KR101618422B1 - 소셜 네트워크 내의 피드의 추적 - Google Patents

소셜 네트워크 내의 피드의 추적 Download PDF

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Abstract

본 발명에는 소셜 네트워크 내의 피드를 추적하는 시스템 및 방법이 개시되어 있다. 시스템은 피드 모듈 및 개인화 모듈을 포함한다. 피드 모듈은 소셜 네트워크에 통신 가능하게 연결된다. 피드 모듈은 소셜 네트워크로부터 소셜 정보 피드를 수신하도록 구성된다. 개인화 모듈은 피드 모듈에 통신 가능하게 연결되어 피드 모듈로부터 소셜 정보 피드를 수신한다. 개인화 모듈은 카테고리를 검색한다. 개인화 모듈은 적어도 부분적으로 카테고리에 의거하여 소셜 정보 피드를 카테고리화된 피드로 조직화한다. 개인화 모듈은 적어도 부분적으로 사용자 쿼리에 의거하여 특징을 추출한다. 개인화 모듈은 적어도 부분적으로 특징에 의거하여 카테고리화된 피드를 쿼리해서 개인화된 피드를 생성한다. 개인화 모듈은 개인화된 피드를 사용자 또는 서드파티에 출력한다.

Description

소셜 네트워크 내의 피드의 추적{TRACKING FEEDS IN A SOCIAL NETWORK}
관련 출원에 대한 상호 참조
본 출원은 35 USC §119(e) 하에서 2011년 4월 29일에 출원된 "Tracking Feeds in a Social Network"의 발명의 명칭을 갖는 미국 출원 제61/480,492호, 및 2011년 5월 17일에 출원된 "Tracking Feeds in a Social Network"의 발명의 명칭을 갖는 미국 출원 제13/109,762호에 의거하여 우선권을 주장하며, 그 전문은 참조에 의해 본원에 포함된다.
본 명세서는 소셜 네트워크 내의 피드를 처리하는 시스템 및 방법에 관한 것이다. 특히, 본 명세서는 소셜 네트워크 내의 사용자에 대한 피드를 추적하는 것에 관한 것이다.
많은 사람들이 다양한 서로 다른 소셜 네트워크를 사용한다. 이들 서로 다른 소셜 네트워크는 초당 수십, 수백, 수천 또는 심지어 수백만의 실시간 업데이트 및 게시물을 포함한다. 이 압도적인 수의 업데이트 및 게시물을 "정보의 파이어호스(firehose)"라고 하며, 이는 업데이트 및 게시물에 포함된 엄청난 양의 정보에 기인한다(업데이트 및 게시물에 포함된 정보를 본원에서는 "파이어호스에 포함된 정보"라고 함). 일부 서비스는 이 정보의 파이어호스를 집약하여 단일 서비스(예를 들면, 단일 추적 서비스 웹사이트)를 통해 이용 가능하게 하는 것을 모색하고 있다. 그러나, 기존 추적 서비스는, 사용자가 관심을 가질 정보 부분만을 사용자가 얻을 수 있게 파이어호스에 포함된 정보를 맞춤화하지 않고 있다.
기존 추적 서비스에 있는 첫 번째 문제는, 기존 추적 서비스는 사전 정의된 토픽에 의해 파이어호스에 포함된 정보를 추적만 할 뿐이고 추적 결과가 특정 사용자의 필요를 만족하도록 개인화되지 않고 있다는 점이다.
기존 추적 서비스에 대한 두 번째 문제는, 기존 추적 서비스는 다른 것은 없이 사용자에 의해 명시적으로 제공되는 정보에 의거하여 파이어호스에 포함된 정보를 추적한다는 점이다. 예를 들면, 기존 솔루션은, 사용자가 추적 프로세스를 위한 정보를 명시적으로 제공하지 않더라고 추적 결과가 사용자에게 개인화되도록 사용자를 기술하는 프로파일 정보에 의거하여 파이어 호스에 포함된 정보를 추적하는 것을 허용하고 있지 않다.
몇몇 예에서, 본 명세서는 소셜 네트워크 내의 피드를 추적하는 시스템 및 방법을 설명한다. 시스템은 피드 모듈 및 개인화 모듈을 포함한다. 피드 모듈은 소셜 네트워크에 통신 가능하게 연결된다. 피드 모듈은 소셜 네트워크로부터 소셜 정보 피드를 수신하도록 구성된다. 일 실시예에서, 소셜 정보 피드는 익명의 소셜 데이터를 포함한다. 개인화 모듈은 피드 모듈에 통신 가능하게 연결되어 피드 모듈로부터 소셜 정보 피드를 수신한다. 개인화 모듈은 소셜 네트워크에 공개된 게시물의 토픽 또는 위치 등의 카테고리를 검색한다. 개인화 모듈은 적어도 부분적으로 카테고리에 의거하여 소셜 정보 피드를 카테고리화된 피드로 조직화한다. 개인화 모듈은 사용자 쿼리에 의거하여 특징을 추출한다. 개인화 모듈은 적어도 부분적으로 특징에 의거하여 카테고리화된 피드를 필터링해서 개인화된 피드를 생성한다. 일 실시예에서, 필터링은 또한 사용자에 의해 지정된 위치 및 사용자를 기술하는 프로파일 정보로부터 판정된 위치를 포함하는 지리적 위치에 의거한다. 개인화 모듈은 개인화된 피드를 사용자 또는 서드파티에 출력한다.
일 실시예에서, 필터링은 또한, 적어도 부분적으로, 인구 통계 정보, 관심, 취미, 어드레스, 학력, 경력, 소셜 그래프, 웹사이트 회원, 블로그 회원, 웹사이트의 브라우징 이력, 검색 엔진에서의 쿼리 이력, 뉴스피드 구독 및 웹사이트 접속을 포함하여 사용자를 기술하는 프로파일 정보에 의거한다. 일 실시예에서, 사용자 쿼리로부터 추출된 특징은 적어도 부분적으로 프로파일 정보에 의거하여 사용자에 대해 생성된 키워드이다.
본 명세서에는, 컴퓨터 판독 가능한 프로그램 및 다수의 신규 방법을 저장하는 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 또한 포함하고, 상기 방법은, 카테고리를 검색하고, 소셜 네트워크로부터 소셜 정보 피드를 수신하고, 적어도 부분적으로 카테고리에 의거하여 소셜 정보 피드를 카테고리화된 피드로 조직화하고, 사용자를 기술하는 프로파일 정보에 적어도 부분적으로 의거하여 특징을 추출하고, 적어도 부분적으로 특징에 의거하여 카테고리화된 피드를 필터링하여 개인화된 피드를 생성하는 방법을 포함한다.
도 1은 일 실시예에 따른 소셜 네트워크 내의 피드를 추적하는 시스템을 나타내는 고도의 블록도.
도 2는 일 실시예에 따른 개인화 모듈을 나타내는 블록도.
도 3은 일 실시예에 따른 소셜 네트워크 내의 피드를 추적하는 방법의 흐름도.
도 4는 다른 실시예에 따른 소셜 네트워크 내의 피드를 추적하는 방법의 흐름도.
본 명세서는 첨부 도면의 도시로 제한이 아닌 예시로서 예시되어 있고, 동일한 요소에는 동일한 참조 부호가 부여된다.
이하, 소셜 네트워크 내의 피드를 추적하는 시스템 및 방법을 설명한다. 다음 설명에서, 설명의 목적을 위해, 많은 특정 세부가 철저한 이해를 제공하기 위해 제시된다. 그러나, 본 명세서는 이러한 특정 세부 없이 실시될 수 있음은 당업자에게 자명할 것이다. 다른 예에서, 구조 및 디바이스를, 설명을 불분명하게 하는 것을 피하기 위해 블록도 형태로 나타낸다. 예를 들면, 본 명세서는 이하의 일 실시예에서 사용자 인터페이스 및 특정 하드웨어를 참조하여 설명된다. 그러나, 설명은, 데이터 및 커맨드를 수신할 수 있는 모든 유형의 컴퓨팅 디바이스, 및 서비스를 제공하는 모든 주변 디바이스에 적용된다.
본 명세서에서 "일 실시예" 또는 "실시예"란, 실시예와 함께 설명된 특정 특징, 구조, 또는 특성이 적어도 일 실시예에 포함됨을 의미한다. 명세서의 곳곳에서 "일 실시예에서"라는 문구의 출현이 반드시 모두 동일한 실시예를 말하는 것은 아니다.
다음 상세한 설명의 일부는, 컴퓨터 메모리 내의 데이터 비트에 대한 연산의 알고리즘 및 부호 표현의 관점에서 제시된다. 이들 알고리즘 설명 및 표현은 데이터 처리 분야의 당업자가 그들의 작업 내용을 다른 당업자에게 가장 효과적으로 전달하기 위해 사용되는 수단이다. 알고리즘은 여기에서 및 일반적으로 원하는 결과에 이르는 단계의 자기 일관성이 있는 시퀀스라고 생각된다. 단계들은 물리량의 물리적 조작을 필요로 하는 것이다. 일반적으로 반드시 그러한 것은 않지만 이들 양은 저장, 전달, 조합, 비교 및 달리 조작될 수 있는 전기 또는 자기 신호의 형태를 취한다. 이들 신호를 비트, 값, 엘리먼트, 기호, 문자, 용어, 숫자 등으로 기술하는 것이 때로는 주로 공통 사용의 이유로 편리하다고 증명되었다.
그러나, 이들 및 유사 용어 전체는 적절한 물리량과 연관되어야 하고 이들 양에 적용되는 단지 편리 상의 레이블임을 유념해야 한다. 달리 명시하지 않는 한, 다음의 설명에서 명확한 바와 같이 설명을 통해 "처리" 또는 "컴퓨팅" 또는 "계산" 또는 "판정" 또는 "표시" 등의 용어를 이용한 논의는, 컴퓨터 시스템의 레지스터 및 메모리 내의 물리(전자) 양으로서 나타난 데이터를 컴퓨터 시스템 메모리 또는 레지스터 또는 다른 그러한 정보 저장, 전송 또는 디스플레이 디바이스 메모리 내의 물리 양으로서 유사하게 나타나는 다른 데이터로 조작 및 변환하는 컴퓨터 시스템, 또는 유사 전자 컴퓨팅 디바이스의 동작 및 프로세스를 말하는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서는 또한 본원의 동작을 행하는 장치에 관한 것이다. 이 장치는 필요한 목적에 특화하여 구성될 수 있거나, 또는 컴퓨터에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 선택적으로 활성화 또는 재구성되는 범용 컴퓨터를 포함할 수 있다. 이러한 컴퓨터 프로그램은, 플로피 디스크, 광학 디스크, CD-ROM, 자기 디스크를 포함하는 임의의 유형의 디스크, 읽기 전용 메모리(ROM), 랜덤 액세스 메모리(RAM), EPROM, EEPROM, 자기 또는 광학 카드, 비휘발성 메모리를 갖는 USB 키를 포함하는 플래시 메모리 등의 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체 또는 컴퓨터 시스템 버스에 각각 연결되는 전자 명령을 저장하는 데 적합한 임의의 유형의 매체에 저장될 수 있지만, 이들 매체로 제한되는 것은 아니다.
명세서는 완전히 하드웨어 실시예, 완전히 소프트웨어 실시예 또는 하드웨어 및 소프트웨어 요소를 모두 포함하는 실시예를 포함한다. 바람직한 실시예에서, 설명은 펌웨어, 상주 소프트웨어, 마이크로코드 등을 포함하는 소프트웨어에 구현되지만, 이에 제한되는 것은 아니다.
또한, 설명은, 컴퓨터 또는 임의의 명령 실행 시스템에 의한 또는 그와 관련한 사용을 위해 프로그램 코드를 제공하는 컴퓨터 사용 가능한 또는 컴퓨터 판독 가능한 매체로부터 액세스할 수 있는 컴퓨터 프로그램 제품을 포함한다. 이 설명의 목적을 위해, 컴퓨터 사용 가능한 또는 컴퓨터 판독 가능한 매체는, 명령 실행 시스템, 장치 또는 디바이스에 의한 또는 그와 관련한 사용을 위해 프로그램을 포함, 저장, 통신, 전파, 또는 옮길 수 있는 임의의 장치일 수 있다.
프로그램 코드를 저장 및/또는 실행하는 데 적합한 데이터 처리 시스템은 시스템 버스를 통해 메모리 요소에 직접 또는 간접적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 것이다. 메모리 요소는, 실제 프로그램 코드의 실행 동안 채용될 수 있는 로컬 메모리, 대용량 스토리지, 및 실행 동안 대용량 스토리지로부터 코드가 검색되어야 하는 횟수를 줄이기 위해 적어도 일부 프로그램 코드의 임시 저장을 제공하는 캐시 메모리를 포함할 수 있다 .
입력/출력 또는 I/O 디바이스(키보드, 디스플레이, 포인팅 디바이스 등을 포함하지만 이에 제한되는 것은 아님)는 직접 또는 I/O 컨트롤러의 개입을 통해 시스템에 연결될 수 있다.
네트워크 어댑터가 또한 시스템에 연결되어, 데이터 처리 시스템이 사설 또는 공용 네트워크의 개입을 통해 다른 데이터 처리 시스템 또는 원격 프린터 또는 스토리지 디바이스에 연결되게 할 수 있다. 모뎀, 케이블 모뎀 및 이더넷 카드는 네트워크 어댑터의 현재 이용 가능한 유형의 일부일 뿐이다.
마지막으로, 본원에 제시된 알고리즘 및 표시는 본질적으로 임의의 특정 컴퓨터 또는 다른 장치에 관한 것이 아니다. 다양한 범용 시스템이 본원에서의 교시에 따라 프로그램과 함께 사용될 수 있거나, 필요한 방법 단계를 행하는 더 특수한 장치를 구축하는 것이 편하다고 증명될 수 있다. 다양한 이들 시스템에 대해 필요한 구조는 다음 설명에서 밝혀질 것이다. 또한, 본 명세서는 임의의 특정 프로그래밍 언어를 참조하여 설명되지는 않는다. 또한, 본원에서 설명되는 명세서의 교시를 구현하는 데 다양한 프로그래밍 언어가 사용될 수 있음은 이해될 것이다.
시스템 개요
도 1은 일 실시예에 따른 소셜 네트워크 내의 피드를 추적하는 시스템(100)의 블록도를 나타낸다. 시스템(100)의 도시한 실시예는 하나 이상의 서버(101a, 101n), 서드파티 서버(103) 및 사용자(125a, 125b, 125n)에 의해 액세스되는 클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n)를 포함한다. 도시한 실시예에서, 이들 엔티티는 네트워크(105)를 통해 통신 가능하게 연결된다. 2개의 서버(101a, 101n)만이 도시되어 있지만, 당업자는 임의 수의 서버(101n)가 네트워크(105)에 통신 가능하게 연결됨을 인식할 것이다. 3개의 클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n)만이 도시되어 있지만, 당업자는 또한 클라이언트 임의 수의 클라이언트 디바이스(115n)는 임의의 수의 사용자(125n)가 이용 가능함을 인식할 것이다. 당업자는 또한 임의 수의 사용자(125n)가 단일 클라이언트 디바이스(115n)를 이용(또는 액세스)할 수 있음을 이해할 것이다. 또한, 하나의 네트워크(105)만이 클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n), 서버(101a, 101n) 및 서드파티 서버(103)에 연결되지만, 일 실시예에서 임의 수의 네트워크(105)가 서버(101a, 101n) 및 서드파티 서버(103)에 연결된다. 당업자는 또한, 도 1에는 하나의 서드파티 서버(103)만이 도시되어 있지만, 시스템(100)은 하나 이상의 서드파티 서버(103)를 포함할 수 있음을 이해할 것이다.
네트워크(105)는 종래 유형, 유선 또는 무선이며, 스타 구성(star configuration), 토큰 링 구성 또는 당업자에게 알려진 다른 구성 등의 여러 가지 구성을 가질 수 있다. 일 실시예에서, 네트워크(105)는 로컬 영역 네트워크(LAN), 광역 네트워크(WAN)(예를 들면, 인터넷), 및/또는 다수의 디바이스가 통신하는 임의의 다른 상호 연결된 데이터 경로의 하나 이상을 포함한다. 다른 실시예에서, 네트워크(105)는 피어-투-피어(peer-to-peer) 네트워크이다. 네트워크(105)는, 다양한 서로 다른 통신 프로토콜에서 데이터를 송신하기 위한 통신 네트워크의 부분에 연결되거나 그를 포함한다. 예를 들면, 네트워크는 3G 네트워크 또는 4G 네트워크이다. 또 다른 실시예에서, 네트워크(105)는, 단문 메시지 서비스(SMS), 멀티미디어 메시징 서비스(MMS), 하이퍼텍스트 전송 프로토콜(HTTP), 다이렉트 데이터 연결, 무선 애플리케이션 프로토콜(WAP), 이메일 등을 통해 데이터를 송수신하기 위한 블루투스 통신 네트워크 또는 셀룰러 통신 네트워크를 포함한다.
도시한 실시예에서, 서버(101a, 101n)는 신호선(102 및 114)을 통해 네트워크(105)에 통신 가능하게 각각 연결된다. 서드파티 서버(103)는 신호선(104)을 통해 네트워크(105)에 통신 가능하게 연결된다. 클라이언트 디바이스(115a)는 신호선(106)을 통해 네트워크(105)에 통신 가능하게 연결된다. 사용자(125a)는 신호선(108)에 의해 나타낸 바와 같이 클라이언트 디바이스(115a)와 상호 작용한다. 마찬가지로, 클라이언트 디바이스(115b)는 신호선(101)을 통해 네트워크(105)에 연결된다. 사용자(125b)는 신호선(112)에 의해 나타낸 바와 같이 클라이언트 디바이스(115b)와 상호 작용한다. 클라이언트 디바이스(115n) 및 사용자(125n)는 동일한 방식으로 연결 및 상호 작용한다.
서버(101a, 101n)는 하드웨어 서버 디바이스이다. 예를 들면, 서버(101a, 101n)는 캘리포니아 주 마운틴 뷰의 Google®에 의해 운영되는 하드웨어 서버이다. 일 실시예에서, 서버(101a, 101n)는 네트워크(105)를 통해 하나 이상의 클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n)와 데이터를 송수신한다. 예를 들면, 서버(101a, 101n)는 Google®Buzz 등의 마이크로블로깅 서비스를 클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n)에 제공하는 하드웨어 서버이다. 당업자는 일 실시예에서 서버(101a, 101n)가 서로 다른 서비스 및/또는 기능을 클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n)에 제공하도록 구성됨을 인식할 것이다.
일 실시예에서, 서버(101a, 101n)는, 특히 피드 모듈(107), 소셜 네트워크 소프트웨어/애플리케이션(116), 개인화 모듈(109), 콘텐츠 스트림 모듈(113) 및 스토리지 디바이스(111)를 포함한다. 여기에서, 피드 모듈(107) 및 개인화 모듈(109)은, 피드 모듈(107) 및 개인화 모듈(109)이 서버(101a, 101n), 서드파티 서버(103) 및/또는 클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n) 내에 포함되는 것을 지시하는 점선으로 형성된 사각형에 의해 도시된다. 예를 들면, 일 실시예에서, 피드 모듈(107) 및 개인화 모듈(109)은 서버(101a, 101n) 내에 포함되는 한편, 다른 실시예에서 피드 모듈(107)은 서드파티 서버(103) 내에 포함되고 개인화 모듈(109)은 클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n) 내에 포함된다. 마찬가지로, 소셜 네트워크 소프트웨어/애플리케이션(116) 및 콘텐츠 스트림 모듈(113)은 서버(101a, 101n) 및/또는 서드파티 서버(103) 내에 포함된다. 일 실시예에서, 소셜 네트워크 소프트웨어/애플리케이션(116)은 서버(101a, 101n) 내에 포함되고 콘텐츠 스트림 모듈(113)은 서드파티 서버(103)에 포함되는 한편, 다른 실시예에서 소셜 네트워크 소프트웨어/애플리케이션(116)은 서드파티 서버(103) 내에 포함되고 콘텐츠 스트림 모듈(113)은 서버(101a, 101n) 내에 포함된다. 다른 실시예에서, 서버(101a, 101n)는 프로세서(도시 생략), 메모리(도시 생략) 및 하드웨어 서버 디바이스에 종래의 다른 컴포넌트를 추가적으로 포함한다.
스토리지 디바이스(111)는 사용자(125a, 125b, 125n)를 기술하는 프로파일 정보 등의 데이터를 저장하는 비일시적인 메모리이다. 프로파일 정보는 사용자의 동의 하에 수집된다. 일부 구현에서, 사용자는 데이터 수집을 명시적으로 허용하도록 안내된다. 또한, 사용자는 이러한 데이터 수집 활동에의 참여를 동의 또는 거부할 수 있다. 프로파일 정보는 개인적인 관심 및 취미 등의 사용자(125a, 125b, 125n)와 관련된 임의의 정보이다. 예를 들면, 스토리지 디바이스(111)는 사용자(125a, 125b, 125n)가 좋아하는 것과 싫어하는 것을 저장한다. 프로파일 정보의 추가 예는, 인구 통계 정보, 어드레스, 학력, 경력, 소셜 그래프, 웹사이트 회원, 블로그 회원, 웹사이트 브라우징 이력, 검색 엔진에서의 쿼리 이력, 뉴스피드 구독 및 웹사이트 접속을 포함하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 일 실시예에서, 프로파일 정보는 사용자(125a, 125b, 125n)에 의해 명시적으로 제공된다. 다른 실시예에서, 프로파일 정보는 서버(101a, 101n)에 의해 은연중에 수집된다.
일 실시예에서, 스토리지 디바이스(111)는 사용자(125a, 125b, 125n)를 기술하는 프로파일 정보를 개인화 모듈(109)에 제공하도록 구성된다. 스토리지 디바이스(111)는 개인화 모듈(109)에 통신 가능하게 연결된다. 일 실시예에서, 스토리지 디바이스(111)는 네트워크(105)에 통신 가능하게 연결되고 옵션으로 네트워크(105)를 통해 서드파티 서버(103) 및 클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n)의 하나 이상에 통신 가능하게 연결된다.
피드 모듈(107)은, 프로세서(도시 생략)에 의한 실행 시, 소셜 네트워크 소프트웨어/애플리케이션(116) 및 콘텐츠 스트림 모듈(113)에 의해 제공되는 하나 이상의 소셜 네트워크로부터의 소셜 정보 피드를 검색하는 코드 및 루틴이다. 예를 들면, 피드 모듈(107)은 하나 이상의 소셜 네트워크로부터 소셜 정보 피드를 수집한다. 일 실시예에서, 소셜 정보 피드는 수집에 앞서 익명화된다. 소셜 네트워크는 사용자가 공통 특징에 의해 연결되는 임의의 유형의 소셜 구조이다. 공통 특징은 교우, 가족, 일, 관심 등을 포함한다. 이 공통 특징은, 명시적으로 정의된 관계 및 다른 온라인 사용자와 소셜 연결에 의한 은연중의 관계를 포함하는 하나 이상의 소셜 네트워킹 시스템에 의해 제공되고, 이 관계는 소셜 그래프를 형성한다. 몇몇 예에서, 소셜 그래프는 이들 사용자 및 그들이 어떻게 관련되어 있는지의 매핑을 반영한다. 소셜 네트워크는 서버(101a), 서버(101n) 및/또는 서드파티 서버(103) 등의 하나 이상의 서버에 저장된 하나 이상의 소셜 네트워크 소프트웨어/애플리케이션(116)에 의해 제공된다. 일 실시예에서, 소셜 네트워크 소프트웨어/애플리케이션(116)은 소셜 정보 피드의 전부 또는 하위 세트를 피드 모듈(107)에 제공하도록 구성된다.
콘텐츠 스트림 모듈(113)은 시스템(100)의 옵션 특징이다. 일 실시예에서, 콘텐츠 스트림 모듈(113)은 하나 이상의 소셜 네트워크 소프트웨어/애플리케이션(116) 및 다양한 서로 다른 이종 데이터 소스로부터 콘텐츠 스트림을 생성하는 데이터를 수신한다. 일 실시예에서, 콘텐츠 스트림 모듈(113)은, 서드파티 서버(103), 서버(101a, 101n), 사용자 디바이스(115a, 115b, 115n), 신호선(도시 생략)을 통해 네트워크(105)에 연결되는 검색 서버(도시 생략), 신호선(도시 생략)을 통해 네트워크(105)에 연결되는 엔터테인먼트 서버(도시 생략), 신호선(도시 생략)을 통해 네트워크(105)에 연결되는 평가 서버(도시 생략; 예를 들면, Google®Hotpot 또는 다른 평가 웹사이트), 신호선(도시 생략)을 통해 네트워크(105)에 연결되는 이메일 서버(도시 생략) 및 신호선(도시 생략)을 통해 네트워크(105)에 연결되는 소셜 그래프(도시 생략)로부터 데이터를 수신한다. 일 실시예에서, 검색 서버(도시 생략)는 인터넷으로부터 검색어와 일치하는 결과를 검색하는 검색 엔진을 포함한다. 일 실시예에서, 검색 엔진은, Google®에 의해 구동된다. 콘텐츠 스트림 모듈(113)은 소셜 네트워크 소프트웨어/애플리케이션(116) 및/또는 이종 데이터 소스로부터의 정보에 의거하여 소셜 정보 피드를 생성한다. 일 실시예에서, 콘텐츠 스트림 모듈(113)은 피드 모듈(107)과 통신하여, 소셜 정보 피드의 전부 또는 하위 세트를 피드 모듈(107)에 송신한다.
소셜 정보 피드는, 사용자가 동작의 수집에 동의했을 경우, 어떤 유저가 소셜 네트워크에서 실시간으로 취한 모든 동작 및/또는 이종 데이터 소스에 의해 지시된 동작을 포함하는 피드이다. 다른 실시예에서, 소셜 정보 피드는 수집에 앞서 익명화된다. 예를 들면, 피드 모듈(107)은, 검색(웹, 비디오, 뉴스, 지도, 경보 등)을 포함하는 다양한 이종 데이터 소스, 엔터테인먼트(뉴스, 비디오, 개인 홈페이지, 블로그, 독자, 가젯 구독 등), 소셜 활동(이메일, 프로파일 정보, 단문 메시지 서비스(SMS) 등의 텍스트 메시징, 마이크로블로그, 지리적 위치, 사진 댓글, 소셜 그래프 및 다른 소셜 네트워킹 정보) 및 서드파티 사이트에서의 활동(사용자가 사용자의 승인을 지시하는 평가, 리뷰 및 소셜 네트워크를 제공하는 웹사이트 등)을 포함하는 다양한 이종 데이터 전반에 걸친 사용자의 이전 행동 및/또는 사용자 입력으로부터 데이터 수집에 동의한 사용자에 대한 정보를 포함하는 소셜 네트워크 피드의 전부 또는 하위 세트를 수신한다.
일 실시예에서, 피드 모듈(107)은 서버(101a, 101n)와 연관된 비일시적인 메모리에 저장된다. 당업자는, 다른 실시예에서 피드 모듈(107)이, 서드파티 서버(103) 또는 클라이언트 디바이스(125a, 125b, 125n)와 연관된 비일시적인 메모리에 저장됨을 인식할 것이다. 피드 모듈(107)은 네트워크(105) 및 개인화 모듈(109)에 통신 가능하게 연결된다. 일 실시예에서, 피드 모듈(107)은 네트워크(105)를 통해 소셜 네트워크 소프트웨어/애플리케이션(116) 및 콘텐츠 스트림 모듈(113)의 하나 이상으로부터 소셜 정보 피드의 전부 또는 일부를 수신한다. 일 실시예에서, 피드 모듈(107)은 개인화 모듈(109)과 통신하여 소셜 정보 피드를 개인화 모듈(109)에 제공하도록 구성된다.
개인화 모듈(109)은, 프로세서(도시 생략)에 의한 실행 시 사용자 동의 하에서 소셜 정보 피드를 처리하여 사용자(125a, 125b, 125n)에 대한 개인화된 피드를 생성하는 코드 및 루틴이다. 예를 들면, 개인화 모듈(109)은, 피드 모듈(107)과 통신하여 소셜 정보 피드를 수신하고, 스토리지 디바이스(예를 들면, 스토리지 디바이스(111))와 통신하여 사용자(125a, 125b, 125n)를 기술하는 프로파일 정보를 검색하고, 사용자(125a, 125b, 125n)를 기술하는 프로파일 정보에 의거하여 소셜 정보 피드를 분석하여 사용자(125a, 125b, 125n)에 대한 개인화된 피드를 생성하는 피드 애널라이저(analyzer)를 포함한다. 일 실시예에서, 개인화 모듈(109)은 서버(101a, 101n)와 연관된 비일시적인 메모리에 저장된다. 다른 실시예에서, 개인화 모듈(109)은 서드파티 서버(103) 또는 클라이언트 디바이스(125a, 125b, 125n)와 연관된 비일시적인 메모리에 저장된다. 개인화 모듈(109)은 피드 모듈(107), 스토리지 디바이스(111) 및 네트워크(105)의 하나 이상에 통신 가능하게 연결된다. 개인화 모듈(109)은 도 2를 참조하여 이하에 더 자세히 설명된다.
서드파티 서버(103)는 하드웨어 서버 디바이스이다. 예를 들면, 서드파티 서버(103)는 웹사이트에 소셜 컴포넌트를 포함하고 싶은 웹사이트 소유자 등의 서드파티에 의해 운영되는 종래의 하드웨어 서버이다. 서드파티 서버(103)는 프로세서(도시 생략), 메모리(도시 생략) 및 하드웨어 서버 디바이스에 종래의 다른 컴포넌트를 추가적으로 포함한다. 일 실시예에서, 피드 모듈(107) 및 개인화 모듈(109)의 하나 이상은 서드파티 서버(103) 내에 포함된다. 예를 들면, 피드 모듈(107) 및 개인화 모듈(109)의 하나 이상은 서드파티 서버(103)의 메모리에 저장되며 서드파티 서버(103)의 프로세서에 의해 실행된다. 다른 실시예에서, 서드파티 서버(103)는 클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n)의 사용자(125a, 125b, 125n)에 대한 개인 정보를 저장하는 메모리(도시 생략)를 포함한다.
클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n)는 임의의 컴퓨팅 디바이스이다. 예를 들면, 클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n)는 개인용 컴퓨터("PC"), 스마트 폰, 태블릿 컴퓨터(또는 태블릿 PC) 등이다. 당업자는 다른 유형의 클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n)가 가능함을 인식할 것이다. 일 실시예에서, 시스템(100)은 서로 다른 유형의 클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n)의 조합을 포함한다. 예를 들면, 제 1 클라이언트 디바이스(115a)는 스마트 폰이고, 제 2 클라이언트 디바이스(115b)는 개인용 컴퓨터이고, 복수의 다른 클라이언트 디바이스(115n)는 개인용 컴퓨터, 스마트 폰 및 태블릿 컴퓨터의 임의의 조합이다. 클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n)는 프로세서(도시 생략), 메모리(도시 생략) 및 컴퓨팅 디바이스에 종래의 다른 컴포넌트를 포함한다. 일 실시예에서, 피드 모듈(107) 및 개인화 모듈(109)의 하나 이상은 클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n) 내에 포함된다. 예를 들면, 피드 모듈(107) 및 개인화 모듈(109)의 하나 이상은 클라이언트 디바이스(115a)의 메모리에 저장되며 클라이언트 디바이스(115a)의 프로세서에 의해 실행된다.
클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n)는 네트워크(105)에 통신 가능하게 연결된다. 일 실시예에서, 클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n)는 네트워크(105)를 통해 서드파티 서버(103)(피드 모듈(107) 및 개인화 모듈(109)이 서드파티 서버(103)에 저장되어 있을 경우 피드 모듈(107) 및 개인화 모듈(109)의 하나 이상과 함께)에, 및 네트워크(105)를 통해 서버(101a, 101n)(피드 모듈(107) 및 개인화 모듈(109)이 서버(101a, 101n)에 저장되어 있을 경우 피드 모듈(107) 및 개인화 모듈(109), 및 스토리지 디바이스(111)의 하나 이상과 함께)의 하나 이상에 통신 가능하게 연결된다. 다른 실시예에서, 클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n)는 클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n)의 사용자(125a, 125b, 125n)에 대한 개인 정보를 저장하는 메모리(도시 생략)를 포함한다.
사용자(125a, 125b, 125n)는 클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n)의 인간 사용자이다.
개인화 모듈(109)
이하 도 2를 참조하여, 개인화 모듈(109)을 더 상세히 나타낸다. 도 2는 개인화 모듈(109), 피드 모듈(107), 스토리지 디바이스(111), 프로세서(211) 및 메모리(213)를 포함하는 서버(101a, 101n)의 블록도이다. 프로세서(211)는 코드 및 루틴을 실행하는 산술 논리부, 마이크로프로세서, 범용 컨트롤러 또는 일부 다른 프로세서 어레이 등을 포함한다. 프로세서(211)는 다른 컴포넌트와 통신하기 위해 버스(202)에 연결된다. 프로세서(211)는 데이터 신호를 처리하고 복합 명령 세트 컴퓨터(CISC) 아키텍처, 축소 명령 세트 컴퓨터(RISC) 아키텍처, 또는 명령 세트의 조합을 구현하는 아키텍처를 포함하는 다양한 컴퓨팅 아키텍처의 하나 이상을 포함한다. 도 2에는 단일 프로세서만이 나타나 있지만, 다른 실시예에서는 다수의 프로세서가 포함된다. 다른 프로세서, 운영 체제, 센서, 디스플레이 및 물리적 구성이 가능함은 당업자에게 명확하다. 프로세서(211)는 신호선(212)을 통해 버스(202)에 통신 가능하게 연결된다.
메모리(213)는 프로세서(211)에 의해 실행되는 명령 및/또는 데이터를 저장한다. 예를 들면, 일 실시예에서, 메모리(213)는 도 1을 참조하여 상술한 피드 모듈(107)을 저장한다. 메모리(213)는 서버(101a, 101n)의 다른 컴포넌트와의 통신을 위해 버스(202)에 통신 가능하게 연결된다. 일 실시예에서, 명령 및/또는 데이터는 본원에서 설명된 기술의 어느 것 및/또는 전부를 행하는 코드를 포함한다. 메모리(213)는 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM) 디바이스, 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM) 디바이스, 플래시 메모리 또는 당해 기술 분야에 알려진 다른 메모리 디바이스이다. 일 실시예에서, 메모리(213)는, 하드 디스크 드라이브, 플로피 디스크 드라이브, CD-ROM 디바이스, DVD-ROM 디바이스, DVD-RAM 디바이스, DVD-RW 디바이스, 플래시 메모리 디바이스, 또는 당해 기술 분야에서 알려진 일부 다른 비휘발성 스토리지 디바이스 등의 비휘발성 메모리 또는 유사한 영구 스토리지 디바이스 및 매체를 또한 포함한다. 메모리(213)는 신호선(214)을 통해 버스(202)에 통신 가능하게 연결된다. 일 실시예에서, 메모리(213)는 서버(101a, 101n)의 다른 컴포넌트를 저장한다. 예를 들면, 메모리(213)는 개인화 모듈(109)을 저장한다.
개인화 모듈(109)은 카테고리 모듈(201), 조직화 엔진(203) 및 선택 모듈(205)을 포함한다. 도시한 실시예에서, 개인화 모듈(109)은 서버(101a, 101n)의 다른 컴포넌트와의 통신을 위해 버스(202)에 의해 통신 가능하게 연결된다. 예를 들면, 개인화 모듈(109)은 버스(202) 및 신호선(216)을 통해 스토리지 디바이스(111)와 통신한다. 개인화 모듈(109)은 버스(202) 및 신호선(210)을 통해 피드 모듈(107)과 통신한다. 일 실시예에서, 개인화 모듈(109)은 피드 모듈(107)을 포함한다.
카테고리 모듈(201)은, 하나 이상의 카테고리를 판정하여 소셜 네트워크 피드를 조직화하는 코드 및 루틴이다. 일 실시예에서, 카테고리 모듈(201)은 소셜 네트워크 피드에 포함된 모든 정보를 조직화한다. 다른 실시예에서, 카테고리 모듈(201)은 소셜 네트워크 피드에 포함된 정보의 하위 세트를 조직화한다. 예를 들면, 카테고리 모듈(201)은 소셜 네트워크에 공개된 게시물의 내용을 분석하고 카테고리를 게시물의 토픽으로서 판정하는 파서(parser)이다. 당업자는, 다른 실시예에서 카테고리 모듈(201)이 서로 다른 기술을 실시하여 소셜 네트워크 피드에 대해 하나 이상의 카테고리를 판정함을 인식할 것이다. 예를 들면, 서버(101a, 101n)는 그래픽 정보를 표시하는 디스플레이 디바이스(예를 들면, 컴퓨터 모니터)에 통신 가능하게 연결된다. 서버(101a, 101n)의 인간 사용자는 서버(101a, 101n)의 관리자이다.
스토리지 디바이스(111) 또는 메모리(213)는 그래픽 사용자 인터페이스(Graphical User Interface)("GUI")를 생성하기 위한 그래픽 데이터를 포함한다. 카테고리 모듈(201)은 그래픽 데이터를 검색하기 위해 스토리지 디바이스(111) 또는 메모리(213)와 통신하는 사용자 인터페이스 모듈(도시 생략)을 포함한다. 사용자 인터페이스 모듈은, 관리자가 하나 이상의 카테고리를 지정하는 입력을 제공하는 필드, 드롭 다운 박스 또는 임의의 다른 그래픽 디바이스를 포함하는 GUI를 노출하도록 서버(101a, 101n) 및 서버(101a, 101n)의 디스플레이와 통신한다. 관리자는 입력을 제공하기 위해 입력 디바이스(예를 들면, 키보드, 터치 스크린, 포인팅 디바이스 등)를 사용한다. 사용자 인터페이스 모듈은 서버(101a, 101n)와 통신하여 관리자로부터 이들 입력을 수신하고 이 입력을, 스토리지 디바이스(111) 또는 메모리(213) 등의 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 메모리에 저장한다. 일 실시예에서, 하나 이상의 카테고리가 관리자에 의해 실시간으로 제공된다. 다른 실시예에서, 하나 이상의 카테고리가 관리자에 의해 규정되고 메모리(213)에 기억된다. 카테고리는 축구 및 하이킹 등의 주제와 더불어 게시물 또는 사용자 위치 등의 위치를 포함한다.
일 실시예에서, 여기에서는 디스플레이가 클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n)에 통신 가능하게 연결되고 사용자 인터페이스 모듈이 클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n)에 통신 가능하게 연결되는 점을 제외하고, 하나 이상의 카테고리는, 이러한 입력을 제공하는 관리자에 대해 상술한 바와 마찬가지로 사용자(125a, 125b, 125n)에 의해 지정된다. 예를 들면, 사용자(125a, 125b, 125n)는, 클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n)가 하나 이상의 카테고리를 네트워크(105)를 통해 카테고리 모듈(201)에 제공하게 하는 클라이언트 디바이스(115a, 115b, 115n)의 입력 디바이스(예를 들면, 키보드, 터치 스크린, 포인팅 디바이스 등)를 통해 하나 이상의 카테고리를 지정한다. 일 실시예에서, 카테고리 모듈(201)은, 사용자(125a, 125b, 125n)에 의해 지정된 하나 이상의 카테고리를 스토리지 디바이스(111)에 저장한다.
일 실시예에서, 카테고리 모듈(201)은 모든 사용자(125a, 125b, 125n)에 대해 동일한 카테고리를 판정한다. 다른 실시예에서, 카테고리 모듈(201)은 서로 다른 사용자(125a, 125b, 125n)에 대해 서로 다른 카테고리를 판정한다. 예를 들면, 카테고리 모듈(201)은 사용자(125a, 125b, 125n)를 기술하는 프로파일 정보에 의거하여 사용자(125a, 125b, 125n)마다 카테고리의 세트를 판정한다. 카테고리 모듈(201)은 신호선(204)을 통해 버스(202)에 통신 가능하게 연결된다. 일 실시예에서, 카테고리 모듈(201)은 버스(202)를 통해 하나 이상의 카테고리를 조직화 엔진(203)에 제공한다. 다른 실시예에서, 카테고리 모듈(201)은 네트워크(105)에 통신 가능하게 연결된다.
조직화 엔진(203)은 소셜 정보 피드를 하나 이상의 카테고리화된 피드로 조직화하는 코드 및 루틴이다. 일 실시예에서, 조직화 엔진(203)은 소셜 네트워크 피드에 포함된 모든 정보를 조직화한다. 다른 실시예에서, 조직화 엔진(203)은 소셜 네트워크 피드에 포함된 정보의 하위 세트를 조직화한다. 예를 들면, 조직화 엔진(203)은 소셜 정보 피드를 분석하고 하나 이상의 카테고리에 의거하여 소셜 정보 피드를 카테고리화하여 하나 이상의 카테고리화된 피드를 형성하는 분류기(categorizer)이다.
카테고리화된 피드는, 사용자(125a, 125b, 125n) 또는 서버(101a, 101n)의 관리자에 의해 선택된 카테고리와 일치하는 소셜 정보 피드의 모든 게시물을 포함하는 피드이다. 예를 들면, 카테고리는 "날씨"이고 카테고리화된 피드는 소셜 정보 피드로부터 날씨를 논하는 모든 공공 게시물을 포함한다. 일 실시예에서, 카테고리화된 피드에 리스팅된 게시물은 게시물의 공개된 및/또는 업데이트된 시간에 따라 정렬된다. 예를 들면, 최근 공개된 및/또는 업데이트된 시간을 갖는 게시물은 이 게시물 전에 공개된 및/또는 업데이트된 다른 게시물 앞에 리스팅된다. 다른 실시예에서, 카테고리화된 피드의 아이템들은 그들이 생성될 경우 한 번에 하나씩 출력된다. 당업자는, 다른 실시예에서 조직화 엔진(203)이 서로 다른 기술을 실시하여 소셜 정보 피드를 하나 이상의 카테고리화된 피드로 조직화하는 것을 인식할 것이다. 예를 들면, 조직화 엔진(203)은, 적어도 부분적으로 게시물이 읽힌 시간 및/또는 게시물에 달린 댓글의 수에 의거하여 소셜 정보 피드를 카테고리화한다.
조직화 엔진(203)은 신호선(208)을 통해 버스(202)에 통신 가능하게 연결된다. 일 실시예에서, 조직화 엔진(203)은, (1) 카테고리 모듈(201)로부터 버스(202)를 통해 하나 이상의 카테고리를 검색하고, (2) 피드 모듈(107)로부터 버스(202)를 통해 소셜 정보 피드(또는 소셜 정보 피드의 부분)를 검색하고, (3) 하나 이상의 카테고리화된 피드를 버스(202)를 통해 선택 모듈(205)에 제공한다. 다른 실시예에서, 조직화 엔진(203)은 버스(202)를 통해 메모리(213) 또는 스토리지 디바이스(111)로부터 하나 이상의 카테고리를 검색한다. 또 다른 실시예에서, 조직화 엔진(203)은 하나 이상의 조직화된 피드를 버스(202)를 통해 메모리(213) 또는 스토리지 디바이스(111)에 저장한다.
선택 모듈(205)은 카테고리화된 피드를 사용자에 대해 개인화하는 코드 및 루틴이다. 예를 들면, 선택 모듈(205)은 사용자 동의 하에 카테고리화된 피드를 필터링하여 사용자(125a, 125b, 125n)에 대한 개인화된 피드를 형성하는 필터이다. 개인화된 피드는 특정 사용자(125a, 125b, 125n)에 맞춘 피드이다. 예를 들면, 개인화된 피드는 카테고리화된 피드를 필터링하여 사용자(125a, 125b, 125n)에 맞춘 게시물을 선택한 결과이다. 선택 모듈(205)은 특징 추출 모듈(207) 및 필터 모듈(209)을 포함한다. 선택 모듈(205)은 신호선(206)을 통해 버스(202)에 통신 가능하게 연결된다. 일 실시예에서, 선택 모듈(205)은, (1) 버스(202)를 통해 조직화 엔진(203)으로부터 하나 이상의 카테고리화된 피드를 검색하고, (2) 버스(202)를 통해 스토리지 디바이스(11)로부터 사용자(125a, 125b, 125n)를 기술하는 프로파일 정보를 검색하고, (3) 개인화된 피드를 네트워크(105)를 통해 사용자(125a, 125b, 125n) 또는 서드파티에 출력한다.
일 실시예에서, 선택 모듈(205)은 소셜 정보 피드를 필터링하여 개인화된 피드를 형성하도록 구성된다. 소셜 정보 피드는, 소셜 정보 피드를 하나 이상의 카테고리화된 피드로 카테고리화하지 않고 필터링된다. 선택 모듈(205)은, 버스(202)를 통해 피드 모듈(107)로부터 소셜 정보 피드를 검색하고 소셜 정보 피드를 개인화하여 개인화된 피드를 형성한다. 선택 모듈(205)은 개인화된 피드를 네트워크(105)를 통해 사용자(125a, 125b, 125n) 또는 서드파티에 출력한다.
특징 추출 모듈(207)은 사용자(125a, 125b, 125n)에 대한 특징을 추출하는 코드 및 루틴이다. 일 실시예에서, 특징 추출 모듈(207)은, 적어도 부분적으로 사용자(125a, 125b, 125n)를 기술하는 프로파일 정보에 의거하여 특징을 추출한다. 예를 들면, 특징 추출 모듈(207)은 프로파일 정보의 메타-분석(meta-analysis)에 의거하여 사용자(125a, 125b, 125n)에 대한 특징을 판정한다. 일 실시예에서, 특징은, 적어도 부분적으로 프로파일 정보에 의거하여 사용자(125a, 125b, 125n)에 대해 생성된 키워드이다. 예를 들면, 특징은, 관심, 취미, 인구 통계 정보, 웹사이트 브라우징 이력, 검색 엔진에서의 쿼리 이력, 웹사이트 회원, 블로그 회원, 뉴스피드 구독 및 웹사이트 접속 중 하나 이상을 기술하는 키워드이다. 일 실시예에서, 특징 추출 모듈(207)은 프로파일 정보에 의거하여 사용자(125a, 125b, 125n)에 대한 복수의 특징을 추출한다.
특징 추출 모듈(207)은 버스(202)에 통신 가능하게 연결된다. 일 실시예에서, 특징 추출 모듈(207)은, 버스(202)를 통해 스토리지 디바이스(111)로부터 사용자(125a, 125b, 125n)를 기술하는 프로파일 정보를 검색한다. 특징 추출 모듈(207)은 또한 필터 모듈(209)에 통신 가능하게 연결된다. 일 실시예에서, 특징 추출 모듈(207)은 추출된 특징을 필터 모듈(209)에 제공한다. 다른 실시예에서, 특징 추출 모듈(207)은 이 특징을 버스(202)를 통해 메모리(213) 또는 스토리지 디바이스(111)에 저장한다.
필터 모듈(209)은 카테고리화된 피드를 필터링하여 개인화된 피드를 생성하는 코드 및 루틴이다. 예를 들면, 필터 모듈(209)은, 적어도 부분적으로 사용자(125a, 125b, 125n)에 대해 추출된 특징에 의거하여 하나 이상의 카테고리화된 피드를 필터링하여 특징과 일치하는 사용자(125a, 125b, 125n)에 대한 개인화된 피드를 생성한다. 일 실시예에서, 필터 모듈(209)은 사용자(125a, 125b, 125n)에 대해 추출된 복수의 특징에 의거하여 하나 이상의 카테고리화된 피드를 필터링하여 복수의 특징과 일치하는 개인화된 피드를 생성한다. 개인화된 피드의 예는, 사용자(125a, 125b, 125n)에 대해 추출된 특징과 일치하도록 구성된 개인화된 피드, 사용자(125a, 125b, 125n)로부터의 쿼리를 만족하도록 구성된 개인화된 피드, 사용자(125a, 125b, 125n)가 구독하는 토픽과 일치하도록 구성된 개인화된 피드, 및 지리적 위치와 일치하도록 구성된 개인화된 피드(예를 들면, 특정 지리적 위치를 언급하거나 그와 다른 방식으로 관련되는 게시물)를 포함하지만 그에 제한되는 것은 아니다. 일 실시예에서, 개인화된 피드는 게시물의 공개된 및/또는 업데이트된 시간에 의거하여 게시물을 리스팅하도록 조직화된다. 예를 들면, 개인화된 피드는 나중에 공개된 시간을 갖는 게시물이 그 게시물 전에 공개된 다른 게시물 앞에 리스팅되도록 배치된다.
일 실시예에서, 필터 모듈(209)은 소셜 정보 피드를 필터링하여 개인화된 피드를 생성하도록 구성된다. 예를 들면, 필터 모듈(209)은, 버스(202)를 통해 피드 모듈(107)로부터 소셜 정보 피드를 검색하고, 적어도 부분적으로 사용자(125a, 125b, 125n)에 대해 추출된 특징에 의거하여 소셜 정보 피드를 필터링하여, 사용자(125a, 125b, 125n)에 대한 개인화된 피드를 생성한다.
필터 모듈(209)은 버스(202)에 통신 가능하게 연결된다. 일 실시예에서, 필터 모듈(209)은, (1) 버스(202)를 통해 조직화 엔진(203)으로부터 하나 이상의 카테고리화된 피드를 수신하고, (2) 특징 추출 모듈(207)로부터 사용자(125a, 125b, 125n)에 대해 추출된 특징을 수신한다. 다른 실시예에서, 필터 모듈(209)은 버스(202)를 통해 메모리(213) 또는 스토리지 디바이스(111)로부터 하나 이상의 카테고리화된 피드를 검색한다.
일 실시예에서, 필터 모듈(209)은 네트워크(105)를 통해 사용자(125a, 125b, 125n)로부터의 쿼리를 수신하고, 적어도 부분적으로 쿼리에 의거하여 하나 이상의 카테고리화된 피드를 필터링하도록 구성된다. 일 실시예에서, 사용자(125a, 125b, 125n)로부터의 쿼리는 사용자(125a, 125b, 125n)에 의해 지정된 하나 이상의 키워드를 포함한다. 필터 모듈(209)은 쿼리 내에 포함된 하나 이상의 키워드와 일치하는 개인화된 피드를 출력한다.
다른 실시예에서, 필터 모듈(209)은, 적어도 부분적으로 지리적 위치에 의거하여 하나 이상의 카테고리화된 피드를 필터링하고 지리적 위치와 일치하는 개인화된 피드를 출력하도록 구성된다. 일 실시예에서, 지리적 위치는 사용자(125a, 125b, 125n)를 기술하는 프로파일 정보로부터 판정된 위치이다. 예를 들면, 지리적 위치는 프로파일 정보에 리스팅된 메일 어드레스이다. 다른 실시예에서, 지리적 위치는 사용자(125a, 125b, 125n)에 의해 지정되며 프로파일 정보에 저장된 위치이다. 예를 들면, 사용자(125a, 125b, 125n)는, (1) 반경 및 (2)포인트의 좌표(예를 들면, 포인트의 위도 및 경도)를 제공하여 위치를 판정하며, 위치는 반경 내의 포인트에 센터링된 에어리어이다. 또는, 사용자(125a, 125b, 125n)는 사각형 경계 영역의 대각선의 2개의 코너(예를 들면, 남서쪽 및 북동쪽 코너)를 식별하는 2쌍의 지리적 좌표를 제공하고, 이에 따라 2개의 코너 의해 판정되는 사각형 경계 영역은 사용자(125a, 125b, 125n)에 의해 지정된 위치이다. 일 실시예에서, 지리적 위치는 특정 위치를 사용하여 지정된다. 예를 들면, 사용자(125a, 125b, 125n)는 지리적 위치를 물리적 홈 어드레스 등의 특정 개소로서 지정한다. 또 다른 실시예에서, 지리적 위치는, 예를 들면 글로벌 포지셔닝 시스템에 의해 판정되는 바와 같이 게시물이 생성되었을 때의 클라이언트 디바이스(115a)의 위치이다. 이 실시예는 사용자 동의가 있어야 한다. 일부 실시예에서, 사용자는, 클라이언트 디바이스(125a)의 IP 어드레스의 사용을 명시적으로 허용하도록 안내받는다. 또한, 사용자는 이러한 데이터 수집 활동에 참여하는 것을 동의 또는 거부할 수 있다. 또한, 수집된 데이터는 상술한 다양한 통계 패턴을 얻는 분석을 행하기에 앞서 익명화될 수 있다.
일 실시예에서, 조직화 엔진(203)은 신호선(208)을 통해 버스(202)에 통신 가능하게 연결되어, (1) 카테고리 모듈(201)로부터 하나 이상의 카테고리를 검색하고 (2) 피드 모듈(107)로부터 소셜 정보 피드를 검색한다. 조직화 엔진(203)은, 적어도 부분적으로 하나 이상의 카테고리에 의거하여 소셜 정보 피드를 하나 이상의 카테고리화된 피드로 조직화한다. 일 실시예에서, 사용자(125a, 125b, 125n)는 카테고리를 신청하고, 조직화 엔진(203)은 그 카테고리와 일치하는 하나 이상의 카테고리화된 피드의 하나를 사용자(125a, 125b, 125n)에 대한 개인화된 피드로서 선택한다. 예를 들면, 사용자(125a, 125b, 125n)가 카테고리 "날씨"를 신청하면, 카테고리 "날씨"와 일치하는 카테고리화된 피드가 개인화된 피드로서 선택되고 네트워크(105)를 통해 사용자(125a, 125b, 125n)에게 송신된다. 다른 실시예에서, 조직화 엔진(203)은 버스(202)를 통해 선택 모듈(205)에 통신 가능하게 연결되어, 하나 이상의 카테고리화된 피드를 선택 모듈(205)에 포함된 필터 모듈(209)에 제공한다.
특징 추출 모듈(207)은 사용자(125a, 125b, 125n)를 기술하는 프로파일 정보를 검색하고 프로파일 정보에 의거하여 특징을 추출한다. 특징 추출 모듈(207)은 필터 모듈(209)에 통신 가능하게 연결되어, 특징을 필터 모듈(209)에 제공한다.
필터 모듈(209)은 (1) 조직화 엔진(203)으로부터 하나 이상의 카테고리화된 피드를 수신하고, (2) 특징 추출 모듈(207)로부터 특징을 수신한다. 필터 모듈(209)은, 적어도 부분적으로 특징에 의거하여 하나 이상이 카테고리화된 피드를 필터링하고 특징에 일치되는 개인화된 피드를 출력한다. 일 실시예에서, 필터 모듈(209)은 개인화된 피드를 적어도 하나의 사용자(125a, 125b, 125n)에게 출력한다. 예를 들면, 동일한 특징을 공유하는 다수의 사용자는 동일한 개인화된 피드를 수신한다. 다른 실시예에서, 필터 모듈(209)은 개인화된 피드를 서드파티에 출력한다. 예를 들면, 의료기관은 의료 관련 게시물에 대한 피드를 신청하여 독감의 확산을 판정한다.
일 실시예에서, 필터 모듈(209)은, 적어도 부분적으로 사용자(125a, 125b, 125n)로부터 수신된 쿼리에 의거하여 하나 이상의 카테고리화된 피드를 필터링하고 쿼리에 일치하는 개인화된 피드를 출력한다. 피드는 주기적으로 또는 아이템이 생성될 때마다 출력된다. 다른 실시예에서, 필터 모듈(209)은, 사용자(125a, 125b, 125n)에 의해 지정되거나, 적어도 부분적으로 프로파일 정보로부터 얻은 지리적 위치에 의거하여 하나 이상의 카테고리화된 피드를 필터링하고 지리적 위치와 일치하는 개인화된 피드를 출력한다. 또 다른 실시예에서, 필터 모듈(209)은 특징, 쿼리 및 지리적 위치의 하나 이상에 의거하여 하나 이상의 카테고리화된 피드를 필터링한다. 필터 모듈(209)은 특징, 쿼리 및 지리적 위치의 하나 이상과 일치하는 개인화된 피드를 출력한다.
다른 실시예에서, 선택 모듈(205)은 버스(202)를 통해 피드 모듈(107)에 통신 가능하게 연결되어, 피드 모듈(107)로부터 소셜 정보 피드를 검색한다. 소셜 정보 피드는 조직화 엔진(203)에 의한 처리 없이 선택 모듈(205)에 직접 제공된다. 선택 모듈(205) 내에 포함된 특징 추출 모듈(207)은 스토리지 디바이스(111)로부터 검색된 프로파일 정보로부터 사용자(125a, 125b, 125n)를 기술하는 특징을 추출한다. 선택 모듈(205)에 포함된 필터 모듈(209)은, 적어도 부분적으로 특징에 의거하여 피드 모듈(107)로부터 수신된 소셜 정보 피드를 필터링하고 개인화된 피드를 특징과 일치하는 사용자(125a, 125b, 125n) 또는 서드파티에 출력한다.
일 실시예에서, 필터 모듈(209)은, 적어도 부분적으로 사용자(125a, 125b, 125n)로부터 수신된 쿼리에 의거하여 소셜 정보 피드를 필터링하고 쿼리와 일치하는 개인화된 피드를 출력한다. 다른 실시예에서, 필터 모듈(209)은 사용자(125a, 125b, 125n)에 의해 지정되거나, 적어도 부분적으로 프로파일 정보로부터 판정된 지리적 위치에 의거하여 소셜 정보 피드를 필터링하고 지리적 위치와 일치하는 개인화된 피드를 출력한다. 또 다른 실시예에서, 필터 모듈(209)은, 특징, 쿼리 및 지리적 위치의 하나 이상에 의거하여 소셜 정보 피드를 필터링한다. 필터 모듈(209)은 특징, 쿼리 및 지리적 위치의 하나 이상과 일치하는 개인화된 피드를 출력한다.
방법
이하 도 3 및 도 4를 참조하여, 본 방법의 다양한 실시예를 설명한다. 도 3은 소셜 네트워크 내의 피드를 추적하는 방법의 일 실시예를 나타내는 흐름도(300)이다. 피드 모듈(107)은 소셜 네트워크 소프트웨어/애플리케이션(116) 및 콘텐츠 스트림 모듈(113)의 하나 이상으로부터 소셜 정보 피드(여기에서는 "수신된 소셜 정보 피드"라 함)의 전부 또는 일부를 수신한다(302). 피드 모듈(107)은 수신된 소셜 정보 피드를 개인화 모듈(109)에 송신한다. 개인화 모듈(109)은 소셜 정보 피드를 하나 이상의 카테고리화된 피드로 조직화한다(304). 예를 들면, 개인화 모듈(109)은, 적어도 부분적으로 하나 이상의 카테고리에 의거하여 소셜 정보 피드를 하나 이상의 카테고리화된 피드로 조직화한다. 일 실시예에서, 마이크로블로그의 게시물 등의 소셜 네트워크에 공개된 콘텐츠를 분석하여 얻어진 하나 이상의 토픽으로서 하나 이상의 카테고리가 판정된다. 또 다른 실시예에서, 하나 이상의 카테고리가 서버(101a, 101n)의 관리자에 의해 규정되거나, 실시간으로 관리자에 의해 제공된다. 또 다른 실시예에서, 하나 이상의 카테고리는 사용자(125a, 125b, 125n)에 의해 지정된다. 개인화 모듈(109)은 하나 이상의 카테고리화된 피드를 개인화하여(306) 개인화된 피드를 형성한다. 일 실시예에서, 개인화 모듈(109)은, 적어도 부분적으로 사용자(125a, 125b, 125n)를 기술하는 특징에 의거하여 하나 이상의 카테고리화된 피드를 개인화하여 특징에 일치하는 개인화된 피드를 생성한다. 다른 실시예에서, 개인화 모듈(109)은, 적어도 부분적으로 사용자(125a, 125b, 125n)로부터의 쿼리에 의거하여 하나 이상의 카테고리화된 피드를 개인화하여 쿼리와 일치하는 개인화된 피드를 생성한다. 또 다른 실시예에서, 개인화 모듈(109)은 적어도 부분적으로 지리적 위치에 의거하여 하나 이상의 카테고리화된 피드를 개인화하여 지리적 위치와 일치하는 개인화된 피드를 생성한다. 지리적 위치는 사용자(125a, 125b, 125n)에 의해 지정된 위치 또는 사용자(125a, 125b, 125n)를 기술하는 프로파일 정보로부터 판정된 위치이다. 또 다른 실시예에서, 개인화 모듈(109)은, 특징, 쿼리 및 지리적 위치의 하나 이상에 의거하여 하나 이상의 카테고리화된 피드를 개인화하여, 특징, 쿼리 및 지리적 위치의 하나 이상과 일치하는 개인화된 피드를 생성한다.
도 4는 소셜 네트워크 내의 피드를 추적하는 방법의 일 실시예에 대한 흐름도(400)이다. 카테고리 모듈(201)은 수신된 소셜 정보 피드를 카테고리화하기 위한 하나 이상의 카테고리를 판정한다. 일 실시예에서, 하나 이상의 카테고리는 소셜 네트워크에 공개된 게시물의 하나 이상의 토픽으로서 판정된다. 다른 실시예에서, 하나 이상의 카테고리는 서버(101a, 101n)의 관리자에 의해 실시간으로 제공되거나 또는 관리자에 의해 규정되고 메모리(213)에 저장된다. 또 다른 실시예에서, 하나 이상의 카테고리는 사용자(125a, 125b, 125n)에 의해 지정되고 스토리지 디바이스(111)에 저장된다. 일 실시예에서, 카테고리 모듈(201)은 모든 사용자(125a, 125b, 125n)에 대해 동일한 하나 이상의 카테고리를 판정한다. 다른 실시예에서, 카테고리 모듈(201)은 서로 다른 사용자(125a, 125b, 125n)에 대해 서로 다른 카테고리를 판정한다. 예를 들면, 카테고리 모듈(201)은 사용자(125a, 125b, 125n)를 기술하는 프로파일 정보에 의거하여 서로 다른 사용자(125a, 125b, 125n)에 대해 서로 다른 카테고리를 지정한다. 일 실시예에서, 카테고리 모듈(201)은 하나 이상의 카테고리를 조직화 엔진(203)에 송신한다.
조직화 엔진(203)은 카테고리 모듈(201)로부터 하나 이상의 카테고리를 검색한다(402). 일 실시예에서, 조직화 엔진(203)은 메모리(213)로부터 하나 이상의 카테고리를 검색한다. 다른 실시예에서, 조직화 엔진(203)은 스토리지 디바이스(111)로부터 하나 이상의 카테고리를 검색한다.
피드 모듈(107)은 소셜 네트워크 소프트웨어/애플리케이션(116) 및 콘텐츠 스트림 모듈(113)의 하나 이상으로부터 소셜 정보 피드의 전부 또는 일부를 수신한다(404). 피드 모듈(107)은 소셜 정보 피드를 조직화 엔진(203)에 제공한다.
조직화 엔진(203)은 피드 모듈(107)로부터 소셜 정보 피드를 검색한다. 조직화 엔진(203)은, 적어도 부분적으로 하나 이상의 카테고리에 의거하여 소셜 정보 피드를 하나 이상의 카테고리화된 피드로 조직화한다(406). 일 실시예에서, 조직화 엔진(203)은 소셜 정보 피드를 분석하고, 하나 이상의 카테고리에 의거하여 소셜 정보 피드를 카테고리화하고, 카테고리화 후 하나 이상의 카테고리화된 피드를 생성한다. 조직화 엔진(203)은 하나 이상의 카테고리화된 피드를 필터 모듈(209)에 송신한다.
특징 추출 모듈(207)은 스토리지 디바이스(111)로부터 사용자(125a, 125b, 125n)를 기술하는 프로파일 정보를 검색한다. 특징 추출 모듈(207)은 프로파일 정보를 분석하고 적어도 부분적으로 프로파일 정보에 의거하여 사용자(125a, 125b, 125n)를 기술하는 특징을 추출한다(408). 일 실시예에서, 특징 추출 모듈(207)은 프로파일 정보에 의거하여 사용자(125a, 125b, 125n)에 대한 복수의 특징을 추출한다. 특징 추출 모듈(207)은 추출된 특징을 필터 모듈(209)에 송신한다. 일 실시예에서, 특징 추출 모듈(207)은 추출된 특징을 스토리지 디바이스(111)에 저장한다.
필터 모듈(209)은 조직화 엔진(203)으로부터 하나 이상의 카테고리화된 피드를 수신한다. 필터 모듈(209)은 특징 추출 모듈(207)로부터 사용자(125a, 125b, 125n)에 대해 추출된 특징을 수신한다. 필터 모듈(209)은 적어도 부분적으로 이 특징에 의거하여 하나 이상의 카테고리화된 피드를 필터링하여(410) 사용자(125a, 125b, 125n)에 대한 개인화된 피드를 생성한다. 일 실시예에서, 필터 모듈(209)은 사용자(125a, 125b, 125n)에 대해 추출된 복수의 특징에 의거하여 하나 이상의 카테고리화된 피드를 필터링하여 복수의 특징과 일치하는 개인화된 피드를 형성한다. 다른 실시예에서, 필터 모듈(209)은 사용자(125a, 125b, 125n)로부터 쿼리를 수신한다. 필터 모듈(209)은 적어도 부분적으로 쿼리에 의거하여 하나 이상의 카테고리화된 피드를 필터링하여 쿼리와 일치하는 개인화된 피드를 생성한다. 또 다른 실시예에서, 필터 모듈(209)은 지리적 위치를 수신한다. 필터 모듈(209)은 적어도 부분적으로 지리적 위치에 의거하여 하나 이상의 카테고리화된 피드를 필터링하여 지리적 위치와 일치하는 개인화된 피드를 생성한다. 또 다른 실시예에서, 필터 모듈(209)은 특징, 쿼리, 및 지리적 위치의 하나 이상에 의거하여 하나 이상의 카테고리화된 피드를 필터링하여 특징, 쿼리, 및 지리적 위치의 하나 이상과 일치하는 개인화된 피드를 생성한다. 필터 모듈(209)은 개인화된 피드를 네트워크(105)를 통해 사용자(125a, 125b, 125n) 또는 서드파티에 출력한다(412).
명세서의 실시예의 전술한 설명은 예시 및 설명의 목적으로 제시되었다. 총망라하거나 공개된 정확한 형태로 명세서를 제한하는 것을 의도하고 있지는 않다. 많은 변경 및 변형이 상술한 교시의 견지에서 가능하다. 공개의 범위가 이 상세한 설명에 의해서가 아니라 이 출원의 특허청구범위에 의해서만 제한되는 것을 의도하고 있다. 당업자에 의해 이해되는 바와 같이, 명세서는 사상 또는 그 본질적인 특징에서 벗어나지 않고 다른 특정 형태로 구현될 수 있다. 마찬가지로, 모듈, 루틴, 특징, 속성, 방법론 및 다른 양태의 특정 명명 및 구분은 필수적이거나 중요한 것은 아니고, 명세서 또는 그 특징을 실시하는 메커니즘은 서로 다른 명칭, 구분 및/또는 포맷을 가질 수 있다. 또한, 관련 분야의 당업자에게 명백한 바와 같이, 본 공개의 모듈, 루틴, 특징, 속성, 방법론 및 다른 양태는 소프트웨어, 하드웨어, 펌웨어 또는 이 세 가지의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 또한, 당업자에게는 명백한 바와 같이, 본 공개의 모듈, 루틴, 특징, 속성, 방법론 및 다른 양태는 소프트웨어, 하드웨어, 펌웨어 또는 이들 세 개의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 또한, 명세서의 예로서 모듈인 컴포넌트가 소프트웨어로서 구현될 때는 언제든지, 컴포넌트는 독립 프로그램, 대형 프로그램의 일부, 복수의 별개의 프로그램, 정적 또는 동적 연결된 라이브러리, 적재 가능 커널 모듈(kernel loadable module), 디바이스 드라이버, 및/또는 컴퓨터 프로그래밍에서의 당업자에게 현재 또는 향후 알려지는 임의의 다른 방식으로 구현될 수 있다. 또한, 본 공개는 어떤 특정 프로그래밍 언어에서의 구현 또는 임의의 특정 운영 체제 또는 환경에 대한 구현에 제한되는 것은 아니다. 따라서, 본 공개는 다음의 특허청구범위에 제시되는 명세서의 범주의 제한이 아닌 예시를 의도하고 있다.

Claims (20)

  1. 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에서 실행되고, 소셜 네트워크 내의 피드(feed)를 추적하는 컴퓨터 구현 방법으로서,
    상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스를 이용하여 카테고리를 검색하는 단계,
    상기 소셜 네트워크로부터 소셜 정보 피드를 수신하는 단계,
    상기 소셜 정보 피드의 각각의 피드 아이템과 관련된 댓글(comment)의 수를 결정하는 단계,
    적어도 부분적으로 상기 카테고리 및 상기 소셜 정보 피드의 각각의 피드 아이템과 관련된 댓글의 수에 의거하여 상기 소셜 정보 피드를 카테고리화된 피드로 조직화하는 단계,
    사용자 쿼리(query)로부터 특징을 추출하는 단계,
    적어도 부분적으로 상기 특징에 의거하여 상기 카테고리화된 피드를 필터링하여 개인화된 피드를 생성하는 단계, 및
    상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스를 이용하여 상기 개인화된 피드를 출력하는 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 카테고리는 상기 소셜 네트워크 내에 공개된 게시물의 토픽을 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 카테고리화된 피드를 필터링하는 것은 적어도 부분적으로 사용자를 기술하는 프로파일 정보에 더 의거하는 컴퓨터 구현 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 사용자를 기술하는 프로파일 정보는, 인구 통계 정보, 관심, 취미, 어드레스, 학력, 경력, 소셜 그래프, 웹사이트 회원, 블로그 회원, 웹사이트 브라우징 이력, 검색 엔진에서의 쿼리 이력, 뉴스피드 구독 및 웹사이트 접속 중 적어도 하나를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 특징은 적어도 부분적으로 상기 프로파일 정보에 의거하여 사용자에 대해 생성된 키워드를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 카테고리화된 피드를 필터링하는 것은 적어도 부분적으로 지리적 위치에 더 의거하는 컴퓨터 구현 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 지리적 위치는, 사용자에 의해 지정된 위치, 사용자를 기술하는 프로파일 정보로부터 판정된 위치 및 게시물이 생성될 때의 사용자 디바이스의 위치 중 하나를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
  8. 카테고리를 검색하는 단계,
    소셜 네트워크로부터 소셜 정보 피드를 수신하는 단계,
    상기 소셜 정보 피드의 각각의 피드 아이템과 관련된 댓글(comment)의 수를 결정하는 단계,
    적어도 부분적으로 상기 카테고리 및 상기 소셜 정보 피드의 각각의 피드 아이템과 관련된 댓글의 수에 의거하여 상기 소셜 정보 피드를 카테고리화된 피드로 조직화하는 단계,
    사용자 쿼리로부터 특징을 추출하는 단계,
    적어도 부분적으로 상기 특징에 의거하여 상기 카테고리화된 피드를 필터링하여 개인화된 피드를 생성하는 단계, 및
    상기 개인화된 피드를 출력하는 단계를 컴퓨터에 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 저장하는 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 카테고리는 상기 소셜 네트워크 내에 공개된 게시물의 토픽을 포함하는 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 카테고리화된 피드를 필터링하는 것은 적어도 부분적으로 사용자를 기술하는 프로파일 정보에 더 의거하는 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 사용자를 기술하는 프로파일 정보는, 인구 통계 정보, 관심, 취미, 어드레스, 학력, 경력, 소셜 그래프, 웹사이트 회원, 블로그 회원, 웹사이트 브라우징 이력, 검색 엔진에서의 쿼리 이력, 뉴스피드 구독 및 웹사이트 접속 중 적어도 하나를 포함하는 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 특징은 적어도 부분적으로 사용자를 기술하는 프로파일 정보에 의거하여 사용자에 대해 생성된 키워드를 포함하는 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
  13. 제 8 항에 있어서,
    상기 카테고리화된 피드를 필터링하는 것은 적어도 부분적으로 지리적 위치에 더 의거하는 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 지리적 위치는, 사용자에 의해 지정된 위치, 사용자를 기술하는 프로파일 정보로부터 판정된 위치 및 게시물이 생성될 때의 사용자 디바이스의 위치 중 하나를 포함하는 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
  15. 소셜 네트워크 내의 피드를 추적하는 시스템으로서,
    상기 소셜 네트워크에 통신 가능하게 연결되며, 상기 소셜 네트워크로부터 소셜 정보 피드를 수신하도록 구성되는 피드 모듈, 및
    상기 피드 모듈에 통신 가능하게 연결되며, 상기 피드 모듈로부터 상기 소셜 정보 피드를 수신하도록 구성되는 개인화 모듈을 포함하고,
    상기 개인화 모듈은,
    카테고리를 검색하고,
    상기 소셜 정보 피드의 각각의 피드 아이템과 관련된 댓글(comment)의 수를 결정하고,
    적어도 부분적으로 상기 카테고리 및 상기 소셜 정보 피드의 각각의 피드 아이템과 관련된 댓글의 수에 의거하여 상기 소셜 정보 피드를 카테고리화된 피드로 조직화하고,
    사용자 쿼리로부터 특징을 추출하고,
    적어도 부분적으로 상기 특징에 의거하여 상기 카테고리화된 피드를 필터링하여 개인화된 피드를 생성하고,
    상기 개인화된 피드를 출력하도록 더 구성되는 시스템.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 카테고리는 상기 소셜 네트워크 내에 공개된 게시물의 토픽을 포함하는 시스템.
  17. 제 15 항에 있어서,
    상기 개인화 모듈은 적어도 부분적으로 사용자를 기술하는 프로파일 정보에 의거하여 상기 카테고리화된 피드를 필터링하도록 더 구성되는 시스템.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 사용자를 기술하는 프로파일 정보는, 인구 통계 정보, 관심, 취미, 어드레스, 학력, 경력, 소셜 그래프, 웹사이트 회원, 블로그 회원, 웹사이트 브라우징 이력, 검색 엔진에서의 쿼리 이력, 뉴스피드 구독 및 웹사이트 접속 중 하나 이상을 포함하는 시스템.
  19. 제 17 항에 있어서,
    상기 특징은 적어도 부분적으로 사용자를 기술하는 프로파일 정보에 의거하여 사용자에 대해 생성된 키워드를 포함하는 시스템.
  20. 제 15 항에 있어서,
    상기 개인화 모듈은 적어도 부분적으로 지리적 위치에 의거하여 상기 카테고리화된 피드를 필터링하도록 더 구성되는 시스템.
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