電視觀眾興趣建模方法和系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種電視觀眾興趣建模方法和系統(tǒng)，涉及智能電視技術領域。其包括：S1、獲取用戶點播數據并對所述數據進行處理；生成用戶歷史點播記錄、節(jié)目基本屬性記錄和頻道電子節(jié)目菜單；S2、建立基于時間的用戶興趣偏好模型和基于頻率的用戶興趣偏好模型；S3、建立用戶對節(jié)目的偏好模型；S4、根據偏好模型建立用戶偏好矩陣，根據用戶偏好矩陣向用戶推薦電視節(jié)目。本發(fā)明從全體用戶點播同一個節(jié)目的平均時長和次數以及單一用戶點播所有節(jié)目的時長和次數的方面調節(jié)用戶對節(jié)目的偏好，建立一個新的用戶興趣偏好模型，能準確地向用戶推薦電視節(jié)目信息。
【專利說明】
電視觀眾興趣建模方法和系統(tǒng)
技術領域
[0001 ]本發(fā)明涉及智能電視技術領域，具體涉及一種電視觀眾興趣建模方法和系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002] 近年來，隨著電視智能化程度和互聯網化程度的不斷加深，電視節(jié)目的類型和數 量大幅度增加，各種節(jié)目、新聞充斥著人們的生活。面對如此龐雜的內容群，人們已經無法 通過簡單的搜索獲取自己真正感興趣的信息，并且重復頻繁的搜索方式，會使人們厭倦對 節(jié)目的選擇，失去觀賞節(jié)目的興趣。
[0003] 為解決上述問題，電視節(jié)目推薦系統(tǒng)應運而生。電視節(jié)目推薦系統(tǒng)根據用戶歷史 行為數據，建立用戶興趣偏好模型，篩選出用戶感興趣的節(jié)目，快速準確地向用戶推薦所喜 好的節(jié)目信息。
[0004] 現有技術公開了一種電視觀眾興趣建模方法，該方法包括用戶興趣偏好模型為：
[0006] 其中：/?/表示用戶Ui對節(jié)目Vj的基礎興趣偏好;ctime(i，j，1)表示在第1條歷史點 播記錄中用戶m點播節(jié)目vj的時長;ptime( j)表示節(jié)目vj單個集數的時長；！)/表示用戶m點 播節(jié)目Vj的總次數。
[0007] 上述用戶興趣偏好模型僅從單一用戶點播節(jié)目的時長和次數以及節(jié)目的單集時 長這三個方面考慮，采用的用戶點播節(jié)目的時長占節(jié)目的單集時長的比例的方式，不能準 確地反應用戶對電視節(jié)目的偏好。

【發(fā)明內容】

[0008] (一)解決的技術問題
[0009] 本發(fā)明提供了一種電視觀眾興趣建模方法和系統(tǒng)，解決了有效地反映用戶興趣偏 好以及準確地向用戶推薦電視節(jié)目信息的技術問題。
[0010] (二)技術方案
[0011] 為解決上述問題，本發(fā)明提供了一種電視觀眾興趣建模方法，其包括如下步驟：
[0012] S1、通過電視采集系統(tǒng)獲取點播節(jié)目數據并對所述數據進行處理；
[0013] 根據所述處理后的數據生成用戶歷史點播記錄、節(jié)目基本屬性記錄和頻道電子節(jié) 目菜單；
[0014] S2、根據所述用戶歷史點播記錄、節(jié)目基本屬性記錄和頻道電子節(jié)目菜單，統(tǒng)計同 一節(jié)目被各頻道播放的總次數、全體用戶點播同一個節(jié)目的平均時長和次數以及單一用戶 點播所有節(jié)目的時長和次數，建立基于時間的用戶興趣偏好模型和基于頻率的用戶興趣偏 好模型；
[0015] S3、融合所述基于時間的用戶興趣偏好模型和基于頻率的用戶興趣偏好模型，建 立用戶對節(jié)目的偏好模型；
[0016] S4、根據所述偏好模型建立用戶偏好矩陣，進而根據所述用戶偏好矩陣向用戶推 薦電視節(jié)目。
[0017] 在步驟S1中，所述節(jié)目基本屬性記錄表示為：
[0018] Pj= {vj，Fj，ptime( j)}，
[0019] 其中：
[0020] Pj表示節(jié)目Vj的基本屬性記錄；
[0021 ] 以1彡衫N)，v謙示第j個節(jié)目，N表示節(jié)目總數；
[0022]戶表示節(jié)目％的總集數；
[0023] ptime( j)表示節(jié)目Vj單個集數的時長；
[0024]所述頻道電子節(jié)目菜單表示為：
[0025] G：k = {c,,Vj,//,stimej,etimej},
[0026] 其中：
[0027] Gk表示頻道ck的電子節(jié)目菜單；
[0028] ck(l彡k彡K)，ck表示第k個頻道，K表示頻道總數；
[0029] 以1彡衫N)，v謙示第j個節(jié)目，N表示節(jié)目總數；
[0030] //表示節(jié)目％的第s集，戶表示節(jié)目％的總集數；
[0031 ] stimej表示頻道Ck播放節(jié)目Vj的開始時間；
[0032] etimej表示頻道ck播放節(jié)目Vj的結束時間；
[0033]所述用戶歷史點播記錄表示為：
[0034] E] = \urv r f' ,c, j J)},
[0035] 其中：
[0036] 起表示用戶m的第1條歷史點播記錄；
[0037] Ui(l<i彡M)，m表示第i位用戶，Μ表示用戶總數；
[0038] 以1彡衫Ν)，ν謙示第j個節(jié)目，Ν表示節(jié)目總數；
[0039] .//(IS.// /_/表示節(jié)目~的第s集，F表示節(jié)目~的總集數；
[0040] ck(l<k<K)，ck表示第k個頻道，K表示頻道總數；
[0041 ] ctime(i，j，1)表示在第1條歷史點播記錄中用戶m點播節(jié)目vj的時長。
[0042] 在步驟S2中，所述基于時間的用戶興趣偏好模型為：
[0043] P,'
[0044] 其中：
[0045] Pld表示基于時間的用戶m對節(jié)目％的興趣偏好；
[0046] 表示基于節(jié)目的時間修正系數；
[0047] fo表示基于用戶的時間修正系數；
[0048] 表示用戶m對節(jié)目Vj的基礎興趣偏好。
[0049] 所述αι表示為：
[0055]其中：
[0056] ctime(i，j，1)表示在第1條歷史點播記錄中用戶m點播節(jié)目vj的時長； [0057] ^表示點播節(jié)目％的總用戶數；
[0058] 示用戶m點播的節(jié)目總數；
[0059] D/表示用戶m點播節(jié)目％的總次數；
[0000] ptime (j)表示節(jié)目Vj單個集數的時長；
[0061 ] Μ表示用戶總數；
[0062] Ν表示節(jié)目總數。
[0063] 在步驟S2中，所述基于頻率的用戶興趣偏好模型為：
[0065] 其中：
[0066] #表示基于頻率的用戶Ui對節(jié)目Vj的興趣偏好；
[0067] α2表示基于節(jié)目的頻率修正系數；
[0068] β2表示基于用戶的頻率修正系數；
[0069] ￡>/表示用戶m點播節(jié)目％的總次數；
[0070] 句表示頻道以播放節(jié)目％的總次數；
[0071] K表示頻道總數。
[0072] 所述α2表示為：
[0074] 所述&表示為：
[0076] 其中：
[0077] 示點播節(jié)目％的總用戶數；
[0078] 示用戶m點播的節(jié)目總數；
[0079] 蹲表示用戶m點播節(jié)目％的總次數；
[0080] Μ表示用戶總數；
[0081] Ν表示節(jié)目總數。
[0082]在步驟S3中，所述偏好模型為：
[0083] r- - wtp/ + w2qJt
[0084] 其中：
[0085] wi+W2 = 1 ；
[0086] 其中：
[0087] rij表示用戶對節(jié)目的總體興趣偏好；
[0088] 町表示基于時間的用戶興趣偏好Pi'j對總體興趣偏好rij的影響權重；
[0089] ?2表示基于頻率的用戶興趣偏好對總體興趣偏好的影響權重。
[0090] 在步驟S4中，所述用戶偏好矩陣表示為：
[0092] 其中：
[0093] R={ri:i,i = l,2. . .M；j = l,2. . .Ν}；
[0094] rd表示用戶對節(jié)目的總體興趣偏好。
[0095] 本發(fā)明還提供一種電視觀眾興趣建模系統(tǒng)，其包括：
[0096] 數據采集單元、數據處理單元、建模單元和推薦單元；
[0097] 所述建模單元包括時間/頻率建模單元，偏好模型生成單元，偏好矩陣生成單元；
[0098] 所述時間/頻率建模單元，用于建立基于時間的用戶興趣偏好模型和基于頻率的 用戶興趣偏好模型；
[0099] 所述偏好模型生成單元，用于建立用戶對節(jié)目的偏好模型；
[0100] 所述偏好矩陣生成單元，用于建立用戶偏好矩陣；
[0101]系統(tǒng)工作時，所述數據采集單元利用節(jié)目數據采集裝置獲取電視觀眾在點播節(jié)目 過程中的用戶歷史記錄數據、節(jié)目基本屬性數據和頻道電子節(jié)目菜單數據并發(fā)送給所述數 據處理單元；
[0102] 通過所述數據處理單元生成用戶歷史點播記錄、節(jié)目基本屬性記錄和頻道電子節(jié) 目菜單；
[0103] 所述時間/頻率建模單元根據所述用戶歷史點播記錄、節(jié)目基本屬性記錄和頻道 電子節(jié)目菜單，統(tǒng)計同一節(jié)目被各頻道播放的總次數、全體用戶點播同一個節(jié)目的平均時 長和次數以及單一用戶點播所有節(jié)目的時長和次數，建立基于時間的用戶興趣偏好模型和 基于頻率的用戶興趣偏好模型；
[0104] 所述偏好模型生成單元融合所述基于時間的用戶興趣偏好模型和所述基于頻率 的用戶興趣偏好模型，建立用戶對節(jié)目的偏好模型；
[0105] 所述偏好矩陣生成單元根據用戶對節(jié)目的偏好模型建立用戶偏好矩陣；
[0106] 所述推薦單元根據所述用戶偏好矩陣向用戶推薦電視節(jié)目。
[0107] 優(yōu)選地，所述數據處理單元用于統(tǒng)一數據格式，將采集到的半結構化數據轉換為 結構化數據存儲到數據庫中，生成結構化的用戶歷史點播記錄、結構化的節(jié)目基本屬性記 錄和結構化的頻道電子節(jié)目菜單并發(fā)送給時間/頻率建模單元。
[0108] (三)有益效果
[0109] 本發(fā)明提供了一種電視觀眾興趣建模方法和系統(tǒng)，從節(jié)目集數、同一節(jié)目被各頻 道播放的總次數、全體用戶點播同一個節(jié)目的平均時長和次數以及單一用戶點播所有節(jié)目 的時長和次數，建立一個新的用戶興趣偏好模型，能有效地反映用戶興趣偏好，提高推薦的 準確度。
【附圖說明】
[0110] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現 有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本 發(fā)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以 根據這些附圖獲得其他的附圖。
[0111] 圖1表示本發(fā)明實施例所述電視觀眾興趣建模方法的流程圖；
[0112] 圖2表示本發(fā)明實施例所述電視觀眾興趣建模系統(tǒng)的結構圖；
[0113] 圖3表示本發(fā)明實施例基于時間的用戶興趣偏好建模方法示意圖；
[0114] 圖4表示本發(fā)明實施例基于頻率的用戶興趣偏好建模方法示意圖。
【具體實施方式】
[0115] 為使本發(fā)明實施例的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結合本發(fā)明實施例 中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是 本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員 在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0116] 本發(fā)明實施例提供一種電視觀眾興趣建模方法，如圖1所示，其包括如下步驟：
[0117] S1、通過電視采集系統(tǒng)獲取點播節(jié)目數據并對所述數據進行處理；
[0118] 根據所述處理后的數據生成用戶歷史點播記錄、節(jié)目基本屬性記錄和頻道電子節(jié) 目菜單；
[0119] S2、根據所述用戶歷史點播記錄、節(jié)目基本屬性記錄和頻道電子節(jié)目菜單，統(tǒng)計同 一節(jié)目被各頻道播放的總次數、全體用戶點播同一個節(jié)目的平均時長和次數以及單一用戶 點播所有節(jié)目的時長和次數，建立基于時間的用戶興趣偏好模型和基于頻率的用戶興趣偏 好模型；
[0120] S3、融合所述基于時間的用戶興趣偏好模型和基于頻率的用戶興趣偏好模型，建 立用戶對節(jié)目的偏好模型；
[0121] S4、根據所述偏好模型建立用戶偏好矩陣，進而根據所述用戶偏好矩陣向用戶推 薦電視節(jié)目。
[0122] 本發(fā)明另一個實施例還提出了一種電視觀眾興趣建模系統(tǒng)，如圖2所示，所述電視 觀眾興趣建t吳系統(tǒng)包括：
[0123] 數據采集單元、數據處理單元、建模單元和推薦單元；
[0124] 建模單元包括時間/頻率建模單元，偏好模型生成單元，偏好矩陣生成單元；
[0125] 時間/頻率建模單元，用于建立基于時間的用戶興趣偏好模型和基于頻率的用戶 興趣偏好模型；
[0126] 偏好模型生成單元，用于建立用戶對節(jié)目的偏好模型；
[0127] 偏好矩陣生成單元，用于建立用戶偏好矩陣。
[0128] 系統(tǒng)工作時，所述數據采集單元利用節(jié)目數據采集裝置獲取電視觀眾在點播節(jié)目 過程中的用戶歷史記錄數據、節(jié)目基本屬性數據和頻道電子節(jié)目菜單數據并發(fā)送給所述數 據處理單元。
[0129] 通過所述數據處理單元生成結構化的用戶歷史點播記錄、結構化的節(jié)目基本屬性 記錄和結構化的頻道電子節(jié)目菜單。
[0130] 所述時間/頻率建模單元根據所述用戶歷史點播記錄、節(jié)目基本屬性記錄和頻道 電子節(jié)目菜單，統(tǒng)計同一節(jié)目被各頻道播放的總次數、全體用戶點播同一個節(jié)目的平均時 長和次數以及單一用戶點播所有節(jié)目的時長和次數，建立基于時間的用戶興趣偏好模型和 基于頻率的用戶興趣偏好模型。
[0131] 所述偏好模型生成單元融合所述基于時間的用戶興趣偏好模型和所述基于頻率 的用戶興趣偏好模型，建立用戶對節(jié)目的偏好模型。
[0132] 所述偏好矩陣生成單元根據用戶對節(jié)目的偏好模型建立用戶偏好矩陣。
[0133] 所述推薦單元根據所述用戶偏好矩陣向用戶推薦電視節(jié)目。
[0134] 優(yōu)選地，所述數據處理單元用于統(tǒng)一數據格式，將采集到的半結構化數據轉換為 結構化數據存儲到數據庫中，生成結構化的用戶歷史點播記錄、結構化的節(jié)目基本屬性記 錄和結構化的頻道電子節(jié)目菜單并發(fā)送給時間/頻率建模單元。
[0135] 需要說明的是:結構化數據即行數據，存儲在數據庫里，可以用二維表結構來邏輯 表達實現的數據，是先有結構、再有數據。
[0136] 半結構化數據是介于完全結構化數據(如關系型數據庫、面向對象數據庫中的數 據）和完全無結構的數據（如聲音、圖像文件等）之間的數據，HTML文檔就屬于半結構化數 據。它一般是自描述的，數據的結構和內容混在一起，沒有明顯的區(qū)分，是先有數據、再有結 構。
[0137] 本發(fā)明實施例提供了一種電視觀眾興趣建模方法和系統(tǒng)，從節(jié)目集數、同一節(jié)目 被各頻道播放的總次數、全體用戶點播同一個節(jié)目的平均時長和次數以及單一用戶點播所 有節(jié)目的時長和次數，建立一個新的用戶興趣偏好模型，能有效地反映用戶興趣偏好，提高 推薦的準確度。
[0138] 下面對各步驟進行詳細描述。
[0139] 優(yōu)選，步驟S1包括如下步驟：
[0140] S11、利用基于IPTV的機頂盒平臺獲取電視觀眾在點播節(jié)目過程中的數據；
[0141] S12、根據所述數據，統(tǒng)一數據格式，并轉換為結構化的數據存儲到數據庫中，生成 結構化的用戶歷史點播記錄、結構化的節(jié)目基本屬性和結構化的頻道電子節(jié)目菜單；
[0142] 所述節(jié)目基本屬性記錄表示為：
[0143] Pj= {vj，Fj，ptime( j)}，
[0144] 其中：
[0145] Pj表示節(jié)目Vj的基本屬性記錄；
[0146] 以1彡衫N)，v謙示第j個節(jié)目，N表示節(jié)目總數；
[0147] 戶表示節(jié)目％的總集數；
[0?48] pt ime (j)表示節(jié)目Vj單個集數的時長；
[0149] 所述頻道電子節(jié)目菜單表示為：
[0150] Gk = \ck,v;,//,stimel,} >
[0151] 其中：
[0152] Gk表示頻道ck的電子節(jié)目菜單；
[0153] Ck( 1彡k彡K)，ck表示第k個頻道，K表示頻道總數；
[0154] 以1彡衫N)，v謙示第j個節(jié)目，N表示節(jié)目總數；
[0155] ./;'_(丨尸;)，//表示節(jié)目％的第s集，F表示節(jié)目％的總集數；
[0156] stimej表示頻道ck播放節(jié)目Vj的開始時間；
[0157] etimej表示頻道ck播放節(jié)目Vj的結束時間。
[0158] 所述用戶歷史點播記錄表示為：
[0159] E[ = \u^v ：. f' ,ck.i1inuiL jj)) ·.
[0160] 其中：
[0161] 笱表示用戶m的第1條歷史點播記錄；
[0162] ιη(1<ΚΜ)，ιη表示第i位用戶，Μ表示用戶總數；
[0163] 以1彡衫Ν)，ν謙示第j個節(jié)目，Ν表示節(jié)目總數；
[0164] ./:/(丨$./:/ Wj，//表示節(jié)目％的第s集，戶表示節(jié)目％的總集數；
[0165] Ck( 1彡k彡K)，ck表示第k個頻道，K表示頻道總數；
[0166] ctime(i，j，1)表示在第1條歷史點播記錄中用戶m點播節(jié)目vj的時長。
[0167] 在具體實施時，這里的步驟S2中的基于時間的用戶興趣偏好模型可以通過多種方 式實現，下面對其中一種實施方式進行具體介紹，如圖3所示，所述的基于時間的用戶興趣 偏好模型包括以下步驟：
[0168] A1、根據用戶歷史點播記錄<和節(jié)目基本屬性記錄匕，得出用戶對節(jié)目基礎興趣 偏好Pij的表達式、基于節(jié)目的時間修正系數μ表達式和基于用戶的時間修正系數&表達 式；
[0169] 其中：
[0170] 所述用戶對節(jié)目基礎興趣偏好Pij的表達式為：
[0172]所述基于節(jié)目的時間修正系數^表達式為：
[0174]所述基于用戶的時間修正系數fo表達式為：
[0176] 其中：
[0177] ctime(i, j，l)表示在第1條歷史點播記錄中用戶m點播節(jié)目Vj的時長；
[0178] 示點播節(jié)目％的總用戶數；
[0179] 示用戶m點播的節(jié)目總數；
[0180] 對表示用戶m點播節(jié)目％的總次數；
[0181 ] pt ime (j)表示節(jié)目vj單個集數的時長；
[0182] Μ表示用戶總數；
[0183] Ν表示節(jié)目總數。
[0184] Α2、根據所述用戶對節(jié)目基礎興趣偏好PJ、所述基于節(jié)目的時間修正系數〇1和所 述基于用戶的時間修正系數扮，得出所述基于時間的用戶興趣偏好模型為：
[0185] η； =α, x/^x/V
[0186] 其中：
[0187] ρ，表示基于時間的用戶m對節(jié)目％的興趣偏好。
[0188] 同樣，在具體實施時，這里的步驟S2中的基于頻率的用戶興趣偏好模型可以通過 多種方式實現，下面對其中一種實施方式進行具體介紹，如圖4所示，所述的基于頻率的用 戶興趣偏好模型包括以下步驟：
[0189] B1、根據用戶歷史點播記錄<和頻道電子節(jié)目菜單Gk，得出用戶點播同一個節(jié)目 的總次數占各頻道播放該節(jié)目的總次數的比例表達式、基于節(jié)目的頻率修正系數α 2的表達 式和基于用戶的頻率修正系數β2的表達式；
[0190] 其中：為了表述方便，用Α表示所述用戶點播同一個節(jié)目的總次數占各頻道播放該 節(jié)目的總次數的比例；
[0191] 所述A表達式為：
[0193] 其中：
[0194] 埤表示用戶m點播節(jié)目％的總次數；
[0195] 表示頻道以播放節(jié)目％的總次數；
[0196] K表示頻道總數。
[0197] 所述基于節(jié)目的頻率修正系數<12的表達式為：
[0199]所述基于用戶的頻率修正系數說的表達式為：
[0201]其中：
[0202] 示點播節(jié)目％的總用戶數；
[0203] 示用戶m點播的節(jié)目總數；
[0204] 0/表示用戶Ul點播節(jié)目％的總次數；
[0205] Μ表示用戶總數；
[0206] Ν表示節(jié)目總數。
[0207] Β2、根據所述用戶點播同一個節(jié)目的總次數占各頻道播放該節(jié)目的總次數的比例 Α、所述基于節(jié)目的頻率修正系數<^和所述基于用戶的頻率修正系數β 2,得出基于頻率的用 戶興趣偏好模型為：
[0208] q'; =a,y.fi,y.A
[0209] 其中：
[0210] (6/表示基于頻率的用戶Ul對節(jié)目的興趣偏好。
[0211] 在步驟S3中，通過融合所述基于時間的用戶興趣偏好模型和所述基于頻率的用戶 興趣偏好模型，建立用戶對節(jié)目的總體興趣偏好模型為：
[0212] rf = wxp/ + w2qJt
[0213] 其中：
[0214] wi+W2 = 1；
[0215] 其中：
[0216] "表示用戶對節(jié)目的總體興趣偏好；
[0217] ￥1表示基于時間的用戶興趣偏好Pi'j對總體興趣偏好 rij的影響權重；
[0218] ?2表示基于頻率的用戶興趣偏好 < 對總體興趣偏好rij的影響權重。
[0219]在步驟S4中，根據所述偏好模型建立用戶偏好矩陣，進而根據所述用戶偏好矩陣 向用戶推薦電視節(jié)目；
[0220]其中所述用戶偏好矩陣表示為：
[0222] 其中：
[0223] R={rij，i = l，2. · .M;j = 1,2. · ·Ν}
[0224] "表示用戶對節(jié)目的總體興趣偏好。
[0225] 綜上，本發(fā)明實施例通過提供一種電視觀眾興趣建模方法和系統(tǒng)，根據用戶歷史 點播記錄<和節(jié)目基本屬性記錄h，得出用戶對節(jié)目基礎興趣偏好PJ、基于節(jié)目的時間修 正系數W和基于用戶的時間修正系數，再由所述PJ、所述W和所述，得出所述基于時間 的用戶興趣偏好模型；
[0226] 同時，根據用戶歷史點播記錄< 和頻道電子節(jié)目菜單Gk，得出用戶點播同一個節(jié) 目的總次數占各頻道播放該節(jié)目的總次數的比例表達式A、基于節(jié)目的頻率修正系數 〇2和 基于用戶的頻率修正系數β2;根據所述A、所述α2和所述β 2,得出基于頻率的用戶興趣偏好模 型；
[0227] 最后通過融合所述基于時間的用戶興趣偏好模型和所述基于頻率的用戶興趣偏 好模型，建立用戶對節(jié)目的總體興趣偏好模型，根據所述偏好模型建立用戶偏好矩陣R，進 而根據所述用戶偏好矩陣R向用戶推薦電視節(jié)目，此方法從全體用戶點播同一個節(jié)目的平 均時長和次數以及單一用戶點播所有節(jié)目的時長和次數的方面調節(jié)用戶對節(jié)目的偏好，能 準確地向用戶推薦電視節(jié)目信息。
[0228] 需要說明的是，在本文中，術語"包括"、"包含"或者其任何其他變體意在涵蓋非排 他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設備不僅包括那些要素，而 且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設備所固有 的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句"包括一個……"限定的要素，并不排除在包括所 述要素的過程、方法、物品或者設備中還存在另外的相同要素。
[0229] 以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術方案，而非對其限制；盡管參照前述實施例 對本發(fā)明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解:其依然可以對前述各實施 例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分技術特征進行等同替換;而這些修改或者 替換，并不使相應技術方案的本質脫離本發(fā)明各實施例技術方案的精神和范圍。
【主權項】
1. 一種電視觀眾興趣建模方法，其特征在于，該方法包括如下步驟： 51、 通過電視采集系統(tǒng)獲取點播節(jié)目數據并對所述數據進行處理； 根據所述處理后的數據生成用戶歷史點播記錄、節(jié)目基本屬性記錄和頻道電子節(jié)目菜 單； 52、 根據所述用戶歷史點播記錄、節(jié)目基本屬性記錄和頻道電子節(jié)目菜單，統(tǒng)計同一節(jié) 目被各頻道播放的總次數、全體用戶點播同一個節(jié)目的平均時長和次數以及單一用戶點播 所有節(jié)目的時長和次數，建立基于時間的用戶興趣偏好模型和基于頻率的用戶興趣偏好模 型； 53、 融合所述基于時間的用戶興趣偏好模型和基于頻率的用戶興趣偏好模型，建立用 戶對節(jié)目的偏好模型； 54、 根據所述偏好模型建立用戶偏好矩陣，進而根據所述用戶偏好矩陣向用戶推薦電 視節(jié)目。2. 如權利要求1所述的電視觀眾興趣建模方法，其特征在于:在步驟Sl中，所述節(jié)目基 本屬性記錄表示為： Pj = {vj,FJ,ptime( j)}, 其中： Pj表示節(jié)目Vj的基本屬性記錄； Vj (1彡衫N)，V謙示第j個節(jié)目，N表示節(jié)目總數； F表示節(jié)目％的總集數； ptime (j)表示節(jié)目Vj單個集數的時長； 所述頻道電子節(jié)目菜單表示為： Ck = |ΓΑ, y ；, i\', slime,, elime,], 其中： Gk表示頻道ck的電子節(jié)目菜單； Ck( l<k<K)，Ck表示第k個頻道，K表示頻道總數； Vj (1彡衫N)，V謙示第j個節(jié)目，N表示節(jié)目總數； //〇 廣），//表示節(jié)目％的第s集，F表示節(jié)目％的總集數； stimej表示頻道Ck播放節(jié)目Vj的開始時間； etimej表示頻道Ck播放節(jié)目Vj的結束時間； 所述用戶歷史點播記錄表示為： E11 = \u,,vr f',c^climc\i, jj)\ , 其中： 五/表示用戶m的第1條歷史點播記錄； Ui(KiSM), m表示第i位用戶，M表示用戶總數； Vj (1彡衫N)，V謙示第j個節(jié)目，N表示節(jié)目總數； //(I s'/:' S Fi),//表示節(jié)目％的第s集，F表示節(jié)目％的總集數； Ck( l<k<K)，Ck表示第k個頻道，K表示頻道總數； ctime(i，j，l)表示在第1條歷史點播記錄中用戶Ui點播節(jié)目Vj的時長。3. 如權利要求2所述的電視觀眾興趣建模方法，其特征在于:在步驟S2中，所述基于時 間的用戶興趣偏好模型為： 丨 xZWV 其中： 表示基于時間的用戶m對節(jié)目W的興趣偏好； O1表示基于節(jié)目的時間修正系數； 仇表示基于用戶的時間修正系數； V次示用戶Ui對節(jié)目Vj的基礎興趣偏好。4. 如權利要求3所述的電視觀眾興趣建模方法，其特征在于，所述Ct1表示為：其中： ctime(i，j，l)表示在第1條歷史點播記錄中用戶m點播節(jié)目Vj的時長； ^表示點播節(jié)目％的總用戶數； 示用戶m點播的節(jié)目總數； 樣表示用戶出點播節(jié)目％的總次數； ptime (j)表示節(jié)目Vj單個集數的時長； M表示用戶總數； N表示節(jié)目總數。5. 如權利要求4所述的電視觀眾興趣建模方法，其特征在于:在步驟S2中，所述基于頻 率的用戶興趣偏好模型為： 其中：分/表示基于頻率的用戶m對節(jié)目％的興趣偏好； α2表示基于節(jié)目的頻率修正系數； β2表示基于用戶的頻率修正系數； 〇/表示用戶m點播節(jié)目~的總次數； C/表示頻道(^播放節(jié)目~的總次數； K表示頻道總數。6. 如權利要求5所述的電視觀眾興趣建模方法，其特征在于，所述α2表示為：^表示點播節(jié)目％的總用戶數； 示用戶m點播的節(jié)目總數； β/_表示用戶U1點播節(jié)目％的總次數； M表示用戶總數； N表示節(jié)目總數。7. 如權利要求6所述的電視觀眾興趣建模方法，其特征在于:在步驟S3中，所述用戶對 節(jié)目的偏好模型為： r! = W1P1' + w2q； 其中： Wl+W2= I ； 其中： <表示用戶對節(jié)目的總體興趣偏好； 示基于時間的用戶興趣偏好g對總體興趣偏好Y的影響權重； ?2表示基于頻率的用戶興趣偏好W對總體興趣偏好 < 的影響權重。8. 如權利要求7所述的電視觀眾興趣建模方法，其特征在于:在步驟S4中，所述用戶偏 好矩陣表示為：其中： R = [r/ J - K2,..iV/; / = K2.../V I ? #表示用戶對節(jié)目的總體興趣偏好。9. 一種電視觀眾興趣建模系統(tǒng)，其特征在于，包括： 數據采集單元、數據處理單元、建模單元和推薦單元； 所述建模單元包括時間/頻率建模單元，偏好模型生成單元，偏好矩陣生成單元； 所述時間/頻率建模單元，用于建立基于時間的用戶興趣偏好模型和基于頻率的用戶 興趣偏好模型； 所述偏好模型生成單元，用于建立用戶對節(jié)目的偏好模型； 所述偏好矩陣生成單元，用于建立用戶偏好矩陣； 系統(tǒng)工作時，所述數據采集單元利用節(jié)目數據采集裝置獲取電視觀眾在點播節(jié)目過程 中的用戶歷史記錄數據、節(jié)目基本屬性數據和頻道電子節(jié)目菜單數據并發(fā)送給所述數據處 理單元； 通過所述數據處理單元生成用戶歷史點播記錄、節(jié)目基本屬性記錄和頻道電子節(jié)目菜 單； 所述時間/頻率建模單元根據所述用戶歷史點播記錄、節(jié)目基本屬性記錄和頻道電子 節(jié)目菜單，統(tǒng)計同一節(jié)目被各頻道播放的總次數、全體用戶點播同一個節(jié)目的平均時長和 次數以及單一用戶點播所有節(jié)目的時長和次數，建立基于時間的用戶興趣偏好模型和基于 頻率的用戶興趣偏好模型； 所述偏好模型生成單元融合所述基于時間的用戶興趣偏好模型和所述基于頻率的用 戶興趣偏好模型，建立用戶對節(jié)目的偏好模型； 所述偏好矩陣生成單元根據用戶對節(jié)目的偏好模型建立用戶偏好矩陣； 所述推薦單元根據所述用戶偏好矩陣向用戶推薦電視節(jié)目。10. 如權利要求9所述的電視觀眾興趣建模系統(tǒng)，其特征在于： 所述數據處理單元用于統(tǒng)一數據格式，將采集到的半結構化數據轉換為結構化數據存 儲到數據庫中，生成結構化的用戶歷史點播記錄、結構化的節(jié)目基本屬性記錄和結構化的 頻道電子節(jié)目菜單并發(fā)送給時間/頻率建模單元。
【文檔編號】H04N21/466GK106028156SQ201610485614
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年6月24日
【發(fā)明人】羅賀, 趙培, 胡笑旋, 馬華偉, 靳鵬, 夏維, 朱默寧, 胡凱, 牛艷秋, 梁崢崢
【申請人】合肥工業(yè)大學