KR101343823B1

KR101343823B1 - 온라인 환경에서 사용자에게의 소개를 위하여 관련 사용자를 선택하는 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR101343823B1
Application number: KR1020117023714A
Authority: KR
Inventors: 조한 엠. 슐라이어-스미스
Original assignee: 태그드, 인코포레이티드
Priority date: 2009-03-19
Filing date: 2010-02-25
Publication date: 2013-12-23
Also published as: CA2755577A1; US20150304373A1; JP2014139808A; KR20110134468A; AU2010226195A1; US11055634B2; US20140258159A1; JP5492974B2; US11790281B2; US8756163B2; CN102439622B; US20100241580A1; CA2755577C; WO2010107566A3; WO2010107566A2; EP2409271A2; JP2012521037A; CN105930908A; US20210365843A1; AU2010226195B2

Abstract

온라인 환경에서 사용자에게의 소개를 위하여 관련 사용자를 선택하는 시스템 및 방법이 개시된다. 일 양태에서, 시스템에서 구현될 수 있는 본 개시 내용의 실시예는, 소셜 네트워크에서 참여 사용자에게 소개될 관련 사용자를 식별하기 위한 요청을 수신하는 단계, 소셜 네트워크에서 여러 사용자 사이에 발생한 소셜 히스토리 기록 세트를 식별하는 단계, 소셜 히스토리 기록 세트를 이용하여 참여 사용자에게 소개될 관련 사용자를 여러 사용자로부터 선택하는 단계의 시스템에서 구현될 수 있는 방법을 포함한다. 선택되는 관련 사용자는 소셜 네트워크에서 참여 사용자와의 소셜 연결이 없다. 일 실시예는, 사용자 장치와의 상호 작용을 통해 참여 사용자에 의해 이루어진 표시에 기초하여 참여 사용자가 소셜 네트워크에서 관련 사용자를 만나는데 관심이 있는지 여부를 판단하는 단계를 포함한다.

Description

온라인 환경에서 사용자에게의 소개를 위하여 관련 사용자를 선택하는 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD OF SELECTING A RELEVANT USER FOR INTRODUCTION TO A USER IN AN ONLINE ENVIRONMENT}

[관련 출원의 교차 참조]

본 출원은 본 명세서에 전문이 편입되는 2009년 3월 19일 출원된 미국 특허 출원 No. 12/407,746의 우선권을 주장한다.

다양한 종류의 소셜(social) 활동 및 행동에 종사하고 참여하는 개인은 온라인 환경에서의 소셜 네트워크(social network)에 점점 더 의존한다. 예를 들어, 개인은 우호적이고, 우연하고, 낭만적이고, 사업적인 관계를 용이하게 하고, 다른 사람과의 연결을 지속시키고 대화를 개시시키기 위하여 온라인 소셜 네트워크를 사용한다. 현대 생활의 증가하는 속도, 인터넷으로의 고속 네트워크 연결의 보급, 무선 성능을 갖는 이동 장치의 가용성으로, 온라인 환경은 사람들이 서로 통신하고 연결되는 지배적인 메카니즘 중의 하나가 되어 왔다.

예를 들어, 온라인 소셜 네트워크는 현재의 친구들, 가족 구성원, 사업 동료와 접촉을 유지하고 또한 연결을 유지하기 위하여 모든 연령 및 인구 통계 (demographic) 그룹의 많은 개인에 의해 점점 더 많이 사용된다. 또한, 온라인 소셜 네트워크는 지인 또는 잠재적인 사업 파트너와의 연결을 구축하는데 점점 더 많이 사용된다. 또한, 온라인 소셜 네트워크를 통해서, 사용자는 공통 관심 그룹에 참여하고, 유사한 관심을 갖는 사른 사람을 만나고, 그리고/또는 연락처, 친구 및/또는 지인의 갱신된 연락 정보에 액세스한다. 이미 광범위하고 계속하여 증가하는 온라인 소셜 네트워크 사용자 기반은 수집될 수 있고 사용될 수 있는 사용자의 관계 데이터 및 상호 작용(interaction) 데이터의 양 때문에 사용자 경험을 더 향상시킨다.

도 1은, 일 실시예에 따라, 온라인 환경에서 사용자에게 소개될 관련 사용자를 선택하기 위하여 호스트 서버와 통신할 수 있는 클라이언트 장치 또는 사용자 장치의 블록도를 도시한다.
도 2는, 일 실시예에 따라, 온라인 환경에서 사용자에게의 소개를 위하여 관련 사용자를 선택하는 호스트 서버의 구성 요소에 대한 블록도이다.
도 3a는, 일 실시예에 따라, 여러 사용자를 갖는 소셜 네트워크에서 소셜 상호작용의 예시적인 표현에 대한 도면을 도시한다.
도 3b는, 일 실시예에 따라, 여러 사용자 및 사용자 그룹을 갖는 소셜 네트워크에서 소셜 상호 작용의 다른 예시적인 표현에 대한 도면을 도시한다.
도 3c는, 일 실시예에 따라, 온라인 환경에서의 소셜 네트워크에서 각 사용자 노드와 관련된 빈도 카운터, 점수 및 순위를 나타내는 예시적인 표를 도시한다.
도 4는, 일 실시예에 따라, 온라인 환경에서의 소셜 네트워크에서 발생한 상이한 종류의 상호 작용/연결에 할당된 가중 인자를 나타내는 예시적인 표를 나타낸다.
도 5는, 일 실시예에 따라, 사용자 프로파일 페이지를 보여주는 예시적인 사용자 인터페이스를 도시한다.
도 6a는, 일 실시예에 따라, 참여 사용자가 관련 사용자를 만나는데 있어서의 관심 또는 관심 부족을 특정하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스를 도시한다.
도 6b는, 일 실시예에 따라, 참여 사용자가 관심있는 것으로 특정한 관련 사용자의 이미지 및 약력을 보여주는 예시적인 사용자 인터페이스를 도시한다.
도 6c는, 일 실시예에 따라, 참여 사용자에 대한 관심을 나타낸 관련 사용자를 보여주는 예시적인 사용자 인터페이스를 도시한다.
도 7a 및 7b는, 일 실시예에 따라, 참여 사용자에게 소개될 하나 이상의 관련 사용자를 선택하는 예시적인 과정을 나타내는 플로우차트이다.
도 8a는, 일 실시예에 따라, 관련성 점수를 이용하여 관련 사용자를 선택하는 예시적인 과정을 나타내는 플로우차트이다.
도 8b는, 일 실시예에 따라, 관련성 점수를 생성하기 위하여 온라인 소셜 네트워크에서의 소셜 상호 작용에 대한 표현을 이용하기 위한 예시적인 과정을 나타내는 플로우차트이다.
도 9는, 일 실시예에 따라, 본 명세서에서 논의되는 하나 이상의 방법을 기계가 수행하도록 하기 위한 명령어 세트가 실행될 수 있는 컴퓨터 시스템의 예시적인 형태로 상기 기계의 다이어그램 표현을 도시한다.

하기의 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용 및 도면은 예시적인 것이며, 한정적인 것으로 고려되지 않는다. 많은 특정 상세가 본 개시 내용의 완전한 이해를 제공하기 위하여 설명된다. 그러나, 소정의 경우에, 잘 알려지거나 일반적인 상세는 설명을 흐리게 하는 것을 방지하기 위하여 설명되지 않는다. 본 개시 내용에서의 어느 하나의 실시예에 대한 언급은, 동일 실시예에 대한 언급일 수 있으나, 반드시 그렇지는 않다; 그리고, 이러한 언급은 적어도 하나의 실시예를 의미한다.

본 명세서에서 "일 실시예" 또는 "실시예"에 대한 언급은 실시예와 관련하여 설명된 특정 특징, 구조 또는 특성이 본 개시 내용의 적어도 하나의 실시예에 포함된다는 것을 의미한다. 본 명세서에서 다양한 곳에서의 "일 실시예에서"라는 문구의 출현은 반드시 모두 동일 실시예를 참조하는 것이 아니며, 또한 다른 실시예들을 상호 제외하는 별도의 또는 다른 실시예도 아니다. 더하여, 다른 것이 아니라 일부 실시예에 의해 표현될 수 있는 다양한 특징이 설명된다. 유사하게, 다른 실시예가 아니라 일부 실시예에 대한 필요 사항일 수 있는 다양한 필요 사항이 설명된다.

본 명세서에서 사용된 용어는 일반적으로 본 개시 내용의 문맥 내에서 그리고 각 용어가 사용되는 특정 문맥 내에서의 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 의미를 가진다. 본 개시 내용을 설명하는데 사용되는 일부 용어는 본 개시 내용의 설명에 관하여 실시자에게 추가 안내를 제공하기 위하여 아래에서 또는 본 명세서의 다른 부분에서 논의된다. 편의를 위하여, 일부 용어는 예를 들어 이탤릭체 및/또는 따옴표를 이용하여 강조될 수 있다. 강조의 사용은 용어의 범위 및 의미에 아무런 영향을 주지 않는다; 용어의 범위 및 의미는, 동일한 문맥에서, 강조되어 있는지 여부에 관계없이 동일하다. 동일한 것은 2 이상의 방법으로 언급될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.

결과적으로, 다른 용어 및 동의어가 여기에서 논의되는 임의의 하나 이상의 용어에 대하여 사용될 수 있으며, 용어가 여기에서 상술되거나 설명되는지 관계 없이 어떠한 특별한 중요성이 부여되지 않는다. 소정 용어에 대한 동의어가 제공된다. 하나 이상의 동의어의 설명은 다른 동의어의 사용을 배제하지 않는다. 여기에서 논의된 임의의 용어의 예를 포함하는 본 명세서의 임의의 부분에서의 예의 사용은 단지 예시적이며, 본 개시 내용 또는 임의의 예시된 용어의 범위 및 의미를 더 제한하려고 의도되지 않는다. 유사하게, 본 개시 내용은 본 명세서에서 주어진 다양한 실시예에 한정되지 않는다.

본 개시 내용의 범위를 더 제한하려는 의도 없이, 본 개시 내용의 실시예에 따른 설비, 장치, 방법 또는 이와 관련된 결과물의 예가 아래에서 주어진다. 독자들의 편의를 위하여 제목 또는 부제목이 사용될 수 있으며, 이는 본 개시 내용의 범위를 어떠한 방법으로도 제한하여서는 안 된다는 점에 유의하라. 달리 정의되지 않으면, 여기에서 사용된 모든 기술적 과학적 용어는 본 개시 내용이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 모순되는 경우, 정의를 포함하는 본 문헌이 지배할 것이다.

본 개시 내용의 실시예는 온라인 환경에서 사용자에게의 소개를 위하여 관련 사용자를 선택하는 시스템 및 방법을 포함한다.

도 1은, 일 실시예에 따라, 온라인 환경에서 사용자에게 소개될 관련 사용자를 선택하기 위하여 호스트 서버(124)와 통신할 수 있는 클라이언트 장치 또는 사용자 장치(102A-N)의 블록도를 도시한다.

복수의 클라이언트 장치 또는 사용자 장치(102A-N)는 다른 장치, 서버 및/또는 다른 시스템과의 연결을 구축할 수 있는 임의의 시스템 및/또는 장치, 및/또는 임의의 장치/시스템 조합일 수 있다. 클라이언트 장치 또는 사용자 장치(102A-N)는 일반적으로 장치 사이에 교환되는 데이터를 사용자에게 제시하기 위한 디스플레이 또는 다른 출력 기능부를 포함한다. 예를 들어, 클라이언트 장치 및 콘텐츠 제공자는, 서버 데스크탑과, 데트크탑 컴퓨터와, 컴퓨터 클러스터와, 노트북, 랩탑 컴퓨터, 휴대용 컴퓨터, 이동 전화, 스마트폰, PDA, 블랙베리 장치, 트레오(Treo), 및/또는 아이폰 등과 같은 이동 컴퓨팅 장치를 포함하지만, 이에 한정되지 않는다. 일 실시예에서, 클라이언트 장치 또는 사용자 장치(102A-N)는 네트워크(106)에 연결된다. 일부 실시예에서, 장치(102A-N)는 서로 직접 연결될 수 있다.

클라이언트 장치 또는 사용자 장치(102A-N) 및 호스트 서버(124)가 통신에 이용하는 네트워크(106)는 전화망, 인터넷과 같은 개방형 네트워크, 인트라넷 및/또는 익스트라넷과 같은 사설 네트워크일 수 있다. 예를 들어, 인터넷은 파일 전송, 원격 로그인, 이메일, 뉴스, RSS, 및 TCP/IP 프로토콜, OSI(Open System Interconnections), FTP, UPnP, iSCSI, NSF, ISDN, PDH, RS-232, SDH, SONET 등과 같은, 그러나 이에 한정되지 않는 임의의 알려지거나 또는 적당한 프로토콜을 통한 다른 서비스를 제공한다.

네트워크(106)는 클라이언트 장치 또는 사용자 장치(102A-N) 및 호스트 서버(124)에 대한 연결을 제공하기 위하여 전체적으로 또는 부분적으로 함께 동작하는 개별 네트워크의 임의의 집합일 수 있으며, 서비스가 제공된 시스템 및 장치로 하나 이상의 네트워크로서 보일 수 있다. 일 실시예에서, 클라이언트 장치 또는 사용자 장치(102A-N)와의 통신이 인터넷과 같은 개방 네트워크, 또는 인트라넷 및/또는 익스트라넷과 같은 사설 네트워크에 의해 달성될 수 있다. 일 실시예에서, 통신은 SSL(secure sockets layer) 또는 TLS(transport layer security)와 같은 보안 통신 프로토콜에 의해 달성될 수 있다.

또한, 통신은, LAN(Local Area Network), WLAN(Wireless Local Area Network), PAN(Personal area network), CAN(Campus area network), MAN(Metropolitan area network), WAN(Wide area network), WWAN(Wireless wide area network), GSM(Global System for Mobile Communications), PCS(Personal Communication Service), D-Amps(Digital Advanced Mobile Phone Service), 블루투스, Wi-Fi, 고정 무선 데이터(Fixed Wireless Data), 2G, 2.5G, 3G 네트워크, EDGE(Enhanced data rate for GSM evolution), GPRS(General packet radio service), enhanced GPRS와 같은, 그러나 이에 한정되지 않는 하나 이상의 무선 네트워크와, TCP/IP, SMS, MMS, XMPP(extensible messaging and presence protocol), RTMP(real time messaging protocol), IMPP(instant messaging and presnece protocol), 인스턴트 메시징(instant messaging), USSD, IRC와 같은 메시징 프로토콜이나, 임의의 다른 무선 네트워크 또는 메시징 프로토콜을 통해 달성될 수 있다.

사용자 데이터 저장소(128)는 소프트웨어, 설명 데이터, 이미지, 시스템 정보, 드라이버, 및/또는 동작을 위하여 호스트 서버(124) 및/또는 임의의 다른 서버의 다른 구성 요소에 의해 사용되는 임의의 다른 데이터 항목을 저장할 수 있다. 사용자 데이터 저장소(128)는 예를 들어 오라클, DB2, 마이크로소프트 액세스, 마이크로소프트 SQL 서버, PostgreSQL, 파일메이커(FileMaker) 등과 같은, 그러나 이에 한정되지 않는 DBMS(database management system)에 의해 관리될 수 있다.

사용자 데이터 저장소(128)는 객체 지향 기술 및/또는 텍스트 파일을 통해 구현될 수 있으며, 분산 데이터 관리 시스템, 객체 지향 데이터베이스 관리 시스템(object-oriented database management system; OODBMS)(예를 들어, ConceptBase, FastDB Main Memory Database Management System, JDOInstruments, ObjectDB 등), 객체 관계형 데이터베이스 관리 시스템(object-relational database management system; ORDBMS)(예를 들어, Informix, OpenLink, Virtuoso, VMDS 등), 파일 시스템, 및/또는 임의의 다른 적당하거나 알려진 데이터베이스 관리 패키지에 의해 관리될 수 있다.

일부 실시예에서, 호스트 서버(124)는 사용자 데이터 저장소(128)에 저정될 데이터를 제공할 수 있고, 그리고/또는 사용자 데이터 저장소(128)에 저장된 데이터를 검색할 수 있다. 사용자 데이터 저장소(128)는 온라인 소셜 네트워크에서의 사용자의 사용자 정보를 포함하는 정적(static) 사용자 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 정적 사용자 데이터는 사용자의 이름과 성, 유효한 이메일 ID, 고유 사용자 이름, 나이, 결혼 상황, 직종, 위치, 교육, 고향, 출신 학교, 형제 자매의 수, 천성(heritage), 민족, 인종 등과 같은, 그러나 이에 한정되지 않는 개인 정보에 대한 설명 데이터를 포함할 수 있다. 사용자 정보는 활동, 취미, 직업 정보, 사진 등을 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않는 관심 정보를 더 포함한다.

일 실시예에서, 사용자 데이터 저장소(128)에 저장된 사용자 데이터는 사용자에 의해 명확하게 특정된다. 예를 들어, 사용자(예를 들어, 방문자/서비스 구독자)가 소셜 네트워크에 관련된 서비스와 같은 서비스에 가입하면, 유효한 이메일 주소, 서비스 주소, 유효한 신용 카드 번호, 사회 보장 번호, 사용자 이름, 및/또는 나이와 같은 정보 세트가 요구될 수 있다. 사용자 정보 양식은, 예로서 그리고 한정이 아닌, 위치, 활동, 취미, 민족, 사진 등의 선택적인 항목을 포함할 수 있다. 사용자 데이터 저장소(128)에 저장된 사용자 데이터의 예는, 사용자 이름, 사용자 직종/직급, 사용자 주소, 구독 정보, 하드웨어 ID, 하드웨어 모델, 소프트웨어 버젼 ID 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는다.

또한, 사용자 데이터 저장소(128)는 동적(dynamic) 사용자 데이터를 포함할 수 있다. 동적 사용자 데이터는 사용자에 의해 명시적으로 제출되거나 또는 하나 이상의 소프트웨어 에이전트 및/또는 사용자 데이터 저장소(128)에 연결된 호스트 서버(124)와 같은 하드웨어 모듈을 통해 제공될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 사용자 데이터 저장소(128)에 저장될 수 있는 자신의 사용자 프로파일을 주기적으로 업데이트할 수 있다. 유사하게, 사용자 선호가 자동으로 식별되어 저장소에 저장될 수 있다. 일부 실시예에서, 사용자 상호 작용(interaction), 다른 사용자와의 관계, 사용자 연결, 소셜 기록, 소셜 히스토리 기록, 및/또는 임의의 통신 기록과 같은 동적 정보가 사용자 데이터 저장소(128)에 기록되어 저장될 수 있다.

도 2는, 일 실시예에 따라, 온라인 환경에서 사용자에게의 소개를 위하여 관련 사용자를 선택하는 호스트 서버(224)의 구성 요소에 대한 블록도이다.

호스트 서버(124)는 네트워크 인터페이스(202), 상호 작용/연결 관리자 모듈(204), 표현(representation) 생성기 모듈(206), 노드 통과(node traversing) 모듈(208), 테스트 사용자 생성기 모듈, 점수 생성기 모듈(212), 응답 모듈(214), 선택 모듈(216), 및/또는 제시 모듈(218)을 포함한다. 일 실시예에서, 호스트 서버(224)는 사용자 데이터 저장소(228)에 연결된다. 사용자 데이터 저장소는 도 1의 예를 더 참조하여 설명된다.

추가의 또는 더 적은 모듈이 본 개시 내용의 신규한 기술로부터 벗어나지 않으면서 포함될 수 있다. 또한, 도 1의 예에서의 각 모듈은 하드웨어 및/또는 소프트웨어 모듈의 임의의 조합으로 구현되는 임의의 개수의 조합된 서브 모듈 및 시스템을 포함할 수 있다.

호스트 서버(224)는, 분산된(물리적으로 그리고/또는 기능적으로 분산된) 구성 요소를 포함하는 것으로 도시되지만, 집합적인 요소로서 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 일부 또는 모든 모듈 그리고/또는 각 모듈에 의해 표현된 기능은 임의의 적당하거나 알려진 방법으로 결합될 수 있다. 또한, 모듈에 의해 표현된 기능은 개별적으로 구현될 수 있거나, 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 부분적으로 또는 전체적으로 임의의 조합으로 구현될 수 있다.

도 2의 예에서, 네트워크 인터페이스(202)는 호스트 서버(224)가 호스트 및 외부 엔티티에 의해 지원되는 임의의 알려지거나 그리고/또는 적당한 통신 프로토콜을 통해 호스트 서버의 외부에 있는 엔티티와 네트워크에서 데이터를 중재하게 하는 네트워크 장치일 수 있다. 네트워크 인터페이스(202)는 네트워크 어댑터 카드, 무선 네트워크 인터페이스 카드, 라우터, 액세스 포인트, 무선 라우터, 스위치, 다계층 스위치, 프로토콜 컨버터, 게이트웨이, 브릿지, 브릿지 라우터, 허브, 디지털 매체 수신기, 및/또는 리피터 중 하나 이상을 포함할 수 있다.

호스트 서버(224)의 일 실시예는 상호 작용/연결 관리자 모듈(204)을 포함한다. 상호 작용/연결 관리자 모듈(204)은 상호 작용, 동작, 관계, 현재 연결, 및/또는 요청된 연결의 발생을 식별하고, 검출하고, 추적하고, 관리하고, 기록하고 그리고/또는 처리할 수 있는 소프트웨어 에이전트 및/또는 하드웨어 모듈의 임의의 조합일 수 있다.

상호 작용/연결 관리자 모듈(204)은, 동작시에, 온라인 소셜 네트워크에서 여러 사용자 중에서 발생한 소셜 상호 작용(social interaction) 또는 소셜 연결(social connection) 세트를 식별하고 검출하기 위하여 네트워크 인터페이스(202)와 통신할 수 있다. 일반적으로, 온라인 소셜 네트워크에서 발생한 소셜 상호 작용은 클라이언트 장치 또는 사용자 장치(예를 들어, 휴대 전화, 전화기, 스마트폰, PDA, 아이폰, 블랙베리, 컴퓨터, 랩탑, 및/또는 팜탑 등)를 이용하여 사용자에 의해 개시된다. 임의의 종류의 연결 또는 상호 작용이 검출되고 이어서 추적되고 그리고/또는 추가 처리 및 분석을 위하여 저장될 수 있다. 연결/소셜 연결의 종류는 다양한 종류의 관계(예를 들어, 우정, 대학, 가족, 낭만 등) 또는 특정되지 않은 종류의 관계/연결을 포함할 수 있다. 온라인 소셜 네트워크에서의 연결은 일반적으로 연결 요청을 요청하고 수락하여 이에 따라 상호 연결된 사용자에 관련된다.

온라인 소셜 네트워크에서 발생하는 상호 작용/동작은, 한정이 아닌 예로서, 소셜 네트워크에서 소셜 연결을 구축하기 위하여 초대를 전송하거나 수신하는 것, 메시지를 전송하거나 수신하는 것, 프로파일을 보는 것, 코멘트를 포스팅하는 것, 정보를 포스팅하는 것, 그룹에 가입하는 것, 이벤트 또는 파티로에 초대를 전송하거나 수신하는 것, 그룹에 소속하는 것, 그룹을 창설하는 것 등을 포함할 수 있다. 상호 작용/연결 관리자 모듈(204)은 이러한 동작을 기록하고, 이러한 동작의 전송자 및 수신자를 판단한다. 또한, 동작이 그룹에 관한 것이면, 상호 작용/연결 관리자 모듈(204)은 관련된 그룹을 판단하고 저장한다.

또한, 일 실시예에서, 상호 작용/연결 관리자 모듈(204)에 의해 검출된 소셜 상호 작용은 관심 통지(notification of interest)를 전송하는 것, 관심 통지를 수신하는 것, 및/또는 관심 통지에 응답하는 것을 포함한다. 예를 들어, 관심 통지는 특정 사용자가 관심을 표시한 때 특정 사용자에 대하여 식별된 관련 사용자에게 전송될 수 있다. 관련 사용자도 특정 사용자에게 관심이 있을 때 통지에 응답할 수 있다. 특정 사용자에게 전송된 관심 통지는 익명이거나 또는 익명이 아닐 수 있다는 것에 유의하라. 또한, 이러한 상호 작용은 상호 작용/연결 관리자 모듈(204)에 의해 추적될 수 있다.

일 실시예에서, 상호 작용/연결 관리자 모듈(204)은 이벤트의 발생 일자/시간을 판단하고, 발생과 관련된 타임 스탬프(timestamp)를 저장한다. 이벤트의 발생과 관련된 일자 및/또는 시간은 특정 사용자에 대하여 관련 사용자를 선택하는데 있어서 각 상호 작용의 가중치를 고려할 수 있다. 예를 들어, 더 오래된 이벤트 세트는 일반적으로 새로 발생된 이벤트보다 더 적은 가중치가 부여될 수 있다. 일 실시예에서, 이벤트에 할당된 가중치는 시간에 대하여 기하급수로, 2차 함수로 또는 1차 함수로 감소한다.

호스트 서버(224)의 일 실시예는 표현 생성기 모듈(206)을 포함한다. 표현 생성기 모듈(206)은 추가 처리를 위하여 온라인 소셜 네트워크에서 사용자 사이에 발생한 소셜 연결 및 소셜 히스토리 기록에 대한 표현(representation)을 생성할 수 있는 소프트웨어 및/또는 하드웨어 모듈의 임의의 조합일 수 있다.

표현 생성기 모듈(206)은, 동작시, 상호 작용/연결 관리자 모듈(204)에 의해 관리되고 추적되는 모든 또는 일부의 연결/상호 작용을 액세스하기 위하여 상호 작용/연결 관리자 모듈(204)과 통신 세션을 구축한다. 표현 생성기 모듈(206)은 표현을 구축하고 추가 처리를 위하여 관련 연결/상호 작용을 검색하는데 있어서 필터(예를 들어, 시간 전용, 사용자 전용, 이벤트 전용, 연결 종류 등)를 적용할 수 있다.

예를 들어, 마지막 2달 발생한 관련 연결/상호 작용 또는 하나 이상의 특정 사용자에 관한 연결/상호 작용이 있다. 이 대신에, 연결/상호 작용은 필터링이나 사전 선택 없이 상호 작용/연결 관리자 모듈(204)로부터 검색될 수 있다.

연결/상호 작용을 이용하여, 표현 생성기 모듈(206)은 소셜 상호 작용 세트에 대한 표현을 생성한다. 표현 생성기 모듈(206)은 여러 사용자의 각각을 노드(예를 들어, 사용자 노드)에 대응하도록 할당할 수 있으며, 여기에서, 관련 사용자가 식별되어야 하는 사용자는 원 노드에 대응한다. 또한, 표현 생성기 모듈(206)은 소셜 상호 작용 세트의 각각을 노드 연결 에지에 대응하도록 할당할 수 있으며, 여기에서, 원 노드는 원 노드 연결 에지 세트에 대응한다.

표현에서, 2개의 사용자 노드는 2개의 사용자 노드에 의해 표현된 2명의 사용자 사이에 발생하였고 그리고/또는 존재하는 소셜 상호 작용 또는 소셜 연결(예를 들어, 관계)를 나타내는 에지에 의해 연결될 수 있다. 표현은 도 3a 및 3b의 예를 더 참조하여 도면으로 더 도시되고 설명된다.

일 실시예에서, 표현 생성기 모듈(206)은 소셜 상호 작용과 소셜 연결을 나타내는 에지에 가중치를 할당한다. 가중치는 상호 작용의 종류, 관계의 종류, 상호 작용이 마지막으로 발생한 때 및/또는 관계의 지속 시간에 기초하여 할당될 수 있다. 가중치는 소셜 네트워크에서 사용자의 관련성 점수(relevancy score)를 계산하기 위하여 특정 노드의 에지를 선택할 때 사용될 수 있다. 더 높은 가중치는, 사용된다면, 일반적으로 그 특정 에지의 더 높은 선택 확률에 대응한다. 가중치의 할당과 표현의 통계 속성을 계산하기 위한 사용은 도 3a, 및 도 8a, 8b의 예를 참조하여 설명된다. 일 실시예에서, 가중치는 가중치 부여 모듈(weighting module)에 의해 할당된다.

일 실시예에서, 사용자 노드의 서브세트가 표현의 디멘젼이 감소되어 계산의 리소스 강도(resource intensity)를 감소시킬 수 있도록 기준 노드로서 선택된다. 표현에서 기준 노드와 다른 노드 사이의 거리는, 표현에서 임의의 2개의 노드사이의 거리가 기준 노드를 이용하여 계산된 거리의 선형 조합(예를 들어 가중치가 부여된 조합)을 이용하여 결정될 수 있도록 계산될 수 있다. 따라서, 임의의 2개의 노드의 거리는 모든 노드를 포함하는 명시적인 계산과는 반대로 선택된 기준 노드를 이용하여 수행된 명시적인 계산을 이용하여 결정될 수 있다. 벡터 덧셈 또는 뺄셈이 선형 또는 가중치가 부여된 조합을 수행하는데 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 기준 노드 모듈은 기준 노드를 선택하고, 기준 노드를 이용하여 거리 계산을 수행한다.

특히, 기준 노드를 이용하여 달성된 디멘젼 감소는, 예를 들어 실시간으로 또는 실시간과 가깝게 관련 사용자가 식별될 사용자의 수가 증가하는 이점을 가질 수 있다. 기준 노드 생성기 모듈은 관련 사용자를 식별하는데 필요한 계산의 수를 감소시킬 수 있어, 그 결과, 계산을 더 신속하고 더 자주 수행하여 온라인 소셜 네트워크에서의 사용자 경험을 개선하고 최적화할 수 있다.

호스트 서버(224)의 일 실시예는 노드 통과 모듈(208)을 포함한다. 노드 통과 모듈(208)은 표현 생성기 모듈에 의해 생성된 표현을 처리하고, 관리하고, 검토할 수 있는 소프트웨어 에이전트 및/또는 하드웨어 모듈의 임의의 조합일 수 있다.

노드 통과 모듈(208)은 표현 생성기(206)에 연결된다. 동작시, 노드 통과 모듈(208)은 소셜 상호 작용에 대한 표현에서 특정 노드에 연결된 에지 중 하나를 선택할 수 있다. 처음에, 노드 통과 모듈(208)은 관련 사용자가 식별되는 사용자에 대응하는 원 노드의 원 노드 연결 에지 세트로부터 원 노드 연결 에지를 선택한다. 원 노드 연결 에지는 무작위로 선택되거나 또는 미리 정해진 함수, 예를 들어 노드 연결 에지에 할당된 임의의 가중치를 고려한 것에 따라 선택될 수 있다.

원 노드 연결 에지가 선택되면, 노드 통과 모듈(208)은 선택된 원 노드 연결 에지가 연결하는 연결 매개(intermediary) 노드를 식별한다. 따라서, 노드 통과 모듈(208)은 식별되는 연결 매개 노드와 관련된 빈도 카운터를 증가킬 수 있다. 노드 통과 모듈(208)은 에지를 선택하고 연결된 노드를 식별하는 과정을 계속한다. 또한, 노드 통과 모듈(208)이 연결된 노드를 식별하면, 연결된 노드의 빈도 카운터를 증가시킨다. 일 실시예에서, 빈도 카운터는 빈도 카운터 모듈에 의해 추적되고 증분된다.

원 노드 및 매개 노드로부터 연결하는 에지를 통과함으로써 각 노드가 도달될 수 있는 빈도는 원 노드에 의해 표현되는 사용자에 대한 관련된 사용자의 관련성에 대응한다. 따라서, 각 사용자의 관련성 점수는 여러 사용자의 각각과 관련된 노드의 각각의 빈도 카운터를 이용하여 생성될 수 있다. 일반적으로, 더 높은 관련성 점수를 갖는 사용자는 더 높은 빈도 카운터를 갖는 노드에 대응한다.

호스트 서버(224)의 일 실시예는 테스트 사용자 생성기 모듈(210)을 포함한다. 테스트 사용자 생성기 모듈(210)은 온라인 소셜 네트워크에서 테스트 사용자의 가정적인(hypothetical) 사용자 프로파일을 구축할 수 있는 소프트웨어 에이전트 및/또는 하드웨어 모듈의 임의의 조합일 수 있다.

테스트 사용자 생성기 모듈(210)은, 일 실시예에서, 표현 생성기 모듈(206)에 연결된다. 동작시, 테스트 사용자 생성기 모듈(210)은 테스트 사용자의 가정적인 사용자 프로파일을 생성한다. 이러한 테스트 사용자는 실제 사용자 또는 다른 테스트 사용자에 연결된 에지를 갖는 사용자 노드로서 소셜 상호 작용의 표현에 도입될 수 있다.

가정적인 사용자 프로파일을 갖는 테스트 사용자는 사용자 행동을 학습하기 위하여 소셜 네트워크에서 테스트 사용자 생성기 모듈(210)에 의해 실제 사용자에게 제시될 수 있다. 테스트 사용자는 실제 사용자로부터 트리거할 수 있는 상호 작용의 종류를 식별하기 위하여 테스트 사용자로서 제시될 수 있다. 테스트 사용자는 사용자 노드로서 소셜 상호 작용의 표현에 도입될 수 있으며, 상호 작용도 에지로서 도입될 수 있다. 테스트 사용자 및 실제 사용자가 테스트 사용자와 개시하는 상호 작용은 시스템이 관련 사용자의 선택을 최적화할 수 있게 하는 추가 데이터를 제공한다.

호스트 서버(224)의 일 실시예는 점수 생성기 모듈(212)을 포함한다. 점수 생성기 모듈(212)의 일 실시예는 순위 부여 모듈(ranking module)을 포함한다. 점수 생성기 모듈(212)은 온라인 소셜 네트워크에서 발생한 상호 작용/연결을 이용하여 특정 사용자에 대한 관련성에 기초한 여러 사용자에 대한 관련성 점수를 생성할 수 있는 소프트웨어 에이전트 및/또는 하드웨어 모듈의 임의의 조합일 수 있다.

점수 생성기 모듈(212)은 상호 작용/연결 관리자 모듈(204) 및/또는 노드 통과 모듈(208)에 연결된다. 동작시, 점수 생성기 모듈(212)은 상호 작용/연결 관리자 모듈(204)과 통신하여, 온라인 소셜 네트워크에서 여러 사용자 사이에서 발생한 소셜 상호 작용 및/또는 소셜 연결 세트를 이용하여 여러 사용자의 각각에 대한 관련성 점수를 생성한다.

일 실시예에서, 점수 생성기 모듈(212)은 노드 통과 모듈(208)과 통신하여, 연결된 에지를 통과함으로써 얼마나 자주 각 노드가 원 노드로부터 도달되는지 판단된다. 노드 통과 모듈(208)로부터 획득된 빈도 데이터(예를 들어, 빈도 카운터)를 이용하여, 점수 생성기 모듈(212)은 사용자 노드와 관련된 빈도 정보에 기초하여 관련성 점수를 생성할 수 있다.

일 실시예에서, 점수 생성기 모듈(212)는 관련된 사용자의 순위를 정하기 위하여 노드와 관련된 빈도 카운터를 이용한다. 일반적으로, 더 높은 빈도 카운터를 갖는 노드와 관련된 사용자는 더 높은 순위로 된다. 일 실시예에서, 관련성에 기초한 사용자의 순위 부여는 순위 부여 모듈에 의해 판단된다. 사용자 노드 및 관련 빈도 카운터, 점수 및 순위의 예를 나타내는 표가 도 3c의 예를 더 참조하여 도시된다.

또한, 일 실시예에서, 관련 사용자의 순위 부여는 소셜 네트워크에서 사용자가 마지막으로 활성화된 온라인이었던 때(예를 들어, 사용자가 마지막으로 로그온한 때)를 고려한다. 또한, 일 실시예에서, 관련 사용자의 순위 할당은 사용자가 온라인 소셜 네트워크에 로그온한 빈도를 고려한다. 사용자는 로그온한 마지막 시간, 소셜 네트워크에 로그온한 빈도 또는 마지막 활성 시간 및 빈도의 조합에 기초하여 연속적인 스케일로 순위가 정해질 수 있다. 예를 들어, 유사한 관련성 점수를 갖는 5명의 사용자에 대하여, 가장 최근에 로그온한 사용자, 가장 자주 로그온한 사용자, 또는 그 조합이 가장 높게 순위가 부여될 수 있다. 반면, 덜 빈번하게 로그온한 사용자 또는 마지막 로그온이 더 오래된 사용자 그리고/또는 그 조합이 가장 낮게 순위가 부여된 관련 사용자일 수 있다.

이 대신에, 사용자는 바이너리(binary) 스케일로 분류될 수 있다. 예를 들어, 일정한 시간 구간(예를 들어, 한 달 이상, 두 달 이상, 6달 이상 등)동안 로그온하지 않은 사용자는 이러한 사용자가 관심 통지에 응답하지 않을 수 있기 때문에 순위가 부여되지 않고 제시될 관련 사용자의 목록에서 삭제될 수 있다. 최근(예를 들어, 지난 이틀간, 또는 지난 2주간)에 적어도 한 번 로그온한 적이 있는 사용자는 이 목록에서 유지될 수 있다. 이 경우, 사용자가 순위가 부여되고 다른 사용자에게 제시될 지의 여부에 더하여, 마지막 활동이 얼마나 최근이었는지가 관련 사용자의 특정 순위에 영향을 주지 않을 수 있다.

일 실시예에서, 인구 통계 정보가 참여 사용자로 식별된 관련 사용자에게 점수를 부여하거나 순위를 부여하는데 사용된다. 예를 들어, 특정 사용자 및 관련 사용자의 인구 통계 정보는 여러 관련 사용자의 각각의 순위를 결정하는데 있어서의 인자일 수 있다. 일 실시예에서, 인구 통계 정보는 참여 사용자가 소셜 네트워크에서 상대적으로 새로운 자이고, 다른 사용자와 많은 상호 작용 또는 연결을 가지지 않을 때 사용된다.

호스트 서버(224)의 일 실시예는 선택 모듈(216)을 포함한다. 선택 모듈(216)은 예를 들어 특정 사용자에 대한 관련성에 기초하여 특정 사용자에 소개될 후보 사용자를 선택할 수 있는 소프트웨어 에이전트 및/또는 하드웨어 모듈의 임의의 조합일 수 있다.

선택 모듈(216)은, 일 실시예에서, 점수 생성기 모듈(212)에 연결된다. 동작시, 선택 모듈(216)은 사용자를 나타내는 노드와 관련된 관련성 점수 및/또는 순위 및 관련된 사용자의 관련성을 판단하기 위하여 점수 생성기 모듈(212)과 통신할 수 있다. 그 다음, 선택 모듈(216)은, 관련성 점수 및/또는 순위를 이용하여, 관련 사용자 세트를 선택할 수 있다. 관련 사용자 세트는 게임 또는 애플리케이션에 참여하고 있는 특정 사용자에 대하여 선택된다.

임의의 인원의 관련 사용자가 식별되거나 선택될 수 있다. 예를 들어, 관련 사용자는 상위 15% 범위의 점수를 갖는 사용자로서 선택될 수 있다. 또한, 관련 사용자는 상위 200등의 사용자 또는 모든 점수가 부여된 사용자의 상위 10 내지 15% 범위의 순위로서 선택될 수 있다.

일반적으로, 선택 모듈(216)은 사용자와의 소셜 연결이 존재하지 않는 관련 사용자를 선택한다. 관련성 점수 과정이 사용자가 다른 사람을 만나는데 관심을 가질 수 있는 가능성을 판단하기 때문에, 사용자가 이미 만난 사람은, 일 실시예에서, 선택 과정으로부터 배제될 수 있다.

호스트 서버(224)의 일 실시예는 제시 모듈(218)을 포함한다. 제시 모듈(218)은 사용자에게 식별된 관련 사용자를 제시할 수 있는 소프트웨어 에이전트 및/또는 하드웨어 모듈의 임의의 조합일 수 있다.

일 실시예에서, 제시 모듈(218)은 선택 모듈(216)과 사용자 데이터 저장소(228)에 연결된다. 동작시, 제시 모듈(218)은 사용자 데이터 저장소(228)로부터 선택 모듈(216)에 의해 선택된 사용자의 사용자 정보를 식별한다. 제시 모듈(218)은 사용자 장치(예를 들어, 컴퓨터, 랩탑, 휴대 전화, 블랙베리, 아이폰 등)를 통해 사용자에게 1 이상의 관련 사용자를 전자적으로 제시한다. 관련 사용자에 대하여 제시된 정보는 관련 사용자의 이미지 및/또는 관련 사용자의 약력 데이터(biographical data)를 포함할 수 있다. 관련 사용자는 여러 관련 사용자의 각각에 할당된 순위에 기초한 순서로 참여 사용자에게 제시될 수 있다는 것에 주목하라. 관련 사용자는 무작위 순서로 참여 사용자에게 제시된다. 일 실시예에서, 미리 정해진 인원의 관련 사용자가 여러 관련 사용자로부터 선택되고, 미리 정해진 인원의 여러 관련 사용자는 무작위 순서로 참여 사용자에게 제시된다.

호스트 서버(224)의 일 실시예는 응답 모듈(214)을 포함한다. 응답 모듈(214)은 만남 요청 또는 관심 통지에 대한 온라인 소셜 네트워크에서의 사용자의 응답을 검출하고 추적할 수 있는 소프트웨어 에이전트 및/또는 하드웨어 모듈의 임의의 조합일 수 있다.

일 실시예에서, 응답 모듈(214)은 사용자가 관심 통지에 대하여 응답하거나 응답하지 않는 경우를 검출하기 위하여 상호 작용/연결 관리자 모듈(204)에 연결된다. 사용자 응답을 추적함으로써, 응답 모듈(214)은 다른 사용자로부터의 관심 통지에 응답한 사용자의 응답을 판단할 수 있다. 일 실시예에서, 응답 계량(resonsiveness metric)은 관심 통지가 전송되었는지에 관계없이 한 사용자가 다른 사용자에게 제시된다면 감소될 수 있다.

응답 모듈(214)은, 동작시, 응답 모듈(214)이 점수 생성기 모듈(212)에 사용자의 응답 정보를 제공할 수 있도록 점수 생성기 모듈(212)에 더 연결될 수 있다. 일 실시예에서, 각각의 관련 사용자의 응답은 관련성 순위를 결정하는 인자이며, 따라서 이에 따라 다른 사용자에게 제시될 가능성에 영향을 미친다.

일 실시예에서, 응답 계량은 다른 사용자가 한 사용자에게 관심을 표시한 회수 및 다른 사용자가 그 사용자에게 관심을 표시하지 않은 회수의 선형 조합을 이용하여 계산된다(예를 들어, a*yes_clicks_received 회수 + b*no_clicks_received 회수). 따라서, 사용자의 응답 계량은 다른 사용자에게 제공될 때 증가한다(덜 민감하다).

사용자가 다른 사람을 만나고 다른 사람에게 소개되는 게임("Meet Me" 애플리케이션)에 참여한 적이 없다면, 응답 계량은 c로 설정된다. 응답 계량이 더 높은 값일수록 사용자가 덜 민감하다. a, b 및 c의 각각은 양수이거나 음수일 수 있다. 예를 들어 관심 통지에 응답하여 사용자가 게임에 참여할 때, 계량은 감소한다(예를 들어, '0'으로 리셋된다). 이 표현에서, 더 낮은 계량은 더 높은 응답성을 나타낸다. 일부 실시예에서, 참여 사용자에 대한 소개에 적합한 사용자를 선택하기 위하여 응답 계량은 사용자의 관련성 순위에 독립적으로 사용된다는 것에 주목하라. 다른 말로 하면, 통지에 응답하여 "Meet Me" 애플리케이션에 더 많은 사용자가 참여한다면, 그들은 다른 사용자에게 더 자주 제시될 수 있다.

도 3a는, 일 실시예에 따라, 여러 사용자를 갖는 온라인 소셜 네트워크에서 소셜 상호 작용의 예시적인 표현(300)에 대한 도면을 도시한다.

소셜 상호 작용, 소셜 연결 및/또는 소셜 히스토리 기록의 표현(300)은 특정 사용자를 위하여 관련 사용자를 식별하는데 사용될 수 있다. 표현(300)은 온라인 환경에서 다양한 사용자 사이에 존재하거나 발생하는 관계, 연결, 상호 작용 및 동작을 시각적으로 도시한다. 이러한 연결 및 상호 작용은 "소셜 히스토리(social history)"라고도 할 수 있으며, 표현(300)은 통계적인 속성이 계산될 수 있도록 "소셜 히스토리 기록(social history record)"을 추적하고 유지하는데 사용될 수 있다.

예를 들어, 관계는 사용자가 온라인 네트워크에서 서로 연결된 것을 표시할 수 있다. 또한, 관계의 종류는 온라인 네트워크에서 선택적으로 특정될 수 있다(예를 들어, 친구, 지인, 동료, 가족). 또한, 표현(300)은 온라인 소셜 네트워크에서 사용자에 의해 수행된 활동에 대한 시각적인 묘사를 포함한다. 예를 들어, 동작은 소셜 상호 작용, 소셜 기록, 소셜 연결, 소셜 연결의 개시 등을 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 표현(300)에서 여러 사용자 각각은 노드(예를 들어 노드(304, 306, 308 등))에 대응하고, 관련 사용자가 식별되어야 하는 사용자는 원 노드(302)에 대응한다. 각 소셜 상호 작용은 노드 연결 에지(예를 들어 에지(303, 305, 307 등))에 의해 표시된다. 소스 노드(302)는 소스 노드 연결 에지(예를 들어, 에지(303, 305, 307, 309 및 311)) 세트와 관련될 수 있다.

에지에 의해 표현된 소셜 상호 작용은 네트워크에서 사용자 사이의 현재의 우정 연결을 포함할 수 있다(예를 들어, 에지(317)). 예를 들어, 에지에 의해 연결된 2개의 노드는 2개의 관련된 사용자가 온라인 소셜 네트워크에서 친구로서 연결된다는 것을 나타낼 수 있다는 것에 주목하라. 2명의 사용자 사이에서 발생하는 동일한 종류의 상호 작용에 대한 각각의 발생은 자체의 에지에 의해 표현될 수 있다. 예를 들어, 노드 111(322)의 사용자가 노드(10)(320)의 사용자에게 3개의 메시지를 전송하면, 각 메시지 이벤트는 자체의 에지(예를 들어 에지(323, 325, 327))에 의해 표현될 수 있다. 이 대신에, 2명의 사용자 사이에 발생한 특정 동작의 빈도가 가중 인자(weighting factor)에 의해 표현될 수 있다. 예를 들어, 3개의 에지(예를 들어, 323, 325, 327)를 사용하는 대신에, 3배의 가중 인자를 갖는 하나의 에지가 사용될 수 있다.

또한, 소셜 상호 작용은 다른 사용자에게 메시지를 전송하는 것 및/또는 다른 사용자로부터 메시지를 수신하는 것을 포함할 수 있다(예를 들어, 에지(303, 305). 예를 들어, 연결된 2개의 노드는 2명의 관련된 사용자가 메시지를 교환하였다는 것을 표시할 수 있다. 일 실시예에서, 에지는 어느 사용자가 전송자이고 어느 사용자가 메시지의 수신자인지를 나타내는 하나의 화살 표시를 갖는다.

또한, 소셜 상호 작용은 다른 사용자의 프로파일을 보는 것(예를 들어, 에지(311)), 다른 사용자의 홈페이지에 코멘트를 포스팅하는 것(예를 들어, 에지(307)), 및/또는 다른 사용자에게 초대를 전송하는 것(예를 들어, 에지(309), 연결(친구 되기)를 하기 위한 초대, 그룹에 가입하기 위한 초대). 예를 들어, 2개의 노드를 연결하는 에지는 프로파일이 보여진 사용자에게 연결된 프로파일을 본 사람을 나타낼 수 있다. 화살표는 여기에서 보는 사용자와 보여지는 사용자 사이를 구별하기 위하여 사용된다. 이 대신에, 발생한 것을 제외하고는 소셜 상호 작용에서 전송자 및 수신자가 구별되지 않도록, 각 에지는 2개의 화살 표시를 포함하거나 화살 표시를 포함하지 않을 수 있다. 일 실시예에서, 에지는 온라인 소셜 네트워크에서 친구로서 연결하도록 사용자가 다른 사용자를 초대할 때 또는 사용자가 다른 사용자의 홈페이지에 코멘트를 포스팅할 때 생성될 수 있다.

일 실시예에서, 소셜 상호 작용은 다른 사용자로부터 전송된 관심 통지에 응답하는 것 또는 다른 사용자에게 관심 통지를 전송하는 것을 포함한다. 일반적으로 관심 통지는 관련 사용자의 식별에 응답하여 생성된다. 관련 사용자는 사용자에게 제시되며, 사용자가 관심을 나타내면, 관심 통지가 하나 이상의 관련 사용자에게 전송될 수 있어, 사용자가 잠재적으로 그들에게 관심이 있으며 사용자가 그들의 응답에서 그와 같이 표시하였다는 것을 그들에게 통지한다.

일 실시예에서, 표현(300)은 소셜 히스토리 기록의 통계적인 속성을 계산하는데 사용된다. 통계적 속성은 참여 사용자에 대한 관련 사용자를 선택하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 여러 사용자 사이에서의 소셜 상호 작용은 사용자에게 관련 있는 온라인 소셜 네트워크에서의 관련 사용자를 식별하기 위한 것일 수 있다. 일 실시예에서, 관련 사용자는 여러 사용자 각각에 대하여 생성된 관련성 점수에 기초하여 선택된다.

관련성 점수는 관련 사용자가 식별되어야 하는 참여 사용자를 나타내는 원 노드(302)에서 시작하여 도착될 수 있는 각 노드의 빈도를 판단함으로써 생성될 수 있다. 표현(300)에서의 노드들은 한 노드에서 다른 노드로 통과하는데 사용될 수 있는 에지에 연결된다.

예를 들어, 참여 사용자(예를 들어, 원 노드(302)에 의해 표현된 사용자)에 대한 관련성에 기초하여 여러 사용자에 대한 관련성 점수를 계산하기 위하여, 초기에 원 노드 연결 에지 중 하나가 선택된다. 원 노드 연결 에지는 에지(303)(전송된 메시지), 에지(305)(수신된 메시지), 에지(307)(코멘트 포스팅), 에지(309)(수신된 초대), 에지(311)(보여진 프로파일)를 포함한다. 일 실시예에서, 원 노드 연결 에지 중 하나는 원 노드 연결 에지 세트로부터 무작위 순서로 선택된다. 다른 선택 메카니즘, 예를 들어 가중 인자를 이용한 바이어스된 선택도 역시 사용될 수 있다.

원 노드 연결 에지가 선택되면, 선택된 원 노드 연결 에지가 연결되는 연결 매개 노드가 식별된다. 예를 들어, 에지(307)(코멘트 포스팅)가 선택되면, 연결 매개 노드(노드 3(306))가 식별된다. 따라서, 노드(306)의 빈도 카운터는 증분될 수 있다.

노드에서 노드로 연결하는 에지를 선택함으로써 각 노드가 얼마자 자주 도착지가 될 수 있는지를 판단하기 위하여 동일한 과정이 다수의 발생에 대하여 계속된다. 여러 에지를 선택하고 에지 선택을 이용하여 노드에서 노드로 옮겨간 후에 각 노드가 도착지가 될 수 있는 빈도는 노드와 관련된 각 사용자의 관련성에 관련된다. 노드가 더 자주 도착지가 될수록, 관련된 사용자는 원 노드(302)와 관련된 참여 사용자와 더 높은 관련성을 가진다.

예를 들어, 노드(306)로부터, 에지(307) 또는 에지(321)는 계산 과정을 계속하도록 선택될 수 있다. 에지(321)가 선택되면, 연결 매개 노드(노드 5(310))가 연결 노드로서 식별된다. 이에 따라, 노드(310)의 빈도 카운터는 증분될 수 있다. 따라서, 일 실시예에서, 이전에 선택된 노드 연결 에지가 연결되는 각 연결 매개 노드의 노드 연결 에지가 선택되고, 각 연결 매개 노드와 관련된 빈도 카운터가 증분된다.

다수의 발생(예를 들어, 1,000, 10,000, 100,000, 1,000,000) 후에, 각 노드와 관련된 빈도 카운터는 추가 처리를 위하여 검사된다. 각 노드(352)와 관련된 빈도 카운터(354)를 나타내는 표의 예가 도 3c에 도시된다. 도 3c는, 일 실시예에 따라, 온라인 환경에서의 소셜 네트워크에서 각 사용자 노드(352)와 관련된 빈도 카운터(354), 점수(356) 및 순위(358)를 나타내는 예시적인 표(350)를 도시한다. 여러 사용자의 각각의 관련성 점수는 각 노드의 빈도 카운터를 이용하여 생성될 수 있으며, 여기에서, 일반적으로 더 높은 관련성 점수는 더 높은 빈도 카운터에 대응한다.

일 실시예에서, 빈도 카운터는 원 노드 연결 에지의 선택이 첫 번째 홀수 발생으로서 고려될 때, 발생 회수 중 홀수번 째 발생에서 선택된 연결 매개 노드에 대하여 증분(만) 한다. 이는, 일반적으로 특정 사용자로부터 하나의 에지 떨어진 사용자는 특정 사용자가 만나는데 관심을 가지는 대상일 가능성이 더 많지만, 반면, 2개의 에지 떨어진 사용자는 특정 사용자와 유사한 사용자일 가능성이 더 많기 때문이다.

일 실시예에서, 가중 인자가 일부 또는 모든 소셜 히스토리 기록에 할당되어, 통계적 속성을 계산하는데 사용될 수 있다. 할당된 가중 인자는 특정 종류의 소셜 상호 작용에 의존할 수 있다. 예를 들어, 메시지를 전송하거나 수신하는 것은 소셜 연결보다 더 높은 가중 인자가 할당될 수 있다. 또한, 코멘트를 포스팅하는 것은 소셜 연결보다 더 높은 가중 인자가 할당될 수 있다.

소셜 히스토리 기록을 구성하는 상호 작용/연결의 종류를 나타내는 표의 일례가 도 4의 예에서 도시된다. 도 4는, 일 실시예에 따라, 온라인 소셜 네트워크에서 발생한 소셜 히스토리 기록의 상이한 종류의 상호 작용/연결(410)에 할당된 가중 인자(420)를 나타내는 예시적인 표(400)를 도시한다. 상이한 종류의 상호 작용/연결에 할당된 가중 인자는 소셜 히스토리 기록의 통계적 속성을 계산하는데 사용될 수 있다. 도시된 바와 같이, 가중 인자는 각 상호 작용 및 상호 작용 수신자 쌍에 대하여 동일할 수 있다. 예를 들어, 코멘트 포스팅과 코멘트 포스팅을 수신하는 것은 동일하게 가중치가 부여될 수 있다. 또한, 가중 인자는 각 상호 작용 및 상호 작용 수신자 쌍에 대하여 상이할 수 있다. 예를 들어, 메시지를 전송하는 것과 메시지를 수신하는 것은 상이하게 가중치가 부여될 수 있다.

가중 인자는 에지를 선택할 때 사용될 수 있다. 예를 들어, 에지(303)(전송된 메시지), 에지(305)(수신된 메시지), 에지(307)(코멘트 포스팅), 에지(309)(수신된 초대), 및 에지(311)(보여진 프로파일)로부터 원 노드 연결 에지를 선택할 때, 더 높은 가중 인자를 갖는 에지는 선택될 가능성이 더 높다. 대부분의 경우에, 가중 인자는 유효성을 개선하기 위하여 할당 후에 재조정될 수 있다.

일 실시예에서, 가중 인자는 특정 상호 작용 또는 동작의 발생 후에 경과한 시간량에 기초하여 조정될 수 있다. 예를 들어, 우정 관계에 대하여, 가중 인자는 관계의 지속 시간에 따라 (예를 들어, 선형으로, 2차 함수로 또는 기하급수로) 증가될 수 있다. 메시지 전송의 발생에 대하여, 가중 인자는 메시지가 전송된 후에 경과한 시간량에 따라 (예를 들어, 선형으로, 2차 함수로 또는 기하급수로) 감소될 수 있다.

또한, 관련성 점수는 검색 파라미터를 이용하여 생성될 수 있다. 검색 파라미터는 사용자에 의해 특정될 수 있으며, 하나 이상의 인구 통계, 키워드, 가장 최근의 활성화된 온라인, 및/또는 위치를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 관련성 점수는 검색 파라미터 및 빈도 카운터의 가중치가 부여된 조합으로써 생성된다.

일 실시예에서, 소셜 상호 작용의 표현은 사용자 그룹을 포함한다. 또한, 사용자 그룹은 표현에서 노드로서 표현될 수 있다. 소셜 네트워크에서의 소셜 상호 작용의 표현의 예는 도 3b의 예에서 도시된다.

도 3b는, 일 실시예에 따라, 여러 사용자 및 사용자 그룹을 갖는 소셜 네트워크에서 소셜 상호 작용의 다른 예시적인 표현(330)에 대한 도면을 도시한다.

또한, 표현(330)에서, 사용자 그룹은 그룹 노드(예를 들어, 그룹 노드(332, 334, 336, 338))로서 표현될 수 있다. 그룹 노드는 일반적으로 역시 에지를 통해서 사용자 노드 및 다른 그룹 노드에 연결될 수 있다. 또한, 표현(330)은 도 3a의 예를 참조하여 논의된 바와 같이, 관련성 점수를 생성하는데 사용될 수 있다.

일 실시예에서, 표현(330)은 인구 통계 노드(예를 들어, 인구 통계 노드(340, 342))를 포함할 수 있다. 사용자 노드와 인구 통계 노드 사이의 연결은 관련 사용자를 선택하는데 있어서 사용자의 인구 통계 정보를 포함하는데 사용될 수 있다. 인구 통계 노드에 의해 표현된 인구 통계 정보는 나이, 위치, 민족, 성별, 임의의 다른 인구 통계 식별자, 또는 인구 통계 식별자의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 예를 들어, 인구 통계 노드는 24 내지 26세의 산 호세 지역에 위치하는 사용자에게 연결될 수 있다. 인구 통계 노드는 소셜 네트워크에서 다른 사용자와 그렇게 많은 접촉을 가지지 않은 더 새로운 사용자에 대하여 더 자주 사용된다. 예를 들어, 사용자 노드 및 인구 통계 노드 사이의 연결은 표현(330)에서 통과될 수 있는 에지로서 사용될 있다. 사용자 노드는 임의의 개수의 인구 통계 노드에 연결되거나 전혀 연결되지 않을 수 있다는 것에 유의하라.

도 5는, 일 실시예에 따라, 사용자 프로파일 페이지(500)를 보여주는 예시적인 사용자 인터페이스를 도시한다.

사용자 프로파일 페이지(500)는 사용자가 온라인 소셜 네트워크에 로그온할 때 디스플레이될 수 있다. 또한, 사용자 프로파일 페이지는 사용자 상태 업데이트 필드(504)를 포함할 수 있다. 사용자 프로파일 정보는 필드(506, 508)에서 보여질 수 있다. 필드(506)에서 사용자의 약력 정보가 보여질 수 있다. 필드(508)에, 사용자의 관심 및 취미가 보여질 수 있다. 예를 들어, 사용자는 좋아하는 음악 종류 및 아티스트, 좋아하는 영화, 좋아하는 TV 쇼, 좋아하는 책, 좋아하는 스포츠, 및 다른 관심 사항을 제공할 수 있다. 소셜 네트워크에서의 사용자의 업데이트 또는 마지막 몇 개의 업데이트는 필드(510)에 리스트될 수 있다.

도시된 예에서, 사용자는 탭(502)에서 제공되는 선택 사항을 이용하여 소셜 네트워크에서 제공된 다양한 특징 및 서비스에 액세스할 수 있다. 또한, 사용자는 사진(512)을 업로드할 수 있다. 예를 들어, 탭(502)에서의 선택 사항은, 사용자가 홈 페이지에 액세스하고, 프로파일을 편집하고, 친구를 보고, 그리고/또는 메세지를 검토하는 등을 할 수 있게 한다. 또한, 탭(502)은 사용자가 "Meet Me"(550) 애플리케이션을 플레이하도록 하는 선택 사항을 포함한다.

사용자가 "Meet Me"(550) 탭을 선택할 때, 시스템은 사용자에게 관련이 있는 다른 사용자를 식별하는 애플리케이션을 런칭한다. 이러한 식별된 사용자는 일반적으로 사용자와의 연결이 없다. 사용자가 관련 사용자를 만나게 하는 것을 용이하게 하는 "Meet Me" 애플리케이션에 의해 제공된 사용자 인터페이스는 도 6a 내지 6c를 참조하여 도시된다.

도 6a는, 일 실시예에 따라, 참여 사용자가 관련 사용자를 만나는데 있어서의 관심 또는 관심 부족을 특정하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스(600)를 도시한다.

사용자가 "Meet Me" 탭을 선택할 때, 사용자는 사용자에게 관련이 있고 사용자가 만나는데 관심이 있을 수 있는 식별된 사용자의 사진(610)과 약력(612)을 제시받는다. 사용자는 만나기 원할 수 있는 다른 사용자의 인구 통계 정보를 특정할 수 있다. 예를 들어, 필드(608)에, 사용자는 만나거나 소개되는데 관심 있는 사람들의 성별, 나이 범위, 및 지리적 위치를 특정할 수 있다. 이러한 선호 및 온라인 소셜 네트워크에서의 다른 사람들과의 사용자의 소셜 상호 작용, 소셜 연결 및/또는 소셜 히스토리에 기초하여, 시스템은 관련 사용자를 식별하고, 그들을 이 사용자에게 제시한다. 관련 사용자의 사진(610) 및/또는 약력 정보(612)는 애플리케이션에서 제시될 수 있다.

Meet Me 애플리케이션에서, 사용자는 자신이 관련 사용자를 만나는 데에 관심이 있는지 여부를 선택할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 관심 부족을 나타내기 위하여 "No"(614)를 선택하거나 관심을 나타내기 위하여 "Yes"(616)를 선택할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자가 관심을 나타내면, 사용자는 사용자가 관심을 특정하기 위하여 추가 관련 사용자를 제시받을 수 있다. 사용자가 만나는데 관심을 표시한 관련 사용자는 집합적으로 표시될 수 있다. 예를 들어, 도 6b는, 일 실시예에 따라, 참여 사용자가 관심 있는 것을 나타낸 관련 사용자의 이미지 및 약력(655)을 보여주는 예시적인 사용자 인터페이스(650)를 도시한다. 사용자 인터페이스(650)는 사용자가 "Yes List" 탭(604)을 클릭할 때 디스플레이될 수 있다.

도 6c는, 일 실시예에 따라, 참여 사용자에 대한 관심을 나타낸 관련 사용자를 보여주는 예시적인 사용자 인터페이스(680)를 도시한다.

사용자가 관련 사용자를 만나는 데에 관심이 있다는 것을 판단한 것에 응답하여, 시스템은 관련 사용자에게 이러한 관심을 나타내는 전자 통지를 전송한다. 전자 통지는 관심 표시를 포함하고, 일반적으로 사용자 장치(예를 들어, 이동 전화, 컴퓨터, 랩탑, PDA 등)를 이용하여 관련 사용자에 의해 액세스 가능하다. 예를 들어, 통지는 경고 아이콘(예를 들어 사용자 인터페이스에서의 상부 패널 및/또는 로그인하였을 때 사용자가 볼 수 있는 홈페이지에 나타나는 아이콘)을 켜서 제공될 수 있다. 경고 아이콘은 사용자가 "Meet Me" 애플리케이션에 참여함으로써 응답한 후에 클리어될 수 있다.

전자 통지(예를 들어, 관심 통지)는 이메일, 문자 메시지, 음성 메시지 또는 상기한 것들의 임의의 조합을 취할 수 있다. 관련 사용자가 전자 통지에 응답할 때, 시스템은 관련 사용자에 의해 사용자 장치로 이루어진 표시에 기초하여 관련 사용자가 참여 사용자를 만나는데 관심이 있는지 여부를 판단할 수 있다.

또한, 예를 들어, 관련 사용자는 'Yes' 및 'No' 단추를 이용하여 선택할 수 있다. 일 실시예에서, 관련 사용자도 참여 사용자를 만나는데 관심이 있다고 판단한 것에 응답하여, 시스템은 사용자(예를 들어, "Meet Me"를 플레이하는 사용자)에게 관련 사용자의 관심을 나타내는 전자 통지를 전송한다. 전자 통신은 일반적으로 사용자 장치 또는 클라이언트 장치(예를 들어, 전화기, 아이폰, 블랙베리, 컴퓨터, 랩탑, 팜탑 등)를 이용하는 사용자에 의해 검색될 수 있다. 예를 들어, 역시 관심을 표시한 관련 사용자는 "Matches" 탭(606) 아래에 리스트될 수 있다. 참여 사용자("Meet Me"를 플레이하는 사용자)에 관심이 있는 관련 사용자의 약력과 이미지는 "Matches" 탭(606)이 선택될 때 디스플레이될 수 있다.

도 7a 및 7b는, 일 실시예에 따라, 참여 사용자에게 소개될 하나 이상의 관련 사용자를 선택하는 예시적인 과정을 나타내는 플로우차트이다.

단계(702)에서, 온라인 소셜 네트워크에서 참여 사용자에게 소개될 관련 사용자를 식별하기 위한 요청이 수신된다. 요청은 관련 사용자를 선택하는 시스템에 대한 웹 인터페이스(예를 들어, 도 5 및 6의 사용자 인터페이스)를 이용하는 참여 사용자게 의해 이루어질 수 있다. 또한, 요청은 임의의 다른 전자 또는 전화 수단을 통해(예를 들어, 메시지, 이메일 메시지, 음성 메시지, 문자 메시지를 전송하고 그리고/또는 하나 이상의 미리 정해지 서버 위치로 전화를 거는 것으로) 이루어질 수 있다. 일 실시예에서, 요청은 참여 사용자가 온라인 환경에서 게임에 참여하는 것을 선택할 때 생성된다. 예를 들어, 사용자는 온라인 소셜 네트워크의 웹 인터페이스를 이용하는 애플리케이션을 개시함으로써(예를 들어, 도 5 및 6의 예에서 도시된 웹 인터페이스를 통해 "Meet Me" 애플리케이션을 선택함으로써) 게임에 참여하는 것을 선택할 수 있다.

단계(704)에서, 소셜 네트워크에서 여러 사용자 사이에 발생한 소셜 히스토리 기록 세트가 식별된다. 소셜 히스토리 기록은 소셜 연결, 소셜 상호 작용, 및/또는 온라인 소셜 네트워크에서 사용자에 의해 또는 사용자 사이에 수행된 동작을 포함한다. 임의의 소셜 기록이 식별되어 기록되고 또한 적합하게 처리될 수 있다. 추가 처리를 위하여 식별되어 기록될 수 있는 소셜 기록은, 한정이 아닌 예로서, 우정 연결, 특정된 또는 특정되지 않은 종류의 관계, 사용자 그룹과의 연합 등을 포함할 수 있다. 또한, 소셜 기록은, 프로파일을 보는 것, 메시지를 전송하는 것, 메시지를 수신하는 것, 메시지를 검토하는 것, 코멘트를 포스팅하는 것과 같은 상호 작용 및 동작을 포함할 수 있다. 또한, 소셜 기록은, 소개를 위한 관련 사용자의 선택을 요청하는 것, 관심 통지를 전송하는 것, 및/또는 관심 통지에 응답하는 것을 포함할 수 있다.

소셜 히스토리 기록은 사용자 및 그의 선호에 관하여 편집된 정보로서 사용되어, 이에 따라 참여 사용자가 온라인 소셜 네트워크에서 소개받거나 만나기를 원할 수 있는 관련 사용자를 식별하는데 사용된다. 단계(706)에서, 소셜 히스토리 기록 세트를 이용하여 참여 사용자에게 소개될 관련 사용자가 여러 사용자로부터 선택된다.

단계(705)에서, 가중 인자는 하나 이상의 소셜 히스토리 기록 세트에 선택적으로 할당된다. 이러한 가중 인자는 소정의 종류의 상호 작용 또는 연결이 특정 사용자에 대한 잠재적인 관심 사용자를 식별하는데 더 높은 가중치가 부여될 수 있는 관련 사용자를 선택하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 소셜 연결 또는 관계에 비교하여 더 높은 가중 인자가 전송 또는 수신 메시지에 할당될 수 있다. 단계(707)에서, 소셜 히스토리 기록 세트의 통계적 속성은 가중 인자를 이용하여 선택적으로 계산된다.

관련 사용자를 식별하는 것에 더하여, 단계(708)에서, 여러 관련 사용자가 소셜 히스토리 기록 세트에 기초하여 식별될 수 있다. 여러 관련 사용자의 각각은 참여 사용자에게 동시에 또는 순차적으로 제시될 수 있다. 참여 사용자는 식별될 관련 사용자의 수와 제시될 수를 특정할 수 있다.

단계(710)에서, 소셜 히스토리 기록 세트를 이용하여 결정된 참여 사용자에 대한 관련성에 기초하여 여러 관련 사용자의 각각에 순위가 할당된다. 단계(712)에서, 관련 사용자의 사용자 데이터는 사용자 장치를 통해 참여 사용자에게 전자적으로 제시된다. 여러 관련 사용자는 관련 사용자의 각각에 할당된 순위에 기초한 순서로 참여 사용자에게 제시될 수 있다. 또한, 여러 관련 사용자는 무작위 순서로 참여 사용자에게 제시될 수 있다. 또한, 참여 사용자에게 관심을 나타낸(예를 들어, "Yes" 통지) 다른 사용자도 제시되는 관련 사용자 세트에 포함될 수 있다.

단계(714)에서, 사용자 장치를 이용한 상호 작용을 통해 참여 사용자에 의해 이루어진 표시가 검출된다. 단계(716)에서, 검출된 상호 작용에 기초하여 참여 사용자가 소셜 네트워크에서 관련 사용자를 만나는데 관심이 있는지 여부가 판단된다. 예를 들어, 사용자는 온라인 소셜 네트워크의 사용자 인터페이스(예를 들어, 도 5 및 6의 예시적인 사용자 인터페이스)에서 소정의 탭 및 버튼을 선택(예를 들어, 클릭)함으로써, 선택된 관련 사용자에 '관심 있음' 또는 '관심 없음'을 나타낼 수 있다. 사용자가 관심 있음 또는 관심 없음을 나타내는 다른 메카니즘이 고려된다. 예를 들어, 참여 사용자는 미리 정해진 웹-위치 또는 물리적 위치로 문자 메시지, 이메일, 및/또는 음성 메시지를 전송할 수 있다. 참여 사용자가 관련 사용자를 만나거나 또는 관련 사용자에게 소개되는데 관심을 나타낸다면, 단계는 도 7b의 단계(718)로 계속된다.

단계(718)에서, 전자 통지(예를 들어, 관심 통지)가 관련 사용자에게 전송된다. 통지는 관련 사용자에 의한 검색 또는 검토를 위하여 문자 메시지, 온라인 메시지, 이메일, 음성 메시지, 및/또는 전술한 것들의 조합으로 사용자 또는 클라이언트 장치를 통해 전송될 수 있다.

단계(720)에서, 사용자 장치를 이용하여 관련 사용자에 의해 이루어진 표시가 전자 통지를 액세스하는 것에 응답하여 검출된다. 단계(722)에서, 검출된 표시를 이용하여 관련 사용자가 소셜 네트워크에서 참여 사용자를 만나는데 관심이 있는지 여부가 판단된다. 만나는데 관심이 있다면, 단계(724)에서, 관련 사용자도 참여 사용자를 만나는데 그리고/또는 참여 사용자에게 소개되는데 관심이 있다는 전자 통지가 참여 사용자에게 전송된다. 메시지는 이메일, 온라인 소셜 네트워크에서의 메시지, 문자 메시지, 및/또는 음성 메일을 통해 전송될 수 있다.

또한, 관심을 표시한 관련 사용자의 사용자 정보(예를 들어, 약력 데이터, 사진)는 웹페이지(예를 들어, 도 6c의 예시적인 사용자 인터페이스)에서 참여 사용자에게 집합적으로 제시될 수 있다. 웹페이지는 참여 사용자가 웹 링크의 선택을 통해 액세스하도록 관련 사용자와의 메시지 교환을 포함하는 추가 대화 또는 상호 작용을 개시하기 위한 링크를 포함할 수 있다.

도 8a는, 일 실시예에 따라, 관련성 점수를 이용하여 관련 사용자를 선택하는 예시적인 과정을 나타내는 플로우차트이다.

단계(802)에서, 온라인 소셜 네트워크에서 여러 사용자 사이에 발생한 소셜 상호 작용이 식별된다. 단계(804)에서, 여러 사용자 사이에 발생한 소셜 상호 작용은 사용자에게 관련된 온라인 소셜 네트워크에서의 관련 사용자를 식별하는데 사용된다. 단계(806)에서, 여러 사용자의 각각에 대한 관련성 점수가 생성된다. 소셜 상호 작용을 이용하여 관련성 점수가 생성되게 하는 예시적인 플로우차트가 도 8b에 도시된다는 것에 주목하라.

단계(808)에서, 관련 사용자가 관련성 점수에 기초하여 선택된다. 단계(810)에서, 관련 사용자가 사용자 장치를 통해 사용자에게 전자적으로 제시된다. 단계(812)에서, 사용자가 임의의 관련 사용자에게 관심이 있는지 여부가 판단된다. 단계(814)에서, 사용자가 관심이 있는 것으로 표시한 관련 사용자에게 관심 통지가 전송된다.

도 8b는, 일 실시예에 따라, 관련성 점수를 생성하기 위하여 온라인 소셜 네트워크에서의 소셜 상호 작용에 대한 표현을 이용하기 위한 예시적인 과정을 나타내는 플로우차트이다.

단계(822)에서, 소셜 상호 작용 세트에 대한 표현이 관련 사용자 세트를 식별하는데 사용된다. 또한, 일반적으로, 소셜 상호 작용 세트는 소셜 연결을 포함한다. 소셜 상호 작용에 대한 표현에서, 온라인 소셜 네트워크에서의 여러 사용자의 각각은 노드에 대응하고, 사용자(예를 들어, 참여 사용자)는 원 노드에 대응하고, 원 노드는 원 노드 연결 에지 세트에 대응한다.

단계(824)에서, 원 노드 연결 에지가 원 노드의 원 노드 연결 에지 세트로부터 선택된다. 에지는 할당된 가중 인자에 기초하여 또는 무작위로 선택될 수 있다. 가중 인자 및 그 용법은 도 3a 내지 3d의 예를 참조하여 설명된다. 단계(826)에서, 원 노드 연결 에지가 원 노드로부터 연결하는 연결 매개 노드가 식별된다. 단계(828)에서, 연결 매개 노드와 관련된 빈도 카운터가 증가된다.

단계(830)에서, 다수의 발생에 대하여, 이전에 선택된 노드 연결 에지가 연결되는 각 연결 매개 노드의 노드 연결 에지가 연속으로 선택되고, 각 연결 매개 노드와 관련된 빈도 카운터가 증분된다. 또한, 이 과정은 도 3a 및 3b의 예시적인 도면에 도시된다.

단계(832)에서, 관련성 점수가 여러 사용자의 각각과 관련된 각 노드의 빈도 카운터를 이용하여 생성된다. 더 높은 관련성 점수는 더 높은 빈도 카운터에 대응하고, 관련성 점수는 특정 사용자(소셜 상호 작용 표현에서 원 노드와 관련된 사용자)에 관련된 사용자를 선택하는데 사용될 수 있다.

도 9는 여기에서 논의되는 방법 중 임의의 하나 이상을 기계가 수행하도록 하기 위한 명령어 세트가 실행될 수 있는 컴퓨터 시스템(900)의 예시적인 형태로 상기 기계의 다이어그램 표현을 도시한다.

다른 실시예에서, 기계는 독립형의(standalone) 장치로서 동작하거나, 또는 다른 기계에 (예를 들어, 네트워크로) 연결될 수 있다. 네트워크로 연결된 배치에서, 기계는 클라이언트-서버 네트워크에서 서버 또는 클라이언트 기계로서 동작하거나, 또는 피어-투-피어(peer-to-peer)(또는 분산된) 네트워크 환경에서 피어 기계로서 동작할 수 있다.

기계는 서버 컴퓨터, 클라이언트 컴퓨터, 개인용 컴퓨터(PC), 태블릿 PC, 셋톱 박스(STB), PDA(personal digital assistant), 휴대 전화, 웹 장치, 네트워크 라우터, 스위치 또는 브릿지, 혹은 기계에 의해 취해지는 동작을 특정하는 명령어 세트(순차적이거나 또는 다른 것)를 실행할 수 있는 임의의 기계일 수 있다.

기계 판독가능한 매체가 단일 매체로 되는 예시적인 실시예에 도시되지만, "기계 판독가능한 매체(machine-readable medium)"이라는 용어는 하나 이상의 명령어 세트를 저장하는 단일 매체 또는 여러 매체(예를 들어, 중앙집중화되거나 분산된 데이터베이스 및/또는 관련된 캐시 및 서버)를 포함하여는 것으로 고려되어야 한다. 또한, "기계 판독가능한 매체"라는 용어는 기계에 의한 실행을 위한 명령어 세트를 저장하거나, 인코딩하거나, 지니고 있을 수 있고, 본 발명의 방법 중 임의의 하나 이상을 기계가 수행하게 하는 임의의 매체를 포함하도록 고려되어야만 한다.

일반적으로, 본 개시 내용의 실시예를 구현하기 위하여 실행되는 루틴은, 운영 체계 또는 특정 애플리케이션의 일부, 요소, 프로그램, 객체, 모듈 또는 "컴퓨터 프로그램"으로 불리는 명령어 시컨스로서 구현될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 일반적으로 컴퓨터 내의 다양한 메모리 및 저장 장치에서 다양한 시간에 설정되고, 컴퓨터에서 하나 이상의 프로세서에 의해 판독되고 실행될 때, 컴퓨터가 본 개시 내용의 다양한 양태를 포함하는 요소를 실행하기 위한 동작을 수행하게 하는 하나 이상의 명령어를 포함한다.

더하여, 실시예들이 완전하게 기능하는 컴퓨터 및 컴퓨터 시스템과 연계하여 설명될 때, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 다양한 실시예들이 다양한 형태의 프로그램 제품으로서 배포될 수 있으며, 본 개시 내용은 그 배포에 실제로 영향을 미치는데 사용하는 특정 종류의 기계 또는 컴퓨터 판독가능한 매체에 관계없이 동일하게 적용된다는 것을 이해할 것이다.

기계 또는 컴퓨터 판독가능한 매체의 다른 예는, 다른 것들 중에서도 휘발성 및 비휘발성 메모리 장치와 같은 기록 가능한 종류의 매체, 플로피 및 다른 이동할 수 있는 디스크, 하드 디스크 드라이브, 광 디스크(예를 들어, CD-ROM(Compact Read-Only Memory), DVD(Digital Versatile Disks) 등), 그리고 디지털 및 아날로그 통신 링크와 같은 전송형 매체를 포함하지만, 이에 한정되지 않는다.

본문이 명백하게 달리 요구하지 않는다면, 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용 및 특허청구범위 전체를 통해, "포함한다", "포함하는" 등과 같은 단어는, 배재적 또는 소진적 의미에 대하여 반대되는 포함적 의미로 간주되어야 한다; 즉, "포함하지만, 그에 한정되지 않는다"라는 의미로 간주되어야 한다. 여기에서 사용된 바와 같이, "연결된", "결합된" 또는 임의의 그 변형은 2 이상의 요소 사이에서 직접적이거나 간접적인 임의의 연결 또는 결합을 의미한다; 요소 사이의 연결의 결합은 물리적, 지역적 또는 그 조합일 수 있다. 또한, "여기에서", "상기", "하기", "아래에서"의 단어 및 유사한 의미의 단어는, 본 명세서에서 사용될 때, 전체로서의 본 출원을 지칭하며, 그리고 본 출원의 특정 부분을 지칭하지는 않는다. 또한, 본문이 허용하는 한, 단수 또는 복수를 사용하는 상술한 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에서의 단어는 각각 단수 또는 복수를 포함할 수 있다. 2 이상의 항목의 리스트에 관한 "또는"이라는 단어는 단어에 대한 다음의 해석의 모두를 포함한다: 리스트에 있는 항목 중 어느 하나, 리스트에서의 모든 항목, 및 리스트에 있는 항목의 임의의 조합.

본 개시 내용의 상술한 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용은 소진적이거나 또는 상기 개시된 자세한 형태에 대한 교시 내용을 한정하려고 의도되지 않는다. 본 개시 내용의 특정 실시예 및 본 개시 내용에 대한 예가 예시적인 목적으로 설명되지만, 관련 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 인식하는 바와 같이, 다양한 균등한 변형이 본 개시 내용의 범위 내에서 가능하다. 예를 들어, 과정 또는 블록이 주어진 순서로 제시되지만, 다른 실시예는 다른 순서로 단계들을 갖는 루틴을 수행하거나 또는 다른 순서로 블록을 갖는 시스템을 이용할 수 있으며, 일부 과정 또는 블록은 삭제되고, 이동되고, 추가되고, 세분화되고, 결합되고, 그리고/또는 수정되어 대체물 또는 서브 컴비네이션을 제공할 수 있다. 이러한 과정 또는 블록의 각각은 다양한 상이한 방법으로 구현될 수 있다. 또한, 과정 또는 블록은 가끔 직렬로 수행되는 것으로 나타내어지지만, 이러한 과정 또는 블록은 그 대신에 병렬로 수행되거나 또는 상이한 시간에 수행될 수 있다. 여기에서 표시된 추가의 임의의 특정 숫자는 단지 예이다: 다른 구현예는 상이한 값 또는 범위를 채용할 수 있다.

여기에서 제공된 개시 내용의 교시는 반드시 전술된 시스템일 필요가 없고, 다른 시스템에 적용될 수 있다. 상술된 다양한 실시예의 요소 및 동작은 결합되어 다른 실시예를 제공할 수 있다.

첨부된 출원 서류에 리스트될 수 있는 임의의 것을 포함하는, 앞에서 언급된 임의의 특허, 출원 및 다른 참조문헌은, 참조로서 본 명세서에 편입된다. 본 개시 내용의 양태는, 필요하다면, 전술한 다양한 참조문헌의 시스템, 기능 및 개념을 채용하도록 변형되어 본 개시 내용의 또 다른 실시예를 제공할 수 있다.

이러한 그리고 다른 변경이 상술한 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용의 견지에서 본 개시 내용에 대하여 이루어질 수 있다. 전술한 설명이 본 개시 내용의 소정의 실시예를 설명하고 고려되는 최선의 형태를 설명하지만, 상술한 것이 본문에서 얼마나 상세한지에 관계없이, 교시는 다양한 방법으로 실시될 수 있다. 시스템의 상세는 그 구현예의 상세에서 상당히 변경될 수 있으며, 이는 여기에서 개시된 내용에 의해 여전히 포함된다. 전술한 바와 같이, 본 개시 내용의 소정의 특징 또는 양태를 설명할 때 사용된 특정 용어는 그 용어가 관련된 본 개시 내용의 임의의 구체적인 특성, 특징 또는 양태로 제한하기 위하여 여기에서 재정의되고 있는 것을 의미하는 것으로 받아들여져서는 안된다. 일반적으로, 다음의 특허청구범위에 사용된 용어는, 상술한 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용이 이러한 용어를 명시적으로 정의하지 않는 한, 본 명세서에 개시된 특정 실시예로 본 개시 내용을 한정하는 것으로 간주되어서는 안된다. 따라서, 본 개시 내용의 실제 범위는 개시된 실시예뿐만 아니라 특허청구범위 하에서 본 개시 내용을 실시하거나 구현하는 모든 균등한 방법을 포함한다.

본 개시 내용의 소정의 양태가 소정의 특허청구범위 형태로 제시되지만, 본 발명자는 임의의 수의 특허청구범위 형태로 본 개시 내용의 다양한 양태로 의도한다. 예를 들어, 본 개시 내용의 단지 하나의 양태가 USC 제112조 제6단의 규정 하에서 기능식 청구항으로서 설명되어도, 다른 양태가 기능식 청구항 또는 컴퓨터 판독가능한 매체로 구체화되는 것과 같은 다른 형태로 유사하게 구체화될 수 있다. (USC 제112조 제6단의 규정 하에서 취급되도록 의도된 임의의 청구항은 "~하는 수단"으로 기재된다.) 따라서, 본 출원인은 본 개시 내용의 다른 양태에 대한 추가 청구항 형태를 속행하기 위하여 본 출원을 출원한 후에 추가 청구항을 부가하는 권리를 유보한다.

Claims

여러 사용자를 갖는 소셜 네트워크의 온라인 환경에서 참여 사용자에게의 소개를 위한 관련 사용자를 선택하는 방법에 있어서,
상기 소셜 네트워크에서 상기 참여 사용자에게 소개될 상기 관련 사용자를 식별하기 위한 요청을 수신하는 단계;
상기 소셜 네트워크에서 소셜 상호 작용의 결과로, 상기 여러 사용자 사이에 발생한 소셜 히스토리 기록 세트를 서버에 의해 생성하는 단계;
상기 사용자가 상기 소셜 네트워크에 로그온한 빈도 또는 마지막 활성 시간 및 빈도의 조합에 기초하여 상기 관련 사용자의 각각을 순위 부여하는 단계;
상기 소셜 히스토리 기록 세트 및 상기 부여된 순위를 이용하여 상기 참여 사용자에게 소개될 상기 관련 사용자를 서버에 의해, 상기 여러 사용자로부터 선택하는 단계 - 선택되는 상기 관련 사용자는 상기 소셜 네트워크에서 상기 참여 사용자와의 소셜 연결이 없음 -;
상기 참여 사용자에게 제시하기 위해 사용자 장치로 상기 관련 사용자의 사용자 데이터를 전자적으로 전송하는 단계; 및
상기 사용자 장치와의 상호 작용을 통해 상기 참여 사용자에 의해 이루어진 표시에 기초하여 상기 참여 사용자가 상기 소셜 네트워크에서 상기 관련 사용자를 만나는데 관심이 있는지 여부를 판단하는 단계
를 포함하고,
미리 정해진 시간 구간 동안 로그온하지 않은 상기 사용자는 제시될 관련 사용자의 목록에서 순위 부여되지 않고 삭제되는,
온라인 환경에서 사용자에게의 소개를 위한 관련 사용자 선택 방법.
제1항에 있어서
상기 소셜 히스토리 기록 세트의 통계적 속성을 계산하는 단계
를 더 포함하고,
상기 관련 사용자는 상기 통계적 속성을 이용하여 선택되는,
온라인 환경에서 사용자에게의 소개를 위한 관련 사용자 선택 방법.
제2항에 있어서,
하나 이상의 상기 소셜 히스토리 기록 세트에 가중 인자를 할당하는 단계
를 더 포함하고,
상기 통계적 속성은 상기 가중 인자를 이용하여 계산되는,
온라인 환경에서 사용자에게의 소개를 위한 관련 사용자 선택 방법.
제3항에 있어서,
소셜 연결보다 전송되거나 수신된 메시지에 더 높은 가중 인자를 할당하는 단계; 및
상기 소셜 히스토리 기록 세트에서 덜 최근에 발생한 다른 이벤트에 비해 더 최근에 발생한 이벤트에 더 높은 가중 인자를 할당하는 단계
를 더 포함하는,
온라인 환경에서 사용자에게의 소개를 위한 관련 사용자 선택 방법.
제1항에 있어서,
상기 참여 사용자가 상기 관련 사용자를 만나는데 관심이 있다고 판단한 것에 응답하여, 상기 관련 사용자에게 전자 통지를 전송하는 단계 - 상기 전자 통지는 다른 사용자 장치를 통해 상기 관련 사용자에 의해 액세스 가능함 -; 및
상기 전자 통지를 액세스한 것에 응답하여 상기 다른 사용자 장치를 이용하여 상기 관련 사용자에 의해 이루어진 표시에 기초하여 상기 관련 사용자가 상기 참여 사용자를 만나는데 관심이 있는지 판단하는 단계
를 더 포함하는,
온라인 환경에서 사용자에게의 소개를 위한 관련 사용자 선택 방법.
제5항에 있어서,
상기 관련 사용자가 상기 참여 사용자를 만나는데 관심이 있다고 판단한 것에 응답하여, 상기 참여 사용자에게 전자 통지를 전송하는 단계
를 더 포함하고,
상기 전자 통지는 상기 사용자 장치를 통해 상기 참여 사용자에 의해 액세스 가능한,
온라인 환경에서 사용자에게의 소개를 위한 관련 사용자 선택 방법.
제1항에 있어서,
상기 소셜 히스토리 기록 세트에 기초하여 여러 관련 사용자를 식별하는 단계;
상기 소셜 히스토리 기록 세트를 이용하여 결정된 상기 참여 사용자에 대한 관련성에 기초하여 상기 여러 관련 사용자 각각에 대한 순위를 할당하는 단계; 및
상기 사용자에게 제시되는 상기 여러 관련 사용자의 각각의 응답 계량을 증가시키는 단계
를 더 포함하고,
더 높은 응답 계량은 더 낮은 응답을 나타내고, 더 낮은 응답 계량은 더 높은 응답을 나타내는,
온라인 환경에서 사용자에게의 소개를 위한 관련 사용자 선택 방법.
제7항에 있어서,
여러 참여 사용자로부터의 관심 통지에 응답하는 상기 여러 관련 사용자의 각각의 응답 계량을 감소시키는 단계
를 더 포함하고,
상기 여러 관련 사용자 각각의 응답 계량은 상기 여러 관련 사용자 각각의 순위를 결정하는 인자인,
온라인 환경에서 사용자에게의 소개를 위한 관련 사용자 선택 방법.
온라인 소셜 네트워크에서 소셜 상호 작용으로부터 결정된 특정 사용자에 대한 관련성에 기초하여 관련 사용자 세트의 순위를 부여하는 시스템에 있어서,
동작시 상기 온라인 소셜 네트워크에서 여러 사용자 사이에 발생한 소셜 상호 작용 세트를 식별하는 상호 작용 관리자 모듈 - 상기 온라인 소셜 네트워크에서의 상기 소셜 상호 작용 세트는 사용자 장치를 통해 상기 여러 사용자에 의해 개시됨 -;
상기 상호 작용 관리자 모듈에 연결되고, 동작시, 상기 여러 사용자 사이에서 상기 소셜 상호 작용 세트에 기초하여 상기 여러 사용자 각각의 관련성 점수를 생성하는 점수 생성기 모듈 - 상기 관련성 점수는 상기 사용자가 상기 소셜 네트워크에 로그온한 빈도 또는 마지막 활성 시간 및 빈도의 조합을 포함함;
상기 점수 생성기 모듈에 연결되고, 동작시, 상기 관련성 점수에 기초하여 상기 관련 사용자 세트를 선택하는 선택 모듈 - 선택되는 상기 관련 사용자 세트는 상기 온라인 소셜 네트워크에서 상기 사용자와의 소셜 연결이 없음 -; 및
상기 선택 모듈에 연결되고, 동작시, 사용자 장치를 통하여 상기 사용자에게 하나 이상의 상기 관련 사용자 세트를 전송하는 제시 모듈
을 포함하고,
미리 정해진 시간 구간 동안 로그온하지 않은 상기 사용자는 제시될 관련 사용자의 목록에서 순위 부여되지 않고 삭제되는,
온라인 소셜 네트워크에서 소셜 상호 작용으로부터 결정된 사용자에 대한 관련성에 기초하여 관련 사용자 세트의 순위를 부여하는 시스템.
제9항에 있어서,
상기 상호 작용 관리자 모듈 및 상기 점수 생성기 모듈에 연결되고, 동작시 소셜 상호 작용 세트에 대한 표현을 생성하는 표현 생성기 - 상기 표현에서, 상기 여러 사용자 각각은 노드에 대응하고, 상기 특정 사용자는 원 노드에 대응하고, 상기 소셜 상호 작용 세트는 노드 연결 에지에 대응하고, 상기 원 노드는 원 노드 연결 에지 세트에 대응함 -; 및
상기 표현 생성기에 연결되고, 동작시,
상기 원 노드의 상기 원 노드 연결 에지 세트로부터 원 노드 연결 에지를 선택하고,
상기 원 노드로부터 상기 원 노드 연결 에지가 연결되는 연결 매개 노드를 식별하고,
상기 연결 매개 노드와 관련된 빈도 카운터를 증가시키는,
노드 통과 모듈;
을 더 포함하고,
다수의 발생에 대하여, 상기 노드 통과 모듈은 이전에 선택된 노드 연결 에지가 연결되는 연결 매개 노드 각각의 노드 연결 에지를 연속적으로 선택하고 연결 매개 노드 각각과 관련된 빈도 카운터를 증가시키고,
상기 여러 사용자 각각에 대한 관련성 점수는 상기 여러 사용자 각각과 관련된 각 노드의 상기 빈도 카운터에 기초하여 생성되고,
더 높은 관련성 점수는 더 높은 빈도 카운터에 대응하는,
온라인 소셜 네트워크에서 소셜 상호 작용으로부터 결정된 사용자에 대한 관련성에 기초하여 관련 사용자 세트의 순위를 부여하는 시스템.
온라인 소셜 네트워크에서 특정 사용자에 대한 관련성에 기초하여 관련 사용자 세트의 순위를 부여하는 방법에 있어서,
상기 온라인 소셜 네트워크에서 발생한 여러 사용자 사이에서의 소셜 상호 작용 세트를 식별하는 단계 - 상기 온라인 소셜 네트워크에서 상기 소셜 상호 작용 세트 각각은 사용자 장치를 통해 상기 여러 사용자에 의해 개시됨 -;
상기 여러 사용자 사이의 상기 소셜 상호 작용 세트에 기초하여 상기 특정 사용자에 관련된 상기 온라인 소셜 네트워크에서의 상기 관련 사용자 세트를 식별하는 단계;
상기 사용자가 상기 소셜 네트워크에 로그온한 빈도 또는 마지막 활성 시간 및 빈도의 조합에 기초하여 상기 여러 사용자 각각에 대한 관련성 점수를 생성하는 단계;
상기 관련성 점수에 기초하여 상기 관련 사용자 세트를 선택하는 단계; 및
상기 특정 사용자에게 제시하기 위해 사용자 장치로 상기 관련 사용자의 하나 이상의 세트를 전송하는 단계
를 포함하고,
미리 정해진 시간 구간 동안 로그온하지 않은 상기 사용자는 제시될 관련 사용자의 목록에서 순위 부여되지 않고 삭제되는,
온라인 소셜 네트워크에서 사용자에 대한 관련성에 기초하여 관련 사용자 세트의 순위를 부여하는 방법.
제11항에 있어서,
선택되는 상기 관련 사용자 세트는 상기 온라인 소셜 네트워크에서 상기 특정 사용자와의 소셜 연결이 없는,
온라인 소셜 네트워크에서 사용자에 대한 관련성에 기초하여 관련 사용자 세트의 순위를 부여하는 방법.
제11항에 있어서,
상기 특정 사용자가 하나 이상의 상기 관련 사용자 세트에 관심을 표시하였다고 판단한 것에 응답하여,
하나 이상의 상기 관련 사용자 세트에 대하여 관심 통지를 전송하는 단계
를 더 포함하는,
온라인 소셜 네트워크에서 사용자에 대한 관련성에 기초하여 관련 사용자 세트의 순위를 부여하는 방법.
제11항에 있어서,
상기 소셜 상호 작용 세트에 대한 표현에 기초하여 상기 관련 사용자 세트를 식별하는 단계
를 더 포함하고,
상기 표현에서, 상기 여러 사용자 각각은 노드에 대응하고, 상기 특정 사용자는 원 노드에 대응하고,
상기 소셜 상호 작용 세트의 각각은 노드 연결 에지에 대응하고,
상기 원 노드는 원 노드 연결 에지 세트에 대응하는,
온라인 소셜 네트워크에서 사용자에 대한 관련성에 기초하여 관련 사용자 세트의 순위를 부여하는 방법.
제14항에 있어서,
상기 원 노드의 상기 원 노드 연결 에지 세트로부터 원 노드 연결 에지를 선택하는 단계;
상기 원 노드 연결 에지가 상기 원 노드로부터 연결된 연결 매개 노드를 식별하는 단계;
상기 연결 매개 노드와 관련된 빈도 카운터를 증가시키는 단계; 및
다수의 발생에 대하여, 이전에 선택된 노드 연결 에지가 연결된 각 연결 매개 노드의 노드 연결 에지를 연속으로 선택하고, 상기 연결 매개 노드의 적어도 일부와 관련된 빈도 카운터를 증분시키는 단계
를 더 포함하고,
상기 여러 사용자 각각에 대한 상기 관련성 점수는 상기 여러 사용자 각각과 관련된 상기 노드 각각의 빈도 카운터에 기초하여 생성되고,
더 높은 관련성 점수는 더 높은 빈도 카운터에 대응하는,
온라인 소셜 네트워크에서 사용자에 대한 관련성에 기초하여 관련 사용자 세트의 순위를 부여하는 방법.
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