基於相關度的聚合社交饋送的製作方法
2023-07-27 06:53:26
專利名稱：基於相關度的聚合社交饋送的製作方法
技術領域：
本公開總體上涉及從與特定用戶相關的多個社交網絡系統的饋送中選擇相關項，以用於在聚合社交網絡饋送中進行顯示。
背景技術：
曾經數量不斷增長的社交網絡系統和應用使得用戶能夠連接到各種類型的社交網絡。由於跨許多社交網絡系統進行連接，用戶接收多種更新、發布、流以及其他對於用戶而言個性化的項。在許多情況下，管理這些連接涉及針對與特定用戶相關的每個社交網絡系統訪問單獨的社交網絡應用。在其它情況下，應用包括對在單個顯示器上向若干社交網絡提供訪問的儀錶盤界面。但是對於使用移動計算設備訪問多個社交網絡系統的用戶而言，有限的顯示面積使得使用儀錶盤應用來訪問多個社交網絡應用是不切實際的。另外，與使用諸如個人計算機之類的傳統非移動計算設備訪問和查看數據的用戶相比，移動計算設備用戶通常是偶爾花費較少的時間來訪問和查看數據。因此，用於從行動裝置訪問多個社交網絡應用的傳統方法是不切實際的。例如，在一些情況下，一個饋送中所包括的項的規模可能是比另一個饋送中所包括的項更大的量級。而給定饋送中的項的數量可能與和用戶最為相關的項的數量完全不相關。在時間約束下，使用單獨應用或儀錶盤視圖來訪問多個社交網絡系統的移動用戶具有有限的時間以及有限的顯示面積來對大量項進行整理以找出相關項。
發明內容
在各個實施例中，從各個社交網絡系統饋送中選擇相關項以便包括在聚合社交饋送中。社交網絡系統饋送源自於特定用戶作為其成員的社交網絡系統。相應地，從饋送接收的項是個性化於用戶的。觀察所接收項中所包括的內容以促進對項進行分組。在一個實施例中，從所考慮的項結合中去除重複或接近重複的項以便包括在聚合社交饋送中。滿足分組標準的項被分組在一起。分組標準可以基於與項中所包括的內容相關聯的主題、作者或者與項相關聯的地理位置。基於相關度因子對項進行評分。在一個實施例中，基於相關度的項評分使得相關項被包括在聚合社交饋送中，同時防止包括較不相關的項。相關度因子可以包括項源於其的社交網絡系統、項中興趣水平的指示、項中流行度的指示，和/或與項相關聯的質量指示。滿足相關度閾值的評分項被選擇以便包括在頁面的內容區域中所顯示的聚合社交饋送中。該發明內容部分中所描述的特徵和優勢以及以下詳細描述並非是無所不包的。鑑於這裡的附圖、說明書和權利要求，許多另外的特徵和優勢對於本領域技術人員將是明顯的。
圖1圖示了依據實施例的系統環境的示例性高級框圖。
圖2圖示了依據實施例的向客戶端供應聚合社交饋送的示例性方法。圖3圖示了依據實施例的示例性聚合社交饋送。圖4圖示了依據實施例的示例性饋送處理系統的框圖。圖5圖示了依據實施例的建立聚合社交饋送的示例性方法。本領域技術人員將從以下討論容易地認識到，可以採用這裡所圖示的結構和方法的備選實施例而並不背離這裡所描述的實施例的原理。
具體實施例方式系統概述所公開的實施例描述了減少從如下社交網絡系統饋送中所接收的項數量的各種方法，該社交網絡系統饋送包括在聚合社交饋送中用於向用戶顯示，這在此將被稱作降低聚合社交饋送的「周轉率(velocity)」。為了降低周轉率，所公開的實施例描述了從對用戶個性化的大量項中選擇相關項的方法，這些項源自於多個社交網絡系統。選擇過程可以包括觀察每個項的內容，移除重複項，以及基於其內容對項進行分組。隨後可以根據一個或多個相關度因子對項進行評分。基於該評分，可以選擇來自項群組的一個項以用於在聚合社交饋送中進行顯示。類似地，可以以類似的方式對來自其它群組的評分項以及被評分但沒有被分組的項進行處理。所產生的聚合社交饋送通過基於那些項的相關度來分組並選擇用於顯示的項的子集而降低了大量項的周轉率。通過從更大的項群組中選擇與用戶最為相關的項，聚合社交饋送將更好地適合於在行動裝置的有限顯示區域中進行顯示。此外，通過選擇與用戶最為相關的項以用於顯示，用戶能夠更快地訪問並查看這些個性化的項。圖1是依據一個實施例的系統環境的高級框圖。該系統環境包括經由諸如網際網路之類的網絡Iio連接的多個源120、內容處理系統140，以及至少一個客戶端130。源120包括來自多個社交網絡系統的多個饋送。多個饋送包括來自特定用戶作為其成員的社交網絡系統的饋送。也就是說，多個饋送中所包括的項包括了對特定用戶個性化的項。例如，項可以包括狀態更新、發布、通知、消息、對象等。對象例如可以包括含有圖像、視頻、音頻的內容以及到諸如新聞網站、web雜誌、視頻共享站點、音樂共享站點以及任意web發布商所發布的其它web頁面之類的其它內容的連結。到其它內容的連結還可以包括用戶所生成的web頁面，諸如博客以及社交網絡頁面等。內容處理系統140從多個社交饋送獲取項並且選擇項的子群組以用於在聚合社交饋送中進行顯示。內容處理系統140包括饋送處理系統150和頁面伺服器170。現在將參考圖2對內容處理系統140的操作進行描述，圖2圖示了依據實施例向客戶端供應聚合社交饋送的方法200。內容處理系統140的饋送處理系統150從多個社交饋送獲取210項。一般而言，饋送處理系統150所獲得的饋送包含以聯網環境中交換結構化數據的方式進行格式化的內容的摘要描述。例如，饋送可以以諸如JavaScript對象符號(JSON)的語言獨立的格式或者是適合於執行這裡所描述的方法的其它數據互換格式進行格式化。饋送處理系統150隨後選擇220從多個社交饋送所獲得的項以用於包括在聚合社交饋送中。饋送處理系統150的選擇過程將在下文中參考圖4-圖5進行更為詳細地描述。內容處理系統140的頁面伺服器170向客戶端130供應聚和社交饋送。為了遞送聚合社交饋送，頁面伺服器170可以以被配置為通過網絡110與客戶端130進行通信的硬體或者硬體和軟體的組合來實施。可以使用單個計算機或者計算機網絡(包括基於雲的計算機實施方式)來實施內容處理系統140。計算機優選地是伺服器級計算機，其包括一個或多個高性能CPU和IG或更大主存儲器，以及500Gb至2Tb計算機可讀持久性存儲，並且運行諸如Linux或其變型之類的作業系統。如這裡所描述的這些系統的操作可以通過硬體或者安裝在計算機存儲中且由這樣的伺服器的處理器所執行以執行這裡所描述的功能的電腦程式來進行控制。系統包括這裡所描述的操作所必需的其它硬體部件，包括網絡接口、網絡設備(例如，路由器、防火牆)和協議、數據條目的輸入設備，以及用於顯示、列印或其它數據呈現的輸出設備，它們沒有被示出以免對系統的相關細節造成混淆。客戶端130接收聚合社交饋送並且將其顯示給用戶。客戶端130可以是配備有用於訪問web頁面並且顯示以便查看它們的瀏覽器的任意計算設備，諸如個人計算機、平板PC或者諸如智慧型電話之類的行動裝置。圖3是顯示從多個社交網絡系統饋送所選擇的相關項的示例性聚合社交饋送。圖3所圖示的示例性聚合社交饋送表示圖2所圖示的方法的完
結產物。總而言之，圖1-圖3已經示出並描述了被用來降低從來自用戶作為其成員的多個社交網絡系統的項所生成的聚合社交饋送中的項的周轉率的系統的概況。所產生的聚合社交饋送相應地以適合於在行動裝置上顯示的格式提供了來自多種社交饋送的相關項。饋送處理圖4圖示了依據實施例的饋送處理系統150。在一些實施例中，饋送處理系統150處理饋送(即，源120)，觀察饋送中所包括項的內容，刪除重複項，基於項的內容對所觀察項進行分組，基於相關度因子對項進行評分，以及進行選擇以用於在聚合社交饋送中滿足達到相關度閾值的評分項。如圖4所示，饋送處理系統150包括饋送處理模塊152、爬取器(crawler) 154、分組模塊156、評分模塊158和項存儲160。現在將參考圖5所圖示的方法500對饋送處理系統150用來生成包括來自各種社交網絡系統饋送的相關項的聚合社交饋送的操作進行描述。饋送處理模塊152接收510多個饋送(S卩，源120)。在一些實施例中，饋送處理模塊152可以響應於啟動事件來獲得項。該啟動事件可以包括但不限於打開客戶端130上的應用。這樣的應用可以包括web瀏覽器，或者用於通過網絡110訪問內容的其它適合的應用。在其它實施例中，饋送處理模塊152可以響應於用戶或進行接收的計算設備所發起的動作來接收510項。爬取器154對饋送(即，源120)進行爬取以獲得項中所涉及的諸如web頁面之類的內容。爬取器154所獲得的內容可以被提供至饋送處理模塊以用於如以下參考饋送處理模塊152更為詳細地討論的那樣進行分析。備選地或除此之外，爬取器154可以被配置為對與特定用戶相關的各種社交網絡系統進行預爬取。通過預爬取，來自各種饋送的項可以被推送至饋送處理模塊152以促進獲得項，並且由此促進所接收項向分組模塊156的傳輸。雖然為了簡要而描述了一個爬取器，但是任意數量的爬取器可以並行工作以周期性地(例如每五分鐘)對饋送進行爬取以獲取最新更新，但是可選地，爬取器可以被配置為與每五分鐘相比更為頻繁或較不頻繁地從該饋送獲取新的項。在將項傳輸至分組模塊156之前，饋送處理模塊152可以以適合於被分組模塊156所接收的方式將項緩存在項存儲160中。饋送處理模塊152觀察520所接收項的內容，其包括爬取器154所獲得的項中所涉及的附加內容。為了觀察所接收項的內容，饋送處理模塊152可以對項中所包括的字符的數量和類型進行分析。除其它之外，饋送處理模塊還可以對字符所形成的單詞、短語、句子和段落進行語義分析以確定與內容相關聯的一個或多個主題或題目。類似地，對於爬取器154所獲取的項中所涉及的內容而言，饋送處理模塊152可以確定與所涉及內容相關聯的一個或多個類型、主題、質量指示、顯示類型、語言或其它屬性。在觀察內容時，饋送處理模塊152還可以標識與項相關聯的元數據，諸如地理位置以及指示項何時被客戶端130所接收和/或被發送至客戶端130的時間信息。此外，饋送處理模塊152可以確定與項相關聯的作者，並且標識項中所包括的其它對象以及相關聯的評論。被饋送處理模塊152所觀察的信息可以存儲在項存儲160中以供進一步處理，包括後續的分組確定、評分以及針對顯示的選擇。饋送處理模塊152可以進一步被配置為在執行與這裡所公開的方法相符的附加處理之前標識重複項。在某人實質上向多於一個的社交網絡系統發布相同項，從而重複項出現在多個社交網絡系統饋送中時可能產生重複項。例如，從用戶到若干服務的交叉發布(cross post)可能產生重複項。在操作中，當饋送處理模塊152將項標識為之前所接收的原始項的副本時，隨後被接收並標識為原始項副本的所有項都被消除。通過消除重複項，交叉發布可以作為不同的饋送項來對待。相應地，交叉發布以及其它類型的重複項將從所考慮要包括在聚合社交饋送中的項集合中被去除。可選地，可以從項存儲160中去除重複項。項存儲160可以是一個或多個資料庫。資料庫可以是表、列表或其它數據的結構化集合。這樣，結構可以被組織為關係資料庫或面向對象的資料庫。資料庫還可以是包括有形計算機可讀存儲媒體以及被配置為向存儲於其中的內容信息提供讀和/或寫訪問的輸入和/或輸出設備的硬體系統。與所公開的實施例相符，信息可以在項存儲160中被存儲和組織為表、列表或者與所接收項相關聯的其它數據結構。分組模塊156訪問饋送處理模塊152所接收的項的所觀察的內容，並且依據應用於項內容的分組標準對項進行分組530。該分組標準可以基於與項中所包括的內容相關聯的主體、作者或者與項相關聯的地理位置信息。更一般而言，可以並行或者順序的方式向相同項或者各種項群組應用不同分組標準。在一個實施例中，分組標準可以基於與項內容相關聯的主題。主題例如可以是與多個項的內容相關的標題或主題。標題或主題可以指新聞故事，更一般地，指任意討論主題。在一些項中主題可以是明確指代，而在其它項中其可以是通過項中所包括的文本或對象的推斷性指代。主題可以通過基於對內容中所包括的一個或多個關鍵詞的分析來斷定。該分析可以使用本領域技術人員已知的方法來執行，其可以包括對項的內容進行語義分析，或者用來標識文本和/或對象的標題的其它適合的方法。備選地或除此之外，分組標準可以基於項的作者。例如，無論若干項的原始社交網絡系統饋送源如何，共同作者所編著的若干項可以被包括在一個群組中。該群組可以進一步基於其它分組標準進行分析以確定這些分組項是否如之前所討論的指代共同的主題。備選地或除此之外，分組標準可以基於與項相關聯的內容或元數據中所包括的地理位置信息。例如，所接收項的內容可以包括特定用戶或者用戶與之社交連接的另一個用戶所注意事件的位置的指示。包含相同位置指示的項可以被分組在一起。地理位置信息還可以包括元數據，諸如從所接收項導出的全球定位坐標。因此，在元數據中具有相同或相似地理位置信息的項可以被分組在一起。備選地或除此之外，分組標準可以基於項是否包括對相同或相似內容的引用。例如，項可以包括到相同或相似web頁面的相同、相似或不同連結。分組標準還可以基於取決於以下參考評分模塊158所描述的因子的興趣水平。例如，用戶幾乎不感興趣的項可以被
分組在一起。當在一個周期期間所接收的項已經被分組530時，評分模塊158基於相關度因子對項進行評分540。例如，評分模塊158可以以將聚合社交饋送的周轉率減小至目標周轉率的方式對相關度因子應用具體權重。例如，目標周轉率可以為大約每小時10至15個項，或者饋送處理系統150或客戶端130的用戶所選擇的其它適當目標周轉率。與一些實施例相一致，相關度因子可以包括項來源於其的社交網絡系統，與項相關聯的興趣水平指示，與項相關聯的流行度水平指示，或者與項相關聯的質量指示。在一個實施例中，項來源於其的社交網絡系統是相關度因子。在一些情況下，從特定社交網絡系統所接收的項可以指示相關度水平，這是因為特定社交網絡系統被用戶更為廣泛地使用和/或被用戶社交連接的用戶更為普遍地使用。例如，通告孩子出生的第一項可以來源於被用戶普遍使用、並且被該用戶社交連接的其它用戶廣泛使用的第一社交網絡系統。同樣通告孩子出生的第二項來源於用戶不頻繁使用、但是被該用戶社交連接的其它用戶普遍使用的第二社交網絡系統。在這種情況下，由於第一社交網絡系統比第二社交網絡系統被用戶更為普遍地使用，所以第一項將被評分模塊158認為比第二項更為相關。在其它情況下，特定社交網絡系統可以基於社交網絡系統的類型來指示相關度水平。也就是說，社交網絡系統是否定位於職業網絡、重新連接好友、行政組織或者其它定位用途也可以指示相關度水平。在另一種實施方式中，項來源於其的社交網絡系統可以被用作相關度因子以提升來自社交網絡饋送的、將另外地在聚合社交饋送中有所忽略的項的相關性評分。也就是說，提供高饋送周轉率的社交網絡系統將比具有相對較低周轉率的社交網絡系統評分更低。通過這樣，評分模塊158使得饋送處理模塊152能夠提供來自多種社交網絡系統的項更具代表性的概況。備選地或除此之外，與項相關聯的興趣水平指示是相關度因子。興趣水平指示可以基於項是否已經被分組模塊156所分組。評分模塊158可以基於項包括在分組中以及分組中所包括的項數目而歸於較大興趣的指示。備選地或除此之外，與項相關聯的流行度指示是相關度因子。流行度指示可以基於項中的內容「受歡迎」或「不受歡迎」的指示或者針對內容的其它類似偏好指示。備選地或除此之外，與項相關聯的質量指示是相關度因子。質量指示可以基於項中所包括文本的完整性以及項是否包括圖像或其它對象。一般而言，具有相關聯圖像的較長文本發布將收到比沒有圖像或其它對象的較短文本發布更高的質量指示。備選地或除此之外，與項中所涉及內容相關聯的類別是相關度因子。例如，項中所涉及的文章可能與娛樂相關。如果用戶常常閱讀娛樂文章，則類別「娛樂」將與該用戶相關。類似地，與項中所涉及內容相關聯的主題也可以作為相關度因子。如之前所討論的，主題可以涉及新聞故事，或者更一般地，涉及任意討論的主題。
備選地或除此之外，用戶與發布項的另一個用戶之間的社交關係可以是相關度因子。一般而言，社交關係可以包括用戶和發布項的用戶之間的聯繫類型。聯繫類型可以包括「密友」、有影響力者(即用戶與之頻繁交互的某人)、家庭關係，等等。備選地或除此之外，用戶發布項的頻率是相關度因子。例如，為了提供包括來自多種用戶的項的聚合饋送，頻繁發布者所發布的項接收到較低得分。附加的相關度因子可以包括項中所涉及內容的語言。以用戶通常閱讀的語言所提供的項所涉及內容提供了該項可能與用戶相關的指示。此外，項中所涉及內容在多久之前發布可以是相關度因子。較為近期發布的內容被評定為比很久以前發布的內容更為相關。在一個實施例中，基於相關度因子對項確定綜合得分。例如，可以對相關度因子應用權重以確定綜合得分。權重可以是函數或算法，但並不局限於此。例如，權重可以是以相關度增加的順序、範圍從O至10的無單位數值。權重可以由用戶或服務提供商進行調節以實現聚合饋送的特定目標周轉率。為了得到聚合加權評分，可歸於所接收項的每個相關度因子被乘以相應權重。為了得到綜合得分，聚合加權得分隨後被除以所應用的權重之和。例如，評分模塊可以依據示例性算法SCORE = (F1*W1+F2*W2+F3*W3...Fn*Wn)/(W1+W2+W3...Wn)來對項進行評分，其中Fl-Fn表示相關度因子l_n，而Wl-Wn表示分別與相關度因子1-η相關聯的權重。應用於因子的權重可以按照需要進行調節或者使其隨時間靜止。一旦被評分，饋送處理模塊152就進行為顯示選擇550滿足相關度閾值的評分項。滿足相關度閾值的項被包括在聚合社交饋送中。可選地，為了調節相關度閾值，可以從評分模塊158提供反饋路徑以確保饋送處理系統150進行選擇以用於顯示足以生成滿足如之前所描述的目標周轉率的聚合社交饋送的項。所產生的社交饋送中所包括的項隨後可以被選擇550以用於作為聚合社交饋送進行顯示，諸如圖3所圖示的示例性饋送。因此，客戶端130被供應以來自多種社交饋送的相關個性化項的聚合社交饋送，而不使得用戶應接不暇。另外的配置考慮已經關於若干可能的實施例對本公開進行了特別詳細的描述。本領域技術人員將會意識到，本公開可以以其它實施例進行實踐。組件的特定命名、術語大寫形式、屬性、數據結構或任意其它的編程或結構方面並非是強制或重要的，並且實施所公開實施例或者其特徵的機制可以具有不同的名稱、格式或協議。此外，所公開的系統可以如所描述的經由硬體和軟體的組合來實施，或者完全以硬體部件來實施。而且，這裡所描述的各個系統組件之間的特定功能劃分僅是示例性而並非強制性的；單個系統組件所執行的功能可以相反由多個組件來執行，並且多個組件所執行的功能可以相反由單個組件來執行。以上描述的一些部分在算法以及對信息的運算的符號表示形式方面給出了本公開的特徵。這些算法描述和表示形式是數據處理領域的技術人員用來最為有效地向本領域技術人員傳遞其工作實質的手段。雖然在功能或邏輯上進行了描述，但是這些運算被理解為由電腦程式來實施。此外，還已經有時證明了將這些運算安排稱之為模塊或者以功能名稱進行指代是便利的而並不失其一般性。除非從以上討論明顯地另外特別指出，否則所要意識到的是，貫穿利用諸如「確定」等之類的術語的描述、討論是指計算機系統或類似電子計算設備的動作和處理，它們對在計算機系統存儲器或寄存器或者其它這樣的信息存儲、傳輸或顯示設備內被表示為物理(電子)量的數據進行操縱和變換。本公開的某些方面包括在這裡以算法形式進行描述的處理步驟和指令。應當注意的是，本公開的處理步驟和指令能夠以軟體、固件或硬體來體現，並且在以軟體體現時其能夠被下載以駐留在實時網絡作業系統所使用的不同平臺上並且從那裡進行操作。本公開還涉及一種用於執行這裡的操作的裝置。該裝置可以出於所需目的被特別構造，或者其可以包括被存儲在計算機可讀介質上、可由計算機所訪問並且由計算機處理器所運行的電腦程式選擇性地激活或重新配置的通用計算機。這樣的電腦程式可以存儲在有形的計算機可讀存儲介質中，諸如但不限於軟盤、光碟、CD-ROM、磁-光碟、只讀存儲器(ROM)、隨機訪問存儲器(RAM)、EPROM、EEPR0M、磁卡或光卡，或者用於存儲電子指令並且每一個均耦合至計算機系統總線的任意類型的有形媒體。此外，該說明書中所提到的計算機可以包括單個處理器，或者可以是為了有所提高的計算能力而採用多個處理器的設計的架構。此外，本公開並不局限於任何特定的程式語言。所要意識到的是，可以使用多種程式語言來實施如這裡所描述的本公開的教導，並且對具體語言的任意引用是為了本公開的啟用以及其最佳方式而被提供。本公開良好地適用於多種拓撲上的廣泛計算機網絡系統。在該領域內，大型網絡的配置和管理包括通過諸如網際網路之類的網絡通信耦合至非相似計算機和存儲設備的存儲設備和計算機。最後，應當注意的是，該說明書中所使用的語言原則上已經出於可讀性和指示性的目的進行了選擇，並且可能還沒有被選擇以描繪或限制發明主題。因此，本公開意在說明性的，而非限制所公開實施例的範圍。
權利要求
1.一種生成聚合社交饋送的方法，所述方法包括: 從多個社交網絡系統饋送接收對於用戶個性化的多個項； 觀察與所述多個項相關聯的內容； 形成包括滿足分組標準的多個項的分組，所述分組標準基於所述多個項的內容； 基於相關度因子對項進行評分，其中至少一個所述相關度因子基於在所述分組中是否包括項；以及 選擇滿足相關度閾值的評分項以用於在頁面的內容區域中顯示。
2.根據權利要求1的方法，進一步包括響應於觀察與所述多個項相關聯的內容，從所述多個項中去除重複項。
3.根據權利要求1的方法，其中所述分組標準進一步基於與所述內容相關聯的主體。
4.根據權利要求1的方法，其中所述分組標準包括所述項的作者。
5.根據權利要求1的方法，其中所述分組標準包括與所述項相關聯的地理位置信息。
6.根據權利要求1的方法，進一步包括基於所述分組中所包括的項的內容，確定與所述分組中的項相關聯的興趣水平的指示，所述興趣水平提供對所述分組中所包括的項進行評分的基準。
7.根據權利要求1的方法，其中 相關度因子基於所述項來源於的社交網絡系統。
8.根據權利要求1的方法，其中相關度因子基於與所述項相關聯的流行度指示。
9.根據權利要求1的方法，其中相關度因子基於所述分組中的項的數量。
10.根據權利要求1的方法，其中相關度因子基於與所述項相關聯的質量指示。
11.根據權利要求10的方法，其中所述質量指示基於以下至少一個:圖像的存在、文本長度或者所述項中所包括文本的完整性。
12.一種包括非瞬時計算機可讀存儲介質的電腦程式產品，所述非瞬時計算機可讀存儲介質包括用於生成聚合社交饋送的電腦程式代碼，所述代碼用於: 從多個社交網絡系統饋送接收對於用戶個性化的多個項； 觀察與所述多個項相關聯的內容； 形成包括滿足分組標準的多個項的分組，所述分組標準基於所述多個項的內容； 基於相關度因子對項進行評分，其中至少一個所述相關度因子是基於在所述分組中是否包括項；以及 選擇滿足相關度閾值的評分項以用於在頁面的內容區域中顯示。
13.根據權利要求12的電腦程式產品，進一步包括用於響應於觀察與所述多個項相關聯的內容，從所述多個項中去除重複項的代碼。
14.根據權利要求12的電腦程式產品，其中所述分組標準進一步基於與所述內容相關聯的主體。
15.根據權利要求12的電腦程式產品，其中所述分組標準包括所述項的作者。
16.根據權利要求12的電腦程式產品，其中所述分組標準包括與所述項相關聯的地理位置信息。
17.根據權利要求12的電腦程式產品，進一步包括用於基於所述分組中所包括的項的內容，確定與所述分組中的項相關聯的興趣水平的指示的代碼，所述興趣水平提高了對所述分組中所包括的項進行評分的基準。
18.根據權利要求12的電腦程式產品，其中相關度因子基於所述項來源於的社交網絡系統。
19.根據權利要求12的電腦程式產品，其中相關度因子基於與所述項相關聯的流行度指示。
20.根據權利要求12的電腦程式產品，其中相關度因子基於與所述項相關聯的質量指 示。
全文摘要
本發明涉及基於相關度的聚合社交饋送，其基於相關度閾值從各種社交網絡系統饋送中所包括的個性化項中選擇相關項。觀察所接收項中所包括的內容以促進對項進行分組。基於項的內容對滿足分組標準的項進行分組。隨後基於相關度因子對項進行評分，諸如項是否包括在組中或者與組中的項相關聯的興趣水平的指示。選擇經評分的、滿足相關度閾值的項以用於在頁面的內容區域中的聚合社交饋送中顯示。
文檔編號G06F17/30GK103177052SQ20121031890
公開日2013年6月26日 申請日期2012年8月29日 優先權日2011年10月18日
發明者A·A·范霍夫 申請人:指尖翻動公司