專利名稱：社交協(xié)同過濾的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明一般地涉及對可經(jīng)由諸如廣域網(wǎng)(例如環(huán)球網(wǎng)或互聯(lián)網(wǎng))之類的信息網(wǎng)絡(luò) 獲得數(shù)據(jù)執(zhí)行基于過濾器的搜索(例如，協(xié)同過濾)的裝置。
背景技術(shù)：
各種信息網(wǎng)絡(luò)(例如，廣播、衛(wèi)星或有線電視；諸如環(huán)球網(wǎng)或互聯(lián)網(wǎng)之類的廣域 網(wǎng))的用戶可獲得信息的指數(shù)增長要求以行之有效的方式來組織可獲得的信息的呈現(xiàn)。協(xié) 同過濾嘗試，基于通過在用戶感興趣的項(xiàng)目(例如，用戶最近在商業(yè)網(wǎng)站上觀看的項(xiàng)目)與 已被確定為用戶感興趣的其它項(xiàng)目之間建立關(guān)系來自動預(yù)測用戶的興趣，來組織信息向廣 域網(wǎng)(例如，環(huán)球網(wǎng))中的用戶的呈現(xiàn)。例如在網(wǎng)站“amazon.com”處示出的基于項(xiàng)目的協(xié) 同過濾(購買x的用戶還購買了 y)基于許多用戶既購買“x”也購買“y”則觀看(或購買) 項(xiàng)目“X”的另一用戶也可能對項(xiàng)目“y”感興趣這樣的前提條件。過濾內(nèi)容的其它示例包括人工指導(dǎo)規(guī)劃(例如，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)電視節(jié)目規(guī)劃)，根據(jù) 人口統(tǒng)計(jì)學(xué)來對個體分類的基于人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的目標(biāo)指定，基于內(nèi)容的目標(biāo)指定(例如，可 在網(wǎng)址“google, com/adsense”處的環(huán)球網(wǎng)上獲得的Google AdSense)，用戶定義的過濾器 (例如，可商用TiVo Digital Video Recorder上的TiVo WishList搜索)，基于流行度 的目標(biāo)指定，領(lǐng)域特定知識推薦系統(tǒng)(例如，可在網(wǎng)址“pandora, com”獲得)以及基于評級 的過濾(例如，由網(wǎng)站“netflix. com"上的在線服務(wù)“Netflix”提供的評級系統(tǒng))。

發(fā)明內(nèi)容
在一個實(shí)施例中，一種方法，包括通過網(wǎng)絡(luò)中的設(shè)備識別訪問過所述網(wǎng)絡(luò)的被標(biāo) 識用戶的用戶選擇偏好，所述識別基于由所述被標(biāo)識用戶執(zhí)行的用戶選擇輸入的累積，所 述用戶選擇輸入是相對于被呈現(xiàn)給用戶并標(biāo)識各個可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的輸入選項(xiàng)累積的，所 述累積包括識別未被所述被標(biāo)識用戶選擇的輸入選項(xiàng)；通過所述設(shè)備響應(yīng)于檢測到所述被 標(biāo)識用戶正在訪問所述網(wǎng)絡(luò)而確定具有與所述被標(biāo)識用戶共享的最高共享興趣相關(guān)性的 網(wǎng)絡(luò)用戶的群組，其中該確定基于(1)從所述可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中識別優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目，所述 優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目具有基于所述用戶選擇偏好針對所述被標(biāo)識用戶生成的最高相關(guān)項(xiàng)目親和 度值(item affinity value)；和(2)識別出基于各個用戶選擇偏好對所述優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目 中的每一個提供最高相關(guān)親和度值的第一網(wǎng)絡(luò)用戶；以及通過所述設(shè)備基于在未被呈現(xiàn)給 所述被標(biāo)識用戶的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中，基于各個用戶選擇偏好、為所述群組中的每個所述第一網(wǎng) 絡(luò)用戶確定所述優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目，來確定最有可能被所述被標(biāo)識用戶優(yōu)選的新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的 至少一個。在另一實(shí)施例中，一種設(shè)備包括網(wǎng)絡(luò)接口電路，所述網(wǎng)絡(luò)接口電路被配置用于確 定被標(biāo)識用戶正在訪問網(wǎng)絡(luò)，并且作為響應(yīng)，經(jīng)由用于向所述被標(biāo)識用戶呈現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)來輸 出對最有可能被所述被標(biāo)識用戶優(yōu)選的新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的至少一個的推薦；和處理器電路， 所述處理器電路被配置用于響應(yīng)于所述被標(biāo)識用戶訪問所述網(wǎng)絡(luò)來生成對新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的至少一個的推薦，所述處理器電路還被配置用于基于以下內(nèi)容來生成對新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的 至少一個的推薦基于由所述被標(biāo)識用戶執(zhí)行的用戶選擇輸入的累積來識別所述被標(biāo)識用 戶的用戶選擇偏好，所述用戶選擇輸入是對于呈現(xiàn)給用戶并且標(biāo)識各個可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的 輸入選項(xiàng)而被累積的，所述累積包括識別未被所述被標(biāo)識用戶選擇的輸入選項(xiàng)；響應(yīng)于檢 測到所述被標(biāo)識用戶正在訪問網(wǎng)絡(luò)而確定與所述被標(biāo)識用戶共享的最高共享興趣相關(guān)性 的網(wǎng)絡(luò)用戶的群組，該確定基于(1)從所述可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中識別優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目，所述優(yōu) 選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目具有基于所述用戶選擇偏好針對所述被標(biāo)識用戶生成的最高相關(guān)項(xiàng)目親和度 值和；和(2)識別出基于各個用戶選擇偏好對所述優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的每一個提供最高相關(guān) 親和度值的第一網(wǎng)絡(luò)用戶；基于在未被呈現(xiàn)給所述被標(biāo)識用戶的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中，基于各個用 戶選擇偏好、為所述群組中的每個所述第一網(wǎng)絡(luò)用戶確定所述優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目，來確定最有 可能被所述被標(biāo)識用戶優(yōu)選的新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的至少一個。


參考附圖，其中，具有相同標(biāo)號的元素表示類似的元素。在附圖中圖1圖示出根據(jù)示例實(shí)施例，用于執(zhí)行生成根據(jù)用戶品味個性化的推薦的社交協(xié) 同過濾(socially collaborative filtering)的示例系統(tǒng)。圖2圖示出根據(jù)示例實(shí)施例，用于生成根據(jù)用戶品味個性化的推薦的社交協(xié)同過 濾的示例執(zhí)行。圖3圖示出根據(jù)示例實(shí)施例，由圖1中生成根據(jù)用戶品味個性化的推薦的設(shè)備執(zhí) 行的示例方法。圖4A和圖4B圖示出由圖1的設(shè)備呈現(xiàn)給用戶的示例輸入選項(xiàng)，由用戶執(zhí)行的用 戶選擇輸入、以及未被用戶選擇的用戶輸入選項(xiàng)。圖5圖示出根據(jù)示例實(shí)施例，被標(biāo)識用戶的示例用戶選擇偏好，用戶選擇偏好基 于呈現(xiàn)給用戶的輸入選擇、由被標(biāo)識用戶執(zhí)行的用戶選擇輸入以及未被該被標(biāo)識用戶選擇 的輸入選項(xiàng)而累積。圖6圖示出根據(jù)示例實(shí)施例，基于相應(yīng)用戶選擇偏好的針對給定用戶的示例項(xiàng)目 親和度值。圖7圖示出根據(jù)示例實(shí)施例，由網(wǎng)絡(luò)用戶針對給定網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目提供的示例用戶親和度值。圖8圖示出根據(jù)示例實(shí)施例的最有可能被被標(biāo)識用戶優(yōu)選的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的優(yōu)先排 序列表的示例確定，該確定基于確定與被標(biāo)識用戶具有最高共享興趣相關(guān)性的最接近網(wǎng)絡(luò) 用戶以及識別出在類似的網(wǎng)絡(luò)用戶中具有最高相關(guān)項(xiàng)目親和度值的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目。圖9圖示出根據(jù)示例實(shí)施例的與被選擇的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目高度相關(guān)的項(xiàng)目的示例確定。
具體實(shí)施例方式具體實(shí)施例使得系統(tǒng)(例如，服務(wù)提供商、媒體內(nèi)容提供商、電子商務(wù)網(wǎng)站)能夠 基于跟蹤用戶行為以識別用戶選擇偏好，來向系統(tǒng)用戶提供個性化推薦。用戶的任意或所 有基于網(wǎng)絡(luò)的行為可以相對于呈現(xiàn)給用戶的上下文(context)，即呈現(xiàn)給用戶的輸入選項(xiàng) 被識別。用戶選擇偏好可以基于相對于呈現(xiàn)給用戶的上下文所識別的基于網(wǎng)絡(luò)的行為的累積來識別，所述累積不僅包括累積由被標(biāo)識用戶執(zhí)行的用戶選擇輸入，還包括識別和累積 被呈現(xiàn)(即，被提供)給用戶但是被用戶忽略的輸入選項(xiàng)。因此，當(dāng)在基于檢測未被用戶選 擇的各個輸入選項(xiàng)來在上下文中與被呈現(xiàn)給用戶(例如，在用戶選擇輸入選項(xiàng)的同時)但 是被被標(biāo)識用戶忽略的其它輸入選項(xiàng)相比較，用戶選擇輸入可以被更精確地評估。相對于被呈現(xiàn)給用戶但是被用戶忽略的上下文，用戶的用戶選擇輸入的累積表現(xiàn) 出可以由系統(tǒng)用來識別用戶選擇偏好的“社交相關(guān)動作”(socially relevant gestures) 0 社交相關(guān)動作可以包括例如基于用戶登錄或檢測唯一標(biāo)識令牌(例如，RFID標(biāo)簽、數(shù)字簽 名、cookie等等)來識別用戶；(例如，基于用戶用來訪問網(wǎng)絡(luò)的用戶裝置顯式或固有地提 供的存在信息或位置信息)識別用戶的物理或網(wǎng)絡(luò)位置；識別用戶歷史上關(guān)于所觀看的內(nèi) 容選擇過的內(nèi)容(例如，跟蹤用戶觀看了什么電視劇、電影等以及觀看了多長時間，或呈現(xiàn) 的內(nèi)容中用戶將其興趣改變成其它內(nèi)容或所瀏覽的內(nèi)容的位置)；識別用戶例如在在線表 單或社區(qū)中評論過的內(nèi)容或項(xiàng)目；識別用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問行為，例如，用來訪問網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的用 戶裝置的類型，訪問的持續(xù)時間，是否多個訪問裝置被并發(fā)利用，等等。對給定用戶的用戶選擇偏好的識別(基于已經(jīng)檢測到用戶的社交相關(guān)動作)可以 與系統(tǒng)內(nèi)所維護(hù)的網(wǎng)絡(luò)信息一起被用來動態(tài)生成該用戶的推薦，推薦基于利用網(wǎng)絡(luò)信息對 用戶選擇偏好的協(xié)同過濾。因此，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)信息對用戶選擇偏好應(yīng)用協(xié)同過濾導(dǎo)致對針對 用戶精確個性化的內(nèi)容的社交協(xié)同過濾。這里，由示例實(shí)施例執(zhí)行的社交協(xié)同過濾可以使得即使不同的用戶第一次訪問完 全相同的內(nèi)容(例如，諸如“Netflix”之類的電子商務(wù)網(wǎng)站或視頻或DVD網(wǎng)站)，這不同的 用戶也可以獨(dú)特地享受個人體驗(yàn)。由示例實(shí)施例執(zhí)行的社交協(xié)同過濾提供可以響應(yīng)于用戶的每個檢測到的社交相 關(guān)動作而被更新的個性化和上下文敏感的推薦。這些示例實(shí)施例可以響應(yīng)于每個連續(xù)的用 戶選擇輸入來更新給定用戶的用戶選擇偏好，包括相應(yīng)上下文，并且作為響應(yīng)，連續(xù)地為該 用戶生成更新的推薦。例如，響應(yīng)于系統(tǒng)檢測到用戶平日早上打開他或她的電視機(jī)，由示 例實(shí)施例的社交協(xié)同過濾可以從用戶最有可能偏好的用戶社交相關(guān)動作中確定特定的新 聞頻道，并且作為響應(yīng)，向用戶呈現(xiàn)他或她最偏好的TV新聞頻道(例如，與Fox New相對的 CNN或本地新聞)。檢測到頻道改變的請求可以使得示例實(shí)施例基于依賴于社交相關(guān)動作 的用戶選擇偏好來提供下一喜歡的內(nèi)容(例如，針對特定運(yùn)動種類或運(yùn)動隊(duì)量身定制的體 育新聞)，并且不提供與用戶不喜歡的某些運(yùn)動隊(duì)有關(guān)的任何新聞。因此，響應(yīng)于用戶的每個社交相關(guān)動作進(jìn)行的用戶選擇偏好更新被用來增大被呈 現(xiàn)(即，被提供)給用戶的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的親和度，換而言之，加強(qiáng)用戶與被呈現(xiàn)給用戶的網(wǎng)絡(luò) 項(xiàng)目之間的關(guān)系。用戶選擇偏好的更新還可以被用來減小被呈現(xiàn)給用戶的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的親和 度，以減小相應(yīng)關(guān)系的強(qiáng)度，例如，在被用戶忽略的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目或檢測到表現(xiàn)出用戶不喜歡某 些網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的社交相關(guān)動作的情況中。如以下更詳細(xì)描述的，在該說明書中使用的術(shù)語“網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目”是指用戶可以經(jīng)由網(wǎng) 絡(luò)直接消費(fèi)的在線內(nèi)容(例如，在線視頻、音樂、電子書、在線文章、書面評論等等)，以及顯 式地表示用戶可以使用用于消費(fèi)的網(wǎng)絡(luò)獲得的有形貨物(或其集合)的網(wǎng)絡(luò)對象(例如， 經(jīng)由“Netflix. com”或“Amazon, com”訂購DVD視頻，經(jīng)由“Amazon, com”訂購諸如書、視頻 之類的有形貨物等等)。因此，術(shù)語“網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目”不包括可以與在線內(nèi)容或表示有形貨物的網(wǎng)絡(luò)對象相關(guān)聯(lián)的評級(例如，基于星的評級)等；而是這樣的評級被用來識別相對于所識 別的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的社交相關(guān)動作。圖1圖示出根據(jù)示例實(shí)施例，用于執(zhí)行生成根據(jù)用戶品味個性化的推薦的社交協(xié) 同過濾的示例系統(tǒng)。系統(tǒng)10包括被配置用于檢測來自在可識別用戶16的控制下的用戶裝 置14的用戶選擇輸入。示例用戶裝置14可以包括用于智能數(shù)字電視系統(tǒng)的遙控器14a， 具有網(wǎng)絡(luò)瀏覽器的個人計(jì)算機(jī)14b，基于IP的電話14c (例如，語音IP電話)，和/或被配 置用于無線語音IP通信的web使能的蜂窩電話1 4d。IP電話14c和web使能的蜂窩電話 14d還包括web瀏覽器。每個用戶裝置14可以被配置用于將用戶選擇輸入直接地或經(jīng)由中間裝置(例如， 被配置用于向網(wǎng)絡(luò)12發(fā)送請求的有線或衛(wèi)星電視機(jī)頂盒；在客戶駐地的本地訪問路由器， 等等)發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)12，到服務(wù)器18，服務(wù)器18被配置用于通過向請求的用戶裝置14提供 推薦的內(nèi)容來對用戶選擇輸入做出響應(yīng)。如以下將更詳細(xì)描述的，服務(wù)器18包括網(wǎng)絡(luò)接口電路20和處理器電路22。網(wǎng)絡(luò) 接口電路20可以被配置用于從用戶裝置14接收或檢測用戶選擇輸入；網(wǎng)絡(luò)接口電路20還 可以被配置用于訪問下述數(shù)據(jù)庫24、26和/或28 ；網(wǎng)絡(luò)接口電路20還可以被配置用于向 用戶裝置14輸出個性化推薦，其中，個性化推薦可以包括基于由處理器電路22執(zhí)行的社交 協(xié)同過濾最有可能被確定為被識別的用戶16偏好的至少一個新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目。被提供給用戶 裝置的新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目可以被實(shí)現(xiàn)為可從可識別提供商30獲得的推薦內(nèi)容的參考(例如，同一 資源標(biāo)識符(URI))，或者以基于服務(wù)器18從內(nèi)容或服務(wù)提供商30檢索推薦內(nèi)容而被呈現(xiàn) 給用戶16消費(fèi)(S卩，由用戶消費(fèi))的實(shí)際內(nèi)容的形式實(shí)現(xiàn)。示例服務(wù)器18可以被實(shí)現(xiàn)為在向用戶16提供內(nèi)容服務(wù)的內(nèi)容提供商的接入網(wǎng)12 的頭端處實(shí)現(xiàn)的單個服務(wù)器，接入網(wǎng)12提供經(jīng)由諸如互聯(lián)網(wǎng)之類的廣域網(wǎng)對其它內(nèi)容或 服務(wù)提供商30的訪問；可替換地，示例服務(wù)器18可以被實(shí)現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)12內(nèi)的分布式服務(wù)器 系統(tǒng)，其中分布式服務(wù)器系統(tǒng)內(nèi)的第一服務(wù)器接收用戶輸入并且更新用戶選擇偏好(以下 描述)，分布式服務(wù)器系統(tǒng)內(nèi)的第二服務(wù)器基于更新的用戶選擇偏好來確定并輸出針對用 戶16個性化的推薦；可替換地，第一服務(wù)器可以通過檢測用戶輸入并向用戶提供新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng) 目的推薦來與用戶交互，并且第二(后端)服務(wù)器可以生成要被呈現(xiàn)給用戶的新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目 的推薦，其中，第一服務(wù)器或第二服務(wù)器中任一者可以從用戶輸入確定社交相關(guān)動作。示例 服務(wù)器18還可以被實(shí)現(xiàn)為經(jīng)由諸如互聯(lián)網(wǎng)之類的廣域網(wǎng)向用戶16提供各種服務(wù)的內(nèi)容提 供商網(wǎng)絡(luò)30的一部分。這里將在單個集成服務(wù)器的上下文中描述示例服務(wù)器18來簡化示例實(shí)施例描 述。關(guān)于服務(wù)器18描述的操作還可以以各種形式實(shí)現(xiàn)，包括在可由用戶裝置14本地達(dá)到 的接入網(wǎng)內(nèi)實(shí)現(xiàn)的分布式服務(wù)器系統(tǒng)或在用戶裝置可經(jīng)廣域網(wǎng)遠(yuǎn)程達(dá)到的內(nèi)容提供商網(wǎng) 絡(luò)內(nèi)實(shí)現(xiàn)的分布式服務(wù)器系統(tǒng)。服務(wù)器18可以基于以信息的檢索為基礎(chǔ)執(zhí)行社交協(xié)同過濾，來為用戶16生成個 性化推薦，其中所述信息可以存儲在用戶數(shù)據(jù)庫24、項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫26和/或社區(qū)數(shù)據(jù)庫28 中。用戶數(shù)據(jù)庫24可以被配置用于存儲與用戶16有關(guān)的信息，包括用戶簡檔(pr0file)32 和用戶選擇偏好34。用戶簡檔32可以包括有關(guān)用戶16的信息，包括與用戶裝置14所利 用的任意網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的建立和維護(hù)有關(guān)的個人賬戶訂閱信息；用戶簡檔32還可以包括與被標(biāo)識用戶16具有緊密關(guān)系的其它網(wǎng)絡(luò)用戶的身份(S卩，用戶與用戶關(guān)系)，例如，即時消息 會話或蜂窩電話訂閱的“好友列表”，或在線論壇中被用戶識別為“喜歡的”用戶或“討厭的” 用戶的用戶。以下將參考圖5更詳細(xì)描述的用戶選擇偏好34可以基于由被標(biāo)識用戶16相 對于這些用戶選擇輸入的上下文(即，相對于與被用戶選擇的輸入選項(xiàng)一起被并發(fā)地呈現(xiàn) 給用戶的其它輸入選項(xiàng))執(zhí)行的用戶選擇輸入累積來圖示出被標(biāo)識用戶16的社交相關(guān)動 作。如下所述，被標(biāo)識用戶16的社交相關(guān)動作可以被用來建立各種關(guān)系，例如，標(biāo)識出被標(biāo) 識用戶16表現(xiàn)出對其具有最高的親和度(即，偏好)的那些網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的用戶項(xiàng)目關(guān)系。項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫26可以被配置用于存儲有關(guān)可用于呈現(xiàn)給用戶的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的信息， 包括下述項(xiàng)目與項(xiàng)目關(guān)系和項(xiàng)目與用戶關(guān)系。社區(qū)數(shù)據(jù)庫28可以包括標(biāo)識被標(biāo)識用戶16 與基于社區(qū)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的其它元素之間的關(guān)系，例如留言板、基于互聯(lián)網(wǎng)的推薦站點(diǎn)、基于 互聯(lián)網(wǎng)的社區(qū)網(wǎng)站等等，其中，被標(biāo)識用戶16可以識別其自身在政治興趣、愛好、“喜歡的” 用戶、“討厭的”用戶、偏好的內(nèi)容或回避的內(nèi)容上具有特定的偏好。社區(qū)數(shù)據(jù)庫28對于實(shí) 現(xiàn)本示例實(shí)施例不是必須的，而是可以加入到額外社交相關(guān)動作的生成。圖2圖示出根據(jù)示例實(shí)施例，圖1的處理器電路的社交協(xié)同過濾的總的示例執(zhí)行。 如下所述，處理器電路22可以訪問數(shù)據(jù)庫24、26和/或28的任意一者，來基于處理器電路 22的社交協(xié)同過濾38的執(zhí)行確定被標(biāo)識用戶16最偏好的新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的推薦列表36。具 體地，處理器電路22可以基于使用協(xié)同過濾技術(shù)44來向可獲得的網(wǎng)絡(luò)信息42應(yīng)用由用戶 選擇偏好34表現(xiàn)出的社交相關(guān)動作40，來執(zhí)行社交協(xié)同過濾38。 網(wǎng)絡(luò)信息42可以包括圖示出給定網(wǎng)絡(luò)對象對另一網(wǎng)絡(luò)對象的親和度的單向關(guān) 系。例如，網(wǎng)絡(luò)信息42可以包括單向用戶-用戶關(guān)系46，單向用戶-項(xiàng)目關(guān)系48，單向項(xiàng) 目-項(xiàng)目關(guān)系50和單向項(xiàng)目-用戶關(guān)系52。如下所述，處理器電路22可以基于社交相關(guān) 動作40來確定關(guān)系46、48、50和52中的每一個，并且將關(guān)系46、48、50和52存儲在合適的 數(shù)據(jù)庫24、26或28中，以備例如將來用于響應(yīng)于另外檢測到的社交相關(guān)動作來更新關(guān)系 46、48、50 和 52。由處理器電路22確定并存儲在用戶簡檔32和/或社區(qū)數(shù)據(jù)庫28中的用戶與用 戶關(guān)系46可以表現(xiàn)出由處理器電路22確定的在一個人與另一個人之間的特定親和度，其 中，給定的人(A)可能基于緊密的私人或商業(yè)關(guān)系而對另一個人(B)具有強(qiáng)烈的親和度，而 第二個人(B)可能對第一個人(A)表現(xiàn)出不那么大的親和度，例如，在管理者或受歡迎的個 人(B)受另一個人(A)尊敬的情況中。因此，用戶A和B可以表現(xiàn)彼此不對稱的(S卩，不相 等的)親和度值。用戶與用戶關(guān)系46通常僅在相關(guān)用戶(例如A)建立或更新(例如，修 改或刪除)與另一用戶(B)的關(guān)系時才被更新；因此，用戶與用戶關(guān)系46不作為用戶(A) 的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的交互的結(jié)果而被更新。例如被處理器電路22存儲在用戶選擇偏好34中并且以下關(guān)于圖6和圖8來描述 的用戶-項(xiàng)目關(guān)系48可以表現(xiàn)由處理器電路22生成的特定親和度值，并且這些特定親和 度值代表呈現(xiàn)給用戶16的可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目58，對于這些可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目58相應(yīng)用戶16已 經(jīng)表示出最大興趣或親和度。表現(xiàn)出用戶-項(xiàng)目關(guān)系48的相對親和度或“強(qiáng)度”的特定親 和度值在圖6中被示出為“項(xiàng)目親和度值” 54?？梢杂商幚砥麟娐?2生成并被存儲在項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫26中的項(xiàng)目-項(xiàng)目關(guān)系50可 以表現(xiàn)出不同的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目之間的預(yù)定關(guān)系，例如在產(chǎn)品與不同的附件之間所建立的關(guān)系(例如，用于手機(jī)或其它電池控制的裝置的電池充電器)；基于相同演員、女演員、導(dǎo)演等的 相似視頻內(nèi)容之間的關(guān)系；由相同表演者寫的或表演的音樂，等等。項(xiàng)目-項(xiàng)目關(guān)系50也 可以基于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的分析和網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目之間的比較的執(zhí)行來表現(xiàn)由處理器電路22確定的關(guān) 系。示例項(xiàng)目-項(xiàng)目關(guān)系50可以用電子商務(wù)網(wǎng)站表示，該電子商務(wù)網(wǎng)站用購買產(chǎn)品“X”的 人也購買了產(chǎn)品“Y”這樣的描述來呈現(xiàn)“X”和有關(guān)的產(chǎn)品“Y”。用于實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目-項(xiàng)目關(guān)系 50的示例技術(shù)包括領(lǐng)域特定知識實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域特定知識的示例包括由ChoiceStreanK網(wǎng)址 "choicestream. com")提供的商業(yè)上可獲得的確定電影之間的等同物的過濾，或者用于確 定基于文本的內(nèi)容中的概念之間的相似性的ExpertSystems技術(shù)。處理器電路22使用項(xiàng) 目-項(xiàng)目關(guān)系50使得能夠更有效并更快地確定被添加到系統(tǒng)10 ( S卩，使得系統(tǒng)10可用的) 新內(nèi)容(即，新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目)的等同物。這樣的關(guān)系分析可以在任意時間被執(zhí)行，包括網(wǎng)絡(luò)項(xiàng) 目被添加到系統(tǒng)10時，任意用戶訪問網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目時，或在系統(tǒng)10內(nèi)的內(nèi)容的后臺掃描期間?？梢杂商幚砥麟娐?2確定并被存儲在項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫26中的項(xiàng)目-用戶關(guān)系52可 以針對給定項(xiàng)目表現(xiàn)由處理器電路22確定的網(wǎng)絡(luò)用戶對給定項(xiàng)目的相對親和度或“強(qiáng)度”: 表現(xiàn)項(xiàng)目-用戶關(guān)系52的“強(qiáng)度”的特定親和度值在圖7和圖9中被示出為“用戶親和度 值”56，其中，對給定項(xiàng)目62具有最強(qiáng)親和度(基于它們相應(yīng)項(xiàng)目親和度值54)的網(wǎng)絡(luò)用戶 在項(xiàng)目-用戶關(guān)系52內(nèi)被識別。因此，每個項(xiàng)目-用戶關(guān)系52具有相應(yīng)“鏡像”(即，相反 的)用戶-項(xiàng)目關(guān)系48。針對關(guān)系48和52使用不同的數(shù)據(jù)庫提供更有效的映射，盡管可 以預(yù)見單個數(shù)據(jù)庫可以用來構(gòu)建關(guān)系48和52，而不論映射方向如何。服務(wù)器18中任意被公開的電路(包括網(wǎng)絡(luò)接口電路20、處理器電路22和存儲器 電路23以及它們相關(guān)聯(lián)的組件)可以以多種形式實(shí)現(xiàn)。所公開的電路的示例實(shí)現(xiàn)包括以 諸如可編程邏輯陣列(PLA)、現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)之類的邏輯陣列，或者通過對諸如 專用集成電路(ASIC)之類的集成電路進(jìn)行掩膜編程來實(shí)現(xiàn)。這些電路中的任意電路都可 以使用由諸如微處理器電路(未示出)之類的相應(yīng)內(nèi)部處理器電路執(zhí)行的基于軟件的可執(zhí) 行資源來實(shí)現(xiàn)，其中，執(zhí)行內(nèi)部存儲器電路(例如，在存儲器電路23內(nèi))中所存儲的可執(zhí)行 代碼使得處理器電路將應(yīng)用狀態(tài)變量存儲到處理器存儲器中，創(chuàng)建執(zhí)行這里所述的電路的 操作的可執(zhí)行應(yīng)用資源(例如，應(yīng)用實(shí)例)。因此，該說明書中使用的術(shù)語“電路”既指包括 用于執(zhí)行所述操作的邏輯的基于硬件的電路，也指包括處理器存儲器中用于存儲由于處理 器執(zhí)行可執(zhí)行代碼而修改的應(yīng)用狀態(tài)數(shù)據(jù)和應(yīng)用變量的保留部分的基于軟件的電路。存儲 器電路23例如可以使用諸如可編程只讀存儲器(PR0M)或EPR0M之類的非易失性存儲器和 /或諸如DRAM之類的易失性存儲器來實(shí)現(xiàn)。此外，任何對“輸出消息”或“輸出分組”(等)的提及都可以基于以數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的形 式創(chuàng)建消息/分組并且將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲到所公開的設(shè)備中的有形存儲介質(zhì)中(例如，發(fā)送 緩沖器中)來實(shí)現(xiàn)。任何對“輸出消息”或“輸出分組”(等)的提及也可以包括將有形存儲 介質(zhì)中所存儲的消息/分組經(jīng)由通信介質(zhì)(例如，適當(dāng)?shù)挠芯€或無線鏈路)電傳送(例如， 在適當(dāng)時，經(jīng)由有線電流或無線電場)至另一網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)(在適當(dāng)時，也可以使用光傳送)。 類似地，任何對“接收消息”或“接收分組”(等)的提及都可以基于所公開的設(shè)備檢測消息 /分組在通信介質(zhì)上的電(或光)傳送并且將所檢測到的傳送存儲為所公開的設(shè)備中的有 形存儲介質(zhì)中(例如，在接收緩沖器中)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)。還要注意，存儲器電路23可 以由處理器電路22例如基于由處理器電路22執(zhí)行的存儲器地址指派和分區(qū)來動態(tài)實(shí)現(xiàn)。此外，處理器電路22可以被實(shí)現(xiàn)為多處理器系統(tǒng)或基于分布式服務(wù)器系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)。圖3圖示出根據(jù)示例實(shí)施例，圖1的服務(wù)器18用于基于社交協(xié)同過濾38的執(zhí)行 來生成根據(jù)用戶品味個性化的推薦36的示例方法。圖3中所描述的步驟可以被實(shí)現(xiàn)為被 存儲在計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)(例如，軟盤、硬盤、ROM、EEPR0M、非易失性RAM、CD-ROM等等)上并 基于處理器執(zhí)行代碼來完成的可執(zhí)行代碼或編碼邏輯；這里所描述的步驟也可被實(shí)現(xiàn)為編 碼進(jìn)一種或多種有形介質(zhì)(例如，可編程邏輯陣列或裝置，現(xiàn)場可編程門陣列、可編程陣列 邏輯、專用集成電路等)中以用于執(zhí)行的可執(zhí)行邏輯。服務(wù)器18的網(wǎng)絡(luò)接口電路20能夠在步驟70中檢測用戶(“P1”)16正在訪問網(wǎng) 絡(luò)12，例如檢測來自專門尋址到網(wǎng)絡(luò)接口電路20的用戶裝置14之一的請求；可替換地，在 分布式服務(wù)器系統(tǒng)中，網(wǎng)絡(luò)接口電路20可以接收來自網(wǎng)絡(luò)12內(nèi)已經(jīng)接收到用戶請求的另 一服務(wù)器(未示出)的請求。用戶(例如，“Pl”)16可以由服務(wù)器18或其它服務(wù)器(未 示出)例如基于識別相應(yīng)用戶裝置14的裝置地址、用戶請求內(nèi)所指定的用戶標(biāo)識符、標(biāo)識 用戶16的物理或網(wǎng)絡(luò)存在的指示符等使用不同技術(shù)來識別。如果在步驟72中，用戶是未 知的，則處理器電路在步驟74中創(chuàng)建新的用戶標(biāo)識符條目，并且向該新的用戶(訪問裝置 14)發(fā)送默認(rèn)介紹頁面，該頁面包括標(biāo)識各個可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的輸入選項(xiàng)的列表(例如，諸 如電影、電子商務(wù)購物、互聯(lián)網(wǎng)消息論壇、搜索操作之類的產(chǎn)品和服務(wù))。假定在步驟72中，用戶已知是被標(biāo)識用戶16，則服務(wù)器18 (或分布式服務(wù)器系統(tǒng) 中的另一服務(wù)器)中的處理器電路22可以在步驟76中響應(yīng)于用戶16的每個輸入，基于相 對于被呈現(xiàn)給標(biāo)識各個可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的用戶的輸入選項(xiàng)(即，相應(yīng)用戶選擇輸入的上下 文)而識別出用戶選擇輸入以及任意未被選擇的輸入選項(xiàng)(表示用戶16忽略了這些未被 選擇的輸入選項(xiàng))，來更新用戶選擇偏好34。以下，將針對圖4Α和圖4Β來更詳細(xì)地描述相 對于被呈現(xiàn)給用戶的上下文來識別用戶選擇輸入。如4Α圖示出被呈現(xiàn)給用戶16的示例輸入選項(xiàng)64以及標(biāo)識各個可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目 (例如，所識別的內(nèi)容或有形的產(chǎn)品)。輸入選項(xiàng)64可以以一個或多個網(wǎng)頁的形式呈現(xiàn)給 用戶16，這一個或多個網(wǎng)頁提供可由用戶16購買的可獲得的產(chǎn)品的用戶菜單66。圖4Α中 所示的用戶菜單66圖示出可由用戶16隨時間輸入的多個選擇66a和66b ；因此，用戶菜單 66圖示出由用戶16針對不同的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目58進(jìn)行過的多個選擇66a和66b的累積。處理器 電路22可以在步驟76中響應(yīng)于用戶16的每個輸入66a和66b來更新圖5中所示的用戶 選擇偏好34，包括指示用戶16對相應(yīng)被選擇的輸入選項(xiàng)64具有較強(qiáng)的親和度的正面的用 戶選擇輸入66a和/或指示用戶16對相應(yīng)被選擇的輸入選項(xiàng)64具有較弱的親和度的負(fù)面 的用戶選擇輸入66b。因此，用戶選擇偏好34可以由處理器電路22在步驟76中針對每個 檢測到的用戶輸入66a來更新，以指示用戶已經(jīng)表示出有利親和度(“喜歡”)的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目 100;從前述內(nèi)容顯而易見，對相同或相似項(xiàng)目的多次請求可以引起用戶選擇偏好的更新， 該更新可以指示對給定的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目58的較強(qiáng)的親和度。如圖4A中所示，處理器電路22還可以通過還識別可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目58的呈現(xiàn)66 內(nèi)未被用戶16選擇的輸入選項(xiàng)來確定相應(yīng)用戶選擇輸入66a或66b的上下文。因此，處理 器電路22可以通過給用戶選擇偏好中增加標(biāo)識輸入選項(xiàng)68未被被標(biāo)識用戶16選擇的“忽 略”類別，來標(biāo)識出未被用戶16選擇，而是被喜歡正面的選擇64a或者負(fù)面的選擇64b的用 戶16忽略的輸入選項(xiàng)68。
圖4B圖示出例如可以以視頻指南106的形式呈現(xiàn)給用戶的附加輸入選項(xiàng)64。如 圖4B所示，用戶16可以使用遙控器14a來導(dǎo)航視頻指南106以將特定輸入選項(xiàng)64高亮 108 響應(yīng)于用戶16按壓選擇鍵110來觀看高亮的輸入選項(xiàng)108，處理器電路22可以在步驟 76中更新用戶選擇偏好34，來指示用戶16已經(jīng)對高亮的輸入選項(xiàng)(例如，紀(jì)錄片《羅馬帝 國》)108表示出積極正面親和度100，以及識別出被用戶16忽略的其它網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目64。從圖 4A、圖4B和圖5中顯而易見，基于用戶16隨后的輸入選擇，例如，響應(yīng)于檢測到用戶按壓記 錄鍵112(指示基于相應(yīng)正面的用戶選擇輸入66a的正面的親和度100)或用戶16按壓刪 除鍵114(指示與由刪除鍵114表示的負(fù)面的用戶選擇輸入66b相應(yīng)負(fù)面的親和度102)，各 種網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目可以從被忽略的種類104移動到受歡迎的親和度種類100或不受歡迎的親和度 種類102中。處理器22還可以基于用戶請求有關(guān)給定輸入選項(xiàng)64的附加信息116來更新 用戶選擇偏好34。因此，用戶選擇偏好34可以在圖3的步驟76中響應(yīng)于每個相應(yīng)用戶選擇輸入(例 如，66a、66b、110、112和114)而被更新如前所述，用戶選擇偏好34可以由在步驟70中接 收請求的同一服務(wù)器18中的處理器電路22或由分布式服務(wù)器環(huán)境中的另一服務(wù)器(未示 出)來更新。更新后的用戶選擇偏好34可以由服務(wù)器18中的處理器電路22(或另一分布 式服務(wù)器)用來在步驟76中針對用戶(“Pl”)16生成項(xiàng)目親和度值54，如圖6所示。具 體地，處理器電路22可以解析用戶選擇偏好34，來以項(xiàng)目親和度值54的形式對用戶16對 給定網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目(用項(xiàng)目標(biāo)識符58標(biāo)識)的相對“強(qiáng)度”進(jìn)行量化，其中，較高的值指示用戶 16對相應(yīng)項(xiàng)目58的較強(qiáng)的關(guān)系，零值指示對相應(yīng)項(xiàng)目58沒有偏好(例如，該項(xiàng)目已被忽 略)，并且較大的負(fù)數(shù)指示用戶16對相應(yīng)項(xiàng)目58較強(qiáng)的討厭。響應(yīng)于在圖3的步驟76中(由相同服務(wù)器18或分布式服務(wù)器環(huán)境中的另一服務(wù) 器)更新用戶選擇偏好34，處理器電路22可以在步驟78中針對每個相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目62 (圖 7中示出)生成和/或更新用戶親和度值56，例如，具有相應(yīng)呈現(xiàn)給用戶的輸入選項(xiàng)的每個 網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目。具體地，處理器電路22可以基于識別出由網(wǎng)絡(luò)用戶60指派的最高項(xiàng)目親和度 值54(圖6中示出)的次序來識別每個網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目62的用戶親和度值56，使得圖7的每個用 戶親和度值56標(biāo)識相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)用戶(例如，“P362)60對相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目(例如，‘‘H”)62的 相應(yīng)親和度(例如，“301”)。因此，每個用戶親和度值56基于相應(yīng)用戶的相應(yīng)用戶選擇偏 好 34(例如，“P362”)。圖7中所示的用戶親和度值56也可以在圖3的步驟78中，例如響應(yīng)于所檢測到 的不一定表示對可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的“請求”的用戶選擇輸入被更新，而不一定依賴用戶選擇 偏好34。具體地，檢測到的用戶選擇輸入可以表示用戶對可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的偏好的社交相 關(guān)動作，其例如是用戶對可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的主觀評級這樣的形式。用戶的提供表現(xiàn)有關(guān)可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的偏好(非常受歡迎或非常不受歡迎)的用 戶選擇輸入這樣的社交相關(guān)動作被認(rèn)為比偏好的實(shí)際值更重要。具體地，傳統(tǒng)的協(xié)同過濾 系統(tǒng)依賴由用戶指派的實(shí)際評級來預(yù)測用戶的品味。這樣的用于識別與活動用戶共享相 同評級方式的用戶的方法依賴于識別已經(jīng)對相同的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目選擇了相同評級值的用戶；換 而言之，傳統(tǒng)的協(xié)同過濾系統(tǒng)基于識別出對相同網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目共享相同評級值的用戶來建立用 戶-用戶關(guān)系。因此，如果用戶“A”針對給定的項(xiàng)目“X”輸入五星評級 并且用戶“B”也針 對同一項(xiàng)目“X”輸入五星評級，則傳統(tǒng)的協(xié)同過濾系統(tǒng)會基于用戶“A”和“B”兩者都針對同一項(xiàng)目“X”輸入相同評級值(五星)而在這兩個用戶之間建立關(guān)系。這樣的協(xié)同過濾技 術(shù)已被用來確定群體(即，具有類似品味的個體的群組)。固定群體(使用固定的人口數(shù) 據(jù))的示例例如由加利福尼亞州圣地哥亞的Claritas公司的ClaritasPrizm Clustering 示出。相比之下，所公開的實(shí)施例不存儲評級值，所公開的實(shí)施例也不必依賴由用戶指 派的評級值。事實(shí)上，發(fā)明人已經(jīng)發(fā)現(xiàn)實(shí)際的評級值在確定推薦時幾乎沒有什么意義(例 如，歸因于由甚至相同的用戶在不同的時間使用的主觀的和不一致的標(biāo)準(zhǔn))。而是發(fā)明人已 經(jīng)發(fā)現(xiàn)用戶對給定網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的興趣(受歡迎的或負(fù)面的)的更有效和更可靠的指示是檢測 已經(jīng)付出努力來對網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目評級的用戶。換而言之，在確定用戶的興趣時，檢測針對項(xiàng)目的 評級的存在比評級值更重要。因此，處理器電路可以基于在圖3的步驟78中響應(yīng)于檢測到用戶選擇輸入而更新 相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目58的項(xiàng)目親和度值54，將用戶提供推薦的動作記錄在用戶選擇輸入中作為 社交相關(guān)動作。例如，用戶指定“一星評級”(表示最負(fù)面的評級)的用戶選擇輸入可以使 得處理器電路22在圖3的步驟78中，在網(wǎng)絡(luò)用戶和所評級的項(xiàng)目之間應(yīng)用負(fù)面的親和度 加權(quán)；相比之下，用戶指定“五星評級”(表示最正面的評級)的用戶選擇輸入可以使得處理 器電路22在圖3的步驟78中對所評級的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目應(yīng)用正面的親和度加權(quán)(例如，將現(xiàn)有 的項(xiàng)目親和度值54增大規(guī)定的量“+25”)；“一星評級”與“五星評級”之間的評級可以使 得處理器電路22在圖3的步驟78中在負(fù)面的親和度值和正面的親和度值之間應(yīng)用非零親 和度加權(quán)(例如，通過乘以規(guī)定的量“_2”來降低有的項(xiàng)目親和度值54)。因此，檢測用戶的 最負(fù)面的評級或最正面的評級可以使得處理器電路22檢測該評級作為相應(yīng)具有可識別的 親和度值的正面的或負(fù)面的社交相關(guān)動作。然而，在確定用戶的興趣時，檢測在最負(fù)面的評級和最正面的評級之間的用戶的 中等評級固有地不可靠；因此，處理器電路22可以將中間評級檢測為具有可忽略的親和度 值的社交相關(guān)動作，可忽略的親和度值指示該社交相關(guān)動作對確定用戶興趣具有最小的影 響。因此，與用戶的實(shí)際評級值輸入相對，處理器電路22可以評估社交相關(guān)動作的值作為 用戶的評級輸入的結(jié)果，其中，強(qiáng)烈的討厭或強(qiáng)烈的喜歡比中等輸入更可靠和更有意義。在 評級操作被執(zhí)行之后，所公開的實(shí)施例不存儲實(shí)際評級值，而是基于更新相應(yīng)項(xiàng)目親和度 值54來記錄在確定上下文內(nèi)執(zhí)行評級操作的用戶的社交相關(guān)動作。基于更新相應(yīng)項(xiàng)目親和度值來記錄社交相關(guān)動作還使得處理器電路22能夠累積 用戶在不同情形中評估相同項(xiàng)目的多個動作。因此，如果用戶在三個分別的情形中提供對 給定網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目指派最高評級的用戶輸入(例如，在幾天或幾周的過程中)，則處理器電路22 可以響應(yīng)于每個檢測到的社交相關(guān)動作來增大用戶對評級的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的項(xiàng)目親和度值54。 因此，對網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目指派最高評級的每個社交相關(guān)動作都引起表示用戶對所評級的內(nèi)容的親 和度的項(xiàng)目親和度值54的增大。相比之下，依賴于評級的值的傳統(tǒng)系統(tǒng)將僅存儲最近被輸 入的評級值。因此，與評級的值相對，認(rèn)為評級的動作作為社交相關(guān)動作是重要的。相對于被忽略的輸入選項(xiàng)來累積用戶的多個用戶選擇輸入的另一示例可以是用 戶在之前的呈現(xiàn)期間反復(fù)忽略輸入選項(xiàng)的情形之后選擇該輸入選項(xiàng)。例如，用戶在五次連 續(xù)的呈現(xiàn)上忽略輸入選項(xiàng)，則相應(yīng)項(xiàng)目親和度值54可以被減少基于用戶忽略該輸入選項(xiàng) 的相應(yīng)負(fù)加權(quán)；然而，如果在下一連續(xù)的呈現(xiàn)上，用戶選擇了之前被忽略的輸入選項(xiàng)，則可以對項(xiàng)目親和度值54添加超過之前累積的負(fù)加權(quán)的高得多的正加權(quán)，導(dǎo)致凈的正的項(xiàng)目 親和度值54。因此，處理器電路22可以將社交相關(guān)動作識別為增大至少一個項(xiàng)目親和度值(正 面的社交相關(guān)動作)，減小至少一個項(xiàng)目親和度值(負(fù)面的社交相關(guān)動作)，或在任意項(xiàng)目 親和度值中幾乎不生成或不生成變化(中性的社交相關(guān)動作)。正面的社交相關(guān)動作可以 例如響應(yīng)于用戶16創(chuàng)建內(nèi)容，提交對內(nèi)容的正面評論，對該內(nèi)容提供強(qiáng)的正面評級(S卩，五 星評級)或在在線社區(qū)中向另一用戶或用戶群組推薦該內(nèi)容而被處理器22檢測到。中性 的社交相關(guān)動作可以例如響應(yīng)于用戶16(例如，以指示對該內(nèi)容的中等興趣的短暫間隔) 觀看該內(nèi)容，或?qū)υ搩?nèi)容提供中性評級(例如，2-4星評級)而被處理器22檢測到。負(fù)面的 社交相關(guān)動作可以例如響應(yīng)于用戶16在多次呈現(xiàn)提供中反復(fù)忽略內(nèi)容，對該內(nèi)容提交負(fù) 面評論，提供強(qiáng)的負(fù)面評級(例如，5星評級系統(tǒng)中的1星評級)，或放棄觀看該內(nèi)容而被處 理器22檢測到。再參考圖3，在更新用戶選擇偏好34、用戶-項(xiàng)目關(guān)系48和/或項(xiàng)目-用戶關(guān)系 52 (以及圖1中所示的合適的數(shù)據(jù)庫中的存儲)之后，服務(wù)器18的處理器電路22可以通過 在步驟80中響應(yīng)于處理器電路22檢測出被標(biāo)識用戶(“P1”) 16正在訪問網(wǎng)絡(luò)而確定與用 戶16具有最高共享興趣相關(guān)性的最接近網(wǎng)絡(luò)用戶(CNU) 118(圖8中示出)，來繼續(xù)社交協(xié) 同過濾38的執(zhí)行。如前所述，處理器電路22可以基于網(wǎng)絡(luò)接口電路20接收來自用戶裝置 14的裝置請求或基于網(wǎng)絡(luò)接口電路20接收來自分布式服務(wù)器系統(tǒng)中的另一服務(wù)器的響應(yīng) 于用戶請求需要推薦的指示，檢測出被標(biāo)識用戶(“P1”)16正在訪問網(wǎng)絡(luò)。圖8更詳細(xì)地圖示出圖3的步驟80。處理器電路22可以基于從基于各個輸入選 項(xiàng)64而被呈現(xiàn)給被標(biāo)識用戶“P1” 16的可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目58中，識別出具有針對被標(biāo)識用 戶16生成的最高相關(guān)項(xiàng)目親和度值54(如圖6中用用戶“P1” 16索引的用戶-項(xiàng)目關(guān)系 48所示)的優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目(PNI) 120，來確定最接近網(wǎng)絡(luò)用戶(CNU)118的群組(S卩，與用戶 16具有最高共享興趣相關(guān)性的那些網(wǎng)絡(luò)用戶60)。如前所述，網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目58的項(xiàng)目親和度值 54響應(yīng)于檢測到與網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目相關(guān)聯(lián)的社交相關(guān)動作(例如，用于觀看項(xiàng)目、購買項(xiàng)目、提供 “5星”評級的多個用戶選擇輸入)而(例如由處理器電路22)生成和更新，但是不包括由 用戶提交的任意評級值。注意，優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目120可以包括基于各個項(xiàng)目親和度值54安排 好的、被呈現(xiàn)給用戶的所有可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目58，使得最高親和度值項(xiàng)目(例如圖6和圖8中 的“1383”)會是優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目120的有序列表中的第一個，而最低親和度值項(xiàng)目會在優(yōu)選 網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目120的有序列表的末尾。因此，對相應(yīng)所識別用戶(“P1”)16具有最高相關(guān)項(xiàng)目親和度值54的優(yōu)選網(wǎng)絡(luò) 項(xiàng)目120可以表示被標(biāo)識用戶(“Pl”)16已經(jīng)表示出最高興趣的那些可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目58。 如圖3中所示，優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目120可以由處理器電路22根據(jù)呈現(xiàn)上下文例如基于將優(yōu)選網(wǎng) 絡(luò)項(xiàng)目120限制于與已呈現(xiàn)給用戶的菜單66或106有關(guān)的項(xiàng)目來過濾(例如，基于用戶已 經(jīng)在攝影商店的上下文內(nèi)而過濾掉與攝影無關(guān)的項(xiàng)目)。處理器電路22也可以在步驟80中，基于識別出基于各自的用戶選擇偏好34而對 各個優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目(PNI) 120提供最高相關(guān)用戶親和度值56的那些網(wǎng)絡(luò)用戶，來識別最接 近網(wǎng)絡(luò)用戶(CNU)118。例如，圖8中所示的項(xiàng)目“11”62在圖7中其項(xiàng)目-用戶關(guān)系條目 52中包括具有最高相應(yīng)用戶親和度值“301”和“297”56的網(wǎng)絡(luò)用戶“P362”、“P259”等。如
15圖8中所示，網(wǎng)絡(luò)用戶“P362”、“P259”基于它們與優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目“II”具有最強(qiáng)關(guān)系而被處 理器電路22添加到最接近網(wǎng)絡(luò)用戶(CNU)118的列表處理器電路22可以基于檢索到相應(yīng) 條目52，針對每個優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目(PNI) 120重復(fù)識別提供最高相關(guān)項(xiàng)目親和度值的網(wǎng)絡(luò)用 戶，產(chǎn)生具有與被標(biāo)識用戶(“P1”)16共有的最高共享興趣相關(guān)性的最接近網(wǎng)絡(luò)用戶118 的集合。如圖3中所示，最接近網(wǎng)絡(luò)用戶(CNU) 118的列表在適當(dāng)時還可以基于呈現(xiàn)上下文 來被過濾；因此，如果呈現(xiàn)上下文是攝影并且用戶16基于用戶選擇偏好34和其它關(guān)系46 和48而表現(xiàn)出眾多興趣或愛好(例如，航海、政治、歷史等等)，則處理器電路22在步驟80 中可以過濾與呈現(xiàn)上下文無關(guān)的網(wǎng)絡(luò)用戶118，使得僅與攝影有關(guān)的網(wǎng)絡(luò)用戶118 (和與用 戶16在航海、政治或歷史方面有共同興趣但與攝影的呈現(xiàn)上下文無關(guān)的其它用戶相對)被 接受。其它用戶-用戶關(guān)系46也可以作為過濾器應(yīng)用。在步驟80中確定最接近網(wǎng)絡(luò)用戶118之后，處理器電路22可以在步驟82中針對 每一個最接近網(wǎng)絡(luò)用戶118，基于由各個用戶118根據(jù)他們各自的用戶選擇偏好表現(xiàn)的各 個項(xiàng)目親和度值54(例如，各個用戶-項(xiàng)目關(guān)系48)來確定優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目。針對每個最接 近網(wǎng)絡(luò)用戶118產(chǎn)生的優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的集合可以被過濾為僅包括還未被用戶“P1” 16看到 的項(xiàng)目，產(chǎn)生最有可能被被標(biāo)識用戶“Pl”16優(yōu)選的新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目(“R”)122的集合。識別 “最可能被被標(biāo)識用戶優(yōu)選的”項(xiàng)目是指新項(xiàng)目中最有可能滿足用戶的興趣(或偏好)的那 些項(xiàng)目。因此，新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目122還可以稱為對用戶16而言最“個人感興趣的內(nèi)容”。如果在步驟84中，初始的用戶請求不包括任何網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目選擇(例如，初始裝置接 通)，則處理器電路22可以在步驟86中對新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目122的推薦執(zhí)行過濾功能124 過濾 功能124的示例參數(shù)可以包括已知的用戶偏好，例如，在用戶簡檔32中指定的偏好、年齡或 內(nèi)容約束、預(yù)定的偏好(優(yōu)選早間新聞報道)、瀏覽歷史、商業(yè)規(guī)則等。在利用過濾功能124 過濾新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目122之后，處理器電路22可以在步驟92中向用戶裝置輸出具有最有可能 被被標(biāo)識用戶16優(yōu)選的至少一個新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目(例如，“1455”) 122的推薦132。如圖8中所 示，推薦132也可以是最有可能被用戶16優(yōu)選的新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的優(yōu)先排序列表。因此，用戶 16可以在步驟92中接收對基于對與被標(biāo)識用戶16最接近的那些網(wǎng)絡(luò)用戶118最有可能 優(yōu)選的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目122進(jìn)行的社交協(xié)同過濾、而被處理器電路22確定為最有可能被被標(biāo)識用 戶16優(yōu)選的至少一個新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目。這些網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目122可以基于已知用戶偏好被過濾，以提 供最可能被被標(biāo)識用戶優(yōu)選的新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目，使得用戶能夠在一開始沒有選擇任何內(nèi)容(例 如，在相應(yīng)用戶裝置14的激活之后的首個網(wǎng)頁或首個電視節(jié)目的情況下)的情況下欣賞內(nèi) 容。如果在步驟84中，處理器電路22判定步驟70中的初始用戶請求包括請求選擇特 定網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目(例如，“H”)的用戶選擇輸入(例如，66a或108)，則處理器電路22可以基于 由服務(wù)器18提供給被標(biāo)識用戶16的呈現(xiàn)上下文來在步驟88中實(shí)現(xiàn)圖8的過濾器124。圖9圖示出由處理器電路22通過確定與所選擇的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目“11”62最相關(guān)的網(wǎng)絡(luò) 項(xiàng)目126的群組來實(shí)現(xiàn)圖3的步驟8中的過濾器124。具體地，處理器電路22基于識別出 對所選擇的可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目62 (圖7中示出)具有最高相關(guān)用戶親和度值56的網(wǎng)絡(luò)用戶 60的群組，可以確定與所選擇的可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目62最相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目128的群組；處理器 電路22可以針對與所選擇的項(xiàng)目62具有相對最高關(guān)聯(lián)56的每個用戶60，識別出對與所選擇的項(xiàng)目62最相關(guān)聯(lián)的每個用戶60的群組具有最高相關(guān)項(xiàng)目親和度值54的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目 128。另一基于上下文的過濾器130可以在適當(dāng)時被應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目128的群組(例如，項(xiàng) 目-項(xiàng)目關(guān)系50)，產(chǎn)生與所選擇的項(xiàng)目“H”62最相關(guān)的項(xiàng)目126的列表。因此，圖9中圖示出的基于項(xiàng)目的過濾首先識別出對所選擇的可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目62 具有最高相關(guān)用戶親和度值56的網(wǎng)絡(luò)用戶60的群組，并且之后識別出對與所選擇的項(xiàng)目 最關(guān)聯(lián)的每個用戶60的群組具有最高相關(guān)項(xiàng)目親和度值54的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目128。因此，圖9中 圖示出的基于項(xiàng)目的過濾可以提供不同強(qiáng)度的項(xiàng)目之間關(guān)系。因此，圖9中圖示出的基于 項(xiàng)目的過濾與傳統(tǒng)的依賴項(xiàng)目間的Boolean關(guān)系的基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾不同，其中，關(guān)系 被表示為成對的項(xiàng)目之間的項(xiàng)目-項(xiàng)目矩陣確定關(guān)系(即，在一對項(xiàng)目之間要么存在關(guān)系 要么不存在關(guān)系)。處理器電路22還可以基于應(yīng)用由相關(guān)項(xiàng)目126提供的呈現(xiàn)上下文來在步驟90中 執(zhí)行圖8的過濾器124 (例如，在個人感興趣的內(nèi)容122與相關(guān)項(xiàng)目126之間執(zhí)行基于AND 的過濾)。處理器電路22還可以在步驟90中將所選擇的用戶偏好134應(yīng)用于過濾器124， 這些偏好例如是用戶簡檔32中指定的偏好、年齡或內(nèi)容約束、預(yù)定的偏好(例如，優(yōu)選早間 新聞報道)、瀏覽歷史和/或商業(yè)規(guī)則等。因此，處理器電路22可以在步驟92中輸出對用 戶“P1”最偏好的至少一個新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的推薦132。推薦132可以被實(shí)現(xiàn)為新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的優(yōu) 先排序列表或顯示，或被標(biāo)識為最有可能被用戶16偏好的單個新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的呈現(xiàn)。因此， 推薦132等同于圖2的推薦36。因此，處理器電路22可以提供將最有可能被被標(biāo)識用戶 16優(yōu)選并且基于由用戶16的社交相關(guān)動作40表現(xiàn)的用戶16的個人品味被唯一地推薦的 新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目。根據(jù)示例實(shí)施例，社交協(xié)同過濾可以被實(shí)現(xiàn)來基于用戶個人品味向用戶提供個性 化推薦，用戶個人品味可以基于檢測用戶的社交相關(guān)動作而被被動地檢測到。個性化推薦 可以響應(yīng)于每個檢測到的用戶輸入而被更新，進(jìn)而提供基于上下文的合適的推薦。盡管已經(jīng)結(jié)合當(dāng)前被認(rèn)為是執(zhí)行權(quán)利要求中所指定的主題最佳實(shí)施方式描述了 本公開的示例實(shí)施例，但是應(yīng)當(dāng)理解，這些示例實(shí)施例僅僅是說明性的，并且不限制權(quán)利要 求中所指定的主題。
權(quán)利要求
一種方法，包括通過網(wǎng)絡(luò)中的設(shè)備識別訪問過所述網(wǎng)絡(luò)的被標(biāo)識用戶的用戶選擇偏好，所述識別基于由所述被標(biāo)識用戶執(zhí)行的用戶選擇輸入的累積，所述用戶選擇輸入是相對于被呈現(xiàn)給用戶并標(biāo)識各個可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的輸入選項(xiàng)累積的，所述累積包括識別未被所述被標(biāo)識用戶選擇的輸入選項(xiàng)；通過所述設(shè)備響應(yīng)于檢測到所述被標(biāo)識用戶正在訪問所述網(wǎng)絡(luò)而確定具有與所述被標(biāo)識用戶共享的最高共享興趣相關(guān)性的網(wǎng)絡(luò)用戶的群組，其中該確定基于(1)從所述可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中識別優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目，所述優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目具有基于所述用戶選擇偏好針對所述被標(biāo)識用戶生成的最高相關(guān)項(xiàng)目親和度值；和(2)識別出基于各個用戶選擇偏好對所述優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的每一個提供最高相關(guān)親和度值的第一網(wǎng)絡(luò)用戶；以及通過所述設(shè)備基于在未被呈現(xiàn)給所述被標(biāo)識用戶的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中，基于各個用戶選擇偏好、為所述群組中的每個所述第一網(wǎng)絡(luò)用戶確定所述優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目，來確定最有可能被所述被標(biāo)識用戶優(yōu)選的新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的至少一個。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述檢測包括檢測用戶設(shè)備的接入請求，所述方 法還包括通過所述設(shè)備向所述用戶裝置呈現(xiàn)所述新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的至少一個。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括通過所述設(shè)備為已經(jīng)訪問所述網(wǎng)絡(luò)并且包括所 述被標(biāo)識用戶在內(nèi)的每個網(wǎng)絡(luò)用戶生成對已呈現(xiàn)給相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)用戶的可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的項(xiàng) 目親和度值，每個項(xiàng)目親和度值標(biāo)識基于相應(yīng)用戶選擇偏好所述相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)用戶對相應(yīng)可獲 得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的相應(yīng)親和度。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，還包括通過所述設(shè)備基于針對每個網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目識別對相 應(yīng)網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目具有最高相關(guān)項(xiàng)目親和度值的網(wǎng)絡(luò)用戶來識別所述用戶親和度值，每個用戶親 和度值標(biāo)識基于相應(yīng)用戶選擇偏好所述相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)用戶對相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的相應(yīng)親和度。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中，確定所述網(wǎng)絡(luò)用戶的群組的步驟包括根據(jù)所述 設(shè)備相對于檢測到所述被標(biāo)識用戶正在訪問所述網(wǎng)絡(luò)而響應(yīng)于所述被標(biāo)識用戶的在先請 求提供給所述被標(biāo)識用戶的呈現(xiàn)上下文，來過濾下述群組中的至少一個所述優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng) 目、所述第一網(wǎng)絡(luò)用戶或所述新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，確定網(wǎng)絡(luò)用戶的群組的步驟包括根據(jù)所述設(shè)備 相對于檢測到所述被標(biāo)識用戶正在訪問所述網(wǎng)絡(luò)而響應(yīng)于所述被標(biāo)識用戶的在先請求提 供給所述被標(biāo)識用戶的呈現(xiàn)上下文，來過濾下述群組中的至少一個所述首先網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目、所 述第一網(wǎng)絡(luò)用戶或所述新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括通過所述設(shè)備基于所述用戶選擇偏好來過濾所述新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目；以及通過所述設(shè)備來向所述被標(biāo)識用戶用來訪問所述網(wǎng)絡(luò)的用戶裝置呈現(xiàn)所述新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng) 目中的至少一個。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括通過所述設(shè)備檢測所述被標(biāo)識用戶已選擇所述可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的一個；通過所述設(shè)備確定對所選擇的一個可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目具有最高關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的群組， 其中該確定基于(1)識別對所選擇的一個可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目提供最高相對用戶親和度值的 網(wǎng)絡(luò)用戶的第二群組，以及(2)識別對于所述網(wǎng)絡(luò)用戶的第二群組中的每個網(wǎng)絡(luò)用戶具有最高相對親和度值的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目；通過所述設(shè)備利用對所選擇的一個可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目具有最高關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目過濾新 網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目，并且向所述被標(biāo)識用戶呈現(xiàn)過濾后的新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括通過所述設(shè)備響應(yīng)于用戶的每個輸入來更新所述用戶選擇偏好，包括更新未被所述被 標(biāo)識用戶選擇的輸入選項(xiàng)；以及響應(yīng)于所述輸入選項(xiàng)未被所述被標(biāo)識用戶選擇而減小所選項(xiàng)目親和度值。
10.一種設(shè)備，包括網(wǎng)絡(luò)接口電路，所述網(wǎng)絡(luò)接口電路被配置用于確定被標(biāo)識用戶正在訪問網(wǎng)絡(luò)，并且作 為響應(yīng)，經(jīng)由用于向所述被標(biāo)識用戶呈現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)來輸出對最有可能被所述被標(biāo)識用戶優(yōu)選 的新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的至少一個的推薦；和處理器電路，所述處理器電路被配置用于響應(yīng)于所述被標(biāo)識用戶訪問所述網(wǎng)絡(luò)來生成 對新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的至少一個的推薦，所述處理器電路還被配置用于基于以下內(nèi)容來生成對 新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的至少一個的推薦基于由所述被標(biāo)識用戶執(zhí)行的用戶選擇輸入的累積來識別所述被標(biāo)識用戶的用戶選 擇偏好，所述用戶選擇輸入是對于呈現(xiàn)給用戶并且標(biāo)識各個可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的輸入選項(xiàng)而 被累積的，所述累積包括識別未被所述被標(biāo)識用戶選擇的輸入選項(xiàng)；響應(yīng)于檢測到所述被標(biāo)識用戶正在訪問網(wǎng)絡(luò)而確定與所述被標(biāo)識用戶共享的最高共 享興趣相關(guān)性的網(wǎng)絡(luò)用戶的群組，該確定基于(1)從所述可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中識別優(yōu)選網(wǎng) 絡(luò)項(xiàng)目，所述優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目具有基于所述用戶選擇偏好針對所述被標(biāo)識用戶生成的最高相 關(guān)項(xiàng)目親和度值和；和(2)識別出基于各個用戶選擇偏好對所述優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的每一個 提供最高相關(guān)親和度值的第一網(wǎng)絡(luò)用戶；基于在未被呈現(xiàn)給所述被標(biāo)識用戶的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中，基于各個用戶選擇偏好、為所述群 組中的每個所述第一網(wǎng)絡(luò)用戶確定所述優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目，來確定最有可能被所述被標(biāo)識用戶 優(yōu)選的新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的至少一個。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的設(shè)備，其中，所述處理器電路被配置用于為已經(jīng)訪問所述 網(wǎng)絡(luò)并且包括所述被標(biāo)識用戶在內(nèi)的每個網(wǎng)絡(luò)用戶生成對已呈現(xiàn)給相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)用戶的可獲 得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的項(xiàng)目親和度值，每個項(xiàng)目親和度值標(biāo)識基于相應(yīng)用戶選擇偏好所述相應(yīng)網(wǎng)絡(luò) 用戶對相應(yīng)可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的相應(yīng)親和度。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的設(shè)備，其中，所述處理器電路被配置用于基于針對每個網(wǎng) 絡(luò)項(xiàng)目識別對相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目具有最高相關(guān)項(xiàng)目親和度值的網(wǎng)絡(luò)用戶來識別所述用戶親和 度值，每個用戶親和度值標(biāo)識基于相應(yīng)用戶選擇偏好所述相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)用戶對相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的 相應(yīng)親和度。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的設(shè)備，其中，所述處理器電路被配置用于根據(jù)所述設(shè)備相 對于檢測到所述被標(biāo)識用戶正在訪問所述網(wǎng)絡(luò)而響應(yīng)于所述被標(biāo)識用戶的在先請求提供 給所述被標(biāo)識用戶的呈現(xiàn)上下文，來過濾下述群組中的至少一個所述優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目、所述 第一網(wǎng)絡(luò)用戶或所述新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目。
14.根據(jù)權(quán)利要求10所述的設(shè)備，其中，所述處理器電路被配置用于根據(jù)所述設(shè)備相 對于檢測到所述被標(biāo)識用戶正在訪問所述網(wǎng)絡(luò)而響應(yīng)于所述被標(biāo)識用戶的在先請求提供給所述被標(biāo)識用戶的呈現(xiàn)上下文，來過濾下述群組中的至少一個所述優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目、所述 第一網(wǎng)絡(luò)用戶或所述新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目。
15.根據(jù)權(quán)利要求10所述的設(shè)備，其中，所述處理器電路被配置用于基于所述用戶選 擇偏好來過濾所述新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目，所述網(wǎng)絡(luò)接口電路被配置用于將所述新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目輸出給由 所述被標(biāo)識用戶用來訪問所述網(wǎng)絡(luò)的用戶裝置。
16.根據(jù)權(quán)利要求10所述的設(shè)備，其中，所述處理器電路被配置用于檢測所述被標(biāo)識用戶已選擇所述可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的一個；確定對所選擇的一個可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目具有最高關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的群組，其中該確定基 于(1)識別對所選擇的一個可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目提供最高相對用戶親和度值的網(wǎng)絡(luò)用戶的第 二群組，以及(2)識別對于所述網(wǎng)絡(luò)用戶的第二群組中的每個網(wǎng)絡(luò)用戶具有最高相對親和 度值的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目；利用對所選擇的一個可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目具有最高關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目過濾新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目，并且 向所述被標(biāo)識用戶呈現(xiàn)過濾后的新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目。
17.根據(jù)權(quán)利要求10所述的設(shè)備，其中，所述處理器電路被配置用于響應(yīng)于用戶的每個輸入來更新所述用戶選擇偏好，包括更新未被所述被標(biāo)識用戶選擇 的輸入選項(xiàng)；以及響應(yīng)于所述輸入選項(xiàng)未被所述被標(biāo)識用戶選擇而減小所選項(xiàng)目親和度值。
18.一種設(shè)備，包括用于確定被標(biāo)識用戶正在訪問網(wǎng)絡(luò)，并且作為響應(yīng)，經(jīng)由用于向所述被標(biāo)識用戶呈現(xiàn) 的網(wǎng)絡(luò)來輸出對最有可能被所述被標(biāo)識用戶優(yōu)選的新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的至少一個的推薦的裝 置；和用于響應(yīng)于所述被標(biāo)識用戶訪問所述網(wǎng)絡(luò)來生成對新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的至少一個的推薦 的裝置，用于生成的裝置被配置用于基于以下內(nèi)容來生成對新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的至少一個的推 薦基于由所述被標(biāo)識用戶執(zhí)行的用戶選擇輸入的累積來識別所述被標(biāo)識用戶的用戶選 擇偏好，所述用戶選擇輸入是對于呈現(xiàn)給用戶并且標(biāo)識各個可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的輸入選項(xiàng)而 被累積的，所述累積包括識別未被所述被標(biāo)識用戶選擇的輸入選項(xiàng)；響應(yīng)于檢測到所述被標(biāo)識用戶正在訪問網(wǎng)絡(luò)而確定與所述被標(biāo)識用戶共享的最高共 享興趣相關(guān)性的網(wǎng)絡(luò)用戶的群組，該確定基于(1)從所述可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中識別優(yōu)選網(wǎng) 絡(luò)項(xiàng)目，所述優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目具有基于所述用戶選擇偏好針對所述被標(biāo)識用戶生成的最高相 關(guān)項(xiàng)目親和度值和；和(2)識別出基于各個用戶選擇偏好對所述優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的每一個 提供最高相關(guān)親和度值的第一網(wǎng)絡(luò)用戶；基于在未被呈現(xiàn)給所述被標(biāo)識用戶的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中，基于各個用戶選擇偏好、為所述群 組中的每個所述第一網(wǎng)絡(luò)用戶確定所述優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目，來確定最有可能被所述被標(biāo)識用戶 優(yōu)選的新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的至少一個。
19.一種被編碼到一個或多個有形介質(zhì)中以用于執(zhí)行的邏輯，所述邏輯當(dāng)被執(zhí)行時可 操作用于通過網(wǎng)絡(luò)中的設(shè)備識別訪問過所述網(wǎng)絡(luò)的被標(biāo)識用戶的用戶選擇偏好，所述識別基于 由所述被標(biāo)識用戶執(zhí)行的用戶選擇輸入的累積，所述用戶選擇輸入是相對于被呈現(xiàn)給用戶并標(biāo)識各個可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的輸入選項(xiàng)累積的，所述累積包括識別未被所述被標(biāo)識用戶選 擇的輸入選項(xiàng)；通過所述設(shè)備響應(yīng)于檢測到所述被標(biāo)識用戶正在訪問所述網(wǎng)絡(luò)而確定具有與所述被 標(biāo)識用戶共享的最高共享興趣相關(guān)性的網(wǎng)絡(luò)用戶的群組，其中該確定基于(1)從所述可 獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中識別優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目，所述優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目具有基于所述用戶選擇偏好針對所 述被標(biāo)識用戶生成的最高相關(guān)項(xiàng)目親和度值；和(2)識別出基于 各個用戶選擇偏好對所述 優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的每一個提供最高相關(guān)親和度值的第一網(wǎng)絡(luò)用戶；以及通過所述設(shè)備基于在未被呈現(xiàn)給所述被標(biāo)識用戶的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中，基于各個用戶選擇偏 好、為所述群組中的每個所述第一網(wǎng)絡(luò)用戶確定所述優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目，來確定最有可能被所 述被標(biāo)識用戶優(yōu)選的新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的至少一個。
全文摘要
在一個實(shí)施例中，一種方法包括識別訪問過所述網(wǎng)絡(luò)的被標(biāo)識用戶的用戶選擇偏好，所述識別基于由所述被標(biāo)識用戶相對于被呈現(xiàn)給所述用戶的輸入選擇并識別各個可獲得網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目而執(zhí)行的用戶選擇輸入的累積，所述累積包括識別未被所述被標(biāo)識用戶選擇的輸入選項(xiàng)；基于針對所述被標(biāo)識用戶識別出優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目以及對每個優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目提供最高相關(guān)用戶親和度值的第一網(wǎng)絡(luò)用戶，來確定與所述被標(biāo)識用戶具有最高共享興趣關(guān)聯(lián)性的網(wǎng)絡(luò)用戶的群組；以及基于從未被呈現(xiàn)給所述被標(biāo)識用戶的網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目確定針對所述群組中的所述第一網(wǎng)絡(luò)用戶中的每一個的優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目，來確定最有可能被所述被標(biāo)識用戶偏好的新網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目中的至少一個。
文檔編號G06Q10/00GK101878482SQ200880118185
公開日2010年11月3日 申請日期2008年11月25日 優(yōu)先權(quán)日2007年11月29日
發(fā)明者埃利·丹尼爾·施恩曼, 埃里克·陳, 約翰·杜貝斯 申請人:思科技術(shù)公司