计算建议工具中的兴趣度推荐制造技术

本申请涉及计算建议工具中的兴趣度推荐。本发明专利技术通过基于计算机的建议工具给用户提供推荐，其包括：收集主题信息，其中所述收集的主题信息包含兴趣度方面；基于所述兴趣度方面过滤所述收集的主题信息；从所述收集的主题信息确定兴趣度评级，其中通过所述基于计算机的建议工具来进行所述确定；以及基于所述兴趣度评级给用户提供有关所述主题信息的推荐。

Calculation of interest in recommendation tools

This application involves recommendation of interest in computing recommendation tools. The invention provides recommendations to users through a computer-based recommendation tool, which includes: collecting subject information, in which the collected subject information includes interest aspects; filtering the collected subject information based on the said interest aspects; and determining interest ratings from the collected subject information, through which the interest ratings are determined. The determination is carried out by a computer's recommendation tool, and a recommendation for the user to provide information on the subject based on the interest rating.

【技术实现步骤摘要】
计算建议工具中的兴趣度推荐本申请为专利技术名称为“计算建议工具中的兴趣度推荐”的原中国专利技术专利申请的分案申请。原申请的中国申请号为201280007906.5；原申请的申请日为2012年1月5日。相关申请案的交叉参考本申请案主张2011年6月8日申请的第13/155,917号美国申请案的优先权，所述申请案主张2011年4月20日申请的第61/477,276号美国临时申请案的优先权、2011年2月2日申请的第61/438,684号美国临时申请案的优先权以及2011年1月6日申请的第61/430,318号美国临时申请案的优先权，所有申请案的全部内容以引用的方式并入本文。
本专利技术涉及集体知识系统，且更特定来说，涉及基于通过用户交互进行机器学习来提供自然语言基于计算机的主题建议。
技术介绍
在线搜索主题建议代表了计算机资源(例如通过因特网提供的资源)的重要用途。目前，计算机用户可采用多种搜索工具来搜索关于特定主题的建议，但这样做可能会在搜索引擎的使用中要求专业知识，而且可能会产生庞大的搜索结果，从而需要花费时间来筛选、解译及比较。人们可能会习惯于使用口头的自然语言来征求其他人的建议，且因此采取一种更贴近地模仿人们之间的交互方式的基于计算机的建议工具可能会是有用的。此外，关于主题的建议可随时改变，而且任何静态的建议数据库都可能很快就过时。因此，需要适于与自然语言一起使用且提供持续的内容精细化的改进式主题建议搜索能力。
技术实现思路
本专利技术通过基于计算机的建议工具给用户提供推荐，其包括：收集主题信息，其中所收集的主题信息包含有关主题使人感兴趣的程度的方面，或兴趣度方面；基于兴趣度方面过滤所收集的主题信息；从所收集的主题信息确定兴趣度评级，其中通过基于计算机的建议工具进行所述确定；及基于兴趣度评级给用户提供有关主题信息的推荐。从下文对优选实施例及图形的详细描述，本专利技术的这些及其它系统、方法、目标、特征及优点将对所属领域的技术人员显而易见。本文所提到的所有文献的全部内容都以引用的方式并入本文中。附图说明参考下图可理解本专利技术及对本专利技术的某些实施例的以下详细描述：图1描绘用户可从其得到决定的系统中的主题列表。图2描绘系统可能会问用户的实例问题。图3描绘系统可能会问用户的实例图片问题。图4描绘在做出特定决定时系统可能会展示给用户的信息的类型的实例。图5描绘相机的顶端列表的实例。图6描绘相机的顶端列表的第二实例。图7描绘用户主页的实施例。图8及8A描绘用户记得的答案的实施例。图9描绘用户可贡献专门知识的选择。图10描绘用户问题的实例。图11及11A描绘答案格式的实施例。图12描绘主题中所有决定的实例列表。图13描绘针对本专利技术的实施例过程流。图14描绘针对本专利技术的实施例过程流。图15描绘针对本专利技术的框图的实施例。图16描绘实施例贡献者/专家接口主页。图17描绘为做出决定而寻求帮助的用户的实施例客观问题。图18描绘展示特定的所推荐的决定的决定结果的实施例。图19描绘要在属性与决定结果之间建立关联的用户的实施例接口。图20描绘说明用户可如何编辑决定结果的实施例。图21描绘展示对两个先前修改之间的内容及变化的先前修改的实施例。图22描绘展示由用户编辑的问题的实施例。图23描绘展示属性的修改历史的实施例。图24描绘可在其处显示新添加的建议区的专题讨论会接口的实施例。图25描绘其中系统正在询问用户主观问题以便了解用户的偏好的实施例。图26描绘展示由贡献者所做出的最近的活动的活动源的实施例。图27描绘展示基于多维度的结果的实施例。图28描绘响应于用户的非结构化输入而展示多个问题及答案结果的实施例。图29描绘展示为询问用户的偏好而提出的实例问题的实施例。图30描绘在本专利技术的实施例中所确定的新闻人物格伦·贝克(GlennBeck)的相似度简档。图31描绘在本专利技术的实施例中所确定的人物玛莎·史都华(MarthaSteward)的相似度简档。图32描绘使用第三方API来帮助了解用户的实施例。图33描绘使用第三方API来帮助了解用户且对准从用户的查询返回给用户的响应的实施例。图34描绘通过使用因特网社交交互图形表示来确定未知用户的偏好的实施例。图35描绘用于改进对用户品味及偏好的剖析的实施例。图36描绘与图表结构介接的基于网络的建议工具的实施例。图37描绘兴趣度推荐过程框图的实施例。图38描绘给用户的推荐的本地探索应用的视觉表示的实施例。图39描绘用于给用户的推荐的链接细节的本地探索应用的视觉表示的实施例。图40描绘给用户的推荐的本地探索应用的视觉表示的实施例。图41描绘对饭店进行评论的实施例。图42描绘兴趣度推荐的过程流程图的实施例。图43描绘地理上本地化的推荐的过程流程图的实施例。虽然已结合某些优选实施例对本专利技术进行描述，但其它实施例将被所属领域的技术人员所理解且包含在本文中。本文所参考的所有文献以引用的方式并入本文。具体实施方式本专利技术可问用户1314问题1320且系统可基于用户的答案而提供决策，例如推荐、诊断、结论、建议等等。内在地，系统可使用机器学习来就要提问哪些问题1320以及在过程的结尾处要做出什么决策1310进行优化。系统可通过用户关于最后的决策给出反馈(决策1310是否有帮助)来进行学习。有帮助的解决方案可得到强化且将其与过程中所问的问题1320及答案1322相关联。当用户1314说决策1310是有帮助的时候，系统可记住他问的是哪些问题1320、针对每一个问题1320的答案1322是什么，而且可将这些问题1320及答案1322与最后的决策相关联。这些关联可为机器学习的基础，机器学习随着时间而了解下次用户1314来到系统时要提问哪一个问题1320。例如，用户1314可能会试图在挑选所要去的酒吧方面得到建议。系统可能会问“您多大了？”的问题并得到“我30来岁”的答案。最后，系统可能会给用户1314展示“凯莱(Kelley)爱尔兰酒吧”的决策。假设用户1314说此决策是有帮助的。系统将会增加“您多大了？”的问题、“我30来岁”的答案与决策“凯莱爱尔兰酒吧”之间的关联。下次用户1314来到网站寻求酒吧方面的建议时，系统将会很有可能询问用户1314“您多大了？”的问题1320，因为此问题1320过去对用户是有帮助的。如果用户1314回答问题1320的方式与之前用户1314相同(说“我30来岁”)，那么系统将更加确信最后的决策是“凯莱爱尔兰酒馆”。系统可建立每一个用户的品味、审美偏好等的简档，且经由哪类人喜欢决策1310的反馈进行学习。替代地，专家用户可指定哪种人喜欢哪种决策1310。可通过与特定主题中系统所问的问题1320及答案1322的对话分开的单独过程而发生对用户品味简档的学习。例如，用户1314可通过经特定设计以了解用户的审美偏好的不同的问题及答案对话来单独告诉系统他们的品味选择。用户1314可能不想花费时间来教会系统他们所有的品味偏好，且因此系统替代地可以学习在用户1314做出一个特定决策1310的背景下所有的品味问题1320中哪一个才是所要问的最重要的品味问题，或者专家可以指定在用户1314做出一个特定决策1310的背景下所有的品味问题1320中哪一个才是所要问的最重要的品味问题。在所有问题的总体之外，系统可了解找出品味简档，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种计算机实施的方法，其包括：检测与在网站上发布的内容项目相关联的社交活动中的加快；基于检测到的社交活动中的加快来确定所述内容项目与特定用户相关；以及基于确定所述内容项目与所述特定用户相关，使用一个或多个硬件处理器向所述特定用户提供所述内容项目的推荐。

【技术特征摘要】
2011.01.06 US 61/430,318;2011.02.02 US 61/438,684;1.一种计算机实施的方法，其包括：检测与在网站上发布的内容项目相关联的社交活动中的加快；基于检测到的社交活动中的加快来确定所述内容项目与特定用户相关；以及基于确定所述内容项目与所述特定用户相关，使用一个或多个硬件处理器向所述特定用户提供所述内容项目的推荐。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述网站与在线社交网络相关联。3.根据权利要求1所述的方法，其中所述社交活动是由第二用户发布的，所述第二用户在在线社交网络上与所述特定用户相连接。4.根据权利要求1所述的方法，其中所述社交活动是评论及讨论所述内容项目中的至少一者...

【专利技术属性】
技术研发人员：托马斯·平克尼，克里斯托弗·迪克逊，马修·瑞恩·加蒂斯，
申请(专利权)人：电子湾有限公司，
类型：发明
国别省市：美国,US