CN103942243A - 显示设备以及使用该显示设备提供消费者构建信息的方法 - Google Patents

显示设备以及使用该显示设备提供消费者构建信息的方法 Download PDF

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Abstract

显示设备以及由显示设备执行的方法能够收集并分析对话服务日志,以向用户推荐适合的内容。该显示设备包括:通信部,使用预定协议与外部设备通信;用户接口(UI),从用户接收请求信号;显示器;传感器,收集日志信息和倾向简档;以及控制器,用于控制显示设备的操作,所述操作包括:向外部设备发送通过传感器收集的数据,通过UI接收媒体推荐请求信号并且向外部设备发送该媒体推荐请求信号,从外部设备接收推荐信息,以及显示接收到的推荐信息。

Description

显示设备以及使用该显示设备提供消费者构建信息的方法
相关申请的交叉参考
本申请要求2013年1月21日在韩国知识产权局递交的韩国专利申请No.10-2013-0006392的优先权,其公开内容通过引用合并于此。
技术领域
根据本文公开的示例实施例的设备和方法涉及显示设备以及使用该显示设备为用户提供个人化服务的方法,更具体地,涉及显示设备以及使用该显示设备提供消费者构建信息的方法,该方法收集并分析用户的日志信息并且根据该信息的特性或其他自定义信息提供推荐信息。
背景技术
提供基于多种信息的个人化服务的技术应用于多种领域。这种技术的示例包括基于用户购买模式的内容推荐系统。此外,存在许多推荐技术,例如,通过学习内容项用户的行为规范来推荐内容的技术、根据电视观看者来推荐媒体列表的技术、基于用户的地域信息和内容使用日志来推荐内容的技术、以及基于社交网络服务(SNS)和简档过滤来推荐内容的技术。
然而,这样的传统推荐技术仅基于被动信息或不完整信息来提供推荐服务。因此,这些技术的效果有限并且不具有任何信息模型,例如,可以用于个人化服务的用户倾向模型。
发明内容
附加方面和/或优点将在随后的描述的部分地提出,并且根据该描述部分地变得显而易见,或者可以通过实践本发明总构思而得以学习。
相应地,一个或多个示例实施例提供一种显示设备以及使用该显示设备提供消费者构建信息的方法,能够收集并分析对话服务日志(大数据)来推荐适合的内容。
另一示例实施例提供了一种显示设备以及使用该显示设备提供消费者构建信息的方法,能够基于所分析的用户倾向提供针对个人化推荐服务的元数据。
上述和/或其他方面可以通过提供一种显示设备来实现,该显示设备包括:通信部,使用预定协议与多个外部设备通信;用户接口(UI),用于从用户接收请求信号;显示器;传感器,包括多个感测部分,所述多个感测部当在显示器上显示通过通信部接收到的内容时,基于用户的行为信息、内容播放环境信息、广播信息和内容信息收集日志信息和倾向简档;以及控制器,输出:用于执行通过通信部向所述多个外部设备中的任意外部设备发送通过收集器收集的数据的操作的控制信号、用于执行通过UI接收媒体推荐请求信号并且通过通信部向所述外部设备发送媒体推荐请求信号的操作的控制信号、用于从所述外部设备接收根据数据分析结果的媒体推荐信息的操作的控制信号、以及用于通过显示器显示接收到的媒体推荐信息的操作的控制信号。
根据另一示例实施例的一个方面,倾向简档包括作为缺省项提供的缺省倾向简档以及由用户定义的用户倾向简档。
根据另一示例实施例的一个方面,缺省倾向简档包括用户倾向模型简档、社交简档和消费简档中的至少一个。
根据另一示例实施例的一个方面,推荐信息包括多媒体内容列表,并且通过考虑用户倾向、流行性、地域、时间和季节中的至少一个来设置所推荐多媒体内容的顺序。
本发明的上述和/或其他方面可以通过提供一种使用显示设备提供消费者构建信息的方法来实现,该方法包括:收集用户倾向的分析所需的数据;向外部设备发送该数据;从用户接收媒体推荐请求信号;向外部设备发送媒体推荐请求信号;从外部设备接收所分析的媒体推荐信息;并且显示接收到的媒体推荐信息。
根据另一示例实施例的一个方面,收集用户倾向的分析所需的数据包括:在显示器上显示内容;并且当在显示器上显示内容时,提取用户的行为信息、内容播放环境信息、广播信息和内容信息,以收集用户日志信息和倾向简档。
本发明的上述和/或其他方面可以通过一种使用服务器提供消费者构建信息的方法来实现,该方法包括:从显示设备接收用户的日志信息和倾向简档数据;从显示设备接收内容推荐请求;基于用户的日志信息和倾向简档数据以及数据库中存储的多个用户的日志信息和倾向简档,产生内容推荐;并且向显示设备发送内容推荐。
该方法还可以包括:将用户的日志信息和倾向简档数据存储在数据库中。产生内容推荐还可以包括:基于日志信息和倾向模型简档来分析用户的倾向,并且基于所分析的倾向来对用户和内容使用分组。服务器可以应用倾向模型,以使用无监督学习方法和有监督学习方法中的至少一个来分析用户的倾向。
本发明的上述和/或其他方面可以通过一种提供消费者构建信息的系统来实现,该系统包括:显示设备,从用户接收推荐内容请求,并且基于用户的行为信息、环境信息、广播信息和内容信息收集日志信息和倾向简档;数据库,存储多个用户的日志信息和倾向简档;以及服务器,从显示设备接收收集的日志信息和倾向简档,基于用户的日志信息和倾向简档以及数据库中存储的日志信息和倾向简档来产生针对用户的内容推荐。
服务器可以向显示设备发送产生的内容推荐,并且显示设备可以使用多媒体内容列表通过显示器来显示内容推荐,并且可以基于用户倾向、流行性、地域、时间和季节中的至少一个来设置所推荐多媒体内容的顺序。
当显示设备显示内容时,显示设备的控制器可以提取用户的行为信息、环境信息、广播信息和内容信息,以收集用户的日志信息和倾向简档。
服务器可以应用倾向模型,以使用无监督学习方法和有监督学习方法中的至少一个来分析用户的倾向。
显示设备可以包括用于提取用户的行为信息的传感器,其中,行为信息可以包括用户的位置、用户的数目以及用户的物理属性中的至少一个。环境信息可以包括噪声信息、照明强度、地域和时间中的至少一个。广播信息可以包括流派、长度、广播时段和波段或线缆信息中的至少一个。内容信息可以包括流派、长度、价格、发布日期和执行时间中的至少一个。
附图说明
结合附图,根据以下示例实施例的描述,以上和/或其他方面将变得更清楚并且更容易理解,在附图中:
图1示出了根据实施例的执行提供消费者构建信息的系统的示例;
图2是根据实施例的执行提供消费者构建信息的功能的显示设备的框图;以及
图3是示出了根据实施例的使用显示设备提供消费者构建信息的方法的流程图。
具体实施方式
以下,参照附图详细描述示例实施例,使得本领域普通技术人员容易实现。示例实施例可以以多种形式来实现,而不限于本文提出的示例实施例。为了清楚起见,省略公知部件的描述,并且贯穿附图,类似的附图标记指代类似的元件。
图1示出了根据实施例的执行提供消费者构建信息的系统示例。如这里所示,多个用户的显示设备100-1,100-2...和100-N通过网络(例如,互联网)连接至服务器200。网络可以是有线或无线网络或其组合。服务器200连接至数据库210。为了说明附图,各个用户的显示设备被称作用户100-1,100-2...和100-N。服务器200从多个用户100-1,100-2...和100-N收集日志信息和倾向简档,并且将该信息和简档存储在数据库210中。在从用户接收到用于请求媒体推荐的信号时,服务器200对数据库210中存储的数据进行分析,基于用户倾向产生最优媒体推荐信息,并且向请求了该信息的用户提供信息。
本领域普遍技术人员应当理解,数据库210可以包括数据和支持数据结构的集合,数据库例如可以实现为存储设备。例如,存储设备可以实现为存储介质,例如非易失性存储设备(例如,只读存储器(ROM)、可编程只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、以及闪存)、USB驱动器、易失性存储设备(例如随机存取存储器(RAM))、硬盘、软盘、蓝光盘,或光介质(例如,CD ROM盘和DVD)或其组合。然而,存储设备的示例不限于以上描述,并且如本领域普通技术人员所理解的,存储设备可以通过其他多种设备和结构来实现。
即,服务器200收集通过互联网连接的用户的对话服务日志信息。然后,服务器200基于收集的日志信息和倾向模型简档来分析用户倾向。然后,基于所分析的用户倾向来对用户和内容使用信息进行分组。服务器200可以基于接收到的请求信息(倾向模型简档和用户信息)以及分组的信息来提供推荐信息。
每个用户可以通过他/她的显示设备来选择要使用的倾向模型简档,并且可以要求(或请求)服务器200提供对该倾向模型简档加以使用的媒体推荐信息。在这种情况下,可以选择多个简档。
图2是根据实施例的执行提供消费者构建信息的功能的显示设备的框图。根据实施例的显示设备100包括:通信部110,使用预定协议与多个外部设备通信;显示器120;以及用户接口(UI)130,用于从用户接收请求信号(输入)。
如本领域普通技术人员所理解的,通信部110可以包括要通过有线连接与多种类型的外部设备连接的多个连接器,例如,USB2.0、USB3.0、HDMI、IEEE1394等。备选地,除了有线连接以外,显示设备可以经由无线连接与多种类型的外部设备连接。例如,可以经由蓝牙或WI-FI或经由遥控设备(例如,通过使用红外遥控器),使用多种类型的无线网络来执行无线连接。
如本领域普通技术人员所理解的,显示器120可以包括例如液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器、有机发光二极管(OLED)显示器、等离子体显示面板(PDP)、阴极射线管(CRT)显示器等。然而,本公开不限于此并且可以包括其他类型的显示器。
如本领域普通技术人员所理解的,用户接口130例如可以包括键盘、鼠标、操纵杆、按钮、开关、电子笔或触控笔、身体部位、输入声音设备(例如,用于接收语音命令的麦克风)、跟踪球、遥控器、便携式(例如,蜂窝或智能)电话、平板PC、踏板或脚踏开关、虚拟-现实设备等中的一个或多个。用户接口还可以包括用于向用户提供触觉反馈的触觉设备。用户接口还可以包括例如触摸屏。
例如,显示设备110还可以包括例如传感器140(或收集器),其包括多个感测部,当在显示器120上显示通过通信部110发送的内容时,所述多个感测部基于用户的行为信息、内容播放环境信息、广播信息和/或内容信息来收集日志信息和倾向简档。如本领域普通技术人员所理解的,多个感测部可以包括多种类型的传感器,以便收集与用户有关的信息并且收集环境信息,使得可以增强个人化推荐服务。例如,传感器可以包括用于检测或识别用户行为、外形、表情或联合用户的数目等的摄像机或成像传感器(例如,互补金属氧化物半导体(CMOS)或电荷耦合器件(CCD))。传感器还可以包括用于检测和识别亮度信息的亮度传感器。传感器还可以包括加速度计、编码器、陀螺仪等,用于检测或识别用户或输入设备(例如,遥控器)的运动以接收用户命令。传感器还可以包括用于检测或识别环境信息的一个或多个传感器(例如,用于检测或识别温度的温度传感器、用于检测或识别压力的压力传感器、用于检测或识别湿度的湿度传感器等)。传感器还可以包括用于识别一个或多个用户的语音的音频传感器(例如,麦克风)。传感器还可以包括用于获得显示设备的位置信息的导航传感器(例如,GPS或INU)。传感器还可以包括用于获得时间信息的时钟。传感器还可以包括用于检测或识别触摸输入的触摸传感器。然而,本公开不限于此,并且可以包括其他类型的传感器。当在显示器120上显示通过通信部110发送的内容时,例如可以从电子节目指南(EPG)获得广播信息和/或内容信息。
例如,显示设备还可以包括例如控制器150,输出以下控制信号:用于执行通过通信部110向多个外部设备(例如,图1中的服务器)中的任意外部设备发送通过传感器140收集的数据的操作的控制信号、用于执行通过UI120接收媒体推荐请求信号并且通过通信部110向外部设备发送该信号的操作的控制信号、用于执行从外部设备接收根据数据分析结果的推荐信息的操作的控制信号;以及用于执行通过显示器120显示接收到的推荐信息的操作的控制信号。
根据实施例的显示设备以及使用该显示设备提供消费者构建信息的方法提供了个人化推荐服务。仅通过示意和示例,根据这里公开的示例实施例的显示设备可以应用于或者实现为电视(例如,“智能”电视)。智能电视可以执行多种功能,例如,与用户的蜂窝电话、摄像机或个人化计算机交互、或者使得用户能够玩游戏、浏览网页或通过互联网访问应用的能力。例如,在可以访问互联网的智能电视中,例如在执行程序时,可以访问期望的音乐应用或服务(例如,我的音乐会)。使用显示设备提供消费者构建信息的方法可以应用于音乐服务以反映用户口味,并且可以通过考虑并分析用户喜爱的倾向、最新(或最近)流行倾向、基于季节、时间和地域信息的倾向以及与用户类似的人所示的倾向来提供个人化内容服务(例如,音乐、音频视频等)。然而,根据这里所公开的示例实施例的显示设备通常可以应用于或实现为能够向用户提供内容(例如,输出音频或显示视频或图像)的任意电子设备,包括但不限于,电视机、音频设备、视频设备、计算机、平板计算机、智能电话等。
图3是示出了根据实施例的使用显示设备提供消费者构建信息的方法的流程图。基于显示设备说明每个操作。
根据用户的操控,显示设备100在显示器120上显示内容。当在显示器120上显示内容时,控制器150提取用户的行为信息、内容播放环境信息、广播信息和内容信息,以收集用户的日志信息和倾向信息。
例如,通过上述过程收集的对话服务日志可以基于以下公开内容。
即,控制器140可以提取用户的行为信息(可以被分类在倾向模型中的类别A下)。例如,行为信息A可以包括:例如可以使用摄像机或GPS检测到的用户位置;用户数目;用户头部尺寸;以及基于可以例如使用摄像机检测到的关节信息的运动信息。
此外,可以提取环境信息(可以被分类在倾向模型中的类别B下)。例如,提取的环境信息B可以包括:例如可以使用麦克风检测到的噪声;例如可以使用亮度传感器检测到的照明强度;例如可以使用诸如GPS等导航设备检测到的地域;以及例如可以使用时钟检测到的时间。
也可以提取通过显示设备输出的广播信息(可以被分类在倾向模型中的类别C下)。例如,提取的广播信息C可以包括:流派、长度(例如,节目的持续时间)、广播时段以及波段或线缆信息。例如,可以从电子节目指南(EPG)获得广播信息。
此外,可以提取通过显示设备输出的内容信息(可以被分类在倾向模型的类别D下)。例如,可以提取流派、长度(例如,节目的持续时间)、价格、发布日期以及执行时间。例如,可以从电子节目指南(EPG)获得通过显示设备输出的内容信息。
可以连续地执行收集操作,即对话服务日志信息(例如,用户行为、环境信息、广播信息和内容信息)的收集,直到在用户已经设定了内容服务并且只要已经在日志中记录了该内容服务的情况下设定附加服务暂停为止(S301)。
在执行收集操作之后,控制器150可以通过通信部110向外部设备(例如,服务器200)发送收集的数据。通信部110可以通过互联网与服务器200连接。在接收到用户的信息和内容时,服务器200将用户日志信息存储在与其连接的数据库210中。服务器200可以在特定时间段(例如,预定时间段)过去之后使用上述信息对用户的倾向简档进行分析(S302)。
用户可以使用预定的菜单功能输入媒体推荐请求信号。这样的请求信号可以通过多种UI130设备来发送。例如,请求信号可以通过显示设备的遥控器或操控按钮来输入(S303)。作为另一非限制示例,用户接口可以包括可以用于发送请求信号的便携式(例如,蜂窝或智能)电话或平板PC。
控制器150可以通过通信部110向服务器200发送媒体推荐请求信号(S304),通信部110可以访问互联网。
服务器200可以使用数据库210中存储的信息来执行数据挖掘。数据挖掘可以指从大规模数据(有时被称作大数据)中提取有价值的信息。服务器200分析对话服务日志,对用户和内容分组,并且以此为基础产生推荐信息。倾向模型可以应用于分析用户和内容的倾向。
倾向模型可以定义为多个T简档,并且可以分为作为缺省项提供的缺省倾向简档(DT-简档)以及可以由用户定义的用户定义倾向简档(UT-简档)。
DT-简档包括倾向模型、社交和消费简档,其中每一个可以与如表1中示出的以下日志信息有关:
表1:
UT-简档可以指可以由用户按照他/她的判断定义的简档,并且可以指定针对特定倾向的相关日志。无监督学习方法可以应用于基于上述简档和日志信息来确定用户倾向,引起用户的分组倾向分布。如果使用无监督学习方法,则可以将用户的行为信息分析为基于有监督学习方法的满意度,并且用户的行为信息可以用作用于确定其余因素的权重的关键因素。
可以基于与特定数据有关的有意义信息的获取来对有监督学习和无监督学习进行分类。
可以通过分析先前数据,发现、建模并利用一般预测规则来执行有监督学习。为了发现一般规则,选择目标(或期望输出)。具有选定目标的数据被称作有监督数据。即,通常在有监督学习中,可以基于例如已经通过训练数据获得的一般预定规则来分析输入的数据。
无监督学习具有输入参数但是不具有目标,并且对输入参数之间的相关性或类似赋予意义(即,可以建立关系或相关性)。即,通常,在无监督学习中,可以基于输入数据的统计属性和/或共同特性对输入数据进行集群或分类。
例如,可以基于所观看广播、所使用内容的流派、使用时间以及用户的行为信息,将用户满意度分析为极性。作为示例,可以根据日志信息的种类和量将极性划分为三个极性(满意、适中和不满意)和五个极性(非常满意、满意、适中、不满意和非常不满意)。对日志信息的分析可以采用有监督学习方法,并且可以需要参考点。初始参考点可以由定量方法来定义,并且当收集到日志信息时通过补充学习来调整。
在完成对媒体推荐请求信息的分析之后,服务器200可以向用户的显示设备发送所分析的媒体推荐信息(S305)。
控制器150在显示器120上显示通过通信部110接收到的媒体推荐信息。所显示项包括例如可以考虑各种因素(例如,用户倾向、流行性、地域、时间和/或季节)被分为音乐和/或视频的媒体信息(S306)。
根据这里公开的示例实施例的显示设备以及使用该显示设备提供消费者构建信息的方法可以具有以下效果:
首先,根据实施例的系统是基于对话服务日志的推荐系统,并且与基于频率的现有推荐系统相比具有改进的推荐功能。
第二,根据实施例的系统使用用户倾向简档,用户倾向简档可以由用户来定义并且可以提供可选的推荐服务。
第三,消费者构造信息可以提供为用于开发定制服务的基础数据,并且可以有助于一个或多个附加服务的开发。
根据上述示例实施例的设备和方法可以使用一个或多个处理器。例如,处理设备可以使用一个或多个通用或专用计算机来实现,例如,处理器、控制器和算术逻辑单元、中央处理单元(CPU)、数字信号处理器(DSP)、微计算机、现场可编程阵列、可编程逻辑单元、专用集成电路(ASIC)、微处理器或者能够以预定方式响应并执行指令的任何其他设备。
这里所使用的术语“模块”和“单元”可以指代但不限于,执行特定任务的软件或硬件组件或设备,例如,现场可编程门阵列(FPGA)、或专用集成电路(ASIC)。模块或单元可以配置为驻留在可寻址存储介质上,并且配置为在一个或多个处理器上执行。因此,作为示例,模块或单元可以包括诸如软件组件、面向对象软件组件、类组件和任务组件等组件、处理、功能、属性、过程、子例程、程序代码段、驱动器、固件、微代码、电路、数据、数据库、数据结构、表、数组和变量。在组件和模块/单元中提供的功能可以组合到更少的组件和模块/单元中,或者分到附加组件和模块中。
流程图示意的每个方框可以表示单元、模块、段或代码部分,包括用于实现特定逻辑功能的一个或多个可执行指令。还应当注意到,在一些备选实现方式中,方框中注释的功能可以不按顺序发生。例如,连续示出的两个方框事实上可以实质上同时执行,或者方框有时可以根据所包含的功能按照相反顺序执行。
根据上述实施例的设备和方法可以记录在非暂时计算机可读介质中,非暂时计算机可读介质包括用于实现计算机实现的多种操作的程序指令。介质还还可以单独包括程序指令、数据文件、数据结构等,或者与或与程序指令、数据文件、数据结构等相结合。非暂时计算机可读介质的示例包括:磁介质,例如,硬盘、软盘和磁带;光介质,例如,CD ROM盘和DVD;磁光介质,例如,光盘;以及硬件设备,特殊配置为存储并执行程序指令,例如,只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、闪存、USB存储器等。程序指令的示例包括机器代码和文件二者,机器代码例如由编译器产生,文件包含计算机可以使用解释器执行的高级代码。程序指令可以由一个或多个处理器执行。所描述的硬件设备可以配置为用作一个或多个软件模块,以便执行上述实施例的操作,反之亦然。此外,非暂时计算机可读存储介质可以在通过网络连接的计算机系统之中分布,并且计算机可读代码或程序指令可以以集中方式存储并执行。此外,计算机可读存储介质也可以在至少一个专用集成电路(ASIC)或现场可编程门阵列(FPGA)中实现。
尽管已经示出并描述了一些示例实施例,但是本领域普通技术人员应认识到,在不背离本发明原理和精神的前提下可以对这些示例实施例进行修改,本发明的范围在所附权利要求及其等同物中限定。

Claims (15)

1.一种显示设备,包括:
通信部,与至少一个外部设备通信;
用户接口UI,从用户接收请求信号;
显示器;
收集器,当在显示器上显示通过通信部接收到的内容时,基于用户的行为信息、内容播放环境信息、广播信息和内容信息来收集日志信息和倾向简档;以及
控制器,输出:用于执行通过通信部向至少一个外部设备发送通过收集器收集的数据的操作的控制信号、用于执行通过UI接收媒体推荐请求信号并且通过通信部向所述至少一个外部设备发送接收到的媒体推荐请求信号的操作的控制信号、用于执行根据数据分析结果从所述至少一个外部设备接收媒体推荐信息的操作的控制信号、以及用于执行通过显示器显示接收到的媒体推荐信息的操作的控制信号。
2.根据权利要求1所述的显示设备,其中,所述倾向简档包括作为缺省项提供的缺省倾向简档以及由用户定义的用户倾向简档。
3.根据权利要求2所述的显示设备,其中,所述缺省倾向简档包括用户倾向模型简档、社交简档和消费简档中的至少一个。
4.根据权利要求1所述的显示设备,其中,媒体推荐信息包括多媒体内容列表,并且基于用户倾向、流行性、地域、时间和季节中的至少一个来设置所推荐多媒体内容的顺序。
5.根据权利要求1所述的显示设备,其中,收集器包括用于提取用户的行为信息的传感器,其中,行为信息包括用户的位置、用户的数目、和用户的物理属性中的至少一个。
6.根据权利要求1所述的显示设备,其中,内容播放环境信息包括噪声信息、照明强度、地域和时间中的至少一个。
7.根据权利要求1所述的显示设备,其中,广播信息包括流派、长度、广播时段和波段或线缆信息中的至少一个。
8.根据权利要求1所述的显示设备,其中,内容信息包括流派、长度、价格、发布日期和执行时间中的至少一个。
9.一种使用显示设备提供消费者构建信息的方法,包括:
收集与用户的倾向有关的数据;
向外部设备发送所述数据;
从用户接收媒体推荐请求信号;
向外部设备发送媒体推荐请求信号;
从外部设备接收基于所发送数据的媒体推荐信息;并且
显示接收到的媒体推荐信息。
10.根据权利要求9所述的方法,其中,收集数据包括:
在显示器上显示内容;并且
当在显示器上显示内容时,提取用户的行为信息、内容播放环境信息、广播信息和内容信息,以收集用户的日志信息和倾向简档。
11.根据权利要求10所述的方法,其中,所述倾向简档包括作为缺省项提供的缺省倾向简档以及由用户定义的用户倾向简档。
12.根据权利要求11所述的方法,其中,所述缺省倾向简档包括用户倾向模型简档、社交简档和消费简档中的至少一个。
13.根据权利要求9所述的方法,其中,媒体推荐信息包括多媒体内容列表,并且基于用户倾向、流行性、地域、时间和季节中的至少一个来设置所推荐多媒体内容的顺序。
14.一种使用服务器提供消费者构建信息的方法,包括:
从显示设备接收用户的日志信息和倾向简档数据;
从显示设备接收内容推荐请求;
基于用户的日志信息和倾向简档数据以及数据库中存储的多个用户的日志信息和倾向简档,产生内容推荐;并且
向显示设备发送内容推荐。
15.根据权利要求14所述的方法,还包括:将用户的日志信息和倾向简档数据存储在数据库中,并且
其中,产生内容推荐还包括:
基于日志信息和倾向模型简档来分析用户的倾向;并且
基于所分析的倾向来对用户和内容使用进行分组。
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