相互關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索群體C(1) (u)，其包括與用戶u 直接聯(lián)系的所有用戶V，以及 -所述內(nèi)容發(fā)現(xiàn)推薦單元找到N個(gè)物品p的子集，其優(yōu)化關(guān)于用戶u的累計(jì)得分與表示 在由所述群體統(tǒng)計(jì)單元生成的所述群體C(1) (u)中知道所述物品p程度的稱為k的度量的 組會(huì)由· k加下宙々.
其中，|c(1) (u) I是與用戶u直接聯(lián)系的用戶V的數(shù)量， 以及，seen (p，v)是一種函數(shù)，如果特定用戶V已經(jīng)看過物品p，所述函數(shù)返回1，否則， 所述函數(shù)返回〇,表示用戶V沒有看過物品P。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的裝置，其中，所述內(nèi)容發(fā)現(xiàn)推薦單元構(gòu)造成，選擇并輸出N個(gè) 最高得分的物品。
4. 根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的裝置，其中，所述內(nèi)容發(fā)現(xiàn)推薦單元構(gòu)造成，計(jì)算如下定 義的改進(jìn)得分s'（p，u): s' (p, u) = (l-A)s(p, u) + A (l-k(p, u)) 其中，常數(shù)λ是在所述[0, 1]區(qū)間中適當(dāng)選擇的。
5. 根據(jù)權(quán)利要求2至4中任一項(xiàng)所述的裝置，其中，所述群體統(tǒng)計(jì)單元構(gòu)造成，從所述 用戶相互關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中為各用戶V e C(1) (U)檢索另一第一級(jí)群體C(1) (V)，其至少包括與用 戶V直接聯(lián)系的所有用戶，其中，所述第一級(jí)群體C(1)(v)的成員ν'與用戶u間接聯(lián)系，因 此，形成用戶u的第二級(jí)群體C (2) (u)， 并且其中，所述內(nèi)容發(fā)現(xiàn)推薦單元找到N個(gè)物品p的子集，其優(yōu)化關(guān)于用戶u的累計(jì)得 分與表示在由所述群體統(tǒng)計(jì)單元生成的所述群體C(n) (u)中知道所述物品p程度的稱為k的 量度的組合，其中，k如下定義：
6. 根據(jù)權(quán)利要求1至5中至少一項(xiàng)所述的裝置，其中，所述標(biāo)準(zhǔn)推薦引擎構(gòu)造成，基于 樸素貝葉斯分類或協(xié)同過濾，確定所述得分s (p，u)。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1至6中至少一項(xiàng)所述的裝置，其中，所述裝置包括過濾器，其濾除對(duì) 于與用戶u聯(lián)系的用戶的主要子集中或許不感興趣的物品。
8. 根據(jù)權(quán)利要求1至6中至少一項(xiàng)所述的裝置，其中，所述裝置構(gòu)造成，確定擴(kuò)展得分 s'（p，u)，使得還可以考慮屬于用戶u的交往的所述用戶V的"喜歡"程度。
9. 根據(jù)權(quán)利要求5和8所述的裝置，其中，所述裝置構(gòu)造成，取決于特定用戶V與用戶 u的距離，對(duì)用戶V和ν'的"喜歡"程度的影響進(jìn)行加權(quán)，使得所述第二級(jí)群體C(2) (u)的成 員ν'比所述第一級(jí)群體C(1) (V)的成員V具有較小影響。
10. 根據(jù)權(quán)利要求1至9中至少一項(xiàng)所述的裝置，其中，所述裝置構(gòu)造成，取代 seen (p，v)，確定改進(jìn)函數(shù)seen'（p，v)，seen'（p，v)是一種函數(shù)，如果特定用戶V看過物品 P和/或物品P被推薦給用戶V則返回1，否則返回0,表示用戶V沒有看過物品p或者物品 P未被推薦給用戶V。
11. 一種用于向用戶u自動(dòng)生成關(guān)于物品p的推薦的方法，所述方法包括下列步驟： 基于用戶u的用戶簡(jiǎn)檔，計(jì)算[0，1]區(qū)間中的得分s (p，u)，其表示用戶u對(duì)物品p的 "喜歡"程度， 至少找到與用戶u具有直接聯(lián)系的用戶V， 確定知道物品P的所述用戶V的百分率，以及 基于物品P的所述得分s (P，u)并且基于在與用戶u具有直接聯(lián)系的用戶V之中知道 所述物品P的程度（知道物品P的用戶V的百分率），生成推薦。
12. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的方法，其中，至少找到與用戶u具有直接聯(lián)系的用戶V的步 驟，包括生成群體C(1) (u)，其包括與用戶u直接聯(lián)系的所有用戶V，以及 其中，確定知道物品P的所述用戶V的百分率并且生成推薦的步驟，包括找到N個(gè)物品 P的子集，其優(yōu)化關(guān)于用戶U的累計(jì)得分S (p, U)與表示在由所述群體統(tǒng)計(jì)單元生成的所述 群體C(1) (u)中知道所述物品P程度的稱為k的度量的組合，其中，k如下定義：
其中，|c(1) (u) I是與用戶u直接聯(lián)系的用戶V的數(shù)量， 以及，seen (p，v)是一種函數(shù)，如果特定用戶V已經(jīng)看過物品p，所述函數(shù)返回1，否則， 所述函數(shù)返回0,表示用戶V沒有看過物品P。
13. 根據(jù)權(quán)利要求12所述的方法，其中，由所述內(nèi)容發(fā)現(xiàn)推薦單元選擇并輸出N個(gè)最高 得分的物品。
14. 根據(jù)權(quán)利要求11至13中任一項(xiàng)所述的方法，其中，生成推薦的步驟包括計(jì)算如下 定義的改進(jìn)得分s'（p, U): s' (p, u) = (l-A)s(p, u) + A (l-k(p, u)), 其中，常數(shù)λ是在所述[0, 1]區(qū)間中適當(dāng)選擇的。
15.根據(jù)權(quán)利要求11至14中任一項(xiàng)所述的方法，其中，所述方法進(jìn)一步包括下述步驟， 通過生成另一第一級(jí)群體C(1) (V)，其至少包括與用戶V直接聯(lián)系的所有用戶，至少找到與 用戶u具有間接聯(lián)系的用戶v'，其中，所述第一級(jí)群體C(1)(v)的成員ν'與用戶u間接聯(lián) 系，因此形成用戶u的第二級(jí)群體C (2) (u)，其中，確定知道物品p的所述用戶V的百分率并 且生成推薦的步驟，包括找到N個(gè)物品p的子集，其優(yōu)化關(guān)于用戶u的累計(jì)得分s (p，u)與 表示在由所述群體統(tǒng)計(jì)單元生成的所述群體C(n) (u)中知道所述物品p程度的稱為k的度 量的組合，其中，k如下定義：
其中，|C(1) (u) I是與用戶u直接聯(lián)系的用戶V的數(shù)量， 以及，seen (p，v)是一種函數(shù)，如果特定用戶V已經(jīng)看過物品p，所述函數(shù)返回1，否則， 所述函數(shù)返回〇,表示用戶V沒有看過物品P。
【專利摘要】本發(fā)明涉及用于向用戶u自動(dòng)生成關(guān)于物品p的推薦的裝置和方法。本裝置包括或者至少間接連接至含有用戶簡(jiǎn)檔數(shù)據(jù)庫(kù)和用戶相互關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的物品數(shù)據(jù)庫(kù)。本裝置包括標(biāo)準(zhǔn)推薦引擎，其構(gòu)造成，訪問上述物品數(shù)據(jù)庫(kù)和上述用戶簡(jiǎn)檔數(shù)據(jù)庫(kù)，以及，基于用戶u的用戶簡(jiǎn)檔，計(jì)算表示用戶u對(duì)物品p的“喜歡”程度的在[0，1]區(qū)間中的得分s(p,u)。本裝置還包括內(nèi)容發(fā)現(xiàn)推薦器，其構(gòu)造成訪問上述用戶相互關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，以及，至少找到與用戶u具有直接聯(lián)系的用戶v，并且，進(jìn)一步訪問上述用戶簡(jiǎn)檔數(shù)據(jù)庫(kù)，以便確定知道物品p的用戶v的百分率，以及，基于物品p的得分s(p,u)、以及在與用戶u具有直接聯(lián)系的用戶v之中知道物品p的程度(知道物品p的用戶v的百分率)，生成推薦。
【IPC分類】G06Q30-02
【公開號(hào)】CN104520887
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201380034823
【發(fā)明人】M.巴比里, J.科斯特, S.P.P.普龍克, R.A.W.克勞特
【申請(qǐng)人】芬克數(shù)字電視指導(dǎo)有限責(zé)任公司
【公開日】2015年4月15日
【申請(qǐng)日】2013年6月28日
【公告號(hào)】EP2680209A1, EP2867842A1, US20150134476, WO2014001553A1