TWI491217B - 使用自使用者活動更新所得觀點增加內容關聯性之方法 - Google Patents

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Description

使用自使用者活動更新所得觀點增加內容關聯性之方法
本發明一般來說與一種選擇可利用最相關內容片段的改良流程有關。特別但並非排外的,本發明與根據跨及該網際網路所觀察之社交活動以進行內容片段之選擇有關。
現今,資訊消費者預期在每天所有時間獲得來自全世界的新聞與資訊。新聞商家雇用編輯人員選擇發佈何項內容片段。編輯人員根據個人對於目前事件的知識、經驗與直覺進行內容片段選擇。然而,這些資訊來源可能受限,特別是當事件快速展開且跨及全球時。因此,需要選擇最相關內容片段的改良方法。因此,在針對這些與其他方面的考量下產生本發明。
本發明現在將在參考伴隨圖式下進行更完整的描述,該等伴隨圖式本身也形成本發明之一部分,且該等伴隨圖式係以例證方式實作能實行本發明的特定實施例。然而,本發明也可以以許多不同形式所體現,且本發明不應該被限制於在此描述之該等實施例中;倒不如說,提供這些實施例以使本揭露內容更加完全與完整,且對於相關領域技術人員而言也可完全運用本發明之觀點。除此之外,本發明也可體現為方法或裝置。據此,本發明可以採用完全硬體實施例、完全軟體實施例,或是組合軟體與硬體的實施例形式。因此,不應將以下詳細敘述之內容考慮為限制目的。
在此規格說明書與申請專利範圍之中,除非特別明白指示,否則下述用詞具有其明顯關聯的意義。在此使用之片語「在一實施例中」雖然可以參照至該相同實施例,但也可不參照至該相同實施例,此外,在此使用之片語「在另一實施例中」雖然可以參照至一相異實施例,但也可不參照至一相異實施例。 因此,當於以下描述實,可以在不背離本發明觀點或精神下立即進行本發明各種實施例的組合。
此外,在此使用之用詞「或」是一種包含性的「或」操作詞,除非特別明白指示,否則其與該用詞「及/或」相同。該用詞「根據於…」並非一種排外的條件,除非特別於上下文中明白指示,否則其實際上也可以根據並未描述的其他因素。此外,在此規格說明書中,該用詞「或」、「一個」與「該」也包含複數意義。「在…中」的意義也包含「在…中」與「在…上」。
在此使用之用詞「使用者產生內容」或UGC參照為由使用者所產生的任何內容形式,而非由專業服務所產生,像是並非由報紙、電視等的廣播服務或其他類似服務所產生。在此這種UGC也稱作為UGC文件,但其涵蓋信息、網頁及/或實際上由使用者所能使用的任何其他形式或格式,以產生及/或散佈該使用者產生文件以由另一使用者所閱讀及分享。典型上,這種UGC可以張貼於網點上、使用者管理部落格中、照片網點上或是其他類似位置。然而如同所指,這種UGC文件也包含信息,像是包含電子郵件信息、即時信息或其他類似信息。
在此使用之用詞「社交活動」參照為任何以電腦為基礎之使用者活動形式,該活動則留下可由其他使用者所檢視之記錄。使用者活動可以利用任何計算裝置形式執行任何軟體形式所實行。例如,使用者可以利用在個人電腦上所執行的網頁瀏覽器進行活動,或是利用在智慧型手機上所執行的應用程式進行活動。社交活動的範例之一為張貼書籍回顧。另一種社交活動範例為評論朋友的個人資料照片。
可以根據該記錄所留下供其他使用者檢視的形式,對該社交活動進行分類:文字、評分、鏈結、標籤等等。「以文字為基礎之社交活動」(其中,文字包含純文字、HTML、維基編碼及其他類似文字)包含該使用者以任何自由文字形式所表示的想法或感覺,像是透過塗鴉牆張貼、評論、回顧、部落格張貼、推特、狀態更新及其他類似方式。「以鏈結為基礎之社交 活動」包含任何鏈結所能分享的任何方式,包含張貼鏈結至社交網站網點或是使用社交書籤網點,像是使用DiggTM 或Yahoo!®的Delicious。「以標籤為基礎之社交活動」包含將新增或現有的內容與文字或片語建立關聯,像是在部落格文章上利用「lasagna」將「baking lasagna」建立標籤。
也可以根據該內容形式將社交活動進行分類,該內容意指:發佈內容,像是新聞、圖片等等。「以發佈內容為基礎之社交活動」包含與發佈內容片段有關的任何社交活動,像是張貼與發佈內容片段有關的評論、鏈結至發佈內容片段與其他類似方式。「以圖片為基礎之社交活動」包含與圖片有關的任何社交活動,像是對圖片進行評論、對圖片中的個人進行標籤、「鏈結」該圖片等等。
在此使用之用詞「趨勢主題」參照為由觀測社交活動所推衍已經跨過一流行性門檻的關鍵字。例如,新電影的發表可能形成與該主演者有關的社交活動增加,因此該主演者的姓名便成為「趨勢主題」。在一實施例中,跨過流行性門檻意指在該社交活動總量中的絕對增加測量。也可以改變配置成為實際比例的增加與絕對數值的增加,兩種方式都是以系統為觀點,並以每一主題為基礎。
另一種趨勢形式為「週期性趨勢主題」,像是「感恩節」或是「就業報告」,其參照為在可預測的日期及/或時間時會知其性跨過流行性門檻的主題。可以預期週期性趨勢主題會在每日的某時間、每周的某日、每月的某日、假日、特定月份/年分及其他類似形式或是其任意組合下重複。另一種趨勢形式為「未預料趨勢主題」,其參照為之前並不流行但在不預期下變為流行的主題。例如,元首的死亡可能會造成未預料的趨勢主題。
在此使用之用詞「趨勢分數」參照為根據從內容片段中所找到之「趨勢主題」的頻率及/或絕對數值,而從內容候選片段所推衍的度量。
在此使用之用詞「高度活動內容」參照為已經發生過社交活動增加超過門檻的內容,像是以上所描述「以發佈內容為基礎之社交活動」。如果一內容片段已經被發佈,便可透過測量超過門檻之點擊次數增量的方式,另外識別該內容片段是否為高度活動內容。在一實施例中,超過門檻的增量參照為一種比例增加,而在另一實施例中,超過門檻的增量參照為一種絕對數值增加。
在此使用之用詞「活動分數」參照為從與內容候選片段關聯的社交活動程度所推衍的度量。
以下將簡單描述本發明實施例,以提供對於本發明某些觀點的基本了解。此簡單描述並不預期成為廣泛的檢視。其並不預期識別主要或關鍵元件,也不預期用於描繪或是窄化本發明之觀點。其目的只是以簡化形式陳述某些概念,作為在之後所呈現之詳細細節的序言。
簡單來說,本發明指導根據「活動分數」與「趨勢分數」之加權組合,進行用於發佈之內容候選片段排序。在一實施例中,該活動分數測量與該內容有關的社交活動性,像是測量已經分享、檢視或評論多少內容。在一實施例中,該趨勢分數指示在該內容中所包含之趨勢主題的測量。在一實施例中,趨勢主題為從跨及該網際網路之社交活動分析所推衍的關鍵字,像是跨及部落格的文章、塗鴉牆文章、推特、評論、評分、標籤、視頻、,圖片與其他類似內容。在一實施例中,如果一主題超過該社交活動之一最小絕對門檻,同時在社交活動中的比例增加,則該主題便是趨勢主題。
例證操作環境
第一圖圖示一環境實施例組件,於該環境中可進行本發明的實作。實作本發明並不需要所有的組件,且在不背離本發明精神或觀點下,可以進行配置與該等組件形式的變化。如同所示,第一圖之系統100包含區域網路(「LANs」)/廣域網路(「WANs」)-網路111、無線網路110、客戶端裝置101-105、 內容服務裝置107-108以及內容排序伺服器120。
以下結合第二圖詳細描述該等客戶端裝置101-105之一實施例。然而一班來說,該等客戶端裝置102-104可以包含實質上任何可攜計算裝置,該可攜計算裝置具有透過網路接收與傳送信息的能力,像是透過該網路111、無線網路110或是其他類似網路。該等客戶端裝置102-104一般來說也可以描述為經配置而可攜的客戶端裝置。因此,該等客戶端裝置102-104可以包含實質上任何可攜式計算裝置,該可攜式計算裝置具有連接至另一計算裝置並接收資訊的能力。這種裝置包含像是蜂巢式電話、智慧手機、顯示型傳呼器、無線射頻(RF)裝置、紅外線(IR)裝置、個人數位助理(PDAs)、手持電腦、膝上型電腦、可穿戴式電腦、平板電腦、結合上述一或多樣裝置的整合裝置以及其他類似裝置。因此,該等客戶端裝置102-104一般來說在具有廣泛的能力與特徵。例如,蜂巢式電話可以具有數字鍵盤以及一些單色液晶顯示列,於該等單色液晶顯示列僅能呈現文字。在另一範例中,網路致能行動裝置可以具有觸碰感應螢幕、觸控筆以及許多彩色液晶顯示列,在該等彩色液晶顯示列中則能展示文字與圖片兩者。
客戶端裝置101可以包含實質上任何計算裝置,該計算裝置具有透過網路通訊傳出並接收資訊的能力,包含社交網路資訊、執行各種線上活動,或其他類似資訊。這種裝置的集合也可以包含一般來說利用有線或無線通訊媒介進行連結的裝置,像是個人電腦、多處理器系統、以多處理器為基礎或可程式化消費電子、網路個人電腦或其他類似裝置。在一實施例中,至少該等客戶端裝置102-104的某些裝置可以透過有線及/或無線網路操作。現今,許多這些裝置都包含透過網路進行存取及/或通訊的能力,像是透過網路111及/或甚至是透過無線網路110。此外,客戶端裝置105可以存取各種計算應用程式,包含瀏覽器或其他以網路為基礎的應用程式。
網路致能客戶端裝置可以包含瀏覽器應用程式,該瀏覽器 應用程式經配置以接收及傳送網頁、以網路為基礎之信息以及其他類似資訊。該瀏覽器應用程式可經配置以接收及展示圖片、文字、多媒體及其他類似內容,該瀏覽器應用程式可經配置以使用實質上任何以網路為基礎的語言,包含無線應用協定(WAP)信息及其他類似語言。在一實施例中,該瀏覽器應用程式能夠使用手持設備標示語言(HDML)、無線標示語言(WML)、WMLScript、JavaScript、標準通用標示語言(SMGL)、超文字標示語言(HTML)、可擴展標示語言(XML)與其他類似語言以展示並傳送信息。在一實施例中,該客戶端裝置之使用者可以使用該瀏覽器應用程式透過網路實作各種(線上)活動。然而,也可以使用其他應用程式實作各種線上活動。
該等客戶端裝置101-105也可以包含至少一其他客戶端應用程式,該客戶端應用程式經配置已在另一計算裝置之間接收及/或傳送內容,藉此建立社交活動。該客戶端應用程式也包含提供及接收文字內容、圖片內容、視頻內容與其他類似內容的能力。該客戶端應用程式進一步提供能夠識別該客戶端應用程式本身的資訊,包含形式、能力、名稱與其他類似資訊。在一實施例中,該等客戶端裝置101-105可以透過各種機制唯一識別其本身,包含透過電話號碼、行動識別碼(MIN)、電子序列碼(ESN)或其他行動裝置識別符。該資訊也指示該行動裝置所能使用的內容格式。這種資訊也可以提供於網路封包或其他類似封包之中,於其他可戶端裝置、內容服務裝置107-108、內容排序伺服器120或其他計算裝置之間傳送。
該等客戶端裝置101-105可經進一步配置以包含客戶端應用程式,其使得終端使用者登錄終端使用者帳號,而該終端使用者帳號可由另一計算裝置所管理,像是由該內容服務裝置107-108、內容排序伺服器120或其他類似裝置所管理。例如,這種終端使用者帳號可以經配置以使該終端使用者管理一或多個線上活動,例如包含搜尋活動、社交網路活動、瀏覽各種網點、建立購買活動、販售商品/服務、與其他使用者通訊或 與其他人分享附加內容,或是進行其他類似活動。然而,也可以在不登錄該終端使用者帳號下參與在這種線上網路活動。
此外,該等客戶端裝置101-105可經配置以操作傳送信息及其他UGC文件,用以透過及/或在內容服務裝置上張貼,像是該裝置107-108。也就是說,在一實施例中,該等客戶端裝置101-105之使用者可以選擇建立及/或張貼UGC文件於由該等內容服務裝置107-108之一或多個裝置所主持之部落格、網頁或其他類似位置之中。
該無線網路110經配置以將該等客戶端裝置102-104與其組件與該網路111連接。該無線網路110可以包含任意各種無線次網路,該無線次網路可以進一步重疊單獨的隨意網路與其他類似網路,以提供該等客戶端裝置102-104一種以基礎設施為導向的連接。這種次網路可以包含網格網路、無線區域網路(WLAN)、蜂巢式網路與其他類似網路。
該無線網路110可以進一步包含終端、閘道、路由器以及其他類似裝置的自主系統,該等系統則利用無線射頻鏈結及其他類似方式連結。這些連接器經配置自由且隨機移動,並任意進行自我組織,因可以快速改變該無線網路110的拓樸。
該無線網路110可以進一步使用多種存取技術,該存取技術包含第二代(2G)、第三代(3G)蜂巢式系統無線射頻存取、WLAN、無線路由器(WR)、網絡與其他類似技術。像是2G、3G以及未來存取網路的存取技術可以使行動裝置覆蓋廣泛的區域,像是該等客戶端裝置102-104便可具有各種程度的移動能力。例如,該無線網路110可以透過像是全球行動通信系統(GSM)、一般封包式無線電服務(GPRS)、增強資料率GSM服務(EDGE)、寬頻多重分碼存取(WCDMA)與其他類似技術的無線射頻網路存取進行無線射頻連接。基本上,該無線網路110可以包含實質上任何無線通訊機制,透過該無線通訊機制資訊便可以在該等客戶端102-104與另一計算裝置、網路及其他類似裝置之間傳送。
該網路111經配置以將網路與其他計算裝置連接,該計算裝置包含內容服務裝置107-108、內容排序伺服器120、客戶端裝置101及105,並透過該無線網路110連接至該等客戶端裝置102-104。該網路111可以使用任何電腦可讀媒介形式,以進行從一電子裝置至另一電子裝置的資訊通訊。同樣的,該網路111除了LANs、WANs、像是通用序列匯流排(USB)的直接連接、其他電腦可讀媒介形式之外,也包含該網際網路,或是期任何組合。在LANs的互連集合的基礎上,也在各種不同結構與通訊協定的基礎上,路由器便做為LANs之間的鏈結,使信息從一裝置傳送至另一裝置。此外,在LANs之中的通訊鏈結以及在網路之間的通訊鏈結可以使用類比電話線或是完全或部分的專用數位線路,該LANs一般來說包含絞線對或共軸電纜,而該專用數位線路則包含T1、T2、T3與T4、整體服務數位網路(ISDNs)、數位用戶線(DSLs)、包含衛星鏈結的無線鏈結,或是相關領域技術者所知之其他通訊鏈結。此外,遠端電腦與其他相關電子裝置也可以透過數據機或暫時電話線以遠端方式連接至LANs或WANs。基本上,該網路111包含任何通訊方法,藉由該通訊方法便可在計算裝置之間進行資訊傳輸。
此外,通訊媒介一般來說實體化為電腦可讀指令、資料結構、程式模組,或其他傳輸機制,並可以包含任何資訊傳輸媒介。做為範例,通訊媒介包含有線媒介與無線媒介,該有線媒介像是絞線對、共軸電纜、光纖、波導與其他有線媒介,該無線媒介像是聲波、無線射頻、紅外線與其他無線媒介。
內容服務裝置107-108包含實質上任何網路裝置,該網路裝置可用以操作成為網點伺服器,以提供內容至該等客戶端裝置101-105。這種內容包含網頁內容、廣告、專業產生內容(非UGC內容)、搜尋結果、部落格、照片分享頁面,及/或任何各種UGC內容,但並不限於上述所列,該內容則可由另一客戶端裝置所存取。該等內容服務裝置107-108也可以操作成為信 息伺服器,像是SMS信息服務、IM信息服務、電子郵件信息服務、警告服務或其他類似服務。此外,該等內容服務裝置107-108也可以操作成為檔案傳輸通訊協定(FTP)伺服器、資料庫伺服器、音樂及/或視頻下載伺服器或其他類似伺服器。此外,該等內容服務裝置107-108可經配置以進行多種功能。
該等內容服務裝置107-108也可經配置以接收信息及/或任何其他各種UGC文件,該等UGC文件可用於識別熱烈討論或趨勢主題。在一實施例中,該等內容服務裝置107-108提供至少對於該內容排序伺服器120的存取及/或提供所接收信息或其他UGC文件的複本至該內容排序伺服器120,以在一或多個時間窗中進行內容排序。該等時間窗可以實質上為任意期間。然而,一般的時間窗則包含一目前時間窗,像是一小時、過去三十分鐘、一天、一周、一月、一年或其他類似期間,但並不限制於此。該等內容服務裝置107-108也從該內容排序伺服器120接收至該一或多個UGC文件的鏈結,該等UGC文件則被認為具有與該已識別趨勢主題關聯的內容。接著,該等內容服務裝置107-108可以呈現在已選擇時間窗中該等已識別趨勢內容,也呈現與該等UGC文件關聯之鏈結,以供該等客戶端裝置101-105存取。
由於各種隱私性考量,可認定根據該趨勢分析,至少某些該等已接收UGC文件可以不被檢驗及/或可以不具有對該等UGC文件的鏈結。因此在一實施例中,可以提供使用者可選擇退出(opt-out)、可選擇加入(op-in)或類似的政策,該政策使各種使用者可以選擇是否參與將其內容與該等鏈結、分析或相關活動關聯。
以下將結合第三圖詳細描述該內容排序伺服器120之實施例。然而簡單來說,該內容排序伺服器120可以包含任何計算裝置,該計算裝置具有連接至該網路111以接收多數UGC文件並對該等已接收UGC文件進行排序的能力。
在一實施例中,該等文件可以以分散方式於多數裝置中進 行處理,像是該內容排序伺服器120可使用任何各種平行化策略處理該等文件。例如,該等文件可以被區分為文件群集,並根據給定群集之該等文件中的內容相異程度最大化進行散佈。也可以使用其他的平行化策略。在任何情況中,接著每一內容排序伺服器120都可以利用串流方式對該等已接收文件與索引陣列進行修正結論演算法(MSA),以識別做為趨勢主題片語的片語。在一實施例中,將時常出現的片語或規則編碼成狀態機器語言,接著透過序列符號串起該等規則。一旦已經分析該等已接收文件,便將來自每一內容排序伺服器120的該等已識別片語合併,以進行進一步分析,包含移除外來共同出現的片語、根據口語分析的部分去除某些字以及其他類似分析。接著,決定目前時間窗中每一已識別片語的出現頻率,並決定該等已識別片語在多數其他時間窗中的出現頻率。接著使用該等片語的權重以識別較少數目的候選片語。例如在一實施例中,可以產生多數不同尺寸的時間窗。接著,如果來自該等候選片語之片語在考量時間窗中比起在其他封閉時間窗(包圍或包含該考量時間窗的時間窗)中的出現頻率更高,便將該片語識別做為趨勢主題。也可以使用不同於巢狀時間窗的其他窗口分析方式。例如在另一實施例中,在不背離本發明觀點下,可以使用與偵測一片語是否成為趨勢的推衍數值或其他測量數值緊密結合的連續時間窗。
接著可以產生與該等趨勢主題片語關聯之一或多個UGC文件的鏈結。接著可以提供該等趨勢主題片語與該等鏈結至該等內容服務裝置107-108,以對該等客戶端裝置101-105與其他類似裝置進行展示。在另一實施例中,該內容排序伺服器120可以展示該等鏈結與該等趨勢主題片語。
可以操作為該等內容服務裝置107-108及/或該內容排序伺服器120的裝置包含個人電腦、桌上型電腦、多處理器系統、已多處理器為基礎或可程式化消費電子、網路個人電腦、伺服器裝置、網路裝置及其他類似裝置,但並不限制於此。應 該注意雖然該內容排序伺服器120係描述成為可用於進行內容排序之單一網路裝置,但本發明並不受限於此,該內容排序工作可以由多數內容排序伺服器所執行。
例證客戶端裝置
第二圖圖示客戶端裝置之一實施例,該客戶端裝置可以包含逾實作本發明之系統中。客戶端裝置200可以包含多於或少於在第二圖中所示的組件。然而,該等圖示組件係足夠用於揭露用於實行本發明之例證實施例。例如,該客戶端裝置200可以代表第一圖之該等客戶端裝置101-105之至少一客戶端裝置。
如圖所示,該客戶端裝置200包含一處理單元(CPU)222,該CPU 222透過匯流排224與大量記憶體230通訊。該客戶端裝置200也包含電力供應器226、一或多個網路介面250、音頻介面252、顯示器254、小鍵盤256、照明器258、輸入/輸出介面260、觸覺感知介面262與選擇性的全球定位系統接收器264。該電力供應器226提供電力至該客戶端裝置200。可以使用可充電式或不可充電式的電池提供電力。也可以由外部電力來源提供電力,像是可供應及/或進行電池充電之交流電轉接器或是電力箱。
該客戶端裝置200可選擇性與(未圖示)基地站通訊,或是直接與另一計算裝置通訊。該網路介面250包含將該客戶端裝置200連接至一或多個網路的電路,並經建構以利用一或多種通訊協定與技術,該等通訊協定與技術包含GSM、多重分碼存取(CDMA)、多重分時存取(TDMA)、使用者資料通訊協定(UDP)、傳輸控制及網際網路通訊協定(TCP/IP)、SMS、GPRS、WAP、UWB、IEEE 802.16、WiMax、SIP/RTP或任何各種其他無線通訊協定,但並不限定於此。該網路介面250有時被已知為是一種傳輸接收器、傳輸接收裝置或網路介面卡(NIC)。
該音頻介面252經配置以產生並接收音頻訊號,像是人類聲音的聲響。例如,該音頻介面252可以與(未圖示)揚聲器及 麥克風連接,以與其他進行遠端通訊及/或產生用於某些動作的音頻辨識。該顯示器254可以是液晶顯示器(LCD)、氣體電漿、有機發光二極體或任何其他可以與計算裝置一起使用的顯示器形式。該顯示器254也可以包含觸碰感測螢幕,該觸碰感測螢幕經配置以接收來自物件的輸入,像是來自於觸控筆或來自於人手的數位訊號。
該小鍵盤256可以包括任何輸入裝置,該輸入裝置經配置以接收使用者的輸入。例如,該小鍵盤256可以包含一壓鈕式數字撥號器或是鍵盤。該小鍵盤256也可以包含命令按鈕,該等按鈕則與選擇及傳送圖片關聯。該照明器258可以提供狀態指示及/或提供光源。該照明器258可以在特定時期或回應事件時保持作用。例如,當該照明器258保持作用時,可對該小鍵盤256的按鈕提供背光,並在提供該客戶端裝置電力時保持啟動。同樣的,當特定動作執行時,該照明器258可以以不同形態對這些按鈕提供背光,像是撥號給另一客戶端裝置時。該照明器258也可以為了回應動作而使光來源定位於該客戶端裝置的一透明或半透明外殼之中以進行照明。
該客戶端裝置200也包括用以與外部裝置通訊之輸入/輸出介面260,像是未於第二圖中圖示之頭戴式收話器或其他輸入或輸出裝置。該輸入/輸出介面260可以使用一或多種通訊技術,像是USB、紅外線、藍芽或其他類似通訊技術。該觸覺感知介面262經配置以提供知覺回饋給該客戶端裝置之使用者。例如,當另一計算裝置使用者呼叫時,該觸覺感知介面262可以以特定方式震動該客戶端裝置200。
該選擇性GPS傳輸接收器264可以決定該客戶端裝置200於地球表面上的實體座標,其一般來說輸出為經度與緯度數值。該GPS傳輸接收器264也可以使用其他的地理定位機制,包含三角定位、AGPS、E-OTD、CI、SAI、ETA、BSS或其他類似機制,但並不侷限於此,以進一步決定該客戶端裝置200於地球表面上的實體位置。要了解到在不同情況下,該GPS 傳輸接收器264可以決定該客戶端裝置公厘精度範圍內的實體位置;而在其他情況中,所決定之實體位置精度可能較低,像是在公尺範圍或更大距離範圍下的精度。然而在一實施例中,行動裝置可以透過其他組件提供其他資訊,並使用該等資訊決定該裝置之實體位置,該等資訊例如包含MAC地址、IP地址或其他類似資訊。
該大量記憶體230包含隨機存取記憶體(RAM)232、唯讀記憶體(ROM)234與其它儲存方式。該大量記憶體230係描述一種電腦可讀儲存媒介(裝置)的範例,用以儲存像是電腦可讀指令、資料結構、程式模組或其他資料的資訊。該大量記憶體230儲存基本輸入/輸出系統(BIOS)240,用以控制該客戶端裝置200的低階操作。該大量記憶體230也儲存作業系統作業系統241,用以控制該客戶端裝置200的操作。應該體會到此組件可以包含一般目的的作業系統,像是UNIX或LINUXTM 的版本,或是包含一特殊化客戶端通訊作業系統,像是Windows MobileTM 或Symbian®作業系統。該作業系統可以包含或是與Java虛擬機器模組介接,而使該作業系統能透過Java應用程式控制硬體組件及/或進行系統操作。
該大量記憶體230進一步包含一或多個資料儲存裝置248,除了其他用途之外,可由該客戶端裝置200使用該等資料儲存裝置248以儲存描述該客戶端裝置200各種能力的資訊。接著,可根據各種事件將該資訊提供至另一裝置,包含在通訊期間傳送做為一標頭部分、在請求之後立即傳輸或其他類似事件。該資料儲存裝置248也可以用於儲存社交網路資訊,該等社交網路資訊包含通訊錄、好友清單、別名、使用者個人資料或其他類似資訊。此外,如同所述,該資料儲存裝置248也可以儲存信息、網頁內容或是任何各種UGC內容。至少該等資訊之一部分可被儲存於該客戶端裝置200中之磁碟上或其他(未圖示)電腦可讀儲存裝置上。
該應用程式242可以包含電腦可執行指令,其中當由該客 戶端裝置200執行該電腦可執行指令時,便進行信息(例如,SM、MMS、IM、電子郵件及/或其他信息)、音頻、視頻的傳輸、接收及/或處理,也能與另一客戶端裝置之其他使用者進行遠端通訊。其他應用程式範例包含行事曆、搜尋程式、電子郵件客戶端程式、IM應用程式、SMS應用程式、網路電話(VOIP)應用程式、聯絡人管理器、工作管理器、譯碼器、資料庫城市、文字處理程式、安全性應用程式、工作表應用程式、遊戲...等等。該應用程式242例如可以包含通訊軟體243與瀏覽器245。
該瀏覽器245可以包含實質上任意應用程式,該應用程式經配置已接收並展示圖片、文字、多媒體與其他類似內容,該應用程式實質上使用任意以網路為基礎的語言。在一實施例中,該瀏覽器應用池是可以使用HDML、WML、WMLScript、JavaScript、SMGL、HTML、XML與其他類似語言以展示並傳送信息。然而可使用任何各種其他以網路為基礎的語言。在一實施例中,該瀏覽器245可以使該客戶端裝置200之使用者提供及/或接收UGC內容,該UGC內容包含與另一計算裝置之間的信息及/或其他文件,並用於張貼、閱讀及/或與另一客戶端裝置進行通訊。
該通訊軟體243經配置以使用各種傳訊通訊方式管理訊息會談,包含SMS、IM、MMS、IRC、mIRC、RSS饋入及/或其他類似信息,但並不侷限於此。例如在一實施例中,該通訊軟體243可經配置而成為IM應用程式,像是AOL Instant Messenger、Yahoo! Messenger、.NET Messenger Server、ICQ或其他應用程式。在一實施例中,該通訊軟體243可經配置而包含電子郵件使用者代理(MUA),像是Elm、Pine、MH、Outlook、Eudora、Mac Mail、Mozilla Thunderbird或其他類似代理。在另一實施例中,該通訊軟體243可為客戶端應用程式,該客戶端應用程式經配置以整合並使用各種傳訊協定,包含但不侷限為該客戶端裝置200使用的各種推播及/或拉播機制。在一實施例中,該通訊軟體243可以與該瀏覽器245互動 以管理信息。在此使用之術語「信息」意指任何各種傳訊格式或通訊形式,包含SMS、IM、MMS、IRC或其他類似形式,但並不侷限於此。
例證網路裝置
第三圖圖示根據本發明實施例之該網路裝置300之一實施例。該網路裝置300可以包含多於或少於所圖示之組件。然而,該等圖示組件係足夠用於揭露用於實行本發明之例證實施例。例如,該網路裝置300可以代表第一圖之該內容排序伺服器120。如以下所描述,該網路裝置300可以進一步包含管理該等已識別趨勢主題與該等UGC文件鏈結之展示的能力。然而如以上所提及本發明並不侷限於此,且可在不同於用於展示或存取內容之相異網路裝置上進行內容排序。
該網路裝置300包含處理單元312、視頻顯示轉接器314與大量記憶體,其所有組件都透過匯流排322彼此通訊。該大量記憶體一般來說包含RAM 316、ROM 322與一或多個固定式大量儲存裝置,像是硬碟328、磁帶、光碟及/或軟碟。該大量記憶體儲存作業系統320,用語控制該網路裝置300的操作。可以使用任何一般目的的作業系統。也具備BIOS 318用以控制該網路裝置300的低階操作。如第三圖所描述,該網路裝置300也可以透過網路介面裝置310與該網際網路或其他通訊網路通訊,該網路介面裝置310經建構以使用包含該TCP/IP的各種通訊協定。該網路介面裝置310有時被已知為是一種傳輸接收器、傳輸接收裝置或網路介面卡(NIC)。
如以上所述之該大量記憶體描述另一種電腦可讀媒介的形式,也就是電腦可讀儲存媒介。該電腦可讀儲存媒介(裝置)可以包含非暫時性、揮發性、非揮發性、可移除式與不可移除式媒介,其可利用任何儲存資訊之方法或技術進行實作,該等資訊則像是電腦可讀指令、資料結構、程式模組,或其他資料。該電腦可讀儲存媒介的範例則包含RAM、ROM、EEPROM、快閃記憶體或其他記憶體技術、CD-ROM、DVD或其他光學 儲存媒介、磁匣、磁帶、磁碟儲存媒介或其他磁性儲存裝置,或任何其他可用於儲存想要之資訊並由計算裝置我存取的實體媒介。
如同所示,資料儲存裝置354可包含資料庫、文字、表格、資料夾、檔案或其他類似內容,其經配置以維持並保存使用者帳戶識別器、使用者個人資料、電子郵件地址、IM地址及/或其他網路地址或其他類似內容。該資料儲存裝置354也可以儲存各種信息、UGC文件與其他類似內容。在一實施例中,可根據特定使用者、使用者帳號、個人資料或其他類似內容進行這種資訊的儲存。該資料儲存裝置354可進一步包含程式碼、資料、演算法與其他類似內容,以由處理器所使用,像是由中央處理單元(CPU)312執行並進行動作。在一實施例中,該資料儲存裝置354的至少某些部分也可以儲存在該網路裝置300之另一組件上,包含但不侷限於儲存於cd-rom/dvd-rom 326、硬碟326或其他類似組件上。
該大量記憶體也儲存程式碼籍資料。將一或多個應用程式350載入至該大量記憶體之中並於該作業系統320上執行。該應用程式的範例可以包含譯碼器、排程器、行事曆、資料庫程式、文字處理程式、HTTP程式、客製化使用者介面程式、IPSec應用程式、加密程式、安全性程式、SMS信息伺服器、IM信息伺服器、電子郵件伺服器、帳號管理器...等等。網路服務356、趨勢偵測器357、通訊伺服器358與社交活動偵測器359也可以包含在該應用程式350中成為應用程式。
該網路服務356代表任意各種服務,該等服務經配置以透過網路提供內容至另一計算裝置,包含提供信息。因此該網路服務356例如包含網路伺服器、FTP伺服器、資料庫伺服器、內容伺服器或其他類似伺服器。該網路服務356可以透過該網路以任何各種格式提供包含信息之內容,該等格式包含WAP、HDML、WML、SMGL、HTML、XML、eHTML、xHEML或其他類似格式,但並不侷限於此。
在一實施例中,該網路服務356可以從另一網路裝置或其他類似裝置接收UGC文件,像是從客戶端裝置接收。接著該網路服務356可以讓使用者準備及/或管理該等UGC文件,以一吽各種其他使用者所存取。因此,該網路服務356可以允許使用者管理該等UGC文件的部落格頁面或其他類似內容。然而,該網路服務356並不侷限於部落格,並可以使用用於張貼UGC文件的其他網路頁面。
該通訊伺服器358可以包含實質上任意計算組件或多數組件,該等組件經配置及經佈置以遞送來自信息使用者代理及/或其他信息伺服器的信息至局部信息儲存器,或傳送信息至該局部信息儲存器,該局部信息儲存器則像是該資料儲存裝置354或其他類似儲存器。因此,該通訊伺服器358可以包含信息傳送管理器以使用任意各種電子郵件通訊協定進行信息通訊,該等電子郵件通訊協定包含SMTP、POP、IMAP、NNTP或其他類似協定,但並不侷限於此。該通訊伺服器358也可由該通訊伺服器358之一或多個組件所管理。因此,該通訊伺服器358也可以經配置以管理SMS信息、IM、MMS、IRC、RSS饋入、mIRC或任意各種其他信息形式。在一實施例中,該通訊伺服器358可使使用者起始及/或建立對話會談、VOIP會談或其他類似會談。如其他地方所提到,信息也可以被視作為一種UGC文件形式。
此外,該網路服務356與該通訊伺服器358可以在已知期間內接收多數UGC文件,並提供該等已接收UGC文件至該趨勢偵測器357,該趨勢偵測器357使用該等UGC文件以從該等文件內容識別趨勢主題。
該趨勢偵測器357經配置以接收該多數UGC文件,並識別該等文件之中的趨勢主題。在一實施例中,因為該分享UGC文件的本質,可將這種文件視為在連續文件串流中所接收。因此在一實施例中,將該等文件是作為與至少一時間窗相關聯-該時間窗為在該趨勢偵測器357或某些其他裝置、組件或其他 類似位置處接收該等文件的時間窗。也就是說,在一實施例中,在連續文件串流中的該等已接收文件於接收時可被標籤或是被加以識別。
在一實施例中,可由單一趨勢偵測器357接收該等文件,接著可將該等文件散佈遍及該其他網路裝置,該等其他網路裝置與該網路裝置300一樣具有相同的趨勢偵測器357,因此該等已散佈文件可以平行方式同時操作以識別該等趨勢主題。在一實施例中,該趨勢偵測器357可以利用任各種平行化策略散佈該多數UGC文件。例如在一實施例中,該趨勢偵測器357可以選擇散佈該等文件,因此該其他多個網路裝置的每一個都具有一文件群集,該文件群集遍及該等文件具有預定最大可能的不同內容。然而,也可以使用其他策略,該等策略包含測量與該等文件之每一文件中心的距離以進行該等文件叢集化、利用熵能測量決定如何進行該等文件叢集化;或甚至根據該等文件接收時間進行該等文件群集化。
一旦該等文件被散佈之後,該多數網路裝置中的每一趨勢偵測器357都可以利用串流方式對該等已接收文件與索引陣列進行修正結論演算法(MSA),以識別做為趨勢主題片語的片語。從由該MSA所識別之該等片語,可以對該等片語執行減少片語的動作,以去除外來共同出現的片語、根據口語分析的部分去除某些字以及其他類似分析。在一實施例中,單一趨勢偵測器357可以從該等其他網路裝置的每一個接收該多數片語,或該每一趨勢偵測器357可以執行額外的片語減少動作。將來自該等網路裝置之每一網路裝置的該片語進行結合及進一步的分析。在一實施例中,獲得在目前時間窗中每一已識別片語的頻率資訊,並使用該頻率資訊產生加權數值。接著可以使用該加權數值識別候選片語。
在一實施例中,可以使用不同尺寸的時間窗決定一候選片語是否在目前考量時間窗中比起其他封閉時間窗而言具有較高的出現頻率。接著此分析結果可以成為趨勢主題片語集合。 該趨勢偵測器357可以利用去除冗贅片語或其他類似的方式進一步減少此集合。
在一實施例中,該社交活動偵測器359使用由該區是偵測器357所產生之該等趨勢主題及與特定內容片段關聯之使用者活動,以進行該等內容片段排序。以下將結合第四圖及第五圖進行此流程的討論。
一般操作
現在將針對第四圖與第五圖描述本發明某些觀點的操作。流程400-500可以在單一網路裝置中實作,像是在第三圖的網路裝置300中實作,該流程400-500的部分也可以散佈於多數網路裝置中,以進行可利用內容片段的排序平行化工作。
第四圖描述一邏輯流程圖,該圖式一般來說圖示進行可利用內容片段排序之整體流程實施例。然而應該注意也可以進行其他的變化。
在開始區塊之後,該流程400於步驟步驟402處開始,其中接收多數內容候選片段。在一實施例中,該等內容候選片段為新聞,然而該等內容候選片段也同樣涵蓋任何內容形式,像是網頁、廣告、學術發表、專利、書籍、雜誌文章、部落格或以文字為基礎之文件的任何其他素材。例如,在另一實施例中,可以根據該流程400對廣告進行排序以部分展示於網頁中,藉此增加該等被選擇廣告的關聯性與價值。在一實施例中,也從新聞代理接收該等內容候選片段,像是從Associated Press®或Thomson Reuters®接收,同時也透過爬取該網際網路、使用者提交內容及其他類似內容的方式接收額外或其他的內容片段。
接著流程進行至步驟404,計算每一內容候選片段的趨勢分數。此計算細節將結合第五圖敘述。
接著流程進行至步驟406,計算每一內容候選片段的活動分數。在一實施例中,活動分數為屬於特定內容片段的社交活動分數。社交活動可以包含分享內容片段的方法、評論內容片段 的方法、對內容片段評分的方法或其他類似方法。在一實施例中,活動分數可以計算為某些或所有個別社交活動度量的加權總和。
分享內容片段之社交活動範例包含:張貼內容片段至社交書籤網點、張貼內容片段之鏈結(或其內嵌複本)至像是YouTube®、Facebook®、Twitter®或其他類似位置的社交網站,進行內容片段鏈結(或其內嵌複本)的電子郵件傳輸,以及其他類似活動。評論內容片段之社交活動範例包含:張貼至網頁評論部分、對另一使用者張貼至社交網點的鏈結進行評論、回顧像是在Amazon.com®之網點上的書籍,以及其他類似活動。對內容片段評分之社交活動範例包含:對一文章按「讚」、給予電影「五顆星」評分,以及其他類似活動。
在一實施例中,可以利用定量、定性或是其某些組合方式測量該等社交活動。社交活動定量測量的一種範例為計算內容片段的分享次數。社交活動定性測量的一種範例為其評論的平均長度。
在一實施例中,當決定該社交分數時,可以考慮有關建立該被測量社交活動之使用者的人口統計資訊,像是使用者年紀/性別/族群。例如,如果查覺到建立有關特定內容片段之社交活動的使用者係來自於廣泛的人口統計分布,那麼該內容片段之計算社交活動分數便可大於係由特定人口統計分布所產生之社交活動的社交活動分數。
在一實施例中,活動分數可另外根據點擊資料進行計算,像是點擊內容片段的次數或是在網頁上捲動的次數。在一實施例中,該活動分數中包含相關點擊資料,該相關點擊資料意指有關其他內容片段的點擊次數。在另一實施例中,該活動分數中可包含絕對點擊次數。
流程接著至步驟408,根據該內容片段之活動分數與趨勢分數計算每一內容候選片段之社交分數。在一實施例中,該社交分數為該活動分數與趨勢分數的加權總和。
流程接著至步驟410,該等內容候選片段之每一內容候選片段都根據其個別社交分數進行排序。接著在步驟412處,展示排序前位的內容候選片段。在一實施例中,該等排序前位內容片段係以超鏈結清單呈現,像是將該超鏈結清單包含在網際網路接口首頁或是新聞網點上。在另一實施例中,在該等內容片段包含廣告的情況中,該等排序前位內容片段可以展示於網頁瀏覽器、智慧型手機應用程式其他類似位置中。在一實施例中,可以呈現該等排序前位內容片段給編輯人員以進行選擇。在一實施例中,該等排序前位內容片段可以呈現更窄縮的內容片段選項,使該編輯人員花更多時間選擇發佈何者內容片段。在另一實施例中,用於產生該等排序前位內容片段的資訊廣泛程度可能呈現給該編輯人員已經被過度檢視的內容片段,該廣泛資訊則像是整合使用者活動串流。例如,如果在海外發生內亂,那麼在選擇內容片段的社論幅寬受限的期間,流程400便能使編輯人員注意到該等內容片段,而這些內容片段在先前像是網路搜尋的實作中可能被忽略。接著,該流程前進至回傳區塊。
第五圖描述一邏輯流程圖,該圖式一般來說圖示計算趨勢分數的整體流程實施例。然而應該注意也可以進行其他的變化。
在開始區塊之後,該流程500於步驟502處開始,其中利用分析多數整合使用者活動串流的方式決定多數主題。在一實施例中,整合使用者活動串流包含由使用者遍及一或多個網點所建立的社交活動,該等網點包含部落格、像是Facebook®、YouTube®、Twitter®、MySpace®的社交網站、新聞網點及其他類似網點。例如,社交活動串流可以包含使用者建立的評論、使用者張貼的部落格文章、使用者對新聞或部落格文章進行的標籤、使用者對圖片進行的評論以及其他類似活動。在一實施例中,使用者活動串流可利用爬取該網際網路的方式連續更新,藉此提供即時或近即時的社交活動資料。
在一實施例中,滑動時間框決定分析多少的整合使用者活 動串流與該等整合使用者活動串流的何者部分。例如在一實施例中,可以考慮最近兩小時的使用者活動串流資料。然而,實質上係同樣考慮到任何的時間範圍,包含10分鐘、30分鐘、12小時、2天...等等。同樣的,該時間框並不需要包含最近的資料,該時間框可以考量任何的資料/時間範圍,像是進行歷史主題分析的情況。在一實施例中,該等整合使用者活動串流包含社交活動內容的集合,該等社交活動內容則像是評論、部落格張貼文章、評分(書籍與電影評分)、標籤與其他在討論的類似內容。
在一實施例中,主題包括關鍵字或多數關鍵字,像是「Halloween」、「black Friday」或是「Riots in country X」。在一策略中,像是「Black Friday」的存在事件,係可預先認為其將成主題流行性的提高。然而,可能無法預期其他事件,像是不同政治參與者的暴動。在某些情況中,特別是在海外發生的事件,可能無法有足夠的編輯範圍以供選擇用於展示的相關內容片段。然而,放置有關快速發展事件的首頁係有幫助的。流程接著至步驟504,利用比較該已決定主題之度量與該已決定主題之歷史度量的方式,決定每一主題的速度。在一實施例中,該歷史度量為平均歷史量,其在一實施例中可以是一種利用時間期間內主體發生總數除以時間期間內小時數的方式所計算的小時平均量。然而,當計算平均歷史量時可以使用任何時間框,包含每分鐘平均量、每30分鐘平均量、每2小時平均量、每日平均量...等等。在此實施例中,如果該測量量對於平均歷史量的比例超過速度門檻,那麼該主題的速度為高。該速度門檻為可配置的,且該速度門檻可以根據實作而改變,其範例包含1.5倍每小時平均量、2倍每小時平均量、3倍每小時平均量、10倍每小時平均量與其他類似比例。
除了決定平均歷史量之外,也可以分析歷史度量以偵測型態,像是在每天特定時、每周、月份、季節的特定日...等等的高主題量。例如,像是「stock market」的主題可能在紐約股票 交易市場當日結束時於平常日的4pm E.S.T時間非常熱門,而「stock market」在禮拜六2am E.S.T時可能只有極少量。在這些策略中,可預期在該日特定時間(或每周、每月、每季節等等的某些天)時具有大於該平均小時量的量。因此,在該日特定時間時,具有2倍的主題每小時平均量係為高量,像是對於關鍵字「stock market」而言於4pm E.S.T.時具有高量,但像是在2am的其他時間便不具有高量。
某些主題可以具有超過該速度門檻的速度,但僅具有非常低的絕對量。例如,如果有兩個朋友使用了其創造的用詞,且該用詞在稍後由大量朋友群所採用,則該主題量便可能實質增加。然而,這種主題不可能與其他人相關,因此可決定為具有一低的絕對量。在一實施例中,於進一步考量中排除具有小於最小量門檻的該等主題,而不管其速度為何。在另一實施例中,如果該主題絕對量為低時,其主題速度也可能降低-越低的絕對量將具有越大的速度降低程度。
做為另一範例,考量該主題「Black Friday」。歷史上「Black Friday」對於一年的其他時間點而言,在每年11月中至11月末係相當熱門的。因此,如果該主題「Black Friday」在11月中的測量結果係比該小時平均量為大時,「Black Friday」仍可能僅具有低速度。然而,如果「Black Friday」在三月期間具有大量時,這可能是因為某知名樂團於三月時發表名稱為「Black Friday」的專輯,即使在三月的「Black Friday」絕對量係小於在11月中的量。
流程接著至步驟506,選擇性對該已決定主題應用垃圾濾波器或其他濫用偵測技術,以移除部相關或不安全的主題。例如,可以移除對一般聽眾而言不適合的主題。同樣的,可進行人為操縱主題的偵測,可以移除這些主題或降低這些主題的速度。
流程接著至步驟508,計算該趨勢分數中的另一因子-根據由使用者發佈包含主題之內容以及使用者如何接收包含該 主題之已發佈內容(分享、檢視...等等)所推衍的度量,所計算的流行性分數。例如,某一主題可能具有高速度但存在未被完整接收之含有該主題的內容片段,這便形成低流行性分數。另一方面,如果包含某主題之內容片段係特別流行的,其中該內容片對係由許多使用者所分享與檢視,則該主題流行性分數便會增加。
流程接著至步驟510,根據主題之流行性分數與速度進行該等主題排序。流程接著至步驟512,根據與該已排序主題的相關性產生每一內容片段的趨勢分數。例如,包含許多參考至高排序主題的內容片段相較於包含較少參照至高排序主題或不參照至高排序主題的內容片段而言,便具有較大的趨勢分數。接著,該流程前進至回傳區塊。
將了解到可由電腦程式指令實作該流程圖圖式之每一區塊以及該流程圖圖式之區塊組合。可將這些程式指令提供至處理器而製造機器,因此當在該處理器上執行該指令時,便產生實作在該流程圖區塊或多數區塊中具體指明之動作的方法。該等電腦程式指令可由處理器所執行以由該處理器執行一連串操作步驟,以產生電腦實作流程,因此當在該處理器上執行該等指令時將提供實作在該流程圖區塊或多數區塊中具體指明之動作的步驟。該等電腦程式指令也可使在該流程圖之多數區塊中所顯示的至少某些操作步驟以平行方式執行。此外,某些步驟可以跨及多於一處理器而執行,像是可以在多處理器電腦系統中建立。此外,該流程圖圖式之每一區塊以及該流程圖圖式之區塊組合也可以與其他區塊或其他區塊組合一起執行,或甚至在不背離本發明觀點及精神下以不同所描述之順序執行。
據此,該流程圖圖式之區塊支援方法的組合,以執行該等具體指明之動作,支援步驟的組合,以執行該等具體指明之動作,也支援程式指令方法,以執行該等具體指明之動作。將了解到該流程圖圖式之每一區塊以及該流程圖圖式之區塊組合都可由特殊目的硬體基礎的系統或是特殊目的硬體與電腦指 令之組合所實作,該系統執行該等具體指明之動作或步驟。
上述說明書規格、範例與資料係提供對於本發明組成之製造與使用的完整描述。因為在不背離本發明精神與觀點下可以進行本發明的許多實施例,因此本發明係由之後附加之申請專利範圍所界定。
100‧‧‧系統
101‧‧‧客戶端裝置
102‧‧‧客戶端裝置
103‧‧‧客戶端裝置
104‧‧‧客戶端裝置
105‧‧‧客戶端裝置/電視裝置
107‧‧‧內容服務裝置
108‧‧‧內容服務裝置
110‧‧‧無線網路
111‧‧‧廣域網路/區域網路(網路)
120‧‧‧內容排序伺服器
200‧‧‧客戶端裝置
222‧‧‧中央處理單元
224‧‧‧匯流排
226‧‧‧電力供應
230‧‧‧大量記憶體
232‧‧‧隨機存取記憶體
234‧‧‧唯讀記憶體
240‧‧‧基本輸入輸出系統
241‧‧‧作業系統
242‧‧‧應用程式
243‧‧‧通訊軟體
245‧‧‧瀏覽器
248‧‧‧資料儲存裝置
250‧‧‧網路介面
252‧‧‧音頻介面
254‧‧‧顯示器
256‧‧‧小鍵盤
258‧‧‧照明器
260‧‧‧輸入/輸出介面
262‧‧‧觸覺感知介面
264‧‧‧全球定位系統
300‧‧‧網路裝置
310‧‧‧網路介面單元
312‧‧‧中央處理單元
314‧‧‧視頻顯示轉接器
316‧‧‧隨機存取記憶體
318‧‧‧基本輸入輸出系統
320‧‧‧作業系統
322‧‧‧匯流排
324‧‧‧輸入/輸出介面
326‧‧‧CD-ROM/DVD-ROM裝置
328‧‧‧硬碟裝置
332‧‧‧唯讀記憶體
350‧‧‧應用程式
354‧‧‧資料儲存裝置
356‧‧‧網路服務
357‧‧‧趨勢偵測器
358‧‧‧通訊伺服器
359‧‧‧社交活動偵測器
400‧‧‧流程
402‧‧‧步驟
404‧‧‧步驟
406‧‧‧步驟
408‧‧‧步驟
410‧‧‧步驟
412‧‧‧步驟
500‧‧‧流程
502‧‧‧步驟
504‧‧‧步驟
506‧‧‧步驟
508‧‧‧步驟
510‧‧‧步驟
512‧‧‧步驟
現在將參考後續圖式描述本發明非限制與非窮盡實施例。在該圖式中,除非另外說明,否則在各圖式中相同的參考數字符號代表相同的部分。
為了得到對於本發明一較佳了解,應一起參考【實施方式】,並連結伴隨圖式一起閱讀,其中:第一圖為一環境實施例系統圖式,於該環境中可進行本發明的實作;第二圖顯示一客戶端裝置的實施例,該客戶端裝置可以包含於實作本發明之一系統中;第三圖顯示一網路裝置的實施例,該網路裝置可以包含於實作本發明之一系統中;第四圖描述一邏輯流程圖,其顯示用於進行可得內容片段排序之整體流程的實施例;以及第五圖描述一邏輯流程圖,其圖示用於計算一趨勢分數之流程的實施例。
400‧‧‧流程
402‧‧‧步驟
404‧‧‧步驟
406‧‧‧步驟
408‧‧‧步驟
410‧‧‧步驟
412‧‧‧步驟

Claims (20)

  1. 本發明申請專利主張:
    一種網路裝置,該網路裝置包括:一處理器;以及一記憶體,其儲存一記憶儲存指令集,該處理器執行該記憶儲存指令集時,將使該網路裝置完成一動作,該動作包含:接收多數內容候選片段;接收多數整合使用者活動串流,每一整合活動串流都包含至少由一使用者在一網頁上所進行之至少一項社交活動的記錄;從該多數整合使用者活動串流擷取多數主題;根據每一主題在一第一時間期間之度量與在一第二時間期間之度量之間的差異,計算該每一擷取主題的速度,其中該第二時間期間比該第一時間期間重要;根據在該內容候選片段中所包含之一或多個擷取主題的速度測量,計算代表該多數內容候選片段之每一內容候選片段的趨勢分數;根據該趨勢分數進行該多數內容候選片段的排序;以及根據該排序發佈該多數內容候選片段之一或多個內容候選片段。
  2. 如請求項1所述之網路裝置,其中該趨勢分數也根據於一流行性分數,其中該流行性分數包含一量測值,該量測值為與該主題相關聯之一或多個內容片段之社交活動之測量。
  3. 如請求項1所述之網路裝置,其中該排序也根據於為該多數內容候選片段之每一內容候選片段所計算之一活動分數,其中該活動分數係根據與該多數內容候選片段關聯之社交活動的測量。
  4. 如請求項1所述之網路裝置,其中該每一主題的速度係根據於對多數相關時間期間所採取之歷史度量的平均值所計算,該多數相關時間期間包含在一或多天期間內每天的特定時、在一或多周期間每周的特定日、在一或多年期間每年的特定周、在一或多 年期間每年的特定月、在一或多年期間每年的特定季或是一或多年期間每年的特定假日。
  5. 如請求項2所述之網路裝置,其中計算該趨勢分數進一步包含根據每一主題之速度與每一主題之流行性分數進行排序,也包含根據已排序主題計算該多數內容候選片段之每一內容候選片段的關聯性。
  6. 如請求項1所述之網路裝置,其中該主題於該第一時間期間的度量包含:在該第一時間期間一主題被包含於該整合使用者活動串流之中的次數。
  7. 如請求項1所述之網路裝置,其中一社交活動包含一使用者以任何自由文字形式所表示的想法或感覺、一使用者如何喜歡某事物的定量表現、鏈結至被分享的內容片段的方式,或是與一內容片段關聯之文字或片語。
  8. 一種實作於一計算機器上的方法,該方法包括:接收多數內容候選片段;接收多數整合使用者活動串流,每一整合活動串流都包含至少由一使用者在一網頁上所進行之至少一項社交活動的記錄;從該多數整合使用者活動串流擷取多數主題;根據每一主題在一第一時間期間之度量與在一第二時間期間之度量之間的差異,計算該每一擷取主題的速度,其中該第二時間期間比該第一時間期間重要;根據在該內容候選片段中所包含之一或多個擷取主題的速度測量,計算代表該多數內容候選片段之每一內容候選片段的趨勢分數;根據該趨勢分數進行該多數內容候選片段的排序;以及根據該排序發佈該多數內容候選片段之一或多個內容候選片段。
  9. 如請求項8所述之方法,其中該趨勢分數也根據於一流行性分數,其中該流行性分數包含一量測值,該量測值為與該主題相關聯之一或多個內容片段之社交活動之測量。
  10. 如請求項8所述之方法,其中該排序也根據於為該多數內容候選片段之每一內容候選片段所計算之一活動分數,其中該活動分數係根據與該多數內容候選片段關聯之社交活動的測量。
  11. 如請求項8所述之方法,其中該每一主題的速度係根據於對多數相關時間期間所採取之歷史度量的平均值所計算,該多數相關時間期間包含在一或多天期間內每天的特定時、在一或多周期間每周的特定日、在一或多年期間每年的特定周、在一或多年期間每年的特定月、在一或多年期間每年的特定季或是一或多年期間每年的特定假日。
  12. 如請求項9所述之方法,其中計算該趨勢分數進一步包含根據每一主題之速度與每一主題之流行性分數進行排序,也包含根據已排序主題計算該多數內容候選片段之每一內容候選片段的關聯性。
  13. 如請求項8所述之方法,其中該主題於該第一時間期間的度量包含:在該第一時間期間一主題被包含於該整合使用者活動串流之中的次數。
  14. 如請求項8所述之方法,其中一社交活動包含一使用者以任何自由文字形式所表示的想法或感覺、一使用者如何喜歡某事物的定量表現、鏈結至被分享的內容片段的方式,或是與一內容片段關聯之文字或片語。
  15. 一種非暫存電腦可讀儲存媒介,該媒介儲存指令,當由一處理器執行該指令時便實行動作,該動作包括接收多數內容候選片段;接收多數整合使用者活動串流,每一整合活動串流都包含至少由一使用者在一網頁上所進行之至少一項社交活動的記錄;從該多數整合使用者活動串流擷取多數主題;根據每一主題在一第一時間期間之度量與在一第二時間期間之度量之間的差異,計算該每一擷取主題的速度,其中該第二時間期間比該第一時間期間重要;根據在該內容候選片段中所包含之一或多個擷取主題的速度 測量,計算代表該多數內容候選片段之每一內容候選片段的趨勢分數;根據該趨勢分數進行該多數內容候選片段的排序;以及根據該排序發佈該多數內容候選片段之一或多個內容候選片段。
  16. 如請求項15所述之電腦可讀儲存媒介,其中該趨勢分數也根據於一流行性分數,其中該流行性分數包含一量測值,該量測值為與該主題相關聯之一或多個內容片段之社交活動之測量。
  17. 如請求項15所述之電腦可讀儲存媒介,其中該排序也根據於為該多數內容候選片段之每一內容候選片段所計算之一活動分數,其中該活動分數係根據與該多數內容候選片段關聯之社交活動的測量。
  18. 如請求項15所述之電腦可讀儲存媒介,其中該每一主題的速度係根據於對多數相關時間期間所採取之歷史度量的平均值所計算,該多數相關時間期間包含在一或多天期間內每天的特定時、在一或多周期間每周的特定日、在一或多年期間每年的特定周、在一或多年期間每年的特定月、在一或多年期間每年的特定季或是一或多年期間每年的特定假日。
  19. 如請求項16所述之電腦可讀儲存媒介,其中計算該趨勢分數進一步包含根據每一主題之速度與每一主題之流行性分數進行排序,也包含根據已排序主題計算該多數內容候選片段之每一內容候選片段的關聯性。
  20. 如請求項15所述之電腦可讀儲存媒介,其中該主題於該第一時間期間的度量包含:在該第一時間期間一主題被包含於該整合使用者活動串流之中的次數。
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Families Citing this family (65)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10657168B2 (en) 2006-10-24 2020-05-19 Slacker, Inc. Methods and systems for personalized rendering of digital media content
US20080222546A1 (en) 2007-03-08 2008-09-11 Mudd Dennis M System and method for personalizing playback content through interaction with a playback device
CA2940843C (en) * 2008-01-24 2019-07-02 Salesforce.Com, Inc. Method and system for targeted advertising based on topical memes
US9245252B2 (en) 2008-05-07 2016-01-26 Salesforce.Com, Inc. Method and system for determining on-line influence in social media
GB2502736A (en) 2011-02-23 2013-12-04 Bottlenose Inc System and method for analyzing messages in a network or across networks
US8949270B2 (en) 2011-03-10 2015-02-03 Salesforce.Com, Inc. Methods and systems for processing social media data
JP5779955B2 (ja) * 2011-03-18 2015-09-16 株式会社リコー サーバ装置、誘引システム及び誘引方法
US8818940B2 (en) 2011-03-29 2014-08-26 Salesforce.Com, Inc. Systems and methods for performing record actions in a multi-tenant database and application system
US8762870B2 (en) 2011-07-19 2014-06-24 Salesforce.Com, Inc. Multifunction drag-and-drop selection tool for selection of data objects in a social network application
US9904703B1 (en) * 2011-09-06 2018-02-27 Google Llc Determining content of interest based on social network interactions and information
JP5297510B2 (ja) * 2011-09-15 2013-09-25 株式会社東芝 情報処理装置および情報提供方法
US20130124627A1 (en) * 2011-11-11 2013-05-16 Robert William Cathcart Providing universal social context for concepts in a social networking system
US9081777B1 (en) * 2011-11-22 2015-07-14 CMN, Inc. Systems and methods for searching for media content
US9111211B2 (en) 2011-12-20 2015-08-18 Bitly, Inc. Systems and methods for relevance scoring of a digital resource
US9135211B2 (en) * 2011-12-20 2015-09-15 Bitly, Inc. Systems and methods for trending and relevance of phrases for a user
US9619811B2 (en) 2011-12-20 2017-04-11 Bitly, Inc. Systems and methods for influence of a user on content shared via 7 encoded uniform resource locator (URL) link
US9582592B2 (en) 2011-12-20 2017-02-28 Bitly, Inc. Systems and methods for generating a recommended list of URLs by aggregating a plurality of enumerated lists of URLs, the recommended list of URLs identifying URLs accessed by users that also accessed a submitted URL
US9128896B2 (en) 2011-12-20 2015-09-08 Bitly, Inc. Systems and methods for identifying phrases in digital content that are trending
US9135344B2 (en) 2011-12-20 2015-09-15 Bitly, Inc. System and method providing search results based on user interaction with content
US9633375B2 (en) * 2012-02-09 2017-04-25 Surewaves Mediatech Private Limited System and method for recommending online multimedia content
US8832092B2 (en) 2012-02-17 2014-09-09 Bottlenose, Inc. Natural language processing optimized for micro content
US20140123178A1 (en) * 2012-04-27 2014-05-01 Mixaroo, Inc. Self-learning methods, entity relations, remote control, and other features for real-time processing, storage, indexing, and delivery of segmented video
US9357022B1 (en) * 2012-06-28 2016-05-31 Google Inc. Measuring effectiveness of social networking activity
US9009126B2 (en) 2012-07-31 2015-04-14 Bottlenose, Inc. Discovering and ranking trending links about topics
US10560057B1 (en) * 2012-08-06 2020-02-11 Google Llc Measuring media attention over time based on long term heterogeneous archive data
US9594810B2 (en) * 2012-09-24 2017-03-14 Reunify Llc Methods and systems for transforming multiple data streams into social scoring and intelligence on individuals and groups
CN102945290B (zh) * 2012-12-03 2015-12-23 北京奇虎科技有限公司 微博热点话题挖掘装置及方法
US9015605B2 (en) * 2012-12-20 2015-04-21 Daniel Sullivan Cross-platform content management for online community advocacy management platform
US8788479B2 (en) * 2012-12-26 2014-07-22 Johnson Manuel-Devadoss Method and system to update user activities from the world wide web to subscribed social media web sites after approval
US20140201227A1 (en) * 2013-01-15 2014-07-17 Getty Images (Us), Inc. Content-identification engine based on social media
US9436709B1 (en) * 2013-01-16 2016-09-06 Google Inc. Content discovery in a topical community
US9462342B2 (en) * 2013-01-24 2016-10-04 Surewaves Mediatech Private Limited System and method for recommending on demand multimedia content based on event information
TWI498759B (zh) * 2013-01-30 2015-09-01 Hon Hai Prec Ind Co Ltd 多媒體裝置及其索引管理方法
US20140244560A1 (en) * 2013-02-22 2014-08-28 Google Inc. Engagement and Experience Based Ranking
US8762302B1 (en) 2013-02-22 2014-06-24 Bottlenose, Inc. System and method for revealing correlations between data streams
US9621662B1 (en) * 2013-03-04 2017-04-11 Yelp Inc. Surfacing relevant reviews
KR102017699B1 (ko) * 2013-03-04 2019-09-03 엘지전자 주식회사 디지털 디스플레이 디바이스 및 그 제어 방법
US10102307B2 (en) * 2013-03-15 2018-10-16 Oath Inc. Method and system for multi-phase ranking for content personalization
US20140280213A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Slacker, Inc. System and method for scoring and ranking digital content based on activity of network users
US10275463B2 (en) * 2013-03-15 2019-04-30 Slacker, Inc. System and method for scoring and ranking digital content based on activity of network users
WO2014155380A1 (en) * 2013-03-24 2014-10-02 Orca Interactive Ltd System and method for topics extraction and filtering
US10282736B2 (en) 2013-05-21 2019-05-07 Excalibur Ip, Llc Dynamic modification of a parameter of an image based on user interest
CN103593397B (zh) * 2013-10-12 2018-10-09 北京奇虎科技有限公司 一种采集微博内容的方法及设备
US10832348B2 (en) * 2013-11-08 2020-11-10 International Business Machines Corporation Topic recommendation in a social network environment
US9563704B1 (en) * 2014-01-22 2017-02-07 Google Inc. Methods, systems, and media for presenting suggestions of related media content
US20150294019A1 (en) * 2014-04-10 2015-10-15 International Business Machines Corporation Web browsing activity flow
US10601749B1 (en) * 2014-07-11 2020-03-24 Twitter, Inc. Trends in a messaging platform
US10592539B1 (en) 2014-07-11 2020-03-17 Twitter, Inc. Trends in a messaging platform
US10243832B2 (en) 2014-12-23 2019-03-26 Industrial Technology Research Institute Routing message delivery method applicable to network node and network node using the same and communication network using the same
US11132417B2 (en) * 2014-12-31 2021-09-28 Verizon Media Inc. Web content publishing acquisition
US10997257B2 (en) * 2015-02-06 2021-05-04 Facebook, Inc. Aggregating news events on online social networks
US10425492B2 (en) 2015-07-07 2019-09-24 Bitly, Inc. Systems and methods for web to mobile app correlation
US10057651B1 (en) * 2015-10-05 2018-08-21 Twitter, Inc. Video clip creation using social media
US9767357B2 (en) * 2015-12-29 2017-09-19 Facebook, Inc Systems and methods for image recognition normalization and calibration
WO2017139109A1 (en) * 2016-02-11 2017-08-17 Level 3 Communications, Llc Dynamic provisioning system for communication networks
US10733221B2 (en) * 2016-03-30 2020-08-04 Microsoft Technology Licensing, Llc Scalable mining of trending insights from text
US11132413B2 (en) * 2016-05-24 2021-09-28 Microsoft Technology Licensing, Llc Providing travel or promotion based recommendation associated with social graph
US10839004B2 (en) 2016-09-07 2020-11-17 International Business Machines Corporation Approval between portions of content in digital items
US10885105B2 (en) * 2016-12-15 2021-01-05 Apple Inc. Image search based on message history
US20180189399A1 (en) * 2016-12-29 2018-07-05 Google Inc. Systems and methods for identifying and characterizing signals contained in a data stream
US10778791B2 (en) 2018-07-19 2020-09-15 International Business Machines Corporation Cognitive insight into user activity interacting with a social system
MY195969A (en) * 2018-10-24 2023-02-27 Advanced New Technologies Co Ltd Intelligent Customer Services Based on a Vector Propagation on a Click Graph Model
CN110909232A (zh) * 2019-11-12 2020-03-24 北京百分点信息科技有限公司 一种话题热度的确定方法和装置
US11500940B2 (en) 2020-08-13 2022-11-15 International Business Machines Corporation Expanding or abridging content based on user device activity
US11822599B2 (en) * 2020-12-16 2023-11-21 International Business Machines Corporation Visualization resonance for collaborative discourse

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080134035A1 (en) * 2006-12-01 2008-06-05 Red Hat, Inc. Method and System for Aggregating and Displaying an Event Stream
US20090063984A1 (en) * 2007-09-04 2009-03-05 Deepak Agarwal Customized today module
TW201011557A (en) * 2008-08-28 2010-03-16 Microsoft Corp Email confirmation page for social network notifications
US20110066613A1 (en) * 2009-09-17 2011-03-17 Berkman Omer Syndicated Data Stream Content Provisioning
US20110087842A1 (en) * 2009-10-12 2011-04-14 Microsoft Corporation Pre-fetching content items based on social distance

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6285999B1 (en) 1997-01-10 2001-09-04 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Method for node ranking in a linked database
US7353113B2 (en) * 2004-12-07 2008-04-01 Sprague Michael C System, method and computer program product for aquatic environment assessment
US20090164408A1 (en) * 2007-12-21 2009-06-25 Ilya Grigorik Method, System and Computer Program for Managing Delivery of Online Content
US10805102B2 (en) * 2010-05-21 2020-10-13 Comcast Cable Communications, Llc Content recommendation system
US9213981B2 (en) * 2010-12-20 2015-12-15 Yahoo! Inc. Techniques for improving relevance of social updates distributed offline

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080134035A1 (en) * 2006-12-01 2008-06-05 Red Hat, Inc. Method and System for Aggregating and Displaying an Event Stream
US20090063984A1 (en) * 2007-09-04 2009-03-05 Deepak Agarwal Customized today module
TW201011557A (en) * 2008-08-28 2010-03-16 Microsoft Corp Email confirmation page for social network notifications
US20110066613A1 (en) * 2009-09-17 2011-03-17 Berkman Omer Syndicated Data Stream Content Provisioning
US20110087842A1 (en) * 2009-10-12 2011-04-14 Microsoft Corporation Pre-fetching content items based on social distance

Also Published As

Publication number Publication date
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