CN100409684C - 用于推荐内容的设备和方法 - Google Patents

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CN100409684C CNB2003801025059A CN200380102505A CN100409684C CN 100409684 C CN100409684 C CN 100409684C CN B2003801025059 A CNB2003801025059 A CN B2003801025059A CN 200380102505 A CN200380102505 A CN 200380102505A CN 100409684 C CN100409684 C CN 100409684C
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Abstract

本发明涉及一种向用户推荐内容的推荐器。所述推荐器包括推荐器处理器(111),用于执行确定(201)用户偏好简档以及确定(205)内容项兴趣是否不对应于所述用户偏好简档的步骤。如果所述内容项兴趣不匹配所述用户偏好简档,那么响应于所述内容项产生(207)临时的用户偏好简档。所述推荐器器处理器(111)然后经由用户界面(107)通过推荐多个其它内容项,并且为它们确定用户偏好值来测试(209)所述临时的用户偏好简档。如果所述临时的用户偏好简档的偏好值是高(211),那么据此更新(213)所述用户偏好简档。否则,删除(215)所述临时的用户偏好简档。对于所述用户偏好简档的更新可以是临时的并且具有较高的更新率,借此使得所述推荐器能够跟踪用户偏好的临时变化。所述推荐器特别适用于个人录像机(101)。

Description

用于推荐内容的设备和方法
技术领域
本发明涉及一种推荐器和一种用于该推荐器的、推荐内容的方法,并且尤其涉及一种适用于个人录像机的推荐器。
背景技术
近年来,对诸如电视节目、电影、音乐和书等之类的信息和内容的可访问性及供应一直在爆炸式地增加着。今天可以从许多不同的源来提供信息和内容,并且内容的多样性和可用性也一直在大幅度地增加着。
例如,近几十年来在大多数国家可用的电视频道数目也一直在大幅度地增加着,并且在许多国家,电视观众可以接收几十乃至好几百个不同的电视频道。还从不同的广播公司和源提供了电视频道,并且经由各种介质传递,所述介质包括地面无线电广播、电缆分发或卫星广播。类似地,可用的无线电频道数目也一直在爆炸式地增加着,并且经由不同的介质来提供,所述介质为诸如卫星广播、数字地面广播、电缆分发乃至因特网。
由于可用的内容一直在大幅度地增加着,所以对于用户来说找到并选择他非常感兴趣的特定内容变得越来越困难。获得可用内容的总量的信息并且将其过滤,以便选择所想要的内容项是非常费时而又繁重的过程。除找到所述合适的内容项之外,所述用户还需要确定从哪个源以及在哪个时间所想要的内容项是可用的。
为了使内容选择便于进行,并且为了过滤可用的内容以便向给定用户提供适当的选择,已经开发出了推荐器,该推荐器监视所述可用的内容,并且响应于用户简档来推荐被认为是特别地适合于所述用户的内容。
其中已经实现了推荐器的一个领域是在个人录像机(PVR)中。一般的PVR包括用于记录诸如电视节目之类的内容项的硬盘。所述PVR还包括推荐器,该推荐器记录电视节目并且根据用户简档来向用户推荐所述电视节目。随着时间的流逝来建立所述用户简档以便匹配所述用户的观看习惯,并且特别地是,根据与给定节目的偏好相关的特定用户输入以及根据检测所述PVR的用户选择哪些节目观看,来产生所述简档。
尽管常规的推荐器可以使内容选择便于进行并且提供推荐,对所提供功能的进一步改进往往是有益的。
例如,随着有意义的时间建立用户简档,该用户简档趋于相对静态,并且只可以逐渐地引入修改和更新。此外,响应于对所选择节目的用户偏好来确定用户简档。然而,因为用户一般从所述内容中选择向他推荐的项,所以可用于用户简档的更新信息一般只限于已经推荐过的内容。从而,内容推荐将趋于越来越窄,只有有限范围的内容被推荐。这还抑制了动态变化并且从而导致向所述用户提供静态的和狭窄的推荐。
从而,用于改进的推荐器的系统往往是有益的,并且尤其是提供增加的灵活性和/或动态性能的系统往往是有利的。
发明内容
据此,本发明设法为推荐器提供一种改进系统,和/或单独地或以任何组合缓和、减轻或消除上述的一个或多个缺点。
依照本发明第一方面,一种向用户推荐内容的方法包括如下步骤:确定用户偏好简档;检测内容项兴趣;确定所述内容项兴趣是否不对应于所述用户偏好简档;并且如果是这样的话响应于所述内容项兴趣来确定临时的用户偏好简档;确定与所述临时的用户偏好简档相关联的其它内容项是否达到高的用户偏好值,并且只有是这样时,才响应于所述临时的用户简档来修改所述用户偏好简档。
从而可以根据临时的用户偏好简档来更新用户偏好简档。可以使用临时的偏好简档来测试与用户当前偏好简档不直接匹配的内容项,借此能够实现改进的动态性能的增加的灵活性和可能性。特别地是,所述临时的用户偏好简档可以允许测试可替换的和/或附加的偏好,并且测试是否适于添加到所述用户偏好简档。从而,可以向所述用户偏好简档引入扩展机制,借此对抗由针对偏好估计的内容被限制的推荐所造成的狭窄的影响。所述内容项例如可以是电视节目、视频剪辑、音频剪辑、广播节目、音乐剪辑、多媒体剪辑或任何其它合适的内容项。可以响应于用户行为来确定所述内容项兴趣,所述用户行为诸如与内容项的选择相关的行为。
依照本发明的特征,向所述用户推荐与所述临时的用户简档相关联的许多偏好内容项。特别地是,可以通过推荐与临时的用户偏好简档匹配的更多内容项来测试所述临时的用户简档对所述用户的适合性。从而其它内容项可以特别地是由所述推荐器依照临时的用户偏好简档建议的内容项。如果这些内容项接收高的用户偏好,那么增加了响应于所述临时的用户偏好简档而更新所述用户偏好简档的概率。从而所述特征允许可靠的、可容易实现的并且易于使用的方法来测试所述临时的用户偏好简档的适合性。
依照本发明的另一特征,确定其它内容项是否达到高的用户偏好值的步骤包括:确定所述偏好内容项的选择率。特别地是,所述推荐器可以确定多长时间一次选择与所述临时的用户偏好简档匹配的内容项,并且可以把对所述内容项的选择认为是由所述用户指示的正偏好。特别地是,可以根据多长时间一次选择匹配内容项来确定选择率,和/或可以响应于多久选择所述内容项来确定所述选择率。从而,诸如在选择之后所述用户多么迅速地选择另一内容项之类的特征可以用于确定用户偏好。这提供了用于确定用户偏好的高效的方法。
依照本发明的另一特征,在决定是否修改所述用户偏好简档之前推荐的偏好内容项的数目取决于选择率。特别地是,在进行决定是否修改所述用户偏好简档或删除所述临时的用户偏好简档之前的时间可以取决于所述选择率。从而,如果频繁地选择与所述临时的用户偏好简档匹配的内容项,那么可以在相对较少的选择之后更新所述用户偏好简档。此外,如果从不选择与所述临时的用户偏好简档匹配的推荐内容项,那么可以相对迅速地删除所述临时的用户偏好简档。这允许动态行为非常适合于特定的临时的用户偏好简档。
依照本发明的另一特征,确定其它内容项是否达到高的用户偏好值的步骤包括:确定至少一些偏好内容项的用户等级(user rating)。这允许简单地还非常准确地实现用户偏好的确定。
依照本发明的另一特征,在决定是否修改所述用户偏好简档之前推荐的偏好内容项的数目取决于至少一些偏好内容项的用户等级。从而,响应于临时的用户偏好简档适合于所述用户的概率适应对所述用户偏好简档的修改的动态行为。
依照本发明的另一特征,所述方法还包括如下步骤:响应于其它内容项的用户偏好值来修改所述临时的用户偏好简档。从而,这提供了用户直接影响所述临时的用户偏好简档的选择,以致可以更新并修改所述临时的用户偏好简档以便更准确地反映针对内容偏好的用户简档。
依照本发明的另一特征,通过包括用户偏好简档附加项来实现修改所述用户偏好简档。特别地是,可以通过把临时的用户偏好简档添加到当前用户偏好简档来简单地修改所述用户偏好简档。例如,所述用户偏好简档可以简单地把在临时的用户偏好简档中确定的内容项种类的任何偏好添加到存储在所述用户偏好简档中的偏好。这提供了扩展存储在所述用户偏好简档中的偏好的简单方法,并且从而对抗所述推荐器固有的狭窄影响。
依照本发明的另一特征,所述用户偏好简档附加项是临时的。特别地是,所述用户偏好简档的修改可以不是永久的,而是可以只具有有限的持续时间。这将允许所述用户偏好简档适应于临时的偏好、例如与特定种类的内容的临时可用性相关联的偏好。从而,可以达到所述推荐器的改进的动态性能。
依照本发明的另一特征,所述用户偏好简档附加项的动态更新的特征不同于所述用户偏好简档的动态更新的特征。特别地是,从而所述用户偏好简档可以包括具有不同的动态性能的不同元件。这可以允许依照当前偏好迅速地修改或更新某些偏好,而保持长期偏好的准确性。从而,在不牺牲长期准确性的情况下,可以达到整体改进的动态行为。
依照本发明的另一特征,根据检测用户选择的内容项来检测所述内容项兴趣。这提供了用于检测内容项兴趣的适当机制。
依照本发明的另一特征,所述方法还包括:针对初始选择推荐所述内容项的步骤。特别地是,可以根据内容项的推荐和选择来产生临时的用户偏好简档,所述内容项不匹配所确定的用户偏好简档。这允许所述推荐器测试不匹配的内容项,借此允许扩展内容项偏好以便可以更新所述用户偏好简档来包括新的偏好。
依照本发明的另一特征,对所述内容项的推荐是响应于其它用户对于内容项的偏好值的增加,所述偏好值与所述内容项相关联。这允许其它用户的偏好被用作指示给定内容项或内容项的种类可以适用于所述当前用户。从而,允许推荐器测试新的流行的内容项或内容项种类是否将适用于所述用户。
依照本发明的另一特征,所述方法还包括:从外部源接收主题兴趣信息的步骤。此外,响应于所述主题兴趣信息来检测所述内容项兴趣。这提供了用于建议可以适于所述用户的内容项的适当输入。
依照本发明的另一特征,所述外部源包括从下列组中所选择的至少一个源:报纸;网站;和广播源。这些源提供用于产生并分发主题兴趣信息的适当的并且有益的源。
依照本发明不同的方面,提供了一种推荐器,用于向用户推荐内容,所述推荐器包括:推荐器处理器,用于确定用户偏好简档;用户界面控制器,用于检测内容项兴趣;其中所述推荐器处理器可操作来确定所述内容项兴趣是否不对应于所述用户偏好简档;并且如果是这样的话,响应于所选择的内容项来确定临时的用户偏好简档;以及确定与所述临时的用户偏好简档相关联的其它内容项是否达到高的用户偏好值,并且只有是这样时,才响应于所述临时的用户偏好简档来修改所述用户偏好简档。
附图说明
参考附图仅以举例形式来描述本发明的实施例,其中
图1是依照本发明实施例包括推荐器的个人录像机的图解;和
图2是依照本发明实施例推荐内容的方法的图解。
具体实施方式
下列描述集中在适用于包括推荐器的个人录像机(PVR)的本发明的实施例上。然而,显然本发明不局限于该应用,而是可以应用于许多其它应用,所述其它应用包括用于广播节目内容或因特网内容的推荐器。
为了清楚和简洁起见,所述描述集中在下列实施例,其中响应于用户对内容项的选择来确定内容项兴趣。
图1是依照本发明实施例包括推荐器的个人录像机(PVR)101的图解。所述PVR 101包括内容接收器103。所述内容接收器103从一个或多个合适的内容项源接收内容项。在优选实施例中,所述内容接收器103主要以合适的方式经由电视节目广播接收内容。
然而,在优选实施例中,所述内容接收器还能接收来自多个各种内容源的内容。从而,所述内容接收器以视频、音频和多媒体剪辑以及节目的形式接收内容项。特别地是,从地面无线电广播以及数字电缆连接中接收电视节目。同样,从常规的模拟无线电发射中以及从经由电缆连接接收的数字无线电广播中接收广播节目。可以简单地把能从各种源接收多个内容项的内容接收器实现为多个独立的内容接收器元件的组合,其中每个元件致力于从特定的源中接收特定性质的内容项。
把所接收到的内容项转换为合适的数字格式并且将其和与所述内容项相关联的信息一起存储在内容存储器105中。特别地是,可以直接以适当的格式来接收内容项,所述格式诸如用于视频传输的MPEG 2格式,并且在这种情况下不要求转换。
PVR 101还包括用于显示内容项、控制信息以及用于接收用户输入的用户界面107。特别地是,所述用户界面107包括诸如视频监视器或电视之类的显示器。在优选实施例中,通过使用与用户界面107通信的遥控装置来接收所述用户输入。从而,所述用户界面可操作来向用户显示各种信息并且接收用户输入。特别地是,所述用户界面可以显示内容项的列表,并且用户可以通过对遥控装置适当的激活来选择其中之一。
所述PVR另外还包括内容呈现器109,其与内容存储器105和用户界面107耦合。响应于对内容项的选择,所述内容呈现器109可操作来从所述内容存储器105中检索所存储的内容并且经由用户界面107将其呈现给用户。
此外,PVR 101包括推荐器处理器111,其与内容接收器103、内容呈现器109、用户界面107、以及还可能和内容存储器105耦合。所述推荐器处理器111可操作来为所述PVR 101的用户产生用户偏好简档。
在优选实施例中,所述推荐器处理器111检测由内容呈现器109来呈现哪些内容项。其还通过经由用户界面107接收的特定用户偏好指示来确定对所述内容项的用户偏好。另外或可替换地,可以通过间接的测量来接收所述用户偏好指示。这些间接的测量包括检测:例如观看给定内容项多少次,是全部观看还是只是部分观看等。
当所述推荐器处理器111检测到把给定内容项呈现给用户时,它从内容存储器105检索相关联的信息。所述用户偏好与内容项的信息有关,并且特别地是与所述内容项的种类有关,以便得到对于该种类内容项的用户偏好的信息。以这种方法,所述推荐器处理器111建立对不同种类和类型的内容的用户偏好资料。该资料包含在用户偏好简档中,并且所述PVR 101包括用于存储所述用户偏好简档的用户偏好简档存储器113。所述用户偏好简档存储器113与推荐器处理器111耦合。
在优选实施例中,所述PVR 101还可操作来确定临时的用户偏好简档。可以把该临时的用户偏好简档存储在临时的用户偏好简档存储器115中,所述临时的用户偏好简档存储器115与推荐器处理器111耦合。
图2是依照本发明实施例提供对内容的推荐的方法的图解。所述方法可以适用于图1的PVR,并且以下将参考其进行描述。
在步骤201,确定用户偏好简档。在所述优选实施例中,响应于先前用户选择来确定所述用户偏好简档。从而,特别地是,当初次启动PVR 101时产生用户偏好简档继而把其存储在所述用户偏好简档存储器113中。当使用所述PVR时不断地更新所述用户偏好简档,并且随着确定越来越多的信息该用户偏好简档变得越来越准确和特定。步骤201的确定所述用户偏好简档可以包括产生新的用户偏好简档的过程。然而在优选实施例中,所述确定步骤201包括:所述推荐器处理器111通过访问存储在用户偏好简档存储器113中的信息来简单地确定所述用户偏好简档。从而优选地是,所述确定只是在于检索或访问所述用户偏好简档的一些或所有信息,所述用户偏好简档存储在用户偏好简档存储器113中。
在步骤203,确定是否已经选择了新的内容项。重复该步骤直到肯定地检测到选择发生。在优选实施例中,步骤203还与正要推荐给用户的一个或多个内容项相关联。特别地是,这些内容项可以包括许多与用户的偏好简档匹配的内容项,还可以另外包括一些没有提供与用户的偏好简档紧密匹配的内容项。这些“使人惊讶的”建议允许将要向用户推荐与当前的用户偏好简档不相配的内容项,并因此其可以用来修改并更新所述用户偏好简档以便使其包括新的偏好。
当已经选择了新的内容项时,所述方法继续至步骤205,其中检测所选择的内容是否对应于用户偏好简档,并且在优选实施例中特别地是,其是否匹配用户的当前用户偏好简档。如果所选择的内容项的确匹配所述用户偏好简档,那么内容呈现器109继续向所述用户呈现该内容项,并且所述方法回到步骤203。
如果所选择的内容项不匹配所述用户偏好简档,那么所述方法继续至步骤207,其中响应于所选择的内容项来确定临时的用户偏好简档。从而,产生新的临时的用户偏好简档,在优选实施例中用所述内容项属于的一个或多个种类的、正的偏好值来初始化该新的临时的用户偏好简档。从而,如果用户选择了存在于例如奥运会的足球比赛之类的电视节目的内容项,那么临时的用户偏好简档可以对于运动、足球和奥运会的种类以正的偏好值开始,该用户通常对运动不感兴趣,因此在用户偏好简档中运动的偏好值很低。
所述方法继续至步骤209,其中从其它内容项收集进一步的信息以便进一步确定所述临时的用户偏好简档的用户偏好值。特别地是,在优选实施例中,由许多其它的内容项来测试所述临时的用户偏好简档,所述许多其他的内容项属于所述临时的用户偏好简档的种类。确定这些其它内容项的用户偏好值并且将其用于确定所述临时的用户偏好简档对于该用户的合适程度。另外,优选地是,依照所确定的偏好值更新并修改所述临时的用户偏好简档。
作为一个具体的例子,在选择奥林匹克足球比赛之后,推荐器处理器111可以通过用户界面107推荐许多运动节目,该运动节目例如包括另一场奥林匹克足球比赛、国内足球比赛和诸如100m短跑之类的奥林匹克田径运动竞赛。对于这些推荐确定用户偏好值,并且特别地是,把正值与所选择的内容项相关联,而把负值与未选择的内容项相关联。
从而,如果所述用户从未选择过任何推荐的剪辑,那么通过临时的用户偏好简档达到低的整体偏好值。如果所有推荐的剪辑都被选择了,那么通过临时的用户偏好简档达到高的整体偏好值。如果只选择了一些剪辑,那么据此在优选实施例中更新该临时的用户偏好简档。从而,如果所述用户选择了与两个其它奥林匹克竞赛相关的内容项,那么改变临时的用户偏好简档以便反映针对奥林匹克种类高的偏好,而针对足球比赛种类更低的偏好。以这种方法,进一步地修改所述临时的用户偏好简档以便更准确地反映所述用户的新的偏好。
在优选实施例中,除上述方法之外还使用了用于确定偏好值的许多其它方法。特别地是,用户界面107可以接收来自所述用户的明确的偏好指示,并且将这些传送给推荐器处理器111,所述推荐器处理器111据此将修改并更新临时的用户偏好简档。另外或可替换地,可以把其它用户行为用作确定偏好值的信息,包括确定用户移到另一内容项的迅速程度、他是否通过在短的持续时间之内选择了其它源而从这些源中采样主题、以及所述用户多久才选择给定内容项。
从而,在优选实施例中,通过推荐与临时的用户简档相关联的许多偏好内容项来在步骤209进一步精炼并测试所述临时的用户偏好简档。
步骤209后面是步骤211,其中确定所述临时的用户偏好简档是否已经达到了高的用户偏好值。如果达到了高偏好值,那么所述方法通过响应于所述临时的用户简档来修改所述用户偏好简档来继续至步骤213。如果没有达到高偏好值,那么所述方法通过删除所述临时用户偏好简档来继续至步骤215。
在优选实施例中,在进行决定是否删除所述临时的用户偏好简档或者是否更新所述用户偏好简档之前推荐的或选择的其它内容项的持续时间和/或数目取决于所获得的偏好值。特别地是,在决定是否修改所述用户偏好简档之前推荐的偏好内容项的数目取决于选择率或至少一些偏好内容项的用户等级。从而,如果依照所述临时的用户偏好简档推荐的大多数内容项被选择,并且被给予高用户等级,那么很快修改所述用户偏好简档。然而,如果依照所述临时的用户偏好简档推荐的内容项没有或只有很少被选择,并且其被给予低用户等级,那么将很快删除所述用户偏好简档。相比之下,如果所述结果较少决定性的,例如因为选择其它内容项相对高的数目但是却给予低用户等级,那么扩展测试持续时间并且推荐与临时的用户偏好简档匹配的更多内容项,以便进一步测试所述临时的用户偏好简档。
在所述优选实施例中,通过包括用户偏好简档附加项来修改所述用户偏好简档。从而通过包括来自所述临时的用户偏好简档的信息来扩充原始的用户偏好简档。特别地是,可以通过把具有高偏好值的临时的用户偏好简档的种类添加到用户偏好简档来修改所述用户偏好简档。从而,在特定的例子中,如果所述临时的用户偏好简档表明与奥运会有关的内容项种类具有高偏好值,那么把该种类添加到所述用户偏好简档。
在一些实施例中,用户偏好简档附加项可以是临时的。从而临时的用户偏好简档不必与用户偏好简档结合,而是可以是日后可以删除的可分附录。从而,这允许由所述推荐器考虑并使用临时的兴趣或偏好,而不导致对所述用户偏好简档的最近改变。例如,可以通过包括与奥运会相关的内容项的高偏好来更新所述用户偏好简档。然而,当奥运会结束时,可以删除该种类。
在优选实施例中,用户偏好简档附加项的动态更新的特征不同于所述用户偏好简档的动态更新的特征。从而在该实施例中,所述用户偏好简档的更新率和修改率一般显著地慢于用户偏好简档附加项的更新率和修改率。因此,将要求更显著的和实质的改变行为以修改所述用户偏好简档,而所述用户偏好简档附加项往往由少得多的偏好值输入来更新和修改。例如,可以经由多年监视用户行为来建立所述用户偏好简档,因此其将非常准确地反映用户的平均偏好。为了保持该信息和准确性,要求对于大量内容项的非常显著的偏好值来对所述用户偏好简档进行实质改变。然而,所述用户偏好简档附加项可以是基于仅仅几天或几星期的信息的,因此其反映与所述用户平均偏好的当前偏差。为了遵循用户偏好的变化,只要求少得多的内容项来对所述用户偏好简档附加项进行显著改变。
在一个具体的例子中,用户通常可能对运动不感兴趣但是对随后的当前奥运会感兴趣。所描述的实施例将使得对运动具有低的平均偏好值的特例能够被检测出来,并且将产生临时的用户偏好简档和随之的用户偏好简档附加项。从而,在可能的几天之内,所述推荐器将检测并更新所述推荐以便包括与奥运会相关的内容项。当所述奥运会结束时,将不选择在该种类中的任何内容项,并且由于所述用户偏好简档附加项的高更新率,运动竞赛的偏好值迅速返回到正常水平。从而,可以在不影响长期的平均偏好简档的情况下,跟踪短期的偏好变化。
应当理解的是,在优选实施例中可以使用不与所述用户偏好简档紧密匹配的任何内容项兴趣来开始临时的用户偏好简档。然而优选地是,响应于其它用户对于内容项的偏好值的增加来推荐一个或多个内容项,所述偏好值与这些内容项相关联。从而优选地是,使用其它用户的行为来向所述用户推荐内容项,其可以产生临时的用户偏好简档。特别地是,可以确定并检测当前流行的内容项和内容项的种类并且将其用于向所述用户提供推荐。例如,可以检测在运动竞赛的选择和偏好值中存在大体的增加,并且这些运动竞赛特别地涉及最近开始的奥运会。作为响应,最初可以向所述用户推荐与所述奥运会相关的内容项,并且如果选择的话,可以开始临时的用户偏好简档以作为响应。
显然可以看出,与其它用户行为相关的信息的某种通信是被要求的。这可以任何适当的方式来提供,并且特别地是,其可以作为数据包括在所接收到的广播发射中。同样,可以使用用于检测不同用户的行为和偏好值的任何适当的方法。在一些实施例中,许多PVR可以连接到中央通信单元,该中央通信单元接收并处理选择信息以便产生多个用户行为的信息。
另外或者可替换地,所述推荐器可以从外部源接收与内容项兴趣相关的信息。例如,所述推荐器可以直接接收主题信息,该主题信息对许多用户来说通常都是感兴趣的。该信息可以是直接的,如由中央单元为此目的而特别产生的信息。从而,PVR的用户可以具有预定,它的授权用户接收与内容项相关的信息,该信息包括表明例如当前高的大众兴趣的发布或事件的主题兴趣信息。在其它实施例中,所述主题兴趣信息可以是更间接的并且可以由所述推荐器根据间接的信息导出。这可以包括来自例如报纸的信息,其中可以分析所述标题以便提供当前高的大众兴趣的主题的指示。可替换地或另外地,对于高兴趣主题的指示,可以访问并分析一个或多个网站。在一些实施例中,可以把主题兴趣信息包括在广播内或根据广播导出。特别地是,可以把所述信息作为嵌入数据包含到内容项广播信号中。
本发明可以采用任何适当的形式实现,该形式包括硬件、软件、固件或它们的任何组合。然而,优选地是,把本发明实现为在一个或多个数据处理器和/或数字信号处理器上运行的计算机软件。本发明实施例的元件和组件可以任何适当的方式在物理上、功能上和逻辑上实现。当然,所述功能可以在单个单元中、在多个单元中或作为其它功能单元的一部分来实现。照此,本发明可以在单个单元中实现或可以按照物理和功能分布在不同的单元和处理器之间。
尽管结合优选实施例已经描述了本发明,但是并不意在将其限于这里所阐明的特定形式。相反地,本发明的范围仅仅由所附权利要求来限制。

Claims (12)

1. 一种向用户推荐内容的方法,所述方法包括如下步骤:
通过访问存储在用户偏好简档存储器中的信息来确定(201)用户偏好简档;
检测(203)用户选择内容项;
确定(205)所述用户选择的内容项是否不对应于所述用户偏好简档;并且如果是这样的话,则
响应于所述用户选择的内容项来确定(207)临时的用户偏好简档,用所述用户选择的内容项所属的一个或多个种类的、正的偏好值来初始化该临时的用户偏好简档;
推荐属于临时用户偏好简档的种类的其他内容项;
确定(209)其它内容项是否达到高的用户偏好值,并且只有是这样时,才响应于所述临时的用户偏好简档来修改(213)所述用户偏好简档。
2. 如权利要求1所述的方法,其中确定(209)其它内容项是否达到高的用户偏好值的步骤包括:确定所述偏好内容项的选择率。
3. 如权利要求2所述的方法,其中,在决定是否修改所述用户偏好简档之前推荐的偏好内容项的数目取决于所述选择率,从而,如果依照所述临时的用户偏好简档推荐的大多数内容项被选择,或者,如果依照所述临时的用户偏好简档推荐的内容项没有或只有很少被选择,那么较少的偏好内容项被推荐。
4. 如权利要求1所述的方法,其中确定(209)其它内容项是否达到高的用户偏好值的步骤包括:确定至少若干偏好内容项的用户等级。
5. 如权利要求4所述的方法,其中在决定是否修改所述用户偏好简档之前推荐的偏好内容项的数目取决于至少若干偏好内容项的用户等级,从而,如果依照所述临时的用户偏好简档推荐的大多数内容项具有高用户等级,或者,如果依照所述临时的用户偏好简档推荐的内容项没有或只有很少具有高用户等级,那么更少的偏好内容项被推荐。
6. 如权利要求1所述的方法,其中,所述确定其他内容项是否达到高的用户偏好值的步骤之后还包括如下步骤:在响应于临时的用户偏好简档来修改用户偏好简档之前,响应于其它内容项的用户偏好值来修改所述临时的用户偏好简档。
7. 如权利要求1所述的方法,其中通过包括用户偏好简档附加项来实现所述用户偏好简档的修改(213)。
8. 如权利要求7所述的方法,其中所述用户偏好简档附加项是临时的。
9. 如权利要求7所述的方法,其中用户偏好简档附加项的更新率和修改率不同于所述用户偏好简档的更新率和修改率。
10. 如权利要求1所述的方法,所述的检测用户(203)选择内容项的步骤之前还包括如下步骤:推荐初始选择的内容项。
11. 一种向用户推荐内容的推荐器,所述推荐器包括:
推荐器处理器(111),用于确定用户偏好简档;
用户界面控制器(107),用于检测用户选择内容项;
其中所述推荐器处理器(111)包括:
用于通过访问存储在用户偏好简档存储器中的信息来确定用户偏好简档的装置;
用于检测用户选择内容项的检测器;
用于确定所述用户选择的内容项是否不对应于所述用户偏好简档的装置;和
如果是这样的话则响应于用户所选择的内容项来确定临时的用户偏好简档用所述用户选择的内容项所属的一个或多个种类的、正的偏好值来初始化该临时的用户偏好简档的装置;
用于推荐属于临时用户偏好简档的种类的其他内容项的装置;
用于确定所述其它内容项是否达到高的用户偏好值,并且只有是这样时才响应于所述临时的用户偏好简档来修改所述用户偏好简档的装置。
12. 一种个人录像机(101),包括如权利要求11所述的推荐器。
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WO (1) WO2004043069A1 (zh)

Families Citing this family (78)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030233655A1 (en) * 2002-06-18 2003-12-18 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus for an adaptive stereotypical profile for recommending items representing a user's interests
US8365306B2 (en) * 2005-05-25 2013-01-29 Oracle International Corporation Platform and service for management and multi-channel delivery of multi-types of contents
US7783635B2 (en) * 2005-05-25 2010-08-24 Oracle International Corporation Personalization and recommendations of aggregated data not owned by the aggregator
US7917612B2 (en) * 2005-05-25 2011-03-29 Oracle International Corporation Techniques for analyzing commands during streaming media to confirm delivery
WO2007015183A1 (en) 2005-08-01 2007-02-08 Koninklijke Philips Electronics N.V. Organizing content using a dynamic profile
US11216498B2 (en) 2005-10-26 2022-01-04 Cortica, Ltd. System and method for generating signatures to three-dimensional multimedia data elements
US11403336B2 (en) 2005-10-26 2022-08-02 Cortica Ltd. System and method for removing contextually identical multimedia content elements
US10742340B2 (en) 2005-10-26 2020-08-11 Cortica Ltd. System and method for identifying the context of multimedia content elements displayed in a web-page and providing contextual filters respective thereto
US20140156901A1 (en) 2005-10-26 2014-06-05 Cortica Ltd. Computing device, a system and a method for parallel processing of data streams
US11032017B2 (en) 2005-10-26 2021-06-08 Cortica, Ltd. System and method for identifying the context of multimedia content elements
US11361014B2 (en) * 2005-10-26 2022-06-14 Cortica Ltd. System and method for completing a user profile
US11019161B2 (en) 2005-10-26 2021-05-25 Cortica, Ltd. System and method for profiling users interest based on multimedia content analysis
US20160321253A1 (en) 2005-10-26 2016-11-03 Cortica, Ltd. System and method for providing recommendations based on user profiles
US9646005B2 (en) 2005-10-26 2017-05-09 Cortica, Ltd. System and method for creating a database of multimedia content elements assigned to users
US11386139B2 (en) 2005-10-26 2022-07-12 Cortica Ltd. System and method for generating analytics for entities depicted in multimedia content
US10848590B2 (en) 2005-10-26 2020-11-24 Cortica Ltd System and method for determining a contextual insight and providing recommendations based thereon
US11620327B2 (en) 2005-10-26 2023-04-04 Cortica Ltd System and method for determining a contextual insight and generating an interface with recommendations based thereon
US8326775B2 (en) 2005-10-26 2012-12-04 Cortica Ltd. Signature generation for multimedia deep-content-classification by a large-scale matching system and method thereof
US20160085733A1 (en) 2005-10-26 2016-03-24 Cortica, Ltd. System and method thereof for dynamically associating a link to an information resource with a multimedia content displayed in a web-page
US10949773B2 (en) 2005-10-26 2021-03-16 Cortica, Ltd. System and methods thereof for recommending tags for multimedia content elements based on context
US11604847B2 (en) 2005-10-26 2023-03-14 Cortica Ltd. System and method for overlaying content on a multimedia content element based on user interest
JP2007274604A (ja) * 2006-03-31 2007-10-18 Fujitsu Ltd 電子装置、その情報閲覧方法及び情報閲覧プログラム
US20090327193A1 (en) * 2008-06-27 2009-12-31 Nokia Corporation Apparatus, method and computer program product for filtering media files
US8560463B2 (en) 2006-06-26 2013-10-15 Oracle International Corporation Techniques for correlation of charges in multiple layers for content and service delivery
US7877765B2 (en) * 2006-10-26 2011-01-25 International Business Machines Corporation Viewing pattern data collection
US7796056B2 (en) 2007-03-28 2010-09-14 Fein Gene S Digital windshield information system employing a recommendation engine keyed to a map database system
US7908303B2 (en) 2007-04-10 2011-03-15 Intellectual Ventures Holding 32 Llc Integrated digital media projection and personal digital data processing system
US11537636B2 (en) 2007-08-21 2022-12-27 Cortica, Ltd. System and method for using multimedia content as search queries
US11263543B2 (en) 2007-11-02 2022-03-01 Ebay Inc. Node bootstrapping in a social graph
US8666909B2 (en) * 2007-11-02 2014-03-04 Ebay, Inc. Interestingness recommendations in a computing advice facility
GB2454509A (en) * 2007-11-09 2009-05-13 Motorola Inc Method and apparatus for modifying a user preference profile
US20090204482A1 (en) * 2008-02-13 2009-08-13 Eran Reshef System and method for streamlining social media marketing
US8561108B2 (en) * 2008-03-25 2013-10-15 International Business Machines Corporation Video episode order adherence
US8689266B2 (en) * 2008-03-25 2014-04-01 International Business Machines Corporation Dynamic rebroadcast scheduling of videos
JP2011217209A (ja) * 2010-03-31 2011-10-27 Sony Corp 電子機器、コンテンツ推薦方法及びプログラム
JP5578040B2 (ja) * 2010-11-15 2014-08-27 ソニー株式会社 情報処理装置および方法、情報処理システム、並びに、プログラム
JP5126633B2 (ja) * 2010-11-24 2013-01-23 株式会社Jvcケンウッド アイテム選択装置、アイテム選択方法およびコンピュータプログラム
EP2727335A4 (en) * 2011-06-28 2015-01-14 Tata Consultancy Services Ltd PROCESS AND SYSTEM FOR CONTEXTIC RECOMMENDATIONS
CN102262663B (zh) * 2011-07-25 2013-01-02 中国科学院软件研究所 一种软件缺陷报告修复方法
CN103077179B (zh) * 2011-09-12 2016-08-31 克利特股份有限公司 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
US8842840B2 (en) 2011-11-03 2014-09-23 Arvind Gidwani Demand based encryption and key generation and distribution systems and methods
EP2608137A3 (en) 2011-12-19 2013-07-24 Gface GmbH Computer-implemented method for selectively displaying content to a user of a social network, computer system and computer readable medium thereof
US9143823B2 (en) * 2012-10-01 2015-09-22 Google Inc. Providing suggestions for optimizing videos to video owners
US20140337905A1 (en) * 2013-05-09 2014-11-13 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) System and method for delivering extended media content
CN106462637B (zh) * 2014-06-20 2020-12-08 谷歌有限责任公司 显示与设备上播放的内容有关的信息
US10206014B2 (en) 2014-06-20 2019-02-12 Google Llc Clarifying audible verbal information in video content
US9805125B2 (en) 2014-06-20 2017-10-31 Google Inc. Displaying a summary of media content items
US10373093B2 (en) 2015-10-27 2019-08-06 International Business Machines Corporation Identifying patterns of learning content consumption across multiple entities and automatically determining a customized learning plan based on the patterns
US10349141B2 (en) 2015-11-19 2019-07-09 Google Llc Reminders of media content referenced in other media content
US11195043B2 (en) 2015-12-15 2021-12-07 Cortica, Ltd. System and method for determining common patterns in multimedia content elements based on key points
WO2017105641A1 (en) 2015-12-15 2017-06-22 Cortica, Ltd. Identification of key points in multimedia data elements
CN106060637A (zh) * 2016-06-29 2016-10-26 乐视控股(北京)有限公司 视频推荐方法、装置及系统
US11760387B2 (en) 2017-07-05 2023-09-19 AutoBrains Technologies Ltd. Driving policies determination
WO2019012527A1 (en) 2017-07-09 2019-01-17 Cortica Ltd. ORGANIZATION OF DEPTH LEARNING NETWORKS
CN108574857B (zh) * 2018-05-22 2021-09-28 深圳Tcl新技术有限公司 基于用户行为的节目推荐方法、智能电视及存储介质
US10846544B2 (en) 2018-07-16 2020-11-24 Cartica Ai Ltd. Transportation prediction system and method
US11613261B2 (en) 2018-09-05 2023-03-28 Autobrains Technologies Ltd Generating a database and alerting about improperly driven vehicles
CN109145221B (zh) * 2018-09-10 2021-05-28 北京一点网聚科技有限公司 内容推荐方法及装置、电子设备、可读存储介质
US10839694B2 (en) 2018-10-18 2020-11-17 Cartica Ai Ltd Blind spot alert
US20200133308A1 (en) 2018-10-18 2020-04-30 Cartica Ai Ltd Vehicle to vehicle (v2v) communication less truck platooning
US10748038B1 (en) 2019-03-31 2020-08-18 Cortica Ltd. Efficient calculation of a robust signature of a media unit
US11700356B2 (en) 2018-10-26 2023-07-11 AutoBrains Technologies Ltd. Control transfer of a vehicle
US11904863B2 (en) 2018-10-26 2024-02-20 AutoBrains Technologies Ltd. Passing a curve
US11392738B2 (en) 2018-10-26 2022-07-19 Autobrains Technologies Ltd Generating a simulation scenario
CN109522483B (zh) * 2018-11-14 2022-04-12 北京百度网讯科技有限公司 用于推送信息的方法和装置
US10789535B2 (en) 2018-11-26 2020-09-29 Cartica Ai Ltd Detection of road elements
US11170647B2 (en) 2019-02-07 2021-11-09 Cartica Ai Ltd. Detection of vacant parking spaces
US11643005B2 (en) 2019-02-27 2023-05-09 Autobrains Technologies Ltd Adjusting adjustable headlights of a vehicle
US11285963B2 (en) 2019-03-10 2022-03-29 Cartica Ai Ltd. Driver-based prediction of dangerous events
US11694088B2 (en) 2019-03-13 2023-07-04 Cortica Ltd. Method for object detection using knowledge distillation
US11132548B2 (en) 2019-03-20 2021-09-28 Cortica Ltd. Determining object information that does not explicitly appear in a media unit signature
US10776669B1 (en) 2019-03-31 2020-09-15 Cortica Ltd. Signature generation and object detection that refer to rare scenes
US11222069B2 (en) 2019-03-31 2022-01-11 Cortica Ltd. Low-power calculation of a signature of a media unit
US11908242B2 (en) 2019-03-31 2024-02-20 Cortica Ltd. Efficient calculation of a robust signature of a media unit
US11704292B2 (en) 2019-09-26 2023-07-18 Cortica Ltd. System and method for enriching a concept database
US11593662B2 (en) 2019-12-12 2023-02-28 Autobrains Technologies Ltd Unsupervised cluster generation
US11590988B2 (en) 2020-03-19 2023-02-28 Autobrains Technologies Ltd Predictive turning assistant
US11827215B2 (en) 2020-03-31 2023-11-28 AutoBrains Technologies Ltd. Method for training a driving related object detector

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2002041176A1 (en) * 2000-11-20 2002-05-23 British Telecommunicaitons Public Limited Company Method of updating interests
US20020078056A1 (en) * 2000-12-19 2002-06-20 Intel Corporation Method & apparatus for intelligent and automatic preference detection of media content
US6438579B1 (en) * 1999-07-16 2002-08-20 Agent Arts, Inc. Automated content and collaboration-based system and methods for determining and providing content recommendations

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000115098A (ja) * 1998-10-05 2000-04-21 Victor Co Of Japan Ltd 番組選択補助装置
US6385619B1 (en) * 1999-01-08 2002-05-07 International Business Machines Corporation Automatic user interest profile generation from structured document access information
JP4465737B2 (ja) * 1999-05-26 2010-05-19 ソニー株式会社 受信機および番組選択方法
JP3674427B2 (ja) * 1999-12-07 2005-07-20 日本ビクター株式会社 情報提供サーバ及び情報提供方法
IL134943A0 (en) * 2000-03-08 2001-05-20 Better T V Technologies Ltd Method for personalizing information and services from various media sources
US20010051876A1 (en) * 2000-04-03 2001-12-13 Seigel Ronald E. System and method for personalizing, customizing and distributing geographically distinctive products and travel information over the internet
US7454775B1 (en) * 2000-07-27 2008-11-18 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus for generating television program recommendations based on similarity metric
JP3654173B2 (ja) * 2000-11-02 2005-06-02 日本電気株式会社 番組選択支援装置、番組選択支援方法およびそのプログラムを記録した記録媒体
US7721310B2 (en) * 2000-12-05 2010-05-18 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus for selective updating of a user profile
US20020075320A1 (en) * 2000-12-14 2002-06-20 Philips Electronics North America Corp. Method and apparatus for generating recommendations based on consistency of selection
JP2002215665A (ja) * 2001-01-16 2002-08-02 Dainippon Printing Co Ltd 情報推薦サーバー装置
US20020147628A1 (en) * 2001-02-16 2002-10-10 Jeffrey Specter Method and apparatus for generating recommendations for consumer preference items
US20020162101A1 (en) * 2001-04-27 2002-10-31 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method of and apparatus for enabling recommendations to be made to users of entertainment receivers

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6438579B1 (en) * 1999-07-16 2002-08-20 Agent Arts, Inc. Automated content and collaboration-based system and methods for determining and providing content recommendations
WO2002041176A1 (en) * 2000-11-20 2002-05-23 British Telecommunicaitons Public Limited Company Method of updating interests
US20020078056A1 (en) * 2000-12-19 2002-06-20 Intel Corporation Method & apparatus for intelligent and automatic preference detection of media content

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