【手続補正書】
【提出日】平成31年2月14日(2019.2.14)
【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】
方法であって、
１つまたは複数のコンピューティング・デバイスが、ソーシャルネットワーキング・システムのユーザが前記ソーシャルネットワーキング・システムにおいて対話したことのある第１組のエンティティと、前記ソーシャルネットワーキング・システム内の第２組のエンティティと、にアクセスする工程と、
１つまたは複数のコンピューティング・デバイスが、ディープラーニングモデルを用いて前記第１組のエンティティの第１組のベクトル表現を決定する工程と、
１つまたは複数のコンピューティング・デバイスが、前記第１組のエンティティから対象エンティティを選択する工程と、
１つまたは複数のコンピューティング・デバイスが、前記第１組のベクトル表現から、前記対象エンティティのベクトル表現を削除する工程と、
１つまたは複数のコンピューティング・デバイスが、前記第１組のベクトル表現のうちの残りのベクトル表現を結合して、前記ユーザのベクトル表現を決定する工程と、
１つまたは複数のコンピューティング・デバイスが、前記ディープラーニングモデルを用いて、前記第２組のエンティティの第２組のベクトル表現を決定する工程と、
１つまたは複数のコンピューティング・デバイスが、
前記ユーザのベクトル表現を前記対象エンティティのベクトル表現と比較することによって、前記対象エンティティと前記ユーザとの類似度スコアを計算し、
前記ユーザのベクトル表現を前記第２組のエンティティのうちの複数のエンティティのベクトル表現と比較することによって、前記ユーザと前記第２組のエンティティのうちの複数のエンティティとの複数の類似度スコアを計算する工程と、
１つまたは複数のコンピューティング・デバイスが、前記ディープラーニングモデルを用いて、前記複数の類似度スコアに基づいて前記第２組のエンティティのうちの１つまたは複数のエンティティのベクトル表現を更新する工程と、を備える方法。
【請求項２】
１つまたは複数のコンピューティング・デバイスが、前記ユーザ、前記第１組のエンティティの各エンティティ、および前記第２組のエンティティの各エンティティの埋め込みを決定する工程をさらに備え、
各埋め込みが、多次元埋め込み空間内の１点に対応し、
前記多次元埋め込み空間が、複数のエンティティに対応する複数の点を備え、
各埋め込みが、前記ディープラーニングモデルを用いて決定された対応するベクトル表現に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
１つまたは複数のコンピューティング・デバイスが、前記対象エンティティおよび前記第２組のエンティティの各エンティティに、前記類似度スコアに基づいて対応するランキングを割り当てる工程をさらに備え、
前記第２組のエンティティのうちの前記１つまたは複数のエンティティのベクトル表現を更新する工程は、さらに前記ランキングに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第２組のエンティティのうち、ベクトル表現が更新された前記１つまたは複数のエンティティのそれぞれは、前記対象エンティティの類似度スコアよりも大きい類似度スコアを有する、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記多次元埋め込み空間に検索アルゴリズムを適用することによって、複数のエンティティから前記ユーザに関連性があるとして１つまたは複数のエンティティを識別する工程をさらに備え、
識別された前記１つまたは複数のエンティティの１つまたは複数の埋め込みに対応する点は、前記多次元埋め込み空間において前記ユーザの埋め込みに対応する前記点の閾値距離内にある、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記ユーザに対して表示するために、前記識別された１つまたは複数のエンティティを、前記ユーザのクライアント・システムに送信する工程をさらに備える請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記対象エンティティは、ランダムに選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記ユーザは、前記ソーシャルネットワーキング・システムにおいて前記第２組のエンティティと対話したことがない、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記ソーシャルネットワーキング・システムは、複数のノードと、前記ノード同士をつなげる複数のエッジとを備えるソーシャルグラフを備え、
前記複数のノードのうちの２つのノード間の前記エッジのそれぞれが、それらの間の一次の隔たり度を表し、
前記ノードは、
前記ユーザに対応する第１のノードと、
各々、対応するエンティティに対応する複数の第２のノードとを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記ユーザは、前記ユーザのソーシャルネットワーキング・アクションによって前記第１組のエンティティと対話したことがあり、
前記ソーシャルネットワーキング・アクションは、前記第１のノードと、前記第１組のエンティティの各エンティティに対応する各第２のノードとに関して行われる、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記ソーシャルネットワーキング・アクションは、エンティティに対するアフィニティの表明を表す、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記１つまたは複数のエンティティのうちの少なくとも１つは、
前記ソーシャルネットワーキング・システムによってホストされるページを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記ベクトル表現は、ｄ次元強度ベクトルを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
ソフトウェアを備える１つまたは複数のコンピュータ可読非一時的記憶媒体であって、
前記ソフトウェアは、実行されると、
ソーシャルネットワーキング・システムのユーザが前記ソーシャルネットワーキング・システムにおいて対話したことのある第１組のエンティティと、前記ソーシャルネットワーキング・システム内の第２組のエンティティと、にアクセスする工程と、
ディープラーニングモデルを用いて前記第１組のエンティティの第１組のベクトル表現を決定する工程と、
前記第１組のエンティティから対象エンティティを選択する工程と、
前記第１組のベクトル表現から、前記対象エンティティのベクトル表現を削除する工程と、
前記第１組のベクトル表現うちの残りのベクトル表現を結合して、前記ユーザのベクトル表現を決定する工程と、
前記ディープラーニングモデルを用いて、前記第２組のエンティティの第２組のベクトル表現を決定する工程と、
前記ユーザのベクトル表現を前記対象エンティティのベクトル表現と比較することによって、前記対象エンティティと前記ユーザとの類似度スコアを計算し、前記ユーザのベクトル表現を前記第２組のエンティティのうちの複数のエンティティのベクトル表現と比較することによって、前記ユーザと前記第２組のエンティティのうちの複数のエンティティとの類似度スコアを計算する工程と、
前記ディープラーニングモデルを用いて、前記類似度スコアに基づいて前記第２組のエンティティのうちの１つまたは複数のエンティティのベクトル表現を更新する工程と、を行うように動作可能である、１つまたは複数のコンピュータ可読非一時的記憶媒体。
【請求項１５】
前記ソフトウェアは、実行されると、
前記ユーザ、前記第１組のエンティティの各エンティティ、および前記第２組のエンティティの各エンティティの埋め込みを決定する工程を行うようにさらに動作可能であり、
各埋め込みが、多次元埋め込み空間内の１点に対応し、
前記多次元埋め込み空間が、複数のエンティティに対応する複数の点を備え、
各埋め込みが、前記ディープラーニングモデルを用いて決定された対応するベクトル表現に基づく、請求項１４に記載の１つまたは複数のコンピュータ可読非一時的記憶媒体。
【請求項１６】
前記ソフトウェアは、実行されると、
前記対象エンティティおよび前記第２組のエンティティの各エンティティに、前記類似度スコアに基づいて対応するランキングを割り当てる工程を行うようにさらに動作可能であり、
前記第２組のエンティティのうちの前記１つまたは複数のエンティティのベクトル表現を更新する工程は、さらに前記ランキングに基づく、請求項１４に記載の１つまたは複数のコンピュータ可読非一時的記憶媒体。
【請求項１７】
１つまたは複数のプロセッサと、該１つまたは複数のプロセッサに接続されて前記１つまたは複数の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１つまたは複数のプロセッサは、前記命令を実行すると、
ソーシャルネットワーキング・システムのユーザが前記ソーシャルネットワーキング・システムにおいて対話したことのある第１組のエンティティと、前記ソーシャルネットワーキング・システム内の第２組のエンティティと、にアクセスする工程と、
ディープラーニングモデルを用いて前記第１組のエンティティの第１のベクトル表現を決定する工程と、
前記第１組のエンティティから対象エンティティを選択する工程と、
前記第１組のベクトル表現から、前記対象エンティティのベクトル表現を削除する工程と、
前記第１組のベクトル表現のうちの記残りのベクトル表現を結合して、前記ユーザのベクトル表現を決定する工程と、
前記ディープラーニングモデルを用いて、前記第２組のエンティティの第２組のベクトル表現を決定する工程と、
前記ユーザのベクトル表現を前記対象エンティティのベクトル表現と比較することによって、前記対象エンティティと前記ユーザとの類似度スコアを計算し、前記ユーザのベクトル表現を前記第２組のエンティティのうちの複数のエンティティのベクトル表現と比較することによって、前記ユーザと前記第２組のエンティティのうちの複数のエンティティとの類似度スコアを計算する工程と、
前記ディープラーニングモデルを用いて、前記類似度スコアに基づいて前記第２組のエンティティのうちの１つまたは複数のエンティティのベクトル表現を更新する工程と、を行うように動作可能である、システム。
【請求項１８】
前記１つまたは複数のプロセッサは、前記命令を実行すると、
前記ユーザ、前記第１組のエンティティの各エンティティ、および前記第２組のエンティティの各エンティティの埋め込みを決定する工程を行うようにさらに動作可能であり、
各埋め込みが、多次元埋め込み空間内の１点に対応し、
前記多次元埋め込み空間が、複数のエンティティに対応する複数の点を備え、
各埋め込みが、前記ディープラーニングモデルを用いて決定された対応するベクトル表現に基づく、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記１つまたは複数のプロセッサは、前記命令を実行すると、
前記対象エンティティおよび前記第２組のエンティティの各エンティティに、前記類似度スコアに基づいて対応するランキングを割り当てる工程を行うようにさらに動作可能であり、
前記第２組のエンティティのうちの前記１つまたは複数のエンティティのベクトル表現を更新する工程は、さらに前記ランキングに基づく、請求項１７に記載のシステム。