用于自動生成推薦的裝置及方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及用于自動生成關于物品的推薦的裝置及方法。
【背景技術】
[0002] 這種裝置通常稱為推薦系統。推薦系統是幫助用戶減輕潛在信息超負荷的機器。
[0003] 用戶不得不應對由壓倒性量的（商業）信息構成的所謂"信息超負荷"問題，這些 信息他們無法處理，并且限制他們發現他們喜歡什么、保持專注并集中于根據他們的興趣 值得做的事情上的能力。
[0004] 推薦系統成為處理信息超負荷的流行工具。它們允許從大量物品諸如音頻/視頻 (A/V)內容貯藏庫、產品目錄等中檢索僅僅用戶（或一組用戶）喜歡的那些物品。這些推薦 通常提供作為獨立服務（例如，Movielens)、或者作為對現有服務的擴充（例如，Amazon、 iTunes)。它們越來越多地出現在消費裝置中，諸如Tivo數碼攝像機、以及APRICO解決方 案的產品。
[0005] 通過經由可以嵌入在電子郵件中的唯一 URL提及視頻，或者通過直接連接至用戶 的社交網絡諸如facebook (臉書），許多因特網視頻服務，包括YouTube. com、Hulu. com等， 提供用戶給朋友"推薦"該視頻的可能性。另外，還有提供分享及回顧服務的專用網站，諸 如 Digg. com、Reddit. com、以及 Delicious, com。
[0006] 為了使機器能生成推薦，周知的是，組合物品的用戶評分與用戶簡檔，以及，檢索 類似的用戶簡檔，并且生成給用戶的推薦，這些用戶具有的用戶簡檔與對一個物品給出正 面評分的用戶的簡檔類似。
[0007] 雖然用現有技術的推薦系統成功實現了這種方法，但仍然需要新的或替代的方 法。本發明的目的是滿足這種需求。
【發明內容】
[0008] 根據本發明，此目的由一種用于向用戶U自動生成關于物品P的推薦的裝置實現， 上述裝置包括或者至少間接連接至-并因此可以訪問-:
[0009] -物品數據庫，其包括關于可供應物品的信息；
[0010] -用戶簡檔數據庫，對于本系統的用戶V，其包括該用戶關于已經看過或購買過或 評價過的物品的信息；以及
[0011]-用戶相互關系數據庫，其包括關于用戶u與V之間現有聯系的信息，其中，如果用 戶V屬于用戶U的交往，則給出一種直接聯系。
[0012] 本裝置包括標準推薦引擎，其構造成，訪問上述物品數據庫和上述用戶簡檔數據 庫，以及，基于用戶u的用戶簡檔，計算[0,1]區間中的得分s (p，u)，該得分表示用戶u對物 品P的"喜歡"程度。本裝置進一步包括內容發現推薦器，其構造成，訪問上述用戶相互關系 數據庫，以及，至少找到與用戶u具有直接聯系的用戶V，并且，進一步訪問上述用戶簡檔數 據庫，以便確定知道物品P的用戶V的百分率（fraction)，以及，基于物品p的得分s (p，u)、 以及在與用戶U具有直接聯系的用戶V之中知道物品P的程度（知道物品P的用戶V的百 分率），生成推薦。
[0013] 用戶相互關系數據庫可以是社交網絡數據庫。
[0014] 本發明人考慮到，與信任推薦系統相比，人們通常更加信任他們的朋友。與由機器 做出的推薦相比，無論實際推薦是如何精確及中肯，由朋友做出的推薦在重要性及中肯程 度方面通常評價更高。此外，人們喜歡與朋友分享他們發現的新內容或新物品。對于一個 人，非常值得做的可能是考慮成為第一個來介紹新物品（歌曲、電影等）進入他/她的朋友 群體的，尤其是，如果此物品得到此群體中許多人喜歡的話。這可能是一種收到來自朋友賞 識的手段。許多因特網服務和軟件應用都支持讓用戶與其朋友分享他們發現并喜歡的東西 的方法。
[0015] 因為本裝置還確定知道物品p的用戶V的百分率，當生成關于物品的推薦時，可以 考慮此百分率。適宜的是，本裝置構造成，如果知道物品P的用戶V的百分率相對較小，則 生成關于該物品的推薦。特別地，本裝置適宜構造成，生成取決于標準得分s(p，u)和知道 物品P的用戶V的百分率的改進得分。盡管這種優選方式顯得與直覺相反，但其基于一種 想法，給用戶推薦物品，這些物品在他們社交網絡中知道最少，但具有較高的喜歡程度，推 薦不僅給用戶自身，而且也是給他們的朋友。以這種方式，鼓勵用戶嘗試對于他們整個社交 網絡是潛在感興趣的新物品，然后成為第一個聲稱"發現"這些新物品的人。
[0016] 因此，自動裝置使得可以建立物品推薦成為可能，即使該物品迄今知之甚少，這比 推薦已確定的物品更有挑戰性。
[0017] 根據一種優選實施例，本裝置構造成，基于用戶簡檔數據庫中的用戶U的簡檔，確 定上述物品數據庫中關于物品P的得分S (P，U)，以及，其中，上述內容發現推薦器包括群體 統計單元和內容發現推薦單元，它們構造成執行下列步驟，以生成關于給定用戶U的N條物 品推薦：
[0018] -群體統計單元從用戶相互關系數據庫中檢索群體C(1) (U)，其包括與用戶u直接 聯系的所有用戶V，以及
[0019] -內容發現推薦單元找到N個物品P的子集，其優化關于用戶u的累計得分與表示 在由群體統計單元生成的群體C(1) (u)中知道該物品p程度的稱為k的度量的組合，其中，k 如下定義：
[0020]
【主權項】
1. 一種用于向用戶U自動生成關于物品P的推薦的裝置，所述裝置包括或者至少間接 連接至（可以訪問）： -物品數據庫，其包括關于可供應物品的信息； -用戶簡檔數據庫，對于系統的用戶V，其包括所述用戶關于已經看過或購買過或評價 過哪些物品的信息；以及 -用戶相互關系數據庫，其包括關于用戶U與V之間現有聯系的信息，其中，如果用戶V 屬于用戶U的交往，則給出一種直接聯系， 其中，所述裝置包括標準推薦引擎，其構造成，訪問所述物品數據庫和所述用戶簡檔數 據庫，以及，基于用戶U的用戶簡檔，計算[0,1]區間中的得分S (p，u)，所述得分表示用戶u 對物品P的"喜歡"程度，以及 內容發現推薦器，其構造成，訪問所述用戶相互關系數據庫，以及，至少找到與用戶U 具有直接聯系的用戶V，并且，進一步訪問所述用戶簡檔數據庫，以便確定知道物品P的用 戶V的百分率，以及，基于物品P的所述得分S (p，U)和在與用戶U具有直接聯系的用戶V 之中知道物品P的程度（知道物品P的用戶V的百分率），生成推薦。
2. 根據權利要求1所述的裝置，其中，所述裝置構造成，基于所述用戶簡檔數據庫中的 用戶U的簡檔，確定所述物品數據庫中關于物品P的所述得分s(p，u)，并且其中，所述內容 發現推薦器包括群體統計單元和內容發現推薦單元，它們構造成執行下列步驟，以生成對 于給定用戶U的N個物品推薦： -所述群體統計單元從所述用戶