특정 한 실시 예 들 에서 , 소셜 네트 워킹 시스템 ( 902 ) 은 계수 를 산출 하 기 위해 다양 한 인자 들 을 사용 할 수 있 다 . 이 들 인자 들 은 , 예 를 들 면 , 사용 자 동작 들 , 오브젝트 들 사이 에서 의 관계 들 의 유형 들 , 위치 정보 , 다른 적절 한 인자 들 , 또는 그것 의 임의 의 조합 을 사용 할 수 있 다 . 특정 한 실시 예 들 에서 , 상이 한 인자 들 은 계수 를 산출 할 때 상이 하 게 가중 될 수 있 다 . 각각 의 인자 에 대한 가중 들 은 정적 일 수 있 거나 또는 가중 들 은 예 를 들 면 , 사용자 , 관계 의 유형 , 동작 의 유형 , 사용 자 의 위치 등 에 따라 변할 수 있 다 . 인자 들 에 대한 순위 들 은 사용자 에 대한 전체 계수 를 결정 하 기 위해 그것 들 의 가중 들 에 따라 조합 될 수 있 다 . 제한 으로서 가 아닌 예 로서 , 특정 한 사용자 동작 들 은 특정 한 사용자 동작 과 연관 된 관계 가 순위 및 상관 가중 을 할당 받 는 동안 ( 예 로서 , 따라서 가중 들 은 총 100 %) 순위 및 가중 양쪽 모두 를 할당 받 을 수 있 다 . 특정 한 오브젝트 를 향한 사용자 의 계수 를 산출 하 기 위해 , 사용 자 의 동작 들 에 할당 된 순위 는 , 예 를 들 면 , 전체 계수 의 60 % 를 포함 할 수 있 는 반면 , 사용 자 및 오브젝트 사이 에서 의 관계 는 전체 계수 의 40 % 를 포함 할 수 있 다 . 특정 한 실시 예 들 에서 , 소셜 네트 워킹 시스템 ( 902 ) 은 예 를 들 면 , 정보 가 액세스 된 이후 시간 , 붕괴 인자 들 , 액세스 의 빈도 , 정보 에 대한 관계 또는 정보 가 액세스 된 오브젝트 에 대한 관계 , 오브젝트 에 연결 된 소셜 - 그래프 엔 티티 들 에 대한 관계 , 사용 자 동작 들 의 단기 또는 장기 평균 들 , 사용 자 피드백 , 다른 적절 한 변수 들 , 또는 그것 의 임의 의 조합 과 같 은 , 계수 를 산출 하 기 위해 사용 된 다양 한 인자 들 에 대한 가중 들 을 결정 할 때 다양 한 변수 들 을 고려 할 수 있 다 . 제한 으로서 가 아닌 예 로서 , 계수 는 특정 한 동작 들 에 의해 제공 된 신호 의 세기 가 시간 에 따라 붕괴 하 게 하 는 붕괴 인자 를 포함 할 수 있 으며 , 따라서 보다 최근 의 동작 들 이 계수 를 산출 할 때 더 적절 하 다 . 순위 들 및 가중 들 은 계수 가 기초 하 는 동작 들 의 계속 된 추적 에 기초 하 여 계속 해서 업데이트 될 수 있 다 . 임의 의 유형 의 프로세스 또는 알고리즘 은 각각 의 인자 에 대한 순위 들 및 인자 들 에 할당 된 가중 들 을 할당 하 고 , 조합 하 고 , 평균 화 하 는 등 을 위해 이용 될 수 있 다 . 특정 한 실시 예 들 에서 , 소셜 네트 워킹 시스템 ( 902 ) 은 이력 적 동작 들 및 지난 사용자 응답 들 , 또는 그것 들 을 다양 한 옵션 들 에 노출 시키 고 응답 들 을 측정 함 으로써 사용 자 들 로부터 거둔 데이터 에 대해 트레이닝 된 기계 - 학습 알고리즘 들 을 사용 하 여 계수 들 을 결정 할 수 있 다 . 본 개시 는 특정 한 방식 으로 계수 들 을 산출 하 는 것 을 설명 하 지만 , 본 개시 는 임의 의 적절 한 방식 으로 계수 들 을 산출 하 는 것 을 고려 한다 .