KR101805937B1 - 소셜 브라우징 - Google Patents

소셜 브라우징 Download PDF

Info

Publication number
KR101805937B1
KR101805937B1 KR1020127011899A KR20127011899A KR101805937B1 KR 101805937 B1 KR101805937 B1 KR 101805937B1 KR 1020127011899 A KR1020127011899 A KR 1020127011899A KR 20127011899 A KR20127011899 A KR 20127011899A KR 101805937 B1 KR101805937 B1 KR 101805937B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
message
page
social networking
messages
entity
Prior art date
Application number
KR1020127011899A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20120103582A (ko
Inventor
엠르 메흐메트 키치맨
위삼 카잔
춘-카이 왕
아론 씨 호프
펠리페 루이스 나란조
프란시슬라브 피 페노브
Original Assignee
마이크로소프트 테크놀로지 라이센싱, 엘엘씨
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 마이크로소프트 테크놀로지 라이센싱, 엘엘씨 filed Critical 마이크로소프트 테크놀로지 라이센싱, 엘엘씨
Publication of KR20120103582A publication Critical patent/KR20120103582A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101805937B1 publication Critical patent/KR101805937B1/ko

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/10Office automation; Time management
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/14Digital output to display device ; Cooperation and interconnection of the display device with other functional units
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33Querying
    • G06F16/335Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/38Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/38Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/383Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/80Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of semi-structured data, e.g. markup language structured data such as SGML, XML or HTML
    • G06F16/84Mapping; Conversion
    • G06F16/88Mark-up to mark-up conversion
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95Retrieval from the web
    • G06F16/953Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535Search customisation based on user profiles and personalisation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95Retrieval from the web
    • G06F16/957Browsing optimisation, e.g. caching or content distillation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95Retrieval from the web
    • G06F16/958Organisation or management of web site content, e.g. publishing, maintaining pages or automatic linking
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95Retrieval from the web
    • G06F16/958Organisation or management of web site content, e.g. publishing, maintaining pages or automatic linking
    • G06F16/972Access to data in other repository systems, e.g. legacy data or dynamic Web page generation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/10Text processing
    • G06F40/166Editing, e.g. inserting or deleting
    • G06F40/169Annotation, e.g. comment data or footnotes
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/20Natural language analysis
    • G06F40/237Lexical tools
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01Social networking
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16CCOMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
    • G16C20/00Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
    • G16C20/70Machine learning, data mining or chemometrics
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L51/00User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail
    • H04L51/52User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail for supporting social networking services

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • Document Processing Apparatus (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

여기 기술되는 방법은 컴퓨팅 장치 상에서 개인이 보고 있는 임의의 웹 페이지로부터 적어도 한 개의 개체를 추출하는 동작 및 적어도 한 개의 개체를 개인의 소셜 네트워크 데이터와 비교하는 동작을 포함하고, 소셜 네트워크 데이터는 개인의 소셜 네트워크의 멤버들에 의해 생성된 복수의 메시지들을 포함한다. 이 방법은 개인의 소셜 네트워크 데이터와 적어도 한 개의 개체의 비교 결과에 적어도 일부 기반하여 복수의 메시지들에서 적어도 한 개의 메시지를 식별하는 동작 및 그 적어도 한 개의 메시지가 적어도 한 개의 개체와 연계되어 웹 페이지 상에 디스플레이되게 하는 동작을 더 포함한다.

Description

소셜 브라우징{SOCIAL BROWSING}
온라인 소셜 네트워킹 애플리케이션들이 점점 더 대중화되고 있다. 사람들은 친구 및 가족과 지속적으로 연락/교류하기 위해 그러한 애플리케이션들에 의존한다. 통상적으로, 그러한 온라인 소셜 네트워킹 애플리케이션을 활용하기 위해, 개인은 그 애플리케이션에 해당하는 웹 사이트에 로그인하며 사용자에게 보내진 메시지에 대한 시각적 묘사뿐 아니라 사용자의 연락처들의 상태 업데이트를 제공받을 것이다. 연락처들과 사진 및 비디오와 같은 정보를 공유하기 위한 다른 메커니즘들 역시 여러 온라인 소셜 네트워킹 애플리케이션들 상에서 사용될 수 있다.
이러한 온라인 소셜 네트워킹 애플리케이션들은 사람들이 연락처들과 상호 교류할 수 있게 하는 유용한 툴이지만, 어떤 경우에 있어서 특정한 개인이 웹 사이트 안에 로그인하고, 소셜 네트워킹 콘텐츠를 검토하며 메시지에 대한 답글을 생성하는 등을 하는 것이 불편할 수 있다. 예를 들어, 개인이 브라우저 활용을 통해 특정 작업을 수행하고 있을 경우, 사용자가 소셜 네트워킹 애플리케이션을 이용하기 위해서는 그 작업을 중단해야 한다. 이것은 원하는 정황으로부터 개인을 이동시킴으로써 친구들과의 교류와 관련해 개인에 추가 부담을 지운다. 보통 개인은 자신들의 소셜 네트워크 내 메시지들이 자신들의 현재 작업과 관련되어 있다는 것을 모를 수 있다. 그러나, 개인이 다른 작업을 수행하고 있을 때 각각의 소셜 네트워킹 메시지/업데이트를 개인에게 푸쉬(push)하는 것은 실용적인 것이 못된다. 사용자가 다른 작업들을 수행하려고 시도하는 동안 수많은 메시지들을 디스플레이하는 일은 사용자의 집중을 방해할 수 있다.
이하는 여기에서 보다 상세히 기술되는 발명의 대상에 대한 간략한 개요이다. 이 개요는 청구범위에 대해 한정적이도록 의도되지 않는다.
여기 기술되는 것은 일반적으로 소셜 네트워킹에 속하는 다양한 기술에 관한 것으로 특히 상황에 반응하는 소셜 네트워킹에 관한 것이다. 여기에 설명되는 기술은 임의의 웹 페이지를 보고 있는 개인에게 웹 페이지의 콘텐츠와 어떤 식으로든 관련되어 있는 소셜 네트워킹 메시지들을 제공하는 것에 관한 것이다. 일례에 따르면 개인은 인터넷 브라우저 활용을 통해 인터넷을 브라우징하고 임의의 웹 페이지 상의 콘텐츠를 볼 수 있다. 웹 페이지로부터 소정의 키워드들을 추출하기 위해 웹 페이지의 콘텐츠가 자동화 방식으로 분석될 수 있으며, 여기 사용되는 바와 같이 키워드는 웹 페이지로부터의 텍스트, 토픽, 명칭, 장소, 날짜, 어구 등이거나, 그들을 포함하는 것일 수 있다. 예를 들어, 키워드들이 웹 페이지로부터 추출될 수 있으며, 키워드들은 적어도 부분적으로 그 키워드의 사용(웹 페이지 내에서의 일반적 사용 등) 빈도에 기초하여 추출될 수 있고, 키워드가 금지된 키워드의 목록 안에 들어 있는지 여부(키워드가 "금지(stop)" 목록 안에 있는지 여부) 등을 판단할 수 있다. 그러한 정보는 "그", "또는", "그리고" 같은 전형적인 용어들 및 다른 전형적 용어들이 웹 페이지로부터 추출되지 않게 하기 위해 사용될 수 있다.
이후, 추출된 키워드 및 웹 페이지 상에서의 그 문맥이 그러한 키워드의 규범적 의미(canonical meaning)를 판단하기 위해 분석될 수 있다. 예를 들어 추출된 키워드는 그 키워드의 규범적 의미를 판단하기 위해 규범들의 사전을 기준으로 분석될 수 있다. 예로서, 그 사전은 웹 페이지의 콘텐츠 내 "워싱턴"이라는 키워드가 워싱턴 D.C나 조지 워싱턴이 아닌 워싱턴 주를 의미한다는 것을 판단하는데 사용될 수 있다.
또한, 한 개 이상의 소셜 네트워킹 애플리케이션을 통해 개인에게 포스팅된 메시지들이 분석될 수 있다. 메시지는 개인의 소셜 네트워크 내 어떤 멤버에 대한 상태 업데이트, 특정 개인에게 의도된 서신, 좋아하는 영화와 같은 프로파일 정보, 현재 위치 등이거나 다른 적절한 메시지일 수 있다. 웹 페이지의 콘텐츠와 관련하여 위에서 기술되었던 것과 마찬가지로, 소셜 네트워킹 애플리케이션을 통해 포스팅된 메시지들의 콘텐츠가 분석될 수 있다. 즉, 메시지들로부터 키워드들이 추출될 수 있고 그 의미가 확인될 수 있다. 키워드들 및 관련 의미들은 이제부터 개체들이라고 불릴 수 있다.
웹 페이지로부터 추출된 개체는 이제, 소셜 네트워킹 애플리케이션을 통해 개인의 연락처들에 의해 포스팅되었던 복수의 메시지들로부터 추출되는 개체들과 비교될 수 있다. 각각의 메시지에는 웹 페이지로부터 추출된 각각의 개체와 관련한 점수가 배정될 수 있다. 메시지에 대한 점수는 다른 파라미터들 사이에서도 특히, 상술한 비교 결과, 메시지 안에 존재하는 소정 단어들, 메시지 콘텐츠의 독특함, 메시지가 소셜 네트워킹 애플리케이션을 통해 포스팅된 이후로 경과된 시간의 양, 개인이 이전에 그 메시지를 읽었는지 읽지 않았는지 여부, 개인이 메시지를 읽고 나서 경과된 시간의 양, 개인이 그 메시지에 해당하는 어떤 링크들을 선택했는지 여부, 개인에 의해 제공된 바와 같은 메시지와 관련된 명시적 피드백, 메시지를 포스팅한 사람(게시자)의 신원(가령, 게시자가 개인과 빈번하게 교류하는 누군가인지의 여부)에 적어도 부분적으로 기반할 수 있다. 소셜 네트워킹 메시지들은 적어도 부분적으로 그러한 점수들에 기반하여 웹 페이지로부터 추출된 개체와 관련해 순위화될 수 있다.
메시지들 중 한 개 이상에 소정 문턱치를 넘는 점수가 배정되었다면, 추출된 개체에 상응하는 키워드가 웹 페이지 안에서 하이라이트될 수 있다. 따라서, 웹 페이지를 보고 있는 개인은 연락처가 하이라이트된 콘텐츠와 어떤 식으로든 관련된 메시지를 소셜 네트워킹 애플리케이션을 통해 포스팅했다는 것을 신속히 확인할 수 있다. 그런 다음 개인은 (예컨대 특정 시간 동안 그 콘텐츠 위로 마우스 포인터를 부유하게 함으로써) 하이라이트된 콘텐츠의 선택을 행할 수 있다. 이것은 소셜 네트워킹 메시지 전체나 일련의 메시지들이 웹 페이지의 콘텐츠와 연계되어 개인에게 제공될 수 있게 한다. 소셜 네트워킹 메시지는 인라인 팝업(inline popup), 사이드 막대, 또는 다른 적절한 형식으로서 개인에게 제공될 수 있다.
다른 양태로서, 응답 필드가 메시지와 함께 디스플레이될 수 있다. 그러면 개인은 메시지에 대해 응답함으로써 응답이 소셜 네트워킹 메시지의 게시자에게 전달되게 하거나 온라인 소셜 네트워킹 웹사이트 상의 개인 프로파일에 포스팅될 수 있게 하는 등의 동작을 하도록 할 수 있다. 부가적으로나 대안적으로, 개인이 그 메시지를 좋아했는지 싫어했는지 여부를 나타내기 위해 선택될 수 있는 한 개 이상의 버튼들과 같이, 메시지와 관련한 피드백을 제공하기 위한 다른 메커니즘들이 메시지와 함께 디스플레이될 수 있다.
첨부된 도면 및 설명을 읽고 이해할 때 다른 양태들이 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 개인이 보고 있는 임의의 웹 페이지 콘텐츠와 관련된 소셜 네트워킹 메시지를 개인에게 제공하는 전형적 시스템의 기능 블록도이다.
도 2는 개인이 보고 있는 임의의 웹 페이지 콘텐츠 및/또는 소셜 네트워킹 메시지로부터 개체를 추출하게 돕는 전형적인 시스템의 기능 블록도이다.
도 3은 개인이 보고 있는 웹 페이지로부터 추출된 개체와 관련하여 소셜 네트워킹 애플리케이션으로부터의 메시지들의 순위화를 돕는 전형적인 시스템의 기능적 블록도이다.
도 4는 개인에 의해 선택될 수 있는 하이라이트된 콘텐츠를 포함하는 전형적인 그래픽 사용자 인터페이스로서, 상기 콘텐츠는 그와 관련된 소셜 네트워킹 메시지들을 가진다.
도 5는 개인이 보고 있는 웹 페이지 상의 콘텐츠에 대한 선택을 묘사한 전형적인 그래픽 사용자 인터페이스 및 그 콘텐츠와 관련된 결과적 소셜 네트워킹 메시지의 디스플레이이다.
도 6은 웹 페이지로부터 추출된 개체와 연계하여 디스플레이될 수 있는 인라인 팝업 창의 전형적 콘텐츠를 묘사하는 전형적 그래픽 사용자 인터페이스이다.
도 7은 소셜 네트워킹 메시지 미리보기 제공을 묘사하는 전형적인 그래픽 사용자 인터페이스로서, 밑줄 친 소셜 네트워킹 메시지는 개인이 보고 있는 임의의 웹 페이지의 콘텐츠와 관련된 것이다.
도 8은 소셜 네트워킹 메시지가 임의의 웹 페이지 상에서 관련 콘텐츠와 연계하여 디스플레이될 수 있게 하는 전형적인 방법을 예시하는 흐름도이다.
도 9 및 10은 소셜 네트워킹 메시지를 웹 페이지 상의 관련 콘텐츠와 연계하여 디스플레이하고 그러한 메시지에 대한 응답을 수신 및 전송하는 전형적 방법을 예시한 흐름도를 디스플레이한다.
도 11은 전형적인 컴퓨팅 시스템이다.
일반적으로 소셜 네트워킹과 관련되며, 특히 소셜 네트워킹 메시지의 의도된 수신자인 어떤 개인이 보는 임의의 웹 페이지 상에 있는 관련된 콘텐츠와 함께 소셜 네트워킹 메시지들을 제공하는 것과 관련한 다양한 기술들이 이제부터 도면을 참조하여 기술될 것이며, 이때 전체적으로 동일한 참조 부호는 동일한 구성요소를 나타낸다. 또한 여기에서 설명의 목적 상 전형적 시스템들의 여러 기능적 블록도들이 도시되고 설명된다. 그러나, 소정 시스템의 구성요소들에 의해 수행되는 것으로 기술되는 기능이 여러 구성요소들에 의해 수행될 수 있다는 것을 알아야 한다. 마찬가지로, 예를 들어 한 구성요소는 여러 구성요소들에 의해 수행되는 것으로 기술되는 기능을 수행하도록 구성될 수 있다.
도 1을 참조할 때, 소셜 네트워킹 메시지를 개인이 보고 있는 어떤 임의의 웹 페이지 상에서 그러한 소셜 네트워킹 메시지와 관련되는 콘텐츠와 함께 개인에게 제공하는 것을 도모하는 전형적인 시스템(100)이 예시된다. 개인(102)은 인터넷 브라우저를 이용하여 특정 웹 페이지(104)를 로드할 수 있으며, 상기 웹 페이지는 콘텐츠(106)를 포함한다. 웹 페이지(104)는 임의의 웹 페이지이다. 즉, 웹 페이지(104)는 특정 카테고리에 속하지 않아도 되며, 거기에 배정되는 특정 태그들을 가지지 않아도 되는 등이다. 따라서, 웹 페이지(104)는 뉴스, 스포츠, 쇼핑, 또는 개인(102)에 의해 바람직하게 보여지는 어떤 다른 웹 페이지와 관련된 웹 페이지일 수 있다.
개인(102)은 적어도 한 개의 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)에 가입할 수 있다. 예를 들어, 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)은 개인(102)이 프로파일을 생성할 수 있게 하고, 개인(102)의 연락처들로부터 업데이트를 수신할 수 있게 하고, 개인(102)의 연락처들이 리뷰할 사진, 비디오, 코멘터리 등을 포스팅하게 하며, 개인(102)의 연락처들로부터 사진, 비디오, 코멘터리 등을 수신할 수 있게 하는 등의 동작을 허용하는 온라인 애플리케이션일 수 있다. 그러나, 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)은 소셜 네트워킹이 아닌 활동들과 관련된 주요 기능을 가진 애플리케이션 안에 포함될 수 있다는 것을 알아야 한다. 예를 들어, 온라인 무비 대여 애플리케이션은 친구들 사이에 영화 등급/추천평이 공유될 수 있도록 개인들이 친구들을 식별할 수 있게 하는 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)을 포함할 수 있다. 다른 예로서, 온라인 소매상이 어떤 개인으로 하여금 친구들을 식별하게 할 수 있으며, 그에 따라 제품에 부수되는 추천평, "희망 목록(wish list)" 및 댓글이 친구들 사이에서 공유될 수 있게 된다. 또한, 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)은 연락처들 사이에 상호 주의를 요할 수도 요하지 않을 수도 있다(예컨대, 일부 소셜 네트워킹 애플리케이션들에서는, 제1개인 및 제2개인은 제1개인 및 제2개인 사이의 메시지 송신 및 수신을 가능하게 하도록 서로를 "친구"로서 상호 인정하여야 한다).
또한, 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)은 개인(102)의 연락처들의 상태 업데이트를 수신 및 포스팅하여, 개인(102)의 어느 연락처가 자신의 상태를 바꾼 경우 그 상태 변경이 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)에 의해 제공되는 것과 같이 개인(102)의 웹 페이지 상에서 뉴스 피드(news feed)를 통해 포스팅될 수 있도록 한다. 다른 예로서, 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)은 짧은 텍스트를 복수의 가입자들에게 브로드캐스팅하는 브로드캐스팅 애플리케이션일 수 있다. 따라서, 마찬가지로 개인(102)은 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)에 가입할 수 있고 복수의 연락처들(110-112)을 가질 수 있으며, 복수의 연락처들(110-112)은 소셜 네트워킹 웹 페이지 상에서 개인(102) (및 가능한 경우 다른 개인들)에게 제공할 복수의 소셜 네트워킹 메시지들을 포스팅할 수 있다. 다른 예에서, 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)은 어떤 회사와 같은 특정 기업 내 사람들, 소정 조직 구조, 프로젝트 팀 또는 팀들 등에 소속된 사람들 사이에 정보를 공유할 때 활용하도록 구성될 수 있다. 그 경우, 예를 들어, 메일링 목록, 조직 구조, 프로젝트 팀들 등이 개인(102)의 연락처들을 규정할 수 있으며, 메시지, 종업원 프로파일, 공유 문서 등이 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)을 통해 포스팅되는 메시지들일 수 있다. 그러한 예에서, 개인(102) 및 연락처들(110-112)은 기업을 경유해 연결될 수 있다(예컨대, 그들은 각각 기업의 종업원이거나, 프로젝트 팀에 함께 소속되어 있거나 하는 식으로 되어 있다).
시스템(100)은 콘텐츠(106)가 어떤 식으로든 한 개 이상의 소셜 네트워킹 메시지들과 연관될 때, 연락처들(110-112) 중 하나 이상에 의해 포스팅된 한 개 이상의 소셜 네트워킹 메시지들이 웹 페이지(104)의 상기 콘텐츠(106)와 연계되어 디스플레이되게 하도록 구성되는 엔진(114)을 포함한다. 따라서, 개인(102)이 소정 토픽에 부수되는 웹 페이지를 리뷰하고 있고 개인(102)의 어느 연락처가 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)을 통해 그 토픽과 관련된 메시지를 포스팅하였을 경우, 소셜 네트워킹 메시지가 웹 페이지(104)의 콘텐츠(106)와 함께 개인(102)에게 디스플레이될 수 있다. 이하에서 보다 상세히 기술되는 바와 같이, 개인(102)이 웹 페이지(104)의 콘텐츠(106)와 관련된 소셜 네트워크 메시지를 리뷰하고 싶어하지 않는 한, 웹 페이지(104)의 콘텐츠(106)가 방해받지 않도록 비간섭적 방식으로 소셜 네트워킹 메시지가 디스플레이되게 하는 메커니즘들이 활용될 수 있다.
일례에 따르면, 엔진(114)은 웹 페이지(104)를 로드하는데 사용되는 브라우저에 대한 플러그인으로서 구성될 수 있다. 따라서, 엔진(114)의 동작들은 전적으로, 웹 페이지(104)를 볼 개인(102)에 의해 사용되는 클라이언트 컴퓨팅 장치 상에서 착수될 수 있다. 예를 들어, 엔진(114)은 적어도 부분적으로 자바 스크립트(JavaScript) 코드로 이루어질 수 있다. 다른 예로서, 엔진(114)은 컴퓨팅 클라우드 내 서버 상에서 실행되도록 구성될 수 있다. 따라서, 엔진(114)은 웹 서버 상에서 실행되도록 구성될 수 있다. 또 다른 예로서, 엔진(114)은 전적으로 모바일 전화기 상에서 실행되거나 분산 방식에 따라 모바일 전화기 및 컴퓨팅 클라우드에 걸쳐 실행되도록 구성될 수 있다.
엔진(114) 동작에 부수되는 추가적인 세부 사항들이 이제부터 주어질 것이다. 엔진(114)은 개인(102)을 식별하는 개인(102)과 관련되는 인증 데이터를 수신할 수 있는 인증기 구성요소(116)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 개인(102)이 브라우징 세션을 시작할 때, 인증기 구성요소(116)는 비한정적으로 사용자 이름, 패스워드, 생체측정 데이터 등을 포함하는 인증 데이터를 수신할 수 있다. 인증기 구성요소(116)는 그러한 인증 데이터를 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)으로 전송할 수 있다. 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)은 사용자를 인증할 수 있으며, 그러한 인증에 응하여 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)을 통해 개인의 연락처들(110-112)에 의해 포스팅된 소셜 네트워킹 메시지들이 엔진에 제공될 수 있게 한다. 엔진(114)에 의해 수신되는 메시지들은 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)을 통해 개인(102)의 연락처들(110-112)에 의해 포스팅되는 모든 메시지들일 수 있다. 다른 예로서, 엔진(114)에 의해 수신되는 메시지들은 가장 최근 포스팅된 메시지들, 개인(102)에 의해 식별된 소정 연락처들로부터의 메시지들, 소정 토픽과 관련된 메시지들, 소정 타입의 메시지들 등의 어떤 문턱 개수로 제한될 수 있다. 따라서, 개인(102)은 임의의 웹 페이지들을 보고 있을 때 개인(102)이 제공 받고자 원하는 것이 정확히 어떤 타입의 메시지들인지를 특정할 수 있다.
엔진(114)은 또한 콘텐츠 분석기 구성요소(118)를 포함한다. 개인(102)이 웹 브라우저가 웹 페이지(104)를 로드하도록 지시할 때, 콘텐츠 분석기 구성요소(118)는 웹 페이지(104) 상에 개인(102)에게 디스플레이되는 콘텐츠(106)를 분석할 수 있다. 그러한 콘텐츠(106)는 이미지, 비디오, 텍스트 등일 수 있다. 일례에 따라, 이하에 보다 상세히 기술되는 바와 같이 콘텐츠 분석기 구성요소(118)는 콘텐츠(106)로부터 적어도 한 개의 개체를 추출할 수 있다. 여기에 사용되는 것과 같이 개체란 키워드, 토픽, 카테고리, 키워드 및 그 관련 의미, 또는 다른 적절한 개체일 수 있다. 예를 들어 콘텐츠 분석기 구성요소(118)는 먼저 콘텐츠(106)로부터 키워드를 추출할 수 있고, 그런 다음, 추출된 키워드의 특정 의미를 확인할 수 있다. 키워드가 "약(drug)"인 경우, 개체가 건강 관리, 락 밴드, 또는 구스타프 클림트의 그림과 관련되는지가 확인될 수 있다.
콘텐츠 분석기 구성요소(118)는 또한 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)으로부터 수신된 메시지들의 콘텐츠를 분석하도록 구성될 수도 있다. 구체적으로, 콘텐츠 분석기 구성요소(118)는 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)으로부터 수신된 소셜 네트워킹 메시지로부터 한 개 이상의 개체들을 추출할 수 있다. 콘텐츠 분석기 구성요소(118)는 분석기 구성요소(118)가 웹 페이지(104)의 콘텐츠(106)로부터 개체들을 추출할 때와 비교해, 소셜 네트워킹 메시지로부터 개체들을 추출할 때 마찬가지로 동작한다. 따라서, 콘텐츠 분석기 구성요소(118)는 먼저 소셜 네트워킹 메시지들로부터 한 개 이상의 키워드들을 추출할 수 있으며, 그런 다음 그러한 키워드(들)에 대응되는 의미를 확인할 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠 분석기 구성요소(118)가 소셜 네트워킹 메시지로부터 먼저 키워드 "워싱턴"을 추출할 수 있고, 그런 다음 그 키워드가 워싱턴 D.C.나 조지 워싱턴이 아니라 워싱턴 주를 의미한다는 판단을 내릴 수 있다. 콘텐츠 분석기 구성요소(118)는 그러한 메시지들이 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)으로부터 수신될 때 소셜 네트워킹 메시지들에 대한 개체 추출을 수행할 수 있고, 브라우저에 의해 웹 페이지(104)가 로드될 때 웹 페이지의 콘텐츠(106)에 대해 개체 추출을 수행할 수 있다.
엔진(114)은 또한, 웹 페이지(104)의 콘텐츠(106)로부터 추출된 개체를 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)을 통해 개인의 연락처들(110-112)에 의해 포스팅된 소셜 네트워킹 메시지들로부터 추출된 개체들과 비교할 수 있는 비교기 구성요소(120)를 포함할 수 있다. 순위화기 구성요소(122)는 비교기 구성요소(120)에 의해 수행된 비교 결과에 적어도 부분적으로 기초하여 각각의 소셜 네트워킹 메시지에 점수를 배정할 수 있다. 따라서, 웹 페이지(104)로부터 추출된 개체와 실질적으로 유사한 개체가 추출되는 소셜 네트워킹 메시지에, 웹 페이지로부터 추출된 개체와 실질적으로 유사한 개체와 관련이 없는 소셜 네트워킹 메시지보다 높은 점수가 배정될 가능성이 높을 것이다.
비교기 구성요소(120)에 의해 수행되는 비교에 더하여, 순위화기 구성요소(122)는 소셜 네트워킹 메시지의 콘텐츠 독창성, 개인(102)이 앞서 소셜 네트워킹 메시지를 읽었는지 여부, 개인이 소셜 네트워킹 메시지(102)를 읽은 이후의 시간의 양, 소셜 네트워킹 메시지에 부수되고 개인(102)에 의해 제공되는 명시적 피드백, 개인(102)이 소셜 네트워킹 메시지에 대응하는 한 개 이상의 링크들을 선택했는지 여부, 소셜 네트워킹 메시지의 게시자 신원 등에 적어도 일부 기초하여 웹 페이지(104)로부터 추출된 개체와 관련하여 소셜 네트워킹 메시지에 점수를 배정할 수 있다. 예로서, 순위화기 구성요소(112)는 다른 메시지들 사이에서 독특하지 않거나 웹 페이지(104)의 콘텐츠(106)로부터 크게 독특하지 않은 콘텐츠를 가진 소셜 네트워킹 메시지에 배정되는 점수와 비교할 때, 매우 독특한 콘텐츠를 가지는 소셜 네트워킹 메시지에 보다 높은 점수를 배정할 수 있다(가령, 소셜 네트워킹 메시지가 웹 페이지(104)의 콘텐츠(106)의 복사 및 붙이기(copy and paste)인 경우, 그러한 소셜 네트워킹 메시지를 웹 페이지(104)의 콘텐츠와 함께 개인에게 디스플레이하는 것은 바람직한 것이 아닐 것이다). 마찬가지로, 개인(102)이 최근 소셜 네트워킹 메시지를 읽었다면, 그 점수는 최근 읽지 않았던 소셜 네트워킹 메시지(또는 아예 읽지 않았던 메시지)에 배정되는 점수 보다 더 낮을 것이다.
식별기 구성요소(124)는 웹 페이지(104)로부터 추출된 개체와 관련하여 문턱치를 넘는 점수들이 배정되었던 소셜 네트워킹 메시지들을 식별할 수 있다. 따라서, 식별기 구성요소(124)는 웹 페이지(104)의 콘텐츠(106)와 적어도 다소 관련되는 것이라고 밝혀진 메시지들을 식별할 수 있다. 또 다른 예로서, 식별기 구성요소(124)는 가장 높은 순위의 메시지(웹 페이지(104)의 콘텐츠(106)로부터 추출된 특정 개체와 관련하여 모든 소셜 네트워킹 메시지들 사이에서 가장 높은 점수가 배정되었던 메시지)만을 식별할 수 있다. 식별기 구성요소(124)에 의해 사용되는 문턱치는 개인(102)에 의해 세팅될 수 있다. 예를 들어, 개인(102)은 식별기 구성요소(124)에 의해 식별될 메시지들의 최대 개수를 특정할 수 있고, 소셜 네트워킹 메시지의 콘텐츠가 임의의 웹 페이지로부터 추출된 개체와 어떻게 관련되는지(가령, 문턱치가 높을수록, 소셜 네트워킹 메시지들 및 추출된 추출된 개체들 사이의 관련성은 더 높아야 한다) 등을 특정할 수 있다.
엔진(114)은 또한 식별기 구성요소(124)에 의해 웹 페이지(104)의 콘텐츠(106)로부터 추출된 개체와 관련되어 있다고 식별된 적어도 한 개의 소셜 네트워킹 메시지가 웹 페이지(104)의 콘텐츠(106)와 연계되어 디스플레이되게 할 수 있는 디스플레이 구성요소(126)를 포함할 수 있다. 일례로, 디스플레이 구성요소(126)는 웹 페이지(104) 안의 한 개 이상의 키워드들이 어떤 식으로든 하이라이트되게 할 수 있고, 그에 따라 개인(102)이 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)을 통해 포스팅된 소셜 네트워킹 메시지가 그 하이라이트된 키워드나 키워드들과 어떻게든 관련되어 있음을 확인하도록 할 수 있다. 예를 들어, 직사각형 박스가 한 개 이상의 키워드들 주변에 그려지거나, 한 개 이상의 키워드들에 밑줄이 그어지거나, 한 개 이상의 키워드들이 볼드체로 표시되는(bolded) 등의 강조가 이루어질 수 있다. 일례에 따르면, 디스플레이 구성요소(126)는 그러한 콘텐츠가 웹 페이지(104)의 HTML 코드를 변경하지 않은 채 하이라이트되게 할 수 있다. 따라서, 웹 페이지 안의 HTML 코드 변경을 검출하기 위해 웹 페이지(104) 안에 작성되는 코드는 디스플레이 구성요소(126)의 동작들을 검출할 수 없다. 이것은 제3자가 웹 페이지(104) 상에 바람직하게 디스플레이되는 소셜 네트워킹 메시지들 안의 데이터를 캡처하거나 어떤 키워드들이 개인(102)에게 포스팅된 소셜 네트워킹 메시지들과 관련되는지를 확인하는 것을 방지할 수 있다.
위에서 나타낸 바와 같이, 디스플레이 구성요소(126)는 키워드가 비간섭적인 방식으로 하이라이트되게 할 수 있으며, 그에 따라 개인(102)이 웹 페이지(104)의 콘텐츠(106)로부터 추출된 개체와 관련되어 있다고 밝혀졌던 소셜 네트워킹 메시지를 리뷰하지 않기로 선택한 경우, 개인(102)은 그러한 콘텐츠(106)를 가로막지 않고 콘텐츠(106)를 읽을 수 있게 된다. 그러나, 개인(102)이 콘텐츠(106)와 함께 소셜 네트워킹 메시지를 보고 싶어하면, 개인(102)은 웹 페이지(104) 상에서 하이라이트된 키워드들을 선택할 수 있다. 검출 구성요소(128)가 그러한 선택을 검출할 수 있으며, 선택이 이루어졌다는 것을 디스플레이 구성요소(126)에 나타낼 수 있다. 개인(102)이 하이라이트된 키워드 위에서 오른 클릭이나 왼 클릭을 수행할 수 있도록, 마우스 포인터 사용을 통한 선택이 개인(102)에 의해 이루어질 수 있다. 또 다른 예로서, 개인은 마우스 포인터가 소정 시간 동안(가령, 1초 동안) 하이라이트된 키워드 위에 부유하게 함으로써 하이라이트된 키워드를 선택할 수 있다. 검출 구성요소(128)는 웹 페이지(104) 안에서 하이라이트된 키워드의 어떤 적절한 선택사항을 검출하도록 구성될 수 있다.
검출 구성요소(128)가 한 개 이상의 하이라이트된 키워드들의 선택을 검출할 때, 디스플레이 구성요소(126)는 소셜 네트워킹 메시지가 웹 페이지(104)의 콘텐츠(106)와 연계되어 디스플레이되게 할 수 있다. 예를 들어, 소셜 네트워킹 메시지는 인라인 팝업 창으로서 디스플레이될 수 있다. 개인(102)은 인라인 팝업 창 내 어떤 버튼을 선택하거나 마우스 포인터를 소셜 네트워킹 메시지에 대응되는 키워드에서 멀리 치움으로써 인라인 팝업 창을 닫을 수 있다. 이하에서 보다 상세히 기술되는 바와 같이, 디스플레이 구성요소(126)에 의해 디스플레이되는 소셜 네트워킹 메시지는 메시지, 이미지, 텍스트 등의 게시자 신원을 포함할 수 있다.
또한, 디스플레이 구성요소(126)는 소셜 네트워킹 메시지(웹 페이지(104) 상에 디스플레이됨)와 연계되어 응답 필드가 디스플레이되게 할 수 있다. 응답 필드는 개인(102)으로부터 소셜 네트워킹 메시지에 대한 응답을 수신하도록 구성될 수 있다. 또 다른 예로서, 응답 필드는 소셜 네트워킹 메시지에 대한 응답 안에 개인(102)이 보고 있는 관련 웹 콘텐츠에 대한 링크를 포함하도록 구성될 수 있다. 엔진(114)은 개인(102)에 의해 응답 필드 안에 제공된 응답을 다시 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)으로, 개인(102)의 선택에 대한 또 다른 소셜 네트워킹 애플리케이션으로, 소셜 네트워킹 메시지 게시자의 컴퓨팅 장치 등으로 직접 전송하도록 구성되는 응답 전송 구성요소(130)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 응답은 개인(102)의 프로파일 페이지 상이나, 소셜 네트워킹 메시지 게시자의 프로파일 페이지 상에 바람직하게 포스팅되거나, 개인(102)의 소셜 네트워크 내 연락처들의 특정 그룹 등으로 브로드캐스팅될 수 있다. 따라서, 개인(102)은 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)에 대응되는 웹 사이트 안에 로그인할 필요 없이 정상적인 브라우징 동작을 수행하면서, 개인의 연락처들과 교류하는 것을 포함해 소셜 네트워킹 동작을 수행할 수 있다.
엔진(114)은 또한, 디스플레이 구성요소(126)에 의해 웹 페이지(104) 상에 디스플레이되도록 유도되는 소셜 네트워킹 메시지의 콘텐츠에 대응하는 기능을 발생하도록 구성되는 동작 발생 구성요소(132)를 포함할 수 있다. 그러한 동작은 소셜 네트워킹 메시지의 콘텐츠에 대해 더 알 수 있도록 하는 개인(102)에 대한 초대, 제안, 소셜 네트워킹 메시지의 콘텐츠에 부수되는 항목들을 쇼핑하라는 개인(102)에 대한 초대 등일 수 있다. 따라서, 동작 발생 구성요소(132)는 선택되는 경우 브라우저를 검색 엔진으로 보내지게 하고, 검색 엔진이 웹 페이지(104) 상에서 디스플레이 구성요소에 의해 디스플레이되는 소셜 네트워킹 메시지의 콘텐츠와 관련한 검색을 실행하도록 하는 하이퍼링크를 생성할 수 있다. 또 다른 예로서, 웹 페이지(104)의 콘텐츠(106)가 영화와 관련되고, 디스플레이 구성요소(126)에 의해 디스플레이된 소셜 네트워킹 메시지가 특정 영화와 관련된 경우, 동작 발생 구성요소(132)는 디스플레이 구성요소(126)가 그 영화의 상영 시간대와 관련된 동작(가령, 일부가 "여러분이 있는 지역의 영화 상영 시간을 보고 싶다면 여기를 클릭하세요"라고 쓴 하이퍼링크일 수 있는 텍스트)를 디스플레이할 수 있게 한다.
엔진(114)은 웹 페이지(104) 상에 소셜 네트워킹 메시지와 연계하여 디스플레이될 광고들을 선택할 수 있는 광고 선택기 구성요소(134)를 더 포함할 수 있다. 광고 선택기 구성요소(134)는 어떤 적절한 기법을 사용하여 광고들을 선택할 수 있다. 예를 들어, 메시지 게시자가 자신이 추천한 특정 제품이나 서비스에 대한 광고로서 쿠폰이나 초대장을 제공하고 싶어할 수 있고, 그에 따라 소셜 네트워킹 메시지 게시자의 친구들이 그 쿠폰이나 초대장을 활용할 수 있도록 할 수 있다. 이러한 광고들은 개인(102)의 연락처들로부터 바로 제공되기 때문에 개인(102)에 의해 신뢰할 수 있는 것으로 간주될 수 있다. 또 다른 예에서, 광고 선택기 구성요소(134)는 광고 분석기 구성요소(118)에 의해 소셜 네트워킹 메시지로부터 추출된 개체에 적어도 부분적으로 기초하여 소셜 네트워킹 메시지와 함께 디스플레이할 광고들을 선택할 수 있다. 따라서, 예컨대 영화와 관련된다고 간주되는 소셜 네트워킹 메시지들이 비디오 대여점이나 영화 대여 서비스에 대한 광고와 연계되어 바람직하게 디스플레이될 수 있다. 또 다른 예로서, 광고주들은 소셜 네트워킹 메시지들 안의 키워드들에 값을 매길 수 있으며, 광고 선택기 구성요소(134)는 그러한 가격 매김에 적어도 일부 기초하여 디스플레이할 광고를 선택할 수 있다.
개인(102)은 엔진(114) 동작의 대상이 되는 웹 페이지들이나 웹 페이지들의 타입을 결정할 수 있다는 것을 알아야 한다. 예를 들어 엔진(114)은 개인(102)이 은행 웹 사이트와 같은 보안화된 웹 사이트를 보고 있을 때, 아이들(idle) 상태가 되도록 구성될 수 있다. 또 다른 예로서, 개인(102)은 개인(102)이 엔진(114)이 실행되는 것을 바라지 않는 도메인, 웹 페이지 등을 특정할 수 있다.
이제 도 2를 참조하면, 웹 페이지 콘텐츠 및/또는 소셜 네트워킹 메시지들로부터 키워드/개체들의 추출을 도모하는 전형적인 시스템(200)이 예시된다. 시스템(200)은 상술한 바와 같이 웹 페이지 콘텐츠 및 소셜 네트워킹 메시지들을 수신할 수 있는 콘텐츠 분석기 구성요소(118)를 포함한다. 콘텐츠 분석기 구성요소(118)는 웹 페이지 콘텐츠 및/또는 소셜 네트워킹 메시지들로부터 한 개 이상의 키워드를 추출할 수 있는 키워드 매처 구성요소(202)를 포함할 수 있다. 시스템(200)은 용어 빈도 목록(206), 금지 목록(208) 및 트레이닝된 사전(210)을 포함하는 데이터 저장부(204)를 더 포함한다. 데이터 저장부(204)는 하드 드라이브 같은 내부의 영구적 데이터 저장부로서 구현될 수 있다. 또 다른 예로서, 데이터 저장부(204)는 인-메모리(in-memory) 캐시와 같이 비영구적 저장부로서 구현될 수 있다. 용어 빈도 목록(206)은 복수의 용어들 및 그 용어들의 사용 빈도를 포함할 수 있다. 용어 빈도 목록은 조회 시 사용된 용어들의 빈도, 특정 타입의 문서에 사용된 용어들의 빈도 등을 가리킬 수 있다. 금지 목록(208)은 웹 페이지나 소셜 네트워킹 메시지들의 콘텐츠로부터 추출되어서는 안되는 키워드들을 포함할 수 있다. 따라서, 동작 시 키워드 매처 구성요소(202)는 웹 페이지 콘텐츠 및/또는 소셜 네트워킹 메시지로부터 키워드를 선택하며, 선택된 키워드를 용어 빈도 목록(206)과 비교하여 키워드의 사용 빈도를 확인할 수 있다. 키워드 매처 구성요소(202)는 또한 선택된 키워드가 금지 목록(208) 안에 있는지 없는지 여부를 판단하기 위해 금지 목록(208)을 액세스할 수도 있다. 키워드 매처 구성요소(202)에 의한 용어 빈도 목록(206) 및 금지 목록(208)의 사용은 "그", "또는", "및" 등의 용어들과 같은 전형적 키워드들이 추출되는 것을 막을 수 있다.
콘텐츠 분석기 구성요소(118)는 키워드 매처 구성요소(202)에 의해 추출된 키워드들의 규범적 의미들을 확인할 수 있는 추출 구성요소(212)를 더 포함한다. 구체적으로, 추출 구성요소(212)는 키워드 매처 구성요소(202)에 의해 추출된 키워드를 수신할 수 있고 트레이닝된 사전(210)을 액세스하여 그러한 키워드들의 규범적 의미를 확인할 수 있다. 추출 구성요소(212)는 추출된 키워드와 관련된 상황을 해석할 수 있고, 트레이닝된 사전(210)을 액세스하여 그 용어의 규범적 의미를 습득할 수 있다. 이것은 키워드 매처 구성요소(202)가 웹 페이지 및/또는 한 개 이상의 소셜 네트워킹 메시지로부터 키워드인 "워싱턴"을 추출할 때, "워싱턴 주"와 "워싱턴 D.C.", 그리고 "조지 워싱턴" 사이의 애매함을 없애기 위해 사용될 수 있다. 추출 구성요소(212)는 트레이닝된 사전(210)을 액세스한 뒤에 개체를 출력할 수 있으며, 여기서 개체는 키워드, 트레이닝된 사전(210)으로부터 확인된 키워드의 의미 및 키워드, 토픽 등일 수 있다. 개체 추출을 수행하기 위한 다양한 기법들이 존재하며, 당업자라면 추출 구성요소(212)의 여러 형태들을 이해하고 예상할 수 있을 것이다.
트레이닝된 사전(210)과 관련하여 보다 상세한 내용을 통해, 용어들에 대한 어떤 소정 범주화에 대하여 습득 알고리즘이 실행될 수 있다. 그러한 범주화는 백과사전, 사전, 위키(wiki) 안에서 있을 수 있다. 따라서, 키워드 및 특정 상황이 주어질 때, 그러한 상황에 대한 키워드의 의미가 트레이닝된 사전(210)의 액세스를 통해 확인될 수 있다. 키워드의 의미는 키워드의 토픽, 키워드에 할당된 범주, 키워드에 할당된 범주들이나 토픽들의 계층 구조 등을 포함할 수 있다.
콘텐츠 분석기 구성요소(118)는 추가적으로, 부적절한 콘텐츠를 포함하는 메시지들을 필터링하는 필터 구성요소(214)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 필터 구성요소(214)는 소셜 네트워킹 메시지들을 분석하여, 불경한 말이나 그러한 메시지들이 개인(102)이 보기에 부적절할 수 있는 말들의 어떤 조합을 포함하는지 여부를 판단할 수 있다. 필터 구성요소(214)에 의해 필터링된 메시지들은 웹 페이지의 콘텐츠와 연계하여 디스플레이하려는 고려로부터 제외될 수 있다.
이제 도 3을 참조하면, 복수의 소셜 네트워킹 메시지들이 웹 페이지의 콘텐츠로부터 추출된 개체와 관련해 얼마나 연관되는지에 대해 복수의 소셜 네트워킹 메시지들을 순위화하는 것을 도모하는 전형적 시스템(300)이 예시된다. 위에서 나타낸 바와 같이, 순위화기 구성요소(122)는 비교기 구성요소(120)(도 1)로부터 웹 페이지의 콘텐츠로부터 추출된 개체가 소셜 네트워킹 메시지로부터 추출된 개체와 유사한지 혹은 매치하는지 여부를 나타내는 비교 데이터를 수신한다. 순위화기 구성요소(122)는 웹 페이지의 콘텐츠로부터 추출된 개체와 관련하여 소셜 네트워킹 메시지에 점수를 배정할 때 그 비교 데이터를 참작할 수 있다.
시스템(300)은 복수의 소셜 네트워킹 메시지들(304) 및 그에 대응하는 메타데이터(306)를 포함하는 데이터 저장부(302)를 포함한다. 데이터 저장부(302)는 소셜 네트워킹 애플리케이션(108)으로부터 가져온 소셜 네트워킹 메시지들(304)의 인-메모리 캐시와 같은 비영구적 저장부나 하드 드라이브와 같은 영구 저장부로서 구현될 수 있다. 순위화기 구성요소(122)는 데이터 저장부(302)를 액세스할 수 있고 특정한 소셜 네트워킹 메시지의 메타데이터를 분석할 수 있는 메시지 분석기 구성요소(308)를 포함할 수 있다. 순위화기 구성요소(122)는 소셜 네트워킹 메시지의 메타데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 소셜 네트워킹 메시지에 점수를 배정할 수 있다. 그러한 메타데이터는 소셜 네트워킹 메시지 콘텐츠의 차이(다른 메시지들과 비교하거나 개인이 보고 있는 웹 페이지의 콘텐츠와 비교할 때 매우 상이한지, 중간 정도로 상이한지, 약간 상이한지 등의 여부)를 나타내는 데이터를 포함할 수 있다.
메타데이터(306)는 또한 개인(102)이 메시지를 읽었는지 여부를 나타내는 데이터, 개인이 메시지를 읽은 이후로부터의 시간을 나타내는 데이터, 개인(102)에 의해 소셜 네트워킹 메시지에 배정되는 명시적 피드백(가령, 개인이 메시지를 좋아했는지 싫어했는지 혹은 메시지를 스팸으로 마킹했는지 여부...), 개인이 소셜 네트워킹 메시지에 대응되는 링크들을 선택했는지 여부 및/또는 소셜 네트워킹 메시지의 게시자 신원을 포함할 수 있다. 예를 들어, 순위화기 구성요소(122)는 개인(102)과 드물게 교류하는 누군가에 의해 포스팅된 메시지에 배정된 점수와 비교할 때, 개인(102)의 가까운 친구(개인(102)과 자주 접촉하는 게시자)에 의해 포스팅된 메시지에 더 높은 점수를 배정할 수 있다. 순위화기 구성요소(122)는 복수의 소셜 네트워킹 메시지들(304) 각각에 대한 점수를 생성할 수 있고, 배정된 점수들에 적어도 부분적으로 기초하여 소셜 네트워킹 메시지들을 순위화할 수 있다. 이렇게 배정된 점수들은 소셜 네트워킹 메시지가 개인(102)이 보고 있는 웹 페이지의 상황에서 개인(102)에게 관심사항일 가능성이 있다고 간주되는지 여부를 나타낸다.
이제 도 4를 참조하면, 관련된 소셜 네트워킹 메시지들을 가지는 웹 페이지의 콘텐츠 안에서 개체들을 예시하는 전형적인 그래픽 사용자 인터페이스(400)가 예시된다. 그래픽 사용자 인터페이스(400)는 기사의 제목, 기사에 대응되는 이미지, 및 기사의 텍스트를 나타내는 텍스트를 포함할 수 있다. 확인될 수 있는 바와 같이, 네 개의 개체들(402, 404, 406 및 408)은 웹 페이지의 콘텐츠로부터 추출되었고, 그와 관련된 소셜 네트워킹 메시지들을 가지는 것으로 밝혀졌으며, 여기서 소셜 네트워킹 메시지들은 웹 페이지를 보는 개인의 소셜 네트워크의 멤버에 의해 소셜 네트워킹 애플리케이션에 포스팅될 수 있다. 또 다른 예로서, 개인(102)은 소셜 네트워킹 애플리케이션을 통해 특정 토픽에 관해 일반 대중으로부터 업데이트들을 수신하고 싶어할 수 있다. 예를 들어, 일반 대중에 속하는 멤버가 특정 위치에 대한 댓글을 작성할 수 있고, 개인(102)은 그 위치와 관련된 댓글들을 수신하고 싶어할 수 있다. 이 예에서, 메시지의 게시자는 개인(102)의 연락처가 아니지만 (또한 그에 따라 개인(102)의 소셜 네트워크 안에 속하지 않을 것이나), 개인(102)은 여전히 그러한 정보를 수신하기를 바란다.
이 전형적 도면에서 알 수 있다시피, 텍스트는 볼드체로 되고 밑줄이 그어져서 소셜 네트워킹 메시지가 그렇게 볼드체/밑줄 친 텍스트와 관련되어 있다는 것을 나타내도록 한다. 텍스트/이미지들의 컬러 변경, 박스가 개체들 주변에 디스플레이되게 하는 등의 동작을 포함하여, 웹 페이지의 콘텐츠를 하이라이트하는 다른 방법들이 당연히 존재한다. 또한, 개인의 보기로부터 개체/텍스트를 방해하는 것이 아무 것도 없다는 것이 확인될 수 있다. 따라서, 개인이 소셜 네트워킹 메시지들을 보고 싶어하지 않으면, 개인은 웹 페이지의 콘텐츠 쭉 훑어볼 수 있다.
이제 도 5를 참조하면, 하이라이트된 개체의 선택 시 소셜 네트워킹 메시지의 디스플레이를 묘사하는 전형적인 그래픽 사용자 인터페이스(500)가 예시된다. 확인할 수 있다시피, 하이라이트된 개체(406)는 마우스 포인터(502)의 활용과 같이 개인의 입력 제스처를 통해 개인에 의해 선택되었다. 상술한 바와 같이, 마우스 포인터의 사용을 통한 선택은 왼 클릭, 오른 클릭, 중앙 버튼 클릭, 하이라이트된 개체(406) 위를 소정 시간 동안 부유하기가 될 수 있다. 개인이 하이라이트된 개체(406)를 선택했다고 확인되면, 하이라이트된 개체(406)와 관련되는 것으로 밝혀졌던 해당 소셜 네트워크 메시지(504)가 개인에게 제공된다. 개인이 웹 페이지 안의 다른 하이라이트된 개체들을 선택한 경우 다른 소셜 네트워킹 메시지들이 개인에게 제공될 수 있다.
도 5에 도시된 것과 같이, 소셜 네트워킹 메시지(504)는 웹 페이지의 콘텐츠를 적어도 부분적으로 방해할 수 있는 인라인 팝업으로서 개인에게 제공될 수 있다. 다른 예로서, 소셜 네트워킹 메시지(504)는 브라우저의 툴바 안에 디스플레이됨으로써 웹 페이지의 어떤 콘텐츠도 방해되지 않도록 한다. 또 다른 예로서, 소셜 네트워킹 메시지(504)는 사이드 바 안에 디스플레이될 수 있다. 물론, 소셜 네트워킹 메시지와 관련된 웹 페이지의 콘텐츠와 연계하여 소셜 네트워킹 메시지를 디스플레이 하기 위한 다른 방식들이 숙고되며, 이하의 첨부된 청구범위에 속하는 것으로 되어 있다.
이제 도 6을 참조할 때, 전형적인 그래픽 사용자 인터페이스(600)가 예시된다. 그래픽 사용자 인터페이스(600)는 개인이 보고 있는 임의의 웹 페이지의 콘텐츠와 연계되어 디스플레이될 수 있는 소셜 네트워킹 메시지(602)를 묘사한다. 이 예에서, 소셜 네트워킹 메시지(602)는 제목(제목이 존재할 경우)을 포함할 수 있다. 또한, 소셜 네트워킹 메시지(602)는 소셜 네트워킹 메시지(602)의 게시자를 신원 확인할 수 있는 식별 이미지(604)를 포함할 수 있다. 식별 이미지(604)는 게시자의 사진, 아바타, 또는 다른 적절한 이미지일 수 있다. 소셜 네트워킹 메시지(602)는 텍스트나 사진일 수 있는 콘텐츠(606)를 더 포함하고, 비디오 및/또는 다른 적절한 콘텐츠를 포함할 수 있다. 소셜 네트워킹 메시지(602)는 웹 페이지를 보고 있는 개인으로부터 소셜 네트워킹 메시지에 대한 응답을 수신하도록 구성되는 응답 필드(608)를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 웹 페이지를 보고 있는 개인은 응답 필드(608) 안에 텍스트를 삽입할 수 있고, 응답이 한 개 이상의 소셜 네트워킹 애플리케이션들로(가령, 소셜 네트워킹 메시지(602)의 개인 및/또는 게시자의 프로파일로) 전송될 수 있게 하는 버튼(미도시)을 선택할 수 있다. 부가적으로나 대안적으로, 소셜 네트워킹 메시지(602)에 대한 정보를 제공하거나 그에 응답하기 위한 다른 메커니즘들이 숙고된다. 예를 들어, 소셜 네트워킹 메시지(602)는 개인이 메시지(602)를 좋게 생각하는지 메시지(602)를 싫어하는지 여부를 개인이 빠르게 나타낼 수 있게 하는 한 개 이상의 버튼들을 포함할 수 있다.
또한, 소셜 네트워킹 메시지(602)는 옵션으로서 광고(610)를 포함할 수 있다. 광고(610)는 하이퍼링크된 텍스트, 개인에 의해 선택될 수 있는 이미지 등으로서 디스플레이될 수 있다.
소셜 네트워킹 메시지(602)는 또한 개인에 의해 추구될 수 있는 기능(612)을 더 포함할 수 있으며, 그 기능(612)은 소셜 네트워킹 메시지(602)의 콘텐츠(606)와 관련된 것이다. 예를 들어, 소셜 네트워킹 메시지(602)의 콘텐츠(606)는 소정 위치에 대한 언급을 포함할 수 있으며, 기능(612)은 개인이 그러한 위치의 맵을 수신하고 싶은지를 개인에게 물을 수 있다. 그런 다음, 개인(612)은 그 기능에 대응되는 하이퍼링크를 선택할 수 있을 것이며, 위치의 맵이 개인에게 제공될 수 있다. 또 다른 예로서, 기능(612)은 개인에게 콘텐츠(606) 안에 언급된 제품에 대해 온라인 쇼핑을 하라고 제안하거나, 콘텐츠(606) 안에 언급된 목적지로의 비행 티켓을 검색하거나, 다른 적절한 기능일 수 있다.
이제 도 7을 참조할 때, 대안적 실시예를 예시하는 전형적인 그래픽 사용자 인터페이스(700)가 제공된다. 이 예에서, 개인이 하이라이트된 개체(406)를 마우스 포인터(502)를 이용해 선택할 때, 개인에게 미리보기 메시지(704)가 제공되며, 그 미리보기 메시지(704)는 게시자의 신원을 나타내는 데이터(이미지 및/또는 텍스트)를 포함할 수 있다. 따라서, 개인은 하이라이트된 개체(406)를 선택하고, 누가 메시지를 포스팅했는지를 판단하고, 그런 다음 메시지 전체를 리뷰하도록 선택할 수 있다. 예를 들어, 미리보기 메시지(704)는 버튼이 메시지 전체를 개인에게 디스플레이하도록 확장되게 하는 버튼을 포함할 수 있다. 또 다른 예로서, 미리보기 메시지(704)는 또다른 브라우저 탭이 열리게 하고 브라우저가 소셜 네트워킹 애플리케이션에 상응하는 웹 페이지를 로드하게 하는 링크를 포함할 수 있으며, 이때 개인은 그 웹 페이지 상에서 소셜 네트워킹 메시지를 리뷰할 수 있다.
이제 도 8-10을 참조하여, 다양한 방법의 예들이 예시 및 기술된다. 그 방법들은 차례로 수행되는 일련의 동작들로서 기술되나, 그 방법들이 이 시퀀스의 순서에 국한되는 것은 아니다. 예를 들어, 일부 동작들은 여기에 기술된 것과 다른 순서로 일어날 수 있다. 또한, 어떤 동작이 또 다른 동작과 동시에 일어날 수 있다. 게다가, 어떤 예들에서는 모든 동작들이 다 여기 기술된 방법을 구현해야 하는 것은 아닐 수 있다.
또한, 여기 개시된 동작들은 한 개 이상의 프로세서들에 의해 구현될 수 있고 컴퓨터 판독가능 매체나 매체들 상에 저장되는 컴퓨터 실행 가능 명령어들일 수 있다. 컴퓨터 실행 가능 명령어들은 루틴, 서브루틴, 프로그램, 실행 스레드 등을 포함할 수 있다. 또한 그 방법들의 동작들의 결과가 컴퓨터 판독가능 매체 안에 저장되거나 디스플레이 장치 상에서 디스플레이될 수 있다.
이제 도 8을 참조하면, 소셜 네트워킹 메시지가 임의의 웹 페이지의 콘텐츠와 연계되어 디스플레이되게 돕는 방법(800)이 예시된다. 이 방법은 802에서 시작되고, 804에서 개인이 보고 있는 임의의 웹 페이지의 콘텐츠가 리뷰/분석된다. 806에서, 그 임의의 웹 페이지로부터 키워드가 추출된다. 상술한 바와 같이, 키워드는 용어 빈도 정보 및/또는 금지 목록의 활용을 통해 추출될 수 있다. 808에서, 키워드의 의미는 키워드와 관련된 상황에 적어도 일부 기초하여 확인된다. 예를 들어 추출된 키워드의 의미를 확인하기 위해 트레이닝된 사전이 액세스되고 사용될 수 있다. 위에서 나타낸 바와 같이, 키워드 및 해당 의미를 개체라고 칭할 수 있다. 810에서, 소셜 네트워킹 애플리케이션으로부터 메시지가 수신되고, 그 메시지는 개인의 소셜 네트워크의 어떤 멤버로부터 나온 것으로 메시지의 게시자로부터 개인에게 전송되도록 되어 있다. 메시지는 개인이 웹 페이지를 보기에 앞서, 혹은 개인이 웹 페이지를 보고 있는 동안에 수신될 수 있다. 이 방법(800)에는 보여지지 않지만, 한 개 이상의 개체들이 수신된 소셜 네트워킹 메시지로부터 추출될 수도 있다.
812에서, 소셜 네트워킹 메시지로부터 추출된 개체가 웹 페이지로부터 추출된 개체와 비교된다. 814에서, 메시지는 812에서 수행된 비교 결과에 적어도 일부 기초하여 웹 페이지와 연계되어 디스플레이되게 된다. 이 방법(800)은 816에서 종료된다.
이제 도 9 및 10을 참조하면, 개인이 보고 있는 웹 페이지와 연계하여 소셜 네트워킹 메시지를 디스플레이 하는 것을 도모하는 전형적인 방법(900)이 예시된다. 이 방법은 902에서 시작되고 904에서 인증 데이터가 수신된다. 이 데이터는 개인이 소셜 네트워킹 애플리케이션으로 로그인할 수 있게 하는 사용자 이름, 패스워드 등일 수 있다. 906에서 개인은 한 개 이상의 소셜 네트워킹 애플리케이션들에 대해 인증된다(예컨대, 개인을 인증하기 위해 인증 데이터가 소셜 네트워킹 애플리케이션으로 전송된다).
908에서 개인이 보고 있는 웹 페이지의 콘텐츠가 리뷰/분석된다. 구체적으로, 910에서 한 개 이상의 키워드가 웹 페이지로부터 추출될 수 있다. 게다가 도시되지는 않았지만, 키워드의 의미를 습득함으로써 개체가 추출될 수 있다. 912에서 개체는 소셜 네트워킹 애플리케이션을 통해 포스팅된 복수의 메시지들의 콘텐츠와 비교된다. 예를 들어, 소셜 네트워킹 메시지들 각각이 그로부터 추출된 개체들을 가질 수 있다. 914에서 소셜 네트워킹 메시지들 각각에 대해 웹 페이지로부터 추출된 개체와 관련하여 점수가 배정될 수 있다.
916에서, 소셜 네트워킹 메시지들에 배정되는 점수들이 분석되어 어떤 점수들이 소정 문턱치를 상회하는지 여부(소셜 네트워킹 메시지들 중 어느 것이 웹 페이지로부터 추출된 개체와 밀접하게 관련된다고 밝혀지는지 여부)를 판단하도록 한다. 918에서 문턱치를 상회하는 점수가 없으면, 웹 페이지로부터 어떤 추가 개체들이 추출되었는지 여부에 관한 판단이 이루어진다. 웹 페이지로부터 추가 개체들이 추출되었으면, 이 방법은 910으로 돌아간다. 웹 페이지로부터 각각의 개체가 추출되었으면, 이 방법(900)은 920에서 종료된다.
결정 블록(916)에서 적어도 한 개의 소셜 네트워킹 메시지에 문턱치를 상회하는 점수가 배정된다고 판단되면, 방법(900)은 922로 계속되고 거기서 개체에 상응하는 키워드가 웹 페이지 상에서 하이라이트된다. 이것은 개인에게, 하이라이트된 키워드와 관련된 소셜 네트워킹 메시지가 수신되었다는 알림을 제공할 수 있다. 방법(900)은 이제 도 10으로 계속된다.
924에서, 웹 페이지 상에서 하이라이트된 키워드 위에서의 부유(hover)가 검출된다. 926에서, 마우스 포인터가 문턱 시간 동안 키워드 위에서 부유하고 있었는지 여부에 관한 판단이 이루어진다. 마우스 포인터가 그 문턱 시간 동안 키워드 위에서 부유되지 않았다고 판단되면, 928에서 마우스 포인터가 계속해서 키워드 위를 부유하는지 여부에 관한 판단이 이루어진다. 마우스 포인터가 계속해서 키워드 위를 부유하면, 방법(900)은 926으로 돌아간다. 마우스 포인터가 더 이상 키워드 위를 부유하지 않으면 방법(900)은 930에서 종료된다.
결정 블록 926에서, 마우스 포인터가 문턱 시간 동안 키워드 위를 부유한다는 판단이 이루어지면, 방법(900)은 문턱치를 상회하는 점수를 가진 소셜 네트워킹 메시지가 웹 페이지와 연계되어 디스플레이되는 932로 진행하며, 이때 메시지는 개인으로부터 소셜 네트워킹 메시지에 대한 응답을 수신하도록 구성된 인라인 응답 필드와 함께 디스플레이된다. 934에서, 메시지에 대한 응답이 개인에게서 수신된다. 936에서, 메시지에 대한 응답은 메시지가 수신되었던 소셜 네트워킹 애플리케이션으로 전송된다. 이 응답은 예컨대 개인의 프로파일 상에 포스팅될 수 있다. 이 방법(900)은 938에서 종료된다.
이제 도 11을 참조하면, 여기 개시된 시스템 및 방법에 따라 사용될 수 있는 전형적인 컴퓨팅 장치(1100)의 상위 레벨의 도면이 예시된다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(1100)는 사용자들에게 웹 페이지를 디스플레이하는 것을 지원하는 시스템 안에서 사용될 수 있다. 또 다른 예로서, 컴퓨팅 장치(1100)의 적어도 일부는 소셜 네트워킹 메시지가 웹 페이지 상에서 소셜 네트워킹 메시지와 관련된 콘텐츠와 연계되어 디스플레이되게 지원하는 시스템 안에서 사용될 수 있다. 컴퓨팅 장치(1100)는 메모리(1104) 안에 저장되는 명령어들을 실행하는 적어도 한 개의 프로세서(1102)를 포함한다. 명령어들은 예컨대 위에서 논의된 한 개 이상의 구성요소들에 의해 실행되는 것이라고 기술된 기능을 구현하기 위한 명령어들, 또는 위에서 기술된 방법들 중 한 개 이상을 구현하기 위한 명령어들일 수 있다. 프로세서(1102)는 시스템 버스(1106)를 사용하여 메모리(1104)를 액세스할 수 있다. 실행 가능한 명령어들을 저장하는 것 외에, 메모리(1104)는 소셜 네트워킹 메시지들, 사용자 인증 정보 등을 또한 저장할 수 있다.
컴퓨팅 장치(1100)는 추가적으로 시스템 버스(1106)를 이용하여 프로세서(1102)에 의해 액세스될 수 있는 데이터 저장부(1108)를 포함한다. 데이터 저장부(1108)는 실행 가능한 명령어들, 소셜 네트워킹 메시지들, 웹 페이지들, 트레이닝된 사전 등을 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(1100)는 또한 외부 장치들이 컴퓨팅 장치(1100)와 통신할 수 있게 하는 입력 인터페이스(1110)를 포함한다. 예를 들어, 입력 인터페이스(1110)는 외부 컴퓨터 장치, 개인 등으로부터 명령어들을 수신하는데 사용될 수 있다. 컴퓨팅 장치(1100)는 또한 컴퓨팅 장치(1100)를 한 개 이상의 외부 장치들과 인터페이스하는 출력 인터페이스(1112)를 포함한다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(1100)는 출력 인터페이스(1112)를 사용해 텍스트, 이미지 등을 디스플레이할 수 있다.
또한, 하나의 시스템으로 예시되어 있지만 컴퓨팅 장치(1100)는 분산 시스템일 수도 있다는 것을 알아야 한다. 따라서, 예컨대 여러 장치들이 네트워크 접속을 통해 통신할 수 있으며, 컴퓨팅 장치(1100)에 의해 수행되는 것이라고 기술된 작업들을 집합적으로 수행할 수 있다.
여기 사용된 바와 같이, "구성요소" 및 "시스템"이라는 용어들은 하드웨어, 소프트웨어, 하드웨어 및 소프트웨어의 조합을 포괄하도록 되어 있다. 따라서, 예컨대 시스템이나 구성요소는 프로세스, 프로세서 상에서 실행되는 프로세스, 또는 프로세서일 수 있다. 또 다른 예로서, 구성요소는 메모리의 일부 또는 트랜지스터들의 집합일 수 있다. 또한, 구성요소나 시스템은 한 개의 장치 상에서 국지화되거나 여러 장치들에 걸쳐 분산될 수 있다.
설명의 목적으로 여러 예들이 제공되었다는 것을 언급한다. 이 예들이 여기에 부가되는 청구범위들을 한정하는 것으로 해석되지 않아야한다. 또한, 여기에 제공된 예들이 여전히 청구범위에 속한 상태에서 치환될 수 있다는 것을 알 수 있을 것이다.

Claims (20)

  1. 컴퓨터 실행 가능 방법으로서,
    페이지를 요청하는 클라이언트 컴퓨팅 장치 상에서 실행되는 애플리케이션에 응답하여, 상기 페이지로부터 개체(entity)를 추출하는 단계 - 상기 개체는 상기 페이지 상의 적어도 하나의 키워드 및 상기 적어도 하나의 키워드의 규범적 의미(canonical meaning)를 포함함 - 와,
    상기 개체를 소셜 네트워킹 애플리케이션을 통해 생성된 복수의 메시지로부터 추출된 개체와 비교하는 단계 - 상기 복수의 메시지는 상기 클라이언트 컴퓨팅 장치의 사용자의 계정(account)과 연관되고, 상기 계정은 상기 소셜 네트워킹 애플리케이션과 연관됨 - 와,
    상기 페이지로부터 추출된 개체와 상기 복수의 메시지로부터 추출된 개체를 비교하는 것에 기초하여 상기 복수의 메시지 중에서 메시지를 식별하는 단계와,
    상기 복수의 메시지 중에서 메시지를 식별하는 것에 응답하여, 상기 식별된 메시지가 상기 클라이언트 컴퓨팅 장치의 디스플레이 상에 상기 페이지와 함께 디스플레이되도록 하는 단계를 포함하는
    방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 식별된 메시지가 디스플레이되기 전에, 상기 페이지 상의 상기 적어도 하나의 키워드가 하이라이트되게 하는 단계와,
    상기 식별된 메시지가 디스플레이되기 전에, 상기 적어도 하나의 키워드에 대한 관심을 나타내는 입력 제스처를 개인이 수행하는 것을 검출하는 단계를 포함하는
    방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 메시지를 식별하는 단계는 상기 식별된 메시지가 상기 페이지로부터 추출된 상기 개체를 포함한다고 결정하는 단계를 포함하는
    방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 식별된 메시지는 상기 페이지 상에서 인라인 팝업 창(inline popup window)으로서 디스플레이되는
    방법.
  5. 제1항에 있어서,
    필드 및 버튼 중 적어도 하나가 상기 클라이언트 컴퓨팅 장치의 상기 디스플레이 상에 상기 식별된 메시지와 함께 디스플레이되도록 하는 단계를 더 포함하고, 상기 필드 및 버튼 중 적어도 하나는 개인으로부터 입력을 수신하도록 구성되는
    방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 필드 내에 응답 메시지를 수신하는 단계와,
    상기 응답 메시지가 상기 소셜 네트워킹 애플리케이션으로 전송되도록 하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 소셜 네트워킹 애플리케이션은 기업 내에서 적어도 일부 동작하고, 상기 식별된 메시지는 상기 소셜 네트워킹 애플리케이션 내의 상기 사용자의 연락처에 의해 포스팅된 것이고, 상기 사용자의 연락처 및 상기 사용자는 상기 기업을 통해 관련되는
    방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 페이지로부터 상기 개체를 추출하는 단계는,
    상기 페이지로부터 상기 적어도 하나의 키워드를 추출하는 단계와,
    상기 적어도 하나의 키워드를 금지 목록과 비교하는 단계 - 상기 금지 목록은 페이지들로부터 추출이 금지된 키워드들을 포함함 - 와,
    상기 적어도 하나의 키워드가 상기 금지 목록에 포함되지 않았다고 결정한 이후에만 상기 적어도 하나의 키워드의 상기 규범적 의미를 식별하는 단계를 포함하는
    방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 페이지로부터 상기 개체를 추출하는 단계는,
    트레이닝된 사전을 액세스하는 단계와,
    상기 트레이닝된 사전의 콘텐츠에 기초하여 상기 적어도 하나의 키워드의 상기 규범적 의미를 결정하는 단계를 포함하는
    방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 메시지 중에서 상기 메시지를 식별하는 단계는 파라미터들 중 적어도 한 개에 기초하여 메시지들을 순위화하는 단계를 포함하되, 상기 파라미터들은
    상기 메시지들의 게시자(posters)에 의해 상기 메시지들이 생성된 이후 경과된 시간의 양과,
    상기 페이지의 다른 메시지 및 콘텐츠 중 한 개 이상에 대한 상기 메시지들의 콘텐츠 차이와,
    상기 사용자가 상기 메시지들을 이전에 읽었는지 여부와,
    상기 사용자가 상기 메시지들을 읽은 이후의 시간의 양,
    상기 사용자에 의해 메시지들에 제공되는 명시적인 피드백과,
    상기 페이지에 대한 메시지 콘텐츠의 관련성과,
    상기 사용자가 상기 메시지들에 대응하는 링크를 선택하였는지 여부와,
    상기 메시지들의 게시자의 신원인
    방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 페이지 상에 상기 식별된 메시지와 함께 광고를 디스플레이하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 광고는 상기 메시지의 게시자에 의해 이루어진 추천에 기초하여 선택되는
    방법.
  13. 제1항에 있어서,
    하이퍼링크가 상기 식별된 메시지와 연계하여 디스플레이되게 하는 단계를 더 포함하고, 상기 하이퍼링크는 선택될 때 상기 애플리케이션을 검색 엔진으로 안내하도록 구성되며, 상기 하이퍼링크는 상기 검색 엔진이 상기 식별된 메시지의 콘텐츠에 적어도 일부 기초하여 검색을 실행하게 하도록 더 구성되는
    방법.
  14. 시스템으로서,
    적어도 하나의 프로세서와,
    명령어를 저장하는 메모리를 포함하고,
    상기 명령어는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되었을 때 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금
    애플리케이션에 의해 페이지가 요청되는 것에 응답하여, 상기 페이지로부터 개체를 추출 - 상기 개체는 상기 페이지 상의 적어도 하나의 키워드 및 상기 적어도 하나의 키워드의 규범적 의미를 포함함 - 하고,
    상기 페이지로부터 추출된 개체와 소셜 네트워킹 애플리케이션을 통해 포스팅된 복수의 메시지의 콘텐츠로부터 추출된 복수의 개체 사이의 비교를 수행 - 상기 복수의 메시지는 상기 애플리케이션의 사용자의 계정과 연관됨 - 하고,
    상기 비교에 기초하여 상기 복수의 메시지 중에서 메시지를 식별하고,
    상기 메시지를 식별하는 것에 응답하여, 클라이언트 컴퓨팅 장치의 디스플레이 상에 상기 페이지와 함께 상기 식별된 메시지를 디스플레이
    하는 동작들을 수행하도록 하는 시스템.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 동작들은 상기 사용자가 상기 페이지 상에서 상기 개체를 선택했다는 것을 검출하는 동작을 더 포함하고,
    상기 식별된 메시지를 디스플레이하는 것은 상기 사용자가 상기 페이지 상의 상기 개체를 선택했다는 것을 검출할 때, 상기 식별된 메시지를 인라인 팝업으로서 상기 페이지와 함께 디스플레이하는 것을 포함하는
    시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 동작들은 상기 사용자로부터 상기 식별된 메시지에 대한 응답을 수신하도록 구성된 필드를 상기 인라인 팝업 안에 생성하는 동작을 더 포함하는
    시스템.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 동작들은
    상기 사용자로부터 상기 응답을 수신하고,
    상기 응답이 상기 소셜 네트워킹 애플리케이션을 통해 포스팅되도록 하는 동작들을 더 포함하는
    시스템.
  18. 제14항에 있어서,
    상기 동작들은 상기 페이지로부터 추출된 상기 개체에 기초하여, 상기 식별된 메시지와 함께 광고가 디스플레이되게 하는 동작을 더 포함하는
    시스템.
  19. 제14항에 있어서,
    상기 동작들은 상기 식별된 메시지 내에 디스플레이될 하이퍼링크를 생성하는 동작을 더 포함하고, 상기 하이퍼링크는 상기 하이퍼링크가 상기 사용자에 의해 선택될 때 브라우저를 검색 엔진으로 안내하도록 구성되며, 상기 하이퍼링크는 상기 검색 엔진이 상기 페이지로부터 추출된 상기 개체에 기초한 검색을 실행하게 하도록 더 구성되는
    시스템.
  20. 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독가능 메모리로서,
    상기 명령어는 프로세서에 의해 실행되는 경우, 상기 프로세서로 하여금
    개인이 임의의 페이지를 보고 있다는 표시를 수신 - 상기 임의의 페이지는 콘텐츠를 포함함 - 하고,
    상기 표시를 수신하는 것에 응답하여, 상기 임의의 페이지의 콘텐츠로부터 개체를 식별 - 상기 개체는 상기 페이지 상의 적어도 하나의 키워드 및 상기 적어도 하나의 키워드의 규범적 의미를 포함하되, 상기 개체의 식별은
    상기 임의의 페이지의 상기 콘텐츠로부터 상기 적어도 하나의 키워드를 추출하고,
    상기 임의의 페이지의 상기 콘텐츠 내에서 상기 적어도 하나의 키워드가 존재하는 컨텍스트에 기초하여, 상기 적어도 하나의 키워드의 상기 규범적 의미를 결정하는 것을 포함함 - 하고,
    상기 개체를 상기 개인의 연락처에 의해 소셜 네트워킹 애플리케이션을 통해 포스팅된 메시지의 콘텐츠와 비교하고,
    상기 개체와 상기 메시지의 콘텐츠의 상기 비교에 기초하여 상기 메시지의 콘텐츠가 상기 개체와 관련되는지를 결정하고,
    상기 메시지의 콘텐츠가 상기 개체와 관련된다는 결정에 응답하여, 상기 임의의 페이지 상에서 상기 개체를 하이라이트
    하는 동작들을 수행하도록 하는 컴퓨터 판독가능 메모리.
KR1020127011899A 2009-11-09 2010-10-08 소셜 브라우징 KR101805937B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US12/614,457 2009-11-09
US12/614,457 US10867123B2 (en) 2009-11-09 2009-11-09 Social browsing
PCT/US2010/052009 WO2011056350A2 (en) 2009-11-09 2010-10-08 Social browsing

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20120103582A KR20120103582A (ko) 2012-09-19
KR101805937B1 true KR101805937B1 (ko) 2017-12-07

Family

ID=43970627

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020127011899A KR101805937B1 (ko) 2009-11-09 2010-10-08 소셜 브라우징

Country Status (9)

Country Link
US (1) US10867123B2 (ko)
EP (1) EP2499580A4 (ko)
JP (1) JP5889796B2 (ko)
KR (1) KR101805937B1 (ko)
CN (1) CN102597996B (ko)
AU (1) AU2010315738B2 (ko)
CA (1) CA2779448C (ko)
RU (1) RU2571593C2 (ko)
WO (1) WO2011056350A2 (ko)

Families Citing this family (51)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8843560B2 (en) * 2006-04-28 2014-09-23 Yahoo! Inc. Social networking for mobile devices
US8862622B2 (en) * 2007-12-10 2014-10-14 Sprylogics International Corp. Analysis, inference, and visualization of social networks
US9047381B1 (en) * 2009-07-17 2015-06-02 Open Invention Network, Llc Method and apparatus of obtaining and organizing relevant user defined information
US8935614B2 (en) * 2009-12-08 2015-01-13 At&T Intellectual Property I, L.P. Method and apparatus for navigating a video program via a transcript of spoken dialog
US8296130B2 (en) * 2010-01-29 2012-10-23 Ipar, Llc Systems and methods for word offensiveness detection and processing using weighted dictionaries and normalization
US8655648B2 (en) * 2010-09-01 2014-02-18 Microsoft Corporation Identifying topically-related phrases in a browsing sequence
KR20120034477A (ko) * 2010-10-01 2012-04-12 엔에이치엔(주) 인맥에 기초한 문서를 제공하는 시스템 및 방법
US9356806B2 (en) 2010-10-06 2016-05-31 Twitter, Inc. Prioritizing messages within a message network
US9747646B2 (en) * 2011-05-26 2017-08-29 Facebook, Inc. Social data inputs
US20130073944A1 (en) * 2011-09-15 2013-03-21 Yahoo! Inc. Method and system for dynamically providing contextually relevant posts on an article
US9032316B1 (en) 2011-10-05 2015-05-12 Google Inc. Value-based presentation of user-selectable computing actions
US9652556B2 (en) 2011-10-05 2017-05-16 Google Inc. Search suggestions based on viewport content
US8825671B1 (en) * 2011-10-05 2014-09-02 Google Inc. Referent determination from selected content
US8890827B1 (en) 2011-10-05 2014-11-18 Google Inc. Selected content refinement mechanisms
US9305108B2 (en) 2011-10-05 2016-04-05 Google Inc. Semantic selection and purpose facilitation
US10013152B2 (en) 2011-10-05 2018-07-03 Google Llc Content selection disambiguation
US8878785B1 (en) 2011-10-05 2014-11-04 Google Inc. Intent determination using geometric shape input
KR20130065802A (ko) * 2011-11-30 2013-06-20 삼성전자주식회사 키워드를 이용한 애플리케이션 추천 시스템 및 방법
US8977685B2 (en) * 2011-11-30 2015-03-10 Facebook, Inc. Moderating content in an online forum
US8751917B2 (en) 2011-11-30 2014-06-10 Facebook, Inc. Social context for a page containing content from a global community
US9129259B2 (en) * 2011-12-06 2015-09-08 Facebook, Inc. Pages: hub structure for related pages
EP2611082A1 (en) * 2012-01-02 2013-07-03 Alcatel Lucent Method for instant communicating between instant messaging clients
US20130262320A1 (en) * 2012-03-30 2013-10-03 Sap Ag Systems and methods for customer relationship management
US11023536B2 (en) 2012-05-01 2021-06-01 Oracle International Corporation Social network system with relevance searching
US9741259B2 (en) * 2012-10-31 2017-08-22 International Business Machines Corporation Identification for performing tasks in open social media
US9704486B2 (en) * 2012-12-11 2017-07-11 Amazon Technologies, Inc. Speech recognition power management
US9619845B2 (en) 2012-12-17 2017-04-11 Oracle International Corporation Social network system with correlation of business results and relationships
US9430782B2 (en) * 2012-12-17 2016-08-30 Facebook, Inc. Bidding on search results for targeting users in an online system
US20140172564A1 (en) * 2012-12-17 2014-06-19 Facebook, Inc. Targeting objects to users based on queries in an online system
US9836179B2 (en) 2012-12-20 2017-12-05 Microsoft Technology Licensing, Llc Auto-complete with persisted atomically linked entities
US20140250177A1 (en) * 2013-03-01 2014-09-04 Google Inc. Recommending content based on proxy-based preference indications
CN103891253A (zh) * 2013-03-08 2014-06-25 北京海银创业科技孵化器投资中心(有限合伙) 一种社交网络载体的展现方法、系统及其装置
US20140310109A1 (en) * 2013-04-11 2014-10-16 Dov E. King Live And Interactive Auction Utilizing A Social Media Platform
RU2595497C2 (ru) * 2014-03-31 2016-08-27 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ отображения веб-ресурса пользователю (варианты) и электронное устройство
CA2893984A1 (en) * 2014-06-05 2015-12-05 Riavera Corp. Social network messaging with integrated advertising
US10102273B2 (en) * 2014-12-30 2018-10-16 Facebook, Inc. Suggested queries for locating posts on online social networks
US20170024430A1 (en) * 2015-07-24 2017-01-26 Facebook, Inc. Systems and methods for attributing text portions to content sources based on text analysis
US10616170B2 (en) * 2015-12-17 2020-04-07 Nes Carmon Method for initiating activities on a computing device on the basis of information related to electronic messages and/or gyroscope
US20170359284A1 (en) * 2016-06-08 2017-12-14 Barry C. Sudduth System and method for regulating transmission of content to public platforms using context-based analysis
CN105955589B (zh) * 2016-06-27 2019-01-29 武汉斗鱼网络科技有限公司 一种用户悬停框缓冲方法及系统
CN106649433B (zh) * 2016-09-05 2020-08-11 东南大学 基于观点语句可信度的话题观点强度计算方法
RU2656583C1 (ru) * 2017-01-17 2018-06-05 Акционерное общество "Крибрум" (АО "Крибрум") Система автоматизированного анализа фактов
CN109145193A (zh) * 2017-06-27 2019-01-04 阿里巴巴集团控股有限公司 一种信息推送方法及系统
CN107168626B (zh) * 2017-06-30 2020-07-31 重庆市酷璞睿信息技术有限责任公司 一种信息处理方法、设备及计算机可读存储介质
US20190182195A1 (en) * 2017-12-13 2019-06-13 Knowmail S.A.L LTD. Event-Based Scoring of Communication Messages
CN109165344A (zh) * 2018-08-06 2019-01-08 百度在线网络技术(北京)有限公司 用于推送信息的方法和装置
JP6739811B2 (ja) * 2019-01-22 2020-08-12 株式会社インタラクティブソリューションズ 発言禁止用語に対し注意を喚起するためのプレゼンテーション支援装置
US11190366B2 (en) * 2019-07-02 2021-11-30 Microsoft Technology Licensing, Llc Automated message recipient identification with dynamic tag
CN110852119A (zh) * 2019-11-11 2020-02-28 广州点动信息科技股份有限公司 一种电子商务自动客服系统
US20220350825A1 (en) * 2020-11-06 2022-11-03 Khoros, Llc Automated response engine to implement internal communication interaction data via a secured omnichannel electronic data channel and external communication interaction data
US11627100B1 (en) * 2021-10-27 2023-04-11 Khoros, Llc Automated response engine implementing a universal data space based on communication interactions via an omnichannel electronic data channel

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007279901A (ja) * 2006-04-04 2007-10-25 Yafoo Japan Corp ドキュメントに関連するデータを送信する方法
JP2008539508A (ja) * 2005-04-25 2008-11-13 マイクロソフト コーポレーション 電子文書を使った情報の関連付け
US20090119259A1 (en) * 2007-11-02 2009-05-07 Microsoft Corporation Syndicating search queries using web advertising

Family Cites Families (39)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5832480A (en) * 1996-07-12 1998-11-03 International Business Machines Corporation Using canonical forms to develop a dictionary of names in a text
US8538895B2 (en) 2004-03-15 2013-09-17 Aol Inc. Sharing social network information
KR20050096422A (ko) 2004-03-30 2005-10-06 (주)퓨쳐인포넷 인스턴트 메신저와 웹 연동 시스템 및 방법
US9530050B1 (en) 2007-07-11 2016-12-27 Ricoh Co., Ltd. Document annotation sharing
US20070043583A1 (en) 2005-03-11 2007-02-22 The Arizona Board Of Regents On Behalf Of Arizona State University Reward driven online system utilizing user-generated tags as a bridge to suggested links
US7734631B2 (en) 2005-04-25 2010-06-08 Microsoft Corporation Associating information with an electronic document
US7788245B1 (en) 2005-06-16 2010-08-31 Google Inc. Method and system for dynamically generating search links embedded in content
US8095551B2 (en) 2005-08-18 2012-01-10 Microsoft Corporation Annotating shared contacts with public descriptors
US8364540B2 (en) 2005-09-14 2013-01-29 Jumptap, Inc. Contextual targeting of content using a monetization platform
US20070073756A1 (en) * 2005-09-26 2007-03-29 Jivan Manhas System and method configuring contextual based content with published content for display on a user interface
US8725729B2 (en) 2006-04-03 2014-05-13 Steven G. Lisa System, methods and applications for embedded internet searching and result display
WO2007141020A1 (en) 2006-06-06 2007-12-13 Exbiblio B.V. Contextual dynamic advertising based upon captured rendered text
US8285654B2 (en) 2006-06-29 2012-10-09 Nathan Bajrach Method and system of providing a personalized performance
KR20080049457A (ko) 2006-11-30 2008-06-04 주식회사 케이티프리텔 수신된 메시지에 웹페이지 접속정보를 부가하기 위한 방법및 장치
US7752552B2 (en) * 2006-11-30 2010-07-06 Red Hat, Inc. Method and system for embedding an aggregated event stream into a third party web page
US20080154915A1 (en) 2006-12-20 2008-06-26 Microsoft Corporation Network-based recommendations
US20080189169A1 (en) 2007-02-01 2008-08-07 Enliven Marketing Technologies Corporation System and method for implementing advertising in an online social network
US20080222018A1 (en) 2007-03-08 2008-09-11 Alejandro Backer Financial instruments and methods for the housing market
CN101779180B (zh) 2007-08-08 2012-08-15 贝诺特公司 基于背景的内容推荐的方法和设备
US20090070700A1 (en) * 2007-09-07 2009-03-12 Yahoo! Inc. Ranking content based on social network connection strengths
CA2702937C (en) 2007-10-17 2014-10-07 Neil S. Roseman Nlp-based content recommender
US8909632B2 (en) 2007-10-17 2014-12-09 International Business Machines Corporation System and method for maintaining persistent links to information on the Internet
US8594996B2 (en) 2007-10-17 2013-11-26 Evri Inc. NLP-based entity recognition and disambiguation
US20090182589A1 (en) 2007-11-05 2009-07-16 Kendall Timothy A Communicating Information in a Social Networking Website About Activities from Another Domain
US20090138565A1 (en) 2007-11-26 2009-05-28 Gil Shiff Method and System for Facilitating Content Analysis and Insertion
US7954058B2 (en) 2007-12-14 2011-05-31 Yahoo! Inc. Sharing of content and hop distance over a social network
US20090158163A1 (en) 2007-12-17 2009-06-18 Slingpage, Inc. System and method to facilitate social browsing
US8583480B2 (en) * 2007-12-21 2013-11-12 Overstock.Com, Inc. System, program product, and methods for social network advertising and incentives for same
US20090192871A1 (en) 2008-01-29 2009-07-30 Linksmanager Llc Business Social Network Advertising
US8244721B2 (en) 2008-02-13 2012-08-14 Microsoft Corporation Using related users data to enhance web search
US20090282002A1 (en) * 2008-03-10 2009-11-12 Travis Reeder Methods and systems for integrating data from social networks
US8682960B2 (en) 2008-03-14 2014-03-25 Nokia Corporation Methods, apparatuses, and computer program products for providing filtered services and content based on user context
US8407286B2 (en) * 2008-05-15 2013-03-26 Yahoo! Inc. Method and apparatus for utilizing social network information for showing reviews
US20090313244A1 (en) 2008-06-16 2009-12-17 Serhii Sokolenko System and method for displaying context-related social content on web pages
US9152722B2 (en) 2008-07-22 2015-10-06 Yahoo! Inc. Augmenting online content with additional content relevant to user interest
US9183535B2 (en) * 2008-07-30 2015-11-10 Aro, Inc. Social network model for semantic processing
US9009226B2 (en) 2009-12-09 2015-04-14 Microsoft Technology Licensing, Llc Generating activities based upon social data
US20110302152A1 (en) 2010-06-07 2011-12-08 Microsoft Corporation Presenting supplemental content in context
US10331744B2 (en) 2010-06-07 2019-06-25 Microsoft Technology Licensing, Llc Presenting supplemental content in context

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008539508A (ja) * 2005-04-25 2008-11-13 マイクロソフト コーポレーション 電子文書を使った情報の関連付け
JP2007279901A (ja) * 2006-04-04 2007-10-25 Yafoo Japan Corp ドキュメントに関連するデータを送信する方法
US20090119259A1 (en) * 2007-11-02 2009-05-07 Microsoft Corporation Syndicating search queries using web advertising

Also Published As

Publication number Publication date
US20110113349A1 (en) 2011-05-12
CA2779448A1 (en) 2011-05-12
CN102597996A (zh) 2012-07-18
RU2012118387A (ru) 2013-11-10
EP2499580A4 (en) 2015-04-29
CN102597996B (zh) 2014-08-20
RU2571593C2 (ru) 2015-12-20
AU2010315738B2 (en) 2014-05-15
US10867123B2 (en) 2020-12-15
AU2010315738A1 (en) 2012-05-24
JP2013510380A (ja) 2013-03-21
EP2499580A2 (en) 2012-09-19
WO2011056350A3 (en) 2011-07-14
CA2779448C (en) 2017-11-07
WO2011056350A2 (en) 2011-05-12
JP5889796B2 (ja) 2016-03-22
KR20120103582A (ko) 2012-09-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101805937B1 (ko) 소셜 브라우징
US10963461B2 (en) Generating activities based upon social data
US10554601B2 (en) Spam detection and prevention in a social networking system
US9723102B2 (en) Gathering information about connections in a social networking service
Calvin et al. # bully: Uses of hashtags in posts about bullying on Twitter
US9213754B1 (en) Personalizing content items
US9300755B2 (en) System and method for determining information reliability
US9442903B2 (en) Generating preview data for online content
US20170337514A1 (en) Locally Hosting a Social Network Using Social Data Stored on a User's Computer
US8380801B2 (en) System for targeting third party content to users based on social networks
US20150088877A1 (en) Methods and systems for utilizing activity data with clustered events
US20080059897A1 (en) Method and system of social networking through a cloud
US20110320423A1 (en) Integrating social network data with search results
US20150220500A1 (en) Generating preview data for online content
US20110093520A1 (en) Automatically identifying and summarizing content published by key influencers
AU2013292585B2 (en) Context-based object retrieval in a social networking system
Nguyen et al. NowAndThen: a social network-based photo recommendation tool supporting reminiscence
RU2630741C1 (ru) Самонастраивающаяся интерактивная система, способ и считываемый компьютером носитель данных обмена комментариями между пользователями
KR101132431B1 (ko) 관심 정보 제공 시스템 및 방법
Chaussy et al. Definition of Private Information for Image Sharing in Social Networking Services
JP2015079397A (ja) 情報処理装置及び方法

Legal Events

Date Code Title Description
N231 Notification of change of applicant
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal