重庆时时彩5星玩法: 媒体对象元数据关联和排名.pdf

本发明提供了媒体对象元数据关联和排名。通过提供媒体对象来显示，并且接受关于媒体对象的输入，从而可以将元数据与媒体对象相关联，其中，该输入包括至少两种不同类型的元数据。例如，元数据可以是标签、评论、注释或喜好的形式?？梢愿菰荻悦教宥韵蠼兴阉?，并且以多种方式对媒体对象进行排名。

权利要求书
1.  一种装置，包括：
处理器；
用于存储计算机指令的存储设备，所述指令包括：
由所述处理器执行、用于提供所述至少一幅图像来显示给至少一个用户的逻辑；以及
由所述处理器执行、用于接受来自多个用户的关于所述至少一幅图像的输入的逻辑，其中，所述输入包括至少两种不同类型的元数据，其中用户输入的元数据包括标签，
由所述处理器执行、用于利用至少一个元数据集合对图像进行搜索的逻辑，
由所述处理器执行、用于在所述搜索被执行之后，对从所述搜索返回的至少一副图像进行排名的逻辑，所述用于排名的逻辑至少部分基于关于所述至少一幅图像的用户输入的元数据的量，来对所述至少一幅图像进行排名，以及
由所述处理器执行、用于基于从至少一个用户输入的适当性来确定所述标签中的至少一个标签对于所述至少一幅图像的适当性的逻辑，其中所述排名是至少部分基于所述至少一个标签对于所述至少一幅图像的适当性的。

2.  如权利要求1所述的装置，其中，所述至少两种不同类型的元数据被从包括下述项的元数据类型组中选出：标签、评论、描述、喜好和注释。

3.  如权利要求2所述的装置，其中，所述标签包括位置元数据。

4.  如权利要求1所述的装置，其中，所述至少一幅图像包括视频图像。

5.  如权利要求1所述的装置，其中，所述装置位于服务器中，并且每个用户与相应的客户端相关联。

6.  如权利要求1所述的装置，其中，所述用于排名的逻辑至少部分 基于与所述至少一幅图像相关的用户动作来对图像进行排名。

7.  如权利要求1所述的装置，其中，所述用户输入的元数据被从包括下述项的元数据类型组中选出：标签、评论和注释。

8.  如权利要求1所述的装置，其中，所述用于排名的逻辑至少部分基于已对所述至少一幅图像指派了元数据的用户的数目来对图像进行排名。

9.  如权利要求8所述的装置，其中，所述用户输入的元数据是至少部分基于已将所述至少一幅图像指定为喜好的用户的数目的。

10.  如权利要求1所述的装置，其中，所述用于排名的逻辑至少部分基于与所述至少一幅图像相关的访问模式来对所述至少一幅图像进行排名。

11.  如权利要求10所述的装置，其中，所述访问模式是至少部分基于对所述至少一幅图像的点入次数的。

12.  如权利要求10所述的装置，其中，所述访问模式是至少部分基于对所述至少一幅图像的查看次数的。

13.  如权利要求6所述的装置，其中，所述用于排名的逻辑根据与所述至少一幅图像相关的时间流逝来对所述至少一幅图像进行排名。

14.  如权利要求13所述的装置，其中，所述与所述至少一幅图像相关的时间流逝是自所述至少一幅图像被上传起的时间流逝。

15.  如权利要求1所述的装置，其中，所述用于排名的逻辑至少部分基于所述至少一幅图像的发布者与发起该搜索的用户之间的关系来对所述至少一幅图像进行排名。

16.  如权利要求1所述的装置，其中所述计算机指令还包括统计逻辑，用于至少部分基于第一元数据集合和第二元数据集合被共同指派给相同图像的频度来确定度量。

17.  如权利要求16所述的装置，其中，所述统计逻辑是用于以下操作的逻辑：
基于与多幅图像相关联的多个元数据的度量确定相关元数据的集群；以及
对每个集群内的相关联的多幅图像进行排名。

18.  如权利要求16所述的装置，其中，所述第一元数据和第二元数据是标签。

19.  如权利要求16所述的装置，其中，所述统计逻辑是用于如果所确定的度量超过阈值相关度值则将所述第一元数据和第二元数据作为相关元数据提供以用于显示的逻辑。

20.  如权利要求16所述的装置，其中所述计算机指令包括用于至少部分基于来自至少一个用户的适当性输入来确定所述第一元数据和第二元数据对所述图像的适当性的逻辑，其中所述统计逻辑是用于至少部分基于所确定的适当性来改变所述度量的逻辑。

21.  如权利要求1所述的装置，其中所述计算机指令包括用于确定在预定时间段中至少一个特定元数据集合被指派给多幅图像的频度的逻辑。

22.  如权利要求21所述的装置，其中，所述至少一个元数据集合包括至少一个标签。

23.  如权利要求1所述的装置，其中所述计算机指令包括用于确定至少一个特定元数据集合被指派给的图像的数目的逻辑。

24.  一种方法，包括：
由计算设备提供所述至少一幅图像来显示给至少一个用户；
由所述计算设备接受来自多个用户的关于所述至少一幅图像的输入，其中，所述输入包括至少两种不同类型的元数据，并且其中用户输入的元数据包括标签；
由所述计算设备利用至少一个元数据集合对图像进行搜索；
在所述搜索被执行之后，由所述计算设备对从所述搜索返回的至少一副图像进行排名，所述排名包括：至少部分基于关于所述至少一幅图像的用户输入的元数据的量来对所述至少一幅图像进行排名，以及
由所述计算设备基于从至少一个用户输入的适当性来确定所述标签中的至少一个标签对于所述至少一幅图像的适当性，其中所述排名是至少部分基于所述至少一个标签对于所述至少一幅图像的适当性的。

25.  如权利要求24所述的方法，其中，所述至少两种不同类型的元 数据被从包括下述项的元数据类型组中选出：标签、评论、描述、喜好和注释。

26.  如权利要求24所述的方法，其中，提供至少一幅图像和接受输入在服务器中发生，并且每个用户与相应的客户端相关联。

27.  如权利要求24所述的方法，其中，排名包括至少部分基于与所述至少一幅图像相关的用户动作来对图像进行排名。

28.  如权利要求24所述的方法，其中，所述用户输入的元数据被从包括下述项的元数据类型组中选出：标签、评论和注释。

29.  如权利要求24所述的方法，其中，排名包括至少部分基于已对所述至少一幅图像指派了元数据的用户的数目来对图像进行排名。

30.  如权利要求29所述的方法，其中，所述用户输入的元数据是至少部分基于已将所述至少一幅图像指定为喜好的用户的数目的。

31.  如权利要求24所述的方法，其中，排名还包括至少部分基于与所述至少一幅图像相关的访问模式来对所述至少一幅图像进行排名。

32.  如权利要求27所述的方法，其中，排名还包括根据与所述至少一幅图像相关的时间流逝来对所述至少一幅图像进行排名。

33.  如权利要求24所述的方法，其中，排名包括至少部分基于所述至少一幅图像的发布者与发起该搜索的用户之间的关系来对所述至少一幅图像进行排名。

34.  如权利要求24所述的方法，还包括至少部分基于第一元数据集合和第二元数据集合被共同指派给相同图像的频度来确定度量。

35.  如权利要求34所述的方法，其中，确定度量还包括：
基于与多幅图像相关联的多个元数据的度量来确定相关元数据的集群；以及
对每个集群内的相关联的多幅图像进行排名。

36.  如权利要求34所述的方法，还包括如果所确定的度量超过阈值相关度值，则将所述第一元数据和第二元数据作为相关元数据提供以用于显示。

37.  一种包括计算机可执行程序代码的非暂时性计算机可读存储介 质，所述计算机可执行程序代码可由处理器执行用于：
由所述处理器提供所述至少一幅图像以显示给至少一个用户；以及
由所述处理器接受来自多个用户的关于所述至少一幅图像的输入，其中，所述输入包括至少两种不同类型的元数据，并且其中用户输入的元数据包括标签；
由所述处理器利用至少一个元数据集合对图像进行搜索；
在所述搜索被执行之后，由所述处理器对从所述搜索返回的至少一副图像进行排名，所述排名包括：至少部分基于关于所述至少一幅图像的用户输入的元数据的量来对所述至少一幅图像进行排名，以及
由所述处理器基于从至少一个用户输入的适当性来确定所述标签中的至少一个标签对于所述至少一幅图像的适当性，其中所述排名是至少部分基于所述至少一个标签对于所述至少一幅图像的适当性的。

38.  如权利要求37所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中，所述至少两种不同类型的元数据被从包括下述项的元数据类型组选出：标签、评论、描述、喜好和注释。

39.  如权利要求37所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中，提供至少一幅图像和接受输入发生在服务器中，并且每个用户与相应的客户端相关联。

40.  如权利要求37所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中，排名包括至少部分基于与所述至少一幅图像相关的用户动作来对图像进行排名。

41.  如权利要求37所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中，所述用户输入的元数据被从包括下述项的元数据类型组中选出：标签、评论和注释。

42.  如权利要求37所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中，排名包括至少部分基于已对所述至少一幅图像指派了元数据的用户的数目来对图像进行排名。

43.  如权利要求42所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中，所述用户输入的元数据是至少部分基于已将所述至少一幅图像指定为喜好的 用户的数目的。

44.  如权利要求37所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中，排名还包括至少部分基于与所述至少一幅图像相关的访问模式来对所述至少一幅图像进行排名。

45.  如权利要求40所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中，排名还包括根据与所述至少一幅图像相关的时间流逝来对所述至少一幅图像进行排名。

46.  如权利要求37所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中，排名包括至少部分基于所述至少一幅图像的发布者与发起该搜索的用户之间的关系来对所述至少一幅图像进行排名。

47.  如权利要求37所述的非暂时性计算机可读存储介质，还包括用于至少部分基于第一元数据集合和第二元数据集合被共同指派给相同图像的频度来确定度量的程序代码。

48.  如权利要求47所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中，所述用于确定度量的程序代码还包括用于以下过程的代码：
基于与多幅图像相关联的多个元数据的度量确定相关元数据的集群；以及
对每个集群内的相关联的多幅图像进行排名。

49.  如权利要求47所述的非暂时性计算机可读存储介质，还包括用于如果所确定的度量超过阈值相关度值，则将所述第一元数据和第二元数据作为相关元数据提供以用于显示的程序代码。

说明书媒体对象元数据关联和排名
分案申请说明
本申请是申请日为2006年4月20日、题为“媒体对象元数据关联和排名”的中国发明专利申请No.200680022266.X（PCT国际申请PCT/US2006/015263）的分案申请。
相关申请交叉引用
本申请要求2005年4月21日提交的题为“GENERATION AND USE OF METADATA FOR MEDIA OBJECTS”的美国申请No.60/674,109的优先权，该申请整体通过引用结合于此。
本申请与同时提交的题为“INTERESTINGNESS RANKING OF MEDIA OBJECTS”的美国申请No._____相关，该申请整体通过引用结合于此。
技术领域
本发明一般地涉及媒体对象的组织和显示，具体地涉及元数据与媒体对象（例如，图像）的关联及其排名。
背景技术
现有的网站允许用户对诸如书籍或电影之类的媒体进行注释和品论。但是，传统的网站在下述方面受到限制：用户直接提供或者通过用户的行动间接提供的关于媒体对象的信息的类型，以及使用该信息来生成搜索结果。
搜索结果依赖于项目的排名（ranking）来确定要呈现给搜索者的最相关的项目。这些排名可以是基于例如这样的标准的：特定项目被用户“点击”或者查看的次数。希望使多种关于媒体对象的用户导出的信息可用， 并且开发基于这种信息的用于媒体对象的更相关的排名。
发明内容
本发明的实施例通过提供一个或多个媒体对象以显示给一个或多个用户，并且接受来自用户的关于这一个或多个媒体对象的输入，从而使源数据能够与媒体对象关联。媒体对象可以包括图像（例如，静止或运动图像）或者音频媒体对象（例如，音轨）。输入可以包括至少两种不同类型的元数据，这些类型包括标签、评价、注释、描述和添加到最爱（“设为最爱”）或者播放列表（“设到播放列表”）。标签元数据可以包括位置元数据。这里实现该实施例的逻辑可以位于服务器处，并且每个用户可以被与相应的客户端计算机相关联。
本发明的实施例也可以利用至少一个元数据集合（metadatum）执行对媒体对象的搜索，并且对从该搜索返回的一幅或者多幅图像排名。该排名可以至少部分基于与该媒体对象相关的用户行动，包括用户输入的与该媒体对象相关的元数据的量、已向该媒体对象指派了元数据的用户的数目、和/或与该媒体对象相关的访问模式。访问模式可以至少部分基于对该媒体对象的点入（click through）或者查看的次数。排名也可以至少部分基于媒体对象的发布者和发起搜索的用户之间的关系和/或与该媒体对象相关的时间流逝的。本发明的实施例可以使排名至少部分基于一个或多个标签对媒体对象的适当性（relevance），其中适当性自身是基于来自一个或多个用户的适当性输入的。
本发明的实施例可以包括统计逻辑，用于至少部分基于第一元数据集合和第二元数据集合共同被指派给相同媒体对象的频度确定度量。统计逻辑可以基于与多个媒体对象相关联的多个元数据的度量确定相关元数据的集群，并且对每个集群内的相关联的多个媒体对象进行排名。统计逻辑还可以如果所确定的度量超过阈值相关度值，则将第一元数据和第二元数据作为相关元数据提供来显示。本发明的实施例可以至少部分基于从用户输入的适当性确定第一元数据和第二元数据对图像的适当性，在这种情形中，统计逻辑可以至少部分基于所确定的适当性改变所述相关度度量。
本发明的实施例可以确定在预定时间段中至少一个特定元数据集合被指派给多个媒体对象的频度，并且/或者确定该至少一个特定元数据集合被指派给的媒体对象的数目。
本发明的实施例可以提供由广告服务器使用的信息，该广告服务器用于将广告与图像或者其他媒体对象相关联。响应于可以导致对媒体对象的访问的搜索或者其他用户动作，媒体对象可以被提供来向用户显示。原数据逻辑可以接受来自多个用户的关于媒体对象的元数据。统计逻辑可以至少部分基于至少一个元数据被指派给媒体对象的频度确定相关度度量?？梢允乖菁虾投攘慷怨愀娣衿骺捎?。
广告服务器可以至少部分基于元数据并且可选地基于相关度度量，将广告与媒体对象相关联。在本发明的实施例中，统计逻辑可以至少部分基于第一元数据集合和第二元数据集合被共同指派给媒体对象的频度确定度量?？梢允沟谝缓偷诙荻怨愀娣衿骺捎?。
附图说明
图1示出了根据本发明实施例的客户端-服务器系统。
图2是示出了根据本发明实施例的标签元数据到媒体对象的入口的屏幕快照。
图3示出了根据本发明实施例添加注释元数据。
图4示出了根据本发明实施例设置许可。
具体实施方式
给出下面的说明使本领域普通技术人员能够实现和使用本发明。提供对特定设备、技术和应用的描述仅作为示例。本领域普通技术人员将清楚对这里所述的示例的各种修改，并且这里限定的一般的原理可以被应用于其他示例和应用，而部脱离本发明的精神和范围。因此，本发明不是要被限于这里描述并示出的示例，而是要符合与权利要求书一致的范围。
图1示出了根据本发明实施例的客户端-服务器系统。根据本发明实施例的媒体服务器可以包括http web服务器逻辑、脚本引擎（例如，PHP脚 本引擎）、数据库和汇聚引擎。媒体服务器可以通过网络（例如因特网）与多个客户端通信。
脚本引擎可以包括认证逻辑、上传逻辑、元数据处理逻辑和许可处理逻辑。认证逻辑对登入到媒体服务器网站的用户进行认证。上传逻辑可以用来将符合任何媒体格式的数据从客户端上传到服务器，所述媒体格式例如是静止照片（例如，JPEG、TIFF）、视频（例如，MPEG、AVI）、或者音频（例如，MP3、OGG）?；憔垡婵梢园ㄍ臣埔婧退阉饕?。用于与本发明的服务器一起使用的客户端可以包括典型的web浏览器应用。在www.flickr.com处可以观察到本发明的许多功能，其整体通过引用被结合于此。
根据本发明的实施例，在客户端处的用户使用浏览器来访问媒体服务器，并且请求对媒体对象的上传。在响应中，上传逻辑将来自客户端的媒体对象存储到数据库中。为了方便，我们将频繁使用图像作为系统操纵的媒体对象的示例，但是本领域技术人员将认识到，在适当的情况下本发明在经过适当的修改并且使用其他功能后，也适用于其他媒体对象（例如，查看媒体对象可以应用于查看静止图像或者运动图像，或者听音频媒体对象，例如音轨）。
元数据处理逻辑许可用户输入元数据来描述每幅图像。（如这里所述，“元数据”可以指一个元数据集合或者多个元数据。）参见图2，元数据可以采取用于每幅图像的一个或多个标签的形式，例如，针对飞行中的海鸥的图像的作为一个空间限定的列表“clouds seagull birds sky”输入的四个不同标签。其他类型的元数据包括标题（例如，“Last gull（目前）”）、对图像的描述、注释和评论。注释是直接在被注释的图像的一部分上显示的描述性注解。注释可以被隐藏不被查看，直到用户使光标经过被注释的部分。参见图3，例如，用户可以在海鸥的翅膀附近添加注释，例如“注意，日光穿过了翅膀”。评论可以被输入到文本输入框中，该文本输入框与用于在消息板上输入评论的类似。针对一个媒体对象，可以作出并且显示来自任何被许可用户的多条评论。
参见图4，许可逻辑使用户能够设置关于允许谁查看每幅图像的许 可。例如，用户可以设置许可，用于允许仅用户自身、受限的人群（例如，家庭成员和/或朋友）、或者公众（例如，整个用户基?。┓梦?。另外，许可逻辑允许其他人提供关于每幅图像的元数据。例如，用户可以允许朋友和/或家庭成员、任何其他用户、来自该用户的联系人列表的某些人添加标签、评论（例如，“我喜欢海鸥盘旋的方式”）或者注释，或者不允许任何人添加标签、评论或者注释。
数据库使得可以以多种方式对媒体对象进行组织。例如，可以按时间组织用户的媒体对象，这允许用户按日期搜索媒体对象。这种组织允许沿时间线或者按照日历格式（例如，选自每天的图像被显示在相应的日期条目处）在用户的显示器上呈现媒体对象（例如，照片图像、用于代表视频文件的静止图像、或者代表音频文件的图标）?？梢园凑沼没У南允靖袷窖≡?，根据媒体对象被创建的日期、或上传日期来显示媒体对象。此外，脚本引擎允许以幻灯片格式显示媒体对象。
对于照片，创建日期可以是基于设备提供的元数据的，例如来自拍摄该照片的相机的元数据，包括关于光圈、快门速度和其他设置的元数据?？梢源永缧矶嗍胂嗷洗奈募诖娲⒌腅XIF（可交换图像文件）头部，或者由许多照片管理和组织软件包上传的文件内存储的IPTC（国际报业电信委员会）头部提取这种元数据。照片图像的时间组织可以被称作“照片流（photostream）”。
数据库还允许用户将用户上传的媒体对象组织成由用户提供的集合标识符和描述来标识和描述的集合。每个图像集合例如类似于一个影集。每个媒体对象可以属于多个集合。集合标识符和描述自身也是元数据。
与包括仅来自一个用户的媒体对象的集合相对，来自多个用户的媒体对象可以利用数据库被汇集成“群组”。每个群组由建立该群组的用户提供的群组标识符来标识。将所有群组分组到一起代表在容纳媒体对象的媒体服务器上可访问的特定类型（例如，图像）的所有媒体对象。群组创建者可以设置用于访问和添加媒体对象到群组的各种许可级别。许可级别可以包括例如对整个用户基础是公开的，或者对朋友/家庭成员或者用户定义的社交网络是私密的。被许可访问一个群组的用户也被许可添加标签、评 论和/或注释。与显示和组织个体用户的媒体对象类似，数据库使得能够以按照日期安排的时间线或者日历格式来组织和显示群组媒体对象，也可以以幻灯片方式组织和显示媒体对象。
媒体服务器可以包括RSS提要（feed）发生器，其允许用户预订媒体对象的“提要”，例如属于特定分组的媒体对象，或者由特定标签标识的媒体对象，这些媒体对象例如是按照发布它们的日期排序的。（“分组”可以指任何集合，例如，媒体对象的所有群组、多个用户的媒体对象的单个群组、个体用户的所有媒体对象，或者个体的媒体对象的集合（即，子集））在用户的客户端计算机处的RSS阅读器可以被配置为使得仅最近访问的媒体对象之后发布的新媒体对象（例如，更新）被呈现给该阅读器。类似地，阅读器可以被配置为使得仅与特定媒体对象相关的最常见评论串可以利用该功能来显示。
统计引擎基于汇聚的元数据生成统计数据和其他度量。在一个实施例中，统计引擎确定在预定时间段内在一个媒体对象的分组中元数据（例如，标签）的流行度（popularity）。例如，统计引擎可以确定在最近24小时中，向系统中的所有群组中、单个群组中、或者媒体对象的集合中的一个或多个媒体对象指派了特定标签的不同用户的数目?；憔垡婵梢匀范ǎú⑶蚁允荆┍昵┑闹狈酵?，并且可以通过确定频度超过最小阈值频度或者属于预定数目个最流行的标签的那些标签，从而确定最频繁地被指派的标签（在任意时间点或者在预定的时间段中）。
在本发明的一个实施例中，预定数目的元数据（例如，标签）或者元数据内的项目（terms）（例如，评论内的项目）可以具有由用于显示它们的字体的大小指示的它们的频度。例如，所有群组内的100个最流行的标签可以按照字母顺序被布置在用户的显示器上，并且由增大的字体大小指示增大的流行度。
在另一个实施例中，统计引擎可以确定元数据的“相关度（relatedness）”，即，特定元数据集合（例如，标签）（或者元数据集合内（例如，评论内）的项目）被指派给一个媒体对象的频度和至少一个其他特定元数据集合（或者元数据集合内的项目）的共同出现测度。在一 个实施例中，共同出现测度可以确定相同类型的元数据共同出现的频度。例如，在添加有标签“Italy”的所有100幅图像中，这些图像中的50幅也可以被添加有标签“Rome”、25个被添加有标签“Venice”、10个被添加有标签“Florence”、2个被添加有标签“Sienna”。共同出现索引分别是：50个“Italy-Rome”、25个“Italy-Venice”、10个“Italy-Florence”和2个“Italy-Sienna”。总言之，包括作为标签的子集的位置，标签MD可以包括位置。
在另一个实施例中，可以使相关度度量是特定于用户的，使得其是将至少一个媒体对象指派给特定元数据集合（例如，标签）（或者元数据集合内的项目（例如，评论））的用户的数目的频度和至少一个其他特定元数据集合（或者元数据集合内的项目）的共同出现测度。例如，在用词语“Italy”给至少一幅图像加了标签的所有100个用户中，50个用户可能还用“Rome”给已加有标签“Italy”的图像加了标签、25个还用“Venice”加了标签、10个用“Florence”加了标签、并且2个用“Sienna”加了标签。共同出现索引分别是：50个“Italy-Rome”、25个“Italy-Venice”、10个“Italy-Florence”和2个“Italy-Sienna”。
具有最高共同出现索引的预定数目个元数据（例如，标签）或者具有超过预定阈值的共同出现索引的那些元数据可以作为“相关的”元数据（例如，标签）显示给用户，同时不满足预定条件的至少一个元数据集合（例如，标签）被显示在“See alos”下面。预定阈值可以作为索引的最大可能值的百分比而被计算出。所有这种显示的元数据都可以充当到被指派了指定的元数据的所有媒体对象的超链接。相关度测度可以被应用到所有“公开”媒体对象（即，对系统上的任何人都可用的那些），或者应用到较小的分组（例如，群组或集合内的那些）。
作为相关度计算的一部分，统计引擎可以采用本领域已知的统计集群分析来确定元数据（例如，标签）之间的统计近似度，并且根据相应的集群将元数据和关联的媒体对象分组。例如，在用词语“Vancouver”加标签的10,000幅图像中，阈值近似度水平内的一个统计集群可以包括也用“Canada”和“British Columbia”加标签的图像。阈值近似度水平内的另 一个统计集群可以相反用“Washington”和“space needle”与“Vancouver”一起加标签。集群分析允许统计引擎将“Vancouver”与“Vancouver-Canada”集群和“Vancouver-Washington”集群二者相关联。媒体服务器可以向用户提供两组相关的标签以显示，这两组相关标签指示例如它们属于与不同的主题领域相对应的不同的集群。
本发明的一个实施例许可用户确定标签对媒体对象的适当性（relevance），尤其是对由其他用户发布的媒体对象的适当性。适当性设置图标或者其他输入图形可以被显示在每个标签旁。例如，图标可以包括“＋”和“－”按钮，用于分别指示用户相信该标签对于所显示的媒体对象是适当的或者不适当的。统计引擎可以针对每个媒体对象收集适当性条目，以确定该对象的适当性度量。例如，该度量可以仅是输入的“＋”的数目除以每个媒体对象的适当性条目的总数。统计引擎将每个投票与投票用户相关联，来防止“塞满投票箱”，即，统计引擎避免计数单个用户关于标签对媒体对象的适当性的多次投票。
统计引擎可以将适当性值考虑到集群分析中来影响相关度度量。例如，具有低适当性值的标签将被作为与和相同媒体对象相关联的其他标签不相关（即，被加权为具有较长的统计距离）。
根据本发明的实施例，元数据处理逻辑118可以为每个媒体对象计算“兴趣”度量。兴趣可以是与媒体对象相关的用户动作的函数，包括例如用户输入的和/或用户编辑的元数据的量和/或媒体对象的访问模式。作为替换，或者除了那些因素之外，兴趣可以是时间、系统设置和/或用户与元数据的发布者的关系的函数。
上述每个因素可以受到系统设计者所设置的最大值钳制，这是对每个因素加权的一种方式。作为替换，或者另外，在任何钳制之前，每个因素可以利用乘以该因素的加权系数而被更直接地加权。在任意情形中，因素（加权或者未加权的）可以被一起求和来创建兴趣分数（即，排名）。加权和钳制当然可以在更精细的级别上应用到对任意这些因素作出贡献的参数（下面将描述）。
可以针对任何分组的任何媒体对象计算兴趣分数，例如，来自包含该 媒体对象的所有群组的分组，来自包含该媒体对象的一个群组的分组，来自与该媒体对象的发布者相关联的网站的区域的分组、或者来自例如包含正被评分的媒体对象的该用户的媒体对象的集合中的分组。
用户输入的元数据的量可以包括例如这样的参数，例如，指派给媒体对象的标签、评论和/或注释的数目，和/或已将该媒体对象添加到它们的喜好/书签的用户的数目。（将音频媒体对象添加到用户的喜好可以包括将该媒体对象添加到用户的播放列表。）作为替换，或者除了那些参数之外，用户输入的元数据的量可以是用户相关的，并且包括例如已向该媒体对象添加了标签、评论和/或注释，和/或已将该媒体对象添加到它们的喜好/书签的用户的数量。
作为替换，或者除了那些参数之外，元数据处理逻辑118可以将兴趣分数考虑到媒体对象的访问模式中，例如，媒体对象的查看（或者回放）和/或点入的次数，和/或已查看（或者回放）和/或点入了该媒体对象或者与该媒体对象相关的标签的用户的数目。不管兴趣算法是否将用户的动作作为“点入”，或者，相反，对媒体对象的“查看”或者“观看”可以取决于用户访问该媒体对象的路线，即，访问模式。例如，搜索指派了特定标签的图像可以返回多个略缩图图像。算法可以将用户点击那些略缩图中的特定一个作为“点入”。
相反，例如，用电子邮件从一个用户发送到一个用户的图像可以认为被该用户“查看”。在另一个示例中，当用户访问图像群组池时，用户的浏览器可以将这些图像作为略缩图呈现。用户可以点击一个略缩图来“查看”该图像。因此，可见，点击略缩图这一相同的动作可以被作为“查看”或者“点入”对待，这取决于用户到达该图像所采取的路径，即，访问模式?；谛睦硌Ч鄄?、市场研究或者其他因素，系统设计者可能希望将某些访问模式作为指示了比其他访问模式高的用户兴趣程度对待，并且在计算兴趣分数时向这种访问模式指派较高的权重。作为也许更有说服力的一个示例，如果用户基于支付$10.00达到并点击一个略缩图来访问图像，则系统设计者更可能向这种访问路径指派比免费访问图像更高的加权系数。相反，某些流量的源、搜索项、标签查询显示略缩图的其他前兆可 能被确定为与较高兴趣不一致的动机相关联，从而系统设计者可能向这种访问路径指派相对较低的加权系数。
另外，元数据处理逻辑118可以将媒体对象的发布者与用户（例如，输入搜索查询的用户）之间的关系考虑到分数中。用户可以例如是被允许访问发布者的媒体对象的私有群组的成员（例如，朋友和家庭成员，兴趣群组或者社交网络），或者在发布者的联系人列表中列出的用户。假定这种用户和发布者之间的兴趣相似性相对于其他用户可能较高，则这种关系可以被加权，并且被加到兴趣分数中来增大该分数。
上面的功能是“个性化”兴趣分数的示例。一般而言，该分数可以是基于媒体对象的兴趣分数的请求者的身份的。（如这里所使用的，对“请求者”或者对请求媒体对象的兴趣分数或者排名的人的指代是指，明确请求该分数或者通过任何访问模式采取行动（例如，输入搜索查询）的人，该访问模式导致呈现媒体对象，并且由元数据处理逻辑118计算兴趣分数，而不管该分数自身是否被提供给请求者。）具体而言，该分数可以是基于媒体对象的发布者和请求该分数的用户之间的关系的。
在另一个实施例中，与用户相关联的媒体对象的个性化分数可以是基于由该用户和分数请求者指派了相同类型的元数据（例如，标签或喜好）的媒体对象的数目的?？梢酝ü缬捎没е概稍莼蛘哂捎没Ч佣梢允姑教宥韵笥胗没喙亓?。例如，假设第一用户和第二用户分别在他们的在线相册100和200中存储照片图像。第二用户可以搜索与特定标签相关联的图像。搜索引擎111可以返回存储在第一用户的影集中的图像。元数据处理逻辑118可以向该图像指派分数，该分数是第一和第二用户的影集中已被第一和第二用户共同指派为喜好或者被共同加标签的其他图像的数目的增函数，这是基于这种共享的行为充当了第二用户可能对第一用户的影集中第二用户尚未“加入喜好”或者加标签的图像尤其感兴趣的预报符的理论作出的。
在另一个实施例中，元数据处理逻辑118可以基于与媒体对象相关联的位置和与请求该媒体对象的分数的用户相关联的位置计算兴趣分数。例如，元数据处理逻辑118可以指示，如果与媒体对象相关联的位置被关联 到特定用户的住所（例如，接近该用户的住所或者在与该用户的住所相同的地理区域中），或者被关联到与该用户具有预定关系的另一个用户的住所（例如，朋友或者家庭成员），或者被关联到自身与已被该用户指派了元数据（例如，加标签或者加入喜好）的阈值数目个媒体对象相关联的位置，则该用户对该媒体对象更感兴趣。
在后一情形中，例如，元数据处理逻辑118可以对于特定的用户，将该用户已将与华盛顿特区区域相关的大量图像指定为喜好这一事实正面考虑到华盛顿纪念碑的图像的兴趣分数中。这假设当向该图像指派元数据时，例如该图像的发布者或者通过标签字段或者分离的“位置”字段输入了该位置的另一个用户，已将指示华盛顿区域的位置的元数据与该纪念碑的图像相关联。
系统设计者也可以设置其他兴趣分数分量。例如，一些媒体对象可以作为不希望的媒体对象对待，因为它们包含令人讨厌的内容，例如，淫秽的图像或者竞争对手的产品的推广。系统设计者可以例如建立分数计算来将迄今积累的分数递减预定的分数抵消百分比，其中该预定的分数抵消百分比是指派给具有“黑名单”上的标签或者其他元数据的媒体对象的百分比。因为媒体对象可以被与多于一个列入黑名单的标签相关联，所以将分数抵消值挑选为与那些标签相关联的最大分数抵消值。
还可以考虑另一个分数分量。例如，系统设计者可以建立分数计算来在从该媒体对象被发布起的时间上将迄今积累的分数递减预定的百分比。例如，该时间衰减可以使分数从发布日起每天递减2％。这种和其他手段可以被用来防止在利用兴趣自身对媒体对象进行的排序偏离结果时同时发生“正反馈环”，导致那些相同的媒体对象更频繁地被访问，从而不自然地增大它们的兴趣分数。
最终的兴趣分数可以被归一化，使得例如兴趣分数总是落在0和100或者0和1之间。实现归一化的一种方法是将真实分数值除以最大可能分数值。
搜索引擎111允许用户根据各种元数据对数据库中的媒体对象进行搜索。例如，用户可以在对该用户可访问的所有媒体对象中执行标签的布尔 搜索?；蛘?，用户可以执行对评论、注释、标题或者描述中的项目的全文布尔搜索。对一个用户可访问的媒体对象包括例如公共媒体对象、群组内的媒体对象、用户另一个私密群组的朋友/家庭成员或者成员的媒体对象、由该用户发布的所有媒体对象、或者用户定义的集合内的该用户的媒体对象。
从搜索返回的媒体对象可以根据兴趣被排名。例如，在一个实施例中，媒体服务器可以仅向搜索用户提供下述媒体对象来显示：兴趣分数大于预定阈值的媒体对象，或者预定数目个最高得分的媒体对象。
响应于利用标签的搜索，例如，统计引擎109可以（根据相关度度量）确定与搜索查询中的一个或多个标签（或者其他元数据）最相关的标签（或者其他元数据）。媒体服务器100可以将这些最相关的标签（或者其他元数据）与检索出的媒体对象一起返回给客户端处的用户。如果相关度计算导致两个相关标签（或者其他元数据）的集群，则与这两个集群相关联的媒体对象可以按照兴趣顺序被排名（并显示）。
在广告上下文中，可以将广告与它们自己的元数据/关键字相关联，例如，对于意大利宾馆广告是“Rome Italy Hotels tourism travel”?；谀切┫喙氐墓丶?，广告服务器122可以利用媒体服务器经由web服务器102提供的相关标签或者其他元数据的集合和相关度度量，来确定赞助该网站的哪些广告被与和相关标签的集合最接近匹配的预定义的元数据/关键字相关联。（广告服务器可以是网络112上的第三方服务器。）广告服务器可以向用户提供最接近匹配的广告显示。例如，广告服务器可以在用户的客户端计算机处提供意大利宾馆的广告来显示，并且显示来自媒体服务器的具有高度相关的标签“Rome Italy Honeymoon”的图片。这样，广告服务器利用相关度度量和高度相关的标签的集合来提供与所显示的媒体对象最高度相关的广告。
在另一个实施例中，响应于利用标签（或者其他元数据库）的搜索，统计引擎也可以防止指派了相关度分数落到相关度阈值之下的标签（或者其他元数据集合）的媒体对象作为搜索结果被返回。
将意识到，上面的清楚说明结合不同的功能单元描述了本发明的实施 例。但是，应当清楚，在不脱离本发明的情况下，可以使用不同功能单元之间的任何功能分配。因此，对特定功能单元的指代仅应被看作对用于提供所述功能的适当装置的指代，而不是说明严格的逻辑或者物理结构或组织。
可以以任何适当的形式实现本发明，包括硬件、软件、固件或者它们的任意组合。本发明的不同方面可以至少部分被实现为在一个或多个数据处理器和/或数字信号处理器上运行的计算机软件或固件。本发明实施例的元件和组件可以以任何合适的方式在物理上、功能上和逻辑上被实现。实际上，可以在单个单元中，在多个单元中实现功能，或者功能可以被实现为其他功能单元的一部分。这样，本发明可以被实现在单个单元中，或者可以在物理上和功能上分配在不同的单元和处理器之间。
尽管已结合一些实施例描述了本发明，但是不是要将本发明限制于这里所阐述的特定形式。相反，本发明的范围仅由权利要求书限制。另外，尽管可能看起来结合特定实施例描述了某个特征，但是本领域技术人员将认识到根据本发明可以对所描述的实施例的各种特征进行组合。此外，结合某个实施例描述的本发明的多个方面可以单独作为一个发明。
此外，将意识到，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，本领域技术人员可以进行修改和替换。本发明不由前述说明性细节限制，而是如权利要求书限定。