Способ и устройство генерации рекомендации для по меньшей мере одного элемента контента

Изобретение относится к системам вещания и персонализированной фильтрации элементов контента, например, для телевизионных программ и/или песен. Техническим результатом является создание способа персонализированной фильтрации элементов контента, который не требует процедуры логического входа или идентификации пользователя. Указанный технический результат достигается тем, что определяют приязнь или неприязнь в отношении элемента контента, проигрываемого на персонализированном канале контента, на основе обратной связи от пользователей; обновляют профиль на основе определенной приязни или неприязни, причем этот профиль ассоциирован с персонализированным каналом контента и содержит множество атрибутов и значений атрибутов, ассоциированных с упомянутым элементом контента, при этом при выполнении обновления, если определена приязнь, устанавливают флаг классификации, ассоциированный с каждым из упомянутых атрибутов и значений атрибутов; вычисляют степень приязни для по меньшей мере одного последующего элемента контента на основе упомянутого профиля; и выбирают этот по меньшей мере один последующий элемент контента для проигрывания на персонализированном канале контента на основе вычисленной степени приязни. 2 н. и 3 з.п. ф-лы, 1 ил.

 

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ, К КОТОРОЙ ОТНОСИТСЯ ИЗОБРЕТЕНИЕ

Изобретение имеет отношение к генерации рекомендации для по меньшей мере одного элемента контента, например для телевизионных программ и/или песен.

ПРЕДШЕСТВУЮЩИЙ УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

Концепция виртуальных каналов известна, например, из раскрытия в WO-02/080552 и WO-00/40021. Эти каналы допускают легкую навигацию по управлению записанными программами, а также их запись и удаление на персональном видеозаписывающем устройстве (видеорекордере) (PVR). Персонализированные каналы - это каналы, содержимое которых не определяется исключительно станцией широковещания. В некоторых системах виртуальных каналов каждый персонализированный канал определяется булевым фильтром, который, как правило, воздействует на метаданные, связанные с входным элементом контента (телевизионной программой), который извлекают из электронного расписания программ (EPG) таким образом, что только те элементы контента, метаданные которых удовлетворяют этому фильтру, включаются в персонализированный канал. Он по существу ориентирован на множество пользователей, поскольку каждый пользователь может определить свой собственный набор каналов, не требуя явной идентификации пользователя.

Хотя фильтры включены с возможностью задания определенных каналов, они как таковые не особенно пригодны для такой настройки к особому вкусу пользователя или пользователей персонализированного канала контента, поскольку это более сложная задача. Например, персонализированный канал может содержать записанные на диске романтические драмы, но пользователь мог бы посмотреть только некоторые из них, тогда как другие представляют меньший интерес для пользователя. Обнаружение различий между этими двумя категориями кинофильмов вообще не просто и, в частности, возможно неизвестно пользователю.

Определенные системы виртуальных каналов используют средство рекомендации, чтобы определить, какие элементы контента следует проигрывать в виртуальном канале. Средства рекомендации по телевизионным программам становятся все более и более популярными в персональных видеорекордерах, такие как TiVo, чтобы оказать более персонализированную услугу посредством изучения предпочтений пользователя (или групп пользователей), например, посредством сохранения и анализа поведения при просмотре и, на основе этих предпочтений, рекомендовать или автоматически записывать программы, представляющие интерес для пользователя(ей). По сравнению с булевыми фильтрами, средства рекомендации менее предсказуемы, то есть могут делать пользователю нестандартные предложения.

Статья «An Agent Sistem for Media on Demand Services», К. Нигрен (Nygren) и др., PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL CONFERENCE ON THE PACTICAL APPLICATION OF INTELLIGENT AGENTS AND MULTI-AGENT TECHNOLOGY, 22 апреля 1996 г., стр.437-454, раскрывает средство рекомендации для рекомендации элементов контента на основе адаптивного профиля.

Однако для такой системы на основе средств рекомендации характерен недостаток, заключающийся в том, что она должна выполнять идентификацию пользователя, например, посредством процедуры логического входа или посредством использования распознавания лица, чтобы удостовериться в том, какой пользователь эксплуатирует устройство и чьи предпочтения использовать.

СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Задача этого изобретения - создать способ генерации рекомендации, который не требует процедуры логического входа или распознавания лица.

В соответствии с аспектом текущего изобретения предоставляется способ генерации рекомендации для по меньшей мере одного элемента контента, содержащий этапы, на которых: определяют приязнь или неприязнь по отношению к элементу контента, проигрываемому на персонализированном канале контента; обновляют профиль на основе определения приязни или неприязни, причем профиль ассоциирован с упомянутым персонализированным каналом контента; и генерируют рекомендации для по меньшей мере одного последующего элемента контента на основе упомянутого профиля. Элементом контента может быть, например, телевизионная программа или песня. Последующий элемент контента может быть уже ранжированным элементом контента. Это особенно выгодно в персонализированных музыкальных каналах. С помощью способа согласно изобретению каждый из нескольких пользователей или каждая из групп пользователей может настраиваться на отличающийся от других персонализированный канал контента, каждый из которых со временем адаптируется к приязни и неприязни пользователя или групп пользователей, настраивающихся на соответствующие персонализированные каналы контента. Кроме того, способ согласно изобретению обеспечивает возможностью экстраполировать вкус индивидуумов до вкуса, который они демонстрируют, просматривая телевизор в качестве группы.

Способ может дополнительно включать в себя этап, на котором фильтруют каждый элемент контента на упомянутом персонализированном канале контента таким образом, что только элементы контента, которые удовлетворяют предопределенным критериям выбора, будут проигрываться на упомянутом персонализированном канале. Это уменьшает проблему «холодного пуска». Первоначально, средство рекомендации не способно предоставить пользователю какое-либо значимое предложение - это широко известная проблема «холодного пуска». Средству рекомендации может потребоваться много времени, чтобы изучить предпочтения пользователя, потому что оно должно сформировать достаточное понимание вкуса пользователя по всему диапазону доступных программ. Фильтрация контента простым булевым фильтром гарантирует, что пользователь может немедленно наслаждаться персонализированным контентом на его персонализированном канале(ах).

В соответствии с другим аспектом текущего изобретения предоставляется устройство для генерации рекомендации для по меньшей мере одного элемента контента, содержащее: хранилище профиля для хранения профиля, ассоциированного с персонализированным каналом контента и обновляемого на основе определяемой приязни или неприязни по отношению к элементу контента, проигрываемому на упомянутом персонализированном канале контента; и по меньшей мере одно средство рекомендации для генерации рекомендации для по меньшей мере одного последующего элемента контента на основе упомянутого профиля.

Профиль может также быть обновлен на основе определенной приязни или неприязни в отношении элемента контента, который был выбран из списка элементов, показываемого пользователю как текстовый список или как проигрываемые анонсы или реклама.

При комбинировании концепции персонализированного канала контента и технологии средства рекомендации, рекомендации делаются на основе профиля персонализированного канала контента. Таким образом, средства рекомендации всегда работают в пределах контекста персонализированного канала контента. Следовательно, даже без профиля данных или только с небольшим профилем данных комбинация персонализированного канала и технологии рекомендации дает в результате разумные «рекомендации», хотя еще не достаточно персонализированные. Например, рекомендация программ новостей в рамках новостного канала всегда воспринимается как правильная. Далее, так как средство рекомендации ассоциировано с персонализированным каналом контента, то оно воздействует на сокращенный набор элементов контента.

Далее, система собирает пользовательскую обратную связь, чтобы указать приязнь или неприязнь, в пределах контекста персонализированного канала контента. Это очень подходит для многопользовательской работы, поскольку при этом непосредственно формируется соответствующий профиль для персонализированного канала контента. И концепция персонализированных каналов контента допускает создание каналов для отдельных индивидуумов, а также для групп людей. Также, это устраняет проблему идентификации пользователя для этих рекомендаций.

Средства рекомендации могут быть ассоциированы с различными подмножествами персонализированных каналов контента. Например, устройство может содержать одно общее средство рекомендации, ассоциированное со всеми персонализированными каналами контента, или устройство может содержать одно средство рекомендации на каждый персонализированный канал контента.

ПЕРЕЧЕНЬ ФИГУР ЧЕРТЕЖА

Для окончательного понимания текущего изобретения сделана отсылка на следующее описание вместе с сопровождающим чертежом, на котором изображена блок-схема устройства согласно варианту осуществления текущего изобретения.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ

Устройство согласно варианту осуществления текущего изобретения показано на чертеже. Это устройство включает в себя информационное хранилище 103 данных, подключенное к источнику 101. Источник 101, который обеспечивает информационные данные, может быть, например, сервисом электронного расписания программ (EPG) в Интернете. Информационное хранилище 103 данных соединено с несколькими фильтрами 105_1, 105_2, 105_3. Каждый фильтр 105_1, 105_2, 105_3 ассоциирован с первым, вторым и третьим персонализированным каналом контента. Хотя в этом варианте осуществления показаны три канала, можно понять, что устройство может предусматривать любое количество каналов. Выход каждого фильтра 105_1, 105_2, 105_3 соединен с соответствующим средством 107_1, 107_2, 107_3 рекомендации.

Поэтому с каждым персонализированным каналом контента ассоциировано средство рекомендации. У каждого средства 107_1, 107_2, 107_3 рекомендации и, следовательно, персонализированного канала контента есть профиль 109_1, 109_2, 109_3, ассоциированный с ним. Каждый выход каждого устройства рекомендации 107_1, 107_2, 107_3 соединен с планировщиком 111. Планировщик 111 соединен с запоминающим устройством 113, например набором жестких дисков, и с селектором 115. Информационное хранилище 103 данных также соединено с источником 117 контента. Источник 117 контента предоставляет по меньшей мере звуковую/видеоинформацию в виде трансляции или в режиме по запросу. Кроме того, источник контента может, например, обеспечивать информационные данные, например информацию EPG в интервале обратного хода луча кадровой развертки видеосигнала, или метаданные MPEG-7, относящиеся к сегментам конкретного элемента контента (например, границы сцены кинофильма). Источник контента соединен с селектором 115, включающим в себя по меньшей мере один набор средств выделения контента (например DVB-тюнер), позволяющий выделить один или более элементов контента для записи на запоминающем устройстве 113. Выход селектора 115 соединен с запоминающим устройством 113.

Теперь будут описаны операции устройства по чертежу. Информационные данные текущего элемента контента, который подлежит проигрыванию на персонализированном канале контента, собирают в Интернете 101 или получают другим способом, например, посредством передачи в интервале обратного хода луча кадровой развертки аналоговых сигналов телевещания или посредством транспортных потоков DVB либо комбинаций любых из вышеупомянутых. Элементом контента может быть телевизионная программа, поток данных, содержащий видео- и/или звуковые данные, или сегмент программы и т.д.

Информационные данные включают в себя множество атрибутов и значений атрибутов, ассоциированных с элементом контента, такие как название, актеры, режиссер и жанр.

Каждый профиль 109_1, 109_2, 109_3 основан на информационных данных, вместе с данными, указывающими на «приязнь» или «неприязнь». «Приязнь» и «неприязнь» основаны на обратной связи в отношении элементов контента, которые пропускаются через ассоциированные фильтры 105_1, 105_2, 105_3. Эта обратная связь дается пользователями, которые используют конкретный персонализированный канал контента.

Указания «приязни» или «неприязни» могут делаться несколькими способами. Например, пользователь, используя пульт дистанционного управления, может указать для текущего выбранного элемента контента или заданного атрибута текущего элемента контента «приязнь» или «неприязнь», нажимая соответствующие кнопки пульта дистанционного управления при просмотре этого текущего элемента контента. Альтернативно, может осуществляться наблюдение за поведением пользователя. Например, если пользователь просматривает текущий элемент контента более чем предопределенный интервал времени (например, 20 минут), это может автоматически указывать «приязнь». В более усовершенствованных настройках обеспечивается или вычисляется степень «приязнь» в дискретном или непрерывном масштабе, вместо простой классификации на «приязнь» или «неприязнь». Различные алгоритмы средств рекомендации, которые работают таким образом, уже известны в данной области техники и не будут здесь подробно описываться.

Указание «приязни» устанавливает флаг классификации, который ассоциирован с каждым атрибутом и значением атрибута текущего элемента контента, и он сохраняется в профиле 109_1, 109_2, 109_3 для того персонализированного канала контента, в который включен текущий элемент контента.

Когда информационные данные элемента контента пропускаются через один или более из фильтров 105_1, 105_2, 105_3, эти информационные данные пересылаются на средства рекомендации из числа средств рекомендации 107_1, 107_2, 107_3. Каждое из соответствующих средств рекомендации вычисляет степень приязни на основе ассоциированного с ним профиля из числа профилей 109_1, 109_2, 109_3 для этого последующего элемента контента. Информационные данные, ассоциированные с последующим элементом контента, затем пересылаются вместе с вычисленной степенью приязни планировщику 111, который впоследствии составляет расписание записи, которое будет использоваться для планирования записи элементов контента, предлагаемых средствами рекомендации 107_1, 107_2, 107_3, в запоминающее устройство 113. В частности, планировщик 111 будет прежде всего учитывать элементы контента с высокой степенью приязни при рассмотрении достаточно нового контента для каждого персонализированного канала контента.

С этой целью используется расписание записи, вычисленное планировщиком 111, чтобы проинструктировать селектор 115 выбрать элементы контента, доступные из источника 117 контента, чтобы записать их в запоминающее устройство 113.

В соответствии с устройством согласно предпочтительному варианту осуществления каждое средство рекомендации 107_1, 107_2, 107_3 используется как дополнительный персонализированный фильтр, например, последовательно с фильтрами 105_1, 105_2, 105_3.

Хотя предпочтительный вариант осуществления текущего изобретения пояснялся в сопровождаемом чертеже и излагался в вышеприведенном подробном описании, подразумевается, что изобретение не ограничено раскрытыми вариантами его осуществления, но допускает множество модификаций, не выходя за рамки объема изобретения, определяемого нижеследующей формулой изобретения.

1. Способ персонализированной фильтрации элементов контента, содержащий этапы, на которых:
определяют приязнь или неприязнь в отношении элемента контента, проигрываемого на персонализированном канале контента, на основе обратной связи от пользователей;
обновляют профиль на основе определенной приязни или неприязни, причем этот профиль ассоциирован с персонализированным каналом контента и содержит множество атрибутов и значений атрибутов, ассоциированных с упомянутым элементом контента, при этом при выполнении обновления, если определена приязнь, устанавливают флаг классификации, ассоциированный с каждым из упомянутых атрибутов и значений атрибутов;
вычисляют степень приязни для по меньшей мере одного последующего элемента контента на основе упомянутого профиля и
выбирают этот по меньшей мере один последующий элемент контента для проигрывания на персонализированном канале контента на основе вычисленной степени приязни.

2. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором: фильтруют каждый элемент контента на персонализированном канале контента таким образом, что только элементы контента, которые удовлетворяют предопределенным критериям выбора, проигрываются на персонализированном канале контента.

3. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором: обеспечивают представление упомянутого по меньшей мере одного рекомендованного последующего элемента контента на персонализированном канале контента.

4. Устройство для персонализированной фильтрации элементов контента, содержащее:
хранилище профиля для хранения профиля, ассоциированного с персонализированным каналом контента и обновляемого на основе приязни или неприязни в отношении элемента контента, проигрываемого на персонализированном канале контента, причем приязнь или неприязнь определяется на основе обратной связи от пользователей, при этом профиль содержит множество атрибутов и значений атрибутов, ассоциированных с упомянутым элементом контента, причем если определена приязнь, то при обновлении профиля устанавливается флаг классификации, ассоциированный с каждым из упомянутых атрибутов и значений атрибутов;
по меньшей мере одно средство рекомендации для вычисления степени приязни для по меньшей мере одного последующего элемента контента на основе упомянутого профиля и
средство выбора для выбора этого по меньшей мере одного последующего элемента контента для проигрывания на персонализированном канале контента на основе вычисленной степени приязни.

5. Устройство по п.4, дополнительно содержащее фильтр для фильтрации каждого элемента контента на персонализированном канале контента таким образом, что только элементы контента, которые удовлетворяют предопределенным критериям выбора, проигрываются на персонализированном канале контента.