JP2023070114A - ソーシャルプラットフォームのアカウントを点数化するための方法、コンピュータ装置、およびコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ソーシャルプラットフォームのアカウントを点数化するための方法、コンピュータ装置、およびコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】アカウント点数化方法は、ソーシャルプラットフォーム上のアカウントに対するフォロワー（ｆｏｌｌｏｗｅｒ）増減率に基づいてフォロワースコアを算定する段階、前記アカウントが保有するポスト（ｐｏｓｔ）に対するユーザ反応に基づいてユーザ反応スコアを算定する段階、および前記フォロワースコアと前記ユーザ反応スコアを利用して前記アカウントの著者点数（ａｕｔｈｏｒ ｓｃｏｒｅ）を算定する段階を含む。【選択図】図５

Description

以下の説明は、ソーシャルプラットフォームを通じて推薦情報を提供する技術に関する。

ソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）やメッセンジャーのようなソーシャルプラットフォームは、ユーザ同士の関係を形成し、投稿による相互作用を支援している。

ソーシャルプラットフォームは、互いに異なるコンテキストでユーザに情報を提供する。例えば、ソーシャルプラットフォームは、ユーザの交友関係に関するアップデート情報、投稿のアップデート情報、コンテンツ推薦、その他の多様な情報アイテムを提供する。

例えば、特許文献１（登録日２０１７年６月２９日）には、ＳＮＳを利用して投稿文を管理する技術が開示されている。

ソーシャルプラットフォームの一部は、投稿を閲覧するためのビュー（ｖｉｅｗ）形態としてタイムライン（ｔｉｍｅｌｉｎｅ）を提供している。タイムラインの投稿表示方法は、コンテンツのアップデートと消費の変動が激しい私的なコミュニケーションで主に使用されている。

韓国登録特許第１０－１７５４３７３号公報

本発明の１つの課題は、ソーシャルプラットフォームのアカウントを点数化するための方法、コンピュータ装置、およびコンピュータプログラムを提供することである。

コンピュータ装置によって実行される方法であって、前記コンピュータ装置は、メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含み、前記方法は、前記少なくとも１つのプロセッサが、ソーシャルプラットフォーム上のアカウントに対するフォロワー（ｆｏｌｌｏｗｅｒ）増減率に基づいてフォロワースコアを算定する段階、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記アカウントが保有するポスト（ｐｏｓｔ）に対するユーザ反応に基づいてユーザ反応スコアを算定する段階、および前記少なくとも１つのプロセッサが、前記フォロワースコアと前記ユーザ反応スコアを利用して前記アカウントの著者点数（ａｕｔｈｏｒ ｓｃｏｒｅ）を算定する段階を含む、方法を提供する。

一側面によると、前記フォロワースコアを算定する段階は、前記アカウントのフォロワーの累積数が一定数以上になった時点から、一定の期間を周期として前回のフォロワー数と比較して前記フォロワースコアを算定してもよい。

他の側面によると、前記ユーザ反応スコアを算定する段階は、前記ポストに対するユーザ反応として入力されたクリックログを点数化してクリックスコアを算定する段階を含んでもよい。

また他の側面によると、前記クリックスコアを算定する段階は、それぞれのクリックタイプに定められた点数を付与する方式によって前記クリックスコアを算定してもよい。

また他の側面によると、前記クリックタイプは、加算点数が付与されるポジティブタイプ（ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｔｙｐｅ）と、減算点数が付与されるネガティブタイプ（ｎｅｇａｔｉｖｅ ｔｙｐｅ）に分類されてもよい。

また他の側面によると、前記ユーザ反応スコアを算定する段階は、前記アカウントが保有するポストのうち、ビデオポストを対象にビデオ消費時間を点数化してビデオスコアを算定する段階を含んでもよい。

また他の側面によると、前記ビデオスコアを算定する段階は、全体アカウントの総ビデオデュレーション（ｖｉｄｅｏ ｄｕｒａｔｉｏｎ）にたいする前記アカウントのビデオデュレーションの割合を利用して前記ビデオスコアを算定してもよい。

また他の側面によると、前記アカウントの著者点数を算定する段階は、前記フォロワースコアと前記ユーザ反応スコアのうちのいずれか１つに他の１つよりも高い加重値を付与し、前記フォロワースコアと前記ユーザ反応スコアを合算することによって前記著者点数を算定してもよい。

また他の側面によると、前記方法は、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記ソーシャルプラットフォームに含まれた機能の１つであるタイムラインサービスを通じて少なくとも１つのアカウントを推薦する段階をさらに含み、前記推薦する段階は、前記著者点数を利用して人気ベース推薦アカウントを選定する段階を含んでもよい。

さらに他の側面によると、前記推薦する段階は、前記タイムラインサービス内で登録関係を示すフォロー関連度に基づいてフォローベース推薦アカウントを選定する段階、および前記人気ベース推薦アカウントと前記フォローベース推薦アカウントを混合して推薦プール（ｒｅｃｏｍｍｅｎｄ ｐｏｏｌ）を構成する段階をさらに含んでもよい。

前記方法をコンピュータ装置に実行させるためにコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される、コンピュータプログラムを提供する。

コンピュータ装置であって、メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含み、前記少なくとも１つのプロセッサは、ソーシャルプラットフォーム上のアカウントに対するフォロワー増減率に基づいてフォロワースコアを算定し、前記アカウントが保有するポスト（ｐｏｓｔ）に対するユーザ反応に基づいてユーザ反応スコアを算定し、前記フォロワースコアと前記ユーザ反応スコアを利用して前記アカウントの著者点数を算定することを特徴とする、コンピュータ装置を提供する。

本発明によると、ソーシャルプラットフォームにおいて、アカウントに対するフォロワー（ｆｏｌｌｏｗｅｒ）増減の程度とアカウントのポストに対するユーザ反応を利用してアカウントを点数化することができる。また、ソーシャルプラットフォーム内で、人気アカウントの選定基準としてアカウント点数を利用することができる。

本発明の一実施形態における、ネットワーク環境の例を示した図である。 本発明の一実施形態における、コンピュータ装置の例を示したブロック図である。 本発明の一実施形態における、コンピュータ装置のプロセッサが含むことのできる構成要素の例を示した図である。 本発明の一実施形態における、コンピュータ装置が実行することのできる方法の一例を示したフローチャートである。 本発明の一実施形態における、著者点数を算定する過程の一例を示したフローチャートである。 本発明の一実施形態における、クリックスコアを算定する過程の一例を示した図である。 本発明の一実施形態における、ビデオスコアを算定する過程の一例を示したフローチャートである。 本発明の一実施形態における、アカウント推薦プールを構成する過程の一例を示したフローチャートである。 本発明の一実施形態における、アカウント推薦プールの構成例を示した図である。 本発明の一実施形態における、アカウント推薦リストを表示する画面の一例を示した図である。 本発明の一実施形態における、アカウント推薦リストを表示する画面の一例を示した図である。

以下、本発明の実施形態について、添付の図面を参照しながら詳しく説明する。

本発明の実施形態は、ソーシャルプラットフォームで推薦情報を提供する技術に関する。

本明細書で具体的に開示される事項を含む実施形態は、ソーシャルプラットフォームに含まれる機能であるフォローベースの登録関係を利用したタイムラインサービスを提供する。このとき、タイムラインサービスでのアカウントを点数化して多様な推薦ロジックに活用することができる。

本発明の実施形態に係るアカウント点数化システムは、少なくとも１つのコンピュータ装置によって実現されてもよく、本発明の実施形態に係るアカウント点数化方法は、アカウント点数化システムに含まれる少なくとも１つのコンピュータ装置によって実行されてもよい。このとき、コンピュータ装置においては、本発明の一実施形態に係るコンピュータプログラムがインストールされて実行されてもよく、コンピュータ装置は、実行されたコンピュータプログラムの制御にしたがって本発明の実施形態に係るアカウント点数化方法を実行してもよい。上述したコンピュータプログラムは、コンピュータ装置と結合してアカウント点数化方法をコンピュータに実行させるためにコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。

図１は、本発明の一実施形態における、ネットワーク環境の例を示した図である。図１のネットワーク環境は、複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０、複数のサーバ１５０、１６０、およびネットワーク１７０を含む例を示している。このような図１は、発明の説明のための一例に過ぎず、電子機器の数やサーバの数が図１のように限定されることはない。また、図１のネットワーク環境は、本実施形態に適用可能な環境のうちの一例を説明したものに過ぎず、本実施形態に適用可能な環境が図１のネットワーク環境に限定されることはない。

複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０は、コンピュータ装置によって実現される固定端末や移動端末であってもよい。複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０の例としては、スマートフォン、携帯電話、ナビゲーションシステム、ＰＣ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノート型ＰＣ、デジタル放送用端末、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ＰＭＰ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｐｌａｙｅｒ）、タブレットなどがある。一例として、図１では、電子機器１１０の例としてスマートフォンを示しているが、本発明の実施形態において、電子機器１１０は、実質的に無線または有線通信方式を利用し、ネットワーク１７０を介して他の電子機器１２０、１３０、１４０および／またはサーバ１５０、１６０と通信することのできる多様な物理的なコンピュータ装置のうちの１つを意味してもよい。

通信方式が限定されることはなく、ネットワーク１７０が含むことのできる通信網（一例として、移動通信網、有線インターネット、無線インターネット、放送網）を利用する通信方式だけではなく、機器間の近距離無線通信が含まれてもよい。例えば、ネットワーク１７０は、ＰＡＮ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＡＮ（ｃａｍｐｕｓ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＭＡＮ（ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（ｗｉｄｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＢＢＮ（ｂｒｏａｄｂａｎｄ ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワークのうちの１つ以上の任意のネットワークを含んでもよい。さらに、ネットワーク１７０は、バスネットワーク、スターネットワーク、リングネットワーク、メッシュネットワーク、スター－バスネットワーク、ツリーまたは階層的ネットワークなどを含むネットワークトポロジのうちの任意の１つ以上を含んでもよいが、これらに限定されることはない。

サーバ１５０、１６０それぞれは、複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０とネットワーク１７０を介して通信して命令、コード、ファイル、コンテンツ、サービスなどを提供する１つ以上のコンピュータ装置によって実現されてもよい。例えば、サーバ１５０は、ネットワーク１７０を介して接続した複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０にサービス（一例として、ソーシャルサービス）を提供するシステムであってもよい。

図２は、本発明の一実施形態における、コンピュータ装置の例を示したブロック図である。上述した複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０それぞれやサーバ１５０、１６０それぞれは、図２に示したコンピュータ装置２００によって実現されてもよい。

このようなコンピュータ装置２００は、図２に示すように、メモリ２１０、プロセッサ２２０、通信インタフェース２３０、および入力／出力インタフェース２４０を含んでもよい。メモリ２１０は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、およびディスクドライブのような永続的大容量記録装置を含んでもよい。ここで、ＲＯＭやディスクドライブのような永続的大容量記録装置は、メモリ２１０とは区分される別の永続的記録装置としてコンピュータ装置２００に含まれてもよい。また、メモリ２１０には、オペレーティングシステムと、少なくとも１つのプログラムコードが記録されてもよい。このようなソフトウェア構成要素は、メモリ２１０とは別のコンピュータ読み取り可能な記録媒体からメモリ２１０にロードされてもよい。このような別のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、フロッピー（登録商標）ドライブ、ディスク、テープ、ＤＶＤ／ＣＤ－ＲＯＭドライブ、メモリカードなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含んでもよい。他の実施形態において、ソフトウェア構成要素は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体ではない通信インタフェース２３０を通じてメモリ２１０にロードされてもよい。例えば、ソフトウェア構成要素は、ネットワーク１７０を介して受信されるファイルによってインストールされるコンピュータプログラムに基づいてコンピュータ装置２００のメモリ２１０にロードされてもよい。

プロセッサ２２０は、基本的な算術、ロジック、および入出力演算を実行することにより、コンピュータプログラムの命令を処理するように構成されてもよい。命令は、メモリ２１０または通信インタフェース２３０によって、プロセッサ２２０に提供されてもよい。例えば、プロセッサ２２０は、メモリ２１０のような記録装置に記録されたプログラムコードにしたがって受信される命令を実行するように構成されてもよい。

通信インタフェース２３０は、ネットワーク１７０を介してコンピュータ装置２００が他の装置（一例として、上述した記録装置）と互いに通信するための機能を提供してもよい。一例として、コンピュータ装置２００のプロセッサ２２０がメモリ２１０のような記録装置に記録されたプログラムコードにしたがって生成した要求や命令、データ、ファイルなどが、通信インタフェース２３０の制御にしたがってネットワーク１７０を介して他の装置に伝達されてもよい。これとは逆に、他の装置からの信号や命令、データ、ファイルなどが、ネットワーク１７０を経てコンピュータ装置２００の通信インタフェース２３０を通じてコンピュータ装置２００に受信されてもよい。通信インタフェース２３０を通じて受信された信号や命令、データなどは、プロセッサ２２０やメモリ２１０に伝達されてもよく、ファイルなどは、コンピュータ装置２００がさらに含むことのできる記録媒体（上述した永続的記録装置）に記録されてもよい。

入力／出力インタフェース２４０は、入力／出力装置２５０とのインタフェースのための手段であってもよい。例えば、入力装置は、マイク、キーボード、またはマウスなどの装置を、出力装置は、ディスプレイ、スピーカのような装置を含んでもよい。他の例として、入力／出力インタフェース２４０は、タッチスクリーンのように入力と出力のための機能が１つに統合された装置とのインタフェースのための手段であってもよい。入力／出力装置２５０は、コンピュータ装置２００と１つの装置で構成されてもよい。

また、他の実施形態において、コンピュータ装置２００は、図２の構成要素よりも少ないか多くの構成要素を含んでもよい。しかし、大部分の従来技術による構成要素を明確に図に示す必要はない。例えば、コンピュータ装置２００は、上述した入力／出力装置２５０のうちの少なくとも一部を含むように実現されてもよいし、送受信機、データベースなどのような他の構成要素をさらに含んでもよい。

以下では、タイムラインサービスでのアカウントを点数化するための方法および装置の具体的な実施形態について説明する。

本明細書において、ソーシャルプラットフォームとは、メッセンジャーのように関係をベースとしたインターネット上のコミュニケーション空間を包括したものを意味する。例えば、ソーシャルプラットフォームは、電話番号やＩＤなどを利用した友達追加過程を経て友達関係が設定されたユーザに、チャットサービス、タイムラインサービス、通話サービスなどを提供する。ただし、これに限定されてはならず、一種の関係をベースとしながら多様なコミュニケーション機能によって通信を可能とする空間であれば、いくらでも拡大適用が可能である。

図３は、本発明の一実施形態における、コンピュータ装置のプロセッサが含むことのできる構成要素の例を示したブロック図であり、図４は、本発明の一実施形態における、コンピュータ装置が実行することのできるアカウント点数化方法の一例を示したフローチャートである。

本実施形態に係るコンピュータ装置２００は、専用アプリケーションやウェブ／モバイルサイトへの接続によってソーシャルサービスを提供してもよい。コンピュータ装置２００には、コンピュータで実現されたアカウント点数化システムが構成されてもよい。一例として、アカウント点数化システムは、独立的に動作するプログラム形態で実現されてもよいし、特定のアプリケーションのイン－アプリ（ｉｎ－ａｐｐ）形態で構成されて前記特定のアプリケーション上で動作が可能なように実現されてもよい。

コンピュータ装置２００のプロセッサ２２０は、以下で説明するアカウント点数化方法を実行するための構成要素として、図３に示すように、アカウント点数算定部３１０とアカウント推薦部３２０を含んでもよい。実施形態によって、プロセッサ２２０の構成要素は、選択的にプロセッサ２２０に含まれても除外されてもよい。また、実施形態によって、プロセッサ２２０の構成要素は、プロセッサ２２０の機能の表現のために分離されても併合されてもよい。

このようなプロセッサ２２０およびプロセッサ２２０の構成要素は、以下で説明するアカウント点数化方法が含む段階を実行するようにコンピュータ装置２２０を制御してもよい。例えば、プロセッサ２２０およびプロセッサ２２０の構成要素は、メモリ２１０が含むオペレーティングシステムのコードと、少なくとも１つのプログラムのコードとによる命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行するように実現されてもよい。

ここで、プロセッサ２２０の構成要素は、コンピュータ装置２００に記録されたプログラムコードが提供する命令にしたがってプロセッサ２２０によって実行される、互いに異なる機能（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ）の表現であってもよい。例えば、コンピュータ装置２００がタイムラインサービスでのアカウントを点数化するように上述した命令にしたがってコンピュータ装置２００を制御するプロセッサ２２０の機能的表現としてアカウント点数算定部３１０が利用されてもよい。

プロセッサ２２０は、コンピュータ装置２００の制御と関連する命令がロードされたメモリ２１０から必要な命令を読み取ってもよい。この場合、前記読み取られた命令は、プロセッサ２２０が以下で説明するアカウント点数化方法を実行するように制御するための命令を含んでもよい。

以下で説明するアカウント点数化方法に含まれる段階は、図に示したものとは異なる順序で実行されてもよいし、段階のうちの一部が省略されたり追加の過程がさらに含まれたりしてもよい。

アカウント点数化方法に含まれる段階は、例えば、メッセンジャーがインストールされたクライアント（ｃｌｉｅｎｔ）で実行されてもよく、実施形態によっては、段階の一部がサーバ１５０で実行されることも可能である。

図４を参照すると、段階４１０で、アカウント点数算定部３１０は、ソーシャルプラットフォーム上のアカウントそれぞれに対して、アカウントに対するフォロワー増減程度とアカウントが保有するポストに対するユーザ反応を利用してアカウント点数を算定してもよい。本明細書において、アカウント点数とは、ソーシャルプラットフォームでアカウントを所有する著者（ａｕｔｈｏｒ）に対する点数を意味する。以下では、著者点数とアカウント点数を同義語として記載する。

本実施形態では、タイムラインサービスに適用可能な推薦ロジックに著者点数を使用する。本実施形態は、保証されたアカウント（既に人気の高いアカウント）を持続的に推薦するロジックではなく、最近注目されているアカウントでありながらもユーザが好みそうなポストを多く保有しているアカウントを推薦する方向に高度化するための推薦ロジックを実現する。

アカウント点数算定部３１０は、人気のあるアカウントの判断に影響を及ぼす要因として、アカウントの最近のフォロワー増減の程度とアカウントが保有しているポストのユーザ反応を点数化することによって該当のアカウントの著者点数を算定する。

段階４２０で、アカウント推薦部３２０は、各アカウントの著者点数を基準に人気ベース推薦アカウントを選定してよい。アカウント推薦部３２０は、タイムラインサービス内の人気アカウントの選定基準として著者点数を使用してもよい。言い換えれば、アカウント推薦部３２０は、タイムラインサービスでアカウントを推薦するにあたり、著者点数の高いアカウントを人気アカウントとして推薦してもよい。

著者点数は、アカウントの推薦はもちろん、ポストの推薦などのようにタイムラインサービスに適用可能な多様な推薦ロジックに活用可能である。

図５は、本発明の一実施形態における、著者点数を算定する過程の一例を示したフローチャートである。

一例として、図５の過程は、上述した段階４１０に含まれてもよく、実施形態によっては、段階の一部がサーバ１５０で実行されることも可能である。

図５を参照すると、段階５０１で、アカウント点数算定部３１０は、アカウントに対するフォロワースコアを算定してもよい。アカウント点数算定部３１０は、アカウントに対するフォロワー増減の程度を尺度として計算してもよい。このとき、アカウント点数算定部３１０は、事前に定められた期間を周期としてフォロワー増減の程度を判断してもよい。例えば、アカウント点数算定部３１０は、一週間を単位としてアカウントに対するフォロワースコアを算定してもよい。また、アカウント点数算定部３１０は、アカウントのフォロワー数が事前に定められた一定数以上となった時点からフォロワースコアを算定してもよい。フォロワー数が一定数未満のアカウントに対しては、スコアを算定せずに基本値（ｄｅｆａｕｌｔ ｓｃｏｒｅ）（例えば、０）を適用し、フォロワーの累積数が一定数以上になった時点からは一定の周期単位で前回のフォロワー数と比較しながらフォロワースコアを算定してもよい。

段階５０２で、アカウント点数算定部３１０は、アカウントが保有している全体ポストに対してユーザ反応スコアを算定してもよい。ポストは、テキスト、イメージ、ビデオ、オーディオなどの多様なタイプのコンテンツで作成されて登録される。アカウント点数算定部３１０は、ポストに対するログを収集し、収集したログに基づいてユーザ反応を点数化してもよい。

特に、アカウント点数算定部３１０は、ユーザ反応が入力されたクリックログを点数化したクリックスコアと、ビデオポストのビデオ消費時間を点数化したビデオスコアを合算してユーザ反応スコアを算定してもよい。このとき、アカウント点数算定部３１０は、クリックスコアとビデオスコアのうちのいずれか１つに、他の１つよりも高い加重値を付与してもよい。例えば、ビデオスコアには加重値１を付与し、クリックスコアには加重値２を付与してもよい。

段階５０３で、アカウント点数算定部３１０は、アカウントのフォロワースコアとユーザ反応スコアを合算して著者点数を算定してもよい。このとき、アカウント点数算定部３１０は、フォロワースコアとユーザ反応スコアのうちのいずれか１つに、他の１つよりも高い加重値を付与してもよい。例えば、フォロワースコアには加重値１を付与し、ユーザ反応スコアには加重値２を付与してもよい。

ユーザ反応スコアは、クリックスコアとビデオスコアを合算したものであるため、ビデオポストを保有していないアカウントの場合は、ビデオポストを保有しているアカウントよりも相対的に著者点数が低い形態となる。

図６は、本発明の一実施形態における、クリックスコアを算定する過程の一例を示した図である。

アカウント点数算定部３１０は、アカウントが保有しているポストのうちで公開されているポストを対象にクリックログを収集してもよく、事前に定められた期間を周期とし、該当の期間中に収集したクリックログを点数化してクリックスコアを算定してもよい。

クリックログは、実際のリアクションを示すクリックタイプと、関心度を示すクリックタイプを含んでもよい。クリックスコアは、各クリックタイプに定められた点数を付与する方式で算出することが可能である。

図６を参照すると、クリックタイプ６１０それぞれに点数６２０が事前に定義されており、アカウント点数算定部３１０は、クリックログに含まれたクリックタイプ６１０それぞれに対して該当の点数６２０を累積する方式でクリックスコアを算定してもよい。

クリックタイプ６１０は、加算点数を有するポジティブタイプ（ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｔｙｐｅ）と、減算点数を有するネガティブタイプ（ｎｅｇａｔｉｖｅｔｙｐｅ）に分類されてもよい。例えば、コメント画面を見た履歴、コメントを入力した履歴、「いいね」を入力した履歴、プロフィール画面を見た履歴、コンテンツを実行した履歴、ポストを共有した履歴、サムネイル画面を見た履歴などには点数６２０が加えられてもよく、アカウントまたはポストを通報した履歴、アカウントまたはポストを隠し処理した履歴などからは点数６２０を引いてもよい。

図７は、本発明の一実施形態における、ビデオスコアを算定する過程の一例を示したフローチャートである。

一例として、図７の過程は、上述した段階５０２に含まれてもよく、実施形態によっては、段階の一部がサーバ１５０で実行されることも可能である。

図７を参照すると、段階７０１で、アカウント点数算定部３１０は、アカウントが保有しているポストのうちでビデオポストに対するログを収集してもよい。このとき、アカウント点数算定部３１０は、ユーザがビデオを消費した時間を点数化するためにビデオ消費ログを収集してもよく、特に、再生時間（ビデオの長さ）が第１時間（Ｔ１）以上のビデオポストに対してビデオ消費時間が第２時間（Ｔ２、Ｔ２≦Ｔ１）以上となるログのみを収集対象としてもよい。例えば、表示と同時に自動再生されるログを排除するために、再生時間が３秒以上のビデオポストに対してビデオ消費時間が３秒以上であるログを利用してもよい。

段階７０２で、アカウント点数算定部３１０は、アカウントのビデオポストに対するログに基づいて、該当のアカウントのビデオ消費率とビデオデュレーション（ｖｉｄｅｏ ｄｕｒａｔｉｏｎ）寄与度率を算定してもよい。

アカウントのビデオスコアを算定するにあたり、該当のアカウントのビデオ消費率を反映する必要がある。ビデオ消費率とは、ユーザが実際に再生する割合であって、ビデオ再生時間に対してユーザが実際にビデオを消費する時間が占める割合を意味する。アカウント点数算定部３１０は、ビデオログそれぞれに対してビデオ消費率を算定してもよく、すべてのビデオログに対して算定されたビデオ消費率を平均した最終値を利用してもよい。

ソーシャルプラットフォーム上のアカウントは、一定の長さ未満のショート（ｓｈｏｒｔ）フォーマットのビデオポストだけを作成する著者タイプのアカウントと、一定の長さ以上のロング（ｌｏｎｇ）フォーマットのビデオポストだけを作成する著者タイプのアカウント、さらにショートフォーマットのビデオポストとロングフォーマットのビデオポストの両方を作成する著者タイプのアカウントに区分される。

アカウントのビデオスコアを算定するにあたり、該当のアカウントの著者タイプによるビデオデュレーション側面の寄与度を反映する必要がある。ビデオデュレーション寄与度率とは、一定の期間（例えば、一ヶ月）にユーザが全体アカウントのビデオを消費したビデオ消費時間に対して、一定の期間にユーザが特定のアカウントのビデオを消費したビデオ消費時間が占める割合を意味する。ビデオ消費時間だけを考慮する場合にはロングフォーマットのビデオに不利な側面があるため、全体アカウントの総ビデオ消費時間に対する一アカウントの総ビデオ消費時間の割合であるビデオデュレーション寄与度率を考慮した上でビデオスコアを算定してよい。

ショートフォーマットのビデオポストとロングフォーマットのビデオポストの両方を保有している著者タイプのアカウントは、他のアカウントよりもビデオデュレーション寄与度が高くなり、ショートフォーマットやロングフォーマットに関係なく多くのビデオポストをアップロードしているアカウントであるほど、活動が活発であり人気が高いアカウントであると言える。

アカウント点数算定部３１０は、ビデオデュレーション寄与度率によって、アカウントの著者タイプを考慮して均等な点数が反映されたビデオスコアを得ることができる。

段階７０３で、アカウント点数算定部３１０は、アカウントのビデオ消費率とビデオデュレーション寄与度率を利用して該当のアカウントのビデオスコアを算定してもよい。アカウント点数算定部３１０は、アカウントのビデオ消費率とビデオデュレーション寄与度率を乗算してビデオスコアを算定するが、このとき、ビデオスコアを他のスコア（フォロワースコアとクリックスコア）の単位と合わせるためにビデオ最大点数を追加で乗算してもよい。また、アカウント点数算定部３１０は、ビデオデュレーション寄与度率に一定の値を加えた最終値をビデオデュレーション寄与度率として適用してもよい。ビデオデュレーション寄与度が１％未満のアカウントが多い場合にはスコアを算定するときに一定の値（例えば、１）を加え、ビデオデュレーション寄与度率が０に近づくことを防いでもよい。

したがって、アカウント点数算定部３１０は、アカウントのフォロワースコアとクリックスコア、およびビデオスコアをすべて合算して該当のアカウントの著者点数を算定してもよい。このとき、アカウント点数算定部３１０は、スコア同士の単位を合わせるためにスケーリング、例えば、ロバストスケーリング（ｒｏｂｕｓｔ ｓｃａｌｉｎｇ）を適用してもよい。

上述したビデオスコアは、人気アカウントの選定基準となる著者点数を算定するために他のスコアとともに利用されてもよく、実施形態によっては、ソーシャルプラットフォームに適用可能な推薦ロジックやランキングロジックに単独で活用されてもよい。ソーシャルプラットフォームの他にも、ビデオ共有サービスを提供するビデオプラットフォームに適用可能な推薦ロジックやランキングロジックにビデオスコアを適用することも可能である。

図８は、本発明の一実施形態における、アカウント推薦プールを構成する過程の一例を示したフローチャートである。

一例として、図８の過程は、上述した段階４２０に含まれてもよく、実施形態によっては、段階の一部がサーバ１５０で実行されることも可能である。

図８を参照すると、段階８０１で、アカウント推薦部３２０は、タイムラインサービス内で登録関係を示すフォロー関連度に基づいて少なくとも１つの推薦アカウント（以下、「フォローベース推薦アカウント」とする）を選定してもよい。一例として、アカウント推薦部３２０は、ユーザがフォローしているアカウントのフォローをフォローベース推薦アカウントとして選定してもよい。例えば、ユーザＡがユーザＢとユーザＣをフォローしており、ユーザＢがユーザＤとユーザＥをフォローしており、ユーザＣがユーザＦをフォローしているとき、ユーザＡにユーザＤ、ユーザＥ、ユーザＦを推薦してもよい。他の例として、アカウント推薦部３２０は、ユーザがフォローしているアカウントと類似のアカウントをフォローベース推薦アカウントとして選定してもよい。例えば、ユーザＡがユーザＢとユーザＣをフォローしており、ユーザＢはユーザＤと共通するフォロワー（ｃｏ－ｆｏｌｌｏｗ）が多く、ユーザＣはユーザＥと共通するフォロワーが多いとき、ユーザＡにユーザＤとユーザＥを推薦してもよい。また他の例として、アカウント推薦部３２０は、ユーザをフォローしているアカウントのうちでユーザがフォローしていないアカウント、すなわち、ユーザと相互フォローの関係でないアカウントをフォローベース推薦アカウントとして選定してもよい。例えば、ユーザＡをフォローしているユーザＤをユーザＡがフォローしていないとき、ユーザＡにユーザＤを推薦してもよい。

段階８０２で、アカウント推薦部３２０は、タイムラインサービス内で各アカウントの著者点数を利用して少なくとも１つの推薦アカウント（以下、「人気ベース推薦アカウント」とする）を選定してもよい。アカウント推薦部３２０は、アカウントに対するフォロワー増減の程度とアカウントのポストに対するユーザ反応を点数化した著者点数を基準として人気ベース推薦アカウントを選定してもよい。アカウント推薦部３２０は、著者点数が高いアカウントを人気ベース推薦アカウントとして選定してもよい。言い換えれば、アカウント推薦部３２０は、タイムラインサービス内で活動しているアカウントのうち、他のユーザからの肯定的な反応が多くて最近フォロワー数が急増しているアカウントを人気ベース推薦アカウントとして選定してもよい。

段階８０３で、アカウント推薦部３２０は、ユーザを対象とした関係ベースの推薦として、フォローベース推薦アカウントと人気ベース推薦アカウントを含んだ推薦プールを構成してもよい。図９を参照すると、アカウント推薦部３２０は、新規アカウントのフォローを誘導するために、フォローベース推薦アカウント９１０と人気ベース推薦アカウント９２０を混合して推薦プール９００を構成してもよい。一例として、アカウント推薦部３２０は、フォローベース推薦アカウント９１０と人気ベース推薦アカウント９２０を事前に定められた固定の比率で混合して推薦プール９００を構成してもよい。例えば、アカウント推薦部３２０は、フォローベース推薦アカウント９１０と人気ベース推薦アカウント９２０を５０：５０の割合で維持してもよい。このとき、フォローベース推薦アカウント９１０に属する、フォロー中のアカウントのフォロー、フォロー中のアカウントと類似のアカウント、相互フォロー関係でないアカウントは大略１６．６：１６．６：１６．６の割合で分け、人気ベース推薦アカウント９２０に属する、一般アカウントと公式アカウントとインフルエンサーアカウントは１５：１５：２０の割合で分けてもよい。他の例として、アカウント推薦部３２０は、フォローベース推薦アカウント９１０と人気ベース推薦アカウント９２０を調整された割合で混合して推薦プール９００を構成してもよい。各タイプのアカウントが占める割合によって推薦プール９００を構成するための割合が決定されてもよい。選定された全体アカウントが１００件であり、フォローベース推薦アカウント９１０が４０件、人気ベース推薦アカウント９２０が６０件であるとするとき、フォローベース推薦アカウント９１０と人気ベース推薦アカウント９２０を４０：６０の割合に調整して推薦プール９００を構成してもよい。フォローベース推薦アカウント９１０と人気ベース推薦アカウント９２０に属する下位アカウントも同じように、各タイプのアカウントが占める割合によって調整された割合で混合してもよい。

アカウント推薦部３２０は、タイムラインサービス内で新規アカウントのフォローを持続的に誘導するために、人気アカウントだけでなく、ユーザとのフォロー関連度に基づいて個人化された推薦アカウントを含んだ推薦プールを構成して提供する。アカウント推薦部３２０は、フォロー中のアカウントのポストをタイムラインタイプで提供するサービス画面などのような多様な経路を通じて推薦プールのアカウントを表示してもよい。

図１０および図１１は、本発明の一実施形態における、アカウント推薦リストを表示する画面の一例を示した図である。

図１０を参照すると、プロセッサ２２０は、ユーザがフォローしているアカウントのポスト１０１０が時間順に整列されて表示されるタイムラインサービス画面１０００上に、新規アカウントのフォローを誘導するためのアカウント推薦リスト１０２０を表示してもよい。

アカウント推薦リスト１０２０は、フォローベース推薦アカウントと人気ベース推薦アカウントを含んでよく、プロセッサ２２０は、アカウント推薦リスト１０２０に対するスクロールによって推薦プールに含まれたアカウントを順に表示してもよい。

プロセッサ２２０は、推薦プールに含まれたアカウントのうち、人気ベース推薦アカウントをアカウント推薦リスト１０２０の上位スロットに優先的に固定配置して表示してもよい。人気ベース推薦アカウントは他のアカウントに比べて高いＣＴＲ（ｃｌｉｃｋ ｔｈｒｏｕｇｈ ｒａｔｅ）が予想されるため、優先的に配置することで関心を促すためである。このとき、推薦プールにフォローベース推薦アカウントがない場合は、人気ベース推薦アカウントがアカウント推薦リスト１０２０を独占してもよい。

アカウント推薦リスト１０２０に含まれた各アカウントに対して、登録関係であるフォロー設定のための「フォロー」メニュー１０２１を提供してもよい。

また、アカウント推薦リスト１０２０に含まれた各アカウントに対して、該当のアカウントを推薦プールから取り除くための「除去」メニュー１０２２が提供されてもよい。「除去」メニュー１０２２を利用して推薦プールから除去されたアカウントは、一定の時間（例えば、７日間）にわたって推薦対象から除外されてもよい。

アカウント推薦リスト１０２０と関連して「もっと見る」メニュー１０２３を提供してもよく、「もっと見る」メニュー１０２３が選択される場合、図１１に示すように、アカウント推薦リストページ１１００に移動してもよい。

プロセッサ２２０は、アカウント推薦リストページ１１００を通じて、推薦プールに含まれた全体アカウント推薦リスト１１１０を提供してもよい。推薦アカウントリストページ１１００の全体アカウント推薦リスト１１１０に含まれた各アカウントには、登録関係であるフォロー設定のための「フォロー」メニュー１０２１や、該当のアカウントを推薦プールから取り除くための「除去」メニュー１０２２などが含まれてもよい。

プロセッサ２２０は、タイムラインサービス内の多様な経路を通じて、ユーザがフォローしそうなアカウントを推薦する。このとき、推薦アカウントには、著者点数を基準として選定された人気ベース推薦アカウントが含まれてもよい。

本実施形態では、タイムラインサービス内で新規アカウントのフォローを誘導するために、フォロー関連度によって個人化された関係ベース推薦を提供することができ、関係ベース推薦をより高度化するために、フォロワー増減程度とユーザ反応点数を点数化した著者点数を追加の推薦条件として適用してもよい。

アカウントの著者点数は、人気アカウントの選定基準の他にも、タイムラインサービスにおいてポスト推薦や友達推薦などの多様な推薦ロジックに活用することができる。

このように、本発明の実施形態によると、タイムラインサービスにおいて、アカウントに対するフォロワー増減の程度とアカウントのポストに対するユーザ反応に基づいてアカウントを点数化し、これを多様な推薦ロジックに活用することができる。

上述した装置は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、および／またはハードウェア構成要素とソフトウェア構成要素との組み合わせによって実現されてもよい。例えば、実施形態で説明された装置および構成要素は、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ、マイクロコンピュータ、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、または命令を実行して応答することができる様々な装置のように、１つ以上の汎用コンピュータまたは特定用途向けコンピュータを利用して実現されてもよい。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）およびＯＳ上で実行される１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行してもよい。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答し、データにアクセスし、データを記録、操作、処理、および生成してもよい。理解の便宜のために、１つの処理装置が使用されるとして説明される場合もあるが、当業者であれば、処理装置が複数個の処理要素および／または複数種類の処理要素を含んでもよいことが理解できるであろう。例えば、処理装置は、複数個のプロセッサまたは１つのプロセッサおよび１つのコントローラを含んでもよい。また、並列プロセッサのような、他の処理構成も可能である。

ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、またはこれらのうちの１つ以上の組み合わせを含んでもよく、思うままに動作するように処理装置を構成したり、独立的または集合的に処理装置に命令したりしてもよい。ソフトウェアおよび／またはデータは、処理装置に基づいて解釈されたり、処理装置に命令またはデータを提供したりするために、いかなる種類の機械、コンポーネント、物理装置、コンピュータ記録媒体または装置に具現化されてもよい。ソフトウェアは、ネットワークによって接続されたコンピュータシステム上に分散され、分散された状態で記録されても実行されてもよい。ソフトウェアおよびデータは、１つ以上のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。

実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段によって実行可能なプログラム命令の形態で実現されてコンピュータ読み取り可能な媒体に記録されてもよい。ここで、媒体は、コンピュータ実行可能なプログラムを継続して記録するものであっても、実行またはダウンロードのために一時記録するものであってもよい。また、媒体は、単一または複数のハードウェアが結合した形態の多様な記録手段または格納手段であってもよく、あるコンピュータシステムに直接接続する媒体に限定されることはなく、ネットワーク上に分散して存在するものであってもよい。媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、および磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭおよびＤＶＤのような光媒体、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）のような光磁気媒体、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどを含み、プログラム命令が記録されるように構成されたものであってもよい。また、媒体の他の例として、アプリケーションを配布するアプリケーションストアやその他の多様なソフトウェアを供給または配布するサイト、サーバなどで管理する記録媒体または格納媒体が挙げられる。

以上のように、実施形態を、限定された実施形態および図面に基づいて説明したが、当業者であれば、上述した記載から多様な修正および変形が可能であろう。例えば、説明された技術が、説明された方法とは異なる順序で実行されたり、かつ／あるいは、説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が、説明された方法とは異なる形態で結合されたりまたは組み合わされたり、他の構成要素または均等物によって置換されたとしても、適切な結果を達成することができる。

したがって、異なる実施形態であっても、特許請求の範囲と均等なものであれば、添付される特許請求の範囲に属する。

２２０：プロセッサ
３１０：アカウント点数算定部
３２０：アカウント推薦部

Claims (20)

1. コンピュータ装置によって実行される方法であって、
   前記コンピュータ装置は、メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含み、
   前記方法は、
   前記少なくとも１つのプロセッサが、ソーシャルプラットフォーム上のアカウントに対するフォロワー（ｆｏｌｌｏｗｅｒ）増減率に基づいてフォロワースコアを算定する段階、
   前記少なくとも１つのプロセッサが、前記アカウントが保有するポスト（ｐｏｓｔ）に対するユーザ反応に基づいてユーザ反応スコアを算定する段階、および
   前記少なくとも１つのプロセッサが、前記フォロワースコアと前記ユーザ反応スコアを利用して前記アカウントの著者点数（ａｕｔｈｏｒ ｓｃｏｒｅ）を算定する段階
   を含む、方法。
2. 前記フォロワースコアを算定する段階は、
   前記アカウントのフォロワーの累積数が一定数以上になった時点から、一定の期間を周期として前回のフォロワー数と比較して前記フォロワースコアを算定すること
   を特徴とする、請求項１に記載の方法。
3. 前記ユーザ反応スコアを算定する段階は、
   前記ポストに対するユーザ反応として入力されたクリックログを点数化してクリックスコアを算定する段階
   を含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記クリックスコアを算定する段階は、
   それぞれのクリックタイプに定められた点数を付与する方式によって前記クリックスコアを算定すること
   を特徴とする、請求項３に記載の方法。
5. 前記クリックタイプは、加算点数が付与されるポジティブタイプ（ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｔｙｐｅ）と、減算点数が付与されるネガティブタイプ（ｎｅｇａｔｉｖｅ ｔｙｐｅ）に分類されること
   を特徴とする、請求項４に記載の方法。
6. 前記ユーザ反応スコアを算定する段階は、
   前記アカウントが保有するポストのうち、ビデオポストを対象にビデオ消費時間を点数化してビデオスコアを算定する段階
   を含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記ビデオスコアを算定する段階は、
   全体アカウントの総ビデオデュレーション（ｖｉｄｅｏ ｄｕｒａｔｉｏｎ）に対する前記アカウントのビデオデュレーションの割合を利用して前記ビデオスコアを算定すること
   を特徴とする、請求項６に記載の方法。
8. 前記アカウントの著者点数を算定する段階は、
   前記フォロワースコアと前記ユーザ反応スコアのうちのいずれか１つに他の１つより高い加重値を付与し、前記フォロワースコアと前記ユーザ反応スコアを合算することによって前記著者点数を算定すること
   を特徴とする、請求項１に記載の方法。
9. 前記方法は、
   前記少なくとも１つのプロセッサが、前記ソーシャルプラットフォームに含まれる機能の１つであるタイムラインサービスを通じて少なくとも１つのアカウントを推薦する段階
   をさらに含み、
   前記推薦する段階は、
   前記著者点数を利用して人気ベース推薦アカウントを選定する段階
   を含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記推薦する段階は、
    前記タイムラインサービス内で登録関係を示すフォロー関連度に基づいてフォローベース推薦アカウントを選定する段階、および
    前記人気ベース推薦アカウントと前記フォローベース推薦アカウントを混合して推薦プール（ｒｅｃｏｍｍｅｎｄ ｐｏｏｌ）を構成する段階
    をさらに含む、請求項９に記載の方法。
11. 請求項１～１０のうちのいずれか一項に記載の方法をコンピュータ装置に実行させるためのコンピュータプログラム。
12. コンピュータ装置であって、
    メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサ
    を含み、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、
    ソーシャルプラットフォーム上のアカウントに対するフォロワー増減率に基づいてフォロワースコアを算定し、
    前記アカウントが保有するポスト（ｐｏｓｔ）に対するユーザ反応に基づいてユーザ反応スコアを算定し、
    前記フォロワースコアと前記ユーザ反応スコアを利用して前記アカウントの著者点数を算定すること
    を特徴とする、コンピュータ装置。
13. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記アカウントのフォロワーの累積数が一定数以上になった時点から、一定の期間を周期として前回のフォロワー数と比較して前記フォロワースコアを算定すること
    を特徴とする、請求項１２に記載のコンピュータ装置。
14. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記ポストに対するユーザ反応として入力されたクリックログを点数化してクリックスコアを算定すること
    を特徴とする、請求項１２に記載のコンピュータ装置。
15. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    それぞれのクリックタイプに定められた点数を付与する方式によって前記クリックスコアを算定すること
    を特徴とする、請求項１４に記載のコンピュータ装置。
16. 前記クリックタイプは、加算点数が付与されるポジティブタイプと、減算点数が付与されるネガティブタイプに分類されること
    を特徴とする、請求項１５に記載のコンピュータ装置。
17. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記アカウントが保有するポストのうち、ビデオポストを対象にビデオ消費時間を点数化してビデオスコアを算定すること
    を特徴とする、請求項１２に記載のコンピュータ装置。
18. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    全体アカウントの総ビデオデュレーションに対する前記アカウントのビデオデュレーションの割合を利用して前記ビデオスコアを算定すること
    を特徴とする、請求項１２に記載のコンピュータ装置。
19. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記フォロワースコアと前記ユーザ反応スコアのうちのいずれか１つに他の１つよりも高い加重値を付与し、前記フォロワースコアと前記ユーザ反応スコアを合算することによって前記著者点数を算定すること
    を特徴とする、請求項１２に記載のコンピュータ装置。
20. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記ソーシャルプラットフォームに含まれた機能の１つであるタイムラインサービスを通じて少なくとも１つのアカウントを推薦するために、前記著者点数を利用して人気ベース推薦アカウントを選定すること
    を特徴とする、請求項１２に記載のコンピュータ装置。

Images