CN103761263A - 向用户推荐信息的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种向用户推荐信息的方法，包括：获取用户查看对象的初始关键词，加入候选推荐信息集合；执行以下关联扩展步骤：从候选推荐信息集合中逐一获取元素作为关键词，在关联数据库中，查找与所述关键词相匹配的中心词，得到与所述中心词相关联的所有关联词；将得到的所有关联词加入候选推荐信息集合，根据用户喜好信息对集合中的元素进行过滤；所述关联扩展步骤可以根据需要一次或多次执行；向用户输出候选推荐信息集合中除初始关键词外的所有词。采用上述方案，能够帮助用户迅速获取感兴趣的信息，减少用户需要手动输入和人为筛选的麻烦，提高用户获取感兴趣内容的准确率和效率。

Description

向用户推荐信息的方法
技术领域
本发明属于流媒体信息处理和文本信息检索领域，尤其涉及向用户推荐信息的方法。
背景技术
目前流媒体信息处理主要集中在实现效率方面，而文本信息检索主要用于搜索相关信息，尚未见到将两者进行紧密结合的工作。流动文本，主要指随着时间不断流动的文本信息。流动文本一般和流媒体播放紧密相关，如视频的字幕、场景描述，音频的歌词和阐释，还有其它各种以音频、视频等随时间而变化的内容表现形式对应的文本内容。目前，这部分信息除了电影字幕和歌词之外还很少。用户经常会在使用流媒体信息时，促发兴趣想进一步了解由此引发的关联信息。流动文本可以辅助用户指定感兴趣的关键点。
用户喜好说明用户对哪些信息感兴趣，主要用于类似于Amazon、淘宝网等系统中，可以基于用户信息进行产品推荐，或者社交网络中基于相似兴趣的推荐，以及搜索引擎中利用历史搜索信息辅助搜索。用户喜好信息可以根据提供的个人喜好设置界面进行设置，也可以记录和分析用户访问的数据，使用统计分析、机器学习等方法进行学习和整理。
有一些系统能够对视频、音频进行推荐，都属于对相同类型、类似数据的推荐，和本发明要解决的问题不同。
所述这些方案，都不能让用户获得正在查看对象的感兴趣关联信息推荐。
发明内容
有鉴于此，为解决用户不能快速获取查看对象的感兴趣关联信息推荐的问题，本发明的目的是提出一种信息处理的方法，能够辅助用户快速获得正在查看对象的感兴趣关联信息推荐，提高准确性和效率。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
本发明提供一种向用户推荐信息的方法，包括：
获取用户查看对象的初始关键词，加入候选推荐信息集合；
执行以下关联扩展步骤：
从候选推荐信息集合中逐一获取元素作为关键词，在关联数据库中，查找与所述关键词相匹配的中心词，得到与所述中心词相关联的所有关联词；
将得到的所有关联词加入候选推荐信息集合，根据用户喜好信息对集合中的元素进行过滤；
向用户输出候选推荐信息集合中除初始关键词外的所有词。
优选地，所述获取用户查看对象的初始关键词的过程包括：
向用户显示查看对象的描述信息和当前文本窗口中的信息，由用户指定一个词作为初始关键词。
优选地，所述关联数据库包括：
多个中心词，以及与所述每个中心词相对应的至少一个关联词。
优选地，所述用户喜好信息可以通过以下方式获得：
通过软件界面接受用户勾选的用户喜好信息，或者通过记录和分析用户访问的数据，生成用户喜好信息。
优选地，还包括：如果所述候选推荐信息集合的基数小于数量阈值，则将所述候选推荐信息集合中的元素逐个作为所述关键词，执行所述关联扩展步骤，并将产生的关联词添加到所述候选推荐信息集合，根据用户喜好信息对集合中的元素进行过滤。
优选地，还包括：在判断所述候选推荐信息集合的基数不小于数量阈值或执行所述关联扩展步骤的次数大于次数阈值，则在输出所述候选推荐信息集合中除初始关键词外的所有词之后结束。
优选地，所述关联扩展的步骤执行一次或多次。
采用上述实施例，具有以下的有益效果：
1、辅助用户快速获得正在查看对象的感兴趣关联信息推荐；
2、推荐给用户的信息是通过关联数据库和用户喜好产生的，两者可以提高推荐信息的准确性；
3、用户可以通过直接指定关键词进行关联扩展，不需要通过打开搜索引擎，输入关键词，搜索然后选择结果的过程，可以直接通过推荐信息不断进行关联扩展，提高信息浏览效率。
为了上述以及相关的目的，一个或多个实施例包括后面将详细说明并在权利要求中特别指出的特征。下面的说明以及附图详细说明某些示例性方面，并且其指示的仅仅是各个实施例可以利用的各种方式中的一些方式。其它的益处和新颖性特征将随着下面的详细说明结合附图考虑而变得明显，所公开的实施例是要包括所有这些方面以及它们的等同。
说明书附图
图1是一些说明性实施例中的流程示意图；
图2是一些说明性实施例中的推荐流程示意图；
图3是一些说明性实施例中的关联数据库示意图；
图4是一些说明性实施例中的关联数据库的相关网络示意图；
图5是一些说明性实施例中的信息推荐系统示意图；
图6是一些说明性实施例中用户喜好表示的示意图；
图7是一些说明性实施例中的2次关联信息扩展示意图；
图8是一些说明性实施例中的连续进行关联信息扩展示意图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不限定本发明。
本发明涉及到的原始媒体可以是视频、音频、文本等等。
如图1所示，本发明提供一种向用户推荐信息的方法，具体包括如下步骤：
S11、获取用户查看对象的初始关键词，加入候选推荐信息集合；
执行以下关联扩展步骤：
S12、从候选推荐信息集合中逐一获取元素作为关键词，在关联数据库中，查找与所述关键词相匹配的中心词，得到与所述中心词相关联的所有关联词；
S13、将得到的所有关联词加入候选推荐信息集合，根据用户喜好信息对集合中的元素进行过滤；
S14、向用户输出候选推荐信息集合中除初始关键词外的所有词。
通过上述步骤，实现快捷的向用户推荐信息的过程。例如，用户当前选择的关键词为演员，则可得到与该演员相关的其它信息，可以快速了解看到的演员简介及其相关作品；如果用户喜欢其中的服饰，可以快速了解该服饰的介绍，甚至购买方式；如果用户喜欢其中的景点，可以快速获取景点介绍，甚至预订门票；如果用户喜欢其中的动物，可以快速获取该动物的介绍，有哪些相关的纪录片，知道那个动物园可以观看。以收听歌曲，如果用户喜欢曲风，可以快速了解作曲人，还有那些作品，哪些是经典作品；如果用户喜欢词，可以快速了解作词人，其它作品，经典作品；如果用户喜欢曲风，可以迅速了解该曲风的来源、发展，及该曲风最初始的歌曲，经典的歌曲等；如果用户喜欢演唱者，可以快速了解演唱者的作品和经典作品，专辑、演唱会，其他作品，即将推出的演唱会或作品，并预定门票等。
以下提供一个优选的实施例对上述步骤作进一步的详细说明：
如图2示出一些说明性实施例中的推荐流程示意图；
用户正在收看、收听原始媒体的任何内容的时候，查看到的对象信息可以是信息描述内容和文本窗口中的任何文本信息，其中原始媒体可以是用户正在收看、收听的任何内容，例如视频、音频、文本、等等。对该媒体信息，可以有一些基础信息的描述，以电影为例，一般有导演、制片、主要演员、内容简介、相关介绍、等等。信息描述就是这样一些对原始媒体的整体描述内容。
文本窗口中的内容则是用户能够直接观察到的原始媒体中的信息。还是以电影为例，对于任何一个电影场景，都有人物、事件、地点、背景、等等，特别是画面或台词中的一些附加信息，例如景点、服饰、引用、以及一些历史、文化等等。这些内容都是随着时间不断变化的，可以作为文本窗口中的内容。也就是当用户暂停时，所关注场景中的具体内容。基于用户查看的对象信息，即信息描述内容和文本窗口的文本信息，接收用户选择其中某个词的触发操作；例如用户通过暂停时选择的某个词。
候选推荐信息集合初始化为空。将用户选择的词作为初始关键词，加入候选推荐信息集合中。
下面结合电影《功夫熊猫》和图3所示的关联数据库的示意图，对图2作进一步详细说明。
S21：初始化用户喜好信息的集合F；
用户喜好信息是用户设定的个人偏好信息。例如用户可能对人物、历史、景点或时尚信息有比较大的兴趣，等等。
用户喜好表示是基于以下的内容表示和关联的结构，主要用于描述用户对Content的哪些relation感兴趣。例如用户可能对视频中仅仅是新闻和纪录片的部分感兴趣，对电影则仅仅是导演和主演的作品感兴趣，对电影场景中出现的历史建筑背景，对某个演员的服饰品牌甚至就是穿着的服饰感兴趣。
＜Content：relation1，relation2，...＞
例如，以图6的形式表示用户喜好的信息，其中，Content为要说明的媒体对象，relationi为需要填写的关联信息项目。
例如：
电影关联的关联词为：＜电影：制片人，导演，主演，音乐，类型，...＞；
主演关联的关联词为：＜主演：类属，作品，...＞；
在实施例中，用户喜好集合F＝{用户喜好-电影，用户喜好-动物园，电影-导演，电影-主演，主演-类属，主演-作品，...}
S22：根据用户指定的初始关键词，初始化候选推荐信息集合Q；
例如，用户查看数据为主演：Po，主演：Po为用户选择的初始化关键词，候选推荐信息集合Q＝{主演：Po}；
初始化候选推荐信息集合为空，加入初始关键词。
S23：扩展初始化次数为0；
将扩展次数设置为0，即extimes＝0；
S24：依据关联信息中的数据关联信息扩展Q；
以主演：Po为中心词在关联数据库中进行关联扩展，即对关联集合Q进行首次关联扩展之后，得到关联后的关联集合Q＝{主演：Po，电影：功夫熊猫，主演：Monkey，主演：Tigress，类属：大熊猫，编剧：JonathanAibel}。
关联数据库，可参见图3、图4所示的关联关系。
如图3，是一些说明性实施例中以电影《功夫熊猫》为例的关联数据库示意图；所述的关联数据库存储或从互联网检索生成关联数据，通过以下方式表示。
对于任何一个词，都会有很多相关的词。以一个词为中心，将所有发现的相关词与其进行关联，可以表示为：
＜Content1：relation1，relation2，...relationi，...＞
＜Content2：relation3，relation4，...relationj，...＞
......
其中，Content2可以是Content1中的relationi，Content1也可以是Content2中的relationj。
例如，以电影：功夫熊猫作为中心词，可以有这样的一些相关的关联词，＜电影：功夫熊猫：上映时间：2008年，制作人：Jonathan Aibel，导演：John Steffensen，译制：上海电影译制厂，主演：Po，......＞，对于其中的关联词“主演：Po”又可以作为中心词，可以有这样的一些相关的关联词：＜主演：Po：电影：功夫熊猫，主演：Monkey，主演：Tigross，类属：大熊猫，编剧：Jonathan Aibel，......＞，将其中的关联词“类属：大熊猫”作为中心词，可以有这样的一些相关的关联词：＜类属：大熊猫：主演：Po，分布区域：中国西南地区，外形：丰腴富态，头圆尾短，毛色黑白相间分明，动物园：武汉动物园，动物园：亚特南大动物园，......＞，如此，对所有能够获得的数据，进行这种关联和关联词的表示，就可以产生以关联词为基本组成元素的数据相关网络。
如图4所示，将上述功夫熊猫到大熊猫的例子合成在一起，就形成了一个简单的以关联和关联词为基本组成元素的数据相关网络，用曲线关联的数据表示同一个数据。
S25：扩展次数加1；即extimes＝0+1；
S26：根据F对Q进行过滤；
将得到的所有关联词加入候选推荐信息集合，根据用户喜好信息集合F对集合Q中的元素进行过滤；
将以Po为中心词在关联数据库中进行关联扩展，得到的候选推荐信息集合Q＝{主演：Po，电影：功夫熊猫，主演：Monkey，主演：Tigress，类属：大熊猫，编剧：Jonathan Aibel}。采用用户喜好的信息集合F对集合Q进行过滤，
定义Q＝F∩Q，其中第一个Q为操作结果，根据用户喜好的集合F对候选推荐信息集合Q进行过滤；
Q＝F∩Q
＝{主演：Po，电影：功夫熊猫，主演：Monkey，主演：Tigress，类属：大熊猫}
其中：电影：功夫熊猫符合用户喜好-电影；主演：Po，主演：Monkey，主演：Tigress符合电影-主演；类属：大熊猫符合主演-类属；
过滤后的结果Q＝{主演：Po，电影：功夫熊猫，主演：Monkey，主演：Tigress，类属：大熊猫}。
S27：判断Q的基数是否大于最小推荐数量阈值，如果大于，则执行S29，如果不大于，则执行S28；
该实施例中在S26中的Q的基数为5个，小于实施例中的最小推荐数量阈值6个，所述“基数”表示为集合中信息数量。执行S28；
S28：扩展次数是否小于最大扩展次数阈值，如果小于，则执行S29；如果不小于，则执行S24；
该实施例中，由于扩展次数为1，小于实施例中的扩展次数2；所以跳转执行S24；
在实施例中，再次执行扩展关联的过程中，需要将候选推荐信息集合中的元素逐个作为所述关键词，执行所述关联扩展步骤，并将产生的关联词添加到所述候选推荐信息集合，根据用户喜好信息对集合中的元素进行过滤。
例如，在实施例中，继续进行关联信息扩展步骤。逐个取Q中的元素进行关联信息扩展，将所有的扩展结果加入Q中。根据图4中的关联关系，候选推荐集合中的各个元素逐个作为关键词，再次关联后得到的候选推荐信息集合。
例如，在图8中，进行二次关联过程中，通过一次关联到的类属：大熊猫，关联到主演：Po、动物园：武汉动物园，动物园：亚特兰大动物园，通过一次关联到的电影：功夫熊猫，关联到上映时间：2008年，制作人：Jonathan Aibel，导演：John Steffensen，译制：上海电影译制厂，主演：Po。
Q＝{主演：Po，电影：功夫熊猫，主演：Monkey，主演：Tigress，类属：大熊猫，上映时间：2008年，制作人：Jonathan Aibel，导演：JohnSteffensen，译制：上海电影译制厂，分布区域：中国西南地区，外形：丰腴富态，头圆尾短，毛色黑白相间分明，动物园：武汉动物园，动物园：亚特兰大动物园}
根据用户喜好的集合F对候选推荐信息集合Q过滤；
Q＝F∩Q
＝{主演：Po，电影：功夫熊猫，主演：Monkey，主演：Tigress，
类属：大熊猫，动物园：武汉动物园，动物园：亚特兰大动物园}
Q的基数|Q|＝7＞实施例的推荐数量阈值6；执行S28；
S29：将Q中除用户选择的初始关键词外的词推荐给用户；
Q＝{主演：Po，电影：功夫熊猫，主演：Monkey，主演：Tigress，
类属：大熊猫，动物园：武汉动物园，动物园：亚特兰大动物园}
所述推荐信息为Q除去初始关键词“主演：Po”，也就是{电影：功夫熊猫，主演：Monkey，主演：Tigress，类属：大熊猫，动物园：武汉动物园，动物园：亚特兰大动物园}。
优选地，上述实施例中关联扩展步骤可以根据需要执行一次或多次，通过设定的关联的次数阈值调节。例如，设定为2次。
另一方面，如果对中心词进行了两次扩展后仍然没有达到推荐数量，则将Q中的除用户选择的初始关键词外的词推荐给用户。这样，由于最大扩展次数的限定，有效的控制了这个推荐流程，而不至于无限的循环下去。
通过上述步骤，得到以下的推荐信息：
当用户查看对象在时刻：00:12:00附近
电影：功夫熊猫时，如果暂停，可以向用户显示：
查看对象信息：
用户选择：主演：Po
扩展1次关联可推荐：
电影：功夫熊猫，
主演：Monkey，
主演：Tigress，
类属：大熊猫
扩展2次关联可推荐：
类属：大熊猫
电影：功夫熊猫，
主演：Monkey，
主演：Tigress，
动物园：武汉动物园
动物园：亚特兰大动物园
图5显示了一些说明性实施例中的信息推荐系统示意图，用户正在收看、收听原始媒体的任何内容的时候，查看到的对象可以是信息描述和文本窗口中的任何信息。
图中的信息描述是一些对用户正在收看、收听的原始媒体的任何内容的一些概括性的描述信息，能够提供持续的信息以供用户选择；例如视频、音频，文本等等，对这些媒体信息，可以有一些基础信息的描述，以电影为例，一般有导演、制片、主要演员、内容简介，相关介绍等等。
图中的文本窗口则是用户能够直接观察到的原始媒体中的信息，即某一时刻的词信息。还是以电影为例，对于任何一个电影场景，都有人物、事件、地点，背景等等，特别是画面或台词中的一些附加信息，例如景点、服饰、引用，以及一些历史、文化等等。这些内容都是随着时间不断变化的，可以作为文本窗口中的内容。也就是当用户暂停时，所关注场景中的该暂停时刻的具体内容。
所述的信息描述和文本窗口是原始媒体的流动信息文本表示，进行流动信息文本表示的主要目的是便于使用原始媒体的用户能够从查看的信息迅速关联至感兴趣的内容，这些感兴趣的内容一般都来自于当前较短的时间窗口中出现的内容。不管是信息描述，还是文本窗口，其中的内容都可以表示为对当前信息所围绕内容的说明，这些说明包括各种组成部分，也可以包括各种关联信息。所有流动信息文本表示由描述对象作为初始，将关联信息逐步扩展，由关联信息组成一个松散的集合，其中数据相关性就是主要通过Content和relation的替代转换进行扩展，也就是说，流动信息文本表示是一些Content组成的集合，而一个Content中的relation又可以是集合中其他元素的Content，通过这种转换关系，可以扩展用户观看部分或者收听部分至各种尽量多的方面，这样，就形成了一个如图4所示的简单的以关联和关联词为基本组成元素的数据相关网络，而所述数据相关网络正是通过同一数据层层展开而又彼此关联。
用户喜好是用户设定的个人偏好信息，及实施例中提到的集合F存储用户的喜好信息，即用户关注的对象信息的集合F，可以直接提供用户选择，或者从用户查看的信息进行搜集。
采用上述实施例，辅助用户快速获得正在查看对象的感兴趣关联信息推荐，提高准确性，减少打扰，提高效率；当用户通过选择确定了关注的内容点后，能够快速提供关联信息供用户选择，减少用户手动输入的麻烦，提高用户获取感兴趣内容的准确率和效率。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种向用户推荐信息的方法，其特征在于，包括：
获取用户查看对象的初始关键词，加入候选推荐信息集合；
执行以下关联扩展步骤：
从候选推荐信息集合中逐一获取元素作为关键词，在关联数据库中，查找与所述关键词相匹配的中心词，得到与所述中心词相关联的所有关联词；
将得到的所有关联词加入候选推荐信息集合，根据用户喜好信息对集合中的元素进行过滤；
向用户输出候选推荐信息集合中除初始关键词外的所有词。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户查看对象的初始关键词的过程包括：
向用户显示查看对象的描述信息和当前文本窗口中的信息，由用户指定一个词作为初始关键词。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联数据库包括：
多个中心词，以及与所述每个中心词相对应的至少一个关联词。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户喜好信息可以通过以下方式获得：
通过软件界面接受用户勾选的用户喜好信息；或者通过记录和分析用户访问的数据，生成用户喜好信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：如果所述候选推荐信息集合的基数小于数量阈值，则将所述候选推荐信息集合中的元素逐个作为所述关键词，执行所述关联扩展步骤，并将产生的所有关联词添加到所述候选推荐信息集合中，然后根据用户喜好信息对集合中的元素进行过滤。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：在判断所述候选推荐信息集合的基数不小于数量阈值或执行所述关联扩展步骤的次数大于次数阈值，则在输出所述候选推荐信息集合中除初始关键词外的所有词之后结束。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联扩展的步骤执行一次或多次。
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PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information

Address after: 430070 East Lake Hubei Development Zone, Optics Valley Software Park, a phase of the west, South Lake Road South, Optics Valley Software Park, No. 2, No. 5, layer 205, six

Applicant after: Language network (Wuhan) Information Technology Co., Ltd.

Address before: 430073 East Lake Hubei Development Zone, Optics Valley Software Park, a phase of the west, South Lake Road South, Optics Valley Software Park, No. 2, No. 5, layer 205, six

Applicant before: Wuhan Transn Information Technology Co., Ltd.

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