СПОСОБ И СИСТЕМА ДЛЯ СОЗДАНИЯ РЕКОМЕНДАЦИИ ЦИФРОВОГО СОДЕРЖИМОГО Российский патент 2020 года по МПК G06F3/00 G06F17/00 

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

[001] Настоящая технология относится к системе рекомендаций в общем смысле, и в частности - к способу и системе для создания рекомендации цифрового содержимого.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

[002] 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, информация о компаниях, финансовая информация и ресурсы, информация о трафике, игры и информация 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).

[003] 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).

[004] 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».

[005] 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 некотором смысле, подобные системы рекомендуют пользователю содержимое без отдельного поискового запроса, на основе явных или неявных интересов пользователя.

[006] 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.

[007] 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 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.

[008] 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 основных источников - нативного источника и внешнего источника.

[009] 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.

[0010] Американская патентная заявка №US2016350812 A1 опубликованная 1 декабря, 2016 компанией "Microsoft Technology Licensing" и озаглавленная "Personalized Information From Venue of Interesf ("Персонализированная информация из мест интереса") описывает предоставление пользователю персонализированной информации из мест интереса. Информация может включать в себя сообщения, уведомления или иную информацию, которая определена как релевантная для пользователя, и она может быть своевременно предоставлена пользователю в подходящем формате таким образом, чтобы пользователь мог реагировать на информацию. Определяется набор мест, которые релевантны для пользователя, а также соответствующие информационные источники, связанные с местом. Информация, опубликованная этими источниками, может анализироваться на предмет релевантности для пользователя, и релевантные элементы информации могут предоставляться пользователю с помощью уведомлений или приложений и сервисов. Далее уведомления могут быть запланированы для представления пользователю в подходящее время, например, до прогнозируемого посещения места. Один вариант осуществления технологии включает в себя центр передачи информации о местах для получения информации от мест и предоставления доступа к ней пользователям приложений и услуг.

[0011] Американская патентная заявка №US 8,606,792 В, выданная 10 декабря 2013 года корпорации Google, и озаглавленная "Scoring Authors of Posts" ("Оценка авторов постов"), описывает способы, системы и программные продукты для определения оценки для каждого из множества авторов постов, которая передается на серверную систему. Оценка каждого индивидуального автора из множества основана на оценке одного или нескольких авторов из множества, которые запрашивали подписку на посты, которые индивидуальный автор отправляет на серверную систему. Конкретный пост, отправленный конкретным автором из множества, получает серверная система от вычислительного устройства. Оценка назначается конкретному посту на основе оценки конкретного автора. Конкретный пост передается от серверной системы на вычислительные устройства, которые связаны с авторами, которые запрашивали подписку на посты от конкретного автора.

РАСКРЫТИЕ ТЕХНОЛОГИИ

[0012] 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.

[0013] Как было упомянуто ранее, рекомендуемое содержимое, предоставляемое системой рекомендаций, может поступать из двух основных источников - нативного источника и внешнего источника. Разработчики настоящей технологии предположили, что может быть желательно, как часть предоставления публичной платформы для авторов содержимого, чтобы система рекомендаций могла конкретное число раз отображать содержимое, поступающее с каждого индивидуального нативного источника.

[0014] Не ограничиваясь какой-либо конкретной теорией, настоящее описание основано на предположении разработчиков о том, что существующая схема предоставления персонализированного содержимого пользователю может не быть в состоянии достаточно хорошо балансировать необходимость отображать персонализированное содержимое, которое релевантно для пользователя, и необходимость отображать конкретное число раз содержимое, поступающее из нативного источника (который может быть менее релевантен для пользователя), без отрицательного эффекта на опыт пользователя. Следовательно, важно достигать оптимального взаимодействия между этими двумя факторами для максимизации качества системы рекомендаций.

[0015] Первым объектом настоящей технологии является способ создания рекомендации цифрового содержимого пользователю электронного устройства, причем рекомендация цифрового содержимого предназначена для отображения на электронном устройстве, связанном с пользователем. Способ выполняется в системе рекомендаций, которая может быть соединена с электронным устройством через сеть передачи данных, и система рекомендаций включает в себя сервер. Способ включает в себя: получение, от электронного устройства через сеть передачи данных, запроса на рекомендацию цифрового содержимого; выбор, в ответ на запрос, набора элементов-кандидатов содержимого, который включает в себя по меньшей мере первый элемент содержимого, поступающий из первого канала содержимого, и второй элемент содержимого, поступающий из второго канала содержимого, причем каждый из первого элемента содержимого и второго элемента связан с соответственно: фактором показов, который указывает на число показов одного или нескольких элементов содержимого, поступающих из соответствующего первого канала содержимого и второго канала содержимого, которые требует система рекомендаций за заранее определенный период времени; и одним или несколькими факторами элементов содержимого, которые указывают на характеристику, связанную с первым элементом содержимого и вторым элементом содержимого соответственно; определение, для каждого из первого элемента содержимого и второго элемента содержимого, параметра релевантности, который основан, по меньшей мере частично, на одном или нескольких факторах элемента содержимого, связанных с первым элементом содержимого и вторым элементом содержимого соответственно; определение, для каждого из первого элемента содержимого и второго элемента содержимого, параметра завершения, который основан, по меньшей мере частично, на соответствующем факторе показов, причем параметр завершения представляет степень соответствия каждого из первого канала содержимого и второго канала содержимого соответствующему числу показов; ранжирование, алгоритмом ранжирования, первого элемента содержимого и второго элемента содержимого, на основе, по меньшей мере, их соответствующего параметра релевантности и параметра завершения; создание рекомендации цифрового содержимого, включающей в себя по меньшей мере одно из: первый элемент содержимого или второй элемент содержимого, который был ранжирован алгоритмом ранжирования; и передачу, сервером, рекомендации цифрового содержимого на электронное устройство для отображения.

[0016] В некоторых вариантах осуществления способа, число показов представляет собой минимальное значение показов, которое соответствует минимальному числу показов одного или нескольких элементов содержимого, поступающих из соответствующего первого канала содержимого и второго канала содержимого, которые требует система рекомендаций за заранее определенный период времени.

[0017] В некоторых вариантах осуществления способа, определение параметра завершения включает в себя анализ одного из следующего: актуального значения показов, которое соответствует числу одного или нескольких элементов содержимого, поступающих из соответствующего первого канала содержимого и второго канала содержимого, которые ранее отображались за заранее определенный период времени множеством электронных устройств; прогнозируемого параметра завершения, который указывает на прогнозируемое число показов элементов содержимого каждого из первого канала содержимого и второго канала содержимого за заранее определенный период времени, причем прогнозируемый параметр завершения основан по меньшей мере на актуальном значении показов.

[0018] В некоторых вариантах осуществления способа, параметр завершения представляет собой одно из следующего: абсолютное число показов, требуемое для достижения минимального значения показов; и процентное значение, представляющее степень достижения минимального значения показов.

[0019] В некоторых вариантах осуществления способа, ранжирование первого элемента содержимого и второго элемента содержимого включает в себя: определение первой оценки ранжирования, связанной с первым элементом содержимого, которая определяется на основе параметра релевантности, связанного с первым элементом содержимого, и параметра завершения первого элемента содержимого; определение второй оценки ранжирования, связанной со вторым элементом содержимого, которая определяется на основе параметра релевантности, связанного со вторым элементом содержимого, и параметра завершения второго элемента содержимого; и ранжирование первого элемента содержимого и второго элемента содержимого на основе первой оценки ранжирования и второй оценки ранжирования.

[0020] В некоторых вариантах осуществления способа, способ далее включает в себя определение профиля интереса пользователя, связанного с электронным устройством, до определения параметра релевантности.

[0021] В некоторых вариантах осуществления способа, профиль интереса пользователя создается на основе набора факторов, который включает в себя по меньшей мере одно из: браузерную историю, связанную с пользователем; поисковую историю, связанную с пользователем; зависящие от пользователя настройки; расположение электронного устройства; и определение параметра релевантности включает в себя применение алгоритма машинного обучения, выполненного с возможностью определять параметр релевантности первого элемента содержимого и второго элемента содержимого на основе, по меньшей мере частично, одного или нескольких факторов элемента содержимого, связанных с первым элементом содержимого и вторым элементом содержимого и профилем интереса пользователя.

[0022] В некоторых вариантах осуществления способа, один или несколько факторов элемента содержимого для данного элемента содержимого включает в себя: число пользователей, которые ранее получали доступ к каналу содержимого, связанному с данным элементом содержимого; число кликов по одному или нескольким элементам содержимого, поступающим из канала содержимого, для каждого из пользователей; и определение параметра релевантности включает в себя: создание гистограммы, которая представляет множество подмножеств, каждое из которых представляет подмножество пользователей, каждое из которых обладает определенным числом связанных с подмножеством пользователей элементов содержимого, по которым были совершены клики; и применение алгоритма машинного обучения, который выполнен с возможностью прогнозировать подмножество, с которым связан пользователь, на основе анализа профиля интересов пользователя и одного или нескольких профилей интересов пользователя, связанных с одним или несколькими пользователями.

[0023] В некоторых вариантах осуществления способа, первый элемент содержимого является первым нативным элементом, который нативен для системы рекомендаций и поступает с первого канала содержимого, который является нативным для системы рекомендаций; второй элемент содержимого является вторым нативным элементом, который поступает со второго канала содержимого, который является нативным для системы рекомендаций; набор элементов-кандидатов содержимого далее включает в себя один или несколько ненативных элементов содержимого, которые не являются нативными для системы рекомендаций, причем один или несколько ненативных элементов содержимого связаны с одним или несколькими факторами элементов содержимого; и способ дополнительно включает в себя: определение, для каждого из одного или нескольких ненативных элементов содержимого, соответствующего параметра релевантности на основе одного или нескольких факторов элементов содержимого.

[0024] В некоторых вариантах осуществления способа, алгоритм ранжирования является первым алгоритмом ранжирования; и создание рекомендации цифрового содержимого включает в себя: ранжирование вторым алгоритмом содержимого одного или нескольких ненативных элементов содержимого на основе, по меньшей мере, их соответствующего параметра релевантности; смешивание, с помощью алгоритма смешивания, одного или нескольких ненативных элементов содержимого с первым нативным элементом содержимого и вторым нативным элементом содержимого, причем алгоритм смешивания выполнен с возможностью взаимно ранжировать первый нативный элемент содержимого, второй нативный элемент содержимого и один или несколько ненативных элементов содержимого; и выбор подмножества элементов-кандидатов содержимого путем применения заранее определенного параметра включения, указывающего на допустимое число элементов содержимого, предназначенных для включения в рекомендацию цифрового содержимого.

[0025] В некоторых вариантах осуществления способа, первый элемент содержимого и второй элемент содержимого включает в себя по меньшей мере одно из: изображение; текст; и видео.

[0026] Другим объектом настоящей технологии является система создания рекомендации цифрового содержимого, которая предназначена для отображения на электронном устройстве, связанном с пользователем. Система включает в себя сервер, соединенный с электронным устройством через сеть передачи данных. Сервер включает в себя процессор, выполненный с возможностью осуществлять: получение, от электронного устройства через сеть передачи данных, запроса на рекомендацию цифрового содержимого; выбор, в ответ на запрос, набора элементов-кандидатов содержимого, который включает в себя по меньшей мере первый элемент содержимого, поступающий из первого канала содержимого, и второй элемент содержимого, поступающий из второго канала содержимого, причем каждый из первого элемента содержимого и второго элемента связан с соответственно: фактором показов, который указывает на число показов одного или нескольких элементов содержимого, поступающих из соответствующего первого канала содержимого и второго канала содержимого, которые требует система рекомендаций за заранее определенный период времени; одним или несколькими факторами элементов содержимого, которые указывают на характеристику, связанную с первым элементом содержимого и вторым элементом содержимого соответственно; определение, для каждого из первого элемента содержимого и второго элемента содержимого, параметра релевантности, который основан, по меньшей мере частично, на одном или нескольких факторах элемента содержимого, связанных с первым элементом содержимого и вторым элементом содержимого соответственно; определение, для каждого из первого элемента содержимого и второго элемента содержимого, параметра завершения, который основан, по меньшей мере частично, на соответствующем факторе показов, причем параметр завершения представляет степень соответствия каждого из первого канала содержимого и второго канала содержимого соответствующему числу показов; ранжирование, алгоритмом ранжирования, первого элемента содержимого и второго элемента содержимого, на основе, по меньшей мере, их соответствующего параметра релевантности и параметра завершения; создание рекомендации цифрового содержимого, включающей в себя по меньшей мере одно из: первый элемент содержимого или второй элемент содержимого, который был ранжирован алгоритмом ранжирования; и передачу, сервером, рекомендации цифрового содержимого на электронное устройство для отображения.

[0027] В некоторых вариантах осуществления системы, число показов представляет собой минимальное значение показов, которое соответствует минимальному числу показов одного или нескольких элементов содержимого, поступающих из соответствующего первого канала содержимого и второго канала содержимого, которые требует система рекомендаций за заранее определенный период времени.

[0028] В некоторых вариантах осуществления системы, для определения параметра завершения, процессор выполнен с возможностью осуществлять анализ одного из следующего: актуального значения показов, которое соответствует числу одного или нескольких элементов содержимого, поступающих из соответствующего первого канала содержимого и второго канала содержимого, которые ранее отображались за заранее определенный период времени множеством электронных устройств; прогнозируемого параметра завершения, который указывает на прогнозируемое число показов элементов содержимого каждого из первого канала содержимого и второго канала содержимого за заранее определенный период времени, причем прогнозируемый параметр завершения основан по меньшей мере на актуальном значении показов.

[0029] В некоторых вариантах осуществления системы, параметр завершения представляет собой одно из следующего: абсолютное число показов, требуемое для достижения минимального значения показов; и процентное значение, представляющее степень достижения минимального значения показов.

[0030] В некоторых вариантах осуществления системы, для ранжирования первого элемента содержимого и второго элемента, процессор выполнен с возможностью осуществлять: определение первой оценки ранжирования, связанной с первым элементом содержимого, которая определяется на основе параметра релевантности, связанного с первым элементом содержимого, и параметра завершения первого элемента содержимого; определение второй оценки ранжирования, связанной со вторым элементом содержимого, которая определяется на основе параметра релевантности, связанного со вторым элементом содержимого, и параметра завершения второго элемента содержимого; ранжирование первого элемента содержимого и второго элемента содержимого на основе первой оценки ранжирования и второй оценки ранжирования.

[0031] В некоторых вариантах осуществления системы, процессор далее выполнен с возможностью осуществлять определение профиля интереса пользователя, связанного с электронным устройством, до определения параметра релевантности.

[0032] В некоторых вариантах осуществления системы, профиль интереса пользователя создается на основе набора факторов, который включает в себя по меньшей мере одно из: браузерную историю, связанную с пользователем; поисковую историю, связанную с пользователем; зависящие от пользователя настройки; расположение электронного устройства; и процессор выполнен с возможностью осуществлять определение параметра релевантности, применение алгоритма машинного обучения, выполненного с возможностью определять параметр релевантности первого элемента содержимого и второго элемента содержимого на основе, по меньшей мере частично, одного или нескольких факторов элемента содержимого, связанных с первым элементом содержимого и вторым элементом содержимого и профилем интереса пользователя.

[0033] В некоторых вариантах осуществления системы, один или несколько факторов элемента содержимого для данного элемента содержимого включает в себя: число пользователей, которые ранее получали доступ к каналу содержимого, связанному с данным элементом содержимого; число кликов по одному или нескольким элементам содержимого, поступающим из канала содержимого, для каждого из пользователей; и, для определения параметра релевантности, процессор выполнен с возможностью осуществлять: создание гистограммы, которая представляет множество подмножеств, каждое из которых представляет подмножество пользователей, каждое из которых обладает определенным числом связанных с подмножеством пользователей элементов содержимого, по которым были совершены клики; и применение алгоритма машинного обучения, который выполнен с возможностью прогнозировать подмножество, с которым связан пользователь, на основе анализа профиля интересов пользователя и одного или нескольких профилей интересов пользователя, связанных с одним или несколькими пользователями.

[0034] В некоторых вариантах осуществления системы, первый элемент содержимого является первым нативным элементом, который нативен для системы рекомендаций и поступает с первого канала содержимого, который является нативным для системы рекомендаций; второй элемент содержимого является вторым нативным элементом, который поступает со второго канала содержимого, который является нативным для системы рекомендаций; набор элементов-кандидатов содержимого далее включает в себя один или несколько ненативных элементов содержимого, которые не являются нативными для системы рекомендаций, причем один или несколько ненативных элементов содержимого связаны с одним или несколькими факторами элементов содержимого; процессор выполнен с возможностью осуществлять: определение, для каждого из одного или нескольких ненативных элементов содержимого, соответствующего параметра релевантности на основе одного или нескольких факторов элементов содержимого.

[0035] В некоторых вариантах осуществления системы, алгоритм ранжирования является первым алгоритмом ранжирования; и, для создания рекомендации цифрового содержимого, процессор выполнен с возможностью осуществлять: ранжирование вторым алгоритмом содержимого одного или нескольких ненативных элементов содержимого на основе, по меньшей мере, их соответствующего параметра релевантности; смешивание, с помощью алгоритма смешивания, одного или нескольких ненативных элементов содержимого с первым нативным элементом содержимого и вторым нативным элементом содержимого, причем алгоритм смешивания выполнен с возможностью взаимно ранжировать первый нативный элемент содержимого, второй нативный элемент содержимого и один или несколько ненативных элементов содержимого; и выбор подмножества элементов-кандидатов содержимого путем применения заранее определенного параметра включения, указывающего на допустимое число элементов содержимого, предназначенных для включения в рекомендацию цифрового содержимого.

[0036] 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".

[0037] 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.

[0038] 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.

[0039] 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.

[0040] 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).

[0041] 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.

[0042] В контексте настоящего описания слова "первый", "второй", "третий" 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.

[0043] 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.

[0044] 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

[0045] 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:

[0046] На Фиг. 1 представлена принципиальная схема системы, выполненной в соответствии с неограничивающими вариантами осуществления настоящего технического решения.

[0047] 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.

[0048] На Фиг. 3 представлен пример процесса создания рекомендации цифрового содержимого.

[0049] На Фиг. 4 представлена гистограмма, созданная вторым алгоритмом машинного обучения, выполняемым как часть процесса, показанного на Фиг. 3.

[0050] На Фиг. 5 представлена блок-схема способа создания рекомендации цифрового содержимого.

ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ

[0051] 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.

[0052] 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.

[0053] 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.

[0054] 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.

[0055] 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.

[0056] 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.

[0057] С учетом этих примечаний, далее будут рассмотрены некоторые не ограничивающие варианты осуществления аспектов настоящей технологии.

[0058] 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 этого 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.

[0059] 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 системы 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"). Тем не менее, варианты осуществления настоящей технологии могут также применяться к другим типам систем 100, как будет более подробно описано далее.

[0060] 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.

[0061] В контексте настоящего описания, если конкретно не указано иное, "электронное устройство" подразумевает под собой аппаратное устройство, способное работать с программным обеспечением, подходящим к решению соответствующей задачи. Таким образом, примерами электронных 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 электронное устройство в настоящем контексте, может вести себя как сервер по отношению к другим электронным устройствам. Использование выражения "электронное устройство" не исключает возможности использования множества электронных устройств для получения/отправки, выполнения или инициирования выполнения любой задачи или запроса, или же последствий любой задачи или запроса, или же этапов любого вышеописанного метода.

[0062] Электронное устройство 104 включает в себя постоянное хранилище 105. Постоянное хранилище 105 памяти может охватывать один или несколько носителей и в общем случае предоставляют место для хранения исполняемых на компьютере инструкций, выполняемых компьютером 107. Например, постоянное хранилище 105 может быть реализовано как машиночитаемый носитель информации, включая ПЗУ (ROM), жесткие диски (HDD), твердотельные накопители (SSD) и флеш-карты памяти.

[0063] 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.

[0064] 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, и, когда пользователь 102 запускает браузерное приложение, может выполняться приложение 106 рекомендаций.

[0065] 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).

[0066] 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.

[0067] 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, вебсайта), который будет вызван.

[0068] 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.

[0069] 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.

[0070] 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.

[0071] 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.

[0072] Рекомендательный интерфейс 108 дополнительно включает в себя рекомендацию 214 цифрового содержимого. Рекомендация 214 цифрового 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, рекомендация 214 цифрового 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 рекомендацию 214 цифрового содержимого. Прокрутка может осуществляться любыми подходящими способами. Например, пользователь 102 может прокручивать содержимое рекомендации 214 цифрового содержимого путем активации мыши (не показано), клавиши клавиатуры (не показано) или взаимодействия с сенсорным экраном (не показано) или соответствующим электронным устройством 104.

[0073] В ответ на то, что пользователь нажимает одно из: первый рекомендуемый элемент 216 содержимого или второй рекомендуемый элемент 218 содержимого, пользователь перенаправляется на веб-сайт, связанный с первым рекомендуемым элементом 216 содержимого или вторым рекомендуемым элементом 218 содержимого.

[0074] Примеры, приведенные на Фиг. 2 являются 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, представлены в находящейся в совместном владении российской патентной заявке, озаглавленной "A COMPUTER-IMPLEMENTED METHOD OF GENERATING A CONTENT RECOMMENDATION INTERFACE" ("ИСПОЛЯЕМЫЙ НА КОМПЬЮТЕРЕ СПОСОБ СОЗДАНИЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОГО ИНТЕРФЕЙСА СОДЕРЖИМОГО"), поданной 12 мая 2016 под номером 2016118519; содержимое которой включено здесь полностью посредством ссылки.

[0075] То, как именно создается рекомендация 214 цифрового содержимого, будет более подробно описано далее.

[0076] Возвращаясь к описанию Фиг. 1, электронное устройство 104 включает в себя интерфейс передачи данных (не показано) для двусторонней передачи данной через сеть 110 передачи данных через линию 111 передачи данных. В некоторых вариантах осуществления настоящего технического решения, 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.

[0077] Реализация линии 111 передачи данных никак конкретно не ограничена, и зависит от того, как именно реализовано электронное устройство 104. В качестве примера, но не ограничения, в данных вариантах осуществления настоящей технологии, когда электронное устройство 104 представляет собой беспроводное устройство связи (например, смартфон), линия 111 передачи данных представляет собой беспроводную сеть передачи данных (например, среди прочего, линия передачи данных сети 3G, линия передачи данных сети 4G, беспроводной интернет Wireless Fidelity или коротко WiFi®, Bluetooth® и т.п.).

[0078] Важно иметь в виду, что варианты осуществления электронного устройства 104, линии 111 передачи данных и сети 110 передачи данных представлены исключительно в иллюстрационных целях. Таким образом, специалисты в данной области техники смогут понять подробности других конкретных вариантов осуществления электронного устройства 104, линии 111 передачи данных и сети 110 передачи данных. Таким образом, представленные здесь примеры не ограничивают объем настоящей технологии.

[0079] Система 100 далее включает в себя сервер 112 рекомендаций. 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.

[0080] Сервер 112 рекомендаций содержит интерфейс связи (не показан), который настроен и выполнен с возможностью устанавливать соединение с различными элементами (например, электронным устройством 104 и другими устройствами, потенциально присоединенными к сети 110 передачи данных) через сеть 110 передачи данных. Аналогично электронному устройству 104, сервер 112 рекомендаций включает в себя серверную память 114, которая включает в себя один или несколько носителей и в общем случае предоставляет место для хранения исполняемых на компьютере программных инструкций, выполняемых серверным процессором 116. В качестве примера, серверная память 114 может быть реализована как физический машиночитаемый носитель, включая постоянное запоминающее устройство - ПЗУ (ROM) и/или оперативное запоминающее устройство - ОЗУ (RAM). Серверная память 114 может также включать в себя одно или несколько физических устройств хранения в форме, например, жестких дисков (HDD), твердотельных накопителей (SSD) или флеш-карт памяти.

[0081] В некоторых вариантах осуществления технологии, сервер 112 рекомендаций может управляться тем же лицом, которое предоставило вышеописанное приложение 106 рекомендаций. Например, если приложение 106 рекомендаций представляет собой Яндекс.Дзэн™, сервер 112 рекомендаций может управляться ООО "Яндекс", расположенным по адресу 119021 ул. Льва Толстого, 16, Москва, Россия. В других вариантах осуществления технологии, сервер 112 рекомендаций может управляться лицом, отличным от того, которое предоставляет вышеописанное приложение 106 рекомендаций.

[0082] В соответствии с настоящей технологией, сервер 112 рекомендаций выполнен с возможностью выполнять приложение 118 выбора содержимого. Способ, в соответствии с которым выполняется приложение 118 выбора содержимого, описано более подробно далее. В данный момент достаточно сказать, что приложение 118 выбора содержимого выполнено с возможностью выбирать один или несколько элементов содержимого в качестве рекомендации 214 цифрового содержимого.

[0083] С этой целью, сервер 112 рекомендаций коммуникативно соединен с базой 120 данных через линию передачи данных (не пронумеровано). В альтернативных вариантах осуществления настоящей технологии, база данных 120 может быть функционально соединена с сервером 112 рекомендаций через сеть 110 передачи данных, не выходя за границы настоящей технологии. Несмотря на то что база 120 данных представлена здесь схематически как единый элемент, подразумевается, что база данных 120 может быть выполнена в распределенном виде.

[0084] База 120 данных заполнена множеством цифровых элементов содержимого. Исключительно для иллюстрации на Фиг. 1, база 120 данных включает в себя первый элемент 122 содержимого, второй элемент 124 содержимого и третий элемент 126 содержимого. В контексте настоящей технологии, термин "элемент содержимого" может относиться к веб-ресурсам, связанным с:

новостным элементом;

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;

новым фильмом (видеоклипом), который предназначен для воспроизведения/ загрузки с ресурса; и

продуктом, который предназначен для покупки с ресурса.

[0085] В широком смысле, множество элементов содержимого может быть разделено на два типа элементов содержимого на основе их ресурса.

[0086] Например, первый элемент 122 содержимого и второй элемент 124 содержимого могут быть "нативными" элементами содержимого для системы рекомендаций, что означает, что первый элемент 122 содержимого и второй элемент 124 содержимого поступают с соответствующего первого нативного канала содержимого и второго нативного канала содержимого, которые связаны с приложением 106 рекомендаций. Таким образом, 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 деньги 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. 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. В общем случае, пользователь 102 не только может получать доступ к первому элементу 122 содержимого, приложение 106 рекомендаций позволяет получать доступ к первому нативному каналу содержимого, тем самым позволяя пользователю 102 увидеть один или несколько элементов содержимого, созданных первым нативным каналом содержимого.

[0087] С другой стороны, третий элемент 126 содержимого может быть "ненативным" для системы рекомендаций, что означает, что третий элемент 126 содержимого поступает с ненативного канала содержимого или, другими словами, с источника содержимого, который является внешним для сервера 112 рекомендаций. Например, третий 126 элемент содержимого может быть новостным элементом, опубликованным в сети, с источника, не связанного с приложением 106 рекомендаций. Таким образом, сервер 112 рекомендаций также выполнен с возможностью выполнять функцию поискового робота для сбора ненативных элементов содержимого, связанного с сетью 110 передачи данных, и, с этой целью, включает в себя приложение поискового робота (не показано). В общем случае, приложение поискового робота выполнено с возможностью периодически получать доступ к находящимся в сети серверам (не показано), соединенным с сетью 110 передачи данных для идентификации и сохранения в базе 120 данных неродных элементов содержимого, сохраненных в ней.

[0088] В общем случае, каждый нативный элемент содержимого (например, первый элемент 122 содержимого и второй элемент 124 содержимого) может быть связан с соответствующим фактором показов. Фактор показов указывает на необходимое минимальное число показов одного или нескольких элементов содержимого, которые поступают из соответствующего нативного канала содержимого с помощью приложения 106 рекомендаций за заранее определенный период времени. Например, предположим, что первый элемент 122 содержимого из первого нативного канала содержимого, который связан с данным автором содержимого (не показано).

[0089] Таким образом, путем предоставления одного или нескольких элементов содержимого, данному автору содержимого гарантируется определенная видимость со стороны приложения 106 рекомендаций, например, минимальное число показов одного или нескольких элементов содержимого, созданных первым нативным каналом содержимого. То, как именно определяется минимально число показов, никак конкретно не ограничено и может, например, быть пропорционально числу элементов содержимого, поступающих из соответствующего нативного канала содержимого. Таким образом, например, если один элемент содержимого публикуется нативным источником содержимого, минимальное число показов может быть 100 раз; для двух элементов содержимого, минимальное число показов может быть 200 раз, и так далее.

[0090] То, как ограничивается заранее определенный период времени, никак конкретно не ограничено, и может, например, представлять собой день, неделю, две недели, месяц и так далее, и может быть установлено оператором приложения 118 выбора содержимого. Далее подразумевается, что заранее определенный период времени является одинаковым для всех нативных каналов содержимого (например, первый нативный канал содержимого и второй нативный канал содержимого), но это не является ограничением, и каждый нативный канал содержимого может обладать собственным заранее определенным периодом времени, отличающимся от других.

Приложение выбора содержимого

[0091] На Фиг. 3 представлена схема приложения 118 выбора содержимого, реализованного в соответствии с вариантами осуществления настоящей технологии, не ограничивающими ее объем. Приложение 118 выбора содержимого выполняет (или иным образом обладает доступом): процедуру 302 выбора элемента содержимого, процедуру 304 определения релевантности, процедуру 306 прогнозирования и процедуру 307 ранжирования.

[0092] В контексте настоящей технологии, термин "процедура" относится к подмножеству исполняемых на компьютере инструкций приложения 118 выбора содержимого, которые выполняются процессором 116 сервера для выполнения функций, которые будут объяснены ниже в связи с различными процедурами (процедура 302 выбора элемента содержимого, процедура 304 определения релевантности, процедура 306 прогнозирования и процедура 307 ранжирования). Во избежание каких-либо сомнений, следует иметь в виду, что процедура 302 выбора элемента содержимого, процедура 304 определения релевантности, процедура 306 прогнозирования и процедура 307 ранжирования представлены здесь схематично в распределенном и разделенном виде для простоты понимания процессов, выполняемых приложением 118 выбора содержимого. Считается, что некоторые или все из процедуры 302 выбора элемента содержимого, процедуры 304 определения релевантности, процедуры 306 прогнозирования и процедуры 307 ранжирования могут быть выполнены как одна или несколько объединенных процедур.

[0093] Для простоты понимания, функции каждой из процедуры 302 выбора элемента содержимого, процедуры 304 определения релевантности, процедуры 306 прогнозирования и процедуры 307 ранжирования, а также данные и/или обработанная или сохраненная информация будут описаны далее.

Процедура выбора элемента содержимого

[0094] Процедура 302 выбора элемента содержимого выполнена с возможностью получать пакет 308 данных от электронного устройства 104. Пакет 308 данных содержит запрос от электронного устройства 104 на рекомендацию 214 цифрового содержимого. То, как именно пакет 308 данных передается от электронного устройства 104 процедуре 302 выбора элемента содержимого, никак конкретно не ограничено, и может, например, передаваться в ответ на то, что пользователь 102 получает доступ к приложению 106 рекомендаций.

[0095] При получении пакета 308 данных, процедура 302 выбора элемента содержимого выполнена с возможностью выбирать набор элементов-кандидатов содержимого в ответ на запрос, содержащийся в пакете 308 данных.

[0096] Например, процедура 302 выбора элемента содержимого может быть выполнена с возможностью выбирать один или несколько элементов-кандидатов содержимого, которые могут быть потенциально релевантны для пользователя 102 на основе профиля интереса пользователя, связанного с пользователем 102, который может быть, например, набором векторов, представляющим собой интересы пользователя 102.

[0097] Способ, в соответствии с которым определяется профиль интереса пользователя, никак конкретно не ограничен. Исключительно в качестве примера, пакет 308 данных может включать уникальный ID, связанный с электронным устройством 104 или с пользователем 102, что позволяет серверу 112 рекомендаций извлекать взаимодействия пользователя 102, выполненные раннее с приложением 106 рекомендаций, в отношении множества элементов содержимого. Примеры взаимодействий, которые могут сохраняться, и далее извлекаться сервером 112 рекомендаций, включают в себя, без установления ограничений:

- Предпочтения пользователя, введенные пользователем 102;

- Пользователь 102 "прокручивает" данный элемент содержимого;

- Пользователь 102 нажимает на кнопку "нравится" или "не нравится" в отношении данного элемента содержимого или канала содержимого, связанного с данным элементом содержимого;

- Пользователь 102 делится данным элементом содержимого;

- Пользователь 102 нажимает на (кликает или иным образом выбирает) данный элемент содержимого; и

- Пользователь 102 проводит время, взаимодействуя с данным элементом содержимого.

[0098] Далее подразумевается, что сервер 112 рекомендаций обладает доступом к логам (не показано). В широком смысле, логи могут хранить ранее собранные данные, связанные с электронным устройством 102 или сетевыми взаимодействиями пользователя 104 с помощью браузерного приложения (не показано) и интерфейса 204 поискового запроса. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, логи включают в себя два типа логов: лог поисковой истории (не показано) и лог браузерной истории (не показано). В общем случае, "поисковые строки", которые пользователи вводят в интерфейс 104 поискового приложения, а также данные о поисковых действиях пользователя 102 хранятся в поисковых логах, а браузерные логи хранят указание на веб-содержимое, которое было просмотрено пользователем 102 с помощью браузерного приложения.

[0099] Способ, в соответствии с которым заполняется поисковый лог, хорошо известен в данной области техники и не будет описан здесь. Достаточно сказать, что сервер 112 рекомендаций выполнен с возможностью собираться и сохранять "поисковые строки", введенные в поисковый интерфейс 204, а также действия пользователя 102 с поисковыми результатами.

[00100] Следует отметить, что логи могут хранить историческую информацию в зашифрованной и/или анонимной форме.

[00101] Таким образом, на основе уникального ID, связанного с электронным устройством 104 или пользователем 102, сервер 112 рекомендаций выполнен с возможностью извлечения поисковой истории и браузерной истории, связанной с электронным устройством 104 или пользователем 102. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, браузерная история и поисковая история могут быть ограничены во времени или в действиях. Например, браузерная история может включать в себя веб-ресурсы, посещенные в предыдущие 24 часа, или последние 100 посещенных веб-ресурсов. Аналогично, поисковая история может включать в себя поисковые строки, введенные в предыдущие 24 часа или последние 100 поисковых строк. Излишне упоминать, что могут быть использованы другой период времени или действия.

[00102] Далее подразумевается, что пакет 308 данных может включать в себя местоположение электронного устройства 104.

[00103] Таким образом, на основе пользовательских взаимодействий создается профиль интереса пользователя, и может выбираться один или несколько элементов-кандидатов содержимого, которые могут быть интересы пользователю 102. Пример создания профиля интереса пользователя описан в американской патентной заявке №9,740,782, озаглавленной METHOD FOR ESTIMATING USER INTERESTS ("СПОСОБ ОЦЕНКИ ИНТЕРЕСОВ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ"), и выданной 22 августа 2017 года, содержимое которой полностью представлено здесь посредством ссылки.

[00104] В представленной иллюстрации, набор элементов-кандидатов содержимого включает в себя первый элемент 122 содержимого, второй элемент 124 содержимого и третий элемент 126 содержимого. Излишне упоминать, что подразумевается, что набор элементов-кандидатов содержимого может включать в себя больше или меньше трех элементов содержимого. Каждый из первого элемента 122 содержимого, второго элемента 124 содержимого и третьего элемента 126 содержимого связан с соответствующим набором факторов элемента содержимого (описано далее).

Процедура определения релевантности

[00105] После того как набор элементов-кандидатов содержимого был определен, процедура 302 выбора элемента содержимого выполнена с возможностью передавать пакет 310 данных процедуре 304 определения релевантности. Пакет 310 данных включает в себя набор элементов-кандидатов содержимого (первый элемент 122 содержимого, второй элемент 124 содержимого и третий элемент 126 содержимого).

[00106] С учетом того, что первый элемент 122 содержимого, второй элемент 124 содержимого и третий элемент 126 содержимого были выбраны как потенциально релевантные пользователю 102 на основе профиля интереса пользователя, связанного с пользователем 102, а процедура 304 определения релевантности, с другой стороны, выполнена с возможностью определять релевантность каждого из элементов-кандидатов содержимого, включенных в набора элементов-кандидатов содержимого путем определения параметра релевантности каждого элемента содержимого, содержащегося в наборе элементов-кандидатов содержимого (т.е. например, первого элемента 122 содержимого, второго элемента 124 содержимого и третьего элемента 126 содержимого).

[00107] Способ, которым определяется параметр релевантности для каждого из элементов-кандидатов содержимого, никак конкретно не ограничен и может быть определен на основе типа факторов, включенных в соответствующий набор факторов элементов содержимого.

[00108] В соответствии с настоящей технологией, набор факторов

элементов содержимого может включать в себя присущие содержимому факторы. Присущие содержимому факторы включают в себя присущие элементу характеристики, которые связаны с элементом содержимого. Например, присущие содержимому факты могут включать в себя автора элемента содержимого, длину документа, измеряемую в словах или символах, категорию/тему содержимого, число предыдущих показов на интерфейсе 108 рекомендаций, показатель кликабельности и так далее.

[00109] Таким образом, процедура 304 определения релевантности выполнена с возможностью выполнять первый алгоритм 312 машинного обучения, который обучен определять параметр релевантности первого элемента 122 содержимого, второго элемента 124 содержимого и третьего элемента 126 содержимого на основе, по меньшей мере частично, соответствующих присущих содержимому факторов и профиля интереса пользователя. То, как именно выполнен параметр релевантности, никак конкретно не ограничено и может, например, представлять собой прогнозированную вероятность того, что пользователь нажмет на данный элемент содержимого.

[00110] Далее подразумевается, что вместо присущих содержимому факторов, набор факторов элементов содержимого включает в себя присущие каналу факторы, который указывают на характеристики канала содержимого. Например, присущие каналу факторы для первого элемента 122 содержимого включают в себя:

- общее число пользователей, которые получали доступ к первому каналу содержимого;

- число одного или нескольких элементов содержимого из первого канала содержимого, которые были выбраны каждым из пользователей.

[00111] Процедура 304 определения релевантности выполнена с возможностью анализировать присущие каналу фактору для определения нажатий пользователей, получающих доступ к соответствующему каналу содержимого. Исключительно в качестве примера, предположим, что первый канал содержимого включает в себя 10 элементов содержимого и 10 пользователей получали доступ к первому каналу содержимого, следующая таблица 1 показывает нажатия этих 10 пользователей.

[00112] Как показано, из 10 пользователей, которые получили доступ к первому каналу содержимого, один пользователь нажал на 3 элемента содержимого из 10 элементов содержимого (т.е., его доля кликов - 30%), 4 из 10 пользователей нажали на 6 элементов содержимого (т.е., доля кликов 60%), и 5 из 10 пользователей нажали на 1 элемент содержимого (т.е. доля кликов 10%).

[00113] Возвращаясь к Фиг. 4, будет описан способ, которым определяется параметр релевантности, основанный на присущих каналу факторах. На основе Таблицы 1, процедура 304 определения релевантности выполнена с возможностью создавать гистограмму 402, которая представляет распределение подмножеств пользователем по доле кликов.

[00114] Таким образом, например, на гистограмме 402 представлено множество подмножеств, каждое представляет подмножество пользователей, и каждое подмножество связано с долей кликов. А именно, первое подмножество 404 представляет собой одного пользователя, который нажал на 30% элементов содержимого, второе подмножество 406 представляет собой 4 пользователей, которые нажали на 60% элементов содержимого, а третье подмножество 408 представляет собой 5 пользователей, которые нажали на 10% элементов содержимого.

[00115] Процедура 304 определения релевантности далее выполнена с возможностью связывать параметр релевантности с каждым подмножеством. Конкретнее, процедура 304 определения релевантности выполнена с возможностью назначать заранее определенный параметр релевантности на основе соответствующей доли кликов. Например, если доля кликов 10%, то назначенная релевантность соответствует 10 (по шкале из 100), а если доля кликов 40%, то назначенная релевантность соответствует 40 (также по шкале из 100) и так далее. Излишне упоминать, что подразумевается, что могут использоваться другие способы связывания параметра релевантности с каждым из подмножеств, а именно - путем определения параметра релевантности в качестве функции доли кликов.

[00116] Например, следующая Таблица 2 представляет заранее определенный параметр релевантности, назначенный трем подмножествам.

[00117] Как показано в таблице 2, второе подмножество 406 (которое обладает 60% доли кликов) ранжировано высшим из-за наибольшей доли кликов, и, следовательно, ему назначается наиболее высокий параметр релевантности. С другой стороны, третье подмножество 408 (которое обладает 10% доли кликов) ранжировано низшим из-за наименьшей доли кликов, и, следовательно, ему назначается наиболее низкий параметр релевантности.

[00118] После назначения параметра релевантности каждому из подмножеств, показывающим доли кликов предыдущих пользователей, которые получили доступ к первому каналу содержимого, процедура 304 определения релевантности выполнена с возможностью выполнять второй алгоритм 313 машинного обучения (см. Фиг. 2), который обучен прогнозировать, в каком подмножестве (т.е. в каком из первого подмножества 404, второго подмножества 406 и третьего подмножества 408) будет находиться пользователь 102.

[00119] Например, второй алгоритм 313 машинного обучения может быть выполнен с возможностью определять средний профиль интереса пользователя для каждого из подмножеств путем анализа профилей интереса пользователя для каждого из подмножества путем анализа профилей интереса пользователей, связанных с каждым из подмножества. Например, используя второе подмножество 406 в качестве примера, второй алгоритм 313 машинного обучения выполнен с возможностью определять средний профиль интереса пользователя из 4 пользователей (см. Табл. 1), которые нажали на 60% элементов содержимого из первого канала содержимого.

[00120] После того как средние профили пользователей были определены, второй алгоритм 313 машинного обучения выполнен с возможностью определять степень сходство с профилем интереса пользователя 102. С учетом того, что профиль интереса пользователя реализован как набор векторов, степень сходства может определяться путем вычисления расстояния между набором векторов профиля интереса пользователя 102 и средним профилем интереса пользователя.

[00121] После того как второй алгоритм 313 машинного обучения спрогнозировал подмножество, связанное с пользователем 102, данному элементу содержимого назначается параметр релевантности, связанный с подмножеством. Например, предположим, что профиль интереса пользователя 102 определен как наиболее похожий на средний профиль интереса пользователя соответствующего второго подмножества 406. С учетом того, что второму подмножеству 406 был ранее назначен параметр релевантности с помощью процедуры 406 определения релевантности (см. Табл. 2), первому элементу 122 содержимого назначается тот же параметр релевантности (то есть, параметр релевантности, соответствующий 60).

[00122] Следует иметь в виду с учетом вышесказанного, что параметр релевантности, определенный первым алгоритмом 312 машинного обучения определен на основе присущих содержимому факторов и профиля интереса пользователя, и, тем самым, может считаться элементом содержимого с конкретной релевантностью для пользователя 102. С другой стороны, параметр релевантности, определенный вторым алгоритмом 313 машинного обучения определен на основе присущих каналу факторов и, следовательно, релевантность элемента содержимого может считаться каналом с конкретной релевантностью для пользователя 102.

Процедура прогнозирования

[00123] С учетом Фиг. 3, после того как был определен параметр релевантности для каждого элемента содержимого, включенного в набор элементов-кандидатов содержимого, процедура 304 определения релевантности выполнен с возможностью передавать пакет 314 данных процедуре 306 прогнозирования. Пакет 314 данных включает в себя параметр релевантности первого элемента 122 содержимого, второго элемента 124 содержимого и третьего элемента 126 содержимого.

[00124] Как было коротко описано ранее, первый элемент 122 содержимого и второй элемент 124 содержимого являются нативными элементами содержимого, и, следовательно, они связаны с соответствующим фактором показов.

[00125] На основе фактора показов, процедура 306 прогнозирования выполнена с возможностью определять параметр завершения первого элемента 122 содержимого и второго элемента 124 содержимого. Например, параметр завершения представляет собой степень каждого из первого канала содержимого (который связан с первым элементом 122 содержимого) и второго канала содержимого (который связан со вторым элементом 124 содержимого), которая соответствует числу показов в пределах заранее определенного периода времени.

[00126] Как именно процедура 306 прогнозирования определяет параметр завершения, никак конкретно не ограничено и может быть выполнено путем анализа одного из двух значений, а именно (i) актуального значения показов; и (ii) спрогнозированного параметра завершения.

[00127] Актуальное значение показов соответствует числу одного или нескольких элементов содержимого, происходящих из соответствующего канала содержимого, и которые отображались до получения пакета 308 данных.

[00128] Таким образом, первый канал содержимого обладает тремя опубликованными элементами содержимого, которые отображались 300 раз за заранее определенный период времени, актуальное значение соответствует 300.

[00129] С другой стороны, спрогнозированный параметр завершения указывает на спрогнозированное число показов одного или нескольких элементов содержимого соответствующего канала содержимого за заранее определенный период времени. Это основано на предположении разработчиков о том, что отображение одного или нескольких элементов содержимого не является постоянным и может зависеть от различных факторов, например, времени дня, дня недели и так далее. Таким образом, процедура 306 прогнозирования может выполнять алгоритм прогнозирования (не показано) для определения спрогнозированного параметра содержимого на основе по меньшей мере актуального значения отображения. Например, для данного 24-часового временного интервала, процедура 306 прогнозирования может учитывать, что интерес в конкретном канале среди пользователей достигает своего пика около 3 часов дня. Таким образом, если процедура 306 прогнозирования анализирует спрогнозированный параметр завершения утром, процедура 306 прогнозирования будет "смещать" значение выше с учетом того, что "пик" будет достигнут в 3 часа дня.

[00130] Как именно реализован параметр завершения, никак конкретное не ограничено, и может быть представлено как абсолютное число показов, необходимое для достижения минимального значения показов, или как процентное значение, представляющее собой долю от завершения минимального значения показов и так далее.

[00131] Следует иметь в виду, что поскольку третий элемент 136 содержимого является ненативным элементом содержимого, у него нет соответствующих факторов показов. Таким образом, процедура 306 прогнозирования не вычисляет процедуру завершения для третьего элемента 126 содержимого.

Процедура ранжирования

[00132] После того как параметр релевантности первого элемента 122 содержимого и второго элемента 124 содержимого были определены, процедура 306 прогнозирования выполнена с возможностью передавать пакет 316 данных процедуре 307 ранжирования. Пакет 316 данных включает в себя параметр релевантности и параметр завершения первого элемента 122 содержимого и второго элемента 124 содержимого, а также параметр релевантности третьего элемента 126 содержимого.

[00133] Процедура 307 ранжирования выполнен с возможностью ранжировать первый элемент 122 содержимого, второй элемент 124 содержимого и третий элемент 126 содержимого, как будет описано далее.

[00134] Как будет понятно из нижеследующего описания, нативные элементы содержимого (например, первый элемент 122 содержимого и второй элемент 124 содержимого) и ненативные элементы содержимого (например, третий элемент 126 содержимого) будут ранжироваться раздельно. Точнее, нативные элементы содержимого ранжируются на основе их соответствующего параметра релевантности и параметра завершения, причем ненативные элементы содержимого ранжируются на основе только их соответствующего параметра релевантности.

[00135] Далее будет рассмотрено ранжирование первого элемента 122 содержимого и второго элемента 124 содержимого, которые являются нативными элементами содержимого. Процедура 307 ранжирования выполнена с возможностью осуществлять ранжирование, с помощью первого алгоритма 318 ранжирования, первого элемента 122 содержимого и второго элемента 124 содержимого на основе их соответствующего параметра релевантности и их соответствующего параметра завершения.

[00136] В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, первый алгоритм 318 ранжирования выполнен с возможностью умножать параметр релевантности первого элемента 122 содержимого и параметр завершения первого элемента 122 содержимого для получения первой оценки ранжирования. Дополнительно, процедура 307 ранжирования выполнена с возможностью умножать параметр релевантности второго элемента 124 содержимого и параметр завершения второго элемента 124 содержимого для получения второй оценки ранжирования. Далее таблица 3 демонстрирует соответствующий параметр релевантности и параметр завершения первого элемента 122 содержимого и второго элемента 124 содержимого, а также первую и вторую оценки ранжирования.

[00137] Как показано выше, первый элемент 122 содержимого обладает параметром релевантности, превышающим второй элемент 124 содержимого. Тем не менее поскольку параметр завершения (представленный как оставшееся число показов) второго элемента 124 содержимого находится выше первого элемента 122 содержимого, вторая оценка содержимого находится выше первой оценки ранжирования.

[00138] Соответственно, несмотря на то, что первый элемент 122 содержимого изначально более релевантен запросу, первый алгоритм 318 ранжирования выполнен с возможностью ранжировать второй элемент 124 содержимого выше первого элемента 122 содержимого, поскольку второй канал содержимого (который связан со вторым элементом 124 содержимого) требует большего числа показов для достижения минимальной оценки показов.

[00139] Также подразумевается, что первый алгоритм 318 ранжирования может быть выполнен с возможностью применять ограничивающие меры. Например, первый алгоритм 318 ранжирования может быть выполнен с возможностью сначала определять, находится ли разница между параметрами релевантности первого элемента 122 содержимого и второго элемента 124 содержимого выше первого заранее определенного порога. Таким образом, даже если вторая оценка ранжирования находится выше первой оценки ранжирования, если определено, что параметр релевантности второго элемента 124 содержимого находится выше первого заранее определенного порога, первый алгоритм 318 ранжирования выполнен с возможностью ранжировать первый элемент 122 содержимого выше второго элемента 124 содержимого. Способ, в соответствии с которым определяется первый заранее определенный порог, никак конкретно не ограничен, и может быть определен эмпирически.

[00140] Это основано на предположении разработчиков о том, что необходимо соблюдать баланс между релевантностью элемента содержимого и необходимостью отображать элемент содержимого для поддержки допустимого уровня пользовательского удовлетворения.

[00141] Также подразумевается, что первая и вторая оценки ранжирования могут определяться с помощью любой другой функции параметра завершения и параметра релевантности (например, линейной комбинации), вместо умножения параметра завершения и параметра релевантности.

[00142] В другом варианте осуществления настоящей технологии, первый алгоритм 318 завершения выполнен с возможностью ранжировать первый элемент 122 содержимого и второй элемент 124 содержимого на основе их соответствующих параметров релевантности. Первый алгоритм 318 ранжирования далее выполнен с возможностью определять, находится ли параметр завершения ранжированного ниже элемента содержимого (в вышеприведенном примере, второго элемента 124 содержимого) выше второго заранее определенного порога. Если параметр завершения ранжированного ниже элемента содержимого находится выше второго заранее определенного порога, ранжированный ниже элемент содержимого ранжируется выше более высоко ранжированного элемента содержимого. Способ, в соответствии с которым определяется второй заранее определенный порог, никак конкретно не ограничен, и может быть определен эмпирически. Излишне упоминать, что подразумевается, что первый алгоритм 318 ранжирования ранжирует первый элемент 122 содержимого и второй элемент 125 содержимого основаны на соответствующем параметре завершения и применяет второй заранее определенный порог для их соответствующих параметров релевантности.

[00143] В еще одном варианте осуществления настоящей технологии, первый алгоритм 318 завершения выполнен с возможностью ранжировать первый элемент 122 содержимого и второй элемент 124 содержимого на основе их соответствующих параметров релевантности. Первый алгоритм 318 ранжирования далее выполнен с возможностью определять, находится ли параметр завершения одного из первого элемента 122 содержимого и второго элемента 124 содержимого ниже третьего заранее определенного порога. В случае положительного ответа, связанный элемент содержимого не включают в финальный список рекомендаций цифровых элементов.

[00144] С другой стороны, если параметр завершения соответствующего первого элемента 122 содержимого и второго элемента 124 содержимого находится выше третьего заранее определенного порога, первый элемент 122 содержимого и второй элемент 124 содержимого остаются среди финальных рекомендуемых цифровых элементов содержимого (и сохраняют свои ранги). Способ, в соответствии с которым определяется третий заранее определенный порог, никак конкретно не ограничен, и может быть определен эмпирически. Излишне упоминать, что подразумевается, что первый алгоритм 318 ранжирования ранжирует первый элемент 122 содержимого и второй элемент 125 содержимого основаны на соответствующем параметре завершения и применяет третий заранее определенный порог для их соответствующих параметров релевантности.

[00145] С учетом ранжирования первого элемента 122 содержимого и

второго элемента 124 содержимого, далее обратимся к ранжированию ненативных элементов содержимого.

[00146] Процедура 307 ранжирования выполнена с возможностью реализовать второй алгоритм 320 ранжирования. В отличие от первого алгоритма 318 ранжирования, который выполнен с возможностью ранжировать нативные элементы содержимого (например, первый элемент 122 содержимого и второй элемент 124 содержимого), второй алгоритм 320 ранжирования выполнен с возможностью ранжировать и назначать соответствующую оценку ранжирования одному или нескольким ненативным элементам содержимого, включенным в набор элементов-кандидатов содержимого (например, третий элемент 126 содержимого). Таким образом, третьему элементу 126 содержимого назначается третья оценка ранжирования с помощью второго алгоритма 320 ранжирования. Способ, в соответствии с которым второй алгоритм 320 ранжирования ранжирует один или несколько ненативных элементов содержимого, никак конкретно не ограничен, и может, например, ранжировать один или несколько ненативных элементов содержимого на основе их параметров релевантности, определенных с помощью процедуры 304 определения релевантности.

[00147] После того как второй алгоритм 320 ранжирования ранжировал один или несколько ненативных элементов содержимого, процедура 307 ранжирования далее выполняет алгоритм 322 смешивания. Алгоритм 322 смешивания выполнен с возможностью ранжировать первый элемент 122 содержимого, второй элемент 124 содержимого и третий элемент 126 содержимого.

[00148] Способ, в соответствии с которым алгоритм 322 смешивания выполнен с возможностью ранжировать нативные элементы содержимого (т.е. первый элемент 122 содержимого и второй элемент 124 содержимого) и ненативыне элементы содержимого (т.е. третий элемент 126 содержимого), никак конкретно не ограничен, и может, например, выполняться с помощью техник, описанных в американской патентной заявке №15/891,813 entitled METHOD AND SYSTEM FOR DETERMINING RANK POSITIONS OF NON-NATIVE ITEMS BY A RANKING SYSTEM ("СПОСОБ И СИСТЕМА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОЗИЦИЙ РАНЖИРОВАНИЯ НЕНАВТИВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ С ПОМОЩЬЮ СИСТЕМЫ РАНЖИРОВАНИЯ"), поданной 8 февраля 2018 года, содержимое которое включено здесь полностью посредством ссылки.

[00149] В другом варианте осуществления настоящей технологии, алгоритм 322 смешивания может быть выполнен с возможностью ранжировать третий элемент 126 содержимого с первым элементом 122 содержимого и вторым элементом 124 содержимого на основе только их параметра релевантности. Возвращаясь к Табл. 2, отметим, что второй элемент 124 содержимого ранжируется выше, чем первый элемент 122 содержимого из-за их соответствующих оценок ранжирования. Если, например, параметр релевантности третьего элемента 126 содержимого находился выше параметра релевантности второго элемента 124 содержимого, то алгоритм 322 смешения выполнен с возможностью ранжировать третий элемент 126 содержимого выше второго элемента 124 содержимого, и наоборот. Таким образом, в данном примере, третий элемент 126 содержимого будет ранжирован максимально высоко, далее - второй элемент 124 содержимого и первый элемент 122 содержимого.

[00150] В другом примере, алгоритм 322 смешивания может быть выполнен с возможностью ранжировать первый элемент 122 содержимого, второй элемент 124 содержимого и третий элемент 126 содержимого на основе заранее определенного паттерна. Например, алгоритм 322 смешивания может быть выполнен с возможностью ранжировать наиболее высоко нативный элемент содержимого на основе его оценки ранжирования, далее - наиболее высоко ранжированный ненативный элемент содержимого на основе оценки ранжирования, далее следует второй по величине нативный элемент содержимого на основе его оценки ранжирования и так далее. Важно иметь в виду, что другие паттерны ранжирования нативных и ненативных элементов содержимого также возможны.

[00151] После того как алгоритм 322 смешения ранжирован первый элемент 122 содержимого, второй элемент 124 содержимого и третий элемент 126 содержимого, процедура 307 ранжирования выполнена с возможностью выбирать подмножество элементов-кандидатов содержимого путем применения заранее определенного параметра включения, указывающего на допустимое число элементов содержимого, которые будут включены в рекомендацию 214 цифрового содержимого для отображения электронным устройством 104.

[00152] Способ, в котором осуществляется заранее определенный параметр включения, никак конкретно не ограничен и может, например, включать в себя 2 наиболее высоко ранжированных элементов содержимого с помощью алгоритма 322 смешивания. Излишне упоминать, что заранее определенный параметр включения может включать в себя больше или меньше, чем 2 наиболее высоко ранжированных элемента содержимого.

[00153] В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, заранее определенный параметр включения может быть выполнен с возможностью выбирать заранее определенное число наиболее высоко ранжированных нативных элементов содержимого и ненативных элементов содержимого. Например, заранее определенный параметр включения может быть выполнен с возможностью выбирать 5 наиболее высоко ранжированных нативных элементов содержимого и 7 наиболее высоко ранжированных ненативных элементов содержимого.

[00154] После создания рекомендации 214 цифрового содержимого, процедура 307 выбора элемента содержимого выполнена с возможностью передавать пакет 324 данных электронному устройству 104. Пакет 324 данных включает в себя рекомендацию 214 цифрового содержимого для отображения электронным устройством 104.

[00155] Различные неограничивающие варианты осуществления настоящей технологии позволяют создать рекомендацию 214 цифрового содержимого, которая балансирует необходимость предоставлять релевантные элементы содержимого по запросу и необходимостью осуществлять необходимое минимальное число показов элементов содержимого, происходящих с нативных каналов содержимого.

[00156] С учетом представленных выше архитектуры и примеров, возможно выполнить исполняемый на компьютере способ создания рекомендации 214 цифрового содержимого. На Фиг. 5 представлена блок-схема способа 500 создания рекомендации 214 цифрового содержимого, причем способ 500 реализован в соответствии с неограничивающими вариантами осуществления настоящей технологии. Процесс 500 может выполняться сервером 112 рекомендаций.

[00157] Этап 502: получение, от электронного устройства через сеть передачи данных, запроса на рекомендацию цифрового содержимого

[00158] Способ 500 начинается на этапе 502, где процедура 302 выбора элемента содержимого получает пакет 308 данных от электронного устройства 104, который содержит запрос на рекомендацию 214 цифрового содержимого. То, как именно электронное устройство 104 передает пакет 308 данных, никак конкретно не ограничено, и может, например, передаваться в ответ на то, что пользователь 102 получает доступ к приложению 106 рекомендаций.

[00159] Этап 504: выбор набора элементов-кандидатов содержимого в ответ на запрос, причем набор элементов-кандидатов содержимого включает в себя по меньшей мере первый элемент содержимого, который происходит из первого канала содержимого, и второй элемент содержимого, который происходит из второго канала содержимого, и каждый из первого элемента содержимого и второго элемента содержимого связан соответственно с: фактором показов, который указывает на число показов одного или нескольких элементов содержимого, происходящих с соответствующего первого канала содержимого и второго канала содержимого, требуемых системой рекомендаций за заранее определенный период времени; одним или несколькими факторами элементов содержимого, которые указывают на характеристики, связанные с первым элементом содержимого и вторым элементов содержимого соответственно

[00160] На этапе 504, процедура 302 выбора элемента содержимого выбирает набор элементов-кандидатов содержимого в ответ на запрос, который включает в себя первый элемент 122 содержимого и второй элемент 124 содержимого. Первый элемент 122 содержимого происходит из первого канала содержимого, и второй элемент 124 содержимого происходит из второго канала содержимого.

[00161] Каждый из первого элемента 122 содержимого и второго элемента 124 содержимого связан с соответствующим фактором показов и одним или несколькими факторами элемента содержимого.

[00162] Фактор показов указывает на необходимое минимальное число показов одного или нескольких элементов содержимого, которые поступают из соответствующего канала содержимого с помощью приложения 106 рекомендаций за заранее определенный период времени.

[00163] В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, набор факторов элементов содержимого может включать в себя присущие содержимому факторы и/или присущие каналу факторы. Присущие содержимому факторы включают в себя присущие элементу характеристики, которые связаны с элементом содержимого. Например, набор факторов элементов содержимого может включать в себя автора элемента содержимого, длину документа, измеряемую в словах или символах, категорию/тему содержимого, число предыдущих показов на интерфейсе 108 рекомендаций, показатель кликабельности и так далее.

[00164] С другой стороны, присущие каналу фактору включают себя характеристики содержимого канала. Например, присущие каналу факторы первого канала содержимого включают в себя:

- общее число пользователей, которые получали доступ к первому каналу содержимого;

- число одного или нескольких элементов содержимого из первого канала содержимого, которые были выбраны каждым из пользователей.

[00165] Этап 506: определение, для каждого из первого элемента содержимого и второго элемента содержимого, параметра релевантности, который основан, по меньшей мере частично, на одном или нескольких факторах элемента содержимого, связанных с первым элементом содержимого и вторым элементом содержимого соответственно

[00166] На этапе 506, процедура 304 определения релевантности выполнена с возможностью определять параметр релевантности для каждого из первого элемента 122 содержимого и второго элемента 124 содержимого.

[00167] Этап определения параметра релевантности для каждого из первого элемента 122 содержимого и второго элемента 124 содержимого выполняется одним из первого алгоритма 312 машинного обучения или второго алгоритма 313 машинного обучения.

[00168] При использовании первого алгоритма 312 машинного обучения, параметр релевантности первого элемента 122 содержимого и второго элемента 124 содержимого определяется на основе анализа соответствующих присущих факторов содержимого и профиля интереса пользователя 102.

[00169] При использовании второго алгоритма машинного обучения, параметр релевантности первого элемента 122 содержимого и второго элемента 124 содержимого определяется на основе анализа по меньшей мере соответствующих присущих факторов содержимого и профиля интереса пользователя 102.

[00170] Этап 508: определение, для каждого из первого элемента содержимого и второго элемента содержимого, параметра завершения, который основан, по меньшей мере частично, на соответствующем факторе показов, причем параметр завершения представляет степень соответствия каждого из первого канала содержимого и второго канала содержимого соответствующему числу показов

[00171] На этапе 508, процедура 306 прогнозирования выполнена с возможностью определять параметр завершения первого элемента 122 содержимого и второго элемента 124 содержимого. Параметр завершения представляет собой степень каждого из первого канала содержимого (который связан с первым элементом 122 содержимого) и второго канала содержимого (который связан со вторым элементом 124 содержимого), которая соответствует числу показов.

[00172] Как именно процедура 306 прогнозирования определяет параметр завершения, никак конкретно не ограничено и может быть выполнено путем анализа одного из двух значений, а именно (i) актуального значения показов; и (ii) спрогнозированного параметра завершения.

[00173] Как именно реализован параметр завершения, никак конкретное не ограничено, и может быть представлено как абсолютное число показов, необходимое для достижения минимального значения показов, или как процентное значение, представляющее собой долю от завершения минимального значения показов и так далее.

[00174] Этап 510: ранжирование, алгоритмом ранжирования, первого элемента содержимого и второго элемента содержимого, на основе, по меньшей мере, их соответствующего параметра релевантности и параметра завершения

[00175] На этапе 510, процедура 307 ранжирования выполнена с возможностью осуществлять ранжирование, с помощью первого алгоритма 318 ранжирования, первого элемента 122 содержимого и второго элемента 124 содержимого на основе их соответствующего параметра релевантности и их соответствующего параметра завершения.

[00176] В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, первая и вторая оценки ранжирования определяются с помощью линейной комбинации параметра завершения и параметра релевантности соответствующих элементов содержимого.

[00177] Первый алгоритм 318 завершения далее выполнен с возможностью ранжировать первый элемент 122 содержимого и второй элемент 124 содержимого на основе их соответствующих первой оценки ранжирования и второй оценки ранжирования.

[00178] Этап 512: создание рекомендации цифрового содержимого, включающей в себя по меньшей мере одно из: первый элемент содержимого или второй элемент содержимого, который был ранжирован алгоритмом ранжирования

[00179] На этапе 512, процедура 307 ранжирования выполнена с возможностью применять заранее определенный параметр включения, указывающий на допустимое число высоко ранжированных элементов содержимого, предназначенных для включения в рекомендацию 214 цифрового содержимого для отображения.

[00180] Этап 514: передача, сервером, рекомендации цифрового содержимого на электронное устройство для отображения

[00181] На этапе 514, сервер 112 рекомендаций выполнен с возможностью передавать пакет 324 данных на электронное устройство 104. Пакет 324 данных включает рекомендацию 214 цифрового содержимого.

[00182] В ответ на получение пакета 324 данных, электронное устройство 104 отображает рекомендацию 214 цифрового содержимого на интерфейсе 108 рекомендаций.

[00183] Специалистам в данной области техники будет понятно, что по меньшей мере некоторые варианты осуществления настоящей технологии нацелены на расширение диапазона технических решений, связанных с обычными системами рекомендаций элементов содержимого, а именно - балансирование релевантности и необходимости отображать данный элемент содержимого.

[00184] 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.

[00185] 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.

[00186] С учетом вышеописанных вариантов осуществления технологии, которые были описаны и показаны со ссылкой на конкретные этапы, выполненные в определенном порядке, следует иметь в виду, что эти этапы могут быть совмещены, разделены, обладать другим порядком выполнения - все это не выходит за границы настоящей технологии. Соответственно, порядок и группировка этапов не является ограничением для настоящей технологии.

Изобретение относится к способу и системе для создания рекомендации цифрового содержимого. Технический результат изобретения заключается в возможности оптимального взаимодействия между предоставлением персонализированного содержимого пользователю и отображением содержимого конкретное число раз, без отрицательного эффекта на опыт пользователя. Способ включает в себя получение запроса на рекомендацию цифрового содержимого. На основе запроса, выбираются первый элемент содержимого и второй элемент содержимого в ответ на запрос, и определяются параметр релевантности и параметр завершения для каждого из первого элемента содержимого и второго элемента содержимого. На основе параметра релевантности и параметра завершения ранжируются первый элемент содержимого и второй элемент содержимого, и рекомендация цифрового содержимого создается на основе ранжирования первого элемента содержимого и второго элемента содержимого. 2 н. и 19 з.п. ф-лы, 5 ил., 3 табл.

1. Способ для создания рекомендации цифрового содержимого, которая предназначена для отображения на электронном устройстве, связанном с пользователем, причем способ выполняется в системе рекомендаций, которая может быть соединена с электронным устройством через сеть передачи данных, и система рекомендаций включает в себя сервер, причем способ включает в себя:

получение, от электронного устройства через сеть передачи данных, запроса на рекомендацию цифрового содержимого;

выбор, в ответ на запрос, набора элементов-кандидатов содержимого, который включает в себя по меньшей мере первый элемент содержимого, поступающий из первого канала содержимого, и второй элемент содержимого, поступающий из второго канала содержимого, причем каждый из первого элемента содержимого и второго элемента связан с соответственно:

фактором показов, который указывает на число показов одного или нескольких элементов содержимого, поступающих из соответствующего первого канала содержимого и второго канала содержимого, которые требует система рекомендаций за заранее определенный период времени;

одним или несколькими факторами элементов содержимого, которые указывают на характеристику, связанную с первым элементом содержимого и вторым элементом содержимого соответственно;

определение, для каждого из первого элемента содержимого и второго элемента содержимого, параметра релевантности, который основан, по меньшей мере частично, на одном или нескольких факторах элемента содержимого, связанных с первым элементом содержимого и вторым элементом содержимого соответственно;

определение, для каждого из первого элемента содержимого и второго элемента содержимого, параметра завершения, который основан, по меньшей мере частично, на соответствующем факторе показов, причем параметр завершения представляет степень соответствия каждого из первого канала содержимого и второго канала содержимого соответствующему числу показов;

ранжирование алгоритмом ранжирования первого элемента содержимого и второго элемента содержимого, на основе, по меньшей мере, их соответствующего параметра релевантности и параметра завершения;

создание рекомендации цифрового содержимого, включающей в себя по меньшей мере одно из: первый элемент содержимого или второй элемент содержимого, который был ранжирован алгоритмом ранжирования; и

передачу сервером рекомендации цифрового содержимого на электронное устройство для отображения.

2. Способ по п. 1, в котором число показов представляет собой:

минимальное значение показов, которое соответствует минимальному числу показов одного или нескольких элементов содержимого, поступающих из соответствующего первого канала содержимого и второго канала содержимого, которые требует система рекомендаций за заранее определенный период времени.

3. Способ по п. 2, в котором определение параметра завершения включает в себя анализ одного из следующего:

актуального значения показов, которое соответствует числу одного или нескольких элементов содержимого, поступающих из соответствующего первого канала содержимого и второго канала содержимого, которые ранее отображались за заранее определенный период времени множеством электронных устройств;

прогнозируемого параметра завершения, который указывает на прогнозируемое число показов элементов содержимого каждого из первого канала содержимого и второго канала содержимого за заранее определенный период времени, причем прогнозируемый параметр завершения основан по меньшей мере на актуальном значении показов.

4. Способ по п. 3, в котором параметр завершения представляет собой одно из следующего:

абсолютное число показов, требуемое для достижения минимального значения показов; и

процентное значение, представляющее степень достижения минимального значения показов.

5. Способ по п. 1, в котором ранжирование первого элемента содержимого и второго элемента содержимого включает в себя:

определение первой оценки ранжирования, связанной с первым элементом содержимого, которая определяется на основе параметра релевантности, связанного с первым элементом содержимого, и параметра завершения первого элемента содержимого;

определение второй оценки ранжирования, связанной со вторым элементом содержимого, которая определяется на основе параметра релевантности, связанного со вторым элементом содержимого, и параметра завершения второго элемента содержимого; и

ранжирование первого элемента содержимого и второго элемента содержимого на основе первой оценки ранжирования и второй оценки ранжирования.

6. Способ по п. 5, который далее включает в себя определение профиля интереса пользователя, связанного с электронным устройством, до определения параметра релевантности.

7. Способ по п. 6, в котором профиль интереса пользователя создается на основе набора факторов, который включает в себя по меньшей мере одно из:

браузерную историю, связанную с пользователем;

поисковую историю, связанную с пользователем;

зависящие от пользователя настройки;

расположение электронного устройства; и

в котором определение параметра релевантности включает в себя применение алгоритма машинного обучения, выполненного с возможностью определять параметр релевантности первого элемента содержимого и второго элемента содержимого на основе, по меньшей мере частично, одного или нескольких факторов элемента содержимого, связанных с первым элементом содержимого и вторым элементом содержимого и профилем интереса пользователя.

8. Способ по п. 7, в котором один или несколько факторов элемента содержимого для данного элемента содержимого включает в себя:

число пользователей, которые ранее получали доступ к каналу содержимого, связанному с данным элементом содержимого;

число кликов по одному или нескольким элементам содержимого, поступающим из канала содержимого, для каждого из пользователей; и

где:

определение параметра релевантности включает в себя:

создание гистограммы, которая представляет множество подмножеств, каждое из которых представляет подмножество пользователей, каждое из которых обладает определенным числом связанных с подмножеством пользователей элементов содержимого, по которым были совершены клики; и

применение алгоритма машинного обучения, который выполнен с возможностью прогнозировать подмножество, с которым связан пользователь, на основе анализа профиля интересов пользователя и одного или нескольких профилей интересов пользователя, связанных с одним или несколькими пользователями.

9. Способ по п. 1:

первый элемент содержимого является первым нативным элементом, который нативен для системы рекомендаций и поступает с первого канала содержимого, который является нативным для системы рекомендаций;

второй элемент содержимого является вторым нативным элементом, который поступает со второго канала содержимого, который является нативным для системы рекомендаций;

набор элементов-кандидатов содержимого далее включает в себя один или несколько ненативных элементов содержимого, которые не являются нативными для системы рекомендаций, причем один или несколько ненативных элементов содержимого связаны с одним или несколькими факторами элементов содержимого; и

способ дополнительно включает в себя:

определение, для каждого из одного или нескольких ненативных элементов содержимого, соответствующего параметра релевантности на основе одного или нескольких факторов элементов содержимого.

10. Способ по п. 9, в котором алгоритм ранжирования является первым алгоритмом ранжирования; и в котором создание рекомендацию цифрового содержимого включает в себя:

ранжирование вторым алгоритмом содержимого одного или нескольких ненативных элементов содержимого на основе, по меньшей мере, их соответствующего параметра релевантности;

смешивание, с помощью алгоритма смешивания, одного или нескольких ненативных элементов содержимого с первым нативным элементом содержимого и вторым нативным элементом содержимого, причем алгоритм смешивания выполнен с возможностью взаимно ранжировать первый нативный элемент содержимого, второй нативный элемент содержимого и один или несколько ненативных элементов содержимого; и

выбор подмножества элементов-кандидатов содержимого путем применения заранее определенного параметра включения, указывающего на допустимое число элементов содержимого, предназначенных для включения в рекомендацию цифрового содержимого.

11. Способ по п. 1, в котором первый элемент содержимого и второй элемент содержимого включает в себя по меньшей мере одно из:

изображение;

текст; и

видео.

12. Система для создания рекомендации цифрового содержимого, которая предназначена для отображения на электронном устройстве, связанном с пользователем, причем система включает в себя сервер, который может быть соединен с электронным устройством через сеть передачи данных, и сервер содержит процессор, выполненный с возможностью осуществлять:

получение, от электронного устройства через сеть передачи данных, запроса на рекомендацию цифрового содержимого;

выбор, в ответ на запрос, набора элементов-кандидатов содержимого, который включает в себя по меньшей мере первый элемент содержимого, поступающий из первого канала содержимого, и второй элемент содержимого, поступающий из второго канала содержимого, причем каждый из первого элемента содержимого и второго элемента связан с соответственно:

фактором показов, который указывает на число показов одного или нескольких элементов содержимого, поступающих из соответствующего первого канала содержимого и второго канала содержимого, которые требует система рекомендаций за заранее определенный период времени;

одним или несколькими факторами элементов содержимого, которые указывают на характеристику, связанную с первым элементом содержимого и вторым элементом содержимого соответственно;

определение, для каждого из первого элемента содержимого и второго элемента содержимого, параметра релевантности, который основан, по меньшей мере частично, на одном или нескольких факторах элемента содержимого, связанных с первым элементом содержимого и вторым элементом содержимого соответственно;

определение, для каждого из первого элемента содержимого и второго элемента содержимого, параметра завершения, который основан, по меньшей мере частично, на соответствующем факторе показов, причем параметр завершения представляет степень соответствия каждого из первого канала содержимого и второго канала содержимого соответствующему числу показов;

ранжирование алгоритмом ранжирования первого элемента содержимого и второго элемента содержимого, на основе, по меньшей мере, их соответствующего параметра релевантности и параметра завершения;

создание рекомендации цифрового содержимого, включающей в себя по меньшей мере одно из: первый элемент содержимого или второй элемент содержимого, который был ранжирован алгоритмом ранжирования; и

передачу сервером рекомендации цифрового содержимого на электронное устройство для отображения.

13. Система по п. 12, в которой число показов представляет собой:

минимальное значение показов, которое соответствует минимальному числу показов одного или нескольких элементов содержимого, поступающих из соответствующего первого канала содержимого и второго канала содержимого, которые требует система рекомендаций за заранее определенный период времени.

14. Система по п. 13, в которой, для определения параметра завершения, процессор выполнен с возможностью осуществлять анализ одного из:

актуального значения показов, которое соответствует числу одного или нескольких элементов содержимого, поступающих из соответствующего первого канала содержимого и второго канала содержимого, которые ранее отображались за заранее определенный период времени множеством электронных устройств;

прогнозируемого параметра завершения, который указывает на прогнозируемое число показов элементов содержимого каждого из первого канала содержимого и второго канала содержимого за заранее определенный период времени, причем прогнозируемый параметр завершения основан по меньшей мере на актуальном значении показов.

15. Система по п. 14, в которой параметр завершения представляет собой одно из следующего:

абсолютное число показов, требуемое для достижения минимального значения показов; и

процентное значение, представляющее степень достижения минимального значения показов.

16. Система по п. 12, в которой для ранжирования первого элемента содержимого и второго элемента содержимого, процессор выполнен с возможностью осуществлять:

определение первой оценки ранжирования, связанной с первым элементом содержимого, которая определяется на основе параметра релевантности, связанного с первым элементом содержимого, и параметра завершения первого элемента содержимого;

определение второй оценки ранжирования, связанной со вторым элементом содержимого, которая определяется на основе параметра релевантности, связанного со вторым элементом содержимого, и параметра завершения второго элемента содержимого; и

ранжирование первого элемента содержимого и второго элемента содержимого на основе первой оценки ранжирования и второй оценки ранжирования.

17. Система по п. 16, в которой процессор выполнен с возможностью осуществлять определение профиля интереса пользователя, связанного с электронным устройством, до определения параметра релевантности.

18. Система по п. 17, в которой профиль интереса пользователя создается на основе набора факторов, который включает в себя по меньшей мере одно из:

браузерную историю, связанную с пользователем;

поисковую историю, связанную с пользователем;

зависящие от пользователя настройки;

расположение электронного устройства; и

в котором процессор выполнен с возможностью осуществлять определение параметра релевантности, применение алгоритма машинного обучения, выполненного с возможностью определять параметр релевантности первого элемента содержимого и второго элемента содержимого на основе, по меньшей мере частично, одного или нескольких факторов элемента содержимого, связанных с первым элементом содержимого и вторым элементом содержимого и профилем интереса пользователя.

19. Система по п. 18, в которой один или несколько факторов элемента содержимого для данного элемента содержимого включает в себя:

число пользователей, которые ранее получали доступ к каналу содержимого, связанному с данным элементом содержимого;

число кликов по одному или нескольким элементам содержимого, поступающим из канала содержимого, для каждого из пользователей; и

где:

для определения параметра релевантности процессор выполнен с возможностью осуществлять:

создание гистограммы, которая представляет множество подмножеств, каждое из которых представляет подмножество пользователей, каждое из которых обладает определенным числом связанных с подмножеством пользователей элементов содержимого, по которым были совершены клики; и

применение алгоритма машинного обучения, который выполнен с возможностью прогнозировать подмножество, с которым связан пользователь, на основе анализа профиля интересов пользователя и одного или нескольких профилей интересов пользователя, связанных с одним или несколькими пользователями.

20. Система по п. 12,

первый элемент содержимого является первым нативным элементом, который нативен для системы рекомендаций и поступает с первого канала содержимого, который является нативным для системы рекомендаций;

второй элемент содержимого является вторым нативным элементом, который поступает со второго канала содержимого, который является нативным для системы рекомендаций;

набор элементов-кандидатов содержимого далее включает в себя один или несколько ненативных элементов содержимого, которые не являются нативными для системы рекомендаций, причем один или несколько ненативных элементов содержимого связаны с одним или несколькими факторами элементов содержимого;

процессор далее выполнен с возможностью осуществлять:

определение, для каждого из одного или нескольких ненативных элементов содержимого, соответствующего параметра релевантности на основе одного или нескольких факторов элементов содержимого.

21. Система по п. 20, в которой алгоритм ранжирования является первым алгоритмом ранжирования; и в которой

для создания рекомендации цифрового содержимого, процессор выполнен с возможностью осуществлять:

ранжирование вторым алгоритмом содержимого одного или нескольких ненативных элементов содержимого на основе, по меньшей мере, их соответствующего параметра релевантности;

смешивание, с помощью алгоритма смешивания, одного или нескольких ненативных элементов содержимого с первым нативным элементом содержимого и вторым нативным элементом содержимого, причем алгоритм смешивания выполнен с возможностью взаимно ранжировать первый нативный элемент содержимого, второй нативный элемент содержимого и один или несколько ненативных элементов содержимого; и

выбор подмножества элементов-кандидатов содержимого путем применения заранее определенного параметра включения, указывающего на допустимое число элементов содержимого, предназначенных для включения в рекомендацию цифрового содержимого.