[发明专利]层级多源播放列表生成有效
| 申请号: | 201780032341.9 | 申请日: | 2017-05-19 |
| 公开(公告)号: | CN109196490B | 公开(公告)日: | 2021-10-22 |
| 发明(设计)人: | N·克尼希施泰因;N·奈斯;S·B·埃拉扎;Y·贝雷津;O·巴坎;T·扎凯;S·什勒维施;N·B·西姆霍恩;P·诺格斯;G·拉维 | 申请(专利权)人: | 微软技术许可有限责任公司 |
| 主分类号: | G06F16/22 | 分类号: | G06F16/22 |
| 代理公司: | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人: | 王茂华 |
| 地址: | 美国华*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 层级 播放列表 生成 | ||
一种播放列表生成器,其利用多个数据源对一组候选轨道内的每个轨道进行排名,以使得能够根据排名来选择候选轨道。候选轨道根据一个或多个特征而被各自评分,一个或多个特征诸如候选轨道或候选轨道的艺术家与当前或先前播放的轨道或艺术家的声学相似性和/或类似使用模式。根据围绕用户选择的播放列表种子艺术家的历史聆听模式对每个特征进行加权。还可以根据特定用户的历史聆听模式进一步校正该加权。当与特定种子艺术家相关的历史使用数据有限时,可以使用与流派层级中的更高级别相关的更广义的历史使用数据。
背景技术
计算机、计算机网络、并且尤其是因特网的发展已经显著地扩展了用于接收可用于用户的音频内容的选项的数目。与典型的广播无线电不同,对于任何特定的站点,音频内容的序列在被整个广播之前由有限数目的个体选择,因特网已经以更加个性化的方式实现音频内容的流式传输。例如,用户可以通过提供诸如艺术家或轨道的种子来使用基于互联网的音频服务来创建个人站点。然后,该服务通常将尝试提供与该种子相对应的音频选择。
尽管这些发展已经是有益的,但是音频内容的基于因特网的递送所特有的各种问题仍然存在。例如,当进行用户不喜欢、厌烦或以其他方式发现不吸引人的音频选择时,用户体验受到阻碍。此外,当没有进行用户将喜欢的音频选择时,机会被错过。这些问题可能会迫使用户手动跳过不喜欢或过度使用的轨道(可能会中断其他任务),或者可能导致他们简单地完全停止使用该服务。
本文中要求保护的主题不限于解决任何缺点或仅在诸如上述那些环境中操作的实施例。更确切地,该背景仅被提供用于说明可以实践本文中描述的一些实施例的一种示例性技术领域。
发明内容
本文中描述的至少一些实施例涉及播放列表生成器的使用,该播放列表生成器被配置为从一组候选轨道组装播放列表内的一个或多个轨道的序列。当最初接收到播放列表种子时,生成一组候选轨道,并且根据一个或多个特征对每个候选轨道进行评分。根据与特定播放列表种子相关联的基于种子的训练数据(例如,多个用户的历史聆听模式)对特征进行加权。在一些实施例中,根据基于用户的训练数据(例如,特定用户的历史聆听模式)对特征进行附加地加权。
在一些实施例中,播放列表生成器然后使用加权特征得分来将每个候选轨道排名在经排名的候选轨道映射/排名中。在一些实施例中,该排名包括将每个候选轨道的加权特征得分转换为概率得分。然后可以通过遍历映射以选择一个或多个候选轨道以构成播放列表来生成播放列表。
在一些实施例中,应用一个或多个选择性参数来控制从经排名的候选轨道映射中选择一个或多个候选轨道的方式。例如,可以应用选择性参数来控制选择序列遵循候选轨道的排名/映射的严格性或紧密性。在一个示例中,选择性参数被配置为基于探索/保守的连续统一体来控制映射内的轨道选择,使得更具探索性的设置实现对位于映射内的相对更大距离处(即,具有相对更低的排名和/或概率得分)的一个或多个候选轨道的选择,而更保守的设置将选择调节到位于相对更接近种子和/或先前播放的轨道(即,具有相对更高的排名和/或概率得分)的一个或多个候选轨道。更“探索性”的设置提供了更多的意外发现和可发现性,这些通常是播放列表的期望特质;然而,不同用户可能期望不同相对量的这种播放列表特质。在一些实施例中,根据基于用户的训练数据和基于种子的训练数据来调节选择性参数,以向所生成的播放列表提供可发现性、意外性或多样性中的至少一个的最佳水平。
当在特定站点中选择和播放候选轨道时,可以迭代播放列表生成和轨道选择过程以在播放序列中生成附加轨道。例如,在一些实施例中,所生成的播放列表可以仅是一个轨道长或几个轨道长,使得基于用户对所选择的候选轨道的响应(例如,跳过、不跳过、或明确指示兴趣级别)来在每个轨道转换或每几个轨道转换时迭代地重新配置候选轨道映射。
在一些情况下,所接收的播放列表种子可能具有很少或不具有与其直接相关联的基于种子的训练数据。例如,相对较新的艺术家可能没有被足够长时间地聆听以便实现对任何直接相关联的历史聆听模式的生成。本文中描述的至少一些实施例通过利用具有不同层级级别和与每个层级级别相对应的不同组的基于种子的训练数据的流派层级来在这些类型的情况下提供基于种子的训练数据。
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