用于執(zhí)行推薦模型的增量更新的方法和裝置制造方法
【專利摘要】提供了一種用于基于推薦模型的增量更新確定一個或多個推薦的方法。增量平臺至少部分使得活動信息至少部分地基于一個或多個用戶組、一個或多個項目組、用于與活動信息相關聯(lián)的至少一個推薦模型的至少一個更新時間或者其組合而被分類為多個子集。該增量平臺進一步至少部分地基于該分類而處理和/或有助于處理活動信息以確定是否執(zhí)行至少一個推薦模型的增量更新。該增量平臺至少部分地基于至少一個推薦模型、增量更新或者其組合而確定一個或多個推薦。
【專利說明】用于執(zhí)行推薦模型的增量更新的方法和裝置

【背景技術】
[0001] 服務提供商和設備制造商（例如，無線、蜂窩等）面臨著例如通過提供具有競爭力 的網絡服務而向消費者傳遞價值和便捷的持續(xù)挑戰(zhàn)。一種這樣的具有競爭力的網絡服務是 向用戶提供關于所推薦內容的推薦的服務。諸如協(xié)作式推薦模型之類的某些推薦系統(tǒng)可以 使得針對用戶的推薦以基于各種活動而與該用戶相關聯(lián)的其它用戶或其它項目為基礎。關 于用戶、項目和活動的信息的收集允許推薦服務提供商收集大量信息以進行處理并隨后用 來生成推薦。然而，這樣的基于對所有信息特別是收集到與在用戶和項目相關聯(lián)的附加活 動時的新信息進行處理所需要的大量計算問題的推薦模型帶來了可擴展性的問題。存在推 薦模型的其它問題，諸如提供基于推薦源而提供用戶可能更信賴的推薦。因此，服務提供商 和設備制造商在保持用戶可以信賴的準確推薦的同時面臨著應對推薦模型的可擴展性的 重要技術挑戰(zhàn)。


【發(fā)明內容】

[0002] 因此，需要一種用于基于推薦模型的增量更新來確定一個或多個推薦的方法。
[0003] 根據(jù)一個實施例，一種方法包括至少部分地使得活動信息至少部分地基于一個或 多個用戶組、一個或多個項目組、用于與活動信息相關聯(lián)的至少一個推薦模型的至少一個 更新時間或者其組合而被分類為多個子集。該方法還包括至少部分地基于該分類而處理活 動信息以確定是否執(zhí)行至少一個推薦模型的增量更新。該方法進一步包括至少部分地基于 至少一個推薦模型、增量更新或者其組合而確定一個或多個推薦。
[0004] 根據(jù)另一個實施例，一種裝置包括至少一個處理器，以及至少一個包括一個或多 個計算機程序的計算機程序代碼的存儲器，該至少一個存儲器和計算機程序代碼被配置為 與該至少一個處理器一起而至少部分地使得該裝置至少部分地基于一個或多個用戶組、一 個或多個項目組、用于與活動信息相關聯(lián)的至少一個推薦模型的至少一個更新時間或者其 組合而將活動信息分類為多個子集。該裝置還被使得至少部分地基于該分類處理活動信息 以確定是否執(zhí)行至少一個推薦模型的增量更新。該裝置進一步被使得至少部分地基于至少 一個推薦模型、增量更新或者其組合而確定一個或多個推薦。
[0005] 根據(jù)另一個實施例，一種計算機可讀存儲介質承載一個或多個指令的一個或多個 序列，當被一個或多個處理器所執(zhí)行時，上述指令的一個或多個序列至少部分使得裝置至 少部分地基于一個或多個用戶組、一個或多個項目組、用于與活動信息相關聯(lián)的至少一個 推薦模型的至少一個更新時間或者其組合而將活動信息分類為多個子集。該裝置還被使得 至少部分地基于該分類處理活動信息以確定是否執(zhí)行至少一個推薦模型的增量更新。該裝 置進一步被使得至少部分地基于至少一個推薦模型、增量更新或者其組合而確定一個或多 個推薦。
[0006] 根據(jù)另一個實施例，一種裝置包括用于至少部分地基于一個或多個用戶組、一個 或多個項目組、與活動信息相關聯(lián)的至少一個推薦模型的至少一個更新時間或者其組合而 將活動信息分類為多個子集的裝置。該裝置還包括用于至少部分地基于該分類而處理活動 信息以確定是否執(zhí)行至少一個推薦模型的增量更新的裝置。該裝置進一步用于至少部分地 基于至少一個推薦模型、增量更新或者其組合而確定一個或多個推薦的裝置。
[0007] 此外，針對本發(fā)明的各個實施例，以下是可應用的：一種方法包括有助于處理和/ 或處理：（1)數(shù)據(jù)和/或⑵信息和/或⑶至少一個信號，該⑴數(shù)據(jù)和/或⑵信息和 /或（3)至少一個信號至少部分地基于（或至少部分從其得出）本申請中公開為與本發(fā)明 的任意實施例相關的方法（或處理）中的任意一種或任意組合。
[0008] 針對本發(fā)明的各個實施例，以下也是可應用的：一種方法包括有助于對被配置為 訪問至少一個服務的至少一個接口的訪問，該至少一個服務被配置為執(zhí)行本申請中所公開 的網絡或服務提供商的方法（或處理）中的任意一種或任意組合。
[0009] 針對本發(fā)明的各個實施例，以下也是可應用的：一種方法包括有助于以下的創(chuàng)建 和/或修改：（1)至少一個設備用戶接口元素和/或（2)至少一種設備用戶接口功能，該（1) 至少一個設備用戶接口元素和/或（2)至少一種設備用戶接口功能至少部分地基于本申請 中公開為與本發(fā)明的任意實施例相關的方法（或處理）中的任意一種或任意組合所產生的 數(shù)據(jù)和/或信息，和/或本申請中公開為與本發(fā)明的任意實施例相關的方法（或處理）中 的任意一種或任意組合所產生的至少一個信號。
[0010] 針對本發(fā)明的各個實施例，以下也是可應用的：一種方法包括以下的創(chuàng)建和/或 修改：（1)至少一個設備用戶接口元素和/或（2)至少一種設備用戶接口功能，該（1)至少 一個設備用戶接口元素和/或（2)至少一種設備用戶接口功能至少部分地基于本申請中公 開為與本發(fā)明的任意實施例相關的方法（或處理）中的任意一種或任意組合所產生的數(shù)據(jù) 和/或信息，和/或本申請中公開為與本發(fā)明的任意實施例相關的方法（或處理）中的任 意一種或任意組合所產生的至少一個信號。
[0011] 在各個實施例中，方法（或處理）能夠在服務提供商端或移動設備端實現(xiàn)，或者利 用在兩端上執(zhí)行的操作而以服務器提供商和移動設備之間的任意共享方式實現(xiàn)。
[0012] 針對各個示例實施例，以下是可應用的：一種裝置包括用于執(zhí)行原始提交的權利 要求1-10、21-30和36-38中任一項所述的方法的裝置。
[0013] 簡單地通過對包括預期實施本發(fā)明的最佳模式在內的多種特定實施例和實施方 式進行說明，本發(fā)明另外的方法、特征和優(yōu)勢由于以下詳細描述而是輕易顯而易見的。本發(fā) 明還支持其它且不同的實施例，并且其若干細節(jié)能夠以在各個顯見方面進行修改，所有這 些都不背離本發(fā)明的精神和范圍。因此，附圖和描述在本質上要被認為是說明性而非限制 性的。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0014] 本發(fā)明的實施例在附圖的示圖中通過示例而非限制進行了圖示：
[0015] 圖1是根據(jù)一個實施例的能夠基于推薦模型的增量更新確定一個或多個推薦的 系統(tǒng)的不圖；
[0016] 圖2是根據(jù)一個實施例的增量平臺的組件的示圖；
[0017] 圖3是根據(jù)一個實施例的用于基于推薦模型的增量更新確定一個或多個推薦的 處理的流程圖；
[0018] 圖4是根據(jù)一個實施例的用于基于在線和/或離線模式確定一個或多個推薦的處 理的流程圖；
[0019] 圖5是根據(jù)一個實施例的用于確定兩個或更多個用戶之間的相似度信息以用于 確定一個或多個推薦的處理的流程圖；
[0020] 圖6是根據(jù)一個實施例的用于確定基于至少一次更新之后出現(xiàn)的活動信息而執(zhí) 行增量更新的處理的流程圖；
[0021] 圖7是根據(jù)一個實施例的用于提供具有關聯(lián)信息的一個或多個推薦的處理的流 程圖；
[0022] 圖8A-8F是根據(jù)各個實施例的在圖3-7的處理中所利用的用戶接口的示圖；
[0023] 圖9是能夠被用來實施本發(fā)明的實施例的硬件的示圖；
[0024] 圖10是能夠被用來實施本發(fā)明的芯片組的示圖；以及
[0025] 圖11是能夠被用來實施本發(fā)明的移動終端（例如，手機）的示圖。

【具體實施方式】
[0026] 公開了用于基于推薦模型的增量更新確定一個或多個推薦的方法、裝置和計算機 程序的示例。在以下描述中，出于解釋的目的，給出了大量具體細節(jié)以便提供對本發(fā)明實施 例的透徹理解。然而，對于本領域技術人員顯而易見的是，本發(fā)明的實施例可以在沒有這些 具體細節(jié)或者利用等同配置進行實踐。在其它情況下，公知結構和設備以框圖形式示出以 避免對本發(fā)明的實施例造成不必要的混淆。
[0027] 雖然關于與一個或多個用戶相關聯(lián)的用來生成一個或多個推薦的活動而對各個 實施例進行了描述，但是所要想到的是，這里所描述的方法可以基于與一個或多個項目或 者一個或多個項目和一個或多個用戶的組合相關聯(lián)的活動。
[0028] 圖1是根據(jù)一個實施例的能夠基于推薦模型的增量更新確定一個或多個推薦的 系統(tǒng)的示圖。如以上所討論的，信息時代已經生成了用戶可以以電子方式進行訪問的海量 信息。該海量信息可以使得用戶感到負擔過重或者可能會妨礙用戶找到他們認為有用或相 關的信息。為了緩解信息過載，附圖提供商已經創(chuàng)建了推薦模型來向用戶推薦內容。這樣 的推薦模型可以收集關于用戶、各種項目以及用戶之間、項目之間和/或用戶與項目之間 的關聯(lián)活動的信息。推薦模型然后可以使用所收集的信息來生成一個或多個推薦。作為示 例，基于用戶的協(xié)作式過濾推薦模型可以確定用戶-用戶相似度以找出用戶的在過去具有 對項目和/或內容的相似品味的給定鄰居（neighbor)。因此，給定用戶的鄰居與之具有相 關聯(lián)活動的項目可以被推薦給該用戶。類似地，在基于項目的協(xié)作式過濾中，還可以確定項 目-項目的相似度以找出項目的在過去吸引了相似用戶的給定鄰居。因此，用戶已經喜歡 的項目的鄰居被推薦給用戶。因此，對于諸如協(xié)作式過濾推薦模型的推薦模型而言，該模型 的重要部分是確定用戶、項目以及用戶/項目之間的相似度值。
[0029] 然而，隨著所收集信息的數(shù)量的增長，這樣的推薦模型的可擴展性成為了問題。需 要保持準確性的信息量導致了效率的問題。隨著用戶和項目的增加，特別是就協(xié)作性過濾 推薦模型而言，計算要求在不采用過多計算資源的情況下無法進行擴展。實際上，這樣的推 薦模型的計算要求隨著推薦系統(tǒng)內的用戶和項目的數(shù)量指數(shù)型增長。結果，計算用戶、項目 以及用戶/項目之間的相似度數(shù)值以生成一個或多個推薦所必需的計算能力在正常情況 下僅可以根據(jù)固定更新安排來執(zhí)行，這可能會忽略掉與用戶和項目相關聯(lián)的近期活動；并 且因此忽略掉將形成更為準確的推薦的信息。
[0030] 另外，提供給用戶的許多推薦是基于推薦系統(tǒng)所收集的一般信息。因此，例如，用 來為用戶生成推薦的許多信息是基于無法連接至該用戶的其它用戶（例如，沒有社交連 接、家庭連接等）。再進一步，以電子方式呈現(xiàn)給用戶并且與一個或多個推薦無關的一般廣 告目前無法指示與用戶相連接的其它用戶是否對該廣告有所行動，諸如購買所廣告的產品 或者推薦所廣告的產品。因此，對于所推薦內容而言，用戶對該內容僅有的信任在于信任用 來推薦該內容的推薦系統(tǒng)和模型。對于一般提供給用戶的廣告而言，諸如沒有被推薦模型 所推薦的廣告，用戶不會直接或間接地信任該廣告的內容。因此，用戶必須要在沒有任何基 礎的情況下決定是否關注該廣告。
[0031] 為了解決這些問題，圖1的系統(tǒng)100引入了基于推薦模型的增量更新確定一個或 多個推薦的系統(tǒng)100。系統(tǒng)100將用戶劃分為至少兩個群組并且將與用戶相關聯(lián)的活動劃 分為至少兩個群組。用戶和活動的劃分是基于用于與活動相關聯(lián)的至少一個推薦模型的至 少一個更新時間。系統(tǒng)100隨后基于用戶組處理活動信息以確定是否執(zhí)行至少一個推薦模 型的增量更新。隨后，系統(tǒng)100基于至少一個推薦模型、至少一個推薦模型的增量更新或者 其組合來確定一個或多個推薦。通過基于增量更新而不是單純地以非增量基礎而基于推薦 模型生成一個或多個推薦，系統(tǒng)100能夠利用較少的計算資源生成推薦。系統(tǒng)100還能夠 確定與被提供以推薦的用戶以及與該用戶對的其它用戶相關聯(lián)的新的活動。通過使用與用 戶對內的其它用戶相關聯(lián)的新活動，系統(tǒng)100能夠通過使用所有可用信息而生成更為準確 的推薦，而并不需要過多的計算資源。
[0032] 至少一個更新時間可以基于與針對每個用戶的推薦模型相關聯(lián)發(fā)生的最后更新 來確定。系統(tǒng)100隨后將執(zhí)行最后更新的時間記住為Ttl，并且將至少一個推薦模型將要進 行更新的當前時間表示為Tn。因此，當至少一個推薦模型基于在Ttl和Tn之間發(fā)生的新活 動更新時，系統(tǒng)100將至少一個用戶組確定為在時間段（H)期間與推薦模型相關聯(lián)的 UCTtl,τη)，并且將另一個用戶組確定為在Ttl之前直至該推薦模型關于所有用戶開始（例如， 指示為0)的任意時間與該推薦模型相關聯(lián)的U(OJtl)。在一個實施例中，在過去可能已經 進行了出現(xiàn)了多于一次的更新時間。在該情況下，用戶組可以進一步基于用戶與各個更新 時間相比何時與推薦模型相關聯(lián)而被進一步分類為群組。
[0033] 與用戶相關聯(lián)的活動可以為任意類型的活動，包括但并不局限于對可電子獲取的 項目進行評論，將可電子獲取的項目指示為收藏（例如，在產品網站、社交網絡網站上等）、 分享項目、轉發(fā)項目、下載項目、購買項目，等等。項目可以為任意類型的電子內容，諸如網 站、博客、在社交網絡服務上的發(fā)布、商品和/或服務，等等。項目也可以表示不可電子獲 取但是以其它方式電子表示的內容，諸如可供在因特網上進行銷售的消費性商品和/或服 務。
[0034] 類似地，與用戶相關聯(lián)的活動被劃分為兩個活動集合。一個活動集合UAn是在時 間段（Un)期間所發(fā)生的活動。另一活動集合UAtl是在時間段（0，!；）期間所發(fā)生的活動。 在過去已經出現(xiàn)了多于一個的更新時間的一個實施例中，活動的群組可以進一步基于活動 關于更新時間何時進行而被進一步分類為群組。根據(jù)以上分類，與用戶相關聯(lián)的總活動可 以被指示為UAa而使得UAa =UAJUAtl。如以下詳細討論的，系統(tǒng)100隨后可以使用用戶和 活動的上述分類來執(zhí)行至少一個推薦模型的增量更新。
[0035] 系統(tǒng)100隨后可以將用系統(tǒng)100注冊的任意用戶（包括所有用戶）中的用戶對 之間的活動信息的相似度進行比較以確定用戶間的相似度信息，其隨后可以被用來生成一 個或多個推薦。在一個實施例中，推薦模型可以基于根據(jù)表示為|AnB|/|AUBl= AnB|八|A| + |B|-|AnBI)的Jaccard相似度的協(xié)作式過濾處理，其中A表示與用 戶a相關聯(lián)的活動信息而B表示與用戶b相關聯(lián)的活動信息。以上的相似度表達式可以被 縮寫為z/(x+y_z)，其中X= |A|，y= |B|且Z=|ΑΠB|。系統(tǒng)100可以將每個用戶 對（a，b)的x、y和z的數(shù)值存儲在數(shù)據(jù)庫和/或文件中并且遞增地使用該信息在未來確定 至少一個推薦模型的相似度數(shù)值。雖然以上方法討論了基于Jaccard相似度來確定推薦模 型，但是本領域技術人員將會認識到，這里所討論的方法可以被應用于其它相似度度量，諸 如泊松系數(shù)和余弦相似度。因此，基于以上對用戶和項目的分類（例如，均分為兩個群組）， 存在用于確定用戶之間的相似度的四種情況。然而，本領域技術人員將會意識到，在系統(tǒng) 100記住了多于一個的更新時間的情況下，可能有多于四種的情形，并且因此可以將用戶和 活動劃分為多于四個的群組。
[0036] 在情況1下，用戶對可以與新用戶a和新用戶b相關聯(lián)，其中新用戶表示用戶自 至少一個更新時間Ttl以來與至少一個推薦模型新關聯(lián)。在這種情形下，由于在更新時間 之前針對兩個用戶都沒有之前所收集的信息，所以沒有增量更新。因此，為了確定用于 推薦模型的相似度得分，如果用戶a或b中的任一個并不與任何活動UAa相關聯(lián)（例如， |UAQ(a) | + |UAn(a)I=0或者IUAci(b) | + |UAn(b)I=0)，則沒有信息要進行處理以生成相似 度得分。然而，如果兩個用戶自最后的更新時間Ttl以來都進行了動作（例如，|UAn(a)|>0 且|UAn(b) |>0)，則相似度（a，b)為：
[0037] =IUAn (a)ΠUAn (b) I/IUAn (a) UUAn (b)
[0038] =IUAn(a)ΠUAn(b) I川UAn(a)I+1UAn(b)I-1UAn(a)ΠUAn(b)I)
[0039] =z/ (x+y-z)
[0040] 而使得該系統(tǒng)根據(jù)以下而存儲用于用戶對（a，b)的相似度相關度量。
[0041]X= |UAn (a)
[0042] y=IUAn(b)
[0043]z=IUAn (a)ΠUAn (b)
[0044] 并且用來生成一個或多個推薦的相似度信息為=ζΛχ+y-z)。
[0045] 在情況2下，用戶對可以與新用戶a和老用戶b相關聯(lián)，其中老用戶意味著該用戶 在至少一個更新時間Ttl之前就事先注冊到至少一種推薦模型的用戶。在該情形之下，由于 針對至少一個用戶在更新時間之前并未收集到信息，所以沒有增量更新。因此，為了確定 用于推薦模型的相似度得分，如果用戶a或b中的任一個并不與任何活動UAa相關聯(lián)（例 如，|UAa(a)I= 0或者|UAa(b)I= 0)，則沒有信息要進行處理以生成相似度得分。因此，相 似度（a，b) =0。然而，如果兩個用戶都進行了動作（例如，對于用戶a而言，自最后的更 新時間Ttl以來已經進行了動作，而對于用戶b而言，自起始0以來已經進行了動作，而使得 UAn(a) |>0 且 |UAa(b) |>0)，則相似度（a，b)為：
[0046] =IUAn (a)ΠUAa (b)I/IUAn (a)UUAa (b)
[0047] =IUAn(a)ΠUAa(b)I川UAn(a)I+1UAa(b)I-1UAn(a)ΠUAa(b)I)
[0048]=z/ (x+y-z)
[0049] 而使得該系統(tǒng)根據(jù)以下而存儲用戶對（a，b)的相似度相關度量。
[0050] X=IUAn(a)
[0051] y=IUAa(b)
[0052]z=IUAn (a)ΠUAa (b)
[0053] 并且用來生成一個或多個推薦的相似度信息為=ζΛχ+y-z)。
[0054] 在情況3下，用戶對可以與老用戶a和新用戶b相關聯(lián)。類似于情況2,在該情形 之下，由于針對至少一個用戶在更新時間之前并未收集到信息，所以沒有增量更新。因此， 為了確定用于推薦模型的相似度得分，如果用戶a或b中的任一個并不與任何活動UAa相 關聯(lián)（例如，|UAa(a)I=0或者|UAa (b)I=0)，則沒有信息要進行處理以生成相似度得分。 因此，相似度（a，b) =0。然而，如果兩個用戶都進行了動作（例如，對于用戶b而言，自最 后更新時間Ttl以來已經進行了動作，而對于用戶a而言，自起始0以來已經進行了動作，而 使得IUAa (a)I>0 且 |UAn (b)I>0)，則相似度（a，b)為：
[0055] =IUAa (a)ΠUAn (b) I/IUAa (a) UUAn (b)
[0056] =IUAa(a)ΠUAn(b) I川UAa(a)I+1UAn(b)I-1UAa(a)ΠUAn(b)I)
[0057] =z/ (x+y-z)
[0058] 而使得該系統(tǒng)根據(jù)以下而存儲用于用戶對（a，b)的相似度相關度量。
[0059] X=IUAa(a)
[0060] y=IUAn(b)
[0061] z=IUAa (a)ΠUAn (b)
[0062] 并且用來生成一個或多個推薦的相似度信息為=ζΛχ+y-z)。
[0063] 在情況4下，用戶對可以與老用戶a和老用戶b相關聯(lián)。針對該情況，由于兩個 用戶都是老用戶，所以用戶將已經與能夠基于舊相似度得分進行增量更新的推薦模型相關 聯(lián)。例如，在以上三種情形中的任意一種下所計算的舊相似度得分為：
[0064] =IUA0 (a)ΠUA0 (b)I川UA0 (a)HUA0 (b)I-1UA0 (a)ΠUA0 (b)I)
[0065] =ζ/ (x+y-z)
[0066]其中χ=|UA0(a)I,y=|UA0(b)I而ζ=|UA0(a)ΠUA0(b)I。
[0067] 新的相似度得分（表示為ζV(x' +y' -ζ'））將根據(jù)以下進行計算：
[0068] =IUAa(a)ΠUAa(b)I川UAa(a) I +1 UAa(b) I-1UAa(a) ΠUAa(b)I)
[0069] =IUA〇(a)+UAn(a)) Π(UA〇(b) + ΠUAn(b)) I/(IUA〇(a) I+
[0070]IUAn(a)I+1UA〇(b)I+1UAn(b)I-1(UA〇(a)+UAn(a))Π(UA〇(b) +Π
[0071] UAn(b))I)
[0072] 其中分子z'為：
[0073] =IUA0 (a)Π(UA0 (b)HUA0 (a)ΠUAn (b)HUAn (a)Π(UA0 (b)I+
[0074] IUAn(a)Π(UAn(b)
[0075] 基于以上的z，其被簡化為：
[0076]z' =z+1UA0(a)ΠUAn(b) | + |UAn(a)Π(UA0(b) | + |UAn(a)Π
[0077] (UAn (b)
[0078] 并且分母為：
[0079] =x' +y' -ζ'
[0080] 其中，基于以上的x、y和z，其被簡化為：
[0081] = (x+|UAn(a) |) + (y+|UAn(b) |)-(z+|UA〇(a) Π UAn(b) | +1UAn(a) Π
[0082] (UA0(b) | + |UAn(a) Π (UAn(b) |)
[0083]而使得χ' = x+|UAn(a) I且y' = y+|UAn(b) I。因此,新的相似度為ζ'/(χ'+y'-ζ'） 并且能夠基于針對舊相似度的增量變化而確定。
[0084] 特別地，在以上情形之下，由于系統(tǒng)100之前已經針對用戶對（a，b)計算了ζ/ (x+y-z)并且數(shù)值1、7和2之前進行了計算，所以可以存在增量更新。因此，不同于針對兩 個用戶在Ttl之前的活動重新計算相似度信息，系統(tǒng)100可以基于一個或兩個用戶的活動來 計算增量活動。因此，為了確定用于推薦模型的相似度得分，該推薦模型可以基于以下情形 進行更新。
[0085] 在情況1下，如果用戶a或b都不與任何新活動相關聯(lián)（例如，I UAn(a) I =0或 |UAn(b) I =0)，則沒有信息要進行處理以生成增量更新。
[0086] 在情況2下，如果用戶a并沒有新活動但是用戶b具有新活動，則可以根據(jù)以下基 于舊相似度（a，b)來計算相似度（a，b):
[0087] X，= X
[0088] y' =y+|UAn(b)
[0089] z= z+1UA0 (a) Π UAn (b)
[0090] 其中新的相似度（8，13)=2'/(1'+7'-2'），其中1、7和2之前在以上關于配對 (a, b)所討論的情況1-3中的任一種之下被計算出。由于x、y和ζ之前針對配對（a, b)進 行了計算并且存儲在數(shù)據(jù)庫或文件內，所以僅有的需要計算的部分為IUAJa) Π UAn(b) I和 |UAn(b)，這與針對推薦模型的每個增量更新重復計算整個相似度信息相比耗用更少的計 算能力。
[0091] 類似地，在情形3之下，如果用戶b并沒有新活動而用戶a具有新活動，則可以根 據(jù)以下基于舊相似度（a，b)來計算相似度（a，b):
[0092] x' =x+I UAn (a)
[0093] y' = y
[0094] ζ = z+1UAn (a) Π UA0 (b)
[0095] 其中新的相似度（8，13)=2'/(1'+7'-2'），其中1、7和2之前在以上關于配對 (a, b)所討論的情況1-3中的任一種之下被計算出。由于x、y和ζ之前針對配對（a, b)進 行了計算，所以僅有的需要計算的部分為IUAn(a) n UAJb) I和IUAtl(b) I，這與針對推薦模 型的每個增量更新重復計算整個相似度信息相比耗用更少的計算能力。
[0096] 在情形4之下，用戶a和用戶b都可以具有之前被存儲為X、y和ζ的新活動。因 此，可以根據(jù)以下基于舊相似度（a，b)來計算相似度（a，b):
[0097] x' =x+I UAn (a)
[0098] y' =y+|UAn(b)
[0099] ζ，= z+1UA〇(a) Π UAn (b) I+1UAn(a) Π (UA〇(b) I+1UAn (a) Π (UAn (b) I其中新 的相似度（a, b) = z' /(x' +y' -ζ'），其中x、y和z之前在以上關于配對（a, b)所討論的 情況1-3中的任一種之下被計算出。因此，推薦模式僅需要計算|UAn(a) I、|UAn(b) I、 UA0(a) Π UAn(b) |、|UAn(a) Π (UA? I以及|UAn(a) Π (UAn(b) I來確定用于確定一個或 多個推薦的新的相似度得分。因此，在情況4的情形4之下，系統(tǒng)100能夠基于用戶a和用 戶b二者的新活動而更新與配對（a，b)相關聯(lián)的舊相似度得分（例如,ζΛχ+y-z))，而使得 新的更新不僅考慮到用戶a的新活動而且還考慮到用戶b的新活動。因此，該推薦模型可 以基于用戶對中的用戶a和用戶b的活動來確定推薦，并且能夠通過僅計算新活動的信息 而不是重新計算所有活動信息而快速且高效地進行計算。
[0100] 系統(tǒng)100還允許基于離線模式和在線模式來更新推薦模型。根據(jù)離線模式，推薦 模型基于預定升級更新頻率的安排進行升級而使得升級時間TnWTtl起以間隔△T出現(xiàn)而 使得Tn =TfAT。因此，推薦模型以離線模式的更新在系統(tǒng)時間Tn ='+ΛT時發(fā)生，其 中如以上所討論的，Ttl是推薦模型的最后更新時間。在一個實施例中，每個用戶可以具有不 同的ΛT并且因此具有不同的1；和Ttl。在一個實施例中，其中用戶是系統(tǒng)的新用戶從而 沒有Ttl,Ttl =?；，其中?；是用戶例如通過注冊到推薦模型或者以其它方式使用該推薦模型 而首次與該推薦模型相關聯(lián)的時間。對于離線模式而言，用戶可以指定時間周期△T以控 制更新時間。
[0101] 在在線模式，每個用戶并沒有用于更新的指定頻率△Τ。相反，對于推薦模型的 在線模式的更新是基于與用戶相關聯(lián)的新活動。因此，在線模式根據(jù)等于活動發(fā)生的時間 Tn而更新推薦模型。根據(jù)這兩種模式，系統(tǒng)100提供了統(tǒng)一框架，其允許在離線模式和在線 模式之間進行切換。系統(tǒng)100根據(jù)離線模式（例如，推薦模型根據(jù)安排而被更新的最后時 間）和在線模式（例如，推薦模型根據(jù)新活動而被更新的最后時間）而針對每個用戶存儲 關于Ttl的信息，并且用戶能夠在各種模式之間進行切換以例如確定新的活動如何對一個或 多個推薦造成影響。
[0102] 系統(tǒng)100還給出了在推薦時向用戶提供關聯(lián)信息的能力，或者可以通過推薦以外 的方法被呈現(xiàn)給用戶的其它類型的廣告與通過一些類型的所識別連接而連接至該用戶的 另一用戶相關聯(lián)。基于該關聯(lián)信息，用戶可以直觀地理解該推薦和/或廣告以及相關聯(lián)的 內容是可靠的和/或是基于諸如好友或專家/名人之類的受信任來源進行推薦的。視覺指 示例如可以基于與推薦或廣告相關聯(lián)的與正常情況相比有所不同的背景、邊框或對象（和 /或多個對象），提供所連接用戶的姓名（例如，好友、名人或專家）。
[0103] 系統(tǒng)100允許基于用戶之間的特定關聯(lián)來確定所連接的用戶。在兩個用戶可能具 有相同項目的活動的情況下，用戶并不必與其相連接。相反，相連接的用戶通過一個或多個 服務、一個或多個網站、一個或多個數(shù)據(jù)庫、一個或多個個人偏好（例如，列表）、一個或多 個指示等而共享連接，這表示用戶之間指示他們之間的某個信任水平的連接。系統(tǒng)100隨 后可以對廣告或推薦的呈現(xiàn)進行修改以向一個用戶指示其它的所連接用戶對該廣告內的 信息有所動作，而使得一個用戶更加信任該推薦和/或廣告。因此，系統(tǒng)100提供了一種用 戶以諸如好友、家庭成員、專家、名人等的所連接用戶為基礎而關注項目推薦和/或廣告內 容的機制。
[0104] 如圖1所示，系統(tǒng)100包括用戶設備（UE)101a-101n(統(tǒng)稱為UE101)，它們經由通 信網絡105而具有到增量平臺103的連接。作為示例，系統(tǒng)100的通信網絡包括一個或多個 網絡，諸如數(shù)據(jù)網絡、無線網絡、電話網絡或者其任意組合。預見到的是，數(shù)據(jù)網絡可以是任 意的局域網（LAN)、城域網（MAN)、廣域網（WAN)、公共數(shù)據(jù)網（例如，因特網）、小范圍無線 網絡或者任意其它適當?shù)姆纸M交換網絡，諸如商業(yè)所有的專用分組交換網絡，例如，專用線 纜或光纖網絡等，或者其任意組合。此外，無線網絡例如可以是蜂窩網絡并且可以采用各種 技術，包括增強數(shù)據(jù)GSM環(huán)境（EDGE)、通用分組無線服務（GPRS)、全球移動通信系統(tǒng)（GSM)、 因特網協(xié)議多媒體子系統(tǒng)（MS)、通用移動電信系統(tǒng)（UMTS)等，以及任意其它適當?shù)臒o線 介質，例如全球微波接入互操作性（WiMAX)、長期演進（LTE)網絡、碼分多址（CDMA)、寬帶碼 分多址（WCDMA)、無線保真度（Wi-Fi)、無線LAN(WLAN)、Bluetooth?、近場通信（NFC)、網 際協(xié)議（IP)數(shù)據(jù)廣播、數(shù)字無線電/電視廣播、衛(wèi)星、移動自組織網絡（MNET)等，或者其 任意組合。
[0105] UE101是任意類型的移動終端、固定終端或便攜式終端，包括移動手機、站點、單 元、設備、移動通信設備、多媒體計算機、多媒體平板電腦、因特網節(jié)點、通信器、臺式計算 機、膝上計算機、筆記本計算機、平板計算機、個人通信系統(tǒng)（PCS)設備、個人導航設備、個 人數(shù)字助理（PDA)、音/視頻播放器、數(shù)碼相機/攝像機、定位設備、電視接收器、無線電廣 播接收器、電子書設備、游戲設備，或者其任意組合，包括這些設備的配件和外設，或者其任 意組合。還想到的是，UE101能夠支持任意類型的針對用戶的接口（諸如"可穿戴"電路 等）。
[0106] UE101可以包括可以在UE101執(zhí)行或訪問的一個或多個應用llla-llln(統(tǒng)稱為 應用111)。應用111例如可以包括一個或多個社交網絡應用、一個或多個導航應用、一個 或多個日歷應用、一個或多個游戲應用、一個或多個娛樂應用、一個或多個生活方式應用、 一個或多個購物應用、一個或多個因特網瀏覽應用，等等。在一個實施例中，一個或多個應 用111可以允許訪問UE101的用戶例如通過訪問提供附加應用的服務而下載一個或多個 附加應用。一個或多個應用111可以根據(jù)這里所討論的方法而根據(jù)用戶對之間的相似度信 息提供一個或多個推薦。
[0107] 如以下詳細討論的，增量平臺103基于推薦模型的增量更新而確定一個或多個推 薦并且基于該一個或多個推薦提供廣告的呈現(xiàn)，或者提供指示用戶與一個或多個其它用戶 之間的連接的廣告或一些其它形式的內容。
[0108] 系統(tǒng)100進一步包括服務平臺107,其包括服務109a-109n(統(tǒng)稱為服務109)。服 務109可以包括任意類型的服務，諸如社交網絡服務、廣告提供服務、推薦服務、應用提供 服務等。在一個實施例中，增量平臺103的功能可以以服務平臺107上的一個或多個服務 109來體現(xiàn)。
[0109] 系統(tǒng)100進一步包括內容提供商113a-l13η(統(tǒng)稱為內容提供商113)。內容提供 商可以向UE101、增量平臺103和服務平臺107提供內容。作為示例，內容提供商所提供的 內容可以包括社交網絡內容、廣告內容、應用、多媒體、網站、推薦內容等。
[0110]作為示例，UE101、增量平臺103、服務平臺107和內容提供商113使用公知的、新 的或者仍在研發(fā)的協(xié)議互相通信以及與通信網絡105的其它組件進行通信。在本文中，協(xié) 議包括定義通信網絡105內的網絡節(jié)點如何基于在通信鏈路上發(fā)送的信息而互相進行交 互的規(guī)則集合。協(xié)議在每個節(jié)點內的不同操作層面有效，從生成和接收各種類型的物理信 號，到選擇用于傳輸那些信號的鏈路，到那些信號所指示的信息的格式，到識別計算機系統(tǒng) 上執(zhí)行的哪個軟件應用發(fā)送或接收信息。在概念上有所不同的用于通過網絡交換信息的協(xié) 議層在開放系統(tǒng)互聯(lián)（OSI)參考模型中進行了描述。
[0111] 網絡節(jié)點之間的通信通常通過交換離散的數(shù)據(jù)分組而得以實施。每個分組通常包 括（1)與特定協(xié)議相關聯(lián)的首部信息，和（2)跟在首部信息之后并且包含可以獨立于特定 協(xié)議進行處理的信息的有效載荷信息。在一些協(xié)議中，分組包括（3)跟在有效載荷之后并 且指示有效載荷信息結束的尾部信息。首部包括諸如分組來源、其目的地、有效載荷長度以 及協(xié)議所使用的其它屬性之類的信息。經常，特定協(xié)議的有效載荷中的數(shù)據(jù)包括與OSI參 考模型中不同的更高層相關聯(lián)的不同協(xié)議的首部和有效載荷。特定協(xié)議的首部通常只是其 有效載荷中所包含的下一個協(xié)議的類型。較高層協(xié)議被認為封裝在較低層協(xié)議之中。經過 諸如因特網的多個異類網絡的分組中所包括的首部通常包括如OSI參考模型所定義的物 理（1層）首部、數(shù)據(jù)鏈路（2層）首部、因特網絡（3層）首部和傳輸（4層）首部以及各種 應用（5層、6層和7層）首部。
[0112] 圖2是根據(jù)一個實施例的增量平臺103的組件的示圖。作為示例，增量平臺103 包括用于基于推薦模型的增量更新而確定一個或多個推薦的一個或多個組件。想到的是， 這些組件的功能可以在一個或多個組件中進行組合或者由等同功能的其它組件來執(zhí)行，諸 如在UE101的一個或多個應用111和/或服務提供方107內的一個或多個服務109中來 體現(xiàn)。在該實施例中，增量平臺103包括信息模塊201、分類模塊203、更新模塊205、推薦模 塊207和修改模塊209。
[0113] 信息模塊201收集關于用戶、項目以及與用戶和項目相關聯(lián)的活動的信息。用戶 例如可以通過訪問網站、參與社交網絡服務、聽音樂、觀看視頻等與推薦模型相關聯(lián)，后者 則與增量平臺103相關聯(lián)，上述活動登記關于用戶的信息（例如，IP地址、電子郵件地址、 姓名等）以識別該用戶。項目可以是任意類型的電子內容，用戶例如可以在UE101上對其 進行訪問，或者其可以由一個或多個服務109、一個或多個內容提供商113等所提供?；顒?信息可以是與用戶和項目相關聯(lián)的任意類型的信息（例如，評論、收藏、觀看、評價、下載、 分析、喜歡、不喜歡等）。作為示例，用戶可以從網站下載媒體文件，在這種情況下，該活動可 以對應于用于訪問網站、用于觀看媒體文件以及用戶下載媒體文件。后續(xù)活動例如可以對 應于用戶評價該媒體文件以及分析該媒體文件或者將該媒體文件鏈接給好友。該活動可以 與用戶、項目或者用戶和項目相關聯(lián)。作為示例，用戶可以在社交網站上與另一個用戶成為 好友，這構成了用戶獨立于項目的活動。另外，項目例如可以通過該項目的服務提供方（例 如，音樂服務提供方等）鏈接至兩個項目（例如，在媒體文件的情況下，通過流派、類型等鏈 接兩個項目）而與另一項目相關聯(lián)。信息模塊201還確定活動發(fā)生的時間并且存儲與用戶 和項目相關聯(lián)的時間以便后續(xù)根據(jù)該時間而將用戶、項目和活動分類為各個群組。
[0114] 分類模塊203訪問信息模塊201所收集的信息以將根據(jù)與活動相關聯(lián)的時間以及 相對應的用戶和/或項目而將該信息分類為各個群組。分類模塊203基于時間度量以及至 少一個推薦模型的至少一個更新時間而將用戶和/或項目分類為至少兩個群組。在用戶與 推薦模型相關聯(lián)時，分類模型向用戶分配注冊時間?；。當增量平臺103對與用戶相關聯(lián)的 推薦模型進行更新時，分類模塊203向用戶分配更新時間Ttl。根據(jù)增量平臺103所存儲的 更新的數(shù)量，分類模型203可以針對用戶存儲各更新時間Ttl,T1,T2,T3等。當增量平臺103 確定更新與用戶相關聯(lián)的推薦模塊203時，分類模塊203基于更新的時間而向該更新分配 以當前時間Tn。作為示例，為了根據(jù)安排以離線模式對推薦模型進行更新，分類模塊203將 當前時間Tn指定為T。+△T。為了根據(jù)新活動而以在線模式對推薦模型進行更新，分類模 塊203將當前時間Tn指定為活動的當前時間。在一個實施例中，分配模型可以針對用戶存 儲各活動時間Tntl,Tnl，Tn2,Tn3等以記住與該用戶相關聯(lián)的各個活動時間。當確定與活動相 關聯(lián)的各個時間以及針對用戶和項目的更新時間時，分類模塊203將用戶分類為群組，例 如老用戶U(0,Τ。）和新用戶U(T。，Tn)以及舊活動UA(0,Ttl)和新活動UA(TQ，Tn)。然而，基于 所存儲的更新時間的數(shù)量，可能存在根據(jù)各個更新時間的更多群組。
[0115] 更新模塊205基于分類模型203的分類對活動信息進行處理以基于自模型上次更 新起已經發(fā)生的活動（例如，離線模式）或者根據(jù)與用戶相關聯(lián)的新活動（例如，在線模 式）對至少一個推薦模型進行更新。當確定根據(jù)所安排更新或者與用戶相關聯(lián)的新活動進 行更新時，更新模塊205基于與推薦模型相關聯(lián)的用戶以及同樣與該推薦模型相關聯(lián)的一 個或多個其它用戶來確定用戶對。針對用戶對，更新模塊205確定配對是（新，新）、（新， 老）、（老，新）還是（老，老）（例如，以上所討論的情況1-4)。針對各種情況，更新模塊 205確定是否存在與配對中的每個用戶相關聯(lián)的新信息。因此，作為示例，在離線模式中，更 新模塊確定與推薦模型相關聯(lián)的用戶（例如，用戶a)自該推薦模型上次更新起或者自從該 用戶首次注冊到該推薦模型的時間起是否具有近期活動，以及與用戶a配對的其它用戶自 該推薦模型上次更新起是否也具有近期活動?；谠摲治?，更新模塊205基于對新活動信 息的確定而執(zhí)行以上關于情況1-4以及針對情況4的情形1-4的分析。更新模塊205針對 在線模式執(zhí)行類似分析，但是基于對新活動的分析而不是基于安排時間而。在一個實施例 中，更新模塊205將基于通過從離線模式切換至在線模式而基于新活動的確定來執(zhí)行一個 或多個推薦模型的更新。
[0116] 因此，基于兩種不同模式，更新模塊205可以確定至少兩種不同推薦模型，諸如基 于截止到離線模式期間呈現(xiàn)給用戶的推薦的最后更新時間的活動的推薦模型以及自最后 更新時間依賴考慮與用戶對相關聯(lián)的新活動的推薦模型的增量更新。在離線模式和在線模 式之間進行切換的能力允許用戶確定近期活動如何對提供給用戶的推薦施加影響。然而， 在離線模式的更新時間成為當前時間時，推薦模型將利用自最后更新時間以來與用戶對相 關聯(lián)的活動進行更新。
[0117] 推薦模塊207基于更新模塊205所確定的推薦模型而確定一個或多個推薦。在離 線模式，推薦模塊207以基于最后更新時間進行更新的推薦模型為基礎而確定一個或多個 推薦。因此，推薦模型基于截止到最后更新時間的信息來確定一個或多個推薦。在在線模 式，推薦模塊207基于推薦模型以及增量更新而確定一個或多個推薦，如果適用，該增量更 新基于在最后更新時間之前或之后針對配對內的兩個用戶所發(fā)生的活動。因此，在線模式 允許用戶接收到更為準確的推薦，其不僅考慮到用戶的近期活動而且還考慮到用戶對內的 其它用戶的近期活動。然而，通過根據(jù)增量更新以增量方式對推薦模型進行更新，推薦模塊 (和增量平臺103)可以利用較少的計算負載來執(zhí)行推薦，因為確定是基于僅利用最新活動 信息進行更新的先前計算。推薦模塊207還可以與一個或多個應用111、UE101的一個或 多個用戶接口或者其組合進行對接以便向UE101的用戶呈現(xiàn)一個或多個推薦。
[0118] 修改模塊209確定呈現(xiàn)給用戶的至少一個推薦和/或廣告。該推薦和/或廣告例 如可以基于在與用戶相關聯(lián)的UEIOla進行呈現(xiàn)而被呈現(xiàn)給用戶。該廣告可以基于增量平 臺103所生成的一個或多個推薦，或者該廣告可以是并非基于特定推薦所生成的廣告。修 改模塊209進一步確定與關聯(lián)于一個或多個用戶的推薦和/或廣告相關聯(lián)的活動。修改模 塊209進一步確定具有與修改模塊209相關聯(lián)的活動的一個或多個用戶是否與該推薦和/ 或廣告進行呈現(xiàn)的UEIOla處的用戶相關聯(lián)或相連接。如以上所討論的，被提供以UEIOla的用戶與關聯(lián)于該廣告的一個或多個用戶之間的連接例如可以基于通過一個或多個社交 網絡站點、一個或多個網站、一個或多個組織或者其組合所進行的連接。如果被呈現(xiàn)以推薦 和/或廣告的用戶和另一個用戶之間存在連接，則修改模塊209可以修改內容的呈現(xiàn)形式 以指示用于該推薦和/或廣告的關聯(lián)信息，而使得被呈現(xiàn)以該內容的用戶能夠根據(jù)連接用 戶的活動而關注該推薦和/或廣告。作為示例，兩個用戶可以通過社交網絡網站進行關聯(lián)。 因此，如果用戶之一關注了在廣告和/或推薦中所呈現(xiàn)的內容，則該信息可以被呈現(xiàn)給另 一用戶而使得其它用戶可以關注所連接用戶的活動。另外，作為示例，用戶可以注冊到提供 項目的專業(yè)評論的特定網站。因此，該用戶可以通過注冊到該特定網站而連接至各個專家 和/或專家所提供的評論。如果用戶被呈現(xiàn)以專家之一對其有所動作和/或進行關注、或 者與專家之一進行了評論的內容相關聯(lián)的推薦和/或廣告，則修改模塊209可以通過修改 推薦和/或廣告而向用戶提供指示這樣的信息的關聯(lián)信息。
[0119] 圖3是根據(jù)一個實施例的基于推薦模型的增量更新確定一個或多個推薦的處理 的流程圖。在一個實施例中，增量平臺103執(zhí)行處理300并且例如被實現(xiàn)在如圖10所示的 包括處理器和存儲器的芯片組中。在步驟301，增量平臺103至少部分地使得活動信息至少 部分地基于一個或多個用戶組、一個或多個項目組、與活動信息相關聯(lián)的至少一個推薦模 型的至少一個更新時間或者其組合而被分類為多個子集。如以上所討論的，一個或多個用 戶組可以基于老用戶（之前已經與推薦模型相關聯(lián)的用戶）和新用戶（之前并未與推薦模 型相關聯(lián)的用戶）來確定。將用戶分類為群組可以基于在與至少一個推薦模型相關聯(lián)的至 少一個更新時間之前或之后而與該推薦模型相關聯(lián)的用戶。至少一個更新時間是增量平臺 103對至少一個推薦模型進行更新的時間以使得一個或多個推薦以自之前更新起已經發(fā)生 的新活動為基礎。項目可以類似地根據(jù)與推薦模型相關聯(lián)的最后更新時間而被劃分為一個 或多個群組?；顒涌梢灶愃频鼗谠摶顒邮窃谥辽僖粋€更新時間之前還是至少一個更新時 間之后發(fā)生而被劃分為一個或多個子集。在一個實施例中，活動信息的一個或多個子集隨 后可以根據(jù)與推薦模型相關聯(lián)的至少一個更新時間以及一個或多個用戶組和/或項目組 而被劃分為一個或多個子集。因此，可能存在一個已經在至少一個更新時間之后出現(xiàn)的與 新用戶相關聯(lián)的活動信息的子集，在至少一個更新時間之后出現(xiàn)的與老用戶相關聯(lián)的活動 信息的子集，以及在至少一個更新時間之前出現(xiàn)的與老用戶相關聯(lián)的活動信息的子集?；?動信息可以類似地（或可替換地）基于相同方法而被劃分為一個或多個項目。
[0120] 在步驟303,增量平臺103至少部分地基于該分類處理活動信息以確定是否執(zhí)行 至少一個推薦模型的增量更新。如以上所討論的，該增量更新可以是在至少一個推薦的至 少一個更新之后出現(xiàn)的與老用戶和/或項目相關聯(lián)的活動信息的確定，而使得并非必須計 算與所有用戶對和/或項目相關聯(lián)的整個相似度數(shù)值，增量平臺103可以另外將之前基于 舊活動信息所計算的信息與基于新活動新計算的信息相結合。由于為了比較用戶對和/或 項目而僅處理新活動，所以與要對所有活動信息進行處理的情況相比，所需要的計算量明 顯更少。因此，確定是否執(zhí)行增量更新例如可以基于用戶對是否都是老用戶，老用戶之一是 否與活動信息相關聯(lián)，以及其他的老用戶是否與活動信息相關聯(lián)。
[0121] 在步驟305,增量平臺103至少部分地基于至少一個推薦模型、增量更新或者其組 合而確定一個或多個推薦。在基于步驟303的確定而沒有增量更新的情況下，增量平臺103 可以基于之前針對用戶對（針對老用戶）所確定的推薦模型或者在任一用戶為新用戶的情 況下所計算的新確定推薦模型來確定一個或多個推薦。否則，在兩個用戶都是老用戶從而 他們具有推薦模型或者之前所計算的可以被用來確定一個或多個推薦的信息，并且新活動 信息可以被處理以確定增量更新的情況下，一個或多個推薦可以基于推薦模型和增量更新 兩者。因此，在用戶對為老用戶并且每一個與自關聯(lián)于推薦模型的最后更新時間以來所出 現(xiàn)的活動信息相關聯(lián)的情況下，增量平臺103可以使用兩個用戶的所有活動信息來確定推 薦，同時仍然保持有效確定而并不必重新計算所有用來生成推薦的所有相似度數(shù)值。
[0122] 圖4是根據(jù)一個實施例的基于在線和/或離線模式確定一個或多個推薦的處理的 流程圖。在一個實施例中，增量平臺103執(zhí)行處理400并且例如在如圖10所示的包括處理 器和存儲器的芯片組中進行實施。如以上所討論的，增量平臺103可以以離線模式和在線 模式進行操作。在步驟401，增量平臺103確定是以離線模式、在線模式還是其組合對至少 一個推薦模型進行操作。該確定可以至少部分地基于用戶輸入、用戶偏好或者其組合。用 戶輸入例如可以基于用戶選擇在在線模式和離線模式之間進行切換的指示符而進行。該用 戶輸入例如還可以基于用戶提供與活動信息相關聯(lián)的一個或多個輸入而進行。作為示例， 用戶可以選擇與另一個用戶分享應用111a。與分享應用相關聯(lián)的輸入也可以是觸發(fā)增量 平臺103從離線模式切換至在線模式的輸入。用戶偏好可以是預先確定的與模式相關的設 置，而使得例如某個應用111和/或服務109與一種模式相關聯(lián)，而其它應用111和/或服 務109則與另一模式相關聯(lián)。
[0123] 在步驟403,增量平臺103基于步驟401中的確定而確定以離線模式進行操作。因 此，增量平臺103可以至少部分地基于至少一個推薦模型、至少一個更新之間之前的互動 信息的至少一部分或者其組合來確定一個或多個推薦。如以上所討論的，離線模式基于更 新的安排對推薦模型進行更新。因此，在當前時間并不等于至少一個更新時間加上所安排 的更新周期的情況下（例如，Tn尹Ttl+△T)，推薦模型是基于至少最后的更新時間之前的活 動，并且因此并沒有考慮到任何新的活動信息。因此，以離線模式所提供的一個或多個推薦 是基于并未根據(jù)新活動信息進行增量更新的至少一個推薦模型。
[0124] 在步驟405,增量平臺103基于步驟401中的確定而確定以在線模式進行操作。因 此，增量平臺103可以至少部分地基于增量更新、在至少一個更新之后所出現(xiàn)的活動信息 的至少一部分或者其組合來確定一個或多個推薦。因此，當處于在線模式時，增量平臺103 將確定是否存在與至少一個用戶相關聯(lián)的新活動。當存在與至少一個用戶相關聯(lián)的新活動 時，增量平臺103將基于新活動信息執(zhí)行至少一個推薦模型的更新，而該新活動信息基于 與該至少一個用戶以及與推薦模型相關聯(lián)的其它用戶的用戶對。如果存在包括兩個老用戶 的用戶對，該老用戶具有之前所計算的推薦模型并且至少一個用戶包括新的活動信息，則 增量平臺103將基于該新活動信息執(zhí)行確定增量更新并且基于新活動確定一個或多個推 薦。通過執(zhí)行該增量更新，增量平臺103可以在用戶對都存在新活動的情況下快速且有效 地在推薦模型中對該新活動加以考慮而使得新活動被用來生成推薦，而并不需要例如大量 的計算資源基于所有活動信息生成推薦，同時通過考慮所有活動信息而保持了準確性。
[0125] 圖5是根據(jù)一個實施例的確定兩個或更多用戶之間類似信息以便確定一個或多 個推薦的處理的流程圖。在一個實施例中，增量平臺103執(zhí)行處理500并且例如在如圖10 所示的包括處理器和存儲器的芯片組中進行實施。在步驟501，增量平臺103至少部分地基 于一個或多個用戶組、一個或多個項目組或者其組合中的至少第二成員而確定請求針對一 個或多個用戶組、一個或多個項目組或者其組合中的至少第一成員生成一個或多個推薦。 如以上所討論的，用戶例如可以基于導航至與購物服務l〇9a相關聯(lián)的購物網站而與增量 平臺103相關聯(lián)。該購物服務109a可以為用戶提供一個或多個推薦。當用戶訪問該購物 網站時，網站可以與增量平臺103進行交互以基于用戶以及一個或多個其它用戶（例如，用 戶對）而請求一個或多個推薦。在一個實施例中，一個或多個其它用戶可以是與該購物網 站相關聯(lián)的所有其它用戶，或者可以是與該購物網站相關聯(lián)的用戶的任意子集。因此，增量 平臺03確定用戶對以確定其間的相似度。
[0126] 在步驟503,增量平臺103處理活動信息以確定至少一個第一成本員與至少第二 成員（例如，成員配對）之間的相似度。增量平臺103根據(jù)以上所討論的情況1-4而處理 活動信息。作為示例，如果成員配對包括購物網站的兩個老用戶從而用戶之前具有基于該 配對所確定的一個或多個推薦，則增量平臺103可以基于與用戶相關聯(lián)的任意新活動來確 定增量更新而不是基于兩個用戶之間相關聯(lián)的所有數(shù)量的活動信息來確定相似度。
[0127] 因此，在步驟505,增量平臺103至少部分地基于相似度信息來確定一個或多個推 薦。如果用戶對與以上所討論的情況1-3以及情況4的情形1相關聯(lián)，則沒有在線模式或離 線模式的針對推薦模型的增量更新，因為之前沒有針對增量更新所計算的相似度信息。如 果用戶對與情況4的情形2-4相關聯(lián)，則增量平臺103根據(jù)基于之前所計算的相似度信息 的安排而以在線模式或離線模式對推薦模型進行增量更新。因此，根據(jù)當前時間以及離線 /在線模式的設置，增量平臺103基于增量更新和/或推薦模型而確定一個或多個推薦。
[0128] 圖6是根據(jù)一個實施例的基于在至少一次更新之后出現(xiàn)的活動信息而確定執(zhí)行 增量更新的處理的流程圖。在一個實施例中，增量平臺103執(zhí)行處理600并且例如在如圖 10所示的包括處理器和存儲器的芯片組中進行實施。在一個實施例中，如以上所討論的，在 步驟601，增量平臺103確定至少第一成員和至少第二成員與在至少一個更新時間之前出 現(xiàn)的活動信息的至少一部分相關聯(lián)。這樣，由于成員之前與增量平臺103相關聯(lián)并且他們 因此先前已經計算了能夠被增量更新或者被用來對推薦模型進行增量更新的活動信息，所 以他們被認為是老成員。
[0129] 在步驟603,增量平臺103至少部分地基于在與第一成員、第二成員或其組合相關 聯(lián)的在至少一個更新時間之后出現(xiàn)的互動信息的至少一部分而確定執(zhí)行增量更新。如以上 關于其中兩個老用戶后續(xù)與新的活動信息相關聯(lián)的情況4所討論的，新活動信息可以被用 來僅基于該新活動信息而生成增量更新，而無論僅有一個成員與該新活動信息相關聯(lián)還是 兩個用戶都與活動信息相關聯(lián)。因此，增量平臺103可以基于新活動信息生成增量更新，并 且通過將該增量更新添加至之前存在的推薦模型而使用該增量更新以生成與至少第一成 員相關聯(lián)的一個或多個推薦，而不是必須重新計算每個用戶對所有的相似度信息。
[0130] 圖7是根據(jù)一個實施例的提供具關于聯(lián)信息的一個或多個推薦的處理的流程圖。 在一個實施例中，增量平臺103執(zhí)行處理700并且例如在如圖10所示的包括處理器和存儲 器的芯片組中進行實施。在步驟701中，增量平臺103在一個實施例中至少部分地基于一 個或多個推薦而確定至少一個廣告。作為示例，增量平臺103可以基于與用戶和/或項目 以及另一用戶和/或項目相關聯(lián)的活動信息的相似度來確定所推薦的廣告。
[0131] 在步驟703,增量平臺103至少部分地基于至少一個用戶通過一個或多個社交網 絡站點、一個或多個網站、一個或多個組織或者其組合而與一個或多個用戶之間的一個或 多個連接來確定與該至少一個用戶相關聯(lián)的一個或多個用戶。如以上所討論的，所收集的 信息可以包括用戶通過社交網絡網站、通過各種購物和/或消費者網站、各種專家網站等 的連接，或者相當于比喜歡相同項目或分享相同活動信息的僅兩個用戶更多的任意類型的 連接。作為示例，兩個用戶可以是相同社交網絡網站上的好友，一個用戶可能訂閱了包括 提供評論的專家的商品和服務網站，或者用戶可以屬于與著名名人或運動員相關聯(lián)的粉絲 群。根據(jù)所有收集的信息，增量平臺103確定用戶之間的連接。
[0132] 在步驟705,增量平臺103確定與關于在步驟701所確定的至少一個廣告而連接至 用戶的一個或多個用戶相關聯(lián)的活動信息。例如，一個或多個其它用戶可能喜歡廣告，可能 基于推薦或廣告購買了產品，可能已經評論和/或評價了與廣告相關聯(lián)的產品。因此，活動 可以是與推薦和/或廣告相關聯(lián)的任意類型的活動。
[0133] 在步驟707,增量平臺103至少部分地基于活動信息而至少部分地形成指示的可 視化，其至少部分地基于至少一種顏色、至少一個符號、至少一個評價和/或對應于被呈現(xiàn) 以該推薦和/或廣告的用戶的至少一個連接的用戶的至少一個標識符。增量平臺103在所 呈現(xiàn)的廣告和/或推薦內提供關聯(lián)信息，其通知被呈現(xiàn)以該信息的用戶關于連接的用戶關 注了呈現(xiàn)給該用戶的信息或者以其它方式對其有所動作。作為示例，增量平臺103可以修 改與廣告相關聯(lián)的顏色以將該廣告與并不與連接用戶相關聯(lián)的其它廣告區(qū)分開來。在一個 實施例中，增量平臺103可以通過名稱來標識連接的用戶的指示（例如，顯示名、用戶姓名、 電子郵件地址、給定名稱等）而使得被呈現(xiàn)以該指示的用戶能夠理解到底是誰關注了該廣 告和/或推薦或者以其它方式對其有所動作。在步驟709,增量平臺103至少部分地基于活 動信息而至少部分地針對至少一個用戶進行包括該指示的至少一個廣告的呈現(xiàn)。因此，用 戶能夠基于該指示而更為準確地判斷廣告的信任度，上述指示指出了連接的用戶是否關注 了廣告或者以其它方式對其進行了推廣。
[0134] 圖8A-8F是根據(jù)各個實施例的在圖3-7的處理中所采用的用戶接口的示圖。圖8A 圖示了用戶接口 800a，其與配置與推薦模型相關聯(lián)的推薦設置相關聯(lián)。用戶接口 800a可 以包括用于選擇推薦模型的更新類型的欄位801。欄位801可以是允許用戶選擇更新類型 的任意形式的欄位，諸如圖8A中所示的下拉菜單。欄位801可以允許用戶選擇定期更新的 條目801a以選擇離線模式或者選擇在新活動時更新的條目801b以選擇在線模式。用戶接 口 800a還可以包括欄位803,其允許用戶在其選擇了離線模式的情況下選擇更新的頻率。 欄位803可以是允許用戶選擇頻率的任意形式的欄位，諸如圖8A中所示的下拉菜單。欄位 803可以包括條目803a-803d，其允許用戶在每天更新（803a)、每周更新（803b)、每小時更 新（803c)或指定小時數(shù)（803d)中進行選擇。用戶接口 800a還可以包括指示符805,其允 許用戶保存對推薦設置所做出的改變。
[0135] 圖8B圖示在UEIOla上執(zhí)行的應用Illa的用戶接口 800b，其例如與向UEIOla 下載應用相關聯(lián)。用戶接口 800b可以包括允許用戶在用于更新推薦模型的離線模式與用 于更新推薦模型的在線模式之間進行選擇的指示符807。如圖8B中由指示符807所示，推 薦模型當前處于離線更新模式。用戶接口 800b還可以包括用戶可以選擇下載的推薦應用 809a-809d。在一個實施例中，推薦應用的順序可以指示與特定應用相關聯(lián)的推薦等級，從 而第一推薦應用（809a)可以指示例如與較低等級的推薦應用相比更高的推薦。作為示例， 用戶接口 800b可以與基于定期更新安排而在時間Ttl進行了最后更新的推薦模型相關聯(lián)。
[0136] 圖8C圖示了處于如指示符807所示的在線模式的來自圖8B的用戶接口 800b。在 在線模式，推薦模型可能已經基于關聯(lián)于UEIOla的用戶的活動而在晚于與圖8B相關聯(lián)的 Ttl的時間點進行了更新。作為示例，用戶自推薦模型上次被更新以來可能已經與另一個好 友分享了應用。基于該新活動，在線模式的推薦模型可以基于該新活動而更新推薦而使得 所推薦條目的順序可以發(fā)生變化并且條目自身可以有所變化。例如，推薦應用809b和809c 已經交換了位置并且推薦應用809a不再出現(xiàn)在推薦應用的列表上。相反，推薦應用809e 現(xiàn)在是最強烈推薦的應用。
[0137] 圖8D圖示了與顯示推薦應用的細節(jié)相關聯(lián)的界面800c。用戶接口 800c可以包括 下載圖標811a，用戶可以選擇它以將應用下載到UE101a。用戶接口 800c還可以包括分享 圖標811b，用戶可以選擇它以與另一用戶分享推薦應用。用戶選擇下載圖標811a或811b 圖標中的任一個可以構成活動，該活動例如將使得相關聯(lián)推薦模型在該推薦模型處于在線 模式的情況下更新推薦的活動，并且被用來在出現(xiàn)與更新時間相關聯(lián)的具體安排時間時以 離線模式更新推薦模型。
[0138] 圖8E圖示了與顯示推薦應用的細節(jié)相關聯(lián)的用戶接口 800c，其包括關聯(lián)指示符 813,后者指示另一用戶（例如，連接的用戶）執(zhí)行了與推薦應用相關聯(lián)的一些類型的活 動。作為示例，用戶的好友可能已經下載了應用并對其進行了評價。該信息可以在用戶接 口SOOe中提供以向與UEIOla相關聯(lián)的用戶提供特別指示該用戶的好友下載并評價了所 推薦應用的附加信息。通過提供該附加信息，與UElOla相關聯(lián)的用戶可以理解到受尊重的 好友下載并評價了所推薦應用。這樣的信息例如與對該應用進行評價的并未連接至該用戶 的一個或多個其它用戶相關聯(lián)的信息相比對于該用戶而言更有用。在一個實施例中，為了 將關聯(lián)指示符的評價與來自并未連接至UEIOla的用戶的一個或多個其它用戶的評價加 以區(qū)分，關聯(lián)指示符813可以與具體顏色或具體符號相關聯(lián)。在一個實施例中，如圖SFK 示，關聯(lián)指示符813可以包括指示與評價相關聯(lián)的特定用戶的附加信息。作為示例，關聯(lián)指 示符813可以包括連接至與UEIOla相關聯(lián)的用戶的其它連接用戶的姓名。
[0139] 這里所描述的用于關于基于推薦模型的增量更新而確定一個或多個推薦的處理 有利地可以經由軟件、硬件、固件或者軟件和/或固件和/或硬件的組合來實施。例如，這 里所描述的處理有利地可以經由（多個）處理器、數(shù)字信號處理（DSP)芯片、專用集成電路 (ASIC)、現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA)等來實施。這樣的用于執(zhí)行所描述功能的示例性硬件在 以下進行詳細描述。
[0140] 圖9圖示了可以在其上實施本發(fā)明的實施例的計算機系統(tǒng)900。雖然計算機900 關于特定裝置或設備進行了描繪，但是想到圖9內的其它裝置或設備（例如，網絡元件、月艮 務器等）能夠部署系統(tǒng)900的所圖示的硬件和組件。計算機系統(tǒng)900被編程（例如，經由計 算機程序代碼或指令）為如這里所描述的基于推薦模型的增量更新來確定一個或多個推 薦，并且包括諸如總線910之類的通信機構，其用于在計算機系統(tǒng)900的其它內部和外部組 件之間輸送信息。信息（也稱作數(shù)據(jù)）被表示為可測量現(xiàn)象的物理表達形式，通常是電壓， 但是在其它實施例中這樣的現(xiàn)象包括諸如磁、電磁、壓力、化學、生物、分子、原子、亞原子和 量子交互之類的現(xiàn)象。例如，北側和南側磁場或者零和非零電壓表示二元數(shù)位（比特）的 兩個狀態(tài)（〇，1)。其它現(xiàn)象能夠表示更高基礎的數(shù)位。測量之前的多個同時量子狀態(tài)的疊 加表示量子比特（qubit)。一個或多個數(shù)位的序列構成被用來表示字符的編號或代碼的數(shù) 字數(shù)據(jù)。在一些實施例中，稱作模擬數(shù)據(jù)的信息由特定范圍內的可測量數(shù)值的近似連續(xù)統(tǒng) 所表示。計算機系統(tǒng)900或者其部分構成了用于執(zhí)行基于推薦模型的增量更新來執(zhí)行確定 一個或多個推薦的一個或多個步驟的裝置。
[0141] 總線910包括信息的一個或多個并行導體以使得信息在耦合至總線910的設備之 間快速傳輸。用于處理信息的一個或多個處理器902與總線910進行耦合。
[0142] 處理器（或多個處理器）902對如與基于推薦模型的增量更新來確定一個或多個 推薦相關的計算機程序代碼所指定的信息執(zhí)行一組運算。該計算機程序代碼時指令或聲明 的集合，其提供供處理器和/或計算機系統(tǒng)用來執(zhí)行指定功能的操作的指令。代碼例如可 以以被編譯為處理器的本地指令集合的計算機編程語言進行編寫。該代碼還可以直接使用 本地指令集合（例如，機器語言）進行編寫。該組操作包括從總線910取得信息以及將信息 置于總線910上。該組操作通常還包括比較兩個或更多信息單元，移動信息單元的位置，以 及將兩個或多個信息單元進行合并，諸如通過相加或線程或者如0R、異或OR(XOR)和AND。 該操作集合中能夠由處理器所執(zhí)行的每個操作通過被稱作指令的信息向處理器進行表示， 諸如一個或多個數(shù)位的操作代碼。要由處理器902所執(zhí)行的諸如操作代碼序列的操作序列 構成了處理器指令，其也被稱作計算機系統(tǒng)指令或者簡單地計算機指令。除其它之外，處理 器可以單獨或作為組合地被實施為機械、電、磁、光、化學或量子組件。
[0143] 計算機系統(tǒng)900還包括耦合至總線910的存儲器904。諸如隨機訪問存儲器（RAM) 或者任意其它動態(tài)存儲設備的存儲器904存儲包括用于基于推薦模型的增量更新來確定 一個或多個推薦的處理器指令在內的信息。動態(tài)存儲器允許存儲于其中的信息由計算機系 統(tǒng)900所改變。RAM允許存儲在被稱作存儲器地址的位置處的信息單元獨立于相鄰地址的 信息進行存儲和檢索。存儲器904還被處理器902用來在處理器指令執(zhí)行期間存儲臨時數(shù) 值。計算機系統(tǒng)900還包括只讀存儲器（ROM) 906或者耦合至總線910以便存儲包括并不 由計算機系統(tǒng)900所改變的指令在內的靜態(tài)信息的其它靜態(tài)存儲設備。一些存儲器由易失 性存儲所組成，其在失去供電時丟失存儲于其上的信息。諸如磁盤、光盤或閃存卡的非易失 性（持久）存儲設備908也耦合至總線910,以用于存儲包括指令在內的信息，該信息即使 在計算機系統(tǒng)900關機或者以其它方式失去供電時也得以保持。
[0144] 包括用于基于推薦模型的增量更新來確定一個或多個推薦的指令在內的信息被 從外部輸入設備912提供至總線910以便由處理器使用，該外部輸入設備912諸如包含由 人類用戶進行操作的字母數(shù)字按鍵的鍵盤或者傳感器。傳感器檢測其附近的狀況并且將那 些檢測變換為與用來表示計算機系統(tǒng)900中的信息的可測量現(xiàn)象相兼容的物理表達形式。 主要用于與人進行交互的耦合至總線910的其它外部設備包括顯示設備914,諸如陰極射 線管（CRT)、液晶顯示器（LCD)、發(fā)光二極管（LED)顯示器、有機LED(OLED)顯示器、等離子 屏幕或者用于呈現(xiàn)文本或圖像的打印機，以及諸如鼠標、軌跡球、光標方向鍵或運動傳感器 之類的用于控制顯示器914上所呈現(xiàn)的小型光標圖像的位置并且發(fā)出與顯示器914上所呈 現(xiàn)的圖形要素相關聯(lián)的命令的指向設備916。在一些實施例中，例如在計算機系統(tǒng)900在 沒有用戶輸入的情況下自動執(zhí)行所有功能的實施例中，能夠省略一個或多個外部輸入設備 912、顯示設備914和指向設備916。
[0145] 在所圖示的實施例中，諸如專用集成電路（ASIC)920之類的專用硬件耦合至總線 910。該專用硬件被配置為出于特殊目的而足夠快速地執(zhí)行并非由處理器902所執(zhí)行的操 作。ASIC的示例包括用于為顯示器914生成圖像的圖形加速卡、用于對網絡上所發(fā)送的消 息進行加密和解密的密碼板、語音識別以及針對特殊外部設備的接口，該特殊外部設備諸 如重復執(zhí)行以硬件實施更為有效的一些復雜操作序列的機器人手臂和醫(yī)療掃描設備。
[0146] 計算機系統(tǒng)900還包括耦合至總線910的通信接口 970的一個或多個實例。通信 接口 970向諸如打印機、掃描儀和外部磁盤之類的利用其自己的處理器進行操作的各種外 部設備提供單向或雙向通信耦合。通常，是與連接至本地網絡980的網絡鏈路978進行耦 合，具有其自己的處理器的各種外部設備連接至該本地網絡980。例如，通信接口 970可以 是個人計算機上的并行端口或串行端口或者是通用串行總線（USB)端口。在一些實施例 中，通信接口 970是綜合業(yè)務數(shù)字網絡（ISDN)卡或者數(shù)字訂戶線路（DSL)卡，或者向相對 應類型的電話線路提供信息通信連接的電話調制解調器。在一些實施例中，通信接口是將 總線910上的信號轉換為用于同軸線纜上的通信連接的信號或者用于光纖線纜上的通信 連接的光學信號的線纜調制解調器。作為另一個示例，通信接口 970可以是用于向諸如以 太網的兼容局域網（LAN)提供數(shù)據(jù)通信連接的LAN卡。也可以實施無線鏈路。對于無線鏈 路而言，通信接口 970發(fā)送或者接收或者既發(fā)送又接收包括紅外和光學信號在內的電子、 聲音或電磁信號，其承載諸如數(shù)字數(shù)據(jù)之類的信息流。例如，在諸如類似蜂窩電話的移動電 話的無線手持設備中，通信接口 970包括被稱作無線電收發(fā)器的無線電帶電磁傳送器和接 收器。在某些實施例中，通信接口 970使得從UE101到通信網絡105的連接能夠用于基于 推薦模型的增量更新來確定一個或多個推薦。
[0147] 如這里所使用的術語"計算機可讀介質"是指參與向處理器902提供包括用于執(zhí) 行的指令在內的信息的任意介質。這樣的介質可以采取許多形式，包括但并不局限于計算 機可讀存儲介質（例如，非易失性媒體、易失性媒體）和傳輸媒體。諸如非易失性媒體的非 瞬時媒體例如包括光盤或磁盤，諸如存儲設備908。易失性媒體例如包括動態(tài)存儲器904。 傳輸媒體例如包括雙絞線線纜、同軸線纜、銅線、光纖線纜以及通過沒有線路或線纜的空間 行進的載波，諸如光波或者包括無線電、光學和紅外波在內的電磁波。信號包括通過傳輸媒 體進行傳送的振幅、頻率、相位、極性或其它物理屬性的人為瞬態(tài)變化。一般形式的計算機 可讀媒體例如包括軟盤、柔性盤、硬盤、磁帶、任意其它磁性介質、CD-ROM、CDRW、DVD、任意其 它光學介質、打孔卡、紙帶、光學標記頁、具有孔洞圖案的其它物理介質或者其它可光學識 別的指示、RAM、PROM、EPROM、閃存EPROM、EEPR0M、閃存、任意其它存儲器芯片或卡盒、載波， 或者計算機能夠從其進行讀取的任意其它介質。術語計算機可讀存儲介質在這里被用來指 代除傳輸媒體之外的任意計算機可讀介質。
[0148] 在一個或多個有形媒體中編碼的邏輯包括計算機可讀存儲媒體上的處理器指令 或者諸如ASIC920的專用硬件之一或其二者。
[0149] 網絡鏈路978通常使用傳輸媒體通過一個或多個網絡向使用或處理信息的其它 設備提供信息。例如，網絡鏈路978可以通過局域網980提供到主機計算機982或者到由 因特網服務提供商（ISP)所操作的設備984的連接。ISP設備984進而通過網絡中目前一 般被稱作因特網990的公共全球分組交換通信網絡來提供數(shù)據(jù)通信服務。
[0150] 稱作服務器主機998的連接至因特網的計算機存放響應于通過因特網所接收的 信息而提供服務的處理。例如，服務器主機992存放提供表示視頻數(shù)據(jù)的信息以便在顯示 器914進行呈現(xiàn)的處理。預見到系統(tǒng)900的組件能夠在例如主機982或服務器991的其它 計算機系統(tǒng)內以各種配置進行部署。
[0151] 本發(fā)明的至少一些實施例涉及使用計算機系統(tǒng)900來實施這里所描述的一些或 所有技術。根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，那些技術由計算機系統(tǒng)900響應于處理器902執(zhí)行 存儲器904中所包含的一個或多個處理器指令的一個或多個序列來執(zhí)行。這種也被稱作計 算機指令、軟件和程序代碼的指令可以從諸如存儲設備908或網絡鏈路978的另一計算機 可讀介質讀入存儲器904。執(zhí)行存儲器904中所包含的指令序列使得處理器902執(zhí)行這里 所描述的一個或多個方法步驟。在可替換實施例中，可以替代軟件或者與之相結合地使用 諸如ASIC920之類的硬件。因此，除非這里明確另外指出，否則本發(fā)明的實施例并不局限 于硬件和軟件的任何具體組合方式。
[0152] 通過網絡鏈路978以及通過通信接口 970的其它網絡進行傳送的信號往來于計算 機系統(tǒng)900運送信息。除其它之外，計算機系統(tǒng)900能夠通過網絡鏈路978和通信接口 970 而通過網絡980、990發(fā)送和接受包括程序代碼在內的信息。在使用因特網990的示例中， 服務器主機998通過因特網990、ISP設備984、本地網絡980和通信接口 970傳送由從計 算機900所發(fā)送的消息所請求的用于特定應用的程序代碼。所接收的代碼可以在其被接收 時由處理器902執(zhí)行，或者可以存儲在存儲器904或存儲設備908中或者存儲在任意其它 非易失性存儲中以便隨后執(zhí)行，或者上述的二者。以這種方式，計算機系統(tǒng)900可以獲取載 波上的信號形式的應用程序代碼。
[0153] 在向處理器902運送指令或數(shù)據(jù)或者其二者的一個或多個序列以便執(zhí)行時可以 涉及到各種形式的計算機可讀媒體。例如，指令和數(shù)據(jù)最初可以承載于諸如主機982之類 的遠程計算機的磁盤上。該遠程計算機將指令和數(shù)據(jù)加載到其動態(tài)存儲器中并且使用調制 解調器通過電話線路發(fā)送該指令和數(shù)據(jù)。計算機系統(tǒng)900本地的調制解調器接收電話線路 上的指令和數(shù)據(jù)并且使用紅外傳送器將該指令和數(shù)據(jù)轉換為用作網絡鏈路978的紅外載 波上的信號。用作通信接口 970的紅外檢測器接收紅外信號中所承載的指令和數(shù)據(jù)并且將 表示該指令和數(shù)據(jù)的信息放到總線910上?？偩€910將該信息送至存儲器904,處理器902 從那里獲取指令并且使用隨指令發(fā)送的一些數(shù)據(jù)執(zhí)行該指令。存儲器904中所接收的指令 和數(shù)據(jù)可選地可以在被處理器902執(zhí)行之前或之后存儲在存儲設備908上。
[0154] 圖10圖示了可以在其上實施本發(fā)明的芯片組或芯片1000。芯片組1000被編程 為如這里所描述的基于推薦模型的增量更新來確定一個或多個推薦，并且例如包括參考圖 9所描述的整合在一個或多個物理封裝（例如，芯片）的處理器和存儲器組件。作為示例， 物理封裝包括結構組裝件（例如，基板）上的一個或多個材料、組件和/或線路的部署以提 供諸如物理強度、尺寸節(jié)約和/或電氣交互限制的一個或多個特性。想到在某些實施例中， 芯片組1000可以以單個芯片來實施。進一步預見到，在某些實施例中，芯片組或芯片1000 可以被實施為單個"片上系統(tǒng)"。進一步想到，在某些實施例中，例如將不會使用單獨的ASIC 并且如這里所描述的所有相關功能都將由一個或多個處理器來執(zhí)行。芯片組或芯片1000 或者其部分構成了用于執(zhí)行提供與功能可用性相關聯(lián)的用戶接口導航信息的一個或多個 步驟的裝置。芯片組或芯片1000或者其部分構成了用于執(zhí)行基于推薦模型的增量更新而 確定一個或多個推薦的一個或多個步驟的裝置。
[0155] 在一個實施例中，芯片組或芯片1000包括通信機制，諸如用于在芯片組1000的組 件之間輸送信息的總線1001。處理器1003具有到總線1001的連接以執(zhí)行例如存儲在存儲 器1005中的指令和處理信息。處理器1003可以包括一個或多個處理核，其中每個核被配 置為獨立執(zhí)行。多核處理器使得能夠在單個物理封裝內進行多重處理。多核處理器的示例 包括兩個、四個、八個或更多數(shù)量的處理核?？商鎿Q地或除此之外，處理器1003可以包括經 由總線1001串聯(lián)配置的一個或多個微處理器以使得能夠對指令、管道和多線程進行獨立 執(zhí)行。處理器1003還可以伴隨有一個或多個專用組件以執(zhí)行某些處理功能和任務，諸如一 個或多個數(shù)字信號處理器（DSP) 1007或者一個或多個專用集成電路（ASIC) 1009。DSP1007 通常被配置為獨立于處理器1003實時處理實際信號（例如，聲音）。類似地，ASIC1009能 夠被配置為無法由更為通用的處理器輕易執(zhí)行的專用功能。用于輔助執(zhí)行這里所描述的發(fā) 明功能的其它專用組件可以包括一個或多個現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA)(未示出）、一個或 多個控制器（未示出）或者一個或多個其它專用計算機芯片。
[0156] 在一個實施例中，芯片組或芯片1000僅包括一個或多個處理器以及支持和/或涉 及和/或用于一個或多個處理器的一些軟件和/或固件。
[0157] 處理器1003和伴隨組件經由總線1001而具有到存儲器1005的連接。存儲器1005 包括動態(tài)存儲器（例如，RAM、磁盤、可寫入光盤等）和靜態(tài)存儲器（例如，ROMXD-ROM等）， 以便存儲在被執(zhí)行時實施這里所描述的發(fā)明步驟以基于推薦模型的增量更新來確定一個 或多個推薦的可執(zhí)行指令。存儲器1005還存儲與發(fā)明步驟的執(zhí)行相關聯(lián)或者由其所生成 的數(shù)據(jù)。
[0158] 圖11是根據(jù)一個實施例的能夠在圖1的系統(tǒng)中進行操作的用于通信的移動終端 (例如，手機）的示例性組件的示圖。在一些實施例中，移動終端1101或者其一部分構成了 用于執(zhí)行基于推薦模型的增量更新來確定一個或多個推薦的一個或多個步驟的裝置?？傮w 上，無線電接收器經常在前端和后端特性方面進行定義。接收器的前端內包含所有的射頻 (RF)電路而后端則包含所有的基帶處理電路。如本申請中所使用的，術語電路是指以下二 者：（1)僅硬件的電路實施方式實現(xiàn)（諸如僅以模擬和/或數(shù)字電路的實施方式）；（2)電 路和軟件（和/或固件）的組合（諸如，在可應用與特定環(huán)境的情況下，共同工作以使得諸 如移動電話或服務器的裝置執(zhí)行各種功能的包括（多個）數(shù)字信號處理器的（多個）處理 器、軟件和（多個）存儲器的組合）。"電路"的這個定義應用于本申請中使用該術語的所 有情況，包括任意權利要求。作為另一個示例，如在本申請中所使用的并且如果可應用于特 定環(huán)境，術語"電路"還將覆蓋僅為處理器（或多個處理器）及其伴隨的軟件和/或固件的 實施方式。如果可應用于特定環(huán)境，則術語"電路"還將覆蓋作移動電話中的基帶集成電路 或應用處理器集成電路，或者蜂窩網絡設備或其它網絡設備中類似的集成電路。
[0159] 電話的相關內部組件包括主控制單元（MCU) 1103、數(shù)字信號處理器（DSP) 1105以 及包括麥克風增益控制單元和揚聲器增益控制單元在內的接收器/傳送器單元。主顯示單 元1107向用戶提供顯示以支持各種應用和移動終端功能，該功能執(zhí)行或支持基于推薦模 型的增量更新來確定一個或多個推薦的步驟。顯示器1107包括顯示電路，其被配置為顯示 移動終端（例如，移動電話）的用戶接口的至少一部分。因此，顯示器1107和顯示電路被 配置為有助于移動終端的至少一些功能的用戶控制。音頻功能電路1109包括麥克風1111 以及對從麥克風1111輸出的語音信號進行放大的麥克風放大器。從麥克風1111所輸出的 經放大的語音信號被送至編碼器/解碼器（CODEC) 1113。
[0160] 無線電部1115對功率進行放大并且轉換頻率以便經由天線1117與包括在移動通 信系統(tǒng)中的基站進行通信。功率放大器（PA) 1119和傳送器/調制電路對MCU1103進行操 作響應，其中如本領域已知的，來自PA1119的輸出耦合至雙工器1121或循環(huán)器或天線開 關。PA1119還耦合至電池接口和功率控制單元1120。
[0161] 在使用中，移動終端1101的用戶向麥克風1111中講話并且其聲音連同任意所檢 測到的背景噪聲一起被轉換為模擬電壓。該模擬電壓隨后通過模數(shù)轉換器（ADC) 1123而被 轉換為數(shù)字信號。控制單元1103將數(shù)字信號送至DSP1105中以便在其中處理，諸如話音 編碼、信道編碼、加密和交織。在一個實施例中，經處理的語音信號被并未單獨示出的單元 使用蜂窩傳輸協(xié)議進行編碼，該蜂窩傳輸協(xié)議諸如全域進化增強數(shù)據(jù)速率（EDGE)、通用分 組無線服務（GPRS)、全球移動通信系統(tǒng)（GSM)、因特網協(xié)議多媒體子系統(tǒng)（IMS)、通用移動 電信系統(tǒng)（UMTS)等，以及任意其它適當無線介質，例如全球微波接入互操作性（WiMX)、長 期演進（LTE)網絡、碼分多址（CDM)、寬帶碼分多址（WCDM)、無線保真度（WiFi)、衛(wèi)星等， 或者其任意組合。
[0162] 編碼信號隨后被送至均衡器1125以便對通過空中傳輸期間出現(xiàn)的諸如相位和振 幅失真之類的任何依賴于頻率的損傷進行補償。在對比特流進行均衡之后，調制器1127將 信號與RF接口 1129中所生成的RF信號進行組合。調制器1127利用頻率或相位調制而生 成正弦波。為了準備用于傳輸?shù)男盘?，上變頻器1131將調制器1127所輸出的正弦波與合 成器1133所生成的另一個正弦波進行合并以實現(xiàn)所期望的傳輸頻率。該信號隨后通過PA 1119發(fā)送以將信號增加至適當功率水平。在實際系統(tǒng)中，PA1119用作可變增益放大器，其 增益由DSP1105根據(jù)從網絡基站所接收的信息來控制。該信號隨后在雙工器1121內進行 濾波并且可選地被發(fā)送至天線耦合器1135以匹配阻抗而提供最大功率傳輸。最后，該信號 經由天線1117傳送至基站?？梢蕴峁┳詣釉鲆婵刂疲ˋGC)以控制接收器的最后級的增益。 該信號可以從那里被轉發(fā)至可以為另一部蜂窩電話、任意其它移動電話或連接至公共交換 電話網絡（PSTN)或其它電話網絡的固話的遠程電話。
[0163] 傳送至移動終端1101的語音信號經由天線1117被接收并且立即由低噪聲放大器 (LNA) 1137所放大。下變頻器1139降低載波頻率同時解調器1141剝離RF而僅留下數(shù)字比 特流。該信號隨后通過均衡器1125并且由DSP1105進行處理。數(shù)模轉換器（DAC) 1143對 該信號進行轉換并且所產生的輸出通過揚聲器1145而被傳送至用戶，這些所有都處于能 夠被實施為中央處理器（CPU)的主控制單元（MCU) 1103的控制之下。
[0164]MCU1103從鍵盤1147接收包括輸入信號在呢id各種信號。與其它用戶輸入組 件（例如，麥克風1111)相結合的鍵盤1147和/或MCU1103包括用于管理用戶輸入的用 戶接口電路。MCU1103運行用戶接口軟件以有助于用戶對移動終端1101用于基于推薦模 型的增量更新來確定一個或多個推薦的至少一些功能進行控制。MCU1103還向分別顯示器 1107和話音輸出切換控制器輸送顯示命令和切換命令。另外，MCU1103與DSP1105交換 信息并且能夠訪問可選地所結合的SM卡1149和存儲器1151。此外，M⑶1103執(zhí)行終端 所需的各種控制功能。根據(jù)實施方式，DSP1105可以對語音信號執(zhí)行各種常規(guī)的數(shù)字處理 功能。此外，DSP1105從麥克風1111所檢測的信號確定本地環(huán)境的背景噪聲水平并且將 麥克風1111的增益設置為所選擇的用于對移動終端1101的用戶的自然趨勢進行補償?shù)乃?平。
[0165]CODEC1113包括ADC1123和DAC1143。存儲器1151存儲包括來電話音數(shù)據(jù)在內 的各種數(shù)據(jù)并且能夠存儲包括例如經由全球因特網所接收的音樂數(shù)據(jù)在內的其它數(shù)據(jù)。軟 件模塊可以存在于RAM存儲器、閃存、寄存器或者本領域已知的任意其它形式的可寫入存 儲介質中。存儲器設備1151可以是單個存儲器、⑶、DVD、ROM、RAM、EEPR0M、光學存儲、磁盤 存儲、閃存存儲或者能夠存儲數(shù)字數(shù)據(jù)的任意其它非易失性存儲介質，但是并不局限于此。
[0166] 可選地所結合的SIM卡1149例如載有諸如蜂窩電話號碼、載體供應服務、訂閱細 節(jié)和安全信息之類的重要信息。SIM卡1149主要用來在無線電網絡上識別移動終端1101。 卡1149還包含用于存儲個人電話號碼登記、文本消息和用戶特定移動終端設置的存儲器。
[0167] 雖然已經結合多個實施例和實施方式對本發(fā)明進行了描述，但是本發(fā)明并不局限 于此而是覆蓋落入所附權利要求范圍之內的各種顯然的修改和等同配置形式。雖然本發(fā)明 的特征在權利要求中以某些組合形式進行表達，但是想到這些特征能夠以任意組合形式和 順序進行部署。
【權利要求】
1. 一種方法，包括有助于處理和/或處理⑴數(shù)據(jù)和/或⑵信息和/或⑶至少一 個信號，所述（1)數(shù)據(jù)和/或（2)信息和/或（3)至少一個信號至少部分地基于以下： 至少部分地基于一個或多個用戶組、一個或多個項目組、用于與活動信息相關聯(lián)的至 少一個推薦模型的至少一個更新時間或者其組合的、所述活動信息到多個子集的分類； 至少部分地基于所述分類而對所述活動信息的、用以確定是否執(zhí)行所述至少一個推薦 模型的增量更新的處理；以及 至少部分地基于所述至少一個推薦模型、所述增量更新或者其組合的一個或多個推 薦。
2. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其中針對所述增量更新，所述（1)數(shù)據(jù)和/或（2)信息 和/或（3)至少一個信號進一步至少部分地基于以下： 處理已經在所述至少一個更新時間之后出現(xiàn)的與所述一個或多個用戶組、所述一個或 多個項目組或者其組合相關聯(lián)的所述活動信息。
3. 根據(jù)權利要求1和2中任一項所述的方法，其中所述（1)數(shù)據(jù)和/或（2)信息和/ 或（3)至少一個信號進一步至少部分地基于以下： 對以離線模式、在線模式或者其組合操作所述至少一個推薦模型的至少一個確定， 其中所述在線模式至少部分地基于所述增量更新、在所述至少一個更新時間之后出現(xiàn) 的所述活動信息的至少一部分或者其組合確定所述一個或多個推薦；并且 其中所述離線模式至少部分地基于所述至少一個推薦模型、在所述至少一個更新時間 之前出現(xiàn)的所述活動信息的至少一部分或者其組合確定所述一個或多個推薦。
4. 根據(jù)權利要求3所述的方法，所述⑴數(shù)據(jù)和/或⑵信息和/或（3)至少一個信 號進一步至少部分地基于以下： 至少部分地基于用戶輸入、用戶偏好或者其組合而對是以所述離線模式、所述在線模 式還是其組合進行操作的至少一個確定。
5. 根據(jù)權利要求1-4中任一項所述的方法，其中所述⑴數(shù)據(jù)和/或⑵信息和/或 (3)至少一個信號進一步至少部分地基于以下： 對至少部分地基于所述一個或多個用戶組、所述一個或多個用戶項目組或者其組合中 的至少第二成員而針對所述一個或多個用戶組、所述一個或多個用戶項目組或者其組合中 的至少第一成員生成所述一個或多個推薦的請求； 對所述活動信息的、用以確定所述至少第一成員和所述至少第二成員之間的相似度的 處理；以及 至少部分地基于相似度信息對所述一個或多個推薦的至少一個確定。
6. 根據(jù)權利要求5所述的方法，其中所述⑴數(shù)據(jù)和/或⑵信息和/或（3)至少一 個信號進一步至少部分地基于以下： 對至少部分地基于在所述至少一個更新時間之后出現(xiàn)的所述活動信息的至少一部分 而執(zhí)行所述增量更新的至少一個確定。
7. 根據(jù)權利要求6所述的方法，所述⑴數(shù)據(jù)和/或⑵信息和/或（3)至少一個信 號進一步至少部分地基于以下： 所述至少第一成員和所述至少第二成員與在所述至少一個更新時間之前出現(xiàn)的所述 活動信息的至少一部分相關聯(lián)的至少一個確定；以及 對至少部分地基于與所述第一成員、所述第二成員或者所述組合相關聯(lián)的在所述至少 一個更新時間之后出現(xiàn)的所述活動信息的至少一部分而執(zhí)行所述增量更新的至少一個確 定。
8. 根據(jù)權利要求1-7中任一項所述的方法，所述⑴數(shù)據(jù)和/或⑵信息和/或（3) 至少一個信號進一步至少部分地基于以下： 至少部分地基于所述一個或多個推薦的至少一個廣告； 關于所述至少一個廣告的與一個或多個用戶相關聯(lián)的活動信息，其中所述一個或多個 用戶與至少一個用戶相關聯(lián)；以及 所述至少一個廣告對所述至少一個用戶的呈現(xiàn)，所述至少一個廣告包括至少部分地基 于所述活動信息的指示。
9. 根據(jù)權利要求8所述的方法，其中所述⑴數(shù)據(jù)和/或⑵信息和/或（3)至少一 個信號進一步至少部分地基于以下： 至少部分地基于所述至少一個用戶與所述一個或多個用戶之間通過一個或多個社交 網絡站點、一個或多個網站、一個或多個組織或者其組合的一個或多個連接而對與所述至 少一個用戶相關聯(lián)的所述一個或多個用戶的至少一個確定。
10. 根據(jù)權利要求8和9中任一項所述的方法，其中所述（1)數(shù)據(jù)和/或（2)信息和/ 或（3)至少一個信號進一步至少部分地基于以下： 至少部分地基于至少一種顏色、至少一個符號、至少一個評價、對應于所述一個或多個 的用戶中的一個或多個用戶的至少一個標識符或者其組合的對所述指示的可視化。
11. 一種裝置，包括： 至少一個處理器；以及 包括用于一個或多個程序的計算機程序代碼的至少一個存儲器，所述至少一個存儲 器和所述計算機程序代碼被配置為與所述至少一個處理器一起，使得所述裝置至少執(zhí)行以 下： 至少部分地使得活動信息至少部分地基于一個或多個用戶組、一個或多個項目組、用 于與所述活動信息相關聯(lián)的至少一個推薦模型的至少一個更新時間或者其組合而被分類 為多個子集； 至少部分地基于所述分類而處理和/或有助于處理所述活動信息以確定是否執(zhí)行所 述至少一個推薦模型的增量更新；以及 至少部分地基于所述至少一個推薦模型、所述增量更新或者其組合而確定一個或多個 推薦。
12. 根據(jù)權利要求11所述的裝置，其中所述增量更新至少部分地包括：所述裝置被進 一步使得： 處理和/或有助于處理已經在所述至少一個更新時間之后出現(xiàn)的與所述一個或多個 用戶組、所述一個或多個項目組或者其組合相關聯(lián)的所述活動信息。
13. 根據(jù)權利要求11和12中任一項所述的裝置，其中所述裝置進一步被使得： 確定以離線模式、在線模式或者其組合操作所述至少一個推薦模型， 其中所述在線模式至少部分地基于所述增量更新、在所述至少一個更新時間之后出現(xiàn) 的所述活動信息的至少一部分或者其組合而確定所述一個或多個推薦；并且 其中所述離線模式至少部分地基于所述至少一個推薦模型、在所述至少一個更新時間 之前出現(xiàn)的所述活動信息的至少一部分或者其組合而確定所述一個或多個推薦。
14. 根據(jù)權利要求13所述的裝置，其中所述裝置進一步被使得： 至少部分地基于用戶輸入、用戶偏好或者其組合而確定是以所述離線模式、所述在線 模式還是其組合進行操作。
15. 根據(jù)權利要求12-14中任一項所述的裝置，其中所述裝置進一步被使得： 確定對至少部分地基于所述一個或多個用戶組、所述一個或多個用戶項目組或者其組 合中的至少第二成員而針對所述一個或多個用戶組、所述一個或多個用戶項目組或者其組 合中的至少第一成員生成所述一個或多個推薦的請求； 處理和/或有助于處理所述活動信息以確定所述至少第一成員和所述至少第二成員 之間的相似度；以及 至少部分地基于相似度信息而確定所述一個或多個推薦。
16. 根據(jù)權利要求15所述的裝置，其中所述裝置進一步被使得： 確定至少部分地基于在所述至少一個更新時間之后出現(xiàn)的所述活動信息的至少一部 分而執(zhí)行所述增量更新。
17. 根據(jù)權利要求16所述的裝置，其中所述裝置進一步被使得： 確定所述至少第一成員和所述至少第二成員與在所述至少一個更新時間之前出現(xiàn)的 所述活動信息的至少一部分相關聯(lián)；以及 確定至少部分地基于與所述第一成員、所述第二成員或者其組合相關聯(lián)的在所述至少 一個更新時間之后出現(xiàn)的所述活動信息的至少一部分而執(zhí)行所述增量更新。
18. 根據(jù)權利要求11-17中任一項所述的裝置，其中所述裝置進一步被使得： 至少部分地基于所述一個或多個推薦而確定至少一個廣告； 確定關于所述至少一個廣告的與一個或多個用戶相關聯(lián)的活動信息，其中所述一個或 多個用戶與至少一個用戶相關聯(lián)；并且 至少部分地使得所述至少一個廣告對所述至少一個用戶呈現(xiàn)，所述至少一個廣告包括 至少部分地基于所述活動信息的指示。
19. 根據(jù)權利要求18所述的裝置，其中所述裝置進一步被使得： 至少部分地基于所述至少一個用戶與所述一個或多個用戶之間通過一個或多個社交 網絡站點、一個或多個網站、一個或多個組織或者其組合的一個或多個連接而確定與所述 至少一個用戶相關聯(lián)的所述一個或多個用戶。
20. 根據(jù)權利要求18和19中任一項所述的裝置，其中所述裝置進一步被使得： 至少部分地基于至少一種顏色、至少一個符號、至少一個評價、對應于所述一個或多個 的用戶中的一個或多個用于的至少一個標識符或者其組合而至少部分地使得對所述指示 進行可視化。
21. -種方法，包括： 至少部分地使得活動信息至少部分地基于一個或多個用戶組、一個或多個項目組、用 于與所述活動信息相關聯(lián)的至少一個推薦模型的至少一個更新時間或者其組合而被分類 為多個子集； 至少部分地基于所述分類而處理和/或有助于處理所述活動信息以確定是否執(zhí)行所 述至少一個推薦模型的增量更新；以及 至少部分地基于所述至少一個推薦模型、所述增量更新或者其組合而確定一個或多個 推薦。
22. 根據(jù)權利要求21所述的方法，其中所述增量更新至少部分包括： 處理和/或有助于處理已經在所述至少一個更新時間之后出現(xiàn)的與所述一個或多個 用戶組、所述一個或多個項目組或者其組合相關聯(lián)的所述活動信息。
23.根據(jù)權利要求21和22中任一項所述的方法，進一步包括： 確定以離線模式、在線模式或者其組合操作所述至少一個推薦模型， 其中所述在線模式至少部分地基于所述增量更新、在所述至少一個更新時間之后出現(xiàn) 的所述活動信息的至少一部分或者其組合而確定所述一個或多個推薦；并且 其中所述離線模式至少部分地基于所述至少一個推薦模型、在所述至少一個更新時間 之前出現(xiàn)的所述活動信息的至少一部分或者其組合而確定所述一個或多個推薦。
24.根據(jù)權利要求23所述的方法，進一步包括： 至少部分地基于用戶輸入、用戶偏好或者其組合而確定是以所述離線模式、所述在線 模式還是其組合進行操作。
25.根據(jù)權利要求21-24中任一項所述的方法，進一步包括： 確定對至少部分地基于所述一個或多個用戶組、所述一個或多個用戶項目組或者其組 合中的至少第二成員而針對所述一個或多個用戶組、所述一個或多個用戶項目組或者其組 合中的至少第一成員生成所述一個或多個推薦的請求； 處理和/或有助于處理所述活動信息以確定所述至少第一成員和所述至少第二成員 之間的相似度；以及 至少部分地基于相似度信息而確定所述一個或多個推薦。
26.根據(jù)權利要求25所述的方法，進一步包括： 確定至少部分地基于在所述至少一個更新時間之后出現(xiàn)的所述活動信息的至少一部 分而執(zhí)行所述增量更新。
27.根據(jù)權利要求26所述的方法，進一步包括： 確定所述至少第一成員和所述至少第二成員與在所述至少一個更新時間之前出現(xiàn)的 所述活動信息的至少一部分相關聯(lián)；以及 確定至少部分地基于與所述第一成員、所述第二成員或者其組合相關聯(lián)的在所述至少 一個更新時間之后出現(xiàn)的所述活動信息的至少一部分而執(zhí)行所述增量更新。
28.根據(jù)權利要求21-27中任一項所述的方法，進一步包括： 至少部分地基于所述一個或多個推薦而確定至少一個廣告； 確定關于所述至少一個廣告的與一個或多個用戶相關聯(lián)的活動信息，其中所述一個或 多個用戶與至少一個用戶相關聯(lián)；以及 至少部分地使得所述至少一個廣告對所述至少一個用戶呈現(xiàn)，所述至少一個廣告包括 至少部分地基于所述活動信息的指示。
29.根據(jù)權利要求28所述的方法，進一步包括： 至少部分地基于所述至少一個用戶與所述一個或多個用戶之間通過一個或多個社交 網絡站點、一個或多個網站、一個或多個組織或者其組合的一個或多個連接而確定與所述 至少一個用戶相關聯(lián)的所述一個或多個用戶。
30. 根據(jù)權利要求28和29中任一項所述的方法，進一步包括： 至少部分地基于至少一種顏色、至少一個符號、至少一個評價、對應于所述一個或多個 的用戶中的一個或多個用戶的至少一個標識符或者其組合而至少部分地使得對所述指示 進行可視化。
31. 根據(jù)權利要求11-20中任一項所述的裝置，其中所述裝置是移動電話，所述移動電 話進一步包括： 用戶接口電路和用戶接口軟件，被配置為通過使用顯示器而有助于對所述移動電話的 至少一些功能的用戶控制并且被配置為響應用戶輸入；以及 顯示器和顯示電路，被配置為顯示所述移動電話的用戶接口的至少一部分，所述顯示 器和顯示電路被配置為有助于對所述移動電話的至少一些功能的用戶控制。
32. -種裝置，包括用于執(zhí)行根據(jù)權利要求21-30中任一項所述的方法的裝置。
33. 根據(jù)權利要求32所述的裝置，其中所述裝置是移動電話，所述移動電話進一步包 括： 用戶接口電路和用戶接口軟件，被配置為通過使用顯示器而有助于對所述移動電話的 至少一些功能的用戶控制并且被配置為響應用戶輸入；以及 顯示器和顯示電路，被配置為顯示所述移動電話的用戶接口的至少一部分，所述顯示 器和顯示電路被配置為有助于對所述移動電話的至少一些功能的用戶控制。
34. -種計算機可讀存儲介質，載有一個或多個指令的一個或多個序列，所述一個或多 個指令的一個或多個序列在被一個或多個處理器執(zhí)行時，使得裝置至少執(zhí)行根據(jù)權利要求 21-30中任一項所述的方法。
35. -種計算機程序產品，包括一個或多個指令的一個或多個序列，所述一個或多個 指令的一個或多個序列在被一個或多個處理器執(zhí)行時，使得裝置至少執(zhí)行根據(jù)權利要求 21-30中任一項所述的方法的步驟。
36. -種方法，包括有助于對至少一個接口的訪問，所述至少一個接口被配置為允許對 至少一個服務進行訪問，所述至少一個服務被配置為至少執(zhí)行根據(jù)權利要求21-30中任一 項所述的方法。
37. -種方法，包括有助于處理和/或處理⑴數(shù)據(jù)和/或⑵信息和/或（3)至少一 個信號，所述（1)數(shù)據(jù)和/或（2)信息和/或（3)至少一個信號至少部分地基于根據(jù)權利 要求21-30中任一項所述的方法。
38. -種方法，包括有助于創(chuàng)建和/或有助于修改（1)至少一個設備用戶接口元素和/ 或（2)至少一個設備用戶接口功能，所述（1)至少一個設備用戶接口元素和/或（2)至少 一個設備用戶接口功能至少部分地基于根據(jù)權利要求21-30中任一項所述的方法。
【文檔編號】G06F17/30GK104380285SQ201280072582
【公開日】2015年2月25日 申請日期:2012年3月9日 優(yōu)先權日:2012年3月9日
【發(fā)明者】王浩, A·欽, 汪浩, H·布拉馬卡爾, A·阿尼奧 申請人:諾基亞公司