[发明专利]控制辅助媒体的放置的装置和方法

说明书

本申请是申请日为2011年01月21日、申请号为201180009713.9、发明名称为“推荐器系统中辅助媒体的自适应放置”的发明专利申请的分案申请。

技术领域

本发明涉及一种用于控制辅助媒体(例如，与个人化频道或内容项目有关并且用于用户支持的辅助音频、视频或文本信息、广告等等)的放置的装置、方法以及计算机程序产品。

背景技术

推荐器(recommender)技术的使用正在稳步地被介绍到市场上。在各个示例中，网站提供推荐器以支持用户找到他们喜欢的内容项目(例如，电影)，电子设备(例如，个人视频录像机)使用推荐器以自动过滤内容项目。推荐器系统通过基于来自用户对所选择的内容项目(例如，图书、歌曲、电视(TV)节目、电影等等)的反馈学习用户简档而愈加地应用于个性化或个人化服务和产品，并且使用机器学习技术来推断新项目的评级。

推荐器典型地基于用户提供关于项目的评级来学习用户的偏好。这些评级典型地是诸如分别“喜欢”和“不喜欢”的二元分类(binary classification)，或者是基于分类成喜欢程度的范围的更加详细的分类。同样地，用户评级提供了用户通过其向推荐器教授关于他的偏好的接口。这个学习过程是枯燥的，由于在推荐器可以做出明智的建议之前用户必须评级相当多的项目数量。推荐器系统典型地需要来自用户的反馈以便学习用户的爱好。可以显式地或隐式地提供这个反馈。显式反馈包括用户提供许多项目的评级，即，以五点等级(five-point scale)或类似/不类似二进制形式。隐式反馈来自于观察用户动作，诸如，回放或删除项目的购买、下载、选择等。推荐器系统然后解释用户动作并且将其翻译成评分。例如，典型地，推荐器系统将购买动作解释成正分数，或者在视频项目的情况下，总观看持续时间大于/小于50％可以暗示正/负分数。

通过以下将在由用户给出的关于内容项目的“评级”和由推荐器系统生成的“打分”或“评分”之间进行区分。

通常使用的技术是协同过滤(collaborative filtering)和朴素贝叶斯分类(Bayesian classification)。因此，从大量的内容项目中，仅可以检索到用户(或一组用户)喜欢或偏好的那些项目。推荐器典型地被提供作为独立服务或单元，或作为现有服务或单元的附加。它们在诸如电视机或视频录像机的消费设备中日益地出现。

广告商所期望的是确保正确的人正在观看他们的广告(“ads”)。电视广告商花费许多精力以确保他们的广告在具有适当的人群(demographic)的电视剧期间播出。因此，电视广告商试图将广告与特定电视节目的观众的人群相匹配，购买那些他们希望将要吸引对于他们的广告合适的观众的电视节目的广告时隙。不幸的是，没有方法让广告商实时知晓人们是否在观看他们的广告或广告是否到达目标人群的组。类似地，没有方法让广告商确定单独观看者的观看模式或将广告针对单独观看者，这是因为将相同的广告广播给正在观看特定节目的每个人。

WO2002/033975公开了一种用于在客户侧视频重放系统中放置广告的系统和方法。允许客户与将广告供应到请求应用的功能分离地进行广告放置优先级的确定。动态广告放置引擎在系统的环境改变时重排序广告以便得到下一个要放置的广告。因此，在稍后时间，当应用发送广告请求时，动态广告放置引擎可以用要放置的广告快速地响应。在放置一个广告后优选地还重排序广告。此外，通过对于每个广告的解释规则来控制广告的放置。这种解决方案提供了向接收观众传递广告的方法，其中决定对于其中进行广告请求的环境敏感以及其中可以为每个单独用户非常快速地放置广告。

发明内容

本发明的目的在于提供一种改进的辅助媒体的放置，通过该改进的辅助媒体的放置可以减少与放置处理相关联的传信(signaling)和处理负载以及存储量。

这个目的通过用于控制与至少一个呈现给用户的内容项目有关的辅助媒体的放置的装置、方法、以及计算机可读存储介质来实现。