KR20120126093A - 네트워크에서 프렌드 피드를 관리하는 방법, 시스템 및 서버 - Google Patents
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Abstract
네트워크에서 프렌드의 동적 정보를 관리하는 방법 및 시스템 그리고 프렌드의 정보를 관리하는 서버가 개시되어 있다. 상기 방법은 프렌드의 동적 정보에 대한 뷰잉 명령을 수신하고; 프렌드의 동적 정보에 대한 뷰잉 명령에 포함되어 있는 뷰 사용자의 아이덴티티에 상응하는 프렌드의 동적 정보를 획득하며, 상기 뷰 사용자의 아이덴티티에 상응하는 프렌드 친분 정도들을 결정하고; 상기 프렌드 친분 정도들 및 상기 획득된 프렌드의 동적 정보에 포함되어 있는 하나 또는 다수의 업데이트 속성들에 따라 상기 획득된 프렌드의 동적 정보의 순위를 정하고, 상기 획득된 프렌드의 동적 정보의 순위가 정해진 프렌드의 동적 정보를 출력하는, 것을 포함한다. 그러한 해결수단은 서로 다른 사용자들이 서로 다른 프렌드들에 대하여 서로 다른 관심 레벨들을 갖게 하는 요구를 충족시킬 수 있다.
Description
본 발명은 네트워크 정보 처리 및 데이터 마이닝(data mining) 분야에 관한 것이며, 좀더 구체적으로 기술하면 프렌드 피드(friends' feed)들을 관리하는 방법, 시스템 및 서버에 관한 것이다.
현재, 컴퓨터 네트워크와 통신 네트워크의 인기와 더불어, 네트워크는 사람들의 일상 생활의 필수적인 부분이 되어 왔다. 사람들은 필요에 따라, 자신들의 프렌드들로서 하나 또는 다수의 사용자를 구성할 수 있고, 상기 프렌드들의 설정들을 수정 및 업데이트할 수 있다. 네트워크에서의 프렌드들은 프렌드 서클의 중요한 부분이 되어 왔다. 그러므로, 네트워크에서의 프렌드 피드(friends' feed)들은 자연스럽게 하나의 네트워크 그룹에 관련된 중요한 정보의 일부가 된다. 그러한 프렌드 피드들에는 블로그 쓰기, 사진 게시 및 기사 댓글 달기, 또는 특정 프렌드 서클에 기반하여 특정 시간에 서로 연락하는 하나 또는 다수의 프렌드 간에 이루어지는, 네트워크 기반 운영 정보에 대한 다른 프렌드들에 의해 작성된 코멘트들, 인용 및 회신과 같은 상호작용 행위(interactive behavior)들과 네트워크 기반 운영 정보가 수록된다.
계속된 네트워크의 개발 및 계속된 프렌드 서클의 농축(enrichment)과 더불어, 프렌드 피드들의 수가 폭발적으로 증가하면서, 사용자들은 대단히 많은 프렌드의 아주 많은 프렌드 피드들에 직면하고 있다. 사용자들이 방문하고자 하는 프렌드 피드들을 거대한 분량의 데이터에서 획득하는데 어떠한 방식으로 사용자들에게 도움을 줘야 할지가 네트워크 기술의 초점이 되어 왔다.
현재, 프렌드 피드들의 관리와 관련하여, 2가지 종류의 정보 분류 방법들이 채택되고 있다.
첫 번째 종류의 정보 분류 방법은 프렌드 피드들의 생성 시간(또는 업데이트 시간)에 따라 프렌드 피드들을 분류하는 것이다. 이러한 종류의 정보 분류 방법의 경우에, 프렌드 피드들은 모든 프렌드 피드들의 생성 시간에 따른 간단한 시간 분류 방법을 통해 분류된다. 다시 말하면, 프렌드 피드들은 각각의 프렌드 피드 부분의 생성 시간에 따라 가장 새로운 프렌드 피드 부분으로부터 가장 오래된 프렌드 피드 부분으로 하나씩 분류된다. 예를 들면, 프렌드 피드 1의 업데이트 시간(또는 생성 시간)은 10:00이고, 프렌드 피드 2의 업데이트 시간은 11:00이며, 프렌드 피드 3의 업데이트 시간은 12:00이고, 3개 부분의 프렌드 피드들은 프렌드 피드 3, 프렌드 피드 2 및 프렌드 피드 1로 분류된다. 이러한 종류의 정보 분류 방법의 이점은 간단하다는 점이다.
두 번째 종류의 정보 분류 방법은 각각의 프렌드 피드 부분에 상응하는 프렌드들과 연관지어 각각의 프렌드 피드 부분의 생성 시간 또는 업데이트 시간에 따라 프렌드 피드들을 분류하는 것이다. 상기 첫 번째 종류의 정보 분류 방법을 근거로, 하나의 집단(aggregation)이 사람들에 의해 형성되는 속성이 상기 분류에 추가된다. 다시 말하면, 발생 순서(chronological order)로 상기 프렌드 피드들을 분류함을 근거로, 한 프렌드에 상응하는 모든 프렌드 피드들은 디스플레이용으로 편집된다. 예를 들면, 프렌드 피드 1의 업데이트 시간은 10:00이고, 프렌드 피드 2의 업데이트 시간은 11:00이며, 프렌드 피드 3의 업데이트 시간은 12:00이다. 이와 동시에, 프렌드 피드 1 및 프렌드 피드 3은 프렌드 A의 피드들이며, 프렌드 피드 2는 프렌드 B의 피드이고, 3개 부분의 프렌드 피드들은 프렌드 피드 3, 프렌드 피드 1 및 프렌드 피드 2로서 분류된다. 이러한 종류의 정보 분류 방법은 사용자들이 각각의 프렌드의 피드들을 중추적 방식으로 뷰잉(viewing)할 수 있게 하는 요건을 충족시키는 이점을 갖지만, 상기 첫 번째 종류의 정보 분류 방법보다 더 복잡해진다.
여기서 유념해야 할 점은 프렌드 피드들을 관리하는 기존의 방법들 대부분이 대부분의 사용자가 서로 다른 프렌드들에 대해 서로 다르게 주목할 수 있게 하는 요건을 충족시킬 수 없으므로, 프렌드 서클이 복잡해지고 프렌드 피드들이 농축되는 경우에 상기 사용자들이 흥미를 지니고 있고 관심을 두고 있는 프렌드 피드들을 상기 사용자들로 하여금 신속하게 뷰잉(viewing)하게 할 수 없다는 점이다.
본 발명의 실시예들은 사용자가 서로 다른 프렌드들에 대해 서로 다르게 주목할 수 있게 하는 요건을 충족시킬 수 있는, 프렌드 피드들을 관리하는 방법, 시스템 및 서버를 제공한다.
위와 같은 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 기술적 스킴은 다음과 같은 방식으로 구현된다.
본 발명의 한 실시예는 네트워크에서 프렌드 피드들을 관리하는 방법을 제공하며, 상기 프렌드 피드들을 관리하는 방법은,
프렌드 피드들의 뷰잉 명령을 수신하고;
상기 프렌드 피드들의 뷰잉 명령에 포함되어 있는 뷰잉 사용자 아이덴티티에 상응하는 프렌드 피드들을 획득하고, 상기 뷰잉 사용자 아이덴티티에 상응하는 프렌드 친분 정도들을 결정하며;
상기 프렌드 친분 정도들 및 상기 획득된 프렌드 피드들에 포함되어 있는 하나 또는 다수의 업데이트 속성들에 따라 상기 획득된 프렌드 피드들을 분류하고, 상기 분류된 프렌드 피드들을 출력하는, 것을 포함한다.
선택적으로는, 상기 획득된 프렌드 피드들에 포함되어 있는 하나 또는 다수의 업데이트 속성들 및 프렌드 친분 정도들에 따라 상기 획득된 프렌드 피드들을 분류하는 방법이,
상기 획득된 프렌드 피드들에 포함되어 있는 하나 또는 다수의 업데이트 속성들의 속성값에 가중치를 부여하고, 상기 프렌드 친분 정도들 및 가중치가 부여된 속성값에 따라 상기 프렌드 피드들을 분류하는 것을 포함한다.
선택적으로는, 상기 뷰잉 사용자 아이덴티티에 상응하는 프렌드 친분 정도들을 결정하는 방법이,
상기 뷰잉 사용자 아이덴티티에 따라 프렌드 서클 데이터베이스로부터 상응하는 프렌드들의 상호작용 정보를 획득하고;
상기 획득된 상기 상응하는 프렌드들의 상호작용 정보 및 사전에 설정된 계산 모델에 따라 각각의 프렌드에 상응하는 프렌드 친분 정도를 계산하는, 것을 포함한다.
선택적으로는, 상기 상호작용 정보가 상기 프렌드들 간의 상호작용 요인(interactive factor)들을 기술(description)하는 하나 또는 다수의 상호작용 속성들을 포함하고, 상기 계산 모델은 상기 상호작용 정보에 포함되어 있는 각각의 상호작용 속성의 가중치로 구성되어 있으며,
상기 획득된 상기 상응하는 프렌드들의 상호작용 정보 및 상기 사전에 설정된 계산 모델에 따라 각각의 프렌드에 상응하는 프렌드 친분 정도를 계산하는 것은 프렌드의 프렌드 친분 정도로서 프렌드의 각각의 상호작용 속성의 속성값을 함께 가산함으로써 획득되는 합계를 취하는 것을 포함하며, 상기 속성값은 상기 계산 모델에서 설정된 가중치들에 따라 가중치가 부여된다.
상기 프렌드 피드들을 관리하는 방법은, 프렌드 피드 데이터베이스에 저장된 다수의 프렌드 피드 부분들 중 하나의 프렌드 피드 부분을 주기적으로 또는 동적으로 업데이트하는 것을 부가적으로 포함한다.
상기 프렌드 피드들을 관리하는 방법은,
프렌드 피드들의 탐색 커맨드를 수신하고;
상기 수신된 프렌드 피드들의 탐색 커맨드에 포함되어 있는 탐색 키 워드들에 따라 프렌드 피드들을 찾아내며, 찾아낸 프렌드 피드들을 출력하는, 것을 부가적으로 포함한다.
본 발명의 다른 한 실시예는 프렌드 피드들을 관리하는 시스템을 제공하며, 상기 프렌드 피드들을 관리하는 시스템은,
프렌드 피드들의 뷰잉 명령을 수신하도록 구성된 뷰잉 명령 수신 유닛;
상기 수신된 프렌드 피드들의 뷰잉 명령에 포함되어 있는 뷰잉 사용자 아이덴티티에 따라 상응하는 프렌드 피드들을 획득하고, 상기 뷰잉 사용자 아이덴티티에 상응하는 프렌드 친분 정도들을 결정하도록 구성된 정보 획득 유닛; 및
상기 획득된 프렌드 피드들에 포함되어 있는 하나 또는 다수의 업데이트 속성들 및 상기 프렌드 친분 정도들에 따라 상기 획득된 프렌드 피드들을 분류하고 상기 분류된 프렌드 피드들을 출력하도록 구성된 정보 분류 유닛;
을 포함한다.
선택적으로는, 상기 정보 획득 유닛은,
상기 수신된 프렌드 피드들의 뷰잉 명령에 포함되어 있는 뷰잉 사용자 아이덴티티에 따라 상응하는 프렌드들의 상호작용 정보를 획득하도록 구성된 상호작용 정보 획득 모듈; 및
상기 상호작용 정보 획득 모듈에 의해 획득된 각각의 프렌드의 상호작용 정보 및 사전에 설정된 계산 모델에 따라 각각의 프렌드의 프렌드 친분 정도를 계산하도록 구성된 친분 계산 모듈;
을 포함한다.
상기 프렌드 피드들을 관리하는 시스템은 하나의 프렌드 피드 부분 또는 다수의 프렌드 피드 부분들을 저장하도록 구성된 프렌드 피드 데이터베이스를 부가적으로 포함하며,
상기 정보 획득 유닛은 하나의 프렌드 피드 부분 또는 다수의 프렌드 피드 부분들을 획득하도록 더 구성되며, 피드 사용자 아이덴티들은 상기 프렌드 피드 데이터베이스로부터의 뷰잉 사용자 아이덴티티에 상응한다.
상기 프렌드 피드들을 관리하는 시스템은,
탐색 키 워드들을 포함하는 프렌드 피드들의 탐색 커맨드를 수신하도록 구성된 탐색 커맨드 수신 유닛; 및
상기 수신된 프렌드 피드들의 탐색 커맨드에 포함되어 있는 탐색 키 워드들에 따라 프렌드 피드들을 찾아내고, 찾아낸 프렌드 피드들을 출력하도록 구성된 키 워드 탐색 유닛;
을 부가적으로 포함한다.
본 발명의 다른 한 실시예는 상기 프렌드 피드들을 관리하는 시스템을 포함하는 프렌드 피드들을 관리하는 서버를 제공한다.
본 발명의 하나 또는 다수의 실시예들에서는, 상기 프렌드 피드들이 상기 획득된 프렌드 피드들에 포함되어 있는 상응하는 업데이트 속성들 및 프렌드 친분 정도들에 따라 분류되는데, 이로부터 상기 프렌드 피드들을 관리하는 방법, 시스템 및 서버가 구현된다. 본 발명의 기술적 스킴은 사용자가 서로 다른 프렌드들에 대하여 서로 다르게 주목할 수 있게 하는 요건들을 충족시킬 수 있으며, 부가적으로는 프렌드 서클이 복잡해지고 프렌드 피드들이 농축되는 경우에 사용자들이 흥미를 지니고 있고 관심을 두고 있는 프렌드 피드들을 사용자로 하여금 신속하게 뷰잉(viewing)하게 할 수 있다.
도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 프렌드 피드들을 관리하는 방법의 구현을 예시하는 플로차트이다.
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 프렌드 피드들을 관리하는 시스템의 구조를 예시하는 개략도이다.
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 프렌드 피드들을 관리하는 시스템의 구조를 예시하는 개략도이다.
본 발명은 본 발명의 목적, 기술적 해결수단 및 장점들이 좀더 명확해지게 하기 위해 첨부 도면들을 참조하여 이하에서 좀더 구체적으로 설명될 것이다. 여기서 이해하여야 할 점은 본 명세서에 기재된 특정 실시예들이 본 발명을 한정하기 보다는 오히려 단지 본 발명을 설명하기 위해서만 사용된 것이라는 점이다.
이러한 본 발명의 실시예에서는, 프렌드 피드들이 프렌드 피드들의 관리를 구현하기 위해 획득된 프렌드 피드들에 포함되어 있는 하나 또는 다수의 업데이트 속성들 및 프렌드 친분 정도들에 따라 분류된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 프렌드 피드들을 관리하는 방법의 구현을 예시하는 플로차트이며, 다음과 같이 설명될 수 있다.
블록 S101에서는, 프렌드 피드들의 뷰잉 명령이 수신된다.
상기 프렌드 피드들의 뷰잉 명령은 클라이언트 단말기, 네트워크 내의 다른 시스템들, 유닛들, 컴퓨터들 또는 통신 기기들로부터 송신될 수 있다. 상기 프렌드 피드들의 뷰잉 명령은 프렌드 피드들의 뷰잉 명령에 관련된 사용자를 식별하기 위해 사용되는, 뷰잉 사용자 아이덴티티를 포함한다. 예를 들면, 상기 사용자는 프렌드 피드들의 뷰잉 명령을 송출하는 사용자일 수 있으며, 상기 뷰잉 사용자 아이덴티티는 사용자 이름 또는 사용자 ID 등일 수 있다.
블록 S102에서는, 상응하는 프렌드 친분 정도들 및 프렌드 피드들이 상기 수신된 프렌드 피드들의 뷰잉 명령에 포함되어 있는 뷰잉 사용자 아이덴티티에 따라 획득된다.
상기 프렌드 친분 정도는 프렌드들의 친분을 기술하기 위해 사용된다. 상기 프렌드 피드들은 피드 사용자 아이덴티티, 동적 콘텐츠, 및 업데이트 속성들 등을 포함한다. 상기 피드 사용자 아이덴티티는 프렌드 피드들을 생성하는 사용자의 사용자 아이덴티티이다. 상기 업데이트 속성들은 프렌드 피드들의 업데이트에 관련된 관련 정보를 기술하기 위해 사용된다. 상기 관련 정보는 피드들의 생성 시간, 상호작용 시간 및 상호작용 횟수 등을 포함한다. 특히, 피드들의 생성 시간은 프렌드 피드들이 생성되는 시간이다. 상기 상호작용 시간은 상호작용 행위들의 시간이다. 상기 상호작용 행위들은 프렌드 피드들 상에서 다른 프렌드들에 의해 작성된 가장 새로운 코멘트들 및 인용 또는 프렌드 피드들을 생성하는 사용자에 의해 작성된 다른 프렌드들의 코멘트들에 대한 회신을 포함한다. 상기 상호작용 횟수는 프렌드 피드들 상에서 다른 프렌드들에 의해 이루어진 상호작용 행위들의 횟수이다.
블록 S103에서는, 프렌드 피드들이 상기 획득된 프렌드 피드들에 포함되어 있는 하나 또는 다수의 업데이트 속성들 및 프렌드 친분 정도들에 따라 분류되고, 상기 분류된 프렌드 피드들이 출력된다.
구현시, 다수의 프렌드 피드들 중 하나의 프렌드 피드가 프렌드 피드 데이터베이스에 저장될 수 있다. 더군다나, 프렌드 피드들은 상호작용 사용자 아이덴티티들, 상호작용 행위들 및 상호작용 시간으로 이루어지는 하나의 정보 그룹 또는 다수의 정보 그룹들을 부가적으로 포함한다. 예를 들면, 하기 표 1에는 프렌드 피드들의 구성이 나타나 있다. 프렌드 피드 1은 사용자 A의 피드이며, 프렌드 피드 2는 사용자 B의 피드이다. 더군다나, 상기 프렌드들의 프렌드 서클은 프렌드 서클 데이터베이스에 저장될 수 있다. 상기 프렌드 서클은 유지 시간, 통신 빈도 및 프렌드들의 정보 댓글 달기 빈도와 같은 하나 이상의 정보 아이템들을 포함할 수 있다.
블록 S102에서는, 프렌드 피드들의 뷰잉 명령이 수신되고, 뷰잉 사용자의 프렌드 피드들이 프렌드 피드들의 뷰잉 명령에 포함되어 있는 뷰잉 사용자 아이덴티티에 따라 즉시 그리고 완전히 프렌드 피드 데이터베이스로부터 획득된다. 특히, 프렌드 피드들은 뷰잉 사용자에 의해 게시된 온라인 로그들 및 온라인 사진들과 같은 동적 콘텐츠, 및 상응하는 피드들의 생성 시간, 상호작용 시간, 상호작용 횟수, 및 피드 사용자 아이덴티티들 등을 포함한다.
프렌드 친분 정도들에 대하여는, 한 사용자 및 모든 프렌드들 간의 프렌드 친분 정도들이 네트워크 데이터베이스의 데이터 테이블 또는 로컬 데이터 테이블에 저장되며, 상기 데이터 테이블은 상기 사용자의 사용자 아이덴티티를 사용하여 색인(index)된다. 따라서, 블록 S102에서는, 상응하는 프렌드 피드들이 수신된 프렌드 피드들의 뷰잉 명령에 포함되어 있는 뷰잉 사용자 아이덴티티에 따라 프렌드 피드 데이터베이스로부터 획득되며, 상기 데이터베이스는 상기 뷰잉 사용자 아이덴티티를 통해 직접 입수되기 때문에, 상응하는 프렌드 친분 정도들은 상응하는 데이터 테이블로부터 획득된다. 변형적으로는, 뷰잉 사용자의 하나 또는 다수의 프렌드들이 상기 뷰잉 사용자 아이덴티티에 따라 결정되며, 이러한 프렌드들의 프렌드 피드들은 프렌드 피드 데이터베이스로부터 획득되며, 프렌드 친분 정도들은 상기 프렌드 피드들 및 상기 뷰잉 사용자 아이덴티티에 상응하는 피드 사용자 아이덴티티에 따라 상기 데이터 테이블로부터 획득된다.
분명한 점으로는 상기 프렌드 피드들 및 프렌드 친분 정도들이 다른 방식을 통해 획득되어 저장될 수 있다. 예를 들면, 상응하는 사용자 및 상기 사용자의 프렌드들 간의 상호작용 정보는 상기 프렌드 서클 데이터베이스에 저장된 프렌드들 간의 프렌드 서클을 통해 획득될 수 있으며, 프렌드 친분 정도들은 사전에 설정된 계산 모델을 가지고 계산함으로써 획득될 수 있다. 상기 프렌드 친분 정도는 각각의 관련 프렌드 간의 친분 정도를 객관적으로 평가하기 위해 사용된다. 본 발명의 한 실시예로서, 블록 S102에서는, 수신된 프렌드 피드들의 뷰잉 명령에 포함되어 있는 뷰잉 사용자 아이덴티티에 따라 상기 상응하는 프렌드 친분 정도를 획득하기 위한 특정 블록은 수신된 프렌드 피드들의 뷰잉 명령에 포함되어 있는 뷰잉 사용자 아이덴티티에 따라 상응하는 프렌드들의 상호작용 정보를 획득하고, 상기 획득된 각각의 프렌드의 상호작용 정보 및 상기 사전에 설정된 계산 모델에 따라 각각의 프렌드에 상응하는 친분 정도를 계산하는, 것을 포함한다.
이러한 본 발명의 실시예에서는, 상응하는 프렌드들의 상호작용 정보가 상기 수신된 프렌드 피드들의 뷰잉 명령에 포함되어 있는 뷰잉 사용자 아이덴티티에 따라 프렌드 서클 데이터베이스에 저장된 프렌드들 간의 프렌드 서클로부터 획득된다. 특히, 프렌드들의 상호작용 정보는 상기 프렌드들의 상호작용 인자들을 기술하기 위한 하나 또는 다수의 상호작용 속성들로 이루어져 있다. 예를 들면, 상기 상호작용 정보는 유지 시간, 통신 빈도(communication frequency) 및 정보 댓글 달기 빈도(information commenting frequency)를 포함할 수 있다. 상기 통신 빈도는 단위 시간에 통신 횟수를 기술하기 위해 사용된다. 상기 통신 댓글 달기 빈도는 정보에 댓글을 다는 평균 횟수를 기술하기 위해 사용된다. 더군다나, 상기 프렌드들의 상호작용 정보에 포함되어 있는 각각의 상호작용 속성의 가중치는 계산 모델로 설정된다. 한 프렌드의 프렌드 친분 정도는 상기 프렌드의 각각의 상호작용 속성의 속성값을 함께 가산함으로써 획득되는 합계이며, 상기 속성값은 상기 계산 모델에 따라 가중치가 부여된다.
이하에는 설명을 위해 특정 실시예가 제시되어 있다. 여기서 가정된 점은 3가지 상호작용 속성들, 즉 상기 프렌드들의 상호작용 정보에 포함되어 있는 유지 시간, 통신 빈도 및 정보 댓글 달기 빈도에 상응하는 가중치들이 k1, k2 및 k3이라는 점이다. 0 < ki < 1 (i = 1, 2, 3)일 때 k1 + k2 + k3 = 1이다. 상기 프렌드들의 상호작용 정보는 상기 수신된 프렌드 피드들의 뷰잉 명령에 포함되어 있는 뷰잉 사용자 아이덴티티에 따라 프렌드 서클 데이터베이스에 저장된 프렌드들의 프렌드 서클로부터 획득된다. 뷰잉 사용자 A 및 뷰잉 사용자 A의 프렌드들의 상호작용 정보는 하기 표 2에 나타나 있다.
상기 표 2에 나타나 있는 바와 같이, 여기서 가정된 점은 상호작용 속성들에 상응하는 속성값들이 p1, p2 및 p3이라는 점이다.
프렌드 친분 정도를 계산하기 위한 공식은 v = k1*p1 + k2*p2 + k3*p3이다.
이하에는 이러한 실시예에서 블록 S102의 특정 구현예를 설명하기 위한 일례가 제시되어 있다. 상기 수신된 프렌드 피드들의 뷰잉 명령에 포함되어 있는 뷰잉 사용자 아이덴티티가 A일 경우에, 프렌드 피드들의 관리 서버는 상기 뷰잉 사용자 아이덴티티 A의 하나 또는 다수의 프렌드 사용자 아이덴티티들(B 및 C인 것으로 가정됨)을 결정하고, 프렌드 피드들(이하 정보 1-3인 것으로 가정됨)을 획득하는데, 이때 모든 피드 사용자 아이덴티티들은 프렌드 사용자 아이덴티티의 프렌드 피드 데이터베이스로부터의 프렌드 사용자 아이덴티티와 동일하다. 프렌드 피드들 1 및 3의 피드 사용자 아이덴티티는 B이고, 프렌드 피드 2의 피드 사용자 아이덴티티는 C이다. 뷰잉 사용자 아이덴티티 A에 상응하는 프렌드 서클은 뷰잉 사용자 아이덴티티 A의 프렌드 서클 데이터베이스로부터 획득되며, 프렌드 사용자 아이덴티티들 B 및 C의 상호작용 정보는 상기 프렌드 서클로부터 획득된다. 상기 상호작용 정보는 사용자 A 및 사용자 A의 프렌드 B 간의 프렌드 친분 정도, 및 사용자 A 및 사용자 A의 프렌드 C 간의 프렌드 친분 정도를 계산하기 위해 사용된다.
더군다나, 프렌드 피드 데이터베이스의 데이터 유효성을 보장하기 위해, 본 발명의 한 실시예로서, 프렌드 피드들을 관리하는 방법은, 주기적으로 또는 프레드 피드들이 동적으로 업데이트될 경우에 프렌드 피드 데이터베이스 내의 데이터를 업데이트하는 것을 부가적으로 포함한다. 상기 프렌드 피드들은, 새로운 프렌드 피드 부분을 생성하는 방식으로, 다른 프렌드들에 의해 하나의 프렌드 피드 부분 상에서 상호작용 행위들을 수행하는 방식으로 그리고 한 프렌드 피드 부분 상에서 다른 프렌드들에 의해 이루어지는 상호작용 행위들 상에서 댓글들을 다는 것과 같은 부가적인 상호작용 행위들을 수행하는 방식으로 동적으로 업데이트된다.
블록 S103에서는, 프렌드 피드들이 상기 획득된 프렌드 피드들에 포함되어 있는 하나 또는 다수의 업데이트 속성들 및 프렌드 친분 정도들에 따라 분류될 경우에 프렌드 피드들은 프렌드 피드들에 포함되어 있는 업데이트 속성들에 상응하는 가중치가 부여된 속성값들 및 상기 프렌드 친분 정도들에 따라 분류된다.
예를 들면, 업데이트 속성, 즉 피드들의 생성 시간의 가중치가 1로서 구성되고, 상호작용 시간 및 상호작용 횟수와 같은 다른 업데이트 속성들의 가중치가 0으로서 구성된다. 상기 피드들의 생성 시간에 따라 시간을 시간주기들로 분할한 후에, 각각의 시간주기의 프렌드 피드들은 프렌드 친분 정도들에 따라 우선 분류된다. 특히, 시간주기 t1, 즉 가장 최근의 3일 내에 생성된 프렌드 피드들은, 시간주기 t2, 즉 가장 최근의 4일 내에 생성된 프렌드 피드들에 앞서 배치된다. 시간주기 t1 내에 생성된 프렌드 피드들은 프렌드 친분 정도들에 따라 분류되고, 프렌드 친분 정도가 높은 정보는 선두에 배치된다. 시간주기 t2 내에 생성된 프렌드 피드들의 분류 및 시간주기 t1 내에 생성된 프렌드 피드들의 분류 간에는 어떠한 차이도 없다. 물론, 동일한 시간주기 및 프렌드 친분 정도들의 경우에, 피드들은 상기 피드들의 생성 시간에 따라 또는 임의로 분류될 수 있다. 설명을 위해 이하에서는 일례가 제시되어 있다. 여기서 가정된 점은 현재 시각이 2010년 4월 12일 22:00이라는 점이다. 프렌드 A의 프렌드 피드들은 프렌드 피드들 1, 3 및 5이고, 상기 프렌드 피드들의 생성 시간은 각각 2010년 4월 7일 11:00, 2010년 4월 11일 9:00 및 2010년 4월 12일 21:00이다. 프렌드 B의 프렌드 피드들은 프렌드 피드들 2 및 4이며, 상기 프렌드 피드들의 생성 시간은 각각 2010년 4월 8일 7:00 및 2010년 4월 12일 5:00이다. A의 프렌드 친분 정도는 0.8이고 B의 프렌드 친분 정도는 0.7이다. 그러므로, 프렌드 피드들 3, 4 및 5는 시간주기 t1에 속하며 프렌드 피드들 1 및 2는 시간주기 t2에 속하다. 상기 분류된 프렌드 피드들은 프렌드 피드들 5, 3, 4, 1 및 2이다.
더군다나, 시간이 또한 피드들의 생성 시간을 제외하고 상호작용 시간에 따라 분할될 수 있다. 상호작용 시간에 따라 시간을 시간주기들로 분할한 후에, 각각의 시간 주기의 프렌드 피드들은 먼저 프렌드 친분 정도들에 따라 분할된다. 다시 말하면, 상호작용 시간의 가중치는 1로서 구성되며, 상호작용 시간 및 상호작용 횟수와 같은 다른 업데이트 속성들의 가중치는 0으로서 구성된다. 물론, 피드들의 생성 시간, 상호작용 시간 및 상호작용 횟수와 같은 하나 또는 다수의 업데이트 속성들의 가중치는 비-제로(non-zero)로서 구성된다. 프렌드 피드들은 상기 프렌드 피드들에 포함되어 있는 업데이트 속성들에 상응하는 가중치가 부여된 속성값들 및 프렌드 친분 정도들에 따라 분류될 수 있다. 이러한 종류의 분류 방법은 피드들의 생성 시간, 상호작용 시간 및 상호작용 횟수와 같은 속성들 및 프렌드들 간의 특정 관계 속성들을 결합함으로써 이루어지는 좀더 과학적인 분류 방법이다. 변형적으로는, 상기 업데이트 속성들이 상호작용 사용자 아이덴티티들을 부가적으로 포함할 수 있다. 상기 상호작용 사용자 아이덴티티들은 상호작용 사용자 아이덴티티들이 뷰잉 사용자의 프렌드들인지의 여부에 따라 구별된다. 만약 상기 프렌드 피드 1의 상호작용 사용자 아이덴티들이 뷰잉 사용자의 프렌드들의 아이덴티티들이고 프렌드 피드 2의 상호작용 사용자 아이덴티티들이 뷰잉 사용자의 프렌드들의 아이덴티티들이 아니라면, 프렌드 피드 1은 프렌드 피드 2에 앞서 배치된다. 여기서 유념해야 할 점은 특정 구현예에서, 각각의 업데이트 속성, 각각의 업데이트 속성의 가중치 및 시간주기의 세분화가 특정 요건들에 따라 결정된다는 점이다.
더군다나, 일반 뷰잉 요건들과는 달리, 사용자의 특정 뷰잉 요건들을 충족시키기 위해, 본 발명의 다른 한 실시예로서, 프렌드 피드들을 관리하는 방법은 프렌드 피드들의 탐색 커맨드를 수신하는 것을 부가적으로 포함한다. 상기 프렌드 피드들의 탐색 커맨드는 피드들의 생성 시간 및 피드들의 사용자 아이덴티티들 등일 수 있는 하나 또는 다수의 탐색 키 워드들을 포함한다. 상기 프렌드 피드들은 프렌드 피드들의 탐색 커맨드의 탐색 키 워드들에 따라 찾아지게 되며 찾아지게 된 프렌드 피드들은 출력된다.
이러한 본 발명의 실시예에서는, 상기 탐색 키 워드들에 따라 찾아내어진 프렌드 피드들이 분류되지 않은 프렌드 피드들일 수도 있고, 블록 S103에서 분류된 프렌드 피드들일 수도 있다. 도 1에 도시된 바와 같은 프렌드 피드들을 관리하는 방법에 따라 출력된 프렌드 피드들의 분류가 100% 일치(matching)하지 않고 프렌드 관심 정도들의 분류에 대한 사용자의 요건들을 충족하지 않을 수 있기 때문에, 상기 키 워드들에 따라 프렌드 피드들에 대한 주도적인 탐색이 이루어질 수 있는데, 이는 고정적 분류의 단점들을 만들어내기는 하지만 사용자의 특정 요건을 충족시킬 수는 있다.
당업자라면 위의 방법을 구현하기 위한 위의 블록들 중 모든 블록이나 일부 블록이 소프트웨어에 의해 명령을 받는 관련 하드웨어로 구현될 수 있다는 점을 이해할 수 있을 것이다. 상기 소프트웨어는 컴퓨터-판독가능 저장 매체에 저장될 수 있다. 상기 컴퓨터-판독가능 저장 매체는 ROM/RAM, 디스크 및 CD 등일 수 있다. 상기 소프트웨어가 실행될 경우에, 다음과 같은 단계들, 즉 프렌드 피드들의 뷰잉 명령을 수신하는 단계, 상기 수신된 프렌드 피드들의 뷰잉 명령에 포함되어 있는 뷰잉 사용자 아이덴티티에 따라 상응하는 프렌드 친분 정도들 및 프렌드 피드들을 획득하는 단계, 상기 획득된 프렌드 피드들에 포함되어 있는 하나 또는 다수의 업데이트 속성들 및 상기 프렌드 친분 정도들에 따라 상기 프렌드 피드들을 분류하는 단계, 및 상기 분류된 프렌드 피드들을 출력하는 단계가 수행된다.
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 프렌드 피드들을 관리하는 시스템의 구조를 예시하는 개략도이다. 본 발명의 한 실시예에서는, 이러한 프렌드 피드들을 관리하는 시스템은 도 1에 도시된 흐름을 구현하기 위해 사용된다. 본 발명의 실시예들과 관련이 있는 부분을 설명하기 위해, 이러한 시스템은 프렌드 피드들을 관리하기 위한 서버에 적용될 수도 있고, 소프트웨어 유닛, 하드웨어 유닛 또는 상기 하드웨어 유닛 및 상기 서버상에서 실행되는 소프트웨어를 결합한 유닛일 수도 있으며, 상기 서버 내에 합체되거나 상기 서버의 애플리케이션 시스템들 상에서 실행되는 개별 플러그-인 유닛일 수도 있다.
뷰잉 명령 수신 유닛(201)은 프렌드 피드들의 뷰잉 명령을 수신하도록 구성되어 있다. 상기 프렌드 피드들의 뷰잉 명령은 사용자 클라이언트 단말기, 다른 시스템들 또는 유닛들 등으로부터 송신될 수 있다. 상기 프렌드 피드들의 뷰잉 명령에는 사용자의 프렌드들의 피드들의 뷰잉을 요구하는 사용자의 사용자 아이덴티티(즉, 뷰잉 사용자 아이덴티티)가 포함된다. 상기 사용자 아이덴티티는 사용자 성명, 사용자 ID 등일 수 있다. 특히, 상기 뷰잉 커맨드 수신 유닛(201)은 상기 서버상의 네트워크 통신 인터페이스일 수 있다.
정보 획득 유닛(202)은 상기 뷰잉 커맨드 수신 유닛(201)에 의해 수신된 프렌드 피드들의 뷰잉 명령에 포함되어 있는 뷰잉 사용자 아이덴티티에 따라 상응하는 프렌드 친분 정도들 및 프렌드 피드들을 획득하도록 구성되어 있다. 상기 프렌드 친분 정도는 프렌드들의 친분 정도들을 기술하기 위해 사용된다. 상기 프렌드 피드들은 동적 콘텐츠, 프렌드 피드들의 업데이트 속성들, 피드 사용자 아이덴티티 등을 포함한다. 상기 업데이트 속성은 상기 프렌드 피드들의 업데이트에 관련된 관련 정보를 기술하기 위해 사용된다. 상기 관련 정보에는 피드들의 생성 시간, 상호작용 시간 및 상호작용 횟수, 및 상호작용 사용자 아이덴티티 등이 포함된다. 특히, 상기 피드들의 생성 시간은 프렌드 피드들이 생성되는 시간이다. 상기 상호작용 시간은 상호작용 행위들의 시간이다. 상기 상호작용 행위들에는 상기 프렌드 피드들 상에서 다른 프렌드들에 의해 작성된 가장 새로운 콘멘트들 또는 인용 또는 다른 프렌드들의 커맨트들에 대한 회신이 포함된다. 상기 상호작용 횟수는 프렌드 피드들 상에서 다른 프렌드들에 의해 이루어진 상호작용 행위들의 횟수이다. 상기 피드 사용자 아이덴티는 프렌드 피드들을 생성하는 사용자의 사용자 아이덴티티이다.
정보 분류 유닛(203)은 상기 정보 획득 유닛(202)에 의해 획득된 프렌드 피드들에 포함되어 있는 하나 또는 다수의 업데이트 속성들 및 프렌드 친분 정도들에 따라 프렌드 피드들을 분류하고, 상기 분류된 프렌드 피드들을 출력하도록 구성되어 있다.
이러한 본 발명의 실시예에서는, 상기 정보 분류 유닛(203)이 상기 프렌드 피드들에 포함되어 있는 각각의 업데이트 속성에 상응하는 가중치가 부여된 속성값 및 상기 프렌드 친분 정도들에 따라 상기 프렌드 피드들을 분류하도록 구성되어 있다. 그러한 특정 구현 방법은 위의 방법에서 설명한 방법과 유사하므로, 여기서 반복 설명되지 않을 것이다.
더군다나, 프렌드 피드들을 관리하는 시스템은 프렌드 피드 데이터베이스를 부가적으로 포함한다. 상기 프렌드 피드 데이터베이스는 하나의 프렌드 피드 부분 또는 다수의 프렌드 피드 부분들을 저장하기 위해 사용된다. 상기 시스템은 상기 프렌드들의 프렌드 서클을 저장하기 위해 사용되는 프렌드 서클 데이터베이스를 부가적으로 포함한다. 그러므로, 한 사용자 및 상기 사용자의 하나 또는 다수의 프렌드들 간의 상호작용 정보는 상기 프렌드 서클 데이터베이스에 저장된 프렌드들의 프렌드 서클을 통해 획득될 수 있으며, 상기 프렌드 친분 정도들은 상기 저장된 상호작용 정보에 따라 계산된다. 본 발명의 한 실시예로서, 상기 정보 획득 유닛(202)은,
상기 수신된 프렌드 피드들의 뷰잉 명령에 포함되어 있는 뷰잉 사용자 아이덴티티에 따라 상응하는 프렌드들의 상호작용 정보를 획득하도록 구성된 상호작용 정보 획득 모듈(2021); 및
상기 상호작용 정보 획득 모듈(2021)에 의해 획득된 각각의 프렌드의 상호작용 정보 및 사전에 설정된 계산 모델에 따라 각각의 프렌드에 상응하는 프렌드 친분 정도를 계산하도록 구성된 친분 정도 계산 모듈(2022);
을 포함한다.
이러한 본 발명의 실시예에서는, 상기 상호작용 정보 획득 모듈(2021)이 상기 뷰잉 커맨드 수신 유닛(201)에 의해 수신된 프렌드 피드들의 뷰잉 명령에 포함되어 있는 뷰잉 사용자 아이덴티티에 따라 상기 프렌드 서클로부터 상응하는 프렌드들의 상호작용 정보를 획득하도록 구성되어 있다. 특히, 상기 프렌드들의 상호작용 정보는 상기 프렌드들 간의 상호작용 요인들을 기술하기 위해 사용된 상호작용 속성들로 이루어져 있다. 상기 계산 모델은 상기 프렌드들의 상호작용 정보에 포함되어 있는 각각의 상호작용 속성에 상응하는 가중치를 제공한다. 한 프렌드의 프렌드 친분 정도는 한 프렌드의 각각의 상호작용 속성의 가중치가 부여된 속성값을 함께 가산함으로써 획득되는 합계이다. 여기서 유념해야 할 점은 상기 상호작용 정보 획득 모듈(2021) 및 친분 계산 모듈(2022)을 구현하기 위한 특정 방법이 도 1에 도시된 위의 방법과 유사하므로, 여기서 반복 설명되지 않을 것이다.
더군다나, 사용자의 특정 뷰잉 요건들을 충족하기 위해, 본 발명의 다른 한 실시예로서, 상기 프렌드 피드들을 관리하는 시스템은, 탐색 커맨드 수신 유닛(204) 및 키 워드 탐색 유닛(205)을 부가적으로 포함한다.
상기 탐색 커맨드 수신 유닛(204)은 상기 프렌드 피드들의 탐색 커맨드를 수신하도록 구성되어 있다. 상기 프렌드 피드들의 탐색 커맨드에는 상기 피드들의 생성 시간, 및 피드 사용자 아이덴티티 등일 수 있는 탐색 키 워드가 포함된다. 특히, 상기 탐색 커맨드 수신 유닛(204)은 상기 서버상의 네트워크 통신 인터페이스일 수 있다.
상기 키 워드 탐색 유닛(205)은 상기 탐색 커맨드 수신 유닛(204)에 의해 수신된 프렌드 피드들의 탐색 커맨드에 포함되어 있는 탐색 키 워드들에 따라 상기 프렌드 피드들을 찾아내고, 찾아낸 프렌드 피드들을 출력하도록 구성되어 있다.
본 발명의 특정 예에서는, 상기 키 워드 탐색 유닛(205)이 상기 정보 획득 유닛(202)에 의해 획득된 다수의 분류되지 않은 프렌드 피드 부분들에서 상기 탐색 키 워드들에 따라 상기 프렌드 피드들을 부가적으로 찾아낼 수 있으며, 상기 정보 분류 유닛(203)에 의해 분류된 프렌드 피드들에서 상기 프렌드 피드들을 부가적으로 찾아낼 수 있다.
본 발명의 실시예들에서는, 프렌드 피드들이 상기 획득된 프렌드 피드들에 포함되어 있는 상응하는 업데이트 속성들 및 프렌드 친분 정도들에 따라 분류되는데, 이로부터 상기 프렌드 피드들을 관리하는 방법이 구현된다. 이러한 방법을 통해, 상기 프렌드 피드들은 상기 피드들의 생성 시간, 상호작용 시간 및 상호작용 횟수와 같은 업데이트 속성들 및 프렌드들의 특정 관계 속성들을 결합하여 분류된다. 상기 방법은 사용자가 서로 다른 프렌드들에 대하여 서로 다르게 주목할 수 있게 하는 요건들을 충족시킬 수 있으며, 프렌드 서클이 복잡해지고 프렌드 피드들이 농축되는 경우에 사용자들이 흥미를 지니고 있고 관심을 두고 있는 프렌드 피드들을 사용자로 하여금 신속하게 뷰잉(viewing)하게 할 수 있다. 더군다나, 각각의 프렌드에 상응하는 프렌드 친분 정도는 상기 획득된 각각의 프렌드의 피드들 및 상기 사전에 설정된 계산 모델에 따라 계산되며 상기 프렌드 피드들은 상기 프렌드 친분 정도들에 따라 분류되는데, 이는 각각의 관련 프렌드 간의 프렌드 친분 정도를 객관적으로 평가할 수 있게 해 준다. 더군다나, 사용자의 특정 뷰잉 요건들은 상기 탐색 키 워드로 상기 프렌드 피드들을 찾아냄으로써 충족될 수 있다.
위의 설명은 단지 본 발명의 바람직한 실시예들만을 언급한 것이며 본 발명의 보호 범위를 한정하기 위해 사용된 것이 아니다. 본 발명의 사상 및 원리로부터 벗어나지 않고 이루어지는 어떠한 수정, 등가의 대체, 또는 개선이라도 본 발명의 보호 범위에 포함되어야 하는 것이다.
Claims (11)
- 네트워크에서 프렌드 피드(friends' feed)들을 관리하는 방법으로서,
상기 프렌드 피드들을 관리하는 방법은,
프렌드 피드들의 뷰잉 명령을 수신하고;
상기 프렌드 피드들의 뷰잉 명령에 포함되어 있는 뷰잉 사용자 아이덴티티에 상응하는 프렌드 피드들을 획득하며, 상기 뷰잉 사용자 아이덴티티에 상응하는 프렌드 친분 정도들을 결정하고;
상기 프렌드 친분 정도들 및 상기 획득된 프렌드 피드들에 포함되어 있는 하나 또는 다수의 업데이트 속성들에 따라 상기 획득된 프렌드 피드들을 분류하고, 상기 분류된 프렌드 피드들을 출력하는, 것을 포함하는, 프렌드 피드들의 관리 방법. - 제1항에 있어서, 상기 획득된 프렌드 피드들에 포함되어 있는 하나 또는 다수의 업데이트 속성들 및 프렌드 친분 정도들에 따라 상기 획득된 프렌드 피드들을 분류하는 것은,
상기 획득된 프렌드 피드들에 포함되어 있는 하나 또는 다수의 업데이트 속성들의 속성값에 가중치를 부여하고, 상기 프렌드 친분 정도들 및 가중치가 부여된 속성값에 따라 상기 프렌드 피드들을 분류하는 것을 포함하는, 프렌드 피드들의 관리 방법. - 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 뷰잉 사용자 아이덴티티에 상응하는 프렌드 친분 정도들을 결정하는 것은,
상기 뷰잉 사용자 아이덴티티에 따라 프렌드 서클 데이터베이스로부터 상응하는 프렌드들의 상호작용 정보를 획득하고;
상기 획득된 상기 상응하는 프렌드들의 상호작용 정보 및 사전에 설정된 계산 모델에 따라 각각의 프렌드에 상응하는 프렌드 친분 정도를 계산하는, 것을 포함하는, 프렌드 피드들의 관리 방법. - 제3항에 있어서, 상기 상호작용 정보는 상기 프렌드들 간의 상호작용 요인(interactive factor)들을 기술(description)하는 하나 또는 다수의 상호작용 속성들을 포함하고, 상기 계산 모델은 상기 상호작용 정보에 포함되어 있는 각각의 상호작용 속성의 가중치로 구성되어 있으며,
상기 획득된 상기 상응하는 프렌드들의 상호작용 정보 및 상기 사전에 설정된 계산 모델에 따라 각각의 프렌드에 상응하는 프렌드 친분 정도들을 계산하는 것은, 프렌드의 프렌드 친분 정도로서 프렌드의 각각의 상호작용 속성의 속성값을 함께 가산함으로써 획득되는 합계를 취하는 것을 포함하며, 상기 속성값은 상기 계산 모델에서 설정된 가중치들에 따라 가중치가 부여되는, 프렌드 피드들의 관리 방법. - 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 프렌드 피드들의 관리 방법은,
프렌드 피드 데이터베이스에 저장된 다수의 프렌드 피드 부분들 중 하나의 프렌드 피드 부분을 주기적으로 또는 동적으로 업데이트하는 것을 부가적으로 포함하는, 프렌드 피드들의 관리 방법. - 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 프렌드 피드들의 관리 방법은,
프렌드 피드들의 탐색 커맨드를 수신하고;
상기 수신된 프렌드 피드들의 탐색 커맨드에 포함되어 있는 탐색 키 워드들에 따라 프렌드 피드들을 찾아내며, 찾아낸 프렌드 피드들을 출력하는, 것을 부가적으로 포함하는 프렌드 피드들의 관리 방법. - 프렌드 피드들을 관리하는 시스템으로서,
상기 프렌드 피드들을 관리하는 시스템은,
프렌드 피드들의 뷰잉 명령을 수신하도록 구성된 뷰잉 명령 수신 유닛;
상기 수신된 프렌드 피드들의 뷰잉 명령에 포함되어 있는 뷰잉 사용자 아이덴티티에 따라 상응하는 프렌드 피드들을 획득하고, 상기 뷰잉 사용자 아이덴티티에 상응하는 프렌드 친분 정도들을 결정하도록 구성된 정보 획득 유닛; 및
상기 획득된 프렌드 피드들에 포함되어 있는 하나 또는 다수의 업데이트 속성들 및 상기 프렌드 친분 정도들에 따라 상기 획득된 프렌드 피드들을 분류하고 상기 분류된 프렌드 피드들을 출력하도록 구성된 정보 분류 유닛;
을 포함하는, 프렌드 피드들의 관리 시스템. - 제7항에 있어서,
상기 정보 획득 유닛은,
상기 수신된 프렌드 피드들의 뷰잉 명령에 포함되어 있는 뷰잉 사용자 아이덴티티에 따라 상응하는 프렌드들의 상호작용 정보를 획득하도록 구성된 상호작용 정보 획득 모듈; 및
상기 상호작용 정보 획득 모듈에 의해 획득된 각각의 프렌드의 상호작용 정보 및 사전에 설정된 계산 모델에 따라 각각의 프렌드의 프렌드 친분 정도를 계산하도록 구성된 친분 계산 모듈;
을 포함하는, 프렌드 피드들의 관리 시스템. - 제7항에 있어서,
상기 프렌드 피드들의 관리 시스템은 하나의 프렌드 피드 부분 또는 다수의 프렌드 피드 부분들을 저장하도록 구성된 프렌드 피드 데이터베이스를 부가적으로 포함하며,
상기 정보 획득 유닛은 하나의 프렌드 피드 부분 또는 다수의 프렌드 피드 부분들을 획득하도록 더 구성되며, 피드 사용자 아이덴티들은 상기 프렌드 피드 데이터베이스로부터의 뷰잉 사용자 아이덴티티에 상응하는, 프렌드 피드들의 관리 시스템. - 제7항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 프렌드 피드들의 관리 시스템은,
탐색 키 워드들을 포함하는 프렌드 피드들의 탐색 커맨드를 수신하도록 구성된 탐색 커맨드 수신 유닛; 및
상기 수신된 프렌드 피드들의 탐색 커맨드에 포함되어 있는 탐색 키 워드들에 따라 프렌드 피드들을 찾아내고, 찾아낸 프렌드 피드들을 출력하도록 구성된 키 워드 탐색 유닛;
을 부가적으로 포함하는, 프렌드 피드들의 관리 시스템. - 제7항 내지 제9항 중 어느 한 항의 프렌드 피드들의 관리 시스템을 포함하는, 프렌드 피드들의 관리 서버.
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| CN103870510B (zh) * | 2012-12-17 | 2016-12-28 | 华中科技大学 | 一种基于分布式并行处理模式的社交网络好友过滤方法 |
| CN104122710B (zh) * | 2013-04-27 | 2017-08-08 | 北京京东方光电科技有限公司 | 一种显示面板及其制造方法 |
| CN104216903A (zh) * | 2013-05-30 | 2014-12-17 | 北京千橡网景科技发展有限公司 | 评估用户间的关注度的方法及设备 |
| CN104216651B (zh) * | 2013-06-04 | 2018-04-06 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 显示社交信息的方法和装置 |
| CN104423942A (zh) * | 2013-08-28 | 2015-03-18 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种社区好友关系展现方法、相关装置和系统 |
| CN103746895A (zh) * | 2013-10-29 | 2014-04-23 | 广州华多网络科技有限公司 | 通讯用户间关注度的处理方法和系统 |
| CN103580999A (zh) * | 2013-11-26 | 2014-02-12 | 北京中久联科技有限公司 | 一种移动互联网社交平台用户信息处理方法及系统 |
| CN103746978A (zh) * | 2013-12-30 | 2014-04-23 | 华为技术有限公司 | 一种内容查看方法和服务器 |
| CN107222315B (zh) * | 2013-12-31 | 2020-09-25 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 基于语音通信平台的用户信息展示方法和系统 |
| CN104537038A (zh) * | 2014-12-23 | 2015-04-22 | 小米科技有限责任公司 | 信息显示方法、装置及终端 |
| CN106156099A (zh) * | 2015-04-02 | 2016-11-23 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种动态信息的实现方法、服务器、终端及系统 |
| CN105119809B (zh) * | 2015-08-05 | 2018-06-15 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 动态信息显示方法和装置 |
| CN106060239B (zh) * | 2016-05-11 | 2020-02-07 | 青岛海信传媒网络技术有限公司 | 社交圈消息显示方法及终端设备 |
| CN106201992A (zh) * | 2016-07-14 | 2016-12-07 | 贵阳朗玛信息技术股份有限公司 | 一种大数据实时运算方法及装置 |
| CN108288228B (zh) * | 2017-01-09 | 2020-12-04 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 社交网络信息获取方法和装置 |
| CN107463373B (zh) * | 2017-07-10 | 2021-01-29 | 北京小米移动软件有限公司 | 图片美颜方法、好友颜值的管理方法和装置 |
| CN107835120A (zh) * | 2017-11-03 | 2018-03-23 | 上海掌门科技有限公司 | 用于提供目标好友的发布信息的方法与设备 |
| CN108600080A (zh) * | 2018-03-19 | 2018-09-28 | 维沃移动通信有限公司 | 一种社交信息显示方法及服务器 |
| CN110210921A (zh) * | 2018-07-04 | 2019-09-06 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 代付界面的显示方法、装置、终端及存储介质 |
| CN111147353B (zh) * | 2019-12-23 | 2022-04-08 | 网易（杭州）网络有限公司 | 识别好友的方法及装置、计算机存储介质、电子设备 |
| CN112131412A (zh) * | 2020-09-24 | 2020-12-25 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 多媒体报告生成方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN112564925A (zh) * | 2020-12-02 | 2021-03-26 | 浙江核新同花顺网络信息股份有限公司 | 一种群消息提示方法 |
| CN116055785A (zh) * | 2023-01-03 | 2023-05-02 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 音视频数据展示方法、装置、电子设备及存储介质 |
Family Cites Families (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004094718A (ja) * | 2002-09-02 | 2004-03-25 | Ricoh Co Ltd | 電子掲示板システム |
| KR100673598B1 (ko) * | 2004-07-20 | 2007-01-24 | 에스케이커뮤니케이션즈 주식회사 | 이동통신 단말기를 통한 모블로그 기반의 지역 커뮤니티 서비스 제공 시스템 및 방법 |
| JP2006107385A (ja) * | 2004-10-08 | 2006-04-20 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 投稿記事抽出方法及び装置及びプログラム |
| US7827208B2 (en) * | 2006-08-11 | 2010-11-02 | Facebook, Inc. | Generating a feed of stories personalized for members of a social network |
| US7890955B2 (en) * | 2006-04-03 | 2011-02-15 | Microsoft Corporation | Policy based message aggregation framework |
| JP4739102B2 (ja) * | 2006-04-20 | 2011-08-03 | 富士通株式会社 | サイトリスト管理プログラム、サイトリスト管理装置及びサイトリスト管理方法 |
| US7849079B2 (en) * | 2006-07-31 | 2010-12-07 | Microsoft Corporation | Temporal ranking of search results |
| JP2008071238A (ja) * | 2006-09-15 | 2008-03-27 | Dowango:Kk | コンテンツ配信サーバ、コンテンツ配信方法及びコンテンツ配信プログラム |
| US20080091771A1 (en) * | 2006-10-13 | 2008-04-17 | Microsoft Corporation | Visual representations of profiles for community interaction |
| JP2008146355A (ja) * | 2006-12-11 | 2008-06-26 | Lealcom Kk | 情報配信システム、情報配信装置及び情報配信方法 |
| US8954500B2 (en) * | 2008-01-04 | 2015-02-10 | Yahoo! Inc. | Identifying and employing social network relationships |
| JP2008282357A (ja) * | 2007-05-14 | 2008-11-20 | Nifty Corp | 足跡表示システム |
| CN101715586B (zh) * | 2007-05-15 | 2017-03-22 | 社会方案股份有限公司 | 用于形成社交联网在线社区的系统和方法 |
| US8566884B2 (en) * | 2007-11-29 | 2013-10-22 | Cisco Technology, Inc. | Socially collaborative filtering |
| US8463764B2 (en) * | 2008-03-17 | 2013-06-11 | Fuhu Holdings, Inc. | Social based search engine, system and method |
| WO2010096763A1 (en) * | 2009-02-20 | 2010-08-26 | Fuhu, Inc. | System and method for defined searching and web crawling |
| US8412796B2 (en) * | 2009-07-31 | 2013-04-02 | University College Dublin—National University of Ireland, Dublin | Real time information feed processing |
-
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