ADAPTIVE RECOMMENDATION SYSTEM
A recommendation system for optimizing content recommendation lists is disclosed. The system dynamically tracks a list interaction history of a user, which details that user's interactions with a plurality of different lists presenting different recommended items to that user. The system automa...
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Main Authors | , , , , , |
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Format | Patent |
Language | English French |
Published |
14.03.2013
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Abstract | A recommendation system for optimizing content recommendation lists is disclosed. The system dynamically tracks a list interaction history of a user, which details that user's interactions with a plurality of different lists presenting different recommended items to that user. The system automatically correlates) one or more list preferences with that user based on the list interaction history, and builds a recommendation) list with a plurality of candidate items having different recommendation confidences. The recommendation list is built such that each candidate item with a higher recommendation confidence is prioritized over each candidate item with a lower recommendation confidence according to the one or more list preferences correlated to that user.
L'invention concerne un système de recommandation visant à optimiser des listes de recommandations de contenus. Le système effectue dynamiquement le suivi d'un historique d'interactions de listes d'un utilisateur, qui contient des informations détaillées sur les interactions de cet utilisateur avec différentes listes présentant à cet utilisateur différents produits recommandés. Le système relie automatiquement une ou plusieurs préférences de listes à l'utilisateur, en fonction de l'historique d'interactions de listes, et crée une liste de recommandation contenant différents produits candidats présentant différents degrés de confiance de recommandation. La liste de recommandation est élaborée de telle sorte que chaque produit candidat portant un degré de confiance de recommandation élevé soit prioritaire par rapport aux produits candidats portant un degré de confiance de recommandation plus faible, selon la ou les préférences de listes associées à cet utilisateur. |
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AbstractList | A recommendation system for optimizing content recommendation lists is disclosed. The system dynamically tracks a list interaction history of a user, which details that user's interactions with a plurality of different lists presenting different recommended items to that user. The system automatically correlates) one or more list preferences with that user based on the list interaction history, and builds a recommendation) list with a plurality of candidate items having different recommendation confidences. The recommendation list is built such that each candidate item with a higher recommendation confidence is prioritized over each candidate item with a lower recommendation confidence according to the one or more list preferences correlated to that user.
L'invention concerne un système de recommandation visant à optimiser des listes de recommandations de contenus. Le système effectue dynamiquement le suivi d'un historique d'interactions de listes d'un utilisateur, qui contient des informations détaillées sur les interactions de cet utilisateur avec différentes listes présentant à cet utilisateur différents produits recommandés. Le système relie automatiquement une ou plusieurs préférences de listes à l'utilisateur, en fonction de l'historique d'interactions de listes, et crée une liste de recommandation contenant différents produits candidats présentant différents degrés de confiance de recommandation. La liste de recommandation est élaborée de telle sorte que chaque produit candidat portant un degré de confiance de recommandation élevé soit prioritaire par rapport aux produits candidats portant un degré de confiance de recommandation plus faible, selon la ou les préférences de listes associées à cet utilisateur. |
Author | SITTON, DANIEL FELDMAN, MICHAEL KREMEROR NICE, NIR SHLEVICH, SHIMON FOLGER, ORI |
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SubjectTerms | CALCULATING COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS COMPUTING COUNTING DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING PHYSICS SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR |
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