ES2344105T3 - Metodo para usar unicamente la realimentacion desde las presentaciones que mejoran las prestaciones del sistema de recomendacion. - Google Patents

Metodo para usar unicamente la realimentacion desde las presentaciones que mejoran las prestaciones del sistema de recomendacion. Download PDF

Info

Publication number
ES2344105T3
ES2344105T3 ES03735928T ES03735928T ES2344105T3 ES 2344105 T3 ES2344105 T3 ES 2344105T3 ES 03735928 T ES03735928 T ES 03735928T ES 03735928 T ES03735928 T ES 03735928T ES 2344105 T3 ES2344105 T3 ES 2344105T3
Authority
ES
Spain
Prior art keywords
user
modifications
feedback
error rate
profile
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Lifetime
Application number
ES03735928T
Other languages
English (en)
Inventor
Kaushal Kurapati
Srinivas Gutta
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Arris Global Ltd
Original Assignee
Pace PLC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Pace PLC filed Critical Pace PLC
Application granted granted Critical
Publication of ES2344105T3 publication Critical patent/ES2344105T3/es
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/43—Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
    • H04N21/442—Monitoring of processes or resources, e.g. detecting the failure of a recording device, monitoring the downstream bandwidth, the number of times a movie has been viewed, the storage space available from the internal hard disk
    • H04N21/44213—Monitoring of end-user related data
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/466—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/25—Management operations performed by the server for facilitating the content distribution or administrating data related to end-users or client devices, e.g. end-user or client device authentication, learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/258—Client or end-user data management, e.g. managing client capabilities, user preferences or demographics, processing of multiple end-users preferences to derive collaborative data
    • H04N21/25866—Management of end-user data
    • H04N21/25891—Management of end-user data being end-user preferences
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/4508—Management of client data or end-user data
    • H04N21/4532—Management of client data or end-user data involving end-user characteristics, e.g. viewer profile, preferences
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/466—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/4668—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies for recommending content, e.g. movies
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/47—End-user applications
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/47—End-user applications
    • H04N21/475—End-user interface for inputting end-user data, e.g. personal identification number [PIN], preference data
    • H04N21/4756—End-user interface for inputting end-user data, e.g. personal identification number [PIN], preference data for rating content, e.g. scoring a recommended movie
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/80—Generation or processing of content or additional data by content creator independently of the distribution process; Content per se
    • H04N21/83—Generation or processing of protective or descriptive data associated with content; Content structuring
    • H04N21/84—Generation or processing of descriptive data, e.g. content descriptors
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/16—Analogue secrecy systems; Analogue subscription systems
    • H04N7/162—Authorising the user terminal, e.g. by paying; Registering the use of a subscription channel, e.g. billing
    • H04N7/165—Centralised control of user terminal ; Registering at central

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)
  • Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • Liquid Crystal (AREA)
  • Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
  • Optical Modulation, Optical Deflection, Nonlinear Optics, Optical Demodulation, Optical Logic Elements (AREA)

Abstract

Un sistema para personalizar un perfil (210) de usuario para un sistema de recomendación que comprende: un controlador (201) que recibe selectivamente realimentación de usuario que se refiere a un contenido que forma el objetivo para el sistema de recomendación y que comprueba una tasa de error para un perfil (210) de usuario modificado basándose en la realimentación de usuario con una tasa de error para el perfil (210) de usuario sin las modificaciones basadas en la realimentación de usuario, en donde el controlador (201) sólo incorpora con carácter permanente las modificaciones basadas en la realimentación de usuario del perfil (210) de usuario si la tasa de error no se ha degradado por las modificaciones.

Description

Método para usar únicamente la realimentación desde las presentaciones que mejoran las prestaciones del sistema de recomendación.
El presente invento está dirigido, en general, al uso de realimentación en sistemas de recomendación y, más específicamente, al uso selectivo de realimentación de usuario para perfeccionar las prestaciones de los sistemas de recomendación.
Los sistemas empleados en la generación de guías, o información que se refiere a opciones disponibles en relación con una actividad particular, podrían producir sugerencias o recomendaciones para el usuario. Ejemplos de tales sistemas incluyen sistemas de compras de entrada directa o sistemas de recuperación de información y sistemas para entrega de contenido, en particular contenido de entretenimientos como programas de audio o de vídeo, juegos, etc. En el caso de los sistemas que entregan contenido para entretenimiento, la acción automática podría dispararse por la generación de una sugerencia o recomendación, tal como ocultar, durante un período en el que el contenido para entretenimiento no esté siendo utilizado por el usuario, al menos una parte del contenido disponible de entretenimiento para su presentación posterior al usuario.
En la generación de sugerencias o recomendaciones, a menudo se consiguen resultados adecuados empleando, al menos en parte, un perfil explícito de usuario en cuanto a simpatías y antipatías. En general, tales perfiles explícitos de usuario se generan por el acceso de un usuario y la cumplimentación de un cuestionario de obtención de perfiles, dentro del cual el usuario valora diversos elementos de descripción de metadatos tales como género (para contenidos de vídeo), actor (o actores), director, título, etc.
La población o el desarrollo de un perfil explícito de usuario debe iniciarse típicamente por el usuario, y a menudo requiere (o permite) que los usuarios introduzcan independientemente valores para descriptores de metadatos, tales como nombre de actor o el título de un contenido de vídeo. Esto fuerza al usuario a intentar recordar, en el momento de la creación de perfil, todos los valores relevantes para descriptores de metadatos en los que deberían basarse las acciones que emplean el perfil, lo cual es difícil, pero no imposible.
Por otra parte, la presentación visual al usuario de una lista de todos los valores posibles de descriptores de metadatos, a partir de los cuales se podrían realizar selecciones para poblar el perfil de usuario, resultará generalmente en que el usuario tenga que revisar una lista de un tamaño difícil de manejar, o descriptores adecuados con riesgo de no acertar. En particular para sistemas de medios cruzados, (es decir, vídeo, audio y/u otro contenido), se podría requerir que el usuario seleccione y/o clasifique items de una lista que contuviese decenas de miles de entradas. Cualquiera de las dos alternativas (requerir al usuario que recuerde items relevantes o presentar al usuario una lista exhaustiva), o incluso una combinación de las dos soluciones), es indebidamente exigente para el usuario y requiere más tiempo del que probablemente el usuario está dispuesto a gastar en la labor, y por tanto no resulta satisfactorio.
Una técnica rápida y eficaz para inicializar un perfil de usuario implica estereotipos obtenidos a partir de un análisis de los patrones de visualización de una multitud de usuarios. El usuario selecciona un estereotipo o un conjunto de estereotipos para inicializar el perfil, y después de ello provee realimentación al sistema con el fin de guiar a éste sobre cómo disminuir la tasa de "error" y hacer mejores sugerencias. Para sistemas de recomendación de programas de vídeo, por ejemplo, la realimentación a menudo se realiza en la forma de un "Sí, me ha gustado lo que he visto" o bien "No, no me ha gustado lo que he visto", quizás con varios grados de intensidad.
El documento WO 0247381 describe un sistema de recomendación de programas de televisión que obtiene realimentación implícita y explícita de un usuario para actualizar un perfil de preferencias en relación de asociación con el usuario.
Sin embargo, no toda la realimentación procedente del usuario perfeccionará la tasa de error del sistema. Un fragmento particular de la realimentación podría mejorar el conocimiento del usuario en un área mientras que al mismo tiempo lo empeorase en una o más de otras áreas. El efecto combinado, medido en función de la tasa de error, podría ser peor, en su conjunto.
Por tanto, existe una necesidad en la técnica para perfeccionar el uso de realimentación con el fin de adaptar un estereotipo a preferencias del usuario en un sistema de recomendación.
Para subsanar las deficiencias anteriormente expuestas de la técnica anterior, un objeto principal del presente invento es proveer, para uso en un sistema de recomendación, la personalización de un perfil de usuario empleado por un sistema de recomendación en el que se incita a los usuarios para la realimentación en relación con el contenido que es el asunto del sistema de recomendación. Solamente la realimentación que no degrade las prestaciones del sistema de recomendación, medida por la tasa de error, se acepta y utiliza para modificar el perfil de usuario. La realimentación que degradaría las prestaciones se descarta sin emplearla para alterar el perfil de usuario. De esta manera, el error se impulsa continuamente hacia un mínimo mediante los cambios del sistema basados en realimentación.
En la exposición anterior se han esquematizado más bien ampliamente las características y ventajas técnicas del presente invento con el fin de que los expertos en la técnica puedan comprender mejor la descripción detallada del invento que viene a continuación. Se describen seguidamente en la presente memoria las características y ventajas adicionales del invento que forman el asunto de las reivindicaciones del mismo. Los expertos en la técnica apreciarán que podrían usar fácilmente la concepción y la realización específica descritas como una base para modificar o diseñar otras estructuras para llevar a la práctica los mismos objetivos del presente invento. Los expertos en la técnica se darán cuenta también que tales construcciones equivalentes no se apartan del alcance del invento tal como se define en las reivindicaciones que se adjuntan como apéndice.
Antes de emprender la realización de la Descripción detallada del invento que más adelante se expone, podría ser ventajoso especificar las definiciones de ciertas palabras o frases utilizadas a lo largo de esta memoria descriptiva de patente. Los términos "incluir" y "comprender", así como sus derivados, significan inclusión sin carácter limitativo; el término "o" es inclusivo, significando y/o; las frases "en relación de asociación con", y "en relación de asociación con el mismo", así como sus derivados, podrían significar incluir, estar incluido dentro, interconectar con, contener, estar contenido dentro, conectar a o con, acoplar a o con, ser comunicable con, cooperar con, intercalar, yuxtaponer, estar próximo a, estar limitado a o con, tener, tener una propiedad de, o un significado similar; y el término "controlador" significa cualquier dispositivo, sistema o parte de los mismos que controle al menos una operación, tanto si dicho dispositivo se implementa en hardware, software, programación en firme, como si lo está en alguna combinación de los mismos. Debe hacerse notar que la funcionalidad en relación de asociación con cualquier controlador particular podría ser centralizada o distribuida, ya sea de un modo local o lejano. A lo largo de esta memoria descriptiva de patente se dan definiciones para ciertas palabras o frases, y los expertos en la técnica entenderán que dichas definiciones se aplican en muchos casos, si no en la mayoría, a usos de la técnica anterior así como a usos futuros de dichas palabras y frases definidas.
Para una comprensión más completa del presente invento, y de sus ventajas, se hace ahora referencia a las siguientes descripciones tomadas en conjunción con los dibujos adjuntos, en los que los números similares designan objetos similares, y en los que:
La Figura 1 representa un sistema que emplea selectivamente realimentación para personalizar un perfil de usuario basado en estereotipo de acuerdo con una realización del presente invento;
La Figura 2 representa un controlador de sistema que implementa la utilización selectiva de realimentación para personalizar un perfil de usuario basado en estereotipo de acuerdo con una realización del presente invento; y
La Figura 3 es un diagrama de flujo de alto nivel para un proceso de emplear selectivamente realimentación para personalizar un perfil de usuario basado en estereotipo de acuerdo con una realización del presente invento.
Las Figuras 1 a 3, descritas más adelante, y las diversas realizaciones utilizadas para describir los principios del presente invento en esta memoria descriptiva de patente son solamente a título de ejemplo y no debe interpretarse en modo alguno que limitan el alcance del invento. Los expertos en la técnica entenderán que los principios del presente invento se podrían implementar en cualquier dispositivo adecuadamente preparado.
La Figura 1 representa un sistema que emplea selectivamente realimentación para personalizar un perfil de usuario basado en estereotipos de acuerdo con una realización del presente invento. El sistema ejemplar 100 incluye: una unidad 101 de receptor y/o reproductor de vídeo tal como una unidad descodificadora de emisión de televisión, una unidad de televisión por satélite, terrestre, o por cable, o una grabadora de vídeo digital; una unidad 102 de recepción y/o reproducción de contenido de audio, tal como un receptor de radio terrestre o por satélite o un reproductor de audio digital o de disco compacto; y un dispositivo 103 de acceso a Internet tal como un aparato que se coloca encima del televisor, un ordenador personal o un equipo similar. En el ejemplo mostrado, el sistema 100 incluye además una unidad 104 de mando a distancia capaz de Inter.-operar con y controlar el funcionamiento de uno o más (preferiblemente de todos) de entre el receptor 101 de vídeo, el receptor 102 de audio y el dispositivo 103 de acceso a Internet.
Los expertos en la técnica reconocerán que no se ha representado o descrito en la presente memoria la construcción y el funcionamiento completos de un sistema que emplee interacciones de usuario iniciadas por sistema y basadas en contexto para poblar un perfil explícito. En su lugar, para mayor sencillez y claridad de la exposición, solamente se ha representado y descrito tanto de la construcción y funcionamiento del sistema como sea exclusivo para el presente invento o necesario para una comprensión del mismo. El resto de la construcción y operación del sistema podría estar conforme con estructuras o prácticas convencionales conocidas en la técnica. Además, aunque en la realización ejemplar se han ilustrado un receptor de vídeo, un receptor de audio, un dispositivo de acceso a Internet, y un mando a distancia, los expertos en la técnica reconocerán que la funcionalidad descrita en la presente memoria se podría adaptar fácilmente a otros tipos de dispositivos tales como, por ejemplo, dispositivos de juegos, y por tanto empleados con otras formas de contenido o en relación con otras actividades.
La Figura 2 representa un controlador de sistema que implementa la utilización selectiva de realimentación para personalizar un perfil de usuario basado en estereotipo de acuerdo con una realización del presente invento. Los programas y el hardware 201 del controlador para el controlador 200 del sistema se podrían implementar en cualquiera de entre el receptor 101 de vídeo, receptor 102 de audio, dispositivo 103 de acceso a Internet, o mando a distancia 104 representados en la Figura 1 o en dispositivos similares. Alternativamente, los programas y el hardware 201 del controlador se podrían implementar en una modalidad distribuida, con diversas partes estando dispuestas dentro de dos o más de los dispositivos que forman el receptor 101 de vídeo, receptor 102 de audio, el dispositivo 103 de acceso a Internet, y el mando a distancia 104.
De cualquier manera que se implemente, el controlador 200 de sistema incluye al menos una entrada 202 para recibir señales de control de entrada de usuario y de contenido, y al menos una salida 203 para presentar visualmente la interfaz de usuario y el contenido. El controlador 200 de sistema recibe al menos información relacionada con el contenido disponible desde una o más fuentes externas (que no se han mostrado) tales como una instalación de radiodifusión o un servidor de contenido de Internet o de emisión. En la realización ejemplar, el controlador 200 de sistema recibe también selectivamente algo del contenido en relación de asociación con él.
El controlador 200 de sistema incluye algoritmos 204 de control para controlar el funcionamiento de uno o más de los dispositivos que forman el receptor 101 de vídeo, el receptor 102 de audio, el dispositivo 103 de acceso a Internet, y el mando a distancia 104. En la realización ejemplar, los algoritmos 204 de control incluyen un dispositivo 205 de recomendación para generar sugerencias basándose en un perfil de usuario explícito y un dispositivo 206 de personalización (realimentación) de perfil para recoger y emplear selectivamente realimentación de usuario con el fin de personalizar un perfil de usuario como se describe más adelante de forma más detallada.
Los algoritmos 204 de control están acoplados operativamente a unos mandos 207 de interfaz de usuario (por ejemplo, pulsadores o teclas, un receptor de infrarrojos, y/o un generador de presentación visual de interfaz de usuario), y a una memoria 208 que contiene opcionalmente una guía o índice 209 de contenido (por ejemplo un programa) y uno o más perfiles 210 de usuario. Como se ha mostrado, cada perfil de usuario es, al menos en parte, un perfil explícito en el que cada ítem específico en relación de asociación con un tipo o clase generales, o con categorías de metadatos para items de contenido particulares (por ejemplo, género, actor, etc.) tenga una valoración en relación de asociación con el mismo. Al menos inicialmente, las valoraciones se obtienen de un estereotipo seleccionado por el usuario basándose en origen geográfico, preferencias generales, y en elementos similares. Durante la inicialización del sistema 200, el usuario selecciona uno de entre una pluralidad de estereotipos 211, cargándose el estereotipo seleccionado, por ejemplo, desde una fuente externa.
El controlador 204 emplea realimentación de usuario para contenido para personalizar perfiles de usuario. A título de ejemplo, si un usuario está viendo un programa de vídeo, el controlador 204 podría iniciar una pregunta de interfaz de usuario requiriendo que el usuario responda con su nivel de interés (valoración) para el programa. La realimentación podría consistir simplemente en alternativas limitadas tales como "Sí, me gusta el programa", o "No, no me gusta el programa". Alternativamente, la realimentación podría solicitar que el usuario seleccione una de una serie de graduaciones de respuesta desde "me gusta muchísimo" hasta "no me molesta" a "no me gusta nada". En otras realizaciones, al usuario se le podría incitar a que hiciese una valoración con un número entero del programa dentro del intervalo de uno a diez o de uno a cien.
La realimentación de usuario se podría introducir como entrada, por ejemplo, por un usuario que seleccionase un número entero arbitrario dentro de un intervalo predeterminado (por ejemplo, de 1 a 100), por un usuario que seleccionase de entre valoraciones predefinidas (por ejemplo, "me gusta muchísimo", o bien "no me gusta moderadamente"), y/o porque el usuario accionase un mando de usuario tipo "cursor" dentro del intervalo predeterminado.
En el presente invento, el controlador 204 emplea realimentación de usuario selectivamente para personalizar perfiles de usuario. Específicamente, antes de modificar un perfil de usuario basándose en una realimentación de usuario recibida, el controlador 204 considera preliminarmente la realimentación y estima el error máximo usando un perfil que incluya modificaciones de acuerdo con la realimentación. Si el error máximo es peor que antes de la modificación del perfil de usuario basada en la realimentación recientemente recibida, el sistema descarta la realimentación. De esta manera, el sistema 200 intenta siempre conducir el error en una dirección: hacia un mínimo.
El error de un perfil de usuario personalizado se podría determinar en cualquiera de una variedad de modalidades. Por ejemplo, se podría mantener un historial de correlación entre recomendaciones del sistema y selecciones de usuario y/o realimentación, y se recomendaría una configuración de perfil de usuario particular ensayada contra selecciones de usuario anteriores (o programas que recibieron del usuario realimentación favorable). El historial de correlación podría ser una cuenta rodante correspondiente a un número predeterminado de recomendaciones del sistema anteriores y/o de selecciones y/o realimentación de usuario, o durante un período particular (por ejemplo, los seis meses anteriores).
En lugar de aceptar y emplear toda la realimentación de un usuario, el presente invento utiliza inteligentemente sólo realimentación que mejore las prestaciones de recomendación del sistema, medidas por ruta de error.
La Figura 3 es un diagrama de flujo de nivel alto para un proceso de emplear selectivamente realimentación para personalizar un perfil de usuario basado en estereotipo de acuerdo con una realización del presente invento. El proceso 300 de seleccionar qué realimentación emplear y qué realimentación descartar comienza con una realimentación de usuario que se recibe en relación con un perfil obtenido de un estereotipo (etapa 301). El perfil de usuario, con cualesquiera modificaciones apropiadas para la realimentación recientemente recibida, se emplea para determinar una tasa de error de sistema (etapa 302). La tasa de error de sistema para el perfil de usuario sin modificaciones de acuerdo con la realimentación recientemente recibida se calcula (etapa 303), si es necesario, y se comparan las dos tasas de error (etapa 304). Si la tasa de error está destinada a aumentar con las modificaciones de perfil de usuario resultantes de la reciente realimentación, se descarta la realimentación recientemente recibida sin modificar el perfil de usuario (etapa 305). Sin embargo, si la tasa de error es disminuida por las modificaciones al perfil de usuario basadas en la recientemente recibida realimentación, se acepta la realimentación y las modificaciones correspondientes se incorporan al perfil de usuario (etapa 306). Las recomendaciones subsiguientes se hacen luego basándose en el perfil de usuario modificado. El proceso entonces permanece en situación de espera hasta que se recoja del usuario realimentación adicional.
El presente invento se ha incorporado a un sistema que transforma estereotipos en perfiles de usuario personalizados. Mediante una utilización selectiva de sólo la realimentación de usuario que mejore las prestaciones de recomendación del sistema, el presente invento aporta unos medios para conducir continuamente al sistema a un decrecimiento de la tasa de error.
Es importante notar que, aunque el presente invento se ha descrito en el contexto de un sistema plenamente funcional, los expertos en la técnica apreciarán que al menos unas partes del mecanismo del presente invento son capaces de distribuirse en la forma de un medio utilizable por máquina que contenga instrucciones en una variedad de modalidades, y que el presente invento se aplica igualmente con independencia del tipo particular de medio portador de señal utilizado para llevar a cabo realmente la distribución. Ejemplos de medios utilizables por máquina incluyen: medios del tipo no volátil, que fuerzan resultados, tales como las memorias de solamente lectura (en adelante ROM), memorias de solamente lectura borrables y programables (en adelante EEPROM), medios del tipo grabable tales como disquetes, memorias de solo lectura de disco compacto (CD-ROM), o discos versátiles digitales (DVD), y medios del tipo transmisión tales como los enlaces de comunicación analógica y digital.
Aunque el presente invento se ha descrito con detalle, los expertos en la técnica entenderán que se podrían hacer diversos cambios, sustituciones, variaciones, aumentos, matices, gradaciones, formas menores, alteraciones, revisiones, perfeccionamientos y restauraciones del invento descrito en la presente memoria sin apartarse del invento tal como se ha definido en las reivindicaciones que se adjuntan como apéndice.

Claims (15)

1. Un sistema para personalizar un perfil (210) de usuario para un sistema de recomendación que comprende:
un controlador (201) que recibe selectivamente realimentación de usuario que se refiere a un contenido que forma el objetivo para el sistema de recomendación y que comprueba una tasa de error para un perfil (210) de usuario modificado basándose en la realimentación de usuario con una tasa de error para el perfil (210) de usuario sin las modificaciones basadas en la realimentación de usuario, en donde el controlador (201) sólo incorpora con carácter permanente las modificaciones basadas en la realimentación de usuario del perfil (210) de usuario si la tasa de error no se ha degradado por las modificaciones.
2. El sistema según la reivindicación 1, en el que el controlador (201) descarta las modificaciones basadas en la realimentación de usuario si la tasa se ha degradado por las modificaciones.
3. El sistema según la reivindicación 1, en el que el controlador (201) ensaya la tasa de error utilizando el perfil (210) de usuario con uno o más casos de ensayo con y sin las modificaciones.
4. El sistema según la reivindicación 3, en el que el controlador (201) ensaya la tasa de error utilizando una correlación entre recomendaciones anteriores y selecciones de usuario anteriores.
5. El sistema según la reivindicación 1, en el que el controlador (201) acepta las modificaciones al perfil (210) de usuario basadas en la realimentación de usuario solamente si la tasa de error se ha mejorado por las modificaciones.
6. El sistema según la reivindicación 1, que comprende además:
un receptor (101) de vídeo;
un dispositivo (101) de presentación visual de vídeo; y
un mando a distancia (104) operativo para controlar selectivamente la operación del receptor (101) de vídeo, del dispositivo (101) de presentación visual de vídeo, o de ambos; en donde el controlador (201) está dentro de uno o más de entre el receptor (101) de vídeo, el dispositivo (101) de presentación visual de vídeo, y el mando a distancia (104).
7. El sistema según la reivindicación 6, en el que el controlador (201) descarta las modificaciones basadas en la realimentación de usuario si la tasa de error se degrada por las modificaciones.
8. El sistema según la reivindicación 6, en el que el controlador (201) ensaya la tasa de error utilizando el perfil (210) de usuario con uno o más de los casos de ensayo con y sin las modificaciones.
9. El sistema según la reivindicación 8, en el que el controlador ensaya la tasa de error utilizando una correlación entre recomendaciones anteriores y selecciones anteriores de usuario.
10. El sistema según la reivindicación 6, en el que el controlador (201) acepta las modificaciones al perfil (210) de usuario basadas en la realimentación de usuario solamente si la tasa de error ha sido mejorada por las modificaciones.
11. Un método de personalizar un perfil (210) de usuario para un sistema de recomendación, que comprende:
recibir selectivamente realimentación de usuario referente a la formación de contenido del objetivo para el sistema de recomendación;
comprobar una tasa de error para un perfil (210) de usuario modificado basándose en la realimentación de usuario con una tasa de error para el perfil (210) de usuario sin las modificaciones basadas en la realimentación de usuario,
en el que las modificaciones basadas en la realimentación de usuario se incorporan permanentemente en el perfil (210) de usuario si la tasa de error no ha sido degradada por las modificaciones.
12. El método según la reivindicación 11, en el que las modificaciones basadas en la realimentación de usuario se descartan si la tasa de error ha sido degradada por las modificaciones.
13. El método según la reivindicación 11, en el que la tasa de error se ensaya utilizando el perfil (210) de usuario con uno o más de los casos de ensayo con y sin las modificaciones.
14. El método según la reivindicación 13, en el que la tasa de error se ensaya utilizando una correlación entre recomendaciones anteriores y selecciones anteriores de usuario.
15. El método según la reivindicación 11, en el que las modificaciones al perfil (210) de usuario basadas en la realimentación de usuario se aceptan solamente si la tasa de error se ha mejorado por las modificaciones.
ES03735928T 2002-06-24 2003-06-12 Metodo para usar unicamente la realimentacion desde las presentaciones que mejoran las prestaciones del sistema de recomendacion. Expired - Lifetime ES2344105T3 (es)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US10/179,315 US8006266B2 (en) 2002-06-24 2002-06-24 Method for using only feedback from shows that improve the performance of the recommender system
US179315 2002-06-24

Publications (1)

Publication Number Publication Date
ES2344105T3 true ES2344105T3 (es) 2010-08-18

Family

ID=29734878

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
ES03735928T Expired - Lifetime ES2344105T3 (es) 2002-06-24 2003-06-12 Metodo para usar unicamente la realimentacion desde las presentaciones que mejoran las prestaciones del sistema de recomendacion.

Country Status (10)

Country Link
US (1) US8006266B2 (es)
EP (1) EP1518407B1 (es)
JP (1) JP2005531058A (es)
KR (1) KR20050013614A (es)
CN (1) CN100388786C (es)
AT (1) ATE464746T1 (es)
AU (1) AU2003237025A1 (es)
DE (1) DE60332113D1 (es)
ES (1) ES2344105T3 (es)
WO (1) WO2004002157A1 (es)

Families Citing this family (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7231419B1 (en) * 2001-10-19 2007-06-12 Outlooksoft Corporation System and method for adaptively selecting and delivering recommendations to a requester
US20070282874A1 (en) * 2003-08-19 2007-12-06 Rapid Intelligence Pty Ltd. Content System
KR20050052184A (ko) * 2003-11-29 2005-06-02 삼성전자주식회사 저밀도 패리티 검사 부호화를 위한 인터리빙 방법
CN1635498A (zh) * 2003-12-29 2005-07-06 皇家飞利浦电子股份有限公司 一种内容推荐方法及系统
US7677970B2 (en) * 2004-12-08 2010-03-16 Microsoft Corporation System and method for social matching of game players on-line
US8122469B2 (en) * 2005-01-27 2012-02-21 Koninklijke Philips Electronics N.V. Assisted user control in recommenders
US7921028B2 (en) * 2005-04-12 2011-04-05 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Systems and methods of partnering content creators with content partners online
US20060229993A1 (en) * 2005-04-12 2006-10-12 Cole Douglas W Systems and methods of brokering creative content online
US8221238B1 (en) 2005-04-19 2012-07-17 Microsoft Corporation Determination of a reputation of an on-line game player
US8066568B2 (en) * 2005-04-19 2011-11-29 Microsoft Corporation System and method for providing feedback on game players and enhancing social matchmaking
US8898690B2 (en) * 2007-10-30 2014-11-25 BBS Media Apparatus and method for managing media content
US20090319330A1 (en) * 2008-06-18 2009-12-24 Microsoft Corporation Techniques for evaluating recommendation systems
WO2010016281A1 (ja) * 2008-08-08 2010-02-11 株式会社ニコン 検索支援システム、検索支援方法及び検索支援プログラム
EP2159720A1 (en) * 2008-08-28 2010-03-03 Bach Technology AS Apparatus and method for generating a collection profile and for communicating based on the collection profile
US20100104258A1 (en) * 2008-10-28 2010-04-29 International Business Machines Corporation User-specified event-based remote triggering of a consumer digital video recording device
WO2010126620A1 (en) * 2009-05-01 2010-11-04 Sirius Xm Radio Inc. Time-varying indirect service authorization method and apparatus
EP2458546A1 (en) 2010-11-23 2012-05-30 Axel Springer Digital TV Guide GmbH Recommender system for stimulating a user to recommend an item to a contact of the user
US9058612B2 (en) 2011-05-27 2015-06-16 AVG Netherlands B.V. Systems and methods for recommending software applications
US10311095B2 (en) * 2014-01-17 2019-06-04 Renée BUNNELL Method and system for qualitatively and quantitatively analyzing experiences for recommendation profiles
US20150350274A1 (en) * 2014-05-30 2015-12-03 At&T Intellectual Property I, L.P. Program recommendations for group viewing
US10609453B2 (en) 2017-02-21 2020-03-31 The Directv Group, Inc. Customized recommendations of multimedia content streams
KR102211884B1 (ko) * 2018-11-19 2021-02-03 유소현 빅데이터 기반 인공지능 기계학습을 이용한 피부관리 추천 서비스 제공 방법
US11070881B1 (en) * 2020-07-07 2021-07-20 Verizon Patent And Licensing Inc. Systems and methods for evaluating models that generate recommendations
US20240069939A1 (en) * 2022-08-30 2024-02-29 Meta Platforms Technologies, Llc Refining context aware policies in extended reality systems

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5410344A (en) * 1993-09-22 1995-04-25 Arrowsmith Technologies, Inc. Apparatus and method of selecting video programs based on viewers' preferences
US5534911A (en) * 1994-11-02 1996-07-09 Levitan; Gutman Virtual personal channel in a television system
US5758257A (en) * 1994-11-29 1998-05-26 Herz; Frederick System and method for scheduling broadcast of and access to video programs and other data using customer profiles
US6005597A (en) * 1997-10-27 1999-12-21 Disney Enterprises, Inc. Method and apparatus for program selection
WO2001020904A1 (en) 1999-09-10 2001-03-22 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method of and apparatus for advising about receivable programs
US6766525B1 (en) 2000-02-08 2004-07-20 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus for evaluating television program recommenders
US6704931B1 (en) 2000-03-06 2004-03-09 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus for displaying television program recommendations
EP1156424A2 (en) * 2000-05-17 2001-11-21 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Information recommendation apparatus and information recommendation system
US7441260B1 (en) * 2000-09-20 2008-10-21 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Television program recommender with automatic identification of changing viewer preferences
US7721310B2 (en) * 2000-12-05 2010-05-18 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus for selective updating of a user profile

Also Published As

Publication number Publication date
JP2005531058A (ja) 2005-10-13
US20030237087A1 (en) 2003-12-25
EP1518407A1 (en) 2005-03-30
CN100388786C (zh) 2008-05-14
AU2003237025A1 (en) 2004-01-06
WO2004002157A1 (en) 2003-12-31
ATE464746T1 (de) 2010-04-15
DE60332113D1 (de) 2010-05-27
US8006266B2 (en) 2011-08-23
EP1518407B1 (en) 2010-04-14
KR20050013614A (ko) 2005-02-04
CN1663271A (zh) 2005-08-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
ES2344105T3 (es) Metodo para usar unicamente la realimentacion desde las presentaciones que mejoran las prestaciones del sistema de recomendacion.
ES2682248T3 (es) Sistemas y procedimientos para recomendar perfiles compatibles en una aplicación de guía de medios interactiva
Teixeira et al. Moment-to-moment optimal branding in TV commercials: Preventing avoidance by pulsing
ES2497511T3 (es) Sistemas y métodos para navegación y entrada alfanumérica
US9788031B2 (en) Systems and methods for mixing models to optimize media placement
US20200175544A1 (en) Methods and systems for determining advertising reach based on machine learning
ES2362124T3 (es) Calificaciones de popularidad predictiva de plataforma cruzada para uso en aplicaciones interactivas de televisión.
ES2731559T3 (es) Sistemas y procedimientos para configurar automáticamente un dispositivo de equipo de usuario con material de consumo de contenido
EP0796538B1 (en) System and method for scheduling broadcast of and access to video programs and other data using customer profiles
ES2675302T3 (es) Sistemas y métodos para realizar ASR en presencia de palabras heterógrafas
US20160182955A1 (en) Methods and systems for recommending media assets
US20090133071A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, program, and information sharing system
US20130080348A1 (en) Systems and Methods for Capturing Event Feedback
US20100005393A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and program
US20160082348A1 (en) Game creation systems with social reporting engine
US20220005072A1 (en) Display device for transmitting advertisement content and method for controlling same
JP4333254B2 (ja) 情報処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム
EP1464173A1 (en) Method and apparatus for access and display of content allowing users to combine multiple profiles
KR20130062883A (ko) 미디어와 함께 코멘트를 프리젠테이션하기 위한 시스템 및 방법
GB2532582B (en) Methods and systems for controlling user devices
Rime et al. How will you pod? Implications of creators’ perspectives for designing innovative podcasting tools
CN113271478B (zh) 学习视频推荐方法、信息交互方法和装置
JP2010087872A (ja) 再生制御装置
KR20050012829A (ko) Ｔｖ 쇼의 세트를 클러스터하기 위한 최선의 초기 세트를결정하기 위해 다양한 초기 클러스터 세트들을 비교하기위한 방법
Amro et al. An Update on the Independent Plastic Surgery Match (2019–2022): Trends, Predictors, and Program Leaders’ Perspectives