媒体内对象的社交上下文制造技术

公开了涉及媒体内对象的社交上下文的各实施例。一实施例提供了一种方法，包括接收指示多个社交联网的用户中每一用户关于媒体内对象的偏好数据，以及跨社交图聚集该偏好数据以形成社交图聚集数据。该方法还包括：向多个社交联网的用户中的被选择的用户提供该内容项，并且基于被选择的用户在社交图内的位置，从被选择的用户的社交图聚集数据中生成对于该媒体内对象的社交图聚集数据的经选择的集合。该方法还包括：基于社交图聚集数据的经选择的集合，向被选择的用户提供对该媒体内对象的社交上下文的表示。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】媒体内对象的社交上下文
技术介绍
各种超视频(hyper video)技术已被发展以允许对在视频内容项内的对象加标签。例如，用户可使用超视频创作工具来注释视频，以便在该视频内手动地添加标签。还可利用超视频技术例如将视频分割成各片段(例如，分割成各场景)。除了手动加标签以外，可利用其他方法来对视频加标签。作为示例，另ー技术包括基于社区的(例如，来源于公众的(crowd sourcing))加标签,其中ー组若干用户为视频提供标签。概述本文公开了涉及媒体内对象的社交上下文的各实施例。例如，一个公开的实施例提供了一种在计算设备中为音频和/或视频内容项内出现的媒体内对象提供社交上下文的方法，其中该内容项可由社交图内多个社交联网的用户来访问。该方法包括接收指示多个社交联网的用户中每ー用户关于该媒体内对象的用户偏好的偏好数据，以及跨社交图聚 集该偏好数据以形成社交图聚集数据。该方法还包括向多个社交联网的用户中的被选择的用户提供该内容项。该方法还包括基于被选择的用户在社交图内的位置，从被选择的用户的社交图聚集数据中为媒体内对象生成社交图聚集数据的经选择的集合。该方法还包括基于社交图聚集数据的经选择的集合，向被选择的用户提供媒体内对象的社交上下文的表示。提供本概述以便以简化形式介绍将在以下详细描述中进一步描述的ー些概念。本概述并不g在标识所要求保护主题的关键特征或必要特征，也不g在用于限制所要求保护主题的范围。此外，所要求保护的主题不限于解决在本公开的任一部分中所提及的任何或所有缺点的实现。附图简述图I示出根据本专利技术的实施例的一种用于实现对媒体内对象的社交上下文的提供和显示的示例使用环境的示意描绘。图2示出根据本专利技术的实施例的一种用于为音频和/或视频内容项内出现的媒体内对象提供社交上下文的方法的示例实施例的流程图。图3示出根据本专利技术的实施例的一种用于接收视频内容项内出现的视频内对象的社交上下文的方法的示例实施例的流程图。详细描述各种超视频技术已被开发以允许在视频内容项内加标签，包括手动加标签和基于社区的加标签，如上文介绍的。另ー方法包括用算法加标签，其中各算法被应用以便将视频分成算法上可标识、可加标签的内容。这样的用算法加标签可提供更高效的加标签。此外，各种内容识别技术可用于标识各种各样地出现在视频内的对象，或称“视频内对象”。例如，在视频内容的情况下，视频内对象是屏幕上出现的对象，且包括但不限于视频内容项内的角色、视频内容项内的物理对象、视频内容项内的位置、视频内容项内的演员或角色等。此夕卜，这ー对象检测和加标签的应用可扩展到其他类型的媒体，诸如音频。換言之，更一般地，超媒体技术可用于标识各种各样地出现在内容项内的“媒体内对象”，且这些媒体内对象可以是超链接的以允许比常规视频更丰富的用户体验。如本文公开的媒体内对象的社交上下文不仅为内容项本身提供社交上下文，而且还为内容项内的媒体内对象提供社交上下文，其中该社交上下文基于用户的社交图。由此，为媒体内对象提供社交上下文可便于发现由不同用户跨多个视频所发现和播放的相关对象，由此提升用户体验，如以下将更详细地描述的。 媒体用户经由计算机网络与诸如ー组朋友、ー组同事、以及社区成员等其他人进行社交联网变得日益常见。用户可能觉得通过作为社交图的一部分来例如与朋友联系和通信以及跟进朋友的动作、活动、喜好、厌恶会较为方便。社交图便于传播用户选择例如经由简档页面上的帖子而使其可用的显式信息。此外，计算设备上的用户活动可通过社交图来分析，以便向用户提供隐含在这ー活动中的信息。例如，如果用户正在其计算机上收听歌曲，则可向用户通知其社交图内的朋友已指示这首特定歌曲是其最喜欢的歌曲。作为另ー示例，如果用户正在其计算机上看电影，则可向用户通知这部特定电影是其社交图内观看最多的电影。由此，如本文公开的媒体内对象的社交上下文提供了不仅对内容项本身而且对媒体项内的媒体内对象的社交上下文。可以理解，可在选择进入基础上向用户提供共享和信息分析能力，并且用户可选择将他或她的活动维持为隐私作为默认设置。作为更具体的示例，媒体内对象的社交上下文可用于以下示例使用情形中。快速转台的用户可能停在一集电视节目上，并且之后观看几分钟的重播，注意到ー演员，在他头部上方闪着特定图标，这指示用户的朋友当前正在另ー频道的电影中观看该演员。由此，用户可决定加入他的朋友，并且与他一起观看该电影。作为另ー示例使用情形，用户可能正在观看ー集电视节目，并且通过在屏幕上弹出带有以下信息的特定通知而发现角色之ー是她朋友最喜欢的。可以理解，这些具体使用是出于示例的目的而提供的，而不_在以任何方式进行限制。图I示出示例使用环境100，包括被配置成经由网络103向各个客户机计算设备提供内容项(例如，音频内容项、视频内容项等)的主计算设备102。例如，主计算设备102可以向示例客户机计算设备104和计算设备104的被选择的用户106提供内容项。主计算设备102还可以向一个或多个其他客户机计算设备提供内容项。作为示例，被选择的用户106可经由网络103与社交图内的其他用户进行社交联网，诸如108处描绘的。由此，主计算设备102可被配置成向对应于社交附图说明图108内其他用户的计算设备提供内容项。除了提供内容项以外，主计算设备102还可被配置成提供出现在音频内容项、视频内容项等内的媒体内对象的社交上下文。作为示例，对于视频内容项的情况，视频内对象可以是在该视频内容项期间的不同时间出现的演员。作为另ー示例，视频内对象可以是该视频内容项内出现的位置或设置。作为又ー示例，视频内对象可以是在该视频内容项播放期间所播放的物理对象，诸如动物、建筑物、商业产品投放等。在所描绘的示例中，主计算设备102已向客户机计算设备104提供了视频内容项110以供经由客户机计算设备104的显示子系统112来显示。所示视频内容项的视频内对象的示例包括人114、狗116和地点118。可以理解，视频内对象的这些示例是非限制性的，实际上任何其他这样的视频内容项的对象可另外地或另选地被标识。媒体内对象的社交上下文包括与媒体内对象有关的、基于被选择的用户106以及社交图108内其他用户的用户偏好的社交信息。由此，通过向被选择的用户106提供社交上下文，被选择的用户106可基于用户社交图108内各个用户的偏好来发现附加信息。例如，对社交上下文的表示可包括与社交图内其他用户对视频内对象的用户偏好有关的统计数据(例如，将特定演员标识成在社交图中用户的朋友观看最多的演员之一；标识用户的朋友喜欢或不喜欢的特定演员等)。作为另ー示例，对社交上下文的表示可包括与视频内对象有关的推荐的视频内容(例如，推荐的电视节目、电影、点播的演员访谈等)。在某些实施例中，对社交上下文的表示可出现在回放期间(例如，在视频内对象在屏幕上出现期间弹出、出现在侧菜单中等)。例如，图I描绘了对视频内对象(即，人114)所显示的社交上下文120的示例表示。可以理解，社交上下文120是非限制性的，社交上下文可按几乎任何其他合适的方式来提供。此外，在某些实施例中，对社交上下文的表示可在出现用户界面内，该用户界面提供用户可借此访问/请求内容的节目指南(例如，发现菜単)。例如，对社交上下文的表示可将发现结果包括在内容发现用户界面本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2010.04.05 US 12/754,4591.在计算设备中，一种提供在音频和/或视频内容项内出现的媒体内对象的社交上下文的方法，所述内容项可由社交图内多个社交联网的用户访问，所述方法包括 接收指示所述多个社交联网的用户中每一用户关于所述媒体内对象的用户偏好的偏好数据； 跨所述社交图聚集所述偏好数据以形成社交图聚集数据； 向所述多个社交联网的用户中的被选择的用户提供所述内容项； 基于所述被选择的用户在所述社交图内的位置，从所述被选择的用户的社交图聚集数据中生成对于所述媒体内对象的社交图聚集数据的经选择的集合；以及 基于所述社交图聚集数据的经选择的集合，向被选择的用户提供对所述媒体内对象的社交上下文的表示。2.如权利要求I所述的方法，其特征在于，所述媒体内对象的社交上下文的表示被提供给被选择的用户，以供所述媒体内对象在屏幕上出现期间进行显示。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述媒体内对象是视频内对象，并且所述方法还包括在回放视频内容项期间识别所述视频内对象，以及作为响应，在回放期间显示对所述视频内对象的社交上下文的表示。4.如权利要求I所述的方法，其特征在于，对所述媒体内对象的社交上下文的表示被提供给所述被选择的用户作为发现菜单内的发现结果，所述发现结果基于所述社交图聚集数据的经选择的集合来提供推荐给所述被选择的用户的用户可选视频内容的一个或多个入口点。5.如权利要求I所述的方法，其特征在于，所述媒体内对象的社交上下文的表示包括与所述社交图内多个社交联网的用户中的一个或多个用户对所述媒体内对象的用户偏好有关的统计数据。6.如权利要求I所述的方法，其特征在于，所述偏好数据包括，对于所述社交图内多个社交联网的用户中的每一用户，指示由该社交联网的用户所提供的用户定义的偏好的显式数据。7.如权利要求I所述的方法，其特征在于，所述偏好数据包括，对于所述社交图内多个社交联网的用户中的每一用户，基于针对该社交联网的用户来收集的与媒体有关的用户行为的隐式数...

【专利技术属性】
技术研发人员：C·吉布森，
申请(专利权)人：微软公司，
类型：
国别省市：