METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING CONTENT BASED ON KNOWLEDGE GRAPH

A content recommendation is provided based on a knowledge graph using, for example, a processor and memory of a device. In some embodiments, sensors are used. The content recommendation efficiently makes user of the processor, memory and/or sensors. A knowledge graph is maintained at the device and...

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Hauptverfasser: LEE, Hyonsok, PARK, Jungho, LEE, Jaehun, HWANG, Taeho, JEONG, Mirae, LEE, Yunsu, KANG, Jiyoung
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
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creator LEE, Hyonsok
PARK, Jungho
LEE, Jaehun
HWANG, Taeho
JEONG, Mirae
LEE, Yunsu
KANG, Jiyoung
description A content recommendation is provided based on a knowledge graph using, for example, a processor and memory of a device. In some embodiments, sensors are used. The content recommendation efficiently makes user of the processor, memory and/or sensors. A knowledge graph is maintained at the device and another knowledge graph may be maintained at a server. The knowledge graph at the device is generated, for example, by obtaining log history information, generating a device knowledge graph, generating a pattern knowledge graph associated with a behavior pattern of a user, and/or updating the device knowledge graph by adding the pattern knowledge graph to the device knowledge graph. In some examples, the knowledge graph at the server is generated by a server, based on the pattern knowledge graph. Une recommandation de contenu est fournie sur la base d'un graphe de connaissances à l'aide, par exemple, d'un processeur et d'une mémoire d'un dispositif. Certains modes de réalisation utilisent des capteurs. La recommandation de contenu fait un usage efficace du processeur, de la mémoire et/ou des capteurs. Un graphe de connaissances est maintenu au niveau du dispositif et un autre graphe de connaissances peut être maintenu au niveau d'un serveur. Le graphe de connaissances au niveau du dispositif est généré, par exemple, par l'obtention d'informations d'historique de journaux, la génération d'un graphe de connaissances de dispositif, la génération d'un graphe de connaissances de modèle associé à un modèle de comportement d'un utilisateur, et/ou la mise à jour du graphe de connaissances de dispositif par l'ajout du graphe de connaissances de modèle au graphe de connaissances de dispositif. Dans certains exemples, le graphe de connaissances au niveau du serveur est généré par un serveur, sur la base du graphe de connaissances de modèle.
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In some embodiments, sensors are used. The content recommendation efficiently makes user of the processor, memory and/or sensors. A knowledge graph is maintained at the device and another knowledge graph may be maintained at a server. The knowledge graph at the device is generated, for example, by obtaining log history information, generating a device knowledge graph, generating a pattern knowledge graph associated with a behavior pattern of a user, and/or updating the device knowledge graph by adding the pattern knowledge graph to the device knowledge graph. In some examples, the knowledge graph at the server is generated by a server, based on the pattern knowledge graph. Une recommandation de contenu est fournie sur la base d'un graphe de connaissances à l'aide, par exemple, d'un processeur et d'une mémoire d'un dispositif. Certains modes de réalisation utilisent des capteurs. La recommandation de contenu fait un usage efficace du processeur, de la mémoire et/ou des capteurs. Un graphe de connaissances est maintenu au niveau du dispositif et un autre graphe de connaissances peut être maintenu au niveau d'un serveur. Le graphe de connaissances au niveau du dispositif est généré, par exemple, par l'obtention d'informations d'historique de journaux, la génération d'un graphe de connaissances de dispositif, la génération d'un graphe de connaissances de modèle associé à un modèle de comportement d'un utilisateur, et/ou la mise à jour du graphe de connaissances de dispositif par l'ajout du graphe de connaissances de modèle au graphe de connaissances de dispositif. 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In some embodiments, sensors are used. The content recommendation efficiently makes user of the processor, memory and/or sensors. A knowledge graph is maintained at the device and another knowledge graph may be maintained at a server. The knowledge graph at the device is generated, for example, by obtaining log history information, generating a device knowledge graph, generating a pattern knowledge graph associated with a behavior pattern of a user, and/or updating the device knowledge graph by adding the pattern knowledge graph to the device knowledge graph. In some examples, the knowledge graph at the server is generated by a server, based on the pattern knowledge graph. Une recommandation de contenu est fournie sur la base d'un graphe de connaissances à l'aide, par exemple, d'un processeur et d'une mémoire d'un dispositif. Certains modes de réalisation utilisent des capteurs. La recommandation de contenu fait un usage efficace du processeur, de la mémoire et/ou des capteurs. Un graphe de connaissances est maintenu au niveau du dispositif et un autre graphe de connaissances peut être maintenu au niveau d'un serveur. Le graphe de connaissances au niveau du dispositif est généré, par exemple, par l'obtention d'informations d'historique de journaux, la génération d'un graphe de connaissances de dispositif, la génération d'un graphe de connaissances de modèle associé à un modèle de comportement d'un utilisateur, et/ou la mise à jour du graphe de connaissances de dispositif par l'ajout du graphe de connaissances de modèle au graphe de connaissances de dispositif. Dans certains exemples, le graphe de connaissances au niveau du serveur est généré par un serveur, sur la base du graphe de connaissances de modèle.</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record>
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