KR20130100915A - 소셜 네트워킹 엔진의 사용자들에게 콘텐츠를 다이렉팅하는 시스템 및 방법 - Google Patents

소셜 네트워킹 엔진의 사용자들에게 콘텐츠를 다이렉팅하는 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

제 3 세대 소셜 네트워크를 제공하는 시스템 및 방법이 개시되어 있다. 상기 시스템은 물리적 오브젝트들이 소셜 네트워크에서의 소셜 오브젝트들로서 표현되도록 하는 프로세스들을 제공한다. 그 후, 사용자는 상기 소셜 오브젝트들과 상호작용할 수 있다. 이러한 상호작용들은 상기 시스템이 특정 사용자의 상호작용들의 콘텐트를 수집하도록 한다. 그 후, 상기 상호작용들의 콘텐트는 분석되어 특정 사용자들의 상호작용들의 콘텐트에 의해 표시된 바와 같은 특정 콘텐트에 관심을 갖는 특정 사용자들에게 상기 특정 콘텐트들을 다이렉팅하는데 사용될 수 있다. 더구나, 상기 시스템은 사용자 및/또는 사용자들의 그룹들이 이미지와 상호작용하도록 하기 위하여 데이터를 이미지에서의 형상과 연관시키는 방법을 제공한다.

Description

소셜 네트워킹 엔진의 사용자들에게 콘텐츠를 다이렉팅하는 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR DIRECTING CONTENT TO USERS OF A SOCIAL NETWORKING ENGINE}
본 발명은 소셜 네트워킹 엔진들에 관한 것이다. 더욱 구체적으로는, 본 발명은 소셜 네트워킹 엔진들에서 사용자들, 오브젝트들 및 서비스들을 연관시키는 프로세스들에 관한 것이다. 더욱더 구체적으로는, 본 발명은 원하는 콘텐츠를 사용자들에게 제공하기 위해 소셜 네트워킹 엔진들에서 사용자들과 오브젝트들을 연관시키는 프로세스들에 관한 것이다.
최근, 소셜 네트워킹 엔진들이 인기를 얻고 있다. 더욱 널리 알려진 소셜 네트워킹 엔진들 중 2개가 페이스북(Facebook) 및 마이스페이스(Myspace)이다. 원래, 사용자가 포스팅(post)할 수도 있는 "블로그(blog)"와 유사한 방식으로 동작하는 소셜 네트워크 엔진들은 타인들이 보도록 업데이트하거나 코멘트한다. 그 후, 소셜 네트워크 엔진들은 연관된 사용자들이 엔진들로의 포스팅들을 통해 서로 콘텐츠를 공유하게 하는 "모임" 또는 "친구"를 사용자들이 구성하게 한다. 그 후, 소셜 네트워크 엔진들은 "온-라인" 게임들에서 선물들의 전송, 사진들의 업로딩 및 태깅 등과 같은 "액션"을 허용하기 시작하여, 사용자들이 서로 상호작용하게 한다.
소셜 네트워크들이 발달함에 따라, 전개되는 하나의 문제점은 엔진들에 대한 트래픽을 유지하기 위해 네트워크에 의해 제공된 액티비티들에 사용자들의 관심을 유지하는 것이다. 타인의 코멘트들을 보고 네트워크에 의해 제공된 게임을 플레이하는 사용자는 일반적으로 지친다는 것은 알려져 있다. 따라서, 사용자들은 엔진을 빈번하게 중지한다. 이것은 엔진들의 광고 판매에 영향을 미칠 수 있다. 이러한 문제점에 대처하기 위해, 소셜 네트워크 엔진들은 사용자들에게 상이한 콘텐츠를 제공하여 엔진에서 그들의 관심을 유지하기 위해 새로운 게임들 및/또는 특징들을 지속적으로 추가하려 시도한다. 그러나, 이것은 사용자가 게임 및 다른 콘텐츠에 지칠 때의 문제점을 다루지 않는다. 따라서, 당업자는 이들 소셜 네트워크들에 의해 제공된 특징들을 변화시켜 소셜 네트워크를 제공하는 엔진들을 사용하는데 있어서 사용자 관심을 유지하기 위해 새로운 소셜 네트워킹 모델들을 찾기 위해 지속적으로 노력하고 있다.
새로운 콘텐츠를 제공하는데 있어서 직면하는 제 1 문제점은 네트워크들이 디지털 월드로 한정된다는 것이다. 따라서, 상호작용을 위해서는 단지 워드들 및 다른 시각 및 가청 이미지들이 사용될 수도 있다. 이것은 소셜 네트워크에서의 상호작용들을 사람들 사이의 상호작용들에 한정시킨다. 그러나, 당업자는 제공될 수도 있는 콘텐츠를 확장하기 위해 물리적 월드에서의 오브젝트들과의 상호작용을 허용하도록 콘텐츠를 확장시킬 필요성을 확인하였다.
제 2 문제점은 사용자가 다른 사용자들에 관한 정보보다 많은 콘텐츠를 포함하기 위해 소셜 네트워크들의 확장을 원한다는 것이다. 종종, 사용자들은 제품들, 위치들, 이벤트들, 및 다른 오브젝트들과 같은 "소셜 오브젝트"에 관한 정보를 그들의 연락처와 공유하기를 원한다. 이와 같이, 사용자들은 사용자가 이들 타입의 "소셜 오브젝트"와 상호작용하게 하는 시스템을 제공하는 소셜 네트워크를 소망한다.
소셜 네트워크 제공자들에 대한 제 3 문제점은 소셜 네트워크의 제공으로부터 수익 동향을 찾는 것이다. 통상적으로, 소셜 네트워크 제공자들은 소셜 네트워킹 엔진들상에서 광고들의 판매로부터 수익을 발생시킨다. 그러나, 광고자는 종종 광고 제품들에 대한 특정한 인구통계에 알맞은 소셜 네트워킹 엔진들의 사용자들을 오직 타겟으로 하기를 소망한다. 인구통계는 사용자들의 위치, 나이, 및 관심을 포함할 수도 있다. 따라서, 광고자들은 특정한 사용자들을 식별하여, 소셜 네트워크 엔진의 이들 특정한 사용자들에 대한 특정 제품들의 광고를 타겟으로 하는 시스템을 소망한다.
본 발명에 따른 소셜 네트워크 엔진의 사용자들에게 콘텐츠를 다이렉팅하는 시스템 및 방법에 의해 상기 및 다른 문제점들이 해결되고 기술의 진보가 이루어진다. 본 발명에 따른 시스템은 사진들 및 소셜 기능들과 같은 오브젝트들, 소셜 네트워크 엔진에서의 "소셜 오브젝트들"을 오브젝트들 뿐만 아니라 사용자들과의 상호작용하게 하여 소셜 네트워크 엔진이 사용자 관심을 유지하기 위해 더욱 상호작용하게 함으로써 소셜 네트워크 엔진을 더욱 동적으로 만드는 이점을 갖는다. 본 발명에 따른 시스템의 제 2 이점은, 소셜 오브젝트들과 사용자들의 상호작용이 사용자들에게 제공된 콘텐츠의 효과를 최대화시키기 위해 광고들과 같은 특정한 콘텐츠를 특정한 사용자들에게 제공하도록 사용될 수도 있는 더 많은 데이터가 사용자들로부터 수집되게 한다.
본 발명의 일부 실시예들에 따르면, 소셜 네트워크의 제공자는 "소셜 오브젝트"의 사용을 용이하게 하기 위해 아래의 방식으로 텍스트가 이미지들의 부분들과 연관되게 한다. 시스템은 사용자로부터 이미지를 수신한다. 그 후, 시스템은 이미지에서 형상을 결정한다. 그 후, 그 형상을 기술하는 데이터가 이미지 데이터베이스에서의 이미지와 연관된 레코드에 저장된다. 그 후, 형상을 연관시키기 위한 텍스트의 입력이 사용자로부터 수신된다. 텍스트는 이들 실시예들 중 일부에 따라 오브젝트 또는 그 오브젝트와 연관된 웹 사이트의 디스크립터일 수도 있다. 그 후, 텍스트 및 형상의 표시자가 레코드에 저장된다. 그 후, 표시자는 이미지에서의 형상의 위치에 인접한 이미지에 임베딩(embed)된다. 그 후, 이미지 데이터베이스에서의 레코드에 대한 링크가 이미지 데이터베이스에 임베딩된다.
일부 실시예들에 따르면, 형상의 결정은 아래의 방식으로 수행된다. 시스템은 이미지의 부분의 입력을 수신한다. 그 후, 이미지의 입력부에서의 오브젝트가 식별된다. 그 후, 식별된 오브젝트의 윤곽이 형상을 생성하도록 정의된다. 이들 실시예들 중 일부에 따르면, 사용자는 윤곽을 조정함으로써 형상에 변경을 입력할 수도 있다.
이들 실시예들 중 일부에 따르면, 입력 텍스트가 아래의 방식으로 수신될 수도 있다. 시스템은 오브젝트의 식별자의 입력을 먼저 수신한다. 그 후, 데이터베이스가 입력 식별자에 기초하여 오브젝트에 대한 정보를 저장한 레코드에 대해 검색된다. 그 후, 오브젝트에 대한 레코드로부터의 정보가 디스플레이된다. 그 후, 사용자는 레코드에 그 후 저장되는 정보에 변경을 입력할 수도 있다. 식별자와 연관된 레코드가 데이터베이스에서 발견되지 않으면, 새로운 레코드가 식별자에 대해 생성된다.
일부 실시예들에 따르면, 이미지는 아래의 방식으로 보여질 수도 있다. 시스템은 이미지에 임베딩된 데이터베이스에 대한 링크의 선택을 수신한다. 그 후, 시스템은 모든 임베딩된 표시자들을 포함하는 링크와 연관된 이미지를 디스플레이한다. 그 후, 시스템은 디스플레이된 이미지로부터 표시자의 선택을 나타내는 입력을 수신한다. 텍스트는 상기 이미지 데이터베이스에서 레코드로부터 판독되고 이미지로 디스플레이된 링크와 연관된다.
본 발명의 다른 실시예들에 따르면, 사용자는 소셜 네트워크에 의해 제공된 "소셜 오브젝트"와 상호작용하도록 허용된다. 그 후, 상호작용에 관한 데이터가 사용자에게 콘텐츠를 다이렉팅하기 위해 사용될 수도 있다.
본 발명에 따른 시스템의 상기 및 다른 이점들 및 특징들이 아래의 상세한 설명에 설명되고 아래의 도면들에 도시된다.
도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 시스템을 제공하는 서버를 포함하는 네트워크를 예시한다.
도 2는 도 1에 도시된 디바이스에서의 프로세싱 시스템을 예시한다.
도 3은 본 발명의 실시예들에 따라 이미지를 "구형화(orbbing)"하는 프로세스의 흐름도를 예시한다.
도 4는 본 발명의 실시예들에 따라 "구형화된(orbbed)" 오브젝트에 관한 정보를 디스플레이하고 캡처하는 프로세스의 흐름도를 예시한다.
도 5는 본 발명의 실시예들에 따른 "구형화된" 이미지 및 연관 정보를 디스플레이하는 흐름도를 예시한다.
도 6은 본 발명의 실시예들에 따른 사용자의 소셜 영향을 결정하는 프로세스의 흐름도를 예시한다.
도 7은 본 발명의 실시예들에 따른 영향을 받은 사용자들의 목록을 생성하고 유지하는 프로세스의 흐름도를 예시한다.
도 8은 본 발명의 실시예들에 따른 소셜 네트워크에 대한 포스팅에 기초하여 영향을 받은 사용자들의 목록에 영향을 받은 사용자들을 추가하는 프로세스를 예시한다.
도 9는 본 발명의 실시예들에 따른 소셜 네트워크에 대한 포스팅에 기초하여 사용자가 콘텐츠에 대한 타겟팅된 그룹의 멤버인지를 결정하는 프로세스를 예시한다.
도 10은 본 발명의 실시예들에 따른 지리적 타겟팅에 기초하여 사용자들에게 콘텐츠를 제공하는 프로세스의 예시한다.
도 11은 본 발명의 실시예들에 따른 지리적 위치 및 소셜 영향에 기초하여 사용자들에게 콘텐츠를 제공하는 프로세스를 예시한다.
도 1은 제공자 서버(105) 및 클라이언트 디바이스들(110, 115, 및 120)을 포함하는 네트워크(100)를 예시한다. 네트워크(100)는 프로세싱 시스템이 서로 통신하게 하는 인터넷과 같은 네트워크이다. 제공자 서버(105)는 데이터를 저장하고 네트워크(100)를 통해 사용자에게 소셜 네트워크와 같은 콘텐츠를 제공하는 프로세스를 실행하는 서버 또는 서버들의 그룹이다. 디바이스(110)는 유선 또는 무선 접속을 통해 네트워크(100)에 접속되고 디바이스(110)에 의해 수행된 웹 브라우저 애플리케이션을 통해 제공자의 콘텐츠에 액세스하는 통상의 데스크탑 컴퓨터 시스템이다. 디바이스(115)는 무선을 통해 네트워크(100)에 접속되고 제공자에 의해 제공된 콘텐츠에 액세스하기 위해 웹 브라우저 또는 다른 특정한 애플리케이션을 수행하는 스마트폰 또는 개인 휴대 보조 단말기(PDA)와 같은 모바일 디바이스이다. 디바이스(120)는 유선 또는 무선 접속을 통해 네트워크(100)에 접속되고 웹 브라우저 또는 다른 애플리케이션을 통해 제공자 콘텐츠에 액세스하는 통상의 랩탑 컴퓨터이다. 당업자는 디바이스들(110, 115, 및 120)이 단지 예로서 제공되고 다른 타입의 사용자 디바이스들이 본 발명을 벗어나지 않고 제공자의 콘텐츠에 액세스하기 위해 사용될 수도 있다는 것을 인식할 것이다.
사용자의 컴퓨터 시스템 및 하나 이상의 서버에서의 프로세싱 시스템에 의해 실행되는 매체에 의해 저장된 명령들에 의해 제공된 프로세스들이 본 발명을 제공한다. 명령들은 펌웨어, 하드웨어, 또는 소프트웨어로서 저장될 수도 있다. 도 2는 본 발명에 따른 방법 및/또는 시스템을 제공하는 프로세스들을 수행하기 위해 명령들을 실행하는 사용자의 컴퓨터 시스템 및 서버들에서의 프로세싱 시스템과 같은 프로세싱 시스템(200)을 예시한다. 당업자는 각 프로세싱 시스템의 정확한 구성이 상이할 수도 있고 각 디바이스에서의 프로세싱 시스템의 정확한 구성이 변할 수도 있으며 도 2는 단지 예로서 제공된다는 것을 인식할 것이다.
프로세싱 시스템(200)은 중앙 처리 유닛(CPU; 205)을 포함한다. CPU(205)는 본 발명에 따른 프로세스들을 수행하기 위해 명령들을 실행하는 프로세서, 마이크로프로세서, 또는 프로세서들과 마이크로프로세서들의 임의의 조합이다. CPU(205)는 메모리 버스(210) 및 입/출력(I/O) 버스(215)에 접속한다. 메모리 버스(210)는 메모리들과 CPU(205) 사이에서 데이터와 명령들을 송신하기 위해 메모리들(220 및 225)에 CPU(205)를 접속한다. I/O 버스(215)는 CPU(205)와 주변 디바이스들 사이에서 데이터를 송신하기 위해 주변 디바이스들에 CPU(205)를 접속한다. 당업자는 I/O 버스(215) 및 메모리 버스(210)가 하나의 버스로 결합될 수도 있거나 다수의 다른 버스들로 세분될 수도 있고 정확한 구성은 당업자에게 맡겨진다는 것을 인식할 것이다.
판독 전용 메모리(ROM)와 같은 비휘발성 메모리(220)가 메모리 버스(210)에 접속된다. 비휘발성 메모리(220)는 프로세싱 시스템(200)의 다양한 서브-시스템들을 동작시키고 기동시에 시스템을 부팅하기 위해 필요한 명령들 및 데이터를 저장한다. 당업자는 임의의 수의 타입의 메모리가 이러한 기능을 수행하기 위해 사용될 수도 있다는 것을 인식할 것이다.
랜덤 액세스 메모리(RAM)와 같은 휘발성 메모리(225)가 메모리 버스(210)에 또한 접속된다. 휘발성 메모리(225)는 본 발명에 따른 시스템을 제공하기 위해 필요한 프로세스들과 같은 프로세스들에 대한 소프트웨어 명령들을 수행하기 위해 CPU(205)가 요구하는 명령들 및 데이터를 저장한다. 당업자는 임의의 수의 타입의 메모리가 휘발성 메모리로서 사용될 수도 있고 사용되는 정확한 타입은 당업자에게 설계 선택으로서 맡겨진다는 것을 인식할 것이다.
애플리케이션들에서 사용하기 위해 CPU(205)와 데이터를 교환하도록 I/O 버스(215)에 접속된 I/O 디바이스(230), 키보드(235), 디스플레이(240), 메모리(245), 네트워크 디바이스(250) 및 임의의 수의 다른 주변 디바이스들이 CPU(205)에 의해 실행된다. I/O 디바이스(230)는 CPU(205)로부터 데이터를 송신 및/또는 수신하는 임의의 디바이스이다. 키보드(235)는 사용자 입력을 수신하고 그 입력을 CPU(205)에 송신하는 특정한 타입의 I/O이다. 디스플레이(240)는 CPU(205)로부터 디스플레이 데이터를 수신하고 사용자가 보도록 스크린상에 이미지들을 디스플레이한다. 메모리(245)는 매체에 데이터를 저장하기 위해 CPU(205)로 및 CPU(205)로부터 데이터를 송/수신하는 디바이스이다. 네트워크 디바이스(250)는 다른 프로세싱 시스템들로 및 그 다른 프로세싱 시스템들로부터의 데이터의 송신을 위해 네트워크에 CPU(205)를 접속한다.
본 발명은 3세대 소셜 네트워킹 제품에 대한 소셜 네트워킹의 에볼루션이다. 이러한 3세대는 Facebook.com, Myspace.com 등과 같은 엔진들로부터 현재 이용가능한 소셜 네트워크들과는 상이하다.
본 발명에 따라 제공된 소셜 네트워크는 "소셜 오브젝트"의 개념을 도입함으로써 온라인 월드로 물리적 월드를 둔감하게 하도록 의도된다. 이러한 소셜 네트워크의 의도는 모든 소셜 오브젝트들의 모든 액티비티들을 기록하고, 가상 영역과 물리적 영역 사이의 브리징을 가능하게 하며, 사용자들을 서비스들과 링크시키는 것이다. 이들 네트워크들은 네트워크와의 상호작용들로부터 데이터를 수집하고 소셜 오브젝트 및 소셜 서비스 데이터베이스에 대한 상호작용들을 프로세스하여, "소셜 오브젝트들" 사이의 관계를 형성한다. 이것은 오브젝트와 상호작용하는 오브젝트 및/또는 사용자들과 연관되는 "소셜 동역학(social kinetics)" 또는 속성들이 구현되고 분석되게 한다. 본 발명에 따르면, 소셜 오브젝트는 영화 관람과 같은 이벤트, 식당과 같은 장소, 또는 사진과 같은 오브젝트일 수도 있다. 사용자들은 다른 사용자들과 통신하기 위해 오브젝트와 상호작용할 수도 있다. 그 후, 시스템은 사용자에게 다른 소셜 오브젝트들 또는 사용자들을 도입하여 사용자의 네트워크 사용을 강화시키기 위해 사용자가 관심이 있을 수도 있는 콘텐츠를 결정하기 위해 이들 상호작용들을 분석할 수도 있다.
"소셜 오브젝트" 사이의 "소셜 흐름들" 또는 상호작용은 본 발명의 실시예들에 따라 통합된다. 이들 소셜 흐름들을 분석함으로써, 더 많은 정보가 개별 사용자들에 관하여 확인될 수도 있어서 관심의 특정한 콘텐츠가 소셜 네트워킹 사이트를 통해 사용자에게 제공되게 한다. 분석은 상이한 사용자들 및/또는 이벤트들 사이의 연관 및 포스팅들로부터 소셜 네트워크 엔진으로의 검출 키 워드들을 찾음으로써 구현될 수도 있다. 또한, 분석은 콘텐츠 및 사용자들을 더 양호하게 연관시키기 위해 관련 키 워드들을 결정하도록 사용될 수도 있다.
시스템들은 아래의 방식으로 "소셜 오브젝트"의 개념을 사용하여 데이터를 분석할 수도 있다. 먼저, 사용자들과 "소셜 오브젝트들" 사이의 "소셜 연관"이 연구될 수도 있다. 이들 컴포넌트들은 "소셜 어휘(social vocabulary)"를 결정하기 위해 사용된다. "소셜 어휘"로부터, "소셜 액티비티들"이 결정될 수도 있다. 이들 "소셜 액티비티들"로부터, "소셜 클러스터들" 또는 사용자들 사이의 연관이 결정될 수도 있다. 사용자의 물리적 상호작용들이 발생하는 "소셜 위치들" 또는 위치들이 "소셜 액티비티들"로부터 또한 결정될 수도 있다. 그 후, "소셜 위치들"은 사용자 또는 사용자들의 그룹의 "소셜 선호도"를 결정하기 위해 사용될 수도 있다.
"소셜 웨이트(social weight)"는 타인에 대한 사용자 영향의 메트릭이다. "소셜 웨이트"는 사용자가 소셜 네트워크를 사용하여 타인에게 전송한 이벤트에 대한 초대 및 각 초대에 대한 긍정 응답의 수를 연구함으로써 계산된다. 이러한 결과는 사용자의 "소셜 웨이트"에 대응하여 응답하는 사용자들의 퍼센티지이다. 사용자의 "소셜 웨이트"가 클수록, 사용자가 타인에게 더욱 영향을 미칠 수도 있다. 따라서, 이들 사용자들은 이들 사용자들의 의견들 및 포스팅들이 타인의 생각에 영향을 미칠 수도 있기 때문에 광고들로 타겟팅되어야 한다. 첨부한 흐름 차트들에서, 사용자들 및/또는 사용자들의 그룹들에 특정한 콘텐츠를 타겟팅하기 위해 "소셜 웨이트"를 결정하는 개념에 대한 애플리케이션이 도시되어 있다. 이러한 애플리케이션이 후술될 것이다.
"소셜 행위"는 소셜 네트워크에 대한 사용자들에 의한 포스팅을 모니터링함으로써 결정될 수도 있다. 사용자가 소셜 네트워크에 포스팅하는 모든 콘텐츠는 특정한 제품 또는 제품의 타입에 관한 하나 이상의 키 워드들에 대해 검색될 수도 있다. 그 후, 검색된 키 워드들을 포함하는 사이트에 콘텐츠를 추가한 이들 사용자들은 키 워드들에 관한 제품들의 광고들과 같은 콘텐츠로 타겟팅될 수도 있다.
"소셜 행위"의 개념은 또한 사용자가 참석한 이벤트들을 분석하는 것과 같은 더욱 특정한 방식으로 적용될 수도 있다. 나타낸 예에서, 시스템은 사용자가 참석의 수용을 포스팅한 특정한 이벤트들에 관한 "이벤트들" 및 "액티비티들"을 검색한다. 나타낸 예에서, 시스템은 이벤트들에 관련된 특정한 "액티비티들"을 찾고 이들 "액티비티들" 중 하나에 수용을 포스팅한 이들 사용자들을 찾는다. 그 후, 시스템은 검색된 "액티비티들"에 수용을 포스팅한 사용자들에게 콘텐츠를 다이렉팅할 수도 있다.
"소셜 위치"는 사용자의 등록된 위치이다. 소셜 네트워크는 소셜 네트워크의 엔진에 액세스하기 위해 사용되는 사용자 입력 또는 디바이스에 의해 공급되는 사용자에 관한 위치 정보를 저장할 수도 있다. 그 후, 사용자의 "소셜 위치"는 이벤트 또는 비즈니스와 같은 "소셜 오브젝트"의 "소셜 위치"와 비교될 수도 있고, 사용자의 "소셜 위치"가 "소셜 오브젝트"의 "소셜 위치"의 정의된 인근 이내에 있으면, "소셜 오브젝트"에 관한 정보가 사용자에게 제공된다.
"소셜 선호도"는 사용자에 의한 포스팅에서의 텍스트에 기초하여 사용자가 관심이 있는 액티비티들이다. 유사한 "소셜 선호도"를 갖는 사용자들을 검색하는 프로세스가 아래의 방식으로 수행된다. 먼저, 특정한 관심의 키 워드들이 사용자들의 그룹으로부터의 포스팅들에서 검색된다. 검색된 키 워드들을 포함하는 소셜 네트워크의 엔진에 포스트들을 제공한 이들 사용자들이 함께 그룹화된다. 그 후, 이러한 특정한 선호도에 대한 콘텐츠가 식별된 사용자들에게 다이렉팅될 수도 있다.
본 발명에 따라 제공된 소셜 네트워크는 다수의 이점들을 갖는다. 특히, 본 발명은 특정한 소비자에게 제공된 콘텐츠를 더 양호하게 주문제작할 수 있는 소셜 네트워크 사이트를 제공한다. 따라서, 엔진에 대한 트래픽을 유지하기 위해 소셜 네트워크 엔진에 관심이 있는 사용자들을 유지한다.
본 발명의 일부 실시예들에 따르면, 소셜 네트워크는 아래의 방식으로 "소셜 오브젝트"를 제공한다. "소셜 오브젝트"는 6개의 클래스로 분할된다. 클래스의 멤버인 "소셜 오브젝트"는 그 클래스에 특정한 데이터베이스 테이블에 저장되고 개별 데이터베이스 테이블이 각 클래스에 대해 유지된다. 이들 실시예들에 따르면, 6개의 클래스는 사람, 장소, 물건, 액티비티, 어휘, 및 서비스이다. "소셜 오브젝트"가 속하는 클래스에 관계없이 각 "소셜 오브젝트"는 연관된 속성들을 갖는다. 각 특정한 "소셜 오브젝트"와 연관된 속성들은 오브젝트들의 클래스에 의존한다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 사람 클래스(person class)에는 다음의 속성들, 이름, 성별, 연령, 이메일 주소, 관심사들 및 다른 속성들이 있다. 사람 클래스의 1차 속성은 이름이다. 다른 속성들은 2차 속성들로 간주된다. 각각의 속성은 사람들에 대한 "소셜 오브젝트들"을 저장하는 데이터베이스 테이블 내에 별도의 필드로서 저장된다. 본 발명의 실시예에 따른 사람 클래스에 대한 데이터베이스 테이블의 예가 다음의 테이블로서 제공된다:
이름(주요 키) 연령 성별 이메일 주소 전화번호 관심사 속성들
본 발명의 실시예들에 따르면, 물건 클래스(thing class)는 다음의 속성들, 시스템 생성 식별자, 및 다른 속성들을 포함한다. 1차 속성은 식별자이고 다른 속성들은 2차 속성들이다. 각각의 속성은 물건들에 대한 "소셜 오브젝트들"을 저장하는 데이터베이스 테이블 내에 필드로서 저장된다. 본 발명의 실시예에 따른 물건 클래스에 대한 데이터베이스 테이블의 예가 다음의 테이블로서 제공된다:
오브젝트 번호(1차 키) 이름 날짜 시간 속성들
본 발명의 실시예들에 따르면, 장소 클래스 내의 각각의 "소셜 오브젝트"는 다음의 속성들을 포함한다. 1차 속성은 "영역 폴리곤(area polygon)"이다. 영역 폴리곤은 상기 장소의 구역이다. 다른 2차 속성들은 상기 장소의 물리적 주소 및 다른 속성들을 포함한다. 각각의 속성은 장소들에 대한 소셜 오브젝트들을 저장하는 데이터베이스 테이블 내에 필드로서 저장된다. 본 발명의 실시예에 따른 장소 클래스에 대한 데이터베이스 테이블의 예가 다음의 테이블로서 제공된다:
영역 폴리곤(1차 키) 주소 표 날짜 시간 속성들
본 발명의 실시예들에 따르면, 액티비티 클래스 내의 각각의 "소셜 오브젝트"는 다음의 속성들을 포함한다. 1차 속성은 '일련 번호'와 같이 시스템에 의해 자동으로 생성되는 시스템 할당 식별자이다. 다른 속성들은 2차 속성들이다. 각각의 속성은 액티비티들에 대한 소셜 오브젝트들을 저장하는 데이터베이스 테이블 내에 필드로서 저장된다. 본 발명의 실시예에 따른 액티비티 클래스에 대한 데이터베이스 테이블의 예가 다음의 테이블로서 제공된다:
액티비티 번호(1차 키) 이름 날짜 시간 속성들
본 발명의 실시예들에 따르면, 어휘 클래스에서의 각각의 "소셜 오브젝트"는 텍스트 식별자의 1차 속성을 포함한다. 다른 속성들은 고려되는 2차 속성들이다. 각각의 속성은 어휘 클래스에 대한 소셜 오브젝트들을 저장하는 데이터베이스 테이블 내에 필드로서 저장된다. 본 발명의 실시예에 따른 물건 클래스에 대한 데이터베이스 테이블의 예가 다음의 테이블로서 제공된다:
텍스트 (1차 키) 날짜 시간 속성들
본 발명의 실시예들에 따르면, 서비스 클래스 내의 각각의 소셜 오브젝트"는 다음의 속성들을 포함한다. 1차 속성은 '일련 번호'와 같이 시스템에 의해 자동으로 생성되는 시스템 할당 식별자이다. 다른 속성들은 2차 속성들이다. 각각의 속성은 서비스들에 대한 소셜 오브젝트들을 저장하는 데이터베이스 테이블 내에 필드로서 저장된다. 본 발명의 실시예에 따른 서비스 클래스에 대한 데이터베이스 테이블의 예가 다음의 테이블로서 제공된다:
서비스 번호(1차 키) 이름 날짜 시간 속성들
본 발명의 실시예들에 따르면, 클래스와 관계없이 각각의 소셜 오브젝트는 모든 트랜잭션들을 기록하기 위해 개별 데이터베이스 테이블을 가질 것이다. 대응하는 클래스들 내의 모든 다른 소셜 오브젝트들의 값들은 날짜 및 시간 스탬프와 함께 이 테이블에 대하여 기록된다.
이 실시예들에 따르면, 소셜 오브젝트들은 연관시키기 위한 검색의 데이터베이스 테이블을 검색하는 예가 아래에서 제공된다. 예에서, 사람 클래스 소셜 오브젝트에 대한 연관들이 행해진다. 당업자는 이것이 특정 소셜 오브젝트 및 다른 소셜 오브젝트들 사이에서 행해지는 연관들의 하나의 특정 예이고 다른 타입들의 소셜 오브젝트들에 대한 연관들이 유사한 방식으로 수행될 수 있음을 인식할 것이다.
이 예에 따르면, 사람 클래스 소셜 오브젝트는 'Fredrick'에 대한 소셜 네트워크 시스템에서 생성된다. Fredrick은 이후에 소셜 네트워크와 상호작용하고 'Fredrick' 소셜 오브젝트에 대해 유지되는 데이터베이스 테이블은 다음의 테이블에서 도시된 바와 같이 채워진다.
사람들 물건 장소 액티비티 어휘 서비스 날짜 시간
Lisa 아파트 Orchard Rd 구매 ION 서비스번호 1234 2011년 4월1일 오후3:05
Nathan 아파트 Orchard Rd 구매 ION 2011년 4월 3일 오후4:15
Nathan 아파트 Oxford St 구매 Kentish Lodge 2011년 4월 3일 오후6:07
본인 레비 진스 Bugis Junction 쇼핑 데님 2011년 4월 5일 오후8:02
Stan 스타벅스 Beach Rd 커피 휴식 2011년 4월 7일 오후8:27
본인 Sofa 10 Holland 구매 검은색 서비스번호 8889 2011년 4월 8일 오후11:34
다음은 '구매하기' 액티비티에 대해 생성된 데이터베이스 테이블의 예이다. 이 테이블는 사용자들의 소셜 네트워크와의 상호작용에 의해 채워진다.
사람 물건 장소 액티비티 어휘 서비스 날짜 시간
Lisa 아파트 Orchard Rd 구매 ION 서비스
번호1234		 2011년 4월1일 오후3:05
Nathan 아파트 Orchard Rd 구매 ION 2011년 4월3일 오후4:15
Nathan 아파트 Oxford St 구매 Kentish Lodge 2011년 4월3일 오후6:07
Frederick 소파 10 Holland 구매 검은색 서비스 번호 8889 2011년 4월8일 오후11:34
이 실시예에 따르면, 소셜 오브젝트 '크롤러(crawler)'는 소셜 오브젝트들 중에서 연관을 설정하기 위한 배경 루틴으로서 지속적으로 실행될 것이다. 크롤러는 각각의 트랜잭션 테이블을 검색하여 다양한 소셜 오브젝트들 사이의 연관들을 설정한다. 이 검색은 세 레벨들로 수행된다.
제 1 레벨은 정확한 검색 표현을 검색한다. 주어진 예에서, 표현은:
사람 선택 = '*'이고, 여기서 액티비티 = '구매하기' 및 물건 = '커피 테이블' 및 장소 = Orchard Rd'이다.
액티비티 = '구매하기' 및 물건 = '커피 테이블' 및 장소 = Orchard Rd'에 대한 값은 자동으로 삽입된다. 그 후, 카운터는 각각의 클래스의 트랜잭션 테이블 내에서 상기 값이 발생한 횟수를 기록한다. 본 예에서, '구매하기'에 대한 액티비티 테이블이 세 번 나타나므로 선택문(Select statement)에서의 '값'으로 삽입되기 위해 위로 이동될 것이다. 그 후, 상기 시스템은 두 번째로 많이 재발생된 값들로 대체할 것이다. 그 후, 기준을 만족시키는 소셜 오브젝트들 모두는 리턴(return)되고 연관된 소셜 오브젝트로서 제공된다.
이 실시예에 따르면, 그 후, '크롤러'는 상기 클래스에서 모든 소셜 오브젝트에 대해 제 2 레벨 검색을 수행한다. 이 검색은 모든 클래스들에 적용된다. 본 예에서 정확한 표현은:
사람 선택 = '*'이고, 여기서 액티비티 = '구매하기' 및 물건 = '아파트' 및 장소 = Orchard Rd'이다.
그 후, 기준을 만족시키는 소셜 오브젝트들 모두는 리턴되고 연관된 소셜 오브젝트로서 제공된다.
그 후, 크롤러는 양 결과들 모두에서 나타난 모든 소셜 오브젝트가 검색 항을 사용하여 검색되는 제 3 레벨을 수행한다. 그 후, 기준을 만족시키는 소셜 오브젝트들 모두는 리턴되고 연관된 소셜 오브젝트로서 제공된다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 소셜 오브젝트들은 다음의 방식으로 생성될 수 있다. 첫째로, '오브젝트의 이름'이 입력된다. 그 후, 시스템은 이름에 대한 오브젝트가 이미 존재하고 있는지를 결정한다. 상기 이름에 대한 오브젝트가 존재하지 않으면, 새로운 오브젝트가 생성된다. 그 후, 시스템은 사용자와 상호작용하여 속성들 및 값들의 입력들을 각 속성별로 수신한다. 당업자는 새로운 소셜 오브젝트가 생성될 때마다 각 속성에 대한 디폴트 값이 시스템에 의해 할당될 수 있음을 인식할 것이다. 그 후, 상기 값은 네트워크와의 사용자 상호 작용을 통해 더 많은 데이터가 생성될 때 변경된다. 그 후, 새로운 '소셜 오브젝트'는 적절한 테이블 데이터베이스에 저장된다.
본 발명의 일부 실시예들에 따르면, 속성들은 다음의 방식들로 소셜 오브젝트에 추가될 수 있다. '값'이 N회에 걸쳐 한 '속성'에 대해 나타나는 경우, 이 속성은 '소셜 오브젝트'에 추가된다. 그 후, 오브젝트들은 비교되고 오름차순으로 소셜 오브젝트와 연관된다.
다음은 상술한 프로세스들의 일부를 구현하는 프로세스들의 실시예를 구현하기 위한 프로세스들의 첨부 흐름도들의 설명들이다.
본 발명의 실시예들에 따라 소셜 오브젝트들을 제공하는 하나의 특정 프로세스는 "오빙(orbbing)"이다. "오빙"은 실세계 오브젝트를 표현하는 소셜 오브젝트를 만드는 프로세스이다. 특히, "오빙"은 슬라이드들의 제 1 및 제 2 페이지들에서 논의된 바와 같이 디지털 이미지 및/또는 비디오 스트림을 소셜 오브젝트로 변경한다. "오빙"의 프로세스는 이미지의 부분들을 기술하는 텍스트 필드들에 상기 부분들을 링크시키는 레코드들을 포함하는 데이터베이스를 제공함으로써 수행된다. 그 후, 프로세스는 뷰어가 이미지를 뷰잉하면서 원하는 링크로부터 데이터를 획득하기 위하여 포인팅 디바이스를 사용하여 웹 브라우저를 다이렉트하도록 하는 링크를 이미지의 데이터 내로 임베딩한다. 그 후, 사용자들은 이미지의 부분들을 부가 텍스트에 링크시키는 추가 레코드들을 생성할 수 있다. 이는 이미지 및/또는 스트림의 소셜 태깅(tagging) 및 형상 태깅(shape tagging)으로 칭해진다. 당업자는 "오빙"의 실시예가 이미지에 관하여 논의될지라도, 본 발명을 벗어나지 않고 스트림 내의 특정 이미지들을 선택함으로써 스트리밍 비디오가 또한 태깅될 수 있음을 인식할 것이다.
이미지 및/또는 비디오 스트림의 "오빙"의 프로세스는 본 발명의 실시예들에 따라 소셜 네트워크 엔진에 의해 다음의 방식으로 수행될 수 있다. 상기 프로세스는 이미지를 수신함으로써 시작한다. 그 후, 사용자는 "핫 존(hot zone)들"을 생성하는 프로세스를 사용한다. "핫 존들"을 생성하는 것은 사용자가 텍스트 코멘트를 제공하고자 하는 이미지의 특정 부분을 자신이 식별하는 것을 의미한다. "핫 존들" 모두가 식별된 후에, 사용자는 소셜 속성들을 적용한다. 즉, 사용자는 코멘트를 입력한다. 텍스트 코멘트들은 다른 링크들을 칭하는, 즉, 컬쳐럴 데이터베이스(cultural database)를 칭하는 것일 수 있거나, 데이터베이스에 추가되는 새로운 입력, 즉 컬쳐럴 데이터베이스를 형성하는 것일 수 있다. 그 후, 프로세스는 컬쳐럴 데이터베이스로의 링크를 이미지로 임베딩하는 "오빙"을 수행한다. 다른 실시예들에서, 링크는 "오빙된 오브젝트"과 연관되는 제품 또는 서비스를 제공하는 특정 웹 사이트로의 링크일 수 있다. 그 후, 프로세스는 다른 사용자들이 이미지에 액세스하여 추가 "핫 존들"을 규정하고 추가 소셜 속성들, 즉 코멘트들을 추가하는 것을 가능하게 한다.
"소셜 태깅"은 "오빙된" 이미지와 같은 소셜 오브젝트를 기술하는 명사들 및 형용사들의 정규화를 통해 컬처(culture)를 생성하는 것과 관련된다. 이미지 및/또는 비디오 스트림의 "소셜 태깅"을 수행하기 위한 프로세스는 본 발명에 따라 다음의 방식으로 수행된다. 프로세스는 소셜 오브젝트를 검색함으로써 시작한다. 그 후, 프로세스는 소셜 오브젝트와 연관되는 소셜 명사들 및 형용사들 모두를 판독한다. 그 후, 특정 소셜 형용사가 언급되는 빈도수 또는 수가 결정되는 반복 프로세스가 수행된다. 발생 빈도수가 특정 임계값보다 더 큰 경우, 소셜 형용사는 소셜 컬처럴 템플릿(cultural template)에 추가된다. 이 반복 프로세스는 소셜 오브젝트와 연관되는 것으로 밝혀진 소셜 형용사의 각각에 대해 수행된다. 그 후, 소셜 컬처럴 템플릿은 컬처렬 데이터베이스에 추가되고 프로세스는 종료된다.
"형상 태깅"은 본 발명의 실시예들에 따라 "핫 존들"을 식별하는 프로세스이다. "핫 존들"은 이름, 웹-링크, 또는 다른 식별자와 같이 사용자가 특정 텍스트 데이터와 연관시키고자 하는 이미지의 부분들이다. "형상 태깅"의 프로세스는 이미지 내의 관심 부분들을 분석하고 "벡터 포인트(vector point)들"을 결정한다. 그 후, 이 프로세스는 텍스트 데이터를 "벡터 포인트들"과 연관시킬 것을 요청한다. "형상 태깅"의 프로세스는 또한 사용자가 벡터 포인트들을 조정하거나 연관된 텍스트를 편집하도록 할 것이다.
"형상 태깅"은 본 발명의 실시예에 따라 다음의 방식으로 수행된다. 형상 인식은 "핫 존들"을 생성하는 것에서 시작된다. "핫 존들"은 사용자가 커서 및 포인팅 디바이스를 사용하여 선택할 수 있는 이미지를 사용자가 규정한 부분들이라는 것이 예상된다. 그 후, 상기 프로세스는 "핫 존" 내의 형상 위에 벡터 포인트들을 배치하고 상기 이미지 위에 중첩했던 벡터포인트들을 도시한다. 그 후, 사용자는 벡터포인트들을 조정하여 이미지를 더 양호하게 규정할 수 있다. 벡터 포인트들이 완성되면, 오브젝트가 형상 인식 데이터베이스에 추가된다. 그 후, 프로세스는 이미지의 특정 부분에 있는 추가 형상들에 대해, 그리고 이미지의 각각의 선택된 부분 또는 "핫 존"에 대해 반복된다.
"오빙된(orbbed)" 이미지를 뷰잉(viewing)할 때, 사용자는 "소셜 오브젝트 파인더(finder)"라고 칭해지는 프로세스를 수행할 수 있다. 소셜 오브젝트 파인더는 이미지에서의 부분들에 대한 정보를 검색하기 위해 사용자에 의해 사용되는 프로세스이다. 하나의 실시예에서, 이미지들에 대한 정보를 유지하는 데이터베이스는 네트워크 접속을 통해 이미지에 액세스하는 디바이스 내로 로딩된다. 이 데이터베이스는 또한 메모리 내의 디바이스 상에서 유지될 수 있고 단지 네트워크의 접속이 행해질 때 갱신될 수 있다. 그 후, 사용자는 디스플레이 상에서 이미지를 뷰잉한다. 사용자가 영상의 부분에 대한 연관된 텍스트를 보고자 하면, 사용자는 포인팅 디바이스를 사용하여 정보와 연관되는 부분을 "클릭"한다. 그 후, 데이터베이스에서 정보를 검색하고 검색된 데이터는 사용자에게 디스플레이된다.
본 발명의 실시예에 따라 사진과 같은 이미지 또는 텍스트를 이미지에서의 형상들과 연관시키기 위한 비디오 스트림 프로세스로부터의 프레임을 "오빙"하기 위한 프로세스의 실시예가 도 3에 도시된다. 프로세스(300)는 이미지 캡처 디바이스에서 또는 특정 웹사이트의 콘텐츠 공급자의 시스템에 의해 구현될 수 있다. 이 프로세스는 단계 305에서 이미지를 수신함으로써 시작한다. 단계 310에서, 이미지의 부분이 사용자에 의해 선택된다. 선택은 입력 디바이스와 통합되어 있는 "드러그 앤 드롭(drag and drop)" 특징 또는 어떤 다른 특징을 사용함으로써 입력될 수 있다. 선택된 부분에서의 오브젝트의 형상은 단계 315에서 식별된다. 이는 공지되어 있는 오브젝트들의 픽셀 명암 비교들, 및/또는 픽셀 대 이미지의 비교들을 포함하여 여러 방식들로 수행될 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다.
형상이 이미지 내에서 식별된 후에, 형상의 윤곽이 단계 320에서 사용자에게 디스플레이된다. 그 후, 사용자는 단계 325에서 형상에 대한 변경들을 입력하는 것이 가능하다. 사용자는 "드래그 앤 드롭"과 같은 특징을 사용하는 포인팅 디바이스를 사용하여 변경을 입력시킬 수 있다. 당업자는 변경들을 입력하는 다른 방법들이 본 발명으로부터 벗어나지 않고 사용될 수 있음을 인식할 것이다. 형상의 윤곽이 식별된 후에, 시스템은 단계 330에서 이미지 데이터베이스에 이미지에 대한 레코드에서 상기 이미지에 대한 데이터를 저장한다.
그 후, 이 프로세스는 단계 335에서 사용자로부터 텍스트의 입력을 수신한다. 텍스트는 키보드, 키패드, 또는 다른 입력/출력 디바이스를 사용하여 입력될 수 있다. 일부 실시예들에 따르면, 대화 박스와 같은 프롬프트(prompt)는 사용자에게 입력된 텍스트를 수신할지를 질의할 수 있다. 대화 박스는 또한 일부 실시예들에서 사용자에 의한 입력들에 기초하여 자동으로 완성될 수 있다. 텍스트는 설명, 웹사이트 주소 또는 사용자가 선택된 오브젝트에 대해 공유하고자 하는 임의의 다른 타입의 정보일 수 있다. 그 후, 텍스트의 형상으로의 연관을 식별하는 표시자는 단계 340에서 이미지 데이터베이스 내의 이미지의 레코드에 저장된다. 표시자는 이미지 내의 오브젝트에 대한 형상의 아이콘 또는 오버레이(overlay)일 수 있고 상기 오브젝트가 이미지 내의 관심 오브젝트임을 보여주는 어떤 다른 방식일 수 있다. 그 후, 표시자는 단계 345에서 이미지에 임베딩된다.
그 후, 프로세스는 단계 350에서 이미지의 선택된 부분에서 다른 오브젝트가 있는지를 결정한다. 선택된 부분에서 다른 오브젝트가 존재하면, 선택된 부분에서의 오브젝트들 모두가 사용자에 따라서 처리될 때까지 프로세스(300)는 단계 315로부터 각각의 다음 오브젝트에 대해 반복된다. 선택된 부분에서 다른 오브젝트가 없는 경우, 상기 프로세스는 자체가 단계 355에서 다음 선택 부분의 입력을 수신했는지를 결정한다. 다른 선택이 수신되면, 프로세스(300)는 다음 부분에 대해 단계 310에서부터 반복된다. 다른 선택이 수신되지 않으면, 단계 360에서 이미지 데이터베이스로의 링크가 영상에 임베딩된다. 임베딩된 링크는 콘텐츠를 뷰잉하기 위해 사용자가 네트워크를 통해 이미지에 대한 레코드에 액세스하도록 하는 이미지 데이터베이스 내의 이미지의 레코드의 어드레스이다. 링크가 임베딩된 후에, 프로세스(300)가 종료된다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 선택된 오브젝트에 대한 정보를 검색하고 저장하기 위해 단계들 330 및 335를 수행하기 위한 예시적인 프로세스를 도시한다. 프로세스(400)는 단계 405에서 오브젝트의 식별자를 수신함으로써 시작된다. 이는 본 실시예에 따라 대화 박스에서의 입력으로 또는 다른 방법들을 통해 수신될 수 있다. 그 후, 데이터베이스 또는 다른 구조는 단계 410에서 식별자와 연관되는 레코드에 대해 검색된다. 단계 415에서, 프로세스는 오브젝트에 대한 레코드가 발견되었는지를 결정한다. 레코드가 발견되지 않으면, 단계 420에서 오브젝트에 대한 새로운 레코드가 생성된다. 오브젝트에 대한 레코드가 발견되면, 단계 425에서 레코드에 저장된 오브젝트에 대한 정보가 디스플레이된다. 이는 특정 필드들에서 대화 박스 또는 유사한 방식으로 정보를 디스플레이함으로써 수행될 수 있다. 그 후, 사용자는 단계 430에서 정보에 대한 변경들을 입력할 수 있다. 이는 정보를 사용되지 않은 필드들에 추가하거나 또는 어떤 다른 방식으로 필드들 내의 정보를 편집함으로써 수행될 수 있다. 레코드가 새로운 레코드인 경우, 변경은 새로운 레코드에 대한 정보의 입력이다. 그 후, 변경된 정보는 단계 435에서 레코드 내에 저장되고 프로세스(400)는 종료된다.
도 5는 본 발명에 따라 이미지 내의 형상과 연관되는 정보를 제공하기 위한 프로세스를 도시한다. 프로세스는 단계 505에서 이미지를 디스플레이함으로써 시작된다. 그 후, 프로세스는 단계 510에서 이미지에 대해 연관된 정보로의 링크들에 대한 요청을 수신한다. 상기 입력은 포인터를 사용하여 이미지의 미리 규정된 부분 위에서 클릭하는 것일 수 있다. 그 후, 프로세스는 단계 515에서 연관된 텍스트를 가지는 이미지 내의 형상들 모두에 대한 데이터를 판독한다. 프로세스는 이미지에 링크된 형상들 모두를 검색하고 각각의 형상과 연관되는 오브젝트에 대한 레코드를 판독함으로써 수행된다.
그 후, 형상들은 단계 520에서 영상 내에 표시된다. 이 표시는 오브젝트 위의 윤곽을 중첩하거나 형상들을 쉽게 식별 가능하게 하는 임의의 다른 방법에 의해 제공된다. 그 후, 프로세스는 단계 525에서 특정 형상과 연관되는 텍스트에 대한 요청을 사용자로부터 수신한다. 이 요청은 포인팅 디바이스를 사용하는 "클릭"의 형태로 또는 임의의 형태로 수신될 수 있다. 그 후, 프로세스는 단계 530에서 이미지 데이터베이스 내에 저장된 오브젝트의 레코드로부터 형상과 연관되는 텍스트를 판독한다. 그 후, 판독 정보는 단계 535에서 어떤 임의의 방식으로 디스플레이된다. 일부 실시예들에서, 텍스트는 형상 부근의 이미지 위에 중첩될 수 있거나 디스플레이 상의 이미지 아래의 텍스트 박스 내에 제공될 수 있다. 그 후, 프로세스는 단계 540에서 다른 선택을 수신하기 위해 대기한다. 다른 선택이 수신되면, 프로세스는 새로운 형상에 대해 단계 530에서부터 반복된다. 다른 선택이 수신되지 않거나 뷰잉을 종료하라는 요청이 수신되면, 프로세스(500)는 종료된다.
본 발명의 부가적 양태는 소셜 오브젝트들의 생성 및 사용으로부터 수집된 데이터를 사용하는 것이다. 본 발명의 일부 실시예들은 사용자의 "소셜 웨이트"를 계산하기 위하여 정보를 사용할 수 있고 사용자의 "소셜 웨이트"를 결정하기 위한 프로세스의 예시적인 실시예가 도 6에 도시된다. "소셜 웨이트"가 사용자가 다른 사람들에게 미치는 영향에 대한 양적인 측정치이다. "소셜 웨이트"가 "이벤트마다를" 기반으로 및/또는 사용자에 의해 포스트들에 대한 전체 응답을 측정한 "총 소셜 웨이트"를 기반으로 측정될 수 있다. 프로세스는 단계 605에서 시작되고, 이 단계에서 피초대자(invitee)들의 목록을 포함하는 이벤트에 대한 초대가 소셜 네트워크 엔진에 의해 수신된다. 그 후, 시스템은 단계 610에서 피초대자들의 목록 상에서 초대에 응한다고 포스팅한 피초대자들을 결정한다.
이벤트에 대한 소셜 웨이트는 단계 615에서 계산되고 추후에 단계 620에서 메모리에 저장된다. 이벤트의 소셜 웨이트는 수락을 포스팅한 피초대자들의 수를 피초대자들의 목록 상의 피초대자들 수로 나눔으로써 결정된다. 이벤트에 대한 사용자의 소셜 웨이트가 결정된 후, 사용자의 총 소셜 웨이트는 단계 625에서 갱신된다. 새로운 총 소셜 웨이트는 사용자가 소셜 네트워크 사이트에 포스팅했던 이벤트들의 총 수로 나눈 사용자에 의해 포스팅된 이벤트들 모두에 대한 소셜 웨이트들을 더함으로써 결정된다. 그 후, 프로세스는 갱신된 총 소셜 웨이트를 저장함으로써 종료된다.
도 7은 영향을 받는 사용자들을 제 1 사용자들의 영향 목록에 추가하기 위한프로세스의 실시예를 도시한다. 프로세스(700)는 사용자에 의한 이벤트에 대한 초대를 수신함으로써 시작된다. 사용자는 초대를 소셜 네트워크 엔진에 입력한다. 초대는 피초대자들의 목록을 포함한다. 이벤트가 발생하도록 스케줄링된 시간 이후에, 시스템은 단계 705에서 엔진에 의해 유지되는 메모리로부터 이벤트에 대한 피초대자들의 목록을 검색한다. 그 후, 피초대자는 단계 710에서 목록으로부터 선택된다. 그 후, 시스템은 단계 715에서 선택된 피초대자가 네트워크에 대한 초대의 승낙을 포스팅했는지를 결정한다. 피초대자가 초대를 승낙하지 않으면, 프로세스는 단계 710에서부터 다른 사용자에 대해 반복된다. 피초대자가 초대를 승낙했다면, 시스템은 단계 720에서 사용자가 이 특정 사용자로부터 승락한 초대들의 수를 카운팅하는 영향 카운터를 증가시킨다. 그 후, 시스템은 단계 725에서 카운터가 미리 결정된 임계값보다 더 큰지를 결정한다. 사용되는 정확한 임계값은 당업자에게 남겨진다. 그러나, 임계값은 이 특정 피초대자에 대한 사용자의 현저한 영향을 적절하게 보여주도록 선택되어야만 한다. 카운터가 임계값보다 더 크면, 피초대자는 단계 730에서 초대를 발송했던 사용자와 연관되어 있는 영향을 받는 사용자들의 목록에 추가된다. 그 후, 프로세스(700)는 단계 725에서 피초대자들 모두 프로세싱되었는지를 결정한다. 만일 프로세싱되지 않았다면, 프로세스(700)는 단계 710부터 반복된다. 피초대자들 모두가 검사된 후에, 프로세스(700)는 종료된다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따라 소셜 네트워크 엔진으로의 포스트들에 기초하여 제 1 사용자에 대한 목록에 영향을 받는 사용자들을 추가하기 위한 프로세스의 실시예를 도시한다. 프로세스(800)는 단계 805에서 코멘트의 포스트를 제 1 사용자로부터 수신함으로써 시작된다. 그 후, 포스트는 소셜 네트워크 엔진의 사용자 페이지들에 포스팅된다. 그 후, 시스템은 단계 810에서 다음 사용자로부터 코멘트를 수신하기 위해 대기한다. 코멘트는 소셜 네트워크 엔진 상의 포스트에 응답하여 사용자에 의해 사용자의 페이지에 입력되고 수신된 텍스트이다. 코멘트가 다음 사용자로부터 수신되면, 시스템은 단계 815에서 이 특정 사용자에 의해 포스팅된 코멘트들에 다음 사용자의 코멘트들의 수를 카운팅하는 영향 카운터를 증가시킨다. 그 후, 카운터는 단계 820에서 임계값과 비교된다. 임계값의 정확한 값은 당업자에게 설계 선택사항으로 남겨진다. 그러나, 임계값은 특정 사용자가 다음 사용자에게 영향을 미칠 가능성을 나타내는 수가 되도록 선택되어야만 한다. 카운터가 임계값보다 더 크면, 다음 사용자는 단계 825에서 특정 사용자에 의해 영향을 받는 사용자들을 저장하는 메모리 내에 유지되는 목록에 추가된다. 그 후, 프로세스는 다음 코멘트가 수신되는 경우 반복된다.
도 9는 본 발명에 따는 실시예들에 따라 사용자에 의한 소셜 네트워크 엔진으로의 포스팅들에서 키워드들을 검출하기 위한 프로세스의 실시예를 도시한다. 프로세스(900)는 단계 905에서 엔진에 의해 유지되는 메모리로부터 사용자의 엔진으로의 포스팅들 모두를 검색함으로써 시작된다. 이 논의의 목적들을 위해, 포스팅은 소셜 네트워크 엔진에 의해 수신되고 저장되는 임의의 텍스트 엔트리일 수 있다. 이것은 포스트들, 코멘트들, 초대들 및 소셜 네트워크 엔진에 의해 제공되는 다른 행동들을 포함할 수 있다.
그 후, 검색하기 위한 키워드들의 목록은 시스템에 의해 수신된다. 그 후, 시스템은 단계 910에서 키워드들의 목록으로부터 키워드를 선택한다. 그 후, 목록으로부터의 포스팅은 시스템에 의해 판독된다. 그 후, 시스템은 단계 915에서 포스팅이 키워드를 포함하는지를 결정한다. 포스팅이 키워드를 포함하지 않으면, 프로세스는 다음 포스팅으로 계속된다. 그렇지 않으면, 시스템은 단계 920에서 사용자와 연관되는 키워드 카운터를 증가시킨다.
그 후, 시스템은 단계 925에서 카운터가 미리 결정된 임계값보다 더 큰지를 결정한다. 임계값은 키워드들의 목록과 연관되는 주제에 대한 관심도를 입증할 양으로 선택되어야만 한다. 임계값의 정확한 값은 당업자를 위한 설계 선택사항으로 남겨둔다. 카운터가 임계값보다 더 크지 않으면, 프로세스는 다음 포스팅으로 계속된다. 카운터가 임계값보다 더 크면, 사용자는 단계 930에서 시스템에 의해 유지되고 있는 키워드들의 목록과 연관되는 주제에 관심이 있는 사용자들의 목록에 추가된다. 이 목록은 광고들과 같이 연관되는 주제에 관한 정보를 목록 상의 사용자들에게 송신하는데 사용될 것이다. 프로세스는 단계 935에서 선택된 키워드를 검색하기 위해 포스팅들 모두에 대해 반복된다. 포스팅들 모두가 선택된 키워드에 대해 검색된 후에, 프로세스는 단계 940에서 목록 내의 다른 키워드들 각각에 대해 반복된다.
도 10은 본 발명에 따라 키워드들 및 지리적 영역에 기초하여 사용자들의 광고들에 대한 특정 타겟팅에 대한 프로세스의 실시예를 도시한다. 프로세스는 단계 1005에서 키워드 또는 키워드들의 목록과 연관되어 광고 또는 다른 콘텐츠를 수신함으로써 시작된다. 그 후, 시스템은 단계 1010에서 콘텐츠가 타겟팅될 수 있는 원하는 지리적 영역을 수신한다. 원하는 지리적 영역은 도시, 우편 번호, 또는 임의의 다른 지리적 경계일 수 있다. 그 후, 시스템은 사용자들의 레코드들에서 원하는 지리적 영역 내에 등록되었던 사용자들에 대한 검색을 수행하고 단계 1015에서 원하는 영역 내의 사용자들의 목록을 생성한다. 사용자는 소셜 네트워크의 주소와 같은 등록 정보를 제공함으로써 지리적 영역에 등록될 수 있거나 이는 소셜 네트워크를 제공하는 엔진에 접속하는데 사용되는 스마트폰과 같은 디바이스로부터 획득될 수 있다.
원하는 영역 내에 있는 사용자들의 목록이 생성된 후에, 시스템은 단계 1020에서 목록에서 사용자를 선택한다. 그 후, 시스템은 단계 1025에서 선택된 사용자가 타겟팅된 그룹에 속하는지를 결정한다. 이 결정은 사용자에 의한 상기 소셜 네트워크 엔진으로의 포스팅들에서 키워드들을 검출하기 위한 프로세스와 유사한 방식으로 행해질 수 있다. 사용자가 타겟 그룹에 속하지 않으면, 시스템은 단계 1045에서 다른 시스템을 선택하고 프로세스를 반복한다. 사용자가 타겟팅된 그룹에 속하면, 콘텐츠는 단계 1030에서 사용자에게 제공된다. 그 후, 시스템은 단계 1035 및 1040에서 선택된 사용자에 의해 영향을 받는 사용자들의 목록을 검색하고 영향을 받는 사용자들의 검색된 목록 내의 각각의 사용자에게 콘텐츠를 제공할 수 있다. 그 후, 프로세스는 단계 1045에서 타겟팅된 영역 내에 등록된 사용자들의 목록 상의 사용자들 각각에 대하여 결정이 행해질 때까지 다른 사용자에 대해 반복된다.
도 11은 본 발명의 실시예들에 따라 자료의 선택적인 지리적 타겟팅에 대한 프로세스의 실시예를 도시한다. 프로세스(1100)는 단계 1105에서, 특정 가게에서의 이벤트의 광고와 같이 분배될 콘텐츠를 수신함으로써 시작된다. 그 후, 시스템은 단계 1110에서 콘텐츠가 타겟팅될 수 있는 원하는 지리적 영역을 수신한다. 원하는 지리적 영역은 도시, 우편 번호, 또는 임의의 다른 지리적 경계일 수 있다. 그 후, 시스템은 사용자들의 레코드들에서 원하는 지리적 영역 내에 등록되었던 사용자들에 대한 검색을 수행하고 단계 1120에서 원하는 영역 내의 사용자들의 목록을 생성한다. 사용자는 소셜 네트워크의 주소와 같은 등록 정보를 제공함으로써 지리적 영역에 등록될 수 있거나, 이는 소셜 네트워크를 제공하는 엔진에 접속하는데 사용되는 스마트폰과 같은 디바이스로부터 획득될 수 있다.
원하는 영역 내에 있는 사용자들의 목록이 생성된 후에, 시스템은 단계 1125에서 목록에서 사용자를 선택한다. 그 후, 시스템은 엔진에 의해 유지되는 메모리로부터 사용자의 총 소셜 웨이트를 판독한다. 사용자의 총 소셜 웨이트는 상기 제 1 흐름도에 관하여 기술된 것과 유사한 방식으로 계산될 수 있다. 그 후, 사용자의 총 소셜 웨이트는 단계 1130에서 임계값과 비교된다. 당업자는 임계값이 다른 사용자들에 대해 원하는 영향 레벨을 가지는 사용자들을 타겟으로 하는 값으로 선택되어야 함을 인식할 것이다. 그러나, 정확한 값은 당업자에게 설계 선택사항으로 남겨둔다. 사용자가 원하는 소셜 영향을 가지지 않으면, 시스템은 단계 1150에서 목록으로부터 다른 사용자를 선택하고 프로세스를 반복한다. 사용자 소셜 웨이트가 임계값보다 더 크면, 단계 1135에서 콘텐츠가 사용자에게 제공된다. 그 후, 시스템은 단계 1140에서 사용자에 의해 영향을 받는 사용자들의 목록을 검색하고 단계 1145에서 영향을 받는 사용자들의 목록 내의 각각의 사용자에게 콘텐츠를 제공할 수 있다. 그 후, 프로세스는 단계 1150에서 타겟팅된 영역 내의 사용자들의 목록 상의 사용자들 각각에 대한 결정이 행해질 때까지 다른 사용자에 대해 반복된다.
상술한 바는 사진들의 태깅을 통해 소셜 네트워크 내의 "소셜 오브젝트들"을 제공하는 프로세스들 및 사용자들에게 데이터를 다이렉팅하는 소셜 접촉들을 제공함으로써 수집되는 정보를 사용하는 프로세스들을 기술한 것이다. 타인들이 다음의 청구항들에서 진술되는 바와 같은 본 발명을 침해하는 대체물들을 설계할 수 있고 설계할 것임이 예상된다.

Claims (36)

  1. 텍스트를 디지털 이미지에서의 형상과 연관시키는 제품에 있어서:
    명령들로서,
    이미지를 수신하고,
    상기 이미지에서 형상을 결정하고,
    상기 형상을 기술하는 데이터를 이미지 데이터베이스에 저장된 상기 이미지에 대한 레코드에 저장하고,
    상기 형상과 연관된 텍스트의 입력을 수신하고,
    상기 텍스트 및 상기 형상의 표시자를 상기 레코드에 저장하고,
    상기 이미지에서의 상기 형상의 상기 위치에 인접한 상기 이미지에 상기 연관의 상기 표시자를 임베딩하고,
    상기 이미지에 상기 이미지 데이터베이스에 대한 링크를 임베딩하도록 프로세싱 유닛에 지시하기 위한 상기 명령들; 및
    상기 프로세싱 유닛에 의해 판독 가능하고 상기 명령들을 저장하기 위한 매체를 포함하는 제품.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 형상을 결정하도록 하는 상기 명령들은:
    이미지의 부분의 입력을 수신하고,
    상기 이미지의 상기 부분에서 오브젝트를 결정하고,
    상기 형상을 규정하는 상기 오브젝트의 윤곽을 결정하도록 상기 프로세싱 유닛에게 지시하기 위한 명령들을 포함하는 제품.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 형상을 결정하도록 하는 상기 명령들은:
    상기 형상을 변경하는 입력들을 수신하도록 상기 프로세싱 유닛에게 지시하기 위한 명령들을 포함하는 제품.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 텍스트는 웹 사이트의 어드레스인 제품.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 텍스트는 상기 형상에 의해 식별되는 오브젝트의 기술(description)인 제품.
  6. 제 1 항에 있어서, 텍스트의 입력을 수신하도록 하는 상기 명령들은:
    오브젝트의 식별자의 입력을 수신하고,
    상기 식별자를 기반으로 하여 상기 오브젝트에 대한 정보를 저장하는 레코드에 대한 데이터베이스를 검색하고,
    상기 레코드로부터 상기 정보를 디스플레이하고,
    상기 사용자로부터 상기 정보의 입력 또는 변경을 수신하고,
    상기 레코드에 상기 정보의 상기 변경을 저장하도록 상기 프로세싱 유닛에게 지시하기 위한 명령들을 포함하는 제품.
  7. 제 6 항에 있어서, 상기 텍스트를 수신하도록 하는 상기 명령들은:
    상기 검색 동안 상기 데이터베이스에서 레코드가 발견되지 않은 것에 응답하여 상기 데이터베이스에서 상기 오브젝트에 대한 새로운 레코드를 생성하고,
    상기 오브젝트에 관한 정보의 입력을 수신하고,
    상기 레코드에 상기 정보를 저장하도록 상기 프로세싱 유닛에 지시하기 위한 명령들을 포함하는 제품.
  8. 제 1 항에 있어서, 상기 명령들은:
    데이터베이스에 대한 상기 링크의 선택을 수신하고,
    상기 링크와 연관된 상기 이미지를 디스플레이하고,
    상기 이미지에서 상기 디스플레이된 이미지로부터의 상기 표시자의 선택을 나타내는 입력을 수신하고,
    상기 이미지 데이터베이스에서 상기 레코드로부터 상기 링크와 연관된 상기 텍스트를 판독하고,
    상기 디스플레이된 이미지와 함께 상기 텍스트를 디스플레이하도록 상기 프로세싱 유닛에게 지시하기 위한 명령들을 포함하는 제품.
  9. 프로세싱 시스템에 의해 수행되는 텍스트를 소셜 네트워크에 의해 저장된 디지털 이미지에서의 형상과 연관시키는 방법에 있어서:
    사용자에 의해 입력된 이미지를 수신하는 단계;
    상기 이미지에서 형상을 결정하는 단계;
    상기 형상을 기술하는 데이터를 이미지 데이터베이스에 저장된 상기 이미지에 대한 레코드에 저장하는 단계;
    상기 형상과 연관된 텍스트의 입력을 수신하는 단계;
    상기 텍스트 및 상기 형상의 표시자를 상기 레코드에 저장하는 단계;
    상기 이미지에서의 상기 형상의 상기 위치에 인접한 상기 이미지에 상기 연관의 상기 표시자를 임베딩하는 단계; 및
    상기 이미지에 상기 이미지 데이터베이스에 대한 링크를 임베딩하는 단계를 포함하는 방법.
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 형상을 결정하는 단계는:
    이미지의 부분의 입력을 수신하는 단계;
    상기 이미지의 상기 부분에서 오브젝트를 결정하는 단계; 및
    상기 형상을 규정하는 상기 오브젝트의 윤곽을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  11. 제 10 항에 있어서, 상기 형상을 결정하는 단계는:
    상기 형상을 변경하는 입력들을 수신하는 단계를 포함하는 방법.
  12. 제 9 항에 있어서, 상기 텍스트는 웹 사이트의 어드레스인 방법.
  13. 제 9 항에 있어서, 상기 텍스트는 상기 형상에 의해 식별되는 오브젝트의 기술(description)인 방법.
  14. 제 9 항에 있어서, 상기 텍스트의 입력을 수신하는 단계는:
    오브젝트의 식별자의 입력을 수신하는 단계;
    상기 식별자를 기반으로 하여 상기 오브젝트에 대한 정보를 저장하는 레코드에 대한 데이터베이스를 검색하는 단계;
    상기 레코드로부터 상기 정보를 디스플레이하는 단계;
    상기 사용자로부터 상기 정보의 입력 또는 변경을 수신하는 단계; 및
    상기 레코드에 상기 정보의 상기 변경을 저장하는 단계를 포함하는 방법.
  15. 제 14 항에 있어서, 상기 텍스트의 입력을 수신하는 단계는:
    상기 검색 동안 상기 데이터베이스에서 레코드가 발견되지 않은 것에 응답하여 상기 데이터베이스에서 상기 오브젝트에 대한 새로운 레코드를 생성하는 단계;
    상기 오브젝트에 관한 정보의 입력을 수신하는 단계; 및
    상기 레코드에 상기 정보를 저장하는 단계를 포함하는 방법.
  16. 제 9 항에 있어서:
    데이터베이스에 대한 상기 링크의 선택을 수신하는 단계;
    상기 링크와 연관된 상기 이미지를 디스플레이하는 단계;
    상기 이미지에서 상기 디스플레이된 이미지로부터의 상기 표시자의 선택을 나타내는 입력을 수신하는 단계;
    상기 이미지 데이터베이스에서 상기 레코드로부터 상기 링크와 연관된 상기 텍스트를 판독하는 단계; 및
    상기 디스플레이된 이미지와 함께 상기 텍스트를 디스플레이하는 단계를 더 포함하는 방법.
  17. 텍스트를 디지털 이미지에서의 형상과 연관시키는 시스템에 있어서:
    이미지를 수신하도록 구성된 회로;
    상기 이미지에서 형상을 결정하도록 구성된 회로;
    상기 형상을 기술하는 데이터를 이미지 데이터베이스에 저장된 상기 이미지에 대한 레코드에 저장하도록 구성된 회로;
    상기 형상과 연관된 텍스트의 입력을 수신하도록 구성된 회로;
    상기 텍스트 및 상기 형상의 표시자를 상기 레코드에 저장하도록 구성된 회로;
    상기 이미지에서의 상기 형상의 상기 위치에 인접한 상기 이미지에 상기 연관의 상기 표시자를 임베딩하도록 구성된 회로; 및
    상기 이미지에 상기 이미지 데이터베이스에 대한 링크를 임베딩하도록 구성된 회로를 포함하는 시스템.
  18. 제 17 항에 있어서, 상기 형상을 결정하도록 구성된 상기 회로는:
    이미지의 부분의 입력을 수신하도록 구성된 회로;
    상기 이미지의 상기 부분에서 오브젝트를 결정하도록 구성된 회로; 및
    상기 형상을 규정하는 상기 오브젝트의 윤곽을 결정하도록 구성된 회로를 포함하는 시스템.
  19. 제 18 항에 있어서, 상기 형상을 결정하도록 구성된 상기 회로는:
    상기 형상을 변경하는 입력들을 수신하도록 구성된 회로를 포함하는 시스템.
  20. 제 17 항에 있어서, 상기 텍스트는 웹 사이트의 어드레스인 시스템.
  21. 제 17 항에 있어서, 상기 텍스트는 상기 형상에 의해 식별되는 오브젝트의 기술(description)인 시스템.
  22. 제 17 항에 있어서, 텍스트의 입력을 수신하도록 구성된 상기 회로는:
    오브젝트의 식별자의 입력을 수신하도록 구성된 회로;
    상기 식별자를 기반으로 하여 상기 오브젝트에 대한 정보를 저장하는 레코드에 대한 데이터베이스를 검색하도록 구성된 회로;
    상기 레코드로부터 상기 정보를 디스플레이하도록 구성된 회로;
    상기 사용자로부터 상기 정보의 입력 또는 변경을 수신하도록 구성된 회로; 및
    상기 레코드에 상기 정보의 상기 변경을 저장하도록 구성된 회로를 포함하는 시스템.
  23. 제 22 항에 있어서, 상기 텍스트를 수신하도록 구성된 상기 회로는:
    상기 검색 동안 상기 데이터베이스에서 레코드가 발견되지 않은 것에 응답하여 상기 데이터베이스에서 상기 오브젝트에 대한 새로운 레코드를 생성하도록 구성된 회로;
    상기 오브젝트에 관한 정보의 입력을 수신하도록 구성된 회로; 및
    상기 레코드에 상기 정보를 저장하도록 구성된 회로를 포함하는 시스템.
  24. 제 1 항에 있어서, 상기 텍스트를 수신하도록 구성된 상기 회로는:
    데이터베이스에 대한 상기 링크의 선택을 수신하도록 구성된 회로;
    상기 링크와 연관된 상기 이미지를 디스플레이하도록 구성된 회로;
    상기 이미지에서 상기 디스플레이된 이미지로부터의 상기 표시자의 선택을 나타내는 입력을 수신하도록 구성된 회로;
    상기 이미지 데이터베이스에서 상기 레코드로부터 상기 링크와 연관된 상기 텍스트를 판독하도록 구성된 회로; 및
    상기 디스플레이된 이미지와 함께 상기 텍스트를 디스플레이하도록 구성된 회로를 포함하는 시스템.
  25. 소셜 네트워크 엔진을 제공하는 제품에 있어서:
    사용자가 소셜 오브젝트들과 상호작용하도록 프로세싱 유닛에게 지시하기 위한 명령들로서, 상기 소셜 오브젝트는 상기 소셜 네트워크 상의 물리적 오브젝트를 나타내는, 상기 명령들; 및
    상기 프로세싱 유닛에 의해 판독 가능하고 상기 명령들을 저장하기 위한 매체를 포함하는 제품.
  26. 제 25 항에 있어서, 상기 명령들은:
    상기 소셜 네트워크에서의 상호작용들을 기반으로 하여 사용자의 소셜 웨이트를 결정하고,
    특정 사용자에게 특정 콘텐트를 다이렉팅하기 위하여 상기 사용자의 상기 소셜 웨이트를 사용하도록 상기 프로세싱 유닛에게 지시하기 위한 명령들을 더 포함하는 제품.
  27. 제 25 항에 있어서, 상기 명령들은:
    특정 콘텐트에 관련된 키워드들에 대하여 사용자에 의해 제공된 콘텐트를 검색하고,
    임계값보다 더 큰 상기 키워드들의 발생 수를 갖는 상기 콘텐트에 응답하여 상기 사용자에게 상기 특정 콘텐트를 다이렉팅하도록 상기 프로세싱 유닛에게 지시하기 위한 명령들을 더 포함하는 제품.
  28. 제 25 항에 있어서, 상기 명령들은:
    사용자에 대한 위치 정보가 특정 소셜 오브젝트에 대한 인접 위치 데이터인지를 결정하고,
    상기 사용자가 상기 소셜 오브젝터에 인접하다는 것을 나타내는 상기 사용자의 상기 위치 정보에 응답하여 상기 사용자에게 특정 콘텐트를 다이렉팅하도록 상기 프로세싱 유닛에게 지시하기 위한 명령들을 더 포함하는 제품.
  29. 소셜 네트워크를 제공하는 방법에 있어서:
    상기 네트워크에서 복수의 소셜 오브젝트들을 유지하는 단계; 및
    사용자가 소셜 오브젝트들과 상호작용하도록 하는 단계로서, 상기 소셜 오브젝트는 상기 소셜 네트워크 상의 물리적 오브젝트를 나타내는, 상기 사용자가 소셜 오브젝트들과 상호작용하도록 하는 단계를 포함하는 방법.
  30. 제 29 항에 있어서,
    상기 소셜 네트워크에서의 상호작용들을 기반으로 하여 사용자의 소셜 웨이트를 결정하는 단계; 및
    특정 사용자에게 특정 콘텐트를 다이렉팅하기 위하여 상기 사용자의 상기 소셜 웨이트를 사용하는 단계를 더 포함하는 방법.
  31. 제 29 항에 있어서,
    특정 콘텐트에 관련된 키워드들에 대하여 사용자에 의해 제공된 콘텐트를 검색하는 단계; 및
    임계값보다 더 큰 상기 키워드들의 발생 수를 갖는 상기 콘텐트에 응답하여 상기 사용자에게 상기 특정 콘텐트를 다이렉팅하는 단계를 더 포함하는 방법.
  32. 제 29 항에 있어서,
    사용자에 대한 위치 정보가 특정 소셜 오브젝트에 대한 인접 위치 데이터인지를 결정하는 단계; 및
    상기 사용자가 상기 소셜 오브젝터에 인접하다는 것을 나타내는 상기 사용자의 상기 위치 정보에 응답하여 상기 사용자에게 특정 콘텐트를 다이렉팅하는 단계를 더 포함하는 방법.
  33. 소셜 네트워크 엔진을 제공하는 시스템에 있어서,
    사용자가 소셜 오브젝트들과 상호작용하게 하도록 구성된 회로로서, 상기 소셜 오브젝트는 상기 소셜 네트워크 상의 물리적 오브젝트를 나타내는, 상기 사용자가 소셜 오브젝트들과 상호작용하게 하도록 구성된 회로를 포함하는 시스템.
  34. 제 33 항에 있어서,
    상기 소셜 네트워크에서의 상호작용들을 기반으로 하여 사용자의 소셜 웨이트를 결정하도록 구성된 회로; 및
    특정 사용자에게 특정 콘텐트를 다이렉팅하기 위하여 상기 사용자의 상기 소셜 웨이트를 사용하도록 구성된 회로를 더 포함하는 시스템.
  35. 제 33 항에 있어서,
    특정 콘텐트에 관련된 키워드들에 대하여 사용자에 의해 제공된 콘텐트를 검색하도록 구성된 회로; 및
    임계값보다 더 큰 상기 키워드들의 발생 수를 갖는 상기 콘텐트에 응답하여 상기 사용자에게 상기 특정 콘텐트를 다이렉팅하도록 구성된 회로를 더 포함하는 시스템.
  36. 제 33 항에 있어서:
    사용자에 대한 위치 정보가 특정 소셜 오브젝트에 대한 인접 위치 데이터인지를 결정하도록 구성된 회로; 및
    상기 사용자가 상기 소셜 오브젝터에 인접하다는 것을 나타내는 상기 사용자의 상기 위치 정보에 응답하여 상기 사용자에게 특정 콘텐트를 다이렉팅하도록 구성된 회로를 더 포함하는 시스템.
KR1020127032034A 2010-05-06 2011-05-06 소셜 네트워킹 엔진의 사용자들에게 콘텐츠를 다이렉팅하는 시스템 및 방법 KR101807561B1 (ko)

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Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8438165B2 (en) * 2011-05-12 2013-05-07 Microsoft Corporation Interest tracking using shared search queries and interactions
US8903909B1 (en) * 2011-09-15 2014-12-02 Google Inc. Detecting and extending engagement with stream content
US9727924B2 (en) * 2011-10-10 2017-08-08 Salesforce.Com, Inc. Computer implemented methods and apparatus for informing a user of social network data when the data is relevant to the user
US9276892B2 (en) * 2011-11-29 2016-03-01 Liquid Girds Social dialogue listening, analytics, and engagement system and method
US9262791B2 (en) * 2012-03-23 2016-02-16 Facebook, Inc. Targeting stories based on influencer scores
US9576325B2 (en) 2012-07-09 2017-02-21 Facebook, Inc. Recommending additional users for an event using a social networking system
US9047382B2 (en) * 2012-08-13 2015-06-02 Facebook, Inc. Customized presentation of event guest lists in a social networking system
US9712574B2 (en) * 2012-08-31 2017-07-18 Facebook, Inc. Real-world view of location-associated social data
US9361278B2 (en) * 2013-03-15 2016-06-07 Facebook, Inc. Overlaying photographs with text on a social networking system
JP6200684B2 (ja) * 2013-05-01 2017-09-20 任天堂株式会社 情報共有システム、サーバ装置、表示システム、プログラム及び情報共有方法
CN104424340B (zh) * 2013-09-11 2018-05-22 腾讯科技（深圳）有限公司 社交网络应用信息处理方法、装置及系统
US9710641B2 (en) * 2014-12-12 2017-07-18 Arp-Ip Llc System and method for replacing common identifying data
US9781228B2 (en) * 2014-12-23 2017-10-03 Palo Alto Research Center Incorporated Computer-implemented system and method for providing contextual media tagging for selective media exposure
US10216800B2 (en) * 2015-06-18 2019-02-26 Rocket Apps, Inc. Self expiring social media
CN108604234A (zh) 2015-07-15 2018-09-28 查比公司 用于屏幕截图链接的系统及方法
US20170250939A1 (en) * 2016-02-28 2017-08-31 Liquid Grids Social dialogue listening, analytics, and engagement system and method
TWI626549B (zh) * 2017-04-17 2018-06-11 Chunghwa Telecom Co Ltd Method of analyzing a URL to generate a user profile
CN108897778B (zh) * 2018-06-04 2021-12-31 创意信息技术股份有限公司 一种基于多源大数据分析的图像标注方法
US11106934B2 (en) * 2019-02-11 2021-08-31 Innovaccer Inc. Automatic visual display overlays of contextually related data from multiple applications

Family Cites Families (32)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5579471A (en) * 1992-11-09 1996-11-26 International Business Machines Corporation Image query system and method
US5604822A (en) * 1993-11-12 1997-02-18 Martin Marietta Corporation Methods and apparatus for centroid based object segmentation in object recognition-type image processing system
US5740266A (en) * 1994-04-15 1998-04-14 Base Ten Systems, Inc. Image processing system and method
US6400831B2 (en) * 1998-04-02 2002-06-04 Microsoft Corporation Semantic video object segmentation and tracking
AU2001238354A1 (en) * 2000-02-18 2001-08-27 The University Of Maryland Methods for the electronic annotation, retrieval, and use of electronic images
US20060197763A1 (en) 2002-02-11 2006-09-07 Landnet Corporation Document geospatial shape tagging, searching, archiving, and retrieval software
JP3705201B2 (ja) 2001-12-21 2005-10-12 コニカミノルタフォトイメージング株式会社 画像形成プログラム及び画像形成装置
US20040233233A1 (en) * 2003-05-21 2004-11-25 Salkind Carole T. System and method for embedding interactive items in video and playing same in an interactive environment
US20050273452A1 (en) * 2004-06-04 2005-12-08 Microsoft Corporation Matching database records
US7606168B2 (en) * 2005-01-28 2009-10-20 Attenex Corporation Apparatus and method for message-centric analysis and multi-aspect viewing using social networks
JP4633614B2 (ja) * 2005-11-30 2011-02-16 日立オートモティブシステムズ株式会社 マスタシリンダ
US8171128B2 (en) * 2006-08-11 2012-05-01 Facebook, Inc. Communicating a newsfeed of media content based on a member's interactions in a social network environment
US7945653B2 (en) * 2006-10-11 2011-05-17 Facebook, Inc. Tagging digital media
US20070239848A1 (en) * 2006-04-11 2007-10-11 John Avery Uniform resource locator vectors
US8571580B2 (en) * 2006-06-01 2013-10-29 Loopt Llc. Displaying the location of individuals on an interactive map display on a mobile communication device
US8108414B2 (en) * 2006-11-29 2012-01-31 David Stackpole Dynamic location-based social networking
US7974888B2 (en) * 2007-03-30 2011-07-05 Amazon Technologies, Inc. Services for providing item association data
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
US8141002B2 (en) * 2007-07-20 2012-03-20 International Business Machines Corporation System and method for visual representation of a social network connection quality
US8799068B2 (en) * 2007-11-05 2014-08-05 Facebook, Inc. Social advertisements and other informational messages on a social networking website, and advertising model for same
US9195752B2 (en) * 2007-12-20 2015-11-24 Yahoo! Inc. Recommendation system using social behavior analysis and vocabulary taxonomies
US8756030B2 (en) * 2008-02-08 2014-06-17 Yahoo! Inc. Time code validation and correction for proximity-based ad hoc networks
US8195656B2 (en) * 2008-02-13 2012-06-05 Yahoo, Inc. Social network search
US8250096B2 (en) * 2008-03-31 2012-08-21 Yahoo! Inc. Access to trusted user-generated content using social networks
WO2009137368A2 (en) * 2008-05-03 2009-11-12 Mobile Media Now, Inc. Method and system for generation and playback of supplemented videos
US20090299990A1 (en) * 2008-05-30 2009-12-03 Vidya Setlur Method, apparatus and computer program product for providing correlations between information from heterogenous sources
US20090319288A1 (en) * 2008-06-24 2009-12-24 Yahoo Inc. Suggesting contacts for social networks
US8788493B2 (en) * 2008-06-30 2014-07-22 Verizon Patent And Licensing Inc. Digital image tagging apparatuses, systems, and methods
US8627192B2 (en) * 2008-07-03 2014-01-07 Ebay Inc. System and methods for automatic media population of a style presentation
US8180765B2 (en) * 2009-06-15 2012-05-15 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Device and method for selecting at least one media for recommendation to a user
US8239364B2 (en) * 2009-12-08 2012-08-07 Facebook, Inc. Search and retrieval of objects in a social networking system
US20130314438A1 (en) * 2012-05-24 2013-11-28 Fred Borcherdt Interactive overlay for digital video

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