激励用户向用户的联系人推荐项目的推荐系统技术方案

本发明专利技术涉及推荐系统（100）、计算机实现的推荐方法、对应的计算机可读介质和对应的计算机程序。推荐系统（100）配置为依赖于已基于用户数据库（140）的各个用户（199）已向他的联系人推荐的项目而确定的特定项目的第一喜欢程度（164），向所述各个用户发送电子建议信号（186）。该电子建议信号（186）建议所述各个用户（199）向他的联系人（198）中的一个或多个推荐所述特定项目。按照此方式，激励基于个人的推荐（188）。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及激励基于计算机的网络的用户向用户的联系人推荐项目的推荐系统、计算机实现的推荐方法、计算机可读介质和计算机程序。特别地，本专利技术涉及社交网络中用户认可的推荐。
技术介绍
推荐系统正在成为从诸如真实产品、在线文章、视频内容等大量在线可用项目中向用户呈现用户实际上很可能感兴趣的产品和/或服务(即，项目)的流行工具。在这种情况下，欧洲专利说明书EP I 518 407 BI公开了一种用于改进推荐系统的性能的方法。通过依赖于用户反馈更新相应用户配置文件，来改进推荐系统的性能。该方法仅接受不会使推荐系统的性能劣化的反馈，并通过错误率来测量推荐系统的性能。发现将使性能劣化的反馈，而不采用该反馈来改变用户配置文件。EP I 518 407 BI中描述的推荐系统仅配置为直接向用户传送推荐。美国专利申请公开US2010/004247 IAl描述了一种用于管理电子广告的介绍(referral)的软件和硬件设施。该设施向介绍人提供广告，并且应该使得介绍人能够将广告转发给接收者。期望该设施跟踪接收者对转发的广告的响应，例如，与广告的交互。根据公开，该设施将基于接收者对广告的响应向介绍人提供奖励和/或惩罚(disincentive)。国际专利申请公开W02006/104694描述了一种用于成员网络中成员创建的广告的系统。成员网络的成员能向系统提交关于创建和发送广告的请求，以便从系统接收支持。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种支持提供个人推荐的改进推荐系统。另外本专利技术的目的是提供一种对应的计算机实现的推荐方法、`计算机可读介质和计算机程序。在本专利技术的第一方面，提出了一种推荐系统，用于激励基于计算机的网络的用户向用户的联系人推荐项目，所述推荐系统包括:-到多个项目数据库中的至少一个的接入，-用户数据库，配置为存储多个用户配置文件，其中各个用户配置文件包括:-到联系人数据库的至少一个链路，所述联系人数据库将用户的联系人关联到推荐项目，其中各个联系人被关联到多个推荐项目，用户已将所述多个推荐项目中的每一个推荐给所述各个联系人，-喜欢程度确定器，配置为基于推荐项目来确定对于来自所述多个项目数据库之一的特定项目的第一喜欢程度，-自动装置形式的推荐引擎，所述推荐引擎包括:-信号发生器，配置为生成电子建议信号，-发送器，配置为如果所述第一喜欢程度超过固定级别，则向各个用户发送生成的电子建议信号，该电子建议信号表示所述各个用户的各个联系人对所述特定项目的潜在兴趣。本专利技术包括认识到传统推荐系统(例如EP I 518 407 BI中公开的)仅配置为直接向用户发送对于特定项目的推荐。然而，相比于用户对推荐系统的信任，用户一般更信任他的联系人/朋友。联系人/朋友所作的从用户到他的联系人/朋友之一的推荐通常在重要性和相关性上比机器所作的推荐得到更高的评价，而不管实际推荐多么准确或相关。专利技术人已认识到广告商日益面临拥挤的广告空间，其中消费者注意力在越来越多的装满商业消息的通道之间散布。在广告商争取观众注意力的时候，用户正在习惯于选择要看什么和读什么，他们不能容忍他们不感兴趣的广告。专利技术人还已发现个人推荐能帮助广告商影响并得到用户的注意，同时个人推荐能满足过滤出不想要的信息并且获得对用户重要的项目的推荐的用户需求。现在能向广告商提供技术上实现个人推荐的激励的本专利技术的第一方面的推荐系统。本专利技术的推荐系统的一个优点是总体上避免了直接向用户发送推荐，而是向用户发送电子建议，建议用户向他的联系人之一推荐特定项目。因此，推荐系统利用技术手段向广告商传达了个人推荐(特别是高度有效的广告)的优点。通过提供半自动方案，允许用户控制最后步骤(即:实际上发送推荐)，而其他事情(特别是发送电子建议信号，也就是说:激励)完全自动发生，推荐系统促进了用户之间或者相应地在用户和联系人之间的通信。推荐系统因此在技术上以诸如e-mail或其他电子视觉提示的电子通知信号的形式引起了个人推荐的散布。特别地，本专利技术提供了支持发现用户不喜欢、但是他的朋友/联系人之一可能感兴趣的那些内容项目的技术手段。例如，喜欢程度确定器通过将项目与联系人的配置文件、特别是基于用户早期向此联系人推荐的项目的配置文件进行比较，来确定第一喜欢程度。换句话说，建议用户(用户A)向联系人(用户B)推荐项目，其中该建议基于用户A已隐含地创建的用户B的配置文件，即基于用户A已为用户B所作的早期推荐。仅当相似度(即，喜欢程度)足够大时，才发送建议信号。喜欢程度表示基于用户具有的各个联系人的配置文件的、所述各个联系人的潜在兴趣。因此，根据用户具有的该联系人的联系人配置文件推断出该联系人可能对特定项目感兴趣或喜欢该特定项目。可以基于早期收集的数据，通过计算相似程度，来确定项目的喜欢程度(即，潜在兴趣)。因此喜欢程度是通过技术系统确定的属性。在优选实施方式中，推荐引擎耦接到喜欢程度确定器。在此实施方式中，喜欢程度确定器包括比较器，用于将所确定的特定项目的第一喜欢程度与固定级别进行比较，并生成比较结果信号。喜欢程度确定器配置为如果比较结果信号表示确定的第一喜欢程度大于或等于固定级别，则利用比较结果信号触发推荐引擎的信号发生器。例如，比较结果信号是二进制信号，其中肯定比较结果信号(例如逻辑“I”)表示确定的第一喜欢程度大于或等于固定级别，而否定比较结果信号(例如逻辑“O”)表示另外的情况。接收到这种肯定比较结果信号时，信号发生器生成包括特定项目的项目标识和各联系人的联系人标识的电子建议信号。例如，该电子建议信号定义标识各个联系人和特定项目的视觉提示。生成电子建议信号之后，信号发生器触发发送器向用户发送生成的电子建议信号。 推荐系统能应用于使能因特网的电视机、包括视频和音乐服务的因特网服务、基于计算机的网络(特别是社交网络)、在线广告系统、广告管理系统、个人视频录像机、机顶盒、和包括便携式音频系统的音频系统。本专利技术的推荐系统激励基于计算机的网络(例如类似facebook.com或衍生物的社交网络)的用户通过向各个用户发送对应的电子建议信号，而向用户的联系人推荐项目。在本专利技术说明书范围内，词语“项目”指推荐系统和/或基于计算机的网络的用户进行评级并且交互的真实或虚拟对象。项目例如可以是视频内容、广告、在线文章、网页、物理或虚拟产品(例如书、DVD、电子产品、电视节目、杂志订阅)，基本上包括因特网上可用的一切。这些项目登记或者相应地存储在推荐系统接入的诸如amazon, com或youtube, com的多个项目数据库中的至少一个中。项目数据库例如可以是静态项目数据库，类似于例如amazon, com或youtube, com或nytimes.com的产品或服务提供商的数据库。项目数据库也可以是动态项目数据库。特别地，这种动态项目数据库可以是用户数据库的特定用户的因特网浏览器中当前显示的多个项目。推荐系统优选地包括到多个项目数据库的接入。“项目”也可指项目组。“特定项目”是可能建议用户推荐给联系人的项目。举例来讲，特定项目可以是已经添加到多个项目数据库之一的项目、已经被各个用户评级的项目、已经推荐给用户的项目、或者用户浏览时或作为基于关键字的搜索的结果已经找到的项目。在本专利技术的说明书范围内，词语“联系人”和“朋友”用作同义本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：M·巴比利，S·P·P·普隆克，J·科斯特，
申请(专利权)人：阿克塞尔斯普林格数字电视指导有限责任公司，
类型：
国别省市：