(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソーシャル・ネットワーキング・アプリケーションをサポートするためのユーザ推薦方法であって、
１以上のプロセッサと、前記１以上のプロセッサにより実行される１以上のプログラムを記憶するメモリとを有するコンピュータにおいて、
端末におけるユーザから、ユーザ推薦トリガ・コマンドを受信するステップと、
前記ユーザ推薦トリガ・コマンドに応じて、推薦候補ユーザ・リストを生成するステップと、
ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データを読み出し、前記ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに基づいて、前記推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザのマッチング・サクセス・レートを計算するステップと、
推薦のために、前記推薦候補ユーザ・リストから、最高のマッチング・サクセス・レートを有する少なくとも１人のユーザを選択するステップと、
前記端末における前記ユーザへの表示のために、前記の選択されたユーザに関する情報を前記端末に返すステップと、
を含み、
前記ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに基づいて、前記推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザのマッチング・サクセス・レートを計算する前記ステップは、
前記ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに基づいて、前記推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザに関するユーザ・スコアを生成するステップと、
ベイズ方法を用い、前記ユーザ・スコアに基づいて、前記推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザの前記マッチング・サクセス・レートを計算するステップと、
を含み、
ベイズ方法を用い、前記ユーザ・スコアに基づいて、前記推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザの前記マッチング・サクセス・レートを計算する前記ステップは、
前記ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに基づいて、前記推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザに関するソーシャル・ネットワーキング・サクセスの第１の確率を計算するステップと、
前記ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに基づく、前記推薦候補ユーザ・リスト内のソーシャル・ネットワーキング・サクセスフル・ユーザを受信し、前記の受信したソーシャル・ネットワーキング・サクセスフル・ユーザの前記ユーザ・スコアとして、前記推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザに関するソーシャル・ネットワーキング・サクセスの第２の確率を計算するステップと、
前記推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザの前記マッチング・サクセス・レートを計算するステップであって、前記マッチング・サクセス・レートは、前記第１の確率と前記第２の確率との積を前記ユーザ・スコアで割った商である、計算するステップと、
を含む、ユーザ推薦方法。
【請求項２】
前記推薦候補ユーザ・リストは、次の態様のうちの少なくとも１つの態様で、前記ユーザ推薦トリガ・コマンドに応じて生成される、すなわち、
モバイル端末でのオペレーションに対応するオペレーション時間であって、前記推薦候補ユーザ・リストは、前記オペレーション時間の時間差が設定範囲内であるユーザを含む、オペレーション時間に基づいて生成される、
モバイル端末の地理的位置であって、前記推薦候補ユーザ・リストは、前記地理的位置が同じエリアに属するユーザを含む、地理的位置に基づいて生成される、及び
アップロードされた情報であって、前記推薦候補ユーザ・リストは、前記アップロードされた情報からランダムに抽出されたユーザを含む、アップロードされた情報に基づいて生成される、請求項１記載のユーザ推薦方法。
【請求項３】
前記ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データは、ユーザ個人データ、ユーザ行動データ、及びソーシャル・リレーションシップを確立するためのパターン・データのうち少なくとも１つを含み、
前記ユーザ個人データは、アバタ・データが利用可能であるかどうか、署名データが利用可能であるかどうか、エリア情報が利用可能であるかどうか、及び前記ユーザが人気のあるログイン・ユーザであるかどうかのうち少なくとも１つを含み、
前記ユーザ行動データは、前記ユーザが悪いユーザとして設定されているかどうか、前記ソーシャル・リレーションシップを確立するための前記ユーザのサクセス・レート、及び前記ユーザが人気のあるソーシャル・ユーザであるかどうかのうち少なくとも１つを含み、
ソーシャル・リレーションシップを確立するための前記パターン・データは、前記ソーシャル・リレーションシップを確立するためのパターン、及びインタラクション情報のコンテンツ詳細度合いのうち少なくとも１つを含む、請求項１記載のユーザ推薦方法。
【請求項４】
前記ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに基づいて、前記推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザに関するユーザ・スコアを生成する前記ステップは、
前記ユーザ個人データ、前記ユーザ行動データ、及びソーシャル・リレーションシップを確立するための前記パターン・データにそれぞれ対応する予め設定された重みを読み出すステップと、
前記ユーザ個人データ、前記ユーザ行動データ、及びソーシャル・リレーションシップを確立するための前記パターン・データと、それぞれの対応する前記予め設定された重みとに基づいて、前記推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザに関する前記ユーザ・スコアを生成するステップと、
を含む、請求項３記載のユーザ推薦方法。
【請求項５】
ソーシャル・ネットワーキング・アプリケーションをサポートするためのユーザ推薦システムであって、
１以上のプロセッサと、
前記１以上のプロセッサにより実行される１以上のプログラムを記憶するメモリと、
端末におけるユーザから、ユーザ推薦トリガ・コマンドを受信するよう構成されているコマンド取得モジュールと、
前記ユーザ推薦トリガ・コマンドに応じて、推薦候補ユーザ・リストを生成するよう構成されている候補リスト生成モジュールと、
ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データを読み出し、前記ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに基づいて、前記推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザのマッチング・サクセス・レートを計算するよう構成されているマッチング・サクセス・レート計算モジュールと、
推薦のために、前記推薦候補ユーザ・リストから、最高のマッチング・サクセス・レートを有する少なくとも１人のユーザを選択し、前記端末における前記ユーザへの表示のために、前記の選択されたユーザに関する情報を前記端末に返すよう構成されているユーザ推薦モジュールと、
を含み、
前記マッチング・サクセス・レート計算モジュールは、
前記ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに基づいて、前記推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザに関するユーザ・スコアを生成するよう構成されているスコア生成モジュールと、
ベイズ方法を用い、前記ユーザ・スコアに基づいて、前記推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザの前記マッチング・サクセス・レートを計算するよう構成されているベイズ・モジュールと、
を含み、
前記ベイズ・モジュールは、
前記ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに基づいて、前記推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザに関するソーシャル・ネットワーキング・サクセスの第１の確率を計算するよう構成されている第１の確率計算ユニットと、
前記ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに基づく、前記推薦候補ユーザ・リスト内のソーシャル・ネットワーキング・サクセスフル・ユーザを受信し、前記の受信したソーシャル・ネットワーキング・サクセスフル・ユーザの前記ユーザ・スコアとして、前記推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザに関するソーシャル・ネットワーキング・サクセスの第２の確率を計算するよう構成されている第２の確率計算ユニットと、
前記推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザの前記マッチング・サクセス・レートを計算するよう構成されているマッチング・サクセス・レート計算ユニットであって、前記マッチング・サクセス・レートは、前記第１の確率と前記第２の確率との積を前記ユーザ・スコアで割った商である、マッチング・サクセス・レート計算ユニットと、
を含む、ユーザ推薦システム。
【請求項６】
前記候補リスト生成モジュールは、次の態様のうちの少なくとも１つの態様で、前記推薦候補ユーザ・リストを生成する、すなわち、
モバイル端末でのオペレーションに対応するオペレーション時間であって、前記推薦候補ユーザ・リストは、前記オペレーション時間の時間差が設定範囲内であるユーザを含む、オペレーション時間に基づいて、前記推薦候補ユーザ・リストを生成する、
モバイル端末の地理的位置であって、前記推薦候補ユーザ・リストは、前記地理的位置が同じエリアに属するユーザを含む、地理的位置に基づいて、前記推薦候補ユーザ・リストを生成する、及び
アップロードされた情報であって、前記推薦候補ユーザ・リストは、前記アップロードされた情報からランダムに抽出されたユーザを含む、アップロードされた情報に基づいて、前記推薦候補ユーザ・リストを生成する、請求項５記載のユーザ推薦システム。
【請求項７】
前記ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データは、ユーザ個人データ、ユーザ行動データ、及びソーシャル・リレーションシップを確立するためのパターン・データのうち少なくとも１つを含み、
前記ユーザ個人データは、アバタ・データが利用可能であるかどうか、署名データが利用可能であるかどうか、エリア情報が利用可能であるかどうか、及び前記ユーザが人気のあるログイン・ユーザであるかどうかのうち少なくとも１つを含み、
前記ユーザ行動データは、前記ユーザが悪いユーザとして設定されているかどうか、ソーシャル・リレーションシップ・エスタブリッシュメントを確立するための前記ユーザのサクセス・レート、及び前記ユーザが人気のあるソーシャル・ユーザであるかどうかのうち少なくとも１つを含み、
ソーシャル・リレーションシップを確立するための前記パターン・データは、前記ソーシャル・リレーションシップを確立するためのパターン、及びインタラクション情報のコンテンツ詳細度合いのうち少なくとも１つを含む、請求項５記載のユーザ推薦システム。
【請求項８】
前記スコア生成モジュールは、さらに、前記ユーザ個人データ、前記ユーザ行動データ、及びソーシャル・リレーションシップを確立するための前記パターン・データにそれぞれ対応する予め設定された重みを読み出し、前記ユーザ個人データ、前記ユーザ行動データ、及びソーシャル・リレーションシップを確立するための前記パターン・データと、それぞれの対応する前記予め設定された重みとに基づいて、前記推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザに関する前記ユーザ・スコアを生成するよう構成されている、請求項７記載のユーザ推薦システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示する実施例は、一般に、コンピュータ技術の分野に関し、詳細には、ソーシャル・ネットワーキング・アプリケーションをサポートするためのユーザ推薦方法、及び同ユーザ推薦方法を用いて実装されるシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インタネット技術の発展、特にモバイル・インタネット技術の発展は、人々の仕事及び生活を大いに変化させている。（様々なインスタント・メッセージング・ツール及びコミュニティ・ネットワーク等の）ソーシャル・ネットワーキング・アプリケーションの創出は、対人コミュニケーションをより便利で多様なものにしている。ユーザ・リレーションシップ・チェーン（user  relationship  chain）を安定させ拡大させるために、そしてソーシャル・ネットワーキング・アプリケーション・ユーザを失うことを防止するために、様々なソーシャル・ネットワーキング・アプリケーションは、通常、ユーザが関心を持っている可能性がある他のユーザをそのユーザに推薦するためのユーザ推薦機能を提供している。
【０００３】
従来のユーザ推薦方法は、６次空間理論（six  degree  spatial  theory）に基づく友人推薦と、共通の関心に基づく友人推薦とを含む。６次空間理論に基づく友人推薦は、人間は最大で６人の人間を介して知らない人間を知ることができるという理論を指し、このタイプのユーザ推薦方法は、ユーザ・リレーションシップ・チェーンに依存する。共通の関心に基づく友人推薦は、同じ関心を有するユーザを推薦する方法を指し、このタイプのユーザ推薦方法は、ユーザの個人情報に依存する。しかしながら、従来の６次空間理論に基づく友人推薦方法は、複雑な６次リレーションシップ計算プロセスを必要とする。さらに、共通の関心に基づく友人推薦方法では、関心グラフ・モデル（interest  graph  model）の確立は複雑である。したがって、従来のユーザ推薦方法の実装は複雑であり、その推薦性能及び推薦効率は高くない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
複雑な実装の問題を鑑みると、推薦性能及び推薦効率を改善することができるユーザ推薦方法を提供することが必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
ソーシャル・ネットワーキング・アプリケーションをサポートするためのユーザ推薦方法は、
１以上のプロセッサと、前記１以上のプロセッサにより実行される１以上のプログラムを記憶するメモリとを有するコンピュータにおいて、
モバイル端末におけるユーザから、ユーザ推薦トリガ・コマンド（user  recommendation  triggering  command）を受信するステップと、
前記ユーザ推薦トリガ・コマンドに応じて、推薦候補ユーザ・リスト（recommended  candidate  user  list）を生成するステップと、
ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データ（user  social  networking  quality  data）を読み出し、前記ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに基づいて、前記推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザのマッチング・サクセス・レート（matching  success  rate）を計算するステップと、
推薦のために、前記推薦候補ユーザ・リストから、最高のマッチング・サクセス・レートを有する少なくとも１人のユーザを選択するステップと、
前記モバイル端末における前記ユーザへの表示のために、前記の選択されたユーザに関する情報を前記モバイル端末に返すステップと、
を含む。
【０００６】
さらに、同ユーザ推薦方法を用いて実装され、推薦性能及び推薦効率を改善することができるユーザ推薦システムが提供される。
【０００７】
ソーシャル・ネットワーキング・アプリケーションをサポートするためのユーザ推薦システムは、
１以上のプロセッサと、
前記１以上のプロセッサにより実行される１以上のプログラムを記憶するメモリと、
モバイル端末におけるユーザから、ユーザ推薦トリガ・コマンドを受信するよう構成されているコマンド取得モジュールと、
前記ユーザ推薦トリガ・コマンドに応じて、推薦候補ユーザ・リストを生成するよう構成されている候補リスト生成モジュールと、
ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データを読み出し、前記ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに基づいて、前記推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザのマッチング・サクセス・レートを計算するよう構成されているマッチング・サクセス・レート計算モジュールと、
推薦のために、前記推薦候補ユーザ・リストから、最高のマッチング・サクセス・レートを有する少なくとも１人のユーザを選択し、前記モバイル端末における前記ユーザへの表示のために、前記の選択されたユーザに関する情報を前記モバイル端末に返すよう構成されているユーザ推薦モジュールと、
を含む。
【０００８】
上記のユーザ推薦方法及びユーザ推薦システムにおいて、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザのマッチング・サクセス・レートが、ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに従って計算され、最高のマッチング・サクセス・レートを有する少なくとも１人のユーザが推薦される。ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データのデータ・モデルの確立は、関心グラフ・モデルの確立よりも単純であり、マッチング・サクセス・レートの計算は、６次リレーションシップの計算よりも単純である。したがって、本発明に従ったユーザ推薦方法及びユーザ推薦システムは、実装しやすく、推薦性能及び推薦効率を改善することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
図面と併せて読まれると、本発明の前述の実施例に加えて、さらなる実施例が、本発明の様々な態様の以下の詳細な説明の結果、より明確に理解されるであろう。図面のいくつかのビューを通して、同様の参照番号は対応する部分を指す。
【図１】本発明のいくつかの実施例における、ソーシャル・ネットワーキング・アプリケーションをサポートするためのユーザ推薦方法の概略フローチャート。
【図２】本発明のいくつかの実施例における、ベイズ方法を用いて、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザのマッチング・サクセス・レートを計算するための方法のフローチャート。
【図３】本発明のいくつかの実施例におけるユーザ推薦システムの概略構造図。
【図４】本発明のいくつかの実施例におけるマッチング・サクセス・レート計算モジュールの概略構造図。
【図５】本発明のいくつかの実施例におけるベイズ・モジュールの概略構造図。
【図６】本発明のいくつかの実施例に従った、モバイル端末上で実行されるソーシャル・ネットワーキング・アプリケーションをサポートするためのユーザ推薦方法を実装する例示的なコンピュータを示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図１に示されるように、本発明のいくつかの実施例におけるユーザ推薦方法は、以下のステップを含む。
【００１１】
ステップＳ１０：モバイル端末におけるユーザから、ユーザ推薦トリガ・コマンドを受信する。
【００１２】
いくつかの実施例において、ユーザ推薦トリガ・コマンドは、次の態様のうちの少なくとも１つの態様で受信される：モバイル端末のプリセット物理ボタン又は仮想ボタンをクリックしたというインストラクションを受信する；モバイル端末を振ったというオペレーションを受信する。そして、ユーザ推薦トリガ・コマンドを生成する。
【００１３】
ステップＳ２０：ユーザ推薦トリガ・コマンドに応じて、推薦候補ユーザ・リストを生成する。
【００１４】
いくつかの実施例において、ステップＳ２０では、推薦候補ユーザ・リストは、次の態様のうちの少なくとも１つの態様で生成される。
【００１５】
（１）モバイル端末でのオペレーションに対応するオペレーション時間に基づいて、推薦候補リストを生成する。ここで、推薦候補ユーザ・リストは、オペレーション時間の時間差が設定範囲内であるユーザを含む。
【００１６】
いくつかの実施例において、モバイル端末でのオペレーションが受信され、ユーザ推薦トリガ・コマンドが生成され、オペレーションに対応するオペレーション時間が記録される。モバイル端末でのオペレーションは、モバイル端末を振ること又はモバイル端末をフリップすることであり得る。クライアント端末（client  end）は、現在のユーザのオペレーションに対応するオペレーション時間をサーバにアップロードすることができ、サーバは、全てのユーザのオペレーションに対応するオペレーション時間を受信して、オペレーション時間の時間差が設定範囲（０．５秒等）内であるユーザを現在のユーザに推薦する。
【００１７】
（２）モバイル端末の地理的位置に基づいて、推薦候補ユーザ・リストを生成する。ここで、推薦候補ユーザ・リストは、地理的位置が同じエリアに属するユーザを含む。
【００１８】
いくつかの実施例において、クライアント端末は、ユーザの現在の地理的位置を受信することができ、その地理的位置をサーバにアップロードすることができる。サーバは、推薦ユーザ取得コマンド（recommended  user  acquisition  command）がトリガされた後に全てのモバイル端末によりアップロードされた地理的位置を受信し、地理的位置に従って、現在のユーザと同じエリアに属するユーザを取得する。さらに、サーバは、受信した地理的位置に従って、現在のユーザの地理的位置までの距離が設定範囲（１００メートル等）内であるユーザを受信し、取得したユーザに従って、推薦候補ユーザ・リストを生成し、推薦候補ユーザ・リストを現在のユーザのクライアント端末に送信することができる。
【００１９】
（３）アップロードされた情報に従って、推薦候補ユーザ・リストを生成する。ここで、推薦候補ユーザ・リストは、アップロードされた情報からランダムに抽出されたユーザを含む。
【００２０】
いくつかの実施例において、アップロードされた情報は、友人作成情報（friend-making  information）、ユーザの個人情報、及び何らかのネットワーク・アプリケーションにおけるユーザのコメント情報であり得る。友人作成情報は、マッチングを介して友人を作るためにソーシャル・ネットワークにおいてユーザにより入力された部分的な個人情報及び友人作成コンテンツ（friend-making  content）を含み得る。クライアント端末は、そのような情報をサーバにアップロードすることができる。サーバは、全てのクライアント端末によりアップロードされた情報を受信する。各現在のユーザに関して、現在のユーザのクライアント端末によりアップロードされた推薦ユーザ取得コマンドを受信した後、サーバは、現在のユーザのための推薦候補ユーザ・リストを生成するために、複数の他のユーザをランダムに選択することができ、推薦候補ユーザ・リストを現在のユーザのクライアント端末に送信することができる。
【００２１】
さらに、複数の他のユーザがランダムに選択された後、ランダムに選択されたユーザの属性情報が受信され得る。ここで、属性情報は、ユーザの位置エリア、年齢、及びコメント情報を含む。現在のユーザとマッチングする属性情報を有する予め設定された数のユーザが、ユーザの属性情報に従って抽出され得、推薦候補ユーザ・リストを生成するために使用される。例えば、予め設定された年齢グループに属するユーザが、ランダムに選択されたユーザから抽出され、推薦候補ユーザ・リストを生成するために使用される。
【００２２】
ステップＳ３０：ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データを読み出し、ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに従って、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザのマッチング・サクセス・レートを計算する。
【００２３】
いくつかの実施例において、ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データは、ユーザ個人データ、ユーザ行動データ（user  behavior  data）、及びソーシャル・リレーションシップを確立するためのパターン・データのうち少なくとも１つを含む。ユーザ個人データは、次のうちの少なくとも１つを含む：アバタ・データが利用可能であるかどうか、署名データが利用可能であるかどうか、エリア情報が利用可能であるかどうか、及びユーザが人気のあるログイン・ユーザであるかどうか。ユーザ行動データは、次のうちの少なくとも１つを含む：ユーザが悪いユーザ（bad  user）として設定されているかどうか、ソーシャル・リレーションシップ・エスタブリッシュメント（social  relationship  establishment）を確立するためのユーザのサクセス・レート、及びユーザが人気のあるソーシャル・ユーザであるかどうか。ソーシャル・リレーションシップを確立するためのパターン・データは、次のうちの少なくとも１つを含む：ソーシャル・リレーションシップを確立するためのパターン、及びインタラクション情報のコンテンツ詳細度合い（content  detailed  degree）。
【００２４】
いくつかの実施例において、サーバは、全てのユーザのユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データを記憶する。サーバは、ユーザのソーシャル行動情報に関する統計値を作成し、各ユーザのソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データを更新する。ユーザ個人データは、ユーザにより提示された個人情報に従って取得することができる。ユーザ行動データ及びソーシャル・リレーションシップを確立するためのパターン・データは、統計値を介して取得されたソーシャル行動情報に従って生成することができる。
【００２５】
いくつかの実施例において、ステップＳ３０における、ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに従って、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザのマッチング・サクセス・レートを計算するステップは、ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに従って、推薦候補ユーザ・リストにおけるユーザ・スコアを生成するステップ；及び、ベイズ方法を用い、ユーザ・スコアに基づいて、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザのマッチング・サクセス・レートを計算するステップを含む。
【００２６】
いくつかの実施例において、ユーザ個人データ、ユーザ行動データ、及びソーシャル・リレーションシップを確立するためのパターン・データを含むデータ・モデルが構築され得る。サーバは、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザのソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データを読み出し、ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに従って、各ユーザをランク付けする。例えば、ユーザ個人データがより詳細である場合、ソーシャル・リレーションシップ・エスタブリッシュメントのサクセス・レートがより高い場合、及びユーザが人気のあるソーシャル・ユーザである場合、ユーザはより高いスコアを得る。
【００２７】
さらに、いくつかの実施例において、ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに基づいて、推薦候補ユーザ・リストにおけるユーザ・スコアを生成するステップは、ユーザ個人データ、ユーザ行動データ、及びソーシャル・リレーションシップを確立するためのパターン・データにそれぞれ対応する予め設定された重みを読み出すステップ；及び、ユーザ個人データ、ユーザ行動データ、及びソーシャル・リレーションシップを確立するためのパターン・データと、それぞれの対応する予め設定された重みとに従って、推薦候補ユーザ・リストにおけるユーザ・スコアを生成するステップを含む。
【００２８】
いくつかの実施例において、３つのデータ・モデル、すなわち、ユーザ個人データ、ユーザ行動データ、及びソーシャル・リレーションシップを確立するためのパターン・データに対応する重みは、前もって設定することができる。推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザがランク付けされるとき、この３つのデータ・モデルがまずランク付けされ得る。さらに、この３つのデータ・モデルをそれぞれの対応する重みと組み合わせた後、ユーザが総合的にランク付けされる。それにより、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザに関するユーザ・スコアを生成する。
【００２９】
いくつかの実施例において、図２に示されるように、ベイズ方法を用い、ユーザ・スコアに基づいて、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザのマッチング・サクセス・レートを計算する特定のプロセスは、以下のステップを含む。
【００３０】
ステップＳ３０２：ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに基づいて、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザに関するソーシャル・ネットワーキング・サクセス（social  networking  success）の第１の確率を計算する。
【００３１】
ステップＳ３０４：ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに基づく、推薦候補ユーザ・リスト内のソーシャル・ネットワーキング・サクセスフル・ユーザ（social-networking-successful  user）を受信し、受信したソーシャル・ネットワーキング・サクセスフル・ユーザのユーザ・スコアとして、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザに関するソーシャル・ネットワーキング・サクセスの第２の確率を計算する。
【００３２】
ステップＳ３０６：推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザのマッチング・サクセス・レートを計算する。ここで、マッチング・サクセス・レートは、第１の確率と第２の確率との積をユーザ・スコアで割った商である。
【００３３】
いくつかの実施例において、
UserSocialQuantity=(UserInfo,UserBehave,UserGreet)
と定義され得る。ここで、UserSocialQuantityは、ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データ・モデルを表し、UserInfoは、ユーザ個人データを表し、UserBehaveは、ユーザ行動データを表し、UserGreetは、ソーシャル・リレーションシップを確立するためのパターン・データを表す。また、
SocialResult=[success,fail]
と定義される。ここで、successは、マッチングが成功であることを表し、failは、マッチングが失敗であることを表す。
【００３４】
さらに、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザのマッチング・サクセス・レートは、以下のベイズ公式に従って計算される。
【００３５】
【数１】
0006017039.tif 000002
ここで、P(SocialResult=success|UserSocialQuantity)は、ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・モデルにおけるユーザ・マッチング・サクセスの確率（すなわち、ユーザのマッチング・サクセス・レート）を表し、P(UserSocialQuantity)は、ユーザのソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに従ったユーザのランク付け（すなわち、ユーザ・スコア）を表し、P(UserSocialQuantity|SocialResult=success)は、受信したソーシャル・ネットワーキング・サクセスフル・ユーザのユーザ・スコアとしての、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザに関するソーシャル・ネットワーキング・サクセスの第２の確率を表し、P(SocialResult=success)は、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザに関するソーシャル・ネットワーキング・サクセスの第１の確率を表す。
【００３６】
いくつかの実施例において、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザと、現在のユーザとの間のマッチング・サクセスの確率は、サーバに記憶された各ユーザのソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データの履歴データ（historical  data）に従って推定される。これは単純であり、実装しやすい。したがって、推薦性能及び推薦効率を改善することができる。
【００３７】
ステップＳ４０：推薦のために、推薦候補ユーザ・リストから、最高のマッチング・サクセス・レートを有する少なくとも１人のユーザを選択する。
【００３８】
ステップＳ５０：モバイル端末におけるユーザへの表示のために、選択されたユーザに関する情報をモバイル端末に返す。
【００３９】
いくつかの実施例において、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザのマッチング・サクセス・レートが計算された後、マッチング・サクセス・レートに基づいて、ユーザが順番に並べられ、より高くランク付けされた予め設定された数のユーザが、推薦のために選択される。さらに、サーバは、より高くランク付けされたユーザ情報を、推薦ユーザ取得コマンドをトリガしたクライアント端末に送信することができ、そのユーザ情報が、リストの形態で、クライアント端末のアプリケーション・インタフェース内に表示される。さらに、ユーザは、表示されている推薦ユーザからいくらかのユーザを選択することができ、選択されたユーザにメッセージを送信する。
【００４０】
図３に示されるように、いくつかの実施例において、ユーザ推薦システムは、コマンド取得モジュール１０、候補リスト生成モジュール２０、マッチング・サクセス・レート計算モジュール３０、及びユーザ推薦モジュール４０を含む。
【００４１】
コマンド取得モジュール１０は、ユーザ推薦トリガ・コマンドを受信するよう構成される。
【００４２】
いくつかの実施例において、コマンド取得モジュール１０は、次の態様のうちの少なくとも１つの態様で、ユーザ推薦トリガ・コマンドを受信する：プリセット物理ボタン又は仮想ボタンをクリックしたというインストラクションを受信する；モバイル端末を振ったというオペレーションを受信する。そして、ユーザ推薦トリガ・コマンドを生成する。
【００４３】
候補リスト生成モジュール２０は、ユーザ推薦トリガ・コマンドに応じて、推薦候補ユーザ・リストを生成するよう構成される。
【００４４】
いくつかの実施例において、候補リスト生成モジュール２０は、次の態様のうちの少なくとも１つの態様で、推薦候補ユーザ・リストを生成する。
【００４５】
（１）モバイル端末でのオペレーションに対応するオペレーション時間に基づいて、推薦候補リストを生成する。ここで、推薦候補ユーザ・リストは、オペレーション時間の時間差が設定範囲内であるユーザを含む。
【００４６】
いくつかの実施例において、モバイル端末でのオペレーションが受信され、ユーザ推薦トリガ・コマンドが生成され、オペレーションのオペレーション時間が記録される。モバイル端末でのオペレーションは、モバイル端末を振ること又はモバイル端末をフリップすることであり得る。クライアント端末は、現在のユーザのオペレーションに対応するオペレーション時間をサーバにアップロードすることができ、サーバの候補リスト生成モジュール２０は、全てのユーザのオペレーションに対応するオペレーション時間を受信して、オペレーション時間の時間差が設定範囲（０．５秒等）内であるユーザを現在のユーザに推薦する。
【００４７】
（２）モバイル端末の地理的位置に基づいて、推薦候補ユーザ・リストを生成する。ここで、推薦候補ユーザ・リストは、地理的位置が同じエリアに属するユーザを含む。
【００４８】
いくつかの実施例において、クライアント端末は、ユーザの現在の地理的位置を受信することができ、その地理的位置をサーバにアップロードすることができる。サーバの候補リスト生成モジュール２０は、推薦ユーザ取得インストラクションがトリガされた後に全てのモバイル端末によりアップロードされた地理的位置を受信し、地理的位置に従って、現在のユーザと同じエリアに属するユーザを取得する。さらに、候補リスト生成モジュール２０は、受信した地理的位置に従って、現在のユーザの地理的位置までの距離が設定範囲（１００メートル等）内であるユーザを受信し、取得したユーザに従って、推薦候補ユーザ・リストを生成し、推薦候補ユーザ・リストを現在のユーザのクライアント端末に送信することができる。
【００４９】
（３）アップロードされた情報に基づいて、推薦候補ユーザ・リストを生成する。ここで、推薦候補ユーザ・リストは、アップロードされた情報からランダムに抽出されたユーザを含む。
【００５０】
いくつかの実施例において、アップロードされた情報は、友人作成情報、ユーザの個人情報、及び何らかのネットワーク・アプリケーションにおけるユーザのコメント情報であり得る。友人作成情報は、マッチングを介して友人を作るためにソーシャル・ネットワークにおいてユーザにより入力された部分的な個人情報及び友人作成コンテンツを含み得る。クライアント端末は、そのような情報をサーバにアップロードすることができる。サーバの候補リスト生成モジュール２０は、全てのクライアント端末によりアップロードされた情報を受信する。各現在のユーザに関して、現在のユーザのクライアント端末によりアップロードされた推薦ユーザ取得コマンドを受信した後、サーバの候補リスト生成モジュール２０は、現在のユーザのための推薦候補ユーザ・リストを生成するために、複数の他のユーザをランダムに選択することができ、推薦候補ユーザ・リストを現在のユーザのクライアント端末に送信することができる。
【００５１】
さらに、複数の他のユーザがランダムに選択された後、ランダムに選択されたユーザの属性情報が受信され得る。ここで、属性情報は、ユーザの位置エリア、年齢、及びコメント情報を含む。現在のユーザとマッチングする属性情報を有する予め設定された数のユーザが、ユーザの属性情報に基づいて抽出され得、推薦候補ユーザ・リストを生成するために使用される。例えば、予め設定された年齢グループに属するユーザが、ランダムに選択された複数のユーザから抽出され、推薦候補ユーザ・リストを生成するために使用される。
【００５２】
マッチング・サクセス・レート計算モジュール３０は、ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データを読み出し、ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに従って、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザのマッチング・サクセス・レートを計算するよう構成される。
【００５３】
いくつかの実施例において、ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データは、ユーザ個人データ、ユーザ行動データ、及びソーシャル・リレーションシップを確立するためのパターン・データのうち少なくとも１つを含む。ユーザ個人データは、次のうちの少なくとも１つを含む：アバタ・データが利用可能であるかどうか、署名データが利用可能であるかどうか、エリア情報が利用可能であるかどうか、及びユーザが人気のあるログイン・ユーザであるかどうか。ユーザ行動データは、次のうちの少なくとも１つを含む：ユーザが悪いユーザとして設定されているかどうか、ソーシャル・リレーションシップ・エスタブリッシュメントのサクセス・レート、及びユーザが人気のあるソーシャル・ユーザであるかどうか。ソーシャル・リレーションシップの確立方法に関するデータは、次のうちの少なくとも１つを含む：ソーシャル・リレーションシップを確立するためのパターン、及びインタラクション情報のコンテンツ詳細度合い。
【００５４】
いくつかの実施例において、サーバは、全てのユーザのユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データを記憶する。サーバは、ユーザのソーシャル行動情報に関する統計値を作成し、各ユーザのソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データを更新する。ユーザ個人データは、ユーザにより提示された個人情報に従って取得することができる。ユーザ行動データ及びソーシャル・リレーションシップを確立するためのパターン・データは、統計値を介して取得されたソーシャル行動情報に従って生成することができる。
【００５５】
いくつかの実施例において、図４に示されるように、マッチング・サクセス・レート計算モジュール３０は、スコア生成モジュール３１０と、ベイズ・モジュール３２０とを含む。
【００５６】
スコア生成モジュール３１０は、ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに従って、推薦候補ユーザ・リストにおけるユーザ・スコアを生成するよう構成される。
【００５７】
ベイズ・モジュール３２０は、ベイズ方法を用い、ユーザ・スコアに基づいて、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザのマッチング・サクセス・レートを計算するよう構成される。
【００５８】
いくつかの実施例において、ユーザ個人データ、ユーザ行動データ、及びソーシャル・リレーションシップを確立するためのパターン・データを含むデータ・モデルが構築され得る。スコア生成モジュール３１０は、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザのソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データを読み出し、ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに従って、各ユーザをランク付けする。例えば、ユーザ個人データがより詳細である場合、ソーシャル・リレーションシップ・エスタブリッシュメントのサクセス・レートがより高い場合、及びユーザが人気のあるソーシャル・ユーザである場合、ユーザはより高いスコアを得る。
【００５９】
さらに、いくつかの実施例において、スコア生成モジュール３１０は、ユーザ個人データ、ユーザ行動データ、及びソーシャル・リレーションシップを確立するためのパターン・データにそれぞれ対応する予め設定された重みを読み出し、ユーザ個人データ、ユーザ行動データ、及びソーシャル・リレーションシップを確立するためのパターン・データと、それぞれの対応する予め設定された重みとに従って、推薦候補ユーザ・リストにおけるユーザ・スコアを生成する。
【００６０】
いくつかの実施例において、３つのデータ・モデル、すなわち、ユーザ個人データ、ユーザ行動データ、及びソーシャル・リレーションシップを確立するためのパターン・データに対応するそれぞれの予め設定された重みは、前もって設定することができる。推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザをランク付けするとき、スコア生成モジュール３１０は、まず、この３つのデータ・モデルをそれぞれランク付けする。さらに、この３つのデータ・モデルをそれぞれの対応する予め設定された重みと組み合わせた後、ユーザが総合的にランク付けされ得る。それにより、推薦候補ユーザ・リストにおけるユーザ・スコアを生成する。
【００６１】
いくつかの実施例において、図５に示されるように、ベイズ・モジュール３２０は、第１の確率計算ユニット３２２と、第２の確率計算ユニット３２４と、マッチング・サクセス・レート計算ユニット３２６とを含む。
【００６２】
第１の確率計算ユニット３２２は、ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに基づいて、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザに関するソーシャル・ネットワーキング・サクセスの第１の確率を計算するよう構成される。
【００６３】
第２の確率計算ユニット３２４は、ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに基づく、推薦候補ユーザ・リスト内のソーシャル・ネットワーキング・サクセスフル・ユーザを受信し、受信したソーシャル・ネットワーキング・サクセスフル・ユーザのユーザ・スコアとして、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザに関するソーシャル・ネットワーキング・サクセスの第２の確率を計算するよう構成される。
【００６４】
マッチング・サクセス・レート計算ユニット３２６は、推薦候補リスト内のユーザのマッチング・サクセス・レートを計算するよう構成される。ここで、マッチング・サクセス・レートは、第１の確率と第２の確率との積をユーザ・スコアで割った商である。
【００６５】
いくつかの実施例において、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザと、現在のユーザとの間のマッチング・サクセスの確率は、サーバに記憶された各ユーザのソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データの履歴データに従って推定される。これは単純であり、実装しやすい。したがって、推薦性能及び推薦効率を改善することができる。
【００６６】
図３のユーザ推薦モジュール４０は、推薦のために、推薦候補ユーザ・リストから、最高のマッチング・サクセス・レートを有する少なくとも１人のユーザを選択するよう構成される。
【００６７】
いくつかの実施例において、図３のユーザ推薦モジュール４０は、マッチング・サクセス・レートに基づいて、ユーザを順番に並べ、推薦のために、より高くランク付けされた予め設定された数のユーザを選択するよう構成される。さらに、図３のユーザ推薦モジュール４０は、より高くランク付けされたユーザ情報を、推薦ユーザ取得コマンドをトリガしたクライアント端末に送信することができ、そのユーザ情報が、リストの形態で、クライアント端末のアプリケーション・インタフェース内に表示される。
【００６８】
図６は、本出願のいくつかの実施例に従った、モバイル端末上で実行されるソーシャル・ネットワーキング・アプリケーションをサポートするためのユーザ推薦方法を実装する例示的なコンピュータ６００を示すブロック図である。いくつかの実施例において、モバイル端末及びコンピュータ６００は、１つのデバイスであり、ラップトップ、スマートフォン、タブレット等であり得る。いくつかの他の実施例において、モバイル端末及びコンピュータ６００は、コンピュータ・ネットワーク（例えば、インタネット）を介して互いに接続される２つの異なるデバイスである。この場合、コンピュータ６００は、ネットワークのサーバ・サイドに存在し、モバイル端末は、ネットワークのクライアント・サイドに存在する。コンピュータ６００は、１以上の処理ユニットＣＰＵ６０２（本明細書においてプロセッサとも呼ばれる）、１以上のネットワーク・インタフェース６０４、１以上の入力デバイス６０５、ディスプレイ６０３、メモリ６０６、及びこれらのコンポーネントを相互接続するための１以上の通信バス６０８を含む。いくつかの実施例において、１以上のユーザ入力デバイス６０５は、キーボード、マウス、トラックパッド、及びタッチスクリーンを含む。通信バス６０８は、任意的に、システム・コンポーネント間の通信を相互接続し制御する回路（チップセットと呼ばれることもある）を含む。
【００６９】
メモリ６０６は、通常、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ等の高速ランダム・アクセス・メモリ又は他のランダム・アクセス・ソリッド・ステート・メモリ・デバイスを含み、任意的に、１以上の磁気ディスク記憶デバイス、光ディスク記憶デバイス、フラッシュ・メモリ・デバイス等の不揮発性メモリ、又は他の不揮発性ソリッド・ステート記憶デバイスを含む。メモリ６０６は、任意的に、１以上のＣＰＵ６０２からリモートに位置する１以上の記憶デバイスを含む。メモリ６０６又はメモリ６０６内の１以上の不揮発性メモリ・デバイスは、非一時的なコンピュータ読み取り可能記憶媒体を含む。いくつかの実施例において、メモリ６０６又は非一時的なコンピュータ読み取り可能記憶媒体は、以下のプログラム、モジュール、及びデータ構造、又はそれらのサブセットを記憶する。
・様々な基本システム・サービスを扱う手順及びハードウェア依存のタスクを実行する手順を含むオペレーティング・システム６１０、
・１以上のネットワーク・インタフェース６０４（有線又は無線）及び通信ネットワーク（例えば、インタネット）を介して、コンピュータ６００を他のデバイス（例えば、リモート・サーバ又はクライアント・デバイス）に接続するネットワーク通信モジュール（又は、インストラクション）６１２、
・様々なユーザ・インタフェース・コントロール（例えば、テキストボックス、ドロップダウン・リスト、又はプッシュ・ボタン）に加えて、ユーザ入力に応じたデータ及び画像を表示するユーザ・インタフェース・モジュール６１４、
・ユーザ推薦トリガ・コマンドを受信するよう構成されているコマンド取得モジュール６１６、
・ユーザ推薦トリガ・コマンドに応じて、推薦候補ユーザ・リストを生成するよう構成されている候補リスト生成モジュール６１８、
・ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データを読み出し、ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに基づいて、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザのマッチング・サクセス・レートを計算するよう構成されているマッチング・サクセス・レート計算モジュール６２０、
・推薦のために、推薦候補ユーザ・リストから、最高のマッチング・サクセス・レートを有する少なくとも１人のユーザを選択するよう構成されているユーザ推薦モジュール６３２。
【００７０】
マッチング・サクセス・レート計算モジュール６２０は、
・ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに基づいて、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザに関するユーザ・スコアを生成するよう構成されているスコア生成モジュール６２２、及び
・ベイズ方法を用い、ユーザ・スコアに基づいて、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザのマッチング・サクセス・レートを計算するよう構成されているベイズ・モジュール６２４を含み、
ベイズ・モジュール６２４は、
・ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに基づいて、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザに関するソーシャル・ネットワーキング・サクセスの第１の確率を計算するよう構成されている第１の確率計算ユニット６２６、
・ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに基づく、推薦候補ユーザ・リスト内のソーシャル・ネットワーキング・サクセスフル・ユーザを受信し、受信したソーシャル・ネットワーキング・サクセスフル・ユーザのユーザ・スコアとして、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザに関するソーシャル・ネットワーキング・サクセスの第２の確率を計算するよう構成されている第２の確率計算ユニット６２８、及び
・推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザのマッチング・サクセス・レートを計算するよう構成されているマッチング・サクセス・レート計算ユニット６３０であって、マッチング・サクセス・レートは、第１の確率と第２の確率との積をユーザ・スコアで割った商である、マッチング・サクセス・レート計算ユニット６３０を含む。
【００７１】
本発明のユーザ推薦方法及びユーザ推薦システムにおいて、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザのマッチング・サクセス・レートが、ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データに従って計算され、最高のマッチング・サクセス・レートを有する少なくとも１人のユーザが推薦される。ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データのデータ・モデルの確立は、関心グラフ・モデルの確立よりも単純であり、マッチング・サクセス・レートの計算は、６次リレーションシップの計算よりも単純である。したがって、このユーザ推薦方法及びユーザ推薦システムは、実装しやすく、推薦性能及び推薦効率を改善することができる。
【００７２】
さらに、推薦候補ユーザ・リスト内の各ユーザのマッチング・サクセス・レートは、ユーザ・ソーシャル・ネットワーキング・クオリティ・データの履歴データに従って計算され、最高のマッチング・サクセス・レートを有するユーザは、ユーザ要件をより良く満たし、推薦クオリティを改善することができ、それにより、ユーザ推薦後のマッチング・サクセス・レートを改善することができる。
【００７３】
上記実施例に従った方法におけるプロセスの全て又は一部は、コンピュータ・プログラムのインストラクションの下、関連ハードウェアにより実現され得ることを当業者は理解すべきである。そのようなプログラムは、コンピュータ読み取り可能記憶媒体に記憶することができる。プログラムが実行されるとき、本発明の上記実施例に従った方法のプロセスが実行される。そのような記憶媒体は、磁気ディスク、光ディスク、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、又はランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）であり得る。
【００７４】
上記実施例は、本発明のいくつかの実施態様の単なる詳細な説明に過ぎず、本発明に対する限定として解釈すべきではない。本発明の概念から逸脱することなくなされる修正及び改良は、本発明の保護範囲内に属するものと当業者は留意すべきである。したがって、本発明の保護範囲は、添付の特許請求の範囲によって決まる。
【００７５】
特定の実施例について上記にて説明したが、本発明をそのような特定の実施例に限定する意図はないことを理解されたい。そうではなく、本発明は、添付の特許請求の範囲の精神及び範囲内にある代替例、修正例、及び均等例を含む。本明細書において提示した主題の完全な理解を提供するために、多数の特定の詳細について説明した。しかしながら、そのような主題は、そうした特定の詳細なく実施できることは、当業者には明らかであろう。実施例の態様を不必要に曖昧にしないために、他の例において、周知の方法、手順、コンポーネント、及び回路については、詳細には説明していない。
【００７６】
様々な要素を説明するために、本明細書において、第１の、第２の等の用語が使用され得るが、それらの要素は、そのような用語により限定されるべきではない。そのような用語は、１つの要素と別の要素とを区別するために使用されるに過ぎない。本発明の範囲から逸脱することなく、例えば、第１のランク付け基準は、第２のランク付け基準と呼ばれてもよく、同様に、第２のランク付け基準は、第１のランク付け基準と呼ばれてもよい。第１のランク付け基準及び第２のランク付け基準は、ともにランク付け基準であるが、それらのランク付け基準は、同じランク付け基準ではない。
【００７７】
本明細書における本発明の説明において使用される用語は、特定の実施例を説明する目的のみに使用されるものであり、本発明を限定するよう意図されてはいない。本発明の説明及び添付の特許請求の範囲において使用されるとき、「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」という単数形は、文脈が他の場合を明確に表さない限り、複数形も含むよう意図されている。また、本明細書において使用される用語「及び／又は、且つ／あるいは（and/or）」は、関連するリストされた項目の１以上の任意の及び全ての可能な組合せを指し、そのような組合せを包含することを理解されたい。さらに、用語「含む、備える、有する」等は、本明細書において使用されるとき、記載された特徴、オペレーション、要素、及び／又はコンポーネントの存在を示すものであるが、１以上の他の特徴、オペレーション、要素、コンポーネント、及び／又はそれらのグループの存在又は追加を排除しない。
【００７８】
本明細書において使用されるとき、用語「ならば、場合（if）」は、文脈に応じて、記載された先行する条件が真である「とき（when）」、「とき（upon）」、「と判定したことに応じて」、「と判定したことに従って」、又は「と検知したことに応じて」を意味するよう解釈され得る。同様に、「（記載された先行する条件が真である）と判定された場合」、「（記載された先行する条件が真である）場合」、又は「（記載された先行する条件が真である）とき」という語句は、文脈に応じて、記載された先行する条件が真である「と判定したとき」、「と判定したことに応じて」、「と判定したことに従って」、「と検知したとき」、又は「と検知したことに応じて」を意味するよう解釈され得る。
【００７９】
様々な図面のいくつかは、特定の順番の複数の論理的段階を示しているが、順番に依存しない段階は並び替えられてもよく、他の段階が組み合されてもよいし、他の段階が生じてもよい。いくらかの並び替え又は他のグルーピングが具体的に記載されたが、他の並び替えやグルーピングも当業者には明白であり、したがって、代替例の網羅的なリストを表すわけではない。さらに、そのような段階は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、又はそれらの任意の組合せにより実装され得ることを認識すべきである。
【００８０】
説明を目的とする上記の記載は、特定の実施例を参照しながら説明された。しかしながら、上記の例示的な説明は、網羅的であるよう、すなわち、本発明を開示した正確な形態に限定するよう意図されるものではない。上記の教示の観点から、多くの修正及び変形が可能である。本発明の原理及びその実際の適用を最良に説明するために、実施例が選択され説明された。それにより、当業者が、本発明と、意図される特定の使用に適した様々な変形例を含む様々な実施例とを最良に利用することが可能となる。実施例は、添付の特許請求の範囲の精神及び範囲内にある代替例、修正例、及び均等例を含む。本明細書において提示した主題の完全な理解を提供するために、多数の特定の詳細について説明した。しかしながら、そのような主題は、そうした特定の詳細なく実施できることは、当業者には明らかであろう。実施例の態様を不必要に曖昧にしないために、他の例において、周知の方法、手順、コンポーネント、及び回路については、詳細には説明していない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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