[发明专利]自适应推荐系统

说明书

技术领域

本发明涉及内容推荐优化。

背景技术

内容推荐提供了用于向潜在顾客介绍新内容的有效机制。通常，基于顾客的购买历史来选择推荐内容。呈现推荐内容的格式和方式往往对所有顾客都是类似的。

发明内容

提供本发明内容以便以简化形式介绍将在以下详细描述中进一步描述的一些概念。本发明内容并不旨在标识所要求保护主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求保护主题的范围。此外，所要求保护的主题不限于解决在本公开的任一部分中所提及的任何或所有缺点的实现。

呈现了内容推荐系统。该系统动态地跟踪用户的列表交互历史，该历史详述用户与多个不同列表的交互，该多个不同列表向该用户呈现不同的推荐项。该系统基于列表交互历史将一个或多个列表偏好与该用户自动地相关，并用具有不同推荐置信度的多个候选项来构建推荐列表。推荐列表被构建，使得根据与该用户相关的一个或多个列表偏好，具有较高推荐置信度的每个候选项优先于具有较低推荐置信度的每个候选项。

附图说明

图1示意性地示出根据本发明的一实施例的推荐系统。

图2是示出根据本发明的实施例的使用推荐系统来构建推荐列表的方法的流程图。

图3-5示出了根据本发明的示例推荐列表的各种实施例。

图6A-6C示出根据本发明的实施例的示例推荐列表。

图7示意性地示出了根据本发明的各实施例的计算系统。

具体实施方式

目前的推荐系统通常基于用户先前已选择的内容的特征（例如，性别、作者、导演、演员等）和/或类似的用户先前作出的选择，尝试使用各种过滤器来预测用户的品位，诸如基于协作过滤的推荐的情形。然而，通常不能将用户与推荐项的列表交互时的行为与推荐项的实际内容分开考虑。如下面所描述的，与推荐项的实际内容相分离的、用户先前与推荐项的特定呈现进行交互的方式可能构成如何向用户呈现之后的用户专用内容推荐的基础。换言之，可以基于用户在过去与推荐项的各种呈现进行交互的方式，来定制向用户呈现候选推荐项的集合。

转向图1，示出了示例推荐系统100。推荐系统100可构建用户专用推荐列表以向用户呈现。推荐系统包括推荐器102，该推荐器102可使用各种输入和过滤器来确定要向用户推荐的候选内容项。另外，推荐系统100包括一个或多个视图适配器104（例如，视图适配器1、视图适配器2、…视图适配器N）以确定向用户呈现内容的方式。参考图3-5和图6A-6C更详细地示出和描述了简化的示例推荐列表。

可从内容目录106中选择推荐项。内容目录106可以是供用户购买或查看的非用户专用的内容项数据库。可用包括内容类型、内容类别、用户对各项的评级等各种特征来对内容目录106内包含的各项进行标记。虽然图1中示出的实施例描绘了单个内容目录106，但可以使用多个内容目录。例如，在一些实施例中，不同的内容目录可包含不同类型的内容。

内容目录106可跟踪所有用户对内容项的购买和评级。内容目录106可使用所跟踪的信息来根据流行度对内容项排序。因此，内容目录106提供由包括流行度等各种特征来标记的内容项列表。如下面将更为详细地描述的，推荐器102在汇编用户专用的推荐列表时可使用内容列表以及特征标记。

推荐器102还可从社交图数据库108接收用户专用输入。社交图数据库108可包括用户朋友的购买和评级历史。这些历史可由推荐器102在汇编用户专用的推荐列表时使用。另外，推荐器102可接收辅助信息110（诸如将在其上查看推荐列表的设备类型），并在编译推荐列表时使用该信息。

用户历史112也可向推荐器102提供用户专用输入。用户历史112可以跟踪并编译关于用户对内容项的参与的各种细节。例如，用户历史112可跟踪用户活动114。用户活动114可包括用户对内容的购买、用户对内容的评级、用户对内容的查看等。另外，用户历史112可包括用户偏好116。用户偏好116可详述用户所偏好的内容专用因素，诸如所偏好的类别。用户偏好116也可详述用户所偏好的内容无关因素。这些内容无关因素可包括如何向用户呈现推荐列表的各种属性，诸如列表的长度、列表内各项的字体、与各项一同显示的文本的量等。