JP6707136B2 - プロモーション情報のための配信方法、装置及びシステム - Google Patents

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Description

［関連出願］
この出願は、2015年9月15日に中国専利局に出願された「PROMOTION INFORMATION PUSHING METHOD, APPARATUS, AND SYSTEM」という題名の中国特許出願第201510585037X号の優先権を主張し、その全内容を参照により援用する。
［技術分野］
本開示は、通信技術の分野に関し、具体的には、プロモーション情報プッシュ方法、装置及びシステムに関する。
広告のようなプロモーション情報は、製品又はイベントを販売促進する際に重要な役目を果たす。したがって、どのようにプロモーション情報をプッシュするかは、長く業界における中心の問題となっている。
広告を例として使用すると、既存の技術では、広告が提示のためにプッシュされるユーザを検索するときに、通常では、ユーザの広告への関心度がまず分析される。例えば、ユーザ行動又はユーザタグが、ユーザの広告への関心度を決定するために使用され得る。次に、ユーザは、関心度に基づいてスコア付けされ、広告は、スコアの降順にユーザにプッシュされる。
この開示によれば、広告のようなプロモーション情報のプッシュ精度が既存の技術を使用して或る程度改善できるが、プッシュ効果は依然として望まれない。
本発明の実施例は、プッシュ柔軟性を改善し、プッシュ効果を向上させるためのプロモーション情報プッシュ方法、装置及びシステムを提供する。方法は、プッシュされる必要のあるプロモーション情報及びユーザ行動データを取得するステップと、ユーザ行動データに従ってユーザとプロモーション情報との間の関係度を決定するステップと、ユーザ行動データに従ってユーザの個人影響度及び社会影響度を計算するステップと、ユーザとプロモーション情報との間の関係度、個人影響度及び社会影響度に基づいてプロモーション情報のプッシュ対象を決定するステップと、プロモーション情報をプッシュ対象にプッシュするステップとを含む。
それに応じて、本発明の実施例は、プロモーション情報プッシュ装置を更に提供し、プロセッサと、データを記憶するためのメモリとを含み、プロセッサは、プッシュされる必要のあるプロモーション情報及びユーザ行動データを取得し、ユーザ行動データに従ってユーザとプロモーション情報との間の関係度を決定し、ユーザ行動データに従ってユーザの個人影響度及び社会影響度を計算し、ユーザとプロモーション情報との間の関係度、個人影響度及び社会影響度に基づいてプロモーション情報のプッシュ対象を決定し、プロモーション情報をプッシュ対象にプッシュするように構成される。
さらに、本発明の実施例は、プロモーション情報プッシュシステムを更に提供し、本発明の実施例によるいずれかのプロモーション情報プッシュ装置を含む。
さらに、本発明の実施例は、プロセッサ実行可能命令を記憶した非一時的なコンピュータ読み取り可能記憶媒体を更に提供し、プロセッサ実行可能命令は、本開示の方法における操作を実行するために使用される。
プロモーション情報の対象は、ユーザとプロモーション情報との間の関係度、個人影響度及び社会影響度に基づき、プロモーション情報をプッシュ対象にプッシュする。
本開示の他の態様は、本開示の説明、特許請求の範囲及び図面を鑑みて当業者により理解できる。
本発明の実施例における技術的解決策をより明確に説明するために、以下に、実施例を説明するための添付図面を簡単に説明する。明らかに、以下の説明における添付図面は、本発明の単にいくつかの実施例を示しているに過ぎず、当業者は、創造的取り組みなしにこれらの添付図面から他の図面を導き得る。
本発明の実施例によるプロモーション情報プッシュシステムの概略図である。 本発明の実施例によるプロモーション情報プッシュ方法のフローチャートである。 本発明の実施例による他のプロモーション情報プッシュ方法のフローチャートである。 本発明の実施例によるプロモーション情報プッシュ装置の概略構成図である。 本発明の実施例によるコンピュータシステムの概略図である。
以下に、添付図面を参照して本発明の実施例における技術的解決策を説明する。明らかに、説明する実施例は、本発明の実施例の単なる一部に過ぎず、全部ではない。創造的取り組みなしに本発明の実施例に基づいて当業者により取得される全ての他の実施例は、本開示の保護範囲内に入るものとする。
プロモーション情報プッシュシステムは、本発明の実施例において提供されるいずれかのプロモーション情報プッシュ装置を含んでもよい。図１Ａを参照すると、プロモーション情報プッシュ装置は、サーバ、例えば、プッシュサーバに具体的に統合されてもよい。さらに、プロモーション情報プッシュシステムは、ユーザデバイス及びユーザサーバのような他のデバイスを更に含んでもよい。ユーザデバイスは、プッシュサーバによりプッシュされたプロモーション情報を受信し、プロモーション情報に対して操作を実行するために使用されてもよい。ユーザサーバは、ユーザ行動データを生成するために、各ユーザのユーザ行動を収集し、ユーザ行動データをプッシュサーバに提供するために使用されてもよい。
図１Ａに示すように、広告のようなプロモーション情報がプッシュされる必要があるときに、ユーザ行動データは、プッシュサーバによりユーザサーバから取得されてもよい。次に、ユーザとプロモーション情報との間の関係度は、ユーザ行動データに従って決定され、ユーザの個人影響度及び社会影響度は、ユーザ行動データに従って計算される。さらに、プロモーション情報のプッシュ対象は、ユーザとプロモーション情報との間の関係度、個人影響度及び社会影響度に基づいて決定され、広告のようなプロモーション情報は、プッシュ対象のユーザデバイスにプッシュされる。
以下に、詳細な説明をそれぞれ提供する。以下の実施例の番号は、実施例の好ましい順序を限定することを意図するものではない点に留意すべきである。
一実施例は、プロモーション情報プッシュ装置の観点からプロモーション情報プッシュ方法を提供する。プロモーション情報プッシュ装置は、プッシュサーバのようなサーバのデバイスに具体的に統合されてもよい。
プロモーション情報プッシュ方法は、プッシュされる必要のあるプロモーション情報及びユーザ行動データを取得するステップと、ユーザ行動データに従ってユーザとプロモーション情報との間の関係度を決定するステップと、ユーザ行動データに従ってユーザの個人影響度及び社会影響度を計算するステップと、ユーザとプロモーション情報との間の関係度、個人影響度及び社会影響度に基づいてプロモーション情報のプッシュ対象を決定するステップと、プロモーション情報をプッシュ対象にプッシュするステップとを含んでもよい。
図１Ｂに示すように、具体的には、プロモーション情報プッシュ方法は以下を含んでもよい。
101：プッシュされる必要のあるプロモーション情報及びユーザ行動データを取得する。
プロモーション情報は広告でもよく、或いは特定のユーザに対して販売促進されてプッシュされる必要のある他の情報でもよい。プロモーション情報は、プロモーション情報プッシュ装置に記憶されてもよく、或いは広告サーバのような他のデバイスに記憶されてもよい。
ユーザ行動データは、ユーザ行動、例えば、ユーザのブラウジング履歴、クリックスルー履歴、ダウンロード履歴、コメント履歴、応答履歴及び／又はリンク履歴を分析するために使用され得るデータを示す。ユーザ行動データは、プロモーション情報プッシュ装置に記憶されてもよく、或いはユーザサーバのような他のデバイスに記憶されてもよい。
プロモーション情報が広告サーバに記憶され、ユーザ行動データがユーザサーバに記憶されるときに、プロモーション情報は、広告サーバから取得されてもよく、ユーザ行動データは、ユーザサーバから取得される。
102：ユーザ行動データに従ってユーザとプロモーション情報との間の関係度を決定する。
例えば、具体的には、ユーザ関心は、ユーザ行動データに従って決定されてもよく、ユーザとプロモーション情報との間の関係度は、ユーザ関心に従って計算できる。
例えば、プロモーション情報とユーザ関心との間の一致度は、ユーザとプロモーション情報との間の関係度を取得するために、ユーザ関心に基づいて計算されてもよい。
ユーザ関心は、複数の方法で計算されてもよい。例えば、予め設定された期間内のユーザの関心重みは、ユーザ行動データに従って計算されてもよい。
103：ユーザ行動データに従ってユーザの個人影響度及び社会影響度を計算する。これは、以下を具体的に含んでもよい。
(1)ユーザ行動データに従って、個人影響度を取得するために、他のユーザに対するユーザの影響力を決定する。
個人影響度は、複数の方法でユーザ行動データに従って計算されてもよい。例えば、具体的には、第１の相互作用率及び第２の相互作用率を取得するために、統計分析がユーザ行動データに対して実行されてもよく、第１の相互作用率及び第２の相互作用率に基づいて、個人影響度が計算できる。
例えば、対応する重みは、第１の相互作用率及び第２の相互作用率についてそれぞれ設定され、第１の相互作用率及び第２の相互作用率は、対応する重みでそれぞれ乗算され、次に、個人影響度としての和を取得するために、積が加算される。或いは、個人影響度は、実際のアプリケーション要件に従って他の方法で計算されてもよい。
第１の相互作用率は、履歴上の、すなわち、過去の予め設定された期間内のユーザとプロモーション情報との間の相互作用率である。ユーザとプロモーション情報との間の相互作用率は、ユーザとプロモーション情報との間の相互作用の数と、ユーザにプッシュされたプロモーション情報の総数との間の比を示す。ユーザとプロモーション情報との間の相互作用は、プロモーション情報に対する再ポスト、応答、リンク又はコメントのような、プロモーション情報に対してユーザにより実行された対応する操作を示す。
第２の相互作用率は、履歴上の、すなわち、ユーザがプロモーション情報と相互作用した後の過去の予め設定された期間内のユーザとユーザの友人との間の相互作用率である。ユーザとユーザの友人との間の相互作用率は、ユーザと相互作用した友人の数とユーザの友人の総数との間の比、例えば、ユーザのポストに応答又は再ポストした友人の数とユーザの友人の総数との間の比等を示す。ユーザがプロモーション情報と相互作用した後に、ユーザとユーザの友人との間の相互作用は、再ポスト、応答、リンク又はコメント等のように、ユーザにより操作されたプロモーション情報に対してユーザの友人により実行された対応する操作を示す。例えば、ユーザがプロモーション広告を再ポストした後に、ユーザの友人が再ポストされた広告に対して再ポスト、応答、リンク又はコメントした場合、それは、ユーザがプロモーション情報と相互作用した後に、ユーザの友人がユーザと相互作用することを示す。予め設定された期間は、実際のアプリケーション要件に従って設定されてもよい。
他の例では、ユーザとユーザの友人との間の各相互作用は、ユーザ行動データに従って決定されてもよく、相互作用はスコア付けされる。次に、合計スコアを取得するために、統計分析がユーザとユーザの全ての友人との間の相互作用のスコアに対して実行でき、ユーザの個人影響度は、合計スコア及びユーザの友人の数に従って計算できる。
(2)社会影響度を取得するために、ユーザ行動データに従ってユーザに対するユーザの友人の影響力を決定する。
例えば、具体的には、ユーザ行動データに基づいて、予め設定されたプッシュ段階において、ユーザの友人とプロモーション情報との間の相互作用の相互作用情報と、プロモーション情報と相互作用したユーザの友人と他のユーザとの相互作用の相互作用情報とが決定されてもよい。次に、予め設定されたプッシュ段階におけるユーザの社会影響度は、ユーザの友人とプロモーション情報との間の相互作用の相互作用情報と、プロモーション情報と相互作用したユーザの友人と他のユーザとの間の相互作用の相互作用情報とに従って計算できる。
プロモーション情報のプッシュ期間は、プロモーション情報のプッシュ要件に従って複数の段階に分割されてもよい。これらの段階は、プッシュ段階と呼ばれる。
プッシュ段階は、実際のアプリケーション要件に従って具体的に決定されてもよい。例えば、プロモーション情報のプッシュ期間は、前期プッシュ段階、中間期プッシュ段階及び後期プッシュ段階に分割されてもよい。前期プッシュ段階の時間範囲はt1であり、中間期プッシュ段階の時間範囲はt2であり、後期プッシュ段階の時間範囲はt3である。或いは、プッシュ期間は、第１のプッシュ段階、第２のプッシュ段階、...、第nのプッシュ段階等に分割されてもよい。或いは、プロモーション情報のプッシュ期間は、１つのみの段階を有してもよい。異なるプッシュ段階において、ユーザの社会影響度は同じでもよく、或いは異なってもよい。
104：ユーザ毎に、ユーザとプロモーション情報との間の関係度、個人影響度及び社会影響度に基づいてプロモーション情報のプッシュ対象を決定する。
例えば、具体的には、ユーザとプロモーション情報との間の関係度、個人影響度及び社会影響度に従って、且つ予め設定されたアルゴリズムに従って、予め設定されたプッシュ段階においてプロモーション情報をユーザにプッシュするためのスコアは、ユーザ毎に予め設定されたプッシュ段階におけるユーザのスコアとして計算され、次に、スコアが予め設定された閾値を超えるユーザが、予め設定されたプッシュ段階におけるプッシュ対象として決定される。予め設定されたアルゴリズム及び予め設定された閾値の双方は、実際のアプリケーション要件に従って設定されてもよい。
任意選択で、ユーザの個人影響度及び社会影響度は、異なるプッシュ段階において異なってもよいため、計算精度を改善するために、異なるプッシュ段階におけるユーザの個人影響度及び社会影響度は調整されてもよい。すなわち、各ユーザのスコアを計算するときに、以下のことが実行されてもよい。
(1)予め設定されたプッシュ段階に対応する個人影響度係数及び社会影響度係数が取得される。個人影響度係数及び社会影響度係数は、実際のアプリケーション要件に従って具体的に決定されてもよい。
例えば、個人影響度は、他のユーザに対するユーザの行動の影響力を示す。広告のようなプロモーション情報との相互作用中に、より高い個人影響度を有するユーザは、まず、より大きい相互作用（リンク、コメント及び再ポストのような友人により見られ得る行動）を有する。さらに、より高い個人影響度を有するユーザとプロモーション情報との間の相互作用は、ユーザの友人とプロモーション情報との間の相互作用をより容易に引き起こすことができる。したがって、前期プッシュ段階において、プロモーション情報は、このようなユーザに焦点が当てられてもよい。このように、より大きい相互作用が前期プッシュ段階において取得でき、他の人は、相互作用を有するように促される。したがって、前期プッシュ段階において、例えば、プッシュ段階tが比較的小さいときに、比較的大きい個人影響度係数が設定できる。すなわち、個人影響度係数は、プッシュ段階tに反比例するように設定できる。
社会影響度は、ユーザに対するユーザの友人の影響力を示す。広告のようなプロモーション情報との相互作用中に、ユーザの全ての友人がプロモーション情報を好むとき、或いはプロモーション情報に対してコメントしたとき等に、ユーザがプロモーション情報と相互作用する確率は大きく増加する。したがって、プロモーション情報の後期プッシュ段階において、プロモーション情報は、プロモーション情報と相互作用した多数の友人を有するユーザに焦点が当てられてもよい。このように、相互作用を生成するのがより容易になる。したがって、プッシュ段階tが比較的大きいときに、比較的大きい社会影響度係数が設定できる。すなわち、社会影響度係数は、プッシュ段階tに正比例するように設定される。
(2)ユーザの個人影響度は、調整された個人影響度を取得するために、個人影響度係数を使用することにより調整される。例えば、ユーザの個人影響度は、調整された個人影響度を取得するために、個人影響度係数で乗算されてもよい。
(3)ユーザの社会影響度は、調整された社会影響度を取得するために、社会影響度係数を使用することにより調整される。例えば、ユーザの社会影響度は、調整された社会影響度を取得するために、社会影響度係数で乗算されてもよい。
(4)ユーザとプロモーション情報との間の関係度、調整された個人影響度及び調整された社会影響度の和は、予め設定されたプッシュ段階におけるユーザのスコアを取得するために計算される。例えば、予め設定されたプッシュ段階におけるユーザのスコアは、以下の式を使用することにより表されてもよい。
scoret=relevance＋αt・PI＋βt・SIt
ここで、scoretはプッシュ段階t（時点t等）におけるユーザのスコアを表し、より高いスコアは、より早いプッシュを示す。relevanceはユーザとプロモーション情報との間の関係度、すなわち、ユーザが広告のようなプロモーション情報に関心がある程度を示す。PIはユーザの個人影響度であり、SItはプッシュ段階tにおけるユーザの社会影響度であり、αtはプッシュ段階tにおける個人影響度係数であり、βtはプッシュ段階tにおける社会影響度係数である。SIt、αt及びβtの全ては、異なるプッシュ段階において異なってもよい。
105：プロモーション情報をプッシュ対象にプッシュする。
実施例によれば、開示のプッシュ方法は、プッシュされる必要のあるプロモーション情報及びユーザ行動データを取得するステップと、ユーザ行動データに従ってユーザとプロモーション情報との間の関係度を決定するステップと、ユーザ行動データに従ってユーザの個人影響度及び社会影響度を計算するステップと、ユーザとプロモーション情報との間の関係度、個人影響度及び社会影響度に基づいてプロモーション情報のプッシュ対象を決定するステップと、プロモーション情報をプッシュ対象にプッシュするステップとを含む。この解決策では、プロモーション情報がプッシュされるときに、ユーザの個人影響度及び社会影響度もまた、ユーザの関心に加えて考慮され、広告プッシュポリシーがソーシャルネットワーク上のユーザの間の影響力に基づいて最適化され、それにより、プッシュ柔軟性を改善し、プッシュ効果を向上させる。
本開示の他の実施例は、プロモーション情報プッシュ装置を提供する。プッシュ装置は、プッシュサーバに具体的に統合され、プロモーション情報プッシュ方法を実行してもよく、プロモーション情報は、具体的には広告でもよい。図２は、例示的なプロモーション情報プッシュ方法を示す。
図２に示すように、プロモーション情報プッシュ方法は以下を含んでもよい。
201：プッシュサーバは、広告サーバからプッシュされる必要のある広告を取得し、ユーザサーバからユーザ行動データを取得する。
ユーザ行動データは、ユーザのブラウジング履歴、クリックスルー履歴、ダウンロード履歴、コメント履歴、応答履歴及び／又はリンク履歴のようなユーザ行動を分析するために使用され得る関係データを示す。
202：プッシュサーバは、ユーザ行動データに従ってユーザ関心を決定する。
ユーザ関心は、複数の方法で計算されてもよい。例えば、予め設定された期間内のユーザの関心重みは、ユーザ行動データに従って計算されてもよい。詳細はここでは説明しない。
203：プッシュサーバは、ユーザ関心に従ってユーザと広告との間の関係度を計算する。
例えば、プッシュサーバは、ユーザと広告との間の関係度を取得するために、ユーザ関心に基づいて広告とユーザ関心との間の一致度を計算してもよい。
例えば、広告が車の広告であり、ユーザが車に関心がある場合、車の広告がユーザに良く一致すると決定されてもよい。具体的な一致度の値は、予め設定されたアルゴリズムに従って決定されてもよい。
204：プッシュサーバは、個人影響度を取得するために、ユーザ行動データに従って他のユーザに対するユーザの影響力を決定する。個人影響度は、複数の方法でユーザ行動データに従って計算されてもよい。
例えば、具体的には、第１の相互作用率及び第２の相互作用率の統計がユーザ行動データに従って収集されてもよく、次に、個人影響度は、第１の相互作用率及び第２の相互作用率に従って計算される。例えば、対応する重みは、第１の相互作用率及び第２の相互作用率についてそれぞれ設定され、第１の相互作用率及び第２の相互作用率は、対応する重みでそれぞれ乗算され、次に、個人影響度としての和を取得するために、乗算結果が加算される。或いは、個人影響度は、他の方式で計算されてもよい。具体的な方式は、実際のアプリケーション要件に従って決定されてもよい。
第１の相互作用率は、履歴上の、すなわち、過去の予め設定された期間内のユーザと広告との間の相互作用率である。ユーザと広告との間の相互作用率は、「ユーザと広告との間の相互作用の数」と、「広告がユーザにプッシュされた回数」との間の比を示す。ユーザと広告との間の相互作用は、広告に対する再ポスト、応答、リンク又はコメントのような、広告に対してユーザにより実行された対応する操作を示す。
第２の相互作用率は、履歴上の、すなわち、ユーザが広告と相互作用した後の過去の予め設定された期間内のユーザとユーザの友人との間の相互作用率である。ユーザとユーザの友人との間の相互作用率は、友人の数に対する相互作用した人の数との間の比、例えば、友人の総数に対するポストに応答してポストに再ポストした人の比を示す。ユーザが広告と相互作用した後に、ユーザとユーザの友人との間の相互作用は、広告に対する再ポスト、応答、リンク又はコメントのように、ユーザにより操作された広告に対してユーザの友人により実行された対応する操作を示す。例えば、ユーザが広告を再ポストした後に、ユーザの友人が再ポストされた広告に対して再ポスト、応答、リンク又はコメントした場合、それは、ユーザが広告と相互作用した後に、ユーザの友人がユーザと相互作用することを示す。
個人影響度が第１の相互作用率及び第２の相互作用率に従って計算される方式は、実際のアプリケーション要件に従って決定されてもよい。例えば、第１の相互作用率と、第２の相互作用率と、個人影響度との間に指定の関数関係が存在することが設定されてもよい。他の例では、第１の相互作用率及び第２の相互作用率は、個人影響度を取得するために、指定の重みに従って加算されてもよく、詳細はここでは説明しない。予め設定された期間もまた、実際のアプリケーション要件に従って設定されてもよい。
他の例では、ユーザとユーザの友人との間の各相互作用は、ユーザ行動データに従って決定されてもよく、相互作用はスコア付けされる。次に、ユーザとユーザの全ての友人との間の相互作用の合計スコアは、スコアに従って計算され、ユーザの個人影響度は、合計スコア及びユーザの友人の数に従って計算される。
スコア付けルールは、実際のアプリケーション要件に従って決定されてもよい。同じスコアが全ての相互作用について設定されてもよく、或いは異なるスコアが異なる相互作用について設定されてもよい。例えば、ユーザAが広告のコメントにおいてユーザBのコメントに応答した場合、1のスコアがユーザAに対するユーザBの影響力に加算され、これは、「B->A,+1」として表される。ユーザAがWeChat MomentsにおいてユーザBのポストを好む場合、1のスコアがユーザAに対するユーザBの影響力に加算され、これは、「B->A,+1」として表される。ユーザAがユーザBのポストにコメントした場合、1のスコアがユーザAに対するユーザBの影響力に加算され、これは、「B->A,+1」として表される。ユーザBがユーザBのポストにおいてユーザAのコメントに応答した場合、0.5のスコアがユーザBに対するユーザAの影響力に加算され、これは、「A->B,+0.5」として表される。ユーザAがユーザBのポストにおいて応答した場合、1のスコアがユーザAに対するユーザBの影響力に加算され、これは、「B->A,+1」として表される。ユーザAがユーザBのポストにおいてユーザCに応答した場合、0.5のスコアがユーザAに対するユーザBの影響力に加算され、0.5のスコアがユーザAに対するユーザCの影響力に加算され、これらは、「B->A,+0.5」及び「C->A,+0.5」としてそれぞれ表される。最後に、これらのスコアの統計がそれぞれ収集され、それにより、他のユーザに対する各ユーザの影響力のスコアが取得される。ユーザの個人影響度のスコア（pi_sum）及びユーザの全ての友人の数量（pi_num）は、予め設定されたアルゴリズムに従って計算される。例えば、pi_sum及びpi_numは、対応する重みでそれぞれ乗算され、次に、乗算結果が加算され、それにより、ユーザの個人影響度のスコア（pi）、すなわち、ユーザの個人影響度が取得される。
任意選択で、履歴スコアが取得されるとき、対応する減衰係数が設定されてもよい。例えば、減衰係数は0.9に設定されてもよい。さらに、残存期間がこれらの相互作用について設定されてもよい。例えば、友人に対するコメントの影響力は、約１週間維持することが設定されてもよい。
205：プッシュサーバは、社会影響度を取得するために、ユーザ行動データに従ってユーザに対するユーザの友人の影響力を決定する。
例えば、具体的には、予め設定されたプッシュ段階におけるユーザの友人と広告（すなわち、ユーザが相互作用した広告）との間の相互作用の相互作用情報と、予め設定されたプッシュ段階における広告と相互作用したユーザの友人と他のユーザとの間の相互作用の相互作用情報とは、ユーザ行動データに従って決定されてもよい。次に、予め設定されたプッシュ段階におけるユーザの社会影響度は、ユーザの友人と広告との間の相互作用の相互作用情報と、広告と相互作用したユーザの友人と他のユーザとの間の相互作用の相互作用情報とに従って計算される。
社会影響度がユーザの友人と広告との間の相互作用の相互作用情報と、プロモーション情報と相互作用したユーザの友人と他のユーザとの間の相互作用の相互作用情報とに従って計算される方式もまた、実際のアプリケーション要件に従って決定されてもよい。例えば、ユーザの友人と広告との間の相互作用の相互作用情報と、広告と相互作用したユーザの友人と他のユーザとの間の相互作用の相互作用情報と、社会影響度との間に指定の関数関係が存在することが設定されてもよい。
例えば、ユーザにより再ポストされた広告と相互作用した、例えば、広告にリンク、コメント又は応答したユーザの友人がまず決定されてもよく、次に、広告と相互作用したユーザの友人が他のユーザと相互作用したか否か、相互作用の数はいくつであるか、及び各相互作用のスコア（対応するスコアは異なる相互作用について設定されてもよく、ステップ204を参照する）が何であるかが決定されてもよい。次に、数量及びスコアの統計が収集され、それにより、ユーザに対して影響力を有するユーザの友人の数量（si_num）及びユーザが全てのユーザ（ユーザの友人とユーザの友人と相互作用した他のユーザとを含む）により影響される程度（すなわち、これらの相互作用の合計スコアsi_sum）が収集される。計算は、si_num及びsi_sumに従って、且つ予め設定されたアルゴリズムに従って実行される。例えば、si_num及びsi_sumは、対応する予め設定された重みでそれぞれ乗算され、次に、乗算結果が加算され、それにより、ユーザの社会影響度のスコア（si）、すなわち、ユーザの社会影響度が取得される。
異なるプッシュ段階において、ユーザの社会影響度は同じでもよく、或いは異なってもよい。例えば、ユーザの友人と広告との間の相互作用の数がプッシュ段階t1においてSIt1である場合、ユーザの社会影響度はSIt1であると決定されてもよい。他の例では、ユーザの友人と広告との間の相互作用の数がプッシュ段階t2においてSIt2である場合、ユーザの社会影響度はSIt2であると決定されてもよい。ステップ203、ステップ204及びステップ205は、いずれか特定の順序で実現されてもよい点に留意すべきである。
206：プッシュサーバは、ユーザと広告との間の関係度、個人影響度及び社会影響度に従って、且つ予め設定されたアルゴリズムに従って、予め設定されたプッシュ段階におけるユーザのスコアを取得するために、予め設定されたプッシュ段階において広告をユーザにプッシュするスコアを計算し、スコアが予め設定された閾値を超えるユーザをプッシュ対象として決定する。予め設定されたアルゴリズム及び予め設定された閾値の双方は、実際のアプリケーション要件に従って設定されてもよい。
任意選択で、ユーザの個人影響度及び社会影響度は、異なるプッシュ段階において異なってもよいため、計算精度を改善するために、異なるプッシュ段階におけるユーザの個人影響度及び社会影響度は調整されてもよい。すなわち、「予め設定されたプッシュ段階において広告をユーザにプッシュするスコアが、予め設定されたプッシュ段階においてユーザのスコアを取得するために、ユーザと広告との間の関係度、個人影響度及び社会影響度に従って、且つ予め設定されたアルゴリズムに従って計算される」というステップは、具体的には以下のようになってもよい。
(1)予め設定されたプッシュ段階に対応する個人影響度係数及び社会影響度係数が取得される。
個人影響度係数及び社会影響度係数は、実際のアプリケーション要件に従って具体的に決定されてもよい。例えば、個人影響度係数がプッシュ段階tに反比例し、社会影響度係数がプッシュ段階tに正比例することが設定されてもよい。
(2)ユーザの個人影響度は、調整された個人影響度を取得するために、個人影響度係数を使用することにより調整される。例えば、ユーザの個人影響度は、調整された個人影響度を取得するために、個人影響度係数で乗算されてもよい。
(3)ユーザの社会影響度は、調整された社会影響度を取得するために、社会影響度係数を使用することにより調整される。例えば、ユーザの社会影響度は、調整された社会影響度を取得するために、社会影響度係数で乗算されてもよい。
(4)ユーザと広告との間の関係度、調整された個人影響度及び調整された社会影響度の和は、予め設定されたプッシュ段階におけるユーザのスコアを取得するために計算される。例えば、予め設定されたプッシュ段階におけるユーザのスコアは、以下の式を使用することにより表されてもよい。
scoret=relevance＋αt・PI＋βt・SIt
ここで、scoretはプッシュ段階t（時点t等）におけるユーザのスコアを表し、より高いスコアは、より早いプッシュを示す。relevanceはユーザと広告との間の関係度、すなわち、ユーザが広告に関心がある程度を示す。PIはユーザの個人影響度であり、SItはプッシュ段階tにおけるユーザの社会影響度であり、αtはプッシュ段階tにおける個人影響度係数であり、βtはプッシュ段階tにおける社会影響度係数である。SIt、αt及びβtの全ては、異なるプッシュ段階において異なってもよい。
例えば、広告に対するユーザの履歴行動（これは、ユーザと広告との間の以前の相互作用を主に示す）は、コメント、リンク、広告に関心がないこと等を含んでもよい。ユーザが履歴上で多くの回数広告を好むか、或いはコメントした場合、ユーザが現在のプッシュ対象の広告にあまり関心がないとしても、現在のプッシュ対象の広告は呼び戻されてもよく、或いは現在のプッシュ対象の広告は、ユーザに優先的にプッシュされることすら行われる。これに対して、ユーザが履歴上で広告に対して「関心がない」を常にクリックしている場合、ユーザが現在のプッシュ対象の広告に関心があり得るとしても、現在のプッシュ対象の広告は、ユーザにプッシュされない。広告に対してリンク及びコメントするユーザの履歴行動、及び広告に関心がないユーザの履歴行動がそれぞれpos及びnegとして定量化され、個人影響度が２つのパラメータpi_num及びpi_sumとして定量化され、社会影響度がsi_num及びsi_sumとして定量化されることが想定される。
ユーザと広告との間の関係度は、粗いソート式（rough sorting formula）を使用することにより計算されてもよく、lookalikeは、類似人数拡張係数（similar population expansion coefficient）である。具体的な粗いソート式は、実際のアプリケーション要件に従って決定されてもよい。
例えば、粗いソート式（和の形式）は以下のようになってもよい。
socore1=lookalike＋α・pos＋β・neg
lookalikeは0〜1に正規化されてもよい。αが0.1でありβが-0.2であり（pos+2＊negは-3.0〜3.0に主に集中する）、α・pos＋β・neg∈[-0.3,0.3]であることが設定され、それにより、score1=lookalike±0.3が取得される。
或いは、以下の粗いソート式（積の形式）が使用されてもよい。
socore1=lookalike×(1＋α・pos＋β・neg)
積の形式の粗いソート式が使用される場合、lookalikeは正規化される必要はないが、0以上になる必要がある。αが0.15であり、βが-0.3であり（pos+2＊negは-3.0〜3.0に主に集中する）、α・pos＋β・neg∈[-0.45,0.45]であることが設定されてもよく、それにより、score1∈[lookalike×0.55,lookalike×1.45]が取得される。
さらに、予め設定されたプッシュ段階におけるスコアが計算されてもよく、すなわち、ソート式は、scoret、すなわち、予め設定されたプッシュ段階におけるユーザのスコアを計算するために更に使用される。score2が以下で例として使用される。
ソート式（和の形式）は、以下のようになってもよい。
Figure 0006707136
 ここで、Tはプッシュ回数の総数（5等）であり、tは現在の第n番目（1番目〜5番目）のプッシュである。個人影響度は前期プッシュ段階においてより重要であり、社会影響度は後の段階においてより重要である。したがって、λ1及びλ2が0.01であり、δ1及びδ2が0.01であり、λ1・pi_num＋λ2・pi_sum及びδ1・si_num＋δ2・si_sumの双方が[0,0.5]に属することが設定されてもよい。
ユーザと広告との間の関係度、調整された個人影響度及び調整された社会影響度の和が計算されることに加えて、予め設定されたプッシュ段階におけるユーザのスコアを取得するために、他のアルゴリズムもまた使用されてもよい点に留意すべきである。例えば、計算が粗いソート式を使用することにより実行された後に、積の形式の以下のソート式が、予め設定されたプッシュ段階におけるユーザのスコアを計算するために更に使用されてもよく、これは以下の通りである。
Figure 0006707136
 ここで、λ1及びλ2が0.01であり、δ1及びδ2が0.01であり、λ1・pi_num＋λ2・pi_sum及びδ1・si_num＋δ2・si_sumの双方が[0,0.5]に属することが設定されてもよい。
明らかに、他のアルゴリズムもまた使用されてもよい。具体的なアルゴリズムは、実際のアプリケーション要件に従って決定されてもよい。
207：プッシュサーバは、広告をプッシュ対象にプッシュする。
前述のことから、この実施例において、以下の方法、すなわち、プッシュされる必要のある広告及びユーザ行動データを取得するステップと、ユーザ行動データに従ってユーザと広告との間の関係度を決定するステップと、ユーザ行動データに従ってユーザの個人影響度及び社会影響度を計算するステップと、ユーザと広告との間の関係度、個人影響度及び社会影響度に基づいて広告のプッシュ対象を決定するステップと、広告をプッシュ対象にプッシュするステップとが使用されることが習得できる。この解決策では、広告をプッシュするときに、ユーザの個人影響度及び社会影響度もまた、ユーザの関心に加えて考慮され、異なるプッシュ段階において広告のプッシュポリシーがソーシャルネットワーク上の個人の間の相互影響力に基づいて最適化され、それにより、プッシュ柔軟性を改善し、プッシュ効果を向上させる。
前述の方法をより良く実現するために、本発明の実施例は、プロモーション情報プッシュ装置を更に提供する。図３に示すように、プロモーション情報プッシュ装置は、取得ユニット301、関係度決定ユニット302、計算ユニット303、対象決定ユニット304、プッシュユニット305等を含む。
(1)取得ユニット301
取得ユニット301は、プッシュされる必要のあるプロモーション情報及びユーザ行動データを取得するように構成される。
プロモーション情報は広告でもよく、或いは販売促進されてプッシュされる必要のある他の情報でもよい。ユーザ行動データは、ユーザ行動、例えば、ユーザのブラウジング履歴、クリックスルー履歴、ダウンロード履歴、コメント履歴、応答履歴及び／又はリンク履歴のようなデータを分析するために使用され得る関係データを示す。
(2)関係度決定ユニット302
関係度決定ユニット302は、ユーザ行動データに従ってユーザとプロモーション情報との間の関係度を決定するように構成される。
例えば、関係度決定ユニット302は、ユーザ行動データに従ってユーザ関心を決定し、ユーザ関心に従ってユーザとプロモーション情報との間の関係度を計算するように具体的に構成されてもよい。
ユーザ関心は、複数の方法で計算されてもよい。例えば、予め設定された期間内のユーザの関心重みは、ユーザ行動データに従って計算されてもよい。
(3)計算ユニット303
計算ユニット303は、ユーザ行動データに従ってユーザの個人影響度及び社会影響度を計算するように構成される。
例えば、計算ユニット303は、第１の計算サブユニットと第２の計算サブユニットとを含んでもよい。第１の計算サブユニットは、個人影響度を取得するために、ユーザ行動データに従って他のユーザに対するユーザの影響力を決定するように構成される。
例えば、第１の計算サブユニットは、ユーザ行動データに従って第１の相互作用率及び第２の相互作用率の統計を収集し、第１の相互作用率及び第２の相互作用率に従って個人影響度を計算するように具体的に構成されてもよい。
第１の相互作用率は、履歴上の、すなわち、過去の予め設定された期間内のユーザとプロモーション情報との間の相互作用率である。第２の相互作用率は、履歴上の、すなわち、ユーザがプロモーション情報と相互作用した後の過去の予め設定された期間内のユーザとユーザの友人との間の相互作用率である。詳細については、前述の実施例を参照して下さい。
或いは、第１の計算サブユニットは、ユーザ行動データに従ってユーザとユーザの友人との間の各相互作用を決定し、相互作用をスコア付けし、スコアに従ってユーザとユーザの全ての友人との間の相互作用の合計スコアの統計を収集し、合計スコア及びユーザの友人の数に従ってユーザの個人影響度を計算するように具体的に構成されてもよい。詳細については、前述の実施例を参照して下さい。
第２の計算サブユニットは、社会影響度を取得するために、ユーザ行動データに従ってユーザに対するユーザの友人の影響力を決定するように構成される。
例えば、第２の計算サブユニットは、ユーザ行動データに従って、予め設定されたプッシュ段階におけるユーザの友人とプロモーション情報との間の相互作用の相互作用情報と、予め設定されたプッシュ段階におけるプロモーション情報と相互作用したユーザの友人と他のユーザとの間の相互作用の相互作用情報とを決定し、次に、ユーザの友人とプロモーション情報との間の相互作用の相互作用情報と、プロモーション情報と相互作用したユーザの友人と他のユーザとの間の相互作用の相互作用情報とに従って、予め設定されたプッシュ段階におけるユーザの社会影響度を計算するように具体的に構成されてもよい。詳細については、前述の実施例を参照し、詳細はここでは再び説明しない。
プロモーション情報のプッシュ期間は、プロモーション情報のプッシュ要件に従って複数の段階に分割されてもよい。これらの段階は、プッシュ段階と呼ばれる。
プッシュ段階は、実際のアプリケーション要件に従って具体的に決定されてもよい。例えば、プロモーション情報のプッシュ期間は、前期プッシュ段階、中間期プッシュ段階及び後期プッシュ段階に分割されてもよい。前期プッシュ段階の時間範囲はt1であり、中間期プッシュ段階の時間範囲はt2であり、後期プッシュ段階の時間範囲はt3等である。
(4)対象決定ユニット304
対象決定ユニット304は、ユーザとプロモーション情報との間の関係度、個人影響度及び社会影響度に基づいてプロモーション情報のプッシュ対象を決定するように構成される。
例えば、対象決定ユニット304は、予め設定されたプッシュ段階におけるユーザのスコアを取得するために、ユーザ毎に、ユーザとプロモーション情報との間の関係度、個人影響度及び社会影響度に従って、且つ予め設定されたアルゴリズムに従って、予め設定されたプッシュ段階においてプロモーション情報をユーザにプッシュするスコアを計算し、スコアが予め設定された閾値を超えるユーザを、予め設定されたプッシュ段階におけるプッシュ対象として決定するように具体的に構成されてもよい。
予め設定されたアルゴリズム及び予め設定された閾値の双方は、実際のアプリケーション要件に従って設定されてもよい。任意選択で、ユーザの個人影響度及び社会影響度は、異なるプッシュ段階において異なってもよいため、計算精度を改善するために、異なるプッシュ段階におけるユーザの個人影響度及び社会影響度は調整されてもよい。
すなわち、対象決定ユニット304は、予め設定されたプッシュ段階に対応する個人影響度係数及び社会影響度係数を取得し、調整された個人影響度を取得するために、個人影響度係数を使用することによりユーザの個人影響度を調整し、調整された社会影響度を取得するために、社会影響度係数を使用することによりユーザの社会影響度を調整し、予め設定されたプッシュ段階におけるユーザのスコアを取得するために、ユーザとプロモーション情報との間の関係度、調整された個人影響度及び調整された社会影響度の和を計算するように具体的に構成されてもよい。例えば、予め設定されたプッシュ段階におけるユーザのスコアは、以下の式を使用することにより表されてもよい。
scoret=relevance＋αt・PI＋βt・SIt
ここで、scoretはプッシュ段階t（時点t等）におけるユーザのスコアを表し、より高いスコアは、より早いプッシュを示す。relevanceはユーザとプロモーション情報との間の関係度、すなわち、ユーザがプロモーション情報に関心がある程度を示す。PIはユーザの個人影響度であり、SItはプッシュ段階tにおけるユーザの社会影響度であり、αtはプッシュ段階tにおける個人影響度係数であり、βtはプッシュ段階tにおける社会影響度係数である。SIt、αt及びβtの全ては、異なるプッシュ段階において異なってもよい。
個人影響度係数βt及び社会影響度係数SItは、実際のアプリケーション要件に従って具体的に決定されてもよい。例えば、個人影響度係数がプッシュ段階tに反比例し、社会影響度係数SItがプッシュ段階tに正比例することが設定されてもよい。
(5)プッシュユニット305
プッシュユニット305は、プロモーション情報をプッシュ対象にプッシュするように構成される。具体的な実現では、前述のユニットのそれぞれは、独立したエンティティとして実現されてもよく、或いはランダムな組み合わせを通じて１つ又は複数のエンティティとして実現されてもよい。各ユニットの具体的な実現については、前述の方法の実施例を参照して下さい。
プロモーション情報プッシュ装置は、プッシュサーバのようなサーバのデバイスに具体的に統合されてもよい。
前述のことから、この実施例において、プロモーション情報のプッシュ装置の取得ユニット301は、プッシュされる必要のあるプロモーション情報及びユーザ行動データを取得してもよく、関係度決定ユニット302は、ユーザ行動データに従ってユーザとプロモーション情報との間の関係度を決定し、計算ユニット303は、ユーザ行動データに従ってユーザの個人影響度及び社会影響度を計算し、対象決定ユニット304は、ユーザとプロモーション情報との間の関係度、個人影響度及び社会影響度に基づいて広告のプッシュ対象を決定し、プッシュユニット305は、プロモーション情報をプッシュ対象にプッシュすることが習得できる。この解決策では、プロモーション情報がプッシュされるときに、ユーザの個人影響度及び社会影響度もまた、ユーザの関心に加えて考慮され、広告プッシュポリシーがソーシャルネットワーク上の個人の間の影響力に基づいて最適化され、それにより、プッシュ柔軟性を改善し、プッシュ効果を向上させる。
対応して、本発明の実施例は、本発明の実施例において提供されるいずれかのプロモーション情報プッシュ装置を含むプロモーション情報プッシュシステムを更に提供する。プロモーション情報プッシュ装置の詳細については、前述の実施例を参照して下さい。
プロモーション情報プッシュ装置は、プッシュサーバのようなサーバのデバイスに具体的に統合されてもよい。例は以下の通りでもよい。
プッシュサーバは、プッシュされる必要のあるプロモーション情報及びユーザ行動データを取得し、ユーザ行動データに従ってユーザとプロモーション情報との間の関係度を決定し、ユーザ行動データに従ってユーザの個人影響度及び社会影響度を計算し、ユーザとプロモーション情報との間の関係度、個人影響度及び社会影響度に基づいてプロモーション情報のプッシュ対象を決定し、プロモーション情報をプッシュ対象にプッシュするように構成される。
プッシュサーバは、ユーザ行動データに従ってユーザ関心を決定し、ユーザ関心に従ってユーザとプロモーション情報との間の関係度を計算するように具体的に構成される。
プッシュサーバは、個人影響度を取得するために、ユーザ行動データに従って他のユーザに対するユーザの影響力を決定するように具体的に構成される。例えば、具体的には、プッシュサーバは、ユーザ行動データに従って第１の相互作用率及び第２の相互作用率の統計を収集し、第１の相互作用率及び第２の相互作用率に従って個人影響度を計算してもよい。
第１の相互作用率は、履歴上の、すなわち、過去の予め設定された期間内のユーザとプロモーション情報との間の相互作用率である。第２の相互作用率は、履歴上の、すなわち、ユーザがプロモーション情報と相互作用した後の過去の予め設定された期間内のユーザとユーザの友人との間の相互作用率である。詳細については、前述の実施例を参照し、詳細はここでは再び説明しない。
プッシュサーバは、社会影響度を取得するために、ユーザ行動データに従ってユーザに対するユーザの友人の影響力を決定するように具体的に構成される。例えば、具体的には、プッシュサーバは、ユーザ行動データに従って、予め設定されたプッシュ段階におけるユーザの友人とプロモーション情報との間の相互作用の相互作用情報と、予め設定されたプッシュ段階におけるプロモーション情報と相互作用したユーザの友人と他のユーザとの間の相互作用の相互作用情報とを決定し、ユーザの友人とプロモーション情報との間の相互作用の相互作用情報と、プロモーション情報と相互作用したユーザの友人と他のユーザとの間の相互作用の相互作用情報とに従って、予め設定されたプッシュ段階におけるユーザの社会影響度を計算してもよい。
プッシュサーバは、予め設定されたプッシュ段階におけるユーザのスコアを取得するために、ユーザ毎に、ユーザとプロモーション情報との間の関係度、個人影響度及び社会影響度に従って、且つ予め設定されたアルゴリズムに従って、予め設定されたプッシュ段階においてプロモーション情報をユーザにプッシュするスコアを計算し、スコアが予め設定された閾値を超えるユーザを、予め設定されたプッシュ段階におけるプッシュ対象として決定するように具体的に構成されてもよい。詳細については、前述の実施例を参照し、詳細はここでは再び説明しない。
さらに、プロモーション情報プッシュシステムは、ユーザデバイス及びユーザサーバ等のような他のデバイスを更に含んでもよい。ユーザデバイスは、プッシュサーバによりプッシュされたプロモーション情報を受信し、プロモーション情報に対して操作を実行するために使用されてもよい。ユーザサーバは、ユーザ行動データを生成するために各ユーザの行動を収集し、ユーザ行動データをプッシュサーバに提供するために使用されてもよい。前述のデバイスのそれぞれの具体的な実現については、前述の実施例を参照して下さい。
プロモーション情報プッシュシステムは、本発明の実施例において提供されるいずれかのプロモーション情報プッシュ装置を含んでもよいため、本発明の実施例において提供されるいずれかのプロモーション情報プッシュ装置の有利な効果が実現される。詳細については、前述の実施例を参照し、詳細はここでは再び説明しない。
当業者は、実施例における方法の全部又は一部のステップが関係するハードウェアに命令するプログラムにより実現されてもよいことを理解し得る。プログラムは、コンピュータ読み取り可能記憶媒体に記憶されてもよく、記憶媒体は、読み取り専用メモリ（ROM, read-only memory）、ランダムアクセスメモリ（RAM, random access memory）、磁気ディスク、光ディスク等でもよい。
例えば、図４は、前述の様々なシステム、ユニット、装置及びシステムを具現するための例示的なハードウェアコンピュータシステムを示す。図４に示すように、コンピュータシステム400は、ディスプレイ401と、プロセッサ402と、メモリ403と、入力デバイス404（例えば、カメラ、マイクロフォン及びヘッドセットを含む収集デバイス、マウス、ジョイスティック若しくはデスクトップコンピュータキーボード、又はノートブックコンピュータ若しくはタブレットコンピュータの物理キーボード若しくはタッチスクリーンのような周辺機器デバイス）と、出力デバイス405（例えば、スピーカ、ヘッドセット等を含むオーディオ出力デバイス又はビデオ出力デバイス）と、バス406と、ネットワーキングデバイス407とを含む。
プロセッサ402は、中央処理装置（CPU）、グラフィック処理ユニット（GPU）又はマイクロコントローラ等のようないずれか適切なハードウェア処理ユニットを含んでもよい。プロセッサ402、メモリ403、入力デバイス404、ディスプレイ401及びネットワーキングデバイス407は、バス406を使用することにより接続され、バス406は、プロセッサ402とメモリ403とディスプレイ401とネットワーキングデバイス407との間のデータ伝送及び通信のために使用される。
入力デバイス404は、ユーザの入力操作を取得するように主に構成され、入力デバイス404は、マウス、キーボード、タッチスクリーン等のようないずれか適切なデバイスを含んでもよい。ネットワーキングデバイス407は、他のデバイス及びシステムに接続するために使用される。
本発明の実施例において提供されるプロモーション情報プッシュ方法、装置及びシステムについて詳細に前述した。本開示の原理及び実現は、明細書において特定の実施例を使用することにより記載されているが、実施例の前述の説明は、本開示の方法及び方法の中心の概念を理解するのに役立てることのみを意図している。一方で、当業者は、本開示の概念に従って具体的な実現及び適用範囲に変更を行ってもよい。したがって、明細書の内容は、本開示への限定として解釈されるべきではない。

Claims (9)

  1. プッシュされる必要のあるプロモーション情報、及びソーシャルネットワーク上のユーザ行動データを取得するステップと、
    前記ユーザ行動データに従ってユーザと前記プロモーション情報との間の関係度を決定するステップと、
    前記ユーザ行動データに従って前記ユーザの個人影響度及び社会影響度を計算するステップと、
    前記ユーザと前記プロモーション情報との間の前記関係度、前記個人影響度及び前記社会影響度に基づいて前記プロモーション情報のプッシュ対象を決定するステップと、
    前記プロモーション情報を前記プッシュ対象にプッシュするステップと
    を含み、
    前記ユーザ行動データに従って前記ユーザの個人影響度及び社会影響度を計算するステップは、
    前記個人影響度を取得するために、前記ユーザ行動データに従って他のユーザに対する前記ユーザの影響力を決定するステップと、
    前記社会影響度を取得するために、前記ユーザ行動データに従って前記ユーザに対する前記ユーザの友人の影響力を決定するステップと
    を含み、
    前記個人影響度を取得するために、前記ユーザ行動データに従って他のユーザに対する前記ユーザの影響力を決定するステップは、
    前記ユーザ行動データに従って第１の相互作用率及び第２の相互作用率の統計を収集し、前記第１の相互作用率は、過去の予め設定された期間内の前記ユーザと前記プロモーション情報との間の相互作用率であり、前記第２の相互作用率は、前記ユーザが前記プロモーション情報と相互作用した後の過去の予め設定された期間内の前記ユーザと前記ユーザの友人との間の相互作用率であり、前記第１の相互作用率及び前記第２の相互作用率に従って前記個人影響度を計算するステップ、又は
    前記ユーザ行動データに従って前記ユーザと前記ユーザの友人との間の各相互作用を決定し、前記相互作用をスコア付けし、スコアに従って前記ユーザと前記ユーザの全ての友人との間の相互作用の合計スコアの統計を収集し、前記合計スコア及び前記ユーザの友人の数に従って前記ユーザの前記個人影響度を計算するステップ
    を含み、
    前記社会影響度を取得するために、前記ユーザ行動データに従って前記ユーザに対する前記ユーザの友人の影響力を決定するステップは、
    前記ユーザ行動データに従って、予め設定されたプッシュ段階における前記ユーザの友人と前記プロモーション情報との間の相互作用の相互作用情報と、前記予め設定されたプッシュ段階における前記プロモーション情報と相互作用した前記ユーザの前記友人と他のユーザとの間の相互作用の相互作用情報とを決定するステップと、
    前記ユーザの前記友人と前記プロモーション情報との間の前記相互作用の前記相互作用情報と、前記プロモーション情報と相互作用した前記ユーザの前記友人と前記他のユーザとの間の前記相互作用の前記相互作用情報とに従って、前記予め設定されたプッシュ段階における前記ユーザの社会影響度を計算するステップと
    を含む、プロモーション情報プッシュ方法。
  2. 前記ユーザ行動データに従ってユーザと前記プロモーション情報との間の関係度を決定するステップは、
    前記ユーザ行動データに従ってユーザ関心を決定するステップと、
    前記ユーザ関心に従ってユーザと前記プロモーション情報との間の関係度を計算するステップと
    を含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記ユーザと前記プロモーション情報との間の前記関係度、前記個人影響度及び前記社会影響度に基づいて前記プロモーション情報のプッシュ対象を決定するステップは、
    複数のユーザのユーザ毎に、予め設定されたプッシュ段階における前記ユーザのスコアを取得するために、前記ユーザと前記プロモーション情報との間の前記関係度、前記個人影響度及び前記社会影響度に従って、且つ予め設定されたアルゴリズムに従って、前記予め設定されたプッシュ段階において前記プロモーション情報を前記ユーザにプッシュするスコアを計算するステップと、
    スコアが予め設定された閾値を超えるユーザを、前記予め設定されたプッシュ段階におけるプッシュ対象として決定するステップと
    を含む、請求項１に記載の方法。
  4. 予め設定されたプッシュ段階における前記ユーザのスコアを取得するために、前記個人影響度及び前記社会影響度に従って、且つ予め設定されたアルゴリズムに従って、前記予め設定されたプッシュ段階において前記プロモーション情報を前記ユーザにプッシュするスコアを計算するステップは、
    前記予め設定されたプッシュ段階に対応する個人影響度係数及び社会影響度係数を取得するステップと、
    調整された個人影響度を取得するために、前記個人影響度係数を使用することにより前記ユーザの前記個人影響度を調整するステップと、
    調整された社会影響度を取得するために、前記社会影響度係数を使用することにより前記ユーザの前記社会影響度を調整するステップと、
    前記予め設定されたプッシュ段階における前記ユーザのスコアを取得するために、前記ユーザと前記プロモーション情報との間の前記関係度、前記調整された個人影響度及び前記調整された社会影響度の和を計算するステップと
    を含む、請求項３に記載の方法。
  5. プロセッサと、データを記憶するためのメモリとを含むプロモーション情報プッシュ装置であって、
    前記プロセッサは、
    プッシュされる必要のあるプロモーション情報、及びソーシャルネットワーク上のユーザ行動データを取得し、
    前記ユーザ行動データに従ってユーザと前記プロモーション情報との間の関係度を決定し、
    前記ユーザ行動データに従って前記ユーザの個人影響度及び社会影響度を計算し、
    前記ユーザと前記プロモーション情報との間の前記関係度、前記個人影響度及び前記社会影響度に基づいて前記プロモーション情報のプッシュ対象を決定し、
    前記プロモーション情報を前記プッシュ対象にプッシュする
    ように構成され、
    前記プロセッサは、
    前記個人影響度を取得するために、前記ユーザ行動データに従って他のユーザに対する前記ユーザの影響力を決定し、
    前記社会影響度を取得するために、前記ユーザ行動データに従って前記ユーザに対する前記ユーザの友人の影響力を決定するように構成され、
    前記プロセッサは、
    前記ユーザ行動データに従って第１の相互作用率及び第２の相互作用率の統計を収集し、前記第１の相互作用率及び前記第２の相互作用率に従って前記個人影響度を計算するように構成され、前記第１の相互作用率は、過去の予め設定された期間内の前記ユーザと前記プロモーション情報との間の相互作用率であり、前記第２の相互作用率は、前記ユーザが前記プロモーション情報と相互作用した後の過去の予め設定された期間内の前記ユーザと前記ユーザの友人との間の相互作用率であり、又は
    前記ユーザ行動データに従って前記ユーザと前記ユーザの友人との間の各相互作用を決定し、前記相互作用をスコア付けし、スコアに従って前記ユーザと前記ユーザの全ての友人との間の相互作用の合計スコアの統計を収集し、前記合計スコア及び前記ユーザの友人の数に従って前記ユーザの前記個人影響度を計算するように構成され、
    前記プロセッサは、
    前記ユーザ行動データに従って、予め設定されたプッシュ段階における前記ユーザの友人と前記プロモーション情報との間の相互作用の相互作用の数と、前記予め設定されたプッシュ段階における前記プロモーション情報と相互作用した前記ユーザの前記友人と他のユーザとの間の相互作用の相互作用情報とを決定し、前記ユーザの前記友人と前記プロモーション情報との間の前記相互作用の数と、前記プロモーション情報と相互作用した前記ユーザの前記友人と前記他のユーザとの間の前記相互作用の前記相互作用情報とに従って、前記予め設定されたプッシュ段階における前記ユーザの社会影響度を計算するように構成される、プロモーション情報プッシュ装置。
  6. 前記プロセッサは、
    前記ユーザ行動データに従ってユーザ関心を決定し、前記ユーザ関心に従ってユーザと前記プロモーション情報との間の関係度を計算するように構成される、請求項５に記載の装置。
  7. 前記プロセッサは、
    複数のユーザのユーザ毎に、予め設定されたプッシュ段階における前記ユーザのスコアを取得するために、前記ユーザと前記プロモーション情報との間の前記関係度、前記個人影響度及び前記社会影響度に従って、且つ予め設定されたアルゴリズムに従って、前記予め設定されたプッシュ段階において前記プロモーション情報を前記ユーザにプッシュするスコアを計算し、スコアが予め設定された閾値を超えるユーザを、前記予め設定されたプッシュ段階におけるプッシュ対象として決定するように構成される、請求項５に記載の装置。
  8. 前記プロセッサは、
    前記予め設定されたプッシュ段階に対応する個人影響度係数及び社会影響度係数を取得し、
    調整された個人影響度を取得するために、前記個人影響度係数を使用することにより前記ユーザの前記個人影響度を調整し、
    調整された社会影響度を取得するために、前記社会影響度係数を使用することにより前記ユーザの前記社会影響度を調整し、
    前記予め設定されたプッシュ段階における前記ユーザのスコアを取得するために、前記ユーザと前記プロモーション情報との間の前記関係度、前記調整された個人影響度及び前記調整された社会影響度の和を計算する
    ように構成される、請求項７に記載の装置。
  9. プロセッサ実行可能命令を記憶した非一時的なコンピュータ読み取り可能記憶媒体であって、
    前記プロセッサ実行可能命令は、
    請求項１乃至４のうちいずれか１項に記載の操作を実行するために使用される非一時的なコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
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