CN111615680B - 在线小配件推荐系统和方法 - Google Patents

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Abstract

小配件推荐系统和方法为包含内容或展示的事件推荐用户界面小配件。在一个实施例中，系统为事件的内容或展示推荐用于登陆页面的用户界面小配件。系统和方法可以从过去的事件中提取特征，并推荐用户界面小配件。

Description

在线小配件推荐系统和方法
优先权利要求/相关申请
本国际申请要求于2017年10月5日提交的且题为“ONLINE WIDGETRECOMMENDATION SYSTEM AND METHOD”的美国专利申请序列号15/726，057在35 USC 120下的优先权，所述申请的全部内容通过引用并入到本文中。
技术领域
本公开一般上涉及用于推荐网页的用户界面元件的系统和方法，并且更特定地涉及用于为网络研讨会（webinar）或为展示的登陆页面推荐小配件（widget）的系统和方法。
背景技术
当人创建新的在线展示或新的内容时，可期待的是为内容或网络研讨会创建登陆页面。因此，展示者需要为内容设置登陆页面。但是，展示者不知道登陆页面或网络研讨会中的用户界面小配件的哪个组合对任何特定类型的内容提出了最佳参与度。登陆页面的外表是对好的展示的基础。如果内容不相关、静态或无趣，则一些观众就不会很好地参与到内容。正确选择交互式小配件对于高度吸引人的在线内容体验至关重要。从市场商人的角度来看，高度吸引人的观看者对于信息的正确传播或收集关于可能成为主顾的人（prospect）的行为简档是至关重要的。
已经提出了许多解决方案来提升用户对网络内容的参与度。然而，问题总是从观看者的角度来对待。例如，Aimojo使用标签为用户推荐定制内容，并找到一有意义的距离来推荐靠近于用户的喜欢的话题。用户可以将这个插件添加到网页中，并且它会为用户推荐更多的定制内容。另一个示例是，Kindred Post使用机器学习来分析网站的访问者如何浏览网站，并基于他们的兴趣推荐内容。这些方法已被证实会增加在网页上花费的时间量。
利用其他方法的问题是不适合推荐用户界面小配件。特定来说，由于展示者仅有一次机会来吸引观众的注意力，所以可期望的是提升高参与度的机会。因此，可期望的是能够在登陆页面中推荐一个或多个用户界面小配件，这是尚未被克服的技术问题，并且也是网页和互联网特有的问题。
附图说明
图1示出了小配件推荐过程；
图2示出了推荐系统方案的客户端视角；
图3示出了可以并入小配件推荐系统的在线展示系统；
图4示出了小配件推荐系统的前端和后端的更多细节；
图5示出了小配件推荐系统的协方差矩阵的示例；
图6示出了小配件推荐过程的更多细节；以及
图7示出了具有展示和内容以及一个或多个所推荐小配件的登陆页面的示例。
具体实施方式
本公开特别适用于集成到网络展示系统中的用户界面小配件推荐系统和方法，其用于为针对事件的登陆页面推荐用户界面小配件，并且将在该上下文中描述本公开。然而，应当领会，所述系统和方法具有更大的实用性，因为它可以被用于为其他系统推荐用户界面小配件，小配件推荐系统可以是独立系统或者具有向第三方系统提供小配件推荐的软件即服务(SaaS)架构，并且小配件推荐系统可以被用于为其他页面、其他应用等推荐小配件。此外，小配件推荐器可以被用于各种不同类型的内容，其包括以下示例中的网络展示、网络研讨会、交互式视频或动画书。网络研讨会、展示、互动式视频、动画书等可被称为事件。
可以由系统推荐的一个或多个用户界面小配件(其中每个用户界面小配件也被简单地称为小配件)可以包括，例如，播放器媒体小配件、播放器幻灯片小配件、播放器Q＆A小配件、播放器在线帮助小配件、资源列表小配件、发言人简历（bio）小配件、调查小配件、播放器URL目标小配件、Twitter小配件、联系我们（Contact us）小配件、共享这个（Sharethis）小配件、群聊天小配件、电子邮件小配件、播放器富文本（rich text）小配件、LinkedIn小配件和Facebook小配件等。播放器媒体小配件播放针对网络研讨会或事件的音频和/或视频。对于存档的事件，此小配件允许参加者（attendee）暂停、快进或倒带展示或事件。播放器幻灯片小配件显示在事件期间向观众展示的幻灯片。幻灯片小配件还将显示被推至幻灯片部分的投票、调查和视频剪辑（clip）。播放器Q＆A小配件允许参加者在直播或点播事件中在任何时间提交问题。资源列表小配件允许事件的展示者向事件添加文档、展示、URL、播客和其他内容。发言人简历小配件允许人使用重要的信息介绍针对事件的展示者，所述信息诸如他们的名字、照片、头衔、公司和简短的传记。调查小配件允许人在事件期间调查观众。所述小配件允许人提出多项选择、真/假和开放式问题，并且参加者在事件内直接回复。播放器URL目标小配件允许人将事件/网络研讨会参加者定向到相关的URL，并且该人还可以提供链接，当点击该链接时，其将在新的选项卡中打开，或者该人可以使网站在小配件窗口内加载。Twitter小配件允许事件的参加者从事件内查看一个或多个Twitter馈送，其诸如ON24网络研讨会。共享这个小配件允许事件的参加者在17个流行的社交媒体网站上与他们的朋友和同事共享事件/网络研讨会的标题、描述和URL。群聊天小配件允许观众成员使用群聊天小配件直接与彼此聊天。所述小配件可以配置成允许匿名参与或在文本聊天显示中显示用户的名字。向朋友发送电子邮件小配件为观看者/参加者提供了简单的方式来与他们的朋友和同事共享关于事件/网络研讨会的信息。播放器富文本小配件允许将文本添加到网络研讨会控制台。LinkedIn小配件允许观众通过LinkedIn与事件的展示者的公司相联系。例如，观众成员可以跟踪公司的或展示者的Linkedin页面，查看在他们的网络中还有谁在跟踪公司的或展示者的Linkedin页面，并与公众、他们的联系、群或私人个人共享公司的或展示者的Linkedin页面。Facebook小配件允许参加者通过喜欢（liking）和将公司的Facebook页面与他们在Facebook上的联系进行共享来与事件的展示者的公司相联系。
显露在网页(诸如登陆页面)上的每个用户界面小配件都是显露在网页上的视觉图标。当用户在与一个或多个小配件交互时点击/选择小配件时，小配件引起对特定小配件特有的动作。例如，页面可能具有Q＆A小配件，其创建Q＆A界面，用户可以在其中键入问题。在系统的一个实施例中，每个小配件可以是多行的计算机代码，所述代码可以由处理器(诸如参加者的计算机的处理器)执行，以实现针对该小配件的功能。具有事件和一个或多个用户界面小配件的页面可以被称为事件页面。
在下面描述的示例性实施例中，登陆页面的外表是良好展示的基础，并且如果页面显示出平淡的特征，则一些观众成员将会失望。因此，系统推荐用户界面小配件的最佳组合，以增加良好的观众参与度的机会。系统将推荐小配件的集合来实现这个目的。系统会基于先前发布的内容中报告的参与度来做出推荐，评估哪些小配件对每一种类型的内容更有效。例如，系统可以基于在过去获得高参与度的其他类似登陆页面中使用的用户界面小配件来做出推荐。在本公开中，高参与度是指当参与度得分范围从0到10时具有大于5的参与度得分，其中0意味着根本没有参与度，而10是最大参与度。参与度得分是单个数字，其被用于测量参加者的参与、互动性以及网络广播（webcast）/事件特征的使用。参与度得分的算法基于对观看者兴趣的其影响来衡量分数，因素可能包括：观网络广播的时间长度；提出的问题的数；回答的投票的数；查看的补充资源的数；控制台上打开的小配件的数；以及完成网络广播调查。分数越高，观看者在网络研讨会/事件期间就越被吸引。
图1示出了小配件推荐过程10。方法可以由各种系统执行，所述系统包括硬件或软件两者，诸如图3中所示的系统。方法也可以由专用系统来执行，所述专用系统诸如基于网络的现场展示系统，或者由独立/软件即服务系统来执行。方法10可以包括过程的有序组合，其包括数据和特征提取12、推荐14和用户界面小配件选择16。更特定地，方法可以包括：
0 数据和特征提取(12)：方法提取在所有发布的内容中使用的用户界面小配件、每一个小配件的类别和观众参与度。方法可以构建一特征向量，其中每一个小配件在一列中表示，如果小配件至少被使用过一次，则我们将值设置为该数字。如果小配件没有被使用，则值将设置为零。类别由字典（dictionary）编码成整数值。对消费该内容的所有用户来评估参与度中位数。
1 有意义的数据的总和：方法可以计算来自属于感兴趣的类别的内容的特征向量(数字1)的总和，并且类别/内容类别可以具有如营销、训练/学习、通信、职业博览会/招聘的不同预定值。这个过程只考虑了该类别的内容中的至少30%所使用的小配件。
2 基于共现（co-occurrence）矩阵的协同过滤推荐器(14)：方法可以仅利用报告非常高参与度的内容基于在数据和特征提取阶段中提取的特征来计算共现矩阵。
3 为类别或类型定制推荐：方法计算共现矩阵和来自以上有意义的数据阶段的总和的向量之间的叉积，所述向量是得分向量。
4 方法可以对向量进行排序并为一特定块的内容的登陆页面选择具有较高得分的一个或多个用户界面小配件。
图2示出了推荐系统方案20的客户端视角。在该方法中，客户端创建属于一个或多个特定类别的一块内容(22)并且其具有如下所述的一个或多个特性。在该方法中，推荐器系统的应用编程接口(API)可以接收该信息，并提供推荐的小配件的集合(24)，一旦客户端将小配件添加到登陆页面(26)，则推荐的小配件的集合将提高内容的该类型的参与度。
在图2中所示的实施例中，客户端可以将一个或多个推荐的用户界面小配件中的任何一个添加到他们的登陆页面(其示例在图7中以登陆页面和用户界面小配件来示出)。在备选实现中，系统可以进行自动化的A/B测试，一次添加推荐的小配件中的一个或两个，并跟踪参与度。然后，基于最成功的结果，基于观众参与度的测量，配置将随着时间而演变。然后，系统还可以自动选择一个或多个推荐的小配件并将其添加到事件的事件页面。
这些方法解决了一技术问题，即，能够确定和推荐事件页面上的用户界面小配件以用于增加对展示的参加者参与度。因此，通过人来选择小配件的现有系统不能实现所公开的系统和方法的解决方案或者提升参加者参与度的所推荐用户界面小配件的准确性。此外，系统和方法使用技术特征(包括特征提取、共现矩阵和推荐的小配件)提供了对问题的技术解决方案，以实现推荐的一个或多个用户界面小配件，所述用户界面小配件针对一块内容/展示的登陆页面证实地提升了参加者参与度。所公开的系统和方法也不仅仅是通用计算机，而是实现技术解决方案的专门配置和编程的系统(具有专门配置计算机的指令的计算机)。所公开的系统和方法还具有用于小配件和所推荐的小配件的共现矩阵，所述小配件如同执行面部动画的规则的集合，由提供该技术解决方案的计算机系统执行所述小配件。此外，用户界面小配件、事件页面、共现矩阵和使用用户界面小配件的参与度需要计算机和互联网，并且其是在计算机和互联网之前不存在的问题。
图3示出了在线展示系统30，其可以结合可以执行小配件推荐方法的小配件推荐引擎36B。在线展示系统30可以具有系统的前端32，诸如在图3中的示例中的一个或多个计算设备32A、32B、…、32N，其可以通过通信路径34连接到网络展示系统的后端36。系统的前端可以被系统的各种用户所使用，所述用户包括系统的展示者/客户端，其可以输入关于事件/展示的数据，并且可以从系统接收一个或多个推荐的用户界面小配件，以及将使用推荐的一个或多个用户界面小配件来查看特定事件/展示的登陆页面的参加者。系统的前端的每个计算设备可以允许诸如用户、公司等的实体连接到后端36并与之交互，诸如注册以供展示、提交展示或控制展示、看小配件推荐、为展示/事件的登陆页面选择推荐的小配件和/或用所选择的小配件查看特定事件登陆页面。每个计算设备32A、32B或32N可以是基于处理器的设备，其具有一个或多个处理器、存储器、持久性存储装置、显示器、诸如键盘或打印机等的输入/输出设备以及允许用户使用计算设备连接到后端然后与后端36交互的连通性电路。例如，每个计算设备可以是个人计算机、智能电话或移动设备、终端设备、膝上型计算机、平板计算机等。在HTTPS/HTTP和HTML用于协议的实施例中，每个计算设备可以具有浏览器应用程序或其它应用程序，其从后端接收数据并生成该数据的显示（诸如网页），并且还允许用户将数据输入到表格/网页，并将数据发送到后端36。
通信路径34可以是有线路径、无线路径或有线和无线路径的组合。路径中的每条可以是像以太网的有线网络、无线计算机网络、有线计算机网络、无线数字数据网络、蜂窝数字数据网络、WiFi网络等。通信路径34可以使用各种通信和数据传输协议。例如，在一个实施例中，通信路径可以使用TCP/IP和HTTP或HTTPS数据传输协议以及HTML数据协议。
可以使用一种或多种计算资源（诸如云计算或Amazon网络服务（AWS）资源或服务器计算机）来实现后端36。用于实现后端36的计算资源被具体配置使得尽管单独的计算资源是通用计算机元件，但以下所述的计算资源与软件/硬件的组合导致执行如下所述的系统的过程的专用硬件/软件。
后端36可以包括展示生成器和流式传输器（streamer）元件36A以及用户界面小配件推荐引擎36B。展示生成器和流式传输器元件36A可用于帮助展示者生成每个展示、存储展示、允许用户控制展示并将展示传递给每一个参加者以及针对每个展示收集有关每个参加者的数据。小配件推荐引擎36B被用于从过去的事件中提取关于小配件和参与度的特征，可以基于提取的特征生成一个或多个推荐的小配件，并且可以展示一个或多个推荐的小配件。在一些实施例中，小配件推荐引擎36B还可以执行小配件的测试，并为事件的每个特定类型自动选择一个或多个小配件。在图3中的示例中，小配件推荐引擎36B被并入到在线的网络展示系统的后端36中，如所示的。然而，小配件推荐引擎36B也可以是独立系统或软件即服务系统，其向多个第三方展示系统提供其小配件推荐，所述第三方展示系统可以提供必不可少的数据以确定推荐的小配件。
展示生成器和流式传输器元件36A以及小配件推荐引擎36B中的每个可以以硬件或软件或硬件和软件的组合来实现。当展示生成器和流式传输器元件36A以及小配件推荐引擎36B中的每个以硬件实现时，元件中的每个可以是专用的硬件设备，诸如现场可编程门阵列、微控制器等，其可以被配置为执行展示生成器和流式传输器元件36A或小配件推荐引擎36B的过程，使得使用一块专用的硬件来实现这些元件中的每个。当展示生成器和流式传输器元件36A以及小配件推荐引擎36B中的每个以软件实现时，元件中的每个可以是可由后端36的计算资源的处理器执行的多行计算机代码/指令，使得处理器被配置为执行展示生成器和流式传输器元件36A或小配件推荐引擎36B的过程，使得使用具有多行计算机的计算资源来实现这些元件中的每个，并且多行代码和实现的过程提供了技术解决方案。当展示生成器和流式传输器元件36A以及小配件推荐引擎36B中的每个以硬件和软件实现时，每个元件可以是上述元件的组合，其也是实现过程并提供技术解决方案的专用计算机系统。在软件实现中，小配件推荐引擎36B可以使用Python代码以用于分类器并使用数据库引擎以用于特征提取并使用Java以用于服务。此外，系统可以利用基于Java的Rest API调用来与后端和前端进行通信，如图4中所示的。
图4示出了在线展示系统30的前端32和后端36的更多细节。前端32可以还包括客户端元件48和推荐元件49，其中这些元件中的每个可以使用如上所述的允许用户（即将成为针对注册者元件的参加者/注册者和用于对客户端元件进行展示的展示者）连接到后端36并与之交互的计算设备来实现。例如，客户端元件48和推荐元件49中的每个可以是显示在计算设备上的用户界面，其允许用户与后端36交互。例如，客户端元件48可以允许事件的展示者输入关于新事件的信息，诸如针对图4中的示例中的事件的行业、应用、类别和部门，并且将关于事件的数据传送和保存到后端36。例如，应用信息可以是伙伴训练、投资者关系、会计、医疗、消费者参与度、销售、产品发布、员工训练、导引生成（Lead Generation）、品牌意识、市政厅和/或销售训练。
在一个实现中，可以使用POST请求将新的事件数据传送到后端36。推荐元件49也可以是用户界面，其可以显示给特定展示/事件的展示者，并且可以示出一个或多个推荐的用户界面小配件以添加到新事件的登陆页面。可以基于小配件推荐引擎36B的输出为每个展示/事件来生成该用户界面。在一个实现中，用于生成用户界面的数据可以使用POST请求从后端传递到推荐元件49。
后端36可以进一步包括特征提取元件40和推荐器元件44。这两个元件协作执行小配件推荐过程，并为每个展示/事件生成一个或多个推荐的小配件。在后端为特定展示自动选择推荐的小配件的实施例中，推荐器元件44还可以为特定事件的登陆页面执行一个或多个小配件的程序选择。特征提取元件40和推荐器元件44中的每个都可以用如上所述的软件或硬件来实现，并且可以一起是提供所推荐的小配件的技术解决方案的一块专用的硬件或软件，所述技术解决方案提升了对事件的参与度。此外，一个或多个用户界面小配件和登陆页面对于互联网和计算机是独特的，并且必须使用计算机。此外，技术解决方案的各个方面不能由人用笔和纸来执行。
特征提取元件40可以包括数据库41和特征提取器42。特征提取元件40可以通过POST请求接收关于每个事件的特性数据，并且所有的这些数据可以存储在数据库41中。特征提取器42可以是部分基于关于每个事件的数据执行特征提取的算法/过程，并且特征提取器42可以对每一个事件进行循环以提取特征。在一个实施例中，在该过程期间提取的特征可以使用GET请求被传送到推荐器元件44。在特征提取期间，对于每个事件，可以提取针对该事件的行业的特征、针对该事件的应用、该事件的类别和针对该事件的部门，并且每个特征可以被给定针对特定事件的得分。
后端36的推荐器元件44可以进一步有数据库41、共现矩阵和推荐过程45以及保存过程46，以诸如通过使用POST请求将推荐保存到数据库41中。然后，可以将针对每个事件的一个或多个推荐传送给前端32的推荐元件49。
图5示出了小配件推荐系统的协方差矩阵50的示例，并且图6示出了小配件推荐过程45的更多细节。如图6中所示，来自存储在数据库41中的所有事件的用户界面小配件的出现数据60被检索。出现数据可以是对具有高参与度的每一个事件的每个小配件的出现。因此，对于每个先前事件，系统计算参加者的上述中位数参与度得分，并且这是对事件的参与度的估计。例如，如图6中所示，在具有高参与度的每个先前事件(100%)中出现播放器媒体用户界面小配件，在具有高参与度的事件的10%中出现资源列表，并且在具有高参与度的事件的5%中出现发言人简历小配件。推荐器元件44可以完全循环出现数据并生成共现矩阵50。
共现矩阵的示例是如图5中所示的。在大多数实施例中，对于可以推荐的所有的小配件，共现矩阵可以具有24列和24行。在图5中的示例中，为了说明目的，示出了较小的共现矩阵。共现矩阵50可以示出对高参与度事件的两个不同用户界面小配件的共现(这就是为什么矩阵中对于两个相同小配件(如联系我们（contactus）和联系我们或调查和调查52)的值为0.0)。例如，对于高参与度事件，资源列表小配件和调查小配件的共现为0.9，这意味着当资源小配件显露在高参与度事件中时，调查小配件也被用于高参与度事件中。
返回图6，共现矩阵62可以存储在数据库41中，并且然后由推荐器元件44使用。除了对过去事件的出现数据之外，还可以检索对事件X的小配件的出现数据64。在图6中的示例中，对事件X的出现数据(64)对于播放器媒体小配件可以是“1”，而对于资源列表小配件和发言人简历小配件可以是“0”。对于每个小配件，针对事件X的出现数据中的值可以指示小配件在登陆页面中被使用的次数，因为小配件可以在登陆页面中被使用多于一次。来自该事件的出现数据可以被用于生成特征向量，所述特征向量经由例如GET请求传到推荐器元件44上。
在一个示例中，新事件(即一新事件，针对该新事件请求了推荐一个或多个小配件)可以具有以下特性：“生物技术”、“销售训练”、“训练/学习”。在这个示例中，针对这些特性的特征向量可以是：资源列表：60，发言人简历：42，调查：21，播放器URL目标：1，对于其他小配件为0。在这个示例中，具有相同行业、类别和应用的事件被分组在矩阵中，行表示在每一个事件中使用的小配件，其中每一列表示一小配件。我们沿着列(相同类型的小配件)求和。在群组中少于事件的30%中出现的小配件被消除(列值设置为0)。
如图6中所示，特征向量值被转换成一串值，其被馈送到推荐器元件44。如所示的，推荐器元件44可以接收共现矩阵的输入和针对正为其推荐小配件的事件的特征向量。推荐器元件44可以在共现矩阵和针对新事件的特征向量之间执行叉积过程66。叉积在特征向量x(1×n)和共现矩阵A(n×n)之间，其中n是小配件的数量，并且计算结果在向量(1×n)中。特征向量x_i中的第i个元素(第i个小配件的出现)乘以权重向量A_i(针对第i个小配件的共现矩阵中的列)是线性组合，所述线性组合将揭示哪些小配件与第i个小配件同时出现，最大的得分揭示哪些小配件出现得更频繁。
如图6中所示，推荐器元件44可以生成推荐向量，所述推荐向量可以被用于为事件推荐一个或多个小配件。在一些实施例中，推荐向量可被用于自动选择可被添加到特定事件的登陆页面的一个或多个小配件。
对于具有以下特性的事件，继续上面的示例：“生物技术”、“销售训练”、“训练/学习”，推荐过程，get_recommendation(“生物技术”、“销售训练”、“训练/学习”)产生以下示例性输出：
小配件 得分
调查 1.231428
资源列表 0.891438
发言人简历 0.651335
播放器 URL目标 0.622844
联系我们 0.494762
Twitter 0.439685
使用上面的得分或图6中所示的推荐向量，系统可以因此利用在高参与度事件中出现的推荐小配件将推荐元件49(图4中所示)生成到特定事件的展示者，并且展示者可以选择添加任何推荐的小配件，或者系统可以自动选择并添加推荐的小配件。
在使用推荐来自动选择用于登陆页面的小配件的实施例中，取决于账户设置，系统可以基于使用例（use case）来自动挑选最佳小配件配置，或者向用户展示提示，让他们知道他们的当前配置不包含用于最佳观众参与度的小配件的最佳组合，允许他们决定采用(opt-in)并将那些小配件添加到他们的观众控制台。
图7示出了具有展示和内容以及一个或多个推荐小配件的登陆页面70的示例。如所示的，登陆页面70可以具有展示部分72和幻灯片部分74以及一个或多个用户界面小配件76。展示部分72可以是向观众中的每个成员显示事件的媒体播放器。幻灯片部分74可以是能够显示伴随展示的幻灯片(如果有的话)的用户界面元件。在图7中的示例中，一个或多个用户界面小配件可以包括媒体播放器小配件、Q＆A小配件、幻灯片小配件、播放器在线帮助小配件、聊天小配件和发言人简历小配件。
为了解释的目的，已经参考具体实施例描述了前述描述。然而，以上说明性讨论并不旨在穷举或将本公开限制为所公开的精确形式。鉴于以上教导，许多修改和变化是可能的。选择和描述实施例以便最好地解释本公开的原理及其实际应用，以由此使本领域的其它技术人员能够以如适于设想的特别使用的各种修改最好地利用本公开以及各种实施例。
本文中公开的系统和方法可以经由一个或多个部件、系统、服务器、器具、其它子部件来实现，或者在这样的元件之间分布。当实现为系统时，这样的系统可以包括/或尤其涉及在通用计算机中找到的诸如软件模块、通用CPU、RAM等的部件。在创新驻留在服务器上的实现中，这样的服务器可以包括或涉及诸如CPU、RAM等的部件，诸如在通用计算机中找到的那些。
另外，除以上所阐述的之外，本文中的系统和方法可以经由利用全异的或完全不同的软件、硬件和/或固件部件的实现来实现。关于与本发明相关联或体现本发明的这样的其它部件（例如，软件、处理部件等）和/或计算机可读介质，例如，可以与许多通用或专用计算系统或配置相一致地实现本文中的创新的方面。可以适于供本文中的创新使用的各种示例性计算系统、环境和/或配置可以包括但不限于：个人计算机、服务器或服务器计算设备内或体现在其上的软件或其它部件，诸如路由/连通性部件、手持式或膝上型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、机顶盒、消费者电子设备、网络PC、其它现有计算机平台、包括以上系统或设备中的一个或多个的分布式计算环境等。
在一些情况下，系统和方法的方面可以例如经由包括程序模块的逻辑和/或逻辑指令实现或由其执行，所述程序模块与这样的部件或电路相关联地执行。通常，程序模块可以包括执行特别任务或实现本文中的特别指令的例程、程序、对象、部件、数据结构等。本发明还可以在分布式软件、计算机或电路设置的上下文中实践，其中电路经由通信总线、电路或链路来连接。在分布式设置中，控制/指令可从本地和远程计算机存储介质（包括存储器存储设备）两者发生。
本文中的软件、电路和部件还可包括和/或利用一种或多种类型的计算机可读介质。计算机可读介质可以是驻留在这样的电路和/或计算部件上、与之相关或可以由其访问的任何可用介质。作为示例而非限制，计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据的信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存存储器或其它存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘（DVD）或其它光学存储装置、磁带、磁盘存储装置或其它磁性存储设备或可用于存储期望信息并可由计算部件访问的任何其它介质。通信介质可以包括计算机可读指令、数据结构、程序模块和/或其它部件。此外，通信介质可以包括诸如有线网络或直接有线连接的有线介质，然而本文中任何这样的类型的介质都不包括瞬态介质。以上任一个的组合也包括在计算机可读介质的范围内。
在本说明书中，术语部件、模块、设备等可以指代可以以各种方式实现的任何类型的逻辑或功能软件元件、电路、块和/或过程。例如，各种电路和/或块的功能可以彼此组合成任何其它数量的模块。每一个模块甚至可以被实现为存储在有形存储器（例如，随机存取存储器、只读存储器、CD-ROM存储器、硬盘驱动器等）上的软件程序，以由中央处理单元读取以实现本文中的创新的功能。或者，模块可以包括经由传输载波传输到通用计算机或到处理/图形硬件的编程指令。同样，模块可以被实现为实现由本文中的创新所包含的功能的硬件逻辑电路。最后，可以使用专用指令（SIMD指令）、现场可编程逻辑阵列或提供期望的水平性能和成本的其任何混合来实现模块。
如本文中所公开的，与本公开一致的特征可以经由计算机硬件、软件和/或固件来实现。例如，本文中公开的系统和方法可以以各种形式来体现，该形式包括例如数据处理器，诸如也包括数据库、数字电子电路、固件、软件或它们的组合的计算机。此外，尽管所公开的实现中的一些实现描述了特定硬件部件，但是可以利用硬件、软件和/或固件的任何组合来实现与本文中的创新一致的系统和方法。此外，本文中的创新的以上所指明的特征以及其它方面和原理可以在各种环境中实现。这样的环境和相关应用程序可以被特别地构造以用于执行根据本发明的各种例程、过程和/或操作，或者它们可以包括通用计算机或计算平台，该通用计算机或计算平台由代码选择性地激活或重新配置以提供必要的功能性。本文中公开的过程并非固有地与任何特别的计算机、网络、架构、环境或其它装置相关，而是可以由硬件、软件和/或固件的适当组合来实现。例如，各种通用机器可以与根据本发明的教导编写的程序一起使用，或者构造专用装置或系统来执行所需的方法和技术可能更方便。
本文中描述的方法和系统的方面（诸如逻辑）也可以实现为编程到多种电路中的任一种中的功能性，所述电路包括可编程逻辑设备（“PLD”），诸如现场可编程门阵列（“FPGA”）、可编程阵列逻辑（“PAL”）设备、电可编程逻辑和存储器设备以及标准基于蜂窝的设备，以及专用集成电路。用于实现方面的一些其它可能性包括：存储器设备、具有存储器（诸如EEPROM）的微控制器、嵌入式微处理器、固件、软件等。此外，方面可以体现在具有基于软件的电路模拟、离散逻辑（顺序和组合）、定制设备、模糊（神经）逻辑、量子设备以及以上设备类型的任一种的混合的微处理器中。可以以多种部件类型（例如，像互补金属氧化物半导体（“CMOS”）的金属氧化物半导体场效应晶体管（“MOSFET”）技术、像发射器耦合逻辑（“ECL”）的双极技术、聚合物技术（例如，硅-共轭聚合物和金属-共轭聚合物-金属结构）、混合的模拟和数字等）提供基础设备技术。
还应注意，根据本文中公开的各种逻辑和/或功能的行为、寄存器传输、逻辑部件和/或其它特性，本文中公开的各种逻辑和/或功能可以使用硬件、固件的任何数量的组合来实现，和/或实现为体现在各种机器可读或计算机可读介质中的数据和/或指令。可以体现这样的格式化的数据和/或指令的计算机可读介质包括但不限于以各种形式的非易失性存储介质（例如，光、磁或半导体存储介质），但再次不包括瞬态介质。除非上下文以其它方式明确要求，否则在整个描述中，词语“包括”、“包含”等应以包含含义来解释，如与排他或穷举含义相反；也就是说，以“包括但不限于”的含义。使用单数或复数的词语也分别包括复数或单数。另外，词语“本文中”、“下文”、“以上”、“以下”和类似意义的词语指代本申请作为整体，而不是指代本申请的任何特别部分。当词语“或”用于参考两个或更多个项目的列表时，该词语涵盖该词语的所有以下解释：列表中的项目中的任一个、列表中的所有项目以及列表中的项目的任何组合。
尽管本文中已经具体描述了本发明的某些当前优选实现，但是对于本发明所涉及领域的技术人员而言显而易见的是，可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下，对本文中所示和所述的各种实现进行变型和修改。因此，预期本发明仅在适用法律规则所要求的程度上受到限制。
尽管前述内容已经参考本公开的特别实施例，但是本领域技术人员将理解，可以在不脱离本公开的原理和精神的情况下对该实施例进行改变，本公开的范围由所附权利要求限定。

Claims (26)

1.一种用于推荐小配件的方法，包括：
接收针对事件的特性的集合
使用特性的所述集合生成与所述事件相关联的特征向量，所述特征向量包括多于一个小配件在所述事件中的出现数据，其中出现是用户在登陆页面上对用户界面小配件的使用，并且出现数据是参与所述事件的每个用户在所述登陆页面上使用所述用户界面小配件的次数；
使用来自多个先前事件的数据生成共现矩阵，来自多个先前事件的数据包括针对每个先前事件的从表示最低参与度的1到表示最高参与度的10的参与度得分以及包括在每个先前事件的页面中的一个或多个用户界面小配件，所述共现矩阵是值的数组，其中每个值对应于第一用户界面小配件和第二用户界面小配件二者在高参与度先前事件的事件页面上的共现；
将所述事件的所述特征向量与共现矩阵进行比较，以生成针对所述事件的一个或多个推荐的用户界面小配件，所述用户界面小配件要被包括在所述事件的网络研讨会和事件页面中的一个中；
向所述事件的展示者显示针对所述事件的所述一个或多个推荐的用户界面小配件。
2.根据权利要求1所述的方法，其中对所述事件的所述特征向量和所述共现矩阵进行比较还包括用所述事件的所述特征向量和所述共现矩阵执行叉积操作。
3.根据权利要求1所述的方法，还包括自动选择所述一个或多个推荐的用户界面小配件并将所述选择的一个或多个推荐的用户界面小配件插入到用于所述事件的所述事件页面上。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括检索关于多个先前事件的数据，针对每个先前事件的所述数据包括针对所述先前事件的观众的参与度水平以及包括在所述先前事件的事件页面中的一个或多个用户界面小配件，并使用关于所述先前事件的所述数据生成所述共现矩阵。
5.根据权利要求1所述的方法，其中特性的所述集合包括与所述事件相关的行业、与所述事件相关的应用、与所述事件相关的类别和与所述事件相关的部门中的一项或多项。
6.根据权利要求1所述的方法，其中每个用户界面小配件还包括事件页面上的用户界面元件，当用户点击所述用户界面元件时，所述用户界面元件执行特定功能。
7.根据权利要求6所述的方法，其中所述事件页面是具有事件媒体播放器和所述一个或多个推荐的用户界面小配件的登陆页面。
8.根据权利要求7所述的方法，其中所述事件是网络研讨会、交互式视频和动画书中的一项。
9.根据权利要求7所述的方法，还包括向用户展示所述事件和所述登陆页面。
10.一种用于推荐小配件的系统，包括：
具有处理器、存储器和显示器的计算设备；
能够连接到计算设备的后端计算机系统，所述后端具有处理器、存储器和多行的指令，所述指令配置成：
接收针对事件的特性的集合；
使用特性的所述集合生成与所述事件相关联的特征向量，所述特征向量包括多于一个小配件在所述事件中的出现数据，其中出现是用户在登陆页面上对用户界面小配件的使用，并且出现数据是参与所述事件的每个用户在所述登陆页面上使用所述用户界面小配件的次数；
使用来自多个先前事件的数据生成共现矩阵，来自多个先前事件的数据包括针对每个先前事件的从表示最低参与度的1到表示最高参与度的10的参与度得分以及包括在每个先前事件的页面中的一个或多个用户界面小配件，所述共现矩阵是值的数组，其中每个值对应于第一用户界面小配件和第二用户界面小配件二者在高参与度先前事件的事件页面上的共现；
将所述事件的所述特征向量与共现矩阵进行比较，以生成针对所述事件的一个或多个推荐的用户界面小配件，所述用户界面小配件要被包括在所述事件的网络研讨会和登陆页面中的一个中；
将针对所述事件的所述一个或多个推荐的用户界面小配件传送到所述计算设备；以及
所述计算设备显示器配置成显示针对所述事件的所述一个或多个推荐的用户界面小配件。
11.根据权利要求10所述的系统，其中所述后端还被配置成利用所述事件的所述特征向量和所述共现矩阵来执行叉积操作，以生成要被包括在所述事件的登陆页面中的针对所述事件的一个或多个推荐的用户界面小配件。
12.根据权利要求10所述的系统，其中所述后端还被配置成自动选择所述一个或多个推荐的用户界面小配件并将所述选择的一个或多个推荐的用户界面小配件插入到用于所述事件的所述事件页面上。
13.根据权利要求10所述的系统，其中所述后端还被配置成检索关于多个先前事件的数据，针对每个先前事件的所述数据包括针对所述先前事件的观众的参与度水平以及包括在所述先前事件的事件页面中的一个或多个用户界面小配件，并使用关于所述先前事件的所述数据生成所述共现矩阵。
14.根据权利要求10所述的系统，其中特性的所述集合包括与所述事件相关的行业、与所述事件相关的应用、与所述事件相关的类别和与所述事件相关的部门中的一项或多项。
15.根据权利要求10所述的系统，其中每个用户界面小配件还包括事件页面上的用户界面元件，当用户点击所述用户界面元件时，所述用户界面元件执行特定功能。
16.根据权利要求15所述的系统，其中所述事件页面是具有事件媒体播放器和所述一个或多个推荐的用户界面小配件的登陆页面。
17.根据权利要求16所述的系统，其中所述事件是网络研讨会、交互式视频和动画书中的一项。
18.根据权利要求16所述的系统，还包括具有处理器、存储器和显示器的第二计算设备，所述显示器为观众成员显示所述登陆页面。
19.一种用于推荐小配件的装置，包括：
具有处理器、存储器和多行的指令的后端计算机系统，所述多行的指令配置成：
接收针对事件的特性的集合；
使用特性的所述集合生成与所述事件相关联的特征向量，所述特征向量包括多于一个小配件在所述事件中的出现数据，其中出现是用户在登陆页面上对用户界面小配件的使用，并且出现数据是参与所述事件的每个用户在所述登陆页面上使用所述用户界面小配件的次数；
使用来自多个先前事件的数据生成共现矩阵，来自多个先前事件的数据包括针对每个先前事件的从表示最低参与度的1到表示最高参与度的10的参与度得分以及包括在每个先前事件的页面中的一个或多个用户界面小配件，所述共现矩阵是值的数组，其中每个值对应于第一用户界面小配件和第二用户界面小配件二者在高参与度先前事件的事件页面上的共现；
将所述事件的所述特征向量与共现矩阵进行比较，以生成针对所述事件的一个或多个推荐的用户界面小配件，所述用户界面小配件要被包括在所述事件的登陆页面中；以及
生成用户界面，所述用户界面显示针对所述事件的所述一个或多个推荐的用户界面小配件。
20.根据权利要求19所述的装置，其中所述后端还被配置成利用所述事件的所述特征向量和所述共现矩阵来执行叉积操作，以生成要被包括在所述事件的登陆页面中的针对所述事件的一个或多个推荐的用户界面小配件。
21.根据权利要求19所述的装置，其中所述后端还被配置成自动选择所述一个或多个推荐的用户界面小配件并将所述选择的一个或多个推荐的用户界面小配件插入到用于所述事件的所述事件页面上。
22.根据权利要求19所述的装置，其中所述后端还被配置成检索关于多个先前事件的数据，针对每个先前事件的所述数据包括针对所述先前事件的观众的参与度水平以及包括在所述先前事件的事件页面中的一个或多个用户界面小配件，并使用关于所述先前事件的所述数据生成所述共现矩阵。
23.根据权利要求19所述的装置，其中特性的所述集合包括与所述事件相关的行业、与所述事件相关的应用、与所述事件相关的类别和与所述事件相关的部门中的一项或多项。
24.根据权利要求19所述的装置，其中每个用户界面小配件还包括事件页面上的用户界面元件，当用户点击所述用户界面元件时，所述用户界面元件执行特定功能。
25.根据权利要求24所述的装置，其中所述事件页面是具有事件媒体播放器和所述一个或多个推荐的用户界面小配件的登陆页面。
26.根据权利要求25所述的装置，其中所述事件是网络研讨会、交互式视频和动画书中的一项。
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