JP6109970B2 - オンライン・ソーシャル・ネットワーク上での画像に対するタグ付けの提案 - Google Patents

Description

本開示は一般に、オンライン・ソーシャル・ネットワーク、およびソーシャル・ネットワーキング環境においてコンテンツにアクセスすることに関する。

（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）ソーシャルネットワーキング・システムは、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。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記録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。

ソーシャルネットワーキング・システムは、そのユーザが他の人が閲覧するためのデジタル媒体をシステムにアップロードすることを可能にすることができる。デジタル媒体は、デジタル画像、デジタル映像、デジタルオーディオ、コンピュータゲーム、デジタル書籍、デジタルテキスト、その他適したデジタル媒体、またはそれらの任意の組合せを含むことができる。ソーシャルネットワーキング・システムのユーザはデジタル媒体（たとえば、デジタル画像）を、ソーシャルネットワーキング・システム上の自分のアカウントに関連付けられているファイル（たとえば、アルバム）にアップロードすることができる。ソーシャルネットワーキング・システムのユーザはデジタル媒体を閲覧し、デジタル媒体内のある点またはエリアを選択して領域をタグ付けするのに適切な記述を入力することで、画像における位置を選択してタグ付けすることができる。媒体における複数の位置が、タグ付け可能である。タグの一部は、ソーシャルネットワーキング・システムの特定のユーザまたはコンテンツ・オブジェクトに対応付けることができる。

特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システムは、顔認識プロセスを用いることにより、画像に対するタグ付けの提案を生成するようにしてもよい。ソーシャルネットワーキング・システムは、画像中の人物の描写等の画像情報を比較し、該画像情報を顔紋集合と比較することにより、画像に描写された人物がオンライン・ソーシャル・ネットワークの任意のユーザの顔紋と一致するか否かを試行および予測するようにしてもよい。これらの顔紋は、たとえばオンライン・ソーシャル・ネットワークの特定のユーザがタグ付けされた他の画像を解析することにより当該ユーザに対してソーシャルネットワーキング・システムが生成した顔表現であってもよい。したがって、標準的なタグ付けの提案のアルゴリズムは、ｆ（ｎ，ｉ）という書式であってもよく、ここで、ｎはオンライン・ソーシャル・ネットワークの特定のユーザの顔紋、ｉは画像情報である。ただし、数千人、場合により数百万人ものユーザの顔紋を調べるのは、効果的ではなく、予測が不十分となる場合もある。タグ付けの提案のアルゴリズムは、ソーシャルグラフ情報、先行入力情報、またはオンライン・ソーシャル・ネットワーク上で利用できるその他適当な情報等の付加的な情報を用いて改善可能である。言い換えると、タグ付けの提案のアルゴリズムは、関数がｆ（ｎ，ｉ，ｓ）となるように修正可能であり、ここで、ｓはオンライン・ソーシャル・ネットワーク上で利用できる付加的な情報である。特定の実施形態において、付加的な情報には、たとえばソーシャルグラフ親密度情報、タグ履歴情報、またはユーザ入力（たとえば、先行入力フィールドにユーザが入力した文字列）を含んでいてもよい。また、タグ付けの提案のアルゴリズムに用いる因子のうちの１つまたは複数には、時間減衰因子が適用されるようになっていてもよい。たとえば、タグ付けの提案のアルゴリズムにおいては、より新しいタグにより大きな重み付けがなされるように、時間減衰がタグ履歴情報に関して考慮されるようになっていてもよい。そして、この予測がユーザにタグ付けの提案として送信され、ユーザは、これを選択することにより、特定のユーザの画像にタグ付けを行うようにしてもよい。タグ付けの提案は、ユーザがタグラベル・フィールドに文字を入力した際に提示されるようになっていてもよく、ユーザが該フィールドにさらに文字を入力すると、先行入力機能によりリアルタイムで絞り込まれる。

ソーシャルネットワーキング・システムに関連付けられた例示的なネットワーク環境を示している。 例示的なソーシャルグラフを示している。 タグを含む例示的な写真を示している。 ソーシャルグラフ情報を用いた顔認識の例を示している。 ソーシャルグラフ情報を用いた顔認識の例を示している。 ソーシャルグラフ情報を用いた顔認識を行う例示的なシステムを示している。 タグ付けの提案を含む例示的な写真を示している。 タグ付けの提案を含む例示的な写真を示している。 タグ付けの提案を含む例示的な写真を示している。 タグ付けの提案を含む例示的な写真を示している。 タグ付けの提案を含む例示的な写真を示している。 顔認識を用いたタグ付けの提案の例示的な方法を示している。 例示的なコンピュータ・システムを示している。

システムの概要
図１は、ソーシャルネットワーキング・システムに関連する例示的なネットワーク環境１００を示す。ネットワーク環境１００は、ネットワーク１１０によって互いに接続されたユーザ１０１、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はユーザ１０１、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（third-party system）１７０、およびネットワーク１１０の特定の構成を示すが、本開示は、ユーザ１０１、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企図する。限定ではなく例として、ネットワーク１１０を迂回して、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２つ以上を互いに直接的に接続することができる。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２つ以上を、物理的または論理的に、全体的または部分的に共に配置することができる。さらに、図１は特定の数のユーザ１０１、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を示すが、本開示は、任意の適切な数のユーザ１０１、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を企図する。限定ではなく例として、ネットワーク環境１００は、複数のユーザ１０１、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。

特定の実施形態においては、ユーザ１０１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）グループとすることができる。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、オンライン・ソーシャル・ネットワークをホストす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。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。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、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、ユーザ１０１に、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によって記録させるか、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）と共有させることを、たとえば、適切なプライバシー設定を設定することによりオプトインまたはオプトアウトを行うことのできる認証サーバ（または他の適したコンポーネント）を含むことができる。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情報のどれを記録するか、ユーザに関連付けられている情報をどのように記録するか、ユーザに関連付けられている情報をいつ記録するか、ユーザに関連付けられている情報を誰が記録するか、ユーザに関連付けられている情報を誰と共有するか、およびユーザに関連付けられている情報をどのような目的で記録もしくは共有するかを決定することができる。認証サーバを使用して、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、適切な場合、ブロッキング、データハッシング、匿名化、またはその他適切な技法により実施することができる。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・システムとすることができる。サード・パーティ・システム１７０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を介してアクセスすることができる。特定の実施形態においては、１人または複数人のユーザ１０１は１つまたは複数のクライアント・システム１３０を使用して、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にアクセスし、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とデータを送受信することができる。クライアント・システム１３０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に直接、ネットワーク１１０を介して、またはサード・パーティ・システムを介してアクセスすることができる。限定ではなく、例として、クライアント・システム１３０はソーシャル・ネットワーク・システム１６０を介してサード・パーティ・システム１７０にアクセスする。クライアント・システム１３０は、たとえば、パーソナル・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、携帯電話、スマートフォン、またはタブレット・コンピュータなど、任意の適切なコンピューティング・デバイスである。

本開示は任意の適切なネットワーク１１０を企図する。限定ではなく例として、ネットワーク１１０のうちの１つまたは複数の部分は、アドホック・ネットワーク（ad hoc network）、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（virtual private network：ＶＰＮ）、ローカル・エリア・ネットワーク（local area network：ＬＡＮ）、ワイヤレスＬＡＮ（wireless LAN：ＷＬＡＮ）、広域ネットワーク（wide area network：ＷＡＮ）、ワイヤレスＷＡＮ（wireless WAN：ＷＷＡＮ）、大都市圏ネットワーク（metropolitan area network：ＭＡＮ）、インターネットの一部、公衆交換電話網（Public Switched Telephone Network：ＰＳＴＮ）の一部、携帯電話網、またはこれらの２つ以上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に接続するか、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を企図する。特定の実施形態では、１つまたは複数のリンク１５０は、１つまたは複数のワイヤーライン（wireline）（例えば、デジタル加入者線（Digital Subscriber Line：ＤＳＬ）またはData Over Cable Service Interface Specification（ＤＯＣＳＩＳ）など）、ワイヤレス（例えば、Ｗｉ−ＦｉまたはWorldwide Interoperability for Microwave Access（ＷｉＭＡＸ）など）、または光（例えば、同期光ネットワーク（Synchronous Optical Network：ＳＯＮＥＴ）または同期デジタル階層（Synchronous Digital Hierarchy：ＳＤＨ）など）リンクを含む。特定の実施形態では、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、ＰＳＴＮの一部、セルラ技術ベースのネットワーク、衛星通信技術ベースのネットワーク、別のリンク１５０、または２つ以上のそのようなリンク１５０の組合せを含む。リンク１５０は、必ずしもネットワーク環境１００全体を通じて同一である必要はない。１つまたは複数の第１のリンク１５０は、１つまたは複数の点で１つまたは複数の第２のリンク１５０と異なることがある。

ソーシャルグラフ
図２は、例示的なソーシャルグラフ２００を示す。特定の実施形態では、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、１つまたは複数のデータ・ストア（data store）内に１つまたは複数のソーシャルグラフ２００を格納することができる。特定の実施形態では、ソーシャルグラフ２００は、複数のノード（これは複数のユーザ・ノード２０２または複数のコンセプト・ノード（concept node）２０４を含むことができる）と、ノードを接続する複数のエッジ（edge）２０６とを含むことができる。図２に示される例示的なソーシャルグラフ２００は、説明のために、２次元視覚マップ表現で示されている。特定の実施形態では、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、ソーシャルグラフ２００および適切なアプリケーションについての関連する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を、データ・オブジェクトとして、例えばデータ・ストア（ソーシャルグラフ・データベースなど）内に格納することができる。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または照会可能な索引を含むことができる。

特定の実施形態では、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（例えば、企業、ビジネス、またはサード・パーティ・アプリケーション）、または（例えば、個人またはエンティティの）グループでよい。特定の実施形態では、ユーザがソーシャルネットワーキング・システム１６０にアカウントを登録するとき、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を作成し、１つまたは複数のデータ・ストア内にユーザ・ノード２０２を格納することができる。本明細書で説明するユーザおよびユーザ・ノード２０２は、適切な場合、登録されたユーザおよび登録されたユーザに関連するユーザ・ノード２０２を指す。追加または代替として、本明細書で説明するユーザおよびユーザ・ノード２０２は、適切な場合、ソーシャルネットワーキング・システム１６０に登録していないユーザを指す。特定の実施形態では、ユーザによって提供される情報、またはソーシャルネットワーキング・システム１６０を含む様々なシステムによって収集される情報に、ユーザ・ノード２０２を関連付けることができる。限定ではなく例として、ユーザは、ユーザの名前、プロファイル写真、連絡先情報、誕生日、性別、結婚状況、家族状況、職業、学歴、好み、関心、または他の人口統計情報を提供することができる。特定の実施形態では、ユーザに関連する情報に対応する１つまたは複数のデータ・オブジェクトにユーザ・ノード２０２を関連付けることができる。特定の実施形態では、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。

特定の実施形態では、コンセプト・ノード２０４はコンセプト（concept）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（例えば、映画館、レストラン、ランドマーク、または都市など）、ウェブサイト（例えば、ソーシャル・ネットワーク・システム１６０に関連するウェブサイトまたはウェブ・アプリケーション・サーバに関連するサード・パーティ・ウェブサイトなど）、エンティティ（例えば、人、会社、グループ、スポーツ・チーム、または有名人など）、ソーシャルネットワーキング・システム１６０内またはウェブ・アプリケーション・サーバなどの外部サーバ上に位置することのできるリソース（例えば、オーディオ・ファイル、ビデオ・ファイル、デジタル・フォト、テキスト・ファイル、構造化された文書、またはアプリケーションなど）、物的または知的財産（例えば、彫刻、絵画、映画、ゲーム、歌、アイデア、写真、または著作物など）、ゲーム、活動、アイデアまたは理論、他の適切なコンセプト、あるいは２つ以上のそのようなコンセプトに対応することができる。ユーザによって提供されるコンセプトの情報、またはソーシャルネットワーキング・システム１６０を含む様々なシステムによって収集される情報にコンセプト・ノード２０４を関連付けることができる。限定ではなく例として、コンセプトの情報は、名前またはタイトル、１つまたは複数のイメージ（例えば、本のカバー・ページのイメージ）、位置（例えば、住所または地理的位置）、ウェブサイト（それをＵＲＬに関連付けることができる）、連絡先情報（例えば、電話番号またはｅメール・アドレス）、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。特定の実施形態では、コンセプト・ノード２０４に関連する情報に対応する１つまたは複数のデータ・オブジェクトにコンセプト・ノード２０４を関連付けることができる。特定の実施形態では、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。

特定の実施形態では、ソーシャルグラフ２００内のノードは、ウェブページ（「プロファイル・ページ」と呼ばれることがある）を表すこと、またはウェブページによって表すことができる。プロファイル・ページは、ソーシャルネットワーキング・システム１６０によってホストすること、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にすることができる。プロファイル・ページはまた、サード・パーティ・サーバ１７０に関連するサード・パーティ・ウェブサイト上でホストすることもできる。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ァイル・ページは、特定の外部ウェブページでよく、プロファイル・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。プロファイル・ページは、他のユーザのすべてまたは選択された一部分によって閲覧可能とすることができる。限定ではなく例として、ユーザ・ノード２０２は、対応するユーザがその中でコンテンツを追加し、宣言を行い、あるいはユーザ自身を表現することのできる、対応するユーザ・プロファイル・ページを有することができる。限定ではなく別の例として、コンセプト・ノード２０４は、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、１人または複数のユーザがその中でコンテンツを追加し、宣言を行い、またはユーザ自身を表現することのできる、対応するコンセプトプロファイル・ページを有することができる。

特定の実施形態では、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、他の要素において、コンテンツ、選択可能な、もしくは他のアイコン、またはアクションもしくは活動を表す（例えば、ＪＡＶＡ（登録商標）Ｓｃｒｉｐｔ、ＡＪＡＸ、またはＰＨＰコードで実装することのできる）他の対話型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（check in）」、「食べる（ｅａｔ）」、「レコメンド（recommend）」、または別の適切なアクションもしくは活動などの、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するユーザは、アイコンのうちの１つ（例えば、「食べる」）を選択し、クライアント・システム１３０に、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に送信させることによってアクションを実施することができる。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との間のエッジ（例えば、「食べる」エッジ）を作成し、１つまたは複数のデータ・ストア内にエッジ２０６を格納することができる。

特定の実施形態では、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内の１対のノードを互いに接続することができる。１対のノードを接続するエッジ２０６は、その１対のノード間の関係を表すことができる。特定の実施形態では、エッジ２０６は、１対のノード間の関係に対応する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か、または表すことができる。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、第２のユーザに「友達要求」を送信することができる。第２のユーザが「友達要求」を確認した場合、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、第１のユーザのユーザ・ノード２０２をソーシャルグラフ２００内の第２のユーザのユーザ・ノード２０２に接続するエッジ２０６を作成し、データ・ストアのうちの１つまたは複数の中にエッジ２０６をソーシャルグラフ情報として格納することができる。図２の例では、ソーシャルグラフ２００は、ユーザ「Ａ」とユーザ「Ｂ」のユーザ・ノード２０２間の友達関係を示すエッジ２０６と、ユーザ「Ｃ」とユーザ「Ｂ」のユーザ・ノード２０２間の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を接続する特定の属性を有する特定のエッジ２０６を説明するかまたは図示するが、本開示は、ユーザ・ノード２０２を接続する任意の適切な属性を有する任意の適切なエッジ２０６を企図する。限定ではなく例として、エッジ２０６は、友達関係、家族関係、ビジネスまたは雇用関係、ファン関係（fan relationship）、フォロワ関係、ビジター関係（visitor relationship）、加入者関係、上位／従属関係、相互関係、非相互関係、別の適切なタイプの関係、または２つ以上のそのような関係を表すことができる。さらに、本開示は一般にノードが接続されているものとして説明するが、本開示はまた、ユーザまたはコンセプトが接続されているものとして説明する。本明細書では、接続されているユーザまたはコンセプトに対する参照は、適切な場合、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内で接続されているユーザまたはコンセプトに対応するノードを指すことがある。

特定の実施形態では、ユーザ・ノード２０２とコンセプト・ノード２０４との間のエッジ２０６は、コンセプト・ノード２０４に関連するコンセプトに対する、ユーザ・ノード２０２に関連するユーザによって実施される特定のアクションまたは活動を表すことができる。限定ではなく例として、図２に示されるように、ユーザは、コンセプトに対して「いいね」を表明し、コンセプトに「通う」、コンセプトを「プレイする」、コンセプトを「聞く」、コンセプトを「料理する」、コンセプトに「勤務する」、またはコンセプトを「観る」ことができ、そのそれぞれは、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ァイル・ページは、例えば、選択可能な「チェックイン」アイコン（例えば、クリッカブル（clickable）「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、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、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、特定の歌を聴取することができる（「イマジン」）。この場合、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、（図２に示すように）ユーザに対応するユーザ・ノード２０２と、歌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との間の「聞いた（ｌｉｓｔｅｎｅｄ）」エッジ２０６および「使用した（ｕｓｅｄ）」エッジを作成し、ユーザが歌を聴取し、アプリケーションを使用したことを示すことができる。さらに、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、（図２に示すように）歌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間の「プレイした（ｐｌａｙｅｄ）」エッジ２０６を作成し、特定の歌が特定のアプリケーションによって再生されたことを示すことができる。この場合、「プレイした」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（歌「イマジン」）に対して実施されたアクションに対応する。本開示は、ユーザ・ノード２０２およびコンセプト・ノード２０４を接続する特定の属性を有する特定のエッジ２０６を説明するが、本開示は、ユーザ・ノード２０２およびコンセプト・ノード２０４を接続する任意の適切な属性を有する任意の適切なエッジ２０６を企図する。さらに、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との間のエッジを説明するが、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との間のエッジを企図する。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を好むこと、および特定のコンセプトを使用した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の、ユーザ「Ｅ」に関するユーザ・ノード２０２と、「ＳＰＯＴＩＦＹ」に関するコンセプト・ノード２０４との間で示されるように）ユーザ・ノード２０２とコンセプト・ノード２０４との間の各タイプの関係（または複数の単一の関係）を表すことができる。

特定の実施形態では、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内のユーザ・ノード２０２とコンセプト・ノード２０４との間のエッジ２０６を作成することができる。限定ではなく例として、（例えば、ユーザのクライアント・システム１３０によってホストされるウェブ・ブラウザまたは専用アプリケーションを使用することによって）コンセプトプロファイル・ページを閲覧するユーザは、「いいね」アイコンをクリックまたは選択することにより、ユーザがコンセプト・ノード２０４によって表されるコンセプトを好むことを示すことができ、それによって、ユーザのクライアント・システム１３０に、ユーザがコンセプトプロファイル・ページに関連するコンセプトを好む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に送信させることができる。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、ユーザとコンセプト・ノード２０４との間の「いいね」エッジ２０６で示されるように、ユーザに関連するユーザ・ノード２０２と、コンセプト・ノード２０４との間のエッジ２０６を作成することができる。特定の実施形態では、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、１つまたは複数のデータ・ストア内にエッジ２０６を格納することができる。特定の実施形態では、特定のユーザ・アクションに応答して、エッジ２０６を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することができる。限定ではなく例として、第１のユーザが写真をアップロードし、映画を視聴し、または歌を聴取する場合、第１のユーザに対応するユーザ・ノード２０２と、これらのコンセプトに対応するコンセプト・ノード２０４との間のエッジ２０６を形成することができる。本開示は、特定の方式で特定のエッジ２０６を形成することを説明するが、本開示は、任意の適切な方式で任意の適切なエッジ２０６を形成することを企図する。

ソーシャルグラフの親密度および係数
特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、さまざまなソーシャル・グラフ・エンティティ同士のソーシャルグラフの親密度（本明細書において「親密度」ともいう）を判定することができる。親密度は、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ユーザ、コンセプト、コンテンツ、アクション、広告、その他のオブジェクト、またはそれらの任意の適切な組合せなど、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特定のオブジェクト間の関係の強さまたは関心のレベルを表すことができる。親密度は、サード・パーティ・システム１７０またはその他の適切なシステムに関連付けられているオブジェクトに関しても判定することができる。コンテンツの各ユーザ、内容、または種類について、ソーシャル・グラフ・エンティティの総合的な親密度を確立することができる。総合的な親密度は、ソーシャル・グラフ・エンティティに関連付けられているアクションまたは関係の継続的なモニタリングに基づいて変更することができる。本開示は特定の方式で特定の親密度を判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方式で任意の適切な親密度を判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、親密度係数（本明細書においては「係数」という）を用いて、ソーシャルグラフの親密度を測定または定量化することができる。係数は、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特定のオブジェクト同士の関係の強さを表し、または定量化することができる。係数は、ユーザの特定のアクションへの関心に基づいてユーザがそのアクションを行う予測確率を測定する確率または関数も表すことができる。このように、ユーザの将来のアクションはユーザの過去のアクションに基づいて予測することができ、少なくとも部分的にユーザのアクションの履歴で係数を計算することができる。係数を用いて、オンライン・ソーシャル・ネットワーク内でも、またはオンライン・ソーシャル・ネットワーク外でもよい任意の数のアクションを予測することができる。限定ではなく、例として、これらのアクションは、メッセージの送信、コンテンツの投稿、またはコンテンツに対するコメント投稿などのさまざまな種類の通信、プロフィール・ページ、媒体、もしくはその他の適切なコンテンツへのアクセスもしくは閲覧などのさまざまな種類の観察アクション、同じグループになること、同じ写真にタグ付けされること、同じ場所でチェックインすること、もしくは同じイベントに出席するなど、２つまたはそれ以上のソーシャル・グラフ・エンティティに関するさまざまな種類の共起情報、またはその他適切なアクションを含むことができる。本開示は特定の方式で親密度を測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方式で親密度を測定することを想定している。

特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、係数の計算に多様な要因を使用することができる。これらの要因は、たとえば、ユーザのアクション、オブジェクト同士の関係の種類、場所情報、その他の適切な要因、またはこれらの任意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、係数を計算するときに、異なる要因に異なる重みを付けることができる。各要因の重みは静的なものであってもよく、または、たとえば、ユーザ、関係の種類、アクションの種類、ユーザの場所などに応じて重みが変わってもよい。要因の段階評価をその重みに応じて組み合わせて、ユーザの総合的な係数を判定することができる。限定ではなく、例として、特定のユーザアクションには段階評価と重みの両方が割り当てられるのに対し、特定のユーザアクションに関連付けられている関係には段階評価と相関する重みとが割り当てられる（たとえば、そのため重みは合計で１００％になる）。特定のオブジェクトに対するユーザの係数を計算するためには、ユーザのアクションに割り当てられた段階評価は、たとえば、係数全体の６０％を構成するのに対し、ユーザとオブジェクトとの関係は係数全体の４０％を構成することができる。特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、係数の計算に用いられるさまざまな要因の重みを判定するとき、たとえば、情報がアクセスされてからの時間、減衰因子、アクセス頻度、情報との関係もしくは情報がアクセスされたオブジェクトとの関係、オブジェクトにつながれているソーシャル・グラフ・エンティティとの関係、ユーザアクションの短期間もしくは長期間平均、ユーザフィードバック、その他の適切な変数、またはこれらの任意の組合せなど、多様な変数を考慮することができる。限定ではなく、例として、係数は、特定のアクションによって提供される信号の強度を時間とともに減衰させて、係数を計算するときにより最近のアクションをより関連性があるようにする減衰因子を含むことができる。段階評価および重みは、係数が基にしたアクションの継続的な追跡に基づいて継続的に更新することができる。各要因の段階評価およびその要因に割り当てられる重みを割り当て、組合せ、平均化などをするために任意の種類のプロセスまたはアルゴリズムを採用することができる。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、履歴アクションおよび過去のユーザの応答、またはそれらをさまざまなオプションに露出して応答を測定することによりユーザから提供されたデータを仕込んだ機械学習アルゴリズムを用いて係数を判定することができる。本開示は特定の方式で係数を計算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方式で係数を計算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、ユーザのアクションに基づいて係数を計算することができる。ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、当該アクションを、オンライン・ソーシャル・ネットワーク、サード・パーティ・システム１７０、その他の適切なシステム、またはこれらの任意の組合せで監視することができる。任意の適切な種類のユーザアクションを追跡または監視することができる。典型的なユーザのアクションは、プロフィール・ページを閲覧すること、コンテンツを作成または投稿すること、コンテンツと対話すること、イメージにタグ付けするかまたはタグ付けされること（または他の種類のタグ履歴情報）、グループに参加すること、イベントへの出席をリスト化し確認すること、場所にチェックインすること、特定のページに「いいね！」を表明すること、ページを作成すること、ソーシャルアクションを促進するその他のタスクを行うことを含む。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、特定の種類のコンテンツに対するユーザのアクションに基づいて係数を計算することができる。コンテンツはオンライン・ソーシャル・ネットワーク、サード・パーティ・システム１７０、または別の適切なシステムに関連付けることができる。コンテンツはユーザ、プロフィール・ページ、ポスト、ニュース記事、見出し、インスタントメッセージ、チャットルームの会話、電子メール、広告、ピクチャ、ビデオ、音楽、その他の適切なオブジェクト、またはこれらの任意の組合せ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はユーザのアクションを分析して、アクションのうちの１つまたは複数が内容、コンテンツ、他のユーザなどの親密度を示すかどうかを判定することができる。限定ではなく、例として、ユーザが「コーヒー」またはその変種に関連するコンテンツを頻繁に投稿する場合、ソーシャルネットワーキング・システム１６０はそのユーザが「コーヒー」のコンセプトに関して高い係数を有すると判定することができる。特定のアクションまたは特定の種類のアクションには他のアクションよりも高い重みおよび段階評価または重みもしくは段階評価を割り当てることができ、それが、計算する総合的な係数に影響する。限定ではなく、例として、第１のユーザが第２のユーザに電子メールを送る場合、そのアクションの重みまたは段階評価は、第１のユーザが第２のユーザのユーザプロフィール・ページをただ閲覧するだけの場合よりも高くすることができる。

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、特定のオブジェクト同士の関係の種類に基づいて係数を計算することができる。ソーシャルグラフ２００を参照して、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、係数を計算するとき、特定のユーザ・ノード２０２およびコンセプト・ノード２０４をつなげるエッジ２０６の数および種類または数もしくは種類を分析することができる。限定ではなく、例として、（その２名のユーザが結婚していることを表す）配偶者型のエッジによってつなげられているユーザ・ノード２０２には、友達型のエッジによってつなげられているユーザ・ノード２０２よりも高い係数を割り当てることができる。言い換えれば、特定のユーザのアクションおよび関係に割り当てられる重みに応じて、総合的な親密度はユーザの配偶者に関するコンテンツの方がユーザの友達に関するコンテンツよりも高いと判定することができる。特定の実施形態においては、ユーザが有する別のオブジェクトとの関係は、そのオブジェクトの係数の計算に関するユーザのアクションの重みおよび段階評価または重みもしくは段階評価に影響を及ぼすことができる。限定ではなく、例として、ユーザが第１の写真ではタグ付けされているが、第２の写真には「いいね！」を表明しているだけの場合、コンテンツとタグ付け型の関係を有することにはコンテンツとの「いいね！」型の関係を有するよりも高い重みおよび段階評価または重みもしくは段階評価が割り当てられるので、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、ユーザが第２の写真よりも第１の写真に関して高い係数を有すると判定することができる。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人または複数人の第２のユーザが有する特定のオブジェクトとの関係に基づいて、第１のユーザの係数を計算することができる。言い換えれば、他のユーザが有するあるオブジェクトとのつながりおよび係数は、そのオブジェクトに関する第１のユーザの係数に影響を与えることができる。限定ではなく、例として、第１のユーザが１人または複数の第２のユーザにつなげられ、または１人または複数の第２のユーザに関して高い係数を有し、その第２のユーザが特定のオブジェクトにつなげられ、または特定のオブジェクトに関して高い係数を有する場合、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、第１のユーザもその特定のオブジェクトに関して比較的高い係数を有するはずだと判定することができる。特定の実施形態においては、係数は特定のオブジェクト同士の隔たりの次数に基づくことができる。低い係数は、第１のユーザがソーシャルグラフ２００内で第１のユーザに間接的につながるユーザのコンテンツ・オブジェクトへの関心を共有する可能性が低下することを表す。限定ではなく、例として、ソーシャルグラフ２００内でより近い（すなわち、隔たりの次数がより小さい）ソーシャル・グラフ・エンティティは、ソーシャルグラフ２００内で遠く離れたエンティティよりも高い係数を有することができる。

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は場所情報に基づいて係数を計算することができる。地理的に互いに近いオブジェクトは、遠いオブジェクトよりも互いにより関係があるか、またはより関心があると考えられる。特定の実施形態においては、特定のオブジェクトに対するユーザの係数は、ユーザに関連付けられている現在の場所（またはユーザのクライアント・システム１３０の場所）へのオブジェクトの場所の近さに基づくことができる。第１のユーザは、その第１のユーザにより近い他のユーザまたはコンセプトにより関心を持つかもしれない。限定ではなく、例として、ユーザが空港から１マイル、ガソリンスタンドから２マイルのところにいる場合、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、空港のユーザへの近さに基づいて、ユーザはガソリンスタンドよりも空港に関する係数が高いと判定する。

特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、係数情報に基づいて、ユーザに関する特定のアクションを行うことができる。係数を用いて、ユーザの特定のアクションへの関心に基づいてユーザがそのアクションを行うかどうかを予測することができる。広告、検索結果、ニュース記事、媒体、メッセージ、通知、またはその他の適切なオブジェクトなど、任意の種類のオブジェクトを生成し、またはユーザに提示するとき、係数を用いることができる。適切な場合、かかるオブジェクトをランク付けし、順序付けするためにも係数を利用することができる。このように、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、ユーザの関心および現状に関わる情報を提供することができるので、ユーザが関心のあるかかる情報を見つける可能性を高める。特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、係数情報に基づいて、コンテンツを生成することができる。コンテンツ・オブジェクトは、ユーザに固有の係数に基づいて提供または選択されることができる。限定ではなく、例として、係数を用いて、ユーザ向けの媒体を生成することができ、そのユーザが媒体オブジェクトに関して高い総合的な係数を有する媒体をユーザに提示することができる。限定ではなく、別の例として、係数を用いてユーザ向けの広告を生成することができ、広告されるオブジェクトに関してそのユーザが高い総合的な係数を有する広告をユーザに提示することができる。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は係数情報に基づいて検索結果を生成することができる。特定のユーザ向けの検索結果は、問い合わせるユーザに関する検索結果に関連付けられている係数に基づいてスコア付けまたはランク付けすることができる。限定ではなく、例として、検索結果ページには、より高い係数を持つオブジェクトに対応する検索結果を、より低い係数を持つオブジェクトに対応する結果よりも高いランクにすることができる。

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、特定のシステムまたはプロセスからの係数の要求に応答して、係数を計算することができる。ある所与の状況においてユーザが取りうる（または対象になりうる）有望なアクションを予測するために、任意のプロセスは、計算したユーザの係数を要求することができる。その要求は係数を計算するために用いられるさまざまな要因に関して使用する重みのセットも含むことができる。この要求は、オンライン・ソーシャル・ネットワーク上で実行しているプロセス、サード・パーティ・システム１７０（たとえば、ＡＰＩもしくは他の通信チャネルを介して）、または別の適切なシステムから発することができる。この要求に応答して、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は係数を計算する（または、以前にすでに計算および格納されていた場合には、係数情報にアクセスする）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、特定のプロセスに関する親密度を測定することができる。異なるプロセス（オンライン・ソーシャル・ネットワークの内部および外部の両方）が特定のオブジェクトまたはオブジェクトのセットの係数を要求することができる。ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、親密度の尺度を要求したその特定のプロセスに関連性のある親密度の尺度を提供することができる。このように、各プロセスは、そのプロセスが親密度の尺度を使用するさまざまな状況に合わせた親密度の尺度を受信する。

ソーシャルグラフの親密度および親密度係数に関連して、特定の実施形態は、２００６年８月１１日に提出された米国特許出願公開第１１／５０３０９３号明細書、２０１０年１２月２２日に提出された米国特許出願公開第１２／９７６８５９号明細書、２０１０年１２月２２日に提出された米国特許出願公開第１２／９７７０２７号明細書、２０１０年１２月２３日に提出された米国特許出願公開第１２／９７８２６５号明細書、および２０１２年１０月１日に提出された米国特許出願公開第１３／６３２８６９号明細書に開示される１つまたは複数のシステム、コンポーネント、要素、機能、方法、演算、または工程を利用することができ、上記特許出願のそれぞれは参照により組み込まれる。

先行入力プロセス
特定の実施形態において、クライアント側プロセスおよびバックエンド（サーバ側）プロセスの両方または一方の１つまたは複数は、ソーシャルネットワーキング・システム１６０によるホストまたはソーシャルネットワーキング・システム１６０におけるアクセスが可能な要求ウェブページ（たとえば、ユーザプロフィール・ページ、コンセプトプロフィール・ページ、検索結果ウェブページ、またはオンライン・ソーシャル・ネットワークの別の適当なページ等）と併せてレンダリングされた入力フォームにユーザが現在入力している情報に対して、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）の照合を自動的に試行可能な「先行入力」機能を実装して利用するようにしてもよい。特定の実施形態において、ユーザがテキストを入力して言明（declaration）を行っている際、先行入力機能は、ソーシャルグラフ２００におけるユーザ、コンセプト、またはエッジに対応した文字列（たとえば、名称、説明文）およびそれぞれの対応する要素に対して、言明に入力されているテキスト文字列の照合を試行するようにしてもよい。特定の実施形態において、一致が確認された場合、先行入力機能は、既存のソーシャルグラフ要素のソーシャルグラフ要素の参照（たとえば、ノード名／種類、ノードＩＤ、エッジ名／種類、エッジＩＤ、または別の適当な参照もしくは識別子等）をフォームに自動で追加するようにしてもよい。

特定の実施形態において、ユーザのプロフィール・ページ、ホーム・ページまたは他のページのさまざまな項目においてコンテンツの追加または言明を行う際に使用するフォームにユーザがテキストをタイプまたは他の方法で入力すると、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（または、その内部）（たとえば、サーバ１６２内）で実行されているフロントエンド（クライアント側）プロセスおよびバックエンド（サーバ側）先行入力プロセス（以下、単に「先行入力プロセス」と称する）の両方または一方の１つまたは複数と併せて動作することにより、ユーザがテキスト文字を入力する際に、ユーザが入力したテキスト文字と最も関連または一致すると判定された既存のソーシャルグラフ要素の名称に対応した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要素に関連付けられた用語のフォームへの自動追加を対話形式で仮想的に瞬時に（ユーザに見えるように）試行するようにしてもよい。ノードおよびエッジに関連付けられた情報を含めて、ソーシャルグラフ・データベース中のソーシャルグラフ情報またはソーシャルグラフ・データベースから抽出されて索引付けされた情報を利用することにより、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のほか、可能性として、ソーシャルネットワーキング・システム１６０内にて配置または実行されているその他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併せて、ユーザの意図した言明を高い精度で予測可能であってもよい。ただし、ソーシャルネットワーキング・システム１６０では、ユーザが望む本質的に任意の言明をユーザが自由に入力することもできるため、ユーザは、自身を自由に表現することができる。

特定の実施形態において、ユーザがフォーム・ボックスまたは他のフィールドにテキスト文字を入力すると、先行入力プロセスは、ユーザが文字を入力している際に、ユーザの言明に入力された文字列と一致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）の特定を試行するようにしてもよい。特定の実施形態において、ユーザがフォーム・ボックスに文字を入力すると、先行入力プロセスは、入力されたテキスト文字列を読み出すようにしてもよい。また、各キーストロークがなされると、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、呼び出し）として、ソーシャルネットワーキング・システム１６０内で実行されているバックエンド先行入力プロセスに送信するようにしてもよい。特定の実施形態において、先行入力プロセスは、ＡＪＡＸ（Ａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ ａｎｄ ＸＭＬ）または他の適当な技術、特に、非同期技術によって通信するようになっていてもよい。特定の実施形態において、要求は、結果の高速かつ動的な送信およびフェッチが可能なＸＭＬＨＴＴＰＲｅｑｕｅｓｔ（ＸＨＲ）であってもよいし、またはこれを含んでいてもよい。また、特定の実施形態において、先行入力プロセスは、ユーザが言明を行っている特定のページの特定の項目を識別する項目識別子（項目ＩＤ）を、要求の前、後、または要求と同時に送信するようにしてもよい。特定の実施形態においては、ユーザＩＤパラメータも送信されるようになっていてもよいが、これは、いくつかの実施形態では不要となる場合がある。ユーザは、ソーシャルネットワーキング・システム１６０にログイン済み（または、他の方法で認証済み）であることに基づいて、すでに「既知」となっている場合があるためである。

特定の実施形態において、先行入力プロセスは、１つまたは複数の照合アルゴリズムを用いて、一致するソーシャルグラフ要素の識別を試行するようにしてもよい。特定の実施形態において、１つまたは複数の一致が確認された場合、先行入力プロセスは、たとえば一致するソーシャルグラフ要素の名称（名称文字列）または記述のほか、可能性として、一致するソーシャルグラフ要素に関連付けられた他のメタデータを含み得る応答（ＡＪＡＸまたは他の適当な技術を利用可能）をユーザのクライアント・システム１３０に送信するようにしてもよい。限定ではなく一例として、ユーザがクエリ・フィールドに文字「ｐｏｋ」を入力している場合、先行入力プロセスは、「ｐｏｋｅｒ（ポーカー）」または「ｐｏｋｅｍｏｎ（ポケモン）」という名称またはテーマのプロフィール・ページ等、一致する既存のプロフィール・ページの名称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を表すドロップダウン・メニューを表示するようにしてもよく、ユーザがこれをクリックするかまたは他の方法で選択することにより、選択したノードに対応する一致ユーザまたはコンセプト名を言明したいという要望を確認することができる。限定ではなく別の例として、「ｐｏｋｅｒ」がクリックされると、先行入力プロセスは、言明「ｐｏｋｅｒ」をクエリ・フィールドに自動追加するか、またはウェブ・ブラウザ１３２に自動追加を行わせるようにしてもよい。特定の実施形態において、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のではなく、単に、最も一致する名称または他の識別子をフィールドに自動追加するようにしてもよい。そして、ユーザは、単に自身のキーボード上で「エンター」キーを押すか、または自動追加された言明をクリックすることによって、該自動追加された言明を確認するようにしてもよい。

先行入力プロセスに関する詳細な情報は、２０１０年４月１９日に出願された米国特許出願公開第１２／７６３１６２号明細書および２０１２年７月２３日に出願された米国特許出願公開第１３／５５６０７２号明細書で得ることができ、それぞれの内容を参考として援用する。

デジタル画像およびタグ付け画像
特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、そのユーザが他の人が閲覧するためのデジタル画像をシステムにアップロードすることを可能にすることができる。デジタル画像は、デジタル写真、イラストレーション、地図、スクリーンショット、ビデオ、その他の適切なデジタル画像、またはこれらの任意の組合せを含むことができる。ユーザはオンライン・ソーシャル・ネットワークが管理するサーバに、格納または他のユーザとの共有のために、１つまたは複数のデジタル画像をアップロードすることができる。たとえば、ユーザはクライアント・システム１３０に格納されている画像のセットを選択し、そのクライアント・デバイス１３０に対して、ソーシャルネットワーキング・システム１６０とのネットワーク接続を確立して、その画像のセットをオンライン・ソーシャル・ネットワークにアップロードするよう指示することができる。ユーザはそのデジタル画像をオンライン・ソーシャル・ネットワーク上のユーザのアカウントに関連付けられている特定のファイルまたはアルバムにアップロードすることができる。次いで、オンライン・ソーシャル・ネットワークの１人または複数の他のユーザは、ソーシャルネットワーキング・システム１６０を介して、そのデジタル画像を閲覧することができる。ユーザは１つまたは複数の画像を非公開として指定し（もしくはその他の形でアクセスを制限し）、または少なくとも部分的にユーザのプライバシー設定に基づいて、オンライン・ソーシャル・ネットワークの一定の他のユーザに１つまたは複数の画像へのアクセス権を付与することができる。

特定の実施形態においては、第１のユーザに関連付けられている画像のセットは、オンライン・ソーシャル・ネットワークの他のユーザに閲覧可能にすることができる。限定ではなく、例として、第２のユーザが第１のユーザのユーザ・プロフィールを訪問する場合、第１のユーザに関連付けられている画像のセットは第２のユーザが閲覧するために利用可能にすることができる（たとえば、第１のユーザの許可またはプライバシー設定、および第１のユーザと第２のユーザとの関係による）。ソーシャルネットワーキング・システムのユーザへの画像の提示は、２０１２年１２月１４日に提出された米国特許出願公開第１３／７１５６３６号明細書に詳細に述べられており、上記特許出願は参照により本明細書に組み込まれる。特定の実施形態においては、第１のユーザに関連付けられている画像は、一連のアルバムとして第２のユーザに提示することができる。限定ではなく、例として、第２のユーザは、第１のユーザのユーザ・プロフィールに関連付けられていて、一連のアルバムを含むウェブページを閲覧することができる。ウェブページの一番下に、第２のユーザは他のアルバム、たとえば、第１のユーザに関連付けられている追加アルバム、別のユーザに関連付けられているアルバム、または第２のユーザ自身のユーザ・プロフィールに関連付けられているアルバムをブラウジングする選択肢を見ることができる。第２のユーザに提示されるアルバムは、たとえば、アルバムのタイトル、アルバムの簡単な説明、またはそのアルバムもしくはその中の写真に関連付けられている任意のその他の情報などの追加情報を含む。特定の実施形態においては、第２のユーザがアルバムの上で（たとえば、マウスを用いて）「ホバーする（hover）」と、第２のユーザはそのアルバムに「いいね！」を表明すること、またはコメントすることができる。さらに、特定の実施形態においては、第２のユーザがアルバムの上でホバーすると、第２のユーザがそのアルバムの上でホバーし続ける間、第２のユーザに提示されるアルバムの代表的な画像として、そのアルバム内の最初のＮ枚（たとえば、５枚）の写真を自動的に繰り返し表示することができる。第１のユーザは、別のユーザがそのアルバムの上をホバーするときに、自分のアルバムにどの写真を自動サイクルで提示するかを決めることができる。

特定の実施形態においては、画像は特定の種類のメタデータに関連付けることができる。画像に関連付けられるメタデータは（たとえば、画像のソースであるカメラにより）自動生成することができる。画像に関連付けられている自動生成メタデータは、たとえば、画像に関する情報を含むことができ、ＥＸＩＦ（Exchangeable Image File Format）データとして格納することができる。メタデータは、画像を撮影した日時、画像を撮影した場所（たとえば、ＧＰＳ座標）、画像に適用される圧縮、カメラの型式、およびカメラの設定（たとえば、解像度、色情報、フラッシュの使用、露出、シャッター速度、絞り、焦点距離、またはＩＳＯ速度）などの情報を含むことができる。特定の実施形態においては、画像に関連付けられているメタデータは自動生成することができるが、ソーシャルネットワーキング・システム１６０にアップロードする前に手動で編集することができる（たとえば、クライアント・システム１３０上の写真アプリケーションで編集する）。他の実施形態においては、画像に関連付けられているメタデータは、ソーシャルネットワーキング・システムにアップロードする前に、（たとえば、カメラのユーザまたはクライアント・システム１３０のユーザにより）手動で生成することができる。

特定の実施形態においては、画像を特定のサイズに拡大縮小することができる。比較的高い解像度の画像、したがって比較的大きいサイズの画像を比較的小さいエリア内に表示する必要がある場合がある。実際上、より大きなスクリーンを有する他のシステムでも同じニーズが生じることがあるが、これは、モバイル・クライアント・システム（たとえば、スマートフォン、携帯電話、タブレット・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ）のスクリーンなど、画像を表示するデバイスのスクリーンが比較的小さいときによく起こる。限定ではなく、例として、クライアント・システム１３０のビューポート（viewport）によってサポートされる解像度よりも大きい解像度を有する画像は、そのビューポートに画像全体が表示できるようにズームアウト（すなわち、縮小）することができる。同様に、画像の一部のみをビューポートに表示できるように、画像をズームイン（すなわち、拡大）することができる。表示されたときに画像が大きくなるように、さらにズームインすることも可能である。特定の実施形態においては、モバイル・デバイスのディスプレイはしばしば画像とは異なるアスペクト比（たとえば、幅と長さの比）を有することが可能である。さらに、モバイル・デバイスのディスプレイのアスペクト比は、モバイル・デバイスの向き（たとえば、ポートレートモード（portrait mode）、またはランドスケープモード（landscape mode））に依存することができる。たとえば、ソーシャルネットワーキング・システム１６０に格納されている画像は多くのサイズおよびアスペクト比を有することができるが（たとえば、１９２０×１０８０画素、１０６４×１６００画素、１６００×１２００画素、１２００×１２００画素、２５９２×１９３６画素、３２６４×２４４８画素等）、モバイル・デバイスのディスプレイの解像度は、ランドスケープモードでは９６０×６４０画素とすることができ、またはポートレートモードでは６４０×９６０画素にすることができる。加えて、モバイル・デバイスの（異なるメーカー製の）異なる型式は、異なるディスプレイ解像度およびディスプレイアスペクト比を有することができる。特定の実施形態においては、画像はビューポートのサイズまたは寸法に基づいて１つまたは複数の寸法に拡大縮小することができる。特定の実施形態においては、拡大縮小する画像がビューポートよりも「横長」である（たとえば、画像のアスペクト比がビューポートのアスペクト比よりも大きい）場合、画像をビューポートの高さに等しくなるように拡大縮小することができる。特定の実施形態において、拡大縮小する画像がビューポートよりも「縦長」である（たとえば、画像のアスペクト比がビューポートのアスペクト比よりも小さい）場合、画像をビューポートの幅と等しくなるように拡大縮小することができる。特定の実施形態においては、画像は特定のサイズ（たとえば、ビューポートのサイズ）に切り取られる前に拡大縮小することができる。

図３は、タグを含む例示的な写真を示している。特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、デジタル画像のタグ付けを可能にするものであってもよい。画像を投稿したユーザまたは該画像にアクセス可能なオンライン・ソーシャル・ネットワークの他のユーザは、該画像を閲覧し、画像内の点または領域を選択することによって、該画像のある位置を選択してタグ付けを行うようにしてもよい。また、タグ付けを行うユーザは、画像に描写されたオブジェクトを説明可能なタグの説明文（たとえば、画像に描写されたユーザまたはオブジェクトの名称または他の記述子）を入力するようにしてもよい。画像内の複数の位置をタグ付けするようにしてもよい。タグは、画像内の領域に対応している場合、デジタル画像に重なるボーダー（border）で示されるようになっていてもよい。限定ではなく一例として、特定の画像では、１人または複数の人物を描写していてもよい。画像に描写された人物のうちの１人または複数は、オンライン・ソーシャル・ネットワークの特定のユーザに対応するものとしてタグ付けされていてもよい。通常は、人物の顔を描写した画像内の位置がタグに対応するものとして選択されるようになっていてもよい。特定の実施形態において、タグの説明文は、タグラベルとして画像とともに表示されるようになっていてもよい。限定ではなく一例として、図３は、画像中で４人のユーザがタグ付けされたデジタル写真を示している。ここで、ユーザ「ポール・トーマス（Ｐａｕｌ Ｔｈｏｍａｓ）」、「カイル・スミス（Ｋｙｌｅ Ｓｍｉｔｈ）」、「アーシシ・Ｋ（Ａａｓｈｉｓｈ Ｋ．）」、および「アシュリー・ブラウン（Ａｓｈｌｅｙ Ｂｒｏｗｎ）」が写真中でタグ付けされている。また、図３に示す画像は、該画像中でタグ付けされていない他の３人を描写している。各タグに対応したタグラベルは、各タグの位置に対応した画像上にレンダリングされており、この場合は、画像に描写されたユーザの位置である。図３において、タグラベルの説明文は、タグ付けされたユーザの氏名であり、画像中でユーザがタグ付けされた位置の下方に（すなわち、画像に描写されたユーザの顔の下方に）隣接して表示されている。本開示では、特定の画像に対する特定の様態でのタグ付けを説明しているが、任意適当な画像に対する任意適当な様態でのタグ付けも考えられる。

特定の実施形態において、タグはソーシャルグラフ２００の特定のエッジ２０６に対応付けることができる。ソーシャルグラフ２００の特定のノードは、タグ付け型エッジ２０６によって、画像に対応するコンセプト・ノード２０４につなげることができる。このように、特定のタグはオンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられている特定のユーザまたはコンセプトに対応付けることができる。さらに、タグに関連付けられているタグラベルは、タグに対応するソーシャル・グラフ・エンティティに関連付けられている名前またはその他の記述子とすることが可能である。特定の実施形態において、タグは画像に関連付けられている一種のメタデータと考えることができる。限定ではなく、例として、画像がソーシャルネットワーキング・システム１６０の１人または複数人のユーザを含む写真である場合、その写真は写真に描写されている１人または複数人のユーザの名前または識別子を示すメタデータで「タグ付け」することができる。限定ではなく、別の例として、画像が特定の場所または時刻に撮影された写真である場合、その写真は場所を含むメタデータ（特定の実施形態においては、ソーシャルグラフ２００のコンセプト・ノード２０４に対応することができる）、または日付もしくは時刻情報でタグ付けすることもできる。同様に、画像がソーシャルグラフ２００内のコンセプト・ノード２０４に関連付けられている建物、ロゴもしくはブランド、またはその他の任意のコンセプトを含む写真である場合、その写真はその対応するコンセプト・ノードの識別子を含むメタデータでタグ付けすることができる。特定の実施形態において、画像に関連付けられているメタデータはソーシャルネットワーキング・システム１６０によって自動的に生成してもよい。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、画像のタグ付けを、その画像をアップロードしたユーザの識別子を含むメタデータを用いて自動的に行うことができる。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はアップロードされた画像内の１つまたは複数の顔を自動的に検出することができる。これは、たとえば、顔認識アルゴリズムを用いて行うことができる。アップロードされた画像内で検出された顔に基づいて、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、ソーシャルネットワーキング・システム１６０の１人または複数人のユーザが画像内に存在することを自動的に判定し、（ユーザの個々のプライバシー設定に応じて）その画像のタグ付けをその画像に存在するユーザの識別子を含むメタデータを用いて行い、さらに識別されたユーザのユーザ・ノード２０２を画像に対応するコンセプト・ノード２０４につなげるタグ付け型エッジ２０６を生成することができる。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、アップロードされる画像内において、ソーシャルグラフ内のコンセプト・ノードに関連付けられている場所、建物、ロゴもしくはブランド、またはその他の任意のコンセプトを（たとえば、コンピュータビジョンアルゴリズムを用いて）自動的に検出することができる。ソーシャルネットワーキング・システム１６０は画像のタグ付けを、自動検出したアイテムに対応するソーシャルグラフ内のコンセプト・ノードの識別子を含むメタデータを用いて自動的に行うことができる。

顔認識を用いたタグ付けの提案
特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、顔認識プロセスを用いることにより、画像に対するタグ付けの提案を生成するようにしてもよい。ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、画像中の人物の描写等の画像情報を比較し、該画像情報を顔紋集合と比較することにより、画像に描写された人物がオンライン・ソーシャル・ネットワークの任意のユーザの顔紋（face signature）と一致するか否かを試行および予測するようにしてもよい。これらの顔紋は、たとえばオンライン・ソーシャル・ネットワークの特定のユーザがタグ付けされた他の画像を解析することにより該ユーザに対してソーシャルネットワーキング・システム１６０が生成した顔表現であってもよい。したがって、標準的なタグ付けの提案のアルゴリズムは、ｆ（ｎ，ｉ）という形式であってもよく、ここで、ｎはオンライン・ソーシャル・ネットワークの特定のユーザの顔紋、ｉは画像情報である。ただし、数千人、場合により数百万人ものユーザの顔紋を調べるのは、効果的ではなく、予測が不十分となる場合もある。タグ付けの提案のアルゴリズムは、ソーシャルグラフ情報、先行入力情報、またはオンライン・ソーシャル・ネットワーク上で利用できるその他適当な情報等の付加的な情報を用いて改善可能である。言い換えると、タグ付けの提案のアルゴリズムは、関数がｆ（ｎ，ｉ，ｓ）となるように修正可能であり、ここで、ｓはオンライン・ソーシャル・ネットワーク上で利用できる付加的な情報である。特定の実施形態において、付加的な情報には、たとえばソーシャルグラフ親密度情報、タグ履歴情報、またはユーザ入力（たとえば、先行入力フィールドにユーザが入力した文字列）を含んでいてもよい。また、タグ付けの提案のアルゴリズムに用いる因子のうちの１つまたは複数には、時間減衰因子（time-decay factor）が適用されるようになっていてもよい。限定ではなく一例として、タグ付けの提案のアルゴリズムにおいては、より新しいタグにより大きな重み付けがなされるように、時間減衰がタグ履歴情報に関して考慮されるようになっていてもよい。そして、この予測がユーザにタグ付けの提案として送信され、ユーザは、これを選択することにより、特定のユーザの画像にタグ付けを行うようにしてもよい。タグ付けの提案は、ユーザがタグラベル・フィールドに文字を入力する際に提示されるようになっていてもよく、ユーザが該フィールドにさらに文字を入力すると、先行入力機能によりリアルタイムで絞り込まれる。本開示では、特定の様態でのタグ付けの提案の生成を説明しているが、任意適当な様態でのタグ付けの提案の生成も考えられる。

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・ネットワークに関連付けられている第１のユーザから、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画像の閲覧要求を受信することができる。要求は、たとえば、第１のユーザに関連付けられているクライアント・システム１３０から受信することができる。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は画像にアクセスすることができる。画像は、オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられている複数のオブジェクトにそれぞれ対応する１つまたは複数のタグを備えることができる。各オブジェクトは、たとえば、特定のソーシャル・グラフ・エンティティ（たとえば、ソーシャルグラフ２００のユーザ・ノード２０２またはコンセプト・ノード２０４）に対応付けることができる。各タグは画像内の特定の位置（例、ある点またはエリア）に関連付けることができる。限定ではなく、例として、図３を参照すると、画像は写真内に「ポール・トーマス」、「カイル・スミス」、「アーシシ・Ｋ」、「アシュリー・ブラウン」の４人のユーザがタグ付けされている写真の一部を示す。これらのユーザのそれぞれのタグは写真内の特定の位置に対応しており、この場合、各ユーザの顔を描写している写真の領域である。その名前の付いたタグラベルはそれぞれの顔の真下に表示されている。特定の実施形態においては、タグのうちの１つは第１のユーザ（すなわち、要求するユーザ）に対応付けることができる。限定ではなく、例として、要求するユーザを画像が描写する場合（たとえば、第１のユーザがたまたま図３の「アシュリー・ブラウン」である場合）、要求するユーザが描写される位置は、要求するユーザに対応する識別情報（たとえば、ユーザの名前または識別子）でタグ付けすることができる。本開示は特定の方式で画像を要求し、画像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方式で画像を要求し、画像にアクセスすることを想定している。

特定の実施形態において、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１人または複数のユーザのソーシャルグラフ親密度を決定するようにしてもよい。ソーシャルグラフ親密度は、任意適当な様態で決定されるようになっていてもよい。特定のユーザに対する画像のソーシャル・コンテキストの関連性または第２のユーザに対する第１のユーザの関連性は、ソーシャルグラフ２００から集められた情報に基づいて決定されるようになっていてもよい。限定ではなく一例として、（たとえば、ユーザが相手のプロフィールを閲覧している場合に）ユーザへの表示に利用可能な画像は、該ユーザに対する関連もしくは描写があるソーシャル・コンテキストを有する画像、ソーシャルグラフにおいて該ユーザにつながっている他のユーザに対する関連もしくは描写があるソーシャル・コンテキストを有する画像（ソーシャルグラフは、特定の分離度の範囲内で該ユーザにつながっているユーザ、タグ付けされたオブジェクトに対応するノードとユーザ・ノード２０２との間の分離度が該画像にアクセスするユーザに対応した特定のグループもしくは組織内のユーザ、該ユーザと特定の関心もしくは親密度を共有しているユーザ、該ユーザと類似のプロフィールもしくはターゲット層のプロフィールを有するユーザ、または同じ時間に同じ場所にいるものと識別されたユーザに限られていてもよい）、該ユーザがフォローしている特定のユーザもしくはコンセプトに対する関連もしくは描写があるソーシャル・コンテキストを有する画像、該ユーザが出席したイベントに対する関連もしくは描写があるソーシャル・コンテキストを有する画像、ソーシャルグラフにおいて該ユーザにつながっているユーザが招待されたかもしくは出席したイベントに対する関連もしくは描写があるソーシャル・コンテキストを有する画像、ユーザが頻繁に訪れる場所もしくは企業に対する関連もしくは描写があるソーシャル・コンテキストを有する画像、特定のユーザを示す他の画像を閲覧するソーシャル・コンテキストを有する画像、同じアルバムの他の画像もしくは画像集合において描写されたソーシャル・コンテキストを有する画像、特定のユーザに関連付けられたプロフィール・ページにアクセスするソーシャル・コンテキストを有する画像、特定のユーザに関連付けられたタグ（もしくは、その他適当なタグ履歴情報）を選択もしくは作成するソーシャル・コンテキストを有する画像、その他適当なソーシャル・コンテキストを有する画像、またはこれらの任意の組み合わせを含んでいてもよい。ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、上掲の因子のうちの１つもしくは複数、または本明細書に記載のその他任意の関連因子に基づいて、ソーシャルグラフ親密度を決定するようにしてもよい。さらに、ソーシャルグラフ親密度の決定においては、より新しいアクションの場合にソーシャルグラフ親密度計算時の関連性がより高くなるように、上掲の因子のうちの１つまたは複数の時間減衰をさらに考慮するようにしてもよい。限定ではなく一例として、ソーシャルグラフにおいて該ユーザにつながっている画像中に示す多くのユーザは、ソーシャルグラフ親密度に影響を及ぼす場合がある。別の例としては、該ユーザと画像に示すユーザとの間のつながりの種類がソーシャルグラフ親密度に影響を及ぼす場合がある。また、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、ユーザの関心に少なくとも部分的に基づいて、ユーザに対する画像のソーシャル・コンテキストの関連性を決定するようにしてもよい。関心値（interest value）は、ユーザの関心に関連付けられた１つまたは複数のカテゴリに対して画像のソーシャル・コンテキストが一致するか否かに少なくとも部分的に基づいていてもよい。たとえば、関心値は、ユーザの関心に関連付けられた１つまたは複数のカテゴリに対して、画像に示す人、場所、オブジェクト、またはアクションが一致するか否かに少なくとも部分的に基づいていてもよい。本開示では、特定のユーザに対する特定の様態でのソーシャルグラフ親密度の決定を説明しているが、任意適当なユーザに対する任意適当な様態でのソーシャルグラフ親密度の決定も考えられる。

図４Ａは、ソーシャルグラフ情報を用いた顔認識の一例を示している。顔認識には、顔表現の生成と、その後の複数の顔表現の比較とを含んでいてもよい。ソーシャルグラフ情報を用いた顔認識には、多次元コンテキストを採用した関係マッピング機能の使用を含んでいてもよい。特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、描写された少なくとも１人の人物が既知である（すなわち、描写された少なくとも１人の人物がタグ付けされている）画像に対するタグ付けの提案を提供するようにしてもよい。限定ではなく一例として、この機能は、少なくとも１人が既知である複数の人物の画像を含む、画像４００として表されている画像から始めることによって、理解および視覚化が可能である。画像４００に示す例において、画像に描写された１人の人物（ここでは、ジョン（Ｊｏｈｎ）と標識）は、既知である（すなわち、この画像は、オンライン・ソーシャル・ネットワークのユーザ「ジョン」に対応したタグを含む）。画像に描写された第２の人物（ここでは、「未知」と標識）は、未知である（すなわち、この人物に対応したタグは存在しない）。この例においては、画像４００として表されている写真を撮った人物も既知であり、オンライン・ソーシャル・ネットワークのユーザ「グレッグ（Ｇｒｅｇ）」として識別されている。

特定の実施形態においては、画像に描写された未知の人物を識別するため、特に画像４００に含まれる視覚分別可能な情報と、画像に出現するかまたは他の形で関連付けられた上記人物に関する追加の視覚分別不可能な情報とに基づいて、反復関係マップ（iterative relationship map）を生成する。特定の実施形態において、視覚分別不可能な情報には、画像データに添付または関連付けられたメタデータを含んでいてもよい。画像データには通常、ＪＰＥＧまたはＰＮＧ形式の画像を含むが、任意適当な画像形式を使用するようにしてもよい。メタデータは、ＸＭＬデータまたはソーシャルネットワーキング・システム１６０から派生したその他適当な形式のほか、ＸＭＬ、ＥＸＩＦタグ、またはその他の標準的な画像コンテキスト・データ等、画像データに従来添付されているデータであってもよい。通常、本例において、ジョンおよびピーター（Ｐｅｔｅｒ）は、オンライン・ソーシャル・ネットワーク上で一意に既知であり、それぞれ、ソーシャルグラフ２００の特定のユーザ・ノード２０２に対応していてもよい。画像４００として表されている画像を含む写真を撮った人物は、（たとえば、画像４００の画像データに添付されたＸＭＬデータによって）グレッグとして識別されている。また、グレッグは、ソーシャルグラフ２００の特定のユーザ・ノード２０２に対応していてもよい。

特定の実施形態において、関係マップの生成は、線図４０２として表され、画像中の１人または複数の既知の人物（この場合はジョン）の関係に関する情報を含む既存の反復関係マップ（ここでは、先行関係マップと称する）から始めるようになっていてもよい。関係マップの生成においては、未知の個人とともにジョンが画像に出現していること等、画像４００からの情報を採用する。また、先行関係マップは、ソーシャルグラフ２００等のソーシャルネットワーキング・システム１６０から受信した人物間関係データのほか、他の画像の解析に基づく特定の実施形態の関係マッピング機能の動作の初期のインスタンスから派生した人物間関係データに基づく。

特定の実施形態において、ソーシャルグラフ親密度は、タグ履歴情報に基づいていてもよい。タグ履歴情報には、たとえば特定の画像において一緒にタグ付けされたユーザ、特定のユーザがタグ付けされた画像、これらのタグを作成したユーザを記述する情報、特定の画像中のタグ数、タグ位置、その他適当なタグ関連情報、またはこれらの任意の組み合わせを含んでいてもよい。線図４０２は、ソーシャルグラフ２００の一部に基づいていてもよいし、ソーシャルグラフ２００の一部を表していてもよいが、男性であるユーザ「ジョン」が女性であるユーザ「シャロン（Ｓｈａｒｏｎ）」につながり、ユーザ「シャロン」が男性であるユーザ「マイク（Ｍｉｋｅ）」につながっていることを示している。また、ジョンは、男性であるユーザ「ピーター」につながっている。関係マップに採用する記号は、親密度係数として測定可能な２人のユーザ間の関係の強度（すなわち、２人のユーザ間のソーシャルグラフ親密度）等、さまざまなパラメータを示す。図４Ａに示す例において、ユーザ間のつながりに挿入した数字は、２人のユーザ間の矢印の方向で示すように、ユーザの別のユーザに対する計算した親密度係数を示す。親密度係数が高いほど、図示の例における関係は強くなる。限定ではなく一例として、線図４０２の例において、ジョンとマイクとの間の親密度係数は、シャロンを介した間接的なつながりであるにも関わらず、ジョンとシャロンとの間の関係（８５）およびシャロンとマイクとの間の関係（１００）によって、相対的に強くなるものと予想される。この強度は、たとえばシャロンがマイクとともに出現し、ジョンと別個に出現する複数の画像によって証明可能である。言い換えると、マイクおよびジョンは、過去に写真で一緒にタグ付けされていないという事実にも関わらず、両者とも、過去の写真において、共通の友人であるシャロンとともにタグ付けされていることから、互いの親密度係数が相対的に弱くなる場合がある。限定ではなく別の例として、ジョンとピーターとの間の関係は、直接的な関係であるにも関わらず、相対的に弱い（１０）。たとえば、ジョンおよびピーターは両者とも、一緒に出現しているのが１つの画像のみであり、該画像は、その他多くの人物を含んでいる場合がある。言い換えると、ジョンおよびピーターは両者とも、過去に１つの写真でしか一緒にタグ付けされていないことから、互いの親密度係数が相対的に弱くなる場合がある。本開示では、特定のタグ履歴情報に基づく特定の様態でのソーシャルグラフ親密度の決定を説明しているが、任意適当なタグ履歴情報に基づく任意適当な様態でのソーシャルグラフ親密度の決定も考えられる。

特定の実施形態においては、画像に描写された未知の人物と一致する可能性のある候補ユーザとして、オンライン・ソーシャル・ネットワークの第１のユーザ集合が選択されるようになっていてもよい。そして、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、各候補ユーザについて、画像に描写された未知の人物に関する顔認識スコアを決定するようにしてもよい。顔認識スコアは、本明細書において論じる通り、多様な因子に基づいて計算されるようになっていてもよい。各ユーザの前記顔認識スコアは、画像に描写された未知のユーザと該ユーザが一致する確率を評価していてもよい。ユーザは、ソーシャルグラフ情報またはタグ履歴情報等の多様な因子に基づいて選択されるようになっていてもよい。特定の実施形態において、候補人物のリストは、先行関係マップ（たとえば、ソーシャルグラフ２００）に出現する人物の関係を解析することにより、優先順位を付けるようにしてもよい。実際のところ、先行関係マップは、数百万人の人物を含む場合がある。このようにして、先行関係マップに出現する人物の優先順位を付けるようにしてもよい。この優先順位付けには、たとえば画像中の未知の人物の性別以外の性別の人物を除外する画像属性フィルタリングを含んでいてもよい。限定ではなく一例として、図４Ａを参照すると、線図４０２において出現しているユーザは、マイクおよびシャロンである。画像４００の未知の人物が男性であると画像属性認識が示していることから、画像属性フィルタリングを使用すると、シャロンが除外される。また、優先順位付けは、ユーザ間の分離度に基づいていてもよい。ソーシャルグラフ２００における他の関連ノードの閾値分離度の範囲内のユーザ・ノード２０２に対応したユーザが選択されるようになっていてもよい。限定ではなく一例として、画像を作成したユーザに対する第１もしくは第２級のつながり、または画像中でタグ付けされたユーザのうちの１人または複数が選択されるようになっていてもよい。同様に、画像に対応したコンセプト・ノード２０４の閾値分離度の範囲内のユーザ・ノード２０２に対応したユーザが選択されるようになっていてもよい。特定の実施形態においては、画像中の既知の人物に対して少なくとも１つの所定の関係にあるユーザが用いられるようになっていてもよい。限定ではなく一例として、図４Ａを参照すると、画像４００において、ユーザであるジョンが既にタグ付けされていることから、ジョンと所定の関係にあるユーザを選択して解析することにより、画像４００に描写された未知の人物とこれらのユーザが一致するか否かを確認するようにしてもよい。特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、画像に含まれる視覚分別可能な情報のほか、視覚分別不可能な情報に基づいて、画像中のタグ付けされたユーザと一時的な関連のある候補ユーザのリストを生成するようにしてもよい。このような情報には、たとえばソーシャルグラフ情報、タグ履歴情報、画像メタデータ、画像中でタグ付けされたオンライン・ソーシャル・ネットワークのユーザ、画像が作成された時間および地理的位置（たとえば、デジタル写真が撮られたＧＰＳ座標）、画像が関連付けられたオンライン・ソーシャル・ネットワーク上のアルバム、画像を作成したオンライン・ソーシャル・ネットワークのユーザ、画像内で特定のタグを作成したユーザ、画像中の各タグが作成されてからの時間、その他適当な情報、またはこれらの任意の組み合わせを含んでいてもよい。限定ではなく一例として、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、解析している画像と同じアルバムの他の画像において出現する（すなわち、タグ付けされている）１人もしくは複数のユーザまたは同じ時間に同じ地理的位置で撮られた他のアルバムに出現するユーザを識別するようにしてもよい。これらのユーザは通常、候補ユーザの初期リストに存在することになる。本開示では、顔認識解析を行う特定のユーザの特定の様態での選択を説明しているが、顔認識解析を行う任意適当なユーザの任意適当な様態での選択も考えられる。

特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、候補ユーザのうちの１人または複数のソーシャルグラフ親密度に少なくとも部分的に基づいて、顔認識スコアを計算するようにしてもよい。このように、優先順位付けは、既知の人物（たとえば、写真中でタグ付けされたユーザまたは写真を作成したユーザ）と先行関係マップにおけるその他さまざまなユーザ（たとえば、ソーシャルグラフ２００において該ユーザとつながっている他のユーザ）との間の関係の強度（たとえば、ソーシャルグラフ親密度または計算した親密度係数）に依拠していてもよい。優先順位付けによって、既知の人物と最も強い関係（すなわち、最も強いソーシャルグラフ親密度）を有するユーザに、より高い優先順位（すなわち、より高い顔認識スコア）が与えられるようになっていてもよい。限定ではなく一例として、図４Ａを参照すると、マイクは、既知のユーザであるジョンに対する親密度係数がより高いことから、ピーターより優先されるようになっていてもよい。優先順位付けは、優先順位が最も高い（すなわち、顔認識スコアが最も高い）人物の画像に関する顔認識を最初に行うことによって、動作時に表現される。したがって、候補となる人物の数が数百万の場合は、優先順位付けが非常に重要となる。特定の実施形態において、上記タグ履歴情報は、決定したソーシャルグラフ親密度とは別に、または決定したソーシャルグラフ親密度の一部として考慮されるようになっていてもよい。言い換えると、顔認識スコアを計算する場合、タグ履歴情報は、独立した信号または決定したソーシャルグラフ親密度の一部として考慮されるようになっていてもよい。本開示では、特定の様態での顔認識スコアの計算を説明しているが、任意適当な様態での顔認識スコアの計算も考えられる。

特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、画像中の人物の描写との比較により、オンライン・ソーシャル・ネットワークのユーザに関連付けられた顔表現に少なくとも部分的に基づいて、顔認識スコアを計算するようにしてもよい。ユーザに関連付けられた顔表現は、画像との比較（たとえば、画像に描写された人物の顔との比較）が行われるようになっていてもよい。顔表現の生成は、全面的に従来技術であってもよいが、画像中の未知の人物について行われるようになっていてもよい。その結果としての顔表現は、上記優先順位付けに従い、それにより確立された順序で、候補ユーザの過去に生成された顔表現（たとえば、各候補ユーザに関連付けられたそれぞれのユーザプロフィール情報との関係でソーシャルネットワーキング・システム１６０により格納されたものであってもよい）と比較されるようになっていてもよい。比較の結果は、２つの異なる顔表現の類似性を示す測定基準であってもよい。所与の候補人物に関して、優先順位／類似性組み合わせ閾値に到達した場合は、比較を終了して、候補を選択するようにしてもよい。優先順位／類似性閾値には、画像に描写された未知の人物の顔表現に対する候補ユーザの顔表現の類似性を考慮するようにしてもよい。前述の優先順位付けおよび測定基準により確立された候補ユーザの優先順位は、該候補ユーザの顔表現のクオリティを示す。この測定基準は、たとえばソーシャルネットワーキング・システム１６０により解析された該候補ユーザの画像の数および過去のユーザ・フィードバック等のさまざまなパラメータの関数であってもよい。例示的なクオリティ測定基準Ｑｉは、以下の式により与えられる。

ここで、ｎは顔表現を含む画像の数、ｆｐはユーザ・フィードバックにより過去に示された偽陽性の割合、ｔｐはユーザ・フィードバックにより過去に示された真陽性の割合、ｆｎはユーザ・フィードバックにより過去に示された偽陰性の割合、ｑは顔表現を構成する画像を表すベクトルの分散の重み付けである。そして、画像に描写された未知の人物と選択した候補ユーザとの間の照合を採用することにより、図４Ａの線図４０４に示すような最初の改訂関係マップを提供するようにしてもよい。図４Ａに示す例において、未知の人物は暫定的にマイクと識別され、マイクとジョンとの間の関係は最初、相対的に弱い関係として示される（すなわち、計算した親密度係数が低い）。そして、マイクは、タグ付けの提案として、該画像を閲覧または投稿したユーザに送信されるようになっていてもよい。なお、線図４０４においては、グレッグもジョンと弱い単方向関係にあるものとして出現しているが、これは、グレッグがデジタル画像４００を撮ったことに基づく。画像がマイクと考えられる人物が実際にマイクである（たとえば、画像中でマイクとしてタグ付けされたユーザ）ことを確認する任意の正のユーザ・フィードバックがソーシャル・ネットワークを介して受信された場合には、このフィードバックを用いて、次の改訂関係マップ（図示せず）で表されるようにマイクとジョンとの間の関係を強化するとともに、マイクの顔表現のクオリティを示す測定基準を強化するようにしてもよい。逆に、画像がマイクと考えられる人物がマイクではない（たとえば、画像中で他の誰かとしてタグ付けされたユーザ）ことを示す負のユーザ・フィードバックの受信により、次の改訂関係マップで表されるようにマイクとジョンとの間の関係が弱められ、マイクの顔表現のクオリティを示す測定基準も弱められるようになっていてもよい。また、これは、将来的な顔表現の比較の否定的な例としての役割を果たすようになっていてもよい。本開示では、画像に対する特定の様態での顔認識の実施を説明しているが、画像に対する任意適当な様態での顔認識の実施も考えられる。

また、上述の先行関係マップには、従来の顔表現生成技術により生成可能な顔表現を含んでいてもよい。この顔表現は、マップ中の人物それぞれを識別するベクトルの形態であってもよい。顔認識に関連して、特定の実施形態では、１９９２年１１月１７日に発行された米国特許第５１６４９９２号明細書、２００１年９月１８日に発行された米国特許第６２９２５７５号明細書、および２０１１年３月３１日に出願されたＰＣＴ出願第ＰＣＴ／ＩＬ２０１１／０００２８７号明細書に開示の１つまたは複数のシステム、コンポーネント、要素、機能、方法、動作、またはステップを利用するようにしてもよく、それぞれの内容を参考として援用する。また、先行関係マップには、マップ中の各人物が男性または女性のいずれであるかの示唆（図４Ａおよび図４Ｂの例では、文字ＭおよびＦで示す）を含んでいてもよい。この示唆は、ソーシャルネットワーキング・システム１６０が提供するソーシャルグラフ情報等のさまざまな情報源または画像属性認識の働きによってもたらされるようになっていてもよい。限定ではなく一例として、画像属性解析を画像４００に適用することにより、未知の個人が男性または女性のいずれであるかを判定するようにしてもよい。画像属性認識によって別の属性が生成されるようになっていてもよく、先行関係マップに含めることができる。これらには、肌の色、目の色、および髪の色を含んでいてもよい。従来の画像属性認識は、性別判定において９０％を超える精度を有することが知られている。画像属性認識に関連して、特定の実施形態では、２００６年１月２４日に発行された米国特許第６９９０２１７号明細書に開示の１つまたは複数のシステム、コンポーネント、要素、機能、方法、動作、またはステップを利用するようにしてもよく、その内容を参考として援用する。また、先行関係マップおよび後続の関係マップには、視覚背景解析による情報を含んでいてもよい。特定の実施形態において、顔認識スコアは、デバイス情報（たとえば、画像が作成されたデバイスの種類（異なる人物の撮影に異なるデバイスを使用してもよい））または時間および位置情報（ユーザおよび画像写真の両者）等の付加的な信号に部分的に基づいていてもよい。時間および位置情報に関連して、特定の実施形態では、米国特許出願公開第１２／７６３１７１号明細書および米国特許出願公開第１３／０４２３５７号明細書に開示の１つまたは複数のシステム、コンポーネント、要素、機能、方法、動作、またはステップを利用するようにしてもよく、それぞれの内容を参考として援用する。

図４Ｂは、ソーシャルグラフ情報を用いた顔認識の別の例を示している。特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、描写されたいずれの人物も未知である画像に対するタグ付けの提案を提供するようにしてもよい。言い換えると、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、画像中でタグ付けされたユーザがいなくても、該画像に描写された未知の人物の識別を試行するようにしてもよい。限定ではなく一例として、この機能は、複数の人物の画像を含む、画像４５０として表された画像から始めることによって、理解および視覚化が可能である。画像４５０により例示する本例においては、「未知１」、「未知２」、および「未知３」と標識された３人の人物が出現している。全員が未知である（すなわち、１人もタグ付けされていない）。本例において、画像４５０として表された写真をソーシャル・ネットワーク・サイトにアップロードしたユーザは、ジョンであることが分かっている。特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、（上述の）関係マッピングを採用することにより、画像中の未知の人物のうちの１人または複数を識別するようにしてもよい。関係マップの生成は、線図４０４と同一の線図４５２として表された既存の反復関係マップ（たとえば、先行関係マップ）から始めるようになっていてもよい。この先行関係マップは、過去に解析された画像中の１人または複数の既知の人物、この場合はジョン、ピーター、グレッグ、およびシャロン、の関係に関する情報を含む。この情報は、１つまたは複数のオンライン・ソーシャル・ネットワーク（たとえば、ソーシャルグラフ２００）から受信した人物間関係データのほか、他の画像の解析に基づく本発明の関係マッピング機能の動作の初期のインスタンスから派生した人物間関係データに基づいていてもよい。

線図４５２は、男性であるジョンが女性であるシャロンとの強い社会的関係（すなわち、高い親密度係数）を有することが知られており、シャロンが男性であるマイクとの強い社会的関係を有することを示している。また、ジョンは、男性であるピーター、グレッグ、およびマイクと弱い社会的関係（すなわち、低い親密度係数）を有することが示されている。特定の実施形態においては、画像４５０として表された写真をアップロードした既知のユーザであるジョンに対して少なくとも１つの所定の関係を有する候補ユーザを探索する。これは、先行関係マップ４５２に出現しているユーザまたはソーシャルグラフ２００においてこれらのユーザとつながっているユーザから始めるようにしてもよい。そして、上述の通り、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、先行関係マップに出現している選択ユーザに優先順位を付けることによって、画像に描写された未知の人物に対する１つまたは複数のタグ付けの提案を生成するようにしてもよい。本例において、優先順位付けは、関係マップ４５２中の既知のユーザであるジョンと他のユーザとの間の関係の強度に基づいていてもよく、既知の人物であるジョンと最も強い関係（すなわち、最も高い親密度係数）を有するユーザに対して、はるかに高い優先順位を付ける。このように、本例においては、ジョンが自身と最も強い関係にあるものとして、とりわけ優先される。言い換えると、ジョンが自身を描写した写真を投稿した可能性が高い。シャロンがその性別に基づいてソーシャルネットワーキング・システム１６０により除外されると仮定すると、次に高い優先順位を有するのはマイクである。マイクの次に、ピーターおよびグレッグの関係矢印はともに同じスコア値となっているが、ジョンとグレッグとの間の関係が単方向にしか分かっていないことから、ピーターの優先順位がグレッグよりも高い。

特定の実施形態において、優先順位付けは、上述の通り、顔認識スコア等の確実性測定基準に基づいていてもよい。限定ではなく一例として、図４Ｂに示す例においては、最初、ジョンが画像４５０中の未知の人物のうちの１人である確率が特に高くなくてもよい。この点から、ジョンとの関係が相対的に弱いピーターおよびグレッグが候補として考慮されなくてもよい（そして、後々タグ付けの提案として生成されなくてもよい）ように、優先順位付けが打ち切られるようになっていてもよい。上述の通り、優先順位付けは、ジョンから始めて優先順位が最も高い人物に関する顔認識を最初に行うことによって、特定の実施形態の動作時に表現されるようになっていてもよい。言い換えると、ソーシャルグラフ親密度は、次に顔認識解析を行うユーザを判定するための閾値因子として使用可能である。あるいは、ソーシャルグラフ親密度は、顔認識解析の尺度と併せて、顔認識スコアを計算する際の独立した信号として使用可能である。顔表現の生成は、画像４５０中の未知の人物について行われるようになっていてもよい。そして、その結果としての顔表現は、上記優先順位付けに従い、それにより確立された順序で、候補ユーザの過去に生成された顔表現と比較されるようになっていてもよい。限定ではなく一例として、顔表現の生成は、画像４５０内の３つの未知の画像について行われるようになっていてもよい。その後、上記生成された優先順位リストに従って、画像４５０に描写された３人の未知の人物の顔表現の比較が行われるようになっていてもよい。それぞれの優先順位／類似性閾値の評価により、「未知１」がジョンとして認識される一方、「未知２」および「未知３」はまだ認識されていなくてもよい。「未知１」をジョンと認識したのに続き、画像中のその他未知の人物を認識するため、ソーシャルネットワーキング・システム１６０によって、付加的な優先順位付けの反復が実行されるようになっていてもよい。この付加的な優先順位付けの反復においては、「未知１」をジョンとして識別したことにより、ジョンと関係がある（たとえば、ソーシャルグラフ２００においてジョンとつながっている）ことが知られているユーザの顔認識スコアが高くなるため、ピーターを候補と考えることができる。グレッグは、ジョンとの関係が単方向であるため、依然として候補と考えられない。マイクについても、生成された未知の顔表現との過去の比較によって、低い類似性測定基準が生成されていることから、考えられない。新たな優先順位リストには、画像４５０においてタグ付けがなされたピーターを、そのジョンとの関係に基づいて含めるようにしてもよい。画像４５０中のその他未知の人物の顔表現は、改訂した優先順位付けに従い、それにより確立された順序で、候補ユーザの過去に生成された顔表現と比較されるようになっていてもよい。限定ではなく一例として、「未知２」がピーターとして認識される一方、「未知３」はまだ認識されていなくてもよい。「未知２」をピーターと認識したのに続き、画像中の最後の未知の人物を認識するため、さらに別の優先順位付けの反復が実行されるようになっていてもよい。このさらに別の優先順位付けの反復においては、「未知２」をピーターとして識別したことにより、候補リストの生成には、両者とも画像４５０においてタグ付けがなされたジョンおよびピーターという２つの始点が存在することが示されていてもよい。このように、２つの候補リストの一部分を提供および使用することにより、重み付けグラフ組み合わせ技術を用いて、単一の優先順位リストを生成するようにしてもよい。この段階では、線図４５４に示すように、さらに別の関係マップが生成されてもよい。この関係マップにおいては、ジョンとピーターとの間の表示関係が強化されている。また、「未知３」、ジョン、およびピーター間の関係についても、画像４５０に基づいて示されている。そして、「未知３」は、ジョンと関係を有することが後々示される人物の顔表現または関係マップ４５４に出現しているその他ユーザに対する「未知３」の顔表現の比較によって、将来的に認識されるようになっていてもよい。

図５は、ソーシャルグラフ情報を用いた顔認識を行う例示的なシステムを示している。このシステムは、ソーシャルネットワーキング・システム１６０のサブシステムであってもよいし、ソーシャルネットワーキング・システム１６０から独立していてもよい。特定の実施形態において、このシステムは、Ｆａｃｅｂｏｏｋ、Ｍｙｓｐａｃｅ、Ｇｏｏｇｌｅ、Ｆｌｉｃｋｒ、Ｔｗｉｔｔｅｒ、またはその他適当なシステムが提供するアプリケーションプログラム・インターフェース（ＡＰＩ）等、１つまたは複数の公的に入手可能なソーシャル・ネットワークＡＰＩ５００を利用していてもよい。このシステムは、たとえばアプリケーションに埋め込み可能なウィジェット（widget）５０２またはローカル・アルバム・インデクサ（local album indexers）５０４等のスタンドアロン・アプリケーションを介して、ＡＰＩ５００と対話形式で通信するようにしてもよい。また、このシステムは、たとえばスパマが用いるような画像クローラ、ビデオ・クローラ、または関係クローラ等のクローラ（crawler）５０６を介して、ＡＰＩ５００からの更新を自動的に受信するようにしてもよい。要素５０２、５０４、および５０６は、ユーザ・インターフェース機能を含んでいてもよい。特定の実施形態において、このシステムは、ＡＰＩ５００を含まず、その代わり、たとえばソーシャルネットワーキング・システム１６０内のサブシステムであることによって、ソーシャルネットワーキング・システム１６０に直接アクセスするようにしてもよい。また、ユーザ・インターフェース機能を用いることにより、認識した人物が実際に指名された人物であるか否かに関する正または負のフィードバックを提供するようにしてもよい。言い換えると、ユーザ・インターフェース機能を用いることによって、特定のタグ付けの提案が正しいか否かを示すフィードバックを提供するか、またはユーザが複数の提案から１つの提案を選定できるようにしてもよい。このフィードバックは、関係マッピング調整機能５１０に伝達されて使用されることにより、顔表現、決定したソーシャルグラフ親密度、または決定した顔認識スコアを強化または弱化するようになっていてもよい。別のユーザ・インターフェース機能として、生成された関係マップまたはソーシャルグラフ２００を検索するように動作する検索機能を含んでいてもよい。検索語には、たとえば１つまたは複数の文字を含む簡単な文字列、一意に識別可能な人物（たとえば、ユーザ識別子）、人物の付加的な画像、さまざまな人物間の関係、性別もしくは顔表現の類似性等の他のシステム生成属性、その他適当な検索語、またはこれらの任意の組み合わせを含んでいてもよい。検索機能は、ユーザ・インターフェースを介して直接提供されていてもよいし、関係マッパー（relationship mapper）５２２の情報をオンライン・ソーシャル・ネットワークから見えるようにして間接的に提供されていてもよい。特定の実施形態において、スタンドアロン・アプリケーションは、エンドユーザ・マシン上で動作するとともに、画像属性解析、顔表現生成、または顔表現比較の一部または全部を行うようにしてもよい。ローカル・アルバム・インデクサ５０４は、画像属性解析、顔表現生成、または顔表現比較動作を行うとともに、関係マッピング調整機能５１０と通信して、単一の人物の複数の画像から統合された顔表現を生成するようにしてもよい。特定の実施形態において、関係マッピング調整機能は、ＡＰＩ５００からのＡＰＩソース情報およびウィジェット５０２、ローカル・アルバム・インデクサ５０４、またはクローラ５０６等のコミュニケータを介して受信したユーザ入力の両者に応答するものであってもよく、システムのさまざまな要素の動作を調整する。特定の実施形態において、このシステムは、関係マッパー５２２と連動可能な予想エンジン５２０を具備していてもよく、関係マッパー５２２は、関係マップ・データベース５２４と連動可能であってもよい。これらの要素は、画像解析エンジン５３０を介して顔認識機能５２６および属性解析機能５２８から機能５１０により取得された情報を利用するようにしてもよい。ビデオ解析エンジン５３２は、ビデオ・コンテンツの時系列のフレームに基づいて情報を提供するフレーム間解析機能５３４およびフレーム内解析機能５３６と協働するようにしてもよい。特定の実施形態において、関係マッパー５２２機能は、ソーシャルグラフ２００（すなわち、関係マップ）へのアクセスおよびオンライン・ソーシャル・ネットワークのさまざまなユーザ間の関係の強度に関する情報等のソーシャルグラフ情報（たとえば、ソーシャルネットワーキング・システム１６０が決定した親密度係数のデータ・ストア）へのアクセスを提供するようにしてもよい。ソーシャルグラフ２００は、少なくとも一部がメモリに格納されていてもよく、関係データベース５２４を介して持続的に利用可能であってもよい。本開示および図５では、特定の様態で顔認識を行う特定のシステムを説明および図示しているが、任意適当な様態で顔認識を行う任意適当なシステムも考えられる。

特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、第１のユーザ集合の各ユーザについて決定した顔認識スコアに基づいて、画像に描写された未知の人物に対する１つまたは複数のタグ付けの提案を生成するようにしてもよい。各タグ付けの提案は、第１のユーザ集合の特定のユーザに対応していてもよい。限定ではなく一例として、予想エンジン５２０は、画像、その関連データ、およびソーシャル・ネットワーク・データに出現することが予想される人物を一覧化した候補人物の優先順位リストを生成するようにしてもよい。また、予想エンジン５２０は、ソーシャルグラフ２００にアクセスすることにより、第１の候補ユーザ集合を識別するようにしてもよい。言い換えると、予想エンジン５２０は、候補ユーザについて過去に決定した顔認識スコアに基づいて、画像に描写された未知の人物に対する１つまたは複数のタグ付けの提案を生成するようにしてもよい。予想エンジンは、画像に含まれる視覚分別可能な情報、通常はメタデータとして利用できる視覚分別不可能な情報、先行入力、ソーシャルグラフ情報、タグ履歴情報、その他適当な情報、またはこれらの任意の組み合わせに基づいて、ソーシャルグラフ２００に直接またはオンライン・ソーシャル・ネットワークＡＰＩ５００を介してアクセスすることにより、既知の人物と一時的な関連のある候補ユーザのリストを得るようにしてもよい。その後、予想エンジン５２０は、関係マッパー５２２と連動するとともに画像解析エンジン５３０が提供する画像属性フィルタリングを利用することによって、画像に出現することが予想される候補人物の優先順位付けを行うようにしてもよい。優先順位付けは、関係マップ中の既知の人物と他の人物との間の関係の強度に依拠していてもよく、既知の人物と最も強い関係（たとえば、最も高いソーシャルグラフ親密度／親密度係数）を有する人物に対して、はるかに高い優先順位を付ける。たとえば、優先順位付けは、各候補ユーザについて決定したソーシャルグラフ親密度および各候補ユーザに関連付けられた顔表現に部分的に基づいて決定された顔認識スコアに依拠していてもよい。予想エンジン５２０は、重み付けグラフ組み合わせアルゴリズムを利用することにより、関係マッパー５２２が提供する、画像中の既知のユーザに関連付けられた重み付けグラフを組み合わせるようにしてもよい。特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、閾値顔認識スコアよりも大きな顔認識スコアを有するユーザに対してのみ、タグ付けの提案を生成するようにしてもよい。そして、閾値スコアよりも大きな顔認識スコアを有するユーザは、ソーシャルネットワーキング・システム１６０により識別され、タグ付けの提案として生成されるようになっていてもよい。本開示では、特定の様態での特定のタグ付けの提案の生成を説明しているが、任意適当な様態での任意適当なタグ付けの提案の生成も考えられる。

図６Ａ〜図６Ｅは、タグ付けの提案を含む例示的な写真を示している。限定ではなく一例として、図６Ａを参照すると、ユーザは、画像にアクセスしている場合、画像上の位置を選択することによって画像にタグを付けるようにしてもよい。図６Ａに示す例において、ユーザは、画像の右側に描写された人物の顔を選択している。ここで図６Ｂを参照して、「これは誰ですか？」と尋ねるタグラベル・フィールドをユーザが選択している場合、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、タグラベル・フィールドの下方でドロップダウン・メニューにてタグ付けの提案のリストを生成することにより応答する。これらのタグ付けの提案は、上述の通りに生成されていてもよい。特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、ユーザが提供する文字列に部分的に基づいて、顔認識スコアを決定するようにしてもよい。顔認識スコアの計算は、ユーザ入力および先行入力機能を用いて改善可能であり、ユーザがタグラベル・フィールドに入力した文字列を用いることによって、該文字列をユーザの氏名と照合することにより候補ユーザを識別するようにしてもよい（同様に、候補ユーザは、文字列に基づいて、その氏名と一致しない場合ははじかれるようになっていてもよい）。そして、一致するユーザが、画像を閲覧しているユーザにタグ付けの提案として送信され、ユーザは、これを選択することにより、特定のユーザの画像にタグ付けを行うようにしてもよい。タグ付けの提案は、ユーザがタグラベル・フィールドに文字を入力した際に提示されるようになっていてもよく、ユーザが該フィールドにさらに文字を入力すると、先行入力機能によりリアルタイムで改訂される。特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、画像に関連付けられたウェブページのグラフィカル・ユーザ・インターフェースにクライアント・システム１３０の第１のユーザが文字列を入力する際に、該文字列の１つまたは複数の文字を受信するようにしてもよい。そして、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２００において、該文字列と実質的に一致する１つまたは複数のノードを検索するようにしてもよい。識別した一致ノードに基づいて、ソーシャルネットワーキング・システムは、クライアント・システム１３０にタグ付けの提案のうちの１つまたは複数を送信して、クライアント・システム１３０に表示するようにしてもよい。タグ付けの提案は、ユーザが文字列をグラフィカル・ユーザ・インターフェースに入力する際に表示されるようになっていてもよい。タグ付けの提案の表示により、第１のユーザは、タグ付けの提案のうちの１つを選択してグラフィカル・ユーザ・インターフェースに自動入力可能であってもよい。一例として、図６Ｃを参照すると、ユーザがタグラベル・フィールドに文字「ｋａ」を入力する場合、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を検索して、氏名が文字列「ｋａ」と実質的に一致するユーザを識別するようにしてもよい。顔表現比較およびソーシャルグラフ親密度と併せて、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、氏名が「ｋａ」と一致するユーザの新たな顔認識スコアを計算した後、これらのユーザをランク付けして、タグラベル・フィールドの下方でドロップダウン・メニューにて提示するようにしてもよい。ここでは、ユーザ「Ｋａｔｈｙ Ｃｈａｉ（キャシー・チャイ）」、「Ｋａｔｈｒｙｎ Ｄｏｗｎｅｙ（キャスリン・ダウニー）」、「Ｋａｔｉｅ Ｓｍｉｔｈ（ケイティー・スミス）」、およびその他がタグ付けの提案として生成されている。図６Ｄを参照して、ユーザが文字の入力を継続すると（ここでは、「ｋａｔｈ」）、タグ付けの提案が再度絞り込まれて、ここではユーザ「Ｋａｔｉｅ Ｓｍｉｔｈ」がはじかれ、ユーザ「Ｋａｔｈｅｒｉｎｅ Ｃｈａｏ（キャサリン・チャオ）」および「Ｋａｔｈｅｒｉｎｅ Ｓｍｉｔｈ（キャサリン・スミス）」がタグ付けの提案に追加されている。特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、第１のユーザからタグ付けの提案のうちの１つの選択を受信するようにしてもよい。これに応答して、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、選択されたタグ付けの提案に対応した特定のユーザに対応するタグを生成するようにしてもよい。限定ではなく一例として、図６Ｄを参照すると、ユーザがたとえば「Ｋａｔｈｙ Ｃｈａｉ」を選択した場合、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、画像中の該位置に対して、ユーザ「Ｋａｔｈｙ Ｃｈａｉ」に関連付けられたタグを生成することにより応答するようにしてもよい。さらに、ソーシャルネットワーキング・システム１６０はその後、Ｋａｔｈｙ Ｃｈａｉのユーザ・ノード２０２および該画像のコンセプト・ノード２０４をつなげるタグ付け型エッジ２０６を生成するようにしてもよい。特定の実施形態において、画像内でタグ付けする特定の位置をユーザが選択した場合は、該画像の非選択部分を目立たなくすることにより、該画像の選択部分が強調されるようになっていてもよい。画像の非選択部分は、たとえば減光、暗色化、白とび、網掛け、または他の方法で該画像の非選択部分を不明確にすることにより目立たなくしてもよい。言い換えると、画像にタグ付けする場合は、ユーザがタグ付けをするために選択した位置に焦点が当たるように、画像のレンダリングが変更されるようになっていてもよい。これにより、画像にタグを付けるユーザは、タグ付けを行っている画像の位置または領域をより明確に視認可能である。限定ではなく一例として、図６Ｅを参照すると、画像の右側に描写された特定の人物の顔をユーザが選択して（図６Ｄのように）テキスト「ｋａｔｈ」を入力した場合、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、画像のその他部分が暗色化される一方、画像中の選択位置の周囲の領域およびドロップダウン・メニューは暗色化されることのないように、画像を再レンダリングするようにしてもよい。本開示では、画像に対する特定の様態での顔認識の実施を説明しているが、画像に対する任意適当な様態での顔認識の実施も考えられる。

特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、画像中でユーザがタグ付け済みであることを該ユーザに知らせるようにしてもよい。第１のユーザが画像中の第２のユーザにタグ付けを行う場合、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、たとえば電子メール送信、メッセージ送信、または他の方法でのタグの通知によって、該画像中で第２のユーザがタグ付け済みであることを該ユーザに知らせるようにしてもよい。そして、この第２のユーザが該画像にアクセスした場合、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、第２のユーザに関して、１人または複数のユーザの顔認識スコアを計算することにより、第２のユーザに関して上述した顔認識プロセスを繰り返すようにしてもよい。言い換えると、第２のユーザに関して新たな候補ユーザ集合が識別された後、これらの候補ユーザそれぞれについて第２のユーザに対する顔認識スコアが計算されるとともに、新たなタグ付けの提案の集合が生成されて第２のユーザに表示されるようになっていてもよい。これにより、たとえば第１のユーザが第２のユーザをタグ付け可能であり、第２のユーザが第３のユーザをタグ付け可能であり、以下同様であって、各ユーザがタグ付けごとに通知を受ける連鎖タグ付け効果が効果的に創出または促進されるようになっていてもよい。

特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、画像中でタグ付けされた各ユーザについて、タグラベルを含む画像をレンダリングするようにしてもよい。タグラベルには、タグに関連付けられたオブジェクトの説明文を含んでいてもよい。限定ではなく一例として、図３を参照すると、画像の左側に描写された４人の人物について、画像のレンダリングにより、画像中でタグ付けされた４人のユーザの４つのタグラベル、すなわちユーザ「ポール・トーマス」、「カイル・スミス」、「アーシシ・Ｋ」、「アシュリー・ブラウン」のタグが示されている。本開示では、特定の画像に対する特定の様態でのレンダリングを説明しているが、任意適当な画像に対する任意適当な様態でのレンダリングも考えられる。画像のタグ付けおよびタグ付け画像のレンダリングに関する詳細は、２０１３年５月１５日に出願された米国特許出願公開第１３／８９４６４０号明細書で得ることができ、その内容を参考として援用する。

特定の実施形態において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、第１のユーザに関連付けられたブラウザ・クライアントにレンダリング画像を送信して、第１のユーザに表示するようにしてもよい。ブラウザ・クライアントは、第１のユーザのクライアント・システム１３０上に存在していてもよい。画像は、クライアント・システム（たとえば、ディスプレイ）の観点で表示可能となるようにレンダリングされるようになっていてもよい。各タグに関連付けられたタグラベルは、該タグに関連付けられた位置に近接する領域において、画像に重ねて表示されていてもよい。特定の実施形態においては、ユーザがタグを選択（たとえば、クリック）するようにしてもよく、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、選択タグのユーザプロフィール・ページへの閲覧ユーザの誘導または選択タグ上での拡大等により、特定の様態で応答するようにしてもよい。本開示では、特定の様態での特定の画像の送信を説明しているが、任意適当な様態での任意適当な画像の送信も考えられる。

図７は、顔認識を用いたタグ付けの提案の例示的な方法７００を示している。この方法は、ステップ７１０で開始するようになっていてもよく、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・ネットワークに関連付けられた画像にアクセスするようにしてもよい。該画像は、少なくとも１人の第１の人物を描写していてもよく、場合によっては、１人または複数の第２のユーザも描写していてもよい。画像に描写された人物のうちの１人または複数は、オンライン・ソーシャル・ネットワークの特定のユーザに対応するものとしてタグ付けされていてもよい。ステップ７２０において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、複数のノードおよび該ノードをつなげる複数のエッジを含むソーシャルグラフ２００にアクセスするようにしてもよい。ソーシャルグラフ２００は、該画像に対応した第１のノードを含んでいてもよい。また、ソーシャルグラフ２００は、オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられた複数のユーザにそれぞれ対応した複数の第２のノードを含んでいてもよい。これらノードのうちの２つの間の各エッジはそれぞれ、両者間の単一の分離度を表していてもよい。ステップ７３０において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、複数のユーザのうちの第１のユーザ集合の各ユーザについて、ソーシャルグラフ親密度を決定するようにしてもよい。ソーシャルグラフ親密度は、該画像、画像を投稿したユーザ、画像中でタグ付けされた他のユーザ、オンライン・ソーシャル・ネットワークのその他任意適当なコンセプトもしくはユーザ、またはこれらの任意の組み合わせに関して決定されるようになっていてもよい。ソーシャルグラフ親密度は、多様な因子に基づいて決定されるようになっていてもよい。ステップ７４０において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、第１のユーザ集合の各ユーザについて、画像に描写された第１の人物に関する顔認識スコアを決定するようにしてもよい。顔認識スコアは、たとえば第１のユーザ集合の各ユーザについて決定したソーシャルグラフ親密度または第１のユーザ集合の各ユーザに関連付けられた顔表現等の多様な因子に基づく。各ユーザに関連付けられた顔表現は、該画像との比較によって、画像に描写された第１の人物との一致の厳密度が決定されるようになっていてもよい。ステップ７５０において、ソーシャルネットワーキング・システム１６０は、決定した顔認識スコアに基づいて、画像に描写された第１の人物に対する１つまたは複数のタグ付けの提案を生成するようにしてもよい。各タグ付けの提案は、第１のユーザ集合の特定のユーザに対応する。特定の実施形態では、必要に応じて、図７の方法の１つまたは複数のステップを繰り返すようにしてもよい。本開示では、図７の方法の特定のステップが特定の順序で行われるものとして説明および図示しているが、図７の方法の任意適当なステップが任意適当な順序で行われることも考えられる。さらに、本開示では、図７の方法の特定のステップを特定のコンポーネント、デバイス、またはシステムが実行するものとして説明および図示しているが、図７の方法の任意適当なステップを任意適当なコンポーネント、デバイス、またはシステムの任意適当な組み合わせが実行することも考えられる。

システムおよび方法
図８は、例示的なコンピュータ・システム８００を示す。特定の実施形態では、１つまたは複数のコンピュータ・システム８００は、本明細書で説明または図示される１つまたは複数の方法の１つまたは複数のステップを実施する。特定の実施形態では、１つまたは複数のコンピュータ・システム８００は、本明細書で説明または図示される機能を提供する。特定の実施形態では、１つまたは複数のコンピュータ・システム８００上で実行中のソフトウェアが、本明細書で説明または図示される１つまたは複数の方法の１つまたは複数のステップを実施しまたは本明細書で説明または図示される機能を提供する。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８００の１つまたは複数の部分を含む。本明細書では、適切な場合、コンピュータ・システムに対する参照はコンピューティング装置を包含し、逆も同様である。さらに、適切な場合、コンピュータ・システムに対する参照は、１つまたは複数のコンピュータ・システムを包含する。

本開示は、任意の適切な数のコンピュータ・システム８００を企図する。本開示は、任意の適切な物理的形態を取るコンピュータ・システム８００を企図する。限定ではなく例として、コンピュータ・システム８００は、組込みコンピュータ・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）（例えば、コンピュータ・オン・モジュール（ＣＯＭ）やシステム・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、対話型キオスク、メインフレーム、コンピュータ・システムのメッシュ、携帯電話、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２つ以上の組合せでよい。適切な場合、コンピュータ・システム８００は、１つまたは複数のコンピュータ・システム８００を含むことができ、一体型または分散型でよく、複数の場所にわたるものでよく、複数のマシンにわたるものでよく、複数のデータセンタにわたるものでよく、またはクラウド内に常駐することができ、クラウドは、１つまたは複数のネットワーク内の１つまたは複数のクラウド構成要素を含むことができる。適切な場合、１つまたは複数のコンピュータ・システム８００は、実質的な空間的または時間的な限定なしに、本明細書で説明または図示される１つまたは複数の方法の１つまたは複数のステップを実施することができる。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８００は、本明細書で説明または図示される１つまたは複数の方法の１つまたは複数のステップをリアル・タイムに、またはバッチ・モードで実施することができる。適切な場合、１つまたは複数のコンピュータ・システム８００は、本明細書で説明または図示される１つまたは複数の方法の１つまたは複数のステップを異なる時刻または異なる場所で実施することができる。

特定の実施形態では、コンピュータ・システム８００は、プロセッサ８０２、メモリ８０４、ストレージ８０６、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース８０８、通信インターフェース８１０、およびバス８１２を含む。本開示は、特定の構成の、特定の数の特定の構成要素を有する特定のコンピュータ・システムを説明および図示するが、本開示は、任意の適切な構成の、任意の適切な数の任意の適切な構成要素を有する任意の適切なコンピュータ・システムを企図する。

特定の実施形態では、プロセッサ８０２は、コンピュータ・プログラムを構成するような命令を実行する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８０２は、内部レジスタ、内部キャッシュ、メモリ８０４、またはストレージ８０６から命令を取り出し（またはフェッチし）、その命令を復号化および実行し、次いで内部レジスタ、内部キャッシュ、メモリ８０４、またはストレージ８０６に１つまたは複数の結果を書き込むことができる。特定の実施形態では、プロセッサ８０２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、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８０２を企図する。限定ではなく例として、プロセッサ８０２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（translation lookaside buffer：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８０４またはストレージ８０６内の命令のコピーでよく、命令キャッシュは、プロセッサ８０２によるそうした命令の検索を加速することができる。データ・キャッシュ内のデータは、プロセッサ８０２で実行中の命令が演算するためのメモリ８０４またはストレージ８０６内のデータ、プロセッサ８０２で実行中の後続の命令によるアクセスのために、またはメモリ８０４もしくはストレージ８０６に書き込むために、プロセッサ８０２で実行された以前の命令の結果、あるいは他の適切なデータのコピーでもよい。データ・キャッシュは、プロセッサ８０２による読取りまたは書込み演算を加速することができる。ＴＬＢはプロセッサ８０２のための仮想アドレス変換（virtual-address translation）を加速することができる。特定の実施形態では、プロセッサ８０２は、データ、命令、またはアドレス用の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、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８０２を企図する。適切な場合、プロセッサ８０２は、１つまたは複数の演算論理装置（arithmetic logic unit：ＡＬＵ）を含むことができ、マルチコア・プロセッサでよく、または１つまたは複数のプロセッサ８０２を含むことができる。本開示は特定のプロセッサを説明および図示するが、本開示は任意の適切なプロセッサを企図する。

特定の実施形態では、メモリ８０４は、プロセッサ８０２が実行するための命令、またはプロセッサ８０２が演算するためのデータを格納するメイン・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８００は、ストレージ８０６または別のソース（例えば、別のコンピュータ・システム８００など）からメモリ８０４に命令をロードすることができる。次いでプロセッサ８０２は、メモリ８０４から内部レジスタまたは内部キャッシュに命令を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８０２は、内部レジスタまたは内部キャッシュから命令を取り出し、その命令を復号化することができる。命令の実行中または実行後に、プロセッサ８０２は、１つまたは複数の結果（これは中間結果または最終結果でよい）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８０２は、そうした結果の１つまたは複数をメモリ８０４に書き込むことができる。特定の実施形態では、プロセッサ８０２は、（ストレージ８０６または他の場所ではなく）１つまたは複数の内部レジスタもしくは内部キャッシュ内、またはメモリ８０４内の命令のみを実行し、（ストレージ８０６または他の場所ではなく）１つまたは複数の内部レジスタもしくは内部キャッシュ内、またはメモリ８０４内のデータのみに対して演算する。１つまたは複数のメモリ・バス（これ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）が、プロセッサ８０２をメモリ８０４に結合することができる。バス８１２は、以下で説明するように、１つまたは複数のメモリ・バスを含むことができる。特定の実施形態では、１つまたは複数のメモリ管理ユニット（memory management unit：ＭＭＵ）が、プロセッサ８０２とメモリ８０４との間に常駐し、プロセッサ８０２によって要求されたメモリ８０４へのアクセスを可能にする。特定の実施形態では、メモリ８０４はランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）を含む。適切な場合、このＲＡＭは揮発性メモリでよい。適切な場合、このＲＡＭはダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）またはスタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）でよい。さらに、適切な場合、このＲＡＭは、単一ポートまたはマルチポートＲＡＭでよい。本開示は任意の適切なＲＡＭを企図する。適切な場合、メモリ８０４は、１つまたは複数のメモリ８０４を含むことができる。本開示は特定のメモリを説明および図示するが、本開示は任意の適切なメモリを企図する。

特定の実施形態では、ストレージ８０６は、データまたは命令用のマス・ストレージを含む。限定ではなく例として、ストレージ８０６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、あるいはこれらのうちの２つ以上の組合せを含むことができる。ストレージ８０６は、適切な場合、取外し可能または取外し不能（または固定）媒体を含むことができる。ストレージ８０６は、適切な場合、コンピュータ・システム８００の内部または外部でよい。特定の実施形態では、ストレージ８０６は不揮発性固体メモリである。特定の実施形態では、ストレージ８０６は読取り専用メモリ（ＲＯＭ）を含む。適切な場合、このＲＯＭは、マスクプログラムされたＲＯＭ、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気消去可能ＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、電気書換え可能ＲＯＭ（ＥＡＲＯＭ）、またはフラッシュ・メモリ、あるいはこれらのうちの２つ以上の組合せでよい。本開示は、任意の適切な物理的形態を有するマス・ストレージ８０６を企図する。適切な場合、ストレージ８０６は、プロセッサ８０２とストレージ８０６との間の通信を可能にする１つまたは複数のストレージ制御ユニットを含むことができる。適切な場合、ストレージ８０６は、１つまたは複数のストレージ８０６を含むことができる。本開示は特定のストレージを説明および図示するが、本開示は任意の適切なストレージを企図する。

特定の実施形態では、Ｉ／Ｏインターフェース８０８は、コンピュータ・システム８００と１つまたは複数のＩ／Ｏ装置との間の通信のための１つまたは複数のインター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８００は、適切な場合、これらのＩ／Ｏ装置のうちの１つまたは複数を含むことができる。これらのＩ／Ｏ装置のうちの１つまたは複数は、人とコンピュータ・システム８００との間の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装置は、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装置、またはこれらのうちの２つ以上の組合せを含むことができる。Ｉ／Ｏ装置は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装置およびそのための任意の適切なＩ／Ｏインターフェース８０８を企図する。適切な場合、Ｉ／Ｏインターフェース８０８は、プロセッサ８０２がこれらのＩ／Ｏ装置のうちの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インターフェース８０８は、適切な場合、１つまたは複数のＩ／Ｏインターフェース８０８を含むことができる。本開示は特定のＩ／Ｏインターフェースを説明および図示するが、本開示は任意の適切なＩ／Ｏインターフェースを企図する。

特定の実施形態では、通信インターフェース８１０は、コンピュータ・システム８００と、１つまたは複数の別のコンピュータ・システム８００あるいは１つまたは複数のネットワークとの間の通信（例えば、パケット・ベースの通信など）用の１つまたは複数のインター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、通信インターフェース８１０は、イーサネット（登録商標）または他のワイヤ・ベースのネットワークと通信するネットワーク・インターフェース・コントローラ（network interface controller：ＮＩＣ）またはネットワーク・アダプタ、あるいは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ワイヤレスＮＩＣ（wire-based network or a wireless：ＷＮＩＣ）またはワイヤレス・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ための任意の適切な通信インターフェース８１０を企図する。限定ではなく例として、コンピュータ・システム８００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）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、大都市圏ネットワーク（metropolitan area network：ＭＡＮ）、またはインターネットの１つもしくは複数の部分、あるいはこれらのうちの２つ以上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、ワイヤードまたはワイヤレスでよい。１例を挙げると、コンピュータ・システム８００は、ワイヤレスＰＡＮ（ＷＰＡＮ）（例えば、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ ＷＰＡＮなど）、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク、ＷＩ−ＭＡＸネットワーク、携帯電話網（例えば、Global System for Mobile Communication（ＧＳＭ（登録商標））ネットワークなど）、または他の適切なワイヤレス・ネットワーク、あるいはこれらのうちの２つ以上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８００は、適切な場合、これらのネットワークのいずれかに関する任意の適切な通信インターフェース８１０を含むことができる。通信インターフェース８１０は、適切な場合、１つまたは複数の通信インターフェース８１０を含むことができる。本開示は特定の通信インターフェースを説明および図示するが、本開示は任意の適切な通信インターフェースを企図する。

特定の実施形態では、バス８１２は、コンピュータ・システム８００の構成要素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８１２は、アクセラレーテッド・グラフィックス・ポート（Accelerated Graphics Port：ＡＧＰ）または他のグラフィックス・バス、Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｓｔａｎｄａｒｄ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ（ＥＩＳＡ）バス、フロント・サイド・バス（ＦＳＢ）、ＨＹＰＥＲＴＲＡＮＳＰＯＲＴ（ＨＴ）相互接続、Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｓｔａｎｄａｒｄ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ（ＩＳＡ）バス、ＩＮＦＩＮＩＢＡＮＤ相互接続、低ピン・カウント（low-pin-count：ＬＰＣ）バス、メモリ・バス、Ｍｉｃｒｏ Ｃｈａｎｎｅｌ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ（ＭＣＡ）バス、Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ（ＰＣＩ）バス、ＰＣＩ−Ｅｘｐｒｅｓｓ（ＰＣＩｅ）バス、ｓｅｒｉａｌ ａｄｖａｎｃｅｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｔｔａｃｈｍｅｎｔ（ＳＡＴＡ）バス、Ｖｉｄｅｏ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｓｔａｎｄａｒｄｓ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｌｏｃａｌ（ＶＬＢ）バス、または別の適切なバス、あるいはこれらのうちの２つ以上の組合せを含むことができる。バス８１２は、適切な場合、１つまたは複数のバス８１２を含むことができる。本開示は特定のバスを説明および図示するが、本開示は、任意の適切なバスまたは相互接続を企図する。

本明細書では、コンピュータ可読非一時的記憶媒体は、適切な場合、１つまたは複数の半導体ベースの、または他の集積回路（ＩＣ）（例えば、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）または特定用途向けＩＣ（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、フロッピィ・ディスケット、フロッピィ・ディスク・ドライブ（ＦＤＤ）、磁気テープ、固体ドライブ（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、任意の他の適切なコンピュータ可読非一時的記憶媒体、またはこれらの２つ以上の適切な組合せを含むことができる。コンピュータ可読非一時的記憶媒体は、適切な場合、揮発性、不揮発性、または揮発性と不揮発性の組合せでよい。

雑則
本明細書では、別段に明記されていない限り、または文脈によって示されていない限り、「または」は排他的ではなく包含的である。したがって、本明細書では、別段に明記されていない限り、または文脈によって示されていない限り、「ＡまたはＢ」は「Ａ、Ｂ、またはその両方」を意味する。さらに、別段に明記されていない限り、または文脈によって示されていない限り、「および」は協同および個々の両方である。したがって、本明細書では、別段に明記されていない限り、または文脈によって示されていない限り、「ＡおよびＢ」は、「ＡおよびＢが一緒に、または個別に」を意味する。

本開示の範囲は、当業者なら理解するはずである、本明細書で説明または図示される例示的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、本明細書で説明または図示される例示的実施形態に限定されない。さらに、本開示は、本明細書のそれぞれの実施形態が特定の構成要素、要素、機能、動作、またはステップを含むものとして説明および図示するが、これらの実施形態のいずれも、当業者なら理解するはずである、本明細書のどこかで説明または図示される構成要素、要素、機能、動作、またはステップのいずれかの任意の組合せまたは置換を含むことができる。さらに、特定の機能を実施するように適合され、配置され、実施することが可能であり、実施するように構成され、実施することが可能にされ、実施するように動作可能である装置またはシステムあるいは装置またはシステムの構成要素に対する添付の特許請求の範囲での参照は、その装置、システム、または構成要素がそのように適合され、配置され、可能であり、構成され、可能にされ、動作可能にされる限り、その装置、システム、構成要素またはその特定の機能が活動化され、オンにされ、またはロック解除されるか否かに関わらず、その装置、システム、構成要素を包含する。

Claims (19)

1. 方法であって、
   コンピューティング・デバイスによって、
   オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられた画像にアクセスすることであって、前記画像が少なくとも１人の第１の人物を描写する、前記画像にアクセスこと、
   複数のノードおよび該ノード同士をつなげる複数のエッジを含むソーシャルグラフにアクセスすることであって、前記複数のノードのうちの２つの間のエッジがそれぞれ、両者間の単一の分離度を表し、前記ノードが、
   前記画像に対応した第１のノードと、
   前記オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられた複数のユーザにそれぞれ対応した複数の第２のノードと、
   を含む、前記ソーシャルグラフにアクセスすること、
   前記複数のユーザのうちの第１のユーザ集合の各ユーザについて、ソーシャルグラフの親密度を決定することであって、前記画像は第１の画像集合に関連付けられ、前記第１のユーザ集合の各ユーザの第１のソーシャルグラフの親密度は、前記第１の画像集合におけるその他の画像のタグ履歴情報に少なくとも部分的に基づく、前記ソーシャルグラフの親密度を決定すること、
   前記第１のユーザ集合の各ユーザについて、前記画像に描写された前記第１の人物に関する顔認識スコアを決定することであって、前記顔認識スコアが、前記第１のユーザ集合の各ユーザについて決定した前記ソーシャルグラフの親密度と、前記第１のユーザ集合の各ユーザに関連付けられた顔表現とに少なくとも部分的に基づき、各ユーザに関連付けられた前記顔表現が前記画像と比較される、前記顔認識スコアを決定すること、
   決定した顔認識スコアに基づいて、前記画像に描写された前記第１の人物に対する１つまたは複数のタグ付けの提案を生成することであって、各タグ付けの提案が、前記第１のユーザ集合の特定のユーザに対応する、前記１つまたは複数のタグ付けの提案を生成すること、を備える方法。
2. 前記画像に関連付けられたウェブページのグラフィカル・ユーザ・インターフェースに対して、クライアント・システムの第１のユーザが文字列を入力する際に、前記文字列の１つまたは複数の文字を受信することをさらに備える請求項１に記載の方法。
3. 前記ソーシャルグラフにおいて、前記文字列と実質的に一致する１つまたは複数の第２のノードを検索することをさらに備える請求項２に記載の方法。
4. 前記顔認識スコアを決定することは、少なくとも部分的に、前記文字列にさらに基づく、請求項２に記載の方法。
5. 前記第１のユーザが前記文字列を前記グラフィカル・ユーザ・インターフェースに入力する際に、前記タグ付けの提案のうちの１つまたは複数を前記クライアント・システムに送信して該クライアント・システムに表示することをさらに備え、
   前記タグ付けの提案が、前記グラフィカル・ユーザ・インターフェース上でのドロップダウン・メニューにて前記ユーザに表示され、
   前記タグ付けの提案の表示により、前記第１のユーザが、前記タグ付けの提案のうちの１つを選択して前記グラフィカル・ユーザ・インターフェースに自動入力可能である、請求項２に記載の方法。
6. 前記１つまたは複数のタグ付けの提案を生成することは、
   顔認識スコアが閾値顔認識スコアよりも大きい前記第１のユーザ集合の各ユーザを識別することを含み、
   識別した各ユーザが、前記タグ付けの提案のうちの１つとして生成される、請求項１に記載の方法。
7. 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た第１のユーザから、前記画像を閲覧する要求を受信すること、
   前記画像をクライアント・システムに送信して前記第１のユーザに表示すること、をさらに備える請求項１に記載の方法。
8. 前記タグ付けの提案を送信して、前記画像に関連付けられたページ上に表示することをさらに備え、
   前記タグ付けの提案が、前記ページ上でのドロップダウン・メニューにて表示され、
   前記ドロップダウン・メニューにより、第１のユーザが、前記タグ付けの提案のうちの１つを選択可能である、請求項１に記載の方法。
9. 前記タグ付けの提案のうちの１つの選択を第１のユーザから受信すること、
   選択されたタグ付けの提案に対応した前記特定のユーザに対応したタグを生成すること、をさらに備える請求項８に記載の方法。
10. タグのタグラベルを前記画像にレンダリングすることをさらに備え、
    前記タグラベルが、前記タグに対応した前記特定のユーザの説明文を含む、請求項１に記載の方法。
11. 各ユーザの前記顔認識スコアが、前記画像に描写された前記第１の人物と前記ユーザが一致する確率を評価する、請求項１に記載の方法。
12. 前記画像は、
    前記複数のユーザのうちの１人または複数の第２のユーザにそれぞれ対応した１つまたは複数のタグを含み、
    前記第１のユーザ集合の各ユーザについての前記ソーシャルグラフの親密度が、前記第１のユーザ集合のユーザに対応した前記第２のノードと前記１人または複数の第２のユーザにそれぞれ対応した前記１つまたは複数の第２のノードとの間の分離度に少なくとも部分的に基づく、請求項１に記載の方法。
13. 前記第１のユーザ集合の各ユーザについての前記ソーシャルグラフの親密度が、前記画像のタグ履歴情報に少なくとも部分的に基づく、請求項１に記載の方法。
14. 前記タグ履歴情報は、
    前記画像にタグ付けされた前記ユーザのうちの１人もしくは複数、前記画像の各タグを作成したユーザ、各タグが作成されてからの時間、一緒にタグ付けされている特定のユーザの履歴、前記画像に関連付けられた地理的位置、またはこれらの任意の組み合わせを含む、請求項１３に記載の方法。
15. 前記第１のユーザ集合の各ユーザについての前記ソーシャルグラフの親密度が、時間減衰情報に少なくとも部分的に基づく、請求項１に記載の方法。
16. 前記第１のユーザ集合の各ユーザについての前記ソーシャルグラフの親密度が、ユーザに対応した前記第２のノードと前記第１のノードとの間の分離度に少なくとも部分的に基づく、請求項１に記載の方法。
17. 前記画像が、デジタル写真である、請求項１に記載の方法。
18. 実行された場合に、
    オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられた画像にアクセスすることであって、前記画像が少なくとも１人の第１の人物を描写する、前記画像にアクセスすること、
    複数のノードおよびノード同士をつなげる複数のエッジを含むソーシャルグラフにアクセスすることであって、前記ノードのうちの２つの間のエッジがそれぞれ、両者間の単一の分離度を表し、前記ノードが、
    前記画像に対応した第１のノードと、
    前記オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられた複数のユーザにそれぞれ対応した複数の第２のノードと、
    を含む、前記ソーシャルグラフにアクセスすること、
    前記複数のユーザのうちの第１のユーザ集合の各ユーザについて、ソーシャルグラフの親密度を決定することであって、前記画像は第１の画像集合に関連づけられ、前記第１のユーザ集合の各ユーザの第１のソーシャルグラフの親密度は、前記第１の画像集合におけるその他の画像のタグ履歴情報に少なくとも部分的に基づく、前記ソーシャルグラフの親密度を決定すること、
    前記第１のユーザ集合の各ユーザについて、前記画像に描写された前記第１の人物に関する顔認識スコアを決定することであって、前記顔認識スコアが、前記第１のユーザ集合の各ユーザについて決定した前記ソーシャルグラフの親密度と、前記第１のユーザ集合の各ユーザに関連付けられた顔表現とに少なくとも部分的に基づき、各ユーザに関連付けられた前記顔表現が前記画像と比較される、前記顔認識スコアを決定すること、
    決定した顔認識スコアに基づいて、前記画像に描写された前記第１の人物に対する１つまたは複数のタグ付けの提案を生成することであって、各タグ付けの提案が、前記第１のユーザ集合の特定のユーザに対応する、前記１つまたは複数のタグ付けの提案を生成すること、
    を実行するように動作可能なソフトウェアを実装する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。
19. システムであって、
    １つまたは複数のプロセッサと、
    該１つまたは複数のプロセッサに結合され、該１つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令を含むメモリとを備え、
    前記プロセッサが、前記命令を実行する場合に、
    オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられた画像にアクセスすることであって、前記画像が少なくとも１人の第１の人物を描写する、前記画像にアクセスすること、
    複数のノードおよび該ノード同士をつなげる複数のエッジを含むソーシャルグラフにアクセスすることであって、前記複数のノードのうちの２つの間のエッジがそれぞれ、両者間の単一の分離度を表し、前記ノードが、
    前記画像に対応した第１のノードと、
    前記オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられた複数のユーザにそれぞれ対応した複数の第２のノードと、
    を含む、前記ソーシャルグラフにアクセスすること、
    前記複数のユーザのうちの第１のユーザ集合の各ユーザについて、ソーシャルグラフの親密度を決定することであって、前記画像は第１の画像集合に関連づけられ、前記第１のユーザ集合の各ユーザの第１のソーシャルグラフの親密度は、前記第１の画像集合におけるその他の画像のタグ履歴情報に少なくとも部分的に基づく、前記ソーシャルグラフの親密度を決定すること、
    前記第１のユーザ集合の各ユーザについて、前記画像に描写された前記第１の人物に関する顔認識スコアを決定することであって、前記顔認識スコアが、前記第１のユーザ集合の各ユーザについて決定した前記ソーシャルグラフの親密度と、前記第１のユーザ集合の各ユーザに関連付けられた顔表現とに少なくとも部分的に基づき、各ユーザに関連付けられた前記顔表現が前記画像と比較される、前記顔認識スコアを決定すること、
    決定した顔認識スコアに基づいて、前記画像に描写された前記第１の人物に対する１つまたは複数のタグ付けの提案を生成することであって、各タグ付けの提案が、前記第１のユーザ集合の特定のユーザに対応する、前記１つまたは複数のタグ付けの提案を生成すること、を実行するように動作可能である、システム。