RU2011130807A - Рекомендующая система со смещением - Google Patents

Рекомендующая система со смещением Download PDF

Info

Publication number
RU2011130807A
RU2011130807A RU2011130807/08A RU2011130807A RU2011130807A RU 2011130807 A RU2011130807 A RU 2011130807A RU 2011130807/08 A RU2011130807/08 A RU 2011130807/08A RU 2011130807 A RU2011130807 A RU 2011130807A RU 2011130807 A RU2011130807 A RU 2011130807A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
age
content
content source
source
predicted
Prior art date
Application number
RU2011130807/08A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2532703C2 (ru
Inventor
Мауро БАРБЬЕРИ
Сервериус Петрус Паулус ПРОНК
Original Assignee
Аксель Спрингер Диджитал Тв Гайд Гмбх
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 Аксель Спрингер Диджитал Тв Гайд Гмбх filed Critical Аксель Спрингер Диджитал Тв Гайд Гмбх
Publication of RU2011130807A publication Critical patent/RU2011130807A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2532703C2 publication Critical patent/RU2532703C2/ru

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/466—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/4668—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies for recommending content, e.g. movies
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/40—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of multimedia data, e.g. slideshows comprising image and additional audio data
    • G06F16/48—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/489—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using time information
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/458—Scheduling content for creating a personalised stream, e.g. by combining a locally stored advertisement with an incoming stream; Updating operations, e.g. for OS modules ; time-related management operations
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/466—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/4662—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies characterized by learning algorithms
    • H04N21/4663—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies characterized by learning algorithms involving probabilistic networks, e.g. Bayesian networks
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/16—Analogue secrecy systems; Analogue subscription systems
    • H04N7/173—Analogue secrecy systems; Analogue subscription systems with two-way working, e.g. subscriber sending a programme selection signal
    • H04N7/17309—Transmission or handling of upstream communications
    • H04N7/17336—Handling of requests in head-ends

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)
  • Television Systems (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

1. Устройство для управления рекомендующей системой, содержащее:a) рекомендатель (1072) для расчета, на основе информационных данных элемента содержимого вместе с данными, указывающими на симпатии или антипатии пользователя, предсказываемого рейтингового значения для элемента содержимого, получаемого от источника (117) содержимого;b) определитель (1076-1079) возраста для получения возрастного параметра упомянутого источника (117) содержимого из числа рейтинговых значений, получаемых от пользователя или предсказываемых для получаемых элементов содержимого упомянутого источника (117) содержимого, причем упомянутый возрастной параметр представляет возраст подписки упомянутому источнику (117) содержимого; иc) блок (1074) смещения для применения значения коррекции к упомянутому предсказываемому рейтинговому значению на основании упомянутого возрастного параметра, чтобы оказать предпочтение элементам содержимого новых источников содержимого.2. Устройство по п.1, в котором упомянутый определитель (1076-1079) возраста содержит определитель (1076) для определения времени подписки на основании метаданных, и калькулятор (1078) для расчета упомянутого возрастного параметра на основании упомянутого времени подписки и фактического времени.3. Устройство по п.2, в котором упомянутый определитель (1076-1079) возраста выполнен с возможностью определения упомянутого времени подписки посредством доступа к справочной таблице (1077).4. Устройство по п.1, в котором упомянутый блок (1074) смещения выполнен с возможностью уменьшения упомянутого значения коррекции с увеличением возрастного параметра или с увеличением числа рейтинговых значений для получа�

Claims (13)

1. Устройство для управления рекомендующей системой, содержащее:
a) рекомендатель (1072) для расчета, на основе информационных данных элемента содержимого вместе с данными, указывающими на симпатии или антипатии пользователя, предсказываемого рейтингового значения для элемента содержимого, получаемого от источника (117) содержимого;
b) определитель (1076-1079) возраста для получения возрастного параметра упомянутого источника (117) содержимого из числа рейтинговых значений, получаемых от пользователя или предсказываемых для получаемых элементов содержимого упомянутого источника (117) содержимого, причем упомянутый возрастной параметр представляет возраст подписки упомянутому источнику (117) содержимого; и
c) блок (1074) смещения для применения значения коррекции к упомянутому предсказываемому рейтинговому значению на основании упомянутого возрастного параметра, чтобы оказать предпочтение элементам содержимого новых источников содержимого.
2. Устройство по п.1, в котором упомянутый определитель (1076-1079) возраста содержит определитель (1076) для определения времени подписки на основании метаданных, и калькулятор (1078) для расчета упомянутого возрастного параметра на основании упомянутого времени подписки и фактического времени.
3. Устройство по п.2, в котором упомянутый определитель (1076-1079) возраста выполнен с возможностью определения упомянутого времени подписки посредством доступа к справочной таблице (1077).
4. Устройство по п.1, в котором упомянутый блок (1074) смещения выполнен с возможностью уменьшения упомянутого значения коррекции с увеличением возрастного параметра или с увеличением числа рейтинговых значений для получаемых элементов содержимого упомянутого источника (117) содержимого.
5. Устройство по п.4, в котором упомянутый блок (1074) смещения выполнен с возможностью уменьшения упомянутого значения коррекции в линейной или экспоненциальной зависимости от времени или упомянутого числа рейтинговых значений.
6. Устройство по п.1, в котором упомянутый рекомендатель (1072) выполнен с возможностью вычисления упомянутого предсказываемого рейтингового значения в диапазоне [0,1].
7. Устройство по п.1, в котором упомянутый возрастной параметр представляет собой значение новизны, которое указывает на то, как долго упомянутый источник (117) содержимого был доступен в упомянутой рекомендующей системе.
8. Устройство по п.7, в котором упомянутое значение новизны представляет собой положительное действительное число, меньшее или равное 1.
9. Устройство по п.1, в котором упомянутое значение коррекции приводит к более высокому рейтинговому значению для более молодых подписок.
10. Способ управления рекомендующей системой, содержащий этапы, на которых:
a) рассчитывают на основе информационных данных элемента содержимого вместе с данными, указывающими на симпатии или антипатии пользователя, предсказываемое рейтинговое значение для элемента содержимого, получаемого от источника (117) содержимого;
b) получают возрастной параметр упомянутого источника (117) содержимого из числа рейтинговых значений, получаемых от пользователя или предсказываемых для получаемых элементов содержимого упомянутого источника (117) содержимого, причем упомянутый возрастной параметр представляет возраст подписки на упомянутый источник (117) содержимого; и
c) применяют значение коррекции к упомянутому предсказываемому рейтинговому значению на основании упомянутого возрастного параметра, чтобы оказать предпочтение элементам содержимого новых источников содержимого.
11. Способ по п.10, дополнительно содержащий этап, на котором запускают обновление фильтра (105) предварительного выбора содержимого в ответ на добавление нового источника содержимого.
12. Способ по п.10, дополнительно содержащий этап, на котором в ответ на добавление нового источника содержимого запускают операцию ввода пользователя для создания нового канала с фильтром предварительного выбора для нового источника содержимого.
13. Компьютерный программный продукт, содержащий кодовые средства для выполнения этапов способа по п.10 во время работы на компьютерном устройстве.
RU2011130807/08A 2008-12-23 2009-12-15 Рекомендующая система со смещением RU2532703C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP08172774A EP2202655A1 (en) 2008-12-23 2008-12-23 Biased recommender system
EP08172774.5 2008-12-23
PCT/EP2009/067153 WO2010072616A1 (en) 2008-12-23 2009-12-15 Biased recommender system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2011130807A true RU2011130807A (ru) 2013-01-27
RU2532703C2 RU2532703C2 (ru) 2014-11-10

Family

ID=40565319

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2011130807/08A RU2532703C2 (ru) 2008-12-23 2009-12-15 Рекомендующая система со смещением

Country Status (5)

Country Link
US (1) US8700556B2 (ru)
EP (3) EP2202655A1 (ru)
CN (1) CN102265272B (ru)
RU (1) RU2532703C2 (ru)
WO (1) WO2010072616A1 (ru)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130117147A1 (en) * 2011-11-07 2013-05-09 Nathan J. Ackerman Similarity and Relatedness of Content
EP2682910A1 (en) * 2012-07-06 2014-01-08 Axel Springer Digital TV Guide GmbH Device and method for automatic filter adjustment
US9477376B1 (en) * 2012-12-19 2016-10-25 Google Inc. Prioritizing content based on user frequency
US9335818B2 (en) * 2013-03-15 2016-05-10 Pandora Media System and method of personalizing playlists using memory-based collaborative filtering
US9430532B2 (en) 2013-07-30 2016-08-30 NETFLIX Inc. Media content rankings for discovery of novel content
CN106454400B (zh) * 2016-09-20 2019-09-13 广东工业大学 一种面向网络电视用户的时序主题偏好预测方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2236699C1 (ru) * 2003-02-25 2004-09-20 Открытое акционерное общество "Телепортал. Ру" Способ поиска и выборки информации с повышенной релевантностью
WO2006029508A1 (en) * 2004-09-13 2006-03-23 Solace Systems Inc. Highly scalable subscription matching for a content routing network
US20060254409A1 (en) 2005-05-11 2006-11-16 Withop Ryan L Sorting media files using dynamic passive recognition techniques
CN100468388C (zh) * 2005-06-24 2009-03-11 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 一种播放列表生成系统及方法
US7801888B2 (en) * 2007-03-09 2010-09-21 Microsoft Corporation Media content search results ranked by popularity
US7991757B2 (en) * 2008-08-12 2011-08-02 Amazon Technologies, Inc. System for obtaining recommendations from multiple recommenders

Also Published As

Publication number Publication date
US20120054144A1 (en) 2012-03-01
CN102265272A (zh) 2011-11-30
EP2382559A1 (en) 2011-11-02
WO2010072616A1 (en) 2010-07-01
EP2202655A1 (en) 2010-06-30
US8700556B2 (en) 2014-04-15
EP3242231A1 (en) 2017-11-08
CN102265272B (zh) 2015-12-16
WO2010072616A4 (en) 2010-09-16
RU2532703C2 (ru) 2014-11-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2011130807A (ru) Рекомендующая система со смещением
US11983389B2 (en) Adaptive background playback behavior
CN107729542B (zh) 一种信息评分方法及装置和存储介质
US9838754B2 (en) On-site measurement of over the top media
US20180234717A1 (en) Visual Hot Watch Spots in Content Item Playback
US9451230B1 (en) Playback adjustments for digital media items
CA2774990A1 (en) Controlling content distribution
AU2018204372A1 (en) A united framework for personalisation which encompasses cold start and implicit interaction data
RU2012120856A (ru) Устройство отображения, способ управления для упомянутого устройства отображения, программа и машиночитаемый носитель записи с хранящейся на нем программой
WO2015159303A3 (en) A method and system for customer management
CN102800048B (zh) 一种电子地图缩放的显示方法
JP2009518884A5 (ru)
EP2842056A1 (en) User interface content personalization system
US10212061B2 (en) Dynamically rendering interaction statistics data for content elements of an information resource using visual styles
CN109711871B (zh) 一种潜在客户确定方法、装置、服务器及可读存储介质
US20170316000A1 (en) Recommendation lists for content delivery system
US20230102640A1 (en) System and methods for machine learning training data selection
US20130173707A1 (en) Information source selection system, information source selection method, and program
US9235429B1 (en) Dynamic user interface rendering
US11558662B2 (en) Methods and apparatus for a window-metric rule
CN106937173B (zh) 视频播放方法及装置
CN109328372B (zh) 用于视频的相互噪声估计
US11356745B2 (en) Midroll breaks feedback system
KR20150020390A (ko) 컨텐츠 추천 방법과 이를 제공하는 장치 및 시스템
KR102104100B1 (ko) 실사용 이력 기반 디지털 컨텐츠 추천 방법 및 그 장치

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20201216