RU2018132713A - Способ и система для определения зависящих от пользователя пропорций содержимого для рекомендации - Google Patents

Способ и система для определения зависящих от пользователя пропорций содержимого для рекомендации Download PDF

Info

Publication number
RU2018132713A
RU2018132713A RU2018132713A RU2018132713A RU2018132713A RU 2018132713 A RU2018132713 A RU 2018132713A RU 2018132713 A RU2018132713 A RU 2018132713A RU 2018132713 A RU2018132713 A RU 2018132713A RU 2018132713 A RU2018132713 A RU 2018132713A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
user
content
dependent
proportion
parameter
Prior art date
Application number
RU2018132713A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2720899C2 (ru
RU2018132713A3 (ru
Inventor
Андрей Вадимович Зимовнов
Евгений Андреевич Соколов
Original Assignee
Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс"
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 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" filed Critical Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс"
Priority to RU2018132713A priority Critical patent/RU2720899C2/ru
Priority to US16/372,553 priority patent/US11263217B2/en
Publication of RU2018132713A publication Critical patent/RU2018132713A/ru
Publication of RU2018132713A3 publication Critical patent/RU2018132713A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2720899C2 publication Critical patent/RU2720899C2/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2457—Query processing with adaptation to user needs
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2457—Query processing with adaptation to user needs
    • G06F16/24575—Query processing with adaptation to user needs using context
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9536—Search customisation based on social or collaborative filtering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9538—Presentation of query results
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0631—Item recommendations
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L65/00—Network arrangements, protocols or services for supporting real-time applications in data packet communication
    • H04L65/40—Support for services or applications
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/2866—Architectures; Arrangements
    • H04L67/30—Profiles
    • H04L67/306—User profiles

Claims (120)

1. Исполняемый на компьютере способ определения зависящих от пользователя пропорций типов содержимого для рекомендаций для данного пользователя, причем данный пользователь связан с электронным устройством, которое соединено с сервером через сеть передачи данных, причем сервер размещает сервис рекомендации содержимого для создания рекомендаций содержимого, обладающих элементами содержимого по меньшей мере двух типов,
причем способ выполняется сервером, и включает в себя
получение сервером для каждого соответствующего типа содержимого из по меньшей мере двух типов содержимого, указания на соответствующий базовый интервал пропорции содержимого для рекомендации;
получение сервером для каждого соответствующего типа содержимого из по меньшей мере двух типов содержимого, соответствующего набора параметров пользовательского взаимодействия, который указывает на взаимодействие пользователя из соответствующего набора пользователей сервиса рекомендации содержимого с соответствующим типом содержимого;
вычисление сервером для каждого соответствующего типа содержимого из по меньшей мере двух типов содержимого, соответствующего распределения параметров пользовательского взаимодействия на основе соответствующего набора параметров пользовательского взаимодействия из соответствующего набора пользователей;
в ответ на получение указания на запрос персонализированного содержимого от электронного устройства, связанного с данным пользователем:
получение сервером, для каждого соответствующего типа содержимого из по меньшей мер двух типов содержимого, соответствующего зависящего от пользователя параметра взаимодействий для данного пользователя, причем соответствующий зависящий от пользователя параметр взаимодействий указывает на предпочтения данного пользователя в соответствующем типе содержимого;
вычисление сервером для каждого соответствующего типа содержимого из по меньшей мере двух типов содержимого, соответствующей зависящей от пользователя пропорции соответствующего типа содержимого для рекомендации содержимого данному пользователю, причем соответствующая зависящая от пользователя пропорция в границах соответствующего базового интервала пропорций содержимого, и вычисление основано на:
соответствующем распределении параметров пользовательского взаимодействия из набора пользователей, и соответствующем зависящем от пользователя параметре взаимодействия данного пользователя;
создание сервисом рекомендации содержимого сервера множества элементов содержимого для персонализированной рекомендации содержимого для данного пользователя, причем множество элементов содержимого относится по меньшей мере к двум типам, соответствующая часть множества элементов содержимого находится в соответствующей зависящей от пользователя пропорции; и
отправка сервером множества элементов содержимого для отображения на электронном устройстве данного пользователя.
2. Способ по п. 1, в котором:
до вычисления соответствующей зависящей от пользователя пропорции соответствующего типа содержимого, способ далее включает в себя:
вычисление сервером соответствующего центрального параметра распределения соответственно связанного распределения параметров пользовательского взаимодействия;
определение сервером соответствующего зависящего от пользователя параметра распределения данного пользователя, причем соответствующий зависящий от пользователя параметр распределения указывает на расположение соответственно связанного зависящего от пользователя параметра взаимодействия данного пользователя в соответствующем связанном распределении параметров пользовательского взаимодействия;
вычисление сервером смещения между соответствующим центральным распределением параметра и соответствующим зависящим от пользователя параметра распределения; и причем
вычисление соответствующей зависящей от пользователя пропорции соответствующего типа содержимого далее основано на:
смещении между соответствующим центральным распределением параметра и соответствующим зависящим от пользователя параметра распределения, и
соответствующей центральной пропорции соответствующего базового интервала пропорций, которая соответствует соответствующему центральному параметру распределения соответственно связанного распределения параметров пользовательского взаимодействия.
3. Способ по п. 2, в котором вычисление соответствующей зависящей от пользователя пропорции соответствующего типа содержимого далее включает в себя:
определение сервером, является ли направление смещения между соответствующим центральным распределением параметра и соответствующим зависящим от пользователя параметра распределения одним из: положительным направлением или отрицательным направлением;
в ответ на то, что направление положительное:
назначение сервером соответствующего первого заранее определенного значения соответствующей зависящей от пользователя пропорции, причем соответствующее первое заранее определенное значение находится выше соответствующей центральной пропорции; и
в ответ на то, что направление отрицательное:
назначение сервером соответствующего второго заранее определенного значения соответствующей зависящей от пользователя пропорции, причем соответствующее второе заранее определенное значение находится ниже соответствующей центральной пропорции.
4. Способ по п. 3, в котором:
соответствующее расстояние между соответствующим первым заранее определенным значением и соответствующей центральной пропорции на базовом интервале пропорций пропорционально величине смещения между соответствующим центральным параметром распределения и соответствующим зависящим от пользователя параметра распределения; и
соответствующее расстояние между соответствующим вторым заранее определенным значением и соответствующей центральной пропорции на базовом интервале пропорций пропорционально величине смещения между соответствующим центральным параметром распределения и соответствующим зависящим от пользователя параметре распределения.
5. Способ по п. 4, в котором:
6. соответствующий центральный параметр распределения является медианным для соответственно связанного распределения пользовательских взаимодействий. Способ по п. 5, в котором:
соответствующая центральная пропорция является медианной для соответствующего базового интервала пропорции.
7. Способ по п. 6, в котором: соответствующий зависящий от пользователя параметр распределения является процентильным рангом соответствующего зависящего от пользователя параметра взаимодействия данного пользователя в соответствующем распределении параметров пользовательского взаимодействия.
8. Способ по п. 3, в котором по меньшей мере две типа содержимого включают в себя по меньшей мере два из: текстовое содержимое, оригинальное содержимое, неоригинальное содержимое, графическое содержимое, видео содержимое, аудио содержимое и содержимое с информацией о погоде.
9. Способ по п. 8, в котором:
соответствующий набор параметров пользовательского взаимодействия и соответствующий зависящий от пользователя параметр взаимодействия, связанный с соответствующим типом содержимого из по меньшей мер двух типов содержимого относится к одному и тому же типу параметра взаимодействия; и
способ далее включает в себя, используя тот же тип параметра взаимодействия для соответствующего типа содержимого:
для текстового содержимого, рейтинг кликабельности (CTR);
для оригинального содержимого, рейтинг кликабельности (CTR);
для неоригинального содержимого, рейтинг кликабельности (CTR);
для графического содержимого, рейтинг кликабельности (CTR);
для видео содержимого, время пребывания на странице;
для аудио содержимого, время пребывания на странице; и
для графического содержимого, рейтинг кликабельности (CTR).
10. Способ по п. 3, в котором:
сервер соединен с базой данных журнала;
получение соответствующего зависящего от пользователя параметра взаимодействия включает в себя: применение сервером скользящего окна предыдущих пользовательских взаимодействий к пользовательским взаимодействиям, связанным с данным пользователем в базе данных журнала; и
вычисление сервером соответствующего зависящего от пользователя параметра взаимодействия на основе пользовательских взаимодействий, связанным с данным пользователем в базе данных журнала, которые попадают в скользящее окно предыдущих пользовательских взаимодействий.
11. Способ по п. 10, далее включающий в себя, в ответ на то, что соответствующее число пользовательских взаимодействий, связанных с данным пользователем, которое попадает в скользящее окно предыдущих пользовательских взаимодействий, находится ниже заранее определенного порога пользовательских взаимодействий:
назначение сервером соответствующего заранее определенного значения соответствующей зависящей от пользователя пропорции.
12. Способ по п. 11, дополнительно включающий в себя:
получение сервером другого указания на запрос на персонализированное содержимое от электронного устройства, связанного с данным пользователем после указания на запрос на персонализированное содержимое;
определение сервером того, находится ли тогда соответствующее число пользовательских взаимодействий данного пользователя выше заранее определенного порога пользовательских взаимодействий;
в ответ на то, что тогда соответствующее число пользовательских взаимодействий данного пользователя выше заранее определенного порога пользовательских взаимодействий в момент получения другого запроса на персонализированное содержимое:
замена сервером соответствующее заранее определенного значения, назначенного соответствующей зависящей от пользователя пропорции, на вычисленную соответствующую зависящую от пользователя пропорцию.
13. Способ по п. 10, в котором скользящее окно обладает заранее определенным размером одного из: заранее определенного числа предыдущих пользовательских сессий с системой рекомендаций и заранее определенного периода времени.
14. Способ по п. 3, который дополнительно включает в себя, перед созданием множества элементов содержимого:
суммирование сервером соответственно связанных зависящих от пользователя пропорций для получения суммы зависящих от пользователя пропорций;
в ответ на то, что сумма зависящих от пользователя пропорций: ниже заранее определенного порога суммы или выше заранее определенного порога суммы:
корректировку сервером каждой соответственно связанной зависящей от пользователя пропорции таким образом, чтобы сумма зависящей от пользователя пропорции была равна заранее определенному порогу суммы.
15. Система для определения зависящих от пользователя пропорций типов содержимого для рекомендаций для данного пользователя, причем данный пользователь связан с электронным устройством, которое соединено с системой через сеть передачи данных, причем система размещает сервис рекомендации содержимого для создания рекомендаций содержимого, обладающих элементами содержимого по меньшей мере двух типов,
причем система включает в себя: процессор;
постоянный машиночитаемый носитель компьютерной информации, содержащий инструкции, процессор;
при выполнении инструкций, выполнен с возможностью осуществлять:
получение для каждого соответствующего типа содержимого по меньшей мере двух типов содержимого, указания на соответствующий базовый интервал пропорций содержимого для рекомендации;
получение для каждого соответствующего типа содержимого из по меньшей мере двух типов содержимого, соответствующего набора параметров пользовательского взаимодействия, который указывает на взаимодействие пользователя из соответствующего набора пользователей сервиса рекомендации содержимого с соответствующим типом содержимого;
вычисление для каждого соответствующего типа содержимого из по меньшей мере двух типов содержимого, соответствующего распределения параметров пользовательского взаимодействия на основе соответствующего набора параметров пользовательского взаимодействия из соответствующего набора пользователей;
в ответ на получение указания на запрос персонализированного содержимого от электронного устройства, связанного с данным пользователем:
получение для каждого соответствующего типа содержимого из по меньшей мер двух типов содержимого, соответствующего зависящего от пользователя параметра взаимодействий для данного пользователя, причем соответствующий зависящий от пользователя параметр взаимодействий указывает на предпочтения данного пользователя в соответствующем типе содержимого;
вычисление для каждого соответствующего типа содержимого из по меньшей мере двух типов содержимого, соответствующей зависящей от пользователя пропорции соответствующего типа содержимого для рекомендации содержимого данному пользователю, причем соответствующая зависящая от пользователя пропорция в границах соответствующего базового интервала пропорций содержимого, и вычисление основано на:
соответствующем распределении параметров пользовательского взаимодействия из набора пользователей, и
соответствующем зависящем от пользователя параметре взаимодействия данного пользователя; создание сервисом рекомендации содержимого системы множества элементов содержимого для персонализированной рекомендации содержимого для данного пользователя, причем множество элементов содержимого относится по меньшей мере к двум типам, соответствующая часть множества элементов содержимого находится в соответствующей зависящей от пользователя пропорции; и
отправку множества элементов содержимого для отображения на электронном устройстве данного пользователя.
16. Система по п. 15, в которой:
до вычисления соответствующей зависящей от пользователя пропорции соответствующего типа содержимого, процессор выполнен с возможностью осуществлять:
вычисление соответствующего центрального параметра распределения соответствующего распределения параметров пользовательского взаимодействия;
определение соответствующего зависящего от пользователя параметра распределения данного пользователя, причем соответствующий зависящий от пользователя параметр распределения указывает на расположение соответственно связанного зависящего от пользователя параметра взаимодействия данного пользователя в соответствующем связанном распределении параметров пользовательского взаимодействия;
вычисление смещения между соответствующим центральным распределением параметра и соответствующим зависящим от пользователя параметра распределения; и причем
вычисление соответствующей зависящей от пользователя пропорции соответствующего типа содержимого далее основано на: смещении между соответствующим центральным распределением параметра и соответствующим зависящим от пользователя параметра распределения, и
соответствующей центральной пропорции соответствующего базового интервала пропорций, которая соответствует соответствующему центральному параметру распределения соответственно связанного распределения параметров пользовательского взаимодействия.
17. Система по п. 16, в которой вычисление соответствующей зависящей от пользователя пропорции соответствующего типа содержимого далее включает в себя:
определение того, является ли направление смещения между соответствующим центральным распределением параметра и соответствующим зависящим от пользователя параметра распределения одним из: положительным направлением или отрицательным направлением;
в ответ на то, что направление положительное:
назначение соответствующего первого заранее определенного значения соответствующей зависящей от пользователя пропорции, причем соответствующее первое заранее определенное значение находится выше соответствующей центральной пропорции; и
в ответ на то, что направление отрицательное:
назначение соответствующего второго заранее определенного значения соответствующей зависящей от пользователя пропорции, причем соответствующее второе заранее определенное значение находится ниже соответствующей центральной пропорции.
18. Система по п. 17, в которой:
соответствующее расстояние между соответствующим первым заранее определенным значением и соответствующей центральной пропорции на базовом интервале пропорций пропорционально величине смещения между соответствующим центральным параметром распределения и соответствующим зависящим от пользователя параметра распределения; и соответствующее расстояние между соответствующим вторым заранее определенным значением и соответствующей центральной пропорции на базовом интервале пропорций пропорционально величине смещения между соответствующим центральным параметром распределения и соответствующим зависящим от пользователя параметре распределения.
19. Система по п. 18, в которой:
соответствующий центральный параметр распределения является медианным для соответственно связанного распределения пользовательских взаимодействий.
20. Система по п. 19, в которой:
соответствующая центральная пропорция является медианной для соответствующего базового интервала пропорции.
21. Система по п. 20, в которой:
соответствующий зависящий от пользователя параметр распределения является процентильным рангом соответствующего зависящего от пользователя параметра взаимодействия данного пользователя в соответствующем распределении параметров пользовательского взаимодействия.
22. Система по п. 17, в которой по меньшей мере две типа содержимого включают в себя по меньшей мере два из: текстовое содержимое, оригинальное содержимое, неоригинальное содержимое, графическое содержимое, видео содержимое, аудио содержимое и содержимое с информацией о погоде.
23. Система по п. 22, в которой:
соответствующий набор параметров пользовательского взаимодействия и соответствующий зависящий от пользователя параметр взаимодействия, связанный с соответствующим типом содержимого из по меньшей мер двух типов содержимого относится к одному и тому же типу параметра взаимодействия; и
система далее включает в себя, используя тот же тип параметра взаимодействия для соответствующего типа содержимого:
для текстового содержимого, рейтинг кликабельности (CTR);
для оригинального содержимого, рейтинг кликабельности (CTR);
для неоригинального содержимого, рейтинг кликабельности (CTR);
для графического содержимого, рейтинг кликабельности (CTR);
для видео содержимого, время пребывания на странице;
для аудио содержимого, время пребывания на странице; и
для графического содержимого, рейтинг кликабельности (CTR).
24. Система по п. 18, в которой:
система соединена с базой данных журнала;
для получения соответствующего зависящего от пользователя параметра взаимодействий, процессор далее выполнен с возможностью осуществлять:
применение скользящего окна предыдущих пользовательских взаимодействий к пользовательским взаимодействиям, связанным с данным пользователем в базе данных журнала; и
вычисление соответствующего зависящего от пользователя параметра взаимодействия на основе пользовательских взаимодействий, связанным с данным пользователем в базе данных журнала, которые попадают в скользящее окно предыдущих пользовательских взаимодействий.
25. Система по п. 24, в которой процессор далее выполнен с возможностью осуществлять, в ответ на то, что соответствующее число пользовательских взаимодействий, связанных с данным пользователем, которое попадает в скользящее окно предыдущих пользовательских взаимодействий, ниже заранее определенного порога пользовательских взаимодействий:
назначение соответствующего заранее определенного значения соответствующей зависящей от пользователя пропорции.
26. Система по п. 25, в которой процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять: получение другого указания на запрос на персонализированное содержимое от электронного устройства, связанного с данным пользователем после указания на запрос на персонализированное содержимое;
определение того, находится ли тогда соответствующее число пользовательских взаимодействий данного пользователя выше заранее определенного порога пользовательских взаимодействий;
в ответ на то, что тогда соответствующее число пользовательских взаимодействий данного пользователя выше заранее определенного порога пользовательских взаимодействий в момент получения другого запроса на персонализированное содержимое:
замену соответствующего заранее определенного значения, назначенного соответствующей зависящей от пользователя пропорции, на вычисленную соответствующую зависящую от пользователя пропорцию.
27. Система по п. 24, в которой скользящее окно обладает заранее определенным размером одного из: заранее определенного числа предыдущих пользовательских сессий с системой рекомендаций и заранее определенного периода времени.
28. Система по п. 17, в которой процессор далее выполнен с возможностью, до этапа создания множества элементов содержимого, осуществлять:
суммирование соответственно связанных зависящих от пользователя пропорций для получения суммы зависящих от пользователя пропорций;
в ответ на то, что сумма зависящих от пользователя пропорций: ниже заранее определенного порога суммы или выше заранее определенного порога суммы:
корректировку каждой соответственно связанной зависящей от пользователя пропорции таким образом, чтобы сумма зависящей от пользователя пропорции была равна заранее определенному порогу суммы.
RU2018132713A 2018-09-14 2018-09-14 Способ и система для определения зависящих от пользователя пропорций содержимого для рекомендации RU2720899C2 (ru)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2018132713A RU2720899C2 (ru) 2018-09-14 2018-09-14 Способ и система для определения зависящих от пользователя пропорций содержимого для рекомендации
US16/372,553 US11263217B2 (en) 2018-09-14 2019-04-02 Method of and system for determining user-specific proportions of content for recommendation

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2018132713A RU2720899C2 (ru) 2018-09-14 2018-09-14 Способ и система для определения зависящих от пользователя пропорций содержимого для рекомендации

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2018132713A true RU2018132713A (ru) 2020-03-16
RU2018132713A3 RU2018132713A3 (ru) 2020-03-16
RU2720899C2 RU2720899C2 (ru) 2020-05-14

Family

ID=69774443

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018132713A RU2720899C2 (ru) 2018-09-14 2018-09-14 Способ и система для определения зависящих от пользователя пропорций содержимого для рекомендации

Country Status (2)

Country Link
US (1) US11263217B2 (ru)
RU (1) RU2720899C2 (ru)

Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10904360B1 (en) * 2015-12-02 2021-01-26 Zeta Global Corp. Method and apparatus for real-time personalization
US10621532B1 (en) 2017-02-14 2020-04-14 Patreon, Inc. Generation of engagement and support recommendations for content creators
US10607242B1 (en) 2017-02-14 2020-03-31 Patreon, Inc. Generation of subscription recommendations for content creators
US11269952B1 (en) 2019-07-08 2022-03-08 Meta Platforms, Inc. Text to music selection system
US10911504B1 (en) 2019-08-29 2021-02-02 Facebook, Inc. Social media music streaming
US11210339B1 (en) 2019-08-29 2021-12-28 Facebook, Inc. Transient contextual music streaming
US11379513B2 (en) * 2019-08-30 2022-07-05 Spotify Ab Systems and methods for providing content based on consumption in a distinct domain
US11775581B1 (en) 2019-09-18 2023-10-03 Meta Platforms, Inc. Systems and methods for feature-based music selection
USD941324S1 (en) 2019-09-25 2022-01-18 Facebook, Inc. Display screen with a graphical user interface for music fetching
US11416544B2 (en) 2019-09-25 2022-08-16 Meta Platforms, Inc. Systems and methods for digitally fetching music content
USD941325S1 (en) 2019-09-25 2022-01-18 Facebook, Inc. Display screen with a graphical user interface for music fetching
US11270330B1 (en) 2020-02-26 2022-03-08 Patreon, Inc. Systems and methods to determine tax classification of benefits offered to subscribers of a membership platform
US11386377B1 (en) 2020-03-17 2022-07-12 Patreon, Inc. Systems and methods to recommend price of benefit items offered through a membership platform
US11790391B1 (en) 2020-03-17 2023-10-17 Patreon, Inc. Systems and methods to recommend benefit types of benefit items to offer within a membership platform
US20210382951A1 (en) 2020-06-08 2021-12-09 Dropbox, Inc. Intelligently generating and managing third-party sources within a contextual hub
US11907232B2 (en) * 2021-01-12 2024-02-20 Adobe Inc. Facilitating efficient identification of relevant data
US11368735B1 (en) 2021-05-18 2022-06-21 Patreon, Inc. Systems and methods to facilitate quality control of benefit items created for subscribers of a membership platform
US11715126B1 (en) 2021-06-07 2023-08-01 Patreon, Inc. Systems and methods to process payments for subscribership within a membership platform
US11675860B1 (en) * 2021-07-28 2023-06-13 Patreon, Inc. Systems and methods to generate creator page recommendations for content creators

Family Cites Families (357)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1228461A4 (en) 1999-09-22 2005-07-27 Oleg Kharisovich Zommers INTERACTIVE PERSONAL INFORMATION SYSTEM AND METHOD
US6687696B2 (en) 2000-07-26 2004-02-03 Recommind Inc. System and method for personalized search, information filtering, and for generating recommendations utilizing statistical latent class models
JP2002082745A (ja) 2000-09-07 2002-03-22 Sony Corp 情報処理装置及び方法、並びにプログラム格納媒体
US7277765B1 (en) 2000-10-12 2007-10-02 Bose Corporation Interactive sound reproducing
WO2002052374A2 (en) 2000-12-26 2002-07-04 Trustees Of Dartmouth College Methods and apparatus for personalized content presentation
US20020198882A1 (en) 2001-03-29 2002-12-26 Linden Gregory D. Content personalization based on actions performed during a current browsing session
US7007242B2 (en) 2002-02-20 2006-02-28 Nokia Corporation Graphical user interface for a mobile device
AU2003279992A1 (en) 2002-10-21 2004-05-13 Ebay Inc. Listing recommendation in a network-based commerce system
US20110107223A1 (en) 2003-01-06 2011-05-05 Eric Tilton User Interface For Presenting Presentations
US7475027B2 (en) 2003-02-06 2009-01-06 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. On-line recommender system
US8554601B1 (en) 2003-08-22 2013-10-08 Amazon Technologies, Inc. Managing content based on reputation
KR100493902B1 (ko) 2003-08-28 2005-06-10 삼성전자주식회사 콘텐츠 추천방법 및 시스템
US7451173B1 (en) 2003-09-09 2008-11-11 Sandia Corporation Fast combinatorial algorithm for the solution of linearly constrained least squares problems
US7346839B2 (en) 2003-09-30 2008-03-18 Google Inc. Information retrieval based on historical data
US20130097302A9 (en) 2003-10-01 2013-04-18 Robert Khedouri Audio visual player apparatus and system and method of content distribution using the same
US8041602B2 (en) 2003-10-15 2011-10-18 Aol Advertising, Inc. Systems and methods for providing a reverse frequency cap in advertisement viewing
US20050097190A1 (en) 2003-10-31 2005-05-05 Aaron Abdelhak System and method for customized portal web pages
CA2512945A1 (en) 2004-07-23 2006-01-23 Genesis Group Inc. System and method for estimating user ratings from user behavior and providing recommendations
US7540051B2 (en) 2004-08-20 2009-06-02 Spatial Systems, Inc. Mapping web sites based on significance of contact and category
US20060074883A1 (en) 2004-10-05 2006-04-06 Microsoft Corporation Systems, methods, and interfaces for providing personalized search and information access
EP1815678A2 (en) 2004-11-15 2007-08-08 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and network device for assisting a user in selecting content
US8225195B1 (en) 2004-12-15 2012-07-17 Amazon Technologies, Inc. Displaying links at varying levels of prominence to reveal emergent paths based on user interaction
US7720436B2 (en) 2006-01-09 2010-05-18 Nokia Corporation Displaying network objects in mobile devices based on geolocation
US20110208732A1 (en) 2010-02-24 2011-08-25 Apple Inc. Systems and methods for organizing data items
US8060463B1 (en) * 2005-03-30 2011-11-15 Amazon Technologies, Inc. Mining of user event data to identify users with common interests
US20060293065A1 (en) 2005-06-27 2006-12-28 Lucent Technologies Inc. Dynamic information on demand
US7630999B2 (en) 2005-07-15 2009-12-08 Microsoft Corporation Intelligent container index and search
US20150331859A1 (en) 2005-10-26 2015-11-19 Cortica, Ltd. Method and system for providing multimedia content to users based on textual phrases
US8429184B2 (en) 2005-12-05 2013-04-23 Collarity Inc. Generation of refinement terms for search queries
US7502789B2 (en) 2005-12-15 2009-03-10 Microsoft Corporation Identifying important news reports from news home pages
GB0610119D0 (en) 2006-05-20 2006-06-28 Ibm Internet browser and method of bookmarking in same
US9443022B2 (en) 2006-06-05 2016-09-13 Google Inc. Method, system, and graphical user interface for providing personalized recommendations of popular search queries
WO2008022328A2 (en) 2006-08-18 2008-02-21 Sony Corporation Selective media access through a recommendation engine
US9715543B2 (en) 2007-02-28 2017-07-25 Aol Inc. Personalization techniques using image clouds
US7685200B2 (en) 2007-03-01 2010-03-23 Microsoft Corp Ranking and suggesting candidate objects
US20080222132A1 (en) 2007-03-07 2008-09-11 Jiangyi Pan Personalized shopping recommendation based on search units
US7801888B2 (en) 2007-03-09 2010-09-21 Microsoft Corporation Media content search results ranked by popularity
US9224427B2 (en) 2007-04-02 2015-12-29 Napo Enterprises LLC Rating media item recommendations using recommendation paths and/or media item usage
WO2008124536A1 (en) 2007-04-04 2008-10-16 Seeqpod, Inc. Discovering and scoring relationships extracted from human generated lists
JP5032183B2 (ja) 2007-04-12 2012-09-26 株式会社東芝 情報推薦システムおよび情報推薦方法
KR20080096134A (ko) 2007-04-27 2008-10-30 엘지전자 주식회사 이동통신 단말기 및 그 웹페이지 제어방법
US8296179B1 (en) 2007-05-02 2012-10-23 Monster Worldwide, Inc. Targeted advertisement placement based on explicit and implicit criteria matching
US20080281711A1 (en) 2007-05-11 2008-11-13 Bridges Thomas L System and method for displaying advertisements according to business and consumer relevance
US8301623B2 (en) 2007-05-22 2012-10-30 Amazon Technologies, Inc. Probabilistic recommendation system
USD613300S1 (en) 2007-06-28 2010-04-06 Apple Inc. Animated graphical user interface for a display screen or portion thereof
US8010527B2 (en) 2007-06-29 2011-08-30 Fuji Xerox Co., Ltd. System and method for recommending information resources to user based on history of user's online activity
US7949659B2 (en) 2007-06-29 2011-05-24 Amazon Technologies, Inc. Recommendation system with multiple integrated recommenders
US8751507B2 (en) 2007-06-29 2014-06-10 Amazon Technologies, Inc. Recommendation system with multiple integrated recommenders
US8260787B2 (en) 2007-06-29 2012-09-04 Amazon Technologies, Inc. Recommendation system with multiple integrated recommenders
KR101415022B1 (ko) 2007-07-24 2014-07-09 삼성전자주식회사 복합 알고리즘 이용한 정보 추천 방법 및 장치
US8275764B2 (en) 2007-08-24 2012-09-25 Google Inc. Recommending media programs based on media program popularity
GB0719129D0 (en) 2007-10-01 2007-11-07 Torridon Solutions Ltd Improvements relating to graphical user interfaces
US20090163183A1 (en) 2007-10-04 2009-06-25 O'donoghue Hugh Recommendation generation systems, apparatus and methods
US8972865B2 (en) 2007-10-19 2015-03-03 Opera Software Asa Method and device for providing easy access to pre-selected data resources
US8484142B2 (en) 2007-11-02 2013-07-09 Ebay Inc. Integrating an internet preference learning facility into third parties
US8494978B2 (en) 2007-11-02 2013-07-23 Ebay Inc. Inferring user preferences from an internet based social interactive construct
US8666909B2 (en) 2007-11-02 2014-03-04 Ebay, Inc. Interestingness recommendations in a computing advice facility
US8019702B1 (en) 2007-12-07 2011-09-13 Google Inc. Supervised learning with multi-scale time intervals using a statistical classification model to classify unlabeled events
EP2223563B1 (en) 2007-12-17 2016-12-07 Telefonaktiebolaget LM Ericsson (publ) Ranging procedure identification of enhanced wireless terminal
WO2009087414A1 (en) 2008-01-08 2009-07-16 Taptu Ltd. Mobile search service
RU2368006C1 (ru) 2008-01-10 2009-09-20 Корпорация "САМСУНГ ЭЛЕКТРОНИКС Ко., Лтд." Способ и система адаптивного переформатирования цифровых изображений
USD607463S1 (en) 2008-02-19 2010-01-05 Allstate Insurance Company Portion of a display screen showing a user interface
US8560964B2 (en) 2008-02-20 2013-10-15 International Business Machines Corporation Method and system for predictive browsing
US9323439B2 (en) 2008-03-28 2016-04-26 International Business Machines Corporation System and method for displaying published electronic documents
US7849076B2 (en) 2008-03-31 2010-12-07 Yahoo! Inc. Learning ranking functions incorporating isotonic regression for information retrieval and ranking
WO2009134817A1 (en) 2008-04-28 2009-11-05 Strands, Inc. Method for providing personalized recommendations of financial products based on user data
US7685232B2 (en) 2008-06-04 2010-03-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Method for anonymous collaborative filtering using matrix factorization
US8683374B2 (en) 2008-06-24 2014-03-25 Microsoft Corporation Displaying a user's default activities in a new tab page
US8631351B2 (en) 2008-06-29 2014-01-14 Microsoft Corporation Providing multiple degrees of context for content consumed on computers and media players
US8762313B2 (en) 2008-07-25 2014-06-24 Liveperson, Inc. Method and system for creating a predictive model for targeting web-page to a surfer
US20100205542A1 (en) 2008-08-07 2010-08-12 Christina Walman Method, system for tracking group behavior
KR101651524B1 (ko) 2008-09-01 2016-08-26 구글 인코포레이티드 브라우저의 새로운 탭 페이지 및 북마크 툴바
JP4650541B2 (ja) 2008-09-08 2011-03-16 ソニー株式会社 推薦装置および方法、プログラム、並びに記録媒体
US8583418B2 (en) 2008-09-29 2013-11-12 Apple Inc. Systems and methods of detecting language and natural language strings for text to speech synthesis
US8335721B2 (en) 2008-10-01 2012-12-18 Google Inc. Placement identification and reservation
US8917286B2 (en) 2008-11-11 2014-12-23 Sony Corporation Image processing device, information processing device, image processing method, and information processing method
US8156435B2 (en) * 2008-11-25 2012-04-10 At&T Intellectual Property I, L.P. Systems and methods to select media content
US8244740B2 (en) 2008-11-26 2012-08-14 Microsoft Corporation Providing suggested sites associated with target sites
EP2202656A1 (en) 2008-12-23 2010-06-30 Axel Springer Digital TV Guide GmbH Context-based recommender system
US8499251B2 (en) 2009-01-07 2013-07-30 Microsoft Corporation Virtual page turn
US9396258B2 (en) 2009-01-22 2016-07-19 Google Inc. Recommending video programs
US20100241597A1 (en) * 2009-03-19 2010-09-23 Bee-Chung Chen Dynamic estimation of the popularity of web content
US11076189B2 (en) 2009-03-30 2021-07-27 Time Warner Cable Enterprises Llc Personal media channel apparatus and methods
US8555173B2 (en) 2009-05-31 2013-10-08 Linkedin Corporation Recommendation engine
US20110047136A1 (en) 2009-06-03 2011-02-24 Michael Hans Dehn Method For One-Click Exclusion Of Undesired Search Engine Query Results Without Clustering Analysis
US8271898B1 (en) 2009-06-04 2012-09-18 Mellmo Inc. Predictive scrolling
US8935258B2 (en) 2009-06-15 2015-01-13 Microsoft Corporation Identification of sample data items for re-judging
US8813124B2 (en) 2009-07-15 2014-08-19 Time Warner Cable Enterprises Llc Methods and apparatus for targeted secondary content insertion
US8412796B2 (en) 2009-07-31 2013-04-02 University College Dublin—National University of Ireland, Dublin Real time information feed processing
KR100984817B1 (ko) 2009-08-19 2010-10-01 주식회사 컴퍼니원헌드레드 이동통신 단말기의 터치스크린을 이용한 사용자 인터페이스 방법
US20110066497A1 (en) 2009-09-14 2011-03-17 Choicestream, Inc. Personalized advertising and recommendation
EP2478451A2 (en) 2009-09-18 2012-07-25 Lexxe PTY Ltd Method and system for scoring texts
US8229873B1 (en) 2009-09-18 2012-07-24 Google Inc. News topic-interest-based recommendations twiddling
EP2306339A1 (en) 2009-09-23 2011-04-06 Adobe Systems Incorporated Algorith and implementation for fast computation of content recommendation
US8972391B1 (en) * 2009-10-02 2015-03-03 Google Inc. Recent interest based relevance scoring
US20110112981A1 (en) 2009-11-09 2011-05-12 Seung-Taek Park Feature-Based Method and System for Cold-Start Recommendation of Online Ads
US8290818B1 (en) 2009-11-19 2012-10-16 Amazon Technologies, Inc. System for recommending item bundles
US8285602B1 (en) 2009-11-19 2012-10-09 Amazon Technologies, Inc. System for recommending item bundles
US20110125763A1 (en) 2009-11-24 2011-05-26 Nokia Corporation Method and apparatus for determining similarity of media interest
US9336315B2 (en) 2010-01-19 2016-05-10 Ebay Inc. Personalized recommendation of a volatile item
US8606792B1 (en) 2010-02-08 2013-12-10 Google Inc. Scoring authors of posts
US8650172B2 (en) 2010-03-01 2014-02-11 Microsoft Corporation Searchable web site discovery and recommendation
DE102010011039A1 (de) 2010-03-11 2011-09-15 Volkswagen Ag Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben einer Benutzerschnittstelle
US9760643B2 (en) 2010-04-09 2017-09-12 Aol Inc. Systems and methods for identifying electronic content
EP2393056A1 (en) 2010-06-02 2011-12-07 Layar B.V. Acquiring, ranking and displaying points of interest for use in an augmented reality service provisioning system and graphical user interface for displaying such ranked points of interests
US8412726B2 (en) 2010-06-03 2013-04-02 Microsoft Corporation Related links recommendation
US8577896B2 (en) 2010-06-08 2013-11-05 Netflix, Inc Interest based row selection
EP2397952A1 (en) 2010-06-15 2011-12-21 Axel Springer Digital TV Guide GmbH Profile based content retrieval for recommender systems
US9798822B2 (en) 2010-06-29 2017-10-24 Apple Inc. Location based grouping of browsing histories
USD668674S1 (en) 2010-07-26 2012-10-09 Apple Inc. Display screen or portion thereof with icon
US8676736B2 (en) 2010-07-30 2014-03-18 Gravity Research And Development Kft. Recommender systems and methods using modified alternating least squares algorithm
CA2810227A1 (en) 2010-09-01 2012-03-08 Google Inc. Methods and apparatus to cluster user data
KR101709470B1 (ko) 2010-09-02 2017-02-23 엘지전자 주식회사 영상표시기기 및 그 동작 방법
JP5621422B2 (ja) 2010-09-07 2014-11-12 ソニー株式会社 情報処理装置、プログラム及び制御方法
US8893042B2 (en) 2010-09-14 2014-11-18 Microsoft Corporation Determination and display of relevant websites
US8903834B2 (en) 2010-10-14 2014-12-02 Netflix, Inc. Recommending groups of items based on item ranks
CN102467709B (zh) 2010-11-17 2017-03-01 阿里巴巴集团控股有限公司 一种发送商品信息的方法和装置
US8688706B2 (en) 2010-12-01 2014-04-01 Google Inc. Topic based user profiles
US20120158685A1 (en) 2010-12-16 2012-06-21 Microsoft Corporation Modeling Intent and Ranking Search Results Using Activity-based Context
US20120159337A1 (en) 2010-12-17 2012-06-21 Kerry Travilla System and method for recommending media content
US9172762B2 (en) 2011-01-20 2015-10-27 Linkedin Corporation Methods and systems for recommending a context based on content interaction
US20120209907A1 (en) 2011-02-14 2012-08-16 Andrews Anton O A Providing contextual content based on another user
US8468164B1 (en) 2011-03-09 2013-06-18 Amazon Technologies, Inc. Personalized recommendations based on related users
US8694457B2 (en) 2011-03-29 2014-04-08 Manyworlds, Inc. Adaptive expertise clustering system and method
WO2012138266A1 (en) 2011-04-05 2012-10-11 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Methods and arrangements for creating customized recommendations
US8600968B2 (en) 2011-04-19 2013-12-03 Microsoft Corporation Predictively suggesting websites
US9202200B2 (en) 2011-04-27 2015-12-01 Credibility Corp. Indices for credibility trending, monitoring, and lead generation
JP5713790B2 (ja) 2011-05-09 2015-05-07 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
US20120304073A1 (en) 2011-05-27 2012-11-29 Mirko Mandic Web Browser with Quick Site Access User Interface
GB201109339D0 (en) 2011-06-03 2011-07-20 Firestorm Lab Ltd Computing device interface
USD682844S1 (en) 2011-06-06 2013-05-21 Sony Corporation Audio video display device with user interface
US20120317104A1 (en) 2011-06-13 2012-12-13 Microsoft Corporation Using Aggregate Location Metadata to Provide a Personalized Service
TWI480794B (zh) 2011-07-10 2015-04-11 Compal Electronics Inc 訊息顯示方法與電子裝置
US8886797B2 (en) 2011-07-14 2014-11-11 Cisco Technology, Inc. System and method for deriving user expertise based on data propagating in a network environment
US20130018823A1 (en) 2011-07-15 2013-01-17 F-Secure Corporation Detecting undesirable content on a social network
CA2842265C (en) 2011-07-20 2019-05-07 Ebay Inc. Real-time location-aware recommendations
US9146909B2 (en) 2011-07-27 2015-09-29 Qualcomm Incorporated Web browsing enhanced by cloud computing
US8972414B2 (en) 2011-07-29 2015-03-03 Linkedin Corporation Methods and systems for identifying similar people via a business networking service
EP2557510A1 (en) 2011-08-12 2013-02-13 Accenture Global Services Limited Context and process based search ranking
CN102956009B (zh) 2011-08-16 2017-03-01 阿里巴巴集团控股有限公司 一种基于用户行为的电子商务信息推荐方法与装置
US8712937B1 (en) 2011-09-13 2014-04-29 Amazon Technologies, Inc. Predicting popularity of electronic publications
US11074495B2 (en) 2013-02-28 2021-07-27 Z Advanced Computing, Inc. (Zac) System and method for extremely efficient image and pattern recognition and artificial intelligence platform
US11195057B2 (en) 2014-03-18 2021-12-07 Z Advanced Computing, Inc. System and method for extremely efficient image and pattern recognition and artificial intelligence platform
US20130080968A1 (en) 2011-09-27 2013-03-28 Amazon Technologies Inc. User interface with media content prediction
US11151617B2 (en) 2012-03-09 2021-10-19 Nara Logics, Inc. Systems and methods for providing recommendations based on collaborative and/or content-based nodal interrelationships
US20130085871A1 (en) 2011-09-30 2013-04-04 Local.Com Corporation Browser based composition interface for tags linkable by webpages
US8386955B1 (en) 2011-10-21 2013-02-26 Google Inc. User-optimized content for web browsing windows
US8478664B1 (en) 2011-10-25 2013-07-02 Amazon Technologies, Inc. Recommendation system with user interface for exposing downstream effects of particular rating actions
US8935629B2 (en) 2011-10-28 2015-01-13 Flipboard Inc. Systems and methods for flipping through content
US9098551B1 (en) 2011-10-28 2015-08-04 Google Inc. Method and system for ranking content by click count and other web popularity signals
WO2013074947A2 (en) 2011-11-18 2013-05-23 Rubriq Corporation Method and apparatus for enabling recipient interaction with a content stream
US8868481B2 (en) 2011-12-14 2014-10-21 Google Inc. Video recommendation based on video co-occurrence statistics
CN103492995A (zh) 2011-12-15 2014-01-01 株式会社Ntt都科摩 显示装置、用户接口方法以及程序
CN103167330A (zh) 2011-12-15 2013-06-19 盛乐信息技术（上海）有限公司 音视频推荐方法及系统
US9053416B1 (en) 2012-01-03 2015-06-09 Google Inc. Systems and methods for screening potentially inappropriate content
US20130179252A1 (en) 2012-01-11 2013-07-11 Yahoo! Inc. Method or system for content recommendations
US8860763B2 (en) 2012-01-31 2014-10-14 Xerox Corporation Reversible user interface component
US20130204737A1 (en) 2012-02-03 2013-08-08 Shubham Agarwal Leveraging store activity for recommendations
US9760541B2 (en) 2012-03-15 2017-09-12 Jason Richman Systems and methods for delivery techniques of contextualized services on mobile devices
EP2829057A1 (en) 2012-03-23 2015-01-28 Irdeto B.V. Recommending content items
EP2645324A1 (en) 2012-03-30 2013-10-02 Sony Corporation Method for recommending items and recommendation system
US9785883B2 (en) 2012-04-27 2017-10-10 Excalibur Ip, Llc Avatars for use with personalized generalized content recommendations
US9836545B2 (en) 2012-04-27 2017-12-05 Yahoo Holdings, Inc. Systems and methods for personalized generalized content recommendations
US8996530B2 (en) 2012-04-27 2015-03-31 Yahoo! Inc. User modeling for personalized generalized content recommendations
US20130297698A1 (en) 2012-05-07 2013-11-07 Nokia Corporation Method and Apparatus for Utilizing Context and Profile Information in Content Searching and Recommendation
US20130311408A1 (en) 2012-05-15 2013-11-21 Comcast Cable Communications, Llc Determining and Predicting Popularity of Content
US9582767B2 (en) 2012-05-16 2017-02-28 Excalibur Ip, Llc Media recommendation using internet media stream modeling
EP2677758A1 (en) 2012-06-19 2013-12-25 Thomson Licensing Mind opening content recommending system
US20130346182A1 (en) 2012-06-20 2013-12-26 Yahoo! Inc. Multimedia features for click prediction of new advertisements
US9495456B2 (en) 2012-06-25 2016-11-15 Google Inc. Selecting, ranking, and/or presenting microsite content
US9922360B2 (en) 2012-06-26 2018-03-20 Here Global B.V. Recommendations system
US9147000B2 (en) 2012-06-29 2015-09-29 Yahoo! Inc. Method and system for recommending websites
US20140025532A1 (en) 2012-07-19 2014-01-23 Barnesandnoble.Com Llc Correlated Content Recommendation Techniques
US8949334B2 (en) 2012-07-26 2015-02-03 Microsoft Corporation Push-based recommendations
US9660947B1 (en) 2012-07-27 2017-05-23 Intuit Inc. Method and apparatus for filtering undesirable content based on anti-tags
US20140040776A1 (en) 2012-08-02 2014-02-06 Jonathan P. Dann Systems and methods for bi-directional display of content of a social networking system
USD691619S1 (en) 2012-08-03 2013-10-15 Microsoft Corporation Display screen with transitional graphical user interface
CN103678298B (zh) 2012-08-30 2016-04-13 腾讯科技（深圳）有限公司 一种信息展示方法和设备
US9367878B2 (en) 2012-09-07 2016-06-14 Yahoo! Inc. Social content suggestions based on connections
CN104798072A (zh) 2012-09-25 2015-07-22 欧普拉软件公司 网站浏览器中的信息管理及显示
US9817827B2 (en) 2012-10-04 2017-11-14 Netflix, Inc. Relationship-based search and recommendations
WO2014055939A1 (en) 2012-10-04 2014-04-10 Huawei Technologies Co., Ltd. User behavior modeling for intelligent mobile companions
US9454530B2 (en) 2012-10-04 2016-09-27 Netflix, Inc. Relationship-based search and recommendations
GB2507036A (en) 2012-10-10 2014-04-23 Lifecake Ltd Content prioritization
US9495645B2 (en) 2012-10-21 2016-11-15 Concept.Io, Inc. Method and system of iteratively autotuning prediction parameters in a media content recommender
US9773229B2 (en) 2012-11-01 2017-09-26 Google Inc. Systems and methods for providing contact group member suggestions
US20170011409A1 (en) 2012-11-06 2017-01-12 Dna Response Inc. Systems and methods for detecting and eliminating unauthorized digital communications
US8983888B2 (en) 2012-11-07 2015-03-17 Microsoft Technology Licensing, Llc Efficient modeling system for user recommendation using matrix factorization
US9355415B2 (en) 2012-11-12 2016-05-31 Google Inc. Providing content recommendation to users on a site
US9696898B2 (en) 2012-11-14 2017-07-04 Facebook, Inc. Scrolling through a series of content items
US9755995B2 (en) 2012-11-20 2017-09-05 Dropbox, Inc. System and method for applying gesture input to digital content
US9569785B2 (en) 2012-11-21 2017-02-14 Marketo, Inc. Method for adjusting content of a webpage in real time based on users online behavior and profile
WO2014085908A1 (en) 2012-12-05 2014-06-12 Jonathan Michael Lee System and method for finding and prioritizing content based on user specific interest profiles
US10037538B2 (en) 2012-12-11 2018-07-31 Facebook, Inc. Selection and presentation of news stories identifying external content to social networking system users
US20140172544A1 (en) 2012-12-17 2014-06-19 Facebook, Inc. Using negative feedback about advertisements to serve advertisements
US20140172545A1 (en) 2012-12-17 2014-06-19 Facebook, Inc. Learned negative targeting features for ads based on negative feedback from users
US20140181121A1 (en) 2012-12-21 2014-06-26 Microsoft Corporation Feature embedding in matrix factorization
GB201223450D0 (en) 2012-12-27 2013-02-13 Touchtype Ltd Search and corresponding method
CN103077220B (zh) 2012-12-29 2016-06-29 中国科学院深圳先进技术研究院 一种基于用户群关联度的个性化推荐方法及系统
US9129227B1 (en) 2012-12-31 2015-09-08 Google Inc. Methods, systems, and media for recommending content items based on topics
USD733747S1 (en) 2013-01-05 2015-07-07 Samsung Electronics Co., Ltd. Display screen or portion thereof with graphical user interface
US20140195890A1 (en) 2013-01-09 2014-07-10 Amazon Technologies, Inc. Browser interface for accessing supplemental content associated with content pages
KR20140091633A (ko) 2013-01-11 2014-07-22 삼성전자주식회사 모바일 장치에서의 상황 인지에 따른 추천 항목을 제공하기 위한 방법 및 이를 위한 모바일 장치
US9652797B2 (en) 2013-01-18 2017-05-16 24/7 Customer, Inc. Intent prediction based recommendation system using data combined from multiple channels
US9122989B1 (en) 2013-01-28 2015-09-01 Insidesales.com Analyzing website content or attributes and predicting popularity
WO2014123976A1 (en) * 2013-02-06 2014-08-14 Wespeke, Inc. Matching users of a network based on profile data
KR102111769B1 (ko) 2013-02-08 2020-06-08 삼성전자주식회사 추천 패널 제공 방법 및 이를 위한 디바이스, 추천 아이템 제공 방법 및 이를 위한 서버
CN104038517A (zh) 2013-03-05 2014-09-10 腾讯科技（深圳）有限公司 基于群组关系的信息推送方法以及服务器
BR112015015806A2 (pt) 2013-03-13 2017-07-11 Google Inc personalização da experiência do usuário para usuários novos e não reconhecidos
US9514191B2 (en) 2013-03-14 2016-12-06 Microsoft Technology Licensing, Llc Visualizing ranking factors for items in a search result list
US20140278786A1 (en) 2013-03-14 2014-09-18 Twain Liu-Qiu-Yan System and method to survey and evaluate items according to people's perceptions and to generate recommendations based on people's perceptions
US9703783B2 (en) 2013-03-15 2017-07-11 Yahoo! Inc. Customized news stream utilizing dwelltime-based machine learning
US20160027062A1 (en) 2013-03-15 2016-01-28 Yandex Europe Ag Method of and system for providing a client device with particularized information without employing unique identifiers
US10491694B2 (en) 2013-03-15 2019-11-26 Oath Inc. Method and system for measuring user engagement using click/skip in content stream using a probability model
US9342580B2 (en) 2013-03-15 2016-05-17 FEM, Inc. Character based media analytics
US9282138B2 (en) 2013-03-15 2016-03-08 Facebook, Inc. Enabling photoset recommendations
RU2543315C2 (ru) 2013-03-22 2015-02-27 Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" Способ отбора эффективных вариантов в поисковых и рекомендательных системах (варианты)
US20140317105A1 (en) 2013-04-23 2014-10-23 Google Inc. Live recommendation generation
US20140316930A1 (en) 2013-04-23 2014-10-23 Google, Inc. Explanations for personalized recommendations
US20140358916A1 (en) 2013-05-29 2014-12-04 Microsoft Corporation Personalized prioritization of integrated search results
US20140359489A1 (en) 2013-05-30 2014-12-04 Qualcomm Incorporated Web browser history
US9804745B2 (en) 2013-06-09 2017-10-31 Apple Inc. Reordering content panes in a stacked tab view
US9374431B2 (en) 2013-06-20 2016-06-21 Microsoft Technology Licensing, Llc Frequent sites based on browsing patterns
US9740376B2 (en) 2013-06-21 2017-08-22 Oracle International Corporation User interface for relating enterprise information with public information using a private user profile and schema
US20150006286A1 (en) 2013-06-28 2015-01-01 Linkedin Corporation Targeting users based on categorical content interactions
US9286621B2 (en) 2013-07-31 2016-03-15 Linkedin Corporation Independent targeted sponsored content management system and method
US20150052003A1 (en) 2013-08-19 2015-02-19 Wal-Mart Stores, Inc. Providing Personalized Item Recommendations Using Scalable Matrix Factorization With Randomness
EP3039581A4 (en) 2013-08-29 2016-08-10 Yandex Europe Ag SYSTEM AND METHOD FOR DISPLAYING VERTICALLY RELEVANT VERTICAL RESEARCH RESULTS
US20150088921A1 (en) 2013-09-20 2015-03-26 Ebay Inc. Search guidance
CN103473354A (zh) 2013-09-25 2013-12-25 焦点科技股份有限公司 基于电子商务平台的保险推荐系统框架及保险推荐方法
RU2605039C2 (ru) 2013-10-02 2016-12-20 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ и система ранжирования элементов сетевого ресурса для пользователя
US10437901B2 (en) 2013-10-08 2019-10-08 Flipboard, Inc. Identifying similar content on a digital magazine server
JP2015079395A (ja) 2013-10-17 2015-04-23 Ｎｅｃパーソナルコンピュータ株式会社 情報処理装置、方法及びプログラム
US20150112801A1 (en) 2013-10-22 2015-04-23 Microsoft Corporation Multiple persona based modeling
US20150120722A1 (en) 2013-10-31 2015-04-30 Telefonica Digital Espana, S.L.U. Method and system for providing multimedia content recommendations
US9760608B2 (en) 2013-11-01 2017-09-12 Microsoft Technology Licensing, Llc Real-time search tuning
CN103559262B (zh) 2013-11-04 2016-10-05 北京邮电大学 基于社区的作者及其学术论文推荐系统和推荐方法
CN104636371B (zh) 2013-11-11 2018-05-18 华为技术有限公司 信息推荐方法及设备
US9201931B2 (en) 2013-12-02 2015-12-01 Qbase, LLC Method for obtaining search suggestions from fuzzy score matching and population frequencies
US20150161672A1 (en) 2013-12-09 2015-06-11 Microsoft Corporation Preventing Display of Age Inappropriate Advertising
US9471671B1 (en) 2013-12-18 2016-10-18 Google Inc. Identifying and/or recommending relevant media content
USD751571S1 (en) 2013-12-19 2016-03-15 Asustek Computer Inc. Electronic device with graphical user interface
USD751570S1 (en) 2013-12-19 2016-03-15 Asustek Computer Inc. Electronic device with graphical user interface
USD751572S1 (en) 2013-12-19 2016-03-15 Asustek Computer Inc. Electronic device with graphical user interface
WO2015095875A2 (en) 2013-12-20 2015-06-25 Baker Richard L Mobile platform functionalities employing proximal variants and advanced personalization methods to control dynamic icon display on a mobile computing device display screen
USD757788S1 (en) 2013-12-23 2016-05-31 Symantec Corporation Display screen or a portion thereof with transitional graphical user interface
USD752636S1 (en) 2013-12-23 2016-03-29 Samsung Electronics Co., Ltd. Display screen or portion thereof with animated graphical user interface
US20150178282A1 (en) 2013-12-23 2015-06-25 Yahoo! Inc. Fast and dynamic targeting of users with engaging content
CN103678672B (zh) 2013-12-25 2017-05-24 北京中兴通德网络科技有限公司 一种信息推荐方法
USD755832S1 (en) 2013-12-30 2016-05-10 Beijing Qihoo Technology Co., Ltd. Display screen with animated graphical user interface
US10437859B2 (en) 2014-01-30 2019-10-08 Microsoft Technology Licensing, Llc Entity page generation and entity related searching
USD752601S1 (en) 2014-02-19 2016-03-29 Oracle International Corporation Display or portion thereof with graphical user interface
CN103838842A (zh) 2014-02-28 2014-06-04 北京奇虎科技有限公司 一种浏览器中加载新标签页的方法和装置
US9251224B2 (en) 2014-03-04 2016-02-02 Google Inc. Triggering and ranking of native applications
US10165069B2 (en) 2014-03-18 2018-12-25 Outbrain Inc. Provisioning personalized content recommendations
US9405741B1 (en) 2014-03-24 2016-08-02 Amazon Technologies, Inc. Controlling offensive content in output
US9563760B2 (en) 2014-03-24 2017-02-07 Google Technology Holdings LLC Biometric authentication for regulating access to content sources via a client device
US20150278706A1 (en) 2014-03-26 2015-10-01 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Method, Predictive Analytics System, and Computer Program Product for Performing Online and Offline Learning
US9348898B2 (en) 2014-03-27 2016-05-24 Microsoft Technology Licensing, Llc Recommendation system with dual collaborative filter usage matrix
US9836533B1 (en) 2014-04-07 2017-12-05 Plentyoffish Media Ulc Apparatus, method and article to effect user interest-based matching in a network environment
CN103942288B (zh) 2014-04-10 2017-02-08 南京邮电大学 一种基于用户风险偏好的服务推荐方法
US9691035B1 (en) 2014-04-14 2017-06-27 Amazon Technologies, Inc. Real-time updates to item recommendation models based on matrix factorization
US20150312348A1 (en) 2014-04-24 2015-10-29 David Lustgarten Methods, apparatus, and systems for home information management
USD828369S1 (en) 2014-04-30 2018-09-11 Yandex Europe Ag Display screen with graphical user interface
RU2629449C2 (ru) 2014-05-07 2017-08-29 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Устройство, а также способ выбора и размещения целевых сообщений на странице результатов поиска
US20150325094A1 (en) 2014-05-09 2015-11-12 International Business Machines Corporation Providing recommendations based on detection and prediction of undesirable interactions
WO2015174764A1 (en) 2014-05-15 2015-11-19 Samsung Electronics Co., Ltd. System for providing personalized information and method of providing the personalized information
US9836765B2 (en) 2014-05-19 2017-12-05 Kibo Software, Inc. System and method for context-aware recommendation through user activity change detection
US9317498B2 (en) 2014-05-23 2016-04-19 Codeq Llc Systems and methods for generating summaries of documents
USD755805S1 (en) 2014-05-29 2016-05-10 Comcast Cable Communications, Llc Display screen with animated graphical user interface
USD755806S1 (en) 2014-05-29 2016-05-10 Comcast Cable Communications, Llc Display screen with animated graphical user interface
US20150347358A1 (en) 2014-06-01 2015-12-03 Apple Inc. Concurrent display of webpage icon categories in content browser
CN105446970A (zh) 2014-06-10 2016-03-30 华为技术有限公司 推荐项目的方法和装置
US9846836B2 (en) 2014-06-13 2017-12-19 Microsoft Technology Licensing, Llc Modeling interestingness with deep neural networks
CN105446972B (zh) * 2014-06-17 2022-06-10 阿里巴巴集团控股有限公司 基于及融合用户关系数据的搜索方法、装置和系统
US10210261B2 (en) 2014-06-18 2019-02-19 Facebook, Inc. Ranking and filtering groups recommendations
CN104102696A (zh) 2014-06-26 2014-10-15 海信集团有限公司 一种内容推荐方法及装置
US9916613B1 (en) 2014-06-26 2018-03-13 Amazon Technologies, Inc. Automatic color palette based recommendations for affiliated colors
KR20160001266A (ko) 2014-06-27 2016-01-06 엘지전자 주식회사 이동단말기 및 그 제어방법
US10139987B2 (en) 2014-07-18 2018-11-27 Google Llc Automated group recommendation
US10318983B2 (en) 2014-07-18 2019-06-11 Facebook, Inc. Expansion of targeting criteria based on advertisement performance
US9473803B2 (en) 2014-08-08 2016-10-18 TCL Research America Inc. Personalized channel recommendation method and system
RU2580516C2 (ru) 2014-08-19 2016-04-10 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ формирования персонализированной модели ранжирования, способ формирования модели ранжирования, электронное устройство и сервер
US20160055242A1 (en) 2014-08-20 2016-02-25 Luceo Social, Inc. Systems and methods for analyzing content from digital content sources
WO2016030702A1 (en) 2014-08-28 2016-03-03 Dozo LLP Method, system and apparatus for distributing and accessing media content
US11809501B2 (en) 2014-08-28 2023-11-07 Ebay Inc. Systems, apparatuses, and methods for providing a ranking based recommendation
US20160070803A1 (en) 2014-09-09 2016-03-10 Funky Flick, Inc. Conceptual product recommendation
US10102559B1 (en) 2014-09-30 2018-10-16 Amazon Technologies, Inc. Diversification of recommendations
US20160196244A1 (en) 2014-10-09 2016-07-07 Wrap Media, LLC Card based package for distributing electronic media and services
CN104317835B (zh) 2014-10-10 2018-01-16 中国科学院深圳先进技术研究院 视频终端的新用户推荐方法
US10820051B2 (en) 2014-10-21 2020-10-27 At&T Mobility Ii Llc Inhibiting display of advertisements with age-inappropriate content
US20160110363A1 (en) 2014-10-21 2016-04-21 Anatoliy TKACH Method and system for measuring and matching individual cultural preferences and for targeting of culture related content and advertising to the most relevant audience
US20160117397A1 (en) 2014-10-24 2016-04-28 The Governing Council Of The University Of Toronto System and method for identifying experts on social media
US9900659B1 (en) 2014-11-07 2018-02-20 Amazon Technologies, Inc. Personalized content appropriateness ratings
CN104503973A (zh) 2014-11-14 2015-04-08 浙江大学软件学院（宁波）管理中心（宁波软件教育中心） 一种基于奇异值分解与分类器融合推荐的方法
US20160147753A1 (en) 2014-11-20 2016-05-26 Facebook, Inc. Suggesting Content for Discovery Based on User Interests and Authorship
KR20160064447A (ko) 2014-11-28 2016-06-08 이종찬 협력적 필터링의 예측 선호도를 이용한 처음 사용자에 대한 추천 제공 방법
US9767102B2 (en) 2014-12-01 2017-09-19 Comcast Cable Communications, Llc Content recommendation system
EP3032780B1 (en) 2014-12-12 2018-05-09 Alcatel Lucent Method and apparatus for transmitting messages to users using trajectory-based clustering
US20160170982A1 (en) 2014-12-16 2016-06-16 Yahoo! Inc. Method and System for Joint Representations of Related Concepts
US10282384B2 (en) 2014-12-29 2019-05-07 Facebook, Inc. Systems and methods for throttling click bait
US20160283481A1 (en) 2014-12-30 2016-09-29 Socialtopias, Llc Method and apparatus for combining text search and recommendation engines
KR20160101530A (ko) 2015-02-17 2016-08-25 한국전자통신연구원 광고 제공 서버 및 광고 편성표 생성 방법
US20160259790A1 (en) 2015-03-06 2016-09-08 Facebook, Inc. Ranking External Content Using Social Signals on Online Social Networks
US20160275804A1 (en) 2015-03-16 2016-09-22 eSpark, Inc. Delivery of Personalized Educational Content
US11290783B2 (en) 2015-03-17 2022-03-29 Comcast Cable Communications, Llc Real-time recommendations for altering content output
US10515127B2 (en) 2015-04-09 2019-12-24 Oath Inc. Inductive matrix completion and graph proximity for content item recommendation
US20160328480A1 (en) 2015-05-06 2016-11-10 Facebook, Inc. Systems and methods for tuning content provision based on user preference
US11887164B2 (en) 2015-05-26 2024-01-30 Microsoft Technology Licensing, Llc Personalized information from venues of interest
US10191949B2 (en) 2015-06-18 2019-01-29 Nbcuniversal Media, Llc Recommendation system using a transformed similarity matrix
US10606466B2 (en) 2015-07-13 2020-03-31 Facebook, Inc. Presenting additional content to an online system user based on user interaction with a scrollable content unit
US10149958B1 (en) 2015-07-17 2018-12-11 Bao Tran Systems and methods for computer assisted operation
US20170024657A1 (en) 2015-07-21 2017-01-26 Yp Llc Fuzzy autosuggestion for query processing services
US10180968B2 (en) 2015-07-23 2019-01-15 Netflix, Inc. Gaussian ranking using matrix factorization
US9607616B2 (en) 2015-08-17 2017-03-28 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Method for using a multi-scale recurrent neural network with pretraining for spoken language understanding tasks
USD766274S1 (en) 2015-08-24 2016-09-13 Salesforce.Com, Inc. Display screen or portion thereof with animated graphical user interface
US10387431B2 (en) 2015-08-24 2019-08-20 Google Llc Video recommendation based on video titles
US20170061286A1 (en) 2015-08-27 2017-03-02 Skytree, Inc. Supervised Learning Based Recommendation System
US10528572B2 (en) 2015-08-28 2020-01-07 Microsoft Technology Licensing, Llc Recommending a content curator
US10083237B2 (en) 2015-08-31 2018-09-25 Google Llc Protecting users from inappropriate sensitive or offensive search results
US20170068992A1 (en) 2015-09-04 2017-03-09 Yahoo! Inc. Multi-source content blending
RU2632138C2 (ru) 2015-09-14 2017-10-02 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ (варианты) и сервер ранжирования поисковых результатов на основе параметра полезности
CN106529985B (zh) 2015-09-15 2021-06-08 腾讯科技（深圳）有限公司 一种推广信息的投放方法、装置和系统
US20170076318A1 (en) 2015-09-16 2017-03-16 Microsoft Technology Licensing, Llc Enhanced content quality using content features
RU2632100C2 (ru) 2015-09-28 2017-10-02 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ и сервер создания рекомендованного набора элементов
US10909576B1 (en) 2015-10-01 2021-02-02 Sprint Communications Company L.P. Virtual environment creation, scaling, and population with multiple display opportunities
CN105893398A (zh) 2015-10-12 2016-08-24 乐视网信息技术（北京）股份有限公司 多媒体内容的推荐方法、装置、用户终端设备及服务器
US10977322B2 (en) 2015-11-09 2021-04-13 WP Company, LLC Systems and methods for recommending temporally relevant news content using implicit feedback data
SE539774C2 (en) 2015-11-23 2017-11-28 365id AB Methods, a system and an analysis server for verifying an authenticity of an identity document and extracting textual information there from
US20170161773A1 (en) 2015-12-03 2017-06-08 Rovi Guides, Inc. Methods and Systems for Targeted Advertising Using Machine Learning Techniques
USD791792S1 (en) 2015-12-08 2017-07-11 Axinom Holding Oü Computer display with graphical user interface
US20170337612A1 (en) 2016-05-23 2017-11-23 Ebay Inc. Real-time recommendation of entities by projection and comparison in vector spaces
CN107577682B (zh) * 2016-07-05 2021-06-29 上海交通大学 基于社交图片的用户兴趣挖掘和用户推荐方法及系统
US20180012236A1 (en) 2016-07-06 2018-01-11 Facebook, Inc. Systems and methods for analyzing interaction-bait content based on classifier models
RU2636702C1 (ru) 2016-07-07 2017-11-27 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ и устройство для выбора сетевого ресурса в качестве источника содержимого для системы рекомендаций
RU2632132C1 (ru) 2016-07-07 2017-10-02 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ и устройство для создания рекомендаций содержимого в системе рекомендаций
US10003924B2 (en) 2016-08-10 2018-06-19 Yandex Europe Ag Method of and server for processing wireless device sensor data to generate an entity vector associated with a physical location
RU2731659C2 (ru) 2016-09-09 2020-09-07 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ и устройство для обучения алгоритма машинного обучения (MLA) по созданию рекомендаций содержимого в системе рекомендаций и способ и устройство для создания рекомендуемого содержимого с помощью алгоритма машинного обучения
CN106446195A (zh) 2016-09-29 2017-02-22 北京百度网讯科技有限公司 基于人工智能的新闻推荐方法及装置
CN106815297B (zh) 2016-12-09 2020-04-10 宁波大学 一种学术资源推荐服务系统与方法
CN106802915B (zh) 2016-12-09 2020-07-28 宁波大学 一种基于用户行为的学术资源推荐方法
CN106777229B (zh) 2016-12-26 2020-02-28 北京金山安全软件有限公司 一种个性化推荐实时性测试方法、装置及电子设备
CN106874374A (zh) 2016-12-31 2017-06-20 杭州益读网络科技有限公司 一种基于用户历史行为交互分析的推荐推送方法
CN108346072A (zh) * 2017-01-23 2018-07-31 长沙湘佩网络技术有限公司 基于混合算法的互联网商城推荐系统
USD847163S1 (en) 2017-01-27 2019-04-30 Yahoo Japan Corporation Display screen or portion thereof with animated graphical user interface
US10380259B2 (en) 2017-05-22 2019-08-13 International Business Machines Corporation Deep embedding for natural language content based on semantic dependencies
US11074500B2 (en) 2017-06-20 2021-07-27 Battelle Memorial Institute Prediction of social media postings as trusted news or as types of suspicious news
RU2689812C2 (ru) 2017-07-25 2019-05-29 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ и система для определения ранжированных позиций ненативных элементов с помощью системы ранжирования
US20190069030A1 (en) 2017-08-25 2019-02-28 Facebook, Inc. Determining effects of presenting a content item to various users on actions performed by the users based on actions performed by users to whom the content item was and was not presented
GB201713817D0 (en) 2017-08-29 2017-10-11 Factmata Ltd Fact checking
GB201713821D0 (en) 2017-08-29 2017-10-11 Factmata Ltd Content scoring
CN107491813B (zh) 2017-08-29 2023-06-30 天津工业大学 一种基于多目标优化的长尾群组推荐方法
US20190130296A1 (en) 2017-10-26 2019-05-02 Microsoft Technology Licensing, Llc Populating a user interface using quadratic constraints
US20190236448A1 (en) 2018-01-31 2019-08-01 Jungle Disk, L.L.C. System for predicting and mitigating organization disruption based on file access patterns
DK201870353A1 (en) 2018-05-07 2019-12-04 Apple Inc. USER INTERFACES FOR RECOMMENDING AND CONSUMING CONTENT ON AN ELECTRONIC DEVICE
US10887655B2 (en) 2018-06-27 2021-01-05 Microsoft Technology Licensing, Llc Cluster-based collaborative filtering
RU2720952C2 (ru) 2018-09-14 2020-05-15 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ и система для создания рекомендации цифрового содержимого

Also Published As

Publication number Publication date
US20200089724A1 (en) 2020-03-19
RU2720899C2 (ru) 2020-05-14
RU2018132713A3 (ru) 2020-03-16
US11263217B2 (en) 2022-03-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2018132713A (ru) Способ и система для определения зависящих от пользователя пропорций содержимого для рекомендации
CN109241425B (zh) 一种资源推荐方法、装置、设备及存储介质
KR102358604B1 (ko) 융합 데이터 처리 방법 및 정보 추천 시스템
US10432550B2 (en) Method and device for computing resource scheduling
SG11201808770SA (en) Agent allocation method and device, server, and storage medium
CN105207812B (zh) 一种基于业务模型的云计算资源预测方法及系统
US20160217383A1 (en) Method and apparatus for forecasting characteristic information change
US20170364931A1 (en) Distributed model optimizer for content consumption
CN109218390B (zh) 用户筛选方法及装置
WO2012048244A2 (en) System and method for real-time advertising campaign adaptation
US10171604B2 (en) System and method for pushing network information
WO2015127864A1 (en) Method and apparatus for controlling media data to be placed at constant speed
CN112418673A (zh) 案件分配方法、装置及介质
CN109075987B (zh) 优化数字组件分析系统
CN108021998B (zh) 网络问卷的答题时长预测方法及装置
WO2019085356A1 (zh) 一种净推荐值的显示方法及其终端
CN109710410B (zh) 一种互联网信息资源分配方法及装置
CN106817296B (zh) 信息推荐的测试方法、装置以及电子设备
US10764379B2 (en) Method, apparatus and system for enhancing a user's engagement with a service
CN104992060A (zh) 用户年龄估计方法及装置
WO2016206441A1 (zh) 一种虚拟资源分配方法及装置、计算机存储介质
CN109616181B (zh) 一种医生在线答题的派发方法及系统
CN111382263B (zh) 数据处理方法、装置和系统
US10282357B1 (en) Dynamic resampling for ranking viewer experiences
US20240086972A1 (en) Information distribution method, apparatus and computer readable storage medium