CN103635925A - 推荐系统和操作推荐系统的方法 - Google Patents

推荐系统和操作推荐系统的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN103635925A
CN103635925A CN201280032566.1A CN201280032566A CN103635925A CN 103635925 A CN103635925 A CN 103635925A CN 201280032566 A CN201280032566 A CN 201280032566A CN 103635925 A CN103635925 A CN 103635925A
Authority
CN
China
Prior art keywords
content item
communication information
subscriber
message
recipient
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.)
Granted
Application number
CN201280032566.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103635925B (zh
Inventor
J.科斯特
M.巴别里
S.P.P.普龙克
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fink Tv Guidance Co Ltd
Original Assignee
Axel Springer Digital TV Guide GmbH
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Axel Springer Digital TV Guide GmbH filed Critical Axel Springer Digital TV Guide GmbH
Publication of CN103635925A publication Critical patent/CN103635925A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103635925B publication Critical patent/CN103635925B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L51/00User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail
    • H04L51/04Real-time or near real-time messaging, e.g. instant messaging [IM]
    • H04L51/046Interoperability with other network applications or services

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)

Abstract

本发明涉及一种操作被布置为耦接到计算机实现的社交网络(200)的推荐系统的方法。本发明还涉及一种对应的计算机程序,以及一种被布置为耦接到计算机实现的社交网络(200)的对应的推荐系统(100)。具体地,本发明涉及一种推荐系统(100),其被配置为提供涉及在社交网络(200)中高度讨论的内容项的推荐(172),所述推荐不必基于一侧的推荐的接收人(10)的特性和要推荐的内容项的特性和/或另一侧的所述接收人(10)的联系人/朋友的特性之间的某种相关性。

Description

推荐系统和操作推荐系统的方法
技术领域
本发明涉及一种操作被布置为耦接到计算机实现的社交网络的推荐系统的方法。本发明还涉及一种对应的计算机程序,以及一种对应的被布置为耦接到计算机实现的社交网络的推荐系统。具体地,本发明涉及一种被配置为提供涉及在社交网络的成员中高度(highly)讨论的内容项的推荐的推荐系统。
背景技术
推荐系统用于自动地向用户呈现与诸如产品、视频、杂志、电视节目、歌曲等可在线获得的内容项相关的推荐。由于用户面临着在各种数据库中提供的大量的内容项,他/她可能在找到感兴趣的内容项上有很大的困难。推荐系统有助于检索到用户感兴趣的内容项并且避免了进行复杂的搜索的需要。例如,国际专利申请公开WO2010/122448A1描述了这样的推荐系统。
存在不同的设计推荐系统的方法。一种方法导致基于内容的推荐系统,而另一种方法导致基于协作过滤的推荐系统。
基于内容的推荐系统向用户推荐被表示为多个特征的内容项,如果这个特征表示对应于也按照这些特征表达的用户的偏好。
基于协作过滤的推荐系统分析相对较大的用户组的购买/观看/收听历史记录以便识别内容项之间的相似性和用户之间的相似性。例如,内容项数据库中提供的、类似于用户所喜欢的项的新的内容项被推荐给用户。或者,与某个用户类似的一些用户所喜欢的新内容项被推荐给该某个用户。通常情况下,基于协作过滤的推荐系统除了来自用户的购买/观看/收听信息之外并不需要有关内容项本身的具体信息。
除了推荐系统独自和自动生成的推荐外,用户可以向他的联系人之一提交个人推荐。例如,内容项在因特网上的呈现往往伴随有所谓的“告诉朋友”按钮,用户可以点击该按钮并由此提交至该内容项的表示的链接,即网络地址,并最终向他的一个或多个联系人提交个人注释。
已知推荐系统是适于促进这种个人推荐或半个人推荐的。例如,已知如果用户的联系人之一已经肯定地评价了一个项,则推荐系统向该用户推荐该项。如果用户的联系人只是隐含地表达他喜欢一个内容项,则也可以生成这种半个人推荐。例如,用户的推荐系统认识到用户喜欢或不喜欢某个内容项,并将该认知以推荐的形式转发给该用户的所有联系人,从而将该用户喜欢/不喜欢某个内容项通知给该用户的所有联系人。该用户喜欢/不喜欢某个内容项的认知也可以基于该用户提交的涉及这一某个内容项的明确的评价。
发明内容
本发明的技术目的是提供一种用于自动通知计算机实现的社交网络的用户关于在该社交网络中高度讨论的话题的技术手段。
根据本发明的第一方面,通过操作被布置为耦接到计算机实现的社交网络的推荐系统的方法来实现上面标识的技术目的,该方法包括以下步骤:
-监视社交网络的用户之间所交流的通信消息,
-在监视的通信消息的第一消息中检测标识内容项的内容项标识符,
-扫描进一步监视的通信消息以检测标识同一内容项的相同或其它的内容项标识符,
-登记检测到的内容项标识符的数目,以及
-依赖于所登记的数目生成推荐消息并将该推荐消息发送给指定的接收人以将内容项推荐给该指定的接收人。
本发明包括这样的认知,在结果中,所有上述现有技术的自动推荐机制是基于一侧的推荐的接收人的特性和另一侧的要推荐的内容项的特性和/或所述接收人的联系人/朋友的特性之间的相关性。然而,即使不存在某个内容项和用户之间的先验相关性,该某个内容项也可以是用户所感兴趣的。这样的内容项可以是可在线获得的高度讨论的视频、书籍等。换句话说,不是向指定的接收人推荐消息内容——以及由此的该消息本身,而是在该指定的接收人所属的社区(社交网络)中所交流的消息中经常提到的项。
本发明的第一方面的操作方法形成了在社交网络中的背景下生成推荐的可替换方法。该方法不在初始时与指定的接收人的个人品味/个人偏好相关联,但仍然产生一种指定的接收人潜在地很感兴趣的推荐方案。
通过该操作方法,指定的接收人被无延迟地自动通知涉及高度讨论的话题的内容项,例如有关公共事件的视频。由此,指定的接收人自己不需要搜索这样的高度讨论的话题,而是自动被通知。因此,不会引起执行这样的个人搜索时将涉及的电能消耗和相关联的网络负载。换句话说:减少了网络负载,因为个人无需主动搜索这样的“热门话题(talk-of-the-town)”的内容项。指定的接收人有可能将减少他/她操作技术装置以访问计算机实现的社交网络来搜索高度讨论的话题的时间,因为他/她可以在被定期和自动地以对应的电子推荐消息的形式通知这种高度讨论的话题的假定下继续。如果考虑到该操作方法可以被实现为使得所述推荐消息到达多个用户,则上述优点变得尤其明显。
一般说来,内容项,特别是视频内容项,可以在流行性上迅速增大,例如,每当一个人给他的朋友/联系人推荐内容项,并且那些人给他们各自的朋友/联系人等推荐内容项时。例如,如果项是在内容项数据库(诸如YouTube)中可获得的,则一个人总是需要给他的联系人发送与该视频项相关联的网址链接以使得这些联系人能够观看该视频项。因此,由于这种个人推荐,流行的视频项可以产生兴趣的急剧增加。对于涉及近期公共事件的视频项尤其是这样。然而,指定的接收人可能不知道这样的近期事件是被高度讨论的,而这样的不了解可能会导致指定的接收人的尴尬局面。本发明的第一方面的操作方法可以通过以对应的推荐消息的形式性指定的接收人自动通知高度讨论的话题来为该指定的接收人避免这样的尴尬局面。
该操作方法的另一优点是指定的接收人可以是用户社区中第一个被自动通知该高度讨论的话题的人。在被通知/推荐之后,指定的接收人随后可以向社区的其他人通知该高度讨论的话题。这种信息传播对于指定的接收人来说是有报酬的。
要监视的通信消息可以包括文本消息、电子邮件、推荐、交流论坛分享和短消息服务消息中的至少一个。例如,访问用户交流论坛,并且对在该用户交流论坛内所交流的通信消息执行监视步骤。
例如,内容项标识符是指向该内容项的因特网链接、电子节目指南(EPG)链接,或者是命名该内容项的特征的字符串,诸如标题、主要演员或事件名称。
该计算机实现的社交网络应被理解为遵循其在信息和通信技术领域中的标准定义。因此,计算机实现的社交网络是允许多个用户参与的计算机网络,其中,每个用户可以建立个人的联系人列表,其中该列表中的每个联系人也是同一个或另一个社交网络中的参与者。
一旦在监视的通信消息的第一消息中识别出内容项标识符,则扫描进一步监视的通信消息以检测标识相同内容项的同一或其它内容项标识符。例如,通过监视和扫描所述通信消息,则保持跟踪那些在社交网络中在相关联的朋友之间正在交流的消息流量中正在讨论的电视节目和/或视频项。在一个实施例中,这是通过在所交流的消息中识别电视节目的标题来实现的。可替换地或附加地,在所交流的通信消息中检测相关链接,即网址。例如,视频项的链接可如此识别。可替换地或附加地,如果计算机实现的社交网络与电子节目指南(EPG)服务耦接,则用户可以明确地将所交流的通信消息与EPG中的内容项相链接。
在扫描步骤内或在扫描步骤之后,登记检测到的内容项标识符的数目。
在一个实施例中,如果登记的数目超过预定阈值,则生成推荐消息并将该推荐消息发送给指定的接收人。
在一个优选实施例中,所述操作方法包括以下附加步骤:
-确定包括检测到的内容项标识符的两个或更多的监视的通信消息的两个或更多的发送时刻之间的时间段,以及
-依赖于登记的数目和确定的时间段来生成并发送推荐消息。
在该实施例中,考虑在用户之间交流的相关通信消息的频率。例如,如果该频率是高的,或者对应地,如果时间段是相对较低的,则在所述两个或更多的监视的通信消息中识别的内容项可能涉及高度讨论的主题,例如,涉及所谓的“热门话题”的主题。在一个示例中,在大约一小时内在社交网络的用户之间交流大约一百条监视的通信消息导致生成对应的推荐消息并向指定的接收人发送该推荐消息。在另一示例中,如果在五小时内在用户之间只交流了包括标识同一内容项的内容项标识符的大约十条监视的通信消息,则不会生成向指定的接收人推荐该内容项的相应的推荐消息。
在另一优选实施例中,所述操作方法包括操作订购者服务。例如,该方法包括以下附加步骤:
-从订购者接收订购者信息消息,该消息包括至少标识该订购者的订购者信息,
-在订购者列表中存储该订购者信息,以及
-只有在指定的接收人在该订购者列表中被列为订购者时才生成推荐消息。
在该实施例中,只有已经订购了所述推荐机制的用户才会接收推荐消息。
在进一步优选实施例中,所述操作方法包括以下附加步骤:
-将所述社交网络划分成逻辑群(logical cluster),
-选择一个或多个逻辑群,以及
-仅在所选择的逻辑群中执行监视步骤。
对社交网络的这样的划分有利于管理检测到的内容项标识符的数目。例如,社交网络被划分成有意义的群分级,例如,使得每一级被划分成大约相同大小的子集。也可以使用例如洲、国家分组、国家、地区、城市、社区等的地理分级来划分社交网络。另外,可以结合这两种方法。
在一个特定优选实施例中,所述订购者信息消息包括标识一个或多个逻辑群的群标识符。在该实施例中,依赖于所述群标识符执行所述选择步骤。因此,分析与特定的指定的接收人具有较高相关性的子社区中交流的消息,并且所推荐的消息可能更针对于特定用户的兴趣。
例如,计算机实现的社交网络的用户可以在订购者信息消息中指定他只想要来源于只在地理群“阿姆斯特丹”内交流的通信消息的建议。
在一个实施例中,订购者在订购者信息消息中指定他只想要接收关联到他的个人偏好和/或关联到指定风格的内容项的推荐。在这种情况下,只扫描这样的对应于所述指定偏好的通信消息。例如,订购者命名他/她感兴趣的风格。
在又一实施例中,除了基于位置的分级,使用总体兴趣分级来保持跟踪消息量以便将热门话题的推荐调整为与接收人的个人兴趣相一致。
在另一个优选实施例中,所述操作方法包括以下步骤:
-对每个逻辑群执行监视步骤,
-为每个逻辑群存储相应的最多地(most)发生的视频项的列表和相应的所检测到的视频项标识符的相关联的登记数目,所述视频项在所监视的交流的通信消息中被标识,以及
-依赖于所检测到的内容项标识符的相应的登记数目来对每个存储的列表排序。
例如,在监视的通信消息中被检测为最频繁的视频项在每个存储的列表中被命名在第一位。
在一个实施例中,为最低级别的分级存储最多发生的视频项的相对较短的列表。对于分级中的每个更高的级别,基于给定子集的孩子-子集的列表来确定最多发生的视频项的相对较短列表的子集,因为假定在某个分级级别的顶部的内容项也将在较低分级级别的列表中发生。按照这种方式,保持跟踪从全球到非常本地(local)的范围内的各种分级级别上的“热门话题”视频项。
在一个优选实施例中,订购者可以在订购者信息消息中指定他只想被推荐指定的逻辑群(分级级别)的列表中顶端的内容项。
在另一优选实施例中,该方法包括以下附加步骤:
-识别订购者的联系人并将识别的订购者的联系人存储在订购者列表中,以及
-只对在所识别的订购者的联系人之间交流的通信消息执行监视步骤。
本实施例确保订购者保持被自动地通知在该订购者的选定的一组联系人中高度讨论的话题。
在一个实施例中,所述检测步骤包括访问内容项数据库和应用相关性算法以确定监视的通信消息和所述内容项数据库的至少一个内容项的描述之间的相关性。由此,即使上述通信消息不包括诸如通往该内容项的网络地址的直接的内容项标识符,也可从监视的通信消息中推断出内容项标识符。
在另一优选实施例中,在登记步骤中,考虑所有还没有被发送到指定的接收人或从指定的接收人发送的监视的通信消息,以避免自证明预言(self-fulfilling prophecy)。例如,如果指定的接收人将已经被推荐给他的内容项推荐给他/她的联系人,则部分地由这个“热门话题”推荐导致对于给定内容项的初始相对小规模的讨论可以升级为大的讨论。避免这种情况的方法之一可以通过优选递归地对于内容项不计数由已经收到“热门话题”推荐的人所发送的通信消息来实现。
在另一优选实施例中,通过包含向接收人指示登记的数目的文本消息来生成推荐信息。通过这种方式,向指定的接收人提供了为什么已经向他/她提供了该推荐消息的某种理由。
根据本发明的第二方面,通过一种计算机程序来实现上面标识的技术目的。用于操作被布置为耦接到计算机实现的社交网络的推荐系统的计算机程序包括计算机程序代码部件,该计算机程序代码部件用于当该计算机程序在控制所述推荐系统的计算机上运行时,使得该推荐系统执行本发明的第一方面的方法的步骤。
根据本发明的第三方面,通过被布置为耦接到计算机实现的社交网络的推荐系统来实现上面标识的技术目的,所述推荐系统包括:
-监视单元,被配置为监视在社交网络的用户之间交流的通信消息,
-检测器,耦接到所述监视单元,并被配置成在所监视的通信消息的第一消息中检测标识内容项的内容项标识符,
-扫描器,耦接到所述监视单元和检测器,并被配置为扫描进一步监视的通信消息以检测标识同一内容项的相同的或其他的内容项标识符,
-计数器,耦接到所述扫描器,并被配置为登记检测到的内容项标识符的数目,以及
-发送器,被配置为依赖于登记的数目生成推荐消息并将该推荐消息发送给指定的接收人以向该指定的接收人推荐内容项。
主要地,本发明的第三方面的推荐系统共享本发明的第一方面的操作方法的优点。具体地,该推荐系统具有对应于上面在所述操作方法的优选实施例的描述中解释的附加特征/步骤的优选实施例。例如,推荐系统包括耦接到所述发送器和所述扫描器的计时器,其被配置为确定两个或更多的监视的通信消息的两个或更多的发送时刻之间的时间段,所述监视的通信消息中的每一个包括检测到的内容项标识符。发送器优选地被配置为附加地依赖于所确定的时间段来生成推荐,其中短的时间段,即交流的消息的高的频率,促进生成和发送推荐消息,并且其中相对较低的频率,即高的时间段,相反阻止生成和发送推荐消息。进一步优选地,推荐系统包括用于存储诸如与社交网络的逻辑群相关的消息和/或与指定的接收人的用户偏好相关的信息的订购者信息的存储器,使得可以依赖于包括在订购者信息消息中的信息来向指定的接收人提供推荐消息。
在一个实施例中,推荐系统被配置为通过监视全球范围、国家范围、地区范围、以及指定的接收人的朋友的直接的社区的范围上的消息流量来生成适当的热门话题推荐。例如,如果电视节目在国家范围内产生比在全球范围内(或者可替换地,比在邻近国家中)多得多的流量,则将该电视节目标识为是国家范围的。以类似的方式,如果视频项在指定用户的直接朋友之间产生比例如地区或国家范围上多得多的流量,则推荐系统该视频项标识为特定于朋友社区的事物。
总之,应当理解,本发明的第一方面的操作方法、本发明的第二方面的计算机程序和本发明的第三方面的推荐系统具有相似的和/或相同的优选实施例,具体地如同在从属权利要求中限定的那样。
应当理解,本发明的优选实施例也可以是从属权利要求与相应的独立权利要求的任意组合。
参考下文描述的实施例本发明的这些和其他方面将变得显而易见,并且将参考下文描述的实施例来阐明本发明的这些和其他方面。
附图说明
在下面的附图中:
图1示例性和示意性地示出按照本发明的第三方面的推荐系统的框图表示,
图2示意性和示例性地示出社交网络的框图表示,
图3示例性和示意性地示出社交网络的多个逻辑群的框图表示,
图4示出示意性地表示按照本发明的第一方面的操作方法的流程图。
具体实施方式
图1示意性和示例性地示出按照本发明的第三方面的推荐系统100的框图表示。推荐系统100包括监视计算机实现的社交网络200的用户之间交流的通信消息220的监视单元110,以便通知指定的接收人10热门话题的主题,例如涉及近期公共事件的视频项。
社交网络200的可能的原理架构如图2所示。一组社交网络服务SN1、SN2、SN3……表示社交网络的基础结构。用户U1、U2、U3……Un使用客户端设备和相应的应用程序(例如个人计算机上运行的网络浏览器,智能手机上运行的手机应用程序等)连接到服务器SN1、SN2、SN3……中的一个。用户之间交流的通信消息被从发送用户发送到服务器,并通过属于该社交网络的基础结构的一个或多个服务器被传送到接收用户。这些基础结构的示例有:诸如Facebook的社交网络的网络服务、电子邮件服务器、短消息服务的服务器。可在该基础结构的一个或多个服务器中进行由附属于视频项的一组用户交流的通信消息的识别。
为了向指定的接收人10提供热门话题推荐消息142,推荐系统100包括耦接到监视单元110的检测器130,其在监视的通信消息的第一消息中检测标识内容项的内容项标识符132。这种内容项标识符可以是,例如,指向内容项(网址)的因特网链接、电子节目指南(EPG)链接、或者命名内容项的特征的字符串,诸如标题、主要演员、事件的名称。为了检测这样的内容项标识符,所述检测器130可以可选地访问内容项数据库并应用相关性算法,以确定监视的通信消息和所述内容项数据库的内容项之一的描述之间的相关性。
检测到的内容项标识符132被转发到推荐系统100的扫描器140。
扫描器140耦接到检测器130和监视单元110两者。它扫描进一步监视的通信消息以检测标识同一内容项的相同的内容项标识符或另一内容项标识符。
推荐系统100的计数器150对指示常见内容项的所检测到的内容项标识符进行计数,并由该计数器150登记检测到的内容项标识符的总数。推荐系统100的发送器170依赖于登记的数目152生成推荐消息172并将该推荐消息172发送至指定的接收人10,以便将内容项推荐给该指定的接收人。例如,如果登记的数目在预定的时间段内超过了预定阈值,则生成推荐消息。因此,发送器170可以包括一比较单元,以便将登记的数目152与预定阈值进行比较。所选择的阈值可取决于所识别的内容项的类别。实际的阈值可以基于实验性的评估,或者可以通过从用户反馈学习适当的值来个性化。
由于包含指示常见内容项的内容项标识符的通信消息的频率可以指示所述内容项是否涉及热门话题的主题,如所描绘的,推荐系统100可以附加地包括耦接到扫描器140和检测器130的计时器160,计时器160确定两个或更多的监视的通信消息的两个或更多的发送时刻之间的时间段,所述监视的通信消息中的每一个包括一个检测到的内容项标识符。发送器170附加地耦接到计时器160,并且还依赖于所确定的时间段来生成推荐消息172。如果时间段为高,即相关通信消息的频率为低,则不会出现推荐消息172的生成。如果在其他情况下,该时间段是相当低的,即相关通信消息的频率为高,则促进生成所述推荐消息。
为了使监视、检测、扫描和计数相关通信消息的管理保持简单,如图3所示,推荐系统100可以分级地将社交网络200划分成有意义的群。例如,推荐系统100将社交网络200分离成多个逻辑群202、204、212、214、222、224……其中每个逻辑群被布置在某一地理级别(洲、国家、地区、城市、社区……),每个逻辑群涉及某个地理地区。如图3所示,推荐系统100将社交网络200分离为第一级别的洲(美国,欧盟)、分离为第二级别的国家(意大利、荷兰)、和第三级别的城市地区,诸如阿姆斯特丹(AMST,222)和埃因霍顿(EIND,224)。
推荐系统100为最低级别的每个逻辑群管理(第三级别:城市地区)最多发生的内容项的相对较短的列表。此外,对于分级中的每个更高的级别,假定在给定级别的顶部的项也将在较低级别的列表中发生,推荐系统100基于给定的逻辑群的孩子逻辑群的列表,为每个逻辑群确定最多发生的内容项的相对较短的列表。按照这种方式,保持跟踪从全球到非常本地的范围内的各种级别上的热门话题内容项。此外,推荐系统100可以对于每个逻辑群管理多个列表,例如,每个内容项风格一个列表。
将社交网络200分离成多个逻辑群具有额外的优点,即指定的接收人110可以例如通过耦接到推荐系统100的用户接口190将订购者信息消息提交给推荐系统100,其中,所述订购者信息消息可以包括标识一个或多个逻辑群的群标识符。例如,指定的接收人10只想被通知非常本地的热门话题的主题,例如只有在城市地区埃因霍顿(224)中讨论的热门话题的主题。或者,指定的接收人是10可替换地或附加地对在其他地区(例如美国的特定地区)中讨论的热门话题的主题感兴趣,或者他/她对全球地讨论的热门话题的主题感兴趣。为了存储这种订购者信息,推荐器系统100附加地包括耦接到监视单元110的存储器180。监视单元110可以读取订购者信息和监视在所述订购者信息消息中指定的逻辑群的通信消息。此外,指定的接收人10可以指示他对哪种风格感兴趣,并且可以进一步命名监视单元110考虑的其他用户喜好。只对这样的在社交网络200中交流的、对应于存储在存储器180中的订购者信息的通信消息进行监视。在进一步的示例中,指定的接收人10可以在订购者信息消息中指示他只想要监视在社交网络200的选定的用户之间交流的通信消息。
图4示出图示了按照本发明的第一方面的操作被布置为耦接到计算机实现的社交网络200的推荐系统的操作方法的流程图。主要地,操作方法300的步骤对应于图1所示的推荐系统100的组件。例如,可以根据图4所示的操作方法300操作图1所示的推荐系统100。
在第一步骤310中,监视在社交网络200的用户U1、U2……Un之间交流的通信消息。在第二步骤320中,在监视的通信消息的第一消息中检测标识内容项的内容项标识符。
检测后,在第三步骤330扫描其它监视的通信消息以检测标识同一内容项的相同的或其它的内容项标识符。在步骤340对检测到的内容项标识符的数目进行计数和登记。
在步骤350和360,依赖于指示常见内容项的检测到的内容项标识符的登记的数目生成推荐消息,并将该推荐消息发送给指定的接收人以将内容项推荐给该指定的接收人。如已经相对于图1所解释的,如果检测到的内容项标识符的数目足够高,以及可选地,如果在预定的时间量内已经交流了足够高的数目的相关的通信消息,则生成推荐消息。因此,指定的接收人被自动通知热门话题的主题。
综上所述,本发明涉及一种操作被布置为耦接到计算机实现的社交网络的推荐系统的方法。本发明还涉及一种对应的计算机程序,以及一种被布置为耦接到计算机实现的社交网络的对应的推荐系统。具体地,本发明涉及一种推荐系统,其被配置为提供涉及在社交网络中高度讨论的内容项,所述推荐不必是基于一侧的推荐的接收人的特性和另一侧的要推荐的内容项的特性和/或所述接收人的联系人/朋友的特性之间的某种相关性。
应理解,各自图中的元件的布置主要是用于清晰描述的目的;其并不涉及根据本发明的制造设备的部件的任何实际的几何布置。特别参见电路设备,所描述的逆变器可以在电路设备内安装、被布置在该电路设备附近或远离该电路设备。
在权利要求中,词语“包括”不排除其他元件或步骤,并且不定冠词“一”或“一个”不排除多个。
单个单元或设备可以实现权利要求中记载的若干项的功能。某些措施被记载在相互不同的从属权利要求中的事实并不意味着这些措施的组合不能被有利地使用。权利要求书中的任何附图标记不应当被解释为限制其范围。
本发明的第二方面的计算机程序可以被存储/分布在合当的介质上,例如光学存储介质或者与其他硬件一起或作为其他硬件的一部分一起提供的固态介质,但是也可以以其他形式分布,诸如经由因特网或其它有线或无线电信系统。

Claims (15)

1.一种操作被布置为耦接到计算机实现的社交网络(200)的推荐系统的方法(300),该方法(300)包括以下步骤:
监视(310)在社交网络(200)的用户(U1、U2……UN)之间交流的通信消息,
在监视的通信消息的第一通信消息中检测(320)标识内容项的内容项标识符,
扫描(330)进一步监视的通信消息以检测标识同一内容项的相同或其它的内容项标识符,
登记(340)检测到的内容项标识符的数目,以及
依赖于所登记的数目生成(350)推荐信息并将该推荐消息发送(360)给指定的接收人以将内容项推荐给该指定的接收人。
2.根据权利要求1所述的方法(300),包括以下附加步骤:
确定包括检测到的内容项标识符的两个或更多的监视的通信消息的两个或更多的发送时刻之间的时间段,以及
依赖于登记的数目和确定的时间段来生成并发送推荐消息。
3.根据权利要求1或2所述的方法(300),包括以下附加步骤:
从订购者接收订购者信息消息,该消息包括至少标识该订购者的订购者信息,
在订购者列表中存储该订购者信息,以及
只有在指定的接收人在该订购者列表中被列为订购者时才生成(350)推荐消息。
4.根据前述权利要求之一所述的方法(300),包括以下附加步骤:
-将所述社交网络(200)划分成逻辑群(202、204、212、214、222、224……),
-选择一个或多个逻辑群(202、204、212、214、222、224……),以及
-仅在所选择的逻辑群中执行监视步骤(110)。
5.根据权利要求3和4所述的方法(300),其中
-订购者信息包括标识一个或多个逻辑群(202、204、212、214、222、224……)的群标识符,并且其中
-依赖于所述群标识符执行所述选择步骤。
6.根据权利要求3或5所述的方法(300),包括以下附加步骤:
-识别订购者的联系人并将识别的订购者的联系人存储在订购者列表中,以及
-只对在所识别的订购者的联系人之间交流的通信消息执行监视步骤(310)。
7.根据前述权利要求之一所述的方法(300),其中所述检测步骤(320)包括访问内容项数据库和应用相关性算法以确定监视的通信消息的内容和所述内容项数据库的至少一个内容项的描述之间的相关性。
8.根据前述权利要求之一所述的方法(300),其中,在登记步骤(340)中,只考虑还没有被发送到指定的接收人或从指定的接收人发送的监视的通信消息。
9.根据前述权利要求之一所述的方法(300),包括以下步骤:
-访问用户交流论坛,其中,对在用户交流论坛内交流的通信消息执行所述监视步骤。
10.根据前述权利要求之一所述的方法(300),其中所述内容项是视频项。
11.根据前述权利要求之一所述的方法(300),其中所述监视的通信消息包括文本消息、电子邮件、推荐、交流论坛分享和短消息服务消息中的至少一个。
12.根据前述权利要求之一所述的方法(300),其中所述内容项标识符包括以下至少一个:指向该内容项的因特网链接、电子节目指南(EPG)链接、命名该内容项的特征的诸如标题、主要演员或事件名称的字符串。
13.根据前述权利要求之一所述的方法(300),其中所述生成步骤(350)包括:
-包含向接收人指示登记的数目的文本消息。
14.一种用于操作被布置为耦接到计算机实现的社交网络的推荐系统的计算机程序,所述计算机程序包括计算机程序代码部件,该计算机程序代码部件用于当该计算机程序运行在控制所述推荐系统的计算机上时,使得该推荐系统执行如权利要求1至13中的一项所定义的方法的步骤。
15.一种被布置为耦接到计算机实现的社交网络(200)的推荐系统(100),该推荐系统(100)包括:
-监视单元(110),被配置为监视在社交网络(200)的用户(U1、U2……UN)之间交流的通信消息(220),
-检测器(130),耦接到所述监视单元(110),并被配置成在所监视的通信消息的第一通信消息中检测标识内容项的内容项标识符(132),
-扫描器(140),耦接到所述监视单元(110)和检测器(130),并被配置为扫描进一步监视的通信消息以检测标识同一内容项的相同(132)的或其他的内容项标识符,
-计数器(150),耦接到所述扫描器,并被配置为登记检测到的内容项标识符的数目(142),以及
-发送器(170),被配置为依赖于登记的数目(152)生成推荐消息(172)并将该推荐消息(172)发送给指定的接收人(10)以向该指定的接收人(10)推荐内容项。
CN201280032566.1A 2011-07-01 2012-06-29 推荐系统和操作推荐系统的方法 Active CN103635925B (zh)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP11172447 2011-07-01
EP11172447.2 2011-07-01
EP12152412A EP2541486A1 (en) 2011-07-01 2012-01-25 Recommender system and method of operating same
EP12152412.8 2012-01-25
PCT/EP2012/062743 WO2013004627A1 (en) 2011-07-01 2012-06-29 Recommender system and method of operating same

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103635925A true CN103635925A (zh) 2014-03-12
CN103635925B CN103635925B (zh) 2018-07-17

Family

ID=45497902

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201280032566.1A Active CN103635925B (zh) 2011-07-01 2012-06-29 推荐系统和操作推荐系统的方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US9843541B2 (zh)
EP (2) EP2541486A1 (zh)
CN (1) CN103635925B (zh)
RU (1) RU2609072C2 (zh)
WO (1) WO2013004627A1 (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104038788A (zh) * 2014-06-19 2014-09-10 中山大学深圳研究院 一种小区社交网络系统及内容推荐方法
CN107111652A (zh) * 2015-07-22 2017-08-29 谷歌公司 基于设备被链接的概率来选择设备内容的系统与方法
CN113434633A (zh) * 2021-06-28 2021-09-24 平安科技(深圳)有限公司 基于头像的社交话题推荐方法、装置、设备及存储介质

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9224105B2 (en) 2012-10-21 2015-12-29 Concept.Io, Inc. Method and system of automatically downloading media content in a preferred network
US9495645B2 (en) * 2012-10-21 2016-11-15 Concept.Io, Inc. Method and system of iteratively autotuning prediction parameters in a media content recommender
WO2015005834A1 (en) * 2013-07-09 2015-01-15 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Organization and retrieval of information items
US9633124B2 (en) * 2014-07-16 2017-04-25 Theplatform, Llc Managing access rights to content using social media
US11558480B2 (en) 2014-07-16 2023-01-17 Comcast Cable Communications Management, Llc Tracking content use via social media
US10097648B2 (en) 2015-02-27 2018-10-09 Rovi Guides, Inc. Methods and systems for recommending media content
US10423645B2 (en) * 2015-12-07 2019-09-24 Facebook, Inc. Systems and methods for categorizing content

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050027821A1 (en) * 2002-08-12 2005-02-03 David S. Morganstein System and methods for direct targeted media advertising over peer-to-peer networks
CN101556622A (zh) * 2008-04-11 2009-10-14 纳珀企业有限责任公司 在发送推荐之前提供预期的合意性信息
CN101617332A (zh) * 2006-12-29 2009-12-30 谷歌公司 网络节点广告定向
US20100088187A1 (en) * 2008-09-24 2010-04-08 Chris Courtney System and method for localized and/or topic-driven content distribution for mobile devices

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8539359B2 (en) * 2009-02-11 2013-09-17 Jeffrey A. Rapaport Social network driven indexing system for instantly clustering people with concurrent focus on same topic into on-topic chat rooms and/or for generating on-topic search results tailored to user preferences regarding topic
KR101744484B1 (ko) 2009-04-20 2017-06-08 필립스 라이팅 홀딩 비.브이. 아이템들을 평가하기 위한 방법 및 시스템
US20100306249A1 (en) * 2009-05-27 2010-12-02 James Hill Social network systems and methods
US9177346B2 (en) * 2010-07-01 2015-11-03 Facebook, Inc. Facilitating interaction among users of a social network
RU105508U1 (ru) * 2010-09-15 2011-06-10 Андрей Николаевич Деменко Система рекламирования в социальной сети
EP2458546A1 (en) * 2010-11-23 2012-05-30 Axel Springer Digital TV Guide GmbH Recommender system for stimulating a user to recommend an item to a contact of the user
US9172762B2 (en) * 2011-01-20 2015-10-27 Linkedin Corporation Methods and systems for recommending a context based on content interaction

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050027821A1 (en) * 2002-08-12 2005-02-03 David S. Morganstein System and methods for direct targeted media advertising over peer-to-peer networks
CN101617332A (zh) * 2006-12-29 2009-12-30 谷歌公司 网络节点广告定向
CN101556622A (zh) * 2008-04-11 2009-10-14 纳珀企业有限责任公司 在发送推荐之前提供预期的合意性信息
US20100088187A1 (en) * 2008-09-24 2010-04-08 Chris Courtney System and method for localized and/or topic-driven content distribution for mobile devices

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104038788A (zh) * 2014-06-19 2014-09-10 中山大学深圳研究院 一种小区社交网络系统及内容推荐方法
CN107111652A (zh) * 2015-07-22 2017-08-29 谷歌公司 基于设备被链接的概率来选择设备内容的系统与方法
US10657192B2 (en) 2015-07-22 2020-05-19 Google Llc Systems and methods for selecting content based on linked devices
CN107111652B (zh) * 2015-07-22 2021-03-26 谷歌有限责任公司 基于设备被链接的概率来选择设备内容的系统与方法
US11301536B2 (en) 2015-07-22 2022-04-12 Google Llc Systems and methods for selecting content based on linked devices
US11874891B2 (en) 2015-07-22 2024-01-16 Google Llc Systems and methods for selecting content based on linked devices
CN113434633A (zh) * 2021-06-28 2021-09-24 平安科技(深圳)有限公司 基于头像的社交话题推荐方法、装置、设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
US9843541B2 (en) 2017-12-12
WO2013004627A1 (en) 2013-01-10
CN103635925B (zh) 2018-07-17
EP2727061A1 (en) 2014-05-07
EP2541486A1 (en) 2013-01-02
RU2014103433A (ru) 2015-08-10
US20140115082A1 (en) 2014-04-24
RU2609072C2 (ru) 2017-01-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103635925A (zh) 推荐系统和操作推荐系统的方法
US11936610B2 (en) Privacy aligned and personalized social media content sharing recommendations
Yin et al. Modeling location-based user rating profiles for personalized recommendation
US10484329B2 (en) Computerized notification system and method for delivering breaking news content
Qian et al. Personalized recommendation combining user interest and social circle
JP5994402B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、情報処理システム、及びコンテンツ要求端末
US9342815B2 (en) System for transmitting an electronic recommendation
TWI443532B (zh) 上下文式查詢增廣系統與方法
Schuster et al. Pervasive social context: Taxonomy and survey
US20100257183A1 (en) Assessment of a user reputation and a content reliability
US20070118802A1 (en) Computer method and system for publishing content on a global computer network
CN105976161A (zh) 一种基于时间轴上的智能推荐日历及基于用户的呈现方法
CN103229203B (zh) 激励用户向用户的联系人推荐项目的推荐系统
CN102224517A (zh) 用于情境增强的广告创建的系统和方法
CN103793809A (zh) 识别和使用社交网络关系
WO2008036957A2 (en) Reputation, information & communication management
Gasparetti Personalization and context-awareness in social local search: State-of-the-art and future research challenges
Gao et al. Mining human mobility in location-based social networks
WO2014066554A2 (en) Event search engine for web-based applications
Kim et al. SpinRadar: a spontaneous service provision middleware for place-aware social interactions
KR20200051171A (ko) 딥러닝 기반의 sns 활동 분석을 통한 사용자 맞춤 뉴스 서비스 시스템
US20230412861A1 (en) Personalized content recommendations for streaming platforms
US20230388602A1 (en) Personalized content recommendations for streaming platforms
Akermi Un modèle hybride pour la recommandation proactive et contextuelle
Niu Ehancing Geo-Social Systems: Profiling, Ranking and Recommendation

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C53 Correction of patent of invention or patent application
CB02 Change of applicant information

Address after: Berlin

Applicant after: AXEL SPRINGER DIGITAL TV GUIDE GMBH

Address before: Berlin

Applicant before: Axel Springer Digital TV Guide GmbH

COR Change of bibliographic data

Free format text: CORRECT: APPLICANT; FROM: AXEL SPRINGER DIGITAL TV GUIDE TO: FENKE DIGITAL TV GUIDE CO., LTD.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20201204

Address after: hamburg

Patentee after: Fink TV guidance Co., Ltd

Address before: Berlin

Patentee before: Fink Digital Television Director Co.,Ltd.