JP5902871B2 - 構造化された検索クエリのための文法モデル - Google Patents

構造化された検索クエリのための文法モデル Download PDF

Info

Publication number
JP5902871B2
JP5902871B2 JP2015541803A JP2015541803A JP5902871B2 JP 5902871 B2 JP5902871 B2 JP 5902871B2 JP 2015541803 A JP2015541803 A JP 2015541803A JP 2015541803 A JP2015541803 A JP 2015541803A JP 5902871 B2 JP5902871 B2 JP 5902871B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
identified
user
query
grammar
node
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2015541803A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2016501395A (ja
Inventor
カリ リー、ヨフェイ
カリ リー、ヨフェイ
ベンジャミン コーエン、マイケル
ベンジャミン コーエン、マイケル
ブーシェ、マキシム
グサッティ アゾリーニ、アリソン
グサッティ アゾリーニ、アリソン
リー、シャオ
アイルストラップ ラスムッセン、ラーズ
アイルストラップ ラスムッセン、ラーズ
ハイムズ、キャスリン
キャンベル、エイミー
Original Assignee
フェイスブック,インク.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by フェイスブック,インク. filed Critical フェイスブック,インク.
Publication of JP2016501395A publication Critical patent/JP2016501395A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5902871B2 publication Critical patent/JP5902871B2/ja
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24Querying
    • G06F16/245Query processing
    • G06F16/2457Query processing with adaptation to user needs
    • G06F16/24578Query processing with adaptation to user needs using ranking
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/284Relational databases
    • G06F16/288Entity relationship models
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33Querying
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/901Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G06F16/9024Graphs; Linked lists
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/903Querying
    • G06F16/9032Query formulation
    • G06F16/90324Query formulation using system suggestions
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95Retrieval from the web
    • G06F16/953Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535Search customisation based on user profiles and personalisation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95Retrieval from the web
    • G06F16/953Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9537Spatial or temporal dependent retrieval, e.g. spatiotemporal queries
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/20Natural language analysis
    • G06F40/253Grammatical analysis; Style critique
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01Social networking

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Description

本開示は一般に、ソーシャルグラフ、およびソーシャルネットワーキング環境内でオブジェクトを探して検索を実行することに関する。
ソーシャルネットワーキング・システム(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。
ソーシャルグラフ分析は、ソーシャルな関係を、ノードおよびエッジから構成されているネットワーク理論の点から見る。ノードは、ネットワーク内の個々の行為主体を表し、エッジは、行為主体同士の間における関係を表す。結果として生じるグラフベースの構造は、しばしば非常に複雑である。多くのタイプのノード、およびノード同士をつなげるための多くのタイプのエッジが存在することが可能である。ソーシャルグラフは、その最もシンプルな形態においては、調査されているすべてのノードの間における関連があるすべてのエッジのマップである。
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・ネットワークの例示的なウェブページを示す図。 ソーシャル・ネットワークの例示的なクエリを示す図。 ソーシャル・ネットワークの例示的なクエリを示す図。 構造化された検索クエリを生成する目的でコンテキストフリー文法モデルを使用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。
特定の実施形態においては、ユーザから受け取られたテキスト・クエリに応答して、ソーシャルネットワーキング・システムが、識別されたソーシャルグラフ要素に対応するクエリ・トークンを含む構造化されたクエリを生成することができる。ユーザのテキスト・クエリに応答して提案される構造化されたクエリを提供することによって、ソーシャルネットワーキング・システムは、オンライン・ソーシャル・ネットワークのユーザが、自分のソーシャルグラフ属性、およびさまざまなソーシャルグラフ要素に対する自分の関係に基づいて、ソーシャルグラフ内で表されている要素を検索するための強力な方法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・システムは、実質的に構造化されていないテキスト・クエリをユーザから受け取る。それに応答して、ソーシャルネットワーキング・システムは、ソーシャルグラフにアクセスし、次いでテキスト・クエリを解析して、そのテキスト・クエリからのnグラムに対応したソーシャルグラフ要素を識別する。ソーシャルネットワーキング・システムは、それぞれのnグラムに関して、そのnグラムが特定のソーシャルグラフ要素に対応する確率を特定することによって、これらの対応するソーシャルグラフ要素を識別する。次いでソーシャルネットワーキング・システムは、コンテキストフリー文法モデルなどの文法モデルにアクセスする。識別されたソーシャルグラフ要素は、文法モデルの文法において終端トークン(「クエリ・トークン」)として使用され、次いでそれぞれの文法がスコア付けされる。しきい値スコアよりも高いスコアを有する文法を使用して、識別されたソーシャルグラフ要素を参照するクエリ・トークンを含む構造化されたクエリを生成する。次いで、それらの構造化されたクエリは、ユーザへ送信されて表示され、次いでユーザは、所望のコンテンツを検索するための適切なクエリを選択する。
システムの概観
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、(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)1つまたは複数の対応するウェブページ・ファイルを含み、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プロセス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・データベースであることが可能である。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、修正すること、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(すなわち、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取る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」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特定する。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。
ソーシャルグラフ
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)、(URLに関連付けられることが可能である)ウェブサイト、連絡先情報(たとえば、電話番号もしくはE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」であるという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24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、(図2に示されているような)「聴いた」エッジ206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という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、(図2に示されているような)「再生した」エッジ206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という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!」を表明しているということ、お
よびその特定のコンセプトを使用したという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、(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な)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。
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という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という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。
先行入力プロセス
特定の実施形態においては、1つまたは複数のクライアント側および/またはバックエンド(サーバ側)プロセスが、それぞれの既存のユーザ・ノード202またはコンセプト・ノード204に対応するコンセプトを、ソーシャルネットワーキング・システム160におい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によってアクセスできることが可能である要求されているウェブページ(ユーザプロフィール・ページなど)とともにレンダリングされた入力フォーム内にユーザによって現在入力されている情報にマッチさせることを自動的に試みるための「先行入力」機能を実装および利用する。特定の実施形態においては、ユーザが言明を行うためにテキストを入力している際に、先行入力機能は、その言明において入力されているテキスト文字からなる文字列を、ソーシャルグラフ200内の既存のコンセプト(またはユーザ)および対応するコンセプト(またはユーザ)ノードに対応する文字の文字列(たとえば、名前)にマッチさせることを試みる。特定の実施形態においては、マッチが見つかった場合には、先行入力機能は、既存のノードのノードへの参照(たとえば、ノード名、ノードID、または別の適切な参照もしくは識別子など)をフォームに自動的に投入することができる。
特定の実施形態においては、ユーザが、ユーザのプロフィール・ページまたはその他のページのさまざまなセクションにおいてコンテンツを付加するまたは言明を行うために使用されるフォーム内にテキストをタイプまたはその他の形で入力する際に、先行入力プロ
セスは、ソーシャルネットワーキング・システム160において(またはその中で)(たとえば、サーバ162内で)実行される1つまたは複数のフロントエンド(クライアント側)および/またはバックエンド(サーバ側)先行入力プロセス(以降では、単に「先行入力プロセス」と呼ばれる)と連携して機能して、そのユーザがテキストの文字を入力する際にそのユーザによって入力されたそれらのテキストの文字に対する最も関連があるまたはベスト・マッチであると特定された、既存のソーシャルグラフ・エンティティの名前に対応する1つもしくは複数の用語、または既存のソーシャルグラフ・エンティティに関連付けられている用語をフォームに自動投入することを対話式におよび(ユーザにとってそう見えるように)ほぼ瞬時に試みることができる。ノードおよびエッジに関連付けられている情報を含めて、ソーシャルグラフ・データベース内のソーシャルグラフ情報、またはソーシャルグラフ・データベースからの抽出およびインデックス付けされた情報を利用して、先行入力プロセスは、ソーシャルグラフ・データベースからの情報と連携して、ならびに潜在的には、ソーシャルネットワーキング・システム160内において配置または実行されているその他のさまざまなプロセス、アプリケーション、またはデータベースと連携して、ユーザの意図されている言明を高い精度で予測することができる。しかしながら、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、自分が望む任意の言明を入力するための自由を提供して、ユーザが自分自身を自由に表現することを可能にする。
特定の実施形態においては、ユーザがテキスト文字をフォーム・ボックスまたはその他のフィールド内に入力する際に、先行入力プロセスは、ユーザが文字を入力している際にユーザの言明において入力された文字の文字列にマッチする既存のソーシャルグラフ要素(たとえば、ユーザ・ノード202、コンセプト・ノード204、またはエッジ206)を識別することを試みることができる。特定の実施形態においては、ユーザが文字をフォーム・ボックス内に入力する際に、先行入力プロセスは、入力されたテキスト文字の文字列を読み取ることができる。それぞれのキーストロークが行われた際に、フロントエンド先行入力プロセスは、入力された文字列を、要求(またはコール)として、ソーシャルネットワーキング・システム160内で実行されるバックエンド先行入力プロセスに送信することができる。特定の実施形態においては、先行入力プロセスは、AJAX(Asynchronous JAVASCRIPT(登録商標) and XML)またはその他の適切な技術、特に非同期技術を介して通信を行うことができる。特定の一実施形態においては、要求は、結果を迅速かつ動的に送信およびフェッチすることを可能にするXMLHTTPRequest(XHR)である、またはXHRを含む。特定の実施形態においては、先行入力プロセスはまた、要求の前に、要求の後に、または要求とともに、ユーザが言明を行っている特定のページの特定のセクションを識別するセクション識別子(セクションID)を送信する。特定の実施形態においては、ユーザIDパラメータが送信されることも可能であるが、これは、いくつかの実施形態においては不要である場合がある。なぜなら、ユーザは、そのユーザがソーシャルネットワーキング・システム160にログインしていることに基づいて既に「知られている」ためである。
特定の実施形態においては、先行入力プロセスは、マッチしているソーシャルグラフ要素を識別することを試みるために1つまたは複数のマッチング・アルゴリズムを使用することができる。特定の実施形態においては、1つまたは複数のマッチが見つかった場合には、先行入力プロセスは、たとえば、マッチしているソーシャルグラフ要素の名前(名前文字列)、ならびに潜在的には、マッチしているソーシャルグラフ要素に関連付けられているその他のメタデータを含むことができる(AJAXまたはその他の適切な技術を利用することができる)応答をユーザのクライアント・システム130へ送信することができる。限定ではなく、例として、ユーザが、「ポー」という文字をクエリ・フィールド内に入力している場合には、先行入力プロセスは、ドロップダウン・メニューを表示することができ、そのドロップダウン・メニューは、マッチしている既存のプロフィール・ページ
およびそれぞれのユーザ・ノード202またはコンセプト・ノード204の名前(たとえば、「ポーカー」という名前の、または「ポーカー」専用のプロフィール・ページ)を表示し、次いでユーザは、それをクリックまたはその他の形で選択し、それによって、選択されたノードに対応するマッチしたユーザまたはコンセプトの名前を言明したいという要望を確定することができる。限定ではなく、別の例として、「ポーカー」をクリックすると、先行入力プロセスは、「ポーカー」という言明をクエリ・フィールドに自動投入すること、またはその自動投入をウェブ・ブラウザ132に行わせることが可能である。特定の実施形態においては、先行入力プロセスは、ドロップダウン・メニューを表示するよりもむしろ、トップにランク付けされたマッチの名前またはその他の識別子をフィールドに単に自動投入することができる。次いでユーザは、単に自分のキーボードで「入力」と打ち込むことによって、またはその自動投入された言明をクリックすることによって、その自動投入された言明を確定することができる。
先行入力プロセスに関するさらなる情報は、2010年4月19日に出願された米国特許出願第12/763162号、および2012年7月23日に出願された米国特許出願第13/556072号において見つけることができ、それらの米国特許出願は、本願明細書に援用されている。
構造化された検索クエリ
図3は、オンライン・ソーシャル・ネットワークの例示的なウェブページを示している。特定の実施形態においては、ユーザは、テキスト・クエリをクエリ・フィールド350内に入力することによって、クエリをソーシャルネットワーク・システム160にサブミットすることができる。オンライン・ソーシャル・ネットワークのユーザは、特定の主題(たとえば、ユーザ、コンセプト、外部コンテンツ、またはリソース)について記述する短いフレーズ(しばしば「検索クエリ」と呼ばれる)を検索エンジンに提供することによって、その主題に関連している情報を検索することができる。そのクエリは、構造化されていないテキスト・クエリであることが可能であり、1つもしくは複数のテキスト文字列、または1つもしくは複数のnグラムを含むことができる。一般には、ユーザは、テキスト・クエリにマッチするソーシャルネットワーキング・システム160上のコンテンツを検索するために、任意の文字の文字列をクエリ・フィールド350内に入力することができる。次いでソーシャルネットワーキング・システム160は、クエリにマッチするコンテンツを識別するために、データ・ストア164(または、より詳細には、ソーシャルグラフ・データベース)を検索することができる。検索エンジンは、さまざまな検索アルゴリズムを使用してクエリ・フレーズに基づく検索を行って、検索クエリに関連している可能性が最も高いリソースまたはコンテンツ(たとえば、ユーザプロフィール・ページ、コンテンツプロフィール・ページ、または外部リソース)を識別する検索結果を生成することができる。検索を行うために、ユーザは、検索クエリを検索エンジンに入力または送信することができる。それに応答して、検索エンジンは、その検索クエリに関連している可能性が高い1つまたは複数のリソースを識別することができ、それらのリソースは、その検索クエリに関して識別された「検索結果」と総称される場合がある。識別されたコンテンツは、たとえば、ソーシャルグラフ・エンティティ(すなわち、ユーザ・ノード202、コンセプト・ノード204、エッジ206)、プロフィール・ページ、外部ウェブページ、またはそれらの任意の組合せを含む場合がある。次いでソーシャルネットワーキング・システム160は、識別されたコンテンツに対応する検索結果を伴う検索結果ウェブページを生成することができる。検索結果は、しばしば検索結果ウェブページ上のリンクのリストという形式で、ユーザに提示されることが可能であり、それぞれのリンクは、識別されたリソースまたはコンテンツのうちのいくつかを含む別のウェブページに関連付けられている。特定の実施形態においては、検索結果内のそれぞれのリンクは、対応するウェブページがどこに配置されているかと、それを取り出すためのメカニズムとを指定するユニフォーム・リソース・ロケータ(URL)の形式であることが可能である。次いでソー
シャルネットワーキング・システム160は、検索結果ウェブページをユーザのクライアント・システム130上のユーザのウェブ・ブラウザ132へ送信することができる。次いでユーザは、URLリンクをクリックして、または検索結果ウェブページからのコンテンツをその他の形で選択して、ソーシャルネットワーキング・システム160からの、または必要に応じて外部システムからのコンテンツにアクセスすることができる。リソース同士が、検索クエリに対するそれらの相対的な関連度に従ってランク付けされてユーザに提示されることが可能である。検索結果同士が、ユーザに対するそれらの相対的な関連度に従ってランク付けされてユーザに提示されることも可能である。言い換えれば、検索結果は、クエリを行っているユーザのために、たとえば、そのユーザのソーシャルグラフ情報、ユーザ情報、検索もしくはブラウジング履歴、またはそのユーザに関連したその他の適切な情報に基づいてパーソナライズされることが可能である。特定の実施形態においては、リソースのランキングは、検索エンジンによって実施されるランキング・アルゴリズムによって特定されることが可能である。限定ではなく、例として、検索クエリに対する、またはユーザに対する関連性の高いリソースは、検索クエリに対する、またはユーザに対する関連性の低いリソースよりも高くランク付けされることが可能である。特定の実施形態においては、検索エンジンは、自分の検索を、オンライン・ソーシャル・ネットワーク上のリソースおよびコンテンツに限定することができる。しかしながら、特定の実施形態においては、検索エンジンは、その他のソース、たとえば、サードパーティ・システム170、インターネットもしくはワールド・ワイド・ウェブ、またはその他の適切なソース上のリソースまたはコンテンツを検索することもできる。本開示は、特定の様式でソーシャルネットワーキング・システム160にクエリを行う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ソーシャルネットワーキング・システム160にクエリを行うことを想定している。
特定の実施形態においては、本明細書において記述されている先行入力プロセスは、ユーザによって入力された検索クエリに適用されることが可能である。限定ではなく、例として、ユーザがテキスト文字を検索フィールド内に入力する際に、先行入力プロセスは、そのユーザが文字を入力している際に検索フィールド内に入力された文字の文字列にマッチする1つまたは複数のユーザ・ノード202、コンセプト・ノード204、またはエッジ206を識別することを試みることができる。先行入力プロセスは、テキスト・クエリからの文字列またはnグラムを含む要求またはコールを受け取った際には、入力されたテキストにマッチしているそれぞれの名前、タイプ、カテゴリ、またはその他の識別子を有する既存のソーシャルグラフ要素(すなわち、ユーザ・ノード202、コンセプト・ノード204、エッジ206)を識別するための検索を実行すること、またはそうした検索が実行されるようにすることが可能である。先行入力プロセスは、マッチしているノードまたはエッジを識別することを試みるために1つまたは複数のマッチング・アルゴリズムを使用することができる。1つまたは複数のマッチが見つかった場合には、先行入力プロセスは、たとえば、マッチしているノードの名前(名前文字列)、ならびに潜在的には、マッチしているノードに関連付けられているその他のメタデータを含むことができる応答をユーザのクライアント・システム130へ送信することができる。次いで先行入力プロセスは、ドロップダウン・メニュー300を表示することができ、そのドロップダウン・メニュー300は、マッチしている既存のプロフィール・ページおよびそれぞれのユーザ・ノード202またはコンセプト・ノード204の名前を表示し、マッチしているユーザ・ノード202またはコンセプト・ノード204につながることが可能であるマッチしているエッジ206の名前を表示し、次いでユーザは、それをクリックまたはその他の形で選択し、それによって、選択されたノードに対応するマッチしたユーザもしくはコンセプトの名前を検索したい、またはマッチしているエッジによって、マッチしたユーザもしくはコンセプトにつながっているユーザもしくはコンセプトを検索したいという要望を確定することができる。あるいは、先行入力プロセスは、ドロップダウン・メニュー300を表示するよりもむしろ、トップにランク付けされたマッチの名前またはその他の識別子をフ
ォームに単に自動投入することができる。次いでユーザは、単にキーボードで「入力」と打ち込むことによって、またはその自動投入された言明をクリックすることによって、その自動投入された言明を確定することができる。マッチしているノードおよびエッジをユーザが確定すると、先行入力プロセスは、マッチしているソーシャルグラフ要素を含むクエリをユーザが確定したことをソーシャルネットワーキング・システム160に知らせる要求を送信することができる。送信された要求に応答して、ソーシャルネットワーキング・システム160は、マッチしているソーシャルグラフ要素を探して、または必要に応じて、マッチしているソーシャルグラフ要素につながっているソーシャルグラフ要素を探して、ソーシャルグラフ・データベースを自動的に(または代替として、要求内の命令に基づいて)コールまたはその他の形で検索することができる。本開示は、特定の様式で先行入力プロセスを検索クエリに適用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先行入力プロセスを検索クエリに適用することを想定している。
コンテキストフリー文法モデルを使用してクエリを解析すること
図4A〜図4Bは、ソーシャル・ネットワークの例示的なクエリを示している。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、第1のユーザ(すなわち、クエリを行っているユーザ)から受け取られたテキスト・クエリに応答して、1つまたは複数の識別されたソーシャルグラフ要素に対応するクエリ・トークンを含む1つまたは複数の構造化されたクエリを生成することができる。図4A〜図4Bは、クエリ・フィールド350内のさまざまな例示的なテキスト・クエリ、およびドロップダウン・メニュー300に応答して生成されたさまざまな構造化されたクエリを示している。ユーザのテキスト・クエリに応答して提案される構造化されたクエリを提供することによって、ソーシャルネットワーキング・システム160は、オンライン・ソーシャル・ネットワークのユーザが、自分のソーシャルグラフ属性、およびさまざまなソーシャルグラフ要素に対する自分の関係に基づいて、ソーシャルグラフ200内で表されている要素を検索するための強力な方法を提供することができる。構造化されたクエリは、クエリを行っているユーザが、特定のエッジタイプによってソーシャルグラフ200内の特定のユーザまたはコンセプトにつながっているコンテンツを検索することを可能にすることができる。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、実質的に構造化されていないテキスト・クエリを第1のユーザから受け取ることができる。それに応答して、ソーシャルネットワーキング・システム160は(たとえば、サーバ側要素検知プロセスを介して)、ソーシャルグラフ200にアクセスし、次いでテキスト・クエリを解析して、そのテキスト・クエリからのnグラムに対応したソーシャルグラフ要素を識別することができる。ソーシャルネットワーキング・システム160は、それぞれのnグラムに関して、そのnグラムが特定のソーシャルグラフ要素に対応する確率を特定することによって、これらの対応するソーシャルグラフ要素を識別することができる。次いでソーシャルネットワーキング・システム160は、コンテキストフリー文法モデルなどの文法モデルにアクセスすることができる。識別されたソーシャルグラフ要素は、文法において終端トークン(「クエリ・トークン」)として使用されることが可能であり、次いでそれぞれの文法は、スコア付けされることが可能である。しきい値スコアよりも高いスコアを有する文法を使用して、識別されたソーシャルグラフ要素を参照するクエリ・トークンを含む構造化されたクエリを生成することができる。次いで、それらの構造化されたクエリは、第1のユーザへ送信されて(たとえば、クライアント側先行入力プロセスを介して)ドロップダウン・メニュー300内に表示されることが可能であり、次いでそのドロップダウン・メニュー300において、第1のユーザは、所望のコンテンツを検索するための適切なクエリを選択することができる。本明細書において記述されている構造化されたクエリを使用することの利点のうちのいくつかとしては、限られた情報に基づいてオンライン・ソーシャル・ネットワーキングのユーザを見つけ出すこと、さまざまなソーシャルグラフ要素に対するそのコンテンツの関係に基づいてオンライン・ソーシャル・ネットワークからのコンテンツの仮想インデックス同士をまとめること、またはユーザおよび/もしく
はユーザの友達に関連したコンテンツを見つけ出すことが含まれる。特定の様式で特定の構造化されたクエリを生成することについて本開示は記述しており、図4A〜図4Bは示しているが、本開示は、任意の適切な様式で任意の適切な構造化されたクエリを生成することを想定している。
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、実質的に構造化されていないテキスト・クエリを(第1のユーザ・ノード202に対応する)クエリを行っている/第1のユーザから受け取ることができる。限定ではなく、例として、第1のユーザは、(1)第1のユーザの1次の友達であって、かつ(2)スタンフォード大学に関連付けられているその他のユーザ(すなわち、ユーザ・ノード202は、エッジ206によって、「スタンフォード」という学校に対応するコンセプト・ノード204につながっている)を検索したいと望む可能性がある。次いで第1のユーザは、図4A〜図4Bにおいて示されているように、「友達 スタンフォード」というテキスト・クエリをクエリ・フィールド350内に入力することができる。第1のユーザがこのテキスト・クエリをクエリ・フィールド350内に入力する際に、ソーシャルネットワーキング・システム160は、ドロップダウン・メニュー300において示されているように、さまざまな提案される構造化されたクエリを提供することができる。本明細書において使用される際には、実質的に構造化されていないテキスト・クエリとは、ユーザによって入力されたシンプルなテキスト文字列を指す。テキスト・クエリは、もちろん、標準的な言語/文法ルール(たとえば、英語文法)に関して構造化されている場合がある。しかしながら、テキスト・クエリは通常、ソーシャルグラフ要素に関しては構造化されていないであろう。言い換えれば、単なるテキスト・クエリは通常、特定のソーシャルグラフ要素への組み込まれた参照を含まないであろう。したがって、本明細書において使用される際には、構造化されたクエリとは、特定のソーシャルグラフ要素への参照を含み、識別された要素に基づいて検索エンジンが検索を行うことを可能にするクエリを指す。本開示は、特定の様式で特定のクエリを受け取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クエリを受け取ることを想定している。
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、第1のユーザ(すなわち、クエリを行っているユーザ)から受け取られた実質的に構造化されていないテキスト・クエリ(単に検索クエリとも呼ばれる)を解析して、1つまたは複数のnグラムを識別することができる。一般には、nグラムとは、テキストまたは話語の所与のシーケンスからのn個のアイテムの連続したシーケンスである。それらのアイテムは、テキストまたは話語のシーケンスからの文字、音素、音節、字、言葉、語基ペア、接頭辞、またはその他の識別可能なアイテムであることが可能である。nグラムは、クエリを行っているユーザによって入力されたテキストの1つまたは複数の文字(字、数字、句読点など)を含むことができる。サイズ1のnグラムは、「ユニグラム」と呼ばれることが可能であり、サイズ2のnグラムは、「バイグラム」または「ダイグラム」と呼ばれることが可能であり、またはサイズ3のnグラムは、「トライグラム」と呼ばれることが可能である、といった具合である。それぞれのnグラムは、クエリを行っているユーザから受け取られたテキスト・クエリからの1つまたは複数の部分を含むことができる。特定の実施形態においては、それぞれのnグラムは、第1のユーザによって入力されたテキストの文字列(たとえば、テキストの1つまたは複数の文字)を含むことができる。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、「友達 スタンフォード」というテキスト・クエリを解析して、「友達」、「スタンフォード」、「友達 スタンフォード」というnグラムを識別することができる。限定ではなく、別の例として、ソーシャルネットワーキング・システム160は、「パロアルトの友達」というテキスト・クエリを解析して、「友達」、「の」、「パロ」、「アルト」、「の友達」、「アルトの」、「パロアルト」、「アルトの友達」、「パロアルトの」、「パロアルトの友達」というnグラムを識別することができる。特定の実施形態においては、それぞれのnグラムは、
テキスト・クエリからのn個のアイテムの連続したシーケンスを含むことができる。本開示は、特定の様式で特定のクエリを解析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クエリを解析することを想定している。
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、テキスト・クエリ内で識別されたそれぞれのnグラムに関して、そのnグラムがソーシャルグラフ要素に対応するスコアを特定または計算することができる。このスコアは、たとえば、信頼スコア、確率、質、ランキング、別の適切なタイプのスコア、またはそれらの任意の組合せであ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、nグラムが、ソーシャルグラフ200のユーザ・ノード202、コンセプト・ノード204、またはエッジ206などのソーシャルグラフ要素に対応する確率スコア(単に「確率」とも呼ばれる)を特定することができる。確率スコアは、nグラムと特定のソーシャルグラフ要素との間における類似度または関連度のレベルを示すことができる。確率を計算するための多くの異なる方法が存在することが可能である。本開示は、検索クエリ内で識別されたnグラムに対する確率スコアを計算するための任意の適切な方法を想定している。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、nグラムが特定のソーシャルグラフ要素に対応する確率pを特定することができる。確率pは、特定の検索クエリXを与えられた場合に特定のソーシャルグラフ要素kに対応する確率として計算されることが可能である。言い換えれば、確率は、p=(k|X)として計算されることが可能である。限定ではなく、例として、nグラムがソーシャルグラフ要素に対応する確率は、pi,j,kとして示される確率スコアとして計算されることが可能である。入力は、テキスト・クエリX=(x,x,...,x)およびクラス(class)のセットであることが可能である。それぞれの(i:j)およびクラスkに関して、ソーシャルネットワーキング・システム160は、pi,j,k=p(class(xi,j)=k|X)を算出することができる。限定ではなく、例として、「スタンフォード」というnグラムは、「スタンフォード大学」という学校=0.7、「カリフォルニア州スタンフォード」というロケーション=0.2、「アレン・スタンフォード」というユーザ=0.1のようなソーシャルグラフ要素に関してスコア付けされることが可能である。限定ではなく、別の例として、「友達」というnグラムは、「友達」であるユーザ=0.9、「友達」というテレビ番組=0.1のようなソーシャルグラフ要素に関してスコア付け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、特定のnグラムが特定のソーシャルグラフ要素に対応する確率を特定するために前後進アルゴリズムを使用することができる。テキスト・クエリ内の所与のnグラムに関して、ソーシャルネットワーキング・システム160は、どの特定のソーシャルグラフ要素が所与のnグラムに対応するかを特定するために、先行のnグラムおよび後続のnグラムの両方を使用することができる。本開示は、nグラムがソーシャルグラフ要素に対応するかどうかを特定の様式で特定することについて記述しているが、本開示は、nグラムがソーシャルグラフ要素に対応するかどうかを任意の適切な様式で特定することを想定している。その上、本開示は、nグラムがソーシャルグラフ要素に対応するかどうかを、特定のタイプのスコアを使用して特定することについて記述しているが、本開示は、nグラムがソーシャルグラフ要素に対応するかどうかを、任意の適切なタイプのスコアを使用して特定することを想定している。
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、エッジしきい値(edge−threshold)確率よりも高い確率を有する1つまたは複数のエッジ206を識別することができる。識別されたエッジ206のそれぞれは、nグラムのうちの少なくとも1つに対応することが可能である。限定ではなく、例として、nグラムは、pi,j,k>pedge−thresholdである場合に、エッジkに対応するものとして識別されることのみが可能である。さらに、識別されたエッジ206のそれぞれは、識別されたノードのうちの少なくとも1つにつなげられることが可能である。
言い換えれば、ソーシャルネットワーキング・システム160は、特定のnグラムに対応するものとして以前に識別されたユーザ・ノード202またはコンセプト・ノード204につながっているエッジ206またはエッジタイプを識別することのみが可能である。いずれの以前に識別されたノードにもつながっていないエッジ206またはエッジタイプは、典型的には、検索クエリ内の特定のnグラムに対応する可能性は低い。これらのエッジ206およびエッジタイプを除外または無視することによって、ソーシャルネットワーキング・システム160は、関連があるソーシャルグラフ要素を探してソーシャルグラフをさらに効率よく検索することができる。限定ではなく、例として、図2を参照すると、「スタンフォードに行った」を含むテキスト・クエリに関して、識別されたコンセプト・ノード204が「スタンフォード」という学校である場合には、ソーシャルネットワーキング・システム160は、「勤務した」に対応するエッジ206、および「通った」に対応するエッジ206を識別することができ、それらは両方とも、「スタンフォード」を表すコンセプト・ノード204につながっている。したがって、「行った」というnグラムは、これらのエッジ206に対応するものとして識別されることが可能である。しかしながら、同じテキスト・クエリに関して、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内の「いいね!を表明する」または「ファンである」に対応するエッジ206を識別することはできない。なぜなら、「スタンフォード」というノードは、自分につながっているそのようないずれのエッジも有していないためである。本開示は、nグラムに対応するエッジ206を特定の様式で識別することについて記述しているが、本開示は、nグラムに対応するエッジ206を任意の適切な様式で識別することを想定している。
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、ノードしきい値(node−threshold)確率よりも高い確率を有する1つまたは複数のユーザ・ノード202またはコンセプト・ノード204を識別することができる。識別されたノードのそれぞれは、nグラムのうちの少なくとも1つに対応することが可能である。限定ではなく、例として、nグラムは、pi,j,k>pnode−thresholdである場合に、ノードkに対応するものとして識別されることのみが可能である。さらに、識別されたユーザ・ノード202またはコンセプト・ノード204のそれぞれは、識別されたエッジ206のうちの少なくとも1つにつなげられることが可能である。言い換えれば、ソーシャルネットワーキング・システム160は、特定のnグラムに対応するものとして以前に識別されたエッジ206につながっているノードまたはノードタイプを識別することのみが可能である。いずれの以前に識別されたエッジ206にもつながっていないノードまたはノードタイプは、典型的には、検索クエリ内の特定のnグラムに対応する可能性は低い。これらのノードおよびノードタイプを除外または無視することによって、ソーシャルネットワーキング・システム160は、関連があるソーシャルグラフ要素を探してソーシャルグラフをさらに効率よく検索することができる。限定ではなく、例として、「アップルに勤務した」を含むテキスト・クエリに関して、識別されたエッジ206が「勤務した」である場合には、ソーシャルネットワーキング・システム160は、アップル・インコーポレイテッドという会社に対応するコンセプト・ノード204を識別することができ、それは、自分につながっている「勤務した」という複数のエッジ206を有することができる。しかしながら、同じテキスト・クエリに関して、ソーシャルネットワーキング・システム160は、「アップル」というフルーツタイプに対応するコンセプト・ノード204を識別することはできず、それは、自分につながっている複数の「いいね!を表明する」または「ファンである」エッジを有することができるが、「勤務した」というエッジつながりを有することはできない。特定の実施形態においては、ノードしきい値確率は、ユーザ・ノード(user−node)202およびコンセプト・ノード204ごとに異なることが可能である。nグラムは、pi,j,k>puser−node−thresholdである場合には、ユーザ・ノード302kuserに対応するものとして識別されることが可能であり、その一方で、nグラムは、pi,j,k>pcon
cept−node−thresholdである場合には、コンセプト・ノード(concept−node)304kconceptに対応するものとして識別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、第1のユーザ(すなわち、クエリを行っているユーザ)に対応するユーザ・ノード202のしきい値隔たり次数以内にあるノードを識別することのみが可能である。しきい値隔たり次数は、たとえば、1、2、3、またはすべてであることが可能である。本開示は、nグラムに対応するノードを特定の様式で識別することについて記述しているが、本開示は、nグラムに対応するノードを任意の適切な様式で識別することを想定している。
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、複数の文法を含むコンテキストフリー文法モデルにアクセスすることができる。この文法モデルのそれぞれの文法は、クエリ・トークンによって置換されることが可能である1つまたは複数の非終端シンボルを含むことができる。文法モデルとは、形式言語における文字列に関する形成ルールのセットである。その言語における文字列を生成するためには、単一の開始シンボルのみから構成されている文字列から開始する。次いで、開始シンボルも指定の非終端シンボルも含まない文字列が生成されるまで、生成ルールが任意の順序で適用される。コンテキストフリー文法においては、文法のそれぞれの非終端シンボルの生成は、文法のその他の非終端シンボルによって生成されるものから独立している。非終端シンボルは、終端シンボル(すなわち、終端トークンまたはクエリ・トークン)と置換されることが可能である。クエリ・トークンのうちのいくつかは、前述のように、識別されたノードまたは識別されたエッジに対応することが可能である。次いで、文法によって生成された文字列が、識別されたノードまたは識別されたエッジへの参照を含む構造化されたクエリとして使用されることが可能である。コンテキストフリー文法とは、それぞれの生成ルールの左手側が単一の非終端シンボルのみから構成されている文法である。確率的なコンテキストフリー文法は、タプル〈Σ,N,S,P〉であり、この場合、互いに素な集合ΣおよびNは、それぞれ終端シンボルおよび非終端シンボルを指定し、S∈Nは、開始シンボルである。Pは、生成の集合であり、それらは、E→ξ(p)という形式を取り、E∈N、ξ∈(Σ∪N)、およびp=Pr(E→ξ)であり、Eが文字列へと展開されるであろう確率がξである。所与の非終端Eのすべての展開にわたる確率pの合計は、1でなければならない。本開示は、特定の文法にアクセスすることについて記述しているが、本開示は、任意の適切な文法を想定している。
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、以前に識別されたノードおよびエッジに対応するクエリ・トークンを有する1つまたは複数の文法を識別することができる。言い換えれば、識別されたノードまたは識別されたエッジが、特定の文法においてクエリ・トークンとして使用されることが可能である場合には、その文法は、構造化されたクエリを生成するために使用するための可能な文法としてソーシャルネットワーキング・システム160によって識別されることが可能である。これは事実上、ボトムアップ解析の一種であり、クエリに適用するための適用可能な文法を特定するために、可能なクエリ・トークンが使用される。限定ではなく、例として、例示的な文法は、[ユーザ][ユーザフィルタ][学校]であることが可能である。次いで、受け取られたテキスト・クエリ内のnグラムに基づいて、[ユーザ]、[ユーザフィルタ]、および[学校]という非終端シンボルが特定されることが可能である。「友達 スタンフォード」というテキスト・クエリに関しては、このクエリは、文法を使用することによって、たとえば、「[スタンフォード大学][に通っている][友達]」、または「[スタンフォード大学][に勤務している][友達]」として解析されることが可能である。限定ではなく、別の例として、例示的な文法は、[ユーザ][ユーザフィルタ][ロケーション]であることが可能である。「友達 スタンフォード」というテキスト・クエリに関しては、このクエリは、文法を使用することによって、たとえば、「[カリフォルニア州スタンフォード][に住んでいる][友達]」として解析されることが可能である。上述の
例示的なケースの両方において、受け取られたテキスト・クエリのnグラムが、文法においてクエリ・トークンとして使用されることが可能である場合には、これらの文法は、ソーシャルネットワーキング・システム160によって識別されることが可能である。同様に、受け取られたテキスト・クエリが、文法においてクエリ・トークンとして使用されることが不可能であるnグラムを含む場合には、その文法は、識別されることが不可能である。本開示は、特定の様式で特定の文法を識別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文法を識別することを想定している。
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、それぞれの識別された文法に関するスコアを特定することができる。このスコアは、たとえば、信頼スコア、確率、質、ランキング、別の適切なタイプのスコア、またはそれらの任意の組合せであることが可能である。このスコアは、文法のクエリ・トークンに関連付けられている個々のスコアまたは確率に基づくことが可能である。文法は、相対的に高い個々のスコアを有するクエリ・トークンを使用している場合には、より高い相対的なスコアを有することができる。限定ではなく、例として、前述の例を続けると、「スタンフォード」というnグラムは、「スタンフォード大学」という学校=0.7、「カリフォルニア州スタンフォード」というロケーション=0.2、「アレン・スタンフォード」というユーザ=0.1のようなソーシャルグラフ要素に関してスコア付けされることが可能である。「友達」というnグラムは、「友達」であるユーザ=0.9、「友達」というテレビ番組=0.1のようなソーシャルグラフ要素に関してスコア付けされることが可能である。したがって、[ユーザ][ユーザフィルタ][学校]という文法は、相対的に高い個々のスコアを両方が有している「友達」であるユーザおよび「スタンフォード大学」という学校を表すクエリ・トークンを使用(して、たとえば、「スタンフォード大学に通っている友達」という文字列を生成)している場合には、相対的に高いスコアを有することができる。対照的に、[ユーザ][ユーザフィルタ][ユーザ]という文法は、「友達」であるユーザおよび「アレン・スタンフォード」というユーザを表すクエリ・トークンを使用(して、たとえば、「アレン・スタンフォードの友達」という文字列を生成)している場合には、相対的に低いスコアを有することができる。なぜなら、後者のクエリ・トークンは、相対的に低い個々のスコアを有しているためである。本開示は、特定の様式で特定の文法に関して特定のスコアを特定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文法に関して任意の適切なスコアを特定することを想定している。
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、クエリを行っているユーザ(すなわち、第1のユーザ・ノード202に対応する第1のユーザ)に対する、文法のクエリ・トークンに対応するソーシャルグラフ要素の関連度に基づいて、識別された文法に関するスコアを特定することができる。エッジ206によって直接第1のユーザ・ノード202につながっているユーザ・ノード202およびコンセプト・ノード204は、第1のユーザに関連があるとみなされることが可能である。したがって、これらの関連があるノードおよびエッジに対応するクエリ・トークンを含む文法は、クエリを行っているユーザにさらに関連があるとみなされることが可能である。限定ではなく、例として、エッジ206によって第1のユーザ・ノード202につながっているコンセプト・ノード204は、第1のユーザ・ノード202に関連があるとみなされることが可能である。本明細書において使用される際には、ソーシャルグラフ200を参照しているときに、「つながっている」という用語は、ソーシャルグラフ200内で2つのノードの間にパスが存在することを意味し、そのパスは、1つまたは複数のエッジ206およびゼロ以上の中間ノードを含むことができる。特定の実施形態においては、1つまたは複数の介在ノード(および、したがって複数のエッジ206)を介して第1のユーザ・ノード202につながっているノードも、第1のユーザに関連があるとみなされることが可能である。さらに、特定の実施形態においては、第2のノードが第1のユーザ・ノードに近ければ近いほど、その第2のノードは、第1のユーザ・ノードにさらに関連があるとみなされ
ることが可能である。すなわち、第1のユーザ・ノード202を特定のユーザ・ノード202またはコンセプト・ノード204から隔てているエッジ206が少なければ少ないほど(すなわち、隔たり次数が小さければ小さいほど)、そのユーザ・ノード202またはコンセプト・ノード204は、第1のユーザにさらに関連があるとみなされることが可能である。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、「スタンフォード」という学校に対応するコンセプト・ノード204は、ユーザ「C」に対応するユーザ・ノード202につながっており、したがって「スタンフォード」というコンセプトは、ユーザ「C」に関連があるとみなされることが可能である。限定ではなく、別の例として、ユーザ「A」に対応するユーザ・ノード202は、1つの中間ノードおよび2つのエッジ206(すなわち、ユーザ「B」に対応する中間ユーザ・ノード202)を介して、ユーザ「C」に対応するユーザ・ノード202につながっており、したがってユーザ「A」は、ユーザ「C」に関連があるとみなされることが可能であるが、ユーザ「A」を表すユーザ・ノード202は、ユーザ「C」に関して2次のつながりであるため、その特定のコンセプト・ノード204は、単一のエッジ206によって、ユーザ「C」を表すユーザ・ノードにつながっているユーザ・ノード202、たとえば、ユーザ「B」に対応するユーザ・ノード202などよりも関連性が低いとみなされることが可能である。限定ではなく、さらに別の例として、(オンライン・マルチプレーヤ・ゲームである)「オンライン・ポーカー」を表すコンセプト・ノードは、ソーシャルグラフ200内のいずれの経路によっても、ユーザ「C」を表すユーザ・ノードにつながっておらず、したがって「オンライン・ポーカー」というコンセプトは、ユーザ「C」に関連があるとみなされないことが可能である。特定の実施形態においては、第2のノードは、第1のユーザ・ノード202のしきい値隔たり次数以内にある場合に、第1のユーザに関連があるとみなされることのみが可能である。限定ではなく、例として、しきい値隔たり次数が3である場合には、ユーザ「D」に対応するユーザ・ノード202は、「チキン・パルメザン」というレシピに対応するコンセプト・ノード204に関連があるとみなされることが可能であり、それらは、図2において示されているソーシャルグラフ200上で互いから3次以内にある。しかしながら、この例を続けると、「レシピのすべて」というアプリケーションに対応するコンセプト・ノード204は、ユーザ「D」に対応するユーザ・ノード202に関連があるとみなされない。なぜなら、これらのノードは、ソーシャルグラフ200内で4次離れているためである。本開示は、特定のソーシャルグラフ要素同士(ひいては、それらの対応するクエリ・トークン同士)が互いに関連があるかどうかを特定の様式で特定することについて記述しているが、本開示は、任意の適切なソーシャルグラフ要素同士が互いに関連があるかどうかを任意の適切な様式で特定することを想定している。その上、本開示は、ユーザ・ノード202およびコンセプト・ノード204に対応する特定のクエリ・トークンが、クエリを行っているユーザに関連があるかどうかを特定することについて記述しているが、本開示は、任意の適切なクエリ・トークン(ひいては、任意の適切なノード)がその他の任意の適切なユーザに関連があるかどうかも同様に特定することを想定している。
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、識別された文法に関するスコアを、その文法のクエリ・トークンに対応するソーシャルグラフ情報に基づいて特定することができる。限定ではなく、例として、nグラムが特定のソーシャルグラフ要素に対応する確率pを特定する際には、その確率の計算は、ソーシャルグラフ情報を考慮に入れることもできる。したがって、特定の検索クエリXおよびソーシャルグラフ情報Gが与えられると、特定のソーシャルグラフ要素kに対応する確率が、p=(k|X,G)として計算されることが可能である。次いで、それらのソーシャルグラフ要素をクエリ・トークンとして用いて文法に関するスコアを特定するために、識別されたノードおよびエッジに関する個々の確率が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、識別された文法に関するスコアは、第1のユーザ・ノード202と、その文法においてクエリ・トークンとして使用される特定のソーシャルグラフ要素との間における隔たり次数に基づくことが可能である。クエリを行っているユーザからさらに遠い(すな
わち、隔たり次数が大きい)ソーシャルグラフ要素よりも、ソーシャルグラフ200内でそのユーザにさらに近い(すなわち、第1のユーザ・ノード202との間における隔たり次数が小さい)ソーシャルグラフ要素に対応するクエリ・トークンを有する文法。限定ではなく、例として、図2を参照すると、ユーザ「B」が「チキン」というテキスト・クエリを入力した場合には、エッジ206によってユーザ「B」につながっている「チキン・パルメザン」というレシピを表すコンセプト・ノード204に対応するクエリ・トークンを有する文法は、ソーシャルグラフ200内でユーザ「B」につながっていないチキンというnグラムに関連付けられているその他のノード(たとえば、「チキン・ナゲット」または「ファンキー・チキン・ダンス」に対応するコンセプト・ノード204)に対応するクエリ・トークンを有する文法よりも相対的に高いスコアを有することができる。特定の実施形態においては、識別された文法に関するスコアは、その文法のクエリ・トークンに対応する識別されたエッジ206に基づくことが可能である。ソーシャルネットワーキング・システム160が、受け取られたテキスト・クエリ内のnグラムに対応する1つまたは複数のエッジを既に識別している場合には、それらの識別されたエッジは、文法によるテキスト・クエリの特定の解析に関するスコアを特定する際に考慮されることが可能である。特定の文法が、識別されたノードおよび識別されたエッジの両方に対応するクエリ・トークンを含む場合に、識別されたノードが、識別されたエッジのうちのいずれにも実際につながっていないならば、その特定の文法は、ゼロまたはヌル・スコアを割り振られることが可能である。特定の実施形態においては、識別された文法に関するスコアは、その文法のクエリ・トークンに対応するノードにつながっているエッジ206の数に基づくことが可能である。より多くのつながっているエッジ206を伴うノードに対応するクエリ・トークンを含む文法は、よりポピュラーであり、検索クエリのターゲットである可能性が高い場合がある。限定ではなく、例として、「カリフォルニア州スタンフォード」を表すコンセプト・ノード204が、5個のエッジによってつながっているだけであり、その一方で、「スタンフォード大学」を表すコンセプト・ノード204が、5千個のエッジによってつながっている場合には、これらのノードのいずれかに対応するクエリ・トークンを含む文法に関するスコアを特定する際に、ソーシャルネットワーキング・システム160は、「スタンフォード大学」を表すコンセプト・ノード204を参照する文法が、「カリフォルニア州スタンフォード」を表すコンセプト・ノード204を参照する文法よりも相対的に高いスコアを有するということを特定することができる。なぜなら、前者のコンセプト・ノード204につながっているエッジの数の方が多いためである。特定の実施形態においては、識別された文法に関するスコアは、第1のユーザ(すなわち、クエリを行っているユーザ)に関連付けられている検索履歴に基づくことが可能である。第1のユーザが以前にアクセスしたノード、または第1のユーザが以前にアクセスしたノードに関連があるノードに対応するクエリ・トークンを有する文法は、第1のユーザの検索クエリのターゲットである可能性がさらに高い場合がある。したがって、これらの文法は、より高いスコアを与えら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、以前に「スタンフォード大学」のプロフィール・ページを訪れたことがあるが、「カリフォルニア州スタンフォード」のプロフィール・ページを訪れたことが一度もない場合には、これらのコンセプトに対応するクエリ・トークンを有する文法に関するスコアを特定する際に、ソーシャルネットワーキング・システム160は、「スタンフォード大学」を表すコンセプト・ノード204が、ひいては、対応するクエリ・トークンを使用する文法が、相対的に高いスコアを有するということを特定することができる。なぜなら、クエリを行っているユーザが、その学校を表すコンセプト・ノード204に以前にアクセスしたことがあるためである。限定ではなく、別の例として、第1のユーザが、以前に「友達」というテレビ番組に関するコンセプトプロフィール・ページを訪れたことがある場合には、そのコンセプトに対応するクエリ・トークンを有する文法に関するスコアを特定する際に、ソーシャルネットワーキング・システム160は、「友達」というテレビ番組に対応するコンセプト・ノード204が、ひいては、対応するクエリ・トークンを使用する文法が、相対的に高いスコアを有するということを特定することができる。なぜなら、クエリを行
っているユーザが、そのテレビ番組を表すコンセプト・ノード204に以前にアクセスしたことがあるためである。本開示は、特定の様式で特定のソーシャルグラフ情報に基づいて特定の文法に関するスコアを特定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ソーシャルグラフ情報に基づいて任意の適切な文法に関するスコアを特定することを想定している。
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、文法しきい値スコアよりも高いスコアを有する1つまたは複数の文法を選択することができる。選択された文法のそれぞれは、(受け取られたテキスト・クエリのnグラムに対応する)識別されたノードまたは識別されたエッジのうちの少なくとも1つに対応するクエリ・トークンを含むことができる。特定の実施形態においては、それらの文法は、それらの特定されたスコアに基づいてランク付けされることが可能であり、しきい値ランク(たとえば、トップ7)内の文法のみが選択されることが可能である。本開示は、特定の様式で文法を選択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文法を選択することを想定している。
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、文法しきい値スコアよりも高いスコアを有する識別された文法に対応する1つまたは複数の構造化されたクエリを生成することができる。それぞれの構造クエリは、対応する識別された文法によって生成された文字列に基づくことが可能である。限定ではなく、例として、「友達 スタンフォード」というテキスト・クエリに応答して、[ユーザ][ユーザフィルタ][学校]という文法は、「スタンフォード大学に通っている友達」という文字列を生成することができ、この文法の[ユーザ]、[ユーザフィルタ]、[学校]という非終端トークンは、それぞれ[友達]、[に通っている]、および[スタンフォード大学]という終端トークンによって置換されて、文字列が生成される。それぞれの構造化されたクエリは、対応する識別された文法に対応するクエリ・トークンを含むことができ、これらのクエリ・トークンは、識別されたエッジ206のうちの1つまたは複数、および識別されたノードのうちの1つまたは複数に対応する。構造化されたクエリを生成することについて、以降でさらに記述する。
図5は、構造化された検索クエリを生成する目的でコンテキストフリー文法モデルを使用するための例示的な方法500を示している。この方法は、工程510において開始することができ、工程510では、ソーシャルネットワーキング・システム160が、複数のノードと、ノード同士をつなげる複数のエッジ206とを含むソーシャルグラフ200にアクセスすることができる。それらのノードは、第1のユーザ・ノード202、および複数の第2のノード(1つまたは複数のユーザ・ノード202、コンセプト・ノード204、またはそれらの任意の組合せ)を含むことができる。工程520において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、実質的に構造化されていないテキスト・クエリを第1のユーザから受け取ることができる。そのテキスト・クエリは、1つまたは複数のnグラムを含むことができる。工程530において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、それらのnグラムに対応するエッジおよび第2のノードを識別することができる。工程540において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、複数の文法を含むコンテキストフリー文法モデルにアクセスすることができる。それぞれの文法は、1つまたは複数のクエリ・トークンを含むことができる。工程550において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、識別されたノードまたは識別されたエッジに対応するクエリ・トークンを有する文法を識別することができる。工程560において、ソーシャルネットワーキング・システム160は、それぞれの識別された文法に関するスコアを特定することができる。このスコアは、さまざまな要因に基づくことが可能である。工程570において、ソーシャルネットワーキング・システムは、識別された文法に基づいて1つまたは複数の構造化されたクエリを生成することができる。それぞれの構造
化されたクエリは、文法しきい値スコアよりも高いスコアを有する識別された文法に対応することができ、対応する識別された文法のクエリ・トークンを含むことができる。構造化されたクエリのクエリ・トークンは、識別された第2のノードまたは識別されたエッジのうちの少なくとも1つに対応することができる。特定の実施形態は、適切な場合には、図5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、図5の方法の特定の工程同士を、特定の順序で生じるものとして記述し、示しているが、本開示は、任意の適切な順序で生じる図5の方法の任意の適切な工程同士を想定している。その上、本開示は、図5の方法の特定の工程を実行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記述し、示しているが、本開示は、図5の方法の任意の適切な工程を実行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合せを想定している。
構造化された検索クエリを生成すること
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、対応する文法のクエリ・トークンをそれぞれが含む1つまたは複数の構造化されたクエリを生成することができ、それらのクエリ・トークンは、識別されたユーザ・ノード202のうちの1つもしくは複数、または識別されたエッジ206のうちの1つもしくは複数に対応することができる。生成された構造化されたクエリは、前述のように、コンテキストフリー文法に基づくことが可能である。このタイプの構造化された検索クエリは、ソーシャルネットワーキング・システム160が、識別されたユーザ・ノード202および識別されたエッジ206につながっているまたはその他の形で関連しているコンテンツを検索することによって、オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連しているリソースおよびコンテンツ(たとえば、プロフィール・ページなど)をさらに効率よく検索することを可能にすることができる。限定ではなく、例として、「僕のガールフレンドの友達を表示してほしい」というテキスト・クエリに応答して、ソーシャルネットワーキング・システム160は、「ステファニーの友達」という構造化されたクエリを生成することができ、この構造化されたクエリ内の「友達」および「ステファニー」は、特定のソーシャルグラフ要素に対応する参照である。「ステファニー」への参照は、特定のユーザ・ノード202に対応することになり、その一方で「友達」への参照は、そのユーザ・ノード202をその他のユーザ・ノード202につなげる「友達」エッジ206(すなわち、「ステファニーの」1次の友達につなげるエッジ206)に対応することになる。この構造化されたクエリを実行する際に、ソーシャルネットワーキング・システム160は、「ステファニー」に対応するユーザ・ノード202に「友達」エッジ206によってつながっている1つまたは複数のユーザ・ノード202を識別することができる。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、複数の構造化されたクエリを生成することができ、それらの構造化されたクエリは、別々の識別されたユーザ・ノード202または別々の識別されたエッジ206への参照を含むことができる。限定ではなく、例として、「猫(キャット)の写真(photos of cat)」というテキスト・クエリに応答して、ソーシャルネットワーキング・システム160は、「ケイティの写真(Photos of Catey)」という第1の構造化されたクエリ、および「キャサリンの写真(Photos of Catherine)」という第2の構造化されたクエリを生成することができ、この構造化されたクエリ内の「Photos」は、特定のソーシャルグラフ要素に対応する参照であり、「Catey」および「Catherine」は、2つの異なるユーザ・ノード202への参照である。これらの構造化されたクエリのいずれかを実行する際に、ソーシャルネットワーキング・システム160は、識別されたユーザ・ノード202にエッジ206によってつながっている写真に対応する1つまたは複数のコンセプト・ノード204を識別することができる。本開示は、特定の様式で特定の構造化されたクエリを生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構造化されたクエリを生成することを想定している。
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、識別されたコンセプト・ノード204、および識別されたエッジ206のうちの1つまたは複数に対応するクエリ・トークンをそれぞれが含む1つまたは複数の構造化されたクエリを生成することができる。このタイプの構造化された検索クエリは、ソーシャルネットワーキング・システム160が、識別されたコンセプト・ノード204および識別されたエッジ206につながっているまたはその他の形で関連しているコンテンツの検索によって、オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連しているリソースおよびコンテンツ(たとえば、プロフィール・ページなど)をさらに効率よく検索することを可能にすることができる。限定ではなく、例として、「フェイスブックに対して「いいね!」を表明している友達」というテキスト・クエリに応答して、ソーシャルネットワーキング・システム160は、「フェイスブックに対して「いいね!」を表明している友達」という構造化されたクエリを生成することができ、この構造化されたクエリ内の「友達」、「に対して「いいね!」を表明している」、および「フェイスブック」は、前述のような特定のソーシャルグラフ要素(すなわち、「友達」というエッジ206、「いいね!を表明する」というエッジ206、および「フェイスブック」というコンセプト・ノード204)に対応するクエリ・トークンである。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、複数の構造化されたクエリを生成することができ、それらの構造化されたクエリは、別々の識別されたコンセプト・ノード204または別々の識別されたエッジ206への参照を含むことができる。限定ではなく、例として、前述の例を続けると、「フェイスブックに対して「いいね!」を表明している友達」という構造化されたクエリに加えて、ソーシャルネットワーキング・システム160は、「Facebook Culinary Teamに対して「いいね!」を表明している友達」という構造化されたクエリを生成することもでき、この構造化されたクエリ内の「Facebook Culinary Team」は、さらに別のソーシャルグラフ要素に対応するクエリ・トークンである。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、生成された構造化されたクエリをランク付けすることができる。構造化されたクエリは、さまざまな要因に基づいてランク付けされることが可能である。本開示は、特定の様式で特定の構造化されたクエリを生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構造化されたクエリを生成することを想定している。
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、構造化されたクエリのうちの1つまたは複数を第1のユーザ(すなわち、クエリを行っているユーザ)に送信することができる。限定ではなく、例として、構造化されたクエリが生成された後に、ソーシャルネットワーキング・システム160は、構造化されたクエリのうちの1つまたは複数を、たとえば、参照されるソーシャルグラフ要素の名前(名前文字列)、その他のクエリ制限(たとえば、ブール演算子など)、ならびに潜在的には、参照されるソーシャルグラフ要素に関連付けられているその他のメタデータを含むことができる(AJAXまたはその他の適切な技術を利用することができる)応答としてユーザのクライアント・システム130へ送信することができる。クエリを行っているユーザのクライアント・システム130上のウェブ・ブラウザ132は、図4A〜図4Bにおいて示されているように、送信された構造化されたクエリをドロップダウン・メニュー300内に表示することができる。特定の実施形態においては、送信されたクエリは、クエリを行っているユーザに、ランク付けされた順序で、たとえば、上述のような以前に特定されたランクなどに基づいて提示されることが可能である。よりよいランキングを伴う構造化されたクエリは、より目立つ位置に提示されることが可能である。さらに、特定の実施形態においては、しきい値ランクを上回る構造化されたクエリのみが、クエリを行っているユーザに送信または表示されることが可能である。限定ではなく、例として、図4A〜図4Bにおいて示されているように、構造化されたクエリは、クエリを行っているユーザにドロップダウン・メニュー300内で提示されることが可能であり、そのドロップダウン・メニュー300では、より高くランク付けされている構造化されたクエリが、メニューのトップ
に提示されることが可能であり、より低くランク付けされている構造化されたクエリが、メニューを下っていく降順で提示されることが可能である。図4A〜図4Bに示されている例においては、7つの最も高くランク付けされているクエリのみが、ユーザに送信されて表示されている。特定の実施形態においては、構造化されたクエリ内の1つまたは複数の参照が、特定のソーシャルグラフ要素に対するその対応付けを示すために強調表示されることが可能である。限定ではなく、例として、図4A〜図4Bにおいて示されているように、「スタンフォード大学」および「カリフォルニア州スタンフォード」への参照は、それが特定のコンセプト・ノード204に対応しているということを示すために、構造化されたクエリ内で強調表示されることが可能である。同様に、ドロップダウン・メニュー300において提示されている構造化されたクエリ内の「友達」、「に対して「いいね!」を表明している」、「に勤務している」、および「に通っている」への参照は、それらが特定のエッジ206に対応しているということを示すために強調表示されることも可能である。本開示は、特定の様式で特定の構造化されたクエリを送信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構造化されたクエリを送信することを想定している。
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、構造化されたクエリのうちの1つの選択を第1のユーザ(すなわち、クエリを行っているユーザ)から受け取ることができる。限定ではなく、例として、クエリを行っているユーザのクライアント・システム130上のウェブ・ブラウザ132は、図4A〜図4Bにおいて示されているように、送信された構造化されたクエリをドロップダウン・メニュー300内に表示することができ、次いでユーザは、そのドロップダウン・メニュー300をクリックまたはその他の形で(たとえば、自分のキーボード上で単に「入力」と打ち込むことによって)選択して、ソーシャルネットワーキング・システム160に実行してほしいと自分が望んでいる特定の構造化されたクエリを示すことができる。特定の構造化されたクエリを選択すると、ユーザのクライアント・システム130は、選択された構造化されたクエリを実行するようソーシャルネットワーキング・システム160にコールまたはその他の形で指示することができる。本開示は、特定の様式で特定の構造化されたクエリの選択を受け取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構造化されたクエリの選択を受け取ることを想定している。
構造化された検索クエリに関するさらなる情報は、2012年7月23日に出願された米国特許出願第13/556072号において見つけることができ、その米国特許出願は、本願明細書に援用されている。
システムおよび方法
図6は、例示的なコンピュータ・システム600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600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600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600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600の1つまたは複数の部分を含む。本明細書においては、コンピュータ・システムへの言及は、適切な場合には、コンピューティング・デバイス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600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600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600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600は、1つもしくは複数のコンピュータ・システム600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600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600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600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600は、プロセッサ602、メモリ604、ストレージ606、入力/出力(I/O)インタフェース608、通信インタフェース610、およびバス612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602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602は、内部レジスタ、内部キャッシュ、メモリ604、またはストレージ606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604、またはストレージ606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602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602を想定している。限定ではなく、例として、プロセッサ602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604またはストレージ606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602によるそれらの命令の取り出しをスピードアップすることができる。データ・キャッシュ内のデータは、プロセッサ602において実行される命令が機能する際に基づくメモリ604もしくはストレージ606内のデータのコピー、プロセッサ602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604もしくはストレージ606への書き込みのためのプロセッサ602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602による読み取り
オペレーションまたは書き込みオペレーションをスピードアップすることができる。TLBは、プロセッサ602のための仮想アドレス変換をスピードアップすることができる。特定の実施形態においては、プロセッサ602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602を想定している。適切な場合には、プロセッサ602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602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604は、プロセッサ602が実行するための命令、またはプロセッサ602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600は、命令をストレージ606または別のソース(たとえば、別のコンピュータ・システム600など)からメモリ604にロードすることができる。次いでプロセッサ602は、命令をメモリ604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602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602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602は、それらの結果のうちの1つまたは複数をメモリ604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602は、(ストレージ606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604内の命令のみを実行し、(ストレージ606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604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602をメモリ604に結合することができる。バス612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602とメモリ604との間に常駐し、プロセッサ602によって要求されるメモリ604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604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604は、適切な場合には、1つまたは複数のメモリ604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606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606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606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606は、適切な場合には、コンピュータ・システム600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606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606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606を想定している。ストレージ606は、適切な場合には、プロセッサ602とストレージ606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606は、1つまたは複数のストレージ606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608は、コンピュータ・システム600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600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600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608を想定している。適切な場合には、I/Oインタフェース608は、プロセッサ602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608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608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610は、コンピュータ・システム600と、1つもしくは複数のその他のコンピュータ・システム600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610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610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600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600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600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610を含むことができる。通信インタフェース610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610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612は、コンピュータ・システム600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612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612は、適切な場合には、1つまたは複数のバス612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、オペレーション、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、オペレーション、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 (16)

  1. コンピューティング・デバイスが構造化されたクエリを提案する方法であって
    複数のノードと、前記ノード同士をつなげ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つの間における前記エッジのそれぞれが、それらのノードの間における1次の隔たりを表し、前記ノードが、
    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第1のユーザに対応する第1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コンセプトまたは第2のユーザにそれぞれが対応する複数の第2のノードと、を含む、工程と、
    前記第1のユーザによって入力される構造化されていないテキスト・クエリを前記第1のユーザのクライアント・システムから受け取る工程であって、前記構造化されていないテキスト・クエリが1つまたは複数のnグラムを含む、工程と、
    前記構造化されていないテキスト・クエリに基づき、前記ソーシャルグラフの1つもしくは複数のエッジおよび1つもしくは複数の第2のノードを識別する工程であって、識別されたエッジまたは識別されたノードのそれぞれが、前記nグラムのうちの少なくとも1つに対応し、
    前記エッジまたは第2のノードのうちの1つに対応するそれぞれのnグラムに対する第2のスコアを特定する工程と、
    エッジしきい値スコアよりも高い第2のスコアを有する1つまたは複数のエッジを選択する工程であって、前記識別されたエッジのそれぞれが、前記nグラムのうちの少なくとも1つに対応する、工程と、
    ノードしきい値スコアよりも高い第2のスコアを有する1つまたは複数の第2のノードを選択する工程であって、前記識別された第2のノードのそれぞれが、前記識別されたエッジのうちの少なくとも1つにつながっており、前記識別された第2のノードのそれぞれが、前記nグラムのうちの少なくとも1つに対応する、工程とを含む、工程と、
    複数の文法を備えるコンテキストフリー文法モデルにアクセスする工程であって、それぞれの文法が、1つまたは複数のクエリ・トークンを含む、工程と、
    1つまたは複数の文法を識別する工程であって、それぞれの識別された文法が、前記ソーシャルグラフの前記識別された第2のノードおよび識別されたエッジのうちの少なくとも1つに対応する1つまたは複数のクエリ・トークンを有する、工程と、
    それぞれの識別された文法に関する第1のスコアを特定する工程と、
    1つまたは複数の構造化されたクエリを生成する工程であって、それぞれの構造化されたクエリが、文法しきい値スコアよりも高い第1のスコアを有する識別された文法に対応し、前記構造化されたクエリが、前記識別された文法によって生成された自然言語文字列を含み、それぞれの構造化されたクエリが、前記対応する識別された文法の前記クエリ・トークンを含み、前記構造化されたクエリの前記クエリ・トークンのうちの1つまたは複数が、前記ソーシャルグラフの前記識別された第2のノードおよび前記識別されたエッジのうちの少なくとも1つに対応する、工程と、
    前記第1のユーザによって入力される前記構造化されていないテキスト・クエリに応答して、前記第1のユーザの前記クライアント・システムに対し、前記第1のユーザに対する表示用に前記構造化されたクエリのうちの1つまたは複数を提案される構造化されたクエリとして送る工程と、を備える方法。
  2. それぞれのnグラムが、前記第1のユーザによって入力されるテキストの1つまたは複数の文字を含む、請求項1に記載の方法。
  3. それぞれのnグラムが、前記テキスト・クエリからのn個のアイテムの連続したシーケンスを含む、請求項1に記載の方法。
  4. それぞれのnグラムに関する前記第2のスコアが、該nグラムがエッジまたは第2のノードに対応する確率である、請求項1に記載の方法。
  5. それぞれの文法に関する前記第1のスコアを特定する工程が、前記第1のユーザ・ノードと、前記文法の前記クエリ・トークンに対応する前記識別された第2のノードとの間における前記隔たりの次数に基づく、請求項1に記載の方法。
  6. それぞれの文法に関する前記第1のスコアを特定する工程が、前記文法の前記クエリ・トークンに対応する前記識別されたエッジに基づく、請求項1に記載の方法。
  7. それぞれの文法に関する前記第1のスコアを特定する工程が、前記文法の前記クエリ・トークンに対応する前記識別された第2のノードにつながっている識別されたエッジの数に基づく、請求項1に記載の方法。
  8. それぞれの文法に関する前記第1のスコアを特定する工程が、前記第1のユーザに関連付けられている検索履歴に基づく、請求項1に記載の方法。
  9. ソフトウェアを具体化する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、該ソフトウェアは実行時、
    複数のノードと、前記ノード同士をつなげ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つの間における前記エッジのそれぞれが、それらのノードの間における1次の隔たりを表し、前記ノードが、
    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第1のユーザに対応する第1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コンセプトまたは第2のユーザにそれぞれが対応する複数の第2のノードと、を含む、工程と、
    前記第1のユーザによって入力される構造化されていないテキスト・クエリを前記第1のユーザのクライアント・システムから受け取る工程であって、前記構造化されていないテキスト・クエリが1つまたは複数のnグラムを含む、工程と、
    前記構造化されていないテキスト・クエリに基づき、前記ソーシャルグラフの1つもしくは複数のエッジおよび1つもしくは複数の第2のノードを識別する工程であって、識別
    されたエッジまたは識別されたノードのそれぞれが、前記nグラムのうちの少なくとも1つに対応し、
    前記エッジまたは第2のノードのうちの1つに対応するそれぞれのnグラムに対する第2のスコアを特定する工程と、
    エッジしきい値スコアよりも高い第2のスコアを有する1つまたは複数のエッジを選択する工程であって、前記識別されたエッジのそれぞれが、前記nグラムのうちの少なくとも1つに対応する、工程と、
    ノードしきい値スコアよりも高い第2のスコアを有する1つまたは複数の第2のノードを選択する工程であって、前記識別された第2のノードのそれぞれが、前記識別されたエッジのうちの少なくとも1つにつながっており、前記識別された第2のノードのそれぞれが、前記nグラムのうちの少なくとも1つに対応する、工程とを含む、工程と、
    複数の文法を備えるコンテキストフリー文法モデルにアクセスする工程であって、それぞれの文法が、1つまたは複数のクエリ・トークンを含む、工程と、
    1つまたは複数の文法を識別する工程であって、それぞれの識別された文法が、前記ソーシャルグラフの前記識別された第2のノードおよび識別されたエッジのうちの少なくとも1つに対応する1つまたは複数のクエリ・トークンを有する、工程と、
    それぞれの識別された文法に関する第1のスコアを特定する工程と、
    1つまたは複数の構造化されたクエリを生成する工程であって、それぞれの構造化されたクエリが、文法しきい値スコアよりも高い第1のスコアを有する識別された文法に対応し、前記構造化されたクエリが、前記識別された文法によって生成された自然言語文字列を含み、それぞれの構造化されたクエリが、前記対応する識別された文法の前記クエリ・トークンを含み、前記構造化されたクエリの前記クエリ・トークンのうちの1つまたは複数が、前記ソーシャルグラフの前記識別された第2のノードおよび前記識別されたエッジのうちの少なくとも1つに対応する、工程と、
    前記第1のユーザによって入力される前記構造化されていないテキスト・クエリに応答して、前記第1のユーザの前記クライアント・システムに対し、前記第1のユーザに対する表示用に前記構造化されたクエリのうちの1つまたは複数を提案される構造化されたクエリとして送る工程と、を行うように動作可能である、媒体。
  10. それぞれのnグラムが、前記第1のユーザによって入力されるテキストの1つまたは複数の文字を含む、請求項9に記載の媒体。
  11. それぞれのnグラムが、前記テキスト・クエリからのn個のアイテムの連続したシーケンスを含む、請求項9に記載の媒体。
  12. それぞれのnグラムに関する前記第2のスコアが、該nグラムがエッジまたは第2のノードに対応する確率である、請求項9に記載の媒体。
  13. それぞれの文法に関する前記第1のスコアを特定する工程が、前記第1のユーザ・ノードと、前記文法の前記クエリ・トークンに対応する前記識別された第2のノードとの間における前記隔たりの次数に基づく、請求項9に記載の媒体。
  14. それぞれの文法に関する前記第1のスコアを特定する工程が、前記文法の前記クエリ・トークンに対応する前記識別されたエッジに基づく、請求項9に記載の媒体。
  15. それぞれの文法に関する前記第1のスコアを特定する工程が、前記文法の前記クエリ・トークンに対応する前記識別された第2のノードにつながっている識別されたエッジの数に基づく、請求項9に記載の媒体。
  16. 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、前記命令の実行時、前記プロセッサが、
    複数のノードと、前記ノード同士をつなげ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つの間における前記エッジのそれぞれが、それらのノードの間における1次の隔たりを表し、前記ノードが、
    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第1のユーザに対応する第1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コンセプトまたは第2のユーザにそれぞれが対応する複数の第2のノードと、を含む、工程と、
    前記第1のユーザによって入力される構造化されていないテキスト・クエリを前記第1のユーザのクライアント・システムから受け取る工程であって、前記構造化されていないテキスト・クエリが1つまたは複数のnグラムを含む、工程と、
    前記構造化されていないテキスト・クエリに基づき、前記ソーシャルグラフの1つもしくは複数のエッジおよび1つもしくは複数の第2のノードを識別する工程であって、識別されたエッジまたは識別されたノードのそれぞれが、前記nグラムのうちの少なくとも1つに対応し、
    前記エッジまたは第2のノードのうちの1つに対応するそれぞれのnグラムに対する第2のスコアを特定する工程と、
    エッジしきい値スコアよりも高い第2のスコアを有する1つまたは複数のエッジを選択する工程であって、前記識別されたエッジのそれぞれが、前記nグラムのうちの少なくとも1つに対応する、工程と、
    ノードしきい値スコアよりも高い第2のスコアを有する1つまたは複数の第2のノードを選択する工程であって、前記識別された第2のノードのそれぞれが、前記識別されたエッジのうちの少なくとも1つにつながっており、前記識別された第2のノードのそれぞれが、前記nグラムのうちの少なくとも1つに対応する、工程とを含む、工程と、
    複数の文法を備えるコンテキストフリー文法モデルにアクセスする工程であって、それぞれの文法が、1つまたは複数のクエリ・トークンを含む、工程と、
    1つまたは複数の文法を識別する工程であって、それぞれの識別された文法が、前記ソーシャルグラフの前記識別された第2のノードおよび識別されたエッジのうちの少なくとも1つに対応する1つまたは複数のクエリ・トークンを有する、工程と、
    それぞれの識別された文法に関する第1のスコアを特定する工程と、
    1つまたは複数の構造化されたクエリを生成する工程であって、それぞれの構造化されたクエリが、文法しきい値スコアよりも高い第1のスコアを有する識別された文法に対応し、前記構造化されたクエリが、前記識別された文法によって生成された自然言語文字列を含み、それぞれの構造化されたクエリが、前記対応する識別された文法の前記クエリ・トークンを含み、前記構造化されたクエリの前記クエリ・トークンのうちの1つまたは複数が、前記ソーシャルグラフの前記識別された第2のノードおよび前記識別されたエッジのうちの少なくとも1つに対応する、工程と、
    前記第1のユーザによって入力される前記構造化されていないテキスト・クエリに応答して、前記第1のユーザの前記クライアント・システムに対し、前記第1のユーザに対する表示用に前記構造化されたクエリのうちの1つまたは複数を提案される構造化されたクエリとして送る工程と、を行うように動作可能である、システム。
JP2015541803A 2012-11-12 2013-10-29 構造化された検索クエリのための文法モデル Expired - Fee Related JP5902871B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/674,695 US9105068B2 (en) 2012-11-12 2012-11-12 Grammar model for structured search queries
US13/674,695 2012-11-12
PCT/US2013/067214 WO2014074346A1 (en) 2012-11-12 2013-10-29 Grammar model for structured search queries

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016046791A Division JP6290952B2 (ja) 2012-11-12 2016-03-10 構造化された検索クエリのための文法モデル

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2016501395A JP2016501395A (ja) 2016-01-18
JP5902871B2 true JP5902871B2 (ja) 2016-04-13

Family

ID=49552279

Family Applications (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015541803A Expired - Fee Related JP5902871B2 (ja) 2012-11-12 2013-10-29 構造化された検索クエリのための文法モデル
JP2016046791A Expired - Fee Related JP6290952B2 (ja) 2012-11-12 2016-03-10 構造化された検索クエリのための文法モデル
JP2018020619A Expired - Fee Related JP6568609B2 (ja) 2012-11-12 2018-02-08 構造化された検索クエリのための文法モデル

Family Applications After (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016046791A Expired - Fee Related JP6290952B2 (ja) 2012-11-12 2016-03-10 構造化された検索クエリのための文法モデル
JP2018020619A Expired - Fee Related JP6568609B2 (ja) 2012-11-12 2018-02-08 構造化された検索クエリのための文法モデル

Country Status (11)

Country Link
US (3) US9105068B2 (ja)
EP (1) EP2731069A1 (ja)
JP (3) JP5902871B2 (ja)
KR (2) KR101858157B1 (ja)
CN (2) CN107403388B (ja)
AU (3) AU2013341565B2 (ja)
BR (1) BR112015010802A2 (ja)
CA (2) CA2897123C (ja)
IL (3) IL238467A (ja)
MX (2) MX350680B (ja)
WO (1) WO2014074346A1 (ja)

Families Citing this family (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9367607B2 (en) 2012-12-31 2016-06-14 Facebook, Inc. Natural-language rendering of structured search queries
US9703844B2 (en) 2012-12-31 2017-07-11 Facebook, Inc. Search result snippets for structured search queries
US9361363B2 (en) 2012-12-31 2016-06-07 Facebook, Inc. Modifying structured search queries on online social networks
US9244952B2 (en) 2013-03-17 2016-01-26 Alation, Inc. Editable and searchable markup pages automatically populated through user query monitoring
US9805099B2 (en) * 2014-10-30 2017-10-31 The Johns Hopkins University Apparatus and method for efficient identification of code similarity
US10412160B2 (en) * 2015-08-05 2019-09-10 Facebook, Inc. Controlling a device cloud
DE102016010909A1 (de) * 2015-11-11 2017-05-11 Adobe Systems Incorporated Strukturiertes Modellieren, Extrahieren und Lokalisieren von Wissen aus Bildern
CN107015979B (zh) * 2016-01-27 2021-04-06 斑马智行网络(香港)有限公司 一种数据处理方法、装置和智能终端
US10185763B2 (en) * 2016-11-30 2019-01-22 Facebook, Inc. Syntactic models for parsing search queries on online social networks
US10162886B2 (en) * 2016-11-30 2018-12-25 Facebook, Inc. Embedding-based parsing of search queries on online social networks
US10558817B2 (en) * 2017-01-30 2020-02-11 Foley & Lardner LLP Establishing a link between identifiers without disclosing specific identifying information
US10614141B2 (en) 2017-03-15 2020-04-07 Facebook, Inc. Vital author snippets on online social networks
US10445319B2 (en) * 2017-05-10 2019-10-15 Oracle International Corporation Defining subgraphs declaratively with vertex and edge filters
US10678786B2 (en) 2017-10-09 2020-06-09 Facebook, Inc. Translating search queries on online social networks
CN107704450B (zh) * 2017-10-13 2020-12-04 威盛电子股份有限公司 自然语言识别设备以及自然语言识别方法
KR102363131B1 (ko) * 2018-01-12 2022-02-15 (주)호모미미쿠스 도식화된 질의 구성 방식을 이용한 전문가시스템에서의 다차원 지식 검색 방법 및 시스템
CN110209885B (zh) * 2018-04-26 2023-05-12 腾讯科技(深圳)有限公司 一种图查询方法及系统
US10664472B2 (en) * 2018-06-27 2020-05-26 Bitdefender IPR Management Ltd. Systems and methods for translating natural language sentences into database queries
CN110889000B (zh) * 2018-09-10 2022-08-16 百度在线网络技术(北京)有限公司 用于输出信息的方法和装置
KR102149701B1 (ko) * 2018-12-27 2020-08-31 포항공과대학교 산학협력단 텍스트 데이터에서 의미상 대응하는 자연어-sql의 매핑 방법
US11966389B2 (en) * 2019-02-13 2024-04-23 International Business Machines Corporation Natural language to structured query generation via paraphrasing
US11275906B2 (en) 2019-07-17 2022-03-15 Avigilon Corporation Natural language text conversion and method therefor
KR102345568B1 (ko) * 2019-12-26 2021-12-31 포항공과대학교 산학협력단 자연어 단어를 데이터베이스의 컬럼 및 테이블과 연결하는 방법
CN111787351B (zh) * 2020-07-01 2022-09-06 百度在线网络技术(北京)有限公司 信息查询方法、装置、设备和计算机存储介质

Family Cites Families (50)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6957184B2 (en) 2000-07-20 2005-10-18 Microsoft Corporation Context free grammar engine for speech recognition system
US6714939B2 (en) 2001-01-08 2004-03-30 Softface, Inc. Creation of structured data from plain text
US7752326B2 (en) 2001-08-20 2010-07-06 Masterobjects, Inc. System and method for utilizing asynchronous client server communication objects
US20090006543A1 (en) 2001-08-20 2009-01-01 Masterobjects System and method for asynchronous retrieval of information based on incremental user input
US8112529B2 (en) 2001-08-20 2012-02-07 Masterobjects, Inc. System and method for asynchronous client server session communication
US7539697B1 (en) 2002-08-08 2009-05-26 Spoke Software Creation and maintenance of social relationship network graphs
US20050131872A1 (en) 2003-12-16 2005-06-16 Microsoft Corporation Query recognizer
US7836044B2 (en) 2004-06-22 2010-11-16 Google Inc. Anticipated query generation and processing in a search engine
US7487145B1 (en) * 2004-06-22 2009-02-03 Google Inc. Method and system for autocompletion using ranked results
US7499940B1 (en) 2004-11-11 2009-03-03 Google Inc. Method and system for URL autocompletion using ranked results
EP1958338A4 (en) 2005-12-07 2011-01-05 METHOD AND SYSTEM FOR USER INPUT SOLUTION FOR A LIMITED TELECOMMUNICATION DEVICE
JP2008027290A (ja) * 2006-07-24 2008-02-07 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 日本語文作成支援方法及びその装置
US7933843B1 (en) 2006-08-26 2011-04-26 CommEq Ltd. Media-based computational influencer network analysis
WO2008085205A2 (en) 2006-12-29 2008-07-17 Prodea Systems, Inc. System and method for providing network support services and premises gateway support infrastructure
US8713143B2 (en) 2007-04-27 2014-04-29 President And Fellows Of Harvard College Establishing a social network
US8280886B2 (en) * 2008-02-13 2012-10-02 Fujitsu Limited Determining candidate terms related to terms of a query
US20090228296A1 (en) 2008-03-04 2009-09-10 Collarity, Inc. Optimization of social distribution networks
US8417698B2 (en) 2008-05-06 2013-04-09 Yellowpages.Com Llc Systems and methods to provide search based on social graphs and affinity groups
US8027990B1 (en) 2008-07-09 2011-09-27 Google Inc. Dynamic query suggestion
US8032508B2 (en) 2008-11-18 2011-10-04 Yahoo! Inc. System and method for URL based query for retrieving data related to a context
US8412749B2 (en) 2009-01-16 2013-04-02 Google Inc. Populating a structured presentation with new values
US20100235354A1 (en) 2009-03-12 2010-09-16 International Business Machines Corporation Collaborative search engine system
US20100281044A1 (en) 2009-04-29 2010-11-04 Ajay Gupta Method and system for creating a profiled social network
WO2011019444A1 (en) 2009-06-11 2011-02-17 Chacha Search, Inc. Method and system of providing a search tool
CN102012900B (zh) * 2009-09-04 2013-01-30 阿里巴巴集团控股有限公司 信息检索方法和系统
US20110078166A1 (en) 2009-09-29 2011-03-31 Nokia Corporation Method and apparatus for creating and utilizing information representation of queries
US8862482B2 (en) 2009-10-09 2014-10-14 International Business Machines Corporation Managing connections between real world and virtual world communities
US20110087534A1 (en) 2009-10-14 2011-04-14 Wantsa Media (Canada), Inc. Search queries and advertising platforms utilizing at least one social graph
US8316056B2 (en) 2009-12-08 2012-11-20 Facebook, Inc. Second-order connection search in a social networking system
US9129012B2 (en) * 2010-02-03 2015-09-08 Google Inc. Information search system with real-time feedback
US8595297B2 (en) 2010-02-08 2013-11-26 At&T Intellectual Property I, L.P. Searching data in a social network to provide an answer to an information request
US8527496B2 (en) 2010-02-11 2013-09-03 Facebook, Inc. Real time content searching in social network
US8185558B1 (en) 2010-04-19 2012-05-22 Facebook, Inc. Automatically generating nodes and edges in an integrated social graph
US8180804B1 (en) * 2010-04-19 2012-05-15 Facebook, Inc. Dynamically generating recommendations based on social graph information
JP5296014B2 (ja) * 2010-06-22 2013-09-25 ヤフー株式会社 検索装置、方法及びプログラム
US8719246B2 (en) * 2010-06-28 2014-05-06 Microsoft Corporation Generating and presenting a suggested search query
US8364709B1 (en) 2010-11-22 2013-01-29 Google Inc. Determining word boundary likelihoods in potentially incomplete text
US9870424B2 (en) * 2011-02-10 2018-01-16 Microsoft Technology Licensing, Llc Social network based contextual ranking
US9495461B2 (en) * 2011-03-22 2016-11-15 Excalibur Ip, Llc Search assistant system and method
US20120278127A1 (en) 2011-04-28 2012-11-01 Rawllin International Inc. Generating product recommendations based on dynamic product context data and/or social activity data related to a product
US20160026727A1 (en) * 2011-06-03 2016-01-28 Google Inc. Generating additional content
US20120311034A1 (en) 2011-06-03 2012-12-06 Cbs Interactive Inc. System and methods for filtering based on social media
US8601027B2 (en) 2011-06-20 2013-12-03 Google Inc. Query-based user groups in social networks
US20130031106A1 (en) 2011-07-29 2013-01-31 Microsoft Corporation Social network powered query suggestions
US8538960B2 (en) 2011-08-05 2013-09-17 Microsoft Corporation Providing objective and people results for search
US20130041876A1 (en) 2011-08-08 2013-02-14 Paul Alexander Dow Link recommendation and densification
US11620719B2 (en) 2011-09-12 2023-04-04 Microsoft Technology Licensing, Llc Identifying unseen content of interest
US8949232B2 (en) 2011-10-04 2015-02-03 Microsoft Corporation Social network recommended content and recommending members for personalized search results
US8949264B2 (en) * 2012-01-30 2015-02-03 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Disambiguating associations
US8321364B1 (en) 2012-02-08 2012-11-27 Google Inc. Method and system for including robots into social networks

Also Published As

Publication number Publication date
IL252697A0 (en) 2017-08-31
US20140136564A1 (en) 2014-05-15
IL238467A (en) 2016-11-30
CN104781813B (zh) 2017-03-22
CN104781813A (zh) 2015-07-15
MX2015006040A (es) 2015-08-07
KR101582929B1 (ko) 2016-01-07
AU2013341565A1 (en) 2015-06-18
JP6568609B2 (ja) 2019-08-28
IL238467A0 (en) 2015-06-30
KR101858157B1 (ko) 2018-05-15
US20170220590A1 (en) 2017-08-03
CN107403388A (zh) 2017-11-28
CA2897123A1 (en) 2014-05-15
CA2890248A1 (en) 2014-05-15
CA2890248C (en) 2016-02-02
US20150293931A1 (en) 2015-10-15
AU2017203200B2 (en) 2018-11-08
JP2016149140A (ja) 2016-08-18
EP2731069A1 (en) 2014-05-14
JP2018110007A (ja) 2018-07-12
AU2015221436B2 (en) 2017-04-06
KR20150079983A (ko) 2015-07-08
JP6290952B2 (ja) 2018-03-07
US9679080B2 (en) 2017-06-13
BR112015010802A2 (pt) 2017-07-11
AU2015221436A1 (en) 2015-09-17
US9105068B2 (en) 2015-08-11
AU2013341565B2 (en) 2015-07-30
JP2016501395A (ja) 2016-01-18
MX342073B (es) 2016-09-13
CA2897123C (en) 2018-10-16
WO2014074346A1 (en) 2014-05-15
AU2017203200A1 (en) 2017-06-01
KR20160003882A (ko) 2016-01-11
MX350680B (es) 2017-09-13
CN107403388B (zh) 2019-03-19
IL248387A (en) 2017-06-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6568609B2 (ja) 構造化された検索クエリのための文法モデル
JP6462088B2 (ja) オンライン・ソーシャル・ネットワーク上での構造化検索クエリの修正
JP6388988B2 (ja) オンライン・ソーシャル・ネットワークにおける検索クエリのための静的ランク付け
JP6435383B2 (ja) オンライン・ソーシャル・ネットワーク上の示唆クエリをフィルタリング
JP6360228B2 (ja) オンライン・ソーシャル・ネットワーク用のクライアント側検索テンプレート
JP6306120B2 (ja) 構造化検索クエリの自然言語レンダリング
JP6377807B2 (ja) オンライン・ソーシャル・ネットワークにおける検索クエリの書き換え
JP2017530439A (ja) オンライン・ソーシャル・ネットワーク上での外部コンテンツのランク付け
JP6562962B2 (ja) オンライン・ソーシャル・ネットワーク上のあいまいな構造化検索クエリ

Legal Events

Date Code Title Description
A975 Report on accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005

Effective date: 20151015

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20151020

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20151106

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20160209

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20160310

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5902871

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

RD02 Notification of acceptance of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R3D02

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

S533 Written request for registration of change of name

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees