专利名称：用于基于选择的第三方偏好来推荐感兴趣项目的方法和设备的利记博彩app
技术领域：
本发明涉及题目为“在项目的推荐器中用于评估项目接近度的方法和设备(Method and Apparatus for Evaluating the Closenessof Items in a Recommender of Such Items)”(代理人案号US010567)的美国专利申请，还涉及题目为“在项目的推荐器中将多个项目分成类似项目组的方法和设备(Method and Apparatus forPartitioning a Plurality of Items into Groups of Similar Itemsin a Recommender of Sueh Items)”(代理人案号US010568)的美国专利申请，还涉及题目为“使用基于项目的分组法产生推荐感兴趣的项目的陈规简档的方法和设备(Method and Apparatus forGenerating A Stereotypical Profile for Recommending Items ofInterest Using Item-Based Clustering)”(代理人案号US010569)的美国专利申请，还涉及题目为“基于第三方陈规的偏好的用于推荐感兴趣项目的方法和设备(Method and Apparatus for RecommendingItems of Interest Based on Stereotype Preferences of ThirdParties)”(代理人案号US010575)的美国专利申请，还涉及题目为“使用基于特征的分组法来产生用于推荐感兴趣项目的陈规简档的方法和设备(Method and Apparatus for Generating A StereotypicalProfile for Recommending Items of Interest Using Feature-Based Clustering)”(代理人案号US010576)的美国专利申请，上述每个专利都是与本申请同时提交的，授给本发明的受让人并且上述专利包含在此作为参考。
本发明涉及用于推荐感兴趣项目诸如电视节目的方法和设备，更具体的说是涉及基于所选择第三方(诸如朋友或者同事)的偏好用于推荐节目和其他感兴趣项目的技术。
由于电视观众可获得的频道数量越来越多，并且可在这些频道上获得的节目内容的种类越来越多，因此对于电视观众来讲识别感兴趣的电视节目越来越具有挑战性。电子节目指南(EPG)例如通过标题、时间、日期和频道来标识可获得的电视节目，并且通过允许根据个人的偏好搜索或者分类可获得的电视节目，从而有助于标识感兴趣的节目。
对于推荐电视节目和其他感兴趣的项目已经提出或者启示了许多推荐工具。电视节目推荐工具，例如将观众的偏好加在EPG以获得特定的观众可能感兴趣的一套推荐节目。一般来讲，电视节目推荐工具使用隐性的或者显性的技术或者前述技术的一些组合来获得观众的偏好。基于从观众的观看历史中得出的信息，隐性的电视节目推荐工具采用不明显的方式产生电视节目推荐。另一方面，显性的电视节目推荐工具则是明确地询问观众关于他们对于节目属性的偏好，诸如标题、类型、演员、频道和日期/时间，以获得观众简档并且产生推荐。
当选择感兴趣的项目时，个人常常会受到其他人所作选择的影响。例如，那些被看作是“潮流引领者”的人们常常影响其他人的观看或者是购买习惯。在线零售商，诸如Amazon.com使用合作的筛选技术，基于由购买相同项目的其他人所作的选择来向顾客推荐另外的项目。这样，随着购买物品，还常常向顾客报告购买该物品的其他顾客还购买了某些其他的物品。
另外，许多个人常常希望他们能够观看被朋友或者同事观看过的电视节目。然而目前没有基于所选择第三方诸如朋友、同事或者潮流引领者的观看或者购买历史来推荐电视节目或者其他感兴趣项目的机制。
总地来说，已经公开了一种基于所选择第三方的观看或者购买历史来向用户推荐感兴趣项目诸如电视节目推荐的方法和设备。处理所选择第三方的观看历史以便将第三方的观看历史划分成在有些方面相似的一套多个组。更具体地说，一个给定的组是对应于来自呈现出特定模式的所选择第三方观看历史中的特殊电视节目片段。
分组例行程序将第三方观看或者购买历史(数据集合)划分成多个组，以便在一个组中的多个点(例如电视节目)离该组的平均值比离其他的组要近一些。用户可以从分组的第三方观看历史中选择一个或者多个组来补充或者替换用户自己的观看历史的对应部分(组)，以便产生修改的观看历史。处理该修改的观看历史以便产生表征用户观看偏好的用户简档，这样修改以便反映所选择第三方的观看偏好。使用修改的用户简档来产生节目推荐。这样所产生的节目推荐至少是部分基于所选择第三方的偏好。
通过参考下面的详细说明和附图将可以获得本发明的更完整的理解以及进一步的特征和优点。
图1是根据本发明的电视节目推荐器的示意性框图；图2是来自图1的示例性节目数据库的样本表；图3是进一步详述图1的分组的第三方观看历史130’；图4A是来自已经根据本发明被修改从而包括至少一个所选择第三方的观看偏好的观看历史的样本表；图4B是通过示例性决策树推荐器根据图4A的修改的观看历史所产生的观众简档中的样本表；图5是说明体现本发明原理的图1的分组过程的流程图；图6是说明体现本发明原理的图1的观看历史修改过程的流程图；图7是说明体现本发明原理的图1的节目推荐过程的流程图；图1是说明根据本发明的电视节目推荐器100。正如图1所示，示例性的电视节目推荐器100评估节目数据库200中的节目，这在下面结合图2讨论，以便标识特定的观众感兴趣的节目。例如使用机顶终端/电视(没有显示)来将推荐的节目组呈现给观众，该机顶终端/电视是使用公知的屏幕上显示技术。虽然在电视节目推荐的上下文中说明了本发明，但是本发明可以应用在基于用户行为评估(诸如观看历史或者购买历史)而任意自动产生推荐。
根据本发明的一个特征，电视节目推荐器100可以产生至少是部分基于所选择第三方(诸如朋友、同事或者潮流引领者)的观看历史130的电视节目推荐。根据本发明的另一特征，电视节目推荐器100处理该第三方观看历史130以便将该第三方观看历史130划分成分组的第三方观看历史130’。正如在下面进一步讨论的，该分组的第三方观看历史130’包含许多在某些方面互相类似的电视节目组(数据点)。这样，给定的组对应于呈现特定模式的来自第三方观看历史130的特定电视节目片段。
根据本发明处理该第三方观看历史130，以便产生分组的第三方观看历史130’，每个分组包含呈现某些特定模式的节目。因此，用户可以从该分组的第三方观看历史130’来选择一个或者多个组以补充或者替换用户自己观看历史140的对应的部分(组)。该第三方观看历史130和用户观看历史140都包括被各个用户观看的或者没有观看的一套节目。
例如，每个第三方和用户观看历史130、140都可以包括“戏剧”组，在该组中大多数节目都是“戏剧”类型。这样，用户可以任意地从第三方观看历史130中选择戏剧组以便补充或者替换用户自己的观看历史140的戏剧组。采用这样的方式，用户观看历史140中的戏剧组的实际节目将被第三方观看历史130中的所选择戏剧组的实际节目替换(或者补充)。
电视节目推荐器100可以实现为任意计算装置，诸如个人计算机或者工作站，这些计算装置包括诸如中央处理单元(CPU)的处理器115、和诸如RAM和/或ROM的存储器120。例如，在机顶终端或者显示器中(没有示出)，电视节目推荐器100可以实现为专用集成电路(ASIC)。另外，电视节目推荐器100可以实现为任意可获得的电视节目推荐器，诸如市场上可获得的Sunnyvale，California的Tivo公司生产的TivoTM系统，或者在1999年12月17日提交的、美国专利申请号为No.09/466406、题目为“使用决策树来推荐电视节目的方法和设备(Method and Apparatus for Recommending TelevisionProgramming Using Decision Trees)”中说明的，或者在2000年2月4日提交的、美国专利申请号为No.09/498271、题目为“Bayesian电视演出推荐器(Bayesian TV Show Recommender)”中说明的，或者是2000年7月27日提交的、美国专利申请号为No.09/627139、题目为“三种方式的媒体推荐方法和系统(Three-Way MediaRecommendation Method and System)”中说明的，或者它们任意的组合中说明的电视节目推荐器，在此这样修改以便实现本发明的特征和功能。
正如在图1中示出的，并且结合图2-7在下面进一步讨论，电视节目推荐器100包括节目数据库200、用户简档450、分组过程500、观看历史修改过程600和节目推荐过程700。一般来讲，节目数据库200可以实现为众所周知的电子节目指南并且为每个在给定的时间间隔中可获得的节目记录信息。在图4B中示出的一个说明性的用户简档450是基于在图4A中示出的示例性修改的观看历史400、通过决策树推荐器产生的。本发明允许用所选择的分组的第三方观看历史130’的部分来补充或者替换用户观看历史140或者其中部分，以便创建在图4A中显示的修改的观看历史400。
分组过程500将第三方观看历史130(数据集合)划分成多个组，以便在一个组中的点(电视节目)离该组的平均值(质心)比离任意其他组更近一些。观看历史修改过程600允许用户从第三方观看历史130中选择一个或者多个组，以便补充或者替换用户自己的观看历史140的对应部分(组)。最终，节目推荐过程700是部分基于分组的第三方观看历史130的所选择部分来推荐感兴趣的节目。
图2是图1的节目数据库(EPG)200的样本表。正如前面指出的，节目数据库200为在给定时间间隔中可获得的每个节目记录信息。如在图2中所示的，节目数据库200包括多个记录，诸如记录205-220，每个记录都与给定的节目相关。对于每个节目，节目数据库200在字段240和245中分别表示与节目相关的日期/时间和频道。另外，分别在字段250、255和270中标识每个节目的标题、类别和演员。另外众所周知的特征(没有示出)，诸如节目的持续时间和说明也可以被包含在节目数据库200中。
图3是进一步详细说明图1中的分组的第三方观看历史130’。正如上面指出的，将第三方观看历史130进行过程以便将该第三方观看历史130划分成分组的第三方观看历史130’。如在图3中所示，分组的第三方观看历史130’包含多个示例性的组C1-C6，这些组C1-C6对应于来自第三方观看历史130的、呈现出特定模式的特定电视节目片段。可以给每个组C1-C6分配标记，该标记是表征组的显著特征。另外，给用户选择的每个组C1-C6分配一个权重以便以期望的方式区分各个组的优先等级。采用这样的方式，用户可以从分组的第三方观看历史130’中来选择一个或者多个感兴趣的组，以便补充或者取代用户自己的观看历史140的对应部分(组)。应当注意的是，可以采用如在图3中示出的分组的第三方观看历史130’相同的方式来划分用户观看历史140。
图4A是说明示例性修改的观看历史400的图表，该修改的观看历史400被示例性决策树电视推荐器来保持。应当注意的是，修改的观看历史400是基于被分组的第三方观看历史130’的任意选择部分所修改的用户观看历史140的。正如在图4A中所示，修改的观看历史400包括多个记录405-413，每个记录都与不同的节目相关联。另外，对于每个节目，修改的观看历史400在字段420-440标识各种节目特征。在字段420-440中提出的值一般可以从电子节目指南200中得到。应当注意的是，对于给定的节目，如果电子节目指南没有指定给定的特征，则在修改的观看历史400中使用“？”来指定该值。另外，根据本发明，修改的观看历史400的字段440指出该对应的节目是来自于第三方的观看历史130还是来自用户观看历史140。
图4B是说明示例性观众简档450的图表，该观众简档450可以通过决策树电视节目推荐器根据在图4A中提出的修改的观看历史400来产生。如在图4B中所示，决策树观众简档450包含多个记录451-454，每个记录是与指定观众偏好的不同的规则相关联的。另外，对于在列460中标识的每个规则，观众简档450标识与字段470中的该规则相关联的条件和在字段480中的对应的推荐。
为了更详细讨论在决策树推荐系统中观众简档的产生，例如参见在1999年12月17日提交的美国专利申请号为No.09/466406、题目为“使用决策树来推荐电视节目的方法和设备(Method and Apparatusfor Recommending Television Programming Using DecisionTrees)”，将其内容包含在此作为参考。
图5是说明包含本发明特征的分组过程500的示例性实施方案的流程图。如在前面指出的，分组过程500将第三方观看历史130(数据集合)划分成组130’，以便在一个组中的点(电视节目)离该组的平均值(质心)比离任意其他的组更近一些。一般来讲，分组例行程序集中于在样本数据集合中无人监管地发现实例群的任务。在示例性实施方案中，分组过程500使用k个平均值分组算法将数据集合划分成k个组。如在下文中所讨论的，对于分组过程500的两个主要参数是(i)用于发现最近组的距离度量；以及(ii)k，将被创建的组的数量。
在当进一步的分组实例数据没有对于分类的精确度产生任何改进时已经达到稳定k的情况下，示例性的分组过程500使用动态的k值。另外，该组的大小递增到记录空组的点。这样，当已经达到组的自然水平时，分组停止。
如在图5中所示的，分组过程500开始是在步骤510期间建立k个组。通过选择最少个数的组，例如两个，来启动示例性的分组过程500。对于这种固定的数量，分组过程500处理整个观看历史数据集合130并且重复几次，得到两个可以认为是稳定(即尽管将另一次重复该算法，但是没有节目从一个组移动到另一个组)的组。在步骤520期间，用一个或者多个节目初始化目前k个组。
在一个示例性的实施方案中，在步骤520用从第三方观看历史130中选择的一些种子节目对多个组进行初始化。可以随机地选择或者连续地选择用于初始化这些组的节目。在连续的实施方案中，可以用从观看历史130中的第一节目开始的节目或者用从观看历史130中的随机点处开始的节目对这些组进行初始化。在另一个变化中，初始化每个组的节目的数量也可以是变化的。最终，可以用一个或者多个“假想”节目初始化这些组，该“假想”节目包括在第三方观看历史130的节目中随机选择的特征值。
之后，在步骤530分组过程500计算每个组的当前的平均值。在步骤540，分组过程500然后确定在第三方观看历史130中每个节目与每个组的距离。为了更详细地讨论用于计算每个组的当前的平均值(步骤530)和确定每个节目到每个组的距离(步骤540)的示例性的技术，例如参考与我们同时的美国专利申请，题目为“基于陈规的第三方的偏好来推荐感兴趣项目的方法和设备(Method and apparatusfor Recommending Items of Interest Based on StereotypePreferences of Third Parties)”，(专利代理人的案号US010575)，其内容包含在此作为参考。在步骤560，然后将观看历史130中的每个节目分配给最近的组。
在步骤570执行一种测试以确定是否有任意节目从一个组移动到了另一个组。如果在步骤570期间确定一个节目从一个组移动到了另一个组，则节目控制返回到步骤530并且采用上述的方法继续直到识别出组的稳定集合。然而，如果在步骤570期间确定没有节目从一个组移动到另一个组中，则节目控制进行到步骤580。
在步骤580期间执行进一步的测试以确定是否满足指定的性能标准或者是否识别到空组(统称为“停止标准”)。如果确定在步骤580期间不满足停止标准，则在步骤585期间递增k的值并且节目控制返回到步骤420并且以上述的方式继续。然而如果确定在步骤580期间满足了停止标准，则节目控制中止。
在当进一步的分组实例数据对于分类的精确度没有产生任何改进时已经达到稳定k的情况下，示例性的分组过程500使用动态的k值。另外，该组的大小递增到空组被记录的点。这样，当达到组的自然水平时分组停止。
来自第三方观看历史130(测试数据集合)的节目的子集合可以被用来测试分组过程500的分类的精确度。对于在该测试集合中的每个节目，标识最近的组并且比较用于该组和在考虑中的节目的分类标记(看过或者没有看过)。该匹配的分类标记的百分比被转换成分组过程500的精确度。如果分类的精确度达到了预定的阈值则中止分组过程500。
图6是说明包括本发明特征的观看历史修改过程600的示例性实施方案的流程图。如在前面所指出的，观看历史修改过程600允许用户从分组的第三方观看历史130’中选择一个或者多个组，以便补充或者替换用户自己的观看历史140的对应的部分(组)。
如在图6中所示，在步骤610期间观看历史修改过程600最初提示用户来标识诸如朋友、同事或者潮流引领者的第三方，以便使用其观看历史。因此在步骤620期间观看历史修改过程600执行分组过程400以便划分被标识的第三方的观看历史130。
在步骤630期间，给用户提供分组的第三方观看历史130’，并且在步骤640期间提示用户选择任意感兴趣的组以便补充或者替换用户观看历史140的对应的部分。
在步骤650执行测试以便确定所选择的组是否应当补充或者替换用户的观看历史140。在步骤650期间如果确定所选择的组应当替换用户观看历史140，则在步骤660期间将用户观看历史140的对应组删除并且将来自第三方观看历史130的所选择的组添加到用户观看历史140。
然而，在步骤650如果确定所选择的组应当补充用户观看历史140，则在步骤670期间将来自第三方观看历史130的所选择组中的节目添加到用户观看历史140的对应的组中。然后中止节目控制。在图4A中示出的观看历史修改过程600的输出是修改的观看历史400。
图7是说明包含本发明特征的节目推荐过程700的示例性的实施方案的流程图。如在前面指出的，节目推荐过程700部分基于分组的第三方观看历史130’的所选择的部分来推荐感兴趣的节目。推荐过程700使用由观看历史修改过程600(基于修改的观看历史400)开发的用户简档450来产生基于所选择第三方的观看历史130的节目推荐。需要再次注意的是虽然在这里使用决策树推荐器说明了本发明，但是本发明可以使用对于本领域的普通技术人员是显而易见的任意推荐器(包括Bayesian推荐器)来实现。
如在图7中示出的，在步骤710期间对于感兴趣的时间段，推荐过程700最初获得电子节目指南(EPG)200。因此，在步骤715期间对于观众来讲得到了修改的观众简档450。在步骤720期间推荐过程700然后将来自简档450的规则应用到感兴趣的时间段的所有节目上。从简档450的字段480中对于每个节目检索分数，该简档450是对应于简档450的有序列表中的第一满足规则。最终在节目控制中止之前，在步骤740期间给用户提供了对于每个节目的计算出的推荐分数。
应当理解的是，在此示出和说明的实施例和变化仅仅是说明本发明的原理，并且本领域的技术人员在没有背离本发明的范围和精神的情况下可以实施各种修改。
权利要求
1.一种用于推荐一个或者多个可获得的项目(205，210，220)的方法，该方法包括步骤获得由至少一个第三方选择一个或者多个可获得的项目(205，210，220)的历史(130)；以及基于所述第三方的选择历史(130)产生用于至少一个所述可获得的项目(205，210，220)的推荐分数。
2.根据权利要求1的方法，进一步包括将所述第三方选择的历史(130)划分成包含相似项目的组(C1-C6)的步骤。
3.根据权利要求2的方法，其中所述获得步骤进一步包括接收用户对于相似项目的一个或者多个所述组(C1-C6)的选择的步骤。
4.权利要求的方法，适用于保持指示用户偏好的用户简档(450)，所述方法包括步骤将第三方的选择历史(130)划分成包含相似项目的组(C1-C6)；接收来自所述用户的对于相似项目的至少一个所述组(C1-C6)的选择；以及使用所述选择的组(C1-C6)来更新所述用户简档(450)。
5.根据权利要求4的方法，其中所述用户简档(450)是与节目内容推荐器(100)相关联的。
6.根据权利要求5的方法，其中所述用户简档(450)指示所述用户的观看偏好。
7.根据权利要求4的方法，其中更新所述用户简档(450)的所述步骤进一步包括利用来自所述选择的组(C1-C6)的项目更新所述用户的选择历史(140)、并且使用所述更新的选择历史来更新所述用户简档(450)的步骤。
8.根据权利要求1或4的方法，其中所述一个或者多个项目(205，210，220)是节目或者内容或者产品。
9.一种用于推荐一个或者多个可获得的项目(205，210，220)的系统(100)，该系统包括用于获得由至少一个第三方选择一个或者多个可获得的项目(205，210，220)的历史的装置；以及基于所述第三方的选择历史(130)产生用于至少一个所述可获得的项目(205，210，220)的推荐分数的装置。
10.根据权利要求9的系统，还被设置用于保持指示用户偏好的用户简档(450)，该系统包括存储器(120)，用于存储计算机可读的代码；以及处理器(115)，可操作地连接到所述存储器(120)，所述处理器(115)被配置用于将第三方的选择历史(130)划分成包含相似项目的组(C1-C6)；接收来自所述用户的对于相似项目的至少一个所述组(C1-C6)的选择；以及使用所述选择的组(C1-C6)来更新所述用户简档(450)。
11.一种计算机程序产品，使得可编程的装置在执行所述计算机程序产品时能起到在权利要求9中限定的系统的作用。
全文摘要
公开了一种基于所选择第三方的观看或者购买历史来向用户推荐感兴趣项目(例如电视节目推荐)的方法和设备。所选择第三方的观看历史被划分成一套相似的多个组。一个给定组对应于呈现特定模式的电视节目片段。用户可以从分组的第三方观看历史来选择一个或者多个组以补充或者替换用户自己的观看历史的对应部分(组)以便产生修改的观看历史。处理该修改的观看历史以产生表征用户的观看偏好的用户简档以及所选择的第三方的观看偏好。使用该修改的用户简档来产生节目推荐。
文档编号H04N7/173GK1586077SQ02822398
公开日2005年2月23日 申请日期2002年10月22日 优先权日2001年11月13日
发明者S·V·R·古特塔 申请人:皇家飞利浦电子股份有限公司