KR20150123900A - 사용자 제공 식별자들을 크라우드소싱하고 그것들을 브랜드 아이덴티티들 연관시키기 - Google Patents

Abstract

사용자 제공 브랜드 식별자들을 크라우드소싱하고, 크라우드소싱된 식별자들에 기초하여 콘텐츠를 배포하기 위한 시스템 및 방법이 제공된다. 상이한 사용자 제공 브랜드 식별자들이 소셜 네트워크의 사용자들에 의해 제공되는 메시지들로부터 추출된다. 식별자들은 둘 이상의 집계 아이덴티티 그룹으로 집계된다. 콘텐츠에 대한 사용자 요청과 연관된 브랜드 식별자가 집계 아이덴티티 그룹들 중 적어도 하나 내에 있는 것으로 결정될 때, 적어도 하나의 집계 아이덴티티 그룹의 하나 이상의 다른 브랜드 식별자를 포함하는 콘텐츠 아이템들이 사용자에게 제공된다.

Description

사용자 제공 식별자들을 크라우드소싱하고 그것들을 브랜드 아이덴티티들 연관시키기{CROWDSOURCING USER-PROVIDED IDENTIFIERS AND ASSOCIATING THEM WITH BRAND IDENTITIES}

온라인 소셜 네트워크 및 온라인 포럼과 같은 소비자 공동체 제품들(consumer community products)은 종종 유명인, 소매상 및 제조자와 같은 알려진 엔티티들의 온보딩(onboarding)에 있어서 어려움을 겪는다. 이러한 브랜드 엔티티들(brand entities)은 종종 그들의 인기로 인해 콘텐츠의 거대한 소스들 및 새로운 멤버의 생활 방식 선택을 위한 거대한 프록시들이며, 따라서 그들은 공동체 제품의 채택 및 확장에 중요하다. 많은 공동체 제품의 경우, 확립된 브랜드 엔티티들(well established brand entities)을 조기에 끌어들이지 못하는 것은 "빈 방(empty room)" 문제를 유발하는데, 그 이유는 새로운 멤버들이 다른 멤버들의 콘텐츠를 구독할 만큼 충분히 그들을 알지 못하거나 신뢰하지 않으며, 다른 멤버들을 알기 위해 다가서려 하지 않기 때문이다. 이것은 낮은 콘텐츠 소비, 낮은 구독 레이트(subscription rates)에 의해 촉발되며, 의욕을 잃은 콘텐츠 생성자들로부터의 낮은 생성을 유발한다.

(예로서, 소셜 네트워크 또는 포럼의) 초기의 소비자 공동체 멤버들은 공동체에 조인(join)하지 않은 브랜드 엔티티들에 대한 콘텐츠를 공유할 수 있다. 이러한 콘텐츠는 더 널리 배포되는 경우에 연관된 브랜드 엔티티의 인기로 인해 더 많은 상호작용 및 공동체 성장을 유도하는 능력을 가질 수 있다. 불행하게도, 공동체 제품들 상에서의 전통적인 관계 형성은 공동체 멤버들로 하여금 그들이 대부분 알지 못하는 콘텐츠 생성자들을 찾아낼 것을 요구한다. 콘텐츠 생성자에 대한 이전의 관계와 무관하게 적절한 콘텐츠를 구성하기 위한 명확한 메커니즘이 없을 경우, 소비자 공동체들은 항상 콘텐츠 생성과 발견 가능성(discoverability) 사이에서 닭이 먼저냐 계란이 먼저냐의 문제를 겪는다.

공동체 제품의 생성 초기의 브랜드 엔티티들과의 파트너링(partnering)이 바람직하지만, 브랜드 엔티티들은 그들이 소정의 투자 수익(ROI; return on investment)을 확신할 때까지는 새로운 마케팅 채널에 투자하기를 망설일 수 있다. 이와 동시에, 공동체 제품들은 멤버들을 끌어들이는 것이 필요하다.

본 기술은 사용자 제공 브랜드 식별자들을 크라우드소싱하고, 크라우드소싱된 식별자들에 기초하여 콘텐츠를 배포하기 위한 시스템 및 방법을 제공한다. 일 양태에 따르면, 컴퓨터 구현 방법은 소셜 네트워크의 복수의 사용자에 의해 제공되는 메시지들로부터 복수의 상이한 사용자 제공 브랜드 식별자를 추출하는 단계, 복수의 상이한 사용자 제공 브랜드 식별자를 둘 이상의 집계 아이덴티티 그룹으로 집계하는 단계, 제1 브랜드 식별자를 포함하는 콘텐츠 구독 요청을 수신하는 단계, 제1 브랜드 식별자가 집계 아이덴티티 그룹들 중 적어도 하나의 집계 아이덴티티 그룹 내에 있는 것으로 결정하는 단계, 및 적어도 하나의 집계 아이덴티티 그룹의 하나 이상의 다른 브랜드 식별자를 포함하는 콘텐츠 아이템들을 콘텐츠 구독 요청과 연관된 사용자에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다. 다른 양태들은 컴퓨터 구현 방법의 구현을 위한 대응하는 시스템들, 기기들 및 컴퓨터 프로그램 제품들을 포함한다.

전술한 양태들 및 다른 양태들은 아래의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 각각의 사용자 제공 브랜드 식별자는 해시태그(hashtag)일 수 있다. 콘텐츠 아이템들은 소셜 네트워크의 다른 사용자들에 의해 소셜 네트워크 내에서 전송되는 소셜 미디어 메시지들을 포함할 수 있다. 방법은 각각의 집계 아이덴티티 그룹에 대해 하나 이상의 브랜드 아이덴티티를 결정하는 단계, 및 각각의 집계 아이덴티티 그룹의 브랜드 식별자를 구독함으로써 브랜드 관련 콘텐츠를 수신하기 위한 소망을 표시한 소셜 네트워크의 사용자들에게 하나 이상의 브랜드 아이덴티티와 관련된 콘텐츠를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 각각의 브랜드 아이덴티티는 유명인, 소매 제품 또는 제품 제조자를 나타낼 수 있다. 추가로 또는 대안으로서, 제1 브랜드 식별자는 현재 어떠한 집계 아이덴티티 그룹과도 연관되지 않을 수 있으며, 방법은 제1 브랜드 식별자를 수신한 후에, 제1 브랜드 식별자를 각각의 집계 아이덴티티 그룹과 연관시키는 단계, 및 연관에 기초하여 하나 이상의 브랜드 아이덴티티와 관련된 콘텐츠를 콘텐츠 구독 요청과 연관된 사용자에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

복수의 상이한 사용자 제공 브랜드 식별자는 미리 결정된 알고리즘에 기초하여 둘 이상의 집계 아이덴티티 그룹으로 집계될 수 있다. 이와 관련하여, 미리 결정된 알고리즘은 음성 알고리즘(phonetic algorithm), 근사 스트링 매칭(approximate string matching)을 이용하여 또는 상이한 브랜드 식별자들 각각 간의 편집 거리 또는 해밍(hamming) 거리를 결정함으로써 복수의 상이한 사용자 제공 브랜드 식별자를 비교하는 것을 포함할 수 있다. 방법은 소셜 네트워크에 대한 콘텐츠 제공자에 의해 제공된 복수의 콘텐츠 아이템으로부터 복수의 메타 식별자를 추출하는 단계, 복수의 메타 식별자를 둘 이상의 콘텐츠 메타 그룹으로 집계하는 단계, 각각의 콘텐츠 메타 그룹을 적어도 하나의 집계 아이덴티티 그룹과 연관시키는 단계, 및 사용자 제공 식별자에 기초하여, 콘텐츠 메타 그룹의 메타 식별자들과 연관된 콘텐츠 아이템들을 사용자에게 제공하는 단계도 포함할 수 있다. 각각의 콘텐츠 메타 그룹을 적어도 하나의 집계 아이덴티티 그룹과 연관시키는 단계는 각각의 콘텐츠 메타 그룹의 하나 이상의 메타 식별자를 적어도 하나의 집계 아이덴티티 그룹의 하나 이상의 식별자와 비교하는 단계, 및 비교에 기초하여, 하나 이상의 메타 식별자가 하나 이상의 식별자와 관련된 것으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

다른 양태에서, 기계 판독 가능 매체는 실행될 때 기계로 하여금 방법을 수행하게 하는 명령어들을 저장할 수 있다. 따라서, 방법은 소셜 네트워크 내의 복수의 사용자로부터 복수의 상이한 브랜드 식별자를 수신하는 단계, 미리 결정된 알고리즘에 기초하여, 복수의 상이한 브랜드 식별자를 유사한 식별자들의 둘 이상의 그룹으로 병합하는 단계, 및 유사한 식별자들의 각각의 그룹의 하나 이상의 브랜드 식별자를 하나 이상의 브랜드 아이덴티티와 연관시켜, 하나 이상의 브랜드 식별자에 기초하여 후속 검색이 하나 이상의 브랜드 아이덴티티에 대한 콘텐츠를 반환하게 하는 단계를 포함할 수 있다. 다른 양태들은 컴퓨터 구현 방법의 구현을 위한 대응하는 시스템들, 기기들 및 컴퓨터 프로그램 제품들을 포함한다.

전술한 양태들 및 다른 양태들은 아래의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 방법은 하나 이상의 브랜드 식별자에 대한 콘텐츠 구독 요청을 수신하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 후속 검색은 콘텐츠 구독 요청에 응답하여 개시된다. 콘텐츠 구독 요청은 하나 이상의 브랜드 식별자가 연관되기 전에 수신될 수 있다. 이와 관련하여, 방법은 콘텐츠 구독 요청과 연관된 사용자가 하나 이상의 브랜드 식별자와 관련된 콘텐츠가 이용 가능해질 때 이 콘텐츠를 구독하기를 원하는지를 요청하는 단계, 및 요청에 응답하여, 사용자가 하나 이상의 브랜드 식별자에 대한 콘텐츠의 수신에 관심이 있다는 지시를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다. 미리 결정된 알고리즘은 음성 알고리즘, 근사 스트링 매칭, 또는 복수의 상이한 사용자 제공 식별자 각각 간의 편집 거리 또는 해밍 거리의 결정을 포함할 수 있다.

방법은 복수의 상이한 브랜드 식별자 중 하나 이상의 브랜드 식별자에 대한 인기 순위를 결정하는 단계, 및 복수의 상이한 브랜드 식별자 중 하나 이상의 브랜드 식별자를 그들의 인기 순위들에 따라 표시하기 위해 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다. 병합 단계는 복수의 상이한 브랜드 식별자 중 하나 이상의 브랜드 식별자의 선택을 위한 인터페이스를 제공하는 단계, 및 상이한 브랜드 식별자들 중 선택된 브랜드 식별자를 유사한 식별자들의 둘 이상의 그룹 중 하나의 그룹 내에 배치하기 위한 명령어를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다. 하나 이상의 브랜드 식별자를 하나 이상의 브랜드 아이덴티티와 연관시키는 단계는 하나 이상의 브랜드 식별자를 하나 이상의 브랜드 아이덴티티에 대한 공동 브랜드 식별자로 대체하는 단계를 포함할 수 있다. 하나 이상의 브랜드 아이덴티티에 대해 반환되는 콘텐츠는 하나 이상의 연관된 브랜드 식별자와 관련하여 소셜 네트워크의 하나 이상의 사용자의 활동 스트림들에 제공되는 콘텐츠를 반환하는 것을 포함할 수 있다. 추가로 또는 대안으로서, 방법은 메타데이터가 첨부된 콘텐츠 아이템들을 수신하는 단계, 유사성의 임계치(a threshold of similarity)를 충족시키는 메타데이터를 병합하는 단계, 및 병합된 메타데이터를 유사한 식별자들의 각각의 그룹과 연관시키는 단계를 더 포함할 수 있으며, 반환된 콘텐츠는 병합된 메타데이터와 연관된 콘텐츠 아이템들을 포함한다.

추가 양태에서, 시스템은 디스플레이 스크린, 하나 이상의 프로세서 및 메모리를 포함할 수 있다. 메모리는 서버 명령어들을 포함할 수 있으며, 서버 명령들은, 실행될 때, 하나 이상의 프로세서로 하여금, 복수의 사용자로부터 복수의 상이한 사용자 제공 식별자를 수신하고, 복수의 상이한 사용자 제공 식별자 중 둘 이상의 상이한 사용자 제공 식별자가 확립된 브랜드를 지칭하는 것으로 결정하고, 둘 이상의 상이한 사용자 제공 식별자를 확립된 브랜드와 연관시켜, 확립된 브랜드가 둘 이상의 상이한 사용자 제공 식별자 중 어느 하나의 상이한 사용자 제공 식별자에 의해 인덱싱될 수 있게 하고, 사용자로부터 후속 식별자를 수신하고, 후속 식별자가 둘 이상의 상이한 사용자 제공 식별자 중 하나인 것으로 결정하고, 확립된 브랜드를 사용자에게 반환하게 한다.

이들 및 다른 양태들은 아래의 장점들 중 하나 이상을 제공할 수 있다. 예를 들어, 적절한 콘텐츠의 획득과 관련된 마찰이 줄어든다. 공동체 제품 생성자들 및 소유자들은 확립된 브랜드들의 부재 시에도 새로운 멤버들을 끌어들이고, 따라서 빈 방 시나리오들로 인한 궁핍(starvation) 및 가능한 소멸(demise)을 피하기 위한 해법을 제공받는다. 브랜드들은 어떠한 사전 관계도 없을 수 있는 공동체 멤버가 아니라 생활 방식 선택, 취미 및 흥미에 대한 프록시인 것으로 이해될 수 있다. 브랜드 아이덴티티가 공동체 내에서 얼마나 인기 있게 되었는지와 관련된 데이터가 브랜드 엔티티들을 유인하기 위해 제공될 수 있다. 그러한 브랜드 엔티티들의 톱 프로모터(top promoter)들에 대한 데이터도 제공하여, 콘텐츠를 분배하기 위한 유효 프록시들을 예시할 수 있다.

생성자 노력이 배포 보상 및 인기 브랜드와 관련된 명성의 가능성을 제공하는 것을 가능하게 함으로써, 콘텐츠 생성자들은 그들의 콘텐츠와 관련하여 더 많은 메타 정보를 제공하도록 격려된다. 콘텐츠 관리자들에 의해 그들의 콘텐츠에 대해 제공되는 메타 정보는 콘텐츠와 자동으로 연관될 수 있는 추가적인 풍부한 정보(예로서, 가격, 위치, 스타일 등)를 가지며, 이러한 정보는 본 기술이 브랜드 아이덴티티, 및 콘텐츠와 상호작용하는 공동체 멤버들에 대한 다른 추정들을 행하여 콘텐츠에 대한 관계들을 생성하기 위한 메커니즘을 제공하는 것을 가능하게 한다.

또한, 본 기술은 알려진 브랜드들이 제품 상에 존재하기 전에도 새로운 멤버들이 이러한 브랜드들에 대한 콘텐츠의 피드들(feeds of content)을 빠르게 구독할 수 있는 것을 보증하며, 빈 방 문제를 완화하는 것은 물론, 얼리 어댑터 콘텐츠(early adaptors content)의 배포를 개선할 수 있다. 또한, 본 기술은 브랜드들이 인기 있고 파트너십을 추구할 가치가 있는 제품 소유자들에게 적절한 데이터를 제공할 것이다. 또한, 본 기술은 브랜드가 그의 콘텐츠에 대한 준비된 청중을 갖는 것을 명확하게 함으로써 브랜드들을 자발적으로 공동체 제품으로 끌어들이기 위한 인센티브로서 역할을 할 것이다.

통상의 기술자들에게는 본 기술의 다양한 구성들을 예시적으로 도시하고 설명하는 아래의 상세한 설명으로부터 본 기술의 다른 구성들이 쉽게 자명해질 것이라는 것을 이해한다. 이해되는 바와 같이, 본 기술은 다른 상이한 구성들이 가능하며, 그의 여러 상세는 모두 본 기술의 범위로부터 벗어나지 않고서 다양한 다른 측면들에서 변경될 수 있다. 따라서, 도면들 및 상세한 설명은 한정이 아니라 사실상 예시적인 것으로 간주되어야 한다.

첨부 도면들을 참조하여 상세한 설명이 이루어질 것이다.
도 1은 사용자 제공 브랜드 식별자들을 크라우드소싱하고, 하나 이상의 브랜드 아이덴티티와의 연관을 위해 식별자들을 병합하기 위한 예시적인 컴포넌트들을 나타낸다.
도 2는 사용자 제공 브랜드 식별자들을 크라우드소싱하고, 크라우드소싱된 식별자들에 기초하여 콘텐츠를 배포하기 위한 예시적인 프로세스를 나타내는 흐름도이다.
도 3은 사용자 제공 브랜드 식별자들을 크라우드소싱하고, 크라우드소싱된 식별자들에 기초하여 콘텐츠를 배포하기 위한 예시적인 시스템 흐름도이다.
도 4는 사용자 제공 브랜드 식별자들과 브랜드 아이덴티티들을 연관시키기 위한 예시적인 프로세스를 나타내는 흐름도이다.
도 5는 사용자 제공 브랜드 식별자들과 브랜드 아이덴티티들을 연관시키기 위한 예시적인 프로세스를 나타내는 흐름도이다.
도 6은 콘텐츠 메타 식별자들을 인덱싱하기 위한 예시적인 시스템 흐름도이다.
도 7은 공동 브랜드 식별자를 이용하여 콘텐츠 아이템들과 콘텐츠 구독 요청들을 연관시키기 위한 예시적인 시스템 흐름도이다.
도 8은 프로세서 및 다른 내부 컴포넌트들을 포함하며, 사용자 제공 브랜드 식별자들을 크라우드소싱하고, 하나 이상의 브랜드 아이덴티티와의 연관을 위해 식별자들을 병합하기 위한 예시적인 컴퓨팅 장치를 나타내는 도면이다.

해시태그들의 형태의 브랜드 식별자들 및 다른 사용자 제공 식별자들을 이용하여, 인기 있는 소셜 네트워킹 서비스들 상의 데이터를 집계할 수 있다. 그러나, 동일한 목적을 위해 온라인 소셜 공동체의 상이한 멤버들에 의해 사용되는 많은 상이한 해시태그가 존재할 수 있으며, 어떠한 서비스도 이러한 상이한 태그들을 서로 또는 궁극적으로는 브랜드 엔티티(예로서, 유명인, 소매상 또는 제조자)에 연관시키지 못했다. 소정의 애플리케이션들은 키워드들, 및 공지된 엔티티들에 대한 이들의 관계들을 식별하도록 구현되었지만, 이러한 구현들은 상이한 키워드들을 이용하여 공동체 제품 상의 콘텐츠를 구독하는 것과 무관하며, 그러한 연관성은 콘텐츠 발견 가능성 및 공동체 성장에 중요하다.

본 기술은 공동체 제품에 동작가능하게 결합(operably coupled)될 때, 공동체 멤버들에 의해 사용되는 주제에 대한 브랜드 식별자들(예로서, 해시태그들)의 반복을 식별하고, 그들을 그룹들로 통합하고, 그룹들을 확립된 브랜드 아이덴티티들과 연관시킨다. 이어서, 어떠한 브랜드 아이덴티티와도 직접 연관되지 않은 그룹 내의 상이한 식별자들이 그룹 내의 다른 식별자들의 브랜드 아이덴티티들과 연관될 수 있다. 또한, 콘텐츠 관리자들은 통합된 그룹들을 검토하여, 어느 아이덴티티들이 브랜드 아이덴티티와 직접 또는 (그룹을 통해) 간접적으로 연관되어야 하는지를 결정할 수 있다. 콘텐츠 관리자들은 또한 그룹으로부터 식별자들을 제거하거나 그룹에 식별자들을 추가하기로 선택할 수 있다. 이러한 방식으로, 식별자가 공동체 멤버에 의해 브랜드 관련 콘텐츠를 구독하는 데 사용되기 전에 식별자가 브랜드와 연관될 필요가 없다.

도 1은 본 기술의 일 양태에 따른, 사용자 제공 브랜드 식별자들을 크라우드소싱하고, 하나 이상의 브랜드 아이덴티티와의 연관을 위해 식별자들을 병합하기 위한 예시적인 컴포넌트들을 나타낸다. 컴퓨팅 시스템(100)(예로서, 하나 이상의 프로세서, 컴퓨터 및/또는 서버 컴퓨터)은 브랜드 아이덴티티들 및 그러한 아이덴티티들에 대한 사용자 관심의 관리를 위한 소프트웨어 모듈(101)을 갖도록 구성된다. 소프트웨어 모듈(101)은 하나 이상의 저장 위치와 공동체 제품(102)의 하나 이상의 컴포넌트 사이에서 통신되는 데이터를 송신, 수신 및 관리하도록 구성된다. 도시된 예에서, 공동체 제품(102)은 하나 이상의 컴퓨팅 장치 및 관련 소프트웨어를 포함하는 소셜 네트워크이다.

컴퓨팅 시스템(100)은 브랜드 식별자들과 식별자들의 그룹들 및 브랜드 아이덴티티들의 연관을 위한 하나 이상의 데이터 저장소를 포함한다. 구독 저장소(103)는 소셜 네트워크의 공동체 멤버들에 의해 행해지는 콘텐츠 구독 요청들을 저장하도록 구성된다. 구독 요청은 예를 들어 사용자 제공 식별자(예로서, 해시태그)와 연관된 콘텐츠를 구독하기 위한 공동체 멤버의 관심의 표시를 포함한다. 이와 관련하여, 공동체 멤버는 예를 들어 멤버의 활동 스트림으로 포스팅되는(posted) 소셜 미디어 메시지 내에서 식별자를 제공할 수 있다. 이어서, 식별자가 첨부된 콘텐츠가 구독하는 공동체 멤버에게 배포될 수 있다.

브랜드 아이덴티티 저장소(104)는 확립된 브랜드들에 대한 브랜드 아이덴티티들을 저장하도록 구성된다. 브랜드 아이덴티티는 알려진 소매 제품, 제조자, 유명인 등의 이름 또는 다른 표현을 포함한다. 콘텐츠 저장소(105)는 공동체 제품 내의 채널들을 통해 공동체 멤버들에게 전달할 브랜드 관련 콘텐츠를 저장하도록 구성된다. 예를 들어, 브랜드 관련 콘텐츠는 브랜드와 관련된 제품 또는 유명인의 사진들 또는 다른 디지털 표현(들), 광고들, 브랜드 또는 관련 제품들 및 엔티티들에 대한 기사들, 브랜드와 관련된 웹페이지에 대한 인터랙티브 링크들(예로서, 하이퍼링크들) 등을 포함할 수 있다.

브랜드 인덱스 저장소(106)는 구독 저장소(103), 브랜드 아이덴티티 저장소(104) 및 콘텐츠 저장소(105) 내의 정보를 상관시킨다. 예를 들어, 인덱스 저장소(106)는 구독 저장소(103) 내에 저장된 사용자 제공 식별자를 식별자들의 하나 이상의 집계 그룹과, 또는 브랜드 아이덴티티 저장소(104) 내에 저장된 하나 이상의 브랜드 아이덴티티와 쌍 형성할 수 있다. 일부 양태들에서, 브랜드 인덱스 저장소(106)는 아이덴티티 저장소(104) 내에 저장된 브랜드 아이덴티티들에 대한 인덱스들을 소프트웨어 모듈(101)에 제공함으로써 공동체 멤버들에 대한 콘텐츠의 전달을 용이하게 할 수 있다. 소프트웨어 모듈(101)은 구독 저장소(103) 내에 저장된 구독 요청과 관련하여 콘텐츠 저장소(106) 내의 어떤 콘텐츠를 전달할지를 결정하는 데 있어서 인덱스들을 이용할 수 있다.

컴퓨팅 시스템(100)은 하나의 컴퓨터(예로서, 서버) 또는 다수의 컴퓨터를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 시스템(100) 및 공동체 제품(102)의 기능은 동일한 물리 컴퓨터 상에서 구현되거나 복수의 컴퓨터 사이에 분산될 수 있다. 유사하게, 구독 저장소(103), 브랜드 아이덴티티 저장소(104), 콘텐츠 저장소(105) 및 인덱스 저장소(106)의 기능은 동일 저장 장치 또는 컴퓨터 내에서 구현되거나 복수의 저장 장치 또는 컴퓨터에 걸쳐 분산될 수 있다. 더욱이, 저장소들은 관계형 데이터베이스, 객체 지향 데이터베이스, 파일 구조, 텍스트 기반 레코드 또는 다른 형태의 데이터 보관소와 같은 임의의 형태를 취할 수 있다. 각각의 저장소가 단일 저장소로서 도시되지만, 소프트웨어 모듈(101)은 다수의 데이터베이스 및 데이터베이스 서버를 포함하는 클라우드 컴퓨팅 환경으로부터의 정보의 액세스를 제어하거나 정보의 검색을 조정할 수 있다는 것을 이해한다.

컴퓨팅 시스템(100)은 네트워크를 통해 온라인 공동체 제품(예로서, 소셜 네트워크) 및/또는 하나 이상의 클라이언트 장치(예로서, 개인용 컴퓨터, 서버, 스마트폰, PDA, 태블릿 등)에 더 접속될 수 있다. 예를 들어, 다양한 컴퓨터 및/또는 저장소가 인터넷 또는 비공개 LAN/WAN을 통해 서로 접속되고/되거나 통신할 수 있다. 일부 양태들에서, 다양한 접속들은 유선 또는 무선 접속을 통해 이루어질 수 있다.

컴퓨팅 시스템(100)(예로서, 소프트웨어 모듈(101)을 실행하는 서버)은 공동체 제품(102)의 콘텐츠 피드(107)와 통신하도록 구성될 수 있다. 콘텐츠 피드(107)는 멤버들에 대한 각각의 활동 피드와의 통합을 통해 공동체 제품(102)의 하나 이상의 멤버에 콘텐츠를 제공할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 시스템(100)은 공동체 멤버들로부터의 콘텐츠 구독 요청들(108)의 소프트웨어 모듈(101)에 의한 수신을 용이하게 하도록 구성된다. 일부 구현들에서, 콘텐츠 구독 요청들(108)은 공동체 제품(102) 내의 하나 이상의 데이터 소스로부터 또는 공동체 제품(102) 내에서 전송되는 메시지들로부터 추출된다.

도 2는 사용자 제공 브랜드 식별자들을 크라우드소싱하고, 크라우드소싱된 식별자들에 기초하여 콘텐츠를 배포하기 위한 예시적인 프로세스를 나타내는 흐름도이다. 일부 양태들에 따르면, 도 2의 하나 이상의 블록은 (예로서, 소프트웨어 모듈(101)을 포함하는) 컴퓨팅 시스템(100)에 의해 실행될 수 있다. 유사하게, 비일시적 기계 판독 가능 매체는 컴퓨터 또는 기계에 의해 실행될 때 도 2의 블록들을 수행하는 기계 실행 가능 명령어들을 포함할 수 있다. 따라서, 도 2의 블록들은 소셜 네트워크 시스템 환경의 상황 내에서 수행될 수 있다.

블록 201에서, 소셜 네트워크의 복수의 사용자에 의해 제공되는 메시지들로부터 복수의 사용자 제공 브랜드 식별자를 추출한다. 메시지들은 예를 들어 활동 스트림에 대한 포스트들 및 소셜 네트워크 내에서 전송되는 다른 소셜 미디어 메시지들을 포함할 수 있다. 사용자 제공 브랜드 식별자들은 문자 스트링의 처음에 있는 또는 문자 스트링 내의 특수 문자들(예로서, #, $, % 등)을 이용하여 식별될 수 있다. 일부 양태들에서, 사용자 제공 식별자는 해시태그이다.

블록 202에서, 복수의 상이한 사용자 제공 브랜드 식별자를 둘 이상의 집계 아이덴티티 그룹으로 집계한다. 일부 식별자들은 스펠링이 다르지만, 동일한 주제를 지칭할 수 있다. 따라서, 복수의 사용자 제공 브랜드 식별자는 미리 결정된 알고리즘에 기초하여 둘 이상의 집계 아이덴티티 그룹으로 집계된다. 일부 구현들에서, 스펠링 휴리스틱(spelling heuristics)을 이용하여 유사한 식별자들을 식별할 수 있다. 예를 들어, 미리 결정된 알고리즘은 음성 알고리즘, 근사 스트링 매칭을 이용하여 또는 상이한 브랜드 식별자들 각각의 스트링 표현들 간의 편집 거리 또는 해밍 거리를 결정함으로써 복수의 상이한 사용자 제공 브랜드 식별자를 비교할 수 있다. 컴퓨팅 시스템(100)은 각각의 식별자와 연관된 신뢰 값(confidence value)을 결정할 수 있으며, 이 값은 식별자가 예를 들어 집계 아이덴티티 그룹 내의 다른 식별자들과 관련될 가능성이 얼마인지를 지시한다. 식별자들은 각각의 신뢰 값이 미리 결정된 임계치를 충족시킬 때 자동으로 통합될 수 있다. 일부 구현들에서는, 소정의 인기 레벨을 충족시키는 사용자 제공 식별자들만이 분석 및 통합된다.

일부 구현들에서, 본 기술은 식별자들의 수동 통합을 위해 콘텐츠 관리자들(예로서, 공동체 제품의 자원 봉사자들 또는 소유자들)에 대한 인터페이스를 확장한다. 인터페이스는 선택 기준들에 기초하여 사용자 제공 식별자들의 분류 및 선택을 제공할 수 있다. 예를 들어, 식별자들은 인기, 시간 범위 등에 따라 순위화된 후에 순위에 기초하여 표시를 위해 인터페이스에 제공될 수 있다. 컴퓨팅 시스템(100)은 식별자들과 관련된 신뢰 값들을 제공할 수 있다. 이와 관련하여, 소정의 식별자의 신뢰 값이 미리 결정된 임계치를 충족시키지 못할 때, 컴퓨팅 시스템(100)은 통합할 식별자를 덜 신뢰성 있는 제안(less confident suggestion)으로서 제안할 수 있다. 인기, 신뢰 값 등을 이용하여, 콘텐츠 관리자들은 어느 식별자들이 통합을 필요로 하는지를 우선순위화할 수 있다.

블록 203에서, 제1 브랜드 식별자를 포함하는 콘텐츠 구독 요청을 수신한다. 일부 양태들에서, 제1 브랜드 식별자는 소셜 네트워크 내에서 전송되는 메시지의 일부로서 수신된다. 소셜 네트워크는 공동체 멤버에 의한 (예로서, 특수 문자들의 사용에 의한) 브랜드 식별자들의 사용을 검출하고, 브랜드 식별자의 검출 시에, 검출된 식별자와 관련된 콘텐츠를 구독하기 위한 옵션을 멤버에게 제공하도록 구성될 수 있다. 이어서, 멤버는 구독하기 위한 옵션을 긍정적으로 선택하는 것에 응답하여 콘텐츠 구독 요청을 개시할 수 있다. 추가로 또는 대안으로서, 멤버는 멤버에 의해 사용되는 브랜드 식별자들과 관련된 콘텐츠를 자동으로 수신하는 것에 동의할 수 있다.

블록 204에서, 제1 브랜드 식별자가 집계 아이덴티티 그룹들 중 적어도 하나 내에 있는 것으로 결정한다. 제1 브랜드 식별자는 그룹의 이전에 저장된 브랜드 식별자와의 직접 매칭에 의해 그룹 내에 있는 것으로 결정될 수 있다. 추가로 또는 대안으로서, 제1 브랜드 식별자는 블록 202에서 설명된 바와 같이 그룹 내에 통합될 수 있다.

블록 205에서, 적어도 하나의 집계 아이덴티티 그룹의 하나 이상의 다른 브랜드 식별자를 포함하는 콘텐츠 아이템들을 콘텐츠 구독 요청과 연관된 사용자에게 제공한다. 콘텐츠 아이템들은 예를 들어 사용자의 활동 스트림 내에서 또는 제1 브랜드 식별자에 대한 콘텐츠를 수신하도록 특별히 구성되는 스트림 내에서 제공될 수 있다. 게다가, 콘텐츠 아이템들은 소셜 네트워크의 다른 사용자들에 의해 소셜 네트워크 내에서 전송되는 이메일, 블로그 포스트들 또는 소셜 미디어 메시지들을 포함할 수 있다. 컴퓨팅 시스템(100)은 적어도 하나의 집계 아이덴티티 그룹과 관련된 브랜드 식별자들의 사용을 위해 사용자의 소셜 그래프를 검색하고, 그러한 브랜드 식별자들에 의해 식별된 메시지들 및 다른 콘텐츠를 사용자에게 제공할 수 있다.

도 2의 프로세스를 이용하여, 공동체 멤버들은 임의의 식별자를 구독할 수 있으며, 다른 멤버의 콘텐츠를 구독할 가능성이 훨씬 클 것이다. 식별자를 구독함으로써, 멤버는 식별자와 연관된 콘텐츠를 수신한다. 예를 들어, 콘텐츠는 콘텐츠에 식별자, 예로서 콘텐츠 내의 명시적인 해시태그를 첨부함으로써 또는 콘텐츠에 연결된 메시지의 일부로서 식별자와 연관된다. 식별자가 어떠한 특정 브랜드와도 연관되지 않을 때, 구독하는 멤버는 다른 멤버들로부터 이용 가능해진 콘텐츠를 수신할 수 있다. 하나의 멤버에 의해 사용된 식별자는 유사한 식별자들의 그룹 내에 집계되므로, 멤버는 더 많은 콘텐츠를 수신하기 위해 그가 구독하고 있는 식별자들의 세트를 확장할 필요가 없는데, 그 이유는 더 많은 식별자 및 관련 콘텐츠가 다른 멤버들로부터의 그러한 구독 시에 이용 가능해지기 때문이다.

추가로 또는 대안으로서, (미리 결정된 또는 사용자에 의해 제공되는) 많은 브랜드 식별자는 콘텐츠 내의 통합 식별자들 및 구독들의 발생들을 대체하는 데 사용되는 범용 식별자와 연관될 수 있다. 그러나, 사용자 제공 식별자들을 대체할 필요 없이 전술한 바와 같이 그들을 연관시키는 것은 컴퓨팅 시스템(100)이 통합 전후에 동일한 식별자 타입을 유지하는 것을 가능하게 하며, 이는 전체 설계를 간소화한다.

도 3은 본 기술의 일부 양태들에 따른, 사용자 제공 브랜드 식별자들을 크라우드소싱하고, 크라우드소싱된 식별자들에 기초하여 콘텐츠를 배포하기 위한 시스템 흐름도이다. 공동체 멤버가 브랜드 식별자(예로서, 해시태그)를 구독(301)할 때, 콘텐츠 구독 요청이 구독 저장소(103)에 기록된다. 콘텐츠 구독 요청들은 브랜드 식별자와 관련된 콘텐츠에 대한 요청의 기능적 등가일 수 있으나, 모든 경우에 반드시 그렇지는 않다. 예를 들어, 멤버는 구독 저장소(103)에 기록되는 브랜드 식별자를 사용할 수 있지만, 나중에 콘텐츠를 요청(302)하지 않는다.

어느 경우에나, 컴퓨팅 시스템(100)은 구독 저장소(103) 내의 콘텐츠 구독 요청들을 분석하고, 대응하는 브랜드 식별자들에 기초하여 인덱스 저장소(106)에 액세스하여, 콘텐츠 저장소(105) 내에 저장된 콘텐츠를 결정한다. 이와 관련하여, 컴퓨팅 시스템(100)은 구독 저장소(103) 내의 사용자 제공 브랜드 식별자들을 식별(303)하고, 인덱스 저장소(106)에 저장된 각각의 브랜드 식별자에 대한 인덱스로부터 콘텐츠 저장소(105) 내의 콘텐츠를 결정한다. 일부 양태들에서, 컴퓨팅 시스템(100)은 그러고 나서 각각의 콘텐츠 아이템에 대한 구독 저장소(103) 내의 대응하는 콘텐츠 구독 요청들의 수에 기초하여 콘텐츠 저장소(105)로부터 반환된 콘텐츠 아이템들을 순위화(304)할 수 있다.

도 4는 본 기술의 일부 양태들에 따른, 사용자 제공 브랜드 식별자들을 브랜드 아이덴티티들과 연관시키기 위한 예시적인 프로세스를 나타내는 흐름도이다. 도 4의 블록들은 옵션으로서 집계 아이덴티티 그룹들이 하나 이상의 브랜드 아이덴티티와 연관되는지에 따라 도 2의 블록들을 따를 수 있다. 궁극적으로, 공식적인 브랜드 아이덴티티가 하나의 사용자 제공 식별자와 연관되면, 브랜드 아이덴티티에 대한 콘텐츠 관리자는 관련된 집계 식별자들 및 그들의 구독들에 따라 브랜드 표현을 관리할 수 있다. 더욱이, 콘텐츠 관리자들은 브랜드 엔티티들을 정의하고, 이러한 엔티티들을 가능한 한 많은 사용자 제공 식별자와 연관시킬 수 있다.

블록 401에서, 각각의 집계 아이덴티티 그룹에 대한 하나 이상의 브랜드 아이덴티티를 결정한다. 다양한 양태들에서, 각각의 브랜드 아이덴티티는 유명인, 소매 제품, 제품 제조자, 또는 콘텐츠의 원인일 수 있는 다른 엔티티를 나타낼 수 있다.

블록 402에서, 각각의 집계 아이덴티티 그룹의 식별자를 구독함으로써 브랜드 관련 콘텐츠를 수신하기 위한 소망을 표시한 소셜 네트워크의 사용자들에게 하나 이상의 브랜드 아이덴티티와 관련된 콘텐츠를 제공한다. 일례에서, 제1 브랜드 식별자는 현재 어떠한 집계 아이덴티티 그룹과도 연관되지 않는다. 제1 브랜드 식별자를 수신한 후, 제1 브랜드 식별자는 각각의 집계 아이덴티티 그룹, 및 콘텐츠 구독 요청과 연관된 사용자에게 제공된 하나 이상의 브랜드 아이덴티티와 관련된 콘텐츠와 연관된다.

도 5는 본 기술의 일부 양태들에 따른, 사용자 제공 브랜드 식별자들을 브랜드 아이덴티티들과 연관시키기 위한 예시적인 프로세스를 나타내는 흐름도이다. 도 5의 블록들은 옵션으로서 도 2의 블록들을 따를 수 있다.

블록 501에서, 소셜 네트워크에 대한 콘텐츠 제공자에 의해 제공되는 복수의 콘텐츠 아이템으로부터 복수의 메타 식별자를 추출한다. 콘텐츠 관리자는 콘텐츠 아이템들에 하나 이상의 메타 식별자를 첨부하여, 콘텐츠 아이템들을 미리 결정된 콘텐츠 타입들과 연관시키거나, 콘텐츠 아이템들을 미리 결정된 데모그래픽(demographic)에 분배할 수 있다. 메타 식별자들은 콘텐츠 아이템들에 대한 메타데이터를 포함하거나 콘텐츠 아이템들을 설명할 수 있다. 예를 들어, 메타 식별자는 제품 또는 브랜드 이름, 제품 타입, 서비스 또는 서비스 타입, 유명인, 위치 또는 장소의 이름, 또는 콘텐츠를 다른 콘텐츠와 연관시키는 데 사용될 수 있는 임의의 다른 정보를 포함할 수 있다. 일부 양태들에서, 메타 식별자는 전술한 사용자 제공 브랜드 식별자들과 같이 구조화될 수 있다(예로서, 해시태그이거나, 특수 문자로 시작될 수 있다).

일부 양태들에서, 메타 식별자들(및 브랜드 식별자들)은 예를 들어 콘텐츠 내로부터 식별 가능 정보(예로서, 이름)를 검출 및 선택함으로써 구성될 수 있다. 이러한 방식으로, 키워드 변화들이 기계 학습에만 의존하지 않고서 정규화될 수 있고, 따라서 저용량의 데이터(low volumes of data)에 대한 고품질 연관을 가능하게 하며, 콘텐츠 생성자들은 콘텐츠의 전체 품질이 소비자에게 더 양호하게 하는 다른 풍부한 데이터를 자체적으로 갖는 메타 정보를 제공하도록 격려된다.

블록 502에서, 복수의 메타 식별자를 둘 이상의 콘텐츠 메타 그룹으로 집계한다. 메타 식별자들은 브랜드 식별자들에 대해 블록 202에서 설명된 바와 같이 그룹으로 통합될 수 있다. 추가로 또는 대안으로서, 메타 식별자들은 그들을 수동으로 그룹 내에 배치함으로써 그룹으로 집계될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 시스템(100)은 컴퓨터(100)에 의해 검출되는 메타 식별자들의 선택 및 그룹화를 위한 선택 스크린을 포함하는 관리 콘솔을 확장할 수 있다.

블록 503에서, 각각의 콘텐츠 메타 그룹을 적어도 하나의 집계 아이덴티티 그룹과 연관시킨다. 일부 구현들에서, 각각의 콘텐츠 메타 그룹을 연관시키는 것은 각각의 콘텐츠 메타 그룹의 하나 이상의 메타 식별자를 적어도 하나의 집계 아이덴티티 그룹의 하나 이상의 식별자와 비교하고, 비교에 기초하여, 하나 이상의 메타 식별자가 하나 이상의 식별자와 관련된 것으로 결정하는 것을 포함할 수 있다. 비교는 블록 502 및 202에서 설명된 프로세스에 따라 이루어질 수 있다.

블록 504에서, 사용자 제공 식별자에 기초하여, 콘텐츠 메타 그룹의 메타 식별자들과 연관된 콘텐츠 아이템들을 사용자에게 제공한다. 이와 관련하여, 콘텐츠 아이템들은 수동으로 특정 목적지로 지정될 필요가 없으며, 블록 205와 관련하여 전술한 것과 동일한 방식으로 (예로서, 활동 스트림에 대한 포스트로서) 공동체 사용자들에게 배포될 수 있다.

따라서, 콘텐츠는 두 가지 방식으로 멤버들에게 배포될 수 있다. 첫째, 사용자는 사용자에 의해 제공되는 콘텐츠 내에서 (예로서, 소셜 네트워크 포스트 내에서) 명시적인 식별자들을 (예로서, 해시태그들로서) 제공할 수 있다. 둘째, 콘텐츠 관리자는 콘텐츠를, 예를 들어 제품, 장소, 사람 등에 대응하는 브랜드 관련 메타 정보와 연관시킬 수 있다. 메타데이터는 메타데이터의 하나 이상의 미리 결정된 세트로부터 또는 콘텐츠와 관련된 새로운 데이터를 입력함으로써 선택될 수 있다. 메타데이터는 풍부한 콘텐츠를 제공하며, 콘텐츠의 적합성은 물론, 다른 콘텐츠에 대한 그의 관계를 결정하는 데 사용될 수 있다. 구체적으로, 메타데이터는 사용자 제공 식별자들과 동일한 방식으로 브랜드 아이덴티티에 대한 그룹들로 집계될 수 있는 메타 식별자들이 될 수 있다. 예를 들어, 본 기술은 메타데이터(예로서, 이름)의 식별 가능 양태들을 해시태그들로 변환할 수 있으며, 이 해시태그들은 정규 해시태그 풀에 추가되고, 단일 브랜드 엔티티를 지시하는 바와 같이 다른 해시태그들과 통합될 수 있다. 따라서, 사용자들은 그들의 청중에게 중대한 풍부한 콘텐츠를 추가할 수 있고, 이 콘텐츠는 이전에 정의된 프로세스를 통해 배포 채널들에서 자동으로 그리고 동시에 확장될 것이다. 따라서, 콘텐츠 관리자는 더 광범위한 배포로부터 이익을 얻기 위해 그들의 콘텐츠를 어떻게 배치할지(즉, 사용할 올바른 태그 또는 브랜드 이름의 올바른 스펠링)에 대해 걱정할 필요가 없는데, 그 이유는 본 기술이 모든 변형들을 통합하고, 원하는 배포를 보증하기 때문이다.

도 6은 본 기술의 일부 양태들에 따른, 콘텐츠 메타 식별자들을 인덱싱하기 위한 예시적인 시스템 흐름도이다. 블록 601에서, 콘텐츠 관리자가 콘텐츠에 소정의 메타데이터를 첨부한다. 블록 602에서, 각각의 콘텐츠 아이템과 관련된 메타데이터로부터 메타 식별자들을 추출한다. 블록 603에서, 추출된 메타 식별자들을 정규화하여 콘텐츠 아이템들에 대한 공동 메타 식별자를 생성한다. 이어서, 블록 604에서, 각각의 콘텐츠 아이템을 공동 메타 식별자에 의해 인덱싱하고 인덱스 저장소(106)에 저장한다.

전술한 도 2-6의 프로세스들은 여러 장점을 제공한다. 예를 들어, 인기있는 브랜드 엔티티들에 대한 프록시가 제공되며, 이는 공동체 성장을 유도하기 위한 공동체 제품(102) 내의 그러한 엔티티들의 존재에 대한 필요성을 줄인다. 정보의 배포는 콘텐츠 생성자들이 올바른 배포 용어들(예로서, 배포를 최대화하기 위한 올바른 해시태그)을 구성하는 방법을 정확히 알 것을 요구하지 않는 방식으로 증가되며, 소비자들은 구독할 브랜드 엔티티(예로서, 이름, 해시태그 등)에 대한 적절한 콘텐츠를 획득하기 위해 그러한 브랜드 엔티티의 가장 적절한 또는 인기있는 표현을 알 필요가 없다. 그리고, 공동체가 파트너십 또는 온보딩을 위해 어떤 브랜드 엔티티들을 우선순위화해야 하는지를 식별하기 위한 프로세스가 간소화되며, 브랜드 엔티티에 대한 브랜드 아이덴티티에 대해 준비된 청중이 생성되는 것은 물론, 브랜드 엔티티가 공동체 제품에 조인하는 데 있어서의 그의 배포 투자 수익(its distribution return on investment)을 평가하기 위한 더 쉬운 방식도 생성된다. 따라서, 본 기술은 콘텐츠 생성자들 및 소비자들에 대한 낮은 비용으로 적절한 콘텐츠를 배포 및 수신하는 것을 용이하게 하면서, 새로운 그리고 성장하는 공동체 제품들 내에 공지된 콘텐츠 소스들을 갖지 않음으로써 부분적으로 유발되는 빈 방 상황들을 완화한다.

추가로 또는 대안으로서, 일부 구현들에서, 브랜드 아이덴티티는 한 가지 형태의 사용자 제공 식별자들을 매개물로서 사용하는 것이 아니라 임의의 키워드와 연관될 수 있다. 또한, 브랜드 아이덴티티들은 다른 공동체 멤버들과 다르지 않은 구독 가능 엔티티들로서 멤버 공동체에 직접 제공될 수 있으며, 관련 콘텐츠를 수신하기 위해 브랜드 아이덴티티들을 따르거나 구독하기 위한 브랜드 식별자들을 노출하지 않을 수 있다. 이 경우, 콘텐츠를 브랜드 아이덴티티들과 상관시키기 위해 메타 정보가 전술한 방식으로 결합될 수도 있다.

일부 구현들에서, 사용자 제공 식별자들은 구독을 커미트(commit)하기 전에 그들의 연관된 브랜드들로 분해(resolve)될 수 있다. 유사하게, 하나 이상의 콘텐츠 아이템에 대한 메타 식별자가 콘텐츠 인덱싱 전에 분해될 수 있다. 어느 경우에나, 오프라인 후처리의 대부분이 적시에 (예로서, 식별자가 시스템 내에 도입된 직후에 개시되는 배경 프로세스로서) 행해질 수 있다. 오프라인 적용의 한 가지 장점은 콘텐츠 아이템당 주석들의 수가 증가함에 따라 더 적은 탐색이 필요하고, 시스템이 더 양호하게 스케일링된다는 점이다. 오프라인 프로세스는 또한 다른 경우에 실시간 처리 전력 및 시간 면에서 비싼 스코어링(scoring) 등을 포함하는 다른 콘텐츠 계산들을 제공하면서, 사용자 제공 식별자들을 분해한다.

도 7은 본 기술의 일부 양태들에 따른, 공동 브랜드 식별자를 이용하여 콘텐츠 아이템들을 콘텐츠 구독 요청들과 연관시키기 위한 예시적인 시스템 흐름도이다. 도시된 예에서, 컴퓨팅 시스템(100)은 모든 콘텐츠 메타 식별자들, 모든 브랜드 아이덴티티들 및 모든 콘텐츠 구독 요청들을 판독하고, (예로서, 브랜드 아이덴티티들에 대한 메타데이터를 이용하여) 브랜드 아이덴티티들을 구독 요청들로부터 획득된 사용자 제공 브랜드 식별자들과 연관시킨다. 이어서, 구독 요청들 내에서 제공된 브랜드 식별자들과 연관된 콘텐츠 아이템들에 대한 메타 식별자들, 및 그러한 브랜드 식별자들은 각각의 대응하는 브랜드 아이덴티티에 대한 공동 브랜드 식별자로 대체된다. 이어서, 컴퓨팅 시스템(100)은 연관된 콘텐츠 아이템들을 공동 브랜드 식별자를 이용하여 다시 인덱싱하고, 인덱스 저장소(106) 내의 연관된 콘텐츠 구독 요청들을 갱신한다.

도 8은 본 기술의 일 양태에 따른, 프로세서 및 다른 내부 컴포넌트들을 포함하며, 사용자 제공 브랜드 식별자들을 크라우드소싱하고, 하나 이상의 브랜드 아이덴티티와의 연관을 위해 식별자들을 병합하기 위한 예시적인 컴퓨팅 장치를 나타내는 도면이다. 일부 양태들에서, 컴퓨터화된 장치(800)(예로서, 컴퓨팅 시스템(100) 또는 공동체 제품(102)의 컴퓨팅 장치)는 프로세서(801), 시스템 버스(802), 판독 전용 메모리(803), 시스템 메모리(804), 네트워크 인터페이스(805), I/O 인터페이스(806) 등과 같은 여러 내부 컴포넌트를 포함한다. 일 양태에서, 프로세서(801)는 또한 I/O 인터페이스(806)를 통해 저장 매체(807)(예로서, 하드 드라이브, 데이터베이스 또는 데이터 클라우드)와 통신할 수 있다. 일부 양태들에서, 장치(800)의 이러한 요소들 모두는 단일 장치로 통합될 수 있다. 다른 양태들에서, 이러한 요소들은 개별 컴포넌트들로서 구성될 수 있다.

프로세서(801)는 본 명세서에서 설명되는 동작들 및 기능을 수행하고, 요청 흐름 및 주소 맵핑들을 관리하고, 계산들을 수행하고, 커맨드들을 생성하기 위해 코드 또는 명령어들을 실행하도록 구성될 수 있다. 프로세서(801)는 서버(800) 내의 컴포넌트들의 동작을 모니터링 및 제어하도록 구성된다. 프로세서는 범용 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, 디지털 신호 프로세서(DSP), 주문형 집적 회로(ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA; field programmable gate array), 프로그래밍 가능 논리 장치(PLD; programmable logic device), 제어기, 상태 머신(state machine), 게이팅 논리(gated logic), 개별 하드웨어 컴포넌트들 또는 이들의 조합일 수 있다. 명령어들의 하나 이상의 시퀀스가 프로세서(801) 내의 ROM 상에 펌웨어로서 저장될 수 있다. 또한, 명령어들의 하나 이상의 시퀀스는 ROM(803), 시스템 메모리(804)로부터 저장 및 판독되거나 (예로서, I/O 인터페이스(806)를 통해) 저장 매체(807)로부터 수신되는 소프트웨어일 수 있다. ROM(803), 시스템 메모리(804) 및 저장 매체(807)는 프로세서(801)가 명령어들/코드를 실행할 수 있는 기계 또는 컴퓨터 판독 가능 매체들의 예들을 나타낸다. 기계 또는 컴퓨터 판독 가능 매체들은 일반적으로 프로세서(801)에 명령어들을 제공하는 데 사용되는 임의의 매체 또는 매체들을 지칭할 수 있으며, 시스템 메모리(804)를 위해 또는 프로세서(801) 내의 버퍼들을 위해 사용되는 동적 메모리와 같은 휘발성 매체들은 물론, 전자 매체들, 광학 매체들 및 자기 매체들과 같은 비휘발성 매체들도 포함한다.

일부 양태들에서, 프로세서(801)는 (예로서, I/O 인터페이스(806)를 통해) 하나 이상의 외부 장치와 통신하도록 구성된다. 프로세서(801)는 시스템 메모리(804) 및/또는 저장 매체(807)에 저장된 데이터를 판독하고, 하나 이상의 외부 장치로부터의 요청에 응답하여 판독 데이터를 하나 이상의 외부 장치로 전송하도록 더 구성된다. 판독 데이터는 하나 이상의 외부 장치 상에 렌더링될 하나 이상의 웹페이지 및/또는 다른 소프트웨어 프레젠테이션을 포함할 수 있다. 하나 이상의 외부 장치는 개인용 컴퓨터, 서버, 워크스테이션, 랩탑 컴퓨터, PDA, 스마트폰 등과 같은 컴퓨팅 시스템을 포함할 수 있다.

일부 양태들에서, 시스템 메모리(804)는 장치(800)를 관리하는 데 사용되는 데이터 및 정보를 임시 저장하는 데 사용되는 휘발성 메모리를 나타낸다. 본 기술의 일 양태에 따르면, 시스템 메모리(804)는 더블 데이터 레이트(DDR) 랜덤 액세스 메모리(RAM)와 같은 RAM이다. 다른 타입의 RAM도 시스템 메모리(804)를 구현하는 데 사용될 수 있다. 메모리(804)는 단일 RAM 모듈 또는 다수의 RAM 모듈을 이용하여 구현될 수 있다. 시스템 메모리(804)가 장치(800)의 일부로서 도시되지만, 시스템 메모리(804)는 본 기술의 범위로부터 벗어나지 않고서 장치(800)로부터 분리될 수 있다는 것을 인식해야 한다. 대안으로서, 시스템 메모리(804)는 자기 디스크, 플래시 메모리, 주변 SSD 등과 같은 비휘발성 메모리일 수 있다.

I/O 인터페이스(806)는 하나 이상의 외부 장치로부터 데이터를 수신하고, 하나 이상의 외부 장치로 데이터를 송신하기 위해, 하나 이상의 외부 장치에 결합되도록 구성될 수 있다. I/O 인터페이스(806)는 I/O 인터페이스(806)를 예를 들어 버스(802)를 통해 프로세서(801)에 동작가능하게 결합하기 위한 전기 및 물리 접속들 양자를 포함할 수 있다. I/O 인터페이스(806)는 버스(802)에 부착된 내부 컴포넌트들(예로서, 프로세서(801))과 하나 이상의 외부 장치(예로서, 하드 드라이브) 사이에서 데이터, 주소들 및 제어 신호들을 통신하도록 구성된다. I/O 인터페이스(806)는 직렬 부착 SCSI(SAS; Serial-Attached SCSI), 광섬유 채널 인터페이스, PCI 익스프레스(PCIe), SATA, USB 등과 같은 표준 인터페이스를 구현하도록 구성될 수 있다. I/O 인터페이스(806)는 하나의 인터페이스만을 구현하도록 구성될 수 있다. 대안으로서, I/O 인터페이스(806)는 사용자에 의해 선택되거나 조립 시에 프로그래밍되는 구성 파라미터를 이용하여 개별적으로 선택될 수 있는 다수의 인터페이스를 구현하도록 구성될 수 있다. I/O 인터페이스(806)는 하나 이상의 외부 장치와 버스(802) 및/또는 그에 동작가능하게 부착된 내부 장치들 사이의 송신들을 버퍼링하기 위한 하나 이상의 버퍼를 포함할 수 있다.

통상의 기술자들은 본 명세서에서 설명되는 다양한 예시적인 블록들, 모듈들, 요소들, 컴포넌트들, 방법들 및 알고리즘들이 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어 또는 이들 양자의 조합들로서 구현될 수 있다는 것을 알 것이다. 하드웨어와 소프트웨어의 이러한 교환성을 예시하기 위해, 다양한 예시적인 블록들, 모듈들, 요소들, 컴포넌트들, 방법들 및 알고리즘들은 위에서 일반적으로 그들의 기능과 관련하여 설명되었다. 그러한 기능이 하드웨어 또는 소프트웨어로서 구현되는지는 전체 시스템에 부과되는 특정 응용 및 설계 제약들에 의존한다. 기술자들은 설명된 기능을 각각의 특정 응용을 위해 다양한 방식으로 구현할 수 있다. 다양한 컴포넌트들 및 블록들은 모두 본 기술의 범위로부터 벗어나지 않고서 상이하게 배열될 수 있다(예로서, 상이한 순서로 배열되거나, 상이한 방식으로 분할될 수 있다).

개시되는 프로세스들 내의 단계들의 특정 순서 또는 계층 구조는 예시적인 접근법들의 예시라는 것을 이해한다. 설계 선호들에 기초하여, 프로세스들 내의 단계들의 특정 순서 또는 계층 구조가 재배열될 수 있다는 것을 이해한다. 단계들 중 일부가 동시에 수행될 수 있다. 첨부된 방법 청구항들은 다양한 단계들의 요소들을 샘플 순서로 제공하며, 제공되는 특정 순서 또는 계층 구조로 한정되는 것을 의도하지 않는다.

이전의 설명은 임의의 통상의 기술자가 본 명세서에서 설명되는 다양한 양태들을 실시하는 것을 가능하게 하도록 제공된다. 이전의 설명은 본 기술의 다양한 예들을 제공하며, 본 기술은 이러한 예들로 한정되지 않는다. 이러한 양태들에 대한 다양한 변경들이 통상의 기술자들에게 자명할 것이며, 본 명세서에서 정의되는 일반 원리들은 다른 양태들에 적용될 수 있다. 따라서, 청구항들은 본 명세서에서 설명된 양태들로 한정되는 것을 의도하지 않고, 언어 청구항들(language claims)과 일치하는 전체 범위를 부여받아야 하며, 여기서 단수 요소에 대한 참조는 구체적으로 그렇게 언급되지 않는 한은 "단 하나"를 의미하는 것이 아니라, "하나 이상"을 의미하는 것을 의도한다. 구체적으로 달리 언급되지 않는 한, 용어 "일부"는 하나 이상을 지칭한다. 남성 대명사들(예로서, 그)은 여성 및 중성(예로서, 그녀 및 그것)을 포함하며, 그 반대도 마찬가지이다. 표제들 및 부표제들이 존재할 경우에 이들은 편의를 위해 사용될 뿐이며, 본 발명을 한정하지 않는다.

서술 단어 "~하도록 구성되는", "~하도록 동작할 수 있는" 및 "~하도록 프로그래밍되는"은 주제의 임의의 특정한 유형 또는 무형적인 변경을 의미하는 것이 아니라, 교환 가능하게 사용되는 것을 의도한다. 예를 들어, 동작 또는 컴포넌트를 모니터링 및 제어하도록 구성되는 프로세서는 동작을 모니터링 및 제어하도록 프로그래밍되는 프로세서 또는 동작을 모니터링 및 제어하도록 동작할 수 있는 프로세서도 의미할 수 있다. 또한, 코드를 실행하도록 구성되는 프로세서는 코드를 실행하도록 프로그래밍되거나 코드를 실행하도록 동작할 수 있는 프로세서로서 해석될 수 있다.

"양태"와 같은 표현은 그러한 양태가 본 기술에 필수적이라는 것을 또는 그러한 양태가 본 기술의 모든 구성들에 적용된다는 것을 의미하지 않는다. 양태와 관련된 개시 내용은 모든 구성들 또는 하나 이상의 구성에 적용될 수 있다. 양태는 하나 이상의 예를 제공할 수 있다. 일 양태와 같은 표현은 하나 이상의 양태를 지칭할 수 있으며, 그 반대도 마찬가지이다. "실시예"와 같은 표현은 그러한 실시예가 본 기술에 필수적이라는 것을 또는 그러한 실시예가 본 기술의 모든 구성들에 적용된다는 것을 의미하지 않는다. 실시예와 관련된 개시 내용은 모든 실시예들 또는 하나 이상의 실시예에 적용될 수 있다. 실시예는 하나 이상의 예를 제공할 수 있다. "일 실시예"와 같은 표현은 하나 이상의 실시예를 지칭할 수 있으며, 그 반대도 마찬가지이다. "구성"과 같은 표현은 그러한 구성이 본 기술에 필수적이라는 것을 또는 그러한 구성이 본 기술의 모든 구성들에 적용된다는 것을 의미하지 않는다. 구성과 관련된 개시 내용은 모든 구성들 또는 하나 이상의 구성에 적용될 수 있다. 구성은 하나 이상의 예를 제공할 수 있다. "일 구성"과 같은 표현은 하나 이상의 구성을 지칭할 수 있으며, 그 반대도 마찬가지이다.

단어 "예"는 본 명세서에서 "예 또는 예시로서 역할을 하는 것"을 의미하는 데 사용된다. 본 명세서에서 "예"로서 설명되는 임의의 양태 또는 설계는 다른 양태들 또는 설계들보다 바람직하거나 유리한 것으로 해석될 필요가 없다.

통상의 기술자들에게 알려졌거나 나중에 알려지게 될, 본 개시 내용 전반에서 설명된 다양한 양태들의 요소들에 대한 모든 구조적 및 기능적 균등물들은 본 명세서에 참고로 명확히 포함되며, 청구항들에 의해 포함되는 것을 의도한다. 더욱이, 본 명세서에서 개시되는 어떠한 것도 그러한 개시 내용이 청구항들에서 명확히 기재되는지에 관계없이 대중에게 헌납되는 것을 의도하지 않는다. 어떠한 청구항 요소도 요소가 "~을 위한 수단"이라는 표현을 이용하여 명확히 기재되거나, 방법 청구항의 경우에는 요소가 "~을 위한 단계"라는 표현을 이용하여 기재되지 않는 한은 35 U.S.C.§112, 6절의 규정에 따라 해석되지 않아야 한다. 더구나, 용어 "구비한다(include)", "갖는다(have)" 등이 설명 또는 청구항들에서 사용되는 한, 그러한 용어는 용어 "포함한다(comprise)"가 청구항에서 전이어(transitional word)로서 이용될 때 해석되는 바와 같이 용어 "포함한다(comprise)"와 유사하게 포괄적인 것을 의도한다.

Claims (25)

1. 컴퓨터 구현 방법으로서,
   소셜 네트워크의 복수의 사용자에 의해 제공되는 메시지들로부터 복수의 상이한 사용자 제공 브랜드 식별자를 추출하는 단계;
   상기 복수의 상이한 사용자 제공 브랜드 식별자를 둘 이상의 집계 아이덴티티 그룹(aggregate identity group)으로 집계하는 단계;
   제1 브랜드 식별자를 포함하는 콘텐츠 구독 요청을 수신하는 단계;
   상기 제1 브랜드 식별자가 상기 집계 아이덴티티 그룹들 중 적어도 하나의 집계 아이덴티티 그룹 내에 있는 것으로 결정하는 단계; 및
   상기 적어도 하나의 집계 아이덴티티 그룹의 하나 이상의 다른 브랜드 식별자를 포함하는 콘텐츠 아이템들을 상기 콘텐츠 구독 요청과 연관된 사용자에게 제공하는 단계
   를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
2. 제1항에 있어서,
   각각의 집계 아이덴티티 그룹에 대해 하나 이상의 브랜드 아이덴티티를 결정하는 단계; 및
   상기 각각의 집계 아이덴티티 그룹의 브랜드 식별자를 구독(subscribing)함으로써 브랜드 관련 콘텐츠를 수신하기 위한 소망을 표시한 상기 소셜 네트워크의 사용자들에게 상기 하나 이상의 브랜드 아이덴티티와 관련된 콘텐츠를 제공하는 단계
   를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
3. 제2항에 있어서,
   각각의 브랜드 아이덴티티가 유명인, 소매 제품 또는 제품 제조자를 나타내는 컴퓨터 구현 방법.
4. 제2항에 있어서,
   상기 제1 브랜드 식별자는 현재 어떠한 집계 아이덴티티 그룹과도 연관되지 않으며,
   상기 방법은
   상기 제1 브랜드 식별자를 수신한 후에, 상기 제1 브랜드 식별자를 상기 각각의 집계 아이덴티티 그룹과 연관시키는 단계; 및
   상기 연관에 기초하여, 상기 하나 이상의 브랜드 아이덴티티와 관련된 콘텐츠를 상기 콘텐츠 구독 요청과 연관된 상기 사용자에게 제공하는 단계
   를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 복수의 상이한 사용자 제공 브랜드 식별자는 미리 결정된 알고리즘에 기초하여 둘 이상의 집계 아이덴티티 그룹으로 집계되는 컴퓨터 구현 방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 미리 결정된 알고리즘은 음성 알고리즘(phonetic algorithm), 근사 스트링 매칭(approximate string matching)을 이용하여 또는 상기 상이한 브랜드 식별자들 각각 간의 편집 거리(edit distance) 또는 해밍 거리(hamming distance)를 결정함으로써 상기 복수의 상이한 사용자 제공 브랜드 식별자를 비교하는 것을 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기 소셜 네트워크에 대한 콘텐츠 제공자에 의해 제공되는 복수의 콘텐츠 아이템으로부터 복수의 메타 식별자를 추출하는 단계;
   상기 복수의 메타 식별자를 둘 이상의 콘텐츠 메타 그룹으로 집계하는 단계;
   각각의 콘텐츠 메타 그룹을 상기 적어도 하나의 집계 아이덴티티 그룹과 연관시키는 단계; 및
   상기 사용자 제공 식별자에 기초하여, 상기 콘텐츠 메타 그룹의 메타 식별자들과 연관된 콘텐츠 아이템들을 상기 사용자에게 제공하는 단계
   를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
8. 제7항에 있어서,
   상기 각각의 콘텐츠 메타 그룹을 상기 적어도 하나의 집계 아이덴티티 그룹과 연관시키는 단계는
   상기 각각의 콘텐츠 메타 그룹의 하나 이상의 메타 식별자를 상기 적어도 하나의 집계 아이덴티티 그룹의 하나 이상의 식별자와 비교하는 단계; 및
   상기 비교에 기초하여, 상기 하나 이상의 메타 식별자가 상기 하나 이상의 식별자와 관련된 것으로 결정하는 단계
   를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
9. 제1항에 있어서,
   각각의 사용자 제공 브랜드 식별자가 해시태그인 컴퓨터 구현 방법.
10. 제1항에 있어서,
    상기 콘텐츠 아이템들은 상기 소셜 네트워크의 다른 사용자들에 의해 상기 소셜 네트워크 내에서 전송되는 소셜 미디어 메시지들을 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
11. 기계 또는 컴퓨터에 의해 실행될 때, 상기 기계 또는 컴퓨터로 하여금,
    소셜 네트워크 내의 복수의 사용자로부터 복수의 상이한 브랜드 식별자를 수신하는 단계;
    미리 결정된 알고리즘에 기초하여, 상기 복수의 상이한 브랜드 식별자를 유사한 식별자들의 둘 이상의 그룹으로 병합하는 단계; 및
    유사한 식별자들의 각각의 그룹의 하나 이상의 브랜드 식별자를 하나 이상의 브랜드 아이덴티티와 연관시켜, 상기 하나 이상의 브랜드 식별자에 기초하는 후속 검색이 상기 하나 이상의 브랜드 아이덴티티에 대한 콘텐츠를 반환하게 하는 단계
    를 포함하는 방법을 수행하게 하는 기계 실행 가능 명령어들을 저장한 기계 판독 가능 매체.
12. 제11항에 있어서,
    상기 방법은 상기 하나 이상의 브랜드 식별자에 대한 콘텐츠 구독 요청을 수신하는 단계를 더 포함하고, 상기 후속 검색은 상기 콘텐츠 구독 요청에 응답하여 개시되는 기계 판독 가능 매체.
13. 제11항에 있어서,
    상기 콘텐츠 구독 요청은 상기 하나 이상의 브랜드 식별자가 연관되기 전에 수신되며,
    상기 방법은
    상기 하나 이상의 브랜드 식별자와 관련된 콘텐츠가 이용 가능해질 때 상기 콘텐츠 구독 요청과 연관된 사용자가 그 콘텐츠를 구독하기를 원하는지를 요청하는 단계; 및
    상기 요청에 응답하여, 상기 사용자가 상기 하나 이상의 브랜드 식별자에 대한 콘텐츠의 수신에 관심이 있다는 지시를 수신하는 단계
    를 더 포함하는 기계 판독 가능 매체.
14. 제11항에 있어서,
    상기 미리 결정된 알고리즘은 음성 알고리즘, 근사 스트링 매칭, 또는 상기 복수의 상이한 사용자 제공 식별자 각각 간의 편집 거리 또는 해밍 거리의 결정을 포함하는 기계 판독 가능 매체.
15. 제11항에 있어서,
    상기 방법은
    상기 복수의 상이한 브랜드 식별자 중 하나 이상에 대한 인기 순위를 결정하는 단계; 및
    상기 복수의 상이한 브랜드 식별자 중 하나 이상을 그들의 인기 순위들에 따른 표시를 위해 제공하는 단계
    를 더 포함하는 기계 판독 가능 매체.
16. 제11항에 있어서,
    상기 병합하는 단계는
    상기 복수의 상이한 브랜드 식별자 중 하나 이상의 상이한 브랜드 식별자의 선택을 위한 인터페이스를 제공하는 단계; 및
    상기 상이한 브랜드 식별자들 중 선택된 하나의 상이한 브랜드 식별자를 유사한 식별자들의 상기 둘 이상의 그룹 중 하나의 그룹 내에 배치하기 위한 명령어를 수신하는 단계
    를 포함하는 기계 판독 가능 매체.
17. 제11항에 있어서,
    상기 하나 이상의 브랜드 식별자를 상기 하나 이상의 브랜드 아이덴티티와 연관시키는 단계는 상기 하나 이상의 브랜드 식별자를 상기 하나 이상의 브랜드 아이덴티티에 대한 공동 브랜드 식별자로 대체하는 단계를 포함하는 기계 판독 가능 매체.
18. 제11항에 있어서,
    상기 하나 이상의 브랜드 아이덴티티에 대해 반환되는 상기 콘텐츠는 상기 하나 이상의 연관된 브랜드 식별자와 관련하여 상기 소셜 네트워크의 하나 이상의 사용자의 활동 스트림들(activity streams)에 제공되는 콘텐츠를 반환하는 것을 포함하는 기계 판독 가능 매체.
19. 제11항에 있어서,
    상기 방법은
    메타데이터가 첨부된(annotated) 콘텐츠 아이템들을 수신하는 단계;
    유사성의 임계치(a threshold of similarity)를 충족시키는 메타데이터를 병합하는 단계; 및
    상기 병합된 메타데이터를 유사한 식별자들의 각각의 그룹과 연관시키는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 반환된 콘텐츠는 상기 병합된 메타데이터와 연관된 콘텐츠 아이템들을 포함하는 기계 판독 가능 매체.
20. 시스템으로서,
    디스플레이 스크린;
    프로세서; 및
    명령어들을 포함하는 메모리
    를 포함하고,
    상기 명령어들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금,
    복수의 사용자로부터 복수의 상이한 사용자 제공 식별자를 수신하고;
    상기 복수의 상이한 사용자 제공 식별자 중 둘 이상의 상이한 사용자 제공 식별자가 확립된 브랜드(established brand)를 지칭하는 것으로 결정하고;
    상기 둘 이상의 상이한 사용자 제공 식별자를 상기 확립된 브랜드와 연관시켜, 상기 확립된 브랜드가 상기 둘 이상의 상이한 사용자 제공 식별자 중 어느 하나에 의해 인덱싱될 수 있게 하고;
    사용자로부터 후속 식별자를 수신하고;
    상기 후속 식별자가 상기 둘 이상의 상이한 사용자 제공 식별자 중 하나인 것으로 결정하고;
    상기 확립된 브랜드를 상기 사용자에게 반환하게 하는 시스템.
21. 컴퓨터 구현 방법으로서,
    소셜 네트워크의 복수의 사용자에 의해 제공되는 메시지들로부터 복수의 상이한 사용자 제공 식별자를 추출하는 단계;
    상기 복수의 상이한 사용자 제공 식별자를 집계 아이덴티티 그룹들로 집계하는 단계;
    제1 식별자를 포함하는 요청을 수신하는 단계;
    상기 제1 식별자가 상기 집계 아이덴티티 그룹들 중 적어도 하나의 집계 아이덴티티 그룹 내에 있는 것으로 결정하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 집계 아이덴티티 그룹의 하나 이상의 다른 식별자를 포함하는 콘텐츠 아이템들을 상기 콘텐츠 구독 요청과 연관된 사용자에게 제공하는 단계
    를 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
22. 제1항에 있어서,
    각각의 집계 아이덴티티 그룹에 대해 하나 이상의 브랜드 아이덴티티를 결정하는 단계; 및
    상기 각각의 집계 아이덴티티 그룹의 식별자를 포함하는 브랜드 관련 콘텐츠를 수신하기 위한 요청을 전송한 상기 소셜 네트워크의 사용자들에게 상기 하나 이상의 브랜드 아이덴티티와 관련된 콘텐츠를 제공하는 단계
    를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
23. 제22항에 있어서,
    상기 제1 식별자는 현재 어떠한 집계 아이덴티티 그룹과도 연관되지 않으며,
    상기 방법은
    상기 제1 식별자를 수신한 후에, 상기 제1 식별자를 상기 각각의 집계 아이덴티티 그룹과 연관시키는 단계; 및
    상기 연관에 기초하여, 상기 하나 이상의 브랜드 아이덴티티와 관련된 콘텐츠를 상기 제1 식별자를 포함하는 상기 요청과 연관된 상기 사용자에게 제공하는 단계
    를 더 포함하는 컴퓨터 구현 방법.
24. 기계 또는 컴퓨터에 의해 실행될 때, 상기 기계 또는 컴퓨터로 하여금,
    소셜 네트워크 내의 복수의 사용자로부터 복수의 상이한 식별자를 수신하는 단계;
    미리 결정된 알고리즘에 기초하여, 상기 복수의 상이한 식별자를 유사한 식별자들의 그룹들로 병합하는 단계; 및
    유사한 식별자들의 각각의 그룹의 하나 이상의 식별자를 하나 이상의 브랜드 아이덴티티와 연관시켜, 상기 하나 이상의 식별자에 기초하는 후속 검색이 상기 하나 이상의 브랜드 아이덴티티에 대한 콘텐츠를 반환하게 하는 단계
    를 포함하는 방법을 수행하게 하는 기계 실행 가능 명령어들을 저장한 기계 판독 가능 매체.
25. 제24항에 있어서,
    상기 방법은
    메타데이터가 첨부된 콘텐츠 아이템들을 수신하는 단계;
    유사성의 임계치를 충족시키는 메타데이터를 병합하는 단계; 및
    상기 병합된 메타데이터를 유사한 식별자들의 각각의 그룹과 연관시키는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 반환된 콘텐츠는 상기 병합된 메타데이터와 연관된 콘텐츠 아이템들을 포함하는 기계 판독 가능 매체.

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