專利名稱：用于建議的增強型協(xié)作篩選技術(shù)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明總的涉及建議系統(tǒng)，尤其涉及用于建議的增強型協(xié)作篩選技術(shù)。
建議系統(tǒng)在本領(lǐng)域中是眾所周知的。這些建議系統(tǒng)通常根據(jù)用戶的收視歷史的內(nèi)容來建立系統(tǒng)的一個或多個用戶的用戶簡檔?；趦?nèi)容的建議方法的問題在于，要花費很大的精力來開發(fā)案例表述和相似性模型。同時，由于基于內(nèi)容的方法是根據(jù)項目的相似性來提出建議的，因而新建議的項目趨向于與過去的項目非常相似，從而導(dǎo)致建議中多樣性的減少。
另一方面，協(xié)作建議方法是另一種基于內(nèi)容的技術(shù)。協(xié)作建議方法根據(jù)相似用戶過去有哪些相似點來建議所感興趣的項目。此目的是通過一種相似性度量來實現(xiàn)的，這種度量計算目標(biāo)用戶與其它用戶之間相似性之差。這一計算過程由于需要系統(tǒng)對所有已有用戶的等級進(jìn)行排列并找到具有類似口味的用戶而很費錢。另外，當(dāng)前協(xié)作方法的問題在于，通過建議給出，哪些與大多數(shù)具有類似口味的用戶相同，并不一定意味著他們與目標(biāo)用戶相似。由于口味帶有主觀性，因此，建議系統(tǒng)使得目標(biāo)用戶能夠識別一組他/她相信其口味的用戶以及具有相反口味的用戶很重要。
因此，本發(fā)明的目的是提供一種克服與現(xiàn)有技術(shù)相關(guān)的種種缺陷的方法和系統(tǒng)。
與此相應(yīng)，本發(fā)明提供了一種生成用戶建議的方法。本方法包含識別第一組其它用戶，該第一組其它用戶具有多個第一個人，每一第一個人與至少一個被看作是生成用戶建議的正面影響的用戶喜好和用戶簡檔相關(guān)，以及根據(jù)所述第一組中的多個第一個人中的一個或多個的至少一個用戶喜好和用戶簡檔來生成用戶建議。
如果該生成是基于該第一組中的多個第一個人的一個或多個的用戶簡檔的，那么該方法還包含從用來產(chǎn)生建議的相應(yīng)于每一用戶簡檔的每一第一個人處獲取準(zhǔn)許，并存儲每一用戶簡檔。
該方法還可以包含識別第二組其它用戶，該第二組其它用戶具有多個第二個人，每一第二個人與被看作是生成用戶建議的負(fù)面影響的至少一個用戶喜好以及用戶簡檔相關(guān)，并且其中，生成用戶建議還基于所述第二組中多個第二個人中的一個或多個的至少一個用戶喜好和用戶簡檔的。該生成包含根據(jù)該第一組中多個第一個人中的一個或多個的至少一個用戶喜好和用戶簡檔來生成建議；并針對第二組中多個第二個人中的一個或多個的用戶喜好和用戶簡檔來過濾該建議。
本方法還包含向第一組中的多個第一個人中一個或多個分配權(quán)重，該權(quán)重是在生成建議時考慮該多個第一組中的每一個的因素。分配可以包含用戶向第一組中的多個第一個人中的一個或多個分配權(quán)重。
第一組可以包含兩個或多個第一組，這時該方法可以還包含向兩個或多個第一組中的每一個分配權(quán)重，該權(quán)重是在生成建議時考慮該兩個或多個第一組中的每一個的因素。分配可以包含用戶向兩個或多個第一組中的每一個分配權(quán)重。
如果相應(yīng)于第一組中的多個第一個人中的一個或多個的用戶喜好和用戶簡檔具有一個或多個特征，那么本方法還包含向一個或多個特征中的每一個分配權(quán)重，該權(quán)重是在生成該建議時考慮了一個或多個特征中的每一個的因素。分配可以包含用戶向一個或多個特征中的每一個分配權(quán)重。
本方法可以還包含向第二組中的多個第二個人中的一個或多個分配權(quán)重，該權(quán)重在生成該建議時考慮了多個第二個人中的每一個的因素。分配可以包含用戶向第二組中的多個第二個人中的一個或多個分配權(quán)重。
第二組可以包含兩組或多個第二組，這時，本方法可以還包含向兩個或多個第二組中的每一個分配權(quán)重，該權(quán)重是在生成該建議時考慮了兩個或多個第二組中的每一個的因素。該分配包含用戶向兩個或多個第二組中的每一個分配權(quán)重。
如果相應(yīng)于第二組中的多個第二個人中的一個或多個的至少一個用戶喜好和用戶簡檔具有一個或多個特征，那么本方法還包含向一個或多個特征中的每一個分配權(quán)重，該權(quán)重在生成該建議時考慮了一個或多個特征中的每一個的因素。分配可以包含用戶向一個或多個特征中的每一個分配權(quán)重。
識別可以包含用戶識別第一組中的多個第一個人。識別可以包含用戶識別第二組中多個第二個人。
識別可以包含在第一組中自動生成多個第一個人。自動生成可以包含確定已有一組其它用戶中的其它用戶在生成建議時是有用的到了何種程度；并把那些其它用戶選擇為其程度大于預(yù)定閾值的第一組的候選者。這時，本方法可以還包含向該用戶呈現(xiàn)所選擇的其它用戶，用于在第一組中選擇第一個人。
該識別可以包含在第二組中自動生成多個第二個人。該自動生成可以包含確定已有一組其它用戶中的其它用戶對生成某一建議是有用的到了何種程度；并選擇那些其它用戶作為其程度小于預(yù)定閾值的第二組的候選者。這時，本方法可以還包含向該用戶呈現(xiàn)所選擇的其它用戶，用于在第二組中選擇第二個人。
該建議可以是電視節(jié)目建議。
本發(fā)明還提供了一種生成一項建議的裝置。該裝置包含識別第一組其它用戶的裝置，第一組其它用戶具有多個第一個人，每一個人與被看作是生成用戶建議時的正面影響的至少一個用戶喜好和用戶簡檔相關(guān)；以及根據(jù)第一組用戶中的多個第一個人中的一個或多個的至少一個用戶喜好和用戶簡檔而生成用戶建議的建議器。
該裝置可以還包含識別第二組其它用戶的裝置，該第二組其它用戶具有多個第二個人，每一第二個人與生成用戶時被看作是負(fù)面影響的至少一個用戶喜好和用戶簡檔相關(guān)；并且其中，由建議器生成建議還基于第二組中多個第二用戶中的一個或多個的用戶喜好和用戶簡檔。
本發(fā)明還提供了一種用來執(zhí)行本發(fā)明的方法的計算機程序產(chǎn)品，和在其中存儲計算機程序產(chǎn)品的程序存儲裝置。
讀者在閱讀了下文中的說明書、權(quán)利要求書和附圖后將能夠更好地理解本發(fā)明裝置和方法的各個特征、方面和優(yōu)點。其中，

圖1示出本發(fā)明實施例的電視建議器。
圖2示出本發(fā)明另一實施例的電視建議器。
盡管本發(fā)明可以用于各種諸多類型的建議器，但是人們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)特別有用于電視程序建議器的環(huán)境。所以，在并沒有將電視的應(yīng)用局限于在電視節(jié)目建議器的情況下的同時，本發(fā)明的描述將針對這種情況來進(jìn)行。但是，本領(lǐng)域中的普通技術(shù)人員將能夠理解，本發(fā)明的建議器可以用于其它環(huán)境，如無線程序建議器、廣告建議器和物品和/或服務(wù)的建議器。
現(xiàn)在參照圖1，圖中示出向收視者生成視頻內(nèi)容建議的裝置，該裝置通常用標(biāo)號100標(biāo)示。該裝置可以是機頂盒，如個人視頻記錄器(PVR)，如本領(lǐng)域中所知道的那樣如Replay TV和TiVo。這樣一種PVR在本領(lǐng)域中是眾所周知的。通常，由PRV根據(jù)存儲器中所存儲的收視者的用戶簡檔來建議視頻內(nèi)容，如電視節(jié)目。用戶簡檔根據(jù)收視者的收視歷史和/或由收視者輸入的指南而給出收視者的收視喜好。為了揭示本發(fā)明，“收視者”是指向其建議視頻內(nèi)容的那個人，而“用戶”則是指相應(yīng)于距收視者的遠(yuǎn)處的多個用戶的那些人。遠(yuǎn)處的每一用戶配備的裝置與裝置100相似的程度使得它們也可以提出視頻內(nèi)容建議，這些用戶的裝置用標(biāo)號101來標(biāo)示，并假定這種裝置101包括與裝置100的相似的特征。但是，本領(lǐng)域中的普通技術(shù)人員將會理解，裝置101可以與裝置100不同，并且仍然可以協(xié)作用于執(zhí)行本發(fā)明的方法。例如，該用戶的裝置101可以被配備成構(gòu)建并存儲用戶簡檔和/或該用戶的用戶喜好，但不能夠生成建議。
裝置100通常有一個從用戶處接收用戶喜好和/或用戶簡檔的裝置，如在電話網(wǎng)104上運作的調(diào)制解調(diào)器102，用來對其它用戶裝置101中的至少一個進(jìn)行訪問，且接收裝置101中存儲的用戶喜好和/或用戶簡檔。但是，從用戶處接收用戶喜好和/或用戶簡檔的裝置還可以包含在便攜式存儲裝置如CD、DVD或軟盤上存儲這樣的信息，并且裝置100具有從該便攜式存儲裝置上讀取這些信息的裝置。正如所描述的那樣，可以將用戶分成用戶組。一個或多個第一組可以包含一個個被看作是在產(chǎn)生收視者建議的正面影響的用戶。也可以將第一組稱之為是“朋友”組。一個或多個第二組可以包括一個個被看作是用于產(chǎn)生收視者建議的負(fù)面影響的用戶。也可以將第二組稱之為是“非朋友”組。
裝置100還具有處理器106。正如將在下文中所討論的那樣，除了執(zhí)行裝置100的典型功能以外，處理器的作用是根據(jù)朋友組中的一個或多個個人的至少一個用戶喜好和用戶簡檔并且還可以根據(jù)非朋友組中的一個或多個個人的至少一個用戶喜好和用戶簡檔來確定收視者的建議。處理器具有一個與之相連的存儲裝置108，以存儲該收視者的用戶簡檔以及視頻內(nèi)容和執(zhí)行本發(fā)明的方法和裝置100的典型功能的指令。盡管圖中示出的是單個的存儲裝置108，但也可以提供一個以上的存儲裝置用來存儲一個或多個上述信息。該裝置還有一個建議器110(本領(lǐng)域中也稱為建議引擎)，用來根據(jù)用戶簡檔而確定視頻內(nèi)容的建議。正如下文中將要討論的那樣，建議器110將根據(jù)朋友組中的一個或多個個人的正面影響來確定一則建議，并且可以根據(jù)非朋友組中的一個或多個個人的負(fù)面影響來確定該建議。
裝置100還有一個與之相連的監(jiān)視器112，用來通過信號線116，在顯示器114上顯示由裝置100提供的視頻內(nèi)容。監(jiān)視器112可以是接收廣播、有線電視或衛(wèi)星信號的電視機，或者是接收視頻信號流的計算機監(jiān)視器。監(jiān)視器112也可以顯示由裝置100生成的用戶界面，用來向裝置100輸入指令。具體說來，正如下文中所討論的那樣，收視者可以從監(jiān)視器112上顯示的合適用戶界面中選擇或指明形成第一、第二組的一個個用戶。正如將在下文中所討論的那樣，收視者也可以用用戶界面向二組、各組中的個人、和/或相應(yīng)于各組中的個人的用戶喜好和/或用戶簡檔的特征分配權(quán)重。這樣一個用戶界面的結(jié)構(gòu)是在本領(lǐng)域中的普通技術(shù)人員的知識范圍內(nèi)的，因此，為簡便起見，其詳細(xì)描述在此省略。裝置100還有一個與用戶界面相配接的裝置，如遠(yuǎn)程控制器118。遠(yuǎn)程控制器可以是無線的，這是在本領(lǐng)域中所知曉的，并具有與接收器122進(jìn)行無線通信的發(fā)射器120，而接收器122與處理器106在操作上相連。相應(yīng)于其它用戶的裝置101最好同樣配備有遠(yuǎn)程控制器119和與它們的裝置101接口相連的用戶接口，如提供向收視者傳送用戶界面的準(zhǔn)許。
圖2示出建議器的另一種實施例，其中，相同的技術(shù)特征用相同的標(biāo)號來標(biāo)示。在圖2所示的系統(tǒng)中，建議器與用標(biāo)號200標(biāo)示的監(jiān)視器組合在一起。監(jiān)視器200可以是接收廣播、有線電視或衛(wèi)星信號的電視機，或接收視頻信號流的計算機監(jiān)視器。
下面參照圖1和圖2討論生成建議的方法。本發(fā)明的方法不是采用對介于收視者和已經(jīng)具有喜好信息的數(shù)據(jù)庫中所有已有用戶之間的相似性進(jìn)行計算(采用的現(xiàn)有技術(shù))的方法，而是允許收視者向裝置100、200提建議，并且這些用戶依賴于生成建議。具體說來，朋友組(“正面影響”)或擴(kuò)展的朋友列表可以由收視者來創(chuàng)建。可以根據(jù)朋友組中一個或多個個人的至少一個用戶喜好和用戶簡檔來生成用戶建議。朋友組中每一個個人與被看作是生成用戶建議的正面影響的用戶喜好和/或用戶簡檔相關(guān)聯(lián)。這種方法的優(yōu)點是，該裝置不再必須在所有用戶之間進(jìn)行檢查，以找尋具有相似口味的用戶。如果建議的生成是基于該朋友組中一個或多個個人的用戶簡檔來進(jìn)行的，那么應(yīng)當(dāng)從這些個人處獲得準(zhǔn)許。這些個人可以通過裝置101處合適的用戶接口來獲準(zhǔn)這樣的準(zhǔn)許。另外，可以將獲準(zhǔn)這樣的準(zhǔn)許的那些個人用戶簡檔存儲在存儲裝置108處。如果在生成建議時采用的是從非朋友列表處得到的個人用戶簡檔，則可以采用類似的技術(shù)方案。
收視者還可以匯總地向該列表或者向這些列表中的個人提供權(quán)重。還可以根據(jù)用戶喜好和/或用戶簡檔的特征來給出權(quán)重。因此，如果權(quán)重是一個在生成建議時考慮了多個個人中的每一個個人的因素，那么收視者可以向朋友組中的一個或多個個人分配權(quán)重。如果提供了一個以上的朋友組，那么當(dāng)權(quán)重是生成該建議時考慮了每一朋友組的因素的時候，收視者也可以向每一朋友組分配一個權(quán)重。另外，如果相應(yīng)于朋友組中的一個或多個個人的至少一個用戶喜好和用戶簡檔具有一個或多個特征(例如一天中的某一時間、一周的某一天)，那么當(dāng)權(quán)重是生成該建議時考慮的每一特征的因素時，收視者也可以向每一特征分配一個權(quán)重。用戶可以如上所述分配任一權(quán)重，如通過合適的用戶接口。
另外，裝置100、200也可以向收視者提供一種選擇，用于收視者指定其口味是收視者一點都不喜歡(“負(fù)面影響”)的個人的非朋友組。非朋友組中的每一個個人與看作是生成用戶建議時的負(fù)面影響的用戶喜好和/或用戶簡檔相關(guān)。如果朋友組和非朋友組都是用來生成收視者的建議的，那么該建議也是基于非朋友組中一個或多個個人的至少一個用戶喜好和用戶簡檔的。當(dāng)朋友組和非朋友組二者都是用來生成建議的，那么該裝置首先找到先前已被朋友組中的朋友所喜歡的電視節(jié)目(或其它被建議的主題)。接著，它對這些電視節(jié)目進(jìn)行篩選，使得非朋友組中的個人不曾喜歡這些電視節(jié)目。這種篩選方法還可以依賴于與該朋友組相關(guān)的上述任一權(quán)重。另外，如同上述關(guān)于朋友組所討論的那樣，可以由收視者來提供這些權(quán)重。
收視者還可以識別朋友組和/或非朋友組中的個人。收視者可以通過合適的用戶接口或諸如遠(yuǎn)程控制器118的數(shù)據(jù)輸入裝置或鍵盤(圖中未示出)來識別這些個人。另外，通過根據(jù)有多少其個人過去喜好歷史用于建議而將已有的用戶組分割成朋友組和非朋友組，處理器106可以自動生成這些朋友組和非朋友組，而不是由收視者來向裝置提供朋友組和非朋友組。其次，也可以將該組提供給收視者，并使得由該收視者來決定要保留哪些用戶而要去掉哪些用戶，或者通過將它們按等級排隊而由系統(tǒng)進(jìn)一步對這些用戶進(jìn)行量身定做(tailor)。這樣，收視者可以對要選擇和保留的影響作進(jìn)一步的控制和作進(jìn)一步的了解。再有，收視者可以識別要通過合適的用戶接口來保留哪些個人和去掉哪些個人。
本發(fā)明的方法可以由計算機軟件程序來執(zhí)行，這種計算機軟件程序可以含有相應(yīng)于這些方法的各個步驟的模塊。這種軟件當(dāng)然可以由計算機可讀介質(zhì)(如集成電路芯片或外圍裝置)來實現(xiàn)。
盡管本文中已經(jīng)示出并描述了本發(fā)明的實施例，但應(yīng)當(dāng)理解，在不偏離本發(fā)明的精神的情況下，可以有各種修改形式，并且在形式和細(xì)節(jié)上可以有變化。因此，本發(fā)明并非僅限于本文中所描述的形式，而應(yīng)當(dāng)把本說明書中的描述理解成落在權(quán)利要求書范圍內(nèi)的所有修改形式。
權(quán)利要求
1.一種生成用戶建議的方法，其特征在于，包括識別第一組其它用戶，所述第一組其它用戶具有多個第一個人，每一第一個人與被看作是生成用戶建議的正面影響的至少一個用戶喜好和用戶簡檔相關(guān)；以及根據(jù)所述第一組中多個第一個人中的一個或多個的至少一個用戶喜好和用戶簡檔，生成用戶建議。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成是基于所述第一組中的多個第一個人中的一個或多個的用戶簡檔來進(jìn)行的，所述方法還包含從相應(yīng)于用于生成所述建議的每一用戶簡檔的每一第一個人處獲取準(zhǔn)許；以及存儲每一用戶簡檔。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括識別第二組其它用戶，所述第二組其它用戶具有多個第二個人，每一第二個人與被看作是生成用戶建議的負(fù)面影響的至少一個用戶喜好和用戶簡檔相關(guān)；并且其中，生成用戶建議還是基于所述第二組中多個第二個人中的一個或多個的至少一個用戶喜好和用戶簡檔而進(jìn)行的。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述生成包括根據(jù)所述第一組中多個第一個人中的一個或多個的至少一個用戶喜好和用戶簡檔，生成所述建議；以及針對所述第二組中的多個第二個人中的一個或多個的至少一個用戶喜好和用戶簡檔，篩選所述建議。
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括向所述第一組中的多個第一個人中的一個或多個分配權(quán)重，所述權(quán)重是將所述多個第一個人中的每一個看作是生成所述建議的因素。
6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述分配包括用戶向所述第一組中的所述多個第一個人中的一個或多個分配權(quán)重。
7.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一組包括兩個或多個第一組，所述方法還包括向所述兩個或多個第一組中的每一個分配權(quán)重，所述權(quán)重是將所述兩個或多個第一組中的每一組看作是生成所述建議的因素。
8.如權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述分配包括用戶向兩個或多個第一組中的每一個分配權(quán)重。
9.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，相應(yīng)于所述第一組中的多個第一個人中的一個或多個的至少一個用戶喜好和用戶簡檔具有一個或多個特征，并且本方法還包括向一個或多個特征中的每一個分配權(quán)重，并且所述權(quán)重是把所述一個或多個特征中的每一個看作是生成所述建議的因素。
10.如權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，所述分配包括用戶向所述一個或多個特征中的每一個分配權(quán)重。
11.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，還包括向所述第二組中的多個第二個人中的一個或多個分配權(quán)重，所述權(quán)重是把所述多個第二個人中的每一個看作是生成所述建議的因素。
12.如權(quán)利要求11所述的方法，其特征在于，所述分配包括用戶向所述第二組中的多個第二個人中的一個或多個分配所述權(quán)重。
13.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二組包括兩個或多個第二組，所述方法還包括向所述兩個或多個第二組中的每一個分配一個權(quán)重，所述權(quán)重是把所述兩個或多個第二組中的每一個看作是生成所述建議的因素。
14.如權(quán)利要求13所述的方法，其特征在于，所述分配包括用戶向所述兩個或多個第二組中的每一個分配權(quán)重。
15.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，相應(yīng)于所述第二組中的多個第二個人中的一個或多個的至少一個用戶喜好和用戶簡檔具有一個或多個特征，并且本方法還包括向一個或多個特征中的每一個分配權(quán)重，并且所述權(quán)重是把所述一個或多個特征中的每一個看作是生成所述建議的因素。
16.如權(quán)利要求15所述的方法，其特征在于，所述分配包括用戶向所述一個或多個特征中的每一個分配權(quán)重。
17.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述識別包括用戶識別所述第一組中的多個第一個人。
18.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述識別包括用戶識別所述第二組中的多個第二個人。
19.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述識別包括自動生成所述第一組中的多個第一個人。
20.如權(quán)利要求19所述的方法，其特征在于，所述自動生成包括確定來自已有一組其它用戶的其它用戶對生成一項建議有用的程度；以及選擇一些其它用戶，作為其程度大于預(yù)定閾值的所述第一組的候選者。
21.如權(quán)利要求20所述的方法，其特征在于，還包括向所述用戶呈現(xiàn)所選擇的其它用戶，用于所述第一組中所述第一個人的選擇。
22.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述識別包括自動生成所述第二組中多個第二個人。
23.如權(quán)利要求22所述的方法，其特征在于，所述自動生成包括確定來自已有一組其它用戶的其它用戶對生成一項建議有用的程度；以及選擇一些其它用戶，作為其程度大于預(yù)定閾值的所述第二組的候選者。
24.如權(quán)利要求23所述的方法，其特征在于，還包括向所述用戶呈現(xiàn)所選擇的其它用戶，用于所述第二組中所述第二個人的選擇。
25.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述建議是電視節(jié)目建議。
26.一種生成建議的裝置，其特征在于，所述裝置包括識別第一組其它用戶的裝置(106，118)，所述第一組其它用戶具有多個第一個人，每一第一個人與被看作是生成用戶建議時的正面影響的至少一個用戶喜好和用戶簡檔相關(guān)；以及建議器(110)，用來根據(jù)所述第一組中所述多個第一個人中的一個或多個的至少一個用戶喜好和用戶筒檔來生成所述用戶建議。
27.如權(quán)利要求26所述的裝置，其特征在于，還包括用于識別第二組其它用戶的裝置(106，118)，所述第二組其它用戶具有多個第二個人，每一第二個人與被看作是生成用戶建議時的正面影響的至少一個用戶喜好和用戶簡檔相關(guān)；以及其中，由所述建議器生成所述建議還基于所述第二組中多個第二個人中的一個或多個的至少一個用戶喜好和用戶簡檔。
28.一種用生成用戶建議的計算機可讀介質(zhì)來實現(xiàn)的計算機程序產(chǎn)品，其特征在于，所述計算機程序產(chǎn)品中包括計算機可讀程序碼裝置，用來識別第一組其它用戶，所述第一組其它用戶具有多個第一個人，其每一個與被看作是生成用戶建議的正面影響的至少一個用戶喜好和用戶簡檔相關(guān)；以及計算機可讀程序碼裝置，用于根據(jù)所述第一組中多個第一個人中的一個或多個的至少一個用戶喜好和用戶簡檔來生成用戶建議。
29.一種由機器可讀的程序存儲裝置，用于實現(xiàn)可以由機器執(zhí)行的程序指令以執(zhí)行用于生成用戶建議的方法步驟，其特征在于，所述方法包括識別第一組其它用戶，所述第一組其它用戶具有多個第一個人，每一第一個人與被看作是生成用戶建議的正面影響的至少一個用戶喜好和用戶簡檔相關(guān)；以及根據(jù)所述第一組中多個第一個人中的一個或多個的至少一個用戶喜好和用戶簡檔，生成用戶建議。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種生成用戶建議的方法。本發(fā)明包括識別第一組其它用戶，第一組具有多個被看作是與生成一項建議的正面影響的用戶喜好和/或用戶簡檔相關(guān)的第一個人；以及根據(jù)第一個人的用戶喜好和/或用戶簡檔，生成用戶建議。本方法還可以包括識別第二組其它用戶，第二組具有多個被看作是與生成一項建議的負(fù)面影響的用戶喜好和/或用戶簡檔相關(guān)的第二個人；這里，生成該建議還基于第二個人的用戶喜好和/或用戶簡檔。
文檔編號G06Q10/00GK1890682SQ200480035942
公開日2007年1月3日 申請日期2004年11月30日 優(yōu)先權(quán)日2003年12月3日
發(fā)明者S·古塔, P·G·莫伊勒曼, W·F·J·維爾哈 申請人:皇家飛利浦電子股份有限公司