利用隐式用户反馈自动生成个人播放列表

具体实施方式

图1描述了根据本发明的一个实施例的移动音乐系统。移动音乐设备102存储并向用户播放歌曲。移动音乐设备102可以用MP3播放器、移动电话、个人数字助理或者其它能够存储和再现音乐的便携式手持电子设备来实现。移动音乐设备102包括用于存储歌曲的歌曲存储器104。歌曲存储器104可以用可移动的存储器模块或者固定的存储器模块来实现。

移动音乐设备102可以连接到计算机设备108，诸如膝上型或者桌上型计算机。本领域的技术人员知道，计算机设备108可以用几个不同的具有能够生成播放列表的处理器和存储器的设备来实现。计算机设备108可以包括用于存储歌曲的个人音乐库数据库110。个人音乐库数据库110的容量通常大于歌曲存储器104的容量。播放列表生成模块106用于从个人音乐库数据库110中选择歌曲的子集以存储在歌曲存储器104中。在本发明的一个可选择的实施例中，播放列表生成模块106的一个或者多个功能由移动音乐设备102内的一个模块(未示出)执行。

计算机设备108可以连接到广域网，诸如因特网112。当然，大量的数据库和音乐网站，诸如音乐库数据库114也连接到因特网112。音乐库数据库114可以存储被传输到音乐库数据库和/或歌曲存储器104的歌曲。在本发明的一个实施例中，移动音乐设备102通过因特网112连接到音乐库数据库114并直接从音乐库数据库114下载内容。音乐库数据库114还可以包括播放列表生成模块，用于选择歌曲以传输到个人音乐库数据库110和/或歌曲存储器104。

在一个实施例中，计算机设备108可以用再现音乐的设备来实现。用户可以用移动音乐设备102记录音乐。移动音乐设备102可以生成播放列表或者播放列表数据，并将播放列表或者播放列表数据传输到计算机设备108。该特定的实施例允许用户在离家的时候使用移动音乐设备102以生成个人播放列表并使该信息传送到相对固定的计算机设备108。

图1A描述了根据本发明的一个实施例的示例性移动音乐设备120。移动音乐设备120包括歌曲存储器104。歌曲存储器104如上所述。可以包括播放列表模块122，用于记录和/或维持可用于生成播放列表的用户行为的日志。典型的行为包括记录歌曲、跳过歌曲、重放歌曲等。可以包括CPU124以控制移动音乐设备120的全部操作。

移动音乐设备120可以包括一个或者多个用于与外部设备进行通信的组件。可以包括短距离收发器126，用于与诸如计算机设备108的设备进行通信。在一个实施例中，短距离收发器126使用蓝牙协议。超宽带技术也可以用于传送大的文件。应当注意，其它无线短距离技术也可以用于与其它设备进行通信。移动音乐设备120还可以包括传统的组件，诸如音频输出128、网络收发机130、显示器132和天线134。另外，移动音乐设备120还可以包括照相机，其允许用户以图片、图像和视频的方式记录媒体作品。显示器132可以用于重放图片、图像和视频媒体作品。可以包括时间模块和日历模块以在音乐选择过程中提供输入。

图1B示出了可以有利地使用本发明的系统和方法的无线通信系统10。一个或者多个网络启动(network-enabled)的移动设备12，诸如个人数字助理(PDA)、数码相机、蜂窝电话、移动终端或者它们的组合，与服务器14进行通信。虽然在图1B中未示出，但是服务器14可以充当诸如家庭网、某些其它局域网(LAN)或广域网(WAN)的网络的文件服务器。服务器14可以是个人计算机、主机、电视顶置盒或者其它能够存储和访问数据的设备。移动设备12可以采用多种方式与服务器14进行通信。例如，移动设备12可以通过无线网络18与服务器14进行通信。无线网络18可以是第三代(3G)蜂窝数据通信网络、全球移动通信网络系统(GSM)或者其它无线通信网络。移动设备12还可以具有一个或者多个允许通过例如通用串行总线(USB)线15有线连接到服务器14的端口。移动设备12还能够短距离地无线连接20(例如蓝牙链接)到服务器14。单个移动设备12能够采用多种方式与服务器14进行通信。

服务器14可以充当用于存储从移动设备12和从其它源接收的文件的储存库。服务器14可以具有或连接到无线接口22，该无线接口被配置为发射和/或接收与移动网络18的通信(诸如消息、文件或其它数据)。可选择地(或者另外地)，服务器14可以具有一个或者多个其它通信网络连接。例如，服务器14可以(直接或者通过一个或者多个中间网络)链接到因特网、传统的有线电话系统或者某些其它通信网络。

在一个实施例中，移动设备12具有被配置为在无线网络18内发送和/或接收数字无线通信的无线接口。作为无线网络18的一部分，当移动设备位于无线网络18的管理域内时，一个或者多个基站(未示出)可以支持与移动设备12的数字通信。与移动设备12进行通信的无线网络18的基站可以和与服务器14进行通信的基站相同或者不同。事实上，移动设备12和服务器14可以各自与不同的无线网络进行通信(例如移动设备12可以漫游)，这些不同的无线网络可以通过一个或者多个有线或无线网络互连。为了简化，服务器14和移动设备12在同一个无线网络18内示出。

移动设备12通过无线网络18与服务器14进行通信，并被配置为传输数据(例如音乐内容)以在服务器14上远程存储。移动设备12还可以被配置为访问预先存储在服务器14上的数据。在一个实施例中，移动设备12与服务器14之间的文件传送可以通过经由短消息服务中心(SMSC)24和/或多媒体消息服务中心(MMSC)26传输的短消息服务(SMS)消息和/或多媒体消息服务(MMS)消息来进行。虽然显示为网络18的一部分，但是SMSC 24和MMSC 26可以是另一个网络的一部分或者在网络18的外面。虽然显示为单独的逻辑实体，但是SMSC 24和MMSC 26可以是一个实体。另外，SMSC 24和MMSC 26可以通过它们之间的信令协调，用于改进文件传送过程。例如，因为SMSC 24和MMSC 26可以是存储-转发系统，而不是实时系统，所以，来自移动设备12经由SMS消息请求的文件可以基于前一个请求仍然驻留在MMSC 26上。这样，SMSC 24可以应SMS文件请求复制MMSC 26，并且如果可适用，MMSC 26可以通知用户预先存储的文件。另外，MMSC 26可以基于其存储的文件副本仅传送所请求的文件。在其它实施例中，MMSC 26可以充当文件的储存库，移动设备12可以仅请求从MMSC 26传送文件。

图2描述了根据本发明的一个实施例的多组歌曲与播放列表之间的关系。图2所示的基本关系可以应用于包括诸如歌曲和视频剪辑的其它媒体作品的其它实施例。播放列表生成模块202生成一组适合的歌曲204、一组随机的歌曲206和一组确定的歌曲208，接收惊奇参数210并产生播放列表212。播放列表生成模块202还可以从另一个源接收一组适合的歌曲204、一组随机的歌曲206和/或一组确定的歌曲208。

基于与用户的活动对应的属性或者其它诸如一天的时间和日期的因素选择一组适合的歌曲204。这些活动可以包括记录歌曲、重复歌曲和不跳过歌曲。时间信息可以用于例如基于时间是是在清早还是在下午来选择播放列表。日期信息可以用于例如在假期或者周末期间选择与在工作日期间所选择的音乐不同的音乐。

获取用户关于一首歌曲的行为方面的示例性的属性和值包括：

1.Recorded(被记录)：布尔值。该歌曲被用户记录了吗(相对于被系统自动地记录)?

2.Skipped(被跳过)：整数＞＝0。在重放期间该歌曲已经被用户跳过的近似次数。如果在该歌曲的重放期间用户按下“next(下一个)”按钮并且该歌曲已经播放的时间小于预定的一段时间，诸如1分钟，则该歌曲可以被认为被跳过。在一个实施例中，如果“previous(前一个)”按钮用于到达一首歌曲，则该歌曲不被认为被跳过。

3.Repeated(被重复)：整数＞＝0。自用户最后一次重复该歌曲以来被重放的歌曲的数量。当用户按下“前一个”按钮以到达一首歌曲并听了该歌曲超过如30秒的时间时，该歌曲可以被认为被重复。用户可寻找若干时间以前重放的歌曲，并在搜索该歌曲的过程中听其它歌曲的开头。当计算自最后一次重复以来被重放的歌曲的数量时，被跳过和被重复的歌曲也计为被重放。

4.Age(时期)：整数＞＝0。自该歌曲被(用户或者系统)记录以来的天数。在可选择的实施例中，可以使用不同的时间范围。

5.Last_played(最后播放的)：整数＞＝0。自最后一次重放该歌曲以来被重放的歌曲的数量。使用歌曲的数量的好处在于选择适合于用户听播放列表的比率。可选择地，Last_played可以是自最后一次重放该歌曲以来的天数。

给定歌曲的属型，诸如repeated，可以用song.repeated(歌曲.被重复)表示。

在一个实施例中，一组适合的歌曲204更有可能包括近来被记录的歌曲，而不是较早的记录。一组随机的歌曲206可包括一组不是必须被用户喜欢的歌曲。一组随机的歌曲206可以用于对最终的播放列表添加变化。一组确定的歌曲可以包括已知是用户喜欢的歌曲。用户可以指明哪些歌曲包括在一组确定的歌曲208中。在可选择的实施例中，用户的一个或者多个活动，诸如记录歌曲和重复歌曲，可以用于选择一组确定的歌曲208。惊奇参数210可以由用户提供，并可确定播放列表中包括的来自一组随机的歌曲206的歌曲的百分比。惊奇参数可以具有0％到100％的值，或者可以包括其它值，诸如高、中和低。

在本发明的一个实施例中，播放列表212包括从一组确定的歌曲208中选择的第一组歌曲。这些歌曲可以放在播放列表的开始以确保好的用户经验。接着，播放列表包括从一组适合的歌曲204和一组随机的歌曲206中选择的歌曲，其中来自一组随机的歌曲206的歌曲的比率由惊奇参数210确定。一旦生成播放列表212，对应的音乐文件就从个人音乐库数据库110或者可选择地通过因特网112从音乐库数据库114中下载。

播放列表212可以对用户听的每个站点(station)或类型单独地创建。例如，第一类型的音乐可以包括爵士乐歌曲，包括播放列表212的歌曲可以从特定的爵士乐站点中选择。时间、地点和其它因素可以影响播放列表212的内容。

图3描述了根据本发明的一个实施例的生成播放列表的方法。首先在步骤302，基于用户的活动，为多首歌曲分配单独的权重。这些权重可用于选择一组适合的歌曲。可选择第一权重w_1a(song)以支持(favor)被记录的歌曲，诸如：

如果song.recorded＝true，则w_1a(song)＝1；

否则，w_1a(song)＝0。

可以选择第二权重w_1b(song)以相对于其它歌曲更支持用户已经重复的歌曲。还可以相对于较早的歌曲更支持近来被重复的歌曲。例如，通过如下定义w_1b(song)，w_1b(song)可用于定义与从未被重复的歌曲相比，近来被重复的歌曲有多少可能被选择，其中：

$>>>w>>1>b>\; >>(>song>)>>=>1>+>>2>>->song\; repeated>/>>h>>1>b>\; >\; >*>max>\_>>weight>>1>b>\; >.>$>

在一个实施例中，下面的值被用作缺省选项。

max_weight_1b＝3

h_1b＝20。

对于从未被重复的歌曲，w_1b(song)可以被定义为等于1。当被重放的最后一首歌曲也被重复时，w_1b(song)＝1+max_weight_1b。权重(实际上，权重-1)每h_1b天就减一半，并且对于在很久以前被最后一次重复的歌曲，权重接近于1。

可以选择第三权重w_1c(song)以相对于已经被跳过的歌曲更支持还没有被用户跳过的歌曲。在一个实施例中，从未被跳过的歌曲可具有等于1的w_1c(song)。被用户跳过但没有被记录的歌曲可以具有等于0的w_1c(song)，被用户记录的歌曲可以具有快速减小的w_1c(song)。例如：

如果song.skipped＝0，则w_1c(song)＝1；

如果song.recorded＝true，则 $>>>w>>1>c>\; >>(>song>)>>=>>2>>->song\; skipped>/>>h>>1>b>\; >\; >;>$>

如果song.recorded＝false并且song.skipped＞0，则w_1c(song)＝0。

在一个实施例中，h_1c＝0.5。

可以选择第四权重w_1d(song)以支持近来被记录的歌曲。在一个实施例中，对于在使用权重的那天被记录的声音，w_1d(song)可以等于1，而对于在其它时间被记录的歌曲，w_1d(song)可以等于2^{-song age/h1d}。值h_1d可以用于表示权重的半衰期。例如，h_1d＝10是指只有非常近期的歌曲被支持，而h_1d＝1000是指较早的歌曲具有几乎相同的权重。h_1d的合适的缺省值是100。

可以选择第五权重w_3a(song)以相对于近来已经被重放的歌曲更支持近来还没有被重放的歌曲。对于近来播放的歌曲，w_3a(song)可以非常小，而对于已经很长时间没有播放的歌曲，w_3a(song)接近1。例如：

如果歌曲从未被重放，则w_3a(song)＝1；

如果歌曲已被重放，则 $>>>w>>3>a>\; >>(>song>)>>=>1>/>>(>1>+>>steep>>->song\; last>\_>played>+>>h>>3>a>\; >\; >)>>;>$>

其中“steep”是控制近来的和早期的歌曲的划分是多陡峭和急剧的参数，而h_3a是半衰期并控制划分发生的地方。

steep的合适的缺省值是1.2，而h_3a是30。

在步骤304，从音乐库中选择多首歌曲，其中每首歌曲被选择的概率对应于分配给该歌曲的权重。在一个实施例中，分配给每首歌曲的权重w_adapt(song)等于上述五个权重的乘积。给定歌曲被选择的概率Pr_adapt(song)与其权重w_adapt(song)成比例。例如：

Pr_adapt(song)＝w_adapt(song)/∑_iw_adapt(song_i)。

在步骤306，从音乐库中选择一组随机的歌曲。在一个实施例中，可以基于分配给每首歌曲的随机权重选择该组随机的歌曲，每首歌曲的随机权重w_rand(song)可以如下定义：

w_rand(song)＝w_1c(song)*w_3a(song)。

在步骤308，可以接收惊奇参数。该惊奇参数可以从用户接收，或者由播放列表生成模块选择。该惊奇参数可以具有0-100％的值，并可表示不考虑权重w_1a(song)、w_1b(song)和w_1d(song)而选择的歌曲的比例。惊奇系数的合适缺省值是20％。

最后，在步骤310，生成包括在步骤304选择的歌曲和在步骤306选择的歌曲的播放列表，在该播放列表中，在步骤306选择的歌曲的比率对应于惊奇参数。在重放了播放列表中的歌曲后，这些歌曲可以被记录以提供变化。

如上所述，本发明的实施例可以使用除了音乐或者歌曲以外的媒体作品。特别地，这里所公开的播放列表选择方法可以用于生成图像、图片、视频剪辑和其它可视的和/或音频作品的播放列表。图4描述了与图1所示的移动音乐系统类似的移动媒体播放系统。移动媒体播放设备402存储并向用户重放媒体。例如，移动媒体播放设备402可以是向用户重放图片的个人数字助理。移动音乐设备402包括媒体作品存储器404，用于存储媒体作品。媒体作品存储器404可以用可移动的存储器模块或者固定的存储器模块实现。

移动音乐设备402可以连接到计算机设备408，该计算机设备408包括用于存储媒体作品的个人媒体作品库数据库410和播放列表生成模块406。计算机设备408可以与计算机设备108(如图1所示)类似。计算机设备408可以连接到广域网，诸如因特网412。大量数据库和媒体网站，诸如媒体作品库数据库414也可以连接到因特网412。如图4所示的组件的操作与图1所示的组件的操作基本相同。

本发明的各个方面也可以应用于不包括移动设备的其它实施例。例如，这里公开的播放列表选择方法可以用于生成图像的播放列表以在安装在墙上的显示设备上显示，诸如等离子电视或液晶电视。

尽管本发明已经针对包含有执行本发明的最佳实施例的特定例子被描述，但是本领域的技术人员知道，上述系统和方法可以有许多的变化和改变，这些变化和改变都落入在所附的权利要求提出的本发明的精神和范围内。

                          附录

下面用Perl写的代码是示例性的算法，其可以由播放列表生成模块使用以选择播放列表。

使用的变量(没有在算法中介绍)：

music_library_size：音乐库中的歌曲总数recorded_by_the_user：被用户记录的歌曲的数量first_songs：被选为“确定”的第一歌曲的数量surprise_ratio：惊奇比率last_played[]：歌曲的last-played属性的数组为了简化，在下面的算法中，歌曲用0和music_library_size-1之间的索引识别，并且第一recorded_by_the_user歌曲是被用户记录的歌曲。#1.初始化播放列表my@playlist=();#将被生成的播放列表my$playlist_filled=0;#到目前为止播放列表中的歌曲的数量my$users_songs=0;#到目前为止播放列表中用户记录的歌曲的数量#2.找出最大的权重(标准化因子)my$max_w_sure=0;my$max_w_adapt=0;my$max_w_rand=0;for($s=0;$s＜$music_library_size;$s++){ $max_w_sure=(w_sure($s)＞$max_w_sure?w_sure($s):$max_w_sure); $max_w_adapt=(w_adapt($s)＞$max_w_adapt?w_adapt($s):$max_w_adapt); $max_w_rand=(w_rand($s)＞$max_w_rand?w_rand($s):$max_w_rand);<!-- SIPO <DP n="11"> --><dp n="d11"/>}#3.创建last_played的备份副本my@last_played_copy;for($s=0;$s＜music_library_size;$s++){ $last_played_copy[$s]=$last_played[$s];}#4.当播放列表有空间重复时while(($playlist_filled＜$playlist_size)($playlist_filled＜$music_library_size)){#4.1.决定如何选择歌曲，然后搜索它my$rand_song;if($playlist_filled＜$first_songs){#进行确定的选择#(使用拒绝采样：提议一首随机的歌曲(1)，根据歌曲的相对概率随#机地拒绝它(2)。重复上述，直到接受所提议的歌曲)do{$random_song=int(rand($recorded_by_the_use));#(1)}while(rand()＞W_sure($random_song)/$max_w_sure);#(2)}elseif((rand()＞$surprise_ratio/100)&&($users_songs＜$recorded_by_the_user)){#选择一首被用户记录的歌曲do{$random_song=int(rand($recorded_by_the_user));}while(rand()＞w_adapt($random_song)/$max_w_adapt);$users_songs++;<!-- SIPO <DP n="12"> --><dp n="d12"/>}else{#选择一首随机的歌曲do{$random_song=$recorded_by_the_user+int(rand($music_library_size-$recorded_by_the_user));}while(rand()＞w_rand($random_song)/$max_w_rand);}#4.2.向播放列表添加歌曲$playlist[$playlist_filled++]=$random_song;#4.3.更新last_plyed字段for($s=0;$s＜$music_library_size;$s++){$last_played[$s]++;}$last_played[$random_song]=0;#4.4找出新的最大的权重my$max_w_sure=0;my$max_w_adapt=0;my$max_w_rand=0;for($s=0;$s＜$music_library_size;$s++){$max_w_sure=(w_sure($s)＞$max_w_sure?w_sure($s):$max_w_sure);$max_w_adapt=(w_adapt($s)＞$max_w_adapt?w_adapt($s):$max_w_adapt);$max_w_rand=(w_rand($s)＞$max_w_rand?w_rand($s):$max_w_rand);<!-- SIPO <DP n="13"> --><dp n="d13"/>}}#5.将last_played恢复到它的初始值for($s=0;$s＜$music_library_size;$s++){$last_played[$s]=$last_played_copy[$s];}