基于社交网站上的个人资料对事件的参与者进行建议的制作方法
【专利说明】基于社交网站上的个人资料对事件的参与者进行建议
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求2012年6月8日提交的，临时申请号为N0.61/657，651的美国专利申请的利益，该美国专利申请以参阅的方式全文并入本申请。
技术领域
[0003]本发明总体上涉及对用户可能与其一起参加一个事件的参与者进行建议，并尤其涉及基于社交网站的用户的个人资料信息对参与者进行建议。
【背景技术】
[0004]社交网站已经允许人们彼此间比以前更容易并更有效的进行沟通。通过社交网站，用户可以立即分享想法、音乐、视频、文章、网站以及的其他用户感兴趣的其他的项目，且事实上没有地理上的限制。用户通常还可以在它们分享的项目上方便地接收其他用户的评论。只要用户连接到互联网，则社交网站提供有效的手段与遍及全球的用户相联。
【发明内容】
[0005]本公开的主题技术涉及在一个或多个计算设备上执行的方法以对社交网站中的事件的用户进行建议。该方法包括从社交网站的第一用户处接收社交建议指示，以及使用一个或多个计算设备确定与该第一用户关联的事件。该方法还包括访问存储了多个包含用户社交信息的用户模型的数据结构，以及使用一个或多个计算设备，将所述事件与多个用户模型相比较，以基于预先决定的标准确定来自多个用户模型的第二用户模型。该方法进一步包括识别与该第二用户模型关联的第二用户，以及生成识别该第二用户的用户建议。
[0006]该公开的主题技术进一步涉及用于对社交网站事件中的参与者进行建议的系统。该系统包括存储数据结构的存储器以及处理器，该数据结构存储了多个包括用户的社交信息的用户模型和可执行指令。该处理器也该存储器相联并被配置执行所存储的可执行指令以从社交网站的第一用户处接收社交建议指示。该处理器被进一步配置确定与该第一用户关联的事件，访问该数据结构以确定包括与该第一用户关联的第一用户模型的多个用户模型，以及将该事件与多个用户模型比较，以基于预先确定的标准确定包括了来自多个用户模型的第二用户模型的多个用户模型。该处理器被进一步配置以基于第一用户模型和已确定的多个用户模型之间的社会亲密度确定来自所确定的多个用户模型的第二用户模型，该处理器进一步被配置用于识别与第二用户模型关联的第二用户，并生成识别作为事件的参与者的第二用户的参与者建议。
[0007]所公开的主题技术还涉及一种机器可读的存储介质，包括用于引发处理器执行对社交网站的事件的参与者进行建议的方法的机器可读指令。该方法包括从社交网站的第一用户接收社交建议指示，确定与该第一用户相关联的事件，以及访问存储了包括与该第一用户关联的第一用户模型的多个用户模型的数据结构，其中多个用户模式包含包括了个人资料信息的用户的社交信息。该方法还包括将该事件以及该第一用户模型与多个用户模型进行比较，以从多个用户模型确定包括第二用户模型的多个用户模型，该第二用户模型具有满足预先确定的标准的社交信息。该方法进一步包括基于该第一和决定的多个用户模型之间的共享的个人资料信息，从确定的多用户模型中确定第二用户模型。该方法还进一步包括识别与该第二用户模型相关联的第二用户，以及生成识别作为事件的参与者的第二用户的用户建议。
[0008]可以理解的是，该主题技术的其他形式从以下的详细说明中对于技术领域内的技术人员将变得显而易见，其中该主题技术的各种形式被示出并通过示例的方式被描述。如所意识到的，该主题技术可以为其他的且不同的形式并且其多个细节可以在多个其他的方面上修正，而不会偏离本主题技术的范围。相应地，该附图和详细的说明在本质上被视为说明性的而非限制性的。
【附图说明】
[0009]本发明的某些特征在所附的权利要求中被说明。然而，为了说明的目的，本发明的多个实施例在下面的附图中被说明。
[0010]图1示出了包括基于个人资料信息对事件参与者进行建议的系统的示例的体系结构。
[0011]图2为示出了基于个人资料信息对事件的参与者进行建议的示例系统的框图。
[0012]图3A和3B示出了使用图2的系统进行用户体验的概述的示例。
[0013]图4为示出了图2的用户建议模块的示例操作的详细原理图。
[0014]图5示出了参考图3A描述的方法的示例流程图。
[0015]图6示出了参考图3B描述的方法的示例流程图。
[0016]图7为示例用户模型的框图。
[0017]图8为示出了示例的电子系统的概念图，使用该电子系统可实施主题技术的一些实施方式。
【具体实施方式】
[0018]下述详细的说明意在作为对该主题技术的各种形式的说明且并非意在代表本主题技术可以被实施的仅有这一种形式。附图在此被并入并组成了详细说明的一部分。该详细说明包括用于提供对主题技术的全面理解的具体细节。
[0019]然而，对于技术领域内的技术人员来说清楚并显而易见的是该主题技术并非被限制为在此提出的特定细节并且可以在没有这些特定细节的情况下实施。在一些情况下，众所周知的结构和组件以框图形式被示出以免模糊本主题技术的概念。
[0020]1.综述
[0021]对于用户来说在社交网站上找到与自己有相似兴趣去参与一个事件的其他用户是一个挑战。对于用户来说找到也对该用户参加的事件有兴趣的其他用户是耗费时间的，或对于用户来说主动接触其他用户是尴尬的。
[0022]按照该主题技术的各个方面，提供了用于基于个人资料信息(“系统”)对事件的参与者进行建议的系统和方法。该系统可以从他的或她的社交网站个人资料中搜集各种用户的信号以生成用户模型。通过将这个用户模型与其他用户的用户模型的比较，该系统可以对有可能对加入该事件有兴趣的用户进行建议。
[0023]例如，第一用户可能喜欢参与有其他人物素描艺术家的本地会面并在社交网站上表示他想要参与该即将到来的会面。然而，对于该第一用户来说主动地寻找并寻问是否有其他用户想要与他一起参与与人物素描艺术家的会面可能是尴尬并且没有效率的。然而，简单地通过判断该用户计划参与该素描艺术家会面事件，该系统可以建议网上的其他也喜欢人物素描的用户。该系统可以不仅仅向该第一用户推荐其他用户，也可以自动地询问其他用户是否他们想要与该第一用户一起参与该事件。由于是该系统启动了建议流程，牵涉到个人询问其他用户的尴尬可以消除，并且用户们可以更有效率的联系其他用户。
[0024]当确定待建议的其他用户时，该系统还可以将社会亲密度考虑在内。在上述示例中，如果该系统在这些对人物素描感兴趣的其他用户中发现有与第一用户在相同公司工作的第二用户同时其他的用户不具备该条件，则接着该网站可以首先将该第二用户建议给第一用户。
[0025]一方面，该系统可收集每个用户的各种信息来生成“用户模型”。该用户模型可以包括，例如，该用户想要参与的事件类型的信息，在该社交网站上的该用户活跃度，以及关于该用户的任何公开的信息。该公开的信息可以包括任何用户已经输入到他的或她的个人资料中的兴趣信息。这样的信息还可以从通过该社交网站提供的各种服务中获取。使用每个用户的用户模型，该系统可以观察哪种用户模型与用户想要参与的事件相匹配，并对该用户进行建议。
[0026]该系统还可以向用户建议他或她可能感兴趣参与的事件。例如，如果该系统识别到了用户可能想要参与的本地区中的事件，则该系统可以向该用户连同也对参与该事件感兴趣的该用户的朋友一起建议这个事件。该系统还可以响应该用户的请求来建议该事件。
[0027]在此处所使用的短语“社交网站”包括了其普通的以及通常的含义，包括但不限于线上站点，关注于用户间的社会关系及互动的建立和反应的平台或服务。这些关联可以被存储在每个社交网站的交际图谱中。社交网站的用户可以在彼此间创建联系。这样的用户关联可以在用户至用户的基础上被限定，或作为通过组中的成员关系进行联系的用户组来限定。这样的社交网站可以产生与用户关联的用户模型以存储关于该用户的信息。
[0028]“用户模型”可以被存储在社交网站中作为数据结构或部分的数据结构，并包括从与用户相关联的各个源搜集的信息，或来源于这些信息的信息。可搜集的信息的源可以是由该社交网站提供的或与该社交网站相关的服务或应用。存储在用户模型中的这样的信息可以包括用户提供的个人资料信息，例如，姓名、生日、住址、电话、电邮、语言、家庭成员、学校及工作信息。该用户模型还可以包括由用户提供的兴趣信息，例如，用户喜欢的或感兴趣的活动、书籍、事件、歌曲、电影、运动、名人、组织、以及宗教。
[0029]用在此处的短语“朋友”包括其普通的以及通常的含义。用在此处的短语“朋友”还包括用于社交网站语境下的含义，包括但不限于，与其他用户具有关联关系的社交网站的用户。
[0030]I1.包括用于建议事件的参与者的系统的示例性结构
[0031]转向附图，图1示出了示例性的结构100，其包括用于基于个人资料信息对事件参与者进行建议的系统。该结构100可以包括社交网站系统110。该社交网站系统110可以包括服务器120。该服务器120可以具有所有的或部分的社交网站系统110，以及该社交网站系统