專利名稱：激勵用戶向用戶的聯(lián)系人推薦項目的推薦系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及激勵基于計算機的網(wǎng)絡(luò)的用戶向用戶的聯(lián)系人推薦項目的推薦系統(tǒng)、計算機實現(xiàn)的推薦方法、計算機可讀介質(zhì)和計算機程序。特別地，本發(fā)明涉及社交網(wǎng)絡(luò)中用戶認可的推薦。
背景技術(shù)：
推薦系統(tǒng)正在成為從諸如真實產(chǎn)品、在線文章、視頻內(nèi)容等大量在線可用項目中向用戶呈現(xiàn)用戶實際上很可能感興趣的產(chǎn)品和/或服務(wù)(即，項目)的流行工具。在這種情況下，歐洲專利說明書EP I 518 407 BI公開了一種用于改進推薦系統(tǒng)的性能的方法。通過依賴于用戶反饋更新相應(yīng)用戶配置文件，來改進推薦系統(tǒng)的性能。該方法僅接受不會使推薦系統(tǒng)的性能劣化的反饋，并通過錯誤率來測量推薦系統(tǒng)的性能。發(fā)現(xiàn)將使性能劣化的反饋，而不采用該反饋來改變用戶配置文件。EP I 518 407 BI中描述的推薦系統(tǒng)僅配置為直接向用戶傳送推薦。美國專利申請公開US2010/004247 IAl描述了一種用于管理電子廣告的介紹(referral)的軟件和硬件設(shè)施。該設(shè)施向介紹人提供廣告，并且應(yīng)該使得介紹人能夠?qū)V告轉(zhuǎn)發(fā)給接收者。期望該設(shè)施跟蹤接收者對轉(zhuǎn)發(fā)的廣告的響應(yīng)，例如，與廣告的交互。根據(jù)公開，該設(shè)施將基于接收者對廣告的響應(yīng)向介紹人提供獎勵和/或懲罰(disincentive)。國際專利申請公開W02006/104694描述了一種用于成員網(wǎng)絡(luò)中成員創(chuàng)建的廣告的系統(tǒng)。成員網(wǎng)絡(luò)的成員能向系統(tǒng)提交關(guān)于創(chuàng)建和發(fā)送廣告的請求，以便從系統(tǒng)接收支持。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種支持提供個人推薦的改進推薦系統(tǒng)。另外本發(fā)明的目的是提供一種對應(yīng)的計算機實現(xiàn)的推薦方法、`計算機可讀介質(zhì)和計算機程序。在本發(fā)明的第一方面，提出了一種推薦系統(tǒng)，用于激勵基于計算機的網(wǎng)絡(luò)的用戶向用戶的聯(lián)系人推薦項目，所述推薦系統(tǒng)包括:-到多個項目數(shù)據(jù)庫中的至少一個的接入，-用戶數(shù)據(jù)庫，配置為存儲多個用戶配置文件，其中各個用戶配置文件包括:-到聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫的至少一個鏈路，所述聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫將用戶的聯(lián)系人關(guān)聯(lián)到推薦項目，其中各個聯(lián)系人被關(guān)聯(lián)到多個推薦項目，用戶已將所述多個推薦項目中的每一個推薦給所述各個聯(lián)系人，-喜歡程度確定器，配置為基于推薦項目來確定對于來自所述多個項目數(shù)據(jù)庫之一的特定項目的第一喜歡程度，-自動裝置形式的推薦引擎，所述推薦引擎包括:-信號發(fā)生器，配置為生成電子建議信號，-發(fā)送器，配置為如果所述第一喜歡程度超過固定級別，則向各個用戶發(fā)送生成的電子建議信號，該電子建議信號表示所述各個用戶的各個聯(lián)系人對所述特定項目的潛在興趣。本發(fā)明包括認識到傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)(例如EP I 518 407 BI中公開的)僅配置為直接向用戶發(fā)送對于特定項目的推薦。然而，相比于用戶對推薦系統(tǒng)的信任，用戶一般更信任他的聯(lián)系人/朋友。聯(lián)系人/朋友所作的從用戶到他的聯(lián)系人/朋友之一的推薦通常在重要性和相關(guān)性上比機器所作的推薦得到更高的評價，而不管實際推薦多么準確或相關(guān)。發(fā)明人已認識到廣告商日益面臨擁擠的廣告空間，其中消費者注意力在越來越多的裝滿商業(yè)消息的通道之間散布。在廣告商爭取觀眾注意力的時候，用戶正在習(xí)慣于選擇要看什么和讀什么，他們不能容忍他們不感興趣的廣告。發(fā)明人還已發(fā)現(xiàn)個人推薦能幫助廣告商影響并得到用戶的注意，同時個人推薦能滿足過濾出不想要的信息并且獲得對用戶重要的項目的推薦的用戶需求?，F(xiàn)在能向廣告商提供技術(shù)上實現(xiàn)個人推薦的激勵的本發(fā)明的第一方面的推薦系統(tǒng)。本發(fā)明的推薦系統(tǒng)的一個優(yōu)點是總體上避免了直接向用戶發(fā)送推薦，而是向用戶發(fā)送電子建議，建議用戶向他的聯(lián)系人之一推薦特定項目。因此，推薦系統(tǒng)利用技術(shù)手段向廣告商傳達了個人推薦(特別是高度有效的廣告)的優(yōu)點。通過提供半自動方案，允許用戶控制最后步驟(即:實際上發(fā)送推薦)，而其他事情(特別是發(fā)送電子建議信號，也就是說:激勵)完全自動發(fā)生，推薦系統(tǒng)促進了用戶之間或者相應(yīng)地在用戶和聯(lián)系人之間的通信。推薦系統(tǒng)因此在技術(shù)上以諸如e-mail或其他電子視覺提示的電子通知信號的形式引起了個人推薦的散布。特別地，本發(fā)明提供了支持發(fā)現(xiàn)用戶不喜歡、但是他的朋友/聯(lián)系人之一可能感興趣的那些內(nèi)容項目的技術(shù)手段。例如，喜歡程度確定器通過將項目與聯(lián)系人的配置文件、特別是基于用戶早期向此聯(lián)系人推薦的項目的配置文件進行比較，來確定第一喜歡程度。換句話說，建議用戶(用戶A)向聯(lián)系人(用戶B)推薦項目，其中該建議基于用戶A已隱含地創(chuàng)建的用戶B的配置文件，即基于用戶A已為用戶B所作的早期推薦。僅當(dāng)相似度(即，喜歡程度)足夠大時，才發(fā)送建議信號。喜歡程度表示基于用戶具有的各個聯(lián)系人的配置文件的、所述各個聯(lián)系人的潛在興趣。因此，根據(jù)用戶具有的該聯(lián)系人的聯(lián)系人配置文件推斷出該聯(lián)系人可能對特定項目感興趣或喜歡該特定項目?？梢曰谠缙谑占臄?shù)據(jù)，通過計算相似程度，來確定項目的喜歡程度(即，潛在興趣)。因此喜歡程度是通過技術(shù)系統(tǒng)確定的屬性。在優(yōu)選實施方式中，推薦引擎耦接到喜歡程度確定器。在此實施方式中，喜歡程度確定器包括比較器，用于將所確定的特定項目的第一喜歡程度與固定級別進行比較，并生成比較結(jié)果信號。喜歡程度確定器配置為如果比較結(jié)果信號表示確定的第一喜歡程度大于或等于固定級別，則利用比較結(jié)果信號觸發(fā)推薦引擎的信號發(fā)生器。例如，比較結(jié)果信號是二進制信號，其中肯定比較結(jié)果信號(例如邏輯“I”)表示確定的第一喜歡程度大于或等于固定級別，而否定比較結(jié)果信號(例如邏輯“O”)表示另外的情況。接收到這種肯定比較結(jié)果信號時，信號發(fā)生器生成包括特定項目的項目標識和各聯(lián)系人的聯(lián)系人標識的電子建議信號。例如，該電子建議信號定義標識各個聯(lián)系人和特定項目的視覺提示。生成電子建議信號之后，信號發(fā)生器觸發(fā)發(fā)送器向用戶發(fā)送生成的電子建議信號。

推薦系統(tǒng)能應(yīng)用于使能因特網(wǎng)的電視機、包括視頻和音樂服務(wù)的因特網(wǎng)服務(wù)、基于計算機的網(wǎng)絡(luò)(特別是社交網(wǎng)絡(luò))、在線廣告系統(tǒng)、廣告管理系統(tǒng)、個人視頻錄像機、機頂盒、和包括便攜式音頻系統(tǒng)的音頻系統(tǒng)。本發(fā)明的推薦系統(tǒng)激勵基于計算機的網(wǎng)絡(luò)(例如類似facebook.com或衍生物的社交網(wǎng)絡(luò))的用戶通過向各個用戶發(fā)送對應(yīng)的電子建議信號，而向用戶的聯(lián)系人推薦項目。在本發(fā)明說明書范圍內(nèi)，詞語“項目”指推薦系統(tǒng)和/或基于計算機的網(wǎng)絡(luò)的用戶進行評級并且交互的真實或虛擬對象。項目例如可以是視頻內(nèi)容、廣告、在線文章、網(wǎng)頁、物理或虛擬產(chǎn)品(例如書、DVD、電子產(chǎn)品、電視節(jié)目、雜志訂閱)，基本上包括因特網(wǎng)上可用的一切。這些項目登記或者相應(yīng)地存儲在推薦系統(tǒng)接入的諸如amazon, com或youtube, com的多個項目數(shù)據(jù)庫中的至少一個中。項目數(shù)據(jù)庫例如可以是靜態(tài)項目數(shù)據(jù)庫，類似于例如amazon, com或youtube, com或nytimes.com的產(chǎn)品或服務(wù)提供商的數(shù)據(jù)庫。項目數(shù)據(jù)庫也可以是動態(tài)項目數(shù)據(jù)庫。特別地，這種動態(tài)項目數(shù)據(jù)庫可以是用戶數(shù)據(jù)庫的特定用戶的因特網(wǎng)瀏覽器中當(dāng)前顯示的多個項目。推薦系統(tǒng)優(yōu)選地包括到多個項目數(shù)據(jù)庫的接入。“項目”也可指項目組?！疤囟椖俊笔强赡芙ㄗh用戶推薦給聯(lián)系人的項目。舉例來講，特定項目可以是已經(jīng)添加到多個項目數(shù)據(jù)庫之一的項目、已經(jīng)被各個用戶評級的項目、已經(jīng)推薦給用戶的項目、或者用戶瀏覽時或作為基于關(guān)鍵字的搜索的結(jié)果已經(jīng)找到的項目。在本發(fā)明的說明書范圍內(nèi)，詞語“聯(lián)系人”和“朋友”用作同義詞。在一方面，即，當(dāng)用戶向他的朋友/聯(lián)系人之一發(fā)送對于項目的推薦時，這兩個詞都指與用戶具有某種關(guān)系的人。例如，在facebook.com內(nèi)，該人稱為“朋友”。在用戶計算機的本機地址簿中，這種人稱為“聯(lián)系人“。從技術(shù)上來講，相對于聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫，這兩個詞都指關(guān)于這種人的對應(yīng)的聯(lián)系人信息。聯(lián)系人如此通過其聯(lián)系人信息標識。特別地，應(yīng)該理解，聯(lián)系人也可以是基于計算機的網(wǎng)絡(luò)的用戶，并且可以利用對應(yīng)的用戶配置文件在推薦系統(tǒng)的用戶數(shù)據(jù)庫中登記聯(lián)系人。此外，在本發(fā)明說明書范圍內(nèi)，從用戶到他的聯(lián)系人/朋友之一的 推薦也稱為“個人推薦”。應(yīng)該理解，這種個人推薦通常通過發(fā)送對應(yīng)電子消息來發(fā)生。用戶數(shù)據(jù)庫包括至少到聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫的鏈路，聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫列出用戶的聯(lián)系人，并將每個聯(lián)系人關(guān)聯(lián)到多個推薦項目，所述多個推薦項目中的每個已被用戶推薦給各個聯(lián)系人，因此在本發(fā)明說明書范圍內(nèi)稱為“推薦項目”。聯(lián)系人(即:聯(lián)系人信息)與推薦項目(即:指定推薦項目的信息)之間的關(guān)聯(lián)能實現(xiàn)為使得例如以表的形式在聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫中列出聯(lián)系人和相應(yīng)推薦項目。關(guān)聯(lián)也能實現(xiàn)為使得聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫包括各個用戶的聯(lián)系人的列表、和指向聯(lián)系人的配置文件(也可以是如上所述的用戶配置文件)的對應(yīng)鏈路的列表。于是聯(lián)系人配置文件包含已從用戶向聯(lián)系人推薦的各個推薦項目。聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫包含表達另一用戶對聯(lián)系人(也可以是基于計算機的網(wǎng)絡(luò)的用戶)的觀點的信息，并將該信息傳送到推薦系統(tǒng)。用戶向其聯(lián)系人之一推薦特定項目的事實揭露了用戶關(guān)于該聯(lián)系人的特定偏好的知識。推薦系統(tǒng)標識此知識，并使用其用于自動激勵個人推薦。詞語“到聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫的至少一個鏈路”應(yīng)理解為:在一個實施方式中，用戶數(shù)據(jù)庫還配置為包括聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫自己。在另一實施方式中，聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫存儲在別處。在后一情況下，用戶數(shù)據(jù)庫包括到聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫的鏈路。
用戶的聯(lián)系人可以是用戶的本機地址簿的聯(lián)系人，或者類似于facebook.com或linkedin.com的社交網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)系人，或者以某種方式連接到各個用戶的其他用戶。推薦系統(tǒng)的喜歡程度確定器可以是本領(lǐng)域技術(shù)人員已知的標準喜歡程度確定器?；谕扑]項目確定對于特定項目的喜歡程度通常是指確定依賴于特定項目與推薦項目之間的相似度的值，該值指示聯(lián)系人可能喜歡該特定項目的程度。喜歡程度確定器例如配置為利用與項目有關(guān)的可用元數(shù)據(jù)，因此優(yōu)選地配置為接入包含項目相關(guān)元數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫。喜歡程度確定器也能利用協(xié)調(diào)過濾。基于元數(shù)據(jù)的標準喜歡程度確定器例如根據(jù)Lecture Notes in Computer Science, 2005，Volume3538/2005, 317-326，DO1:10.1007/11527886_41 中 V.Pronk 等人的“Incorporating confidence in a naive Bayesian classifier，，而為人所知?；趨f(xié)同過濾的標準喜歡程度確定器例如根據(jù)Communications of theACM archive, Volume35, Issuel2(December1992), Special issue on informationfiltering, Pages:61 - 70, Year of Publication:1992, ISSN:0001_0782 中 D.Goldberg 等人的“Using collaborative filtering to weave an information tapestry，，而為人所知。如果第一喜歡程度超過固定級別，則推薦引擎的發(fā)送器向各個用戶發(fā)送生成的電子建議信號。從而，鼓勵用戶向他的聯(lián)系人中很可能對特定項目感興趣的一個聯(lián)系人發(fā)送建議。電子建議信號能采用電子消息的形式，例如e-mail或電子視覺提示或電子書面通知。這種消息可在各用戶瀏覽因特網(wǎng)時顯現(xiàn)給用戶。各用戶的因特網(wǎng)瀏覽器可配備有對應(yīng)的插件。固定級別例如可以是固定閾值，或者另外地，固定級別是確定的多個第一喜歡程度的當(dāng)前均值，所述多個第一喜歡程度中的每個屬于各個用戶的聯(lián)系人之一。在后一情況下，推薦系統(tǒng)配置為選擇應(yīng)被提供電子建議信號的最小數(shù)目的用戶，即，其聯(lián)系人呈現(xiàn)了較高第一喜歡程度的那些用戶。推薦系統(tǒng)配置為通過選擇被視為有影響力的用戶的這種用戶來精簡選擇的最小數(shù)目的用戶也是優(yōu)選的。這些用戶可以是具有相對高數(shù)目的聯(lián)系人的用戶、和/或頻繁發(fā)送個人推薦的用戶、和/或關(guān)聯(lián)的聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫最近已被更新的用戶。為了確定這些有影響力的用戶，推薦系統(tǒng)優(yōu)選地適用于實現(xiàn)R.Gosh等人的“PredictingInfluential users in Online Social Networks，，，Proceedings of KDD workshop onSocial Network Analysis (SNA-KDD), Washington DC, USA, 2010 描述的方法。下面，描述本發(fā)明的第一方面的推薦系統(tǒng)的另外實施方式。另外實施方式的附加特征可彼此組合以生成其他實施方式，只要它們未被明確地描述為彼此代替即可。在特別優(yōu)選的實施方式中，推薦系統(tǒng)包括配置為檢測用戶數(shù)據(jù)庫的各個用戶已向他的聯(lián)系人之一推薦項目的推薦檢測器，其中推薦系統(tǒng)配置為依賴于該推薦來更新聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫。因此，降低了電子建議信號錯放的可能性。應(yīng)該理解，推薦系統(tǒng)優(yōu)選地配置為更新已從用戶接收推薦的聯(lián)系人，并更新尚未接收到推薦的聯(lián)系人。這允許提供聯(lián)系人的更精確的觀點，因此提供電子建議信號的改進布置。因此，優(yōu)選地，推薦系統(tǒng)配置為如果在所述電子建議信號上未發(fā)生推薦，則向聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫添加未推薦項目，并將這些項目標記為“未推薦的”，因為建議了推薦這些項目，但用戶未進行推薦。 優(yōu)選地，推薦系統(tǒng)配置為依賴于已被提供電子建議信號的用戶實際上是否向他的聯(lián)系人推薦特定項目，來更新聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫。如果用戶向聯(lián)系人推薦項目，則推薦系統(tǒng)將推薦項目添加到聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫，并對已接收個人推薦的相應(yīng)聯(lián)系人進行肯定評級。如果在接收到電子建議信號時未發(fā)生推薦，則推薦系統(tǒng)將未推薦項目添加到聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫，并對未接收個人推薦的相應(yīng)聯(lián)系人進行否定評級。在此實施方式中，推薦系統(tǒng)因此配置為生成用戶對他們各自聯(lián)系人的更精確的觀點，因此，電子建議信號可以分布，使得隨后個人推薦的機會增加。優(yōu)選地，推薦系統(tǒng)包括被配置為檢測用戶數(shù)據(jù)庫的各個用戶已對項目評級的評級檢測器，其中喜歡程度確定器和推薦引擎采用所述評級的項目作為所述特定項目。如果評級的項目已被肯定評級，則此實施方式特別優(yōu)選。在此實施方式中，推薦系統(tǒng)識別出用戶已對項目評級，如果喜歡程度確定器基于用戶已向他的聯(lián)系人之一推薦的推薦項目而確定被評級的項目具有高喜歡程度，則建議用戶向他的聯(lián)系人之一推薦評級的項目。還優(yōu)選的是，推薦系統(tǒng)包括配置為檢測新項目已添加到多個項目數(shù)據(jù)庫之一的項目檢測器，其中喜歡程度確定器和推薦引擎采用所述新項目作為特定項目。例如，如果amazon, com上可獲得新書，則推薦系統(tǒng)檢查_最終在已向用戶推薦該新書之后_該書對于用戶數(shù)據(jù)庫鏈接到的或者可以是推薦系統(tǒng)的用戶數(shù)據(jù)庫的部分的、聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫中列出的聯(lián)系人之一是否呈現(xiàn)出足夠高的喜歡程度。如果滿足此標準，則推薦系統(tǒng)的發(fā)送器向用戶發(fā)送電子建議信號。因此，新項目的廣告商能通過使用本發(fā)明的推薦系統(tǒng)而利用基于個人的推薦。應(yīng)該理解，在優(yōu)選實施方式中，推薦系統(tǒng)包括配置為實現(xiàn)上述評級檢測器、項目檢測器和推薦檢測器的功能的單個檢測器。在推薦系統(tǒng)的一個實施方式中，用戶數(shù)據(jù)庫附加地包括關(guān)于用戶針對項目的偏好的用戶相關(guān)信息，并且該信號發(fā)生器配置為依賴于各個用戶的用戶相關(guān)信息來生成電子建議信號。

此實施方式具有如下優(yōu)點:推薦系統(tǒng)特別能激勵用戶向他的聯(lián)系人之一推薦他自己感興趣的這種特定項目。結(jié)果，實際推薦更個性化，因此更有效。因此，特別地，推薦系統(tǒng)建議推薦與推薦項目具有特定相似度并且潛在推薦者與之具有特定個人關(guān)系的這種項目。因此用戶向他的聯(lián)系人作出的實際推薦非常到位，因為首先:聯(lián)系人很可能對推薦項目感興趣，其次:推薦用戶與他推薦的特定項目具有個人關(guān)系。在此實施方式中，推薦系統(tǒng)的用戶數(shù)據(jù)庫具有其中用戶數(shù)據(jù)庫附加地包括關(guān)于用戶針對項目的偏好的用戶相關(guān)信息的一部分。例如，用戶數(shù)據(jù)庫的該部分實現(xiàn)為使得其將用戶的項目關(guān)聯(lián)到用戶評級，例如數(shù)字評級。關(guān)于用戶針對項目的偏好的用戶相關(guān)信息也能基于元數(shù)據(jù)。例如，推薦系統(tǒng)識別出特定用戶頻繁訪問特定主頁，例如呈現(xiàn)特定項目組(例如移動電話)，則用戶配置文件的該部分的用戶相關(guān)信息可以聲稱各個用戶對該特定項目組感興趣。在以上意義上，此實施方式的用戶數(shù)據(jù)庫可包括單個用戶的多個用戶配置文件:基于關(guān)于單個用戶針對項目的偏好的用戶相關(guān)信息的第一配置文件(用戶配置文件)，第一用戶配置文件表達推薦系統(tǒng)對該單個用戶的觀點；多個第二配置文件，所述多個第二配置文件中的每一個包含表達另一用戶對該單個用戶的觀點的信息。用戶向其聯(lián)系人之一推薦特定項目的事實揭露了用戶關(guān)于該聯(lián)系人的特定偏好的知識。推薦系統(tǒng)標識此知識，并使用該知識用于自動激勵進一步個人推薦。在優(yōu)選實施方式中，推薦系統(tǒng)配置為依賴于用戶評級來更新各個用戶的用戶相關(guān)信息。如以上所闡述的，用戶數(shù)據(jù)庫的各用戶配置文件能包括通過個人數(shù)字評級關(guān)聯(lián)項目的第一表，用于存儲關(guān)于用戶針對項目的偏好的用戶相關(guān)信息。另選地或附加地，關(guān)于用戶偏好的用戶相關(guān)信息能表示用戶對項目組的興趣或不關(guān)心，或者與特定項目組的其他個人關(guān)系。應(yīng)該理解，詞語“表”通常不按文字意義解釋，而是按功能意義解釋。第一表的技術(shù)功能是將項目關(guān)聯(lián)到關(guān)于用戶針對項目的偏好的用戶相關(guān)信息。能通過本領(lǐng)域技術(shù)人員已知的任何其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)關(guān)聯(lián)，而不一定以第一表的形式實現(xiàn)。在推薦系統(tǒng)的另一實施方式中，喜歡程度確定器配置為基于關(guān)于針對項目的個人偏好的用戶相關(guān)信息，來確定對于來自所述多個項目數(shù)據(jù)庫之一的所述特定項目的第二喜歡程度，所述發(fā)送器附加地配置為依賴于所述第二喜歡程度向用戶數(shù)據(jù)庫的各個用戶發(fā)送電子推薦信號，其中所述電子推薦信號表示所述特定項目對所述各個用戶的可用性。應(yīng)該理解，第一喜歡程度和第二喜歡程度能彼此相等或不同，詞語“第一”和“第二”的使用不應(yīng)指示各個幅度，而是用于在言語上區(qū)分這兩種喜歡程度。電子推薦信號能采用電子消息的形式，例如e-mail或電子視覺提示或電子書面通知。在此實施方式中，推薦系統(tǒng)附加地提供傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)的功能，即:從機器向基于計算機的網(wǎng)絡(luò)的用戶發(fā)送對于特定項目的直接推薦。在一個實施方式中，喜歡程度確定器基于元數(shù)據(jù)確定第一程度和/或第二喜歡程度。在另一實施方式中，喜歡程 度確定器基于協(xié)同過濾確定第一喜歡程度和/或第二喜歡程度。在優(yōu)選實施方式中，推薦系統(tǒng)包括到多個基于計算機的網(wǎng)絡(luò)中的至少一個的第二接入，用于更新聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫的聯(lián)系人列表。如以上所闡述的，一個特定用戶的聯(lián)系人可以是該特定用戶在facebook.com或類似社交網(wǎng)絡(luò)上具有的聯(lián)系人。另選地或附加地，特定用戶的聯(lián)系人是存儲在該特定用戶的計算機上的本機地址簿的聯(lián)系人，其中用戶的計算機可以是臺式計算機、筆記本、移動電話或任何其他個人數(shù)字助理。在后一優(yōu)選實施方式中，推薦系統(tǒng)配置為記錄哪些項目已被用戶數(shù)據(jù)庫的用戶和聯(lián)系人評級、接收或看到。在此實施方式中，推薦引擎配置為如果應(yīng)該由各個用戶推薦給各個聯(lián)系人的特定項目已被所述各個聯(lián)系人評級、接收或看到或者被所述各個用戶推薦，則避免向所述各個用戶發(fā)送電子建議信號。因此，避免了已評級、接收或看到項目或者已推薦項目的聯(lián)系人不接收對于同一項目的進一步推薦。在本發(fā)明的第二方面，提出了一種激勵基于計算機的網(wǎng)絡(luò)的用戶向用戶的聯(lián)系人推薦項目的計算機實現(xiàn)的推薦方法。所述計算機實現(xiàn)的推薦方法包括以下步驟:-建立到多個項目數(shù)據(jù)庫中的至少一個的接入，-存儲多個用戶配置文件，其中各個用戶配置文件包括:-到聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫的至少一個鏈路，所述聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫將用戶的聯(lián)系人關(guān)聯(lián)到推薦項目，其中各個聯(lián)系人被關(guān)聯(lián)到多個推薦項目，用戶已將所述多個推薦項目中的每一個推薦給所述各個聯(lián)系人，-基于推薦項目來確定對于來自所述多個項目數(shù)據(jù)庫之一的特定項目的第一喜歡程度，-生成電子建議信號,和-如果所述第一喜歡程度超過固定級別，則向所述各個用戶發(fā)送生成的電子建議信號，該電子建議信號表示所述各個用戶的各個聯(lián)系人對所述特定項目的潛在興趣。在本發(fā)明的第三方面，提出了一種計算機可讀介質(zhì)，上面包括有計算機可讀代碼部件，所述計算機可讀程序代碼部件可操作為促使可編程系統(tǒng)在運行所述計算機可讀代碼部件時執(zhí)行如權(quán)利要求13所述的推薦方法。在本發(fā)明的第四方面，提出了一種計算機程序，該計算機程序具有可運行代碼，當(dāng)在計算機上運行時促使該計算機執(zhí)行權(quán)利要求13的推薦方法。應(yīng)該理解，本發(fā)明的第一方面的推薦系統(tǒng)、本發(fā)明的第二方面的推薦方法、本發(fā)明的第三方面的計算機可讀介質(zhì)以及本發(fā)明的第四方面的計算機程序具有相似和/或相同的特別是如從屬權(quán)利要求2到12中限定的優(yōu)選實施方式。本發(fā)明的這些方面和其他方面將通過這里和之后描述的實施方式變得明顯，并且參照這里和之后描述的實施方式進行例示。


在下面的圖中:
圖1示意性且示例性地示出根據(jù)本發(fā)明的第一方面的推薦系統(tǒng)的表示，圖2示意性且示例性地示出根據(jù)本發(fā)明的第二方面的計算機實現(xiàn)的推薦方法的第一實施方式的表不，圖3示意性且示例性地示出根據(jù)本發(fā)明的第二方面的計算機實現(xiàn)的推薦方法的第二實施方式的表不，以及圖4示意性且示例性地示出根據(jù)本發(fā)明的第二方面的計算機實現(xiàn)的推薦方法的第三實施方式的表不。
具體實施例方式圖1示意性且示例性地示出用于激勵基于計算機的網(wǎng)絡(luò)110的用戶199向用戶199的聯(lián)系人198推薦項目(例如項目II)的推薦系統(tǒng)100的第一實施方式的表不。推薦系統(tǒng)100包括到項目數(shù)據(jù)庫125的接入120。項目數(shù)據(jù)庫登記或者分別存儲
多個項目1、I1、...。推薦系統(tǒng)100還包括用于存儲多個用戶配置文件140-A.....140-Z
的用戶數(shù)據(jù)庫140、用于確定第一喜歡程度164的喜歡程度確定器160、以及自動裝置形式的推薦引擎180，推薦引擎180包括信號發(fā)生器182和發(fā)送器184。發(fā)送器184配置為向用戶199發(fā)送生成的電子建議信號186，其中所述電子建議信號表示聯(lián)系人198對特定項目II的潛在興趣。在肯定情況下，用戶199在接收到電子建議信號186時向聯(lián)系人198發(fā)送對于項目II的推薦188。推薦系統(tǒng)100的用于存儲用戶A...Z的多個用戶配置文件140-A、...140-Z的用戶數(shù)據(jù)庫140為每個用戶存儲關(guān)于用戶針對項目的偏好的用戶相關(guān)信息以及聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫144，聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫144將聯(lián)系人a、b、...關(guān)聯(lián)到多個推薦項目1、II，其中各個聯(lián)系人(例如聯(lián)系人a)被關(guān)聯(lián)到多個推薦項目1、II (例如已被用戶推薦給該各個聯(lián)系人的項目
II)。用戶配置文件140-A.....140-Z還包括將項目(1、11、...)關(guān)聯(lián)到個人數(shù)字評級的第
一表142，用于存儲關(guān)于用戶針對項目的偏好的用戶相關(guān)信息。例如，用戶A用數(shù)值3對項目I評級，而用數(shù)值5對項目II評級。數(shù)值能表示喜歡程度:對于特定項目的評級越高，用戶越喜歡該特定項目。此外，用戶配置文件140-A示出用戶A已將項目II推薦給了聯(lián)系人a，并且將項目I推薦給了聯(lián)系人b。剩余用戶配置文件以相同或相似的方式建立。因此，推薦系統(tǒng)100的用戶數(shù)據(jù)庫125包括單個用戶的多個用戶配置文件:基于關(guān)于單個用戶針對項目的偏好的用戶相關(guān)信息的第一配置文件(第一表142)，該第一用戶配置文件表達推薦系統(tǒng)對該單個用戶的觀點；以及多個第二配置文件，每個第二配置文件表達另一用戶對該單個用戶的觀點(多個聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫144)。推薦系統(tǒng)100還包括檢測器190。檢測器190配置為檢測新項目已添加到項目數(shù)據(jù)庫125和/或檢測用戶199已對特定項目評級。如果新項目已添加到項目數(shù)據(jù)庫125或用戶199已對項目評級，則喜歡程度確定器160基于圖1中的聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫144的右列列出的推薦項目，來確定對于添加/評級的項目(下面稱為特定項目)的第一喜歡程度。因此，喜歡程度確定器包括到用戶數(shù)據(jù)庫的接入162。

推薦引擎180的信號發(fā)生器182配置為生成電子建議信號186。只有那些具有高于固定級別的喜歡程度并且可能的推薦者(即用戶199)與之具有特定個人關(guān)系的項目應(yīng)該被推薦系統(tǒng)100建議推薦。否則，用戶199對聯(lián)系人189作出的推薦188將被錯放(聯(lián)系人198對推薦項目不感興趣)或者將不是個人的(用戶199與他推薦的項目不具有個人關(guān)系)。推薦系統(tǒng)100還包括到基于計算機的網(wǎng)絡(luò)110 (例如可以是社交網(wǎng)絡(luò))的第二接入195，允許推薦系統(tǒng)100利用各個用戶的聯(lián)系人來更新聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫。推薦系統(tǒng)100還配置為依賴于用戶199作出的用戶評級并且依賴于用戶199發(fā)送到聯(lián)系人198的推薦，而更新第一表142和聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫144。喜歡程度確定器160附加地配置為基于第一表142中列出的項目，來確定對于數(shù)據(jù)庫125的特定項目的第二喜歡程度。如果第二喜歡程度166超過第二固定級別，則推薦引擎180的發(fā)送器184向用戶199發(fā)送電子建議信號186。然而，應(yīng)該理解，推薦引擎的主要功能是向用戶199發(fā)送所述電子建議信號，并且該主要功能可在不具備向用戶199發(fā)送直接推薦信號的可選特征的情況下實現(xiàn)。下面，描述推薦系統(tǒng)的一些可能的操作機制:當(dāng)用戶A向他的聯(lián)系人b發(fā)送對于項目IV的推薦時,推薦系統(tǒng)100關(guān)聯(lián)對于項目IV的肯定評級和聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫144中的聯(lián)系人b，并按照此方式構(gòu)建用戶A看到的對于聯(lián)系人b的配置文件。假設(shè)用戶A已決定向聯(lián)系人b推薦項目IV，因為用戶A知道他的聯(lián)系人b的偏好。隨后，當(dāng)用戶A對類似于項目IV的項目VI作出肯定評級時，即:第一喜歡程度高于固定級別時，推薦系統(tǒng)100建議用戶A向聯(lián)系人b發(fā)送關(guān)于項目VI的推薦，因此激勵用戶的推薦的病毒性散播。推薦系統(tǒng)100能直接向聯(lián)系人B發(fā)送關(guān)于項目VI的推薦，但是如果項目VI被朋友認可，則將更能說服聯(lián)系人B獲取項目VI。因此，不直接向用戶給出對于項目的推薦，而是當(dāng)可能時，根據(jù)屬于第一用戶的社交網(wǎng)絡(luò)的另一用戶的配置文件選擇該另一用戶，并且提示該另一用戶向他的聯(lián)系人建議項目。當(dāng)用戶A對項目評級時，推薦系統(tǒng)100根據(jù)評級來更新他的個人配置文件140-A。這允許推薦系統(tǒng)100獲知A的偏好并提供相關(guān)推薦。為了激勵病毒性活動，推薦系統(tǒng)100首先經(jīng)由第二接入195取得用戶A的朋友/聯(lián)系人。對于A的每個聯(lián)系人，喜歡程度確定器160基于存儲在聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫144中的推薦項目，即:基于用戶A看到的聯(lián)系人配置文件，來確定對于特定項目的第一喜歡程度?；诘谝幌矚g程度，選擇關(guān)聯(lián)到呈現(xiàn)足夠高的第一喜歡程度(例如，基于固定閾值)的推薦項目的聯(lián)系人。另選地，選擇具有最高第一喜歡程度的最小數(shù)目的聯(lián)系人。如上所述，推薦系統(tǒng)100通過選擇被視為有影響力的這種聯(lián)系人來精簡聯(lián)系人的數(shù)目也是可能的。推薦系統(tǒng)100然后建議選擇的用戶A向這些聯(lián)系人發(fā)送對于特定項目的推薦。用戶A然后決定他實際上想向哪些聯(lián)系人發(fā)送對于特定項目的推薦。推薦系統(tǒng)100更新用戶A看到的這些聯(lián)系人的配置文件，即:聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫144，相應(yīng)地:如果用戶A實際上向他的聯(lián)系人/朋友發(fā)送建議，則利用對于該特定項目的肯定評級，來更新“A看到的”該朋友的配置文件，如果用戶A實際上不向他的聯(lián)系人/朋友發(fā)送建議，則利用對于該特定項目的否定評級，來更新“A看到的”該朋友的配置文件。當(dāng)新項目X添加到項目數(shù)據(jù)庫125時，推薦系統(tǒng)100基于用戶配置文件
140-A.....140-Z，來選擇可能喜歡新項目X的用戶集。隨后，向他們推薦新項目X。無論選
擇的用戶是否將實際上提供對于新項目X的評級，推薦系統(tǒng)100都經(jīng)由第二接入195從選擇的用戶的社交網(wǎng)絡(luò)取得每個選擇的用戶的聯(lián)系人。從而，推薦系統(tǒng)100維持已接收對于新項目X的通知/推薦/建議的用戶的列表，以便防止向同一用戶呈現(xiàn)兩次同一項目。如果附加地各個第一喜歡程度超過固定級別，則推薦系統(tǒng)100然后建議首先被提供系統(tǒng)推薦的用戶向其他聯(lián)系人個人地推薦新項目X。圖2以通常方式示例性示出例示用于激勵基于計算機的網(wǎng)絡(luò)的用戶向用戶的聯(lián)系人推薦項目的計算機實現(xiàn)的推薦方法200的實施方式的流程圖。在計算機實現(xiàn)的方法200的第一實施方式的第一步驟210，建立到多個項目數(shù)據(jù)庫之一的接入。在第二步驟220，存儲多個用戶配置文件，其中各個用戶配置文件包括:-到聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫的至少一鏈路，所述聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫將用戶的聯(lián)系人關(guān)聯(lián)到推薦項目，其中各個聯(lián)系人被關(guān)聯(lián)到多個推薦項目，用戶已將所述多個推薦項目中的每一個推薦給所述各個聯(lián)系人。在第三步驟230，基于推薦項目來確定對于來自多個項目數(shù)據(jù)庫之一的特定項目的第一喜歡程度。在第四步驟240，生成電子建議信號。在第五步驟250，如果第一喜歡程度超過固定級別，則向用戶數(shù)據(jù)庫的各個用戶發(fā)送生成的電子建議信號。該電子建議信號表示所述各個用戶的各個聯(lián)系人對特定項目的潛在興趣。圖3和4示出本發(fā)明的第二方面的計算機實現(xiàn)的推薦方法的更具體的實現(xiàn)。圖3示出本發(fā)明的第二方面的計算機實現(xiàn)的推薦方法的第二實施方式。在第一步驟，檢測用戶A已對項目II進行了評級。然后，根據(jù)用戶A的評級，來更新他的配置文件。這對應(yīng)于更新圖1所示的第一表142，并允許獲知用戶A的偏好，并向他提供相關(guān)推薦。為了激勵個人推薦，取得用戶A的聯(lián) 系人。對于用戶A的每個聯(lián)系人，利用用戶A看到的聯(lián)系人配置文件，來對項目II打分。這種意義上的打分是指基于用戶A已向他的聯(lián)系人推薦的推薦項目來確定對于項目II的第一喜歡程度?；谠摲謹?shù)，即:基于第一喜歡程度，選擇例如基于固定閾值的具有足夠高的分數(shù)/第一喜歡程度的聯(lián)系人。另選地，可以選擇具有最高分數(shù)/第一喜歡程度的最小數(shù)目的聯(lián)系人。然后建議用戶A向選擇的聯(lián)系人發(fā)送對于項目II的推薦。該推薦利用電子建議信號的方式發(fā)生，例如以電子消息或電子提示的形式。用戶A然后決定他實際上想向哪個聯(lián)系人發(fā)送對于項目II的推薦。相應(yīng)地更新用戶A看到的選擇的聯(lián)系人的配置文件:如果用戶A實際上向他的聯(lián)系人發(fā)送推薦，則利用對于項目II的肯定評級，來更新A看到的此聯(lián)系人的配置文件，如果用戶A實際上不向他的聯(lián)系人發(fā)送推薦，則利用對于項目II的否定評級，來更新A看到的此聯(lián)系人的配置文件。圖4示出在新項目添加到項目數(shù)據(jù)庫例如開始新病毒性活動時的情況下計算機實現(xiàn)的推薦方法的第三實施方式270。首先，檢測新項目III已添加到項目數(shù)據(jù)庫。根據(jù)例如圖1所示的將項目關(guān)聯(lián)到個人評級并以附圖標記142標記的第一表的形式的、所存儲的關(guān)于用戶偏好的用戶相關(guān)信息，發(fā)現(xiàn)可能喜歡項目III的用戶集U。因此，向用戶集U推薦項目III。無論選擇的用戶U是否將實際提供對于項目III的評級，對于用戶集U中的每個用戶，取得來自他們的社交網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)系人。在此步驟，維持已接收對于項目III的推薦或已對項目III評級的用戶的列表，以便防止向同一用戶呈現(xiàn)兩次同一項目。計算機實現(xiàn)的推薦方法270的第三實施方式的后續(xù)步驟與圖3中檢測的計算 機實現(xiàn)的推薦方法的第二實施方式的后面步驟相同。應(yīng)該理解，本發(fā)明的第一方面的推薦系統(tǒng)配置為實現(xiàn)參照圖2、3和4描述的方法。還應(yīng)理解，方法200、260和270的上述步驟可以按偏離上述順序的順序來執(zhí)行?？梢酝瑫r執(zhí)行一些或全部步驟。還應(yīng)理解，各圖的元件排列主要用于明白的描述的目的；其并不涉及根據(jù)本發(fā)明的制造系統(tǒng)的部分的任何實際幾何排列。特別提及推薦系統(tǒng)、用戶數(shù)據(jù)庫、推薦引擎、喜歡程度確定器和項目數(shù)據(jù)庫可以是開放系統(tǒng)，并且不能集成在單個設(shè)備的單個外殼中。本發(fā)明的第四發(fā)明的計算機程序可存儲/分布在諸如光存儲介質(zhì)或固態(tài)存儲介質(zhì)的合適的介質(zhì)上，或者與其他硬件一起存儲/分布，或者作為其他硬件的動力，但也可以以其他形式分布，例如經(jīng)由因特網(wǎng)或其他有線或無線電信系統(tǒng)。在權(quán)利要求書中，詞語“包括”不排除其他元素或步驟，“一”或“一個”不排除多個。單個單元或設(shè)備可完成權(quán)利要求書中記載的若干項的功能。在互不相同的從屬權(quán)利要求中引用特定措施的事實并不表示不能利用這些措施的組合產(chǎn)生益處。權(quán)利要求書中的附圖標記不應(yīng)被解釋為限制范圍。本發(fā)明涉及推薦系統(tǒng)、計算機實現(xiàn)的推薦方法、對應(yīng)的計算機可讀介質(zhì)和對應(yīng)的計算機程序。推薦系統(tǒng)配置為依賴于基于用戶數(shù)據(jù)庫的各個用戶已向他的聯(lián)系人推薦的項目而確定的特定項目的第一喜歡程度，向所述各個用戶發(fā)送電子建議信號。該電子建議信號建議所述各個用戶向他的聯(lián)系人中的一個或多個推薦特定項目。這樣，激勵基于個人的推薦。附圖標記列表100 推薦系統(tǒng)110 基于計算機的網(wǎng)絡(luò)120 到多個項目數(shù)據(jù)庫中的至少一個的接入
125項目數(shù)據(jù)庫140用戶數(shù)據(jù)庫140-A多個用戶配置文件中的一個140-Z多個用戶配置文件中的另一個142第一表144聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫160喜歡程度確定器162到用戶數(shù)據(jù)庫的接入164第一喜歡程度166第二喜歡程度180推薦引擎182信號發(fā)生器184發(fā)送器186電子建議信號

187電子推薦信號188個人推薦190檢測器195第二接入198聯(lián)系人199用戶200計算機實現(xiàn)的推薦方法的第一實施方式210建立到數(shù)據(jù)庫的接入220存儲多個用戶配置文件230確定第一喜歡程度240生成電子建議信號250發(fā)送生成的電子建議信號260計算機實現(xiàn)的推薦方法的第二實施方式270計算機實現(xiàn)的推薦方法的第三實施方式
權(quán)利要求
1.一種推薦系統(tǒng)(100)，用于激勵基于計算機的網(wǎng)絡(luò)(110)的用戶向用戶的聯(lián)系人推薦項目，所述推薦系統(tǒng)(100)包括: -到多個項目數(shù)據(jù)庫(125)中的至少一個的接入(120)， -用戶數(shù)據(jù)庫(140)，配置為存儲多個用戶配置文件(140-A...140-Z)，其中各個用戶配置文件包括: -到聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫(144)的至少一個鏈路，所述聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫(144)將用戶的聯(lián)系人(a、b、C、...)關(guān)聯(lián)到推薦項目(1、I1、II1...)，其中各個聯(lián)系人被關(guān)聯(lián)到多個推薦項目，用戶已將所述多個推薦項目中的每一個推薦給所述各個聯(lián)系人， -喜歡程度確定器(160)，配置為基于推薦項目來確定對于來自所述多個項目數(shù)據(jù)庫之一的特定項目(II)的第一喜歡程度(164)， -自動裝置形式的推薦引擎(180)，所述推薦引擎(180)包括: -信號發(fā)生器(182)，配置為生成電子建議信號(186)，以及 -發(fā)送器(184)，配置為如果所述第一喜歡程度(164)超過固定級別，則向各個用戶(199)發(fā)送生成的電子建議(186)信號，該電子建議信號(186)表示所述各個用戶(199)的各個聯(lián)系人(198)對所述特定項目(II)的潛在興趣。
2.根據(jù)權(quán)利要求1的推薦系統(tǒng)(100)，包括: -推薦檢測器(190)，配置為檢測所述用戶數(shù)據(jù)庫(140)的各個用戶已向他的聯(lián)系人之一推薦項目，其中所述推薦系統(tǒng)(100)配置為依賴于該推薦來更新所述聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫(144)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2的推薦系統(tǒng)(100)，其中所述推薦系統(tǒng)(100)配置為如果在所述電子建議信號(186)上未發(fā)生推薦，則向所述聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫(144)添加未推薦項目。
4.根據(jù)前述權(quán)利要求中的一項的推薦系統(tǒng)(100)，包括: -評級檢測器(190)，配置為檢測所述用戶數(shù)據(jù)庫(140)的各個用戶已對項目評級，其中所述喜歡程度確定器(160)和所述推薦引擎(180)采用所述評級的項目作為所述特定項目。
5.根據(jù)前述權(quán)利要求中的一項的推薦系統(tǒng)(100)，包括: -項目檢測器(190)，配置為檢測新項目已添加到所述多個項目數(shù)據(jù)庫(125)中的一個，其中所述喜歡程度確定器(160)和所述推薦引擎(180)采用所述新項目作為所述特定項目。
6.根據(jù)前述權(quán)利要求中的一項的推薦系統(tǒng)(100)，其中所述用戶數(shù)據(jù)庫(140)附加地包括關(guān)于用戶針對項目(1、I1、II1、...)的偏好的用戶相關(guān)信息(142)，并且其中所述信號發(fā)生器(182)配置為依賴于各個用戶的用戶相關(guān)信息(142)來生成電子建議信號(186)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6的推薦系統(tǒng)(100)，其中所述推薦系統(tǒng)(100)配置為依賴于用戶評級來更新所述各個用戶的用戶相關(guān)信息。
8.根據(jù)權(quán)利要求6的推薦系統(tǒng)(100)，其中所述用戶數(shù)據(jù)庫(140)的各個用戶配置文件包括將項目關(guān)聯(lián)到個人數(shù)字評級的第一表(142)，所述第一表(142)用于存儲關(guān)于用戶針對項目的偏好的用戶相關(guān)信息。
9.根據(jù)權(quán)利要求6的推薦系統(tǒng)(100)，其中 -所述喜歡程度確定器(160)配置為基于關(guān)于針對項目的個人偏好的用戶相關(guān)信息(142)，來確定對于來自所述多個數(shù)據(jù)庫(125)之一的所述特定項目的第二喜歡程度(166)， -所述發(fā)送器(184)附加地配置為依賴于所述第二喜歡程度(164)來向用戶(199)數(shù)據(jù)庫的各個用戶發(fā)送電子推薦信號(187)，所述電子推薦信號(187)表示所述特定項目的可用性。
10.根據(jù)前述權(quán)利要求中的一項的推薦系統(tǒng)(100)，其中所述喜歡程度確定器(160)配置為基于協(xié)同過濾來確定所述第一喜歡程度(164)。
11.根據(jù)前述權(quán)利要求中的一項的推薦系統(tǒng)(100)，包括到多個基于計算機的網(wǎng)絡(luò)(110)中的至少一個的第二接入(195)，用于更新所述聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫(144)的聯(lián)系人列表。
12.根據(jù)前述權(quán)利要求中的一項的推薦系統(tǒng)(100)，其中 -所述推薦系統(tǒng)(100)配置為記錄哪些項目已被所述用戶數(shù)據(jù)庫的用戶和聯(lián)系人評級、接收或看到，以及 -所述推薦引擎(180)配置為如果應(yīng)該由所述各個用戶推薦給各個聯(lián)系人的項目已被所述各個聯(lián)系人評級、接收或看到，則避免向所述各個用戶發(fā)送電子建議信號(186)。
13.一種計算機實現(xiàn)的推薦方法(200)，用于激勵基于計算機的網(wǎng)絡(luò)的用戶向用戶的聯(lián)系人推薦項目，所述推薦方法包括以下步驟: -建立(210)到多個項目數(shù)據(jù)庫中的至少一個的接入， -存儲(220)多個用戶配置文件，其中各個用戶配置文件包括: -到聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫的至少一個鏈路，所述聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫將用戶的聯(lián)系人關(guān)聯(lián)到推薦項目，其中各個聯(lián)系人被關(guān)聯(lián)到多個推薦項目，用戶已將所述多個推薦項目中的每一個推薦給所述各個聯(lián)系人， -基于推薦項目來確定(230)對于來自所述多個項目數(shù)據(jù)庫之一的特定項目的第一喜歡程度， -生成(240)電子建議信號，以及 -如果所述第一喜歡程度超過固定級別，則向所述各個用戶發(fā)送(250)生成的電子建議信號，該電子建議信號表示所述各個用戶的各個聯(lián)系人對所述特定項目的潛在興趣。
14.一種計算機可讀介質(zhì)，上面包括有計算機可讀代碼部件，所述計算機可讀程序代碼部件可操作為促使可編程系統(tǒng)在運行所述計算機可讀代碼部件時執(zhí)行如權(quán)利要求13所述的推薦方法。
15.一種計算機程序，具有可運行代碼，當(dāng)在計算機上運行時促使該計算機執(zhí)行權(quán)利要求13的推薦方法。
全文摘要
本發(fā)明涉及推薦系統(tǒng)(100)、計算機實現(xiàn)的推薦方法、對應(yīng)的計算機可讀介質(zhì)和對應(yīng)的計算機程序。推薦系統(tǒng)(100)配置為依賴于已基于用戶數(shù)據(jù)庫(140)的各個用戶(199)已向他的聯(lián)系人推薦的項目而確定的特定項目的第一喜歡程度(164)，向所述各個用戶發(fā)送電子建議信號(186)。該電子建議信號(186)建議所述各個用戶(199)向他的聯(lián)系人(198)中的一個或多個推薦所述特定項目。按照此方式，激勵基于個人的推薦(188)。
文檔編號G06Q30/02GK103229203SQ201180056230
公開日2013年7月31日 申請日期2011年11月23日 優(yōu)先權(quán)日2010年11月23日
發(fā)明者M·巴比利, S·P·P·普隆克, J·科斯特 申請人:阿克塞爾斯普林格數(shù)字電視指導(dǎo)有限責(zé)任公司