用于基于价值模型确定pymk的使用和内容的方法和系统的制作方法
【专利说明】
[0001] 交叉引用相关申请
[0002] 本申请要求于2012年10月24日提交的美国专利申请号13/659, 695的优先权， 将该申请之全文并入本文中以作参考。
[0003] 本申请要求于2013年10月22日提交的欧洲专利申请号13189685. 4的优先权， 将该申请之全文并入本文中以作参考。
技术领域
[0004] 本发明总体上涉及社交网络系统，并且更具体地涉及为用户提供关于在社交网络 系统内的潜在联系的建议，尤其涉及一种计算机实现的方法和系统。
【背景技术】
[0005] 社交网络服务的用户可以基于现实交互、在线交互或各种其他基础与其他用户构 成联系、关联或其他关系。例如，用户可以选择与位于相同地理位置内、具有相同的朋友圈、 就读于同一所学院或大学等的其他人联系。由于较好联系的用户常常增加其对社交网络系 统的使用，所以社交网络系统评估用户联系，从而增加用户参与，并且相应地增大（例如） 广告机会。相应地，通常可取的是，用户具有机会增加其在社交网络系统内的联系人的强度 和数量。
[0006] 在不进行用户的具体调查时，对于用户的共同挑战是，定位该用户可以希望与其 建立联系的其他用户。现有社交网络系统提供限制的机制来查找这种联系人。在某些情 况下，例如，社交网络系统为个人提供介绍机制的访问。介绍机制可以尽可能简单，通过列 表或社交网络可视化，或者通过情景感知的匹配警报以及旨在鼓励人际交往的介绍管理工 具，来显示匹配的个人的简介。社交匹配应用的实例包括SocialNet?(其基于位置与用 户匹配并且还查找共同熟人的介绍）以及Facebook的"你可能认识的人（Peopleyoumay know) "（PYMK)专题（其使用社交联系数据来推荐彼此）。
【发明内容】
[0007] 在本文中提出的技术允许用户与新联系人进行有意义的并且有效的连接。在一些 实施方式中，例如，基于与社交网络平台的连接的价值，建议新联系人。在各种实施方式中， 将新联系人的建议在界面的某个部分内提供给用户，例如，包含其他内容的一部分网页。或 者，可以响应于用户的行为，提供建议。例如，可以响应于搜索查询的提交提供建议，接受或 发送连接请求、喜欢或评论一个事物、在社交网络上提出或回答问题等。
[0008] 尤其在所附权利要求中公开了涉及方法和系统的根据本发明的实施方式，其中， 还可以在另一权利要求类别（例如，系统）中要求在一个权利要求类别（例如，方法）中提 及的任何特征。
[0009] 在一个实施方式中，基于提供与候选用户相关的用户信息的相关性，社交网络系 统建议与用户连接。在一个实例中，这种连接方法包括计算在用户与候选用户之间的友谊 值。例如，可以基于与该用户的友谊的所计算的值、与候选用户的友谊值以及在该用户与候 选用户之间建立友谊或连接的可能性，确定在该用户与候选用户之间的友谊值。在一些实 施方式中，这种连接方法可以包括基于与候选用户的成功友谊，计算用户参与社交网络的 潜在变化。基于在该用户与候选用户之间的计算的友谊值，可以确定这种参与变化。
[0010] 在也可以因此独立于现有权利要求来要求的进一步的实施方式中，一种计算机实 现方法包括：确定在社交网络系统（或社交网络）中的或者社交网络系统（或社交网络） 的用户与候选用户之间的友谊值，根据以下中的一个或多个，计算所述友谊值：与该用户的 友谊值、与候选用户的友谊值或在该用户与候选用户之间产生友谊的可能性；并且确定基 于在该用户与候选用户之间的成功友谊而引起的用户参与社交网络的潜在变化，至少部分 基于所计算的友谊值确定所述参与的变化。
[0011] 在一个优选的实施方式中，所述与用户的友谊值至少部分基于用户所属的用户组 的组值。
[0012] 优选基于以下中的一个或多个，确定所述用户所属的用户组：
[0013] 用户在给定的时间范围（timeframe)内登录社交网络系统内的次数；
[0014] 用户登录社交网络系统内的每天的持续时间；或
[0015] 用户主要用于登录社交网络系统的计算装置的类型。
[0016] 根据以下中的一个或多个，有利地确定所述用户组的组值：
[0017] 所述用户组的一个或多个用户的参与的平均变化，所述参与的平均变化基于提供 关于一个或多个第二候选用户的所述一个或多个用户信息，以及
[0018] 与所述用户组的所述一个或多个用户相关联的朋友数量的变化，所述朋友数量的 变化基于提供关于所述一个或多个第二候选用户的所述一个或多个用户信息。
[0019] 基于以下内容确定在所述用户与所述候选用户之间产生友谊的可能性：
[0020] 确定由所述用户组的一个或多个用户发送给与所述候选用户对应的第二用户组 的一个或多个用户的友谊请求的数量，以及
[0021] 确定由所述第二用户组的所述一个或多个用户接受的友谊请求的数量。
[0022] 优选通过由所述用户访问在所述社交网络系统内的内容花费的时间量来测量所 述用户对所述社交网络系统的参与。
[0023] 进一步包括至少部分基于所计算的参与的潜在变化，确定为所述用户提供与所述 候选用户相关联的社交网络信息的相关性。
[0024] 在进一步的实施方式中，基于所述相关性，确定是否向用户显示与候选用户相关 联的社交网络信息，并且优选确定是否向所述用户显示广告单元来代替与所述候选用户相 关联的所述社交网络信息，其中，优选确定是否向所述用户显示广告单元来代替与所述候 选用户相关联的所述社交网络信息至少部分基于大于广告值的所述参与的潜在变化。
[0025] 与候选用户相关联的所述社交网络信息包括以下中的一个或多个：候选用户的图 片；候选用户的电子邮件地址；或到候选用户的社交网络链接。
[0026] 可以从一个或多个候选用户的目标列表中选择候选用户，基于所述一个或多个候 选用户中的每个与用户的联系的潜在强度，选择所述一个或多个候选用户，并且根据在用 户与特定的候选用户之间的一个或多个共性，计算所述潜在强度。
[0027] 在进一步的实施方式中，确定用户的发送分数，所述发送分数基于：用户所属的用 户组，其中，用户的用户组的确定至少部分基于用户的朋友数量以及用户使用社交网络系 统的年数；以及
[0028] 与用户组相关联的组发送分数，其中，所述组发送分数是在给定的时间段内将社 交网络系统使用至少给定的次数的用户组的用户的数量变化的函数；并且
[0029] 至少部分基于用户的发送分数，确定为用户提供关于第一候选用户的信息的相关 性。
[0030] 优选地，基于相关性，确定是否向用户显示广告单元或与第一候选用户相关联的 社交网络信息。
[0031] 尤其基于以下内容，确定用户的数量的变化：
[0032] 在第一时间段内提供与一个或多个第二候选用户相关的用户组信息的所述一个 或多个用户；以及
[0033] 在第一时间段内不向一个或多个其他用户组的用户提供用户组的一个或多个用 户以作为候选用户。
[0034] 根据由用户组的一个或多个用户发送和接收的友谊请求的平均数量，可以进一步 确定用户组的组发送分数，基于以下内容，发送和接收友谊请求的平均数量：在第一时间段 内提供与一个或多个第二候选用户相关的用户组信息的所述一个或多个用户；以及
[0035] 在第一时间段内不向一个或多个其他用户组的用户提供用户组的一个或多个用 户以作为候选用户。
[0036] 与第一候选用户相关的信息通常包括以下中的一个或多个：第一候选用户的图 片；
[0037] 第一候选用户的电子邮件地址；或
[0038] 到第一候选用户的社交网络链接。
[0039] 尤其从一个或多个候选用户的目标列表中选择第一候选用户，基于所述一个或多 个候选用户中的每个与用户的联系的潜在强度，选择所述一个或多个候选用户，根据在用 户与特定的候选用户之间的一个或多个共性，计算所述潜在强度。
[0040] 进一步的实施方式包括：
[0041] 确定第一用户的接收分数，所述接收分数基于：
[0042] 第一用户所属的用户组，其中，第一用户的用户组的确定至少部分基于第一用户 的朋友数量以及第一用户使用社交网络的年数；
[0043] 与用户组相关联的组接收分数，其中，根据在给定的时间段内将社交网络系统使 用至少给定的次数的用户组的用户的数量的变化，确定所述组接收分数；以及
[0044] 至少部分基于第一用户的接收分数，确定将作为候选用户的第一用户提供给社交 网络的第二用户的相关性。
[0045] 一个实施方式进一步包括基于相关性，确定是否显示第一用户或向第二用户显示 广告单元，其中，优选地确定是否显示第一用户或向第一用户显示广告单元，至少部分基于 大于给定的阈值的用户的接收分数。
[0046] 基于以下内容，所述用户组的组接收分数优选地是用户的数量的变化的函数：
[0047] 在第一时间段内向一个或多个其他用户组的用户提供用户组的一个或多个用户， 作为候选用户，以及
[0048] 在第一时间段内不提供关于一个或多个候选用户的用户组内容的一个或多个用 户，
[0049] 和/或根据由用户组的一个或多个用户发送和接收的友谊请求的平均数量，进一 步优选地确定用户组的组接收分数，基于以下内容，发送和接收友谊请求的平均数量：
[0050] 在第一时间段内提供与一个或多个第二候选用户相关的用户组内容的所述一个 或多个用户，或者
[0051] 在第一时间段内不向一个或多个其他用户组的一个或多个用户提供特定的用户 组的一个或多个用户以作为候选用户。
[0052] 在进一步的实施方式中，提供了一种系统，包括：
[0053] 处理器；
[0054] 存储器，其被配置为存储一组指令，在由处理器执行时，所述指令使所述系统执行 根据本发明的方法。
[0055] 提供了该
【发明内容】
，以介绍具有简化形式的概念的选择，在【具体实施方式】和附图 中进一步描述这些概念。该
【发明内容】
并非旨在表示所要求的主题的必要特征，也并非旨在 限制所要求的主题的范围。
【附图说明】
[0056] 通过参考以下【具体实施方式】以及附图，可以更好地理解在本文中介绍的技术，其 中，相似的参考标号表示相同的或功能上相似的部件：
[0057] 图1示出了根据本发明的一个实施方式的用于基于在社交网络系统内的两个用 户之间的连接对于社交网络系统的值排列用户的系统；
[0058] 图2为根据本发明的一个实施方式的系统的高级方框图；
[0059] 图3为根据本发明的一个实施方式的用于计算与社交网络系统的给定用户的友 谊值的处理的流程图；
[0060] 图4为根据本发明的一个实施方式的用于计算社交网络系统的给定用户的发送 和接收分数的处理的流程图；
[0061] 图5示出了根据本发明的一个实施方式的用于社交网络系统的一个或多个用户 组的发送和接收分数；
[0062] 图6为根据本发明的一个实施方式的用于计算为社交网络系统的给定用户提供 候选用户的联系信息的相关性的处理的流程图；以及
[0063] 图7为示出计算机系统的架构的一个实例的高级方框图。
【具体实施方式】
[0064] 配詈概沐
[0065] 社交网络系统通常为用户提供与社交网络系统的其他用户通信和交互的能力。社 交网络服务的用户可以基于现实交互、在线交互或各种其他基础与其他用户构成联系、关 联或其他关系。通常由社交网络系统提供用于建议连接的机制。然而，这些传统机制通常 具有需要解决的缺点。例如，传统机制不估计或确定与社交网络系统产生的连接的值。 [0066] 用于在社交网络系统内建议连接的传统机制的一个实例包括在数字达到阈值时， 确定在两个用户之间的共同连接的数量并且对这两个用户进行介绍。使用这种方法的一个 缺点在于，与在社交网络系统内具有较少联系的用户相比，该系统可能偏向于对已经具有 很多联系的用户做出更多的建议。由于具有很多朋友的用户的一个额外的朋友不如具有较 少朋友的用户的一个额外朋友珍贵，所以这引起了社交网络系统的次佳结果。用于建议连 接的其他传统机制集中于简单地在用户之中增加联系，不考虑所建议的联系的结果。相应 地，仅基于可能的连接的指示符的向用户建议新联系人的现有机制未解决与社交网络系统 的所产生的连接的值。
[0067] 相反，本发明的各种实施方式为社交网络系统提供了系统和方法，以用于基于提 供与候选用户（即，潜在联系人或潜在朋友）相关的用户信息的相关性建议与用户连接。这 些技术可以包括计算在用户与候选用户之间的友谊值。例如，可以基于与该用户的友谊的 所计算的值、与候选用户的友谊值以及在用户与候选用户之间建立友谊或连接的可能性， 确定在该用户与候选用户之间的友谊值。在一些实施方式中，这种连接方法可以包括基于 与候选用户的成功友谊，计算用户参与社交网络的潜在变化。基于在用户与候选用户之间 的计算的友谊值，可以确定这种参与变化。
[0068] 如在本文中所使用，"用户"可以是个人或实体（例如，企业或第三方应用）。术语 "联系人"表示可以与社交网络系统的用户构成联系、关联或其他关系的个人和实体。在使 用期间，用户连接社交网络系统，且然后，与其希望连接的其他用户、个人以及实体连接。此 外，社交网络系统为用户提供各种通信信道，以在该系统内彼此交互。因此，通过通信信道 "张贴"各种类型的媒体的内容项目，社交网络系统的用户可以彼此交互。由于用户在社交 网络系统内增大其彼此的交互，所以用户更频繁地参与社交网络系统。增加用户参与社交 网络系统的一种方法在于，促进在社交网络系统内增加用户连接，使得额外的联系人对于 社交网络系统是宝贵的。
[0069] 图1示出了用于基于用户与候选用户之间的每个友谊（即，连接）对于社交网络 系统的值为社交网络的用户排列候选用户的系统。然后，该排列可以用于确定是否向用户 显示任何候选用户，向用户显示广告单元，显示设计图形以增加美观，显示用户的联系人的 简介以鼓励参与，或者向用户显示将向社交网络提供更多价值的其他东西。在一些实施方 式中，排列还可以用于确定向用户显示候选用户中的哪个用户（如果有的话）。
[0070] 如图1中所示，系统可以包括用户的社交网络系统数据100、候选组发生器110、友 谊值计算引擎130、转换预测引擎150、得分引擎170、价值计算引擎190以及分配给与用户 相关联的每个候选用户的预期值排列的数据库195。通过访问在社交网络系统数据100内 的数据，与用户不相关联的候选用户的列表由候选组发生器110生成。通过访问在社交网 络系统数据100内的数据，友谊值计算引擎130在社交网络系统内为各种用户组生成友谊 值。根据各种实施方式，用户组是具有相似的属性或特征的在社交网络系统内的用户的子 集（例如，用户在给定的时间范围内使用社交网络的次数）。
[0071] 转换预测引擎150从候选组发生器110中接收候选用户的列表，并且确定在用户 与候选用户之间产生连接的可能性。通过访问在社交网络系统数据100内的数据，得分引 擎170在社交网络系统内生成各种用户组的发送和接收分数。然后，由得分引擎170生成 的各种用户组的发送和接收分数可以应用于用户（例如，通过确定哪个用