JP6289469B2 - ソーシャルネットワーキングシステムにおける通信から抽出された推論されたトピックを使用した、コンテンツの提供 - Google Patents

Description

本発明は、一般に、ソーシャルネットワーキングに関し、特に、ソーシャルネットワーキングシステムにおけるコンテンツアイテムから抽出されたトピックに基づいてユーザの関心を推論し、推論されたユーザの関心に基づいてユーザにコンテンツを提供することに関する。

従来の広告主は、キーワードの膨大なリストに依存して、オーディエンスの関心に基づいてオーディエンスをターゲットにしていた。例えば、スポーツドリンクの広告主は、とりわけ野球、バスケットボール、フットボールなどのスポーツに関心のあるオーディエンスをターゲットにする。しかしながら、製品に関係するアクティビティにオーディエンスが積極的に関っていない場所および時点で広告が提示される。オーディエンスは、関連性がないために広告に注意を払わず、よって、広告支出の無駄につながる。

近年、ソーシャルネットワーキングシステムにより、ユーザは、自分の気に入っている映画、音楽家、著名人、ブランド、趣味、スポーツチーム、およびアクティビティなどの実世界コンセプトにおける自分の関心および好みを共有することがより容易になった。これらの関心は、ユーザプロファイルにおいてユーザによって宣言され、また、ソーシャルネットワーキングシステムによって推論される。ユーザはまた、ソーシャルネットワーキングシステム上の複数の通信チャネルを通じてこれらの実世界コンセプトと対話することができ、これらの通信チャネルは、ソーシャルネットワーキングシステムのページと対話すること、ソーシャルネットワーキングシステム上の他のユーザと主張および課題に関する興味深い記事を共有すること、ならびに、ソーシャルネットワーキングシステムの外部のオブジェクトに対して他のユーザによって生成されたアクションについてコメントすることを含む。広告主は、関心および人口統計に基づいてユーザをターゲットにすることにある程度成功しているかもしれないが、ソーシャルネットワーキングシステムにおける現在のユーザアクティビティに基づいてユーザをターゲットにするためのツールは開発されていない。

具体的には、ユーザは、ソーシャルネットワーキングシステムにおいて種々のトピックを記述する種々のコンテンツアイテムを生成し、これらのコンテンツアイテムに関る。これらのユーザは、これらのコンテンツアイテムに対するユーザの関りに基づいてソーシャルネットワーキングシステムによってターゲットとされてこなかった。ソーシャルネットワーキングシステムは、映画、楽曲、著名人、ブランド、スポーツチームなど多数のトピックへの様々な関心を持つ、何百万人ものユーザを有する。しかしながら、既存のシステムは、抽出されたトピックに基づいて関心を推論する効率的な機構を提供していない。

本発明の一実施形態における、ソーシャルネットワーキングシステムにおけるコンテンツアイテムから抽出されたトピックに基づいて関心を推論するプロセスを例示するハイレベルブロック図。 本発明の一実施形態による、ソーシャルネットワーキングシステムにおけるコンテンツアイテムから抽出されたトピックに基づいて関心を推論するためのシステムのネットワーク図であって、ソーシャルネットワーキングシステムのブロック図を示す図。 本発明の一実施形態による、ソーシャルネットワーキングシステムにおけるコンテンツアイテムから抽出されたトピックに基づいて関心を推論するための様々なモジュールを備えるトピック推論モジュールを例示するハイレベルブロック図。 本発明の一実施形態による、ソーシャルネットワーキングシステムにおけるコンテンツアイテムから抽出されたトピックに基づいてソーシャルネットワーキングシステムのユーザを広告のターゲットにするプロセスのフローチャート。 本発明の一実施形態による、１以上の一般化されたトピックをソーシャルネットワーキングシステムに上のノードに関連付けるプロセスのフローチャート。

ソーシャルネットワーキングシステムが、ソーシャルネットワーキングシステム上のコンテンツアイテムから抽出されたトピックに基づいて、関心を推論する。ソーシャルネットワーキングシステムにおける、ユーザのコメントとページに対する「いいね」の表明とを使用して、ユーザが関心を有するトピックが推論される。トピックはユーザの投稿から自動的に抽出されてもよく、抽出されたトピックは、カテゴリツリーを使用して一般化されて、ユーザについての追加のトピックが識別されてよい。ソーシャルネットワーキングシステムは、これらの抽出されたトピックに基づいて、ユーザを広告などのコンテンツのターゲットにする。例えば、ソーシャルネットワーキングシステムは、抽出されたトピックに関係するストーリをユーザのコンテンツフィードにおいて押し上げること、抽出されたトピックに関するストーリを、これらのトピックに関係する広告に付加すること、抽出されたトピックに関するストーリに広告を付加すること、または、抽出されたトピックを広告に対するターゲティング基準として使用する。

図では、例示のみの目的で、本発明の様々な実施形態を描いている。本願明細書に記載の本発明の原理を逸脱することなく、本願明細書に例示される構造および方法の代替実施形態を採用してもよいことを、後続の考察から当業者であれば容易に理解されるであろう。

概要
ソーシャルネットワーキングシステムは、そのユーザに、ソーシャルネットワーキングシステムの他のユーザと通信および対話する能力を提供する。ユーザは、ソーシャルネットワーキングシステムに加入し、つながりたいと望む任意の他のユーザへのつながりを追加する。ソーシャルネットワーキングシステムのユーザは、自分を記述する情報を提供することができ、この情報はユーザプロファイルとして記憶される。例えば、ユーザは、自分の年齢、性別、地理的位置、学歴、職歴などを提供する。ユーザによって提供された情報は、ユーザに向けて情報を送るためにソーシャルネットワーキングシステムによって使用される。例えば、ソーシャルネットワーキングシステムは、ソーシャルグループ、イベント、および潜在的な友達を、ユーザに勧める。ソーシャルネットワーキングシステムはまた、著名人、趣味、スポーツチーム、書籍、音楽などのコンセプトへの関心をユーザが明示的に表現するのを可能にする。これらの関心は無数の態様で使用される場合があり、これらの態様は、広告をターゲットにすること、および、共有される関心に基づいてソーシャルネットワーキングシステムの他のユーザに関する関連ストーリを見せることによってソーシャルネットワーキングシステムにおけるユーザ体験をパーソナライズすることを含む。

ソーシャルグラフは、ソーシャルネットワーキングシステムにおいて記憶された、エッジによって接続されたノードを含む。ノードは、ソーシャルネットワーキングシステムのユーザおよびオブジェクト（コンセプトおよびエンティティを具現する、ウェブページなど）を含み、エッジはノード同士を接続する。エッジは、ユーザが「アメリカズカップ」に関する別のユーザによって共有されたニュース記事への関心を表現したときなどの、２つのノード間の特定の対話を表す。ソーシャルグラフは、ソーシャルネットワーキングシステムのユーザ間の対話、ならびに、ソーシャルネットワーキングシステムのユーザとオ
ブジェクトとの間の対話を記録することができ、これは、これらの対話を表すノードおよびエッジにおける情報を記憶することによって行う。グラフオブジェクトおよびグラフアクションの属性を定義するために、サードパーティディベロッパならびに、ソーシャルネットワーキングシステムの管理者によって、カスタムグラフオブジェクトタイプおよびグラフアクションタイプが定義されてよい。例えば、映画についてのグラフオブジェクトは、タイトル、俳優、監督、プロデューサ、年など、任意の定義済みオブジェクトプロパティを有する。「購入」などのグラフアクションタイプは、ソーシャルネットワーキングシステムのユーザによって実施されたカスタムアクションを報告するように、ソーシャルネットワーキングシステム以外のウェブサイトにおいてサードパーティディベロッパによって使用されてよい。このようにして、ソーシャルグラフは「オープン」であってよく、それにより、サードパーティディベロッパが外部ウェブサイトにおいてカスタムグラフオブジェクトおよびアクションを生成し使用することができる。

サードパーティディベロッパは、ソーシャルネットワーキングシステムのユーザが、ソーシャルネットワーキングシステム以外のウェブサイトにおいてホストされるウェブページへの関心を表現するのを可能にする。これらのウェブページは、ウィジェット、ソーシャルプラグイン、プログラマブルロジック、またはコードスニペットをウェブページに組み込む（ｉＦｒａｍｅなど）結果として、ソーシャルネットワーキングシステムにおけるページオブジェクトとして表される。ウェブページに具現されるいずれのコンセプトも、このようにして、ソーシャルネットワーキングシステムにおけるソーシャルグラフ上のノードになる。この結果、ユーザは、「ジャスティン・ビーバー」などのキーワードまたはキーワードフレーズに関連性のある、ソーシャルネットワーキングシステムの外部の多くのオブジェクトと対話する。オブジェクトとの対話の各々は、ソーシャルネットワーキングシステムによってエッジとして記録されてよい。広告主が、キーワードに関係するオブジェクトとのユーザ対話に基づいてその広告のターゲットを決定することによって、広告がより受け入れやすいオーディエンスに届くのは、ユーザがその広告に関係するアクションをすでに実施しているからである。例えば、ジャスティン・ビーバーのＴシャツ、帽子、およびアクセサリを販売する小売業者は、複数の異なるタイプのアクションのうちの１つを最近実施したユーザを、新しい商品の広告のターゲットにすることができ、これらのアクションは、ジャスティン・ビーバーの楽曲「ベイビー」を聴くこと、ジャスティン・ビーバーの新しい香水「サムデイ」を購入すること、ジャスティン・ビーバーのファンページにコメントすること、および、新しいジャスティン・ビーバーのコンサートツアーの開始に関するソーシャルネットワーキングシステムにおけるイベントに参加することなどである。サードパーティディベロッパがカスタムオブジェクトタイプおよびカスタムアクションタイプを定義できるようにすることについて、２０１１年９月２１日に出願した関連出願「ソーシャルネットワーキングシステムにおける構造化されたオブジェクトおよびアクション（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ Ｏｂｊｅｃｔｓ ａｎｄ Ａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ ａ Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）」、米国特許出願公開第１３／２３９，３４０号明細書に、さらに記載されており、本願明細書にそのすべてを援用する。

広告主は、種々の通信チャネルを通じてソーシャルネットワーキングシステムのユーザに関ることがあり、これらの通信チャネルは、直接広告（バナー広告など）、間接広告（スポンサ付きストーリなど）、ソーシャルネットワーキングシステムのページについてのファン層を生成すること、および、ユーザがソーシャルネットワーキングシステムにおいてインストールできるアプリケーションを開発することなどを含む。広告主は、トピック関連付け（広告主の製品、ブランド、アプリケーション、ならびに、ソーシャルネットワーキングシステムにおける他のコンセプトおよびオブジェクトに関係する）に基づいてユーザを識別することから利益を得るのは、広告主がより効果的にその広告のターゲットを決定し、トピック関連付けに基づいて異なる広告を提供できるからである。そして、ソー
シャルネットワーキングシステムは、広告主がオブジェクトについてのトピック関連付けに基づいてユーザをターゲットとすることによって、広告収入の増加から利益を得るのは、ソーシャルネットワーキングシステムがユーザのトピック関連付けに基づいて、ユーザに対する入札価格を変更するからである。

ソーシャルネットワーキングシステムは、一実施形態では、広告に対するターゲティング基準を広告主から受け取ることができ、ターゲティング基準は、特定の選択されたトピックを含む。例えば、広告主は、ブリトニー・スピアーズなど特定の著名人、テッドの最新映画公開、または２０１２メジャーリーグベースボールワールドシリーズのプレーオフ戦に関心のあるユーザをターゲットにしたいと望むことがある。ソーシャルネットワーキングシステムのユーザは、ユーザがブリトニー・スピアーズのコンサートについてのイベントオブジェクトに返信希望（ＲＳＶＰ）をサブミットすること、ユーザによる新しいテッド映画に言及するステータス更新、ＡＴ＆Ｔパークにおけるチェックインイベントなど、ソーシャルネットワーキングシステムにおいて様々なコンテンツアイテムを生成してそれらと対話する。ターゲティング基準は、一実施形態では、トピックへの特定の関心を表現したユーザを含めるように定義されてよい。別の実施形態では、トピックがターゲティング基準において広告主によって指定されてよい。この結果、ソーシャルネットワーキングシステムは、コンテンツアイテムから抽出されたトピックが、ターゲティング基準に含まれる選択されたトピックとの関連性を有すると決定することに基づいて、トピック関連広告をユーザに配信する。ユーザがトピック関連広告を受け取る態様には、選択されたトピックに関連性がある結果として押し上げられるスポンサ付きストーリ、選択されたトピックに関するストーリに付加された広告、選択されたトピックに関するソーシャル広告、および、選択されたトピックを使用した従来の広告ターゲティングがある。

さらに別の実施形態では、ソーシャルネットワーキングシステムは、ソーシャルネットワーキングシステムのユーザおよび／またはページの関心を、ユーザおよび／もしくはページとの対話があったかまたはユーザおよび／もしくはページによって生成されたコンテンツアイテムの、抽出されたトピックに基づいて、推論する。前述のように、ソーシャルネットワーキングシステムのノードは、ユーザ、ならびに、ソーシャルネットワーキングシステムのページとして表されるエンティティを含む。例えば、「Ｓｔａｒｂｕｃｋｓ ＵＳＡ（スターバックス・アメリカ）」、「Ｓｔａｒｂｕｃｋｓ ＥＵ（スターバックス・ユーロ）」、および「Ｓｔａｒｂｕｃｋｓ．ｃｏｍ」というタイトルのページは、特定のトピック「スターバックスコーヒー」に関する。スターバックスＵＳＡについてのページは、ユーザがスターバックスコーヒーに関心があるのと同様の「関心」を示されていないであろうが、このページは、スターバックスコーヒーという特定のトピックに密接に関係しているかまたは関連付けられている。ユーザもまた、ユーザが生成したコンテンツアイテムに基づいて、かつスターバックスコーヒーと密接に関係しているページとのユーザの対話（スターバックスコーヒーの場所におけるチェックインイベント、ページに対する「いいね」の表明、ページへのコメントなど）に基づいて、スターバックスコーヒーという特定のトピックに密接に関係しているかまたは関連付けられている。

図１に、一実施形態における、ソーシャルネットワーキングシステムにおけるコンテンツアイテムから抽出されたトピックに基づいて関心を推論するプロセスのハイレベルブロック図を例示する。ソーシャルネットワーキングシステム１００は広告主１０２を含み、広告主１０２は、トピックターゲティング基準１０６を含む広告オブジェクト１０４を、ソーシャルネットワーキングシステム１００に提供する。トピックターゲティング基準１０６は、任意のタイプのトピック、コンセプト、または関心を含んでよく、これらの関心は、技術への一般的な関心（ユーザがスティーブ・ジョブズに関する記事を閲覧することに応答して、ソーシャルネットワーキングシステム１００によって推論されたもの）、ポップミュージックへのより具体的な関心（ユーザがジャスティン・ビーバーに関する専門
ページへのリンクを共有すること、音楽ストーリミングサービスのためのアプリケーションをインストールすること、および１週間に１００曲を超えるポップソングを聴くことに応答して、ソーシャルネットワーキングシステム１００によって推論されたもの）などである。ソーシャルネットワーキングシステム１００は、トピックターゲティング基準１０６が、広告主１０２によって選択された程度に具体的または広範になるようにする。別の実施形態では、関心のカテゴリがトピックターゲティング基準１０６において定義されてもよく、これらの関心のカテゴリは、ジョギング、ランニング、ヨガ、および音楽などの広範な関心のカテゴリ、ならびに、ティーンポップスターなどの共通テーマによって統合される関心（ブリトニー・スピアーズ、レディー・ガガ、およびジャスティン・ビーバーへの関心を含む）などである。

コンテンツオブジェクト１１０は、ソーシャルネットワーキングシステム１００によって生成されたコンテンツアイテムを表し、これらのコンテンツアイテムは、写真、場所、およびユーザに関連付けられている、ステータス更新と、イベント、ページ、および他のユーザなど、他のオブジェクトに関連付けられている写真と、投稿、ストーリ、広告などさらに他のコンテンツアイテムを生成する、ソーシャルネットワーキングシステム１００においてインストールされたアプリケーションとを含む。コンテンツオブジェクト１１０は、ユーザプロファイルオブジェクト１２２によって表されるユーザによって、かつ、ページによって表される（ページはページオブジェクト１２４によってさらに表される）エンティティによって、ソーシャルネットワーキングシステム１００において生成される。コンテンツオブジェクト１１０は、各コンテンツオブジェクト１１０から抽出される１または複数のトピックを決定するトピック抽出エンジン１１２によって分析されてよい。ソーシャルネットワーキングシステムにおけるコンテンツアイテムからトピックを抽出することについて、２０１１年６月２４日に出願した関連出願「ソーシャルネットワーキングシステムにおけるユーザの状態更新からトピックを推論する（Ｉｎｆｅｒｒｉｎｇ Ｔｏｐｉｃｓ ｆｒｏｍ Ｓｔａｔｕｓ Ｕｐｄａｔｅｓ ｏｆ Ｕｓｅｒｓ ｉｎ ａ Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）」、米国特許出願公開第１３／１６７，７０１号明細書に、さらに記載されており、本願明細書にそのすべてを援用する。

感情フィルタモジュール１１４を使用して、コンテンツオブジェクト１１０から抽出されたトピックが否定的感情とは対照的に肯定的感情で表現されていることを確実にする。例えば、「マジック・マイクは素晴らしかった！」と書かれたステータス更新は、このトピックへのユーザの関心を示すであろう、映画「マジック・マイク」に関する肯定的感情を有する。しかしながら、感情フィルタモジュール１１４は、例えば、ブラックリストに含まれるキーワードと、冒涜と、ブラックリストに含まれるユーザによって生成されたコンテンツとを含むコンテンツオブジェクト１１０をフィルタリングすることによって、否定的感情を識別する。感情フィルタモジュール１１４は、広告主および／またはソーシャルネットワーキングシステム１００の管理者によって決定された肯定的感情要件を満たすものとして識別されたトピックオブジェクト１１８を生成する。一実施形態では、感情フィルタモジュール１１４は、関連付けられているコンテンツオブジェクト１１０からトピックオブジェクト１１８を、トピック抽出エンジン１１２に基づいて切り離すが、この切り離されたトピックオブジェクト１１８は、否定的感情を伴ってコンテンツオブジェクト１１０に含まれていたものである。

トピック一般化モジュール１１６を使用して、コンテンツオブジェクト１１０から抽出できる追加のトピックを生成することもできる。カテゴリツリーを使用して、例えば、抽出されたトピックが一般化されて追加のトピックが作成される。例えば、「私のミニクーパー」という説明文が付いた写真がアップロードされる結果として、トピック抽出エンジン１１２によって「ミニクーパー」のトピックが抽出される。カテゴリツリーを使用して、「ミニクーパー」から、「車」および「ブリティッシュ」を含む他のトピックが一般化
される。カテゴリツリーの「車」は、「トヨタ」、「プリウス」、「ミニ」、「ミニクーパー」など、任意の枝部を含む。この結果、「車」に関する投稿をターゲットにする広告が、カテゴリツリー「車」の下の「トヨタ」、「プリウス」、「ミニ」、「ミニクーパー」、および他の枝部に関する投稿にも到達する。同様に、カテゴリツリー「ブリティッシュ」は、「オリンピック」、「ロンドン」、および「ビッグベン」など、種々の枝部を有する。それらの枝部（オリンピック、ロンドン、およびビッグベン）のトピックに関するコンテンツアイテムもまた、例えば、トピック「ブリティッシュ」をターゲットとするブリティッシュ・エアウェイズの広告によってターゲットとされることが可能である。辞書、データベース、およびクイックルックアップテーブルなど、他のデータ構造を、抽出されたトピックに基づいてトピックを一般化する際に使用することもできる。

トピックは、ソーシャルネットワーキングシステム１００において、トピックオブジェクト１１８として表されてよい。コンテンツオブジェクト１１０から抽出されたトピックは、トピックオブジェクト１１８として表される。トピックオブジェクト１１８によって表される抽出されたトピックは、トピックの抽出元であるコンテンツアイテムを表すコンテンツオブジェクト１１０に関連付けられている。同様に、抽出されたトピックに基づく一般化されたトピックも、トピックオブジェクト１１８によって表されてよく、抽出されたトピックに基づくコンテンツオブジェクト１１０に関連付けられてよい。

トピック関連広告配信モジュール１２６は、トピック抽出エンジン１１２、感情フィルタ１１４、および／またはトピック一般化モジュール１１６を通じてコンテンツオブジェクト１１０から抽出されたトピックオブジェクト１１８を受け取る。広告ターゲティングモジュール１０８は、抽出されたトピックオブジェクト１１８に関するコンテンツオブジェクト１１０を広告のターゲットにするために、トピック関連広告配信モジュール１２６から受け取ったトピックオブジェクト１１８にアクセスする。一実施形態では、トピック関連広告配信モジュール１２６は、ソーシャルネットワーキングシステム１００のユーザに表示されるためにトピック関連広告を提供する。トピック関連広告は、一実施形態では、ターゲットにするトピックに関するコンテンツアイテムまたはストーリに直接付加されてよい。別の実施形態では、トピック関連広告は、ソーシャルネットワーキングシステム１００の通信チャネル（ニュースフィード、メッセージングプラットフォーム、モバイルアプリケーションなど）を表示しているのと同じページまたはアプリケーションに表示されてよい。さらに別の実施形態では、トピック関連広告は、トピック関連広告配信モジュール１２６によってスポンサ付きストーリとして配信されてよく、したがって、ターゲットにするトピックに関する、ユーザによって生成されたコンテンツアイテムが、ソーシャルネットワーキングシステム１００の通信チャネルにおいて押し上げられる。さらに他の実施形態では、ターゲットにするトピックに関するコンテンツアイテムを集約したソーシャル広告が、トピック関連広告配信モジュール１２６によって配信されてよい。

トピックターゲティング基準１０６を有する広告オブジェクト１０４は、広告ターゲティングモジュール１０８によって受け取られる。広告ターゲティングモジュール１０８は、ユーザに関する情報を、ユーザプロファイルオブジェクト１２２、コンテンツオブジェクト１１０、およびページオブジェクト１２４から受け取る。ユーザプロファイルオブジェクト１２２は、ソーシャルネットワーキングシステム１００のユーザに関する宣言的プロファイル情報を含む。コンテンツオブジェクト１１０は、ステータス更新と、メッセージと、コメントと、ビデオと、写真と、アプリケーションと、サードパーティディベロッパによって定義されたカスタムグラフオブジェクトとを表す、ソーシャルネットワーキングシステム１００におけるオブジェクトを含んでよい。ページオブジェクト１２４は、ページのプロパティ、ページを現在閲覧しているユーザのリスト、およびコンテンツオブジェクト１１０など、ソーシャルネットワーキングシステム１００におけるページに関する情報を含む。

トピック推論モジュール１２０は、トピック抽出エンジン１１２によってコンテンツオブジェクト１１０から抽出されたトピックオブジェクト１１８を、ユーザプロファイルオブジェクト１２２およびページオブジェクト１２４と関連付けるために、分析する。一実施形態では、トピック推論モジュール１２０は、トピックオブジェクト１１８によって表されるトピックに言及するコメントおよびステータス更新の数および頻度に基づいて、特定のトピックオブジェクト１１８がユーザまたはページに関連付けられるべきであると決定する。トピック推論モジュール１２０はまた、ソーシャルネットワーキングシステム１００のユーザによる、ページに関連付けられているコメントおよび投稿に基づいて、トピックオブジェクト１１８に関連付けることのできるページを識別する。一実施形態では、トピックオブジェクト１１８は、ユーザプロファイルオブジェクト１２２およびページオブジェクト１２４を分析することに基づいて、トピック推論モジュール１２０によって選択および推論されてよい。例えば、ユーザが、スターバックスコーヒーおよびホームアンドガーデンテレビジョンネットワーク（ＨＧＴＶ）について、これらのキーワードを有するリンクを投稿すること、ステータス更新を投稿すること、チェックインイベントを生成すること、特別な申し出を受け入れること、これらのブランドに関連付けられているアプリケーションにログインすること、およびこれらのブランドに関連付けられているオブジェクトに対する他のアクションを生成することを通じて、好意的な意見を表現した。この結果、ユーザは、「スターバックスコーヒー」および「ＨＧＴＶ」のトピックへの関心を有すると推論されてよく、次いでこの推論は、このユーザを新しいエスプレッソコーヒーマシンに関する広告のターゲットにするために広告主によって使用されてよい。ソーシャルネットワーキングシステム１００のユーザに関する受け取られた情報に基づいてこれらの推論を生成する際、機械学習アルゴリズムを使用する。

一実施形態では、所定期間に亘る指定されたオブジェクトとの対話に基づいて、指定されたオブジェクトに対するユーザの親和性スコアがソーシャルネットワーキングシステム１００によって決定されてよい。本願明細書にそのすべてを援用する２０１０年１２月２３日に出願した関連出願「ソーシャルネットワーキングシステムにおけるコンテキスト的に関連する親和性の予測（Ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌｌｙ Ｒｅｌｅｖａｎｔ Ａｆｆｉｎｉｔｙ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｉｎ ａ Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）」、米国特許出願公開第１２／９７８，２６５号明細書にさらに記載されているように、ユーザの親和性スコアは、様々なオブジェクトに対して実施されたアクション（オブジェクトへのリンクを共有すること、オブジェクトについてコメントすること、オブジェクトをインストールすることなど）に基づいて、これらのオブジェクトについて計算されてよい。別の実施形態では、ユーザが、ページを現在閲覧しているか、または、特定のトピックに言及するコメントを投稿し終えたところである。広告主１０２は、指定されたページを閲覧しているかまたは特定のトピックに言及するアクションを完了しているこのユーザをリアルタイムで動的に広告のターゲットにすべきであることを、広告オブジェクト１０４のトピックターゲティング基準１０６に特に含める。このようにすると、広告主１０２は、コンテキスト信号に基づいてこのユーザをターゲットにするために高い対価を支払わなければならないかもしれないが、広告の予測クリックスルーレート（ＣＴＲ）は、結果的により高いであろう。

ソーシャルネットワーキングシステム１００は、ソーシャルネットワーキングシステムのユーザに広告を提供するための、入札オークションシステムを実装する。広告の発行元として、ソーシャルネットワーキングシステム１００は、ユーザが広告をクリックする蓋然性に関連性のある情報（オブジェクトへの関心に関するこのリアルタイム情報など）、またはソーシャルネットワーキングシステム１００によって決定されるユーザに関する他のトピック情報に基づいて、ユーザに対するより高いクリック単価（ＣＰＣ）価格を課す。トピックターゲティング基準１０６において指定されるオブジェクトに対するアクショ
ンを最近実施したユーザ、ならびに、トピック推論モジュール１２０によってトピックオブジェクト１１８に関連付けられているユーザに対しては、よりタイムリーな、したがってより関連性のある広告ほど、より高い入札価格を有する。

広告ターゲティングモジュール１０８は、広告オブジェクト１０４に具現される広告をソーシャルネットワーキングシステム１００のユーザに提供するために、トピック関連広告配信モジュール１２６からターゲティング情報を受け取る。トピック関連広告配信モジュール１２６は、ターゲティング情報中に、広告の配置情報を含める（関連性のあるトピックオブジェクト１１８に関連付けられているコンテンツオブジェクト１１０、関連性のあるトピックオブジェクト１１８に関連付けられているページオブジェクト１２４に関連付けられているコンテンツオブジェクト１１０、関連性のあるトピックオブジェクト１１８に関連付けられている通知等に、添付されるなど）。広告は、複数の通信チャネルを通じてソーシャルネットワーキングシステム１００のユーザに提供されてよく、これらの通信チャネルは、ネイティブアプリケーションを実行するモバイルデバイス、モバイルデバイスへのテキストメッセージ、ソーシャルネットワーキングシステム１００以外のシステムにおいてホストされるウェブサイト、ならびにソーシャルネットワーキングシステム１００において利用可能な広告送達機構（スポンサ付きストーリ、バナー広告、およびページ投稿など）を含む。トピックターゲティング基準１０６に含まれる関連性のあるトピックオブジェクト１１８に関連付けられているコンテンツオブジェクト１１０がソーシャルネットワーキングシステム１００において、およびソーシャルネットワーキングシステム１００の外部で生成されるのに伴い、広告オブジェクト１０４は、トピック関連広告配信モジュール１２６によって受け取られたターゲティング情報に基づいて、広告ターゲティングモジュール１０８によって閲覧ユーザに表示するために提供されてよい。

ソーシャルネットワーキングシステム１００のユーザは、ユーザがソーシャルネットワーキングシステム１００において対話、生成、および／または共有したコンテンツオブジェクト１１０からトピックが抽出されてこれらの抽出されたトピックがソーシャルネットワーキングシステム１００におけるユーザのプロファイルに関連付けられることが、行われないよう選択できる。同様に、ソーシャルネットワーキングシステム１００におけるページのページ管理者もまた、広告ターゲティングおよび他の目的でトピックに対するユーザの関連付けに基づいてトピックがページに関連付けられることが行われないよう選択できる。

システムアーキテクチャ
図２は、本発明の一実施形態による、ソーシャルネットワーキングシステムにおけるコンテンツアイテムから抽出されたトピックに基づいて関心を推論するのに適したシステム環境を例示するハイレベルブロック図である。システム環境は、１または複数のユーザデバイス２０２、ソーシャルネットワーキングシステム１００、ネットワーク２０４、および外部ウェブサイト２１６を含む。代替構成では、異なる、かつ／または追加のモジュールがシステムに含まれてもよい。

ユーザデバイス２０２は、ユーザ入力を受け取ることができネットワーク２０４を通じてデータを送受信する１または複数のコンピューティングデバイスを含む。一実施形態では、ユーザデバイス２０２は、例えば、マイクロソフトウィンドウズ（登録商標）互換のオペレーティングシステム（ＯＳ）、アップル（Ａｐｐｌｅ）ＯＳ Ｘ、および／またはリナックス（登録商標）ディストリビューションを実行する、従来のコンピュータシステムである。別の実施形態では、ユーザデバイス２０２は、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、モバイル電話機、スマートフォンなど、コンピュータ機能を有するデバイスであってよい。ユーザデバイス２０２は、ネットワーク２０４を通じて通信するように構成される。ユーザデバイス２０２は、アプリケーション、例えば、ユーザデバイス２０
２のユーザがソーシャルネットワーキングシステム１００と対話できるようにするブラウザアプリケーションを実行する。別の実施形態では、ユーザデバイス２０２は、ユーザデバイス２０２のネイティブオペレーティングシステム（ｉＯＳやＡＮＤＲＯＩＤ（登録商標）など）において実行されるアプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）を通じて、ソーシャルネットワーキングシステム１００と対話する。

一実施形態では、ネットワーク２０４は、標準通信技術および／または標準プロトコルを使用する。したがって、ネットワーク２０４は、イーサーネット（登録商標）、８０２．１１、ワールドワイドインターオペラビリティフォーマイクロウェーブアクセス（ＷｉＭＡＸ）、３Ｇ、４Ｇ、ＣＤＭＡ、デジタル加入者線（ＤＳＬ）などの技術を使用するリンクを含んでよい。同様に、ネットワーク２０４において使用されるネットワーキングプロトコルは、マルチプロトコルラベルスイッチング（ＭＰＬＳ）、伝送制御プロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、ユーザデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）、ハイパーテキストトランスポートプロトコル（ＨＴＴＰ）、シンプルメール転送プロトコル（ＳＭＴＰ）、およびファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）を含んでよい。ネットワーク２０４を通じて交換されるデータは、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）および拡張可能マークアップ言語（ＸＭＬ）を含めた技術および／または形式を使用して表されてよい。加えて、リンクの全てまたは一部は、セキュアソケットレイヤ（ＳＳＬ）、トランスポートレイヤセキュリティ（ＴＬＳ）、およびインターネットプロトコルセキュリティ（ＩＰｓｅｃ）など、従来の暗号化技術を使用して暗号化されてよい。

図２は、ソーシャルネットワーキングシステム１００のブロック図を含む。ソーシャルネットワーキングシステム１００は、ユーザプロファイルストア２０６、トピック抽出エンジン１１２、感情フィルタモジュール１１４、トピック一般化モジュール１１６、トピック推論モジュール１２０、トピック関連広告配信モジュール１２６、広告ターゲティングモジュール１０８、ウェブサーバ２０８、アクションロガー２１０、コンテンツストア２１２、エッジストア２１４、およびトピックストア２１８を備える。他の実施形態では、様々な応用例のために、ソーシャルネットワーキングシステム１００は、追加の、より少ない、または異なるモジュールを備えてもよい。システムの詳細を曖昧にしないために、ネットワークインタフェース、セキュリティ機能、ロードバランサ、フェイルオーバサーバ、管理およびネットワーク操作コンソールなど、従来の構成要素は示されていない。

ウェブサーバ２０８は、ネットワーク２０４を通じてソーシャルネットワーキングシステム１００を１または複数のユーザデバイス２０２にリンクする。すなわちウェブサーバ２０８は、ウェブページならびに他のウェブ関連コンテンツ（Ｊａｖａ（登録商標）、Ｆｌａｓｈ、ＸＭＬなど）を供給する。ウェブサーバ２０８は、メッセージ、例えば、インスタントメッセージ、待機メッセージ（例えば電子メール）、テキストおよびＳＭＳ（ショートメッセージサービス）メッセージ、または任意の他の適切なメッセージング技法を使用して送られるメッセージを、ソーシャルネットワーキングシステム１００とユーザデバイス２０２との間で受信およびルーティングする機能を提供する。ユーザは、情報（例えばコンテンツストア２１２に記憶される画像またはビデオ）をアップロードする要求をウェブサーバ２０８に送る。加えて、ウェブサーバ２０８は、ｉＯＳ、ＡＮＤＲＯＩＤ、ｗｅｂＯＳ、およびＲＩＭなどのネイティブユーザデバイスオペレーティングシステムにデータを直接送信するための、ＡＰＩ機能を提供する。

アクションロガー２１０は、ソーシャルネットワーキングシステム１００における、および／またはソーシャルネットワーキングシステム１００の外部におけるユーザアクションに関する通信を、ウェブサーバ２０８から受け取る。アクションロガー２１０は、ユーザアクションに関する情報をアクションログに投入して、ユーザアクションを追跡する。このようなアクションは、例えば、他のユーザへのつながりを追加すること、他のユーザ
にメッセージを送ること、画像をアップロードすること、他のユーザからのメッセージを読むこと、他のユーザに関連付けられているコンテンツを閲覧すること、別のユーザによって投稿されたイベントに参加することを、とりわけ含んでよい。加えて、他のオブジェクトとの関連で記述される１または複数のアクションは、特定のユーザに向けられており、したがってこれらのアクションは、それらのユーザにも関連付けられている。

アクションログは、ソーシャルネットワーキングシステム１００におけるユーザのアクション、ならびに、ソーシャルネットワーキングシステム１００に情報を通信して戻す外部ウェブサイトにおけるユーザのアクションを追跡するために、ソーシャルネットワーキングシステム１００によって使用されてよい。前述のように、ユーザは、投稿に対してコメントすること、リンクを共有すること、およびモバイルデバイスを通じて物理的位置にチェックインすることを含めて、ソーシャルネットワーキングシステム１００における様々なオブジェクトと対話する。アクションログはまた、外部ウェブサイトにおけるユーザアクションを含んでもよい。例えば、主に高級靴を特別価格で販売する電子商取引ウェブサイトは、ソーシャルネットワーキングシステムのユーザを電子商取引ウェブサイトが識別できるようにするソーシャルプラグインを通じて、ソーシャルネットワーキングシステム１００のユーザを認識する。ソーシャルネットワーキングシステム１００のユーザは一意に識別可能なので、この高級靴再販業者などの電子商取引ウェブサイトは、これらのユーザが自身のウェブサイトを訪問したときに、これらのユーザに関する情報を使用する。アクションログは、閲覧履歴、クリックされた広告、購入アクティビティ、および購買パターンを含めた、これらのユーザに関するデータを記録する。

ユーザアカウント情報およびユーザについての他の関連情報が、ユーザプロファイルオブジェクト１０８としてユーザプロファイルストア２０６に記憶される。ユーザプロファイルストア２０６に記憶されるユーザプロファイル情報は、経歴的、人口統計的、および他のタイプの記述情報（職歴、学歴、性別、趣味または好み、場所など）を含めて、ソーシャルネットワーキングシステム１００のユーザを記述する。ユーザプロファイルはまた、ユーザによって提供された他の情報、例えば画像またはビデオを記憶することもできる。一実施形態では、ユーザの画像は、画像に表示されるソーシャルネットワーキングシステム１００のユーザの識別情報によってタグ付けされてよい。ユーザプロファイルストア２０６はまた、アクションログに記憶されたアクションおよびコンテンツストア２１２におけるオブジェクトに対して実施されたアクションへの参照も維持する。

エッジストア２１４は、ソーシャルネットワーキングシステム１００におけるユーザと他のオブジェクトとの間のつながりを記述する情報をエッジオブジェクト１１０において記憶する。いくつかのエッジはユーザによって定義されてよく、それによりユーザは、他のユーザとの自分の関係を指定する。例えば、ユーザは、友達、同僚、パートナなど、ユーザの実生活上の関係に対応する他のユーザとのエッジを生成する。その他のエッジは、ソーシャルネットワーキングシステムのページへの関心を表現する、ソーシャルネットワーキングシステムの他のユーザとリンクを共有する、およびソーシャルネットワーキングシステムの他のユーザによって行われた投稿にコメントするなど、ユーザがソーシャルネットワーキングシステム１００におけるオブジェクトと対話するときに生成される。エッジストア２１４は、エッジに関する情報（オブジェクト、関心、および他のユーザに対する、親和性スコアなど）を含むエッジオブジェクトを記憶する。親和性スコアは、所定の期間に亘ってソーシャルネットワーキングシステム１００によって計算されてよく、それにより、ユーザによって実施されたアクションに基づいて、ソーシャルネットワーキングシステム１００におけるオブジェクト、関心、および他のユーザに対するユーザの親和性が見積もられる。一実施形態では、エッジストア２１４における１つのエッジオブジェクトに、ユーザと特定のオブジェクトとの間の複数の対話が記憶されてよい。例えば、レディー・ガガのアルバム「ボーン・ディス・ウェイ」からの複数の楽曲を再生するユーザは
、これらの楽曲についての複数のエッジオブジェクトを有するが、レディー・ガガについてのエッジオブジェクトを１つだけ有する。

広告ターゲティングモジュール１０８は、ソーシャルネットワーキングシステム１００のユーザに表示するための広告に対するターゲティング基準を受け取る。広告ターゲティングモジュール１０８は、広告のターゲティング基準に基づいて、ソーシャルネットワーキングシステム１００のユーザに広告を提供する。一実施形態では、広告ターゲティングモジュール１０８によって、トピックターゲティング基準１０６が広告について受け取られて処理されてよい。トピック抽出エンジン１１２は、ソーシャルネットワーキングシステム上で生成されたコンテンツオブジェクト１１０から、広告オブジェクト１０４において受け取られたトピックターゲティング基準１０６に関連性のあるトピックオブジェクト１１８を継続的に識別および抽出する。この結果、広告ターゲティングモジュール１０８は、関連性のあるコンテンツオブジェクト１１０に広告を直接添付したり、関連性のあるコンテンツオブジェクト１１０と対話したユーザに広告を表示したりするなど、これらのコンテンツオブジェクト１１０を広告のターゲットにする。別の実施形態では、トピックターゲティング基準１０６は、広告の内容に基づいて広告ターゲティングモジュール１０８によって推論されてよい。例えば、「コーヒー」に関する広告は、広告のキーワード分析に基づいて、「コーヒー」、「スターバックスコーヒー」、および「ピーツコーヒー」についてのトピックオブジェクト１１８を含むトピックターゲティング基準１０６を有する。一実施形態では、トピック一般化モジュール１１６が、トピックターゲティング基準１０６の推論を補助する。

トピック推論モジュール１２０は、一実施形態では、トピック抽出エンジン１１２によってコンテンツオブジェクト１１０から抽出されたトピックオブジェクト１１８を分析して、特定のトピックオブジェクト１１８をユーザプロファイルオブジェクト１２２およびページオブジェクト１２４に関連付ける。ユーザプロファイルストア２０６から取り出されたユーザプロファイルオブジェクト１２２からのソーシャルネットワーキングシステム１００のユーザに関する情報と、エッジストア２１４から取り出されたエッジオブジェクトと、コンテンツストア２１２から取り出されたコンテンツオブジェクト１１０およびページオブジェクト１２４から取り出されたオブジェクトに関する情報とを使用して、トピック推論モジュール１２０は、特定のトピックオブジェクト１１８をユーザプロファイルオブジェクト１２２およびページオブジェクト１２４に関連付ける。機械学習アルゴリズムを使用して、特定のトピックオブジェクト１１８に関連付けられているコンテンツオブジェクト１１０とのユーザの対話の過去の履歴に基づいて、特定のトピックオブジェクト１１８に対するこれらの関連付けを決定する。加えて、機械学習アルゴリズムは、ユーザに関する取り出された情報と、特定のトピックオブジェクト１１８に対する、ユーザに関するリアルタイム情報の分析とに基づいて、特定のトピックオブジェクト１１８へのユーザの関心を推論する。この結果、トピック推論モジュール１２０は、コンテンツオブジェクト１１０のリアルタイム分析に基づいて、ユーザとトピックとの間の関連付けを識別する。

トピック広告配信モジュール１２６は、コンテンツオブジェクト１１０に関連付けられたトピックオブジェクト１１８など、ソーシャルネットワーキングシステム１００のコンテンツストア２１２に記憶されたコンテンツオブジェクト１１０に関する情報を受け取る。トピックオブジェクトは、トピックストア２１８に記憶されている。感情フィルタモジュール１１４は、ソーシャルネットワーキングシステム１００のコンテンツストア２１２に記憶されたコンテンツオブジェクト１１０において表現された肯定的および否定的感情を分析して、トピックオブジェクト１１８を、トピックオブジェクト１１８に関して肯定的な感情を有するコンテンツオブジェクト１１０に選択的に関連付ける。

ソーシャルネットワーキングシステムにおけるユーザおよびページへのトピックの関連付け
図３に、一実施形態における、トピック推論モジュール１２０のハイレベルブロック図をさらに詳細に例示する。トピック推論モジュール１２０は、データ収集モジュール３００、ビジネス論理モジュール３０２、ページ分析モジュール３０４、トピック推論スコアリングモジュール３０６、および機械学習モジュール３０８を備える。これらのモジュールは、互いに共同して、または独立して機能して、ソーシャルネットワーキングシステム１００におけるユーザおよびページとの関連付けのために、コンテンツオブジェクトからトピックを推論する。

データ収集モジュール３００は、トピックオブジェクト１１８に関連付けられているユーザおよびページによって生成されたコンテンツオブジェクト１１０に対して、ソーシャルネットワーキングシステム１００におけるユーザおよびページに関する情報（ユーザプロファイルオブジェクト１２２、エッジオブジェクト、コンテンツオブジェクト１１０、およびページオブジェクト１２４からの情報を含む）を取り出す。データ収集モジュール３００は、以前に特定のトピックオブジェクト１１８に関連付けられたユーザプロファイルオブジェクト１２２を取り出して、これらのユーザが関係のあるトピックオブジェクト１１８にさらに関連付けられるべきか否かを決定する。例えば、ユーザプロファイルオブジェクト１２２は、音楽アーティストであるレディー・ガガについてのトピックオブジェクト１１８など、ソーシャルネットワーキングシステム１００におけるトピックオブジェクト１１８との関連付けを含む。データ収集モジュール３００はまた、ポップミュージック、エレクトロニックミュージック、およびダンスミュージックについてのトピックオブジェクト１１８など、レディー・ガガについてのオブジェクトに関連付けられているトピックオブジェクト１１８も取り出す。ステータス更新、コメント、または写真アップロードなど、レディー・ガガについてのトピックオブジェクト１１８に関連付けられたコンテンツオブジェクト１１０が、データ収集モジュール３００によって収集されてよい。

別の実施形態では、データ収集モジュール３００は、トピックオブジェクト１１８に関連付けられているユーザにつながっている他のユーザのユーザプロファイルオブジェクト１２２を取り出す。さらに別の実施形態では、ユーザプロファイルオブジェクト１２２は、特定のトピックオブジェクト１１８に関連付けられている１または複数のコンテンツオブジェクト１１０をユーザが閲覧していることに基づいて、データ収集モジュール３００によって取り出されてよい。例えば、広告がトピック「レディー・ガガ」をターゲットとし、閲覧ユーザが外部音楽ストーリミングサービスを使用してレディー・ガガの楽曲「エッジ・オブ・グローリー」を聴いた場合は、このユーザについてのユーザプロファイルオブジェクト１２２がデータ収集モジュール３００によって取り出されてよいのは、レディー・ガガについてのトピックオブジェクト１１８は「エッジ・オブ・グローリー」についての楽曲オブジェクトに関連付けられているからである。ユーザは、この楽曲を聴いた結果として、レディー・ガガについてのトピックオブジェクト１１８に関連付けられる場合もあり、関連付けられない場合もある。したがって、ユーザがレディー・ガガへの関心を明示的に表現しないがレディー・ガガによる楽曲を聴いた場合であっても、レディー・ガガを表すトピックオブジェクト１１８に関連付けられるべきユーザを決定する際にこのユーザについてのユーザプロファイルオブジェクト１２２がデータ収集モジュール３００によって取り出されてよい。同様に、エッジオブジェクト、コンテンツオブジェクト１１０、およびページオブジェクト１２４も、特定のトピックオブジェクト１１８に対するそれらの関連付けに基づいて、特定のトピックオブジェクト１１８が特定のユーザプロファイルオブジェクト１２２に関連付けられるべきか否かを決定する際にデータ収集モジュール３００によって取り出されてよい。

ビジネス論理モジュール３０２は、ソーシャルネットワーキングシステム１００のペー
ジおよびユーザに関連付けるためのトピックを推論するために受け取られたビジネス論理規則を管理する。一実施形態では、ビジネス論理モジュール３０２は、ユーザまたはページが特定のトピックオブジェクト１１８に関連付けられるべきか否かを決定するのに使用される１または複数のビジネス論理規則を受け取る。一実施形態では、ビジネス論理モジュール３０２は、ビジネスにおけるチェックインイベント、楽曲に対する傾聴アクション、写真アップロード、トピックに言及するステータス更新など、トピックに関連付けられている所定のしきい値の数のコンテンツオブジェクト１１０をユーザが生成することに基づいて、トピックに関連付けられるユーザを決定する。別の実施形態では、トピックオブジェクト１１８についてのユーザの親和性スコアが所定のしきい値レベルと共にビジネス論理モジュール３０２によって使用されて、ユーザがトピックオブジェクト１１８に関連付けられるべきか否かを決定されてよい。他のタイプの対話も、ビジネス論理規則において種々の重みを伴う要因として使用されてよく、これらの対話は、ユーザが、特定のトピックオブジェクト１１８に関連付けられているコンテンツオブジェクト１１０と所与の期間に亘って頻繁に対話すること、トピックオブジェクト１１８に関連付けられているアプリケーションをインストールすること、および、ユーザとつながっている他のユーザに、トピックオブジェクト１１８に関連付けられているコンテンツオブジェクト１１０に関るよう勧めることなどである。ユーザまたはページがトピックに関連付けられるべきか否かを決定する際、これらの要因および他のタイプの対話がビジネス論理モジュール３０２によって使用されてよい。

ビジネス論理モジュール３０２は、ビジネス論理規則のセットに基づいて、異なる種類のセットのコンテンツオブジェクト１１０とのユーザの対話に基づいてトピックをユーザに関連付ける際に使用されてよい。例えば、ユーザが、ソーシャルネットワーキングシステムのページにおいてホストされる販売促進のための懸賞に登録する。ユーザは、ページオブジェクトに関連付けられているアプリケーションをインストールして懸賞コンテストに登録することができ、次いで、コンテストをホストするページにおいて他のユーザと対話する。さらに、ユーザは、懸賞コンテストでユーザに投票するよう他のユーザに要求する頻繁なコンテンツアイテムを投稿することができ、これらのコンテンツアイテムは、ステータス更新、他のユーザのプロファイルページにおけるウォール投稿、およびコンテンツアイテムについてのコメントなどであり、これらはそれぞれ異なるコンテンツオブジェクト１１０によって表される。この結果、ユーザは、他のユーザに、コンテストをホストするページに関るよう働きかけることができ、また、ユーザに投票するためにページにおけるアプリケーションをインストールするよう働きかける。ユーザが、特定のトピックに関連付けられているコンテンツアイテムとの対話またはこのコンテンツアイテムの生成を、所定のしきい値を超える頻度で行ったか否かを決定するなどの、ビジネス論理規則が、ビジネス論理モジュール３０２によって受け取られてよい。この結果、一実施形態では、これらの対話に基づいてユーザをトピックオブジェクト１１８に関連付ける。別の実施形態では、ユーザがトピックオブジェクト１１８に関連付けられるか否かの決定は、所定の要因に基づいて決定されてよく、これらの要因は、ページオブジェクトとの対話の頻度、ならびに対話の質（ページオブジェクトに関連付けられているアプリケーションをインストールすること、写真および他のコンテンツをページにアップロードすること、ユーザとつながっている他のユーザにアプリケーションのインストールを勧めることなど）を含む。ユーザをトピックに関連付けるか否かの決定に含めることのできる他の要因は、ページオブジェクトに関るよう他のユーザに働きかけるのにユーザが成功したか否か、ならびに、他のオブジェクトに関るよう他のユーザに働きかけるのにユーザが過去に成功したか否かを含んでよい。

ビジネス論理モジュール３０２は、ページをソーシャルネットワーキングシステム１００におけるトピックに関連付けるための種々の規則を受け取る。例えば、トピックに関連付けられているユーザの数の所定のしきい値をビジネス論理規則において使用して、ペー
ジがトピックに関連付けられるべきであると決定する。一実施形態では、しきい値の数は割合である。別の実施形態では、トピックが各ユーザにどれだけ強く関連付けられているかに対して重みを割り当てるスコアリングアルゴリズムを使用する。例えば、肯定的な感情でブリトニー・スピアーズに関して極めて頻繁に投稿するユーザは、トピック「ブリトニー・スピアーズ」に強く関連付けられる一方、定義された期間に亘ってブリトニー・スピアーズの楽曲を少ししか聴かないユーザは、同じトピックに対してより弱い関連付けを有する。一実施形態では、ユーザは、トピックとの関連付けの強さを反映するようにトピック推論スコアリングモジュール３０６によって生成された、トピック関連付けスコアを有する。ビジネス論理規則は、トピックをページに関連付ける際、ページにつながっているユーザのトピック関連付けスコアを使用する。

ページ分析モジュール３０４は、トピックに対するページの関連付けを決定するために、ソーシャルネットワーキングシステム１００におけるページに関連付けられているユーザによる対話の分析を決定する。一実施形態では、ページに関連付けられている各ユーザの対話履歴がページ分析モジュール３０４によって分析されて、ページが特定のトピックオブジェクト１１８に関連付けられるべきか否かが決定される。例えば、「スターバックスコーヒー」についてのページなど、ソーシャルネットワーキングシステムのページオブジェクト１２４とのユーザの対話が、ページ分析モジュール３０４によって分析されてよい。ユーザ対話は、ステータス更新、写真アップロード、コメント、またはソーシャルネットワーキングシステム１００に投稿された他のコンテンツアイテムにおいて、ページに言及することを含む。他の対話は、ページに関連付けられているアプリケーションをインストールすることを含む（スターバックスコーヒーについての報酬プログラムを管理する、ページに関連付けられている外部ウェブサイトなど）。一実施形態では、「スターバックスコーヒー」についてのページオブジェクトは、ユーザがオープングラフアクション（「飲む」および「買う」など）を通じて対話する可能性のある、サードパーティディベロッパによって定義されたオープングラフオブジェクト（「ラテ」および「フラペチーノ」など）に関連付けられている。この結果、これらの関連付けられているオブジェクトとの対話もまた、ページ分析モジュール３０４によって分析されて、「スターバックスコーヒー」などのトピックオブジェクト１１８に対するページの関連付けの決定において考慮されてよい。

ページ分析モジュール３０４はまた、ページオブジェクト１２４とトピックオブジェクト１１８との間の関連付けを推論するために分析される他のユーザの対話も取り出す。ページとの直接のユーザ対話の他に、ソーシャルネットワーキングシステム１００における、およびソーシャルネットワーキングシステム１００の外部での他のユーザの対話も、ページにつながっているユーザについてのトピック関連付けスコアの決定において使用されてよい。例えば、ページに直接つながってはいないが、ページ分析モジュール３０４によって分析されている特定のトピックオブジェクト１１８に関連性のある１または複数のトピックオブジェクト１１８に関連する、コメント、ステータス更新、および他のコンテンツアイテムを、ページにつながっているユーザがソーシャルネットワーキングシステム１００において生成する。

トピック推論スコアリングモジュール３０６は、ページおよびユーザをトピックオブジェクト１１８に関連付けるために、１または複数のトピック推論モデルを生成する。トピック推論モデルは、一実施形態では、いくつかのユーザ特有の要因を含んでよく、これらの要因は、特定のトピックオブジェクト１１８に関係する他のトピックオブジェクトに対するユーザの過去の関り履歴と、ソーシャルネットワーキングシステム１００の利用に関するユーザの挙動パターンと、特定のトピックオブジェクト１１８に関連付けられている、ユーザにつながっている他のユーザの数と、ユーザに関する他の特性（ユーザに関連付けられているユーザプロファイルから抽出された人口統計、場所、およびキーワード情報
など）とを含む。ユーザの特性は、ユーザのプロファイルから抽出された人口統計、場所、および／またはキーワード情報との関連性に基づいてトピックをフィルタにかける際に有用である。例えば、若者は、「全米退職者協会（ＡＡＲＰ）」についてのトピックオブジェクト１１８に関連付けられないであろう。

トピック推論スコアリングモジュール３０６を使用して、ユーザおよびページをトピックに関連付けるためのモデルに基づいてソーシャルネットワーキングシステム１００のユーザおよびページについてのトピック関連付けスコアを決定する。トピック関連付けスコアは、トピックオブジェクト１１８をユーザおよび／またはページに関連付けるためのモデルにおいてユーザおよび／またはページが特徴を示すか否かに基づいて、決定されてよい。ユーザまたはページがトピックオブジェクトについてのモデルにおいて示す特徴が多いほど、このユーザまたはページについてのトピック関連付けスコアは増加する。一実施形態では、トピックについてのモデルは、トピックに固有の特徴を含む。例えば、サンフランシスコ・ジャイアンツが、ロサンゼルス・ドジャースなど別のメジャーリーグベースボールチームに対し、ユーザについてのトピック関連付けを推論するためのモデルにおいて固有の特徴を有するのは、サンフランシスコ・ジャイアンツが、記録的な観戦者数を有しており、ほとんどの試合において完売しており、パンダ帽子やあごひげなど固有の選手およびテーマを有するからである。この結果、コメント、ステータス更新、またはコンテンツアイテムにおいてサンフランシスコ・ジャイアンツの試合を観戦していると言及するユーザは、試合を定期的に観戦し、ステータス更新およびコメントを頻繁に投稿し、あごひげを付けるか、またはパンダ帽子をかぶるユーザの写真を有する別のファンよりも、低いトピック関連付けスコアを有する。逆に、ロサンゼルス・ドジャースの試合を観戦するユーザが、ジャイアンツの試合を観戦しているユーザよりも高いトピック関連付けスコアを有してもよいが、これは単に、ソーシャルネットワーキングシステム１００上で示されたドジャースのファンの観客数が少ないという過去の履歴が理由である。一般にジャイアンツへの関心の方が多いので、ジャイアンツについてのトピック関連付け推論をスコアリングするモデルは、追加の特徴（コンテンツアイテムにおけるジャイアンツへの頻繁な言及、ソーシャルネットワーキングシステムにおいて参加した、ジャイアンツに関連付けられているグループ、ソーシャルネットワーキングシステムにおいてインストールされた、ジャイアンツに関連付けられているアプリケーション、および、ジャイアンツに関連付けられている場所または会場に近いチェックインイベントなど）に依存する。

トピック関連付け推論をスコアリングするためのモデルにおいてトピック推論スコアリングモジュール３０６によって使用される他の特徴は、取り出されたユーザ特有の情報などの特徴を含んでよく、この情報は、指定されたトピックオブジェクトに関連付けられているコンテンツアイテムと、ユーザによって投稿されたコンテンツアイテムから抽出された、指定されたトピックオブジェクトに関係するキーワードと、ユーザが、指定されたトピックオブジェクトに関連付けられている他のユーザとつながっているか否かとを含む。モデルは、重み付け因子、回帰分析、および／または他の統計技法を使用して、トピック関連付けスコアを決定する。

機械学習モジュール３０８は、ソーシャルネットワーキングシステム１００におけるページおよびユーザについてのトピック関連付けを推論するために生成されるモデルの特徴を選択するために、トピック推論モジュール１２０において使用される。一実施形態では、ソーシャルネットワーキングシステム１００は、機械学習アルゴリズムを使用して、指定されたオブジェクトに対するユーザのトピック関連付けをスコアリングするためのモデルの特徴を分析する。機械学習モジュール３０８は、トピックに対するトピック関連付けを推論するためのモデルの特徴として、ユーザ特性（オブジェクトに対するユーザの過去の関り、トピックについて以前に決定された親和性スコア、および、ユーザにつながっている他のユーザが少なくとも１つの機械学習アルゴリズムを使用してトピックに関連付け
られたか否かなど）を選択してもよい。別の実施形態では、機械学習アルゴリズムを使用して、トピック関連広告配信モジュール１２６を使用してユーザをターゲットにする広告の転換率に基づいて、選択されたモデルの特徴を最適化する。選択された特徴は、選択された特徴を示すユーザによる関りがないことに基づいて、除去されてよい。例えば、「コーヒー」についてのトピックオブジェクトに対するトピック関連付けを推論するための選択されたモデルの特徴は、スターバックスコーヒーの場所における多数のチェックインイベントに基づく、スターバックスコーヒーに対する高い親和性スコアを含む。しかしながら、スターバックスコーヒーの場所における多数のチェックインイベントに基づいて、次の週にスターバックスコーヒーの場所にチェックインすることに対する高い信頼性スコアを示すユーザは、期待した数において広告に関らなかったと仮定する。一実施形態では、機械学習アルゴリズムは、「コーヒー」に対するユーザのトピック関連付けスコアを決定するためのモデルにおいて、この特徴、すなわち多数のチェックインイベントを、選択解除する。別の実施形態では、スターバックスコーヒーの場所におけるチェックインイベントに対して付けられた重みを低減することによって、トピック関連付けスコアを低下させる。広告のパフォーマンスメトリクス（ユーザが広告に関ったか否かなど）をこのようにして使用して、モデルにおける特徴に対して選択、選択解除、または重みの修正を行うように機械学習アルゴリズムを訓練する。

図４に、本発明の一実施形態による、ソーシャルネットワーキングシステムにおけるコンテンツアイテムから抽出されたトピックに基づいてソーシャルネットワーキングシステムのユーザを広告のターゲットにするプロセスを示すフローチャート図を例示する。ソーシャルネットワーキングシステム１００は、１以上の広告に対するターゲティング基準を受け取る（４０２）。各広告は、ソーシャルネットワーキングシステムにおける１以上のトピックをターゲティング基準として含む。ターゲティング基準において指定されるトピックは、ブランド、著名人、ニュース見出し、主張など、ソーシャルネットワーキングシステム１００におけるトピックオブジェクト１１８を表す。

ソーシャルネットワーキングシステムにおける受け取られたコンテンツアイテムから、抽出トピックが決定される（４０４）。トピックは、ユーザ、エンティティ、ページ、および／またはアプリケーションからコンテンツアイテムが受け取られたときに、トピック抽出エンジン１１２によってコンテンツアイテムから抽出されてよい。例えば、ステータス更新メッセージが、ピカソなどのアーティスト名を含む。ステータス更新メッセージから、「ピカソ」の抽出トピックが決定されてよい（４０４）。他のタイプのコンテンツアイテムおよびユーザ対話（ユーザに代わって行われた、ページに対する「いいね」の表明、ページ投稿、ビデオアップロード、チェックインイベント、アプリケーションインストール、およびアプリケーション更新を含む）についても、抽出トピックが決定されてよい（４０４）。一実施形態では、抽出トピックは、ページに対するユーザの「いいね」の表明、またはソーシャルネットワーキングシステム１００におけるページへのユーザのつながりに基づいて、決定される（４０４）。ページは、ソーシャルネットワーキングシステムまたはページ管理者によって、特定のトピックに関連付けられている。ページに対するユーザの「いいね」の表明、およびページとのユーザの対話に基づいて、抽出トピックが決定されてよい（４０４）。

ソーシャルネットワーキングシステムにおける受け取られたコンテンツアイテムから抽出トピックが決定された（４０４）後、ソーシャルネットワーキングシステムは、抽出されたトピックに一致するターゲティング基準を有する広告を、受け取られたコンテンツアイテムから選択する（４０６）。例えば、抽出されたトピック「ピカソ」は、近く開催されるピカソ展についての地域美術館による広告のターゲティング基準に一致する。この結果、この広告がソーシャルネットワーキングシステム１００によって選択されてよい（４０６）。

次いで、選択された広告は、ソーシャルネットワーキングシステムにおける表示のために提供される（４０８）。一実施形態では、選択された広告は、抽出トピックが決定（４０４）された元であるコンテンツアイテムに付属するものとして表示されるように提供される（４０８）。例に戻ると、「ピカソ」の言及を含むステータス更新メッセージは、トピック「ピカソ」のターゲティング基準を有する広告のターゲットとされてよい。ソーシャルネットワーキングシステム１００は、例えば、選択された広告をソーシャルネットワーキングシステム１００の閲覧ユーザのステータス更新メッセージに添付することによって、選択された広告を表示するために提供する（４０８）。別の実施形態では、選択された広告は、他の方法によって、ソーシャルネットワーキングシステム１００における表示のために提供されてよく（４０８）、これらの方法は、ソーシャルネットワーキングシステム１００のページにおけるバナー広告、ステータス更新メッセージが表示されるページのバナー広告、ソーシャルネットワーキングシステム１００におけるニュースフィードにおいて強調表示されるスポンサ付きストーリ、モバイル広告などである。

さらに別の実施形態では、選択された広告は、ソーシャルネットワーキングシステム１００のソーシャル広告またはソーシャル推奨として、ソーシャルネットワーキングシステム１００における表示のために提供されてよい（４０８）。ソーシャル広告は、トピックに関するストーリを収集する。例えば、ハワイ休暇パッケージについてのソーシャル広告は、過去数日間に「ハワイ」のトピックに言及したユーザをターゲットとする。ソーシャル広告は、「ハワイ」のトピックに言及する、ソーシャルネットワーキングシステム１００の閲覧ユーザのつながりによって生成されたコンテンツアイテムを集約することができ（「ポール・スミスおよび３人の友達がハワイについて話しています」など）、集約されたコンテンツアイテムまたはストーリを付加する。このようにして、ソーシャル広告は、ハワイについて話している友達がいる閲覧ユーザに注目される。一実施形態では、リンクをクリックするよう誘うなど、アクションへの呼びかけがソーシャル広告に付加されてよい（「ハワイ休暇パッケージ商品を今日獲得しよう！」など）。

さらに他の実施形態では、選択された広告は、スポンサ付きストーリとして、ソーシャルネットワーキングシステム１００における表示のために提供されてよい（４０８）。広告主は、ブランド認識を高めること、および、広告主のブランドに密接に結び付いたトピックを含むターゲティング基準を有する広告を購入することを望む。例えば、ジャスティン・ビーバーについての広告主は、ジャスティン・ビーバーの最新シングル「ボーイフレンド」のトピックに関する、ユーザによって生成されたコンテンツアイテムをターゲットにする。用語「ボーイフレンド」は一般的な意味を示すこともあるので、トピック抽出エンジン１１２は、コンテンツアイテムがジャスティン・ビーバーの楽曲を特に示しており一般的な意味の「ボーイフレンド」を示していないと決定することが必要になる。広告主は、ソーシャルネットワーキングシステム１００のユーザによって生成されたストーリ（ユーザがストーリミング音楽アプリケーションを使用してジャスティン・ビーバーのシングル「ボーイフレンド」を聴いたことを示すストーリなど）のスポンサになりたいと望む。このストーリは、ソーシャルネットワーキングシステムの通信チャネル（モバイルデバイスにおいて表示されるニュースフィードや、ブラウザにおいて表示されるウェブページのスポンサ付きストーリ広告配置など）で、またはユーザデバイスにおいて動作するアプリケーション中に表示される別個のコンテンツアイテムとして、表示される優先順位が押し上げられてよい。この結果、選択された広告（この場合はスポンサ付きストーリ）は、ソーシャルネットワーキングシステム１００における表示のために提供される（４０８）。

他の実施形態では、トピック関連広告を他の態様で配信する。例えば、特定のトピックについてユーザに対して生成されたトピック関連付けスコアに基づいて、ユーザのターゲ
ティングクラスタを決定する。次いで、ユーザのトピック関連付けスコアに基づいて、トピック関連広告を、ユーザがこれらの広告を閲覧している可能性があるときに、ユーザのターゲティングクラスタに対して表示されるために配信する。一実施形態では、トピック関連付けスコアは時間減衰因子を含んでよく、したがって、トピックとの最近の対話には、より古い対話よりも大きい値が割り当てられる。別の実施形態では、トピック関連付けスコアは、ユーザがソーシャルネットワーキングシステムにおいて有するつながりの総数と比較した、ユーザのつながり（トピックに関連付けられている）の数を反映する要因を含んでよい。

図５に、本発明の一実施形態による、１または複数の一般化されたトピックをソーシャルネットワーキングシステム上のノードに関連付けるプロセスのフローチャートを例示する。ソーシャルネットワーキングシステム上のノードから１以上のコンテンツアイテムを受け取る（５０２）。ノードは、一実施形態では、ユーザ、エンティティ、アプリケーション、または、ソーシャルネットワーキングシステム１００におけるページに代わって働くユーザを含んでよい。１以上のコンテンツアイテムは、ステータス更新メッセージ、写真またはビデオアップロード、チェックインイベント、ページにおける投稿などの通信チャネルを通じて、ノードから受け取られてよい（５０２）。

ソーシャルネットワーキングシステム上のノードから１以上のコンテンツアイテムを受け取った（５０２）後、ノードから受け取られた１以上のコンテンツアイテムから、１以上の抽出トピックを決定する（５０４）。トピックは、トピック抽出エンジン１１２によってコンテンツアイテムから抽出されてよい。トピックはまた、一実施形態では、ページやアプリケーションなどのノードにつながっているユーザに以前に関連付けられたトピックに基づいて、このノードについて決定されてもよい（５０４）。ユーザは、ノードにつながっているユーザによって生成されたかまたはこのユーザが対話したコンテンツアイテムから抽出されたトピックに基づいて、以前にトピックに関連付けられている。

ノードから受け取られた１以上のコンテンツアイテムから１以上の抽出トピックが決定されると（５０４）、１以上の抽出トピックに基づいて、ノードについて一般化された１以上のトピックを決定する（５０６）。一般化されたトピックは、一実施形態では、トピック一般化モジュール１１６を使用して、抽出トピックから決定されてよい（５０６）。別の実施形態では、一般化されたトピックは、カテゴリツリー、辞書、データベースなどを使用して、抽出トピックから決定されてよい（５０６）。

１以上の抽出トピックに基づいて、ノードについて一般化された１以上のトピックが決定された（５０６）後、決定されたトピック関連付けスコアに基づいて、一般化された１以上のトピックが、ノードに関連付けられる（５０８）。トピック関連付けスコアは、一実施形態では、トピック推論モジュール１２０を使用して決定されてよい。別の実施形態では、一般化された１以上のトピックをノードに関連付けるためのトピック関連付けスコアは、トピック一般化モジュール１１６を使用して決定されてよい。一般化された１以上のトピックは、一実施形態では、決定されたトピック関連付けスコアが所定のしきい値に達することに基づいて、ノードに関連付けられる（５０８）。別の実施形態では、一般化された１以上のトピックは、決定されたトピック関連付けスコアを使用する１以上のビジネス論理規則に基づいて、ノードに関連付けられてよい（５０８）。

要約
本発明の実施形態に関する以上の記述は、例示の目的で提示したものであり、網羅的なものとはせず、開示した厳密な形に本発明を限定するものともしない。上記の開示に鑑みて多くの修正および変形が可能であることを、当業者であれば理解されるであろう。

本記述の所定の部分では、情報に対する操作のアルゴリズムおよび象徴表現の点から本発明の実施形態について述べている。これらのアルゴリズム的記述および表現は、データ処理技術の当業者がその作業の内容を他の当業者に効果的に伝えるために一般に使用される。これらの操作は、機能的、計算的、または論理的に記述されるが、コンピュータプログラムまたは等価な電気回路やマイクロコードなどによって実装されるものと理解される。さらに、一般性を失うことなく、これらの操作構成をモジュールと呼ぶことが好都合なときもあることがわかっている。述べる操作およびそれらに関連付けられているモジュールは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはこれらの任意の組合せにおいて具体化されてよい。

本願明細書に述べるステップ、動作、またはプロセスはいずれも、単独でまたは他のデバイスと組み合わせて、１または複数のハードウェアまたはソフトウェアモジュールを用いて実施または実装されてよい。一実施形態では、ソフトウェアモジュールは、コンピュータプログラムコードを含むコンピュータ可読媒体を備えるコンピュータプログラム製品を用いて実装され、このコンピュータプログラムコードは、述べるステップ、動作、またはプロセスの一部または全てを実施するためにコンピュータプロセッサによって実行されてよい。

本発明の実施形態はまた、本願明細書の動作を実施するための装置に関する。この装置は、必要とされる目的のために特に構築されたものであってもよく、かつ／または、コンピュータに記憶されたコンピュータプログラムによって選択的にアクティブ化または再構成される汎用コンピューティングデバイスを含んでもよい。このようなコンピュータプログラムは、有形の非一時的コンピュータ可読記憶媒体、または電子命令を記憶するのに適した任意のタイプの媒体に記憶されてよく、この媒体はコンピュータシステムバスに結合されてよい。さらに、本願明細書で言及されるいずれのコンピューティングシステムも、単一のプロセッサを備えてよく、または、コンピューティング能力の増大のために複数プロセッサ設計を採用するアーキテクチャであってよい。

本発明の実施形態はまた、本願明細書に述べるコンピューティングプロセスによって作成される製品に関する。このような製品は、コンピューティングプロセスの結果として得られる情報を含んでよく、この情報は、有形の非一時的コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、本願明細書に述べるコンピュータプログラム製品または他のデータの組合せの任意の実施形態を含んでよい。

最後に、本願明細書で使用される言語は、読み易さおよび教授の目的で主に選択されており、本発明の主題を線引きまたは制限するために選択されたのではない。したがって、本発明の範囲は、この詳細な記述によって限定されるのではなく、本願明細書に基づく出願の上に生じる任意の請求項によって限定されるものとする。よって、本発明の実施形態の開示は、本発明の範囲の限定ではなく例示であるものとし、本発明の範囲は後続の特許請求の範囲に示す。
例１に記載の発明は、
ソーシャルネットワーキングシステムにおける複数のユーザプロファイルオブジェクトを維持する工程であって、前記複数のユーザプロファイルオブジェクトは、前記ソーシャルネットワーキングシステムの複数のユーザを表す、工程と、
広告を求める広告要求を受け取る工程であって、前記広告は、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおける、ターゲットにするトピックを識別するターゲティング基準を有する、工程と、
前記複数のユーザのサブセットに関連付けられている、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおける複数のコンテンツオブジェクトを決定する工程であって、前記複数のコンテンツオブジェクトは、前記広告の前記ターゲティング基準により識別されるターゲットにする前記トピックに関連付けられている、コンテンツオブジェクト決定工程と、
前記広告の前記ターゲティング基準により識別されるターゲットにする前記トピックに関連付けられている前記複数のコンテンツオブジェクトを取り出す工程と、
前記複数のコンテンツオブジェクトに関連付けられている前記複数のユーザの前記サブセットに対して複数のトピック関連付けスコアを決定する、スコア決定工程と、
前記複数のコンテンツオブジェクトに関連付けられている前記ソーシャルネットワーキングシステムの前記複数のユーザの前記サブセットの前記複数のトピック関連付けスコアに基づいて、前記広告に対してユーザのターゲティングクラスタを決定する工程と、
前記ユーザのターゲティングクラスタにおける、前記ソーシャルネットワーキングシステムの閲覧ユーザに対して、ターゲットにする前記トピックについての前記閲覧ユーザのトピック関連付けスコアに基づいて、前記広告を前記閲覧ユーザに表示するために提供する工程とを含む、方法。
例２に記載の発明は、
前記スコア決定工程はさらに、
前記複数のコンテンツオブジェクトに関連付けられている前記複数のユーザの前記サブセットの各ユーザに対して、前記ユーザと、ターゲットにする前記トピックに関連付けられている前記複数のコンテンツオブジェクトとのユーザ対話履歴に基づいてトピック関連付けスコアを決定する工程を含む、例１に記載の方法。
例３に記載の発明は、
前記スコア決定工程はさらに、
前記複数のコンテンツオブジェクトに関連付けられている前記複数のユーザの前記サブセットの各ユーザに対して、ターゲットにする前記トピックに関する前記ユーザの親和性スコアを取り出す工程と、
前記広告の前記ターゲティング基準に含まれるターゲットにする前記トピックに関する
前記ユーザの前記親和性スコアに基づいて、前記複数のコンテンツオブジェクトに関連付けられている前記複数のユーザの前記サブセットの各ユーザに対してトピック関連付けスコアを決定する工程とを含む、例１に記載の方法。
例４に記載の発明は、
前記コンテンツオブジェクト決定工程はさらに、
各コンテンツオブジェクトに対して、
前記コンテンツオブジェクトに具現される、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおける１以上のトピックを抽出する工程と、
ターゲットにする前記トピックと抽出された前記１以上のトピックとを含むカテゴリツリーに基づいて、ターゲットにする前記トピックを前記コンテンツオブジェクトに関連付ける工程とを含む、例１に記載の方法。
例５に記載の発明は、
前記コンテンツオブジェクト決定工程はさらに、
各コンテンツオブジェクトに対して、
前記コンテンツオブジェクトに具現される、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおける１以上のトピックを抽出する工程と、
ターゲットにする前記トピックと抽出された前記１以上のトピックとを含む辞書に基づいて、ターゲットにする前記トピックを前記コンテンツオブジェクトに関連付ける工程とを含む、例１に記載の方法。
例６に記載の発明は、
前記コンテンツオブジェクト決定工程はさらに、
各コンテンツオブジェクトに対して、
前記コンテンツオブジェクトに具現される、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおける１以上のトピックを抽出する工程と、
ターゲットにする前記トピックと抽出された前記１以上のトピックとを含むデータベースに基づいて、ターゲットにする前記トピックを前記コンテンツオブジェクトに関連付ける工程とを含む、例１に記載の方法。
例７に記載の発明は、
ソーシャルネットワーキングシステムにおける複数のユーザプロファイルオブジェクトを維持する工程であって、前記複数のユーザプロファイルオブジェクトは、前記ソーシャルネットワーキングシステムの複数のユーザを表し、前記複数のユーザは閲覧ユーザを含む、工程と、
１以上のコンテンツオブジェクトとの対話を前記閲覧ユーザから受け取る工程と、
前記コンテンツオブジェクトについての１以上のトピックオブジェクトを抽出する工程であって、抽出された各トピックオブジェクトは、前記コンテンツオブジェクトのうちの少なくとも１つに関連付けられているトピックに基づく、工程と、
抽出された前記１以上のトピックに少なくとも部分的に基づいて、前記閲覧ユーザに提供する広告を選択する、広告選択工程と、
選択された前記広告を前記閲覧ユーザに表示するために提供する、広告提供工程とを含む、方法。
例８に記載の発明は、
前記コンテンツオブジェクトは、外部システムにおけるグラフオブジェクトに対して実施されるグラフアクションに基づいて生成され、前記グラフアクションおよび前記グラフオブジェクトは、前記ソーシャルネットワーキングシステムの外部のエンティティによって定義される、例７に記載の方法。
例９に記載の発明は、
前記広告選択工程はさらに、前記広告に対するターゲティング基準を、前記閲覧ユーザについての抽出された前記１以上のトピックに適用することに基づく、例７に記載の方法。
例１０に記載の発明は、
選択された前記広告は、抽出された前記１以上のトピックに基づいて選択されるストーリを含む、例７に記載の方法。
例１１に記載の発明は、
選択された前記広告は、抽出された前記１以上のトピックに基づいて選択されるストーリと共に提示される、例７に記載の方法。
例１２に記載の発明は、
前記広告提供工程はさらに、
表示するために選択された前記広告を、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおける、表示される抽出された前記１以上のトピックに関係するストーリに付加されるよう提供する工程を含む、例７に記載の方法。
例１３に記載の発明は、
前記広告提供工程はさらに、
選択された前記広告を、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおける、抽出された前記１以上のトピックに関係するソーシャル推奨として、前記閲覧ユーザに表示するために提供する工程を含む、例７に記載の方法。
例１４に記載の発明は、
前記広告提供工程はさらに、
選択された前記広告を、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおいて提供されるウェブページ上のバナー広告として、前記閲覧ユーザに表示するために提供する工程を含む、例７に記載の方法。
例１５に記載の発明は、
前記広告提供工程はさらに、
選択された前記広告を、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおけるスポンサ付きストーリとして、前記閲覧ユーザに表示するために提供する工程を含む、例７に記載の方法。
例１６に記載の発明は、
前記広告提供工程はさらに、
選択された前記広告を、ユーザデバイスにおけるモバイル広告として、前記閲覧ユーザに表示するために提供する工程を含む、例７に記載の方法。
例１７に記載の発明は、
前記閲覧ユーザから受け取った前記対話のうちの１つの対話は、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおけるコンテンツアイテムに対して実施されたコメントアクションを含む、例７に記載の方法。
例１８に記載の発明は、
前記閲覧ユーザから受け取った前記対話のうちの１つの対話は、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおけるコンテンツアイテムに対して実施された投稿アクションを含む、例７に記載の方法。
例１９に記載の発明は、
前記閲覧ユーザから受け取った前記対話のうちの１つの対話は、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおけるコンテンツアイテムに対して実施された共有アクションを含む、例７に記載の方法。
例２０に記載の発明は、
前記閲覧ユーザから受け取った前記対話のうちの１つの対話は、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおけるコンテンツアイテムに対して実施された「いいね」と表明するアクションを含む、例７に記載の方法。
例２１に記載の発明は、
前記閲覧ユーザから受け取った前記対話のうちの１つの対話は、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおけるページに対して実施された「いいね」と表明するアクションを含む、例７に記載の方法。
例２２に記載の発明は、
ソーシャルネットワーキングシステムにおける広告に対するターゲティング基準を受け取る工程であって、前記ターゲティング基準は、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおける、ターゲットにするトピックを識別する、工程と、
前記ソーシャルネットワーキングシステムの閲覧ユーザに関連付けられている複数のコンテンツアイテムを決定する工程であって、前記複数のコンテンツアイテムは、前記ターゲットにするトピックを参照する、コンテンツアイテム決定工程と、
前記閲覧ユーザと、前記ターゲットにするトピックを参照する前記複数のコンテンツアイテムのうちの１つのコンテンツアイテムとの間のつながりに少なくとも部分的に基づいて、前記閲覧ユーザに表示するために前記広告を選択する工程と、
表示するために選択された前記広告を前記閲覧ユーザに送る工程とを含む、方法。
例２３に記載の発明は、
前記コンテンツアイテム決定工程はさらに、
前記ターゲットにするトピックに関連付けられている識別情報であって、前記ソーシャルネットワーキングシステムのユーザの識別情報を決定する工程を含む、例２２に記載の方法。

Claims (21)

1. ソーシャルネットワーキングシステムにおける複数のユーザプロファイルオブジェクトを維持する工程であって、前記複数のユーザプロファイルオブジェクトは、前記ソーシャルネットワーキングシステムの複数のユーザを表す、工程と、
   広告を求める広告要求を受け取る工程であって、前記広告は、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおける、ターゲットにするトピックを識別するターゲティング基準を有する、工程と、
   前記複数のユーザのサブセットに関連付けられている、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおける複数のコンテンツオブジェクトを決定する工程であって、前記複数のコンテンツオブジェクトは、前記広告の前記ターゲティング基準により識別されるターゲットにする前記トピックに関連付けられている、コンテンツオブジェクト決定工程と、
   前記広告の前記ターゲティング基準により識別されるターゲットにする前記トピックに関連付けられている前記複数のコンテンツオブジェクトを取り出す工程と、
   前記複数のコンテンツオブジェクトに関連付けられている前記複数のユーザの前記サブセットに対して複数のトピック関連付けスコアを決定する、スコア決定工程と、
   前記複数のコンテンツオブジェクトに関連付けられている前記ソーシャルネットワーキングシステムの前記複数のユーザの前記サブセットの前記複数のトピック関連付けスコアに基づいて、前記広告に対してユーザのターゲティングクラスタを決定する工程と、
   前記ユーザのターゲティングクラスタにおける、前記ソーシャルネットワーキングシステムの閲覧ユーザに対して、ターゲットにする前記トピックについての前記閲覧ユーザのトピック関連付けスコアに基づいて、前記広告を前記閲覧ユーザに表示するために提供する工程とを含む、方法。
2. 前記スコア決定工程はさらに、
   前記複数のコンテンツオブジェクトに関連付けられている前記複数のユーザの前記サブセットの各ユーザに対して、前記ユーザと、ターゲットにする前記トピックに関連付けられている前記複数のコンテンツオブジェクトとのユーザ対話履歴に基づいてトピック関連付けスコアを決定する工程を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記スコア決定工程はさらに、
   前記複数のコンテンツオブジェクトに関連付けられている前記複数のユーザの前記サブセットの各ユーザに対して、ターゲットにする前記トピックに関する前記ユーザの親和性スコアを取り出す工程と、
   前記広告の前記ターゲティング基準に含まれるターゲットにする前記トピックに関する前記ユーザの前記親和性スコアに基づいて、前記複数のコンテンツオブジェクトに関連付けられている前記複数のユーザの前記サブセットの各ユーザに対してトピック関連付けスコアを決定する工程とを含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記コンテンツオブジェクト決定工程はさらに、
   各コンテンツオブジェクトに対して、
   前記コンテンツオブジェクトに具現される、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおける１以上のトピックを抽出する工程と、
   ターゲットにする前記トピックと抽出された前記１以上のトピックとを含むカテゴリツリーに基づいて、ターゲットにする前記トピックを前記コンテンツオブジェクトに関連付ける工程とを含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記コンテンツオブジェクト決定工程はさらに、
   各コンテンツオブジェクトに対して、
   前記コンテンツオブジェクトに具現される、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおける１以上のトピックを抽出する工程と、
   ターゲットにする前記トピックと抽出された前記１以上のトピックとを含む辞書に基づいて、ターゲットにする前記トピックを前記コンテンツオブジェクトに関連付ける工程とを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記コンテンツオブジェクト決定工程はさらに、
   各コンテンツオブジェクトに対して、
   前記コンテンツオブジェクトに具現される、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおける１以上のトピックを抽出する工程と、
   ターゲットにする前記トピックと抽出された前記１以上のトピックとを含むデータベースに基づいて、ターゲットにする前記トピックを前記コンテンツオブジェクトに関連付ける工程とを含む、請求項１に記載の方法。
7. ソーシャルネットワーキングシステムにおける複数のユーザプロファイルオブジェクトを維持する工程であって、前記複数のユーザプロファイルオブジェクトは、前記ソーシャルネットワーキングシステムの複数のユーザを表し、前記複数のユーザは閲覧ユーザを含む、工程と、
   １以上のコンテンツオブジェクトとの対話を前記閲覧ユーザから受け取る工程と、
   前記コンテンツオブジェクトについての１以上のトピックオブジェクトを抽出する工程であって、抽出された各トピックオブジェクトは、前記コンテンツオブジェクトのうちの少なくとも１つに関連付けられているトピックに基づく、工程と、
   抽出された前記１以上のトピックに少なくとも部分的に基づいて、前記閲覧ユーザに提供する広告を選択する、広告選択工程と、
   選択された前記広告を前記閲覧ユーザに表示するために提供する、広告提供工程とを含む、方法。
8. 前記コンテンツオブジェクトは、外部システムにおけるグラフオブジェクトに対して実施されるグラフアクションに基づいて生成され、前記グラフアクションおよび前記グラフオブジェクトは、前記ソーシャルネットワーキングシステムの外部のエンティティによって定義される、請求項７に記載の方法。
9. 前記広告選択工程はさらに、前記広告に対するターゲティング基準を、前記閲覧ユーザについての抽出された前記１以上のトピックに適用することに基づく、請求項７に記載の方法。
10. 選択された前記広告は、抽出された前記１以上のトピックに基づいて選択されるストーリを含む、請求項７に記載の方法。
11. 選択された前記広告は、抽出された前記１以上のトピックに基づいて選択されるストーリと共に提示される、請求項７に記載の方法。
12. 前記広告提供工程はさらに、
    表示するために選択された前記広告を、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおける、表示される抽出された前記１以上のトピックに関係するストーリに付加されるよう提供する工程を含む、請求項７に記載の方法。
13. 前記広告提供工程はさらに、
    選択された前記広告を、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおける、抽出された前記１以上のトピックに関係するソーシャル推奨として、前記閲覧ユーザに表示するために提供する工程を含む、請求項７に記載の方法。
14. 前記広告提供工程はさらに、
    選択された前記広告を、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおいて提供されるウェブページ上のバナー広告として、前記閲覧ユーザに表示するために提供する工程を含む、請求項７に記載の方法。
15. 前記広告提供工程はさらに、
    選択された前記広告を、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおけるスポンサ付きストーリとして、前記閲覧ユーザに表示するために提供する工程を含む、請求項７に記載の方法。
16. 前記広告提供工程はさらに、
    選択された前記広告を、ユーザデバイスにおけるモバイル広告として、前記閲覧ユーザに表示するために提供する工程を含む、請求項７に記載の方法。
17. 前記閲覧ユーザから受け取った前記対話のうちの１つの対話は、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおけるコンテンツアイテムに対して実施されたコメントアクションを含む、請求項７に記載の方法。
18. 前記閲覧ユーザから受け取った前記対話のうちの１つの対話は、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおけるコンテンツアイテムに対して実施された投稿アクションを含む、請求項７に記載の方法。
19. 前記閲覧ユーザから受け取った前記対話のうちの１つの対話は、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおけるコンテンツアイテムに対して実施された共有アクションを含む、請求項７に記載の方法。
20. 前記閲覧ユーザから受け取った前記対話のうちの１つの対話は、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおけるコンテンツアイテムに対して実施された「いいね」と表明するアクションを含む、請求項７に記載の方法。
21. 前記閲覧ユーザから受け取った前記対話のうちの１つの対話は、前記ソーシャルネットワーキングシステムにおけるページに対して実施された「いいね」と表明するアクションを含む、請求項７に記載の方法。

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