CN1475078A - 根据选择一致性产生推荐的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

公开了一种根据选择一个项目相对于提供该项目的次数的一致性而为一个或多个项目产生推荐的方法和装置。本发明根据一致性度量来调整传统的节目推荐器得分。例示的一致性度量被定义为在给定时段内一个项目被选择的次数与此项目被提供的次数的比率。在例示的节目推荐实现中，一致性度量被定义为在给定时段内一个节目被观看的次数与此节目被提供的次数的比率。以适当的方式增加或减少产生的推荐得分，从而分别因项目的一致选择或不一致选择来奖赏或处罚用户。

Description

根据选择一致性产生推荐的方法和装置
发明领域
本发明涉及推荐***，如用于电视节目或其它内容的推荐器，更具体地说，涉及一种根据用户所做出的选择的一致性来产生推荐的方法和装置。
发明背景
个人可得到的媒体选择的数量正在以指数级的速度增加。随着电视观众可观看的频道数量的增加，以及这些频道上出现的节目内容的多样化，对电视观众来说，确定感兴趣的电视节目变得越来越复杂。在以往，电视观众通过分析印刷的电视节目指南来确定感兴趣的电视节目。通常来说，这种印刷的电视节目指南包含有列出了所能得到的电视节目的时间、日期、频道和标题的表格。随着电视节目的数量增加，采用这种印刷的指南来有效地确定所希望观看的电视节目变得愈加困难。
最近，可以得到电子格式的电视节目指南，它通常被称为电子节目指南(EPG)。如同印刷的电视节目指南一样，EPG包含有列出了所能得到的电视节目的时间、日期、频道和标题的表格。然而一些EPG允许电视观众根据个人喜好来拣选或查找可得到的电视节目。另外，EPG提供可得到的电视节目的在屏显示。
与传统的印刷指南相比，虽然EPG允许观众更有效地确定希望观看的节目，但是它们还是具有许多局限性，如果能克服这些局限性的话，就可以进一步地提高观众确定所希望的电视节目的能力。例如，许多观众对一定类型的节目，如动作片节目或体育节目，具有特殊的喜好或偏见。因此，可以将观众的喜好应用到EPG中，以获得可能会引起特定观众兴趣的一组推荐节目。
因此，已经提出或建议了多种工具来推荐电视节目。例如，可从加利福尼亚州Sunnyvale的Tivo公司(Tivo，Inc.，of Sunnyvale，California)买到的TivoTM***允许观众采用“赞同和反对”特征来对节目进行评分，从而分别表示观众喜欢和不喜欢的节目。之后，TiVo接收器将所记录的观众喜好与所收到的诸如EPG的节目数据相匹配，从而作出适合各个观众的推荐。
这种用于产生电视节目推荐的工具根据观众原先的观看历史提供给观众可能爱看的节目的选择。然而，即使借助于这种节目推荐器，观众也很难从所有的选择中确定感兴趣的节目。此外，现有的节目推荐器通常根据用户的观看历史来产生推荐得分。因此，每当观看节目时，就增加与节目相关的正计数，从而此节目得到更高的节目推荐得分。然而，现有的节目推荐器没有考虑到观看节目的频率与节目被提供观看的次数之间的关联。
因此，需要一种根据每次提供项目时用户选择此项目的一致性来推荐内容和其它项目的方法和装置。
发明内容
一般来说，本发明公开了一种根据选择项目相对于提供该项目的次数的一致性来为一个或多个项目产生推荐的方法和装置。本发明根据一致性度量对传统的节目推荐器得分进行调整。
例示的一致性度量被定义为在给定时段内一个项目被选择的次数与此项目被提供的次数的比率。因此，在节目推荐实现中，一致性度量被定义为在给定时段内一个节目被观看的次数与此节目被提供的次数的比率。因此，以适当的方式增加或减少已产生的推荐得分，以分别为项目的一致选择或不一致选择来奖赏或处罚用户。
通过参考下面的详细描述和附图，可以得到对本发明更完整的理解以及本发明的其它特征和优点。
附图简介
图1说明了根据本发明的电视节目推荐器；
图2是图1的观众简档数据库中的样板表格；
图3是图1的节目数据库中的样板表格；以及
图4是描述实施本发明的原理的例示节目推荐过程的流程图。
详细描述
图1说明了根据本发明的电视节目推荐器100。如图1所示，电视节目推荐器100评估电子节目指南(EGP)110中的各个节目，以确定某特定观众所感兴趣的节目。这样一组推荐节目例如可通过利用众所周知的在屏显示技术采用机顶盒/电视180显示给观众。
根据本发明的一个特征，电视节目推荐器100根据选择给定项目相对于提供该项目的次数的一致性来产生电视节目推荐。本发明根据一致性度量来对传统的节目推荐器得分进行调整。例示的一致性度量被定义为在给定时段内一个项目被选择的次数与此项目被提供的次数的比率。可以改变所述时段以允许将一致性度量Cm集中在最近的行为上。可以将一致性度量例如利用线性映射转变成对传统节目推荐器得分的调整，其中所述线性映射将为0的一致性度量Cm转变成25％的处罚，而将为100的一致性度量Cm转变成25％的奖赏。因此，在所示实施例中，可以使传统的节目推荐器得分最多增加或减小百分之二十五(25％)，从而分别因项目的一致选择或不一致选择来奖赏或处罚用户。
尽管本发明在这里是以电视节目推荐器的情况进行说明的，但本发明也可以应用到任何根据用户行为的评估、如观看历史或购买历史而自动产生的推荐中。因此，在节目推荐实现中，一致性度量被定义为在给定时段内一个节目被观看的次数与此节目被提供的次数的比率。例如，如果给定节目每周出现七次，用户在给定星期内观看了五次，则一致性度量Cm为5/7。
同样地，在更普遍的推荐实现中，一致性度量被定义为在给定时段内一个项目被选择的次数与此项目被提供的次数的比率。例如，项目可以是由特定作者写的书，或给定的诸如杂志的期刊。
电视节目推荐器100可被实施为任何计算装置，比如个人计算机或工作站，它包括诸如中央处理单元(CPU)的处理器150和诸如RAM(随机存取存贮器)和ROM(只读存储器)的存储器160。另外，电视节目推荐器100可被实施为任何现有的电视节目推荐器，例如可从加利福尼亚州Sunnyvale的Tivo公司买到的TivoTM***，或者在1999年12月17日提交的题为“利用决策树推荐电视节目的方法和装置”(代理人档案号No.700772)的美国专利申请序号No.09/466406和2000年2月4日提交的题为“贝叶斯电视节目推荐器”(代理人档案号No.700690)的美国专利申请序号No.09/498271中所描述的电视节目推荐器，或者是它们的任何组合，这些推荐器在这里进行了修改，以实现本发明的特征和功能。
如图1所示，以及以下分别结合图2到4所进一步讨论的，电视节目推荐器100的存储器160包括一个或多个观众简档200、节目数据库300和节目推荐过程500。通常来说，所示的观众简档200提供从用户的观看历史中得出的特征计数。节目数据库300记录了在给定时间间隔中出现的各个节目的信息。最后，节目推荐过程400考虑选择给定节目相对于节目出现次数的一致性，为特定时间间隔内的各个节目产生推荐得分。
图2是说明例示的隐式观众简档200的表格。如图2所示，隐式观众简档200包含多个记录205-213，各记录与不同的节目特征相关。另外，对于在栏230中陈述的各个特征，隐式观众简档200相应地在字段235中提供了正计数以及在字段250中提供了负计数。正计数表示观众收看具有各特征的节目的次数。负计数表示观众没有收看具有各特征的节目的次数。
对于各个正和负的节目例示(即收看了的节目和未收看的节目)来说，在用户简档200中对多个节目特征进行分类。例如，如果给定观众在下午的晚些时候观看了2频道上的给定体育节目10次，那么在字段235中与隐式观众简档200中的这些特征相关的正计数将增加10，而负计数为0(零)。由于隐式观众简档200是基于用户的观看历史的，因此包含在简档200中的数据随观看历史的增加随时间而修订。或者，隐式观众简档200可以是例如根据他或她的人口统计来为用户选择的基于类的或预定义的简档。
尽管观众简档200是采用隐式观众简档来进行描述的，但是，如本领域的普通技术人员所清楚的那样，观众简档200也可利用显式简档、或者显式和隐式简档的结合来实施。有关采用隐式和显式简档来得到综合节目推荐得分的电视节目推荐器100的讨论，可参见例如2000年9月20日提交的题为“利用显式和隐式观看喜好产生推荐得分的方法和装置”(代理人档案号701247)的美国专利申请序号09/666401，此专利通过引用结合到本文中。
图3是图1的节目数据库300的样板表格，它记录了在给定时间间隔内出现的各个节目的信息。在节目数据库300中出现的数据可以从例如电子节目指南110得到。如图3所示，节目数据库300包含诸如记录305到320的多个记录，各记录与某一给定节目有关。对于各个节目来说，节目数据库300在字段340和345中分别表示了与节目相关的日期/时间和频道。另外，在字段350和355中标识了各节目的标题和类型。其它众所周知的属性(未示出)，如演员、持续时间和节目介绍均可包括在节目数据库300中。
节目数据库300还可选择性地将电视节目推荐器100分配给各节目的推荐得分(R)的表示记录在字段370中。另外，节目数据库300还可选择性地将根据本发明的电视节目推荐器100分配给各节目的调整后的推荐得分(A)表示在字段370中。以这种方式，就可以在电子节目指南中将由本发明调节过的计分以及直接地或映射成色谱或其它允许用户快速定位所感兴趣的节目的可见信号的各个节目展示给用户。
图4是描述实现本发明原理的例示节目推荐过程400的流程图。如图4所示，节目推荐过程400最初在步骤410得到电子节目指南(EPG)110。之后，节目推荐过程400在步骤420以传统方式计算所关心时段中各节目的节目推荐得分R(或者从传统推荐器得到节目推荐得分R)。
之后，节目推荐过程400在步骤430计算所关心时段内各节目的一致性度量Cm。然后在步骤440选择性地进行测试，以确定算得的一致性度量Cm是否低于预定阈值。通常来说，在步骤440进行的测试是为了防止在观众根本没有观看节目或者只是极少次数的观看了节目的情况下处罚观众。
如果在步骤440确定算得的一致性度量Cm低于预定的阈值，则在步骤450计算可能与当前节目的一致性相关的类似节目的一致性度量Cm。通常来说，可以通过例如评估比较两个节目的不同节目特征的相似度来识别相似的节目。此相似性可用与电视节目相对应的两个特征向量的点积来计算。通常来说，S1和S2是两部电影，这两部电影的特征为：S1(节目101)：<类型：喜剧，类型：情景剧，类型：家庭片，频道：NCB>，以及S2(节目228)：<类型：喜剧，类型：情景剧，类型：家庭片，频道：NCB>。S1和S2的点积为加权的标准化平均。可以为各特征的相似性、比如类型和频道的相似性分配一个权重。在计算中还可选择性地考虑诸如日期-时间的某些特征，这是因为如果节目在同一频道的话，那么两个节目决不会在同一频道同时播出。采用日期-时间特征只有在不同频道的情况下有意义。权重总数应该为1.0。
然而，如果在步骤440确定算得的一致性度量Cm不低于预定阈值，那么在步骤460将算得的所关心时段内各个节目(或者如果一致性度量Cm曾低于阀值的相似的节目)的一致性度量Cm例如采用线性映射转变为调整因子F，然后在步骤460也计算在所关心时段内各个节目的调整后的节目推荐得分A，如下：
A＝R·F。
然后节目推荐过程400在步骤470计算在所关心时段内各个节目的综合节目推荐得分C，如下：
C＝MIN{A，100}。
因此，在步骤470中，例示的节目推荐过程400确保综合节目推荐得分C不超过100％(最高得分)。
最后，在节目控制结束之前，节目推荐过程400在步骤450将所关心时段内各个节目的综合节目推荐得分(C)提供给用户。
在节目推荐过程400的其它变型中，可以在步骤430采用奖金计分制度计算调整的节目推荐得分A，其中根据一致性度量来确定预定或固定的奖金。
应当理解，本文所示出和描述的实施例及变型只是说明本发明的原理的，本领域的技术人员可实现各种修改，并不背离本发明的范围和精神。

Claims (15)

1.一种用于推荐项目(305，310，320)的方法，它包括以下步骤：
获得一个或多个可得到的项目(305，310，320)的列表；以及
根据用户选择项目(305，310，320)相对于提供所述项目(305，310，320)的次数的一致性来为所述一个或多个项目(305，310，320)计算综合推荐得分。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括将所述节目的所述综合推荐得分C提供给用户的步骤。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述一个或多个可得到的项目(305，310，320)的列表是从电子节目指南(110)中得到的节目。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算步骤包括：
得到所述一个或多个可得到的项目(305，310，320)的推荐得分R；
根据用户选择项目(305，310，320)相对于提供所述项目(305，310，320)的次数的一致性，计算对所述推荐得分R的调整A；以及
根据所述推荐得分R和所述调整A产生所述综合推荐得分C。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，由节目推荐器提供所述推荐得分R。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述推荐得分R被定义为节目特征(340，345，350，355)的单个评分的加权平均。
7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述推荐得分R的所述调整不超过预定值。
8.一种用于推荐项目(305，310，320)的***，它包括：
存储器(160)，用于存储计算机可读代码；以及
处理器(150)，它在操作上耦合到所述存储器(160)，所述处理器(150)被配置成：
获得一个或多个可得到的项目(305，310，320)的列表；以及
根据用户选择项目(305，310，320)相对于提供所述项目(305，310，320)的次数的一致性来为所述一个或多个项目(305，310，320)计算综合推荐得分。
9.如权利要求8所述的***(100)，其特征在于，所述处理器(150)还被配置成将所述节目的所述综合推荐得分C提供给用户。
10.如权利要求8所述的***(100)，其特征在于，所述一个或多个可得到的项目(305，310，320)的列表是从电子节目指南(110)中得到的节目。
11.如权利要求8所述的***，其特征在于，所述处理器(150)被配置成：
得到一个或多个可得到的项目(305，310，320)的列表；
得到所述一个或多个可得到的项目(305，310，320)的推荐得分R；
根据用户选择项目(305，310，320)相对于提供所述项目(305，310，320)的次数的一致性，计算对所述推荐得分R的调整A；以及
根据所述推荐得分R和所述调整A产生所述综合推荐得分C。
12.如权利要求11所述的***(100)，其特征在于，由节目推荐器提供所述推荐得分R。
13.如权利要求11所述的***(100)，其特征在于，所述推荐得分R被定义为节目特征(340，345，350，355)的单个评分的加权平均。
14.如权利要求11所述的***(100)，其特征在于，对所述推荐得分R的所述调整不超过预定值。
15.一种计算机程序产品，它允许一种可编程装置在执行所述计算机程序产品时起到权利要求8-14中所定义的***的作用。
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