TWI401573B

TWI401573B - 使用社交網路存取受信任之使用者產生內容

Info

Publication number: TWI401573B
Application number: TW098109865A
Authority: TW
Inventors: Qi Su; Wendell Baker
Original assignee: Yahoo Inc
Priority date: 2008-03-31
Filing date: 2009-03-26
Publication date: 2013-07-11
Also published as: US20090249451A1; CN101981590B; KR101171599B1; CN101981590A; WO2009145812A1; US8250096B2; HK1153836A1; KR20110002063A; TW200949566A

Description

使用社交網路存取受信任之使用者產生內容

本發明關於用於提供為網際網路使用者所信任之使用者產生內容(UGC)之方法、電腦程式及系統，例如評等及評論。

網際網路使用者對於使用者產生的內容有興趣，例如產品及服務評等及評論，但對於這些內容執行廣泛搜尋需要許多努力及時間。再者，其很難決定那些內容值得信任。目前使用者產生的內容被分散橫跨許多網站。例如，飯店的評等及評論可由Yahoo!^TM Travel、Frommer’s^TM 、Expedia^TM 等取得。而對於餐廳領域，可由Yahoo!^TM Local、Yelp^TM 等取得評等及評論。在線上購物領域中，產品評等及評論可由Yahoo!^TM Shopping、Epinions^TM 、CNET^TM 等取得。

要橫跨這許多種網站來進行搜尋並沒有簡易的方法。例如，有興趣於舊金山飯店之資訊的使用者基本上有兩個選項：在像是Yahoo!^TM 的網路搜尋引擎上搜尋「舊金山飯店評論」，或是搜尋包含旅遊資訊之個別網站，例如Yahoo!^TM Travel及TripAdvisor^TM 。該第一選項需要過濾掉在該搜尋結果中不相關的項目。該第二選項相當耗時，因為其需要一次一個地搜尋複數個網站。再者，該第二選項需要該使用者知道特定有興趣領域之所有主要網站，例如在上述範例中的旅遊或飯店。

此外，有大量可使用的使用者產生內容，由於取得相關資訊所需要的嚴格過濾而使得尋找正確資訊的問題更加複雜化。例如，如果使用者想要尋找在舊金山的餐飲訊息，使用者應從那裏開始？在每個主要內容網站中有數百或數千個餐廳及數十種烹飪型式的評論。如果使用者尋找一般性的概念，該等搜尋條件則相當寬廣，使得搜尋機制根據使用者的想法尋找所想要的資訊變得困難。

使用者在尋找評等及評論時所面對的另一個問題為評等及評論基本上皆為匿名。對於每個評論，通常會顯示使用者名稱，但基本上該內容讀者並不知道關聯於一使用者名稱的識別，因此基本上無法判斷該作者及其評論的可信任度。使用者產生的內容可能有相當的偏見。例如，基本上僅有具有負面經驗的居民會張貼評論在公寓評等網站上。相反地，一些飯店評論網站已經為人熟知地會有飯店員工匿名地張貼關於他們自身飯店的正面意見。

取得良好UGC之另一種態樣，為所張貼的資訊確實與專業作者的程度一樣好。為了在某些領域為最新狀況，使用者必須花費相當的工夫來趕上一產品或服務類別的趨勢。例如，技術工具及流行為兩種需要大量時間、研究努力及品味來保持追得上趨勢的領域。大多數人並沒有追得上這些變化所需要的時間。但是，人們通常有具有所需專業能力的朋友，且其意見具有高度的價值。目前並沒有簡單的方法可以存取由一使用者的朋友所產生的內容。唯一的方式是利用電子郵件傳送辨識內容位置之鏈結。

此即為本發明具體實施例產生的原因。

前述的該等問題可藉由使用社交網路來解決，例如Yahoo!^TM Mash^TM 、Yahoo!^TM 360、Facebook^TM 或Myspace^TM ，藉以組織目前分散橫跨許多網站的使用者產生內容。

本發明之具體實施例提供存取受信任的使用者產生內容(UGC)之方法、電腦程式及系統。來自社交網路的資訊係用於辨識涵蓋多個社交網路之使用者的延伸社交網路。UGC係基於該使用者及該使用者的社交同儕之延伸的社交網路而提供給網際網路使用者。

其必須瞭解到本發明可用多種方式實施，例如程序、設備、系統及在一電腦可讀取媒體上的裝置或方法。本發明數種創新具體實施例描述如下。

在一具體實施例中，本發明提供一種存取受信任的使用者產生內容(UGC)之方法。該方法包括接收具有每個使用者之一或多個識別的使用者註冊資訊。每個識別對應於由複數個社交網路網站之一所實施的一社交網路。然後，收集對應於在該等複數個社交網路網站中每個使用者之識別的該等社交關係，並藉由結合所收集的該等社交關係產生每個使用者之使用者延伸的社交網路。該方法另包括收集來自該等複數個社交網路網站之UGC，並將所收集的UGC關聯於該等延伸的社交網路。該方法根據一請求的使用者之使用者組態過濾該相關的UGC，並提供可用於在一顯示器上呈現的內容。

在另一具體實施例中，其提供一搜尋功能來依需要取得資訊。在另一具體實施例中，使用者根據關於該使用者的延伸社交網路的組態資訊來訂購資訊的供應。

本發明的其它態樣將可由配合附屬圖面的以下詳細說明而更加瞭解，其係藉由範例來例示本發明的原理。

在網際網路的競爭場合中，社交網路為一線上社交結構，其包括下列社群：分享興趣及活動者，或是有興趣探索其他人之興趣及活動者，而其需要使用軟體。網際網路社交網路經常由建構及驗證該等社交網路之網際網路社交網路服務提供商所實施。大多數的服務主要為網頁式，並提供使用者多種方法的集合來互動，例如聊天室、傳訊、電子郵件、視訊、語音聊天、檔案共享、部落格、討論群組等。

社交網路服務之主要型態為下列：某些類別的目錄，例如以前的同學；與朋友連絡的方式，其通常包含自我描述頁面；及鏈結到信任度之推薦者系統。一些社交網路網站的範例有Yahoo! Groups^TM 、MySpace^TM 、Bebo^TM 、Facebook^TM 、Hi5^TM 、Google's Orkut^TM 及Friendster^TM 。

本發明提供一種存取受信任的使用者產生內容(UGC,“User generated content”)之方法。該方法取得包含一或多個識別的使用者註冊資訊。該等識別對應於由社交網路服務提供商所實施的不同網際網路社交網路，其中每種服務係關聯於一網際網路社交網路網站。在每個社交網路中的該等社交關係使用所提供的使用者識別來收集，且藉由結合所收集的該等社交關係來對於每個使用者產生使用者延伸社交網路。結合社交關係包括辨識在不同社交網路中一單一使用者之多重識別，然後合併該等使用者的社交網路成為一延伸社交網路，其中包括散佈在所有不同社交網路中的所有該等關係。

然後，UGC由該等複數個社交網路網站收集，且所收集的UGC係關聯於該延伸社交網路，其中包括根據註冊的使用者之延伸社交網路來辨識內容的擁有者。該關聯的UGC根據發出請求的一使用者之使用者組態做過濾，然後該等結果被呈現給做請求的使用者。該等結果可用多種方式顯示給該使用者，例如在一顯示器上使用網頁瀏覽器、電子郵件、即時傳訊等。該顯示器可為例如一電腦系統或一行動電話之一部份。

其提供一搜尋功能來使得使用者可以依需要取得資訊。另外，使用者根據關於該使用者的延伸社交網路之組態來訂購資訊的供應。

在另一具體實施例中，存取受信任的UGC之系統包括複數個社交網路網站，及一註冊伺服器，用於接收使用者註冊資訊。該註冊資訊包括在複數個社交網路網站中每個使用者之一或多個識別。該系統亦包括一爬行器，其由該等複數個社交網路網站收集對應於每個使用者之該等識別的UGC及社交關係，及包含使用者延伸社交網路之使用者中間資料資料庫。該等使用者延伸社交網路藉由結合該等收集的社交關係來產生，且該收集的UGC係關聯於該等延伸社交網路。

該系統另包括一使用者內容資料庫，其包括由該爬行器取得的UGC，一搜尋引擎來過濾該相關的UGC，及一顯示器來提供該請求的使用者之內容。

但是本技藝專業人士將可瞭解到本發明可不利用這些特定細節之部份或全部來實施。在其它實例中，熟知的程序作業並不詳細描述，使其不會無謂地混淆本發明。

第一圖描述使用者存取社交網路資訊的網際網路環境。複數個社交網路網站可於網際網路110上使用。每個社交網站由一或多個社交網路伺服器112、114及116所主控。屬於該等社交網路之使用者122、124、126、128及130在該等社交網路上產生鏈結它們到其他使用者之關係。第一圖中所示之一些範例性關係由虛線箭頭結合使用者122到124、128及130；使用者124到122及126；使用者126到124及130等。

延伸社交網路伺服器120允許使用者註冊他們來自該等不同社交網路的識別，並合併該等不同的社交群組成為一大型延伸社交網路。延伸社交網路伺服器120之架構的更多細節在以下相關於第五圖及第六圖來圖示。

使用者在不同社交網路網站中產生內容。評等、評論及意願列表為產生使用者產生內容之一些常用的方式。例如，在相片分享及部落格之範圍內，Flickr^TM 及Xanga^TM 皆具有內建的社交網路。為了分享Flickr^TM 相片或Xanga^TM 部落格，可能的觀看者需要為註冊的使用者，並需要被標註為該作者的朋友，或是已經訂購該作者在每個網站上的內容。此程序必須在每一個封閉的內容系統中重複。相反地，根據一具體實施例，該社交關係僅需要註冊一次。在上述的範例中，每個使用者註冊他的Flickr^TM 及Xanga^TM 識別，並且該共享會自動發生。再者，一使用者的朋友不需要在Flicker或Xanga上註冊以訂購來更新該使用者的內容。一旦該關係被建立一次，由一使用者在任何社交網路網站中產生的所有內容(或者換言之，所有那些經由任何社交網路鏈結到該使用者的內容)皆可由她的朋友們使用。

基本上，使用者經由在一電腦顯示器132上運轉的瀏覽器134存取內容。在其它具體實施例中，內容可經由一行動電話、膝上型電腦、掌上型電腦等，經由瀏覽器、電子郵件、部落格、回饋等來使用。

第二圖為使用者社交關係及使用者產生內容。第二圖所示為實施社交網路化在目前散佈橫跨不同網站之使用者產生內容的概念。在此圖中，使用者202有五個朋友204、206、208、210及212，及三個朋友們的朋友們214、216及218，其已經在許多網站中產生多種類型的內容。使用者202可以搜尋或瀏覽由他的朋友們、朋友們的朋友們等，或是其任何子集合所產生的內容。在此例中，使用者202可存取來自使用者202朋友的內容，例如Amazon^TM wishlist、Yelp^TM review、Wall Street Journal^TM (WSJ)review、Yahoo!^TM shopping review等，或是來自朋友們的朋友們之內容，例如由使用者218所產生者，San Jose Mercury News(SJMN)review或Yahoo!^TM Travel trip plan。

第三圖繪示如何根據一具體實施例關聯來自不同社交網路之識別及存取或共享資訊的規則。本技藝專業人士可以簡單地瞭解到此為用於組織來自第一圖中延伸社交網路伺服器120的資訊之範例，但其它資料結構只要在本申請案中所述的該等原理被維持時皆可使用。

初始時，使用者註冊302在該延伸社交網路伺服器中。在另一具體實施例中，該延伸社交網路結構係實施在一既有社交網路網站之上，因此，已經是該社交網路網站之一部份的那些使用者即不需註冊。

每個使用者註冊她的識別在一或多個社交網站上。在第三圖中，使用者1對於社交網路1註冊304 id 1，對於社交網路2註冊id 2，及對於社交網路3註冊id 3。使用者可以根據該使用者的興趣訂購內容的供應，或是對於橫跨該系統已知的使用者產生內容主控網站之所有或任何子集合之使用者產生內容進行點對點傳輸搜尋。進行中的資訊供應係在該系統中儲存成存取規則310，其定義關於撰寫、類別、關鍵字、網站、起點等之參數。

隱私性為許多使用者的一重要考量。該系統允許該使用者(使用者產生內容的擁有者)來指定那些要分享，及與誰分享。在一具體實施例中，共享由以下的參數所指定：內容、共享標的及識別選項。該內容組件指定該使用者內容的一子集合，並可包括所有內容、在一給定類別中的內容(例如所有我的餐廳評論)或在一網站中的內容(例如所有我的Yelp評論)。共享標的指明該等朋友要共享該給定內容，利用像是「所有朋友們的朋友們」、「所有朋友們」或「Alice及Bob」。識別選項指明是否要顯示該內容擁有者的識別給該共享標的。假設Bob123與Alice分享他的yelp.com評論。如果Bob123選擇不要分享他的識別，則Alice將會看到Bob123的yelp.com之評論，其標示為一朋友的評論。同時，如果Alice搜尋由Bob123撰寫的內容，則不會傳回任何結果。如果Bob123選擇要分享他的識別，則Alice將會看到關聯於Bob123之評論的Bob123之識別。

這些對於共享的限制係儲存成共享規則308。此外，規則可造成在該使用者產生的內容類別之內共享，例如「公開所有我購買的書」，或是對於不要共享的內容施加特定限制，例如「不要共享我在Yahoo! Shopping中所購買關於癌症的書」。

第四A圖為在一具體實施例中存取UGC的一搜尋使用者介面402。一輸入視窗404允許該使用者指定關鍵字來限定有興趣的內容。其可使用其它的搜尋參數，例如類別406、關係408、網站410、日期412、結果排序414、作者416、頻率418及作者年齡範圍420。在其他具體實施例中，這些參數的一子集合被提供給該使用者，或者額外的搜尋參數可被加入來進一步限定該搜尋。

搜尋選項可透過下拉式功能表(406、408、410、412及418)、輸入欄位(404、416及420)、按鈕(414)等來輸入。在其它具體實施例中，搜尋選項可根據該開發者的需要以不同格式來提供。第四A圖所示為可同時用於搜尋內容或訂購供應之搜尋視窗。在其它具體實施例中，用於依需要搜尋的搜尋視窗與供應訂購視窗具有不同的介面。一在頻率418欄位中請求「每月」之使用者將使得該延伸社交網路伺服器來產生該使用者的供應訂購。另一方面，選擇「現在搜尋」之使用者將造成該伺服器根據該等給定參數執行一立即搜尋。

第四B圖為在一具體實施例中被顯示給一使用者之一範例UGC 424。標題422列顯示出在下方顯示的UGC之該等欄位。在此具體實施例中，顯示作者、關係、網站、日期及類別。UGC結果426以列表的型式顯示。在該列表中每個項目具有一標題列及一UGC摘要。該標題列描述對應於標題422列之該等項目。例如，朋友(2)代表作者Bob123為深度2的朋友，或換言之，為一朋友的朋友。在此具體實施例中，該請求者能夠指定搜尋之深度為朋友、朋友們的朋友們等。由於當該深度增加時朋友圈的擴大之指數特性，對於該深度搜尋施加一實際限制為3。

在內容426當中，該UGC在該等標題之後顯示。在此具體實施例中，僅顯示該UGC的開頭部份，加上一鏈結以觀看其餘者的選項，而在其它具體實施例中即顯示完整的UGC。

第五圖所示為根據延伸社交網路伺服器120之一具體實施例的該等架構性組件。其必須注意到此系統可實施成一既有社交網路(例如Yahoo! Mash、Facebook等)的一組件，或做為一輕量式社交網路。如果該系統為一既有社交網路的一部份，則該系統已經知道該社交網路結構。該使用者將註冊其識別在註冊伺服器502中外部內容網站上，並指定來自該使用者的哪一種內容與朋友們的哪個子集合共享(例如與所有我親密的朋友們共享所有我的內容；僅允許Alice及Bob來訂購我的內容；僅共享我在Yelp上的內容給朋友們的朋友們，且不連同該內容顯示我的識別)等等。如果該系統並非一既有社交網路的一部份，則可產生一新的社交網路，且使用者亦可註冊他們的朋友，其例如可由他們的電子郵件地址來辨識。

註冊伺服器502產生使用者中間資料，其引用在該等複數個社交網路中該等不同的使用者識別。爬行器506存取該等不同社交網路，並尋找該已註冊的使用者的朋友們。該資訊被結合在一起來形成一延伸社交網路，如以下相關於第六圖所述。爬行器506亦存取搜尋內容之內容網站。對於得到的每一段內容，該網站特定的作者識別(例如yelp評論的作者之yelp id)被擷取，並關聯於該內容。爬行器506亦排程其本身來定期地爬行，藉以偵測新的內容。一些內容網站具有應用程式介面(API,“Application Program Interface”)，其可用於取得內容，而非在該網站上運轉一原力網頁爬行。由爬行器506找到的內容即儲存在使用者內容資料庫508中。

搜尋/瀏覽引擎512提供一使用者介面來搜尋或瀏覽由該爬行器收集的該UGC。在第一模式中，搜尋/瀏覽引擎512執行UGC的一般性搜尋，其並未利用到該使用者的社交網路。搜尋/瀏覽引擎512針對由該爬行器收集的UGC之完整集合來運作。該使用者可以執行關鍵字查詢(例如「舊金山飯店」、「Apple的iPhone」)，其視需要包括有參數，例如類別(例如飯店)、內容產生日期(例如大約6個月)、網站資源(例如僅Y Travel及Yelp)等，如先前相關於第四A圖所述。如果該UGC被一朋友共享，該朋友的識別即顯示在該內容旁邊。

在第二模式中，搜尋/瀏覽引擎512僅搜尋由該使用者的社交網路產生的UGC。該使用者具有或多或少限制的選項(例如朋友們的朋友們，或僅為特定親密的朋友)。其必須注意到在此模式中，該系統僅會顯示已經與此使用者的內容產生朋友共享的內容。

訂購伺服器510使得使用者訂購內容，並收到包含有興趣的UGC之供應。興趣可由一關鍵字查詢(例如「舊金山飯店」、「Apple的iPhone」)、一類別(例如飯店)、一社交網路範圍(例如所有內容、所有朋友、特定朋友們)及一或多個網站等來指明。在該爬行器完成一定期的排程爬行之後，訂購伺服器510執行所有使用者興趣請求。如果一給定請求產生新的內容結果，該等新的結果即儲存在一資料庫中，或傳送到該訂購者。

訂購伺服器510亦可使用協同技術產生推薦。傳統的協同式過濾技術藉由在視為「類似」於該請求者的一大群使用者當中尋找使用者來運作，然後觀看該等「類似」使用者較喜歡推薦給該請求者哪些內容。例如，Yahoo! Music比較來自數百萬使用者之音樂喜好及評等來運算推薦。這些數百萬個使用者為匿名，因此不受信任。個人通常較有興趣於來自認識的人的推薦，而非來自陌生人的推薦。訂購伺服器510能夠有效率地窄化要用於推薦運算之該組使用者至那些在現實生活中相對地靠近該請求者之使用者(例如朋友們，或朋友們的朋友們)。因此，推薦可以更為相關以及更為可信賴。例如，如果一請求者的朋友們建議該請求者可能喜歡Jay-Z，會比假設數百萬的匿名Yahoo! Music使用者建議該請求者可能喜歡Jay-Z來得更為相關。

訂購伺服器510亦可藉由分析使用者活動來運算趨勢資訊。例如，一使用者可被警示有兩個她的朋友最近撰寫關於舊金山的餐廳X之評論，或者「變形金剛(Transformers)」為該使用者的朋友給予最高評等的電影。

第五圖所示之延伸社交網路伺服器120亦可產生行為式資料。前述的該等組件依靠在網際網路上公開可使用的使用者產生內容。如果伺服器120由與一內容網站相同的個體來運作，則伺服器120可以利用該內容網站伺服器所登入的非公開可使用的行為資訊。如果伺服器120可存取到一購物網站中的產品評論，則伺服器120可存取在購物網站中的使用者行為資料，例如產品購買或頁面觀視歷史。伺服器120利用此資訊，並使得該資訊可由一給定使用者之社交網路中的使用者們來使用。例如，該系統可以顯示趨勢(三個朋友最近觀看Apple iPhone產品頁面)，且該系統允許使用者進行關於在該購物網站中購物的研究(尋找已經購買Apple的iPhone之朋友)。此亦可用於非使用者產生的內容網站。例如，如果使用者允許分享他們的新故事瀏覽歷史，則該系統可基於使用者朋友的瀏覽歷史推薦新的故事給其他使用者。

第六圖繪示結合來自不同網路之社交資訊及收集UGC之程序。三個社交網路，Facebook 112、Yahoo! Groups 114及Google Groups 116具有使用者及內容要由該延伸社交網路伺服器來捕捉。使用者在社交網路112、114及116中具有一或多個識別。僅為了說明的目的，使用者識別已經由加入一姓名到一數字所形成。具有相同名稱但具有附加於該名稱的不同數目之那些識別代表在不同社交網路中代表相同使用者之不同識別。例如，Bob在Facebook 112中具有識別Bob456，在Yahoo1 Groups 114中為Bob123，而在Google Groups 116中沒有識別。

在每個使用者之下，放置有已經註冊為朋友的那些使用者。例如，Bob123具有朋友Al2、Carl2及Dan1，他們皆在相同的社交網路114中。此外，一些使用者已經產生關聯於他們的識別之內容，例如Bob123的UGC 608。在此例中，使用者Bob、Al、Carl及Pam19已經註冊到該延伸社交網路中。Pam具有兩個識別，Pam5及Pam19，但想要保持她的識別Pam5為隱私，所以Pam僅註冊Pam19。

第五圖所示的爬行器506收集該等註冊的使用者之不同的關係，並將它們於唯一的識別下結合在一起，如使用者中間資料504表格中所示。例如，Bob具有來自Facebook 112之註冊的識別Bob456(標示為F.Bob456)，並提供他的密碼(「whocares」)，以及來自Yahoo! Groups 114的Bob123。Al已經由Yahoo！註冊識別Al2，而由Google Groups註冊為Al1。

在該結合程序期間，該系統使用關於來自使用者之識別的多重性之資訊及他們的社交網路，以產生一延伸社交網路。在此處，Bob的網路包括Carl(其已經註冊及列出所有他的識別，所以不需要列出所有Carl的識別)，F.Hugh7(在Facebook中發現到，但因為Hugh尚未註冊，即使用來自Facebook的識別)，Al(已註冊)，及Y.Danl(在Yahoo中發現的未註冊使用者)。Pam的網路僅包含Al，其可在Google中找到。Pam5並不在該系統中；因此Pam具有相關於該識別的隱私性。F.Hugh7被發現，因為他在Facebook中為Bob的朋友，造成F.Hugh7被加入到該系統，而在Facebook中F.Hugh7的網路亦被記錄(Carl及Lee2)。應注意到此範例假設該系統並非對稱，也就是說一使用者的朋友並未暗示該朋友視使用者為朋友。或者簡單來說，僅僅因為Hugh為Bob的朋友並不代表Bob為Hugh的朋友。在另一具體實施例中，該等關係為對稱性，且在我們的範例中，其代表Bob將被加入成為Hugh7的朋友們之一，因為Hugh7為Bob的朋友。

在另一具體實施例中，如果該爬行器無法存取到在該等社交網路中既有的關係時，使用者在當註冊時可以辨識他們的朋友們。在另一具體實施例中，該使用者提供對於該等不同識別之每一者所使用的該密碼，使得該爬行器可存取在該社交網路中他們的資訊。

除了該使用者中間資料之外，該使用者亦透過爬行器506收集UGC 508，如前所述。該內容根據在使用者中間資料504中可使用的該等識別及關係而關聯於該等擁有者。

第七圖為根據本發明一具體實施例用於存取受信任的UGC之處理流程。在作業702中，收到該使用者註冊，例如像是先前相關於第六圖所述之程序。該註冊資訊包括在該等不同社交網路中每個使用者的一或多個識別。該等社交網路由社交網路網站所控制，如第一圖中伺服器112、114及116所示。

在作業704中，一爬行器藉由存取該等社交網路網站收集對應於在作業702中註冊的該等識別之社交關係。該等收集的資訊在作業706中處理，並產生延伸社交網路，如先前相關於第五圖及第六圖中使用者中間資料504所述。

該爬行器在作業708藉由存取該等社交網路網站收集UGC。如前所述，該爬行器可以使用一API或一原力掃描來收集該UGC。在作業710中，該使用者資訊及所收集的UGC為相關，歸屬著作身分給註冊的使用者，其無關於該內容在何處產生，並提供存取到其他使用者，而無關於他們的社交關係在那裏建立。

使用者定義他們想要存取那一種UGC，且該UGC根據它們的定義來過濾，如作業712。存取可依需要進行，或資訊的供應可被定期地傳遞到請求的使用者。然後該等過濾的內容被呈現給該請求的使用者，如作業714，例如像是該使用者的電腦之瀏覽器視窗。

本發明之具體實施例可利用多種電腦系統組態來實施，其中包括掌上型裝置、微處理器系統，微處理器為主或可程式化消費性電子產品、迷你級電腦、主機型電腦及類似者。本發明亦可實施在分散式運算環境中，其中工作係由透過一有線式或無線式網路鏈結的遠端處理裝置執行。

如以上的具體實施例所述，應了解到本發明可利用包含儲存在電腦系統中的資料之多種電腦實施的作業。該等作業為需要實體之實體操縱者。通常，但非必要，這些數量可採取電子或磁性信號之型式，其能夠被儲存、轉換、組合、比較，及另行操縱。

形成本發明一部份之此處所述的任何作業皆為有用的機器作業。本發明亦可關於用於執行這些作業之裝置或設備。該設備可為了所需要的目的而特別地建構，或該設備可為一泛用型電腦，其由儲存在該電腦中的電腦程式選擇性地啟動或組態。特別是，多種泛用型機器可利用根據此處之教示寫成的電腦程式來使用，或其更為方便地建構一更為特殊化的設備來執行所需要的作業。

本發明亦可實施成一電腦可讀取媒體上的電腦可讀取碼。該電腦可讀取媒體為可儲存資料的任何資料儲存裝置，其然後可由一電腦系統讀取。該電腦可讀取媒體的範例包括硬碟機、網路附屬儲存器(NAS,“Network attached storage”)、唯讀記憶體、隨機存取記憶體、CD-ROM、CD-R、CD-RW、磁帶及其它光學及非光學資料儲存裝置。該電腦可讀取媒體亦可分佈在網路耦合的電腦系統上，使得該電腦可讀取碼以一分散方式儲存及執行。

雖然該等方法作業係以一特定順序說明，應瞭解到其它的看門作業可在作業之間執行，或作業可被調整，使得它們在略微不同的時間發生，或可分佈在一系統中，而允許該等處理作業在關聯於該處理之不同間隔處發生，只要該等覆蓋作業之處理可用所需要的方式執行。

雖然前述之發明已為了清楚瞭解的目的而詳細地描述，將可瞭解到在附屬申請專利範圍的範疇內可以實施某些改變及修正。因此，這些具體實施例應視為例示性而非限制性，且本發明並不限於此處所提出的細節，而可在附屬申請專利範圍之範疇及同等者之內進行修正。

110．．．網際網路

112．．．社交網路伺服器

114．．．社交網路伺服器

116．．．社交網路伺服器

120．．．延伸社交網路伺服器

122．．．使用者

124．．．使用者

126．．．使用者

128．．．使用者

130．．．使用者

132．．．電腦顯示器

134．．．瀏覽器

202．．．使用者

204．．．朋友

206．．．朋友

208．．．朋友

210．．．朋友

212．．．朋友

214．．．朋友們的朋友們

216．．．朋友們的朋友們

218．．．朋友們的朋友們

308．．．共享規則

310．．．存取規則

402．．．搜尋使用者介面

404．．．輸入視窗

406．．．類別

408．．．關係

410．．．網站

412．．．日期

414．．．結果排序

416．．．作者

418．．．頻率

420．．．作者年齡範圍

422．．．標題

424．．．範例使用者產生內容

426．．．使用者產生內容結果

502．．．註冊伺服器

504．．．使用者中間資料

506．．．爬行器

508．．．使用者內容資料庫

510．．．訂購伺服器

512．．．搜尋/瀏覽引擎

本發明可參照配合附屬圖面的以下說明而更加瞭解，其中：

第一圖描述使用者存取社交網路資訊的網際網路環境。

第二圖顯示使用者社交關係及使用者產生內容。

第三圖繪示根據一具體實施例如何關聯來自不同社交網路之識別及存取或共享資訊的規則。

第四A圖顯示在一具體實施例中存取UGC的一搜尋使用介面。

第四B圖顯示在一具體實施例中被顯示給一使用者之一範例UGC。

第五圖描述該延伸的社交網路伺服器之一具體實施例中的架構組件。

第六圖繪示結合來自不同網路之社交資訊及收集UGC之程序。

第七圖顯示根據本發明一具體實施例中用於存取受信任的UGC之處理流程。

702．．．步驟

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Claims

一種由電腦實施之存取受信任的使用者產生內容(UGC)之方法，該方法包含：接收使用者註冊資訊，該註冊資訊包括每個使用者之一或多個識別，每個識別對應於由複數個社交網路網站之其中之一所實施的一社交網路；由該等複數社交網路網站收集對應於每個使用者之該等識別的社交關係；藉由結合該等收集的社交關係產生每個使用者的使用者延伸社交網路，其中一未註冊使用者被關聯至該未註冊使用者之一身分於該等複數社交網路網站之其中之一；自該等複數個社交網路網站收集UGC；將該等收集的UGC關聯於該等延伸的社交網路以辨識該UGC之一作者；根據一請求的使用者所定義之存取規則以及根據該UGC之該作者所定義之共享規則而過濾相關的該UGC，其中該共享規則係被定義於該作者的該等複數社交網路網站之任一者；提供該UGC給該請求的使用者，該UGC可用於在一顯示器上呈現。
如申請專利範圍第1項之方法，其中接收使用者註冊資訊另包括，接收每個識別之使用者ID，及如果該使用者提供該密碼，即收集關聯於該使用者ID之密碼。
如申請專利範圍第1項之方法，其中收集社交關係另包括，收集在每個社交網路網站中既有的使用者社交關係。
如申請專利範圍第1項之方法，其中產生使用者延伸社交網路另包括下列之一，擴充一既有的社交網路來包括該等收集的社交關係及 UGC，或是產生一新的社交網路來管理該等使用者延伸的社交網路。
如申請專利範圍第1項之方法，其中收集UGC另包括，僅收集該內容的一擁有者所允許的內容。
如申請專利範圍第1項之方法，其中收集UGC另包括使用一網路爬行演算法來收集社交網路網站內容。
如申請專利範圍第1項之方法，其中收集UGC另包括使用一應用程式化介面(API)來收集社交網路網站內容。
如申請專利範圍第1項之方法，其中該UGC為評等、評論或意願列表之一。
如申請專利範圍第1項之方法，其中該UGC包含關於至少一主題的資訊，該主題來自由下列構成之群組，旅遊、餐廳、購物、產品、服務、社群、政治、職業或網站。
如申請專利範圍第1項之方法，其中關聯另包含，將所收集之UGC的每個項目關聯於撰寫該項目之一使用者所註冊的所有該等識別。
如申請專利範圍第1項之方法，其中過濾該相關的UGC另包括根據一撰寫使用者的隱私選項來共享UGC，該等隱私選項由內容選擇、目標使用者或著作者識別所構成的一群組中選出。
如申請專利範圍第1項之方法，其中過濾該相關的UGC另包括對於根據該UGC作者之隱私選項而不能夠被共享的特定UGC來施加限制。
如申請專利範圍第1項之方法，其中過濾該相關的UGC另包括使用搜尋參數來過濾該UGC。
如申請專利範圍第1項之方法，其中提供內容另包含，依需要存取內容，及使用搜尋參數來過濾資訊。
如申請專利範圍第1項之方法，其中提供內容另包含，自該請求的使用者接收一請求以訂閱一服務，該服務係供給一資訊，根據該存取規則過濾被供給之該資訊，及顯示已過濾之該資訊。
如申請專利範圍第1項之方法，其中提供內容另包括給予來自與該使用者具有類似喜好之作者的推薦。
如申請專利範圍第1項之方法，另包括，提供自該延伸的社交網路得到的行為資料。
一種嵌入在非暫時性之一電腦可讀取儲存媒體之電腦程式，當其由一或多個處理器執行時用於存取受信任的UGC，該電腦程式包含：用於接收使用者註冊資訊的程式碼，該註冊資訊包括每個使用者之一或多個識別，每個識別對應於由複數個社交網路網站之其中之一所實施的一社交網路；用於自該等複數個社交網路網站收集對應於每個使用者之該等識別的社交關係之程式碼；用於藉由結合該等收集的社交關係產生每個使用者的使用者延伸社交網路之程式碼，其中一未註冊使用者被關聯至該未註冊使用者之一身分於該等複數社交網路網站之其中之一；用於自該等複數個社交網路網站收集UGC之程式碼；用於將該等收集的UGC關聯於該等延伸社交網路之程式碼，用以辨識該UGC之一作者；用於收集使用者隱私喜好以共享之程式碼；用於根據一請求的使用者所定義之存取規則以及根據該UGC之該作者所定義之共享規則而過濾相關的該UGC之程式碼，其中該共享規則係被定義於該作者的該等複數社交網路網站之任一者；用於提供該UGC給該請求的使用者之程式碼，該UGC 可用於在一顯示器上呈現。
如申請專利範圍第18項之電腦程式，其中用於收集UGC之程式碼另包括使用一應用程式化介面(API)來收集社交網路網站內容。
如申請專利範圍第18項之電腦程式，其中用於關聯的程式碼另包括將收集的UGC之每一項目關聯於撰寫該項目之一使用者註冊的所有該等識別。
一種存取受信任的UGC之系統，該系統包含：複數個社交網路網站；一註冊伺服器，具有一處理器，用於接收使用者註冊資訊，該註冊資訊包括每個使用者之一或多個識別，每個識別對應於由該等複數個社交網路網站之其中之一所實施的一社交網路；一爬行器，其收集UGC及來自該等複數個社交網路網站之對應於每個使用者的識別之社交關係；一使用者中間資料資料庫，其包括每個使用者之使用者延伸社交網路及使用者隱私喜好，該使用者延伸社交網路藉由結合該等收集的社交關係所產生，收集的該UGC係關聯於該等延伸社交網路，其中一未註冊使用者被關聯至該未註冊使用者之一身分於該等複數社交網路網站之其中之一；一使用者內容資料庫，其包括由該爬行器取得的該UGC；一搜尋引擎，用於根據一請求的使用者所定義之存取規則來過濾相關的該UGC，該存取規則由該等複數社交網路網站之中的該請求的使用者所定義；及一顯示器，用於提供該UGC給該請求的使用者。
如申請專利範圍第21項之系統，另包括一訂購伺服器，用於讓使用者訂購一服務，該服務係供應內容，該供應內容根據該存取規則來過濾，並將過濾完成之該供應內容呈現至該請求的使用者。
如申請專利範圍第21項之系統，其中該爬行器收集在每個社交網路網站中既有的使用者社交關係。
如申請專利範圍第21項之系統，其中該爬行器使用一網路爬行演算法來收集UGC以收集社交網路網站內容。
如申請專利範圍第21項之系統，其中該UGC包含關於至少一主題的資訊，該主題來自由下列構成的該群組，旅遊、餐廳、購物、產品、服務、社群、政治、職業或網站。