特許第6599319号(P6599319)IP Force 特許公報掲載プロジェクト 2015.5.11 β版

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特許6599319アプリケーションを推奨するための社会的情報の使用
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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】6599319
(24)【登録日】2019年10月11日
(45)【発行日】2019年10月30日
(54)【発明の名称】アプリケーションを推奨するための社会的情報の使用
(51)【国際特許分類】
   G06F 16/9035 20190101AFI20191021BHJP
【FI】
   G06F16/9035
【請求項の数】6
【全頁数】23
(21)【出願番号】特願2016-520145(P2016-520145)
(86)(22)【出願日】2014年6月23日
(65)【公表番号】特表2016-538620(P2016-538620A)
(43)【公表日】2016年12月8日
(86)【国際出願番号】CA2014050597
(87)【国際公開番号】WO2015054780
(87)【国際公開日】20150423
【審査請求日】2017年5月26日
(31)【優先権主張番号】14/053,395
(32)【優先日】2013年10月14日
(33)【優先権主張国】US
(73)【特許権者】
【識別番号】390009531
【氏名又は名称】インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
【氏名又は名称原語表記】INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION
(74)【代理人】
【識別番号】100108501
【弁理士】
【氏名又は名称】上野 剛史
(74)【代理人】
【識別番号】100112690
【弁理士】
【氏名又は名称】太佐 種一
(72)【発明者】
【氏名】クック、ケリー、エル
(72)【発明者】
【氏名】ドゥー、リディア、エム
(72)【発明者】
【氏名】ミン、アイリーン
(72)【発明者】
【氏名】ウッズ、エリック
【審査官】 齊藤 貴孝
(56)【参考文献】
【文献】 米国特許出願公開第2012/0116905(US,A1)
【文献】 特開2013−045279(JP,A)
【文献】 特開2013−131009(JP,A)
【文献】 特開2012−099084(JP,A)
【文献】 特開2013−178691(JP,A)
【文献】 米国特許第08095432(US,B1)
【文献】 米国特許出願公開第2013/0185292(US,A1)
(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
G06F 16/00−16/958
(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
図2
図3
図4
図5
図6
図7
図8
図9