(57)【要約】  本願の実施例はビジネスオブジェクト推薦方法、装置、電子機器および記憶媒体を提供し、前記方法は、視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報を取得することと、前記視聴者属性情報および前記ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、前記ビジネスオブジェクトを表示するかどうかを決定することと、前記ビジネスオブジェクトを表示することを決定する場合、前記ビジネスオブジェクトを表示することと、を含む。視聴者属性情報によって、ビジネスオブジェクトライブラリから該視聴者とマッチし、その視聴嗜好により適合するビジネスオブジェクトを特定することができ、かつ異なる視聴者に異なるビジネスオブジェクトをプッシュし、それによりビジネスオブジェクトのプッシュの正確性および柔軟性を向上させることができる。【選択図】図１
2020517038.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報を取得することと、
前記視聴者属性情報および前記ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、前記ビジネスオブジェクトを表示するかどうかを決定することと、
前記ビジネスオブジェクトを表示することを決定する場合、前記ビジネスオブジェクトを表示することとを含む、ことを特徴とするビジネスオブジェクト推薦方法。
【請求項２】
前記視聴者属性情報および前記ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、前記ビジネスオブジェクトを表示するかどうかを決定する前記ステップは、
前記視聴者属性情報に基づき、視聴者ラベルベクトルを生成することと、
前記ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、ビジネスオブジェクトラベルベクトルを生成することと、
前記視聴者ラベルベクトルおよび前記ビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づき、前記ビジネスオブジェクトの有効化率を特定することと、
前記ビジネスオブジェクトの有効化率が設定閾値よりも大きい場合、前記ビジネスオブジェクトを表示することを決定することとを含む、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記視聴者属性情報に基づき、視聴者ラベルベクトルを生成する前記ステップは、
前記視聴者属性情報に基づき、各視聴者属性に対応するラベル値を生成することと、
前記各視聴者属性に対応するラベル値に基づき、視聴者ラベルベクトルを生成することとを含む、ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、ビジネスオブジェクトラベルベクトルを生成する前記ステップは、
前記ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、各ビジネスオブジェクト属性に対応するラベル値を生成することと、
前記各ビジネスオブジェクト属性に対応するラベル値に基づき、ビジネスオブジェクトラベルベクトルを生成することとを含む、ことを特徴とする請求項２から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記視聴者ラベルベクトルおよび前記ビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づき、前記ビジネスオブジェクトの有効化率を特定する前記ステップは、
ロジスティック回帰基本モデルによって、前記視聴者ラベルベクトルおよび前記ビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づき、前記ビジネスオブジェクトの有効化率を特定することを含む、ことを特徴とする請求項２から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記視聴者ラベルベクトルおよび前記ビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づき、前記ビジネスオブジェクトの有効化率を特定する前記ステップは、
視聴者重み値およびビジネスオブジェクト重み値を取得することと、
前記視聴者重み値および前記ビジネスオブジェクト重み値に基づき、前記視聴者ラベルベクトルおよび前記ビジネスオブジェクトラベルベクトルをそれぞれ重み付けすることと、
重み付け処理後の視聴者ラベルベクトルおよびビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づき、ビジネスオブジェクトの有効化率を特定することとを含む、ことを特徴とする請求項２から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記ビジネスオブジェクトの有効化率を正則化し、前記ビジネスオブジェクトの最適有効化率を得ることをさらに含む、ことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記ビジネスオブジェクトを表示することを決定する場合、前記ビジネスオブジェクトを表示する前記ステップは、
表示することに決定したビジネスオブジェクトが複数ある場合、前記複数のビジネスオブジェクトの有効化率に従って、前記複数のビジネスオブジェクトを順序付けすることと、
順序に従って、前記ビジネスオブジェクトを順に表示することとを含む、ことを特徴とする請求項２から７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記視聴者属性情報は、視聴者の基本属性、身体的特徴、消費パターン、短期属性、行動特徴、心理的特徴、関心ライブ配信動画のタイプ、リアルタイム状態特徴および動画の商品属性の少なくとも一つを含む、ことを特徴とする請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記視聴者属性情報はさらに、フォロー中の配信者の特技タイプ、フォロー中の配信者のファングループの男女比および年齢比の少なくとも一つを含むフォロー中の配信者の属性情報を含む、ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記ビジネスオブジェクト属性情報は、ビジネスオブジェクトの所属分野、所属ブランド、効果属性、トリガ情報、視聴者属性および配信者属性の少なくとも一つを含む、ことを特徴とする請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記ビジネスオブジェクトは広告情報を含んでいる特殊効果を含む、ことを特徴とする請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報を取得するための取得モジュールと、
前記視聴者属性情報および前記ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、前記ビジネスオブジェクトを表示するかどうかを決定するための決定モジュールと、
前記ビジネスオブジェクトを表示することを決定する場合、前記ビジネスオブジェクトを表示するための表示モジュールとを含む、ことを特徴とするビジネスオブジェクト推薦装置。
【請求項１４】
前記決定モジュールは、
前記視聴者属性情報に基づき、視聴者ラベルベクトルを生成するための視聴者ラベルベクトル生成サブモジュールと、
前記ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、ビジネスオブジェクトラベルベクトルを生成するためのビジネスオブジェクトラベルベクトル生成サブモジュールと、
前記視聴者ラベルベクトルおよび前記ビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づき、前記ビジネスオブジェクトの有効化率を特定するための有効化率特定サブモジュールと、
前記ビジネスオブジェクトの有効化率が設定閾値よりも大きい場合、前記ビジネスオブジェクトを表示することを決定するためのビジネスオブジェクト決定サブモジュールとを含む、ことを特徴とする請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記視聴者ラベルベクトル生成サブモジュールは、前記視聴者属性情報に基づき、各視聴者属性に対応するラベル値を生成し、前記各視聴者属性に対応するラベル値に基づき、視聴者ラベルベクトルを生成するために用いられる、ことを特徴とする請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記ビジネスオブジェクトラベルベクトル生成サブモジュールは、前記ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、各ビジネスオブジェクト属性に対応するラベル値を生成し、前記各ビジネスオブジェクト属性に対応するラベル値に基づき、ビジネスオブジェクトラベルベクトルを生成するために用いられる、ことを特徴とする請求項１４から１５のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１７】
前記有効化率特定サブモジュールは、ロジスティック回帰基本モデルによって、前記視聴者ラベルベクトルおよび前記ビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づき、前記ビジネスオブジェクトの有効化率を特定するために用いられる、ことを特徴とする請求項１４から１６のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１８】
前記有効化率特定サブモジュールは、視聴者重み値およびビジネスオブジェクト重み値を取得し、前記視聴者重み値および前記ビジネスオブジェクト重み値に基づき、前記視聴者ラベルベクトルおよび前記ビジネスオブジェクトラベルベクトルをそれぞれ重み付けし、重み付け処理後の視聴者ラベルベクトルおよびビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づき、ビジネスオブジェクトの有効化率を特定するために用いられる、ことを特徴とする請求項１４から１７のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１９】
さらに、
前記ビジネスオブジェクトの有効化率を正則化し、前記ビジネスオブジェクトの最適有効化率を得るための正則化処理モジュールを含む、ことを特徴とする請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
前記表示モジュールは、
表示することに決定したビジネスオブジェクトが複数ある場合、前記複数のビジネスオブジェクトの有効化率に従って、前記複数のビジネスオブジェクトを順序付けするための順序付けサブモジュールと、
順序に従って、前記ビジネスオブジェクトを順に表示するための表示サブモジュールとを含む、ことを特徴とする請求項１４から１９のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２１】
前記視聴者属性情報は、視聴者の基本属性、身体的特徴、消費パターン、短期属性、行動特徴、心理的特徴、関心ライブ配信動画のタイプ、リアルタイム状態特徴および動画の商品属性の少なくとも一つを含む、ことを特徴とする請求項１３から２１のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２２】
前記視聴者属性情報はさらに、フォロー中の配信者の特技タイプ、フォロー中の配信者のファングループの男女比および年齢比の少なくとも一つを含むフォロー中の配信者の属性情報を含む、ことを特徴とする請求項２１に記載の装置。
【請求項２３】
前記ビジネスオブジェクト属性情報は、ビジネスオブジェクトの所属分野、所属ブランド、効果属性、トリガ情報、視聴者属性および配信者属性の少なくとも一つを含む、ことを特徴とする請求項１３から２２のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２４】
前記ビジネスオブジェクトは広告情報を含んでいる特殊効果を含む、ことを特徴とする請求項１３から２３のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２５】
プロセッサ、メモリ、通信要素および通信バスを含み、前記プロセッサ、前記メモリおよび前記通信要素は前記通信バスによって互いに通信し、
前記メモリは前記プロセッサに請求項１から１２のいずれか一項に記載のビジネスオブジェクト推薦方法に対応する動作を実行させる少なくとも一つの実行可能命令を記憶するために用いられる、ことを特徴とする電子機器。
【請求項２６】
コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能記憶媒体であって、前記プログラムはプロセッサに実行される時に請求項１から１２のいずれか一項に記載のビジネスオブジェクト推薦方法のステップを実現する、ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項２７】
コンピュータ命令を含むコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムが機器のプロセッサで実行される時、前記プロセッサが請求項１から１２のいずれか一項に記載のビジネスオブジェクト推薦方法を実現するための対応する動作を実行する、ことを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は２０１７年５月２２日に中国特許局に提出された、出願番号２０１７１０３６４９１７．３、名称「ビジネスオブジェクト推薦方法、装置、電子機器および記憶媒体」の中国特許出願の優先権を主張し、その開示の全てが参照によって本願に組み込まれる。
【０００２】
本願の実施例はデータ処理の技術分野に関し、特にビジネスオブジェクト推薦方法、装置、電子機器および記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００３】
現在のインターネットでは、ユーザの属性データは広告分野において益々大きくなっている役割を果たし、広告の投入を指導可能になる。
【０００４】
従来のユーザ属性データの解析手段では、主にユーザの行動履歴データ、例えばブラウザのｃｏｏｋｉｅによってユーザをラベル付けし、さらにラベルによって、ユーザの分類を実現し、ユーザの属性データを得る。
【発明の概要】
【０００５】
本願の実施例はビジネスオブジェクト推薦方法、装置、電子機器および記憶媒体を提供する。
【０００６】
本願の実施例の第一態様によれば、視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報を取得することと、前記視聴者属性情報および前記ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、前記ビジネスオブジェクトを表示するかどうかを決定することと、前記ビジネスオブジェクトを表示することを決定する場合、前記ビジネスオブジェクトを表示することと、を含むビジネスオブジェクト推薦方法が提供される。
【０００７】
任意選択的に、前記視聴者属性情報および前記ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、前記ビジネスオブジェクトを表示するかどうかを決定する前記ステップは、前記視聴者属性情報に基づき、視聴者ラベルベクトルを生成することと、前記ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、ビジネスオブジェクトラベルベクトルを生成することと、前記視聴者ラベルベクトルおよび前記ビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づき、前記ビジネスオブジェクトの有効化率を特定することと、前記ビジネスオブジェクトの有効化率が設定閾値よりも大きい場合、前記ビジネスオブジェクトを表示することを決定することと、を含む。
【０００８】
任意選択的に、前記視聴者属性情報に基づき、視聴者ラベルベクトルを生成する前記ステップは、前記視聴者属性情報に基づき、各視聴者属性に対応するラベル値を生成することと、前記各視聴者属性に対応するラベル値に基づき、視聴者ラベルベクトルを生成することと、を含む。
【０００９】
任意選択的に、前記ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、ビジネスオブジェクトラベルベクトルを生成する前記ステップは、前記ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、各ビジネスオブジェクト属性に対応するラベル値を生成することと、前記各ビジネスオブジェクト属性に対応するラベル値に基づき、ビジネスオブジェクトラベルベクトルを生成することと、を含む。
【００１０】
任意選択的に、前記視聴者ラベルベクトルおよび前記ビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づき、前記ビジネスオブジェクトの有効化率を特定する前記ステップは、ロジスティック回帰基本モデルによって、前記視聴者ラベルベクトルおよび前記ビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づき、前記ビジネスオブジェクトの有効化率を特定することを含む。
【００１１】
任意選択的に、ロジスティック回帰基本モデルによって、前記視聴者ラベルベクトルおよび前記ビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づき、前記ビジネスオブジェクトの有効化率を特定する前記ステップは、
2020517038.tif 000003
【００１２】
に基づいて前記ビジネスオブジェクトの有効化率を特定することを含み、ここで、ｐは前記ビジネスオブジェクトの有効化率であり、ｕは前記視聴者ラベルベクトルを表し、ａは前記ビジネスオブジェクトラベルベクトルを表し、ｘ（ａ，ｕ）は前記視聴者ラベルベクトルと前記ビジネスオブジェクトラベルベクトルを組み合わせた特徴ベクトルを表し、ωは前記視聴者属性情報および前記ビジネスオブジェクト属性情報の重み付け係数であり、
2020517038.tif 000004
【００１３】
は線形関数であり、
2020517038.tif 000005
【００１４】
の出力はＳ字形Ｓｉｇｍｏｉｄ関数
2020517038.tif 000006
【００１５】
により（０，１）区間内にマッピングされ、（２ｈ−１）は集合｛−１，１｝へ変換されるクリック変数である。
【００１６】
任意選択的に、前記視聴者ラベルベクトルおよび前記ビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づき、前記ビジネスオブジェクトの有効化率を特定する前記ステップは、視聴者重み値およびビジネスオブジェクト重み値を取得することと、前記視聴者重み値および前記ビジネスオブジェクト重み値に基づき、前記視聴者ラベルベクトルおよび前記ビジネスオブジェクトラベルベクトルをそれぞれ重み付けすることと、重み付け処理後の視聴者ラベルベクトルおよびビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づき、ビジネスオブジェクトの有効化率を特定することと、を含む。
【００１７】
任意選択的に、前記方法はさらに、前記ビジネスオブジェクトの有効化率を正則化し、前記ビジネスオブジェクトの最適有効化率を得ることを含む。
【００１８】
任意選択的に、前記ビジネスオブジェクトを表示することを決定する場合、前記ビジネスオブジェクトを表示する前記ステップは、表示することに決定したビジネスオブジェクトが複数ある場合、前記複数のビジネスオブジェクトの有効化率に従って、前記複数のビジネスオブジェクトを順序付けすることと、順序に従って、前記ビジネスオブジェクトを順に表示することと、を含む。
【００１９】
任意選択的に、前記視聴者属性情報は、視聴者の基本属性、身体的特徴、消費パターン、短期属性、行動特徴、心理的特徴、関心ライブ配信動画のタイプ、リアルタイム状態特徴および動画の商品属性の少なくとも一つを含む。
【００２０】
任意選択的に、前記視聴者属性情報はさらに、フォロー中の配信者の特技タイプ、フォロー中の配信者のファングループの男女比および年齢比の少なくとも一つを含むフォロー中の配信者の属性情報を含む。
【００２１】
任意選択的に、前記ビジネスオブジェクト属性情報は、ビジネスオブジェクトの所属分野、所属ブランド、効果属性、トリガ情報、視聴者属性および配信者属性の少なくとも一つを含む。
【００２２】
任意選択的に、前記ビジネスオブジェクトは広告情報を含んでいる特殊効果を含む。
【００２３】
本願の実施例の第二態様によれば、視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報を取得するための取得モジュールと、前記視聴者属性情報および前記ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、前記ビジネスオブジェクトを表示するかどうかを決定するための決定モジュールと、前記ビジネスオブジェクトを表示することを決定する場合、前記ビジネスオブジェクトを表示するための表示モジュールと、を含むビジネスオブジェクト推薦装置が提供される。
【００２４】
任意選択的に、前記決定モジュールは、前記視聴者属性情報に基づき、視聴者ラベルベクトルを生成するための視聴者ラベルベクトル生成サブモジュールと、前記ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、ビジネスオブジェクトラベルベクトルを生成するためのビジネスオブジェクトラベルベクトル生成サブモジュールと、前記視聴者ラベルベクトルおよび前記ビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づき、前記ビジネスオブジェクトの有効化率を特定するための有効化率特定サブモジュールと、前記ビジネスオブジェクトの有効化率が設定閾値よりも大きい場合、前記ビジネスオブジェクトを表示することを決定するためのビジネスオブジェクト決定サブモジュールと、を含む。
【００２５】
任意選択的に、前記視聴者ラベルベクトル生成サブモジュールは、前記視聴者属性情報に基づき、各視聴者属性に対応するラベル値を生成し、前記各視聴者属性に対応するラベル値に基づき、視聴者ラベルベクトルを生成するために用いられる。
【００２６】
任意選択的に、前記ビジネスオブジェクトラベルベクトル生成サブモジュールは、前記ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、各ビジネスオブジェクト属性に対応するラベル値を生成し、前記各ビジネスオブジェクト属性に対応するラベル値に基づき、ビジネスオブジェクトラベルベクトルを生成するために用いられる。
【００２７】
任意選択的に、前記有効化率特定サブモジュールは、ロジスティック回帰基本モデルによって、前記視聴者ラベルベクトルおよび前記ビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づき、前記ビジネスオブジェクトの有効化率を特定するために用いられる。
【００２８】
任意選択的に、前記有効化率特定サブモジュールは、
2020517038.tif 000007
【００２９】
に基づいて前記ビジネスオブジェクトの有効化率を特定するために用いられ、ここで、ｐは前記ビジネスオブジェクトの有効化率であり、ｕは前記視聴者ラベルベクトルを表し、ａは前記ビジネスオブジェクトラベルベクトルを表し、ｘ（ａ，ｕ）は前記視聴者ラベルベクトルと前記ビジネスオブジェクトラベルベクトルを組み合わせた特徴ベクトルを表し、ωは前記視聴者属性情報および前記ビジネスオブジェクト属性情報の重み付け係数であり、
2020517038.tif 000008
【００３０】
は線形関数であり、
2020517038.tif 000009
【００３１】
の出力はＳ字形Ｓｉｇｍｏｉｄ関数
2020517038.tif 000010
【００３２】
により（０，１）区間内にマッピングされ、（２ｈ−１）は集合｛−１，１｝へ変換されるクリック変数である。
【００３３】
任意選択的に、前記有効化率特定サブモジュールは、視聴者重み値およびビジネスオブジェクト重み値を取得し、前記視聴者重み値および前記ビジネスオブジェクト重み値に基づき、前記視聴者ラベルベクトルおよび前記ビジネスオブジェクトラベルベクトルをそれぞれ重み付けし、重み付け処理後の視聴者ラベルベクトルおよびビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づき、ビジネスオブジェクトの有効化率を特定するために用いられる。
【００３４】
任意選択的に、前記装置はさらに、前記ビジネスオブジェクトの有効化率を正則化し、前記ビジネスオブジェクトの最適有効化率を得るための正則化処理モジュールを含む。
【００３５】
任意選択的に、前記表示モジュールは、表示することに決定したビジネスオブジェクトが複数ある場合、前記複数のビジネスオブジェクトの有効化率に従って、前記複数のビジネスオブジェクトを順序付けするための順序付けサブモジュールと、順序に従って、前記ビジネスオブジェクトを順に表示するための表示サブモジュールと、を含む。
【００３６】
任意選択的に、前記視聴者属性情報は、視聴者の基本属性、身体的特徴、消費パターン、短期属性、行動特徴、心理的特徴、関心ライブ配信動画のタイプ、リアルタイム状態特徴および動画の商品属性の少なくとも一つを含む。
【００３７】
任意選択的に、前記視聴者属性情報はさらに、フォロー中の配信者の特技タイプ、フォロー中の配信者のファングループの男女比および年齢比の少なくとも一つを含むフォロー中の配信者の属性情報を含む。
【００３８】
任意選択的に、前記ビジネスオブジェクト属性情報は、ビジネスオブジェクトの所属分野、所属ブランド、効果属性、トリガ情報、視聴者属性および配信者属性の少なくとも一つを含む。
【００３９】
任意選択的に、前記ビジネスオブジェクトは広告情報を含んでいる特殊効果を含む。
【００４０】
本願の実施例の第三態様によれば、さらに、プロセッサ、メモリ、通信要素および通信バスを含み、前記プロセッサ、前記メモリおよび前記通信要素は前記通信バスによって互いに通信し、前記メモリは前記プロセッサに第一態様に記載のビジネスオブジェクト推薦方法に対応する動作を実行させる少なくとも一つの実行可能命令を記憶するために用いられる、電子機器が提供される。
【００４１】
本願の実施例の第四態様よれば、さらに、コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能記憶媒体であって、前記プログラムはプロセッサに実行される時に第一態様に記載のビジネスオブジェクト推薦方法のステップを実現するコンピュータ読み取り可能記憶媒体が提供される。
【００４２】
本願の実施例が提供する技術的解決手段は以下の有益な効果を含むことができる。
【００４３】
本願の実施例のビジネスオブジェクト推薦方法は、視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報を取得することで、視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報に基づいてビジネスオブジェクトを表示するかどうかを決定し、ビジネスオブジェクトを表示することを決定する場合、ビジネスオブジェクトを表示する。視聴者属性情報によって、ビジネスオブジェクトライブラリから該視聴者とマッチし、その視聴嗜好により適合するビジネスオブジェクトを特定することができ、かつ異なる視聴者に異なるビジネスオブジェクトをプッシュし、それによりビジネスオブジェクトのプッシュの正確性および柔軟性を向上させることができる。
【００４４】
なお、以上の一般的な説明および以下の詳細な説明は例示的および説明的なものに過ぎず、本願を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
明細書の一部となる図面は本願の実施例を説明するものであり、かつその説明と共に本願の原理を解釈するために用いられる。図面と関連付けて、以下の詳細な説明によれば、本願をより明確に理解できる。
【図１】本願の一実施例が提供するビジネスオブジェクト推薦方法のステップのフローチャートである。
【図２】本願の別の実施例が提供するビジネスオブジェクト推薦方法のステップのフローチャートである。
【図３】本願の一実施例が提供するビジネスオブジェクト推薦装置の構成ブロック図である。
【図４】本願の別の実施例が提供するビジネスオブジェクト推薦装置の構成ブロック図である。
【図５】本願の一実施例が提供する電子機器の構成模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００４６】
以下に図面（複数の図面における同じ符号は同じ要素を表す）と実施例を関連付けて、本願の実施例の具体的な実施形態をさらに詳細に説明する。以下の実施例は本願の実施例を説明するためのものであり、本願の実施例の範囲を限定するものではない。
【００４７】
当業者であれば、本願の実施例における「第一」、「第二」などの用語は異なるステップ、機器またはモジュールなどを区別するためのものに過ぎず、なんらの特定の技術的意味も有さず、またそれらの間の必然的な論理的順序を表すものでもないことを理解できる。
【００４８】
図１を参照すると、本願の一実施例が提供するビジネスオブジェクト推薦方法のステップのフローチャートが示される。
【００４９】
本実施例はライブ配信シーンにおけるバックエンドサーバを例にして、本願の実施例のビジネスオブジェクト推薦方法を説明し、なお、本実施例のビジネスオブジェクト推薦方法はライブ配信シーンのみならず、他のシーン、例えば動画オンデマンド配信シーンにおいても用いることができ、動画オンデマンド配信前、動画オンデマンド配信中などの時点で、本実施例のビジネスオブジェクト推薦方法を実行することができ、本実施例はビジネスオブジェクト推薦方法の具体的な応用シーンを限定しないことに留意されたい。ライブ配信シーンにおいて、本願の実施例が提供する方法はバックエンドサーバのみならず、クライアント側にも適し、本願の実施例はこれを限定しない。
【００５０】
本実施例のビジネスオブジェクト推薦方法は具体的に以下のステップを含むことができる。
【００５１】
ステップ１０２において、視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報を取得する。
【００５２】
本願の実施例はライブ配信シーンにおいて用いられ、第一端末（例えば配信者側）がバックエンドサーバによって動画配信者が存在するライブ配信プラットフォームによるライブ配信ルームの第二端末（ファン側つまり視聴者側）との動画通信接続を確立する。本実施例のバックエンドサーバ、第一端末および第二端末には、数種類のビジネスオブジェクトが記憶されるビジネスオブジェクトライブラリがいずれも設定されており、かつネットワークによってそのビジネスオブジェクトの同期および更新を実現可能である。
【００５３】
バックエンドサーバは現在の視聴者属性情報、例えば視聴者カメラの権限を取得し、カメラによって配信者の画像データを収集し、さらに画像データによって視聴者属性情報を得るか、またはアンケートの方式で視聴者属性情報を得る。
【００５４】
例えば条件付きスクリーニングの方式でビジネスオブジェクト属性情報を特定するように、ビジネスオブジェクトライブラリ内の各ビジネスオブジェクトの属性情報を取得し、さらにビジネスオブジェクト属性情報の分類に基づき、ビジネスオブジェクト属性に対応するビジネスオブジェクトラベル情報を特定し、本実施例ではラベル情報はエントリーの形式で生成してもよい。
【００５５】
取得した視聴者属性情報、例えば属性情報の分類に基づいて配信者のラベル情報を作成し、本実施例ではラベル情報はエントリーの形式で生成してもよい。
【００５６】
ステップ１０４において、視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報に基づき、ビジネスオブジェクトを表示するかどうかを決定する。
【００５７】
本実施例では視聴者属性に適するビジネスオブジェクトを特定し、正確な推薦という目的を達成すために、視聴者属性情報とビジネスオブジェクト属性情報を組み合わせ、さらに、例えば視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報をパラメータとし、ビジネスオブジェクトライブラリ内に上記二つパラメータとマッチするビジネスオブジェクトが存在するかどうかを特定するように、適切なビジネスオブジェクトが存在するかどうかを特定する。
【００５８】
ステップ１０６において、ビジネスオブジェクトを表示することを決定する場合、ビジネスオブジェクトを表示する。
【００５９】
バックエンドサーバがビジネスオブジェクトを表示することを決定する場合、表示対象の一つ以上のビジネスオブジェクトに一連の関連処理を施し、処理後の表示対象のビジネスオブジェクトを第二端末において表示することができる。
【００６０】
任意選択的な一実施形態では、例えばライブ配信シーンにおいて、配信者側はバックエンドサーバによりプッシュされた表示対象のビジネスオブジェクトを受信してから、配信者側のライブ配信インタフェースで複数の表示対象のビジネスオブジェクトをリストの形式で表示することができ、それによって配信者側において該リストに基づき、一部または全てのビジネスオブジェクトを選択してライブ配信ルーム内の各視聴者側にプッシュすることができ、また配信者側において各ビジネスオブジェクトを順序付けしてからライブ配信ルーム内の各視聴者側にプッシュし、それにより各視聴者側に配信者側によりプッシュされた各ビジネスオブジェクトを表示することもできる。
【００６１】
本実施例のビジネスオブジェクト推薦方法は、視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報を取得することで、視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報に基づいてビジネスオブジェクトを表示するかどうかを決定し、ビジネスオブジェクトを表示することを決定する場合、ビジネスオブジェクトを表示する。視聴者属性情報によって、ビジネスオブジェクトライブラリから該視聴者とマッチし、その視聴嗜好により適合するビジネスオブジェクトを特定することができ、かつ異なる視聴者に異なるビジネスオブジェクトをプッシュし、それによりビジネスオブジェクトのプッシュの正確性および柔軟性を向上させることができる。
【００６２】
上記実施例をもとに、本実施例は主に上記実施例との相違点に着目し、共通点は上記実施例における関連説明を参照すればよく、ここでは説明を省略する。
【００６３】
図２を参照すると、本願の別の実施例が提供するビジネスオブジェクト推薦方法のステップのフローチャートが示され、それは具体的に以下のステップを含むことができる。
【００６４】
ステップ２０２において、視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報を取得する。
【００６５】
ステップ２０４において、視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報に基づき、ビジネスオブジェクトを表示するかどうかを決定する。
【００６６】
任意選択的に、本ステップ２０４は以下のサブステップを含むことができる。
【００６７】
サブステップ２０４１において、視聴者属性情報に基づき、視聴者ラベルベクトルを生成し、ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、ビジネスオブジェクトラベルベクトルを生成する。
【００６８】
本サブステップ２０４１では、視聴者ラベルベクトルを生成する時、視聴者属性情報に基づき、各視聴者属性に対応するラベル値を生成し、各視聴者属性に対応するラベル値に基づき、視聴者ラベルベクトルを生成することができる。
【００６９】
任意選択的な一実施形態では、配信者がライブ配信を行う前に又はライブ配信を行う過程で、バックエンドサーバは現在の配信者の視聴者属性情報を取得する。ここで、視聴者属性情報は、視聴者の基本属性、身体的特徴、消費パターン、短期属性、行動特徴、心理的特徴、関心ライブ配信動画のタイプ、リアルタイム状態特徴および動画の商品属性の少なくとも一つを含み、視聴者属性情報はさらに、フォロー中の配信者のファングループの男女比および年齢比、フォロー中の配信者の特技タイプの少なくとも一つを含むフォロー中の配信者の属性情報を含む。視聴者属性情報に基づき、各視聴者属性に対応するラベル値を生成する。各視聴者属性に対応するラベル値は表１に示す。
【００７０】
【表１】
2020517038.tif 000011
【００７１】
本実施例では、視聴者ラベルベクトルを生成する処理量を小さくするために、各視聴者属性に対応するラベル値を二値化する、即ち視聴者属性に対応するラベル値のうちの「是」を「１」で、「否」を「０」で表し、視聴者ラベルベクトルをｕ（ｎ）で表すようにしてもよい。それについては表２を参照されたい。
【００７２】
【表２】
2020517038.tif 000012
【００７３】
本サブステップ２０４１では、ビジネスオブジェクトラベルベクトルを生成する時、ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、各ビジネスオブジェクト属性に対応するラベル値を生成し、各ビジネスオブジェクト属性に対応するラベル値に基づき、ビジネスオブジェクトラベルベクトルを生成することができる。
【００７４】
任意選択的な一実施形態では、本実施例のバックエンドサーバ、第一端末および第二端末には、いずれもビジネスオブジェクトライブラリが設定されており、かつネットワークによってそのビジネスオブジェクトの同期および更新を実現可能であり、ここで、ビジネスオブジェクトは広告情報を含んでいる特殊効果、例えば広告情報を含んでいる二次元シールによる特殊効果、三次元特殊効果、粒子による特殊効果の少なくとも一つ、例えばシールの形式で表示される広告（即ち広告シール）、または、広告を表示するための特殊効果、例えば３Ｄ広告特殊効果を含むが、これに限定されず、他の形式のビジネスオブジェクト、例えばＡＰＰもしくは他のアプリケーションの説明もしくは紹介テキスト、または一定の形式での視聴者と対話する対象（例えば電子ペット）なども本願の実施例が提供するビジネスオブジェクト推薦方法を利用可能である。
【００７５】
ビジネスオブジェクト属性情報は、ビジネスオブジェクトの所属分野、所属ブランド、効果属性、トリガ情報、視聴者属性および配信者属性の少なくとも一つを含む。ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、各ビジネスオブジェクト属性に対応するラベル値を生成する。ビジネスオブジェクト属性に対応するラベル値は表３に示す。
【００７６】
【表３】
2020517038.tif 000013
【００７７】
本実施例では、ビジネスオブジェクトラベルベクトルを生成する処理量を小さくするために、各ビジネスオブジェクト属性に対応するラベル値を二値化する、即ちビジネスオブジェクト属性に対応するラベル値のうちの「是」を「１」で、「否」を「０」で表し、ビジネスオブジェクトラベルベクトルをａ（ｎ）で表すようにしてもよい。それについては表４を参照されたい。
【００７８】
【表４】
2020517038.tif 000014
【００７９】
サブステップ２０４２において、視聴者ラベルベクトルおよびビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づき、ビジネスオブジェクトの有効化率を特定する。
【００８０】
本サブステップ２０４２では、ロジスティック回帰基本モデルによって、視聴者ラベルベクトルおよびビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づき、ビジネスオブジェクトの有効化率を特定することができる。
【００８１】
任意選択的な一実施形態では、ｕ（ｎ）とａ（ｎ）を組み合わせた特徴ベクトルをｘ（ａ，ｕ）で表し、さらにロジスティック回帰基本モデルを用いてビジネスオブジェクトの有効化率を特定する。下式を採用してもよい。
【００８２】
2020517038.tif 000015
【００８３】
ここで、ｐはビジネスオブジェクトの有効化率であり、ｕは視聴者ラベルベクトルを表し、ａはビジネスオブジェクトラベルベクトルを表し、ｘ（ａ，ｕ）は視聴者ラベルベクトルとビジネスオブジェクトラベルベクトルを組み合わせた特徴ベクトルを表し、ωは視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報の重み付け係数を表し、またロジスティック回帰基本モデルの最適化が必要なパラメータでもあり、
2020517038.tif 000016
【００８４】
という線形関数の出力はＳ字形Ｓｉｇｍｏｉｄ関数
2020517038.tif 000017
【００８５】
により（０，１）区間内にマッピングされ、（２ｈ−１）は｛０，１，２，３，……，Ｎ｝のクリック変数を集合｛−１，１｝へ変換するためのものであり、クリック変数ｈは集合｛０，１｝に属せば、（２ｈ−１）は集合｛−１，１｝に属するようになり、ここで、ｈが０に等しい場合はクリックされていないことを示し、ｈが１に等しい場合はクリックされることを示し、そして集合｛０，１｝を集合｛−１，１｝に変換し、その目的は線形関数
2020517038.tif 000018
【００８６】
をより効率よく使用し、さらにビジネスオブジェクトの有効化率を正確に特定することである。
【００８７】
本実施例では、有効化率の計算をより正確にするために、視聴者重み値およびビジネスオブジェクト重み値を取得し、視聴者重み値およびビジネスオブジェクト重み値に基づき、視聴者ラベルベクトルおよびビジネスオブジェクトラベルベクトルをそれぞれ重み付けし、重み付け処理後の視聴者ラベルベクトルおよびビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づいてビジネスオブジェクトの有効化率を特定するようにしてもよい。例えば、ωは各属性情報（視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報を含む）の重み付け係数であり、ｕ（ｎ）の重み付け係数は０．５、ａ（ｎ）の重み付け係数は０．５である。
【００８８】
本実施例では、ビジネスオブジェクトの有効化率を計算する時、誤差を減少させるために、ビジネスオブジェクトの有効化率を正則化し、ビジネスオブジェクトの最適有効化率を得るようにしてもよい。計算には下式を採用してもよい。
【００８９】
2020517038.tif 000019
【００９０】
ここで、Ｃは定数であり、許容率を表すことができ、Ｔはビジネスオブジェクトの数を表す。
【００９１】
サブステップ２０４３において、ビジネスオブジェクトの有効化率が設定閾値よりも大きい場合、ビジネスオブジェクトを表示することを決定する。
【００９２】
本実施例では、設定閾値はａとし、ａは例えば０．６とし、ビジネスオブジェクトの有効化率が設定閾値ａよりも大きい場合、有効化率が０．６よりも大きいビジネスオブジェクトを表示対象のビジネスオブジェクトとして決定し、設定閾値ａは全ビジネスオブジェクトの有効化率の平均値に基づいて設定してもよく、本実施例はこれを具体的に限定しない。
【００９３】
ステップ２０６において、ビジネスオブジェクトを表示することを決定する場合、ビジネスオブジェクトを表示する。
【００９４】
本実施例では、表示されるビジネスオブジェクトは一つ以上としてもよく、表示することに決定したビジネスオブジェクトが複数ある場合、例えば複数のビジネスオブジェクトの有効化率に従って高い順に複数のビジネスオブジェクトを順序付けするように、複数のビジネスオブジェクトの有効化率に従って複数のビジネスオブジェクトを順序付けし、さらに順序に従って複数のビジネスオブジェクトを順に表示することができる。
【００９５】
また、本実施例では、表示されるビジネスオブジェクトの数が多くなり過ぎないよう、例えば表示されるビジネスオブジェクトの数を２０個以下に設定するように、表示されるビジネスオブジェクトの数の上限を設定することができる。
【００９６】
説明すべきは、本実施例ではまず複数のビジネスオブジェクトを順序付けするステップをバックエンドサーバにおいて完了し、続いて順序付けが完了した表示対象のビジネスオブジェクトを第一端末へプッシュするようにしてもよく、まず決定された表示対象のビジネスオブジェクトを第一端末へプッシュし、続いて配信者によって第一端末で順序付けを完了させるようにしてもよく、本実施例はこれを具体的に限定しない。
【００９７】
本実施例のビジネスオブジェクト推薦方法は、視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報を取得することで、視聴者属性情報に基づいて視聴者ラベルベクトルを生成し、ビジネスオブジェクト属性情報に基づいてビジネスオブジェクトラベルベクトルを生成し、視聴者ラベルベクトルおよびビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づいてビジネスオブジェクトの有効化率を特定し、ビジネスオブジェクトの有効化率が設定閾値よりも大きいビジネスオブジェクトを表示対象のビジネスオブジェクトとして決定し、複数の表示対象のビジネスオブジェクトが存在する場合、ビジネスオブジェクトの有効化率に基づいて複数の表示対象のビジネスオブジェクトを順序付けし、順序に従ってビジネスオブジェクトを表示する。視聴者属性情報によって、ビジネスオブジェクトライブラリから該視聴者とマッチし、その視聴嗜好により適合するビジネスオブジェクトを特定することができ、かつ異なる視聴者に異なるビジネスオブジェクトをプッシュし、それによりビジネスオブジェクトのプッシュの正確性および柔軟性の向上に寄与することができる。
【００９８】
本実施例では、視聴者属性に対応するラベル値およびビジネスオブジェクト属性に対応するラベル値を二値化することにより、視聴者ラベルベクトルおよびビジネスオブジェクトラベルベクトルを生成する作業量を減少させる。
【００９９】
本実施例では、視聴者重み値およびビジネスオブジェクト重み値に基づいて視聴者ラベルベクトルおよびビジネスオブジェクトラベルベクトルをそれぞれ重み付けし、さらに重み付け処理後の視聴者ラベルベクトルおよびビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づいてビジネスオブジェクトの有効化率を特定することにより、ビジネスオブジェクトの有効化率の計算精度の向上に寄与し、それによりビジネスオブジェクトの有効化率をより正確にすることに寄与する。
【０１００】
本実施例では、ビジネスオブジェクトの有効化率を正則化し、最適有効化率を得ることにより、ビジネスオブジェクトの有効化率の計算誤差を減少させることに寄与する。
【０１０１】
当業者によって理解されるように、本願の実施例の具体的な実施形態の上記方法では、各ステップの番号の大きさは実行順序の前後を意味するものではなく、各ステップの実行順序はその機能および内部論理に基づいて決定されるべきであり、本願の実施例の具体的な実施形態の実施プロセスを何ら限定するものではない。
【０１０２】
図３を参照すると、本願の一実施例が提供するビジネスオブジェクト推薦装置の構成ブロック図が示される。それは、視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報を取得するための取得モジュール３２と、視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報に基づき、ビジネスオブジェクトを表示するかどうかを決定するための決定モジュール３４と、ビジネスオブジェクトを表示することを決定する場合、ビジネスオブジェクトを表示するための表示モジュール３６と、を含むことができる。
【０１０３】
本実施例のビジネスオブジェクト推薦装置は、視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報を取得することで、視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報に基づいてビジネスオブジェクトを表示するかどうかを決定し、ビジネスオブジェクトを表示することを決定する場合、ビジネスオブジェクトを表示する。視聴者属性情報によって、ビジネスオブジェクトライブラリから該視聴者とマッチし、その視聴嗜好により適合するビジネスオブジェクトを特定することができ、かつ異なる視聴者に異なるビジネスオブジェクトをプッシュし、さらにビジネスオブジェクトのプッシュの正確性および柔軟性の向上に寄与することができる。
【０１０４】
図４を参照すると、本願の別の実施例が提供するビジネスオブジェクト推薦装置の構成ブロック図が示される。それは、視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報を取得するための取得モジュール４２と、視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報に基づき、ビジネスオブジェクトを表示するかどうかを決定するための決定モジュール４４と、ビジネスオブジェクトを表示することを決定する場合、ビジネスオブジェクトを表示するための表示モジュール４６と、を含むことができる。
【０１０５】
任意選択的に、決定モジュール４４は、視聴者属性情報に基づき、視聴者ラベルベクトルを生成するための視聴者ラベルベクトル生成サブモジュール４４１と、ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、ビジネスオブジェクトラベルベクトルを生成するためのビジネスオブジェクトラベルベクトル生成サブモジュール４４２と、視聴者ラベルベクトルおよびビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づき、ビジネスオブジェクトの有効化率を特定するための有効化率特定サブモジュール４４３と、ビジネスオブジェクトの有効化率が設定閾値よりも大きい場合、ビジネスオブジェクトを表示することを決定するためのビジネスオブジェクト決定サブモジュール４４４と、を含む。
【０１０６】
任意選択的に、視聴者ラベルベクトル生成サブモジュール４４１は、視聴者属性情報に基づき、各視聴者属性に対応するラベル値を生成し、各視聴者属性に対応するラベル値に基づき、視聴者ラベルベクトルを生成するために用いられる。
【０１０７】
任意選択的に、ビジネスオブジェクトラベルベクトル生成サブモジュール４４２は、ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、各ビジネスオブジェクト属性に対応するラベル値を生成し、各ビジネスオブジェクト属性に対応するラベル値に基づき、ビジネスオブジェクトラベルベクトルを生成するために用いられる。
【０１０８】
任意選択的に、有効化率特定サブモジュール４４３は、ロジスティック回帰基本モデルによって、視聴者ラベルベクトルおよびビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づき、ビジネスオブジェクトの有効化率を特定するために用いられる。
【０１０９】
任意選択的に、有効化率特定サブモジュール４４３は、
2020517038.tif 000020
【０１１０】
に基づいてビジネスオブジェクトの有効化率を特定するために用いられ、ここで、ｐはビジネスオブジェクトの有効化率であり、ｕは視聴者ラベルベクトルを表し、ａはビジネスオブジェクトラベルベクトルを表し、ｘ（ａ，ｕ）は視聴者ラベルベクトルとビジネスオブジェクトラベルベクトルを組み合わせた特徴ベクトルを表し、ωは視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報の重み付け係数であり、
2020517038.tif 000021
【０１１１】
は線形関数であり、
2020517038.tif 000022
【０１１２】
の出力はＳ字形Ｓｉｇｍｏｉｄ関数
2020517038.tif 000023
【０１１３】
により（０，１）区間内にマッピングされ、（２ｈ−１）は集合｛−１，１｝へ変換されるクリック変数である。
【０１１４】
任意選択的に、有効化率特定サブモジュール４４３は、視聴者重み値およびビジネスオブジェクト重み値を取得し、視聴者重み値およびビジネスオブジェクト重み値に基づき、視聴者ラベルベクトルおよびビジネスオブジェクトラベルベクトルをそれぞれ重み付けし、重み付け処理後の視聴者ラベルベクトルおよびビジネスオブジェクトラベルベクトルに基づき、ビジネスオブジェクトの有効化率を特定するために用いられる。
【０１１５】
任意選択的に、ビジネスオブジェクト推薦装置はさらに、ビジネスオブジェクトの有効化率を正則化し、ビジネスオブジェクトの最適有効化率を得るための正則化処理モジュール４８を含む。
【０１１６】
任意選択的に、表示モジュール４６は、表示することに決定したビジネスオブジェクトが複数ある場合、複数のビジネスオブジェクトの有効化率に従って、複数のビジネスオブジェクトを順序付けするための順序付けサブモジュール４６１と、順序に従って、ビジネスオブジェクトを順に表示するための表示サブモジュール４６２と、を含む。
【０１１７】
任意選択的に、視聴者属性情報は、視聴者の基本属性、身体的特徴、消費パターン、短期属性、行動特徴、心理的特徴、関心ライブ配信動画のタイプ、リアルタイム状態特徴および動画の商品属性の少なくとも一つを含む。
【０１１８】
任意選択的に、視聴者属性情報はさらに、フォロー中の配信者の特技タイプ、フォロー中の配信者のファングループの男女比および年齢比の少なくとも一つを含むフォロー中の配信者の属性情報を含む。
【０１１９】
任意選択的に、ビジネスオブジェクト属性情報は、ビジネスオブジェクトの所属分野、所属ブランド、効果属性、トリガ情報、視聴者属性および配信者属性の少なくとも一つを含む。
【０１２０】
任意選択的に、ビジネスオブジェクトは広告情報を含んでいる特殊効果を含む。
【０１２１】
本願の実施例はさらに電子機器を提供し、例えば移動端末、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレット、サーバなどであってもよい。以下に図５を参照すると、本願の実施例のビジネスオブジェクト推薦装置の実現に適する電子機器５００の構成模式図が示される。図５に示すように、電子機器５００は一つ以上のプロセッサ、通信要素などを含み、前記一つ以上のプロセッサは例えば、一つ以上の中央処理装置（ＣＰＵ）５０１、および／または一つ以上の画像処理装置（ＧＰＵ）５１３などであり、プロセッサは読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）５０２に記憶されている実行可能命令または記憶部分５０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）５０３にロードされた実行可能命令に従って様々な適当の動作および処理を実行できる。通信要素は通信部５１２および／または通信部分（例えば通信インタフェース）５０９を含む。ここで、通信部５１２はネットワークカードを含むことができるが、これに限定されず、前記ネットワークカードはＩＢ（Ｉｎｆｉｎｉｂａｎｄ）ネットワークカードを含むことができるが、これに限定されず、通信部分５０９はＬＡＮカード、モデムのネットワークインタフェースカードなどの通信インタフェースを含み、かつインターネットなどのネットワークによって通信処理を実行する。
【０１２２】
プロセッサは読み取り専用メモリ５０２および／またはランダムアクセスメモリ５０３と通信して実行可能命令を実行し、通信バス５０４を介して通信部５１２と接続し、通信部５１２によって他の目標機器と通信し、それにより本願の実施例が提供するいずれか一項のビジネスオブジェクト推薦方法に対応する動作、例えば、視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報を取得することと、前記視聴者属性情報および前記ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、前記ビジネスオブジェクトを表示するかどうかを決定することと、前記ビジネスオブジェクトを表示することを決定する場合、前記ビジネスオブジェクトを表示することと、を完了することができる。
【０１２３】
また、ＲＡＭ５０３には、装置の動作に必要な種々のプログラムおよびデータを記憶することができる。ＣＰＵ５０１またはＧＰＵ５１３、ＲＯＭ５０２およびＲＡＭ５０３は通信バス５０４を介して互いに接続される。ＲＡＭ５０３が存在する場合、ＲＯＭ５０２は任意選択的なモジュールとなる。ＲＡＭ５０３は実行可能命令を記憶するか、または動作時にＲＯＭ５０２へ実行可能命令を書き込み、実行可能命令によってプロセッサは上記通信方法に対応する動作を実行する。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース５０５も通信バス５０４に接続される。通信部５１２は統合設置してもよく、また複数のサブモジュール（例えば複数のＩＢネットワークカード）を有するように設置してもよく、かつ通信バスリンクに存在する。
【０１２４】
キーボード、マウスなどを含む入力部分５０６、陰極線管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）などおよびスピーカーなどを含む出力部分５０７、ハードディスクなどを含む記憶部分５０８、およびＬＡＮカード、モデムのネットワークインタフェースカードなどを含む通信インタフェース５０９といった部品は、Ｉ／Ｏインタフェース５０５に接続される。ドライバ５１０も必要に応じてＩ／Ｏインタフェース５０５に接続される。取り外し可能な媒体５１１、例えば磁気ディスク、光ディスク、磁気光ディスク、半導体メモリなどは、必要に応じてドライバ５１０に取り付けられ、それによってそこから読み出されたコンピュータプログラムが必要に応じて記憶部分５０８にインストールされる。
【０１２５】
説明すべきは、図５に示すアーキテクチャは任意選択的な一実施形態に過ぎず、具体的な実践では、実際の必要に応じて上記図５の部品数およびタイプを選択、減少、増加または交換することができ、異なる機能部品の設置上でも、分離設置または統合設置などの実施形態を採用でき、例えばＧＰＵ５１３とＣＰＵ５０１は分離設置するかまたはＧＰＵ５１３をＣＰＵ５０１に統合するようにしてもよく、通信要素は分離設置してもよく、またＣＰＵ５０１またはＧＰＵ５１３に統合してもよいなどである。これらの置換可能な実施形態はいずれも本願の保護範囲に属する。
【０１２６】
本願の実施例によれば、フローチャートを参照しながら上述したプロセスは、コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能記憶媒体として実現可能であり、該プログラムはプロセッサに実行される時に前記実施例におけるビジネスオブジェクト推薦方法のステップを実現する。例えば、本願の実施例はコンピュータプログラム製品を含み、それは機械可読媒体に有形に具現化された、フローチャートに示す方法を実行するためのプログラムコードを含むコンピュータプログラムを含み、プログラムコードは本願の実施例により提供される方法を実行するステップに対応する命令、例えば、視聴者属性情報およびビジネスオブジェクト属性情報を取得することと、前記視聴者属性情報および前記ビジネスオブジェクト属性情報に基づき、前記ビジネスオブジェクトを表示するかどうかを決定することと、前記ビジネスオブジェクトを表示することを決定する場合、前記ビジネスオブジェクトを表示することと、を含むことができる。このような実施例では、該コンピュータプログラムは通信要素によってネットワークからダウンロードおよびインストールでき、および／または取り外し可能な媒体５１１からインストールできる。該コンピュータプログラムはプロセッサに実行される時、本願の実施例の方法に限定された上記機能を実行する。
【０１２７】
本願の方法および装置、機器は様々な方式で実現し得る。例えば、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアまたはソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアの任意の組み合わせで本願の方法および装置、機器を実現できる。前記方法のステップに付けられる上記順序は説明するためのものに過ぎず、本願の実施例の方法のステップは、特に断らない限り、以上に具体的に記述した順序に限定されない。また、いくつかの実施例では、本願を記録媒体に記録されたプログラムとして実施してもよく、これらのプログラムは本願の実施例に係る方法を実現するための機械可読命令を含む。従って、本願は本願の実施例に係る方法を実行するためのプログラムを記憶する記録媒体をも包含する。
【０１２８】
本願の実施例の記述は例示および説明のためのものであり、漏れがないものまたは開示した形式に本願を限定するものではない。様々な修正および変更は、当業者にとって自明である。選択および記述した実施例は、本願の原理および実際の適用をより効果的に説明し、かつ当業者に本願を理解させて特定の用途に適する様々な修正付きの様々な実施例を設計するためのものである。
【図１】
2020517038.tif 000024
【図２】
2020517038.tif 000025
【図３】
2020517038.tif 000026
【図４】
2020517038.tif 000027
【図５】
2020517038.tif 000028
【国際調査報告】
2020517038.tif 000029
2020517038.tif 000030
2020517038.tif 000031
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