[發明專利]基于相似性數據的播放列表產生系統和方法

有效

• 申請號: 200980141185.5
• 申請日: 2009-09-01
• 公開（公告）號: CN102187338A
• 公開（公告）日: 2011-09-14
• 發明（設計）人: P·蓋茨;R·F·瓦格納;J·韋納;A·瓦蒂基;J·弗勞爾斯;S·A·戴維斯;J·S·米勒;D·J·杜波斯
• 申請（專利權）人: 蘋果公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 中國國際貿易促進委員會專利商標事務所 11038
• 代理人: 鮑進

與相關申請的交叉參考

本申請要求全部于2008年9月30日提交的序列號為No.12/242,728、No.12/242,735、No.12/242,758和No.12/242,768的美國專利申請的優先權，并且要求于2008年9月8日提交的題為“SYSTEM?AND?METHOD?FOR?PLAYLIST?GENERATION?BASED?ON?SIMILARITY?DATA”的美國臨時專利申請No.61/095,289的權益；通過引用將它們全部明確地全文結合在此。

技術領域

本公開涉及媒體相似性數據，并且更具體地，涉及基于媒體相似性數據產生媒體播放列表。

背景技術

定義諸如消費產品的物品之間的關系早就被認為是有價值的任務。最早的例子是商標，商標給消費者提供了這樣的期望基礎：即，制作消費者已經擁有的某一種產品的同一公司的另一種產品將達到類似標準。當前，相似性關系已經發展為遠遠超出簡單的品牌名稱。某些商店使用相似性數據以便建議用戶購買或至少考慮新的項目。這些商店跟蹤用戶數據，以便確定用戶傾向于在相同的購物會話內觀看哪些產品或相同用戶通常購買哪些產品。出于這個目的使用相似性數據的系統識別每個文件內的特征，并且將那些文件識別為是相似的。

產生相似性數據的這些方法中的每個方法在產生最可能的相似性數據或最大可能地使用這種數據方面存在不足。產生相似性數據的已有方法的一種不足是常規的相似性數據僅僅基于新的購買決策。商店不關心用戶已經擁有了什么，即使該信息可能是用戶將來想要什么的最可靠的指示符。

隨著數字音頻播放器的到來，人們正在積累大量的數字媒體庫。在許多情況下，個體媒體庫包括從諸如CD、SACD和DVD-A之類的物理媒體添加的歌曲。隨著ITUNES商店和其它在線媒體提供商的引入，更多的人加入了數字媒體的在線購買，從2003年4月到2008年6月超過50億歌曲的銷售就證明了這一點。在數字音頻播放器已經允許人們在幾乎任何地方欣賞其媒體的同時，越來越難以有效地管理不斷增長的媒體庫。以音樂為例，播放列表是有效管理和過濾某些歌曲的一種方法。各種數字媒體播放器允許通過選擇用于順序回放的歌曲組來創建播放列表。

手工形成播放列表通常涉及搜索長的媒體列表以便找到適當的歌曲、選擇所希望的歌曲以及希望忽略不希望的歌曲的煩瑣處理過程。

還可以基于公共音樂軌跡屬性，諸如流派、歌手、和專集等，自動產生音樂播放列表。這些自動產生的播放列表，雖然能被簡單和快速地創建，但是不精細地描繪了播放列表。這種播放列表通常包括過多和/或不足。另外，這些自動方法假設所有相關軌跡屬性可以獲得，并且對于每段媒體都是精確的。產生自動播放列表的一種方法被稱為“智能”播放列表。智能播放列表允許用戶指定搜索準則，將匹配搜索準則的歌曲添加到播放列表，并且當歌曲滿足或不滿足該準則時自動更新播放列表。智能播放列表是管理媒體庫的強有力的工具。然而，即使是智能播放列表也受到用戶對音樂的熟悉程度、庫和制作有效的智能播放列表查詢的能力的限制。用戶可能不熟悉一種音樂風格。這種不熟悉性可能導致排除相關歌手或歌曲。用戶的庫可能不完整，從而導致完全的智能播放列表中的空缺。用戶可能不能足夠寬地制作智能播放列表查詢以便包括所有所希望的歌曲。驗證智能播放列表包括所有預期歌曲通常可比最初手工產生播放列表更煩瑣。

常規媒體播放列表產生的每種方法的主要缺點是確定哪些媒體項目彼此相似。當手工制作播放列表時，用戶負責抽取一個媒體項目和另一個媒體項目之間的相似性。自動播放列表產生器依賴建立播放列表的準則，但是這些準則通常太寬泛。同一作者、歌手或甚至同一類型或流派的媒體通常沒有相似到足以產生所希望的播放列表的程度。智能播放列表試圖基于媒體的更詳細的特征來解決這些問題中的多個問題，但是它們不考慮人的喜好，而人的喜好是不容易定義的。

隨著媒體庫的增長以及數字媒體播放器可以獲得不斷增加的容量，播放列表的這些問題可能被加劇。另外，由于用戶不可能記住每個文件的內容和特性，所以較大的媒體庫對給相似項目分組的系統產生了更大要求。因此，本領域需要一種產生媒體文件之間的相似性數據并且使用這種數據創建和管理播放列表的改進方法。

發明內容