JP6393686B2 - Ｐｙｍｋの使用およびコンテンツを価値モデルに基づいて判定するための方法およびシステム - Google Patents

Description

本発明は、概してソーシャルネットワーキングシステムに関し、より詳細には、ソーシャルネットワーキングシステム内の潜在的コネクションに関するユーザへの提案の提供に関し、特にコンピュータ実装方法およびシステムに関する。

ソーシャルネットワーキングサービスのユーザは、他のユーザとのコネクション、交友関係あるいは他の関係を、現実の対話、オンライン対話、または多種多様な他の基盤に基づき形成することがある。例えば、ユーザは、同じ地理的位置にいる他者や、共通の友達の輪を有する他者や、同じカレッジまたは大学に通っている他者などと繋がることを選択することができる。

よりよく繋がったユーザはソーシャルネットワーキングシステムを多く使用する傾向があり、それによって、ユーザ関与（user engagement）が増し、例えばそれに応じて広告の機会が増加するため、ソーシャルネットワーキングシステムはユーザコネクションを評価する。したがって、ユーザがソーシャルネットワーキングシステム内の彼らのコネクションの強さおよび数を増やす機会を有することは一般に望ましい。

特定のユーザ探索を行うことなしに、ユーザとコネクションを形成したいと望んでいる可能性のある他のユーザを見つけることはユーザにとって共通の課題である。既存のソーシャルネットワーキングシステムは、そのようなコネクションを見つけるための限定された機構を提供する。いくつかの例では、例えば、ソーシャルネットワーキングシステムは個人に紹介機構へのアクセスを提供する。紹介機構は、リストまたはソーシャルネットワークの可視化を介してあるいは文脈を意識したマッチの警報および個人間の接触を促すことを目的とする紹介管理ツールを介してマッチした個人のプロファイルを示すことと同じくらい単純であることがある。ソーシャルマッチングアプリケーションの例は、ＳｏｃｉａｌＮｅｔ（登録商標）（ユーザを位置に基づいてマッチさせ、また、紹介用の共通の知り合いを探すもの）、および、フェイスブックの「知り合いかも（Ｐｅｏｐｌｅ ｙｏｕ ｍａｙ ｋｎｏｗ）」（ＰＹＭＫ）機能（社会的結び付きデータを使用して人々をお互いに勧めるもの）を含む。

（概要）
本明細書で提示する技術は、ユーザが新しい連絡先との意味のある効率的コネクションを作ることを可能にする。いくつかの実施形態では、例えば、新しいコネクションが、ソーシャルネットワーキングプラットフォームへの当該コネクション値に基づいて提案される。様々な実施形態において、新しいコネクションの提案は、他のコンテンツを含むウェブページの一部など、インターフェースの特定の一部でユーザに提供される。別法では、その提案は、ユーザによるアクションに応答して提供され得る。例えば、その提案は、探索クエリの提出、コネクション申請の承諾または送信、項目に対する「いいね」の表明またはコメント、ソーシャルネットワークでの質問の投稿または回答などに応答して提供され得る。

本発明による実施形態は、方法およびシステムを対象とする添付の特許請求の範囲で開示されるが、例えば方法といった一カテゴリに記載された任意の特徴を例えばシステムといった別のカテゴリにおいても同様に請求することができる。

１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、候補ユーザについてのユーザ情報の提供の関連性に基づいてユーザにコネクションを提案する。１例では、そのようなコネクション方法論は、ユーザと候補ユーザの間の友情値を計算することを含む。ユーザと候補ユーザの間の友情値は、例えば、前記ユーザへの友情の計算値、前記候補ユーザへの友情の値、および、前記ユーザと候補ユーザの間で友情またはコネクションが確立される確率に基づいて判定され得る。いくつかの実施形態において、そのようなコネクション方法論は、候補ユーザとの成功した友情に基づいてソーシャルネットワークに対するユーザ関与の潜在的変化を計算することを含み得る。そのような関与の変化は、前記ユーザと候補ユーザの間の友情の計算値に基づいて判定され得る。

請求項とは独立して請求されルカ可能性があるさらなる１実施形態において、コンピュータ実装方法は、ソーシャルネットワーキングシステム（またはソーシャルネットワーク）のまたは内のユーザと候補ユーザの間の友情値を判定することと、ユーザと候補ユーザの間で成功した友情に基づいて引き起こされることになるソーシャルネットワークに対するユーザ関与の潜在的変化を、計算された友情値に少なくとも部分的に基づいて判定することを含む。友情値は、ユーザへの友情の値、候補ユーザへの友情の値、または、ユーザと候補ユーザの間に友情が生じる確率のうちの１つ以上に応じて計算される。

好ましい１実施形態において、ユーザへの友情値は、前記ユーザが属するユーザグループのグループ値に少なくとも部分的に基づく。
ユーザが属するユーザグループは、好ましくは、前記ユーザが指定の時間フレーム内に前記ソーシャルネットワーキングシステムにログインした回数と、前記ユーザが前記ソーシャルネットワーキングシステムにログインする１日のうちの持続期間と、前記ユーザが前記ソーシャルネットワーキングシステムにログインするために主として使用する計算装置のタイプとのうちの１つ以上に基づいて判定される。

ユーザグループのグループ値は、有利には、前記ユーザグループの１人以上のユーザの関与の平均変化であって、前記１人以上のユーザへの１人以上の第２の候補ユーザについての情報の提供に基づく関与の平均変化と、前記ユーザグループの１人以上のユーザに関連する友達の数の変化であって、前記１人以上のユーザへの１人以上の第２の候補ユーザについての情報の提供に基づく友達の数の変化のうちの１つ以上に応じて判定される。

ユーザと候補ユーザの間に友情が生じる確率は、前記ユーザグループの１人以上のユーザによって候補ユーザに対応する第２のユーザグループの１人以上のユーザに送信される友達申請の数を判定することと、第２のユーザグループの１人以上のユーザによって承諾された友達申請の数を判定することに基づいて判定される。

ソーシャルネットワーキングシステムに対するユーザ関与は、好ましくは、前記ソーシャルネットワーキングシステム内のコンテンツにアクセスする前記ユーザによって費やされる時間量によって測定される。

候補ユーザに関連するソーシャルネットワーク情報をユーザへ提供することの関連性を、関与の計算された潜在的変化に少なくとも部分的に基づき判定することをさらに含む。
さらなる１実施形態では、関連性に基づいて、ユーザに候補ユーザに関連するソーシャルネットワーク情報を示すかどうかおよび好ましくは候補ユーザに関連するソーシャルネットワーク情報の代わりに広告ユニットをユーザに示すかどうかが判定され、候補ユーザに関連するソーシャルネットワーク情報の代わりに広告ユニットをユーザに示すかどうかを好ましく判定することは、関与の潜在的変化が広告値よりも大きいことに少なくとも部分的に基づく。

候補ユーザに関連するソーシャルネットワーク情報は、好ましくは、候補ユーザの写真と、候補ユーザの電子メールアドレスと、候補ユーザへのソーシャルネットワークリンクのうちの１つ以上を含む。

候補ユーザは、１人以上の候補ユーザからなる対象リストから選択することができ、前記１人以上の候補ユーザは、前記ユーザに対する前記１人以上の候補ユーザの各々のコネクションの潜在的強さに基づいて選択され、前記潜在的強さは、前記ユーザと特定の候補ユーザの間の１つ以上の共通性に応じて計算される。

さらなる１実施形態では、送信スコアがユーザについて判定される。前記送信スコアは、前記ユーザが属するユーザグループと、前記ユーザグループに関するグループ送信スコアとに基づく。前記ユーザのユーザグループの判定は、前記ユーザの友達の数および前記ユーザが前記ソーシャルネットワーキングシステムを使用した年数に少なくとも部分的に基づく。グループ送信スコアは、所与の期間内に少なくとも指定の回数そのソーシャルネットワーキングシステムを使用する前記ユーザグループのユーザ数の変化に応じたものである。前記ユーザの送信スコアに少なくとも部分的に基づいて、第１の候補ユーザについての情報のユーザへの提供の関連性が判定される。

好ましくは、前記関連性に基づいて、ユーザに広告ユニットまたは第１の候補ユーザに関連するソーシャルネットワーク情報を示すかどうかが判定される。
ユーザ数の変化は、例えば、第１の期間にわたって前記ユーザグループの１人以上のユーザに１人以上の第２の候補ユーザについての情報を提供することと、第１の期間中に１つ以上の他のユーザグループのユーザにそのユーザグループの１人以上のユーザを候補ユーザとして提供しないことに基づいて判定される。

ユーザグループのグループ送信スコアはさらに、そのユーザグループの１人以上のユーザによって送信および受信される友達申請の平均数に応じて判定することができ、送信および受信される友達申請の平均数は、第１の期間中にそのユーザグループの１人以上のユーザに１人以上の第２の候補ユーザについての情報を提供することと、第１の期間中にそのユーザグループの１人以上のユーザを１つ以上の他のユーザグループのユーザに候補ユーザとして提供しないことに基づく。

第１の候補ユーザについての情報は、通常は、第１の候補ユーザの写真と、第１の候補ユーザの電子メールアドレスと、第１の候補ユーザへのソーシャルネットワークリンクのうちの１つ以上を含む。

第１の候補ユーザは、具体的には、１人以上の候補ユーザからなる対象リストから選択され、その１人以上の候補ユーザは、ユーザとのその１人以上の各候補ユーザのコネクションの潜在的強さに基づいて選択され、その潜在的強さは、そのユーザと特定の候補ユーザの間の１つ以上の共通性に応じて計算される。

さらなる１実施形態では、第１のユーザの受信スコアが判定され、第１のユーザの受信スコアに少なくとも部分的に基づいて、そのソーシャルネットワークの第２のユーザに候補ユーザとして第１のユーザを提供する関連性が判定される。その受信スコアは、第１のユーザが属するユーザグループと、そのユーザグループに関するグループ受信スコアとに基づく。第１のユーザのユーザグループの判定は、第１のユーザの友達の数および第１のユーザがソーシャルネットワークを使用した年数に少なくとも部分的に基づく。グループ受信スコアは、所与の期間内に指定の回数にわたりそのソーシャルネットワークを使用するそのユーザグループのユーザ数の変化に応じて判定される。

１実施形態はさらに、その関連性に基づいて、第２のユーザに第１のユーザまたは広告ユニットを示すかどうかを判定することを備え、好ましくは、第１のユーザに第１のユーザまたは広告ユニットを示すかどうかの判定は、そのユーザの受信スコアが所与の閾値よりも大きいことに少なくとも部分的に基づく。

ユーザグループのグループ受信スコアはユーザ数の変化に応じたものであり、ユーザ数の変化は、好ましくは、第１の期間中に１つ以上の他のユーザグループのユーザに候補ユーザとしてそのユーザグループの１人以上のユーザを提供することと、第１の期間中に１人以上の候補ユーザについてのコンテンツをそのユーザグループの１人以上のユーザに提供しないことに基づく。および／または、ユーザグループのグループ受信スコアはさらに、好ましくは、そのユーザグループの１人以上のユーザによって送信および受信される友達申請の平均数に応じて判定される。送信および受信される友達申請の平均数は、第１の期間中にそのユーザグループの１人以上のユーザに１人以上の第２の候補ユーザについてのコンテンツを提供すること、あるいは、第１の期間中に１つ以上の他のユーザグループの１人以上のユーザに候補ユーザとして特定のユーザグループの１人以上のユーザを提供しないことに基づく。

さらなる１実施形態において提供されるシステムは、プロセッサと、前記プロセッサによって実行されるときに本発明による方法を本システムに実行させる１セットの命令を記憶するように構成されたメモリとを備える。

本概要は、発明を実施するための形態および図面でさらに説明される概念の選択を簡略化された形で紹介するために提供される。本概要は、発明の不可欠な特徴を特定することを意図したものではなく、発明の範囲を制限することを意図したものでもない。

本明細書で紹介する技術は、同様の参照番号が同一のまたは機能的に同様の要素を示す添付の図面とともに、以下の発明を実施するための形態を参照することによって、より深く理解され得る。

本発明の１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対する、ソーシャルネットワーキングシステム内の２ユーザの間のコネクション値に基づいてユーザをランク付けるためのシステムを示す図。 本発明の１実施形態によるシステムのハイレベルブロック図。 本発明の１実施形態による、ソーシャルネットワーキングシステムの所与のユーザへの友情の値を計算するための工程の流れ図。 本発明の１実施形態による、ソーシャルネットワーキングシステムの所与のユーザの送信スコアおよび受信スコアを計算するための工程の流れ図。 本発明の１実施形態による、ソーシャルネットワーキングシステムの１つ以上のユーザグループの送信スコアおよび受信スコアを示す図。 本発明の１実施形態による、ソーシャルネットワーキングシステムの所与のユーザに候補ユーザの連絡先情報を提供することの関連性を計算するための工程の流れ図。 コンピュータシステムのアーキテクチャの１例を示すハイレベルブロック図。

構成概説
ソーシャルネットワーキングシステムは、通常は、ユーザが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できるようにする。ソーシャルネットワーキングシステムのユーザは、他のユーザとのコネクション、交友関係あるいは他の関係を、現実の対話、オンライン対話、または多種多様な他の基盤に基づき形成することができる。コネクション提案の機構は、ソーシャルネットワーキングシステムによってしばしば提供される。しかし、これらの従来の機構は、対処すべき欠点をしばしば有する。例えば、従来の機構は、ソーシャルネットワーキングシステムへの生じるコネクションの値を推定または判定しない。

ソーシャルネットワーキングシステム内のコネクション提案のための従来の機構の１例は、２ユーザに共通のコネクションの数を判定する工程と、その数が閾値に到達したときにその２ユーザに紹介を行う工程とを含む。そのような手法の１つの欠点は、システムがソーシャルネットワーキングシステム内でわずかなコネクションを有するユーザについてよりも多数のコネクションを既に有するユーザにより多くの提案を行うように恐らく偏ることである。多数の友達を有するユーザにとっての追加の友達は比較的少ない友達を有するユーザにとっての追加の友達に比べて価値が少ないので、こうした偏りは、ソーシャルネットワーキングシステムのための次善の結果をもたらす。コネクションを提案するための他の従来の機構は、提案されるコネクションの結果に関せずにユーザ間のコネクションを単純に追加することに集中する。したがって、起こりそうなコネクションの指標に単に基づいてユーザに新しいコネクションを提案する既存の機構は、ソーシャルネットワーキングシステムに生じるコネクションの価値に対処できない。

一方、本発明の様々な実施形態は、候補ユーザについてのユーザ情報（例えば、潜在的連絡先または潜在的友達）の提供の関連性に基づいてユーザにコネクションを提案するための、ソーシャルネットワーキングシステムのためのシステムおよび方法を提供する。これらの技術は、ユーザと候補ユーザの間の友情値を計算する工程を含み得る。ユーザと候補ユーザの間の友情値は、例えば、そのユーザへの友情の計算値、その候補ユーザへの友情の値、およびそのユーザとその候補ユーザの間で友情またはコネクションが確立される確率に基づいて、判定され得る。いくつかの実施形態において、そのようなコネクション方法論は、候補ユーザとの成功した友情に基づいてソーシャルネットワークに対するユーザ関与の潜在的変化を計算する工程を含み得る。そのような関与の変化は、そのユーザと候補ユーザの間の友情の計算値に基づいて判定され得る。

本明細書では、「ユーザ」は、個人であるかまたは（企業または第３者アプリケーションなどの）実在物でもよい。「コネクション」という用語は、ソーシャルネットワーキングサービスのユーザがコネクション、交友関係、または他の関係を形成し得る個人および実在物を示す。使用するとき、ユーザは、ソーシャルネットワーキングシステムに参加し、次いで、繋がれることを望む他のユーザ、個人、および実在物に接続する。加えて、ソーシャルネットワーキングシステムは、ユーザが本システム内で互いに対話するための様々な通信チャネルを提供する。それにより、ソーシャルネットワーキングシステムのユーザは、通信チャネルを介して様々な媒体タイプでコンテンツ項目を「投稿」することによって、互いに対話することができる。ユーザがソーシャルネットワーキングシステム内での彼らの相互の対話を増やすと、より頻繁にそのソーシャルネットワーキングシステムに関与することになる。ソーシャルネットワーキングシステムに対するユーザ関与を増やすための１つの方法は、追加のコネクションがそのソーシャルネットワーキングシステムに対して価値あるものとなるように、ソーシャルネットワーキングシステム内のユーザのコネクションの増加を促進することである。

図１は、ソーシャルネットワーキングシステムにユーザと候補ユーザの間の各友情（例えばコネクション）の値に基づいてソーシャルネットワークのユーザの候補ユーザをランク付けするためのシステムを示す。そのランク付けは、次いで、そのユーザへの候補ユーザ、ユーザへの広告ユニット、美観を増すためのデザイングラフィック、関与を促すためのユーザのコネクションのプロファイル、または、ソーシャルネットワークにより大きい価値を与えることになる他の何かのいずれかをユーザに示すかどうかを判定するために使用され得る。いくつかの実施形態において、そのランク付けはまた、もしあれば、候補ユーザのうちの誰がユーザに示されることになるかを判定するためにも使用され得る。

図１に示すように、本システムは、ユーザのソーシャルネットワーキングシステムデータ１００、候補セットジェネレータ１１０、友情値計算エンジン１３０、変換予測エンジン１５０、採点エンジン１７０、値計算エンジン１９０、および、ユーザに関連する各候補ユーザに割り当てられる予期される値ランク付けのデータベース１９５を含み得る。そのユーザに関連しない候補ユーザのリストは、ソーシャルネットワーキングシステムデータ１００内のデータにアクセスすることによって候補セットジェネレータ１１０によって生成される。友情値計算エンジン１３０は、ソーシャルネットワーキングシステムデータ１００内のデータにアクセスすることによって、ソーシャルネットワーキングシステム内の様々なユーザグループの友情値を生成する。様々な実施形態によれば、ユーザグループは、同様の属性または特性（例えば、そのユーザが所与の時間フレーム内にそのソーシャルネットワークを使用した回数）を有するソーシャルネットワーキングシステム内のユーザのサブセットである。

変換予測エンジン１５０は、候補セットジェネレータ１１０から候補ユーザのリストを受信し、そのユーザとその候補ユーザの間にコネクションが生じる確率を判定する。採点エンジン１７０は、ソーシャルネットワーキングシステムデータ１００内のデータにアクセスすることによってソーシャルネットワーキングシステム内の様々なユーザグループの送信スコアおよび受信スコアを生成する。採点エンジン１７０によって生成される様々なユーザグループの送信スコアおよび受信スコアは、次いで、（例えば、そのユーザがどのユーザグループに最も厳密にマッチするかを判定することによって）ユーザに適用することができる。

値計算エンジン１９０は、候補のリスト、友情値、および様々なユーザグループのスコアを受信し、ユーザと各候補ユーザの間の各コネクションのソーシャルネットワーキングシステムに対する値を判定する。いくつかの実施形態によれば、各コネクションのソーシャルネットワーキングシステムの値は、友情値、送信スコア、および受信スコアの形で提供される。友情値は、所与のコネクションによるソーシャルネットワーキングシステムに対するユーザの全体的関与の潜在的増加を反映する。他方で、送信スコアおよび受信スコアは、所与のコネクションによるソーシャルネットワーキングシステムのユーザの継続したアクティブな使用の潜在的増加を反映する。各候補ユーザは、その後、各連絡先の友情値、それらの送信スコア、それらの受信スコア、またはスコアの任意の組合せに基づいて、データベース１９５でランク付けされる。

１実施形態において、本システムは、特定の友情閾値よりも大きい友情値を有する少なくとも１人の候補ユーザが存在するときにのみ、提案されるコネクション情報をユーザに提供し得る。いくつかの実施形態では、特定の友情閾値よりも大きい友情値を有する候補ユーザのみがランク付けされる。最も高いランクを有する候補ユーザが、次いで、ソーシャルネットワーク内または外のいずれかで、ユーザが知り得る提案されるコネクションとしてユーザに表示され得る。

１実施形態において、ユーザのソーシャルネットワーキングシステムデータ１００は、ユーザの友達ネットワーク１０２、友達申請データ１０４、友達提案データ１０６、およびユーザの連絡先ファイル１０８からなる。友達ネットワーク１０２は、ユーザとコネクションを形成したすべてのユーザの名前および関連情報を含むことができる。例えば、ユーザが第１のユーザの友達申請を承諾した場合、それらの２ユーザはソーシャルネットワーキングシステム内でコネクションまたは友情を形成したことになる。各ユーザの名前が、相手の友達ネットワークに現れることになる。友達申請データ１０４は、ユーザがそのユーザを第１のユーザの友達ネットワーク１０２に加えるように要求したユーザの名前および関連情報を含み得る。

友達提案データ１０６は、ユーザの他の友達、ユーザの相互の友達、またはソーシャルネットワーキングシステムによって友達として提案されたユーザの名前および関連情報を含むことができる。ユーザの連絡先ファイル１０８は、ユーザが電子メール、インスタントメッセージ、テキストメッセージ、またはソーシャルネットワーク内のウォールポストのいずれかを介して通信したソーシャルネットワーキングシステム内のすべてのユーザの名前および関連情報を含み得る。これらは、ユーザがそのソーシャルネットワーキングシステム内で関与し得る対話のいくつかの例に過ぎない。多数の他の例が可能であり、以下にさらに詳しく説明される。

１実施形態において、ユーザのソーシャルネットワーキングシステムデータ１００はさらに、アクションログ１１５としてのソーシャルネットワーキングシステム使用履歴データ、および、そのソーシャルネットワーキングシステムのすべてのユーザのユーザプロファイルデータ１２５からなる。本発明の様々な実施形態によれば、ソーシャルネットワークシステムアクションログ１１５は、ソーシャルネットワークシステムの各々のユーザに関する使用情報を含み得る。例えば、所与のユーザに関するアクションログ１１５は、様々な時点にわたり取得された、ユーザが所与の時間フレーム内にそのソーシャルネットワークを使用した回数、ユーザによって送信／受信されたコネクション申請（例えば友達申請）の数、他のユーザによって承諾されたユーザのコネクション申請の数などの情報を含み得る。ユーザプロファイルデータ１２５は、ユーザのアカウントに関する情報からなる。例えば、ユーザプロファイルデータ１２５は、ユーザが所与の時間フレーム内に有したコネクション（例えば友達）の数、所与のユーザが所与の時間フレーム内に有するコンテンツ投稿の数などの情報を含み得る。

いくつかの実施形態において、候補セットジェネレータ１１０は、ソーシャルネットワーキングシステムデータ１００内に記憶されたデータにアクセスすることによって、候補ユーザのリストを生成する。１実施形態において、候補セットジェネレータ１１０は、そのユーザとまだコネクションを形成していないが、そのユーザに何らかの方法で関連し得るソーシャルネットワーキングシステム内の他のユーザのリストを生成する。例えば、候補セットジェネレータ１１０は、そのソーシャルネットワーキングシステム外で第１のユーザと対話し得るがそのソーシャルネットワーキングシステム内で第１のユーザに繋がれていない１セットのユーザを追加することができる。１実施形態において、候補セットジェネレータ１１０は、可能な場合には、そのユーザの友達、そのユーザに友達申請を送信したユーザ、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友達として提案されたユーザ、および、そのユーザの電子メール連絡先からインポートされたユーザからなる、第１のリストを追加する。加えて、候補セットジェネレータ１１０は、第１のリストでそのユーザに繋がれたユーザのセットを追加することができる。候補セットジェネレータ１１０は、そのユーザに既に繋がれたすべてのユーザの名前をリストから削除する。それにより、候補リストジェネレータは、そのソーシャルネットワーキングシステム内のユーザに繋がれていないそのユーザの友達の友達からなる候補リストを作成する。

他の実施形態では、候補セットジェネレータ１１０は、ユーザとある種の同様の特性もまた共有するユーザの友達の友達を含む候補ユーザのリストを生成する。同様の特性のリストは、以下を含み得るが、これらに限定されない：ソーシャルネットワークの共用、同様のカレッジまたは高校卒業年、ほぼ同時に同じ場所からそのソーシャルネットワークに登録したことなど。もう１つの実施形態において、候補セットジェネレータ１１０は、領域を狭めるための経験則または線形時間ランクアルゴリズムを使用してカットオフポイントを見つけてユーザの友達の友達を除外することによって、そのユーザに繋がれてないユーザの友達の友達の一部を選択することによって、ユーザの候補リストを生成する。

１実施形態において、友情値計算エンジン１３０は、ソーシャルネットワーキングシステムデータ１００内のアクションログ１１５およびユーザプロファイルデータ１２５にアクセスすることによって、ソーシャルネットワーキングシステム内の様々なユーザグループの友情値のセットを生成する。友情値計算エンジン１３０は、ソーシャルネットワーキングシステムデータ１００内でアクションログ１１５およびユーザプロファイルストア１２５にアクセスすることによって、ソーシャルネットワーキングシステム内の様々なユーザグループの友情値のセットを計算する。友情値計算エンジン１３０は、次いで、これらのユーザグループの各ユーザグループの友情値を生成し、所与のユーザグループの個人ユーザへの友情の値は、そのユーザのユーザグループの友情値に基づく。

いくつかの実施形態において、友情値計算エンジン１３０は、所与の時点でのソーシャルネットワークに対する各ユーザの関与のレベルに基づいて、そのソーシャルネットワークのユーザを１つ以上のユーザグループにグループ化する。ある場合には、ソーシャルネットワークに対するユーザ関与のレベルは、ユーザが所与の期間内にそのソーシャルネットワークにアクセスした日数によって測定することができる。友情値計算エンジン１３０は、次いで、これらのユーザグループの各々の友情値を生成し、所与のユーザグループのユーザの友情の値は、そのユーザのユーザグループの友情値に基づく。ユーザグループの友情値を判定するための様々な実施形態が、図３を参照してさらに詳しく説明される。

変換予測エンジン１５０は、候補セットジェネレータ１１０によって生成された候補ユーザのリストを受信し、ソーシャルネットワーキングシステム内で各候補ユーザがそのユーザとコネクションを形成する確率を判定する。１実施形態において、変換予測エンジン１５０は、そのソーシャルネットワーキングシステム内のすべてのユーザのコネクションに関する人口統計学的および行動的データ履歴を使用して、コネクションの確率を判定する。

１実施形態において、採点エンジン１７０は、ソーシャルネットワーキングシステムデータ１００内のアクションログ１１５およびユーザプロファイルデータ１２５にアクセスすることによって、ソーシャルネットワーキングシステム内の様々なユーザグループの送信スコアおよび受信スコアのセットを生成する。これらのスコアは、ソーシャルネットワーキングシステムのユーザの継続したアクティブな利用の潜在的増加に基づいて、判定され得る。例えば、ユーザが古い友達または同様の興味を有する誰かと繋がることができる場合、ソーシャルネットワーキングシステムは、ユーザ活動の潜在的増加を恐らく見ることになる。１実施形態において、採点エンジン１７０は、ユーザが所与の期間内にそのユーザと候補ユーザの間にさらなるコネクションを可能にするために候補ユーザを示されたかどうかに基づいて、そのソーシャルネットワークのユーザを１つ以上のユーザグループにグループ化する。採点エンジン１７０は、次いで、これらのユーザグループの各々の送信スコアおよび受信スコアを生成し、所与のユーザグループのユーザの送信スコアおよび受信スコアは、そのユーザのユーザグループの送信スコアおよび受信スコアに基づく。ユーザグループの送信スコアおよび受信スコアを判定するための様々な実施形態が、図４を参照して、さらに詳しく説明される。

値計算エンジン１９０は、候補ユーザのリスト、友情値、様々なユーザグループの送信スコアおよび受信スコア、および／または、ユーザと候補ユーザがコネクションを作る確率を受信する。この情報を使用して、値計算エンジン１９０は、ユーザと各候補ユーザの間の各コネクションのそのソーシャルネットワーキングシステムへの値を判定することができる。様々な実施形態によれば、各コネクションのソーシャルネットワーキングシステムへの値は、３つの部分を含み得る：１）友情値、２）送信スコア、および３）受信スコア。

友情値は、ユーザと候補ユーザの間のコネクションによって生じることになるソーシャルネットワーキングシステムに対するユーザの全体的関与の予期された増加である。全体的関与は、ユーザの関わりまたは熱中の測定値である。これは、ソーシャルネットワーキングシステム上のまたはその外の両方の活動を含み得る。例えば、ソーシャルプラグイン、接続、関わりなどに関係し得る任意の活動が、ユーザ関与の指標として使用され得る。関与は、ログイン、ページビュー、投稿、コメントなどのソーシャルネットワークでユーザによって実行される活動に基づいて、測定され得る。

送信スコアは、その候補ユーザへのコネクション申請の送信におけるユーザへの値である。その値は、生成されているユーザと候補ユーザの間のコネクションの任意の認識される利益または重要性でもよい。そのようなものとして、候補ユーザが高い送信スコアを有するとき、ユーザとその候補ユーザの間のコネクションは、ソーシャルネットワーキングシステムのユーザおよび候補ユーザの両方の継続したアクティブな利用を増やし得る。受信スコアは、ユーザからのコネクション申請の受信における候補ユーザへの値である。そのようなものとして、候補ユーザが高い受信スコアを有するとき、ユーザとその候補ユーザの間のコネクションは、ソーシャルネットワーキングシステムとのおよびそのソーシャルネットワーキングシステムに関連する他のユーザまたは実在物とのユーザおよび候補ユーザの両方の関与を増やし得る。

値計算エンジン１９０は、候補ユーザの友情値スコア、送信スコア、受信スコア、またはスコアの任意の組合せによってランク付けされた候補ユーザのリストを出力する。そのランク付けは、候補ランク付けデータベース１９５で記憶することができ、ユーザに多数の提案を提供す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得る。その提案の実施形態は、図６を参照して以下にさらに詳しく説明される。前述のように、候補セットジェネレータ１１０、友情値計算エンジン１３０、変換予測エンジン１５０、採点エンジン１７０および値計算エンジン１９０は、図２、３、４および５を参照して以下にさらに詳しく説明される。
システムアーキテクチャ
図２は、本発明の１実施形態による、ＰＹＭＫ値モデルを組み込む計算サブシステム２１０を有するソーシャルネットワーキングシステム２００のブロック図である。計算サブシステム２１０は、候補ユーザのランク付けを判定するためにおよびそのランク付けを使用してユーザに候補ユーザのいずれかを示すかどうかを判定するために使用され得る。図２に示すように、ソーシャルネットワーキングシステム２００内の、計算サブシステム２１０は、ユーザのソーシャルネットワーキングデータ１００、候補セットジェネレータ１１０、友情値計算エンジン１３０、変換予測エンジン１５０、採点エンジン１７０、値計算エンジン１９０、および、所与のユーザに関する各候補ユーザに割り当てられた予期される値のランク付けのデータベース１９５を含み得る。図２には示さないが、ソーシャルネットワーキングシステム２００はまた、ユーザデバイス、金融勘定プロバイダシステム、および／または追加の構成要素を含み得る、またはそれらと通信することができる。

いくつか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２００は、ユーザおよび／または他のオブジェクトに関するユーザプロファイル、ならびに、ユーザと他のユーザおよび／またはオブジェクトの間のコネクションを記憶する１つ以上の計算装置を含み得る。使用するとき、ユーザは、ソーシャルネットワーキングシステム２００に加わり、次いで、彼らが接続されることを望むソーシャルネットワーキングシステムの他のユーザまたはオブジェクトとのコネクションを追加する。ソーシャルネットワーキングシステム２００のユーザは、個人、または、企業、組織、大学、製造業者などの実在物でもよい。ソーシャルネットワーキングシステム２００は、それのユーザが互いにならびにソーシャルネットワーキングシステム２００によって保持される他のオブジェクトと対話することを可能にする。いくつか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２００は、ユーザが第３者ウェブサイトおよび金融勘定プロバイダと対話することを可能にする。

ユーザ、オブジェクト、および、ユーザおよび／またはオブジェクトの間のコネクションに関する記憶されたデータに基づいて、ソーシャルネットワーキングシステム２００は、複数のエッジによって相互接続された複数のノードからなる「ソーシャルグラフ」を生成し、保持する。ソーシャルグラフ内の各ノードは、別のノードに作用することができるおよび／または別のノードによって作用され得るオブジェクトまたはユーザを表す。ソーシャルグラフ内の２つのノードの間のエッジは、他方のノードでそれらのノードのうちの１つによって実行されたアクションによって生じ得る、それらの２つのノードの間の特定の種類のコネクションを表す。例えば、ユーザが友達として追加のユーザを識別するとき、ソーシャルグラフ内のエッジが、第１のユーザを表すノードと追加のユーザを表す追加のノードを接続し、生成される。生成されたエッジは、そのユーザが友達であることを示すコネクションタイプを有する。様々なノードが互いに対話するとき、ソーシャルネットワーキングシステム２００は、様々なノードを接続するエッジを修正してそれらの対話を反映する。

ソーシャルネットワーキングシステム２００と対話するユーザデバイスは、ユーザ入力を受信するならびにネットワークを介してデータを送信および／または受信する能力を有する任意のタイプの計算装置でもよい。例えば、ユーザデバイスは、デスクトップまたはラップトップコンピュータなどの従来のコンピュータシステムを含み得る。もう１つの例として、ユーザデバイスは、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話、スマートフォンまたは同様のデバイスなどのコンピュータ機能を有するデバイスを含み得る。それらのユーザデバイスは、ソーシャルネットワーキングシステム２００および／またはネットワークを介して金融勘定プロバイダと通信するように構成される。１実施形態において、ユーザデバイスは、そのユーザデバイスのユーザがソーシャルネットワーキングシステム２００と対話することを可能にするアプリケーションを実行することができる。例えば、ユーザデバイスは、ブラウザアプリケーションを実行して、ネットワークを介してユーザデバイスとソーシャルネットワーキングシステム２００の間の対話を可能にすることができる。もう１つの実施形態において、ユーザデバイスは、ＩＯＳ（登録商標）またはＡＮＤＲＯＩＤ（商標）などのユーザデバイスの固有のオペレーティングシステムを実行するアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を介してソーシャルネットワーキングシステム２００と対話することができる。

それらのユーザデバイスは、ワイヤードおよびワイヤレス通信システムの両方を使用し、ローカルエリアおよび／またはワイドエリアネットワークの任意の組合せからなり得るネットワークを介して通信するように構成される。１実施形態において、そのネットワークは、標準通信技術および／またはプロトコルを使用する。したがって、そのネットワークは、イーサネット（登録商標）、８０２．１１、ＷｉＭＡＸ(ｗｏｒｌｄｗｉｄｅ ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ ｍｉｃｒｏｗａｖｅ ａｃｃｅｓｓ）、３Ｇ、４Ｇ、ＣＤＭＡ、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの技術を使用するリンクを含み得る。同様に、そのネットワークで使用されるネットワークプロトコルは、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）、ハイパーテキスト転送プロトコル（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）を含み得る。ネットワークを介し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）または拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）を含む、技術および／または書式を使用して表され得る。加えて、すべてのまたはいくつかのリンクは、セキュアソケットレイヤ（ＳＳＬ）、トランスポート層セキュリティ（ＴＬＳ）、およびインターネットプロトコルセキュリティ（ＩＰｓｅｃ）などの従来の暗号化技術を使用し、暗号化され得る。

図２に示すソーシャルネットワーキングシステム２００の実施形態はまた、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）リクエストサーバ２２０、ウェブサーバ２３０、メッセージサーバ２４０、ユーザプロファイルデータストア１２５、アクションロガ２６０、アクションログ１１５、コネクションストア２７０を含む。他の実施形態では、ソーシャルネットワーキングシステム２００は、様々なアプリケーションの追加の、より少数の、または異なるモジュールを含み得る。ネットワークインターフェース、セキュリティ機構、負荷分散装置、フェイルオーバサーバ、管理およびネットワーク制御コンソールなどの従来の構成要素は、本システムの詳細を分かりにくくしないように、示されない。

いくつかの実施形態において、システム２００は、ソーシャルネットワーキングシステムではないが、ソーシャルネットワーキングシステムと通信して必要なソーシャルネットワーク情報を取得する。結果として、システム２００は、例えばソーシャルネットワーキングシステムによって提供されるＡＰＩを使用し、ソーシャルネットワーキングシステムと通信することができる。これらの実施形態において、図２に示されたいくつかのモジュールは、システム２００内で実行することができるが、他のモジュールは、リモートソーシャルネットワーキングシステムで実行することができる。例えば、候補セットジェネレータ１１０、友情値計算エンジン１３０、値計算エンジン１９０、および、その他は、システム２００内で実行し、一方、ＡＰＩリクエストサーバ２２０、ユーザプロファイルデータストア１２５、コネクションストア２７０、およびアクションログ１１５は、別個のソーシャルネットワーキングシステム内に存在してもよい。

ソーシャルネットワーキングシステム２００は、本明細書に記載のように、ユーザが互いに通信または他の方法で対話し、コンテンツにアクセス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２００は、ユーザプロファイルデータストア１２５でユーザプロファイルを記憶する。ユーザプロファイルは、ユーザによって明示的に共用されるそのユーザに関する宣言情報を含み、ソーシャルネットワーキングシステム２００によって推測されたプロファイル情報もまた含み得る。１実施形態において、ユーザプロファイルは、複数のデータフィールドを含み、各データフィールドは、ソーシャルネットワーキングシステム２００の対応するユーザの１つ以上の属性を記載する。ユーザプロファイルデータストア１２５で記憶されるユーザプロファイル情報は、職歴、学歴、性別、性的な好み、趣味、位置、他の好みなど、経歴的、人口統計学的、および他のタイプの説明的情報を含み、ソーシャルネットワーキングシステム２００のユーザについて説明する。ユーザプロファイルはまた、ユーザによって提供された情報を記憶することができる。例えば、ユーザによって提供された画像またはビデオもまた、ユーザプロファイル内に記憶することができる。ある種の実施形態において、ユーザの画像は、画像が表示された適切なユーザの識別情報でタグ付けされ得る。ユーザプロファイルデータストア１２５内のユーザプロファイルはまた、コンテンツストア内のコンテンツ項目で実行されたおよびエッジストアで記憶された対応するユーザによるアクションの参照を保持することができる。

ユーザプロファイルは、１つ以上の金融勘定と関連付けることができ、ユーザプロファイルが金融勘定から検索されたまたは導出されたデータを含むことを可能にする。ユーザは、ソーシャルネットワーキングシステム２００がアクセスすることを許される金融勘定からの情報を限定する、ユーザプロファイルで記憶される、１つ以上のプライバシ設定を指定することができる。例えば、プライバシ設定は、ソーシャルネットワーキングシステム２００が現在の勘定残高ではなく金融勘定の取引履歴にアクセスすることを制限する。もう１つの例として、プライバシ設定は、ソーシャルネットワーキングシステム２００を金融勘定の１サブセットの取引履歴に制限し、ソーシャルネットワーキングシステム２００が指定の時間範囲内の取引、取引額閾値より少額に関する取引、指定のベンダ識別子に関連する取引、指定のベンダ識別子以外のベンダ識別子に関連する取引、または、ソーシャルネットワーキングシステム２００によってアクセス可能なユーザによって識別された金融勘定からの情報を制限する任意の適切な基準内の取引にアクセスすることを可能にする。１実施形態において、金融勘定からの情報は、ユーザプロファイルデータストア１２５で記憶される。他の実施形態では、それは、金融勘定ストアで記憶され得る。

ソーシャルネットワーキングシステム２００はさらに、コネクションストア２７０で異なるユーザ間の１つ以上のコネクションを説明するデータを記憶する。その１つ以上のコネクションを説明するデータは、コネクションのリスト、各コネクション（例えば友情）が作られた日付などを含み得る。コネクションはさらに、ユーザによって定義することが可能であり、ユーザが他のユーザと彼らの関係を指定することを可能にする。例えば、コネクションは、ユーザが友達、仕事仲間、パートナなどのユーザの実生活の関係と並行する他のユーザとの関係を生成することを可能にする。１実施形態において、コネクションは、関係のタイプに基づいて、コネクションタイプを指定する。関係のタイプの例は、家族、友達、同僚などを含む。ユーザは、コネクションの所定のタイプから選択する、または、必要に応じて彼ら自身のコネクションタイプを定義することができる。

ウェブサーバ２３０は、ソーシャルネットワーキングシステム２００をネットワークを介して１つ以上のクライアントデバイスにリンクし、ウェブサーバ２３０は、ウェブページ、ならびに、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｆｌａｓｈ、ＸＭＬなどの他のウェブ関連コンテンツを供する。ウェブサーバ２３０は、ソーシャルネットワーキングシステム２００とクライアントデバイスの間でメッセージを受信および経路指定する機能を提供するメッセージサーバ２４０と通信することができる。メッセージサーバ２４０によって処理されるメッセージは、インスタントメッセージ、待ち行列型のメッセージ（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術でもよい。いくつかの実施形態において、ユーザによって別のユーザに送信されるメッセージは、例えば、そのメッセージを受信するユーザのコネクションによって、ソーシャルネットワーキングシステム２００の他のユーザが見ることができる。メッセージの受信者以外のソーシャルネットワーキングシステムの他のユーザが見ることができるメッセージのタイプの例は、ウォールポストである。いくつかの実施形態において、ユーザは、他方のユーザによってのみ検索され得る別のユーザへの個人的メッセージを送信することができる。

ユーザがソーシャルネットワーキングシステム２００でアクションをとるとき、そのアクションは、任意のプライバシ設定および制限に従うアクションログ１１５で記録され得る。１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２００は、エントリのデータベースとしてアクションログ１１５を保持する。アクションがソーシャルネットワーキングシステム２００でとられるとき、ソーシャルネットワーキングシステム２００は、ログ１１５にそのアクションのエントリを追加することができる。様々な実施形態によれば、アクションロガ２６０は、ソーシャルネットワーキングシステム２００上のおよび／または外のユーザアクションに関するウェブサーバ２３０からの通信を受信する能力を有する。アクションロガ２６０は、ユーザアクションに関する情報をアクションログ１１５に追加してそれらを追跡する。この情報は、ユーザに関連するプライバシ設定に従うことが可能である。特定のユーザが別のユーザに関してとる任意のアクションは、アクションログ１１５など、データベースまたは他のデータリポジトリで保持される情報を介して、各ユーザのプロファイルと関連付けられる。そのようなアクションは、例えば、他のユーザとのコネクションを追加すること、他のユーザにメッセージを送信すること、他のユーザからのメッセージを読み取ること、他のユーザに関連するコンテンツを見ること、別のユーザによって投稿された事象に参加すること、別のユーザとの写真でタグ付けされること、実在物に対して「いいね」を表明することなどを含み得る。いくつかの実施形態において、アクションロガ２６０は、１つ以上のプライバシ設定に従って、ユーザに関連する金融勘定からの取引情報を受信し、その取引情報からユーザアクションを識別する。例えば、アクションロガ２６０は、金融勘定の取引履歴からベンダ識別子を検索し、そのベンダ識別子に関連するソーシャルネットワーキングシステムにおいて、ページなどのオブジェクトを識別する。これは、コンテンツストア２７５における、ページまたは別のオブジェクトに関連する製品もしくはサービスのユーザの購入をアクションロガ２６０が識別することを可能にする。加えて、他のオブジェクトに関して記載されるいくつかのアクションは特定のユーザに向けられ、したがって、これらのアクションは同様にそれらのユーザと関連付けられる。これらのアクションは、アクションログ１１５で記憶される。

アクションログ１１５は、ソーシャルネットワーキングシステム２００によって使用されて、ソーシャルネットワーキングシステム２００、ならびに、ソーシャルネットワーキングシステム２００に情報を通信する外部ウェブサイトで、ユーザアクションを追跡することができる。ユーザは、順番列内のコンテンツ項目または他の対話にアクセスし、投稿にコメントすること、リンクを共用すること、および、モバイルデバイスを介し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２００で様々なオブジェクトと対話することができる。これらのアクションを記載する情報が、アクションログ１１５で記憶される。アクションログ１１５に含まれるソーシャルネットワーキングシステム２０４でのオブジェクトとの対話の追加の例は、フォトアルバムにコメントすること、ユーザ間の通信、ミュージシャンのファンになること、カレンダに行事を追加すること、グループに加わること、ブランドページのファンになること、事象を作成すること、アプリケーションを認証すること、アプリケーションを使用すること、および、取引を行うことを含む。加えて、アクションログ１１５は、ソーシャルネットワーキングシステム２００ならびにソーシャルネットワーキングシステム２００で動作する他のアプリケーションでの広告とのユーザの対話を記録する。いくつかの実施形態において、アクションログ１１５からのデータは、ユーザの興味または好みを推測するために使用され、ユーザプロファイルに含まれる興味を増やし、ユーザの好みのより完全な理解を可能にする。

アクションログ１１５はまた、外部ウェブサイトでとられたおよび／またはユーザに関連する金融勘定から判定されたユーザアクションを記憶することができる。例えば、割引価格でスポーツ用品を主として販売する電子商取引ウェブサイトは、その電子商取引ウェブサイトがソーシャルネットワーキングシステム２００のユーザを識別することを可能にするソーシャルプラグインを介して、ソーシャルネットワーキングシステム２００のユーザを認識することができる。ソーシャルネットワーキングシステム２００のユーザは、一意に識別可能であるので、このスポーツ用品店などの電子商取引ウェブサイトは、これらのユーザが彼らのウェブサイトを訪れるときに、これらのユーザに関する情報を使用することができる。アクションログ１１５は、ウェブページ閲覧履歴と、関与された広告と、行われた購買と、買物および購入の他のパターンとを含む、これらのユーザに関するデータを記録する。そのユーザに関連する金融勘定の取引履歴からアクションロガ１１５によって識別されるアクションは、アクションログ１１５がユーザアクションの追加のタイプに関するさらなる情報を記録することを可能にする。

さらに、ユーザが示されたまたはソーシャルネットワーキングシステム２００の特定のコンテンツにアクセスするのを見られたときなど、特定の文脈で発生したユーザアクションは、その特定の文脈とともに取得され、ログをとられる。例えば、特定のユーザは、その特定のユーザが一定期間にソーシャルネットワーキングシステム２００にアクセスするたびに、候補ユーザについての情報を示される／示されないことが可能である。この期間中にユーザによってとられたアクションは、文脈情報（例えば、候補ユーザが、その特定のユーザに提供された／提供されなかった）とともにログをとられ、アクションログ１１５で記録される。加えて、他のオブジェクトに関して以下に記載されるいくつかのアクションは特定のユーザに向けられ、したがって、これらのアクションは、同様にそれらのユーザと関連付けられる。

ＡＰＩリクエストサーバ２２０は、外部システムがＡＰＩを呼び出すことによってソーシャルネットワーキングシステム２００からの情報にアクセスすることを可能にする。ソーシャルネットワークによって提供される情報は、ユーザプロファイル情報、または、ユーザの個々のプライバシ設定によって判定されるものとしてのユーザのコネクション情報を含み得る。例えば、ソーシャルネットワーキングシステム内でコネクションを形成するユーザの確率の予測に興味を有するシステムは、ネットワークを介してソーシャルネットワーキングシステム２００にＡＰＩリクエストを送信することができる。ＡＰＩリクエストは、ＡＰＩリクエストサーバ２２０によってソーシャルネットワーキングシステム２００で受信される。ＡＰＩリクエストサーバ２２０は、次いでネットワークを介して要求するシステムに通信で返される適切な応答を判定することによって、そのリクエストを処理する。

コンテンツストア２７５は、画像、ビデオまたは音声ファイルなどのユーザプロファイルに関連するコンテンツ項目を記憶する。コンテンツストア２７５からのコンテンツ項目は、ユーザプロファイルが閲覧されるとき、またはユーザプロファイルに関連する他のコンテンツが閲覧されるときに、表示され得る。例えば、表示されるコンテンツ項目は、ユーザプロファイルに関連する画像またはビデオを示すこと、またはユーザの状況を説明するテキストを示すことができる。加えて、他のコンテンツ項目は、ユーザに他のユーザへの彼のコネクションを広げる、本システムに新しいユーザを招待する、あるいは、ユーザに関連するコンテンツ、オブジェクト、アクティビティ、またはソーシャルネットワーキングシステム２００の機能を表示することによってソーシャルネットワークシステムとの対話を増やすように促すことによって、ユーザ関与を促進することができる。ソーシャルネットワーキングコンテンツ項目の例は、提案されるコネクションまたは他のアクションを実行するための提案、ソーシャルネットワーキングシステム２００に提供されるまたはそれによって保持される媒体（例えば、写真またはビデオ）、ユーザによってソーシャルネットワーキングシステムに投稿された状況メッセージまたはリンク、事象、グループ、ページ（例えば、組織または営利主体を表す）、および、ソーシャルネットワーキングシステムによって提供されるまたはそれを介してアクセス可能な任意の他のコンテンツを含む。

コンテンツストア２７５はまた、ユーザプロファイルデータストア１２５内にユーザプロファイルを有する実在物に関連する１以上のページを含む。実在物は、企業、ベンダ、組織または、大学など、ソーシャルネットワーキングシステム２００の非個人ユーザである。ページは、実在物に関連するコンテンツ、および、ソーシャルネットワーキングシステムユーザへのコンテンツを提示するための命令を含む。例えば、ページは、実在物のユーザプロファイルに関連するコンテンツ、ならびに、ブランドページを閲覧するユーザにコンテンツをどのように提示するかを記載した情報を識別する。ベンダは、コンテンツストア２７５内のページと関連付けられることが可能であり、ソーシャルネットワーキングシステムユーザがソーシャルネットワーキングシステム２００を介してベンダとより簡単に対話することを可能にする。ベンダ識別子は、ベンダのページと関連付けられ、ソーシャルネットワーキングシステム２００が、ベンダを識別すること、および／または、ユーザプロファイルデータストア１２５から、アクションログ１１５またはそのベンダ識別子を使用する任意の他の適切なソースからベンダに関する追加の情報を検索することを可能にする。いくつかの実施形態において、コンテンツストア２７５はまた、記憶されたオブジェクトに関連するおよびオブジェクトが提示される資格を有するユーザの１つ以上の特性を識別する１つ以上の目標設定基準を記憶することができる。

１実施形態において、エッジストア２８０は、エッジオブジェクト内でソーシャルネットワーキングシステム２００のユーザと他のオブジェクトの間のコネクションを説明する情報を記憶する。いくつかのエッジは、ユーザによって定義することができ、ユーザが他のユーザと彼らの関係を指定することを可能にする。例えば、ユーザは、友達、仕事仲間、パートナなどのユーザの実生活の関係に並行する他のユーザとのエッジ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上のページへの興味を示すこと、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用すること、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ことなど、ユーザが、ソーシャルネットワーキングシステム２００内のオブジェクトと対話するとき、他のエッジが生成される。エッジストア２８０は、オブジェクト、興味、および他のユーザについての親近感スコアなど、エッジに関する情報を含むエッジオブジェクトを記憶する。親近感スコアは、ユーザによって実行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２００内のオブジェクト、興味、および他のユーザについてのユーザの親近感を見積もるために、経時的にソーシャルネットワーキングシステム２００によって計算され得る。１実施形態において、ユーザと特定のオブジェクトの間の複数の対話が、エッジストア２８０内の１つのエッジオブジェクトで記憶され得る。いくつかの実施形態において、ユーザ間のコネクションは、ユーザプロファイルデータストア１２５で記憶することができ、または、ユーザプロファイルデータストア１２５は、エッジストア２８０にアクセスしてユーザ間のコネクションを判定することができる。

図３は、１つ以上のユーザグループの友情値を判定するための友情値計算エンジン１３０によって使用される友情スコアを計算するための１つの方法を説明する。いくつか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の１サブセットのユーザの統計的分析が、同様のユーザの友情値を判定するために、実行される。図３の工程３０２に示すように、友情値計算エンジン１３０は、アクションログ１１５およびユーザプロファイルストア１２５内の情報を使用して、ソーシャルネットワークの１サブセットのユーザを以下の２つの１次グループに分ける：（１）制御グループおよび（２）剥奪グループ（deprivation group）。ユーザは、統計的分析のために選択され得る、および／または、ランダムに２つの１次グループに分けられ得る、あるいは、ユーザ母集団の適切なサンプリングを確保するための特性（例えば、ある一定の期間内の対話の数、友達の数など）に基づいて選択され得る。

いくつかの実施形態によれば、制御グループのユーザは、新しいコネクションを提案するＰＹＭＫインターフェース（またはユニット）を介して候補ユーザについての情報の提供を受けることができ、他のユーザに示されるＰＹＭＫユニット内の候補ユーザとして現れることが可能である。制御グループは、ＰＹＭＫインターフェースを示され、ソーシャルネットワークの彼らの使用中に所定の期間（例えば、６０日間）にわたり他のための候補ユーザとして提示され得る。制御グループに対して、ユーザがＰＹＭＫユニットを奪われる、および／または、ソーシャルネットワークの彼らの使用中に所定の期間にわたり他のユーザに示されるＰＹＭＫユニットにおいて候補ユーザとして提示される、３つの起こり得るタイプの剥奪グループが存在する。より具体的には、全面的剥奪グループは、候補ユーザについての情報が提供されない（すなわち、ＰＹＭＫユニットが示されない）ユーザを有し、そして、これらのユーザは、他のユーザに示されるＰＹＭＫユニット内の候補ユーザとして提示されない。第２のタイプの剥奪グループである非表示剥奪グループでは、ユーザは、ＰＹＭＫユニットが示されないが、他のユーザに示されるＰＹＭＫユニットにおいて候補ユーザとして提示され得る。最後に、第３のタイプの剥奪グループであるビューなし剥奪グループでは、ユーザは、ＰＹＭＫユニットが提示されるが、そのユーザは、他のユーザに示されるＰＹＭＫユニットにおいて候補ユーザとして提示され得ない。最終的に、制御グループおよび剥奪グループから収集される情報は、友情値計算エンジンによってソーシャルネットワーキングシステムの個々のユーザに値を割り当てるために使用され得る。

工程３０４では、制御グループおよび剥奪グループについて、友情値計算エンジン１３０が、ユーザを１つ以上のユーザグループにさらに細かく分ける。ユーザグループへの分割は、本発明のいくつか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２００に対する各ユーザの関与のレベルに基づき得る。１例では、ソーシャルネットワーキングシステム２００に対する関与のレベルは、ユーザがソーシャルネットワーキングシステム２００に最新のＸ日間（例えば、最新の３０日間、最新の６０日間など）にログインした回数に基づいて、測定される。別の例では、ソーシャルネットワーキングシステム２００に対するユーザ関与のレベルは、ユーザが所与の期間にわたりそのソーシャルネットワークを介して使用可能なコンテンツにアクセスした１日当たりの時間数の平均によって、測定され得る。

いくつかの実施形態において、友情値計算エンジン１３０は、同基準に基づいて各１次グループのユーザを１つ以上のユーザグループにさらに分割する。その基準は、範囲（例えば、年齢範囲、使用範囲、プロファイルタイプなど）を示し得る。同じ特性を有するユーザグループに制御グループおよび剥奪グループを分けることによって、統計的比較が、ＰＹＭＫインターフェースを介してコネクションを勧める統計的に有意な値を割り当てるために、生成され得る。少なくとも１つの実施形態において、ユーザグループは、ソーシャルネットワーキングシステム２００に対する各ユーザの関与のレベルのみではなく、他のソーシャルネットワーキングシステム２００使用およびユーザプロファイル情報にも基づき得る。

例えば、ユーザグループは、ソーシャルネットワーキングシステム２００に対するユーザ関与のレベル、彼らの現在のコネクション（例えば友達）の数、ユーザが最新のＸ日間（例えば、最新の３０日間）にソーシャルネットワーキングシステム２００を使用した時間数などに基づくことが可能である。いくつかの実施形態において、ユーザは、Ｌ１＿５、Ｌ６＿１０、Ｌ１１＿１５、Ｌ１６＿２０、Ｌ２１＿２５、Ｌ２６＿２９、Ｌ３０、Ｌ１＿５＿ＦＣ＿５０＿９９などのグループにグループ化することができ、Ｌ１＿５は、ソーシャルネットワーキングシステム２００に最新のＸ日間に１から５回アクセスしたユーザを識別し、そして、Ｌ１＿５＿ＦＣ＿５０＿９９は、最新のＸ日間に１から５回ソーシャルネットワーキングシステム２００にアクセスしただけではなく５０から９９のコネクション（例えば友達）を有するユーザを識別する。

ＰＹＭＫユニットを介してコネクションを勧める統計値を判定するための実験を開始する前に、各々のユーザグループにおける様々な分析論の１セットの初期条件（例えば、平均初期コネクション、平均初期関与など）が、判定され得る。工程３０６で、制御グループ内の各々のユーザグループについて、友情値計算エンジン１３０が、所与のユーザグループがＰＹＭＫユニットへの露出より前に有した１ユーザ当たりの初期コネクション（例えば友達）の平均数を判定する。さらに、剥奪グループ内の各々のユーザグループについて、友情値計算エンジン１３０が、所与のユーザグループがＰＹＭＫユニットへの非露出の前に有した１ユーザ当たりの初期コネクションの平均数を判定する。例えば、制御グループのユーザグループＬ１＿５のユーザは、平均で、１５人の初期の友達を有することが可能であり、一方、剥奪グループのユーザグループＬ１＿５のユーザもまた、平均で、約１５人の初期の友達を有し得る。

工程３０８で、制御グループ内の各々のユーザグループについて、友情値計算エンジン１３０が、所与のユーザグループがＰＹＭＫユニットへの露出より前に有した１ユーザ当たりの初期関与の平均レベルを判定する。さらに、剥奪グループ内の各々のユーザグループについて、友情値計算エンジン１３０が、所与のユーザグループがＰＹＭＫユニットへの非露出より前に有した１ユーザ当たりの初期関与の平均レベルを判定する。例えば、いくつかの実施形態において、友情値計算エンジン１３０は、ユーザが、ＰＹＭＫユニットへの露出／非露出より前の最新の３０日間に１度ソーシャルネットワーキングシステム２００に少なくともアクセスした日の平均数を判定することによって、各ユーザの初期関与レベルを判定する。したがって、例えば、制御グループのユーザグループＬ１＿５のユーザは、彼らの初期関与レベルとして、平均で、約２．５日ログインを有することが可能であり、一方、剥奪グループのユーザグループＬ１＿５のユーザもまた同様に、彼らの初期関与レベルとして平均で約２．５日ログインを有し得る。

ＰＹＭＫユニットを介してコネクションを勧める統計値を判定するためのデータを収集するための実験の完了の後に、各々のユーザグループにおける様々な分析論の１セットの最終条件（例えば、平均初期コネクション、平均初期関与など）が、判定され得る。工程３１０で、例えば、友情値計算エンジン１３０は、制御グループの各ユーザグループについて、所与のユーザグループがＸ日間のＰＹＭＫユニットへの露出の後に有した１ユーザ当たりの最終的コネクションの平均数を判定する。さらに、剥奪グループ内の各々のユーザグループについて、友情値計算エンジン１３０は、所与のユーザグループがＸ日間のＰＹＭＫユニットへの非露出の後に有した１ユーザ当たりの最終的コネクションの平均数を判定する。例えば、制御グループのユーザグループＬ１＿５のユーザは、約３５人の最終的友達を平均で有することが可能であり、一方、剥奪グループのユーザグループＬ１＿５のユーザは、平均で約２６人の最終的友達を有し得る。

初期のおよび最終の分析論の収集に加えて、いくつかの実施形態は、制御グループおよび剥奪グループの両方について最終的関与のレベルを判定する。例えば、工程３１２で、友情値計算エンジン１３０は、所与のユーザグループの各ユーザがＸ日間のＰＹＭＫユニットへの露出の後に有した最終的関与の平均レベルを判定する。さらに、剥奪グループ内の各々のユーザグループについて、友情値計算エンジン１３０は、所与のユーザグループの各ユーザがＸ日間のＰＹＭＫユニットへの非露出の後に有した最終的関与の平均レベルを判定する。友情値計算エンジン１３０はまた、各ユーザがＰＹＭＫユニットへの露出／非露出の後の３０日間に１度ソーシャルネットワーキングシステム２００に少なくともアクセスした日の平均数を判定することによって、各ユーザの最終的関与レベルを判定することができる。したがって、例えば、制御グループのユーザグループＬ１＿５のユーザは、彼らの最終的関与レベルとして約５日ログインを平均で有することが可能であり、一方、剥奪グループのユーザグループＬ１＿５のユーザは、彼らの初期関与レベルとして約４日ログインを平均で有し得る。

初期および最終のデータが収集された上で、工程３１４で、友情値計算エンジン１３０は、所与のユーザグループの各ユーザが有した友達の数の平均変化を判定し、その変化は、所与のユーザグループの各ユーザが有した初期の友達と最終的友達の平均数の差である。例えば、制御グループのユーザグループＬ１＿５のユーザは、平均で、約２０人の友達の変化を経験し、一方、剥奪グループのユーザグループＬ１＿５のユーザは、平均で、約１１人の友達の変化を経験した。

工程３１６で、２つの１次グループ内の各々のユーザグループについて、友情値計算エンジン１３０は、所与のユーザグループの各ユーザの関与のレベルの平均変化を判定し、その変化は、所与のユーザグループの各ユーザの初期関与および最終的関与の平均レベルの差である。例えば、制御グループのユーザグループＬ１＿５のユーザは、平均で、約２．５日ログインの変化を経験し、一方、剥奪グループのユーザグループＬ１＿５のユーザは、平均で、約１．５日ログインの変化を経験した。

初期値と計算された最終的値の間の変化で、工程３１８および工程３２０に示すように、制御グループおよび剥奪グループの間の比較が行われ得る。工程３１８で、剥奪グループの下の各ユーザグループについて、友情値計算エンジン１３０が、同レベルの初期のユーザ関与を有した制御グループの下のそれぞれのユーザグループを識別し、そのグループの各ユーザが有した友達の数のそれぞれの平均変化の差を判定する。例えば、制御グループのユーザグループＬ１＿５のユーザは、平均で、約２０人の友達の変化を経験し、一方、剥奪グループのユーザグループＬ１＿５のユーザは、平均で、約１１人の友達の変化を経験した。したがって、制御グループのユーザグループＬ１＿５と剥奪グループのユーザグループＬ１＿５の友達の数の平均変化の差は、９人の友達である（すなわち、２０−１１＝９人の友達）。

工程３２０で、剥奪グループの下の各ユーザグループについて、友情値計算エンジン１３０は、同レベルの初期のユーザ関与を有した制御グループの下のそれぞれのユーザグループを識別し、そのユーザグループの各ユーザの関与のそれぞれの平均レベルの差を判定する。例えば、制御グループのユーザグループＬ１＿５のユーザは、平均で、約２．５日ログインの変化を経験し、一方、剥奪グループのユーザグループＬ１＿５のユーザは、平均で、約１．５日ログインの変化を経験した。したがって、制御グループのユーザグループＬ１＿５と剥奪グループのユーザグループＬ１＿５の関与のレベルの平均変化の差は、１日ログインである（すなわち、２．５−１．５＝１日ログイン）。

データの比較に基づいて、工程３２２で、剥奪グループの下の各ユーザグループについて、友情値計算エンジン１３０は、ユーザグループのユーザへの友情の値を計算する。いくつかの実施形態において、友情の値は、ユーザグループの各ユーザが有した関与の平均レベルの判定された差割るユーザグループの各ユーザが有した友達の数の平均変化の判定された差として、計算することができる。例えば、剥奪グループのユーザグループＬ１＿５のユーザへの友情の値は、１日ログイン／９人の友達＝０．１１と等しい（すなわち、ユーザグループＬ１＿５は、１ＰＹＭＫコネクションの追加ごとに０．１１ログインの友情値の増加を有する）。

変換予測エンジン１５０は、ユーザがコネクション提案に従って行動することになるかどうかを予測する。１実施形態において、変換予測エンジン１５０は、１セットの履歴データを使用してトレーニングされた機械学習モデルである。その履歴データは、ソーシャルネットワーキングシステム内のユーザの人口統計学的データ、行動データ、および通信データを含むが、これらに限定されない。例えば、変換予測エンジン１５０は、共通の友達の数、２ユーザが友達であった時間の長さ、相互の友達対全部の友達の比率、年齢、性別、国、全部の友達、そのソーシャルネットワーキングシステムで費やされた時間、ユーザがそのソーシャルネットワーキングシステムに関連した時間の長さなどのユーザおよび各候補ユーザについてのデータを使用して、ユーザ間のコネクションの確率を予測することができる。１実施形態において、トレーニングセットが、前の提案が行われた先のユーザの履歴データ、提案の対象であったユーザに関するデータ、および、ユーザがその提案に従って行動したかどうかを使用し、生成される。

１実施形態において、変換予測エンジン１５０は、トレーニングセットデータを使用し、トレーニングされる。その後、ユーザおよび候補ユーザデータが、変換予測エンジン１５０に入力される。変換予測エンジン１５０は、候補セットジェネレータ１１０によって提供される各々の候補ユーザとユーザとの間にコネクションが生じる確率を出力する。いくつかの実施形態において、変換予測エンジン１５０は、所与の候補ユーザおよびユーザが属するそれぞれのユーザグループに基づいて、所与の候補ユーザとそのユーザの間にコネクションが生じる確率を推定する。１例では、ユーザグループは、友情値計算エンジン１３０によって定義されたユーザグループと同様に定義され得る。変換予測エンジン１５０が、ソーシャルネットワーキングシステム２００に対する各ユーザの関与のレベルに基づいて、ユーザを１つ以上のユーザグループにさらに分割する。１例では、ソーシャルネットワーキングシステム２００に対する関与のレベルは、ユーザが最新のＸ日間（例えば、最新の３０日間）にソーシャルネットワーキングシステム２００にログインした回数に基づいて測定される。別の例では、ソーシャルネットワーキングシステム２００に対するユーザ関与のレベルは、ユーザが所与の期間にわたりそのソーシャルネットワークを介して使用可能なコンテンツにアクセスした１日当たりの時間数の平均によって、測定され得る。

変換予測エンジン１５０は、ユーザおよび所与の候補ユーザが属するそれぞれのユーザグループを判定する。彼らのユーザグループに基づいて、変換予測エンジン１５０は、アクションログ１１５を照会し、そのユーザが属するユーザグループのユーザによって候補ユーザが属するユーザグループのユーザに送信されたコネクション申請の数を検索する。変換予測エンジン１５０はさらに、アクションログ１１５を照会し、候補ユーザのユーザグループに属するユーザによって承諾されたそれらのコネクション申請の数を検索する。１例では、検索される情報は、特定の時間フレームに限定され得る。

変換予測エンジン１５０は、候補ユーザのユーザグループのユーザによって承諾されたコネクション申請の数÷候補ユーザのユーザグループにユーザのユーザグループから送信されたコネクション申請の数として、ユーザと所与の候補ユーザの間にコネクションが生じる確率を判定する。例えば、仮にユーザ「Ａ」が３０日間に５日ログインの関与レベルを有したとし、候補ユーザ「Ｂ」が３０日間に１７日ログインの関与レベルを有したとする。友情値計算エンジン１３０によって識別されるユーザグループに基づいて、ユーザおよび候補ユーザは、ユーザグループＬ１＿５およびユーザグループＬ１６＿２０にグループ化することができ、Ｌ１＿５は、最新の３０日間に１から５回ソーシャルネットワーキングシステム２００にアクセスしたユーザを識別し、そして、Ｌ１６＿２０は、最新の３０日間に１６から２０回ソーシャルネットワーキングシステム２００にアクセスしたユーザを識別する。変換予測エンジン１５０は、アクションログ１１５を照会し、特定の３０日間にユーザグループＬ１＿５のユーザからユーザグループＬ１６＿２０のユーザに送信されたコネクション申請の数（例えば、２０，０００申請）、その申請の受信の３０日間以内にユーザグループＬ１６＿２０のユーザによって承諾されたそれらのコネクション申請の数（例えば、１，５００申請が承諾された）などのソーシャルネットワーキングシステム２００使用情報を検索する。したがって、そのユーザとその候補ユーザの間にコネクションが生じる確率は、１，５００／２０，０００＝０．０７５すなわち７．５％の確率である。

採点エンジン１７０は、ソーシャルネットワーキングシステムデータ１００内のユーザプロファイルストア１２５およびアクションログ１１５にアクセスすることによって、ソーシャルネットワーキングシステム内の様々なユーザグループの送信スコアおよび受信スコアのセットを生成する。１実施形態において、採点エンジン１７０は、ユーザが所与の期間内にそのユーザと候補ユーザの間にさらなるコネクションを可能にするために候補ユーザを示されたかどうかに基づいて、ソーシャルネットワークのユーザを１つ以上のユーザグループにグループ化する。採点エンジン１７０は次いで、これらのユーザグループの各ユーザグループの送信スコアおよび受信スコアを生成し、所与のユーザグループのユーザの送信スコアおよび受信スコアは、ユーザのユーザグループの送信スコアおよび受信スコアに基づく。

図４は、各々のユーザグループの送信および受信値を判定するための採点エンジン１７０によって使用される１つの方法を説明する。工程４０２に示すように、採点エンジン１７０は、ソーシャルネットワークの１サブセットのユーザを１次グループに分ける。１次グループは、制御グループ、非表示グループ、ビューなしグループ、および／または全剥奪グループを含み得る。データが、ある期間にわたりこれらのグループについて収集され得る。収集されたデータは次いで、比較され、ユーザ母集団内の他のユーザの送信スコアおよび受信スコアを生成するために使用することができる。例えば、場合によっては、採点エンジン１７０は、ユーザを制御グループ、非表示グループ、および、スコアを生成するためのビューなしグループにただ分けることができる。

制御グループのユーザは、ＰＹＭＫユニットを示される。さらに、制御グループのユーザは、他のユーザに示されるＰＹＭＫユニット内の候補ユーザとして見ることができる。他方で、非表示グループのユーザは、ＰＹＭＫユニットを示されない。しかし、非表示グループ内のユーザは、他のユーザに示されるＰＹＭＫユニット内の候補ユーザとして見ることができる。さらに、ビューなしグループのユーザは、ＰＹＭＫユニットを示されるが、他のユーザに示されるＰＹＭＫユニット内の候補ユーザとして見ることはできない。最後に、全剥奪グループ内のユーザは、ＰＹＭＫユニットを示されず、他のユーザに示されるＰＹＭＫユニット内の候補ユーザとして見ることはできない。

工程４０４で、使用される各々の前述の１次グループについて、採点エンジン１７０はさらに、ユーザをソーシャルネットワークに対する各ユーザの関与のレベルに基づいて２つのユーザグループにさらに細かく分ける。１例では、ユーザの関与のレベルは、そのユーザの初期コネクションの数と、そのユーザがＰＹＭＫユニット内の／への露出／非露出より前にそのソーシャルネットワークを使用した全持続時間（すなわち、保有期間）とに基づいて測定される。例えば、制御グループのユーザは、２つのグループＬ１＿１０＿Ｔ０＿２およびＬ１１＿Ｔ２に分割され、ユーザグループＬ１＿１０＿Ｔ０＿２は、１から１０のコネクションを有し、またはソーシャルネットワーキングシステム２００を２年未満使用したすべてのユーザを含み、一方、ユーザグループＬ１１＿Ｔ３は、少なくとも１１のコネクションを有し、または少なくとも２年間ソーシャルネットワーキングシステム２００を使用している残りのユーザを表す。ビューなしおよび非表示のユーザは、同様に、各ユーザの関与のレベルに各々基づいて、２つのユーザグループに分けられる。

使用されている１次グループがユーザグループに分けられて、採点エンジン１７０は、工程４０６でＰＹＭＫユニットへの露出／非露出の後に定期的にアクティブであったユーザグループのユーザの平均比率変化を判定する。１例では、ユーザが３０日間以内に少なくとも１度そのソーシャルネットワークにアクセスする場合、そのユーザは、毎月アクティブ（すなわち、月が参照の期間である）として識別される。例えば、採点エンジン１７０は、アクションログ１１５にアクセスし、制御グループの２つのユーザグループＬ１＿１０＿Ｔ０＿２およびＬ１１＿Ｔ２のユーザに関する使用情報を検索する。検索される情報は、ＰＹＭＫユニット内の／への露出／非露出の前におよび後に毎月アクティブであったユーザグループのユーザ数を含む。

例えば、ユーザグループＬ１＿１０＿Ｔ０＿２がＰＹＭＫユニット内の／への露出／非露出の前に８ログインを有し、ＰＹＭＫユニット内の／への露出／非露出の後に１２ログインを有したと仮定する。加えて、Ｌ１１＿Ｔ２はＰＹＭＫユニット内の／への露出／非露出の前に１４ログインを有し、ＰＹＭＫユニット内の／への露出／非露出の後に１９ログインを有したと仮定する。ＰＹＭＫユニットへの露出／非露出の後に定期的にアクティブであったユーザグループＬ１＿１０＿Ｔ０＿２のユーザの比率変化は、５０％（すなわち、（１２−８）／８×１００＝５０％）である。ＰＹＭＫユニットへの露出／非露出の後に定期的にアクティブであったユーザグループＬ１１＿Ｔ２のユーザの比率変化は、３６％（すなわち、（１９−１４）／１４×１００＝３６％）である。

工程４０８で、ユーザのパーセント変化の判定に加えて、採点エンジン１７０は、ＰＹＭＫユニット内の／への露出／非露出中にそのユーザグループのユーザによって送信および受信されたコネクション申請の平均数を判定する。例えば、採点エンジン１７０は、アクションログ１１５にアクセスし、制御グループの２つのユーザグループＬ１＿１０＿Ｔ０＿２およびＬ１１＿Ｔ２のユーザに関する使用情報を検索する。検索される情報は、ＰＹＭＫユニット内の／への露出／非露出中にそのユーザグループのユーザによって送信および受信されるコネクション申請の数を含む。

例えば、ユーザグループＬ１＿１０＿Ｔ０＿２が、１００ユーザについて送信および受信された１，０００コネクション申請を有したと仮定する。結果として、Ｌ１＿１０＿Ｔ０＿２ユーザグループの１ユーザ当たりの送信および受信されたコネクション申請の平均数は、１０であることになる。同様に、ユーザグループＬ１１＿Ｔ２が１５０ユーザについて送信および受信された１，２００コネクション申請を有した場合、Ｌ１１＿Ｔ２ユーザグループの１ユーザ当たりの送信および受信されたコネクション申請の平均数は、８であることになる。

ユーザの変化およびコネクション申請の平均数が計算されて、１次グループ間の比較が、工程４１０および４１２で実行され得る。工程４１０で、非表示グループの各ユーザグループについて、採点エンジン１７０は、同レベルのユーザ関与を有する制御グループの下のそれぞれのユーザグループを識別し、ＰＹＭＫユニット内の／への露出／非露出の後に毎月アクティブであったユーザグループのユーザのそれぞれの平均比率変化の差を判定する。例えば、採点エンジン１７０が、制御グループのユーザグループＬ１＿１０＿Ｔ０＿２が、ＰＹＭＫユニット内の／への露出／非露出の後に毎月アクティブであったユーザで５０％の変化を有した、と計算すると仮定する。さらに、採点エンジン１７０が、非表示グループのユーザグループＬ１＿１０＿Ｔ０＿２が、ＰＹＭＫユニット内の／への露出／非露出の後に毎月アクティブであったユーザで２５％の変化を有した、と計算したと仮定する。したがって、それぞれの平均比率変化の差は２５％である（すなわち、５０％−２５％＝２５％）。同様の差分値が、非表示グループの他方のユーザグループＬ１１＿Ｔ２について計算される。

工程４１２で、非表示グループの各ユーザグループについて、採点エンジン１７０は、同レベルのユーザ関与を有する制御グループのそれぞれのユーザグループを識別し、ＰＹＭＫユニット内の／への露出／非露出の間にそのユーザグループのユーザによって送信および受信されたコネクション申請のそれぞれの総数の差を判定する。例えば、採点エンジン１７０が、制御グループのユーザグループＬ１＿１０＿Ｔ０＿２が、１０のユーザごとに送信および受信されたコネクション申請の平均数を有した、と計算したと仮定する。加えて、採点エンジン１７０が、非表示グループのユーザグループＬ１＿１０＿Ｔ０＿２は８のユーザごとに送信および受信されたコネクション申請の平均数を有した、と計算したと仮定する。したがって、コネクションのそれぞれの平均数の差は、２である（すなわち、１０−８＝２）。同様の差分値が、非表示グループの他方のユーザグループＬ１１＿Ｔ２について計算される。

工程４１４で、非表示グループの各ユーザグループについて、採点エンジン１７０は、そのユーザグループのユーザへの送信スコアを計算する。様々な実施形態によれば、送信スコアの値は、毎月アクティブであったそのユーザグループのユーザの平均比率変化の判定された差割るそのグループの各ユーザについて送信および受信されたコネクション申請の総数の判定された差として、計算することができる。例えば、採点エンジン１７０は、非表示グループおよび制御グループのユーザグループＬ１＿１０＿Ｔ０＿２が、Ｌ１＿１０＿Ｔ０＿２ユーザグループの１ユーザ当たりの送信および受信されたコネクション申請の平均数における約２の差と、毎月アクティブであったユーザの比率変化における約２５％の差とを示した、と計算したと仮定する。したがって、ユーザグループＬ１＿１０＿Ｔ０＿２の送信スコアは、１２．５である（すなわち、２５／２＝１２．５）。非表示グループの他方のユーザグループＬ１１＿Ｔ２について計算される同様の送信スコアは、１５として計算される。

工程４１６で、非表示グループについて、採点エンジン１７０は、非表示グループの２つのユーザグループの送信スコアの差がそれらの最大値になるまで、ソーシャルネットワークに対する各ユーザの関与のレベルに基づいて２つのユーザグループを定義するための異なる値で工程４０４〜４１４を繰り返す。例えば、非表示グループの初期のユーザグループは、それぞれ１２．５および１５の送信スコアを有するＬ１＿１０＿Ｔ０＿２およびＬ１１＿Ｔ２である。したがって、それらの送信スコアの差は、２．５である。採点エンジン１７０は次いで、制御グループおよび非表示グループのユーザを２つの新しいグループＬ１＿２０＿Ｔ０＿３およびＬ２１＿Ｔ３に各々分け、非表示グループのその２つのグループの送信スコアの差が最大値に到達する（ユーザコネクションおよびユーザ保有期間分類の他のすべての組合せと比較して）まで、工程４０４〜４１６を繰り返す。ここで、ユーザグループＬ１＿２０＿Ｔ０＿３は、１から２０のコネクションを有するまたはソーシャルネットワーキングシステム２００を３年未満使用していたすべてのユーザを含み、一方、ユーザグループＬ１１＿Ｔ３は、少なくとも２１コネクションを有するまたは少なくともソーシャルネットワーキングシステム２００を３年間使用していた残りのユーザを表す。

採点エンジン１７０は、ビューなしユーザグループ（非表示ユーザグループではなく）および制御ユーザグループで工程４０４〜４１６を繰り返して、工程４１８および４２０でソーシャルネットワーキングシステム２００のユーザグループの受信スコアを判定する。同様に、場合によっては、採点エンジン１７０は、全剥奪グループおよび制御グループで工程４０４〜４１６を繰り返して、他のユーザにＰＹＭＫユニットでそのユーザを候補ユーザとして示すこと、および、ユーザがＰＹＭＫユニットを示されることの両方の影響を示す合計スコアを判定する。

図５は、ソーシャルネットワーキングシステム２００の様々なユーザグループ（例えば、ユーザのコネクションの数および保有期間に基づいて分類される）について採点エンジン１７０によって導出された送信スコアおよび受信スコアのリストを示す。図５に示すデータでは、６つ以下のコネクション（例えば友情コネクション（「ｆｃ」））を有するユーザグループのユーザは、４４の送信スコアを有し、一方、１年以下の保有期間を有し、少なくとも３０コネクションを有するユーザグループのユーザは、１．７の送信スコアを有する。同様に、３つ以下のコネクションを有するユーザグループのユーザは、４９の受信スコアを有し、一方、６０以下のコネクションであるが２４以上のコネクションを有するユーザグループのユーザは、１２の受信スコアを有する。採点エンジン１７０は、ソーシャルネットワーキングシステム２００の様々なユーザグループの送信スコアおよび受信スコアを値計算エンジン１９０に提供する。

値計算エンジン１９０は、候補ユーザのリスト、ユーザと様々な候補ユーザの間のコネクション確率、友情値のセット、送信スコア、および様々なユーザグループの受信スコアを受信し、任意の友情値、送信スコア、受信スコア、または候補ユーザのスコアの任意の組合せに基づいて、候補ユーザのランク付けを出力する。値計算エンジン１９０の出力は、候補ランク付けデータベース１９５で記憶され、ユーザに提供される候補ユーザは、彼らの友情値スコア（そのユーザとの彼らの友情を参照する）、彼らの送信スコア、彼らの受信スコア、またはスコアの任意の組合せのいずれかに従って、ランク付けされる。

１実施形態によれば、値計算エンジン１９０は、図６に示す方法を使用してユーザと候補ユーザの間の友情値を判定する。工程６０２で、値計算エンジン１９０は、様々なユーザグループの友情値を使用することによって、ユーザへの友情の値を判定する。値計算エンジン１９０は、ソーシャルネットワーキングシステムに対するユーザの関与のレベル（工程３０４と同様）に基づいて、ユーザグループを判定する、またはユーザグループにユーザをマッチさせる。ここで、工程３０４におけるように、ソーシャルネットワーキングシステム２００に対する関与のレベルは、ユーザが最新のＸ日間（例えば、最新の３０日間）にソーシャルネットワーキングシステム２００にログインした回数に基づいて、測定され得る。

ユーザの関与レベルと同様の関与レベルを有するユーザグループに基づいて、値計算エンジン１９０は、ユーザグループに関する友情の値を判定し、そのユーザにコネクションの値としてそのユーザグループの友情の値を割り当てる。例えば、ユーザは、Ｌ１＿５、Ｌ６＿１０、Ｌ１１＿１５、Ｌ１６＿２０、Ｌ２１＿２５、Ｌ２６＿２９、Ｌ３０、Ｌ１＿５＿ＦＣ＿５０＿９９などのグループにグループ化することができ、Ｌ１＿５は、最新のＸ日間にソーシャルネットワーキングシステム２００に１から５回アクセスしたユーザを識別し、Ｌ１＿５＿ＦＣ＿５０＿９９は、最新のＸ日間にソーシャルネットワーキングシステム２００に１から５回アクセスしただけではなく、５０から９９コネクション（例えば友情）を有するユーザを識別する。したがって、ユーザがユーザグループＬ１＿５に属すると識別され、グループＬ１＿５が０．０５の友情スコアの値を有する場合、そのとき、ユーザは、０．０５の友情スコアの値を割り当てられる。

工程６０４では、工程６０２と同様に、値計算エンジン１９０は、様々なユーザグループの友情値を使用することによって、候補ユーザへの友情の値を判定する。工程６０６で、値計算エンジン１９０は、変換予測エンジン１５０から受信された確率リスト（ユーザと様々な候補ユーザの間の）からそのユーザとその候補ユーザの間の友情の確率を判定する。いくつかの実施形態において、工程６０２〜６０６は、並行してまたは図６に示すものとは異なる順序で実行され得る。

工程６０８で、値計算エンジン１９０は、次式に基づいてユーザと候補ユーザの間の友情値を判定することができる：
ユーザＡとユーザＢの間の友情の値＝（Ａへの友情の値＋Ｂへの友情の値）×ＡとＢの間に友情が生じる確率 （１）
例えば、ユーザへの友情スコアの値が０．０５であり、候補ユーザへの友情スコアの値が０．０２であり、そのユーザとその候補ユーザの間の友情の確率が７．５％であった場合、そのとき、ユーザと候補ユーザの間の友情の値は０．００５２５であることになる（すなわち、（０．０５＋０．０２）×０．０７５＝０．００５２５）。

工程６１０で、値計算エンジン１９０は、判定された友情値を使用して、ユーザとその候補ユーザの間で成功した友情によって生じることになるソーシャルネットワーキングシステム２００に対するユーザの関与の潜在的変化を判定する。１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２００に対するユーザの関与は、ユーザが指定の時間フレーム内にそのソーシャルネットワークシステムにログインする回数に基づいて測定される。例えば、ソーシャルネットワークシステムに対するユーザの関与は、ユーザが３０日の期間内に少なくとも１回そのソーシャルネットワーキングシステムにログインする日数に基づく。ユーザの関与の潜在的変化を判定するために、値計算エンジン１９０は、候補ユーザが提示される先のユーザの現在の関与を判定する。値計算エンジン１９０はまた、そのユーザとその候補ユーザの間で成功したコネクションの仮定に基づいてユーザの関与を判定する。

１例では、値計算エンジン１９０は、友情値を使用して、候補ユーザとの成功したコネクションからソーシャルネットワーキングシステム２００に対するユーザの将来の関与値を判定する。いくつかの実施形態では、ユーザの将来の関与レベルが、友情値に基づいて判定され得る。例えば、所与の友情値に対応するユーザの将来の関与レベルは、関数ｆ（ｘ）（但し、ｘは友情値）に基づくことができ、その関数は、アクションログ１１５からの、ソーシャルネットワーキングシステム２００の他のユーザとのコネクションの前のおよび後の様々なユーザグループからのユーザの関与レベルなど、ユーザデータに基づいて判定される。

例えば、ｆ（ｘ）は、ソーシャルネットワーキングシステム２００に対する対応するユーザ関与レベルに所与の友情値をマップする、単純な線形関数でもよい。値計算エンジン１９０は、ユーザの現在の関与値と将来の関与値の差として、ユーザと候補ユーザの間で成功した友情によって生じることになるソーシャルネットワーキングシステム２００に対するユーザの関与の変化を判定する。例えば、ユーザの現在の関与値は、５日ログイン（３０日間で）でもよく、一方、友情値の１０（そのユーザとその候補ユーザの間の）は、８日ログイン（３０日間で）の将来の関与値に相当する。したがって、ユーザの関与の潜在的変化は、候補ユーザとの成功したコネクションから３日ログイン（すなわち、８−５＝３日ログイン）である。

工程６１２で、値計算エンジン１９０は、ユーザの関与レベルの潜在的変化を使用して、候補ユーザの連絡先情報をユーザに提供することの関連性を判定する。１例では、値計算エンジン１９０は、ある一定の閾値より大きい関与の潜在的変化に少なくとも部分的に基づいて、候補ユーザの連絡先情報をユーザに提供することの関連性（relevancy）を判定する。例えば、その閾値は、２日ログインにセットすることができる。そのようにして、ユーザが成功したコネクションから３日ログインの関与の潜在的変化を経験する候補ユーザが、そのユーザに対する候補ユーザとして提供される。１例では、値計算エンジン１９０は、各候補ユーザの関与値の変化に基づいてユーザに提供されることになる１人以上の候補ユーザのランク付けを出力する。別の例では、値計算エンジン１９０は、各候補ユーザの友情値に基づいてユーザに提供されることになる１人以上の候補ユーザのランク付けを出力する。

工程６１４で、ソーシャルネットワーキング情報（例えば、プロファイル写真、電子メールアドレス、オンラインプロファイルへのリンクなど）をユーザに示すかまたはユーザに広告ユニットを示すかに関して、判定が行われ得る。この判定は、例えば、関連性、友情スコア、送信スコア、受信スコア、または、値計算エンジン１９０によって判定されるものとしてのスコアの何らかの組合せに基づき得る。いくつかの例では、広告ユニットは割り当てられた値を有することができ、そして、関連性または関与の潜在的変化がその割り当てられた値より上であるときにのみ、広告ユニットではなくて候補ユーザに関連するソーシャルネットワーキング情報がユーザに示される。

１実施形態において、値計算エンジン１９０は、採点エンジン１７０から受信された様々なユーザグループの送信スコアおよび受信スコアに基づいて、提供された各候補ユーザの送信スコアおよび受信スコアを判定する。図５は、ソーシャルネットワーキングシステム２００の様々なユーザグループ（ユーザのコネクションの数および保有期間に基づいて分類された）の採点エンジン１７０によって導出される送信スコアおよび受信スコアのリストを示す。１例では、値計算エンジン１９０は、提供される各候補ユーザの送信スコアおよび受信スコアをソーシャルネットワーキングシステム２００で彼らのコネクションの数および保有期間に基づいて判定する。もちろん、趣味、興味、学歴などの他のユーザ関連パラメータが、ユーザグループのユーザを分類し、関連する送信および受信ユーザグループスコアを使用して彼らの送信スコアおよび受信スコアを識別するために、使用され得る。

例えば、図５で、６つ以下のコネクション（例えば友情コネクション（「ｆｃ」））を有するユーザグループのユーザは、４４の送信スコアを有し、一方、１年以下の保有期間を有し、少なくとも３０コネクションを有するユーザグループのユーザは、１．７の送信スコアを有する。同様に、３つ以下のコネクションを有するユーザグループのユーザは、４９の受信スコアを有し、一方、２４以上６０以下のコネクションを有するユーザグループのユーザは、１２の受信スコアを有する。値計算エンジン１９０は、様々なユーザグループの送信スコアおよび受信スコアに基づいて、提供された各候補ユーザの送信スコアおよび受信スコアを判定する。

ここで、候補ユーザの受信スコアは、ユーザからのコネクション申請の受信における候補ユーザへの値を反映し、高い受信スコアを有する候補ユーザ間で形成されるコネクションは、潜在的に、そのソーシャルネットワーキングシステムのそのユーザおよび候補ユーザの両方の継続したアクティブな利用を増やす。同様に、ユーザの送信スコアは、その候補ユーザへのコネクション申請の送信におけるそのユーザへの値を反映し、高い送信スコアを有するユーザによって形成されるコネクションは、潜在的に、そのソーシャルネットワーキングシステムのそのユーザおよびその候補ユーザの両方の継続したアクティブな利用を増やす。

１実施形態において、値計算エンジン１９０は、各候補ユーザの受信スコアに基づいてユーザに提供され得る１人以上の候補ユーザのランク付けを生成する。各候補ユーザについての受信スコアは、そのユーザからのコネクション申請の受信の相対的重要性（各候補ユーザに対する）を示す。例えば、図５で、４５の受信スコアを有する候補ユーザは、３の受信スコアを有する候補ユーザよりも潜在的コネクション（コネクション申請に由来する）からの利益を得る確率が１５倍である（すなわち、４５／３＝１５）。値計算エンジン１９０は、彼らの受信スコアに基づく各候補ユーザの相対的ランク付けに従って、ユーザに提供されることになる１人以上の候補ユーザのランク付けを出力する。

別の例では、値計算エンジン１９０は、各候補ユーザの絶対受信スコアに基づくランク付けを出力する。同様に、別の例では、値計算エンジン１９０は、彼らの送信スコアに基づく各候補ユーザの相対的ランク付けに従って、ユーザに提供されることになる１人以上の候補ユーザのランク付けを出力する。別の例では、値計算エンジン１９０は、各候補ユーザの絶対送信スコアに基づくランク付けを出力し、その送信スコアは、コネクション申請を送信する（および、これらのコネクション申請のうちの１つからコネクションを潜在的に形成する）候補ユーザの重要性をとらえる。

概要
本発明の実施形態の前述の説明は、例示を目的として提示され、網羅的なものまたは開示された正確な形に本発明を限定するものではない。多数の修正形態および変形形態が、前述の開示に照らして起こり得ることが、当業者には理解され得る。

本明細書のいくらかの部分は、アルゴリズムおよび情報の動作の象徴的表現に関して本発明の実施形態を説明する。これらのアルゴリズムの記載および表現は、当業者に実際にそれらの仕事の本質を伝えるために、データ処理分野の当業者によって一般に使用される。これらの動作は、機能的に、計算的にまたは論理的に説明されるが、コンピュータプログラムまたは同等の電気回路、マイクロコードなどによって実装されることが理解される。さらに、それはまた、一般性を失わずに、動作のこれらの配列をモジュールと呼ぶことが時に便利であることを証明した。前述の動作およびそれらの関連モジュールは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはそれらの任意の組合せで実施され得る。

本明細書に記載のいずれの工程、動作、または方法も、単独でまたは他のデバイスと組み合わせて、１つ以上のハードウェアまたはソフトウェアモジュールで実行または実装することができる。１実施形態において、ソフトウェアモジュールは、記載された工程、動作、または方法のいずれかまたはすべてを実行するためのコンピュータプロセッサによって実行することができる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からなるコンピュータプログラム製品で実装される。

本発明の実施形態はまた、本明細書の動作を実行するための装置に関し得る。本装置は、特に、必要とされる目的のために構築することができ、および／または、それは、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起動されるまたは再構成される汎用計算装置からなり得る。そのようなコンピュータプログラムは、有形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するおよびコンピュータシステムバスに結合される任意のタイプの媒体で記憶され得る。さらに、本明細書で参照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含むことが可能であり、さらに高い計算能力のための複数のプロセッサ設計を使用するアーキテクチャでもよい。

本発明の実施形態はまた、搬送波で実施されるコンピュータデータ信号に関することがあり、そのコンピュータデータ信号は、コンピュータプログラム製品の任意の実施形態、または本明細書に記載の他のデータ組合せを含む。そのコンピュータデータ信号は、有形媒体または搬送波において提示される、ならびに、有形であり任意の適した送信方法に従って送信される搬送波で変調または他の方法でコード化された、プロダクトである。

最後に、本明細書で使用される言語は、読み易さおよび教示を目的として主に選択され、それが、本発明の対象を線引きまたは制限するために選択されたことはない。したがって、本発明の範囲は、この詳細な説明によって限定されず、そうではなくて、本明細書に基づく出願で発表する任意の特許請求項によって限定されることが意図されている。したがって、本発明の実施形態の開示は、例示を意図されており、以下の特許請求の範囲で説明する、本発明の範囲の限定を意図されていない。

図７は、ソーシャルネットワーキングシステム（例えば、図２の２００）、ウェブサーバ（例えば、図２の２３０）などを実装するために使用することができるコンピュータシステム７００のアーキテクチャの１例を示すハイレベルブロック図である。図７で、コンピュータシステム７００は、相互接続７２５を介して接続された１つ以上のプロセッサ７０５とメモリ７１０とを含む。相互接続７２５は、任意の１つ以上の別個の物理バス、２地点間コネクション、あるいは、適切なブリッジ、アダプタ、またはコントローラによって接続されたその両方を表す抽象概念である。したがって、相互接続７２５は、例えば、システムバス、周辺構成要素相互接続（ＰＣＩ）バス、ハイパートランスポートまたは業界標準アーキテクチャ（ＩＳＡ）バス、小型コンピュータシステムインターフェース（ＳＣＳＩ）バス、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、ＩＩＣ（Ｉ２Ｃ）バス、または、「ファイヤワイヤ（Ｆｉｒｅｗｉｒｅ）」と呼ばれることがある電気電子技術者協会（ＩＥＥＥ）規格６７４バスを含み得る。

プロセッサ７０５は、例えばホストコンピュータの、動作全体を制御するための中央処理装置（ＣＰＵ）を含み得る。ある種の実施形態において、プロセッサ７０５は、メモリ７１０に記憶されたソフトウェアまたはファームウェアを実行することによって、これを達成する。プロセッサ７０５は、１つもしくは複数のプログラマブル汎用もしくは専用マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、プログラマブルコントローラ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）など、または、そのようなデバイスの組合せでもよく、あるいは、それらを含み得る。

メモリ７１０は、コンピュータシステムのメインメモリである、またはそれを含む。メモリ７１０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ（前述のような）などの任意の形、あるいは、そのようなデバイスの組合せを表す。使用するとき、メモリ７１０は、特に、プロセッサ７０５によって実行されるときにプロセッサ７０５に本発明の実施形態を実装するための動作を実行させる機械命令のセットを含み得る。

相互接続７２５を介してプロセッサ７０５に同様に接続されるのは、ネットワークアダプタ７１５である。ネットワークアダプタ７１５は、記憶クライアント、および／または他の記憶サーバなどの遠隔デバイスと通信する能力をコンピュータシステム７００に提供し、例えば、イーサネットアダプタまたはファイバチャネルアダプタでもよい。

文脈上明白に他の意味に解釈すべき場合を除いて、本明細書および特許請求の範囲をとおして、「からなる」、「備える」、および同様の言葉は、排他的または網羅的意味と対立するものとして、包含的意味で（すなわち、言わば、「含むが、それに限定されない」の意味で）解釈されるべきである。本明細書では、「接続された」、「結合された」という用語、またはその任意の変形は、２つ以上の要素の間の、直接または間接のいずれかの、任意の接続または結合を意味する。要素の間のそのような結合または接続は、物理的、論理的、または、それらの組合せでもよい。加えて、「本明細書」、「前述」、「以下」という言葉、および同様の趣旨の言葉は、本願では、本願の任意の特定の部分ではなく本願を全体として参照する。文脈が許す場合、単数または複数を使用する前述の詳細な説明中の言葉はまた、それぞれに複数または単数も含み得る。２つ以上の項目のリストに関する「または」という言葉は、その言葉の以下の解釈のすべてを網羅する：そのリスト内の項目のいずれか、そのリスト内の項目のすべて、および、そのリスト内の項目の任意の組合せ。

本発明の例の前述の詳細な説明は、網羅的なものまたは前述の開示された正確な形に本発明を限定するものではない。本発明の特定の例が例示を目的として前述されたが、様々な同等の修正形態が、本発明の範囲内で起こり得ることが、当業者には理解されよう。工程またはブロックが本願では所与の順序で提示されるが、代替実装形態は、異なる順序で実行される工程を有するルーチンを実行することが可能であり、または、異なる順序のブロックを有するシステムを使用し得る。いくつかの工程またはブロックは、削除、移動、追加、細分化、結合、および／または修正して代替または部分的組合せを実現することができる。また、工程またはブロックは、順次に実行されるものとして時に示されるが、これらの工程またはブロックは、その代わりに、並行して実行または実装することができ、あるいは、異なる時間に実行することができる。本明細書に記載のさらなる任意の特定の数は、単に例である。代替実装形態は、異なる値または範囲を使用し得ることが、理解される。

本明細書で行われる様々な説明および教示はまた、前述のシステム以外のシステムにも適用され得る。前述の様々な例の要素および動作は、本発明のさらなる実装形態を提供するために、結合させることができる。

添付ファイル書類に記載され得るいずれも含む、任意の特許、出願、および前述の他の参考文献は、本明細書に援用する。本発明の態様は、そのような参考文献に含まれるシステム、機能、および概念を使用して本発明のさらなる実装形態を提供するために、必要に応じて、修正され得る。

これらのおよび他の変更が、前述の詳細な説明に照らして本発明に行われ得る。前述の説明は、本発明のある特定の例を説明し、企図された最良の形態を説明するが、どんなに詳細に前述が文章中で現れようと、本発明は、多数の方法で実施され得る。システムの詳細は、それの特定の実装形態でかなり変化することがあるが、本明細書で開示される本発明によってやはり包含される。前述のように、本発明のある特定の特性または態様を説明するときに使用される特定の専門用語は、その専門用語が、その専門用語が関連する本発明の任意の特定の特性、特徴、または態様に限定されるように本明細書で再定義されることを暗示するものとして解釈されるべきではない。一般に、以下の特許請求の範囲で使用される用語は、前述の発明を実施するための形態の項がそのような用語を明示的に定義しない限り、本明細書で開示される特定の例に本発明を限定するものとして解釈されるべきではない。したがって、本発明の実際の範囲は、開示された例のみではなく、特許請求の範囲の本発明を実施または実装するすべての同等の方法も包含する。

Claims (45)

1. コンピュータに実装された方法であって、
   ソーシャルネットワーキングシステムにおけるユーザと候補ユーザの間の友情値であって、前記ユーザへの友情の値、前記候補ユーザへの友情の値、または、前記ユーザと前記候補ユーザとの間に友情が生じる確率のうちの１つ以上に応じて計算される前記友情値をコンピュータが判定することと、
   前記ユーザと前記候補ユーザの間で成功した友情に基づいて引き起こされることになるソーシャルネットワークに対する前記ユーザの関与の潜在的変化を、計算された前記友情値に少なくとも部分的に基づいてコンピュータが判定することを備え、
   前記ユーザへの前記友情値は、前記ユーザが属するユーザグループのグループ値に少なくとも部分的に基づくものであり、
   前記ユーザが属する前記ユーザグループは、
   前記ユーザが指定の時間フレーム内に前記ソーシャルネットワーキングシステムにログインした回数と、
   前記ユーザが前記ソーシャルネットワーキングシステムにログインする１日のうちの持続期間と、
   前記ユーザが前記ソーシャルネットワーキングシステムにログインするために主として使用する計算装置のタイプとのうちの１つ以上に基づいてコンピュータによって判定され、
   前記ユーザグループの前記グループ値は、
   前記ユーザグループの１人以上のユーザの関与の平均変化と、
   １人以上の第２の候補ユーザについての情報を前記１人以上のユーザへ提供することに基づく関与の平均変化と、
   前記１人以上の第２の候補ユーザについての情報を前記１人以上のユーザへ提供することに基づく前記ユーザグループの前記１人以上のユーザに関連する友達の数の変化とのうちの１つ以上に応じてコンピュータによって判定され、
   前記ユーザと前記候補ユーザの間に友情が生じる確率は、前記ユーザグループの１人以上のユーザが前記候補ユーザに対応する第２のユーザグループの１人以上のユーザに送信した友達申請の数をコンピュータが判定し、前記第２のユーザグループの前記１人以上のユーザによって承諾された友達申請の数をコンピュータが判定することに基づいてコンピュータによって判定され、
   前記ソーシャルネットワーキングシステムに対する前記ユーザの関与は、前記ソーシャルネットワーキングシステム内のコンテンツにアクセスする前記ユーザによって費やされた時間量によってコンピュータによって測定される、コンピュータに実装された方法。
2. 前記候補ユーザに関連するソーシャルネットワーク情報を前記ユーザへ提供することの関連性を、計算された前記関与の潜在的変化に少なくとも部分的に基づいてコンピュータが判定することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
3. 前記関連性に基づいて、前記ユーザに前記候補ユーザに関連する前記ソーシャルネットワーク情報を示すかどうかをコンピュータが判定することをさらに備える、請求項２に記載の方法。
4. 前記関連性に基づいて、前記候補ユーザに関連する前記ソーシャルネットワーク情報の代わりに広告ユニットを前記ユーザに示すかどうかをコンピュータが判定することをさらに備え、前記候補ユーザに関連する前記ソーシャルネットワーク情報の代わりに広告ユニットを前記ユーザに示すかどうかをコンピュータが判定することは、前記関与の潜在的変化が広告値よりも大きいことに少なくとも部分的に基づく、請求項２または３に記載の方法。
5. 前記候補ユーザに関連する前記ソーシャルネットワーク情報は、
   前記候補ユーザの写真と、
   前記候補ユーザの電子メールアドレスと、
   前記候補ユーザへのソーシャルネットワークリンクと
   のうちの１つ以上を含む、請求項２乃至４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記候補ユーザは１人以上の候補ユーザからなる対象リストからコンピュータによって選択され、当該１人以上の候補ユーザは前記ユーザとの前記１人以上の各候補ユーザのコネクションの潜在的強さに基づいてコンピュータによって選ばれ、前記潜在的強さは前記ユーザと特定の候補ユーザの間の１つ以上の共通性に応じてコンピュータによって計算される、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
7. 一ユーザについての送信スコアをコンピュータが判定することであって、前記送信スコアは、前記ユーザが属する前記ユーザグループと、前記ユーザグループに関するグループ送信スコアとに基づいており、前記ユーザの前記ユーザグループの判定は、前記ユーザの友達の数および前記ユーザが前記ソーシャルネットワーキングシステムを使用した年数に少なくとも部分的に基づいており、前記グループ送信スコアは、所与の期間内に前記ソーシャルネットワーキングシステムを少なくとも指定の回数にわたり使用する前記ユーザグループのユーザ数の変化に応じたものである、前記送信スコアをコンピュータが判定することと、
   前記ユーザの前記送信スコアに少なくとも部分的に基づき第１の候補ユーザについての情報を前記ユーザへ提供することの関連性をコンピュータが判定することとを備える、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記関連性に基づいて、前記ユーザへ広告ユニットまたは前記第１の候補ユーザに関連するソーシャルネットワーク情報を示すかどうかをコンピュータが判定することをさらに備える、請求項７に記載の方法。
9. ユーザ数の変化が、前記ユーザグループの前記１人以上のユーザに１人以上の第２の候補ユーザについての情報を第１の期間にわたって提供することと、前記第１の期間中に前記ユーザグループの前記１人以上のユーザを１つ以上の他のユーザグループのユーザに候補ユーザとして提供しないことに基づいてコンピュータによって判定され、および／または、
   前記ユーザグループの前記グループ送信スコアがさらに、前記ユーザグループの１人以上のユーザによって送信および受信される友達申請の平均数に応じてコンピュータによって判定され、前記送信および受信される友達申請の前記平均数は、
   第１の期間中に前記ユーザグループの前記１人以上のユーザに前記１人以上の第２の候補ユーザについての情報を提供することと、
   前記第１の期間中に前記ユーザグループの前記１人以上のユーザを前記１つ以上の他のユーザグループのユーザに候補ユーザとして提供しないことに基づく、請求項７または８に記載の方法。
10. 前記第１の候補ユーザについての前記情報は、
    前記第１の候補ユーザの写真と、
    前記第１の候補ユーザの電子メールアドレスと、
    前記第１の候補ユーザへのソーシャルネットワークリンクと
    のうちの１つ以上を含み、
    および／または、
    前記第１の候補ユーザは１人以上の候補ユーザからなる対象リストからコンピュータによって選択され、前記１人以上の候補ユーザは前記ユーザとの前記１人以上の各候補ユーザのコネクションの潜在的強さに基づいてコンピュータによって選ばれ、前記潜在的強さは前記ユーザと特定の候補ユーザの間の１つ以上の共通性に応じてコンピュータによって計算される、請求項７乃至９のいずれか１項に記載の方法。
11. 第１のユーザについての受信スコアをコンピュータが判定することであって、前記受信スコアは、前記第１のユーザが属するユーザグループと、当該ユーザグループに関するグループ受信スコアとに基づいており、前記第１のユーザの前記ユーザグループの判定は、前記第１のユーザの友達の数および前記第１のユーザがソーシャルネットワークを使用した年数に少なくとも部分的に基づいており、前記グループ受信スコアは、所与の期間内に指定の回数にわたり前記ソーシャルネットワークを使用する前記ユーザグループのユーザ数の変化に応じたものである、前記受信スコアをコンピュータが判定することと、
    前記第１のユーザの前記受信スコアに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のユーザを前記ソーシャルネットワークの第２のユーザに候補ユーザとして提供することの関連性をコンピュータが判定することを備える、請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 前記関連性に基づいて、前記第２のユーザに前記第１のユーザまたは広告ユニットを示すかどうかをコンピュータが判定することを更に備え、前記第１のユーザに前記第１のユーザまたは前記広告ユニットを示すかどうかをコンピュータが判定することは、前記ユーザの前記受信スコアが所与の閾値よりも大きいことに少なくとも部分的に基づく、請求項１１に記載の方法。
13. 前記ユーザグループの前記グループ受信スコアは、第１の期間中に前記ユーザグループの１人以上のユーザを１つ以上の他のユーザグループのユーザに候補ユーザとして提供することと、前記第１の期間中に１人以上の候補ユーザについてのコンテンツを前記ユーザグループの前記１人以上のユーザに提供しないことに基づくユーザ数の変化に応じたものであり、および／または、
    前記ユーザグループの前記グループ受信スコアは、
    第１の期間中に前記ユーザグループの１人以上のユーザに前記１人以上の第２の候補ユーザについてのコンテンツを提供すること、あるいは、
    前記第１の期間中に特定のユーザグループの前記１人以上のユーザを１つ以上の他のユーザグループの１人以上のユーザに候補ユーザとして提供しないことに基づく、前記ユーザグループの前記１人以上のユーザによって送信および受信される友達申請の平均数に応じてコンピュータによってさらに判定される、請求項１１または１２に記載の方法。
14. システムであって、
    プロセッサと、
    前記プロセッサによって実行されるときに前記システムに請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の方法を実行させる命令のセットを記憶するように構成されたメモリとを備えるシステム。
15. コンピュータに実装された方法であって、
    ユーザと候補ユーザの間の友情値であって、前記ユーザへの友情の値、前記候補ユーザへの友情の値、または、前記ユーザと前記候補ユーザとの間に友情が生じる確率のうちの１つ以上に応じて計算される前記友情値をコンピュータが判定し、
    前記ユーザと前記候補ユーザの間で成功した友情に基づいて引き起こされることになるソーシャルネットワークに対する前記ユーザの関与の潜在的変化を、計算された前記友情値に少なくとも部分的に基づいてコンピュータが判定することを備えるコンピュータに実装された方法。
16. 前記候補ユーザに関連するソーシャルネットワーク情報を前記ユーザへ提供することの関連性を、計算された前記関与の潜在的変化に少なくとも部分的に基づいてコンピュータが判定することをさらに備える、請求項１５に記載の方法。
17. 前記関連性に基づいて、前記ユーザに前記候補ユーザに関連する前記ソーシャルネットワーク情報を示すかどうかをコンピュータが判定することをさらに備える、請求項１６に記載の方法。
18. 前記関連性に基づいて、前記候補ユーザに関連する前記ソーシャルネットワーク情報の代わりに広告ユニットを前記ユーザに示すかどうかをコンピュータが判定することをさらに備える、請求項１６に記載の方法。
19. 前記候補ユーザに関連する前記ソーシャルネットワーク情報の代わりに広告ユニットを前記ユーザに示すかどうかをコンピュータが判定することは、前記関与の潜在的変化が広告値よりも大きいことに少なくとも部分的に基づく、請求項１８に記載の方法。
20. 前記候補ユーザに関連する前記ソーシャルネットワーク情報は、
    前記候補ユーザの写真と、
    前記候補ユーザの電子メールアドレスと、
    前記候補ユーザへのソーシャルネットワークリンクと
    のうちの１つ以上を含む、請求項１６に記載の方法。
21. 前記ユーザへの前記友情値は、前記ユーザが属するユーザグループのグループ値に少なくとも部分的に基づく、請求項１５に記載の方法。
22. 前記ユーザが属する前記ユーザグループは、
    前記ユーザが、指定の時間フレーム内に前記ソーシャルネットワークにログインする回数と、
    前記ユーザが前記ソーシャルネットワークにログインする１日のうちの持続期間と、
    前記ユーザが前記ソーシャルネットワークにログインするために主として使用する計算装置のタイプとのうちの１つ以上に基づいてコンピュータによって判定される、請求項２１に記載の方法。
23. 前記ユーザグループの前記グループ値は、
    前記ユーザグループの１人以上のユーザの関与の平均変化であって、１人以上の第２の候補ユーザについての情報を前記１人以上のユーザへ提供することに基づく前記関与の平均変化と、
    前記ユーザグループの前記１人以上のユーザに関連する友達の数の変化であって、前記１人以上の第２の候補ユーザについての情報を前記１人以上のユーザへ提供することに基づく前記友達の数の変化とのうちの１つ以上に応じてコンピュータによって判定される、請求項２１に記載の方法。
24. 前記ユーザと前記候補ユーザの間に友情が生じる確率が、
    前記ユーザが属するユーザグループの１人以上のユーザによって前記候補ユーザに対応する第２のユーザグループの１人以上のユーザに送信される友達申請の数をコンピュータが判定することと、
    前記第２のユーザグループの前記１人以上のユーザによって承諾された友達申請の数をコンピュータが判定することに基づいてコンピュータによって判定される、請求項１５に記載の方法。
25. 前記ソーシャルネットワークに対する前記ユーザの前記関与が、前記ソーシャルネットワーク内のコンテンツにアクセスする前記ユーザによって費やされた時間量によってコンピュータによって測定される、請求項１５に記載の方法。
26. 前記候補ユーザは、１人以上の候補ユーザからなる対象リストからコンピュータによって選択され、前記１人以上の候補ユーザは、前記ユーザとの前記１人以上の各候補ユーザのコネクションの潜在的強さに基づいてコンピュータによって選ばれ、前記潜在的強さは、前記ユーザと特定の候補ユーザの間の１つ以上の共通性に応じてコンピュータによって計算される、請求項１５に記載の方法。
27. コンピュータに実装された方法であって、
    一ユーザについての送信スコアをコンピュータが判定することであって、前記送信スコアは、前記ユーザが属するユーザグループと、前記ユーザグループに関するグループ送信スコアとに基づいており、前記ユーザの前記ユーザグループの判定は、前記ユーザの友達の数および前記ユーザがソーシャルネットワークを使用した年数に少なくとも部分的に基づいており、前記グループ送信スコアは、所与の期間内に前記ソーシャルネットワークを少なくとも指定の回数にわたり使用する前記ユーザグループのユーザ数の変化に応じたものである、前記送信スコアをコンピュータが判定することと、
    前記ユーザの前記送信スコアに少なくとも部分的に基づき第１の候補ユーザについての情報を前記ユーザへ提供することの関連性をコンピュータが判定することを備える、コンピュータに実装された方法。
28. 前記関連性に基づいて、前記ユーザに広告ユニットまたは前記第１の候補ユーザに関連するソーシャルネットワーク情報を示すかどうかをコンピュータが判定することをさらに備える、請求項２７に記載の方法。
29. ユーザ数の変化は、
    第１の期間にわたって前記ユーザグループの１人以上のユーザに１人以上の第２の候補ユーザについての情報を提供することと、
    前記第１の期間中に前記ユーザグループの前記１人以上のユーザを１つ以上の他のユーザグループのユーザに候補ユーザとして提供しないことに基づいてコンピュータによって判定される、請求項２７に記載の方法。
30. 前記ユーザグループの前記グループ送信スコアがさらに、前記ユーザグループの１人以上のユーザによって送信および受信される友達申請の平均数に応じてコンピュータによって判定され、
    送信および受信される友達申請の平均数は、
    第１の期間中に前記ユーザグループの前記１人以上のユーザに前記１人以上の第２の候補ユーザについての情報を提供することと、
    前記第１の期間中に前記ユーザグループの前記１人以上のユーザを前記１つ以上の他のユーザグループのユーザに候補ユーザとして提供しないことに基づく、請求項２７に記載の方法。
31. 前記第１の候補ユーザについての前記情報は、
    前記第１の候補ユーザの写真と、
    前記第１の候補ユーザの電子メールアドレスと、
    前記第１の候補ユーザのソーシャルネットワークリンクと
    のうちの１つ以上を含む、請求項２７に記載の方法。
32. 前記第１の候補ユーザは、１人以上の候補ユーザからなる対象リストからコンピュータによって選択され、前記１人以上の候補ユーザは、前記ユーザとの前記１人以上の各候補ユーザのコネクションの潜在的強さに基づいてコンピュータによって選ばれ、前記潜在的強さは、前記ユーザと特定の候補ユーザの間の１つ以上の共通性に応じてコンピュータによって計算される、請求項２７に記載の方法。
33. コンピュータに実装された方法であって、
    第１のユーザについての受信スコアをコンピュータが判定することであって、前記受信スコアは、前記第１のユーザが属するユーザグループと、当該ユーザグループに関するグループ受信スコアとに基づくものであり、前記第１のユーザの前記ユーザグループの判定は、前記第１のユーザの友達の数および前記第１のユーザがソーシャルネットワークを使用した年数に少なくとも部分的に基づいており、前記グループ受信スコアは、所与の期間内に指定の回数にわたり前記ソーシャルネットワークを使用する前記ユーザグループのユーザ数の変化に応じたものである、前記受信スコアをコンピュータが判定することと、
    前記第１のユーザの前記受信スコアに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のユーザを前記ソーシャルネットワークの第２のユーザに候補ユーザとして提供することの関連性をコンピュータが判定することを備える、コンピュータに実装された方法。
34. 前記関連性に基づいて、前記第２のユーザに前記第１のユーザまたは広告ユニットを示すかどうかをコンピュータが判定することをさらに備える、請求項３３に記載の方法。
35. 前記第１のユーザに前記第１のユーザまたは前記広告ユニットを示すかどうかの判定が、前記ユーザの前記受信スコアが所与の閾値よりも大きいことに少なくとも部分的に基づく、請求項３４に記載の方法。
36. 前記ユーザグループの前記グループ受信スコアは、
    第１の期間中に前記ユーザグループの前記１人以上のユーザを１つ以上の他のユーザグループのユーザに候補ユーザとして提供することと、
    前記第１の期間中に１人以上の候補ユーザについてのコンテンツを前記ユーザグループの前記１人以上のユーザに提供しないことに基づくユーザ数の変化である、請求項３３に記載の方法。
37. 前記ユーザグループの前記グループ受信スコアはさらに、前記ユーザグループの１人以上のユーザによって送信および受信される友達申請の平均数に応じてコンピュータによって判定され、
    送信および受信される友達申請の前記平均数は、
    第１の期間中に前記ユーザグループの前記１人以上のユーザに前記１人以上の第２の候補ユーザについてのコンテンツを提供すること、あるいは、
    前記第１の期間中に特定のユーザグループの前記１人以上のユーザを１つ以上の他のユーザグループの１人以上のユーザに候補ユーザとして提供しないことに基づく、請求項３３に記載の方法。
38. システムであって、
    プロセッサと、
    前記プロセッサによって実行されるときにシステムに方法を実行させる命令のセットを記憶するように構成されたメモリとを備え、
    前記方法は、
    ユーザと候補ユーザの間の友情値を判定する工程であって、前記友情の第１の値が前記ユーザへの友情の値、前記候補ユーザへの友情の値、または、前記ユーザと前記候補ユーザの間に友情が生じる確率のうちの１つ以上に応じて計算される、前記判定する工程と、
    前記ユーザと前記候補ユーザの間で成功した友情に基づいて引き起こされることになるソーシャルネットワークに対する前記ユーザの関与の潜在的変化を計算された前記友情値に少なくとも部分的に基づいて判定する工程とを含む、システム。
39. 前記システムは計算された前記関与の潜在的変化に少なくとも部分的に基づいて前記候補ユーザに関連するソーシャルネットワーク情報を前記ユーザに提供することの関連性を判定することをさらに備える、請求項３８に記載のシステム。
40. 前記システムが、前記関与の潜在的変化が所与の閾値より大きいことに基づいて、前記ユーザに広告ユニットを提示するかまたは前記ユーザに前記候補ユーザに関連するソーシャルネットワーク情報を提示するかを判定することをさらに備える、請求項３８に記載のシステム。
41. 前記ユーザへの前記友情値は、前記ユーザが属するユーザグループのグループ値に少なくとも部分的に基づく、請求項３８に記載のシステム。
42. 前記ユーザが属する前記ユーザグループは、
    指定の時間フレーム内に前記ユーザが前記ソーシャルネットワークにログインする回数、
    前記ユーザが前記ソーシャルネットワークにログインする１日のうちの持続期間、
    前記ユーザが前記ソーシャルネットワークにログインするために主として使用する計算装置のタイプのうちの１つ以上に基づいて判定される、請求項４１に記載のシステム。
43. 前記ユーザグループの前記グループ値は、
    前記ユーザグループの１人以上のユーザの関与の平均変化であって、１人以上の第２の候補ユーザについての情報を前記１人以上のユーザへ提供することに基づく前記関与の平均変化と、
    前記ユーザグループの前記１人以上のユーザに関連する友達の数の変化であって、前記１人以上の第２の候補ユーザについての情報を前記１人以上のユーザへ提供することに基づく前記友達の数の変化とのうちの１つ以上に応じて判定される、請求項４１に記載のシステム。
44. 前記ユーザと前記候補ユーザの間に友情が生じる確率は、
    前記ユーザが属するユーザグループの１人以上のユーザが前記候補ユーザに対応する第２のユーザグループの１人以上のユーザに送信した友達申請の数を判定し、
    前記第２のユーザグループの前記１人以上のユーザによって承諾された友達申請の数を判定することに基づいて判定される、請求項３８に記載のシステム。
45. 前記ソーシャルネットワークに対する前記ユーザの前記関与が、前記ソーシャルネットワーク内のコンテンツにアクセスする前記ユーザによって費やされた時間量によって測定される、請求項３８に記載のシステム。