KR102102013B1 - 사용자 제출물들에 기초한 컨텐트 배달의 조절 - Google Patents

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Abstract

컴퓨터 판독가능한 저장 매체에 인코딩된 컴퓨터 프로그램들을 포함하는 방법들 및 시스템들은, 사용자 제출물들에 기초하여 컨텐트 배달을 조절하기 위한 방법을 포함한다. 상기 방법은, 사진을 포함하는 사용자 제출물들을 분석하는 단계, 상기 분석하는 단계는, 상기 사용자 제출물들 각각에 대하여, 상기 사용자 제출물이 발생한 시간을 식별하는 단계; 상기 사용자 제출물의 사진에 표현된 하나 이상의 객체들을 식별하는 단계; 상기 사용자 제출물로부터 식별된 상기 하나 이상의 객체들에 적어도 일부 기초하여, 상기 사용자 제출물의 주제를 결정하는 단계; 및 상기 사용자 제출물 컨텐트에 적어도 일부 기초하여 상기 사용자 제출물의 주제에 관련된 지리적 위치를 결정하는 단계를 포함하고, 하나 이상의 프로세서들에 의해서, 상기 사용자 제출물들의 클러스터들을 결정하는 단계, 특정 클러스터 내의 사용자 제출물 각각은, 상기 사용자 제출물들이 발생한 시간들, 상기 사용자 제출물들의 주제들, 및 상기 사용자 제출물들의 주제에 관련된 지리적 위치들에 적어도 일부 기초하여, 상기 특정 클러스터 내의 다른 사용자 제출물과 각각 유사하며; 그리고 상기 클러스터들 중 하나 이상을 결정하는 것에 기초하여 상기 네트워크의 멤버들에 대한 컨텐트 배달을 조절하는 단계를 포함한다.

Description

사용자 제출물들에 기초한 컨텐트 배달의 조절{ADJUSTING CONTENT DELIVERY BASED ON USER SUBMISSIONS}
관련 출원들에 대한 상호 참조
본 출원은 2012년 11월 2일자로 출원된 "ADJUSTING CONTENT DELIVERY BASED ON USER SUBMISSIONS" 라는 명칭의 미국 출원(출원번호 13/667,559)의 우선권을 주장하며, 상기 미국 출원은 본 발명에 대한 참조로서 본 명세서에 통합된다.
본 발명은 정보 제시(presentation)에 관한 것이다.
인터넷은 매우 다양한 리소스들에 대한 액세스를 제공한다. 예를 들면, 비디오 및/또는 오디오 파일들, 뿐만 아니라 특정 주제들에 대한 웹 페이지들이 인터넷을 통해 액세스가능하다. 또한, 온라인 소셜 네트워크는 인터넷을 통해 액세스될 수 있는 또 다른 리소스이다.
온라인 소셜 네트워크는 사용자들이 정보를 포스팅(posting: 이하 '포스팅' 혹은 '게시'라 함)할 수 있게하고 그리고 친구들, 가족들, 및 동료들과 같은 다른 사람들과 소통할 수 있게 한다. 소셜 네트워크 사용자들은, 예를 들어, 그들 자신들, 그들의 친구들에 대한 정보 및 관심있어 하거나 혹은 알고 있는 이벤트들 혹은 활동들에 대한 정보를 포스팅할 수 있다. 소셜 네트워크 사용자들의 수와 예컨대, 인터넷가능한 모바일 디바이스들을 통해 정보를 용이하게 포스팅할 수 있다는 점을 감안하면, 방대한 양의 사용자 제출물들(user submissions)(예컨대, 포스트들)이 소셜 네트워크 상에 매일 포스팅된다.
하지만, 이러한 게시물들(posts)에 있는 정보의 대부분은 전체 소셜 네트워크 사용자 모집단의 오직 작은 일부들에게만 관심이 있을 뿐인바, 왜냐하면 많은 게시물들이 게시자의 친구들 혹은 가족들에 의한 소비(consumption)를 위해 의도된 것이기 때문이다(예컨대, 소셜 네트워크 사용자의 저녁 식사 계획에 대한 소셜 네트워크 사용자의 포스팅).
게시물들에 있는 정보, 및 이러한 게시물들의 강도는 유행하는 토픽들 혹은 뉴스가치가 있는 이벤트들을 나타낼 수 있다. 포스팅되는 방대한 양의 정보와 많은 게시물들이 배달되는 혹은 관심있어 하는 로컬 사용자 청중들을 감안하면, 소셜 네트워크 사용자들의 특정 그룹에만 어필하는 것이 아니라, 소셜 네트워크 사용자들의 일반 모집단 혹은 인터넷 사용자들의 매우 큰 모집단에 어필할 수 있는, 중요하고, 뉴스가치가 있거나, 혹은 그렇지 않으면 흥미로운 이벤트들 또는 토픽들에 대한 이들 포스팅들을 식별하도록 게시물들을 엄선(distill)하는 것은 난해한 작업이 될 수 있다.
일반적으로, 본 명세서에 서술된 본 발명이 일 양상은 방법으로 구현될 수 있으며, 상기 방법은 네트워크로의 사용자 제출물들(user submissions)을 분석하는 단계를 포함하고, 상기 사용자 제출물들 각각은 사진을 포함하며, 상기 분석하는 단계는, 상기 사용자 제출물들 각각에 대하여, 상기 사용자 제출물이 발생한 시간을 식별하는 단계; 상기 사용자 제출물의 사진에 표현된 하나 이상의 객체들을 식별하는 단계; 상기 사용자 제출물로부터 식별된 상기 하나 이상의 객체들에 적어도 일부 기초하여, 상기 사용자 제출물의 주제를 결정하는 단계; 및 상기 사용자 제출물 컨텐트에 적어도 일부 기초하여 상기 사용자 제출물의 주제에 관련된 지리적 위치를 결정하는 단계를 포함하고, 하나 이상의 프로세서들에 의해서, 상기 사용자 제출물들의 클러스터들을 결정하는 단계, 특정 클러스터 내의 사용자 제출물 각각은, 상기 사용자 제출물들이 발생한 시간들, 상기 사용자 제출물들의 주제들, 및 상기 사용자 제출물들의 주제에 관련된 지리적 위치들에 적어도 일부 기초하여, 상기 특정 클러스터 내의 다른 사용자 제출물과 각각 유사하며; 그리고 상기 클러스터들 중 하나 이상을 결정하는 것에 기초하여 상기 네트워크의 멤버들에 대한 컨텐트 배달을 조절하는 단계를 포함한다.
본 양상의 다른 실시예들은 컴퓨터 저장 디바이스들 상에 인코딩된, 상기 방법의 액션들을 수행하도록 된 해당 시스템들, 장치들 및 컴퓨터 프로그램들을 포함할 수 있다.
이들 및 다른 실시예들은 각각은 선택적으로는 다음의 피처들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 상기 방법은 또한 상기 하나 이상의 객체들을 참조하는 대응 검색 결과들이 선택되었던 검색 질의들을 식별하는 단계; 및 상기 사용자 제출물의 주제로서 상기 검색 질의들로부터 하나 이상의 용어들(terms)을 식별하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 방법은 또한, 각각의 클러스터 임계값을 초과하는 개수의 사용자 제출물들을 갖는 클러스터들을 식별하는 단계, 그리고 각각의 클러스터 임계값들을 초과하는, 상기 클러스터들 내의 사용자 제출물들의 주제와 유사한 주제를 갖는 컨텐트에 대하여 네트워크로의 컨텐트 배달 용량(volume)을 증가시키는 단계를 포함할 수 있다. 상기 클러스터 임계값들 각각은 각 클러스터 내의 사용자 제출물들의 주제에 기초할 수 있다. 대안적으로 혹은 추가적으로, 상기 클러스터 임계값들 각각은 각 클러스터 내의 사용자 제출물들의 용량 및 이들 사용자 제출물들이 발생한 시간 기간에 기초할 수 있다.
상기 방법은 또한, 상기 사용자 제출물에 대한 지오태그(geotag)에 적어도 일부 기초하여 지리적 위치를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 또한, 상기 하나 이상의 객체들에 대한 지리적 정보에 적어도 일부 기초하여 지리적 위치를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 방법은 또한, 상기 결정된 클러스터들 중 하나 이상으로부터의 사용자 제출물들의 집합(aggregation)에 접속되는 링크를 구비한 헤드라인을 포함하는 컨텐트를 제공하는 단계를 포함할 수 있다. 사용자 제출물들은 네트워크로의 사용자 포스트들이 될 수 있으며 그리고 상기 네트워크는 온라인 소셜 네트워크가 될 수 있다.
본 명세서에 서술된 본 발명의 특정 구현예들은 다음과 같은 하나 이상의 장점들을 실현하도록 구현될 수 있다. 네트워크로의 사용자 사진 제출물들(user photographic submissions)(예컨대, 사진 및/또는 비디오를 포함하는 소셜 네트워크 포스트들)의 주제 및 공통된 사진 주제를 갖는 이러한 제출물들의 개수는, 네트워크 사용자들의 일반적인 모집단에 어필할 가능성이 있는 중요하고, 뉴스가치가 있거나, 혹은 그렇지 않으면 흥미로운 이벤트들 또는 토픽들을 판별하는데 이용될 수 있다.
일반적으로, 사용자 제출물들은 제출물들의 주제에 있는 사용자 관심사항들을 나타내는 표시가 될 수 있다. 또한, 사용자 제출물에 단지 텍스트 컨텐트만을 제출하는 것에 비하여, 관심있는 주제에 대한 사진들을 찍고 그리고 이들 사진들을 사용자 제출물들에 포함시키는 추가적인 단계들을 사용자가 수행했기 때문에, 사용자 사진 제출물들은 사용자의 관심사항들에 대한 보다 강력한 표시가 될 수 있다. 네트워크 상의 컨텐트 제공자(예컨대, 소셜 네트워크 제공자)는 예컨대, 네트워크를 통해 배포하기 위한 컨텐트의 주제를 결정함에 있어서, 사용자 사진 제출물들로부터의 이러한 강력한 관심 표시를 레버리징할 수 잇다. 또한, 사용자 사진 제출물들로부터의 이러한 강력한 관심 표시들은, 검색 시스템에 제출된 검색 질의들에 대한 보다 양호한 의미론적인 이해를 제공하는데 이용될 수 있다.
보다 상세하게는, 이들 컨텐트 제공자들은, 사용자 관심사항들에 대한 가장 강력한 표시들이 될 수 없는 텍스트 제출물들을 포함하여, 모든 사용자 제출물들을 걸러내는 것이 아니라, 중요하고, 뉴스가치가 있거나, 혹은 그렇지 않으면 흥미로운 이벤트들 또는 토픽들(예컨대, 트렌딩 토픽들)을 식별하기 위해, 사진들의 주제 및 관련된 혹은 공통된 주제를 갖는 사진들의 개수에 촛점을 맞출 수 있다. 이러한 것은, 텍스트만이 있는 사용자 제출물들의 전부 또는 일부가 무시될 수 있거나 혹은 낮은 우선순위로 처리/분석될 수 있기 때문에, 컨텐트 제공자 상의 프로세싱 부담(예컨대, 시스템 프로세싱 및 대역폭 요건들)을 감소시킬 수 있다. 추가적으로, 사용자 사진 제출물들이 가장 강력한 사용자 관심을 나타낼 수도 있기 때문에, 네트워크를 통해 제공 혹은 배포하기 위하여 사용자 사진 제출물들에 기초하여 컨텐트를 선택하는 것은, 오직 텍스트만 있는 사용자 제출물들에만 기초하여 컨텐트를 선택하는 것 보다, 네트워크 사용자들(혹은 더 넓은 그룹의 네트워크 사용자들)에게 보다 어필하거나 흥미로울 것이다.
본 명세서에 서술된 본 발명의 하나 이상의 구현예들의 세부 내용들은 도면들 및 아래의 서술을 참조하여 설명된다. 본 발명의 다른 피처들, 양상들, 및 장점들은 발명의 상세한 설명, 도면들 및 청구범위로부터 명백해질 것이다.
도1은 컨텐트 조절 배달 시스템이 구현될 수 있는 예시적인 환경의 블록도이다.
도2a는 컨텐트의 배달을 조절하기 위한 예시적인 프로세스의 순서도이다.
도2b는 사용자 제출로부터의 예시적인 사진이다.
도2c는 사용자 제출 클러스터들의 예시적인 도면이다.
도3은 프로그래밍가능한 프로세싱 시스템의 블록도이다.
다양한 도면들에서 유사한 참조 번호들 및 명칭들은 유사한 구성요소를 나타낸다.
일반적으로 본 설명은 사진들 및/또는 비디오들을 사용자가 소셜 네트워크로에 포스팅하는 것 등의 사용자 제출물들을 실시간으로 혹은 거의 실시간으로 분석하는 것에 관한 것으로, 사용자 제출물들의 주제(subject matter) 및 타이밍, 이러한 주제의 지리적 위치, 관련 사용자 제출물들의 강도 혹은 속도(rate), 혹은 이들의 조합에 기초하여, 특이하고, 흥미로운 및/또는 현재의 이벤트들을 식별하기 위한 것이다. 이러한 주제/이벤트들에 대한 식별은, 예를 들어, 어떤 컨텐트가 소셜 네트워크의 멤버들에게 흥미로운지 그리고 소셜 네트워크의 멤버들에게 배달될 수 있는지를 판별하는데 이용될 수 있다.
좀더 상세하게는, 사용자 제출물들에 있는 사진들 혹은 비디오들 내의 객체들이 분석되어, 사용자 제출물들의 주제가 식별될 수 있다. 예를 들면, 다양한 객체-기반 검출 알고리즘들이 이용되어 사용자 제출물의 사진 내에 있는 객체를 식별할 수 있으며, 그리고 식별된 객체의 주제가 사용자 제출물의 주제가 된다라고 판별될 수 있다. 사용자 제출물/사진과 관련된 지리적 위치는, 공지된 위치들을 갖는 사진 내의 객체들(예컨대, 랜드마크들)에 대한 식별을 통하여 판별될 수 있을 뿐만 아니라 예컨대, 사진 지오태그(photograph geotag), IP 어드레스 조정(reconciliation), 및 다른 위치 결정 프로세스를 통하여 판별될 수 있다.
사용자 제출물들이 분석됨에 따라, 공통된 주제를 갖는 사용자 제출물들의 클러스터들이 결정된다. 사용자 제출물들의 클러스터들의 결정은, 클러스터들의 주제에 관련된 중요한, 뉴스가치가 있는, 혹은 그렇지 않으면 흥미로운 이벤트들을 나타낼 수 있다. 이러한 클러스터들의 결정은 어떤 컨텐트가 소셜 네트워크 내의 멤버들에게 전송되어야만하는지를 결정하는데 이용될 수 있으며, 이에 대해서는 후술된다.
도1은 컨텐트 배달 조절 시스템(110)이 구현된 수 있는 예시적인 환경에 대한 블록도이다. 예시적인 환경(100)은 로컬 영역 네트워크(LAN), 광대역 네트워크(WAN), 인터넷, 혹은 이들의 조합과 같은 네트워크(102)를 포함한다. 네트워크(102)는 웹사이트들(104), 사용자 디바이스들(106), 소셜 네트워크 시스템(108), 컨텐트 배달 조절 시스템(110) 및 검색 시스템(112)을 연결할 수 있다. 예시적인 환경(100)은 수천개의 웹사이트들(104) 및 사용자 디바이스들(106)을 포함할 수 있다.
웹사이트(104)는 도메인 이름과 관련된 하나 이상의 리소스들(105)이 될 수 있으며 그리고 하나 이상의 서버들에 의해서 호스트될 수 있다. 예시적인 웹사이트는 텍스트, 이미지, 멀티미디어 컨텐트, 스크립트들과 같은 프로그래밍 요소들을 포함할 수 있는 하이퍼텍스트 마크업 언어(HTML) 형식의 웹페이지들의 모음이다. 각각의 웹사이트(104)는 퍼블리셔에 의해서 유지될 수 있으며, 이는 웹사이트(104)를 제어, 관리 및/또는 소유하는 엔티티이다.
리소스(105)는 네트워크(102)를 통해 제공될 수 있는 임의의 데이터가 될 수 있다. 리소스(105)는 리소스(105)에 관련된 리소스 어드레스에 의해서 식별될 수 있다. 리소스들은, 몇몇 예를 들자면 HTML 페이지들, 워드 프로세싱 문서들, PDF 포맷의 문서들, 이미지들, 사진들, 비디오, 및 피드(feed) 소스들을 포함할 수 있다. 리소스들(105)은, 내장된 정보(가령, 하이퍼링크의 메타-정보) 및/또는 내장된 명령들(가령, 스크립트들)을 포함할 수 있는, 가령 워드들, 문구들, 이미지들 및 사운드들 등과 같은 컨텐트를 포함할 수 있다.
사용자 디바이스(106)는 사용자의 제어하에 있으며 네트워크(102)를 통해 리소스들을 요청하고 수신할 수 있는 전자 디바이스가 될 수 있다. 예시적인 사용자 디바이스는 퍼스널 컴퓨터, 모바일 통신 디바이스, 및 네트워크(102)를 통해 데이터를 송신 및 수신할 수 있는 다른 디바이스들이 될 수 있다. 전형적으로, 사용자 디바이스(106)는 네트워크(102)를 통한 데이터 송수신을 용이하게 하는 웹 브라우저 등의 사용자 어플리케이션을 포함한다.
리소스들(105) 및 웹사이트들(104)의 검색을 용이하게 하기 위하여, 상기 환경(100)은 검색 시스템(112)을 포함할 수 있는바, 검색 시스템(112)은 퍼블리셔에 의해서 웹사이트들(104) 상에 제공되는 리소스들(105)을 크롤링(crawling) 및 인덱스화함으로써 리소스들(105)을 식별할 수 있다. 리소스들(105)에 관한 데이터는 상기 데이터에 대응하는 리소스들(105)에 기초하여 인덱스화될 수 있다. 인덱스화된, 그리고 선택적으로는, 리소스들(105)의 캐싱된 복사본들이 인덱스화된 캐(114) 내에 저장될 수 있다.
사용자 디바이스(106)는 검색 질의들을 네트워크(102)를 통해 검색 시스템(112)에 제출할 수 있다. 이에 응답하여, 검색 시스템(112)은 인덱스화된 캐시(114 액세스하여 상기 검색 질의에 관련된 리소스들(105)을 식별할 수 있다. 검색 시스템(112)은 검색 결과들의 형태로 리소스들(105)을 식별할 수 있으며 그리고 검색 결과 페이지들로 사용자 디바이스(106)에게 검색 결과들을 반환할 수 있다. 특정한 검색 질의에 응답하는 리소스(105)를 식별하는 검색 시스템(112)에 의해서 생성된 데이터가 될 수 있으며, 그리고 상기 리소스(105)로의 링크를 포함할 수 있다. 예시적인 검색 결과는 웹페이지 제목, 텍스트의 스니핏(snippet), 웹페이지로부터 추출된 이미지의 일부분, 및 웹페이지의 URL 을 포함할 수 있다.
소셜 네트워크 시스템(108)은, 이를 통해 온라인 소셜 네트워크가 구현될 수 있거나 혹은 존속될 수 있는 시스템(108)을 포함할 수 있다. 전술한 바와 같이, 온라인 소셜 네트워크는 사용자들(예컨대, 소셜 네트워크 멤버들)이 다른 사용자들과 상호작용할 수 있는 환경을 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 사용자 디바이스(106)를 사용하여 소셜 네트워크 시스템(108)을 통해 소셜 네트워크에 액세스할 수 있으며 그리고 정보를 포스팅할 수 있으며 그리고 친구들, 가족들, 및 동료들과 같은 다른 사용자들과 통신할 수 있다. 일부 구현예들에서, 소셜 네트워크 시스템(108)은 하나 이상의 웹사이트들(104)을 포함할 수 있다. 일부 구현예들에서, 사용자들은 소셜 네트워크 시스템(108) 상에 사용자들은 사용자 멤버 웹 페이지들(예컨대, 리소스들 105)을 생성 및 유지할 수 있으며, 사용자들은 예컨대, 사용자 제출물들을 포스팅할 수 있다.
일부 구현예들에서는, 사용자 멤버 웹 페이지들 이외에도, 소셜 네트워크 시스템(108)은 사용자 커뮤니티 웹 페이지들 및 범용 컨텐트 웹 페이지들을 포함할 수 있으며 그리고 이들에 대한 액세스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 이러한 다른 웹 페이지들은 현재의 이벤트들에 대한 뉴스 스토리들, 유행하는 토픽들(예컨대, 가장 많이 검색된 토픽들 혹은 주제들), 광고 등과 같은 타겟팅된 컨텐트, 최근에 포스팅된 사용자 제출물들의 요약본들, 기타 등등과 같은 컨텐트를 포함할 수 있다. 일부 구현예들에서, 이러한 컨텐트는 사용자 멤버 웹 페이지들 상에 헤드라인으로서 사용자 디바이스에 의해서 디스플레이된다.
전술한 바와 같이, 사용자들(에컨대, 소셜 네트워크 멤버들)은 사용자 디바이스(106)를 사용하여 컨텐트를 생성할 수 있으며 그리고 게시물들을 소셜 네트워크 서비스(예컨대, 소셜 네트워크 시스템 108 혹은 다른 유형의 사용자-생성 컨텐트 서비스)에 제출할 수 있다. 예를 들어, 소셜 네트워크 멤버는 그 멤버에게 흥미로운 이벤트의 사진(혹은 비디오)을 찍을 수 있고, 그리고 사진, 또는 사진 및 텍스트 설명 혹은 그 사진에 대한 코멘트를 소셜 네트워크 서비스에 포스팅할 수 있는바, 따라서, 상기 사진 혹은 사진과 코멘트는 소셜 네트워크의 다른 멤버들에게 보여질 수 있다. 일부 구현예들에서, 소셜 네트워크 멤버는 사진을 상기 멤버의 프로파일 웹 페이지에 포스팅할 수 있으며, 따라서 포스팅하는 소셜 네트워크 멤버와 관련성이 있는 다른 소셜 네트워크 멤버들(예컨대, 친구들)은, 포스팅하는 소셜 네트워크 멤버의 프로파일 웹 페이지에 대한 액세스를 요청하도록 사용자 디바이스(106)를 사용함으로써 상기 게시물(혹은 포스팅: posting)을 볼 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 사용자 제출물은, 하나 이상의 사용자 디바이스들(106)에 의한 액세스를 위해 소셜 네트워크 시스템에 포스팅되거나 제공되는 아이템(예컨대, 사진, 비디오, 텍스트 코멘트, 혹은 이들의 조합)이다. 예를 들어, 사용자 제출물은 리소스(105)가 될 수 있거나 혹은 리소스(105)를 통해 액세스될 수 있다(예컨대, 소셜 네트워크 멤버의 프로파일 웹 페이지). 일부 구현예들에서, 사용자 제출물은 사용자 제출물 데이터 스토어(124)에 저장될 수 있다(예컨대, 소셜 네트워크 시스템(108)에 의해서). 사용자 제출물들은 예를 들어, 사용자 제출물들이 포스팅된 시간, 게시물의 주제, 게시물의 주제의 지리적 위치, 혹은 임의의 다른 인자들에 따라 저장 및 인덱스화될 수 있다.
일부 구현예들에서, 웹사이트들(104), 소셜 네트워크 시스템(108), 및/또는 검색 시스템(112)에 의해서 제공되거나 이들로부터 액세스가능한 컨텐트는, 사용자 제출물들에 기초하여, 컨텐트 배달 조절 시스템(110)에 의해서 조절되거나 혹은 영향을 받을 수 있다. 예를 들어, 소셜 네트워크 시스템(108)에 대하여, 컨텐트 배달 조절 시스템(110)은, 현재 이벤트들에 대한 사용자 제출물들의 제출 속도(rate)의 수에 기초하여, 이들 현재 이벤트들 중 어떤 것이 멤버 웹 페이지들 상에 디스플레이되는 헤드라인으로서 표시되어야 하는지를 결정(조절)할 수 있다. 또 다른 일례로서, 검색 시스템(112)에 의해서 제공되는 검색 결과들에 대해서, 컨텐트 배달 조절 시스템(110)은, 토픽들 혹은 주제들에 관한 사용자 제출물들의 제출 속도의 수에 기초하여, 최근에 관심있는 토픽들 혹은 주제들에 대한 표시들을 검색 시스템(112)에 제공할 수 있다. 그리고, 검색 시스템(112)은 제출된 검색 질의들에 대한 추가 콘텍스트와 의미론적 뜻(semantic meaning)을 제공하도록 상기 표시들을 이용할 수 있어, 대응하는 검색 결과들이 제출 사용자의 정보 요구들을 충족시킬 가능성을 증가시킬 수 있다.
전술한 바와 같이, 사진들 혹은 비디오를 포함하는 사용자 제출물들은, 오직 텍스트 컨텐트만을 포함하는 사용자 제출물들이 제공하는 것에 비하여 보다 강력한 흥미 표시를 종종 제공한다. 따라서, 일부 구현예들에서, 컨텐트 배달 조절 시스템(110)은 컨텐트 배달을 어떻게 조절할지를 결정함에 있어서, 사진들을 포함하는 사용자 제출물들을 적어도 부분적으로 분석할 수 있다. 컨텐트 배달 조절 시스템(110)의 객체 식별 장치(116), 주제 식별 장치(118), 지리적 위치 식별 장치(120), 및 클러스터 결정 장치(122)의 컨텐트 배달 조절 및 동작들은 도2a 내지 도2c를 참조하여 설명된다.
컨텐트 배달을 조절하기 위한 예시적인 프로세스의 순서도인 도2a를 참조하면, 상기 프로세스(200)는 네트워크(202)에 대해 사용자 제출물들을 분석한다. 상기 네트워크는 멤버들의 커뮤니티를 포함하는 네트워크가 될 수 있는데, 상기 멤버들은 또 다른 네트워크의 멤버들의 적절한 서브세트이다. 예를 들어, 상기 네트워크는 소셜 네트워크 시스템(108)에 의해 표시되는 소셜 네트워크의 멤버들이 될 수 있으며 그리고 다른 네트워크는 인터넷의 모든 사용자들이 될 수 있다.
일부 구현예들에서, 컨텐트 배달 조절 시스템(110)은 소셜 네트워크 시스템(108)에 통신가능하게 접속된다. 이와 같이, 컨텐트 배달 조절 시스템(110)은 사용자 제출물들을 수신하거나 혹은 사용자 제출물들에 액세스할 수 있으며(예컨대, 사용자 제출물 데이터 스토어 124로부터) 그리고 예컨대, 공통된 주제(사용자 제출물들의 클러스터들)와 같은 공통성들(commonalities)을 갖는 사용자 제출물들의 그룹들을 식별하도록 사용자 제출물들을 분석할 수 있다. 예를 들어, 사용자 제출물들은 사진들을 포함할 수 있으며, 그리고 아래에 서술된 바와 같이, 컨텐트 배달 조절 시스템(110)은 사진들의 주제에 기초하여 공통성들을 판별할 수 있다.
컨텐트 배달 조절 시스템(110)은 사용자 제출물들의 식별된 클러스터들을 이용하여 어떤 컨텐트가 예를 들어 소셜 네트워크 시스템(108)을 통해 소셜 네트워크 멤버들에게 배달되어야만하는지를 결정 혹은 조절할 수 있다. 예를 들어, 식별된 클러스터는, 오클라호마의 오클라호마 시티의 토네이도에 관하여 5분(five minute window) 동안에 포스팅된, 1만개의 사용자 제출물들을 포함할 수 있다. 클러스터 내의 사용자 제출물들의 제출 속도(submission rate)에 기초하여(예컨대, 주어진 시간 기간에 수신된 사용자 제출물들의 개수), 컨텐트 배달 조절 시스템(110)은 토네이도에 관한 뉴스 피드(news feed)가 소셜 네트워크 시스템(108)을 통하여 소셜 네트워크 멤버들에게 배달되어야 한다라고 결정할 수 있다.
일부 구현예들에서, 사용자 제출물들에 대한 분석은, 각각의 사용자 제출물에 대한 프로세스들(202A - 202D)을 포함할 수 있다. 프로세스(200)는 사용자 제출물이 발생한 시간을 식별한다(202A). 일부 구현예들에서, 컨텐트 배달 조절 시스템(110)은 사용자 제출물이 소셜 네트워크 시스템(108)에 포스팅된 시간에 기초하여 혹은 사용자 제출물에 있는 사진이 찍혔던 시간에 기초하여(예컨대, 사진에 대한 메타데이터로부터 판별된 바와 같은), 사용자 제출물이 발생한 시간을 식별할 수 있다. 예를 들어, 컨텐트 배달 조절 시스템(110)은 컨텐트 배달 조절 시스템(110)이 구현되는 서버 혹은 다른 컴퓨팅 디바이스의 시스템 클럭에 기초하여, 사용자 제출물이 소셜 네트워크 시스템(108)에 포스팅된 시간으로 사용자 제출물을 "타임 스탬핑(time stamping)"함으로써, 사용자 제출물이 발생한 시간을 식별할 수 있다. 일부 구현예들에서, 컨텐트 배달 조절 시스템(110)은 소셜 네트워크 시스템(108)을 통하여 사용자 제출물 데이터 스토어(124)로부터 사용자 제출물들에 액세스할 수 있으며, 그리고 상기 사용자 제출물들에 관련된 메타데이터로부터 사용자 제출물들이 발생한 시간들을 식별할 수 있다.
프로세스(200)는 사용자 제출물로부터의 사진에 표시된 하나 이상의 객체들을 식별한다(202B). 객체는, 캡처된 혹은 그렇지 않으면 사진에 표시된 임의의 눈에 보이는(visible) 혹은 유형의(tangible) 요소 혹은 물체(thing)가 될 수 있다. 예를 들어 몇몇개의 예를 들자면, 객체는 사람, 빌딩, 차량, 혹은 날씨 이벤트 등이 될 수 있다. 일부 구현예들에서, 객체 식별 장치(116)는 사용자 제출물에 포함된 사진에 표현된 객체들을 식별할 수 있다. 객체 식별 장치(116)는 사진 속의 객체들을 식별하기 위해 가령, 스케일 불변 피처 변환(scale invariant feature transform: SIFT), 에지 검출, 흥미 포인트 검출(interest point detection), 픽셀 매칭 및 다른 적절한 이미지 프로세싱 기법들 등과 같은 다양한 기법들을 이용할 수 있다. 프로세스(202B)는 도2b를 참조하여 보다 상세히 설명되며, 도2b는 사용자 제출물로부터의 예시적인 사진(210)을 나타낸다.
사진(210)은 전면(foreground)에 있는 소방차(212) 및 교통 표지판(216)에 대한 표현(representation)과, 그리고 후면에 있는 다리(214)에 대한 표현을 포함한다. 이와 같이, 사진(210)을 포함하는 사용자 제출물이 포스팅되는 것에 응답하여, 객체 식별 장치(116)는 예컨대, 소방차(212)를 제 1 객체로서 그리고 다리(214)를 제 2 객체로서 식별할 수 있다. 예를 들어, 객체 식별 장치(116)는 픽셀 혹은 피처 매칭 프로세스를 사용하여, 소방차(212)를 정의하는 사진(210)의 픽셀들 혹은 피처들('픽셀 그룹)과, 공지된 주제들의 이미지들의 자료집(corpora)으로부터의 소방차의 사진 혹은 이미지에 있는 픽셀들 혹은 피처들을 비교할 수 있으며, 소방차(212)를 사진(210)에 있는 객체로서 식별할 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 참조 이미지는 공지된 주제를 갖는 이미지 혹은 객체, 혹은 이미지 혹은 객체 특징(들) 혹은 피처(들)이 될 수 있으며, 사용자 제출물들로부터의 사진이 이에 비교될 수 있다. 일부 실시예들에서, 사진으로부터의 픽셀 그룹(예컨대, 소방차 2121)과 참조 이미지 사이에서 매칭된 픽셀들 혹은 피처들의 개수가 유사성 임계값을 초과한다면, 객체 식별 장치(116)는 상기 픽셀 그룹을 객체로서 식별할 수 있다. 예를 들어, 유사성 임계값은 픽셀들에서의 90% 매칭 혹은 90% 유사성, 피처 벡터 비교에 기초한 임계 코싸인 유사도 값, 혹은 임의의 다른 매칭 혹은 유사도 값들이 될 수 있다.
프로세스(200)는 사용자 제출물로부터의 하나 이상의 객체들에 적어도 일부 기초하여 사용자 제출물의 주제를 판별한다(202C). 일부 구현예들에서, 주제 식별 장치(118)는 사용자 제출물에 있는 사진으로부터 식별된 객체에 적어도 일부 기초하여 사용자 제출물의 주제를 판별할 수 있다(예컨대, 공지된 이미지들, 공통인 객체들, 및 가령 로고(logo) 등과 같은 식별가능한 개념에 기초하여).
예를 들어, 주제 식별 장치(118)는 소방차(212)를 사진(210)속의 객체로서 식별한 것에 기초하여, 사진(210)을 포함하는 사용자 제출물이 화재(fires) 및 소방차에 관련된 주제를 갖는다라고 결정할 수 있다.
주제 식별 장치(118)는 매우 다양한 방식으로 사용자 제출물의 주제를 판별할 수 있는바, 가령, 사용자 제출물에 있는 사진과 유사한 이미지들의 메타데이터로부터, 상기 사진과 유사한 이미지들을 호스트하는 웹 페이지들로부터, 상기 사진과 유사한 이미지들을 참조하는 검색 결과들이 선택된 검색 질의들로부터, 사용자 제출물에 포함된 텍스트 컨텐트로부터, 혹은 이들의 임의의 조합으로부터 주제를 판별할 수 있다. 전술한 바와 같이, 일부 구현예들에서, 객체 식별 장치(116)는 참조 이미지에 대한 매칭 프로세스(예컨대, 픽셀 대 픽셀 혹은 피처 대 피처 비교 프로세스)에 기초하여, 사용자 제출물의 사진으로부터의 픽셀 그룹을 객체로 식별할 수 있다. 이러한 구현예들에서, 참조 이미지 데이터 저장소에 저장된 각각의 참조 이미지는 하나 이상의 키워드들에 관련될 수 있다(예컨대, 각각의 참조 이미지에 대한 메타데이터는 그 참조 이미지에 대한 키워드를 포함한다).
주제 식별 장치(118)는 상기 사진의 픽셀 그룹과 매칭되는(혹은 유사하다고 판별되는) 참조 이미지의 메타데이터로부터 키워드를 추출할 수 있으며 그리고 매칭된 참조 이미지로부터의 키워드를 사용자 제출물의 주제로서 사용자 제출물에 할당할 수 있다. 예를 들어, 상기 소방차(212)와 매칭되는 참조 이미지가 "화재(fire)" 라는 키워드에 관련된다면, 주제 식별 장치(118)는 상기 사진(210)을 포함하는 사용자 제출물이 "화재" 라는 주제를 갖는다라고 결정할 수 있다. 사진 속의 객체들이 참조 이미지와 유사하거나 혹은 동일하다는 점을 식별하기 위하여, 이미지 매칭 프로세스를 제외한 다른 기법들이 이용될 수도 있다(예컨대, 교차 상관(cross correlation), 스케일 불변 피처 변환(scale invariant feature transform: SIFT), 동일 주제 버티컬에서의 분류(categorizations in the same subject matter verticals)).
사진 속의 객체가 참조 이미지("매칭된 참조 이미지)와 어떻게 매칭되는지 혹은 어떻게 유사하다고 결정되는지 상관 없이, 주제 식별 장치(118)는 매칭된 참조 이미지에 관련된 키워드들에 기초하여 사용자 제출물의 주제를 결정할 수 있다.
일부 구현예들에서, 주제 식별 장치(118)는 매칭된 참조 이미지를 사용하여, 매칭된 참조 이미지를 호스트하는 웹 페이지들 상의 키워드(들)을 판별하거나 혹은 그렇지 않으면 키워드(들)에 액세스하도록, 검색 시스템(112)에 질의할 수 있다(예컨대, 인덱스화된 캐시 114로부터). 주제 식별 장치(118)는 각각의 사용자 제출물에 대한 주제로서 이들 웹 페이지 키워드들을 할당할 수 있다. 이러한 웹 페이지 키워드들은 각각의 웹 페이지들의 제목들, 각각의 웹 페이지들 상의 주제들(headings), 각각의 웹 페이지들 상의 매칭된 참조 이미지들에 대한 주석들(annotations) 혹은 자막들(captions), 기타 등등이 될 수 있다.
일부 구현예들에서, 인덱스화된 캐시(114)는 웹 페이지들 상에 호스트되는 참조 이미지들에 대한 웹 페이지 키워드들을 저장할 수 있다. 이와 같이, 주제 식별 장치(118)는 특정한 매칭된 참조 이미지에 기초하여, 인덱스화된 캐시(114) 혹은 검색 시스템(112)으로부터 관련된 웹 페이지 키워드들을 요청 혹은 액세스할 수 있다. 예를 들어, 주제 식별 장치(118)는 소방차(212)에 대한 매칭된 참조 이미지를 이용하여 소방차(212)에 대한 매칭된 참조 이미지를 호스팅하는 하나 이상의 웹 페이지들로부터의 웹 페이지 키워드들을 검색 시스템(112)으로부터 요청할 수 있으며, 그리고 하나 이상의 이들 웹 페이지 키워드들을 사용자 제출물의 주제로서 할당할 수 있다. 아래에 서술되는 바와 같이, 할당되거나 혹은 사용자 제출물의 주제라고 판별되는 특정 키워들은, 웹 페이지들에서의 키워드 혹은 용어(term) 빈도에 기초할 수 있다.
일부 구현예들에서, 주제 식별 장치(118)는 검색 시스템(112)과 통신하며 매칭된 참조 이미지를 검색 시스템(112)에 제공한다. 다음으로, 검색 시스템(112)은 매칭된 참조 이미지를 참조하는(예컨대, 링크들을 포함하는) 검색 결과들이 선택되었던 하나 이상의 검색 질의들 혹은 좀더 일반적으로는 매칭된 참조 이미지가 매칭되었던 사진 속의 객체 혹은 픽셀 그룹을 제공할 수 있다.
주제 식별 장치(118)는 반환된 검색 질의들로부터 하나 이상의 용어들(예컨대, 가장 많은 수의 반환된 검색 질의들에 등장하는 검색 용어)을, 해당 사용자 제출물의 주제가 될 것이라고 지정된 용어(들)로서 이용할 수 있다. 예를 들어, 주제 식별 장치(118)는 소방차(212)에 대한 매칭된 참조 이미지(예컨대, 소방차 212와 동일 제작사 및 동일 모델인 소방차의 사진)를 검색 시스템(112)에 제공할 수 있다. 다음으로, 검색 시스템(112)은 과거의 검색 질의들에 대한 데이터를 저장하는 검색 질의 로그들(search query logs)을 분석(parse)할 수 있으며 그리고 과거의 검색 질의 결과 선택들에 대한 데이터를 저장하는 클릭 로그들을 분석하여, 소방차(212)에 대한 매칭된 참조 이미지를 참조하는 혹은 이에 연계되는 링크들을 제공하는, 대응 검색 결과들이 선택되었던, 검색 질의들을 식별할 수 있다. 검색 시스템(112)은 이들 검색 질의들을 주제 식별 장치(118)로 반환할 수 있다.
주제 식별 장치(118)는 관련 사진을 포함하는 사용자 제출물의 주제로 할당하도록, 반환된 검색 질의들로부터 하나 이상의 용어들을 선택할 수 있다. 예를 들어, 만일 반환된 검색 질의들이 "화재 진압 장비(firefighting equipment)" , "화재(fire)" , "소방차(fire truck)" , 및 "산불(forest fire)은 어떻게 시작되는가" 등등 이라면, 주제 식별 장치(118)는 가장 많은 수의 반환된 검색 질의들에 등장하는 검색 질의 용어, "화재(fire)" 를 선택할 수 있다. 하지만, 반환된 모든 검색 질의들 중에서 가장 높은 사용 빈도를 갖는 용어(관사(article) 혹은 전치사(preposition)가 아닌)를 선택하는 것 등의, 다른 선택 방법들이 또한 사용될 수도 있다.
일부 구현예들에서, 주제 식별 장치(118)는 텍스트 컨텐트를 구비한 사용자 제출물들에 포함된 텍스트 컨텐트에 기초하여, 사용자 제출물들의 주제를 결정할 수 있다. 좀더 상세하게는, 주제 식별 장치(118)는 사용자 제출물에 포함된 텍스트 컨텐트를 분석하여(예컨대, 단어 빈도 분포들, 패턴 인식, 태깅(tagging)/주석(annotation), 정보 추출 및/또는 다른 데이터 마이닝 기법들에 의해서), 사용자 제출물을 주제를 결정할 수 있다. 예를 들어, 사진(210)을 구비한 사용자 제출물에 포함된 텍스트 컨텐트가 "omg fire trucks!" 이라면, 주제 식별 장치(118)는 텍스트 컨텐트에 대한 분석에 기초하여 "소방차(fire trucks)" 혹은 "화재(fire)" 를 사용자 제출물의 주제로서 할당할 수 있다.
일부 구현예들에서, 사용자 제출물들의 주제(들)을 결정하는 것을 용이하게 하기 위하여, 주제 식별 장치(118)는 다양한 사용자 제출물들(예컨대, 최근 10분 동안 등과 같은 특정 시간 기간 동안에 포스팅된 것 혹은 동일한 지리적 영역으로부터 기원한 것 등등)의 텍스트 컨텐트를 분석할 수 있다. 이들 특정한 사용자 제출물들 중 1개의 임의의 사용자 제출물의 주제를 결정하기 전에, 다양한 사용자 제출물들의 텍스트 컨텐트를 분석함으로써, 주제 식별 장치(118)는 사용자 제출물들 사이에서의 공통성들(commonalities) 혹은 의미론적인 트렌드들(semantic trends)을 식별할 수 있어, 사용자 제출물들 전부 또는 일부에 대한 주제를 결정하는 것을 용이하게 할 수 있다. 예를 들어, 만일 5분 동안에 100개의 사용자 제출물들이 포스팅되고 그리고 85개의 사용자 제출물들이 "화재" 혹은 "소방차" 라는 용어를 포함한다면, 주제 식별 장치(118)는 높은 정도의 신뢰성으로(high measure of confidence) "화재" 혹은 "소방차" 라는 용어를 포함하는 사용자 제출물들이 화재에 관련된 주제들을 갖는다라고 결정할 수 있다.
사용자 제출물들의 그룹을 분석함으로써, 주제 식별 장치(118)는 하나의 사용자 제출물을 단독으로 분석하는 것보다 높은 정도의 신뢰성으로, 이러한 사용자 제출물들의 주제(들)을 결정할 수 있다. 예를 들어, 만일 제 1 사용자 제출물의 텍스트 컨텐트가 "나는 내 호텔의 발코니에서 대규모 화재를 볼수 있으며, 그런데 내 객실에서는 멋있는 바다가 보인다" 이고, 그리고 화재 사진이 동반된다면, 사용자 제출물이 주로 화재에 관한 것이다라고 판별하기는 것은 쉽지 않을 수도 있다(왜냐하면 상기 텍스트 컨텐트가 호텔에 관한 참조를 또한 포함하고 있기 때문에). 하지만, 제 1 사용자 제출물이 포스팅되는 2분 동안에 수십의 다른 사용자 제출물들이 포스팅되고 그리고 명백하게 화재에 관련된다면, 이들 사용자 제출물들 모두를 분석함으로써, 주제 식별 장치(118)는 높은 정도의 신뢰성으로 상기 제 1 사용자 제출물이 주로 회재에 관련된 것이라고 판별할 수 있다(다른 모든 사용자 제출물들도 또한 화재에 관한 것임과 마찬가지로).
좀더 일반적으로는, 주제 식별 장치(118)는 관련된(예컨대, 시간적으로, 지리적 기원에 따라, 공통성을 갖는 사용자들에 의해서 포스팅되는 것 등등) 사용자 제출물들의 그룹을 분석할 수 있다. 만일, 그룹 내의 사용자 제출물들의 임계 레벨이 공통된 주제를 갖는 것으로 판별된다면, 주제 식별 장치(118)는 상기 그룹 내의 임의의 사용자 제출물들(식별되지 않은 주제, 다수의 주제 혹은 애매한 주제를 갖는)에 대한 주제 결정을 용이하게 하기 위한 입력으로서 상기 공통 주제를 이용할 수 있다.
일부 구현예들에서, 주제 식별 장치(118)는 사용자 제출물의 주제를 결정하기 위하여, 전술한 기법들 중 임의의 것 혹은 이들의 임의의 조합을 이용할 수 있다.
프로세스(200)는 사용자 제출물의 컨텐트에 적어도 일부 기초하여 사용자 제출물의 주제에 관련된 지리적 위치를 결정한다(202D). 일부 구현예들에서, 지리적 위치 식별 장치(120)는 가령, 사용자 제출물에 포함된 사진 속의 객체들, 사용자 제출물에 관련된 메타데이터 혹은 이들 둘다 기타 등등과 같은 사용자 제출물의 컨텐트에 기초하여, 지리적 위치를 판별할 수 있다. 예를 들어, 지리적 위치 식별 장치(120)는 객체 식별 장치(116) 및 주제 식별 장치(118)와 협력하여, 사진들 속에서 랜드마크인 객체들(또는 그렇지 않으면 의미있는 지리적 정보를 제공하는 객체들)을 식별할 수 있으며 그리고 랜드마크들의 위치에 기초하여 지리적 위치를 결정할 수 있다. 따라서, 예시적으로, 지리적 위치 식별 장치(120)는 사진(210) 속의 다리(214)를 금문교(캘리포니아 샌프란시스코 인근의)로 식별할 수 있으며, 결과적으로 해당 사용자 제출물의 주제(예컨대, 회재)에 관련된 지리적 위치가 캘리포니아 샌프란시스코이거나 혹은 그 부근이라고 결정할 수 있다.
전술한 바와 같이, 일부 구현예들에서, 지리적 위치 식별 장치(120)는 사용자 제출물에 관련된 메타데이터에 기초하여 지리적 위치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 상기 메타데이터는 사진이 찍힌 위치를 명시하는, 상기 사진에 대한 EXIF 데이터가 될 수 있다. 지리적 위치 식별 장치(120)는 사용자 제출물에 대한 지리적 위치를 EXIF 데이터에 명시된 위치와 동일한 위치인 것으로 판별할 수 있다.
일부 구현예들에서, 지리적 위치 식별 장치(120)는 사용자 제출물 그 자체에 대한 지리적 정보에 기초하여 지리적 위치를 판별할 수 있다. 예를 들어, 사용자 제출물은 사용자 제출물을 포스팅하는 사용자 디바이스(106)의 위치(예컨대, 사용자 디바이스 106의 GPS에 의해서 결정되는 것과 같은)가 지오태그될 수 있다. 지리적 위치 식별 장치(120)는 이러한 지오태그 정보를 이용하여 지리적 위치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 지리적 위치 식별 장치(120)는 해당 사용자 제출물의 주제에 관련된 지리적 위치가 사용자 제출물의 지오태그 정보에 명시된 위치와 동일하다라고 판별할 수 잇다.
일부 구현예들에서, 지리적 위치 식별 장치(120)는 사용자 제출물을 포스팅하는 사용자 디바이스(106)의 IP 어드레스에 기초하여 지리적 위치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 지리적 위치 식별 장치(120)는 사용자 제출물을 포스팅하는 사용자 디바이스(106)의 IP 어드레스에 대한 지리적 정보를 IP 어드레스/위치 룩업 데이터 저장소로부터 액세스할 수 있으며 그리고 상기 지리적 위치가 포스팅 사용자 디바이스(106)의 IP 어드레스에 관련된 지리적 위치와 동일한 것으로 판별할 수 있다. 지리적 위치 식별 장치(120)는 지리적 위치를 결정하기 위하여, 전술한 기법들 중 임의의 것 혹은 이들의 임의의 조합을 이용할 수 있다.
전술한 바와 같이, 프로세스(200)는 부분적으로는, 사용자 제출물들이 포스팅되었던 시간들을 식별하기 위하여 사용자 제출물들을 분석하고, 그리고 사용자 제출물들의 주제들과 이러한 주제들에 관련된 지리적 위치들을 판별한다. 만일, 유사한 주제 및 지리적 위치를 갖는 사용자 제출물들의 빈도가 주어진 시간 기간 동안 증가한다면, 이러한 주제 및 지리적 위치에 관련된 어느 정도 중요한 이벤트들이 발생했을 가능성이 있다. 이와 같이, 이러한 이벤트에 관련된 정보를 소셜 네트워크의 멤버들에게 제공하는 것이 바람직하다. 이러한 이벤트들의 식별이 아래에 서술된다.
프로세스(200)는 사용자 제출물들의 클러스터들을 결정한다(204). 사용자 제출물들이 발생한 시간들, 사용자 제출물들의 주제들, 사용자 제출물들의 주제들에 관련된 지리적 위치들 혹은 이들의 조합에 적어도 일부 기초하여 살펴보면, 특정 클러스터 내의 각각의 사용자 제출물은 상기 특정 클러스터 내의 다른 사용자 제출물들 각각과 유사하다. 따라서, 클러스터는, 시간, 주제 혹은 지리적 위치 중 적어도 하나에 관련하여 사용자 제출물들을 그룹핑하는 것이 될 수 있다. 예를 들어, 클러스터는 특정한 3분 시간 윈도우 동안에 포스팅되었던 동일하거나 혹은 유사한 주제들 및 지리적 위치들을 갖는 사용자 제출물들로 구성될 수 있다.
예를 들어, 사용자 제출물들의 주제들이 동일한 버티컬/주제 카테고리로 분류된다면, 혹은 사용자 제출물들이 동일하거나 혹은 관련된(예컨대, 의미론적으로 관련된(semantically related)) 텍스트 컨텐트(예컨대, 키워드) 혹은 이미지 컨텐트(예컨대, 이미지 매칭 기법들을 통해 판별된)를 포함한다면, 사용자 제출물들은 동일하거나 혹은 관련된 주제들을 갖는 것으로 판별될 수 있다. 예를 들어, 사용자 제출물들이 서로에 대해서 소정 시간 기간 내에 제출되었거나 혹은 특정 날짜 혹은 하루 중 특정 시간에 대한 소정 시간 기간 내에 제출되었다면, 사용자 제출물들은 시간 상으로 유사하거나 혹은 관련된 것으로 판별될 수 있다. 예를 들어, 사용자 제출물들이 특정한 지리적 위치에서 혹은 특정한 지리적 위치 내에서 제출되었다면 혹은 특정한 지리적 위치에 관련된 컨텐트를 포함한다면(예컨대, 사용자 제출물들이 캘리포니아에 있는 사용자들에 의해서 제출되었거나 혹은 사용자 제출물들 금문교에 대한 사진들을 포함한다면), 사용자 제출물들은 지리적 위치에 있어서 서로 유사하거나 혹은 관련된 것으로 판별될 수 있다. 일부 구현예들에서, 클러스터 결정 장치(122)는 사용자 제출물들의 클러스터를 결정할 수 있다.
클러스터 결정 장치(122)는 가령, k-평균(k-means) 클러스터링, 계층적 클러스터링, 혹은 밀도-기반 클러스터링 등의 다양한 기법들에 기초하여 클러스터들을 결정할 수 있다. 클러스터들의 결정은 도2c를 참조하여 서술되며, 도2c는 사용자 제출물 클러스터의 예시적인 다이어그램(280)이다. 상기 다이어그램(280)은, 그 각각이 특정 시간 동안(예컨대, 1 시간) 수신된 특정한 사용자 제출물을 나타내는 다양한 지정자들(designator)(281)을 포함한다. 상기 다이어그램(280)은, 사용자 제출물의 주제의 지리적 위치를 나타내는 y-축 및 사용자 제출물의 주제를 나타내는 x-축을 구비한 2차원 공간을 나타낸다. 사용자 제출물들에 대한 3차원 표현에서, z-축은 예컨대, 사용자 제출물이 포스팅되었던 시간을 나타낼 것이다.
상기 다이어그램(280)에 대해서, 클러스터 결정 장치(122)는 예컨대, 사용자 제출물들의 3개의 클러스터들 즉, 클러스터들(282, 284, 286)을 결정하거나 혹은 식별한다. 클러스터(282) 내의 사용자 제출물들은, 클러스터 내의 사용자 제출물들이 비교적 좁은 영역(주제 및 지리적 영역에 관한) 내에 집중되어 있기 때문에, 주제(예컨대, 화재) 및 지리적 위치(예컨대, 샌프란시스코) 둘다에 있어서 유사하다. 달리 말하면, 클러스터 내의 사용자 제출물들에 대한 주제 및 지리적 위치의 x-축 및 y-축 상의 분산(variance)이, 클러스터를 정의하는 소정의 특정 범위 내에 속한다.
이와 유사하게, 클러스터(284) 내의 사용자 제출물들은 주제(예컨대, 월드컵 결승전) 및 지리적 위치(예컨대, 시카고) 둘다에 있어서 유사하다. 하지만, 해당 이벤트의 특성(nature)이 지리학적으로 알 수 없거나(agnostic) 혹은 분산되어 있는 경우, 클러스터들은 또한 오직 주제에만 관련된 사용자 제출물들로 구성될 수 있다. 예를 들어, 주제에 있어서의 낮은 분산(x-축 상에서의 좁은 범위) 및 지리적 위치에서의 높은 분산(y-축 상에서의 넓은 범위)으로 표시되는 바와 같이, 클러스터(286) 내의 사용자 제출물들은 지리학적으로 분산되어 있지만(예컨대, 유사하지 않음), 주제에 있어서는 유사하다. 유사한 주제를 갖지만 지리학적으로 분산되어 있는 사용자 제출물들의 클러스터에 대한 이러한 일례는, 선거 당일날에 전국에서 포스팅되는 대통령 선거 결과의 사용자 제출물들이 될 수 있다.
일부 구현예들에서, 클러스터 결정 장치(122)는 이러한 관련된 사용자 제출물들의 클러스터에 대한 클러스터 임계값을 초과하는, 다수의 관련된 사용자 제출물들(예컨대, 주제, 시간, 지리적 위치 혹은 이들의 임의의 조합에 관련된)을 갖는 클러스터들을 식별할 수 있다. 클러스터 임계값은, 클러스터를 구성하기 위해 관련 사용자 제출물들이 초과해야만 하는 사용자 제출물들의 임계 척도가 될 수 있다. 클러스터 임계값은 예컨대, 관련된 사용자 제출물들의 개수에 기초할 수 있으며 혹은 특정 기간 동안 포스팅되는 사용자 제출물들의 수 혹은 분량(예컨대, 사용자 제출 속도)에 기초할 수도 있다. 예를 들어, 샌프란시스코에서의 화재에 관련된 주제를 갖는 사용자 제출물들의 특정 클러스터의 경우, 클러스터 임계값은 시간당 200개의 관련된 사용자 제출물들이다. 이와 같이, 클러스터 결정 장치(122)는 1시간의 인터벌 동안 포스팅된 적어도 200개의 이러한 사용자 제출물들이 존재한다라고 결정하는 것에 응답하여, 샌프란시스코에서의 화재에 관련된 사용자 제출물들의 그룹을 클러스터로서 식별할 수 있다.
소셜 네트워크 멤버들 중 아주 적은 일부에게만 관심있는 주제에 관련된 사용자 제출물들이 클러스터가 될 것이라고 판별될 가능성을 감소시키도록 혹은, 어떤 컨텐트가 혹은 이러한 컨텐트의 분량이 예컨대, 소셜 네트워크의 멤버들에게 배달될지를 결정하는데 이용될 가능성을 감소시키도록, 클러스터 임계 레벨 혹은 임계값이 설정될 수 있다. 아래에 서술되는 바와 같이, 결정된 클러스터들에 기초하여 혹은 클러스터들의 특정 그룹에 기초하여 소셜 네트워크에 배포될 컨텐트가 선택되기 때문에, 소셜 네트워크 멤버들 중 아주 적은 일부에게만 관심있는 주제는 아마도 배포되기에 좋은 후보가 아닐 것이다. 따라서, 클러스터 결정 장치(122) 또는 소셜 네트워크 관리자는, 제한된 개수의 사용자 제출물들에 기초하여 클러스터들이 식별 혹은 판별될 가능성을 감소시키는 값으로 클러스터 임계치를 설정할 수 있다. 이러한 점은, 이러한 사용자 제출물들에 관련된 컨텐트가 일반적인 소셜 네트워크 청중들에게 배포될 가능성을 감소시킨다.
전술한 바와 같이, 다이어그램(280)은 특정 시간 기간 동안 수신된 사용자 제출물들에 기초한다. 클러스터 결정 장치(122)는 사용자 제출물들의 클러스터들이 판별되는 시간 윈도우를 변경할 수 있다. 일부 구현예들에서, 클러스터 결정 장치(122)는 주제의 유형에 기초하여 시간 윈도우를 변경할 수 있다. 예를 들어, 일부 주제는 상대적으로 짧은 시간 기간 동안에 발생하는 이벤트들(예컨대, 빌딩 화재 혹은 지진 등과 같은 긴급 이벤트들)에 관련될 수 있는 반면에, 다른 주제는 상대적으로 긴 시간 기간 동안에 발생하는 이벤트들(가령, 단풍(fall foliage) 등의 점진적인 계절별 이벤트들)에 관련될 수 있다.
따라서, 짧은 시간 기간 동안에 발생하는 이벤트들에 관련된 주제의 경우, 포스팅되는 관련 사용자 제출물들의 강도(intensity)(예컨대, 단위 시간당 사용자 제출물들의 개수)는 비교적 높을 것이라고 예상된다. 따라서, 이러한 주제들의 경우, 클러스터 결정 장치(122)가 이러한 이벤트들/사용자 제출물의 그룹들을 놓칠 가능성을 감소시키기 위하여, 일부 구현예들에서, 클러스터 결정 장치(122)는 빈번한 간격들(intervals)에서 이러한 클러스터들에 대한 사용자 제출물들을 분석할 수 있다. 이러한 빈번한 주시(looking)는 덜 빈번한 간격들에서 클러스터들을 검색하는 것보다 더 많은 시스템 리소스를 소모한다.
이와 유사하게, 긴 시간 기간 동안에 발생하는 이벤트들에 관련된 주제의 경우, 포스팅되는 관련 사용자 제출물들의 강도는, 짧은 시간 기간 동안에 발생하는 이벤트들에 관련된 사용자 제출물들의 강도 보다 낮을 것이라고 예상된다. 따라서, 이러한 장기(longer) 발생 이벤트들의 경우, 일부 구현예들에서, 클러스터 결정 장치(122)는 짧은 시간 기간 동안에 발생하는 이벤트들에 관련된 사용자 제출물들의 클러스터들의 그것보다 덜 빈번한 간격들에서 해당 클러스터들에 대한 사용자 제출물들을 분석할 수 있다. 이러한 점은, 짧은 시간 기간 동안에 발생하는 이벤트들에 관련된 사용자 제출물들의 클러스터들에 대한 빈번한 간격들에 비하여, 시스템 리소스 상의 부담을 경감시킨다.
길거나 혹은 짧은 시간 기간들 동안 발생하는 이벤트들에 관련된 주제들에 대한 전술한 바와 같은 상대적인 사용자 제출물 강도 레벨들을 감안하여, 일부 구현예들에서, 클러스터 결정 장치(122)는 예측된 강도 레벨들에 기초하여 클러스터 임계값을 설정할 수 있다. 예측된 강도 레벨들은 예를 들면, 역사적인(historical) 측정치들에 기초할 수도 있다. 이와 같이, 클러스터 결정 장치(122)는, 긴 시간 기간 동안 발생하는 이벤트들에 관련된 사용자 제출물들의 클러스터들에 대한 클러스터 임계값들 보다 높은 강도 레벨로, 짧은 시간 기간 동안 발생하는 이벤트들에 관련된 사용자 제출물들의 클러스터들에 대한 클러스터 임계값들을 설정할 수 있다. 예를 들어, 임의의 지리적 영역에서의 점진적인 단풍의 변화 및 서로 다른 지리적 영역들에서의 단풍 이벤트들의 서로 다른 타이밍들을 감안하면, 단풍 이벤트들에 관련된 주제를 갖는 사용자 제출물들은 상대적으로 낮은 강도 레벨들에서 포스팅될 가능성이 있기 때문에, 클러스터 결정 장치(122)는 사용자 제출물들의 높은 강도 레벨이 예상되는, 짧은 시간 기간 동안 발생하는 이벤트들에 관련된 사용자 제출물들의 클러스터들에 대한 클러스터 임계값 보다 낮은 레벨로 클러스터 임계값을 설정할 것이다.
일부 구현예들에서, 클러스터 결정 장치(122)는 또한, 특정 주제를 갖는 사용자 제출물들의 역사적인 발생들에 기초하여, 상기 특정 주제를 갖는 사용자 제출물들의 클러스터들을 검색하는 빈도를 변경할 수 있다. 예를 들어, 클러스터 결정 장치(122)는 과거의 사용자 제출물들의 데이터베이스에 액세스할 수 있으며 그리고 특정 클러스터들이 과거에 언제 식별되었는지를 판별할 수 있다. 따라서, 만일 클러스터 결정 장치(122)가 단풍에 관련된 클러스터를 작년 10월에 식별하였다면, 클러스터 결정 장치(122)는 작년 10월의 먼젓번의 클러스터 식별을 감안하여 예컨대, 6월에 했었던 것보다 큰 빈도로, 단풍에 관련된 사용자 제출물들의 클러스터를 금년 10월에 검색하기 시작할 수 있다.
결정된 클러스터가, 소셜 네트워크 멤버들의 세트의 관심을 나타내는 양호한 표시자가 될 수도 있다는 점을 감안하여, 클러스터 결정 장치(122)는 소셜 네트워크를 통해 소셜 네트워크 멤버들에게 배포하기 위해 컨텐트를 조절 혹은 선택하도록, 상기 결정된 클러스터를 사용할 수 있다.
일부 구현예들에서, 클러스터 결정 장치(122)는 사용자 제출물들을 분석하여(혹은 추가적으로 분석하여) "특이한(unusual)" 이벤트들의 클러스터들을 식별할 수 있다. 특이한 이벤트는, 관심있는 이벤트가 카테고리화된 이벤트들의 카테고리에 대한 베이스라인(baseline) 혹은 기준(norm)으로부터 일탈하는(에컨대, 소정의 임계치 편차(deviation)에 의해서) 이벤트이다. 이벤트 혹은 이벤트에 대한 사용자 제출물은 이벤트의 주제 및 특정 카테고리 혹은 카테고리들의 주제 사이의 유사성들에 기초하여, 하나 이상의 특정 카테고리들로 카테고리화될 수 있다. 예를 들어, 소방차 관련 이벤트들에 대한 사용자 제출물들의 카테고리의 경우, 대다수의 사용자 제출물들은 소방서에 있는 소방차 사진을 포함한다(예컨대, 카테고리에 대한 표준 혹은 베이스라인). 따라서, 다리에 있는 소방차 사진을 포함하는 사용자 제출물은 소방서에 있는 소방차 사진을 포함하는 사용자 제출물 보다 더 드물게 발생한다(예컨대, 이것은 소방차 사진들을 포함하는 사용자 제출물들의 기준으로부터 일탈한다). 이러한 희귀성 혹은 기준으로부터의 일탈성은 특이한 혹은 비정상적인 이벤트를 나타낼 수 있다.
일부 구현예들에서, 클러스터 결정 장치(122)는 특이한 사용자 제출물들(예컨대, 특이한 혹은 비정상적인 이벤트들을 포함하는 사용자 제출물들)의 클러스터들을 식별한다. 예를 들어, 사용자 제출물들을 시계열(time series)적으로 취급함으로써, 클러스터 결정 장치(122)는 예컨대, 최소 제곱 분석법(least square analysis) 등과 같은 다양한 통계적인 기법들을 이용하여 비정상적인 혹은 특이한 사용자 제출물들을 식별할 수 있다. 따라서, 클러스터 결정 장치(122)는 특정 시간 프레임(예컨대, 사용자 제출물들의 시계열) 동안 제출된 사용자 제출물들의 그룹을 분석할 수 있으며, 그리고 예를 들면, 사용자 제출물들에 대한 통계학적인 분석에 기초하여 특이한 사용자 제출물들의 클러스터들을 식별할 수 있다. 예를 들어, 다리에 있는 소방차 사진을 포함하는 특이한 사용자 제출물들의 클러스터가 식별될 수 있다.
프로세스(200)는 하나 이상의 클러스터들에 대한 판별에 기초하여, 제 2 네트워크의 멤버들에게 컨텐트를 배달하는 것을 조절한다(206). 예를 들어, 결정된 클러스터가 샌프란시스코에서의 화재에 관한 것이라면, 클러스터 결정 장치(122)는 "샌프란시스코에서의 화재" 라고 명명된 헤드라인을 생성할 수 있으며 그리고 상기 컨텐트를 소셜 네트워크를 통해 배포할 수 있다. 상기 헤드라인은 예를 들면, 상기 클러스터로부터의 사용자 제출물들의 앨범 혹은 집합(aggregation)에 접속되는 링크를 포함할 수 있다. 다른 일례에서, 클러스터 결정 장치(122)는 화재에 관한 뉴스 피드를 선택할 수 있으며 그리고 상기 뉴스 피드를 배포하거나 혹은 유행하는 토픽(trending topic)으로서 상기 화재를 보여줄 수도 있다. 실시간 혹은 거의 실시간인 프로세스에서 클러스터들이 결정될 수 있기 때문에, 클러스터 결정 장치(122)는, 관련된 이벤트의 발생에 관하여 시기적절한 방식으로, 결정된 클러스터의 주제에 관련된 컨텐트를 배포 혹은 제공할 수 있다.
좀더 일반적으로는, 컨텐트 배달 조절 시스템(110)은 사용자 제출물들의 클러스터에 대한 사용자 제출 속도에 기초하여, 컨텐트의 배달을 조절할 수 있다. 예를 들어, 컨텐트 배달 조절 시스템(110)은, 각각의 클러스터 임계값들을 초과하는 클러스터들(예컨대, 프로세스 204로부터 판별된 클러스들) 내의 사용자 제출물들의 주제와 유사한 주제를 갖는 컨텐트의 배달 용량(volume)(예컨대, 배달되는 컨텐트 항목들의 개수 혹은 컨텐트 항목들이 배달되는 속도)을 증가시킬 수 있다.
일부 구현예들에서, 클러스터 결정 장치(122)는 예를 들어, 결정된 클러스터를 검색 시스템(112)에 제공할 수 있으며, 검색 시스템(112)은 상기 결정된 클러스터들에 관련된 주제를 이용하여 검색 질의들에 대한 의미론적인 컨텍스트(semantic context)를 제공할 수 있는바, 따라서 검색 질의들에 응답하여 반환되는 검색 결과들의 적합성(relevancy)을 증가시킬 수 있다. 예를 들어, 만일 약간 애매모호한 검색 질의가 수신된다면, 검색 시스템(112)은 수신된 클러스터들에 관련된 주제(및 이러한 주제가 현재 트렌딩되고 있는 컨텍스트)를 이용하여, 검색 질의의 애매모호함을 해결하거나 혹은 해결하는데 도움을 줄 수 있다.
비록, 전술한 설명들이 사진들을 구비한 사용자 제출물들에 촛점을 맞추고 있지만, 본 명세서에 서술된 방법들 및 프로세스들은 포함하는 오디오 클립들, 오디오/비디오 클립들, 그림 기타 등등을 포함하는 사용자 제출물들에도 동등하게 적용될 수 있다. 예를 들어, 컨텐트 배달 조절 시스템(110)은 오디오 클립의 주제를 결정하기 위해 다양한 오디오 분석 기법들을 이용할 수 있으며 그리고 추출된 주제를 해당 사용자 제출물의 주제로서 할당할 수 있다. 이와 유사하게, 컨텐트 배달 조절 시스템(110)은 오디오/비디오 클립의 주제를 결정하기 위해 다양한 이미지 및 오디오 분석 기법들을 이용할 수 있으며 그리고 추출된 주제를 해당 사용자 제출물의 주제로서 할당할 수 있다.
본 명세서에 서술된 본 발명의 주제 및 동작들에 대한 실시예들은, 본 명세서에 개시된 구조들 및 이들의 구조적인 등가물들을 포함하는 디지털 전자 회로, 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어, 혹은 하드웨어 혹은 이들 중 하나 이상의 조합으로 구현될 수 있다. 본 명세서에 설명된 본 발명의 주제에 대한 실시예는 데이터 처리 장치에 의해 실행되거나 이의 동작을 제어하기 위해 컴퓨터 저장 매체 상에 인코딩된 하나 이상의 컴퓨터 프로그램으로, 즉 컴퓨터 프로그램 명령들의 하나 이상의 모듈로 구현될 수 있다. 대안적으로 혹은 추가적으로는, 상기 프로그램 명령들은 인공적으로 생성된 전파 신호 예컨대, 머신-생선 전기, 광, 혹은 전자기 신호 기타등등 상에 인코딩될 수 있는바, 이는 데이터 처리 장치에 의한 실행을 위해 적절한 수신 장치로 전송하기 위한 정보를 인코딩하도록 생성된다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터-판독가능한 저장 디바이스, 컴퓨터-판독가능한 저장 기판, 랜덤 또는 직렬 액세스 메모리 어레이 또는 디바이스, 또는 이들 중 하나 이상의 조합이거나 이에 포함될 수 있다. 또한, 비록, 컴퓨터 저장 매체가 전파 신호는 아니지만, 컴퓨터 저장 매체는 인공적으로 생성된 전파 신호에 인코딩된 컴퓨터 프로그램 명령들의 소스 혹은 목적지가 될 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 또한 하나 이상의 별개의 물리적 성분 또는 매체(예를 들어, 다수의 CD, 디스크, 또는 다른 저장 디바이스)이거나 이에 포함될 수 있다.
본 명세서에 설명된 동작은, 하나 이상의 컴퓨터-판독가능한 저장 디바이스에 저장되거나 또는 다른 소스로부터 수신되는 데이터 상에 데이터 처리 장치에 의해서 수행되는 동작들로 구현될 수 있다.
"데이터 처리 장치"라는 용어는 예를 들어 프로그래밍가능한 프로세서, 컴퓨터, 시스템 온 칩 또는 이들의 조합을 포함하는, 데이터를 처리하는 모든 종류의 장치, 디바이스, 및 기계를 포함한다. 이 장치는 특수 목적 논리 회로, 예를 들어, FPGA(field programmable gate array) 또는 ASIC(applicationspecific integrated circuit)을 포함할 수 있다. 이 장치는 또한, 하드웨어에 더하여, 해당 컴퓨터 프로그램에 대한 실행 환경을 생성하는 코드, 예를 들어, 프로세서 펌웨어, 프로토콜 스택, 데이터베이스 관리 시스템, 운영 시스템, 교차-플랫폼 실행시간 환경, 가상 머신, 또는 이들의 하나 이상의 조합을 구성하는 코드를 포함할수 있다. 이 장치 및 실행 환경은 웹 서비스, 분산 컴퓨팅 및 그리드 컴퓨팅 인프라스트럭처와 같은 여러 상이한 컴퓨팅 모델 인프라스트럭처를 실현할 수 있다.
컴퓨터 프로그램(또한 프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션, 스크립트, 또는 코드로 알려진 것)은 컴파일된 또는 인터프리트된 언어, 선언 언어 또는 절차 언어를 포함하는 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 기록될 수 있고, 이 프로그램은 독립 프로그램 또는 모듈, 성분, 서브루틴, 오브젝트, 또는 컴퓨팅 환경에 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하는 임의의 형태로 개발될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 파일 시스템 내의 파일에 대응할 수 있으나 반드시 이 파일에 대응하여야 하는 것은 아니다. 프로그램은 다른 프로그램 또는 데이터(예를 들어, 마크업 언어 문서에 저장된 하나 이상의 스크립트)를 보유하는 파일의 일부에 저장되거나, 해당 프로그램에 전용되는 단일 파일에 저장되거나, 또는 다수의 조정된 파일(예를 들어, 하나 이상의 모듈, 서브-프로그램, 또는 코드 부분을 저장하는 파일)에 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에 위치되거나 또는 다수의 사이트에 걸쳐 분산되어 있고 통신 네트워크에 의해 상호 연결된 다수의 컴퓨터에서 실행되거나 또는 하나의 컴퓨터에서 실행되도록 전개될 수 있다.
본 명세서에서 설명된 프로세스 및 논리 흐름은 입력 데이터에 작용하여 출력을 생성하는 것에 의해 동작을 수행하는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램을 실행하는 하나 이상의 프로그래밍가능한 프로세서에 의하여 수행될 수 있다. 컴퓨터 프로그램을 실행하는데 적합한 프로세서는, 예를 들어, 일반 및 특수 목적 마이크로프로세서, 및 임의의 종류의 디지털 컴퓨터의 임의의 하나 이상의 프로세서를 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독 전용 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리 또는 이들 둘 모두로부터 명령들과 데이터를 수신할 수 있다. 컴퓨터의 본질적인 요소들은 명령들에 따라 동작을 수행하는 프로세서와 명령들 및 데이터를 저장하는 하나 이상의 메모리 디바이스이다. 일반적으로, 컴퓨터는 또한, 예를 들어, 자기 디스크, 광자기 디스크, 또는 광디스크 등의 데이터를 저장하는 하나 이상의 대용량 저장 디바이스를 포함하거나 또는 이들 디바이스로부터 데이터를 수신하거나 또는 이들 디바이스에 데이터를 전달하거나 또는 이들 둘다를 수행하도록 이들 디바이스에 동작가능하게 연결될 수 있다. 하지만, 컴퓨터는 이러한 디바이스를 구비하지 않을 수도 있다. 컴퓨터 프로그램 명령 및 데이터를 저장하는데 적합한 디바이스는 예를 들어 반도체 메모리 디바이스, 예를 들어, EPROM, EEPROM, 및 flash 메모리 디바이스; 자기 디스크, 예를 들어, 내부 하드 디스크 또는 이동식 디스크; 광자기 디스크; 및 CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크를 포함하는 모든 형태의 비휘발성 메모리, 매체 및 메모리 디바이스를 포함한다. 프로세서 및 메모리는 특수 목적 논리 회로에 의해 보완되거나 이 회로에 포함될 수 있다.
본 명세서에 설명된 주제의 실시예는 예를 들어, 데이터 서버로서 백엔드 성분을 포함하거나, 또는 미들웨어 성분, 예를 들어, 애플리케이션 서버를 포함하거나, 또는 프런트엔드 성분, 예를 들어, 유저가 본 명세서에 설명된 주제의 구현예와 상호작용할 수 있는 그래픽 유저 인터페이스 또는 웹 브라우저를 구비하는 클라이언트 컴퓨터를 포함하거나 또는 이러한 백엔드, 미들웨어 또는 프런트엔드 성분의 하나 이상의 임의의 조합을 포함하는 컴퓨팅 시스템에서 구현될 수 있다. 이 시스템의 성분들은 임의의 디지털 데이터 통신 형태 또는 매체, 예를 들어, 통신 네트워크에 의해 상호 연결될 수 있다. 통신 네트워크의 예로는 "LAN"(local area network) 및 "WAN"(wide area network), 인터-네트워크(inter-network)(예를 들어, 인터넷), 및 피어-투-피어(peer-to-peer) 네트워크(예를 들어, 애드혹(ad hoc) 피어-투-피어 네트워크)를 포함한다.
컴퓨팅 시스템은 클라이언트 및 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트 및 서버는 일반적으로 서로 원격지에 있고 일반적으로 통신 네트워크를 통해 상호작용한다. 클라이언트 및 서버의 관계는, 각 컴퓨터 상에서 실행되고 서로 클라이언트-서버 관계를 가지는 컴퓨터 프로그램에 의하여 발생한다. 일부 실시예에서, 서버는 데이터(예를 들어, HTML 페이지)를 클라이언트 디바이스에 전송한다(예를 들어, 데이터를 디스플레이하고 클라이언트 디바이스와 유저의 상호작용으로부터 유저 입력을 수신하기 위하여). 클라이언트 디바이스에서 생성된 데이터(예를 들어, 유저 상호작용의 결과로서)는 클라이언트 디바이스로부터 서버에서 수신될 수 있다.
이러한 유형의 컴퓨터에 대한 일례는 도3에 도시되며, 도3은 프로그래밍가능한 프로세싱 시스템(시스템)에 대한 블록도이다. 상기 시스템(300)은 본 명세서에 설명된 시스템들 및 방법들을 구현하는데 이용될 수 있다. 예를 들어, 시스템(300)의 아키텍처는 컴퓨터 클라이언트, 컴퓨터 서버, 혹은 몇몇 다른 컴퓨터 디바이스를 구현하는데 이용될 수 있다.
시스템(300)은 프로세서(310), 메모리(320), 저장 디바이스(330), 및 입력/출력 디바이스(340)를 포함한다. 각각의 구성요소들(310, 320, 330, 340)은 예를 들어, 시스템 버스(350)를 이용하여 상호연결될 수 있다. 프로세서(310)는 실행을 위해 시스템(300) 내에서 명령들을 프로세싱할 수 있다. 일 구현예에서, 프로세서(310)는 싱글-스레드 프로세서이다. 다른 구현예에서, 프로세서(310)는 다중-스레드 프로세서이다. 상기 프로세서(310)는 메모리(320) 혹은 저장 디바이스(330) 상에 저장된 명령들을 프로세싱할 수 있다.
메모리(320)는 시스템 내에 정보를 저장한다. 일 구현예에서, 메모리(320)는 컴퓨터-판독가능한 매체이다. 일 구현예에서, 메모리(320)는 휘발성 메모리 유닛이다. 다른 구현예에서, 메모리(320)는 비-휘발성 메모리 유닛이다.
저장 디바이스(330)는 시스템(300)을 위해 대용량 저장소를 제공할 수 있다. 일 구현예에서, 저장 디바이스(330)는 컴퓨터-판독가능한 매체이다. 서로 다른 다양한 구현예들에서, 저장 디바이스(330)는 예컨대, 하드 디스크 디바이스, 광 디스크 디바이스, 혹은 몇몇 다른 대용량 저장 디바이스를 포함한다.
입력/출력 디바이스(340)는 시스템(300)을 위한 입력/출력 동작을 제공한다. 일 구현예에서, 입력/출력 디바이스(340)는 네트워크 인터페이스 디바이스 예컨대, 이더넷 카드, 직렬 통신 디바이스, RS-232, 및/또는 무선 인터페이스 디바이스, 예컨대 802.11 카드 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 다른 구현예에서, 입력/출력 디바이스(340)는 입력 데이터를 수신하고 그리고 다른 입력/출력 디바이스들(예컨대, 키보드, 프린터, 및 디스플레이 디바이스(360))로 출력 데이터를 전송하도록 구성된 드라이버 디바이스를 포함할 수 있다.
비록, 본 명세서는 많은 특정하고 상세한 구현예들을 포함하고 있지만, 이들 세부사항들은 본 발명의 범위 또는 청구 범위를 제한하는 것으로 해석되어서는 아니되고 오히려 특정 발명의 특정 실시예에 특정된 특징들을 설명한 것으로 해석되어야 한다. 본 명세서에서 별개의 실시예의 문맥으로 설명된 특정 피처들은 또한 단일 실시예로 조합되어 구현될 수도 있다. 역으로, 단일 실시예의 문맥으로 설명된 여러 피처들은 또한 다수의 실시예로 분리되어 구현되거나 또는 임의의 적절한 서브 조합으로 구현될 수 있다. 나아가, 피처들이 특정 조합에서 동작하는 것으로 전술되어 있고 심지어 처음에 그와 같이 청구되어 있다하더라도, 일부 경우에 있어서 청구된 조합으로부터 하나 이상의 피처들이 이 조합으로부터 분리되어 실시될 수 있으며, 또 청구된 조합은 서브 조합이나 서브 조합의 변형과 관련될 수 있다.
유사하게, 동작들이 특정 순서로 도면에 도시되어 있으나, 이것은 이러한 동작이 바람직한 결과를 달성하기 위해 도시된 특정 순서로 또는 순차 순서로 수행될 것을 요구하는 것이거나 또는 모든 도시된 동작이 반드시 수행되어야 하는 것을 의미하는 것으로 해석되어서는 아니된다. 특정 상황에서, 다중 작업(multitasking) 및 병렬 처리(parallel processing)가 유리할 수 있다. 나아가, 전술된 실시예에서 여러 시스템 성분이 분리된 것은 모든 실시예에서 이러한 분리를 요구하는 것으로 해석되어서는 아니되고, 설명된 프로그램 성분 및 시스템은 일반적으로 단일 소프트웨어 제품으로 함께 집적되거나 다수의 소프트웨어 제품으로 패키징될 수 있는 것으로 이해된다.
따라서, 본 주제의 특정 실시예들이 설명되었다. 다른 실시예는 이하 청구범위 내에 있다. 일부 경우에, 이 청구범위에 언급된 동작은 상이한 순서로 수행될 수 있고 그래도 여전히 바람직한 결과를 달성할 수 있다. 더욱이, 첨부 도면에 도시된 프로세스는 바람직한 결과를 달성하는데 반드시 도시된 특정 순서 또는 순차 순서로 수행될 것을 요구하는 것은 아니다. 특정 구현예에서는, 다중 작업 및 병렬 처리가 유리할 수도 있다.

Claims (20)

  1. 컴퓨터로 구현되는 방법으로서,
    온라인 소셜 네트워크로의 사용자 포스트들(user posts)을 분석하는 단계, 상기 사용자 포스트들 각각은 상기 소셜 네트워크의 멤버로부터 온 것이며 그리고 사진을 포함하며, 상기 분석하는 단계는,
    상기 사용자 포스트들 각각에 대하여
    상기 사용자 포스트가 포스팅된 시간을 식별하는 단계;
    상기 사용자 포스트의 컨텐트에 기초하여 상기 사용자 포스트의 사진에 표현된 하나 이상의 객체들을 식별하는 단계;
    상기 사용자 포스트로부터 식별된 상기 하나 이상의 객체들의 주제(subject matter)에 적어도 일부 기초하여, 상기 사용자 포스트의 주제를 결정하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 객체들에 관련된 지리적 위치에 적어도 일부 기초하여 상기 사용자 포스트에 관련된 지리적 위치를 결정하는 단계를 포함하고,
    하나 이상의 프로세서들에 의해서, 상기 사용자 포스트들의 클러스터들을 결정하는 단계 - 특정 클러스터 내의 사용자 포스트 각각은, 상기 사용자 포스트들이 포스팅되었던 시간들, 상기 사용자 포스트들의 주제들, 및 상기 사용자 포스트들에 관련된 지리적 위치들에 적어도 일부 기초하여, 상기 특정 클러스터 내의 다른 사용자 포스트와 각각 유사함 - ; 그리고
    상기 사용자 포스트들의 주제들에 기초하여 하나 이상의 클러스터들로부터 상기 소셜 네트워크의 멤버들에게 어떤 컨텐트가 배달될지를 결정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
  2. 컴퓨터로 구현되는 방법으로서,
    네트워크로의 사용자 제출물들(user submissions)을 분석하는 단계, 상기 사용자 제출물들 각각은 사진을 포함하며, 상기 분석하는 단계는,
    상기 사용자 제출물들 각각에 대하여
    상기 사용자 제출물이 발생한 시간을 식별하는 단계;
    상기 사용자 제출물의 사진에 표현된 하나 이상의 객체들을 식별하는 단계;
    상기 사용자 제출물로부터 식별된 상기 하나 이상의 객체들에 적어도 일부 기초하여, 상기 사용자 제출물의 주제를 결정하는 단계; 및
    상기 사용자 제출물 컨텐트에 적어도 일부 기초하여 상기 사용자 제출물의 주제에 관련된 지리적 위치를 결정하는 단계를 포함하고,
    하나 이상의 프로세서들에 의해서, 상기 사용자 제출물들의 클러스터들을 결정하는 단계 - 특정 클러스터 내의 사용자 제출물 각각은, 상기 사용자 제출물들이 발생한 시간들, 상기 사용자 제출물들의 주제들, 및 상기 사용자 제출물들의 주제에 관련된 지리적 위치들에 적어도 일부 기초하여, 상기 특정 클러스터 내의 다른 사용자 제출물과 각각 유사함 - ; 그리고
    상기 클러스터들 중 하나 이상을 결정하는 것에 기초하여 상기 네트워크의 멤버들에 대한 컨텐트 배달을 조절하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 사용자 제출물들은 상기 네트워크로의 사용자 포스트들인 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 사용자 제출물의 주제를 결정하는 단계는,
    상기 하나 이상의 객체들을 참조하는 대응 검색 결과들이 선택되었던 검색 질의들을 식별하는 단계; 및
    상기 사용자 제출물의 주제로서 상기 검색 질의들로부터 하나 이상의 용어들(terms)을 식별하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    각각의 클러스터 임계값을 초과하는 개수의 사용자 제출물들을 갖는 클러스터들을 식별하는 단계를 더 포함하며,
    상기 컨텐트 배달을 조절하는 단계는, 각각의 클러스터 임계값들을 초과하는, 상기 클러스터들 내의 사용자 제출물들의 주제와 유사한 주제를 갖는 컨텐트에 대하여 네트워크로의 컨텐트 배달 용량(volume)을 증가시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 클러스터 임계값들 각각은 각 클러스터 내의 사용자 제출물들의 주제에 기초하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 클러스터 임계값들 각각은 각 클러스터 내의 사용자 제출물들의 용량 및 이들 사용자 제출물들이 발생한 시간 기간에 기초하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
  8. 제2항에 있어서,
    상기 사용자 제출물의 주제에 관련된 지리적 위치를 결정하는 단계는,
    상기 사용자 제출물에 대한 지오태그(geotag)에 적어도 일부 기초하여 지리적 위치를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
  9. 제2항에 있어서,
    상기 사용자 제출물의 주제에 관련된 지리적 위치를 결정하는 단계는,
    상기 하나 이상의 객체들에 대한 지리적 정보에 적어도 일부 기초하여 지리적 위치를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
  10. 제2항에 있어서,
    상기 컨텐트 배달을 조절하는 단계는,
    상기 결정된 클러스터들 중 하나 이상으로부터의 사용자 제출물들의 집합(aggregation)에 접속되는 링크를 구비한 헤드라인을 포함하는 컨텐트를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
  11. 시스템으로서,
    하나 이상의 데이터 프로세서들; 및
    상기 하나 이상의 데이터 프로세서들에 의해서 실행되는 때에 상기 하나 이상의 데이터 프로세서들로 하여금 동작들을 수행하게 하는, 컴퓨터 판독가능한 저장 매체 상에 저장된 명령들
    을 포함하며, 상기 동작들은
    네트워크로의 사용자 제출물들을 분석하는 동작, 상기 사용자 제출물들 각각은 사진을 포함하며, 상기 분석하는 동작은,
    상기 사용자 제출물들 각각에 대하여
    상기 사용자 제출물이 발생한 시간을 식별하는 동작;
    상기 사용자 제출물의 사진에 표현된 하나 이상의 객체들을 식별하는 동작;
    상기 사용자 제출물로부터 식별된 상기 하나 이상의 객체들에 적어도 일부 기초하여, 상기 사용자 제출물의 주제를 결정하는 동작; 및
    상기 사용자 제출물 컨텐트에 적어도 일부 기초하여 상기 사용자 제출물의 주제에 관련된 지리적 위치를 결정하는 동작을 포함하고,
    상기 사용자 제출물들의 클러스터들을 결정하는 동작 - 특정 클러스터 내의 사용자 제출물 각각은, 상기 사용자 제출물들이 발생한 시간들, 상기 사용자 제출물들의 주제들, 및 상기 사용자 제출물들의 주제에 관련된 지리적 위치들에 적어도 일부 기초하여, 상기 특정 클러스터 내의 다른 사용자 제출물과 각각 유사함 - ; 그리고
    상기 클러스터들 중 하나 이상을 결정하는 것에 기초하여 상기 네트워크의 멤버들에 대한 컨텐트 배달을 조절하는 동작
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 사용자 제출물들은 상기 네트워크로의 사용자 포스트들인 것을 특징으로 하는 시스템.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 사용자 제출물의 주제를 결정하는 동작은,
    상기 하나 이상의 객체들을 참조하는 대응 검색 결과들이 선택되었던 검색 질의들을 식별하는 동작; 및
    상기 사용자 제출물의 주제로서 상기 검색 질의들로부터 하나 이상의 용어들(terms)을 식별하는 동작
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  14. 제11항에 있어서,
    각각의 클러스터 임계값을 초과하는 개수의 사용자 제출물들을 갖는 클러스터들을 식별하는 동작을 더 포함하며,
    상기 컨텐트 배달을 조절하는 동작은, 각각의 클러스터 임계값들을 초과하는, 상기 클러스터들 내의 사용자 제출물들의 주제와 유사한 주제를 갖는 컨텐트에 대하여 네트워크로의 컨텐트 배달 용량(volume)을 증가시키는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 클러스터 임계값들 각각은 각 클러스터 내의 사용자 제출물들의 주제에 기초하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 클러스터 임계값들 각각은 각 클러스터 내의 사용자 제출물들의 용량 및 이들 사용자 제출물들이 발생한 시간 기간에 기초하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 사용자 제출물의 주제에 관련된 지리적 위치를 결정하는 동작은,
    상기 사용자 제출물에 대한 지오태그(geotag)에 적어도 일부 기초하여 지리적 위치를 결정하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 사용자 제출물의 주제에 관련된 지리적 위치를 결정하는 동작은,
    상기 하나 이상의 객체들에 대한 지리적 정보에 적어도 일부 기초하여 지리적 위치를 결정하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  19. 제11항에 있어서,
    상기 컨텐트 배달을 조절하는 동작은,
    상기 결정된 클러스터들 중 하나 이상으로부터의 사용자 제출물들의 집합에 접속되는 링크를 구비한 헤드라인을 포함하는 컨텐트를 제공하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  20. 제11항에 있어서,
    상기 네트워크는 온라인 소셜 네트워크인 것을 특징으로 하는 시스템.
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