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，并實現(xiàn)媒體提供者和媒體消費者的實質(zhì)性互動。
以合適的方式為用戶提供適合用戶個性化需求與興趣的合適的內(nèi)容。然而傳統(tǒng)的個性化推送算法技術(shù)應(yīng)用于IPTV的推送時會遇到一些問題，如傳統(tǒng)的推送算法是基于單個用戶行為分析的；而IPTV的行為對象是以家庭為單位的，常是多個個體行為的。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推送的精準性，提升用戶體驗，井能提升推送系統(tǒng)的響應(yīng)實時性。為達此目的，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)，進行分時特征識別，建立內(nèi)容之間的行為相關(guān)性；B、對具備分時特征的用戶進行分時特征匹配推送；C、采集不具備分時特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進行群體特征識別；D、依據(jù)用戶群體特征進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)鍵信息與分時特征和/或群體特征進行匹配，將匹配后的內(nèi)容播放列表進行推送；G、采集內(nèi)容關(guān)鍵信息以及首次上映時間信息；H、若當前播放內(nèi)容的首次上映時間信息早于系統(tǒng)當前時間信息，根據(jù)內(nèi)容之間的行為相關(guān)性，推送與所述當前播放內(nèi)容具備行為相關(guān)性的內(nèi)容；I、若當前播放內(nèi)容的首次上映時間信息晚于或等于系統(tǒng)當前時間信息，根據(jù)所述內(nèi)容關(guān)鍵信息計算內(nèi)容之間的匹配度，生成內(nèi)容匹配列表進行推送。
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)，進行分時特征識別；B、對具備分時特征的用戶進行分時特征匹配推送；C、采集不具備分時特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進行群體特征識別；D、依據(jù)用戶群體特征進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)，進行分時特征識別；B、采集不具備分時特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進行群體特征識別；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)鍵信息與分時特征和/或群體特征進行匹配，將匹配后的內(nèi)容播放列表進行推送。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間信息；C、若當前播放內(nèi)容的首次上映時間信息早于系統(tǒng)當前時間信息，根據(jù)內(nèi)容之間的行為相關(guān)性，推送與所述當前播放內(nèi)容具備行為相關(guān)性的內(nèi)容；D、若當前播放內(nèi)容的首次上映時間信息晚于或等于系統(tǒng)當前時間信息，根據(jù)所述內(nèi)容關(guān)鍵信息計算內(nèi)容之間的匹配度，生成內(nèi)容匹配列表進行推送。所述分時特征識別，包括根據(jù)用戶行為日志數(shù)據(jù)統(tǒng)計用戶在一天中各時間段觀看各個類目內(nèi)容的時間長度，得到在每ー個時間段觀看時間最長的偏好類目，再統(tǒng)計每天同一時間段的偏好類目的重合度，當所述重合度大于預(yù)設(shè)閾值時，將所述用戶的ID、時間段和偏好類目作為用戶的分時特征。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，包括分時特征識別模塊、分時特征匹配模塊、群體特征識別模塊、群體特征匹配模塊、實時播放信息提取模塊、實時播放信息匹配模塊、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，分時特征識別模塊，用于采集用戶行為日志數(shù)據(jù)，進行分時特征識別，建立內(nèi)容之間的行為相關(guān)性；分時特征匹配模塊，用于對具備分時特征的用戶進行分時特征匹配推送；群體特征識別模塊，用于采集不具備分時特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進行群體特征識別；
群體特征匹配模塊，用于依據(jù)用戶群體特征進行群體特征匹配推送；實時播放信息提取模塊，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；實時播放信息匹配模塊，用于對內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息與分時特征和/或群體特征進行匹配，將匹配后的內(nèi)容播放列表進行推送；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間信息；行為匹配模塊，用于當前播放內(nèi)容的首次上映時間信息早于系統(tǒng)當前時間信息時，根據(jù)內(nèi)容之間的行為相關(guān)性，推送與所述當前播放內(nèi)容具備行為相關(guān)性的內(nèi)容；內(nèi)容匹配模塊，用于當前播放內(nèi)容的首次上映時間信息晚于或等于系統(tǒng)當前時間信息，根據(jù)所述內(nèi)容關(guān)鍵信息計算內(nèi)容之間的匹配度，生成內(nèi)容匹配列表進行推送。 ー種交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視的內(nèi)容推送裝置，包括分時特征識別模塊、分時特征匹配模塊、群體特征識別模塊、群體特征匹配模塊，其中，分時特征識別模塊，用于采集用戶行為日志數(shù)據(jù)，進行分時特征識別；分時特征匹配模塊，用于對具備分時特征的用戶進行分時特征匹配推送；群體特征識別模塊，用于采集不具備分時特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進行群體特征識別；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，包括分時特征識別模塊，群體特征識別模塊，實時播放信息提取模塊，實時播放信息匹配模塊，其中，分時特征識別模塊，用于采集用戶行為日志數(shù)據(jù)，進行分時特征識別；群體特征識別模塊，用于采集不具備分時特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進行群體特征識別；實時播放信息提取模塊，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；實時播放信息匹配模塊，用于對內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息與分時特征和/或群體特征進行匹配，將匹配后的內(nèi)容播放列表進行推送。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間信息；行為匹配模塊，用于當前播放內(nèi)容的首次上映時間信息早于系統(tǒng)當前時間信息時，根據(jù)內(nèi)容之間的行為相關(guān)性，推送與所述當前播放內(nèi)容具備行為相關(guān)性的內(nèi)容；內(nèi)容匹配模塊，用于當前播放內(nèi)容的首次上映時間信息晚于或等于系統(tǒng)當前時間信息，根據(jù)所述內(nèi)容關(guān)鍵信息計算內(nèi)容之間的匹配度，生成內(nèi)容匹配列表進行推送。所述分時特征識別模塊，根據(jù)用戶行為日志數(shù)據(jù)統(tǒng)計用戶在一天中各時間段觀看各個類目內(nèi)容的時間長度，得到在每ー個時間段觀看時間最長的偏好類目，再統(tǒng)計每天同一時間段的偏好類目的重合度，當所述重合度大于預(yù)設(shè)閾值時，將所述用戶的ID、時間段和偏好類目作為用戶的分時特征。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推送的精準性，提升用戶體驗，并能提升推送系統(tǒng)的響應(yīng)實時性，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。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖并通過具體實施方式
來進ー步說明本發(fā)明的技術(shù)方案。圖I是本發(fā)明具體實施方式
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)，進行分時特征識別。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)、訪問時間段、訪問時間長度等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)能幫助我們對用戶進行深入的分析。所述分時特征識別，包括根據(jù)用戶行為日志數(shù)據(jù)統(tǒng)計用戶在一天中各時間段觀看各個類目內(nèi)容的時間長度，得到在每ー個時間段觀看時間最長的偏好類目，再統(tǒng)計每天同一時間段的偏好類目的重合度，當所述重合度大于預(yù)設(shè)閾值時，將所述用戶的ID、時間段和偏好類目作為用戶的分時特征。例如，我們將時間段分為工作日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)計每ー個用戶在各時間段觀看各個類目電視的時間長度，得到在每ー個時間段觀看時間最長的類目，稱為這ー時段的偏好類目。如果每天同一時間段的偏好類目有極大的重合度，比如重合度> 70%,即ー個月30天內(nèi)有21天在同一時段偏好的內(nèi)容類目相同，則稱這一用戶有分時特征。步驟S102，對具備分時特征的用戶進行分時特征匹配推送。對于有分時特性的用戶，我們以“用戶ID，時間段，偏好類目/關(guān)鍵詞”來標識該用戶在某一時間段感興趣的內(nèi)容類目及內(nèi)容關(guān)鍵詞，在IPTV首頁推送時，在相應(yīng)的時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，采集不具備分時特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進行群體特征識別。對于沒有分時偏好的用戶，需要基于群體偏好的算法進行首頁內(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)時會填寫一些個人信息，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行細分。 基于用戶屬性數(shù)據(jù)以及用戶行為日志數(shù)據(jù)，我們可以對用戶進行細分。由于以上采集的行為數(shù)據(jù)，往往反映的是ー個家庭的觀看行為。因此，基于以上數(shù)據(jù)對用戶的細分，實際上是對以家庭為單位的用戶細分。當然，這里面也可能包括ー些家庭只有一個用戶成員。首先，我們將用戶細分依據(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；地址粒度只要細到小區(qū)；偏好類目取訪問時間最長的三類內(nèi)容的類目名稱；平均每天觀看內(nèi)容的小時數(shù)取整數(shù)；平均每個月觀看內(nèi)容的天數(shù)。基于以上字段數(shù)據(jù)的值的組合就可以將用戶細分成不同的群體。對每個細分群體，我們可用“用戶群ID，偏好類目/關(guān)鍵詞”來標識該細分群體的興趣偏好特性，即所述群體特征。步驟S104，依據(jù)用戶群體特征進行群體特征匹配推送。我們認為落到同一細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，該裝置包括分時特征識別模塊201、分時特征匹配模塊202、群體特征識別模塊203、群體特征匹配模塊204，其中，分時特征識別模塊201，用于采集用戶行為日志數(shù)據(jù)，進行分時特征識別；分時特征匹配模塊202，用于對具備分時特征的用戶進行分時特征匹配推送；群體特征識別模塊203，用于采集不具備分時特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進行群體特征識別；群體特征匹配模塊204，用于依據(jù)用戶群體特征進行群體特征匹配推送。所述分時特征識別模塊201，根據(jù)用戶行為日志數(shù)據(jù)統(tǒng)計用戶在一天中各時間段觀看各個類目內(nèi)容的時間長度，得到在每ー個時間段觀看時間最長的偏好類目，再統(tǒng)計每天同一時間段的偏好類目的重合度，當所述重合度大于預(yù)設(shè)閾值時，將所述用戶的ID、時間段和偏好類目作為用戶的分時特征。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)容播放過程中的實時推送，主要實現(xiàn)對當前正在播放或下一時間段即將播放的內(nèi)容的實時推送。用戶在觀看當前內(nèi)容時，經(jīng)常會反復(fù)切換頻道，目的在于找到當前在播放的內(nèi)容中自己最感興趣的內(nèi)容，內(nèi)容實時推送能從當前在播放的全部內(nèi)容中根據(jù)用戶分時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，與具體實施方式
I中 步驟SlOl相同。步驟S302，與具體實施方式
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時采集傳入，對當前正在播放及計劃播放的內(nèi)容列表可直接通過文本文件方式采集獲得，不需要加載進數(shù)據(jù)庫，以縮短文件傳送處理時間。內(nèi)容列表中包括電視頻道、播放時間、播放內(nèi)容類別、內(nèi)容名稱等。在具體實際實施吋，由于電視內(nèi)容的播放計劃一般會提前制訂，因此也可每天采集傳送一次當天的電視內(nèi)容播放列表。對輸入的內(nèi)容播放列表文本，直接進行實時分詞處理，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)鍵信息與分時特征和/或群體特征進行匹配，將匹配后的內(nèi)容播放列表進行推送。通過與當前時間，以及當前正在播放的內(nèi)容的類目/關(guān)鍵詞進行匹配，可以過濾出與用戶分時特征或群體特征相匹配的當前正在播放或下一時段即將播放的全部內(nèi)容。在當前內(nèi)容的播放過程中，展示以上匹配的當前正在播放或下一時段即將播放的與用戶分時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，該裝置包括分時特征識別模塊401，群體特征識別模塊402，實時播放信息提取模塊403，實時播放信息匹配模塊404，其中，分時特征識別模塊401，與具體實施方式
I中的分時特征識別模塊201相同。群體特征識別模塊402，與具體實施方式
I中的群體特征識別模塊202相同。實時播放信息提取模塊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；實時播放信息匹配模塊404，用于對內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息與分時特征和/或群體特征進行匹配，將匹配后的內(nèi)容播放列表進行推送。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間、內(nèi)容類目和名稱。圖5是本發(fā)明具體實施方式
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內(nèi)容的終止頁面進行內(nèi)容推送，在內(nèi)容介紹頁面推送與當前內(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，多個用戶(達到一定預(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，計算出內(nèi)容之間的匹配度。 步驟S503，若當前播放內(nèi)容的首次上映時間信息早于系統(tǒng)當前時間信息，根據(jù)內(nèi)容之間的行為相關(guān)性，推送與所述當前播放內(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，若當前播放內(nèi)容的首次上映時間信息晚于或等于系統(tǒng)當前時間信息，根據(jù)所述內(nèi)容關(guān)鍵信息計算內(nèi)容之間的匹配度，生成內(nèi)容匹配列表進行推送。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，可以計算出與各內(nèi)容匹配相似的其它的內(nèi)容，并可以計算內(nèi)容之間的匹配度。我們按匹配度從高到低進行排序，得到最匹配相似的內(nèi)容列表，進行內(nèi)容匹配推送。相應(yīng)的，本發(fā)明具體實施方式
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間信息；行為匹配模塊603，用于當前播放內(nèi)容的首次上映時間信息早于系統(tǒng)當前時間信息時，根據(jù)內(nèi)容之間的行為相關(guān)性，推送與所述當前播放內(nèi)容具備行為相關(guān)性的內(nèi)容；內(nèi)容匹配模塊604，用于當前播放內(nèi)容的首次上映時間信息晚于或等于系統(tǒng)當前時間信息，根據(jù)所述內(nèi)容關(guān)鍵信息計算內(nèi)容之間的匹配度，生成內(nèi)容匹配列表進行推送。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行內(nèi)容推送，該系統(tǒng)同時具備首頁推送功能、內(nèi)容播放過程中的實時內(nèi)容推送功能和內(nèi)容播放開始或結(jié)束時的匹配內(nèi)容推送功能。相應(yīng)的，運行該交互式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議電視系統(tǒng)的推送裝置也同時具備實現(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推送的精準性，提升用戶體驗，并能提升推送系統(tǒng)的響應(yīng)實時性，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)明較佳的具體實施方式
，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，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)明的保護范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護范圍應(yīng)該以權(quán)利要求的保護范圍為準。
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)，進行分時特征識別，建立內(nèi)容之間的行為相關(guān)性； B、對具備分時特征的用戶進行分時特征匹配推送； C、采集不具備分時特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進行群體特征識別； D、依據(jù)用戶群體特征進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)鍵信息與分時特征和/或群體特征進行匹配，將匹配后的內(nèi)容播放列表進行推送； G、采集內(nèi)容關(guān)鍵信息以及首次上映時間信息； H、若當前播放內(nèi)容的首次上映時間信息早于系統(tǒng)當前時間信息，根據(jù)內(nèi)容之間的行為相關(guān)性，推送與所述當前播放內(nèi)容具備行為相關(guān)性的內(nèi)容； I、若當前播放內(nèi)容的首次上映時間信息晚于或等于系統(tǒng)當前時間信息，根據(jù)所述內(nèi)容關(guān)鍵信息計算內(nèi)容之間的匹配度，生成內(nèi)容匹配列表進行推送。
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)，進行分時特征識別； B、對具備分時特征的用戶進行分時特征匹配推送； C、采集不具備分時特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進行群體特征識別； D、依據(jù)用戶群體特征進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)，進行分時特征識別； B、采集不具備分時特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進行群體特征識別； 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)鍵信息與分時特征和/或群體特征進行匹配，將匹配后的內(nèi)容播放列表進行推送。
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間信息； C、若當前播放內(nèi)容的首次上映時間信息早于系統(tǒng)當前時間信息，根據(jù)內(nèi)容之間的行為相關(guān)性，推送與所述當前播放內(nèi)容具備行為相關(guān)性的內(nèi)容； D、若當前播放內(nèi)容的首次上映時間信息晚于或等于系統(tǒng)當前時間信息，根據(jù)所述內(nèi)容關(guān)鍵信息計算內(nèi)容之間的匹配度，生成內(nèi)容匹配列表進行推送。
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，所述分時特征識別，包括根據(jù)用戶行為日志數(shù)據(jù)統(tǒng)計用戶在一天中各時間段觀看各個類目內(nèi)容的時間長度，得到在每ー個時間段觀看時間最長的偏好類目，再統(tǒng)計每天同一時間段的偏好類目的重合度，當所述重合度大于預(yù)設(shè)閾值時，將所述用戶的ID、時間段和偏好類目作為用戶的分時特征。
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，包括分時特征識別模塊、分時特征匹配模塊、群體特征識別模塊、群體特征匹配模塊、實時播放信息提取模塊、實時播放信息匹配模塊、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， 分時特征識別模塊，用于采集用戶行為日志數(shù)據(jù)，進行分時特征識別，建立內(nèi)容之間的行為相關(guān)性； 分時特征匹配模塊，用于對具備分時特征的用戶進行分時特征匹配推送； 群體特征識別模塊，用于采集不具備分時特征用戶的用戶屬性數(shù)據(jù)，進行群體特征識別； 群體特征匹配模塊，用于依據(jù)用戶群體特征進行群體特征匹配推送； 實時播放信息提取模塊，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；實時播放信息匹配模塊，用于對內(nèi)容播放的關(guān)鍵信息與分時特征和/或群體特征進行匹配，將匹配后的內(nèi)容播放列表進行推送； 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間信息； 行為匹配模塊，用于當前播放內(nèi)容的首次上映時間信息早于系統(tǒng)當前時間信息時，根據(jù)內(nèi)容之間的行為相關(guān)性，推送與所述當前播放內(nèi)容具備行為相關(guān)性的內(nèi)容； 內(nèi)容匹配模塊，用于當前播放內(nèi)容的首次上映時間信息晚于或等于系統(tǒng)當前時間信息，根據(jù)所述內(nèi)容關(guān)鍵信息計算內(nèi)容之間的匹配度，生成內(nèi)容匹配列表進行推送。
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，包括在首頁進行推送的方法、在內(nèi)容播放過程中的進行實時推送的方法和在內(nèi)容播放開始或結(jié)束時對匹配內(nèi)容進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)容推送的精準性，提升用戶體驗，并能提升推送系統(tǒng)的響應(yīng)實時性，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