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公开(公告)号：CN1663263A
公开(公告)日：2005-08-31
申请号：CN03814205.8
申请日：2003-06-11
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
CPC classification number: H04N7/17318 , H04N21/252 , H04N21/25891 , H04N21/466 , H04N21/4667 , H04N21/4668 , H04N21/475 , H04N21/4755 , H04N21/6582
Abstract: 公开一种用于向用户推荐感兴趣的项目的方法和设备，例如电视节目推荐。根据本发明的原理，修改或转换在得到用户的收看历史或购买历史之前生成的最初推荐，以使用反馈处理更好地捕捉用户的收看行为。特别地，生成的原型被用于建立原型简档。然后生成的原型简档反映由代表性观众选择的项目的典型模式。使用原型简档计算相对于实地真实数据的推荐，其中用原型简档中的每个原型的矩心来计算在所谓实地真实数据的每个演出之间的间距。如果计算的推荐与原始的实地真实数据之间不一致，则从用户请求附加反馈，该反馈用来创建在后简档。在后简档包括用户已经向他/她希望推荐或放弃的演出提供的所有加权(比如正/负的补充)的集合。最后，通过使用相对于原型简档的在后简档来重新计算推荐。
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公开(公告)号：CN1586076A
公开(公告)日：2005-02-23
申请号：CN02822388.8
申请日：2002-11-06
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
CPC classification number: H04N21/4661 , H04N7/163 , H04N21/4665 , H04N21/4826
Abstract: 公开了一种用于在可得到用户的观看历史或购买历史前向用户推荐感兴趣的项目，诸如电视节目推荐的方法和装置。处理第三方观看或购买历史来产生定型简表，它反映由有代表性的观众所选择的项的典型模式。用户可以从产生的定型简表选择最相关的(多个)定型，从而使用最接近他或她自己的兴趣的项初始化他或她的简表。聚类例程使用k平均值聚类算法来把第三方观看或购买历史(数据集)划分为群，使得在一群中的点(例如电视节目)比任何其它群更接近该群的平均值。平均值计算例程计算群的符号平均值。对于基于特征的平均值计算，在特征(符号属性)级别上执行在两个项之间的距离计算，作为结果产生的群平均值由从在该群中的例子(节目)中抽取的特征值组成。作为结果产生的群平均值可以是一个“假设的”电视节目，这一假设的节目的个别特征值从任一例子中抽取。
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公开(公告)号：CN1708763A
公开(公告)日：2005-12-14
申请号：CN200380102633.3
申请日：2003-10-27
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
IPC: G06F17/60
CPC classification number: G06Q30/02 , G06Q30/0635
Abstract: 提供用于提供先前选择信息的方法和系统，它基本消除或减少与常规系统和方法关联的缺点和问题。当用户从提供者接收可供选择的列表时，被告知以前的选择以防止无意的重复选择。还提供用于提供先前选择信息的方法，包括根据从用户接收到的选择请求生成可能的选择列表。访问选择历史表，以确定用户先前选择。对可能的选择列表中的选择是否与先前选择匹配作判定。当判定可能选择列表中的选择与先前选择匹配时，就通知用户。另外，提供用于在网络中提供先前选择信息的系统，选择历史表和先前选择指示器。选择历史表可存储有关用户先前选择信息。先前选择指示器可访问选择历史表，以确定用户的先前选择并将其告知用户。
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公开(公告)号：CN1662921A
公开(公告)日：2005-08-31
申请号：CN03814678.9
申请日：2003-06-12
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
IPC: G06F17/60
CPC classification number: H04N21/252 , G06Q30/02 , H04N7/165
Abstract: 为了在利用群集处理过程从收视历史样本总体中导出样板的系统中使用，本发明提供对用于群集处理过程可能的初始群组集合的比较，该比较根据的是为每个候选初始群组集合计算的、并且有关候选初始群组集合内的每个群组与候选初始群组集合内每个其它群组的距离的度量。本发明包括用于评估初始群组集合的系统，其中包含：一个控制器(201)，该控制器接收对应于一个收视历史样本总体(206)的多个候选初始群组集合，并且对于每个候选群组集合计算一个有关特定候选群组集合内的每个群组与该特定候选群组集合内的每一个其它群组的距离的度量。本发明还包括用于评估初始群组集合的方法。
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公开(公告)号：CN1559142A
公开(公告)日：2004-12-29
申请号：CN02818846.2
申请日：2002-09-10
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
IPC: H04N5/445
CPC classification number: H04N21/4662 , H04N7/163 , H04N21/44218 , H04N21/44222 , H04N21/4532 , H04N21/454 , H04N21/4668 , H04N21/4755 , H04N21/4756
Abstract: 公开了一种推荐系统和方法。在该系统和方法中，用户的个人日程安排被用于修改媒体事件的推荐函数。该个人日程安排可由用户输入或通过随着时间的监视而被确定。一个示例的推荐函数修改是由该个人日程安排所指示的一个媒体事件是否在用户的就寝时间之后结束。在此实例中，因为该用户有可能在事件结束之前上床睡觉，所以该事件的推荐函数的值将被减小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1739106A
公开(公告)日：2006-02-22
申请号：CN02819016.5
申请日：2002-09-17
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
CPC classification number: H04N21/4668 , G06F17/30867
Abstract: 推荐电视节目的数据类别推荐器，如电子节目向导，允许用户使用其他用户的简档来修改其隐含的简档。例如，如果用户喜欢通过朋友的简档做出的节目播放选择，则通过将朋友的简档添加给其自己的简档的部分，不论替换所述部分还是形成指示所喜欢的数据类别的描述符的并集，用户可使他/她的简档被修改。依照实施例，特征可被标记以允许修改的用户选择朋友简档的特定部分以在做出修改的过程中使用。标记可基于特征值评分或以下的种类来进行，即对于该种类，在限定优选主题的描述中，如在解释空间的特别描述中，存在与其它种类的高频率的交叉相关性。
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公开(公告)号：CN1666518A
公开(公告)日：2005-09-07
申请号：CN03815091.3
申请日：2003-06-10
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
IPC: H04N7/16
CPC classification number: H04N21/4667 , H04N7/165 , H04N21/252 , H04N21/25891
Abstract: 提出一种在获得用户观看历史或购买历史之前向用户建议兴趣项目，如电视节目建议，的方法和装置。对第三方观看或购买历史进行处理以生成构造型简档，该构造型简档反映了典型观众选择的项目的典型模型。用户可以从生成的构造型简档中选择最相关的构造型简档并由此使用与他或她的兴趣最接近的项目对他或她的简档进行初始化。群集程序利用k－means群集算法将第三方观看或购买历史(数据组)划分为群，因此在某个群中的点(如，电视节目)与任何其它群相比更接近该群的平均值。根据群紧密度的量度增大该k值。
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公开(公告)号：CN1586079A
公开(公告)日：2005-02-23
申请号：CN02822477.9
申请日：2002-10-31
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
CPC classification number: H04N21/4662 , H04N7/163 , H04N21/252 , H04N21/4532 , H04N21/4668 , H04N21/4755 , H04N21/4826
Abstract: 公开了一种用于在可得到用户的观看历史或购买历史前向用户推荐感兴趣的项目，诸如电视节目推荐的方法和装置。处理第三方观看或购买历史来产生定型简表，它反映由有代表性的观众所选择的项的典型模式。用户可以从产生的定型简表选择最相关的(多个)定型，从而使用最接近他或她自己的兴趣的项初始化他或她的简表。聚类例程使用k平均值聚类算法来把第三方观看或购买历史(数据集)划分为群，使得在一群中的点(例如电视节目)比任何其它群更接近该群的平均值。平均值计算例程计算一群的符号平均值。对于基于项的平均值计算，在项级别上执行两个项之间的距离计算，而作为结果产生的群平均值由选择的平均值项的特征值组成。这样，展现最小方差的一个或者多个项被选择为该群的平均值。
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公开(公告)号：CN1585954A
公开(公告)日：2005-02-23
申请号：CN02822478.7
申请日：2002-10-22
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
IPC: G06F17/60
CPC classification number: G06Q30/02 , Y10S707/99936 , Y10S707/99945
Abstract: 公开了一种在可得到用户的观看历史记录或购买历史记录之前，向用户推荐感兴趣的项目，诸如电视节目推荐的方法及装置。处理第三方观看或购买历史记录以生成反映由有代表性的观众所选定的典型项目样式的定型简表。用户能够从所生成的定型简表中选择最相关的定型，从而用最接近他或她自己的兴趣的项目来初始化他或她的简表。聚类例程把第三方观看或购买历史记录(数据集)划分成群，以使得在一个群内的点(例如，电视节目)比其它任何群更接近该群的平均值。距离计算例程根据给定的电视节目与给定的群的平均值之间的距离来评估电视节目与各个群的接近度。
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公开(公告)号：CN100551031C
公开(公告)日：2009-10-14
申请号：CN02822373.X
申请日：2002-10-28
Applicant: 皇家飞利浦电子股份有限公司
IPC: H04N7/16
CPC classification number: H04N21/466 , G06K9/6218 , H04N7/163 , H04N21/252 , H04N21/4532 , H04N21/454 , H04N21/4662 , H04N21/4668 , Y10S707/99931 , Y10S707/99943
Abstract: 公开了一种在可得到用户的观看历史记录或购买历史记录之前，向用户推荐感兴趣的项目，诸如电视节目推荐的方法及装置。处理第三方观看或购买历史记录以生成反映由有代表性的观众所选定的典型项目样式的定型简表。用户能够从所生成的定型简表中选择最相关的定型，从而用最接近他或她自己的兴趣的项目来初始化他或她的简表。聚类例程使用k-平均值聚类算法来把第三方观看或购买历史记录(数据集)划分成群，以使得在一个群内的点(例如，电视节目)比其它任何群更接近该群的平均值。递增k的值直到(i)k的进一步递增不对分类精度产生任何改进，(ii)达到预定的性能阈值，或(iii)检测到空群。
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