JP6220440B2 - モバイル・デバイスのためのキャリアの検出 - Google Patents
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Description
など)と全体的にまたは部分的に物理的または論理的に同じ場所に位置してもよい。たとえば、キャリア検出システムは、モバイル−クライアント・システムからウェブ・ページを求める要求を受信することができる。次いで、キャリア検出システムは、上述の信号の1つまたは複数を使用し、モバイル−クライアント・システムのための接続関連の情報を決定することができる。次いで、モバイル−クライアント・システムのための接続関連の情報に基づいてカスタマイズされたウェブ・ページまたは他のコンテンツ・オブジェクトを、システムに送ることができる。
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・ネットワークに関係する他の好適なデータなど、ソーシャルネットワーキング・データを生成、記憶、受信、および送信することができる。ソーシャル・ネットワーキング・システム160は、ネットワーク環境100の他の構成要素によって、直接的に、またはネットワーク110を介してアクセスされてもよい。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、ユーザ101がたとえば適切なプライバシ設定を設定することによって、ユーザ自身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によってログさせる、または他のシステム(たとえば、デバイス検出システム170)と共有させることにオプトインする、またはオプトアウトすることを可能にする認可サーバを含むことができる。特定の実施形態では、デバイス検出システム170は、オンライン・モバイル・デバイス検出エンジン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・システムであってよい。デバイス検出システム170は、たとえばデバイス属性、および他の好適なデバイス関連のデータなど、デバイス関連のデータを生成、記憶、受信、および送信することができる。限定するものとしてではなく一例として、デバイス検出システム170は、デバイス検出システム170で受信された(または、デバイス検出システム170にアクセすることができる別のシステムで受信された)ネットワーク・リソースを求める要求に応答してデバイスまたはデバイス属性を識別するために、1つまたは複数のモデルまたはアルゴリズムを実装することができる。特定の実施形態では、デバイス検出システム170によって実装されるモデルまたはアルゴリズムは、機械学習式のスコア付けの式を使用することができ、適切な場合、そのスコア付けアルゴリズムは、コンテンツ・オブジェクトを求める要求と、モバイル・コンピューティング・デバイス130について選択されたタイプとの対(つい)から構築されたトレーニング・データのセットから自動的に得ることができる。デバイス検出システム170は、ネットワーク環境100の他の構成要素によって、直接的に、またはネットワーク110を介してアクセスされてもよい。特定の実施形態では、キャリア検出システム180は、オンライン・キャリア検出エンジン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・システムであってよい。キャリア検出システム180は、たとえばキャリア属性、デバイス属性、および他の好適なキャリアまたはデバイス関連のデータなど、キャリアまたはデバイス関連のデータを生成、記憶、受信、および送信することができる。限定するものとしてではなく一例として、キャリア検出システム180は、キャリア検出システム180で受信された(または、キャリア検出システム180にアクセすることができる別のシステムで受信された)ネットワーク・リソースを求める要求に応答して、キャリア、デバイス、キャリア属性、およびデバイス属性を識別するために、1つまたは複数のモデルまたはアルゴリズムを実装することができる。特定の実施形態では、キャリア検出システム180によって実装されるモデルまたはアルゴリズムは、機械学習式のスコア付けの式を使用することができ、適切な場合、そのスコア付けアルゴリズムは、コンテンツ・オブジェクトを求める要求と、モバイル・コンピューティング・デバイス130について選択されたタイプとの対(つい)から構築されたトレーニング・データのセットから自動的に得ることができる。キャリア検出システム180は、ネットワーク環境100の他の構成要素によって、直接的に、またはネットワーク110を介してアクセスされてもよい。特定の実施形態では、1または複数のユーザ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、ソーシャル・ネットワーキング・システム160、デバイス検出システム170、またはキャリア検出システム180にアクセスし、それらとデータを送受信することができる。モバイル−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、デバイス検出システム170、またはキャリア検出システム180に直接的に、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。限定するものとしてではなく一例として、モバイル−クライアント・システム130は、デバイス検出システム170またはキャリア検出システム180にソーシャル・ネットワーキング・システム160を介してアクセスすることができる。モバイル−
クライアント・システム130は、たとえばセルラ電話、スマートフォン、携帯情報端末(PDA)、またはタブレット・コンピュータなど、任意の好適なモバイル・コンピューティング・デバイスであってよい。
の名前、プロフィール写真、連絡先情報、誕生日、性別、婚姻状態、家族状態、雇用、学歴、好み、関心、または他の人口統計情報を提供してもよい。特定の実施形態では、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または複数のデータ・オブジェクトに関連付けられてもよい。特定の実施形態では、ユーザ・ノード202は、1または複数のウェブ・ページ(すなわち、他の適切なネットワークベースのコンテンツ・オブジェクト)に対応してもよい。
ンもしくは他のアイコン、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、またはPHPコードにより実装される)他の対話可能なオブジェクトを含んでもよい。限定するものとしてではなく一例として、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」、または別の好適なアクションまたはアクティビティなど、選択可能なアイコンを含んでもよい。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、アクションを行う。これによって、モバイル−クライアント・システム130は、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へ送信する。ソーシャル・ネットワーキング・システム160は、メッセージに応答して、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との間にエッジ(たとえば、「食べる」エッジ)を作成し、エッジ206を1または複数のデータ・ストア内に記憶する。
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。限定するものとしてではなく別の例として、ユーザ(ユーザ「C」)は、特定のアプリケーション(オンラインミュージックアプリケーションであるSPOTIFY)を使用して特定の楽曲(「ランブル・オン」)を聴く。この場合には、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と楽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「聴いた」エッジ206および「使用した」エッジ(図2に図示)を作成し、ユーザがその楽曲を聞き、そのアプリケーションを使用したことを示す。さらに、ソーシャル・ネットワーキング・システム160は、楽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間に「プレイした」エッジ206(図2に図示)を作成し、特定の楽曲が特定のアプリケーションによってプレイされたことを示す。この場合には、「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(楽曲「イマジン」)に対して行わ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とを接続する特定の属性を有する特定のエッジ206について記載しているが、本開示は、ユーザ・ノード202とコンセプト・ノード204とを接続する任意の好適な属性を有する任意の好適なエッジ206を企図する。さらに、本開示は、ユーザ・ノード202とコンセプト・ノード204の間の単一の関係を表すエッジについて記載しているが、本開示は、ユーザ・ノード202とコンセプト・ノード204との間の1または複数の関係を表すエッジを企図する。限定するものとしてではなく一例として、エッジ206は、ユーザが「いいね」と表明したこと、および特定のコンセプトを使用したことの両方を表してもよい。あるいは、別のエッジ206が、ユーザ・ノード202とコンセプト・ノード204(図2に示されているように、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)との間の関係の各タイプ(または単一の関係の複数)を表してもよい。
に物理的または論理的に同じ場所に位置してもよい。限定するものとしてではなく一例として、デバイス検出システム170は、モバイル−クライアント・システム130からのコンテンツ・オブジェクトを求める要求を受信することができる。デバイス検出システム170は、たとえば、ユーザからのアンケート情報、モバイル・デバイス上の他のアプリケーションから受信された情報、ユーザに関係するソーシャルネットワーキング情報、またはユーザについての他の関連情報など、モバイル−クライアント・システム130のユーザについての情報にアクセスすることができる。次いで、デバイス検出システム170は、要求と共に受信されたhttpヘッダ内の情報を、モバイル−クライアント・システム130のユーザについての情報と共に使用し、モバイル−クライアント・システム130の1つまたは複数の属性を決定することができる。デバイス検出システム170は、1つまたは複数のモデルまたはアルゴリズムを使用し、属性を予測する、または別の方法で識別することができる。次いで、モバイル−クライアント・システム130の属性に基づいてカスタマイズされたコンテンツ・オブジェクトを送ることができる。本開示は、モバイル・デバイスの属性を特定の方法で決定することについて述べているが、本開示は、モバイル・デバイスの属性を任意の好適な方法で決定することを企図する。
(1)FIREFOXブラウザ・クライアントを使用するデスクトップ・コンピュータからの例示的なhttpヘッダ:
User agent:Mozilla/5.0(Macintosh;Intel Mac OS X 10.8;rv:15.0)
Gecko/20100101 Firefox/15.0.1
Accept:text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8
Accept encoding:gzip, deflate
(2)CHROMEブラウザ・クライアントを使用するデスクトップ・コンピュータからの例示的なhttpヘッダ:
User agent:Mozilla/5.0(Macintosh;Intel Mac OS X 10 8 2)
Apple WebKit/537.4(KHTML, like Gecko)Chrome/22.0.1229.79 Safari/537.4 Accept:text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8
Accept encoding:gzip, deflate,sdch
(3)SAFARIブラウザ・クライアントを使用するモバイル・デバイスからの例示的なhttpヘッダ:
User agent:Mozilla/5.0(iPhone;CPU iPhone
OS 6.0 like Mac OS X)AppleWebKit/536.26(KHTML, like Gecko)Version 6.0 Mobile/10A403
Safari/8536.25
Accept:text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8
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本開示は、コンテンツ・オブジェクトを求める特定の要求を特定の方法で受信することについて述べているが、本開示は、任意の好適な要求を任意の好適な方法で受信することを企図する。
つまたは複数の属性を決定することができる。たとえば、認証クッキーを使用し、モバイル−クライアント・システム130のユーザを識別すること、またはデバイスを直接的に識別することができる。本開示は、モバイル−クライアント・システム130から特定の情報を特定の方法で受信することについて述べているが、本開示は、モバイル−クライアント・システム130から任意の好適な情報を任意の好適な方法で受信することを企図する。
はなく一例として、ユーザは、ユーザの住所/居住国、モバイル電話番号、モバイル・サービス・プロバイダ情報(たとえば、ユーザは、これを自分のプロフィールに明示的にリストすることも、自分のモバイル・サービス・プロバイダに関連付けられたコンセプト・プロフィール・ページで「いいね」を表明することもできる)、雇用情報、または他の好適な情報を含むことができる。ユーザについてのこの情報は、モバイル・デバイスの特定の属性を識別するのに有用となり得る。限定するものとしてではなく一例として、デバイス検出システム170は、ユーザのモバイル・サービス・プロバイダを識別する情報にアクセスし、次いで、モバイル・サービス・プロバイダによって共通にサポートされるモバイル・デバイスおよび/またはデバイス属性のリストにアクセスし、次いでこのリストを使用し、ユーザのモバイル−クライアント・システム130の属性を予測することができる可能性がある。特定の実施形態では、ユーザについて記述する情報は、ユーザに関係するオンライン・ソーシャル・ネットワークの1または複数の他のユーザに関連付けられた情報を含むことができる。限定するものとしてではなく一例として、第1のユーザは、1または複数の第2のユーザも含むオンライン・ソーシャル・ネットワーク内の特定のグループまたは団体のメンバであってよい(たとえば、ユーザは全員、同じ組織のメンバであること、もしくは同じ雇用者のもとで働いていることをユーザ自身のユーザ・プロフィール・ページ上にリストし、または対応するコンセプト・プロフィール・ページで「いいね」を表明している)。デバイス検出システム170は、これらの第2のユーザのモバイル・デバイスの1つまたは複数の属性を記述する情報をすでに有していてもよい。次いで、デバイス検出システム170は、第1のユーザのモバイル−クライアント・システム130が第2のユーザのデバイスと同じ1つまたは複数の属性を有すると予測することができる。限定するものとしてではなく別の例として、オンライン・ソーシャル・ネットワーク内の第1のユーザの友達(すなわち、ソーシャル・グラフ内で、第1のユーザから1つの分離度内にユーザ・ノード202として表されるもの)は、特定の属性を有するモバイル・デバイスを有することがある。第1のユーザは、その友達によって使用されるデバイスと同じ、または同様のデバイスを有する可能性がより高いことがある。したがって、次いでデバイス検出システム170は、第1のユーザのモバイル−クライアント・システム130が第1のユーザの友達のデバイスと同じ属性の1つまたは複数を有すると予測することができる。本開示は、特定のソーシャルネットワーキング情報を特定の方法で受信することについて述べているが、本開示は、任意の好適なソーシャルネットワーキング情報を任意の好適な方法で受信することを企図する。
Fi信号、またはGPSの1つまたは複数を使用すること)、無線通信サポート(たとえば、Wi−Fi、BLUETOOTH、NFC、IR)、画像サポート(たとえば、JPEG、GIF、またはPNG画像を表示するための能力)、動画サポート(たとえば、様々な動画タイプを表示するための能力)、または他の好適な属性を決定することができる。モバイル・デバイスがこれらの属性のそれぞれを有するかどうかを決定することは、モバイル・デバイスによって要求されたコンテンツ・オブジェクトのカスタマイズ、または適切なフォーマットを補助するために有用となり得る。本開示は、モバイル−クライアント・システム130の属性を特定のhttpヘッダに基づいて特定の方法で決定することについて述べているが、本開示は、モバイル−クライアント・システム130の属性を任意の好適なhttpヘッダに基づいて任意の好適な方法で決定することを企図する。さらに、本開示は、モバイル−クライアント・システム130の特定の属性を決定することについて述べているが、本開示は、モバイル−クライアント・システムの任意の好適な属性を決定することを企図する。
る。
s1=f(H1,...,Hm,U1...,Un)
上式で、
s1は、第1の属性についての確率スコアであり、
H1,...,Hmは、1からmまでのhttpヘッダ・フィールドであり、
U1,...,Unは、1からnまでのユーザ・プロフィール・フィールドである。
特定の属性を決定するのに、特定の変数がより有用となり得る。本開示は、特定の変数を使用してスコアを計算することについて述べているが、本開示は、任意の好適な変数を使用してスコアを計算することを企図する。特定の実施形態では、デバイス検出システム170によって実装されるモデルまたはアルゴリズムは、機械学習式のスコア付けの式を使用することができる。スコア付けアルゴリズムは、たとえば、モバイル・デバイスからのコンテンツ・オブジェクト(たとえば、ウェブページ)を求める要求、モバイル・デバイスの様々なユーザ、および様々なタイプのモバイル・デバイスについての情報を含むデータ・セットから構築されるトレーニング・データのセットから自動的にスコア付けの式を得ることができる。特定の実施形態では、デバイス検出システム170は、1つまたは複数の属性についてスコアを計算し、次いで閾値スコアより大きなスコアを有する各属性を識別することによってモバイル−クライアント・システム130の属性を決定することができる。このようにして、デバイス検出システム170は、モバイル・デバイスの属性を正しく識別するための比較的高い確度を確保することができる可能性がある。限定するものとしてではなく一例として、0.9より大きな計算された確率スコアを有する属性だけが、モバイル−クライアント・システム130の属性であるとして識別され得る。本開示は、モバイル−クライアント・システム130の特定の属性を特定の方法で決定することについて述べているが、本開示は、モバイル−クライアント・システム130の任意の好適な属性を任意の好適な方法で決定することを企図する。
は、送られるコンテンツ・オブジェクトのコンテンツ内で参照されるオブジェクトの1つまたは複数に対応してもよい。本開示は、特定のコンテンツ・オブジェクトを特定の方法で送ることについて述べているが、本開示は、任意の好適なコンテンツ・オブジェクトを任意の好適な方法で送ることを企図する。
キャリアは、たとえば、AT&T、ベリゾン(VERIZON)、スプリント(SPRINT)、ユー・エス・セルラー(U.S.CELLULAR)、アメリカ・モバイル(AMERICA MOVIL)、ティー・モバイル(T−MOBILE)、COMCAST、オレンジ(ORANGE)、ボーダフォン(VODAFONE)、エムティーエス(MTS)、チャイナ・ユニコム(CHINA UNICOM)、エムブイエヌオー(MVNO)、他の好適なキャリア、またはそれらの任意の組合せを含むことができる。キャリア検出システム180は、特定のモバイル−クライアント・システム130のためのキャリアを(たとえば、特定の信号から特定の接続関連の情報を推定することによって)決定するために使用され得る様々な信号にアクセスする、および/またはそれらを受信することができる。これらの信号は、たとえば、SIMカード情報、ユーザ履歴、自律システム番号、IPアドレス、デバイス・タイプ、MSISDN、他の好適な信号、またはそれらの任意の組合せを含むことができる。モバイル・デバイスのためのキャリアを決定することは、モバイル・デバイスによって要求されたウェブ・ページのために適切なコンテンツまたは広告の生成またはカスタマイズを補助するために有用となり得る。キャリアを特定の信号に少なくとも一部基づいて決定することについては、下記により詳細に述べられている。特定の実施形態では、キャリア検出システム180は、キャリアを識別するために1つまたは複数のモデルまたはアルゴリズムを使用して、モバイル−クライアント・システム130のためのキャリアを決定することができる。スコアは、たとえば、信頼スコア、確率、品質、ランキング、別の好適なタイプのスコア、またはそれらの任意の組合せであってよい。したがって、特定の実施形態では、より高い計算されたスコアを有するキャリアが、モバイル・コンピューティング・システム130によって使用される実際のキャリアである可能性がより高いことがある。限定するものとしてではなく一例として、キャリア検出システム180は、モバイル・コンピューティング・システム130から受信されるSIMカード情報、およびモバイル・コンピューティング・システム130のユーザに関連付けられたキャリア履歴情報に基づいて、1つまたは複数のデバイス・キャリアについて確率スコアを計算することができる。以下は、モバイル−クライアント・システム130の特定のキャリアについて確率を計算するためにキャリア検出システム180が使用することができる例示的なアルゴリズムである。
r1=f(S1,...,So,C1...,Cp)
上式で、
r1は、第1のキャリアについての確率スコアであり、
S1,...,Soは、1からoまでのSIMカード・フィールドであり、
C1,...,Cpは、1からpまでのキャリア履歴フィールドである。
特定のキャリアを決定するのに、特定の変数(それぞれが本明細書に記載の特定の信号に相関される)がより有用となり得る。本開示は、特定の変数を使用してスコアを計算することについて述べているが、本開示は、任意の好適な変数を使用してスコアを計算することを企図する。特定の実施形態では、キャリア検出システム180によって実装されるモデルまたはアルゴリズムは、機械学習式のスコア付けの式を使用することができる。スコア付けアルゴリズムは、たとえば、モバイル・デバイスからのウェブ・ページを求める要求、および様々なキャリア、様々な接続タイプを使用する、また様々な接続状態を有するモバイル・デバイスの様々なユーザについての情報を含むデータ・セットから構築されるトレーニング・データのセットから自動的にスコア付けの式を得ることができる。特定の実施形態では、キャリア検出システム180は、1つまたは複数のキャリアについてスコアを計算し、次いでこれらのスコアに基づいて最も可能性の高いキャリアを識別することによってモバイル−クライアント・システム130のためのキャリアを決定することができる。このようにして、キャリア検出システム180は、モバイル・デバイスのキャリアを正しく識別するための比較的高い確度を確保することができる可能性がある。本開示は、モバイル−クライアント・システム130の特定のキャリアを特定の方法で決定することについて述べているが、本開示は、モバイル−クライアント・システム130の任意の好適なキャリアを任意の好適な方法で決定することを企図する。
アが依然として同じである可能性が高いと推定されてもよい。限定するものとしてではなく別の例として、ユーザが、平日の就業時間中、通常Wi−Fiを介してアクセスし、夜間および週末の間、通常4G LTEセルラを介してアクセスしている場合、これらの時間中の後続の要求は、適切に推定され得る。同様に、接続タイプまたは他の接続関連の情報もまた、ユーザに関連付けられたキャリア履歴に基づいて決定されてもよい。本開示は、キャリアを、キャリア履歴に基づいて特定の方法で決定することについて述べているが、本開示は、キャリアを、キャリア履歴に基づいて任意の好適な方法で決定することを企図する。
の好適な方法で決定することを企図する。
、任意の好適なユーザ情報に基づいて任意の好適な方法で決定することを企図する。
きる。限定するものとしてではなく一例として、モバイル−クライアント・システム130上のオンライン・ソーシャル・ネットワークのネイティブ・アプリケーションがキャリア検出システム180に、たとえばヘッダ「mobile.lte」などhttpヘッダ(たとえば、X−FB−Connection−Typeヘッダ)を介して接続情報を送ることができ、この「mobile.lte」ヘッダは、モバイル−クライアント・システム130のための接続タイプをLTEであるものとして指定する。本開示は、接続情報を、httpヘッダに基づいて特定の方法で決定することについて述べているが、本開示は、接続情報を、httpヘッダに基づいて任意の好適な方法で決定することを企図する。
ル・ネットワーキング・システム160は、より多くのインタラクティブ・コンテンツ/広告を、短いレイテンシ期間を有するモバイル−クライアント・システム130に含むようにコンテンツをカスタマイズすることができる一方で、長いレイテンシ期間接続について、より少ないインタラクティブ・コンテンツ/広告が使用されてもよい。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、少なくとも部分的に、決定された帯域幅で、モバイル−クライアント・システム130によってアクセスされたコンテンツをカスタマイズすることができる。限定するものとして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、より多くのビデオ/写真コンテンツ/広告を、高ネットワーク帯域幅コンテキストに含むようにコンテンツをカスタマイズすることができる一方で、低ネットワーク帯域幅コンテキストについて、より少ないマルチメディア・コンテンツ/広告(および/またはおそらくはより多くのテキスト)が使用されてもよい。本開示は、レイテンシ期間および帯域幅を特定の方法で決定することについて述べているが、本開示は、レイテンシ期間または帯域幅を任意の好適な方法で決定することを企図する。
、キャリア検出システム180は、モバイル−クライアント・システム130に関連付けられたSIMカード情報にアクセスすることができる。このSIMカード情報は、たとえば、モバイル−クライアント・システム130のSIMカードに関連付けられたキャリアを示すFBCRフィールドを含むことができる。ステップ330で、キャリア検出システム180は、少なくともそのSIMカード情報に基づいてキャリアを決定することができる。ステップ340で、キャリア検出システム180は、要求に応答してウェブ・ページをモバイル−クライアント・システム130に送ることができる。送られたウェブ・ページは、モバイル−クライアント・システム130の決定されたキャリアに基づいてカスタマイズされてもよい。特定の実施形態は、適切な場合、図3の方法の1つまたは複数のステップを繰り返してもよい。本開示は、図3の方法の特定のステップについて特定の順序で行われるものとして述べ、示しているが、本開示は、任意の好適な順序で行われる図3の方法の任意の好適なステップを企図する。さらに、本開示は、図3の方法の特定のステップを実施する特定の構成要素、デバイス、またはシステムについて述べ、示しているが、本開示は、図3の方法の任意の好適なステップを実施する任意の好適な構成要素、デバイス、またはシステムの任意の好適な組合せを企図する。
を、モバイル・オペレータ・ポータルを介してサブミットされたキャリア情報と比較し、モバイル・オペレータ・ポータル内でサブミットされる情報の改善(したがって、たとえば、コンサバティブ検出モデルの質の改善)を補助するようにキャリアに差異をフィードバックすることができるフィードバック・ループが作成され得る。トレーナは、履歴トレーニング・データに基づいてキャリア検出システム180のためのキャリア予測モデルを生成することができる。システム健全性監視および警告システムは、キャリア検出システム環境のための動作品質保証を提供するために、監視、警告、応答、およびデバッグ機能を提供することができる。マッピング規則エディタは、キャリア検出システム環境のための抽出/変換/ロード(ETL)手順を確立することができる。特定の実施形態では、モバイル−クライアント・システム130のための接続関連の情報を決定することは、プライバシ設定の対象となり得る。プライバシ設定は、たとえば、信号が存在する場合、どの信号がキャリア検出システム180によってアクセスされてもよいか指定することができる。図4は、キャリア検出システム環境の構成要素の特定の構成を示すが、本開示は、キャリア検出システム環境の任意の好適な構成を企図する。さらに、図4は、キャリア検出システム環境の各構成要素の特定の数を示すが、本開示は、キャリア検出システム環境の構成要素の任意の好適な数を企図する。
ラウド内にあってもよく、クラウドは、1または複数のネットワーク内で1または複数のクラウド・コンポーネントを含んでもよい。適切な場合、1または複数のコンピュータ・システム500は、実質的な空間的または時間的制限なしに、本明細書に記載され、または示されている1または複数の方法の1または複数のステップを実施してもよい。限定するものとしてではなく一例として、1つまたは複数のコンピュータ・システム500は、リアルタイムで、またはバッチ・モードで、本明細書に記載され、または示されている1または複数の方法の1または複数のステップを実施してもよい。1または複数のコンピュータ・システム500は、適切な場合、異なる時に、または異なるロケーションで、本明細書に記載され、または示されている1または複数の方法の1または複数のステップを実施してもよい。
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、それらを復号する。命令の実行中、または実行後、プロセッサ502は、1または複数の結果(中間結果であることも最終結果であることもある)を内部レジスタまたは内部キャッシュに書き込む。次いで、プロセッサ502は、それらの結果の1または複数をメモリ504に書き込む。特定の実施形態では、プロセッサ502は、1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、または(ストレージ506もしくは他の場所ではなく)メモリ504内の命令だけを実行し、1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、または(ストレージ806もしくは他の場所ではなく)メモリ504内のデータだけを操作する。1または複数のメモリ・バス(それぞれがアドレス・バスとデータ・バスを含むことがある)がプロセッサ502をメモリ504に結合してもよい。バス512は、下記に記載されているように、1または複数のメモリ・バスを含んでもよい。特定の実施形態では、1または複数のメモリ管理ユニット(MMU)が、プロセッサ502とメモリ504との間に存在し、プロセッサ502によって要求されるメモリ504へのアクセスを容易にする。特定の実施形態では、メモリ504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、揮発性メモリであり得る。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)であってよい。さらに、適切な場合、このRAMは、シングルポート型またはマルチポート型RAMであってよい。この開示は、任意の好適なRAMを企図する。メモリ504は、適切な場合、1または複数のメモリ504を含んでもよい。この開示は、特定のメモリについて記載し示しているが、この開示は、任意の好適なメモリを企図する。
Oデバイス、およびそれらのための任意の好適なI/Oインターフェース508を企図する。適切な場合、I/Oインターフェース508は、プロセッサ502がこれらのI/Oデバイスの1または複数を駆動することを可能にする1または複数のデバイスまたはソフトウェア・ドライバを含む。I/Oインターフェース508は、適切な場合、1または複数のI/Oインターフェース508を含んでもよい。この開示は、特定のI/Oインターフェースについて記載し示しているが、この開示は、任意の好適なI/Oインターフェースを企図する。
Claims (20)
- コンピューティング・デバイスによる方法であって、
マルチメディア・オブジェクトを求める要求を第1のユーザのモバイル−クライアント・システムから受信する工程であって、前記要求は、前記モバイル−クライアント・システムのhttpヘッダ情報を含む、工程と、
前記第1のユーザに関連付けられているソーシャル・グラフ情報と、前記httpヘッダ情報とに少なくとも基づいて前記モバイル−クライアント・システムの1以上の属性を決定する工程であって、前記1以上の属性を決定する工程は、前記第1のユーザに関連付けられているソーシャル・グラフ情報と前記httpヘッダ情報とを、ソーシャル・ネットワーキング・システムのデータベースに対して比較することによって、前記モバイル−クライアント・システムが前記1以上の属性を有することについての確率スコアを計算する工程を含む、工程と、
前記要求に応答して前記マルチメディア・オブジェクトを前記モバイル−クライアント・システムに送る工程であって、前記マルチメディア・オブジェクトは、少なくとも前記モバイル−クライアント・システムの決定された前記1以上の属性に基づいてカスタマイズされる、工程と、を備える方法。 - 前記httpヘッダ情報は、前記モバイル−クライアント・システムの1以上の属性を記述する少なくとも1つのユーザ・エージェント文字列を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記httpヘッダ情報は、前記モバイル−クライアント・システムのブラウザ・クライアントの1以上の属性を記述する少なくとも1つのユーザ・エージェント文字列を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記マルチメディア・オブジェクトは、少なくとも前記モバイル−クライアント・システムの決定された前記1以上の属性に基づいてカスタマイズされる広告を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記モバイル−クライアント・システムの前記1以上の属性は、プログラミング言語サポート、スタイルシート言語サポート、画面サイズ、画面ピクセル密度、キーボード・タイプ、ロケーション−サービス・サポート、無線通信サポート、画像サポート、および動
画サポートのうちの1以上を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記モバイル−クライアント・システムの決定された前記1以上の属性に基づいてキャリアを決定する工程をさらに備える、請求項1に記載の方法。
- 前記マルチメディア・オブジェクトは、決定された前記キャリアに基づいてさらにカスタマイズされる、請求項6に記載の方法。
- 少なくとも決定された前記キャリアに基づいて前記マルチメディア・オブジェクトをカスタマイズすることは、前記キャリアに関連付けられているコンテンツを前記マルチメディア・オブジェクト内に含めることを含む、請求項7に記載の方法。
- 少なくとも決定された前記キャリアに基づいて前記マルチメディア・オブジェクトをカスタマイズすることは、前記キャリアに関連付けられている広告を前記マルチメディア・オブジェクト内に含めることを含む、請求項7に記載の方法。
- 接続タイプを決定する工程をさらに備え、前記マルチメディア・オブジェクトは、決定された前記接続タイプに基づいてさらにカスタマイズされる、請求項1に記載の方法。
- 接続状態を決定する工程をさらに備え、前記マルチメディア・オブジェクトは、決定された前記接続状態に基づいてさらにカスタマイズされる、請求項1に記載の方法。
- レイテンシ期間を決定する工程をさらに備え、前記マルチメディア・オブジェクトは、決定された前記レイテンシ期間に基づいてさらにカスタマイズされる、請求項1に記載の方法。
- オンライン・ソーシャル・ネットワークのソーシャル・グラフにアクセスする工程をさらに備え、前記ソーシャル・グラフは、複数のノードと、前記ノード同士を接続する複数のエッジとを備え、前記ノードの2つの間の前記エッジの各々は、それらの間の1つの分離度を表し、前記ノードは、
前記第1のユーザに対応する第1のノードであって、前記第1のユーザが前記オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられている、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ている複数の第2のユーザに各々が対応する複数の第2のノードとを含み、
前記1以上の属性を決定する工程は、前記第1のユーザに関連付けられているユーザ情報にさらに基づく、請求項1に記載の方法。 - 前記ユーザ情報は、前記第1のユーザに対応する前記オンライン・ソーシャル・ネットワークのユーザ・プロフィールを含む、請求項13に記載の方法。
- 前記ユーザ情報は、1以上の第2のノードにそれぞれ対応する前記第1のユーザの1以上の友達について記述する情報を含み、前記第1のユーザの1以上の友達は、それぞれ1以上のキャリアを有するモバイル−クライアント・システムを有する、請求項14に記載の方法。
- 前記モバイル−クライアント・システムの1以上の属性を決定する前記工程は、前記第1のユーザに関連付けられているブラウズ履歴にさらに基づく、請求項1に記載の方法。
- 前記モバイル−クライアント・システムの1以上の属性を決定する前記工程は、
前記httpヘッダ情報と、前記第1のユーザに関連付けられているソーシャル・グラ
フ情報とに基づいて各属性に対してスコアを計算する工程と、
閾値スコアよりも大きなスコアを有する各属性を識別する工程とを備える、請求項1に記載の方法。 - 前記スコアは、機械学習式のスコア付けの式を使用して計算される、請求項17に記載の方法。
- ソフトウェアを含む1以上の非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記ソフトウェアが、実行されたとき、
マルチメディア・オブジェクトを求める要求を第1のユーザのモバイル−クライアント・システムから受信する工程であって、前記要求は、前記モバイル−クライアント・システムのhttpヘッダ情報を含む、工程と、
前記第1のユーザに関連付けられているソーシャル・グラフ情報と、前記httpヘッダ情報とに少なくとも基づいて前記モバイル−クライアント・システムの1以上の属性を決定する工程であって、前記1以上の属性を決定する工程は、前記第1のユーザに関連付けられているソーシャル・グラフ情報と前記httpヘッダ情報とを、ソーシャル・ネットワーキング・システムのデータベースに対して比較することによって、前記モバイル−クライアント・システムが前記1以上の属性を有することについての確率スコアを計算する工程を含む、工程と、
前記要求に応答して前記マルチメディア・オブジェクトを前記モバイル−クライアント・システムに送る工程であって、前記マルチメディア・オブジェクトは、少なくとも前記モバイル−クライアント・システムの決定された前記1以上の属性に基づいてカスタマイズされる、工程と、が行われる、記憶媒体。 - 1以上のプロセッサと、前記プロセッサに結合され、前記プロセッサによって実行可能な命令を備えるメモリとを備えるシステムであって、前記プロセッサが、前記命令を実行したとき、
マルチメディア・オブジェクトを求める要求を第1のユーザのモバイル−クライアント・システムから受信する工程であって、前記要求は、前記モバイル−クライアント・システムのhttpヘッダ情報を含む、工程と、
前記第1のユーザに関連付けられているソーシャル・グラフ情報と、前記httpヘッダ情報とに少なくとも基づいて前記モバイル−クライアント・システムの1以上の属性を決定する工程であって、前記1以上の属性を決定する工程は、前記第1のユーザに関連付けられているソーシャル・グラフ情報と前記httpヘッダ情報とを、ソーシャル・ネットワーキング・システムのデータベースに対して比較することによって、前記モバイル−クライアント・システムが前記1以上の属性を有することについての確率スコアを計算する工程を含む、工程と、
前記要求に応答して前記マルチメディア・オブジェクトを前記モバイル−クライアント・システムに送る工程であって、前記マルチメディア・オブジェクトは、少なくとも前記モバイル−クライアント・システムの決定された前記1以上の属性に基づいてカスタマイズされる、工程と、が行われる、システム。
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