用于显示社交网络的用户的个人时间线的计算机实现方法,计算机系统及其计算机可读介质

摘要

本发明大体上涉及在计算机环境中运行的社交网络，并且尤其涉及用于按照个人用户的可选择的、可预选择的或可调整的设置来显示社交网络的注册用户（成员）的个人时间表的方法和系统。根据本申请的方法和系统提供给用户一种持久的方式。以便利用内容和人来追踪社交时刻，包括追踪用户的过去和将来的时间（例如活动和事件）。用户一眼看过去不仅能够看见该时刻，而且能够看见关联的人或内容以及它的显著性，因此称为“时间线”。

说明书

技术领域

本发明大体上涉及在计算机环境中运行的社交网络，并且尤其涉及用于按照对于个人 用户可选择的、可预选择的或可调整的设置来显示社交网络的注册用户（成员）的个人时 间线的方法和系统。根据本申请的方法和系统提供用户一种持久的方式以便追踪带有内容 和人的社交时刻，包括追踪用户过去和将来的时间（例如活动和事件）。用户一眼看过去 不仅能够看见该时刻，而且能够看见关联的人或内容以及它的显著性，因此称为“时间 线”。

背景技术

随着社交联网的加大普及，例如通过参加社交俱乐部、出席社交事件、经由其他朋友 与朋友相识的参加、共享兴趣和嗜好、以及进行约会等等的传统形式，被借助于因特网的 社会活动所替代，尤其被用于与新人联网和相识的一些社交论坛所替代。甚至可以说，对 许多人来说，如今因特网呈现了人们与新朋友相识并且与现有朋友保持接触的主要方式， 因为因特网使得能够建立和维护大量个人之间的互动。

为了这个目的，近年来已经发展了各种社交联网网站。社交联网网站能够提供用于允 许这些个人借助于社交联网网站彼此互动的组织工具和论坛。许多用户喜欢限定与共享相 同的或类似的兴趣和活动的其他用户或朋友的指定群的通信。

以与时间有关的风格显示活动的经典方式是通过使用日历，该日历显示作为逻辑框 （box）的日、周或月。事件是可见的，但是没有添加附加值，特别是不与它的重要性或 其他活动有关。虽然这个经典方式最适合用于办公环境，但是在社交网络和论坛中的用户 互动需要新的工具和功能。

US 2010/0088322A1揭示了用于识别所谓的热门话题的方法。为了这个目的，对于关 键字，分析新闻流，并且确定关键字的引用频率。该方法还利用用于使关键字的这个引用 频率形象化的图形表示。如果频率超出预定阈值，则关键字变成热门话题，该热门话题例 如被显示在在线社区中并且因而被传达给可能对这个话题感兴趣的多个用户。

US 2009/0171869A1揭示一种有关的方法，该方法设法预测未来的热门术语。为了这 个目的，使用分类模型。

US 2007/0016609A1涉及用于利用工具来分析新闻流的方法，该工具可以分析内容以 确定它的特点，基于它的特点对内容分类，并且在适合该分类的用户界面中展现该内容。 该工具还可以基于常用特点将内容项目组织成为群，并且使用户能够经由他们的群来选择 内容项目。响应于用户对群的选择，该工具可以展现内容、渲染附件、以及改变该群中的 内容项目的特点。该内容没有被标签有时间信息。

US 2009/0319914A1揭示了用于基于各种事实来确定在线社区中的参与者之间的关系 的方法。通过可视元件在用户界面（UI）中呈现关系的属性，可视元件显示关系的范围或 深度。关系的方面可以被用于促进参与者之间的互动（例如，如果两个参与者都喜欢特定 的乐队，那么当参与者彼此互动时，与该乐队有关的信息可以被显示作为UI的一部分）。 可以基于活动的共同性、兴趣的共同性、参与者在过去已经彼此互动的范围或其他事实， 来确定或表征关系的属性。

US 2005/0198031A1揭示了用于控制访问社交联网环境中的内容的方法和系统。第一 用户可以通过为每个关系分配一个以上的关系标志符来定义与多个第二用户的关系。第一 用户在社交联网环境内存储内容，并且指示允许或者防止通过输入一个以上的关系标志符 来访问内容的个人。第一用户可以通过使用等级标志符来进一步控制访问。社交联网环境 可以基于第一用户和特定的第二用户之间的关系来生成亲近指数。第一用户可以基于亲近 指数来控制对内容的访问。第一用户还可以允许或者防止从其他用户接收内容，其他用户 具有相对于第一用户的特定的关系标志符、等级标志符和/或亲近指数。同样，在这个系统 环境中，社交网络的个人用户的私人日历的内容可以与社交网络的其他成员共享。但是， 不需要日历的具体的图形表示。

US 2007/0214141A1揭示了用于生成社交时间线的系统和方法。接收与用户之间的至 少一个关系相关联的多个数据项，用户与社交网络相关联。每个数据项与特定的时间标签 相关联，时间标签呈现过去的事件。根据至少一个关系对数据项进行排序，并且根据排序 的数据项来生成社交时间线。社交时间线只包括在社交网络中作为朋友彼此联系的至少两 个用户的过去事件。用户的事件的图形表示以统一标准方式被执行。

发明内容

本申请针对一种增强的方法和系统，该方法和系统用于生成和显示事件和/或记录的图 形表示作为社交网络的用户的个人时间线。

根据本发明，提供有一种用于显示社交网络的用户的个人时间线的计算机实现的方 法，所述时间线是事件和／或记录的图形表示，事件和／或记录是所述用户所感兴趣的并 且以它们的时间顺序被显示，所述方法包括以下步骤：在计算机系统中，为所述社交网络 的每个用户，维护关于所述用户的个人爱好和／或兴趣以及每个爱好和／或兴趣对于所述 用户的显著性的数据；获取输入数据，所述输入数据包括关于事件和／或记录的数据；将 时间标签赋予所述输入数据的所述事件和／或记录；以及在所述用户的个人时间线中显示 所述输入数据的所述事件和／或记录中所选择的至少一个事件和／或记录；其中显示的每 个选择的事件和／或记录的图形表示取决于所述用户的个人爱好和／或兴趣。

附图说明

在下文中，将以示范性的方式并且参照附图阐述本发明的实施例，取得的进一步的特 征、优点和技术效果将从附图中变得显而易见。在图中：

图1是用于实现社交网络的示范性的系统环境的示意框图；

图2是概述按照根据图1的社交网络的个人用户的私人爱好和／或兴趣来获取输入数 据以及过滤输入数据的处理的示意性框图；

图3是图2中显示的社交网络引擎的示意性框图；

图4是概述在与根据图1的社交网络互动时展现给用户以设定或调整爱好和／或兴趣 的选项的示意图；

图5是所谓的兴趣云的示范性的图形表示，所谓的兴趣云显示作为根据图4在互动时 设定或调整私人爱好和／或兴趣的结果的用户的爱好和／或兴趣；

图6是另一个示范性的图形表示，显示作为根据图4在互动时设定或调整私人爱好和 ／或兴趣的结果的用户的爱好和／或兴趣；

图7是在根据本发明的实施例的方法中获取输入数据的示范性的步骤的示意流程图；

图8是示范性的处理的示意性流程图，该示范性的处理用于基于根据图7的处理的数 据输入来生成和显示根据本发明的实施例的时间线；

图9是显示根据本发明的第一方面的时间线的示意图；

图10是显示根据本发明的第二方面的时间线的示意图；和

图11是显示根据本发明的另一个方面的时间线的示意图。

具体实施方式

图1是用于实现根据实施例的社交网络的示范性的系统环境100的示意框图。一个以 上的用户102，用户1、用户2、…、用户N，借助于网络106与社交网络引擎104通信。 社交网络引擎104操作社交联网网站，并且可以包括能够借助于网络106提供社交联网服 务的一个以上的服务器（未显示）或任何其他的装置或应用程序。用户102可以借助于网 络106访问由社交网络引擎104提供的服务。

用户102可以使用计算装置来访问社交网络引擎104，计算装置诸如是膝上型电脑或 台式计算机、智能电话、个人数字助理（PDA）、机顶盒等等。用户102可以查看关于社 交网络成员的数据，查看在下文中概述的时间线，输入关于他们自己以及可能的别人的数 据，加入社交网络群等等。用户102是与社交网络引擎104相关联的社交联网网站的典型 成员。

当被连接到社交网络时，诸如用户1的用户可以将与社交网络引擎104相关联的一个 以上的其他成员作识别为朋友，诸如用户2。朋友通常将共享类似的爱好和／或兴趣，并 且例如，当用户例如基于类似的爱好或兴趣来明确地指定社交网络的另一个成员作为朋友 时，可以基于用户输入来建立这种关系，基于由两个用户输入的个人爱好来确定类似的爱 好或兴趣。作为替换，可以基于与社交网络的用户互动以及作为提议的结果来建立这种关 系，提议由社交网络自动生成并且作为消息被发送到两个用户，请求他们确认各自的另一 个用户是否将要成为朋友。为了彼此很好地适当匹配的两个用户的爱好和／或兴趣，基于 在存储在社交网络引擎中的爱好和／或兴趣中的自动搜索，来通过社交网络引擎104做出 这种提议。

可以基于输入，通过社交网络引擎104，来确认社交网络的用户102之间的关系。或 者，根据一些实施例，可以否认关系的存在。可以利用任何类型的确认和／或输入来改变、 否认和／或建立用户102之间的关系。

图2是概述按照根据图1的社交网络的个人用户的私人爱好和／或兴趣来获取输入数 据以及过滤输入数据的处理的示意性框图。所有的数据借助于数据输入引擎202被输入， 数据输入引擎202可以是先前提到的社交网络引擎的部件。各种类型的数据输入可以被提 供：a）数据输入可以由关于用户借助于用户界面明确地输入的事件204a的各种数据构成， 用户界面诸如是键盘、图形用户界面（GUI）或具有诸如摄像机等等的其他外部设备的界 面；b）数据输入还可以由关于发起事件（sponsored events）204b的数据构成，发起事件 204b可以是由服务的一般商业订户提供的信息，该服务通过社交网络的提供者被渲染；举 例来说，视频游戏的开发者或发行者可以订阅社交网络，或者可以是社交网络的成员，并 且可以将关于新游戏和有关新游戏的信息的数据供给到社交网络；c）数据输入还可以由诸 如RSS传递（RSS-Feeds）的其他数据传递（datafeeds）204c构成；d）数据输入还可以由 关于互动204d的数据构成，互动204d是与要被生成的时间线相关联的具体用户的互动、 或者是社交网络的所有用户的互动、或者是社交网络的子群的互动，社交网络的子群诸如 是特殊的社区，这种数据通过按照搜索条件连续地监视和分析用户互动来被生成；举例来 说，例如只有当用户同意时，社交网络的提供者才可以监视和分析与视频游戏相关联的社 交网络的用户的所有的互动，并且可以将这些数据制备成输入数据。为了这个目的，诸如 当用户决定观看不久将被推出的新视频游戏的预告片（例如，通过单击图标或到预告片的 链接）或者决定玩新视频游戏的测试版本时，事件与描述事件的关键字（例如，在该实例 中：新视频游戏的名称）相关联或链接。

所有的上述输入数据可以与限定该事件的某些关键字相关联。这种关键字可以简要地 分类该事件的内容、目的、位置、长度等等，或者可以分类包含在该事件中的任何动作。 这些关键字随后可以被用于判定具体事件是否匹配用户的个人爱好和／或兴趣以及该事 件是否应该被显示在用户的私人时间线中。

当然，代替地，此处使用的短语“关键字”可以包含能被用于分类事件的所有的其他种 类的数据。如以下将被更详细地说明的，这种关键字可以被用户明确地输入、可以基于输 入数据的分析被自动地生成或提议、或者可以通过系统被提议，并且一旦通过提示的用户 或按照用户的个人爱好和／或兴趣被接受时，才被使用。

根据本发明，所有的事件与时间标签相关联，时间标签通常在监视事件的同时被自动 地生成，但是时间标签也可以通过用户互动来被生成。这种时间标签能够实现多个事件以 时间顺序的排序，作为用于显示用户的个人时间线中的处于时间顺序之中的这些事件中的 被选择的那些事件的前提。

上述输入数据可以通常与关键字和关联的时间标签一起被存储在社交网络引擎的数 据库中。

如图2所示，系统进一步包括数据过滤引擎206，数据过滤引擎206过滤上述输入数 据或从这些输入数据取得的以及从数据输入引擎202传送的任何数据。这个数据过滤器通 常将位于社交网络的提供者的那侧上，作为社交网络引擎的一部分，但是原则上也可以位 于用户的那侧上。如图2所示，数据滤波引擎206被供给有用户爱好和／或兴趣208，可 能也被供给有可以对用户的具体爱好和／或兴趣进行编码的用户选择210，以及例如在社 交网络的发起订户想要推广新视频游戏，从而使得社交网络引擎提议社交网络的所有用户 或这些用户中的被选择的那些用户，将某些爱好和／或兴趣添加到该用户的私人个人资 料，以便增加他或她对一般的视频游戏或特别的具体视频游戏的兴趣的情况下，也可以被 供给有对过滤器的提议212。

最后，如图2所示，因为社交网络的所有用户的互动或诸如社区的社交网络的子群的 互动，所以数据过滤引擎206也可以被供给有所谓的社交数据。举例来说，如果对新视频 游戏表示兴趣的用户的总数或百分比超出某个阈值，那么社交网络引擎可以提议社交网络 的所有用户或这些用户中的被选择的那些用户，将某些爱好和／或兴趣添加到该用户的私 人个人资料，以便增加他或她对新视频游戏的兴趣，用户通过在被提示这种输入时明确地 提及新视频游戏的名称来对新视频游戏表示兴趣或者用户例如因为用户互动，例如在用户 单击与新视频游戏相关联的链接或图标时，来隐含地对新视频游戏表示兴趣。可以通过提 示的用户，借助于确认动作，诸如单击“是”按钮，来接受这些提议，或者可以取决于个人 用户的个人资料或取决于社交网络的提供者的规定来自动地接受这些提议。

如图2所示，通过数据过滤引擎206，按照要被显示的特殊时间线的拥有者的用户特 定爱好和／或兴趣，来过滤上述输入数据。举例来说，如果输入数据包括与视频游戏事件 以及政治事件有关的数据，但是用户的个人爱好和／或兴趣208指示该特殊的用户对视频 游戏非常感兴趣但对政治事件一点也不感兴趣，则与政治事件有关的所有的（或大部分的） 数据被滤出，并且只有那些与视频游戏有关的数据通过数据过滤引擎206，用于借助于图 2中显示的时间传递生成器216，显示在个人用户的私人时间线中。

为了实现上述功能，社交网络引擎300可以包括图3中显示的部件，尽管本发明将不 会被限定成只有图3中显示的那些部件。更具体地，在本申请的情况下，社交网络引擎300 可以包括：通信界面302，用于掌管用户与社交网络引擎300或与社交网络的其他用户的 所有的通信和数据交换；社交关系编辑模块304，特别地用于将社交网络的其他用户分配 作为朋友，以及监视和分析社交网络中的数据业务，用于例如基于社交网络中的过去的用 户互动来识别特定用户的候选的新朋友；关系存储模块306，用于存储这些分配的或候选 的关系；模块308，用于驱动用户图形用户界面（GUI）；用户历史分析器310，用于监视 和分析特定用户的互动或社交网络的所有用户的互动或诸如社区的社交网络的子群的互 动；上面参照图2概述的时间线传递生成器312；和显示模块314，被配置用于设置具有 所有的用于显示时间线的相关数据的用户的电子装置的显示器。

如上面阐述的，用户可以在使用和操纵社交网络的时候指定个人爱好和／或兴趣。在 本申请的情况下，术语“个人爱好和／或兴趣”将包括用于在调查社交网络的时候可靠地 识别特定用户的个人爱好、兴趣、意向、喜欢的事物、长期的用户行为等等的所有的适当 的标准和数据。这些个人爱好和／或兴趣可以借助于如图4所示的面向网站的输入掩码 （web-oriented input mask）被明确地输入，图4向用户展现了各种选项，以在与社交网络 互动的时候设定或调整他或她的个人爱好和／或兴趣。将显而易见的是，图4中显示的输 入掩码仅仅用作将不会被解释成限定本申请的范围的一个实例。然而，根据本申请，这些 个人爱好和／或兴趣也可以如下面概述地被隐含地输入，或者如下面更详细地概述地以秘 密的方式被自动地输入。

更具体地，为了选择和调整他或她的个人爱好和／或兴趣，社交网络引擎可以例如在 单击菜单按钮“爱好设置”的时候呈现如图4所示的输入掩码400。在这个菜单项下，输 入掩码400呈现话题的列表，话题1、…、话题N，话题可以是由社交网络的提供者预定 义的预选择的话题，然而，话题的列表也可以是例如以已经与具体用户连接的朋友的喜欢 的话题的列表为基础的某种后台计算的结果。举例来说，这些话题可以包括“朋友活动”、 “游戏”、“在线游戏事件的结果”、“社区新闻”等等。如图4所示，这个列表可以进 一步包括所谓的发起话题，“发起话题1”、…、“发起话题N”，发起话题可以是由社 交网络的提供者例如因为提供者的商业利益而预定义的话题，提供者的商业利益诸如是消 费者或附属公司的货物的广告和推广。如图4所示，话题的列表还可以包括所谓的提议的 话题，“提议的话题1”、…、“提议的话题N”，提议的话题可以是通过用户历史分析 器（参照图3）例如基于社交网络中的用户的近来的用户互动所识别的作为对于具体用户 的潜在兴趣的候选话题的话题，或者可以是通过社交关系编辑模块例如基于在社交网络中 与具体用户相连接的朋友（关系显著性）所识别的作为对于具体用户的潜在兴趣的候选话 题的话题。当然，图3中显示的社交网络引擎的用户历史分析器还可以基于社交网络或诸 如社区的社交网络的子群的所有用户的全体用户行为来将某些话题识别作为对于具体用 户的潜在兴趣的候选话题。举例来说，如果用户历史分析器确定相当大百分比的用户单击 关于具体话题的网站，或者如果用户历史分析器确定相当大百分比的都已经定义具体话题 作为爱好和／或兴趣（子群）的话题的所有那些用户单击关于这个具体话题的网站，则社 交网络引擎可以提议这种话题作为图4中显示的输入掩码中的提议的话题。个人用户然后 可以被提示以确认他或她是否想要把这个提议的话题（或兴趣）添加到他的个人爱好和／ 或兴趣的列表（社区显著性）。

如图4所示，用户具有所有的选项以便随时将这种话题（爱好和／或兴趣）添加到他 的个人列表，以及从他的个人列表去除这种话题（爱好和／或兴趣）。用户还可以订阅关 于某些喜欢的话题的数据传递。例如，用户可能希望按照他或她的个人爱好和／或兴趣自 动地扫描具有关于新视频游戏的新闻的新闻传递，以及希望感兴趣的候选的新话题以上面 概述的方式被提议在图4中显示的输入掩码400中或者甚至被自动地添加到他或她的爱好 和／或兴趣的个人列表。

如图4所示，用户还可以决定包括在他或她的个人列表中的某些或所有的爱好和／或 兴趣被链接和／或与社交网络的其他用户乃至与不是社交网络的成员的用户共享，或者决 定这种爱好和／或兴趣被隐藏并且不与网络的其他用户共享，或者作为替换，被隐藏并且 不与特定的可选择的其他用户或朋友共享，个人用户与该朋友连接。

如图4所示，当操作输入掩码400时，用户还可以分配或再调整对于上述话题中的所 选择的那些话题的所谓的权重。在本申请的情况下，术语“权重”指的是适合于指示各个 爱好和／或兴趣对于个人用户的显著性的任何种类的变量或计算参数，可以在过滤输入数 据的时候使用变量或参数，以将较高的显著性赋予这种话题（爱好和／或兴趣）。举例来 说，用户可以决定话题“游戏”和“关于新游戏的新闻”具有高的显著性，而话题“社区 新闻”对于该用户具有几乎是零的重要性。在这种情况下，用户可以按照等分标度将例如 高的显著性参数分配给喜爱的话题“游戏”和“关于新游戏的新闻”，以及将几乎是零的 显著性参数分配给不喜欢的话题“社区新闻”。当调查社交网络时，所有这些可以随时被 设定或调整为个人用户特别想要的。

如果可应用，用户可以添加、去除或改变任何上述话题（爱好和／或兴趣）或者分配 或再调整对于这种话题的想要的权重。

如图4所示，用户还可以为每个上述话题设定或调整图形表示。举例来说，用户可以 决定，与视频游戏有关的所有事件在他的个人时间线中被显示为圆形，伴随有显示视频游 戏的代表图像的图标，视频游戏的代表图像诸如是游戏的商标或最主要的角色，以及与他 的私人活动有关的所有事件，诸如社交网络中的约会或会议，在他的个人时间线中被显示 为正方形，伴随有显示各个活动的代表图像的图标，各个活动的代表图像例如是与在线聊 天有关的青蛙符号以及用于共享的在线游戏事件的老鼠符号。

如图4所示，第二级子话题的列表可以被赋予每个上述话题（子话题1、…、子话题 N），并且每个子话题可以被添加或去除，特定的权重可以被赋予这些子话题中的每一个 或被再调整。此外，附加的“节点”可以被添加，附加的“节点”将涉及用于将一个以上 的第三级子话题赋予具体的第二级子话题的通用术语。

如此，呈现个人用户的所有的爱好和／或兴趣的复杂的兴趣云可以被建立，如在下文 中更详细地说明的。

兴趣云

更具体地，兴趣云是例如显示为加权的关键字的明确的和隐含的爱好和／或兴趣的定 义空间，加权的关键字反映了具体用户或具体用户群对于内容（新闻、博客、介质、游戏、 人们、活动、发起内容、广告、文件页面…）的个人爱好和／或兴趣。基于用户的行为– 系统可以隐含地基于关联内容的互动频率来对关键字加权–和／或通过用户基于他的兴 趣等级以上面参照图4阐述的方式直接并且明确地添加或去除关键字以及增加或减少这种 关键字的权重两者，来更新兴趣云本身。用户还可以对来自系统的隐含的关键字重新加权、 编辑、修改、删除或执行其他改变，以进一步改进他的兴趣云。依据现有的兴趣云来添加 前后关系关键字或对前后关系关键字分层，以使用户的真实兴趣的正确表示最大化。

兴趣云主要将用于诸如环球网社区&内容入口的在线网络，但不局限于这些。

云的目的是给予用户他／他们对于内容的兴趣的容易理解的、用户控制的以及可管理 的表示。作为次要的用途，自我管理的兴趣云给予内容制作者（即博客主人、广告者、制 造商、社区）较高的命中率，而且如果内容实际上是在接收者的兴趣中，则用户将更加接 受该内容。

取决于用户他与关键字、隐含关键字以及前后关系关键字的直接互动，兴趣云向服务 器提供关于用户感兴趣的或用户可能感兴趣的关键字的信息。换句话说，兴趣云是帮助用 户组织他的兴趣的用户定义的关键字、自动的关键字以及基于前后关系的关键字的组合。

用户已经标记为“我感兴趣”的内容将通过变成关键字本身或者通过系统从那个内 容中导出关键字来成为他私人的兴趣云的一部分。系统通过过滤用户输入的个人资料数 据、追踪他与内容的互动、以及注意与他连接的其他用户以及具有类似兴趣云的用户的数 据，来创建这些隐含的关键字。这不是详尽的列表：其他方法也可以被用于收集和预测用 于兴趣云的隐含兴趣。

另外，用户（或用户们）可以通过对他或她加权它们的显著性来明确地定义兴趣云中 的关键字。

用户的前后关系在可得到的情况下也将具有权重和显著性的关键字添加到兴趣云。这 可以包括诸如地理位置（例如，处于法国内的音乐商店中，处于电影院中，处于餐馆中） 的实例。

兴趣云的内容

兴趣云包含关键字，该关键字象征某些内容、信息或活动以及任何其他可能的项目（爱 好和／或兴趣）。例如，关键字可以是“政治、新闻”，并且通常链接到关于政治的新闻， 另一个关键字可以瞄准新闻的单个子范畴，诸如本地政治或“新闻、政治、祖国”。其他 关键字可以是音乐专辑、视频文件、图片、人、角色、事件等等。

任何关键字理论上可以链接到任何其他关键字，创建产品、人、文件等等之间的链接， 以及在任何想要的间隔尺寸中。因而，任何关键字总是在它的类似关键字的前后关系中。 前后关系以及类似度被系统定义，以及部分地通过用户对新前后关系的实际创建来被部分 地定义。直至用户控制他们的兴趣云（直接或间接地，明确地或隐含地）。每个私人的兴 趣云也影响整个前后关系，即，如果大量用户手动地与关键字连接在一起，该关键字事先 没有通过系统被连接，则还将更新大体的前后关系或默认连接。

兴趣云的结构

每个用户可以表达多个兴趣云，具有关于他感兴趣的高级别内容的主兴趣云，以及用 于特定内容类型、人们、活动等等的兴趣云。依据子页面和内容框，社区或网络提供子兴 趣云，子兴趣云集中在用于那个子页面、内容框或分类的具体的兴趣。

实例：用户A通常对新闻不感兴趣，因而他在他的主兴趣云中不包括“新闻”。但是 当提到音乐时，他对关于他喜爱的乐队的新闻非常感兴趣。他的主兴趣云不包含任何新闻， 但是他的音乐子群与一切关于他喜爱的乐队有关–包括新闻。

同样地，可能的是，主兴趣云定义了用户对“新闻”的兴趣并且具有子兴趣云，该子 兴趣云集中在诸如音乐、汽车等等的话题周围。在这种情况下，主兴趣云被给予在子兴趣 云之上的层级，由此“影响”提供给用户的整个内容。

兴趣云中的每个关键字具有附接到它的它自己的权重&显著性。这反映了该项目对于 该用户是如何的重要。兴趣云中的每个关键字的图形表示以唯一的方式反映了这个权重& 显著性，该唯一的方式也可以按照个人用户的需求和爱好而被单独地调整。举例来说，可 以借助于字体大小来指示每个关键字的显著性，例如，较大的关键字显示较高等级的重要 性，而较小的关键字可以显示较低等级的重要性，但是当然，本发明不局限于这种显示。 显示显著性的其他手段可以是例如借助于颜色编码，与关键字相关联的编号等等。

用户的兴趣云使服务器（社交网络引擎）能够处理该兴趣云，以便以顺序的、优先化 的和组织化的方式向每个用户提供环球网内容、介质、文件和人们的较高相关性。

兴趣云的隐含关键字

基于用户添加他或她个人的个人资料的个人资料的信息以及通过他的在线行为，任何 用户的兴趣云也可以被动态地创建。这个自动的创建和之后的改变反映了以隐含的方式表 达的用户的兴趣。

用户还可以驱使系统基于现有的关键字提议隐含的关键字。例如，如果用户添加“餐 馆”作为关键字到他的兴趣云，则这触发该系统建议也可能使他感兴趣的相关的关键字。 这些可以包括“快餐餐馆”、“外国餐馆”、“我的位置附近的餐馆”、“我的朋友喜欢 的餐馆”等等。可以基于某种专门的系统做出这种提议，该专门的系统例如知道或获悉用 户过去的行为，如果他或她对某个主要的话题（例如餐馆）感兴趣，则用户过去的行为很 可能是用户也可能对某些子话题（例如外国餐馆）感兴趣。

实时的前后关系关键字

实时的前后关系特定的关键字也可以被动态地添加，诸如地理前后关系（处于城市、 国家、商店、餐馆）以及其他前后关系（诸如但不局限于处于冬季、在41周…）。这使 得系统借助于用户的兴趣云来检索组织的内容，以确保与用户所处的前后关系有关。

明确的兴趣云

用户还可以在任何级别上添加、再优先化、改变以及删除在他的兴趣云内的任何明确 的和隐含的关键字。他或她还可以使得能够或使得不能够再优先化、改变和删除前后关系 特定的关键字，从而以任何方式手动地改变兴趣云，该任何方式需要将其修整到他满意和 他的前后关系。这可以通过操作参照图4描述的输入掩码来执行，但是也可以在如下面概 述的个人兴趣云的图形表示中被直接地执行。

兴趣云的层级

用户的整个兴趣云可以分层地被组织。例如有一个主兴趣云和数量不受限制的特殊的 兴趣云。这个量取决于用户在他的个人资料中创建的兴趣的实际量。

主兴趣云

在最广泛的可能的级别上，每个用户的主兴趣云包含该用户具有的最重要的兴趣关键 字（爱好和／或兴趣）。主云的兴趣适用于所有的特殊的兴趣云。例如，如果用户大体上 对音乐感兴趣，则新闻兴趣云作为默认将包括关于音乐的新闻，因为系统暗示这个也可能 处于用户的兴趣中。

特殊的兴趣云

特殊的兴趣云包含用户在该云的特定的部分中所具有的所有的兴趣，例如关于游戏的 所有的兴趣。作为默认，特殊的云起源于主兴趣云，但是它可以如上所述被改变。因为兴 趣云是彼此链接的兴趣的不断改变的网络，所以该云的大小和间隔尺寸高度地取决于用户 的行为。

兴趣云的存储

兴趣云被存储为关键字的网络。兴趣云以几个级别（例如，主云、子云）被存储，被 链接到用户或群，以及被存储为服务器（社交网络引擎）上的他们的主个人资料的一部分， 因此用户在任何地方访问他的个人资料时是可得到的。只要那个个人资料存在，用户的兴 趣云将与他的个人资料一起被存储，并且用户在任何时候可以修改用户的兴趣云。

兴趣云的显示

为了以云在后台中起作用的方式显示兴趣云，根据本申请，可以以不同的分组和风格 显示项目（例如，各个兴趣的大小可以指示赋予各个兴趣的显著性）。因而，用户可以迅 速地识别他的主要兴趣以及如何与其他项目彼此连接。

这种兴趣云的图形表示的两个实例被显示在图5和图6中，并且将在下文中被描述。 注意，以下将不会被看作是对本发明的范围的限定。

与明确的关键字相比，在该云内的隐含的、系统创建的兴趣关键字具有可区别的外观。 这个区别包括但不局限于颜色编码、不同的字体大小、或具有符号的关键字的注解，例如 _musicgroupname。

与明确的&隐含的关键字相比，在该云内的前后关系创建的兴趣关键字具有可区别的 外观。这个区别包括但不局限于颜色编码、不同的字体大小、或具有符号的关键字的注解， 例如c_paris、c_restaurant。

在图5中，黑体字的关键字502a、…、502e指示明确的关键字，即，例如通过使用图 4的输入掩码400，由用户明确地输入的关键字（爱好和／或兴趣）。图5中由虚线包围 的关键字504a、…、504e指示隐含的关键字。在该实例中，用户调查社交网络时的位置借 助于用户历史分析器（参照图3）被检测，并且被传达到社交网络引擎，然后社交网络引 擎提议候选的关键字，该候选的关键字诸如是“外国餐馆”504a、“在我的区域中的每日 新闻”504e或“我主动玩的游戏”504d，然后用户可以接受（确认）或者拒绝该候选的关 键字。这是基于前后关系的数据的一个实例。在图5中，由虚线包围的关键字506a指示通 过基于位置的数据添加的隐含的关键字。举例来说，用户的移动电子装置的地理位置被连 续地检测并且被传达到社交网络引擎，然后，如果系统例如基于个人用户的关键字（爱好 和／或兴趣）列表中的话题“喜爱的日本餐馆”的选择和显著性，知道用户对日本食物具 有一定兴趣，则社交网络引擎基于专门的系统向用户提议潜在兴趣的候选的关键字，诸如 “在我的当前位置的周围的日本餐馆”506a。

在图5中，由点划线包围的关键字508a指示由社交网络的不同用户添加的明确的关键 字，社交网络的不同用户诸如是连接到该用户的朋友。举例来说，如果两个用户共享欣赏 电影的兴趣，那么第二用户（或作为替换，同样社交网络引擎）可以提议第一用户将项目 “这周的新电影”508a添加到他的兴趣云。第一用户容易地知道这个提议，因为这个提议 可以例如借助于由不同的用户添加的颜色编码的明确的关键字来被清楚地标记。兴趣云中 的感叹号“!”510（或任何其他适当的图形符号）指示新的明确的关键字508a需要在它将 作为真实有效的关键字被添加到第一用户的个人兴趣云之前被确认。当然，如果第一用户 将要拒绝（不确认）该提议的关键字，则它最后将在他的个人兴趣云中消失（或变成无效 的）。作为替换，如果用户在给定的时间周期期间将不会操作提议的关键字，则提议的关 键字可以变成激活的（有效的）。

在图5中，问号“?”512（或任何其他适当的图形符号）指示新的隐含的关键字506a 需要在它将作为真实有效的关键字被添加到第一用户的个人兴趣云之前被确认。当然，如 果第一用户将要拒绝（不确认）该提议的关键字，则它最后将在他的个人兴趣云中消失（或 变成无效的）。作为替换，如果用户在给定的时间周期期间将不会操作提议的关键字，则 提议的关键字可以变成激活的（有效的）。

如对本领域的技术人员将变得显而易见的是，代替诸如图4中显示和上面说明的以输 入掩码改变或再调整个人爱好或兴趣，用户当然也可以抓取图5和6中显示的兴趣云中的 某些关键字，并且随意地移动或操纵这些关键字，从而建立新用户的具体的爱好和／或兴 趣。举例来说，通过将关键字“关于我的朋友的新闻”从兴趣云的左手边朝向兴趣云的右 手上部拖动，即靠近关键字日本，关键字之间的新链接可以被建立，链接例如关于用户的 对话题日本感兴趣的所有朋友的新闻，从而建立这些朋友和话题“日本”之间的链接。

以上的兴趣云是构思如何运行的小实例。可以使用不同的颜色来标记实例的关键字， 以显示不同的关键字的状况。例如，黑色关键字可以被用户编辑，所有的绿色关键字可以 是隐含的，并且基于他的兴趣通过系统被添加作为对用户的建议。蓝色附件也可以是隐含 的关键字，但是基于用户的当前位置被添加。红色关键字可以是用户的朋友的建议。

在上述的实例中的问号512显示系统在哪里做出用户可能想要编辑的新附件。它们是 可选择的特征，以突显兴趣云中的改变。感叹号510是类似的，因为它们也等待确认，但 是它们通过用户的朋友被明确地添加，从而具有对于兴趣云的不同的性质。

当然，同样可以利用兴趣云的不同的图形表示，暗示用于关系和功能的不同的图形编 码。用于这种替换的图形表示的一个实例被显示在图6中，在图6中，图形符号圆形的不 同的大小指示赋予兴趣云中显示的特定关键字的权重。

如对本领域的技术人员将变得显而易见的是，为了显示个人用户的个人关键字（爱好 和／或兴趣），可以利用许多不同风格的图形表示。

获取输入数据

如图7所示，社交网络引擎以各种不同的方式并且从以上概述的各种不同的来源接收 702输入数据。

在下一个步骤中，检查接收的或输入的数据是否包括时间标签704，该时间标签指示 某种事件的准确日期。较佳地，一旦数据与时间标签相关联，时间标签就处于预定义的数 据形式之中，或者通过数据中的能够快速和简单搜索这种时间标签并进一步处理的标志或 类似指示，来指示时间标签的存在。举例来说，用户可以输入关于事件的数据（信息）， 连同关于准确日期的时间信息，以及还可能的事件的持续时间，并且根据本发明，关于事 件的数据和时间信息（时间标签）彼此被链接。

如果数据包括时间标签，则该处理继续进一步处理输入数据的步骤706，如下面更详 细地描述。另一方面，如果数据不包括时间标签，则该处理设法在附加的处理步骤中获取 时间标签708。为了这个目的，用户可以被明确地提示，以便为了感兴趣的事件输入相关 的时间信息。或者，社交网络引擎可以设法基于其他信息源或者基于前后关系的搜索过程 来获取这种时间信息，其他信息源诸如在社交网络中、在内部或外部数据库中的相关的时 间信息的搜索，在前后关系的搜索过程中，基于关于事件的前后关系的信息，社交网络引 擎执行搜索与该事件相关联的时间信息。如果这种时间信息可以以这个方式被获取710， 不管是自动地而不用进一步的用户输入，还是为了这个目的而请求用户的明确确认，这种 时间信息都可以被用作时间标签或进一步被处理成时间标签。当时间标签由于这个处理步 骤而被最终获取时，该处理继续进一步处理输入数据706。另外，该处理可以继续后退例 程，并且回到“接收输入数据”702的步骤。

然后以规定方式包括时间标签的输入数据可以以各种方式被进一步地处理。举例来 说，输入数据可以被存储在数据库中712，社交网络的所有的或被选择的用户借助于社交 网络可访问该数据库。或者，输入数据可以与各种类型的关键字相关联，并且被存储在社 交网络的数据库中，从而能够实现按照例如个人用户的爱好和／或兴趣的数据的快速和简 单的分类。或者按照由与数据相关联的时间标签给定的时间历史，数据可以按时间顺序被 分类。然后，数据可以以这个时间顺序被存储在数据库中。或者社交网络引擎生成到该事 件的链接，而且关于该事件的一些关键字信息随后将被发送到个人用户，而不是传送关于 该事件的所有的详细信息。然后，通过单击该链接或一些其他类型的图标，只有当需要另 外节省计算时间以及传输带宽时，用户可以检索关于该事件的所有的必要信息，。如对于 本领域的技术人员将变得显而易见的是，可以对输入数据执行许多不同方式的进一步的处 理。

如图8所示，一旦用户在社交网络中登录，通过用户生成对于数据的请求802，请求 来自社交网络引擎的数据，诸如他的私人的新闻数据、关于社交网络中的新闻的信息、对 于该用户的社交网络中的新消息和通知。如图8所示，然后社交网络引擎选择（挑选出） 符合用户的具体爱好和／或兴趣的所有那些数据804，并且将这些数据呈现给该用户。对 于这点，图2中显示的数据过滤引擎206可以按照用户的个人爱好和／或兴趣，还可能按 照诸如用户选择数据210、对于过滤器的提议212或社交数据214（比较图2）的附加数据， 过滤输入数据（或作为替换，在数据存储器中为该用户存储的数据），并且使具体用户能 够访问这些数据。当然，这不排除其他数据也可以被提供给用户。然而，按照具体用户的 个人爱好和／或兴趣选择的那些输入数据以对于具体用户的较高优先级被处理或传输。特 别地，如图8所示，这些数据还可以如此被进一步地处理，以便能够实现在用户的电子装 置的显示器上直接构造时间线808。

时间线

大体上，时间线是事件和／或记录（entry）的适当的图形表示，事件和／或记录是特 定用户所感兴趣的并且以它们的时间顺序被显示在时间线上。大体上，时间线可以被显示 作为水平的（或垂直的）线或作为以任何角度倾斜的线，在中间具有描述“今天”或当前 时刻的明确标记作为过去和将来之间的明确的边界。在标记的一侧上的任何事是历史，而 在标记的另一侧上的任何事是将来。在线上，呈现例如将来、即将来临、过去或当前时刻 （事件或记录）的时间，该时间与已经经由所谓的对于用户的显著性而改变重要性的活动、 人们、事件或称为“记录”的内容相关。为了显示每个记录，使用适当的简单的图形符号， 诸如圆形、三角形、正方形乃至直接呈现（简述）时间线上的事件或记录的图标。

如图9所示，时间线902可以例如沿着电子装置的显示器904的底部边缘被显示，用 户使用电子装置来访问和调查社交网络。这种条状时间线可以被显示作为用户的显示器上 的永久的背景符号，除非用户通过放大时间线或单击使得时间线在用户的整个显示器上被 构造的按钮，来请求时间线的较大的或不同的表示。

如图9所示，指示时间线902上的事件和／或记录的图形符号906a、906b（例如圆形） 的大小将它相对于其他事件或记录的显著性呈现给用户。有可能向用户提供关于事件或记 录的显著性的图形符号906a、906b的大小的直接成正比的相关性。然而，当用户希望时， 这个相关性也可以是分级的或非线性的。举例来说（使用圆形作为用于事件或记录的图形 符号的实例），第一直径的圆形可以指示低于第一阈值的显著性的事件或记录，比第一直 径大的第二直径的圆形可以指示高于第一阈值但低于第二阈值的显著性的事件或记录，等 等。

当然，代替诸如圆形的1D图形符号，时间线上的事件或记录也可以被显示为条、圆 盘或其他适当的2D或3D图形符号（布置在时间线周围），其中图形符号的高度对与此关 联的事件或记录的显著性编码。

用户可以将被显示的时间线902的划分移动到过去或者移动到将来。他可以放大时间 线902以调查时间上的某个时刻，打开关于那个时刻的更多的细节。此外，用户可以滚动 成“深度”（类似将时间线902移动得更靠近他或远离他），以便通过不同的记录题目过 滤时间线902，例如只看新闻、关于朋友的活动、游戏活动等等。

显著性可以被显示在对于我自己（=该用户）、对于朋友（连接到该用户）、对于整 个社区等的前后关系中，以便测量与不仅仅是他自己相比，用户的记录的显著性。该显著 性本身可以随着时间而增加和更新。当用户在随后的时间检查时间线902时，如果在他先 前访问时间线和他当前访问时间线之间，记录增加了它的显著性，则他可以看见较大的显 著性。

时间线也可以提供图形表示908，图形表示908清楚地指示例如在用户的先前登录和 当前登录之间的将来的在事件或记录的显著性上的改变。举例来说，在事件或记录的圆形 周围的、与该圆形处于不同的颜色的边缘可以呈现在用户的两个随后的登录之间的显著性 的增加（减少）。

时间线的结构

每个用户可以定义他想要将哪种事件放置在时间线902上。用户可以设定哪些记录应 该被自动地放置在时间线上的规则。作为默认，所有的记录被显示并且可以通过类似于他 的兴趣云中所使用的分类被过滤。

放置在时间线902上的记录表现为适当的图形符号906a、906b，诸如圆形。紧挨着圆 形的小图标可以表明记录的分类。用指向装置或手指在该图标上盘旋可以提供关于事件或 记录的更多信息。单击该图标可以直接连接到关于事件或记录的信息页面、事件或记录本 身的页面（如果可应用）、事件或记录的创建者、或由链接的创建者或时间线的拥有者指 定的任何链接。

经由测量记录的显著性，明确的记录通过系统自动地创建明确大小的图形表示，例如， 如果用户上传视频并且该视频是非常流行的，它将创建记录，并且很快反映该流行，大的 图形符号将增长，并且只要它的流行增长，该图形符号将继续在大小上增长。由于总的大 小将与用户、他的朋友或其他部分有关，因此大小将在显示器中改变。这些将是具有自动 大小的图形符号的隐含记录。

用户可以修改隐含事件或记录的图形符号，并且使它优先于用户明确地认为对他自己 在显著性上作为代表的那个。

用户可以用手动创建的图形符号来添加明确的事件或记录，以便允许用户为他自己定 义它的显著性，例如具有取得的高分的特殊体验日，或非常重要的人物的生日。

将来记录的图形符号的大小可以是基于用户的私人设定，和基于记录图形符号的创建 者的推荐差不多。这不必是固定值，例如，产品制造商可以决定记录的图形符号应该与用 户对某个产品的兴趣成比例。因而，用户对关于产品的事件越感兴趣，图形符号将越大。 同样地，如果相对于整个社区过滤显著性，则将表明与整个社区有关的记录的显著性。

紧挨着每个记录图形符号的信息框可以被显示，以显示关于该记录的更多的信息。使 鼠标盘旋在该框之上，突显图形符号并且提供可以被激活的更多的动作，例如，通过朋友 发送的关于事件的记录提供以下动作，以便a）开始和朋友聊天，b）访问他的页面，c） 访问该事件的页面，或d）从时间线删除该事件。取决于该记录的更多的前后关系的动作 是可能的。

搜索时间线

用户可以以不同的方式搜寻时间线。他可以手动地沿着该线向前和向后滚动，他可以 例如通过不同的分类来过滤，或者他可以搜索标签字（标签字可以被保存作为新的过滤）。

时间线记录可以以不同的阴影被填色，以便于搜索。与沿着时间线滚动的不同的大小 结合，便于搜索某些记录。

时间线记录的自动创建

取决于用户设定的设置，用户在线正在进行的任何记录可以被放置在时间线上。因而。 如果用户玩在线游戏，则这个记录在时间线上被放置作为记录图形符号。如果游戏者赢了 游戏、玩了一定量的时间、或与他喜爱的朋友一起玩，则图形符号可以是较大的，以显示 这个事件的社交显著性。

时间线上的可见性

用户可以在时间线记录的可见性上设定某些过滤。因而，用户可以查看标记为与名称 相关的私人、朋友、公众或游戏的少数实例的活动。

作为默认，所有的记录在时间线上是可见的。

为了使用户看得见，时间线处于被过滤的状态，当前不显示的所有的记录以不同的视 觉风格被渲染（例如，被模糊化或被灰色化，或者在背景中以3D风格被显示）。如果能 够通过改变过滤再次实现这些记录，则这些记录退回成例如查看前面。

为了看得见已经改变的记录（例如它们的显著性和圆形大小被改变），圆形外形被激 励（即，显示扩大或缩小的动画）或者颜色／亮度被激励。

因为种种理由，可视化可以从连续的时间线改变到被称为典型的日历视图的表格视 图，在表格视图中，每一日、周、月或其他定义的时间段可以被显示为例如框。

时间线的维护和管理

用户可以以许多不同的方式操纵时间线上的事件和记录。如上所述，过滤器可以被用 于在事件和记录上应用某些动作，例如关于游戏的所有的事件和记录可以被增加重要性、 或被删除、或被移动。

任何动作可以被用于单个事件和记录、分组（可以通过过滤器、搜索或其他方法来定 义分组）、或所有的事件和记录。

用户可以搜索寻找某些标签字的所有的事件和记录。将搜索字应用到时间线动态地突 显了所有的命中，而所有的其他记录将移动到背面。

用户可以将报警器应用到将来的记录，报警器将及时通知他记录。这些报警器可以每 单个记录被设定或者为任何记录组被设定。

时间线的显示

图10和11是显示根据本发明的时间线的两个示范性的变化。两个都是实例，不是最 终的渲染，并且将不会被视为对本发明的保护范围的限定。

根据图10的第一版本显示具有可能的颜色和风格题目的时间线。用户能够显示具有 不同的题目的时间线。

根据图11的第二表格显示集中于主要特征的时间线的示意图。

如对本领域的技术人员将变得显而易见的是，根据本发明的方法提供与活动、事件、 内容和人们聚集时刻的关系的附加的可见性，以及特别地，它是使用社交网络时将时间线 改变成易于使用的有成果的社交生活工具的动态显著性的可视化。

虽然上面已经描述了各种实施例，但是应该理解，它们仅仅通过实例的方式被呈现， 而不是限制。例如，与社交网络引擎相关联的任何元件可以采用在上文中阐述的任何期望 的功能。因而，较佳实施例的外延和范围将不会被任何上述示范性的实施例所限定。