WO2016203178A1 - Procédé et système de recommandation a un utilisateur de contenus a partir de paramètre(s) activable(s) par l'utilisateur depuis une interface correspondante. - Google Patents

Procédé et système de recommandation a un utilisateur de contenus a partir de paramètre(s) activable(s) par l'utilisateur depuis une interface correspondante. Download PDF

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WO2016203178A1
WO2016203178A1 PCT/FR2016/051487 FR2016051487W WO2016203178A1 WO 2016203178 A1 WO2016203178 A1 WO 2016203178A1 FR 2016051487 W FR2016051487 W FR 2016051487W WO 2016203178 A1 WO2016203178 A1 WO 2016203178A1
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WO
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mood
weighting
content
theme
user
Prior art date
Application number
PCT/FR2016/051487
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Inventor
Paul DE MONCHY
Gabriel MANDELBAUM
Thibault D'ORSO
Original Assignee
Spideo
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Publication date
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    • 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
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    • H04N21/466—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/4668—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies for recommending content, e.g. movies

Definitions

  • the present invention generally relates to methods and systems for recommending content.
  • tags acting as a filter the user must make many manipulations of selection and deselection of tags and this, on a large number of tags, to find films likely to match his desires.
  • Document FR2931332 discloses a method of recommending videos according to the mood of the user.
  • the method disclosed in this document uses a correspondence profile development module, which, for a declared mood state of the user, recommends videos based on the videos previously viewed by said user when it was in this same mood state.
  • Such a recommendation method according to the document FR2931332 therefore requires the use of historical data of the user.
  • the recommendation of the contents thus requires learning that is long and tedious and that may not be relevant since initially the user must select the videos he wants to watch without being able to rely on a suitable recommendation.
  • the object of the present invention is to propose a novel method and system for recommending content that makes it possible to overcome all or some of the problems set out above.
  • the present invention aims to provide a new method and content recommendation system easier to use and to provide recommendations that effectively account for the wishes expressed by the user.
  • the subject of the invention is a method, implemented using a computer system, of recommending to a user of contents, with each content being attributed:
  • rnoods o second parameters, called rnoods, a weighting being assigned to each mood
  • each theme being associated with at least one mood and the weighting of a mood of a content being a function of the weighting of the theme or themes associated in said content to said mood,
  • said method comprising the following steps:
  • buttons which can be activated and deactivated by the user, each button being associated with a mood
  • rnoods and themes are assigned to the contents in a specific weighting relation, and when the user selects one or more rnoods given, the scheduling, and therefore the recommendation, of each content is made according to the weight of the or of each of its rnoods that correspond to the mood (s) selected by the user.
  • the weight of a mood in a content is a function of the themes associated with that mood and attributed to the content and the ordering of the contents according to the weighting, in said content, of the or each rnoods selected, makes it possible to recommend the contents by taking into account the relative importance of the moods within the contents with regard to the wishes expressed by the user and thus to obtain a recommendation of contents adapted to the desires of the user.
  • Such a design of the method according to the invention allows to exempt the use of historical data of the user.
  • the recommendation of the contents can be made, without learning, on the sole basis of declarative information of the user, corresponding to the activation / inactivation of the buttons of the user interface.
  • the method and system according to the invention do not need to use behavioral data recorded without the knowledge of the user.
  • the scheduling of the contents according to the weights, in the said contents, of the or each of the selected moods is done in accordance with the wishes of the user that he can define by selecting different combinations of moods.
  • the search for content is simple and intuitive since the user simply activates on the interface one or buttons attached to moods that correspond to his desires, without having to think about themes particulars to which the moods return.
  • the moods parameters correspond to emotions that the user understands easily.
  • the user can express his wishes or desires in an intuitive way by selecting on the interface one or more of these moods for him to be offered adapted contents.
  • Such a method and such a recommendation system according to the invention make it possible to make a personalized recommendation of content according to the desires of the user using a semantic intensity network.
  • a semantic intensity network formed by the interaction of different themes and moods and their impact on the scheduling of content.
  • the themes and / or moods, and optionally the weighting vectors as detailed below, associated with the contents form a network or graph of semantic parameters that can effectively recommend content according to the preferences or desires of the user.
  • the method of recommendation according to the invention is not simply to take into account a second parameter, juxtaposed or completely independent of the first parameter, but on the contrary to attribute these two types from parameters to contents according to a very specific relationship between these two parameters.
  • each theme is associated with one or more moods and the weighting of a mood in a given content is a function of the themes that are associated with this mood and attributed to said content.
  • the weight of mood being a function of the themes associated with said mood in said content, it follows that the weighting of a mood in a content is relative to the content and can therefore vary for the same mood from one content to another.
  • Each mood which expresses an emotion, can refer to several themes in a way that is transparent to the user, that is to say without the user needing to know the themes associated with a mood.
  • a given mood can present a polysemic value. Indeed, in the case where several themes are attached to a mood, the different linguistic meanings of a mood are attributed by the different themes attached to the mood. The different linguistic meanings that a mood can take regarding the contents to be ordered translate into the weightings of this mood in the different contents.
  • Allowing the user to activate one or more moods on the interface allows him to simply communicate with the interface to express his wishes without having to select on his own, in a more precise and restrictive way, themes given in the manner of known filtering solutions. Indeed, the themes to which the moods return do not need to be visible for the user who only needs to select one or moods to express his wishes.
  • a theme or a mood being defined as carrying weighting vector when said theme or mood is associated with a third parameter, called the weighting vector, which targets a given mood
  • the weighting determining step comprises determining the weighting of the targeted mood of said content as a function of the value of said weighting vector.
  • the weighting of the targeted mood of said content is determined according to the value of said weighting vector.
  • weighting of a mood (the target mood) in a content can be modulated according to the presence in said content of another particular theme or mood (the theme or mood carrying the weighting vector), allows, according to the combination of moods selected, to better adapt the scheduling of content to the desires that the user expresses via the selection of mood on the interface.
  • the selection of mood (s) on the interface can impact the weight of one or some moods of the content, which makes it possible to relativize its or their importance vis-à-vis the other moods attributed to the content.
  • the weighting vector has a value which is a function of the selected moods.
  • the weighting vector is thus a variable weighting coefficient according to the selection of mood (s), which makes it possible to refine the impact of the desires of the user on the recommendation of the contents.
  • the value of the weighting vector differs according to whether the targeted mood is selected or not in combination with another mood corresponding to the mood, or associated with the theme, carrying the weighting vector.
  • the influence of the weighting vector on the weight of a mood assigned to a content is weakened when one of the moods selected by the user is a mood assigned to said content that is carrying said weighting vector or is a mood associated with a theme assigned to said content that carries said weighting vector.
  • said weighting vector when the weighting vector is carried by a given theme, said weighting vector targets a mood in which said theme is not weight-bearing.
  • said method comprises, after the step of selecting said at least one mood, calculating a value, called score, for each content as a function of the weighting in said content of said at least one mood selected.
  • the scheduling of contents is realized according to said scores.
  • the calculation of the score comprises the calculation of a distance, denoted Distance (Ci), between a first and a second point in a space of dimension n, n being the number of mood (s) selected, the coordinates of the first point including the weighting value of each mood assigned to the content and selected, impacted where appropriate by a weighting vector, the coordinates of the second point including the value maximum of each selected mood.
  • Distance a distance between a first and a second point in a space of dimension n, n being the number of mood (s) selected, the coordinates of the first point including the weighting value of each mood assigned to the content and selected, impacted where appropriate by a weighting vector, the coordinates of the second point including the value maximum of each selected mood.
  • the calculation of the score is achieved otherwise than by a distance calculation or by a distance calculation different from that presented in the description.
  • the weighting in a content of each mood is a non-linear function of the weighting of each theme assigned to said content and associated with said mood.
  • the weighting of each theme is predefined and constant from one content to another.
  • the invention also relates to a computer program comprising program code instructions for executing the steps of a method as described above when said program is executed by a processor forming part of a computer system, such as as a computer, a smart TV, a tablet or a smart phone.
  • a computer system for recommending to a user of contents, with each content being attributed:
  • moods o second parameters, called moods, a weighting being assigned to each mood
  • each theme being associated with at least one mood and the weighting of said mood preferably being a function of the weighting of the associated theme or themes;
  • said computer system comprising:
  • buttons means for generating a user interface comprising several elements, called buttons, which can be activated and deactivated by the user, each button being associated with a mood;
  • a theme or mood being defined as carrying a weighting vector when said theme or mood is associated with a third parameter, called the weighting vector, which targets a given mood
  • said contents comprising a content to which a weight vector-bearing theme or mood is assigned and to which the corresponding target mood is also allocated,
  • said weighting determining means is configured to determine the weighting of the target mood of said content as a function of the value of said weighting vector.
  • FIG. 1 is a schematic representation of the moods and themes associated with a first content, in accordance with one embodiment of the invention, one of the themes attributed to said first content carrying a weighting vector targeting one of the moods. associated with said content;
  • FIG. 2 is a schematic representation of the moods and themes associated with a second content, in accordance with one embodiment of the invention.
  • FIG. 3 is a schematic representation of a computer system, according to an embodiment of the invention, comprising a user interface on which the user has activated a button leading to the selection of a mood, and a schematic representation. scheduling the first and second contents according to said selection;
  • FIG. 4 is a schematic representation of the computer system of FIG. 3 for a selection of two moods, and a schematic representation of the scheduling of the first and second contents as a function of said selection;
  • FIG. 5 is a graph showing the distance of each of the first and second contents with respect to a reference point, as part of the mood selection performed in accordance with FIG. 3;
  • FIG. 6 is a graph showing the distance of each of the first and second contents with respect to a reference point, in the context of the selection of moods performed in accordance with FIG. 4;
  • FIG. 7 is a block diagram illustrating steps of a content recommendation method according to an embodiment of the invention.
  • the invention relates to a method and a recommendation system to a content user.
  • said contents are multimedia-type contents, such as films, television programs or videos.
  • Content may also be books, music, or other types of content.
  • Said awarding step may be part of the recommendation method or external to said method by being performed previously, but said awarding step is not performed by the user to whom content will be recommended.
  • Said allocation step may be performed using allocation means comprising a specific man-machine interface, by an expert operator who is distinct from the user. Associations between content, theme parameters and moods, their weights, and weighting vectors (shown below) are stored in a database, called a content database.
  • the content database can be part of the system or is accessible to the system.
  • the weighting of each theme is chosen from four weighting levels, namely a level 0 corresponding to a zero impact of the theme in the weighting of the mood with which the theme is associated, a level corresponding to a low impact, a level 2 corresponding to an average impact and a level 3 corresponding to a strong impact.
  • Second parameters M1, M2, called moods are also assigned to the contents C1, C2.
  • each theme is default associated with one or more moods.
  • the or each mood assigned to a given content is a mood that is associated with at least one theme assigned to said content.
  • WMI weighting .CI, WM2.CI, WMI .C2, WM2.C2 is also assigned to each mood M1, M2 relative to the content to which said mood is assigned.
  • each theme carries weighting in one or more moods, so that when a theme is assigned to a content, the mood or at least some of the moods in which said theme is weighting is also assigned audit content.
  • the weighting a mood in a given content is determined according to the weight of the themes that are associated with this mood and attributed to said content.
  • Determining the initial weighting of a mood can be done by applying a mathematical formula or using a look-up table.
  • the weighting of a mood being a function of the themes associated with said mood in said content, it follows that the weighting of a mood in a content is relative to the content and can therefore vary for the same mood from one content to another.
  • the system includes a GUI user interface that has several elements E1, E2, called buttons, which can be activated and deactivated by the user. Each button E1, E2 is associated with a mood M1, M2. Each button, for example clickable type, displays the name of the mood with which it is associated.
  • the user interface GUI is configured to allow the user to activate one or more button (s) E1, E2, resulting in the selection by the system of a mood M1 or a combination of moods M1, M2 corresponding to the (x) said button (s) E1, E2.
  • At least one theme is associated with a third parameter, called the weighting vector ⁇ 4 ⁇ .
  • a weighting vector targets a mood to change its weight up or down based on the selected mood (s) (relative to its initial weighting).
  • a weighting vector carried by a theme targets a mood in which said theme is not weight-bearing.
  • it can be expected that the weighting vector is carried by a mood.
  • the weighting vector ⁇ 4 ⁇ has the effect that the weighting of the mood M1 associated with the content C1 and targeted by the weighting vector is modified because the theme T4 carrying said weighting vector is associated with the content C1.
  • this weighting modification on the targeted mood differs according to the case where only the targeted mood is selected or according to the case where the target mood is selected in combination with a mood which is associated with the weight vector bearing theme.
  • the impact of the weighting vector is less as detailed below.
  • a score is calculated for each content C1, C2 as a function of the weighting moods M1, M2 in said content C1, C2.
  • the calculation of the score comprises calculating a distance, denoted Distance (Ci), between a first P1 and a second point P2 in a space of dimension n.
  • n is the number of mood (s) selected.
  • the coordinates of the first point P1 comprise the weighting value of each mood M1, M2 assigned to the content and selected on the GUI interface, impacted if necessary by a weighting vector ⁇ 4 ⁇ .
  • the coordinates of the second point P2 comprise the maximum value of each mood M1, M2 selected.
  • the contents are then recommended by being displayed to the user according to a scheduling function of said scores, preferably by presenting the contents in descending order of their score.
  • the content C1 is the film entitled “How I put your mother” which is associated with the themes:
  • T3 "Couple life", with a weighting level of 1 in the mood M1.
  • the content C1 is also associated with the theme T4 "seduction strategies", with a weighting level of 1 in the mood M2 corresponding to the mood "Glamor”.
  • the theme T4 also carries the downward vector ⁇ 4 ⁇ which targets the rnood M1.
  • the weighting vector ⁇ 4 ⁇ is a variable coefficient which is equal to 0.5 if the rnood Romance (M1) is selected alone via the activation by the user of the corresponding button E1, or equal to 0.8 if the user activates the E1 and E2 buttons on the GUI so that the system selects the combination of moods "Romance” (M1) and "Glamor” (M2).
  • C2 is the movie "Are you the one?" Which, as illustrated in Figure 2, is associated with the themes “Search for love” with a weighting level of 2 in the rnood M1 (Romance).
  • the C2 content is also associated with the T5 theme “Beach and Sun” with a weighting level of 1 in the M2 rnood (Glamor).
  • the initial weighting of each rnood, relative to a content is determined according to the weighting of the themes that are associated with said rnood in said content.
  • an initial weighting of 7 is assigned to the rnood M1 in the content C1, and an initial weighting of 1 is assigned to the rnood M2 in the content C1.
  • an initial weighting of 4 is assigned to the rnood M1 in the content C2 and an initial weighting of 1 is assigned to the rnood M2 in the content C2.
  • step 1 10 The attribution of the themes and moods and their respective weightings to the contents C1 and C2 illustrated in step 1 10 can be included in the process or be carried out beforehand. This step is transparent to the user in the sense that it is not visible to the user.
  • step 120 the GUI is displayed to the user.
  • the GUI interface comprises a plurality of buttons each corresponding to a given rnood and activatable by the user.
  • the user can then, in step 130, click on the button E1 so that the system selects the mood M1 "Romance”.
  • each mood is set at 10 and M is taken equal to 10.
  • the score SC1 and SC2 of each content C1, C2 is calculated at step 140 by the equation recalled here. -above.
  • the selected mood M1 is a mood for which the theme T4, associated with the content C1, carries the weighting vector ⁇ 4 ⁇ downward. Since the mood M1 is selected at step 130 (and in particular without any combination with the mood M2), the impact of the weighting vector is important and a value of 0.5 is assigned to said weighting vector.
  • the distances Distance (CI) and Distance (C2) calculated in the example of selection of the mood M1 in FIG. 3 are illustrated in FIG.
  • step 131 when in step 131, the user also clicks on the button E2 so that the system selects the mood "Glamor” (M2) in combination with the mood "Romance” (M1), the impact of the weighting vector ⁇ 4 ⁇ on the calculation in step 201 of the weighting of the mood M1 in the content C1 is reduced.
  • the weighting decrease of the mood M1 in the content C1 has less reason to be because the selection of the mood M2, which is associated with the theme T4 carrying the vector in the content C1, generates in the calculation of the score content C1 taking into account the weighting of the mood M2.
  • a value of 0.8 is assigned to the weighting vector ⁇ 4 ⁇ .
  • the score SC1 and SC2 of each content C1, C2 is calculated in step 141.
  • the operations described above can be performed in the form of a computer program comprising program code instructions for the execution of said steps by a processor forming part of the computer system which can be for example a computer, a smart television , a tablet or a smart phone.
  • a processor forming part of the computer system which can be for example a computer, a smart television , a tablet or a smart phone.
  • the various means of the system which make it possible to obtain said allocation, generation, selection, determination, scheduling and weighting functions, can be implemented in the form of computer modules executable by a processor of the system, possibly on a remote server display means of the system.
  • program storage devices such as computer-readable digital data storage media, or executable programs. Programs or instructions can also be run from program storage devices.
  • the system for implementing the method may comprise electronic and / or computer parts configured to perform the operations described above.
  • the system comprises a storage memory of a program comprising instructions for implementing the method, a processor for executing said program, a human-machine interface allowing the user to interact with the program, and generated user interface, a communication module with the content database, an ordered content display screen for recommending said contents to the user.
  • the results of the operations presented above can be stored in one or more memories of the system.
  • the operations described above can be implemented using a computer system that includes a CPU for processing and computing the data, in particular to generate the user interface. MISTLETOE.
  • the same or another processor can generate the semantic fingerprint of each content, select one or more moods following the activation by the user of one or button (s) of the interface and calculate their scores.
  • said system also includes GUI user interface display means, such as a screen.
  • Said computer system also comprises means of interaction with the user interface GUI, for example formed by a mouse and / or a keyboard and / or a touch interface associated with the screen.
  • all or part of the system is accessible by via a network, for example via the Internet.

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  • Data Mining & Analysis (AREA)
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Abstract

L'invention concerne un procédé de recommandation à un utilisateur de contenus (C1, C2), à chaque contenu (C1, C2) étant attribués des paramètres pondérés, appelés thèmes, et des paramètres pondérés, appelés moods (M1, M2). Chaque thème est associé à au moins un mood et la pondération d'un mood (M1, M2) d'un contenu est fonction de la pondération du ou des thèmes associés audit mood. Une interface utilisateur (GUI), qui comprend plusieurs boutons (E1, E2) à chacun desquels est associé un mood (M1, M2), est affichée. Au moins un mood (M1, M2) est sélectionné à la suite de l'activation par l'utilisateur d'au moins un bouton correspondant de l'interface. Les contenus (C1, C2) sont ordonnés en fonction de la pondération (WM1.C1, WM1.C2) dans chacun desdits contenus (C1, C2) dudit au moins un mood (M1, M2) de sorte que les contenus sont recommandés sans avoir à utiliser des données d'historique d'un profil utilisateur. L'invention concerne aussi un système et un programme informatique pour la mise en œuvre dudit procédé. Un tel procédé et un tel système de recommandation, encore appelée Mood-Based Discovery, permettent d'effectuer une recommandation personnalisée de contenus en fonction des envies de l'utilisateur à l'aide d'un réseau d'intensité sémantique.

Description

PROCEDE ET SYSTEME DE RECOMMANDATION A UN UTILISATEUR DE CONTENUS A PARTIR DE PARAMETRE(S) ACTIVABLE(S) PAR L'UTILISATEUR DEPUIS UNE INTERFACE CORRESPONDANTE.
DOMAINE DE L'INVENTION
La présente invention concerne de manière générale les procédés et systèmes de recommandation de contenus.
ART ANTERIEUR
On constate que la majorité des utilisateurs qui allument leur télévision ne savent pas quel programme ils vont regarder. Dans un contexte où les consommateurs de contenus audiovisuels ont accès, à tout instant et sur tous leurs écrans, à plusieurs dizaines de chaînes de télévision, et à des milliers de films ou programmes à la demande ou en rattrapage, il est utile que l'utilisateur puisse bénéficier d'une aide à la découverte et à la recommandation de contenus pour s'y retrouver dans l'offre pléthorique de contenus.
Pour autant, il est important pour la satisfaction de l'utilisateur que lui soit proposé une sélection de contenus pertinente au regard de ses envies à chaque moment.
On connaît de l'état de la technique des solutions de recommandation de films pour lesquelles les contenus sont associés à de simples étiquettes, appelées tags, correspondant à des thèmes ou genres particuliers. Lors d'une recherche de contenu, la sélection d'un tag par l'utilisateur entraîne un filtrage des contenus en fonction dudit tag et ainsi une exclusion des contenus auxquels ce tag n'est pas associé.
La sélection des tags agissant comme un filtre, l'utilisateur doit faire de nombreuses manipulations de sélection et de désélection de tags et ce, sur un nombre important de tags, pour trouver des films susceptibles de correspondre à ses envies.
On connaît aussi des systèmes et procédé de recommandation de contenus à partir de notations, mais de tels systèmes et procédés ne sont pas suffisants à eux seuls pour fournir une recommandation adaptée et fiable vis-à-vis de l'utilisateur, puisque ces recommandations correspondent à des données fournies par d'autres utilisateurs.
On connaît du document FR2931332, un procédé de recommandation de vidéos en fonction de l'humeur de l'utilisateur. Cependant, le procédé divulgué dans ce document utilise un module d'élaboration de profils de correspondance, qui, pour un état d'humeur déclaré de l'utilisateur, recommande des vidéos en fonction des vidéos précédemment visionnées par ledit utilisateur lorsque celui-ci était dans ce même état d'humeur.
Un tel procédé de recommandation selon le document FR2931332 nécessite donc d'utiliser des données d'historique de l'utilisateur. La recommandation des contenus nécessite ainsi un apprentissage qui est long et fastidieux et qui risque de ne pas être pertinent puisqu'initialement l'utilisateur doit sélectionner de lui- même les vidéos qu'il souhaite regarder sans pouvoir s'appuyer sur une recommandation adaptée.
La présente invention a pour but de proposer un nouveau procédé et système de recommandation de contenus permettant de palier à tout ou partie des problèmes exposés ci-dessus.
En particulier, la présente invention a pour but de proposer un nouveau procédé et système de recommandation de contenus plus facile d'utilisation et permettant de fournir des recommandations tenant compte de manière efficace des envies exprimées par l'utilisateur.
RESUME DE L'INVENTION A cet effet, l'invention a pour objet un procédé, mis en œuvre à l'aide d'un système informatique, de recommandation à un utilisateur de contenus, à chaque contenu étant attribués :
o des premiers paramètres, appelés thèmes, une pondération étant affectée à chaque thème,
o des deuxièmes paramètres, appelés rnoods, une pondération étant affectée à chaque mood,
chaque thème étant associé à au moins un mood et la pondération d'un mood d'un contenu étant fonction de la pondération du ou des thèmes associés dans ledit contenu audit mood,
ledit procédé comprenant les étapes suivantes :
- génération d'une interface utilisateur comprenant plusieurs éléments, appelés boutons, activables et désactivables par l'utilisateur, chaque bouton étant associé à un mood ;
- sélection d'au moins un mood à la suite de l'activation par l'utilisateur d'au moins un des boutons auquel est associé ledit au moins un mood ;
- détermination de la pondération dans chacun desdits contenus dudit au moins un mood sélectionné,
- ordonnancement des contenus en fonction de la pondération dans chacun desdits contenus dudit au moins un mood sélectionné,
de sorte que les contenus sont recommandés sans avoir à utiliser des données d'historique d'un profil utilisateur.
Ainsi des rnoods et des thèmes sont attribués aux contenus dans une relation de pondération spécifique, et, lorsque l'utilisateur sélectionne un ou des rnoods donnés, l'ordonnancement, et donc la recommandation, de chaque contenu est réalisé en fonction du poids du ou de chacun de ses rnoods qui correspondent au(x) mood(s) sélectionné(s) par l'utilisateur.
Le fait que le poids d'un mood dans un contenu soit fonction des thèmes associés à ce mood et attribués au contenu et le fait d'ordonner les contenus en fonction de la pondération, dans lesdits contenus, du ou de chacun des rnoods sélectionnés, permet de recommander les contenus en tenant compte de l'importance relative des moods au sein des contenus au regard des souhaits exprimés par l'utilisateur et ainsi d'obtenir une recommandation de contenus adaptée aux envies de l'utilisateur.
Une telle conception du procédé selon l'invention permet de s'exempter de l'utilisation de données d'historique de l'utilisateur. La recommandation des contenus peut s'effectuer, sans apprentissage, sur la seule base d'informations déclaratives de l'utilisateur, correspondant à l'activation/inactivation des boutons de l'interface utilisateur. Le procédé et le système selon l'invention, n'ont pas besoin d'utiliser des données comportementales enregistrées à l'insu de l'utilisateur.
L'ordonnancement des contenus en fonction des poids, dans lesdits contenus, du ou de chacun des moods sélectionnés, s'effectue en accord avec les envies de l'utilisateur que celui-ci peut définir en sélectionnant différentes combinaisons de moods.
Ainsi, du côté de l'utilisateur, la recherche de contenus est simple et intuitive puisque l'utilisateur se contente d'activer sur l'interface un ou des boutons attachés à des moods qui correspondent à ses envies, sans avoir à penser aux thèmes particuliers auxquels les moods renvoient.
Les paramètres moods correspondent à des émotions que l'utilisateur comprend aisément. L'utilisateur peut exprimer ses souhaits ou envies de manière intuitive en sélectionnant sur l'interface un ou plusieurs de ces moods pour que lui soient proposés des contenus adaptés.
Un tel procédé et un tel système de recommandation selon l'invention, encore appelée Mood-Based Discovery, permettent d'effectuer une recommandation personnalisée de contenus en fonction des envies de l'utilisateur à l'aide d'un réseau d'intensité sémantique formé par l'interaction des différents thèmes et moods et leur impact sur l'ordonnancement des contenus. En effet, les thèmes et/ou moods, et éventuellement les vecteurs de pondération comme détaillé ci- après, associés aux contenus forment un réseau ou graphe de paramètres sémantiques qui permettent de recommander efficacement des contenus en fonction des préférences ou envies de l'utilisateur.
Le fait d'attribuer à un contenu deux types de paramètres distincts, l'un relatif à un thème qui caractérise « objectivement » le contenu, et l'autre relatif à une émotion qui caractérise « subjectivement » ce que peut ressentir l'utilisateur, avec une relation spécifique entre ces paramètres, permet d'obtenir, en combinaison avec le mécanisme spécifique d'ordonnancement, une spécificité et une fiabilité dans la recommandation de contenu vis-à-vis des émotions et des centres d'intérêt de l'utilisateur.
En effet, par rapport aux solutions connues de recommandation, le procédé de recommandation selon l'invention ne consiste pas simplement à prendre en compte un deuxième paramètre, de manière juxtaposée ou complètement indépendante du premier paramètre, mais au contraire d'attribuer ces deux types de paramètres aux contenus selon une relation bien spécifique entre ces deux paramètres. En effet, chaque thème est associé à un ou plusieurs moods et la pondération d'un mood dans un contenu donné est fonction des thèmes qui sont associés à ce mood et attribués audit contenu. La pondération de mood étant fonction des thèmes associés audit mood dans ledit contenu, il en résulte que la pondération d'un mood dans un contenu est relative au contenu et peut donc varier pour un même mood d'un contenu à un autre.
On arrive ainsi à obtenir une pertinence à la fois thématique et émotionnelle des contenus proposés à l'utilisateur.
Chaque mood, qui traduit une émotion, peut renvoyer à plusieurs thèmes de manière transparente pour l'utilisateur, c'est-à-dire sans que l'utilisateur ait besoin de connaître les thèmes associés à un mood. Ainsi un mood donné peut présenter une valeur polysémique. En effet dans le cas où plusieurs thèmes sont attachés à un mood, les différents sens linguistiques d'un mood sont attribués par les différents thèmes attachés audit mood. Les différents sens linguistiques que peut prendre un mood relativement aux contenus à ordonner se traduisent par les pondérations de ce mood dans les différents contenus.
Le fait de permettre à l'utilisateur d'activer un ou plusieurs moods sur l'interface lui permet de communiquer simplement avec l'interface pour exprimer ses souhaits sans avoir à sélectionner de lui-même, de manière plus précise et plus restrictive, des thèmes donnés à la manière de solutions de filtrage connues. En effet, les thèmes auxquels renvoient les moods n'ont pas besoin d'être visibles pour l'utilisateur qui n'a besoin que de sélectionner un ou des moods pour exprimer ses souhaits.
Selon une caractéristique avantageuse de l'invention, un thème ou un mood étant défini comme étant porteur de vecteur de pondération lorsque ledit thème ou mood est associé à un troisième paramètre, appelé vecteur de pondération, qui cible un mood donné,
et lesdits contenus comprenant un contenu auquel un thème ou mood porteur de vecteur de pondération est attribué et auquel le mood ciblé correspondant est aussi attribué,
l'étape de détermination de pondération comprend la détermination de la pondération du mood ciblé dudit contenu en fonction de la valeur dudit vecteur de pondération.
Autrement dit, lorsqu'un thème ou mood porteur de vecteur de pondération est attribué à un contenu et lorsque le mood ciblé correspondant est aussi attribué audit contenu, la pondération du mood ciblé dudit contenu est déterminée en fonction de la valeur dudit vecteur de pondération
Le fait que la pondération d'un mood (le mood ciblé) dans un contenu puisse être modulée suivant la présence dans ledit contenu d'un autre thème ou mood particulier (le thème ou mood porteur du vecteur de pondération), permet, selon la combinaison de moods sélectionnée, d'adapter au mieux l'ordonnancement des contenus aux envies que l'utilisateur exprime via la sélection de mood sur l'interface.
Ainsi, selon l'empreinte sémantique du contenu formée par les thèmes et moods qui lui sont attribués, la sélection de mood(s) sur l'interface peut impacter le poids d'un ou de certains moods du contenu, ce qui permet de relativiser son ou leur importance vis-à-vis du ou des autres moods attribués au contenu.
Selon une caractéristique avantageuse de l'invention, le vecteur de pondération présente une valeur qui est fonction du ou des moods sélectionnés.
Le vecteur de pondération se présente ainsi comme un coefficient de pondération variable selon la sélection de mood(s), ce qui permet d'affiner l'impact des envies de l'utilisateur sur la recommandation des contenus.
Selon une caractéristique avantageuse de l'invention, la valeur du vecteur de pondération diffère selon que le mood ciblé est sélectionné ou non en combinaison avec un autre mood correspondant au mood, ou associé au thème, porteur du vecteur de pondération.
Avantageusement, l'influence du vecteur de pondération sur le poids d'un mood attribué à un contenu est affaiblie lorsque l'un des moods sélectionné(s) par l'utilisateur est un mood attribué audit contenu qui est porteur dudit vecteur de pondération ou est un mood auquel est associé un thème attribué audit contenu qui est porteur dudit vecteur de pondération.
Selon une caractéristique avantageuse de l'invention, lorsque le vecteur de pondération est porté par un thème donné, ledit vecteur de pondération cible un mood dans lequel ledit thème n'est pas porteur de pondération.
Selon une caractéristique avantageuse de l'invention, ledit procédé comprend, après l'étape de sélection dudit au moins un mood, le calcul d'une valeur, appelée score, pour chaque contenu en fonction de la pondération dans ledit contenu dudit au moins un mood sélectionné. L'ordonnancement des contenus est réalisé en fonction desdits scores.
Selon une caractéristique avantageuse de l'invention, pour chaque contenu, le calcul du score, noté SCi, comprend le calcul d'une distance, notée Distance(Ci), entre un premier et un deuxième point dans un espace de dimension n, n étant le nombre de mood(s) sélectionné(s), les coordonnées du premier point comprenant la valeur de pondération de chaque mood attribué au contenu et sélectionné, impactée le cas échéant par un vecteur de pondération, les coordonnées du deuxième point comprenant la valeur maximale de chaque mood sélectionné.
En variante, on peut prévoir que le calcul du score soit réalisé autrement que par un calcul de distance ou par un calcul de distance différent de celui présenté dans la description.
Selon une caractéristique avantageuse de l'invention, le score de chaque contenu est obtenu par une équation du type SCi = M - Distance(Ci)/^ , M étant un réel positif, prédéfini ou calculé de préférence en fonction des valeurs maximales du ou des moods sélectionnés.
Selon une caractéristique avantageuse de l'invention, la pondération dans un contenu de chaque mood est une fonction non linéaire de la pondération de chaque thème attribué audit contenu et associé audit mood.
Selon une caractéristique avantageuse de l'invention, la pondération de chaque thème est prédéfinie et constante d'un contenu à un autre.
L'invention concerne aussi un programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes d'un procédé tel que décrit ci-dessus lorsque ledit programme est exécuté par un processeur formant partie d'un système informatique, tel qu'un ordinateur, une télévision intelligente, une tablette ou un téléphone intelligent. L'invention concerne aussi un système informatique de recommandation à un utilisateur de contenus, à chaque contenu étant attribués :
o des premiers paramètres, appelés thèmes, une pondération étant de préférence affectée à chaque thème,
o des deuxièmes paramètres, appelés moods, une pondération étant affectée à chaque mood,
chaque thème étant associé à au moins un mood et la pondération dudit mood étant de préférence fonction de la pondération du ou des thèmes associés ;
ledit système informatique comprenant :
- des moyens de génération d'une interface utilisateur comprenant plusieurs éléments, appelés boutons, activables et désactivables par l'utilisateur, chaque bouton étant associé à un mood ;
- des moyens de sélection d'au moins un mood à la suite de l'activation par l'utilisateur d'au moins un bouton auquel est associé ledit au moins un mood ;
- des moyens de détermination de la pondération dans chacun desdits contenus dudit au moins un mood sélectionné ;
- des moyens d'ordonnancement des contenus en fonction de la pondération dans chacun desdits contenus dudit au moins un mood sélectionné,
de sorte que les contenus sont recommandés sans avoir à utiliser des données d'historique d'un profil utilisateur.
Selon une caractéristique avantageuse de l'invention, un thème ou mood étant défini comme étant porteur de vecteur de pondération lorsque ledit thème ou mood est associé à un troisième paramètre, appelé vecteur de pondération, qui cible un mood donné,
lesdits contenus comprenant un contenu auquel un thème ou mood porteur de vecteur de pondération est attribué et auquel le mood ciblé correspondant est aussi attribué,
lesdits moyens de détermination de pondération sont configurés pour déterminer la pondération du mood ciblé dudit contenu en fonction de la valeur dudit vecteur de pondération. BREVE DESCRIPTION DES DESSINS
L'invention sera bien comprise à la lecture de la description suivante d'exemples de réalisation, en référence aux dessins annexés dans lesquels :
- la figure 1 est une représentation schématique des moods et thèmes associés à un premier contenu, conformément à un mode de réalisation de l'invention, l'un des thèmes attribués audit premier contenu étant porteur d'un vecteur de pondération ciblant un des moods associés audit contenu ;
- la figure 2 est une représentation schématique des moods et thèmes associés à un deuxième contenu, conformément à un mode de réalisation de l'invention ;
- la figure 3 est une représentation schématique d'un système informatique, conformément à un mode de réalisation de l'invention, comprenant une interface utilisateur sur laquelle l'utilisateur a activé un bouton entraînant la sélection d'un mood, et une représentation schématique de l'ordonnancement des premiers et deuxièmes contenus en fonction de ladite sélection ;
- la figure 4 est une représentation schématique du système informatique de la figure 3 pour une sélection de deux moods, et une représentation schématique de l'ordonnancement des premier et deuxième contenus en fonction de ladite sélection ;
- la figure 5 est un graphique représentant la distance de chacun des premiers et deuxièmes contenus par rapport à un point de référence, dans le cadre de la sélection de mood opérée conformément à la figure 3 ;
- la figure 6 est un graphique représentant la distance de chacun des premier et deuxième contenus par rapport à un point de référence, dans le cadre de la sélection de moods opérée conformément à la figure 4 ;
- la figure 7 est un schéma de bloc illustrant des étapes d'un procédé de recommandation de contenus conformément à un mode de réalisation de l'invention.
DESCRIPTION DETAILLEE
En référence aux figures et comme rappelé ci-dessus, l'invention concerne un procédé et un système de recommandation à un utilisateur de contenus. Selon un mode de réalisation, lesdits contenus sont des contenus de type multimédia, tels que des films, des programmes de télévision ou des vidéos. Les contenus peuvent aussi être des livres, de la musique, ou d'autres types de contenus.
Dans la suite de la description lesdits contenus sont des films. Mais bien entendu la description est applicable à d'autres types de contenus.
Il est prévu d'attribuer à chaque contenu C1 , C2 des premiers paramètres T1 , T2, T3, T4, appelés thèmes. Une pondération WTI , WT2, WT3, WT4 est affectée respectivement aux thèmes T1 , T2, T3, T4.
Ladite étape d'attribution peut faire partie du procédé de recommandation ou être extérieure audit procédé en étant réalisée préalablement, mais ladite étape d'attribution n'est pas réalisée par l'utilisateur à qui des contenus vont être recommandés. Ladite étape d'attribution peut être réalisée à l'aide de moyens d'attribution comprenant une interface homme machine spécifique, par un opérateur expert qui est distinct de l'utilisateur. Les associations entre les contenus, les paramètres de thèmes et moods, leurs pondérations et les vecteurs de pondération (présentés ci-après) sont stockées dans une base de données, appelée base de données de contenus. La base de données de contenus peut faire partie du système ou est accessible au système.
Selon un mode de réalisation, la pondération de chaque thème est choisie parmi quatre niveaux de pondération, à savoir un niveau 0 correspondant à un impact nul du thème dans la pondération du mood auquel le thème est associé, un niveaul correspondant à un impact faible, un niveau 2 correspondant à un impact moyen et un niveau 3 correspondant à un impact fort.
Des deuxièmes paramètres M1 , M2, appelés moods, sont aussi attribués aux contenus C1 , C2. Par simplification, l'exemple illustré aux figures est basé sur deux contenus et deux moods, mais l'invention s'applique bien entendu à différents nombres de contenus et de moods. En particulier, chaque thème est par défaut associé à un ou plusieurs moods. Avantageusement, le ou chaque mood attribué à un contenu donné est un mood auquel est associé au moins un thème attribué audit contenu. Plusieurs thèmes peuvent être associés à un même mood et un thème peut être associé à plusieurs moods. Une pondération WMI .CI , WM2.CI , WMI .C2, WM2.C2 est aussi affectée à chaque mood M1 , M2 relativement au contenu auquel ledit mood est attribué.
Autrement dit, chaque thème est porteur de pondération dans un ou plusieurs moods, de sorte que lorsqu'un thème est attribué à un contenu, le mood ou au moins une partie des moods dans le ou lesquels ledit thème est porteur de pondération est aussi attribué audit contenu.
On peut prévoir qu'un thème ou un mood soit considéré comme attribué à un contenu lorsque sa pondération dans ledit contenu n'est pas nulle.
L'ensemble des thèmes et moods attribués à un contenu ainsi que leur poids, forment ainsi, éventuellement avec d'autres paramètres, l'empreinte sémantique du contenu.
Initialement, c'est-à-dire avant la sélection d'un ou plusieurs moods qui résulte de l'activation par l'utilisateur d'un ou plusieurs boutons de l'interface utilisateur GUI correspondante (décrite ci-après), la pondération d'un mood dans un contenu donné est déterminée en fonction des poids des thèmes qui sont associés à ce mood et attribués audit contenu.
La détermination de la pondération initiale d'un mood peut être réalisée par application d'une formule mathématique ou à l'aide d'une table de correspondance.
La pondération d'un mood étant fonction des thèmes associés audit mood dans ledit contenu, il en résulte que la pondération d'un mood dans un contenu est relative au contenu et peut donc varier pour un même mood d'un contenu à un autre. Le système comprend une interface utilisateur GUI qui présente plusieurs éléments E1 , E2, appelés boutons, activables et désactivables par l'utilisateur. Chaque bouton E1 , E2 est associé à un mood M1 , M2. Chaque bouton, par exemple de type cliquable, affiche le nom du mood auquel il est associé.
L'interface utilisateur GUI est configurée pour permettre à l'utilisateur d'activer un ou plusieurs bouton(s) E1 , E2, entraînant la sélection par le système d'un mood M1 ou d'une combinaison de moods M1 , M2 correspondant au(x)dit(s) bouton(s) E1 , E2.
Selon un mode de réalisation, au moins un thème est associé à un troisième paramètre, appelé vecteur de pondération νρτ4Μΐ . Un vecteur de pondération cible un mood pour modifier sa pondération à la hausse ou à la baisse en fonction du ou des moods sélectionnés (par rapport à sa pondération initiale). Avantageusement, un vecteur de pondération porté par un thème cible un mood dans lequel ledit thème n'est pas porteur de pondération. En variante, on peut prévoir que le vecteur de pondération soit porté par un mood.
En particulier, dans l'exemple illustré aux figures, le vecteur de pondération νρτ4Μΐ a pour effet que la pondération du mood M1 associé au contenu C1 et ciblé par le vecteur de pondération, est modifiée du fait que le thème T4 porteur dudit vecteur de pondération est associé au contenu C1 .
L'impact de cette modification de pondération sur le mood ciblé diffère selon le cas où seul le mood ciblé est sélectionné ou selon le cas où le mood ciblé est sélectionné en combinaison avec un mood auquel est associé le thème porteur du vecteur de pondération. En particulier, dans ce dernier cas l'impact du vecteur de pondération est moindre comme détaillé ci-après.
Après la sélection du ou des moods M1 , M2, un score est calculé pour chaque contenu C1 , C2 en fonction de la pondération des moods M1 , M2 dans ledit contenu C1 , C2. Pour chaque contenu, le calcul du score, noté SCi, i étant l'indice du contenu, comprend le calcul d'une distance, notée Distance(Ci), entre un premier P1 et un deuxième point P2 dans un espace de dimension n. n est le nombre de mood(s) sélectionné(s).
Les coordonnées du premier point P1 comprennent la valeur de pondération de chaque mood M1 , M2 attribué au contenu et sélectionné sur l'interface GUI, impactée le cas échéant par un vecteur de pondération νρτ4Μΐ . Les coordonnées du deuxième point P2 comprennent la valeur maximale de chaque mood M1 , M2 sélectionné.
En particulier, pour chaque contenu, le score SCi du contenu est obtenu par une équation du type SCi = M - Distance(Ci)/^ , M étant un réel positif, prédéfini ou calculé de préférence en fonction des valeurs maximales des moods sélectionnés.
Les contenus sont alors recommandés en étant affichés à l'utilisateur selon un ordonnancement fonction desdits scores, de préférence en présentant les contenus dans l'ordre décroissant de leur score.
Dans l'exemple illustré aux figures, le contenu C1 est le film intitulé «How I met your mother» qui est associé aux thèmes :
T1 «Recherche de l'amour», avec un niveau de pondération de 2 dans le mood M1 qui est le mood « Romance »,
T2 «Attirance et sentiments» avec un niveau de pondération de 2 dans le mood M1 , et
T3 «Vie de couple», avec un niveau de pondération de 1 dans le mood M1 .
Comme illustré à la figure 1 , le contenu C1 est également associé au thème T4 «stratégies de séduction», avec un niveau de pondération de 1 dans le mood M2 correspondant au mood «Glamour». Le thème T4 est aussi porteur du vecteur de pondération νρτ4Μΐ à la baisse qui cible le rnood M1 . Comme illustré aux figures 1 , 3 et 5, le vecteur de pondération νρτ4Μΐ est un coefficient variable qui est égal à 0,5 si le rnood Romance (M1 ) est sélectionné seul via l'activation par l'utilisateur du bouton E1 correspondant, ou égal à 0,8 si l'utilisateur active les boutons E1 et E2 de l'interface GUI de sorte que le système sélectionne la combinaison des moods «Romance» (M1 ) et «Glamour» (M2) .
Le contenu C2 est le film «Are you the one?» qui, comme illustré à la figure 2, est associé aux thèmes «Recherche de l'amour» avec un niveau de pondération de 2 dans le rnood M1 (Romance). Le contenu C2 est aussi associé au thème T5 «Plage et soleil» avec un niveau de pondération de 1 dans le rnood M2 (Glamour).
En l'absence de sélection de rnood, la pondération initiale de chaque rnood, relativement à un contenu, est déterminée en fonction de la pondération des thèmes qui sont associés audit rnood dans ledit contenu.
Ainsi, par l'intermédiaire d'une table de correspondance, une pondération initiale de 7 est attribuée au rnood M1 dans le contenu C1 , et une pondération initiale de 1 est attribuée au rnood M2 dans le contenu C1 . De même, une pondération initiale de 4 est attribuée au rnood M1 dans le contenu C2 et une pondération initiale de 1 est attribuée au rnood M2 dans le contenu C2.
L'attribution des thèmes et moods et de leurs pondérations respectives aux contenus C1 et C2 illustrée à l'étape 1 10 peut être inclue dans le procédé ou être réalisée préalablement. Cette étape est transparente pour l'utilisateur au sens où elle n'est pas visible par l'utilisateur.
A l'étape 120, l'interface GUI est affichée à l'utilisateur. Comme rappelé ci-dessus l'interface GUI comprend une pluralité de boutons correspondant chacun à un rnood donné et activables par l'utilisateur. L'utilisateur peut alors, à l'étape 130, cliquer sur le bouton E1 pour que le système sélectionne le mood M1 «Romance».
Dans l'exemple illustré aux figures, la valeur maximale de chaque mood est fixée à 10 et M est pris égal à 10. Le score SC1 et SC2 de chaque contenu C1 , C2 est calculé à l'étape 140 par l'équation rappelé ci-dessus.
Pour le contenu C1 , on constate que le mood sélectionné M1 est un mood pour lequel le thème T4, associé au contenu C1 , porte le vecteur de pondération νρτ4Μΐ à la baisse. Seul le mood M1 étant sélectionné à l'étape 130 (et en particulier sans combinaison avec le mood M2), l'impact du vecteur de pondération est important et une valeur de 0,5 est attribuée audit vecteur de pondération.
La pondération du mood M1 dans le contenu C1 est ainsi déterminée, à l'étape 200, par application du vecteur de pondération νρτ4Μΐ à la pondération initiale du mood M1 soit 7*0,5 = 3,5. Il en résulte que SC1 = 10 - racine (10-3,5)2 /1 = 3,5
Pour le contenu C2 : SC2 = 4
Les distances Distance(CI ) et Distance(C2) calculées dans l'exemple de sélection du mood M1 à la figure 3, sont illustrées à la figure 5.
Ainsi, du fait de l'impact (200) du vecteur de pondération νρτ4Μΐ à la baisse sur le mood M1 porté par le thème T4 dans le contenu C1 et l'unique sélection du mood M1 qui renforce l'impact dudit vecteur de pondération νρτ4Μΐ , le contenu C2 est recommandé à l'étape 150 avant le contenu C1 .
A l'inverse, lorsqu'à l'étape 131 , l'utilisateur clique aussi sur le bouton E2 pour que le système sélectionne le mood «Glamour» (M2) en combinaison avec le mood «Romance» (M1 ), l'impact du vecteur de pondération νρτ4Μΐ sur le calcul à l'étape 201 de la pondération du mood M1 dans le contenu C1 est réduit. En effet, la baisse de pondération du mood M1 dans le contenu C1 a moins de raison d'être du fait que la sélection du mood M2, auquel est associé le thème T4 porteur du vecteur dans le contenu C1 , génère dans le calcul du score du contenu C1 une prise en compte de la pondération du mood M2. Ainsi, une valeur de 0,8 est attribuée au vecteur de pondération νρτ4Μΐ .
La pondération du mood M1 dans le contenu C1 est ainsi plus faiblement impactée et devient 7*0,8 = 5,6.
Le score SC1 et SC2 de chaque contenu C1 , C2 est calculé à l'étape 141 .
Pour le contenu C1 , Distance(C1 )= racine ((10-5,6) + (10-1 )2 / 1 = 10,02 soit un score SC1 proche de 2,91 .
Le calcul de distance pour le contenu C2 est donné par Distance(C2)= Racine ((10-4)2 + (10-1 )2) = environ 10,8, soit un score SC2 proche de 2,36.
Les distances Distance(CI ) et Distance(C2) calculées dans l'exemple de sélection de la combinaison des moods M1 et M2 de la figure 4, sont illustrées à la figure 6.
Ainsi, du fait de la combinaison de mood M1 , M2 sélectionnée, le contenu C2 «Are you the one ?» sort à l'étape 151 en seconde position alors que le contenu C1 «How I met your mother» arrive en première position.
Les opérations décrites ci-dessus peuvent être réalisées sous forme d'un programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution desdites étapes par un processeur formant partie du système informatique qui peut être par exemple un ordinateur, une télévision intelligente, une tablette ou un téléphone intelligent. En particulier, les différents moyens du système, qui permettent d'obtenir lesdites fonctions d'attribution, de génération, de sélection, de détermination, d'ordonnancement, de pondération peuvent être réalisés sous forme de modules informatiques exécutables par un processeur du système, éventuellement sur un serveur distant des moyens d'affichage du système.
Ces programmes d'ordinateur, ou instructions informatiques, peuvent être contenus dans des dispositifs de stockage de programme, par exemple des supports de stockage de données numériques lisibles par ordinateur, ou des programmes exécutables. Les programmes ou instructions peuvent aussi être exécutés à partir de périphériques de stockage de programme.
En particulier, le système pour la mise en œuvre du procédé peut comprendre des parties électroniques et/ou informatiques configurées pour réaliser les opérations décrites ci-avant. Selon un mode de réalisation le système comprend une mémoire de stockage d'un programme comprenant des instructions pour la mise en œuvre du procédé, un processeur pour l'exécution dudit programme, une interface homme machine permettant à l'utilisateur d'interagir avec l'interface utilisateur générée, un module de communication avec la base de données de contenus, un écran d'affichage des contenus ordonnés pour recommander lesdits contenus à l'utilisateur. Bien entendu les résultats des opérations présentées ci-dessus peuvent être stockés dans une ou plusieurs mémoires du système.
Ainsi dans l'exemple illustré aux figures, les opérations décrites ci-dessus peuvent être mise en œuvre à l'aide d'un système informatique qui comprend un processeur CPU pour le traitement et le calcul des données, notamment pour générer l'interface utilisateur GUI. Le même ou un autre processeur peut générer l'empreinte sémantique de chaque contenu, sélectionner un ou des moods suite à l'activation par l'utilisateur d'un ou de bouton(s) de l'interface et calculer leurs scores. Comme rappelé ci-dessus, ledit système comprend aussi un moyen d'affichage de l'interface utilisateur GUI, tel qu'un écran. Ledit système informatique comprend aussi des moyens d'interaction avec l'interface utilisateur GUI, par exemple formés par une souris et/ou un clavier et/ou encore une interface tactile associée à l'écran.
En outre, on peut prévoir que tout ou partie du système soit accessible par l'intermédiaire d'un réseau, par exemple via le réseau Internet.
Bien qu'au moins un mode de réalisation de l'invention ait été illustré et décrit, il convient de noter que d'autres modifications, substitutions et alternatives apparaissent à l'homme de l'art et peuvent être changées sans sortir de la portée de l'objet décrit ici.
La présente demande envisage de couvrir toutes les adaptations et variations des modes de réalisation décrits ci-dessus. De plus, le terme « comprenant » n'exclut pas d'autres éléments ou étapes. En outre, des caractéristiques ou étapes qui ont été décrites en référence à l'un des modes de réalisation exposés ci-dessus peuvent également être utilisées en combinaison avec d'autres caractéristiques ou étapes d'autres modes de réalisation exposés ci-dessus. On notera qu'il faut inclure dans la portée du brevet toutes les modifications envisagées ci-dessus dans la mesure où elles font partie de la contribution des inventeurs à l'art antérieur. De telles modifications, substitutions et alternatives peuvent être réalisées sans sortir du cadre et de l'esprit de la présente invention.

Claims

REVENDICATIONS
1 . Procédé, mis en œuvre à l'aide d'un système informatique, de recommandation à un utilisateur de contenus (C1 , C2), à chaque contenu (C1 , C2) étant attribués :
o des premiers paramètres (T1 , T2, T3, T4), appelés thèmes, une pondération (WTI , WT2, WT3, WT4) étant affectée à chaque thème, o des deuxièmes paramètres, appelés moods (M1 , M2), une pondération (WMI .CI , WM2.CI , WMI .C2, WM2.C2) étant affectée à chaque mood (M1 , M2), chaque thème étant associé à au moins un mood et la pondération d'un mood (M1 , M2) d'un contenu étant fonction de la pondération du ou des thèmes associés dans ledit contenu audit mood,
ledit procédé comprenant les étapes suivantes :
- génération (120) d'une interface utilisateur (GUI) comprenant plusieurs éléments (E1 , E2), appelés boutons, activables et désactivables par l'utilisateur, chaque bouton (E1 , E2) étant associé à un mood (M1 , M2) ;
- sélection (130, 131 ) d'au moins un mood (M1 , M2) à la suite de l'activation par l'utilisateur d'au moins un des boutons (E1 , E2) auquel est associé ledit au moins un mood (M1 , M2) ;
- détermination de la pondération (WMI .CI , WM2.CI , WMI .C2, WM2.C2) dans chacun desdits contenus (C1 , C2) dudit au moins un mood (M1 , M2) sélectionné,
- ordonnancement (150, 151 ) des contenus (C1 , C2) en fonction de la pondération (WMI .CI , WM2.CI , WMI .C2, WM2.C2) dans chacun desdits contenus (C1 , C2) dudit au moins un mood (M1 , M2) sélectionné,
de sorte que les contenus sont recommandés sans avoir à utiliser des données d'historique d'un profil utilisateur.
2. Procédé selon la revendication 1 , caractérisé en ce que, un thème (T4) ou mood étant défini comme étant porteur de vecteur de pondération ( r M7,) lorsque ledit thème (T4) ou mood est associé à un troisième paramètre, appelé vecteur de pondération (νρτ4Μΐ), qui cible un mood (M1 ) donné,
et lesdits contenus comprenant un contenu (C1 ) auquel un thème (T4) ou mood porteur de vecteur de pondération est attribué et auquel le mood (M1 ) ciblé correspondant est aussi attribué,
l'étape de détermination de pondération comprend la détermination de la pondération (WMI .CI) du rnood (M1 ) ciblé dudit contenu (C1 ) en fonction de la valeur dudit vecteur de pondération (νρτ4Μΐ).
3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que le vecteur de pondération (νρτ4Μΐ) présente une valeur qui est fonction du ou des moods sélectionné(s).
4. Procédé selon l'une des revendications 2 ou 3, caractérisé en ce que la valeur du vecteur de pondération (νρτ4Μΐ) diffère selon que le rnood (M1 ) ciblé est sélectionné ou non en combinaison avec un autre rnood (M2) correspondant au rnood, ou associé au thème (T4), porteur du vecteur de pondération.
5. Procédé selon l'une des revendications 2 à 4, caractérisé en ce que, lorsque le vecteur de pondération (νρτ4Μΐ) est porté par un thème (T4) donné, ledit vecteur de pondération cible un rnood (M1 ) dans lequel ledit thème (T4) n'est pas porteur de pondération.
6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que ledit procédé comprend, après l'étape de sélection (130, 131 ) dudit au moins un rnood (M1 , M2),
le calcul (140, 141 ) d'une valeur, appelée score, pour chaque contenu (C1 , C2) en fonction de la pondération (WMI .CI , WM2.CI , WMI .C2 WM2.C2) dans ledit contenu (C1 , C2) dudit au moins un rnood (M1 , M2) sélectionné;
et en ce que l'ordonnancement (150, 151 ) des contenus (C1 , C2) est réalisé en fonction desdits scores.
7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que, pour chaque contenu, le calcul du score, noté SCi, comprend le calcul d'une distance, notée Distance(Ci), entre un premier (P1 ) et un deuxième point (P2) dans un espace de dimension n, n étant le nombre de mood(s) sélectionné(s),
les coordonnées du premier point (P1 ) comprenant la valeur de pondération de chaque mood (M1 , M2) attribué au contenu et sélectionné, impactée le cas échéant par un vecteur de pondération (νρτ4Μΐ),
les coordonnées du deuxième point (P2) comprenant la valeur maximale de chaque mood (M1 , M2) sélectionné.
8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que le score (SCi) de chaque contenu (C1 , C2) est obtenu par une équation du type
SCi = M - Distance(Ci)/^
M étant un réel positif, prédéfini ou calculé de préférence en fonction des valeurs maximales des moods sélectionnés.
9. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que la pondération dans un contenu (C1 , C2) de chaque mood (M1 , M2) est une fonction non linéaire de la pondération de chaque thème (T1 , T2, T3, T4) attribué audit contenu (C1 , C2) et associé audit mood (M1 , M2).
10. Programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes d'un procédé selon l'une des revendications 1 à 9 lorsque ledit programme est exécuté par un processeur, formant partie d'un système informatique, tel qu'un ordinateur, une télévision intelligente, une tablette ou un téléphone intelligent.
1 1 . Système informatique de recommandation à un utilisateur de contenus (C1 , C2), à chaque contenu étant attribués :
o des premiers paramètres (T1 , T2, T3, T4), appelés thèmes, une pondération (WTI , WT2, WT3, WT4) étant affectée à chaque thème, o des deuxièmes paramètres, appelés moods (M1 , M2), une pondération (WMI .CI , WM2.CI , WMI .C2, WM2.C2) étant affectée à chaque mood (M1 , M2), chaque thème étant associé à au moins un mood et la pondération d'un mood (M1 , M2) d'un contenu étant fonction de la pondération du ou des thèmes associés dans ledit contenu audit mood,
ledit système informatique comprenant :
- des moyens de génération d'une interface utilisateur (GUI) comprenant plusieurs éléments (E1 , E2), appelés boutons, activables et désactivables par l'utilisateur, chaque bouton (E1 , E2) étant associé à un mood (M1 , M2),
- des moyens de sélection d'au moins un mood (M1 , M2) à la suite de l'activation par l'utilisateur d'au moins un bouton (E1 , E2) auquel est associé ledit au moins un mood (M1 , M2) sélectionné ;
- des moyens de détermination de la pondération (WMLCI , WM2.CI , WMI .C2, WM2.C2) dans chacun desdits contenus (C1 , C2) dudit au moins un mood (M1 , M2) sélectionné ;
- des moyens d'ordonnancement des contenus (C1 , C2) en fonction de la pondération (WMI .CI , WMI .C2) dans chacun desdits contenus (C1 , C2) dudit au moins un mood (M1 , M2) sélectionné,
de sorte que les contenus sont recommandés sans avoir à utiliser des données d'historique d'un profil utilisateur.
12. Système selon la revendication 1 1 , caractérisé en ce que, un thème (T4) ou mood étant défini comme étant porteur de vecteur de pondération ( r M7,) lorsque ledit thème (T4) ou mood est associé à un troisième paramètre, appelé vecteur de pondération (νρτ4Μΐ), qui cible un mood (M1 ) donné,
lesdits contenus comprenant un contenu (C1 ) auquel un thème (T4) ou mood porteur de vecteur de pondération est attribué et auquel le mood (M1 ) ciblé correspondant est aussi attribué,
lesdits moyens de détermination de pondération sont configurés pour déterminer la pondération du mood (M1 ) ciblé dudit contenu (C1 ) en fonction de la valeur dudit vecteur de pondération (νρτ4Μΐ).
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