TWI591564B - 社群共享及影響圖表系統及方法 - Google Patents

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索瑪 畢思瓦斯
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Description

社群共享及影響圖表系統及方法
本發明揭露內容與透過網路由多數使用者共享內容有關，更特別的係對一使用者建立多數共享建議，該等共享建議包含建立一或多個想要共享內容之使用者之建議，而該等使用者係為該使用者可能想要共享內容之對象。此外，本發明揭露內容與識別一使用者對多數其他使用者之影響有關，並與根據該使用者已識別影響提示該使用者共享內容有關。
一般而言，人們喜歡共享其發現的有趣事物。在網際網路或其他網路上，使用者可以透過郵寄網頁複本或是該網頁之鏈結給另一使用者或多數使用者的方式共享該網頁。社交網路系統，像是FacebookTM、TwitterTM則允許該使用者共享內容；然而所述系統需要該使用者識別哪些使用者是該使用者所希望共享內容的對象。
本發明揭露內容係尋找解決該領域中缺點的方法，並提供一社交共享之系統與方法，更特別的係為該使用者識別哪些使用者具有對該內容進行反應之傾向，例如，具有對該使用者希望共享之內容進行點擊之傾向。根據一或多個具體實施例，想要共享內容之該使用者係識別代表該內容之情感，該情感則用於識別可能對該共享內容以相同情感再次共享之一或多個使用者，並提供該所有或某些已識別使用者給想要共享內容之該使用者，以從該等已識別使 用者中選擇而進行共享內容。根據一或多個具體實施例，內容被接取最多次數之一或多個使用者係被識別為最具影響者，並鼓勵或誘使該最具影響者共享內容，該接取則像是點擊內容或選擇內容。根據一或多個具體實施例，可由情感識別多數影響者，例如，根據該內容引發之情感進行識別。除了情感之外，可根據該傳送使用者、傳送者以及該內容共享之該(等)接收者之間的共享關係識別多數影響者。
根據一或多個具體實施例提供一種方法，該方法包含透過至少一計算裝置接收一使用者共享內容請求，該請求識別該使用者關於該內容之情感；透過該至少一計算裝置並利用該情感識別該內容之一潛在接收者清單；透過該至少一計算裝置供應該潛在接收者清單以回應該請求；透過該至少一計算裝置接收輸入，該輸入指示該使用者從該潛在接收者清單所進行之至少一接收者的選擇；以及透過該至少一計算裝置建立可由該至少一接收者所得之該內容。
根據一或多個具體實施例提供一種系統，該系統包含至少一計算裝置，該計算裝置包含一或多個處理器與記憶體，該等處理器係用於執行指令，而該記憶體係用於儲存多數指令，該系統係用於接收一使用者共享內容請求，該請求識別該使用者關於該內容之情感；該系統係用於利用該情感識別該內容之一潛在接收者清單；該系統係用於供應該潛在接收者清單以回應該請求；該系統係用於接收輸入，該輸入指示該使用者從該潛在接收者清單所進行之至少一接收者的選擇；以及該系統係用於建立可由該至少一接收者所得之該內容。
根據一或多個具體實施例提供一種電腦可利用非暫時性儲存媒介，該儲存媒介係於其上明確儲存多數電腦可讀 指令，當執行該等電腦可讀指令時，使至少一處理器接收一使用者共享內容請求，該請求識別該使用者關於該內容之情感；使至少一處理器利用該情感識別該內容之一潛在接收者清單；使至少一處理器供應該潛在接收者清單以回應該請求；使至少一處理器接收輸入，該輸入指示該使用者從該潛在接收者清單所進行之至少一接收者的選擇；以及使至少一處理器建立可由該至少一接收者所得之該內容。
根據一或多個具體實施例提供一種系統，該系統包含一或多個計算裝置，該等計算裝置係經配置以提供根據所述具體實施例之功能。根據一或多個具體實施例，該等功能係以方法步驟的方式所實作，該方法係由至少一計算裝置所執行。根據一或多個具體實施例，用於實作根據一或多個具體實施例之功能的程式碼係由一電腦可讀媒介所實作及/或於一電腦可讀媒介上實作。
一般而言，本發明揭露內容包含一社交共享及影響圖表系統、方法與結構。
現在將參考後續圖式討論本發明揭露內容之某些具體實施例，其中相同的參考數字係指相同的元件。
根據一或多個具體實施例，為了回應一使用者共享請求，識別具有對該內容進行反應之傾向之一或多個接收使用者，例如，具有對該使用者希望共享之內容進行點擊之傾向、再次共享該內容之傾向等等。根據一或多個具體實施例，希望共享內容之該使用者係識別一情感，該情感可為該使用者想要共享該內容之理由的指示器，且存在一種代表該使用者與該已識別情感之模型或圖表，並識別一或 多個潛在接收者或可能對該內容進行反應之多數使用者。將該一或多個潛在接收者提供至該傳送者，且該傳送者可以選擇該等潛在接收者之一或多個潛在接收者以共享內容。該等潛在接收者可來自於該使用者庫之任何使用者，並可包含該傳送者認識之多數使用者，例如，朋友及/或該傳送者不認識之多數使用者。
利用訓練資料產生為一使用者識別多數潛在接收者之該模型或圖表，該訓練資料係從由該傳送者先前共享內容所記錄之資料。第一A圖提供根據一或多個具體實施例所使用之一模型訓練程序流程示例。在步驟102，蒐集共享資料。做為某些非限制性示例，可被共享之內容可包含連結網頁對一使用者呈現之內容，像是文章、圖片、多媒體、音頻內容、視頻內容、文字內容等等，例如透過該使用者電腦上之一瀏覽器應用程式之網頁進行呈現。一使用者可以透過FacebookTM共享內容、透過TwitterTM進行回推、使用像是傳訊應用之應用程式，像是電子郵件應用程式、即時通訊應用程式等等。
第三A圖提供根據本發明一或多個具體實施例用以蒐集共享資料之一共享使用者介面示例。首先，對該使用者呈現一或多個情感指示器302。該等情感指示器之每一指示器都代表一種該使用者關於該內容所具有或所傾向之情感或反應，像是該使用者覺得該內容係有趣的、討厭的、氣人的、有幫助的、有用的等等，但並不限制於此。在第三A圖圖示之示例中，每一情感指示器302都包含一圖樣304與對應文字306，每一情感指示器302也對應於一情感。應該明顯的是可以使用任何機制代表一情感。也可使用任何選擇方式，包含利用像是滑鼠之指向裝置對該圖樣304及/或文字306進行點擊或盤旋，但並不限制於此。
在第一A圖資料蒐集步驟102中，該使用者選擇對應於該使用者想要使用之情感的情感，例如選擇第三A圖之圖樣304及/或文字306。回應上，對該使用者呈現一或多個共享選項310，該使用者可以選擇該共享選項以共享該內容。在該資料蒐集步驟或階段102中，該使用者識別該使用者想要共享該內容之該等使用者，例如，使用一或多個社交網路系統或應用程式，像是FacebookTM、TwitterTM及/或其他共享應用程式，像是電子傳訊、即時傳訊等等之應用程式。該傳送者可以選擇多於一種共享選項以相同情感共享該內容。該傳送者可以選擇另一情感，並利用一或多個共享選項以不同情感共享該內容。
第二圖提供根據本發明揭露內容之一或多個具體實施例於一資料蒐集步驟或階段中所蒐集之共享資料示例。根據一或多個具體實施例，可以連結該傳送者傳送內容蒐集資料，並可以連結一內容接收者蒐集該資料，該內容接收者係為接收由該傳送使用者所共享內容之使用者。在該接收者選擇共享由該傳送者所共享之內容時，該接收者便變成一傳送者。在第二圖步驟202，其中連結一傳送者蒐集所蒐集之訓練資料，程序繼續步驟204以蒐集代表該傳送者之共享資料，像是唯一識別該傳送者之該使用者識別符(ID)、由該傳送者選擇以共享該內容之該情感、由該傳送者所選擇之該共享選項、該內容共享之一時間印記，例如傳送時間印記，以及唯一識別該內容之識別符，例如一內容ID。做為非限制性示例，該內容ID可為識別該內容之環球資源定位器(URL)。在該資料蒐集階段之步驟202，連結一接收者蒐集所蒐集之訓練資料，程序繼續步驟206以蒐集代表該接收者之共享資料，像是識別該接收者之該唯一使用者ID、由該接收者所接受內容之該內容ID、識別該 接收者進行反應時間之一時間印記，例如點擊或是開啟或選擇、由該傳送者所共享之內容以及指向性資料，其指示由該內容ID所識別之內容係由由該傳送者ID所識別之使用者所傳送，並由由該接收者ID所識別之使用者所接收。做為非限制性示例，藉由傳遞識別該內容之URL的方式可對一接收者共享該內容，該URL則識別傳送至該接收者之內容。該URL可以包含一或多個追蹤參數，包含該傳送者使用者ID因此，當該接收者何時點擊該URL以檢視該內容時，便可使像是JavaScriptTM之一腳本進行資料蒐集，例如蒐集內容ID、傳送者使用者ID等等。
第三C圖提供根據本發明揭露內容之一或多個具體實施例由一接收者所接收之內容示例。在該所示示例中，該接收者接收內容328之片段或項目以及由該傳送者所選擇之情感326，例如WOW，並接收識別該傳送者之資訊，例如虛擬角色或圖片322及名稱324。在該示例中，可以連結該共享內容展示一時間印記330，例如該傳送時間印記。此外，如該示例中所示，該接收者具有對該共享內容進行反應或動作之多種選項。做為非限制性示例，該接收者可以指示「讚(like)」、提供連結該內容之評論及/或再次共享該內容。在該接收者再次共享該內容的情況中，該接收者可以選擇使用由該傳送者所使用的相同情感或是選擇一不同情感。
根據一或多個具體實施例，內容被反應最多次數之一或多個使用者係可被識別為最具影響者，該反應則像是點擊或是選擇，並鼓勵或誘使該最具影響者共享內容。根據一或多個具體實施例，可以由相同情感及/或跨情感識別多數影響者。
再次參考第一A圖，在由一使用者共享某些數量之後， 於步驟104使用於步驟102中所蒐集之某些或所有資料，為該使用者產生一或多個模型。根據一或多個具體實施例，該模型可以包含一圖表，該圖表可用於識別哪些使用者相對於其他使用者而言，係具有對該傳送者利用一特定情感所共享之內容進行反應的最大傾向，以及每一所述接收者對該傳送者利用一特定情感所共享之內容所可能進行之反應的相關可能性，例如進行點擊或共享的反應。可為每一種情感之一已知使用者指定該可能性，及/或可為在考量一已知情感之所有使用者的情況下指定該可能性。根據一或多個具體實施例，該可能性包含一種影響關係評分，該評分為該傳送者對一接收者或潛在接收者的影響量測。
在該傳送者先前已進行共享且已為該使用者產生一模型的情況下，該傳送者選擇該情感。回應上，對該傳送者呈現一潛在接收者清單，該傳送者可從該清單選擇以共享該內容。根據一或多個具體實施例，該傳送者可以具體指明多數偏好，該等偏好則可用於識別該等潛在接收者。做為非限制性示例，該傳送者可以具體指明用於產生該接收者清單的一或多個參數，像是該等接收者必須為該傳送者的朋友、朋友及陌生人，且/或該接收者係具有至少某些對該共享內容進行反應之可能性，但並不限制於此。根據一或多個具體實施例，可由該傳送者具體指明該傳送者的朋友及/或可以從為該使用者所獲得之社交網路資料識別該傳送者的朋友，例如，從通訊錄資料、行事曆資料、社交網路系統等等。
做為一種提供該使用者潛在接收者清單的方式，本發明之多數具體實施例可以傳遞該內容至該清單上之該等使用者，但該傳送者不需要從該清單選擇接收者。在所述情況中，該傳送者偏好可以包含該傳送者是否希望使該內容 自動與該接收者清單共享而不事先檢視該清單的指示。
在該傳送者係接收該接收者清單的情況下，該傳送者可以選擇該清單上的某些或全部接收者。根據一或多個具體實施例，可以利用由該傳送者所決定之一共享選項與該每一個被選擇接收者共享該內容。替代的，可以對該傳送者呈現其他的共享選項，該使用者可以從該選項選擇共享該內容。在所述情況中，該傳送者可為每一接收者選擇相同或不同的共享選項。替代的，可以由該接收者識別該共享選項，例如，於該等接收者偏好中識別。該傳送者具有終止該程序的機會，而不與該清單上的任何使用者共享該內容。此外，可以使用該等傳送者偏好以啟動或關閉該共享功能。
第一B圖提供根據本發明揭露內容之一或多個具體實施例與多數已識別接收者共享之程序流程示例。在步驟112，從一傳送者接收連結一已識別內容片段之情感選擇。在步驟114，利用至少一訓練模型及該等傳送者偏好為該傳送者識別該接收者清單，例如利用在第一A圖步驟104中產生之圖表。根據一或多個具體實施例，該訓練模型係與該傳送者與該傳送者所選擇之情感對應。在第一B圖所示示例中，在步驟116，回傳該接收者清單至該使用者，例如透過該傳送者瀏覽器應用程式中所展示之該網頁對該使用者呈現。在步驟118，接收輸入，該輸入指示該傳送者的(多數)接收者選擇，例如，從該接收者清單選擇，並透過一或多個共享選項使該內容傳遞至該等被選擇接收者，例如透過為該傳送者所識別之一共享選項、由該傳送者所識別或由該接收者所識別之一共享選項。
第三B圖提供根據一或多個具體實施例含有接收者清單之一使用者介面示例。該示例提供與該使用者所選擇之 兩情感關聯之兩接收者清單。清單316係回應該傳送者選擇圖樣304而對該傳送者展示，該清單316對應於從該等情感指示器302之圖樣304所代表之該傳送者情感選擇。在該示例中，資訊312通知該傳送者可能對該傳送者內容以對應情感進行回應之候選使用者總數，以及被識別為朋友之候選使用者總數。在此示例中，資訊312指示可能回應之候選使用者總數為100，而在這些100個候選使用者中有56個被識別為該傳送者之朋友。在此示例中，每一接收者都以虛擬身份或照片圖樣所識別，同樣的也利用該接收者對該共享內容進行動作的可能性百分比進行識別。該清單係以該對應接收者對該共享內容進行動作的可能性次序進行排序。應該清楚的是，可以利用某些不同於與一接收者關聯之圖片識別該接收者，例如該使用者名稱或暱稱等等，且該清單可以利用其他條件排序，例如該使用者名稱或暱稱。同樣的，以提供該傳送者清單318及資訊314，其中該傳送者係選擇與圖樣308關聯之情感。
第四圖提供根據本發明揭露內容之一或多個具體實施例之系統概觀，其描繪所使用之組件。一網站伺服器404供應一網頁至一使用者計算裝置402，其一般而言透過該裝置402上所執行之一瀏覽器應用程式展示。為了回應從該裝置402所接收的共享請求，可於(多數)記錄406中蒐集資料。該資料可以連結由一傳送者之共享內容請求所蒐集及/或連結一接收者對該共享內容之反應所蒐集，並可以包含一使用者ID，其可為該傳送者ID或該接收者ID、該情感、共享選項、時間印記，其可以是該傳送或該接收時間印記、該被共享內容之內容ID以及指向性資訊，其指示該共享方向，例如，識別該內容傳送者之使用者ID及該內容接收者者之使用者ID，但不限制於此。
根據一或多個具體實施例，共享及影響決定器408執行第一A圖之步驟104，以利用從該(等)記錄406所擷取之資料，隨該(等)記錄406中所蒐集之資料產生用於一傳送者之該(等)模型/該(等)圖表410。根據一或多個具體實施例，對於每一傳送者而言，可為每一情感產生一圖表410及/或進行圖表410最佳化。該圖表410係與該傳送者與該傳送者選擇之該情感對應，係用以識別該接收者清單。該接收者清單可以在一傳送者共享內容請求之前被預先決定並推向該網站伺服器404，或該接收者清單可以利用與該傳送者與該傳送者選擇之該情感關聯之該影響圖表410，回應該傳送者請求而決定。
該共享及影響決定器408可以由一計算裝置所提供，該計算裝置可以與該網站伺服器404計算裝置相同或不同。該決定器408可以由一或多個計算裝置所提供。根據一或多個具體實施例，該決定器408包含一圖表參數產生器420、影響分數產生器422、影響關係產生器424與影響圖表最佳化器/產生器426，且該決定器408具有輸入，該輸入包含來自該(等)記錄406、該(等)圖表410之資料、社交網路資料412與種子資料414。
該圖表參數產生器420產生多數參數，該等參數係輸入至該影響分數產生器422、影響關係產生器424及影響圖表最佳化器/產生器426。該圖表參數產生器420為一已知使用者i及情感產生代表多數圖表參數之多數數值。可由圖表參數產生器420所產生之圖表參數示例係包含C、# of C、CScore(i)、RS(i)、# of RS(i)、RSScore(i)、SSS、m(i)、H(i)、DS(i)、TR(i、j)、NF(i)以及# of NF(i)。
以下提供在此使用之圖表及圖表術語的討論。可以使用一不規則圖形代表一已知共享情感之多數使用者。該圖 表的大小以I表示，I為在一已知同一系統下使用者全體中之使用者總數，像是在FacebookTM登錄ID、Yahoo！TM登錄ID等等系統中，但並不限制於此。該圖表中每一頂點都對應一使用者i，而該頂點之維度為連接至該頂點之連結或邊線數。邊線係代表兩使用者之間的關係，例如社交關係及/或當一使用者對另一使用者共享內容進行反應時形成的關係。路徑A代表由一傳送使用者與一或多個接收使用者所共享之內容片段，而路徑B代表由該傳送使用者所共享並由一或多個接收使用者在次共享之內容片段。在一傳送者共享之內容片段係由一接收者立即進行動作時便產生迴圈。可以追蹤迴圈，並可知會該傳送者該接收者係對該共享內容片段進行動作。
圖表G，其可為一不規則不完整圖表，表在共享一相同情感S之相同識別系統下之使用者全體。在一使用者i與n個使用者共享一內容片段，且該n個使用者中的j個使用者對該共享內容進行動作時，便產生j個迴圈。圖表G便可以(I,g)所標示，其中I為頂點集合I={i,...,i}，而i x I維度之矩陣，其中代表在頂點o及p之間一邊線的可利用性。在該圖表中的距離指示該連結之數量，該共享內容透過該連結可於兩使用者之間穿越。
參數C(i)包含點擊由使用者i所共享之內容之使用者集合，而參數# of C(i)代表在該集合C(i)中所包含之使用者數量計數。參數CScore(i)反映對該共享內容進行反應之該等接收者，相對於該傳送者使用者網路中之其他接收者的分數。參數CScore(i)的數值係相對於該使用者i網路中的其他使用者所決定，並可以在0至1的範圍間，數值靠近1相較於數值靠近0而言係指示該使用者具有相對多的使用者，例如朋友或其他人係對該使用者i所共享之內容進行反 應。該CScore(i)數值係相對於該使用者i網路中的其他使用者，所以當CScore(x)分數大於CScore(i)時，係指示該使用者x具有較多對該使用者x所共享內容進行反應之使用者，而該使用者i而言係具有較少對該使用者i所共享內容進行反應之使用者。
參數RS(i)包含利用與使用者i相同情感將該使用者i所共享之內容再次共享之使用者集合，而參數# of RS(i)代表在該集合RS(i)中所包含之使用者數量計數。參數RSScore(i)反映利用該相同情感將該共享內容再次共享之該等接收者，相對於該傳送者使用者網路中之其他接收者的分數。參數RSScore(i)的數值係相對於該使用者i網路中的其他使用者所決定，並可以在0至1的範圍間，數值靠近1相較於數值靠近0而言係指示該使用者具有相對多的使用者，例如朋友或其他人係對該使用者i所共享之內容以相同於使用者i的情感進行共享。該RSScore(i)數值係相對於該使用者i網路中的其他使用者，所以當RSScore(x)分數大於RSScore(i)時，係指示該使用者x具有較多對該使用者x所共享內容以相同於使用者x的情感進行共享，而該使用者i而言係具有較少對該使用者i所共享內容以相同於使用者i的情感進行共享。參數SSS(i)係為參數CScore(i)與參數RSScore(i)的函數，因此較高的SSS(i)數值指示該使用者i的內容係由大多數的使用者所回應，且該等使用者相對於其他使用者而言也利用相同的情感共享該內容。
在使用者i與一使用者集合共享內容，且該集合中的某些或所有該等使用者係利用相同情感再次共享該相同內容時，M係為一平均網路乘數，其代表在該使用者第二集合中將以相同情感再次共享該內容之使用者平均數。在使用者i之網路中之該等使用者係對於該相同內容具有最大乘 數效果，而該等使用者可利用檢查該再次分享資料的方式所識別。用於使用者i之參數m(i)係代表在一給定期間內利用相同情感再次進行共享之該使用者數量。用於一已知使用者之數值M則可利用跨及多數個期間之數值m(i)進行平均。
參數H(i)識別該使用者i是否形成一漢米爾頓迴圈(Hamiltonian Cycle)。漢米爾頓迴圈起源者係為其共享內容抵達該圖表中所有其他使用者的的使用者。所共享之內容抵達該圖表中所有其他使用者之該使用者i，具有參數H(i)之數值為1，否則參數H(i)係為0。
根據一或多個具體實施例，一主導集合係為一路徑之一部份的使用者集合，透過該路徑所共享之內容係抵達該圖表中的每一使用者。用於使用者i之參數DS(i)係指示該使用者i是否為抵達該圖表G中每一使用者之一共享路徑的一部份，該圖表G係來自於一已知社交網路之多數使用者，例如FacebookTM網路使用者，於該網路中共享係為內容片段共享及再次共享。做為非限制性示例，DS(i)數值為1係指示該使用者i為抵達該圖表中每一使用者之一共享路徑的一部份，而數值為0則指示該使用者i不為該共享路徑的一部份。
參數TR(i)係利用參數TR(i、j)所決定，TR(i、j)係使用該傳送者i之時間印記與該接收者j之時間印記所決定，並代表該接收者j回應該傳送者i之共享內容的時間。參數TR(i)則代表對於所有j的TR(i、j)總和。參數TR可被正規化於0至1之間，因此對於傳送者i而言，如果參數TR接近於1係意指兩時間印記差距接近於0，而如果參數TR接近於0係意指兩時間印記差距接近於最大值。
對於使用者i而言，例如圖表G之一圖表中的鄰點數 量係以參數NF(i)所標示，其代表在使用者i社交圖表G中之該使用者i朋友集合，而# of NF(i)係為該集合NF(i)中之朋友數量計數。
該影響分數產生器422為每一使用者i產生一影響分數IF(i)。可以利用與由該使用者i於該使用者i網路中所共享之所有內容片段所關聯之資料決定使用者影響分數。可以為每一情感決定IF(i)的數值，並提供該使用者i對於該網路中多數其他使用者之影響程度的指示器。根據一或多個具體實施例，一使用者影響分數係為由該圖表參數產生器所產生之一或多個參數之函數，例如# of NF(i)、# of C(i)、# of RS(i)、SSS(i)、M(i)、TR(i)、h ＊ H(i)以及d ＊ DS(i)，其中h為漢米爾頓迴圈的數量，而d為主導集合的數量，h及d則被輸入至影響分數產生器422以產生使用者影響分數IF(i)。該影響分數產生器422可以使用種子資料414以產生使用者i之SeedScore(i)，其為該種子資料414中所包含之資料的函數。做為非限制性示例，SeedScore(i)可為所述種子資料414之函數，做為識別一網路中該使用者i之任期之資料、垃圾資訊分數、信賴分數、價值分數。可利用聲譽模型於一網路中追蹤該等分數，例如一網路可能具有指示一使用者之垃圾資訊、信賴、價值與持續性程度的分數。可以使用SeedScore(i)做為一新使用者的初始種子數值，成為決定一使用者影響分數IF之部分。
該影響關係產生器424對每一傳送者i與接收者j成對產生一影響關係分數IR(i、j)。影響關係分數IR(i、j)係指示該使用者i對於一已知情感而言，對該使用者i之網路中之使用者j的影響程度。可謂每一情感決定IR(i、j)的數值。根據一或多個具體實施例，該影響關係分數係為該接收者對該傳送者共享之內容進行動作的可能性量測。
根據一或多個具體實施例，該影響關係分數係為由該影響分數產生器422為使用者j所產生之參數Content(i、j)、TR(i、j)及SSS(i、j)、RelationshipScore(i、j)及IF(j)的函數。參數Content(i、j)係為代表由該使用者j對使用者i所傳送之內容片段進行動作之數量的分數。參數SSS(i、j)係利用由使用者i所傳送並由使用者j所進行動作之內容片段數量，以及由使用者j以相同於i所使用之情感進行再次共享之內容片段數量所決定。參數RelationshipScore(i、j)則係根據該傳送者i及/或接收者j已經主張之間之關聯性的次數所決定。做為非限制性示例，TwitterTM使用者可以是一跟隨者或是具有跟隨使用者、FacebookTM使用可以主張親友關係、約會網站使用者可以主張最愛，該等關係可透過一或多個應用程式所識別，像是行事曆、通訊錄、傳訊應用程式等等，但並不限制於此。
該影響圖表最佳化器/產生器426產生圖表G及/或將圖表G最佳化。根據一或多個具體實施例，為一已知情感產生一最佳圖表G，並識別一組適宜接收者做為該使用者i之相鄰節點或鄰居。識別適宜接收者之最佳化門檻包含將該傳送者i之集合C(i)最大化，且其具備高IR(i、j)分數之使用者。在圖表最佳化中也可以使用其他示例門檻，包含將迴圈數量C最大化、將具有高乘數分數m(i)之使用者數量最大化、將SSS中的使用者數量最大化、將像是路徑A或路徑B之路徑長度最大化，但並不限制於此。最佳化的目標包含將該圖表最佳化以使當共享一內容片段時所產生之迴圈數量最大化、以使所識別之使用者群組最大化，因此當一使用者以一特定情感共享內容時，該使用者可接收到最大量的反應，例如點擊回饋、知會一使用者關於相對一已知情感與期間下進行反應之使用者的數量，及/或鼓勵該 使用者共享並藉此提供該全體使用者的平均乘數，但並不限制於此。
第五圖描繪可連結本發明揭露內容之一或多個具體實施例所使用之某些組件。根據本發明揭露內容之一或多個具體實施例，一或多個計算裝置係經配置以包含在此敘述之功能，該等計算裝置係像是(多數)網站伺服器404之一或多個伺服器電腦、使用者計算裝置402或其他計算裝置。例如，一計算裝置502可經配置以執行程式碼、指令等等，以提供根據本發明揭露內容之一或多個具體實施例之功能。
計算裝置502可以利用一瀏覽器應用程式透過一網路506供應內容至多數使用者計算裝置504。資料儲存器508，其可以包含(多數)記錄406、種子資料414、(多數)圖表410及/或社交網路資料412及配置一伺服器502執行之程式碼等等。
該使用者計算裝置504可為任何計算裝置，包含個人電腦、個人數位助理(PDA)、無線裝置、行動電話、網際網路裝置、媒體播放器、家庭劇院系統與媒體中心或其他類似裝置，但並不限制於此。為了本發明揭露內容之目的，一計算裝置係包含一處理器及記憶體，用以儲存並執行程式碼、資料及軟體，並可以具備一操作系統，該操作系統允許執行軟體應用程式以運用資料。像是伺服器502及該使用者計算裝置504之一計算裝置係可以包含一或多個處理器、記憶體、一可移除式媒體讀取器、網路介面、展示器及介面，以及一或多個輸入裝置，例如鍵盤、小鍵盤、滑鼠等等以及例如包含輸入裝置介面。該領域技術人員將可認可該伺服器502與該使用者計算裝置504可以多種不同方式配置，並利用多種硬體、軟體或韌體之組合進行實 作。
根據一或多個具體實施例，一計算裝置502可以建立透過該網路506而由一使用者計算裝置504可利用之一使用者介面。根據本發明之一或多個具體實施例，由該使用者計算裝置504可利用之該使用者介面可以包含多數內容項目或為該使用者介面所選擇之多數識別符(例如URL)。根據一或多個具體實施例，該計算裝置502利用透過該網路506將一使用者介面之一定義傳遞至該使用者計算裝置504的方式，建立可由該使用者計算裝置504利用之使用者介面。該使用者介面定義可利用任何種類的語言具體指明，包含像是超文件標記語言(HTML)的標記語言、腳本、小型應用程式等等，但並不限制於此。該使用者介面定義可由該使用者計算裝置504上所執行之一應用程式處理，以在連接至該使用者計算裝置504之一顯示器上輸出該使用者介面，像是由一瀏覽器應用程式進行處理，以及輸出於直接或間接連接至該使用者計算裝置504之一顯示器。
在一示例中，該網路506可為網際網路、內部網路(私有版本的網際網路)，或是其他任意網路形式。一內部網路係為一種允許資料於該網路上多數計算裝置之間傳輸的電腦網路。所述網路可以包含個人電腦、大型主機、伺服器、網路致能硬碟以及具有透過一內部網路連接至其他計算裝置能力之任何其他計算裝置。一內部網路係使用如同網際網路所使用之網際網路協定套件。該套件中兩項最重要的元件係為傳輸控制協定(TCP)及網際網路通訊協定(IP)。
應該明顯的是本發明揭露內容之該等具體實施例可以在像是第五圖所示之客戶端-伺服器端環境忠實作。替代的，本發明揭露內容之該等具體實施例也可以在其他環境中實作，像是於點對點環境中實作，但並不限制於此。
第六圖為根據本發明揭露內容之一或多個具體實施例之一計算裝置詳細區塊圖式，該區塊圖式描繪該計算裝置之一內部結構，該計算裝置則像是伺服器502或使用者計算裝置504。如第六圖所示，內部結構600包含一或多個處理單元、處理器或處理核心(在此稱為中央處理器(CPU))612，該等CPU612係與至少一電腦匯流排602介接。同樣與該電腦匯流排602介接的電腦可讀媒介或媒體606、網路介面614、記憶體604、媒體碟片裝置介面620、展示介面610、鍵盤介面616、指向裝置介面618與其他未分別圖式之介面622，該記憶體604則像是隨機存取記憶體(RAM)、運轉暫存記憶體、唯讀記憶體(ROM)等等，媒體碟片裝置介面620則做為可讀取及/或寫入至媒體裝置的介面，像是讀取及/或寫入軟碟、CD-ROM、DVD等等媒體，展示介面610則為一監視器或其他展示裝置之介面，鍵盤介面616則為鍵盤之介面，指向裝置介面618則為滑鼠或其他指向裝置之介面，而該其他介面622則像是平行及串列埠口介面、通用串列匯流排(USB)介面與其他類似介面。
該記憶體604與電腦匯流排602介接，以在軟體程式執行期間提供儲存於該記憶體604中之資訊至CPU 612，該軟體程式則像是操作系統、應用程式、裝置驅動器與包含程式碼及/或整合在此敘述之功能之電腦可執行程序步驟的軟體模組，該電腦可執行程序步驟則如在此敘述之一或多個流程圖。該CPU 612首先從儲存器載入電腦可執行程序步驟，該儲存器則像是該記憶體604、該電腦可讀儲存媒介/媒體606、可移除式媒體裝置及/或其他儲存裝置。接著該CPU 612可以執行該已儲存程序步驟，以執行該載入之電腦可執行程序步驟。在該電腦可執行程序步驟執行期間可由該CPU 612存取所儲存之資料，例如存取由一儲存裝置所 儲存之資料。
可以使用恆久儲存器儲存一操作系統及一或多個應用程式，例如使用媒介/媒體606。可以使用恆久儲存器儲存裝置驅動器，像是數位相機驅動器、監視器驅動器、印表機驅動器、掃描器驅動器或其他裝置驅動器、網頁、內容檔案、播放清單與其他檔案。恆久儲存器可以進一步儲存程式模組與資料檔案，用以實作本發明揭露之一或多個具體實施例，例如包含(多數)清單選擇模組、(多數)目標資訊蒐集模組以及(多數)清單通知模組，在此詳細討論於本發明揭露內容之實作中該等模組之功能及使用。
對於本發明揭露內容之目的而言，一電腦可讀媒介儲存電腦資料，該資料可以包含以機器可讀形式可由一電腦所執行之電腦程式碼。做為範例但不用於限制，一電腦可讀媒介可以包含用於有形或固定式資料儲存之電腦可讀儲存媒體，或是用於含碼訊號暫時編譯之通訊媒體。當在此使用時，電腦可讀儲存媒體係意指實體或有形的儲存器(相對於訊號而言)，包含以任何方法或技術進行資訊有形儲存之揮發性與非揮發性、可移除式與不可移除式媒體，但並不限制於此，該資訊則像是電腦可讀指令、資料結構、程式模組或其他資料。電腦可讀儲存媒體包含但不限制為RAM、ROM、EPROM、EEPROM、快閃記憶體或其他固態記憶體技術、CD-ROM、DVD或其他光學儲存器、磁匣、磁帶、磁碟儲存器或其他磁性儲存裝置，或任何其他可以用於有形儲存所需之資料或資料或指令，並可由一電腦或處理器所存取之物理或材料媒介。
該領域技術人員將可瞭解本發明揭露內容之該等方法與系統可以許多方式實作，而其並不限制於前述之示例具體實施例及示例。換句話說，由單一或多數組件以硬體及 軟體或韌體各種方式所執行之功能性元件，以及多數個別功能係可分散於客戶端或伺服器端之一或兩者處的軟體應用程式之中。在這方面，在此敘述之各種具體實施例之該等特徵之任何數量係可被整合為單一或多數具體實施例之中，而具有少於或多於在此敘述之所有特徵之替代具體實施例也是可能的。其功能也可以以目前已知或將變為已知之方法完全或部分地分散於多數組件之中。因此，有無數的軟體/硬體/韌體可能組合方式可達成在此敘述該等功能、特徵、介面與偏好。此外，本發明揭露內容之構想涵蓋傳統已知用以執行所敘述之該等特徵及功能及該等介面的方法，同時該領域技術人員應可瞭解到在現在及之後都可對在此敘述之硬體或軟體或韌體組件進行變化與修改。
雖然本系統及方法已經以一或多個具體實施例的方式所敘述，但要瞭解到所揭露之內容並不限制於該等揭露具體實施例。本發明預期涵蓋於該等申請專利範圍之精神與觀點中所包含的各種修改與類似配置，本發明之觀點應與包含所有所述之修改與類似結構之最廣詮釋一致。本發明揭露內容係包含以下所述之該等申請專利範圍的任何及所有具體實施例。
102‧‧‧區塊步驟
104‧‧‧區塊步驟
112‧‧‧區塊步驟
114‧‧‧區塊步驟
116‧‧‧區塊步驟
118‧‧‧區塊步驟
202‧‧‧區塊步驟
204‧‧‧區塊步驟
206‧‧‧區塊步驟
302‧‧‧情感指示器
304‧‧‧圖樣
306‧‧‧文字
308‧‧‧圖樣
310‧‧‧共享選項
312‧‧‧資訊
314‧‧‧資訊
316‧‧‧清單
318‧‧‧清單
320‧‧‧接收內容示例
322‧‧‧虛擬角色或圖片
324‧‧‧名稱
326‧‧‧情感
328‧‧‧內容
402‧‧‧使用者計算裝置
404‧‧‧網站伺服器
406‧‧‧記錄
408‧‧‧共享及影響決定器
410‧‧‧圖表
412‧‧‧社交網路資料
414‧‧‧種子資料
420‧‧‧圖表參數產生器
422‧‧‧影響分數產生器
424‧‧‧影響關係產生器
426‧‧‧影響圖表最佳化器/產生器
502‧‧‧計算裝置
504‧‧‧使用者計算裝置
506‧‧‧網路
508‧‧‧資料儲存器
600‧‧‧內部結構
602‧‧‧電腦匯流排
604‧‧‧記憶體
606‧‧‧電腦可讀媒介或媒體
608‧‧‧媒體碟片介面
610‧‧‧展示介面
612‧‧‧中央處理器
614‧‧‧網路介面
616‧‧‧鍵盤介面
618‧‧‧指向裝置介面
620‧‧‧媒體碟片裝置介面
622‧‧‧其他介面
本發明揭露內容所提及之特徵及物件再結合該等伴隨圖示所進行之以上描述下將變得更加明確，其中相同的參考數字係標示相同的結構，其中：第一圖係包含第一A圖與第一B圖，提供根據本發明揭露內容之一或多個具體實施例之程序流程示例。
第二圖提供根據本發明揭露內容之一或多個具體實施例於一資料蒐集步驟或階段中所蒐集之共享資料示例。
第三圖係包含第三A圖至第三C圖，提供根據本發明揭露內容之一或多個具體實施例之使用者介面示例。
第四圖提供根據本發明揭露內容之一或多個具體實施例之系統概觀，其描繪所使用之組件。
第五圖描繪可連結本發明揭露內容之一或多個具體實施例所使用之某些組件。
第六圖為根據本發明揭露內容之一或多個具體實施例之一計算裝置詳細區塊圖式，該區塊圖式描繪該計算裝置之一內部結構。
202‧‧‧區塊步驟
204‧‧‧區塊步驟
206‧‧‧區塊步驟

Claims (24)

  1. 一種方法，該方法包含：透過至少一計算裝置，接收一請求，透過一使用者選擇的情感指示器與一或多個其他使用者共享內容，共享該內容的該請求以識別該內容及該使用者關於該內容之該情感，關於該內容的該使用者情感被該請求識別以共享對應於複數個不同情感中一被選擇的情感，每一個該情感具備一個對應的使用者可選擇的情感指示器，該對應的使用者可選擇的情感指示器為一使用者介面中複數個使用者可選擇的情感指示器中的一個；透過該至少一計算裝置並利用該使用者選擇的關於該內容之情感，識別對於該使用者選擇的情感的該內容之一潛在接收者清單，該識別包含使用訓練的一個模型以辨識該內容的該潛在接收者清單，其中訓練的該模型對應於該使用者及被該使用者選擇的該情感對該使用者選擇的情感；透過該至少一計算裝置並為展示給該使用者，供應被辨識的該潛在接收者清單以回應該共享內容請求；透過該至少一計算裝置並在供應該潛在接收者清單後接收輸入，該輸入指示由該使用者從被辨識的該潛在接收者清單所選擇的至少一接收者；以及透過該至少一計算裝置及回應於接收指示該使用者從該潛在接收者清單所進行之至少一接收者的選擇之該輸入，建立可由該至少一接收者所得之該內容，該至少一接收者係由該使用者從供應的該潛在接收者清單中選擇，供應的該潛在接收者清單被辨識以供該使用者使用訓練的該模型，其中訓練的該模型對應於請求的該使用者和請求的該使用者被辨識的情感，其中請求的該使用者被辨識的情 感係在請求的該使用者於該使用者的共享內容的請求中被接收。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之方法，所述建立可由該至少一接收者所得之該內容係進一步包含：透過該至少一計算裝置建立該使用者關於該內容之情感，該情感係可由該內容之至少一接收者所利用。
  3. 如申請專利範圍第1項所述之方法，所述識別一潛在接收者清單係進一步包含：透過該至少一計算裝置並回應共享內容的該請求，存取該模型，該模型被訓練以使用被使用者選擇的該情感，以及該模型被訓練以對應於該使用者及被該使用者選擇的該情感，該模型被用在識別對應於該使用者及該情感之多數潛在接收者，對於該多數潛在接收者之每一潛在接收者而言，該模型係識別該潛在接收者對該內容進行動作的各自的可能性；以及透過該至少一計算裝置，利用每一個潛在接收者對該使用者共享內容進行動作之各自的可能性，從包含在被辨識的該潛在接收者清單的該多數潛在接收者選擇一或多個潛在接收者。
  4. 如申請專利範圍第3項所述之方法，該潛在接收者對該內容進行動作之可能性包含在已知該情感下該使用者與該潛在接收者之影響關係的量測。
  5. 如申請專利範圍第3項所述之方法，該潛在接收者對該內容進行的動作包含點擊該內容之一鏈結以及再次共享該內容之至少其中一種動作。
  6. 如申請專利範圍第3項所述之方法，該選擇係進一步利用該使用者之多數偏好。
  7. 如申請專利範圍第3項所述之方法，該選擇係進一 步包含：透過該至少一計算裝置，從該多數潛在接收者識別相對於其他潛在使用者而言，具有較大可能對該使用者所共享內容進行動作之一或多個潛在接收者。
  8. 如申請專利範圍第3項所述之方法，進一步包含：透過該至少一計算裝置，從追蹤該使用者內容共享及接收者對該使用者內容共享所進行動作所蒐集之資料建立該模型。
  9. 一種系統，該系統包含：至少一計算裝置，該計算裝置包含執行多數指令之一或多個處理器及儲存該等指令之記憶體，該計算裝置係用於：接收一請求，透過一使用者選擇的感情指示器與一或多個使用者共享內容，共享該內容的該請求以識別該內容及該使用者關於該內容之該情感，關於該內容的該使用者情感被該請求識別以共享對應於複數個不同情感中一被選擇的情感，每一個該情感具備一個對應的使用者可選擇的情感指示器，該對應的使用者可選擇的情感指示器為一使用者介面中複數個使用者可選擇的情感指示器中的一個；利用該使用者選擇的關於該內容之情感，識別對於該使用者選擇的情感的該內容之一潛在接收者清單，該識別包含使用訓練的一個模型辨識該內容的該潛在接收者清單，其中訓練的該模型對應於該使用者及被該使用者選擇的該情感對該使用者選擇的情感；為展示給該使用者，供應被辨識的該潛在接收者清單以回應該共享內容請求；在供應該潛在接收者清單後接收輸入，該輸入指示由該使用者從被辨識的該潛在接收者清單所選擇的至少一接 收者；以及回應於接收指示該使用者從該潛在接收者清單所進行之至少一接收者的選擇之該輸入，建立可由該至少一接收者所得之該內容，該至少一接收者係由該使用者從供應的該潛在接收者清單中選擇，供應的該潛在接收者清單被辨識以供該使用者使用訓練的該模型，訓練的該模型對應於請求的該使用者和請求的該使用者被辨識的情感，其中請求的該使用者被辨識的情感係在請求的該使用者於該使用者的共享內容的請求中被接收。
  10. 如申請專利範圍第9項所述之系統，用於建立可由該至少一接收者所得之內容之該指令係進一步包含下述指令，用於：建立該使用者關於該內容之情感，該情感係可由該內容之至少一接收者所利用。
  11. 如申請專利範圍第9項所述之系統，用於識別一潛在接收者清單之該指令係進一步包含下述指令，用於：回應共享內容的該請求，存取該模型，該模型被訓練以使用被使用者選擇的該情感，以及該模型被訓練以對應於該使用者及被該使用者選擇的該情感，該模型被用在識別對應於該使用者及該情感之多數潛在接收者，對於該多數潛在接收者之每一潛在接收者而言，該模型係識別該潛在接收者對該內容進行動作的各自的可能性；以及利用每一個潛在接收者對該內容進行動作之各自的可能性，從包含在被辨識的該潛在接收者清單的該多數潛在接收者選擇一或多個潛在接收者。
  12. 如申請專利範圍第11項所述之系統，該潛在接收者對該內容進行動作之可能性包含在已知該情感下該使用者與該潛在接收者之影響關係的量測。
  13. 如申請專利範圍第11項所述之系統，該潛在接收者對該內容進行的動作包含點擊該內容之一鏈結以及再次共享該內容之至少一種動作。
  14. 如申請專利範圍第11項所述之系統，從該多數潛在接收者選擇之該一或多個潛在接收者係利用每一個潛在接收者對該使用者共享內容進行動作之可能性以及該使用者之多數偏好進行選擇。
  15. 如申請專利範圍第11項所述之系統，用於進行選擇之該指令係進一步包含下述指令，用於：從該多數潛在接收者識別相對於其他潛在使用者而言，具有較大可能對該使用者所共享內容進行動作之一或多個潛在接收者。
  16. 如申請專利範圍第11項所述之系統，該等指令係進一步包含下述指令，用於：從追蹤該使用者內容共享及接收者對該使用者內容共享所進行動作所蒐集之資料建立該模型。
  17. 一種電腦可讀非暫時性儲存媒介，用以於其上明確儲存電腦可讀指令，當該等電腦可讀指令被執行時，使至少一處理器進行：接收一請求，透過一使用者選擇的情感指示器與一或多個其他使用者共享內容，共享該內容的該請求以識別該內容及該使用者關於該內容之該情感，關於該內容的該使用者情感被該請求識別以共享對應於複數個不同情感中一被選擇的情感，每一個該情感具備一個對應的使用者可選擇的情感指示器，該對應的使用者可選擇的情感指示器為一使用者介面中複數個使用者可選擇的情感指示器中的一個；利用該使用者選擇的關於該內容之情感，識別該內容 之一潛在接收者清單，該識別對於該使用者選擇的情感的包含使用訓練的一個模型對應於該使用者及被該使用者選擇的該情感對該使用者選擇的情感辨識該內容的該潛在接收者清單；為展示給該使用者，供應被辨識的該潛在接收者清單以回應該共享內容請求；在供應該潛在接收者清單後接收輸入，該輸入指示由該使用者從被辨識的該潛在接收者清單所選擇的之至少一接收者；以及回應於接收指示該使用者從該潛在接收者清單所進行之至少一接收者的選擇之該輸入，建立可由該至少一接收者所得之該內容，該至少一接收者係由該使用者從供應的該潛在接收者清單中選擇，供應的該潛在接收者清單被辨識以供該使用者使用訓練的該模型，訓練的該模型對應於請求的該使用者和請求的該使用者的辨識的情感，其中請求的該使用者被辨識的情感係在請求的該使用者於該使用者的共享內容的請求接收的。
  18. 如申請專利範圍第17項所述之電腦可讀非暫時性儲存媒介，用於建立可由該至少一接收者所得之內容之該指令係進一步包含下述指令，用於：建立該使用者關於該內容之情感，該情感係可由該內容之至少一接收者所利用。
  19. 如申請專利範圍第17項所述之電腦可讀非暫時性儲存媒介，用於識別一潛在接收者清單之該指令係進一步包含下述指令，用於：回應共享內容的該請求，存取該模型，該模型被訓練以使用被使用者選擇的該情感，以及該模型被訓練以該模型被訓練以對應於該使用者及被該使用者選擇的該情感， 該模型被用在識別對應於該使用者及該情感之多數潛在接收者，對於該多數潛在接收者之每一潛在接收者而言，該模型係識別該潛在接收者對該內容進行動作的各自的可能性；以及利用每一個潛在接收者對該內容進行動作之各自的可能性，從包含在被辨識的該潛在接收者清單的該多數潛在接收者選擇一或多個潛在接收者。
  20. 如申請專利範圍第19項所述之電腦可讀非暫時性儲存媒介，該潛在接收者對該內容進行動作之可能性包含在已知該情感下該使用者與該潛在接收者之影響關係的量測。
  21. 如申請專利範圍第19項所述之電腦可讀非暫時性儲存媒介，該潛在接收者對該內容進行的動作包含點擊該內容之一鏈結以及再次共享該內容之至少其中一種動作。
  22. 如申請專利範圍第19項所述之電腦可讀非暫時性儲存媒介，從該多數潛在接收者選擇之該一或多個潛在接收者係利用每一個潛在接收者對該使用者共享內容進行動作之可能性以及該使用者之多數偏好進行選擇。
  23. 如申請專利範圍第19項所述之電腦可讀非暫時性儲存媒介，用於進行選擇之該指令係進一步包含下述指令，用於：從該多數潛在接收者識別相對於其他潛在使用者而言，具有較大可能對該使用者所共享內容進行動作之一或多個潛在接收者。
  24. 如申請專利範圍第19項所述之電腦可讀非暫時性儲存媒介，該等指令係進一步包含下述指令，用於：從追蹤該使用者內容共享及接收者對該使用者內容共享所進行動作所蒐集之資料建立該模型。
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