(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザにアプリケーションを推奨するためのコンピュータ・プログラムであって、
当該コンピュータ・プログラムが、コンピュータに、
ユーザからアプリケーションを検索のための基準を受け取るステップと、
前記基準に基づいて複数のアプリケーションを提示するステップであって、
ユーザに対するソーシャルメディア・ウェブサイト上の他の前記ユーザの近接度、前記ソーシャルメディア・ウェブサイト上の前記他のユーザとの前記ユーザの関係の強さ、又はそれらの組合せに基づく社会的近接因子の値に従ってアプリケーションを順序付けるステップと、
前記社会的近接因子の値が既定の値を上回る場合に前記順序に従ってアプリケーションを提示するステップと、
前記提示されたアプリケーションに関する推奨を行なっているグループのアイコンまたはグループ名、前記グループに属するメンバの画像またはプロフィール、および前記メンバーのアプリケーションに対する評価を、前記アプリケーションに追加表示するステップと、
前記提示されたアプリケーションに対する評価に問題がある場合に、前記アプリケーションとの類似度に基づき代替のアプリケーションを提示するステップと、  
を行わせる、コンピュータ・プログラム。
【請求項２】
前記基準が、検索文字列、カテゴリ、ソーシャルネットワーク、個人、組織、及びそれらの組合せから成る群から選択される、請求項１に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項３】
ユーザにアプリケーションを推奨するシステムであって、
ユーザからアプリケーションを検索のための基準を受け取る手段と、
前記基準に基づいて複数のアプリケーションを提示する検索エンジンであって、
ユーザに対するソーシャルメディア・ウェブサイト上の他の前記ユーザの近接度、前記ソーシャルメディア・ウェブサイト上の前記他のユーザとの前記ユーザの関係の強さ、又はそれらの組合せに基づく社会的近接因子の値に従ってアプリケーションを順序付ける手段と、
前記社会的近接因子の値が既定の値を上回る場合に前記順序に従ってアプリケーションを提示する検索エンジンと、
前記提示されたアプリケーションに関する推奨を行なっているグループのアイコンまたはグループ名、前記グループに属するメンバの画像またはプロフィール、および前記メンバーのアプリケーションに対する評価を、前記アプリケーションに追加表示する追加情報エンジンと、
前記提示されたアプリケーションに対する評価に問題がある場合に、前記アプリケーションとの類似度に基づき代替のアプリケーションを提示する代替的推奨エンジン、  
を具備するシステム。
【請求項４】
前記基準が、検索文字列、カテゴリ、ソーシャルネットワーク、個人、組織、及びそれらの組合せから成る群から選択される、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
コンピュータの処理によりユーザにアプリケーションを推奨する方法であって、
ユーザからアプリケーションを検索のための基準を受け取るステップと、
前記基準に基づいて複数のアプリケーションを提示するステップであって、
ユーザに対するソーシャルメディア・ウェブサイト上の他の前記ユーザの近接度、前記ソーシャルメディア・ウェブサイト上の前記他のユーザとの前記ユーザの関係の強さ、又はそれらの組合せに基づく社会的近接因子の値に従ってアプリケーションを順序付けるステップと、
前記社会的近接因子の値が既定の値を上回る場合に前記順序に従ってアプリケーションを提示するステップと、
前記提示されたアプリケーションに関する推奨を行なっているグループのアイコンまたはグループ名、前記グループに属するメンバの画像またはプロフィール、および前記メンバーのアプリケーションに対する評価を、前記アプリケーションに追加表示するステップと、
前記提示されたアプリケーションに対する評価に問題がある場合に、前記アプリケーションとの類似度に基づき代替のアプリケーションを提示するステップと、  
を有する方法。
【請求項６】
前記基準が、検索文字列、カテゴリ、ソーシャルネットワーク、個人、組織、及びそれらの組合せから成る群から選択される、請求項５に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アプリケーションを推奨するために社会的情報（social information）を利用することに関し、より特定的には、社会的近接因子（social proximity）によって順序付けされたアプリケーションを推奨することに関する。
【背景技術】
【０００２】
アプリケーション・ストアは、多数のユーザ・デバイスにアプリケーションを配布するために用いられる。アプリケーション・ストアは、多くの場合、オンラインストアの形態であり、ユーザはそこで様々なタイプのアプリケーションをカテゴリによりブラウズするか、又は特定のアプリケーションを検索することができる。ユーザが適切なアプリケーションを見つけると、ユーザは、そのアプリケーションを購入することができる。アプリケーションを購入したこと応答して、アプリケーションをユーザのユーザ・デバイスにダウンロードすることができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の目的は、アプリケーションを推奨するために社会的情報を利用するための方法、コンピュータ・プログラム、及びシステムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
アプリケーションを推奨するために社会的情報を利用するための方法は、社会的特徴付け（social characterization）に基づくアプリケーション推奨システムを提供することと、ユーザが基準に合致するアプリケーションを検索していることに応答してアプリケーション推奨システムを利用することと、を含み、アプリケーション推奨システムを利用することは、基準に合致するアプリケーションを検索することと、ユーザに対する社会的近接因子に従ってアプリケーションを特徴付けることと、社会的近接因子によって順序付けされたアプリケーションを提示することと、による。
【０００５】
アプリケーションを推奨するために社会的情報を使用する方法は、社会的特徴付けに基づくアプリケーション推奨システムを提供することと、ユーザが基準に合致するアプリケーションを検索していることに応答してアプリケーション推奨システムを利用することと、を含み、アプリケーション推奨システムを利用することは、基準に合致するアプリケーションを検索することと、ユーザに対する社会的近接因子に従ってアプリケーションを特徴付けることであって、近接因子が、ソーシャルメディア・ウェブサイト上の他のユーザに対するユーザの近接度、ソーシャルメディア・ウェブサイト上の他のユーザとのユーザの関係の強さ、又はそれらの組合せを含む、特徴付けることと、社会的近接因子によって順序付けされたアプリケーションを提示することであって、アプリケーションを提示することが、より高い社会的近接因子を有するアプリケーションを、より低い社会的近接因子を有するアプリケーションの前に提示することを含む、提示することと、社会的近接因子によってアプリケーションに注釈を付けることであって、アプリケーションに注釈を付けることが、アプリケーションに関する推奨を行っているグループのアイコンでアプリケーションに注釈を付けることを含む、注釈を付けることと、グループからのアプリケーションについての追加情報を提供することであって、追加情報が、アプリケーションを使用しているグループのプロフィール画像、グループの名前、又はそれらの組合せを含む、提供することと、による。
【０００６】
アプリケーションを推奨するために社会的情報を利用するための方法は、社会的特徴付けに基づくアプリケーション推奨システムを提供することと、ユーザが基準に合致するアプリケーションを検索していることに応答してアプリケーション推奨システムを利用することと、を含み、アプリケーション推奨システムを利用することは、ユーザに対する社会的近接因子に従って、社会的近接因子を背景として基準を分析するようにアプリケーションを特徴付けることであって、近接因子が、ソーシャルメディア・ウェブサイト上の他のユーザに対するユーザの近接度、ソーシャルメディア・ウェブサイト上の他のユーザとのユーザの関係の強さ、又はそれらの組合せを含む、特徴付けることと、社会的近接因子によって順序付けされたアプリケーションを提示することであって、アプリケーションを提示することが、基準及び社会的近接因子に基づいて、アプリケーション・ストアを、アプリケーション・ライブラリからのアプリケーションでポピュレートすることを含む、提示することと、による。
【０００７】
コンピュータ・プログラム製品は、コンピュータ可読ストレージ媒体を含み、コンピュータ可読ストレージ媒体は、その中に具体化されたコンピュータ可読プログラム・コードを有する。コンピュータ可読プログラム・コードは、社会的特徴付けに基づくアプリケーション推奨システムを提供し、ユーザが基準に合致するアプリケーションを検索していることに応答してアプリケーション推奨システムを利用して、基準に合致するアプリケーションを検索し、ユーザに対する社会的近接因子に従ってアプリケーションを特徴付け、社会的近接因子によって順序付けされたアプリケーションを提示する、ためのコンピュータ可読プログラム・コードを有する。
【０００８】
アプリケーションを推奨するために社会的情報を利用するためのシステムは、社会的特徴付けに基づくアプリケーション推奨システムにより、及び、ユーザが基準に合致するアプリケーションを検索していることに応答してアプリケーション推奨システムを利用することを含み、アプリケーション推奨システムを利用することは、基準に合致するアプリケーションを検索する検索エンジンと、ユーザに対する社会的近接因子に従ってアプリケーションを特徴付けるアプリケーション特徴付けエンジンであって、近接因子が、ソーシャルメディア・ウェブサイト上の他のユーザに対するユーザの近接度、ソーシャルメディア・ウェブサイト上の他のユーザとのユーザの関係の強さ、又はそれらの組合せを含む、アプリケーション特徴付けエンジンと、社会的近接因子によって順序付けされたアプリケーションを提示するアプリケーション提示エンジンであって、より高い社会的近接因子を有するアプリケーションを、より低い社会的近接因子を有するアプリケーションの前に提示する、アプリケーション提示エンジンと、社会的近接因子によってアプリケーションに注釈を付ける注釈付けエンジンであって、アプリケーションに関する推奨を行っているグループのアイコンでアプリケーションに注釈を付ける、注釈付けエンジンと、グループからのアプリケーションについての追加情報を提供する追加情報エンジンであって、追加情報が、アプリケーションを使用しているグループのプロフィール画像、グループの名前、又はそれらの組合せを含む、追加情報エンジンと、を用いることによる。
【０００９】
アプリケーションを推奨するために社会的情報を利用するためのシステムは、社会的特徴付けに基づくアプリケーション推奨システムにより、及び、ユーザが基準に合致するアプリケーションを検索していることに応答して、アプリケーション推奨システムを利用することを含み、アプリケーション推奨システムを利用することは、ユーザに対する社会的近接因子に従ってアプリケーションを特徴付けて、社会的近接因子を背景として基準を分析するアプリケーション特徴付けエンジンであって、近接因子が、ソーシャルメディア・ウェブサイト上の他のユーザに対するユーザの近接度、ソーシャルメディア・ウェブサイト上の他のユーザとのユーザの関係の強さ、又はそれらの組合せを含む、アプリケーション特徴付けエンジンと、社会的近接因子によって順序付けされたアプリケーションを提示し、基準及び社会的近接因子に基づいて、アプリケーション・ストアを、アプリケーション・ライブラリからのアプリケーションでポピュレートする、アプリケーション提示エンジンと、を用いることによる。
【００１０】
添付の図面は、本明細書で説明される原理の様々な例を示すものであり、明細書の一部である。これらの例は、特許請求の範囲を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本明細書で説明される原理の１つの例による、アプリケーションを推奨するために社会的情報を利用するシステムの一例の図である。
【図２】本明細書で説明される原理の１つの例による、アプリケーション・ストアの一例の図である。
【図３】本明細書で説明される原理の１つの例による、アプリケーション・ストアのカテゴリの一例の図である。
【図４】本明細書で説明される原理の１つの例による、アプリケーション・ストアのカテゴリの一例の図である。
【図５】本明細書で説明される原理による、アプリケーション・ライブラリの一例の図である。
【図６】本明細書で説明される原理による、アプリケーションを推奨するために社会的情報を利用するための方法の一例のフローチャートである。
【図７】本明細書で説明される原理による、アプリケーションを推奨するために社会的情報を利用するための方法の一例のフローチャートである。
【図８】本明細書で説明される原理の１つの例による、アプリケーション推奨システムの一例の図である。
【図９】本明細書で説明される原理の１つの例による、アプリケーション推奨システムの一例の図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
図面全体を通じて、同一の参照符号は、必ずしも同一であることは要しないが同様の要素を示す。
【００１３】
本明細書は、社会的情報を利用して、社会的近接因子によって順序付けされたアプリケーションがユーザに提示されるようにする、アプリケーションを推奨するための方法及びシステムを説明する。
【００１４】
当業者には理解されるように、本明細書の態様は、システム、方法、又はコンピュータ・プログラム製品として具体化することができる。従って、本明細書の態様は、ハードウェア、又はハードウェアとソフトウェアとの組合せの形態をとることができる。更に、本明細書の態様は、具体化されたコンピュータ可読プログラム・コードを有する多数のコンピュータ可読媒体内に具体化されたコンピュータ・プログラム製品の形態をとることができる。
【００１５】
１つ又は複数のコンピュータ可読媒体の任意の組合せを用いることができる。コンピュータ可読ストレージ媒体は、例えば、これらに限定されるものではないが、電子、磁気、光、電磁気、赤外線、若しくは半導体のシステム、装置、若しくはデバイス、又は上記のもののいずれかの適切な組み合わせとすることができる。コンピュータ可読ストレージ媒体のより具体的な例（非網羅的なリスト）は、多数の配線を有する電気的接続、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュ・メモリ）、光ファイバ、ポータブル・コンパクト・ディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光記憶装置、磁気記憶装置、又は上記のもののいずれかの適切な組合せを含み得る。本明細書の文脈において、コンピュータ可読ストレージ媒体は、命令実行システム、装置若しくはデバイス、例えばプロセッサなど、によって又はこれらと関連して用いるためのプログラムを収容又は格納することができる任意の有形媒体とすることができる。
【００１６】
コンピュータ可読媒体上に具体化されたプログラム・コードは、これらに限定されるものではないが、無線、有線、光ファイバ・ケーブル、ＲＦなど、又は上記のもののいずれかの適切な組み合わせを含む、任意の適切な媒体を用いて伝送することができる。
【００１７】
本明細書の動作を実行するためのコンピュータ・プログラム・コードは、Ｊａｖａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのようなオブジェクト指向型プログラミング言語で記述することができる。しかしながら、本システムの動作を実行するためのコンピュータ・プログラム・コードは、例えば「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語のような手続き型プログラミング言語で記述することもできる。プログラム・コードは、完全にユーザのコンピュータ上で実行される場合もあり、一部がユーザのコンピュータ上で、独立型ソフトウェア・パッケージとして実行される場合もあり、一部がユーザのコンピュータ上で実行され、一部が遠隔コンピュータ上で実行される場合もあり、又は完全に遠隔コンピュータ若しくはサーバ上で実行される場合もある。後者のシナリオにおいては、遠隔コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）若しくは広域ネットワーク（ＷＡＮ）を通じてユーザのコンピュータに接続される場合もあり、又は（例えば、インターネット・サービス・プロバイダを用いたインターネットを通じて）外部コンピュータへの接続が為される場合もある。
【００１８】
方法、装置、及びコンピュータ・プログラム製品のフローチャート図及び／又はブロック図が開示される。フローチャート図及び／又はブロック図の各ブロック、並びにフローチャート図及び／又はブロック図内のブロックの組合せは、コンピュータ・プログラム命令によって実装することができる。これらのコンピュータ・プログラム命令を、プロセッサ又は他のプログラム可能データ処理装置に与えてマシンを生成し、それにより、コンピュータのプロセッサ又は他のプログラム可能データ処理装置を介して実行される命令が、フローチャート及び／又はブロック図の１つ又は複数のブロック内で指定された機能／動作を実装するようすることができる。
【００１９】
コンピュータ可読信号媒体は、例えばベースバンド内に又は搬送波の一部として、具体化されたコンピュータ可読プログラム・コードをその中に有する、伝搬されるデータ信号を含むことができる。このような伝搬信号は、これらに限定されるものではないが、電磁気、光又はそれらのいずれかの適切な組合せを含む、種々の形態のいずれかを取ることができる。コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読ストレージ媒体ではなく、かつ、命令実行システム、装置若しくはデバイスによって、又はこれらと関連して用いるためのプログラムを伝達し、伝搬し、又は搬送することができる任意のコンピュータ可読媒体とすることができる。
【００２０】
１つの例において、コンピュータ・プログラム命令を、コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置を特定の方式で機能させるように指示することができるコンピュータ可読メモリ内に格納して、それにより、コンピュータ可読メモリ内に格納された命令が、フローチャート及び／又はブロック図の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／動作を実装する命令を含む製品を生成するようにすることができる
【００２１】
コンピュータ・プログラム命令を、コンピュータ又は他のプログラム可能装置上にロードして、一連の動作をそのコンピュータ又は他のプログラム可能装置上で行わせてコンピュータ実施のプロセスを生成し、それにより、コンピュータ又は他のプログラム可能装置上で実行される命令が、フローチャート及び／又はブロック図の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／動作を実装するようにすることもできる。
【００２２】
上述のように、アプリケーション・ストアは、多くの場合、オンラインストアの形態であり、ユーザは、そこで様々なタイプのアプリケーションをカテゴリによりブラウズするか、又は特定のアプリケーションを検索することができる。ひとたびユーザがカテゴリを選択するか又はアプリケーションを検索すると、アプリケーション・ストアは、選択されたカテゴリ又はそのアプリケーションについての選択された検索に関連したアプリケーションを表示する。アプリケーション・ストアは、最も人気のあるアプリケーション順、最も評価の高いアプリケーション順、及び新着順で、アプリケーションを表示することができる。多くの場合、アプリケーションは、そのアプリケーションを既にダウンロードした他のユーザによってレビューされることになる。
【００２３】
アプリケーション・ストアは、多数の方式でアプリケーションを表示することができるが、ユーザは、アプリケーションの各々が、ユーザが探しているものであるかどうか理解するために、アプリケーションの各々の幾つものレビューを通読することになる場合がある。毎日、何百ものアプリケーションがアプリケーション・ストアにアップロードされているので、日毎に異なるアプリケーションがユーザに表示される。更に、アプリケーションは、ユーザが個人的には知らない他のユーザによってレビューされている場合がある。アプリケーションの各レビューを通読するのは、ユーザにとっては負担のある仕事である場合がある。更に、アプリケーションをレビューした他のユーザを知らないことが、ユーザにとって欲求不満のたねとなる場合がある。
【００２４】
本明細書で説明される原理は、アプリケーションを推奨するために社会的情報を利用するためのシステム及び方法を含む。このような方法は、社会的特徴付けに基づくアプリケーション推奨システムを提供することと、ユーザが基準に合致するアプリケーションを検索していることに応答してアプリケーション推奨システムを利用することと、を含み、アプリケーション推奨システムを利用することは、基準に合致するアプリケーションを検索することと、ユーザに対する社会的近接因子に従ってアプリケーションを特徴付けることと、社会的近接因子によって順序付けされたアプリケーションを提示することと、による。このような方法は、アプリケーションが社会的近接因子によって順序付けされてユーザに提示されることを可能にする。結果として、ユーザに対して、より有意義な方式でアプリケーションが提示される。例えば、アプリケーションは、集約グループ情報（aggregated group information）に従ってユーザに提示されることができる。この例において、集約グループ情報は、特定のアプリケーションが５人のブッククラブのメンバのうち４人によって高く評価されていることを述べる情報を含むことができる。
【００２５】
更に、本方法は、グループからのアプリケーションについての追加情報を提供することを含むことができる。アプリケーションについての追加情報を提供することは、本明細書において、より詳細に後述する。
【００２６】
社会的近接因子は、あるユーザの、ソーシャルメディア・ウェブサイト上の他のユーザに対する近接度の特徴付けとすることができる。例えば、社会的近接因子は、１人のユーザが別のユーザに対してどのように関連しているか、ということとすることができる。１つの例において、１人のユーザは、別のユーザの兄弟姉妹であり得る。この例において、社会的近接因子は、ユーザの近接度にしたがって、近い、とすることができる。更に、社会的近接因子は、あるユーザの、ソーシャルメディア・ウェブサイト上の他のユーザとの関係の強さの特徴付けとすることができる。例えば、親友は、互いに常に連絡を取っている場合がある。この例において、社会的近接因子は、ユーザの関係の強さにしたがって、強い、とすることができる。結果として、社会的近接因子は、ソーシャルメディア・ウェブサイト上の他のユーザに対するユーザの近接度、ソーシャルメディア・ウェブサイト上の他のユーザとのユーザの関係の強さ、又はそれらの組合せを含むことができる。
【００２７】
以下の説明において、説明の目的上、本システム及び方法の完全な理解を与えるために、多数の特定の詳細を記述する。しかしながら、本装置、システム、及び方法はこれらの特定の詳細なしでも実施することができることが、当業者には明らかとなるであろう。本明細書における「一例」又は類似の言葉に対する言及は、その例に関連して記載された特定の特徴、構造、又は特性が、記載されているときには含まれるが、他の例には含まれない場合があることを意味する。
【００２８】
ここで図を参照すると、図１は、本明細書で説明される原理の１つの例による、アプリケーションを推奨するために社会的情報を利用するためのシステムの一例の図である。以下で説明するように、アプリケーション推奨システムは、ユーザが基準に合致するアプリケーションを検索していることに応答して、ネットワークと通信して、基準に合致するアプリケーションを検索する。更に、アプリケーション推奨システムは、ユーザに対する社会的近接因子に従ってアプリケーションを特徴付ける。更に、アプリケーション推奨システムは、社会的近接因子によって順序付けされたアプリケーションを提示する。
【００２９】
上述のように、システム（１００）は、ディスプレイ（１０４）を有するユーザ・デバイス（１０２）を含む。１つの例において、ユーザは、ユーザ・デバイス（１０２）を用いてネットワーク（１０６）にアクセスする。１つの例において、ネットワーク（１０６）は、ユーザがアプリケーション・ストア（１１４）にアクセスすることを可能にすることができる。この例において、アプリケーション・ストア（１１４）は、メモリ内にアプリケーション・ライブラリ（１１２）を格納する。この例に沿って、アプリケーション・ライブラリ（１１２）は、ユーザがユーザ・デバイス（１０２）にダウンロードすることができる多数のアプリケーションを含む。結果として、ディスプレイ（１０４）は、アプリケーション・ストア（１０４）からのアプリケーションを表示する。
【００３０】
システム（１００）は、アプリケーション推奨システム（１１０）を更に含む。所与の例に沿って、アプリケーション推奨システム（１１０）は、ユーザが基準に合致するアプリケーションを検索していることに応答して、ネットワーク（１０６）と通信して、基準に合致するアプリケーションを検索する。例えば、基準が、ユーザが金融アプリケーションを検索していることを示す場合、アプリケーション推奨システム（１１０）は、金融アプリケーションを検索する。以下で説明するように、アプリケーション推奨システム（１１０）は、ユーザが選択した基準に基づいて、ユーザがアプリケーション・ストア（１１４）内で何を検索しているのかを分析する。１つの例において、アプリケーション推奨システム（１１０）は、ユーザが選択した検索語、列挙カテゴリ、その他の基準、又はそれらの組合せに基づいて、基準を分析する。
【００３１】
更に、アプリケーション推奨システム（１１０）は、ユーザに対する社会的近接因子に従ってアプリケーションを特徴付ける。この例において、アプリケーション推奨システム（１１０）は、ソーシャルメディア・ウェブサイト（１０８）内のユーザの様々な友人サークルを背景として基準の分析を行う。以下で説明するように、アプリケーション推奨システム（１１０）は、ソーシャルメディア・ウェブサイト（１０８）上の他のユーザに対するユーザの近接度、ソーシャルメディア・ウェブサイト（１０８）上の他のユーザとのユーザの関係の強さ、又はそれらの組合せのなどの社会的近接因子を用いて、基準を、社会的近接因子を背景として分析することができる。
【００３２】
また、アプリケーション推奨システム（１１０）は、社会的近接因子により順序付けされたアプリケーションを提示する。以下で説明されるように、検索基準及び社会的近接因子に基づいて、より有意義な方式で、アプリケーション・ストア（１１４）は、アプリケーション・ライブラリ（１１２）からのアプリケーションでポピュレートされる。１つの例において、アプリケーションは、集約グループ情報に従ってユーザに提示されることができる。この例において、集約グループ情報は、特定のアプリケーションが５人のブッククラブのメンバのうち４人によって高く評価されていることを述べる情報を含むことができる。結果として、アプリケーション推奨システム（１１０）は、ユーザが何のタイプのアプリケーションを探しているかに基づいて、及び、ユーザの友人が使用しているアプリケーションに基づいて、アプリケーションがユーザに推奨されることを可能にする。アプリケーション推奨システム（１１０）は、以下でより詳細に説明される。
【００３３】
この例は、ネットワーク上に配置されたアプリケーション推奨システムに関して説明しているが、アプリケーション推奨システムは、本明細書で説明される原理に従って、任意の適切な位置に配置することができる。例えば、推奨システムは、ユーザ・デバイス、サーバ、ソーシャルメディア・ウェブサイト、アプリケーション・ライブラリ、アプリケーション・ストア、又はそれらの組合せの中に配置することができる。更に、アプリケーション・ストアは、アプリケーション推奨システム、サーバ、ユーザ・デバイス、ソーシャルメディア・ウェブサイト、又はそれらの組合せの中に配置することができる。幾つかの例において、アプリケーション推奨システムは、社会的近接因子によって順序付けされた１つのアプリケーションをユーザに提示する。他の例において、アプリケーション推奨システムは、社会的近接因子によって順序付けされた複数のアプリケーションをユーザに提示する。
【００３４】
更に、アプリケーション推奨システムは、アプリケーションに関する問題を識別したことに応答して、代替的な推奨を提示することができる。例えば、ユーザに提示されたアプリケーションが、ユーザによって設定された基準に合致しない場合、例えば低い評価を有する、ある特徴を欠いている、などの場合、代替的な推奨がユーザに提示される。１つの例において、アプリケーション推奨システムは、少なくとも１つの代替的な推奨を提示することができる。別の例において、アプリケーション推奨システムは、代替的な推奨を提示しなくてもよい。
【００３５】
図２は、本明細書で説明される原理の１つの例による、アプリケーション・ストアの一例の図である。上述のように、ユーザは、ユーザ・デバイス（図１、１０２）を用いてネットワーク（図１、１０６）にアクセスすることができる。更に、ユーザ・デバイス（図１、１０２）上のディスプレイ（図１、１０４）を用いて、アプリケーション・ストア（図１、１１４）からのアプリケーションを表示する。更に、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ユーザが基準に合致するアプリケーションを検索していることに応答して、基準に合致するアプリケーションを検索する。以下で説明されるように、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、社会的近接因子によって順序付けされたアプリケーションを提示する。
【００３６】
特に図２を参照すると、ユーザ・デバイス（図１、１０２）上のディスプレイ（２０４）を用いて、アプリケーション・ストア（２０６）からのアプリケーション・カテゴリ（２０８）が表示される。１つの例において、アプリケーション・ストア（２０６）は、８つのアプリケーション・カテゴリ（２０８）を有することができる。この例において、アプリケーション・カテゴリは、書籍カテゴリ（２０８−１）、写真カテゴリ（２０８−２）、エンターテインメント・カテゴリ（２０８−３）、ソーシャルネットワーク・カテゴリ（２０８−４）、健康及びフィットネス・カテゴリ（２０８−５）、金融カテゴリ（２０８−６）、音楽カテゴリ（２０８−７）、及びナビゲーション・カテゴリ（２０８−８）を含むことができる。この例において、書籍カテゴリ（２０８−１）は、書籍に関するアプリケーションを含むことができる。写真カテゴリ（２０８−２）は、写真に関するアプリケーションを含むことができる。エンターテインメント・カテゴリ（２０８−３）は、エンターテインメントに関するアプリケーションを含むことができる。ソーシャルネットワーク・カテゴリ（２０８−４）は、ソーシャルネットワークに関するアプリケーションを含むことができる。健康及びフィットネス・カテゴリ（２０８−５）は、健康及びフィットネスに関するアプリケーションを含むことができる。金融カテゴリ（２０８−６）は、金融に関するアプリケーションを含むことができる。音楽カテゴリ（２０８−７）は、音楽に関するアプリケーションを含むことができる。ナビゲーション・カテゴリ（２０８−８）は、ナビゲーションに関するアプリケーションを含むことができる。１つの例において、ユーザがカテゴリ（２０８）を選択したときに、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）が、基準を受け取ることができる。
【００３７】
上述のように、アプリケーション推奨システム（１１０）は、ユーザが何の基準を選択したかに基づいて、ユーザが何を検索しているかを分析する。更に、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ユーザが基準に合致するアプリケーションを検索していることに応答して、基準に合致するアプリケーションを検索する。１つの例において、ユーザが書籍カテゴリ（２０８−１）を選択した場合、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、書籍についての基準に合致するアプリケーションを検索する。この例においては、書籍に関するアプリケーションである。別の例において、ユーザが金融カテゴリ（２０８−６）を選択した場合、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、基準に合致するアプリケーションを検索する。この例においては、金融に関するアプリケーションである。
【００３８】
別の例において、ユーザが検索語を検索ボックス（２１０）に入力したときに、ユーザ入力に基づいた基準を受け取ることができる。例えば、ユーザは、スポーツという検索語を入力する。この例において、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ユーザが何を検索しているかを、ユーザが何の基準を選択したかに基づいて分析し、基準に合致するアプリケーションを検索する。この例においては、スポーツに関するアプリケーションである。更に別の例において、ユーザは、友人の名前を検索ボックス（２１０）に入力して、その友人が使用しているアプリケーションを検索することができる。例えば、ユーザは、ジェーン・ドウ（Ｊａｎｅ  Ｄｏｅ）のような友人の名前を検索ボックス（２１０）に入力する。この例において、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ユーザが何を検索しているかを、ユーザが何の基準を選択したかに基づいて分析し、基準に合致するアプリケーションを検索する。この例においては、ジェーン・ドウが使用しているアプリケーションである。別の例において、ユーザは、会社名を検索ボックス（２１０）に入力して、その会社が使用しているアプリケーションを検索することができる。例えば、ユーザは、会社Ｘのような会社名を検索ボックス（２１０）に入力する。この例において、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ユーザが何を検索しているかを、ユーザが何の基準を選択したかに基づいて分析し、基準に合致するアプリケーションを検索する。この例においては、会社Ｘが使用しているアプリケーションである。
【００３９】
この例は、８つのアプリケーション・カテゴリを有するアプリケーション・ストアに関して説明しているが、アプリケーション・ストアは、８つより少ない又は多いアプリケーション・カテゴリを有することができる。例えば、アプリケーション・ストアは、２つのアプリケーション・カテゴリを有することができる。別の例において、アプリケーション・ストアは、１００のアプリケーション・カテゴリを有することができる。
【００４０】
この例は、ユーザがカテゴリを選択したとき又は検索語を検索ボックスに入力したときにアプリケーション推奨システムが受け取る基準に関して説明しているが、基準は、本明細書で説明される原理に従って、その他のいずれかの適切な機構によって受け取ることができる。例えば、ユーザがグラフィカル・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ）と対話したときに基準を受け取ることができる。この例において、ＧＵＩは、アプリケーションの最低評価、そのアプリケーションが含むべき特定の特徴、アプリケーションの最高購入価格、その他の情報、又はそれらの組合せなどの情報をユーザが入力することを可能にする。１つの例において、チェックボックスを用いて基準を受け取ることができる。別の例において、アイコンを用いて基準を受け取ることができる。更に別の例において、テキストボックスを用いて、アプリケーション推奨システムが基準を受け取ることを可能にすることができる。更に、基準は、検索文字列、カテゴリ、ソーシャルネットワーク、個人、組織、及びそれらの組合せから成る群から選択することができる。
【００４１】
図３は、本明細書で説明される原理の１つの例による、アプリケーション・ストアのカテゴリの一例の図である。上述のように、ユーザは、ユーザ・デバイス（図１、１０２）を用いてネットワーク（図１、１０６）にアクセスする。更に、ユーザ・デバイス（図１、１０２）上のディスプレイ（３０４）を用いて、アプリケーション・ストア（図１、１１４）からのアプリケーションを表示する。更に、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ユーザが基準に合致するアプリケーションを検索していることに応答して、基準に合致するアプリケーションを検索する。以下で説明されるように、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、社会的近接因子によって順序付けされたアプリケーションを提示する。
【００４２】
特に図３を参照すると、ユーザ・デバイス（図１、１０２）上のディスプレイ（３０４）を用いて、社会的近接因子によって順序付けされたアプリケーションが提示される。１つの例において、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ユーザがエンターテインメント・アプリケーションを探していることを示す基準を受け取る。上述のように、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ユーザが何を検索しているかを、ユーザが何の基準を選択したかに基づいて分析し、基準に合致するアプリケーションを検索する。この例において、基準は、ユーザが、ユーザのグループＸの友人の多くによって使用されているエンターテインメント・アプリケーションを探していることを示す。更に、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、社会的近接因子によって順序付けされたアプリケーションを提示する。上述のように、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ソーシャルメディア・ウェブサイト（図１、１０８）上での他のユーザに対するユーザの近接度、ソーシャルメディア・ウェブサイト（図１、１０８）上での他のユーザとユーザの関係の強さ、又はそれらの組合せなどの社会的近接因子を用いて、社会的近接因子を背景として基準を分析することができる。この例においては、アプリケーション１（３０８−１）が、基準に合致する最高評価された社会的近接因子を有する。結果として、アプリケーション１が最初にユーザに提示される。更に、この例において、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、アプリケーション１（３０８−１）が基準に合致しなかった場合、又はアプリケーション１（３０８−１）が問題を有していると識別された場合、３つの代替的な推奨（３０８−２、３０８−３、３０８−４）をユーザに提示する。例えば、アプリケーション１（３０８−１）がユーザの友人グループによる悪いレビューを有する場合、アプリケーション（３０８−１）が特徴を欠いている場合には、代替的な推奨（３０８−２、３０８−３、３０８−４）をユーザに提示することができる。１つの例において、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、少なくとも１つの代替的な推奨を提示することができる。別の例において、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、代替的な推奨を提示しなくてもよい。
【００４３】
更に、アプリケーション１（３０８−１）についての追加情報（３１０）がユーザに表示される。１つの例において、追加情報（３１０）は、展開ボタン（３１２）を選択することによって追加情報を表示するように展開することができる。追加情報（３１０）についての更なる情報は、図４で説明される。
【００４４】
図４は、本明細書で説明される原理の１つの例による、アプリケーション・ストアのカテゴリの一例の図である。上述のように、ユーザは、ユーザ・デバイス（図１、１０２）を用いてネットワーク（図１、１０６）にアクセスする。更に、ユーザ・デバイス（図１、１０２）上のディスプレイ（４０４）を用いて、アプリケーション・ストア（図１、１１４）からのアプリケーションを表示する。更に、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ユーザが基準に合致するアプリケーションを検索していることに応答して、基準に合致するアプリケーションを検索する。以下で説明されるように、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、社会的近接因子によって順序付けされたアプリケーションを提示する。
【００４５】
図４の例において、ユーザ・デバイス（図１、１０２）上のディスプレイ（４０４）を用いて、社会的近接因子によって順序付けされたアプリケーションが提示される。１つの例において、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ユーザがエンターテインメント・アプリケーションを探していることを示す基準を受け取る。上述のように、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ユーザが何を検索しているかを、ユーザが何の基準を選択したかに基づいて分析し、基準に合致するアプリケーションを検索する。この例においては、４つのアプリケーション（４０８）がエンターテインメント・カテゴリ（４０６）内で提示される。更に、アプリケーション（４０８）は、集約グループ情報に従ってユーザに提示されることができる。上述のように、アプリケーション１（４０８−１）についての追加情報（４１０）がユーザに表示される。１つの例において、追加情報（４１０）は、展開ボタン（４１２）を選択することによって、追加情報を表示するように展開することができる。この例において、追加情報（４１０）は、アプリケーション１（４０８−１）を使用している友人Ａ及び友人Ｂの画像（それぞれ４１４−１、４１４−２）を含むことができる。追加情報（４１０）は、友人Ａ及び友人Ｂによって与えられたアプリケーション１（４０８−１）の評価（４１６）（それぞれ４１６−１、４１６−２）を含むことができる。この例において、友人Ａは、アプリケーション１（４０８−１）に評価５（４１６−１）を与え、友人Ｂは、アプリケーション１（４０８−１）に評価３．５（４１６−２）を与えた。別の例において、追加情報（４１０）は、集約グループ情報を含むことができる。この例において、集約グループ情報は、アプリケーション１（４０８−１）が、エンターテインメント・クラブＸの２３人のメンバのうち２０人によって高く評価されていることを述べる情報を含むことができる。別の例において、追加情報（４１０）は、アプリケーション１（４０８−１）の購入データ（４１８）を含むことができる。この例において、購入データは、アプリケーション１（４０８−１）の価格、アプリケーション１（４０８−１）の所有権の期間の長さ、その他の購入データ、又はそれらの組合せを含むことができる。
【００４６】
この例は、画像、名前、評価、購入データなどの情報を表示する追加情報に関して説明しているが、その他の任意の適切な情報を追加情報として表示することができる。例えば、追加情報は、アプリケーションが現在、友人のユーザ・デバイス上にインストールされているかどうか、友人がアプリケーションを使用する頻度、その他の情報、又はそれらの組合せを表示することができる。
【００４７】
図５は、本明細書で説明される原理による、アプリケーション・ライブラリの一例の図である。上述のように、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、アプリケーション・ストアからアプリケーション（５０６）のアプリケーション・ライブラリ（５００）を参照する。アプリケーション・ライブラリ（５００）は、検索語（５０２）、カテゴリ（５０４）に関連付けられたアプリケーション（５０６）についてのアプリケーション・エントリを含む。アプリケーション・ライブラリ（５００）は、社会的近接因子によって順序付けされた順序付きアプリケーション（５０８）、及びアプリケーションに関して識別された問題に対する代替的な推奨（５１０）を更に含む。
【００４８】
図５の例において、アプリケーション・ライブラリ（５００）は、書籍アプリケーション（５０６−１）、金融アプリケーション（５０６−２）、及びエンターテインメント・アプリケーション（５０６−３）などのアプリケーション（５０６）を含む。このアプリケーション・ライブラリ（５００）は３つのタイプのアプリケーション（５０６）を含むが、実際には、アプリケーション・ライブラリは、３つより多くのタイプのアプリケーションを含むことができる。更に、アプリケーション・ライブラリ（５００）内のアプリケーション（５０６）は、各アプリケーション（５０６）に関連付けられたカテゴリ（５０４）を有する。例えば、書籍１、書籍２及び書籍３などの書籍アプリケーション（５０６−１）は、書籍カテゴリ（５０４−１）に関連付けられる。更に、書籍アプリケーション（５０６−１）は、著者、分類、発行日、書籍に関連するその他の検索語、又はそれらの組合せなどの書籍検索語（５０２−１）に関連付けられる。１つの例において、ユーザが著者Ｘを指定する検索語を入力すると、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ユーザが何を検索しているかを、ユーザが何の基準を選択したかに基づいて分析し、基準に合致するアプリケーションを検索する。この例においては、著者Ｘである。１つの例において、アプリケーション推奨システムは、書籍１、書籍２及び書籍３などの書籍アプリケーション（５０６−１）を識別することができる。上述のように、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ユーザに対する社会的近接因子に従ってアプリケーションを特徴付ける。この例において、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ユーザに対する社会的近接因子に従って、書籍１及び書籍２を特徴付けて、これらアプリケーションを順序付け（５０８−１）、代替的な推奨（５１０）として書籍３（５１０−１）を特徴付ける。
【００４９】
別の例において、金融１、金融２、及び金融３などの金融アプリケーション（５０６−２）は、金融カテゴリ（５０４−２）に関連付けられる。更に、金融アプリケーション（５０６−２）は、通貨、会計、金融、金融に関連するその他の検索語、又はそれらの組合せなどの金融検索語（５０２−２）に関連付けられる。１つの例において、ユーザが通貨を特定する検索語を入力すると、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ユーザが何を検索しているかを、ユーザが何の基準を選択したかに基づいて分析し、基準に合致するアプリケーションを検索する。例えば、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、金融１、金融２、及び金融３などの金融アプリケーション（５０６−２）を識別することができる。上述のように、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ユーザに対する社会的近接因子に従って、アプリケーション・ライブラリからのアプリケーションを特徴付ける。この例において、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ユーザに対する社会的近接因子に従って、金融２及び金融３を特徴付けて、これらアプリケーションを順序付け（５０８−２）、代替的な推奨（５１０）として金融１（５１０−２）を特徴付ける。
【００５０】
別の例において、エンターテインメント１、エンターテインメント２、及びエンターテインメント３などのエンターテインメント・アプリケーション（５０６−３）は、エンターテインメント・カテゴリ（５０４−３）に関連付けられる。更に、エンターテインメント・アプリケーション（５０６−３）は、映画、コンサート、俳優、エンターテインメントに関するその他の検索語、又はそれらの組合せなどのエンターテインメント検索語（５０２−３）に関連付けられる。１つの例において、ユーザが映画を指定する検索語を入力すると、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ユーザが何を検索しているかを、ユーザが何の基準を選択したかに基づいて分析し、基準に合致するアプリケーションを検索する。例えば、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、エンターテインメント１、エンターテインメント２、及びエンターテインメント３などのエンターテインメント・アプリケーション（５０６−３）を識別することができる。上述のように、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ユーザに対する社会的近接因子に従って、アプリケーション・ライブラリからのアプリケーションを特徴付ける。この例において、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ユーザに対する社会的近接因子に従って、エンターテインメント３及びエンターテインメント１を特徴付けて、これらのアプリケーションを順序付け（５０８−３）、代替的な推奨（５１０）としてエンターテインメント２（５１０−３）を特徴付ける。
【００５１】
図６は、本明細書で説明される原理による、アプリケーションを推奨するための方法の一例のフローチャートである。１つの例において、方法（６００）は、アプリケーション推奨システムを利用することによって、ユーザが基準に合致するアプリケーションを検索していることに応答して基準に合致するアプリケーションを検索すること（６０１）、ユーザに対する社会的近接因子に従ってアプリケーションを特徴付けること（６０２）、及び社会的近接因子によって順序付けされたアプリケーションを提示すること（６０３）を含む。
【００５２】
上述のように、方法（６００）は、アプリケーション推奨システムを利用することによって、ユーザが基準に合致するアプリケーションを検索していることに応答して基準に合致するアプリケーションを検索すること（６０１）を含む。上述のように、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ユーザが選択した基準に基づいて、ユーザがアプリケーション・ストア（図１、１１４）内で何を検索しているのかを受け取り、分析することができる。１つの例において、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ユーザが選択した検索語、列挙カテゴリ、その他の基準、又はそれらの組合せに基づいて、基準を分析する。
【００５３】
１つの例において、方法（６００）は、ユーザが検索ボックスに入力した検索語に基づいて、アプリケーション・ライブラリからアプリケーションを検索する。例えば、ユーザが金融などの検索語を検索ボックスに入力すると、金融に関連したアプリケーションがアプリケーション・ライブラリ内で識別される。別の例において、方法（６００）は、ユーザが選択したアプリケーション・ライブラリのカテゴリからアプリケーションを検索する。例えば、ユーザが音楽のカテゴリを選択すると、音楽に関連したアプリケーションがアプリケーション・ライブラリ内で識別される。別の例において、ユーザが上位アプリケーションのカテゴリを選択すると、上位アプリケーションに関連したアプリケーションがアプリケーション・ライブラリ内で識別される。
【００５４】
この例は、ユーザがカテゴリを選択したとき又は検索語を検索ボックスに入力したときにアプリケーション推奨システムが受け取る基準に関して説明しているが、基準は、本明細書で説明される原理に従って、その他のいずれかの適切な機構によって受け取ることができる。例えば、ユーザがＧＵＩと対話したときに、基準を受け取ることができる。この例において、ＧＵＩは、ユーザが、アプリケーションの最低評価、そのアプリケーションが含むべき特定の特徴、アプリケーションの最高購入価格、その他の情報、又はそれらの組合せなどの情報を入力することを可能にする。１つの例において、チェックボックスを用いて基準を受け取ることができる。別の例において、アイコンを用いて基準を受け取ることができる。更に別の例において、テキストボックスを用いて、アプリケーション推奨システムが基準を受け取ることを可能にすることができる。更に、基準は、検索文字列、カテゴリ、ソーシャルネットワーク、個人、組織、及びそれらの組合せから成る群から選択することができる。
【００５５】
方法（６００）は、ユーザに対する社会的近接因子に従ってアプリケーションを特徴付けること（６０２）を更に含む。上述のように、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ソーシャルメディア・ウェブサイト（図１、１０８）上での他のユーザに対するユーザの近接度、ソーシャルメディア・ウェブサイト（図１、１０８）上での他のユーザとのユーザの関係の強さ、又はそれらの組合せといった社会的近接因子を用いて、社会的近接因子を背景として基準を分析することができる。結果として、アプリケーションを、ユーザに対する社会的近接因子に従って特徴付けることができる。１つの例において、検索語又はカテゴリなどの基準を、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）が受け取る。この例において、アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ソーシャルメディア・ウェブサイト（図１、１０８）を参照する。アプリケーション推奨システム（図１、１１０）は、ソーシャルメディア・ウェブサイト内のユーザの様々な友人サークルを背景として基準の分析を行い、ユーザに対する社会的近接因子を判定する。
【００５６】
上述のように、ユーザに対する社会的近接因子は、ソーシャルメディア・ウェブサイト上の他のユーザに対するユーザの近接度の特徴付けとすることができる。この例において、社会的近接因子は、１人のユーザが別のユーザに対してどのように関連しているか、ということであり得る。例えば、１人のユーザは、別のユーザの兄弟姉妹であり得る。結果として、社会的近接因子は、近い、とすることができる。別の例において、１人のユーザが別のユーザと全く関連していない場合には、社会的近接因子は、非常に遠い、とすることができる。
【００５７】
更に、ソーシャルメディア・ウェブサイト上の他のユーザに対するユーザの近接度に従う社会的近接因子は、非常に近い、近い、遠い、非常に遠い、のような記号的なものとすることができる。別の例において、社会的近接因子は、範囲とすることができる。例えば、０は、社会的近接因子が、ソーシャルメディア・ウェブサイト上の他のユーザに対するユーザの近接度に従って、非常に遠いことを示し、１０は、社会的近接因子が、ソーシャルメディア・ウェブサイト上の他のユーザに対するユーザの近接度に従って、非常に近いことを示す。結果として、アプリケーション推奨システムがアプリケーション・ライブラリからのアプリケーションを特徴付けている場合、ユーザに対して非常に近い社会的近接因子を有するアプリケーションは、ユーザに対して非常に遠い社会的近接因子を有する別のアプリケーションよりも関連性があるものとすることができる。以下で説明されるように、ユーザに対して非常に近い社会的近接因子を有するアプリケーションを、推奨アプリケーションとして提示することができ、その他のアプリケーションは、ユーザに提示される場合も又はされない場合もある。
【００５８】
更に、社会的近接因子は、ソーシャルメディア・ウェブサイト上の他のユーザとの、ユーザの関係の強さを含むことができる。例えば、１人のユーザが別にユーザとどれだか近しいかということである。１つの例において、親友は、互いに常に連絡を取っている場合がある。この例において、社会的近接因子は、ソーシャルメディア・ウェブサイト上の他のユーザとのユーザの関係の強さに従って、強い、とすることができる。
【００５９】
更に、ソーシャルメディア・ウェブサイト上の他のユーザとのユーザの関係の強さによる社会的近接因子もまた、非常に強い、強い、弱い、非常に弱い、のような記号的なものとすることができる。別の例において、社会的近接因子は、範囲とすることができる。結果として、アプリケーション推奨システムがアプリケーション・ライブラリからのアプリケーションを特徴付けている場合、ユーザに対して非常に強い社会的近接因子を有するアプリケーションは、ユーザに対して非常に弱い社会的近接因子を有する別のアプリケーションよりも関連性があるものとすることができる。それゆえ、社会的近接因子は、１人のユーザが別のユーザに対してどのように関連しているか、１人のユーザが別のユーザとどれだけ近しいか、又はそれらの組合せを含むことができる。
【００６０】
更に、ユーザに対する社会的近接因子に従ってアプリケーションを特徴付けることは、作業グループに従ってアプリケーションを特徴付けることを含むことができる。別の例において、ユーザに対する社会的近接因子に従ってアプリケーションを特徴付けることは、専門知識グループに従ってアプリケーションを特徴付けることを含むことができる。
【００６１】
方法（６００）は、社会的近接因子によって順序付けされたアプリケーションを提示すること（６０３）を更に含む。上述のように、検索基準及び社会的近接因子に基づいて、より有意義な方式で、アプリケーション・ストア（１１４）が、アプリケーション・ライブラリ（１１２）からのアプリケーションでポピュレートされる。１つの例において、アプリケーションは、集約グループ情報に従ってユーザに提示されることができる。この例において、集約グループ情報は、アプリケーションＡが５人のブッククラブのメンバのうち４人によって高く評価されていることを述べる情報を含むことができる。
【００６２】
更に、アプリケーションを、社会的近接因子によって順序付けされたアプリケーションから提示することは、より高い社会的近接因子を有するアプリケーションを、より低い社会的近接因子を有するアプリケーションの前に提示することを含む。例えば、非常に近い社会的近接因子及び強い社会的近接因子で特徴付けられたアプリケーションは、近い社会的近接因子及び弱い社会的近接因子で特徴付けられたアプリケーションの前にユーザに提示されることができる。
【００６３】
図７は、本明細書で説明された原理による、アプリケーションを推奨するための方法の一例のフローチャートである。この例において、方法（７００）は、アプリケーション推奨システムを利用することによって、ユーザが基準に合致するプリケーションを検索していることに応答して基準に合致するアプリケーションを検索すること（７０１）、ユーザに対する社会的近接因子に従ってアプリケーションを特徴付けること（７０２）、社会的近接因子によって順序付けされたアプリケーションを提示すること（７０３）、アプリケーションに関する問題を識別したことに応答して代替的な推奨を提示すること（７０４）、社会的近接因子によってアプリケーションに注釈を付けること（７０５）、及びグループからのアプリケーションについての追加情報を提供すること（７０６）を含む。
【００６４】
上述のように、方法（７００）は、アプリケーションに関する問題を識別したことに応答して代替的な推奨を提示すること（７０４）を含む。１つの例において、代替的なアプリケーションは、友人が推奨したアプリケーションが、ユーザのニーズ、期待、又は規準に合致しない場合に、ユーザに提示されるものとすることができる。例えば、あるアプリケーションが、悪いレビュー、低い評価、特徴の欠落、又はそれらの組合せを有する場合に、代替的な推奨をユーザに提示することができる。
【００６５】
更に、代替的な推奨は、要求されたアプリケーションとの類似度に基づく。例えば、ユーザが金融についてのアプリケーションを要求したが、ユーザに提示されたアプリケーションが、ユーザが指定した基準に合致しない場合には、金融についてのアプリケーションに対する代替的な推奨をユーザに提示することができる。１つの例において、代替的な推奨は、専門知識グループからのものである。この例において、専門知識グループは、組織、個人、会社、その他の専門知識グループ、又はそれらの組合せとすることができる。
【００６６】
方法（７００）は、社会的近接因子によってアプリケーションに注釈を付けること（７０５）を更に含む。１つの例において、アプリケーションがユーザに推奨されるには、そのアプリケーションは特定の閾値を上回らなければならない。例えば、アプリケーションが低い社会的近接因子を有する場合には、そのアプリケーションはユーザに推奨されないものとすることができる。更に、アプリケーションが高い社会的近接因子を有する場合には、そのアプリケーションはユーザに推奨されるものとすることができる。
【００６７】
方法（７００）は、グループからのアプリケーションについての追加情報を提供すること（７０６）を更に含む。１つの例において、追加情報は、追加情報をユーザに表示するように展開することができる。１つの例において、追加情報は、アプリケーションを使用しているユーザの画像又はアイコンに注釈を付けることを含むことができる。例えば、そのアプリケーションを使用しているユーザのプロフィール画像である。別の例において、追加情報は、アプリケーションに関する推奨を行っているグループの画像又はアイコンに注釈を付けることを含むことができる。
【００６８】
更に、追加情報は、アプリケーションを使用しているグループ又は個人の名前を含むことができる。例えば、会社Ｘ、グループＸ、友人Ａ、その他のグループ、その他の個人、又はそれらの組合せである。
【００６９】
追加情報は、アプリケーションの評価を含むことができる。１つの例において、評価は、非常に良い、良い、悪い、非常に悪い、のように記号的なものとすることができる。別の例において、評価は、範囲とすることができる。例えば、０は、アプリケーションが非常に悪いことを示し、１０は、アプリケーションが非常に良いことを示す。
【００７０】
別の例において、追加情報は、アプリケーションの購入データを含むことができる。この例において、購入データは、購入日、所有権の期間の長さ、ユーザが最後にアプリケーションを使用した時、その他の購入データ、又はそれらの組合せを含むことができる。
【００７１】
図８は、本明細書で説明される原理の１つの例による、アプリケーション推奨システム（８００）の一例の図である。アプリケーション推奨システム（８００）は、アプリケーション特徴付けエンジン（８０２）及びアプリケーション提示エンジン（８０４）を含む。この例において、システム（８００）はまた、検索エンジン（８０６）、注釈付けエンジン（８０８）、代替的推奨エンジン（８１０）、及び追加情報エンジン（８１２）も含む。エンジン（８０２、８０４、８０６、８０８、８１０、８１２）は、指定された機能を行うためのハードウェアとプログラム命令との組合せを指す。エンジン（８０２、８０４、８０６、８０８、８１０、８１２）の各々は、プロセッサとメモリとを含むことができる。プログラム命令は、メモリ内に格納され、プロセッサに、指定されたエンジンの機能を実行させる。
【００７２】
アプリケーション特徴付けエンジン（８０２）は、ユーザに対する社会的近接因子に従ってアプリケーションを特徴付ける。１つの例において、社会的近接因子は、ソーシャルメディア・ウェブサイト上の他のユーザに対するユーザの近接度、ソーシャルメディア・ウェブサイト上の他のユーザとのユーザの関係の強さ、又はそれらの組合せを含むことができる。更に、１つの例において、アプリケーション特徴付けエンジン（８０２）は、近い社会的近接因子に従ってアプリケーションを特徴付ける。別の例において、アプリケーション特徴付けエンジン（８０２）は、近いかつ強い社会的近接因子に従ってアプリケーションを特徴付ける。
【００７３】
アプリケーション提示エンジン（８０４）は、社会的近接因子によって順序付けされたアプリケーションを提示する。１つの例において、近い近接因子を有するアプリケーションを、遠い近接因子を有するアプリケーションの前に順序付けすることができる。更に、強い近接因子を有するアプリケーションを、弱い近接因子を有するアプリケーションの前に順序付けすることができる。結果として、検索基準及び社会的近接因子に基づいて、より有意義な方式で、アプリケーション・ストアは、アプリケーション・ライブラリからのアプリケーションでポピュレートされ、ユーザに提示される。
【００７４】
検索エンジン（８０６）は、アプリケーション推奨システムを利用することによって、ユーザが基準に合致するアプリケーションを検索していることに応答して基準に合致するアプリケーションを検索する。１つの例において、基準は、検索文字列、カテゴリ、ソーシャルネットワーク、個人、組織、及びそれらの組合せから成る群から選択される。１つの例において、検索エンジン（８０６）は、ユーザが選択した基準に基づいて、ユーザがアプリケーション・ストア内で何を検索しているかを分析する。１つの例において、検索エンジン（８０６）は、ユーザが選択した検索語、列挙カテゴリ、その他の基準、又はそれらの組合せに基づいて、基準を分析する。
【００７５】
注釈付けエンジン（８０８）は、社会的近接因子に基づいてアプリケーションに注釈を付ける。１つの例において、あるアプリケーションについての社会的近接因子が社会的近接因子の閾値を下回る場合、そのアプリケーションに注釈を付けないものとすることができる。
【００７６】
代替的推奨エンジン（８１０）は、アプリケーションに関する問題を識別したことに応答して、代替的な推奨を提示する。１つの例において、代替的なアプリケーションは、友人が推奨したアプリケーションが、ユーザのニーズ、期待、又は規準に合致していない場合にユーザに提示されるものとすることができる。例えば、アプリケーションが、悪いレビュー、低い評価、特徴の欠落、又はそれらの組合せを有する場合、代替的な推奨をユーザに提示することができる。
【００７７】
追加情報エンジン（８１２）は、グループからのアプリケーションについての追加情報を提供する。１つの例において、追加情報は、アプリケーションを使用しているユーザの画像又はアイコンを含むことができる。例えば、そのアプリケーションを使用しているユーザのプロフィール画像である。更に、追加情報は、アプリケーションを使用しているグループ又は個人の名前を含むことができる。例えば、会社Ｘ、グループＸ、友人Ａ又はそれらの組合せである。追加情報は、アプリケーションの評価を含むことができる。１つの例において、評価は、非常に良い、良い、悪い、非常に悪い、のような記号的なものとすることができる。別の例において、評価は、範囲とすることができる。例えば、０は、アプリケーションが非常に悪いことを示し、１０は、アプリケーションが非常に良いことを示す。別の例において、追加情報は、アプリケーションの購入データを含むことができる。この例において、購入データは、購入日、所有権の期間の長さ、ユーザが最後にアプリケーションを使用した時、その他の購入データ、又はそれらの組合せを含むことができる。
【００７８】
図９は、本明細書で説明された原理の１つの例による、アプリケーション推奨システム（９００）の一例の図である。この例において、アプリケーション推奨システム（９００）は、メモリ・リソース（９０４）と通信している処理リソース（９０２）を含む。処理リソース（９０２）は、プログラムされた命令を処理するために用いられる、少なくとも１つのプロセッサ及びその他のリソースを含む。メモリ・リソース（９０４）は、推奨システム（９００）によって使用されるプログラムされた命令又はデータ構造などのデータを格納することができる、任意のメモリを一般的に表わす。メモリ・リソース（９０４）内に格納されていることが示されているプログラムされた命令は、基準レシーバ（９０６）、アプリケーション推奨システム・ユーティライザ（９０８）、アプリケーション基準サーチャ（９１０）、社会的近接因子デターミナ（９１２）、アプリケーション・キャラクタライザ（９１４）、アプリケーション・プレゼンタ（９１６）、問題アイデンティファイア（９１８）、代替的推奨プレゼンタ（９２０）、アプリケーション・アノテータ（９２２）及び追加情報プロバイダ（９２４）を含む。
【００７９】
メモリ・リソース（９０４）は、タスクを処理リソース（９０２）によって実行させるコンピュータ可読プログラム・コードを含む、コンピュータ可読ストレージ媒体を含む。コンピュータ可読ストレージ媒体は、有形及び／又は物理的ストレージ媒体とすることができる。コンピュータ可読ストレージ媒体は、伝送ストレージ媒体ではない任意の適切なストレージ媒体とすることができる。コンピュータ可読ストレージ媒体のタイプの非網羅的リストは、不揮発性メモリ、揮発性メモリ、ランダム・アクセス・メモリ、書き込み専用メモリ、フラッシュ・メモリ、電気的消去可能プログラム読み出し専用メモリ、若しくは種々のタイプのメモリ、又はそれらの組合せを含む。
【００８０】
基準レシーバ（９０６）は、実行されたときに、処理リソース（９０２）に基準を受け取らせる、プログラムされた命令を表わす。アプリケーション推奨システム・ユーティライザ（９０８）は、実行されたときに、処理リソース（９０２）にアプリケーション推奨システムを利用させる、プログラムされた命令を表わす。アプリケーション基準サーチャ（９１０）は、実行されたときに、処理リソース（９０２）に、アプリケーション・ライブラリ内の基準に合致するアプリケーションを検索させる、プログラムされた命令を表わす。社会的近接因子デターミナ（９１２）は、実行されたときに、処理リソース（９０２）に、ユーザに対する社会的近接因子を判定させる、プログラムされた命令を表わす。アプリケーション・キャラクタライザ（９１４）は、実行されたときに、処理リソース（９０２）に、ユーザに対する社会的近接因子に従ってアプリケーションを特徴付けさせる、プログラムされた命令を表わす。
【００８１】
アプリケーション・プレゼンタ（９１６）は、実行されたときに、処理リソース（９０２）に、社会的近接因子によって順序付けされたアプリケーションを提示させる、プログラムされた命令を表わす。問題アイデンティファイア（９１８）は、実行されたときに、処理リソース（９０２）に、アプリケーションに関する問題を識別させる、プログラムされた命令を表わす。代替的推奨プレゼンタ（９２０）は、実行されたときに、処理リソース（９０２）に、代替的な推奨を提示させる、プログラムされた命令を表わす。アプリケーション・アノテータ（９２２）は、実行されたときに、処理リソース（９０２）に、アプリケーションに注釈を付けさせる、プログラムされた命令を表わす。追加情報プロバイダ（９２４）は、実行されたときに、処理リソース（９０２）に、追加情報を提供させる、プログラムされた命令を表わす。
【００８２】
更に、メモリ・リソース（９０４）は、インストレーション・パッケージの一部とすることができる。インストレーション・パッケージをインストールしたことに応答して、メモリ・リソース（９０４）のプログラムされた命令を、インストレーション・パッケージのソース、例えば携帯用媒体、サーバ、遠隔ネットワーク位置、別の位置、又はそれらの組合せから、ダウンロードすることができる。本明細書で説明された原理と適合する携帯用メモリ媒体は、ＤＶＤ、ＣＤ、フラッシュ・メモリ、携帯用ディスク、磁気ディスク、光ディスク、携帯用メモリのその他の形態、又はそれらの組合せを含む。他の例において、プログラム命令は既にインストールされている。この場合、メモリ・リソースは、ハードドライブ、ソリッドステート・ハードドライブなどのような内蔵型メモリを含むことができる。
【００８３】
幾つかの例において、処理リソース（９０２）及びメモリ・リソース（９０４）は、同じ物理的コンポーネント、例えばサーバ、又はネットワーク・コンポーネント内に配置される。メモリ・リソース（９０４）は、物理的コンポーネントの主メモリ、キャッシュ、レジスタ、不揮発性メモリ、又は物理的コンポーネントのメモリ階層内のその他の場所の一部とすることができる。あるいは、メモリ・リソース（９０４）は、ネットワーク上で処理リソース（９０２）と通信するものとすることができる。更に、プログラムされた命令がローカルに配置される一方で、ライブラリなどのデータ構造は、ネットワーク接続上で遠隔位置からアクセスされるものとすることができる。従って、アプリケーション推奨システム（９００）は、ユーザ・デバイス上、サーバ上、サーバの集合上、又はそれらの組合せで実装することができる。
【００８４】
図９のアプリケーション推奨システム（９００）は、汎用コンピュータの一部とすることができる。しかしながら、代替的な例において、アプリケーション推奨システム（９００）は、特定用途向け集積回路の一部である。
【００８５】
上の説明は、記載した原理の例を例証し説明するために提示した。この説明は、網羅的であることを意図したものでもなく、又はこれらの原理を開示されたそのままの形態に限定することを意図したものでもない。上記の教示に鑑み、多くの修正及び変形が可能である。
【００８６】
図面内のフローチャート及びブロック図は、システム、方法、及びコンピュータ・プログラム製品の可能な実装の、アーキテクチャ、機能及び動作を示す。この点に関して、フローチャート又はブロック図内の各ブロックは、指定された論理機能を実装するための多数の実行可能命令を有する、モジュール、セグメント、又はコードの一部を表わすことができる。幾つかの代替的な実装において、ブロック内に記された機能は、図面内に記された順序とは異なる順序で行われることがあることにも留意されたい。例えば、連続して示された２つのブロックは、関与する機能に応じて、実際には実質的に同時に実行されることもあり、又はこれらのブロックは時として逆順で実行されることもある。ブロック図又はフローチャート図の各ブロック、及びブロック図及び／又はフローチャート図内のブロックの組合せは、指定された機能又は動作を実行する専用ハードウェア・ベースのシステム、又は専用のハードウェアとコンピュータ命令との組合せによって実装することができることにも留意されたい。
【００８７】
本明細書において用いられる用語は、特定の例を説明する目的のためのものにすぎず、本発明を限定することを意図したものではない。本明細書で用いられる場合、単数形「１つの（a）」、「１つの（an）」及び「その（the）」は、文脈が明らかにそうでないことを示していない限り、複数形もまた同様に含むことを意図したものである。「含む（comprise）」及び／又は「含んでいる（comprising）」という用語は、本明細書で用いられる場合、記述された特徴、整数、動作、要素、及び／又は構成要素の存在を指定するが、多数の他の特徴、整数、動作、要素、構成要素、及び／又はそれらの群の存在又は付加を排除するものではないことが更に理解されるであろう。
【符号の説明】
【００８８】
１００：システム
１０２：ユーザ・デバイス
１０４：ディスプレイ
３１０、４１０：追加情報
３１２、４１２：展開ボタン
４１４−１、４１４−２：画像
９００：アプリケーション推奨システム
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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