[go: up one dir, main page]

KR20160134874A - 온라인 소셜 네트워크상의 추천된 검색 질의의 생성 - Google Patents

온라인 소셜 네트워크상의 추천된 검색 질의의 생성 Download PDF

Info

Publication number
KR20160134874A
KR20160134874A KR1020167031884A KR20167031884A KR20160134874A KR 20160134874 A KR20160134874 A KR 20160134874A KR 1020167031884 A KR1020167031884 A KR 1020167031884A KR 20167031884 A KR20167031884 A KR 20167031884A KR 20160134874 A KR20160134874 A KR 20160134874A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
user
card
query
social networking
networking system
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
KR1020167031884A
Other languages
English (en)
Inventor
아비찰 가르그
밍 후아
마이클 버널
양 친
단 로누트 페체트
신판 시아오
유 후앙
루 디 첸
사우라브 프라풀라 샤크라데오
다르매시 에이 바트
알렉스 히멜
Original Assignee
페이스북, 인크.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 페이스북, 인크. filed Critical 페이스북, 인크.
Publication of KR20160134874A publication Critical patent/KR20160134874A/ko
Ceased legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G06F17/30867—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/332—Query formulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2457—Query processing with adaptation to user needs
    • G06F16/24578—Query processing with adaptation to user needs using ranking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/248—Presentation of query results
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/284—Relational databases
    • G06F16/285—Clustering or classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/332—Query formulation
    • G06F16/3322—Query formulation using system suggestions
    • G06F16/3323—Query formulation using system suggestions using document space presentation or visualization, e.g. category, hierarchy or range presentation and selection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/332—Query formulation
    • G06F16/3325—Reformulation based on results of preceding query
    • G06F16/3326—Reformulation based on results of preceding query using relevance feedback from the user, e.g. relevance feedback on documents, documents sets, document terms or passages
    • G06F16/3328—Reformulation based on results of preceding query using relevance feedback from the user, e.g. relevance feedback on documents, documents sets, document terms or passages using graphical result space presentation or visualisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/335—Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/35—Clustering; Classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/901—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G06F16/9024—Graphs; Linked lists
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
    • G06F17/3053—
    • G06F17/30637—
    • G06F17/30651—
    • G06F17/30699—
    • G06F17/30705—
    • G06F17/30958—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/048—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
    • G06F3/0481—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] based on specific properties of the displayed interaction object or a metaphor-based environment, e.g. interaction with desktop elements like windows or icons, or assisted by a cursor's changing behaviour or appearance
    • G06F3/0482—Interaction with lists of selectable items, e.g. menus
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/048—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
    • G06F3/0484—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] for the control of specific functions or operations, e.g. selecting or manipulating an object, an image or a displayed text element, setting a parameter value or selecting a range
    • G06F3/04842—Selection of displayed objects or displayed text elements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01—Social networking
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/02—Protocols based on web technology, e.g. hypertext transfer protocol [HTTP]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • H04L67/42—

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

일실시예로, 방법은 다수의 노드와 노드를 연결하는 다수의 에지를 포함하는 소셜 그래프에 액세스하는 단계를 포함한다. 2개의 노드 사이의 에지 각각은 2개의 노드 사이의 단일 이격도를 표현한다. 노드는 온라인 소셜 네트워크와 관련된 제1 사용자에 해당하는 제1 노드 및 온라인 소셜 네트워크와 관련된 컨셉 또는 제2 사용자에 각각 해당하는 다수의 제2 노드를 포함한다. 방법은 또한, 다수의 카드를 생성하는 단계를 포함한다. 각각의 카드는 온라인 소셜 네트워크와 관련된 질의 도메인 및 질의 도메인에 대한 0개 이상의 질의 필터를 참조하는 제안된 질의를 포함한다. 각각의 질의 필터는 다수의 노드 중 하나 이상의 노드 또는 다수의 에지 중 하나 이상의 에지를 참조한다.

Description

온라인 소셜 네트워크상의 추천된 검색 질의의 생성{GENERATING RECOMMENDED SEARCH QUERIES ON ONLINE SOCIAL NETWORKS}
본 명세서는 일반적으로 소셜 그래프 및 소셜 네트워킹 환경 또는 관련 환경 내에서 객체에 대한 검색을 수행하는 것에 관한 것으로, 특히 컴퓨터 구현 방법에 관한 것이다.
소셜 네트워킹 웹사이트를 포함할 수 있는 소셜 네트워킹 시스템은 그 사용자들(가령, 사람들 또는 단체)이 소셜 네트워킹 시스템과 상호작용하고 소셜 네트워킹 시스템을 통해 서로 상호작용할 수 있게 해줄 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템은 사용자로부터의 입력으로 사용자와 관련된 사용자 프로필을 생성하고 소셜 네트워킹 시스템에 저장할 수 있다. 사용자 프로필은 신상 정보, 통신 채널 정보 및 사용자의 개인 관심사에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 소셜 네트워킹 시스템은 사용자로부터의 입력으로 소셜 네트워킹 시스템의 다른 사용자들과의 사용자의 관계의 레코드를 생성하고 저장할 수 있을 뿐만 아니라, 서비스(예컨대, 담벼락-게시물, 사진 공유, 이벤트 조직, 메시징, 게임 또는 광고)를 제공하여 사용자들 사이의 소셜 상호작용을 용이하게 할 수 있다.
소셜 네트워킹 시스템은 하나 이상의 네트워크를 통해 서비스에 관한 컨텐츠 또는 메시지를 사용자의 모바일이나 다른 컴퓨팅 장치로 송신할 수 있다. 또한, 사용자는 소셜 네트워킹 시스템 내 사용자의 사용자 프로필과 다른 데이터에 접근하기 위해 소프트웨어 애플리케이션을 사용자의 모바일이나 다른 컴퓨팅 장치에 설치할 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템은 사용자에게 디스플레이하기 위해 가령 사용자와 연결된 다른 사용자들의 집계된 소식의 뉴스피드와 같이 개인화된 세트의 컨텐츠 객체를 생성할 수 있다.
소셜 그래프 분석은 노드와 에지로 구성되는 네트워크 이론의 관점에서 소셜 관계를 보여줄 수 있다. 노드는 네트워크 내의 개인 행위자를 나타낼 수 있고, 에지는 개인 행위자들 사이의 관계를 나타낼 수 있다. 그 결과, 그래프-기반 구조는 종종 매우 복잡할 수 있다. 많은 타입의 노드 및 노드를 연결하는 많은 타입의 에지가 있을 수 있다. 가장 간단한 형태로, 소셜 그래프는 검토되는 모든 노드 사이의 모든 관련 에지의 지도이다.
스마트폰, 태블릿 컴퓨터 또는 랩톱 컴퓨터와 같은 모바일 컴퓨팅 장치는 GPS 수신기, 나침판, 자이로스코프 또는 가속도계와 같이 그 위치, 방향 또는 방위를 결정하기 위한 기능을 포함할 수 있다. 이런 장치는 또한 BLUETOOTH 통신, 근거리 통신(NFC), 또는 적외선(IR) 통신이나 WLAN(wireless local area network) 또는 셀룰러-전화 네트워크를 구비한 통신 등과 같이 무선 통신을 위한 기능을 포함할 수 있다. 또한, 이런 장치는 하나 이상의 카메라, 스캐너, 터치스크린, 마이크로폰 또는 스피커를 포함할 수 있다. 또한, 모바일 컴퓨팅 장치는 게임, 웹 브라우저 또는 소셜 네트워킹 애플리케이션과 같은 소프트웨어 애플리케이션들을 실행할 수 있다. 소셜 네트워킹 애플리케이션으로, 사용자는 그들의 소셜 네트워크에서 다른 사용자들과 연결, 통신 및 정보를 공유할 수 있다.
본 발명의 내용 중에 포함되어 있다.
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템은 특정 소셜 그래프 요소에 대한 참조를 포함하는 구조화 질의를 생성할 수 있다. 이러한 구조화 질의는 예컨대, 사용자에 의해 제공된 텍스트 질의에 응답하여 생성되거나, 디폴트 질의로서 생성될 수 있다. 사용자의 텍스트 질의에 제안된 구조화 질의를 제공함으로써, 소셜 네트워킹 시스템은 온라인 소셜 네트워크의 사용자들이 그들의 소셜 그래프 속성 및 다양한 소셜 그래프 요소에 대한 그들의 관계에 기반하여 소셜 그래프에 표현된 객체를 검색하기 위한 강력한 방법을 제공할 수 있다.
특정 실시예로, 카드 스택은 어떤 애플리케이션 또는 어떤 애플리케이션의 컨텐츠가 컴퓨팅 장치에 실행되고 있는지를 표시하는 시각적 모델일 수 있다. 카드 스택은, 컴퓨팅 장치에 설치된 모든 애플리케이션을 디스플레이하는 런처(launcher)와 유사한 카드를 가질 수 있다. 특정 실시예로, 사용자는, 가령 예컨대, 위에서 아래로 스와이핑하기, 또는 컴퓨팅 장치의 "홈" 버튼을 누르기와 같은 제스처를 수행함으로써 런처에 해당하는 카드에 액세스할 수 있다. 컴퓨팅 장치에서 실행되는 애플리케이션 또는 애플리케이션의 컨텐츠(예컨대, 소셜 네트워크상 사용자의 프로필 페이지 또는 웹 브라우저의 탭)는 런처 카드 위에 스택되는 카드로 디스플레이될 수 있다. 특정 실시예로, 카드 스택의 카드는 시간 순서로 순서화되어서, 가장 최근에 실행된 애플리케이션이 카드 스택에서 더 높게 있을 수 있다. 각각의 카드는, 카드가 스크린에서 어떻게 스택되었는지에 따라 카드의 노출된 가장자리의 위로 스와이핑하거나 카드의 노출된 가장자리의 아래로 누름으로써 액세스될 수 있다.
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템은 주어진 사용자의 관심사, 선호도, 또는 취향에 대한 단서를 제공할 수 있는 신호를 사용하여 추천된 질의 및 질의 필터를 갖는 "카드"를 생성할 수 있다. 소셜 네트워크는 사용자에게 디스플레이하기 위한 하나 이상의 카드를 포함하는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 사용자가 관심을 갖고, 사용자로 하여금 소셜 네트워킹 시스템 또는 다른 시스템(예컨대, 특정 광고자와 관련된 시스템 또는 다른 제3자 시스템)을 추가로 탐색하거나 참여하도록 할 카드를 생성하는 발상이다. 이는 모바일 환경에서 특히 유용하다(예컨대, 지루해진 사용자는 FB 모바일로 향하여 카드를 탐색하고 싶어 한다). 각각의 카드는 카드와 관련된 추천된 질의를 갖는 특정 도메인(장소, 사람들, 사진들 등)을 표현할 수 있다. 하나 이상의 질의 필터는 카드의 추천된 질의에 적용될 수 있다. 예컨대, 장소 카드는 ["Palo Alto"]["restaurants"] ["Chinese cuisine"]["open now"]로 선택될 수 있는, 필터 옵션 [location][type][sub-type][hours]을 가질 수 있다. 필터들의 일부는 (예컨대, 소셜 네트워크 내부 또는 외부의 객체의 구조화 질의처럼) 특정 소셜 그래프 엔티티에 대한 참조일 수 있고, 일부 필터는 특정 메타 데이터 또는 객체 속성에 관한 것일 수 있다.
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템은 특정 도메인 또는 카드와 관련된 필터에 기반하여 "카드"를 순위화할 수 있다. 소셜 네트워크는 각각의 사용자에게 적절한 방식으로 순위화된 하나 이상의 카드를 포함하는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 가장 흥미로운 카드가 사용자에게 제시되어, 사용자로 하여금 소셜 네트워크에 참여하고 더 탐색하도록 카드를 순위화하는 발상이다. 각각의 카드는 추천된 질의(예컨대, 그래프 검색 질의) 및 질의를 수정하는 하나 이상의 필터를 갖는 특정 도메인(장소, 사람, 사진 등)을 표현할 수 있다. 카드는, 알림, 뉴스피드 소식, 제안된 널 상태(null state) 질의를 포함하는 임의의 적절한 방식으로, 독립적 애플리케이션, 클라이언트 시스템의 홈 스크린, 또는 임의의 다른 적절한 방법으로 제시될 수 있다.
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템은 특정 도메인 또는 카드와 관련된 필터에 대한 사용자의 친밀도에 기반하여 "직관 카드"를 클러스터화할 수 있다. 각각의 카드는 추천된 질의(예컨대, 그래프 검색 질의) 및 질의를 수정하는 하나 이상의 필터를 갖는 특정 도메인(장소, 사람, 사진 등)을 표현할 수 있다. 시스템은 사용자로부터의 입력/행위에 기반하여 카드상의 필터를 수정할 수 있다. 즉, 사용자는 카드를 통해 탐색하여 상이한 필터를 갖는 카드를 볼 수 있다. 예컨대, 카드를 스와이핑하는 것은 추가 필터를 적용하는 옵션을 밝혀내거나, 또는 과거의 카드에 대한 추천된 질의의 변형을 갖는 카드를 보여줄 수 있다. 시스템은, 카드 대 카드 친밀도를 결정하고 이후 이렇게 결정된 친밀도에 기반하여 카드를 함께 클러스터화함으로써 각각의 사용자를 위해 맞춤화된 방식으로 카드를 클러스터화할 수 있다. 사용자가 소셜 네트워크에 참여하고 더 탐색하도록 독려하는 방식으로 사용자에게 관심이 있을 카드를 클러스터화하려는 목적이다. 서로와 관련된 카드를 클러스터화함으로써, 사용자들에게 더 즐거운 카드 브라우징 경험이 제시될 수 있다.
상기에 개시된 실시예들은 예시일 뿐이며, 본 명세서의 범위는 실시예들로 제한되지 않는다. 특정 실시예들은 상기에 개시된 실시예들의 컴포넌트, 구성요소, 특징, 기능, 동작, 또는 단계의 전부 또는 일부를 포함하거나 전혀 포함하지 않을 수 있다.
본 발명에 따른 실시예들은, 특히 방법, 저장 매체 및 시스템에 관한 첨부되는 청구범위에서 개시되며, 하나의 청구항 카테고리, 예컨대 방법에 언급된 임의의 특징은 다른 청구항 카테고리, 예컨대 시스템에서 또한, 청구될 수 있다.
본 발명의 따른 일실시예로, 방법은, 컴퓨팅 장치에 의해:
복수의 노드 및 노드를 연결하는 복수의 에지를 포함하는 소셜 그래프에 액세스하는 단계;
복수의 카드를 생성하는 단계;
하나 이상의 사용자 참여 요소에 기반하여 각각의 카드에 대한 사용자 참여 점수를 계산하는 단계; 및
제1 사용자에 의해 현재 액세스되는 페이지에 디스플레이하기 위해 사용자 참여 임계 점수보다 큰 사용자 참여 점수를 갖는 각각의 카드를 제1 사용자에게 전송하는 단계를 포함하고,
2개의 노드 사이의 에지 각각은 2개의 노드 사이의 단일 이격도를 표현하고,
상기 노드는:
온라인 소셜 네트워크와 관련된 제1 사용자에 해당하는 제1 노드; 및
온라인 소셜 네트워크와 관련된 컨셉 또는 제2 사용자에 각각 해당하는 복수의 제2 노드를 포함하며,
상기 카드 각각은 온라인 소셜 네트워크와 관련된 질의 도메인 및 0개 이상의 질의 필터를 참조하는 제안된 질의를 포함하고, 각각의 질의 필터는 복수의 노드 중 하나 이상의 노드 또는 복수의 에지 중 하나 이상의 에지를 참조한다.
방법은:
질의 필터를 특정 카드에 적용하는 제1 사용자로부터의 입력을 수신하는 단계; 및
입력에 기반하여 하나 이상의 다른 카드상의 질의 필터를 수정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
방법은, 이전에 디스플레이된 카드의 스와이프(swipe)에 해당하는 제1 사용자로부터의 입력의 감지에 응답하여 제1 사용자에게 후속 카드를 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있고, 상기 후속 카드는 이전에 디스플레이된 카드와 동일한 질의 도메인 및 하나 이상의 상이한 질의 필터를 가질 수 있다.
전송된 카드는 하나 이상의 카드 클러스터로 디스플레이될 수 있다.
각각의 카드 클러스터의 카드는 카드와 관련된 순위에 기반하여 순서화될 수 있다.
각각의 카드는, 카드에 해당하는 제안된 질의에 해당하는 하나 이상의 검색 결과의 프리뷰를 더 포함할 수 있다.
각각의 제안된 질의는 복수의 노드 중 하나 이상의 노드 및 복수의 에지 중 하나 이상의 에지에 대한 참조를 포함하는 구조화 질의일 수 있다.
구조화 질의에 의해 참조되는 적어도 하나 이상의 제2 노드는 위치에 해당할 수 있고, 구조화 질의에 의해 참조되는 에지 중 적어도 하나는 상기 위치에서의 체크인에 해당할 수 있다.
구조화 질의에 의해 참조되는 적어도 하나 이상의 제2 노드는 컨텐츠 객체에 해당할 수 있고, 구조화 질의에 의해 참조되는 에지 중 적어도 하나는 컨텐츠 객체의 좋아요에 해당할 수 있다.
사용자 참여 요소는 제1 사용자의 인구통계적 정보, 현재 정보, 또는 소셜 그래프 정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
사용자 참여 요소는 하나 이상의 제2 노드와 연관된 다른 사용자의 소셜 그래프 정보를 포함할 수 있고, 제2 사용자는 제1 사용자의 인구통계적 정보와 공통되는 적어도 하나의 인구통계적 정보 서브세트를 가질 수 있다.
방법은, 현재 위치와 제1 사용자의 인구통계적 정보의 비교에 기반하여, 제1 사용자가 현재 위치와 관련하여 관광객인지 여부를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
사용자 참여 요소는 구조화 질의에 의해 참조되는 하나 이상의 제2 노드에 관한 제1 사용자의 소셜 그래프 친밀도를 포함할 수 있다.
제안된 질의는 하나 이상의 객체 속성을 각각 참조하는 하나 이상의 질의 필터를 더 참조할 수 있다.
생성된 카드 중 적어도 하나는 제1 사용자의 검색 이력에 기반하여 선택된 질의 필터를 참조하는 제안된 질의를 포함할 수 있다.
페이지는 온라인 소셜 네트워크와 관련된 네이티브 애플리케이션의 사용자 인터페이스일 수 있다.
페이지는 브라우저 클라이언트에 의해 액세스되는 소셜 네트워킹 시스템의 웹페이지일 수 있다.
또한, 청구될 수 있는 본 발명의 추가 실시예로, 하나 이상의 컴퓨터-판독가능한 비-일시적 저장 매체는:
복수의 노드 및 노드를 연결하는 복수의 에지를 포함하는 소셜 그래프에 액세스하고;
복수의 카드를 생성하며;
하나 이상의 사용자 참여 요소에 기반하여 각각의 카드에 대한 사용자 참여 점수를 계산하고;
제1 사용자에 의해 현재 액세스되는 페이지에 디스플레이하기 위해 사용자 참여 임계 점수보다 큰 사용자 참여 점수를 갖는 각각의 카드를 제1 사용자에게 전송하도록 실행시 동작하는 소프트웨어를 포함하며,
2개의 노드 사이의 에지 각각은 2개의 노드 사이의 단일 이격도를 표현하고,
상기 노드는:
온라인 소셜 네트워크와 관련된 제1 사용자에 해당하는 제1 노드; 및
온라인 소셜 네트워크와 관련된 컨셉 또는 제2 사용자에 각각 해당하는 복수의 제2 노드를 포함하며,
상기 카드 각각은 온라인 소셜 네트워크와 관련된 질의 도메인 및 0개 이상의 질의 필터를 참조하는 제안된 질의를 포함하고, 각각의 질의 필터는 복수의 노드 중 하나 이상의 노드 또는 복수의 에지 중 하나 이상의 에지를 참조할 수 있다.
또한, 청구될 수 있는 본 발명의 추가 실시예로, 시스템은: 하나 이상의 프로세서; 및 프로세서에 의해 실행가능한 명령어를 포함하고 프로세서에 연결된 메모리를 포함하고, 상기 프로세서는:
복수의 노드 및 노드를 연결하는 복수의 에지를 포함하는 소셜 그래프에 액세스하고;
복수의 카드를 생성하며;
하나 이상의 사용자 참여 요소에 기반하여 각각의 카드에 대한 사용자 참여 점수를 계산하고;
제1 사용자에 의해 현재 액세스되는 페이지에 디스플레이하기 위해 사용자 참여 임계 점수보다 큰 사용자 참여 점수를 갖는 각각의 카드를 제1 사용자에게 전송하는 명령어를 실행시 동작하며,
2개의 노드 사이의 에지 각각은 2개의 노드 사이의 단일 이격도를 표현하고,
상기 노드는:
온라인 소셜 네트워크와 관련된 제1 사용자에 해당하는 제1 노드; 및
온라인 소셜 네트워크와 관련된 컨셉 또는 제2 사용자에 각각 해당하는 복수의 제2 노드를 포함하며,
상기 카드 각각은 온라인 소셜 네트워크와 관련된 질의 도메인 및 0개 이상의 질의 필터를 참조하는 제안된 질의를 포함하고, 각각의 질의 필터는 복수의 노드 중 하나 이상의 노드 또는 복수의 에지 중 하나 이상의 에지를 참조할 수 있다.
본 발명의 추가 실시예로, 하나 이상의 컴퓨터-판독가능한 비-일시적 저장 매체는, 본 발명 또는 상기에 언급된 임의의 실시예에 따른 방법을 수행하도록 실행시 동작하는 소프트웨어를 포함한다.
본 발명의 추가 실시예로, 시스템은: 하나 이상의 프로세서; 및 프로세서에 의해 실행가능한 명령어를 포함하고 프로세서에 연결된 메모리를 포함하며, 상기 프로세서는 본 발명 또는 상기에 언급된 임의의 실시예에 따른 방법을 수행하는 명령어를 실행시 동작한다.
본 발명의 내용 중에 포함되어 있다.
도 1은 소셜 네트워킹 시스템과 관련된 예시적인 네트워크 환경을 도시한다.
도 2는 예시적인 소셜 그래프를 도시한다.
도 3은 예시적인 모바일 클라이언트 시스템을 도시한다.
도 4는 예시적인 카드 스택 인터페이스를 도시한다.
도 5는 온라인 소셜 네트워크의 예시적인 페이지를 도시한다.
도 6은 예시적인 카드를 생성하는 예시적인 모듈을 도시한다.
도 7은 사용자를 위해 카드를 생성하는 예시적인 방법을 도시한다.
도 8은 예시적인 모바일 클라이언트 시스템에서 예시적인 카드 인터페이스의 예시적인 와이어프레임을 도시한다.
도 9는 카드를 순위화하는 예시적인 방법을 도시한다.
도 10은 예시적인 카드 클러스터의 예시적인 그룹화를 도시한다.
도 11은 카드 클러스터를 생성하는 예시적인 방법을 도시한다.
도 12는 예시적인 컴퓨터 시스템을 도시한다.
시스템 개요
도 1은 소셜 네트워킹 시스템과 관련된 예시적인 네트워크 환경(100)을 도시한다. 네트워크 환경(100)은 네트워크(110)에 의해 서로 연결되는 클라이언트 시스템(130), 소셜 네트워킹 시스템(160) 및 제3자 시스템(170)을 포함한다. 비록 도 1은 클라이언트 시스템(130), 소셜 네트워킹 시스템(160), 제3자 시스템(170) 및 네트워크(110)의 특정 배열을 도시하고 있지만, 본 명세서는 클라이언트 시스템(130), 소셜 네트워킹 시스템(160), 제3자 시스템(170) 및 네트워크(110)의 임의의 적절한 배열을 고려한다. 예로서 제한 없이, 클라이언트 시스템(130), 소셜 네트워킹 시스템(160) 및 제3자 시스템(170) 중 두 개 이상이 네트워크(110)를 우회하여 서로 직접 연결될 수 있다. 또 다른 예로서, 클라이언트 시스템(130), 소셜 네트워킹 시스템(160) 및 제3자 시스템(170) 중 두 개 이상이 전체적으로 또는 부분적으로 서로 물리적 또는 논리적으로 함께 위치할 수 있다. 게다가, 비록 도 1은 특정 수의 클라이언트 시스템(130), 소셜 네트워킹 시스템(160), 제3자 시스템(170) 및 네트워크(110)를 도시하고 있지만, 본 명세서는 임의의 적절한 수의 클라이언트 시스템(130), 소셜 네트워킹 시스템(160), 제3자 시스템(170) 및 네트워크(110)를 고려한다. 예로서 제한 없이, 네트워크 환경(100)은 다수의 클라이언트 시스템(130), 소셜 네트워킹 시스템(160), 제3자 시스템(170) 및 네트워크(110)를 포함할 수 있다.
본 명세서는 임의의 적절한 네트워크(110)를 고려한다. 예로서 제한 없이, 네트워크(110)의 하나 이상의 부분은 애드혹 네트워크, 인트라넷, 익스트라넷, VPN(virtual private network), LAN(local area network), WLAN(wireless LAN), WAN(wide area network), WWAN(wireless WAN), MAN(metropolitan area network), 인터넷의 부분, PSTN(Public Switched Telephone Network)의 부분, 셀룰러 전화 네트워크 또는 이들 중 두 개 이상의 조합을 포함할 수 있다. 네트워크(110)는 하나 이상의 네트워크(110)를 포함할 수 있다.
링크(150)는 통신 네트워크(110)에 클라이언트 시스템(130), 소셜 네트워킹 시스템(160) 및 제3자 시스템(170)을 연결하거나 서로 연결할 수 있다. 본 명세서는 임의의 적절한 링크(150)를 고려한다. 특정 실시예에서, 하나 이상의 링크(150)는 하나 이상의 유선(가령, DSL(Digital Subscriber Line) 또는 DOCSIS(Data Over Cable Service Interface Specification)), 무선(가령, Wi-Fi 또는 WiMax(Worldwide Interoperability for Microwave Access)), 광학(가령, SONET(Synchronous Optical Network) 또는 SDH(Synchronous Digital Hierarchy)) 링크를 포함한다. 특정 실시예에서, 하나 이상의 링크(150) 각각은 애드혹 네트워크, 인트라넷, 익스트라넷, VPN, LAN, WLAN, WAN, WWAN, MAN, 인터넷의 부분, PSTN의 부분, 셀룰러 기술-기반 네트워크, 위성 통신 기술-기반 네트워크, 다른 링크(150) 또는 이런 링크(150)의 둘 이상의 조합을 포함한다. 링크(150)는 네트워크 환경(100) 전체에 걸쳐 반드시 동일할 필요는 없다. 하나 이상의 제1 링크(150)는 하나 이상의 면에서, 하나 이상의 제2 링크(150)와 다를 수 있다.
특정 실시예로, 클라이언트 시스템(130)은 하드웨어, 소프트웨어 또는 임베디드 로직 컴포넌트나 이들의 2 이상의 컴포넌트의 조합을 포함하고 클라이언트 시스템(130)에 의해 구현되거나 지원되는 적절한 기능을 수행할 수 있는 전자식 장치일 수 있다. 예로서 제한 없이, 클라이언트 시스템(130)은 가령 데스크톱 컴퓨터, 노트북이나 랩톱 컴퓨터, 넷북, 태블릿 컴퓨터, e-북 리더, GPS 장치, 카메라, 개인용 정보 단말기(PDA), 휴대용 전자 장치, 셀룰러 전화, 스마트폰, 다른 적절한 전자 장치 또는 이들의 임의의 적절한 조합과 같은 컴퓨터 시스템을 포함할 수 있다. 본 명세서는 임의의 적절한 클라이언트 시스템(130)을 고려한다. 클라이언트 시스템(130)은 클라이언트 시스템(130)에서 네트워크 사용자가 네트워크(110)에 접근할 수 있게 할 수 있다. 클라이언트 시스템(130)은 그 사용자가 다른 클라이언트 시스템(130)의 다른 사용자들과 통신할 수 있게 할 수 있다.
특정 실시예로, 클라이언트 시스템(130)은, 가령 MICROSOFT INTERNET EXPLORER, GOOGLE CHROME 또는 MOZILLA FIREFOX와 같은 웹 브라우저(132)를 포함할 수 있고, 가령 TOOLBAR 또는 YAHOO TOOLBAR와 같은 하나 이상의 애드-온(add-ons), 플러그-인(plug-ins) 또는 다른 확장형(extensions)을 가질 수 있다. 클라이언트 시스템(130)에서의 사용자는 URL(Uniform Resource Locator) 또는 웹 브라우저(132)를 특정 서버(가령, 서버(162) 또는 제3자 시스템(170)과 관련된 서버)로 인도하는 다른 주소를 입력할 수 있고, 웹 브라우저(132)는 하이퍼텍스트 전송 프로토콜(HTTP) 요청을 생성하고 HTTP 요청을 서버로 통신할 수 있다. 서버는 HTTP 요청을 수락하고, HTTP 요청에 응답하여 하나 이상의 하이퍼텍스트 마크업 언어(HTML) 파일을 클라이언트 시스템(130)으로 통신할 수 있다. 클라이언트 시스템(130)은 사용자에게 표시하기 위해 서버로부터 HTML 파일에 기초한 웹페이지를 렌더링할 수 있다. 본 명세서는 네이티브 애플리케이션의 사용자 인터페이스로서 표시되는 웹페이지 또는 페이지를 포함하여 임의의 적절한 페이지 파일을 고려한다. 예로서 제한 없이, 웹페이지는 특정한 필요에 따라 HTML 파일, 확장형 하이퍼텍스트 마크업 언어(XHTML) 파일 또는 확장형 마크업 언어(XML) 파일로부터 렌더링할 수 있다. 또한, 이런 페이지는, 예로서 제한 없이 JAVASCRIPT, JAVA, MICROSOFT SILVERLIGHT, 가령 AJAX(비동기식 JAVASCRIPT 및 XML)와 같은 마크업 언어와 스크립트의 조합 등과 같은 스크립트를 실행할 수 있다. 본 명세서에서, 웹페이지에 대한 레퍼런스는 (브라우저가 웹페이지를 렌더링하는데 사용할 수 있는) 하나 이상의 해당 웹페이지 파일을 포함하며, 적절한 경우, 그 역도 또한 같다.
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 온라인 소셜 네트워크를 호스팅할 수 있는 네트워크-주소화 컴퓨팅 시스템일 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(160)은 예컨대 사용자-프로필 데이터, 컨셉-프로필 데이터, 소셜-그래프 정보 또는 온라인 소셜 네트워크에 관한 다른 적절한 데이터와 같은 소셜 네트워킹 데이터를 생성, 저장, 수신 및 전송할 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(160)은 직접적으로 또는 네트워크(110)를 통해 네트워크 환경(100)의 다른 컴포넌트들에 의해 접근될 수 있다. 특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 하나 이상의 서버(162)를 포함할 수 있다. 각 서버(162)는 일체형 서버(unitary server)일 수 있거나, 다수의 컴퓨터 또는 다수의 데이터센터에 걸쳐 있는 분산형 서버일 수 있다. 서버(162)는 예로서 제한 없이, 웹 서버, 뉴스 서버, 메일 서버, 메시지 서버, 광고 서버, 파일 서버, 애플리케이션 서버, 교환 서버, 데이터베이스 서버, 프록시 서버, 본 명세서에 기술된 기능이나 프로세스를 수행하는데 적절한 또 다른 서버 또는 이들의 임의의 조합과 같이, 다양한 타입일 수 있다. 특정 실시예로, 각 서버(162)는 서버(162)에 의해 구현되거나 지원되는 적절한 기능을 수행하기 위한 하드웨어, 소프트웨어 또는 임베디드 논리 소자 또는 2 이상의 이런 소자들의 조합을 포함할 수 있다. 특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(164)은 하나 이상의 데이터 스토어(164)를 포함할 수 있다. 데이터 스토어(164)는 다양한 타입의 정보를 저장하는데 사용될 수 있다. 특정 실시예로, 데이터 스토어(164)에 저장된 정보는 특정한 데이터 구조에 따라 구조화될 수 있다. 특정 실시예로, 각 데이터 스토어(164)는 관계형 데이터베이스일 수 있다. 특정 실시예는 클라이언트 시스템(130), 소셜 네트워킹 시스템(160) 또는 제3자 시스템(170)이 데이터 스토어(164)에 저장된 정보를 관리, 검색, 변경, 추가 또는 삭제할 수 있게 하는 인터페이스를 제공할 수 있다.
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 하나 이상의 데이터 스토어(164)에 하나 이상의 소셜 그래프를 저장할 수 있다. 특정 실시예로, 소셜 그래프는 (특정 사용자에 각각 해당하는) 다수의 사용자 노드 또는 (특정 컨셉에 각각 해당하는) 다수의 컨셉 노드를 포함할 수 있는 다수의 노드 및 노드를 연결하는 다수의 에지를 포함할 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(160)은 다른 사용자와 통신하고 상호작용하는 능력을 온라인 소셜 네트워크의 사용자에게 제공할 수 있다. 특정 실시예로, 사용자는 소셜 네트워킹 시스템(160)을 통해 온라인 소셜 네트워크에 가입한 후 연결들(즉, 관계들)을 그들이 연결되고자 하는 소셜 네트워킹 시스템(160)의 다수의 다른 사용자에 추가할 수 있다. 본 명세서에서, "친구"란 용어는 사용자가 소셜 네트워킹 시스템(160)을 통해 연결, 유대 또는 관계를 형성했던 소셜 네트워킹 시스템(160)의 임의의 다른 사용자를 가리킬 수 있다.
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 소셜 네트워킹 시스템(160)에 의해 지원되는 다양한 유형의 아이템이나 객체에 대한 행위를 취할 수 있는 능력을 사용자에게 제공할 수 있다. 예로서 제한 없이, 아이템 및 객체는 소셜 네트워킹 시스템(160)의 사용자들이 속할 수 있는 그룹이나 소셜 네트워크, 사용자가 관심을 둘지도 모르는 이벤트 또는 캘린더 엔트리, 사용자가 사용할 수 있는 컴퓨터-기반 애플리케이션, 사용자가 서비스를 통해 아이템을 팔거나 구매할 수 있게 하는 거래, 사용자가 수행할 수 있는 광고와의 상호작용 또는 다른 적절한 아이템이나 객체를 포함할 수 있다. 사용자는 소셜 네트워킹 시스템(160) 또는 소셜 네트워킹 시스템(160)과 별개이거나 네트워크(110)를 통해 소셜 네트워킹 시스템(160)에 결합되는 제3자 시스템(170)의 외부 시스템에서 표현될 수 있는 모든 것과 상호작용할 수 있다.
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 다양한 엔티티를 링크할 수 있다. 예로서 제한 없이, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 사용자가 서로 상호작용할 뿐 아니라 제3자 시스템(170)이나 다른 엔티티로부터 컨텐츠를 수신할 수 있게 하거나, 사용자가 응용 프로그래밍 인터페이스(API)나 다른 통신 채널을 통해 이런 엔티티와 상호작용할 수 있게 해줄 수 있다.
특정 실시예로, 제3자 시스템(170)은 하나 이상의 타입의 서버, 하나 이상의 데이터 스토어, API들을 포함하나 이에 국한되지 않는 하나 이상의 인터페이스, 하나 이상의 웹 서비스, 하나 이상의 컨텐츠 소스, 하나 이상의 네트워크 또는 예컨대 서버가 통신할 수 있는 임의의 다른 적절한 컴포넌트를 포함할 수 있다. 제3자 시스템(170)은 소셜 네트워킹 시스템(160)을 운영하는 엔티티와는 다른 엔티티에 의해 운영될 수 있다. 그러나, 특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160) 및 제3자 시스템(170)은 소셜 네트워킹 서비스를 소셜 네트워킹 시스템(160)이나 제3자 시스템(170)의 사용자에게 제공하도록 서로 함께 동작할 수 있다. 이런 의미에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 가령 제3자 시스템(170)과 같은 다른 시스템들이 인터넷상의 사용자들에게 소셜 네트워킹 서비스와 기능을 제공하도록 사용할 수 있는 플랫폼 또는 백본(backbone)을 제공할 수 있다.
특정 실시예로, 제3자 시스템(170)은 제3자 컨텐츠 객체 제공자를 포함할 수 있다. 제3자 컨텐츠 객체 제공자는 클라이언트 시스템(130)과 통신될 수 있는 하나 이상의 소스의 컨텐츠 객체를 포함할 수 있다. 예로서 제한 없이, 컨텐츠 객체는 가령 영화 쇼타임, 영화 리뷰, 레스토랑 리뷰, 레스토랑 메뉴, 제품 정보와 리뷰 또는 다른 적절한 정보와 같이 사용자가 관심 있는 사물이나 활동에 관한 정보를 포함할 수 있다. 또 다른 예로서 제한 없이, 컨텐츠 객체는 가령 쿠폰, 할인 티켓, 상품권 또는 다른 적절한 인센티브 객체와 같은 인센티브 컨텐츠 객체를 포함할 수 있다.
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 또한 소셜 네트워킹 시스템(160)과 사용자의 상호작용을 향상시킬 수 있는 사용자-생성된 컨텐츠 객체를 포함한다. 사용자-생성된 컨텐츠는 사용자가 소셜 네트워킹 시스템(160)에 추가, 업로드, 송신 또는 "게시"할 수 있는 어떤 것을 포함할 수 있다. 예로서 제한 없이, 사용자는 클라이언트 시스템(130)으로부터 소셜 네트워킹 시스템(160)으로 게시물을 통신할 수 있다. 게시물은 가령 상태 업데이트나 다른 텍스트형 데이터와 같은 데이터, 위치 정보, 사진, 비디오, 링크, 음악 또는 다른 유사한 데이터나 매체를 포함할 수 있다. 또한, 컨텐츠는 가령 뉴스피드 또는 스트림과 같이 "통신 채널"을 통해 제3자에 의해 소셜 네트워킹 시스템(160)에 추가될 수 있다.
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 다양한 서버, 서브-시스템, 프로그램, 모듈, 로그 및 데이터 스토어를 포함할 수 있다. 특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 하나 이상의 다음의: 웹 서버, 행위 로거, API 요청 서버, 관련성 및 순위화 엔진, 컨텐츠 객체 분류기, 알림 제어기, 행위 로그, 제3자 컨텐츠 객체 노출 로그, 추론 모듈, 인증/개인정보 서버, 검색 모듈, 광고 타겟팅 모듈, 사용자 인터페이스 모듈, 사용자 프로필 스토어, 연결 스토어, 제3자 컨텐츠 스토어 또는 위치 스토어를 포함할 수 있다. 또한, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 가령 네트워크 인터페이스, 보안 메커니즘, 부하 균형기, 장애 서버, 관리 및 네트워크 운영 콘솔, 다른 적절한 컴포넌트 또는 이들의 임의의 적절한 조합과 같이 적절한 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 사용자 프로필을 저장하기 위한 하나 이상의 사용자 프로필 스토어를 포함할 수 있다. 사용자 프로필은 예컨대 인명정보, 인구학적 정보, 행동 정보, 소셜 정보 또는 가령 경력, 학력, 취미나 기호, 관심사, 친밀감, 위치와 같은 다른 유형의 설명적 정보를 포함할 수 있다. 관심사 정보는 하나 이상의 카테고리에 관한 관심사를 포함할 수 있다. 카테고리는 일반적이거나 구체적일 수 있다. 예로서 제한 없이, 사용자가 신발 브랜드에 관한 기사를 "좋아한다"면, 카테고리는 그 브랜드일 수 있거나 "신발" 또는 "옷"의 일반 카테고리일 수 있다. 연결 스토어는 사용자에 대한 연결 정보를 저장하는데 사용될 수 있다. 연결 정보는 유사하거나 공통의 경력, 그룹 멤버쉽, 취미, 학력을 가지거나 임의의 방식으로 관련되거나 공통 속성을 공유하는 사용자들을 표시할 수 있다. 또한, 연결 정보는 (내부와 외부 모두의) 다른 사용자들과 컨텐츠 사이의 사용자-정의된 연결들을 포함할 수 있다. 웹 서버는 네트워크(110)를 통해 하나 이상의 클라이언트 시스템(130)이나 하나 이상의 제3자 시스템(170)과 소셜 네트워킹 시스템(160)을 링크하는데 사용될 수 있다. 웹 서버는 소셜 네트워킹 시스템(160)과 하나 이상의 클라이언트 시스템(130) 사이에서 메시지를 수신하고 라우팅하기 위한 메일 서버나 다른 메시징 기능을 포함할 수 있다. API 요청 서버는 제3자 시스템(170)이 하나 이상의 API를 호출하여 소셜 네트워킹 시스템(160)으로부터의 정보에 접근할 수 있게 해줄 수 있다. 행위 로거는 소셜 네트워킹 시스템(160) 내부나 외부에서의 사용자의 행위에 대한 웹 서버로부터의 통신을 수신하는데 사용될 수 있다. 행위 로그와 함께, 제3자 컨텐츠 객체 로그에서는 제3자 컨텐츠 객체에 대한 사용자 노출이 관리될 수 있다. 알림 제어기는 컨텐츠 객체에 관한 정보를 클라이언트 시스템(130)에 제공할 수 있다. 정보는 알림으로서 클라이언트 시스템(130)으로 푸시(pushed)될 수 있거나, 정보는 클라이언트 시스템(130)으로부터 수신된 요청에 응답하여 클라이언트 시스템(130)으로부터 풀링(pulled)될 수 있다. 인증 서버는 소셜 네트워킹 시스템(160)의 사용자의 하나 이상의 개인정보 설정을 강제하는데 사용될 수 있다. 사용자의 개인정보 설정은 사용자와 관련된 특정 정보가 어떻게 공유될 수 있는지를 결정한다. 인증 서버는 예컨대 적절한 개인정보 설정을 설정함으로써, 사용자의 행위를 소셜 네트워킹 시스템(160)에 의해 로그되게 하거나 다른 시스템(예컨대, 제3자 시스템(170))과 공유되게 하도록 사용자가 참여하거나 탈퇴할 수 있게 해줄 수 있다. 제3자 컨텐츠 객체 스토어는 가령 제3자 시스템(170)과 같은 제3자로부터 수신된 컨텐츠 객체를 저장하는데 사용될 수 있다. 위치 스토어는 사용자와 관련된 클라이언트 시스템(130)으로부터 수신된 위치 정보를 저장하는데 사용될 수 있다. 광고 가격결정 모듈은 소셜 정보, 현재시간, 위치 정보 또는 다른 적절한 정보를 결합하여 알림의 형태로 사용자에게 관련 광고를 제공할 수 있다.
소셜 그래프
도 2는 예시적인 소셜 그래프(200)를 도시한다. 특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 하나 이상의 데이터 스토어에 하나 이상의 소셜 그래프(200)를 저장할 수 있다. 특정 실시예로, 소셜 그래프(200)는 다수의 사용자 노드(202)나 다수의 컨셉 노드(204)를 포함할 수 있는 다수의 노드 및 노드를 연결하는 다수의 에지(206)를 포함할 수 있다. 도 2에 도시된 예시적인 소셜 그래프(200)는 훈시적 목적상 2차원 시각적 지도 표현으로 도시된다. 특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160), 클라이언트 시스템(130) 또는 제3자 시스템(170)은 소셜 그래프(200) 및 적절한 애플리케이션에 대한 관련 소셜 그래프 정보를 접근할 수 있다. 소셜 그래프(200)의 노드 및 에지는 예컨대 데이터 스토어(가령, 소셜 그래프 데이터베이스)에 데이터 객체로서 저장될 수 있다. 이런 데이터 스토어는 소셜 그래프(200)의 노드 또는 에지의 하나 이상의 검색가능하거나 질의가능한 인덱스를 포함할 수 있다.
특정 실시예로, 사용자 노드(202)는 소셜 네트워킹 시스템(160)의 사용자에 해당할 수 있다. 예로서 제한 없이, 사용자는 소셜 네트워킹 시스템(160)과 상호작용하거나 소셜 네트워킹 시스템에서 통신하는 개인(사람인 사용자), 엔티티(예컨대, 기업, 사업체 또는 제3자 애플리케이션) 또는 (예컨대, 개인 또는 엔티티의) 그룹일 수 있다. 특정 실시예로, 사용자가 소셜 네트워킹 시스템(160)에서 계정을 등록하면, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 사용자에 해당하는 사용자 노드(202)를 생성할 수 있고, 하나 이상의 데이터 스토어에 사용자 노드(202)를 저장할 수 있다. 적절한 경우, 본 명세서에 기술되는 사용자들 및 사용자 노드들(202)은 등록 사용자들 및 등록 사용자들과 관련된 사용자 노드들(202)을 의미한다. 추가로 또는 대안으로, 본 명세서에 기술되는 사용자들 및 사용자 노드들(202)은 적절한 경우 소셜 네트워킹 시스템(160)에 등록되지 않은 사용자들을 의미할 수 있다. 특정 실시예로, 사용자 노드(202)는 사용자가 제공한 정보 또는 소셜 네트워킹 시스템(160)을 포함하는 다양한 시스템에 의해 수집된 정보와 연관될 수 있다. 예로서 제한 없이, 사용자는 그들의 이름, 프로필 사진, 연락 정보, 생일, 성별, 혼인 여부, 가족 관계, 직장, 학력, 기호, 관심사 또는 다른 신상 정보를 제공할 수 있다. 특정 실시예로, 사용자 노드(202)는 사용자와 연관된 정보에 해당하는 하나 이상의 데이터 객체와 연관될 수 있다. 특정 실시예로, 사용자 노드(202)는 하나 이상의 웹페이지에 해당할 수 있다.
특정 실시예로, 컨셉 노드(204)는 컨셉에 해당할 수 있다. 예로서 제한 없이, 컨셉은 장소(가령, 예컨대, 영화관, 레스토랑, 명소 또는 도시); 웹사이트(가령, 예컨대, 소셜 네트워킹 시스템(160)과 연관된 웹사이트 또는 웹-애플리케이션 서버와 연관된 제3자 웹사이트); 엔티티(가령, 예컨대, 사람, 사업체, 그룹, 스포츠팀 또는 유명인사); 소셜 네트워킹 시스템(160) 또는 가령 웹-애플리케이션 서버와 같은 외부 서버에 위치할 수 있는 자원(가령, 예컨대, 오디오 파일, 비디오 파일, 디지털 사진, 텍스트 파일, 구조화된 문서 또는 애플리케이션); 물적 재산권 또는 지적 재산권(가령, 예컨대, 조각품, 미술품, 영화, 게임, 노래, 아이디어, 사진 또는 저서); 게임; 활동; 아이디어나 이론; 다른 적절한 컨셉; 또는 2 이상의 이런 컨셉들에 해당할 수 있다. 컨셉 노드(204)는 사용자에 의해 제공된 컨셉의 정보 또는 소셜 네트워킹 시스템(160)을 포함하는 다양한 시스템에 의해 수집된 정보와 연관될 수 있다. 예로서 제한 없이, 컨셉의 정보는 이름이나 제목; 하나 이상의 이미지(예컨대, 책의 커버 페이지의 이미지); 위치(예컨대, 주소 또는 지리적 위치); (URL과 연관될 수 있는) 웹사이트; 연락 정보(예컨대, 전화번호 또는 이메일 주소); 다른 적절한 컨셉 정보; 또는 이런 정보의 임의의 적절한 조합을 포함할 수 있다. 특정 실시예로, 각각의 컨셉 노드(204)는 컨셉 노드(204)와 연관된 정보에 해당하는 하나 이상의 데이터 객체와 연관될 수 있다. 특정 실시예로, 각각의 컨셉 노드(204)는 페이지에 해당할 수 있다.
특정 실시예로, 소셜 그래프(200)에서 노드는 ("프로필 페이지"라고 할 수 있는) 페이지를 표현하거나, 그 웹페이지에 의해 표현될 수 있다. 프로필 페이지는 소셜 네트워킹 시스템(160)에 의해 호스트 되거나, 접근될 수 있다. 또한, 프로필 페이지는 제3자 서버(170)와 연관된 제3자 웹사이트에 호스트될 수 있다. 예로서 제한 없이, 특정 외부 웹페이지에 해당하는 프로필 페이지는 특정 외부 웹페이지일 수 있고, 이런 프로필 페이지는 특정 컨셉 노드(204)에 해당할 수 있다. 프로필 페이지는 모든 또는 선택된 서브세트의 다른 사용자들에 의해 열람될 수 있다. 예로서 제한 없이, 사용자 노드(202)는 해당 사용자가 컨텐츠를 추가할 수 있고, 선언을 할 수 있으며, 그렇지 않으면 그들 자신을 표현할 수 있는 해당 사용자 프로필-페이지를 가질 수 있다. 또 다른 예로서 제한 없이, 컨셉 노드(204)는 특히 컨셉 노드(204)에 해당하는 컨셉과 관련하여 하나 이상의 사용자들이 컨텐츠를 추가할 수 있거나, 선언을 할 수 있거나, 그들 자신을 표현할 수 있는 해당 컨셉-프로필 페이지를 가질 수 있다.
특정 실시예로, 컨셉 노드(204)는 제3자 시스템(170)에 의해 호스트되는 제3자 웹페이지 또는 자원을 표현할 수 있다. 제3자 웹페이지 또는 자원은 다른 요소들 중에서 행위 또는 활동을 표현하는 (예컨대, JavaScript, AJAX 또는 PHP 코드로 구현될 수 있는) 컨텐츠, 선택가능하거나 다른 아이콘 또는 다른 상호작용가능한 객체를 포함할 수 있다. 예로서 제한 없이, 제3자 웹페이지는 가령 "좋아요", "체크인", "식사하기(eat)", "추천하기" 또는 다른 적절한 행위나 활동과 같은 선택가능한 아이콘을 포함할 수 있다. 제3자 웹페이지를 열람하는 사용자는 아이콘들 중 하나(예컨대, "식사하기")를 선택하여 행위를 수행할 수 있고, 클라이언트 시스템(130)이 사용자의 행위를 표시하는 메시지를 소셜 네트워킹 시스템(160)으로 전송하게 할 수 있다. 그 메시지에 응답하여, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 사용자에 해당하는 사용자 노드(202)와 제3자 웹페이지 또는 자원에 해당하는 컨셉 노드(204) 사이의 에지(예컨대, "식사하기" 에지)를 생성할 수 있고, 하나 이상의 데이터 스토어에 에지(206)를 저장할 수 있다.
특정 실시예로, 소셜 그래프(200)에서 노드 쌍은 하나 이상의 에지(206)에 의해 서로 연결될 수 있다. 노드 쌍을 연결하는 에지(206)는 노드 쌍 사이의 관계를 표현할 수 있다. 특정 실시예로, 에지(206)는 노드 쌍 사이의 관계에 해당하는 하나 이상의 데이터 객체나 속성을 포함하거나 표현할 수 있다. 예로서 제한 없이, 제1 사용자는 제2 사용자가 제1 사용자의 "친구"라고 표시할 수 있다. 이런 표시에 응답하여, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 "친구 요청"을 제2 사용자에게 전송할 수 있다. 제2 사용자가 "친구 요청"을 확인하면, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 소셜 그래프(200)에서 제1 사용자의 사용자 노드(202)와 제2 사용자의 사용자 노드(202)를 연결하는 에지(206)를 생성할 수 있고, 하나 이상의 데이터 스토어(24)에 소셜 그래프 정보로서 에지(206)를 저장할 수 있다. 도 2의 예에서, 소셜 그래프(200)는 사용자 "A"와 사용자 "B"의 사용자 노드(202)들 사이의 친구 관계를 표시하는 에지(206)를 그리고 사용자 "C"와 사용자 "B"의 사용자 노드(202) 사이의 친구 관계를 표시하는 에지를 포함한다. 비록 본 명세서는 특정 사용자 노드(202)를 연결하는 특정 속성을 가진 특정 에지(206)를 기술하거나 도시하지만, 본 명세서는 사용자 노드(202)를 연결하는 임의의 적절한 속성을 가진 임의의 적절한 에지(206)를 고려한다. 예로서 제한 없이, 에지(206)는 친구관계, 가족관계, 사업이나 고용 관계, 팬 관계, 팔로어 관계, 방문자 관계, 구독자 관계, 상위/하위 관계, 호혜 관계, 비-상호 관계, 또 다른 적절한 유형의 관계 또는 2 이상의 이런 관계들을 표현할 수 있다. 게다가, 비록 본 명세서는 일반적으로 노드들이 연결되는 것을 기술하지만, 본 명세서는 또한 사용자 또는 컨셉이 연결되는 것을 기술한다. 본 명세서에서, 사용자 또는 컨셉이 연결되는 것에 대한 언급은 적절한 경우 이들 사용자 또는 컨셉에 해당하는 노드가 하나 이상의 에지(206)에 의해 소셜 그래프(200)에서 연결되는 것을 의미할 수 있다.
특정 실시예로, 사용자 노드(202)와 컨셉 노드(204) 사이의 에지(206)는 컨셉 노드(204)와 연관된 컨셉에 대해 사용자 노드(202)와 연관된 사용자가 수행한 특정 행위 또는 활동을 표현할 수 있다. 예로서 제한 없이, 도 2에 도시된 바와 같이, 사용자는 컨셉을 "좋아요(like)", "참여했음(attended)", "실행했음(played)", "청취했음(listened)", "요리했음(cooked)", "근무했음(worked at)", 또는 "시청했음(watched)"을 할 수 있고, 이들 각각은 에지 타입이나 서브타입에 해당할 수 있다. 컨셉 노드(204)에 해당하는 컨셉-프로필 페이지는 예컨대 선택가능한 "체크인" 아이콘(가령, 예컨대, 클릭가능한 "체크인" 아이콘) 또는 선택가능한 "즐겨찾기에 추가" 아이콘을 포함할 수 있다. 유사하게, 사용자가 이런 아이콘을 클릭한 후, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 각각의 행위에 해당하는 사용자의 행위에 응답하여 "즐겨찾기" 에지 또는 "체크인" 에지를 생성할 수 있다. 또 다른 예로서 제한 없이, 사용자(사용자 "C")는 특정 애플리케이션(온라인 음악 애플리케이션인 SPOTIFY)을 사용하여 특정 노래("Imagine")를 들을 수 있다. 이 경우, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 사용자에 해당하는 사용자 노드(202)와 노래 및 애플리케이션에 해당하는 컨셉 노드(204) 사이에 "청취했음(listened)" 에지(206) 및 "사용했음(used)" 에지(도 2에 도시)를 생성하여, 사용자가 그 노래를 들었고 그 애플리케이션을 사용했음을 표시할 수 있다. 게다가, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 노래와 애플리케이션에 해당하는 컨셉 노드(204) 사이에서 "재생했음(played)" 에지(206)(도 2에 도시)를 생성하여 특정 노래가 특정 애플리케이션에 의해 재생되었음을 표시할 수 있다. 이 경우, "재생했음(played)" 에지(206)는 외부 오디오 파일(노래 "Imagine")에 대해 외부 애플리케이션(SPOTIFY)에 의해 수행된 행위에 해당한다. 비록 본 명세서는 사용자 노드(202)와 컨셉 노드(204)를 연결하는 특정 속성을 가진 에지(206)를 기술하지만, 본 명세서는 사용자 노드(202)와 컨셉 노드(204)를 연결하는 임의의 적절한 속성을 가진 임의의 적절한 에지(206)를 고려한다. 게다가, 비록 본 명세서는 단일의 관계를 표현하는 사용자 노드(202)와 컨셉 노드(204) 사이의 에지를 기술하지만, 본 명세서는 하나 이상의 관계를 표현하는 사용자 노드(202)와 컨셉 노드(204) 사이의 에지를 고려한다. 예로서 제한 없이, 에지(206)는 사용자가 특정 컨셉에서 좋아요를 하고 사용했음을 모두 표현할 수 있다. 대안으로, 다른 에지(206)는 사용자 노드(202)와 컨셉 노드(204) 사이(도 2에 도시된 바와 같이, 사용자 "E"에 대한 사용자 노드(202)와 "SPOTIFY"에 대한 컨셉 노드(204) 사이)의 각 타입의 관계(또는 다수의 단일 관계)를 표현할 수 있다.
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 소셜 그래프(200)에서 사용자 노드(202)와 컨셉 노드(204) 사이의 에지(206)를 생성할 수 있다. 예로서 제한 없이, (가령, 예컨대, 사용자의 클라이언트 시스템(130)에 의해 호스팅되는 웹 브라우저 또는 특수-목적 애플리케이션을 사용하여) 사용자가 컨셉-프로필 페이지를 열람하는 것은 사용자가 "좋아요" 아이콘을 클릭하거나 선택함으로써 컨셉 노드(204)가 표현한 컨셉을 좋아함을 나타낼 수 있는데, "좋아요" 아이콘은 사용자의 클라이언트 시스템(130)이 컨셉-프로필 페이지와 연관된 컨셉을 사용자가 좋아요 했다고 표시하는 메시지를 소셜 네트워킹 시스템(160)으로 전송하게 할 수 있다. 그 메시지에 응답하여, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 사용자와 컨셉 노드(204) 사이의 "좋아요" 에지(206)로 도시된 바와 같이 사용자와 연관된 사용자 노드(202)와 컨셉 노드(204) 사이의 에지(206)를 생성할 수 있다. 특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 하나 이상의 데이터 스토어에 에지(206)를 저장할 수 있다. 특정 실시예로, 에지(206)는 특정 사용자 행위에 응답하여 소셜 네트워킹 시스템(160)에 의해 자동으로 형성될 수 있다. 예로서 제한 없이, 제1 사용자가 사진을 업로드하거나, 영화를 시청하거나, 노래를 듣는다면, 에지(206)가 제1 사용자에 해당하는 사용자 노드(202)와 이런 컨셉에 해당하는 컨셉 노드(204) 사이에 형성될 수 있다. 비록 본 명세서는 특정 방식으로 특정 에지(206)를 형성하는 것을 기술하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 방식으로 임의의 적절한 에지(206)를 형성하는 것을 고려한다.
카드 스택 인터페이스
도 3은 예시적인 모바일 클라이언트 시스템(130)을 도시한다. 본 명세서는 임의의 적절한 물리적 형태를 취하는 모바일 클라이언트 시스템(130)을 고려한다. 특정 실시예로, 모바일 클라이언트 시스템(130)은 하기에 기술되는 바와 같이 컴퓨팅 시스템일 수 있다. 예로서 제한 없이, 모바일 클라이언트 시스템(130)은 단일-보드 컴퓨터 시스템(SBC)(예컨대, 컴퓨터-온-모듈(COM) 또는 시스템-온-모듈(SOM)), 랩톱 또는 노트북 컴퓨터 시스템, 모바일 전화, 스마트폰, 개인 정보 단말기(PDA), 태블릿 컴퓨터 시스템 또는 이들의 2 이상의 조합일 수 있다. 특정 실시예로, 모바일 클라이언트 시스템(130)은 입력 구성요소로서 터치 센서(132)를 가질 수 있다. 도 3의 예에서, 터치 센서(132)는 클라이언트 시스템(130)의 전면에 통합된다. 정전용량식 터치 센서의 경우, 송신하고 수신하는 2개의 타입의 전극이 있을 수 있다. 이런 전극은 전기 펄스를 가진 송신 전극을 구동하고 터치나 인접 입력으로 유발된 수신 전극으로부터 정전용량의 변화를 측정하도록 설계된 제어장치와 연결될 수 있다. 도 3의 예에서, 하나 이상의 안테나(134A-B)는 모바일 클라이언트 시스템(130)의 하나 이상의 측면에 통합될 수 있다. 안테나(134A-B)는 전류를 전파로 변환하고 그 역도 가능한 구성요소이다. 신호의 송신 중에, 송신기는 발진하는 무선주파수(RF) 전류를 안테나(134A-B)의 단자에 인가하고, 안테나(134A-B)는 전자기(EM) 파로서 인가된 전류의 에너지를 방사한다. 신호의 수신 중에, 안테나(134A-B)는 유입하는 EM 파의 전력을 안테나(134A-B)의 단자에서 전압으로 변환한다. 전압은 증폭을 위해 수신기로 송신될 수 있다.
특정 실시예로, 모바일 클라이언트 시스템(130)은 이더넷이나 다른 유선-기반 네트워크로 통신하기 위한 안테나(134A-B) 또는 무선 NIC(WNIC), 예컨대 WI-FI 네트워크와 같은 무선 네트워크와 통신하기 위한 무선 어댑터 또는 예컨대 3세대 모바일 통신(3G) 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크와 같은 셀룰러 네트워크와 통신하기 위한 모뎀과 연결되는 통신 구성요소를 포함할 수 있다. 본 명세서는 임의의 적절한 네트워크 및 이에 대한 임의의 적절한 통신 구성요소(20)를 고려한다. 예로서 제한 없이, 모바일 클라이언트 시스템(130)은 애드 혹 네트워크(ad hoc network), 개인 영역 네트워크(PAN), 근거리 네트워크(LAN), 광역 네트워크(WAN), 대도시 네트워크(MAN), 인터넷의 하나 이상의 부분 또는 2 이상의 이런 네트워크들의 조합으로 통신할 수 있다. 하나 이상의 이런 네트워크의 하나 이상의 부분은 유선 또는 무선일 수 있다. 또 다른 예로서, 모바일 클라이언트 시스템(130)은 무선 PAN(WPAN)(가령, 예컨대 BLUETOOTH WPAN), WI-FI 네트워크, WI-MAX 네트워크, 셀룰러 전화 네트워크(가령, 예컨대 GSM(Global System for Mobile Communication) 네트워크, 3G 네트워크 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크), 다른 적절한 무선 네트워크 또는 2 이상의 이런 네트워크들의 조합으로 통신할 수 있다. 적절한 경우, 모바일 클라이언트 시스템(130)은 임의의 이들 네트워크에 대한 임의의 적절한 통신 구성요소를 포함할 수 있다.
특정 실시예에서, 모바일 클라이언트 시스템(130)의 안테나(134A-B)에 연결된 통신 구성요소는 GPS(global positioning system) 신호, 셀룰러 삼각측량, 무선 핫스팟 또는 위치 데이터를 결정하기 위한 임의의 적절한 방법에 기반하여 위치 데이터를 결정하도록 구성될 수 있다. 특정 실시예에서, 모바일 클라이언트 시스템(130)의 위치 서비스는 하나 이상의 위치 결정 방법, 예컨대 하나 이상의 셀룰러 타워의 위치, WI-FI 핫스팟과 연관된 크라우드-소스 위치 정보 또는 모바일 클라이언트 시스템(130)의 GPS 기능을 사용할 수 있다. 예로서 제한 없이, 애플리케이션은 모바일 클라이언트 시스템(130)이 기결정된 시간 내에 GPS 데이터를 획득할 수 있는지 여부에 적어도 부분적으로 따라 GPS 데이터를 위치 정보의 주 소스로 사용할 수 있다. 다른 예로서, 만약 모바일 클라이언트 시스템(130)이 기결정된 샘플링 기간 내에 GPS 데이터를 획득할 수 없다면, 애플리케이션은 하나 이상의 셀룰러 타워나 WI-FI 핫스팟을 사용하여 결정된 위치를 사용할 수 있다. 본 명세서가 특정한 위치 결정 방법을 사용하는 것을 설명하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 위치 감지 방법 또는 방법의 조합을 사용하는 것을 고려한다.
특정 실시예에서, 카드 스택 인터페이스는 후술하는 바와 같이 홈 스크린과 하나 이상의 애플리케이션이나 모바일 클라이언트 시스템(130) 상에서 실행되는 애플리케이션과 연관되는 임의의 컨텐츠의 시각적 모델일 수 있다. 예로서 제한 없이, 홈 스크린은 모바일 클라이언트 시스템(130)의 하나 이상의 설정, 예컨대 모바일 클라이언트 시스템(130)의 배경 이미지를 설정하거나 특정 기능을 모바일 클라이언트 시스템(130) 상에 설치된 특정 애플리케이션, 예컨대 기본 웹 브라우저에 연관시킬 수 있는 애플리케이션일 수 있다. 특정 실시예에서, 모바일 클라이언트 시스템(130)은 후술하는 바와 같이 카드 스택 인터페이스를 사용하여 홈 스크린과 애플리케이션이나 애플리케이션의 컨텐츠 사이를 탐색할 수 있다. 예로서 제한 없이, 카드 스택 인터페이스의 카드는 홈 스크린의 GUI(graphical user interface)에 대응할 수 있고, 모바일 클라이언트 시스템(130) 상에서 실행되는 애플리케이션을 사용한 후나 모바일 클라이언트 시스템(130) 상에서 전화 통화를 종료한 후 사용자가 "홈" 버튼을 누르거나 작동시키는데 응답하여 모바일 클라이언트 시스템(130) 상의 디스플레이에 제공될 수 있다. 후술하는 바와 같이, 애플리케이션이나 애플리케이션의 컨텐츠에 대응하는 카드는 애플리케이션을 "시작(launching)"시키거나 실행시키는데 응답하여 카드 스택에 추가될 수 있다. 특정 실시예에서, 모바일 클라이언트 시스템(130)의 사용자는 애플리케이션과 실행된 애플리케이션의 컨텐츠 사이를 후술하는 바와 같이 카드 스택 인터페이스의 카드를 통해 탐색할 수 있다.
도 4는 카드 스택 인터페이스의 예시를 도시한다. 카드 스택 인터페이스(카드(450A-C)를 포함)의 하나 이상의 "카드"(450)는 모바일 클라이언트 시스템(130)의 디스플레이 영역(454)에 디스플레이될 수 있다. 도 4의 예시에서, 각 카드(450)는 애플리케이션 또는 모바일 클라이언트 시스템(130) 상에서 실행되는 애플리케이션과 연관되는 컨텐츠의 GUI에 대응할 수 있다. 특정 실시예에서, 카드 스택 인터페이스의 카드(450B)는 모바일 클라이언트 시스템(130)에 의해 실행되는 애플리케이션의 GUI에 대응할 수 있다. 상술한 바와 같이, 카드 스택 인터페이스의 카드(450A)는 모바일 클라이언트 시스템(130)의 홈 스크린의 GUI에 대응할 수 있다. 예로서 제한 없이, 카드(450A)는 홈 스크린의 GUI에 대응하고 모바일 클라이언트 시스템(130)의 애플리케이션 런처로서 기능할 수 있다. 예로서 제한 없이, 카드(450A)는 "홈" 버튼을 작동시키거나 기결정된 터치 입력, 예컨대 디스플레이 영역(454)의 실질적 맨 위로부터 아래로 스와이프를 수행하는 것을 감지하는데 반응하여 디스플레이를 위해 제공될 수 있다. 특정 실시예에서, 홈 스크린의 GUI에 대응하는 카드(450A)는 모바일 클라이언트 시스템(130)에 설치된 하나 이상의 애플리케이션이나 컨텐츠에 대응하는 하나 이상의 상호작용 요소(452)를 포함할 수 있다. 특정 실시예에서, 카드(450A)는 상호작용 요소(452)의 선형 횡단의 시각적 표시일 수 있다. 예로서 제한 없이, 상호작용 요소(452)는 애플리케이션이나 컨텐츠가 시작된데 따라 왼쪽에서 오른쪽으로 정렬될 수 있다. 다른 예로서, 상호작용 요소(452)를 태핑하는 것은 상호작용 요소(452)와 연관된 카드(450B-C)를 생성할 수 있다.
특정 실시예에서, 모바일 클라이언트 시스템(130) 상에서 실행중인 애플리케이션 또는 애플리케이션의 컨텐츠에 대응하는 하나 이상의 카드(450)는 카드 스택 인터페이스(450)로서 디스플레이될 수 있다. 도 4의 예시에서, 카드(450B)는 모바일 클라이언트 시스템(130) 상에서 실행중인 애플리케이션의 GUI에 대응하고 카드(450C)는 모바일 클라이언트 시스템(130) 상에서 실행중인 애플리케이션과 연관된 컨텐츠의 GUI에 대응한다. 특정 실시예에서, 카드(450B)는 모바일 클라이언트 시스템(130) 상의 애플리케이션을 시작하는데 응답하여 디스플레이를 위해 제공될 수 있다. 특정 실시예에서, 모바일 클라이언트 시스템(130) 상의 하나 이상의 애플리케이션은 카드 스택 인터페이스(450)의 카드(450C)로서 그 GUI의 표시를 제어할 수 있다. 카드(450C)는 실행중인 애플리케이션의 설정에 적어도 부분적으로 기반하여 디스플레이를 위해 제공될 수 있다. 예로서 제한 없이, 카드(450B)는 소셜 네트워킹 시스템 또는 웹 브라우저의 GUI에 대응할 수 있고 컨텐츠 카드(450C)는 소셜 네트워킹 시스템 상의 사용자의 프로필 페이지 또는 웹 브라우저의 탭에 각각 대응할 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템이나 웹 브라우저는 카드 스택 인터페이스가 자동으로 하나 이상의 개별 카드(450C)의 특정 컨텐츠의 GUI를 디스플레이하도록 구성할 수 있다. 특정 실시예에서, 애플리케이션의 컨텐츠와 연관된 카드(450C)는 사용자가 기결정된 터치 입력, 예컨대 스와이프 터치 제스처나 애플리케이션의 GUI의 기결정된 위치를 태핑하는데 응답하여 디스플레이를 위해 제공될 수 있다. 특정 실시예에서, 각 카드(450)의 GUI는 연관된 애플리케이션이나 연관된 애플리케이션의 컨텐츠의 스크린샷으로 도시될 수 있다. 본 명세서가 특정한 특징과 컨텐츠를 가지는 카드의 특정한 구성을 도시하고 설명하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 특징, 예컨대 길이나 외관 및 컨텐츠를 가지는 카드의 임의의 적절한 구성을 고려한다. 나아가, 본 명세서는 임의의 적절한 컴퓨팅 장치, 예컨대 개인용 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터 또는 스마트폰에서 구현되는 카드 스택 인터페이스를 고려한다.
도 4의 예시에서, 실행된 애플리케이션의 GUI에 대응하는 카드(450B)와 실행된 애플리케이션과 연관된 컨텐츠의 GUI에 대응하는 카드(450C)는 모바일 클라이언트 시스템(130)의 홈 스크린의 GUI와 연관된 카드(450A)를 오버레이할 수 있다. 상술한 바와 같이, 모바일 클라이언트 시스템(130) 상의 애플리케이션의 GUI를 여는 것은 카드 스택 인터페이스(450)에 GUI에 대응하는 카드(450C)를 추가하는 것을 시작할 수 있다. 특정 실시예에서, 카드(450C)는 카드(450C)와 연관된 애플리케이션이나 컨텐츠가 실행될 때 카드 스택 인터페이스의 맨 위에 위치할 수 있다. 특정 실시예에서, 카드 스택(450)의 카드의 순서는 카드(450B-C)에 대응하는 GUI가 열린 순서에 적어도 부분적으로 기반하여 결정될 수 있다. 예로서 제한 없이, 카드(450B-C)는 애플리케이션이 실행됐거나 애플리케이션과 연관된 컨텐츠가 애플리케이션에서 분리됐거나 "튀어나온" 때에 기반한 시간 순서로 디스플레이될 수 있다. 예로서 제한 없이, 애플리케이션 카드(450B)와 컨텐츠 카드(450C)는 가장 최근에 실행된 애플리케이션이나 애플리케이션과 연관된 컨텐츠가 카드 스택에서 더 높게 디스플레이되도록 제공될 수 있다.
특정 실시예에서, 모바일 클라이언트 시스템(130)의 사용자는 모바일 클라이언트 시스템(130)의 터치 센서에 의해 감지되는 터치 입력을 사용하여 카드(450)를 탐색할 수 있다. 예로서 제한 없이, 사용자는 모바일 클라이언트 시스템(130)의 디스플레이 상에 카드(450)가 어떻게 쌓여있는지에 따라 카드(450)의 노출된 모서리를 위로 스와이프하거나 밑으로 당김으로써 카드를 탐색할 수 있다. 본 명세서가 특정한 터치 제스처를 사용하여 카드를 탐색하는 것을 설명하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 사용자 입력, 예컨대 버튼의 작동을 통한 탐색을 고려한다. 특정 실시예에서, 모바일 클라이언트 시스템(130)의 카드 스택 인터페이스는 사용자 입력을 감지하여 카드, 예컨대 카드(450B)를 카드 스택 인터페이스의 맨 위에 디스플레이할 수 있고 카드 스택 인터페이스는 사용자 입력에 응답하여 카드 스택 인터페이스의 맨 위의 카드를 디스플레이할 수 있다. 예로서 제한 없이, 카드 스택 인터페이스는 더 최근에 오픈된 GUI에 대응하는 카드(450B-C)를 카드 스택 인터페이스에서 더 높게 디스플레이하고 덜 최근에 오픈된 GUI에 대응하는 카드(450B-C)를 카드 스택 인터페이스에 더 낮게 디스플레이함으로써 카드 스택 인터페이스의 카드(450)의 순서를 정할 수 있다. 특정 실시예에서, 카드 스택 인터페이스의 카드(450)는 모바일 클라이언트 시스템(130)의 디스플레이의 전원을 끄는 것, 모바일 클라이언트 시스템(130)의 지리적 위치의 변경, 모바일 클라이언트 시스템(130)의 하나 이상의 센서를 통해 감지된 기결정된 움직임, 모바일 클라이언트 시스템(130)의 터치 센서를 통해 감지된 하나 이상의 기결정된 터치 제스처, 네트워크 조건의 변화(예컨대, 연결 상실), API(application programming interface)를 통해 수신된 하나 이상의 카드(450)에 대한 더 높은 우선순위의 요청 또는 그들의 임의의 조합의 감지에 응답하여 다시 정렬될 수 있다. 본 명세서가 특정 기준에 기반한 카드 스택 인터페이스의 하나 이상의 카드를 재정렬하는 것을 설명하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 기준에 기반한 카드 스택 인터페이스의 카드의 재정렬을 고려한다.
특정 실시예에서, 사용자는 카드 스택 인터페이스의 맨 위의 카드(450C)와 연관된 애플리케이션이나 컨텐츠와 상호작용할 수 있다. 도 4의 예시에서, 카드(450C)는 소셜 네트워킹 시스템 상의 특정 사용자의 프로필 페이지에 대응하는 GUI일 수 있고 모바일 클라이언트 시스템(130)의 사용자는 프로필 페이지의 GUI에 대응하는 카드(450C)를 통해 프로필 페이지와 상호작용 할 수 있다. 사용자는 그 후 모바일 클라이언트 시스템(130)의 홈 스크린의 GUI에 대응하는 카드(450A)를 카드 스택 인터페이스의 맨 위로 옮기고 상호작용 요소(452) 중 하나와 연관된 애플리케이션, 예컨대 뉴스피드를 시작할 수 있다. 뉴스피드를 시작한 후, 사용자는 소셜 네트워킹 시스템과 연관된 카드(450B)를 카드 스택 인터페이스의 맨 위로 옮기고 소셜 네트워킹 시스템의 GUI에 대응하는 카드(450B)를 통해 소셜 네트워킹 시스템과 상호작용, 예컨대 다른 사용자의 상태 업데이트의 코멘트할 수 있다.
제안된 질의와 카드
소개
특정 실시예에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 상술한 소셜 그래프의 컨셉 노드로서 표현될 수 있는 객체의 개인화된 추천을 생성하도록 구성될 수 있다. 본 명세서에서, 제안된 질의는 사용자의 정보가 자동으로 덧붙여진 하나 이상의 검색어를 가지는 검색 질의를 말한다. 본 명세서에서, 질의 도메인은 특정 카테고리에 관한 컨텐츠 객체의 논리적 그룹을 말한다. 본 명세서에서, 질의 필터는 메타데이터나 질의 도메인의 객체의 속성을 참조하는 질의 도메인에 적용되는 필터를 말한다. 예로서 제한 없이, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 하나 이상의 구조화된 질의, 비구조화된 질의 또는 그들의 임의의 조합으로 사용자에 대한 제안된 질의를 생성할 수 있다. 다른 예로서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 제안된 질의의 하나 이상의 검색 결과를 참조하는 하나 이상의 카드를 생성할 수 있다. 본 명세서가 특정 방식으로 제안된 질의를 생성하는 것을 설명하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 방식으로 제안된 질의를 생성하는 것을 고려한다.
도 5는 온라인 소셜 네트워크의 예시 페이지를 도시한다. 검색을 수행하기 위하여, 사용자는 검색 엔진에 검색 질의를 입력하거나 전송할 수 있다. 일반적으로, 사용자는 소셜 네트워킹 시스템(160)의 페이지(520)의 검색 질의 필드(510)에 임의의 문자열을 입력하여 텍스트 질의와 일치하는 소셜 네트워킹 시스템(160) 상의 컨텐츠를 검색할 수 있다. 특정 실시예에서, 페이지(520)는 후술하는 바와 같이 각 카드(450)가 사용자에게 개인화된 추천에 대응할 수 있는 하나 이상의 카드 클러스터(530)를 표시할 수 있다. 예로서 제한 없이, 하나 이상의 카드 클러스터(530)는 페이지(520) 상에 사용자가 검색 질의 필드(510)에 커서를 클릭하는 것에 응답하여 디스플레이될 수 있다. 특정 실시예에서, 애플리케이션이나 페이지(520)는 사용자와 관련 있는 하나 이상의 검색어를 포함하고 소셜 네트워킹 시스템(160)에 의해 자동으로 생성된 사용자를 위한 제안된 질의를 통해 카드를 생성할 수 있다. 각 카드(450)는 그 후 카드(450)와 연관된 제안된 질의에 대응하는 하나 이상의 검색 결과(550)를 포함할 수 있다. 특정 실시예에서, 초기 카드 클러스터(530)는 후술하는 바와 같이 필터링하지 않고 하나 이상의 카드(450)를 포함할 수 있다.
특정 실시예에서, 제안된 질의는 하나 이상의 자동으로 덧붙여진 검색어를 가지는 구절에 대응할 수 있고 구조화되지 않은 텍스트 질의의 형태를 취할 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(160)은 그 후 데이터 스토어(164)(또는, 특히, 소셜 그래프 데이터베이스)를 검색하여 제안된 질의와 일치하는 컨텐츠를 식별할 수 있다. 검색 엔진은 다양한 검색 알고리즘을 사용하여 제안된 질의 구절에 기반하여 검색을 수행하고 제안된 검색 질의와 가장 관련 있을 것 같은 자원 또는 컨텐츠(예컨대, 사용자 프로필 페이지, 컨텐츠 프로필 페이지 또는 외부 자원)을 식별하는 검색 결과를 생성할 수 있다. 이에 응답하여, 검색 엔진은 제안된 질의에 관련될 것 같은 하나 이상의 자원을 식별할 수 있고, 이들 각각은 개별적으로 제안된 질의에 대응하는 "검색 결과"로 불릴 수 있고 통합적으로 "검색 결과들"로 불릴 수 있다. 식별된 컨텐츠는 예컨대 소셜 그래프 요소(예컨대, 사용자 노드(202) 또는 컨셉 노드(204), 프로필 페이지, 외부 웹페이지 또는 그들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 후술하는 바와 같이, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 그 후 사용자에게 전송될 수 있는 식별된 컨텐츠에 대응하는 하나 이상의 카드(450)를 가지는 하나 이상의 카드 클러스터(530)를 생성할 수 있다.
도 5 및 8의 예시에 도시된 바와 같이, 제안된 질의의 결과는 하나 이상의 카드(450)의 형태로 사용자에게 표시될 수 있고, 각 카드는 하나 이상의 링크나 하이퍼링크를 포함할 수 있는 하나 이상의 검색 결과가지고, 각 링크는 식별된 자원이나 컨텐츠의 일부를 포함하는 상이한 페이지와 연관된다. 특정 실시예에서, 카드(450)의 각 링크는 대응되는 페이지가 어디에 위치하는지와 이를 조회하기 위한 메커니즘을 명시하는 URL(Uniform Resource Locator)의 형태일 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(160)은 그 후 하나 이상의 카드(450)를(카드 클러스터(530)로서) 사용자의 모바일 클라이언트 시스템(130)의 웹 브라우저(132)에 전송할 수 있다. 사용자는 그 후 적절하게, URL 링크를 클릭하거나 다른 방법으로 카드(450)의 컨텐츠를 선택하여 소셜 네트워킹 시스템(160)으로부터 또는 외부 시스템(예컨대, 제3자 시스템(170))으로부터 컨텐츠에 접근할 수 있다.
후술하는 바와 같이, 각 카드 클러스터(530)의 카드(450)는 그 추론된 사용자와의 연관성의 관련도에 따라 순위 매겨지고 사용자에게 표시될 수 있다. 다시 말해, 카드(450)는 예컨대 소셜 그래프 정보, 사용자 정보, 사용자의 검색 또는 브라우징 이력 또는 사용자에 관한 다른 적절한 정보에 기반하여 사용자를 위해 개인화될 수 있다. 특정 실시예에서, 카드는 순위 알고리즘을 사용하여 순위 매겨진다(따라서 특정 사용자를 위해 개인화된다). 순위 알고리즘은 소셜 네트워킹 시스템(160)에 의해(예컨대, 검색 엔진에 의하거나 다른 적절한 시스템에 의하여) 임의의 적절한 방식으로 구현될 수 있다. 예로서 제한 없이, 사용자와 더 관련 있는 카드는 사용자와 덜 관련 있는 카드보다 높게 순위 매겨질 수 있다. 특정 실시예에서, 검색 엔진은 그 검색을 온라인 소셜 네트워크 상의 자원과 컨텐츠로 제한할 수 있다. 하지만, 특정 실시예에서, 검색 엔진은 또한 다른 소스, 예컨대 제3자 시스템(170), 인터넷이나 월드 와이드 웹 또는 다른 적절한 소스 상의 자원이나 컨텐츠를 검색할 수 있다. 본 명세서는 특정 방식으로 소셜 네트워킹 시스템(160)을 질의하는 것을 설명하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 방식으로 소셜 네트워킹 시스템(160)을 질의하는 것을 고려한다.
특정 실시예에서, 페이지(520) 상에 디스플레이되는 하나 이상의 카드(450), 또는 카드 클러스터(530)는 검색 질의 필드(510)에 입력되는 텍스트에 응답하여 수정될 수 있다. 특정 실시예에서, 하나 이상의 클라이언트측 및/또는 백엔드(서버측) 프로세스는 제안된 질의를 사용자와 관련되는 용어 및 사용자에 의해 검색 질의 필드(510)에 현재 입력되고 있는 텍스트를 포함하도록 자동으로 수정하는 "타이프어헤드" 특징을 구현하고 이용할 수 있다. 특정 실시예에서, 사용자가 검색 질의 필드(510)에 텍스트를 입력함에 따라, 타이프어헤드 특징은 선언에 입력중인 텍스트 문자의 문자열을 사용자, 컨셉 또는 에지와 그 대응하는 소셜 그래프(200) 내의 요소에 대응하는 문자의 문자열(예컨대, 이름, 설명)에 매칭시키려고 시도할 수 있다. 특정 실시예에서, 매칭이 발견되면, 타이프어헤드 특징은 제안된 질의에 기존의 소셜 그래프 요소의 소셜 그래프 요소(예컨대, 노드 이름/타입, 노드 ID, 에지 이름/타입, 에지 ID 또는 다른 적절한 참조나 식별자)로의 참조를 자동으로 덧붙일 수 있다. 예로서 제한 없이, 만약 사용자가 "food"나 "restaurants"를 타이핑하면, 하나 이상의 카드(450)는 디스플레이되어 "Restaurants in ..."과 같은 타이프어헤드 제안을 통합하여 사용자가 계속 타이핑할 수 있게 한다. 나아가, [Restaurants] 카드(예컨대, 450)가 카드 클러스터(530)의 맨 위로 이동되고 하나 이상의 음식과 관련되지 않은 카드(예컨대, 450), 예컨대 "TV에서 방영중인 것은"은 숨겨질 수 있다. 사용자는 그 후 하나 이상의 [Restaurants] 카드를 통하여 레스토랑 추천의 개인화된 리스트를 탐색할 수 있다. 타이프어헤드 프로세스에 대한 더 많은 정보는 참조로 통합되는 2010년 4월 19일자로 출원된 미국특허출원 제12/763162호 및 2012년 7월 23일자로 출원된 미국특허출원 제13/556072호에서 확인할 수 있다.
특정 실시예에서, 본 명세서에 서술되는 타이프어헤드 프로세스는 사용자에 의해 입력된 검색 질의에 적용될 수 있다. 예로서 제한 없이, 사용자가 검색 질의 필드(510)에 텍스트 문자를 입력함에 따라, 타이프어헤드 프로세스는 사용자가 문자를 입력함에 따라 검색 질의 필드(510)에 입력된 문자열과 일치하는 하나 이상의 사용자 노드(202), 컨셉 노드(204) 또는 에지(206)를 식별하려고 시도할 수 있다. 타이프어헤드 프로세스가 텍스트 질의로부터의 문자열이나 n-그램을 포함하는 요청 또는 호출을 수신함에 따라, 타이프어헤드 프로세스는 수정된 제안된 질의를 수행하거나 수행되도록 야기하여 사용자와 연관된 정보와 함께 입력된 텍스트와 일치하는 각 이름, 타입, 카테고리 또는 다른 식별자에 적어도 부분적으로 기반하여 기존의 소셜 그래프 요소(예컨대, 사용자 노드(202), 컨셉 노드(204), 에지(206))를 식별할 수 있다. 타이프어헤드 프로세스는 하나 이상의 매칭 알고리즘을 사용하여 매칭되는 노드나 에지를 식별하려고 시도할 수 있고 식별된 노드나 에지를 통합한 수정된 제안된 질의를 처리할 수 있다. 수정된 제안된 질의에 응답하여, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 적절하게 자동으로(또는 대안적으로 요청 내의 지시에 응답하여) 호출하거나 다른 방법으로 소셜 그래프 데이터베이스에서 매칭되는 소셜 그래프 요소 또는 매칭되는 소셜 그래프 요소에 연결된 소셜 그래프 요소를 검색할 수 있다. 본 명세서가 타이프어헤드 프로세스를 특정한 방식으로 검색 질의에 적용하는 것을 설명하지만, 본 명세서는 타이프어헤드 프로세스를 임의의 적절한 방식으로 검색 질의에 적용하는 것을 고려한다.
검색 질의와 검색 결과와 함께, 특정 실시예는 본 명세서에 참조로서 통합된 2006년 8월 11일자로 출원된 미국특허출원 제11/503093호, 2010년 12월 22일자로 출원된 미국특허출원 제12/977027호, 2010년 12월 23일차로 출원된 미국특허출원 제12/978265호 및 2013년 10월 11일자로 출원된 제14/052536호에 개시된 하나 이상의 시스템, 구성요소, 요소, 기능, 방법, 구동 또는 단계를 이용할 수 있다.
요소 검출 및 모호한 용어 파싱
상술한 바와 같이, 사용자에 의해 검색 질의 필드(510)에 입력된 텍스트에 응답하여, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 특정 소셜 그래프 요소에 대응할 수 있는 텍스트의 부분을 식별할 수 있다. 하지만, 일부 경우에 검색 질의 필드(510)에 입력된 텍스트는 하나 이상의 모호한 용어를 포함할 수 있는데, 모호한 용어는 복수의 소셜 그래프 요소에 대응할 수 있는 요소이다. 모호한 용어를 파싱하기 위하여, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 소셜 그래프(200)에 접근하고 텍스트를 파싱하여 텍스트 질의로부터의 모호한 n-그램에 대응하는 소셜 그래프 요소를 식별할 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(160)은 그 후 제안된 질의를 하나 이상의 구조화된 질의를 포함하도록 수정할 수 있는데, 각 구조화된 질의는 매칭될 수 있는 소셜 그래프 요소 중 하나에 대응한다. 이들 구조화된 질의는 문법 모델에 의해 생성된 문자열에 기반할 수 있는데, 관련 소셜 그래프 요소의 참조를 가지는 자연 언어 구문으로 렌더링된다. 특정 실시예에서, 이들 구조화된 질의는 사용자와 연관된 정보에 기반하여 순위화되어 구조화된 질의들 중에서 어떤 소셜 그래프 요소가 가장 사용자와 관련 있을지를 추론한다. 소셜 네트워킹 시스템(160)은 그 후 텍스트 내의 모호한 용어를 가장 사용자와 관련 있을 것으로 추론된 소셜 그래프 요소로 고정하고, 관련 소셜 그래프 요소에 기반하여 구조화된 질의의 새로운 세트를 생성한다. 본 명세서가 특정한 방식으로 특정한 구조화된 질의를 생성하는 것을 설명하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 방식으로 임의의 적절한 구조화된 질의를 생성하는 것을 고려한다.
예로서 제한 없이, 사용자는 구조화되지 않은 텍스트 "friends stanford"를 검색 질의 필드(510)에 입력할 수 있다. 질의하는 사용자가 이 구조화되지 않은 텍스트를 검색 질의 필드(510)에 입력함에 따라, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 상술한 바와 같이 제안된 질의를 구조화되지 않은 텍스트를 통합하는 구조화된 질의를 포함하도록 수정할 수 있다. 특정 실시예에서, 제안된 질의는 사용자와 관련 있는 정보, 예컨대 후술하는 바와 같은 현재 또는 사용자 프로필 정보가 자동으로 덧붙여져 포함되는 하나 이상의 구조화되지 않은 질의의 형태를 취할 수 있다. 텍스트는 당연히 표준 언어/문법 규칙(예컨대, 영어 언어 문법)에 대하여 구조화될 수 있다. 하지만, 텍스트는 보통 소셜 그래프 요소에 대해 비구조화될 것이다. 다시 말해, 검색 질의 필드(502)에 입력된 텍스트는 보통 특정 소셜 그래프 요소로의 내장된 참조를 포함하지 않을 수 있다. 그러므로, 본 명세서에서 사용되는 대로, 구조화된 질의는 특정 소셜 그래프 요소로의 참조를 포함하여, 검색 엔진이 식별된 요소에 기반하여 검색할 수 있게 하는 질의를 말한다. 나아가, 텍스트는 정규 질의 구문에 대해 구조화되지 않을 수 있다. 다시 말해, 텍스트는 반드시 검색 엔진에 의해 바로 실행가능한 질의 명령의 포맷이 아닐 수 있다(예컨대, 텍스트 질의 "friends stanford"는 파싱되어 소셜 그래프 데이터베이스에서 제안된 질의로서 실행될 수 있는 제안된 질의 명령 "intersect(school(Stanford University), friends(me))"나 "/search/me/friends/[node ID for Stanford University]/students/ever-past/intersect"를 형성할 수 있다). 후술하는 바와 같이 카드(450)에 관하여, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 타이프어헤드 질의 결과와 구조화된 질의 결과 양자에 대응하는 카드(450)를 생성할 수 있다. 예로서 제한 없이, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 타이프어헤드 프로세스의 결과에 대응하는 제1 카드(450) 및 질의 "Friends Nearby"에 대응하는 제2 카드(450) 및 구조화된 질의 "Friends Nearby who went to Stanford"의 결과에 대응하는 제3 카드(450)를 생성할 수 있다. 이들 카드(450)는 그 후 후술되는 바와 같이 순위화되고 필터링될 수 있다.
본 명세서가 특정한 방식으로 특정한 제안된 질의를 수신하는 것을 설명하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 방식으로 임의의 적절한 제안된 질의를 수신하는 것을 고려한다.
요소 검출과 질의 파싱에 대한 추가 정보는 2012년 7월 23일자로 출원된 미국특허출원 제13/556072호, 2012년 12월 31일자로 출원된 미국특허출원 제13/731866호 및 2012년 12월 31일자로 출원된 미국특허출원 제13/732101호에서 찾을 수 있다.
구조화된 검색 질의 생성
특정 실시예에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 복수의 문법을 포함하는 컨텍스트-무관 문법 모델에 접근할 수 있다. 문법 모델의 각각의 문법은 하나 이상의 비-종단(non-terminal) 토큰(또는 "비-종단 심볼)과 하나 이상의 종단 토큰(또는 "종단 심볼"/"질의 토큰")을 포함할 수 있는데, 특정 비-종단 토큰은 종단 토큰으로 대체될 수 있다. 문법 모델은 형식 언어(formal language)에서 문자열에 대한 한 세트의 형성 규칙(formation rules)이다. 특정 실시예에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 하나 이상의 문법을 사용하여 하나 이상의 문자열을 생성할 수 있다. 언어로 문자열을 생성하기 위해, 사람은 단지 하나의 시작 기호로 구성되는 문자열로 시작한다. 이후, 시작 기호나 지정된 비-종단 기호를 포함하지 않는 문자열이 생성될 때까지 생성 규칙은 임의의 순서로 적용된다. 컨텍스트-무관 문법에서, 문법의 각각의 비-종단 기호의 생성은 문법의 다른 비-종단 기호에 의해 생성되는 것과 무관하다. 비-종단 기호는 종단 기호(즉, 종단 토큰 또는 질의 토큰)로 대체될 수 있다. 질의 토큰의 일부는 상술한 바와 같이 식별된 노드 또는 식별된 에지에 해당할 수 있다. 이후, 문법에 의해 생성된 문자열은 식별된 노드 또는 식별된 에지에 대한 참조를 포함하는 구조화된 질의의 기초로서 사용될 수 있다. 문법에 의해 생성된 문자열은 자연-언어 구문으로 렌더링될 수 있는데, 문자열에 기반한 구조화된 질의 역시 자연 언어로 렌더링될 수 있다. 컨텍스트-무관 문법은 각각의 생성 규칙의 좌측 편이 단지 하나의 비-종단 기호로 구성되는 문법이다. 확률적 컨텍스트-무관 문법은 투플 <∑,N,S,P>이며, 여기서 분리집합(disjoint sets) ∑ 및 N은 S∈N에서 시작 기호인 종단 기호 및 비-종단 기호를 각각 명시한다. P는 E∈N, ξ∈(∑∪N)+ 및 E가 문자열 ξ로 확장될 확률인 p=Pr(E→ξ)에서 E→ξ(p)의 형태를 취하는 생성 집합이다. 소정의 비-종단 E의 모든 확장에 대한 확률 p의 합은 1이어야 한다. 본 명세서는 특정한 문법에 접근하는 것을 설명하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 문법에 접근하는 것을 고려한다. 나아가, 본 명세서는 특정 문법에 특정 방식으로 문자열을 생성하는 것을 기술하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 방식으로 문자열을 생성하는 것을 고려한다.
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 하나 이상의 구조화된 질의를 포함할 수 있는 제안된 질의를 생성할 수 있다. 구조화된 질의는 상술한 바와 같이 하나 이상의 문법에 의해 생성된 자연어 문자열을 기초로 할 수 있다. 각각의 구조화된 질의는 하나 이상의 식별된 노드 또는 하나 이상의 식별된 에지(206)에 대한 레퍼런스를 포함할 수 있다. 이런 타입의 구조화된 질의는 소셜 네트워킹 시스템(160)이 식별된 사용자 노드(202) 및 식별된 에지(206)와 연결되거나 관련된 컨텐츠를 검색함으로써 온라인 소셜 네트워크(가령, 예컨대, 프로필 페이지)에 관한 리소스 및 컨텐츠를 더 효율적으로 검색할 수 있게 해줄 수 있다. 예로서 제한 없이, 검색 질의 필드(510)의 텍스트 질의 "show me friends of my girlfriend"에 응답하여, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 구조화된 질의 "Friends of Stephanie"를 포함하는 제안된 질의를 생성할 수 있고, 여기서 구조화된 질의의 "Friends" 및 "Stephanie"는 특정 소셜-그래프 요소에 해당하는 레퍼런스이다. "Stephanie"에 대한 레퍼런스는 특정 사용자 노드(202)에 해당하는 한편(이때, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 사용자 "Stephanie"에 대한 사용자 노드(202)에 대응하도록 n-그램 "my girlfriend"를 파싱했음), "Friends"에 대한 레퍼런스는 그 사용자 노드(202)를 다른 사용자 노드(202)와 연결하는 "친구"-타입 에지(206)(즉, "Stephanie"의 1촌 친구와 연결하는 에지(206))에 해당한다. 구조화된 질의를 실행할 때, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 "Stephanie"에 해당하는 사용자 노드(202)와 "친구"-타입 에지(206)로 연결되는 하나 이상의 사용자 노드(202)를 식별할 수 있다. 또 다른 예로서 제한 없이, 텍스트 "friends who work at facebook"에 응답하여, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 구조화된 질의 "My friends who work at Facebook"를 생성할 수 있으며, 구조화된 질의 내 "Friends", "work at" 및 "Facebook"은 상술한 바와 같이 특정 소셜-그래프 요소(즉, "friend"-타입 에지(206), "work at"-타입 에지(206) 및 회사 "Facebook"에 해당하는 컨셉 노드(204))에 해당하는 레퍼런스들이다. 수정된 제안된 질의의 결과에 기반하여, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 하나 이상의 카드(450) 또는 카드 클러스터(530A-B)가 예컨대, 매칭되는 노드의 이름(이름 문자열)을 통합하도록 수정할 수 있다. 이들 구조화된 질의는 기생성되고 개시에서 접근되거나 사용자로부터의 입력에 응답하여 동적으로 생성될 수 있다. 비록 본 명세서는 특정 방식으로 특정 구조화된 질의를 생성하는 것을 기술하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 방식으로 임의의 적절한 구조화된 질의를 생성하는 것을 고려한다.
특정 실시예에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 생성된 제안된 질의를 점수 매길 수 있다. 점수는, 예컨대 신뢰 점수, 확률, 품질, 순위, 다른 적절한 타입의 점수 또는 그들의 임의의 조합일 수 있다. 제안된 질의는 다양한 인자, 예컨대 사용자가 접속한 페이지나 페이지의 타입, 사용자 참여 인자, 비즈니스 인텔리전스 데이터, 특정 제안된 질의의 예측된 클릭률(CTR), 특정 제안된 질의의 전환율, 사용자의 사용자 선호, 사용자의 검색 내역, 특정 질의의 광고 스폰서쉽, 특정 질의에서 참조된 소셜 그래프 요소에 대한 사용자의 소셜 그래프 친밀도, 사용자의 추론된 의도, 특정 제안된 질의의 일반 또는 현재 인기, 특정 제안된 질의의 유용성, 사용자의 현재 지리적 위치, 현재 시간, 다른 적절한 인자 또는 그들의 임의의 조합에 기반하여 점수 매겨질 수 있다. 본 명세서가 특정한 방식으로 제안된 질의를 순위 매기는 것을 설명하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 방식으로 제안된 질의를 순위 매기는 것을 고려한다.
상술한 바와 같이, 제안된 질의에 대응하는 카드(450)는 도 3에 도시된 바와 같이, 네이티브 애플리케이션의 사용자 인터페이스(UI) 상에 또는 사용자의 모바일 클라이언트 시스템(130) 상의 브라우저 클라이언트에 의해 접속된 웹페이지 상에 디스플레이될 수 있다. 특정 실시예에서, 제안된 질의에 대응하는 카드(450)는 순위 매겨진 순서, 예컨대 상술한 바와 같이 이전에 결정된 순위에 기반하여 사용자에게 표시될 수 있다. 나아가, 특정 실시예에서, 임계 순위보다 높은 제안된 질의에 대응하는 카드(450)는 사용자에게 전송되거나 디스플레이될 수 있다. 구조화된 검색 질의 및 문법 모델에 대한 추가 정보는 각각이 참조로서 통합된 2012년 7월 23일자로 출원된 미국특허출원 제13/556072호, 2012년 11월 12일자로 출원된 미국특허출원 제13/674695호 및 2012년 12월 31일자로 출원된 미국특허출원 제13/731866호에서 찾을 수 있다.
검색 결과 생성
특정 실시예에서, 특정 애플리케이션이나 프로그램에 의해 생성된 제안된 질의에 응답하여, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 하나 이상의 검색 결과를 생성할 수 있는데, 각 검색 결과는 검색 질의의 용어와 일치(또는 실질적으로 일치)한다. 소셜 네트워킹 시스템(160)은 사용자 노드(202)에 대응하는 사용자의 정보에 적어도 부분적으로 기반하여 제안된 질의를 생성할 수 있다. 후술하는 바와 같이, 제안된 질의에 응답하여, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 제안된 질의의 검색 결과에 대응하는 하나 이상의 카드(450)를 생성할 수 있다. 특정 실시예에서, 검색 결과에 대응하는 카드(450)는 클러스터링되거나 순위 매겨질 수 있고 사용자에게 브라우저 클라이언트에 의해 접속되는 페이지나 네이티브 애플리케이션의 UI로서 전송될 수 있다. 본 명세서가 특정한 페이지에 카드와 카드 클러스터를 디스플레이하는 것을 설명하고 도시하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 페이지에 카드와 카드 클러스터를 디스플레이하는 것을 고려한다.
특정 실시예에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 제안된 질의의 검색 결과에 대응하는 하나 이상의 카드(450)를 생성할 수 있다. 카드(450)는 제안된 질의와 일치하거나 관련될 것 같은 자원이나 컨텐츠(예컨대, 사용자 프로필 페이지, 컨텐츠 프로필 페이지 또는 외부 자원)을 식별하는 정보를 포함할 수 있다. 특정 실시예에서, 각 카드(450)는 소셜 그래프(200)의 특정 사용자 노드(202)나 컨셉 노드(204)에 대응할 수 있다. 카드(450)는 노드와 연관된 프로필 페이지로의 링크뿐만 아니라 노드에 대한 문맥적 정보(예컨대, 노드에 대응하는 사용자나 컨셉에 대한 문맥적 정보)를 포함할 수 있다. 특정 실시예에서, 각 검색 결과는 제안된 질의의 하나 이상의 선택된 노드의 하나 이상의 선택된 에지로 연결된 노드에 대응할 수 있다. 특정 실시예에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 또한 광고나 다른 스폰서 컨텐츠를 제안된 질의에 응답하여 모바일 클라이언트 시스템(130)에 전송할 수 있다. 광고는 카드(450)의 일부로서 또는 개별적으로 포함될 수 있다. 광고는 카드(450) 내에 참조된 하나 이상의 객체에 대응할 수 있다. 특정 실시예에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 이들 자원이나 컨텐츠와 연관된 사용자와 연관된 사생활 설정에 기반하여 특정 자원이나 컨텐츠를 식별하는 하나 이상의 카드(450)를 필터링할 수 있다. 본 명세서가 특정한 방식으로 제안된 질의에 대응하는 특정한 카드를 생성하는 것을 설명하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 방식으로 임의의 적절한 제안된 질의에 대응하는 임의의 적절한 카드를 생성하는 것을 고려한다.
검색 결과를 생성하는 것에 대한 더 많은 정보는 각각이 참조로 통합되는 2012년 7월 23일자로 출원된 미국특허출원 제13/556,017호, 2012년 12월 31일자 출원된 미국 특허출원 번호 제13/731939호 및 2013년 10월 11일자로 출원된 미국특허출원 제14/052564호에서 찾을 수 있다.
제안된 질의로 카드 생성
특정 실시예에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 사용자에게 개인화되거나 관련된 카드(450)의 형태로 추천을 생성하고 디스플레이할 수 있다. 특정 실시예에서, 하나 이상의 카드 스택(530A-B)은 사용자에게 전송될 수 있다. 본 명세서에서, 필터값은 객체의 특정한 특성을 서술하는 메타데이터나 속성을 말할 수 있다. 본 명세서에서, 사용자 참여 점수는 온라인 소셜 네트워크의 사용자의 참여, 예컨대 다른 사용자, 컨셉, 컨텐츠 등의 참여를 측정하는 척도를 말할 수 있다. 예로서 제한 없이, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 사용자에게 소셜 네트워킹 시스템 상의 특정 검색 페이지의 널 검색 상태의 일부로서 사용자에게 전송될 수 있는 하나 이상의 카드 스택(530A-B)을 생성할 수 있다. 다른 예로서 제한 없이, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 모바일 클라이언트 시스템(130) 상에서 실행되는 소셜 네트워킹 시스템(160)과 연관된 네이티브 애플리케이션의 일부로서 하나 이상의 카드 스택(530A-B)을 생성할 수 있다. 본 명세서가 특정한 방식으로 개인화된 추천을 생성하는 것을 설명하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 방식으로 개인화된 추천을 생성하는 것을 고려한다.
도 6은 카드의 예시를 생성하는 모듈의 예시를 도시한다. 도 6이 특정한 기능을 가지는 특정한 모듈의 특정한 구성을 도시하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 기능을 가지는 임의의 적절한 모듈의 임의의 적절한 구성을 고려한다. 상술한 바와 같이, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 사용자의 정보, 예컨대 사용자의 현재 위치나 하루 중 시간에 기반하여 카드(450)를 생성할 수 있다. 특정 실시예에서, 모바일 클라이언트 시스템(130)이나 소셜 네트워킹 시스템(160) 상에서 실행되는 애플리케이션(610)은 사용자의 정보를 카드 생성 모듈(620)로 전송할 수 있다. 특정 실시예에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 소셜 그래프(200)과 연관된 정보, 비-소셜 그래프 정보 또는 그들의 임의의 조합을 사용하여 하나 이상의 카드(450)를 생성할 수 있다. 예로서 제한 없이, 사용자의 "체크인"과 연관된 지리적 위치는 사용자가 어떻게 "장소" 또는 지리적 위치와 연결됐는지 및 세계의 모든 장소가 이들 지리적 위치를 방문한 사용자를 통해 서로 어떻게 연결됐는지의 비-소셜 그래프 정보일 수 있다. 특정 실시예에서, 애플리케이션(610)은 사용자와 연관된 현재 정보, 예컨대 사용자와 연관된 현재 위치나 시간에 접근할 수 있다. 예로서 제한 없이, 애플리케이션(610)은 상술한 바와 같이 모바일 클라이언트 시스템(130)의 위치 서비스를 통해 사용자의 현재 위치를 결정할 수 있다. 다른 예로서, 애플리케이션(610)은 모바일 클라이언트 시스템(130)의 IP(Internet protocol)이나 MAC(media access control) 주소를 통하여 사용자의 현재 위치를 결정할 수 있다. 특정 실시예에서, 애플리케이션(610)에 의해 접근된 사용자의 현재 위치는 카드 통합자 모듈(620)로 전송될 수 있다. 카드 통합자 모듈(620)은 도메인 모듈(도메인1 내지 도메인N)로 전송될 수 있는 하나 이상의 제안된 질의를 생성할 수 있다. 나아가, 카드 통합자 모듈(620)은 수신된 정보, 예컨대 사용자의 현재 위치나 하루 중 시간에 기반하여 제안된 질의로 자동으로 덧붙여질 수 있는 하나 이상의 검색어를 추론할 수 있다.
특정 실시예에서, 각 도메인 모듈(도메인1 내지 도메인N)은 특정 질의 도메인에 대응할 수 있다. 예로서 제한 없이, 각 도메인 모듈(도메인1 내지 도메인N)은 후술하는 바와 같이 소셜 네트워킹 시스템(160)에 저장된 객체의 버티컬의 검색 인덱스를 포함할 수 있다. 검색 인덱스는 하나 이상의 컴퓨팅 장치(예컨대, 서버)를 포함하는 각 인덱스 서버에 의해 호스팅될 수 있다. 예로서 제한 없이, 각 질의 도메인의 검색 인덱스는 특정한 타입의 장소(예컨대, 영화관, 레스토랑, 랜드마크 또는 도시), 특정한 타입의 자원(예컨대, 오디오 파일, 비디오 파일, 디지털 사진, 텍스트 파일, 구조화된 문서 또는 애플리케이션)이나 특정한 타입의 실제 또는 지식재산권(예컨대, 조각, 그림, 영화, 게임, 노래, 아이디어, 사진 또는 기록물)이나 그 임의의 조합과 연관된 참조 객체일 수 있다. 특정 실시예에서, 데이터 스토어나 버티컬은 소셜 네트워킹 시스템의 객체를 저장할 수 있다. 특정 실시예에서, 각 데이터 스토어나 버티컬은 각 데이터 저장 장치의 특정한 질의 도메인의 객체를 저장하도록 구성될 수 있다. 예로서 제한 없이, 제1 버티컬은 영화와 연관된 객체를 저장할 수 있고; 제2 버티컬은 레스토랑과 연관된 객체를 저장할 수 있고; 제3 버티컬은 랜드마크와 연관된 객체를 저장할 수 있다. 특정 실시예에서, 각 객체는 소셜 네트워킹 시스템(160)에 저장된 객체의 특징인 특정 질의 필터를 서술하는 메타데이터나 속성인 필터값을 가질 수 있다. 예로서 제한 없이, 질의 필터의 예시 ["Genre"], ["Cuisine"], ["Location"]은 각각 연관된 필터값의 예시 ["Sci-Fi"], ["Chinese"], ["Palo Alto"]를 가질 수 있다.
특정 실시예에서, 카드 통합자 모듈(620)으로 반환된 제안된 질의의 검색 결과는 카드 추천 모듈(630)에 의해 식별된 질의 필터 및 연관된 필터값에 의해 수정될 수 있다. 특정 실시예에서, 카드 추천 모듈(630)은 각 도메인 모듈(도메인1 내지 도메인N)과 연관된 질의 필터의 기결정된 리스트로부터 사용자와 관련된 하나 이상의 질의 필터를 식별할 수 있다. 특정 실시예에서, 카드 추천 모듈(630)은 사용자, 객체의 특징(예컨대, 객체와 연관된 "좋아요"의 수), 사용자의 인구통계적 정보 또는 그들의 임의의 조합의 소셜 그래프(200)로부터의 정보에 관한 정보를 저장하거나 접근할 수 있다. 추가적으로, 카드 추천 모듈(630)은 하나 이상의 제3자 시스템(170)에 저장된 하나 이상의 객체와 연관된 데이터(예컨대, 구동 시간, 물리적 위치 또는 이벤트 시간)에 접근하여 소셜 네트워킹 시스템(160)에 저장된 하나 이상의 객체의 필터값을 보충할 수 있다. 나아가, 카드 추천 모듈(630)은 하나 이상의 컨셉을 연결하는 하나 이상의 에지 또는 사용자의 소셜 그래프(200)의 사용자 노드의 식별을 통해 하나 이상의 질의 필터와 연관된 필터값을 식별할 수 있다. 추가적으로, 카드 추천 모듈(630)은 카드 추천 모듈(630)의 데이터와 함께 사용자 내역 모듈(640) 및 인구통계적 데이터 모듈(650)에 저장된 정보에 접근함으로써 사용자에 관련될 수 있는 특정한 질의 필터와 연관된 필터값을 식별할 수 있다. 예로서 제한 없이, 카드 추천 모듈(630)은 사용자의 "친구"의 활동에 접근하고 "친구"의 활동에 기반하여 하나 이상의 질의 필터와 연관된 필터값을 식별할 수 있다. 예를 들어, 질의 필터와 연관된 필터값은 특정한 컨텐츠 객체, 예컨대 특정한 영화나 특정한 장르의 복수의 영화를 "좋아요"하는 사용자의 하나 이상의 "친구"에 기반하여 식별될 수 있다. 다른 예로서, 카드 추천 모듈(630)은 하나 이상의 질의 필터와 연관된 필터값을 사용자와 유사한 인구통계적 정보의 적어도 서브셋을 가지는 다른 사용자의 활동에 기반하여 식별할 수 있다.
특정 실시예에서, 인구통계적 데이터 모듈(650)은 사용자 프로필 또는 상술한 소셜 그래프(200)를 통해 사용자의 인구통계적 정보를 저장할 수 있다. 사용자의 인구통계적 정보의 예시는 성별, 나이, 고향, 거주 위치, 다닌 학교, 단체 회원, 종교적 소속, 교육 수준, 관계 상태, 직업 또는 그들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 특정 실시예에서, 하나 이상의 질의 필터와 연관된 필터값은 인구통계적 데이터 모듈(650)에 저장된 사용자와 유사한 인구통계적 정보를 가지는 다른 사용자의 소셜 그래프(200)의 객체로의 에지를 식별하는 것에 적어도 부분적으로 기반하여 카드 추천 모듈(630)에 의해 식별될 수 있다. 예로서 제한 없이, 카드 추천 모듈(630)은 사용자와 공통으로 인구통계적 정보의 적어도 서브셋을 가지는, 예컨대 동일한 수준의 교육과 직업을 가지는 다른 사용자에 기반하여 연관된 질의값(예컨대, ["Sci-Fi"]를 가지는 특정 질의 필터(예컨대, ["Genre"])를 식별할 수 있다. 특정 실시예에서, 카드 추천 모듈(630)은 사용자가 현재 지역의 지역민인지 여행객인지 여부의 결정에 적어도 부분적으로 기반하여 특정한 질의 도메인에 대한 하나 이상의 질의 필터와 필터값을 식별할 수 있다. 예로서 제한 없이, 사용자가 현재 지역의 지역민인지 여행객인지 여부의 결정은 사용자의 현재 위치를 인구통계적 데이터 모듈(650)에 저장된 고향이나 거주 위치 정보와 비교하는 것에 기반할 수 있다. 다른 예로서, 특정 인구통계적 정보, 예컨대 사용자의 고향, 직장, 학교 등은 사용자의 저장된 GPS 내역이나 위치 데이터로부터 도출될 수 있다. 예를 들어, 만약 사용자의 위치 데이터가 사용자가 대부분 날의 근무 시간 동안 먼로 파크에 있다고 가리킨다면, 소셜 네트워킹 시스템은 먼로 파크가 사용자의 근무지라고 추론할 수 있다. 나아가, 사용자의 추론된 지리적 위치는 인구통계적 데이터 모듈(650)에 저장되고 사용자가 이 정보를 그 사용자 프로필에 명시적으로 제공하지 않더라도 카드 추천 모듈(630)에 의해 사용될 수 있다. 다른 예로서, 위치 데이터는 사용자의 사진으로부터 추출되어 사용자와 연관된 지리적 위치를 결정하고 사용자의 고향을 추론할 수 있다.
특정 실시예에서, 사용자 내역 모듈(640)은 상술한 바와 같이 사용자의 노드를 사용자의 소셜 그래프(200)의 다른 노드로 연결하는 에지로 나타날 수 있는, 소셜 네트워킹 시스템(160) 내의 사용자의 과거 활동을 포함할 수 있는 소셜 그래프 정보를 저장할 수 있다. 예로서 제한 없이, 사용자 내역 모듈(640)는 사용자의 체크인 내역이나 "좋아요" 내역을 포함할 수 있다. 예를 들어, 카드 추천 모듈(630)은 거주 장소 근처의 특정한 요리(cuisine)의 하나 이상의 레스토랑에서의 복수의 체크인을 가지는 사용자에 적어도 부분적으로 기반하여 사용자와 관련 있는 특정한 질의 필터(예컨대, ["Cuisine"] 및 ["Location"])과 연관된 필터값 ["Chinese"] 및 ["Palo Alto"]를 각각 식별할 수 있다. 다른 예로서, 카드 추천 모듈(630)은 하나 이상의 질의 필터와 연관된 필터값을 사용자 내역 모듈(640)에 저장된 사용자의 검색 내역에 적어도 부분적으로 기반하여 식별할 수 있다. 특정 실시예에서, 사용자 내역 모듈(640)은 이전에 디스플레이된 카드(450)와의 사용자의 상호작용과 연관된 정보를 포함할 수 있다. 후술하는 바와 같이, 하나 이상의 질의 필터와 연관된 필터값은 질의 필터와 연관된 필터값을 참조하는 카드(450)와의 사용자에 의한 상호작용에, 또는 상호작용이 없음에 적어도 부분적으로 기반하여 사용자와 더 또는 덜 관련 있는 것으로 식별될 수 있다. 특정 실시예에서, 카드 추천 모듈(630)은 특정한 질의 필터에 대한 하나 이상의 질의 필터를 사용자가 현재 위치의 지역민인지 또는 여행객인지 여부의 결정에 적어도 부분적으로 기반하여 식별할 수 있다. 예로서 제한 없이, 사용자가 현재 위치의 지역민인지 여행객인지 여부의 결정은 사용자 내역 모듈(640)에 저장된 사용자의 "체크인" 또는 "좋아요"에 기반할 수 있다. 특정 실시예에서, 사용자가 현재 위치의 지역민인지 여행객인지 여부의 결정은 상술한 바와 같이 사용자 내역 모듈(640)이나 인구통계적 데이터 모듈(650)에 저장된 사용자의 정보에 기반하여 점수를 계산하는 것에 기반할 수 있다.
카드 추천 모듈(630)은 제안된 질의의 특정한 질의 도메인의 식별된 질의 필터와 연관된 필터값을 도메인 모듈(도메인1 내지 도메인N)에 전송할 수 있다. 본 명세서가 특정한 수의 연관된 필터값을 가지는 특정한 수의 질의 필터를 가지는 질의 도메인을 설명하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 수의 연관된 필터값과 질의 필터를 가지는 질의 도메인을 고려한다. 특정 실시예에서, 질의 필터는 도메인 모듈(도메인1 내지 도메인N)에 의해 반환된 검색 결과의 서브셋을 식별된 질의 필터와 연관된 필터값에 적어도 부분적으로 기반하여 제거하거나 무시할 수 있다. 예로서 제한 없이, ["Restaurant"] 질의 도메인의 질의 필터 ["Rating"]과 연관된 필터값["4 Stars"]에 대하여, 제안된 질의에 응답하여 반환되고 ["Rating"] 질의 필터에 대해 ["4 Stars"] 필터값을 가지는 ["Restaurant"] 질의 도메인과 연관된 하나 이상의 객체가 카드 통합자 모듈(620)에 전송된다.
상술한 바와 같이, 카드 통합자 모듈(620)은 제안된 질의에 응답하여 도메인 모듈(도메인1 내지 도메인N)로부터 수신된 하나 이상의 객체를 참조하는 하나 이상의 카드(450)를 생성할 수 있다. 특정 실시예에서, 사용자 참여 점수가 하나 이상의 사용자 참여 인자에 기반하여 각 카드(450)에 대하여 계산될 수 있다. 특정 실시예에서, 사용자 참여 인자는 하나 이상의 소셜 그래프 정보, 인구통계적 정보, 사용자의 현재 정보 또는 그 임의의 조합을 포함할 수 있다. 사용자 참여 점수는, 예컨대 신뢰 점수, 확률, 품질, 순위, 다른 적절한 타입의 점수 또는 그 임의의 조합일 수 있다. 예로서 제한 없이, 각 카드에 대한 사용자 참여 점수는 사용자가 카드에 참여할 확률을 나타낸다. 다른 예로서, 사용자 참여 점수는 분명히 정의된 목표 세트에 대해 특정한 객체를 참조하는 카드(450)와의 사용자 상호작용의 정도 및 깊이의 추정을 나타낼 수 있다. 예로서 제한 없이, 사용자 참여 점수의 계산은 각 질의 도메인을 참조하는 카드(450)의 이전 참여, 각 질의 도메인을 참조하는 카드(450)의 클릭률, 각 질의 도메인을 참조하는 특정한 카드(450)의 전환율, 사용자의 선호도, 사용자의 검색 내역, 카드(450)에 의해 참조되는 소셜 그래프 요소나 객체에 대한 사용자의 소셜 그래프 친밀도, 사용자의 의도 추론, 사용자의 현재 위치, 카드(450)의 질의 도메인의 일반 또는 현재 인기("유행"), 다른 적절한 인자 또는 그 임의의 조합에 기반할 수 있다. 예로서 제한 없이, 사용자의 선호도는 예컨대, 사용자가 제안된 질의나 제안된 질의의 타입에 관심 있음 또는 없음을 명시할 수 있다. 예로서 제한 없이, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 제안된 질의에 대응하거나 사용자의 사용자 선호도에 의해 명시된 바와 같은 사용자에 의해 선호되는 질의 도메인/필터를 참조하는 카드(450)를 식별할 수 있고, 사용자에 의해 선호되는 것으로 명시된 이들 카드(450)에 대한 사용자 참여 점수를 더 높게 계산할 수 있다(유사하게, 제안된 질의에 대응하거나 선호되지 않는 것으로 명시된 제안된 질의 도메인/필터는 낮게 점수 매겨지거나 완전히 배제되거나/널 점수가 할당될 수 있다). 다른 예로서, 후술되는 바와 같이, 사용자의 의도가 추론될 수 있고 그 의도에 관한 제안된 질의에 대응하는 카드가 생성되고 사용자에게 전송될 수 있다. 본 명세서가 특정한 방식으로 카드의 사용자 참여 점수를 계산하는 것을 설명하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 방식으로 카드의 사용자 참여 점수를 계산하는 것을 고려한다.
소셜 네트워킹 시스템(160)은 하나 이상의 카드(450)를 사용자에게 전송할 수 있다. 예로서 제한 없이, 카드(450)은 하나 이상의 카드 클러스터(530)로서 전송될 수 있다. 특정 실시예에서, 카드(450)는 사용자에 의해 현재 접속된 페이지 상에 디스플레이될 수 있다. 예로서 제한 없이, 페이지는 소셜 네트워킹 시스템(160)의 프로필 페이지(예컨대, 질의하는 사용자 또는 다른 사용자의 사용자 프로필 페이지, 또는 온라인 소셜 네트워크와 연관된 컨셉의 컨셉 프로필 페이지), 온라인 소셜 네트워크의 뉴스피드 페이지, 특정 카드에 대응하는 검색 결과 페이지 또는 온라인 소셜 네트워크의 다른 적절한 페이지일 수 있다. 특정 실시예에서, 각 전송된 카드(450)는 사용자에 대한 사용자 참여 임계보다 큰 사용자 참여 점수를 가질 수 있다. 카드(450)를 점수 매긴 후, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 사용자 참여 임계 점수보다 큰 사용자 참여 점수를 가지는 이들 카드(450)만을 전송할 수 있다. 특정 실시예에서, 전송된 카드(450)는 온라인 소셜 네트워크의 뉴스피드 페이지에 디스플레이될 수 있다. 특정 실시예에서, 사용자 참여 임계 점수보다 큰 사용자 참여 점수를 가지는 제안된 질의에 대응하는 카드(450)는 자동으로 사용자에게 푸쉬될 수 있다. 예로서 제한 없이, 전송된 카드는 사용자의 뉴스피드의 하나 이상의 소식, 사용자의 모바일 클라이언트 시스템(130)으로 푸쉬되는 알림, 제안된 널 상태 질의 또는 그들의 임의의 조합으로 디스플레이될 수 있다. 카드(450)는 전술된 바와 같이 생성되고 점수 매겨지고, 검색 질의 필드(350)와 연관되어 카드를 디스플레이하지 않고, 카드는 사용자가 온라인 소셜 네트워크의 뉴스피드 페이지에 접속하는 것에 응답하여 뉴스피드 소식으로서 생성되고 사용자의 뉴스피드에, 단독 애플리케이션에, 또는 클라이언트 시스템의 홈 스크린에 디스플레이될 수 있다.
도 7은 사용자를 위하여 카드를 생성하는 방법(700)의 예시를 도시한다. 방법은 단계 710에서 시작할 수 있는데, 소셜 네트워킹 시스템(160)이 복수의 노드와 노드를 연결하는 복수의 에지(206)를 포함하는 소셜 그래프(200)에 접근할 수 있다. 노드는 제1 사용자 노드(202)와 복수의 제2 노드(하나 이상의 사용자 노드(202), 컨셉 노드(204) 또는 그 임의의 조합)을 포함할 수 있다. 단계 720에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 복수의 카드를 생성할 수 있다. 특정 실시예에서, 각 카드는 온라인 소셜 네트워크와 연관된 질의 도메인과 0 이상의 질의 필터를 참조하는 제안된 질의를 포함할 수 있다. 각 질의 필터는 복수의 노드 중 하나 이상의 노드 또는 복수의 에지 중 하나 이상의 에지를 참조할 수 있다. 단계 730에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 각 카드에 대한 사용자 참여 점수를 하나 이상의 사용자 참여 인자에 기반하여 계산할 수 있다. 단계 740에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 사용자 참여 임계 점수보다 높은 사용자 참여 점수를 가지는 각 카드를 제1 사용자가 현재 접속한 페이지에 디스플레이하기 위하여 제1 사용자에게 전송할 수 있다. 적절한 경우, 특정 실시예는 도 7의 방법의 하나 이상의 단계를 반복할 수 있다. 비록 본 명세서는 특정 순서로 발생하는 것으로서 도 7의 방법의 특정 단계들을 기술하고 도시하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 순서로 발생하는 도 7의 방법의 임의의 적절한 단계들을 고려한다. 나아가, 본 명세서가 도 7의 방법의 특정 단계를 포함하는 사용자를 위한 카드 생성 방법의 예시를 도시하지만, 본 명세서는 적절한 경우 도 7의 방법의 단계의 전부 또는 일부를 포함하거나 전혀 포함하지 않을 수 있는 임의의 적절한 단계를 포함하는 임의의 적절한 사용자를 위한 카드 생성 방법을 고려한다. 게다가, 비록 본 명세서는 도 7의 방법의 특정 단계를 수행하는 특정 컴포넌트, 장치 또는 시스템을 기술하고 도시하지만, 본 명세서는 도 7의 방법의 임의의 적절한 단계를 수행하는 임의의 적절한 컴포넌트, 장치 또는 시스템의 임의의 적절한 조합을 고려한다.
도 8은 모바일 클라이언트 시스템(130)의 예시 상의 카드 인터페이스의 예시의 와이어프레임의 예시를 도시한다. 상술한 바와 같이, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 자동으로 각각이 하나 이상의 검색 결과(550)를 포함하는 하나 이상의 카드(450)를 생성할 수 있다. 특정 실시예에서, 초기 카드 스택은 특정한 질의 도메인과 0개의 질의 필터를 참조하는 하나 이상의 카드(450)를 포함할 수 있다. 나아가, 각 카드(450)는 소셜 네트워킹 시스템(160)과 연관된 질의 도메인을 참조하는 제안된 질의에 대응할 수 있다. 특정 실시예에서, 하나 이상의 카드(450)는 제안된 질의의 하나 이상의 검색 결과의 프리뷰에 대응할 수 있다.
상술한 바와 같이, 카드(450)의 질의 도메인은 하나 이상의 질의 필터에 의해 수정될 수 있다. 예를 들어, ["restaurant"] 질의 도메인은 하나 이상의 질의 필터, 예컨대 ["location"], ["cuisine"] 또는 ["rating"]을 가질 수 있다. 특정 실시예에서, 카드(450)는 소셜 그래프(200)의 하나 이상의 컨셉 노드, 사용자 노드, 에지, 소셜 네트워킹 시스템(160)의 자원이나 객체 또는 그 임의의 조합을 참조하는 질의 도메인의 조합, 0 이상의 질의 필터 및 0 이상의 필터값으로부터 나올 수 있다. 상술한 바와 같이, 사용자는 디스플레이된 카드 클러스터(530)의 하나 이상의 카드(450)와 상호작용할 수 있다. 예로서 제한 없이, 모바일 클라이언트 시스템(130) 상의 네이티브 애플리케이션은 카드 클러스터(530)의 카드(450) 사이를 탐색하기 위한 "스크롤" 제스처에 대응하는 입력을 감지할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 카드 클러스터(530)를 스크롤함으로써 상이한 질의 필터를 가지는 카드(450)를 열람할 수 있다. 다른 예로서, 네이티브 애플리케이션은 사용자가 추가적이거나 상이한 질의 필터를 적용하기 위한 숨김 옵션을 하는 특정 카드(450) 상의 "스와이프" 제스처에 대응하는 입력을 감지할 수 있다. 특정 실시예에서, 특정한 카드(450) 상의 "스와이프" 제스처에 대응하는 입력을 감지하여 이전에 디스플레이된 카드(450)와 동일한 질의 도메인과 하나 이상의 상이한 질의 필터를 가지는 후속 카드(450)를 디스플레이한다. 예로서 제한 없이, 사용자는 ["rating"]에 대응하는 질의 필터를 질의 도메인 ["restaurant"]와 질의 필터 ["cuisine"]를 가지는 카드 클러스터(530)의 카드(450)에 적용할 수 있다. 특정 실시예에서, 카드 클러스터(530)의 더 밑의 카드(450)는 카드 클러스터(530)의 이전에 디스플레이된 카드(450)와 사용자의 상호작용에 기반하여 수정될 수 있다. 예로서 제한 없이, 카드 클러스터(530)의 더 밑의 카드(450)는 특정 요리(cuisine)이고 추가적으로 특정 점수(rating)를 가지는 레스토랑을 디스플레이할 수 있다. 특정 실시예에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 상이한 기간에 관한 카드(450)를 생성할 수 있다. 특정 카드(450)는 지금 즉시 관련이거나, 미래의 기간에 관련되거나, 임의의 다른 적절한 기간에 관련된 검색 결과를 가지는 검색 질의에 대응할 수 있다. 카드(450)는 그들이 관련된 기간에 부분적으로 기반하여 순위 매겨질 수 있다. 예로서 제한 없이, 질의 필터 ["dinner"]의 예전 애플리케이션에 기반하여, "오늘밤 저녁 먹으러 갈 곳"에 대응하는 카드(450)는 현재 시각이 바깥이 "보통의" 저녁 시간이 아닌 오후 2시라 하더라도 카드 클러스터(530)에서 더 높게 위치할 수 있고, 따라서 몇 시간 동안 즉시 관련되지 않을 수 있다. 예로서 제한 없이, 사용자의 현재 위치(예컨대, 사용자의 모바일 클라이언트 시스템(130)에서 정해진 대로)가 사무실 밖인 것에 기반하여, "지금 먹을 곳"에 대응하는 카드(450)는 현재 시각이 "보통의" 점심 시간 이후인 오후 2시라 하더라도 카드 클러스터(530)에서 더 높게 위치할 수 있지만, 사용자의 현재 위치에 기반하여 즉시 관련되는 것으로 간주될 수 있다.
제안된 질의를 가지는 카드 순위 매기기
특정 실시예에서, 카드(450)의 순위는 적어도 부분적으로 특정 질의 도메인, 질의 필터, 필터값 또는 그 임의의 조합에 기반할 수 있다. 본 명세서에서, 예측된 CTR 순위는 사용자가 "클릭하여" 특정 카드(450)의 컨텐츠와 연관된 엔티티 또는 사용자와 상호작용할 확률을 말할 수 있다. 예로서 제한 없이, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 후술되는 값 모델을 사용하여 카드(450)를 순위 매길 수 있다. 다른 예로서 제한 없이, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 후술되는 바와 같이 카드(450)와 연관된 사용 케이스를 추론함에 따라 카드(450)를 순위 매길 수 있다. 본 명세서가 하나 이상의 특정한 방식으로 카드를 순위 매기는 것을 설명하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 방식을 고려한다.
특정 실시예에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 특정 카드 클러스터(530)의 카드(450)를 값 모델에 적어도 부분적으로 기반하여 순위 매길 수 있다. 예로서 제한 없이, 순위의 값 모델은 예측된 CTR뿐만 아니라 특정 카드를 클릭할 때(또는 카드와 연관된 활동을 수행할 때) 사용자의 관심, 만족, 행복도 등을 표현할 수 있거나, 특정 카드와의 상호작용과 연관된 실제의 순간적인 값(예컨대, 스폰서쉽 광고)도 표현할 수 있는 카드의 사용자 관심값에도 기반할 수 있다. 예로서 제한 없이, 10% 클릭률의 제1 행위(예컨대, 기사 읽기)는 연관된 사용자 관심값 1을 가질 수 있는 반면, 제2 행위(예컨대, 콘서트 티켓 사기)는 1% CTR이지만 사용자 관심값 100을 가질 수 있는데, 제2 행위는 제1 행위보다 사용자를 100배 행복하게(또는 100배 더 흥미 있게) 만드는 것으로 결정될 수 있다. 그러므로, 제2 행위가 더 낮은 예측된 CTR을 가지는 카드와 연관됐음에도 불구하고 제2 행위에 관련된 카드(450)는 제1 행위에 관련된 카드(450)보다 더 높게 순위 매겨질 수 있다. 특정 실시예에서, 값 모델은 예측된 CTR에 예측된 전환율을 곱하고 전환 이벤트의 사용자 관심값을 곱한 함수일 수 있다.
다른 예로서, 순위 매기기의 값 모델은 각 카드(450)에 대한 예측된 CTR을 계산하는 소셜 네트워킹 시스템(160)에 적어도 부분적으로 기반할 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(160)은 더 높은 CTR을 가지는 제안된 질의에 대응하는 카드(450)가 사용자에게 더 흥미 있는 것으로 추론할 수 있다. 예를 들어, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 인자, 예컨대 하루 중 시간, 요일, 사용자의 현재 시간, 유사한 인구통계적 데이터를 가지는 다른 사용자의 CTR, 특정한 질의 도메인/질의 필터에 대한 사용자의 계산된 CTR, 소셜 그래프 친밀도 또는 그 임의의 조합에 적어도 부분적으로 기반하여 예측된 CTR을 계산할 수 있다. 특정 실시예에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 각 카드(450)에 대한 예측된 CTR을 사용자의 선호도에 적어도 부분적으로 기반하여 계산할 수 있다. 예로서 제한 없이, 하나 이상의 사용자 선호도는 사용자, 다른 사용자(예컨대, 사용자의 부모나 고용주), 시스템 관리자, 제3자 시스템(170)에 의해 명시되거나 다른 방법으로 소셜 네트워킹 시스템(160)에 의해 결정될 수 있다.
특정 실시예에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 각 카드(450)에 대한 예측된 CTR을 소셜 네트워크의 사용자의 검색 내역에 적어도 부분적으로 기반하여 계산할 수 있다. 예로서 제한 없이, 사용자가 이전에 접근했거나(또는 사용자와 관련된 다른 사용자, 예컨대 사용자의 "친구"에 의해 접근됐거나), 사용자가 이전에 접근한 소셜 그래프 객체와 관련된 소셜 그래프 객체(또는 객체의 타입)을 참조하는 카드(450)는 사용자가 더 관심 있는 것일 수 있다. 그러므로, 이들 카드(450)는 더 높게 점수 매겨질 수 있다. 예로서 제한 없이, 만약 사용자가 이전에 "Stanford University" 프로필 페이지를 접속했고 현재 위치가 Palo Alto라면, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 "Stanford University"에 대한 컨셉 노드(204)를 참조하는 특정 카드(450)가 상대적으로 높은 CTR을 가진다고 사용자가 이전에 대학에 대한 컨셉 노드(204)에 접속했음에 적어도 부분적으로 기반하여 결정할 수 있다. 다른 예로서, 만약 사용자가 이전에 특정 질의 도메인과 연관된 검색 결과와 상호작용했고, 다른 질의 도메인과 연관된 검색 결과와 상호작용하지 않았다면, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 사용자에 의해 이전에 상호작용한 질의 도메인을 참조하는 카드(450)의 예측된 CTR을 이전에 상호작용한 다른 질의 도메인을 참조하는 다른 카드(450)보다 높게 점수 매길 수 있다.
특정 실시예에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 각 카드(450)에 대한 예측된 CTR을 하나 이상의 카드(450)에서 참조되는 하나 이상의 노드에 관한 사용자에 대응하는 사용자 노드(202)의 소셜 그래프 친밀도에 적어도 부분적으로 기반하여 계산할 수 있다. 사용자에 관한 상대적으로 높은 소셜 그래프 친밀도(예컨대, 높은 친밀도 계수)를 가지는 노드를 참조하는 카드(450)는 사용자가 더 관심을 가질 수 있다. 그러므로, 이들 카드(450)는 높은 예측된 CTR을 가질 수 있다. 예로서 제한 없이, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 카드(450)의 예측된 CTR을 사용자의 사용자 노드(202)와 각 카드(450)에서 참조되는 특정 소셜 그래프 객체 간의 이격도(친밀도의 한 척도일 수 있는)에 적어도 부분적으로 기반하여 계산할 수 있다. 소셜 그래프(200)에서 사용자에게 더 가까운(예컨대, 더 낮은 객체와 사용자의 사용자 노드(202) 간의 이격도) 소셜 그래프 객체를 참조하는 카드(450)는 사용자에게서 더 먼(예컨대, 더 높은 이격도) 소셜 그래프 객체를 참조하는 카드(450)보다 높은 예측된 CTR을 가질 수 있다. 본 명세서가 특정한 방식으로 예측된 CTR을 계산하는 것을 설명하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 방식으로 예측된 CTR을 계산하는 것을 고려한다.
특정 실시예에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 각 카드(450)에 대한 예측된 CTR을 카드(450)의 제안된 질의의 특정한 질의 도메인이나 필터값에 대한 유행을 결정하는데 적어도 부분적으로 기반하여 계산할 수 있다. 나아가, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 소셜 네트워킹 시스템(160) 상의 모든 사용자의 활동에 기반하여 유행하는 질의 도메인이나 질의 필터를 계산할 수 있다. 예로서 제한 없이, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 상대적으로 짧은 기간에 걸쳐 레스토랑에 대응하는 하나 이상의 컨셉 노드와 연관된 활동, 예컨대 "체크인"이나 "좋아요"가 증가할 때, 특정한 질의 도메인(예컨대, ["Restaurants"])이 유행 중이라고 결정할 수 있다. 나아가, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 상대적으로 짧은 기간에 걸쳐 중국식 레스토랑에 대응하는 컨셉 노드와 연관된 활동, 예컨대 "체크인"이나 "좋아요"가 증가할 때 특정한 질의 필터(예컨대, ["Cuisine"])와 연관된 특정한 필터값(예컨대, ["Chinese"])이 유행 중이라고 결정할 수 있다. 특정 실시예에서, 유행중인 질의 도메인이나 질의 필터와 연관된 필터값에 대응하는 객체를 참조하는 카드(450)는 유행 중이 아닌 객체를 참조하는 카드(450)보다 높은 예측된 CTR을 가질 수 있다.
특정 실시예에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 각 카드(450)와 연관된 사용 케이스를 추론하는데 적어도 부분적으로 기반하여 카드(450)를 순위 매길 수 있다. 나아가, 사용자의 사용 케이스를 추론하는 것은 사용자나 사용자와 유사한 인구통계적 정보를 가지는 다른 사용자의 사용자 내역에 적어도 부분적으로 기반할 수 있다. 특정 실시예에서, 사용자의 추론된 의도는 특정한 제안된 질의나 질의 도메인/필터에 대응할 수 있고, 사용자의 추론된 의도와 일치하는 제안된 질의에 대응하는 카드(450)는 더 높은 순위를 가질 수 있다. 특정 실시예에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 사용자의 의도를 다양한 인자, 예컨대 하루 중 시간, 사용자의 다른 사용자나 객체와의 근접도, 소셜 그래프 정보, 소셜 그래프 친밀도, 사용자의 검색 내역, 사용자로부터의 피드백, 사용자의 지리적 위치, 사용자에 대한 다른 관련 정보나 그 임의의 조합에 기반하여 추론할 수 있다. 예로서 제한 없이, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 하루 중 시간과 사용자의 정보, 예컨대 사용자 내역에 기반하여 사용자가 레스토랑을 찾는데 관심 있다고 추론할 수 있다. 예를 들어, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 특정한 하루 중 시간에 레스토랑에 자주 체크인하는 사용자에 적어도 부분적으로 기반하여 특정 시간 프레임에 레스토랑을 참조하는 카드(450)를 더 높게 순위 매길 수 있다. 다른 예로서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 특정한 요일과 사용자의 정보, 예컨대 사용자 내역에 기반하여 특정 카드(450)를 더 높게 순위 매길 수 있다. 예를 들어, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 특정 요일의 영화관에 관한 사용자 내역(예컨대, 체크인)에 적어도 부분적으로 기반하여, 특정 요일(예컨대, 금요일)에 ["Movies"]를 참조하는 카드(450)를 더 높게 순위 매길 수 있다. 사용자의 의도를 결정하는 것에 관한 추가 정보는 본 명세서에 참조로서 통합된 2013년 2월 25일자로 출원된 미국특허출원 제13/776469호에서 찾을 수 있다. 본 명세서가 특정한 방식으로 사용자의 의도를 추론하는 것을 설명하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 방식으로 사용자의 의도를 추론하는 것을 고려한다.
도 9는 카드를 순위 매기는 방법(900)의 예시를 도시한다. 방법은 단계 910에서 시작할 수 있는데, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 복수의 노드와 노드를 연결하는 복수의 에지(206)를 포함하는 소셜 그래프(200)에 접근한다. 노드는 제1 사용자 노드(202)와 복수의 제2 노드(하나 이상의 사용자 노드(202), 컨셉 노드(204) 또는 그 임의의 조합)을 포함할 수 있다. 단계 920에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 복수의 카드를 포함하는 카드 클러스터를 생성할 수 있다. 특정 실시예에서, 각 카드는 온라인 소셜 네트워크와 연관된 질의 도메인과 0 이상의 질의 필터를 참조하는 제안된 질의에 대응한다. 특정 실시예에서, 각 질의 필터는 하나 이상의 노드나 하나 이상의 에지를 참조한다. 단계 930에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 하나 이상의 사용자 참여 인자에 기반하여 카드 클러스터의 각 카드에 대한 예측된 CTR을 계산한다. 단계 940에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 예측된 CTR에 기반하여 카드 클러스터의 각 카드를 순위 매길 수 있다. 단계 950에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 카드 클러스터를 제1 사용자가 현재 접속한 페이지에 디스플레이하기 위하여 제1 사용자에게 전송할 수 있다. 특정 실시예에서, 카드 클러스터의 카드는 카드와 연관된 순위에 기반하여 정렬될 수 있다. 적절한 경우, 특정 실시예는 도 9의 방법의 하나 이상의 단계를 반복할 수 있다. 비록 본 명세서는 특정 순서로 발생하는 것으로서 도 9의 방법의 특정 단계들을 기술하고 도시하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 순서로 발생하는 도 9의 방법의 임의의 적절한 단계들을 고려한다. 나아가, 본 명세서가 도 9의 방법의 특정 단계를 포함하는 카드를 순위 매기는 방법의 예시를 도시하지만, 본 명세서는 적절한 경우 도 9의 방법의 단계의 전부 또는 일부를 포함하거나 전혀 포함하지 않을 수 있는 임의의 적절한 단계를 포함하는 임의의 적절한 카드를 순위 매기는 방법을 고려한다. 게다가, 비록 본 명세서는 도 9의 방법의 특정 단계를 수행하는 특정 컴포넌트, 장치 또는 시스템을 기술하고 도시하지만, 본 명세서는 도 9의 방법의 임의의 적절한 단계를 수행하는 임의의 적절한 컴포넌트, 장치 또는 시스템의 임의의 적절한 조합을 고려한다.
도 10은 카드 클러스터(530)의 예시의 그루핑의 예시를 도시한다. 도 10이 특정한 구성의 카드를 가지는 카드 클러스터(530)의 특정한 구성을 도시하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 구성의 카드를 가지는 카드 클러스터의 임의의 적절한 구성을 고려한다. 특정 실시예에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 복수의 카드 클러스터(530)의 카드(450)(하나 이상의 검색 결과(550)를 보이는 각 카드(450))를 순위 매길 수 있고, 각 카드 클러스터(530)를 순위 매겨 가장 관심 있는 카드(450)가 사용자에게 표시되도록 할 수 있다. 도 10의 예시에 도시된 바와 같이, 카드 클러스터(530A-C)는 UI나 페이지의 수직 배열에 디스플레이될 수 있다. 상술한 바와 같이, 각 카드 클러스터(530)는 특정한 질의 도메인과 0 이상의 질의 필터를 참조할 수 있다. 특정 실시예에서, 카드 클러스터(530A-C)는 후술한 바와 같이 가장 높은 사용자와의 추론된 관련도에서 가장 낮은 것으로 순위 매겨질 수 있고, 내림차순으로 디스플레이될 수 있다. 예로서 제한 없이, 제1 카드 클러스터(530A)는 ["Restaurant"] 질의 도메인을 참조하는 카드(450)를 포함할 수 있고, 제2 카드 클러스터(530B)는 ["Movie"] 질의 도메인을 참조하는 카드(450)를 포함할 수 있고, 제3 카드 클러스터(530C)는 ["Landmarks"] 질의 도메인을 참조하는 카드(450)를 포함할 수 있다. 특정 실시예에서, 사용자는 "스크롤" 터치 제스처를 수행함으로써 카드 클러스터(530A-C) 사이를 탐색할 수 있다.
도 10의 예시에 도시된 바와 같이, 상이한 질의 필터를 가지는 특정한 질의 도메인을 참조하는 카드 클러스터(530A)(카드(450A-C)를 포함)는 수평적 배열로 배열될 수 있다. 특정 실시예에서, 카드 클러스터(530A)를 통해 수평으로 스크롤하는 것은 카드들(450A-C) 사이에서 동일한 질의 도메인과 상이한 필터 값을 참조하는 카드(450)를 탐색한다. 예로서 제한 없이, 카드 클러스터(530A)는 각각이 ["Restaurant"] 질의 도메인과 상이한 질의 필터를 참조하는 카드를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 카드(450A)는 질의 필터 ["Cuisine"]를 참조할 수 있고, 제2 카드(450B)는 질의 필터 ["Rating"]를 참조할 수 있고, 제3 카드(450C)는 질의 필터 ["Location"]를 참조할 수 있다. 다른 예로, 카드 클러스터(530A)는 각각이 ["Restaurant"] 질의 도메인과 상이한 필터값을 가지는 ["Cuisine"] 질의 필터를 참조하는 카드(450)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 카드(450A)는 필터값 ["Chinese"]를 참조할 수 있고, 제2 카드(450B)는 필터값 ["Indian"]을 참조할 수 있고, 제3 카드(450C)는 필터값 ["Ethiopian"]을 참조할 수 있다.
특정 실시예에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 각 카드 클러스터(530)의 카드(450)의 예측된 CTR에 적어도 부분적으로 기반하여 카드 클러스터(530)를 순위 매길 수 있다. 게다가, 카드 클러스터(530) 내의 카드(450)가 유사한 방식으로 순위 매겨질 수 있다. 예로서 제한 없이, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 각 카드 클러스터(530A-C)의 가장 높은 예측된 CTR을 가지는 카드(450)의 예측된 CTR의 값에 적어도 부분적으로 기반하여 각 카드 클러스터(530A-C)를 순위 매길 수 있다. 예를 들어, 각 카드 클러스터(530A-C)에 대한 가장 높은 예측된 CTR을 가지는 카드(450)의 순위에 기반하여 제1 카드 클러스터(530A)는 ["Restaurant"] 질의 도메인을 참조하는 카드(450)를 포함할 수 있고, 제2 카드 클러스터(530B)는 ["Movie"] 질의 도메인을 참조하는 카드(450)를 포함할 수 있고, 제3 카드 클러스터(530C)는 ["Landmarks"] 질의 도메인을 참조하는 카드(450)를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 특정한 질의 도메인의 모든 카드의 평균 CTR에 적어도 부분적으로 기반하여 카드 클러스터(530)를 순위 매길 수 있다. 다른 예로서, 각 질의 도메인의 카드 클러스터(530A-C)는 특정 질의 도메인의 카드(450)의 예측된 CTR의 가중치화된 평균으로 순위 매길 수 있다. 특정 실시예에서, 더 낮은 예측된 CTR값의 카드(450)는 하나 이상의 카드 클러스터(530)의 카드 사이의 보다 부드러운 전이를 위하여 카드 클러스터(530)에 더해질 수 있다. 본 명세서가 특정한 방식으로 질의 도메인의 카드 클러스터의 순위 매기는 것을 설명하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 방식으로 질의 도메인의 카드 클러스터의 순위 매기는 것을 고려한다.
제안된 질의를 갖는 카드의 그룹화
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 카드(450)를 카드 클러스터(530)로 그룹화할 수 있다. 카드(450)는 각각의 카드(450)에 대한 계산된 카드 친밀도에 기반하여 카드 클러스터(530)로 그룹화될 수 있다. 본 명세서에서, 카드 친밀도에 대한 언급은 2개 이상의 카드(450) 사이의 관계의 강도를 표현하는 척도를 의미할 수 있다. 본 명세서에서, 카드 친밀도 임계치에 대한 언급은 카드 클러스터(530)로 그룹화될 카드(450) 사이의 카드 친밀도의 최소값을 의미할 수 있다. 예로서 제한 없이, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 카드(450)의 질의 도메인 또는 질의 필터에 적어도 부분적으로 기반하여 카드 친밀도를 계산하는 것에 기반하여 하나 이상의 카드 클러스터(530)를 생성할 수 있다. 다른 예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 사용자 상호작용에 기반하여 하나 이상의 질의 필터를 카드 클러스터(530)의 후속 카드(450)로 전파할 수 있다. 본 명세서는 특정 방식으로 카드 클러스터를 생성하는 것을 기술하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 방식으로 카드 클러스터를 생성하는 것을 고려한다.
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 다른 카드(450)에 대한 카드(450)의 카드 친밀도를 계산할 때, 하나 이상의 친밀도를 고려할 수 있다. 카드 친밀도를 계산하는데 사용될 수 있는 예시적인 친밀도는 질의 도메인 대 질의 도메인, 질의 필터 대 질의 필터, 필터값 대 필터값, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 예로서 제한 없이, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 소셜 네트워킹 시스템(160)의 실질적으로 모든 사용자들에 의해 제공되는 신호에 적어도 부분적으로 기반하여 카드 친밀도를 계산할 수 있다. 다른 예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 객체의 특징, 사용자의 소셜 그래프 친밀도, 사용자의 인구통계적 정보, "친구들"의 활동, 또는 이들의 임의의 조합에 적어도 부분적으로 기반하여 카드 친밀도를 계산할 수 있다. 본 명세서는 특정 방식으로 카드 친밀도를 계산하는 것을 기술하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 방식의 카드 친밀도를 고려한다.
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 상이한 질의 도메인 및 동일한 질의 필터 또는 관련 필터값에 해당하는 카드의 친밀도의 계산에 적어도 부분적으로 기반하여 카드 친밀도를 계산할 수 있다. 예로서 제한 없이, 소셜 네트워킹 시스템(160)은, ["Genre"] 질의 필터 및 ["Sci-Fi"] 필터값에 해당하는 객체에 관해 사용자와 적어도 일부 중복되는 인구통계적 데이터를 갖는, 소셜 네트워킹 시스템(160)의 다른 사용자들의 활동에 적어도 부분적으로 기반하여, ["Books"], ["TV Shows"], 및 ["Movies"] 질의 도메인에 해당하는 카드(450)가 ["Genre"] 질의 필터 및 ["Sci-Fi"] 필터값에서 서로에 대해 높은 친밀도를 가진다고 결정할 수 있다. 특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 동일한 질의 도메인 및 상이한 질의 필터 또는 관련 필터값에 해당하는 카드의 친밀도의 계산에 적어도 부분적으로 기반하여 카드 친밀도를 계산할 수 있다. 예로서 제한 없이, 소셜 네트워킹 시스템(160)은, 가령 예컨대, 사용자가 특정 요리 식당에서 "좋아요" 또는 "체크인"하는 것과 같이 ["Cuisine"] 질의 필터를 참조하는 객체에 관해, 소셜 네트워킹 시스템(160)상의 사용자 이력에 적어도 부분적으로 기반하여, ["Cuisine"] 질의 필터에 해당하는 카드(450)가 ["Restaurant"] 질의 도메인에서 서로에 대해 높은 친밀도를 가진다고 결정할 수 있다. 다른 예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은, 특정 평점의 식당에서 "좋아요" 또는 "체크인"하는 것과 같은, ["Rating"] 질의 필터에 해당하는 객체에 관해 소셜 네트워킹 시스템(160)상의 사용자의 사용자 이력에 적어도 부분적으로 기반하여 ["Rating"] 질의 필터에 해당하는 카드(450)가 ["Restaurant"] 질의 도메인에서 서로에 대해 높은 친밀도를 가진다고 계산할 수 있다.
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 카드(450)와의 사용자 상호작용에 적어도 부분적으로 기반하여 카드 친밀도 계산을 업데이트할 수 있다. 전술한 바와 같이, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 카드 클러스터(530)의 디스플레이된 카드(450)와의 사용자 상호작용에 기반하여 카드 클러스터(530)의 하나 이상의 카드(450)를 수정할 수 있다. 예로서 제한 없이, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 사용자의 상호작용에 기반하여 특정 질의 필터 및 관련 필터값을 카드(450)에 적용할 수 있다. 예컨대, 제1 카드 클러스터(530A)는 질의 필터 ["Rating"] 및 관련 필터값 ["4 Star"]를 갖는 ["Restaurant"] 질의 도메인을 참조하는 카드(450)를 포함하여 제1 카드 클러스터(530A)가 임의의 타입의 요리를 갖는 4-스타 레스토랑을 참조하는 카드를 포함할 수 있도록 한다. 제2 카드 클러스터(530B)는 질의 필터 ["Rating"] 및 관련 필터값 ["3 Star"]를 갖는 ["Restaurant"] 질의 도메인을 참조하는 카드(450)를 포함할 수 있다. 또한, 사용자가 가령 예컨대, 제1 카드 클러스터(530A)의 카드(450)를 스와이핑함으로써, 특정 질의 필터(예컨대, ["Cuisine"])에 대한 특정 필터값(예컨대, ["Chinese"])을 참조하는 것을 선택한다면, 이후 제1 카드 클러스터(530A)의 후속 카드(450)는, 4-스타 평점을 갖는 중식 레스토랑을 참조하도록 수정될 수 있고, 제2 카드 클러스터(530B)의 카드는 3-스타 평점을 갖는 중식 레스토랑을 참조하도록 수정될 수 있다. 특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 이후에 디스플레이되는 카드 클러스터(530)에 하나 이상의 이전에 선택된 질의 필터 또는 필터값을 적용할 수 있다. 예로서 제한 없이, 특정 질의 필터(예컨대, ["Cuisine"])를 참조하는 카드(450)와의 사용자 상호작용의 사용자 이력에 기반하여, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 동일한 요리를 갖는 카드(450)에 대한 높은 카드 친밀도를 계산할 수 있다. 추가로, 후속 카드 클러스터(530)는 질의 필터(예컨대, ["Cuisine"])에 의해 그룹화된 카드(450)를 자동으로 포함할 수 있다. 본 명세서는 특정 방식으로 카드 친밀도를 수정하는 것을 기술하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 방식으로 카드 친밀도를 수정하는 것을 고려한다.
도 11은 카드 클러스터를 생성하는 방법(1100)의 예시를 도시한다. 방법은 단계 1110에서 시작할 수 있는데, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 복수의 노드와 노드를 연결하는 복수의 에지(206)를 포함하는 소셜 그래프(200)에 접근한다. 노드는 제1 사용자 노드(202)와 복수의 제2 노드(하나 이상의 사용자 노드(202), 컨셉 노드(204) 또는 그 임의의 조합)을 포함할 수 있다. 단계 1120에서, 소셜 네트워킹 시스템은 복수의 카드를 생성할 수 있다. 특정 실시예에서, 각 카드는 온라인 소셜 네트워크 및 질의 도메인에 대한 0 이상의 질의 필터와 연관되는 질의 도메인을 참조하는 제안된 질의를 포함할 수 있다. 특정 실시예에서, 각 질의 필터는 하나 이상의 노드와 하나 이상의 에지를 참조할 수 있다. 단계 1130에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 복수의 카드 중 각 카드에 대하여 복수의 카드 중 다른 카드에 관한 카드 친밀도를 계산할 수 있다. 단계 1140에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 복수의 카드로부터 하나 이상의 카드 클러스터를 생성할 수 있는데, 각 카드 클러스터는 각각이 카드 클러스터의 다른 카드에 관하여 임계 카드 친밀도보다 높은 카드 진밀도를 가지는 하나 이상의 카드를 포함할 수 있다. 단계 1150에서, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 카드 클러스터를 제1 사용자가 현재 접속한 페이지에 디스플레이하기 위하여 제1 사용자에게 전송할 수 있다. 특정 실시예에서, 카드 클러스터의 카드는 카드와 연관된 순위에 기반하여 정렬될 수 있다. 적절한 경우, 특정 실시예는 도 11의 방법의 하나 이상의 단계를 반복할 수 있다. 비록 본 명세서는 특정 순서로 발생하는 것으로서 도 11의 방법의 특정 단계들을 기술하고 도시하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 순서로 발생하는 도 11의 방법의 임의의 적절한 단계들을 고려한다. 나아가, 본 명세서가 도 11의 방법의 특정 단계를 포함하는 카드를 순위 매기는 방법의 예시를 도시하지만, 본 명세서는 적절한 경우 도 11의 방법의 단계의 전부 또는 일부를 포함하거나 전혀 포함하지 않을 수 있는 임의의 적절한 단계를 포함하는 임의의 적절한 카드를 순위 매기는 방법을 고려한다. 게다가, 비록 본 명세서는 도 11의 방법의 특정 단계를 수행하는 특정 컴포넌트, 장치 또는 시스템을 기술하고 도시하지만, 본 명세서는 도 11의 방법의 임의의 적절한 단계를 수행하는 임의의 적절한 컴포넌트, 장치 또는 시스템의 임의의 적절한 조합을 고려한다.
소셜 그래프 친밀도 및 계수
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 다양한 소셜 그래프 엔티티들의 서로에 대한 소셜 그래프 친밀도(이하 "친밀도"라고도 함)를 결정할 수 있다. 친밀도는 사용자, 컨셉, 컨텐츠, 행위, 광고, 온라인 소셜 네트워크와 연관된 다른 객체, 또는 이들의 임의의 적절한 조합과 같이 온라인 소셜 네트워크와 연관된 특정 객체들 사이의 관계의 강도 또는 관심의 정도를 표현할 수 있다. 친밀도는 또한, 제3자 시스템(170) 또는 다른 적절한 시스템과 연관된 객체에 관련하여 결정될 수 있다. 각각의 사용자, 주제, 또는 컨텐츠의 타입에 대한 소셜 그래프 엔티티의 전체 친밀도가 확립될 수 있다. 전체 친밀도는 소셜 그래프 엔티티와 연관된 행위 또는 관계에 대한 지속적인 모니터링에 기초하여 변경될 수 있다. 비록 본 명세서는 특정 방식으로 특정 친밀도를 결정하는 것을 기술하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 방식으로 임의의 적절한 친밀도를 결정하는 것을 고려한다.
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 친밀도 계수(이하 "계수"라고도 함)을 사용하여 소셜 그래프 친밀도를 측정하거나 수량화할 수 있다. 계수는 온라인 소셜 네트워크와 연관된 특정 객체 사이의 관계의 강도를 표현하거나 수량화할 수 있다. 계수는 또한, 행위에 대한 사용자의 관심에 기초하여 사용자가 특정 행위를 수행할 예측된 확률을 측정하는 확률 또는 함수를 표현할 수 있다(또는 확률 등을 계산하는 입력으로 사용될 수 있다). 이러한 방식으로, 사용자의 미래의 행위는 사용자의 과거의 행위에 기초하여 예측될 수 있고, 여기서 계수는 사용자의 행위의 이력에 적어도 부분적으로 기초하여 계산될 수 있다. 계수로 표현된 이 예측된 확률 계수는 적절한 경우 전술한 검색 질의나 카드를 순위 매기는데 사용된 확률과는 다를 수 있거나, 이들 확률을 계산하는 인자로 사용될 수 있거나, 이들 확률을 위해 바로 사용될 수 있다. 온라인 소셜 네트워크 내부 또는 외부일 수 있는 임의의 개수의 행위를 예측하는데 사용될 수 있다. 예로서 제한 없이, 이러한 행위는 메시지 전송, 컨텐츠 게시 또는 컨텐츠에 대해 코멘트하기와 같은 다양한 타입의 통신; 프로필 페이지, 미디어 또는 다른 적절한 컨텐츠에 액세스하거나 열람하는 것과 같은 다양한 타입의 관찰 행위; 동일한 그룹에 있거나, 동일한 사진에 태그되거나, 동일한 위치에 체크인되거나, 동일한 이벤트에 참석하는 것과 같은 둘 이상의 소셜 그래프 엔티티들에 관한 다양한 타입의 일치 정보(coincidence information); 또는 다른 적절한 행위를 포함할 수 있다. 비록 본 명세서는 특정 방식으로 친밀도를 측정하는 것을 기술하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 방식으로 친밀도를 측정하는 것을 고려한다.
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 계수를 계산하기 위해 다양한 인자를 사용할 수 있다. 이러한 인자는 예컨대, 사용자 행위, 객체, 위치 정보, 다른 적절한 인자, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 특정 실시예로, 상이한 인자는 계수를 계산할 때 다른 가중치가 적용될 수 있다. 각각의 인자에 대한 가중치는 일정하거나, 또는 가중치는 예컨대, 사용자, 관계의 타입, 행위의 타입, 사용자의 위치 등에 따라 변경될 수 있다. 인자에 대한 등급(rating)은 사용자를 위한 전체 계수를 결정하기 위해 그들의 가중치에 따라 조합될 수 있다. 예로서 제한 없이, 특정 사용자 행위에는 등급 및 가중치 모두가 할당되는 한편, 특정 사용자 행위와 연관된 관계에는 등급 및 상관 가중치(예컨대, 가중치가 총 100%가 됨)가 할당된다. 특정 객체를 향하는 사용자의 계수를 계산하기 위해, 사용자의 행위에 할당된 등급은 예컨대, 전체 계수의 60%를 포함할 수 있는 한편, 사용자 및 객체 사이의 관계는 전체 계수의 40%를 포함할 수 있다. 특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 계수를 계산하는데 사용되는 다양한 인자에 대한 가중치를 결정할 때, 가령 예컨대, 정보가 액세스된 이후의 시간, 붕괴 인자(decay factor), 액세스의 빈도, 정보에 대한 관계, 또는 정보가 액세스된 객체에 대한 관계, 객체에 연결된 소셜 그래프 엔티티에 대한 관계, 사용자 행위의 단기 또는 장기 평균, 사용자 피드백, 다른 적절한 변수, 또는 이들의 임의의 조합과 같은 다양한 변수를 고려할 수 있다. 예로서 제한 없이, 계수는 특정 행위에 의해 제공된 신호의 강도가 시간에 따라 붕괴되도록 야기하는 붕괴 인자를 포함할 수 있어서, 더 최근의 행위가 계수를 계산할 때보다 관련이 있도록 한다. 등급 및 가중치는 계수가 기초로 하는 행위에 대한 지속적인 추적에 기초하여 연속으로 업데이트될 수 있다. 임의의 타입의 프로세스 또는 알고리즘은 각각의 인자에 대한 등급 및 인자에 할당되는 가중치를 할당하고, 조합하며, 평균을 내는 등에 이용될 수 있다. 특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 과거의 행위 및 과거의 사용자 응답에 대해 훈련된 기계-습득 알고리즘, 또는 데이터를 다양한 옵션 및 측정 응답에 노출함으로써 사용자로부터 획득(farm)되는 데이터를 사용하여 계수를 결정할 수 있다. 비록 본 명세서는 특정 방식으로 계수를 계산하는 것을 기술하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 방식으로 계수를 계산하는 것을 고려한다.
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 사용자의 행위에 기초하여 계수를 계산할 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(160)은 온라인 소셜 네트워크에서, 제3자 시스템(170)에서, 다른 적절한 시스템에서, 또는 이들의 임의의 조합에서 이러한 행위를 모니터링할 수 있다. 임의의 타입의 사용자 행위가 추적되거나 모니터링될 수 있다. 전형적인 사용자 행위는 프로필 페이지 보기, 컨텐츠 생성 또는 게시, 컨텐츠와 상호작용, 이미지에서 태그하거나 태그되기, 그룹에 가입, 이벤트의 참석을 리스팅하고 확인하기, 위치에 체크인하기, 특정 페이지를 좋아하기, 페이지를 생성하기, 및 소셜 행위를 용이하게 하는 다른 작업을 수행하기를 포함할 수 있다. 특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 특정 타입의 컨텐츠를 갖는 사용자의 행위에 기초하여 계수를 계산할 수 있다. 컨텐츠는 온라인 소셜 네트워크, 제3자 시스템(170), 또는 다른 적절한 시스템과 연관될 수 있다. 컨텐츠는 사용자, 프로필 페이지, 게시물, 뉴스 소식, 헤드라인, 인스턴트 메시지, 채팅방 대화, 이메일, 광고, 사진, 비디오, 음악, 다른 적절한 객체, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(160)은 하나 이상의 행위가 주제, 컨텐츠, 다른 사용자 등에 대한 친밀도를 표시하는지 여부를 결정하기 위해 사용자의 행위를 분석할 수 있다. 예로서 제한 없이, 사용자가 "커피" 또는 그것의 변형품과 관련된 컨텐츠를 자주 게시한다면, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 사용자가 컨셉 "커피"에 관해 높은 계수를 가진다고 결정할 수 있다. 특정 행위 또는 특정 타입의 행위에 다른 행위보다 더 높은 가중치 및/또는 등급이 할당될 수 있고, 이는 전체 계산된 계수에 영향을 줄 수 있다. 예로서 제한 없이, 제1 사용자가 제2 사용자에게 이메일을 보낸다면, 행위에 대한 가중치 또는 등급은 사용자가 제2 사용자를 위한 사용자-프로필 페이지를 단순히 보는 것보다 더 높을 수 있다.
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 특정 객체들 사이의 관계의 타입에 기초하여 계수를 계산할 수 있다. 소셜 그래프(200)를 참조하면, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 계수를 계산할 때, 특정 사용자 노드(202) 및 컨셉 노드(204)를 연결하는 에지(206)의 개수 및/또는 타입을 분석할 수 있다. 예로서 제한 없이, 배우자-타입 에지 (두 명의 사용자가 혼인관계임을 표현함)에 의해 연결된 사용자 노드(202)는 친구-타입 에지에 의해 연결된 사용자 노드(202)보다 높은 계수가 할당될 수 있다. 즉, 특정 사용자에 대한 행위 및 관계에 할당된 가중치에 의존하여, 전체 친밀도는 사용자의 배우자에 관한 컨텐츠에 대해 사용자의 친구에 관한 컨텐츠보다 높게 결정될 수 있다. 특정 실시예로, 다른 객체에 대해 사용자가 갖는 관계는 그 객체에 대한 계수를 계산하는데 있어서 사용자의 행위의 가중치 및/또는 등급에 영향을 줄 수 있다. 예로서 제한 없이, 사용자가 제1 사진에서 태그되지만, 제2 사진은 오로지 좋아하기만 한다면, 소셜 네트워킹 시스템(160)은, 컨텐츠와 태그-인 타입 관계를 가지는 것에 컨텐츠와 좋아요-타입 관계를 가지는 것보다 높은 가중치 및/또는 등급이 할당되기 때문에 사용자가 제2 사진보다 제1 사진에 대해 더 높은 계수를 가진다고 결정할 수 있다. 특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 특정 객체에 대해 하나 이상의 제2 사용자가 갖는 관계에 기초하여 제1 사용자에 대한 계수를 계산할 수 있다. 즉, 다른 사용자가 객체에 대해 갖는 연결 및 계수는 제1 사용자의 객체에 대한 계수에 영향을 줄 수 있다. 예로서 제한 없이, 제1 사용자가 하나 이상의 제2 사용자에게 연결되거나 제2 사용자에 대해 높은 계수를 가지며 이러한 제2 사용자가 특정 객체에 연결되거나 특정 객체에 대해 높은 계수를 가진다면, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 제1 사용자 또한 특정 객체에 대해 상대적으로 높은 계수를 가진다고 결정할 수 있다. 특정 실시예로, 계수는 특정 객체 사이의 이격도에 기초할 수 있다. 낮은 계수는 소셜 그래프(200)에서 제1 사용자에게 간접적으로 연결된 사용자의 컨텐츠 객체에 대한 관심을 제1 사용자가 공유할 가능성이 감소함을 표현할 수 있다. 예로서 제한 없이, 소셜 그래프(200)에서 더 가까운 (즉, 더 낮은 이격도의) 소셜 그래프 엔티티들은 소셜 그래프(200)에서 더 멀리 떨어진 엔티티들보다 높은 계수를 가질 수 있다.
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 위치 정보에 기초하여 계수를 계산할 수 있다. 서로 지리적으로 가까운 객체들은 더 떨어진 객체들보다 서로 더욱 관련되거나 서로에 대해 더 관심이 있는 것으로 여겨질 수 있다. 특정 실시예로, 특정 객체에 대한 사용자의 계수는 사용자 (또는 사용자의 클라이언트 시스템(130)의 위치)와 연관된 현재 위치에 대한 객체의 위치의 인접도에 기초할 수 있다. 제1 사용자는 제1 사용자에게 더 가까운 다른 사용자들 또는 컨셉들에 더 관심이 있을 수 있다. 예로서 제한 없이, 사용자가 공항으로부터 1마일 떨어져 있고, 주유소로부터 2마일 떨어져 있다면, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 공항의 사용자에 대한 인접도에 기초하여 사용자가 주유소보다 공항에 대해 더 높은 계수를 가진다고 결정할 수 있다. 특정 실시예에서, 하나 이상의 객체에 대한 사용자의 계수는 객체의 지리적 근접도(예컨대, 사용자에게 및/또는 서로) 및 객체와의 사용자의 상호작용에 기반할 수 있다. 예로서 제한 없이, 연속적으로 사용자가 방문한 지리적 위치 쌍은, 예컨대 레스토랑과 근처의 영화관은 연관되지 않은 지리적 위치보다 서로 더 관심 있는 것으로 간주될 수 있다.
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 계수 정보에 기초하여 사용자에 대해 특정 행위를 수행할 수 있다. 계수는 사용자의 행위에 대한 관심에 기초하여 사용자가 특정 행위를 수행할 것인지 여부를 예측하는데 사용될 수 있다. 계수는, 사용자에 대해 임의의 타입의 객체 가령, 광고, 검색 결과, 뉴스 소식, 미디어, 메시지, 알림, 또는 다른 적절한 객체들을 생성 또는 제시할 때 사용될 수 있다. 계수는 또한, 적절한 경우 이러한 객체들을 순위화하고 정렬하는데 이용될 수 있다. 이러한 방식으로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 사용자의 관심 및 현재 상황에 관련된 정보를 제공할 수 있고, 사용자가 이러한 관심이 있는 정보를 찾을 가능성을 증가시킨다. 특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 계수 정보에 기초하여 컨텐츠를 생성할 수 있다. 컨텐츠 객체는 사용자 고유의 계수에 기초하여 제공되거나 선택될 수 있다. 예로서 제한 없이, 계수는 사용자를 위한 미디어를 생성하는데 사용될 수 있으며, 여기서 사용자에게는, 사용자가 미디어 객체에 관해 높은 전체 계수를 갖는 미디어가 제시될 수 있다. 다른 예로서 제한 없이, 계수는 사용자를 위한 광고를 생성하는데 사용될 수 있으며, 여기서 사용자에게는, 사용자가 광고되는 객체에 관해 높은 전체 계수를 가지는 광고가 제시될 수 있다. 특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 계수 정보에 기초하여 검색 결과를 생성할 수 있다. 특정 사용자를 위한 검색 결과는 질의하는 사용자와 관련하여 검색 결과와 연관되는 계수에 기초하여 점수화 또는 순위화될 수 있다. 예로서 제한 없이, 더 높은 계수를 갖는 객체에 대응하는 검색 결과는 더 낮은 계수를 갖는 객체에 대응하는 결과보다 검색-결과 페이지에서 더 높게 순위화될 수 있다.
특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은, 특정 시스템 또는 프로세스로부터의 계수의 대한 요청에 응답하여 계수를 계산할 수 있다. 주어진 상황에서 사용자가 행하거나 (또는 그 대상이 될) 가능성이 높은 행위를 예측하기 위해, 임의의 프로세스는 사용자를 위해 계산된 계수를 요청할 수 있다. 요청은 또한, 계수를 계산하는데 사용되는 다양한 인자를 위해 사용할 가중치의 세트를 포함할 수 있다. 이러한 요청은 온라인 소셜 네트워크에서 실행되는 프로세스로부터, 제3자 시스템(170)으로부터 (예컨대, API 또는 다른 통신 채널을 통해), 또는 다른 적절한 시스템으로부터 올 수 있다. 요청에 응답하여, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 계수를 계산하거나 (계수가 이미 계산되고 저장되었다면 계수 정보에 액세스)할 수 있다. 특정 실시예로, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 특정 프로세스에 관한 친밀도를 측정할 수 있다. (온라인 소셜 네트워크의 내부 및 외부 모두에서의) 상이한 프로세스는 특정 객체 또는 객체들의 세트에 대한 계수를 요청할 수 있다. 소셜 네트워킹 시스템(160)은 친밀도의 측정을 요청한 특정 프로세스에 관련되는 친밀도의 측정을 제공할 수 있다. 이러한 방식으로, 각각의 프로세스는, 프로세스가 친밀도의 측정을 사용하는 상이한 컨텍스트를 위해 맞춰진(tailored) 친밀도의 측정을 수신한다.
소셜 그래프 친밀도 및 친밀도 계수와 관련하여, 특정 실시예는, 각각이 참조로 통합되는, 2006년 8월 11일자 출원된 미국 특허출원 번호 제11/503093호, 2010년 12월 22일자 출원된 미국 특허출원 번호 제12/977027호, 2010년 12월 23일자 출원된 미국 특허출원 번호 제12/978265호, 및 2012년 10월 1일자 출원된 미국 특허출원 번호 제13/632869호에 개시된 하나 이상의 시스템, 컴포넌트, 구성요소, 기능, 방법, 동작, 또는 단계를 이용할 수 있다.
광고
특정 실시예로, 광고는, 하나 이상의 페이지에서, 하나 이상의 이메일에서, 또는 사용자에 의해 요청되는 검색 결과와 관련하여 제시되는 임의의 적절한 디지털 포맷에서, (HTML-링크될 수 있는) 텍스트, (HTML-링크될 수 있는) 하나 이상의 이미지, 하나 이상의 비디오, 오디오, 하나 이상의 ADOBE FLASH 파일, 이들의 적절한 조합 또는 임의의 다른 적절한 광고일 수 있다. 추가로 또는 대안으로, 광고는 하나 이상의 스폰서 소식(예컨대, 소셜 네트워킹 시스템(160)의 뉴스-피드 또는 티커 아이템)이거나 하나 이상의 스폰서 질의(예컨대, 특정 객체를 참조하는 제안된 질의)일 수 있다. 스폰서 소식 또는 질의는 예컨대 소셜 행위를 사용자의 프로필 페이지나 다른 페이지의 기결정된 영역 내에 제시되게 하거나, 광고자와 관련된 추가 정보와 함께 제시되게 하거나, 다른 사용자들의 뉴스피드나 티커 내에 올리거나 하이라이팅되게 하거나, 홍보되게 함으로써, 광고자가 홍보하는 사용자에 의한 소셜 행위(가령, 페이지를 "좋아요" 하기, 페이지의 게시물을 "좋아요" 하거나 코멘트하기, 페이지와 관련된 이벤트에 대해 회답(RSVP)하기, 페이지에 게시된 질문에 투표하기, 한 장소로 체크인하기, 애플리케이션을 사용하거나 게임을 실행하기 또는 웹사이트를 "좋아요" 하거나 공유하기)에 대한 참조를 포함할 수 있다. 광고자는 소셜 행위가 홍보되도록 비용을 지급할 수 있다.
특정 실시예로, 광고는 소셜 네트워킹 시스템 페이지, 제3자 웹페이지, 또는 다른 페이지 내에서 디스플레이하기 위해 요청될 수 있다. 광고는, 가령 페이지 상단의 배너 영역에서, 페이지 측면의 종렬에서, 페이지의 GUI에서, 팝-업창에서, 드롭 다운 메뉴에서, 페이지의 입력 필드에서, 페이지의 컨텐츠의 상단 위에서 또는 그 밖의 페이지의 어느 곳에서, 페이지의 전용 부분에 디스플레이될 수 있다. 추가로 또는 대안으로, 광고는 애플리케이션 내에 디스플레이될 수 있다. 광고는 사용자가 페이지에 접근하거나, 애플리케이션을 이용할 수 있기 전에 광고를 상호작용하거나 광고를 시청하도록 사용자에게 요구하는 전용 페이지 내에 디스플레이될 수 있다. 예컨대, 사용자는 웹 브라우저를 통해 광고를 열람할 수 있다.
사용자는 임의의 적절한 방식으로 광고와 상호작용할 수 있다. 사용자는 광고를 클릭하거나 선택할 수 있다. 광고를 선택함으로써, 사용자(또는, 사용자가 사용하는 브라우저 또는 다른 애플리케이션)는 광고와 관련된 페이지로 인도될 수 있다. 광고와 관련된 페이지에서, 사용자는 가령 광고와 관련된 제품이나 서비스를 구매하기, 광고와 관련된 정보를 수신하기 또는 광고와 관련된 뉴스레터를 구독하기와 같은 추가의 행위들을 행할 수 있다. 오디오 또는 비디오를 가진 광고는 광고의 컴포넌트를 선택("실행 버튼"을 좋아요)함으로써 실행될 수 있다. 대안적으로, 광고를 선택함으로써, 소셜 네트워킹 시스템(160)은 사용자의 특정 행위를 실행하거나 수정할 수 있다. 예로서 제한 없이, 광고는 검색 결과 페이지의 검색 결과 중에 포함될 수 있는데, 스폰서 컨텐츠는 비-스폰서 컨텐츠 위에 홍보될 수 있다. 다른 예로서 제한 없이, 광고는 제안된 검색 결과등 중에 포함될 수 있는데, 광고자 또는 그 컨텐츠/상품을 참조하는 제안된 질의는 비-스폰서 질의 위에 홍보될 수 있다.
광고는 사용자가 상호작용할 수 있는 소셜 네트워킹 시스템 기능을 포함할 수 있다. 예컨대, 광고는 보증과 관련된 아이콘이나 링크를 선택하여 사용자가 광고를 "좋아요"하거나 보증하게 할 수 있다. 다른 예로서, 광고는 사용자가 광고자와 관련된 컨텐츠를 검색(예컨대, 질의를 실행함으로써)할 수 있게 할 수 있다. 마찬가지로, 사용자는 (예컨대, 소셜 네트워킹 시스템(160)을 통해) 다른 사용자와 광고를 공유할 수 있거나, (예컨대, 소셜 네트워킹 시스템(160)을 통해) 광고와 관련된 이벤트에 회답(RSVP)할 수 있다. 추가로 또는 대안으로, 광고는 사용자에 관한 소셜 네트워킹 시스템 컨텍스트를 포함할 수 있다. 예컨대, 광고는 광고의 내용과 관련된 행위를 행했던 소셜 네트워킹 시스템(160) 내 사용자의 친구에 대한 정보를 디스플레이할 수 있다. 예로서 제한 없이, 광고자가 홍보하기 원하는 특정 장소나 객체는 카드 클러스터(530)의 카드(450) 내에서 또는 사용자를 위하여 순위 매겨진 카드 내에서 단일 아이템 카드(450)로 부스트되거나 홍보될 수 있다. 홍보되는 카드(450)의 순위는 사용자의 관심을 덜 끌 것 같은 다른 카드(450)를 디스플레이하기 위해 초래된 참여 "히트"를 오프셋하기 위한 동적 경매를 고려할 수 있다. 다른 예로서, 단순한 스폰서 아이템이 아닌 스폰서 카드(450)가 사용자에게 디스플레이될 수 있다. 예를 들어, NETFLIX 카드(450)는 NETFLIX에서 사용가능한 컨텐츠에만 대응될 수 있고 STARBUCKS 카드(450)는 "근처의 카페"에 대응하는 카드(450) 위에 디스플레이될 수 있는 "근처의 Starbucks" 카드(450)일 수 있다.
시스템과 방법
도 12는 예시적인 컴퓨터 시스템(1200)을 도시한다. 특정 실시예로, 하나 이상의 컴퓨터 시스템들(1200)은 본 명세서에 기술되거나 도시된 하나 이상의 방법들의 하나 이상의 단계들을 수행한다. 특정 실시예로, 하나 이상의 컴퓨터 시스템들(1200)은 본 명세서에 기술되거나 도시된 기능을 제공한다. 특정 실시예로, 하나 이상의 컴퓨터 시스템들(1200)에서 실행하는 소프트웨어는 본 명세서에 기술되거나 도시된 하나 이상의 방법들의 하나 이상의 단계들을 수행하거나, 본 명세서에 기술되거나 도시된 기능을 제공한다. 특정 실시예는 하나 이상의 컴퓨터 시스템들(1200)의 하나 이상의 부분들을 포함한다. 본 명세서에서, 컴퓨터 시스템에 대한 레퍼런스는 적절한 경우 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다. 게다가, 컴퓨터 시스템에 대한 레퍼런스는 적절한 경우 하나 이상의 컴퓨터 시스템을 포함할 수 있다.
본 명세서는 임의의 적절한 수의 컴퓨터 시스템(1200)을 고려한다. 본 명세서는 임의의 적절한 물리적 형태를 취하는 컴퓨터 시스템(1200)을 고려한다. 예로서 제한 없이, 컴퓨터 시스템(1200)은 임베디드 컴퓨터 시스템, 시스템-온-칩(SOC), 단일-보드 컴퓨터 시스템(SBC)(예컨대, 컴퓨터-온-모듈(COM) 또는 시스템-온-모듈(SOM)), 데스크톱 컴퓨터 시스템, 랩톱 또는 노트북 컴퓨터 시스템, 상호작용형 키오스크(kiosk), 메인 프레임, 컴퓨터 시스템 메쉬(mesh), 모바일 전화, 개인 정보 단말기(PDA), 서버, 태블릿 컴퓨터 시스템 또는 이들의 2 이상의 조합일 수 있다. 적절한 경우, 컴퓨터 시스템(1200)은 하나 이상의 컴퓨터 시스템(1200)들을 포함할 수 있거나; 일체형 또는 분산형일 수 있거나; 다수의 위치에 걸쳐 있거나; 다수의 기계에 걸쳐 있거나; 다수의 데이터센터에 걸쳐 있거나; 하나 이상의 네트워크에 하나 이상의 클라우드 성분을 포함할 수 있는 클라우드에 상주할 수 있다. 적절한 경우, 하나 이상의 컴퓨터 시스템(1200)은 본 명세서에 기술되거나 도시되는 하나 이상의 방법의 하나 이상의 단계를 실질적으로 공간적 또는 시간적 제한 없이 실행할 수 있다. 예로서 제한 없이, 하나 이상의 컴퓨터 시스템(1200)은 본 명세서에 기술되거나 도시되는 하나 이상의 방법의 하나 이상의 단계를 실시간으로 또는 일괄 모드로 실행할 수 있다. 적절한 경우, 하나 이상의 컴퓨터 시스템(1200)은 본 명세서에 기술되거나 도시되는 하나 이상의 방법의 하나 이상의 단계를 다른 시기에 또는 다른 위치에서 실행할 수 있다.
특정 실시예로, 컴퓨터 시스템(1200)은 프로세서(1202), 메모리(1204), 저장소(1206), 입력/출력(I/O) 인터페이스(1208), 통신 인터페이스(1210) 및 버스(1212)를 포함한다. 본 명세서가 특정 배열로 특정한 수의 특정 구성요소를 갖는 특정 컴퓨터 시스템을 기술하고 도시하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 구성으로 임의의 적절한 수의 임의의 적절한 구성요소를 갖는 임의의 적절한 컴퓨터 시스템을 고려한다.
특정 실시예로, 프로세서(1202)는 가령 컴퓨터 프로그램을 구성하는 명령어와 같은 명령어를 실행하기 위한 하드웨어를 포함한다. 예로서 제한 없이, 명령어를 실행하기 위해, 프로세서(1202)는 내부 레지스터, 내부 캐시, 메모리(1204) 또는 저장소(1206)로부터 명령어를 검색(또는 페치(fetch))할 수 있고; 명령어를 디코딩하고 실행한 후; 하나 이상의 결과를 내부 레지스터, 내부 캐시, 메모리(1204) 또는 저장소(1206)에 기록할 수 있다. 특정 실시예로, 프로세서(1202)는 데이터용, 명령어용 또는 주소용 하나 이상의 내부 캐시를 포함할 수 있다. 본 명세서는 적절한 경우 임의의 적절한 수의 임의의 적절한 내부 캐시들을 포함하는 프로세서(1202)를 고려한다. 예로서 제한 없이, 프로세서(1202)는 하나 이상의 명령어 캐시들, 하나 이상의 데이터 캐시들 및 하나 이상의 변환 색인 버퍼(translation lookaside buffers, TLBs)를 포함할 수 있다. 명령어 캐시 내 명령어들은 메모리(1204)나 저장소(1206) 내 명령어들의 사본일 수 있고, 명령어 캐시는 프로세서(1202)에 의한 이런 명령어들의 검색 속도를 높일 수 있다. 데이터 캐시 내 데이터는 프로세서(1202)에서 실행하는 다음 명령들에 의해 접근하거나 메모리(1204)나 저장소(1206)로 기록하기 위해 프로세서(1202)에서 실행되는 이전 명령들의 결과; 또는 다른 적절한 데이터를 동작하는데 프로세서(1202)에서 실행하는 명령어를 위한 메모리(1204)나 저장소(1206) 내의 데이터의 사본일 수 있다. 데이터 캐시는 프로세서(1202)에 의한 판독 또는 기록 동작의 속도를 높일 수 있다. TLB들은 프로세서(1202)에 의한 가상 주소 변환의 속도를 높일 수 있다. 특정 실시예로, 프로세서(1202)는 데이터용, 명령어용 또는 주소용 하나 이상의 내부 레지스터를 포함할 수 있다. 본 명세서는 적절한 경우 임의의 적절한 수의 임의의 적절한 내부 레지스터들을 포함하는 프로세서(1202)를 고려한다. 적절한 경우, 프로세서(1202)는 하나 이상의 산술 논리 유닛(ALUs)을 포함할 수 있거나; 멀티-코어 프로세서일 수 있거나; 하나 이상이 프로세서들(1202)을 포함할 수 있다. 본 명세서가 특정 프로세서를 기술하고 도시하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 프로세서를 고려한다.
특정 실시예로, 메모리(1204)는 프로세서(1202)가 실행하는 명령어 또는 프로세서(1202)가 운영하는 데이터를 저장하기 위한 메인 메모리를 포함한다. 예로서 제한 없이, 컴퓨터 시스템(1200)은 저장소(1206)나 또 다른 소스(가령, 예컨대 또 다른 컴퓨터 시스템(1200))에서 메모리(1204)로 명령어를 로딩할 수 있다. 이후, 프로세서(1202)는 메모리(1204)에서 내부 레지스터나 내부 캐시로 명령어를 로딩할 수 있다. 명령어를 실행하기 위해, 프로세서(1202)는 내부 레지스터나 내부 캐시로부터 명령어를 검색하고 이들을 디코딩할 수 있다. 명령어의 실행 중 또는 실행 후, 프로세서(1202)는 (중간 결과 또는 최종 결과일 수 있는) 하나 이상의 결과를 내부 레지스터나 내부 캐시로 기록할 수 있다. 이후, 프로세서(1202)는 하나 이상의 이런 결과를 메모리(1204)에 기록할 수 있다. 특정 실시예로, 프로세서(1202)는 (저장소(1206) 또는 다른 곳과는 대조적으로) 하나 이상의 내부 레지스터나 내부 캐시에서 또는 메모리(1204)에서 단지 명령어만을 실행하며, (저장소(1206) 또는 다른 곳과는 대조적으로) 하나 이상의 내부 레지스터나 내부 캐시에서 또는 메모리(1204)에서 단지 데이터만을 운영한다. (주소 버스 및 데이터 버스를 각각 포함할 수 있는) 하나 이상의 메모리 버스는 프로세서(1202)를 메모리(1204)로 연결할 수 있다. 하기에 기술되는 바와 같이, 버스(1212)는 하나 이상의 메모리 버스를 포함할 수 있다. 특정 실시예로, 하나 이상의 메모리 관리 유닛(MMUs)은 프로세서(1202)와 메모리(1204) 사이에 상주하며, 프로세서(1202)에 의해 요청되는 메모리(1204)로의 접근을 용이하게 한다. 특정 실시예로, 메모리(1204)는 랜덤 액세스 메모리(RAM)를 포함한다. 적절한 경우, 이런 RAM은 휘발성 메모리일 수 있다. 적절한 경우, 이런 RAM은 동적 RAM(DRAM) 또는 정적 RAM(SRAM)일 수 있다. 게다가, 적절한 경우, 이런 RAM은 단일 포트형 또는 다중-포트형 RAM일 수 있다. 본 명세서는 임의의 적절한 RAM을 고려한다. 적절한 경우, 메모리(1204)는 하나 이상의 메모리(1204)를 포함할 수 있다. 본 명세서가 특정 메모리를 기술하고 도시하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 메모리를 고려한다.
특정 실시예로, 저장소(1206)는 데이터용 또는 명령어용 대용량 저장소를 포함한다. 예로서 제한 없이, 저장소(1206)는 하드 디스크 드라이브(HDD), 플로피 디스크 드라이브, 플래시 메모리, 광디스크, 자기-광학 디스크, 자기 테이프, 범용 직렬 버스(USB) 드라이브 또는 이들의 2 이상의 조합을 포함할 수 있다. 적절한 경우, 저장소(1206)는 착탈식 또는 비-착탈식(또는 고정) 매체를 포함할 수 있다. 적절한 경우, 저장소(1206)는 컴퓨터 시스템(1200)의 내부 또는 외부에 있을 수 있다. 특정 실시예로, 저장소(1206)는 비휘발성, 고체-상태(solid-state) 메모리이다. 특정 실시예로, 저장소(1206)는 읽기 전용 메모리(ROM)를 포함한다. 적절한 경우, 이런 ROM은 마스크-프로그램화된 ROM, 프로그램가능 ROM(PROM), 소거가능 PROM(EPROM), 전기적 소거가능 PROM(EEPROM), 전기적 변경가능 ROM(EAROM), 플래시 메모리 또는 이들의 2 이상의 조합일 수 있다. 본 명세서는 임의의 적절한 물리적 형태를 취하는 대용량 저장소(1206)를 고려한다. 적절한 경우, 저장소(1206)는 프로세서(1202)와 저장소(1206) 사이의 통신을 용이하게 하는 하나 이상의 저장소 제어 유닛을 포함할 수 있다. 적절한 경우, 저장소(1206)는 하나 이상의 저장소(1206)를 포함할 수 있다. 본 명세서가 특정 저장소를 기술하고 도시하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 저장소를 고려한다.
특정 실시예로, I/O 인터페이스(1208)는 컴퓨터 시스템(1200)과 하나 이상의 I/O 장치 사이의 통신을 위한 하나 이상의 인터페이스를 제공하는 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들 모두를 포함한다. 적절한 경우, 컴퓨터 시스템(1200)은 하나 이상의 이들 I/O 장치를 포함할 수 있다. 하나 이상의 이들 I/O 장치는 사람과 컴퓨터 시스템(1200) 사이의 통신을 가능하게 할 수 있다. 예로서 제한 없이, I/O 장치는 키보드, 키패드, 마이크로폰, 모니터, 마우스, 프린터, 스캐너, 스피커, 스틸 카메라(still camera), 스타일러스(stylus), 태블릿, 터치 스크린, 트랙볼(trackball), 비디오 카메라, 또 다른 적절한 I/O 장치 또는 이들의 2 이상의 조합을 포함할 수 있다. I/O 장치는 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 본 명세서는 임의의 적절한 I/O 장치 및 이에 대한 적절한 I/O 인터페이스(1208)를 고려한다. 적절한 경우, I/O 인터페이스(1208)는 프로세서(1202)가 하나 이상의 이들 I/O 장치를 구동할 수 있도록 하는 하나 이상의 장치 또는 소프트웨어 드라이버를 포함할 수 있다. 적절한 경우, I/O 인터페이스(1208)는 하나 이상의 I/O 인터페이스(1208)를 포함할 수 있다. 본 명세서가 특정 I/O 인터페이스를 기술하고 도시하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 I/O 인터페이스를 고려한다.
특정 실시예로, 통신 인터페이스(1210)는 컴퓨터 시스템(1200)과 하나 이상의 다른 컴퓨터 시스템(1200)이나 하나 이상의 네트워크 사이의 통신(가령, 예컨대 패킷-기반 통신)을 위한 하나 이상의 인터페이스를 제공하는 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들 모두를 포함한다. 예로서 제한 없이, 통신 인터페이스(1210)는 이더넷이나 다른 유선-기반 네트워크로 통신하기 위한 네트워크 인터페이스 제어장치(NIC)나 네트워크 어댑터 또는 가령 WI-FI 네트워크와 같이 무선 네트워크로 통신하기 위한 무선 NIC(WNIC)나 무선 어댑터를 포함할 수 있다. 본 명세서는 임의의 적절한 네트워크 및 이에 대한 임의의 적절한 통신 인터페이스(1210)를 고려한다. 예로서 제한 없이, 컴퓨터 시스템(1200)은 애드 혹 네트워크(ad hoc network), 개인 영역 네트워크(PAN), 근거리 네트워크(LAN), 광역 네트워크(WAN), 대도시 네트워크(MAN), 인터넷의 하나 이상의 부분 또는 2 이상의 이런 네트워크들의 조합으로 통신할 수 있다. 하나 이상의 이런 네트워크의 하나 이상의 부분은 유선 또는 무선일 수 있다. 예로서, 컴퓨터 시스템(1200)은 무선 PAN(WPAN)(가령, 예컨대 BLUETOOTH WPAN), WI-FI 네트워크, WI-MAX 네트워크, 셀룰러폰 네트워크(가령, 예컨대 GSM(Global System for Mobile Communication) 네트워크), 다른 적절한 무선 네트워크 또는 2 이상의 이런 네트워크들의 조합으로 통신할 수 있다. 적절한 경우, 컴퓨터 시스템(1200)은 임의의 이들 네트워크에 대한 임의의 적절한 통신 인터페이스(1210)를 포함할 수 있다. 적절한 경우, 통신 인터페이스(1210)는 하나 이상의 통신 인터페이스(1210)를 포함할 수 있다. 본 명세서가 특정 통신 인터페이스를 기술하고 도시하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 통신 인터페이스를 고려한다.
특정 실시예로, 버스(1212)는 컴퓨터 시스템(1200)의 구성요소를 서로 연결하는 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들 모두를 포함한다. 예로서 제한 없이, 버스(1212)는 AGP(Accelerated Graphics Port)이나 다른 그래픽 버스, EISA(Enhanced Industry Standard Architecture) 버스, FSB(front-side bus), HT(HYPERTRANSPORT) 인터커넥트, ISA(Industry Standard Architecture) 버스, INFINIBAND 인터커넥트, LPC(low-pin-count) 버스, 메모리 버스, MCA(Micro Channel Architecture) 버스, PCI(Peripheral Component Interconnect) 버스, PCIe(PCI-Express) 버스, SATA(serial advanced technology attachment) 버스, VLB(Video Electronics Standard Association local) 버스, 또 다른 적절한 버스 또는 2 이상의 이런 버스의 조합을 포함할 수 있다. 적절한 경우, 버스(1212)는 하나 이상의 버스(1212)를 포함할 수 있다. 본 명세서가 특정 버스를 기술하고 도시하지만, 본 명세서는 임의의 적절한 버스나 인터커넥트를 고려한다.
본 명세서에서, 컴퓨터-판독가능한 비-일시적 저장매체 또는 저장매체들은 하나 이상의 반도체 기반 또는 다른 집적회로(ICs)(가령, 예컨대 FPGAs(field-programmable gate arrays) 또는 ASICs(application-specific ICs)), 하드 디스크 드라이브(HDDs), 하이브리드 하드 디스크(HHDs), 광학 디스크, 광학 디스크 드라이브(ODDs), 자기-광학 디스크, 자기-광학 드라이브, 플로피 디스크, 플로피 디스크 드라이브(FDDs), 자기 테이프, 고체-상태 드라이브(SSDs), RAM-드라이브, SECURE DIGITAL 카드나 드라이브, 임의의 다른 적절한 컴퓨터-판독가능한 비-일시적 저장매체 또는, 적절한 경우, 2 이상의 이들의 임의의 적절한 조합을 포함할 수 있다. 적절한 경우, 컴퓨터-판독가능한 비-일시적 저장매체는 휘발성, 비휘발성 또는 휘발성과 비휘발성의 조합일 수 있다.
기타
본 명세서에서, "또는"은 명시적으로 다르게 지시하거나 문맥상 달리 지시되지 않는 한, 포괄적인 것이며 배타적인 것이 아니다. 따라서, 본 명세서에서 "A 또는 B"는 명시적으로 다르게 지시하거나 문맥상 달리 지시되지 않는 한, "A, B 또는 둘 모두"를 의미한다. 게다가, "및"은 명시적으로 다르게 지시하거나 문맥상 달리 지시되지 않는 한, 공동 및 별개 모두이다. 따라서, 본 명세서에서 "A 및 B"는 명시적으로 다르게 지시하거나 문맥상 달리 지시되지 않는 한, "A 및 B가 공동이든 별개이든 상관없이 모두"를 의미한다.
본 명세서의 범위는 당업자가 이해할 수 있는 본 명세서에 기술되거나 도시된 예시적인 실시예들에 대한 모든 변화, 치환, 변형, 대체 및 변경을 포함한다. 본 명세서의 범위는 본 명세서에 기술되거나 도시된 예시적인 실시예들로 국한되지 않는다. 게다가, 본 명세서는 특정 컴포넌트, 구성요소, 특징, 기능, 동작 또는 단계를 포함하는 것으로 본 명세서의 각각의 실시예들을 기술하고 도시하지만, 임의의 이런 실시예들은 당업자가 이해할 수 있는 본 명세서에 어디든 기술되거나 도시되는 임의의 컴포넌트, 구성요소, 특징, 기능, 동작 또는 단계의 임의의 조합이나 치환을 포함할 수 있다. 게다가, 첨부된 청구범위에서 특정 기능을 수행하도록 설계되거나, 배치되거나, 할 수 있거나, 구성되거나, 할 수 있게 하거나, 동작할 수 있거나, 동작하는 장치나 시스템 또는 장치나 시스템의 구성요소에 대한 언급은 장치, 시스템 또는 구성요소가 그렇게 설계되거나, 배치되거나, 할 수 있거나, 구성되거나, 가능하거나, 동작할 수 있거나 동작하는 한, 장치, 시스템, 구성요소, 그 또는 그러한 특정 기능이 활성화되었는지, 턴온 되었는지, 잠금 해제되었는지 여부를 포함한다.

Claims (19)

  1. 컴퓨팅 장치에 의하여,
    온라인 소셜 네트워크의 제1 사용자의 클라이언트 장치로부터, 온라인 소셜 네트워크의 카드 스택 인터페이스에 접근하기 위한 제1 사용자로부터의 입력을 수신하는 단계;
    복수의 카드를 생성하는 단계; 및
    제1 사용자로부터의 입력에 응답하여 클라이언트 장치로, 카드 스택 인터페이스를 제1 사용자에게 디스플레이하기 위하여 송신하는 단계를 포함하고,
    각 카드는 온라인 소셜 네트워크와 연관된 질의 도메인 및 하나 이상의 질의 필터를 참조하는 제안된 질의를 포함하고, 각 질의 필터는 온라인 소셜 네트워크의 하나 이상의 객체를 참조하고, 각 카드는 제안된 질의에 대응하는 하나 이상의 검색 결과를 더 포함하고, 각 검색 결과는 카드의 제안된 질의와 일치하는 온라인 소셜 네트워크의 객체를 참조하고,
    카드 스택 인터페이스는 하나 이상의 생성된 카드를 포함하는 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    복수의 노드와 노드를 연결하는 복수의 에지를 포함하는 소셜 그래프에 접근하는 단계를 더 포함하고,
    두 노드 사이의 에지 각각은 두 노드 사이의 관계를 나타내고 그들 사이의 1의 이격도를 확립하고,
    노드는:
    온라인 소셜 네트워크와 연관된 제1 사용자에 대응하는 제1 노드; 및
    온라인 소셜 네트워크의 복수의 객체에 각각 대응하는 복수의 제2 노드를 포함하는 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    각 질의 필터는 복수의 노드 중 하나 이상의 노드 또는 복수의 에지 중 하나 이상의 에지를 참조하는 방법.
  4. 청구항 2에 있어서,
    각 검색 결과는 카드의 제안된 질의와 일치하는 복수의 제2 노드 중 제2 노드를 참조하는 방법.
  5. 청구항 2에 있어서,
    각 제안된 질의는 복수의 노드 중 하나 이상의 노드 및 복수의 에지 중 하나 이상의 에지로의 참조를 포함하는 구조화된 질의인 방법.
  6. 청구항 1에 있어서,
    하나 이상의 사용자 참여 요소에 기반하여 각 생성된 카드에 대한 사용자 참여 점수를 계산하는 단계를 더 포함하고,
    각 생성된 카드에 대한 사용자 참여 점수는 제1 사용자가 카드로 참여할 확률을 측정하고, 카드 스택 인터페이스의 각 카드는 사용자 참여 임계 점수보다 큰 사용자 참여 점수를 가지는 방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    사용자 참여 요소는 제1 사용자의 인구통계적 정보, 현재 정보, 또는 소셜 그래프 정보 중 하나 이상을 포함하는 방법.
  8. 청구항 6에 있어서,
    사용자 참여 요소는 온라인 소셜 네트워크의 하나 이상의 객체와 연관된 제2 사용자의 소셜 그래프 정보를 포함하고, 제2 사용자는 제1 사용자의 인구통계적 정보와 공통되는 인구통계적 정보의 적어도 서브셋을 가지는 방법.
  9. 청구항 6에 있어서,
    사용자 참여 요소는 생성된 카드의 질의 필터에 의해 참조되는 하나 이상의 객체에 관한 제1 사용자의 소셜 그래프 친밀도를 포함하는 방법.
  10. 청구항 1에 있어서,
    제1 사용자로부터 제1 질의 필터를 카드 스택 인터페이스의 특정 카드에 적용하는 입력을 수신하는 단계; 및
    제1 질의 필터를 하나 이상의 다른 카드에 적용하도록 카드 스택 인퍼테이스의 하나 이상의 다른 카드 상의 질의 필터를 수정하는 단계를 더 포함하는 방법.
  11. 청구항 1에 있어서,
    카드 스택 인터페이스의 각 카드는 하나 이상의 질의 필터를 카드의 제안된 질의에 적용하거나 수정하도록 동작하는 하나 이상의 상호작용형 요소를 포함하는 방법.
  12. 청구항 1에 있어서,
    카드 스택 인터페이스는 카드 스택 인터페이스의 이전에 디스플레이된 카드의 스와이프에 대응하는 제1 사용자로부터의 입력의 감지에 응답하여 제1 사용자에게 후속 카드를 디스플레이하도록 구동되고, 후속 카드는 이전에 디스플레이된 카드와 동일한 질의 도메인 및 하나 이상의 상이한 질의 필터를 가지는 방법.
  13. 청구항 1에 있어서,
    카드 스택 인터페이스의 하나 이상의 카드는 하나 이상의 카드 클러스터로 디스플레이되는 방법.
  14. 청구항 1에 있어서,
    각 질의 필터는 하나 이상의 객체 속성을 참조하는 방법.
  15. 청구항 1에 있어서,
    카드 스택 인터페이스의 카드 중 적어도 하나는 제1 사용자의 검색 이력에 기반하여 선택된 질의 필터를 참조하는 제안된 질의를 포함하는 방법.
  16. 청구항 1에 있어서,
    카드 스택 인터페이스는 온라인 소셜 네트워크와 연관된 네이티브 애플리케이션의 사용자 인터페이스로 디스플레이되는 방법.
  17. 청구항 1에 있어서,
    카드 스택 인터페이스는 브라우저 클라이언트에 의해 액세스되는 소셜 네트워킹 시스템의 웹페이지로 디스플레이되는 방법.
  18. 하나 이상의 컴퓨터 판독가능한 비일시적 저장매체로서,
    온라인 소셜 네트워크의 제1 사용자의 클라이언트 장치로부터, 온라인 소셜 네트워크의 카드 스택 인터페이스에 접근하기 위한 제1 사용자로부터의 입력을 수신하고;
    복수의 카드를 생성하고; 및
    제1 사용자로부터의 입력에 응답하여 클라이언트 장치로, 카드 스택 인터페이스를 제1 사용자에게 디스플레이하기 위하여 송신하도록 실행시 동작하는 소프트웨어를 포함하고,
    각 카드는 온라인 소셜 네트워크와 연관된 질의 도메인 및 하나 이상의 질의 필터를 참조하는 제안된 질의를 포함하고, 각 질의 필터는 온라인 소셜 네트워크의 하나 이상의 객체를 참조하고, 각 카드는 제안된 질의에 대응하는 하나 이상의 검색 결과를 더 포함하고, 각 검색 결과는 카드의 제안된 질의와 일치하는 온라인 소셜 네트워크의 객체를 참조하고,
    카드 스택 인터페이스는 하나 이상의 생성된 카드를 포함하는 컴퓨터 판독가능한 비일시적 저장매체.
  19. 하나 이상의 프로세서; 및
    프로세서에 의해 실행가능한 명령어를 포함하고 프로세서에 연결된 메모리를 포함하는 시스템으로서,
    프로세서는:
    온라인 소셜 네트워크의 제1 사용자의 클라이언트 장치로부터, 온라인 소셜 네트워크의 카드 스택 인터페이스에 접근하기 위한 제1 사용자로부터의 입력을 수신하고;
    복수의 카드를 생성하고; 및
    제1 사용자로부터의 입력에 응답하여 클라이언트 장치로, 카드 스택 인터페이스를 제1 사용자에게 디스플레이하기 위하여 송신하는 명령어를 실행시 동작하고,
    각 카드는 온라인 소셜 네트워크와 연관된 질의 도메인 및 하나 이상의 질의 필터를 참조하는 제안된 질의를 포함하고, 각 질의 필터는 온라인 소셜 네트워크의 하나 이상의 객체를 참조하고, 각 카드는 제안된 질의에 대응하는 하나 이상의 검색 결과를 더 포함하고, 각 검색 결과는 카드의 제안된 질의와 일치하는 온라인 소셜 네트워크의 객체를 참조하고,
    카드 스택 인터페이스는 하나 이상의 생성된 카드를 포함하는 시스템.
KR1020167031884A 2013-12-19 2014-04-23 온라인 소셜 네트워크상의 추천된 검색 질의의 생성 Ceased KR20160134874A (ko)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201361918431P 2013-12-19 2013-12-19
US61/918,431 2013-12-19
US14/258,821 2014-04-22
US14/258,821 US8949250B1 (en) 2013-12-19 2014-04-22 Generating recommended search queries on online social networks
PCT/US2014/035135 WO2015094397A1 (en) 2013-12-19 2014-04-23 Generating recommended search queries on online social networks

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020167019611A Division KR101679774B1 (ko) 2013-12-19 2014-04-23 온라인 소셜 네트워크상의 추천된 검색 질의의 생성

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20160134874A true KR20160134874A (ko) 2016-11-23

Family

ID=52395801

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020167031884A Ceased KR20160134874A (ko) 2013-12-19 2014-04-23 온라인 소셜 네트워크상의 추천된 검색 질의의 생성
KR1020167019611A Active KR101679774B1 (ko) 2013-12-19 2014-04-23 온라인 소셜 네트워크상의 추천된 검색 질의의 생성

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020167019611A Active KR101679774B1 (ko) 2013-12-19 2014-04-23 온라인 소셜 네트워크상의 추천된 검색 질의의 생성

Country Status (10)

Country Link
US (7) US9367629B2 (ko)
JP (3) JP6082851B1 (ko)
KR (2) KR20160134874A (ko)
CN (1) CN105830065B (ko)
AU (2) AU2014367225B2 (ko)
BR (1) BR112016014554A2 (ko)
CA (2) CA2956463C (ko)
IL (2) IL245900A (ko)
MX (1) MX349472B (ko)
WO (1) WO2015094397A1 (ko)

Families Citing this family (197)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9171338B2 (en) 2009-09-30 2015-10-27 Evan V Chrapko Determining connectivity within a community
US20110099164A1 (en) 2009-10-23 2011-04-28 Haim Zvi Melman Apparatus and method for search and retrieval of documents and advertising targeting
US9633121B2 (en) 2010-04-19 2017-04-25 Facebook, Inc. Personalizing default search queries on online social networks
WO2011134086A1 (en) 2010-04-30 2011-11-03 Evan V Chrapko Systems and methods for conducting reliable assessments with connectivity information
US8725592B2 (en) 2010-11-18 2014-05-13 Wal-Mart Stores, Inc. Method, system, and medium for recommending gift products based on textual information of a selected user
US20120042263A1 (en) 2010-08-10 2012-02-16 Seymour Rapaport Social-topical adaptive networking (stan) system allowing for cooperative inter-coupling with external social networking systems and other content sources
US8676937B2 (en) * 2011-05-12 2014-03-18 Jeffrey Alan Rapaport Social-topical adaptive networking (STAN) system allowing for group based contextual transaction offers and acceptances and hot topic watchdogging
US9710765B2 (en) * 2011-05-26 2017-07-18 Facebook, Inc. Browser with integrated privacy controls and dashboard for social network data
US8935255B2 (en) 2012-07-27 2015-01-13 Facebook, Inc. Social static ranking for search
US10037543B2 (en) * 2012-08-13 2018-07-31 Amobee, Inc. Estimating conversion rate in display advertising from past performance data
WO2014068541A2 (en) * 2012-11-05 2014-05-08 Systemiclogic Innovation Agency (Pty) Ltd Innovation management
US9398104B2 (en) 2012-12-20 2016-07-19 Facebook, Inc. Ranking test framework for search results on an online social network
US9223826B2 (en) 2013-02-25 2015-12-29 Facebook, Inc. Pushing suggested search queries to mobile devices
US9424359B1 (en) * 2013-03-15 2016-08-23 Twitter, Inc. Typeahead using messages of a messaging platform
US10771247B2 (en) 2013-03-15 2020-09-08 Commerce Signals, Inc. Key pair platform and system to manage federated trust networks in distributed advertising
US10491694B2 (en) 2013-03-15 2019-11-26 Oath Inc. Method and system for measuring user engagement using click/skip in content stream using a probability model
US11222346B2 (en) 2013-03-15 2022-01-11 Commerce Signals, Inc. Method and systems for distributed signals for use with advertising
US9910887B2 (en) 2013-04-25 2018-03-06 Facebook, Inc. Variable search query vertical access
US9330183B2 (en) 2013-05-08 2016-05-03 Facebook, Inc. Approximate privacy indexing for search queries on online social networks
US9223898B2 (en) * 2013-05-08 2015-12-29 Facebook, Inc. Filtering suggested structured queries on online social networks
US9305322B2 (en) 2013-07-23 2016-04-05 Facebook, Inc. Native application testing
US20150066949A1 (en) * 2013-09-03 2015-03-05 Bloomberg Finance L.P. Computerized systems and methods for social networking
US10997183B2 (en) * 2013-12-05 2021-05-04 Lenovo (Singapore) Pte. Ltd. Determining trends for a user using contextual data
US9367629B2 (en) 2013-12-19 2016-06-14 Facebook, Inc. Grouping recommended search queries on online social networks
US9336300B2 (en) 2014-01-17 2016-05-10 Facebook, Inc. Client-side search templates for online social networks
CN103838834B (zh) * 2014-02-25 2020-06-19 北京智谷睿拓技术服务有限公司 一种提及推荐方法、信息处理方法及系统
US10095748B2 (en) * 2014-03-03 2018-10-09 Microsoft Technology Licensing, Llc Personalized information query suggestions
WO2015162458A1 (en) * 2014-04-24 2015-10-29 Singapore Telecommunications Limited Knowledge model for personalization and location services
CN106462946A (zh) * 2014-04-25 2017-02-22 索尼公司 响应于外部应用处理数字照片
US10599659B2 (en) * 2014-05-06 2020-03-24 Oath Inc. Method and system for evaluating user satisfaction with respect to a user session
US9990126B2 (en) * 2014-05-30 2018-06-05 Visa International Service Association Method for providing a graphical user interface for an electronic transaction with a handheld touch screen device
US11256294B2 (en) 2014-05-30 2022-02-22 Apple Inc. Continuity of applications across devices
US20150347357A1 (en) * 2014-05-30 2015-12-03 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for automatic text recognition and linking
RU2014125471A (ru) 2014-06-24 2015-12-27 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ обработки поискового запроса и сервер
RU2014125412A (ru) * 2014-06-24 2015-12-27 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ обработки поискового запроса (варианты) и сервер (варианты)
US9996623B1 (en) 2014-06-27 2018-06-12 Pubsonic, Inc. Computer-implemented method of carrying out a search for information available over a network
US10073589B1 (en) 2014-09-08 2018-09-11 Amazon Technologies, Inc. Contextual card generation and delivery
US9928623B2 (en) * 2014-09-12 2018-03-27 International Business Machines Corporation Socially generated and shared graphical representations
US11250081B1 (en) * 2014-09-24 2022-02-15 Amazon Technologies, Inc. Predictive search
US20160103820A1 (en) 2014-10-09 2016-04-14 Wrap Media, LLC Authoring tool for the authoring of wrap packages of cards
US20160125498A1 (en) * 2014-11-04 2016-05-05 Ebay Inc. Run-time utilization of contextual preferences for a search interface
WO2016086973A1 (en) * 2014-12-02 2016-06-09 Longsand Limited Unstructured search query generation from a set of structured data terms
US10255358B2 (en) * 2014-12-30 2019-04-09 Facebook, Inc. Systems and methods for clustering items associated with interactions
KR101612895B1 (ko) * 2015-01-02 2016-04-15 네이버 주식회사 소셜 네트워크 서비스 제공 방법 및 장치
US10395260B2 (en) 2015-01-30 2019-08-27 Microsoft Technology Licensing, Llc Federation of content items in a social network based on personalized relevance
US9578043B2 (en) 2015-03-20 2017-02-21 Ashif Mawji Calculating a trust score
US9600803B2 (en) * 2015-03-26 2017-03-21 Wrap Media, LLC Mobile-first authoring tool for the authoring of wrap packages
GB2554200B (en) * 2015-03-27 2022-02-09 Google Llc Navigating event information
USD776692S1 (en) 2015-03-27 2017-01-17 Google Inc. Display screen with transitional graphical user interface for navigating event information
USD776145S1 (en) 2015-03-27 2017-01-10 Google Inc. Display screen with transitional graphical user interface for navigating event information
US10095683B2 (en) 2015-04-10 2018-10-09 Facebook, Inc. Contextual speller models on online social networks
US10049099B2 (en) 2015-04-10 2018-08-14 Facebook, Inc. Spell correction with hidden markov models on online social networks
US10031954B2 (en) * 2015-04-23 2018-07-24 Oath Inc. Method and system for presenting a search result in a search result card
US10628636B2 (en) 2015-04-24 2020-04-21 Facebook, Inc. Live-conversation modules on online social networks
US10740292B2 (en) 2015-05-18 2020-08-11 Interactive Data Pricing And Reference Data Llc Data conversion and distribution systems
US10298535B2 (en) 2015-05-19 2019-05-21 Facebook, Inc. Civic issues platforms on online social networks
AU2016271110B2 (en) * 2015-05-29 2021-08-05 Groupon, Inc. Mobile search
US10397167B2 (en) 2015-06-19 2019-08-27 Facebook, Inc. Live social modules on online social networks
US10509832B2 (en) 2015-07-13 2019-12-17 Facebook, Inc. Generating snippet modules on online social networks
USD763898S1 (en) * 2015-07-28 2016-08-16 Microsoft Corporation Display screen with animated graphical user interface
US10268664B2 (en) 2015-08-25 2019-04-23 Facebook, Inc. Embedding links in user-created content on online social networks
US10430852B2 (en) * 2015-08-28 2019-10-01 International Business Machines Corporation Social result abstraction based on network analysis
US9996222B2 (en) 2015-09-18 2018-06-12 Samsung Electronics Co., Ltd. Automatic deep view card stacking
US10810179B2 (en) 2015-09-25 2020-10-20 Microsoft Technology Licensing, Llc Distributed graph database
US9767400B2 (en) * 2015-10-05 2017-09-19 Yahoo Holdings, Inc. Method and system for generating a card based on intent
US10601747B2 (en) * 2015-10-05 2020-03-24 Oath Inc. Method and system for dynamically generating a card
US10540666B2 (en) * 2015-10-05 2020-01-21 Oath Inc. Method and system for updating an intent space and estimating intent based on an intent space
US10810217B2 (en) 2015-10-07 2020-10-20 Facebook, Inc. Optionalization and fuzzy search on online social networks
US9438691B1 (en) * 2015-10-26 2016-09-06 Supirb Technologies, LLC Online social referral network
US10055500B2 (en) 2015-10-27 2018-08-21 International Business Machines Corporation Optimizing searches
US9602965B1 (en) 2015-11-06 2017-03-21 Facebook, Inc. Location-based place determination using online social networks
US10270868B2 (en) 2015-11-06 2019-04-23 Facebook, Inc. Ranking of place-entities on online social networks
US10795936B2 (en) 2015-11-06 2020-10-06 Facebook, Inc. Suppressing entity suggestions on online social networks
US10534814B2 (en) 2015-11-11 2020-01-14 Facebook, Inc. Generating snippets on online social networks
US10055414B2 (en) * 2015-11-13 2018-08-21 Google Llc Access points for maps
US10387511B2 (en) 2015-11-25 2019-08-20 Facebook, Inc. Text-to-media indexes on online social networks
US9984146B2 (en) * 2015-12-15 2018-05-29 Oath Inc. Method and system for mapping notable entities to their social profiles
US10740368B2 (en) 2015-12-29 2020-08-11 Facebook, Inc. Query-composition platforms on online social networks
EP3188086B1 (en) * 2015-12-30 2020-02-19 Facebook, Inc. Identifying entities using a deep-learning model
US10402750B2 (en) 2015-12-30 2019-09-03 Facebook, Inc. Identifying entities using a deep-learning model
US10019466B2 (en) 2016-01-11 2018-07-10 Facebook, Inc. Identification of low-quality place-entities on online social networks
US10262039B1 (en) 2016-01-15 2019-04-16 Facebook, Inc. Proximity-based searching on online social networks
US10162899B2 (en) 2016-01-15 2018-12-25 Facebook, Inc. Typeahead intent icons and snippets on online social networks
US10740375B2 (en) 2016-01-20 2020-08-11 Facebook, Inc. Generating answers to questions using information posted by users on online social networks
CN105760443B (zh) * 2016-02-03 2017-11-21 广州市动景计算机科技有限公司 项目推荐系统、项目推荐装置以及项目推荐方法
US10242074B2 (en) 2016-02-03 2019-03-26 Facebook, Inc. Search-results interfaces for content-item-specific modules on online social networks
US10270882B2 (en) 2016-02-03 2019-04-23 Facebook, Inc. Mentions-modules on online social networks
US10157224B2 (en) 2016-02-03 2018-12-18 Facebook, Inc. Quotations-modules on online social networks
US10216850B2 (en) 2016-02-03 2019-02-26 Facebook, Inc. Sentiment-modules on online social networks
WO2017136875A1 (en) * 2016-02-12 2017-08-17 Enterprise Software Services Pty Ltd A social media platform server for serving a social media interface for the creation and configuration of composite node data structures and inter-node event messaging
US20170235792A1 (en) 2016-02-17 2017-08-17 Www.Trustscience.Com Inc. Searching for entities based on trust score and geography
US9438619B1 (en) 2016-02-29 2016-09-06 Leo M. Chan Crowdsourcing of trustworthiness indicators
US9679254B1 (en) 2016-02-29 2017-06-13 Www.Trustscience.Com Inc. Extrapolating trends in trust scores
US9721296B1 (en) 2016-03-24 2017-08-01 Www.Trustscience.Com Inc. Learning an entity's trust model and risk tolerance to calculate a risk score
US20170308583A1 (en) * 2016-04-20 2017-10-26 Facebook, Inc. Suggested Queries Based on Interaction History on Online Social Networks
US10452671B2 (en) 2016-04-26 2019-10-22 Facebook, Inc. Recommendations from comments on online social networks
US20170316064A1 (en) * 2016-04-27 2017-11-02 Inthinc Technology Solutions, Inc. Critical event assistant
US10423683B2 (en) 2016-05-02 2019-09-24 Microsoft Technology Licensing, Llc Personalized content suggestions in computer networks
CN110231901B (zh) 2016-05-09 2021-01-29 北京小米移动软件有限公司 应用界面显示方法及装置
US12135752B2 (en) 2016-05-13 2024-11-05 Equals 3, Inc. Linking to a search result
CA3024142A1 (en) 2016-05-13 2017-11-16 Marcello DISPENSA Searching structured and unstructured data sets
US10671615B2 (en) * 2016-05-27 2020-06-02 Facebook, Inc. Methods and systems for assigning affinity scores to contacts
US10637986B2 (en) 2016-06-10 2020-04-28 Apple Inc. Displaying and updating a set of application views
US20170357414A1 (en) * 2016-06-12 2017-12-14 Apple Inc. Map Application with Novel Search, Browsing and Planning Tools
US10635661B2 (en) * 2016-07-11 2020-04-28 Facebook, Inc. Keyboard-based corrections for search queries on online social networks
TWI618017B (zh) * 2016-07-15 2018-03-11 Chunghwa Telecom Co Ltd 結合生活行為分析與社群之地標推薦方法及其電腦程式產品
US10380169B2 (en) * 2016-07-29 2019-08-13 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for determining an execution path for a natural language query
US10223464B2 (en) 2016-08-04 2019-03-05 Facebook, Inc. Suggesting filters for search on online social networks
US10282483B2 (en) 2016-08-04 2019-05-07 Facebook, Inc. Client-side caching of search keywords for online social networks
US10972528B2 (en) * 2016-08-12 2021-04-06 Facebook, Inc. Methods and systems for accessing third-party services within applications
US10726022B2 (en) 2016-08-26 2020-07-28 Facebook, Inc. Classifying search queries on online social networks
US10534815B2 (en) * 2016-08-30 2020-01-14 Facebook, Inc. Customized keyword query suggestions on online social networks
US10102255B2 (en) 2016-09-08 2018-10-16 Facebook, Inc. Categorizing objects for queries on online social networks
US9836183B1 (en) * 2016-09-14 2017-12-05 Quid, Inc. Summarized network graph for semantic similarity graphs of large corpora
US10645142B2 (en) 2016-09-20 2020-05-05 Facebook, Inc. Video keyframes display on online social networks
US10366368B2 (en) * 2016-09-22 2019-07-30 Microsoft Technology Licensing, Llc Search prioritization among users in communication platforms
US10083379B2 (en) 2016-09-27 2018-09-25 Facebook, Inc. Training image-recognition systems based on search queries on online social networks
US10026021B2 (en) 2016-09-27 2018-07-17 Facebook, Inc. Training image-recognition systems using a joint embedding model on online social networks
US10536691B2 (en) * 2016-10-04 2020-01-14 Facebook, Inc. Controls and interfaces for user interactions in virtual spaces
US10579688B2 (en) 2016-10-05 2020-03-03 Facebook, Inc. Search ranking and recommendations for online social networks based on reconstructed embeddings
US20200334715A1 (en) * 2016-10-17 2020-10-22 Singapore Telecommunications, Ltd. Knowledge Model for Personalization and Location Services
US11113289B2 (en) * 2016-10-28 2021-09-07 Apple Inc. Blending learning models for search support
US10311117B2 (en) 2016-11-18 2019-06-04 Facebook, Inc. Entity linking to query terms on online social networks
US10650009B2 (en) 2016-11-22 2020-05-12 Facebook, Inc. Generating news headlines on online social networks
US10313456B2 (en) 2016-11-30 2019-06-04 Facebook, Inc. Multi-stage filtering for recommended user connections on online social networks
US10162886B2 (en) 2016-11-30 2018-12-25 Facebook, Inc. Embedding-based parsing of search queries on online social networks
US10185763B2 (en) 2016-11-30 2019-01-22 Facebook, Inc. Syntactic models for parsing search queries on online social networks
US10235469B2 (en) 2016-11-30 2019-03-19 Facebook, Inc. Searching for posts by related entities on online social networks
US10607148B1 (en) 2016-12-21 2020-03-31 Facebook, Inc. User identification with voiceprints on online social networks
US11223699B1 (en) 2016-12-21 2022-01-11 Facebook, Inc. Multiple user recognition with voiceprints on online social networks
US10535106B2 (en) 2016-12-28 2020-01-14 Facebook, Inc. Selecting user posts related to trending topics on online social networks
USD871428S1 (en) * 2017-01-23 2019-12-31 Tixtrack, Inc. Display panel or portion thereof with graphical user interface
US10489472B2 (en) * 2017-02-13 2019-11-26 Facebook, Inc. Context-based search suggestions on online social networks
CN108446281B (zh) * 2017-02-13 2021-03-12 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 确定用户亲密度的方法、装置及存储介质
US10931621B2 (en) * 2017-02-28 2021-02-23 Condolence Connect, LLC Methods and systems for providing life event notifications to one or more users
US10825117B2 (en) * 2017-03-07 2020-11-03 Skyscanner Limited Content recommendation and display based on geographic and user context
US10614141B2 (en) 2017-03-15 2020-04-07 Facebook, Inc. Vital author snippets on online social networks
US10769222B2 (en) 2017-03-20 2020-09-08 Facebook, Inc. Search result ranking based on post classifiers on online social networks
US10180969B2 (en) 2017-03-22 2019-01-15 Www.Trustscience.Com Inc. Entity resolution and identity management in big, noisy, and/or unstructured data
KR102345883B1 (ko) * 2017-04-28 2022-01-03 삼성전자주식회사 그래픽 표시를 출력하는 전자 장치
US12242707B2 (en) * 2017-05-15 2025-03-04 Apple Inc. Displaying and moving application views on a display of an electronic device
US11379861B2 (en) 2017-05-16 2022-07-05 Meta Platforms, Inc. Classifying post types on online social networks
US10909124B2 (en) * 2017-05-18 2021-02-02 Google Llc Predicting intent of a search for a particular context
US10248645B2 (en) 2017-05-30 2019-04-02 Facebook, Inc. Measuring phrase association on online social networks
US10268646B2 (en) 2017-06-06 2019-04-23 Facebook, Inc. Tensor-based deep relevance model for search on online social networks
US11436521B2 (en) * 2017-08-01 2022-09-06 Meta Platforms, Inc. Systems and methods for providing contextual recommendations for pages based on user intent
US10489468B2 (en) 2017-08-22 2019-11-26 Facebook, Inc. Similarity search using progressive inner products and bounds
US10776437B2 (en) 2017-09-12 2020-09-15 Facebook, Inc. Time-window counters for search results on online social networks
US10672015B2 (en) 2017-09-13 2020-06-02 Bby Solutions, Inc. Streaming events modeling for information ranking to address new information scenarios
US10264315B2 (en) * 2017-09-13 2019-04-16 Bby Solutions, Inc. Streaming events modeling for information ranking
US10678786B2 (en) 2017-10-09 2020-06-09 Facebook, Inc. Translating search queries on online social networks
US20190114362A1 (en) * 2017-10-12 2019-04-18 Facebook, Inc. Searching Online Social Networks Using Entity-based Embeddings
US10810214B2 (en) 2017-11-22 2020-10-20 Facebook, Inc. Determining related query terms through query-post associations on online social networks
US10938881B2 (en) * 2017-11-29 2021-03-02 International Business Machines Corporation Data engagement for online content and social networks
US10963514B2 (en) 2017-11-30 2021-03-30 Facebook, Inc. Using related mentions to enhance link probability on online social networks
US10747792B2 (en) * 2017-11-30 2020-08-18 Bby Solutions, Inc. Streaming events analysis for search recall improvements
US11604968B2 (en) 2017-12-11 2023-03-14 Meta Platforms, Inc. Prediction of next place visits on online social networks
US10129705B1 (en) 2017-12-11 2018-11-13 Facebook, Inc. Location prediction using wireless signals on online social networks
US11132622B2 (en) * 2017-12-27 2021-09-28 International Business Machines Corporation Autonomous system for hypotheses generation
CN108230051A (zh) * 2018-02-12 2018-06-29 昆山数泰数据技术有限公司 一种基于标签权重算法的用户对商品关注度的确定方法
US10754963B2 (en) * 2018-02-26 2020-08-25 International Business Machines Corporation Secure zones in knowledge graph
CN108509600A (zh) * 2018-04-02 2018-09-07 宁德师范学院 一种图像资源的共享系统及方法
US11307880B2 (en) 2018-04-20 2022-04-19 Meta Platforms, Inc. Assisting users with personalized and contextual communication content
US11886473B2 (en) 2018-04-20 2024-01-30 Meta Platforms, Inc. Intent identification for agent matching by assistant systems
US11715042B1 (en) 2018-04-20 2023-08-01 Meta Platforms Technologies, Llc Interpretability of deep reinforcement learning models in assistant systems
US11010179B2 (en) 2018-04-20 2021-05-18 Facebook, Inc. Aggregating semantic information for improved understanding of users
US11676220B2 (en) 2018-04-20 2023-06-13 Meta Platforms, Inc. Processing multimodal user input for assistant systems
CN109145084B (zh) * 2018-07-10 2022-07-01 创新先进技术有限公司 数据处理方法、数据处理装置和服务器
WO2020031205A1 (en) * 2018-08-10 2020-02-13 Latey Devayani Purushottam System and method for presenting social card in a social network environment field of the invention
CN109272594B (zh) * 2018-10-17 2020-10-13 重庆扬升信息技术有限公司 一种海量数据环境下无纸化会议签到判断工作方法
CN109285263B (zh) * 2018-10-17 2020-10-13 重庆扬升信息技术有限公司 一种基于大数据无纸化会议投票预测方法
US10817654B2 (en) 2018-11-27 2020-10-27 Snap-On Incorporated Method and system for modifying web page based on tags associated with content file
US11620342B2 (en) * 2019-03-28 2023-04-04 Verizon Patent And Licensing Inc. Relevance-based search and discovery for media content delivery
CN110075520B (zh) * 2019-04-24 2020-05-01 苏州亿歌网络科技有限公司 在游戏地图中快捷搜索资源的方法、系统及装置
US11086488B1 (en) * 2019-08-20 2021-08-10 Facebook, Inc. Modifying presentation of content items on a page of content maintained by an online system in response to user interactions with content via a third party system
CN110717099B (zh) * 2019-09-25 2022-04-22 优地网络有限公司 一种推荐影片的方法及终端
US11868417B2 (en) 2019-11-06 2024-01-09 Google Llc Identification and issuance of repeatable queries
US11314790B2 (en) * 2019-11-18 2022-04-26 Salesforce.Com, Inc. Dynamic field value recommendation methods and systems
AT523242A2 (de) * 2019-11-22 2021-06-15 Luntsch Albert Verfahren zum Starten und Installieren eins Plug-Ins für verschiedenste
CN111046112A (zh) * 2019-11-22 2020-04-21 精硕科技（北京）股份有限公司 品类知识图谱展示方法、装置和电子设备
CN110928913B (zh) * 2019-12-09 2023-10-03 腾讯科技（深圳）有限公司 用户显示方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN111159312B (zh) * 2019-12-27 2024-04-26 东软集团股份有限公司 故障相关信息辅助检索方法、装置、存储介质及电子设备
US11120017B1 (en) * 2020-03-04 2021-09-14 Google Llc Rendering interactive subsidiary application(s) in response to a search request
US11645348B2 (en) * 2020-03-18 2023-05-09 International Business Machines Corporation Crowdsourced refinement of responses to network queries
KR102425770B1 (ko) * 2020-04-13 2022-07-28 네이버 주식회사 급상승 검색어 제공 방법 및 시스템
CN112084412B (zh) * 2020-09-15 2023-10-20 腾讯科技（深圳）有限公司 信息推送方法、装置、设备及存储介质
CN112328876B (zh) * 2020-11-03 2023-08-11 平安科技（深圳）有限公司 基于知识图谱的电子卡片生成推送方法、装置
CN112307746B (zh) * 2020-11-25 2021-08-17 北京京航计算通讯研究所 基于用户聚合主题模型的社交网络用户搜索意图处理系统
NL2027356B1 (en) * 2021-01-20 2022-07-28 Microsoft Technology Licensing Llc Visual search query generation
US11768894B2 (en) * 2021-03-11 2023-09-26 Ultra Information Solutions Ltd. Systems and methods for profiling an entity
US20220308720A1 (en) * 2021-03-26 2022-09-29 MashApp, Inc. Data augmentation and interface for controllable partitioned sections
US11907605B2 (en) 2021-05-15 2024-02-20 Apple Inc. Shared-content session user interfaces
US11928303B2 (en) 2021-05-15 2024-03-12 Apple Inc. Shared-content session user interfaces
US20220405270A1 (en) * 2021-06-21 2022-12-22 Anthony Zara Systems and methods for dynamic media asset modification
US12031228B2 (en) 2021-07-21 2024-07-09 Meta Platforms Technologies, Llc Organic solid crystal—method and structure
US20230245199A1 (en) * 2022-01-30 2023-08-03 Walmart Apollo, Llc Systems and methods for altering a graphical user interface based on a customer journey graph
US12143347B2 (en) 2022-08-25 2024-11-12 Equals 3, Inc. Providing a system-generated response in a messaging session

Family Cites Families (96)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7110993B2 (en) 1999-05-28 2006-09-19 Overture Services, Inc. System and method for influencing a position on a search result list generated by a computer network search engine
WO2001018739A1 (en) 1999-09-03 2001-03-15 Medical Online, Inc. Searching for images electronically
US6901156B2 (en) 2000-02-04 2005-05-31 Arch Development Corporation Method, system and computer readable medium for an intelligent search workstation for computer assisted interpretation of medical images
US6539232B2 (en) 2000-06-10 2003-03-25 Telcontar Method and system for connecting mobile users based on degree of separation
US6957184B2 (en) 2000-07-20 2005-10-18 Microsoft Corporation Context free grammar engine for speech recognition system
US8095875B2 (en) 2001-06-22 2012-01-10 Krause Philip R Method and apparatus for consolidating network information
US20090006543A1 (en) 2001-08-20 2009-01-01 Masterobjects System and method for asynchronous retrieval of information based on incremental user input
US7752326B2 (en) 2001-08-20 2010-07-06 Masterobjects, Inc. System and method for utilizing asynchronous client server communication objects
US8112529B2 (en) 2001-08-20 2012-02-07 Masterobjects, Inc. System and method for asynchronous client server session communication
KR100877461B1 (ko) 2001-12-28 2009-01-07 인터내셔널 비지네스 머신즈 코포레이션 실시간 데이터 웨어하우징
US6946715B2 (en) 2003-02-19 2005-09-20 Micron Technology, Inc. CMOS image sensor and method of fabrication
US7539697B1 (en) 2002-08-08 2009-05-26 Spoke Software Creation and maintenance of social relationship network graphs
US7249123B2 (en) 2002-10-31 2007-07-24 International Business Machines Corporation System and method for building social networks based on activity around shared virtual objects
US7836391B2 (en) 2003-06-10 2010-11-16 Google Inc. Document search engine including highlighting of confident results
EP1644886A4 (en) 2003-07-15 2009-07-15 Ayman L L C SOCIAL IDENTITY NETWORK AND INTERROGATION METHOD
US20050131872A1 (en) 2003-12-16 2005-06-16 Microsoft Corporation Query recognizer
US7707122B2 (en) 2004-01-29 2010-04-27 Yahoo ! Inc. System and method of information filtering using measures of affinity of a relationship
WO2005089286A2 (en) 2004-03-15 2005-09-29 America Online, Inc. Sharing social network information
WO2005116979A2 (en) 2004-05-17 2005-12-08 Visible Path Corporation System and method for enforcing privacy in social networks
US7836044B2 (en) 2004-06-22 2010-11-16 Google Inc. Anticipated query generation and processing in a search engine
US7499940B1 (en) 2004-11-11 2009-03-03 Google Inc. Method and system for URL autocompletion using ranked results
US7565345B2 (en) * 2005-03-29 2009-07-21 Google Inc. Integration of multiple query revision models
US7870147B2 (en) * 2005-03-29 2011-01-11 Google Inc. Query revision using known highly-ranked queries
US8412698B1 (en) 2005-04-07 2013-04-02 Yahoo! Inc. Customizable filters for personalized search
US7779032B1 (en) 2005-07-13 2010-08-17 Basis Technology Corporation Forensic feature extraction and cross drive analysis
US8666376B2 (en) * 2005-09-14 2014-03-04 Millennial Media Location based mobile shopping affinity program
TWI443547B (zh) 2005-12-07 2014-07-01 Telecomm Systems Inc 有限電信裝置的使用者輸入方案的方法以及其系統
US8402094B2 (en) 2006-08-11 2013-03-19 Facebook, Inc. Providing a newsfeed based on user affinity for entities and monitored actions in a social network environment
US8027943B2 (en) 2007-08-16 2011-09-27 Facebook, Inc. Systems and methods for observing responses to invitations by users in a web-based social network
US7702685B2 (en) 2006-01-20 2010-04-20 Microsoft Corporation Querying social networks
US8280978B2 (en) 2006-12-29 2012-10-02 Prodea Systems, Inc. Demarcation between service provider and user in multi-services gateway device at user premises
US8713143B2 (en) 2007-04-27 2014-04-29 President And Fellows Of Harvard College Establishing a social network
US20090164929A1 (en) 2007-12-20 2009-06-25 Microsoft Corporation Customizing Search Results
US20090197681A1 (en) 2008-01-31 2009-08-06 Microsoft Corporation System and method for targeted recommendations using social gaming networks
US20100100546A1 (en) 2008-02-08 2010-04-22 Steven Forrest Kohler Context-aware semantic virtual community for communication, information and knowledge management
US7895208B2 (en) 2008-02-26 2011-02-22 International Business Machines Corporation Device, system, and method of creating virtual social networks based on web-extracted features
US20090228296A1 (en) 2008-03-04 2009-09-10 Collarity, Inc. Optimization of social distribution networks
US8463764B2 (en) 2008-03-17 2013-06-11 Fuhu Holdings, Inc. Social based search engine, system and method
US8417698B2 (en) 2008-05-06 2013-04-09 Yellowpages.Com Llc Systems and methods to provide search based on social graphs and affinity groups
US8244727B2 (en) 2008-05-29 2012-08-14 Nokia Corporation Method, apparatus, and computer program product for content use assignment by exploiting social graph information
US7865592B2 (en) 2008-06-26 2011-01-04 International Business Machines Corporation Using semantic networks to develop a social network
US8027990B1 (en) 2008-07-09 2011-09-27 Google Inc. Dynamic query suggestion
US8738436B2 (en) * 2008-09-30 2014-05-27 Yahoo! Inc. Click through rate prediction system and method
US20100146012A1 (en) 2008-12-04 2010-06-10 Microsoft Corporation Previewing search results for suggested refinement terms and vertical searches
US8412749B2 (en) 2009-01-16 2013-04-02 Google Inc. Populating a structured presentation with new values
US8539359B2 (en) * 2009-02-11 2013-09-17 Jeffrey A. Rapaport Social network driven indexing system for instantly clustering people with concurrent focus on same topic into on-topic chat rooms and/or for generating on-topic search results tailored to user preferences regarding topic
US20100235354A1 (en) 2009-03-12 2010-09-16 International Business Machines Corporation Collaborative search engine system
US20100280860A1 (en) 2009-04-30 2010-11-04 Adaptiveblue Inc. Contextual social network based on the semantic web
US8719298B2 (en) * 2009-05-21 2014-05-06 Microsoft Corporation Click-through prediction for news queries
US8667009B2 (en) 2009-07-21 2014-03-04 Saambaa Llc Systems and methods for utilizing and searching social network information
US20110078166A1 (en) 2009-09-29 2011-03-31 Nokia Corporation Method and apparatus for creating and utilizing information representation of queries
US20110087534A1 (en) 2009-10-14 2011-04-14 Wantsa Media (Canada), Inc. Search queries and advertising platforms utilizing at least one social graph
KR20110055144A (ko) 2009-11-19 2011-05-25 한국전자통신연구원 소셜 메타데이터 관리 시스템 및 방법
US8239364B2 (en) 2009-12-08 2012-08-07 Facebook, Inc. Search and retrieval of objects in a social networking system
US20110173176A1 (en) 2009-12-16 2011-07-14 International Business Machines Corporation Automatic Generation of an Interest Network and Tag Filter
US8416997B2 (en) 2010-01-27 2013-04-09 Apple Inc. Method of person identification using social connections
US10748119B2 (en) 2010-02-01 2020-08-18 Microsoft Technology Licensing, Llc Social network search
US8595297B2 (en) 2010-02-08 2013-11-26 At&T Intellectual Property I, L.P. Searching data in a social network to provide an answer to an information request
US8527496B2 (en) 2010-02-11 2013-09-03 Facebook, Inc. Real time content searching in social network
US8918418B2 (en) 2010-04-19 2014-12-23 Facebook, Inc. Default structured search queries on online social networks
US8180804B1 (en) 2010-04-19 2012-05-15 Facebook, Inc. Dynamically generating recommendations based on social graph information
US8868603B2 (en) 2010-04-19 2014-10-21 Facebook, Inc. Ambiguous structured search queries on online social networks
US8782080B2 (en) 2010-04-19 2014-07-15 Facebook, Inc. Detecting social graph elements for structured search queries
US8244848B1 (en) 2010-04-19 2012-08-14 Facebook, Inc. Integrated social network environment
US8732208B2 (en) 2010-04-19 2014-05-20 Facebook, Inc. Structured search queries based on social-graph information
US8572129B1 (en) 2010-04-19 2013-10-29 Facebook, Inc. Automatically generating nodes and edges in an integrated social graph
US8751521B2 (en) 2010-04-19 2014-06-10 Facebook, Inc. Personalized structured search queries for online social networks
US8185558B1 (en) 2010-04-19 2012-05-22 Facebook, Inc. Automatically generating nodes and edges in an integrated social graph
US20110270824A1 (en) 2010-04-30 2011-11-03 Microsoft Corporation Collaborative search and share
US8380723B2 (en) 2010-05-21 2013-02-19 Microsoft Corporation Query intent in information retrieval
CN103339597B (zh) 2010-10-30 2017-02-15 国际商业机器公司 转换搜索引擎查询
US8364709B1 (en) 2010-11-22 2013-01-29 Google Inc. Determining word boundary likelihoods in potentially incomplete text
US8700540B1 (en) * 2010-11-29 2014-04-15 Eventbrite, Inc. Social event recommendations
EP2458545A1 (en) 2010-11-30 2012-05-30 France Telecom Method of and apparatus for managing data representative of a business in a database
US9978022B2 (en) 2010-12-22 2018-05-22 Facebook, Inc. Providing context relevant search for a user based on location and social information
AU2011350049A1 (en) * 2010-12-30 2013-07-18 Primal Fusion Inc. System and method for performing a semantic operation on a digital social network
US20120278127A1 (en) 2011-04-28 2012-11-01 Rawllin International Inc. Generating product recommendations based on dynamic product context data and/or social activity data related to a product
US8676937B2 (en) * 2011-05-12 2014-03-18 Jeffrey Alan Rapaport Social-topical adaptive networking (STAN) system allowing for group based contextual transaction offers and acceptances and hot topic watchdogging
US20120311034A1 (en) 2011-06-03 2012-12-06 Cbs Interactive Inc. System and methods for filtering based on social media
US8601027B2 (en) 2011-06-20 2013-12-03 Google Inc. Query-based user groups in social networks
US9317834B2 (en) * 2011-06-30 2016-04-19 Microsoft Technology Licensing, Llc User computing device with personal agent program for recommending meeting a friend at a service location based on current location, travel direction, and calendar activity
US20130031106A1 (en) 2011-07-29 2013-01-31 Microsoft Corporation Social network powered query suggestions
US8538960B2 (en) 2011-08-05 2013-09-17 Microsoft Corporation Providing objective and people results for search
US20130041876A1 (en) 2011-08-08 2013-02-14 Paul Alexander Dow Link recommendation and densification
US11620719B2 (en) 2011-09-12 2023-04-04 Microsoft Technology Licensing, Llc Identifying unseen content of interest
US8949232B2 (en) 2011-10-04 2015-02-03 Microsoft Corporation Social network recommended content and recommending members for personalized search results
US8929615B2 (en) * 2011-11-03 2015-01-06 Facebook, Inc. Feature-extraction-based image scoring
US8585506B2 (en) * 2011-11-16 2013-11-19 Zynga Inc. Integration of multiple games
US8935261B2 (en) 2011-12-28 2015-01-13 Facebook, Inc. Social discovery and ranking of pages
US8321364B1 (en) 2012-02-08 2012-11-27 Google Inc. Method and system for including robots into social networks
US8620021B2 (en) * 2012-03-29 2013-12-31 Digimarc Corporation Image-related methods and arrangements
US9959007B2 (en) * 2012-12-05 2018-05-01 Facebook, Inc. Card-stack interface
US9020956B1 (en) * 2012-12-31 2015-04-28 Google Inc. Sentiment and topic based content determination methods and systems
EP2833307A1 (en) * 2013-07-30 2015-02-04 Google, Inc. Handling search queries
US9367629B2 (en) 2013-12-19 2016-06-14 Facebook, Inc. Grouping recommended search queries on online social networks
US10162035B2 (en) 2015-02-19 2018-12-25 Wisconsin Alumni Research Foundation System and method for controlling motion effects in magnetic resonance imaging (MRI) images

Also Published As

Publication number Publication date
IL252772B (en) 2018-07-31
MX2016008080A (es) 2016-10-12
US10268733B2 (en) 2019-04-23
JP6349423B2 (ja) 2018-06-27
BR112016014554A2 (pt) 2017-08-08
US20160246890A1 (en) 2016-08-25
CA2932053C (en) 2017-03-07
US20150178283A1 (en) 2015-06-25
WO2015094397A1 (en) 2015-06-25
IL252772A0 (en) 2017-08-31
US10360227B2 (en) 2019-07-23
WO2015094397A8 (en) 2015-08-27
JP6640257B2 (ja) 2020-02-05
US20160335270A1 (en) 2016-11-17
JP2018113049A (ja) 2018-07-19
CA2956463C (en) 2018-10-02
US20150178397A1 (en) 2015-06-25
US20180210886A1 (en) 2018-07-26
AU2014367225A1 (en) 2016-08-04
US9959320B2 (en) 2018-05-01
IL245900A0 (en) 2016-07-31
AU2017200893A1 (en) 2017-03-02
AU2014367225B2 (en) 2016-12-08
AU2017200893B2 (en) 2018-06-21
CA2956463A1 (en) 2015-06-25
KR101679774B1 (ko) 2016-11-25
KR20160094446A (ko) 2016-08-09
US9460215B2 (en) 2016-10-04
JP6082851B1 (ja) 2017-02-15
CN105830065A (zh) 2016-08-03
MX349472B (es) 2017-07-31
US20150178284A1 (en) 2015-06-25
US9367629B2 (en) 2016-06-14
JP2017102950A (ja) 2017-06-08
IL245900A (en) 2017-06-29
US8949250B1 (en) 2015-02-03
CA2932053A1 (en) 2015-06-25
JP2017506380A (ja) 2017-03-02
CN105830065B (zh) 2018-05-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101679774B1 (ko) 온라인 소셜 네트워크상의 추천된 검색 질의의 생성
US20190026285A1 (en) Generating Cards in Response to User Actions on Online Social Networks
US10268765B2 (en) Query construction on online social networks
KR101702020B1 (ko) 온라인 소셜 네트워크용 클라이언트-측 검색 템플릿
US20170228437A1 (en) Search Client Context on Online Social Networks
EP2887237B1 (en) Generating recommended search queries on online social networks

Legal Events

Date Code Title Description
A107 Divisional application of patent
PA0104 Divisional application for international application

Comment text: Divisional Application for International Patent

Patent event code: PA01041R01D

Patent event date: 20161115

Application number text: 1020167019611

Filing date: 20160719

PG1501 Laying open of application
PA0201 Request for examination

Patent event code: PA02012R01D

Patent event date: 20180612

Comment text: Request for Examination of Application

PA0302 Request for accelerated examination

Patent event date: 20180612

Patent event code: PA03022R01D

Comment text: Request for Accelerated Examination

E902 Notification of reason for refusal
PE0902 Notice of grounds for rejection

Comment text: Notification of reason for refusal

Patent event date: 20181022

Patent event code: PE09021S01D

E601 Decision to refuse application
PE0601 Decision on rejection of patent

Patent event date: 20190122

Comment text: Decision to Refuse Application

Patent event code: PE06012S01D

Patent event date: 20181022

Comment text: Notification of reason for refusal

Patent event code: PE06011S01I