CN107851100B - 用于任意文本查询的算法无线电 - Google Patents

Abstract

可从用户接收文本查询。可识别与文本查询相关联的播放列表。可至少部分地基于播放列表中的每个播放列表与文本查询的相关性，计算针对对应播放列表的相关性得分。此外，可识别内容项，其中，内容项中的每个内容项被包括在播放列表中的至少一个播放列表中。对于所识别的内容项中的每个内容项，可识别包括对应内容项的一个或更多个播放列表。内容项中的每个内容项的得分可基于针对包括对应内容项的播放列表中的每个播放列表的相关性得分来计算。此外，可基于针对内容项中的每个内容项的得分，针对用户生成新播放列表。

Description

用于任意文本查询的算法无线电

技术领域

本公开涉及播放列表领域，并且具体地，涉及用于任意文本查询的算法无线电。

背景技术

可向用户提供诸如歌曲播放列表的播放列表，以查看或访问播放列表的内容项。例如，播放列表可包括多首歌曲，使得用户能够顺序或随机地收听播放列表中的歌曲。可使用用户特性向用户提供播放列表。例如，可基于用户之前已收听的歌曲的类型或者基于用户没有收听的歌曲的类型，将歌曲包括在播放列表中。如果歌曲类似于用户已收听的其他歌曲，则可将该歌曲包括在播放列表中，而如果另一首歌曲类似于用户已指示他或她未欣赏过的其他歌曲，则可不将该歌曲包括在播放列表中。

发明内容

以下是本公开的简化总结，以便提供对本公开的一些方面的基本理解。该总结并不是本公开的外延概述。既不旨在识别本公开的关键或至关重要的要素，又不描述本公开的特定实现方式的任何范围或权利要求书的任何范围。其唯一目的是，以简化形式呈现本公开的一些概念，作为稍后呈现的更详细描述的前序。

本公开的实现方式可包括从用户接收文本查询并且识别与文本查询相关联的播放列表的方法。可至少部分地基于播放列表中的每个播放列表与文本查询的相关性，计算针对对应播放列表中的每个的相关性得分。可识别内容项，其中，内容项中的每个内容项可被包括在播放列表中的至少一个播放列表中。对于所识别的内容项中的每个内容项，可识别包括对应内容项的一个或更多个播放列表。此外，可基于包括所述内容项中的每个内容项的播放列表中的每个播放列的相关性得分，计算针对对应内容项的得分。可基于针对内容项中的每个内容项的得分，生成针对用户的新播放列表。

在一些实施例中，内容项中的每个内容项的得分可以进一步是基于针对包括对应内容项的播放列表中的每个播放列表的相关性得分中的每个相关性得分的合计。

在一些实施例中，针对播放列表中的每个播放列表的所述相关性得分的所述计算可进一步是基于所述对应播放列表的使用频率或所述对应播放列表的修改形式的新近度。此外，所述对应播放列表的所述使用频率与一个或更多个用户正在访问的所述对应播放列表的内容项的频率关联，并且所述对应播放列表的修改的所述新近度(例如，所出现修改的最后时间)可与当在所述对应播放列表中添加或去除至少一个内容项的时间关联。

在一些实施例中，该方法可进一步响应于与搜索关联的所述文本查询而将所述新播放列表作为无线电台在搜索结果中提供。

在一些实施例中，新播放列表可包括被包括在播放列表中的至少一个播放列表中的内容项的子集。

在一些实施例中，新播放列表包括基于所述得分的内容项的子集的识别，并且内容项的所述子集的所述识别中的每个识别提供对所述对应内容项的访问。

在一些实施例中，可执行存储指令的非暂时性机器可读存储介质，以使得处理设备执行诸如从用户接收文本查询以及识别与文本查询关联的播放列表的操作。所述操作还可至少部分基于播放列表中的每个播放列表与文本查询的相关性，计算针对对应播放列表的相关性得分。此外，所述操作可识别内容项，其中，内容项中的每个内容项可被包括在播放列表中的至少一个播放列表中。对于所识别内容项中的每个内容项，可识别包括对应内容项的一个或更多个播放列表。此外，这些操作可基于针对包括对应内容项的播放列表中的每个播放列表的相关性得分，计算针对内容项的得分。所述操作可进一步基于针对内容项中的每个内容项的得分，针对用户生成新播放列表。

在一些实施例中，一种系统可包括存储器和与存储器耦合的处理设备。处理设备可从用户接收文本查询并且识别与文本查询关联的播放列表。处理设备还可至少部分基于播放列表中的每个播放列表与文本查询的相关性，针对对应播放列表的相关性得分。此外，处理设备可识别内容项，其中，内容项中的每个可被包括在播放列表中的至少一个播放列表中。对于所识别的内容项中的每个内容项，可识别包括对应内容项的一个或更多个播放列表。此外，处理设备可基于包括对应内容项的播放列表中的每个播放列表的相关性得分，计算针对内容项中的每个内容项的得分。处理设备还可基于针对内容项中的每个内容项的得分，针对用户生成新播放列表。

附图说明

在附图中的图中，以示例而非限制的方式来图示本公开。

图1图示了其中本公开的实施例可操作的示例系统架构。

图2图示了根据本公开的一些实施例的示例播放列表模块。

图3是根据一些实施例的基于内容项的合计得分来生成播放列表的示例方法的流程图。

图4是根据本公开的一些实施例的用于确定针对播放列表的相关性得分的示例方法的流程图。

图5是根据一些实施例的用于确定针对内容项的合计得分的示例方法的流程图。

图6图示了根据本公开的一些实施例的内容项的播放列表。

图7图示了根据本公开的一些实施例的提供已基于内容项的合计得分而生成的播放列表的示例图形用户界面。

图8图示了本公开的一些实施例可在其中操作的计算机系统的实施例的框图。

具体实施方式

本公开的方面涉及用于任意文本查询的算法无线电。算法无线电可与播放列表相对应。例如，可响应于基于包括文本串或关键词的文本查询进行的搜索来生成播放列表。播放列表可识别多个内容项。例如，播放列表可以是具有与歌曲或视频对应的内容项的播放列表、音频书或电子书的书籍列表或内容或内容项的任何其他聚组。

举例来说，用户可通过提供文本查询来执行内容项(例如，音乐视频)的搜索。响应于基于文本查询进行的搜索，可向用户提供各种音乐视频，作为搜索结果的部分。可使用用户所提供的文本查询来生成可包括在搜索结果中的新播放列表。例如，可基于用户的文本查询，将新播放列表作为针对用户自动生成的播放列表来提供。

可基于与文本查询关联的其他播放列表来生成新播放列表。例如，可基于之前创建的与文本查询匹配的播放列表来识别其他用户所提供的之前创建的播放列表。可针对之前创建的播放列表中的每个来计算相关性得分。例如，可使用与文本查询匹配的播放列表中的一个播放列表的相关性、用户正访问的播放列表的频率、播放列表被修改的最后日期(例如，在播放列表中添加或去除最后的内容项的日期)或其他这类因素来计算针对之前创建的播放列表中的每个播放列表的相关性得分。

可识别包括在与文本查询匹配的之前创建的播放列表中的任一个中的每个唯一内容项。例如，可将多个内容项识别为已被包括在与文本查询匹配的播放列表中的至少一个播放列表中。可针对内容项中的每个内容项来计算合计得分。可基于针对包括对应内容项的之前创建的播放列表而计算的相关性得分的合计来计算每个内容项的合计得分。例如，如果内容项被包括在第一播放列表和第二播放列表中，则内容项的合计得分可以是基于第一播放列表的相关性得分和第二播放列表的相关性得分的合计。在一些实施例中，内容项的合计得分可以是基于以下更详细描述的附加因素。

结果，可识别与文本查询匹配的任何播放列表中包括的每个内容项的合计得分。然后，内容项的子集可被选择，以被包括在将生成并且响应于包括文本查询的搜索而提供给用户的新播放列表中。例如，具有最高得分的内容项可被选择以包括在新播放列表中。在一些实施例中，可使用附加因素来选择要被包括在新播放列表中的内容项，如将进一步详细描述的。

因此，可提供来自用户的文本查询，以创建新播放列表。文本查询可被认为是用于创建其他数据(例如，新播放列表)的一种类型的种子或数据项，与基于用户是否已访问特定内容项或者指示他或她不喜欢特定内容项来识别内容的用户行为相反。因此，基于文本查询来生成新播放列表可允许用户依据各种艺术家、流派、主题或新播放列表的其他这样的场境来更容易地表达一种类型的播放列表。

举例来说，用户可用图形用户界面来提供文本查询，以搜索通过图形用户界面提供的视频。可生成新播放列表来识别多个视频。此外，新播放列表可被认为是已基于用户为了搜索视频而提供的文本查询针对用户生成的无线电台。无线电台可以是当用户访问无线电台或播放列表时以连续顺序播放的视频的列表。例如，可在响应于提供文本查询而向用户返回的搜索结果中，提供无线电台或播放列表。

图1图示了根据本公开的一个实现方式的示例系统架构100。系统架构100包括客户端设备110A至110Z、网络105、数据储存器106、内容共享平台120和服务器130。在一个实现方式中，网络105可包括公共网络(例如，互联网)、私有网络(例如，局域网(LAN)或广域网(WAN))、有线网络(例如，以太网)、无线网络(例如，802.11网络或Wi-Fi网络)、蜂窝网络(例如，长期演进(LTE)网络)、路由器、集线器、交换机、服务器计算机和/或其组合。在一个实现方式中，数据储存器106可以是存储器(例如，随机存取存储器)、高速缓存、驱动器(例如，硬盘驱动器)、闪存驱动器、数据库系统或能够存储数据的另一种类型的组件或设备。数据储存器106还可包括也可跨多个计算设备(例如，多个服务器计算机)的多个存储组件(例如，多个驱动器或多个数据库)。

客户端设备110A至110Z可各自包括诸如个人计算机(PC)、膝上型计算机、移动电话、智能电话、平板计算机，联网的电视、上网本计算机等计算设备。在一些实现方式中，客户端设备110A至110Z也可被称为“用户设备”。每个客户端设备包括媒体查看器111。在一个实现方式中，媒体查看器111可以是允许用户查看诸如图像、视频、网页、文档等内容的应用。例如，媒体查看器111可以是可访问、检索、呈现和/或导航由web服务器服务的内容(例如，诸如超文本标记语言(HTML)页面的网页、数字媒体项或内容项等)。媒体查看器111可向用户渲染、显示和/或呈现内容(例如，网页、媒体查看器)。媒体查看器111还可显示嵌入网页(例如，可提供关于在线商家所销售产品的信息的网页)中的嵌入式媒体播放器(例如，

播放器或HTML5播放器)。在另一个示例中，媒体查看器111可以是允许用户查看数字媒体项(例如，数字视频、数字图像、电子书等)的独立应用。

媒体查看器111可由服务器130和/或内容共享平台120提供给客户端设备110A至110Z。例如，媒体查看器111可以是嵌入内容共享平台120所提供的网页中的嵌入式媒体播放器。在另一个示例中，媒体查看器111可以是与服务器130通信的应用。

总体上，酌情地，在一个实现方式中被描述为内容共享平台120正执行的功能在其他实现方式中也可在客户端设备110A至110Z上执行。另外，归因于特定组件的功能可由一起操作的不同或多个组件来执行。内容共享平台120也可被作为通过适当的应用编程接口提供给其他系统或设备的服务来访问，并且因此不限于在网站中使用。

在一个实现方式中，内容共享平台120可以是可用于提供用户对媒体项(也被称为内容项)的访问和/或向用户提供媒体项的一个或更多个计算设备(诸如，机架式服务器、路由器计算机、服务器计算机、个人计算机、大型计算机、膝上型计算机、平板计算机、联网的电视、台式计算机等)、数据储存器(诸如，硬盘、存储器、数据库)、网络、软件组件和/或硬件组件。例如，内容共享平台120可允许用户消费、上传、搜索、认可(“赞”)、不喜欢和/或评论媒体项。内容共享平台120还可包括可用于给用户提供对媒体项的访问的网站(例如，网页)。

在本公开的实现方式中，“用户”可被表示为单个个体。然而，本公开的其他实现方式涵盖“用户”是由用户集合和/或自动源进行控制的实体。例如，在社交网络中联合成为社区的个体用户集合可被认为是“用户”。在另一个示例中，自动消费者可以是内容共享平台120的诸如主题频道的自动接入流水线(automated ingestion pipeline)。

内容共享平台120可包括多个频道(例如，频道A到Z)。频道可以是可得自公共源的数据内容或具有公共标题、主题或实质的数据内容。数据内容可以是用户选择的数字内容、用户可用的数字内容、用户上传的数字内容、内容供应方选择的数字内容、广播方选择的数字内容等。例如，频道X可包括视频Y和Z。频道可与所有者关联，所有者是可对频道执行动作的用户。可基于诸如所有者使得在频道上可用数字内容、所有者选择(例如，喜欢)与另一个频道关联的数字内容、所有者对与另一个频道关联的数字内容进行评论等的所有者动作将不同的活动与频道关联。与频道关联的活动可被收集到针对频道的活动馈送(activityfeed)中。除了频道所有者以外的用户可订阅他们感兴趣的一个或更多个频道。“订阅”的概念也可被称为“喜欢(liking)”、“关注(following)”、“加好友(friending)”等。

一旦用户订阅了一个频道，就可向用户呈现来自该频道的活动馈送中的信息。如果用户订阅了多个频道，则用户订阅的每个频道的活动馈送可被组合成联合活动馈送。可向用户呈现来自联合活动馈送中的信息。频道可能有自己的馈送。例如，当导航到内容共享平台上的频道主页时，该频道所产生的馈送项可在频道主页上示出。用户可具有联合馈送，联合馈送是包括由来自用户订阅的所有频道的内容项的至少子集的馈送。联合馈送还可包括来自用户未订阅的频道的内容项。例如，内容共享平台120或其他社交网络可将所推荐的内容项插入用户的联合馈送中，或者可将与用户的相关连接关联的内容项插入联合馈送中。

每个频道可包括一个或更多个媒体项121。媒体项121的示例可包括而不限于数字视频、数字电影、数字照片、数字音乐、网站内容、社交媒体更新、电子书(电子书籍)、电子杂志、数字报纸、数字音频书、电子期刊、web博客、简易信息联合(RSS)馈送、电子漫画书、软件应用等。在一些实现方式中，媒体项121也被称为内容项。

可经由互联网和/或经由移动设备应用来消费媒体项121。为了简明扼要，在本文献中，通篇使用在线视频(后文中也被称为视频)作为媒体项121的示例。如本文中使用的，“媒体”、“媒体项”、“在线媒体项”、“数字媒体”、“数字媒体项”、“内容”和“内容项”可包括可使用被配置成向实体呈现数字媒体项的软件、固件或硬件来执行或加载的电子文件。在一个实现方式中，内容共享平台120可使用数据储存器106来存储媒体项121。内容共享平台120还可存储由用户、由第三方或自动地创建的播放列表。播放列表可包括可在内容共享平台上顺序地或混合顺序地播放(例如，流式传输)的内容项(例如，视频)的列表。

在一个实现方式中，服务器130可以是一个或更多个计算设备(例如，机架式服务器、服务器计算机等)。服务器130可被包括在内容共享平台120中或者是不同系统的部分。服务器130可托管播放列表模块200，所述播放列表模块200基于文本查询来生成播放列表。结合图2公开了关于播放列表模块200的进一步的细节。

虽然在内容共享平台和推广内容共享平台上内容项的社交网络共享方面讨论了本公开的实现方式，但实现方式通常也可应用于提供用户之间连接的任何类型的社交网络。本公开的实现方式不限于向用户提供频道订阅的内容共享平台。

在这里讨论的系统收集了关于用户的个人信息或者可利用个人信息的情形下，可向用户提供控制内容共享平台120是否收集用户信息(例如，关于用户社交网络的信息、社交动作或活动、职业、用户偏好或用户的当前位置)或者控制是否和/或如何从内容服务器接收可能与用户更相关的内容的机会。另外，某个数据可在它被存储或使用之前以一种或更多种方式被处理，使得个人可识别信息被去除。例如，可对用户身份进行处理，使得不能确定用户的个人可识别信息，或者可在获得位置信息(诸如，城市、邮政编码或州级别)的情况下对用户的地理位置进行泛化，使得不能确定用户的特定位置。因此，用户可控制如何收集关于用户的信息并且供内容共享平台120使用所述信息。

图2图示了示例播放列表模块200。总体上，播放列表模块200可对应于如图1中所示的服务器系统130的播放列表模块131。播放列表模块200可包括文本查询接收器子模块210、播放列表检索器子模块220、播放列表得分计算器子模块230、内容项得分计算器子模块240和新播放列表生成器子模块250。在替代实施例中，可组合或划分子模块中的一个或多个的功能。

如图2中所示，播放列表模块200可包括文本查询接收器子模块210，文本查询接收器子模块210可接收与来自用户或客户端设备的搜索关联的搜索文本查询。文本查询可对应于内容项(例如，视频)的搜索。例如，文本查询可以是文本串或文本串或关键词的组合(例如，艺术家或作者姓名、流派、时代、主题或其他这类场境的结合)。播放列表检索器子模块220可检索一个或更多个播放列表。例如，播放列表检索器子模块220可响应于搜索文本查询来检索播放列表。检索到的播放列表可与文本查询的搜索标准匹配。播放列表可包括可描述和/或识别播放列表的标题、描述或其他这类信息。例如，如果文本查询的搜索标准与播放列表的标题或描述匹配，则可响应于文本查询来检索播放列表。因此，如果播放列表与文本查询匹配，则可检索多个播放列表。

参照图2，播放列表模块200还可包括可计算或确定针对播放列表的相关性得分的播放列表得分计算器子模块230。例如，可计算针对与文本查询匹配的每个检索到的播放列表的相关性得分。可基于若干因素来计算针对每个播放列表的相关性得分，如结合图4进一步详细描述的。播放列表模块200另外可包括内容项得分计算器子模块240，内容项得分计算器子模块240可计算每个检索到的播放列表中包括的每个内容项的合计得分。合计得分可以是基于针对包括对应内容项的每个播放列表的相关性得分。结合图5公开关于计算内容项的合计得分的进一步细节。

此外，播放列表模块200可包括新播放列表生成器子模块250，新播放列表生成器子模块250可基于检索到的播放列表中包括的内容项的合计得分来生成新播放列表。可响应于搜索文本查询来提供新播放列表，并且可进一步将该新播放列表作为图形用户界面(GUI)中的搜索结果来提供。结合图3、图6和图7来描述关于生成新播放列表的进一步细节。

图3是基于内容项的合计得分来生成播放列表的示例方法300的流程图。总体上，方法300可由可包括硬件(例如，处理设备、电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(例如，在处理设备上运行的指令)或其组合的处理逻辑来执行。在一些实施例中，方法300可以由图1或图2的播放列表模块131或200来执行。

如图3所示，方法300可从处理逻辑接收文本查询开始(框310)。例如，客户端设备的用户可向服务器系统管理内容项提供为了搜索内容而提供的文本查询。处理逻辑可进一步基于文本查询来检索播放列表(框320)。例如，可识别与文本查询匹配的多个内容项的内容项子集。在一些实施例中，每个播放列表可包括或识别内容项。例如，播放列表可被认为是可供客户端设备的用户查看或访问的一个或更多个内容项的分组或选择。处理逻辑可进一步计算针对播放列表中的每个的相关性得分(框330)。例如，可基于播放列表与文本查询的相关性、播放列表的使用或访问频率、播放列表的最后编辑或修改的时间或日期、或如相对于图4更详细描述的其他这类因素来计算每个检索到的播放列表的相关性得分。

参照图3，处理逻辑可基于播放列表的相关性得分来计算所检索的播放列表中的每个内容项的合计得分(框340)。在一些实施例中，内容项的合计得分可以是基于针对包括该内容项的每个播放列表的相关性得分的合计。结合图5公开关于计算合计得分的其他细节。

处理逻辑可进一步基于内容项的合计得分来生成新播放列表(框350)。例如，可将具有最高合计得分的内容项包括在新播放列表中。在一些实施例中，可去除重复的内容项(例如，去除除了一个之外的所有相同内容项)或者可提供与艺术家(例如，歌手或表演者、作者等)关联的最大数量的内容项。例如，如果指定单个作者的最多五个内容项并且如果单个艺术家的十个内容项得到内容项的最高合计得分，则内容项中的五个可被包括在新播放列表中并且剩下的五个可被包括在新播放列表中。例如，具有最高合计得分的相同艺术家的内容项可被选择为包括在新播放列表中，而具有较低合计得分的内容项可不被选择为包括在新播放列表中。

举例来说，用户可提供与搜索音乐视频(即，内容项)关联的文本查询。文本查询可包括文本串“1980s music videos”。可识别音乐视频的播放列表(即，播放列表)，其中，播放列表的主题、描述或其他描述信息与文本查询的搜索标准匹配。可计算针对每个播放列表的相关性得分。可识别每个播放列表中中的每个音乐视频并且可基于针对播放列表的相关性得分来计算音乐视频中的每个的合计得分。可基于针对音乐视频的合计得分来生成新播放列表。此外，可响应于文本查询向用户提供新播放列表。然后，用户可从搜索结果列表中选择新播放列表，并且用户可播放或查看已被选择为包括在新播放列表中的音乐视频。

图4是用于确定针对播放列表的相关性得分的示例方法400的流程图。总体上，方法400可由可包括硬件(例如，处理设备、电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(例如，在处理设备上运行的指令)或其组合的处理逻辑来执行。在一些实施例中，方法400可以由图1或图2的播放列表模块131或200来执行。

如图4所示，方法400可从处理逻辑识别播放列表开始(框410)。例如，播放列表可以是从更大数量的播放列表之中的基于与文本查询的搜索标准匹配的播放列表而检索到的多个播放列表中的一个。播放列表可包括多个内容项的列表或分组，使得如果用户访问播放列表，则可向用户提供播放列表的每个内容项的识别，以便访问对应的内容项。处理逻辑可进一步确定播放列表与文本查询的相关性(框420)。播放列表与文本查询的相关性可以是基于与具有搜索文本查询的关键词的播放列表关联的主题、描述或任何其他数据的匹配。例如，如果文本查询的更多关键词被包括在播放列表的标题或描述中，则播放列表可被认为具有较高相关性得分，而如果文本查询的较少关键词被包括在播放列表的标题或描述中，则播放列表可被认为具有较低相关性得分。因此，播放列表与文本查询的相关性可以是基于与具有文本查询的关键词的播放列表关联的主题或描述匹配。处理逻辑可进一步确定播放列表的使用频率(框430)。例如，可识别播放列表已被一个或更多个用户访问或使用的次数。当用户被提供播放列表并且从播放列表中选择内容项的识别以访问对应内容项时，该播放列表可被认为已被访问。在替代实施例中，播放列表的使用频率可以是基于特定时间段期间一个或更多个用户已访问播放列表的多个情形。处理逻辑可确定最后修改播放列表的时间(框440)。例如，可识别在播放列表中添加标题、描述或新内容项的最近时间或从播放列表中去除内容项的最近时间。因此，可使用播放列表的最后修改的新近度(recency)来确定播放列表的相关性得分。

参照图4，处理逻辑可基于播放列表与文本查询的相关性、播放列表的使用频率和播放列表被修改的最后时间来计算针对播放列表的相关性得分(方框450)。可使用文本查询相关性的sigmoid函数来计算相关性得分，如下所示：

相关性得分＝sigmoid(r)＝1.0/(1.0+exp((5.0-r)/2.0))

在一些实施例中，r可以是播放列表与文本查询的相关性(即，搜索查询相关性)。在所述或替代实施例中，可基于播放列表的使用频率和/或最后修改来将相关性得分设置成零。例如，如果播放列表的最后修改日期超过阈值天数和/或如果使用频率低于阈值使用量(例如，播放列表的查看或访问次数低于查看或访问阈值量)，则可将针对播放列表的相关性得分设置成为零的值。在相同或替代实施例中，可基于下式来计算针对播放列表的相关性得分：

相关性得分＝sigmoid(r)-α*a+β*log(v)

(Relevance score＝sigmoid(r)–alpha*a+beta*log(v))

在一些实施例中，r可对应于播放列表与文本查询的相关性，可对应于自上次修改播放列表起的天数，并且v可对应于播放列表的查看或访问次数(即，使用频率)。α(Alpha)和β(beta)可均是非负常数，其用于为播放列表的最后修改和使用频率的相对重要性赋予权重。

在一些实施例中，可针对已响应于文本查询而检索的每个播放列表来执行方法400。在替代实施例中，可针对已响应于文本查询而检索的播放列表子集来执行方法400。例如，可针对多个播放列表的子集(例如，对于5000个所检索的播放列表中的前500个)来计算相关性得分。

图5是用于确定内容项的合计得分的示例方法500的流程图。总体上，方法500可由可包括硬件(例如，处理设备、电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(例如，在处理设备上运行的指令)或其组合的处理逻辑来执行。在一些实施例中，方法500可以由图1或图2的播放列表模块131或200来执行。

如图5所示，方法500可从处理逻辑识别至少一个播放列表中包括的内容项开始(框510)。例如，内容项可被包括在响应于文本查询而检索到的一个或更多个播放列表中。处理逻辑可进一步识别针对包括内容项的播放列表中的每个播放列表的相关性得分(框520)。例如，可识别针对包括内容项的所检索的每个播放列表的每个相关性得分。处理逻辑可进一步将针对包括内容项的播放列表中的每个的相关性得分合计(框530)。例如，可将针对包括内容项的每个播放列表的相关性得分相加。此外，处理逻辑可基于包括内容项的播放列表中的每个的合计相关性得分来计算针对内容项的合计得分(框540)。例如，内容项的合计得分可以是包括该内容项的播放列表的相关性得分之和。在一些实施例中，内容项的合计得分可以是基于0到1.0之间的数值范围。例如，内容项的最大得分可不超过该比例的上限值，使得如果内容项被包括在大量播放列表中，则内容项的最大值可与不包括在相同数量的播放列表中或者没有相同的合计相关性得分的另一个内容相同。

结合图6描述关于计算内容项的合计得分的进一步细节。

图6图示了包括内容项的播放列表610、620、630和640。总体上，可响应于文本查询来通过图1或图2的播放列表模块131或200检索播放列表610、620和630，并且可由图1或图2的播放列表模块131或200来生成播放列表640。

如图6所示，播放列表610(即，播放列表A)可包括内容项1、2、3和4并且相关性得分为0.1。播放列表620(即，播放列表B)可包括内容项1、3、5和6，并且相关性得分为0.2，而播放列表630可包括内容项1、7、8和9并且相关性得分为0.6。可基于播放列表610、620和630中的内容项的合计得分来生成播放列表640。例如，可基于包括内容项1的播放列表A、B和C的相关性得分的合计(例如，0.1+0.2+0.6＝0.9)来计算内容项1的合计得分为0.9。类似地，可基于针对包括内容项2至9的播放列表的相关性得分的合计来计算对应内容项的合计得分。因此，内容项2可具有0.1的合计得分，内容项3可具有0.4的合计得分，内容项4可具有0.1的合计得分，内容项5可具有0.8的合计得分，内容项6可具有0.2的合计得分，内容项7、8和9中的每个可具有0.6的合计得分。

播放列表640可以是基于已经针对内容项目计算的上限或最高合计得分而生成的新播放列表。例如，具有最较高合计得分的内容项可被包括在播放列表640中，而具有较低合计得分的内容项可不被包括在播放列表640中。例如，阈值数量的内容项可被选择为包括在播放列表640中。例如，如果要包括在播放列表640中的阈值数量的内容项是五个内容项，则播放列表640可包括具有四个最高合计得分的五个内容项1至9。例如，播放列表640可包括内容项1、5、7、8和9，而不包括内容项2、3、4和6。

图7图示了提供已基于内容项的合计得分而生成的播放列表的示例图形用户界面(GUI)700。总体上，可响应于来自GUI的文本查询来由图1或图2的播放列表模块131或200提供图形用户界面700的播放列表。

如图7所示，图形用户界面700可包括其中可录入文本查询的文本框710。可提供文本查询以执行与图形用户界面700关联的视频的搜索。图形用户界面700响应于文本查询的提交来提供搜索结果页面或列表。搜索结果页面可包括响应于搜索文本查询而已经生成的诸如视频的多个内容项和诸如音乐视频的播放列表的播放列表。例如，GUI700的搜索结果页面可包括第一视频720、第二视频730、第三视频740和所生成的播放列表750(即，所生成的播放列表)。所生成的播放列表750可被提供在包括第一视频720、第二视频730和第三视频740的搜索结果中。例如，所生成的播放列表750可与第一视频720、第二视频730和第三视频740一起被作为搜索结果提供。在一些实施例中，所生成的播放列表750可被作为在搜索结果中识别的视频中的两个之间的搜索结果来提供。

用户随后可从图形用户界面700的搜索结果中选择所生成的播放列表750，以访问已包括在所生成播放列表中的内容项(例如，基于内容项的合计得分)。

在一些实施例中，可基于已提交的文本查询的类型的识别来提供所生成的播放列表(例如，播放列表)。例如，如果用户已录入了与特定内容项对应的文本查询(例如，内容项的特定标题)，则可不向用户提供所生成的播放列表。然而，如果文本查询对应于内容项的一般类别或场境，则可以在所返回的搜索结果中向用户提供所生成的播放列表。举例来说，参照图7，搜索文本查询“Icelandic folk music(冰岛民族音乐)“”可将内容项的一般类别视为内容项或歌曲的广义类别或种类的一般描述。然而，如果文本查询是内容项目或歌曲的特定标题(例如，第三视频750的“In the Land of Geysers and Glaciers(在间歇泉和冰川的陆地中)”，则可不在所返回的搜索结果中生成并提供播放列表。

图8图示了计算机系统800的示例机器，在计算机系统800中，可执行用于使得机器执行本文中讨论的任何一种或更多种方法的指令集。在替代实现方式中，机器可连接(例如，联网)到LAN、内联网、外部网和/或互联网中的其他机器。该机器可在客户端-服务器网络环境中充当服务器或客户端机器操作，作为对等点对点(或分布式)网络环境中的对等机器操作，或者作为云计算基础设施或环境中的服务器或客户端机器操作。

该机器可以是个人计算机(PC)、平板PC、机顶盒(STB)、个人数字助理(PDA)、蜂窝电话、web电器、服务器、网络路由器、交换机或网桥或能够执行指定要由该机器采取的动作的指令集(顺序的或其他)的任何机器。此外，当图示单个机器时，术语“机器”还应被视为包括机器的任何集合，这些机器单独或联合地执行用于执行本文中讨论的任一种或多种方法的指令的一个集合(或多个集合)。

示例计算机系统800包括处理设备802、主存储器804(例如，只读存储器(ROM)、闪存存储器、诸如同步DRAM(SDRAM)或DRAM的动态随机存取存储器(DRAM)等)、静态存储器806(例如，闪存存储器、静态随机存取存储器(SRAM)等)以及经由总线830彼此通信的数据存储设备818。

处理设备802表示诸如微处理器、中央处理单元等一个或更多个通用处理设备。更具体地，处理设备可以是复杂指令集计算(CISC)微处理器、精简指令集计算(RISC)微处理器、极长指令字(VLIW)微处理器或实现其他指令集的处理器或实现指令集组合的处理器。处理设备802还可以是诸如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、网络处理器等一个或更多个专用处理设备。处理设备802被配置成执行用于执行本文中讨论的操作和步骤的指令822。

计算机系统800还可包括网络接口设备808。计算机系统800还可包括视频显示单元810(例如，液晶显示器(LCD)或阴极射线管(CRT))、字母数字输入设备812(例如，键盘)、光标控制设备814(例如，鼠标)和信号生成设备816(例如，扬声器)。

数据存储设备818可包括机器可读存储介质828(也被称为计算机可读介质)，在机器可读存储介质828上存储了实施本文中描述的方法或功能中的任一个或多个的指令或软件822的一个或更多个集合。指令822在其由计算机系统800执行期间还可完全或至少部分地驻留在主存储器804内和/或处理设备802内，主存储器804和处理设备802也构成机器可读存储介质。

在一个实现方式中，指令822包括用于播放列表模块(例如，图1或图2的播放列表模块131或200)的指令和/或包含调用播放列表模块中的模块或子模块的方法的软件库。虽然机器可读存储介质828在示例实现方式中被示出为单个介质，但术语“机器可读存储介质”应该被认为包括存储一个或更多个指令集的单个介质或多个介质(例如，集中式或分布式数据库和/或关联的高速缓存和服务器)。术语“机器可读存储介质”还应当被视为包括能够存储或编码供机器执行的指令集并且使得机器执行本公开的方法中的任一种或多种的任何介质。术语“机器可读存储介质”应当因此被认为包括但不限于固态存储器、光学介质和磁介质。

已依据对计算机存储器内的数据位的操作的算法和符号表示呈现了之前详细描述的一些部分。这些算法描述和表示是数据处理领域的技术人员最有效地将其工作实质传达给本领域技术人员的方式。这里一般料想到算法是导致所期望结果的操作的自一致序列。这些操作是需要对物理量进行物理操纵的操作。通常，尽管不一定，但这些数量采取能够被存储、组合、比较和以其他方式操纵的电或磁信号的形式。经证实，有时方便地主要是出于普遍使用的原因，将这些信号表示为比特、值、元素、符号、字符、术语、数字等。

但是，应该记住，所有这些和相似的术语将与适当的物理量关联并且仅仅是应用于这些量的便利标签。除非如以上讨论清楚地另外明确说明，否则要理解，在通篇说明书中，利用诸如“识别(identifying)”或“确定(determining)”或“执行(executing)”或“执行(performing)”或“收集(collecting)”或“创建(creating)”或“发送(sending)”等是指计算机系统或类似的电子计算设备的动作和过程，这些动作操纵被表示为计算机系统的寄存器和存储器内的物理(电子)量的数据并且将该数据变换成类似地表示为计算机系统存储器或寄存器或其他这类信息存储设备内的物理量的其他数据。

本公开还涉及用于执行本文中操作的装置。该装置可以是为预期目的而特别构造的，或者它可包括由存储在计算机中的计算机程序选择性地激活或重新配置的通用计算机。这样的计算机程序可被存储在计算机可读存储介质中，该计算机可读存储介质诸如但不限于各自与计算机系统总线耦合的包括软盘、光盘、CD-ROM和磁光盘的任何类型的盘、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、EPROM、EEPRO、，磁或光卡或适合于存储电子指令的任何类型的介质。

本文中提出的算法和显示器没有固有地与任何特定计算机或其他装置相关。各种通用系统可根据本文的教导与程序一起使用，或者可证实方便地构造更专业的装置来执行该方法。各种这些系统的结构将在下面的描述中阐述。另外，本公开不参考任何特定的编程语言来描述。应当理解，可使用各种编程语言来实现本文中描述的本公开的教导。

本公开可被提供为可包括其上存储有指令的机器可读介质的计算机程序产品或软件，这些指令可用于对计算机系统(或其他电子设备)进行编程，以执行根据本公开的过程。机器可读介质包括用于以机器(例如，计算机)可读的形式存储信息的任何机构。例如，机器可读(例如，计算机可读)介质包括诸如只读存储器(“ROM”)、随机存取存储器(“RAM”)、磁盘存储介质、光存储介质、闪存设备等机器(例如，计算机)可读存储介质。

在前面的说明书中，已参照本公开的具体示例实现方式描述了本公开的实现方式。显而易见的是，可在不脱离如所附权利要求书中阐述的本公开的实现方式的更广泛的精神和范围的情况下，对其进行各种修改。因此，说明书和附图被认为是说明性的而非限制性的。

Claims (18)

1.一种计算机实现的方法，所述方法包括：

由处理器从用户接收文本查询；

由所述处理器识别与所述文本查询关联的多个播放列表，其中所述多个播放列表的至少子集先前已经由其他用户创建；

至少部分基于对应播放列表与所述文本查询的相关性以及一个或多个用户使用所述对应播放列表来访问所述对应播放列表中所包括的特定内容项的频率，由所述处理器计算所述多个播放列表中的每个播放列表的相关性得分；

由所述处理器识别多个内容项，其中，所述多个内容项中的每个内容项被包括在所述多个播放列表中的至少一个播放列表中；

对于所识别的多个内容项中的每个内容项，由所述处理器识别所述多个播放列表中包括所述对应内容项的一个或更多个播放列表；

由所述处理器基于包括所述多个内容项中的每个内容项的所述一个或更多个播放列表中的每个播放列表的所述相关性得分来计算所述对应内容项的得分；

由所述处理器确定来自所述用户的所述文本查询是识别与所述内容项相关联的类别还是识别所述多个内容项中的特定内容项的标题；

基于所述多个内容项中的每个内容项的所述得分，由所述处理器针对所述用户生成新播放列表，其中所述新播放列表包括所述多个播放列表中的所述一个或更多个播放列表中所包括的所述多个内容项的子集；以及

响应于确定所述文本查询识别与所述内容项相关联的类别并且没有识别所述特定内容项的标题，响应于从所述用户接收到所述文本查询而与其他内容项一起在搜索结果中提供所述新播放列表。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述内容项中的每个内容项的所述得分进一步是基于包括所述对应内容项的所述一个或更多个播放列表中的每个播放列表的所述相关性得分中的每个相关性得分的合计。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，计算所述多个播放列表中的每个播放列表的所述相关性得分进一步是基于所述对应播放列表的修改的新近度。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对应播放列表的修改的所述新近度与当在所述对应播放列表中添加或去除至少一个内容项的时间关联。

5.根据权利要求1所述的方法，其中：

所述新播放列表和所述搜索结果中的其他内容项是基于所述文本查询。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述新播放列表包括基于所述得分的所述多个内容项的子集的识别，并且其中，所述多个内容项的所述子集的所述识别中的每个识别提供对所述对应内容项的访问。

7.一种存储指令的非暂时性机器可读存储介质，所述指令在被执行时使得处理设备的处理器执行操作，所述操作包括：

从用户接收文本查询；

识别与所述文本查询关联的多个播放列表，其中所述多个播放列表的至少子集先前已经由其他用户创建；

至少部分基于对应播放列表与所述文本查询的相关性以及一个或多个用户使用所述对应播放列表来访问所述对应播放列表中所包括的特定内容项的频率，计算所述多个播放列表中的每个播放列表的相关性得分；

识别多个内容项，其中，所述多个内容项中的每个内容项被包括在所述多个播放列表中的至少一个播放列表中；

对于所识别的多个内容项中的每个内容项，识别所述多个播放列表中包括所述对应内容项的一个或更多个播放列表；

基于包括所述多个内容项中的每个内容项的所述一个或更多个播放列表中的每个播放列表的所述相关性得分来计算所述对应内容项的得分；

确定来自所述用户的所述文本查询是识别与内容项相关联的类别还是识别所述多个内容项中的特定内容项的标题；

基于所述多个内容项中的每个内容项的所述得分，针对所述用户生成新播放列表，其中所述新播放列表包括所述多个播放列表中的所述一个或更多个播放列表中所包括的所述多个内容项的子集；以及

响应于确定所述文本查询识别与所述内容项相关联的类别并且没有识别所述特定内容项的标题，响应于从所述用户接收到所述文本查询而在搜索结果中提供所述新播放列表。

8.根据权利要求7所述的非暂时性机器可读存储介质，其中，所述内容项中的每个内容项的所述得分进一步是基于包括所述对应内容项的所述一个或更多个播放列表中的每个播放列表的所述相关性得分中的每个相关性得分的合计。

9.根据权利要求7所述的非暂时性机器可读存储介质，其中，计算所述多个播放列表中的每个播放列表的所述相关性得分进一步是基于所述对应播放列表的修改的新近度。

10.根据权利要求9所述的非暂时性机器可读存储介质，其中，所述对应播放列表的修改的所述新近度与当在所述对应播放列表中添加或去除至少一个内容项的时间关联。

11.根据权利要求7所述的非暂时性机器可读存储介质，其中：

所述新播放列表和所述其他内容项是基于所述文本查询。

12.根据权利要求7所述的非暂时性机器可读存储介质，其中，所述新播放列表包括基于所述得分的所述多个内容项的子集的识别，并且其中，所述多个内容项的所述子集的所述识别中的每个识别提供对所述对应内容项的访问。

13.一种系统，所述系统包括：

存储器；以及

处理设备的处理器，所述处理器与所述存储器可操作地耦合以用于：

从用户接收文本查询；

识别与所述文本查询关联的多个播放列表，其中所述多个播放列表的至少子集先前已经由其他用户创建；

至少部分基于对应播放列表与所述文本查询的相关性以及一个或多个用户使用所述对应播放列表来访问所述对应播放列表中所包括的特定内容项的频率，计算所述多个播放列表中的每个播放列表的相关性得分；

识别多个内容项，其中，所述多个内容项中的每个内容项被包括在所述多个播放列表中的至少一个播放列表中；

对于所述多个内容项中的每个内容项，识别所述多个播放列表中包括所述对应内容项的一个或更多个播放列表；

基于包括所述多个内容项中的每个内容项的所述一个或更多个播放列表中的每个播放列表的所述相关性得分来计算所述对应内容项的得分；

确定来自所述用户的所述文本查询是识别与内容项相关联的类别还是识别所述多个内容项中的特定内容项的标题；

基于所述多个内容项中的每个内容项的所述得分，针对所述用户生成新播放列表，其中所述新播放列表包括所述多个播放列表中的所述一个或更多个播放列表中所包括的所述多个内容项的子集；以及

响应于确定所述文本查询识别与所述内容项相关联的类别并且没有识别所述特定内容项的标题，响应于从所述用户接收到所述文本查询而在搜索结果中提供所述新播放列表。

14.根据权利要求13所述的系统，其中，所述内容项中的每个内容项的所述得分进一步是基于包括所述对应内容项的所述一个或更多个播放列表中的每个播放列表的所述相关性得分中的每个相关性得分的合计。

15.根据权利要求13所述的系统，其中，计算所述多个播放列表中的每个播放列表的所述相关性得分进一步是基于所述对应播放列表的修改的新近度。

16.根据权利要求15所述的系统，其中，所述对应播放列表的修改的所述新近度与当在所述对应播放列表中添加或去除至少一个内容项的时间关联。

17.根据权利要求13所述的系统，其中：

所述新播放列表和所述其他内容项是基于所述文本查询。

18.根据权利要求13所述的系统，其中，所述新播放列表包括基于所述得分的所述多个内容项的子集的识别，并且其中，所述多个内容项的所述子集的所述识别中的每个识别提供对所述对应内容项的访问。

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