可缩放的内容推荐系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种可缩放的内容推荐系统，所述系统采用的方法包括接收一个来自用户的关于所看内容的用户输入，并确定一个含有多个已选的候选推荐的推荐池是否已经相应于所述输入而改变。所述方法还包括，当所述推荐池已经被改变，将在所述改变了的推荐池中所述数个已选的候选推荐映射进一个具有数个层次的分层的数据结构中，使得所述数个层次的每一层在所述已选的候选推荐中充当一个缩放操作的平台。进一步地，所述方法包括将数个层次中所映射的候选推荐显示给用户。通过所述系统和方法，使得基于分层内容发现的推荐成为可能，并根据用户偏好以及内容间的联系来组织内容，以获得带有内容重映射算法的金字塔性的分层结构。
【专利说明】可缩放的内容推荐系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及用户界面【技术领域】，尤其涉及一种为用户制作可缩放推荐的技术。
【背景技术】
[0002]内容推荐近来已经很普及了，常常可在在线视频点播(VOD)服务以及智能电视里看到。在一个典型的应用场景里，一个相关的(或最流行的)内容列成一行供选择，且所推荐的内容列在几页中，每页有多行，供用户查看并选择。这些内容的主题排列顺序通常是遵循一个推荐强度的线性顺序。就是说，第二页比第一页的(推荐)强度要低，底行又要比首行的(推荐)强度低。
[0003]这种安排符合用户使用带有可点击按钮的以实现交互的传统遥控器时的自然意识。然而，这并不适合用户分层内容发现交互的自然意识。而且要实现这样的分层内容发现需要来自交互设备和内容数据管理软件的额外支持。
[0004]本发明所公开的方法和系统可用来解决上述的一个或多个问题以及其他问题。
【发明内容】
[0005]本公开的一个方面包括一种内容推荐模块的方法。所述方法包括接收来自客户的关于正在观看的内容的用户输入，判断含有数个已选的候选推荐的推荐池是否已经伴随所述用户输入而改变。所述方法还包括，当所述推荐池已经被改变，在所述改变了的推荐池中将所述数个已选的候选推荐映射进一个具有数个层次的分层的数据结构中，使所述数个层次的每一层在所述数个已选的候选推荐中充当一个缩放操作的平台。进一步地，所述方法包括将数个层次中所映射的所述数个已选的候选推荐显示给用户。
[0006]本公开的另外一个方面包括一个内容推荐模块。所述内容推荐模块包括一个数据库，一个用户交互处理器，一个内容重映射单元，和一个递交引擎。所述数据库，用于存储包含数个已选的候选推荐的推荐池。所述用户交互处理器，用于接收来自用户的关于正在观看的内容的用户输入并判断所述推荐池是否已经伴随所述用户输入而改变。进一步地，所述内容重映射单元，用于当所述推荐池已经被改变时，在所述改变了的推荐池中将所述数个已选的候选推荐映射进一个具有数个层次的分层的数据结构中，使所述数个层次的每一层在所述已选的候选推荐中充当一个缩放操作的平台。而所述递交引擎，用于递交数个层次中所映射的所述数个已选的候选推荐并显示给用户。
本公开的其他方面，本领域技术人员可根据本发明的说明书，权利要求书和附图来理解。
【专利附图】
【附图说明】
[0007]图1说明了一个结合本发明的某些实施例的示范性的环境；
图2说明了一个与所披露的实施例相符合的示范性的计算机系统；
图3说明了一个与所披露的实施例相符合的示范性的可缩放的推荐处理模块； 图4说明了一个与所披露的实施例相符合的示范性的按键切换模式；
图5说明了一个与所披露的实施例相符合的示范性的金字塔型分层数据结构；
图6A说明了一个与所披露的实施例相符合的示范性的喜欢-熟悉的二维空间；
图6B说明了一个与所披露的实施例相符合的示范性的年龄-行为的二维空间。
[0008]图7说明了一个与所披露的实施例相符合的示范性的映射过程；以及
图8说明了一个与所披露的实施例相符合的某些数目的内容映射到喜欢-熟悉的二维空间里。
【具体实施方式】
[0009]引用附图中所说明的示范性实施例作为具体的参考。尽可能地，使用相同的编号来表示附图中相同或相似的部分。
[0010]图1说明了一个结合本发明的某些实施例的一个示范性的内容交付系统100。如图1所示，所述内容交付系统100包括电视102，遥控器104，和用户108。可选地，所述内容交付系统100可包括网络设备106。
[0011]电视102可包括各种合适类型的电视，比如等离子电视，液晶电视，投影电视，非智能电视，或智能电视。所述电视102也可包括其他的计算机系统，诸如个人电脑(PC)，平板电脑或移动电脑，智能手机或服务器，等等。
[0012]所述遥控器104可包括任何合适类型的遥控器，可连接并控制所述电视102，诸如定制的电视遥控器，通用遥控器，平板电脑，智能手机，或其他任何能够执行遥控功能的计算机设备。所述遥控器104也可包括其他类型的设备，诸如基于运动传感器的遥控器，或深度相机增强的遥控器，以及简单的输入/输出设备，如键盘，鼠标，和声控输入设备等。
[0013]所述电视102可显示内容供所述用户观看。所述电视102可从任何合适来源获得所述内容，比如来自于本地存储设备，来自于服务提供商的有线或无线的网络设备，或来自于网络。进一步地，所述内容可包括任何合适的内容，诸如娱乐、新闻、游戏、视频、音频、二维内容和三维内容，等等。
[0014]进一步地，可选的所述网络设备106可包括任何合适类型的计算电子设备或消费电子设备，用于在所述遥控器104和所述电视102之间辅助通讯，储存数据，以及数据处理。例如，当所述内容交付系统100使用一个在线服务或广播服务，来自服务提供商的网络设备可提供所述内容给所述电视102。所述电视102，所述遥控器104，和所述网络设备106可通过一个或多个通讯网络而彼此联系。
[0015]所述电视102，所述遥控器104，和/或所述网络设备106，可在任何合适的计算电路平台上实施。图2显示了一个示范性的可实施所述电视102、所述遥控器104和/或所述网络设备106的计算机系统200的框图。
[0016]如图2所示，所述计算系统200可包括处理器202，存储介质204，显示器206，通讯模块208，数据库210，和外围设备212。某些设备可被省略，而其他设备可被加入。
[0017]所述处理器202可包括任何合适的一个或多个处理器。进一步地，所述处理器202可包括用于多线程或并行处理的多核。所述存储介质204可包括内存模块和大容量存储器。所述内存模块包括只读存储器R0M，随机存取存储器RAM，闪存模块。所述大容量存储器包括光盘⑶-ROM及硬盘等。所述存储介质204可在所述处理器202运行计算机程序的时候，储存用来实施各种进程的计算机程序。
[0018]进一步地，所述外围设备212可包括各种传感器和其他输入输出I/O设备，比如小键盘、键盘和鼠标，而所述通讯模块208可包括某些网络接口设备，用于通过通讯网络建立连接。所述数据库210可包括一个或多个数据库，用于存储一定的数据并用来在所存数据上执行一定的操作，比如搜索数据库。
[0019]为了访问所述内容或观看所述电视102，所述用户108可先拿起所述遥控器104，抓住所述遥控器104，然后使用所述遥控器104来控制所述电视102来显示所需内容。而且，在看电视的时候，所述用户108可使用所述遥控器104来改变所述电视102所显示的内容。
[0020]尤其是，当所述用户108使用所述遥控器104来看所述电视102，一个内容的可缩放的推荐可在所述电视102上显示，用来协助所述用户108选择所需的内容来观看。这里所述的一个可缩放推荐，指代一个图形环境，在这里用户可以改变可视区域的比例，来观看更多的或者更少的细节。所述一个可缩放推荐可缩小到一个点或一个小图标，也可以放大
为一个全屏显示。
[0021]图3说明一个与所披露的实施例相符合的在所述内容交付系统100里(如所述电视102、所述遥控器104、和/或所述网络设备106)的一个示范性的可缩放的推荐处理模块300。如图3所示，所述可缩放的推荐处理模块300包括用户交互处理器302，含有数个已选的候选推荐的推荐池304，内容重映射单元306，递交引擎308，和分析引擎320。其他组件也可加入。进一步地，所述分析引擎320可包括用户行为分析器322，用户偏好分析器324，和个性化的内容选择单元326。这些模块和单元可采用不同方式实施，比如通过硬件、软件、或一个软硬件的组合。例如，这些模块和单元可在所述计算机系统200上实施。
[0022]所述推荐处理模块300可基于多个因素来给所述用户产生推荐，比如所述用户过去的交互历史和内容元数据的数据库。所述推荐可按一个由递交弓I擎308所定的特定的格式来显示。某些数目的推荐项目，即候选推荐，可由所述推荐处理模块300来确定或选择，用于推荐。就是说，所述推荐处理模块300可维持一个所述含有数个已选的候选推荐的推荐池304来给所述用户作推荐。
[0023]所述用户交互处理器302可通过输入设备(如，所述遥控器104，指示器，鼠标等)接受所述用户的输入。收到所述用户输入后，所述用户互动处理器302可执行某些输入处理，比如选择一个电影供观看或平移屏幕，等等。进一步地，所述用户交互处理器302可确定所述用户输入是否改变了任何当前推荐的设置和/或内容。例如，所述用户交互处理器302可判断所述含有数个已选的候选推荐的推荐池的内容是否已经伴随所述用户输入而改变。
[0024]若所述用户交互处理器302确定了所述含有数个已选的候选推荐的推荐池没有被改变，所述用户推荐处理器302可使所述递交引擎308递交当前推荐的显示。若所述用户交互处理器302判断所述含有数个已选的候选推荐的推荐池已经被改变，用户交互处理器302可使所述推荐池做相应改变，且更新了的内容再由递交引擎308递交。例如，所述内容重映射单元306可重映射推荐到所述已选的推荐池中。
[0025]尤其是，所述分析引擎320可用来判断所述含有数个已选的候选推荐的推荐池是否被改变，和/或更新所述候选推荐的推荐池。例如，所述分析引擎320可执行一定的数据挖掘工作，比如分析用户的行为，挖掘内容数据库(如，所述含有数个已选的候选推荐的推荐池304)，并确定所述用户的偏好。在分析数据后，所述分析引擎320可作出或更新所述含有数个已选的候选推荐的推荐池里的推荐，即已选的候选推荐。
[0026]更具体地说，所述用户行为分析器322可监控所述用户的互动，探测所述用户的情绪，并评估所述用户的行为模式(即对所述遥控器的使用模式)。例如，所述用户也许会通过所述遥控器上的数字键而流畅地切换电视频道，所述用户也许限定他/她自己只使用箭头键来四处移动切换，或所述用户也许经常使用缩放功能。所述用户行为分析器322的用户分析结果可输出到其他模块或单元中，如所述个性化的内容选择单元326。
[0027]用户行为可从许多方面进行分析，来确定所述用户行为和他/她的偏好之间的关系。例如，所述用户行为分析器322可通过诸如用户交互的点击节奏，所选的供观看的内容类型等，来确定所述用户的当前情绪。
[0028]所述用户行为分析器322也可确定按键使用模式或所述用户使用所述遥控器的习惯。例如，一些用户也许很流畅的使用遥控器，而其他用户也许只研究遥控器上有限的几个键。而且，所述用户行为分析器322可通过，比如，所述用户的内容选择，来确定所述用户是单个消费者还是一个家庭。男人，女人，儿童，老人对内容选择上可具有不同的喜好。对于一个其成员具有几乎相同喜好的家庭，所述家庭可被当作单个消费者来对待。
[0029]所述用户行为分析器322也可确定所述电视的使用模式，例如，典型的观看时间，频率，内容来源，等等。不同的人可具有不同的按键使用模式，这包括遥控器的使用频率、某些按键的使用频率、和某些按键切换的频率。例如，所述用户行为分析器322可维持一个使用模式的概率表，并使用所述概率表来识别用户或用户群以及用户行为模式。图4说明了一个与所披露的实施例一致的示范性的按键切换模式400。
[0030]如图4所示，对每个加箭头的曲线，目标节点指代刚刚点击过的按键，而起源节点指代早于此而点击的按键。这些所述节点切换的概率形成一个按键切换模式，可用来进行用户行为分析。
[0031]更具体地说，如图4所示，按键节点包括一个“菜单”键，一个“回车”键，一个“音量”键，一个“频道”键，一个“输入”键，一个“箭头”键，和一个数字键，等等。其他的所述按键节点也可被包括。一个按键节点可包括一个或多个类似的键。例如，所有的数字键可被当成一个数字键，因此从数字3到5的转换可被当成是一个自循环。当然，分割所有10个数字进10个节点也是可行的。
定SLPu (Ki)为使用按键节点(或按键K/的概率，定义为从所述按键节点(或按键到U的转换的概率，此处i和J为按键的索引，《是所述用户的索引，其中/?贫/V等于所述按键节点(或按键)^/的总使用频率来除以所有按键节点(或按键)的总使用频率来计算，我们也可以类似的来计算/?贫。进一步地，一个相似度评估可被用来确定是否出现了一个新的用户或最近引入了用户的一个新情绪，所述相似度可用以下公式表示:
【权利要求】
1.一种内容推荐模块的方法，包括: 接收来自用户的关于正在观看的内容的用户输入； 判断含有数个已选的候选推荐的推荐池是否已经伴随所述用户输入而改变； 当所述推荐池已经被改变，在所述改变了的推荐池中将所述数个已选的候选推荐映射进一个具有数个层次的分层的数据结构中，使所述数个层次的每一层在所述数个已选的候选推荐中充当一个缩放操作的平台；以及 将数个层次中所映射的所述数个已选的候选推荐显示给用户。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于: 所述数个已选的候选推荐是基于至少一个用户行为模式来选择。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于: 所述用户行为模式是一种遥控器按键使用模式。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于: 定义Pu (Ki)为使用按键心的概率，定义为从按键心到^/的转换的概率，此处i和J'为按键的索引，《是所述用户的索引，其中，/?贫iV等于所述按键的总使用频率来除以所有按键的总使用频率。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于: 所述数个已选的候选推荐是·基于至少一个用户偏好来选择的，所述用户偏好是基于所述用户观看历史所确定的。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括: 基于所述用户情绪、所述用户偏好以及其他用户的推荐来选择所述候选推荐。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，进一步包括: 通过使用一个具有所有主题的内容数据库，一个储存有与所述用户有实质类似兴趣的群组里其他用户近期选择过的主题的数据库，和一个储存有所述用户近期所观看过的内容的数据库，来选择所述推荐候选。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于: 定义《为一个最低层数，所述候选推荐的总数就确定为产。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括: 在数个层次的中间层设置一个初始推荐层，这样用户可从访问分层数据结构的中间层开始。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括: 将所述候选推荐的维度降低至二维。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，映射所述数个已选的候选推荐进一步包括: 设置一个当前推荐层为层0和所述层0的一个当前空间； 确定所述当前推荐层是否大于预定值； 分割所述当前空间为数个大小相等的子空间；以及 映射所述数个已选的候选推荐至所述已分割的子空间，直到每个所述子空间含有相同数目的内容。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，进一步包括:若每个所述子空间所含内容的数目不相同，将多出的内容数目从某个子空间移动到一个或多个具有较少内容数目的子空间。
13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，进一步包括: 当一个所述子空间映射进至少一个内容，从所述至少一个内容中确定一个可代表所述至少一个内容的代表性内容，当显示推荐给用户的时候来代表所述子空间。
14.一个内容推荐模块，包括: 数据库，用于存储包含数个已选的候选推荐的推荐池； 用户交互处理器，用于接收来自用户的关于正在观看的内容的用户输入并判断所述推荐池是否已经伴随所述用户输入而改变； 内容重映射单元，用于当所述推荐池已经被改变时，在所述改变了的推荐池中将所述数个已选的候选推荐映射进一个具有数个层次的分层的数据结构中，使所述数个层次的每一层在所述已选的候选推荐中充当一个缩放操作的平台；以及 递交引擎，用于递交数个层次中所映射的所述数个已选的候选推荐并显示给用户。
15.根据权利要求14所述的内容推荐模块，其特征在于: 所述数个已选的候选推荐是基于至少一个用户行为模式来选择。
16.根据权利要求15 所述的内容推荐模块,其特征在于: 所述用户行为模式是一种遥控器按键使用模式。
17.根据权利要求16所述的内容推荐模块，其特征在于: 定义/? (Ki)为使用按键Ki的概率，定义/? (KiKj)为从按键Ki到Kj的转换的概率，此处i和J'为按键的索引，《是所述用户的索引，其中/?贫iV等于所述按键的总使用频率来除以所有按键的总使用频率来计算。
18.根据权利要求14所述的内容推荐模块，其特征在于: 所述数个已选的候选推荐是基于至少一个用户偏好来选择的，所述用户偏好是基于所述用户观看历史所确定的。
19.根据权利要求14所述的内容推荐模块，其特征在于，进一步包括: 基于所述用户情绪、所述用户偏好以及提供给其他用户的推荐来选择所述候选推荐。
20.根据权利要求14所述的内容推荐模块，其特征在于，进一步包括: 分析引擎，用于通过使用一个具有所有主题的内容数据库，一个储存有与用户有实质类似兴趣的群组里其他用户近期选择过的主题的数据库，和一个储存有用户近期所观看过的内容的数据库，来选择所述推荐候选。
21.根据权利要求14所述的内容推荐模块，其特征在于: 定义n为一个最低层数，所述候选推荐的总数就确定为产。
22.根据权利要求14所述的内容推荐模块，其特征在于，所述内容重映射单元进一步设置为: 设置一个当前推荐层为层0和所述层0的一个当前空间； 确定所述当前推荐层是否大于一个预定值； 分割所述当前空间为数个大小相等的子空间；以及 映射所述数个已选的候选推荐至所述已分割的子空间，直到每个所述子空间包含相同数目的内容。
23.根据权利要求22所述的内容推荐模块，其特征在于，所述内容重映射单元进一步设置为: 若每个所述子空间所含内容的数目不相同，将多出的内容数目从某个子空间移动到一个或多个具有较少内容数目的子空间。
24.根据权利要求22所述的内容推荐模块，其特征在于，所述内容重映射单元进一步设置为: 当一个所述子空间映射进至少一个内容，从所述至少一个内容中确定一个可代表所述至少一个内容的 代表性内容，当显示推荐给用户的时候来代表所述子空间。
【文档编号】G06F3/0484GK103593389SQ201310369032
【公开日】2014年2月19日 申请日期:2013年8月22日 优先权日:2012年10月30日
【发明者】汪灏泓 申请人:Tcl集团股份有限公司