專利名稱：數(shù)字電視增值業(yè)務(wù)內(nèi)容推薦方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及數(shù)字電視技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種數(shù)字電視增值業(yè)務(wù)內(nèi)容推薦方法及
>J-U ρ α裝直。
背景技術(shù)：
隨著三網(wǎng)融合進程的推進，數(shù)字電視增值業(yè)務(wù)的發(fā)展已經(jīng)成為了各地廣電運營商的重點目標(biāo)。如何能夠很好地為最終用戶提供滿意度很高的服務(wù)，是廣電運營商所面臨的最大的考驗之一。具體地講，如果運營商能夠為用戶提供優(yōu)質(zhì)的個性化服務(wù)，那么就可以大大增加用戶的粘性，從而激發(fā)更多的增值服務(wù)收益。目前，在廣播電視領(lǐng)域，還沒有以數(shù)字電視增值服務(wù)平臺為背景的推薦技術(shù)。雖然已經(jīng)有公開了的推薦互動電視節(jié)目的方案，但是其應(yīng)用范圍十分狹窄，僅限于EPG(Electronic Program Guide,電子節(jié)目菜單)業(yè)務(wù)。該方案無法適應(yīng)數(shù)字電視增值服務(wù)的發(fā)展，尤其是在面臨多類業(yè)務(wù)共存(生活服務(wù)類、專業(yè)服務(wù)類、互動類、娛樂類)的運營需求的時候。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明實施例針對上述現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，提供一種數(shù)字電視增值業(yè)務(wù)內(nèi)容推薦方法及裝置，針對數(shù)字電視增值業(yè)務(wù)，實現(xiàn)對用戶的個性化內(nèi)容推薦。為此，本發(fā)明實施例提供如下技術(shù)方案:
一種數(shù)字電視內(nèi)容推薦方法，包括:獲取用戶對不同內(nèi)容的評價信息，所述內(nèi)容為在數(shù)字電視增值服務(wù)平臺上與所述用戶發(fā)生作用的客體；將所述評價信息轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一格式的評價得分；根據(jù)所述評價得分構(gòu)建評價輸入矩陣，所述評價輸入矩陣為二維矩陣，所述矩陣的行索引為用戶標(biāo)識，所述矩陣的列索引為內(nèi)容標(biāo)識，所述矩陣中的元素為所述用戶對所述內(nèi)容的評價得分；計算所述評價輸入矩陣中每兩項不同內(nèi)容的相似度； 根據(jù)得到的相似度確定針對所述用戶的推薦內(nèi)容?？蛇x地，所述內(nèi)容包括以下任意一項或多項:視頻內(nèi)容、文本內(nèi)容、應(yīng)用程序、游戲、產(chǎn)品?？蛇x地，所述評價信息包括:顯式評價信息；所述獲取用戶對不同類型內(nèi)容的評價信息包括:根據(jù)所述用戶對所述內(nèi)容的打分或投票，獲取所述用戶對所述內(nèi)容的顯式評價信
肩、O可選地，所述評價信息還包括:隱式評價信息；所述獲取用戶對不同類型內(nèi)容的評價信息還包括:
根據(jù)所述用戶對所述內(nèi)容的隱式評價行為，獲取所述用戶對所述內(nèi)容的隱式評價信息，所述隱式評價行為包括以下任意一項或多項:消費行為、取消消費行為、粘性消費行為、一般使用行為。優(yōu)選地，所述根據(jù)所述用戶對所述內(nèi)容的隱式評價行為，獲取所述用戶對所述內(nèi)容的隱式評價信息包括:對于所述用戶對所述內(nèi)容的每一個隱式評價行為，確定所述隱式評價行為的類型；如果所述隱式評 價行為類型為消費行為，則確定所述用戶對所述內(nèi)容的打分為4，并將所述隱式評價行為增加到消費統(tǒng)計列表中；如果所述隱式評價行為類型為取消消費行為，則確定所述用戶對所述內(nèi)容的打分為I ;如果所述隱式評價行為類型為一般使用行為，則將所述隱式評價行為增加到使用統(tǒng)計列表中；根據(jù)所述消費統(tǒng)計列表確定所述用戶對所述內(nèi)容是否形成粘性消費行為；如果是，則提高所述用戶對所述內(nèi)容的打分的值；如果否，根據(jù)所述使用統(tǒng)計列表確定所述用戶對所述內(nèi)容是否形成粘性使用行為；如果是，則提高所述用戶對所述內(nèi)容的打分的值；如果否，則降低所述用戶對所述內(nèi)容的打分的值。優(yōu)選地，所述方法還包括:如果有新的評價信息，則根據(jù)所述新的評價信息更新所述評價輸入矩陣。優(yōu)選地，所述計算所述評價輸入矩陣中每兩項不同類型內(nèi)容的相似度包括:按以下公式計算所述評價輸入矩陣中兩項不同類型內(nèi)容i和j的相似度
權(quán)利要求
1.一種數(shù)字電視內(nèi)容推薦方法，其特征在于，包括: 獲取用戶對不同內(nèi)容的評價信息，所述內(nèi)容為在數(shù)字電視增值服務(wù)平臺上與所述用戶發(fā)生作用的客體； 將所述評價信息轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一格式的評價得分； 根據(jù)所述評價得分構(gòu)建評價輸入矩陣，所述評價輸入矩陣為二維矩陣，所述矩陣的行索引為用戶標(biāo)識，所述矩陣的列索引為內(nèi)容標(biāo)識，所述矩陣中的元素為所述用戶對所述內(nèi)容的評價得分； 計算所述評價輸入矩陣中每兩項不同內(nèi)容的相似度； 根據(jù)得到的相似度確定針對所述用戶的推薦內(nèi)容。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述內(nèi)容包括以下任意一項或多項:視頻內(nèi)容、文本內(nèi)容、應(yīng)用程序、游戲、產(chǎn)品。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述評價信息包括:顯式評價信息； 所述獲取用戶對不同類型內(nèi)容的評價信息包括: 根據(jù)所述用戶對所述內(nèi)容的打分或投票，獲取所述用戶對所述內(nèi)容的顯式評價信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述評價信息還包括:隱式評價信息； 所述獲取用戶對不同類型內(nèi)容的評價信息還包括: 根據(jù)所述用戶對所述內(nèi)容的 隱式評價行為，獲取所述用戶對所述內(nèi)容的隱式評價信息，所述隱式評價行為包括以下任意一項或多項:消費行為、取消消費行為、粘性消費行為、一般使用行為。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述用戶對所述內(nèi)容的隱式評價行為，獲取所述用戶對所述內(nèi)容的隱式評價信息包括: 對于所述用戶對所述內(nèi)容的每一個隱式評價行為，確定所述隱式評價行為的類型；如果所述隱式評價行為類型為消費行為，則確定所述用戶對所述內(nèi)容的打分為4，并將所述隱式評價行為增加到消費統(tǒng)計列表中； 如果所述隱式評價行為類型為取消消費行為，則確定所述用戶對所述內(nèi)容的打分為I ; 如果所述隱式評價行為類型為一般使用行為，則將所述隱式評價行為增加到使用統(tǒng)計列表中； 根據(jù)所述消費統(tǒng)計列表確定所述用戶對所述內(nèi)容是否形成粘性消費行為； 如果是，則提高所述用戶對所述內(nèi)容的打分的值； 如果否，根據(jù)所述使用統(tǒng)計列表確定所述用戶對所述內(nèi)容是否形成粘性使用行為； 如果是，則提高所述用戶對所述內(nèi)容的打分的值； 如果否，則降低所述用戶對所述內(nèi)容的打分的值。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括: 如果有新的評價信息，則根據(jù)所述新的評價信息更新所述評價輸入矩陣。
7.根據(jù)權(quán)利要求1至6任一項所述的方法，其特征在于，所述計算所述評價輸入矩陣中每兩項不同類型內(nèi)容的相似度包括: 按以下公式計算所述評價輸入矩陣中兩項不同類型內(nèi)容i和j的相似度:
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)得到的相似度確定針對所述用戶的推薦內(nèi)容包括: 按以下公式計算用戶U對所述評價輸入矩陣中用戶U未接觸的內(nèi)容的預(yù)測評價值:
9.根據(jù)權(quán)利要求 8所述的方法，其特征在于，所述方法還包括: 計算所述評價輸入矩陣中每兩個不同內(nèi)容集合的相似度； 將相似度大于設(shè)定的相似度閾值的內(nèi)容集合打包為服務(wù)套餐； 計算所述用戶對所述服務(wù)套餐中所述用戶未接觸的內(nèi)容集合的預(yù)測評價值； 根據(jù)得到的所述用戶對所述服務(wù)套餐中所述用戶未接觸的內(nèi)容集合的預(yù)測評價值計算所述用戶對所述服務(wù)套餐的預(yù)測評價值； 如果所述用戶對所述服務(wù)套餐的預(yù)測評價值大于設(shè)定的評價閾值，則將所述服務(wù)套餐推薦給所述用戶。
10.一種數(shù)字電視內(nèi)容推薦裝置，其特征在于，包括: 信息獲取單元，用于獲取用戶對不同內(nèi)容的評價信息，所述內(nèi)容為在數(shù)字電視增值服務(wù)平臺上與所述用戶發(fā)生作用的客體； 轉(zhuǎn)換單元，用于將所述評價信息轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一格式的評價得分； 矩陣構(gòu)建單元，用于根據(jù)所述評價得分構(gòu)建評價輸入矩陣，所述評價輸入矩陣為二維矩陣，所述矩陣的行索引為用戶標(biāo)識，所述矩陣的列索引為內(nèi)容標(biāo)識，所述矩陣中的元素為所述用戶對所述內(nèi)容的評價得分； 第一計算單元，用于計算所述評價輸入矩陣中每兩項不同內(nèi)容的相似度； 推薦單元，用于根據(jù)所述計算單元得到的相似度確定針對所述用戶的推薦內(nèi)容。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于，所述評價信息包括:顯式評價信息；所述信息獲取單元包括: 第一獲取子單元，用于具體用于根據(jù)所述用戶對所述內(nèi)容的打分或投票，獲取所述用戶對所述內(nèi)容的顯式評價信息。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述評價信息還包括:隱式評價信息；所述信息獲取單元還包括: 第二獲取子單元，用于根據(jù)所述用戶對所述內(nèi)容的隱式評價行為，獲取所述用戶對所述內(nèi)容的隱式評價信息，所述隱式評價行為包括以下任意一項或多項:消費行為、取消消費行為、粘性消費行為、一般使用行為。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述第二獲取子單元包括: 類型檢查子單元，用于對于所述用戶對所述內(nèi)容的每一個隱式評價行為，確定所述隱式評價行為的類型；如果所述隱式評價行為類型為消費行為，則確定所述用戶對所述內(nèi)容的打分為4，并將所述隱式評價行為增加到消費統(tǒng)計列表中；如果所述隱式評價行為類型為取消消費行為，則確定所述用戶對所述內(nèi)容的打分為I ;如果所述隱式評價行為類型為一般使用行為，則將所述隱式評價行為增加到使用統(tǒng)計列表中； 列表檢查子單元，用于根據(jù)所述消費統(tǒng)計列表確定所述用戶對所述內(nèi)容是否形成粘性消費行為；如果是，則提高所述用戶對所述內(nèi)容的打分的值；如果否，根據(jù)使用統(tǒng)計列表確定所述用戶對所述內(nèi)容是否形成粘性使用行為；如果是，則提高所述用戶對所述內(nèi)容的打分的值；如果否，則降低所述用戶對所述內(nèi)容的打分的值。
14.根據(jù)權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括: 信息檢查單元，用于檢查有新的評價信息后，通知所述矩陣構(gòu)建單元根據(jù)所述新的評價信息更新所述評價輸入矩陣。
15.根據(jù)權(quán)利要求10至14任一項所述的裝置，其特征在于， 所述第一計算單元，具體用于按以下公式計算所述評價輸入矩陣中兩項不同類型內(nèi)容i和j的相似度:
16.根據(jù)權(quán)利要求15所述的裝置，其特征在于， 所述推薦單元，具體用于按以下公式計算用戶U對所述評價輸入矩陣中用戶U未接觸的內(nèi)容的預(yù)測評價值:
17.根據(jù)權(quán)利要求16所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括: 第二計算單元，用于計算所述評價輸入矩陣中每兩個不同內(nèi)容集合的相似度； 打包單元，用于將所述第二計算單元計算得到的相似度大于設(shè)定的相似度閾值的內(nèi)容集合打包為服務(wù)套餐； 第三計算單元，用于計算所述用戶對所述服務(wù)套餐中所述用戶未接觸的內(nèi)容集合的預(yù)測評價值；第四計算單元，用于根據(jù)所述第三計算單元得到的所述用戶對所述服務(wù)套餐中所述用戶未接觸的內(nèi)容集合的預(yù)測評價值計算所述用戶對所述服務(wù)套餐的預(yù)測評價值； 所述推薦單元，還用于在所述用戶對所述服務(wù)套餐的預(yù)測評價值大于設(shè)定的評價閾值時，將所述服務(wù)套餐推 薦給所述用戶。
全文摘要
本發(fā)明涉及數(shù)字電視技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種數(shù)字電視增值業(yè)務(wù)內(nèi)容推薦方法及裝置。該方法包括獲取用戶對不同內(nèi)容的評價信息，所述內(nèi)容為在數(shù)字電視增值服務(wù)平臺上與所述用戶發(fā)生作用的客體；將所述評價信息轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一格式的評價得分；根據(jù)所述評價得分構(gòu)建評價輸入矩陣，所述評價輸入矩陣為二維矩陣，所述矩陣的行索引為用戶標(biāo)識，所述矩陣的列索引為內(nèi)容標(biāo)識，所述矩陣中的元素為所述用戶對所述內(nèi)容的評價得分；計算所述評價輸入矩陣中每兩項不同內(nèi)容的相似度；根據(jù)得到的相似度確定針對所述用戶的推薦內(nèi)容。利用本發(fā)明，可以針對數(shù)字電視增值業(yè)務(wù)，實現(xiàn)對用戶的個性化內(nèi)容推薦。
文檔編號H04N21/466GK103152618SQ20111040311
公開日2013年6月12日 申請日期2011年12月7日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月7日
發(fā)明者鄭叔亮 申請人:北京四達(dá)時代軟件技術(shù)股份有限公司