内容推荐系统、内容推荐方法、内容库、用于生成内容库的方法和目标输入用户接口技术方案

[问题]为了推荐适合各个用户的内容。[解决手段]一种内容推荐系统，包括：生命特征量生成器，该生命特征量生成器获取时间顺序生命数据，该时间顺序生命数据是由生命传感器连续地并且按时间顺序感测的关于用户的生命数据，并且该生命特征量生成器从所述时间顺序生命数据生成时间顺序生命特征量数据；情绪估计计算器，该情绪估计计算器从所述时间顺序生命特征量数据生成作为所述用户的情绪的估计值的估计情绪值；推荐引擎，该推荐引擎获取从用户接口终端装置输入并且指示由所述用户设定为目标的情绪的目标情绪值，并且从内容库选择用于使所述估计情绪值到达所述目标情绪值的内容；和内容推荐部，该内容推荐部将所选择的内容推荐给所述用户接口终端装置。荐给所述用户接口终端装置。荐给所述用户接口终端装置。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】内容推荐系统、内容推荐方法、内容库、用于生成内容库的方法和目标输入用户接口


[0001]本公开涉及向用户接口终端装置推荐诸如一段乐曲之类的内容的内容推荐系统和内容推荐方法。本公开涉及用于选择要推荐的内容的内容库和用于生成内容库的方法。本公开涉及一种作为显示在用户接口终端装置上的图形用户接口的目标输入用户接口。

技术介绍

[0002]通常，在推荐诸如一段乐曲和视频之类的内容时，使用包括用户的行为(诸如用户的购物历史或观看历史)以及一段乐曲的流派、韵律和节奏的元信息来根据一般解释为每个场景生成推荐列表，并且呈现所生成的推荐列表。
[0003]引用列表
[0004]专利文献
[0005]专利文献1：日本专利申请特许公开No.2018
‑
195043
[0006]专利文献2：日本未审专利申请公开No.2016
‑
532360
[0007]专利文献3：日本专利申请特许公开No.2018
‑
159908

技术实现思路

[0008]技术问题
[0009]然而，上述基于一般性的推荐方法的使用导致难以知道用户的真实意图。违背用户的意图的推荐可能导致用户对推荐系统的信任程度的降低。因此，存在用户将不会使用该服务的可能性。
[0010]由于这个原因，取决于每个用户的心理状态的内容的推荐已被提出(专利文献1和专利文献2)。然而，这些方法是实际上使用估计来进行推荐的方法，并且因此几乎没有科学依据。此外，要推荐的内容是基于传统的元信息而选择的。这导致难以推荐适合于每个用户的内容。
[0011]鉴于上述情况，本公开的目的是推荐适合于每个用户的内容。
[0012]问题的解决方案
[0013]一种根据本公开的实施例的内容推荐系统包括：
[0014]生命特征量生成器，所述生命特征量生成器：
[0015]获取时间顺序生命数据，所述时间顺序生命数据是由生命传感器连续地并且按时间顺序感测的用户的生命数据，并且
[0016]从所述时间顺序生命数据生成时间顺序生命特征量数据；
[0017]情绪估计计算器，所述情绪估计计算器从所述时间顺序生命特征量数据生成作为所述用户的情绪的估计值的估计情绪值；
[0018]推荐引擎，所述推荐引擎：
[0019]获取通过用户接口终端装置输入并且指示作为所述用户的目标的情绪的目标情
绪值，并且
[0020]从内容库选择用于从所述估计情绪值到达所述目标情绪值的内容；和
[0021]内容推荐部，所述内容推荐部将所选择的内容推荐给所述用户接口终端装置。
[0022]本实施例使得可以在更长时间段期间反映连续的并且按时间顺序的生命数据。这导致能够更精确地生成估计情绪值。因为估计情绪值更精确，所以能够选择更适合于从估计情绪值到达目标情绪值的内容。
[0023]在所述推荐引擎获取所述目标情绪值之前，
[0024]所述生命特征量生成器可以获取所述时间顺序生命数据以生成所述时间顺序生命特征量数据，并且
[0025]所述情绪估计计算器可以基于所述时间顺序生命特征量数据来生成所述估计情绪值。
[0026]在推荐引擎获取目标情绪值之前，生命特征量生成器获取时间顺序生命数据以生成时间顺序生命特征量数据，并且情绪估计计算器基于时间顺序生命特征量数据来生成估计情绪值。这使得与推荐引擎获取目标情绪值、然后时间顺序生命数据被获取以生成时间顺序生命特征量数据并且估计情绪值被生成的情况相比，可以在更长时间段期间反映连续的并且按时间顺序的生命数据。这导致能够更精确地生成估计情绪值。因为估计情绪值更精确，所以能够选择更适合于从估计情绪值到达目标情绪值的内容。
[0027]所述情绪估计计算器可以基于包括在所述时间顺序生命特征量数据中的最新生命特征量数据来生成所述估计情绪值，所述最新生命特征量数据是通过改变包括在所述时间顺序生命特征量数据中的先前生命特征量数据而获得的。
[0028]不仅最新生命特征量数据被输入到情绪估计计算器，而且时间顺序生命特征量数据(即，包括先前生命特征量数据)也被输入到情绪估计计算器。情绪估计计算器基于包括在时间顺序生命特征量数据中的最新生命特征量数据来生成估计情绪值，该最新生命特征量数据是通过改变包括在时间顺序生命特征量数据中的先前生命特征量数据而获得的。换句话说，情绪估计计算器生成用户的情绪的当前估计值，该值包括指示先前生命特征量数据已如何被改变为最新生命特征量数据的信息。换句话说，情绪估计计算器生成用户的情绪的当前估计值，该值包括指示在多个阶段中先前生命特征量数据已如何被改变的信息。这使得可以在更长时间段期间反映连续的并且按时间顺序的生命数据。这导致能够更精确地生成估计情绪值。
[0029]所述内容库可以在其中存储用于从多个不同估计情绪值中的每一个估计情绪值到达多个不同目标情绪值中的对应的一个目标情绪值的至少一条内容。
[0030]推荐引擎能够选择用于从估计情绪值到达目标情绪值的多条内容中的所有内容。
[0031]所述内容库可以具有包括所述多个不同估计情绪值和所述多个不同目标情绪值的二维矩阵的形式，并且
[0032]用于从所述多个不同估计情绪值中的每一个估计情绪值到达所述多个不同目标情绪值中的对应的一个目标情绪值的至少一条内容可以被登记在和与所述多个不同估计情绪值中的该一个估计情绪值和所述多个不同目标情绪值中的所述对应的一个目标情绪值对应的线的交叉点对应的部分中。
[0033]推荐引擎能够选择登记在和与估计情绪值和目标情绪值对应的线的交叉点对应
的部分中的多条内容中的所有内容。
[0034]所述推荐引擎可以从所述内容库选择多条内容，
[0035]所述内容推荐系统还可以包括：
[0036]上下文信息生成器，所述上下文信息生成器生成关于所述用户的上下文信息；和
[0037]上下文处理器，所述上下文处理器基于所述上下文信息将所选择的多条内容缩减(narrow down)到至少一条内容，并且
[0038]所述内容推荐部可以推荐通过所述缩减而获得的所述至少一条内容。
[0039]基于由上下文信息生成器生成的上下文信息，云服务器的上下文处理器将由推荐引擎选择的多条内容缩减到至少一条内容。通常，上下文处理器将多条内容缩减到一条内容。然而，上下文处理器可以将多条内容缩减到多条内容。
[0040]所述内容库可以在其中存储用于从多个不同估计情绪值中的每一个估计情绪值到达多个不同目标情绪值中的对应的一个目标情绪值的多条内容，
[0041]多条不同上下文信息中的各条不同上下文信息可以分别与所述多条内容中的各条内容相关联，并且
[0042]所述上下文处理器可以将所选择的多条内容缩减到所生成的上下文信息所关联的至少一条内容。
[0043]多条不同上下文信息中的各条不同上下文信息分别与登记在内容库中的多条内容中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种内容推荐系统，包括：生命特征量生成器，所述生命特征量生成器：获取时间顺序生命数据，所述时间顺序生命数据是由生命传感器连续地并且按时间顺序感测的用户的生命数据，并且从所述时间顺序生命数据生成时间顺序生命特征量数据；情绪估计计算器，所述情绪估计计算器从所述时间顺序生命特征量数据生成作为所述用户的情绪的估计值的估计情绪值；推荐引擎，所述推荐引擎：获取通过用户接口终端装置输入并且指示作为所述用户的目标的情绪的目标情绪值，并且从内容库选择用于从所述估计情绪值到达所述目标情绪值的内容；和内容推荐部，所述内容推荐部将所选择的内容推荐给所述用户接口终端装置。2.根据权利要求1所述的内容推荐系统，其中在所述推荐引擎获取所述目标情绪值之前，所述生命特征量生成器获取所述时间顺序生命数据以生成所述时间顺序生命特征量数据，并且所述情绪估计计算器基于所述时间顺序生命特征量数据来生成所述估计情绪值。3.根据权利要求1所述的内容推荐系统，其中所述情绪估计计算器基于包括在所述时间顺序生命特征量数据中的最新生命特征量数据来生成所述估计情绪值，所述最新生命特征量数据是通过改变包括在所述时间顺序生命特征量数据中的先前生命特征量数据而获得的。4.根据权利要求1所述的内容推荐系统，其中所述内容库在其中存储用于从多个不同估计情绪值中的每一个估计情绪值到达多个不同目标情绪值中的对应的一个目标情绪值的至少一条内容。5.根据权利要求4所述的内容推荐系统，其中所述内容库具有包括所述多个不同估计情绪值和所述多个不同目标情绪值的二维矩阵的形式，并且用于从所述多个不同估计情绪值中的每一个估计情绪值到达所述多个不同目标情绪值中的对应的一个目标情绪值的至少一条内容被登记在和与所述多个不同估计情绪值中的该一个估计情绪值和所述多个不同目标情绪值中的所述对应的一个目标情绪值对应的线的交叉点对应的部分中。6.根据权利要求1所述的内容推荐系统，其中所述推荐引擎从所述内容库选择多条内容，所述内容推荐系统还包括：上下文信息生成器，所述上下文信息生成器生成关于所述用户的上下文信息；和上下文处理器，所述上下文处理器基于所述上下文信息将所选择的多条内容缩减到至少一条内容，并且所述内容推荐部推荐通过所述缩减而获得的所述至少一条内容。7.根据权利要求6所述的内容推荐系统，其中
所述内容库在其中存储用于从多个不同估计情绪值中的每一个估计情绪值到达多个不同目标情绪值中的对应的一个目标情绪值的多条内容，多条不同上下文信息中的各条不同上下文信息分别与所述多条内容中的各条内容相关联，并且所述上下文处理器将所选择的多条内容缩减到所生成的上下文信息所关联的至少一条内容。8.根据权利要求1所述的内容推荐系统，其中从在所述内容被推荐之后获得的所述时间顺序生命特征量数据，所述情绪估计计算器生成作为所述用户的情绪的估计值的推荐后的估计情绪值，并且所述内容推荐系统还包括库更新部，所述库更新部通过将所推荐的内容登记在每个用户的所述内容库中作为用于从所述估计情绪值到达所述推荐后的估计情绪值的内容来为每个用户更新所述内容库。9.根据权利要求1所述的内容推荐系统，其中从在所述内容被推荐之后获得的所述时间顺序生命特征量数据，所述情绪估计计算器生成作为所述用户的情绪的估计值的推荐后的估计情绪值，所述推荐引擎从所述内容库进一步选择用于从所述推荐后的估计情绪值到达所述目标情绪值的内容，并且所述内容推荐部将进一步选择的内容推荐给所述用户接口终端装置。10.根据权利要求1所述的内容推荐系统，其中所述情绪估计计算器生成按时间次序获得的估计情绪值，并且所述推荐引擎从所述内容库选择用于从包括在所述按时间次序获得的估计情绪值中的最新估计情绪值到达所述目标情绪值的内容，所述最新估计情绪值是从包括在所述按时间次序获得的估计情绪值中的先前估计情绪值到达的。11.根据权利要求10所述的内容推荐系统，其中所述内容库在其中存储用于从包括在所述按时间次序获得的估计情绪值中的最新估计情绪值到达所述目标情绪值的至少一条内容，所述最新估计情绪值是从包括在所述按时间次序获得的估计情绪值中的先前估计情绪值到达的。12.根据权利要求10所述的内容推荐系统，其中所述内容库在其中存储用于从多个不同先前估计情绪值中的每一个先前估计情绪值到达多个不同最新估计情绪值中的对应的一个最新估计情绪值并且从所述多个不同最新估计情绪值中的所述对应的一个最新估计情绪值到达多个不同目标情绪值中的对应的一个目标情绪值的至少一条内容。13.根据权利要求12所述的内容推荐系统，其中所述内容库具有包括所述多个不同先前估计情绪值、所述多个不同最新估计情绪值和所述多个不同目标情绪值的三维矩阵的形式，并且用于从所述多个先前估计情绪值中的每一个先前估计情绪值到达所述多个最新估计情绪值中的对应的一个最新估计情绪值并且从所述多个最新估计情绪值中的所述对应的一个最新估计情绪值到达所述多个目标情绪值中的对应的一个目标情绪值的至少一条内容被登记在和与所述多个先前估计情绪值中的该一个先前估计情绪值、所述多个最新估计
情绪值中的所述对应的一个最新估计情绪值和所述多个目标情绪值中的所述对应的一个目标情绪值对应的线的交叉点对应的部分中。14.根据权利要求1所述的内容推荐系统，其中所述情绪估计计算器计算所述用户具有处于特定情绪状态的情绪的概率，并且将所述概率设定为所述估计情绪值。15.根据权利要求14所述的内容推荐系统，其中所述概率对应于通过量化所述用户具有处于所述特定情绪状态的情绪的状态而获得的值。16.根据权利要求14所述的内容推荐系统，其中所述情绪估计计算器计算作为所述用户具有处于第一特定情绪状态的情绪的概率的第一概率和作为所述用户具有处于第二特定情绪状态的情绪的概率的第二概率，并且基于所述第一概率和所述第二概率来生成所述估计情绪值。17.根据权利要求16所述的内容推荐系统，其中所述第一特定情绪状态是觉醒状态，所述第一概率是所述用户具有处于觉醒状态的情绪的概率，所述第二特定情绪状态是效价的愉快状态，并且所述第二概率是所述用户具有处于愉快状态的情绪的概率。18.根据权利要求14所述的内容推荐系统，其中所述用户接口终端装置显示目标输入用户接口，所述目标输入用户接口是为了使用户输入所述目标情绪值而显示的GUI，所述目标输入用户接口在其上在单轴方向上显示分别与处于所述特定情绪状态的高概率和低概率对应的多个不同区域，并且所述用户选择所述多个不同区域中的一个区域以将位于所述多个不同区域中的所选择的一个区域中的所述概率输入到所述用户接口终端装置作为所述目标情绪值。19.根据权利要求18所述的内容推荐...

【专利技术属性】
技术研发人员：胜原真央，
申请(专利权)人：索尼集团公司，
类型：发明
国别省市：