(57)【要約】  本発明はマルチメディア資源の推薦方法、装置、プログラム及び記録媒体に関し、マルチメディア技術分野に属する。前記方法は、試験放送範囲内における、推薦待ちマルチメディア資源の、少なくともユーザオーディオ・ビデオデータ及びユーザビデオ奥行きデータが含まれるユーザ視聴データを取得するステップと、前記ユーザ視聴データに対して分析処理を行い、前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データを取得するステップと、前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するステップと、複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数を取得するステップと、前記第一ユーザ嗜好度点数及び前記第二ユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行うステップとを含む。推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数は推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて算出されたものであり、ユーザ行為データはマルチメディア資源に対するユーザの本当の嗜好度を反映することができ、推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行う場合、推薦の正確率が高い。【選択図】図１
2016524768.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
試験放送範囲内における、推薦待ちマルチメディア資源の、少なくともユーザオーディオ・ビデオデータ及びユーザビデオ奥行きデータが含まれるユーザ視聴データを取得するステップと、
前記ユーザ視聴データに対して分析処理を行い、前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データを取得するステップと、
前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するステップと、
複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数を取得するステップと、
前記第一ユーザ嗜好度点数及び前記第二ユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行うステップとを含むことを特徴とするマルチメディア資源の推薦方法。
【請求項２】
前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するステップは、
それぞれのユーザ行為データに対して、前記ユーザ行為データに含まれる少なくとも一つのユーザ行為を特定するステップと、
予め記憶したユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を照会し、前記少なくとも一つのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を取得するステップと、
それぞれのユーザ行為の持続時間が前記推薦済みマルチメディア資源の放送時間に占める割合に基づいて、前記それぞれのユーザ行為に対応する加重値を特定するステップと、
前記それぞれのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値と加重値に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載のマルチメディア資源の推薦方法。
【請求項３】
前記予め記憶したユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を照会し、前記少なくとも一つのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を取得する前に、更に、
それぞれのユーザ行為に対して、前記ユーザ行為のためにユーザ嗜好値を予め設定するステップと、
ユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を記憶しておくステップとを含むことを特徴とする請求項２に記載のマルチメディア資源の推薦方法。
【請求項４】
前記第一ユーザ嗜好度点数及び前記第二ユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行うステップは、
前記第二ユーザ嗜好度点数の中から、前記第一ユーザ嗜好度点数に類似する第三ユーザ嗜好度点数を特定するステップと、
前記第三ユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザを特定するステップと、
前記推薦待ちマルチメディア資源を前記受信ユーザの放送設備に送信するステップとを含み、
前記第二ユーザ嗜好度点数は、第二センサにより収集されたデータに基づいて算出され、前記第二センサは前記複数の推薦済みマルチメディア資源に対応する放送設備又は前記放送設備付近に設定されることを特徴とする請求項１に記載のマルチメディア資源の推薦方法。
【請求項５】
前記第三ユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザを特定するステップは、
前記第三ユーザ嗜好度点数の中から、予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数を特定するステップと、
前記予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数に対応するユーザを、前記推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザとして特定するステップとを含むことを特徴とする請求項４に記載のマルチメディア資源の推薦方法。
【請求項６】
前記推薦待ちマルチメディア資源を前記受信ユーザの放送設備に送信した後、更に、
第三センサにより収集された前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ視聴データを取得するステップと、
前記第三センサにより収集されたユーザ視聴データに対して分析処理を行い、前記推薦待ちマルチメディア資源に対応する複数のユーザ行為データを取得するステップと、
それぞれのユーザ行為データに基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数を更新するステップと、
更新されたユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の有効性を特定するステップとを含むことを特徴とする請求項４に記載のマルチメディア資源の推薦方法。
【請求項７】
前記ユーザ視聴データは第一センサによって収集され、前記第一センサは前記試験放送範囲内における複数の放送設備又は前記複数の放送設備付近に設定されることを特徴とする請求項１に記載のマルチメディア資源の推薦方法。
【請求項８】
試験放送範囲内における、推薦待ちマルチメディア資源の、少なくともユーザオーディオ・ビデオデータ及びユーザビデオ奥行きデータが含まれるユーザ視聴データを取得するためのユーザ視聴データ取得モジュールと、
前記ユーザ視聴データに対して分析処理を行い、前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データを取得するためのユーザ行為データ取得モジュールと、
前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するためのユーザ嗜好度点数算出モジュールと、
複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数を取得するためのユーザ嗜好度点数取得モジュールと、
前記第一ユーザ嗜好度点数及び前記第二ユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行うためのマルチメディア資源推薦モジュールとを備えることを特徴とするマルチメディア資源の推薦装置。
【請求項９】
ユーザ嗜好度点数算出モジュールは、
それぞれのユーザ行為データに対して、前記ユーザ行為データに含まれる少なくとも一つのユーザ行為を特定するためのユーザ行為特定ユニットと、
予め記憶したユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を照会し、前記少なくとも一つのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を取得するためのユーザ嗜好値取得ユニットと、
それぞれのユーザ行為の持続時間が前記推薦済みマルチメディア資源の放送時間に占める割合に基づいて、前記それぞれのユーザ行為に対応する加重値を特定するための加重値特定ユニットと、
前記それぞれのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値と加重値に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するためのユーザ嗜好度点数算出モジュールとを備えることを特徴とする請求項８に記載のマルチメディア資源の推薦装置。
【請求項１０】
更に、
それぞれのユーザ行為に対して、前記ユーザ行為のためにユーザ嗜好値を予め設定するためのユーザ嗜好値設定モジュールと、
ユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を記憶しておくための記憶モジュールとを備えることを特徴とする請求項９に記載のマルチメディア資源の推薦装置。
【請求項１１】
前記マルチメディア資源推薦モジュールは、
前記第二ユーザ嗜好度点数の中から、前記第一ユーザ嗜好度点数に類似する第三ユーザ嗜好度点数を特定するためのユーザ嗜好度点数特定ユニットと、
前記第三ユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザを特定するための受信ユーザ特定ユニットと、
前記推薦待ちマルチメディア資源を前記受信ユーザの放送設備に送信するためのマルチメディア資源送信モジュールとを備え、
前記第二ユーザ嗜好度点数は、第二センサにより収集されたデータに基づいて算出され、前記第二センサは前記複数の推薦済みマルチメディア資源に対応する放送設備又は前記放送設備付近に設定されることを特徴とする請求項８に記載のマルチメディア資源の推薦装置。
【請求項１２】
前記受信ユーザ特定ユニットは、前記第三ユーザ嗜好度点数の中から、予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数を特定し、前記予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数に対応するユーザを、前記推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザとして特定することを特徴とする請求項１１に記載のマルチメディア資源の推薦装置。
【請求項１３】
更に、
第三センサにより収集された前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ視聴データを取得するためのセンサデータ取得モジュールと、
データは前記第三センサにより収集されたユーザ視聴データに対して分析処理を行い、前記推薦待ちマルチメディア資源に対応する複数のユーザ行為データを取得するためのユーザ行為モジュールと、
それぞれのユーザ行為データに基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数を更新するためのユーザ嗜好度点数更新モジュールと、
更新されたユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の有効性を特定するための有効性特定モジュールとを備えることを特徴とする請求項１１に記載のマルチメディア資源の推薦装置。
【請求項１４】
前記ユーザ視聴データは第一センサによって収集され、前記第一センサは前記試験放送範囲内における複数の放送設備又は前記複数の放送設備付近に設定されることを特徴とする請求項８に記載のマルチメディア資源の推薦装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は出願番号が２０１４１０２３０５４１．３であり、出願日が２０１４年５月２８日である中国特許出願に基づき優先権を主張し、当該中国特許出願の全ての内容を本願に援用する。
【０００２】
本発明はマルチメディア技術分野に関し、特にマルチメディア資源の推薦方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
情報化時代にあって、ユーザがネットワークにアクセスしたり、動画番組を視聴するなどの過程において、ユーザが興味のあるマルチメディア資源をユーザに推薦することは、ユーザが関連する商品をブラウジングしたり注目したりするなどの操作を行うのに便利なだけでなく、更にユーザ体験を高めるという目的を果たす。また、マルチメディア資源のメーカーが当該マルチメディア資源の注目度について評価を行うことができる。従って、マルチメディア資源をいかにして正確に適切なグループのユーザに推薦するかが、当業者が注目する課題となっている。
【０００４】
関連技術において、通常、以下のような方法でマルチメディア資源の推薦が行われている。まず、推薦待ちのマルチメディア資源に対して嗜好度の採点を行い、次に推薦待ちマルチメディア資源の点数に基づいて推薦を行う。嗜好度の採点を行う際には、以下の方法が採用される。まず、当該推薦待ちのマルチメディア資源のタイプに基づいて、当該マルチメディア資源に類似するマルチメディア資源を特定し、当該類似マルチメディア資源に対するユーザ嗜好度点数に基づいて、当該推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数を特定する。当該類似マルチメディア資源のユーザ嗜好度点数は以下の方法で得ることができる。当該類似マルチメディア資源の複数の放送設備において当該類似マルチメディア資源を放送し、複数の放送設備、又は複数の放送設備の付近にセンサを設定し、当該センサを通じて、複数の放送設備を経由するユーザ数及びユーザの停留時間を統計する。また、ユーザ数及びユーザの停留時間に基づいて、当該類似マルチメディア資源に対するユーザ嗜好度点数を算出する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明を実現する過程において、発明者は関連技術に少なくとも以下の問題が存在することを見出した。
【０００６】
取得した簡単なユーザデータ（ユーザ数、ユーザの停留時間を含む）に基づいてマルチメディア資源について採点を行うため、当該採点方法には正確率が低いという欠点がある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
関連技術に存在する問題を解決するため、本発明はマルチメディア資源の推薦方法及び装置を提供する。
【０００８】
本発明の実施例の第一の態様によれば、マルチメディア資源の推薦方法を提供する。前記方法は、
試験放送範囲内における、推薦待ちマルチメディア資源の、少なくともユーザオーディオ・ビデオデータ及びユーザビデオ奥行きデータが含まれるユーザ視聴データを取得するステップと、
前記ユーザ視聴データに対して分析処理を行い、前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データを取得するステップと、
前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するステップと、
複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数を取得するステップと、
前記第一ユーザ嗜好度点数及び前記第二ユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行うステップとを含む。
【０００９】
好ましくは、前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するステップは、
それぞれのユーザ行為データに対して、前記ユーザ行為データに含まれる少なくとも一つのユーザ行為を特定するステップと、
予め記憶したユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を照会し、前記少なくとも一つのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を取得するステップと、
それぞれのユーザ行為の持続時間が前記推薦済みマルチメディア資源の放送時間に占める割合に基づいて、前記それぞれのユーザ行為に対応する加重値を特定するステップと、
前記それぞれのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値と加重値に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するステップとを含む。
【００１０】
また好ましくは、前記予め記憶したユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を照会し、前記少なくとも一つのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を取得する前に、更に、
それぞれのユーザ行為に対して、前記ユーザ行為のためにユーザ嗜好値を予め設定するステップと、
ユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を記憶しておくステップとを含む。
【００１１】
好ましくは、前記第一ユーザ嗜好度点数及び前記第二嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行うステップは、
前記第二ユーザ嗜好度点数の中から、前記第一ユーザ嗜好度点数に類似する第三ユーザ嗜好度点数を特定するステップと、
前記第三ユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザを特定するステップと、
前記推薦待ちマルチメディア資源を前記受信ユーザの放送設備に送信するステップとを含み、
前記第二ユーザ嗜好度点数は、第二センサにより収集されたデータに基づいて算出され、前記第二センサは前記複数の推薦済みマルチメディア資源に対応する放送設備又は前記放送設備付近に設定される。
【００１２】
好ましくは、前記第三嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザを特定するステップは、
前記第三ユーザ嗜好度点数の中から、予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数を特定するステップと、
前記予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数に対応するユーザを、前記推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザとして特定するステップとを含む。
【００１３】
好ましくは、前記推薦待ちマルチメディア資源を前記受信ユーザの放送設備に送信した後、更に、
第三センサにより収集された前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ視聴データを取得するステップと、
前記第三センサにより収集されたユーザ視聴データに対して分析処理を行い、前記推薦待ちマルチメディア資源に対応する複数のユーザ行為データを取得するステップと、
それぞれのユーザ行為データに基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数を更新するステップと、
更新されたユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の有効性を特定するステップとを含む。
【００１４】
好ましくは、前記ユーザ視聴データは第一センサによって収集され、前記第一センサは前記試験放送範囲内における複数の放送設備又は前記複数の放送設備付近に設定される。
【００１５】
本発明の実施例の第二の態様によれば、マルチメディア資源の推薦装置を提供する。前記装置は、
試験放送範囲内における、推薦待ちマルチメディア資源の、少なくともユーザオーディオ・ビデオデータ及びユーザビデオ奥行きデータが含まれるユーザ視聴データを取得するためのユーザ視聴データ取得モジュールと、
前記ユーザ視聴データに対して分析処理を行い、前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データを取得するためのユーザ行為データ取得モジュールと、
前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するためのユーザ嗜好度点数算出モジュールと、
複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数を取得するためのユーザ嗜好度点数取得モジュールと、
前記第一ユーザ嗜好度点数及び前記第二ユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行うためのマルチメディア資源推薦モジュールとを備える。
【００１６】
好ましくは、ユーザ嗜好度点数算出モジュールは、
それぞれのユーザ行為データに対して、前記ユーザ行為データに含まれる少なくとも一つのユーザ行為を特定するためのユーザ行為特定ユニットと、
予め記憶したユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を照会し、前記少なくとも一つのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を取得するためのユーザ嗜好値取得ユニットと、
それぞれのユーザ行為の持続時間が前記推薦済みマルチメディア資源の放送時間に占める割合に基づいて、前記それぞれのユーザ行為に対応する加重値を特定するための加重値特定ユニットと、
前記それぞれのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値と加重値に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するためのユーザ嗜好度点数算出モジュールとを備える。
【００１７】
好ましくは、更に、
それぞれのユーザ行為に対して、前記ユーザ行為のためにユーザ嗜好値を予め設定するためのユーザ嗜好値設定モジュールと、
ユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を記憶しておくための記憶モジュールとを備える。
【００１８】
好ましくは、前記マルチメディア資源推薦モジュールは、
前記第二ユーザ嗜好度点数の中から、前記第一ユーザ嗜好度点数に類似する第三ユーザ嗜好度点数を特定するためのユーザ嗜好度点数特定ユニットと、
前記第三ユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザを特定するための受信ユーザ特定ユニットと、
前記推薦待ちマルチメディア資源を前記受信ユーザの放送設備に送信するためのマルチメディア資源送信モジュールとを備え、
前記第二ユーザ嗜好度点数は、第二センサにより収集されたデータに基づいて算出され、前記第二センサは前記複数の推薦済みマルチメディア資源に対応する放送設備又は前記放送設備付近に設定される。
【００１９】
好ましくは、前記受信ユーザ特定ユニットは、前記第三ユーザ嗜好度点数の中から、予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数を特定し、前記予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数に対応するユーザを、前記推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザとして特定する。
【００２０】
好ましくは、更に、
第三センサにより収集された前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ視聴データを取得するためのセンサデータ取得モジュールと、
データは前記第三センサにより収集されたユーザ視聴データに対して分析処理を行い、前記推薦待ちマルチメディア資源に対応する複数のユーザ行為データを取得するためのユーザ行為モジュールと、
それぞれのユーザ行為データに基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数を更新するためのユーザ嗜好度点数更新モジュールと、
更新されたユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の有効性を特定するための有効性特定モジュールとを備える。
【００２１】
好ましくは、前記ユーザ視聴データは第一センサによって収集され、前記第一センサは前記試験放送範囲内における複数の放送設備又は前記複数の放送設備付近に設定される。
【発明の効果】
【００２２】
本発明の実施例が提供する技術案は下記のような有益な効果を含むことができる。
【００２３】
試験放送範囲内における推薦待ちのマルチメディア資源のユーザ視聴データに対して分析処理を行い、推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データを得た後、当該ユーザ行為データに基づいて推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出し、更に第一ユーザ嗜好度点数及び複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行う。推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数は推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて算出されたものであり、ユーザ行為データはマルチメディア資源に対するユーザの本当の嗜好度を反映することができ、推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数、及び推薦済みマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行う場合、推薦の正確率が高い。
【００２４】
一般説明及び以下の詳細説明は単なる例示及び解釈に過ぎず、本発明を限定するものではないことを理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
ここでの図面は明細書に取り込まれて本明細書の一部分を構成し、本発明に合致する実施例を示し、明細書と共に本発明の原理の解釈に用いられる。
【図１】図１は一つの例示的な実施例にかかるマルチメディア資源の推薦方法のフローチャートである。
【図２】図２は一つの例示的な実施例にかかるマルチメディア資源の推薦方法のフローチャートである。
【図３】図３は一つの例示的な実施例にかかるマルチメディア資源の推薦装置の模式図である。
【図４】図４は一つの例示的な実施例にかかるサーバのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
ここで例示的な実施例について詳細に説明を行うが、その例示は図面において示されている。以下の説明が図面に関する場合、特に示さない限り、異なる図面の中の同一の数字は同一又は類似の要素を表す。また、以下の例示的な実施例で説明する実施形態は、本発明と一致する全ての実施形態を代表するものではなく、これらは特許請求の範囲において詳述した、本発明の一部の態様と一致する装置及び方法の例に過ぎない。
【００２７】
図１は一つの例示的な実施例にかかるマルチメディア資源の推薦方法のフローチャートである。図１に示すように、当該マルチメディア資源の推薦方法はサーバで使われ、以下のようなステップを含む。
【００２８】
ステップ１０１において、試験放送範囲内における、推薦待ちマルチメディア資源の、少なくともユーザオーディオ・ビデオデータ及びユーザビデオ奥行きデータ（depth data)が含まれるユーザ視聴データを取得する。
ステップ１０２において、ユーザ視聴データに対して分析処理を行い、推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データを取得する。
ステップ１０３において、推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出する。
ステップ１０４において、複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数を取得する。
【００２９】
ステップ１０５において、第一ユーザ嗜好度点数及び第二ユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行う。
本発明の実施例が提供する方法は、試験放送範囲内における推薦待ちのマルチメディア資源のユーザ視聴データに対して分析処理を行い、推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データを取得した後、当該ユーザ行為データに基づいて推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出し、更に第一ユーザ嗜好度点数及び複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行う。推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数は推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて算出されたものであり、ユーザ行為データはマルチメディア資源に対するユーザの本当の嗜好度を反映することができ、推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数、及び推薦済みマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行う場合、推薦の正確率が高い。
【００３０】
好ましくは、推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するステップは、
それぞれのユーザ行為データに対して、ユーザ行為データに含まれる少なくとも一つのユーザ行為を特定するステップと、
予め記憶したユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を照会し、少なくとも一つのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を取得するステップと、
それぞれのユーザ行為の持続時間が推薦済みマルチメディア資源の放送時間に占める割合に基づいて、それぞれのユーザ行為に対応する加重値を特定するステップと、
それぞれのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値と加重値に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するステップとを含む。
【００３１】
好ましくは、予め記憶したユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を照会し、少なくとも一つのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を取得する前に、当該方法は更に、
それぞれのユーザ行為に対して、ユーザ行為のためにユーザ嗜好値を予め設定するステップと、
ユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を記憶しておくステップとを含む。
【００３２】
好ましくは、第一ユーザ嗜好度点数及び第二ユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行うステップは、
第二ユーザ嗜好度点数の中から、第一ユーザ嗜好度点数に類似する第三ユーザ嗜好度点数を特定するステップと、
第三ユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザを特定するステップと、
推薦待ちマルチメディア資源を受信ユーザの放送設備に送信するステップとを含み、
第二ユーザ嗜好度点数は、第二センサにより収集されたデータに基づいて算出され、第二センサは複数の推薦済みマルチメディア資源に対応する放送設備又は放送設備付近に設定される。
【００３３】
好ましくは、第三ユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザを特定するステップは、
第三ユーザ嗜好度点数の中から、予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数を特定するステップと、
予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数に対応するユーザを、推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザとして特定するステップとを含む。
【００３４】
好ましくは、推薦待ちマルチメディア資源をユーザの放送設備に送信した後、当該方法は更に、
第三センサにより収集された推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ視聴データを取得するステップと、
第三センサにより収集されたユーザ視聴データに対して分析処理を行い、推薦待ちマルチメディア資源に対応する複数のユーザ行為データを取得するステップと、
それぞれのユーザ行為データに基づいて、推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数を更新するステップと、
更新されたユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の有効性を特定するステップとを含む。
【００３５】
好ましくは、ユーザ視聴データは第一センサによって収集され、第一センサは試験放送範囲内における複数の放送設備又は複数の放送設備付近に設定される。
【００３６】
上述した全ての好ましい技術方案は、任意の組み合わせを採用して本発明の好ましい実施例を形成することができ、ここでは繰り返し説明しない。
【００３７】
図２は一つの例示的な実施例にかかるマルチメディア資源の推薦方法のフローチャートである。図２に示すように、当該マルチメディア資源の推薦方法はサーバで使われ、以下のようなステップを含む。
【００３８】
ステップ２０１において、試験放送範囲内における推薦待ちマルチメディア資源のユーザ視聴データを取得し、ユーザ視聴データは第一センサによって収集され、第一センサは試験放送範囲内における複数の放送設備又は複数の放送設備付近に設定される。
【００３９】
ここで、試験放送範囲とは、推薦待ちマルチメディア資源に対して試験放送を行う小さな範囲を意味する。例えば、推薦待ちマルチメディア資源のメーカーが全国範囲において推薦待ちマルチメディア資源を投入しようとする場合、試験放送範囲は全国のうちの一つの省又は一つの市である可能性があり、推薦待ちマルチメディア資源のメーカーが全市範囲において推薦待ちマルチメディア資源を投入しようとする場合、試験放送範囲は市のうちの一つの区である可能性がある。
【００４０】
また、ユーザ視聴データには少なくとも、センサがカバーする範囲内において取得したユーザオーディオ・ビデオデータ及びユーザビデオ奥行きデータが含まれる。当該ユーザ視聴データを通じて、センサがカバーする範囲内のユーザの数、各ユーザのＩＤ、各ユーザの特定プロパティ（性別、おおよその年齢）、各ユーザの特定行為等を取得することができる。
【００４１】
本発明の実施例において、待ちマルチメディア資源は一つのＩＤに対応し、当該ＩＤは当該推薦待ちマルチメディア資源に対して唯一の識別を行うことができる。本発明の実施例において、大量のデータを有するマルチメディア資源に対して識別及び区別を行うために、本発明の実施例は各マルチメディア資源に対してＩＤをそれぞれ一つずつ設定している。ここで、当該ＩＤは、数字若しくは文字から構成するか、又は数字及び文字より構成してもよく、本発明の実施例はＩＤの形式に対して具体的に限定しない。
【００４２】
また、いずれかのマルチメディア資源は、一つのＩＤ以外に、更にその他のプロパティ情報を含むことも可能である。例えば、マルチメディア資源が属するタイプ、マルチメディア資源の放送形式、マルチメディア資源の異なるバージョン、マルチメディア資源の放送時間、マルチメディア資源放送の時間の長さ、マルチメディア資源の放送設備等を含むことができる。ここで、マルチメディア資源のタイプは、家電、食品、服装、スポーツ用品、靴及び帽子等を含む。マルチメディア資源の放送形式は、ビデオ、ピクチャー、オーディオ等に分けることができる。マルチメディア資源の放送時間とは、マルチメディア資源をその特定時間範囲内の特定時間において放送することを意味する。マルチメディア資源放送の時間の長さは、マルチメディア資源自体の長さと同じであってもよく、マルチメディア資源自体の長さより長くてもよい。マルチメディア資源の放送設備は公衆の場のマルチメディア放送設備も、自家用のマルチメディア放送設備も含むことができる。
【００４３】
本発明の実施例において、推薦待ちマルチメディア資源の試験放送範囲内における複数の放送設備又は複数の放送設備付近に第一センサが設定されている。ここで、第一センサとは、少なくとも一つのセンサを意味しており、第一センサという用語を使って推薦済みマルチメディア資源に対応するセンサに対して命名を行っただけである。ここで、スマートテレビ又はスマートＰＣのような放送設備は、カメラを内蔵したほかに、通常センサも内蔵しており、又はセンサ機能を持つカメラを内蔵している。このような設備において、センサは放送設備に設定されている。普通のテレビ、又は公衆の場のマルチメディア資源展示場のような放送設備は、内蔵されたセンサを備えてないので、センサを使ってユーザ視聴データを収集するために、放送設備又は放送設備の付近にセンサを設定しなければならない。ここで、センサはマイクロフォン、カメラ、奥行き情報を有する視覚センサ、近赤外線を発射するセンサ、距離センサ及び光センサなどを含むことができ、本発明の実施例はセンサのタイプについて具体的に限定しない。
【００４４】
ステップ２０２において、当該推薦待ちマルチメディア資源のユーザ視聴データに対して分析処理を行い、当該推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データを取得する。
【００４５】
本発明の実施例において、当該推薦待ちマルチメディア資源の試験放送範囲内における複数の放送設備は、一定の期間内に、数十、ひいては数百のマルチメディア資源を放送する可能性があり、複数の放送設備又は複数の放送設備付近に設定された第一センサは、数十ひいては数百のマルチメディア資源に対応するユーザ視聴データが収集でき、これらのユーザ視聴データは全て入り混じっているため、大量のユーザ視聴データの中から当該推薦待ちマルチメディア資源のユーザ視聴データを取得する必要がある。当該推薦待ちマルチメディア資源のユーザ視聴データを取得するとき、具体的に以下のような方法で実現することができる。
【００４６】
当該推薦待ちマルチメディア資源の放送時間を取得し、当該放送時間に基づいて、大量のユーザ視聴データの中から当該放送時間が属する時間枠内のユーザ視聴データを取得し、取得したユーザ視聴データを当該推薦待ちマルチメディア資源のユーザ視聴データとする。
【００４７】
上述した当該推薦待ちマルチメディア資源を取得する方法以外にも、その他の取得方法を採用することができることは当たり前のことで、本発明の実施例はこれに対して具体的に限定しない。当該推薦待ちマルチメディア資源のユーザ視聴データを取得した後、当該ユーザ視聴データに対して分析処理を行うことにより、当該推薦待ちマルチメディア資源に対応する複数のユーザ行為データを得ることができる。ここで、ユーザ視聴データに基づいてユーザ行為データを得る具体的な実現方法は既存の成熟技術であり、特定のアルゴリズムによって実現することができ、具体的内容は既存技術を参考でき、ここでは繰り返し説明しない。ここで、一つのユーザは一つのユーザ行為データに対応し、当該ユーザ行為データは少なくとも一つのユーザ行為を含む。ここでユーザ行為は、第一センサがカバーする範囲内に進入又は退出すること、当該推薦待ちのマルチメディア資源の放送設備を視聴すること、話すこと、大笑いすること、大きな手振りをすること、大きな身振りをすること、眠ること、座ること、歩くこと等を含むことができ、本発明の実施例はユーザ行為に含まれる内容を具体的に限定しない。
【００４８】
ステップ２０３において、各ユーザ行為データに対して、ユーザ行為データに含まれる少なくとも一つのユーザ行為を特定し、予め記憶した、ユーザ行為とユーザ嗜好値の対応関係を照会し、少なくとも一つのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を取得する。
【００４９】
ここで、一つのユーザのユーザ行為データは、一つ又は一つ以上のユーザ行為を含むことができる。例えば、一つのユーザが、当該推薦待ちマルチメディア資源を視聴する時、大笑いすると同時に大きな手振り（拍手）をする可能性がある。ユーザの嗜好値は、当該推薦待ちマルチメディア資源に対するユーザの嗜好度を表す。本発明の実施例において、少なくとも一つのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を得る前に、更に、ユーザ行為とユーザ嗜好値の対応関係を確立する過程を含み、詳細は以下のようである。
【００５０】
それぞれのユーザ行為に対して、ユーザ行為のためにユーザ嗜好値を予め設定し、ユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を記憶する。
【００５１】
ユーザ行為のためにユーザ嗜好値を予め設定する場合、具体的には以下のような二つの方法で実現することができる。
【００５２】
第一の方法は、経験値に基づいて、直接に異なるユーザ行為のために異なるユーザ嗜好値を指定する。
【００５３】
ユーザがマルチメディア資源を視聴する過程において、大笑い又は大きな身振りがあった場合、当該ユーザが当該マルチメディア資源を比較的に好むということが分かり、睡眠状態であったり又は直接離れた場合は、当該ユーザが当該マルチメディア資源を比較的に方案ということが分かる。第一の方法は、即ち、このような経験値に基づいて、異なるユーザ行為に対してユーザ嗜好値を指定する。当然ながら、第一の方法において、ユーザ嗜好値の設定精度が比較的に低い。
【００５４】
第二の方法は、機械学習の方法を採用して大量のユーザ行為データを収集し、大量のユーザ行為データに対して分析と統計を行い、分析統計の結果に基づいて、異なるユーザ行為のために異なるユーザ嗜好値を指定する。
【００５５】
第二の方法は、機械学習の方法を採用して大量のユーザ行為データに対して分析を行うため、異なるユーザ行為に対してユーザ嗜好値を設定する場合でも、設定精度が比較的に高い。
【００５６】
ステップ２０４において、それぞれのユーザ行為の持続時間が推薦待ちのマルチメディア資源の放送時間に占める割合に基づいて、それぞれのユーザ行為のために加重値を設定する。
【００５７】
本発明の実施例において、一つのユーザは、当該推薦待ちマルチメディア資源の初期放送段階において、当該ユーザはその眩いオープニングに引かれ、大笑いしながら徐々に当該推薦待ちマルチメディア資源の放送設備に近寄り、オープニングが終わったら、当該ユーザは急に当該推薦待ちマルチメディア資源の表現テーマ又は推薦商品に興味をなくし、そのまま離れる可能性がある。このような状況に対して、当該推薦待ちマルチメディア資源に対する複数のユーザの嗜好度を比較的正確に特定するために、本発明の実施例は更に、それぞれのユーザ行為のために、加重値を設定するステップを含む。
【００５８】
それぞれのユーザ行為のために加重値を設定するとき、それぞれのユーザ行為の持続時間が当該推薦待ちマルチメディア資源の放送時間に占める割合に基づいて設定することができる。ユーザ行為にとって、その持続時間が当該推薦待ちマルチメディア資源の放送時間に占める割合が大きいほど、対応する加重値が大きい。当該推薦待ちマルチメディア資源の放送時間が３０秒であり、この期間において、あるユーザがまず大きな手振り（激しい拍手）をし、その後他人と会話することになり当該推薦待ちマルチメディア資源の視聴をやめるものとする。大きな手振りの持続時間が僅か５秒であると仮定した場合、当該推薦待ちマルチメディア資源の放送時間に占める割合は１／６であり、他人と会話することで当該推薦待ちマルチメディア資源の視聴をやめた持続時間が２５秒であり、当該推薦待ちマルチメディア資源の放送時間に占める割合は５／６である。従って、上述した二つのユーザ行為に対して加重値を設定するとき、後者の加重値の方が前者の加重値よりはるかに大きい。
【００５９】
ステップ２０５において、それぞれのユーザ行為に対応するユーザの嗜好値と加重値に基づいて、当該推薦待ちマルチメディア資源に対する複数のユーザの第一ユーザ嗜好度点数を算出する。
【００６０】
本発明の実施例において、上述したステップ２０３及びステップ２０４に基づいて、それぞれのユーザ行為に対応するユーザの嗜好値と加重値を得た後、下記の式（１）に基づけば、当該放送済みマルチメディア資源に対する複数のユーザの第一ユーザ嗜好度点数を得ることができる。
【数１】
2016524768.tif 000003
【００６１】
ここで、Ｓは第一ユーザ嗜好度点数を指し、ａ１からａｎはそれぞれのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を指し、ｒ１からｒｎはそれぞれのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を指し、ｎはユーザ行為の個数を指す。
【００６２】
上述したステップ２０１乃至ステップ２０５に記載の方法を通じて、推薦待ちマルチメディア資源に対応する第一ユーザ嗜好度点数を得ることができるということを説明しなければならない。後続過程において、当該推薦待ちマルチメディア資源を放送する前に、上述した推薦待ちマルチメディア資源に対応する第一ユーザ嗜好度点数により、当該推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行うことができ、マルチメディア資源の推薦の正確度を上げることができる。
【００６３】
ステップ２０６において、複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数を取得する。
【００６４】
本発明の実施例において、複数の推薦済みマルチメディア資源を放送した後、サーバは上述したステップ２０１乃至ステップ２０５の方法に基づいて、センサが収集した複数の推薦済みマルチメディア資源のユーザ視聴データに基づいて、複数の推薦済みマルチメディア資源の嗜好度点数に対して絶えず修正を行い、第二ユーザ嗜好度点数を得て、自体の記憶媒体に記憶する。各マルチメディア資源はそれぞれ一つのＩＤに対応するため、当該ＩＤに基づくと、記憶媒体から複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数を取得することができる。ここで、記憶媒体は、メモリ又はハードディスク等であってもよく、本発明の実施例は記憶媒体のタイプを具体的に限定しない。
【００６５】
ステップ２０７において、複数の第二ユーザ嗜好度点数の中から、前記第一ユーザ嗜好度点数に類似する第三ユーザ嗜好度点数を特定する。
【００６６】
本発明の実施例において、それぞれのマルチメディア資源にとって、上述したステップ２０１乃至ステップ２０５において提供する方法によって、それに対応するセンサがカバーする範囲内におけるそれぞれのユーザの、当該マルチメディア資源に対するユーザ嗜好度点数を取得することができる。そのため、一つのマルチメディア資源は、複数のユーザ嗜好度点数に対応することができ、当該複数のユーザ嗜好度点数は、当該マルチメディア資源の放送時における異なるユーザのユーザ行為を分析することより得る。本発明の実施例において、第一ユーザ嗜好度点数は、当該推薦待ちマルチメディア資源に対する少なくとも一つのユーザのユーザ嗜好度点数を含み、第二ユーザ嗜好度点数も一つの推薦済みマルチメディア資源に対する少なくとも一つのユーザのユーザ嗜好度点数を含む。
【００６７】
ここで、類似とは、ユーザ嗜好度点数同士の差が第一特定数値より小さいか、又は異なるユーザ嗜好度点数が全て第二特定数値より大きいことを意味する。ここで、第二特定数値は第一特定数値より大きい。類似するユーザ嗜好度点数は、上述した二つの形式以外にも、その他の形式であってもよいことは言うまでもなく、本発明の実施例はそれについて具体的に限定しない。第一ユーザ嗜好度点数と第二ユーザ嗜好度点数が類似しているか否かを確認するとき、具体的に以下のような二つの方法を採用することができる。
【００６８】
１）推薦待ちマルチメディア資源に対する複数のユーザの第一ユーザ嗜好度点数の平均値を算出し、推薦済みマルチメディア資源に対する複数のユーザの第二ユーザ嗜好度点数の平均値を算出し、複数の第二ユーザ嗜好度点数に対応する複数の平均値から、第一ユーザ嗜好度点数に対応する平均値に類似する平均値を特定する。即ち、当該類似する平均値に対応するユーザ嗜好度点数が第三ユーザ嗜好度点数である。
【００６９】
２）第一ユーザ嗜好度点数を取得した後、複数のユーザの年齢、性別などのプロパティ情報に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源と推薦済みマルチメディア資源に対する複数のユーザのユーザ嗜好度点数について分類を行うことができる。例えば、年齢を分類基準とすれば、当該推薦待ちマルチメディア資源に対する各年齢層のユーザ嗜好度点数についてそれぞれ統計を行う。例えば、当該推薦待ちマルチメディア資源に対する１０〜２０歳のユーザのユーザ嗜好度点数、当該推薦待ちマルチメディア資源に対する２０〜３０歳のユーザのユーザ嗜好度点数、当該推薦待ちマルチメディア資源に対する３０〜４０歳のユーザのユーザ嗜好度点数、当該推薦待ちマルチメディア資源に対する４０〜５０歳のユーザのユーザ嗜好度点数、当該推薦待ちマルチメディア資源に対する５０〜６０歳のユーザのユーザ嗜好度点数、当該推薦待ちマルチメディア資源に対する６０歳以上のユーザのユーザ嗜好度点数についてそれぞれ統計を行う。当該推薦待ちマルチメディア資源に対する各年齢層のユーザのユーザ嗜好度点数を、推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数とする。第二ユーザ嗜好度点数を取得した後も、上述した方法で推薦済みマルチメディア資源に対する複数のユーザのユーザ嗜好度点数について分類を行うことができる。第二ユーザ嗜好度点数にとって、それに対応する一つの分類のユーザ嗜好度点数が推薦待ちマルチメディア資源に対応する分類のユーザ嗜好度点数と類似している場合、当該ユーザ嗜好度点数は、第一ユーザ嗜好度点数に類似する第三ユーザ嗜好度点数である。
【００７０】
また、当該推薦済みメディアデータに対する各年齢層のユーザ嗜好度点数を算出する場合、当該年齢層の全てのユーザに対応するユーザ嗜好度点数の中から、第一数値より低いユーザ嗜好度点数と第二数値より高いユーザ嗜好度点数を削除し、残りのユーザ嗜好度点数について平均値を求め、取得した平均値を当該年齢層のユーザに対応するユーザ嗜好度点数とする。推薦済みのマルチメディア資源に対する各年齢層のユーザのユーザ嗜好度点数を算出する上述した方法以外にも、その他の算出方法を採用することができるのは言うまでもなく、本発明の実施例はこれに対して具体的に限定しない。
【００７１】
ステップ２０８において、第三ユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザを特定し、推薦待ちマルチメディア資源を複数の受信ユーザの放送設備に送信する。
【００７２】
本発明の実施例において、推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の複数の受信ユーザを特定するとき、具体的に以下のような方法を採用して実現することができる。推薦待ちマルチメディア資源に対応する複数のユーザ嗜好度点数から、予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数を特定し、予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数に対応するユーザを、推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザとして特定する。
【００７３】
ここで、予め設定された閾値の大きさは１０又は１００などの数値であってもよく、本発明の実施例はこれに対して具体的に限定しない。予め設定された閾値の大きさは、ユーザ嗜好値及び加重値の設定により定めることができる。
【００７４】
上述したステップ２０７における第一の方法において、特定された第三ユーザ嗜好度点数は複数ある可能性があり、そのため、予め設定された閾値による限定によって、更にユーザ嗜好度点数について選別を行うことができ、これにより、後続過程における、ユーザ嗜好度点数に基づいてマルチメディア資源の推薦を行う際の推薦の正確率を上げることができる。推薦待ちマルチメディア資源の推薦を行う際、予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数に対応するユーザを、直接に推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザとして特定することができる。
【００７５】
上述したステップ２０７における第二の方法において、推薦待ちマルチメディア資源に対する各年齢層のユーザの嗜好度に基づいて分類を行う場合、予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数に対応するそれぞれの分類のユーザ嗜好度点数の中から、数値が当該予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数を特定し、更に当該数値が当該予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数に対応する年齢層を特定し、最終的に、当該年齢層に位置する全てのユーザを推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザとすることができる。
【００７６】
上述したステップ２０１乃至ステップ２０８によって、推薦待ちマルチメディアの推薦を完成することができるということを説明しなければならない。推薦待ちマルチメディア資源を推薦した後、推薦待ちマルチメディア資源の放送設備に設定された第三センサが収集したユーザ視聴データによって、推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数を更新する。詳細は下記のステップ２０９において詳しく示す。
【００７７】
ステップ２０９において、第三センサにより収集された推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ視聴データを取得し、第三センサが収集したユーザ視聴データについて分析処理を行い、推薦待ちマルチメディア資源に対応する複数のユーザ行為データを得て、各ユーザ行為データに基づいて、推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数を更新する。
【００７８】
本ステップにおける、ユーザ視聴データの取得、ユーザ視聴データに基づいたユーザ行為データの取得、及びユーザ行為データに基づいた推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数の更新の具体的なプロセスは、上述したステップ２０１乃至ステップ２０５に詳しく示しており、ここでは繰り返し説明しない。更新されたユーザ嗜好度点数を得た後、更新されたユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の有効性を特定することができる。即ち、推薦待ちマルチメディアデータを現実の環境において放送した後、更新されたユーザ嗜好度点数に基づいて、当該推薦待ちマルチメディア資源の人気具合を評価することができる。また、ユーザプロパティと組み合わせて、推薦待ちマルチメディア資源に対する異なるユーザのグループの嗜好度を統計することができる。例えば、推薦待ちマルチメディア資源に対する青年、中年及び老年のユーザの嗜好度をそれぞれ統計することができる。放送設備データと組み合わせて、異なる放送設備で放送するときの、推薦待ちマルチメディア資源の人気具合等も統計することができる。これらの全ての統計はそれぞれ行われてもよく、結合して一緒に行われてもよい。
【００７９】
本発明の実施例が提供する方法は、試験放送範囲内における推薦待ちのマルチメディア資源のユーザ視聴データに対して分析処理を行い、推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データを得た後、当該ユーザ行為データに基づいて推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出し、更に第一ユーザ嗜好度点数及び複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行う。推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数は推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて算出されたものであり、ユーザ行為データはマルチメディア資源に対するユーザの本当の嗜好度を反映することができ、推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数、及び推薦済みマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行う場合、推薦の正確率が高い。
【００８０】
図３は一つの例示的な実施例にかかるマルチメディア資源の推薦装置の模式図である。図３に示すように、当該装置はユーザ視聴データ取得モジュール３０１と、ユーザ行為データ取得モジュール３０２と、ユーザ嗜好度点数算出モジュール３０３と、ユーザ嗜好度点数取得モジュール３０４と、マルチメディア資源推薦モジュール３０５とを備える。
【００８１】
ここで、ユーザ視聴データ取得モジュール３０１はユーザ行為データ取得モジュール３０２と接続し、試験放送範囲内における推薦待ちマルチメディア資源のユーザ視聴データを取得する。ユーザ視聴データには少なくともユーザオーディオ・ビデオデータ及びユーザビデオ奥行きデータが含まれる。ユーザ行為データ取得モジュール３０２はユーザ嗜好度点数算出モジュール３０３と接続され、ユーザ視聴データに対して分析処理を行い、推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データを取得する。ユーザ嗜好度点数算出モジュール３０３はユーザ嗜好度点数取得モジュール３０４と接続され、推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出する。ユーザ嗜好度点数取得モジュール３０４はマルチメディア資源推薦モジュール３０５と接続され、複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数を取得する。マルチメディア資源推薦モジュール３０５は、第一ユーザ嗜好度点数及び第二ユーザ嗜好度点数に基づいて推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行う。
【００８２】
好ましくは、ユーザ嗜好度点数算出モジュールは、
それぞれのユーザ行為データに対して、ユーザ行為データに含まれる少なくとも一つのユーザ行為を特定するためのユーザ行為特定ユニットと、
予め記憶した、ユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を照会し、少なくとも一つのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を取得するためのユーザ嗜好値取得ユニットと、
それぞれのユーザ行為の持続時間が推薦済みマルチメディア資源の放送時間に占める割合に基づいて、それぞれのユーザ行為に対応する加重値を特定するための加重値特定ユニットと、
それぞれのユーザ行為に対応するユーザの嗜好値と加重値に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するためのユーザ嗜好度点数算出モジュールとを備える。
【００８３】
好ましくは、更に、当該装置は
それぞれのユーザ行為に対して、ユーザ行為のためにユーザ嗜好値を予め設定するためのユーザの嗜好値設定モジュールと、
ユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を記憶しておくための記憶モジュールとを備える。
【００８４】
好ましくは、マルチメディア資源推薦モジュールは、
第二ユーザ嗜好度点数の中から、第一ユーザ嗜好度点数に類似する第三ユーザ嗜好度点数を特定するためのユーザ嗜好度点数特定ユニットと、
第三ユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザを特定するための受信ユーザ特定ユニットと、
推薦待ちマルチメディア資源を受信ユーザの放送設備に送信するためのマルチメディア資源送信モジュールとを備え、
ここで、第二ユーザ嗜好度点数は、第二センサにより収集されたデータに基づいて算出され、第二センサは複数の推薦済みマルチメディア資源に対応する放送設備又は前記放送設備付近に設定される。
【００８５】
好ましくは、受信ユーザ特定ユニットは、第三ユーザ嗜好度点数の中から、予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数を特定し、予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数に対応するユーザを、推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザとして特定する。
【００８６】
好ましくは、更に、当該装置は
第三センサにより収集された推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ視聴データを取得するためのセンサデータ取得モジュールと、
データは第三センサより収集されたユーザ視聴データに対して分析処理を行い、推薦待ちマルチメディア資源に対応する複数のユーザ行為データを取得するためのユーザ行為モジュールと、
それぞれのユーザ行為データに基づいて、推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数を更新するためのユーザ嗜好度点数更新モジュールと、
更新されたユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の有効性を特定するための有効性特定モジュールとを備える。
【００８７】
好ましくは、ユーザ視聴データは第一センサによって収集され、第一センサは試験放送範囲内における複数の放送設備又は複数の放送設備付近に設定される。上述した実施例における装置に関して、それぞれのモジュールが操作を実行する具体的な方法は既に関連する実施例において詳細な説明を行っており、ここでは繰り返し説明しない。
【００８８】
本発明の実施例が提供する装置は、試験放送範囲内における推薦待ちのマルチメディア資源のユーザ視聴データに対して分析処理を行い、推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データを得た後、当該ユーザ行為データに基づいて推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出し、更に第一ユーザ嗜好度点数及び複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行う。推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数は推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて算出されたものであり、ユーザ行為データはマルチメディア資源に対するユーザの本当の嗜好度を反映することができ、推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数、及び推薦済みマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行う場合、推薦の正確率が高い。
【００８９】
図４は本発明の実施例におけるサーバの構造模式図であり、上述した実施例が提供するマルチメディア資源の推薦方法を実行することに使われる。前記サーバ４００はスペック又は性能の違いによって比較的大きな差異が生じる可能性があり、一つ又は一つ以上の中央処理装置（central processing units，ＣＰＵ）４２２（例えば、一つ又は一つ以上のプロセッサ）と記憶装置４３２、一つ又は一つ以上のアプリケーション４４２又はデータ４４４を記録する記憶媒体４３０（例えば、一つ又は一つ以上の大容量記憶装置）を含むことができる。ここで、記憶装置４３２と記憶媒体４３０は一時記憶装置又は固定記憶装置で構わない。記憶媒体４３０に記憶されたプログラムは一つ又は一つ以上のモジュール（図示せず）を含むことができ、各モジュールはサーバに対する一連のコマンド操作を含むことができる。更に、中央処理装置４２２を、記憶媒体４３０と通信し、サーバ４００上で記憶媒体４３０の一連のコマンド操作を実行するように設定することができる。
【００９０】
サーバ４００は一つ又は一つ以上の電源４２６、一つ又は一つ以上の有線又は無線ネットワークインタフェース４５０、一つ又は一つ以上の出入力インタフェース４５８、一つ又は一つ以上のキーボード４５６、及び／又は、一つ又は一つ以上のオペレーティングシステム４４１、例えば、Windows（登録商標） ServerTM，Mac OS XTM，Unix（登録商標）TM, Linux（登録商標）TM，FreeBSDTM等も含むことができる。
【００９１】
当業者は明細書を検討し、ここで開示した発明を実施した後、本発明のその他の実施方案を容易に思いつくことができる。本願は本発明の全ての変更、用途又は適応性のある変化を含む。これらの変更、用途又は適応性のある変化は本発明の一般的な原理に従っており、本願において未開示の本技術分野における周知技術又は慣用技術手段を含む。明細書及び実施例は例示的なものに過ぎず、本発明の真の範囲及び主旨は以下の特許請求の範囲によって示される。
【００９２】
本発明は、上記で説明した、また図面において示した精確な構造に限定されず、その範囲を逸脱しない前提のもとで種々の変更及び修正を行うことができることを理解すべきである。本発明の範囲は付された特許請求の範囲によってのみ限定される。
【図１】
2016524768.tif 000004
【図２】
2016524768.tif 000005
【図３】
2016524768.tif 000006
【図４】
2016524768.tif 000007
【手続補正書】
【提出日】平成26年12月19日(2014.12.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は出願番号が２０１４１０２３０５４１．３であり、出願日が２０１４年５月２８日である中国特許出願に基づき優先権を主張し、当該中国特許出願の全ての内容を本願に援用する。
【０００２】
本発明はマルチメディア技術分野に関し、特にマルチメディア資源の推薦方法、装置、プログラム及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００３】
情報化時代にあって、ユーザがネットワークにアクセスしたり、動画番組を視聴するなどの過程において、ユーザが興味のあるマルチメディア資源をユーザに推薦することは、ユーザが関連する商品をブラウジングしたり注目したりするなどの操作を行うのに便利なだけでなく、更にユーザ体験を高めるという目的を果たす。また、マルチメディア資源のメーカーが当該マルチメディア資源の注目度について評価を行うことができる。従って、マルチメディア資源をいかにして正確に適切なグループのユーザに推薦するかが、当業者が注目する課題となっている。
【０００４】
関連技術において、通常、以下のような方法でマルチメディア資源の推薦が行われている。まず、推薦待ちのマルチメディア資源に対して嗜好度の採点を行い、次に推薦待ちマルチメディア資源の点数に基づいて推薦を行う。嗜好度の採点を行う際には、以下の方法が採用される。まず、当該推薦待ちのマルチメディア資源のタイプに基づいて、当該マルチメディア資源に類似するマルチメディア資源を特定し、当該類似マルチメディア資源に対するユーザ嗜好度点数に基づいて、当該推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数を特定する。当該類似マルチメディア資源のユーザ嗜好度点数は以下の方法で得ることができる。当該類似マルチメディア資源の複数の放送設備において当該類似マルチメディア資源を放送し、複数の放送設備、又は複数の放送設備の付近にセンサを設定し、当該センサを通じて、複数の放送設備を経由するユーザ数及びユーザの停留時間を統計する。また、ユーザ数及びユーザの停留時間に基づいて、当該類似マルチメディア資源に対するユーザ嗜好度点数を算出する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明を実現する過程において、発明者は関連技術に少なくとも以下の問題が存在することを見出した。
【０００６】
取得した簡単なユーザデータ（ユーザ数、ユーザの停留時間を含む）に基づいてマルチメディア資源について採点を行うため、当該採点方法には正確率が低いという欠点がある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
関連技術に存在する問題を解決するため、本発明はマルチメディア資源の推薦方法、装置、プログラム及び記録媒体を提供する。
【０００８】
本発明の実施例の第一の態様によれば、マルチメディア資源の推薦方法を提供する。前記方法は、
試験放送範囲内における、推薦待ちマルチメディア資源の、少なくともユーザオーディオ・ビデオデータ及びユーザビデオ奥行きデータが含まれるユーザ視聴データを取得するステップと、
前記ユーザ視聴データに対して分析処理を行い、前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データを取得するステップと、
前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するステップと、
複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数を取得するステップと、
前記第一ユーザ嗜好度点数及び前記第二ユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行うステップとを含む。
【０００９】
好ましくは、前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するステップは、
それぞれのユーザ行為データに対して、前記ユーザ行為データに含まれる少なくとも一つのユーザ行為を特定するステップと、
予め記憶したユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を照会し、前記少なくとも一つのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を取得するステップと、
それぞれのユーザ行為の持続時間が前記推薦済みマルチメディア資源の放送時間に占める割合に基づいて、前記それぞれのユーザ行為に対応する加重値を特定するステップと、
前記それぞれのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値と加重値に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するステップとを含む。
【００１０】
また好ましくは、前記予め記憶したユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を照会し、前記少なくとも一つのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を取得する前に、更に、
それぞれのユーザ行為に対して、前記ユーザ行為のためにユーザ嗜好値を予め設定するステップと、
ユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を記憶しておくステップとを含む。
【００１１】
好ましくは、前記第一ユーザ嗜好度点数及び前記第二嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行うステップは、
前記第二ユーザ嗜好度点数の中から、前記第一ユーザ嗜好度点数に類似する第三ユーザ嗜好度点数を特定するステップと、
前記第三ユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザを特定するステップと、
前記推薦待ちマルチメディア資源を前記受信ユーザの放送設備に送信するステップとを含み、
前記第二ユーザ嗜好度点数は、第二センサにより収集されたデータに基づいて算出され、前記第二センサは前記複数の推薦済みマルチメディア資源に対応する放送設備又は前記放送設備付近に設定される。
【００１２】
好ましくは、前記第三嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザを特定するステップは、
前記第三ユーザ嗜好度点数の中から、予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数を特定するステップと、
前記予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数に対応するユーザを、前記推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザとして特定するステップとを含む。
【００１３】
好ましくは、前記推薦待ちマルチメディア資源を前記受信ユーザの放送設備に送信した後、更に、
第三センサにより収集された前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ視聴データを取得するステップと、
前記第三センサにより収集されたユーザ視聴データに対して分析処理を行い、前記推薦待ちマルチメディア資源に対応する複数のユーザ行為データを取得するステップと、
それぞれのユーザ行為データに基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数を更新するステップと、
更新されたユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の有効性を特定するステップとを含む。
【００１４】
好ましくは、前記ユーザ視聴データは第一センサによって収集され、前記第一センサは前記試験放送範囲内における複数の放送設備又は前記複数の放送設備付近に設定される。
【００１５】
本発明の実施例の第二の態様によれば、マルチメディア資源の推薦装置を提供する。前記装置は、
試験放送範囲内における、推薦待ちマルチメディア資源の、少なくともユーザオーディオ・ビデオデータ及びユーザビデオ奥行きデータが含まれるユーザ視聴データを取得するためのユーザ視聴データ取得モジュールと、
前記ユーザ視聴データに対して分析処理を行い、前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データを取得するためのユーザ行為データ取得モジュールと、
前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するためのユーザ嗜好度点数算出モジュールと、
複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数を取得するためのユーザ嗜好度点数取得モジュールと、
前記第一ユーザ嗜好度点数及び前記第二ユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行うためのマルチメディア資源推薦モジュールとを備える。
【００１６】
好ましくは、ユーザ嗜好度点数算出モジュールは、
それぞれのユーザ行為データに対して、前記ユーザ行為データに含まれる少なくとも一つのユーザ行為を特定するためのユーザ行為特定ユニットと、
予め記憶したユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を照会し、前記少なくとも一つのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を取得するためのユーザ嗜好値取得ユニットと、
それぞれのユーザ行為の持続時間が前記推薦済みマルチメディア資源の放送時間に占める割合に基づいて、前記それぞれのユーザ行為に対応する加重値を特定するための加重値特定ユニットと、
前記それぞれのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値と加重値に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するためのユーザ嗜好度点数算出モジュールとを備える。
【００１７】
好ましくは、更に、
それぞれのユーザ行為に対して、前記ユーザ行為のためにユーザ嗜好値を予め設定するためのユーザ嗜好値設定モジュールと、
ユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を記憶しておくための記憶モジュールとを備える。
【００１８】
好ましくは、前記マルチメディア資源推薦モジュールは、
前記第二ユーザ嗜好度点数の中から、前記第一ユーザ嗜好度点数に類似する第三ユーザ嗜好度点数を特定するためのユーザ嗜好度点数特定ユニットと、
前記第三ユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザを特定するための受信ユーザ特定ユニットと、
前記推薦待ちマルチメディア資源を前記受信ユーザの放送設備に送信するためのマルチメディア資源送信モジュールとを備え、
前記第二ユーザ嗜好度点数は、第二センサにより収集されたデータに基づいて算出され、前記第二センサは前記複数の推薦済みマルチメディア資源に対応する放送設備又は前記放送設備付近に設定される。
【００１９】
好ましくは、前記受信ユーザ特定ユニットは、前記第三ユーザ嗜好度点数の中から、予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数を特定し、前記予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数に対応するユーザを、前記推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザとして特定する。
【００２０】
好ましくは、更に、
第三センサにより収集された前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ視聴データを取得するためのセンサデータ取得モジュールと、
前記第三センサにより収集されたユーザ視聴データに対して分析処理を行い、前記推薦待ちマルチメディア資源に対応する複数のユーザ行為データを取得するためのユーザ行為モジュールと、
それぞれのユーザ行為データに基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数を更新するためのユーザ嗜好度点数更新モジュールと、
更新されたユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の有効性を特定するための有効性特定モジュールとを備える。
【００２１】
好ましくは、前記ユーザ視聴データは第一センサによって収集され、前記第一センサは前記試験放送範囲内における複数の放送設備又は前記複数の放送設備付近に設定される。
本発明の実施例の第三の態様によれば、プロセッサに実行されることにより、前記マルチメディア資源の推薦方法を実現する記録媒体に記録されたプログラムを提供する。
本発明の実施例の第四の態様によれば、前記プログラムが記録された記録媒体を提供する。
【発明の効果】
【００２２】
本発明の実施例が提供する技術案は下記のような有益な効果を含むことができる。
【００２３】
試験放送範囲内における推薦待ちのマルチメディア資源のユーザ視聴データに対して分析処理を行い、推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データを得た後、当該ユーザ行為データに基づいて推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出し、更に第一ユーザ嗜好度点数及び複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行う。推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数は推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて算出されたものであり、ユーザ行為データはマルチメディア資源に対するユーザの本当の嗜好度を反映することができ、推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数、及び推薦済みマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行う場合、推薦の正確率が高い。
【００２４】
一般説明及び以下の詳細説明は単なる例示及び解釈に過ぎず、本発明を限定するものではないことを理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
ここでの図面は明細書に取り込まれて本明細書の一部分を構成し、本発明に合致する実施例を示し、明細書と共に本発明の原理の解釈に用いられる。
【図１】図１は一つの例示的な実施例にかかるマルチメディア資源の推薦方法のフローチャートである。
【図２】図２は一つの例示的な実施例にかかるマルチメディア資源の推薦方法のフローチャートである。
【図３】図３は一つの例示的な実施例にかかるマルチメディア資源の推薦装置の模式図である。
【図４】図４は一つの例示的な実施例にかかるサーバのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
ここで例示的な実施例について詳細に説明を行うが、その例示は図面において示されている。以下の説明が図面に関する場合、特に示さない限り、異なる図面の中の同一の数字は同一又は類似の要素を表す。また、以下の例示的な実施例で説明する実施形態は、本発明と一致する全ての実施形態を代表するものではなく、これらは特許請求の範囲において詳述した、本発明の一部の態様と一致する装置及び方法の例に過ぎない。
【００２７】
図１は一つの例示的な実施例にかかるマルチメディア資源の推薦方法のフローチャートである。図１に示すように、当該マルチメディア資源の推薦方法はサーバで使われ、以下のようなステップを含む。
【００２８】
ステップ１０１において、試験放送範囲内における、推薦待ちマルチメディア資源の、少なくともユーザオーディオ・ビデオデータ及びユーザビデオ奥行きデータ（depth data)が含まれるユーザ視聴データを取得する。
ステップ１０２において、ユーザ視聴データに対して分析処理を行い、推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データを取得する。
ステップ１０３において、推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出する。
ステップ１０４において、複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数を取得する。
【００２９】
ステップ１０５において、第一ユーザ嗜好度点数及び第二ユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行う。
本発明の実施例が提供する方法は、試験放送範囲内における推薦待ちのマルチメディア資源のユーザ視聴データに対して分析処理を行い、推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データを取得した後、当該ユーザ行為データに基づいて推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出し、更に第一ユーザ嗜好度点数及び複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行う。推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数は推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて算出されたものであり、ユーザ行為データはマルチメディア資源に対するユーザの本当の嗜好度を反映することができ、推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数、及び推薦済みマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行う場合、推薦の正確率が高い。
【００３０】
好ましくは、推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するステップは、
それぞれのユーザ行為データに対して、ユーザ行為データに含まれる少なくとも一つのユーザ行為を特定するステップと、
予め記憶したユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を照会し、少なくとも一つのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を取得するステップと、
それぞれのユーザ行為の持続時間が推薦済みマルチメディア資源の放送時間に占める割合に基づいて、それぞれのユーザ行為に対応する加重値を特定するステップと、
それぞれのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値と加重値に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するステップとを含む。
【００３１】
好ましくは、予め記憶したユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を照会し、少なくとも一つのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を取得する前に、当該方法は更に、
それぞれのユーザ行為に対して、ユーザ行為のためにユーザ嗜好値を予め設定するステップと、
ユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を記憶しておくステップとを含む。
【００３２】
好ましくは、第一ユーザ嗜好度点数及び第二ユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行うステップは、
第二ユーザ嗜好度点数の中から、第一ユーザ嗜好度点数に類似する第三ユーザ嗜好度点数を特定するステップと、
第三ユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザを特定するステップと、
推薦待ちマルチメディア資源を受信ユーザの放送設備に送信するステップとを含み、
第二ユーザ嗜好度点数は、第二センサにより収集されたデータに基づいて算出され、第二センサは複数の推薦済みマルチメディア資源に対応する放送設備又は放送設備付近に設定される。
【００３３】
好ましくは、第三ユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザを特定するステップは、
第三ユーザ嗜好度点数の中から、予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数を特定するステップと、
予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数に対応するユーザを、推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザとして特定するステップとを含む。
【００３４】
好ましくは、推薦待ちマルチメディア資源をユーザの放送設備に送信した後、当該方法は更に、
第三センサにより収集された推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ視聴データを取得するステップと、
第三センサにより収集されたユーザ視聴データに対して分析処理を行い、推薦待ちマルチメディア資源に対応する複数のユーザ行為データを取得するステップと、
それぞれのユーザ行為データに基づいて、推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数を更新するステップと、
更新されたユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の有効性を特定するステップとを含む。
【００３５】
好ましくは、ユーザ視聴データは第一センサによって収集され、第一センサは試験放送範囲内における複数の放送設備又は複数の放送設備付近に設定される。
【００３６】
上述した全ての好ましい技術方案は、任意の組み合わせを採用して本発明の好ましい実施例を形成することができ、ここでは繰り返し説明しない。
【００３７】
図２は一つの例示的な実施例にかかるマルチメディア資源の推薦方法のフローチャートである。図２に示すように、当該マルチメディア資源の推薦方法はサーバで使われ、以下のようなステップを含む。
【００３８】
ステップ２０１において、試験放送範囲内における推薦待ちマルチメディア資源のユーザ視聴データを取得し、ユーザ視聴データは第一センサによって収集され、第一センサは試験放送範囲内における複数の放送設備又は複数の放送設備付近に設定される。
【００３９】
ここで、試験放送範囲とは、推薦待ちマルチメディア資源に対して試験放送を行う小さな範囲を意味する。例えば、推薦待ちマルチメディア資源のメーカーが全国範囲において推薦待ちマルチメディア資源を投入しようとする場合、試験放送範囲は全国のうちの一つの省又は一つの市である可能性があり、推薦待ちマルチメディア資源のメーカーが全市範囲において推薦待ちマルチメディア資源を投入しようとする場合、試験放送範囲は市のうちの一つの区である可能性がある。
【００４０】
また、ユーザ視聴データには少なくとも、センサがカバーする範囲内において取得したユーザオーディオ・ビデオデータ及びユーザビデオ奥行きデータが含まれる。当該ユーザ視聴データを通じて、センサがカバーする範囲内のユーザの数、各ユーザのＩＤ、各ユーザの特定プロパティ（性別、おおよその年齢）、各ユーザの特定行為等を取得することができる。
【００４１】
本発明の実施例において、推薦待ちマルチメディア資源は一つのＩＤに対応し、当該ＩＤは当該推薦待ちマルチメディア資源に対して唯一の識別を行うことができる。本発明の実施例において、大量のデータを有するマルチメディア資源に対して識別及び区別を行うために、本発明の実施例は各マルチメディア資源に対してＩＤをそれぞれ一つずつ設定している。ここで、当該ＩＤは、数字若しくは文字から構成するか、又は数字及び文字より構成してもよく、本発明の実施例はＩＤの形式に対して具体的に限定しない。
【００４２】
また、いずれかのマルチメディア資源は、一つのＩＤ以外に、更にその他のプロパティ情報を含むことも可能である。例えば、マルチメディア資源が属するタイプ、マルチメディア資源の放送形式、マルチメディア資源の異なるバージョン、マルチメディア資源の放送時間、マルチメディア資源放送の時間の長さ、マルチメディア資源の放送設備等を含むことができる。ここで、マルチメディア資源のタイプは、家電、食品、服装、スポーツ用品、靴及び帽子等を含む。マルチメディア資源の放送形式は、ビデオ、ピクチャー、オーディオ等に分けることができる。マルチメディア資源の放送時間とは、マルチメディア資源をその特定時間範囲内の特定時間において放送することを意味する。マルチメディア資源放送の時間の長さは、マルチメディア資源自体の長さと同じであってもよく、マルチメディア資源自体の長さより長くてもよい。マルチメディア資源の放送設備は公衆の場のマルチメディア放送設備も、自家用のマルチメディア放送設備も含むことができる。
【００４３】
本発明の実施例において、推薦待ちマルチメディア資源の試験放送範囲内における複数の放送設備又は複数の放送設備付近に第一センサが設定されている。ここで、第一センサとは、少なくとも一つのセンサを意味しており、第一センサという用語を使って推薦済みマルチメディア資源に対応するセンサに対して命名を行っただけである。ここで、スマートテレビ又はスマートＰＣのような放送設備は、カメラを内蔵したほかに、通常センサも内蔵しており、又はセンサ機能を持つカメラを内蔵している。このような設備において、センサは放送設備に設定されている。普通のテレビ、又は公衆の場のマルチメディア資源展示場のような放送設備は、内蔵されたセンサを備えてないので、センサを使ってユーザ視聴データを収集するために、放送設備又は放送設備の付近にセンサを設定しなければならない。ここで、センサはマイクロフォン、カメラ、奥行き情報を有する視覚センサ、近赤外線を発射するセンサ、距離センサ及び光センサなどを含むことができ、本発明の実施例はセンサのタイプについて具体的に限定しない。
【００４４】
ステップ２０２において、当該推薦待ちマルチメディア資源のユーザ視聴データに対して分析処理を行い、当該推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データを取得する。
【００４５】
本発明の実施例において、当該推薦待ちマルチメディア資源の試験放送範囲内における複数の放送設備は、一定の期間内に、数十、ひいては数百のマルチメディア資源を放送する可能性があり、複数の放送設備又は複数の放送設備付近に設定された第一センサは、数十ひいては数百のマルチメディア資源に対応するユーザ視聴データが収集でき、これらのユーザ視聴データは全て入り混じっているため、大量のユーザ視聴データの中から当該推薦待ちマルチメディア資源のユーザ視聴データを取得する必要がある。当該推薦待ちマルチメディア資源のユーザ視聴データを取得するとき、具体的に以下のような方法で実現することができる。
【００４６】
当該推薦待ちマルチメディア資源の放送時間を取得し、当該放送時間に基づいて、大量のユーザ視聴データの中から当該放送時間が属する時間枠内のユーザ視聴データを取得し、取得したユーザ視聴データを当該推薦待ちマルチメディア資源のユーザ視聴データとする。
【００４７】
上述した当該推薦待ちマルチメディア資源を取得する方法以外にも、その他の取得方法を採用することができることは当たり前のことで、本発明の実施例はこれに対して具体的に限定しない。当該推薦待ちマルチメディア資源のユーザ視聴データを取得した後、当該ユーザ視聴データに対して分析処理を行うことにより、当該推薦待ちマルチメディア資源に対応する複数のユーザ行為データを得ることができる。ここで、ユーザ視聴データに基づいてユーザ行為データを得る具体的な実現方法は既存の成熟技術であり、特定のアルゴリズムによって実現することができ、具体的内容は既存技術を参考でき、ここでは繰り返し説明しない。ここで、一つのユーザは一つのユーザ行為データに対応し、当該ユーザ行為データは少なくとも一つのユーザ行為を含む。ここでユーザ行為は、第一センサがカバーする範囲内に進入又は退出すること、当該推薦待ちのマルチメディア資源の放送設備を視聴すること、話すこと、大笑いすること、大きな手振りをすること、大きな身振りをすること、眠ること、座ること、歩くこと等を含むことができ、本発明の実施例はユーザ行為に含まれる内容を具体的に限定しない。
【００４８】
ステップ２０３において、各ユーザ行為データに対して、ユーザ行為データに含まれる少なくとも一つのユーザ行為を特定し、予め記憶した、ユーザ行為とユーザ嗜好値の対応関係を照会し、少なくとも一つのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を取得する。
【００４９】
ここで、一つのユーザのユーザ行為データは、一つ又は一つ以上のユーザ行為を含むことができる。例えば、一つのユーザが、当該推薦待ちマルチメディア資源を視聴する時、大笑いすると同時に大きな手振り（拍手）をする可能性がある。ユーザの嗜好値は、当該推薦待ちマルチメディア資源に対するユーザの嗜好度を表す。本発明の実施例において、少なくとも一つのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を得る前に、更に、ユーザ行為とユーザ嗜好値の対応関係を確立する過程を含み、詳細は以下のようである。
【００５０】
それぞれのユーザ行為に対して、ユーザ行為のためにユーザ嗜好値を予め設定し、ユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を記憶する。
【００５１】
ユーザ行為のためにユーザ嗜好値を予め設定する場合、具体的には以下のような二つの方法で実現することができる。
【００５２】
第一の方法は、経験値に基づいて、直接に異なるユーザ行為のために異なるユーザ嗜好値を指定する。
【００５３】
ユーザがマルチメディア資源を視聴する過程において、大笑い又は大きな身振りがあった場合、当該ユーザが当該マルチメディア資源を比較的に好むということが分かり、睡眠状態であったり又は直接離れた場合は、当該ユーザが当該マルチメディア資源を比較的に好まないということが分かる。第一の方法は、即ち、このような経験値に基づいて、異なるユーザ行為に対してユーザ嗜好値を指定する。当然ながら、第一の方法において、ユーザ嗜好値の設定精度が比較的に低い。
【００５４】
第二の方法は、機械学習の方法を採用して大量のユーザ行為データを収集し、大量のユーザ行為データに対して分析と統計を行い、分析統計の結果に基づいて、異なるユーザ行為のために異なるユーザ嗜好値を指定する。
【００５５】
第二の方法は、機械学習の方法を採用して大量のユーザ行為データに対して分析を行うため、異なるユーザ行為に対してユーザ嗜好値を設定する場合でも、設定精度が比較的に高い。
【００５６】
ステップ２０４において、それぞれのユーザ行為の持続時間が推薦待ちのマルチメディア資源の放送時間に占める割合に基づいて、それぞれのユーザ行為のために加重値を設定する。
【００５７】
本発明の実施例において、一つのユーザは、当該推薦待ちマルチメディア資源の初期放送段階において、当該ユーザはその眩いオープニングに引かれ、大笑いしながら徐々に当該推薦待ちマルチメディア資源の放送設備に近寄り、オープニングが終わったら、当該ユーザは急に当該推薦待ちマルチメディア資源の表現テーマ又は推薦商品に興味をなくし、そのまま離れる可能性がある。このような状況に対して、当該推薦待ちマルチメディア資源に対する複数のユーザの嗜好度を比較的正確に特定するために、本発明の実施例は更に、それぞれのユーザ行為のために、加重値を設定するステップを含む。
【００５８】
それぞれのユーザ行為のために加重値を設定するとき、それぞれのユーザ行為の持続時間が当該推薦待ちマルチメディア資源の放送時間に占める割合に基づいて設定することができる。ユーザ行為にとって、その持続時間が当該推薦待ちマルチメディア資源の放送時間に占める割合が大きいほど、対応する加重値が大きい。当該推薦待ちマルチメディア資源の放送時間が３０秒であり、この期間において、あるユーザがまず大きな手振り（激しい拍手）をし、その後他人と会話することになり当該推薦待ちマルチメディア資源の視聴をやめるものとする。大きな手振りの持続時間が僅か５秒であると仮定した場合、当該推薦待ちマルチメディア資源の放送時間に占める割合は１／６であり、他人と会話することで当該推薦待ちマルチメディア資源の視聴をやめた持続時間が２５秒であり、当該推薦待ちマルチメディア資源の放送時間に占める割合は５／６である。従って、上述した二つのユーザ行為に対して加重値を設定するとき、後者の加重値の方が前者の加重値よりはるかに大きい。
【００５９】
ステップ２０５において、それぞれのユーザ行為に対応するユーザの嗜好値と加重値に基づいて、当該推薦待ちマルチメディア資源に対する複数のユーザの第一ユーザ嗜好度点数を算出する。
【００６０】
本発明の実施例において、上述したステップ２０３及びステップ２０４に基づいて、それぞれのユーザ行為に対応するユーザの嗜好値と加重値を得た後、下記の式（１）に基づけば、当該推薦待ちマルチメディア資源に対する複数のユーザの第一ユーザ嗜好度点数を得ることができる。
【数１】
2016524768.tif 000008
【００６１】
ここで、Ｓは第一ユーザ嗜好度点数を指し、ａ１からａｎはそれぞれのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を指し、ｒ１からｒｎはそれぞれのユーザ行為に対応するユーザ加重値を指し、ｎはユーザ行為の個数を指す。
【００６２】
上述したステップ２０１乃至ステップ２０５に記載の方法を通じて、推薦待ちマルチメディア資源に対応する第一ユーザ嗜好度点数を得ることができるということを説明しなければならない。後続過程において、当該推薦待ちマルチメディア資源を放送する前に、上述した推薦待ちマルチメディア資源に対応する第一ユーザ嗜好度点数により、当該推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行うことができ、マルチメディア資源の推薦の正確度を上げることができる。
【００６３】
ステップ２０６において、複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数を取得する。
【００６４】
本発明の実施例において、複数の推薦済みマルチメディア資源を放送した後、サーバは上述したステップ２０１乃至ステップ２０５の方法に基づいて、センサが収集した複数の推薦済みマルチメディア資源のユーザ視聴データに基づいて、複数の推薦済みマルチメディア資源の嗜好度点数に対して絶えず修正を行い、第二ユーザ嗜好度点数を得て、自体の記憶媒体に記憶する。各マルチメディア資源はそれぞれ一つのＩＤに対応するため、当該ＩＤに基づくと、記憶媒体から複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数を取得することができる。ここで、記憶媒体は、メモリ又はハードディスク等であってもよく、本発明の実施例は記憶媒体のタイプを具体的に限定しない。
【００６５】
ステップ２０７において、複数の第二ユーザ嗜好度点数の中から、前記第一ユーザ嗜好度点数に類似する第三ユーザ嗜好度点数を特定する。
【００６６】
本発明の実施例において、それぞれのマルチメディア資源にとって、上述したステップ２０１乃至ステップ２０５において提供する方法によって、それに対応するセンサがカバーする範囲内におけるそれぞれのユーザの、当該マルチメディア資源に対するユーザ嗜好度点数を取得することができる。そのため、一つのマルチメディア資源は、複数のユーザ嗜好度点数に対応することができ、当該複数のユーザ嗜好度点数は、当該マルチメディア資源の放送時における異なるユーザのユーザ行為を分析することより得る。本発明の実施例において、第一ユーザ嗜好度点数は、当該推薦待ちマルチメディア資源に対する少なくとも一つのユーザのユーザ嗜好度点数を含み、第二ユーザ嗜好度点数も一つの推薦済みマルチメディア資源に対する少なくとも一つのユーザのユーザ嗜好度点数を含む。
【００６７】
ここで、類似とは、ユーザ嗜好度点数同士の差が第一特定数値より小さいか、又は異なるユーザ嗜好度点数が全て第二特定数値より大きいことを意味する。ここで、第二特定数値は第一特定数値より大きい。類似するユーザ嗜好度点数は、上述した二つの形式以外にも、その他の形式であってもよいことは言うまでもなく、本発明の実施例はそれについて具体的に限定しない。第一ユーザ嗜好度点数と第二ユーザ嗜好度点数が類似しているか否かを確認するとき、具体的に以下のような二つの方法を採用することができる。
【００６８】
１）推薦待ちマルチメディア資源に対する複数のユーザの第一ユーザ嗜好度点数の平均値を算出し、推薦済みマルチメディア資源に対する複数のユーザの第二ユーザ嗜好度点数の平均値を算出し、複数の第二ユーザ嗜好度点数に対応する複数の平均値から、第一ユーザ嗜好度点数に対応する平均値に類似する平均値を特定する。即ち、当該類似する平均値に対応するユーザ嗜好度点数が第三ユーザ嗜好度点数である。
【００６９】
２）第一ユーザ嗜好度点数を取得した後、複数のユーザの年齢、性別などのプロパティ情報に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源と推薦済みマルチメディア資源に対する複数のユーザのユーザ嗜好度点数について分類を行うことができる。例えば、年齢を分類基準とすれば、当該推薦待ちマルチメディア資源に対する各年齢層のユーザ嗜好度点数についてそれぞれ統計を行う。例えば、当該推薦待ちマルチメディア資源に対する１０〜２０歳のユーザのユーザ嗜好度点数、当該推薦待ちマルチメディア資源に対する２０〜３０歳のユーザのユーザ嗜好度点数、当該推薦待ちマルチメディア資源に対する３０〜４０歳のユーザのユーザ嗜好度点数、当該推薦待ちマルチメディア資源に対する４０〜５０歳のユーザのユーザ嗜好度点数、当該推薦待ちマルチメディア資源に対する５０〜６０歳のユーザのユーザ嗜好度点数、当該推薦待ちマルチメディア資源に対する６０歳以上のユーザのユーザ嗜好度点数についてそれぞれ統計を行う。当該推薦待ちマルチメディア資源に対する各年齢層のユーザのユーザ嗜好度点数を、推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数とする。第二ユーザ嗜好度点数を取得した後も、上述した方法で推薦済みマルチメディア資源に対する複数のユーザのユーザ嗜好度点数について分類を行うことができる。第二ユーザ嗜好度点数にとって、それに対応する一つの分類のユーザ嗜好度点数が推薦待ちマルチメディア資源に対応する分類のユーザ嗜好度点数と類似している場合、当該ユーザ嗜好度点数は、第一ユーザ嗜好度点数に類似する第三ユーザ嗜好度点数である。
【００７０】
また、当該推薦済みマルチメディアデータ資源に対する各年齢層のユーザ嗜好度点数を算出する場合、当該年齢層の全てのユーザに対応するユーザ嗜好度点数の中から、第一数値より低いユーザ嗜好度点数と第二数値より高いユーザ嗜好度点数を削除し、残りのユーザ嗜好度点数について平均値を求め、取得した平均値を当該年齢層のユーザに対応するユーザ嗜好度点数とする。推薦済みのマルチメディア資源に対する各年齢層のユーザのユーザ嗜好度点数を算出する上述した方法以外にも、その他の算出方法を採用することができるのは言うまでもなく、本発明の実施例はこれに対して具体的に限定しない。
【００７１】
ステップ２０８において、第三ユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザを特定し、推薦待ちマルチメディア資源を複数の受信ユーザの放送設備に送信する。
【００７２】
本発明の実施例において、推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の複数の受信ユーザを特定するとき、具体的に以下のような方法を採用して実現することができる。推薦待ちマルチメディア資源に対応する複数のユーザ嗜好度点数から、予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数を特定し、予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数に対応するユーザを、推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザとして特定する。
【００７３】
ここで、予め設定された閾値の大きさは１０又は１００などの数値であってもよく、本発明の実施例はこれに対して具体的に限定しない。予め設定された閾値の大きさは、ユーザ嗜好値及び加重値の設定により定めることができる。
【００７４】
上述したステップ２０７における第一の方法において、特定された第三ユーザ嗜好度点数は複数ある可能性があり、そのため、予め設定された閾値による限定によって、更にユーザ嗜好度点数について選別を行うことができ、これにより、後続過程における、ユーザ嗜好度点数に基づいてマルチメディア資源の推薦を行う際の推薦の正確率を上げることができる。推薦待ちマルチメディア資源の推薦を行う際、予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数に対応するユーザを、直接に推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザとして特定することができる。
【００７５】
上述したステップ２０７における第二の方法において、推薦待ちマルチメディア資源に対する各年齢層のユーザの嗜好度に基づいて分類を行う場合、予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数に対応するそれぞれの分類のユーザ嗜好度点数の中から、数値が当該予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数を特定し、更に当該数値が当該予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数に対応する年齢層を特定し、最終的に、当該年齢層に位置する全てのユーザを推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザとすることができる。
【００７６】
上述したステップ２０１乃至ステップ２０８によって、推薦待ちマルチメディアの推薦を完成することができるということを説明しなければならない。推薦待ちマルチメディア資源を推薦した後、推薦待ちマルチメディア資源の放送設備に設定された第三センサが収集したユーザ視聴データによって、推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数を更新する。詳細は下記のステップ２０９において詳しく示す。
【００７７】
ステップ２０９において、第三センサにより収集された推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ視聴データを取得し、第三センサが収集したユーザ視聴データについて分析処理を行い、推薦待ちマルチメディア資源に対応する複数のユーザ行為データを得て、各ユーザ行為データに基づいて、推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数を更新する。
【００７８】
本ステップにおける、ユーザ視聴データの取得、ユーザ視聴データに基づいたユーザ行為データの取得、及びユーザ行為データに基づいた推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数の更新の具体的なプロセスは、上述したステップ２０１乃至ステップ２０５に詳しく示しており、ここでは繰り返し説明しない。更新されたユーザ嗜好度点数を得た後、更新されたユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の有効性を特定することができる。即ち、推薦待ちマルチメディアデータを現実の環境において放送した後、更新されたユーザ嗜好度点数に基づいて、当該推薦待ちマルチメディア資源の人気具合を評価することができる。また、ユーザプロパティと組み合わせて、推薦待ちマルチメディア資源に対する異なるユーザのグループの嗜好度を統計することができる。例えば、推薦待ちマルチメディア資源に対する青年、中年及び老年のユーザの嗜好度をそれぞれ統計することができる。放送設備データと組み合わせて、異なる放送設備で放送するときの、推薦待ちマルチメディア資源の人気具合等も統計することができる。これらの全ての統計はそれぞれ行われてもよく、結合して一緒に行われてもよい。
【００７９】
本発明の実施例が提供する方法は、試験放送範囲内における推薦待ちのマルチメディア資源のユーザ視聴データに対して分析処理を行い、推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データを得た後、当該ユーザ行為データに基づいて推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出し、更に第一ユーザ嗜好度点数及び複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行う。推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数は推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて算出されたものであり、ユーザ行為データはマルチメディア資源に対するユーザの本当の嗜好度を反映することができ、推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数、及び推薦済みマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行う場合、推薦の正確率が高い。
【００８０】
図３は一つの例示的な実施例にかかるマルチメディア資源の推薦装置の模式図である。図３に示すように、当該装置はユーザ視聴データ取得モジュール３０１と、ユーザ行為データ取得モジュール３０２と、ユーザ嗜好度点数算出モジュール３０３と、ユーザ嗜好度点数取得モジュール３０４と、マルチメディア資源推薦モジュール３０５とを備える。
【００８１】
ここで、ユーザ視聴データ取得モジュール３０１はユーザ行為データ取得モジュール３０２と接続し、試験放送範囲内における推薦待ちマルチメディア資源のユーザ視聴データを取得する。ユーザ視聴データには少なくともユーザオーディオ・ビデオデータ及びユーザビデオ奥行きデータが含まれる。ユーザ行為データ取得モジュール３０２はユーザ嗜好度点数算出モジュール３０３と接続され、ユーザ視聴データに対して分析処理を行い、推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データを取得する。ユーザ嗜好度点数算出モジュール３０３はユーザ嗜好度点数取得モジュール３０４と接続され、推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出する。ユーザ嗜好度点数取得モジュール３０４はマルチメディア資源推薦モジュール３０５と接続され、複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数を取得する。マルチメディア資源推薦モジュール３０５は、第一ユーザ嗜好度点数及び第二ユーザ嗜好度点数に基づいて推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行う。
【００８２】
好ましくは、ユーザ嗜好度点数算出モジュールは、
それぞれのユーザ行為データに対して、ユーザ行為データに含まれる少なくとも一つのユーザ行為を特定するためのユーザ行為特定ユニットと、
予め記憶した、ユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を照会し、少なくとも一つのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を取得するためのユーザ嗜好値取得ユニットと、
それぞれのユーザ行為の持続時間が推薦済みマルチメディア資源の放送時間に占める割合に基づいて、それぞれのユーザ行為に対応する加重値を特定するための加重値特定ユニットと、
それぞれのユーザ行為に対応するユーザの嗜好値と加重値に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するためのユーザ嗜好度点数算出モジュールとを備える。
【００８３】
好ましくは、更に、当該装置は
それぞれのユーザ行為に対して、ユーザ行為のためにユーザ嗜好値を予め設定するためのユーザの嗜好値設定モジュールと、
ユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を記憶しておくための記憶モジュールとを備える。
【００８４】
好ましくは、マルチメディア資源推薦モジュールは、
第二ユーザ嗜好度点数の中から、第一ユーザ嗜好度点数に類似する第三ユーザ嗜好度点数を特定するためのユーザ嗜好度点数特定ユニットと、
第三ユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザを特定するための受信ユーザ特定ユニットと、
推薦待ちマルチメディア資源を受信ユーザの放送設備に送信するためのマルチメディア資源送信モジュールとを備え、
ここで、第二ユーザ嗜好度点数は、第二センサにより収集されたデータに基づいて算出され、第二センサは複数の推薦済みマルチメディア資源に対応する放送設備又は前記放送設備付近に設定される。
【００８５】
好ましくは、受信ユーザ特定ユニットは、第三ユーザ嗜好度点数の中から、予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数を特定し、予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数に対応するユーザを、推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザとして特定する。
【００８６】
好ましくは、更に、当該装置は
第三センサにより収集された推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ視聴データを取得するためのセンサデータ取得モジュールと、
第三センサより収集されたユーザ視聴データに対して分析処理を行い、推薦待ちマルチメディア資源に対応する複数のユーザ行為データを取得するためのユーザ行為モジュールと、
それぞれのユーザ行為データに基づいて、推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数を更新するためのユーザ嗜好度点数更新モジュールと、
更新されたユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源の有効性を特定するための有効性特定モジュールとを備える。
【００８７】
好ましくは、ユーザ視聴データは第一センサによって収集され、第一センサは試験放送範囲内における複数の放送設備又は複数の放送設備付近に設定される。上述した実施例における装置に関して、それぞれのモジュールが操作を実行する具体的な方法は既に関連する実施例において詳細な説明を行っており、ここでは繰り返し説明しない。
【００８８】
本発明の実施例が提供する装置は、試験放送範囲内における推薦待ちのマルチメディア資源のユーザ視聴データに対して分析処理を行い、推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データを得た後、当該ユーザ行為データに基づいて推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出し、更に第一ユーザ嗜好度点数及び複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行う。推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数は推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて算出されたものであり、ユーザ行為データはマルチメディア資源に対するユーザの本当の嗜好度を反映することができ、推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数、及び推薦済みマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数に基づいて、推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行う場合、推薦の正確率が高い。
【００８９】
図４は本発明の実施例におけるサーバの構造模式図であり、上述した実施例が提供するマルチメディア資源の推薦方法を実行することに使われる。前記サーバ４００はスペック又は性能の違いによって比較的大きな差異が生じる可能性があり、一つ又は一つ以上の中央処理装置（central processing units，ＣＰＵ）４２２（例えば、一つ又は一つ以上のプロセッサ）と記憶装置４３２、一つ又は一つ以上のアプリケーション４４２又はデータ４４４を記録する記憶媒体４３０（例えば、一つ又は一つ以上の大容量記憶装置）を含むことができる。ここで、記憶装置４３２と記憶媒体４３０は一時記憶装置又は固定記憶装置で構わない。記憶媒体４３０に記憶されたプログラムは一つ又は一つ以上のモジュール（図示せず）を含むことができ、各モジュールはサーバに対する一連のコマンド操作を含むことができる。更に、中央処理装置４２２を、記憶媒体４３０と通信し、サーバ４００上で記憶媒体４３０の一連のコマンド操作を実行するように設定することができる。
【００９０】
サーバ４００は一つ又は一つ以上の電源４２６、一つ又は一つ以上の有線又は無線ネットワークインタフェース４５０、一つ又は一つ以上の出入力インタフェース４５８、一つ又は一つ以上のキーボード４５６、及び／又は、一つ又は一つ以上のオペレーティングシステム４４１、例えば、Windows（登録商標） ServerTM，Mac OS XTM，Unix（登録商標）TM, Linux（登録商標）TM，FreeBSDTM等も含むことができる。
【００９１】
当業者は明細書を検討し、ここで開示した発明を実施した後、本発明のその他の実施方案を容易に思いつくことができる。本願は本発明の全ての変更、用途又は適応性のある変化を含む。これらの変更、用途又は適応性のある変化は本発明の一般的な原理に従っており、本願において未開示の本技術分野における周知技術又は慣用技術手段を含む。明細書及び実施例は例示的なものに過ぎず、本発明の真の範囲及び主旨は以下の特許請求の範囲によって示される。
【００９２】
本発明は、上記で説明した、また図面において示した精確な構造に限定されず、その範囲を逸脱しない前提のもとで種々の変更及び修正を行うことができることを理解すべきである。本発明の範囲は付された特許請求の範囲によってのみ限定される。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
試験放送範囲内における、推薦待ちマルチメディア資源の、少なくともユーザオーディオ・ビデオデータ及びユーザビデオ奥行きデータが含まれるユーザ視聴データを取得するステップと、
前記ユーザ視聴データに対して分析処理を行い、前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データを取得するステップと、
前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するステップと、
複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数を取得するステップと、
前記第一ユーザ嗜好度点数及び前記第二ユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行うステップとを含むことを特徴とするマルチメディア資源の推薦方法。
【請求項２】
前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するステップは、
それぞれのユーザ行為データに対して、前記ユーザ行為データに含まれる少なくとも一つのユーザ行為を特定するステップと、
予め記憶したユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を照会し、前記少なくとも一つのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を取得するステップと、
それぞれのユーザ行為の持続時間が前記推薦済みマルチメディア資源の放送時間に占める割合に基づいて、前記それぞれのユーザ行為に対応する加重値を特定するステップと、
前記それぞれのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値と加重値に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載のマルチメディア資源の推薦方法。
【請求項３】
前記予め記憶したユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を照会し、前記少なくとも一つのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を取得する前に、更に、
それぞれのユーザ行為に対して、前記ユーザ行為のためにユーザ嗜好値を予め設定するステップと、
ユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を記憶しておくステップとを含むことを特徴とする請求項２に記載のマルチメディア資源の推薦方法。
【請求項４】
前記第一ユーザ嗜好度点数及び前記第二ユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行うステップは、
前記第二ユーザ嗜好度点数の中から、前記第一ユーザ嗜好度点数に類似する第三ユーザ嗜好度点数を特定するステップと、
前記第三ユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザを特定するステップと、
前記推薦待ちマルチメディア資源を前記受信ユーザの放送設備に送信するステップとを含み、
前記第二ユーザ嗜好度点数は、第二センサにより収集されたデータに基づいて算出され、前記第二センサは前記複数の推薦済みマルチメディア資源に対応する放送設備又は前記放送設備付近に設定されることを特徴とする請求項１に記載のマルチメディア資源の推薦方法。
【請求項５】
前記第三ユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザを特定するステップは、
前記第三ユーザ嗜好度点数の中から、予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数を特定するステップと、
前記予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数に対応するユーザを、前記推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザとして特定するステップとを含むことを特徴とする請求項４に記載のマルチメディア資源の推薦方法。
【請求項６】
前記推薦待ちマルチメディア資源を前記受信ユーザの放送設備に送信した後、更に、
第三センサにより収集された前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ視聴データを取得するステップと、
前記第三センサにより収集されたユーザ視聴データに対して分析処理を行い、前記推薦待ちマルチメディア資源に対応する複数のユーザ行為データを取得するステップと、
それぞれのユーザ行為データに基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数を更新するステップと、
更新されたユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の有効性を特定するステップとを含むことを特徴とする請求項４に記載のマルチメディア資源の推薦方法。
【請求項７】
前記ユーザ視聴データは第一センサによって収集され、前記第一センサは前記試験放送範囲内における複数の放送設備又は前記複数の放送設備付近に設定されることを特徴とする請求項１に記載のマルチメディア資源の推薦方法。
【請求項８】
試験放送範囲内における、推薦待ちマルチメディア資源の、少なくともユーザオーディオ・ビデオデータ及びユーザビデオ奥行きデータが含まれるユーザ視聴データを取得するためのユーザ視聴データ取得モジュールと、
前記ユーザ視聴データに対して分析処理を行い、前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データを取得するためのユーザ行為データ取得モジュールと、
前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ行為データに基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するためのユーザ嗜好度点数算出モジュールと、
複数の推薦済みマルチメディア資源の第二ユーザ嗜好度点数を取得するためのユーザ嗜好度点数取得モジュールと、
前記第一ユーザ嗜好度点数及び前記第二ユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源に対して推薦を行うためのマルチメディア資源推薦モジュールとを備えることを特徴とするマルチメディア資源の推薦装置。
【請求項９】
ユーザ嗜好度点数算出モジュールは、
それぞれのユーザ行為データに対して、前記ユーザ行為データに含まれる少なくとも一つのユーザ行為を特定するためのユーザ行為特定ユニットと、
予め記憶したユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を照会し、前記少なくとも一つのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値を取得するためのユーザ嗜好値取得ユニットと、
それぞれのユーザ行為の持続時間が前記推薦済みマルチメディア資源の放送時間に占める割合に基づいて、前記それぞれのユーザ行為に対応する加重値を特定するための加重値特定ユニットと、
前記それぞれのユーザ行為に対応するユーザ嗜好値と加重値に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の第一ユーザ嗜好度点数を算出するためのユーザ嗜好度点数算出モジュールとを備えることを特徴とする請求項８に記載のマルチメディア資源の推薦装置。
【請求項１０】
更に、
それぞれのユーザ行為に対して、前記ユーザ行為のためにユーザ嗜好値を予め設定するためのユーザ嗜好値設定モジュールと、
ユーザ行為とユーザ嗜好値との対応関係を記憶しておくための記憶モジュールとを備えることを特徴とする請求項９に記載のマルチメディア資源の推薦装置。
【請求項１１】
前記マルチメディア資源推薦モジュールは、
前記第二ユーザ嗜好度点数の中から、前記第一ユーザ嗜好度点数に類似する第三ユーザ嗜好度点数を特定するためのユーザ嗜好度点数特定ユニットと、
前記第三ユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザを特定するための受信ユーザ特定ユニットと、
前記推薦待ちマルチメディア資源を前記受信ユーザの放送設備に送信するためのマルチメディア資源送信モジュールとを備え、
前記第二ユーザ嗜好度点数は、第二センサにより収集されたデータに基づいて算出され、前記第二センサは前記複数の推薦済みマルチメディア資源に対応する放送設備又は前記放送設備付近に設定されることを特徴とする請求項８に記載のマルチメディア資源の推薦装置。
【請求項１２】
前記受信ユーザ特定ユニットは、前記第三ユーザ嗜好度点数の中から、予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数を特定し、前記予め設定された閾値より大きいユーザ嗜好度点数に対応するユーザを、前記推薦待ちマルチメディア資源の受信ユーザとして特定することを特徴とする請求項１１に記載のマルチメディア資源の推薦装置。
【請求項１３】
更に、
第三センサにより収集された前記推薦待ちマルチメディア資源に対応するユーザ視聴データを取得するためのセンサデータ取得モジュールと、
前記第三センサにより収集されたユーザ視聴データに対して分析処理を行い、前記推薦待ちマルチメディア資源に対応する複数のユーザ行為データを取得するためのユーザ行為モジュールと、
それぞれのユーザ行為データに基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源のユーザ嗜好度点数を更新するためのユーザ嗜好度点数更新モジュールと、
更新されたユーザ嗜好度点数に基づいて、前記推薦待ちマルチメディア資源の有効性を特定するための有効性特定モジュールとを備えることを特徴とする請求項１１に記載のマルチメディア資源の推薦装置。
【請求項１４】
前記ユーザ視聴データは第一センサによって収集され、前記第一センサは前記試験放送範囲内における複数の放送設備又は前記複数の放送設備付近に設定されることを特徴とする請求項８に記載のマルチメディア資源の推薦装置。
【請求項１５】
プロセッサに実行されることにより、請求項１から請求項７のいずれかに記載のマルチメディア資源の推薦方法を実現する記録媒体に記録されたプログラム。
【請求項１６】
請求項１５に記載のプログラムが記録された記録媒体。
【国際調査報告】
2016524768.tif 000009
2016524768.tif 000010
2016524768.tif 000011
2016524768.tif 000012