基于社交媒体的推荐制造技术

用户可以向其他用户请求物品推荐。其他用户可以通过推荐物品或反对推荐物品而响应请求。用户可以对其他用户的推荐或响应投赞成票或反对票。其他用户的推荐可以用于识别物品，并且向请求用户提供一个或多个推荐。原始的请求和响应可以形成会话线程。推荐可以作为响应插入线程中，可以与线程并排地呈现，或者可以在线程的结束处呈现。推荐可以基于用户的一个或多个属性。由其他用户提供的推荐的权重可以改变。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】相关申请交叉引用本PCT申请要求于2014年8月12日提交的名称为“SOCIALMEDIA-BASEDRECOMMENDATIONS(基于社交媒体的推荐)”的美国专利申请No.14/457,963和于2013年9月24日提交的名称为“SOCIALMEDIA-BASEDRECOMMENDATIONS(基于社交媒体的推荐)”的美国临时申请No.61/881,810的优先权。通过引用方式将每个上述申请的整个内容并入本文。
本文公开的主题总体上涉及数据的处理。具体地，本公开提出了用于基于社交媒体的推荐的系统和方法。
技术介绍
用户能够浏览商品和拍卖网站上的物品以找到期望物品。网站可以提供搜索功能或将物品分类，以帮助用户更加快速地找到物品。商品和拍卖网站还可以基于用户的过去行为向用户提供物品推荐。附图说明在附图的图中以作为示例而非限制的方式示出了一些实施例。图1是示出了根据一些示例实施例的适合于基于社交媒体的推荐的网络环境的网络图。图2是示出了根据一些示例实施例的适合于基于社交媒体的推荐的应用服务器的组件的框图。图3是示出了根据一些示例实施例的适合于基于社交媒体的推荐的客户机的组件的框图。图4是示出了根据一些示例实施例的适合于基于社交媒体的推荐的用户界面的框图。图5至图7是示出了根据一些示例实施例的适合于基于社交媒体的推荐的示例会话线程的屏幕图。图8是示出了根据一些示例实施例的应用服务器在执行基于社交媒体的推荐的方法时的操作的流程图。图9是示出了根据一些示例实施例的应用服务器在执行基于社交媒体的推荐的方法时的操作的流程图。图10是示出了根据一些示例实施例的应用服务器在执行基于社交媒体的推荐的方法时的操作的流程图。图11是示出了根据一些示例实施例的机器的组件的框图，该机器能够从机器可读介质中读取指令并且执行本文讨论的任何一个或多个方法。具体实施方式示例方法和系统涉及基于社交媒体的推荐。示例仅仅作为可能的变化的典型例子。除非另行明确声明，否则组件和功能是可选的，且可被合并或细分，且操作可以在顺序上变化或被组合或细分。在以下描述中，出于解释的目的，对多个具体细节进行阐述，以提供对示例实施例的透彻理解。然而，对于本领域技术人员将显而易见的是：本公开的主题可以在没有这些具体细节的情况下实施。计算机用户可以在社交网络(例如，Facebook、Twitter、LinkedIn等)上具有账户。用户可以与社交网络上的其他用户有关系(例如，家人、朋友等)。用户还可以与社交网络上的其他实体有关系(例如，用户可以是组的成员、公司的雇员等)。社交网络可以是商业网站的社交部分。用户可以向其他用户请求物品推荐。其他用户可以通过推荐物品或反对推荐物品而响应请求。例如，一个用户可以推荐某个品牌或产品，而另一用户可以反对推荐该品牌并推荐不同品牌或产品。在一些示例实施例中，用户能够对其他用户的推荐或响应投支持票或投反对票。物品可以是信息物品(例如，新闻文章、博客、图像、多媒体内容等)、交易物品(例如，在线出售物品、实体位置出售物品、在线征求物品、实体位置征求物品)或其他类型的物品。物品可以是购买的物品(例如，汽车、一双鞋、电影票等)、文章(例如，新闻文章、购买指南等)、网站(例如，新闻网站、购物网站等)、人物(例如，社交联系人、专业联系人、领域专家等)或其他用户能够推荐的任何其他物品。物品可以是物品集合。例如，系列玩具中的每个玩具(例如，单个星球大战人物)可以被视为物品，并且系列玩具中的玩具集合(例如，所有星球大战人物)也可以被视为物品。作为另一示例，社交媒体应用或在线市场应用可以有助于用户创建物品集合，并且创建的集合可以是可用于推荐的物品。其他用户的推荐用于识别物品，并且向请求推荐的用户自动提供一个或多个推荐。提供的推荐被呈现在用户界面中并且可进行操作以将用户指引向物品。例如，推荐可以针对网站并且被呈现为到网站的超链接。作为另一示例，推荐可以针对在另一网站上可购买的产品，并且被呈现为用户界面(“UI”)元素，所述用户界面(“UI”)元素在被点击时向用户呈现购买物品的机会而无需离开原始网站。原始的询问和响应形成了会话线程。推荐可以作为响应插入线程中，与线程并排地呈现，或者在线程的结束呈现。可以将推荐自动呈现，或将其隐藏，除非用户进行了请求。可以将推荐呈现给线程中的所有参与方或者仅呈现给请求推荐的用户。推荐可以基于用户的一个或多个属性。例如，用户可能已经确定了一组兴趣(例如，电影、运动队、乐队、名人、城市或任何其他物品或物品类别)，并且推荐可以基于用户的兴趣。另外，关于用户的其他信息可以是已知的。为了进行说明，用户可以位于纽约市中并且已经请求推荐鞋。基于其他用户的推荐和用户在纽约市中的位置，可以推荐在纽约市中的特定鞋店的特定鞋。作为另一说明，用户可能已经表明对特定演员的兴趣并且请求推荐电影。其他用户可以推荐若干电影，该若干电影之一包含该演员。因此，具有感兴趣演员的用户推荐电影可以由推荐系统来推荐。由其他用户提供的推荐的权重可以改变。例如，用户可以设置其他用户的权重。为了说明，用户可以选择给予家庭成员的权重是朋友权重的两倍，或者给予常常给出糟糕建议的用户零权重，或者甚至负权重。在一些示例实施例中，自动产生用户的权重，并且用户的权重可以基于推荐用户与物品的之前交互以及其他用户与由推荐用户推荐的物品的之前交互。与物品的交互可以包括：查看物品、对物品进行出价、购买物品、订购物品、在社交网络上分享物品。在一些示例实施例中，仅考虑交互的子集。例如，仅将购买项目视为与项目的交互。附加地，在单一实施例中可以考虑不同类型的交互。为了说明，示例实施例可以认为当前用户的任何形式的交互是交互，但是仅将其他用户的购买认为是交互。从而，尽管以下描述经常提及交互，应当将交互类型的各种可能组合识别为在本专利技术的范围内。在一些示例实施例中，将交互分组为相关的类别，且将类别用作结果选择的基础。类别的示例可以是指示购物会话结束的交互。这种类别中可以包括的交互可以包括例如：购买项目、在不同的项目类别中执行新的搜索、结束浏览会话、导航至完全不同的网站等。如上所述，分配给用户的推荐的权重可以基于用户与物品的交互。例如，与许多服装物品交互的用户在推荐服装物品时可以被给予较高的权重。类本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种计算机实现的方法，包括：检测用户已经请求推荐物品；响应于所述请求，检测由一个或多个其他用户提供的推荐集合；使用机器的处理器解析所述推荐集合以识别数据库中的物品集合；从所述物品集合选择所推荐的物品；以及向所述用户呈现关于所述所推荐的物品的信息。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2013.09.24 US 61/881,810;2014.08.12 US 14/457,9631.一种计算机实现的方法，包括：
检测用户已经请求推荐物品；
响应于所述请求，检测由一个或多个其他用户提供的推荐集合；
使用机器的处理器解析所述推荐集合以识别数据库中的物品集合；
从所述物品集合选择所推荐的物品；以及
向所述用户呈现关于所述所推荐的物品的信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其中
对所述所推荐的物品的选择基于请求推荐的用户的属性。
3.根据权利要求1所述的方法，其中
将关于所述所推荐的物品的所述信息与由所述一个或多个其他用
户提供的推荐并排地呈现。
4.根据权利要求1所述的方法，其中
将关于所述所推荐的物品的所述信息与由所述一个或多个其他用
户提供的推荐内联地呈现。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括：
识别所述用户的位置；以及其中
对所述所推荐的物品的选择还基于所述用户的位置。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，关于物品的信息是横幅广
告、文本广告、消息和弹出窗口中的一个或多个。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，响应于所述
请求检测由所述一个或多个其他用户提供的推荐集合包括：
访问所述一个或多个其他用户做出的评论的集合；以及
针对所述评论的集合中的每个评论：
确定在评论中是否提到了产品；以及
如果提到了产品，则确定评论是正面的还是负面的。
8.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，还包括：
访问由所述一个或多个其他用户提供的推荐的集合的大小；以及其
中
响应于确定所述大小超出阈值而发生对所述所推荐的物品的选择。
9.根据权利要求1所述的方法，其中
对所述所推荐的物品的选择基于与由所述一个或多个其他用户提
供的每个推荐相关联的权重。
10.根据权利要求9所述的方法，还包括：
从所述一个或多个其他用户识别与每个推荐相对应的用户；
对于识别出的每个用户，确定被采纳的先前提供的推荐的数量；以
及其中
与每个推荐相关联的权重基于针对提供推荐的用户所确定的数量。
11.根据权利要求10所述的方法，还包括：
对于每个被采纳的先前提供的推荐，确定对推荐的采纳是否导致了
购买；以及其中
基于所述确定来调整针对提供了导致购买的推荐的用户的数量。
1...

【专利技术属性】
技术研发人员：瓦莱里·尼雅德，赖安·林德西·赫夫特，
申请(专利权)人：电子湾有限公司，
类型：发明
国别省市：美国;US