[发明专利]用于社交活动流的适应性强的相关性技术

说明书

背景技术

基于网络的社区是由具有相同兴趣或共同溯源（affiliation）的人们组成的。一个人所加入的基于网络的社区（及其成员）被称为这个人的“社交网络”。

社区成员通常会借助计算资源（通常是基于服务器或服务的资源）来共享内容，这些资源被称为“社交网络资源”。社交网络资源通常是通过统一资源标识符（“URI”）标识和/或访问的。可以借助社交网络资源合法提供的音频、视频、图像、文本、数据和/或多媒体内容被称为社交网络内容。个人和商业社交网络资源的示例包括但不局限于：诸如电子邮件、游戏等之类的引用；博客；讨论论坛；以及网站或网页。商业网站的示例包括但不局限于Facebook.com、Twitter.com、Linkedin.com、Flixster.com、Myspace.com、Tagged.com、Classmates.com等等。

通常，使用特定的客户端电子设备（例如个人计算机、移动电话、游戏设备、个人数字助理、媒体播放器或导航设备）的人希望在经由其社交网络内部的社交网络资源发布新的社交网络内容的时候收到通知。此外，人们还可能希望减少按照时间次序和/或基于逐个资源来浏览新的和/或较老的内容、以便找到其最感兴趣的内容的日常事务。

发明内容

一种社交网络活动报告系统（“SNARS”），其各个方面可以在基于网络或基于客户机的操作环境中实现，其中该系统会向客户端电子设备的用户通告在该用户的社交网络内部发布的社交网络内容（被称为一个或多个“活动项”）。每一个活动项都具有发布者和发布时间。

该SNARS有时会使用一个基于众多度量标准（metrics）的相关性准则（formula）来计算预定活动项集合中的每一个活动项的相关性评分。所述相关性评分是用户对于该活动项的兴趣度的量度（measure）。

相关性准则的度量标准包括至少一个时间相关部分以及至少一个时间无关部分，并且这二者全都包含了一个或多个因素。所述部分和/或其因素可被加权。不同的时间相关和时间无关因素以及因素选择判据都是可能的，并且在这里将会对其进行论述。时间无关部分的例示因素包括但不限于活动项的主题以及活动项的发布者。

时间相关部分包括至少一个以用户和特定活动项之间的动态关系为基础的因素。动态关系的示例包括但不限于：用户（或用户社交网络内部的其他人）与活动项的发布者的关系；用户对于主题的显性或推测兴趣；以及用户或是用户社交网络中的其他人与所述活动项或是活动项主题已发生过的交互数量。该时间相关部分通常还包括至少一个基于活动项的发布时间的因素。在一个例示情景中，基于用户与活动项之间的动态关系的因素将被加权，以使其与其他因素相比对相关性评分的影响更大。

活动项是按照基于相关性评分的递增或递减的顺序经由客户端电子设备呈现给用户的。

有时，相关性准则和/或因素或者其加权可以自动或手动更新，并且可以由客户端电子设备接收，经过更新的相关性准则可以用于为相同或不同的活动项集合计算新的相关性评分。在检索新的活动项时，经过更新的相关性准则可以被基于客户机的应用作为可执行代码或是一组函数输入来请求。

本发明内容是为了以简化形式介绍精选概念而被提供的，在以下的具体实施方式部分中将会进一步描述这些概念。除了发明内容中描述的元件或步骤之外的其他元件或步骤也是可能的，并且没有一个元件或步骤是必然需要的。本发明内容的目的既不是确定所要求保护主题的关键特征或必要特征，也不是用来帮助确定所要求保护的主题的范围。所要求保护的主题并不局限于解决了本文的任何部分所指的任一或全部缺陷的实现方式。

附图说明

图1是示出了其中可以实现或使用社交网络活动报告系统（“SNARS”）各方面的例示通信架构的简化功能框图。

图2是使用图1所示的SNARS的方面的例示方法的流程图。

图3是其中可以实现或使用图1所示的SNARS的方面和/或图2所示的一个或多个方法的例示操作环境的简化功能框图。

具体实施方式