專利名稱：：用于推薦內(nèi)容的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及一種用于推薦內(nèi)容的方法和裝置。進一步，本發(fā)明涉及圖形用戶界面。
背景技術(shù)：
：目前，內(nèi)容項的大數(shù)據(jù)庫廣泛可獲得，例如包含百萬或更多歌曲的音樂數(shù)據(jù)庫，或者包含數(shù)千視頻的視頻數(shù)據(jù)庫。然而，用戶常常在瀏覽如此巨大的數(shù)據(jù)庫和尋找例如其喜歡聽的音樂方面存在困難。因而，需要一種用于推薦內(nèi)容的方法，為用戶自動選擇一個或多個內(nèi)容項，其中所選擇的內(nèi)容項應(yīng)當(dāng)盡可能近地匹配用戶的口味。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的是提供一種用于推薦內(nèi)容的方法和裝置，以實現(xiàn)高比率的用戶滿意度。此外，本發(fā)明的目的是提供一種相應(yīng)的用戶圖形界面。所述目的通過分別根據(jù)權(quán)利要求1、11和13所述的方法、裝置和圖形用戶界面解決。在下面，本發(fā)明的實施例將通過附圖和后面的具體說明來描述。圖l顯示了用于推薦內(nèi)容的方法的可行步驟；圖2顯示離用于推薦內(nèi)容的裝置的一個實施例；圖3顯示了用于推薦內(nèi)容的裝置的另一個實施例，其中用戶可以輸入精確的反饋；圖4顯示了用于推薦內(nèi)容的裝置的再一個實施例；圖5顯示了用于推薦內(nèi)容的裝置的再一個實施例；圖6顯示了用于推薦內(nèi)容的裝置的再一個實施例；圖7顯示了用于闡明如何確定一致性的流程圖；圖8顯示了本發(fā)明另一個實施例的步驟；以及圖9顯示了取決于置信度的不同類型的用戶反饋。具體實施方式下面將描述用于推薦內(nèi)容的方法和裝置的實施例。應(yīng)當(dāng)說明，所描述的實施例可以以任何方式結(jié)合，例如關(guān)于某個實施例描述的特征可以與關(guān)于另一個實施例描述的特征相結(jié)合。在一個實施例中，用于推薦內(nèi)容的方法可以包括基于用戶簡檔從內(nèi)容項的數(shù)據(jù)庫中確定推薦內(nèi)容，其中所述推薦內(nèi)容包括至少一個內(nèi)容項。一個內(nèi)容項可以例如是一段音樂即一首歌曲、一段視頻、其它多媒體數(shù)據(jù)和/或任何其它存在多媒體表達的形式，為了例如酒會或者假日。從而，所述數(shù)據(jù)庫可能是音樂或視頻數(shù)據(jù)庫。用戶簡檔可以是預(yù)先確定的用戶簡檔或者基于在先的用戶行為、例如用戶與系統(tǒng)的交互或者用戶反饋而自動采用。例如，用戶簡檔可以基于對用戶已經(jīng)在先訪問、例如通過下載或者以流方式訪問的內(nèi)容項的觀察。該方法可以進一步包括對所述推薦內(nèi)容確定置信度，所述置信度是對所確定推薦內(nèi)容的估計即假設(shè)質(zhì)量的描述。例如，如杲該方法/裝置對用戶建議一項推薦內(nèi)容、例如特定的內(nèi)容項，則可以針對這一個別內(nèi)容項確定所述置信度，指示用戶將會喜歡或不喜歡這一個別內(nèi)容項的置信水平。在一個實施例中，也可能故意確定一個具有低置信度的內(nèi)容項作為推薦內(nèi)容(參加下面)。該方法可以進一步包括將所述置信度或其派生物通信即傳送、顯示或指示給用戶。所述通信也可以通過聲音輸出完成，例如通過語音輸出或通過輸出其它聲音。當(dāng)將所述置信度的派生物通信給用戶時，用戶可能沒有獲知關(guān)于置信度的準(zhǔn)確數(shù)值，除非例如僅在置信度高或低的情況下，置信度高也就是系統(tǒng)確信用戶將喜歡這一個別推薦內(nèi)容，置信度低也就是系統(tǒng)不確信用戶將喜歡這一個別推薦內(nèi)容。將置信度通信給用戶可能有助于用戶對系統(tǒng)的了解并且進而可能提高用戶對系統(tǒng)的信任和認(rèn)可。這也可能允許引入"意外推薦"。這種意外推薦可能是故意與用戶簡檔不匹配、因而通常可能具有低置信度的推薦。然而，因為這一置信度被通信給用戶，可能使用戶意識到這個事實。例如，系統(tǒng)可能顯示類似于下面的句子給用戶"這是一個意外推薦，其與你的用戶簡檔不完全匹配。"因而，可以使用戶意識到當(dāng)前推薦沒有以最佳的可能方式與用戶簡檔相匹配的事實。然而，因為用戶獲知了這個事實，用戶可能仍然認(rèn)可系統(tǒng)的行為。意外推薦也可以有助于獲得更加魯棒性的用戶簡檔，因為用戶將面臨其通常、即在沒有意外推薦的情況下無法面臨的內(nèi)容項。用戶可能對這樣的歌曲給出反饋，這對于確定更加堅固、即更加深刻或優(yōu)良的用戶簡檔可能是非常有用的信息。意外推薦也可以用于使推薦較少令人厭煩以及探索新的領(lǐng)域，例如之前從未對用戶播放的音樂區(qū)域。存在很多確定置信度的可能性。置信度可以例如基于匹配評分確定。下面給出如何確定匹配評分的一個例子。例如用戶簡檔可能指示，用戶喜歡具有下面元數(shù)據(jù)屬性(元數(shù)據(jù)是描述具體內(nèi)容項的內(nèi)容的數(shù)據(jù))的歌曲流行、快速、浪漫、90年代。因而，用戶簡檔可以總結(jié)如下<table>tableseeoriginaldocumentpage9</column></row><table>_基于用戶簡檔，通過將個別歌曲的元數(shù)據(jù)屬性與用戶簡檔的元數(shù)據(jù)屬性進行比較可以確定對不同內(nèi)容項的匹配評分。例如，第一首歌曲可能是90年代的快速流行歌曲。笫二首歌曲可能是80年代的快速搖滾歌曲。因而，第一首歌曲的匹配評分將是3而第二首歌曲的匹配評分將是l。這在下面的表格中說明<table>tableseeoriginaldocumentpage9</column></row><table>因而，基于匹配評分可以確定置信度，從而如杲匹配評分具有高數(shù)值則置信度也具有高數(shù)值，反之如果匹配評分具有低數(shù)值則置信度也具有低數(shù)值。當(dāng)然，用戶簡檔可以不必僅包含關(guān)于用戶喜歡的屬性或項目的信息，而是也可以包括關(guān)于其不喜歡的項目的信息(否定的反饋)。通常，沒有系統(tǒng)會推薦不喜歡的可能性為高的項目。用戶簡檔可以例如包含下面的信息用戶喜歡流行、'f曼速、浪漫、90年代用戶不喜歡朋克、攻擊性、80年代數(shù)據(jù)庫可以包括以下具有所指示屬性的歌曲歌曲l:流行、慢速、憂郁、90年代歌曲2:朋克、搖滾、快速、80年代歌曲3:深情、慢速、60年代在這個例子中，歌曲1可能推薦為具有高置信度，而歌曲2很有可能永遠不會推薦。歌曲3可能以低置信度推薦作為意外推薦，因為系統(tǒng)不知道用戶是否喜歡60年代的和/深情的音樂。為了計算匹配評分，可能對所有正的匹配喜歡屬性(增量)進行計數(shù)并且減去具有"不喜歡"標(biāo)簽的匹配屬性(否定的反饋屬性)。在另一個實施例中，可能向用戶詢問對所述推薦內(nèi)容的至少一部分的用戶反饋，其中用戶反饋取決于置信度。在此情況下，僅向用戶詢問一次用戶反饋可能是足夠的，其中詢問的類型根據(jù)置信度而改變。根據(jù)另一個實施例，可能用戶的反饋涉及推薦內(nèi)容的元數(shù)據(jù)屬性，所述元數(shù)據(jù)屬性是推薦內(nèi)容的各自內(nèi)容項內(nèi)容的描述。在另一個實施例中，也可能當(dāng)(或僅當(dāng))置信度在閾值之上并且用戶反饋指示不喜歡推薦內(nèi)容時，用戶反饋可以包括涉及元數(shù)據(jù)屬性的反饋。例如，系統(tǒng)可能推薦具有強勁吉它聲和男高音的來自80年代的流行歌曲。如杲置信度為高、例如在閾值之上，可能提供例如多個按鍵。例如，可能有一個標(biāo)記"喜歡"的按鍵以及多個與不喜歡相關(guān)的按鍵，其中所述多個按鍵可能標(biāo)記為"由于強勁吉它聲而不喜歡，，、"由于嗓音類型而不喜歡"或"此刻不喜歡"。這樣，如果置信度為高并且反饋指示不喜歡，則反饋涉及元數(shù)據(jù)屬性(同樣參見下面將進一步說明的圖9A)。再進一步，如果置信度為低例如低于閾值，用戶反饋可能僅指示喜歡或者不喜歡推薦內(nèi)容，而不涉及元數(shù)據(jù)屬性(同樣參見下面將進一步說明的圖9B)。這可能是有用的，如果系統(tǒng)已經(jīng)長時間未使用以及進一步需要普通反饋以知曉用戶的行為或偏愛。因而，如果置信度為低，例如置信度低于閾值，可能僅有兩個按鍵，一個標(biāo)記"喜歡"而一個標(biāo)記"不喜歡"。同樣，如果置信度較低，例如低于閾值，可能存在多個按鍵，標(biāo)記為例如"因為80年代而喜歡"、"因為流行而喜歡，，、"因而80年代和流行的結(jié)合而喜歡，，、"因為80年代而不喜歡"、"因為流行而不喜歡"和/或"因為80年代和流行的組合而不喜歡，，。因而，依照圖9C所示以及下面進一步說明的這個實施例，如果置信度較低時所述反饋可能涉及元數(shù)據(jù)屬性并且所述反饋指示出喜歡或者不喜歡所述推薦內(nèi)容。該方法也可以包括接收用戶對推薦內(nèi)容的至少一部分的反饋，基于所述置信度詢問用戶關(guān)于進一步的用戶反饋例如精確的用戶反饋，以及基于所述用戶反饋和/或所述進一步的用戶反饋調(diào)整所述用戶簡檔。因而，可以基于置信度獲得進一步的有價值反饋。例如，如果置信度為高，例如高于特定的閾值，這可能指示系統(tǒng)相當(dāng)確信該推薦匹配用戶的口味。從而，系統(tǒng)可能借此機會詢問用戶，例如用戶關(guān)于這首歌曲確切地喜歡哪個方面。例如，用戶可能被問到類似"這是一首浪漫的歌曲。你喜歡什么類型的浪漫歌曲甜美的浪漫還是溫柔的浪漫？"。另一方面，如果置信度相當(dāng)高，即系統(tǒng)相當(dāng)確信該推薦匹配用戶的口味，但用戶反饋卻指示出用戶不喜歡這首歌曲，則系統(tǒng)可能詢問是否用戶通常不喜歡這個推薦或者僅現(xiàn)在不喜歡。也可能，系統(tǒng)詢問是否用戶通常不喜歡這首歌曲的風(fēng)格、基調(diào)或年代。在一個實施例中，可能所述的進一步反饋是精確的，即關(guān)于推薦內(nèi)容的元數(shù)據(jù)屬性的改善的、改進的和/或增強的用戶反饋。元數(shù)據(jù)屬性涉及對各個內(nèi)容項進行描述的數(shù)據(jù)。例如，如杲內(nèi)容項對應(yīng)于音樂片段，那么元數(shù)據(jù)屬性可能使用例如慢速/快速、浪漫/搖滾等屬性來描述一段音樂。精確的用戶反饋可能指示用戶是否喜歡或不喜歡推薦內(nèi)容的主屬性的某個子屬性。例如，推薦可能是一首搖滾歌曲。那么，系統(tǒng)可能詢問用戶是否喜歡慢速搖滾或快速搖滾或90年代/80年代的搖滾等。以此方式，可以獲得精確的用戶反饋。在另一個實施例中，僅在置信度高于第一閾值的情況下，用戶可能被問到關(guān)于精確的用戶反饋。所述第一閾值可能被選擇用于指示所確定推薦內(nèi)容的高估計質(zhì)量。如杲置信度確定為從0%到100%的等級范圍，那么所述第一閾值可以被選擇為等于50%、60%、70%、80%、90%或95%、典型數(shù)值可以為70%。在另一個實施例中，如果用戶反饋指示用戶不喜歡該推薦內(nèi)容并且進一步的反饋指示用戶通常喜歡該推薦內(nèi)容但現(xiàn)在不喜歡，則用戶簡檔可能不被修改或者被不同地而非通常地修改，即沒有進一步反饋。如果無法獲得進一步的反饋，獲得精確的用戶簡檔可能非常困難。也可能，進一步的反饋指示用戶通常喜歡當(dāng)前所播放歌曲的風(fēng)格，但不喜歡特定歌曲。例如，用戶可能喜歡流行歌曲，但不喜歡有MADO麗A演唱的歌曲"SORRY"，例如因為他對于這首特定歌曲具有負(fù)面感受或記憶。在另一個實施例中，可能基于用戶簡檔的估計質(zhì)量確定置信度。用戶簡檔的估計質(zhì)量可能基于用戶交互的數(shù)量被確定，例如用戶提供用戶反饋的次數(shù)。估計質(zhì)量也可以基于用戶使用該系統(tǒng)的次數(shù)或者用戶下栽/收聽(即訪問)的歌曲的數(shù)量被確定。同樣，估計質(zhì)量可以基于用戶下載或以流方式訪問的歌曲的類型被確定。例如，如杲用戶已經(jīng)下載了很多2000年后的歌曲，那么可以假設(shè)用戶是年輕的并且具有高的技術(shù)知識并且喜愛提供反饋。因而，可以假設(shè)所述估計質(zhì)量為高。在另一個實施例中，估計質(zhì)量可以基于用戶簡檔的一致性被確定。所述一致性指的是對用戶簡檔的全面感知或理解。一致性也可以指用戶簡檔的邏輯相互關(guān)系、一致性或連貫性。通常，如杲一致性高，那么置信度也可能高。例如，第一用戶可能始終評定50年代的快速歌曲是"喜歡的"而2000年后的慢速歌曲是"不喜歡的"。第二用戶可能評定50年代的某些快速歌曲是"喜歡的"而某些是"不喜歡的"。此外，第二用戶可能評定2000年后的某些慢速歌曲是"喜歡的"而某些是"不喜歡的"。在這個例子中，第一用戶的用戶簡檔將具有高的一致性，因為用戶評定可以簡單地分類/解釋為"第一用戶喜歡50年代的快速歌曲而不喜歡2000年后的慢速歌曲"。相反，第二用戶的用戶簡檔具有低的一致性，因為較難于說明第二用戶的評定策略。在另一個實施例中，可能基于用戶簡檔確定虛擬最佳匹配內(nèi)容項，所述虛擬最佳匹配內(nèi)容項盡可能接近地匹配用戶已經(jīng)進行反饋的全部元數(shù)據(jù)屬性。"盡可能接近地"可能意味著僅考慮用戶已經(jīng)給出肯定反饋的屬性，因為通常不會推薦具有大量否定反饋屬性的項目。因而，可能不需要考慮否定的反饋屬性?？梢栽谕扑]內(nèi)容的內(nèi)容項和虛擬最佳匹配內(nèi)容項之間計算距離度量，其中基于所述距離度量確定置信度。例如，如杲用戶簡檔具有下面的內(nèi)容<table>tableseeoriginaldocumentpage12</column></row><table>70年代20%這個用戶簡檔將例如指示，這個喜歡90年代或80年代的慢速浪漫歌曲。對這個用戶的虛擬最佳匹配內(nèi)容項將是具有下列標(biāo)記的歌曲慢速、浪漫、強勁搖滾、90年代和80年代。因而，為了確定虛擬最佳匹配項目，例如限定例如50%的闊值并且具有比闊值高的喜歡概率屬性標(biāo)記為l,反之具有較低喜歡概率的屬性標(biāo)記為0。在這個例子中，這將使虛擬最佳匹配內(nèi)容項標(biāo)記如下慢速浪漫強勁搖滾90年代80年代70年代0在可能的實施例中，如果需要基于虛擬最佳匹配內(nèi)容項對來自數(shù)據(jù)庫的歌曲進行確定，那么可能僅需要將這首歌曲的屬性與虛擬最佳匹配內(nèi)容項的標(biāo)記為"1"的屬性進行比較。因此，降低了計算時間。標(biāo)記。例如，可以使用迄今為止未使用過的新標(biāo)記"憂郁"。為了取得與現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫和/或搜索算法和/或用戶簡檔的兼容性，可以產(chǎn)生包括在新和舊標(biāo)記之間分配關(guān)系的參考數(shù)據(jù)庫。例如新標(biāo)記"憂郁，，可以分配到之前已經(jīng)使用過的屬性"浪漫"。也可以將匹配數(shù)值分配到新標(biāo)記。所述匹配數(shù)值可以描述對舊標(biāo)記(迄今為止已經(jīng)使用過的標(biāo)記)的相似程度。例如，新標(biāo)記"憂郁"可以使用下面的相似數(shù)值進行標(biāo)記慢速0.8浪漫0.4在這個例子中，假設(shè)憂郁的歌曲通常是相當(dāng)慢速的并且在某些情況下浪漫的歌曲是憂郁的。當(dāng)然，這樣的數(shù)值可以自動從大的音樂數(shù)據(jù)庫中提取。當(dāng)使用新標(biāo)記例如新標(biāo)記"憂郁"來匹配歌曲時，那么如上所述，虛擬最佳匹配內(nèi)容項的概念可以幫助節(jié)省計算時間，這是因為不需要執(zhí)行復(fù)雜的計算，而所述計算在使用與用戶簡檔一起存儲的喜歡概率或其它度量時是需要的。在另一個實施例中，該方法可以包括，如果置信度高于第一閾值則點亮綠燈或顯示綠色反饋按鍵，和/或如果置信度低于第一閾值則點亮紅燈或顯示紅色反饋按鍵。所述第一閾值可以選擇為等于0.5。從而，如果置信度高于0.5(=50%)，那么可以點亮或顯示綠燈以使得用戶可以僅通過查看系統(tǒng)/裝置來迅速了解到系統(tǒng)對推薦是確信的。從而，用戶可以對系統(tǒng)的某個推薦具有更多信心。用于推薦內(nèi)容的裝置可以包括適用于基于用戶簡檔從內(nèi)容項數(shù)據(jù)庫中確定推薦內(nèi)容的數(shù)據(jù)處理器，其中所述推薦內(nèi)容包括至少一個內(nèi)容項，并且進一步適用于確定所述推薦內(nèi)容的置信度，其中所述置信度是對所確定推薦內(nèi)容的估計(即假設(shè)質(zhì)量)的描述，以及適用于將所述置信度或其派生物顯示給用戶的顯示器。在一個實施例中，所述裝置可以包括至少一個按鍵或圖形用戶界面，其適用于輸入用戶對所述推薦內(nèi)容的至少一部分的反饋，所述按鍵/圖形用戶界面進一步適用于基于所述置信度輸入進一步的用戶反饋，例如精確的用戶反饋，其中所述數(shù)據(jù)處理器進一步適用于基于所述用戶反饋和/或所述進一步的用戶反饋來更新用戶簡檔。在再一個實施例中，用于推薦內(nèi)容的方法可以包括基于用戶簡檔從內(nèi)容項的數(shù)據(jù)庫中確定推薦內(nèi)容，其中所述推薦內(nèi)容包括至少一個內(nèi)容項，對所述推薦內(nèi)容確定置信度，所述置信度是對所確定的推薦內(nèi)容的估計質(zhì)量的描述，接收用戶對推薦內(nèi)容的至少一部分的反饋，并且基于所述置信度詢問用戶關(guān)于進一步的用戶反饋。因而，依照這個實施例，如杲例如所述置信度高于某個閾值，進一步的用戶反饋可能僅需要由用戶輸入。這可以用于例如獲得精確的用戶反饋以及進而更加深刻的即精確的或優(yōu)良的用戶簡檔。在一個實施例中，可以基于所述用戶反饋和/或所述進一步的用戶反饋調(diào)整所述用戶簡檔。圖形用戶界面也可以包括與第一可變文本區(qū)域相關(guān)聯(lián)的可選擇肯定反饋按鍵，其中所述第一可變文本區(qū)域指示可以對當(dāng)前播放的內(nèi)容項輸入標(biāo)準(zhǔn)的肯定反饋，其中如果已經(jīng)輸入標(biāo)準(zhǔn)的肯定反饋并且對于當(dāng)前播放內(nèi)容的置信度高于閾值，則所述第一可變文本區(qū)域改變并且指示可以對當(dāng)前播放的內(nèi)容項輸入精確的反4貴。在一個實施例中，圖形用戶界面的可選擇否定反饋按鍵在被選擇時可以引起將否定反饋輸出到包含所述圖形用戶界面的裝置的數(shù)據(jù)處理器。在另一個實施例中，用于推薦內(nèi)容的裝置可以包括適用于接收至少一段音樂并且適用于接收對于所述至少一段音樂的置信度的接收器、適用于播放所述至少一段音樂的聲學(xué)輸出、和包括與第一可變文本區(qū)域相關(guān)聯(lián)的可選擇肯定反饋按鍵的圖形用戶界面，其中所述第一可變文本區(qū)域指示可以對當(dāng)前播放的內(nèi)容項輸入標(biāo)準(zhǔn)的肯定反饋，其中如果已經(jīng)輸入標(biāo)準(zhǔn)的肯定反饋并且對于當(dāng)前播放的內(nèi)容項的置信度高于閾值，則所述第一可變文本區(qū)域改變并且指示可以對當(dāng)前播放的內(nèi)容項輸入精確的反饋。在另一個實施例中，用戶推薦內(nèi)容的裝置可以包括適用于接收至少一段音樂并且適用于接收對于所述至少一段音樂的置信度的接收器、適用于播放所述至少一段音樂的聲學(xué)輸出、和適用于顯示當(dāng)前播放的音樂的相應(yīng)置信度的顯示器。在另一個實施例中，該裝置可以包括適用于輸入用戶對當(dāng)前播放的音樂的反饋的至少一個反饋按鍵。在另一個實施例中，該裝置可以包括適用于輸入用戶對所述至少一段音樂的反饋的至少一個按鍵或圖形用戶界面，所述按4建/圖形用戶界面進一步適用于基于當(dāng)前播放的音樂的相應(yīng)置信度輸入進一步的用戶反饋，其中基于所述用戶反饋和/或所述進一步的用戶反饋更新用戶簡檔。在另一個實施例中，該裝置可以在當(dāng)前播放的音樂的置信度為高時顯示與肯定感受相關(guān)聯(lián)的圖標(biāo)例如心形符號，而在當(dāng)前播放的音樂的置信度為低時顯示與否定感受相關(guān)聯(lián)的圖標(biāo)例如頭骨符號。在另一個實施例中，該裝置可以包括適用于接收一段音樂并且適用于接收對于這段音樂的置信度的接收器、適用于播放這段音樂的聲學(xué)輸出、和適用于在所述置信度為高的情況下發(fā)射綠光并且適用于在所述置信度為低的情況下發(fā)射紅光的發(fā)光二極管。作為替代或附加，也可能具有三個不同的圖標(biāo)，例如用于"喜歡"的高置信度的笑臉或心形符號、用于"不喜歡"的高置信度(雖然通常不會推薦這樣的內(nèi)容項)的頭骨符號、和用于低置信度或未知置信度的問號或指示某種指示意外例如張著嘴人形的符號。在該裝置的一個實施例中，所述發(fā)光二極管適用于在所述置信度高于第一閾值的情況下發(fā)射綠光、在所述置信度低于第二閾值的情況下發(fā)射紅光、以及在所述置信度位于所述第一和第二閾值之間的情況下發(fā)射黃光。圖1顯示了可能在用于推薦內(nèi)容的方法中執(zhí)行的步驟。在第一確定步驟SIOO中，基于用戶簡檔104從內(nèi)容項的數(shù)據(jù)庫102中確定一個推薦內(nèi)容。在第二確定步驟S106中，為在第一確定步驟S100中確定的所述推薦內(nèi)容確定置信度。然后在通信步驟S108中，將置信度通信給用戶。這可以通過將所述置信度或派生物顯示給用戶來完成。也可能以聲學(xué)方式將所述置信度輸出給用戶。例如，某個預(yù)設(shè)的聲音可以向用戶指示高的置信度，其中另一個預(yù)設(shè)的聲音可以向用戶指示置信度為低。在一個實施例中，可以由用戶他/她自己為高/低置信度設(shè)定聲音。然后在接收步驟S110中，接收用戶反饋。在接收步驟S110中接收的用戶反饋可以指示出用戶是否喜歡或不喜歡當(dāng)前播放的內(nèi)容項。所述用戶反饋可以以逐步等級或二元的方式給出，后者即反々貴數(shù)值僅為"喜歡"和"不喜歡"。然后在步驟S112，檢查在所述第二確定步驟S106中確定的置信度是否在高于閾值。如杲置信度不高于閾值，則可以在修改步驟S116中基于在接收步驟SllO中接收的用戶反饋直接修改用戶簡檔。然而如杲置信度高于閾值，系統(tǒng)可以向用戶詢問進一步的用戶反饋。然后在修改步驟S116中，可以基于在詢問步驟S114中獲得的進一步的用戶反饋和/或基于在接收步驟S110中接收的用戶反饋修改用戶簡檔。圖2顯示了裝置200，包括數(shù)據(jù)庫202、中央處理單元(CPU)204、顯示器206和反饋部分208。在圖2的例子中，顯示器206顯示當(dāng)前所播放的是什么歌曲。在圖2的例子中，播放的是由MADO麗A演唱的歌曲"SORRY"。此外，顯示出這首歌曲的風(fēng)格是"流行"。更進一步，圖2的裝置200顯示出對于當(dāng)前播放歌曲"SORRY"的置信度是80%。這意味著，系統(tǒng)相當(dāng)確信(具有80%的概率)用戶會喜歡歌曲"SORRY"。反饋部分208使得用戶能夠輸入對于當(dāng)前播放歌曲的反饋。反饋部分208包括喜歡按鍵210和不喜歡按鍵212。通過按壓所述喜歡按鍵210，用戶可以給出指示他喜歡當(dāng)前播放的歌曲的反饋。另一方面，如杲用戶按壓所述不喜歡按鍵212，這指示出用戶不喜歡當(dāng)前播放的歌曲。在圖2的例子中，用戶可能已經(jīng)按下了所述不喜歡按鍵212，雖然置信度為高(80%)。圖3顯示了在已經(jīng)接收了不喜歡的評定之后的圖2裝置。在輸入反饋后，反饋部分208例如圖形用戶界面可以改變。在圖3的例子中，可以在反饋部分208上顯示三個按鍵300、302和304。每個按鍵可以具有相關(guān)聯(lián)的文本區(qū)域。在圖3的例子中，第一按鍵300與指示出文本"喜歡但現(xiàn)在不喜歡"的文本區(qū)域相關(guān)聯(lián)。此外，第二按鍵302的文本區(qū)域指示出文本"喜歡流行的，但不喜歡這首歌"。此外，第三按鍵304的文本為"不喜歡"。通過選擇/按壓按4建300、302或304之一，用戶可以輸入對當(dāng)前播放歌曲"SORRY"的精確的反饋，即進一步的反饋。然后這個精確的反饋可以用于修改用戶簡檔。圖4顯示了圖2的裝置在已經(jīng)接收了不喜歡的評定之后的另一個實施例。在這個實施例中，在用戶已經(jīng)通過按壓喜歡按鍵210或不喜歡按鍵212輸入了喜歡的評定或不喜歡的評定之后，反饋部分208發(fā)生變化，其中與喜歡按鍵210和/或不喜歡按鍵212相關(guān)聯(lián)的文本發(fā)生變化。在圖4所示的實施例中，與喜歡按鍵210相關(guān)聯(lián)的文本區(qū)域從"喜歡"(參見圖2)變化為圖4中的"喜歡但現(xiàn)在不喜歡"。如果用戶按下按鍵210，系統(tǒng)接收到反饋指示出用戶通常喜歡當(dāng)前播放的歌曲但此刻不喜歡，在例子中該歌曲為"SORRY"。因而，系統(tǒng)可以跳過當(dāng)前播放的歌曲"SORRY"，然而不將否定的反饋數(shù)值與該歌曲或其元數(shù)據(jù)屬性相關(guān)聯(lián)，即差別地修改用戶簡檔。在圖4的實施例中，置信度在顯示器206上不顯示為數(shù)值而是顯示綠色區(qū)域400。如果對于當(dāng)前播放歌曲的置信度為低，例如低于50%，那么區(qū)域400可以將顏色從綠色變?yōu)榧t色。從而，用戶可以簡單地通過注意區(qū)域400的顏色獲知關(guān)于置信度的信息。圖5顯示了用于推薦內(nèi)容的裝置500的再一個實施例。裝置500包括顯示器502、反饋部分504、中央處理單元(CPU)506、數(shù)據(jù)存儲器508、彩色二極管510和接收器/發(fā)射器512。在圖5的例子中，裝置500當(dāng)前播放U2的歌曲"BEAUTIFULMY"。在反饋部分504上，用戶可以通過按壓喜歡或不喜歡按鍵對歌曲"BEAUTIFULDAY"進行評定。彩色二極管510可以將其顏色從紅改變?yōu)辄S或綠。如杲當(dāng)前播放歌曲的置信度高于第一閾值，彩色二極管可以發(fā)射綠光。如果置信度低于第二閾值，彩色二極管可以由CPU506控制以發(fā)射紅光。如杲置信度位于第一和第二閾值之間，彩色二極管510可以由CPU控制以發(fā)射黃光。在圖5的實施例中，接收器/發(fā)射器512可以適用于與服務(wù)器514的接收器/發(fā)射器513通信。除了所述接收器/發(fā)射器513,服務(wù)器514還可以包括CPU516和數(shù)據(jù)存儲器518。數(shù)據(jù)存儲器518可以例如存儲用戶簡檔。在圖5的實施例中，裝置500可以是移動裝置，并且當(dāng)用戶在反饋部分504輸入反饋之后，可以將所述反饋傳輸?shù)椒?wù)器514。服務(wù)器514的CPU516可以使用所接收的用戶反饋來修改存儲在數(shù)據(jù)存儲器518上的用戶簡檔。此外，在圖5的實施例中，服務(wù)器514可以確定置信度并且將其傳輸?shù)窖b置500，然后裝置500通過二極管510顯示所述置信度。因而，由于在服務(wù)器514處確定所述置信度，裝置500的處理能力可以較低。當(dāng)然，在另一個實施例中，裝置500也可以將確定所述置信度。圖6顯示了手持裝置600，包括具有所存儲歌曲的數(shù)據(jù)庫608。數(shù)據(jù)庫608的這些歌曲可以由用戶通過總線接口610上栽到移動裝置600上。所述總線接口610可以例如依照通用串行總線(USB)標(biāo)準(zhǔn)或依照IEEE1394標(biāo)準(zhǔn)或也可以是無線標(biāo)準(zhǔn)進行操作。中央處理單元604可以基于用戶簡檔606確定一個推薦、例如來自數(shù)據(jù)庫608的一首歌曲。此外，在顯示器602上，可以指示置信度并且可以提供喜歡和不喜歡按鍵。從而，顯示器602可以包括圖形用戶界面，該界面包括可選擇的按鍵，即喜歡按鍵和不喜歡按鍵。通過音頻輸出接口612，可以將對應(yīng)于推薦的音頻數(shù)據(jù)作為音頻信號輸出到例如用戶的耳4幾614。顯示器602進一步可以包括條帶616，指示對當(dāng)前播放歌曲的置信度。因而，用戶可以獲知關(guān)于系統(tǒng)對于當(dāng)前播放歌曲所確定的置信度。在另一個實施例中，顯示器602可以顯示內(nèi)容項的整個列表，用戶可以給出對整個列表的反饋。此外，在這種情況下，置信度可以指示系統(tǒng)對于內(nèi)容項的整個列表的置信度。圖7顯示了一個例子，比較第一用戶和第二用戶的評定。第一用戶具有低置信度的用戶簡檔而第二用戶具有高置信度的用戶簡檔。圖7A顯示了第一用戶的評定。圖7A所示的圖表顯示了不同年代和不同速度例如所測量的每分鐘拍數(shù)的不同內(nèi)容項的評定?？隙ǖ脑u定由"+"號表示，而否定的評定使用"-"號表示。如可以從圖7A看到的，用戶將80年代的快速歌曲評定為喜歡，而80年代的慢速歌曲評定為不喜歡。此夕卜，用戶將所有90年代的歌曲評定為不喜歡。再進一步，第一用戶將一些具有低速節(jié)奏的2000年后歌曲評定為不喜歡而將2000年后的快速歌曲評定為喜歡。另一方面，如在圖7B中看到的，第二用戶將80年代的慢速歌曲評定為不喜歡，而將80年代的快速歌曲評定為喜歡。此外，第二用戶將90年代的中速節(jié)奏歌曲評定為喜歡。再進一步，第二用戶將2000年后的慢速歌曲評定為喜歡，而將2000年后的快速歌曲評定為不喜歡。因而，第二用戶的評定可以簡單地由類似"內(nèi)容項越新則內(nèi)容項越慢速"的陳述來說明。然而，第一用戶的評定要很難去說明。圖7C顯示了對于第一用戶和第二用戶的曲線。圖7C的曲線顯示了子簡檔的數(shù)量N以及對于第一和第二用戶的匹配評分的總和M。如可以從7C看到的，隨著子簡檔數(shù)量N的上升，對于第二用戶的匹配評分的總和M下降較快。這指示出對于第二用戶的一致性程度高于對于第一用戶的一致性。圖8顯示了本發(fā)明的另一個實施例，其中在第一步驟S800中，基于用戶簡檔804從內(nèi)容項的數(shù)據(jù)庫802確定推薦內(nèi)容。所述推薦內(nèi)容可以包括至少一個內(nèi)容項。在步驟806中，對在步驟S800中確定的推薦內(nèi)容確定置信度。該置信度是對所確定推薦內(nèi)容的估計質(zhì)量的描述。在步驟S808中，基于所述置信度詢問用戶反饋。由此，可以基于置信度修改圖形用戶界面。例如基于置信度，可以改變多個反饋按鍵和/或按鍵的標(biāo)記。這樣，用戶能夠輸入不同的反饋，例如關(guān)于推薦內(nèi)容的元數(shù)據(jù)屬性。圖9顯示了不同的例子，其中用戶能夠基于置信度輸入不同的用戶反饋。在圖9中，系統(tǒng)可能推薦了具有強勁吉它聲和男高音的80年代流行歌曲。如果置信度為高，例如置信度高于閾值，圖形用戶界面901-A和其它反饋裝置可以具有如圖9A所示的形式。如在圖9A中看到的，提供有多個按鍵900-1、900-2、900-3、900-4、900-5，允許用戶輸入不同種類的反饋。每個按鍵900-1到900-5被標(biāo)記有不同的標(biāo)簽902-1、902-2、902-3、902-4、902-5,指示相應(yīng)的下面種類的反饋"喜歡"(902-1)，"由于強勁吉它聲而不喜歡"(902-2)、"由于風(fēng)格而不喜歡"(902-3)、"由于聲音類型而不喜歡，，(902-4)、"喜歡但現(xiàn)在不喜歡"(902-5)。圖9B顯示了低置信度情況下的圖形用戶界面901-B，即置信度低于閾值。如看到的，圖形用戶界面901-B僅具有兩個按鍵，使用標(biāo)簽906-1"喜歡"標(biāo)記的第一按4建904-1和使用標(biāo)簽906-2"不喜歡，，標(biāo)記的第二按鍵:904-2。作為替代，如杲置信度為低，如圖9C所示，可以提供具有相應(yīng)標(biāo)簽910-1、910-2的多個反饋按鍵908-l、908-2、……。按4建的標(biāo)簽可以例如表達類似下面的表述"由于80年代而喜歡"、"因為流行而喜歡"、"因為80年代和流行的組合而喜歡"、"由于80年代而不喜歡"、"因為流行而不喜歡"、"因為80年代和流行的組合而不喜歡"。因而圖9顯示了如果系統(tǒng)關(guān)于推薦內(nèi)容的寬泛分類例如80年代/流行具有高置信度，則系統(tǒng)可以詢問關(guān)于更多特定特征即元數(shù)據(jù)屬性的更加詳細(xì)的反饋，所述特定特征例如是樂器的類型或聲音的類型。如果系統(tǒng)還不具有關(guān)于用戶口味的優(yōu)良模型，詳細(xì)分類即詳細(xì)的元數(shù)據(jù)屬性可能是沒有幫助的，因而系統(tǒng)可能僅詢問關(guān)于寬泛即較高等級分類/元數(shù)據(jù)屬性的反饋。下面的闡述可以幫助本領(lǐng)域技術(shù)人員獲得更廣泛的理解置信度指示器的指示置信度可以提高用戶對系統(tǒng)的信任。如杲例如未獲得了關(guān)于用戶偏愛的大量數(shù)據(jù)，系統(tǒng)基本上必須猜測用戶可能喜歡什么樣的內(nèi)容項。置信度指示器將對此進行顯示，從而用戶可以看到系統(tǒng)實際上沒有出錯而只是仍然不具有足夠的數(shù)據(jù)來推薦合適的內(nèi)容項。如果用戶繼續(xù)與系統(tǒng)交互，則推薦將變得較好，這可以通過提高置信度來指示。在沒有置信度指示器的情況下，用戶更可能因為之前可能不是很好的推薦而變的厭惡即失望，因為他認(rèn)為系統(tǒng)是無效的。置信度指示器也可以用于故意引入與用戶簡檔不是很好匹配的"意外推薦"。這可能用于避免由于過多類似的推薦而造成的厭倦。在沒有置信度指示器的情況下，這樣的意外推薦對于用戶來說可能像是錯誤。然而，通過顯示置信度，即通過使用置信度指示器，用戶可以立即看到某個推薦是意外推薦并且可以決定他將探索某些新的事物。置信度指示器可以是對基于用戶簡檔自動產(chǎn)生推薦的任意基本系統(tǒng)的附加。所述推薦可以涉及任意類型的內(nèi)容項，包括但不限于音樂、書籍、TV和視頻內(nèi)容、假日旅行和/或等。所述推薦可以基于任意類型的特征，例如來自網(wǎng)頁的文本數(shù)據(jù)或者用于電視或者視頻內(nèi)容的電子節(jié)目指南或者基于例如音樂相似度的信號處理方法自動產(chǎn)生的特征。這些特征自身對于用戶來說不一定有意義?？梢酝ㄟ^多種方式獲得用戶簡檔，包括以喜歡的或不喜歡的項目、通常的偏愛以及用戶給出的興趣或社會背景的形式來自用戶的直接反饋，或者以對用戶行為的觀察的形式的間接反饋。間接反饋可以例如基于用戶聽歌曲的時間?？梢允褂萌魏畏N類適當(dāng)?shù)募夹g(shù)進行推薦，例如協(xié)同篩選或機器學(xué)習(xí)或模式匹配算法。所有上面提到的用于推薦內(nèi)容的方法都可以基于用戶簡檔和匹配算法。這意味著可以自動地為任何推薦項目獲得匹配評分。也可以基于例如用戶交互例如評定、或下載/訪問內(nèi)容項、所聽的歌曲等的數(shù)量獲得關(guān)于用戶簡檔質(zhì)量的度量。也可以附加地獲得關(guān)于用戶選擇的一致性的度量，并且選擇性越是一致則新推薦的置信度就越高，即使僅存在少量的用戶交互。例如，如果所有登記的假期都在西班牙靠近海岸并且在三星級酒店，用戶可以具有高的一致性。也可以假定一個與用戶簡檔準(zhǔn)確匹配的虛擬最佳匹配內(nèi)容項。這個虛擬"理想"項和任何實際推薦項之間評分的差可以在推薦中指示系統(tǒng)的置信度，即差越小則置信度越高。這個置信度優(yōu)選地可以由當(dāng)前用戶簡檔的"質(zhì)量"進行力口權(quán)。可以用直觀和容易理解的方式使用戶知曉系統(tǒng)關(guān)于特定推薦的置信度。這可以使用例如圖形項來完成，所述圖形項的顏色例如圖示光顏色發(fā)生變化綠色對應(yīng)具有高置信度數(shù)值的項，橙色或黃色對應(yīng)中等數(shù)值，紅色對應(yīng)具有低置信度的項。圖形項也可以改變其形狀、例如心形相對于頭骨形，和/或尺寸、例如按鍵越大則置信度數(shù)值越高。權(quán)利要求1.一種用于推薦內(nèi)容的方法，包括基于用戶簡檔從內(nèi)容項的數(shù)據(jù)庫中確定推薦內(nèi)容，其中所述推薦內(nèi)容包括至少一個內(nèi)容項；對所述推薦內(nèi)容確定置信度，所述置信度是對所確定的推薦內(nèi)容的估計質(zhì)量的描述；將所述置信度或其派生物通信給用戶。2.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，包括向用戶詢問該用戶對所述推薦內(nèi)容的至少一部分的反^t，其中所述用戶反饋取決于所述置信度。3.根據(jù)權(quán)利要求2的方法，其中所述用戶反饋涉及所述推薦內(nèi)容的元數(shù)據(jù)屬性。4.根據(jù)權(quán)利要求2或3的方法，其中如果所述置信度高于閾值并且所述用戶反饋指示不喜歡所述推薦內(nèi)容，則所述用戶反饋包括涉及元數(shù)據(jù)屬性的反々貴。5.根據(jù)前述任意一項權(quán)利要求的方法，其中如果所述置信度低于閾值，則所述用戶反饋僅包括指示喜歡或不喜歡所述推薦內(nèi)容的反饋并且不涉及元數(shù)據(jù)屬性。6.根據(jù)權(quán)利要求3或4的方法，其中如果所述置信度低于閾值并且所述用戶反饋指示不喜歡所述推薦內(nèi)容，則所述用戶反饋包括涉及所述元數(shù)據(jù)屬性的反饋，以及如杲所述置信度低于閾值并且所述用戶反饋指示喜歡所述推薦內(nèi)容，則所述用戶反饋包括涉及所述元數(shù)據(jù)屬性的反饋。7.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，包括接收對所述推薦內(nèi)容的至少一部分的用戶反饋；基于所述置信度向用戶詢問進一步的用戶反饋；以及基于所述用戶反饋和/或所述進一步的用戶反饋修改所述用戶簡檔。8.根據(jù)權(quán)利要求7的方法，其中所述進一步的反饋是涉及所述推薦內(nèi)容的元數(shù)據(jù)屬性的精確的用戶反饋，所述元數(shù)據(jù)屬性是對推薦內(nèi)容的各個內(nèi)容項內(nèi)容的描述。9.根據(jù)權(quán)利要求7或8的方法，其中僅在所述置信度高于第一閾值并且所述用戶反饋指示不喜歡給出用戶反饋的所述推薦內(nèi)容的所述至少一部分的情況下，向用戶詢問進一步的用戶反饋。10.根據(jù)權(quán)利要求9的方法，其中如果所述用戶反饋指示用戶不喜歡所述推薦內(nèi)容并且該進一步的反饋指示用戶通常喜歡所述推薦內(nèi)容但此刻不喜歡，則不修改所述用戶簡檔。11.根據(jù)前述任意一項權(quán)利要求的方法，基于所述用戶簡檔的估計質(zhì)量確定所述置信度。12.根據(jù)權(quán)利要求11的方法，其中基于用戶交互的數(shù)量來確定所述估計質(zhì)量。13.根據(jù)權(quán)利要求11或12的方法，其中基于所述用戶簡檔的一致性來確定所述估計質(zhì)量。14.根據(jù)前述任意一項權(quán)利要求的方法，包括基于所述用戶簡檔來確定虛擬最佳匹配內(nèi)容項，所述虛擬最佳匹配內(nèi)容項盡可能接近地匹配用戶已經(jīng)給出反饋的所有元數(shù)據(jù)屬性；計算所述推薦內(nèi)容的內(nèi)容項和所述虛擬最佳匹配內(nèi)容項之間的距離，其中基于所述距離度量來確定所述置信度。15.根據(jù)前述任意一項權(quán)利要求的方法，包括如杲所述置信度具有高數(shù)值，則點亮綠燈或者顯示綠色反饋按鍵；和如果所述置信度具有低數(shù)值，則點亮紅燈或者顯示紅色反饋按鍵。16.根據(jù)前述任意一項權(quán)利要求的方法，其中所述置信度用于向用戶說明為什么選擇某個推薦內(nèi)容。17.根據(jù)前述任意一項權(quán)利要求的方法，其中所述用戶反饋是間接的用戶反饋。18.—種用于推薦內(nèi)容的設(shè)備，包括數(shù)據(jù)處理器，其用于基于用戶簡檔從內(nèi)容項的數(shù)據(jù)庫中確定推薦內(nèi)容的，其中所述推薦內(nèi)容包括至少一個內(nèi)容項，并且該數(shù)據(jù)處理器進一步用于對所述推薦內(nèi)容確定置信度，其中所述置信度是對所確定推薦內(nèi)容的估計質(zhì)量的描述；和顯示器，其用于將所述置信度或其派生物顯示給用戶。19.根據(jù)權(quán)利要求18的設(shè)備，包括用于輸入對所述推薦內(nèi)容的至少一部分的用戶反饋的至少一個按鍵或圖形用戶界面，所述按鍵/圖形用戶界面進一步用于基于所述置信度輸入進一步的用戶反饋，其中所述數(shù)據(jù)處理器進一步用于基于所述用戶反饋和/或所述進一步的用戶反饋來更新所述用戶簡檔。20.—種圖形用戶界面，包括與第一可變文本區(qū)域相關(guān)聯(lián)的可選擇的肯定反饋按鍵，其中所述第一可變文本區(qū)域指示輸入對當(dāng)前播放的內(nèi)容項的標(biāo)準(zhǔn)的肯定反饋，其中如果已經(jīng)輸入標(biāo)準(zhǔn)的肯定反饋并且當(dāng)前播放的內(nèi)容項的置信度高于闊值并且所述用戶反饋指示不喜歡所述當(dāng)前播放的內(nèi)容項，則所述第一可變文本區(qū)域改變并且指示對當(dāng)前播放的內(nèi)容項輸入精確的反饋。21.根據(jù)權(quán)利要求20的圖形用戶界面，包括可選擇的否定反饋按鍵，其在被選定時引起否定反饋被輸出到數(shù)據(jù)處理器。22.—種圖形用戶界面，包括與第一文本區(qū)域相關(guān)聯(lián)的至少一個肯定反饋按鍵，所述肯定反饋按鍵允許對當(dāng)前播放的歌曲輸入肯定反饋；以及與第二文本區(qū)域相關(guān)聯(lián)的至少一個否定反饋按鍵，所述否定反饋按鍵允許對當(dāng)前播放的歌曲輸入否定反饋，其中所述第一和/或第二文本區(qū)域取決于所述當(dāng)前播放的歌曲的置信度，所述置信度是對當(dāng)前播放的歌曲的估計質(zhì)量的4笛述。23.—種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序裝置，當(dāng)其在計算機、數(shù)字信號處理裝置等上執(zhí)行時，完成根據(jù)權(quán)利要求1到17中任意一項的用于推薦內(nèi)容的方法和/或其步驟。24.—種計算機可讀存儲介質(zhì)，包括根據(jù)權(quán)利要求23的計算機程序產(chǎn)品。25.—種用于推薦內(nèi)容的裝置，包括用于基于用戶簡檔從內(nèi)容項的數(shù)據(jù)庫中確定推薦內(nèi)容的裝置，其中所述推薦內(nèi)容包括至少一個內(nèi)容項；用于對所述推薦內(nèi)容確定置信度的裝置，其中所述置信度是對所確定的推薦內(nèi)容的估計質(zhì)量的描述；用于將所述置信度或其派生物通信給用戶的裝置。26.—種用于推薦內(nèi)容的方法，包括基于用戶簡檔從內(nèi)容項的數(shù)據(jù)庫中確定推薦內(nèi)容，其中所迷推薦內(nèi)容包括至少一個內(nèi)容項；對所述推薦內(nèi)容確定置信度，所述置信度是對所確定的推薦內(nèi)容的估計質(zhì)量的描述；接收對所述推薦內(nèi)容的至少一部分的用戶反饋；基于所述置信度向用戶詢問進一步的用戶反饋。27.根據(jù)權(quán)利要求26的方法，包括基于所述用戶反饋和/或所述進一步的用戶反饋修改所述用戶簡檔。28.—種用于推薦內(nèi)容的設(shè)備，包括用于接收至少一段音樂并且接收對所述至少一段音樂的置信度的接收器；用于播放所述至少一段音樂的聲學(xué)輸出裝置；包括與第一可變文本區(qū)域相關(guān)聯(lián)的可選擇的肯定反饋按鍵的圖形用戶界面，其中所述第一可變文本區(qū)域指示對當(dāng)前播放的音樂輸入標(biāo)準(zhǔn)的肯定反饋，其中如果已經(jīng)輸入了標(biāo)準(zhǔn)的肯定反饋并且所述置信度高于闊值，則第一可變文本區(qū)域改變并且指示對當(dāng)前播放的音樂輸入精確的反饋。29.—種用于推薦內(nèi)容的設(shè)備，包括用于接收至少一段音樂并且接收對所述至少一段音樂的置信度的接收器；用于播放所述至少一段音樂的聲學(xué)輸出裝置；用于顯示當(dāng)前播放的音樂的相應(yīng)置信度的顯示器。30.根據(jù)權(quán)利要求29的設(shè)備，包括用于輸入對所述當(dāng)前播放的音樂的用戶反饋的至少一個反饋按鍵。31.根據(jù)權(quán)利要求29或30的設(shè)備，包括用于輸入對所述至少一段音樂的用戶反饋的至少一個按鍵或圖形用戶界面，所述按4建/圖形用戶界面進一步用于基于所述當(dāng)前播放的音樂的所述相應(yīng)置信度輸入進一步的用戶反饋，其中基于所述用戶反饋和/或所述進一步的用戶反饋來更新所述用戶簡檔。32.根據(jù)權(quán)利要求29、30或31的設(shè)備，其中如果當(dāng)前播放的音樂的置信度為高則顯示與肯定的結(jié)杲或感受相關(guān)聯(lián)的圖標(biāo)，以及如果當(dāng)前播放的音樂的置信度為低則顯示與否定的結(jié)果或感受相關(guān)聯(lián)的圖標(biāo)。33.—種用于推薦內(nèi)容的設(shè)備，包括用于接收一段音樂并且用于接收對所述一段音樂的置信度的接收器；用于播放所述一段音樂的聲學(xué)輸出裝置；用于在所述置信度為高時發(fā)射綠光并且在所述置信度為低時發(fā)射紅光的發(fā)光二極管。34.根據(jù)權(quán)利要求33的設(shè)備，其中所述發(fā)光二極管用于在所述置信度高于第一閾值時發(fā)射綠光，在所述置信度低于第二閾值時發(fā)射紅光，以及在所述置信度處于所述第一閾值和所述第二閾值之間時發(fā)射黃光。全文摘要一種用于為用戶推薦內(nèi)容的方法，其中將一首歌曲或一段視頻推薦給用戶并且對所推薦的歌曲確定置信度。將所述置信度顯示給用戶，從而用戶可以對系統(tǒng)的推薦獲得更多的信任。文檔編號G06F17/30GK101276375SQ20081008848公開日2008年10月1日申請日期2008年3月31日優(yōu)先權(quán)日2007年3月31日發(fā)明者J·埃金克,T·肯普,T·費杜斯克扎克,T·齊默,W·哈格申請人:索尼德國有限責(zé)任公司