Способ и система для формирования рекомендаций цифрового контента

Изобретение относится к области вычислительной техники. Технический результат заключается в повышении точности ранжирования набора элементов-кандидатов цифрового контента. Технический результат достигается за счет определения оценки популярности в системе, указывающей популярность первого элемента цифрового контента в рекомендательной системе; определения значения веб-популярности, указывающего популярность первого элемента цифрового контента на сетевом ресурсе; определения коэффициента корректировки популярности для первого элемента цифрового контента на основе оценки популярности в системе и значения веб-популярности, связанных с первым элементом цифрового контента; формирования скорректированного набора ранжированных элементов-кандидатов контента путем корректировки первой рейтинговой оценки первого элемента цифрового контента, по меньшей мере частично, на основе коэффициента корректировки популярности; и передачи сервером скорректированного набора элементов-кандидатов цифрового контента в электронное устройство для отображения на нем. 2 н. и 19 з.п. ф-лы, 9 ил.

 

Область техники, к которой относится изобретение

[001] Настоящая технология относится к рекомендательным системам в целом и, в частности, к способу и системе для формирования рекомендаций цифрового контента. Уровень техники

[002] Различные глобальные и локальные сети (Интернет, World Wide Web, локальные сети и т.д.) обеспечивают пользователю доступ к огромному объему информации. Эта информация включает в себя множество контекстно-зависимых тем, таких как новости и текущие события, карты, информация о компаниях, финансовая информация и ресурсы, информация о дорожном движении, информация, касающаяся игр и развлечений, и т.д. Пользователи применяют разнообразные клиентские устройства (настольный компьютер, ноутбук, смартфон, планшет и т.д.) для получения доступа к богатому информационному содержимому (изображениям, аудиоматериалам, видеоматериалам, анимации и другому мультимедийному контенту из таких сетей).

[003] Объем информации, доступной на различных Интернет-ресурсах, в течение последних нескольких лет растет экспоненциально. Для помощи типичному пользователю в поиске необходимой информации было разработано несколько решений. Одним из примеров таких решений является поисковая система. В качестве примера можно привести поисковые системы GOOGLE™, YANDEX™, YAHOO!™ и т.д. Пользователь может получать доступ к интерфейсу поисковой системы и отправлять поисковый запрос, связанный с информацией, которую требуется найти в сети Интернет. В ответ на поисковый запрос поисковая система выдает ранжированный список результатов поиска. Ранжированный список результатов поиска формируется на основе различных алгоритмов ранжирования, применяемых конкретной поисковой системой, используемой пользователем для поиска. Общая цель таких алгоритмов ранжирования заключается в представлении наиболее релевантных результатов поиска в верхней части ранжированного списка, тогда как менее релевантные результаты поиска могут располагаться в ранжированном списке на менее заметных местах (т.е. наименее релевантные результаты поиска находятся в нижней части ранжированного списка).

[004] Обычно поисковые системы обеспечивают хороший инструментарий для обработки поискового запроса, когда пользователь заранее знает, что требуется найти. Иными словами, если пользователь заинтересован в получении информации о наиболее популярных местах в Испании (т.е. если известна тема поиска), он может отправить поисковый запрос: «Наиболее популярные места в Испании?». В ответ поисковая система выдает ранжированный список Интернет-ресурсов, потенциально релевантных поисковому запросу. Пользователь может просмотреть ранжированный список результатов поиска, чтобы получить требуемую информацию, касающуюся мест для посещения в Испании. Если пользователь по какой-либо причине не удовлетворен полученными результатами поиска, он может выполнить повторный поиск, например, с уточненным поисковым запросом, в частности, «Наиболее популярные места в Испании летом?», «Наиболее популярные места на юге Испании?», «Наиболее популярные места для гастрономического туризма в Испании?».

[005] Существует другой подход, предложенный для обнаружения пользователем контента или, точнее, для обнаружения и/или рекомендации контента, в поиске которого пользователь может не выражать явной заинтересованности. В определенном смысле такие системы рекомендуют пользователю контент без явно выраженного поискового запроса, основываясь на явных или неявных интересах пользователя.

[006] В качестве примера такой системы можно привести рекомендательную систему FLIPBOARD™, объединяющую и рекомендующую контент из различных социальных сетей. Рекомендательная система FLIPBOARD представляет обнаруженный контент в формате журнала, где пользователь может бегло просматривать страницы с рекомендуемым или объединенным контентом. Рекомендательная система собирает контент из социальных медиа и других веб-сайтов, представляет его в формате журнала и обеспечивает пользователям возможность бегло просматривать ленты публикаций из социальных сетей и с веб-сайтов, установивших партнерские отношения с компанией, эффективно «рекомендуя» контент пользователю, даже если пользователь явно не выражал заинтересованности в конкретном контенте.

[007] В качестве другого примера можно привести рекомендательную систему Yandex.Zen™. Рекомендательная система Yandex. Zen рекомендует цифровой контент (статьи, новости и видеоматериалы в персонализированной ленте на главной странице браузера Yandex.Browser). Когда пользователь просматривает рекомендуемый контент в системе Yandex.Zen, сервер явно (спрашивая, желает ли пользователь, чтобы больше такого контента отображалось в его ленте) или неявно (наблюдая за взаимодействием пользователя и контента) получает информацию обратной связи. С использованием информации обратной связи от пользователя сервер Yandex.Zen непрерывно совершенствует представление пользователю рекомендаций контента.

[008] Обычно рекомендательные системы обеспечивают персонализированный контент для пользователя на основе предыдущих взаимодействий пользователя с рекомендательным сервисом, которые могут указывать на то, что пользователь предпочитает некий определенный контент, а не другой контент.

[009] Обычно рекомендуемый контент поступает из двух основных источников: собственного источника и внешнего источника.

[0010] Внешние источники представляют собой веб-сайты в сети Интернет, такие как новостные агентства, агрегаторы новостей, блоги и другие источники элементов контента, просматриваемые обходчиком или принимаемые рекомендательными системами, которые могут быть представлены пользователям рекомендательных систем.

[0011] С другой стороны, существуют собственные источники контента, представляющие собой блогеров (или, в общем случае, авторов контента), которые публикуют контент с использованием рекомендательной системы в качестве платформы. Это может быть особенно удобно для тех пользователей рекомендательной системы, которые желают опубликовать цифровой контент, но не намерены тратить время и/или деньги на создание платформы для публикаций.

[0012] В любом случае одна из проблем, связанных с предоставлением контента пользователям, заключается в том, что контент, определенный рекомендательной системой как релевантный для пользователя, в действительности может быть недостаточно релевантным. Например, многие веб-страницы, известные как «кликбейты», побуждают пользователей к переходу на них путем использования сенсационных или скандальных заголовков, но предоставляют контент, не имеющий отношения к теме.

[0013] В общем случае такой контент имеет тенденцию поступать из внешних источников. Это связано с тем, что блогеры, публикующие собственный контент с использованием рекомендательной системы, могут быть удалены с платформы и занесены в черный список.

[0014] При этом применение таких ограничительных мер к контенту, поступающему из внешних источников, может быть затруднено. Как описано выше, количество Интернет-ресурсов росло до сих пор и продолжает расти с каждым днем, поэтому занесение конкретного ресурса в черный список может не решить проблему полностью.

[0015] Излишне говорить, что восприятие пользователем ухудшается, когда ему в качестве рекомендуемого контента предоставляется кликбейт. Из-за частого доступа к нерелевантным или некачественным элементам контента пользователь не может оценить рекомендательную систему по достоинству.

[0016] В патентной заявке US 20160188739 A1 «Systems and Methods for Throttling Click Bait» (Facebook Inc., опубликована 30 июня 2016 г.) описаны системы, способы и машиночитаемый физический носитель информации, способные определять значение коэффициента полезности, связанного с элементом контента, соответствующим ссылке. Оптимизированное значение полезности, относящееся к виду взаимодействия исходящего «клика», определяется на основе значения коэффициента полезности. На основе оптимизированного значения полезности формируется предполагаемая оценка полезности, связанная с элементом контента, чтобы определить потенциальное представление элемента контента пользователю.

[0017] В патентной заявке US 20180012236 A1 «Systems and Methods for Analyzing Interaction-Bait Content Based on Classifier Models» (Facebook Inc., опубликована 11 января 2018 г.) описаны системы, способы и машиночитаемый физический носитель информации, позволяющие выбирать один или несколько элементов контента, связанные с одним или несколькими взаимодействиями, каждое из которых по меньшей мере соответствует заданному порогу метрики взаимодействия. При этом могут быть получены данные, связанные с одним или несколькими элементами контента. На основе данных, связанных с одним или несколькими элементами контента, может быть разработан классификатор. По меньшей мере некоторые из одного или нескольких элементов контента могут быть определены на основе классификатора как имеющие по меньшей мере пороговую оценку достоверности того, что они содержат кликбейтный контент.

[0018] В патенте US 9098551 В1 «Method and System for Ranking Content by Click Count and Other Web Popularity Signals» (Google LLC, выдан 4 августа 2015 г.) описан компьютерный способ ранжирования элементов контента на основе связанных с ними веб-страниц и поисковых запросов. Выполняемый компьютерной системой, содержащей память и один или несколько процессоров, способ включает в себя: выполнение текстового анализа одного или нескольких заранее заданных веб-сайтов для определения множества ссылочных веб-страниц, а также для определения информации контента и одного или нескольких поисковых запросов для каждой ссылочной веб-страницы; выполняемое для соответствующего элемента контента определение подмножества ссылочных веб-страниц и соответствующих поисковых запросов на основе информации контента ссылочных веб-страниц и терминов запроса соответствующих поисковых запросов; определение ранга популярности для соответствующего элемента контента на основе взаимодействий пользователей с определенным подмножеством ссылочных вебстраниц и соответствующих поисковых запросов; и выбор по меньшей мере подмножества элементов контента для отображения конечному пользователю согласно их соответствующим рангам популярности.

Раскрытие изобретения

[0019] Целью настоящего изобретения является устранение по меньшей мере некоторых недостатков известных решений. Варианты осуществления данной технологии способны обеспечить и/или расширить арсенал подходов и/или способов достижения целей в данной технологии.

[0020] Как описано выше, рекомендуемый контент, представляемый рекомендательной системой, может поступать из двух источников: собственного источника и внешнего источника.

[0021] Разработчики настоящей технологии установили, что при предоставлении рекомендаций элементов контента пользователям может быть желательно идентифицировать контент, поступающий из внешних источников, и сравнивать популярность внешнего источника в системе с популярностью этого внешнего источника в сети Интернет в целом.

[0022] Как более подробно описано ниже, популярность в системе представляет собой долю взаимодействий с внешними источниками в рекомендательной системе, имеющими общее происхождение, среди всей совокупности цифрового контента, доступного рекомендательной системе.

[0023] При этом популярность внешнего источника соответствует популярности домена, т.е. она представляет собой долю взаимодействий с веб-ресурсами с одинаковым доменным именем среди части совокупности веб-ресурсов, доступных в сети Интернет в целом.

[0024] Сравнение популярности в системе с популярностью внешнего источника, связанного с внешним элементом контента, позволяет определить, совпадает ли популярность внешнего элемента контента в сети Интернет и в рекомендательной системе.

[0025] В соответствии с первым аспектом настоящей технологии реализован компьютерный способ формирования рекомендаций цифрового контента, которые должны отображаться на электронном устройстве, связанном с пользователем. Способ выполняется сервером рекомендательной системы, соединенным с электронным устройством через сеть связи. Рекомендательная система выполняет алгоритм ранжирования. Способ включает в себя: прием от электронного устройства по сети связи запроса на рекомендацию цифрового контента; формирование в ответ на этот запрос набора элементов-кандидатов цифрового контента путем ранжирования алгоритмом ранжирования по меньшей мере части из всех элементов цифрового контента, доступных в рекомендательной системе, при этом набор элементов-кандидатов цифрового контента содержит по меньшей мере первый элемент цифрового контента, связанный с первой рейтинговой оценкой, назначенной алгоритмом ранжирования, и второй элемент цифрового контента, связанный со второй рейтинговой оценкой, назначенной алгоритмом ранжирования, а первая рейтинговая оценка и вторая рейтинговая оценка указывают релевантность первого элемента цифрового контента и второго элемента цифрового контента для пользователя электронного устройства. Если первый элемент цифрового контента доступен и в рекомендательной системе, и на сетевом ресурсе, доступном через сеть связи, способ включает в себя определение оценки популярности в системе, указывающей популярность первого элемента цифрового контента в рекомендательной системе; определение значения веб-популярности, указывающего популярность первого элемента цифрового контента на сетевом ресурсе; определение коэффициента корректировки популярности для первого элемента цифрового контента на основе оценки популярности в системе и значения веб-популярности, связанных с первым элементом цифрового контента; формирование скорректированного набора ранжированных элементов-кандидатов контента путем корректировки первой рейтинговой оценки первого элемента цифрового контента, по меньшей мере частично, на основе коэффициента корректировки популярности; и передачу сервером скорректированного набора элементов-кандидатов цифрового контента в электронное устройство для отображения на нем.

[0026] В некоторых вариантах осуществления способа первый элемент цифрового контента поступает из первого источника, а второй элемент цифрового контента поступает из второго источника.

[0027] В некоторых вариантах осуществления способа рекомендательная система содержит множество элементов цифрового контента, а определение оценки популярности в системе включает в себя: определение для множества элементов цифрового контента общего количества «кликов», выполненных множеством электронных устройств в течение некоторого периода времени; определение подмножества из множества элементов цифрового контента, полученных из первого источника; определение количества «кликов», связанных с этим подмножеством из множества элементов цифрового контента в течение этого периода времени; и деление этого количества «кликов» на общее количество «кликов».

[0028] В некоторых вариантах осуществления способа сеть связи соединена со множеством сетевых ресурсов, доступных множеству электронных устройств, а определение значения веб-популярности включает в себя: определение для множества сетевых ресурсов общего количества обращений к нему множества электронных устройств в течение указанного периода времени; извлечение доменного имени, связанного с универсальным адресом ресурса (URL, Uniform Resource Locator) первого элемента цифрового контента; определение подмножества из множества сетевых ресурсов, имеющих URL-адрес, содержащий это доменное имя; определение количества обращений множества электронных устройств к подмножеству из множества сетевых ресурсов в течение этого периода времени; и деление количества обращений на общее количество обращений.

[0029] В некоторых вариантах осуществления способа определение общего количества обращений и указанного выше количества обращений включает в себя анализ журналов поиска, связанных со множеством электронных устройств, и/или журналов браузера, связанных со множеством электронных устройств, и/или данных веб-аналитики, собранных приложением веб-аналитики, связанным с сервером.

[0030] В некоторых вариантах осуществления способа определение коэффициента корректировки популярности включает в себя: определение отношения значения веб-популярности к оценке популярности в системе; применение этого отношения в сигмоидальной функции для получения значения вероятности, указывающего вероятность совпадения оценки популярности первого элемента контента в системе и значения веб-популярности; определение превышения порога этим значением вероятности, при этом коэффициент корректировки популярности равен первому коэффициенту, если определено, что это значение вероятности больше порога, или второму коэффициенту, если определено, что это значение вероятности меньше порога.

[0031] В некоторых вариантах осуществления способа формирование скорректированного набора ранжированных элементов-кандидатов цифрового контента включает в себя: расчет скорректированной первой рейтинговой оценки, связанной с первым элементом цифрового контента, по меньшей мере на основе коэффициента корректировки популярности; и повторное ранжирование первого элемента цифрового контента на основе скорректированной первой рейтинговой оценки.

[0032] В некоторых вариантах осуществления способа скорректированная первая рейтинговая оценка меньше первой рейтинговой оценки.

[0033] В некоторых вариантах осуществления способа скорректированный набор элементов-кандидатов цифрового контента не содержит первого элемента цифрового контента.

[0034] В некоторых вариантах осуществления способа первый элемент цифрового контента представляет собой элемент контента, внешний по отношению к рекомендательной системе, второй элемент цифрового контента представляет собой собственный элемент цифрового контента рекомендательной системы, а второй источник представляет собой собственный канал контента рекомендательной системы.

[0035] В некоторых вариантах осуществления способа первый элемент цифрового контента и второй элемент цифрового контента представляют собой изображение и/или текст и/или видеоматериал.

[0036] В соответствии с другим аспектом настоящей технологии реализована система для формирования рекомендаций цифрового контента для отображения на электронном устройстве, связанном с пользователем. Система содержит сервер рекомендательной системы, соединенный с электронным устройством через сеть связи. Рекомендательная система выполняет алгоритм ранжирования. Сервер содержит процессор, выполненный с возможностью: приема от электронного устройства по сети связи запроса на рекомендацию цифрового контента; формирования в ответ на этот запрос набора элементов-кандидатов цифрового контента путем ранжирования алгоритмом ранжирования по меньшей мере части из всех элементов цифрового контента, доступных в рекомендательной системе, при этом набор элементов-кандидатов цифрового контента содержит по меньшей мере первый элемент цифрового контента, связанный с первой рейтинговой оценкой, назначенной алгоритмом ранжирования, и второй элемент цифрового контента, связанный со второй рейтинговой оценкой, назначенной алгоритмом ранжирования, а первая рейтинговая оценка и вторая рейтинговая оценка указывают релевантность первого элемента цифрового контента и второго элемента цифрового контента для пользователя электронного устройства. Если первый элемент цифрового контента доступен и в рекомендательной системе, и на сетевом ресурсе, доступном через сеть связи, процессор выполнен с возможностью определения оценки популярности в системе, указывающей популярность первого элемента цифрового контента в рекомендательной системе; определения значения веб-популярности, указывающего популярность первого элемента цифрового контента на сетевом ресурсе; определения коэффициента корректировки популярности для первого элемента цифрового контента на основе оценки популярности в системе и значения веб-популярности, связанных с первым элементом цифрового контента; формирования скорректированного набора ранжированных элементов-кандидатов контента путем корректировки первой рейтинговой оценки первого элемента цифрового контента, по меньшей мере частично, на основе коэффициента корректировки популярности; и передачи сервером скорректированного набора элементов-кандидатов цифрового контента в электронное устройство для отображения на нем.

[0037] В некоторых вариантах осуществления системы первый элемент цифрового контента поступает из первого источника, а второй элемент цифрового контента поступает из второго источника.

[0038] В некоторых вариантах осуществления рекомендательная система содержит множество элементов цифрового контента, а для определения оценки популярности в системе процессор выполнен с возможностью: определения для множества элементов цифрового контента общего количества «кликов», выполненных множеством электронных устройств в течение некоторого периода времени; определения подмножества из множества элементов цифрового контента, полученных из первого источника; определения количества «кликов», связанных с этим подмножеством из множества элементов цифрового контента в течение этого периода времени; деления этого количества «кликов» на общее количество «кликов».

[0039] В некоторых вариантах осуществления системы сеть связи соединена со множеством сетевых ресурсов, доступных множеству электронных устройств, а для определения значения веб-популярности процессор выполнен с возможностью: определения для множества сетевых ресурсов общего количества обращений к нему множества электронных устройств в течение указанного выше периода времени; извлечения доменного имени, связанного с URL-адресом первого элемента цифрового контента; определения подмножества из множества сетевых ресурсов, имеющих URL-адрес, содержащий это доменное имя; определения количества обращений множества электронных устройств к подмножеству из множества сетевых ресурсов в течение этого периода времени; деления этого количества обращений на общее количество обращений. [0040] В некоторых вариантах осуществления системы для определения общего количества обращений и указанного выше количества обращений процессор выполнен с возможностью анализа журналов поиска, связанных со множеством электронных устройств, и/или журналов браузера, связанных со множеством электронных устройств, и/или данных веб-аналитики, собранных приложением веб-аналитики, связанным с сервером.

[0041] В некоторых вариантах осуществления системы для определения коэффициента корректировки популярности процессор выполнен с возможностью: определения отношения значения веб-популярности к оценке популярности в системе; применения этого отношения в сигмоидальной функции с целью получения значения вероятности, указывающего вероятность совпадения оценки популярности первого элемента контента в системе и значения веб-популярности; определения превышения порога этим значением вероятности, при этом коэффициент корректировки популярности равен первому коэффициенту, если определено, что это значение вероятности больше порога, или второму коэффициенту, если определено, что это значение вероятности меньше порога.

[0042] В некоторых вариантах осуществления системы для формирования скорректированного набора ранжированных элементов-кандидатов цифрового контента процессор выполнен с возможностью: расчета скорректированной первой рейтинговой оценки, связанной с первым элементом цифрового контента, по меньшей мере на основе коэффициента корректировки популярности; и повторного ранжирования первого элемента цифрового контента на основе скорректированной первой рейтинговой оценки.

[0043] В некоторых вариантах осуществления системы скорректированная первая рейтинговая оценка меньше первой рейтинговой оценки.

[0044] В некоторых вариантах осуществления системы скорректированный набор элементов-кандидатов цифрового контента не содержит первый элемент цифрового контента.

[0045] В некоторых вариантах осуществления системы первый элемент цифрового контента представляет собой элемент контента, внешний по отношению к рекомендательной системе, второй элемент цифрового контента представляет собой собственный элемент цифрового контента рекомендательной системы, а второй источник представляет собой собственный канал контента рекомендательной системы.

[0046] В контексте настоящего описания термин «сервер» означает компьютерную программу, выполняемую соответствующими аппаратными средствами и способную принимать запросы (например, от клиентских устройств) через сеть и выполнять эти запросы или инициировать их выполнение. Аппаратные средства могут представлять собой один физический компьютер или одну компьютерную систему, что не критично для этой технологии. В настоящем контексте выражение «сервер» не означает, что каждая задача (например, принятая команда или запрос) или некоторая конкретная задача принимается, выполняется или запускается одним и тем же сервером (т.е. одними и теми же программными и/или аппаратными средствами). Это выражение означает, что любое количество программных средств или аппаратных средств может принимать, отправлять, выполнять или инициировать выполнение любой задачи или запроса либо результатов любых задач или запросов. Все эти программные и аппаратные средства могут представлять собой один сервер или несколько серверов, причем оба эти случая подразумеваются в выражении «по меньшей мере один сервер».

[0047] В контексте настоящего описания термин «клиентское устройство» означает любое компьютерное аппаратное средство, способное выполнять программы, подходящие для решения поставленной задачи. Таким образом, некоторые (не имеющие ограничительного характера) примеры клиентских устройств включают в себя персональные компьютеры (настольные, ноутбуки, нетбуки и т.п.), смартфоны и планшеты, а также сетевое оборудование, такое как маршрутизаторы, коммутаторы и шлюзы. Следует отметить, что в данном контексте устройство, функционирующее как клиентское устройство, также может функционировать как сервер для других клиентских устройств. Использование выражения «клиентское устройство» не исключает использования нескольких клиентских устройств для приема, отправки, выполнения или инициирования выполнения любой задачи или запроса либо результатов любых задач или запросов, либо шагов любого описанного здесь способа.

[0048] В контексте настоящего описания термин «база данных» означает любой структурированный набор данных, независимо от его конкретной структуры, программного обеспечения для управления базой данных или компьютерных аппаратных средств для хранения этих данных, их применения или обеспечения их использования иным способом. База данных может располагаться в тех же аппаратных средствах, что и процесс, обеспечивающий хранение или использование информации, хранящейся в базе данных, либо база данных может располагаться в отдельных аппаратных средствах, таких как специализированный сервер или множество серверов.

[0049] В контексте настоящего описания выражение «информация» включает в себя информацию любого рода или вида, допускающую хранение в базе данных. Таким образом, информация включает в себя аудиовизуальные произведения (изображения, фильмы, звукозаписи, презентации и т.д.), данные (данные о местоположении, числовые данные и т.д.), текст (мнения, комментарии, вопросы, сообщения и т.д.), документы, электронные таблицы, списки слов и т.д., но не ограничивается ими.

[0050] В контексте настоящего описания выражение «компонент» включает в себя обозначение программного обеспечения (подходящего для определенных аппаратных средств), необходимого и достаточного для выполнения определенной функции или нескольких функций.

[0051] В контексте настоящего описания выражение «пригодный для использования в компьютере носитель информации» означает носители любого рода и вида, включая ОЗУ, ПЗУ, диски (CD-ROM, DVD, гибкие диски, жесткие диски и т.д.), USB-накопители, твердотельные накопители, накопители на магнитных лентах и т.д.

[0052] В контексте настоящего описания числительные «первый» «второй», «третий» и т.д. используются лишь для указания различия между существительными, к которым они относятся, но не для описания каких-либо определенных взаимосвязей между этими существительными. Например, должно быть понятно, что использование терминов «первый сервер» и «третий сервер» не подразумевает какого-либо определенного порядка, типа, хронологии, иерархии или классификации, в данном случае, серверов, а также что их использование (само по себе) не подразумевает наличие «второго сервера» в любой ситуации. Кроме того, как встречается в настоящем описании в другом контексте, ссылка на «первый» элемент и «второй» элемент не исключает того, что в реальности эти два элемента могут быть одним и тем же элементом. Таким образом, например, в некоторых случаях «первый» сервер и «второй» сервер могут представлять собой одно и то же программное и/или аппаратное средство, а в других случаях - различные программные и/или аппаратные средства.

[0053] Каждый вариант осуществления настоящей технологии относится к по меньшей мере одной из вышеупомянутых целей и/или аспектов, но не обязательно ко всем ним. Должно быть понятно, что некоторые аспекты настоящей технологии, связанные с попыткой достижения вышеупомянутой цели, могут не соответствовать этой цели и/или могут соответствовать другим целям, явным образом здесь не упомянутым.

[0054] Дополнительные и/или альтернативные признаки, аспекты и преимущества вариантов реализации настоящей технологии должны быть ясны из дальнейшего описания, приложенных чертежей и формулы изобретения. Краткое описание чертежей

[0055] Дальнейшее описание приведено для лучшего понимания настоящей технологии, а также других аспектов и их признаков, и должно использоваться совместно с приложенными чертежами.

[0056] На фиг. 1 представлена схема системы, реализованной согласно не имеющим ограничительного характера вариантам осуществления настоящей технологии.

[0057] На фиг. 2 представлен снимок экрана реализованного согласно не имеющим ограничительного характера вариантам осуществления настоящей технологии рекомендательного интерфейса, отображаемого на экране представленного на фиг. 1 электронного устройства, реализованного в виде смартфона.

[0058] На фиг. 3 представлен пример процесса формирования рекомендации цифрового контента.

[0059] На фиг. 4 приведена схема формирования ранжированного списка, выполняемого в качестве части процесса, представленного на фиг. 3.

[0060] На фиг. 5 представлена схема определения оценки популярности в системе, выполняемого в качестве части процесса, представленного на фиг. 3.

[0061] На фиг. 6 представлена схема определения значения веб-популярности, выполняемого в качестве части процесса, представленного на фиг. 3.

[0062] На фиг. 7 представлен график для определения значения вероятности включения элемента контента для отображения, выполняемого в качестве части процесса, представленного на фиг. 3.

[0063] На фиг. 8 представлена схема формирования повторно скорректированного ранжированного списка, выполняемого в качестве части процесса, представленного на фиг. 3.

[0064] На фиг. 9 представлена блок-схема способа формирования рекомендаций цифрового контента.

Осуществление изобретения

[0065] Представленные в данном описании примеры и условный язык предназначены для лучшего понимания принципов настоящей технологии, а не для ограничения ее объема до таких специально приведенных примеров и условий. Очевидно, что специалисты в данной области техники способны разработать различные способы и устройства, которые явно не описаны и не показаны, но осуществляют принципы настоящей технологии в пределах ее существа и объема.

[0066] Кроме того, чтобы способствовать лучшему пониманию, последующее описание может содержать упрощенные варианты реализации настоящей технологии. Специалисту в данной области должно быть очевидно, что различные варианты реализации настоящей технологии могут быть значительно сложнее.

[0067] В некоторых случаях приводятся полезные примеры модификаций настоящей технологии. Они способствуют пониманию, но также не определяют объем или границы данной технологии. Представленный перечень модификаций не является исчерпывающим и специалист в данной области может разработать другие модификации в пределах объема настоящей технологии. Кроме того, если в некоторых случаях модификации не описаны, это не означает, что они невозможны и/или это описание содержит единственный вариант реализации того или иного элемента настоящей технологии.

[0068] Более того, описание принципов, аспектов и вариантов реализации настоящей технологии, а также их конкретные примеры предназначены для охвата их структурных и функциональных эквивалентов, независимо от того, известны они в настоящее время или будут разработаны в будущем. Например, специалистам в данной области техники должно быть очевидно, что любые описанные структурные схемы соответствуют концептуальным представлениям иллюстративных принципиальных схем, осуществляющих принципы настоящей технологии. Также должно быть очевидно, что любые блок-схемы, схемы процессов, диаграммы изменения состояния, псевдокоды и т.п.соответствуют различным процессам, которые могут быть представлены в пригодной для чтения компьютером среде и выполняться с использованием компьютера либо процессора, независимо от того, показан явно такой компьютер либо процессор или нет.

[0069] Функции различных элементов, показанных на чертежах, включая любой функциональный блок, обозначенный как «процессор» или «графический процессор», могут осуществляться с использованием специализированных аппаратных средств, а также аппаратных средств, способных выполнять соответствующее программное обеспечение. Если используется процессор, его функции могут выполняться одним выделенным процессором, одним совместно используемым процессором или множеством отдельных процессоров, некоторые из которых могут использоваться совместно. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии процессор может представлять собой процессор общего назначения, такой как центральный процессор (CPU), или специализированный процессор, такой как графический процессор (GPU). Кроме того, явное использование термина «процессор» или «контроллер» не должно трактоваться как указание исключительно на аппаратные средства, способные выполнять программное обеспечение, и может, помимо прочего, подразумевать аппаратные средства цифрового сигнального процессора (DSP), сетевой процессор, специализированную интегральную схему (ASIC), программируемую вентильную матрицу (FPGA), ПЗУ для хранения программного обеспечения, ОЗУ и энергонезависимое ЗУ. Также могут подразумеваться другие аппаратные средства, широкого применения и/или заказные.

[0070] Программные модули или просто модули, реализуемые в виде программных средств, могут быть представлены как любое сочетание элементов блок-схемы или других элементов, указывающих на выполнение шагов процесса и/или содержащих текстовое описание. Такие модули могут выполняться аппаратными средствами, показанными явно или предполагаемыми.

[0071] Учитывая вышеизложенные принципы, далее рассмотрены некоторые не имеющие ограничительного характера примеры, иллюстрирующие различные варианты реализации аспектов настоящей технологии.

[0072] На фиг. 1 представлена схема системы 100, пригодной для реализации вариантов осуществления настоящей технологии, не имеющих ограничительного характера. Очевидно, что система 100 приведена только для демонстрации варианта реализации настоящей технологии. Таким образом, дальнейшее описание системы представляет собой описание примеров, иллюстрирующих данную технологию. Это описание не предназначено для определения объема или границ данной технологии. В некоторых случаях также приводятся полезные примеры модификаций системы 100. Они способствуют пониманию, но также не определяют объем или границы данной технологии. Эти модификации не составляют исчерпывающего списка. Как должно быть понятно специалисту в данной области, вероятно, возможны и другие модификации. Кроме того, если в некоторых случаях модификации не описаны (т.е. примеры модификаций отсутствуют), это не означает, что они невозможны и/или что описание содержит единственный вариант реализации того или иного элемента настоящей технологии. Специалисту в данной области должно быть понятно, что это не так. Кроме того, следует понимать, что система 100 в некоторых случаях может представлять собой упрощенную реализацию настоящей технологии, и что такие варианты представлены для того, чтобы способствовать лучшему ее пониманию. Специалисту в данной области должно быть понятно, что различные варианты осуществления данной технологии могут быть значительно сложнее.

[0073] В целом, система 100 способна предоставлять рекомендации контента пользователю 102 системы 100. Пользователь 102 может представлять собой абонента рекомендательного сервиса, обеспечиваемого системой 100. Тем не менее, подписка такого абонента не обязательно должна быть явной или платной. Например, пользователь может стать абонентом вследствие загрузки рекомендательного приложения из системы 100, путем регистрации и использования сочетания учетного имени и пароля, путем регистрации и использования предпочтений пользователя и т.д. Любой вариант системы, способной формировать для пользователя рекомендации контента, может быть адаптирован для выполнения вариантов осуществления настоящей технологии после реализации представленной здесь концепции.

[0074] Система 100 содержит электронное устройство 104, связанное с пользователем 102. Электронное устройство 104 иногда может называться клиентским устройством, оконечным устройством или клиентским электронным устройством. Следует отметить, что связь электронного устройства 104 с пользователем 102 не означает необходимости предполагать или подразумевать какой-либо режим работы, например, вход в систему, регистрацию и т.п.

[0075] В контексте настоящего описания, если специально не указано другое, термин «электронное устройство» означает любое компьютерное аппаратное средство, способное выполнять программы, подходящие для решения поставленной задачи. Таким образом, некоторые (не имеющие ограничительного характера) примеры электронных устройств включают в себя персональные компьютеры (настольные, ноутбуки, нетбуки и т.п.), смартфоны и планшеты, а также сетевое оборудование, такое как маршрутизаторы, коммутаторы и шлюзы. Следует отметить, что в данном контексте устройство, функционирующее как электронное устройство, также может функционировать как сервер для других электронных устройств. Использование выражения «электронное устройство» не исключает использования нескольких электронных устройств для приема, отправки, выполнения или инициирования выполнения любой задачи или запроса либо результатов любых задач или запросов, либо шагов любого описанного здесь способа.

[0076] Электронное устройство 104 содержит энергонезависимое запоминающее устройство (ЗУ) 105. Энергонезависимое ЗУ 105 может содержать один или несколько носителей информации и в общем случае обеспечивает пространство для хранения выполняемых компьютером команд, которые выполняются процессором 107. Например, энергонезависимое ЗУ 105 может быть реализовано как пригодная для чтения компьютером среда, включая ПЗУ, жесткие диски (HDD), твердотельные накопители (SSD) и карты флэш-памяти.

[0077] Электронное устройство 104 содержит известные в данной области техники аппаратные средства и/или программное обеспечение и/или встроенное программное обеспечение (либо их сочетание) для выполнения рекомендательного приложения 106. В общем случае рекомендательное приложение 106 предназначено для обеспечения пользователю возможности получать (или осуществлять доступ иным образом) рекомендации контента, предоставляемые системой 100, как более подробно описано ниже.

[0078] На реализацию рекомендательного приложения 106 не накладывается каких-либо особых ограничений. Один пример рекомендательного приложения 106 может предусматривать доступ пользователя к веб-сайту, связанному с рекомендательным сервисом, для обеспечения доступа к рекомендательному приложению 106. Например, доступ к рекомендательному приложению 106 может осуществляться путем ввода (или копирования и вставки, или выбора ссылки) URL-адреса, связанного с рекомендательным сервисом. В качестве альтернативы рекомендательное приложение 106 может представлять собой приложение, загружаемое из так называемого «магазина приложений, такого как APPSTORE™ или GOOGLEPLAY™, и устанавливаемое или выполняемое в электронном устройстве 104. Очевидно, что доступ к рекомендательному приложению 106 может осуществляться с использованием любых других подходящих средств. В других вариантах осуществления изобретения функции рекомендательного приложения 106 могут быть включены в состав другого приложения, такого как браузерное приложение (не показано) и т.п. В частности, рекомендательное приложение 106 может выполняться в качестве части браузерного приложения. Например, функции рекомендательного приложения 106 могут выполняться, когда пользователь 102 запускает браузерное приложение.

[0079] В общем случае рекомендательное приложение 106 содержит рекомендательный интерфейс 108, отображаемый на экране (отдельно не обозначен) электронного устройства 104.

[0080] На фиг. 2 представлен снимок экрана рекомендательного интерфейса, реализованного согласно не имеющим ограничительного характера вариантам осуществления настоящей технологии (показан пример рекомендательного интерфейса 108, отображаемого на экране электронного устройства 104, реализованного в виде смартфона).

[0081] В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии рекомендательный интерфейс 108 отображается, когда пользователь 102 электронного устройства 104 активирует (т.е. выполняет, запускает, использует в фоновом режиме и т.п.) рекомендательное приложение 106. В качестве альтернативы рекомендательный интерфейс 108 может отображаться, 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 выполнять функции главной страницы в браузерном приложении.

[0082] Рекомендательный интерфейс 108 содержит 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 (такой как URL) для идентификации ресурса (такого как веб-сайт), к которому требуется получить доступ.При этом интерфейс 204 поискового запроса может быть способным принимать введенный поисковый запрос для проведения поиска и/или сетевой адрес (такой как URL) для идентификации ресурса (такого как веб-сайт), к которому требуется получить доступ.[0083] Рекомендательный интерфейс 108 дополнительно содержит интерфейс 206 ссылок. Интерфейс 206 ссылок включает в себя множество 208 фрагментов, восемь из которых представлены на фиг.2, но только для двух из них предусмотрены числовые обозначения на фиг.2: первый фрагмент 210 и второй фрагмент 212.

[0084] Каждый фрагмент из множества 208 фрагментов, например, первый фрагмент 210 и второй фрагмент 212, включает в себя (или выполняет соответствующие функции) ссылку (а) на веб-сайт, отмеченный как «избранное» или как-либо иначе отмеченный пользователем 102, (б) на ранее посещенный веб-сайт и т.п. В изображенном варианте осуществления изобретения множество 208 фрагментов визуально представлено пользователю 102 в виде квадратных кнопок с логотипом и/или с названием ресурса, позволяя пользователю 102 понимать, с каким ресурсом связан каждый из множества фрагментов (отдельно не пронумерованы). Тем не менее, должно быть очевидно, что визуальное представление некоторых или всех из множества 208 фрагментов может быть иным. Таким образом, некоторые или все фрагменты из множества 208 фрагментов могут быть реализованы в виде кнопок других форм, в виде списка гиперссылок и т.д.

[0085] 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» (live journal). Излишне говорить, что количество и содержимое индивидуальных фрагментов из множества 208 фрагментов никак не ограничено.

[0086] Например, количество фрагментов во множестве 208 фрагментов может быть выбрано заранее поставщиком рекомендательного приложения 106. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии количество фрагментов во множестве 208 фрагментов выбрано заранее на основе размера и/или разрешения экрана электронного устройства 104, в котором выполняется рекомендательное приложение 106. Например, первое количество фрагментов может быть выбрано заранее для электронного устройства 104, реализованного в виде смартфона, второе количество фрагментов может быть выбрано заранее для электронного устройства 104, реализованного в виде планшета, и третье количество фрагментов может быть выбрано заранее для электронного устройства 104, реализованного в виде ноутбука или настольного компьютера.

[0087] Рекомендательный интерфейс 108 дополнительно содержит рекомендацию 214 цифрового контента. Рекомендация 214 цифрового контента включает в себя один или несколько рекомендуемых элементов цифрового контента, например, первый рекомендуемый элемент 216 цифрового контента и второй рекомендуемый элемент 218 цифрового контента (второй рекомендуемый элемент 218 цифрового контента только частично виден на фиг.2). Разумеется, что рекомендация 214 цифрового контента может содержать большее количество рекомендуемых элементов цифрового контента. В представленном на фиг. 2 варианте осуществления изобретения и в тех вариантах осуществления изобретения, где присутствует несколько рекомендуемых элементов цифрового контента, пользователь 102 может выполнять прокрутку рекомендации 214 цифрового контента. Прокрутка может осуществляться любыми подходящими средствами. Например, пользователь 102 может выполнять прокрутку контента рекомендации 214 цифрового контента с использованием «мыши» (не показана), клавиши клавиатуры (не показана) или взаимодействия с сенсорным экраном (не показан) соответствующего электронного устройства 104.

[0088] В ответ на выбор пользователем первого рекомендуемого элемента 216 цифрового контента или второго рекомендуемого элемента 218 цифрового контента пользователь перенаправляется на веб-сайт, связанный с первым рекомендуемым элементом 216 цифрового контента или вторым рекомендуемым элементом 218 цифрового контента.

[0089] Пример, приведенный на фиг. 2, представляет собой один возможный вариант осуществления рекомендательного интерфейса 108. Другой пример осуществления рекомендательного интерфейса 108 и описание способа взаимодействия пользователя 102 с рекомендательным интерфейсом 108 приведены патентной заявке RU 2016118519 «Компьютерный способ создания интерфейса рекомендации контента» (подана 12 мая 2016 г.) этого же заявителя, содержание которой полностью включено в настоящий документ посредством ссылки.

[0090] Ниже более подробно описано формирование контента для рекомендации 214 цифрового контента.

[0091] Представленное на фиг. 1 электронное устройство 104 содержит интерфейс связи (не показан) для двухсторонней связи с сетью 110 связи по линии 111 связи. В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления данной технологии в качестве сети 110 связи может использоваться сеть Интернет. В других вариантах осуществления настоящей технологии сеть 110 связи может быть реализована иначе, например, в виде любой глобальной сети связи, локальной сети связи, частной сети связи и т.п.

[0092] На реализацию линии 111 связи не накладывается каких-либо особых ограничений, она зависит от реализации электронного устройства 104. Только в качестве примера, не имеющего ограничительного характера, в тех вариантах осуществления настоящей технологии, в которых электронное устройство 104 реализовано в виде беспроводного устройства связи (такого как смартфон), линия 111 связи может быть реализована в виде беспроводной линии связи (такой как канал сети связи 3G, канал сети связи 4G, Wireless Fidelity или сокращенно WiFi®, Bluetooth® и т.п.) или проводной линии связи (такой как соединение на основе Ethernet).

[0093] Должно быть очевидно, что варианты реализации электронного устройства 104, линии 111 связи и сети 110 связи приводятся только для иллюстрации. Специалисту в данной области должны быть понятны и другие конкретные детали реализации электронного устройства 104, линии 111 связи и сети 110 связи. Представленные выше примеры никак не ограничивают объем настоящей технологии.

[0094] Система 100 также содержит рекомендательный сервер 112. Рекомендательный сервер 112 может быть реализован как традиционный компьютерный сервер. В примере осуществления настоящей технологии рекомендательный сервер 112 может быть реализован как сервер Dell™ PowerEdge™, работающий под управлением операционной системы Microsoft™ Windows Server™. Очевидно, что рекомендательный сервер 112 может быть реализован с использованием любых других подходящих аппаратных средств, прикладного программного обеспечения и/или встроенного программного обеспечения, либо их сочетания. В представленных не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления настоящей технологии рекомендательный сервер 112 представляет собой один сервер. В других не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления настоящей технологии функции рекомендательного сервера 112 могут быть распределены между несколькими серверами.

[0095] Рекомендательный сервер 112 содержит интерфейс связи (не показан), структурированный и настроенный так, чтобы осуществлять связь с различными элементами (такими как электронное устройство 104 и другие устройства, которые могут быть соединены с сетью 110 связи) через сеть 110 связи. Подобно электронному устройству 104, рекомендательный сервер 112 содержит память 114 сервера, которая содержит один или несколько носителей информации и в общем случае обеспечивает пространство для хранения выполняемых компьютером команд, которые выполняются процессором 116 сервера. Например, память 114 сервера может быть реализована как машиночитаемый физический носитель информации, включая ПЗУ и/или ОЗУ. Память 114 сервера также может включать в себя одно или несколько устройств постоянного хранения, таких как жесткие диски (HDD), твердотельные накопители (SSD) и карты флэш-памяти.

[0096] В некоторых вариантах реализации рекомендательный сервер 112 может управляться организацией, поставляющей описанное выше рекомендательное приложение 106. Например, если браузерное рекомендательное приложение 106 представляет собой рекомендательную систему Yandex.Zen™, то рекомендательный сервер 112 может управляться компанией Yandex LLC (ул. Льва Толстого, 16, Москва, 119021, Россия). В других вариантах осуществления изобретения рекомендательный сервер 112 может управляться организацией, отличной от поставщика описанного выше рекомендательного приложения 106.

[0097] В соответствии с настоящей технологией рекомендательный сервер 112 способен выполнять приложение 118 выбора контента. Способ реализации приложения 118 выбора контента подробно описан ниже. Пока достаточно сказать, что приложение 118 выбора контента способно выбирать один или несколько элементов цифрового контента в качестве рекомендации 214 цифрового контента.

[0098] С этой целью рекомендательный сервер 112 связан с базой 120 данных элементов цифрового контента с использованием выделенной линии связи (не пронумерована). В других вариантах осуществления изобретения база 120 данных элементов цифрового контента может быть связана с рекомендательным сервером 112 с использованием сети 110 связи без выхода за границы настоящей технологии. Несмотря на то, что база 120 данных элементов цифрового контента схематично показана здесь как один элемент, предполагается, что база 120 данных элементов цифрового контента может быть распределенной.

[0099] База 120 данных элементов цифрового контента наполняется множеством элементов цифрового контента. В представленном на фиг.1 примере база 120 данных элементов цифрового контента содержит первый элемент 122 цифрового контента, второй элемент 124 цифрового контента и третий элемент 126 цифрового контента.

[00100] В общем случае множество элементов цифрового контента, хранящееся в базе 120 данных элементов цифрового контента, может быть разделено на элементы цифрового контента двух видов в зависимости от их источника.

[00101] Например, первый элемент 122 цифрового контента может представлять собой собственный элемент цифрового контента рекомендательной системы, т.е. поступивший из собственного канала контента, связанного с рекомендательным приложением 106. Таким образом, в некоторых вариантах осуществления настоящей технологии рекомендательный сервер 112 может обеспечивать платформу для формирования и публикации цифрового контента. Это может быть особенно удобно для тех пользователей рекомендательного сервера 112, которые желают опубликовать цифровой контент (такой как сообщение в блоге, видеоматериалы и т.п.), но не намерены тратить время и/или деньги на создание платформы для публикаций.

[00102] С другой стороны, второй элемент 124 цифрового контента и третий элемент 126 цифрового контента могут быть внешними по отношению к рекомендательной системе или, иными словами, поступившими из внешнего по отношению к рекомендательному серверу 112 источника. Например, второй элемент 124 цифрового контента может представлять собой новостное сообщение, опубликованное в сети Интернет издателем новостей, не связанным с рекомендательным приложением 106. В другом примере третий элемент 126 цифрового контента может представлять собой сообщение в блоге, опубликованное в сети Интернет объектом, не связанным с рекомендательным приложением 106. Некоторые примеры внешних элементов цифрового контента, среди прочего, включают в себя:

- новостное сообщение;

- публикацию в сети Интернет;

- веб-ресурс;

- сообщение на веб-сайте социальных медиа;

- новый элемент для загрузки из магазина приложений;

- новую песню (музыкальную фонограмму) для воспроизведения или для загрузки с ресурса;

- аудиокнигу для воспроизведения или для загрузки с ресурса;

- подкаст для воспроизведения или для загрузки с ресурса;

- новый фильм (видеоклип) для воспроизведения или для загрузки с ресурса; и

- продукт для приобретения на ресурсе.

[00103] На способ наполнения базы 120 данных элементов цифрового контента внешними элементами цифрового контента (т.е. вторым элементом 124 цифрового контента и третьим элементом 126 цифрового контента) не накладывается каких-либо ограничений. Например, второй элемент 124 цифрового контента, поступающий от издателя новостей, может приниматься и сохраняться в базе 120 данных элементов цифрового контента с использованием RSS-каналов издателя новостей. В другом примере рекомендательный сервер 112 также способен выполнять функцию обхода для сбора внешних элементов цифрового контента, связанных с сетью 110 связи, и с этой целью содержит приложение обходчика (не показано). В общем случае приложение обходчика способно периодически осуществлять доступ к веб-серверам (описание приведено ниже), связанным с сетью 110 связи, для идентификации и сохранения в базе 120 данных элементов цифрового контента просмотренных внешних элементов цифрового контента.

[00104] В некоторых вариантах осуществления изобретения в базе 120 данных элементов цифрового контента хранится тег, связанный с внешними элементами цифрового контента (т.е. со вторым элементом 124 цифрового контента и третьим элементом 126 цифрового контента). Таким образом, второй элемент 124 цифрового контента связан с первым тегом 125, а третий элемент 126 цифрового контента связан со вторым тегом 127.

[00105] В некоторых вариантах осуществления изобретения первый тег 125 и второй тег 127 представляют домен верхнего уровня веб-ресурса, с которого приняты второй элемент 124 цифрового контента и третий элемент 126 цифрового контента, соответственно. Например, если второй элемент 124 цифрового контента представляет собой элемент цифрового контента, полученный обходчиком от новостного агентства, например, www.cbc.ca, то первый тег 125 связан со всеми элементами цифрового контента, принятыми с веб-ресурсов с именем домена верхнего уровня cbc.ca. В контексте настоящего описания термин «веб-ресурс» означает любой связанный с конкретным веб-адресом (таким как URL-адрес) сетевой ресурс (такой как веб-страница, веб-сайт), контент которого может быть представлен пользователю в визуальной форме с помощью электронного устройства 104 с использованием браузерного приложения (не показано).

[00106] Рекомендательный сервер 112 также связан с базой 128 данных журналов с использованием выделенной линии связи (не пронумерована). В других вариантах осуществления изобретения база 128 данных журналов может быть связана с рекомендательным сервером 112 с использованием сети 110 связи без выхода за границы настоящей технологии. Несмотря на то, что база 128 данных журналов схематично показана здесь как один элемент, предполагается, что база 128 данных журналов может быть распределенной.

[00107] База 128 данных журналов способна хранить ранее собранные данные, связанные с одним или несколькими электронными устройствами. В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения база данных журналов содержит журналы трех видов: журнал 130 поиска, журнал 132 просмотра рекомендательной системы и журнал 142 просмотра веб-страниц.

[00108] В общем случае строки поиска, которые один или несколько пользователей вводят в интерфейсе 204 поискового запроса, и данные операций поиска сохраняются в журнале 130 поиска. Очевидно, что в журнале 130 поиска также могут храниться строки поиска, введенные в приложение поисковой системы (не показано), такое как Google™ или Yandex™, и соответствующие данные операций поиска.

[00109] В журнале 132 просмотра рекомендательной системы хранятся данные истории просмотра конкретной системы одним или несколькими электронными устройствами при выполнении рекомендательного приложения 106. В качестве примеров данных истории просмотра конкретной системы, которые могут храниться в журнале 132 просмотра рекомендательной системы, среди прочего, можно привести следующие события:

- пользователь 102 «кликнул» элемент цифрового контента;

- пользователь 102 выполнил «прокрутку» элемента цифрового контента;

- пользователь 102 оставил положительный отклик («лайк») или отрицательный отклик («дизлайк») об элементе цифрового контента или о канале контента, связанном с элементом цифрового контента;

- пользователь 102 «поделился» элементом цифрового контента;

- пользователь 102 «кликнул» (или иным образом выбрал) элемент цифрового контента; и

- пользователь 102 затратил некоторое время на просмотр элемента цифрового контента.

[00110] В журнале 142 просмотра веб-страниц хранятся данные истории просмотра вебстраниц (описание приведено ниже) одним или несколькими электронными устройствами при навигации в сети Интернет.

[00111] Система также содержит веб-сервер 134, связанный с сетью 110 связи. Вебсервер 134 может (но не обязательно) быть реализован подобно рекомендательному серверу 112. В представленных вариантах осуществления настоящей технологии вебсервер 134 представляет собой один сервер. В других не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления настоящей технологии функции веб-сервера 134 могут быть распределены и реализованы с использованием нескольких серверов.

[00112] В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии веб-сервер 134 в общем случае выполняет функции хоста для первого веб-ресурса 136 и второго веб-ресурса 138.

[00113] Например, второй элемент 124 цифрового контента может быть доступен на первом веб-ресурсе 136, а третий элемент 126 цифрового контента может быть доступен на втором веб-ресурсе 138. Несмотря на то, что в представленном не имеющем ограничительного характера варианте осуществления настоящей технологии на вебсервере 134 размещается только первый веб-ресурс 136 и второй веб-ресурс 138, количество веб-ресурсов может больше или меньше двух.

[00114] Рекомендательный сервер 112 способен выполнять (или осуществлять доступ иным образом) приложение 140 веб-аналитики, такое как Yandex.Metrica™ или Google Analytics™. Способ реализации приложения 108 веб-аналитики общеизвестен и поэтому подробно не описан. Достаточно сказать, что приложение 140 веб-аналитики способно отслеживать и сохранять в журнале 142 просмотра веб-страниц данные истории просмотра, связанные с одним или несколькими электронными устройствами (не показаны), осуществляющими доступ к веб-серверу 134.

[00115] В качестве примеров данных истории просмотра, которые хранятся в журнале 142 просмотра веб-страниц можно, среди прочего, привести следующие сведения:

- URL-адреса размещенных на сервисах веб-сервера 134 (или любых других вебсерверов) веб-ресурсов, к которым осуществляет доступ приложение 140 веб-аналитики;

- время доступа к веб-ресурсам; и

- отслеживаемое поведение пользователя, например, «прокрутка», нажатие кнопок и т.п.

[00116] Способ сбора данных истории просмотра приложением 140 веб-аналитики хорошо известен и поэтому здесь не описан.

[00117] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения предполагается, что помимо или вместо наполнения журнала 142 просмотра веб-страниц данными истории просмотра, принятыми от приложения 140 веб-аналитики, данные истории просмотра принимаются непосредственно от браузерных приложений (не показаны) одного или нескольких электронных устройств.

[00118] В некоторых не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления изобретения журнал 142 просмотра веб-страниц может наполняться данными операций поиска (таких как преобразование страницы результатов поисковой системы (SERP, Search Engine Results Page)), хранящимися в журнале 130 поиска.

Приложение для выбора контента

[00119] На фиг. 3 представлена схема приложения 118 выбора контента, реализованного согласно не имеющим ограничительного характера вариантам осуществления настоящей технологии. Приложение 118 выбора контента выполняет (или осуществляет доступ иным образом) процедуру 302 ранжирования, первую процедуру 304 определения популярности, вторую процедуру 306 определения популярности и процедуру 308 повторного ранжирования.

[00120] В контексте настоящего описания термин «процедура» подразумевает подмножество компьютерных команд приложения 118 выбора контента, выполняемых процессором 116 сервера для выполнения описанных ниже функций, связанных с различными процедурами (процедурой 302 ранжирования, первой процедурой 304 определения популярности, второй процедурой 306 определения популярности и процедурой 308 повторного ранжирования). Должно быть однозначно понятно, что процедура 302 ранжирования, первая процедура 304 определения популярности, вторая процедура 306 определения популярности и процедура 308 повторного ранжирования показаны по отдельности для удобства объяснения процессов, выполняемых приложением 118 выбора контента. Предполагается, что некоторые или все процедуры из числа процедуры 302 ранжирования, первой процедуры 304 определения популярности, второй процедуры 306 определения популярности и процедуры 308 повторного ранжирования могут быть реализованы в виде одной или нескольких комбинированных процедур.

[00121] Для лучшего понимания настоящей технологии ниже последовательно описаны функции и обрабатываемые или сохраняемые данные и/или информация процедуры 302 ранжирования, первой процедуры 304 определения популярности, второй процедуры 306 определения популярности и процедуры 308 повторного ранжирования.

Процедура ранжирования

[00122] Процедура 302 ранжирования способна принимать пакет 310 данных от электронного устройства 104. Пакет 310 данных содержит запрос электронного устройства 104 на рекомендацию 214 цифрового контента. Передача пакета 310 данных от электронного устройства 104 в процедуру 302 ранжирования, на которую не накладывается каких-либо ограничений, может, например, выполняться в ответ на обращение пользователя 102 к рекомендательному приложению 106.

[00123] На фиг. 4 представлена схема действий, выполняемых процедурой 302 ранжирования в ответ на прием пакета 310 данных.

[00124] После приема пакета 310 данных процедура 302 ранжирования способна определить связанный с пользователем 102 профиль 402 интересов пользователя, который, например, может представлять собой набор векторов, представляющих интересы пользователя.

[00125] На способ определения профиля 402 интересов пользователя не накладывается каких-либо ограничений. Например, пакет 310 данных может содержать уникальный идентификатор, связанный с электронным устройством 104 или с пользователем 102, благодаря которому рекомендательный сервер 112 может извлечь связанные с этим уникальным идентификатором взаимодействия пользователя 102, ранее выполненные пользователем 102 в рекомендательном приложении 106 в отношении ранее представленных элементов цифрового контента.

[00126] В качестве примеров взаимодействий, которые могут быть использованы для определения профиля 402 интересов пользователя, можно привести предпочтения пользователя, ранее введенные пользователем 102, данные операций поиска, хранящиеся в журнале 130 поиска, данные истории просмотра, относящиеся к системе и хранящиеся в журнале 132 просмотра рекомендательной системы, и т.п.

[00127] Также предполагается, что пакет 310 данных может содержать указание на местоположение электронного устройства 104 (выраженное в виде географических координат, IP-адреса и т.п.), которое может быть использовано при определении профиля 402 интересов пользователя.

[00128] Таким образом, на основе этой информации извлекается профиль 402 интересов пользователя и выбирается один или несколько элементов-кандидатов цифрового контента, которые могут представлять интерес для пользователя 102. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии профиль 402 интересов пользователя может формироваться в реальном времени. Пример формирования профиля 402 интересов пользователя описан в патенте US 9740782 «Method for estimating user interests)) (выдан 22 августа 2017 г.), содержание которого полностью включено в настоящий документ посредством ссылки.

[00129] Определив профиль 402 интересов пользователя, процедура 302 ранжирования способна осуществлять доступ к базе 120 данных элементов цифрового контента, содержащей множество 404 элементов-кандидатов цифрового контента. Процедура 302 ранжирования способна выполнять алгоритм 320 ранжирования (см. фиг. 3), обученный ранжировать множество 404 элементов-кандидатов цифрового контента в порядке релевантности для пользователя 102 на основе профиля 402 интересов пользователя.

[00130] На способ ранжирования множества 404 элементов-кандидатов цифрового контента алгоритмом 320 ранжирования не накладывается каких-либо ограничений. Он может быть определен на основе набора признаков элемента цифрового контента, связанного с каждым из элементов-кандидатов цифрового контента, и профиля 402 интересов пользователя.

[00131] Излишне говорить, что предполагается, что алгоритм 320 ранжирования может ранжировать множество 404 элементов-кандидатов цифрового контента до приема пакета 310 данных, основываясь на уникальном идентификаторе, связанном с электронным устройством 104 или с пользователем 102.

[00132] Согласно настоящей технологии, набор признаков элемента цифрового контента может содержать присущие элементу цифрового контента характеристики, связанные с элементами цифрового контента. В качестве примеров присущих контенту признаков можно привести автора элемента цифрового контента, размер документа в словах или символах, категорию/тему контента, количество предыдущих отображений в рекомендательном интерфейсе 108, коэффициент «кликов» и т.п.

[00133] На способ определения рейтинговой оценки не накладывается каких-либо ограничений. Эта оценка, например, может представлять собой прогноз релевантности элемента-кандидата цифрового контента для пользователя 102.

[00134] Назначив рейтинговую оценку каждому элементу из множества 404 элементов-кандидатов цифрового контента, процедура 302 ранжирования способна сформировать ранжированный список 406, содержащий каждый элемент из множества элементов-кандидатов цифрового контента, ранжированный на основе его соответствующей рейтинговой оценки.

[00135] Как показано на чертеже, алгоритмом 320 ранжирования первому элементу 122 цифрового контента назначена рейтинговая оценка 99 (из диапазона от 1 до 100), второму элементу 124 цифрового контента назначена рейтинговая оценка 95, третьему элементу 126 цифрового контента назначена рейтинговая оценка 92. Таким образом, первому элементу 122 цифрового контента присвоен самый высокий ранг, за ним следуют второй элемент 124 цифрового контента и третий элемент 126 цифрового контента. Исключительно для лучшего понимания показаны только первый элемент 122 цифрового контента, второй элемент 124 цифрового контента и третий элемент 126 цифрового контента, которым назначены соответствующие рейтинговые оценки. Должно быть понятно, что соответствующие рейтинговые оценки назначаются более чем трем элементам цифрового контента.

Первая процедура определения популярности

[00136] После формирования ранжированного списка 406 процедура 302 ранжирования способна передать пакет 312 данных первой процедуре 304 определения популярности (см. фиг. 3). Пакет 312 данных содержит ранжированный список 406.

[00137] Первая процедура 304 определения популярности способна осуществить доступ к ранжированному списку 406 и выбрать подмножество элементов-кандидатов цифрового контента путем применения заранее заданного параметра включения, указывающего допустимое количество элементов цифрового контента, включаемых в состав рекомендации 214 цифрового контента.

[00138] На способ определения заранее заданного параметра включения не накладывается каких-либо ограничений. Например, процедура 302 ранжирования может включить в состав рекомендации три ранжированных элемента цифрового контента с наибольшим рангом. Излишне говорить, что заранее заданный параметр включения может задавать включение в состав рекомендации больше или меньше трех ранжированных элементов цифрового контента с наибольшим рангом.

[00139] Элементы цифрового контента, выбранные с использованием параметра включения, образуют набор 408 рекомендаций элементов-кандидатов цифрового контента (см. фиг. 4). Очевидно, что заранее заданный параметр включения может применяться процедурой 302 ранжирования перед передачей пакета 312 данных, содержащего набор 408 рекомендаций элементов-кандидатов цифрового контента.

[00140] Первая процедура 304 определения популярности дополнительно способна определить, является ли любой элемент-кандидат цифрового контента, включенный в состав набора 408 рекомендаций элементов-кандидатов цифрового контента, внешним элементом цифрового контента.

[00141] Таким образом, первая процедура 304 определения популярности способна определить, связан ли с тегом (таким как первый тег 125 и второй тег 127) любой элемент цифрового контента, включенный в состав набора 408 рекомендаций элементов-кандидатов цифрового контента.

[00142] На представленном чертеже второй элемент 124 цифрового контента связан с первым тегом 125, а третий элемент 126 цифрового контента связан со вторым тегом 127.

[00143] Определив, что в состав набора 408 рекомендаций элементов-кандидатов цифрового контента включены внешние элементы цифрового контента (т.е. второй элемент 124 цифрового контента и третий элемент 126 цифрового контента), первая процедура 304 определения популярности способна определить оценку популярности в системе для второго элемента 124 цифрового контента и третьего элемента 126 цифрового контента. Например, оценка популярности в системе может представлять собой степень популярности внешнего элемента цифрового контента в рекомендательном приложении 106.

[00144] Ниже со ссылками на фиг. 5 описан способ определения оценки популярности в системе для второго элемента 124 цифрового контента. Оценка популярности в системе для третьего элемента 126 цифрового контента может быть определена аналогичным образом.

[00145] Сначала первая процедура 304 определения популярности способна осуществить доступ к базе 120 данных элементов цифрового контента, чтобы определить подмножество 502 из множества 404 элементов-кандидатов цифрового контента, связанное с первым тегом 125. Иными словами, первая процедура 304 определения популярности способна определить один или несколько элементов-кандидатов цифрового контента, полученных из того же внешнего источника, что и второй элемент 124 цифрового контента. В представленном здесь конкретном примере первая процедура 304 определения популярности определяет все элементы цифрового контента, поступившие из одного домена верхнего уровня.

[00146] Затем первая процедура 304 определения популярности способна осуществить доступ к журналу 132 просмотра рекомендательной системы и к журналу 130 поиска базы 128 данных журналов, чтобы определить количество связанных с подмножеством 502 взаимодействий одного или нескольких электронных устройств в течение некоторого периода времени. Например, первая процедура 304 определения популярности может быть способной определить количество связанных с подмножеством 502 «кликов» в течение последних трех суток. Излишне говорить, что предполагается, что этот период времени может быть больше или меньше трех суток.

[00147] Затем первая процедура 304 определения популярности способна определить общее количество «кликов» одного или нескольких электронных устройств в течение того же периода времени для всех элементов цифрового контента из множества 404 элементов-кандидатов цифрового контента.

[00148] Таким образом, путем определения общего количества пользовательских «кликов», связанных со множеством 404 элементов-кандидатов цифрового контента, и количества пользовательских «кликов», связанных с подмножеством 502, первая процедура 304 определения популярности способна рассчитать оценку популярности в системе в виде доли трафика в рекомендательном приложении 106 элементов цифрового контента, полученных из того же внешнего источника, что и второй элемент 124 цифрового контента.

[00149] Например, если предположить, что с подмножеством 502 связано 100 «кликов», а общее количество «кликов», связанных со множеством 404 элементов-кандидатов цифрового контента, равно 10 000, то оценка популярности в системе соответствует значению 0,01.

[00150] Несмотря на то, что в представленном выше примере оценка популярности в системе представляет собой отношение трафика (т.е. количества «кликов») подмножества 502 и множества 404 элементов-кандидатов цифрового контента, очевидно, что объем изобретения этим не ограничивается.

[00151] С учетом того, что в журнале 132 просмотра рекомендательной системы и в журнале 130 поиска хранится другая информация о взаимодействиях пользователя (например, о том, что пользователь поставил «лайк» или «дизлайк», «поделился» элементом цифрового контента и т.п.), предполагается, что оценка популярности в системе определяется путем сравнения другой информации о взаимодействиях пользователя (в дополнение или вместо количества «кликов»), связанной с подмножеством 502 и множеством 404 элементов-кандидатов цифрового контента. Предполагается, что каждый отдельный вид взаимодействий пользователя (такой как «клики», «лайки», «дизлайки») связан с весовым коэффициентом, если множество взаимодействий пользователя используется для определения оценки популярности в системе.

Вторая процедура определения популярности

[00152] После определения соответствующей оценки популярности в системе для второго элемента 124 цифрового контента и третьего элемента 126 цифрового контента первая процедура 304 определения популярности способна передать пакет 314 данных во вторую процедуру 306 определения популярности. Пакет 314 данных содержит включенные в состав набора 408 рекомендаций элементов-кандидатов цифрового контента внешние элементы цифрового контента (т.е. второй элемент 124 цифрового контента и третий элемент 126 цифрового контента), а также их соответствующие оценки популярности в системе.

[00153] После приема второго элемента 124 цифрового контента и третьего элемента 126 цифрового контента вторая процедура 306 определения популярности способна определить соответствующее значение веб-популярности для второго элемента 124 цифрового контента и третьего элемента 126 цифрового контента.

[00154] Например, значение веб-популярности представляет собой степень популярности соответствующего внешнего элемента цифрового контента в сети 110 связи. Иными словами, значение веб-популярности представляет собой степень популярности соответствующих внешних элементов цифрового контента за пределами рекомендательного приложения 106.

[00155] Ниже со ссылками на фиг.6 описан способ определения значения веб-популярности для второго элемента 124 цифрового контента. Значение веб-популярности для третьего элемента 126 цифрового контента может быть определено аналогичным образом.

[00156] Вторая процедура 306 определения популярности способна извлечь URL-адрес 602, связанный со вторым элементом 124 цифрового контента, и определить доменное имя 604, связанное со вторым элементом 124 цифрового контента. В представленном примере указан URL-адрес 602 http://vvww.cbc.ca/news/... с доменным именем 604 www.cbc.ca. Иными словами, доменное имя 604 может соответствовать домену верхнего уровня, связанному с URL-адресом второго элемента 124 цифрового контента.

[00157] Определив доменное имя 604, вторая процедура 306 определения популярности способна осуществить доступ к базе 128 данных журналов и, в частности, к журналу 142 просмотра веб-страниц и к журналу 130 поиска.

[00158] Как упоминалось выше, в журнале 142 просмотра веб-страниц хранятся данные истории просмотра, принятые приложением 140 веб-аналитики и/или одним или несколькими электронными устройствами, включая электронное устройство 104. Кроме того, в журнале 130 поиска хранится информация, представляющая последние поиски и, в частности, список URL-адресов, по которым осуществляло доступ браузерное приложение (или приложения) одного или нескольких электронных устройств (не показаны). Таким образом, на основе информации, содержащейся в журнале 142 просмотра веб-страниц и в журнале 130 поиска, вторая процедура 306 определения популярности способна сформировать список 606 веб-ресурсов, к которым ранее в течение заранее заданного периода времени осуществляло доступ одно или несколько электронных устройств. На способ определения заранее заданного периода времени не накладывается каких-либо ограничений, например, он может соответствовать трем суткам. Излишне говорить, что предполагается, что этот период времени может быть больше или меньше трех суток.

[00159] Как показано на чертеже, список 606 содержит список URL-адресов, к которым ранее обращались электронные устройства (включая электронное устройство 104), и количество соответствующих обращений в течение заранее заданного периода времени.

[00160] В некоторых вариантах осуществления изобретения список 606 дополнительно содержит сведения о контролируемом поведении пользователей (таком, как «прокрутка», переход по ссылкам и т.п.), связанные с каждым URL-адресом.

[00161] Далее вторая процедура 306 определения популярности способна осуществить доступ к списку 606 и определить множество 610 веб-ресурсов, к которым осуществляло доступ одно или несколько электронных устройств.

[00162] Вторая процедура 306 определения популярности дополнительно способна определить подмножество 608 из множества 610 веб-ресурсов. Подмножество 608 содержит один или несколько веб-ресурсов, содержащих доменное имя 604 (т.е. www.cbc.ca) в соответствующем URL-адресе или, иными словами, полученных из домена, связанного с доменным именем 604.

[00163] Затем вторая процедура 306 определения популярности способна определить (а) общее количество взаимодействий множества электронных устройств со множеством 610 веб-ресурсов и (б) количество взаимодействий множества электронных устройств с подмножеством 608.

[00164] Например, вторая процедура 306 определения популярности способна определить количество обращений, связанных со множеством 610 веб-ресурсов, и количество обращений множества электронных устройств к подмножеству 608.

[00165] Таким образом, путем определения общего количества обращений, связанных со множеством 610 веб-ресурсов, и количества обращений, связанных с этим подмножеством, вторая процедура 306 определения популярности способна рассчитать значение веб-популярности в виде доли трафика, связанного с доменным именем 604 за пределами рекомендательного приложения 106.

[00166] Например, если предположить, что с подмножеством 608 связано 150 обращений, а общее количество обращений к множеству 610 веб-ресурсов равно 100000, то значение веб-популярности соответствует значению 0,0015.

[00167] Несмотря на то, что в представленном выше примере значение веб-популярности представляет собой отношение трафика (т.е. количества обращений) подмножества 608 и множества 610 веб-ресурсов, очевидно, что объем изобретения этим не ограничивается.

[00168] С учетом того, что в журнале 142 просмотра веб-страниц хранится информация о контролируемом поведении пользователей (таком как «прокрутка», переход по ссылкам и т.п.), предполагается, что значение веб-популярности определяется путем сравнения взаимодействий других видов (в дополнение или вместо количества обращений), таких как контролируемое поведение пользователей, связанное с подмножеством 608 и множеством 610 веб-ресурсов. Предполагается, что каждый отдельный вид взаимодействий пользователя (такой как «клики», прокрутка и т.п.) связан с весовым коэффициентом, когда множество взаимодействий пользователя используется для определения значения веб-популярности.

Процедура повторного ранжирования

[00169] После определения значения веб-популярности для второго элемента 124 цифрового контента и третьего элемента 126 цифрового контента вторая процедура 306 определения популярности способна передать пакет 316 данных процедуре 308 повторного ранжирования. Пакет 316 данных содержит (а) оценки популярности в системе (определенные первой процедурой 304 определения популярности) и (б) значения веб-популярности для второго элемента 124 цифрового контента и третьего элемента 126 цифрового контента (см. фиг. 3).

[00170] Как упоминалось выше, при разработке настоящей технологии разработчики установили, что в отличие от собственных элементов цифрового контента (таких как первый элемент 122 цифрового контента), которые поступают из заслуживающего доверия источника (т.е. из собственного канала контента) и могут контролироваться с использованием известных подходов, внешние элементы цифрового контента (такие как второй элемент 124 цифрового контента и третий элемент 126 цифрового контента) в некоторых случаях могут быть созданы с целью получения большего количества «кликов» (известны как кликбейты), например, за счет скандальных заголовков для привлечения внимания пользователя. В общем случае элементы цифрового контента таких видов не только негативно влияют на восприятие пользователя, но и затрудняют надлежащее оценивание их релевантности для пользователя 102 процедурой 302 ранжирования, особенно когда рейтинговая оценка определяется (алгоритмом 320 ранжирования) на основе, среди прочего, коэффициента «кликов» внешнего элемента цифрового контента.

[00171] Разработчики разработали не имеющие ограничительного характера варианты осуществления настоящей технологии, исходя из предположения, что путем анализа оценки популярности в системе и значения веб-популярности внешнего элемента цифрового контента можно спрогнозировать вероятность того, что этот внешний элемент цифрового контента потенциально неправильно ранжирован алгоритмом ранжирования как релевантный, фактически являясь нерелевантным (т.е. представляет собой кликбейт) для пользователя 102, и в результате удалить этот внешний элемент цифрового контента из набора 408 рекомендаций элементов-кандидатов цифрового контента.

[00172] Таким образом, не имеющие ограничительного характера варианты осуществления настоящей технологии разработаны, исходя из предположения, что если популярность внешнего элемента цифрового контента в сети Интернет близка к популярности в рекомендательном приложении 106 (т.е. если популярность «совпадает»), то этот внешний элемент цифрового контента, скорее всего, не является кликбейтом и набор 408 рекомендаций элементов-кандидатов цифрового контента не требует корректировки.

[00173] В случае несовпадения оценки популярности в системе и значения веб-популярности, когда популярность в сети Интернет меньше популярности в рекомендательном приложении 106, внешний элемент цифрового контента рассматривается как кликбейт и набор 408 рекомендаций элементов-кандидатов цифрового контента корректируется. Если популярность внешнего элемента цифрового контента в сети Интернет превышает популярность в рекомендательном приложении 106, то внешний элемент цифрового контента не рассматривается как кликбейт и набор 408 рекомендаций элементов-кандидатов цифрового контента не корректируется.

[00174] Для корректировки набора 408 рекомендаций элементов-кандидатов цифрового контента процедура 308 повторного ранжирования рассчитывает коэффициент корректировки популярности (описано ниже) на основе оценки популярности в системе и значения веб-популярности, связанных с внешним элементом цифрового контента (т.е. со вторым элементом 124 цифрового контента и третьим элементом 126 цифрового контента).

[00175] На фиг. 7 представлен график 706 сигмоидальной функции, иллюстрирующий взаимосвязь между отношением 704 значения веб-популярности к оценке популярности в системе для внешнего элемента цифрового контента (по оси X) и значением 702 вероятности (по оси Y), указывающим вероятность того, что оценка популярности внешнего элемента цифрового контента в системе совпадает с соответствующим значением веб-популярности.

[00176] График 706 сформирован с использованием формулы:

где S(x) - значение 702 вероятности, base (базис) - наименьшее возможное значение вероятности, power (показатель) - крутизна кривой, ratio (отношение) - отношение значения веб-популярности к оценке популярности в системе.

[00177] Затем процедура 308 повторного ранжирования способна с использованием формулы (1) рассчитать соответствующие значения вероятности для второго элемента 124 цифрового контента и третьего 126 элемента цифрового контента на основе их соответствующих значений веб-популярности и оценок популярности в системе.

[00178] В представленном примере значение вероятности, связанное со вторым элементом 124 цифрового контента, схематически показано первой точкой 708. Значение вероятности, связанное с третьим элементом 126 цифрового контента, схематически показано второй точкой 710.

[00179] Процедура 308 повторного ранжирования дополнительно способна определить, превышают ли значения вероятности (обозначенные первой точкой 708 и второй точкой 710) пороговое значение 712. Пороговое значение 712 указывает на то, является внешний элемент цифрового контента потенциальным кликбейтом или нет. Иными словами, если внешний элемент цифрового контента отображается выше порогового значения 712, то его значение веб-популярности и оценка популярности в системе совпадают и наоборот. Определение порогового значения 712 может осуществляться любым способом без каких-либо ограничений, например, эмпирически.

[00180] Процедура 308 повторного ранжирования дополнительно способна определить коэффициент корректировки популярности для внешнего элемента цифрового контента в зависимости от того, превышает ли его значение вероятности пороговое значение 712. На способ реализации коэффициента корректировки популярности не накладывается каких-либо ограничений, он может, например, представлять собой бинарный коэффициент.

[00181] Как показано на графике 706, первая точка 708 (связанная со вторым элементом 124 цифрового контента) расположена выше порогового значения 712, а вторая точка 710 (связанная с третьим элементом 126 цифрового контента) расположена ниже порогового значения 712. Соответственно, процедура 308 повторного ранжирования способна назначить бинарный коэффициент 1 для второго элемента 124 цифрового контента в качестве коэффициента корректировки популярности и бинарный коэффициент 0 для третьего элемента 126 цифрового контента в качестве коэффициента корректировки популярности.

[00182] Несмотря на то, что коэффициент корректировки популярности описан выше как бинарный коэффициент, объем изобретения этим не ограничивается. Этот коэффициент может быть реализован, например, в виде масштабного коэффициента (в частности, от 0 до 100). Например, процедура 308 повторного ранжирования может быть способной назначить первый масштабный коэффициент 100 для второго элемента 124 цифрового контента в качестве коэффициента корректировки популярности, поскольку первая точка 708 расположена выше порогового значения 712. Второй масштабный коэффициент может быть назначен для третьего элемента 126 цифрового контента в качестве коэффициента корректировки популярности. Второй масштабный коэффициент может быть определен эмпирически в зависимости от расстояния между второй точкой 710 и пороговым значением 712.

[00183] Несмотря на то, что для определения коэффициента корректировки популярности используется сигмоидальная функция, объем изобретения этим не ограничивается. Для определения коэффициента корректировки популярности могут использоваться другие функции, например, линейная функция.

[00184] Ниже со ссылками на фиг. 8 описано формирование рекомендации 214 цифрового контента.

[00185] Процедура 308 повторного ранжирования способна осуществить доступ к набору 408 рекомендаций элементов-кандидатов цифрового контента. Как описано выше, набор 408 рекомендаций элементов-кандидатов цифрового контента содержит три элемента цифрового контента с наибольшим рангом из ранжированного списка 406 (как определено процедурой 302 ранжирования). Ранжированный список 406 (но не набор 408 рекомендаций элементов-кандидатов цифрового контента) также содержит четвертый элемент 802 цифрового контента, связанный с четвертой по величине рейтинговой оценкой.

[00186] Процедура 308 повторного ранжирования способна скорректировать рейтинговые оценки, связанные с внешними элементами цифрового контента (т.е. со вторым элементом 124 цифрового контента и с третьим элементом 126 цифрового контента), включенными в состав набора 408 рекомендаций элементов-кандидатов цифрового контента, основываясь на ранее определенных коэффициентах корректировки популярности.

[00187] На способ корректировки рейтинговых оценок внешних элементов цифрового контента не накладывается каких-либо ограничений. Например, с учетом того, что коэффициент корректировки популярности реализован в виде бинарного значения, процедура 308 повторного ранжирования может перемножить коэффициенты корректировки популярности с соответствующими рейтинговыми оценками.

[00188] Таким образом, если коэффициент корректировки популярности второго элемента 124 цифрового контента равен 1, то соответствующая рейтинговая оценка не изменяется. С другой стороны, если коэффициент корректировки популярности третьего элемента 126 цифрового контента равен 0, то соответствующая рейтинговая оценка после корректировки изменяется на 0.

[00189] Путем корректировки рейтинговых оценок внешних элементов цифрового контента, включенных в состав набора 408 рекомендаций элементов-кандидатов цифрового контента, процедура 308 повторного ранжирования формирует скорректированный ранжированный список 804.

[00190] Следует отметить, что третий элемент 126 цифрового контента находится внизу скорректированного ранжированного списка 804, а четвертый элемент-кандидат 802 цифрового контента занимает третье место в списке.

[00191] Подобно первой процедуре 304 определения популярности процедура 308 повторного ранжирования способна применить заранее заданный параметр включения для выбора трех элементов цифрового контента с наивысшим рангом в скорректированном ранжированном списке 804 (содержащем первый элемент 122 цифрового контента, второй элемент 124 цифрового контента и четвертый элемент 802 цифрового контента) в качестве рекомендации 214 цифрового контента.

[00192] Очевидно, что процедура 308 повторного ранжирования может быть способной определить, является ли четвертый элемент 802 цифрового контента внешним элементом цифрового контента, и, если да, то определить его коэффициент корректировки популярности для корректировки его рейтинговой оценки.

[00193] Сформировав рекомендацию 214 цифрового контента, процедура 308 повторного ранжирования способна передать пакет 318 данных электронному устройству 104. Пакет 318 данных содержит рекомендацию 214 цифрового контента для отображения электронным устройством 104.

[00194] В различных не имеющих ограничительного характера вариантах осуществления настоящей технологии возможно формирование рекомендации 214 цифрового контента, которая может содержать больше релевантных элементов цифрового контента для пользователя с целью лучшего удовлетворения пользователя.

[00195] Описанные выше архитектура и примеры позволяют выполнять реализуемый компьютером способ формирования рекомендации 214 цифрового контента. На фиг. 9 представлена блок-схема способа 900 формирования рекомендации 214 цифрового контента, выполняемого согласно вариантам осуществления настоящей технологии, не имеющим ограничительного характера. Способ 900 может выполняться рекомендательным сервером 112.

[00196] Шаг 902: прием от электронного устройства по сети связи запроса на рекомендацию цифрового контента.

[00197] Способ 900 начинается с шага 902, на котором процедура 302 ранжирования получает от электронного устройства 104 пакет 310 данных, содержащий запрос на рекомендацию 214 цифрового контента. Передача пакета 310 данных электронным устройством 104, на которую не накладывается каких-либо ограничений, может, например, выполняться в ответ на обращение пользователя 102 к рекомендательному приложению 106.

[00198] Шаг 904: формирование в ответ на этот запрос набора элементов-кандидатов цифрового контента путем ранжирования алгоритмом ранжирования по меньшей мере части из всех элементов цифрового контента, доступных в рекомендательной системе, при этом набор элементов-кандидатов цифрового контента содержит по меньшей мере первый элемент цифрового контента, связанный с первой рейтинговой оценкой, назначенной алгоритмом ранжирования, и второй элемент цифрового контента, связанный со второй рейтинговой оценкой, назначенной алгоритмом ранжирования, а первая рейтинговая оценка и вторая рейтинговая оценка указывают релевантность первого элемента цифрового контента и второго элемента цифрового контента для пользователя электронного устройства.

[00199] На шаге 904 процедура 302 ранжирования осуществляет доступ к базе 120 данных элементов цифрового контента. Процедура 302 ранжирования способна выполнить алгоритм 320 ранжирования, обученный ранжировать множество 404 элементов-кандидатов цифрового контента на основе профиля 402 интересов пользователя и набора признаков элемента цифрового контента, связанного с каждым элементом-кандидатом, чтобы сформировать ранжированный список 406. Очевидно, что алгоритм 320 ранжирования может ранжировать только часть множества 404 элементов-кандидатов цифрового контента.

[00200] При формировании ранжированного списка 406 алгоритм 320 ранжирования назначает рейтинговую оценку для каждого элемента цифрового контента. [00201] Ранжированный список 406 содержит второй элемент 124 цифрового контента и третий элемент 126 цифрового контента, связанные с соответствующей рейтинговой оценкой (см. фиг. 4).

[00202] Шаг 906: если первый элемент цифрового контента доступен и в рекомендательной системе, и на сетевом ресурсе, доступном через сеть связи, способ включает в себя: определение оценки популярности в системе, указывающей популярность первого элемента цифрового контента в рекомендательной системе; и определение значения веб-популярности, указывающего популярность первого элемента цифрового контента на сетевом ресурсе.

[00203] На шаге 906 процедура 302 ранжирования передает первой процедуре 304 определения популярности пакет 312 данных, содержащий ранжированный список 406.

[00204] В некоторых вариантах осуществления изобретения первая процедура 304 определения популярности способна применить параметр включения, чтобы выбрать n элементов цифрового контента с наибольшим рангом из ранжированного списка 406.

[00205] С учетом того, что второй элемент 124 цифрового контента представляет собой внешний элемент цифрового контента и связан с первым тегом 125, первая процедура 304 определения популярности способна определить во множестве 404 элементов-кандидатов цифрового контента подмножество 502 элементов цифрового контента, которые также связаны с первым тегом 125.

[00206] Первая процедура 304 определения популярности также способна рассчитать оценку популярности в системе для второго элемента 124 цифрового контента на основе

(а) количества «кликов» (или других взаимодействий), связанных с подмножеством 502, и

(б) общего количества «кликов» (или других взаимодействий), связанных со множеством 404 элементов-кандидатов цифрового контента, в течение некоторого периода времени.

[00207] Определив оценку популярности в системе, первая процедура 304 определения популярности способна передать второй процедуре 306 определения популярности пакет 314 данных, который содержит, среди прочего, второй элемент 124 цифрового контента.

[00208] Вторая процедура 306 определения популярности способна проанализировать URL-адрес 602 (см. фиг. 6), связанный со вторым элементом 124 цифрового контента, и извлечь доменное имя 604.

[00209] Определив доменное имя 604, вторая процедура 306 определения популярности способна осуществить доступ к базе 128 данных журналов и, в частности, к журналу 142 просмотра веб-страниц и к журналу 130 поиска.

[00210] Как упоминалось выше, журнал 142 просмотра веб-страниц наполнен данными истории просмотра, принятыми приложением 140 веб-аналитики и/или одним или несколькими электронными устройствами. Кроме того, журнал 130 поиска содержит данные операций поиска, содержащие список URL-адресов, к которым обращалось браузерное приложение одного или нескольких электронных устройств (не показаны). Таким образом, на основе информации, содержащейся в журнале 142 просмотра вебстраниц и в журнале 130 поиска, вторая процедура 306 определения популярности способна сформировать список 606, содержащий веб-ресурсы, к которым ранее обращалось одно или несколько электронных устройств.

[00211] Вторая процедура 306 определения популярности дополнительно способна определить подмножество 608 из множества 610 веб-ресурсов. Подмножество 608 содержит один или несколько веб-ресурсов, содержащих доменное имя 604 (т.е. www.cbc.ca) в соответствующем URL-адресе.

[00212] Вторая процедура 306 определения популярности способна рассчитать значение веб-популярности второго элемента 124 цифрового контента на основе (а) количества обращений (или других взаимодействий), связанных с подмножеством 608, и (б) общего количества обращений (или других взаимодействий), связанных со множеством 610 веб-ресурсов, в течение указанного выше периода времени.

[00213] Шаг 908: определение коэффициента корректировки популярности для первого элемента цифрового контента на основе оценки популярности в системе и значения веб-популярности, связанных с первым элементом цифрового контента.

[00214] На шаге 908 вторая процедура 306 определения популярности способна передать процедуре 308 повторного ранжирования пакет 316 данных, содержащий оценку популярности в системе и значение веб-популярности второго элемента 124 цифрового контента.

[00215] Процедура 308 повторного ранжирования способна отобразить отношение значения веб-популярности к оценке популярности в системе второго элемента 124 цифрового контента на графике 706 для определения значения 702 вероятности, связанного со вторым элементом 124 цифрового контента.

[00216] Если значение 702 вероятности превышает заранее заданное пороговое значение 712, процедура 308 повторного ранжирования назначает второму элементу 124 цифрового контента первый коэффициент корректировки популярности (такой как 1). Если значение 702 вероятности меньше заранее заданного порогового значения 712, процедура 308 повторного ранжирования назначает второму элементу 124 цифрового контента второй коэффициент корректировки популярности (такой как 0).

[00217] Шаг 910: формирование скорректированного набора ранжированных элементов-кандидатов контента путем корректировки первой рейтинговой оценки первого элемента цифрового контента, по меньшей мере частично, на основе коэффициента корректировки популярности.

[00218] На шаге 910 процедура 308 повторного ранжирования способна осуществить доступ к ранжированному списку 406 и скорректировать рейтинговую оценку второго элемента 124 цифрового контента.

[00219] С учетом того, что коэффициент корректировки популярности реализован в виде бинарного коэффициента, процедура 308 повторного ранжирования способна умножить ранее определенный коэффициент корректировки популярности второго элемента 124 цифрового контента на рейтинговую оценку второго элемента 124 цифрового контента, чтобы получить скорректированную рейтинговую оценку второго элемента 124 цифрового контента. Иными словами, скорректированная рейтинговая оценка второго элемента 124 цифрового контента может быть равна его первоначальной рейтинговой оценке или нулю, в зависимости от ранее назначенного коэффициента корректировки популярности.

[00220] На основе скорректированной рейтинговой оценки второго элемента 124 цифрового контента процедура 308 повторного ранжирования способна сформировать скорректированный ранжированный список 804.

[00221] Шаг 912: передача сервером скорректированного набора элементов-кандидатов цифрового контента в электронное устройство для отображения на нем.

[00222] На шаге 912 процедура 308 повторного ранжирования способна применить к скорректированному ранжированному списку 804 заранее заданный параметр включения, указывающий допустимое количество элементов цифрового контента с наибольшими рангами, которые должны быть включены в состав рекомендации 214 цифрового контента для отображения.

[00223] Рекомендательный сервер 112 способен передать пакет 318 данных электронному устройству 104. Пакет 318 данных содержит рекомендацию 214 цифрового контента.

[00224] Специалистам в данной области техники должно быть очевидно, что по меньшей некоторые варианты осуществления настоящей технологии преследуют цель расширения арсенала технических решений определенной технической проблемы, присущей традиционным системам рекомендации элементов цифрового контента - проблемы выбора и предоставления для отображения элементов цифрового контента, релевантных для пользователей.

[00225] Очевидно, что не все упомянутые в данном описании технические эффекты должны присутствовать в каждом варианте осуществления настоящей технологии. Например, возможны варианты осуществления настоящей технологии, когда пользователь не получает некоторые из этих технических эффектов, или другие варианты реализации, когда пользователь получает другие технические эффекты либо технический эффект отсутствует.

[00226] Для специалиста в данной области могут быть очевидными изменения и усовершенствования описанных выше вариантов осуществления настоящей технологии. Предшествующее описание приведено лишь в качестве примера, но не для ограничения объема изобретения. Объем охраны настоящей технологии определяется исключительно объемом приложенной формулы изобретения.

[00227] Несмотря на то, что описанные выше варианты реализации приведены со ссылкой на конкретные шаги, выполняемые в определенном порядке, должно быть понятно, что эти шаги могут быть объединены, разделены или их порядок может быть изменен без отклонения от существа настоящей технологии. Соответственно, порядок и группировка шагов не носят ограничительного характера для настоящей технологии.

1. Компьютерный способ формирования рекомендаций цифрового контента для отображения на электронном устройстве, связанном с пользователем, выполняемый соединенным с электронным устройством через сеть связи сервером рекомендательной системы, выполняющей алгоритм ранжирования, и включающий в себя:

- прием от электронного устройства по сети связи запроса на рекомендацию цифрового контента;

- формирование в ответ на этот запрос набора элементов-кандидатов цифрового контента путем ранжирования алгоритмом ранжирования по меньшей мере части из всех элементов цифрового контента, доступных в рекомендательной системе, при этом набор элементов-кандидатов цифрового контента содержит по меньшей мере первый элемент цифрового контента, связанный с первой рейтинговой оценкой, назначенной алгоритмом ранжирования, и второй элемент цифрового контента, связанный со второй рейтинговой оценкой, назначенной алгоритмом ранжирования, а первая рейтинговая оценка и вторая рейтинговая оценка указывают релевантность первого элемента цифрового контента и второго элемента цифрового контента для пользователя электронного устройства; при этом если первый элемент цифрового контента доступен и в рекомендательной системе, и на сетевом ресурсе, доступном через сеть связи, способ включает в себя:

- определение оценки популярности в системе, указывающей популярность первого элемента цифрового контента в рекомендательной системе;

- определение значения веб-популярности, указывающего популярность первого элемента цифрового контента на сетевом ресурсе;

- определение коэффициента корректировки популярности для первого элемента цифрового контента на основе оценки популярности в системе и значения веб-популярности, связанных с первым элементом цифрового контента;

- формирование скорректированного набора ранжированных элементов-кандидатов контента путем корректировки первой рейтинговой оценки первого элемента цифрового контента, по меньшей мере частично, на основе коэффициента корректировки популярности; и

- передачу сервером скорректированного набора элементов-кандидатов цифрового контента в электронное устройство для отображения на нем.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что первый элемент цифрового контента получен из первого источника, а второй элемент цифрового контента получен из второго источника.

3. Способ по п. 2, отличающийся тем, что рекомендательная система содержит множество элементов цифрового контента, а определение оценки популярности в системе включает в себя:

- определение для множества элементов цифрового контента общего количества «кликов», выполненных множеством электронных устройств в течение некоторого периода времени;

- определение подмножества из множества элементов цифрового контента, полученных из первого источника;

- определение количества «кликов», связанных с этим подмножеством из множества элементов цифрового контента в течение этого периода времени;

- деление этого количества «кликов» на общее количество «кликов».

4. Способ по п. 3, отличающийся тем, что сеть связи соединена со множеством сетевых ресурсов, доступных множеству электронных устройств, а определение значения веб-популярности включает в себя:

- определение для множества сетевых ресурсов общего количества обращений к нему множества электронных устройств в течение указанного периода времени;

- извлечение доменного имени, связанного с URL-адресом первого элемента цифрового контента;

- определение подмножества из множества сетевых ресурсов, имеющих URL-адрес, содержащий это доменное имя;

- определение количества обращений множества электронных устройств к подмножеству из множества сетевых ресурсов в течение этого периода времени;

- деление этого количества обращений на общее количество обращений.

5. Способ по п. 4, отличающийся тем, что определение общего количества обращений и указанного количества обращений включает в себя анализ журналов поиска, связанных со множеством электронных устройств, и/или журналов браузера, связанных со множеством электронных устройств, и/или данных веб-аналитики, собранных приложением веб-аналитики, связанным с сервером.

6. Способ по п. 4, отличающийся тем, что назначение коэффициента корректировки популярности включает в себя:

- определение отношения значения веб-популярности к оценке популярности в системе;

- применение этого отношения в сигмоидальной функции для получения значения вероятности, указывающего вероятность совпадения оценки популярности первого элемента контента в системе и значения веб-популярности;

- определение превышения порога этим значением вероятности;

при этом коэффициент корректировки популярности равен первому коэффициенту, если определено, что это значение вероятности больше порога, или второму коэффициенту, если определено, что это значение вероятности меньше порога.

7. Способ по п. 6, отличающийся тем, что формирование скорректированного набора ранжированных элементов-кандидатов цифрового контента включает в себя:

- расчет скорректированной первой рейтинговой оценки, связанной с первым элементом цифрового контента, по меньшей мере на основе коэффициента корректировки популярности; и

- повторное ранжирование первого элемента цифрового контента на основе скорректированной первой рейтинговой оценки.

8. Способ по п. 7, отличающийся тем, что скорректированная первая рейтинговая оценка меньше первой рейтинговой оценки.

9. Способ по п. 1, отличающийся тем, что из скорректированного набора элементов-кандидатов цифрового контента исключен первый элемент цифрового контента.

10. Способ по п. 2, отличающийся тем, что:

- первый элемент цифрового контента представляет собой элемент контента, внешний по отношению к рекомендательной системе; и

- второй элемент цифрового контента представляет собой собственный элемент цифрового контента рекомендательной системы, а второй источник представляет собой собственный канал контента рекомендательной системы.

11. Способ по п. 1, отличающийся тем, что первый элемент цифрового контента и второй элемент цифрового контента представляют собой изображение, и/или текст, и/или видеоматериал.

12. Система для формирования рекомендаций цифрового контента для отображения на электронном устройстве, связанном с пользователем, содержащая сервер рекомендательной системы, выполняющей алгоритм ранжирования, соединенный с электронным устройством через сеть связи и содержащий процессор, выполненный с возможностью:

- приема от электронного устройства по сети связи запроса на рекомендацию цифрового контента;

- формирования в ответ на этот запрос набора элементов-кандидатов цифрового контента путем ранжирования алгоритмом ранжирования по меньшей мере части из всех элементов цифрового контента, доступных в рекомендательной системе, при этом набор элементов-кандидатов цифрового контента содержит по меньшей мере первый элемент цифрового контента, связанный с первой рейтинговой оценкой, назначенной алгоритмом ранжирования, и второй элемент цифрового контента, связанный со второй рейтинговой оценкой, назначенной алгоритмом ранжирования, а первая рейтинговая оценка и вторая рейтинговая оценка указывают релевантность первого элемента цифрового контента и второго элемента цифрового контента для пользователя электронного устройства; при этом если первый элемент цифрового контента доступен и в рекомендательной системе, и на сетевом ресурсе, доступном через сеть связи, процессор выполнен с возможностью:

- определения оценки популярности в системе, указывающей популярность первого элемента цифрового контента в рекомендательной системе;

- определения значения веб-популярности, указывающего популярность первого элемента цифрового контента на сетевом ресурсе;

- определения коэффициента корректировки популярности для первого элемента цифрового контента на основе оценки популярности в системе и значения веб-популярности, связанных с первым элементом цифрового контента;

- формирования скорректированного набора ранжированных элементов-кандидатов контента путем корректировки первой рейтинговой оценки первого элемента цифрового контента, по меньшей мере частично, на основе коэффициента корректировки популярности; и

- передачи сервером скорректированного набора элементов-кандидатов цифрового контента в электронное устройство для отображения на нем.

13. Система по п. 12, отличающаяся тем, что первый элемент цифрового контента получен из первого источника, а второй элемент цифрового контента получен из второго источника.

14. Система по п. 13, отличающаяся тем, что рекомендательная система содержит множество элементов цифрового контента, а для определения оценки популярности в системе процессор выполнен с возможностью:

- определения для множества элементов цифрового контента общего количества «кликов», выполненных множеством электронных устройств в течение некоторого периода времени;

- определения подмножества из множества элементов цифрового контента, полученных из первого источника;

- определения количества «кликов», связанных с этим подмножеством из множества элементов цифрового контента в течение этого периода времени;

- деления этого количества «кликов» на общее количество «кликов».

15. Система по п. 14, отличающаяся тем, что сеть связи соединена со множеством сетевых ресурсов, доступных множеству электронных устройств, а для определения значения веб-популярности процессор выполнен с возможностью:

- определения для множества сетевых ресурсов общего количества обращений к нему множества электронных устройств в течение указанного периода времени;

- извлечения доменного имени, связанного с URL-адресом первого элемента цифрового контента;

- определения подмножества из множества сетевых ресурсов, имеющих URL-адрес, содержащий это доменное имя;

- определения количества обращений множества электронных устройств к подмножеству из множества сетевых ресурсов в течение этого периода времени;

- деления этого количества обращений на общее количество обращений.

16. Система по п. 15, отличающаяся тем, что для определения общего количества обращений и указанного количества обращений процессор выполнен с возможностью анализа журналов поиска, связанных со множеством электронных устройств, и/или журналов браузера, связанных со множеством электронных устройств, и/или данных веб-аналитики, собранных приложением веб-аналитики, связанным с сервером.

17. Система по п. 15, отличающаяся тем, что для назначения коэффициента корректировки популярности процессор выполнен с возможностью:

- определения отношения значения веб-популярности к оценке популярности в системе;

- применения этого отношения в сигмоидальной функции с целью получения значения вероятности, указывающего вероятность совпадения оценки популярности первого элемента контента в системе и значения веб-популярности;

- определения превышения порога этим значением вероятности;

при этом коэффициент корректировки популярности равен первому коэффициенту, если определено, что это значение вероятности больше порога, или второму коэффициенту, если определено, что это значение вероятности меньше порога.

18. Система по п. 17, отличающаяся тем, что для формирования скорректированного набора ранжированных элементов-кандидатов цифрового контента процессор выполнен с возможностью:

- расчета скорректированной первой рейтинговой оценки, связанной с первым элементом цифрового контента, по меньшей мере на основе коэффициента корректировки популярности; и

- повторного ранжирования первого элемента цифрового контента на основе скорректированной первой рейтинговой оценки.

19. Система по п. 18, отличающаяся тем, что скорректированная первая рейтинговая оценка меньше первой рейтинговой оценки.

20. Система по п. 12, отличающаяся тем, что из скорректированного набора элементов-кандидатов цифрового контента исключен первый элемент цифрового контента.

21. Система по п. 13, отличающаяся тем, что:

- первый элемент цифрового контента представляет собой элемент контента, внешний по отношению к рекомендательной системе; и

- второй элемент цифрового контента представляет собой собственный элемент цифрового контента рекомендательной системы, а второй источник представляет собой собственный канал контента рекомендательной системы.