Способ и система определения параметра релевантность для элементов содержимого Российский патент 2020 года по МПК G06F16/9535 

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

[01] Настоящая технология относится к системе рекомендаций в общем смысле, и в частности - к способу и системе для определения параметра релевантности для элемента содержимого.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

[02] Различные глобальные или локальные сети связи (интернет, всемирная паутина, локальные сети и подобные им) предлагают пользователю большой объем информации. Информация включает в себя контекстуальные разделы, такие как, среди прочего, новости и текущие события, карты, информацию о компаниях, финансовую информацию и ресурсы, информацию о трафике, игры и информацию развлекательного характера. Пользователи используют множество клиентских устройств (настольный компьютер, портативный компьютер, ноутбук, смартфон, планшеты и подобные им) для получения доступа к богатому информационному контенту (например, изображениям, аудио- и видеофайлам, анимированным изображениям и прочему мультимедийному контенту подобных сетей).

[03] Объем доступной информации на различных интернет-ресурсах экспоненциально вырос за последние несколько лет. Были разработаны различные решения, которые позволяют обычному пользователю находить информацию, которую он(а) ищет.Примером такого решения является поисковая система. Примеры поисковых систем включают в себя такие поисковые системы как GOOGLE™, YANDEX™, YAHOO!™ и другие. Пользователь может получить доступ к интерфейсу поисковой системы и подтвердить поисковый запрос, связанный с информацией, которую пользователь хочет найти в Интернете. В ответ на поисковый запрос поисковые системы предоставляют ранжированный список результатов поиска. Ранжированный список результатов поиска создается на основе различных алгоритмов ранжирования, которые реализованы в конкретной поисковой системе, и которые используются пользователем, производящим поиск. Общей целью таких алгоритмов ранжирования является представление наиболее релевантных результатов вверху ранжированного списка, а менее релевантных результатов - на менее высоких позициях ранжированного списка результатов поиска (а наименее релевантные результаты поиска будут расположены внизу ранжированного списка результатов поиска).

[04] Поисковые системы обычно являются хорошим поисковым инструментом в том случае, когда пользователю заранее известно, что именно он(а) хочет найти. Другими словами, если пользователь заинтересован в получении информации о наиболее популярных местах в Италии (т.е. поисковая тема известна), пользователь может ввести поисковый запрос: «Наиболее популярные места в Испании». Поисковая система предоставит ранжированный список интернет-ресурсов, которые потенциально являются релевантными по отношению к поисковому запросу. Пользователь далее может просматривать ранжированный список результатов поиска для того, чтобы получить информацию, в которой он заинтересован, в данном случае - о посещаемых местах в Испании. Если пользователь по какой-либо причине не удовлетворен представленными результатами, пользователь может произвести вторичный поиск, уточнив запрос, например «наиболее популярные места в Испании летом», «наиболее популярные места на юге Испании», «Наиболее популярные места в Испании для романтичного отдыха».

[05] Существует и другой подход, в котором пользователю предоставляется возможность обнаруживать содержимое и, конкретнее, позволяется отображать и/или рекомендовать содержимое, в поиске которого пользователь не был явно заинтересован. В некоторым смысле, подобные системы рекомендуют пользователю содержимое без отдельного поискового запроса, на основе явных или неявных интересов пользователя.

[06] Примерами таких систем являются система рекомендаций FLIPBOARD™, которая агрегирует и рекомендует содержимое из различных социальных сетей. Система рекомендаций FLIPBOARD предоставляет содержимое в «журнальном формате», где пользователь может «пролистывать» страницы с рекомендуемым/агрегированным содержимым. Системы рекомендаций собирают содержимое из социальных медиа и других веб-сайтов, представляет его в журнальном формате, и позволяют пользователям «пролистывать» ленты социальных новостей и ленты веб-сайтов, которые поддерживают партнерские отношения с компанией, что позволяет эффективно «рекомендовать» содержимое пользователю, даже если пользователь явно не выражал свой интерес в конкретном содержимом.

[07] Другим примером системы рекомендаций является система Яндекс.Дзен™. Система рекомендаций Яндекс.Дзен рекомендует цифровое содержимое (например, статьи, новости и видео в персонализированной ленте на начальном экране Яндекс.Браузера). Когда пользователь просматривает содержимое, рекомендованное сервером Яндекс.Дзен, сервер получает явную (спросив пользователя о том, хочет ли он(а) видеть больше подобного содержимого в своей ленте) или неявную (путем наблюдения за взаимодействием пользователя с содержимым) обратную связь. С помощью обратной связи от пользователя, сервер Яндекс.Дзен постоянно улучшает рекомендации содержимого, которые предоставляются данному пользователю.

[08] Американская патентная заявка US 2012/0209907, которая опубликована 16 августа 2012 года под авторством Эдрюс и др., описывает сервис агрегации и распределения содержимого, который может выполняться в облачной компьютерной среде, и который предоставляет содержимое на основе интересных для пользователя-транслятора тематик подписчику на основе контекста подписчика. Примером пользователя-транслятора может быть звезда шоу-бизнеса. Содержимое об интересах, связанных с пользователем-транслятором, автоматически собирается с онлайн ресурсов, отфильтровывается и распределяется на основе контекста подписчика. Некоторые примеры онлайн ресурсов представляют собой веб-сайты, социальные сети и системы купли-продажи. Пример транслируемого содержимого - рекомендация, которая могла быть введена напрямую в сервис или размещена звездой шоу-бизнеса в своем аккаунте в социальной сети. И пользователь-транслятор и подписчик могут контролировать соответствующее распределение и получение содержимого с помощью настроек подписки. Например, настройки могут устанавливать границы в отношении к темам, контекстам и данным профиля подписчика.

[09] Американская патентная заявка US 2017/103343, опубликованная 13 апреля 2017, принадлежащая Google Inc., описывает механизмы для рекомендации содержимого на основе предлагаемых тематик. В некоторых вариантах осуществления технологии, предлагается способ рекомендации элементов содержимого, который включает в себя: определение множества элементов доступного содержимого, связанного с пользователем, причем каждый из множества элементов содержимого связан со множеством тем; определение множества тем, связанных с каждым из множества элементов доступного содержимого; создание модели пользовательских интересов на основе множества тем, причем модель реализует технику машинного обучения для определения множества весовых коэффициентов для назначения для каждой из тем; применение модели для определения для множества элементов содержимого, вероятности того, что пользователь просмотрит элемент содержимого из множества элементов содержимого; ранжирование множества элементов содержимого на основе определенных вероятностей; и выбор подмножества из множества элементов содержимого для рекомендации пользователю на основе ранжированных элементов содержимого.

[10] Патентная заявка CN 103559262, которая обладает уведомлением о выдачи патента, датированным 29 июля 2016 года, выданным Пекинскому университету Связи и Коммуникаций, описывает систему и способ рекомендаций автора и научной работы на основе сообщества. Двухуровневая сеть цитирования состоит из уровня автора и уровня научной работы сформирована путем использования связи цитаты между автором и научной работой и информации сообщества, далее создается модель интересов пользователя в соответствии с записанной историей поведения пользователя и научных работ, прочитанных пользователем, и наконец пользовательский запрос анализируется в соответствии с полученной двухуровневой сетью цитирования и моделью интересов пользователя, и соответствующие автор и научная работа могут быть рекомендованы пользователю. Система предоставляется с модулем осмотра научных работ, модулем предварительной обработки научных работ, модулем создания двухуровневой сети цитирования, модулем создания модели интересов пользователя и модулем индивидуальной рекомендации научных работ, а также с базой данных. При применении системы и способы рекомендаций, корреляция учебного содержимого пользователей не только может быть использована для создания сообщества авторов с помощью субъективной модели, но также может быть вычислено множество значений атрибутов предназначенных для рекомендации автора и научной работы внутри сообщества, и слабое место, заключающееся в том, что вычисление существующего алгоритма рекомендации является объемным, может быть улучшено; и в это же время, множество значений атрибутов автора и научной работы могут быть вычислены одновременно, таким образом результат рекомендации будет более диверсифицирован, и запрос пользователя может быть удовлетворен эффективнее.

РАСКРЫТИЕ ТЕХНОЛОГИИ

[11] Задачей предлагаемой технологии является устранение по меньшей мере некоторых недостатков, присущих известному уровню техники. Варианты осуществления настоящей технологии могут предоставлять и/или расширять границы настоящих подходов и/или способы достижения целей и задач настоящей технологии.

[12] Разработчики неограничивающих вариантов осуществления обратили внимание, что, в общем случае, системы рекомендаций предоставляют персонализированное содержимое пользователям на основе предыдущих пользовательских взаимодействий с сервисом рекомендаций, которые могут указывать на предпочтения пользователя в отношении конкретного содержимого по сравнению с другим содержимым. Обычно, рекомендуемое содержимое может поступать из двух источников - оригинальный источник (оригинальное содержимое) и внешний источник (неоригинальное содержимое).

[13] Внешние источники представляют собой веб-сайты в интернете, например, новостные агентства, новостные агрегаторы и другие источники элементов содержимого, которые могут быть представлены пользователям систем рекомендации. С другой стороны, нативные источники представляют собой "блогеров", которые размещают содержимое с помощью систем рекомендации в качестве платформ.

[14] Неограничивающие варианты осуществления настоящей технологии были разработаны на основе наблюдений разработчиков по меньшей мере за одной проблемой, связанной с известными подходами к реализации систем рекомендации для рекомендации персонализированного содержимого пользователям и, конкретнее, но без установки ограничений, рекомендации специализированного содержимого.

[15] В рамках неограничивающих вариантов осуществления настоящей технологии, специализированное содержимое означает содержимое для целевого или "нишевого" интереса. В широком смысле, некоторое содержимое может быть интересным для большой части общего числа подписчиков или пользователей или рекомендательной системы. Примером общерелевантного содержимого может быть статья о текущих событиях. Подобная статья вероятно будет интересна большинству пользователей системы рекомендаций. В качестве другого примера, статья о международном спортивном мероприятии может быть интересной большому количеству пользователей системы рекомендаций, несмотря на то, что размер пула пользователей, заинтересованных в статье о спорте, может быть меньше, чем заинтересованных в статье о текущих событиях.

[16] С другой стороны "спектра интереса" может находиться статья на очень нишевую (т.е. специализированную) тему. Например, возможный элемент содержимого, созданный автором цифрового содержимого в системе рекомендаций (т.е. оригинальное содержимое системы), посвященное старинным фотокамерам. Подобный элемент цифрового содержимого будет интересен очень маленькой части пула пользователей системы рекомендаций. Как в абсолютных, так и в относительных числах, по сравнению с общерелевантными элементами содержимого (статьи о текущих событиях, о спорте и так далее).

[17] Как было упомянуто ранее, для рекомендации данного элемента содержимого пользователям, система рекомендаций должна прогнозировать релевантность данного содержимого для данного пользователя. Для создания прогноза, система рекомендаций использует предыдущие взаимодействия пользователей с данным содержимым (среди прочих факторов, учитываемых в прогнозировании релевантности). Другими словами, когда пользователи взаимодействую или "исследуют" данный элемент содержимого, система рекомендаций использует эти взаимодействия для прогноза релевантности данного содержимого для рекомендаций данного элемента содержимого пользователям (либо тому же пользователю, который осуществлял предыдущие взаимодействия, или же аналогичному пользователю, который обладает похожим пользовательским профилем или "сходный").

[18] Тем не менее, для тех доступных элементов содержимого, которые представляют собой нишевой интерес и, следовательно, считаются "узко релевантными" - т.е. высокорелевантными для маленькой части пользователей, но абсолютно не релевантными для большего числа пользователей системы содержимого, алгоритм выбора общего содержимого системы рекомендаций может не подходить, поскольку он всегда будет предпочитать им более общерелевантные элементы.

[19] Другими словами, некоторые элементы содержимого (например, элементы специализированного содержимого) не часто выбираются пулом пользователей (в целом) или, другими словами, не часто просматриваются основной частью пула пользователей. Следовательно, для подобного типа содержимого не характерен частый выбор большим числом пользователей и, по этой причине, число пользовательских взаимодействий с подобным содержимым, очень ограничено. Таким образом, для системы рекомендаций недостаточно информации, связанной с пользовательскими взаимодействиями со специализированным содержимым.

[20] Это приводит к замкнутой на себя проблеме "недостатка просмотров" для систем рекомендаций: (i) система рекомендаций не может прогнозировать релевантность специализированного содержимого из-за отсутствия (или недостатка) предыдущих пользовательских взаимодействий с ним; (ii) система рекомендаций не выбирает специализированное содержимое для потенциальной рекомендации для пользователей, поскольку система рекомендаций не может прогнозировать его релевантность; и (iii) пользователи системы рекомендаций не взаимодействуют со специализированным содержимым, поскольку оно не рекомендуется пользователям со стороны системы рекомендаций.

[21] Кроме того, предоставление специализированного содержимого случайным пользователям не решает вышеупомянутую замкнутую на себя проблему просмотров по меньшей мере по двум причинам. Во-первых, специализированное содержимое является интересным (релевантным) только для небольшой части пула пользователей и, следовательно, велик шанс того, что случайные пользователи проигнорируют специализированное содержимое и не будут с ним взаимодействовать. Во-вторых, предоставление специализированного содержимого случайным пользователям снижает качество системы рекомендаций для случайных пользователей, поскольку большинство из них не заинтересовано в данном содержимом.

[22] Следовательно, техническая проблема, которую пытаются решить разработчики, заключается в том, как улучшить просмотры (пользовательские взаимодействия) специализированного содержимого, не снижая качество системы рекомендаций для основной части пула пользователей системы рекомендаций.

[23] В широком смысле, вышеупомянутая техническая проблема следующим образом описывается в соответствии с по меньшей мере некоторыми неограничивающими вариантами осуществления настоящей технологии.

[24] Как было упомянуто ранее, некоторые авторы оригинального содержимого системы рекомендаций публикуют конкретный тип специализированного содержимого. Например, первый автор может опубликовать содержимое, связанное с квантовой механикой. В качестве другого примера, второй автор может опубликовать содержимое, связанное с углубленными знаниями о биоинформатике. Данный пользователь системы рекомендаций, который заинтересован в данном типе специализированного содержимого, может подписаться на автора, который публикует данный тип специализированного содержимого, в котором заинтересован данный пользователь, и при этом пользователи, которые не заинтересованы в данном типе специализированного содержимого обычно не подписываются на такого автора. То, как выполняется подписка на канал, никак конкретно не ограничено и может принимать различные формы.

[25] Неограничивающие варианты осуществления настоящей технологии основаны на предположении о том, что подписчики данного автора могут считаться "основными пользователями" элементов цифрового содержимого, созданного данным автором содержимого / источником содержимого. Неограничивающие варианты осуществления настоящей технологии используют связи автор-подписчик для таких основных пользователей для "улучшения" исследования специализированного содержимого, которое публикуется подобными авторами содержимого, не снижая общего "качества" системы рекомендаций для большей части пула пользователей. Другими словами, неограничивающие варианты осуществления настоящей технологии нацелены на поиски более подходящей модели исследования - более сбалансированной в терминах "проблемы однорукого бандита".

[26] В соответствии с неограничивающими вариантами осуществления настоящей технологии, система рекомендаций выполнена с возможностью предоставлять специализированное содержимое либо только подписчикам канала содержимого, либо дополнительно/альтернативно пользователям, которые похожи на подписчиков (т.е. пул основных пользователей) автора, который публикует специализированное содержимое.

[27] Поскольку специализированное содержимое предоставляется пользователям, которые похожи на основных пользователей, связанных с автором, который публикует специализированное содержимое, вероятно, что эти пользователи также заинтересованы (а также подписчики из пула основных пользователей) в специализированном содержимом и, следовательно, более вероятно будут взаимодействовать с ним, что приведет к увеличению просмотров специализированного содержимого. Дополнительно, пользовательское взаимодействие основного пула пользователей позволяет системе рекомендаций создавать базовую линию для специализированного содержимого, которое предназначено для ранжирования специализированного содержимого для отображения его всех пользователям системы рекомендаций.

[28] Предполагается, что данный автор специализированного содержимого может создавать опубликованное специализированное содержимое. Как было упомянуто ранее, некоторые пользователи, если им нравится опубликованное автором специализированное содержимое, могут подписаться (или иначе выразить свой интерес) на автора.

[29] Таким образом, этим основным пользователям система рекомендаций предоставляет специализированное содержимое, опубликованное тем же упомянутым автором, или аналогичное (тематически) содержимое по сравнению с тем, которое было опубликовано другими авторами. Далее, взаимодействия основных пользователей с подобным специализированным содержимым могут использоваться как указание на релевантность подобного специализированного содержимого не только для рассматриваемого основного пользователя, но и для большего числа пользователей системы рекомендаций.

[30] В самом деле, взаимодействия основных пользователей, которые указывают на интерес в новом специализированном содержимом, являются явным указанием от этих основных пользователей на то, что новое специализированное содержимое релевантно (интересно) для них и, следовательно, может потенциально быть релевантным для пользователей в целом. С другой стороны, если эти специально выбранные основные пользователи не заинтересованы в этом новом специализированном содержимом - это является явным указанием на то, что содержимое с очень малой вероятностью будет релевантно для большого пула пользователей. Другими словами, неограничивающие варианты осуществления настоящей технологии подразумевают возможностью прогнозировать, исходя из связей подписчиков и авторов, релевантность специализированного содержимого автора для некоторых других пользователей из общего пула пользователей системы рекомендаций.

[31] Конкретнее, авторы создают специализированное содержимое и предоставляют его на их каналах публикации с каналами рекомендаций. Как уже ранее упоминалось ранее, пользователи системы, которые считают опубликованное специализированное содержимое данного автора релевантным, с большей вероятностью подпишутся на канал публикаций для того, чтобы им предоставлялось новое опубликованное специализированное содержимое, когда оно создается автором специализированного содержимого, и, тем самым, указывают на свою связь с каналом и автором содержимого, опубликованного на канале.

[32] Следовательно, система рекомендаций может идентифицировать изначальный пул подписанных пользователей для данного автора специализированного содержимого на основе подписок (или других явных / неявных связей с каналом / автором). Опционально, похожие пользователи могут быть идентифицированы многими различными путями. Например, "похожие" признаки или метрики могут быть использованы для идентификации похожих пользователей. В одном варианте осуществления технологии вектор признаков создается для потенциально похожего пользователя. Также могут создаваться векторы признаков для соответствующих подписанных пользователей. Подразумевается, что средний вектор признаков может создаваться для пула подписанных пользователей, который, в некотором смысле, представляет собой признаки среднего пользователя, подписанного на автора. Далее, различные алгоритмы могут быть использованы для определения расстояния между этим средним вектором признаков и векторов признаков потенциально-похожего пользователя. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, эти похожие пользователи также добавляются в пул основных пользователей.

[33] В некотором смысле, неограничивающие варианты осуществления настоящей технологии "выравнивают" поле для специализированного содержимого и общеинтересного содержимого. Подразумевается, что если взаимодействия основных пользователей со специализированным содержимым отклоняют ранжирование данного элемента содержимого вверх (т.е. система рекомендаций "понимает неправильно") и содержимое на самом деле не интересно публике в общем, стандартный ранжирующий алгоритм машинного обучения, используемый системой рекомендаций для выбора цифровых элементов содержимого для рекомендаций, в какой-то момент понизит специализированное содержимое и перестанет его показывать.

[34] Первым объектом настоящей технологии является способ определения параметра релевантности для элемента цифрового содержимого, который берет начало из канала содержимого, связанного с системой рекомендаций. Параметр релевантности для ранжирования элемента цифрового содержимого как элемента рекомендуемого содержимого для пользователей системы рекомендаций, которая включает в себя сервер и по меньшей мере одно клиентское устройство, соединяемое с сервером с помощью сети передачи данных. Способ выполняется сервером, причем сервер далее выполнен с возможностью выполнять алгоритм рекомендаций для создания набора элементов рекомендуемого содержимого для данного пользователя системы рекомендаций. Способ включает в себя: идентификацию пула пользователей, связанных с каналом содержимого, причем данный пользователь из пула пользователей связан с каналом содержимого; в ответ на получение запроса на рекомендацию содержимого от первого клиентского устройства, связанного с первым пользователем, который принадлежит к пулу пользователей: создание, с помощью алгоритма рекомендаций, набора элементов рекомендуемого содержимого для первого пользователя, данный элемент набора элементов рекомендуемого содержимого не берет начало из канала содержимого; искусственное внедрение в набор рекомендуемых элементов элемента цифрового содержимого; собрание указаний на пользовательские взаимодействия первого пользователя с набором рекомендуемых элементов, пользовательские указания указывают на предпочтения первого пользователя в элементе цифрового содержимого; и прогноз параметра релевантности элемента цифрового содержимого для пользователя вне пула пользователей на основе пользовательских взаимодействий первого пользователя.

[35] В некоторых вариантах осуществления способа, способ дополнительно включает в себя: в ответ на получение запросов на рекомендацию содержимого от других клиентских устройств, связанных с другими пользователям, которые принадлежат к пулу пользователей: создание, с помощью алгоритма рекомендаций, соответствующего набора элементов рекомендуемого содержимого для других пользователей, данный элемент соответствующего набора рекомендуемых элементов не берет начало из канала содержимого; искусственное внедрение в соответствующий набор рекомендуемых элементов элемента цифрового содержимого.

[36] В некоторых вариантах осуществления способа, способ дополнительно включает в себя наблюдение за пользовательскими взаимодействиями других пользователей с соответствующими наборами рекомендаций содержимого и создания дополненного параметра релевантности, связанного с элементом цифрового содержимого на основе пользовательских взаимодействий других пользователей с соответствующими наборами рекомендаций содержимого.

[37] В некоторых вариантах осуществления способа, прогнозирование параметра релевантности элемента цифрового содержимого для пользователя вне пула пользователей включает в себя: прогнозирование параметра релевантности на основе, по меньшей мере частично, дополненного параметра релевантности.

[38] В некоторых вариантах осуществления способа, дополненный параметр релевантности смещен вверх относительно оригинального параметра релевантности, который бы создавался алгоритмом рекомендаций.

[39] В некоторых вариантах осуществления способа, способ дополнительно включает в себя: в ответ на получение запроса на рекомендацию содержимого от второго клиентского устройства, связанного со вторым пользователем, который находится вне пула пользователей: создание, с помощью алгоритма рекомендаций, набора элементов рекомендаций для второго пользователя, причем набор элементов рекомендаций включает в себя элемент цифрового содержимого, включение элемента цифрового содержимого в набор рекомендуемых элементов, который основан на параметре релевантности; собрание указаний на пользовательские взаимодействия второго пользователя с набором рекомендуемых элементов, пользовательские указания указывают на предпочтения второго пользователя в элементе цифрового содержимого.

[40] В некоторых вариантах осуществления способа, в ответ на то, что пользовательские взаимодействия второго пользователя указывают на низкий интерес в элементе цифрового содержимого второго пользователя по сравнению с первым пользователем: модификация параметра релевантности элемента цифрового содержимого на более низкое значение.

[41] В некоторых вариантах осуществления способа, искусственное внедрение элемента цифрового содержимого в набор рекомендуемых элементов включает в себя: ранжирование элементов цифрового содержимого в отношении других элементов содержимого в наборе рекомендуемых элементов, причем ранжирование основано на прогнозированном параметре релевантности элемента цифрового содержимого.

[42] В некоторых вариантах осуществления способа, искусственное внедрение элемента цифрового содержимого в набор рекомендуемых элементов включает в себя: расположение элемента цифрового содержимого по отношению к другим элементам содержимого в наборе рекомендуемых элементов на заранее определенную позицию в наборе рекомендуемых элементов.

[43] В некоторых вариантах осуществления способа, заранее определенная позиция выбирается таким образом, чтобы максимизировать вероятность пользовательского взаимодействия с элементом цифрового содержимого.

[44] В некоторых вариантах осуществления способа, идентификация пула пользователей, связанных с каналом содержимого, включает в себя идентификацию данного пользователя из пула пользователей как связанного с каналом содержимого на основе по меньшей мере одной из: (i) явной связью; и (п) неявной связью.

[45] В некоторых вариантах осуществления способа, неявная связь включает в себя первого пользователя, которому был представлен элемент предыдущего содержимого с канала содержимого, причем первый пользователь не предоставляет в ответ на это указание на отрицательный интерес.

[46] В некоторых вариантах осуществления способа, явная связь включает в себя по меньшей мере один из факторов: первый пользователь подписан на канал содержимого, пользователь нажал на кнопку "мне нравится" элемента содержимого в канале содержимого, и пользователь откомментировал предыдущий элемент содержимого на канале содержимого.

[47] В некоторых вариантах осуществления способа, данный элемент набора рекомендованных элементов берет начало с сетевого ресурса, доступного через сеть передачи данных.

[48] В некоторых вариантах осуществления способа, данный элемент набора рекомендованных элементов представляет собой одно из - новостную статью, изображение, видео и интерактивный сниппет.

[49] В некоторых вариантах осуществления способа, все элементы набора рекомендуемых элементов не берут начало на канале содержимого.

[50] В некоторых вариантах осуществления способа, другой элемент набора рекомендованных элементов берет начало на канале содержимого, который является одним из: каналом содержимого или другим каналом содержимого.

[51] В некоторых вариантах осуществления способа, содержимого является оригинальным каналом для системы рекомендаций.

[52] Другим объектом настоящей технологии является сервер рекомендаций содержимого для создания рекомендации цифрового содержимого, причем рекомендация цифрового содержимого предназначена для отображения на электронном устройстве, связанном с пользователем, причем сервер возможно соединить с электронным устройством с помощью сети передачи данных, и сервер рекомендаций выполняет алгоритм ранжирования. Сервер рекомендаций включает в себя процессор, выполненный с возможностью определения параметра релевантности для элемента цифрового, который берет начало из канала содержимого, связанного с сервером рекомендаций. Параметр релевантности для ранжирования элемента цифрового содержимого как элемента рекомендуемого содержимого для пользователей сервера рекомендаций, который включает в себя сервер и по меньшей мере одно клиентское устройство, соединяемое с сервером с помощью сети передачи данных. Способ выполняется сервером, процессор сервера рекомендаций далее выполнен с возможностью выполнять алгоритм рекомендаций для создания набора элементов рекомендуемого содержимого для данного пользователя сервера рекомендаций. Процессор выполнен с возможностью осуществлять: идентификацию пула пользователей, связанных с каналом содержимого, причем данный пользователь из пула пользователей связан с каналом содержимого; в ответ на получение запроса на рекомендацию содержимого от первого клиентского устройства, связанного с первым пользователем, который принадлежит к пулу пользователей: создание, с помощью алгоритма рекомендаций, набора элементов рекомендуемого содержимого для первого пользователя, данный элемент набора элементов рекомендуемого содержимого не берет начало из канала содержимого; искусственное внедрение в набор рекомендуемых элементов элемента цифрового содержимого; собрание указаний на пользовательские взаимодействия первого пользователя с набором рекомендуемых элементов, пользовательские указания указывают на предпочтения первого пользователя в элементе цифрового содержимого; и прогноз параметра релевантности элемента цифрового содержимого для пользователя вне пула пользователей на основе пользовательских взаимодействий первого пользователя.

[53] В контексте настоящего описания "сервер" подразумевает под собой компьютерную программу, работающую на соответствующем оборудовании, которая способна получать запросы (например, от клиентских устройств) по сети и выполнять эти запросы или инициировать выполнение этих запросов. Оборудование может представлять собой один физический компьютер или одну физическую компьютерную систему, но ни то, ни другое не является обязательным для данной технологии. В контексте настоящей технологии использование выражения "сервер" не означает, что каждая задача (например, полученные команды или запросы) или какая-либо конкретная задача будет получена, выполнена или инициирована к выполнению одним и тем же сервером (то есть одним и тем же программным обеспечением и/или аппаратным обеспечением); это означает, что любое количество элементов программного обеспечения или аппаратных устройств может быть вовлечено в прием/передачу, выполнение или инициирование выполнения любого запроса или последствия любого запроса, связанного с клиентским устройством, и все это программное и аппаратное обеспечение может быть одним сервером или несколькими серверами, оба варианта включены в выражение "по меньшей мере один сервер".

[54] В контексте настоящего описания "клиентское устройство" подразумевает под собой аппаратное устройство, способное работать с программным обеспечением, подходящим к решению соответствующей задачи. Таким образом, примерами клиентских устройств (среди прочего) могут служить персональные компьютеры (настольные компьютеры, ноутбуки, нетбуки и т.п.), смартфоны, планшеты, а также сетевое оборудование, такое как маршрутизаторы, коммутаторы и шлюзы. Следует иметь в виду, что устройство, ведущее себя как клиентское устройство в настоящем контексте, может вести себя как сервер по отношению к другим клиентским устройствам. Использование выражения «клиентское устройство» не исключает возможности использования множества клиентских устройств для получения/отправки, выполнения или инициирования выполнения любой задачи или запроса, или же последствий любой задачи или запроса, или же этапов любого вышеописанного способа.

[55] В контексте настоящего описания, "база данных" подразумевает под собой любой структурированный набор данных, не зависящий от конкретной структуры, программного обеспечения по управлению базой данных, аппаратного обеспечения компьютера, на котором данные хранятся, используются или иным образом оказываются доступны для использования. База данных может находиться на том же оборудовании, которое выполняет процесс, который сохраняет или использует информацию, хранящуюся в базе данных, или же она может находиться на отдельном оборудовании, например, выделенном сервере или множестве серверов.

[56] В контексте настоящего описания, термин "информация" включает в себя любую информацию, которая может храниться в базе данных. Таким образом, информация включает в себя, среди прочего, аудиовизуальные произведения (изображения, видео, звукозаписи, презентации и т.д.), данные (данные о местоположении, цифровые данные и т.д.), текст (мнения, комментарии, вопросы, сообщения и т.д.), документы, таблицы, списки слов и т.д.

[57] В контексте настоящего описания, термин "компонент" подразумевает под собой программное обеспечение (соответствующее конкретному аппаратному контексту), которое является необходимым и достаточным для выполнения конкретной(ых) указанной(ых) функции(й).

[58] В контексте настоящего описания, выражение "используемый компьютером носитель компьютерной информации" подразумевает под собой носитель абсолютно любого типа и характера, включая ОЗУ, ПЗУ, диски (компакт диски, DVD-диски, дискеты, жесткие диски и т.д.), USB флеш-накопители, твердотельные накопители, накопители на магнитной ленте и т.д.

[59] В контексте настоящего описания, если четко не указано иное, "указание" информационного элемента может представлять собой сам информационный элемент или указатель, отсылку, ссылку или другой косвенный способ, позволяющий получателю указания найти сеть, память, базу данных или другой машиночитаемый носитель, из которого может быть извлечен информационный элемент. Например, указание на документ может включать в себя сам документ (т.е. его содержимое), или же оно может являться уникальным дескриптором документа, идентифицирующим файл по отношению к конкретной файловой системе, или каким-то другими средствами передавать получателю указание на сетевую папку, адрес памяти, таблицу в базе данных или другое место, в котором можно получить доступ к файлу. Как будет понятно специалистам в данной области техники, степень точности, необходимая для такого указания, зависит от степени первичного понимания того, как должна быть интерпретирована информация, которой обмениваются получатель и отправитель указателя. Например, если до установления связи между отправителем и получателем понятно, что признак информационного элемента принимает вид ключа базы данных для записи в конкретной таблице заранее установленной базы данных, содержащей информационный элемент, то передача ключа базы данных - это все, что необходимо для эффективной передачи информационного элемента получателю, несмотря на то, что сам по себе информационный элемент не передавался между отправителем и получателем указания.

[60] В контексте настоящего описания слова "первый", "второй", "третий" и и т.д. используются в виде прилагательных исключительно для того, чтобы отличать существительные, к которым они относятся, друг от друга, а не для целей описания какой-либо конкретной взаимосвязи между этими существительными. Так, например, следует иметь в виду, что использование терминов "первый сервер" и "третий сервер" не подразумевает какого-либо порядка, отнесения к определенному типу, хронологии, иерархии или ранжирования (например) серверов/между серверами, равно как и их использование (само по себе) не предполагает, что некий "второй сервер" обязательно должен существовать в той или иной ситуации. В дальнейшем, как указано здесь в других контекстах, упоминание "первого" элемента и "второго" элемента не исключает возможности того, что это один и тот же фактический реальный элемент. Так, например, в некоторых случаях, "первый" сервер и "второй" сервер могут являться одним и тем же программным и/или аппаратным обеспечением, а в других случаях они могут являться разным программным и/или аппаратным обеспечением.

[61] Каждый вариант осуществления настоящей технологии преследует по меньшей мере одну из вышеупомянутых целей и/или объектов, но наличие всех не является обязательным. Следует иметь в виду, что некоторые объекты данной технологии, полученные в результате попыток достичь вышеупомянутой цели, могут не удовлетворять этой цели и/или могут удовлетворять другим целям, отдельно не указанным здесь.

[62] Дополнительные и/или альтернативные характеристики, аспекты и преимущества вариантов осуществления настоящей технологии станут очевидными из последующего описания, прилагаемых чертежей и прилагаемой формулы изобретения.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

[63] Для лучшего понимания настоящей технологии, а также других ее аспектов и характерных черт сделана ссылка на следующее описание, которое должно использоваться в сочетании с прилагаемыми чертежами, где:

[64] На Фиг. 1 представлена принципиальная схема системы, выполненной в соответствии с неограничивающими вариантами осуществления настоящего технического решения.

[65] На Фиг. 2 представлен снимок экрана с рекомендательным интерфейсом, выполненным в соответствии с неограничивающим вариантом осуществления настоящей технологии, рекомендательный интерфейс представлен на экране электронного устройства системы, показанной на Фиг. 1, электронное устройство выполнено в виде смартфона.

[66] На Фиг. 3 представлено схематическое представление процесса для идентификации пула пользователей, связанных с каналом содержимого, причем процесс выполняется системой, показанной на Фиг. 1.

[67] На Фиг. 4 представлено схематическое представление процесса исследования, выполняемого модулем исследования содержимого, который относится к системе, показанной на Фиг. 1.

[68] На Фиг. 5 представлена блок-схема способа, реализованного в соответствии с неограничивающими вариантами осуществления настоящей технологии, причем способ выполняется системой, представленной на Фиг. 1.

ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ

[69] Все примеры и используемые здесь условные конструкции предназначены, главным образом, для того, чтобы помочь читателю понять принципы настоящей технологии, а не для установления границ ее объема. Следует также отметить, что специалисты в данной области техники могут разработать различные схемы, отдельно не описанные и не показанные здесь, но которые, тем не менее, воплощают собой принципы настоящей технологии и находятся в границах ее объема.

[70] Кроме того, для ясности в понимании, следующее описание касается достаточно упрощенных вариантов осуществления настоящей технологии. Как будет понятно специалисту в данной области техники, многие варианты осуществления настоящей технологии будут обладать гораздо большей сложностью.

[71] Некоторые полезные примеры модификаций настоящей технологии также могут быть охвачены нижеследующим описанием. Целью этого является также исключительно помощь в понимании, а не определение объема и границ настоящей технологии. Эти модификации не представляют собой исчерпывающего списка, и специалисты в данной области техники могут создавать другие модификации, остающиеся в границах объема настоящей технологии. Кроме того, те случаи, где не были представлены примеры модификаций, не должны интерпретироваться как то, что никакие модификации невозможны, и/или что то, что было описано, является единственным вариантом осуществления этого элемента настоящей технологии.

[72] Более того, все заявленные здесь принципы, аспекты и варианты осуществления настоящей технологии, равно как и конкретные их примеры, предназначены для обозначения их структурных и функциональных основ, вне зависимости от того, известны ли они на данный момент или будут разработаны в будущем. Таким образом, например, специалистами в данной области техники будет очевидно, что представленные здесь блок-схемы представляют собой концептуальные иллюстративные схемы, отражающие принципы настоящей технологии. Аналогично, любые блок-схемы, диаграммы, псевдокоды и т.п.представляют собой различные процессы, которые могут быть представлены на машиночитаемом носителе и, таким образом, могут использоваться компьютером или процессором, вне зависимости от того, показан ли подобный компьютер или процессор явно, или нет. Функции различных элементов, показанных на чертежах, включая функциональный блок, обозначенный как "процессор" или "графический процессор", могут быть обеспечены с помощью специализированного аппаратного обеспечения или же аппаратного обеспечения, способного использовать подходящее программное обеспечение. Когда речь идет о процессоре, функции могут обеспечиваться одним специализированным процессором, одним общим процессором или множеством индивидуальных процессоров, причем некоторые из них могут являться общими. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, процессор может являться универсальным процессором, например, центральным процессором (CPU) или специализированным для конкретной цели процессором, например, графическим процессором (GPU). Более того, использование термина «процессор» или «контроллер» не должно подразумевать исключительно аппаратное обеспечение, способное поддерживать работу программного обеспечения, и может включать в себя, без установления ограничений, цифровой сигнальный процессор (DSP), сетевой процессор, интегральную схему специального назначения (ASIC), программируемую пользователем вентильную матрицу (FPGA), постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) для хранения программного обеспечения, оперативное запоминающее устройство (ОЗУ) и энергонезависимое запоминающее устройство. Также в это может быть включено другое аппаратное обеспечение, обычное и/или специальное.

[73] Программные модули или простые модули, представляющие собой программное обеспечение, могут быть использованы здесь в комбинации с элементами блок-схемы или другими элементами, которые указывают на выполнение этапов процесса и/или текстовое описание. Подобные модели могут быть выполнены на аппаратном обеспечении, показанном напрямую или косвенно.

[74] С учетом этих примечаний, далее будут рассмотрены некоторые не ограничивающие варианты осуществления аспектов настоящей технологии.

[75] На Фиг. 1 представлена принципиальная схема системы 100, выполненной в соответствии с вариантами осуществления настоящей технологии, не ограничивающими ее объем. Важно иметь в виду, что нижеследующее описание системы 100 представляет собой описание иллюстративных вариантов осуществления настоящего технического решения. Таким образом, все последующее описание представлено только как описание иллюстративного примера настоящей технологии. Это описание не предназначено для определения объема или установления границ настоящей технологии. Некоторые полезные примеры модификаций системы 100 также могут быть охвачены нижеследующим описанием. Целью этого является также исключительно помощь в понимании, а не определение объема и границ настоящей технологии. Эти модификации не представляют собой исчерпывающий список, и специалистам в данной области техники будет понятно, что возможны и другие модификации. Кроме того, это не должно интерпретироваться так, что там, где это еще не было сделано, т.е. там, где не были изложены примеры модификаций, никакие модификации невозможны, и/или что то, что описано, является единственным вариантом осуществления этого элемента настоящей технологии. Как будет понятно специалисту в данной области техники, это, скорее всего, не так. Кроме того, следует иметь в виду, что система 100 представляет собой в некоторых конкретных проявлениях достаточно простой вариант осуществления настоящей технологии, и в подобных случаях этот вариант представлен здесь с целью облегчения понимания. Как будет понятно специалисту в данной области техники, многие варианты осуществления настоящей технологии будут обладать гораздо большей сложностью.

[76] В общем случае, система 100 выполнена с возможностью предоставлять рекомендации содержимого пользователю 102 системы 100. Пользователь 102 может являться подписчиком сервиса рекомендаций, который предоставляет система 100. Однако, подписка не обязана быть оплачиваемой или явной. Например, пользователь 102 может стать подписчиком путем скачивания рекомендательного предложения из система 100, путем регистрации и предоставления сочетания логина/пароля, путем регистрации и предоставления предпочтений пользователя и так далее. Поэтому любой вариант системы, выполненный с возможностью создавать рекомендации содержимого для данного пользователя, может быть адаптирован специалистом для выполнения вариантов осуществления настоящей технологии после того, как специалистом было прочитано настоящее описание. Кроме того, система 100 может быть описана с помощью примера системы 100, которая является системой рекомендаций (следовательно, система 100 может упоминаться как «система 100 рекомендаций» или «система 100 прогнозирования»). Тем не менее, варианты осуществления настоящей технологии могут также применяться к другим типам систем 100, как будет более подробно описано далее.

[77] Система 100 содержит электронное устройство 104, электронное устройство 104 связано с пользователем 102. Таким образом, электронное устройство 104 может иногда упоминаться как "клиентское устройство", "устройство конечного пользователя" или "клиентское электронное устройство". Следует отметить, что тот факт, что электронное устройство 104 связано с пользователем 102, не подразумевает какого-либо конкретного режима работы, равно как и необходимости входа в систему, быть зарегистрированным, или чего-либо подобного.

[78] Варианты осуществления электронного устройства 104 конкретно не ограничены, но в качестве примера электронного устройства 104 могут использоваться персональные компьютеры (настольные компьютеры, ноутбуки, нетбуки и т.п.), устройства беспроводной связи (смартфоны, мобильные телефоны, планшеты и т.п.), а также сетевое оборудование (маршрутизаторы, коммутаторы или шлюзы). Электронное устройство 104 содержит аппаратное и/или прикладное программное, и/или системное программное обеспечение (или их комбинацию), как известно в области техники, чтобы выполнять рекомендательное приложение 106. В общем случае, задачей рекомендательного приложения 106 является позволить пользователю получать (или каким-либо иным способом иметь доступ) к рекомендациям содержимого, которые предоставлены системой 100, как будет более подробно описано далее.

[79] Реализация рекомендательного приложения 106 никак конкретно не ограничена. Одним из примеров выполнения рекомендательного приложения 106 является доступ пользователем на веб-сайт, соответствующий системе рекомендаций, для получения доступа к рекомендательному приложению 106. Например, рекомендательное приложение 106 может быть вызвано путем ввода (или копирования-вставки или выбора ссылки) URL, связанного с сервисом рекомендаций. Альтернативно, рекомендательное приложение 106 может являться приложением, скачанным из так называемого магазина приложений, например, APPSTORE™ или GOOGLEPLAY™, и установленным/используемым на электронном устройстве 104. Важно иметь в виду, что рекомендательное приложение 106 может быть вызвано с помощью любых других средств. В других дополнительных вариантах осуществления технологии, функции приложения 106 рекомендаций могут быть встроены в другое приложение, например, приложение браузера (не показано) и так далее. Например, приложение 106 рекомендаций может выполняться как часть браузерного приложения, например, когда пользователь 102 в первый раз запускает браузерное приложение, может выполняться функциональность приложения 106 рекомендаций.

[80] В общем случае, рекомендательное приложение 106 включает в себя рекомендательный интерфейс 108, причем рекомендательный интерфейс 108 отображается на экране (отдельно не пронумерован) электронного устройства 104. На Фиг. 2 представлен снимок экрана с рекомендательным интерфейсом 108, реализованным в соответствии с неограничивающим вариантом осуществления настоящей технологии (пример рекомендательного интерфейса 108 представлен на экране электронного устройства 104, который реализован в виде смартфона).

[81] В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, рекомендательный интерфейс 108 отображается, когда пользователь 102 электронного устройства 104 активирует (т.е. запускает, использует, запускает в фоновом режиме и так далее) рекомендательное приложение 106. Альтернативно, рекомендательный интерфейс 108 может быть представлен, когда пользователь 102 открывает новое окно браузера и/или активирует новую вкладку в браузерном приложении. Например, в некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, рекомендательный интерфейс 108 может активировать "домашний экран" в браузерном приложении.

[82] Рекомендательный интерфейс 108 включает в себя поисковый интерфейс 202. Поисковый интерфейс 202 включает в себя интерфейс 204 поискового запроса. Интерфейс 204 поискового запроса может быть реализован как "омнибокс", что позволяет вводить поисковый запрос для проведения поиска или сетевой адрес (например, Единый Указатель Ресурсов (URL)) для идентификации ресурса (например, веб-сайта), который будет вызван. Тем не менее, интерфейс 204 поискового запроса может быть реализован для получения одного или обоих из: записи поискового запроса на выполнение поиска или сетевого адреса (например, Единый Указатель Ресурсов (URL)) для идентификации ресурса (например, веб-сайта), который будет вызван.

[83] Рекомендательный интерфейс 108 дополнительно включает в себя интерфейс 206 ссылок. Интерфейс 206 ссылок включает в себя множество фрагментов 208 - восемь из которых представлены на Фиг. 2 - только два пронумерованы на Фиг. 2 - первый фрагмент 210 и второй фрагмент 212.

[84] Используя, например, первый фрагмент 210 и второй фрагмент 212 - каждый из множества фрагментов 208 включает в себя (или действует как) ссылку на (i) веб-сайт, отмеченный как "избранное" или как-либо иначе отмеченный пользователем 102, (ii) ранее посещенный веб-сайт или (iii) тому подобное. Множество фрагментов 208 в представленном варианте осуществления визуально представлено пользователю 102 в виде квадратных кнопок с логотипом и/или названием представленного ресурса, логотип и название позволяют пользователю 102 идентифицировать, на какой ресурс ведет каждый из множества фрагментов (отдельно не пронумеровано). Тем не менее, важно иметь в виду, что визуальное представление некоторых или всех из множества фрагментов 208 может быть иным. Таким образом, некоторые или все из множества фрагментов 208 могут быть реализованы как кнопки другой формы, как список гиперссылок и так далее.

[85] Например, первый фрагмент 210 включает в себя ссылку на веб-сайт TRAVELZOO™, а второй фрагмент 212 включает в себя ссылку на веб-сайт персонального живого журнала. Излишне говорить, что число и содержимое индивидуальных фрагментов из множества фрагментов 208 никак конкретно не ограничено.

[86] Например, число фрагментов во множестве фрагментов 208 может быть выбрано заранее поставщиком приложения 106 рекомендаций. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, число фрагментов во множестве фрагментов 208 выбирается заранее на основе размера и/или разрешения экрана электронного устройства 104, которое выполняет рекомендательное приложение 106. Например, первое число фрагментов может быть выбрано заранее для электронного устройства 104, которое реализовано как смартфон, второе число фрагментов может быть выбрано заранее для электронного устройства 104, которое реализовано как планшет, и третье число фрагментов может быть выбрано заранее для электронного устройства 104, которое реализовано как ноутбук или настольный компьютер.

[87] Рекомендательный интерфейс 108 дополнительно включает в себя набор 214 рекомендованного содержимого. Набор 214 рекомендованного содержимого включает в себя один или несколько элементов рекомендаций содержимого, например, первый элемент 216 рекомендаций содержимого и второй элемент 218 рекомендаций содержимого (второй элемент 218 рекомендаций содержимого только частично виден на Фиг. 2). Естественно, набор 214 рекомендаций содержимого может обладать большим числом элементов рекомендаций содержимого. В рамках варианта осуществления, представленного на Фиг. 2, и тех вариантов осуществления технологии, где присутствует более одного элемента рекомендованного содержимого, пользователь 102 может прокручивать через набор 214 рекомендованного содержимого. Прокрутка может осуществляться любыми подходящими способами. Например, пользователь 102 может прокручивать содержимое набора 214 рекомендованного содержимого путем активации мыши (не показано), клавиши клавиатуры (не показано) или взаимодействия с сенсорным экраном (не показано) соответствующего электронного устройства 104.

[88] Пример, приведенный на Фиг. 2 является одним возможным вариантом осуществления рекомендательного интерфейса 108. Другой вариант осуществления рекомендательного интерфейса 108, а также описание того, как пользователь 102 может взаимодействовать с рекомендательным интерфейсом 108, представлено в находящейся в совместном владении американской патентной заявке, озаглавленной «ИСПОЛЯЕМЫЙ НА КОМПЬЮТЕРЕ СПОСОБ СОЗДАНИЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОГО ИНТЕРФЕЙСА СОДЕРЖИМОГО», поданной 11 мая 2017 года под номером 20170329490 А1; содержимое которой включено здесь полностью посредством ссылки.

[89] То, как именно создается набор 214 рекомендованного содержимого, будет более подробно описано далее.

[90] Возвращаясь к описанию Фиг. 1, электронное устройство 104 функционально соединено с сетью 110 передачи данных для получения доступа к рекомендательному серверу 112. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, не ограничивающих ее объем, сеть 110 передачи данных может представлять собой Интернет. В других вариантах осуществления настоящей технологии сеть 110 передачи данных может быть реализована иначе - в виде глобальной сети передачи данных, локальной сети передачи данных, частной сети передачи данных и т.п. Линия передачи данных (отдельно не пронумерована) между электронным устройством 104 и сетью 110 передачи данных реализована таким образом, что она будет зависеть, среди прочего, от того, как реализовано электронное устройство 104. В качестве примера, но не ограничения, в данных вариантах осуществления настоящей технологии в случаях, когда электронное устройство 104 представляет собой беспроводное устройство связи (например, смартфон), линия передачи данных представляет собой беспроводную сеть передачи данных (например, среди прочего, линия передачи данных 3G, линия передачи данных 4G, беспроводной интернет Wireless Fidelity или коротко WiFi®, Bluetooth® и т.п.). В тех примерах, где электронное устройство 104 представляет собой портативный компьютер, линия связи может быть как беспроводной (беспроводной интернет Wireless Fidelity или коротко WiFi®, Bluetooth® и т.п) так и проводной (соединение на основе сети Ethernet).

[91] Рекомендательный сервер 112 может представлять собой обычный компьютерный сервер. В примере варианта осуществления настоящего технического решения, рекомендательный сервер 112 может представлять собой сервер Dell™ PowerEdge™, на котором используется операционная система Microsoft™ Windows Server™. Излишне говорить, что рекомендательный сервер 112 может представлять собой любое другое подходящее аппаратное, прикладное программное, и/или системное программное обеспечение или их комбинацию. В представленном варианте осуществления настоящей технологии, не ограничивающем ее объем, рекомендательный сервер 112 является одиночным сервером. В других вариантах осуществления настоящего технического решения, не ограничивающих ее объем, функциональность рекомендательного сервера 112 изображения может быть разделена, и может выполняться с помощью нескольких серверов.

[92] Сервер 112 рекомендаций включает в себя модуль 114 обработки Модуль 114 обработки соединен или иным образом имеет доступ к модулю 115 обнаружения содержимого, модулю 116 аналитики и модулю 117 выбора рекомендуемого содержимого. Сервер 112 рекомендаций содержимого имеет доступ к устройству 118 хранения данных. Работа рекомендательного сервера 112 и его компонентов будет более подробно описана далее.

[93] Устройство 118 хранения данных включает в себя главную базу 120 данных, базу 122 данных факторов элементов, базу 124 данных рекомендуемых неоригинальных элементов содержимого, базу 125 данных рекомендуемых оригинальных элементов содержимого и базу 126 данных пользовательских взаимодействий.

[94] Также с сетью ПО передачи данных соединено множество сетевых ресурсов 130, включая первый сетевой ресурс 132, второй сетевой ресурс 134 и множество дополнительных сетевых ресурсов 136. Первый сетевой ресурс 132, второй сетевой ресурс 134 и множество дополнительных сетевых ресурсов 136 являются сетевыми ресурсами, доступными электронному устройству 104 (а также другим электронным устройствам, потенциально присутствующим в системе 100) через сеть ПО передачи данных. В соответствии с неограничивающими вариантами осуществления настоящей технологии, первый сетевой ресурс 132, второй сетевой ресурс 134 и множество дополнительных сетевых ресурсов 136 может считаться "неоригинальными" источниками, поскольку они являются потенциальными источниками неоригинальных цифровых элементов содержимого, которые могут быть рекомендованы сервером 112 рекомендаций.

[95] Тип соответствующего содержимого первого сетевого ресурса 132, второго сетевого ресурса 134 и множества дополнительных сетевых ресурсов 136 никак конкретно не ограничен.

[96] Данный первый сетевой ресурс 132, второй сетевой ресурс 134 и множество дополнительных сетевых ресурсов 136 может содержать (или, другими словами, размещать) цифровое содержимое (т.е. один или несколько цифровых элементов из одного или нескольких цифровых элементов, обладающих одним или несколькими типами цифрового содержимого). В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, содержимое цифрового элемента может включать в себя, среди прочего: аудио содержимое для потокового вещания или загрузки, видео содержимое для потокового вещания или загрузки, новости, блоки, информацию о различных государственных институтах, информацию об интересных местах, тематически кластеризованное содержимое (например, содержимое, релевантное для тех, кто заинтересован в кикбоксинге), другое мультимедийное содержимое и так далее.

[97] В других вариантах осуществления настоящей технологии, содержимое цифровых элементов, размещенное на первом сетевом ресурсе 132, втором сетевом ресурсе 134 и множестве дополнительных сетевых ресурсов 136, является текстовым. Примеры текстовых элементов содержимого включают в себя, без установления ограничений: новости, статьи, блоги, информацию о различных государственных институтах, информацию об интересных местах, тематически кластеризованное содержимое (например, содержимое, релевантное для тех, кто заинтересован в кикбоксинге) и так далее. Следует отметить, что термин "текстовое" содержимое не означает, что данный цифровой элемент включает в себя только текст и исключает другие типы мультимедийных элементов. Напротив, данный текстовый цифровой элемент включает в себя текстовые элементы, а также потенциально другой тип мультимедийных элементов. Например, данный текстовый цифровой элемент содержимого, который является статьей, может содержать текст и фотографии. В качестве другого примера, текстовый цифровой элемент содержимого, который является блогом, может содержать текст и встроенные видео элементы.

[98] Содержимое потенциально "доступно для нахождения" для электронного устройства 104 различными способами. Например, пользователь 102 электронного устройства 104 может использовать браузерное приложение (не показано) и ввести Универсальный Указатель Ресурса (URL), связанный с одним из первого сетевого ресурса 132, второго сетевого ресурса 134 и множества дополнительных сетевых ресурсов 136. Альтернативно, пользователь 102 электронного устройства 104 может выполнить поиск с помощью поисковой системы (не показано), чтобы изучить содержимое одного или нескольких из первого сетевого ресурса 132, второго сетевого ресурса 134 и множества дополнительных сетевых ресурсов 136. Как было упомянуто ранее, это удобно в том случае, если пользователь 102 заранее знает, в каком именно содержимом пользователь 102 заинтересован.

[99] Как было упомянуто ранее, в некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, сервер 112 рекомендаций может предоставлять платформу для создания и публикации цифрового содержимого. Это может быть особенно удобно для тех пользователей сервера 112 рекомендаций, которые хотят публиковать цифровое содержимое, но не хотят тратить время и/или большое количество денег для установки платформы для публикаций. Следует отметить, что платформа для публикаций, предоставляемая сервером 112 рекомендаций, может предоставляться на основе подписки, для чего подписчикам будет необходимо просмотреть рекламу и/или бесплатно и/или за плату. Исключительно в качестве примера, первый нативный канал содержимого может быть связан с блогером, который публикует элементы содержимого (например, первый элемент 112 содержимого), используя приложение 106 рекомендаций в качестве платформы. База 125 данных рекомендуемых оригинальных элементов содержимого может хранить оригинальные элементы цифрового содержимого. Например, данный элемент содержимого, хранящийся в базе 125 данных рекомендуемых оригинальных элементов содержимого, может брать начало из канала оригинального содержимого сервера 112 рекомендаций.

[100] В соответствии с неограничивающими вариантами осуществления настоящей технологии, приложение 106 рекомендаций может рекомендовать элементы содержимого, о которых пользователю 102 может быть априори неизвестно. Эти элементы рекомендованного содержимого могут брать начало либо из (i) данного одного из первого сетевого ресурса, второго сетевого ресурса 132 и множества дополнительных сетевых ресурсов 136 для пользователя 102; либо из (и) одного или нескольких оригинальных каналов содержимого, связанных с сервером 112 рекомендаций.

[101] Рекомендательный сервер 112 выполнен с возможностью осуществлять выбор содержимого для одного или нескольких рекомендуемых элементов, которые будут представлены пользователю 102 через рекомендательное приложение 106. Конкретнее, модуль 114 обработки выполнен с возможностью (i) получать от электронного устройства 104 запрос на рекомендации 150 содержимого и (ii) в ответ на запрос, создавать сообщение 152 рекомендаций содержимого, специально настроенное для пользователя 102, связанного с электронным устройством 104. Модуль 114 обработки может далее координировать выполнение различных процедур, описанных здесь как выполняемые модулем 115 обнаружения содержимого, модулем 116 аналитики и модуль 117 выбора рекомендуемого содержимого, например.

[102] Модуль 114 обработки выполнен с возможностью сохранять в главной базе 120 данных информацию, извлеченную во время обработки. В общем случае, главная база данных 120 может получать данные от модуля 114 обработки, которые были извлечены или иным образом определены модулем 114 обработки во время обработки для временного и/или постоянного хранения, и могут предоставлять сохраненные данные модулю 114 обработки для использования.

[103] В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, запрос на рекомендации 150 содержимого может быть создан в ответ на предоставление пользователем 102 явного указания на его/ее желание получать рекомендации содержимого. Например, рекомендательный интерфейс 108 может предоставлять кнопку (или другой активируемый элемент), который позволит пользователю 102 выражать свое желание получить новые или обновленные рекомендации содержимого. В качестве неограничивающего примера, рекомендательный интерфейс 108 может предоставить активируемую кнопку, на которой написано "запросить рекомендации содержимого". В рамках этих вариантов осуществления технологии, запрос на рекомендации 150 содержимого может считаться "явным запросом" в том смысле, что пользователь 102 явно выражает запрос на рекомендуемое содержимого.

[104] В других вариантах осуществления настоящей технологии, запрос на рекомендации 150 содержимого может быть создан в ответ на явное указание от пользователя 102 на желание пользователя получить рекомендации содержимого. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, запрос на рекомендации 150 содержимого может быть создан в ответ на то, что пользователь 102 запускает рекомендательное приложение 106.

[105] Альтернативно, в тех вариантах осуществления настоящей технологии, где рекомендательное приложение 106 реализовано в виде браузера (например, браузер GOOGLE™, браузер YANDEX™, a YAHOO!™ браузер или любое другое собственное или коммерчески доступное браузерное приложение), запрос на рекомендации 150 содержимого может быть создан в ответ на то, что пользователь 102 открывает браузерное приложение и может быть создано, например, без выполнения пользователем 102 каких-либо действий, кроме активации браузерного приложения. В качестве другого примера, запрос на рекомендации 150 содержимого может быть создан в ответ на открытие пользователем 102 новой вкладки в уже открытом браузерном приложении, и могут быть созданы, например, без выполнения пользователем 102 каких-либо действий, кроме активации новой вкладки браузера. Другими словами, запрос на рекомендации 150 содержимого может быть создан даже без знания пользователя 102 о том, что он может быть заинтересован в получении рекомендации содержимого.

[106] В качестве другого примера, запрос на рекомендацию 150 содержимого может быть создан в ответ на выбор пользователем 102 конкретного элемента браузерного приложения, и могут быть созданы, например, без выполнения пользователем 102 каких-либо действий, кроме активации/выбора конкретного элемента браузерного приложения.

[107] Примеры конкретного элемента браузерного приложения включают в себя, без установления ограничений:

• Адресную строку строки браузерного приложения

• Поисковую строку браузерного приложения и/или поисковую строку веб-сайта поисковой системы, доступного в браузерном приложении

• Омнибокс (комбинированная адресная и поисковая строка браузерного приложения)

• Панель избранных или недавно посещенных сетевых ресурсов

• Любую другую заранее определенную область интерфейса браузерного приложения или сетевого ресурса, отображенного в браузерном приложении

[108] То, как именно модуль 117 выбора рекомендуемого содержимого рекомендует элементы содержимого в ответ на запрос рекомендации 150 содержимого, будет описано далее более подробно.

[109] В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, модуль 115 обнаружения содержимого может быть выполнен с возможностью осуществлять работу "поискового робота". Другими словами, модуль 115 обнаружения содержимого может выполнять работу робота, который "посещает" множество ресурсов (например, множество сетевых ресурсов 130, включая первый сетевой ресурс 132, второй сетевой ресурс 134 и множество дополнительных сетевых ресурсов 136) и каталогизирует один или несколько цифровых элементов, размещенных на соответствующем одном из первого сетевого ресурса 132, второго сетевого ресурса 134 и множества дополнительных сетевых ресурсов 136. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, модуль 115 обнаружения содержимого может каталогизировать цифровые элементы в инвертированный индекс, сопоставляя данный цифровой элемент для составления списка ключевых слов, связанных с данным цифровым элементом.

[110] Как часть функции поискового робота, модуль 115 обнаружения содержимого выполнен с возможностью содержать информацию, представляющую новые найденные сетевые ресурсы и/или новое найденное доступное содержимое, доступное на них. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, модуль 115 выбора рекомендуемого содержимого может быть выполнен с возможностью поддерживать инвертированный индекс как пример базы 124 данных рекомендованных неоригинальных элементов содержимого на устройстве 118 хранения данных, но модуль 117 выбора рекомендуемого содержимого может организовать информацию, представляющую новые найденные сетевые ресурсы и/или новое найденное содержимое, доступное на них, в структуру данных, отличную от инвертированного индекса. В других вариантах осуществления технологии, модуль 115 обнаружения содержимого может также быть выполнен с возможностью извлекать факторы из новых обнаруженных сетевых ресурсов и/или нового обнаруженного доступного содержимого, и сохранять соответствующие факторы, в качестве неограничивающего примера, в базе 122 данных факторов элементов.

[111] В других вариантах осуществления настоящей технологии, вместо соответствующего выполнения модуля 115 обнаружения содержимого, сервер 112 рекомендаций может делить функции модуля 115 обнаружения содержимого с другим сервером (не представлен) и/или другим сервисом (не представлен). Например, функции модуля 115 обнаружения содержимого могут быть разделены с сервером поисковой системы (не показано), который выполняет сервис поисковой системы. Когда модуль 115 обнаружения содержимого просматривает и индексирует новые ресурсы, которые могут потенциально содержать текстовые или другие цифровые элементы, модуль 115 обнаружения содержимого может также индексировать подобные новые обнаруженные (или обновленные) цифровые элементы для целей процедур сервера 112 рекомендаций, которые описаны здесь.

[112] База 124 данных рекомендуемых неоригинальных элементов содержимого хранит информацию/содержимое, связанное с пулом потенциально рекомендуемых неоригинальных элементов содержимого сервисом рекомендаций, и включает в себя некоторые или все цифровые элементы содержимого, обнаруженные модулем 115 обнаружения содержимого.

[113] Природа одного или нескольких потенциально рекомендуемых неоригинальных элементов содержимого в пуле потенциально рекомендованных неоригинальных элементов содержимого никак конкретно не ограничена. Некоторые примеры одного или нескольких потенциально рекомендуемых неоригинальных элементов содержимого включают в себя, без установления ограничений, такие цифровые элементы содержимого как:

• новостной элемент;

• публикацией;

• веб-ресурсом;

• постом на веб-сайте социального медиа;

• новым элементом, который предназначен для загрузки из магазина приложений;

• новой песней (музыкальный трек), которая предназначена для воспроизведения / загрузки с ресурса;

• аудиокнигой для воспроизведения / загрузки с ресурса;

• подкастом для воспроизведения / загрузки с ресурса;

• новый фильм (видеоклип), который предназначен для воспроизведения/ загрузки с ресурса;

• продукт, который предназначен для покупки с ресурса; и

• новый документ, загруженный для исследования на веб-сайте социального медиа (например, новую фотографию, которая загружена в учетную запись в сетях INSTRAGRAM™ или FACEBOOK™).

[114] Аналогичным образом, база 125 данных рекомендуемого оригинального элемента содержимого, связанного с пулом потенциально рекомендуемых оригинальных элементов содержимого сервисом рекомендаций.

[115] Природа одного или нескольких потенциально рекомендуемых оригинальных элементов содержимого в пуле потенциально рекомендованных оригинальных элементов содержимого никак конкретно не ограничена. Некоторые примеры одного или нескольких потенциально рекомендуемых оригинальных элементов содержимого включают в себя, без установления ограничений, такие цифровые элементы содержимого как:

• созданная пользователем публикация;

• созданный пользователем пост в блоге;

• созданная пользователем фотография;

• созданное пользователем видео.

[116] Таким образом, можно сказать, что пул потенциально рекомендуемых элементов содержимого может включать в себя (i) по меньшей мере один элемент из соответствующих множеств элементов, связанных со множеством сетевых ресурсов 130 и (и) по меньшей мере один элемент содержимого из одного или нескольких источников оригинального содержимого. Пул потенциально рекомендуемых элементов содержимого может далее быть рекомендован пользователям сервиса рекомендаций с помощью модуля 117 выбора рекомендуемого содержимого.

[117] Модуль 116 аналитики выполнен с возможностью (i) отслеживать взаимодействия пользователей с элементами содержимого, которые были ранее рекомендованы сервисом рекомендаций, и сохранять пользовательские взаимодействия в базе 126 данных пользовательских взаимодействий, и (ii) извлекать информацию, относящуюся к факторам элементов, которые связаны, например, с элементами содержимого, которые были ранее рекомендованы сервисом рекомендаций предыдущим пользователям и с которыми по меньшей мере один предыдущий пользователь взаимодействовал в базе 122 данных факторов элементов.

[118] Примеры пользовательских событий/взаимодействий, связанных с предыдущими пользователями системы 100, отслеживались модулем 116 аналитики и сохранялись в базе 126 данных пользовательских взаимодействий, включают в себя, без установления ограничений:

• данный пользователь системы рекомендаций "прокрутил" мимо данного элемента;

• данный пользователь системы рекомендаций "лайкнул" или "дислайкнул" данный элемент;

• данный пользователь системы рекомендаций "репостнул" данный элемент;

• данный пользователь системы рекомендаций щелкнул на (или иначе выбрал) данный элемент;

• данный пользователь системы рекомендаций провел время, обращаясь к данному элементу, прежде чем вернуться к системе рекомендаций; и

• данный пользователь системы рекомендаций купил / заказал / загрузил данный элемент.

[119] В качестве неограничивающего примера, каждое пользовательское событие/взаимодействие в базе 126 данных пользовательских взаимодействий может быть связано с соответствующей временной отметкой, соответствующим элементом содержимого и соответствующим пользователем.

[120] Примеры факторов элементов, извлеченных модулем 116 аналитики и сохраненных в базе 112 данных факторов элементов, включают в себя, без установления ограничений:

• популярность данного элемента среди пользователей сервиса рекомендаций (например, в случае, если данный элемент является музыкальным треком, количество раз, когда музыкальный трек был прослушан и/или скачан пользователями сервиса рекомендаций);

• число лайков / покупок / скачиваний / кликов среди всех событий, связанных с данным элементом и выполненных с помощью сервиса рекомендаций; и

• характеристики, присущие элементу, которые основаны на содержимом соответствующего элемента содержимого - в случае, если элемент является музыкальным треком - длина трека, жанр трека, аудио-характеристики трека (например, темп трека); другие присущие элементу характеристики включают в себя: цену элемента, мерность элемента, категорию элемента, производителя/изготовителя элемента, длину документа, выраженную в количестве слов или символов; категорию / тему документа; рейтинг фильма в сервисе ранжирования фильмов, и так далее.

[121] Важно иметь в виду, что пользовательские события и факторы элементов могут принимать различные формы, и никак конкретно не ограничены. Таким образом, представленные выше списки неограничивающих примеров того, как реализованы пользовательские события и факторы элементов, представлены здесь только для примера. И важно иметь в виду, что многие альтернативные варианты осуществления пользовательских событий и факторов элементов могут быть представлены в других вариациях в рамках настоящей технологии.

[122] То, как именно получают и сохраняют информацию в базе 122 данных факторов элементов, базе 124 данных рекомендуемых неоригинальных элементов содержимого, базе 125 данных рекомендуемых оригинальных элементов содержимого и базе 126 данных пользовательских взаимодействий, никак конкретно не ограничено.

[123] Например, информация, связанная с факторами элементов, может быть получена от конкретного сервиса, который располагает информацией о различных элементах, доступных на нем и тому подобное; и может быть сохранена во в базе 122 данных факторов элементов. Информация, связанная с факторами элементов может быть разделена на различные категории, представляющие различные типы или тематики элементов.

[124] Модуль 117 выбора рекомендуемого содержимого может быть выполнен с возможностью выполнять один или несколько алгоритмов машинного обучения (MLA) для рекомендации элементов содержимого пользователям Сервиса рекомендаций содержимого. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, один или несколько алгоритмов машинного обучения могут представлять собой любой подходящий алгоритм машинного обучения с учителем или полуконтролируемого обучения, такой как, например:

• Искусственная нейронная сеть

• Байесовская статистика

• Гауссовский процесс регрессии

• Деревья решений

• И так далее

[125] В общем случае, модуль 117 выбора рекомендуемого содержимого выполняет один или несколько алгоритмов машинного обучения для анализа индексированных элементов содержимого (т.е. обнаруженные и проиндексированные модулем 115 обнаружения содержимого в базе 124 данных рекомендуемых неоригинальных элементов содержимого и базе 125 данных рекомендуемых оригинальных элементов содержимого на устройстве 118 хранения данных) для выбора одного или нескольких элементов цифрового содержимого в качестве рекомендуемых элементов содержимого для пользователя 102. Один или несколько алгоритмов машинного обучения, выполняемые модулем 117 выбора рекомендуемого содержимого могут, например, в ответ на запрос рекомендации 150 содержимого, выбирать один или несколько проиндексированных элементов содержимого в качестве рекомендуемых элементов содержимого для пользователя 102 на основе (i) одного или нескольких факторов элементов проиндексированных элементов содержимого из базы 122 данных факторов элементов; и (ii) предыдущих пользовательских взаимодействий с проиндексированными элементами содержимого (связанными с пользователем 102 или другим пользователями сервиса рекомендаций) в базе 126 данных пользовательских взаимодействий.

[126] Следует отметить, что, несмотря на то, что модуль 115 обнаружения содержимого, модуль 116 аналитики и модуль 117 выбора рекомендуемого содержимого были описаны как отдельные элементы, каждый из которых выполняет соответствующие функции, в других вариантах осуществления настоящей технологии, функции, выполняемые модулем 115 обнаружения содержимого, модулем 116 аналитики и модулем 117 выбора рекомендуемого содержимого, могут выполняться одним элементом (например, модулем 114 обработки). Альтернативно, функции, выполняемые модулем 115 обнаружения содержимого, модулем 116 аналитики и модулем 117 выбора рекомендуемого содержимого, могут быть распределены между большим числом модулей, чем те, что показаны на Фиг. 1, и могут выполняться как часть нескольких копий сервера 112 рекомендаций.

[127] Кроме того, каждый из модуля 115 обнаружения содержимого, модуля 116 аналитики и модуля 117 выбора рекомендуемого содержимого может выполнять дополнительные функции (т.е. отличные от соответствующих описанных здесь функций).

[128] Следует отметить, что несмотря на то, что главная база 120 данных, база 122 данных факторов элементов, база 124 данных рекомендуемых неоригинальных элементов содержимого, база 125 данных рекомендуемых оригинальных элементов содержимого, база 126 данных пользовательских взаимодействиях представлены как раздельные базы данных, это не является обязательным в каждом варианте осуществления технологии. Таким образом, некоторые или все из главной базы 120 данных, базы 122 данных факторов элементов, базы 124 данных рекомендуемых неоригинальных элементов содержимого, базы 125 данных рекомендуемых оригинальных элементов содержимого и базы 126 данных пользовательских взаимодействий могут быть реализованы в виде одной базы данных. Кроме того, любая из главной базы 120 данных, базы 122 данных факторов элементов, базы 124 данных рекомендуемых неоригинальных элементов содержимого, базы 125 данных рекомендуемых оригинальных элементов содержимого и базы 126 данных пользовательских взаимодействий может быть разделена на несколько отдельных устройств хранения (не показано).

[129] В соответствии с неограничивающими вариантами осуществления настоящей технологии, модуль 117 выбора рекомендуемого содержимого выполнен с возможностью модуль 140 исследования содержимого. В широком смысле, модуль 140 исследования содержимого выполнен с возможностью определять параметр релевантности для элемента цифрового содержимого. В конкретном неограничивающем варианте осуществления настоящей технологии, модуль 140 исследования содержимого выполнен с возможностью определять параметр релевантности для одного или нескольких оригинальных элементов цифрового содержимого. В конкретном неограничивающем варианте осуществления настоящей технологии, модуль 140 исследования содержимого выполнен с возможностью определять параметр релевантности для одного или нескольких оригинальных элементов цифрового содержимого, которые связаны с конкретной тематикой. Другими словами, модуль 140 исследования содержимого может быть выполнен с возможностью определять параметр релевантности для одного или нескольких оригинальных элементов цифрового содержимого, которые связаны с тематикой, представляющей нишевый интерес. В альтернативных неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, модуль 140 исследования содержимого выполнен с возможностью определять параметр релевантности для одного или нескольких оригинальных элементов цифрового содержимого, которые не обладают достаточным количеством данных о предыдущих пользовательских взаимодействиях, которые хранятся в базе 126 данных пользовательских взаимодействий.

[130] В других неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, способы, описанные далее, могут применяться для определения параметра релевантности для одного или нескольких неоригинальных элементов цифрового содержимого, которые не обладают достаточным количеством данных о предыдущих пользовательских взаимодействиях, которые хранятся в базе 126 данных пользовательских взаимодействий.

[131] В конкретном неограничивающем варианте осуществления настоящей технологии, модуль 140 исследования содержимого выполнен с возможностью определять параметр релевантности для одного или нескольких оригинальных элементов цифрового содержимого, которые берут начало с канала содержимого системы 100. Канал содержимого может быть связан с автором канала, который, в свою очередь, может быть подписчиком платформы публикаций, предоставляемой системой 100, как было упомянуто ранее.

[132] Со ссылкой на Фиг. 3, представлено схематическое представление процесса 300 для идентификации пула пользователей 306, связанного с каналом 301 содержимого. Как показано на Фиг. 3, на канале 301 содержимого находится по меньшей мере один элемент цифрового содержимого - показанный на Фиг. 3 как элемент 302 цифрового содержимого.

[133] Также на Фиг. 3 показано множество пользователей 304. Множество пользователей 304 включает в себя всех пользователей системы 100 - т.е. тех пользователей, которые обладают доступом к системе 100 для получения рекомендаций элементов цифрового содержимого. Также представлен пул пользователей 306, который является подмножеством множества пользователей 306. Пул пользователей 306 содержит тех пользователей из множества пользователей 304, которые связаны с каналом 301 содержимого. Эти связи схематически представлены на Фиг. 3 под номером 308.

[134] Данная связь 308 может быть по меньшей мере одной из: (i) явной связью; и (ii) неявной связью. В некоторых неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, неявная связь может проявляться через пользователя 102, которому был представлен элемент предыдущего содержимого с канала 301 содержимого, причем пользователь 102 не предоставляет в ответ на это указания на отрицательный интерес. С другой стороны, явная связь может проявляться по меньшей мере в одном из: пользователь 102 подписан на канал 301 содержимого, пользователь 102 нажал на кнопку "мне нравится" элемента содержимого на канале 301 содержимого, и пользователь 102 откомментировал предыдущий элемент содержимого на канале 301 содержимого.

[135] Таким образом, в соответствии с неограничивающими вариантами осуществления настоящей технологии, модуль 140 исследования содержимого определяет пул пользователей 306, который может считаться "основными пользователями" для канала 301 содержимого. Модуль 140 исследования содержимого может повторять подобное определение для всех других каналов содержимое, аналогично каналу 301 содержимого. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, подобное определение пула пользователей 306 может выполняться "оффлайн". В соответствии с неограничивающими вариантами осуществления настоящей технологии, термин "оффлайн" относится к моменту времени до получения запроса на рекомендацию цифрового содержимого (т.е. вышеупомянутый запрос на рекомендацию 150 содержимого) от пользователя 102. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, термин "оффлайн" может дополнительно или альтернативно означать момент времени, когда запрос на рекомендации содержимого может быть низким (например, посреди ночи или тому подобное).

[136] На Фиг. 4 представлено схематическое представление процесса 400 исследования, выполняемого модулем 140 исследования. Когда модуль 140 исследования содержимого получает данную рекомендацию 150 содержимого. Модуль 140 исследования содержимого далее определяет, как часть этапа 402 процесса 400 исследования, происходит ли рекомендация 150 содержимого от пользователя 102, который является частью любого пула основных пользователей, например, пула пользователей 306, связанных с каналом 301 содержимого.

[137] В ответ на то, что модуль 140 исследования содержимого определяет (на этапе 404 процесса 400 исследования), что рекомендация 150 содержимого действительно происходит от пользователя 102, который является частью любого пула основных пользователей, например, пула пользователей 306, связанных с каналом 301 содержимого; модуль 140 исследования содержимого выполняет процедуру 405 исследования параметра релевантности.

[138] В ответ на то, что модуль 140 исследования содержимого определяет (на этапе 406 процесса 400 исследования), что рекомендация 150 содержимого не происходит от пользователя 102, который является частью любого пула основных пользователей, например, пула пользователей 306, связанных с каналом 301 содержимого; модуль 140 исследования содержимого выполняет процедуру 407 рекомендации стандартного содержимого.

[139] В некоторых неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, модуль 140 исследования содержимого выполняет процедуру 405 исследования параметра релевантности для каждого из каналов 301 содержимого. В некоторых других конкретных неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, модуль 140 исследования содержимого выполняет процедуру 405 исследования параметра релевантности для каждого из каналов 301 содержимого, которые определены как предназначенные для связи с конкретным содержимым. В некоторых других конкретных неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, модуль 140 исследования содержимого выполняет процедуру 405 исследования параметра релевантности для каждого из каналов 301 содержимого, которые определены как предназначенные для связи с нишевым содержимым. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, модуль 140 исследования содержимого выполняет процедуру 405 исследования параметра релевантности для каждого из каналов 301 содержимого, для которых недостаточно информации о предыдущих пользовательских взаимодействиях (т.е. отсутствует или ограничены данные, хранящиеся в базе 126 данных пользовательских взаимодействий, которые связаны с цифровым содержимым, которое происходит из канала 301 содержимого).

[140] В некоторых неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, для данного одного из каналов 301 содержимого, модуль 140 описания содержимого продолжает выполнять процедуру 405 исследования параметра релевантности до тех пор, пока достаточно просмотренной информации не будет получено (будет описано далее более подробно). В других вариантах осуществления настоящей технологии, модуль 140 исследования содержимого может повторять выполнение процедуры 405 исследования параметра релевантности время от времени, даже после получения достаточного количества просмотренной информации, например, для обновления просмотренной информации, которая может изменяться со временем.

[141] Как часть процедуры 405 исследования параметра релевантности, модуль 140 исследования содержимого инициирует модуль 117 выбора рекомендуемого содержимого как часть создания набора рекомендуемых элементов содержимого для пользователя 102 для искусственного внедрения в набор рекомендуемых элементов элемента исследуемого содержимого, который происходит из канала 301 содержимого, например, элемент 302 цифрового содержимого.

[142] В некоторых неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, искусственное внедрение элемента цифрового содержимого в набор рекомендуемых элементов включает в себя: ранжирование элементов цифрового содержимого в отношении других элементов содержимого в наборе рекомендуемых элементов, причем ранжирование основано на прогнозированном параметре релевантности элемента цифрового содержимого. Это возможно, например, путем изменения или замены алгоритма ранжирования.

[143] В некоторых неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, искусственное внедрение элемента цифрового содержимого в набор рекомендуемых элементов включает в себя: расположение элемента цифрового содержимого по отношению к другим элементам содержимого в наборе рекомендуемых элементов на заранее определенную позицию в наборе рекомендуемых элементов. Например, искусственное внедрение элемента цифрового содержимого может включать в себя позиционирование элемента цифрового содержимого на заранее определенную позицию, например, первую позицию, вторую позицию и так далее.

[144] В некоторых неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, заранее определенная позиция выбирается таким образом, чтобы максимизировать вероятность пользовательского взаимодействия с элементом цифрового содержимого. Подобная позиция может определяться эмпирически или с помощью любого известного алгоритма WIN-LOSS.

[145] В широком смысле, в соответствии с неограничивающими вариантами осуществления настоящей технологии, процедура 405 исследования параметра релевантности основана на представлении об исследовании релевантности содержимого специализированного содержимого с помощью основных пользователей, которые связаны с каналом 301 содержимого, который по меньшей мере тангенциально связан с подобным специализированным содержимым.

[146] Не ограничиваясь какой-либо конкретной теорией, варианты осуществления настоящей технологии основаны на предположении о том, что даже если основные пользователи (т.е. находящиеся в пуле пользователей 306), которые проявили заинтересованность в канале 301 содержимого, не показывают интереса в элементе 302 цифрового содержимого (через положительное взаимодействие, клик или другое демонстрирующее интерес действие), то далее элемент 302 цифрового содержимого вряд ли будет интересен широкому числу пользователей системы 100 и, следовательно, должен быть связан с более низким значением параметра релевантности.

[147] С другой сторон, если основные пользователи (т.е. находящиеся в пуле пользователей 306), которые проявили заинтересованность в канале 301 содержимого, показывают интерес в элементе 302 цифрового содержимого (через положительное взаимодействие, клик или другое демонстрирующее интерес действие), то далее элемент 302 цифрового содержимого вероятно будет потенциально интересен широкому числу пользователей системы 100 и, следовательно, должен быть связан с более низким значением параметра релевантности. В данном случае, процедура 405 исследования параметра релевантности может назначать элементу 302 цифрового содержимого более высокое значение параметру релевантности, который далее может использоваться для ранжирования элемента 302 цифрового содержимого как часть процедуры 407 рекомендации стандартного содержимого.

[148] Следовательно, и не ограничиваясь какой-либо конкретной теорией, варианты осуществления настоящей технологии и, конкретнее, выполнение процедуры 405 исследования параметра релевантности позволяет "продвигать" специализированное / нишевое содержимое для включения в наборы элементов как часть процедуры 407 рекомендации стандартного содержимого. Без реализации вариантов осуществления настоящей технологии, подобное специализированное / нишевое содержимое может никогда не стать частью наборов рекомендуемых элементов и, следовательно, никогда не будет "иметь шанса" собрать достаточно истории пользовательских взаимодействий, чтобы справедливо ранжироваться алгоритмом ранжирования системы 100. Варианты осуществления настоящей технологии позволяют специализированному / нишевому содержимому "начинать с того же", что и в общем случае популярное содержимое - для алгоритма ранжирования системы 100.

[149] Следует отметить, тем не менее, что если выяснится, что данное специализированное содержимое элемента 302 цифрового содержимого интересно основным пользователям (и, следовательно, обладает более высоким значением параметра релевантности от процедуры 405 исследования параметра релевантности, но не интересен для общего числа пользователей системы рекомендаций, параметр релевантности элемента 302 цифрового содержимого постепенно снизится из-за недостаточного числа взаимодействий с другими пользователями, когда элемент 302 цифрового содержимого рекомендуется другим пользователям как часть процедуры 407 рекомендации стандартного содержимого.

[150] Другими словами, варианты осуществления настоящей технологии подразумевают; (i) сбор указаний на пользовательские взаимодействия пользователя 102 с набором рекомендуемых элементов, причем пользовательские взаимодействия указывают на интересе первого пользователя в элементе специализированного содержимого (как часть процедуры 405 исследования параметра релевантности); для прогноза параметра релевантности элемента 302 цифрового содержимого для пользователя вне пула пользователей 306 на основе пользовательских взаимодействий пользователя в (i) выше (прогноз осуществляется как часть процедуры 407 рекомендации стандартного содержимого).

[151] С учетом описанной выше архитектуры, возможно выполнить способ определения параметра релевантности для элемента цифрового содержимого, который берет начало из канала 301 содержимого, связанного с системой 100 рекомендаций. В соответствии с неограничивающими вариантами осуществления настоящей технологии, параметр релевантности может быть использован для ранжирования элемента цифрового содержимого в качестве элемента рекомендуемого цифрового содержимого для пользователей системы 100 рекомендации с помощью алгоритма рекомендаций системы 100 рекомендаций.

[152] На Фиг. 5 представлена диаграмма блок-схемы способа 500, способ 500 выполняется в соответствии с неограничивающими вариантами осуществления настоящей технологии. Способ 500 может быть исполнен модулем 140 исследования содержимого сервера 112 рекомендаций.

[153] Этап 502 - идентификация пула пользователей, связанных с каналом содержимого, причем данный пользователь из пула пользователей связан с каналом содержимого, на основе по меньшей мере одного из: (i) явной связи; и (ii) неявной связи.

[154] На этапе 502, модуль 140 исследования содержимого сервера 112 рекомендаций идентифицирует пул пользователей, связанных с каналом содержимого. Как было описано ранее, модуль 140 исследования содержимого идентифицирует пул пользователей 306, связанных с каналом 301 содержимого. Данный пользователь из пула пользователей 306 может быть связан с каналом 301 содержимого на основе, по меньшей мере одной из: (i) явной связью; и (ii) неявной связью.

[155] Этап 504 - в ответ на получение запроса на рекомендацию содержимого от первого клиентского устройства, связанного с первым пользователем, который принадлежит к пулу пользователей: создание, с помощью алгоритма рекомендаций, набора элементов рекомендуемого содержимого для первого пользователя, данный элемент набора элементов рекомендуемого содержимого не берет начало из канала содержимого; искусственное внедрение в набор рекомендуемых элементов элемента цифрового содержимого; собрание указаний на пользовательские взаимодействия первого пользователя с набором рекомендуемых элементов, пользовательские указания указывают на предпочтения первого пользователя в элементе цифрового содержимого

[156] На этапе 504, в ответ на получение запроса на рекомендацию содержимого от первого клиентского устройства, связанного с первым пользователем, который принадлежит к пулу пользователей 306, модуль 140 исследования содержимого сервера 112 рекомендаций выполняет: создание, с помощью алгоритма рекомендаций, набора элементов рекомендуемого содержимого для первого пользователя, данный элемент набора элементов рекомендуемого содержимого не берет начало из канала содержимого; искусственное внедрение в набор рекомендуемых элементов элемента цифрового содержимого; собрание указаний на пользовательские взаимодействия первого пользователя с набором рекомендуемых элементов, пользовательские указания указывают на предпочтения первого пользователя в элементе цифрового содержимого.

[157] Следует отметить, что этапы 502 и 504 способа 500 могут в широком смысле считаться "фазой исследования релевантности содержимого". Другими словами, этапы 502 и 504 являются этапами способа 500, когда модуль 140 исследования содержимого сервера 112 рекомендаций узнает параметр релевантности специализированного цифрового содержимого (например) с помощью пула пользователей 306.

[158] В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, модуль 140 исследования содержимого сервера 112 рекомендаций может выполнять фазу исследования содержимого оффлайн по сравнению с фактическим предоставлением наборов рекомендуемого цифрового содержимого (например, во время часов пик и так далее).

[159] В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, модуль 140 исследования содержимого сервера 112 рекомендаций может выполнять фазу исследования содержимого для каждого из каналов 301 содержимого в соответствии с заранее определенным или случайно выбранным порядком.

[160] В других неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, модуль 140 исследования содержимого сервера 112 рекомендаций может выполнять фазу исследования содержимого для подмножества каналов 301 содержимого, например, верхних 10%, верхних 20% или любого другого числа наиболее популярных из каналов 301 содержимого.

[161] Этап 506 - прогноз параметра релевантности элемента цифрового содержимого для пользователя вне пула пользователей на основе пользовательских взаимодействий первого пользователя

[162] На этапе 506, модуль 117 выбора рекомендуемого содержимого прогнозирует параметр релевантности элемента цифрового содержимого для пользователя вне пула пользователей 306 на основе пользовательских взаимодействий первого пользователя.

[163] Другими словами, этап 506 может считаться фазой использования способа 500. Когда модуль 117 выбора рекомендуемого содержимого использует "исследованный и прогнозированный параметр релевантности" для прогноза релевантности соответствующего элемента цифрового содержимого для общего числа пользователей сервиса рекомендаций системы 100 рекомендаций.

[164] Опциональные / альтернативные варианты осуществления способа 500

[165] В некоторых вариантах осуществления способа 500, способ 500 дополнительно включает в себя: в ответ на получение запросов на рекомендацию содержимого от других клиентских устройств, связанных с другими пользователям, которые принадлежат к пулу пользователей 306: создание, с помощью алгоритма рекомендаций, соответствующего набора элементов рекомендуемого содержимого для других пользователей, данный элемент соответствующего набора рекомендуемых элементов не берет начало из канала 301 содержимого; искусственное внедрение в соответствующий набор рекомендуемых элементов элемента цифрового содержимого.

[166] В некоторых неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, способ 500 дополнительно включает в себя наблюдение за пользовательскими взаимодействиями других пользователей с соответствующими наборами рекомендаций содержимого и создания дополненного параметра релевантности, связанного с элементом цифрового содержимого на основе пользовательских взаимодействий других пользователей с соответствующими наборами рекомендаций содержимого. В некоторых неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, прогнозирование параметра релевантности элемента цифрового содержимого для пользователя вне пула пользователей 306 включает в себя: прогнозирование параметра релевантности на основе, по меньшей мере частично, дополненного параметра релевантности. В некоторых неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, дополненный параметр релевантности смещен вверх относительно оригинального параметра релевантности, который бы создавался алгоритмом рекомендаций.

[167] Таким образом, как было упомянуто ранее, процесс исследования может повторяться с различными основными пользователями до тех пор, пока достаточное количество информации о предыдущих пользовательских взаимодействиях не будут получено.

[168] В некоторых неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, способ 500 дополнительно включает в себя: в ответ на получение запроса на рекомендацию содержимого от второго клиентского устройства, связанного со вторым пользователем, который находится вне пула пользователей: создание, с помощью алгоритма рекомендаций, набора элементов рекомендаций для второго пользователя, причем набор элементов рекомендаций включает в себя элемент цифрового содержимого, включение элемента цифрового содержимого в набор рекомендуемых элементов, который основан на параметре релевантности; собрание указаний на пользовательские взаимодействия второго пользователя с набором рекомендуемых элементов, пользовательские указания указывают на предпочтения второго пользователя в элементе цифрового содержимого.

[169] В некоторых неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, в ответ на то, что пользовательские взаимодействия второго пользователя указывают на низкий интерес в элементе цифрового содержимого второго пользователя по сравнению с первым пользователем: модификация параметра релевантности элемента цифрового содержимого на более низкое значение. Этот процесс описан выше как процесс "снижения" прогнозированного параметра релевантности.

[170] В некоторых неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, неявная связь включает в себя первого пользователя, которому был представлен элемент предыдущего содержимого с канала содержимого, причем первый пользователь не предоставляет в ответ на это указание на отрицательный интерес.

[171] В некоторых неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, явная связь включает в себя по меньшей мере один из факторов: первый пользователь подписан на канал содержимого, пользователь нажал на кнопку "мне нравится" элемента содержимого в канале содержимого, и пользователь откомментировал предыдущий элемент содержимого на канале содержимого.

[172] В некоторых неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, данный элемент из набора рекомендуемых элементов происходит из сетевого ресурса, доступного через сеть передачи данных (например, один из первого сетевого ресурса 132, второго сетевого ресурса 134 и множества дополнительных сетевых ресурсов 136).

[173] В некоторых неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, данный элемент набора рекомендованных элементов представляет собой одно из -новостную статью, изображение, видео и интерактивный сниппет.

[174] В некоторых неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, все элементы набора рекомендуемых элементов не берут начало в канале содержимого. В некоторых неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, другой элемент набора рекомендованных элементов берет начало с канала содержимого, который является одним из: канала содержимого или другого канала содержимого. В некоторых неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, канал содержимого является оригинальным каналом для системы рекомендаций. Таким образом, несмотря на то, что варианты осуществления настоящей технологии частично применимы к оригинальных элементам содержимого, они этим не ограничены; и могут быть использованы как для оригинальных так и для неоригинальных элементов цифрового содержимого.

[175] В некоторых неограничивающих вариантах осуществления настоящей технологии, идентификация пула пользователей, связанных с каналом содержимого включает в себя идентификацию данного пользователя из пула пользователей как связанного с каналом содержимого на основе по меньшей мере одной из: (i) явной связью; и (ii) неявной связью.

[176] Важно иметь в виду, что не все упомянутые здесь технические результаты могут проявляться в каждом варианте осуществления настоящей технологии. Например, варианты осуществления настоящей технологии могут быть реализованы без проявления некоторых технических результатов, а другие варианты могут быть реализованы с проявлением других технических результатов или вовсе без них.

[177] Некоторые из этих этапов, а также процессы передачи-получения сигнала являются хорошо известными в данной области техники и поэтому для упрощения были опущены в некоторых частях данного описания. Сигналы могут быть переданы-получены с помощью оптических средств (например, опто-волоконного соединения), электронных средств (например, проводного или беспроводного соединения) и механических средств (например, на основе давления, температуры или другого подходящего параметра).

[178] Модификации и улучшения вышеописанных вариантов осуществления настоящей технологии будут ясны специалистам в данной области техники. Предшествующее описание представлено только в качестве примера и не устанавливает никаких ограничений. Таким образом, объем настоящей технологии ограничен только объемом прилагаемой формулы изобретения.

Изобретение относится к средствам определения параметра релевантности для элемента цифрового содержимого и системе для осуществления этого способа. Технический результат заключается в повышении точности выдачи рекомендаций. Элемент цифрового содержимого берет начало с канала содержимого, связанного с системой рекомендаций. Идентифицируют пул пользователей, связанных с каналом содержимого, причем данный пользователь из пула пользователей связан с каналом содержимого. Используют пул пользователей для исследования и прогноза параметра релевантности. Параметр релевантности далее используется для прогноза параметра релевантности элемента цифрового содержимого для пользователя вне пула пользователей на основе пользовательских взаимодействий первого пользователя. 3 н. и 17 з.п. ф-лы, 5 ил.

1. Способ определения параметра релевантности для элемента цифрового содержимого, который берет начало из канала содержимого, связанного с системой рекомендаций,

параметр релевантности для ранжирования элемента цифрового содержимого как элемента, рекомендуемого содержимого для пользователей системы рекомендаций, которая включает в себя сервер и по меньшей мере одно клиентское устройство, соединяемое с сервером с помощью сети передачи данных,

способ выполняется сервером, причем сервер далее выполнен с возможностью выполнять алгоритм рекомендаций для создания набора элементов рекомендуемого содержимого для данного пользователя системы рекомендаций;

причем способ включает в себя:

идентификацию пула пользователей, связанных с каналом содержимого, причем данный пользователь из пула пользователей связан с каналом содержимого;

в ответ на получение запроса на рекомендацию содержимого от первого клиентского устройства, связанного с первым пользователем, который принадлежит к пулу пользователей:

создание с помощью алгоритма рекомендаций набора элементов, рекомендуемого содержимого для первого пользователя, данный элемент набора элементов рекомендуемого содержимого не берет начало из канала содержимого;

искусственное внедрение в набор рекомендуемых элементов элемента цифрового содержимого;

собрание указаний на пользовательские взаимодействия первого пользователя с набором рекомендуемых элементов, пользовательские указания указывают на предпочтения первого пользователя в элементе цифрового содержимого; и

прогноз параметра релевантности элемента цифрового содержимого для пользователя вне пула пользователей на основе пользовательских взаимодействий первого пользователя.

2. Способ по п. 1, способ дополнительно включает в себя:

в ответ на получение запросов на рекомендацию содержимого от других клиентских устройств, связанных с другими пользователям, которые принадлежат к пулу пользователей:

создание с помощью алгоритма рекомендаций соответствующего набора элементов рекомендуемого содержимого для других пользователей, причем данный элемент соответствующего набора рекомендуемых элементов не берет начало из канала содержимого;

искусственное внедрение в соответствующий набор рекомендуемых элементов элемента цифрового содержимого.

3. Способ по п. 2, далее включающий в себя наблюдение за пользовательскими взаимодействиями других пользователей с соответствующими наборами рекомендаций содержимого и создания дополненного параметра релевантности, связанного с элементом цифрового содержимого на основе пользовательских взаимодействий других пользователей с соответствующими наборами рекомендаций содержимого.

4. Способ по п. 3, в котором прогнозирование параметра релевантности элемента цифрового содержимого для пользователя вне пула пользователей включает в себя:

прогнозирование параметра релевантности на основе, по меньшей мере частично, дополненного параметра релевантности.

5. Способ по п. 4, в котором дополненный параметр релевантности смещен вверх относительно оригинального параметра релевантности, который бы создавался алгоритмом рекомендаций.

6. Способ по п. 1, дополнительно включающий в себя:

в ответ на получение запроса на рекомендацию содержимого от второго клиентского устройства, связанного со вторым пользователем, который находится вне пула пользователей:

создание с помощью алгоритма рекомендаций набора элементов рекомендаций для второго пользователя, причем набор элементов рекомендаций включает в себя элемент цифрового содержимого, включение элемента цифрового содержимого в набор рекомендуемых элементов, который основан на параметре релевантности;

собрание указаний на пользовательские взаимодействия второго пользователя с набором рекомендуемых элементов, пользовательские указания указывают на предпочтения второго пользователя в элементе цифрового содержимого.

7. Способ по п. 6, в котором в ответ на то, что пользовательские взаимодействия второго пользователя указывают на низкий интерес в элементе цифрового содержимого второго пользователя по сравнению с первым пользователем:

модификация параметра релевантности элемента цифрового содержимого на более низкое значение.

8. Способ по п. 1, в котором искусственное внедрение элемента цифрового содержимого в набор рекомендуемых элементов включает в себя:

ранжирование элементов цифрового содержимого в отношении других элементов содержимого в наборе рекомендуемых элементов, причем ранжирование основано на прогнозированном параметре релевантности элемента цифрового содержимого.

9. Способ по п. 1, в котором искусственное внедрение элемента цифрового содержимого в набор рекомендуемых элементов включает в себя:

расположение элемента цифрового содержимого по отношению к другим элементам содержимого в наборе рекомендуемых элементов на заранее определенную позицию в наборе рекомендуемых элементов.

10. Способ по п. 9, в котором заранее определенная позиция выбирается таким образом, чтобы максимизировать вероятность пользовательского взаимодействия с элементом цифрового содержимого.

11. Способ по п. 1, в котором идентификация пула пользователей, связанных с каналом содержимого включает в себя идентификацию данного пользователя из пула пользователей как связанного с каналом содержимого на основе, по меньшей мере, одного из: (i) явной связью; и (ii) неявной связью.

12. Способ по п. 11, в котором неявная связь включает в себя первого пользователя, которому был представлен элемент предыдущего содержимого с канала содержимого, причем первый пользователь не предоставляет в ответ на это указание на отрицательный интерес.

13. Способ по п. 11, в котором явная связь включает в себя, по меньшей мере, один из факторов: первый пользователь подписан на канал содержимого, пользователь нажал на кнопку "мне нравится" элемента содержимого в канале содержимого и пользователь откомментировал предыдущий элемент содержимого на канале содержимого.

14. Способ по п. 1, в котором данный элемент набора рекомендованных элементов берет начало с сетевого ресурса, доступного через сеть передачи данных.

15. Способ по п. 13, в котором данный элемент набора рекомендованных элементов представляет собой одно из: новостную статью, изображение, видео и интерактивный сниппет.

16. Способ по п. 1, в котором все элементы набора рекомендуемых элементов не берут начало в канале содержимого.

17. Способ по п. 1, в котором другой элемент набора рекомендованных элементов берет начало с канала содержимого, который является одним из канала содержимого или другого канала содержимого.

18. Способ по п. 1, в котором канал содержимого является оригинальным каналом для системы рекомендаций.

19. Сервер рекомендаций содержимого для создания рекомендации цифрового содержимого, причем рекомендация цифрового содержимого предназначена для отображения на электронном устройстве, связанном с пользователем, причем сервер возможно соединить с электронным устройством с помощью сети передачи данных, и сервер рекомендаций выполняет алгоритм ранжирования, и сервер рекомендаций включает в себя процессор, выполненный с возможностью определять параметр релевантности для элемента содержимого, и элемент цифрового содержимого берет начало с канала содержимого, связанного с сервером рекомендаций.

20. Параметр релевантности для ранжирования элемента цифрового содержимого как элемента рекомендуемого содержимого для пользователей сервера рекомендаций, который включает в себя сервер и по меньшей мере одно клиентское устройство, соединяемое с сервером с помощью сети передачи данных,

способ выполняется сервером, процессор сервера рекомендаций далее выполнен с возможностью выполнять алгоритм рекомендаций для создания набора элементов рекомендуемого содержимого для данного пользователя сервера рекомендаций;

процессор далее выполнен с возможностью осуществлять:

идентификацию пула пользователей, связанных с каналом содержимого, причем данный пользователь из пула пользователей связан с каналом содержимого;

в ответ на получение запроса на рекомендацию содержимого от первого клиентского устройства, связанного с первым пользователем, который принадлежит к пулу пользователей:

создание с помощью алгоритма рекомендаций набора элементов, рекомендуемого содержимого для первого пользователя, данный элемент набора элементов рекомендуемого содержимого не берет начало из канала содержимого;

искусственное внедрение в набор рекомендуемых элементов элемента цифрового содержимого;

собрание указаний на пользовательские взаимодействия первого пользователя с набором рекомендуемых элементов, пользовательские указания указывают на предпочтения первого пользователя в элементе цифрового содержимого; и

прогноз параметра релевантности элемента цифрового содержимого для пользователя вне пула пользователей на основе пользовательских взаимодействий первого пользователя.