[发明专利]用于基于网络的服务推荐增强的服务器系统和方法

说明书

技术领域

本发明涉及用于允许实现和促进基于网络的个性化服务推荐通过网络到使用新服务的用户以及增强推荐准确度的系统和方法。

背景技术

通常，服务提供商使用的产品推荐系统只在服务已足够成熟以累积客户有关信息的一些关键量后才获得有用的结果。在服务市场启动后立即提供给客户的产品推荐一般更不可靠，这只是因为它基于不充分数量的数据。因特网的兴起及其在电子商务中的角色已导致在开发大量的产品推荐系统和方法。系统尝试帮助每个客户从成千上万个产品中找到对他或她更有价值的产品的小而更易管理的子集。通常，客户实际上不能浏览服务提供商提供的产品的整个产品描述目录。另外，产品描述不包含足够相关信息以允许客户相对于他或她的顾虑和兴趣，评估特定产品的价值。

这些推荐系统的许多系统利用诸如协同或基于内容的过滤等技术以补充有关客户的个体行为的可用信息。通过当前推荐系统为给定客户定义类似客户的适当群组或“邻居”，并且随后也从邻居中的那些客户预测个体的喜好，这通常在技术上具有挑战。

一种类型的现有产品推荐系统是非个性化推荐系统。非个性化系统基于有关其它消费者提供的产品的平均信息向个体消费者推荐产品。相同的产品推荐提供到寻求有关特定产品的信息的所有消费者，并且所有产品推荐完全与任何特定客户无关。

另一类型的现有产品推荐系统采用项目对项目相关来阐述推荐。项目对项目系统基于在消费者已经购买或消费者表示对其有兴趣的产品之间的关系向个体消费者推荐其它产品。采用的关系一般是品牌识别、销售吸引力、市场分销等。在所有情况中，关系所依据的信息是隐含的。换而方之，这些系统未征求有关消费者在寻求或喜欢的内容的显式输入。相反，诸如数据挖掘等技术用于查找在个体消费者已表示喜好的产品与可供购买的其它产品之间的隐含关系。产品的实际性能或消费者最终确实是否喜欢购买的产品在通过这些类型的系统阐述推荐中未起作用。

第三类型的现有产品推荐系统是基于属性的系统。基于属性的推荐系统利用可用产品的句法属性或描述内容来阐述其推荐。换而言之，基于属性的系统假设产品的属性易于分类，并且个体消费者知道他或她应购买哪个分类而无需来自推荐系统的帮助或输入。基于属性的系统可实现基于内容的过滤，其中，预测不了解来自其它用户的数据。另一方面，协同过滤一般记录能够与协同群组匹配的扩展的产品喜好集合。换而言之，协同过滤器推荐类似的用户评级高的产品。

然而，当前推荐系统最初部署在没有初始推荐所依据的内生聚合用户数据的新启动服务中时有缺陷。今天，每个服务需要具有其自己的关于用户的信息的内生聚合集合，并且它们每个捕捉用于用户的信息的不同方面。可能存在对其它服务共同的用户时是这样。有关不同服务中相同用户存在的信息可相互重叠或完善，并且将它们组合在一起可填补有关该用户的“空白”。诸如消费记录等原用户数据是服务特定的，并且可能不可用于其它服务。然而，精细形式的数据仍可对其它服务有用。对于服务提供商而言，共享有关用户的信息并且仍保护敏感用户数据是一项挑战。

发明内容

至少一些实施例的目的是减轻至少一些上述缺点，并且提供避免上述缺陷的改进的方法、设备和计算机媒体产品。

本发明的一些实施例的第一方面是一种用于允许实现和促进个性化服务推荐以及增强推荐准确度的连网服务器系统。推荐可提供到使用表示为S_N的新服务的用户。用户、服务提供商和推荐服务器系统全部经网络连接。连网服务器系统包括摘要用户简档数据库、服务变换数据库、输入/输出网络接口及适用于且配置成提供选择功能性、降维功能性、简档更新功能性及服务推荐功能性的处理单元。服务器系统适用于且配置成在服务器中：

经网络从新服务S_N接收表示为并且具有用户维和属性分类类别维的用户简档的服务特定集合；

将用户简档的服务特定集合和表示为的用户简档的以前收到集合的集合或其派生组合成表示为的用于用户的集合的用户简档的组合集合；

正交变换成在属性分类维方面最小化的表示为的摘要用户简档的集合；

在所述属性分类维中将所述摘要集合缩减成表示为的具有最高方差的所述用户属性的摘要缩减集合；由此允许实现到用户的公共集合I_N中包括的用户的增强个性化服务推荐。