RU2600541C2 - Служба рекомендации медиаресурсов - Google Patents

Служба рекомендации медиаресурсов Download PDF

Info

Publication number
RU2600541C2
RU2600541C2 RU2011151394/08A RU2011151394A RU2600541C2 RU 2600541 C2 RU2600541 C2 RU 2600541C2 RU 2011151394/08 A RU2011151394/08 A RU 2011151394/08A RU 2011151394 A RU2011151394 A RU 2011151394A RU 2600541 C2 RU2600541 C2 RU 2600541C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
user
friends
interactions
media resource
media
Prior art date
Application number
RU2011151394/08A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2011151394A (ru
Inventor
Шон М. МЕРФИ
Кристофер Б. ВЕАРЕ
Кристофер А. ЭВАНС
Чэд С. ГИБСОН
Original Assignee
Майкрософт Корпорейшн
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 Майкрософт Корпорейшн filed Critical Майкрософт Корпорейшн
Publication of RU2011151394A publication Critical patent/RU2011151394A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2600541C2 publication Critical patent/RU2600541C2/ru

Links

Images

Classifications

    • 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
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/70—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of video data
    • G06F16/73—Querying
    • G06F16/735—Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
    • 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
    • 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
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
    • 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
    • H04N21/47—End-user applications
    • H04N21/482—End-user interface for program selection
    • H04N21/4826—End-user interface for program selection using recommendation lists, e.g. of programs or channels sorted out according to their score
    • 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
    • G06F16/43—Querying
    • G06F16/435—Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/60—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of audio data
    • G06F16/63—Querying
    • G06F16/638—Presentation of query results
    • G06F16/639—Presentation of query results using playlists
    • 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
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01—Social networking

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)

Abstract

Изобретение относится способу рекомендации ресурсов, инициируемому в пользовательском устройстве. Технический результат заключается в повышении точности рекомендаций медиаресурса для пользователя. Принимают выбор медиаресурса, который выбирается пользователем. Принимают данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, ассоциированных с медиаресурсом, который выбирается пользователем, причем данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, включают и взаимодействия с медиаресурсом, осуществляемые каждым из друзей. Формируют для отображения интерфейса рекомендации ресурса на дисплее пользовательского устройства, причем интерфейс рекомендации ресурса включает в себя: список друзей и взаимодействия, осуществляемые каждым из друзей, с медиаресурсом, причем рейтинг взаимодействия определяется из взаимодействий с медиаресурсом, осуществляемых каждым другом пользователя в списке; рейтинг сходства с пользователем для каждого из друзей пользователя в списке; и рейтинг предсказания, который указывает вероятность того, что пользователю понравится медиаресурс, основываясь, по меньшей мере частично, на взаимодействиях с медиаресурсом, осуществляемых множеством друзей пользователя в списке. 3 н. и 11 з.п. ф-лы, 5 ил.

Description

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
Рекомендация друга прослушать песню или посмотреть фильм может быть эффективным способом для человека найти новые песни и фильмы. Однако человек, вероятно, не получает рекомендации от друзей постоянно. Например, люди могут пропустить прослушивание песен, которые их друзья уже прослушали и получили удовольствие просто потому, что они не обсуждают музыку со своими друзьями постоянно. Аналогично, человек может захотеть посмотреть конкретный фильм, но хотел бы знать, просмотрел ли уже и получил ли удовольствие от этого фильма кто-то из друзей. Знание того, что друг смотрел и получил удовольствие от этого фильма, может помочь человеку прийти к решению посмотреть фильм. Альтернативно, информация о том, что друг смотрел, но ему не понравился фильм, может разубедить человека от просмотра этого фильма.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Данный раздел «Сущность изобретения» предназначен для того, чтобы представить упрощенные концепции службы рекомендации медиаресурсов. Упрощенные концепции дополнительно описываются ниже в разделе «Подробное описание». Данный раздел «Сущность изобретения» не предназначен для определения существенных признаков заявляемого объекта изобретения, а также не предназначено для использования при определении объема заявляемого объекта изобретения.
Описывается служба рекомендации медиаресурсов. В вариантах осуществления друзья пользователя идентифицируются в социальном графе, который ассоциируется с пользователем, и собираются взаимодействия с медиаресурсами, осуществляемые друзьями пользователя. Данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, для каждого из медиаресурсов могут определяться из медиаресурсов, социального графа и взаимодействий с медиаресурсами, осуществляемых друзьями пользователя. Когда выбор одного из медиаресурсов принимается от пользователя посредством пользовательского устройства, данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, которые ассоциируются с медиаресурсом, выбранным пользователем, передаются на пользовательское устройство. В различных вариантах осуществления медиаресурсом является цифровой музыкальный файл песни, и взаимодействия с медиаресурсом включают в себя любое одно из покупки цифрового музыкального файла, загрузки цифрового музыкального файла, воспроизведения песни или обсуждения песни друзьями пользователя.
В других вариантах осуществления данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, включают в себя список друзей пользователя, которые взаимодействовали с медиаресурсом. Список друзей пользователя может быть отсортирован в убывающем порядке, основываясь на рейтинге взаимодействия, соответствующем каждому другу. Рейтинг взаимодействия может определяться из взаимодействий с медиаресурсом, осуществляемых каждым другом пользователя в списке. Данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, также могут включать в себя взаимодействия с медиаресурсом каждым из друзей.
В других вариантах осуществления более высокий весовой коэффициент присваивается взаимодействиям, осуществляемым друзьями пользователя, которые имеют более высокий рейтинг сходства с пользователем, когда генерируется список друзей. Рейтинг сходства с пользователем определяется из сходства между взаимодействиями с медиаресурсами, осуществляемыми друзьями пользователя, и взаимодействиями с медиаресурсами, осуществляемыми пользователем. Рейтинг предсказания, который указывает вероятность, что пользователю понравится медиаресурс, основанный, по меньшей мере частично, на взаимодействиях с медиаресурсом, осуществляемых друзьями пользователя, и рейтинги сходства с пользователем друзей пользователя также могут быть включены в данные взаимодействий, осуществляемых друзьями.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Варианты осуществления службы рекомендации медиаресурсов описываются с ссылкой на последующие чертежи. На всех чертежах используются одинаковые позиции для ссылки на подобные признаки и компоненты.
Фиг.1 иллюстрирует примерную систему, в которой могут быть реализованы варианты осуществления службы рекомендации медиаресурсов.
Фиг.2 иллюстрирует примерный интерфейс рекомендации ресурса, который включает в себя список друзей, отображаемый на пользовательском устройстве.
Фиг.3 иллюстрирует примерный способ(ы) для службы рекомендации медиаресурсов согласно одному или нескольким вариантам осуществления.
Фиг.4 иллюстрирует примерный способ(ы) для службы рекомендации медиаресурсов согласно одному или нескольким вариантам осуществления.
Фиг.5 иллюстрирует различные компоненты примерного устройства, которое может реализовывать варианты осуществления службы рекомендации медиаресурсов.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ
Варианты осуществления службы рекомендации медиаресурсов предоставляют пользователю список друзей, которые взаимодействовали с конкретным медиаресурсом, таким как песня или фильм. Уровень служб принимает данные социального графа и данные взаимодействий, которые сопоставляются с взаимодействиями с медиаресурсами, осуществляемыми как пользователем, так и друзьями пользователя. Служба рекомендации медиаресурсов затем может генерировать данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, которые включают в себя список друзей пользователя, которые взаимодействовали с конкретным медиаресурсом, посредством агрегирования медиаресурсов, данных социального графа и данных взаимодействий. Например, список друзей пользователя, которые взаимодействовали с конкретной песней, может генерироваться на основе данных взаимодействий, которые указывают, что друзья пользователя воспроизводили или загружали песню. Пользователь тогда может использовать свое собственное персональное понимание в отношении музыкальных вкусов его друзей для помощи в принятии решения, воспроизводить ли или загружать ли песню.
Кроме того, данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, могут включать в себя сбор взаимодействий с медиаресурсом каждым другом в списке и рейтинг сходства с пользователем для каждого друга в списке. Например, данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, могут указывать, что друг пользователя воспроизводил конкретную песню сотни раз на портативном медиаустройстве. Рейтинг сходства с пользователем может определяться из сходства между взаимодействиями с медиаресурсами, осуществляемыми друзьями пользователя, и взаимодействиями с медиаресурсами, осуществляемыми пользователем. При реализации служба рекомендации медиаресурсов также может генерировать рейтинг предсказания, который указывает вероятность, что пользователю понравится медиаресурс, основываясь, по меньшей мере частично, на взаимодействиях с медиаресурсом, осуществляемых друзьями пользователя, и рейтинги сходства с пользователем друзей пользователя.
Хотя признаки и принципы описанных систем и способов для службы рекомендации медиаресурсов могут быть реализованы в любом количестве разных сред, систем и/или различных конфигураций, варианты осуществления службы рекомендации медиаресурсов описываются в контексте следующих примерных систем и сред.
Фиг.1 иллюстрирует примерную систему 100, в которой могут быть реализованы различные варианты осуществления службы рекомендации медиаресурсов. В данном примере, система 100 включает в себя уровень 102 служб, который может быть выполнен с возможностью передачи или предоставления иным образом медиаресурсов и данных любому количеству различных устройств 104 по сети 106 передачи данных. Различные устройства 104 могут включать в себя беспроводные устройства 108, а также другие клиентские устройства 110 (например, проводные и/или беспроводные устройства), которые реализуются в виде компонентов в различных клиентских системах 112 в системе распределения медиаресурсов.
Сеть 106 передачи данных может быть реализована, включая в себя широковещательную сеть, сеть 114 на основе протокола Интернета (IP) и/или беспроводную сеть 116, которая способствует распределению медиаресурсов и передаче данных между уровнем 102 служб и любым количеством различных устройств. Сеть 106 передачи данных также может быть реализована в виде части системы распределения медиаресурсов, использующей любой тип сетевой топологии и/или протокола передачи данных, и может быть представлена или иным образом реализована в виде комбинации двух или более сетей.
В примерной системе 100 уровень 102 служб включает в себя запоминающую среду 118 для хранения или иным образом поддержки различных данных и медиаресурсов, таких как медиаресурсы 120, данные 122 социального графа и данные 124 взаимодействий, которые представляют собой сбор взаимодействий с медиаресурсами 120, осуществляемых пользователем и друзьями пользователя, которые идентифицированы в социальном графе. Запоминающая среда 118 может быть реализована в виде памяти любого типа, оперативного запоминающего устройства (RAM), энергонезависимой памяти, такой как флэш-память, постоянного запоминающего устройства (ROM) и/или другого подходящего электронного устройства для хранения данных. Уровень 102 служб также может включать в себя один или несколько серверов медиаконтента, которые реализованы для передачи, или иного распределения, медиаресурсов 120 и/или других данных любому количеству различных пользовательских устройств.
Медиаресурсы 120 могут включать в себя данные аудио, видео и/или изображения любого типа, принимаемые от медиаконтента или источника данных любого типа. Как описывается в документе, медиаресурсы могут включать в себя музыку, телевизионные программы, фильмы, медиаконтент по требованию, интерактивные игры, сетевые приложения и любые другие данные аудио, видео и/или изображения (например, включая данные приложения путеводителя по программам, данные пользовательского интерфейса, содержание рекламы, данные скрытых титров, метаданные контента, результаты поиска и/или рекомендации и т.д.).
Уровень 102 служб также включает в себя службу 126 рекомендации медиаресурсов, которая может быть реализована в виде исполняемых компьютером инструкций и исполняется процессорами для реализации различных вариантов осуществления и/или признаков, описанных в данном документе. Кроме того, уровень 102 служб может быть реализован с любым количеством и комбинацией разных компонентов, как дополнительно описано с ссылкой на примерное устройство на фиг.5. Служба 126 рекомендации медиаресурсов, а также другие функциональные возможности, описанные для реализации вариантов осуществления службы рекомендации медиаресурсов, также могут обеспечиваться в виде службы помимо уровня 102 служб (например, на отдельном сервере или службой третьей стороны).
Беспроводные устройства 108 могут включать в себя любой тип устройства, выполненного для приема и/или передачи беспроводных данных, такого как любой один или комбинация из мобильного телефона 128 (например, сотового, с передачей голоса по IP-протоколу (VoIP), WiFi (беспроводная точность) и т.д.), портативного компьютерного устройства 130, медиаустройства 132 (например, персонального медиаплеера, портативного медиаплеера и т.д.) и/или любого другого беспроводного устройства, которое может принимать медиаресурсы в любом виде данных аудио, видео и/или изображения. Каждая из клиентских систем 112 включает в себя соответствующее клиентское устройство и устройство 134 отображения, которые вместе визуализируют или воспроизводят любой вид медиаконтента аудио, видео и/или изображения.
Устройство 134 отображения может быть реализовано в виде любого типа телевизора, телевизора высокого разрешения (HDTV), жидкокристаллического монитора (LCD) или подобной системы отображения. Клиентское устройство в клиентской системе 112 может быть реализовано в виде любого одного или комбинации из телевизионного клиентского устройства 136 (например, телевизионной абонентской приставки, цифрового видеомагнитофона (DVR) и т.д.), компьютерного устройства 138, игровой системы 140, бытового устройства, электронного устройства и/или в виде клиентского устройства любого другого типа, которое может быть реализовано для приема медиаресурсов в любом виде данных аудио, видео и/или изображения в системе распределения медиаресурсов.
Любое из различных устройств может быть реализовано с одним или несколькими процессорами, компонентами передачи данных, компонентами памяти, схемами обработки и управления сигналом и системой воспроизведения медиаресурсов. Кроме того, любое из беспроводных устройств 108 и/или других клиентских устройств 110 может быть реализовано с любым количеством и комбинацией разных компонентов, как дополнительно описано с ссылкой на примерное устройство, показанное на фиг.5. Пользовательское устройство также может ассоциироваться с пользователем (т.е. человеком) и/или объектом, который приводит в действие устройство, так что пользовательское устройство описывает логические устройства, которые включают в себя пользователей, программное обеспечение и/или комбинацию устройств.
Любое из беспроводных устройств 108 и/или других клиентских устройств 110 может передавать данные на уровень 102 служб по двусторонней линии 142 передачи данных сети 106 передачи данных. Предполагается, что любое одно или несколько из обозначенной стрелкой линии 142 передачи данных, IP-сети 114 и беспроводной сети 116, вместе с сетью 106 передачи данных, способствуют осуществлению двусторонней передачи данных, например, от пользовательского устройства на уровень 102 служб и обратно.
Уровень 102 служб может хранить данные 122 социального графа и данные 124 взаимодействий, когда они принимаются от любого из пользовательских устройств 104 по сети 106 передачи данных. Данные 122 социального графа включают в себя список друзей пользователя, которые ассоциируются социальными взаимодействиями, связями и реляционными параметрами, которые образуют социальный граф. Данные 122 социального графа могут включать в себя список людей, известных пользователю, таких как друзья пользователя, и взаимодействия между пользователем и друзьями пользователя. Необходимо понять, что друзья пользователя могут включать в себя членов семьи, коллег или любого человека, которого пользователь знает, и с которым ассоциируется в социальном графе.
Данные 124 взаимодействий сопоставляются с взаимодействиями с медиаресурсами 120, осуществляемыми как пользователем, так и друзьями пользователя, которые идентифицируются в социальном графе и ассоциируются с пользователем. В различных реализациях данные взаимодействия могут включать в себя, но не ограничиваться этим, каталожные данные, данные использования, данные рейтингов и/или данные обсуждения.
Каталожные данные включают в себя перечень медиаресурсов, которые загружаются, покупаются, хранятся и/или которыми владеет пользователь или друзья пользователя. Например, друг пользователя может владеть многочисленными разными песнями и видео, которые хранятся на портативном медиаустройстве 132. В данном примере, перечень песен и видео, хранимых на портативном медиаустройстве, может передаваться на уровень 102 служб в виде каталожных данных. Кроме того, когда новая песня или видео добавляется в портативное медиаустройство, каталожные данные, ассоциированные с новой песней или видео, могут приниматься уровнем 102 служб для обновления каталожных данных, которые ассоциированы с другом пользователя.
Данные использования указывают количество раз и/или частоту, с которой пользователь или друзья пользователя визуализировали или воспроизводили медиаресурсы, которые идентифицируются каталожными данными. Например, данные использования могут указывать, что конкретная песня была проиграна сотни раз на портативном медиаустройстве 132, или что фильмы, в которых главную роль играет конкретный актер, часто отображаются для просмотра на портативном медиаустройстве. Когда друг пользователя воспроизводит или визуализирует медиаресурс, данные использования могут приниматься уровнем 102 служб от портативного медиаустройства 132 по сети 106 передачи данных.
Данные рейтингов включают в себя рейтинги, которые были присвоены медиаресурсам пользователем или друзьями пользователя. Например, друг пользователя может присвоить рейтинги песням или фильмам на портативном медиаустройстве 132, чтобы указать, насколько другу понравилась конкретная песня или фильм. Когда друг присваивает рейтинг медиаресурсу, данные рейтингов могут приниматься уровнем 102 служб от портативного медиаустройства.
Данные обсуждения включают в себя обсуждения, относящиеся к медиаресурсам, пользователем или друзьями пользователя. Данные обсуждения могут приниматься от многочисленных разных источников, таких как блоги и форумы. Например, друг пользователя может обсудить конкретную песню на форуме, связанным с песней. Когда друг обсуждает медиаресурс, данные обсуждения могут приниматься уровнем 102 служб по сети 106 передачи данных.
В различных вариантах осуществления служба 126 рекомендации медиаресурсов на уровне 102 служб реализуется для генерирования списка друзей 144 для каждого медиаресурса 120 посредством агрегирования медиаресурсов 120, данных 122 социального графа и данных 124 взаимодействий. Список друзей 144 пользователя включает в себя друзей, которые ассоциированы с пользователем социальным графом, и которые взаимодействовали с медиаресурсами. Например, список друзей пользователя может включать в себя друзей, которые взаимодействовали с конкретным медиаресурсом посредством загрузки, покупки, сохранения, владения, визуализации, воспроизведения, присвоения рейтингов или обсуждения медиаресурса.
В различных вариантах осуществления данные 124 взаимодействий, осуществляемых друзьями, включают в себя указания на взаимодействия с медиаресурсом, осуществляемые каждым другом пользователя в списке друзей 144. Например, данные 124 взаимодействий, осуществляемых друзьями, могут указывать, что друг пользователя взаимодействовал с конкретной песней посредством воспроизведения песни сотни раз на портативном медиаустройстве. Данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, поэтому, могут предоставлять пользователю информацию, которая указывает, какие друзья взаимодействовали с конкретным медиаресурсом, и как они взаимодействовали с медиаресурсом. Пользователь может использовать данную информацию, а также персональное понимание вкусов в медиаресурсах своих друзей, помогая себе в своем решении, взаимодействовать ли с медиаресурсом, например, посредством воспроизведения или покупки медиаресурса. Например, если пользователь имеет друга, у которого хороший вкус в музыке, пользователь может быть более склонен к покупке песни, которую этот друг также купил, основываясь на персональном понимании вкуса в музыки друга.
Друзья пользователя, которые перечислены в списке друзей 144, могут сортироваться в убывающем порядке, основываясь на рейтинге взаимодействия, соответствующем каждому другу. Рейтинг взаимодействия определяется из взаимодействий с медиаресурсом, осуществляемых каждым другом в списке. Например, первый друг, который прослушал конкретную песню сотни раз, может иметь более высокий рейтинг взаимодействия для песни, чем второй друг, который прослушал песню только несколько раз. В данном примере первый друг может быть перечислен впереди второго друга в списке друзей. Перечень друзей в убывающем порядке, основываясь на рейтинге взаимодействия, позволяет пользователю быстро и легко определить, какие друзья в максимальной степени взаимодействовали с медиаресурсом.
Служба 126 рекомендации медиаресурсов также реализуется для генерирования списка друзей посредством присвоения более высокого весового коэффициента взаимодействиям, осуществляемым друзьями, которые имеют более высокий рейтинг сходства с пользователем. Рейтинг сходства с пользователем определяется из сходства между взаимодействиями с медиаресурсами, осуществляемыми друзьями пользователя, и взаимодействиями с медиаресурсами, осуществляемыми пользователем. Например, пользователи, которые имеют подобные каталожные данные, данные использования, рейтингов и/или обсуждения, могут иметь высокий рейтинг сходства с пользователем (например, ближе к 100%), тогда как пользователи, каталожные данные, данные использования, рейтингов и/или обсуждения которых имеют очень малое сходство, имеют очень малое сходство, имеют низкий рейтинг сходства (например, близко к 0%). Например, друг пользователя может иметь высокий рейтинг сходства с пользователем, если друг прослушал или загрузил многие из тех же песен, которые пользователь также прослушал и/или загрузил.
Рейтинг сходства с пользователем может предоставлять пользователю информацию, которая указывает, какие друзья имеют наиболее сходные вкусы в медиаресурсах с пользователем. Пользователь может использовать данную информацию, чтобы она оказала ему помощь в принятии решения, взаимодействовать ли с медиаресурсом, например, посредством воспроизведения или покупки медиаресурса. Например, если пользователь имеет друга, который имеет высокий рейтинг сходства с пользователем для музыки, пользователь может быть более склонным к покупке песни, которую этот друг тоже купил, так как пользователь знает, что другу нравится подобная музыка.
В вариантах осуществления данные 124 взаимодействий, осуществляемых друзьями, дополнительно включают в себя рейтинг предсказания, который указывает вероятность, что пользователю понравится медиаресурс, основываясь, по меньшей мере частично, на взаимодействиях с медиаресурсом, осуществляемых друзьями пользователя, и рейтинги сходства с пользователем друзей пользователя. Например, если многие друзья пользователя, которые имеют высокие рейтинги сходства с пользователем, взаимодействовали с конкретной песней, служба 126 рекомендации медиаресурса может генерировать высокий рейтинг предсказания для песни.
Служба 126 рекомендации медиаресурса может принимать выбор одного из медиаресурсов 120 от пользователя посредством пользовательского устройства 104. Служба рекомендации медиаресурса затем может инициировать передачу данных 124 взаимодействий, осуществляемых друзьями, с уровня 102 служб на пользовательское устройство 104 по сети 106 передачи данных. Данные 124 взаимодействий, осуществляемых друзьями, могут включать в себя список друзей 144 пользователя, которые взаимодействовали с конкретным медиаресурсом, и указания на взаимодействия с медиаресурсом, осуществляемые каждым другом в списке. Кроме того, данные 124 взаимодействий, осуществляемых друзьями, могут включать в себя рейтинг предсказания, который указывает вероятность, что пользователю понравится медиаресурс.
Хотя изображена и описана в качестве компонента или модуля уровня 102 служб, служба 126 рекомендации медиаресурсов может быть реализована в виде независимой службы для реализации вариантов осуществления службы рекомендации медиаресурсов. Кроме того, хотя служба рекомендации медиаресурсов изображена и описана в виде единственной компоненты или модуля, служба 126 рекомендации медиаресурсов может быть реализована в виде нескольких составных приложений или модулей, распределенных для реализации различных вариантов осуществления службы рекомендации медиаресурсов, как описано в данном документе.
Фиг.2 иллюстрирует примерный интерфейс 200 рекомендации ресурса, который включает в себя данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, собранные службой 126 рекомендации медиаресурсов, показанной на фиг.1, и принятые пользовательским устройством 104 для отображения. Интерфейс 200 рекомендации ресурса включает в себя отображение 202 информации о медиаресурсе, которое включает в себя информацию о конкретном медиаресурсе, такую как название песни, певец и другая связанная с ним информация. Интерфейс 200 рекомендации ресурса также включает в себя список друзей 204 и рейтинг 206 предсказания. Хотя не показаны, интерфейс 200 рекомендации ресурса также может включать в себя различные выбираемые пользователем элементы управления для взаимодействия с медиаресурсом, например, для воспроизведения, визуализации, загрузки, покупки, присвоения рейтинга или обсуждения медиаресурса. Необходимо понимать, поэтому, что список друзей 204 и рейтинг 206 предсказания могут быть интегрированы в многочисленные другие пользовательские интерфейсы, такие как пользовательский интерфейс медиаплеера.
Список друзей 204 включает в себя друзей пользователя, которые взаимодействовали с конкретным медиаресурсом, и включает в себя указания на взаимодействия с медиаресурсом, осуществляемые каждым другом в списке. Как описано выше, список друзей может генерироваться службой 126 рекомендации медиаресурсов, и, в данном примере, три разных друга пользователя, как определено, взаимодействовали с песней (например, конкретным медиаресурсом). Например, песня исполняется любимым певцом Друга(1), и Друг(2) и Друг(3) взаимодействовали с песней посредством воспроизведения песни много раз.
При реализации, друзья, которые включены в список друзей, могут быть перечислены в убывающем порядке, основываясь на рейтинге взаимодействия, соответствующем каждому другу. Служба 126 рекомендации медиаресурсов может определить рейтинг взаимодействия из взаимодействий с медиаресурсом, осуществляемых каждым другом в списке. В данном примере, Друг(1) перечислен первым, потому что певец является любимым певцом. Аналогично, Друг(2) перечислен перед Другом(3), потому что Друг(2) проиграл песнь больше раз.
Список друзей 204 также включает в себя рейтинг сходства с пользователем для каждого друга в списке. Как описано выше, рейтинг сходства с пользователем может генерироваться службой 126 рекомендации медиаресурсов, основываясь на сходстве между взаимодействиями с медиаресурсами, осуществляемыми друзьями пользователя, и взаимодействиями с медиаресурсами, осуществляемыми пользователем. В данном примере, служба рекомендации медиаресурсов определила, что Друг(1) имеет рейтинг сходства с пользователем 83%. Пользователь может быть более склонен прослушать или загрузить песню, которую Друг(1) купил, так как пользователь знает, что Другу(1) нравится подобная музыка. Аналогично, Друг(2) и Друг(3) имеют соответствующие рейтинги сходства с пользователем 72% и 55%.
Рейтинг 206 предсказания указывает вероятность, что пользователю понравится медиаресурс, основываясь, по меньшей мере частично, на взаимодействиях с медиаресурсом, осуществляемых друзьями пользователя, и рейтингах сходства с пользователем друзей. В данном примере, служба 126 рекомендации медиаресурсов определила, что имеется 90% вероятность, что пользователю понравится песня. Пользователь может быть более склонен к прослушиванию или загрузки этой песни, основываясь на высоком рейтинге предсказания, что пользователю понравится эта песня.
Примерные способы 300 и 400 описаны с ссылкой на соответствующие фиг.3 и 4 согласно одному или нескольким вариантам осуществления службы рекомендации медиаресурсов. В основном, любые из функций, способов, процедур, компонентов и модулей, описанных в данном документе, могут быть реализованы с использованием аппаратного обеспечения, программного обеспечения, аппаратно-программного обеспечения, неизменяемых логических схем, ручной обработки или любой их комбинации. Программная реализация функции, способа, процедуры, компонента или модуля представляет программный код, который выполняет заданные задачи, когда он исполняется на основанном на вычислениях процессоре. Примерные способы могут быть описаны в общем контексте исполняемых компьютером инструкций, которые могут включать в себя программное обеспечение, приложения, подпрограммы, программы, объекты, компоненты, структуры данных, процедуры, модули, функции и т.п.
Способы также могут быть осуществлены на практике в распределенной вычислительной среде, где функции выполняются устройствами удаленной обработки, которые связаны посредством сети передачи данных. В распределенной вычислительной среде исполняемые компьютером инструкции могут располагаться как на локальной, так и на удаленной запоминающей среде компьютера, включая запоминающие устройства памяти. Кроме того, признаки, описанные в данном документе, являются платформно-независимыми, так что методы могут быть реализованы на многочисленных вычислительных платформах, имеющих многочисленные процессоры.
Фиг.3 иллюстрирует примерный способ(ы) 300 службы рекомендации медиаресурсов. Порядок, в котором описан способ, как предполагается, не истолковывается как ограничение, и любое количество описанных блоков способа может быть объединено в любом порядке для реализации способа или альтернативного способа.
В блоке 302 принимается выбор медиаресурса, который выбирается пользователем. Например, пользовательское устройство 104 (фиг.1) принимает выбор медиаресурса 120, который выбирается пользователем. Медиаресурс может включать в себя цифровой музыкальный файл песни, цифровой видеофайл видео или любой другой тип медиаресурса, как описано в документе. В блоке 304 принимаются данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, ассоциированные с медиаресурсом, который выбирается пользователем. Например, пользовательское устройство 104 принимает данные 124 взаимодействий, осуществляемых друзьями, от уровня 102 служб при генерировании службой 126 рекомендации медиаресурсов. Данные 124 взаимодействий, осуществляемых друзьями, включают в себя список друзей 144 пользователя, которые взаимодействовали с медиа ресурсом, и включают в себя указания на взаимодействия с медиаресурсом, осуществляемые каждым из друзей.
В блоке 306 отображается интерфейс рекомендации ресурса, который включает в себя список друзей и взаимодействия, осуществляемые каждым из друзей, с медиаресурсом. Например, пользовательское устройство 104 отображает интерфейс 200 рекомендации ресурса (фиг.2), который включает в себя список друзей 204. В различных вариантах осуществления данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, могут включать в себя список друзей пользователя, которые взаимодействовали с конкретным медиаресурсом, и указания на взаимодействия с медиаресурсом, осуществляемые каждым другом в списке. Данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, также могут включать в себя рейтинг сходства с пользователем для каждого друга в списке. Интерфейс 200 рекомендации ресурса, который ассоциируется с медиаресурсом, также включает в себя рейтинг 206 предсказания, который указывает вероятность, что пользователю понравится медиаресурс.
Фиг.4 иллюстрирует примерный способ(ы) 400 службы рекомендации медиаресурсов. Порядок, в котором описывается способ, как подразумевается, не истолковывается как ограничение, и любое количество описанных блоков способа может быть объединено в любом порядке для реализации способа, или альтернативного способа.
В блоке 402 собираются взаимодействия с медиаресурсами, осуществляемые друзьями пользователя, где друзья пользователя идентифицируются в социальном графе, который ассоциируется с пользователем. Например, уровень 102 служб (фиг.1) принимает данные 124 взаимодействий от пользовательского устройства (устройств) 104, которые ассоциируются с друзьями пользователя. Служба 126 рекомендации медиаресурсов на уровне 102 служб собирает данные 124 взаимодействий, которые сопоставляются с взаимодействиями с медиаресурсами, например, посредством покупки, загрузки, визуализации, воспроизведения, обсуждения или присвоения рейтингов медиаресурсам. Данные 124 взаимодействий могут включать в себя каталожные данные, данные использования, данные рейтингов и/или данные обсуждения. Друзья пользователя идентифицируются в социальном графе, который ассоциируется с пользователем.
В блоке 404 генерируются данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, для каждого из медиаресурсов. Например, служба 126 рекомендации медиаресурсов на уровне 102 служб генерирует данные 124 взаимодействий, осуществляемых друзьями, посредством агрегирования медиаресурсов 120, данных 122 социального графа и данных 124 взаимодействий. Данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, генерируются службой 126 рекомендации медиаресурсов и включают в себя список друзей пользователя, которые взаимодействовали с каждым медиаресурсом. В различных вариантах осуществления данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, также включают в себя указания на взаимодействия с медиаресурсом, осуществляемые каждым другом в списке, а также рейтинг сходства с пользователем для каждого друга в списке. В реализациях служба 126 рекомендации медиаресурсов генерирует данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, посредством присвоения более высокого весового коэффициента взаимодействиям, осуществляемым друзьями, которые имеют более высокий рейтинг сходства с пользователем.
В блоке 406 выбор медиаресурса принимается от пользователя посредством пользовательского устройства. Например, пользовательское устройство 104 передает выбор медиаресурса 120 на уровень 102 служб. Выбор может включать в себя выбор для покупки, загрузку, визуализацию или воспроизведение многочисленных разных медиаресурсов, таких как цифровой музыкальный файл песни, цифровой видеофайл видео или любой другой тип медиаресурса, как описано в документе. В блоке 408 данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, которые ассоциированы с медиаресурсом, выбранным пользователем, передаются на пользовательское устройство. Например, уровень 102 служб передает данные 124 взаимодействий, осуществляемых друзьями, на пользовательское устройство 104.
Фиг.5 иллюстрирует различные компоненты примерного устройства 500, которое может быть реализовано в виде любого типа клиентского устройства и/или уровня служб, как описано с ссылкой на фиг.1, для реализации вариантов осуществления службы рекомендации медиаресурсов. В вариантах осуществления устройство 500 может быть реализовано в виде любого одного или комбинации проводного и/или беспроводного устройства, в любом виде телевизионного клиентского устройства (например, телевизионной абонентской приставки, цифрового видеомагнитофона (DVR) и т.д.), бытового прибора, вычислительного устройства, портативного вычислительного устройства, пользовательского устройства, устройства передачи данных, устройства видеообработки и/или визуализации, бытового устройства, игрового устройства, электронного устройства и/или в виде устройства любого другого типа. Устройство 500 также может ассоциироваться с пользователем (т.е. человеком) и/или объектом, который приводит в действие устройство, так что устройство описывает логические устройства, которые включают в себя пользователей, программное обеспечение, аппаратно-программное обеспечение и/или комбинацию устройств.
Устройство 500 включает в себя устройства 502 передачи данных, которые позволяют выполнять проводную и/или беспроводную передачу данных 504 устройства (например, принятые данные, данные, которые принимаются, данные, запланированные для широковещания, пакеты данных и т.д.). Данные 504 устройства или другой контент устройства могут включать в себя конфигурационные установки устройства, медиаконтент, хранимый на устройстве, и/или информацию, ассоциированную с пользователем устройства. Медиаконтент, хранимый на устройстве 500, может включать в себя любой тип данных аудио, видео и/или изображения. Устройство 500 включает в себя один или несколько вводов 506 данных, посредством которых может быть принят любой тип данных, медиаконтента и/или вводов, таких как выбираемые пользователем вводы, сообщения, музыка, телевизионный медиаконтент, записанный видеоконтент и любой другой тип данных аудио, видео и/или изображения, принятых от любого источника контента и/или источника данных.
Устройство 500 также включает в себя интерфейсы 508 передачи данных, которые могут быть реализованы в виде любого одного или нескольких из последовательного и/или параллельного интерфейса, беспроводного интерфейса, любого типа сетевого интерфейса, модема и в виде любого другого типа интерфейса передачи данных. Интерфейсы 508 передачи данных обеспечивают соединение и/или линии передачи данных между устройством 500 и сетью передачи данных, посредством которых другие электронные, вычислительные устройства и устройства передачи данных могут передавать данные на устройство 500.
Устройство 500 может включать в себя один или несколько процессоров 510 (например, любой из микропроцессоров, контроллеров и т.п.), которые обрабатывают различные исполняемые компьютером инструкции для управления работой устройства 500 и для реализации вариантов осуществления службы рекомендации медиаресурсов. Альтернативно или в дополнение, устройство 500 может быть реализовано с любым одним или комбинацией аппаратного обеспечения, программно-аппаратного обеспечения или неизменяемых логических схем, которые реализуются в связи со схемами обработки и управления, которые идентифицируются в целом позицией 512. Хотя не показано, устройство 500 может включать в себя системную шину или систему переноса данных, которая связывает различные компоненты в устройстве. Системная шина может включать в себя любую одну или комбинацию разных шинных структур, таких как шина памяти или контроллер памяти, периферийная шина, универсальная последовательная шина и/или процессорная или локальная шина, которая применяет любую из многочисленных шинных архитектур.
Устройство 500 также может включать в себя считываемую компьютером среду 514, такую как один или несколько компонентов памяти, примеры которых включают в себя оперативное запоминающее устройство (RAM), энергонезависимую память (например, любое одно или несколько из постоянного запоминающего устройства (ROM), флэш-памяти, стираемого программируемого постоянного запоминающего устройства (EPROM), электрически стираемого программируемого постоянного запоминающего устройства (EEPROM) и т.д.), и дисковое запоминающее устройство. Дисковое запоминающее устройство может быть реализовано в виде любого типа магнитного или оптического запоминающего устройства, такого как накопитель на жестком диске, записываемый и/или перезаписываемый компакт-диск (CD), любой тип цифрового многофункционального диска (DVD) и т.п. Устройство 500 также может включать в себя медиаустройство 516 массовой памяти.
Считываемая компьютером среда 514 обеспечивает механизмы хранения данных для хранения данных 504 устройства, а также различных приложений 518 устройства и любых других типов информации и/или данных, относящихся к операционным аспектам устройства 500. Например, операционная система 520 может поддерживаться в качестве компьютерного приложения со считываемой компьютером средой 514 и исполняемой на процессорах 510. Приложения 518 устройства могут включать в себя менеджер 522 устройства (например, приложение управления, программное приложение, модуль обработки и управления сигналом, код, который является родным для конкретного устройства, абстрактный аппаратный уровень для конкретного устройства и т.д.). Приложения 518 устройства также могут включать в себя любые системные компоненты или модули службы 524 рекомендации медиаресурсов для реализации различных вариантов осуществления, описанных в данном документе. В данном примере, приложения 518 устройства показаны в виде программных модулей и/или компьютерных приложений. Альтернативно или в дополнение, служба 524 рекомендации медиаресурсов может быть реализована в виде аппаратного обеспечения, программного обеспечения, программно-аппаратного обеспечения или любой их комбинации.
Устройство 500 также может включать в себя систему 526 ввода-вывода аудио и/или видео, которая подает аудиоданные на аудиосистему 528 и/или подает видеоданные на систему 530 отображения. Аудиосистема 528 и/или система 530 отображения могут включать в себя любые устройства, которые обрабатывают, отображают и/или иным образом воспроизводят данные аудио, видео и изображения. Видеосигналы и аудиосигналы могут передаваться с устройства 500 на аудиоустройство и/или на устройство отображения по радиочастотной (RF) линии связи, линии связи S-video (раздельного видеосигнала), линии связи полного видеосигнала, линии связи компонентного видео, цифровому видеоинтерфейсу (DVI), аналоговому аудио соединению или другой подобной линии связи. В варианте осуществления аудиосистема 528 и/или система 530 отображения могут быть реализованы в виде внешних компонентов для устройства 500. Альтернативно, аудиосистема 528 и/или система 530 отображения могут быть реализованы в виде интегрированных компонентов примерного устройства 500.
Хотя варианты осуществления службы рекомендации медиаресурсов были описаны на языке, характерном для признаков и/или способов, необходимо понять, что предмет прилагаемой формулы изобретения необязательно ограничивается конкретными описанными признаками или способами. Скорее, конкретные признаки и способы описаны в качестве примерных реализаций службы рекомендации медиаресурсов.

Claims (14)

1. Осуществляемый с помощью компьютера способ рекомендации ресурсов, инициируемый в пользовательском устройстве, содержащий:
прием выбора медиаресурса, который выбирается пользователем;
прием данных взаимодействий, осуществляемых друзьями, ассоциированных с медиаресурсом, который выбирается пользователем, причем данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, включают в себя список друзей пользователя, которые взаимодействовали с медиаресурсом, и взаимодействия с медиаресурсом, осуществляемые каждым из друзей; и
формирование для отображения интерфейса рекомендации ресурса на дисплее пользовательского устройства, причем интерфейс рекомендации ресурса включает в себя:
список друзей и взаимодействия, осуществляемые каждым из друзей, с медиаресурсом, причем друзья пользователя в списке отображены в интерфейсе рекомендации ресурса в порядке убывания на основании рейтинга взаимодействия, соответствующего каждому другу, причем рейтинг взаимодействия определяется из взаимодействий с медиаресурсом, осуществляемых каждым другом пользователя в списке;
рейтинг сходства с пользователем для каждого из друзей пользователя в списке, причем рейтинг сходства с пользователем указывает сходство во взаимодействиях с медиаресурсом между пользователем и каждым из друзей пользователя; и
рейтинг предсказания, который указывает вероятность того, что пользователю понравится медиаресурс, основываясь, по меньшей мере частично, на взаимодействиях с медиаресурсом, осуществляемых множеством друзей пользователя в списке.
2. Осуществляемый с помощью компьютера способ по п. 1, в котором друзья пользователя в списке выбираются из социального графа, который ассоциирован с пользователем.
3. Осуществляемый с помощью компьютера способ по п. 1, в котором медиаресурсом является цифровой музыкальный файл песни.
4. Осуществляемый с помощью компьютера способ по п. 3, в котором взаимодействия с медиаресурсом включают в себя по меньшей мере одно из покупки цифрового музыкального файла, загрузки цифрового музыкального файла, воспроизведения песни или обсуждения песни друзьями пользователя.
5. Осуществляемый с помощью компьютера способ по п. 1, в котором друзья пользователя в списке отображены в интерфейсе рекомендации ресурса в порядке убывания дополнительно на основании рейтинга сходства с пользователем, соответствующего каждому из друзей пользователя.
6. Осуществляемый с помощью компьютера способ рекомендации ресурсов, содержащий:
сбор взаимодействий с медиаресурсами, осуществляемых друзьями пользователя, причем друзья идентифицируются в социальном графе, который ассоциирован с пользователем;
генерирование данных взаимодействий, осуществляемых друзьями, для каждого из медиаресурсов посредством агрегирования взаимодействий с медиаресурсами, осуществляемых друзьями пользователя, причем данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, включают в себя список друзей пользователя, которые взаимодействовали с медиаресурсом, причем список друзей формируется посредством присвоения более высокого весового коэффициента взаимодействиям, осуществляемым друзьями, которые имеют более высокий рейтинг сходства с пользователем, причем рейтинг сходства с пользователем определяют из сходства между взаимодействиями с медиресурсами, осуществляемыми друзьями пользователя, и взаимодействиями с медиаресурсами, осуществляемыми пользователем, причем друзья пользователя сортируются в убывающем порядке, основываясь на рейтинге взаимодействия, соответствующем каждому другу, причем рейтинг взаимодействия определяется из взаимодействий с медиаресурсом, осуществляемых каждым другом в списке;
формирование рейтинга предсказания, который указывает вероятность того, что пользователю понравится медиаресурс, основываясь, по меньшей мере частично, на взаимодействиях с медиаресурсом, осуществляемых множеством друзей пользователя, и рейтингах сходства с пользователем друзей пользователя;
прием выбора медиаресурса от пользователя посредством пользовательского устройства; и
передачу данных взаимодействий, осуществляемых друзьями, и рейтинга предсказания, которые ассоциированы с медиаресурсом, выбранным пользователем, в пользовательское устройство.
7. Осуществляемый с помощью компьютера способ по п. 6, в котором данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, включают в себя взаимодействия с медиаресурсом, осуществляемые каждым другом в списке.
8. Осуществляемый с помощью компьютера способ по п. 6, в котором рейтинг сходства с пользователем указывает, какие из друзей пользователя имеют схожие с пользователем вкусы в медиаресурсах.
9. Осуществляемый с помощью компьютера способ по п. 6, в котором медиаресурсом является цифровой музыкальный файл песни.
10. Осуществляемый с помощью компьютера способ по п. 9, в котором взаимодействия с медиаресурсом включают в себя по меньшей мере одно из покупки цифрового музыкального файла, загрузки цифрового музыкального файла, визуализации песни или обсуждения песни друзьями пользователя.
11. Система рекомендации, содержащая:
социальный граф, который указывает взаимоотношения между пользователем и друзьями пользователя;
базу данных медиаресурсов, которые могут запрашиваться пользователем и друзьями пользователя посредством пользовательских устройств;
базу данных взаимодействий с медиаресурсами, осуществляемых пользователем и друзьями пользователя; и
по меньшей мере запоминающее устройство и процессор для реализации службы рекомендации медиаресурса, причем служба рекомендации медиаресурса выполнена с возможностью:
генерировать данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, для каждого медиаресурса в базе данных медиаресурсов, причем данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, определяют из социального графа, медиаресурсов и взаимодействий с медиаресурсами, осуществляемых пользователем и друзьями пользователя, причем данные взаимодействий, осуществляемых друзьями, включают в себя список друзей пользователя, которые взаимодействовали с каждым медиаресурсом, и список друзей пользователя, отсортированных в порядке убывания на основании рейтинга взаимодействия, соответствующего каждому другу, причем рейтинг взаимодействия определяется из взаимодействий с медиаресурсом, осуществляемых каждым другом в списке;
генерировать рейтинг сходства с пользователем для каждого из друзей пользователя, причем рейтинг сходства с пользователем указывает сходство во взаимодействиях с медиаресурсом между пользователем и каждым из друзей пользователя; и
генерировать рейтинг предсказания, который указывает вероятность того, что пользователю понравится медиаресурс, основываясь, по меньшей мере частично, на взаимодействиях с медиаресурсом, осуществляемых множеством друзей пользователя, и рейтингах сходства с пользователем друзей пользователя.
12. Система рекомендации по п. 11, в которой служба рекомендации медиаресурса дополнительно выполнена с возможностью генерировать список друзей посредством присвоения более высокого весового коэффициента взаимодействиям, осуществляемым друзьями, которые имеют более высокий рейтинг сходства с пользователем.
13. Система рекомендации по п. 11, в которой медиаресурсы представляют собой цифровые музыкальные файлы песен.
14. Система рекомендации по п. 11, в которой взаимодействия с медиаресурсами включают в себя по меньшей мере одно из покупки цифровых музыкальных файлов, загрузки цифровых музыкальных файлов, воспроизведения песен или обсуждения песен друзьями пользователя.
RU2011151394/08A 2009-06-16 2010-06-16 Служба рекомендации медиаресурсов RU2600541C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US12/485,155 2009-06-16
US12/485,155 US9460092B2 (en) 2009-06-16 2009-06-16 Media asset recommendation service
PCT/US2010/038764 WO2010148052A2 (en) 2009-06-16 2010-06-16 Media asset recommendation service

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2011151394A RU2011151394A (ru) 2013-06-20
RU2600541C2 true RU2600541C2 (ru) 2016-10-20

Family

ID=43307499

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2011151394/08A RU2600541C2 (ru) 2009-06-16 2010-06-16 Служба рекомендации медиаресурсов

Country Status (6)

Country Link
US (1) US9460092B2 (ru)
EP (1) EP2443605A2 (ru)
KR (2) KR20140139026A (ru)
CN (2) CN102460435B (ru)
RU (1) RU2600541C2 (ru)
WO (1) WO2010148052A2 (ru)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2666336C1 (ru) * 2017-08-01 2018-09-06 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ и система для рекомендации медиаобъектов
US10123064B2 (en) 2013-05-08 2018-11-06 Samsung Electronics Co., Ltd. Content providing method and device

Families Citing this family (58)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8909546B2 (en) * 2006-12-20 2014-12-09 Microsoft Corporation Privacy-centric ad models that leverage social graphs
US9460092B2 (en) 2009-06-16 2016-10-04 Rovi Technologies Corporation Media asset recommendation service
US8355955B1 (en) 2010-08-30 2013-01-15 Amazon Technologies, Inc. Method, medium, and system for adjusting a selectable element based on social networking usage
US9268865B2 (en) * 2010-09-24 2016-02-23 Facebook, Inc. Ranking search results by social relevancy
US20120173383A1 (en) * 2011-01-05 2012-07-05 Thomson Licensing Method for implementing buddy-lock for obtaining media assets that are consumed or recommended
US8635220B2 (en) 2011-04-22 2014-01-21 Iris.Tv, Inc. Digital content curation and distribution system and method
US8744237B2 (en) 2011-06-20 2014-06-03 Microsoft Corporation Providing video presentation commentary
US8771080B2 (en) * 2011-06-30 2014-07-08 Zynga Inc. Socially-mediated flash sales
US20130046651A1 (en) * 2011-08-17 2013-02-21 Zachary James Edson Gaming Marketplace Apparatuses, Methods and Systems
US9659093B1 (en) 2012-04-02 2017-05-23 Google Inc. Adaptive recommendations of user-generated mediasets
US20150058075A1 (en) * 2012-04-05 2015-02-26 Ledula Web Services (Pty) Ltd Social network marketing
US20130275429A1 (en) * 2012-04-12 2013-10-17 Graham York System and method for enabling contextual recommendations and collaboration within content
US20140324856A1 (en) * 2013-04-27 2014-10-30 Microsoft Corporation Application discoverability
US20140337160A1 (en) * 2013-05-09 2014-11-13 Microsoft Corporation Considering social information in generating recommendations
US9560159B1 (en) 2013-06-07 2017-01-31 Google Inc. Recommending media content to a user based on information associated with a referral source
US9477992B2 (en) * 2013-07-30 2016-10-25 Linkedin Corporation Settings page redesign
US9471945B2 (en) * 2013-07-30 2016-10-18 Linkedin Corporation Settings management of an online service
IN2014MU00140A (ru) 2014-01-15 2015-08-28 Whats On India Media Private Ltd
US20150249543A1 (en) * 2014-02-28 2015-09-03 United Video Properties, Inc. Systems and methods for connecting a plurality of users based on a common interest in an unpopular media asset
WO2015159303A2 (en) 2014-04-02 2015-10-22 Whats On India Media Private Limited A method and system for customer management
US9432734B2 (en) * 2014-09-10 2016-08-30 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Multi-person and multi-device content personalization
US10289733B2 (en) * 2014-12-22 2019-05-14 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for filtering techniques using metadata and usage data analysis
US10475043B2 (en) 2015-01-28 2019-11-12 Intuit Inc. Method and system for pro-active detection and correction of low quality questions in a question and answer based customer support system
US10043200B2 (en) * 2015-02-13 2018-08-07 John Andrew GARCIA System and process for generating user based virtual recommendation from user contact sources
EP3079116A1 (en) 2015-04-10 2016-10-12 Tata Consultancy Services Limited System and method for generating recommendations
US10755294B1 (en) 2015-04-28 2020-08-25 Intuit Inc. Method and system for increasing use of mobile devices to provide answer content in a question and answer based customer support system
CN106296321A (zh) * 2015-05-13 2017-01-04 阿里巴巴集团控股有限公司 业务对象信息提供方法及装置
US10200456B2 (en) 2015-06-03 2019-02-05 International Business Machines Corporation Media suggestions based on presence
US10447777B1 (en) 2015-06-30 2019-10-15 Intuit Inc. Method and system for providing a dynamically updated expertise and context based peer-to-peer customer support system within a software application
US10475044B1 (en) 2015-07-29 2019-11-12 Intuit Inc. Method and system for question prioritization based on analysis of the question content and predicted asker engagement before answer content is generated
US10268956B2 (en) 2015-07-31 2019-04-23 Intuit Inc. Method and system for applying probabilistic topic models to content in a tax environment to improve user satisfaction with a question and answer customer support system
CN106407238B (zh) * 2015-08-03 2021-07-13 腾讯科技（深圳）有限公司 基于媒体内容互动的方法和系统
CN111159540B (zh) * 2015-09-16 2024-03-08 那彦琳 数据处理方法及装置
RU2635905C2 (ru) * 2015-09-23 2017-11-16 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ и сервер прогнозирования популярности элемента содержимого
US10394804B1 (en) 2015-10-08 2019-08-27 Intuit Inc. Method and system for increasing internet traffic to a question and answer customer support system
US10242093B2 (en) 2015-10-29 2019-03-26 Intuit Inc. Method and system for performing a probabilistic topic analysis of search queries for a customer support system
US10599699B1 (en) 2016-04-08 2020-03-24 Intuit, Inc. Processing unstructured voice of customer feedback for improving content rankings in customer support systems
US10318904B2 (en) 2016-05-06 2019-06-11 General Electric Company Computing system to control the use of physical state attainment of assets to meet temporal performance criteria
US10162734B1 (en) 2016-07-20 2018-12-25 Intuit Inc. Method and system for crowdsourcing software quality testing and error detection in a tax return preparation system
US10467541B2 (en) 2016-07-27 2019-11-05 Intuit Inc. Method and system for improving content searching in a question and answer customer support system by using a crowd-machine learning hybrid predictive model
US10460398B1 (en) 2016-07-27 2019-10-29 Intuit Inc. Method and system for crowdsourcing the detection of usability issues in a tax return preparation system
US10445332B2 (en) 2016-09-28 2019-10-15 Intuit Inc. Method and system for providing domain-specific incremental search results with a customer self-service system for a financial management system
US10572954B2 (en) 2016-10-14 2020-02-25 Intuit Inc. Method and system for searching for and navigating to user content and other user experience pages in a financial management system with a customer self-service system for the financial management system
US10733677B2 (en) * 2016-10-18 2020-08-04 Intuit Inc. Method and system for providing domain-specific and dynamic type ahead suggestions for search query terms with a customer self-service system for a tax return preparation system
US10762135B2 (en) * 2016-11-21 2020-09-01 Adobe Inc. Recommending software actions to create an image and recommending images to demonstrate the effects of software actions
US10552843B1 (en) 2016-12-05 2020-02-04 Intuit Inc. Method and system for improving search results by recency boosting customer support content for a customer self-help system associated with one or more financial management systems
US10748157B1 (en) 2017-01-12 2020-08-18 Intuit Inc. Method and system for determining levels of search sophistication for users of a customer self-help system to personalize a content search user experience provided to the users and to increase a likelihood of user satisfaction with the search experience
US10922367B2 (en) 2017-07-14 2021-02-16 Intuit Inc. Method and system for providing real time search preview personalization in data management systems
US11093951B1 (en) 2017-09-25 2021-08-17 Intuit Inc. System and method for responding to search queries using customer self-help systems associated with a plurality of data management systems
CN109660854B (zh) * 2017-10-10 2021-08-24 腾讯科技（深圳）有限公司 视频推荐方法、装置、设备和存储介质
US11436642B1 (en) 2018-01-29 2022-09-06 Intuit Inc. Method and system for generating real-time personalized advertisements in data management self-help systems
US11269665B1 (en) 2018-03-28 2022-03-08 Intuit Inc. Method and system for user experience personalization in data management systems using machine learning
CN110456948B (zh) * 2018-05-07 2023-04-18 苹果公司 用于推荐和消费电子设备上的内容的用户界面
EP3665583A4 (en) * 2018-10-17 2020-06-17 Alibaba Group Holding Limited SHARE SECRETS WITH NO TRUSTED INITIALIZER
CN110060052B (zh) * 2019-01-25 2020-05-29 阿里巴巴集团控股有限公司 基于电子凭证的互动方法及装置、电子设备
US11921881B2 (en) * 2019-08-01 2024-03-05 EMC IP Holding Company LLC Anonymous ranking service
CN114730580A (zh) 2019-11-11 2022-07-08 苹果公司 基于时间段的精选播放列表的用户界面
US11956190B2 (en) * 2020-05-08 2024-04-09 Snap Inc. Messaging system with a carousel of related entities

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2259588C2 (ru) * 2000-09-08 2005-08-27 Юнайтед Виртуалитиз, Инк. Способ и система компьютеризированной рекламы

Family Cites Families (54)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20010013009A1 (en) * 1997-05-20 2001-08-09 Daniel R. Greening System and method for computer-based marketing
US6317722B1 (en) * 1998-09-18 2001-11-13 Amazon.Com, Inc. Use of electronic shopping carts to generate personal recommendations
AU5934900A (en) * 1999-07-16 2001-02-05 Agentarts, Inc. Methods and system for generating automated alternative content recommendations
US8352331B2 (en) * 2000-05-03 2013-01-08 Yahoo! Inc. Relationship discovery engine
US6925469B2 (en) * 2001-03-30 2005-08-02 Intertainer, Inc. Digital entertainment service platform
US7469232B2 (en) * 2002-07-25 2008-12-23 Sony Corporation System and method for revenue sharing for multimedia sharing in social network
US7081579B2 (en) * 2002-10-03 2006-07-25 Polyphonic Human Media Interface, S.L. Method and system for music recommendation
WO2004052010A1 (en) * 2002-12-04 2004-06-17 Koninklijke Philips Electronics N.V. Recommendation of video content based on the user profile of users with similar viewing habits
US7884274B1 (en) * 2003-11-03 2011-02-08 Wieder James W Adaptive personalized music and entertainment
US8949899B2 (en) * 2005-03-04 2015-02-03 Sharp Laboratories Of America, Inc. Collaborative recommendation system
US7890871B2 (en) 2004-08-26 2011-02-15 Redlands Technology, Llc System and method for dynamically generating, maintaining, and growing an online social network
US20060143236A1 (en) * 2004-12-29 2006-06-29 Bandwidth Productions Inc. Interactive music playlist sharing system and methods
US7693887B2 (en) * 2005-02-01 2010-04-06 Strands, Inc. Dynamic identification of a new set of media items responsive to an input mediaset
US7818350B2 (en) * 2005-02-28 2010-10-19 Yahoo! Inc. System and method for creating a collaborative playlist
CN101523383B (zh) * 2005-02-28 2011-09-14 雅虎公司 用于联网媒体访问的系统和方法
US8732175B2 (en) * 2005-04-21 2014-05-20 Yahoo! Inc. Interestingness ranking of media objects
KR20060119341A (ko) 2005-05-20 2006-11-24 주식회사파일론 음원 스트림 서비스와 커뮤니티 구성에 관한 시스템 및방법
US8843482B2 (en) * 2005-10-28 2014-09-23 Telecom Italia S.P.A. Method of providing selected content items to a user
US20070233736A1 (en) * 2006-03-28 2007-10-04 Heyletsgo, Inc. Method and system for social and leisure life management
JP2007281676A (ja) * 2006-04-04 2007-10-25 Toshiba Corp 映像蓄積表示装置
US7660572B2 (en) 2006-05-30 2010-02-09 Dell Products L.P. Community networking using networked audio devices
US8327266B2 (en) * 2006-07-11 2012-12-04 Napo Enterprises, Llc Graphical user interface system for allowing management of a media item playlist based on a preference scoring system
US7680959B2 (en) * 2006-07-11 2010-03-16 Napo Enterprises, Llc P2P network for providing real time media recommendations
US7970922B2 (en) * 2006-07-11 2011-06-28 Napo Enterprises, Llc P2P real time media recommendations
US9003056B2 (en) * 2006-07-11 2015-04-07 Napo Enterprises, Llc Maintaining a minimum level of real time media recommendations in the absence of online friends
US8059646B2 (en) * 2006-07-11 2011-11-15 Napo Enterprises, Llc System and method for identifying music content in a P2P real time recommendation network
US8805831B2 (en) * 2006-07-11 2014-08-12 Napo Enterprises, Llc Scoring and replaying media items
US8572169B2 (en) 2006-08-28 2013-10-29 Myspace, Llc System, apparatus and method for discovery of music within a social network
US8689254B2 (en) * 2006-09-11 2014-04-01 Apple Inc. Techniques and graphical user interfaces for preview of media items
US20080091717A1 (en) * 2006-09-27 2008-04-17 Zachary Adam Garbow Generation of Collaborative Playlist Based Upon Musical Preference Data from Multiple Digital Media Players
US8005768B2 (en) * 2006-11-28 2011-08-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Multimedia file reproducing apparatus and method
US8091032B2 (en) * 2006-11-30 2012-01-03 Red Hat, Inc. Automatic generation of content recommendations weighted by social network context
US8874655B2 (en) * 2006-12-13 2014-10-28 Napo Enterprises, Llc Matching participants in a P2P recommendation network loosely coupled to a subscription service
US7693535B2 (en) * 2006-12-22 2010-04-06 Sony Ericsson Mobile Communications Ab Communication systems and methods for providing a group play list for multimedia content records
US7953736B2 (en) * 2007-01-04 2011-05-31 Intersect Ptp, Inc. Relevancy rating of tags
US9224427B2 (en) * 2007-04-02 2015-12-29 Napo Enterprises LLC Rating media item recommendations using recommendation paths and/or media item usage
US8112720B2 (en) 2007-04-05 2012-02-07 Napo Enterprises, Llc System and method for automatically and graphically associating programmatically-generated media item recommendations related to a user's socially recommended media items
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
US20080294607A1 (en) * 2007-05-23 2008-11-27 Ali Partovi System, apparatus, and method to provide targeted content to users of social networks
US8200681B2 (en) * 2007-08-22 2012-06-12 Microsoft Corp. Collaborative media recommendation and sharing technique
KR20090025441A (ko) 2007-09-06 2009-03-11 주식회사 다음커뮤니케이션 동영상 팁 서비스 방법, 사용자 단말 및 기록매체
US20090083260A1 (en) 2007-09-21 2009-03-26 Your Truman Show, Inc. System and Method for Providing Community Network Based Video Searching and Correlation
US7865522B2 (en) * 2007-11-07 2011-01-04 Napo Enterprises, Llc System and method for hyping media recommendations in a media recommendation system
US20090132527A1 (en) * 2007-11-20 2009-05-21 Samsung Electronics Co., Ltd. Personalized video channels on social networks
US9224150B2 (en) * 2007-12-18 2015-12-29 Napo Enterprises, Llc Identifying highly valued recommendations of users in a media recommendation network
US7984056B1 (en) * 2007-12-28 2011-07-19 Amazon Technologies, Inc. System for facilitating discovery and management of feeds
US20090197681A1 (en) * 2008-01-31 2009-08-06 Microsoft Corporation System and method for targeted recommendations using social gaming networks
US20090228918A1 (en) * 2008-03-05 2009-09-10 Changingworlds Ltd. Content recommender
US8150804B2 (en) * 2008-07-18 2012-04-03 Yang Pan Hierarchical categorization of media assets and user interface for media player
US20100153175A1 (en) * 2008-12-12 2010-06-17 At&T Intellectual Property I, L.P. Correlation of Psycho-Demographic Data and Social Network Data to Initiate an Action
US20100251141A1 (en) * 2009-03-25 2010-09-30 Jason Allen Sabin Method of Sharing Information Associated with a Webpage
US20100280860A1 (en) * 2009-04-30 2010-11-04 Adaptiveblue Inc. Contextual social network based on the semantic web
US8489515B2 (en) * 2009-05-08 2013-07-16 Comcast Interactive Media, LLC. Social network based recommendation method and system
US9460092B2 (en) 2009-06-16 2016-10-04 Rovi Technologies Corporation Media asset recommendation service

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2259588C2 (ru) * 2000-09-08 2005-08-27 Юнайтед Виртуалитиз, Инк. Способ и система компьютеризированной рекламы

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10123064B2 (en) 2013-05-08 2018-11-06 Samsung Electronics Co., Ltd. Content providing method and device
US10674193B2 (en) 2013-05-08 2020-06-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Content providing method and device
RU2666336C1 (ru) * 2017-08-01 2018-09-06 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ и система для рекомендации медиаобъектов
US10706100B2 (en) 2017-08-01 2020-07-07 Yandex Europe Ag Method of and system for recommending media objects

Also Published As

Publication number Publication date
KR101694478B1 (ko) 2017-01-10
US20100318919A1 (en) 2010-12-16
CN105095452A (zh) 2015-11-25
KR20140139026A (ko) 2014-12-04
CN102460435A (zh) 2012-05-16
CN105095452B (zh) 2018-11-06
RU2011151394A (ru) 2013-06-20
EP2443605A2 (en) 2012-04-25
US9460092B2 (en) 2016-10-04
CN102460435B (zh) 2015-08-26
KR20120031478A (ko) 2012-04-03
WO2010148052A3 (en) 2011-03-03
WO2010148052A2 (en) 2010-12-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2600541C2 (ru) Служба рекомендации медиаресурсов
JP5475122B2 (ja) ソーシャルグラフプレイリストサービス
US8825809B2 (en) Asset resolvable bookmarks
US8849816B2 (en) Personalized media charts
US8539331B2 (en) Editable bookmarks shared via a social network
CN102244812B (zh) 视频内容推荐
CN105900438B (zh) 用于在内容递送网络中优化内容的碎片整理的系统和方法
US9258588B2 (en) Current device location advertisement distribution
KR101546991B1 (ko) 미디어 콘텐츠 프로그래밍, 배포 및 소비
US20100325205A1 (en) Event recommendation service
JP2013526150A (ja) 再生品質が改善されたメディアコンテンツ
US8832722B2 (en) Media asset voting
US20220038412A1 (en) Methods and systems for providing supplemental data
JP2019521532A (ja) ユーザの軌跡に基づくメディアコンテンツの推奨
WO2017096883A1 (zh) 一种视频推荐方法和系统
US8850491B2 (en) Wireless distribution system proxy caches
US20110314416A1 (en) Collected media content data
JP2008306260A (ja) ダイジェスト再生装置およびコンテンツ配信サーバ

Legal Events

Date Code Title Description
FA93 Acknowledgement of application withdrawn (no request for examination)

Effective date: 20130617

FZ9A Application not withdrawn (correction of the notice of withdrawal)

Effective date: 20140625

MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20170617