[发明专利]用于基于用户提供的标准进行推荐的方法和系统

说明书

本文提出了方法和系统以解决现有推荐方案中的效率低下。更具体地，本文公开的实施例提供了一种新的推荐方案，其中用户输入他/她想要被推荐的内容的各种标准。例如，系统可以从用户接收对内容推荐的用户偏好。系统可以检索用户的用户配置文件。系统可以将用户偏好与用户配置文件进行比较，以确定针对用户的内容推荐的标准。系统可以接收内容提供商提供的内容的内容属性。系统可以将标准与内容属性相匹配。系统可以响应于标准与内容属性相匹配，生成对内容的推荐以向用户显示。

相关申请的交叉引用

本申请要求2020年2月10日提交的美国临时专利申请No.62/972,430的优先权。上述申请的内容通过引用全部并入本文。

技术领域

本发明涉及基于用户提供的标准来提供改进的推荐。

背景技术

在内容创建方面进行着一项运动，将创建从传统的大型媒体提供商(例如，广播工作室、电视网络和其他受信任方)去中心化到一些新的提供商，由此独立的内容创建者和内容消费者可以直接彼此交互。现今，受信任方控制着体验、数据(包括但不限于观看者偏好、属性、期望、定价和过去的动作)、产品和潜在的推荐。任何能够将对这些输入中的一些的控制从受信任方转移到用户的创新系统都会使内容分发和消费朝着去中心化的方向发展，并能改善整体的观看者体验。

发明内容

现今，有大量的内容可供用户观看。因此，需要一种方法让用户浏览该内容并找到他们想要的内容。内容的一个源是受信任方，例如大公司、流媒体提供商、广播工作室、电视网络等(例如，)。另一个源是独立提供商，其向中介(例如，)发布用户生成的内容。两个系统都为用户提供了推荐，但这两个系统都有缺陷。受信任方标记他们自己的数据，并控制决定推荐的内容。因此，受信任方可以向用户推送不一定是用户最想看的内容，而是受信任方希望用户看的内容和/或用户可以访问的内容。例如，受信任方可以将用户推向该受信任方的原创节目，而不是另一个实体的节目。

独立提供商具有另一问题。独立提供商可能无法以标准化的方式标记其内容和/或可能欺骗性地标记其内容，以获得更多的浏览量和/或被更频繁地被推荐。此外，如果独立提供商不以获得更多浏览量的方式标记其内容，则他们将输给那些欺骗性地标记其内容的独立提供商或优先考虑自己内容的受信任方。因此，独立提供商既缺乏技术手段来避免信任方降低其内容的优先级，也缺乏以标准化的方式标记其内容以准确代表其内容的机制。同样，用户缺乏一种机制来访问独立提供商的内容和/或决定应该推荐什么内容、根据什么标准来推荐和/或如何解释该标准。

本文提出了方法和系统来解决现有推荐方案中的效率低下。更具体地，本文公开的实施例提供了一种新的推荐系统，其中用户输入他/她想要被推荐的内容的各种标准(例如，反向推荐系统)。然后，该系统基于用户的配置文件来解释该标准。也就是说，相对于可能基于专有推荐算法提供建议的传统系统，反向推荐允许用户输入标准，其中专有推荐算法用于解释用户偏好和/或配置文件信息。此外，相对于允许用户过滤数据的传统过滤机制，反向推荐系统基于用户偏好和/或配置文件信息来解释用户输入的标准。如下所述，该反向推荐系统利用基于内容的、协作和/或混合过滤，并且可以在一些实施例中利用特定的人工智能和机器学习(统称为机器学习)模型、架构和数据准备步骤来为反向推荐系统提供动力。最后，系统允许以去中心化的方式提供推荐，因为提供商和用户都可以针对可用内容和对该内容的推荐输入标准(并独立地解释其标准)。

例如，如果用户要求“有趣”且“不太长”的内容，则系统首先确定用户认为有趣的内容。例如，这可以包括带有喜剧标签的节目，用户完整地观看了这些节目。然后，系统可以找到类似类型的喜剧。然后，系统可以确定比用户的正常观看周期短(即，“不太长”)的内容。首先，系统检索用户的典型观看会话的时间长度，然后系统过滤出类似类型的喜剧中比检索到的时间长度短的那些喜剧。例如，系统采用“基于内容的过滤”(例如，基于用户先前的动作或显式的反馈，使用项目特征来推荐与用户喜欢的内容类似的其他项目)组件。附加地或备选地，系统可以使用嵌入视频和/或其他内容中的元数据，以及任何其他第三方生成的评论(例如，用户评论、评价等)来识别内容的特性。