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计算建议工具中的兴趣度推荐

计算建议工具中的兴趣度推荐

本申请涉及计算建议工具中的兴趣度推荐。本发明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。

位置也可显著影响兴趣度。此可包含使用任何合适的位置感知技术的简单地理接近性,且可并入用户简档的其它方面(例如对特定场所的兴趣(例如,食物、艺术、娱乐))或与用户相关联的当前活动。然而,将了解,此还可包含位置相关的项目(例如关于用户可乘坐各种运输替代物(例如,汽车、公共运输等)到达附近位置的便捷性的推断)以及用户可用于即时的或扩展的旅游规划的预算。此外,位置及其相对应的兴趣度的背景可取决于其它动态位置属性,例如社交网络内的朋友的位置以及与社交网络内的朋友的相近性或距离。用户历史还可用于将兴趣度参数化。例如,在新的项目响应于用户查询或与用户简档匹配良好却与用户先前获得的内容截然不同的情况下,此特殊性可使项目在数量上更让人感兴趣,即使计算出的相关性等于或小于其它结果的相关性也如此。因此在一个方面中,兴趣度可同时取决于相似度(或相关性,或类似者)及相异度,或更特定来说,取决于使项目与用户历史中的先前的内容相异的特征。替代地,信息项目可在基于用户当前内容的其它方面被取消强调的相关性的总度量上排名较低。因此,兴趣度可基于在对用户的新奇性方面(通过用户历史中的信息的相异度而明确测得的,或用以基于用户背景调适相关性评分的任何客观性基础)进一步扩增的任何合适的相似度或匹配性度量来给用户提供相关性的度量。在一个方面中,可基于用户简档以及与用户历史及用户当前背景的一个或一个以上方面(例如时间或位置)的相异度而将兴趣度作为相关性进行客观地测量。如以此方式所测量,许多客观上高度相关的项目可能并不特别让用户感兴趣,而边缘相关的项目可能让用户非常感兴趣。

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。

参考图32,在实施例中,本发明可提供体现在计算机可读媒体中的计算机程序产品,当所述产品在一个或一个以上计算机上执行时,其通过执行以下步骤来帮助第三方网站通过使用计算机工具3202了解用户:(1)将用户偏好学习API提供给第三方网站3220以确定用户3218适用于第三方的市场的偏好,其中偏好学习API作为计算机工具3204的扩展部分而执行;(2)接收有关第三方3208的市场的第三方信息;(3)收集用户3218的偏好且将其存储为用户偏好简档3210;(4)在与第三方3212的市场相关联的第三方网站3220处接收来自用户的查询;及(5)基于用户偏好简档及第三方信息给第三方提供推荐以帮助第三方回答所接收的查询3214。在实施例中,可通过使用自然语言处理进行偏好确定。计算工具可为机器学习工具。第三方信息可由来自产品制造商的产品信息、来自网站商户的产品信息、来自其它网站的报价信息、来自其它网站的可用性信息、来自商户的报价信息、来自商户的可用性信息、评论、评语及评级中的至少一者组成。偏好学习API可使得能够收集成本信息、产品信息、个人信息及主题信息中的至少一者。此外,用户简档偏好可另外基于从用户的社交网络推断出的信息,其中用户可不接收用户与计算机工具之间的额外对话。

图12展示主题中的决策1200的实例列表。对产品主题(例如,所展示)来说,“决策”可为要买什么产品。对其它主题来说,决策1310可为“是,甩了他”或“不,不要纹身”。可基于决策与用户的相关程度、基于用户1314如何回答问题、基于用户1314如何回答主题中的问题1320等等来对决策进行排名及排序。此外,项目可根据价格、名称等等进行排名。

在实施例中,本发明可利用社交网络图表、图、图形表示等等来通过找出经由社交网络到达具有己知品味的人的路径而推断未知用户的品味及偏好,或者反之亦然。一般来说,社交图为多个用户及他们的关系的映射。通过使用社交图,可从己知用户及未知用户在图内的相互关系来确定其品味及偏好。例如,具有己知品味及偏好简档的用户可能直接与多个其他用户(例如呈现在社交图中的用户)相关联。为了首次逼近,可假设这些多个其他用户类似于所述用户,且因此具有类似的品味及偏好。随后可给这些其他用户提供利用已知用户的品味及偏好的精细化服务,例如本文所描述。例如,倘若用户具有指示其为攀岩者的品味及偏好简档,那么可假设用户的社交图的第一链接中的用户也为攀岩者。实际上,此通常可被证实为一种假设。然而,假设用户确实与其它攀岩者具有关联是不错的假设,且因此系统可查找整个社交图来搜索喜欢攀岩的其他已知用户。在此实例中,可发现存在也喜欢攀岩的另一已知用户(例如在三个链接之外),且发现此用户处在与第一用户连接的群集中。由此,假设此群集为一组攀岩者可为不错的假设,且攀岩者可全部拥有彼此相似的一组品味及偏好。在实施例中,可从社交网络图中的关联推断出品味及偏好,且因此可从本文所描述的本发明受益。

图32描绘使用第三方API来帮助了解用户的实施例。

在实施例中,当小窗口部件发现新内容时,它们可将任务排成为人的工作流以确认及编辑所述内容。

在实施例中,系统的用户可为匿名用户或登录用户。登录用户1314可为在网站上创建账户的一个用户。登录用户还可具有有关他们的简档页面。简档页面上的内容可包含有关用户的基本信息(昵称、照片等)、他们已接收的及喜欢的决策、系统在即使用户1314尚未回答所述主题区中的问题1320的情况下预测的用户1314将会喜欢的决策、用户1314已给出的使得每一次用户1314使用系统寻找决策时不需要进行重复的有关用户1314的事实的列表(例如,用户年龄或其审美偏好可曾被给出且在用户使用系统的不同次使用期间被记住)、系统认为用户1314可能有资格且有兴趣经由wiki去做的任务的列表(例如评论新用户1314提交的内容、修正用户1314提交的内容中的拼写错误、评论小窗口部件发现的新内容等)、对问题的答案类似的其他用户,等等。

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3描绘系统可能会问用户的实例图片问题。

在实施例中,为了学习,系统有时可做出随机或半随机的决策以期推荐将不会被系统认为是有用却被证明是有用的一些东西。如果系统想要使用其已学习到的内容,那么系统可不随机选择提问哪些问题1320及做出哪一个决策131〇。在使用已知内容(也被称为开发)与潜在地学习一些新东西(也被称为探索)之间可存在折衷。开发可使用户更加满足,而探索则可使系统更智能。

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