本发明专利技术涉及用于向用户u自动生成关于物品p的推荐的装置和方法。本装置包括或者至少间接连接至含有用户简档数据库和用户相互关系数据库的物品数据库。本装置包括标准推荐引擎，其构造成，访问上述物品数据库和上述用户简档数据库，以及，基于用户u的用户简档，计算表示用户u对物品p的“喜欢”程度的在[0，1]区间中的得分s(p,u)。本装置还包括内容发现推荐器，其构造成访问上述用户相互关系数据库，以及，至少找到与用户u具有直接联系的用户v，并且，进一步访问上述用户简档数据库，以便确定知道物品p的用户v的百分率，以及，基于物品p的得分s(p,u)、以及在与用户u具有直接联系的用户v之中知道物品p的程度(知道物品p的用户v的百分率)，生成推荐。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及用于自动生成关于物品的推荐的装置及方法。
技术介绍
这种装置通常称为推荐系统。推荐系统是帮助用户减轻潜在信息超负荷的机器。 用户不得不应对由压倒性量的（商业）信息构成的所谓"信息超负荷"问题，这些 信息他们无法处理，并且限制他们发现他们喜欢什么、保持专注并集中于根据他们的兴趣 值得做的事情上的能力。 推荐系统成为处理信息超负荷的流行工具。它们允许从大量物品诸如音频/视频 (A/V)内容贮藏库、产品目录等中检索仅仅用户（或一组用户）喜欢的那些物品。这些推荐 通常提供作为独立服务（例如，Movielens)、或者作为对现有服务的扩充（例如，Amazon、 iTunes)。它们越来越多地出现在消费装置中，诸如Tivo数码摄像机、以及APRICO解决方 案的产品。 通过经由可以嵌入在电子邮件中的唯一 URL提及视频，或者通过直接连接至用户 的社交网络诸如facebook (脸书），许多因特网视频服务，包括YouTube. com、Hulu. com等， 提供用户给朋友"推荐"该视频的可能性。另外，还有提供分享及回顾服务的专用网站，诸 如 Digg. com、Reddit. com、以及 Delicious, com。 为了使机器能生成推荐，周知的是，组合物品的用户评分与用户简档，以及，检索 类似的用户简档，并且生成给用户的推荐，这些用户具有的用户简档与对一个物品给出正 面评分的用户的简档类似。 虽然用现有技术的推荐系统成功实现了这种方法，但仍然需要新的或替代的方 法。本专利技术的目的是满足这种需求。
技术实现思路
根据本专利技术，此目的由一种用于向用户U自动生成关于物品P的推荐的装置实现， 上述装置包括或者至少间接连接至-并因此可以访问-: -物品数据库，其包括关于可供应物品的信息； -用户简档数据库，对于本系统的用户V，其包括该用户关于已经看过或购买过或 评价过的物品的信息；以及-用户相互关系数据库，其包括关于用户u与V之间现有联系的信息，其中，如果用 户V属于用户U的交往，则给出一种直接联系。 本装置包括标准推荐引擎，其构造成，访问上述物品数据库和上述用户简档数据 库，以及，基于用户u的用户简档，计算区间中的得分s (p，u)，该得分表示用户u对物 品P的"喜欢"程度。本装置进一步包括内容发现推荐器，其构造成，访问上述用户相互关系 数据库，以及，至少找到与用户u具有直接联系的用户V，并且，进一步访问上述用户简档数 据库，以便确定知道物品P的用户V的百分率（fraction)，以及，基于物品p的得分s (p，u)、 以及在与用户U具有直接联系的用户V之中知道物品P的程度（知道物品P的用户V的百 分率），生成推荐。 用户相互关系数据库可以是社交网络数据库。 本专利技术人考虑到，与信任推荐系统相比，人们通常更加信任他们的朋友。与由机器 做出的推荐相比，无论实际推荐是如何精确及中肯，由朋友做出的推荐在重要性及中肯程 度方面通常评价更高。此外，人们喜欢与朋友分享他们发现的新内容或新物品。对于一个 人，非常值得做的可能是考虑成为第一个来介绍新物品（歌曲、电影等）进入他/她的朋友 群体的，尤其是，如果此物品得到此群体中许多人喜欢的话。这可能是一种收到来自朋友赏 识的手段。许多因特网服务和软件应用都支持让用户与其朋友分享他们发现并喜欢的东西 的方法。 因为本装置还确定知道物品p的用户V的百分率，当生成关于物品的推荐时，可以 考虑此百分率。适宜的是，本装置构造成，如果知道物品P的用户V的百分率相对较小，则 生成关于该物品的推荐。特别地，本装置适宜构造成，生成取决于标准得分s(p，u)和知道 物品P的用户V的百分率的改进得分。尽管这种优选方式显得与直觉相反，但其基于一种 想法，给用户推荐物品，这些物品在他们社交网络中知道最少，但具有较高的喜欢程度，推 荐不仅给用户自身，而且也是给他们的朋友。以这种方式，鼓励用户尝试对于他们整个社交 网络是潜在感兴趣的新物品，然后成为第一个声称"发现"这些新物品的人。 因此，自动装置使得可以建立物品推荐成为可能，即使该物品迄今知之甚少，这比 推荐已确定的物品更有挑战性。 根据一种优选实施例，本装置构造成，基于用户简档数据库中的用户U的简档，确 定上述物品数据库中关于物品P的得分S (P，U)，以及，其中，上述内容发现推荐器包括群体 统计单元和内容发现推荐单元，它们构造成执行下列步骤，以生成关于给定用户U的N条物 品推荐： -群体统计单元从用户相互关系数据库中检索群体C(1) (U)，其包括与用户u直接 联系的所有用户V，以及 -内容发现推荐单元找到N个物品P的子集，其优化关于用户u的累计得分与表示 在由群体统计单元生成的群体C(1) (u)中知道该物品p程度的称为k的度量的组合，其中，k 如下定义：【主权项】1. 一种用于向用户U自动生成关于物品P的推荐的装置，所述装置包括或者至少间接 连接至（可以访问）： -物品数据库，其包括关于可供应物品的信息； -用户简档数据库，对于系统的用户V，其包括所述用户关于已经看过或购买过或评价 过哪些物品的信息；以及 -用户相互关系数据库，其包括关于用户U与V之间现有联系的信息，其中，如果用户V 属于用户U的交往，则给出一种直接联系， 其中，所述装置包括标准推荐引擎，其构造成，访问所述物品数据库和所述用户简档数 据库，以及，基于用户U的用户简档，计算区间中的得分S (p，u)，所述得分表示用户u 对物品P的"喜欢"程度，以及 内容发现推荐器，其构造成，访问所述用户相互关系数据库，以及，至少找到与用户U 具有直接联系的用户V，并且，进一步访问所述用户简档数据库，以便确定知道物品P的用 户V的百分率，以及，基于物品P的所述得分S (p，U)和在与用户U具有直接联系的用户V 之中知道物品P的程度（知道物品P的用户V的百分率），生成推荐。2. 根据权利要求1所述的装置，其中，所述装置构造成，基于所述用户简档数据库中的 用户U的简档，确定所述物品数据库中关于物品P的所述得分s(p，u)，并且其中，所述内容 发现推荐器包括群体统计单元和内容发现推荐单元，它们构造成执行下列步骤，以生成对 于给定用户U的N个物品推荐： -所述群体统计单元从所述用户当前第1页1 2 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种用于向用户u自动生成关于物品p的推荐的装置，所述装置包括或者至少间接连接至(可以访问)：‑物品数据库，其包括关于可供应物品的信息；‑用户简档数据库，对于系统的用户v，其包括所述用户关于已经看过或购买过或评价过哪些物品的信息；以及‑用户相互关系数据库，其包括关于用户u与v之间现有联系的信息，其中，如果用户v属于用户u的交往，则给出一种直接联系，其中，所述装置包括标准推荐引擎，其构造成，访问所述物品数据库和所述用户简档数据库，以及，基于用户u的用户简档，计算[0，1]区间中的得分s(p,u)，所述得分表示用户u对物品p的“喜欢”程度，以及内容发现推荐器，其构造成，访问所述用户相互关系数据库，以及，至少找到与用户u具有直接联系的用户v，并且，进一步访问所述用户简档数据库，以便确定知道物品p的用户v的百分率，以及，基于物品p的所述得分s(p,u)和在与用户u具有直接联系的用户v之中知道物品p的程度(知道物品p的用户v的百分率)，生成推荐。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...
【专利技术属性】
技术研发人员：M巴比里，J科斯特，SPP普龙克，RAW克劳特，
申请(专利权)人：芬克数字电视指导有限责任公司，
类型：发明
国别省市：德国;DE
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