基于用户行为的内容推荐的系统和方法技术方案

一种多媒体推荐方法及其设备。该方法包括访问用户设备上的摄像头；摄像头在第一操作模式下，拍摄多媒体内容；生成多媒体内容；在生成多媒体内容之前，确定与多媒体内容相关联的线索，该线索从用户的行为、交互、环境、情景中的任一个中确定；以及根据线索，提供多媒体内容的推荐。的推荐。的推荐。

【技术实现步骤摘要】
基于用户行为的内容推荐的系统和方法
[0001]交叉申请
[0002]本申请要求2015年12月29日递交的专利技术名称为“基于用户行为的内容推荐的系统和方法(System and Method for User
‑
Behavior Based Content Recommendations)”的第14/982,842号美国非临时专利申请案的在先申请优先权，该在先申请的全部内容以引用的方式并入本文本中。


[0003]本专利技术一般涉及管理多媒体内容，在具体实施例中，涉及预测用户最有意义的多媒体内容的技术和机制。

技术介绍

[0004]随着存储成本的降低，用户设备(user equipment，UE)现在能够存储大量多媒体内容(例如照片、视频、音乐)。因此，在UE上组织多媒体近来成为一项艰巨的任务。用户必须经常对成百上千的多媒体文件排序以找出他们想要使用的一份文件。
[0005]已经提出了若干种帮助用户找出多媒体的方法。传统图像搜索和理解方法试图找出多媒体内容中的对象。例如，脸部、地标、动物等对象可以位于多媒体内容中，然后可以根据识别的对象对多媒体内容分组。其它方法还可以考虑多媒体内容的元数据，例如捕获的时间和位置。
[0006]但是，多媒体内容通常使用传统方法自由分组和组织。大多数用户仍然需要搜索他们想要使用的内容。进一步地，传统方法通常需要大量处理和存储容量来分析多媒体内容。

技术实现思路

[0007]本专利技术实施例描述了一种预测用户最有意义的媒体内容的系统和方法，从而大体上实现技术优势。
[0008]根据一实施例，提供了一种方法。所述方法包括：响应于用户请求多媒体操作，启用输入设备；在执行所述多媒体操作时通过所述输入设备记录所述用户的行为和交互线索；根据一种模型对所述行为和交互线索排序，从而为用户产生第一多媒体推荐标准；以及根据所述第一多媒体推荐标准向所述用户推荐多个多媒体文件。
[0009]根据另一实施例，提供了一种方法。所述方法包括：响应于用户查看多媒体文件，启用设备的前置摄像头；通过所述前置摄像头记录所述用户的行为和交互动作；分析所述行为和交互动作以产生多媒体线索；将权重分配给每个所述多媒体线索；根据所述用户的所述行为和交互动作来调整每个所述多媒体线索的所述权重；以及根据所述权重为多个多媒体文件生成图像分数。
[0010]根据另一实施例，提供了一种方法。所述方法包括：响应于用户请求多媒体操作，启用用户设备上的感应设备；对多媒体内容执行所述多媒体操作；响应于所述多媒体操作，
基本上在执行所述多媒体操作时通过所述感应设备确定所述用户的行为和交互线索；更新多媒体内容集合中的推荐，所述多媒体内容集合包括由所述确定的行为和交互线索表示的多媒体内容；以及向所述用户呈现所述更新的推荐。
[0011]在一些实施例中，所述方法还包括：响应于呈现所述更新的推荐，请求所述用户的反馈；将所述用户的所述反馈分类为正面反应或负面反应以产生反馈线索；以及根据所述反馈线索进一步更新所述多媒体内容集合中的所述推荐。
[0012]在一些实施例中，确定所述用户的所述行为和交互线索包括：在所述行为和交互线索中搜索多媒体子线索；以及将所述多媒体子线索分类为正面反应或负面反应。
[0013]在一些实施例中，搜索多媒体子线索包括响应于所述多媒体内容的查看时间，产生所述多媒体子线索。
[0014]在一些实施例中，搜索多媒体子线索包括响应于所述用户共享所述多媒体内容，产生所述多媒体子线索。
[0015]在一些实施例中，搜索多媒体子线索包括响应于所述用户编辑所述多媒体内容，产生所述多媒体子线索。
[0016]在一些实施例中，搜索多媒体子线索包括响应于所述用户放大所述多媒体内容，产生所述多媒体子线索。
[0017]在一些实施例中，搜索多媒体子线索包括响应于所述用户旋转所述用户设备以将所述用户设备的方向与所述多媒体内容的方向匹配，产生所述多媒体子线索。
[0018]在一些实施例中，确定所述用户的所述行为和交互线索包括：通过所述感应设备捕获所述用户的面部表情；以及识别所述用户的所述面部表情以产生所述行为和交互线索。
[0019]在一些实施例中，识别所述面部表情包括将所述用户的所述面部表情分类为正面的面部反应、负面的面部反应或无面部反应。
[0020]在一些实施例中，识别所述面部表情包括当所述用户注视所述用户设备的显示器上的热点时识别所述用户的视线。
[0021]在一些实施例中，确定所述用户的所述行为和交互线索包括：通过所述感应设备捕获周围活动；以及分析所述周围活动以产生所述行为和交互线索。
[0022]在一些实施例中，捕获所述周围活动包括在执行所述多媒体操作时通过所述感应设备捕获声音。
[0023]在一些实施例中，捕获所述周围活动包括：通过所述感应设备捕获视频；执行人脸识别以检测所述视频中的主体；以及将所述视频中的主体与所述用户设备上的联系人列表中的条目相关联。
[0024]在一些实施例中，所述多媒体操作包括捕获照片或视频。
[0025]在一些实施例中，所述多媒体操作包括显示照片或视频。
[0026]根据另一实施例，提供了一种方法。所述方法包括：在用户设备上提供多个多媒体内容；当用户访问所述多媒体内容时，通过感应设备捕获所述用户的行为和交互式动作；分析所述行为和交互式动作以产生多媒体线索；将权重分配给所述多媒体线索中的每个线索；根据所述权重和所述多媒体线索为所述多个多媒体内容中的每个内容生成分数；以及根据所述分数向所述用户呈现所述多媒体内容的推荐。
[0027]在一些实施例中，所述方法还包括：根据所述用户的所述行为和交互式动作调整所述多媒体线索中的每个线索的所述权重；以及归一化所述权重。
[0028]在一些实施例中，为所述多个多媒体内容中的每个内容生成所述分数包括：根据所述权重为所述多媒体线索中的每个线索计算和总计原始分数；计算相关性因子，并将其应用到所述原始分数；以及将学习因子应用到所述原始分数以产生所述分数。
[0029]在一些实施例中，产生所述分数包括根据以下公式计算所述分数：
[0030][0031]其中，t是多媒体线索的总数量，w
n
是多媒体线索的所述权重，p
n
是多媒体线索的值，w
c
是相关性因子权重，p
c
是相关性因子值，f是所述学习因子。
[0032]根据又一实施例，提供了一种设备。所述设备包括输入设备、处理器和计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储包括可由所述处理器执行的指令的程序，当执行所述指令时，所述处理器用于执行一种方法，所述方法包括：响应于用户查看多媒体文件，启用所述输入设备；在显示所述多媒体文件时通过所述输入设备记录所述用户的行为和交互线索；根据一种模型对所述行为和交互线索排序，从而为用户产生第一多媒体推荐标准；以及根据所述第一多媒体推荐本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多媒体推荐方法，其特征在于，所述方法包括：访问用户设备上的摄像头；所述摄像头在第一操作模式下，拍摄多媒体内容；生成所述多媒体内容；在生成所述多媒体内容之前，确定与所述多媒体内容相关联的线索，所述线索从用户的行为、交互、环境、情景中的任一个中确定；以及根据所述线索，提供所述多媒体内容的推荐。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过所述用户设备的多媒体图库，呈现所述多媒体内容的所述推荐。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：响应于呈现所述多媒体内容的所述推荐，接受所述用户同意或不同意所述推荐的反馈操作；存储所述反馈操作的反馈线索；以及根据所述反馈线索更新所述多媒体内容的所述推荐。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述用户同意所述推荐的反馈操作包括在呈现的所述多媒体内容上覆盖喜欢按钮。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定与所述多媒体内容相关联的所述线索包括：通过所述摄像头捕获周围环境或情景；以及根据所述周围环境或情景确定所述线索。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在拍摄所述多媒体内容的同时，通过所述摄像头捕获所述周围环境或情景。7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，在拍摄...

【专利技术属性】
技术研发人员：E，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：