專利名稱：交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及ー種交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法和裝置。
背景技術(shù)：
IPTV即交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視，是ー種利用寬帶有線電視網(wǎng)，集互聯(lián)網(wǎng)、多媒體、通訊等多種技術(shù)于一體；向家庭用戶提供包括數(shù)字電視在內(nèi)的多種交互式服務(wù)的技木。它能夠很好地適應(yīng)當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展的趨勢，充分有效地利用網(wǎng)絡(luò)資源。IPTV的主要優(yōu)點(diǎn)表現(xiàn)在用戶可有極為廣泛的自由度選擇寬帶IP網(wǎng)上各網(wǎng)站提供的視頻內(nèi)容，并實(shí)現(xiàn)媒體提供者和媒體消費(fèi)者的實(shí)質(zhì)性互動。
以合適的方式為用戶提供適合用戶個(gè)性化需求與興趣的合適的內(nèi)容。然而傳統(tǒng)的個(gè)性化推送算法技術(shù)應(yīng)用于IPTV的推送時(shí)會遇到一些問題，如傳統(tǒng)的推送算法是基于單個(gè)用戶行為分析的；而IPTV的行為對象是以家庭為單位的，常是多個(gè)個(gè)體行為的。傳統(tǒng)的推送算法推送的內(nèi)容往往是ー種類型的，如電子商務(wù)推送的就是商品，用戶在不同商品上表現(xiàn)出的行為特征并無顯著差異。然而，IPTV推送的內(nèi)容是多種類型的，有電影，有電視劇；而且即使都是電視內(nèi)容，綜藝內(nèi)容、故事片、體育賽事等，或者最新上線的與往期的電視劇，用戶表現(xiàn)出來的行為都是有明顯差異性的。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提出ー種交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法和裝置，能顯著提升IPTV推送的精準(zhǔn)性，提升用戶體驗(yàn)，井能提升推送系統(tǒng)的響應(yīng)實(shí)時(shí)性。為達(dá)此目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案ー種交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法，包括以下步驟A、采集用戶行為日志數(shù)據(jù)，進(jìn)行分時(shí)特征識別，建立內(nèi)容之間的行為相關(guān)性；B、對具備分時(shí)特征的用戶進(jìn)行分時(shí)特征匹配推送；C、采集不具備分時(shí)特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進(jìn)行群體特征識別；D、依據(jù)用戶群體特征進(jìn)行群體特征匹配推送；E、采集內(nèi)容播放列表數(shù)據(jù)，提取內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息；F、對內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息與分時(shí)特征和/或群體特征進(jìn)行匹配，將匹配后的內(nèi)容播放列表進(jìn)行推送；G、采集內(nèi)容關(guān)鍵信息以及首次上映時(shí)間信息；H、若當(dāng)前播放內(nèi)容的首次上映時(shí)間信息早于系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間信息，根據(jù)內(nèi)容之間的行為相關(guān)性，推送與所述當(dāng)前播放內(nèi)容具備行為相關(guān)性的內(nèi)容；I、若當(dāng)前播放內(nèi)容的首次上映時(shí)間信息晚于或等于系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間信息，根據(jù)所述內(nèi)容關(guān)鍵信息計(jì)算內(nèi)容之間的匹配度，生成內(nèi)容匹配列表進(jìn)行推送。
ー種交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法，包括以下步驟A、采集用戶行為日志數(shù)據(jù)，進(jìn)行分時(shí)特征識別；B、對具備分時(shí)特征的用戶進(jìn)行分時(shí)特征匹配推送；C、采集不具備分時(shí)特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進(jìn)行群體特征識別；D、依據(jù)用戶群體特征進(jìn)行群體特征匹配推送。ー種交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法，包括以下步驟
A、采集用戶行為日志數(shù)據(jù)，進(jìn)行分時(shí)特征識別；B、采集不具備分時(shí)特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進(jìn)行群體特征識別；C、采集內(nèi)容播放列表數(shù)據(jù)，提取內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息；D、對內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息與分時(shí)特征和/或群體特征進(jìn)行匹配，將匹配后的內(nèi)容播放列表進(jìn)行推送。ー種交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法，包括以下步驟A、采集用戶行為日志數(shù)據(jù)，建立內(nèi)容之間的行為相關(guān)性；B、采集內(nèi)容關(guān)鍵信息以及首次上映時(shí)間信息；C、若當(dāng)前播放內(nèi)容的首次上映時(shí)間信息早于系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間信息，根據(jù)內(nèi)容之間的行為相關(guān)性，推送與所述當(dāng)前播放內(nèi)容具備行為相關(guān)性的內(nèi)容；D、若當(dāng)前播放內(nèi)容的首次上映時(shí)間信息晚于或等于系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間信息，根據(jù)所述內(nèi)容關(guān)鍵信息計(jì)算內(nèi)容之間的匹配度，生成內(nèi)容匹配列表進(jìn)行推送。所述分時(shí)特征識別，包括根據(jù)用戶行為日志數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)用戶在一天中各時(shí)間段觀看各個(gè)類目內(nèi)容的時(shí)間長度，得到在每ー個(gè)時(shí)間段觀看時(shí)間最長的偏好類目，再統(tǒng)計(jì)每天同一時(shí)間段的偏好類目的重合度，當(dāng)所述重合度大于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，將所述用戶的ID、時(shí)間段和偏好類目作為用戶的分時(shí)特征。所述群體特征識別，包括根據(jù)用戶屬性數(shù)據(jù)將具有相同偏好類目的用戶劃入ー個(gè)群體，將所述用戶的ID和偏好類目作為用戶的群體特征。所述內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息，包括從所述內(nèi)容播放列表數(shù)據(jù)中通過分詞處理提取的播放時(shí)間、內(nèi)容類目和名稱。所述內(nèi)容之間的行為相關(guān)性，是指通過用戶行為日志數(shù)據(jù)中的內(nèi)容訪問記錄，在用戶先后訪問的相鄰內(nèi)容之間建立的相關(guān)性。所述采集內(nèi)容關(guān)鍵信息，包括通過對內(nèi)容名稱、內(nèi)容介紹的文本分詞、識別高頻詞、建立關(guān)鍵詞庫、提取內(nèi)容名稱及內(nèi)容介紹的信息標(biāo)簽使得內(nèi)容信息結(jié)構(gòu)化；再通過文本矢量的夾角余弦算法，計(jì)算出內(nèi)容之間的匹配度。ー種交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送裝置，包括分時(shí)特征識別模塊、分時(shí)特征匹配模塊、群體特征識別模塊、群體特征匹配模塊、實(shí)時(shí)播放信息提取模塊、實(shí)時(shí)播放信息匹配模塊、內(nèi)容信息采集模塊、行為匹配模塊和內(nèi)容匹配模塊，其中，分時(shí)特征識別模塊，用于采集用戶行為日志數(shù)據(jù)，進(jìn)行分時(shí)特征識別，建立內(nèi)容之間的行為相關(guān)性；分時(shí)特征匹配模塊，用于對具備分時(shí)特征的用戶進(jìn)行分時(shí)特征匹配推送；群體特征識別模塊，用于采集不具備分時(shí)特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進(jìn)行群體特征識別；
群體特征匹配模塊，用于依據(jù)用戶群體特征進(jìn)行群體特征匹配推送；實(shí)時(shí)播放信息提取模塊，用于采集內(nèi)容播放列表數(shù)據(jù)，提取內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息；實(shí)時(shí)播放信息匹配模塊，用于對內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息與分時(shí)特征和/或群體特征進(jìn)行匹配，將匹配后的內(nèi)容播放列表進(jìn)行推送；內(nèi)容信息采集模塊，用于采集內(nèi)容關(guān)鍵信息以及首次上映時(shí)間信息；行為匹配模塊，用于當(dāng)前播放內(nèi)容的首次上映時(shí)間信息早于系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間信息時(shí)，根據(jù)內(nèi)容之間的行為相關(guān)性，推送與所述當(dāng)前播放內(nèi)容具備行為相關(guān)性的內(nèi)容；內(nèi)容匹配模塊，用于當(dāng)前播放內(nèi)容的首次上映時(shí)間信息晚于或等于系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間信息，根據(jù)所述內(nèi)容關(guān)鍵信息計(jì)算內(nèi)容之間的匹配度，生成內(nèi)容匹配列表進(jìn)行推送。 ー種交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送裝置，包括分時(shí)特征識別模塊、分時(shí)特征匹配模塊、群體特征識別模塊、群體特征匹配模塊，其中，分時(shí)特征識別模塊，用于采集用戶行為日志數(shù)據(jù)，進(jìn)行分時(shí)特征識別；分時(shí)特征匹配模塊，用于對具備分時(shí)特征的用戶進(jìn)行分時(shí)特征匹配推送；群體特征識別模塊，用于采集不具備分時(shí)特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進(jìn)行群體特征識別；群體特征匹配模塊，用于依據(jù)用戶群體特征進(jìn)行群體特征匹配推送。ー種交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送裝置，包括分時(shí)特征識別模塊，群體特征識別模塊，實(shí)時(shí)播放信息提取模塊，實(shí)時(shí)播放信息匹配模塊，其中，分時(shí)特征識別模塊，用于采集用戶行為日志數(shù)據(jù)，進(jìn)行分時(shí)特征識別；群體特征識別模塊，用于采集不具備分時(shí)特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進(jìn)行群體特征識別；實(shí)時(shí)播放信息提取模塊，用于采集內(nèi)容播放列表數(shù)據(jù)，提取內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息；實(shí)時(shí)播放信息匹配模塊，用于對內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息與分時(shí)特征和/或群體特征進(jìn)行匹配，將匹配后的內(nèi)容播放列表進(jìn)行推送。ー種交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送裝置，包括分時(shí)特征識別模塊，內(nèi)容信息采集模塊，行為匹配模塊，內(nèi)容匹配模塊，其中，分時(shí)特征識別模塊，用于采集用戶行為日志數(shù)據(jù)，建立內(nèi)容之間的行為相關(guān)性；內(nèi)容信息采集模塊，用于采集內(nèi)容關(guān)鍵信息以及首次上映時(shí)間信息；行為匹配模塊，用于當(dāng)前播放內(nèi)容的首次上映時(shí)間信息早于系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間信息時(shí)，根據(jù)內(nèi)容之間的行為相關(guān)性，推送與所述當(dāng)前播放內(nèi)容具備行為相關(guān)性的內(nèi)容；內(nèi)容匹配模塊，用于當(dāng)前播放內(nèi)容的首次上映時(shí)間信息晚于或等于系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間信息，根據(jù)所述內(nèi)容關(guān)鍵信息計(jì)算內(nèi)容之間的匹配度，生成內(nèi)容匹配列表進(jìn)行推送。所述分時(shí)特征識別模塊，根據(jù)用戶行為日志數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)用戶在一天中各時(shí)間段觀看各個(gè)類目內(nèi)容的時(shí)間長度，得到在每ー個(gè)時(shí)間段觀看時(shí)間最長的偏好類目，再統(tǒng)計(jì)每天同一時(shí)間段的偏好類目的重合度，當(dāng)所述重合度大于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，將所述用戶的ID、時(shí)間段和偏好類目作為用戶的分時(shí)特征。所述群體特征識別模塊，根據(jù)用戶屬性數(shù)據(jù)將具有相同偏好類目的用戶劃入ー個(gè)群體，將所述用戶的ID和偏好類目作為用戶的群體特征。所述內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息，包括從所述內(nèi)容播放列表數(shù)據(jù)中通過分詞處理提取的播放時(shí)間、內(nèi)容類目和名稱。所述內(nèi)容之間的行為相關(guān)性，是指通過用戶行為日志數(shù)據(jù)中的內(nèi)容訪問記錄，在用戶先后訪問的相鄰內(nèi)容之間建立的相關(guān)性。所述內(nèi)容信息采集模塊，通過對內(nèi)容名稱、內(nèi)容介紹的文本分詞、識別高頻詞、建立關(guān)鍵詞庫、提取內(nèi)容名稱及內(nèi)容介紹的信息標(biāo)簽使得內(nèi)容信息結(jié)構(gòu)化；再通過文本矢量的夾角余弦算法，計(jì)算出內(nèi)容之間的匹配度。采用本發(fā)明的技術(shù)方案，能顯著提升IPTV推送的精準(zhǔn)性，提升用戶體驗(yàn)，并能提升推送系統(tǒng)的響應(yīng)實(shí)時(shí)性，極大地減少用戶頻繁捜索、查找內(nèi) 容的動作。


圖I是本發(fā)明具體實(shí)施方式
I提供的交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法的流程示意圖。圖2是本發(fā)明具體實(shí)施方式
I提供的交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。圖3是本發(fā)明具體實(shí)施方式
2提供的交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法的流程示意圖。圖4是本發(fā)明具體實(shí)施方式
2提供的交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。圖5是本發(fā)明具體實(shí)施方式
3提供的交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法的流程示意圖。圖6是本發(fā)明具體實(shí)施方式
3提供的交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖并通過具體實(shí)施方式
來進(jìn)ー步說明本發(fā)明的技術(shù)方案。圖I是本發(fā)明具體實(shí)施方式
I提供的交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法的流程示意圖。該方法用于交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視首頁的內(nèi)容推送，如圖I所示，該方法包括以下步驟步驟S101，采集用戶行為日志數(shù)據(jù)，進(jìn)行分時(shí)特征識別。將用戶行為數(shù)據(jù)導(dǎo)入算法數(shù)據(jù)庫，IPTV系統(tǒng)會采集用戶行為日志數(shù)據(jù)，如用戶歷史訪問的內(nèi)容、訪問次數(shù)、訪問時(shí)間段、訪問時(shí)間長度等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)能幫助我們對用戶進(jìn)行深入的分析。所述分時(shí)特征識別，包括根據(jù)用戶行為日志數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)用戶在一天中各時(shí)間段觀看各個(gè)類目內(nèi)容的時(shí)間長度，得到在每ー個(gè)時(shí)間段觀看時(shí)間最長的偏好類目，再統(tǒng)計(jì)每天同一時(shí)間段的偏好類目的重合度，當(dāng)所述重合度大于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，將所述用戶的ID、時(shí)間段和偏好類目作為用戶的分時(shí)特征。例如，我們將時(shí)間段分為工作日5 :30-17 :30、17 :30-20 :00、20 :00_22 :30、22 30-5 :30、節(jié)假日等這5類值，分別統(tǒng)計(jì)每ー個(gè)用戶在各時(shí)間段觀看各個(gè)類目電視的時(shí)間長度，得到在每ー個(gè)時(shí)間段觀看時(shí)間最長的類目，稱為這ー時(shí)段的偏好類目。如果每天同一時(shí)間段的偏好類目有極大的重合度，比如重合度> 70%,即ー個(gè)月30天內(nèi)有21天在同一時(shí)段偏好的內(nèi)容類目相同，則稱這一用戶有分時(shí)特征。步驟S102，對具備分時(shí)特征的用戶進(jìn)行分時(shí)特征匹配推送。對于有分時(shí)特性的用戶，我們以“用戶ID，時(shí)間段，偏好類目/關(guān)鍵詞”來標(biāo)識該用戶在某一時(shí)間段感興趣的內(nèi)容類目及內(nèi)容關(guān)鍵詞，在IPTV首頁推送時(shí)，在相應(yīng)的時(shí)間段即可向用戶推送偏好類目或偏好關(guān)鍵詞相匹配的最新內(nèi)容。步驟S103，采集不具備分時(shí)特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進(jìn)行群體特征識別。對于沒有分時(shí)偏好的用戶，需要基于群體偏好的算法進(jìn)行首頁內(nèi)容的推送。將用戶屬性數(shù)據(jù)導(dǎo)入算法數(shù)據(jù)庫，用戶在購買IPTV服務(wù)時(shí)會填寫一些個(gè)人信息，如性別、年齡、居住地址等。這些信息數(shù)據(jù)能幫助我們對用戶群進(jìn)行細(xì)分。 基于用戶屬性數(shù)據(jù)以及用戶行為日志數(shù)據(jù)，我們可以對用戶進(jìn)行細(xì)分。由于以上采集的行為數(shù)據(jù)，往往反映的是ー個(gè)家庭的觀看行為。因此，基于以上數(shù)據(jù)對用戶的細(xì)分，實(shí)際上是對以家庭為單位的用戶細(xì)分。當(dāng)然，這里面也可能包括ー些家庭只有一個(gè)用戶成員。首先，我們將用戶細(xì)分依據(jù)的字段離散化，所述字段包括性別男，女；年齡取年齡段25歲以下，26-35，36-45，46-55，56-65，65 歲以上；地址粒度只要細(xì)到小區(qū)；偏好類目取訪問時(shí)間最長的三類內(nèi)容的類目名稱；平均每天觀看內(nèi)容的小時(shí)數(shù)取整數(shù)；平均每個(gè)月觀看內(nèi)容的天數(shù)?；谝陨献侄螖?shù)據(jù)的值的組合就可以將用戶細(xì)分成不同的群體。對每個(gè)細(xì)分群體，我們可用“用戶群ID，偏好類目/關(guān)鍵詞”來標(biāo)識該細(xì)分群體的興趣偏好特性，即所述群體特征。步驟S104，依據(jù)用戶群體特征進(jìn)行群體特征匹配推送。我們認(rèn)為落到同一細(xì)分群體的用戶具有相同的群體特征，就可以將同一群體內(nèi)其它用戶當(dāng)前關(guān)注較多的內(nèi)容向群體內(nèi)的用戶推送。相應(yīng)的，本發(fā)明具體實(shí)施方式
I提供了ー種交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送裝置，如圖2所示，該裝置包括分時(shí)特征識別模塊201、分時(shí)特征匹配模塊202、群體特征識別模塊203、群體特征匹配模塊204，其中，分時(shí)特征識別模塊201，用于采集用戶行為日志數(shù)據(jù)，進(jìn)行分時(shí)特征識別；分時(shí)特征匹配模塊202，用于對具備分時(shí)特征的用戶進(jìn)行分時(shí)特征匹配推送；群體特征識別模塊203，用于采集不具備分時(shí)特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進(jìn)行群體特征識別；群體特征匹配模塊204，用于依據(jù)用戶群體特征進(jìn)行群體特征匹配推送。所述分時(shí)特征識別模塊201，根據(jù)用戶行為日志數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)用戶在一天中各時(shí)間段觀看各個(gè)類目內(nèi)容的時(shí)間長度，得到在每ー個(gè)時(shí)間段觀看時(shí)間最長的偏好類目，再統(tǒng)計(jì)每天同一時(shí)間段的偏好類目的重合度，當(dāng)所述重合度大于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，將所述用戶的ID、時(shí)間段和偏好類目作為用戶的分時(shí)特征。所述群體特征識別模塊203，根據(jù)用戶屬性數(shù)據(jù)將具有相同偏好類目的用戶劃入ー個(gè)群體，將所述用戶的ID和偏好類目作為用戶的群體特征。圖3是本發(fā)明具體實(shí)施方式
2提供的交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法的流程示意圖。該方法用于交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視內(nèi)容播放過程中的實(shí)時(shí)推送，主要實(shí)現(xiàn)對當(dāng)前正在播放或下一時(shí)間段即將播放的內(nèi)容的實(shí)時(shí)推送。用戶在觀看當(dāng)前內(nèi)容時(shí)，經(jīng)常會反復(fù)切換頻道，目的在于找到當(dāng)前在播放的內(nèi)容中自己最感興趣的內(nèi)容，內(nèi)容實(shí)時(shí)推送能從當(dāng)前在播放的全部內(nèi)容中根據(jù)用戶分時(shí)特征或群體特征篩選出用戶最可能感興趣的內(nèi)容推送給用戶，減去用戶反復(fù)切換頻道搜尋的麻煩。如圖3所示，該方法包括以下步驟步驟S301，與具體實(shí)施方式
I中 步驟SlOl相同。步驟S302，與具體實(shí)施方式
I中步驟S103相同。步驟S303，采集內(nèi)容播放列表數(shù)據(jù)，提取內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息。內(nèi)容播放列表文本文件實(shí)時(shí)采集傳入，對當(dāng)前正在播放及計(jì)劃播放的內(nèi)容列表可直接通過文本文件方式采集獲得，不需要加載進(jìn)數(shù)據(jù)庫，以縮短文件傳送處理時(shí)間。內(nèi)容列表中包括電視頻道、播放時(shí)間、播放內(nèi)容類別、內(nèi)容名稱等。在具體實(shí)際實(shí)施吋，由于電視內(nèi)容的播放計(jì)劃一般會提前制訂，因此也可每天采集傳送一次當(dāng)天的電視內(nèi)容播放列表。對輸入的內(nèi)容播放列表文本，直接進(jìn)行實(shí)時(shí)分詞處理，提取出內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息，包括從所述內(nèi)容播放列表數(shù)據(jù)中通過分詞處理提取的播放時(shí)間、內(nèi)容類目和名稱。步驟S304，對內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息與分時(shí)特征和/或群體特征進(jìn)行匹配，將匹配后的內(nèi)容播放列表進(jìn)行推送。通過與當(dāng)前時(shí)間，以及當(dāng)前正在播放的內(nèi)容的類目/關(guān)鍵詞進(jìn)行匹配，可以過濾出與用戶分時(shí)特征或群體特征相匹配的當(dāng)前正在播放或下一時(shí)段即將播放的全部內(nèi)容。在當(dāng)前內(nèi)容的播放過程中，展示以上匹配的當(dāng)前正在播放或下一時(shí)段即將播放的與用戶分時(shí)特征或群體特征最相符的內(nèi)容列表，方便用戶快速定位感興趣的電視內(nèi)容，不用人工在各頻道間反復(fù)挑選。相應(yīng)的，本發(fā)明具體實(shí)施方式
2提供了 ー種交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送裝置，如圖4所示，該裝置包括分時(shí)特征識別模塊401，群體特征識別模塊402，實(shí)時(shí)播放信息提取模塊403，實(shí)時(shí)播放信息匹配模塊404，其中，分時(shí)特征識別模塊401，與具體實(shí)施方式
I中的分時(shí)特征識別模塊201相同。群體特征識別模塊402，與具體實(shí)施方式
I中的群體特征識別模塊202相同。實(shí)時(shí)播放信息提取模塊403，用于采集內(nèi)容播放列表數(shù)據(jù)，提取內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息；實(shí)時(shí)播放信息匹配模塊404，用于對內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息與分時(shí)特征和/或群體特征進(jìn)行匹配，將匹配后的內(nèi)容播放列表進(jìn)行推送。所述內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息，包括從所述內(nèi)容播放列表數(shù)據(jù)中通過分詞處理提取的播放時(shí)間、內(nèi)容類目和名稱。圖5是本發(fā)明具體實(shí)施方式
3提供的交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法的流程示意圖。該方法用于交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容介紹頁面或播放完ー個(gè)內(nèi)容的終止頁面進(jìn)行內(nèi)容推送，在內(nèi)容介紹頁面推送與當(dāng)前內(nèi)容匹配相似的內(nèi)容，幫助用戶發(fā)現(xiàn)更多感興趣的同類內(nèi)容；在劇終頁面，推送其它用戶在看完該內(nèi)容前后還看過的其它內(nèi)容，幫助用戶便利的繼續(xù)獲得感興趣的內(nèi)容進(jìn)行觀看，從而不用返回菜單再去尋找。如圖5所示，該方法包括以下步驟步驟S501，采集用戶行為日志數(shù)據(jù)，建立內(nèi)容之間的行為相關(guān)性。所述內(nèi)容之間的行為相關(guān)性，是指通過用戶行為日志數(shù)據(jù)中的內(nèi)容訪問記錄，在用戶先后訪問的相鄰內(nèi)容之間建立的相關(guān)性。通過用戶訪問記錄中的行為關(guān)系建立內(nèi)容之間的行為相關(guān)性。常用協(xié)同過濾的算法得到內(nèi)容之間的行為相關(guān)性。比如，多個(gè)用戶(達(dá)到一定預(yù)設(shè)數(shù)量的用戶)在觀看了 A內(nèi)容前后也觀看了 B內(nèi)容,則認(rèn)為A、B內(nèi)容之間具有行為相關(guān)性。步驟S502，采集內(nèi)容關(guān)鍵信息以及首次上映時(shí)間信息。所述采集內(nèi)容關(guān)鍵信息，包括通過對內(nèi)容名稱、內(nèi)容介紹的文本分詞、識別高頻詞、建立關(guān)鍵詞庫、提取內(nèi)容名稱及內(nèi)容介紹的信息標(biāo)簽使得內(nèi)容信息結(jié)構(gòu)化；再通過文本矢量的夾角余弦算法，計(jì)算出內(nèi)容之間的匹配度。 步驟S503，若當(dāng)前播放內(nèi)容的首次上映時(shí)間信息早于系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間信息，根據(jù)內(nèi)容之間的行為相關(guān)性，推送與所述當(dāng)前播放內(nèi)容具備行為相關(guān)性的內(nèi)容。如在A、B內(nèi)容之間具有所述行為相關(guān)性，這樣當(dāng)用戶看完A內(nèi)容后，則可以向其推送B內(nèi)容。步驟S504，若當(dāng)前播放內(nèi)容的首次上映時(shí)間信息晚于或等于系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間信息，根據(jù)所述內(nèi)容關(guān)鍵信息計(jì)算內(nèi)容之間的匹配度，生成內(nèi)容匹配列表進(jìn)行推送。利用步驟S502中解析出的內(nèi)容的信息字段及信息標(biāo)簽，通過文本相似性比較算法，常用的是文本矢量的夾角余弦算法，可以計(jì)算出與各內(nèi)容匹配相似的其它的內(nèi)容，并可以計(jì)算內(nèi)容之間的匹配度。我們按匹配度從高到低進(jìn)行排序，得到最匹配相似的內(nèi)容列表，進(jìn)行內(nèi)容匹配推送。相應(yīng)的，本發(fā)明具體實(shí)施方式
3提供了ー種交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送裝置，如圖6所示，該裝置包括分時(shí)特征識別模塊601，內(nèi)容信息采集模塊602，行為匹配模塊603和內(nèi)容匹配模塊604，其中分時(shí)特征識別模塊601，用于采集用戶行為日志數(shù)據(jù)，建立內(nèi)容之間的行為相關(guān)性；內(nèi)容信息采集模塊602，用于采集內(nèi)容關(guān)鍵信息以及首次上映時(shí)間信息；行為匹配模塊603，用于當(dāng)前播放內(nèi)容的首次上映時(shí)間信息早于系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間信息時(shí)，根據(jù)內(nèi)容之間的行為相關(guān)性，推送與所述當(dāng)前播放內(nèi)容具備行為相關(guān)性的內(nèi)容；內(nèi)容匹配模塊604，用于當(dāng)前播放內(nèi)容的首次上映時(shí)間信息晚于或等于系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間信息，根據(jù)所述內(nèi)容關(guān)鍵信息計(jì)算內(nèi)容之間的匹配度，生成內(nèi)容匹配列表進(jìn)行推送。所述內(nèi)容之間的行為相關(guān)性，是指通過用戶行為日志數(shù)據(jù)中的內(nèi)容訪問記錄，在用戶先后訪問的相鄰內(nèi)容之間建立的相關(guān)性。所述內(nèi)容信息采集模塊602，通過對內(nèi)容名稱、內(nèi)容介紹的文本分詞、識別高頻詞、建立關(guān)鍵詞庫、提取內(nèi)容名稱及內(nèi)容介紹的信息標(biāo)簽使得內(nèi)容信息結(jié)構(gòu)化；再通過文本矢量的夾角，余弦算法，計(jì)算出內(nèi)容之間的匹配度。另外需要說明的是，以上三種具體實(shí)施方式
提供的交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法，可共同應(yīng)用于同一網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視系統(tǒng)之中，即在該網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視系統(tǒng)的首頁上、內(nèi)容播放的過程中以及在播放內(nèi)容開始或結(jié)束的頁面中都可以進(jìn)行內(nèi)容推送，該系統(tǒng)同時(shí)具備首頁推送功能、內(nèi)容播放過程中的實(shí)時(shí)內(nèi)容推送功能和內(nèi)容播放開始或結(jié)束時(shí)的匹配內(nèi)容推送功能。相應(yīng)的，運(yùn)行該交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視系統(tǒng)的推送裝置也同時(shí)具備實(shí)現(xiàn)上述三種推送方法的功能模塊。采用本發(fā)明的技術(shù)方案，能顯著提升IPTV推送的精準(zhǔn)性，提升用戶體驗(yàn)，并能提升推送系統(tǒng)的響應(yīng)實(shí)時(shí)性，極大地減少用戶頻繁捜索、查找內(nèi)容的動作。 以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實(shí)施方式
，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉該技術(shù)的人在本發(fā)明所揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)該以權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。
權(quán)利要求
1. ー種交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法，其特征在于，包括以下步驟 A、采集用戶行為日志數(shù)據(jù)，進(jìn)行分時(shí)特征識別，建立內(nèi)容之間的行為相關(guān)性； B、對具備分時(shí)特征的用戶進(jìn)行分時(shí)特征匹配推送； C、采集不具備分時(shí)特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進(jìn)行群體特征識別； D、依據(jù)用戶群體特征進(jìn)行群體特征匹配推送； E、采集內(nèi)容播放列表數(shù)據(jù)，提取內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息； F、對內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息與分時(shí)特征和/或群體特征進(jìn)行匹配，將匹配后的內(nèi)容播放列表進(jìn)行推送； G、采集內(nèi)容關(guān)鍵信息以及首次上映時(shí)間信息； H、若當(dāng)前播放內(nèi)容的首次上映時(shí)間信息早于系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間信息，根據(jù)內(nèi)容之間的行為相關(guān)性，推送與所述當(dāng)前播放內(nèi)容具備行為相關(guān)性的內(nèi)容； I、若當(dāng)前播放內(nèi)容的首次上映時(shí)間信息晚于或等于系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間信息，根據(jù)所述內(nèi)容關(guān)鍵信息計(jì)算內(nèi)容之間的匹配度，生成內(nèi)容匹配列表進(jìn)行推送。
2.ー種交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法，其特征在于，包括以下步驟 A、采集用戶行為日志數(shù)據(jù)，進(jìn)行分時(shí)特征識別； B、對具備分時(shí)特征的用戶進(jìn)行分時(shí)特征匹配推送； C、采集不具備分時(shí)特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進(jìn)行群體特征識別； D、依據(jù)用戶群體特征進(jìn)行群體特征匹配推送。
3.ー種交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法，其特征在于，包括以下步驟 A、采集用戶行為日志數(shù)據(jù)，進(jìn)行分時(shí)特征識別； B、采集不具備分時(shí)特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進(jìn)行群體特征識別； C、采集內(nèi)容播放列表數(shù)據(jù),提取內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息； D、對內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息與分時(shí)特征和/或群體特征進(jìn)行匹配，將匹配后的內(nèi)容播放列表進(jìn)行推送。
4.ー種交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法，其特征在于，包括以下步驟 A、采集用戶行為日志數(shù)據(jù)，建立內(nèi)容之間的行為相關(guān)性； B、采集內(nèi)容關(guān)鍵信息以及首次上映時(shí)間信息； C、若當(dāng)前播放內(nèi)容的首次上映時(shí)間信息早于系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間信息，根據(jù)內(nèi)容之間的行為相關(guān)性，推送與所述當(dāng)前播放內(nèi)容具備行為相關(guān)性的內(nèi)容； D、若當(dāng)前播放內(nèi)容的首次上映時(shí)間信息晚于或等于系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間信息，根據(jù)所述內(nèi)容關(guān)鍵信息計(jì)算內(nèi)容之間的匹配度，生成內(nèi)容匹配列表進(jìn)行推送。
5.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一所述的交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法，其特征在干，所述分時(shí)特征識別，包括根據(jù)用戶行為日志數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)用戶在一天中各時(shí)間段觀看各個(gè)類目內(nèi)容的時(shí)間長度，得到在每ー個(gè)時(shí)間段觀看時(shí)間最長的偏好類目，再統(tǒng)計(jì)每天同一時(shí)間段的偏好類目的重合度，當(dāng)所述重合度大于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，將所述用戶的ID、時(shí)間段和偏好類目作為用戶的分時(shí)特征。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法，其特征在于，所述群體特征識別，包括根據(jù)用戶屬性數(shù)據(jù)將具有相同偏好類目的用戶劃入ー個(gè)群體，將所述用戶的ID和偏好類目作為用戶的群體特征。
7.根據(jù)權(quán)利要求I或3所述的交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法，其特征在于，所述內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息，包括從所述內(nèi)容播放列表數(shù)據(jù)中通過分詞處理提取的播放時(shí)間、內(nèi)容類目和名稱。
8.根據(jù)權(quán)利要求I或4所述的交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法，其特征在于，所述內(nèi)容之間的行為相關(guān)性，是指通過用戶行為日志數(shù)據(jù)中的內(nèi)容訪問記錄，在用戶先后訪問的相鄰內(nèi)容之間建立的相關(guān)性。
9.根據(jù)權(quán)利要求I或4所述的交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法，其特征在于，所述采集內(nèi)容關(guān)鍵信息，包括通過對內(nèi)容名稱、內(nèi)容介紹的文本分詞、識別高頻詞、建立關(guān)鍵詞庫、提取內(nèi)容名稱及內(nèi)容介紹的信息標(biāo)簽使得內(nèi)容信息結(jié)構(gòu)化；再通過文本矢量的夾角余弦算法，計(jì)算出內(nèi)容之間的匹配度。
10.ー種交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送裝置，其特征在于，包括分時(shí)特征識別模塊、分時(shí)特征匹配模塊、群體特征識別模塊、群體特征匹配模塊、實(shí)時(shí)播放信息提取模塊、實(shí)時(shí)播放信息匹配模塊、內(nèi)容信息采集模塊、行為匹配模塊和內(nèi)容匹配模塊，其中， 分時(shí)特征識別模塊，用于采集用戶行為日志數(shù)據(jù)，進(jìn)行分時(shí)特征識別，建立內(nèi)容之間的行為相關(guān)性； 分時(shí)特征匹配模塊，用于對具備分時(shí)特征的用戶進(jìn)行分時(shí)特征匹配推送； 群體特征識別模塊，用于采集不具備分時(shí)特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進(jìn)行群體特征識別； 群體特征匹配模塊，用于依據(jù)用戶群體特征進(jìn)行群體特征匹配推送； 實(shí)時(shí)播放信息提取模塊，用于采集內(nèi)容播放列表數(shù)據(jù)，提取內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息；實(shí)時(shí)播放信息匹配模塊，用于對內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息與分時(shí)特征和/或群體特征進(jìn)行匹配，將匹配后的內(nèi)容播放列表進(jìn)行推送； 內(nèi)容信息采集模塊，用于采集內(nèi)容關(guān)鍵信息以及首次上映時(shí)間信息； 行為匹配模塊，用于當(dāng)前播放內(nèi)容的首次上映時(shí)間信息早于系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間信息時(shí)，根據(jù)內(nèi)容之間的行為相關(guān)性，推送與所述當(dāng)前播放內(nèi)容具備行為相關(guān)性的內(nèi)容； 內(nèi)容匹配模塊，用于當(dāng)前播放內(nèi)容的首次上映時(shí)間信息晚于或等于系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間信息，根據(jù)所述內(nèi)容關(guān)鍵信息計(jì)算內(nèi)容之間的匹配度，生成內(nèi)容匹配列表進(jìn)行推送。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送方法和裝置，包括在首頁進(jìn)行推送的方法、在內(nèi)容播放過程中的進(jìn)行實(shí)時(shí)推送的方法和在內(nèi)容播放開始或結(jié)束時(shí)對匹配內(nèi)容進(jìn)行推送的方法以及相應(yīng)裝置。本發(fā)明能顯著提升交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視內(nèi)容推送的精準(zhǔn)性，提升用戶體驗(yàn)，并能提升推送系統(tǒng)的響應(yīng)實(shí)時(shí)性，極大地減少用戶頻繁搜索、查找內(nèi)容的動作。
文檔編號H04N21/262GK102695086SQ20121018005
公開日2012年9月26日 申請日期2012年5月30日 優(yōu)先權(quán)日2012年5月30日
發(fā)明者何勇, 張旭, 楊志雄, 蘇寧軍 申請人:杭州遙指科技有限公司