[发明专利]根据用户的当前心情产生推荐的方法和装置有效
申请号: | 01804012.8 | 申请日: | 2001-11-16 |
公开(公告)号: | CN1395798A | 公开(公告)日: | 2003-02-05 |
发明(设计)人: | S·古塔;M·特拉科维克;A·J·科尔梅纳雷兹 | 申请(专利权)人: | 皇家菲利浦电子有限公司 |
主分类号: | H04N7/16 | 分类号: | H04N7/16;G06T7/00 |
代理公司: | 中国专利代理(香港)有限公司 | 代理人: | 王岳,张志醒 |
地址: | 荷兰艾*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 根据 用户 当前心情 产生 推荐 方法 装置 | ||
发明的领域
本发明涉及推荐器,比如用于电视节目或其他内容的推荐器,并尤其涉及用于根据用户的当前心情产生诸如电视节目或其他内容的推荐的推荐方法和装置。
发明的背景
可由个人获得的媒介选择的数量正在以指数速度增加。由于可由电视观众获得的频道数量已经增加,例如,随着在这些频道上可获得的节目内容的多样性,对电视观众来说确定感兴趣的电视节目已经成为一种增加的挑战。电视观众通过分析印制的电视节目指南来确定感兴趣的节目。典型地,这样的印制的电视节目指南包括通过时间和日期频道和标题列出的可获得的电视节目的表格。因为电视节目的数量已经增加,所以使用这样的印制的指南有效地确定想要的电视节目变得更加困难。
近来,电视节目指南已经可以以电子格式获得,通常称作电子节目指南(EPG)。像打印的电视节目指南一样,EPG包含通过时间和日期、频道和标题列出的可获得的电视节目表格。但是,一些EPG允许电视观众根据个人化喜好分类或搜索可获得的电视节目。另外,EPG允许可获得的电视节目的屏上显示。
尽管EPG允许观众比传统的印制的指南更有效地确定想要的节目,他们也要承受许多限制,如果克服这些限制,能够进一步增强观众确定想要的节目的能力。例如,很多观众具有对某种节目类型,比如动作节目或体育节目的特定喜好或偏见。因此,观众喜好能够被应用于EPG从而获得可以由特定观众感兴趣的一组推荐的节目。
因此,许多工具已经提出或建议用于推荐电视节目。例如,从加利福尼亚桑尼维尔的Tivo Inc.可商业上获得的TivoTM系统,允许观众使用“向上翻和向下翻”特征评价节目并从而分别表明观众喜欢和不喜欢的节目。以这种方式,TivoTM系统隐含地从以前观众喜欢和不喜欢的电视节目得出观众的喜好。因此,Tivo接收机使记录的观众喜好与接收的诸如EPG的电视数据匹配,从而使推荐适合每个观众。
隐含的电视节目推荐器以不强制的方式根据从观众的观看历史得出的信息产生电视节目推荐。直接电视节目推荐器,另一方面,直接询问观众关于他们对诸如题目、类型、演员、频道和日期/时间节目特征的喜好,从而得出观众档案并产生推荐。
尽管这样的电视节目推荐器确定被给定观众所感兴趣的节目,但是它们也承受许多限制,如果克服这些限制,则能够进一步改善产生节目推荐的质量。例如,当产生观众档案和电视节目推荐记录时,用于产生电视节目指南的传统工具把个人的观看历史作为一个整体来考虑。因此,确定的节目与观众的当前兴趣或心情没有特别的相互关系。因此,存在用于产生根据观众的当前心情的电视节目指南的方法和装置。
发明概述
总的来说,公开了一种根据用户当前的心情在推荐系统中产生用户档案的方法和装置。本发明从而根据各种心情知道用户的喜好,并因此利用这些基于心情的喜好产生适合用户当前心情的推荐。
本发明通过处理音频或视频信息,比如用户的面部表情来检测用户的心情。一旦心情被检测到,与给定时间段相关的行为能够与观众当前的心情相关联。在一种设备中,本发明提供了一种根据他或她当前心情允许观众选择一个或多个观众很可能发现有吸引力的节目的电子节目指南。
本发明的更完全的理解以及本发明的进一步的特征和优点将参照随后的详细描述和附图获得。
附图的简要说明
图1根据本发明描述了电视节目推荐器;
图2描述了来自图1的节目数据库的简表;
图3A描述了来自图1的隐含的观众档案的Bayesian装置的简表;
图3B描述了来自由决策树(DT)推荐器使用的观看历史的简表;
图3C描述了又来自图3B的观看历史的决策树(DT)产生的观众档案的简表;
图4是描述体现本发明的原则的示例性心情检测和档案更新处理的流程图;以及
图5是描述体现本发明的原则的示例性的基于心情的推荐处理的流程图。
详细描述
图1描述了根据本发明的电视节目推荐器100。如图1所示,电视节目推荐器100评价电子节目指南(EPG)130中的每个节目以确定一个或多个观众140感兴趣的节目。一组推荐的节目能够用顶置终端/电视机160展示给观众140,例如,使用公知的屏上显示技术。尽管本发明在这里用电视节目推荐的角度描述,但是本发明也能够应用到根据行为历史,比如观看历史或购买历史自动产生的推荐中。
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