JP6248106B2 - 広告ターゲティングのための否定的なシグナル - Google Patents
広告ターゲティングのための否定的なシグナル Download PDFInfo
- Publication number
- JP6248106B2 JP6248106B2 JP2015525457A JP2015525457A JP6248106B2 JP 6248106 B2 JP6248106 B2 JP 6248106B2 JP 2015525457 A JP2015525457 A JP 2015525457A JP 2015525457 A JP2015525457 A JP 2015525457A JP 6248106 B2 JP6248106 B2 JP 6248106B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- user
- negative
- topic
- social networking
- networking system
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000008685 targeting Effects 0.000 title description 2
- 230000006855 networking Effects 0.000 claims description 155
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 119
- 230000008451 emotion Effects 0.000 claims description 110
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 32
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 4
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 29
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 20
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 10
- 241000282326 Felis catus Species 0.000 description 7
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 6
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 5
- 241000251730 Chondrichthyes Species 0.000 description 4
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 239000003599 detergent Substances 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000002996 emotional effect Effects 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000009191 jumping Effects 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0241—Advertisements
- G06Q30/0251—Targeted advertisements
- G06Q30/0269—Targeted advertisements based on user profile or attribute
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0241—Advertisements
- G06Q30/0242—Determining effectiveness of advertisements
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0241—Advertisements
- G06Q30/0251—Targeted advertisements
- G06Q30/0254—Targeted advertisements based on statistics
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0241—Advertisements
- G06Q30/0251—Targeted advertisements
- G06Q30/0255—Targeted advertisements based on user history
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/01—Social networking
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Finance (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Transfer Between Computers (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Description
ージと対話するその他のユーザも、その同じトピックについての否定的な感情を有すると推測することができる。次いで、この推測された否定的な感情は、ユーザに関する否定的なトピックを含む否定的関心プロフィールを生成するために使用されることが可能である。ユーザの否定的関心プロフィールは、コンテンツ・フィルタリング、広告ターゲティング、クリック予測を実行するために、またはユーザへのコンテンツの提示をその他の形で修正するために使用されることが可能である。
図1は、ソーシャル・ネットワーキング・システム100内のコンテンツ・アイテムに関するユーザの否定的な感情に基づいて、ソーシャル・ネットワーキング・システム・ユーザに提示されるコンテンツを修正するためのシステム環境の図を示している。コンテンツ・アイテムに関するユーザの否定的な感情は、そのコンテンツ・アイテムに関連付けられているトピックに対するユーザによる関心の欠如を示している。ユーザによって対話されているコンテンツ・アイテムのトピックについてのユーザの否定的な感情は、そのユーザによって対話されているそのコンテンツ・アイテムと同じトピックを有するその他のコンテンツ・アイテムとの間でのソーシャル・ネットワーキング・システム100のその他のユーザによる対話から推測されることが可能である。ソーシャル・ネットワーキング・システム100は、あるトピックに対する否定的な感情を、その他のソーシャル・ネットワーキング・システム・ユーザが、その同じトピックに関連付けられているその他のコンテンツ・アイテムとの間で同様の対話を実行している場合に、推測することができる。1つまたは複数のトピックについての否定的な感情に基づいて、ソーシャル・ネットワーキング・システム100は、そのユーザが否定的な感情を有するトピックに関連付けられているコンテンツ・アイテムがそのユーザに提示されないように、そのユーザのためのコンテンツ・アイテムを選択することができる。コンテンツ・アイテムは、任意のタイプのメディア・コンテンツ、たとえば、広告、クーポン、ステータス更新、ソーシャル・ネットワーキング・システム100によって維持されているページまたはその他のテキスト・メッセージ、ロケーション情報(たとえば、ロケーション・ベースのプッシュ情報)、写真、ビデオ、およびリンクなどを含むことができる。ソーシャル・ネットワーキング・システム100は、ユーザどうしの間において一般的である1つまたは複数のトピックについての否定的な感情に基づいて、特定のユーザにつながること(すなわち、友達になること)をソーシャル・ネットワーキング・システム100のその他のユーザに推奨することもできる。
を取る能力をユーザに提供する。これらのオブジェクトは、ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザが属することが可能であるユーザのグループまたはネットワーク、ユーザが関心を抱く可能性があるイベントまたはカレンダー・エントリー、ユーザがサービスを介して使用することができるコンピュータベースのアプリケーション、ユーザがサービスを介してアイテムを購入または販売することを可能にするトランザクション、ならびにユーザがソーシャル・ネットワーキング・システムの上でまたは外で実行することができる広告との対話を含むことができる。これらは、ユーザがソーシャル・ネットワーキング・システム100上で作用を及ぼすことができるオブジェクトのうちのほんの数例であり、その他の多くのオブジェクトが可能である。本明細書において提供されている実施形態および例のうちの多くは、ソーシャル・ネットワーキング・システム100の特定の実施形態を対象としているが、その他の実施形態は、異なるタイプのソーシャル・ネットワーク、ソーシャル・コンテンツ、ならびにその他のタイプのウェブサイトおよび通信メカニズムを含むその他の環境を含むことができる。
において、またはユーザのプロフィール・ページ上で閲覧ユーザに提示されることが可能である。ストーリ・アグリゲーションとは、表示用にまとめて収集された1つまたは複数のストーリの集合である。たとえば、誕生日パーティなど、特定のイベントに関連したすべてのストーリは、1つのストーリ・アグリゲーションへとアグリゲートされることが可能である。
によって実行された対話に関連した情報を含む。コンテンツ・アイテムに向けられているユーザのほとんどすべてのアクティビティーが、アクションとしてアクション・ログ125内に記憶されることが可能である。たとえば、対話は、新たなコメントまたはステータス更新のポスティング、広告もしくはポストなどのコンテンツ・アイテムを却下することである場合があり、または別のユーザへのエッジを形成することのようにシンプルなことである場合もある。加えて、コンテンツ・アイテムに関する無アクションまたはアクションの欠如が、アクション・ログ125内に記録されることも可能である。たとえば、ユーザが、ソーシャル・ネットワーキング・システム100内のポストまたはメッセージに応答しない場合には、無アクションが、アクション・ログ125内に記録されることが可能である。一実施形態においては、それぞれのアクションは、一意のアクション識別子(ID)を割り当てられ、そのアクションに対応するコンテンツ・アイテムに関してそのアクションを実行したユーザに関連付けられているユーザ識別子(ID)とともに記憶される。ユーザ・データ・ストア115内に含まれているユーザ・データ、およびアクション・ログ125内に含まれているアクションは、ナレーティブ・データ130と総称される。
の米国特許出願は、その全体が本願明細書に援用されている。
間に友達からのいくつかのウォール・ポストを有する場合がある。そして、そのユーザのタイムラインは、その月の間の友達からのすべてのポストを含むレポート・ユニットを含むことができる。ニュース・フィードおよびタイムラインに関しては、ともに表示される異なるタイプのストーリを生み出す複数のストーリ・ジェネレータが存在することが可能である。ソーシャル・ネットワーキング・システムによって取り込まれたデータからニュース・フィードのためのストーリを生成するためのシステムおよび方法は、2006年8月11日に出願された米国特許出願第11/503,037号、および2006年8月11日に出願された米国特許出願第11/502,757号において開示されており、これらの米国特許出願は、その全体が本願明細書に援用されている。タイムラインおよびタイムライン・ユニットについては、2011年9月21日に出願された実用出願米国特許出願第13/239,347号においてさらに詳細に論じられており、この米国特許出願も、その全体が本願明細書に援用されている。
に基づく、およびアクションに関連付けられているソーシャル・コンテキストに基づく、それぞれの候補トピックについてのスコアを生成する。次いでトピック抽出エンジン150は、生成されたスコアに基づいて、アンカー用語に関するトピックを表す候補トピックを選択する。選択されたトピックは、コンテンツ・アイテムに対応するアクションに関連付けられる。トピック抽出エンジン150は、アクション・ログ125内にアクションとして表されているポストされたビデオまたはピクチャからトピックを推測することもできる。トピック抽出エンジン150は、ビデオ/ピクチャに関連付けられているトピックを、そのビデオ/ピクチャのコンテンツについて記述する、関連付けられているテキスト・メタデータに基づいて識別することができる。
ホッケー」というトピックについての否定的な感情を有すると推測するために、ソーシャル・ネットワーキング・システム100によって使用される。
ツ・アイテムに関してユーザによって実行された特定のアクションは、そのコンテンツ・アイテムに対応する1つまたは複数のトピックに対する一般的な否定的な感情を示す場合がある。たとえば、ユーザが広告、ポスト、ビデオ、ニュース・フィード、タイムライン、ストーリ等などのコンテンツ・アイテムを、そのコンテンツ・アイテムを表示されてからしきい値量の時間(たとえば、1秒)以内に閉じること(すなわち、却下すること)は、そのユーザが、そのコンテンツ・アイテムのトピックに関連付けられている否定的な感情を有するということを示している。別の例においては、ユーザがコンテンツ・アイテムの「いいね!」を取り消すこと、またはコンテンツ・アイテムを非表示にすることは、そのユーザが、そのコンテンツ・アイテムのトピックについての否定的な感情を有するということを示している。別の例として、ユーザによってソーシャル・ネットワーキング・システム100にポストされたテキスト・コンテンツが、否定的な感情を示す否定的な含蓄に関連付けられている場合がある。フィードバック・モジュール155は、テキスト・コンテンツ内のキーワード、たとえば、「好きではない」、「嫌い」、「最低」などを識別することができ、これらのキーワードは、コンテンツ・アイテムのトピックに対する一般的な否定的な感情を示している。たとえば、ユーザが、ソーシャル・ネットワーキング・システム100においてページ、たとえば「学校は嫌い」を作成する場合があり、このページは、否定的な感情に関連付けられているキーワード(たとえば、「嫌い」)を含んでおり、その感情は、そのページに関連付けられているトピックに関連付けられることが可能である。
することなど、その広告に関する否定的な感情を示すアクションを実行する。フィードバック・モジュール155は、その広告から特徴を抽出し、その抽出された特徴に関して線形回帰を実行する。広告から抽出される特徴の例としては、その広告に関するランディング・ページ、その広告に関連付けられている1つまたは複数のトピック、その広告に関連付けられているページ、その広告の送信者、またはその他の特徴が含まれる。フィードバック・モジュール155は、ユーザの否定的な感情を広告の特徴(たとえば、トピック)に関連付けて、ユーザの否定的な感情に関連付けられた特徴を記憶する。一実施形態においては、フィードバック・モジュール115は、否定的な感情に関連付けるための広告の特徴を識別するために、ソーシャル・ネットワーキング・システム100内のその他のオブジェクトに関してユーザによって実行されたアクション、およびユーザがアクションを実行したオブジェクトの特徴を分析し、また、ユーザが作用を及ぼしたオブジェクトの特徴を分析する。たとえば、フィードバック・モジュール155は、否定的な感情に関連付けられる広告特徴を識別するために、ユーザがアクションを実行したオブジェクトの特徴に基づいて線形回帰を実行する。
きる。すなわち、フィードバック・モジュール155は、否定的関心プロフィール内に含まれていないさらなるトピックについての否定的な感情を、そのさらなるトピックと、ブラックリスト内に含まれている1つまたは複数のトピックとの間における関係または類似性に基づいて推測することができる。たとえば、ユーザに関する否定的関心プロフィールが、「cats」に対する否定的な感情を示している場合には、フィードバック・モジュール155は、否定的関心プロフィール内に含まれていない、「cats」に関連したトピック、たとえば、「American Longhair cats」、「cat food」、または、「cats」に関連した、もしくは「cats」に関連付けられているその他のトピックについての否定的な感情を推測することができる。次いで、否定的関心プロフィール内のトピックからユーザの否定的な感情が推測されるトピックが、否定的関心プロフィールに追加されることが可能である。
図2は、ユーザの否定的な感情に基づいてソーシャル・ネットワーキング・システム内のユーザにコンテンツを提供する方法200を示している。その他の実施形態においては、図2において示されているのとは異なる工程および/またはさらなる工程が実行されることが可能である。
その他の実施形態においては、トピック抽出エンジン150は、オブジェクトに関連付けられている任意の適切な特徴を203で識別する。たとえば、オブジェクトが広告である場合には、トピック抽出エンジン150は、その広告に関連付けられているランディング・ページ、その広告に関連付けられているトピック、その広告に関連付けられている広告主、その広告に関連付けられているキーワード、その広告に関連付けられているページ、またはその他の任意の適切な特徴のうちの1つまたは複数を203で識別することができる。
、そのさらなるコンテンツに関連付けられている1つまたは複数のトピックを否定的関心プロフィールと比較し、否定的関心プロフィール内に含まれている少なくとも1つのトピックに関連付けられている、ユーザへの提示用のコンテンツを211で選択しない。別の例として、ソーシャル・ネットワーキング・システム100は、否定的関心プロフィール内に含まれているトピックに関連付けられているさらなるコンテンツ・アイテムの期待値を減衰させ、異なるさらなるコンテンツ・アイテムの期待値を使用して、ユーザに213で提示されるコンテンツ・アイテムを211で選択する。
本明細書における実施形態についての前述の説明は、例示の目的で提示されており、すべてを網羅すること、または開示されている厳密な形態に本発明を限定することを意図されているものではない。上述の開示に照らせば、多くの修正形態および変形形態が可能であるということを当業者なら理解することができる。
するための装置に関連することも可能である。この装置は、求められている目的のために特別に構築されることが可能であり、および/または、コンピュータ内に記憶されているコンピュータ・プログラムによって選択的にアクティブ化または再構成される汎用コンピューティング・デバイスを含むことができる。そのようなコンピュータ・プログラムは、非一時的なコンピュータ可読ストレージ・メディア、または、電子命令を記憶するのに適していてコンピュータ・システム・バスに結合されている任意のタイプのメディア内に記憶されることが可能である。さらに、本明細書において言及されているいかなるコンピューティング・システムも、シングル・プロセッサを含むことができ、またはコンピューティング能力を高めるためにマルチ・プロセッサ設計を採用しているアーキテクチャであることが可能である。
Claims (23)
- ソーシャル・ネットワーキング・システムの第1のユーザに関するユーザ・プロフィールを記憶する工程と、
前記ソーシャル・ネットワーキング・システムによって維持されている第1のオブジェクトに関して前記第1のユーザによって実行された1つまたは複数のアクションを受信する工程と、
前記第1のオブジェクトに関連付けられているトピックを識別する工程であって、前記第1のオブジェクトに関して前記第1のユーザによって実行された前記1つまたは複数のアクションは、前記第1のユーザが前記第1のオブジェクトに関連付けられている前記トピックについて肯定的な感情を有するか否定的な感情を有するかを示さない、工程と、
前記第1のオブジェクトの前記トピックに関連付けられている1つまたは複数の第2のオブジェクトに関して前記ソーシャル・ネットワーキング・システムの複数の第2のユーザが以前に実行した1つまたは複数のアクションを取り出す工程であって、前記第2のユーザは、前記第1のユーザによる前記1つまたは複数のアクションを受けた前記第1のオブジェクトに関連付けられている前記トピックについて否定的な感情を示すユーザ・プロフィールを有し、前記トピックについての前記第2のユーザの前記否定的な感情は、前記第2のオブジェクトに関して前記第2のユーザによって実行された前記1つまたは複数のアクションに基づく、前記工程と、
前記第1のユーザによる前記1つまたは複数のアクションを受けた前記第1のオブジェクトに関して前記第2のユーザが以前に1つまたは複数のアクションを実行したと判定する工程と、
前記第1のユーザによる前記1つまたは複数のアクションを受けた前記第1のオブジェクトに関して前記第2のユーザが以前に1つまたは複数のアクションを実行したことと、前記第2のユーザが前記第1のオブジェクトに関連付けられている前記トピックについて否定的な感情を示すユーザ・プロフィールを有することとに基づいて、前記第1のユーザが前記トピックについて否定的な感情を有すると推測する推測工程と、
前記トピックを否定的な関心として前記ユーザ・プロフィールに関連させて記憶する工程と、
前記ユーザへの提示用のコンテンツを前記否定的な関心に少なくとも部分的に基づいて選択する工程と、
選択された前記コンテンツを前記ユーザに提示する工程と
を備える、コンピュータ実装される方法。 - 前記推測工程は、
前記第1のユーザによって実行された前記アクションのうちの少なくとも1つが、前記トピックに関連付けられている前記第2のオブジェクトのうちの少なくとも1つに関して、前記第1のオブジェクトに関連付けられている前記トピックについて前記否定的な感情を示すユーザ・プロフィールを有する前記ソーシャル・ネットワーキング・システムの前記第2のユーザのうちの少なくとも1のユーザが以前に実行したアクションに一致すると判定することに応答して、前記第1のユーザが前記トピックについて前記否定的な感情を有すると推測する工程を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記推測工程は、
前記第1のユーザによって実行された前記アクションのうちの少なくともしきい値数が、前記第1のオブジェクトに関連付けられている前記トピックについて前記否定的な感情を示すユーザ・プロフィールを有する前記ソーシャル・ネットワーキング・システムの前記第2のユーザが、前記トピックに関連付けられている1つまたは複数の第2のオブジェクトに関して以前に実行したアクションに一致すると判定することに応答して、前記第1のユーザが前記トピックについて前記否定的な感情を有すると推測する工程を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記第1のオブジェクトに関連付けられている前記トピックについて前記否定的な感情を示すユーザ・プロフィールを有する前記ソーシャル・ネットワーキング・システムの第2のユーザが前記トピックに関連付けられている1つまたは複数の第2のオブジェクトに関して以前に実行した1つまたは複数のアクションは、前記トピックに関連付けられている第2のオブジェクトを閉じることと、前記トピックに関連付けられている前記第2のオブジェクトを非表示にすることと、前記トピックに関連付けられている前記第2のオブジェクトを無視することと、前記トピックに関連付けられている前記第2のオブジェクトの「いいね!」を取り消すことと、指定されたタイム・インターバル内に、前記トピックに関連付けられている前記第2のオブジェクトに対する応答を送信しないことと、否定的な感情に関連付けられている1つまたは複数の言葉を含む、前記トピックに関連付けられている前記第2のオブジェクトに関するテキスト入力を提供することとからなる群から選択された少なくとも1つを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記第1のユーザが1つまたは複数のアクションを実行した1つまたは複数の第3のオブジェクトを識別する工程であって、前記1つまたは複数の第3のオブジェクトは、前記第1のオブジェクトに関連付けられている1つまたは複数のトピックに一致する1つまたは複数のトピックに関連付けられている、工程と、
前記1つまたは複数の第3のオブジェクトに関して実行された前記アクションに基づいて、前記否定的な感情を前記1つまたは複数の第3のオブジェクトに関連付ける工程と
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記第1のオブジェクトは、広告、ポスト、ビデオ、イメージ、ストーリ、イベント、およびグループからなる群から選択された少なくとも1つを含む、請求項1に記載の方法。
- ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザによって複数のオブジェクトに関して実行されたアクションであって、前記オブジェクトに対する否定的な感情を示すアクションを受信する工程と、
前記ユーザによる作用を受けた前記オブジェクトの各々に関連付けられている同じ1つ
のトピックを識別する工程と、
前記ユーザによる前記オブジェクトに関する前記オブジェクトに対する否定的な感情を示す前記アクションに基づいて前記トピックについての否定的な感情を識別する工程と、
前記トピックについての前記否定的な感情を、前記オブジェクトに関して前記アクションを実行した前記ユーザに関連付ける工程と、
前記トピックについての前記否定的な感情に基づいて、前記アクションを実行した前記ユーザへの提示用のコンテンツを選択する工程と
からなるコンピュータ実装される方法。 - 前記オブジェクトに関する前記アクションに基づいて前記オブジェクトに関する否定的な感情を識別する工程が、
オブジェクトに関して実行された1つまたは複数のアクションが、前記ソーシャル・ネットワーキング・システムによって否定的な感情に関連付けられているアクションであるかどうかを特定する工程と、
前記オブジェクトに関して実行された少なくとも1つのアクションが、前記ソーシャル・ネットワーキング・システムによって前記否定的な感情に関連付けられているアクションであると特定したことに応答して、前記少なくとも1つのアクションが実行された前記オブジェクトに関する前記否定的な感情を識別する工程とを含む、請求項7に記載の方法。 - 前記ソーシャル・ネットワーキング・システムによって否定的な感情に関連付けられているアクションが、前記ソーシャル・ネットワーキング・システムによって前記トピックについての否定的な感情に関連付けられている1人または複数のさらなるユーザによって、前記トピックに関連付けられているさらなるトピックに関して実行されたアクションを含む、請求項7に記載の方法。
- 前記ソーシャル・ネットワーキング・システムによって否定的な感情に関連付けられている前記アクションが、前記オブジェクトを閉じることと、前記オブジェクトを非表示にすることと、前記オブジェクトを無視することと、前記オブジェクトの「いいね!」を取り消すことと、指定されたタイム・インターバル内に前記オブジェクトに対する応答を送信しないことと、否定的な感情に関連付けられている1つまたは複数の言葉を含む、前記オブジェクトに関するテキスト入力を提供することとからなる群から選択された少なくとも1つを含む、請求項8に記載の方法。
- 前記オブジェクトに関する前記アクションに基づいて前記オブジェクトに関する否定的な感情を識別する工程が、
オブジェクトに関して実行された1つまたは複数のアクションが、前記ソーシャル・ネットワーキング・システムによって否定的な感情に関連付けられているアクションであるかどうかを特定する工程と、
前記オブジェクトに関して実行された、否定的な感情に関連付けられているある数のアクションを特定する工程と、
否定的な感情に関連付けられているアクションの前記数が、しきい値と等しいか、またはしきい値を超えていることに応答して、否定的な感情に関連付けられている前記数のアクションが実行された前記オブジェクトに関する前記否定的な感情を識別する工程とを含む、請求項7に記載の方法。 - 前記ソーシャル・ネットワーキング・システムによって否定的な感情に関連付けられている前記アクションが、前記オブジェクトを閉じることと、前記オブジェクトを非表示にすることと、前記オブジェクトを無視することと、前記オブジェクトの「いいね!」を取り消すことと、指定されたタイム・インターバル内に前記オブジェクトに対する応答を送
信しないことと、否定的な感情に関連付けられている1つまたは複数の言葉を含む、前記オブジェクトに関するテキスト入力を提供することとからなる群から選択された少なくとも1つを含む、請求項11に記載の方法。 - 前記ソーシャル・ネットワーキング・システムによって否定的な感情に関連付けられているアクションが、前記ソーシャル・ネットワーキング・システムによって前記トピックについての否定的な感情に関連付けられている1人または複数のさらなるユーザによって、前記トピックに関連付けられているさらなるトピックに関して実行されたアクションを含む、請求項11に記載の方法。
- 1つまたは複数の前記トピックについての前記否定的な感情の間における前記関連付けに基づいて前記ユーザへの提示用のコンテンツを選択する工程が、
前記否定的な感情に関連付けられている前記トピックを含む、前記ユーザに関連付けられているブラックリストを作成する工程と、
トピックの前記ブラックリストに基づいて、前記コンテンツに関連付けられているトピックが前記ブラックリスト上に含まれないように、前記ユーザに提供するための前記コンテンツを選択する工程とを含む、請求項7に記載の方法。 - 前記否定的な感情に関連付けられている前記トピックに関連した1つまたは複数のさらなるトピックを識別する工程と、
前記否定的な感情を前記1つまたは複数のさらなるトピックに関連付ける工程と
をさらに含む、請求項7に記載の方法。 - オブジェクトが、広告、ポスト、ビデオ、イメージ、ストーリ、イベント、および群のうちの1つまたは複数を含む、請求項7に記載の方法。
- 前記ユーザに提供される前記コンテンツが、広告、ビデオ、イメージ、ストーリ、またはリンクから構成されている群から選択された少なくとも1つである、請求項7に記載の方法。
- ソーシャル・ネットワーキング・システムのユーザに関するユーザ・プロフィールを記憶する工程と、
前記ユーザに提示された広告に関して実行された、前記ユーザによるアクションを受信する工程であって、前記アクションが、前記ソーシャル・ネットワーキング・システムによって否定的な感情に関連付けられている、工程と、
前記広告から1つまたは複数の広告特徴を抽出する工程であって、前記1つまたは複数の広告特徴のうちのいずれが前記否定的な感情に関連付けられるか明らかになっていない工程と、
前記ソーシャル・ネットワーキング・システムによって維持されているさらなるオブジェクトに関して前記ユーザによって実行されたアクションを取り出す工程と、
前記さらなるオブジェクトから特徴を抽出する工程と、
前記広告から抽出された前記1つまたは複数の広告特徴から前記否定的な感情に関連付けられる広告特徴を選択する工程であって、前記選択は、前記さらなるオブジェクトに関して前記ユーザによって実行されたアクションであって、前記広告から抽出された前記1つまたは複数の広告特徴に一致する前記さらなるオブジェクトの前記特徴について否定的な感情を示す前記アクションに基づく、工程と、
選択した前記広告特徴と前記否定的な感情との間における関連付けを前記ユーザ・プロフィール内に記憶する工程と、
前記否定的な感情に関連付けられた選択した前記広告特徴に基づいて、前記ユーザへの提示用のさらなる広告を選択する選択工程と
からなるコンピュータ実装される方法。 - 前記ソーシャル・ネットワーキング・システムによって前記否定的な感情に関連付けられている前記アクションが、前記オブジェクトを閉じることと、前記オブジェクトを非表示にすることと、前記オブジェクトを無視することと、前記オブジェクトの「いいね!」を取り消すことと、指定されたタイム・インターバル内に前記オブジェクトに対する応答を送信しないことと、および否定的な感情に関連付けられている1つまたは複数の言葉を含む、前記オブジェクトに関するテキスト入力を提供することとからなる群から選択された少なくとも1つを含む、請求項18に記載の方法。
- 前記選択工程が、
前記否定的な感情に関連付けられた前記広告特徴に一致しない広告特徴を含まない広告を選択する工程を含む、請求項19に記載の方法。 - 前記選択工程が、
複数の候補広告のそれぞれに関連付けられている期待値を算出する工程と、
前記否定的な感情に関連付けられた前記広告特徴に一致する広告特徴を含む候補広告に関連付けられている期待値を下げる工程と、
前記算出された期待値に基づいて前記複数の候補広告から前記さらなる広告を選択する工程とを含む、請求項19に記載の方法。 - 前記1つまたは複数の広告特徴が、前記広告に関するランディング・ページ、前記広告に関連付けられている1つまたは複数のトピック、前記広告に関連付けられているページ、および前記広告の送信者からなる群から選択される、請求項19に記載の方法。
- 前記否定的な感情に関連付けられている前記アクションが、前記広告から抽出された前記1つまたは複数の広告特徴のうちの少なくとも1つに一致する1つまたは複数の広告特徴を有するさらなる広告に関して実行された別のアクションに基づいている、請求項18に記載の方法。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US13/566,016 | 2012-08-03 | ||
US13/566,016 US10380606B2 (en) | 2012-08-03 | 2012-08-03 | Negative signals for advertisement targeting |
PCT/US2013/051702 WO2014022157A1 (en) | 2012-08-03 | 2013-07-23 | Negative signals for advertisement targeting |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015531119A JP2015531119A (ja) | 2015-10-29 |
JP6248106B2 true JP6248106B2 (ja) | 2017-12-13 |
Family
ID=50026393
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015525457A Active JP6248106B2 (ja) | 2012-08-03 | 2013-07-23 | 広告ターゲティングのための否定的なシグナル |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10380606B2 (ja) |
JP (1) | JP6248106B2 (ja) |
KR (2) | KR20190004847A (ja) |
AU (1) | AU2013296857A1 (ja) |
CA (1) | CA2879830C (ja) |
WO (1) | WO2014022157A1 (ja) |
Families Citing this family (31)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140172544A1 (en) * | 2012-12-17 | 2014-06-19 | Facebook, Inc. | Using negative feedback about advertisements to serve advertisements |
US20140172545A1 (en) * | 2012-12-17 | 2014-06-19 | Facebook, Inc. | Learned negative targeting features for ads based on negative feedback from users |
JP6122735B2 (ja) * | 2013-08-28 | 2017-04-26 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、判定方法および判定プログラム |
JP5787949B2 (ja) * | 2013-08-28 | 2015-09-30 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、特定方法および特定プログラム |
US9619470B2 (en) | 2014-02-04 | 2017-04-11 | Google Inc. | Adaptive music and video recommendations |
US9088533B1 (en) | 2014-05-27 | 2015-07-21 | Insidesales.com | Email optimization for predicted recipient behavior: suggesting a time at which a user should send an email |
US9092742B1 (en) * | 2014-05-27 | 2015-07-28 | Insidesales.com | Email optimization for predicted recipient behavior: suggesting changes in an email to increase the likelihood of an outcome |
US9319367B2 (en) | 2014-05-27 | 2016-04-19 | InsideSales.com, Inc. | Email optimization for predicted recipient behavior: determining a likelihood that a particular receiver-side behavior will occur |
US9563693B2 (en) * | 2014-08-25 | 2017-02-07 | Adobe Systems Incorporated | Determining sentiments of social posts based on user feedback |
US20160140627A1 (en) * | 2014-11-14 | 2016-05-19 | Adobe Systems Incorporated | Generating high quality leads for marketing campaigns |
US10223459B2 (en) | 2015-02-11 | 2019-03-05 | Google Llc | Methods, systems, and media for personalizing computerized services based on mood and/or behavior information from multiple data sources |
US9769564B2 (en) * | 2015-02-11 | 2017-09-19 | Google Inc. | Methods, systems, and media for ambient background noise modification based on mood and/or behavior information |
US10284537B2 (en) | 2015-02-11 | 2019-05-07 | Google Llc | Methods, systems, and media for presenting information related to an event based on metadata |
US11048855B2 (en) | 2015-02-11 | 2021-06-29 | Google Llc | Methods, systems, and media for modifying the presentation of contextually relevant documents in browser windows of a browsing application |
US11392580B2 (en) | 2015-02-11 | 2022-07-19 | Google Llc | Methods, systems, and media for recommending computerized services based on an animate object in the user's environment |
US10229219B2 (en) * | 2015-05-01 | 2019-03-12 | Facebook, Inc. | Systems and methods for demotion of content items in a feed |
US10142908B2 (en) * | 2015-06-02 | 2018-11-27 | Liveperson, Inc. | Dynamic communication routing based on consistency weighting and routing rules |
US11113722B2 (en) * | 2015-09-29 | 2021-09-07 | Adobe Inc. | Providing content related to sentiment of product feature |
US10445776B2 (en) * | 2015-11-10 | 2019-10-15 | International Business Machines Corporation | User-configurable settings for web-based advertising |
US10789258B2 (en) * | 2015-12-18 | 2020-09-29 | Facebook, Inc. | Systems and methods for content presentation |
US20170351678A1 (en) * | 2016-06-03 | 2017-12-07 | Facebook, Inc. | Profile Suggestions |
US20180196876A1 (en) * | 2017-01-07 | 2018-07-12 | International Business Machines Corporation | Sentiment-driven content management in a social networking environment |
CN108304363A (zh) * | 2017-01-12 | 2018-07-20 | 北京跃盟科技有限公司 | 舆情公关方法和系统 |
JP2018156187A (ja) * | 2017-03-15 | 2018-10-04 | ヤフー株式会社 | 生成装置、生成方法、及び生成プログラム |
US20190333104A1 (en) * | 2018-04-26 | 2019-10-31 | Mastercard International Incorporated | Systems and Methods for Use in Controlling Network Activities |
US10565403B1 (en) * | 2018-09-12 | 2020-02-18 | Atlassian Pty Ltd | Indicating sentiment of text within a graphical user interface |
KR102244195B1 (ko) * | 2018-10-31 | 2021-04-23 | 에스케이텔레콤 주식회사 | 가상 광고 제공 방법 및 이를 지원하는 서비스 장치 |
US11508001B2 (en) * | 2019-02-12 | 2022-11-22 | Stripe, Inc. | Dynamic checkout page optimization using machine-learned model |
KR102393278B1 (ko) | 2021-08-25 | 2022-05-02 | 소웅 | Sns 광고 제공 방법 및 시스템 |
US12035001B2 (en) * | 2021-09-13 | 2024-07-09 | Yahoo Assets Llc | Negative signal probability determination and content item selection |
KR102377992B1 (ko) * | 2021-10-18 | 2022-03-23 | 주식회사 스튜디오레논 | Ai 기반 템플릿 조합을 통한 사용자 맞춤형 광고 컨텐츠 제공 플랫폼을 제공하는 방법, 이를 위한 프로그램 및 시스템 |
Family Cites Families (35)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5715468A (en) | 1994-09-30 | 1998-02-03 | Budzinski; Robert Lucius | Memory system for storing and retrieving experience and knowledge with natural language |
US6185558B1 (en) | 1998-03-03 | 2001-02-06 | Amazon.Com, Inc. | Identifying the items most relevant to a current query based on items selected in connection with similar queries |
US7346606B2 (en) | 2003-06-30 | 2008-03-18 | Google, Inc. | Rendering advertisements with documents having one or more topics using user topic interest |
US20070288461A1 (en) | 2002-12-16 | 2007-12-13 | News Technologies, Llc | High-Speed Term and Phrase Matching via Successive Complexity Reduction |
US7499913B2 (en) | 2004-01-26 | 2009-03-03 | International Business Machines Corporation | Method for handling anchor text |
DE102004048552A1 (de) | 2004-10-04 | 2006-04-13 | Nec Europe Ltd. | Verfahren zur Bereitstellung von Informationen betreffend Rundfunkinhalte an einen Nutzer |
WO2008022433A1 (en) | 2006-08-21 | 2008-02-28 | Lafleur Philippe Johnathan Gab | Text messaging system and method employing predictive text entry and text compression and apparatus for use therein |
US7640233B2 (en) | 2006-08-29 | 2009-12-29 | International Business Machines Corporation | Resolution of abbreviated text in an electronic communications system |
US7899822B2 (en) | 2006-09-08 | 2011-03-01 | International Business Machines Corporation | Automatically linking documents with relevant structured information |
US20080077494A1 (en) | 2006-09-22 | 2008-03-27 | Cuneyt Ozveren | Advertisement Selection For Peer-To-Peer Collaboration |
US8135617B1 (en) | 2006-10-18 | 2012-03-13 | Snap Technologies, Inc. | Enhanced hyperlink feature for web pages |
US7730017B2 (en) * | 2007-03-30 | 2010-06-01 | Google Inc. | Open profile content identification |
US7870141B2 (en) | 2007-04-17 | 2011-01-11 | International Business Machines Corporation | Method and system for finding a focus of a document |
JP2009099088A (ja) | 2007-10-19 | 2009-05-07 | Kddi R & D Laboratories Inc | Snsユーザプロファイル摘出装置、摘出方法並びに摘出プログラム、及び該ユーザプロファイルを利用する装置 |
US8336024B2 (en) | 2007-11-08 | 2012-12-18 | International Business Machines Corporation | Extracting ontological information from software design data |
US8862608B2 (en) | 2007-11-13 | 2014-10-14 | Wal-Mart Stores, Inc. | Information retrieval using category as a consideration |
US7925743B2 (en) | 2008-02-29 | 2011-04-12 | Networked Insights, Llc | Method and system for qualifying user engagement with a website |
CA2757668C (en) | 2008-04-11 | 2021-03-02 | Desire2Learn Incorporated | Systems, methods and apparatus for providing media content |
US20100030648A1 (en) * | 2008-08-01 | 2010-02-04 | Microsoft Corporation | Social media driven advertisement targeting |
JP4587236B2 (ja) | 2008-08-26 | 2010-11-24 | Necビッグローブ株式会社 | 情報検索装置、情報検索方法、およびプログラム |
US9077857B2 (en) * | 2008-09-12 | 2015-07-07 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Graphical electronic programming guide |
KR101480711B1 (ko) | 2008-09-29 | 2015-01-09 | 에스케이플래닛 주식회사 | 주제 탐지 장치와 주제 탐지 방법, 저장 매체, 정보 제공 시스템, 서비스 서버 및 방법 |
US20100114887A1 (en) | 2008-10-17 | 2010-05-06 | Google Inc. | Textual Disambiguation Using Social Connections |
US8346534B2 (en) | 2008-11-06 | 2013-01-01 | University of North Texas System | Method, system and apparatus for automatic keyword extraction |
KR20100079617A (ko) * | 2008-12-31 | 2010-07-08 | 엔에이치엔(주) | 온라인 이슈에 대한 찬반 의견 게시 시스템 및 그 방법 |
US20110055017A1 (en) | 2009-09-01 | 2011-03-03 | Amiad Solomon | System and method for semantic based advertising on social networking platforms |
US20110106630A1 (en) * | 2009-11-03 | 2011-05-05 | John Hegeman | User feedback-based selection and prioritizing of online advertisements |
JP6111071B2 (ja) | 2009-12-23 | 2017-04-05 | フェイスブック,インク. | 関連するソーシャルネットワーキングシステムコンテンツ及び広告の選択と提示 |
US20110153412A1 (en) | 2009-12-23 | 2011-06-23 | Victor Novikov | Selection and Presentation of Related Social Networking System Content and Advertisements |
US8527496B2 (en) | 2010-02-11 | 2013-09-03 | Facebook, Inc. | Real time content searching in social network |
US20110295612A1 (en) * | 2010-05-28 | 2011-12-01 | Thierry Donneau-Golencer | Method and apparatus for user modelization |
JP5454357B2 (ja) | 2010-05-31 | 2014-03-26 | ソニー株式会社 | 情報処理装置および方法、並びに、プログラム |
US9262517B2 (en) | 2010-08-18 | 2016-02-16 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Systems and methods for social media data mining |
US9928484B2 (en) | 2011-06-24 | 2018-03-27 | Facebook, Inc. | Suggesting tags in status messages based on social context |
US9773283B2 (en) | 2011-06-24 | 2017-09-26 | Facebook, Inc. | Inferring topics from social networking system communications using social context |
-
2012
- 2012-08-03 US US13/566,016 patent/US10380606B2/en active Active
-
2013
- 2013-07-23 CA CA2879830A patent/CA2879830C/en not_active Expired - Fee Related
- 2013-07-23 JP JP2015525457A patent/JP6248106B2/ja active Active
- 2013-07-23 KR KR1020197000504A patent/KR20190004847A/ko not_active Application Discontinuation
- 2013-07-23 KR KR1020157004801A patent/KR102173250B1/ko active IP Right Grant
- 2013-07-23 AU AU2013296857A patent/AU2013296857A1/en not_active Abandoned
- 2013-07-23 WO PCT/US2013/051702 patent/WO2014022157A1/en active Application Filing
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US10380606B2 (en) | 2019-08-13 |
KR20150038315A (ko) | 2015-04-08 |
KR20190004847A (ko) | 2019-01-14 |
CA2879830C (en) | 2020-04-21 |
KR102173250B1 (ko) | 2020-11-03 |
US20140040010A1 (en) | 2014-02-06 |
WO2014022157A1 (en) | 2014-02-06 |
CA2879830A1 (en) | 2014-02-06 |
AU2013296857A1 (en) | 2015-02-05 |
JP2015531119A (ja) | 2015-10-29 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6248106B2 (ja) | 広告ターゲティングのための否定的なシグナル | |
US10679147B2 (en) | Sentiment polarity for users of a social networking system | |
US10708324B1 (en) | Selectively providing content on a social networking system | |
US8943136B2 (en) | Creating and sharing interest lists in a social networking system | |
US10291741B2 (en) | Notification click-through rate (CTR) thresholds | |
US10728201B2 (en) | Batching of notifications | |
US20130290414A1 (en) | Automatically creating groups of users in a social networking system | |
CN113597629A (zh) | 基于网络分发历史从数字媒体的储存库生成对应于预测的分发类别的数字媒体群集 | |
US10587717B2 (en) | Notification content | |
US20210144118A1 (en) | Notification targeting | |
US20180139294A1 (en) | Delivering notifications based on prediction of user activity | |
US20170118162A1 (en) | Notification Classification | |
US10827014B1 (en) | Adjusting pacing of notifications based on interactions with previous notifications | |
EP3905177A1 (en) | Recommending that an entity in an online system create content describing an item associated with a topic having at least a threshold value of a performance metric and to add a tag describing the item to the content | |
US20140222547A1 (en) | Product customization recommendations based on user information from a social networking system | |
US11671469B1 (en) | Recommending content for sharing in online meetings | |
US10817564B1 (en) | Content creator feed generation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20160217 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20170317 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20170418 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20170714 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20171024 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20171120 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6248106 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R3D02 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |