JP5964977B2 - 社会的関連性によるオブジェクト・ランキング - Google Patents
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Description
ザには公に可視でない。例えば、ユーザがハブ・ページで特定のレストランを登録し、またレストランで特定の料理に対して(例えば、「レストランXでのフォアグラは素晴らしい」という)親近感を示した場合、ソーシャル・ネットワークは、自然言語プログラミングを使用して、属性ノード(レストランXでのフォアグラ)に対する「ライク」などの親近感を判断することができる。特定の実施形態では、属性ノードへの接続数が所定数を超えると、ソーシャル・ネットワークは、属性ノードに対するハブ・ページを動的に作成する。特定の実施形態では、ソーシャル・ネットワークは、属性ノードに関連づけられたコンセプト・ノードの管理者(この例では、レストランXの管理者)にメッセージを送り、属性ノードに対して作成されるサブページを気に入るか否か、問い合わせを行う。
1つにおいて、エッジによって接続されるノード間の接続または関係のタイプを示すことができるデータは、ノード自体とともに記憶されることができる。
このようなソーシャル・ネットワーキング・プラットフォームの様々な部分を、以下に限定ではなく例として、より詳細に記載されたように、様々なソフトウェア構成要素またはプロセスが特定の実施形態を実施することを可能にするハードウェア・アーキテクチャまたはソフトウェア・フレームワークを通じて実施することができる。プラットフォームは、1つまたは複数のハードウェアまたはソフトウェア構成要素を含むことができ、そのうちの1つまたは複数は、1つまたは複数の統合または分散されたコンピューティング・システム内に配置されるか、またはこの中で具体化されることができる。加えて、本願明細書で使用されるように、「または」は、「および」と「または」を暗示することがある、すなわち、「または」は明示的に記されていないか、または暗示されていない限り、「および」を必ずしも除外するものではない。
たは代替的に、主張されたユーザの適切に委任された代理人であるとして、ソーシャル・ネットワーク環境によって認証されたユーザのことを言う。
質的に全てのものを言う。例として、複数のユーザ(例えば、ジェリー・ライス(Jerry Rice)以外)の1つまたは複数によって生成および管理される、「ジェリー・ライス(Jerry Rice)」、著名なプロ・サッカー選手に対するコンセプト・ノードおよびコンセプト・プロフィール・ページが存在してもよく、ソーシャル・グラフは加えて、ジェリー・ライス(Jerry Rice)自身によって生成および管理される、ジェリー・ライス(Jerry Rice)に対するユーザ・ノードおよびユーザ・プロフィール・ページを含む。特定の実施形態では、以下により詳細に記載するように、友達接続または友達関係は、ソーシャル・グラフ内のユーザ・ノード間のエッジによって規定または提示された論理接続を規定するか、または示すことができ、好き、欲しい、ファン、または一般的に興味または関連性を明示する他の接続は、ソーシャル・グラフ内のユーザ・ノードとコンセプト・ノードの間の(他の実施形態では、2つのユーザ・ノード間の、または2つのコンセプト・ノード間の)論理接続またはエッジを規定することができる。他のエッジ・タイプは、楽曲または映画などのオブジェクトに対してユーザが行った特定のアクションに対応することができる。例えば、追加のエッジ・タイプは、コンテンツまたはオブジェクトを購入すること、コンテンツを閲覧または視聴すること、コンテンツを共有すること、コンテンツをブックマークすることなどに対応するエッジ・タイプを含むことができる。
たリソースなどの、検索される特定のネットワーク・アドレスのアドレスを入力することを可能にする。これらのアドレスは、ユニフォーム・リソース・ロケータ(URL)であってもよい。加えて、ページまたは他のリソースが検索されると、ユーザが、他のリソースに対するハイパーリンクを「クリック」した場合に、クライアント・アプリケーションは、他のページまたは記録へのアクセスを提供することができる。例として、このようなハイパーリンクは、ウェブ・ページ内に配置されることができ、ユーザが別のページのURLを入力し、そのページを検索するための自動化された方法を提供することができる。さらに詳細には、クライアント・デバイス30でユーザが、ソーシャル・ネットワーク環境20によってホスティングされた特定のウェブ・ページ(また、以下、ターゲット構造化文書と呼ばれる)、またはウェブ・アプリケーション・サーバ40によってホスティングされ、ソーシャル・ネットワーク環境20と共に利用可能にされたウェブ・アプリケーションを閲覧したい場合、ユーザのウェブ・ブラウザ202、または他のクライアント側構造化文書レンダリング・エンジンまたは適切なクライアント・アプリケーションは、リクエストを構築し、これをソーシャル・ネットワーク環境20に伝達する。リクエストは概して、URLまたは他の文書識別子と、メタデータまたは他の情報を含む。例として、リクエストは、ユーザIDなどのユーザを識別する情報と、ウェブ・ブラウザ202、またはユーザのクライアントコンピューティング・デバイス30上で実行しているオペレーティング・システムを識別するか、または特徴付ける情報を含むことができる。リクエストはまた、ユーザのクライアント・デバイスの地理的位置、またはユーザのクライアント・デバイスの論理ネットワーク位置を識別する位置情報と、リクエストが伝達されたときを識別するタイムスタンプを含むことができる。
する場合、ソーシャル・ネットワーク環境20からユーザのクライアント・デバイス30に伝達された応答は、クライアント・デバイスでログイン・ページをレンダリングするために、ページ生成プロセス200によって生成された構造化文書を含むことができる。ユーザは次いで、ソーシャル・ネットワーク環境20にユーザのクライアント・デバイス30からその後伝達される、自分のユーザ・ログイン認識情報(例えば、ユーザIDおよびパスワード)を入力することができる。ユーザの認証が成功した場合、ソーシャル・ネットワーク環境20はその後、ユーザのクライアント・デバイスでのユーザ・ホームページまたはユーザ・プロフィール・ページをレンダリングするために、ページ生成プロセス200によって生成された構造化文書を含む、ユーザのクライアント・デバイス30でのユーザのウェブ・ブラウザ202への応答を伝達することができる。
クト指向データベースなどの、様々な別のまたは統合されたデータベースの1つまたは複数に対応する。構造的に、データ・ストア24は通常、データ記憶および管理システムの大きなクラスの1つまたは複数を含むことができる。特定の実施形態では、データ・ストア24は、1つまたは複数のデータベース・サーバ、マス・ストレージ媒体、メディア・ライブラリ・システム、ストレージ・エリア・ネットワーク、データ・ストレージ・クラウドなどの構成要素を含む、任意の適切な(1つまたは複数の)物理的システムによって実施することができる。例示的な一実施形態では、データ・ストア24は、1つまたは複数のサーバ、データベース(例えば、MySQL)、および/またはデータ・ウェアハウスを含む。
対応する。例えば、認証ユーザは、自己の対応するプロフィール・ページ内に存在すると主張するもの自身であることが実証されたユーザであり、非認証ユーザは、自己の対応するプロフィール・ページ内に存在すると主張するものであることが実証されなかったユーザである(例えば、非認証ユーザはバラク・オバマ(Barack Obama)大統領の名前でプロフィール・ページを登録することができるが、非認証ユーザはオバマ(Obama)大統領ではない)。いくつかの実施形態では、いくつかの既存のユーザ・プロフィール・ページでは、ソーシャル・ネットワーク環境20は、ユーザ・プロフィール・ページの管理者が本当に、主張されたユーザ(ユーザがそうであると主張する実際の人物)の認証音声であるか否かを判断することができる。現在の管理者は認証または本物の主張ユーザではないと判断された場合、ソーシャル・ネットワーク環境20は、ページに対するユーザの管理者権限を取り除くことができる。このように、ユーザ・ノードおよび対応するユーザ・プロフィール・ページは、後述するように、コンセプト・ノード304および対応するコンセプト・プロフィール・ページとして、ソーシャル・グラフ・データベース内に記憶されたソーシャル・グラフ情報内で再び規定することができる。様々な例示的な実施形態では、ユーザ・ノード302aおよび302bは、異なるノード・タイプとして明示的に分類されることができる、または分類されることができない、すなわち、一実施形態では、ユーザ・ノード302は、明示的なユーザ・ノード・タイプまたはサブタイプによるよりも、むしろノードに対応するデータ・オブジェクトで、またはその中に記憶されたデータに基づいて、認証ユーザ・ノードまたは非認証ユーザ・ノードとして識別され得ることに、さらに留意すべきである。
口学的、および他のタイプの記述的情報を含むことができる、ソーシャル・ネットワーク環境20によって有効にされたソーシャル・ネットワークのそれぞれのユーザを記載したデータを含む。基本的情報セクション402はさらに、ユーザの性別、現在の居住都市、誕生日、出身地、交際状況、政治的見解、ユーザが探しているものまたはユーザがどのようにソーシャル・ネットワークを使用しているか(例えば、友達関係、関係、日付記入、ネットワーキングなど)などを含むことができる。
クリック可能とすることができる。例として、宣言として入力された1つまたは複数の用語、特に、既知のコンセプトまたは既存のコンセプト・ノード304に一致された用語は、クリックあるいは選択した場合に、用語に向けられた、および特定の実施形態では、宣言された用語と同一または同様である名前を有するコンセプト・プロフィール・ページにユーザを案内するハイパーリンクに関連している可能性がある。例として、好きなTV番組セクション414内の「ファミリー・ガイ」に対応するハイパーリンクをクリックすることにより、ファミリー・ガイTV番組に向けられたウェブ・ページ(以下に記載するように、コンセプト・プロフィール・ページ/ハブ)にユーザを案内することができる。
俳優、本、レストランなど)は、少なくとも部分的に、どのセクションが特定のハブ上に表示されているかを決定することができる。例として、映画ハブは、図5に示すように、映画に主演している俳優を入力するためのセクションまたはサブセクションと、演出家、作家、リリース・スタジオ、リリース日などの情報を入力するセクションまたはサブセクションを含むことができる。特定の実施形態では、ハブはまた、図5に示された例ではファン・セクション508などの、コンセプトに対するか、またはそれとの接続(および、ソーシャル・グラフ内の対応するエッジ)を有するユーザをリスト化または表示する、(特定の実施形態では、どのタブ501が現在選択されているかにかかわらず閲覧可能である)セクション508を含む。例として、このようなユーザは、接続、および例えば、映画が好きであり、映画を観た、映画を観たい、映画内で演じたなどを示す、ソーシャル・グラフ・データベース内に記憶された関連エッジを有することができる。いくつかの実施形態では、ファン・セクション508内に表示されるユーザは、ハブを現在閲覧しているユーザの友達でもあるユーザだけを含む。
的として考えられるか、または分類されるか否かなどである。特定の1つの実装形態において、ハブおよびこれらに対応するハブ・ノード304は、「ロックされる」または「ロック解除される」可能性がある。ハブは、例えば、ソーシャル・ネットワーク環境20の作成者または管理者によって、作成時、または他の適切な時にロックされてもよい。上述したように、ハブは基本的にコミュニティによって所有されており、したがって、特定の実施形態では、ソーシャル・ネットワーク環境20の任意のユーザは、ハブを編集(例えば、ハブに対するコンテンツまたは宣言を追加する)ことができる。しかし、特定の実施形態では、ロック解除されたハブ内の編集は直ちに「反映される」(ハブを閲覧しているユーザまたは他のユーザに閲覧可能になる)ことができ、ロックされたハブ内の編集は、変更されユーザに対して公開として提示される前に、信頼されるユーザまたは管理者による許可が必要である。加えて、いくつかの実施形態では、どのユーザがどのコンテンツをハブに加えたのかと、これらのユーザがいつそれぞれのコンテンツを加えたのかをソーシャル・ネットワーク環境20によって追跡することができることに留意すべきである。
ることができる。このように、ソーシャル・グラフでは、エッジ310は、汎用的アジア料理ハブを、1つまたは複数の他の汎用的ハブまたは非汎用的ハブに接続することができる。
えば、オンライン音楽ストアでは、ハブは、音楽アーティスト、アルバムまたは特定の楽曲に対応することができる。第1のユーザはまた、他のハブのどのハブにこれらの友達が接続されたかを容易に判断することができる。ソーシャル・ネットワーク環境20はまた、例えば、薦められたハブなどの、ターゲット化された広告を生成するか、またはユーザに薦めるために使用される、他のハブを生成するために使用されることができる、重複した興味または属性を見つけるために、ユーザおよびユーザの友達に関するこのような情報を相関させることができる。
施形態では、ランキングは、アプリケーション・マーケット内のアプリケーションまたはゲームに対応するオブジェクト・ノードに対して生成される。特定の実施形態では、オブジェクト・ノードは、コンテンツ・マーケットからダウンロードされる楽曲または他のメディアに対応する。特定の実施形態では、任意の2つのノードを比較して、2つのノード間の一致係数に基づいてランキングを生成することができる。例えば、2つのユーザは、ターゲット化された広告の目的で同様性を判断するために、ランキング・アルゴリズムを通じて比較されることができる。
トボール」)に対する高いユーザ属性係数を有し、ゲームを購入するユーザのうち比較的少ないユーザが、ノード606(「チアリーダ」)に対する強いユーザ属性係数を有することを判断することができる。したがって、ランキング・プロセスは、「バスケットボール」に対するフィードバック重みを大きくし、「チアリーダ」に対するフィードバック重みを少なくし、それによって、「チアリーダ」に対する親近感を示したユーザがゲーム上に表示される可能性を低くする。特定の実施形態では、フィードバック重みは、オブジェクト・ノードとのユーザによる対話がある、例えば、ノードに関連するアプリケーションをダウンロードする、ノードを好きになる、ノードのレビューをポストするか、またはソーシャル・ネットワークから離れてノードと相互作用する都度、変更される。
ステップ706では、ユーザ・ノードおよびオブジェクト・ノードの両方に接続された全ての相互属性ノードに対して、プロセスを繰り返す。特定の実施形態では、プロセスは第1のレベル・ノードだけに限られる。特定の実施形態では、プロセスは第Nのレベル・ノードだけに限られる。特定の実施形態では、分離限定度は課されず、ユーザ・ノードおよびオブジェクト・ノードは、全てのノード接続に基づいてマッチングが行われる。
パラレル通信ポートである。
または相互運用処理デバイスのグループのことを言う。処理デバイスのいくつかの例は、集積回路および論理回路である。当業者は、命令、コンピュータ、および記憶媒体に精通している。
Claims (57)
- コンピュータサーバが、ソーシャル・ネットワーク環境の1以上のコンピューティングシステムに関連付けられているソーシャル・グラフにおいて、特定のユーザを示すユーザ・ノードにアクセスするステップであって、該ユーザ・ノードは、複数の属性ノードに接続されている、ステップと、
前記コンピュータサーバが、前記ソーシャル・グラフにおける、複数の属性ノードにそれぞれ接続された複数のオブジェクト・ノードのそれぞれに対して、前記ユーザ・ノードと個別のオブジェクト・ノードとの間の一致係数を算出する、算出ステップとを含み、前記算出ステップは、
前記ユーザ・ノードおよびオブジェクト・ノードの両方に接続された属性ノード全てからなるセットにおける各属性ノードに対して、前記ユーザ・ノードと該属性ノードとの間の第1の係数、および前記オブジェクト・ノードと該属性ノードとの間の第2の係数を算出するステップと、
前記第1の係数と前記第2の係数との積の全ての合計を得るステップと、を含む、方法。 - 前記第1の係数は、前記ユーザ・ノードと前記属性ノードとの間の分離度が大きくなると小さくなり、前記第2の係数は、前記オブジェクト・ノードと前記属性ノードとの間の分離度が大きくなると小さくなる、請求項1に記載の方法。
- 前記第2の係数にはそれぞれ、その関連する属性ノードおよびオブジェクト・ノードの対に対するフィードバック重みが乗算される、請求項1に記載の方法。
- 前記フィードバック重みは、機械学習アルゴリズムを通じて算出される、請求項3に記載の方法。
- 属性ノードおよびオブジェクト・ノードの各対に対する前記フィードバック重みは、
前記オブジェクト・ノードとのユーザ・ノードによる対話の全てを監視し、
前記オブジェクト・ノードとのユーザ・ノードによる対話のそれぞれにおいて、
前記属性ノードも、前記ユーザ・ノードに接続されるか否かを判定し、
肯定的判定の結果、前記フィードバック重みをインクリメントし、
否定的判定の結果、前記フィードバック重みをデクリメントすることによって算出される、請求項4に記載の方法。 - 前記オブジェクト・ノードとのユーザ・ノードによる対話のタイプによって、前記フィードバック重みをインクリメントまたはデクリメントする量が決定される、請求項5に記載の方法。
- 前記特定のユーザを示すユーザ・ノードに接続された属性ノードは、前記ソーシャル・グラフから算出された親近感を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記ソーシャル・グラフは、前記特定のユーザのプロフィールからの情報を含む、請求項7に記載の方法。
- 前記ソーシャル・グラフは、前記ソーシャル・ネットワーク環境上の前記ユーザのアクションを含む、請求項7に記載の方法。
- 前記ソーシャル・グラフは、前記ソーシャル・ネットワーク環境の外部のインターネット接続されたノードにおける前記ユーザのアクションを含む、請求項7に記載の方法。
- 前記ソーシャル・グラフは、前記ユーザのメッセージ内の共通のキーワードを含む、請求項7に記載の方法。
- 前記属性ノードは、メタデータ・タグを含む、請求項5に記載の方法。
- 前記メタデータ・タグは、特定のオブジェクト・ノードに関連づけられたノード管理者から受信される、請求項12に記載の方法。
- 受信される前記メタデータ・タグには最初に、所定のフィードバック重みが割り当てられる、請求項13に記載の方法。
- 前記特定のユーザについての所定の閾値を超える一致係数によって、ノードを昇格させるステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記特定のユーザに対して表示するために、一致係数の降順に、全てのノードをランキングするステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 属性ノードは、コンセプト・ノードを含む、請求項1に記載の方法。
- オブジェクト・ノードは、コンセプト・ノードを含む、請求項17に記載の方法。
- コンセプト・ノードは、前記ソーシャル・グラフによって動的に生成される、請求項17に記載の方法。
- 1以上のコンピューティングシステムにおける1以上の非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記媒体は、
ソーシャル・ネットワーク環境の1以上のコンピューティングシステムに関連付けられているソーシャル・グラフにおいて、特定のユーザを示すユーザ・ノードにアクセスするステップであって、該ユーザ・ノードは、複数の属性ノードに接続されている、ステップと、
前記ソーシャル・グラフにおける、複数の属性ノードにそれぞれ接続された複数のオブジェクト・ノードのそれぞれに対して、前記ユーザ・ノードと個別のオブジェクト・ノードとの間の一致係数を算出する、算出ステップとが行われるように構成される論理を具現化しており、前記算出ステップは、
前記ユーザ・ノードおよびオブジェクト・ノードの両方に接続された属性ノード全てからなるセットにおける各属性ノードに対して、前記ユーザ・ノードと該属性ノードとの間の第1の係数、および前記オブジェクト・ノードと該属性ノードとの間の第2の係数を算出するステップと、
前記第1の係数と前記第2の係数との積の全ての合計を得るステップと、を含む、媒体。 - 前記第1の係数は、前記ユーザ・ノードと前記属性ノードとの間の分離度が大きくなると小さくなり、前記第2の係数は、前記オブジェクト・ノードと前記属性ノードとの間の分離度が大きくなると小さくなる、請求項20に記載の媒体。
- 前記第2の係数にはそれぞれ、その関連する属性ノードおよびオブジェクト・ノードの対に対するフィードバック重みが乗算される、請求項20に記載の媒体。
- 前記フィードバック重みは、機械学習アルゴリズムを通じて算出される、請求項22に記載の媒体。
- 属性ノードおよびオブジェクト・ノードの各対に対する前記フィードバック重みは、
前記オブジェクト・ノードとのユーザ・ノードによる対話の全てを監視し、
前記オブジェクト・ノードとのユーザ・ノードによる対話のそれぞれにおいて、
前記属性ノードも、前記ユーザ・ノードに接続されるか否かを判定し、
肯定的判定の結果、前記フィードバック重みをインクリメントし、
否定的判定の結果、前記フィードバック重みをデクリメントすることによって算出される、請求項23に記載の媒体。 - 前記オブジェクト・ノードとのユーザ・ノードによる対話のタイプによって、前記フィードバック重みをインクリメントまたはデクリメントする量が決定される、請求項24に記載の媒体。
- 前記特定のユーザを示すユーザ・ノードに接続された属性ノードは、前記ソーシャル・グラフから算出された親近感を含む、請求項20に記載の媒体。
- 前記ソーシャル・グラフは、前記特定のユーザのプロフィールからの情報を含む、請求項26に記載の媒体。
- 前記ソーシャル・グラフは、前記ソーシャル・ネットワーク環境上の前記ユーザのアクションを含む、請求項26に記載の媒体。
- 前記ソーシャル・グラフは、前記ソーシャル・ネットワーク環境の外部のインターネット接続されたノードにおける前記ユーザのアクションを含む、請求項26に記載の媒体。
- 前記ソーシャル・グラフは、前記ユーザのメッセージ内の共通のキーワードを含む、請求項26に記載の媒体。
- 前記属性ノードは、メタデータ・タグを含む、請求項24に記載の媒体。
- 前記メタデータ・タグは、特定のオブジェクト・ノードに関連づけられたノード管理者から受信される、請求項31に記載の媒体。
- 受信される前記メタデータ・タグには最初に、所定のフィードバック重みが割り当てられる、請求項32に記載の媒体。
- 前記特定のユーザについての所定の閾値を超える一致係数によって、ノードを昇格させるステップをさらに含む、請求項20に記載の媒体。
- 前記特定のユーザに対して表示するために、一致係数の降順に、全てのノードをランキングするステップをさらに含む、請求項20に記載の媒体。
- 属性ノードは、コンセプト・ノードを含む、請求項20に記載の媒体。
- オブジェクト・ノードは、コンセプト・ノードを含む、請求項36に記載の媒体。
- コンセプト・ノードは、前記ソーシャル・グラフによって動的に生成される、請求項36に記載の媒体。
- 1以上のプロセッサと、
前記プロセッサが実行可能な命令を備え、前記プロセッサに結合されているメモリと、を備え、前記命令が実行されるとき、前記プロセッサは、
ソーシャル・ネットワーク環境の1以上のコンピューティングシステムに関連付けられているソーシャル・グラフにおいて、特定のユーザを示すユーザ・ノードにアクセスするステップであって、該ユーザ・ノードは、複数の属性ノードに接続されている、ステップと、
前記ソーシャル・グラフにおける、複数の属性ノードにそれぞれ接続された複数のオブジェクト・ノードのそれぞれに対して、前記ユーザ・ノードと個別のオブジェクト・ノードとの間の一致係数を算出する、算出ステップとが行われるように構成されており、前記算出ステップは、
前記ユーザ・ノードおよびオブジェクト・ノードの両方に接続された属性ノード全てからなるセットにおける各属性ノードに対して、前記ユーザ・ノードと該属性ノードとの間の第1の係数、および前記オブジェクト・ノードと該属性ノードとの間の第2の係数を算出するステップと、
前記第1の係数と前記第2の係数との積の全ての合計を得るステップと、を含む、システム。 - 前記第1の係数は、前記ユーザ・ノードと前記属性ノードとの間の分離度が大きくなると小さくなり、前記第2の係数は、前記オブジェクト・ノードと前記属性ノードとの間の分離度が大きくなると小さくなる、請求項39に記載のシステム。
- 前記第2の係数にはそれぞれ、その関連する属性ノードおよびオブジェクト・ノードの対に対するフィードバック重みが乗算される、請求項39に記載のシステム。
- 前記フィードバック重みは、機械学習アルゴリズムを通じて算出される、請求項41に記載のシステム。
- 属性ノードおよびオブジェクト・ノードの各対に対する前記フィードバック重みは、
前記オブジェクト・ノードとのユーザ・ノードによる対話の全てを監視し、
前記オブジェクト・ノードとのユーザ・ノードによる対話のそれぞれにおいて、
前記属性ノードも、前記ユーザ・ノードに接続されるか否かを判定し、
肯定的判定の結果、前記フィードバック重みをインクリメントし、
否定的判定の結果、前記フィードバック重みをデクリメントすることによって算出される、請求項42に記載のシステム。 - 前記オブジェクト・ノードとのユーザ・ノードによる対話のタイプによって、前記フィードバック重みをインクリメントまたはデクリメントする量が決定される、請求項43に記載のシステム。
- 前記特定のユーザを示すユーザ・ノードに接続された属性ノードは、前記ソーシャル・グラフから算出された親近感を含む、請求項39に記載のシステム。
- 前記ソーシャル・グラフは、前記特定のユーザのプロフィールからの情報を含む、請求項45に記載のシステム。
- 前記ソーシャル・グラフは、前記ソーシャル・ネットワーク環境上の前記ユーザのアクションを含む、請求項45に記載のシステム。
- 前記ソーシャル・グラフは、前記ソーシャル・ネットワーク環境の外部のインターネット接続されたノードにおける前記ユーザのアクションを含む、請求項45に記載のシステム。
- 前記ソーシャル・グラフは、前記ユーザのメッセージ内の共通のキーワードを含む、請求項45に記載のシステム。
- 前記属性ノードは、メタデータ・タグを含む、請求項43に記載のシステム。
- 前記メタデータ・タグは、特定のオブジェクト・ノードに関連づけられたノード管理者から受信される、請求項50に記載のシステム。
- 受信される前記メタデータ・タグには最初に、所定のフィードバック重みが割り当てられる、請求項51に記載のシステム。
- 前記特定のユーザについての所定の閾値を超える一致係数によって、ノードを昇格させるステップをさらに含む、請求項39に記載のシステム。
- 前記特定のユーザに対して表示するために、一致係数の降順に、全てのノードをランキングするステップをさらに含む、請求項39に記載のシステム。
- 属性ノードは、コンセプト・ノードを含む、請求項39に記載のシステム。
- オブジェクト・ノードは、コンセプト・ノードを含む、請求項55に記載のシステム。
- コンセプト・ノードは、前記ソーシャル・グラフによって動的に生成される、請求項55に記載のシステム。
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