、aαj=1であり、或いは前記ユーザjが前記エモーティコンαを送信しなかった場合、aαj=0であり、aβjは前記ユーザjが前記エモーティコンβを送信したか否かを示し、前記ユーザjが前記エモーティコンβを送信した場合、aβj=1であり、或いは前記ユーザjが前記エモーティコンβを送信しなかった場合、aβj=0であり、λは浮動小数点数であり、0<λ<1である、請求項５に記載の方法。
  7. 前記ユーザに対応する前記エモーティコン使用情報及び前記エモーティコン類似度マトリクスに従って、前記ユーザと前記エモーティコンライブラリ内の前記エモーティコンとの間の前記相関度を計算するステップは、
    前記ユーザに対応する前記エモーティコン使用情報に従って、前記エモーティコンライブラリ内の使用エモーティコンについて、前記ユーザのエモーティコン重み値を計算するステップであり、前記エモーティコン重み値は、前記ユーザにより前記エモーティコンを使用する程度を示すために使用されるステップと、
    前記エモーティコン類似度マトリクスから、前記使用エモーティコンと未使用エモーティコンとの間のエモーティコン類似度を取得するステップであり、前記未使用エモーティコンは、前記エモーティコンライブラリ内にあり且つ前記ユーザにより使用されていないエモーティコンであるステップと、
    前記使用エモーティコンと前記未使用エモーティコンとの間の前記エモーティコン類似度及び前記エモーティコン重み値に従って、前記ユーザと前記未使用エモーティコンとの間の前記相関度を計算するステップと
    を含む、請求項５に記載の方法。
  8. 前記使用エモーティコンと前記未使用エモーティコンとの間の前記エモーティコン類似度及び前記エモーティコン重み値に従って、前記ユーザと前記未使用エモーティコンとの間の前記相関度を計算するステップは、
    前記使用エモーティコンと前記未使用エモーティコンとの間の前記エモーティコン類似度及び前記エモーティコン重み値を第２の相関度計算式に代入することにより、前記ユーザと前記未使用エモーティコンとの間の前記相関度を計算するステップを含み、
    前記第２の相関度計算式は、
    Figure 2018536249
    であり、Scoreu,eはユーザuと未使用エモーティコンeとの間の前記相関度を表し、SendEmojiList(u)は前記ユーザuにより使用されるエモーティコンの集合を表し、seは使用エモーティコンseを表し、userEmojiInteract(u,se)は前記使用エモーティコンseについての前記ユーザuの前記エモーティコン重み値を表し、Me,seは前記未使用エモーティコンeと前記使用エモーティコンseとの間の前記エモーティコン類似度を表す、請求項７に記載の方法。
  9. 前記相関度に従って、推奨エモーティコンを前記ユーザに対応するソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信するステップは、
    前記相関度に従って前記エモーティコンを降順にソートするステップと、
    前記ソート後の最初のn個のエモーティコンが前記推奨エモーティコンであると決定するステップと、
    前記推奨エモーティコンを前記ユーザに対応する前記ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信するステップであり、前記ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントは、前記推奨エモーティコンに対応するダウンロードポータルをエモーティコンパネルに表示するように構成されるステップと
    を含む、請求項１乃至８のうちいずれか１項に記載の方法。
  10. 前記相関度の計算方法に従って、対応する推奨情報を前記ユーザに対応する前記ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信するステップであり、前記ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントは、前記推奨エモーティコンに対応するダウンロードポータルをエモーティコンパネルに表示するときに、前記推奨情報を表示するように構成されるステップを更に含む、請求項１乃至８のうちいずれか１項に記載の方法。
  11. プロセッサとメモリとを含むエモーティコン推奨装置であり、前記メモリは、前記プロセッサにより実行できる命令を記憶し、前記命令を実行するときに、前記プロセッサは、
    ユーザの社交的行動情報を取得し、前記社交的行動情報は、前記ユーザの社交的関係チェーン及び前記ユーザのエモーティコン使用情報のうち少なくとも１つを含み、前記社交的関係チェーンは、前記ユーザとの予め設定された社交的関係を有する少なくとも１人の関連ユーザを示すために使用され、前記エモーティコン使用情報は、エモーティコンに対する前記ユーザの使用行動を示すために使用され、
    前記社交的行動情報に従って、前記ユーザとエモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の相関度を計算し、
    前記相関度に従って、推奨エモーティコンを前記ユーザに対応するソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信する
    ように構成される装置。
  12. 前記社交的行動情報は、前記ユーザの前記社交的関係チェーンを含み、前記命令を実行するときに、前記プロセッサは、
    前記ユーザの前記社交的関係チェーンに従って、前記ユーザとの前記予め設定された社交的関係を有する前記関連ユーザを決定し、
    各関連ユーザに対応するエモーティコン使用情報に従って、候補エモーティコン集合を生成し、前記候補エモーティコン集合は、各関連ユーザにより使用されるエモーティコンを含み、
    前記ユーザと前記候補エモーティコン集合内の各エモーティコンとの間の前記相関度を計算する
    ように更に構成される、請求項１１に記載の装置。
  13. 前記命令を実行するときに、前記プロセッサは、
    前記ユーザと各関連ユーザとの間の社交的親密度を取得し、
    各関連ユーザに対応する前記エモーティコン使用情報に従って、前記候補エモーティコン集合内の各エモーティコンについて、各関連ユーザのエモーティコン重み値を計算し、前記エモーティコン重み値は、前記ユーザにより前記エモーティコンを使用する程度を示すために使用され、
    前記社交的親密度及び前記エモーティコン重み値に従って、前記ユーザと前記候補エモーティコン集合内の各エモーティコンとの間の前記相関度を計算する
    ように更に構成される、請求項１２に記載の装置。
  14. 前記命令を実行するときに、前記プロセッサは、
    前記社交的親密度及び前記エモーティコン重み値を第１の相関度計算式に代入することにより、前記ユーザと前記候補エモーティコン集合内の各エモーティコンとの間の前記相関度を計算するように更に構成され、
    前記第１の相関度計算式は、
    Figure 2018536249
    であり、Scoreu,eはユーザuと前記候補エモーティコン集合内のエモーティコンeとの間の前記相関度を表し、FriendOf(u)は前記ユーザuとの前記予め設定された社交的関係を有する関連ユーザの集合を表し、Weight(u,f)は前記ユーザuと関連ユーザfとの間の前記社交的親密度を表し、UserEmojiInteract(f,e)は前記エモーティコンeについての前記関連ユーザfの前記エモーティコン重み値を表す、請求項１３に記載の装置。
  15. 前記社交的行動情報は、前記ユーザの前記エモーティコン使用情報を含み、前記命令を実行するときに、前記プロセッサは、
    前記エモーティコンライブラリに対応するエモーティコン類似度マトリクスを計算し、前記エモーティコン類似度マトリクスは、前記エモーティコンライブラリ内の各エモーティコンの間のエモーティコン類似度を含み、
    前記ユーザに対応する前記エモーティコン使用情報及び前記エモーティコン類似度マトリクスに従って、前記ユーザと前記エモーティコンライブラリ内の各エモーティコンとの間の前記相関度を計算する
    ように更に構成される、請求項１１に記載の装置。
  16. 前記エモーティコンライブラリ内のエモーティコンα及びエモーティコンβについて、前記エモーティコンαと前記エモーティコンβとの間のエモーティコン類似度Mα,βは、
    Figure 2018536249
    であり、kαは前記エモーティコンαを送信するユーザの数を表し、kβは前記エモーティコンβを送信するユーザの数を表し、uは全てのユーザを表し、kjはユーザjにより送信されたエモーティコンの数を表し、aαjは前記ユーザjが前記エモーティコンαを送信したか否かを示し、前記ユーザjが前記エモーティコンαを送信した場合、aαj=1であり、或いは前記ユーザjが前記エモーティコンαを送信しなかった場合、aαj=0であり、aβjは前記ユーザjが前記エモーティコンβを送信したか否かを示し、前記ユーザjが前記エモーティコンβを送信した場合、aβj=1であり、或いは前記ユーザjが前記エモーティコンβを送信しなかった場合、aβj=0であり、λは浮動小数点数であり、0<λ<1である、請求項１５に記載の装置。
  17. 前記命令を実行するときに、前記プロセッサは、
    前記ユーザに対応する前記エモーティコン使用情報に従って、前記エモーティコンライブラリ内の使用エモーティコンについて、前記ユーザのエモーティコン重み値を計算し、前記エモーティコン重み値は、前記ユーザにより前記エモーティコンを使用する程度を示すために使用され、
    前記エモーティコン類似度マトリクスから、前記使用エモーティコンと未使用エモーティコンとの間のエモーティコン類似度を取得し、前記未使用エモーティコンは、前記エモーティコンライブラリ内にあり且つ前記ユーザにより使用されていないエモーティコンであり、
    前記使用エモーティコンと前記未使用エモーティコンとの間の前記エモーティコン類似度及び前記エモーティコン重み値に従って、前記ユーザと前記未使用エモーティコンとの間の前記相関度を計算する
    ように更に構成される、請求項１５に記載の装置。
  18. 前記命令を実行するときに、前記プロセッサは、
    前記使用エモーティコンと前記未使用エモーティコンとの間の前記エモーティコン類似度及び前記エモーティコン重み値を第２の相関度計算式に代入することにより、前記ユーザと前記未使用エモーティコンとの間の前記相関度を計算するように更に構成され、
    前記第２の相関度計算式は、
    Figure 2018536249
    であり、Scoreu,eはユーザuと未使用エモーティコンeとの間の前記相関度を表し、SendEmojiList(u)は前記ユーザuにより使用されるエモーティコンの集合を表し、seは使用エモーティコンseを表し、userEmojiInteract(u,se)は前記使用エモーティコンseについての前記ユーザuの前記エモーティコン重み値を表し、Me,seは前記未使用エモーティコンeと前記使用エモーティコンseとの間の前記エモーティコン類似度を表す、請求項１７に記載の装置。
  19. 前記命令を実行するときに、前記プロセッサは、
    前記相関度に従って前記エモーティコンを降順にソートし、
    前記ソート後の最初のn個のエモーティコンが前記推奨エモーティコンであると決定し、
    前記推奨エモーティコンを前記ユーザに対応する前記ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信するように更に構成され、
    前記ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントは、前記推奨エモーティコンに対応するダウンロードポータルをエモーティコンパネルに表示するように構成される、請求項１１乃至１８のうちいずれか１項に記載の装置。
  20. 前記命令を実行するときに、前記プロセッサは、
    前記相関度の計算方法に従って、対応する推奨情報を前記ユーザに対応する前記ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントに送信するように更に構成され、
    前記ソーシャルネットワーキングアプリケーションクライアントは、前記推奨エモーティコンに対応するダウンロードポータルをエモーティコンパネルに表示するときに、前記推奨情報を表示するように構成される、請求項１１乃至１８のうちいずれか１項に記載の装置。
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