KR20140144746A - 소셜 네트워킹 시스템에서의 클레임의 평가 - Google Patents
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Abstract
소셜 그래프는 클레임의 집합으로 모델링될 수 있다. 각 클레임은 작성자, 수용자 및 사실에 대한 주장과 관련된다. 확률적 정보는 클레임에 대한 다양한 소스로부터 수집될 수 있어서, 소셜 네트워킹 시스템이 클레임에서 이루어진 주장의 진실성을 평가할 수 있게 한다. 사용자-선언 프로필 정보는 클레임으로서 평가될 수 있다. 사용자, 엔티티 또는 애플리케이션은 소셜 네트워킹 시스템에서 이루어진 임의의 주장에 대한 클레임을 만들 수 있다. 평판 점수는 사용자에 대해 그들의 주장 이력을 기초로 결정될 수 있다. 클레임은 발견적 분석, 회귀 분석 및 기계 학습 방법을 사용하는 확률적 예측 모델을 사용하여 진실성에 대해 평가될 수 있다. 사용자의 클레임-기반 프로필은 클레임이 이루어진 컨텍스트를 기초로 열람자에게 제공될 수 있다. 열람자는 가령 사용자의 신상 정보, 연락 정보, 전문 지식 및 관심사와 같이 사용자에 대해 만들어진 클레임을 열람할 수 있다.
Description
본 발명은 일반적으로 소셜 네트워킹에 관한 것이며, 특히 소셜 네트워킹 시스템에서 이루어진 주장을 평가하는 것에 관한 것이다.
최근 수년간, 소셜 네트워킹 시스템은 사용자들이 가령 가장 좋아하는 영화, 음악가, 유명인사, 청량음료, 취미, 스포츠팀 및 활동과 같은 실제 세계의 컨셉에서 그들 자신, 그들의 친구들 및 그들의 관심사와 기호에 대한 정보를 다른 사용자와 엔티티와 공유할 수 있도록 해왔다. 사용자는 가령 그들이 어디서 자랐는지, 그들이 어느 대학이나 대학교를 다녔는지, 그들이 어디서 일했는지 등과 같은 그들에 대한 신상 정보를 포함할 수 있다. 에지로 상호연결된 노드들의 소셜 그래프는 소셜 네트워킹 시스템에서 사용자, 엔티티 및 다른 노드 사이의 상호작용을 통해 생성될 수 있다. 노드 간의 상호작용을 표현하는 에지는 확실한 진실에 기초한 것으로 가정되어왔으며 사용자의 관점에서 생성되어왔다. 이런 방식으로, 사용자는 관심사를 표현할 수 있고, 소셜 네트워킹 시스템에서 다른 사용자 및 엔티티와 정보를 공유할 수 있다.
소셜 네트워킹 시스템은 사용자들에 대한 툴을 제공하여 그들 자신에 대한 정보를 공유하는 한편, 이런 정보는 심지어 진술에 몇몇 불확실성이 존재하더라도 확실한 진실로 받아들여져 왔다. 예컨대, 사용자는 실제로 사용자가 텍사스주 댈러스의 인근 교외 출신인 경우 그 또는 그녀가 텍사스주 댈러스 출신이라고 진술할 수 있다. 그 결과, 소셜 네트워킹 시스템은 사용자의 연고지에 대한 부정확한 정보를 소셜 네트워킹 시스템의 다른 사용자들에게 제공한다. 이로 인해 부정확한 정보에 기초한 사용자로 향하는 광고가 비효과적으로 타겟팅될 수 있다. 게다가, 부정확한 정보의 제공으로 인해 사용자 경험이 감소된다.
상세하게, 소셜 네트워킹 시스템은 사용자, 엔티티 및 관심사 사이의 상호작용의 소셜 그래프를 구축하는데에 있어서 이루어진 진술의 불확실성을 다루기 위한 툴 또는 메커니즘을 제공하지 못했다. 사용자, 다른 사용자와의 그들의 연결, 소셜 네트워킹 시스템상의 엔티티뿐 아니라 그들의 관심사와 기호에 대한 정확한 정보는 더 나은 사용자 경험을 제공하는 한편, 제3의 개발자가 더 정확히 사용자를 타겟팅할 수 있게 하고 트랙핑을 만들고 그들의 웹사이트와의 연계를 증가시키고자 하는 애플리케이션을 더 잘 구축할 수 있게 한다. 또한, 광고자는 소셜 네트워킹 시스템의 사용자들에게 관심사-기반 상품과 서비스를 마케팅하는데 정확한 정보의 도움을 받을 수 있다. 그러나, 기존의 시스템은 소셜 그래프를 구축하는데 사용자들에 의해 이루어진 주장을 식별하고 평가하는 효율적인 메커니즘을 제공하지 못했다.
소셜 네트워킹 시스템에서 사용자의 행위를 기록하는 소셜 그래프는 클레임의 집합으로 적어도 일부 모델링될 수 있다. 각 클레임은 작성자, 수용자 및 주장을 표현하는 컨텐츠와 관련된다. 확률적 정보는 클레임에 대한 다양한 소스로부터 수집될 수 있으며, 이후 소셜 네트워킹 시스템은 클레임에서 이루어진 주장의 진실성의 정도를 평가할 수 있다. 이런 평가는 다른 사용자들이 동일한 클레임에 대한 또는 클레임에서 이루어진 주장에 대한 다른 진실도를 가지도록 주관적인 관점에 의존할 수 있다. 다양한 실시예로, 사용자, 엔티티 또는 애플리케이션은 소셜 네트워킹 시스템에서 주장을 할 수 있고, 이들은 클레임으로서 모델링될 수 있다. 평판 점수는 사용자에 대해 그들의 주장 이력의 평가를 기초로 결정될 수 있다. 클레임은 예컨대 발견적 분석(heuristics analysis), 회귀 분석(regression analysis) 및/또는 기계 학습 방법(machine learning methods)을 포함하는 확률적 예측 모델을 사용하여 특정 열람자의 관점에서 진실성에 대해 평가될 수 있다. 이런 상호작용을 클레임으로 모델링하면 소셜 네트워킹 환경에서 많은 적용들이 가능하다. 예컨대, 컨택 애플리케이션(contacts application)은 사용자의 프로필 정보에 대한 클레임이 이루어진 컨텍스트를 기초로 소셜 네트워킹 시스템의 사용자들에 대한 프로필 정보를 열람자에게 제공할 수 있다.
본 발명의 내용 중에 포함되어 있다.
도 1a는 소셜 네트워킹 시스템상의 사용자 상호작용을 노드와 에지의 소셜 그래프에 모델링하는 종래의 프로세스를 도시한 상위계층 블록 다이어그램이다.
도 1b는 본 발명의 한 실시예에 따라 소셜 네트워킹 시스템에서 클레임에 대한 구조를 제공하는 프로세스를 도시한 상위계층 블록 다이어그램이다.
도 1c는 본 발명의 한 실시예에 따라 클레임의 집합으로서 소셜 네트워킹 시스템에서 상호작용을 모델링하는 프로세스를 도시한 상위계층 블록 다이어그램이다.
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따라 소셜 네트워킹 시스템의 블록 다이어그램을 도시하는 소셜 네트워킹 시스템에서 클레임을 평가하기 위한 시스템의 네트워크 다이어그램이다.
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따라 소셜 네트워킹 시스템에서 클레임을 평가하는 프로세스의 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 한 실시예에 따라 소셜 네트워킹 시스템에서 동일한 대상에 대한 다수의 클레임을 평가하는 프로세스를 도시한 상호작용 다이어그램이다.
도 5는 본 발명의 한 실시예에 따라 소셜 네트워킹 시스템에서 클레임을 평가하는 프로세스를 도시한 상위계층 블록 다이어그램이다.
도 6a 및 6b는 본 발명의 한 실시예에 따라 평가된 클레임을 기초로 열람자에게 정보를 제공하는 소셜 네트워킹 시스템상의 애플리케이션의 예들이다.
도면들은 단지 예로써 본 발명의 다양한 실시예들을 도시한다. 당업자는 하기의 설명을 통해 본 명세서에 나타난 구성 및 방법의 대안적인 실시예들이 본 명세서에 기술된 본 발명의 원리에서 벗어남이 없이 이용될 수 있음을 용이하게 인식할 것이다.
도 1b는 본 발명의 한 실시예에 따라 소셜 네트워킹 시스템에서 클레임에 대한 구조를 제공하는 프로세스를 도시한 상위계층 블록 다이어그램이다.
도 1c는 본 발명의 한 실시예에 따라 클레임의 집합으로서 소셜 네트워킹 시스템에서 상호작용을 모델링하는 프로세스를 도시한 상위계층 블록 다이어그램이다.
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도 6a 및 6b는 본 발명의 한 실시예에 따라 평가된 클레임을 기초로 열람자에게 정보를 제공하는 소셜 네트워킹 시스템상의 애플리케이션의 예들이다.
도면들은 단지 예로써 본 발명의 다양한 실시예들을 도시한다. 당업자는 하기의 설명을 통해 본 명세서에 나타난 구성 및 방법의 대안적인 실시예들이 본 명세서에 기술된 본 발명의 원리에서 벗어남이 없이 이용될 수 있음을 용이하게 인식할 것이다.
노드와 에지를 가진 종래의
소셜
그래프
소셜 네트워킹 시스템은 사용자에게 소셜 네트워킹 시스템의 다른 사용자들과 통신하고 상호작용하는 능력을 제공한다. 사용자들은 소셜 네트워킹 시스템에 가입하고 그들이 연결되고자 하는 많은 다른 사용자들과의 연결관계를 추가한다. 소셜 네트워킹 시스템의 사용자들은 사용자 프로필로서 저장되는 그들을 기술하는 정보를 제공할 수 있다. 예컨대, 사용자들은 그들의 연령, 성별, 지리적 위치, 학력, 경력 등을 제공할 수 있다. 사용자들에 의해 제공된 정보는 정보를 사용자에게 알려주는 소셜 네트워킹 시스템에 의해 사용될 수 있다. 예컨대, 소셜 네트워킹 시스템은 사용자에게 소셜 그룹, 이벤트 및 잠재적인 친구들을 추천할 수 있다. 또한, 소셜 네트워킹 시스템은 사용자가 가령 유명인사, 취미, 스포츠 팀, 책, 음악 등과 같은 컨셉에 대한 관심을 명시적으로 표현하게 할 수 있다. 이런 관심사는 공유된 관심사를 기초로 소셜 네트워킹 시스템의 다른 사용자들에 대한 관련 소식을 보여줌으로써 광고의 타겟팅 및 소셜 네트워킹 시스템상의 사용자 경험의 개인화를 포함하는 수많은 방식으로 사용될 수 있다.
소셜 네트워킹 시스템은 에지에 의해 연결된 노드를 포함하는 소셜 그래프를 사용하여 상호작용, 관계 및 다른 소셜 정보를 미리 모델링했다. 노드는 컨셉을 포함하는 웹페이지와 같이 소셜 네트워킹 시스템의 사용자, 엔티티 및 객체를 포함할 수 있다. 에지는 사용자가 또 다른 사용자와 새로운 연결을 생성하거나 새로운 영화에 대한 웹페이지에 관심을 표현하는 경우와 같이, 2개의 노드 사이의 특정한 상호작용을 표현한다. 소셜 그래프는 이런 상호작용을 표현하는 노드와 에지에 정보를 저장하여, 소셜 네트워킹 시스템의 사용자들 사이의 상호작용뿐만 아니라 소셜 네트워킹 시스템의 사용자들과 객체들 사이의 상호작용을 기록할 수 있다. 커스텀 그래프 객체와 그래프 행위는 그래프 객체와 그래프 행위의 속성을 정의하도록 제3의 개발자뿐만 아니라 소셜 네트워킹 시스템의 관리자에 의해 정의될 수 있다. 예컨대, 영화에 대한 그래프 객체는 가령 제목, 배우, 감독, 프로듀서, 연도 등과 같이 몇몇의 정의된 객체 특성을 가질 수 있다. 커스텀 그래프 객체와 그래프 행위는 관련 출원인, 본 명세서에 참조로 통합되고 2011년 9월 21일에 출원되며 발명의 명칭이 "소셜 네트워킹 시스템상의 구조화된 객체 및 행위(Structured Objects and Actions on a Social Networking System)"인 미국특허출원 No.13/239,340에 더 기술된다.
도 1a에 도시된 바와 같이, (도 2에 도시되는 바처럼) 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자를 표현할 수 있는 노드 A(102)는 Lady Gaga에 대한 페이지와 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)의 또 다른 사용자, 엔티티 또는 객체를 표현할 수 있는 또 다른 노드 B(104)의 "좋아요" 링크를 클릭하는 것과 같은 소셜 네트워킹 시스템(100)의 행위를 수행할 수 있다. 이런 행위는 에지(110)를 생성한다. 마찬가지로, 노드 C(106) 및 노드 D(108)도 가령 링크를 공유하기, 사진에 코멘트하기, 또 다른 노드 B(104)로의 연결을 확립하기 등과 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 행위를 또한 수행할 수 있다. 도 1a에서, 노드 C(106) 및 노드 D(108)는 가령 노드 B(104)의 "좋아요" 링크를 클릭하는 것과 같은 상호작용을 통해 노드 B(104)와의 에지(112 및 114)를 생성할 수 있다. 그 결과, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 노드 A(102), 노드 C(106) 및 노드 D(108)가 모두 노드 B(104)에 관심이 있다고 가정할 수 있고, 결과적으로 "좋아요"들 또는 관심사의 표현들을 종합할 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(100)상의 애플리케이션은 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 사용자가 다른 사용자, 엔티티 및 컨셉에 얼마나 관심이 있는지를 근사치로 계산하기 위해 "좋아요"의 총수를 질의할 수 있다. 소셜 그래프를 구조화하는 이런 종래의 시스템에서, 소셜 그래프의 기본 구축 블록이 노드와 에지를 생성하는 이런 행위자-피행위자(actor-actee) 관계에 크게 의존한다. 소셜 네트워킹 시스템(100)의 2명의 다른 사용자는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 Lady Gaga 페이지에 대한 "좋아요"의 동일한 총수를 볼 수 있다.
클레임 개요
노드와 에지를 사용하는 소셜 그래프의 모델링 대신에 또는 그에 부가하여, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자와 엔티티에 의해 만들어진 클레임의 집합 위에 구조화될 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 데이터 구조로 저장되는 만큼 클레임(claim)은 하기의 구성요소 중 일부나 전부를 포함한다:
● 작성자(Author)
● 소유자(Owner)
● 주장(Assertion)
● 수용자(Audience)
● 저작권(Copyrights)
● 소셜 네트워킹 시스템에 의해 클레임과 관련된 메타데이터
사용자는 가령 특정 대학에 다녔다는 것, 특정 회사에서 일한다는 것, 특정 위치에서 자랐다는 것, 소셜 네트워킹 시스템의 다른 사용자들과 친구가 되는 것과 같이, 소셜 네트워킹 시스템에서의 많은 "클레임"을 만들 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템에서 클레임은, 가령 사용자가 현재 사는 곳 및 연령, 성별, 연고지, 데이팅 관심사(dating interests), 관계 상태, 쓰는 언어, 종교적 신념 및 정치적 관점을 포함하는 사용자에 대한 다른 신상 정보뿐 아니라, 연락 정보, 경력, 학력, 가족 구성원, 타임라인에 게시된 이벤트 이력 및 가장 좋아하는 인용구를 포함하는 다른 정보와 같이, 다른 선언된 사용자 프로필 정보를 포함한다.
클레임은 가령 사용자, 엔티티 및 에이전트를 대신하여 작용하도록 인가된 애플리케이션와 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)의 "에이전트"에 의해 "인가"될 수 있다. 작성자 에이전트(118)는 "소유자"를 지정하여 클레임의 소유권을 할당할 수 있다. 소유자 에이전트(128)는 가령 클레임이 다른 에이전트에 의해 복사될 수 있는지 및 클레임이 다른 에이전트에 의한 순위로 부스팅될 수 있는지와 같이 클레임에 대한 특정 설정을 명시할 수 있다. 저작권(132)은 다른 에이전트가 클레임의 페이로드(payload)를 새로운 클레임으로 복사할 수 있도록 사용자-페이로드 비트(134)를 설정하기 위해 소셜 네트워킹 시스템(100)과의 인터페이스를 통해 소유자 에이전트(128)에 의해 설정될 수 있다.
각 클레임은 소셜 그래프로 기록되는 컨텐츠의 "페이로드"를 포함하는 "주장"을 포함한다. 컨텐츠의 페이로드는 주장의 핵심이다. 일실시예로, 페이로드는 주장이 설명하는 객체인 주제어(subject)로서 형성될 수 있다. 또 다른 실시예로, 페이로드는 객체, 객체의 합성어 또는 바이너리(binary)일 수 있는 타겟으로 형성될 수 있다. 또 하나의 실시예로, 페이로드는 주제어와 타겟 사이의 관계를 설명하는 동사(verb)를 포함할 수 있는데, 여기서 그 관계는 객체 또는 객체의 합성어일 수 있다. 또 다른 실시예로, 동사는 전혀 바이너리를 포함하지 않을 수 있다. 에지가 에지 타입을 가지는 것처럼 클레임은 클레임 타입을 가질 수 있다. 예컨대, 사용자가 현재 샌프란시스코에 살고 있다는 클레임은 현재 도시의 클레임 타입을 가진다. 클레임 타입은 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 메타데이터 객체로 할당될 수 있다.
도 1b에 도시된 상위계층 블록 다이어그램에 도시된 바와 같이, 클레임 객체(116)는 작성자 에이전트(118), 주제어(122), 동사(124) 및/또는 타겟(126)을 더 포함할 수 있는 주장(120), 소유자 에이전트(128), 사용자-페이로드 비트(134)와 애플리케이션-저작권 비트(136)를 더 포함할 수 있는 저작권(132), 수용자 에이전트(들)(130), 사용자 권한 비트(138) 및 메타데이터 객체(들)(140)를 포함하는 데이터 구조로서 표현될 수 있다. 열람중인 에이전트(142)는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 객체(148)로 표현될 수 있고 사용자 장치(144)와 관련될 수 있다. 애플리케이션(146)은 열람중인 에이전트(142)를 대신하여 클레임을 작성하도록 열람중인 에이전트(142)에 의해 인가될 수 있다. 도 1b에 도시된 바와 같이, 클레임 객체(116)는 바이너리(150)로 또는 하나 이상의 객체(148)로 컨텐츠를 저장하는 타겟(126)을 포함하는 주장(120)을 포함할 수 있다.
클레임 객체(116)는 작성자 에이전트(118)에 의해 생성될 수 있고, 수용자 에이전트(130)에 의해 읽혀질 수 있으며, 소셜 네트워킹 시스템(100)이 관계가 있거나 개인정보 모델을 위반하지 않을 것이라고 보장할 수 있는 임의의 장치나 서비스와 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 동기화될 수 있고, 페이로드-복사되는 것이 타겟으로서 페이로드와 수용자 에이전트의 저자권(authorship) 하에서 새로운 클레임을 생성하는 조건부 저작권(132)의 임의의 수용자 에이전트(130)에 의해 페이로드-복사될 수 있으며, 소유자 에이전트(128)에 의해 또는 작성자 에이전트(118)가 수용자 에이전트(130)인 경우(여기서, 작성자 에이전트(118)는 클레임(116)을 "볼 수 있다")에는 작성자 에이전트(118)에 의해 삭제될 수 있다. 클레임 객체(116)는 작성자 에이전트(118)에 의해 업데이트되는 주장(120)을 가질 수 있으며, 모든 다른 클레임 필드를 복사하고 예전 클레임으로의 모든 참조를 새로운 클레임의 포인트로 업데이트하는 새로운 클레임을 생성할 수 있다. 클레임(116)의 개인정보 또는 클레임(116)을 열람할 수 있는 수용자 에이전트(130)의 선택은 클레임(116)의 소유자 에이전트(128)에 의해 업데이트될 수 있다. 마찬가지로, 클레임의 저작권(132)은 클레임(116)의 소유자 에이전트(128)에 의해 업데이트될 수 있고, 클레임(116)의 페이로드를 "복사"하도록 수용자 에이전트(130) 및 수용자 에이전트(130)를 대신해 작동하는 애플리케이션(146)의 능력을 변경할 수 있다. 또한, 클레임(116)의 페이로드는 일실시예로 클레임 객체(116)의 주장(120)으로 기술될 수 있다. 게다가, 클레임(116)의 사용자 권한 비트(138)는 클레임(116)의 소유자 에이전트(128)에 의해 업데이트될 수 있고, 검색 결과나 다른 클레임 순위화 알고리즘에서 "부스팅(boosted)"되도록 클레임(116)의 능력을 변경할 수 있다.
상술한 예에서 각각의 상기 클레임은 실제로 진실이거나 진실이지 않을 수 있으며, 실제 진실은 알 수 없거나 심지어 존재하지 않을 수 있다. 더욱이, 서로 다른 사용자들은 사용자에게 알려진 정보를 기초로 클레임 내 주장의 서로 다른 진실도를 가질 것이다. 클레임의 주관적 성질을 다루기 위해, 소셜 네트워킹 시스템은 클레임에 관한 정보를 소셜 네트워킹 시스템에서 다른 객체들로부터 수집할 수 있다. 결과적으로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 클레임 객체(116)의 열람중인 에이전트(142), 작성자 에이전트(118), 소유자 에이전트(128) 및/또는 수용자 에이전트(130)에 대한 정보를 기초로 클레임 객체(116)에 대한 하나 이상의 "진실 계수"를 결정할 수 있다. 하나 이상의 진실 계수는 클레임 객체(116)에 대하여 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 메타데이터 객체(140)로 저장될 수 있다. 클레임을 평가하고 평가된 클레임을 사용하여 사용자에게 정보를 제공하는 실시예들은 하기에 도 2 내지 5의 설명에서 더 상세히 기술된다.
클레임의 구성요소
도 1b에 도시된 바와 같이, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 웨어하우스 층(182) 및 클레임 층(184)을 포함한다. 웨어하우스 층(warehouse layer)(182)은 객체(148)와 바이너리(150)로 구성되며, 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자들에 의해 직접 사용될 수 없는 기초 서비스를 제공한다. 객체(148)는 고유 식별자/인터넷 식별자(uniform resource identifiers)를 가지고, 소유되지 않으며, 클레임 층에 의해 생성되고 참조될 수 있고, 파기될 수 없다. 바이너리(150) 또는 바이너리 저장소는 가령 사진, 비디오, 텍스트 등과 같은 "블롭(blobs)" 또는 파일을 포함한다. 바이너리(150)는 소유되지 않고 소셜 네트워킹 시스템(100)으로 직접 진입될 수 없다. 바이너리(150)는 클레임(116)의 타겟(126)으로 생성된다. 바이너리(150)는 직접 참조될 수 없고 클레임 층을 통해서만 참조될 수 있다.
소셜 네트워킹 시스템(100)의 클레임 층(184)은 웨어하우스 층(182)의 상위에 위치하며 웨어하우스 층(182)의 저장소/객체 모델의 아래의 인터페이스의 역할을 한다. 소셜 네트워킹 시스템(100)은 클레임 층(184)은 웨어하우스 층(182)에 저장된 아이템에 대한 ID(identity) 모델을 제공하며 웨어하우스 층(182)에서 행위들을 검증하는 프로세스를 제공한다. 가령 상술한 노드와 에지의 소셜 그래프와 같이, 소셜 네트워킹 시스템(100)의 다른 서비스는 클레임 층(184)의 상위에 적합할 수 있다.
일실시예로, 전체 클레임 구조는 소셜 그래프에 객체로서 저장될 수 있고 고유 URL 또는 식별자와 관련될 수 있다. 클레임 데이터 구조는 작성자 에이전트(118)에 의해 생성되거나, 읽혀지거나, 업데이트되거나, 동기화되거나, 페이로드 복사되거나, 삭제될 수 있다. 일실시예로, 클레임의 일반 형식은: 클레임(작성자 | 주장(주제어, 동사, 타겟) | 소유자 | 수용자 | 저작권(사용자-페이로드, 애플리케이션) | 사용자 권한 | 메타데이터)이다.
일예로, 소셜 네트워킹 시스템에서 클레임은 가령 상태 업데이트, 사진, 비디오, 링크, 메시지 또는 코멘트와 같은 임의의 사용자 생성 컨텐츠를 포함할 수 있다. 또 다른 예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 클레임은 객체가 소셜 네트워킹 시스템(100)의 내부 또는 외부에 있든지 간에, 가령 소셜 네트워킹 시스템(100) 외부의 전자상거래 웹사이트의 제품을 좋아요 하기, 외부 음악 스트리밍 애플리케이션을 통해 레코드 앨범을 듣기, 전자책 읽기 애플리케이션 및/또는 장치에서 책을 읽기, 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 동작하는 게임을 실행하기 등과 같이, 소셜 그래프 내 객체와의 임의의 행위나 연결을 포함할 수 있다.
또 다른 예로, 소셜 그래프에서 2개의 에이전트, 2명의 사용자, 2개의 엔티티 또는 2개의 노드 사이의 연결을 "친구맺기(friending)"하거나 형성하는 것은 개시 에이전트(initiating agent)가 타겟 에이전트와 "친구들"인 클레임으로서 기술될 수 있다. 그 클레임의 개인정보는 클레임이 타겟 에이전트에 의해 응답받지 못하면 개시 에이전트와 타겟 에이전트로 제한될 수 있다. "친구 리스트"는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 클레임으로 구조화될 수 있는 에이전트에 의해 생성될 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(100)의 열람중인 에이전트(142)의 관점에서, 한 사람이 작성자 에이전트(118)의 친구 리스트를 볼 수 없으나 작성자 에이전트(118)와 친구관계의 또 다른 에이전트의 클레임을 볼 수 있다면, 그들은 암시적으로 친구관계-관계(friendship-relationship)를 볼 수 있다. 한 사람이 임의의 친구 리스트를 통해 친구관계를 볼 수 없다면, 그들은 친구관계를 암시할 수 있는 정규의 개인정보 설정을 통해 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 행해진 행위를 여전히 열람할 수 있다. 일실시예로, 애플리케이션은 접근할 수 있는 클레임을 읽을 수 있고 작성자 에이전트(118)의 친구 리스트 중 볼 수 있는 것을 근사화한 파생 친구 리스트를 재-생성할 수 있다.
클레임의 작성자 에이전트 및 소유자 에이전트
에이전트는 실제 세계에서 사람을 표현하는 사용자 프로필을 가진 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자, 실제 세계에서 기업, 사업체, 유명인사 또는 장소를 표현하는 엔티티 프로필을 가진 소셜 네트워킹 시스템(100)의 엔티티, 외부 시스템이나 웹사이트로부터 소셜 네트워킹 시스템(100)으로 연결할 수 있는 제3자 애플리케이션을 포함할 수 있는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 동작하거나 그 외부에서 동작하는 애플리케이션, 소셜 네트워킹 시스템(100)상의 페이지, 지정된 관리자가 그룹을 대신하여 활동하는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자 그룹 또는 지정된 관리자가 이벤트를 대신하여 활동하는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 이벤트일 수 있다. 일실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 에이전트가 실제 세계에서 사람이나 엔티티를 정확히 표현한다고 검증했다. 열람중인 에이전트(142)는 클레임을 작성하거나, 소셜 그래프에 클레임을 기록할 수 있다. 또한, 열람중인 에이전트(142)는 열람중인 에이전트(142)가 클레임(116)의 수용자 에이전트(130)로 지정되는지 여부를 기초로 소셜 그래프에서 열람중인 에이전트(142)에 접근가능한 클레임을 읽거나 열람할 수 있다. 또한, 에이전트는 마음대로 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 생성되거나 파기될 수 있다. 또한, 열람중인 에이전트(142)는 가령 오디오와 음성 명령과 같이 다른 통신 방법을 통해 클레임에 접근하고 그와 상호작용할 수 있다.
일실시예로, 에이전트의 특수한 클레임은 아이와 미성년자 또는 성년 이하의 사용자에 대해 정의될 수 있다. 에이전트의 이런 클레임은 가령 클레임을 소셜 네트워킹 시스템(100)의 모든 사용자들을 포함하는 수용자로의 클레임이나 공중 이용가능한 클레임을 작성할 수 없는 것과 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 작성하는 혜택을 명시적으로 제한했을 수 있다. 다른 실시예로, 에이전트의 이런 클레임은 가령 그들이 공중 이용가능한 수용자를 선택하게 할 수 있으나 그들이 성년이 될 때까지 이런 클레임의 프라이버시(privacy)를 제한하는 것과 같이 작성하는 혜택에 대한 암시적인 제한을 가질 수 있다. 추가로, 아이는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 또 다른 사용자인 부모와 초기에 연결되며, 부모와 "친구 끊기"하거나 부모와의 연결을 단절할 수 없다. 부모는 아이의 패스워드를 되찾을 수 있고 부모가 아이의 행위를 열람할 수 있는 경우를 제외하고는 아이가 접근할 수 있는 임의의 기능을 끊을 수 있으며, 또한 아이로의 인바운드 친구 요청(inbound friend request)의 수용자가 아이와 부모이도록 인바운드 친구 요청을 열람할 수 있다. 게다가, 에이전트는 가령 그들이 적어도 미성년자의 친구의 친구가 아니면 컨텐츠가 미성년자와 아이의 타임라인에 배치되어야 함을 제안하는 것과 같이 미성년자와 아이를 태깅하는 그들의 능력에 제한받는다. 또한, 미성년자와 아이는 가령 미성년자(들)의 부모나 에이전트로 활동하는 소셜 네트워킹 시스템(100)과 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)의 또 다른 에이전트에 의해 특정 에이전트의 수용자로부터 배제될 수 있다.
또한, 에이전트는 다른 에이전트를 차단할 수 있는데, 이는 다른 에이전트가 다른 에이전트에 의해 소유된 클레임의 수용자에 차단 에이전트를 포함시키는 것을 방지하고 다른 에이전트가 차단 에이전트에 의해 소유된 클레임의 수용자에 포함되는 것을 방지한다. 또한, 에이전트는 "브라우즈(browse)" 질의를 실행하거나 소셜 네트워킹 시스템(100)의 클레임에서 질의 실행하여 "최적의 매치(best match)" 및 "정확한 매치(exact match)" 검색 결과를 반환할 수 있다. 또한, 열람중인 에이전트(142)는 애플리케이션(146)에게 능력을 위임하여, 가령 열람중인 에이전트(142)를 대신하여 클레임을 작성하고 인가된 작성 클레임을 기초로 파생 클레임을 생성하는 것과 같이 애플리케이션(146)이 가지는 임의의 능력을 행사하는 권한을 애플리케이션(146)에게 부여할 수 있다.
에이전트는 작성자 에이전트(118), 소유자 에이전트(128) 및 수용자 에이전트(130)일 수 있다. 일실시예로, 클레임 객체(116)의 작성자 에이전트(118)는 디폴트로 클레임(116)의 소유자 에이전트(128)로 지정될 수 있고 수용자 에이전트(130)로 포함될 수 있다. 예컨대, 주소록에 대한 모바일 애플리케이션의 사용자는 사용자가 전화번호를 비공개로 그녀 자신만이 접근할 수 있도록 유지하고자 함을 의미하는 "나에게만(only me)"으로 설정된 개인정보 설정을 가진 연결된 사용자의 전화번호를 기록하고자 할 수 있다. 연결된 사용자에 대한 전화번호의 클레임을 기술하는 클레임 객체(116)는 사용자에 의해 구성된 개인정보 설정에 따라 디폴트로 사용자를 연결된 사용자의 사적인 전화번호에 대한 클레임 객체(116)의 작성자 에이전트(118), 소유자 에이전트(128) 및 수용자 에이전트(130)로 지정할 수 있다. 가령 소셜 네트워킹 시스템(100)상의 사용자 인터페이스와 같은 다양한 인터페이스를 통해 또는 하나 이상의 응용 프로그래밍 인터페이스(APIs)를 통해, 작성자 에이전트(118)는 소유자 에이전트(128)와 하나 이상의 수용자 에이전트(130)를 지정할 수 있다. 일실시예로, 개인정보 제어 설정은 클레임 객체(116)에 대한 하나 이상의 수용자 에이전트(130)를 선택하도록 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 호출될 수 있다. 또한, 일실시예로 저작권과 사용자 권한 선호도는 일실시예로 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 구성된 선호도 설정을 통해 작성자 에이전트(118)에 의해 기결정될 수 있고 디폴트로 작성자 에이전트(118)에 의해 생성된 클레임 객체(116)로 호출될 수 있다.
일실시예로, 작성자 에이전트(118)는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 특정한 열람중인 에이전트(142)의 관점에서 작성자 에이전트(118)에 의해 작성되었던 클레임 객체(116)를 열람할 수 있다. 예컨대, 사용자 인터페이스를 통해, 작성자 에이전트(118)는 특정한 열람중인 에이전트(142)가 작성자 에이전트(118)에 의해 기록된 클레임 객체(116)의 수용자 에이전트(130)로 포함되는지 여부를 기초로 만약에 있다면 특정한 열람중인 에이전트(142)에 의해 어느 클레임 객체(116)가 열람가능한지를 열람하도록 특정한 열람중인 에이전트(142)를 입력할 수 있다. 또 다른 실시예로, 수용자 에이전트(130)는 클레임 객체(116)를 열람할 수 있고, 가령 수용자 에이전트(130)의 타임라인, 수용자 에이전트(130)와 연결된 에이전트의 타임라인, 타겟 에이전트로의 메시지, 소셜 네트워킹 시스템(100) 외부의 통신 또는 소셜 네트워킹 시스템(100) 외부의 웹사이트와 같이, 또 다른 위치로 클레임을 복사할 수 있다. 이런 방식으로, 클레임 객체(116)의 수용자는 클레임 객체(116)를 복사하는 수용자 에이전트(130)에 의해 결정되는 바와 같이 새로운 수용자를 포함하도록 확대될 수 있다.
또 다른 실시예로, 열람중인 에이전트(142) 및 에이전트를 대신하여 활동하는 애플리케이션(146)은 클레임 세트에 대해 질의를 실행할 수 있다. 클레임은 구조화되기(즉, 구조화된 데이터를 가지기) 때문에, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 상대적으로 용이하게 클레임 객체(116)의 세트에 구조화된 질의를 실행할 수 있다. 질의는 가령 소셜 네트워킹 시스템(100)상의 사용자 인터페이스, 응용 프로그래밍 인터페이스(APIs) 세트 및 다른 프로세스에 포함된 검색 기능과 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)과의 다양한 인터페이스를 통해 실행될 수 있다.
작성자 에이전트
소셜 네트워킹 시스템(100)에서, "작성자"는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 활동하는 능력이 부여되었고 진실성 점수, 진실 계수 및/또는 평판 점수를 운반할 수 있는 임의의 에이전트를 포함할 수 있다. 작성자 에이전트(118)가 클레임의 "작성자"이므로, 클레임 객체(116)의 주장(120)은 작성자 에이전트(118)에 의해 기록된다. 작성자 에이전트(118)는 가령 작성자 에이전트(118)를 대신하여 클레임을 작성하도록 인가된 제3자 애플리케이션과 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)뿐 아니라 소셜 네트워킹 시스템(100)에 연결된 외부 시스템과의 하나 이상의 인터페이스를 통해 작성되는 클레임 객체(116)의 주장(120)을 기록할 수 있다. 또한, 작성자 에이전트(118)는 파생 클레임이나 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 다른 클레임에 기초한 클레임을 만들 수 있다. 예컨대, 제1 작성자는 제2 작성자의 전화번호가 867-5309라고 제2 작성자가 클레임한 것을 클레임할 수 있다. 일실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 소셜 네트워킹 시스템(100)의 다른 에이전트에 의해 만들어진 클레임을 기초로 파생 클레임을 만드는데 작성자 에이전트(118)의 역할을 할 수 있다.
작성자 에이전트(118)는 일실시예로 활동 로그나 모든 클레임 데이터의 다운로드에 접속하여 그들이 볼 수 있는 작성자 에이전트(118)가 만든 모든 클레임에 접근할 권한을 가진다. 또 하나의 실시예로, 쓰기/읽기-당-지불(pay-per-write/read) 모델용 비즈니스 모델은 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 클레임 객체(116)를 사용하여 구현될 수 있다. ID 시장(identity marketplace)은 타입에 따른 특정 클레임으로의 접근에 대해 청구(또는 다른 사람들이 그들의 클레임을 입력하게 하고 그들의 정보로의 접근에 대해 청구)할 수 있다. 예컨대, 소셜 네트워킹 시스템은 애플리케이션이 특정 에이전트 또는 특정 애플리케이션이나 인구통계와 관련된 에이전트에 의해 클레임을 읽도록 접근하는데 월별로 또는 클레임당 청구하게 할 수 있다. ID 시장 또는 지불을 위한 정보 교환은 에이전트나 사용자의 인식 및 승인으로 단지 발생한다.
소유자 에이전트
일실시예로, 각 클레임은 하나의 소유자 에이전트(128)를 가질 수 있다. 클레임 객체(116)의 작성자 에이전트(118)는 디폴트로 특정 에이전트를 대신하여 클레임을 작성하는 애플리케이션(146)을 제외한 소유자 에이전트(128)이다. 이 경우, 특정 에이전트는 대신하여 클레임을 작성하도록 인가된 애플리케이션(146)에 의해 작성된 클레임의 소유자 에이전트(128)이다. 작성자 에이전트(118)는 작성자 에이전트(118)에 의해 작성된 클레임 객체(116)의 소유자 에이전트(128)를 지정할 수 있다. 또한, 소유자 에이전트(128)는 클레임의 수용자를 결정하며, 수용자는 하나 이상의 수용자 에이전트(130)를 포함한다. 클레임 객체(116)의 소유자 에이전트(128)는 가령 사용자-권한 비트(138), 사용자-페이로드-저작권 비트(134)와 애플리케이션 저작권 비트(136)를 포함하는 저작권(132)과 같은 클레임 객체(116)에 대한 설정을 명시할 수 있다. 또한, 클레임 객체(116)의 소유자 에이전트(128)는 임의의 업로드된 컨텐츠를 포함하는 클레임 또는 클레임의 페이로드를 삭제할 수 있다. 클레임을 삭제함으로써, 클레임의 페이로드의 컨텐츠와 관련된 바이너리는 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 청소되며, 클레임에 의한 바이너리로의 참조는 삭제될 것이다.
가령 사진과 같은 클레임에서의 코멘트의 소유권은 자동으로 바이너리 클레임과 수용자의 소유자로 이전된다. 예컨대, 소셜 네트워킹 시스템(100)으로 사진을 업로드한 제1 작성자와 제2 작성자는 사진을 멋진 장면이라고 기술하는 사진에 대한 코멘트를 생성한다. 제2 작성자의 코멘트는 업로드된 사진뿐 아니라 원본 바이너리 클레임에 대한 수용자를 포함하는 원본 바이너리 클레임의 제1 작성자에 의해 현재 소유되는 클레임이다.
애플리케이션
일실시예로, 애플리케이션(146)은 에이전트를 대신하여 클레임을 작성하도록 인가될 수 있다. 그 결과, 인가된 애플리케이션은 클레임의 소유권을 인가 에이전트(authorizing agent)로 할당하는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 작성자 에이전트(118)일 수 있으므로, 인가 에이전트는 인가된 애플리케이션에 의해 작성된 클레임 객체(116)의 소유자 에이전트(128)이다. 예컨대, 가령 Cityville 및 Castleville과 같은 게임 애플리케이션은 소셜 네트워킹 시스템(100)에 연결되거나 소셜 네트워킹 시스템에서 동작할 수 있으며, 소셜 네트워킹 시스템(100)의 에이전트는 소셜 네트워킹 시스템(100)을 통해 게임을 실행하게 할 수 있다. 게임을 실행하는 에이전트는, 가령 게임에서 성취에 이르는 클레임을 게시하는 것과 게임 에이전트가 그들이 게임 애플리케이션을 실행했다는 클레임을 기초로 캐주얼 게임을 실행하는 것을 즐긴다는 파생 클레임을 생성하는 것과 같이, 게임 애플리케이션이 에이전트를 대신하여 클레임을 작성하도록 인가할 수 있다.
애플리케이션(146)은 임의의 에이전트가 그들의 임의의 또는 모든 능력을 위임할 수 있는 시스템이다. 애플리케이션(146)은 다양한 형식으로 에이전트를 대신하여 활동하도록 에이전트로부터의 승인을 요청할 수 있다. 애플리케이션(146)은 에이전트에 의해 만들어진 모든 클레임을 읽거나, 최소의 프라이버시 레벨을 가지는 클레임만을 읽거나, 특정 애플리케이션의 모든 클레임을 읽도록 승인을 요청할 수 있다. 또한, 애플리케이션(146)은 인가 에이전트만을 포함하는 수용자와 클레임을 기록하도록 승인을 요청하고, 가령 인가 에이전트에 의해 기결정된 개인정보 제어 설정과 같은 특정 프라이버시 레벨과 연관된 수용자와 클레임을 기록하도록 승인을 요청하며, 특정 클레임 및/또는 소식을 기록하도록 1회 추가 승인을 요청할 수 있다. 또한, 애플리케이션(146)은 에이전트가 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 수행할 수 있는 임의의 행위를 수행하도록 승인을 제공받을 수 있다. 애플리케이션(146)은 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 등록되며 문서화된 응용 프로그래밍 인터페이스를 따른다. 에이전트는 언제라도 애플리케이션의 승인을 취소할 수 있다. 에이전트는 어느 애플리케이션이 그들의 데이터에 임의의 방식으로 접근할 수 있는지를 명시할 수 있다.
주장: 클레임의
컨텐츠
클레임은 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 컨텐츠를 포함하는 다양한 타입의 주장을 포함할 수 있다. 클레임(116)은 냉장고 내 센서가 냉장고가 비어 있음을 감지했음을 표시하는 비트에서 셜 네트워킹 시스템(100)에서 하나 이상의 에이전트와 함께 태깅되었던 내장된 지리적 위치 데이터를 가진 모바일 장치로부터 업로드되는 고해상도 사진까지 컨텐츠 객체로서 소셜 네트워킹 시스템에 표현되는 임의의 크기의 임의의 컨텐츠를 포함하는 주장(120)을 포함할 수 있다. 각 클레임(116)은 소셜 그래프로 기록되는 컨텐츠의 "페이로드"를 포함하는 주장(120)을 포함한다. 컨텐츠의 페이로드는 주장의 핵심이다. 클레임의 페이로드는 클레임 타입에 따라 변할 수 있다. 예컨대, 가령 관계 맺어지는 것처럼 소셜 네트워킹 시스템에서 또 다른 사용자와의 관계 상태를 클레임하는 사용자는 클레임의 페이로드가 사용자들이 관계 맺어져 있다라고 하는 클레임이다. 다른 타입의 클레임은 소셜 네트워킹 시스템에서 또 다른 사용자와의 연결을 클레임하는 것, 소셜 네트워킹 시스템에서 사용자 프로필에 대한 관심을 선언하는 것, 위치에서 다른 사용자들을 체크인하는 것, 경력이나 학력에 사용자를 태깅하는 것, 사진이나 비디오에 에이전트를 태깅하는 것 및 상태 메시지에 에이전트를 태깅하는 것을 포함한다. 냉장고의 예에서 작성자 에이전트(118)는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 에이전트인 냉장고 내 센서와 연결된 애플리케이션이다.
추가적인 타입의 클레임은 사용자 프로필 정보를 선언하는 것, 사용자에 대한 전문지식 및/또는 기술을 선언하는 것, 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 페이지에 의해 표현된 제품 및/또는 서비스를 추천하는 것, 소셜 네트워킹 시스템의 하나 이상의 사용자로의 링크와 함께 가령 사진, 비디오 또는 상태 메시지와 같은 컨텐츠 객체를 태깅하는 것, 소셜 네트워킹 시스템의 하나 이상의 사용자와의 지리적 위치를 포함하는 체크인 객체를 태깅하는 것, 페이지 및/또는 애플리케이션이 커스텀 그래프 객체에서 커스텀 그래프 행위를 수행했던 소셜 네트워킹 시스템(100)의 하나 이상의 사용자에 대한 클레임을 만드는 사업체나 엔티티를 표현하는 것, 사용자가 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 달력 애플리케이션을 사용하는 하나 이상의 다른 사용자와 약속을 하거나 이벤트를 계획하는 것을 포함할 수 있다. 즉, 클레임은 소셜 네트워킹 시스템(100)에 저장되고/되거나 공유될 수 있는 임의의 컨텐츠에 대한 주장을 포함할 수 있다.
일실시예로, 클레임의 주장(120)은 주제어(122), 동사(124) 및 타겟(126)을 포함한다. 일실시예로, 페이로드는 주장이 기술하고 있는 객체인 주제어로서 형성될 수 있다. 또 다른 실시예로, 페이로드는 객체, 객체의 합성어 또는 바이너리일 수 있는 타겟으로서 형성될 수 있다. 또 하나의 실시예로, 페이로드는 주제어와 타겟 사이의 관계를 기술하는 동사를 포함할 수 있으며, 이런 관계는 객체 또는 객체의 합성어일 수 있다.
클레임의 페이로드는 구조화된 컨텐츠 및 비구조화된 컨텐츠를 포함하는 임의의 타입의 컨텐츠를 포함할 수 있다. 클레임의 페이로드는 가령 "Michael은 Spotify에서 John과 함께 Lady Gaga를 듣고 있다(Michael is listening to Lady Gaga with John on Spotify)"와 같은 구조화된 컨텐츠와 함께 구조화된 요소를 포함할 수 있다. "듣기(listening)" 행위는 커스텀 그래프 행위이며, 전치사 "with"는 또 다른 에이전트가 클레임의 작성자 에이전트(118)와 커스텀 그래프 행위를 수행하고 있음을 나타내는 구조화된 요소이다. 이 예에서 구조화된 컨텐츠는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 에이전트인 "Michael"과 "John", 가령 가수의 출생년도와 가수의 장르와 같은 구조화된 정보를 포함할 수 있는 가령 가수 객체와 같은 커스텀 그래프 객체인 "Lady Gaga"뿐 아니라 가수에 의해 녹음된 노래를 표현하는 가수 객체와 노래 객체로 기록된 앨범을 표현하는 앨범 객체와 같은 다른 커스텀 그래프 객체의 연결을 포함한다. 가령 에이전트 "Michael"을 대신하여 클레임을 작성하는 "Spotify"와 같이 에이전트를 대신하여 클레임을 작성하는 애플리케이션(146)은 클레임의 페이로드 내 구조화된 컨텐츠의 또 다른 예이다.
또 다른 타입의 클레임은 가령 제2 사용자에 의해 업로드되고 태깅되는 사진에서 태그를 제거하는 제1 사용자와 같은 네거티브 클레임(negative claim)이다. 제2 사용자에 의한 태그는 제1 사용자에 의한 태그의 삭제와 상충하는 클레임이다. 이 경우, 주장은 제1 사용자가 제2 사용자에 의해 업로드된 사진에 찍혀있는지 여부이다. 에이전트가 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 그 자신, 그녀 자신 또는 그것 자체 및/또는 다른 에이전트를 태깅할 때, 태그는 수용자에 대해 이루어진 주장을 포함하는 클레임을 표현한다. 예컨대, 대학을 표현하는 소셜 네트워킹 시스템(100)상의 페이지는 캠퍼스에서 찍힌 사진을 포함하는 컨텐츠 게시물을 만들 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(100)의 지정된 사용자인 페이지의 관리자는 대학의 페이지인 엔티티에 대신한 게시물에 소셜 네트워킹 시스템(100)의 또 다른 사용자인 대학의 현재 학생을 태깅할 수 있다. 이런 방식으로, 엔티티는 대학생 사용자가 페이지에 의해 게시된 사진에 찍힌 클레임을 만들었다. 사진, 비디오, 상태, 링크 및 메시지의 게시물, 코멘트와 "좋아요"를 포함하는 다른 사용자로부터의 피드백, 가령 태깅, "좋아요"하기, 요구하기, 듣기 및 다른 커스텀 그래프 행위와 같은 행위들 이외에, 다른 타입의 클레임은 가령 리스트, 앨범 및 가장 좋아하는 장소의 지도와 같이 에이전트에 의해 결정된 세트를 포함한다.
이 예에서, 에이전트 "Michael"을 대신하여 클레임(116)을 작성하는 애플리케이션(146)은 Michael이 John과 함께 Lady Gaga의 음악을 들었음을 인식하는 기능을 포함한다. 에이전트 "Michael"과 관련된 사용자 장치(144)는 가수 Lady Gaga를 표현하는 커스텀 그래프 객체에 의한 노래를 표현하는 하나 이상의 커스텀 그래프 객체에서 "듣기"의 커스텀 그래프 행위를 수행하도록 동일한 애플리케이션(146)을 그와 관련된 별도의 사용자 장치(144)에서 동작시켰던 에이전트 "John"과 함께 "듣기"의 커스텀 그래프 행위를 수행하도록 "Spotify" 애플리케이션(146)을 동작했다. 일실시예로, 클레임 객체(116)의 페이로드는 가령 "Michael"과 "John"에 대한 사용자 프로필 객체로의 링크, 클레임(116)을 작성하는 "Spotify" 애플리케이션(146)에 대한 페이지 객체뿐 아니라 소셜 네트워킹 시스템에서 Lady Gaga에 대한 엔티티 프로필 객체로 연결할 수 있는 "Lady Gaga"에 대한 커스텀 그래프 객체로의 링크와 같은 페이로드에 포함된 각 객체(148)로의 링크를 포함할 수 있다. 일실시예로, 구조화된 정보는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 객체와 에이전트에 의한 상호작용을 캡처하여 소셜 그래프에 정의된다. 예컨대, 가령 좋아요, 코멘트 및 공유와 같은 게시된 컨텐츠 아이템에서의 소셜 검증 및/또는 피드백은 컨텐츠 아이템에 대한 구조화된 정보뿐 아니라 컨텐츠 아이템, 좋아요, 코멘트 및 공유의 작성자 에이전트(118)를 제공하도록 캡처될 수 있다. 가령 외부 웹사이트와 애플리케이션과 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)의 외부의 시스템에서 발생하는 사용자 상호작용은 소셜 네트워킹 시스템(100)과 정보 공유시 외부 시스템에 의해 정의되고 구현되는 커스텀 그래프 객체와 커스텀 그래프 행위를 사용하여 구조화될 수 있다. 구조화된 방식으로 클레임을 저장함으로써, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 가령 Spotify와 같은 스트리밍 음악 애플리케이션(146)을 사용한 듣기의 수, 연결된 에이전트 중에서 특정 에이전트의 영향의 레벨을 결정하는 것, 광고자에 의해 부스팅되었던 클레임의 사용자 피드백에 기초한 광고로의 수용성 등을 기초로 Lada Gaga에 대한 특정 에이전트의 관심을 측정하는 것과 같이, 정교한 기능들을 제공할 수 있다. 클레임 객체를 더 포함하는 노드와 에지를 사용하여 클레임의 상단에 소셜 그래프를 구조화하는 효과는 에이전트에 대해 획득된 정보를 분석하고, 종합하며, 해석하는데에 있어서 더 세분화된 사항들을 소셜 네트워킹 시스템(100)에 제공하는 것이다.
또한, 클레임의 페이로드는 에이전트에 의해 게시된 사진과 다른 클레임에 포함된 메타데이터를 열람하는데 소비한 시간의 양과 같은 비구조화된 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 클레임에 대한 페이로드는 다른 에이전트의 타임라인을 포함하는 인터넷상의 어떤 것으로의 하이퍼링크를 포함할 수 있다. 또한, 태그 또는 타겟 에이전트로의 하이퍼링크의 특수한 경우는 태그가 클레임의 컨텐츠가 태깅된 에이전트의 타임라인에 제시되어야 한다는 클레임의 작성자에 의한 능동적인 제안이기 때문에 클레임의 페이로드에 포함될 수 있다. 일실시예로, 페이로드는 텍스트, 미디어, 소셜 네트워킹 시스템에서 객체(148)로의 참조 및/또는 링크, 애플리케이션(146), 다른 클레임, 에이전트 및 이들의 임의의 조합을 포함한다. 클레임 객체(116)는 주제어(122), 동사(124) 및 타겟(126)을 포함하는 주장(120)을 포함할 수 있다. 주장(120)의 이런 구성요소는 하기에 더 상세히 기술된다.
주제어
주장(120)의 주제어(122)는 주장(120)이 설명하고 있는 객체(148)를 포함한다. 예컨대, 클레임 객체(116)는 그가 파리에서 에펠 타워(Eiffel Tower)에 있다는 사용자에 의해 만들어진 체크인 이벤트를 표현할 수 있다. 클레임은 사용자와 관련된 모바일 장치에 의해 찍힌(snapped) 에펠 타워로부터의 전망 사진을 포함할 수 있다. 사용자는 소셜 네트워킹 시스템(100)과 연결되는 모바일 장치에서 동작하는 애플리케이션을 사용하여 체크인 이벤트를 생성할 수 있고 사진을 그 자신 및 연결된 사용자와 태깅할 수 있다. 이 예에서, 다수의 클레임 객체(116)는 다른 주장(120)과 주제어(122)를 각각 가지는 사용자에 의해 생성될 수 있다. 하나의 클레임(116)은 사용자가 파리의 에펠 타워에 위치하고 있다는 주장(120)을 포함할 수 있다. 이 클레임에서, 클레임(116)의 주제어(122)는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 웨어하우스 층 내 객체(148)에 저장되는 사용자의 현재 위치이다.
2개의 다른 클레임(116)은 사진이 사용자에 의해 태깅되는 것으로서 사용자와 연결된 사용자를 묘사하는 주장(120)을 포함할 수 있다. 클레임 중 하나의 주제어(122)는 사진에 묘사되는 사용자를 포함한다. 제2 클레임의 주제어(122)는 사진에 묘사되는 연결된 사용자를 포함한다. 각각의 이런 2개의 클레임에 대해, 주장(120)의 주제어(122)는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 사용자 프로필 객체, 소셜 네트워킹 시스템(100)의 웨어하우스 층의 객체(148)이다.
또 다른 예로서, 애플리케이션은 에이전트를 대신하여 ""Michael은 Spotify에서 Lady Gaga를 듣고 있다(Michael is listening to Lady Gaga on Spotify)"라고 쓰인 클레임을 작성할 수 있다. 클레임(116)은 클레임이 Lady Gaga를 듣고 있는 Michael에 대한 것이기 때문에 웨어하우스 층에서 객체(148)에 의해 표현되는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 에이전트인 "Michael"의 주제어(122)를 포함하는 주장(120)으로 생성될 수 있다. 또 다른 실시예로, 또 다른 클레임(116)은 클레임이 에이전트에 의해 들려지는 Lady Gaga에 대한 것이기 때문에 웨어하우스 층에서 다른 객체(148)에 의해 표현되는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 또 다른 에이전트인 "Lady Gaga"의 주제어(122)를 포함하는 주장(120)으로 생성될 수 있다. 또 하나의 실시예로, 또 다른 클레임(116)은 커스텀 그래프 객체로 표현되는 Michael이 듣는 정확한 노래의 주제어(122)를 포함하는 주장(120)으로 생성될 수 있다.
또 다른 실시예로, 클레임 객체(116)는 주제어(122)와 동사(124)만을 포함하는 주장(120)을 포함할 수 있다. 예컨대, 사용자가 2011년 3월 15일에 출생했음을 소셜 네트워킹 시스템(100)에 선언할 수 있다. 이런 자기-선언으로 생성될 수 있는 하나의 클레임은 사용자가 사람임을 의미하는 예비 동사 "IsPerson"를 포함하는 동사(124)와 객체(148)로 표현되는 자기-선언을 만드는 사용자를 포함하는 주제어(122)에 의해 형성된 주장(120)을 포함한다. 이 경우, 클레임의 타겟(126)은 또한 2011년 3월 15일에 출생했음을 선언하는 사용자이다. 이 클레임 내 타겟(126)은 소셜 네트워킹 시스템(100)의 객체(148)인 사용자에 대한 사용자 프로필 객체를 가리킨다.
동사
클레임(116)의 주장(120) 내 동사(124)는 주장(120) 내 주제어(122)와 타겟(126) 사이의 관계를 기술한다. 동사(124)는 객체(148) 또는 객체의 합성어인 객체(148)를 포함할 수 있다. 일실시예로, 클레임(116)의 주장(120)의 동사(124)는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 웨어하우스 층에 바이너리(150)로서 결코 저장되지 못한다. 사용자가 그 자신의 태그와 연결된 사용자에 에펠 타워의 전망의 사진을 태깅한 예를 다시 살펴보면, 클레임 객체(116)에서 주장(120)의 주제어(122)는 체크인 이벤트에 태깅된 다른 사용자를 포함할 수 있고, 클레임 객체(116)에서 주장(120)의 동사(124)는 가령 "IsWith"와 같은 예비 동사를 포함할 수 있다. 또한, 사용자는 태깅된 사용자로서 업로드된 사진에 얼굴을 태깅할 수 있다. 이 경우, 사용자는 개별 클레임 객체(116)에서 주장(120)의 동사(124)가 예컨대 "IsTaggedInPhoto"와 같은 다른 예비 동사를 포함하도록 업로드된 사진이 태깅된 사용자를 묘사한다고 클레임하고 있다. 소셜 네트워킹 시스템(100)은 가령 "HasPhoto(s)", "HasText", "Commented on <OBJ-ID>", "Liked", "AT", "HasName", "HasMember", "NameIS", "FriendsWith", "HasPhotoSameAs" 등과 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 행해질 수 있는 행위를 기술하는 예비 동사를 가질 수 있다.
애플리케이션이 에이전트를 대신하여 클레임을 작성할 수 있는 예를 다시 살펴보면, 일실시예로, 클레임은 "Michael listened to Lady Gaga on Spotify"라고 쓰여있고, 동사(124)는 "listened"이며, 타겟(126)은 "Lady Gaga"이고, 작성자 에이전트(118)는 애플리케이션 "Spotify"이며, 소유자 에이전트(128)는 웨어하우스 층에서 객체(148)에 의해 표현되는 에이전트 "Michael"이다. 웨어하우스 층에서 객체(148)로 저장되는 커스텀 그래프 행위 "listen"은 그 클레임(116)의 주장(120)의 동사(124)로 지정된다. 이런 방식으로, 클레임은 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 예비 행위(동사)와 다른 객체(148) 이외에 커스텀 그래프 행위와 커스텀 그래프 객체를 사용하여 생성될 수 있다.
타겟
클레임 객체(116)의 주장(120)의 타겟(126)은 객체(148), 바이너리(150) 또는 객체(148)인 객체(148)의 합성어를 포함할 수 있다. 클레임(116)의 주장(120)의 타겟(126)은 주제어(122)와 관련이 있는 컨텐츠를 표현한다. 상기 예를 다시 살펴보면, 커스텀 그래프 객체 "Lady Gaga"는 클레임 객체(116)에 대한 주장(120)의 타겟(126)으로 저장된다. 그 결과, 그 클레임의 타겟(126)은 일실시예로 객체(148), 특히 객체(148)로서 저장된 가수 객체인 "Lady Gaga"에 대한 커스텀 그래프 객체를 가리킨다. 또 다른 실시예로, "Lady Gaga"는 웨어하우스 층에서 또 다른 객체(148)로 저장되는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 에이전트일 수 있다.
사용자가 에펠 타워에서 사진을 업로드하는 상기 예를 다시 살펴보면, 사진,모바일 장치에 의해 업로드되는 위치 좌표 및 사용자에 의해 기록된 텍스트는 주장(120)의 타겟(126)을 포함하는 페이로드로서 바이너리(150)에 저장될 수 있다. 또한, 클레임 객체(116)는 객체(148)로 저장되는 주제어(122)와 동사(124)를 포함하는 주장(120)을 포함할 수 있다. 예를 다시 살펴보면, 에펠 타워에서의 전망의 사진을 업로드하는 사용자는 또한 소셜 네트워킹 시스템(100)의 또 다른 사용자로 그 자신을 태깅할 수 있다. 이 경우, 사용자는 그가 에펠 타워에 다른 사용자와 있다고 클레임하고 있다.
또 하나의 실시예로, 클레임 객체(116)는 타겟(126)만을 명시하는 주장(120)을 포함할 수 있다. 예컨대, 클레임 객체(116)는 가령 Whitney Houston과 같은 소셜 네트워킹 시스템(100)에서의 토픽에 대해 더 오래된 클레임 객체(116)를 포함하는 객체의 합성어를 가리키는 타겟(126)을 포함하는 주장(120)을 포함할 수 있다. 이 경우, 타겟(126)을 객체의 합성어로만 명시한 클레임 객체(116)는 클레임에 대한 주제어(122)로서 Whitney Houston인 객체의 합성어의 주제어(122)를 복사할 수 있다. 예컨대, 객체의 합성어는 가수 Whitney Houston에 의해 수행되고 소셜 네트워킹 시스템(100)의 다른 사용자에 의해 구매된 노래들의 그룹일 수 있다.
소셜 네트워킹 시스템(100)에서 발생한 모든 활동 및 애플리케이션을 통해 보고되는 소셜 네트워킹 시스템 외부에서 동작하는 활동은 타겟(126)을 포함하는 주장(120)을 가지는 클레임 객체(116)를 사용하여 기술될 수 있다. 메시지를 포함하는 게시물은 페이로드 타겟을 가지는 클레임으로 기술될 수 있다. 예컨대, 에이전트에 의해 기록된 텍스트를 포함하는 상태 업데이트 게시물은 상태 업데이트의 객체(148)를 참조하는 주제어(122), "HasText"의 동사(124) 및 텍스트와 관련된 바이너리(150)를 참조하는 타겟(126)을 포함하는 주장(120)을 가지는 상태 업데이트 게시물을 기록하는 에이전트에 의해 소유되고 작성되는 클레임 객체(116)로 저장될 수 있다. 마찬가지로, 에이전트에 의해 소셜 네트워킹 시스템(100)으로 업데이트된 디지털 사진을 포함하는 사진 업데이트 게시물은 사진의 객체(148)를 참조하는 주제어(122), "HasPhoto"의 동사(124) 및 사진과 관련된 바이너리(150)를 참조하는 타겟(126)을 포함하는 주장(120)을 가진 사진을 업로드하는 에어전트에 의해 소유되고 작성되는 클레임 객체(126)로 기술될 수 있다.
소셜 네트워킹 시스템(100)에서 가령 "Sam"과 같이 에이전트를 대신하여 게시물을 만드는 애플리케이션은 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 작성자 에이전트(118)가 "Sam: ViaApp"이고 사진에 대한 객체(148)를 가리키는 주제어(122), "HasPhoto"의 동사(124) 및 바이너리(150)의 타겟(126)을 가진 주장(120)인 클레임 객체(116)로 기술될 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(100) 외부의 시스템에서 동일한 에이전트 "Sam"을 대신하여 게시물을 만드는 애플리케이션은 클레임 객체(116)의 타겟(126)은 외부 바이너리로의 링크를 포함하는 경우를 제외하고, 작성자 에이전트(118)가 "Sam: ViaApp"이며 사진에 대한 객체(148)를 가리키는 주제어(122), "HasPhoto"의 동사(124)를 가진 주장(120)인 유사한 클레임 객체(116)로 기술될 수 있다.
게시물에 대한 코멘트는 코멘트중인 에이전트 주제어(122), "Commented on <OBJ-ID>"인 동사(124) 및 소셜 네트워킹 시스템(100)의 웨어하우스 층의 <OBJ-ID>에 저장된 객체(148)의 바이너리(150)인 타겟(126)인 주장(120)을 가진 클레임 객체(116)로 저장될 수 있다. 게시물에 대한 코멘트를 만들 때, 코멘트중인 에이전트는 게시물의 소유권을 바이너리 클레임의 소유자에게 이전한다. 그 결과, 코멘트를 표현하는 클레임 객체(116)는 <OBJ-ID>의 소유자로서 소유자 에이전트(128)를 가진다.
에지는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 객체(148)만을 가리키는 타겟을 가지는 클레임으로 기술될 수 있다. 예컨대, "Paul"이라고 명명된 작성자 에이전트(118)가 소셜 네트워킹 시스템(100)으로 사진을 업로드한다면, "Sam"이라고 명명된 또 다른 작성자 에이전트(118)는 사진을 "좋아요"하는 링크를 클릭할 수 있거나, 사진에 대한 찬성 및/또는 관심을 표현할 수 있다. Paul의 클레임에 대한 클레임 객체(116)는 사진의 객체(148)의 주제어(122), "HasPhoto"의 동사(124) 및 사진과 관련된 바이너리의 타겟(126)을 가진 주장(120)을 포함할 수 있다. Sam이 Paul의 사진을 좋아했다는 Sam의 클레임에 대한 클레임 객체(116)는 Sam과 관련된 객체(148)의 주제어(122), "Liked"의 동사(124) 및 Paul의 클레임의 객체(148)의 식별자를 가리키는 타겟(126)을 가진 주장(120)을 포함할 수 있다. Sam이 Paul의 사진을 좋아했다는 Sam의 클레임에 대한 클레임 객체(116)는 Paul의 클레임에서 Sam의 클레임으로 수용자 에이전트(130)의 리스트를 불러오는 Paul의 클레임의 동일한 개인정보 설정을 포함한다.
또 다른 타입의 에지는 소셜 네트워킹 시스템(100)에 게시된 컨텐츠 아이템에 대한 코멘트를 포함한다. 상기 예를 계속 살펴보면, Paul이 소셜 네트워킹 시스템(100)에 사진을 게시했고 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 Paul의 친구로 그 클레임의 프라이버시를 설정한 경우, 2개의 클레임 객체(116)는 Paul의 사진에 대한 Sam의 코멘트를 기초로 생성될 수 있다. 하나의 클레임 객체(116)는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 에이전트로서 Sam을 표현하는 객체(148)를 가리키는 주제어(122), "CommentedOn"의 동사(124) 및 Paul의 사진에 대한 객체(148)의 타겟(126)을 포함하는 주장(120)을 포함할 수 있다. 클레임 객체(116)는 Paul의 사진에 대한 클레임 객체(116)의 소유자로 설정된 소유자 에이전트(128)를 가질 수 있고 Paul의 사진에 대한 동일한 클레임 객체(116)로부터 호출된 프라이버시를 가질 수 있다. 또 다른 클레임 객체(116)는 Paul의 사진에 대한 Sam의 코멘트에 대한 제1 클레임 객체(116)를 표현하는 객체(148)를 가리키는 주제어(122), "HasText"의 동사(124) 및 Sam에 의해 게시된 코멘트를 저장하는 바이너리(150)를 가리키는 타겟(126)을 포함하는 주장(120)을 포함할 수 있다. 추가로, 에지는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 컨텐츠 아이템에 대한 코멘트의 "좋아요"를 포함할 수 있다. 에지 타입을 기술하는 클레임 객체(116)는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 에이전트로서 Sam에 대한 객체(148)를 가리키는 주제어(122), "Liked"의 동사(124), 소셜 네트워킹 시스템(100)에서의 예비 동사 및 코멘트에 대한 바이너리(150)의 식별자를 가리키는 타겟(126)을 포함하는 주장(120)을 포함할 수 있다.
소셜 네트워킹 시스템(100)에서 또 다른 타입의 에지는 체크인 이벤트 또는, 가령 상태 업데이트, 사진 업로드, 비디오 업로드, 이벤트 등과 같은 위치를 포함하는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서의 임의의 게시물을 포함할 수 있다. 그 에지 타입에 대한 클레임 객체(116)는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 에이전트로서 Sam에 대한 객체(148)를 가리키는 주제어(122), 장소에 위치함을 나타내는 "AT"의 동사(124) 및 가령 캘리포니아 팔로 알토(Palo Alto, CA)의 다이브 바 "Nuthouse"와 같은 특정 위치에 대한 객체(148)를 가리키는 타겟(126)을 포함하는 주장(120)을 포함할 수 있다. 메타데이터 객체(140)는 에이전트 Sam과 관련된 사용자 장치로부터 수신된 체크인 이벤트의 위도와 경도를 포함하는 그 클레임 객체(116)와 관련될 수 있다.
또 다른 타입의 에지는 특정 객체가 가령 Justin Bieber의 팬의 중복된 페이지들과 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 또 다른 객체와 동일함을 나타내는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 에이전트에 의해 생성될 수 있다. 일실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)의 에이전트는 하나 이상의 객체가 동등함을 나타내는 정보를 소셜 네트워킹 시스템(100)에 제공할 수 있다. 이 경우, 그 행위에 대한 클레임 객체(116)는 제1 객체(148)를 가리키는 주제어(122), 동등함을 나타내는 "IS"의 동사(124) 및 제2 객체(148)를 가리키는 타겟(126)을 포함하는 주장(120)을 포함할 것이다.
리스트는 가령 수용자 에이전트(130)의 리스트, 가장 좋아하는 레스토랑의 리스트, 가장 좋아하는 토픽의 리스트 등을 조직화하는 것과 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 에이전트에 의해 생성될 수 있다. 생성된 리스트는 리스트에 대한 객체(148)를 가리키는 주제어(122), 리스트가 명칭이 있음을 나타내는 "HasName"의 동사(124) 및 객체(148)로 저장되는 리스트의 명칭을 가리키는 타겟(126)을 가지는 주장(120)을 포함하는 클레임 객체(116)로 기술될 수 있다. 예컨대, 리스트에 대한 또 다른 클레임 객체(116)는 리스트에 대한 객체(148)를 가리키는 주제어(122), 리스트가 맴버(member)를 가짐을 나타내는 "HasMember"의 동사(124) 및 리스트에 포함된 에이전트에 대한 객체(148)를 가리키는 타겟(126)을 가지는 주장(120)을 포함할 수 있다. 일실시예로, 리스트는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 명칭 페이로드와 에지 세트로 기술될 수 있다. 또 다른 실시예로, 애플리케이션(146)은 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 리스트를 생성하는데 사용될 수 있고 다수의 클레임 객체(116)를 생성할 수 있다. 애플리케이션(146)에 의해 생성된 리스트의 클레임을 기술하는 제1 클레임 객체(116)는 리스트를 표현하는 객체(148)를 가리키는 주제어(122), 리스트의 명칭을 나타내는 "NameIS"의 동사(124) 및 애플리케이션(146)에 의해 생성된 객체의 경로의 식별자를 가리키는 타겟(126)을 포함하는 주장(120)을 포함할 수 있다. 애플리케이션(146)에 의해 생성된 리스트의 클레임을 기술하는 제2 클레임 객체(116)는 리스트를 표현하는 객체(148)를 가리키는 주제어(122), 리스트가 맴버를 포함함을 나타내는 "HasMemeber"의 동사(124) 및 리스트에 포함된 에이전트를 표현하는 객체(148)의 타겟(126)을 포함하는 주장(120)을 포함할 수 있다.
친구관계 또는 소셜 네트워킹 시스템에서 서로 연결한 사용자들은 서로 연결한 사용자들에 의해 작성된 응답 클레임(reciprocated claims)의 예비 동사로 기술될 수 있다. Sam이 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 Paul과 친구 맺기를 요청한다고 가정하자. 친구관계 요청은 클레임 객체(116)가 요청하는 에이전트 Sam을 표현하는 객체(148)를 가리키는 주제어(122), 또 다른 에이전트와 친구 맺는 클레임을 나타내는 "friends with"의 동사(124) 및 타겟 에이전트 Paul의 객체(148)를 가리키는 타겟(126)을 가지는 주장(120)을 포함하도록 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 클레임 객체(116)로 캡처될 수 있다. 친구관계 요청의 알림은 브라우즈 질의의 형태 또는 모든 클레임의 질의일 수 있는데, 검색 용어는 동사 "friends with" 및 타겟 에이전트인 Paul을 표현하는 객체(148)의 타겟을 가지는 클레임을 포함한다. 이후, Paul은 Paul에 대한 객체(148)를 가리키는 주제어(122), "friends with"의 동사(124) 및 Sam에 대한 객체(148)를 가리키는 타겟(126)을 포함하는 주장(120)을 가지는 또 다른 클레임 객체(116)로서 캡처될 수 있는 Sam으로부터의 친구관계 요청을 수락할 수 있다. 친구관계 요청의 가시성(visibility), 접근성(accessibility) 또는 수용자는 디폴트로 친구관계 요청이 수락되고 친구관계 응답 클레임을 만들 때까지 요청하는 에이전트와 타겟 에이전트만을 포함하도록 설정된다. 친구관계의 응답 클레임(reciprocal claims)은 공개되거나 요청자 및/또는 타겟 에이전트의 개인정보 설정으로 제한될 수 있다.
에이전트는 소식 및/또는 달리기와 같은 토픽을 참조하는 소식에 대한 질의의 검색 결과를 부스팅하도록 요청할 수 있다. 이런 요청은 원본 클레임의 페이로드를 복사하고 원본 클레임을 부스팅하기 위해 예비 동사를 사용하는 클레임으로 기술될 수 있다. 예컨대, 특정 클레임을 부스팅하기 위한 클레임 객체(116)는 부스트(boost)를 요청하는 에이전트에 대한 객체(148)를 가리키는 주제어(122), "pays <X> to boost"의 동사(124)(여기서 <X>는 클레임을 부스팅하도록 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 협의된 수수료를 표현한다) 및 부스팅되는 클레임의 객체(148)를 가리키는 타겟(126)을 가지는 주장(120)을 포함할 수 있다. 마찬가지로, 토픽을 참조하는 질의의 검색 결과를 부스팅하기 위한 클레임 객체(116)는 부스트를 요청하는 에이전트에 대한 객체(148)를 가리키는 주제어(122), "pays <X> to boost"의 동사(124) 및 브라우즈 질의의 검색 결과를 표현하는 객체(148)를 참조하는 타겟(126)을 가지는 주장(120)을 포함할 수 있다.
수용자: 클레임의 컨텍스트(
Context
)
수용자는 클레임이 이루어지는 컨텍스트이다. 에이전트는 가령 "Bob is a good cook!" 및 "Joe likes cooking"과 같이 다른 에이전트에 대한 클레임을 만들 수 있다. 작성자 에이전트(118)는 가령 이런 클레임을 (소셜 네트워킹 시스템의 사용자 및 비-사용자 모두를 포함하는) 공중이 접근가능하게 하는 것과 같이 수용자를 포함하는 수용자 에이전트(130)를 연결된 에이전트들의 특정 그룹으로, 주제어 에이전트(subject agent)의 연결관계들로 또는 선택된 에이전트만으로 지정함으로써 이런 클레임의 수용자의 크기를 제어할 수 있다. 또 다른 실시예로, 수용자는 클레임을 수신하도록 선택된 에이전트를 기초로 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 결정될 수 있다. 예컨대, 제1 에이전트는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 제3 에이전트가 요리를 잘한다고 진술하는 메시지를 제2 에이전트에게 송신할 수 있다. 제3 에이전트가 제1 에이전트에 의해 만들어진 클레임의 수용자에 포함되어 있지 않기 때문에, 제3 에이전트는 제1 에이전트에 의해 만들어진 클레임을 열람할 수 없다.
하나 이상의 수용자 에이전트(130)는 클레임(116)의 소유자 에이전트(128)에 의해 설정될 수 있다. 수용자 에이전트(130)는 클레임의 저자권, 소유권, 수용자, 주장 및/또는 저작권에 접근할 수 있거나 이들을 열람할 수 있는, 소셜 네트워킹 시스템(100)의 웨어하우스 층에서 객체(148)로 표현되는, 소셜 네트워킹 시스템(100)의 에이전트이다. 소유자 에이전트(128)는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 구성되는 하나 이상의 개인정보 설정이나 개인정보 제어 설정의 일부로서 수용자 에이전트(130)가 되도록 에이전트 세트를 정의할 수 있다. 에이전트의 역할을 하는 소셜 네트워킹 시스템(100)은 소셜 네트워킹 시스템(100)상의 모든 클레임 객체(116)에 수용자 에이전트(130)로서 포함된다. 클레임 객체(116)의 작성자 에이전트(118)는 작성자 에이전트(118)가 클레임의 수용자 에이전트(130)로서 지정되었다는 임의의 클레임을 의미하는, 그들이 볼 수 있는 그들이 만든 모든 클레임에 접근할 권한을 가진다. 모든 에이전트는 그들이 볼 수 있는 그들에 대해 만들어진 접근 권한을 가진다. 가령 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 접근가능한 클레임을 디스플레이하기 위해 제공하는 사용자 인터페이스 및 접근가능한 클레임 정보를 다운로드하기 위한 애플리케이션과 같은 인터페이스가 이런 정보에 접근하도록 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 제공될 수 있다. 또한, 클레임은 클레임의 수용자를 제어하는 소유자 에이전트(128)에 의해 삭제될 수 있다. 클레임의 작성자는 작성자가 클레임의 수용자의 일부라면 그 클레임을 삭제할 수 있다. 클레임을 삭제하면 합당한 시간 내에 소셜 네트워킹 시스템에서 클레임이 삭제되며, 그 클레임에 접근할 수 없게 될 것이다.
수용자 에이전트(130)는 가령 인-라인 선택(in-line selection), 사전-선택, 위임(delegation) 및 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의한 자유 제한(at-will limitation)과 같은 다양한 방법을 통해 소유자 에이전트(128)에 의해 선택될 수 있다. 인-라인 선택은 소유자 에이전트(128)가 클레임(116)을 게시하는 시점에 수용자를 선택할 수 있는 것을 말하며, 여기서 소유자 에이전트(128)는 또한 클레임(116)의 작성자 에이전트(118)이다. 사전-선택은 소유자 에이전트(128)가 가령 수용자에 포함되도록 에이전트의 개인정보 리스트를 결정하는 것과 같이 수용자를 사전에 선택하는 것을 말하며, 여기서 소유자 에이전트(128)는 또한 클레임(116)의 작성자 에이전트(118)이다. 위임은 소유자 에이전트(128)가 작성자 에이전트(118)가 아닌 경우 작성자 에이전트(118)가 소유자 에이전트(128)를 지정하고 수용자 에이전트(들)(130)가 소유자 에이전트(128)에 의해 사전-선택되어야 하는 것을 말한다. 또한, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 가령 미성년자 에이전트에 의해 작성된 클레임(116)의 수용자 에이전트(130)를 제안함으로써, 임의의 방식으로 클레임을 만드는 소정의 에이전트의 능력 및/또는 옵션을 제한할 수 있다. 또 다른 실시예로, 클레임의 수용자는 에이전트의 직접적인 목록(enumeration) 또는 기정의된 에이전트의 리스트로의 참조일 수 있다. 또 하나의 실시예로, 수용자 선택의 모드(인-라인, 사전-선택 및 위임)는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 산출 인터페이스(product interface)에 정의될 수 있다.
저작권, 사용자 권한 및 메타데이터 객체
상술한 바와 같이, 클레임 객체(116)의 소유자 에이전트(128)는 가령 사용자-권한 비트(138), 사용자-페이로드-저작권 비트(134)와 애플리케이션-저작권 비트(136)를 포함하는 저작권(132)과 같은 클레임 객체(116)에 대한 설정을 명시할 수 있다. 이런 비트는 클레임의 수용자와 수용자의 승인을 정의하여 클레임을 새로운 클레임으로 복사하도록 도와준다. 소셜 네트워킹 시스템은 소셜 네트워킹 시스템(100)의 개인정보 모델과 절충하지 않고 소유자 에이전트(128)에 의해 설정된 저작권(132)에 관계없이 소셜 네트워킹 시스템(100)에 연결된 서비스 및/또는 다른 장치와 클레임을 동기화할 수 있음을 유의하라. 소셜 네트워킹 시스템(100)은 가령 클레임의 복사, 캐싱(caching), 장치 동기화 등과 같이 바이너리에 저장된 컨텐츠를 동기화하여 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 더 나은 향상된 사용자 경험을 제공하기 위해 소유자 에이전트(128)에 의해 정의된 하나 이상의 저작권(132)으로 제한되지 않는다. 클레임 객체(116)의 저작권(132)은 클레임 객체(116)에 포함된 주장(120)을 새로운 클레임 객체(116)로 복사하기 위한 수용자 에이전트(130)의 승인과 관련된다.
사용자-
페이로드
-저작권 비트
클레임 객체(116) 내 컨텐츠는 소유자 에이전트(128)가 소셜 네트워킹 시스템(100)뿐 아니라 소셜 네트워킹 시스템(100) 외부의 시스템에서 컨텐츠가 어떻게 분배되고 다른 에이전트에 의해 접근되는지를 제어할 수 있다는 점에서 소유자 에이전트(128)에 의해 "소유"될 수 있다. 예컨대, 작성자 에이전트(118)는 모바일 장치에서 소셜 네트워킹 시스템(100)으로 비디오를 업로드할 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(100)은 에이전트가 저장용으로 사용되는 바이너리를 제공하여 가령 비디오, 사진 등과 같은 컨텐츠를 저장할 수 있게 한다. 컨텐츠 아이템이 업로드되는 경우, 객체(148)는 일실시예로 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 생성된다. 또 다른 실시예로, 컨텐츠 아이템은 클레임 객체(116)의 주장(120)의 타겟(126)이 되어 생성되는 것과 같이 바이너리(150)에 저장된다. 생성되는 클레임 객체(116)는 클레임 객체(116)에 포함된 컨텐츠의 소유자가 클레임이 복사될 수 있는 방식을 결정할 수 있게 하도록 하나 이상의 저작권 비트를 포함할 수 있다. 사용자-페이로드-저작권 비트(134)는 사용자가 클레임(116)의 바이너리(150)를 새로운 클레임으로 복사할 수 있는지를 제어한다. 클레임의 '바이너리'는 업로드된 컨텐츠를 저장하도록 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 제공된 참조될 수 없는 저장소(non-referenceable storage)를 포함한다. 예컨대, 제1 작성자 에이전트(118)가 소셜 네트워킹 시스템(100)에 사진을 업로드하면, 사진에 대한 클레임 객체(116)는 바이너리(150)로 업로드된 사진에 대한 타겟(126)을 포함하는 주장(120)을 포함할 것이다. 제1 작성자 에이전트(118)는 소셜 네트워킹 시스템(100)상의 모든 에이전트가 수용자 에이전트(130)로 지정되도록 클레임의 수용자를 공개로 설정하거나 모든 사람으로 설정할 수 있고, 사용자-페이로드-저작권 비트(134)는 컨텐츠를 복사할 권한이 유보되지 않음을 의미하는 "OFF"로 설정되며, 수용자 에이전트(130)는 제1 작성자 에이전트(118)에 의해 클레임(116)을 자유롭게 복사할 수 있다. 이어서, 제2 작성자 에이전트(118)는 제1 작성자 에이전트(118)에 의한 클레임(116)을 새로운 클레임 객체(116)로 복사할 수 있는데, 여기서 새로운 클레임 객체(116)는 원본 클레임 객체(116)를 새로운 클레임 객체(116)의 주장(120)의 타겟(126)으로 참조한다. 새로운 클레임 객체(116)의 주장(120)의 동사(124)는 다른 클레임을 복사하는 클레임에 대한 소셜 네트워킹 시스템(100)의 예비 동사인 "HasPhotoSameAs"일 수 있다. 또한, 원본 클레임을 복사한 새로운 클레임 객체(116)의 사용자-페이로드-저작권 비트(134)는 원본 클레임의 사용자-페이로드 저작권 비트(134)를 참조한다. 원본 클레임이 클레임의 소유자 에이전트(128)에 의해 삭제되면, 저작권 제어는 "OFF"로 되거나 최근 장소에 고정된다.
애플리케이션-저작권 비트
애플리케이션-저작권 비트(136)는 클레임(116)의 수용자 에이전트(130)가 애플리케이션이 그들을 대신하여 클레임을 복사하는 것을 인가할 수 있는지를 제어한다. 예컨대, 가령 애플리케이션을 사용하여 에이전트에 의해 행해지고 업로드된 이벤트로부터 사진을 공유하는 사진-공유 애플리케이션과 같은, 애플리케이션(146)은 에이전트를 대신하여 컨텐츠를 공유하도록 인가될 수 있다. 이 예에서, 작성자 에이전트(118)는 애플리케이션이고, 소유자 에이전트(128)는 애플리케이션이 클레임을 생성하도록 인가된 에이전트이다. 소유자 에이전트(128)는 수용자에 리스팅된 다른 에이전트가 클레임을 새로운 클레임으로 복사할 수 있게 할 수 있다. 이후, 수용자 에이전트(130)는 애플리케이션(146)이 에이전트(또한 소유자 에이전트(128))에 의해 업로드된 사진을 소셜 네트워킹 시스템(100) 외부의 시스템과 공유하도록 인가할 수 있으며, 이로써 작성자 에이전트(118)의 클레임을 복사할 수 있는데, 여기서 작성자 에이전트(118)는 소유자 에이전트(128)를 대신하여 클레임을 생성하도록 인가된 애플리케이션(146)이다. 일실시예로, 작성중인 에이전트는 애플리케이션-저작권을 "OFF"로 설정하여 그들을 대신해 클레임을 복사하도록 애플리케이션을 인가함으로써 수용자의 구성원이 클레임을 복사할 수 있게 할 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(100)은 가령 클레임의 복사, 캐싱, 장치 동기화 등과 같이 바이너리에 저장된 컨텐츠를 동기화하여 더 나은 향상된 사용자 경험을 제공하기 위해 소유자 에이전트(128)에 의해 정의된 하나 이상의 저작권 비트(132)로 제한되지 않는다.
사용자-권한 비트
일실시예로, 사용자-권한 비트(138)는 클레임이 클레임에 대한 검색 결과에서 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 "부스팅(boosted)"되게 할 수 있다. 예컨대, 레스토랑을 표현하는 에이전트는 검색 에이전트에 의해 이루어진 질의의 검색 결과에서 다른 에이전트에 의해 행해진 긍정적인 추천을 부스팅하도록 소셜 네트워킹 시스템(100)에 지불할 수 있다. 다른 에이전트에 의해 행해진 추천은 레스토랑을 표현하는 에이전트가 이런 추천을 부스팅할 수 있도록 사용자-권한(138)의 디폴트 설정이 "ON"으로 설정되는 클레임이다. 클레임(116)의 소유자 에이전트(128)는 가령 사용자 인터페이스 및 응용 프로그래밍 인터페이스와 같은 소셜 네트워킹 시스템(100)과의 인터페이스를 통해 사용자-권한 비트(138)를 턴오프하여 클레임이 부스팅되는 것을 허용하지 않을 수 있다. 일실시예로, 부스트 요청(boost request)은 하나 이상의 클레임에서 동작하는 기능일 수 있다. 에이전트는 가령 소셜 네트워킹 시스템(100)에서의 에이전트인 Coca-Cola에 대한 객체(148)를 참조하는 모든 클레임과 같이 특정 소식이나 클레임에 대한 질의를 부스팅하도록 소셜 네트워킹 시스템(100)에 지불할 수 있다.
메타데이터 객체
메타데이터 객체(140)는 메타데이터 객체(140)가 사적이고 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해서만 열람 및 편집가능하도록 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 클레임 객체(116)에 포함되거나 이에 첨부될 수 있다. 예컨대, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 클레임 객체(116)가 소셜 네트워킹 시스템(100)의 에이전트의 타임라인 프로필에 게시되었는지에 대해 추적하는 비트를 첨부할 수 있다. "ON TL" 비트는 메타데이터 객체(140)의 예이다. 메타데이터 객체(140)의 다른 예는 장치 정보, 게재면(publication surface) 및 사적이고 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해서만 열람가능한 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 생성된 다른 정보를 포함한다.
소셜
네트워킹 시스템에서 주제어에 대한 다수의 클레임
상세히 클레임 객체(116)의 구성요소들을 설명했으며, 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 클레임 객체 사이의 잠재적 상호작용이 이제 더 상세히 기술된다. 특히, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 상술한 바와 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 특정 주제어에 대한 정보를 열람중인 에이전트(142)에게 제시할 때 다수의 주제어에 대한 클레임 객체(116)의 구성요소에 의존할 수 있다.
도 1c는 일실시예로 클레임의 집합으로서 소셜 네트워킹 시스템에서 상호작용을 모델링하는 프로세스의 상위계층 블록 다이어그램을 도시한다. 상기 정의된 바와 같이, 작성자는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 수용자에게로 클레임 또는 주관적 진실성 값이나 진실 계수를 가지는 진술을 만들 수 있다. 클레임은 주제어, 동사 및 타겟의 페이로드를 포함하는 주장을 포함한다. 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 작성자에 의해 만들어질 수 있는 간단한 클레임은 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자인 작성자가 현재 살고 있는 곳이다. 이는 사용자가 그들의 사용자 프로필에 기입할 때 소셜 네트워킹 시스템(100)으로 입력될 수 있다. 그러나, 사용자와 엔티티를 포함할 수 있는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 다른 에이전트는 사용자가 현재 살고 있는 곳에 대해 다른 클레임을 만들 수 있다. 이런 클레임은 다른 에이전트를 포함하는 다른 수용자에게로 만들어질 수 있다. 수용자를 지정하는 클레임 객체를 사용함으로써, 열람중인 에이전트에게 제시되는 클레임이 열람중인 에이전트가 어느 하나 이상의 수용자의 구성원인지에 따라 다르도록 다른 클레임들이 다른 수용자를 포함하는 동일한 주제어에 대해 만들어질 수 있다.
도 1c에 도시된 바와 같이, 3개의 작성자 노드는 주제어에 대한 주장을 포함하는 클레임을 만들었다. 제1 작성자(152)는 가령 사용자(제1 작성자(152))가 그의 프로필에 그가 현재 San Francisco, CA에 살고 있다고 선언하는 것과 같이 주제어(158)에 대한 클레임(160)을 만들 수 있다. 제1 작성자(152)는 현재 San Francisco, CA에 살고 있는 주제어(158)에 대한 이런 클레임(160)을 에이전트 A(166), 에이전트 B(168) 및 에이전트 C(170)를 포함하는 수용자(176)에게 만들 수 있다. 제2 작성자(154)는 가령 사용자가 San Francisco, CA의 교외에 있는 Daly City, CA에 살고 있다고 클레임하는 것과 같이 사용자(제1 작성자(152))가 현재 살고 있는 곳의 주제어(158)에 대한 다른 클레임(162)을 만들 수 있다. 제3 작성자(156)는 가령 사용자가 San Francisco, CA의 또 다른 교외에 있는 Pacifica, CA에 살고 있다고 클레임하는 것과 같이 사용자(제1 작성자(152))가 현재 살고 있는 곳의 주제어(158)에 대한 또 다른 클레임(164)을 만들 수 있다. 또 다른 실시예로, 제2 작성자(154)는 사용자가 현재 San Francisco, CA에 살고 있다는 제1 작성자(152)의 클레임(160)과 부합하는 클레임(162)을 만들 수 있다. 또 다른 실시예로, 제3 작성자(156)는 사용자가 현재 Daly City, CA에 살고 있다고 주장하는 제2 작성자(154)에 의해 만들어진 클레임(162)과 부합하는 클레임(164)을 만들 수 있다. 각각의 클레임(160, 162 및 164)은 클레임(160, 162 및 164)에 연결된 다른 수용자들(176, 178 및 180)을 가질 수 있다.
3명의 작성자(152, 154 및 156)는 사용자(제1 작성자(152))가 현재 사는 곳의 3개의 다른 클레임(160, 162 및 164)을 만들었으므로, 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 제1 작성자(152)의 사용자 프로필의 열람중인 에이전트(142)는 열람중인 에이전트(142)가 하나 이상의 수용자(176, 178 및 180)에 포함되는지를 기초로 하나 이상의 다른 클레임(160, 162 및 164)에 접근할 수 있다. 예컨대, 열람중인 에이전트(142)가 제1 작성자(152)에 의해 그가 현재 San Francisco, CA에 살고 있다고 만들어진 클레임(160)에 대한 수용자(176)에 포함되는 에이전트 A(166)라면, 열람중인 에이전트(142)는 사용자가 현재 San Francisco, CA에 살고 있다는 클레임(160)을 제공받을 수 있다. 그러나, 열람중인 에이전트(에이전트 A(166))가 또한 제1 작성자(152)가 현재 살고 있는 곳의 주제어(158)에 대해 만들어진 클레임(162 및 164)에 대한 수용자(178 및 180)에 포함되기 때문에, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 또한 주제어(158)에 대해 만들어진 클레임(162 및 164)으로의 접근을 제공할 수 있다. 이런 방식으로, 열람중인 에이전트(142)는 제1 작성자(152)가 그는 San Francisco, CA에 살고 있다고 클레임하고, 제2 작성자(154)가 제1 작성자(152)는 Daly City, CA에 살고 있다고 클레임하며, 제3 작성자(156)가 제1 작성자(152)는 Pacifica, CA에 살고 있다고 클레임함을 볼 수 있다. 이런 정보를 제시받으면, 열람중인 에이전트(142)는 제1 작성자(152)가 실제로 어느 도시에 살고 있는지에 대해 더 잘 통보받는다. 일실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 열람중인 에이전트(142)에 의해 새로운 클레임을 생성하는 효과로 열람중인 에이전트(142)가 그들이 제1 작성자(152)가 현재 살고 있다고 믿는 도시를 선택하게 할 수 있다.
친밀성 점수 또는 가령 에이전트과 같은 객체 사이의 친밀성을 측정하는 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 결정되는 계산된 점수는 주제어에 대해 열람가능한 클레임을 순위화하는데 사용될 수 있다. 에이전트 A(166)가 제1 작성자(152)의 친한 친구이고 제2 작성자(154) 및 제3 작성자(156)와는 약하게 연결만 되어 있다고 가정하자. 이 경우, 열람중인 에이전트(142)로서 에이전트 A(166)는 제1 작성자(152)와의 가까운 연결관계를 기초로 주제어(158)에 대한 클레임(160)을 제공받을 수 있다. 친밀성 점수와 관계없이, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 열람중인 에이전트(142)에게 클레임을 제시할 때 열람중인 에이전트(142)에 의해 작성되었던 클레임을 중대하게 순위화할 수 있다. 제1 작성자(152)가 주제어(158)에 대한 클레임(160)을 소셜 네트워킹 시스템(100)의 모든 사람에게 만들었고 에이전트 A(116)가 제3 작성자(156)라고 가정하자. 이 경우, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 소셜 네트워킹 시스템(100)이 클레임을 작성자에게 제공할 때 작성자에 의해 만들어진 클레임을 중대하게 가중할 수 있기 때문에 제2 작성자(154)가 제3 작성자(156)에 의해 만들어진 클레임(164)과는 다른 클레임(162)을 만들었더라도 에이전트 A(166)가 제3 작성자(156)로서 주제어(158)에 대해 제1 작성자(152)가 현재 Pacifica, CA에 살고 있다고 만든 클레임(164)을 열람중인 에이전트(142)(에이전트 A(166))로 제공한다.
소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 수신된 다른 정보는 열람중인 에이전트(142)에게 제시되는 주제어에 대한 다수의 클레임의 순위화에 영향을 줄 수 있다. 또 다른 예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 제2 작성자(154)가 제1 작성자(152)와 결혼한다는 다른 클레임을 수신했을 수 있다. 제1 작성자(152)는 그가 제2 작성자(154)와 결혼한다는 클레임을 화답할 수 있다. 그 결과, 제1 작성자에 대해 제2 작성자(154)에 의해 만들어진 클레임은 순위화에 있어서 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 더 많은 가중치를 부여받을 수 있다. 이 경우, 열람중인 에이전트(142) 및 제3 작성자(156)로서 에이전트 A(166)는 열람중인 에이전트(142)(에이전 A(166))에 의해 작성된 클레임(164)보다 더 높게 순위화되는 제2 작성자(154)에 의해 작성되는 제1 작성자(152)가 현재 Daly City, CA에 살고 있다는 클레임(162)을 제공받을 수 있다. 또 다른 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 주제어(158)와 관련하여 만들어진 클레임들의 순위화 및 열람중인 에이전트(142)가 구성원인 수용자(176, 178 및 180)를 기초로 주제어(158)와 관련하여 만들어진 "최적의" 클레임을 열람중인 에이전트(142)에게 제공할 수 있다.
클레임의 "페이로드" 또는 클레임의 컨텐츠는 에이전트가 클레임의 수용자 에이전트(130)로 지정되었다면 에이전트에 의해서만 열람될 수 있다. 그 결과, 소셜 네트워킹 시스템(100)의 다른 에이전트들은 클레임의 수용자들의 맵버쉽(membership)을 기초로 다른 "진실"들을 열람할 수 있다. 예컨대, 제1 작성자(152)에 의해 만들어진 클레임(160)의 수용자(176)에 모두 포함되는 에이전트 B(168)와 에이전트 C(170)가 제1 작성자(152)의 사용자 프로필을 열람하고 있다면, 그들은 제1 작성자(152)가 살고 있는 현재 도시로 San Francisco, CA를 제공받을 것이다. 반면에, 제1 작성자(152)의 동일한 사용자 프로필을 열람중인 에이전트 D(172)는 제1 작성자(152)가 살고 있는 현재 도시로 Daly City, CA를 제공받을 수 있다. 클레임(160, 162 및 164)의 임의의 수용자(176, 178 또는 180)에 포함되지 않는 에이전트 E(174)는 제1 작성자(152)의 사용자 프로필을 열람할 수 있고 제1 작성자(152)가 살고 있는 현재 도시에 대해 빈칸인 필드(blank field)를 제공받을 수 있다. 또 다른 실시예로, 빈칸인 필드 대신, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 제1 작성자(152)에 의해 공중이 이용가능해진 체크인 이벤트를 기초로 제1 작성자(152)가 살고 있는 곳의 클레임을 생성할 수 있다. 이런 방식으로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 열람중인 에이전트(142)가 포함되는 수용자뿐 아니라 하나 이상의 클레임에 대한 클레임 객체(116)의 구성요소를 사용하여 주제어에 대해 만들어진 클레임의 작성자와의 열람중인 에이전트(142)의 소셜 연결관계를 기초로 주제어에 대한 하나 이상의 클레임을 열람중인 에이전트(142)에게 제공한다.
사용자가 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자 프로필에 그가 현재 살고 있는 곳을 선언하는 이런 간단한 예는 소셜 네트워킹 시스템(100)이 클레임을 열람중인 에이전트에게 제시할 때 에이전트에 대해 수신된 정보를 이용할 수 있다는 점을 보여준다. 상술한 내용은 예컨대 관심사, 에이전트 사이의 연결관계, 에이전트에 의해 게시된 컨텐츠, 체크인 이벤트, 이벤트 참여, 레스토랑 추천, 가령 음악 듣기, 게임 하기, 콘서트 가기, 새옷 사기 등과 같은 커스텀 그래프 행위에 대한 클레임들과 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 만들어지는 클레임의 더 복잡한 예에도 동등하게 적용된다. 클레임의 주관성으로 인해, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 하기의 섹션에서 더 기술되는 클레임에 대한 하나 이상의 진실 계수를 결정할 수 있다.
시스템 구조
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따라 소셜 네트워킹 시스템에서 클레임을 평가하는데 적합한 시스템 환경을 도시한 상위계층 블록 다이어그램이다. 이런 시스템 환경은 하나 이상의 사용자 장치(202), 소셜 네트워킹 시스템(100), 네트워크(204) 및 외부 웹사이트(218)를 포함한다. 대안의 구성으로, 다른 모듈 및/또는 추가 모듈이 시스템에 포함될 수 있다.
사용자 장치(202)는 사용자 입력을 수신할 수 있고 네트워크(204)를 통해 데이터를 전송 및 수신할 수 있는 하나 이상의 컴퓨팅 장치를 포함한다. 일실시예로, 사용자 장치(202)는 예컨대 마이크로소프트 윈도우-호환 운영 시스템(OS), 애플 OS X 및/또는 리눅스 배포판을 실행하는 종래의 컴퓨터 시스템이다. 또 다른 실시예로, 사용자 장치(202)는 가령 개인용 정보단말기(PDA), 모바일폰, 스마트폰 등과 같이, 컴퓨팅 기능을 갖는 장치일 수 있다. 사용자 장치(202)는 네트워크(204)를 통해 통신하도록 구성된다. 사용자 장치(202)는 예컨대 사용자 장치(202)의 사용자가 소셜 네트워킹 시스템(100)과 상호작용할 수 있도록 하는 브라우저 애플리케이션과 같은 애플리케이션을 실행할 수 있다. 또 다른 실시예로, 사용자 장치(202)는, 가령 iOS 및 ANDROID와 같이, 사용자 장치(202)의 네이티브 운영 시스템에서 실행하는 응용 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 소셜 네트워킹 시스템(100)과 상호작용한다.
일실시예로, 네트워크(204)는 표준 통신 기술 및/또는 프로토콜을 사용한다. 따라서, 네트워크(204)는 가령 이더넷, 802.11, WiMAX(worldwide interoperability for microwave access), 3G, 4G, CDMA, DSL(digital subscriber line) 등과 같은 기술을 사용하는 링크를 포함할 수 있다. 마찬가지로, 네트워크(204)에서 사용되는 네트워킹 프로토콜은 MPLS(multiprotocol label switching), TCP/IP(transmission control protocol/Internet protocol), UDP(User Datagram Protocol), HTTP(hypertext transport protocol), SMTP(simple mail transfer protocol) 및 FTP(file transfer protocol)를 포함할 수 있다. 네트워크(204)에서 교환되는 데이터는 하이퍼텍스트 마크업 언어(HTML)와 확장형 마크업 언어(XML)를 포함하는 기술 및/또는 포맷을 사용하여 표현될 수 있다. 또한, 링크의 전부 또는 일부는 가령 SSL(secure socket layer), TLS(transport layer security) 및 IPsec(Internet Protocol security)와 같은 종래의 암호화 기술을 사용하여 암호화될 수 있다.
도 2는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 블록 다이어그램을 포함한다. 소셜 네트워킹 시스템(100)은 사용자 프로필 스토어(206), 웹 서버(208), 행위 로거(210), 컨텐츠 스토어(212), 에지 스토어(214), 클레임 생성 모듈(216), 클레임 스토어(220), 클레임 제시 모듈(222), 클레임 정확성 테스트 모듈(224) 및 클레임 평가 모듈(226)을 포함한다. 다른 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 다양한 애플리케이션을 위한 추가 모듈, 보다 적은 모듈 또는 다른 모듈을 포함할 수 있다. 가령 네트워크 인터페이스, 보안 기능, 부하 균형기, 장애복구 서버, 관리와 네트워크 동작 콘솔 등과 같은 종래의 구성요소들은 시스템의 세부사항을 모호하게 하지 않도록 도시되지 않는다.
웹 서버(208)는 네트워크(204)를 통해 소셜 네트워킹 시스템(100)을 하나 이상의 사용자 장치(202)로 연결한다; 웹 서버(208)는 웹페이지뿐만 아니라 가령 Java, Flash, XML 등과 같이 다른 웹-관련 컨텐츠를 제공한다. 웹 서버(208)는, 예컨대 인스턴트 메시지, 큐잉된 메시지(예컨대, 이메일), 텍스트와 SMS(단문 메시지 서비스) 메시지 또는 임의의 다른 적절한 메시징 기술을 사용하여 송신되는 메시지와 같은, 소셜 네트워킹 시스템(100)과 사용자 장치(202) 사이의 메시지를 수신하고 라우팅하는 기능을 제공할 수 있다. 사용자는 웹 서버(208)로의 요청을 송신하여, 예컨대 컨텐츠 스토어(212)에 저장된 이미지나 비디오와 같은 정보를 업로드할 수 있다. 추가로, 웹 서버(208)는 가령 iOS, ANDROID, webOS 및 RIM과 같은 네이티브 사용자 장치 운영 시스템으로 직접 데이터를 송신하는 API 기능을 제공할 수 있다.
행위 로거(210)는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 및/또는 소셜 네트워킹 시스템 외부에서 사용자 행위에 대한 웹 서버(208)로부터 통신을 수신할 수 있다. 행위 로거(210)는 사용자 행위를 추적하는 사용자 행위에 대한 정보로 행위 로그를 채운다. 이런 행위는 예컨대 다른 사용자와의 연결을 추가하기, 메시지를 다른 사용자에게 송신하기, 이미지를 업로드하기, 다른 사용자로부터의 메시지를 읽기, 다른 사용자와 관련된 컨텐츠를 열람하기, 또 다른 사용자에 의해 게시된 이벤트에 참여하기, 및 또 다른 사용자의 프로필 페이지 로딩하기 등을 포함할 수 있다. 또한, 다른 객체들과 연관하여 설명되는 다수의 행위가 특정 사용자로 겨냥되며, 그래서 이런 행위들은 또한 그 사용자와 관련된다.
앞서 도 1b에서 기술되고 도시되는 바와 같이, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 웨어하우스 층(182) 및 클레임 층(184)을 포함한다. 도 2에 도시된 바와 같이, 클레임 스토어(220)는 클레임 객체(116)를 저장하는 개념화된 데이터베이스이다. 클레임 스토어(220)는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 클레임 층(184)에 상주하며 저장소 및 웨어하우스 층(182)에 있는 객체를 가리킨다. 클레임 객체(116)는 소셜 네트워킹 시스템에서 에이전트에 의해 만들어진 클레임을 표현한다. 클레임 객체(116)는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 모든 객체의 근간을 이루기 때문에, 사용자 프로필 스토어(206), 에지 스토어(214) 및 컨텐츠 스토어(212)는 개념상 클레임 스토어(220) 내에 상주할 수 있다. 예컨대, 사용자에 대한 사용자 프로필 객체는 소셜 네트워킹 시스템(100)이 사용자에 해당하는 에이전트를 생성했다는 주장을 포함하는 클레임 객체(116)로서 정의될 수 있다. 마찬가지로, 에지 객체 및 컨텐츠 객체는 유사하게 클레임 객체(116)로 정의될 수 있다.
사용자 계정 정보 및 사용자에 대한 다른 관련 정보는 사용자 프로필 스토어(206)에 저장된다. 가령 경력, 학력, 성별, 취미나 기호, 위치 등과 같이, 인명 정보, 인구학적 정보 및 다른 타입의 설명적 정보를 포함하는 사용자 프로필 스토어(206)에 저장된 사용자 프로필 정보는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자들을 설명한다. 또한, 사용자 프로필은 예컨대 이미지나 비디오와 같이 사용자에 의해 제공되는 다른 정보를 저장할 수 있다. 특정 실시예로, 사용자의 이미지는 이미지에서 디스플레이되는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자들의 식별 정보와 함께 태깅될 수 있다. 또한, 사용자 프로필 스토어(206)는 행위 로그에 저장되고 컨텐츠 스토어(212)의 객체에 대해 수행된 행위에 대한 참조를 관리한다.
에지 스토어(214)는 사용자와 소셜 네트워킹 시스템(100)상의 다른 객체 사이의 연결을 설명하는 정보를 저장한다. 일부의 에지는 사용자에 의해 정의될 수 있어서, 사용자가 다른 사용자들과의 관계를 지정할 수 있도록 해준다. 예컨대, 사용자는 가령 친구, 직장동료, 파트너 등과 같은 사용자의 실생활 관계에 상응하는 다른 사용자들과의 에지를 생성할 수 있다. 다른 에지는 사용자가 가령 소셜 네트워킹 시스템상의 페이지에 대한 관심을 표현하고, 소셜 네트워킹 시스템의 다른 사용자들과 링크를 공유하며, 소셜 네트워킹 시스템의 다른 사용자들에 의해 행해진 게시물에 코멘트하는 것과 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 객체와 상호작용할 때 생성된다. 에지 스토어(214)는 가령 객체, 관심사 및 다른 사용자들에 대한 친밀감 점수와 같은 에지에 대한 정보를 포함하는 에지 객체를 저장한다.
컨텐츠 스토어(212)는 가령 사진, 비디오, 상태 업데이트 및 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자들과 공유된 컨텐츠 아이템과 같은 컨텐츠 객체를 저장한다. 컨텐츠 객체는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 에이전트 행위를 표현하는 클레임 객체(116)를 포함할 수 있다. 예컨대, 사용자는 그의 모바일 장치에서 소셜 네트워킹 시스템(100)으로 사진을 업로드할 수 있다. 교환이미지 파일 형식(EXIF)에 저장된 사진에 내장된 위치 정보는 San Francisco, CA에 살고 있다고 클레임한 사용자의 위치를 검증하는데 사용될 수 있다. 가령 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자의 관심사를 표현하는 소셜 네트워킹 시스템(100)상의 페이지, 장소, 사업체와 다른 실제-세계 엔티티뿐 아니라 외부 웹사이트(218)와 같은 다른 타입의 컨텐츠 객체는 컨텐츠 스토어(212)에 저장된다. 컨텐츠 객체와의 사용자 상호작용은 에지 스토어(214)의 에지 객체에 저장된다.
클레임 생성 모듈(216)은 소셜 네트워킹 시스템(100)뿐 아니라 외부 웹사이트(218)에 수행된 행위를 기초로 클레임 객체(116)를 생성한다. 일실시예로, 가령 연령, 현재 사는 상황, 관계 상태 등과 같은 프로필 정보 속성을 선언하는 것과 같은 특정 사용자 행위는 클레임 생성 모듈(216)을 작동시켜 사용자-선언 주장에 대한 클레임 객체(116)를 자동으로 생성할 수 있다. 또 다른 실시예로, 클레임 생성 모듈(216)은 사용자에 대한 사용자 인터페이스를 제공하여, 가령 또 다른 사용자의 최적의 전화번호인 클레임, 다수의 사람의 물리적 주소인 클레임, 또 다른 사용자가 좋은 직장동료라는 클레임, 한 레스토랑은 치킨윙이 맛있다는 클레임 및 소셜 네트워킹 시스템(100)으로 입력되는 이벤트를 통해 이루어진 약속인 클레임과 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 다른 객체에 대한 클레임을 만들 수 있다.
클레임 제시 모듈(222)은 열람중인 에이전트가 클레임 객체(116)에 표시된 수용자에 포함되는지 여부를 기초로 열람중인 에이전트에 의해 접근가능한 클레임 객체(116)를 열람중인 에이전트에 제공한다. 일실시예로, 클레임 제시 모듈(222)은 가령 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자, 엔티티를 표현하는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 페이지 및 소셜 네트워킹 시스템의 사용자에 의해 만들어진 통신 내에 포함되고 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 객체로 추출될 수 있는 컨셉이나 키워드와 같이 주제어와 관련된 클레임 객체(116)를 제공한다. 클레임 제시 모듈(222)은 예컨대 주제어 사용자에 의해 만들어진 케이크의 사진을 포함하는 훌륭한 제빵사인 주제어 사용자에 대한 클레임(116)에 포함되는 정보를 클레임(116)의 수용자에 포함된 열람중인 에이전트에게 제공할 수 있다.
또 다른 예로서, 작성자는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 Mission Chinese Restaurant를 표현하는 페이지에 대한 추천을 남김으로써 수용자에게 최상의 건조한 프라이드 치킨윙이 Mission Chinese Restaurant에서 제공된다고 클레임할 수 있다. Mission Chinese Restaurant를 표현하는 페이지의 열람중인 에이전트는 열람중인 에이전트가 클레임의 수용자에 포함된다면 작성자로부터 클레임을 제공받을 수 있다. 상충할 수 있는 다른 추천이 열람중인 에이전트가 클레임의 수용자에 포함되는 작성자에 의해 이루어진 클레임을 기초로 열람중인 에이전트에게 제공될 수 있다. 최상의 건조한 프라이드 치킨윙이 Mission Chinese Restaurant에서 제공된다는 작성자에 의한 클레임의 수용자에 포함되지 않는 다른 열람중인 에이전트는 그 클레임을 열람할 수 없다는 점을 유의하자. 또한, Mission Chinese Restaurant에 대한 페이지의 관리자도 그들이 클레임의 수용자에 포함되지 않는다면 클레임을 열람할 수 없을 수 있다.
가령 연두교서(the State of the Union address) 후의 "Barack Obama"와 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 사용자에 의해 논의되는 컨셉은 그 연설을 논의하는 작성자가 Barack Obama에 대한 진술, 가령 그가 훌륭한 연설가인지, 대통령이 문제를 어떻게 처리하는지 등과 같은 진술을 클레임하고 있는 클레임 객체(116)를 생성할 수 있다. 일실시예로, 클레임 제시 모듈(222)은 대통령, 연두교서 및/또는 정치적 견해에 대한 이런 클레임을 수용자에 포함된 사용자들에게 제공할 수 있다.
클레임 정확성 테스트 모듈(224)은 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 만들어진 클레임을 사용자들이 확인하도록 프롬프트(prompt)하는 사용자 인터페이스를 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자에게 제공할 수 있다. 일실시예로, 클레임 정확성 테스트 모듈(224)은 클레임의 진실 계수를 기초로 클레임의 정확성에 대한 열람중인 에이전트를 프롬프트할 수 있다. 클레임 정확성 테스트 모듈(224)은 클레임의 정확성에 대한 열람중인 에이전트를 프롬프트하기 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 이 경우에, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 클레임의 진실 계수를 결정하는데 클레임에 대한 사용자 피드백이나 확인을 사용할 수 있다. 진실 계수를 결정하는 프로세스는 하기에 더 상세히 논의된다.
한 예로서, 클레임 정확성 테스트 모듈(224)은 연결된 사용자가 Harvard를 졸업했는지에 대해 열람중인 에이전트를 프롬프트하는 사용자 인터페이스를 소셜 네트워킹 시스템(100)의 열람중인 에이전트에게 제공할 수 있다. 프롬프트에 대한 응답은 소셜 네트워킹 시스템(100)에게 신뢰할 수 있는 더 정확한 정보를 제공할 수 있다. 또 다른 예에서, 클레임 정확성 테스트 모듈(224)은 열람중인 에이전트에 대해 만들어진 클레임의 정확성에 대해 열람중인 에이전트를 프롬프트할 수 있는데, 여기서 클레임은 클레임의 결정된 진실 계수를 기초로 열람중인 에이전트가 구성원인 수용자를 지정한다. 또 다른 실시예로, 클레임 정확성 테스트 모듈(224)은 클레임의 주제어 에이전트의 개인정보 설정을 위반하지 않는 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 정의된 특수 상황에서만 클레임의 정확성에 대해 열람중인 에이전트를 프롬프트한다. 특수 상황은 클레임의 결정된 진실 계수, 주제어 에이전트에 대한 검색된 정보, 열람중인 에이전트에 대한 검색된 정보 및 임의의 이들의 조합을 기초로 정의될 수 있다. 그 결과, 클레임 정확성 테스트 모듈(224)은 열람중인 에이전트가 특정한 클레임에 대해 소셜 네트워킹 시스템(100)으로 더 많은 정보를 제공할 수 있게 한다.
클레임 평가 모듈(226)은 가령 사용자 프로필 스토어(206)에 저장된 사용자 프로필 객체, 행위 로거(210)에 의해 생성된 행위 로그로부터의 엔트리, 에지 스토어(214)에 저장된 에지 객체, 컨텐츠 스토어(212)에 저장된 컨텐츠 객체, 외부 웹사이트(218)로부터 수집된 외부 데이터 및 클레임 정확성 테스트 모듈(224)에 의해 생성된 사용자 피드백 클레임 데이터와 같은 다양한 소스로부터 정보를 검색한다. 이런 소스로부터 검색된 정보를 사용하여, 클레임 평가 모듈(226)은 소셜 네트워킹 시스템(100)의 에이전트에 의해 만들어진 클레임의 진실 계수를 생성할 수 있다. 또 다른 실시예로, 클레임 평가 모듈(226)은 이런 소스로부터 검색된 정보를 기초로 작성자에 대한 진실 계수를 생성할 수 있고 작성자에 의해 만들어진 클레임에 대한 진실 계수로서 작성자에 대한 진실 계수를 사용할 수 있다. 클레임을 평가하기 위한 다른 모델이 클레임의 타입을 기초로 사용될 수 있다. 일실시예로, 발견적 분석 및 기계 학습이 클레임을 평가하기 위한 이런 모델을 개선하는데 사용될 수 있다. 클레임을 평가하고 각 클레임에 대한 하나 이상의 진실 계수를 결정함으로써, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 열람중인 에이전트에게 클레임을 제시할 때 클레임을 순위화하는데 진실 계수를 사용할 수 있다.
소셜
네트워킹 시스템에서 클레임의 평가
가령 특정 에이전트에 대한 최적의 전화번호와 같이 특정 주제어에 대해 다른 주장을 가지는 다수의 클레임이 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 만들어질 수 있기 때문에, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 하나 이상의 방법을 사용하여 클레임에 대한 진실 계수를 결정할 수 있다. 클레임을 평가하는 이런 방법들은 작성자 에이전트에 대해 검색된 정보를 기초로 작성자 에이전트에 대한 진실 계수를 결정하는 것, 특정 수용자에게로 작성자 에이전트에 의해 만들어진 클레임에 대한 진실 계수를 결정하는 것 및 작성자 에이전트에 의해 수용자에게로 잘못 만들어질 수 있는 거짓 클레임을 결정하는 것을 포함한다. 각각의 이런 평가 방법의 개요가 제시되며, 단일의 클레임을 평가하는 경우, 다수의 클레임을 평가하는 경우, 거짓 클레임을 결정하는 경우 및 하나 이상의 소스로부터 검색된 정보를 기초로 진실 계수를 결정하는 경우의 예들이 이어진다.
게다가, 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 만들어진 임의의 진술은 특정 관점에 기초한 사실의 주관적인 주장이기 때문에, 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 만들어진 임의의 진술에 절대적인 진실은 없다. 소셜 네트워킹 시스템(100)은 다른 클레임을 기초로 진술의 진실성을 근사치로 계산할 수 있으나, "진실" 또는 "가능성"의 임의의 평가는 가령 열람중인 에이전트의 관점 또는 주제어 사용자와 연결된 다른 사용자들의 관점과 같은 특정한 관점에서 만들어진다. 그 결과, 클레임 평가 모듈(226)은 클레임의 진실성을 결정하는 하나 이상의 모델을 가질 수 있다.
일실시예로, 진실 계수는 주제어에 대한 클레임을 만드는 각각의 에이전트에 대해 결정될 수 있다. 또 다른 실시예로, 진실 계수는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 에이전트에 의해 만들어진 주제어에 대한 각각의 클레임에 대해 결정될 수 있다. 친밀성 점수는 하나 이상의 개별 프로세스를 통해 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 결정될 수 있으며, 관련 출원으로 본 명세서에 참조로 통합되고 2010년 12월 23일에 출원된 발명의 명칭이 "Contextually Relevant Affinity Prediction in a Social Networking System"인 미국출원 제12/978,265호에 더 기술된다. 친밀감 점수를 결정하는데 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 사용되는 하나 이상의 인자는 진실 계수를 결정하기 위한 모델을 생성하는데 사용될 수 있다.
일실시예로, 확률적 모델이 진실 계수를 결정하는데 사용될 수 있다. 그 결과, 클레임의 진실 계수는 클레임이 진실일 확률로 계산될 수 있다. 또 다른 실시예로, 클레임이 진실일 초기 확률 또는 클레임의 진실 계수는 예컨대 50%라고 어떤 퍼센트로 설정된다. 시간에 따라, 진실 계수는 클레임에 대해 수집된 정보를 기초로 변할 수 있다.
한 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 열람중인 에이전트(142)에 대하여 클레임 객체(116)의 작성자 에이전트(118)에 대해 수집된 정보를 기초로 열람중인 에이전트(142)에 대한 진실 계수를 결정할 수 있다. 예컨대, 작성자 에이전트(118)에 대한 진실 계수는 가령 작성자 에이전트(118)에 대해 결정된 열람중인 에이전트(142)의 친밀성 점수와 같이 열람중인 에이전트(142)와의 과거 상호작용을 기초로 계산될 수 있다. 작성자 에이전트(118)에 대한 진실 계수 모델은 예컨대 과거 소셜 입증(열람중인 에이전트(142)의 과거 좋아요, 코멘트 및 작성자 에이전트(118)의 클레임 객체(116)의 공유), 친구의 친구로부터 온 암시적 진실 계수, 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 객체에 대한 친밀성 점수를 계산하는데 사용되는 인자, 작성자 에이전트(118)에 의한 진실 계수의 수동 입력, 가령 작성자 에이전트(118)에 의한 클레임에 응답하여 타겟 에이전트에 의해 중복기록된 클레임과 같은 네거티브 입력(negative inputs), 작성자 에이전트(118)에 대한 최소 임계 진실 계수를 가지는 에이전트의 수의 수치 표현 및 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 하나 이상의 다른 에이전트에 의해 검증되었던 작성자 에이전트(118)에 의한 클레임 객체(116)에 포함되는 잘못된 정보와 같이 여러 입력을 포함할 수 있다. 또한, 네거티브 진실 계수는 가령 작성자에 의한 태그를 제거하는 열람중인 에이전트, 작성자에 의한 클레임과 상충하는 클레임을 선택하는 열람중인 에이전트 및 특정 수용자에게 클레임을 만들 때 작성자에 대한 네거티브 피드백을 제공하는 소셜 네트워킹 시스템의 다른 에이전트와 같이 클레임의 작성자에 대해 열람중인 에이전트로부터 수신된 네거티브 피드백을 기초로 주장을 가진 그 클레임에 대해 결정될 수 있다.
또 다른 실시예로, 클레임 평가 모듈(226)은 주장을 만든 하나 이상의 작성자에 의한 하나 이상의 클레임을 기초로 주제어에 관한 주장에 대한 진실 계수를 결정할 수 있다. 진실 계수는 각 클레임에 대한 진실 계수를 생성할 때 작성자에 대한 열람중인 에이전트의 친밀성을 사용하는 상술한 방법을 이용하여 주장을 만든 하나 이상의 작성자에 의한 각각의 클레임에 대해 결정될 수 있다. 이후, 클레임에 대한 진실 계수는 가중 함수를 사용하여 열람중인 에이전트에 대한 주장에 대한 진실 계수를 결정하도록 결합될 수 있다. 일실시예로, 작성자에 대한 열람중인 에이전트의 친밀성은 가중치로 사용된다. 또 다른 실시예로, 하나 이상의 수용자에게로 만들어진 주장을 포함하는 클레임의 진실 계수는 주장의 진실성을 결정하도록 가중 함수로 입력된다. 또한, 가중 함수는 가령 작성자에 대한 진실 계수, 주장에 관한 상충하는 클레임 및 주장에 관한 다른 클레임과 같이 다른 인자들을 포함할 수 있다. 또 하나의 실시예로, 주장에 대한 진실 계수는 주장을 가진 클레임에 대해 수신된 진실 계수를 합산하여 계산할 수 있다.
진실 계수는 다양한 방식으로 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 사용될 수 있다. 예컨대, 열람중인 에이전트(142)는 클레임에 대한 열람중인 에이전트(142)에 의해 결정된 진실 계수를 기초로 사용자 인터페이스로 만들어진 클레임을 필터링할 수 있다. 또 다른 실시예로, 클레임은 결정된 진실 계수로 순위화될 수 있다. 또 하나의 실시예로, 상충하는 클레임은 가장 높은 진실 계수를 가지는 클레임인 "최적의" 클레임만이 열람중인 에이전트(142)에게 디스플레이되도록 진실 계수를 사용하여 순위화될 수 있다. 한 실시예로, 합성 질의(complex queries)는 특정 세트의 열람중인 에이전트(142)에 대한 진실 계수를 검색 용어로서 포함하는 클레임에 대해 실행될 수 있다. 또 하나의 실시예로, 주장(120)은 주장(120)에 대해 결정된 진실 계수를 기초로 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 하이라이팅(highlighted)될 수 있다. 이런 방식으로 하이라이팅된 주장(120)은 소셜 네트워킹 시스템(100)의 개인정보 모델의 조건하에서 높은 진실성의 정보에 접근하기 위해 광고자가 소셜 네트워킹 시스템(100)에 지불할 수 있는 제3자 애플리케이션으로 전해질 수 있다. 이런 방식으로, 새로운 소셜 그래프가 소셜 네트워킹 시스템에서 만들어진 주장에 대한 진실성의 기울기(gradients)를 참작하는 클레임에서 모델링될 수 있다.
에이전트에 대해 결정된 진실 계수
일실시예로, 진실 계수를 결정하는 방법은 작성자에 대한 진실 계수를 결정하는 것 또는 각 클레임에 대한 진실 계수를 계산하는 것 중 하나로 범주화될 수 있다. 열람중인 에이전트의 에이전트 관점에 기초한 에이전트의 진실 계수 또는 진실성에 대한 평판 점수는 에이전트의 과거 클레임 작성 이력을 기초로 클레임 평가 모듈(226)에 의해 결정될 수 있다. 진실 계수는 클레임 객체의 구성요소의 임의의 조합에 대해 결정될 수 있다. 예컨대, 모델은 특정 주제어에 대한 특정 수용자로의 클레임을 만드는 작성자에 대한 진실 계수를 결정하는데 사용될 수 있다. 그 결과, 그 특정 주제어에 대해 에이전트에 의해 그 특정 수용자에게로 만들어진 모든 클레임은 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 결정된 진실 계수를 할당받을 수 있다. 별도로, 다른 모델이 특정 주제어에 대해 임의의 수용자로의 클레임을 만드는 작성자에 대한 진실 계수를 결정하는데 사용될 수 있다. 이 경우, 특정 주제어에 대해 만들어진 모든 클레임은 다른 모델을 사용하여 결정된 진실 계수를 할당받을 수 있다.
소셜 네트워킹 시스템(100)은 작성자에 의해 만들어진 특정 클레임에 대한 다른 진실 계수와는 별도로 작성자에 대한 진실 계수를 생성할 수 있다. 진실 계수들은 작성자에 대한 전체 진실 계수를 결정하는데 사용될 수 있다. 따라서, 일실시예로, 진실 계수는 에이전트에 의해 만들어진 모든 클레임에 대한 진실 계수들을 기초로 에이전트에 대하여 결정될 수 있다. 이후, 그 에이전트에 대해 결정된 진실 계수는 열람중인 에이전트에게 제시되는 클레임을 순위화할 때 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 사용될 수 있다.
또 하나의 실시예로, 진실 계수는 에이전트에 의해 만들어진 클레임에 관한 다른 클레임들뿐 아니라 에이전트에 대해 소셜 네트워킹 시스템에 의해 수신된 다른 정보를 기초로 에이전트에 대하여 결정될 수 있다. 예컨대, 도 2에 도시된 바와 같이, 클레임 정확성 테스트 모듈(224)은 그 에이전트에 대한 클레임에 대한 피드백을 위해 에이전트를 프롬프트할 수 있다. 이는 에이전트가 특정 클레임에 대한 더 많은 주장 또는 더 많은 클레임을 제공할 수 있게 해준다. 이 정보를 사용하면, 에이전트에 대한 진실 계수가 수신된 피드백에 의해 영향을 받을 수 있다. 예컨대, 에이전트가 클레임 정확성 테스트 모듈(224)에 의해 프롬프트될 때 클레임을 확정한다면, 클레임의 작성자의 평판 또는 작성자에 대한 진실 계수는 증가할 수 있다. 그러나, 에이전트가 클레임을 거부하거나 또 다른 클레임을 선택한다면, 클레임의 작성자의 평판은 감소할 수 있으며, 이는 작성자에 대한 진실 계수가 감소할 수 있음을 의미한다.
에이전트는 클레임 평가 모듈(226)에 의해 결정되는 평판을 수반할 수 있다. 또 다른 실시예로, 에이전트에 대한 평판 점수는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 개별 프로세스로 결정될 수 있고, 클레임 평가 모듈(226)로부터 비동기식으로 동작할 수 있다. 이 실시예에서, 클레임 평가 모듈(226)은 평가되는 클레임을 만드는 에이전트에 대한 저장된 평판 점수를 검색할 수 있다. 클레임 평가 모듈(226)은 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 열람중인 에이전트의 관점에 대하여 특정 에이전트에 의해 만들어진 클레임의 진실성을 측정하는 평판 점수를 결정한다.
초기값은 에이전트의 평판 점수에 대해 할당될 수 있다. 초기값은 진실성에 대한 에이전트의 평판을 긍정하거나 부정하는 사용자들로부터 수신된 사용자 피드백을 기초로 위 또는 아래로 조정될 수 있다. 또한, 에이전트에 대한 평판 점수는 에이전트에 의해 작성되는 평가된 클레임을 평균화하는 평판 모델을 사용하여 열람중인 에이전트의 소셜 연결관계를 기초로 할 수 있다. 이후, 평판 점수는 에이전트에 대한 진실 계수로서 사용될 수 있다. 그 결과, 소셜 네트워킹 시스템은 에이전트에 대한 진실 계수를 기초로 에이전트에 의한 클레임을 순위화할 수 있다.
예컨대, 제1 사용자는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 그가 제2 사용자와 결혼한다는 클레임을 만들 수 있다. 일실시예로, 제1 열람중인 에이전트는 제1 사용자에 의해 만들어진 클레임이 제1 열람중인 에이전트로 제공되지 않도록 제1 사용자가 제2 사용자와 결혼하지 않는다는 상충하는 클레임을 만들 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 거짓 클레임을 만드는 제1 사용자의 경향을 모르는 제2 열람중인 에이전트는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 제2 열람중인 에이전트의 소셜 연결관계를 기초로 제1 사용자가 제2 사용자와 결혼한다는 제1 사용자의 클레임을 제공받을 수 있다. 실제로, 사용자에 대한 에이전트 평판 점수는 일실시예로 가령 클레임의 작성자에 대한 친밀성 점수와 같은 열람중인 에이전트의 소셜 정보를 참작하여 사용자에 의해 만들어진 클레임에 대한 진실 계수의 평균으로서 결정될 수 있다. 이후, 진실성에 대한 사용자의 평판은 일실시예로 사용자에 대한 열람중인 에이전트의 사용자 프로필 객체에 에이전트 평판 점수로서 저장될 수 있다.
가령 에이전트가 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 스팸 또는 악성코드(malware)를 생성하는지 여부를 결정하는 것과 같이, 친밀성 점수를 결정하는데 사용되는 인자들이 에이전트에 대한 평판 점수를 결정하는데 사용될 수 있다. 이런 인자는 가령 지난 12시간, 지난 24시간, 지난주, 한달, 2달, 3달 등과 같은 기정의된 시간 구간 내에 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 에이전트 사이의 상호작용을 모니터링하는 것을 포함한다. 에이전트 사이의 상호작용은 코멘트, "좋아요"(찬성 및/또는 관심사의 표현), 에이전트와 관련된 "담벼락"의 게시물, 동일한 스레드(thread)에서의 상호작용, 동일한 사진에 태깅된 에이전트, 제1 에이전트에 의한 코멘트로 제2 에이전트가 링크하기, 코멘트를 공유하기, 담벼락 코멘트에서 에이전트를 언급하기, 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 사용자 프로필이나 엔티티의 페이지를 열람하기, 에이전트 사이에서 교환되는 메시지, 에이전트 사이의 채팅, 비디오 채팅, "포크(poke)"(에이전트가 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 또 다른 에이전트의 주목을 요청하는 표시), 가령 사용자와 "친구맺기" 또는 페이지의 "팬"이 되기와 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 또 다른 에이전트와의 2-방향 연결을 개시하기, 연결된 에이전트와의 관계를 단절하기, 또 다른 에이전트와 동일한 위치에 "체크인"되기, 또 다른 에이전트와 동일한 이벤트에 참여하기, 또 다른 에이전트에 의해 업로드된 앨범을 열람하기, 또 다른 에이전트가 구성원인 그룹에서 컨텐츠를 게시하기, 또다른 에이전트와 그룹의 맴버쉽을 공유하기, 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 또 다른 에이전트와의 일방향 연결관계를 가능하게 하는 그 에이전트를 구독하기 및 동일한 학교, 로컬 도시, 직장, 가족 구성원 또는 또 다른 에이전트와의 상태 관계(stated relationship)로의 참여를 선언하기를 포함한다. 에이전트가 악의적인 행위자인지 여부뿐 아니라 친밀성 점수를 결정하기 위한 하나의 인자는 에이전트와 소셜 네트워킹 시스템(100) 사이의 상호작용들 간의 시간을 측정하는 것을 포함한다. 악의적인 에이전트를 결정하기 위한 인자들은 에이전트에 의한 과도한 게시물, 에이전트에 의한 2-방향 연결관계의 과도한 개시 및 공지된 악의적인 행위자와의 매치(matches)에 대해 에이전트에 의해 선언된 정보를 분석하는 것을 포함할 수 있다. 이런 인자들은 에이전트에 대한 평판 점수를 결정하는데 클레임 평가 모듈(226)에 의해 사용될 수 있다.
또한, 발견적 분석은 사용자에 의해 만들어진 주장을 기록하고, 이런 사용자들에 의해 만들어진 이전 주장을 기초로 낮은 평판 점수를 가진 사용자들에 의해 만들어진 주장을 무시하는데 사용될 수 있다. 이전의 사기성 주장을 기초로, 사용자의 평판 점수가 감소할 수 있다. 일실시예로, 사용자의 평판 점수가 기결정된 임계 평판 점수를 만족하지 않았다면, 사용자의 평판 점수는 사용자에 의해 생성되는 클레임에 대한 진실 계수가 자동으로 무시되게 할 수 있다.
일실시예로, 에이전트는 가령 사용자 인터페이스, 응용 프로그래밍 인터페이스(API) 또는 소셜 네트워킹 시스템(100)과의 다른 통신 방법과 같은 소셜 네트워킹 시스템(100)과의 인터페이스를 통해 그 자신의 평판 점수를 수동으로 결정할 수 있다. 또 다른 실시예로, 작성자는 하루의 다른 시간대를 기초로 또는 특정 시간 구간 동안 작성자에 대한 진실 평판 점수를 할당할 수 있다. 8pm과 자정의 시간 사이에, 작성중인 사용자는 그 자신을 예컨대 0.8의 진실 계수로 할당할 수 있다. 또 하나의 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 작성자에 의한 모든 클레임의 진실 계수를 1의 점수로 할당할 수 있는데, 이는 작성자에 의해 만들어진 모든 클레임이 작성자에 의해 진실인 것으로 신뢰된다고 소셜 네트워킹 시스템(100)이 추정할 수 있음을 의미한다.
클레임에 대해 결정된 진실 계수
진실 계수는 하나 이상의 인자를 포함하는 모델을 사용하여 클레임에 대해 결정될 수 있다. 클레임 평가 모듈(226)은 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 만들어진 클레임의 신뢰성을 점수화하는 모델을 생성한다. 일실시예로, 모델은 모델에서 인자에 대한 가중치를 사용하며, 시간에 따라 가중치는 기계 학습 방법을 사용하여 조정될 수 있다. 일실시예로, 회귀 분석은 관련 클레임 객체의 기계 학습 및 발견적 분석을 기초로 특정한 열람중인 에이전트에 대해 소셜 네트워킹 시스템에서 클레임을 평가하는 것과 관련되거나 관련되지 않도록 결정되는 인자들을 포함하거나 배제하는데 모델에서 사용될 수 있다. 일실시예로, 다른 점수화 모델은 특정 주장에 대한 특정 수용자에게로 특정 작성자에 의해 만들어진 클레임의 신뢰성을 점수화하는데 생성될 수 있다. 이런 점수화 모델에서, 특정 주장에 대해 만들어진 모든 클레임에 대한 진실 계수는 진실 함수를 사용하여 특정 작성자에 의해 만들어진 클레임에서 진실 계수를 결정하도록 결합될 수 있다. 다른 타입의 진실 함수는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 컨텐츠, 사용자, 엔티티 및 에이전트를 구별하는데 사용될 수 있는 임의의 속성을 기초로 다른 주제어들을 가지는 다른 수용자에게 만들어진 다른 타입의 주장에 대해 결정될 수 있다. 진실 계수 모델은 클레임 타입에 대해 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 수신된 정보를 기초로 다르게 가중될 수 있다. 그 결과, 엔티티에 대한 사업체 주소의 정정은 다른 에이전트와 사진을 태깅하는 에이전트와는 다른 가중치를 가질 수 있다.
다른 실시예로, 소셜 검증, 간접적인 연결의 진실 계수, 친밀성 점수를 결정하는데 사용되는 인자, 에이전트에 의한 수동 조정, 에이전트가 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 스팸이나 악성코드를 생성하고 있는지를 결정하는데 사용되는 인자, 클레임에 대해 수신된 네거티브 피드백, 작성자나 클레임에 대한 네거티브 진실 계수를 가지는 신뢰성 있는 연결관계, 클레임이나 작성자를 신뢰하는 총 에이전트의 수, 중복기록된 클레임 및 클레임의 주장에 리스팅된 잘못된 정보를 포함하는 다른 타입의 정보는 클레임에 대한 모델을 결정하는데 사용될 수 있다. 예컨대, 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 작성자와 연결된 다른 에이전트들에 의한 소셜 검증이나 상호작용은, 가령 컨텐츠 아이템에 대해 코멘트하기, 컨텐츠 아이템이나 노드를 공유하기, 찬성을 표현하는 링크를 클릭하여 컨텐츠 아이템이나 노드를 "좋아요"하기, 컨텐츠 아이템에서 에이전트나 노드를 언급하기, 또는 컨텐츠 아이템에서 에이전트나 노드를 태깅하기와 같이, 소셜 검증이 클레임에 적합성을 부가하기 때문에 클레임의 진실 계수를 결정하는데 입력으로서 사용될 수 있다. 열람중인 에이전트로의 간접적인 연결관계의 진실 계수는 또한, 가령 열람중인 에이전트의 신뢰성 있는 친구가 좋아요 한 엔티티에 대한 진실 계수와 같이, 열람중인 에이전트의 신뢰성 있는 친구의 관점에서 엔티티에 대한 진실 계수를 사용하여 엔티티에 의해 작성된 클레임에 대해 진실 계수 또는 클레임 진실 계수를 결정하는데 사용될 수 있다. 이런 암시된 진실 계수는 최소 진실 계수를 가지는 진실 계수일 수 있는 친구와 열람중인 에이전트 사이의 진실 관계로 인해 유용할 수 있다. 또한, 클레임이나 작성자를 신뢰하는 총 에이전트의 수는 클레임에 대한 진실 계수 또는 작성자에 대한 진실 계수를 결정하는데 중요할 수 있다.
클레임에 대한 모델을 결정하는데 사용될 수 있는 다른 인자들은 클레임에 대해 수신된 네거티브 피드백, 작성자나 클레임에 대한 네거티브 진실 계수를 가지는 신뢰성 있는 연결관계의 식별, 제2 에이전트에 의해 중복기록된 제1 에이전트에 의한 클레임, 클레임의 주장에 리스팅된 잘못된 정보를 포함한다. 예컨대, 네거티브 피드백은 에이전트가 클레임으로 "X"로의 링크를 클릭하는 것, 클레임이 원하는 것이 아니거나, 흥미롭지 않거나, 성적으로 노골적이거나, 에이전트의 견해에 반하거나, 불쾌하거나, 오해의 소지가 있거나, 거짓이거나, 반복적이라는 피드백 또는 에이전트에 의해 수동으로 입력된 피드백을 제공하는 것을 포함할 수 있다. 또 다른 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 열람중인 에이전트의 신뢰성 있는 연결관계에 대한 작성자 및 클레임에 대한 네거티브 진실 계수를 생성했을 수 있다. 열람중인 에이전트의 신뢰성 있는 연결관계는 기결정된 임계치보다 더 높은 진실 계수를 가질 수 있다. 그 결과, 열람중인 에이전트의 신뢰성 있는 연결관계에 대해 생성된 작성자와 클레임에 대한 네거티브 진실 계수는 열람중인 에이전트에 대한 진실 계수를 결정하는데 사용될 수 있다.
또 하나의 실시예로, 새로운 주장을 가진 새로운 클레임이 중복기록된 클레임을 대체했음을 의미하는 클레임이 중복기록되었다는 사실은 또한 클레임에 대한 모델을 결정하는데 사용될 수 있다. 또 다른 실시예로, 에이전트는 클레임에 포함된 정보를 사용하려고 시도함으로써 클레임이 잘못된 정보를 포함한다고 소셜 네트워킹 시스템(100)으로 보고할 수 있다. 예컨대, 열람중인 에이전트는 에이전트의 전화번호가 867-5309라는 클레임을 열람할 수 있고, 그 전화번호로의 전화 통화를 확립하려고 시도할 수 있다. 전화번호를 호출할 때, 열람중인 에이전트는 전화번호가 잘못된 번호이라거나 전화번호가 존재하지 않는다고 통보받을 수 있다. 그 결과, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 그 정보를 사용하여 잘못된 정보를 포함하는 클레임의 클레임 진실 계수를 결정할 수 있다.
일실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 진실 계수를 결정하기 위해 하나 이상의 모델을 재훈련(retrain)하여 사용자 피드백을 분석하도록 기계 학습 알고리즘을 사용한다. 기계 학습의 다른 용도들은 클레임의 진실 계수를 결정하도록 모델에서 입력을 선택하는 것, 클레임에 관한 피드백에 대하여 열람중인 에이전트를 프롬프트하기 위해 기결정된 임계치를 결정하는 것 및 파생 클레임과 주장을 포함하는 클레임에 대한 사용자 피드백을 기초로 주장에 대하 진실 계수를 생성하는 것을 포함한다.
상충하는 클레임
클레임의 주관적인 성질로 인해, 특정 주제어에 대한 클레임들은 상충할 수 있다. 상충하는 클레임의 존재는 클레임 중 하나가 잘못이 있을 수 있거나 특정 주제어에 대해 모두 신뢰성이 있을 수 있는 다수의 클레임이 있다고 나타낼 수 있다. 다수의 작성자가 특정 주제어에 대한 다수의 상충하는 클레임을 생성하는 도 1c를 다시 살펴보면, 소셜 네트워킹 시스템은 또한 클레임의 진실성을 평가할 수 있다. 제1 작성자(152)가 현재 살고 있는 주제어(158)에 대해 만들어진 클레임(160, 162 및 164)에 대한 수용자(176, 178 및 180)에 열람중인 에이전트(에이전트 A(166))가 포함되는 결과, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 열람중인 에이전트(에이전트 A(166))의 연결관계의 관점에서 주제어(158)에 대해 만들어진 모든 클레임(160, 162 및 164)의 진실성을 평가할 수 있다. 다른 진실 계수는 각각의 클레임(160, 162, 및 164)에 대하여 클레임 평가 모듈(226)에 의해 결정될 수 있다. 결정된 진실 계수를 사용하면, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 이후 주제어(158)에 대한 가장 적절한 클레임을 열람중인 에이전트(에이전트 A(166))에게 제공할 수 있다. 일실시예로, 클레임(160, 162 및 164)은 가장 높은 진실 계수에서 가장 낮은 계수로 진실 계수의 순서로 열람중인 에이전트에게 제시된다. 또 다른 실시예로, 가장 높은 진실 계수를 가진 클레임이 열람중인 에이전트에게 제시된다.
이 예에서, 제1 작성자(152)가 현재 살고 있는 곳의 클레임의 주장은 정확하거나 부정확하거나, 진실이거나 거짓이다. 불일치를 인식하는 소셜 네트워킹 시스템(100)은 제1 작성자(152)가 현재 살고 있는 곳을 (클레임(164)에서는) Pacifica, (클레임(162)에서는) Daly City 또는 (클레임(160)에서는) San Francisco 중 하나에서 묻도록 제3 작성자(156)(에이전트 A(166))를 프롬프트할 수 있다. 제1 작성자(152)는 그가 Daly City에 살고 있다고 응답하여 제1 작성자(152)가 현재 살고 있는 곳을 제2 작성자(154)가 정확히 클레임했음을 표시할 수 있다. 대안으로, 에이전트 A(166)(제3 작성자(156))는 제2 작성자(154)가 최근 이사로 인해 더 정확할 수 있다고 인식할 수 있으며, 그 결과 제1 작성자(152)가 현재 살고 있는 곳의 주제어(158)에 대한 클레임(164)에 클레임(162)을 복사할 수 있다. 또 다른 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 제2 작성자(154)와 제1 작성자(152) 사이의 관계 상태가 결혼하는 것이라는 응답 클레임을 기초로 제2 작성자(154)에 의해 만들어진 클레임(162)을 채택하도록 제3 작성자(156)(에이전트 A(166))에게 추천할 수 있다.
일실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 에이전트의 평판 점수를 결정하는 하나의 인자로서 에이전트가 얼마나 자주 거짓 클레임을 생성하는지를 측정할 수 있다. 거짓 클레임은 에이전트에 대해 만들어진 클레임을 확인하도록 에이전트를 프롬프트하는 것, 다수의 클레임과의 비교시 진실이 아닌 것으로 판단될 수 있는 상충하는 클레임을 어느 에이전트가 생성했는지를 결정하도록 주제어에 대해 에이전트들에 의해 만들어진 클레임들을 종합하여 평가하는 것 및 진실한 클레임을 만드는 것으로 공지된 다른 에이전트들을 기초로 거짓 클레임을 만드는 에이전트들을 결정하는데 사용되는 기계 학습 기법에 의해 결정될 수 있다. 일실시예로, 거짓 클레임은 네거티브 진실 계수를 가질 수 있다.
한 예로서, 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 사진에 제2 사용자를 태깅하는 제1 사용자는 제2 사용자가 그 사진에 나왔다고 클레임하고 있다. 실제로, 제2 사용자는 사진에 나오지 않을 수 있고, 제1 사용자는 제2 사용자에 대한 농담을 만들도록 거짓 클레임을 의도적으로 만들 수 있다. 예컨대, 제1 사용자는 제2 사용자가 Star Wars에서의 Jabba the Hut의 사진에 나와 있다고 농담으로서 클레임하고, 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 사진에 제2 사용자를 태깅할 수 있다. 제2 사용자는 농담으로 좋다고 할 수 있고 제1 사용자에 의한 태깅을 확정할 수 있다. 이 예에서, 제1 사용자와 제2 사용자는 모두 제2 사용자가 Jabba the Hut의 사진에 나와 있다는 클레임을 만들었다. 그러나, 다른 열람중인 에이전트는 제2 사용자의 태그가 거짓 클레임이라고 소셜 네트워킹 시스템(100)으로부터 프롬프트를 응답할 수 있다.
가령 이미지 인식 기술과 같은 다른 메커니즘은 사진에서 얼굴을 식별하는데 사용될 수 있고, 이로써 Jabba the Hut의 사진이 제2 사용자의 사진이 아님을 인식할 수 있다. 그 결과, 클레임 평가 모듈(226)은 제1 및 제2 사용자들이 서로의 거짓 클레임을 확증하려는 경향이 있음을 참작하도록 제1 및 제2 사용자에 의해 사진 태그에 대한 진실 계수를 결정하는 모델을 조정할 수 있다. 사용자 피드백을 사용하면, 기계 학습 방법은 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 사용자의 거짓 클레임의 형태를 식별하는데 사용될 수 있다. 수십만 개의 사진의 분석을 기초로, 클레임 평가 모듈(226)은 몇몇 에이전트들이 다른 에이전트의 사진을 태깅하는 것에 대한 거짓 클레임을 만들기 더 쉽다고 결정할 수 있다. 클레임 평가 모듈(226)은 특정 타입의 클레임에 대해 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 거짓 클레임을 만드는 경향이 있는 이런 사용자들을 식별할 수 있다.
네거티브 진실 계수는 열람중인 에이전트에게 제시된 상충하는 클레임들 중에서 선택되거나 선정되는 클레임들로 할당될 수 있다. 예컨대, 제1 작성중인 에이전트에 의해 만들어진 제1 클레임과 상충하는 주제어 에이전트에 대해 제2 작성중인 에이전트에 의해 만들어진 제2 클레임은 가령 소셜 네트워킹 시스템(100)의 모든 에이전트와 같은 수용자에게 제시되도록 주제어 에이전트에 의해 선택될 수 있다. 일실시예로, 제2 클레임은 수용자에게 제시되도록 주제어 에이전트에 의해 선택되었기 때문에, 제2 클레임이 제1 클레임보다 더 진실성이 있다고 추정될 수 있다. 그 결과, 제1 클레임과 제2 클레임에 대한 진실 계수를 결정하는데 사용되는 모델은 제1 클레임과 상충하는 제2 클레임이 주제어 에이전트에 의해 선택되었음을 고려할 수 있다. 일실시예로, 제1 클레임은 네거티브 진실 계수를 할당받을 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(100) 내 컨텍스트를 이 예에 부여하기 위해, 제1 클레임은 실제 세계의 주소에서 사업체의 장소를 가지는 사업체 엔티티인 주제어 에이전트가 123 Main Street에 위치하는 것일 수 있다. 제2 클레임은 주제어 에이전트가 456 Market Street, San Francisco, CA에 위치하는 것일 수 있다. 일실시예로, 제2 클레임이 주제어 에이전트에 의해 제1 클레임을 넘어 제2 클레임이 선택되었다면, 제1 클레임에 대한 진실 계수는 제2 클레임에 대한 진실 계수보다 더 낮을 것이다. 또 다른 실시예로, 가령 사업체 리스팅 애플리케이션과 같은 제3자 애플리케이션이 주제어 에이전트가 456 Market Street, San Francisco, CA에 위치하고 있음을 확인한다면, 제1 클레임에 대한 진실 계수는 0으로 설정될 수 있다. 또 다른 실시예로, 네거티브 진실 계수는 클레임이 의도적으로 부정확하게 만들어졌는지를 기초로 할당될 수 있다.
발견적 분석 또는 다른 타입의 정보의 수집과 분석은 거짓 클레임을 식별하는데 사용될 수 있다. 예컨대, 체크인 이벤트는 가령 다른 사용자가 실제로 한 위치에 물리적으로 존재할 때 그 장소에서 이런 사용자를 체크인하는 것과 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)의 몇몇 사용자들에 의해 거짓으로 생성될 수 있다. 작성자는 Golden Gate Bridge에 2명의 다른 사용자가 실제로 존재하지 않을지라도 San Francisco, CA의 Golden Gate Bridge에 그 자신과 2명의 다른 사용자를 체크인할 수 있다. 다른 2명의 사용자는 New York City에서 2000마일 넘게 떨어져서 자유의 여신상에 최근에 체크인했을 수 있다. 클레임 평가 모듈(226)은 사용자들이 New York City에 있다고 클레임하는 사용자들의 GPS 위치 기술을 기초로 이런 정보를 분석할 수 있고, Golden Gate Bridge에서 체크인 이벤트의 작성자는 발견적 분석 기술을 사용하여 그와 함께 존재하는 다른 2명의 사용자에 대한 거짓 클레임을 만들었음을 결정할 수 있다.
소셜
네트워킹 시스템에서 단일 클레임의 평가
소셜 네트워킹 시스템(100)에서 클레임과 작성자에 대한 진실 계수를 결정하는 다양한 방법이 기술되었으며, 하기의 도면은 상술한 하나 이상의 방법을 사용하여 클레임을 평가하는 다양한 실시예들을 도시한다. 도 3은 소셜 네트워킹 시스템에서 클레임을 평가하는 프로세스를 도시하는 흐름도 다이어그램을 도시한다. 이런 도면들의 설명을 통해, 예시적인 사용 사례들이 또한 열람중인 에이전트의 유리한 관점에서 진실 계수를 결정하여 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 어떻게 클레임들이 평가될 수 있는지를 더 보여주도록 기술된다.
도 3에 도시된 바와 같이, 주제어 에이전트에 대한 클레임의 주장은 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 수신(302)된다. 일실시예로, 이런 주장은 소셜 네트워킹 시스템(100)의 작성중인 사용자에 의해 만들어질 수 있다. 또 다른 실시예로, 주장은 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 엔티티를 표현하는 작성중인 에이전트나 페이지에 의해 만들어질 수 있다. 또 다른 실시예로, 주장은 소셜 네트워킹 시스템(100)과 통신하는 외부 시스템이나 외부 웹사이트에 의해 만들어질 수 있다. 클레임의 주장은 소셜 네트워킹 시스템(100)에서, 가령 사용자가 GPS 위치 인지 기능을 가지는 모바일 장치를 사용하여 장소로 체크인하기, 사용자가 소셜 네트워킹 시스템(100)으로 업로드되었던 사진에 또 다른 사용자를 태깅하기, 사용자가 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 이벤트를 캘린더링(calendaring)하고 이벤트에 다른 사용자를 초대하기, 사용자가 그들 자신에 대한 사용자 프로필에 신상 정보를 선언하기, 사용자가 소셜 네트워킹 시스템에서 또 다른 사용자에 대한 연락 정보를 리스팅하기, 사용자가 소셜 네트워킹 시스템에서 사진이나 비디오에서 또 다른 사용자의 태그를 확인하기, 커스텀 그래프 행위와 커스텀 그래프 객체를 사용하는 애플리케이션을 사용하여 메뉴의 아이템을 사용자가 순서화했음을 애플리케이션이 소셜 네트워킹 시스템(100)과 통신하기 등과 같은, 사용자에 의해 수행된 행위를 포함할 수 있다.
주제어 에이전트에 대한 클레임의 주장이 수신(302)된 후, 주제어 에이전트에 대한 클레임과 관련된 정보는 검색(304)된다. 이런 정보는, 가령 주제어 에이전트에 의해 만들어진 다른 체크인 이벤트로부터의 위치 정보, 주제어 에이전트와 연결되는 다른 사용자들의 사용자 프로필로부터 검색된 정보, 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 행위 로그에 기록된 활동, 주제어 에이전트와 관련된 에지 객체로부터 검색된 클레임과 관한 정보, 클레임에 관한 외부 웹사이트로부터 검색된 정보 및 클레임에 관한 제3의 제공자로부터 수신된 다른 정보와 같이, 만들어진 클레임을 확실하게 하도록 도와줄 수 있는 주제어 에이전트에 대한 다른 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 사용자는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 체크인 이벤트에서 또 다른 사용자가 프랑스 파리의 에펠 타워에 그와 함께 있다고 클레임할 수 있다. 이런 클레임의 수용자는 사용자와 연결되는 선택된 사용자들, 사용자와 연결된 모든 사용자들일 수 있거나, 클레임은 공중이 이용가능하고 검색가능해질 수 있다. 실제로, 클레임의 주제어 사용자인 다른 사용자는 실제로 New York City에 위치할 수 있고 자유의 여신상에 방금 체크인했을 수 있다. New York City의 체크인 이벤트는 가령 주제어 사용자와 연결된 사용자들와 같은 다른 수용자를 가질 수 있다. 자유의 여신상으로의 주제어 사용자의 최근 체크인 및 체크인에 대해 선택된 수용자를 포함하는 주제어 사용자에 대한 정보는 주제어 사용자가 에펠 타워에 위치하고 있다는 클레임이 수신(302)된 후 검색(304)될 수 있다.
주제어 에이전트에 대한 클레임과 관련된 정보가 검색(304)된 후, 진실 계수는 클레임과 관련된 수신 정보와 확률적 모델을 기초로 클레임에 대해 결정(306)된다. 일실시예로, 관리자는 가령 클레임 평가 모듈(194)을 사용하여 다른 인자에 대한 가중치를 결정하는 것과 같이 클레임 모델에서 인자를 수동으로 결정할 수 있다. 또 다른 실시예로, 클레임 평가 모듈(194)은 이전 클레임 객체에 관한 사용자 피드백과 회귀 분석의 결과를 기초로 클레임 모델에서 인자를 선택할 수 있다. 상기 예를 다시 살펴보면, 동일한 사용자에 대한 2개의 체크인 이벤트, 즉 파리의 에펠 타워에 있는 제1 체크인 이벤트와 자유의 여신상에 있는 제2 체크인 이벤트 사이의 불일치는 클레임에 대해 선택된 수용자에서 열람중인 에이전트의 관점을 기초로 클레임을 평가하는 클레임 모델에 가중치를 할당받을 수 있다. 주제어 사용자가 에펠 타워에 있다는 클레임에 대한 작성자에 의해 만들어진 클레임을 믿는 경향이 있는 열람중인 에이전트에 대한 클레임 진실 계수는 동일한 경향을 가지지 않는 또 다른 열람중인 에이전트에 대한 클레임 진실 계수보다 더 높을 수 있다. 이런 방식으로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 다른 사용자에 대한 열람중인 에이전트의 친밀감뿐 아니라 주장하는 사용자의 클레임을 믿는 경향을 기초로 다른 진실 계수들을 결정(306)할 수 있다.
진실 계수가 열람중인 에이전트에 대한 클레임에 대해 결정(306)된 후, 클레임 및 관련 진실 계수는 열람중인 에이전트와 관련된 소셜 네트워킹 시스템에 저장(308)된다. 클레임 및 관련 진실 계수는 클레임 스토어(220)의 클레임 객체(116)로서 소셜 네트워킹 시스템(100)에 저장(508)될 수 있다. 일실시예로, 클레임 객체(116)는 클레임이 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 수신(302)될 때 자동으로 생성된다. 클레임에 대해 결정된 진실 계수는 클레임과 관련되어 미리 생성된 클레임 객체(116)에 저장된다. 예컨대, 그들 자신의 사용자 프로필을 기입하는 사용자는 사용자의 연령, 성별, 현재 도시, 연고지, 다닌 대학이나 대학교, 경력 등을 포함하는 신상 정보를 선언할 수 있다. 사용자가 사용자 프로필 객체를 기입할 때, 사용자에 대한 클레임의 주장이 수신(302)된다. 클레임 객체(116)는 클레임에 대해 자동으로 생성될 수 있고 초기의 클레임 진실 계수로 사전에 채워질 수 있다. 일단 클레임에 대한 정보가 검색(304)되면, 진실 계수는 클레임 객체(116)에 대해 결정(306)될 수 있다. 또 다른 실시예로, 진실 계수는 클레임을 요청하는 열람중인 에이전트를 기초로 클레임 객체(116)에 대해 결정(306)될 수 있다. 이 실시예에서, 진실 계수는 가령 진실성에 대한 작성중인 에이전트의 평판에 대한 열람중인 에이전트의 성향과 같은 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 에이전트와 다른 객체에 대한 열람중인 에이전트의 친밀성 점수를 기초로 한다. 열람중인 에이전트가 작성중인 에이전트에 의해 만들어진 거짓 클레임을 수용하는 경향이 있다면, 열람중인 에이전트의 성향이 열람중인 에이전트에 대한 클레임의 진실 계수를 결정하는 동안 참작될 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 만들어진 클레임에 대한 클레임 객체(116)는 복수의 열람중인 에이전트와 관련된 복수의 진실 계수를 포함할 수 있다. 그 결과, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 만들어진 클레임들의 클레임 진실 계수를 결정할 때 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 다른 사용자들과 열람중인 에이전트의 소셜 관계를 설명할 수 있다.
또한, 커스텀 그래프 행위와 커스텀 그래프 객체는 클레임 객체로서 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 평가될 수 있다. 예컨대, Mission Chinese Restraurant를 표현하는 페이지는 "주문"의 커스텀 그래프 행위 및 "Szechuan Chicken"의 커스텀 그래프 객체를 사용하여 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자가 Szechuan Chicken을 주문했다는 클레임을 만들 수 있다. 예컨대, 소셜 네트워킹 시스템(100)상의 엔티티인 페이지는 사용자와 관련된 신용카드 거래가 소셜 네트워킹 시스템(100)으로 통신될 수 있게 하는 정교한 주문 시스템을 가질 수 있다. Mission Chinese Restaurant에 대한 페이지는 외부 웹사이트(218)를 통해 사용자가 주문한 것의 통신을 용이하게 하도록 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자들이 외부 웹사이트(218)에 연결될 수 있게 하는 외부 웹사이트(218)와 연결될 수 있다. 페이지에 의해 만들어진 클레임은 클레임에 포함된 정보의 기초가 되는 기술로 인해 높은 진실 계수를 가지도록 클레임 평가 모듈(226)에 의해 평가될 수 있다.
소셜
네트워킹 시스템에서 다수의 클레임의 평가
도 4는 평가된 클레임을 기초로 소셜 네트워킹 시스템(100)의 열람중인 에이전트로 정보를 제공하도록 클레임을 평가하기 위한 프로세스의 상호작용 다이어그램을 도시한다. 도 5는 소셜 네트워킹 시스템에서 클레임을 평가하는데 사용되는 정보에 대한 소스를 나타내는 상위계층 블록 다이어그램을 도시한다. 도 4에 도시된 바와 같이, 몇몇 작성자는 다른 수용자들에게로 주제어에 대한 다른 클레임들을 만들 수 있다. 이런 클레임을 수신하는 소셜 네트워킹 시스템(100)은 수신된 클레임을 기초로 그리고 열람중인 에이전트에 대해 검색된 정보를 사용하여 클레임에 포함된 주제어에 대한 진술을 제공할 수 있다. 일실시예로, 진술은 열람중인 에이전트(142)에 대한 "최적의" 클레임일 수 있다. 또한, 진술은 또 다른 실시예로 열람중인 에이전트(142)에 의해 열람가능한 주제어를 포함하는 주장을 가지는 모든 클레임을 포함할 수 있다. 또 하나의 실시예로, 클레임은 진실 계수에 의해 순위화될 수 있다. 이런 방식으로, 평가된 클레임들은 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자들에게 제공될 수 있다.
주제어에 대한 제1 클레임은 제1 작성자(152)로부터 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 수신(402)된다. 가령 사용자가 그들 자신의 프로필에서 생일을 선택하기, 사용자가 그들의 프로필에서 선언되도록 정보를 입력하기, 사용자가 클레임 생성 모듈(216)에 의해 제공된 사용자 인터페이스를 생성하는 클레임을 통해 또 다른 사용자가 요리를 잘한다는 클레임을 만들기 등과 같이, 이런 클레임은 제1 작성자(152)와의 다양한 사용자 인터페이스를 통해 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 수신(402)될 수 있다. 마찬가지로, 주제어에 대한 제2 클레임은 제2 작성자(154)로부터 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 수신(404)되고, 주제어에 대한 제3 클레임은 제3 작성자(156)로부터 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 수신(406)된다.
주제어에 대한 요청은 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 열람중인 에이전트(142)로부터 수신(408)될 수 있다. 가령 사용자의 프로필 정보, 주제어를 포함하는 사용자에 대해 만들어진 모든 클레임을 보여주는 페이지 및 주제어에 대해 만들어진 모든 클레임을 제공하는 애플리케이션과 같이, 주제어에 대한 요청은 주제어를 포함하는 웹페이지에 대한 요청을 통해 열람중인 에이전트(142)로부터 수신(408)될 수 있다. 일실시예로, 열람중인 에이전트(142)는 사용자와 연결되지 않을 수 있고 사용자에 대한 연락 정보를 요청할 수 있다. 이 실시예에서, 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 사용자에 의해 만들어진 하나 이상의 클레임의 주제어인 연락 정보에 대한 요청은 연락 정보에 대한 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 수신(408)된 요청이다.
소셜 네트워킹 시스템(100)은 주제어에 대한 요청을 수신(408)하는 것에 응답하여 열람중인 에이전트에 대한 정보를 검색(410)할 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 검색(410)된 정보는 가령 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 사용자 프로필 객체, 행위 로그, 에지 객체 및 컨텐츠 객체로부터 검색되는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 다른 사용자와의 연결관계, 엔티티 및 컨셉와 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 열람중인 에이전트(142)에 대한 소셜 정보를 포함할 수 있다. 검색(410)될 수 있는 다른 정보는 열람중인 에이전트(142)와 열람중인 에이전트(142)의 부차적인 연결관계와 연결되는 주제어에 대한 클레임을 만드는 사용자와 엔티티에 대한 친밀성 점수와 진실성 평판 점수를 포함한다.
열람중인 에이전트에 대해 검색된 정보와 주제어에 대해 수신된 제1, 제2 및 제3 클레임을 기초로, 진술은 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 주제어에 대해 생성(412)될 수 있다. 일실시예로, 진술은 열람중인 에이전트(142)가 제1, 제2 및 제3 클레임에 대한 수용자들 내에 포함된다고 제공되는 제1, 제2 및 제3 클레임의 설명을 포함할 수 있다. 또 다른 실시예로, 진술은 열람중인 에이전트에 대해 검색된 정보를 기초로 제1, 제2 및 제3 클레임 중에서 "최적의" 클레임을 포함할 수 있다. 예컨대, 열람중인 에이전트는 다른 작성자에 의해 다른 전화번호를 가지는 3개의 클레임 중에서 소셜 네트워킹 시스템(100)의 특정 사용자에 대한 최적의 전화번호를 제공받을 수 있다. 가령 열람중인 에이전트가 작성자와 연결되는지 여부, 이런 작성자의 평판 점수 및 작성자에 대한 친밀성 점수와 같은 열람중인 에이전트(142)에 대한 정보는 특정 사용자에 대한 최적의 전화번호를 선택하는데 사용될 수 있고 열람중인 에이전트(142)에 대한 소셜 정보를 참작할 수 있다. 이후, 특정 사용자에 대한 최적의 전화번호는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서의 진술에 생성(412)될 수 있다.
일실시예로, 생성(412)된 진술은 소셜 네트워킹 시스템(100)에 저장될 수 있다. 또 하나의 실시예로, 제1, 제2 및 제3 클레임 중에서 최적의 클레임은 제1, 제2 및 제3 클레임에 대한 진실 계수 값을 결합하여 결정될 수 있다. 예컨대, 특정 사용자에 대한 전화번호에 관한 제1 및 제2 클레임이 진실 계수 값 0.5 및 0.6을 가지고 동일한 전화번호 867-5309를 기재한다면, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 이런 진실 계수 값을 결합하여 특정 사용자의 전화번호가 867-5309라는 주장에 대한 진실 계수 값을 제공할 수 있다. 특정 사용자에 대한 전화번호에 관한 제3 클레임이 -0.5의 진실 계수 값을 가지고 제3 클레임에 대한 전화번호의 주장이 867-5309로 동일하면, 특정 사용자의 전화번호가 867-5309라는 주장에 대한 총 진실 계수 값은 0.6이다. 제3 클레임이 가령 123-4567과 같은 다른 전화번호의 주장을 가진다면, 제3 클레임에 대한 진실 계수 값은 제1 및 제2 클레임의 진실 계수 값에 합산되지 않을 것이다. 이 경우, 특정 사용자의 전화번호가 867-5309라는 주장은 (제1 및 제2 클레임의 진실 계수를 합산하여) 1.1의 진실 계수와 관련될 수 있는 한편, 특정 사용자의 전화번호가 123-4567이라는 주장은 (제3 클레임의 진실 계수인) -0.5의 진실 계수와 관련될 수 있다. 주제어에 대한 진술을 생성(412)할 때, 주장들에 대한 진실 계수들은 주제어에 대한 클레임들을 기초로 비교될 수 있다. 이 경우, 생성(312)된 진술은 결합된 진실 계수를 기초로 특정 사용자의 전화번호가 867-5309라는 "최적의" 클레임을 포함할 수 있다. 이후, 이런 진술은 요청에 응답하여 소셜 네트워킹 시스템(100)상의 사용자 인터페이스나 다른 애플리케이션에서 열람중인 에이전트(142)로 디스플레이하기 위해 제공(414)될 것이다.
소셜
네트워킹 시스템에서 클레임의 평가시 다른 소스의 정보의 사용
클레임의 평가시, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 가령 친밀성 점수 및 클레임에 대한 진실 계수를 결정하는 작성자와 클레임에 대한 진실 계수와 같은 열람중인 에이전트의 소셜 정보로 제한되지 않는다. 소셜 네트워킹 시스템(100)은 열람중인 에이전트와 연결되거나 연결되지 않을 수 있는 에이전트에 의해 생성된 관련 클레임을 포함하는 다수의 소스의 정보에 접속할 수 있다. 추가로, 발견적 분석은 진실 계수를 결정하기 위해 서로 다른 타입의 클레임과 모델을 분석하는데 사용될 수 있다.
클레임 평가 모듈(226)은 소셜 네트워킹 시스템(100)의 클레임 객체(116)에 대한 정보를 처리하도록 소셜 네트워킹 시스템(100)뿐 아니라 외부 웹사이트(218)에서 다양한 모듈과 인터페이스한다. 클레임의 작성자 에이전트에 대한 식별 정보를 사용하면, 사용자 프로필 객체, 행위 로그의 엔트리, 에지 객체 및 컨텐츠 객체는 클레임 객체(116)에서 만들어진 주장에 관한 정보를 추출하도록 클레임 평가 모듈(226)에 의해 검색될 수 있다. 또한, 클레임 평가 모듈(226)은 제3자 웹사이트상의 컨텐츠와 제3의 제공자로부터 허가된 다른 데이터를 포함할 수 있는 외부 데이터(190)를 검색할 수 있다. 일실시예로, 외부 웹사이트(218)로부터 검색된 정보는 클레임 평가 모듈(226)과는 별도의 비동기식 일괄 프로세스로 처리될 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 일실시예로 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자를 표현하는 사용자 프로필 객체(502), 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 수행된 행위를 기록하는 행위 로그(504), 소셜 네트워킹 시스템(100)의 노드를 상호연결하는 에지를 표현하는 에지 객체(506), 사용자와 엔티티에 의해 소셜 네트워킹 시스템(100)으로 추가된 컨텐츠를 표현하는 컨텐츠 객체(508), 소셜 네트워킹 시스템(100) 외부의 웹사이트와 시스템에서 검색될 수 있는 외부 데이터(510) 및 클레임에 대한 사용자 피드백을 요청하는 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 수집될 수 있는 사용자 피드백 클레임 데이터(512)를 포함하는, 클레임 객체를 생성하고 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 만들어진 생성된 클레임 객체 내 주장을 평가하는데 사용될 수 있는 다양한 소스의 정보를 포함한다. 사용자 프로필 객체(502)는 사용자에 의해 명시적으로 공유되었고 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 객체에 대한 행위로 표현한 사용자에 대한 선언형 정보를 포함한다. 일실시예로, 사용자 프로필 객체(502)는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 해당 사용자의 속성을 각각 설명하는 30 이상의 다른 데이터 필드를 포함할 수 있다. 클레임 객체(116)는 가령 사용자의 연령, 성별, 연고지, 위치, 학력, 경력 및 관심사와 같은 사용자 프로필 객체(502)에 포함된 모든 선언형 정보 조각에 대해 생성될 수 있다. 클레임 평가 모듈(226)은 가령 사용자가 사용자의 프로필에 주장을 선언하여 Harvard를 졸업했다고 클레임하는 것과 같이 특정 클레임에 대한 클레임 객체(116)를 생성할 수 있다. 그러나, Harvard를 표현하는 에이전트는 사용자가 Harvard에서 학사로 졸업하지 않았고 대신에 Harvard에서 여름 세미나 코스를 수료했다는 상충하는 클레임을 만들 수 있다. 그 결과, 클레임 평가 모듈(226)은 특정 클레임의 진실성을 평가할 때 추가적인 소스의 정보를 제공받는다.
행위 로그(504)와 에지 객체(506)는 클레임에 대한 진실 계수를 결정하기 위해 클레임에 관한 정보를 수집할 때 클레임 평가 모듈(226)이 의존할 수 있는 2개의 추가 소스의 정보이다. 행위 로그(504)는 소셜 네트워킹 시스템(100)상의 다양한 객체뿐 아니라 외부 시스템에서 그래프 객체에 대해 수행된 커스텀 그래프 행위와의 사용자 상호작용을 기록한다. 에지 객체(506)는 가령 사용자 사이의 메시지 보내기, 사용자가 가령 페이지와 같은 소셜 네트워킹 시스템에서의 엔티티나 또 다른 사용자에 의해 게시된 컨텐츠 아이템에 대한 관심을 표현하기, 사용자가 또 다른 사용자에 의해 게시된 컨텐츠 아이템에 대해 코멘트하기 등과 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 객체 사이에 발생하는 상호작용을 표현할 수 있다. 일실시예로, 사용자 상호작용은 사용자에 의해 만들어진 클레임에 대한 클레임 진실 계수를 결정하는데 클레임 평가 모듈(226)에 의해 사용될 수 있다. 예컨대, 사용자가 사용자의 프로필을 통해 선언한 바와 같이 Harvard를 졸업했다고 클레임하면, 사용자가 Harvard를 졸업했다고 또한 클레임하는 다른 사용자들과 소셜 네트워킹 시스템에서 관계를 맺는 것과 같은 사용자 상호작용이 그 클레임에 대한 진실 계수를 결정하는데 클레임 평가 모듈(226)에 의해 사용될 수 있다. 가령 키워드 "Harvard"를 포함하는 그룹 내 맴버쉽, 키워드 "Harvard" 및 "Ivy League"를 포함하는 이벤트로의 참여 및 Harvard에 관한 소셜 네트워킹 시스템상의 페이지와의 상호작용과 같은, 다른 사용자 활동과 상호작용이 클레임 평가 모듈(226)에 의해 수집되고 분석될 수 있다.
가령 상태 메시지, 사용자 간의 메시지, 페이지 게시물, 사진, 비디오, 노트, 이벤트, 체크인 이벤트 등과 같은 컨텐츠 객체(508)는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자들에 의해 클레임에 만들어진 주장을 평가하는데 사용될 수 있다. 가령 대학의 동창생을 추적하기 위한 외부 시스템과 같은 소셜 네트워킹 시스템(100) 외부의 웹사이트로부터 수집된 외부 데이터(510)는 클레임에 대한 진실 계수를 결정하는데 클레임 평가 모듈(226)에 의해 사용될 수 있다. 예컨대, Harvard를 졸업했다고 클레임하는 사용자에 의한 Harvard 동창생용 이벤트에의 참여는 Harvard의 동창생을 추적하기 위한 외부 시스템으로부터 수집된 외부 데이터(510)로부터 또는 이벤트에 대한 컨텐츠 객체(508)로부터 검색될 수 있다. 이런 타입의 정보는 클레임 평가 모듈(226)에 의해 결정되는 바와 같이 클레임에 대한 진실 계수에 긍정적인 영향을 줄 수 있다.
사용자 피드백 클레임 데이터(512)는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자에 의해 만들어진 하나 이상의 클레임을 인증하기 위해 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 수집될 수 있다. 예컨대, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 가령 열람중인 에이전트가 Harvard에서 사용자와 급우였는지 여부, 열람중인 에이전트가 Harvard에 있는 동안 사용자와 룸메이트였는지 여부 및 사용자가 Harvard를 졸업했는지 여부와 같이 사용자들이 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 게시된 질문에 응답하게 할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 이런 사용자 피드백 클레임 데이터(512)는 클레임 평가 모듈(226)에 의해 클레임의 진실 계수에 영향을 주는데 사용될 수 있다.
클레임 객체(116)는 가령 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 사용자를 사진, 비디오, 체크인 이벤트 또는 또 다른 컨텐츠 객체(508)에 태깅하는데 사용되는 텍스트 입력 인터페이스, 사용자에 대한 프로필 정보를 선언하는데 사용되는 또 다른 사용자 인터페이스뿐 아니라, 다른 사용자들에 대한 클레임을 생성하는데 사용자에 의해 사용될 수 있는 다른 사용자 인터페이스들과 같은 기존의 사용자 인터페이스를 통해 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 생성될 수 있다. 일실시예로, 클레임 객체(116)는 기존의 사용자 프로필 객체(502), 에지 객체(506), 컨텐츠 객체(508) 및 가령 커스텀 그래프 행위와 커스텀 그래프 객체와 같은 외부 데이터(510)로부터 생성될 수 있다.
클레임 평가 모듈(226)은 클레임의 열람중인 에이전트(142)의 소셜 정보를 기초로 주제어에 대해 만들어진 주장을 가지는 클레임들을 평가하기 위해 소셜 네트워킹 시스템(100)상의 다양한 소스로부터 정보를 검색할 수 있다. 클레임 평가 모듈(226)은 진실 계수(514)를 계산하는 하나 이상의 방법을 사용할 수 있다. 일실시예로, 진실 계수(514)는 열람중인 에이전트(142)와 클레임의 작성자 사이의 과거 상호작용 이력을 기초로 소셜 네트워킹 시스템(100)의 특정한 열람중인 에이전트(142)에 대한 주제어에 관한 클레임의 작성자에 대하여 결정될 수 있다. 일실시예로, 선택된 클레임 객체(516)는 열람중인 에이전트(142)에 대하여 클레임 객체(116)의 접근성을 기초로 클레임 평가 모듈(226)에 의해 열람중인 에이전트(142)로 제공될 수 있다. 또 다른 실시예로, 선택된 클레임 객체(516)는 선택된 클레임 객체(516)의 결정된 진실 계수(514)를 기초로 순위화할 때 클레임 평가 모듈(226)에 의해 열람중인 에이전트(142)로 제공될 수 있다.
한 예로서, 클레임 평가 모듈(226)은 클레임 객체(116)에 대한 진실 계수(514)를 결정하도록 사용자의 연령의 주제어와 관련된 모든 클레임 객체(116)를 검색할 수 있다. 사용자는 그녀가 29라고 클레임할 수 있는 한편, 그녀의 친구들은 사용자가 30이라는 클레임을 만들 수 있다. 사용자에 대한 다른 정보는 진실 계수(514)를 결정하는데 도움이 되도록, 가령 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 사용자들에 의해 수행된 행위들과 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)상의 다양한 소스로부터 검색될 수 있다. 여러 인자를 가진 예측 모델을 사용하면, 클레임 평가 모듈(226)은 그녀의 연령의 주제어와 관련된 클레임 객체(116)에 대한 진실 계수(514)를 결정할 수 있고, 사용자와 사용자의 친구들에 대한 열람중인 에이전트의 친밀성 점수를 기초로 하나의 진실 계수(514)를 그녀가 29라는 그녀의 클레임에 할당하고 다른 진실 계수(514)를 그녀가 30세라는 그녀의 친구들의 클레임에 할당할 수 있다.
진실 계수(514)는 각각의 열람중인 에이전트(142)에 대한 클레임 객체(116)에 메타데이터로서 저장될 수 있다. 사용자에 대한 열람중인 에이전트(142)의 친밀성 점수는 진실 계수(514)를 결정하기 위한 방법(들)이 친밀성 점수를 결정하는데 사용되는 인자들도 또한 포함하는지에 따라 클레임 평가 모듈(226)에 의해 결정되는 진실 계수(514)에 영향을 줄 수 있다. 별도로, 사용자에 대해 밀접한 친밀성을 가지는 열람중인 에이전트(142)는 그 사용자에 의해 만들어진 클레임을 신뢰하기 더 쉬울 수 있다. 반면에, 사용자의 친구들과 연결되지 않은 열람중인 에이전트(142)는 사용자에 대한 사용자의 친구들의 클레임을 신뢰할 이유가 없다. 그 결과, 사용자의 연령에 관한 클레임 객체(116)에 대한 진실 계수(514)는 일실시예로 사용자와 열람중인 에이전트의 연결관계 또는 사용자에 대한 친밀성 점수뿐 아니라, 사용자의 친구들과의 연결관계의 결여에 의해 크게 영향을 받을 수 있다. 결국, 클레임 평가 모듈(226)은 사용자의 클레임에 대한 진실 계수(514)보다 사용자의 친구들의 클레임에 더 낮은 진실 계수(514)를 할당할 수 있다.
또 다른 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 다른 객체로부터 검색된 정보는 클레임 평가 모듈(226)에 의해 진실 계수(514)를 클레임 객체(116)로 할당하는데 사용될 수 있다. 이 실시예에서, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 소셜 네트워킹 시스템(100)의 모든 사용자가 공연히 이용가능한 정보를 기초로 사용자의 연령에 관한 클레임을 만들 수 있다. 또 하나의 실시예로, 클레임 평가 모듈(226)은 이런 선택된 클레임 객체(516)에 대한 수용자를 기초로 선택된 클레임 객체(516)를 제공함으로써 열람중인 에이전트(142)에 의해 열람가능한 모든 클레임을 제공할 수 있다. 또 다른 실시예로, 클레임 평가 모듈(226)은 클레임을 만드는 작성자와 열람중인 에이전트의 연결관계를 기초로 클레임에 대한 가장 높은 진실 계수에 기반하여 클레임을 열람중인 에이전트(142)에게 제공할 수 있다.
일실시예로, 발견적 분석은 클레임을 평가하는데 사용될 수 있는 정보를 소셜 네트워킹 시스템(100)으로부터 수집하는데 사용될 수 있다. 예컨대, 작성자는 그가 San Francisco, CA에 살고 있다는 클레임을 만들 수 있는 한편, 행위 로그(504)는 작성자뿐 아니라, 가령 다른 사용자들, 엔티티, 이벤트, 그룹, 애플리케이션 등과 같은 소셜 네트워킹 시스템(100)상의 작성자의 연결관계들을 포함하는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자들에 의해 수행된 다양한 체크인 이벤트를 기록할 수 있다. 발견적 분석은 사용자가 얼마나 자주 San Francisco, CA의 50마일 이내에서의 체크인 이벤트와 관련되는지를 결정하도록, 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 선언되는 바와 같이 그들이 살고 있는 사용자의 현재 도시에 대한 클레임을 분석하는데 사용될 수 있다. 일실시예로, 이런 정보는 클레임 평가 모듈(226)에 의한 모델에서 선언된 살고 있는 현재 도시 상황 클레임의 진실성을 평가하는 한 인자로서 사용될 수 있다.
발견적 분석의 또 다른 용도는 평가되는 클레임 객체(116)에 대한 다른 타입의 정보를 수집하고 분석하는 것을 포함한다. 예컨대, 중국식 레스토랑을 표현하는 페이지는 사용자가 지난달에 Szechuan chicken을 10번 주문했다는 클레임을 만들 수 있다. 앞서 언급한 바와 같이, 커스텀 그래프 행위와 커스텀 그래프 객체는 외부 웹사이트나 애플리케이션에 의해 외부 웹사이트나 애플리케이션에서 수행된 사용자 활동을 소셜 네트워킹 시스템(100)으로 다시 통신하는데 사용될 수 있다. 클레임 평가 모듈(226)은 가령 사용자가 중국식 음식을 좋아한다는 클레임, 사용자가 클레임을 만든 페이지에 의해 표현된 동일한 중국식 레스토랑에서 체크인 이벤트에 존재했다는 다수의 사용자들의 클레임, 소셜 네트워킹 시스템(100)으로 업로드된 사용자에 대한 태그와 함께 "Szechuan chicken"에 대한 커스텀 그래프 객체와 태깅된 사진 등과 같은 그 클레임에 관한 다른 타입의 클레임을 수집하고 분석할 수 있다. 또한, 가령 페이지의 평판 및/또는 클레임을 만드는 애플리케이션과 같은 다른 정보는 클레임 평가 모듈(226)에 의해 수집되고 분석될 수 있다. 수집된 정보를 사용하면, 발견적 분석은 중국식 레스토랑을 표현하는 페이지에 의해 만들어진 클레임이 신뢰할 만하다고 결정하는데 사용될 수 있다. 그 결과, 클레임 평가 모듈(226)은 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 만들어진 특정 클레임의 진실성을 평가하도록 다른 클레임들을 포함하는 다른 타입의 정보를 수집하고 분석할 수 있다.
소셜
네트워킹 시스템에서 클레임을 사용하는 예시적인 애플리케이션
소셜 네트워킹 시스템(100)은 여러 다른 방식으로 소셜 네트워킹 시스템(100)의 내부와 외부에 추가적인 서비스를 제공하도록 클레임 객체(116)를 이용할 수 있다. 이런 이용은 에이전트가 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 다른 에이전트에 대한 연락 정보를 관리하게 할 수 있는 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 제공되는 연락처 카드 애플리케이션, 에이전트가 다른 에이전트들과의 관계를 표시하고 에이전트에 의한 추천을 기초로 전문기술 수준을 식별하게 할 수 있는 고객 관계 관리 시스템, 에이전트가 소셜 네트워킹 시스템의 내부와 외부에서 에이전트에 의해 만들어진 클레임을 질의하게 할 수 있는 브라우즈 및/또는 질의 시스템, 에이전트가 클레임을 만들고/만들거나 그 클레임으로의 접근을 제공하도록 보충시켜줄 수 있는 대안의 비즈니스 모델 등을 포함할 수 있다. 각각의 이런 이용은 하기에 더 상세히 기술된다.
소셜
네트워킹 시스템에서 클레임-기반 프로필
도 6a 및 6b는 본 발명의 한 실시예에 따라 소셜 네트워킹 시스템에서 사용자에 대한 클레임을 수신하고 제공하기 위한 사용자 인터페이스를 도시하는 예시적인 스크린샷이다. 소셜 네트워킹 시스템(100)은 여러 다른 방식으로 클레임 객체(116)를 이용할 수 있다. 일실시예로, 연락처 카드 애플리케이션은 사용자들이 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 다른 사용자들에 대한 연락 정보를 관리하게 할 수 있도록 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 제공될 수 있다. 주제어 사용자가 그 자신 또는 그녀 자신을 생성했던 사용자 프로필을 열람하는 대신에, 열람중인 에이전트는 클레임과 관련된 수용자를 기초로 열람중인 에이전트에 의해 접근가능한 정보에 대하여 주제어 사용자에 관해 만들어진 클레임을 열람할 수 있다.
도 6a에 도시된 바와 같이, 연락처 카드 애플리케이션 사용자 인터페이스(600)는 주제어 사용자의 프로필 사진(602), 주제어 사용자의 이름(604), 가령 URL과 같은 주제어 사용자의 영속 식별자(606), 주제어 사용자에 대한 전화번호(608), 주제어 사용자의 현재 도시(610), 주제어 사용자의 현재 고용주(612) 및 주제어 사용자의 연고지(614)를 포함한다. 여기서, Joe Schmo가 주제어 사용자이다. 도 6a에서, 각각의 신상 정보 아이템은 클레임 스토어(220)에 저장된 클레임 객체(116)와 관련된다. 또한, Joe가 3마리의 애완동물을 가지고 있다는 클레임(616), 제1 애완동물이 사진에 나와 있는 Mu라는 클레임(618), 제2 애완동물이 Nu라는 클레임(620) 및 제3 애완동물이 Rho라는 클레임(622)이 연락처 카드 애플리케이션 사용자 애플리케이션(600)에 의해 제공된다. 또한, 연락처 카드 애플리케이션 사용자 인터페이스(600)는 Joe의 가장 좋아하는 음식이 Pho라는 클레임(624) 및 그 가장 좋아하는 음식 클레임(624)에 관한 최근 체크인 이벤트(626)를 포함한다. 연락처 카드 애플리케이션 사용자 인터페이스(600)에 리스팅된 클레임은 열람중인 에이전트가 포함되는 수용자들로 구성된다. 연락처 카드 애플리케이션 사용자 인터페이스(600)에 리스팅된 하나 이상의 클레임은 가령 가장 좋아하는 음식 클레임(624)과 같이 열람중인 에이전트에 의해 작성된 클레임일 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자들은 클레임 구성자 인터페이스(claim composer interface)(628)를 통해 다른 사용자들에 대한 클레임을 만들 수 있다. 여기서, 클레임 구성자 인터페이스(628)는 클레임을 생성하고, 클레임에 관한 링크를 게시하며, 클레임에 관한 사진을 추가하고, 클레임에 대한 노트를 기록하는 다양한 탭들을 포함한다. 텍스트 필드(632)는 클레임에 대한 사용자 입력을 수신하기 위해 클레임 구성자 인터페이스 내에 제공된다. 드롭다운 메뉴(630)는 가령 클레임에 관한 비디오를 업로드하기, 클레임에 대한 다른 사용자들로부터 정보를 요청하기(가령 클레임에서 만들어진 주장을 확인하기), 클레임으로 접근하기 위해 요청을 클레임의 작성자로 송신하기, 클레임으로 접근하기 위해 수신된 요청을 승인하기, 연락처 카드 애플리케이션 사용자 인터페이스(600)에 포함된 정보로의 접근을 제공하기 위해 선택된 사용자들에게 접속 승인을 위임하기 및 클레임과 관련되는 수용자들을 선택하기와 같이 클레임을 생성하기 위한 더 많은 옵션을 제공할 수 있다.
도 6a는 다양한 클레임 타입을 가지는 클레임을 포함한다. 예컨대, "Joe가 3마리의 애완동물을 가지고 있다(Joe has three pets)"는 클레임(616)은 애완동물 소유권에 대한 인적 클레임 타입(biographical claim type)이다. 일실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 만들어지는 클레임의 클레임 타입을 식별하도록, 가령 "pets"와 같은 클레임 내의 키워드를 식별할 수 있다. 또 다른 예로서, "Joe의 가장 좋아하는 음식은 Pho이다(Joe's favorite food is Pho)"라는 클레임(624)은 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 커스텀 그래프 객체로 표현될 수 있는 음식 타입을 명시하는 가장 좋아하는 음식 클레임 타입이다. 일실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 소셜 네트워킹 시스템(100)으로 업로드되는 컨텐츠 아이템을 기초로, 가령 사용자의 가장 좋아하는 음식과 같은 사용자에 대한 클레임을 만들 수 있다. 또 다른 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 가령 사용자의 가장 좋아하는 음식과 같은 동일한 주제어에 대한 다른 사용자들에 의해 만들어진 다른 클레임들을 기초로 사용자에게 클레임을 제안할 수 있다. 또 다른 실시예로, 가령 Pho와 같은 커스텀 그래프 객체는 가령 텍스트 "Long Noodles, Long Life!" 및 "PPQ"란 명칭의 위치에서 사용자 태그 "Mike Atkins"를 포함하는 체크인 이벤트(626)와 같이 관련 컨텐츠 게시물을 검색하도록 소셜 네트워킹 시스템(100)을 도와줄 수 있는, 가령 면류(noodles)와 같은 다른 그래프 객체와 관련될 수 있다. PPQ는 Pho뿐 아니라 다른 면류를 제공하는 소셜 네트워킹 시스템(100)상의 페이지로 표현될 수 있다. "Pho"의 커스텀 그래프 객체와의 연관성 및 "PPQ"에 대한 페이지 객체의 속성들로 인해, 체크인 이벤트(626)는 연락처 카드 애플리케이션 사용자 인터페이스(600)에 디스플레이될 수 있다. 일실시예로, "Mike Atkins"의 사용자 태그도 또한 클레임일 수 있다. 따라서, "Joe의 가장 좋아하는 음식은 Pho다"라는 클레임은 체크인 이벤트 클레임(626)에 도시된 바와 같이 "Mike Atkins"가 "PPQ"에 "Joe Schmo"와 함께 있었다고 하는 또 다른 클레임에 의존할 수 있다.
다른 클레임들이 열람중인 에이전트가 클레임의 수용자에 포함되는지 여부를 기초로 열람중인 에이전트에게 제시될 수 있다. 예컨대, 제1 열람중인 에이전트는 연고지 클레임(614)이 Joe Schmo의 연고지로 "Dallas, TX"를 열거하는, 도 6a에 도시된 연락처 카드 애플리케이션 사용자 인터페이스(600)를 제공받을 수 있다. 제2 열람중인 에이전트는 연고지 클레임(636)이 Joe Schmo의 연고지로 "Plano, TX"를 열거하는, 도 6b에 도시된 연락처 카드 애플리케이션 사용자 인터페이스(600)를 제공받을 수 있다. 주제어 사용자 Joe Schmo는 그의 연고지로서 그의 사용자 프로필에 "Dallas, TX"를 리스트 작성했을 수 있고, 그가 Dallas 출신이라는 클레임(614)을 생성할 수 있다. 그러나, 주제어 사용자와 연결된 다른 사용자들은 Joe Schmo가 실제로 Dallas의 교외인 Plano 출신이라고 클레임했을 수 있다. 제2 열람중인 에이전트는 제2 열람중인 에이전트가 연고지 클레임(636)의 수용자에 포함되도록 Joe에 대한 연고지 클레임(636)을 만드는 다른 사용자들과 연결될 수 있다. 가령 Dallas, TX 근처 또는 그곳에서의 체크인 이벤트(휴가 중 체크인 이벤트에는 추가 가중치 부여), 그들의 연고지로서 Plano, TX를 열거한 사용자 연결관계들의 큰 수, 그들의 연고지로서 Plano, TX를 열거한 사용자 연결관계들의 수, Plano에 비해 Dallas에 대한 관심을 표시한 소셜 네트워킹 시스템에서의 상호작용(가령 그 도시에 대한 링크를 게시하기, 그 도시 출신의 정치 후보자를 지지하기 및 그 도시에 연고지를 가진 사용자 그룹에 가입하기) 및 사용자와 관련된 다른 클레임의 검토(가령 그 도시의 고등학교에 다녔다는 클레임, 그 도시에서 고등학교를 다녔다고 클레임한 사용자의 연결관계들 등)와 같이 다른 타입의 정보가 제2 열람중인 에이전트에 대해 최적의 클레임을 결정하도록 수집되고 분석될 수 있다. 그 결과, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 클레임 평가 모듈(194)에서 클레임 모델을 사용하여 제2 열람중인 에이전트에 대해 연고자 클레임(636)이 최적의 클레임이라고 결정할 수 있고, 그 연고지 클레임(636)을 제2 열람중인 에이전트에게 제공할 수 있다.
도 6b에 도시된 바와 같이, 제2 열람중인 에이전트는 도 6a에 도시된 연락처 카드 애플리케이션 사용자 인터페이스(600)를 열람하는 제1 열람중인 에이전트와는 다른 클레임들을 열람할 수 있다. 도 6b에 도시된 연락처 카드 애플리케이션 사용자 인터페이스(600)는 전화번호 클레임(634)에 의해 표시되는 Joe Schmo에 대한 다른 전화번호를 제공한다. 또한, 현재 도시 클레임(638)은 Joe Schmo가 Mountain View, CA에 살고 있다고 표시한다. 애완동물 소유자 클레임(640)은 Joe가 2마리의 애완동물: 제1 애완동물은 Moo라는 제1 애완동물 클레임(642) 및 제2 애완동물은 Nyu라는 제2 애완동물 클레임(644)을 가지고 있다고 표시한다. 또한, 제2 열람중인 에이전트는 Joe의 가장 좋아하는 음식으로 "면류(Noodles)"를 열거하는 가장 좋아하는 음식 클레임(646)에 대해 다른 커스텀 그래프 객체를 제시받는다. 도 6a에 제공된 클레임과 도 6b에 제공된 클레임 사이의 차이점은 주제어 사용자에 대해 검색된 소셜 정보뿐 아니라 제1 및 제2 열람중인 에이전트에 대해 검색된 정보를 참작한다. 예컨대, 제2 열람중인 에이전트는 "Rho"라는 이름의 제3 애완동물의 제3 애완동물 클레임(622)에 대한 수용자 내에 있지 않을 수 있으며, 그 결과 그 클레임을 열람할 수 없을 수 있다. 주제어 사용자는 단지 그가 2마리의 애완동물을 가지고 있다고 선언했을 수 있고, 그가 그의 제3 애완동물을 얻은 후 그의 사용자 프로필을 업데이트하는 것을 잊었을 수 있다. 다른 사용자들은 제1 애완동물 소유자 클레임(616)에 제공되는 바와 같이 그가 3마리의 애완동물을 가지고 있다고 정확히 클레임하도록 애완동물 소유자 클레임(640)을 정정했을 수 있다.
상술한 바와 같이, 다른 기능이 클레임 구성자 인터페이스(628)로 통합될 수 있다. 예컨대, 사용자는 주제어 사용자의 전화번호를 포함하는 클레임 타입에 대한 수용자에 포함되지 않음에 기초하여 사용자가 접근할 수 없는 가령 전화번호와 같은 주제어 사용자의 연락 정보를 요청할 수 있다. 이 요청에 응답하여, 주제어 사용자는 요청하는 사용자와의 연결을 생성하지 않고 그 요청을 승인하고 요청하는 사용자를 포함하도록 전화번호 클레임 타입의 수용자를 확장할 수 있다. 또 다른 실시예로, 주제어 사용자는 전화번호 클레임 타입의 수용자를 확장하는 권한을 소셜 네트워킹 시스템(100)의 하나 이상의 선택된 사용자에게 위임할 수 있다. 또 하나의 실시예로, 요청하는 사용자는 소셜 네트워킹 시스템의 사용자들을 대량으로 명명함으로써 이런 사용자들이 요청하는 사용자와 연결되어 있는지 여부에 관계없이 가령 물리적인 우편 주소와 같은 연락 정보에 대해 요청할 수 있다. 예컨대, 요청하는 사용자는 결혼하는 사용자에 대한 들러리일 수 있고 결혼식 초대장을 보내기 위해 연계된 사용자들의 손님 리스트의 물리적 우편 주소를 획득해야 할 수 있다. 물리적 우편 주소에 대한 요청을 수신함에 응답하여, 주제어 사용자는 그 요청을 하는 들러리와 연결되어 있거나, 연결되어 있지 않을 수 있다. 주제어 사용자와 연결된 또 다른 사용자는 주제어 사용자의 물리적 우편 주소에 대한 클레임을 만들어서 요청된 정보를 제공하도록 또는 요청하는 사용자를 포함하게 클레임의 수용자를 수정하여 요청된 정보로의 접근을 제공하도록 대표자로 선택될 수 있다.
일실시예로, 연락처 카드 애플리케이션 사용자 인터페이스(600)는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 동작하는 애플리케이션을 포함할 수 있다. 예컨대, 연락처 카드 애플리케이션 사용자 인터페이스(600)는 소셜 네트워킹 시스템(100)과 연결되는 사용자 장치에서 동작하는 웹 브라우저에서 제공될 수 있거나, 연락처 카드 애플리케이션 사용자 인터페이스(600)는 일련의 응용 프로그래밍 인터페이스(API) 호출을 통해 소셜 네트워킹 시스템(100)과 통신하는 모바일 장치에서 동작하는 네이티브 애플리케이션에서 제공될 수 있다. 또 다른 실시예로, 연락처 카드 애플리케이션 사용자 인터페이스(600)는 소셜 네트워킹 시스템(100) 외부의 외부 시스템에서 동작하는 독립형(stand-alone) 애플리케이션일 수 있다. 독립형 애플리케이션 실시예에서, 애플리케이션은 사용자들의 연락 정보를 동기화하도록 여러 연락처 애플리케이션, 외부 시스템 및 소셜 네트워킹 시스템과 접속될 수 있다. 또 하나의 실시예로, 연락처 카드 애플리케이션 사용자 인터페이스(600)는 모바일 장치에서 동작할 수 있고 모바일 장치의 운영 시스템과 연락처 관리 소프트웨어와 통합될 수 있다.
소셜
네트워킹 시스템에서 클레임의 추가적인 이용
도 6a 및 6b에 도시된 연락처 카드 애플리케이션 사용자 인터페이스(600) 이외에, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 소셜 네트워킹 시스템의 사용자에 대한 정보를 제공하도록 다양한 방식으로 클레임 객체(116)를 사용할 수 있다. 예컨대, 경량의 고객 관계 관리(CRM) 시스템은 사용자가 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 다른 사용자들에 대한 노트를 작성할 수 있게 함으로써 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 제공될 수 있다. 일실시예로, 제품을 홍보하거나 서비스를 판매하려고 하는 사용자는 가령 "이 사용자와 연락했고 사용자는 그 친구들에게 링크를 전달하는 것에 동의했다"와 같이 제품이나 서비스와 상호작용했던 특정 사용자들에 대한 노트를 만들 수 있다. 또한, 클레임은 경력에서 에이전트 평판에 영향을 주는데 사용될 수 있다. 예컨대, 사용자는 그가 또 다른 사용자와 일하는 좋은 경험을 가지고 있다고 노트할 수 있고 주제어 사용자가 "성실히 일하는 사람(hard worker)"이라고 클레임할 수 있다. 일실시예로, 사용자에 대해 만들어진 클레임이 클레임으로의 접근을 요청하는 고용주에게 제공된다면, 경력에 대한 클레임은 소셜 네트워킹 시스템(100)의 다른 사용자들에 의해 고용 결정을 하는데 사용될 수 있다. 이런 클레임은 사용자의 연락처 카드에 첨부된 "노트"로서 캡처될 수 있다. 또한, 노트는 가령 주제어 에이전트와 관련이 있을 수 있는 평가 척도(ratings scale)나 "당신은 이 사람/서비스를 추천하시겠습니까?"라고 묻는 프롬프트와 같은 구조화된 정보를 사용할 수 있다.
또한, 클레임은 일실시예로 에이전트가 가령 요리, 음악, 실내 장식 및 스포츠와 같은 토픽에 대해 전문가(expert)일 수 있는지를 결정하는데 사용될 수 있다. 예컨대, 다수의 에이전트가 특정 사용자는 요리에 전문가라고 클레임한다면, 그 특정 사용자는 전문가로 지정될 수 있다. 전문가는 주제어에 대한 주장을 가지는 에이전트를 작성함으로써 하나 이상의 클레임을 가지는 주제어 에이전트로 정의될 수 있는데, 여기서 주장은 에이전트가 그 주제어에 대해 전문지식을 가지고 있다는 것이다. 전문지식의 수준은 주제어 에이전트에 대해 만들어진 클레임의 수뿐 아니라 주제어 에이전트에 대한 클레임에서 각각의 주장의 세기로 결정될 수 있다. 주장의 세기는 클레임을 만드는데 사용되는 키워드, 대문자 사용, 폰트 및 사진을 기초로 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 결정될 수 있다. 예컨대, "John is a GREAT cook(존은 요리를 굉장히 잘한다)"이고 다른 사람들이 그것을 좋아한다는 클레임은 John과 요리의 전문 지식을 강화할 수 있다. 마찬가지로, 맵게 양념된 계란의 사진과 함께 게시된 "Betsy makes killer deviled eggs"라는 클레임뿐 아니라 Betsy의 요리에 대한 다른 사람들에 의한 컨텐츠 게시물과 다른 유사한 클레임에 대한 소셜 검증은 Betsy가 전문 요리사라는 클레임에 신뢰성을 제공한다. 한편, 단지 한 명의 에이전트가 주제어 사용자와 그 전문지식에 대한 클레임을 만들고 그 에이전트가 주제어 사용자에 대해 높은 친밀성을 가진다면, 클레임의 세기는 의심스러울 수 있다. 예컨대, 작성중인 에이전트가 "Michelle이 맛있는 쿠키를 구웠다(Michelle bakes yummy cookies)"고 진술했고 다른 에이전트에 의해 만들어진 Michelle의 요리에 대한 다른 클레임이 없다면, Michelle이 훌륭한 요리사라는 주장에 대한 클레임 신뢰성은 상대적으로 낮다. 일실시예로, Michelle에 대해 높은 친밀성을 가지는 작성중인 에이전트에 의해 이 클레임이 만들어졌다면, 클레임은 절감될 수 있다. 가령 요리한 먹이의 사진뿐 아니라, 요리에 대한 클레임의 빈도, 주장에 대한 총 클레임의 수 및 신뢰성 있는 연결관계들의 클레임에 기초한 암시적 클레임을 포함하는 상술한 인자와 같은 다른 컨텐츠 아이템은 에이전트가 전문가로서 분류될 수 있는지를 결정하는데 사용될 수 있다. 그 결과, 전문가에 의해 만들어진 클레임은 전문지식의 토픽에서 전문가에 의해 만들어진 클레임에 대한 진실 계수가 비-전문가보다 더 높은 진실 계수를 가지도록 "전문가 조정(expert adjustment)"을 가질 수 있다. 전문가의 토픽에 관한 클레임은 클레임이 전문가에 의해 만들어진다면 더 신뢰받을 수 있다. 예컨대, 요리의 전문가가 요리법을 공유하기 위한 애플리케이션에서 "Basil은 스파게티 소스에서 가장 중요한 성분이다(Basil is the most important ingredient in spaghetti sauce)"라는 클레임을 만든다면, 그 클레임은 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 더 높은 진실 계수 또는 진실 계수를 부여받을 수 있다. 또 다른 실시예로, 진실 계수는 주제어에 관하여 전문가에 대해 만들어진 클레임을 기초로 결정될 수 있는 전문가의 전문지식의 세기를 기초로 증가할 수 있다. 즉, 에이전트가 전문가라는 주장에 대한 진실 계수는 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 다른 에이전트들에 의한 주장에 관하여 에이전트에 대해 만들어진 클레임을 기초로 결정될 수 있다.
파생 클레임(
Derivative
Claims
)
또한, 파생 클레임은 에이전트에 의해 만들어진 클레임을 기초로 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 생성될 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템은 모든 클레임의 수용자에 포함되기 때문에, 소셜 네트워킹 시스템은 에이전트에 의해 만들어진 클레임을 기초로 파생 클레임을 생성할 수 있다. 예컨대, 소셜 네트워킹 시스템은 Joe가 요리에 전문가라고 Bob이 클레임했다는 파생 클레임을 만들 수 있다. 그 결과, 소셜 네트워킹 시스템은 새로운 냄비와 팬에 대한 광고를 타겟팅하기 위해 요리에 전문가라고 클레임했던 사용자들인 모든 에이전트를 포함하는 타겟팅 클러스터(targeting cluster)를 생성할 수 있다. 이런 방식으로, 파생 클레임은 기초 클레임(base claim)의 작성자의 개인정보 설정을 위반하지 않는다.
다른 타입의 파생 클레임은 가령 사용자가 더 효율적으로 클레임을 읽고 클레임과의 더 많은 연결을 생성하게 도와주는 클레임의 시각화를 에이전트의 타임라인에 생성하고 게재하는 것, 에이전트가 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 활동을 더 잘 이해하고 메시징과 광고를 타겟팅하며 검색을 개선하게 도와주는 에이전트 세트에서 정보를 정제하는 통찰과 같이 다른 목적을 위해 소셜 네트워킹 시스템(100)뿐 아니라 소셜 네트워킹 시스템(100)상의 에이전트에 의해 만들어질 수 있다. 파생 클레임은 에이전트의 개인정보를 보호하기 위해 기초 클레임에 표시된 수용자보다 더 많은 수용자를 가지지 못할 수 있다. 또한, 파생 클레임은 소셜 네트워킹 시스템(100)의 사용자 경험을 향상시키도록 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 생성되고 사용될 수 있다. 예컨대, 제1 사용자가 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 연결되지 않은 제2 사용자를 알고 있을 확률을 결정하는 알고리즘은 가령 공통의 친구, 관심사, 그룹, 이벤트, 엔티티로의 연결, 애플리케이션 및 페이지뿐 아니라 학력 및 경력과 같은 제1 및 제2 사용자에 대한 클레임을 기초로 파생 클레임을 생성할 수 있다. 생성된 파생 클레임은 제1 사용자가 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 연결되지 않은 제2 사용자를 알고 있을 확률을 결정하는 알고리즘의 인자가 될 수 있는 결정된 진실 계수를 가질 수 있다. 일실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 에이전트에 의해 특정 사용자에 대해 만들어진 클레임은 특정 사용자에 대한 사용자 프로필 객체와 관련된다.
가령 중국식 레스토랑에서 주문을 하기 위한 애플리케이션에 의해 만들어진 클레임과 같이 사용자들에 대해 만들어진 클레임은 종합될 수 있고 클레임을 기초로 사용자에게 광고를 타겟팅하기 위해 파생 클레임으로서 사용될 수 있다. 예컨대, 소셜 네트워킹 시스템은 지난주 중국식 레스토랑에서 음식을 주문했던 모든 사용자의 파생 클레임을 생성할 수 있고, 파생 클레임을 기초로 사용자의 타겟팅 클러스터를 생성할 수 있으며, 광고자가 "중국 음식"에 관한 키워드나 키워드 문구를 기초로 그 타겟팅 클러스터를 선택하게 할 수 있다.
광고의 타겟팅 이외에, 소셜 네트워킹 시스템은 가령 열람중인 에이전트가 알 수 있고 연결하고자 할 수 있는 미연결된 사용자의 더 나은 예측을 생성하기, 주제어 에이전트의 모든 클레임된 태그를 종합하는 파생 클레임을 기초로 사진에 태깅된 주제어 에이전트의 더 나은 사진 인식을 제공하기, 더 관련된 검색 알고리즘이 검색 질의에서 용어에 대한 파생 클레임을 사용하여 검색 결과를 순위화할 수 있게 하기, 파생 클레임을 기초로 주제어 에이전트에 대한 타임라인에서 주제어 에이전트에 대해 만들어진 클레임의 시각화를 생성하기 등과 같이 파생 클레임을 사용하여 사용자와 엔티티의 경험을 향상시킬 수 있다.
파생 클레임은 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 사용자, 엔티티, 그룹 및 이벤트에 의해 생성된 클레임을 기초로 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 생성될 수 있다. 예컨대, 시각화 클레임은 가령 Steve Jobs와 같은 공인의 갑작스런 사망에 대한 반응과 관련이 있는 공중이 이용가능한 소셜 네트워킹 시스템(100)의 모든 사용자에 의해 생성되었던 클레임을 캡처하도록 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 생성될 수 있다. 일실시예로, 시각화는 주제어 에이전트의 개인정보 제어 설정을 기초로 주제어 에이전트의 타임라인에 게재될 수 있다. 또 다른 실시예로, 시각화는 주제어 에이전트로부터 동의를 수신하자마자 주제어 에이전트의 타임라인에 게재될 수 있다. 또 하나의 실시예로, 시각화는 주제어 사용자에 대한 클레임을 기초로 클레임을 종합하고 파생 클레임을 생성하여 익명으로 만들어질 수 있다. 예컨대, 얼마나 많은 사용자들이 Steve Jobs가 그들의 인생을 변화시켰다고 클레임했는지에 대한 시각화는 Steve Jobs에 관한 사용자에 의해 만들어진 클레임을 기초로 Steve Jobs에 대한 소셜 네트워킹 시스템(100)의 페이지에 게시될 수 있다.
시각화는 소셜 네트워킹 시스템(100)의 에이전트의 타임라인에 게시되는 파생 클레임으로서 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 생성될 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(100)은 에이전트가 클레임에 대한 수용자의 구성원이고 에이전트가 그들의 타임라인에 게시물을 허용하도록 선택한다면 에이전트의 타임라인에 에이전트에 대한 클레임을 게시할 수 있다. 에이전트가 작성했거나 그들이 링크나 태그로 참조되는 임의의 클레임이 에이전트의 타임라인에 게시될 수 있다. 타임라인은 표현의 4개의 기본 축: 시간 축, 공간 축, (기표 "with"를 사용하여 소셜 관계에 의해 조직되는) 소셜 축 및 카테고리 축(예컨대, SF에서 가장 좋아하는 바, Europe 여행의 앨범)을 가질 수 있다. 에이전트의 타임라인에서의 게시물의 또 다른 예로서, 소셜 네트워킹 시스템은 주제어 사용자의 체크인 이벤트뿐 아니라 체크인 정보를 제공하는 주제어 사용자와 연결된 다른 사용자들을 기초로 지난달에 방문한 가장 좋아하는 바(favorite bars)의 시각화를 생성할 수 있다. 주제어 사용자가 바로 체크인하지 않더라도, 그 친구들이 주제어 사용자와 바로 체크인하기 때문에, 그 바는 가장 좋아하는 바 시각화와 관련한 리스트에 올라올 수 있다. 또 다른 실시예로, 지난해에 방문한 바의 순위화는 가령 주제어 사용자의 위치 정보를 제공하는 제3자 애플리케이션과 같은 외부 시스템에 의해 생성된 클레임을 기초로 할 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(100)은 주제어 사용자가 도시의 특정 영역에 위치한 가장 좋아하는 바를 가지는 제3자 애플리케이션에 의해 공급되는 수신된 체크인 이벤트와 위치 정보를 기초로 파생 클레임을 생성할 수 있다. 또한, 시간 및 날짜 정보는 주제어 사용자에 대해 만들어진 클레임을 기초로 가령 가장 좋아하는 행복한 시간 바와 같은 시각화를 생성하는데 사용될 수 있다. 또 다른 실시예로, 시각화는 유사한 인구통계를 가진 로컬 도시 위치에서 모든 사용자에 대해 만들어진 클레임을 기초로 생성될 수 있다. 또 하나의 실시예로, 시각화는 사용자의 친밀성 점수 정보뿐 아니라 인구 통계를 사용하여 생성될 수 있다. 또 다른 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 광고에서 사용하기 위해 파생 클레임을 기초로 시각화를 생성할 수 있다.
소셜 네트워킹 시스템(100)은 개인정보 제어 설정을 위반하지 않고 진실 계수를 생성하고 피드백을 위해 열람중인 에이전트를 프롬프트하도록 파생 클레임을 생성할 수 있다. 일실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 주제어에 대해 에이전트에 의해 작성된 다수의 클레임을 기초로 하나 이상의 파생 클레임을 생성할 수 있다. 예컨대, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 Joe와 Mary가 Bob의 모바일 번호는 123-456-7890라고 클레임하고 Peter와 Paul이 Bob의 모바일 번호는 415-867-5309라고 클레임한 파생 클레임을 생성할 수 있다. 열람중인 에이전트 Sam은 Peter와 Paul에 의해 제공된 번호가 Bob의 모바일 번호라고 클레임할 수 있다. Bob은 가령 개인용 모바일 번호 및 직장 모바일 번호와 같은 하나 이상의 모바일 번호를 가질 수 있기 때문에, Joe, Mary, Peter 및 Paul에 의한 각각의 클레임은 최소의 기결정된 임계치의 진실성을 초과하는 하나 이상의 진실 계수를 가질 수 있다. 그 결과, 열람중인 에이전트는 Joe와 Mary에 의해 클레임되는 번호에 대한 피드백을 제공하도록 프롬프트될 수 있다. 가령 그 번호를 열람중인 에이전트의 주소록에 추가하거나 그 번호를 선택함으로써, Joe와 Mary에 의해 클레임되는 번호도 또한 유효한 번호라고 열람중인 에이전트가 확인한다면, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 그 번호를 진실한 것으로 허용하여, 2개의 클레임에 대한 진실 계수를 계산할 때 소셜 네트워킹 시스템(100)으로 유용한 피드백을 제공할 수 있다.
클레임에 대한
브라우즈
층(
Browse
Layer
)
또한, 소셜 네트워킹 시스템은 열람중인 에이전트가 그들이 볼 수 있는 모든 클레임 또는 열람중인 에이전트가 소셜 네트워킹 시스템에서 수용자의 구성원인 임의의 클레임을 검색할 수 있는 클레임 브라우저 사용자 인터페이스를 구현할 수 있다. 클레임 브라우저 사용자 인터페이스는 열람중인 에이전트가 가령 "Sam은 Sam이 어디서 학교를 다닌다고 말하는가, Harvard에 따르면 누가 Harvard에 다녔는가 및 그들이 Lady Gaga를 좋아한다고 누가 말하는가"와 같이 클레임에 대한 "정확한 매치"를 반환할 수 있는 검색 질의를 제출하게 할 수 있다. 이런 방식으로, "정확한 매치" 질의는 질의에서 검색 용어에 대해 만들어진 특정 클레임에 대한 검색 결과를 제공한다. 반면에, 클레임 브라우저는 또한 검색 질의가 가령 "누가 Harvard에 다녔고 누가 Lady Gaga를 좋아하는가"와 같이 "최적의 매치" 검색을 수행하게 할 수 있다. 이 예에서, "최적의 매치" 질의는 가령 소셜 네트워킹 시스템에 의해 생성된 파생 클레임뿐 아니라 검색 용어와 관련이 있는 주제어 에이전트 이외의 작성자에 의한 클레임과 같이 검색 용어에 부합하는 특정 클레임 이외에 다른 클레임을 포함할 수 있는 검색 결과를 반환한다. 예컨대, 주제어 에이전트는 그들이 Harvard에 다녔다고 명확히 클레임할 수 없으나, 작성중인 에이전트 Harvard는 주제어 에이전트가 Harvard에 다녔다고 클레임할 수 있다. 마찬가지로, 주제어 에이전트는 그들이 Lady Gaga를 좋아한다고 명확히 클레임할 수 없으나, 소셜 네트워킹 시스템은 가령 Lady Gaga의 노래를 듣기, Lady Gaga에 의한 상품을 구매하기 및 Lady Gaga와 관련된 게임을 실행하기를 포함하는 커스텀 그래프 객체에서 수행된 커스텀 그래프 행위와 같이 주제어 에이전트가 Lady Gaga를 좋아한다고 표시한 주제어 에이전트와 다른 에이전트들에 의해 이루어진 다른 클레임들을 기초로 파생 클레임을 생성할 수 있다. 또한, 가령 Lady Gaga 콘서트에서 사진에 태깅되기, 다수의 연결된 에이전트가 Lady Gaga에 대한 컨텐츠 아이템을 공유하기 및 Lady Gaga와 관련이 있는 소셜 네트워킹 시스템과 연결된 외부 웹사이트를 열람하기와 같이, 다른 에이전트들에 의해 수행된 다른 행위들은 주제어 에이전트에 의한 Lady Gaga에 대한 관심을 표시할 수 있는데, 여기서 열람중인 에이전트는 소셜 네트워킹 시스템과 브라우징 정보를 공유하는데 참여했다. 그 결과, "최적의 매치" 검색은 클레임에 기초한 더 관련 있는 검색 결과 및 클레임에 기초하여 생성된 예측을 제공할 수 있다.
검색 결과는 그들이 변경되거나 업데이트될 때 사용자에게 "푸싱(pushed)"될 수 있다. 어느 연결관계가 Lady Gaga에 관심이 있는지를 알고자 할 수 있는 열람중인 에이전트는 소셜 네트워킹 시스템에서 푸시 알림을 통해 또는 가령 메시지, 채팅, 이메일 등과 같은 또 다른 통신 방법을 통해 업데이트될 수 있다. 또한, 가령 열람중인 에이전트와 동일한 대학이나 대학교에 다녔다고 클레임한 새로운 사용자의 검색 결과로 동적 티커(dynamic ticker)를 자동으로 업데이트하는 것, 열람중인 에이전트에 관심이 있을 수 있는 "최적의 매치" 클레임의 뉴스피드 소식 및 제안이나 광고를 통해 제시될 수 있는 열람중인 에이전트에 대한 클레임 정보를 이용할 수 있는 새로운 애플리케이션과 같이, 클레임 검색은 소셜 네트워킹 시스템에서 다른 제품과 서비스와 통합될 수 있다. 클레임 질의의 결과는 웹사이트, 미니 웹 애플릿, 모바일 장치 또는 응용 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 열람중인 에이전트에게 제공될 수 있다. 또한, 가령 특정 임계 수의 클레임에 도달할 때와 같이 정의가능한 이벤트가 발생할 때의 알림은 패키지화될 수 있고, 알림을 수신하고자 하는 고객에게 구매될 수 있다.
클레임을 사용하는 비즈니스 모델
일실시예로, 작성자는 소셜 네트워킹 시스템에 지불하여 "최적의 매치" 클레임에 대한 질의에서 작성자의 클레임의 순위를 부스팅할 수 있다. 또 다른 실시예로, 에이전트는 소셜 네트워킹 시스템에 지불하여 "최적의 매치" 클레임에 대한 순위에서 특정 클레임을 부스팅할 수 있다. 또 하나의 실시예로, 에이전트는 특정 클레임을 부스팅하도록 정확하거나 "최적의 매치"의 에이전트 세트를 정의할 수 있으므로, 특정 클레임이 그 에이전트 세트에 대해 부스팅된다. 또 다른 실시예로, 에이전트는 클레임 이력과 작성자의 진실 계수를 기초로 다른 사람들에 의한 소식의 등급을 부스팅하는데 지불할 수 있다.
또 하나의 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템은 소셜 네트워킹 시스템에서 컨텐츠의 노출 및 참여를 생성하도록 에이전트에 지불할 수 있다. 예컨대, 에이전트는 소셜 네트워킹 시스템으로 트래픽과 참여를 이끄는 외부 시스템 및/또는 제3자 애플리케이션에서 임의의 포맷으로 클레임 질의를 내장할 수 있다. 또한, 내장된 클레임 질의는 소셜 네트워킹 시스템이 가령 뉴스 피드, 알림, 순위화 및 광고를 통해 소셜 네트워킹 시스템에서 에이전트에게 어떤 컨텐츠가 제공될지를 최적하게 도와줄 수 있다. 또한, 소셜 네트워킹 시스템은 타겟팅뿐 아니라 클레임 질의를 향상시키기 위해 더 많은 정보를 소셜 네트워킹 시스템으로 제공하는 발전형 클레임(developing claims)을 기초로 에이전트에 지불할 수 있다.
또한, 소셜 네트워킹 시스템은 제3의 광고자, 개발자 및 관리자가 처리하고 화폐로 정하고자 할 수 있는 통찰력 및/또는 정보의 피드(feeds)에 대해 보상받을 수 있다. 예컨대, 정교한 클레임 질의는 광고자가 가까운 미래에 아이를 가질 수 있는 사용자들을 식별할 수 있도록 표현될 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템에서 에이전트에 의해 작성된 클레임을 기초로 적시의 정보를 제공함으로써, 광고자는 사용자의 개인정보를 희생하지 않고 사용자들을 더 잘 타겟팅하는데 이런 정보를 사용할 수 있다.
또한, 클레임은 가령 에이전트 사이의 연결 요청, 에이전트의 프로필, 페이지 또는 애플리케이션에 디스플레이하기 위한 요소를 리스트에 추가하기 및 에이전트를 대신하여 애플리케이션이 클레임을 게재하게 하기와 같이 소셜 네트워킹 시스템에서 기존의 서비스와 기능으로 통합될 수 있다. 예컨대, 개시하는 에이전트는 그들이 타겟 에이전트와 친구라는 클레임을 만든다. 이런 클레임은 개시하는 에이전트에 의해 설정된 개인정보 제한/수용자를 가진다. 클레임은 "타겟이 관심을 가질 친구관계 요청(friendship requests target would be interested in)"의 "최적의 매치" 클레임 질의를 기초로 타겟 에이전트에게 전달된다. 소셜 네트워킹 시스템은 타겟 에이전트가 개시하는 에이전트와 친구관계를 클레임하도록 간단한 인터페이스를 제공한다. 두 에이전트 모두 회답 클레임을 만든다면, 친구관계의 개인정보 제한은 해제된다. 또 다른 예로서, 에이전트는 에이전트를 대신하여 애플리케이션이 커스텀 리스트를 생성하도록 인가할 수 있다. 예컨대, 에이전트에 의해 만들어진 클레임뿐 아니라 음식 주문 시스템에서 소셜 네트워킹 시스템으로 전송되는 커스텀 그래프 행위를 기초로 레스토랑에서 주문된 최고 음식 아이템(top food items)의 리스트는 애플리케이션에 의해 생성되고 더 새로운 정보를 기초로 업데이트될 수 있다. 그 결과, 애플리케이션은 에이전트에 의해 만들어지거나 에이전트에 의해 인가된 다른 클레임들을 기초로 "최고의 아이템(top items)"의 파생 클레임을 생성할 것이다.
클레임을 사용하는 주소록
또 하나의 실시예로, 독립형 애플리케이션은 소셜 네트워킹 시스템(100) 내에서 생성된 클레임을 사용하여 생성될 수 있다. 예컨대, 독립형 주소록 애플리케이션은 가령 사용자의 친구와 친구의 친구들과 같은 에이전트의 컨택(contacts)에 대한 연락 정보의 동기화를 가능하게 할 수 있다. 동기화된 클레임은 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 가령 하나 이상의 컨텐츠 전달 네트워크(CDNs), 브라우저 애플리케이션, 제3자 모바일 주소록 및 제3자 연락처 관리 시스템과 같이 소셜 네트워킹 시스템(100) 외부의 동기화된 시스템으로 이동될 수 있다. 사용자는 제3자 애플리케이션이 전화번호, 이메일 주소, 물리적 주소, 고용주, 제목 등을 포함하는 사용자의 연락 정보에 대한 클레임을 만드는 에이전트이도록 사용자의 컨택을 관리하는 제3자 애플리케이션이 독립형 주소록 애플리케이션과 연결하게 할 수 있다. 일실시예로, 특정 타입의 연락 정보는 제3자 애플리케이션의 관리자 및/또는 동기화된 시스템과의 합의를 기초로 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 동기화될 수 있다. 또 다른 실시예로, 에이전트는 클레임의 수용자를 정의하는 것과는 별도로 동기화하는 클레임을 차단하거나 제한하는 능력을 부여받지 못할 수 있다. 독립형 애플리케이션은 컨택에 대한 클레임을 검색하는데 상술한 클레임 질의 기능을 사용할 수 있다. 이런 방식으로, 독립형 애플리케이션은 타겟 사용자 및/또는 엔티티에 대한 연락 정보에 대한 클레임을 만드는 모든 에이전트에 의해 공동으로 관리된다. 또한, 독립형 애플리케이션은 인터넷상의 외부 시스템뿐 아니라 m-사이트 구현(m-site implementation)과 네이티브 iOS 및 Android 애플리케이션에서 구현될 수 있다. 독립형 주소록 애플리케이션은 가령 FireFly Talk, Facebook Messaging, Gmail, Yahoo Mail, Outlook, Hotmail 등과 같이 다양한 채팅, 이메일 및 메시징 플랫폼으로 통합될 수 있다. 가령 "최적의 매치" 클레임 질의와 같은 클레임 질의들을 기초로, 독립형 주소 애플리케이션은 에이전트에 의해 만들어진 클레임에 대한 개량 및 변경을 제안할 수 있다. 정보가 에이전트에게 접속가능하는 한, 개인정보 설정은 에이전트가 독립형 주소 애플리케이션에 의해 제공되는 그들의 주소록에 정보를 추가하는 것을 방지할 수 없다. 다른 에이전트들은 작성중인 에이전트의 명시적인 동의없이 작성중인 에이전트의 클레임을 무시할 수 없다.
독립형 애플리케이션은 에이전트가 클레임에 대한 행위 또는 가령 통화, 이메일, 메시지 및 초대와 같은 연락처 카드에 열거되는 속성을 수행하게 할 수 있다. 독립형 애플리케이션으로부터, 열람중인 에이전트는 타겟 에이전트에 대해 클레임된 전화번호를 호출할 수 있다. 또한, 노트가 타겟 에이전트에 대한 연락처 카드에 첨부될 수 있다. 리뷰(reviews)는 가령 연락처의 등급, 질문 "추천하시겠습니까?"에 대한 응답, 가령 "이 레스토랑은 로맨틱합니까" 또는 "서비스가 좋았습니까?"와 같은 연락처 카드와 관련된 엔티티에 의해 제공되는 선택형 질문, 자유형 텍스트 필드 및 수용자 선택기와 같이 더 많은 구조를 포함하는 연락처 카드에 첨부될 수 있는 특수한 타입의 노트이다. 이력(history)은 연락처 카드에 첨부될 수 있고 그 카드에 관한 감사 추적(audit trail)을 디스플레이할 수 있다. 로깅된 이벤트는 속성 변경 및 행위를 포함한다. 독립형 애플리케이션은 사용자들과 좋아요 한 페이지들과의 기존의 연결관계를 포함하는 소셜 네트워킹 시스템에서의 에이전트의 기존의 연결관계들로 초기에 채워질 수 있다.
누락한 속성은 컨택과 친구로부터의 "최적의 추측" 클레임으로 자동으로 채워질 수 있다. "최적의 추측" 클레임은 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 에이전트에 의해 만들어진 클레임을 기초로 생성되는 파생 클레임일 수 있다. 컨택의 속성에 대한 상충하는 변경이 컨택이나 연결된 사용자에 의해 만들어지는 경우, 에이전트는 카드에서 변경 인라인(change inline)을 통보받을 수 있고 에이전트가 그에 따라 연락처 카드를 업데이트하고자 하는지를 프롬프트받을 수 있다. 또한, 누락한 속성은 컨택으로부터 또는 에이전트에 의한 서로의 친구로부터 요청될 수 있다. 피요청자가 연락 정보를 보내고 정보가 이미 독립형 애플리케이션에 있다면, 연락 정보의 수용자는 이전의 수용자에 요청자가 더해져 증가한다. 연락 정보가 독립형 애플리케이션에 미리 존재하지 않았다면, 피요청자는 연락 정보를 기입(즉, 클레임을 생성)하고 요청자를 포함해야 하는 새로운 클레임에 수용자를 할당하도록 요청받는다. 연락처 카드는 수신자와 공유될 수 있다. 공유된 연락처 카드는 작성자의 모든 클레임 및 수신자가 접근할 수 있는 임의의 클레임을 포함한다. 일실시예로, 열람중인 에이전트는 독립형 애플리케이션을 통해 소셜 네트워킹 시스템에서 열람중인 에이전트와 연결된 다른 에이전트에게 타겟 컨택에 대한 연락 정보를 요청할 수 있다. 예컨대, 한 컨택인 "Joe Schmo"의, 가령 모바일 전화번호와 같은, 연락 정보는 iOS 장치에서 애플리케이션을 실행하는 독립형 애플리케이션의 열람자에 의해 요청될 수 있다. 열람자는 "Joe Schmo"를 알 수 있는 소셜 네트워킹 시스템상의 하나 이상의 연결관계를 선택할 수 있다. 일실시예로, 소셜 네트워킹 시스템은 소셜 네트워킹 시스템상의 열람자뿐 아니라 타겟 컨택 "Joe Schmo"와 연결되는 에이전트를 검색할 수 있고 그 결과를 리스트로 작성할 수 있다. 또 다른 실시예로, 열람자는 열람자가 실제세계에서 Joe Schmo와 연결되어 있지 않다고 하더라도 "Joe Schmo"의 연락 정보에 대해 독립형 애플리케이션에 간단히 질의할 수 있다. 열람자가 연락 정보를 포함하는 클레임의 수용자 내에 있다면 질의의 결과는 연락 정보일 수 있다. 또 하나의 실시예로, 질의의 결과는 요청된 연락 정보를 열람자와 공유하도록 타겟 컨택과도 또한 연결되는 열람자의 하나 이상의 연결관계에 대한 프롬프트일 수 있다.
독립형 애플리케이션은 에이전트에 의한 행위를 기초로 클레임을 자동으로 생성할 수 있다. 예컨대, 열람중인 에이전트가 가령 전화통화하기, 에이전트에 이메일 보내기 및 에이전트의 집으로 가는 방향 얻기와 같이 소스 에이전트의 클레임을 사용하면, 소스 에이전트의 클레임은 클레임을 만든 열람중인 에이전트 및 그 열람중인 에이전트의 디폴트 개인정보 설정이나 수용자와 함께 복사된다. 이런 클레임은 독립형 애플리케이션에서 "굵게 표시(bolded)"될 수 있거나 이런 클레임의 자동 생성을 표시하도록 하이라이팅될 수 있다. 이후, 열람중인 에이전트는 이런 타입의 클레임에 대해 새로운 수용자를 할당할 수 있다.
독립형 애플리케이션 내에서, 열람중인 에이전트는 가령 컨택의 모바일 번호와 같이 특정 컨택에 대한 다른 에이전트에 의해 만들어진 클레임을 열람할 수 있다. 열람중인 에이전트는 다른 에이전트에 의해 만들어진 클레임과 선택된 다수의 체크박스를 기초로 컨택의 모바일 번호에 대한 다수의 클레임을 선택할 수 있다. 그렇게 함으로써, 열람중인 에이전트는 컨택이 하나 이상의 모바일 번호를 가지고 있다고 클레임할 것이고 가령 개인용 모바일과 업무용 모바일과 같은 다른 이름을 가진 각각의 모바일 번호를 재-라벨링(re-label)할 수 있다. 또한, 열람중인 에이전트는 클레임의 작성자가 하나 이상의 저작권 비트를 통해 열람중인 에이전트로 하여금 클레임을 복사하게 할 수 있었는지 여부에 따라 모바일 번호에 대한 클레임을 새로운 클레임에 복사할 수 있다. 예컨대, 작성중인 에이전트는 이름, 이메일 및 전화번호를 포함하는 다수의 판매선(sales contacts)을 가진 회사를 나타낼 수 있다. 작성중인 에이전트는 판매선의 수용자가 작성중인 에이전트 및 판매팀 구성원과 같은 상대적으로 적은 수의 다른 에이전트들로 제한되도록 다수의 판매선을 독립형 애플리케이션으로 불러오게 하고자 할 수 있다. 이 예에서, 작성중인 에이전트는 다른 판매팀 에이전트의 수용자가 그 클레임을 새로운 클레임으로 복사하게 할 수 있다.
또한, 일실시예로, 독립형 애플리케이션은 가령 특정인이 신뢰할 만한지, 악의적이지 않는지 등과 같이 소셜 네트워킹 시스템(100)이 서비스를 특정인에 대한 정보를 요청하는 에이전트에게 제공할 수 있도록 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 동작할 수 있다. 또한, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 작성중인 에이전트의 개인정보를 존중하면서 소셜 네트워킹 시스템(100)의 에이전트들이 서로에 대한 정보로의 접근을 판매하게 할 수 있다. 이런 비즈니스 모델은 에이전트가 에이전트에 의해 작성된 클레임에 포함된 정보로의 접근에 대해 지불했던 다른 에이전트들을 포함하도록 하나 이상의 저작권 비트를 수정하게 할 수 있다. 이 예에서, 지불된 클레임으로의 접근은 복사 불가능할 뿐 아니라 지불한 에이전트에 의해서만 열람가능한 클레임을 생성할 것이며, 여기서 접근이 지불된 클레임은 지불한 에이전트를 포함하도록 클레임의 수용자를 자동으로 수정한다. 가령 민감한 데이터(sensitive data)와 같은 몇몇 타입의 정보에 대해, 이런 정보를 독립형 애플리케이션으로 불러오거나 이런 정보로의 접근을 지불한 에이전트는 주제어 에이전트의 개인정보가 유지됨을 보장할 책임이 있을 수 있다.
또 하나의 실시예로, 한 에이전트가 클레임을 만들도록 지불되었다면 클레임은 그 에이전트에 의해서만 작성될 수 있다. 예컨대, 한 에이전트가 클레임을 만들도록 지불되었다면, 그 에이전트만이 레스토랑으로 체크인할 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템은 에이전트가 지불과 교환으로 그들의 클레임 작성 능력을 다른 에이전트에게 제공할 수 있는 시장이나 경매를 제공할 수 있다. 레스토랑으로 체크인함으로써, 에이전트는 에이전트가 그 레스토랑에 있다는 클레임을 작성중인 에이전트와 연결된 다른 에이전트에게 방송할 것이다. 또 다른 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템은 에이전트가 실제 사람이나 실제 엔티티인지 또는 유효한 이메일 주소를 가지고 있는지를 검증하는 프리미엄 서비스(premium service)를 제공할 수 있다. 검증 서비스의 사용자들은 이름이나 이메일 주소에 의해 에이전트의 검증과 교환으로 가령 일시불이나 구독 지불 방법와 같이 지불할 수 있다.
다른 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템은 소셜 네트워킹 시스템의 에이전트에 의해 방문된 웹사이트의 상위 도메인 네임을 기록할 수 있고 소셜 네트워킹 시스템상의 활동 로그에서 커스텀 그래프 행위와 커스텀 그래프 객체로서 이런 방문을 저장할 수 있다. 이런 방식으로, 소셜 네트워킹 시스템은 특정 시간 구간 동안 에이전트에 의해 방문된 상위 웹사이트를 식별하도록 소셜 네트워킹 시스템의 에이전트에 대한 파생 클레임을 생성할 수 있다. 일실시예로, 에이전트는 웹사이트를 방문하여 원본 클레임을 생성하기 때문에, 웹사이트를 방문하는 에이전트는 웹사이트를 방문하여 생성된 클레임의 소유자 에이전트이며, 그 방문을 제거하고 활동 로그에 그 방문이 기록되는 것을 방지할 수 있다.
클레임과 웨어하우스 층을 사용하는 비즈니스 모델 및 기능
소셜 네트워킹 시스템(100)은 SaaS(software-as-a-service) 소셜 그래프를 잠재 고객에게 제공하여 웨어하우스의 저장 용량을 화폐로 정할 수 있다. 일실시예로, 로우 저장(raw storage)은 웨어하우스 레벨에서 판매될 수 있고 SaaS 소셜 그래프는 또한 클레임 층에서 판매될 수 있고 클레임 층의 ID 모델(identity model)을 이용할 수 있다. 또 다른 실시예로, 서비스로서 "클라우드 파일-변환(cloud file-conversion)"은 또한 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 제공될 수 있고, 웨어하우스 층에서 가능한 분산형 컴퓨팅 환경에서 고객이 그들의 파일을 변환하게 할 수 있다.
소셜 네트워킹 시스템(100)은 에이전트 및 애플리케이션으로서 클레임을 작성하여 클레임 층에서 참여자로서의 역할을 레버리지(leverage)할 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(100)은 광고자를 포함하는 다양한 수용자에게 익명의 유행(trends)을 게재하는 것과 같이 통찰력을 종합할 수 있다. 또한, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 "균등(equality)" 클레임 또는 2개의 객체가 동등함을 의미하는 클레임을 생성하여 다양한 객체를 병합할 수 있다. 이는 효율성을 증가시키는데 도움을 준다. 또한, 다른 에이전트들은 가령 바코드에 의한 제품의 식별, UPCs(uniform product codes) 또는 다른 식별자와 같이 균등 클레임을 생성할 수 있다. 또한, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 가령 각 클레임이 각각의 특화된 에이전트만을 포함하는 수용자를 가지는 경우 다른 에이전트들(당신이 알 수 있는 사람들)과 연결하는 제안과 같은 특정 에이전트로의 제안을 생성할 수 있다.
또한, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 클레임을 생성하여 이메일 주소 확인을 기초로 인증 ID(authenticated identities)로 실제 사용자를 식별할 수 있다. 이후, 이런 클레임은 인증 ID의 리스트로 패키지화(packaged)될 수 있고 APIs를 통해 광고자 및/또는 제3자에게 판매될 수 있다. 또한, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 소셜 네트워킹 시스템(100)에 의해 제공되는 해쉬 식별자(hashed identifier)를 사용하여 제3자가 사용자의 연락 정보를 사용자 식별자와 매칭할 수 있게 하는 프록시(proxy)의 역할을 할 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(100)은 잠재 고객과 소셜 네트워킹 시스템(100)의 에이전트 사이의 프록시의 역할을 함으로써 개인정보 모델의 무결성(integrity)을 보장할 수 있다. 또한, 소셜 네트워킹 시스템(100)은 소셜 네트워킹 시스템(100)에서 다른 에이전트 및/또는 애플리케이션으로 제공되는 상술한 임의의 비즈니스 모델을 이용할 수 있다.
요약
본 발명의 실시예들의 상술한 설명은 예시의 목적으로 제시된 것으로, 배타적이거나 개시된 정확한 형태들로 본 발명을 제한하고자 하는 것이 아니다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 명세서로부터 다양한 수정 및 변형이 가능함을 인식할 수 있을 것이다.
본 명세서의 몇몇 부분들은 알고리즘 또는 정보에 대한 동작의 기호적 표현으로 본 발명의 실시예들을 설명한다. 이러한 알고리즘적 설명이나 표현은 본 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들에게 효과적으로 그들의 작업의 실체를 전달하기 위하여 데이터 프로세싱 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 공통적으로 사용되는 것이다. 기능적으로, 계산적으로 또는 논리적으로 설명되고 있는 이들 동작은 컴퓨터 프로그램 또는 등가의 전기 회로, 마이크로 코드 등에 의해 구현되는 것으로 이해된다. 또한, 종종 이러한 동작의 배열은 일반성의 손실 없이 모듈로 언급될 수 있는 것으로 확인된다. 기술된 동작 및 그와 관련된 모듈들은 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 또는 이들의 임의의 결합으로 구현될 수 있을 것이다.
본 명세서에 기술된 임의의 단계들, 동작들 또는 프로세스들은 하나 이상의 하드웨어 또는 소프트웨어 모듈들에 의해 또는 이들과 다른 장치들의 결합에 의해 수행되거나 구현될 수 있다. 일실시예에서, 소프트웨어 모듈은 기술된 단계들, 동작들 또는 프로세스들 일부 또는 전부를 수행하기 위하여 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램 코드를 포함하는 컴퓨터 판독가능한 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품으로 구현된다.
본 발명의 실시예들은 또한 본 명세서의 동작들을 수행하기 위한 장치와 관련될 수 있다. 이 장치는 요청된 목적을 위하여 구체적으로 구성될 수 있으며/있거나 컴퓨터에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 선택적으로 활성화되거나 재구성되는 범용 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다. 이런 컴퓨터 프로그램은 비일시적 유형의 컴퓨터 판독가능한 저장 매체 또는 컴퓨터 시스템 버스에 결합될 수 있는 전자 명령어를 저장하기에 적절한 임의의 유형의 매체에 저장될 수 있다. 게다가, 본 명세서에서 언급된 임의의 컴퓨팅 시스템들은 단일 프로세서를 포함할 수 있거나, 증가한 컴퓨팅 능력을 위해 다중 프로세서 설계를 채용한 구조일 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들은 본 명세서에 기술된 컴퓨팅 프로세스로 제조된 제품에 관한 것일 수 있다. 이런 제품은 컴퓨팅 프로세스의 결과로 생성된 정보를 포함할 수 있는데, 여기서 정보는 비일시적 및 유형의 컴퓨터 판독가능한 저장 매체에 저장되며, 본 명세서에 기술된 컴퓨터 프로그램 제품 또는 다른 데이터 조합의 임의의 실시예를 포함할 수 있다.
마지막으로, 본 명세서에서 사용된 언어는 원칙적으로 읽기 쉬운 지침상의 목적으로 선택되었으며, 발명의 요지를 상세히 기술하거나 제한하려고 선택된 것은 아닐 수 있다. 따라서, 본 발명의 기술범위는 본 명세서에 의해서가 아니라 본 명세서를 기초로 출원된 임의의 청구범위들에 의해 한정되는 것으로 의도된다. 그래서, 본 발명의 실시예들에 관한 설명은 하기의 청구범위에 제시된 본 발명의 기술범위의 예시가 되나, 이에 제한되지 않아야 한다.
Claims (40)
- 소셜 네트워킹 시스템의 작성자로부터 각각 유래하고, 주장 및 주장이 이루어진 컨텍스트를 각각 포함하는 복수의 클레임에 대한 정보를 수신하는 단계; 및
열람중인 에이전트에 대해,
열람중인 에이전트로부터 특정 주장에 관한 정보에 대한 요청을 수신하는 단계와;
특정 주장을 포함하는 복수의 클레임을 수집하는 단계와;
특정 주장 및 특정 주장이 수집된 복수의 클레임으로 이루어진 컨텍스트를 포함하는 수집된 복수의 클레임을 기초로, 열람중인 에이전트의 관점에서 특정 주장에 대한 주관적 판단을 결정하는 단계와;
특정 주장에 대해 결정된 주관적 판단을 기초로 특정 주장에 대한 요청된 정보를 결정하는 단계와;
열람중인 에이전트에게 디스플레이하도록 특정 주장에 대한 결정된 정보를 제공하는 단계를 포함하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
소셜 네트워킹 시스템의 작성자로부터 각각 유래한 복수의 클레임에 대한 정보를 수신하는 단계는:
클레임을 작성하기 위해 소셜 네트워킹 시스템에서 제공되는 사용자 인터페이스를 통해 클레임에 대한 정보를 수신하는 단계를 더 포함하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
소셜 네트워킹 시스템의 작성자로부터 각각 유래한 복수의 클레임에 대한 정보를 수신하는 단계는:
소셜 네트워킹 시스템에서 동작하는 애플리케이션으로부터 클레임에 대한 정보를 수신하는 단계를 더 포함하며,
작성자는 애플리케이션으로 표현되는 엔티티를 포함하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
소셜 네트워킹 시스템의 작성자로부터 각각 유래한 복수의 클레임에 대한 정보를 수신하는 단계는:
소셜 네트워킹 시스템 외부의 외부 웹사이트로부터 클레임에 대한 정보를 수신하는 단계를 더 포함하며,
클레임에 대한 정보는 외부 웹사이트의 작성자에 의해 커스텀 그래프 객체에 대해 수행된 커스텀 그래프 행위를 포함하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
주장이 이루어진 컨텍스트는 소셜 네트워킹 시스템에서 주장에 접근할 수 있는 소셜 네트워킹 시스템의 하나 이상의 사용자를 더 포함하는 방법. - 제 5 항에 있어서,
소셜 네트워킹 시스템의 하나 이상의 사용자는 소셜 네트워킹 시스템상의 작성자와 연결되는 방법. - 제 5 항에 있어서,
소셜 네트워킹 시스템의 하나 이상의 사용자는 소셜 네트워킹 시스템상의 작성자와 연결되지 않는 방법. - 제 1 항에 있어서,
주장이 이루어진 컨텍스트는 공중이용가능한 컨텍스트를 더 포함하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
주장이 이루어진 컨텍스트는 작성자와 관련된 개인정보 제어 설정을 더 포함하며, 개인정보 제어 설정은 작성자와 연결된 하나 이상의 지정된 사용자를 포함하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
소셜 네트워킹 시스템에서 이루어진 진술은:
소셜 네트워킹 시스템의 컨텐츠 게시물에 대상 사용자를 태깅하는 작성자의 표시를 수신하는 것을 더 포함하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
소셜 네트워킹 시스템에서 이루어진 진술은:
소셜 네트워킹 시스템에서 신상 진술을 선언하는 작성자의 표시를 수신하는 것을 더 포함하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
소셜 네트워킹 시스템에서 이루어진 진술은:
소셜 네트워킹 시스템에서 또 다른 사용자에 의해 이루어진 신상 진술을 확인하는 작성자의 표시를 수신하는 것을 더 포함하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
열람중인 에이전트에 대해,
열람중인 에이전트의 관점에서 특정 진술의 주관적 판단을 기초로 특정 진술에 대한 복수의 클레임 중 최적의 클레임을 선택하는 단계; 및
특정 진술에 대한 정보의 요청에 응답하여 열람중인 에이전트에게 디스플레이하기 위해 특정 진술에 대한 선택된 최적의 클레임을 제공하는 단계를 더 포함하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
열람중인 에이전트에 대해,
특정 진술에 대한 주관적 판단을 결정하는 단계는:
특정 사실에 관해 수집된 클레임에 대한 복수의 진실성 점수를 결정하는 단계;
열람중인 에이전트와 수집된 클레임의 작성자 사이의 복수의 소셜 연결을 기초로 복수의 진실성 점수의 가중 평균을 결정하는 단계; 및
복수의 진실성 점수의 가중 평균과 열람중인 에이전트에 대한 기결정된 진실성 임계치의 비교를 기초로 열람중인 에이전트에 대해 특정 사실에 대한 주관적 판단을 결정하는 단계를 더 포함하는 방법. - 소셜 네트워킹 시스템의 제1 작성자에 의해 이루어진 제1 클레임에 포함된 주장에 대한 정보를 수신하는 단계;
클레임의 클레임 타입을 기초로 소셜 네트워킹 시스템에 저장된 모델을 검색하는 단계;
열람중인 에이전트에 대한 정보를 검색하는 단계;
주장에 대한 수신된 정보와 열람중인 에이전트에 대한 검색된 정보를 사용하여 검색된 모델을 기초로 열람중인 에이전트에 대해 제1 클레임에 대한 진실 계수를 결정하는 단계; 및
열람중인 에이전트에 대해 소셜 네트워킹 시스템에 제1 작성자와 관련된 제1 클레임에 대한 진실 계수를 저장하는 단계를 포함하며,
제1 클레임은 주장, 수용자 및 클레임 타입을 포함하고,
수신된 정보는 제2 작성자에 의해 이루어진 제1 클레임의 주장을 가지는 제2 클레임을 포함하며,
제1 클레임에 대한 진실 계수를 결정하는 단계는 열람중인 에이전트에 대한 검색된 정보와 검색된 모델을 기초로 주장이 진실일 확률을 결정하는 단계를 더 포함하는 방법. - 제 15 항에 있어서,
소셜 네트워킹 시스템의 제1 작성자에 의해 이루어진 제1 클레임에 대한 정보를 수신하는 단계는: 소셜 네트워킹 시스템에서 동작하는 애플리케이션으로부터 제1 클레임에 대한 정보를 수신하는 단계를 더 포함하며,
클레임 타입은 클레임을 행하는 애플리케이션을 포함하는 방법. - 제 15 항에 있어서,
소셜 네트워킹 시스템의 제1 작성자에 의해 이루어진 제1 클레임에 대한 정보를 수신하는 단계는: 소셜 네트워킹 시스템 외부의 외부 웹사이트로부터 제1 클레임에 대한 정보를 수신하는 단계를 더 포함하며,
클레임 타입은 외부 웹사이트의 작성자에 의해 커스텀 그래프 객체에 대해 수행된 커스텀 그래프 행위를 더 포함하는 방법. - 제 15 항에 있어서,
소셜 네트워킹 시스템의 제1 작성자에 의해 이루어진 제1 클레임에 대한 정보를 수신하는 단계는:
클레임을 작성하기 위해 소셜 네트워킹 시스템에서 제공된 사용자 인터페이스를 통해 제1 클레임에 대한 정보를 수신하는 단계; 및
클레임을 위한 사용자 인터페이스를 통해 제1 작성자에 의한 클레임 타입의 선택을 수신하는 단계를 더 포함하는 방법. - 제 15 항에 있어서,
주장은 소셜 네트워킹 시스템의 사용자에 대한 진술을 더 포함하는 방법. - 제 15 항에 있어서,
주장은 소셜 네트워킹 시스템의 엔티티에 대한 진술을 더 포함하는 방법. - 제 15 항에 있어서,
소셜 네트워킹 시스템의 제1 작성자에 의해 이루어진 제1 클레임에 대한 정보를 수신하는 단계는 소셜 네트워킹 시스템에서 제1 작성자와 관련된 프로필로부터 제1 작성자에 대한 정보를 검색하는 단계를 더 포함하는 방법. - 제 15 항에 있어서,
소셜 네트워킹 시스템의 제1 작성자에 의해 이루어진 제1 클레임에 대한 정보를 수신하는 단계는 소셜 네트워킹 시스템에서 열람중인 에이전트와 관련된 프로필로부터 제1 작성자에 대한 정보를 검색하는 단계를 더 포함하는 방법. - 제 15 항에 있어서,
수용자는 작성자의 개인정보 제어 설정에서 선택된 소셜 네트워킹 시스템의 하나 이상의 에이전트를 더 포함하는 방법. - 제 15 항에 있어서,
수용자는 작성자에 의한 소셜 네트워킹 시스템의 하나 이상의 사용자의 선택을 더 포함하는 방법. - 제 15 항에 있어서,
클레임 타입을 기초로 클레임에 대해 검색된 모델의 인자는 작성자의 평판 점수를 더 포함하는 방법. - 제 15 항에 있어서,
소셜 네트워킹 시스템의 작성자에 의해 이루어진 클레임에 대한 정보를 수신하는 단계는 열람중인 에이전트의 프로필로부터 클레임의 열람중인 에이전트의 복수의 친밀성 점수를 검색하는 단계를 더 포함하며,
클레임 타입을 기초로 클레임에 대해 검색된 모델의 인자는 작성자에 대한 클레임의 열람중인 에이전트의 복수의 친밀성 점수 중 적어도 하나의 친밀성 점수를 더 포함하는 방법. - 소셜 네트워킹 시스템의 대상 에이전트와 관련된 속성에 대한 제1 클레임을 수신하는 단계;
소셜 네트워킹 시스템의 대상 에이전트와 관련된 속성에 대한 제2 클레임을 수신하는 단계;
열람중인 에이전트로부터 속성에 대한 요청을 수신하는 단계;
열람중인 에이전트에 대한 소셜 정보를 검색하는 단계;
열람중인 에이전트에 대한 검색된 소셜 정보를 기초로 제1 클레임과 제2 클레임에 대한 복수의 진실 계수를 결정하는 단계; 및
요청에 응답하여 열람중인 에이전트에게 디스플레이하기 위해 복수의 진실 계수를 기초로 대상 에이전트와 관련된 속성을 제공하는 단계를 포함하며,
제1 클레임은 제1 작성자와 제1 수용자를 가지고,
제2 클레임은 제2 작성자와 제2 수용자를 가지는 방법. - 제 27 항에 있어서,
열람중인 에이전트는 제1 작성자와 연결되고, 열람중인 에이전트는 소셜 네트워킹 시스템에서 제2 작성자와 연결되지 않으며, 검색된 소셜 정보는 제1 작성자와 관련되는 방법. - 제 27 항에 있어서,
열람중인 에이전트는 소셜 네트워킹 시스템에서 제1 작성자 및 제2 작성자와 연결되며, 검색된 소셜 정보는 제1 작성자 및 제2 작성자와 관련되는 방법. - 제 27 항에 있어서,
열람중인 에이전트는 제1 작성자와 연결되지 않으며,
열람중인 에이전트는 소셜 네트워킹 시스템에서 제2 작성자와 연결되고,
검색된 소셜 정보는 제2 작성자와 관련되는 방법. - 제 27 항에 있어서,
열람중인 에이전트는 제1 수용자 및 제2 수용자에 포함되는 방법. - 제 27 항에 있어서,
열람중인 에이전트는 제1 수용자에 포함되고,
열람중인 에이전트는 제2 수용자에 포함되지 않는 방법. - 제 27 항에 있어서,
열람중인 에이전트는 제1 수용자에 포함되지 않고,
열람중인 에이전트는 제2 수용자에 포함되는 방법. - 제 27 항에 있어서,
열람중인 에이전트는 제1 수용자에 포함되지 않고,
열람중인 에이전트는 제2 수용자에 포함되지 않는 방법. - 제 27 항에 있어서,
소셜 네트워킹 시스템에서 열람중인 에이전트와 관련된 속성에 대한 클레임 객체에 제1 클레임과 제2 클레임에 대한 복수의 진실 계수를 저장하는 단계를 더 포함하는 방법. - 제 27 항에 있어서,
열람중인 에이전트에 대한 검색된 소셜 정보를 기초로 제1 클레임과 제2 클레임에 대한 복수의 진실 계수를 결정하는 단계는:
제1 클레임과 제2 클레임에 대한 복수의 진실 계수를 결정하기 위한 복수의 가중 인자를 포함하는 점수화 모델을 검색하는 단계;
열람중인 에이전트에 대한 검색된 소셜 정보를 기초로 검색된 점수화 모델을 사용하여 제1 클레임에 대한 제1 진실 계수를 결정하는 단계; 및
열람중인 에이전트에 대한 검색된 소셜 정보를 기초로 검색된 점수화 모델을 사용하여 제2 클레임에 대한 제2 진실 계수를 결정하는 단계를 더 포함하는 방법. - 제 36 항에 있어서,
열람중인 에이전트에 대한 검색된 소셜 정보는 제1 작성자에 대한 제1 친밀성 점수가 제2 작성자에 대한 제2 친밀성 점수를 초과한다는 표시를 더 포함하며,
상기 방법은: 제2 작성자에 대한 제2 친밀성 점수를 초과하는 제1 작성자에 대한 제1 친밀성 점수를 기초로 제1 진실 계수와 제2 진실 계수를 결정하기 위한 점수화 모델의 친밀성 인자를 결정하는 단계를 더 포함하는 방법. - 제 27 항에 있어서,
요청에 응답하여 열람중인 에이전트에게 디스플레이하기 위해 복수의 진실 계수를 기초로 대상 에이전트와 관련된 속성을 제공하는 단계는: 제2 작성자에 대한 제2 친밀성 점수를 초과하는 제1 작성자에 대한 제1 친밀성 점수를 기초로 제1 진실 계수와 제2 진실 계수를 결정하기 위한 점수화 모델의 친밀성 인자를 결정하는 단계를 더 포함하는 방법. - 제 27 항에 있어서,
열람중인 에이전트로부터 대상 에이전트와 관련하여 제공된 속성에 관한 피드백을 수신하는 단계;
수신된 피드백을 기초로 제1 작성자와 제2 작성자에 대한 복수의 에이전트 평판 점수를 생성하는 단계; 및
제1 작성자와 제2 작성자에 대한 복수의 프로필 객체에 복수의 에이전트 평판 점수를 저장하는 단계를 더 포함하는 방법. - 제 39 항에 있어서,
열람중인 에이전트에 대한 검색된 소셜 정보를 기초로 제1 클레임과 제2 클레임에 대한 복수의 진실 계수를 결정하는 단계는:
제1 작성자와 제2 작성자에 대한 복수의 에이전트 평판 점수를 검색하는 단계; 및
제1 작성자와 제2 작성자에 대한 검색된 복수의 에이전트 평판 점수를 기초로 복수의 진실 계수를 감면하는 단계를 더 포함하는 방법.
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Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| KR1020147032030A KR101527476B1 (ko) | 2012-04-24 | 2013-04-10 | 소셜 네트워킹 시스템에서의 클레임의 평가 |
Country Status (7)
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|---|---|
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| WO (1) | WO2013162892A1 (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20190101299A (ko) * | 2018-02-22 | 2019-08-30 | 김우섭 | 블록체인 기반 소셜 네트워크 서비스 시스템 및 방법 |
Families Citing this family (42)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5427911B2 (ja) * | 2012-04-11 | 2014-02-26 | Ｅｉｚｏ株式会社 | カーソル移動制御方法、コンピュータプログラム、カーソル移動制御装置及び画像表示システム |
| US10325323B2 (en) | 2012-04-24 | 2019-06-18 | Facebook, Inc. | Providing a claims-based profile in a social networking system |
| US20130282813A1 (en) * | 2012-04-24 | 2013-10-24 | Samuel Lessin | Collaborative management of contacts across multiple platforms |
| US9978106B2 (en) | 2012-04-24 | 2018-05-22 | Facebook, Inc. | Managing copyrights of content for sharing on a social networking system |
| US9386108B1 (en) * | 2012-05-16 | 2016-07-05 | Mitchell Waite | Automated rare species and new species discovery alerts via crowdsourcing |
| US9262752B2 (en) * | 2012-06-08 | 2016-02-16 | Google Inc. | Attendee suggestion for events based on profile information on a social networking site |
| US9412136B2 (en) | 2012-07-09 | 2016-08-09 | Facebook, Inc. | Creation of real-time conversations based on social location information |
| US20140136650A1 (en) * | 2012-11-13 | 2014-05-15 | Nokia Corporation | Method and apparatus for subscription of notifications based on content items |
| US9591052B2 (en) * | 2013-02-05 | 2017-03-07 | Apple Inc. | System and method for providing a content distribution network with data quality monitoring and management |
| US9874989B1 (en) | 2013-11-26 | 2018-01-23 | Google Llc | Providing content presentation elements in conjunction with a media content item |
| TWI521466B (zh) * | 2014-02-07 | 2016-02-11 | 財團法人臺灣基督長老教會馬偕紀念社會事業基金會馬偕紀念醫院 | 一種用於資料管理與決策之計算裝置 |
| US9467343B1 (en) * | 2014-09-30 | 2016-10-11 | Emc Corporation | Collaborative analytics for independently administered network domains |
| SG10201500683TA (en) * | 2015-01-28 | 2016-08-30 | Crayon Data Pte Ltd | Method and system for automatically recommending business prospects |
| US9942186B2 (en) * | 2015-08-27 | 2018-04-10 | International Business Machines Corporation | Email chain navigation |
| US20170111364A1 (en) * | 2015-10-14 | 2017-04-20 | Uber Technologies, Inc. | Determining fraudulent user accounts using contact information |
| TWI571818B (zh) * | 2016-07-19 | 2017-02-21 | Feedback method | |
| TWI647647B (zh) * | 2016-11-14 | 2019-01-11 | 正文科技股份有限公司 | 具有匿名功能的交友方法 |
| KR101917271B1 (ko) * | 2017-03-17 | 2019-01-29 | (주) 어라운드어스 | 인터넷기반 사회 연결망 서비스에서 회원 프로필의 순위 및 등급 산출 시스템 및 방법과 이를 위한 기록매체 |
| US20190044931A1 (en) * | 2017-08-01 | 2019-02-07 | Billie Wai Guit Tong | Method and system to authenticate and improve reliability of user-provided data for a social network |
| GB201713821D0 (en) * | 2017-08-29 | 2017-10-11 | Factmata Ltd | Content scoring |
| US10462080B1 (en) | 2018-04-27 | 2019-10-29 | Whatsapp Inc. | Verifying users of an electronic messaging system |
| US10721242B1 (en) * | 2018-04-27 | 2020-07-21 | Facebook, Inc. | Verifying a correlation between a name and a contact point in a messaging system |
| CN109345061B (zh) | 2018-08-21 | 2020-12-29 | 创新先进技术有限公司 | 一种基于区块链存证的识别证据真实性的方法及装置 |
| CN109255628A (zh) * | 2018-08-21 | 2019-01-22 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种基于区块链存证的识别双方证据真实性的方法及装置 |
| US10733473B2 (en) | 2018-09-20 | 2020-08-04 | Uber Technologies Inc. | Object verification for a network-based service |
| US10999299B2 (en) | 2018-10-09 | 2021-05-04 | Uber Technologies, Inc. | Location-spoofing detection system for a network service |
| US10735354B1 (en) * | 2018-10-30 | 2020-08-04 | Facebook, Inc. | Photo space user interface facilitating contextual discussion between users of a social networking system |
| US10341430B1 (en) * | 2018-11-27 | 2019-07-02 | Sailpoint Technologies, Inc. | System and method for peer group detection, visualization and analysis in identity management artificial intelligence systems using cluster based analysis of network identity graphs |
| US10681056B1 (en) | 2018-11-27 | 2020-06-09 | Sailpoint Technologies, Inc. | System and method for outlier and anomaly detection in identity management artificial intelligence systems using cluster based analysis of network identity graphs |
| CN109615423B (zh) | 2018-11-29 | 2020-06-16 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 业务的处理方法及装置 |
| US10523682B1 (en) | 2019-02-26 | 2019-12-31 | Sailpoint Technologies, Inc. | System and method for intelligent agents for decision support in network identity graph based identity management artificial intelligence systems |
| US10554665B1 (en) | 2019-02-28 | 2020-02-04 | Sailpoint Technologies, Inc. | System and method for role mining in identity management artificial intelligence systems using cluster based analysis of network identity graphs |
| JP7416595B2 (ja) * | 2019-09-26 | 2024-01-17 | ユニ・チャーム株式会社 | 生成装置、生成方法及び生成プログラム |
| US11436647B1 (en) * | 2019-12-23 | 2022-09-06 | Reputation.Com, Inc. | Entity scoring calibration |
| TWI722774B (zh) * | 2020-01-17 | 2021-03-21 | 智泓科技股份有限公司 | 利用手機門號的行銷對象決策方法與行銷系統 |
| US11461677B2 (en) | 2020-03-10 | 2022-10-04 | Sailpoint Technologies, Inc. | Systems and methods for data correlation and artifact matching in identity management artificial intelligence systems |
| US10862928B1 (en) | 2020-06-12 | 2020-12-08 | Sailpoint Technologies, Inc. | System and method for role validation in identity management artificial intelligence systems using analysis of network identity graphs |
| US10938828B1 (en) | 2020-09-17 | 2021-03-02 | Sailpoint Technologies, Inc. | System and method for predictive platforms in identity management artificial intelligence systems using analysis of network identity graphs |
| US11196775B1 (en) | 2020-11-23 | 2021-12-07 | Sailpoint Technologies, Inc. | System and method for predictive modeling for entitlement diffusion and role evolution in identity management artificial intelligence systems using network identity graphs |
| US11295241B1 (en) | 2021-02-19 | 2022-04-05 | Sailpoint Technologies, Inc. | System and method for incremental training of machine learning models in artificial intelligence systems, including incremental training using analysis of network identity graphs |
| US11227055B1 (en) | 2021-07-30 | 2022-01-18 | Sailpoint Technologies, Inc. | System and method for automated access request recommendations |
| US11522758B1 (en) | 2021-09-13 | 2022-12-06 | International Business Machines Corporation | Preserving data integrity in cognitive multi-agent systems |
Family Cites Families (39)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7143052B2 (en) * | 2001-08-30 | 2006-11-28 | Accenture Global Services Gmbh | Transitive trust network |
| EP1442411A4 (en) * | 2001-09-30 | 2006-02-01 | Realcontacts Ltd | CONNECTING SERVICE |
| US7822631B1 (en) * | 2003-08-22 | 2010-10-26 | Amazon Technologies, Inc. | Assessing content based on assessed trust in users |
| JP2006236165A (ja) * | 2005-02-28 | 2006-09-07 | Hitachi Ltd | 口コミ情報共有装置 |
| US7672833B2 (en) * | 2005-09-22 | 2010-03-02 | Fair Isaac Corporation | Method and apparatus for automatic entity disambiguation |
| JP4914613B2 (ja) * | 2006-01-17 | 2012-04-11 | ヤフー株式会社 | 評価情報管理システム、評価情報管理プログラム、および、評価情報管理方法 |
| AU2007219997A1 (en) * | 2006-02-28 | 2007-09-07 | Buzzlogic, Inc. | Social analytics system and method for analyzing conversations in social media |
| JP4909633B2 (ja) * | 2006-05-12 | 2012-04-04 | ヤフー株式会社 | 投稿情報の評価方法およびシステム |
| US20070276676A1 (en) * | 2006-05-23 | 2007-11-29 | Christopher Hoenig | Social information system |
| US7886334B1 (en) * | 2006-12-11 | 2011-02-08 | Qurio Holdings, Inc. | System and method for social network trust assessment |
| US7711684B2 (en) * | 2006-12-28 | 2010-05-04 | Ebay Inc. | Collaborative content evaluation |
| US8452655B2 (en) * | 2007-04-10 | 2013-05-28 | Utbk, Llc | Systems and methods to facilitate real time communications and commerce via a social network |
| US20090094041A1 (en) * | 2007-10-09 | 2009-04-09 | Novell, Inc. | System and method for representing agreements as reputation |
| US8594996B2 (en) * | 2007-10-17 | 2013-11-26 | Evri Inc. | NLP-based entity recognition and disambiguation |
| US8214883B2 (en) * | 2007-10-22 | 2012-07-03 | Microsoft Corporation | Using social networks while respecting access control lists |
| JP4201284B1 (ja) * | 2007-12-28 | 2008-12-24 | 株式会社メキキ | 属性情報認証装置、属性情報認証方法、及びコンピュータプログラム |
| JP2009289191A (ja) * | 2008-05-30 | 2009-12-10 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 投稿情報提供装置、投稿情報閲覧方法、プログラム及び記憶媒体 |
| US20090319436A1 (en) * | 2008-06-18 | 2009-12-24 | Delip Andra | Method and system of opinion analysis and recommendations in social platform applications |
| US8195522B1 (en) * | 2008-06-30 | 2012-06-05 | Amazon Technologies, Inc. | Assessing users who provide content |
| US9009082B1 (en) * | 2008-06-30 | 2015-04-14 | Amazon Technologies, Inc. | Assessing user-supplied evaluations |
| US7930255B2 (en) * | 2008-07-02 | 2011-04-19 | International Business Machines Corporation | Social profile assessment |
| JP2010079435A (ja) * | 2008-09-24 | 2010-04-08 | Huboo Kk | 人的ネットワーク活用システム |
| EP2172884A1 (en) * | 2008-09-25 | 2010-04-07 | Motorola, Inc. | Content item review management |
| WO2010048172A1 (en) * | 2008-10-20 | 2010-04-29 | Cascaad Srl | Social graph based recommender |
| US20100132049A1 (en) * | 2008-11-26 | 2010-05-27 | Facebook, Inc. | Leveraging a social graph from a social network for social context in other systems |
| US10410223B2 (en) * | 2009-04-08 | 2019-09-10 | Transform Sr Brands Llc | Online social networking system for conducting commerce |
| US8489515B2 (en) * | 2009-05-08 | 2013-07-16 | Comcast Interactive Media, LLC. | Social network based recommendation method and system |
| US20110093420A1 (en) * | 2009-10-16 | 2011-04-21 | Erik Rothenberg | Computer-processing system scoring subjects relative to political, economic, social, technological, legal and environmental (pestle) factors, utilizing input data and a collaboration process, transforming a measurement valuation system regarding the value of subjects against an agenda |
| US8560530B2 (en) * | 2010-05-17 | 2013-10-15 | Buzzmetrics, Ltd. | Methods, apparatus, and articles of manufacture to rank web site influence |
| US8874727B2 (en) * | 2010-05-31 | 2014-10-28 | The Nielsen Company (Us), Llc | Methods, apparatus, and articles of manufacture to rank users in an online social network |
| US20120101806A1 (en) * | 2010-07-27 | 2012-04-26 | Davis Frederic E | Semantically generating personalized recommendations based on social feeds to a user in real-time and display methods thereof |
| JP5658939B2 (ja) * | 2010-07-30 | 2015-01-28 | 楽天株式会社 | 階層構造を持つ書込み記事の評価システム |
| BR112013003183A2 (pt) * | 2010-08-09 | 2016-05-17 | Nike International Ltd | monitoramento da condição física usando um dispositivo móvel |
| US8788585B2 (en) * | 2010-10-04 | 2014-07-22 | Alpha Sun & Sport—AS&S, LLC | Interactive experience sharing and evaluation system and method having highly customizable individual security level settings |
| US9978022B2 (en) * | 2010-12-22 | 2018-05-22 | Facebook, Inc. | Providing context relevant search for a user based on location and social information |
| US20120209970A1 (en) * | 2011-02-15 | 2012-08-16 | Ebay Inc. | Systems and methods for facilitating user confidence over a network |
| US20120278297A1 (en) * | 2011-04-29 | 2012-11-01 | Microsoft Corporation | Semi-supervised truth discovery |
| US8185448B1 (en) * | 2011-06-10 | 2012-05-22 | Myslinski Lucas J | Fact checking method and system |
| US10250939B2 (en) * | 2011-11-30 | 2019-04-02 | Elwha Llc | Masking of deceptive indicia in a communications interaction |
-
2012
- 2012-04-24 US US13/455,047 patent/US20130282810A1/en not_active Abandoned
-
2013
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-
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- 2017-09-01 JP JP2017168314A patent/JP6480993B2/ja active Active
-
2018
- 2018-07-25 AU AU2018208687A patent/AU2018208687A1/en not_active Abandoned
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20190101299A (ko) * | 2018-02-22 | 2019-08-30 | 김우섭 | 블록체인 기반 소셜 네트워크 서비스 시스템 및 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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