【手続補正書】
【提出日】平成29年4月5日(2017.4.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オンライン・ソーシャル・ネットワークのソーシャル・ネットワーキング・システムの１つまたは複数のプロセッサによる方法であって、
１つ以上の前記プロセッサが、複数のノードと、前記複数のノードを接続する複数のエッジとを含むソーシャル・グラフにアクセスする工程であって、前記ノードのうちの２つのノードの間の前記エッジの各々は、それら２つのノードの間の１次の隔たりを表し、前記複数のノードは、
前記オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられている複数のユーザにそれぞれ対応する複数のユーザ・ノードと、
前記オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられている複数のコンセプトにそれぞれ対応する複数のコンセプト・ノードと、
を含む、工程と、
１つ以上の前記プロセッサが、複数のユーザ−コンセプト・ペアを生成するべく、前記複数のコンセプト・ノードのうちの１つまたは複数との対話に関係する前記複数のユーザの各々に関連付けられているユーザ情報にアクセスする工程と、
１つ以上の前記プロセッサが、前記複数のノードのうちの第１の組のユーザ・ノードに対するユーザ−コンセプト・スコアにそれぞれアクセスする工程であって、各ユーザ−コンセプト・スコアは前記複数のユーザ−コンセプト・ペアのうちの特定のユーザ−コンセプト・ペアに関し、前記特定のユーザ−コンセプト・ペアは、前記複数のコンセプト・ノードのうちの１つのコンセプト・ノードに対し１つのエッジによって接続されている、前記第１の組のユーザ・ノードのうちの１つのユーザ・ノードを含む、ユーザ−コンセプト・スコア・アクセス工程と、
１つ以上の前記プロセッサが、前記第１の組のユーザ・ノードと前記複数のコンセプト・ノードとによるすべてのユーザ−コンセプト・ペアに対する推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを推定するための推薦アルゴリズムを生成する工程であって、前記推薦されるユーザ−コンセプト・スコアは、アクセスされた前記ユーザ−コンセプト・スコアに基づく、推薦アルゴリズム生成工程と、
１つ以上の前記プロセッサが、前記複数のユーザ・ノードのうちの第２の組のユーザ・ノードと前記複数のコンセプト・ノードとによるユーザ−コンセプト・ペアのランダムなサブセットに対する推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを計算するユーザ−コンセプト・スコア計算工程であって、前記第１の組のユーザ・ノードは前記第２の組のユーザ・
ノードから分離しており、前記第２の組のユーザ・ノードは、前記複数のユーザ・ノードのうちの実質的に残りすべてのユーザ・ノードを含み、前記推薦アルゴリズムでは、複数の予測されるレーティング関数を含む目的関数を最適化することによって前記推薦されるユーザ−コンセプト・スコアが計算され、ユーザ−コンセプト・ペア（ｕ，ｉ）のための各予測されるレーティング関数は、
ユーザ−スコア・ベクトルＰ（ｕ）とコンセプト−スコア・ベクトルＱ（ｉ）とのドット積と、
ユーザ・ノードｕとコンセプト・ノードｉとに関連付けられているバイアス値と、を含む、工程と、
前記第２の組のユーザ・ノードに対する計算された前記推薦されるユーザ−コンセプト・スコアに基づいて、１つまたは複数のコンセプト・ノードに対する推薦を、前記第２の組のユーザ・ノードのユーザ・ノードに対応する１つまたは複数のユーザの１つまたは複数のクライアント・システムに送信する工程と、
を行う方法。
【請求項２】
前記ユーザ−コンセプト・スコア・アクセス工程は、
前記第１の組のユーザ・ノードに対する前記ユーザ−コンセプト・スコアを表すレーティング行列Ｒにアクセスする工程と、
前記レーティング行列Ｒに基づいて、ユーザ行列Ｐを決定する工程であって、前記ユーザ行列Ｐは、前記第１の組のユーザ・ノードの各ユーザ・ノードｕについての複数のユーザ−スコア・ベクトルＰ（ｕ）を含む、工程と、
前記レーティング行列Ｒに基づいて、コンセプト行列Ｑを決定する工程であって、前記コンセプト行列Ｑは、前記複数のコンセプト・ノードの各コンセプト・ノードｉについての複数のコンセプト−スコア・ベクトルＱ（ｉ）を含む、工程と、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ユーザ行列Ｐと、各ユーザ・ノードｕについての前記ユーザ−スコア・ベクトルＰ（ｕ）と、前記コンセプト行列Ｑと、各コンセプト・ノードｉについての前記コンセプト−スコア・ベクトルＱ（ｉ）とは、並列型確率的勾配降下を使用して決定される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記推薦アルゴリズム生成工程は、
前記第１の組のユーザ・ノードの各ユーザ・ノードｕについての複数のユーザ−スコア・ベクトルＰ（ｕ）を含むユーザ行列Ｐにアクセスする工程であって、各ユーザ・ノードｕは、ユーザ−バイアス・ベクトルＢｕ（ｕ）に関連付けられている、工程と、
前記複数のコンセプトの各コンセプト・ノードｉについての複数のコンセプト−スコア・ベクトルＱ（ｉ）を含むコンセプト行列Ｑにアクセスする工程であって、各コンセプト・ノードｉは、コンセプト−バイアス・ベクトルＢｉ（ｉ）に関連付けられている、工程と、
前記第１の組のユーザ・ノードに対する推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを表すエスティメータ行列Ｒ’を生成する工程であって、各ユーザ−コンセプト・ペアについて、Ｒ’（ｕ，ｉ）＝Ｐ（ｕ）・Ｑ（ｉ）＋Ｂｕ（ｕ）＋Ｂｉ（ｉ）である、工程と、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ユーザ−コンセプト・スコア計算工程は、
前記第２の組のユーザ・ノードの各ユーザ・ノードについて、複数のユーザ−バイアス・ベクトルＢｕ（ｕ）を計算する工程であって、各ユーザ−バイアス・ベクトルＢｕ（ｕ）は、前記第２の組のユーザ・ノードのうちの１つのユーザ・ノードｕに関連付けられている、工程と、
ランダム・ハッシュ関数を使用して、前記複数のユーザ−バイアス・ベクトルＢｕ（ｕ
）および複数のコンセプト−バイアス・ベクトルＢｉ（ｉ）を複数の部分空間にマッピングする工程であって、各コンセプト−バイアス・ベクトルＢｉ（ｉ）は、前記複数のコンセプト・ノードのうちの１つのコンセプト・ノードｉに関連付けられている、マッピング工程と、
各部分空間について、前記部分空間にマッピングされた前記ユーザ−バイアス・ベクトルＢｕ（ｕ）に関連付けられている、前記第２の組のユーザ・ノードのうちの前記１つのユーザ・ノードｕに対するユーザ−コンセプト・スコアを計算する工程であって、前記ユーザ−コンセプト・スコアは、前記部分空間にマッピングされた前記ユーザ−バイアス・ベクトルＢｕ（ｕ）および前記コンセプト−バイアス・ベクトルＢｉ（ｉ）に対し、Ｂｕ（ｕ）・Ｂｉ（ｉ）に等しい、工程と、
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記マッピング工程は、前記複数のユーザ−バイアス・ベクトルＢｕ（ｕ）および複数のコンセプト−バイアス・ベクトルＢｉ（ｉ）を前記複数の部分空間に射影するためにランダム射影処理を使用する工程を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記ユーザ−コンセプト・スコア計算工程は、前記１つまたは複数のコンピューティング・デバイスに関連付けられている複数のプロセッサ上で、並列型確率的勾配降下を使用して、前記第２の組のユーザ・ノードのうちの複数の分離したユーザの組に対し実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記第１の組のユーザ・ノードは、前記オンライン・ソーシャル・ネットワークのユーザの代表サンプルに対応する、代表数のユーザ・ノードを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記第１の組のユーザ・ノードは、前記複数のユーザ・ノードのうちの約１％の前記ユーザ・ノードを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記第２の組のユーザ・ノードは、前記第１の組のユーザ・ノードを差し引いた前記複数のユーザ・ノードのうちのほぼ１００％の前記ユーザ・ノードを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記第２の組のユーザ・ノードは、複数の分離したユーザの組に分割される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
ランダム射影処理によって、第２の組のユーザ・ノードのすべてのユーザ−コンセプト・ペアに対し、ユーザ−コンセプト・ペアのランダムなサブセットに対する計算されたユーザ−コンセプト・スコアを射影する工程と、
前記射影の結果に基づき、前記複数のユーザ・ノードのうちの前記第２の組のユーザ・ノードと前記複数のコンセプト・ノードとによる実質的に残りすべてのユーザ−コンセプト・ペアに対するユーザ−コンセプト・スコアを推定する工程と、をさらに備える請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
ソフトウェアを具現する１または複数の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記ソフトウェアは実行時、
１つ以上のプロセッサが、複数のノードと、前記複数のノードを接続する複数のエッジとを含むソーシャル・グラフにアクセスする工程であって、前記ノードのうちの２つのノードの間の前記エッジの各々は、それら２つのノードの間の１次の隔たりを表し、前記複数のノードは、
前記オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられている複数のユーザにそれぞれ対応する複数のユーザ・ノードと、
前記オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられている複数のコンセプトにそれぞれ対応する複数のコンセプト・ノードと、
を含む、工程と、
複数のユーザ−コンセプト・ペアを生成するべく、前記複数のコンセプト・ノードのうちの１つまたは複数との対話に関係する前記複数のユーザの各々に関連付けられているユーザ情報にアクセスする工程と、
前記複数のノードのうちの第１の組のユーザ・ノードに対するユーザ−コンセプト・スコアにそれぞれアクセスする工程であって、各ユーザ−コンセプト・スコアは前記複数のユーザ−コンセプト・ペアのうちの特定のユーザ−コンセプト・ペアに関し、前記特定のユーザ−コンセプト・ペアは、前記複数のコンセプト・ノードのうちの１つのコンセプト・ノードに対し１つのエッジによって接続されている、前記第１の組のユーザ・ノードのうちの１つのユーザ・ノードを含む、ユーザ−コンセプト・スコア・アクセス工程と、
前記第１の組のユーザ・ノードと前記複数のコンセプト・ノードとによるすべてのユーザ−コンセプト・ペアに対する推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを推定するための推薦アルゴリズムを生成する工程であって、前記推薦されるユーザ−コンセプト・スコアは、アクセスされた前記ユーザ−コンセプト・スコアに基づく、推薦アルゴリズム生成工程と、
前記複数のユーザ・ノードのうちの第２の組のユーザ・ノードと前記複数のコンセプト・ノードとによるユーザ−コンセプト・ペアのランダムなサブセットに対する推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを計算するユーザ−コンセプト・スコア計算工程であって、前記第１の組のユーザ・ノードは前記第２の組のユーザ・ノードから分離しており、前記第２の組のユーザ・ノードは、前記複数のユーザ・ノードのうちの実質的に残りすべてのユーザ・ノードを含み、前記推薦アルゴリズムでは、複数の予測されるレーティング関数を含む目的関数を最適化することによって前記推薦されるユーザ−コンセプト・スコアが計算され、ユーザ−コンセプト・ペア（ｕ，ｉ）のための各予測されるレーティング関数は、
ユーザ−スコア・ベクトルＰ（ｕ）とコンセプト−スコア・ベクトルＱ（ｉ）とのドット積と、
ユーザ・ノードｕとコンセプト・ノードｉとに関連付けられているバイアス値と、を含む、工程と、
前記第２の組のユーザ・ノードに対する計算された前記推薦されるユーザ−コンセプト・スコアに基づいて、１つまたは複数のコンセプト・ノードに対する推薦を、前記第２の組のユーザ・ノードのユーザ・ノードに対応する１つまたは複数のユーザの１つまたは複数のクライアント・システムに送信する工程と、
を行うように構成されている、媒体。
【請求項１４】
１つまたは複数のプロセッサと、前記プロセッサに結合されており前記プロセッサによって実行可能な命令を含むメモリと、を備えるシステムであって、前記プロセッサは前記命令の実行時、
１つ以上のプロセッサが、複数のノードと、前記複数のノードを接続する複数のエッジとを含むソーシャル・グラフにアクセスする工程であって、前記ノードのうちの２つのノードの間の前記エッジの各々は、それら２つのノードの間の１次の隔たりを表し、前記複数のノードは、
前記オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられている複数のユーザにそれぞれ対応する複数のユーザ・ノードと、
前記オンライン・ソーシャル・ネットワークに関連付けられている複数のコンセプトにそれぞれ対応する複数のコンセプト・ノードと、
を含む、工程と、
１つ以上の前記プロセッサが、複数のユーザ−コンセプト・ペアを生成するべく、前記複数のコンセプト・ノードのうちの１つまたは複数との対話に関係する前記複数のユーザ
の各々に関連付けられているユーザ情報にアクセスする工程と、
前記複数のノードのうちの第１の組のユーザ・ノードに対するユーザ−コンセプト・スコアにそれぞれアクセスする工程であって、各ユーザ−コンセプト・スコアは前記複数のユーザ−コンセプト・ペアのうちの特定のユーザ−コンセプト・ペアに関し、前記特定のユーザ−コンセプト・ペアは、前記複数のコンセプト・ノードのうちの１つのコンセプト・ノードに対し１つのエッジによって接続されている、前記第１の組のユーザ・ノードのうちの１つのユーザ・ノードを含む、ユーザ−コンセプト・スコア・アクセス工程と、
前記第１の組のユーザ・ノードと前記複数のコンセプト・ノードとによるすべてのユーザ−コンセプト・ペアに対する推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを推定するための推薦アルゴリズムを生成する工程であって、前記推薦されるユーザ−コンセプト・スコアは、アクセスされた前記ユーザ−コンセプト・スコアに基づく、推薦アルゴリズム生成工程と、
前記複数のユーザ・ノードのうちの第２の組のユーザ・ノードと前記複数のコンセプト・ノードとによるユーザ−コンセプト・ペアのランダムなサブセットに対する推薦されるユーザ−コンセプト・スコアを計算するユーザ−コンセプト・スコア計算工程であって、前記第１の組のユーザ・ノードは前記第２の組のユーザ・ノードから分離しており、前記第２の組のユーザ・ノードは、前記複数のユーザ・ノードのうちの実質的に残りすべてのユーザ・ノードを含み、前記推薦アルゴリズムでは、複数の予測されるレーティング関数を含む目的関数を最適化することによって前記推薦されるユーザ−コンセプト・スコアが計算され、ユーザ−コンセプト・ペア（ｕ，ｉ）のための各予測されるレーティング関数は、
ユーザ−スコア・ベクトルＰ（ｕ）とコンセプト−スコア・ベクトルＱ（ｉ）とのドット積と、
ユーザ・ノードｕとコンセプト・ノードｉとに関連付けられているバイアス値と、を含む、工程と、
前記第２の組のユーザ・ノードに対する計算された前記推薦されるユーザ−コンセプト・スコアに基づいて、１つまたは複数のコンセプト・ノードに対する推薦を、前記第２の組のユーザ・ノードのユーザ・ノードに対応する１つまたは複数のユーザの１つまたは複数のクライアント・システムに送信する工程と、
を行うように構成されている、システム。