CN1383328A - 推荐节目的方法及其系统 - Google Patents

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Abstract

以一种灵活的方式推荐电视节目,该方式不采用传统的关键字学习处理,而且还能较准确的推荐电视节目。一种在接收节目和表示节目内容信息的广播的装置中推荐节目的方法,通过如下方式实现:产生具有含有指定的数值的多个主题的用户特征,以表示用户喜好的节目,使用包含赋予这些主题的关键字的主题词典,通过将数值指定给与多个节目中的一个有关的多个相应的主题来对这些主题进行分类;以及从所述的用户特征和与每个节目有关的指定给主题的数值中确定将要推荐的节目。

Description

推荐节目的方法及其系统
技术领域
本发明涉及一种推荐电视节目的方法及其系统，用于根据表示电视节目内容的信息来推荐满足用户爱好的电视节目。
背景技术
目前人们知道这样一种系统，根据观看电视节目时用户所做的人工控制动作来用于判断用户对电视节目的爱好，并且根据用户的爱好使用EPG(电子节目指南)文本信息来推荐电视节目。例如，日本未决专利公开7-135621提出了一种系统，其通过分解用户喜好的电视节目的EPG文本信息并确定关键字出现的频率来考虑关键字。
在所公开的系统中，由于频繁出现的关键字可能不一定是特征关键字，用户可能发现一个由系统所推荐的不希望的电视节目。
该公开的系统也不能处理一般的名词。例如，“事件”一词可能既出现在新闻节目的EPG文本中，也可能出现在连续剧(suspensedrama)的EPG文本中。然而，新闻节目和连续剧从人们的喜好点来说彼此是十分地不同的。如果“事件”一词被简单地记在用户特征中，则其对于彼此不同的电视节目提供相同的推荐等级。
该公开的系统仅推荐那些具有高分数的关键字的电视节目，并且不推荐包括人们能够很容易猜到的其它关键字的电视节目。
发明内容
因此，本发明的目的是提供一种以灵活的方式推荐电视节目的方法及其系统，在所述方式中，不采用传统的关键字学习处理，而且所述方法和系统也用于准确地推荐电视节目。
根据本发明，提供一种在接收节目和表示该节目内容的信息的广播的装置中推荐节目的方法，其包括下列步骤：产生具有含有指定的数值的多个主题的用户特征，通过为各个主题指定数值，来表示用户喜好的节目，使用包含赋予到这些主题的关键字的主题词典，通过指定数值将这些主题分类为与多个节目中的一个有关的多个相应的主题，以及从所述的用户特征和与每个节目有关的指定给主题的数值中确定将要推荐节目。
用户特征可以通过对与节目有关的主题分类来产生，该节目在过去已经由用户预置用于用户定时器记录或已经由用户指定作为喜好的节目。
使用包含在表示节目内容的信息中的主题词典的关键字的唯一数，可以对这些主题分类以用于产生用户特征，作为在节目的主题中的分数。
使用包含在表示节目内容的信息中的主题词典的关键字的总数，可以对这些主题分类以用于产生用户特征，作为在节目的主题中的分数。
可以将指定给用户特征中主题的数值加到指定给对应的节目的主题的数值，而且其和被用作推荐的等级。
该方法可以进一步包括显示所推荐的节目的列表和对节目的推荐有很大贡献的主题的标题的步骤。
该方法可以进一步包括分别地产生多个用户中的每一个用户的特征步骤。
在该方法中，表示节目内容的信息可以包括EPG数据。
根据本发明，还提供一种在接收节目和表示该节目内容的信息的广播的装置中用于推荐节目的系统，其包括用户的爱好学习装置，用于产生具有含有指定的数值的以表示用户喜好的节目的多个主题的用户特征，并且使用包含赋予到这些主题的关键字的主题词典，通过将数值指定给与多个节目中的一个有关的多个相应的主题以对这些主题进行分类，以及包括推荐节目确定装置，用于从所述的用户特征和与每个节目有关的指定给这些主题的数值中确定将要推荐的节目。
用户的爱好学习装置通过对与节目有关的主题分类可以产生用户特征，该节目在过去已经由用户预置用于定时器记录或已经由用户指定作为喜好的节目。
在该系统中，采用用户的爱好学习装置，使用包含在表示节目内容的信息中的主题词典的关键字的唯一数，对这些主题分类以用于产生用户特征，作为在节目的主题中的分数。
在该系统中，使用包含在表示节目内容的信息中的主题词典的关键字的总数，用所述用户的爱好学习装置将这些主题分类以用于产生所述的用户特征，作为在节目的主题中的分数。
该推荐的节目确定装置可以将指定给用户特征中主题的数值加到指定给对应的节目的主题的数值，而且可以使用该和作为推荐的等级。
推荐的节目确定装置可以显示所推荐的节目的列表和对节目的推荐有很大贡献的主题的标题。
用户的爱好学习装置可以分别地产生多个用户中的每一个的用户特征。
在该系统中，表示节目内容的信息可以包括EPG数据。
从下面参考本发明的说明实例的附图的描述中，本发明的上述目的和其它目的、特征和优点将变得更加清楚。
附图说明
图1是根据本发明的实施例的节目推荐系统的方框图；
图2是说明在图1所示的节目推荐系统中的操作方式以确定所推荐的节目和显示推荐的节目的方框图；
图3是显示EPG数据的例子的图表；
图4是显示节目表数据的例子的图表；
图5是显示主题词典数据例子的图表；
图6是显示通过主题分类处理获得的表格数据的例子的图表；
图7是主题分类处理的处理程序的流程图；
图8是由用户爱好学习装置实现的处理程序的流程图；
图9是由推荐节目确定装置实现的以根据用户特征确定满足的用户所爱好的推荐节目的处理程序的流程图；
图10是通过用户爱好学习处理获得的用户特征的例子的图表；
图11是显示电视节目具有的主题分数的例子的图表；
图12是显示由展现推荐电视节目给用户的推荐节目显示装置显示的视图输出的图表；以及
图13是显示由展现推荐电视节目给用户的推荐节目显示装置显示的另一视图输出的图表。
具体实施方式
图1以框图的形式显示根据本发明实施例的节目推荐系统。
在本实施例中，将数字卫星多信道广播系统的数据广播业务发射的表示电子电视节目表的EPG(电子节目指南)数据用作以文字形式表示电视节目内容的信息。数字卫星多信道广播系统的用户使用显示在电视接收机屏幕上的EPG数据以寻找用户喜爱的电视节目。根据本发明的实施例，该节目推荐系统基于EPG数据的操作来推荐满足的用户爱好的电视节目。在本实施例中，由于节目推荐系统依赖于EPG数据以推荐电视节目给用户，而节目推荐系统不限于EPG数据的使用，在与电视节目一起广播的信息的范围内，它还可以使用以文本表示电视节目内容的任何信息。
图1所示的节目推荐系统具有存储在所选择的频道已接收的电视广播的视频和音频数据作为数字AV数据的功能，所以，其电视节目可以被记录和重播，并且也可以获取、管理和存储包含在用于显示所推荐的电视节目的广播波中的EPG数据。
图1所示的节目推荐系统包括所必要的元件以减少本发明到实用的差距，并且将其安装在电视接收机中。实际上，节目推荐系统还包括普通的元件，如显像管之类的器件，其构成电视接收机本身。
该节目推荐系统包括调谐器101，EPG数据获取单元102，AV编码器103，系统控制器104，EPG管理单元105，数据存储单元106，AV解码器107，信息显示单元108，和人工控制单元109。系统控制器104响应从人工控制单元109输入的用户人工控制动作来控制各个元件。下面将描述由系统控制器104控制的节目推荐系统的各个元件的操作。
如图1所示，下面将描述元件的操作。
调谐器101从由所连接的天线(未显示)接收的电视广播波中选择所需要的频道。在所选择的频道中的广播数据从调谐器101被提供给EPG数据获取单元102和AV编码器103。EPG数据获取单元102从广播数据中提取EPG数据。根据已知的将数据插入到模拟电视信号的垂直同步信号中的VBI(垂直消隐交错)处理，EPG数据可以被插入到电视广播波中。
将由EPG数据获取单元102提取的EPG数据提供给存储和管理EPG数据的EPG管理单元105。EPG管理单元105可以包括能通过系统控制器104中的CPU(未显示)直接地存取的RAM，或包括诸如硬盘驱动器之类的第二存储装置。
通过AV编码器103将从调谐器101提供给AV编码器103的广播数据的视频和音频信号转变为数字AV数据。然后将该数字AV数据存储在作为二次存储装置的数据存储单元106。该数字AV数据可以是诸如MPEG2之类的格式，并且不限于任何特殊格式。
为重播所记录的电视节目，由AV解码器107读取在数据存储单元106中存储的数据，该解码器将数据解码为视频和音频信号。将视频信号从AV解码器107输入到信息显示单元108，信息显示单元108基于来自EPG管理单元105的EPG数据给用户产生用户界面视图，与那里的用户界面视图重叠产生一基于视频信号的视频图象，并输出该视频图象作为最后的视频图象。
人工控制单元109接收来自用户的人工控制动作，并且包括一个与电视接收机分离的红外遥控器，以及安装在电视接收机上的红外检测器和面板开关。
在下面描述的本实施例中，电视节目的视频和音频信号被压缩成数字数据并存储在数据存储单元中。然而，也可以在录象带上(例如VHS录象带)记录电视节目的视频和音频信号作为模拟数据。在实施例中，尽管本发明的节目推荐系统是处理模拟电视广播波，也可以处理在将来投入服务的数字电视广播波。
本发明的节目推荐系统要求EPG数据被包含在电视广播波中。然而，该节目推荐系统也可从不同于电视广播波的诸如互联网之类的通信媒体中获取EPG数据。
图2以框图形式显示图1所示节目推荐系统的运行，以确定所推荐的节目和显示所推荐的节目的方式。该节目推荐系统根据预定的节目在系统控制器104的控制下运行。图2显示那些执行该程序所需要的功能性元件，包括当执行节目时产生的文件。
如图2所示，该程序的功能性元件包括节目表显示装置121，节目定时器记录装置122，用户的爱好学习装置123，推荐节目显示装置124，推荐节目确定装置125，EPG管理装置126，定时器记录的节目数据127，主题分类装置128，用户特征129，EPG数据130，和主题词典131。
用户的爱好学习装置123、推荐节目确定装置125、和主题分类装置128对应于图1所示的系统控制器104，以及EPG管理装置126对应于图1所示EPG管理单元105。节目表显示单元121和推荐节目显示装置124对应于图1所示的信息显示单元108，以及节目定时器记录装置122对应于图1所示的人工控制单元109。定时器记录的节目数据127，用户特征129，和主题词典131被构建在图1所示的数据存储单元106内。
下面参考图2简要地描述节目推荐系统的处理程序。
节目表显示装置121根据EPG管理装置126管理的EPG数据显示节目表。根据显示的节目表，该用户使用节目定时器记录装置122预定一定时器记录的节目或指定一喜好的节目。假设该预定用于定时器记录的节目是用户喜好的节目。用户的爱好学习装置123识别该特定的节目或预定用于定时器记录的节目作为用户喜好的节目，从EPG管理装置126获取基于EPG数据的喜好的节目的节目信息，并使用主题分类装置128给该节目计算一个分数。
在本实施例中，将节目的分数提供给预定的主题。主题是特征性地表示节目内容的概念。主题词典131包含主题和属于那些主题的关键字。例如，关键字“偏僻的温泉”和“室外浴场”都被指定为主题“温泉疗养地”，并且被用作关于“温泉疗养地”的主题词典的要素。主题分类装置128根据EPG数据在为相对于节目信息的各个主题准备的主题词典131中检查关键字，并计算每一个节目中的分数，而该节目依赖于关键字匹配节目信息的程度。
根据这样计算的在最喜爱的节目中的主题的总分数，用户的爱好学习装置123产生表示用户的最喜爱的节目的爱好的用户特征129。
节目推荐装置125确定推荐的节目，并使用每一个节目主题的分数和用户特征129计算推荐的等级。假设对一个节目的推荐等级最高，则该节目越是受喜爱。推荐节目显示装置124以推荐等级的降序排列显示节目标题。
构成本发明特征的主题分类装置128的操作将描述如下。
如上所述，主题是一个概念，其特征化地表示节目的内容。如图4所示，一般的节目表包含在不同时段161和不同频道162的节目标题和表演者的名字。如图3所示，EPG数据由节目标题141、播出时间142、频道143、表演者144、类型145、和节目说明146组成。在类型145中该信息直接地表示节目的内容。类型并不将节目的内容划分为更小的段，并且在提供的数十个可用的类型中仅有十个。然而，根据本发明的主题可用于划分节目内容为更小的段，并且有几百个主题可用。
为了根据主题对节目分类，节目推荐系统使用属于某个主题的关键字的主题词典131。图5给出了主题词典数据的例子。例如，主题“旅行”153含有包括“旅馆”，“饭店”，“火车旅行”，“海上航行”，和“高速公路”的关键字152。主题分类的基本思想是：当给出某个字符串时，可计算包含在字符串中的主题的词典关键字的数目，并以与主题的相关程度进行分类。主题的词典关键字可能覆盖那些不同主题。在图5所示例子中，主题“科学”156和主题“自然”158包含关键字“地球”。
根据上述主题的概念，主题分类装置128分析节目的EPG数据，并且计算该节目的主题的分数。图7显示对某个节目Pi的主题分类处理的处理程序。
在图7中，在步骤201、202中设置要处理的节目Pi的主题Ti。使用主题Tj的主题词典，在步骤S203提取包含在节目Pi的说明中的关键字。该关键字可以根据简单的字符串匹配处理来提取，或根据广泛使用于句子分析的语素分析处理来提取。后一种处理提取的关键字要比前一种处理提取的关键字准确。
然后，在步骤S204对节目Pi和主题Tj确定关于每个关键字的唯一数作为主题分数K(Pi，Tj)。如果没有包含关键字，则将主题分数K(Pi，Tj)设为零。关键字的唯一数字是表示关键字的计数值，即使其被多次提取，该计数值是1，不是提取的次数的数目。与其使用唯一数目作为主题分数，不如将其关键字被计数的总的次数用作为主题分数。根据资料将要处理的趋势或主题词典的趋势可以选择这些处理中的一个。
在步骤S205，确认关键字是否是从所有的主题中提取的。如果不是，则重复步骤202到204。如果是，则图7所示的处理顺序结束。以这种方式，节目Pi的主题和它们的分数被计算为一表格。
图6显示通过主题分类处理获得的表格数据的例子。在图6中，在图3显示的被标为“科学特刊‘火星’”和“旅行者‘Kusatsu’”的节目被分类为主题。前一个节目的说明对主题“科学”包含关键字“机器人”、“科技”、和“火星”，因此主题“科学”的分数是“3”。前一个节目的说明对主题“信息导向”包含关键字“机器人”，因此主题“信息导向”的分数为“1”。前一个节目的说明对主题“自然”包括关键字“水”，因此主题“自然”的分数为“1”。关于标题为“旅行者‘Kusatsu’”的节目，其各个主题的分数的计算如图6所示。
下面将描述用户的爱好学习装置123对用户的爱好进行学习的处理程序。
根据节目表显示装置121显示的和与节目定时器记录装置122一起使用的节目表，将用户指定作为喜好节目的节目和为定时器记录预定的节目作为用户喜好的节目提供给用户的爱好学习装置123。用户的爱好学习装置123对这些与喜好的电视节目相关的主题进行分类，根据这些主题学习用户的爱好，并且将用户的爱好存储在用户特征129中。
图8显示由用户的爱好学习装置123执行的处理顺序。
首先，在步骤211、212设置用户的爱好学习处理和设置用户的特征为将要对节目FPi进行处理，该节目FPi是用户喜好的节目中的一个。
然后，在步骤213，主题分类装置128计算关于用户喜好的节目FPi的主题Tj的主题分数K(FPi，Tj)。在步骤214，将所计算的主题分数K(FPi，Tj)累加到关于主题Tj的用户特征中的主题分数PR(Tj)中。主题分数PR(Tj)具有初始值0。
在步骤S215，确认主题分数K(FPi，Tj)是否是对所有的主题计算的。如果不是，则重复步骤213到214。如果是，则在步骤216确认主题分数K(FPi，Tj)是否是从所有用户的喜好节目中计算的。如果不是，则重复步骤212到216。如果是，则处理程序结束。
在执行用于产生用户特征的主题分类处理中，所提取的关键字的唯一数可被用作主题分数，或者与关于节目的主题分类处理一样，计算的所提取的关键字的总次数可被用作为主题分数。根据将要处理的资料的趋势或者主题词典的趋势可以选择这些处理中的一个。
该主题分数可以用数字相除，以提供平均数据，该数字依赖于用户喜好的节目数字。例如，如果用户喜好的节目是20个，则将主题分数除以2，如果用户喜好的节目是30个，则将主题分数除以3。
可以产生与多个用户中的每一个相关的用户特征。当节目被预定用于定时器记录或节目被指定为喜好的节目时，通过输入用户的指示码，可以很容易地产生用户特征。
图10显示通过用户爱好学习处理获得的用户特征的例子。在图10所示的例子中的数据是这样产生的：根据图8所示的处理程序，从用户的爱好没有学习的状态，即特征的所有的主题分数PR(Tj)是0的状态开始，通过处理显示在图6中的节目的主题分数来产生的。将该主题分数如图10所示一样累加。
下面参考图9，介绍通过被推荐的节目确定装置125执行，以根据用户特征确定满足基于用户特征129的用户的爱好的推荐的电视节目的处理程序。
在步骤221，设置将被确定将要推荐的节目，并且在步骤222，多个被推荐的节目中的一个节目Pi的推荐等级R(Pi)被初始化为0。然后，在步骤233，通过主题分类装置128计算关于所述主题Tj的节目Pi的主题分数K(Pi，Tj)，并且在步骤224将特征中的主题分数PR(Tj)和主题分数K(Pi，Tj)的积加到推荐等级R(Pi)中。
在步骤225，确认所计算的推荐等级R(Pi)是否是对所有的主题。重复步骤223，224，直到推荐等级R(Pi)对所有的主题都计算过，从而确定最后的推荐等级R(Pi)。
在步骤226，确认最后的推荐等级R(Pi)是否是对所有将要推荐的节目确定的。重复步骤222到225，直到最后的推荐等级R(Pi)是对所有的将要推荐的节目来确定的。在最后的推荐等级R(Pi)是对所有的节目获取的之后，将所要推荐的节目以推荐等级R(Pi)的降序存储。在步骤227，确定N个较高推荐等级R(Pi)的节目作为推荐的节目，这里n可能是“10”或可能是能够作为推荐节目显示的最大数。
例如，如果结合图10所示的用户特征来计算具有图11所示主题分数的节目的推荐等级R(Pi)，则主题“科学”和“自然”的分数的积累加如下：
推荐等级R(Pi)＝3[在用户特征中的主题“科学”的分数]×2[在节目中主题“科学”的分数]+2[在用户特征中的主题“自然”的分数]×1[在节目中主题“自然”的分数]＝8
根据图9所示的处理程序，一个节目在用户特征中关于较高分数的主题的主题分数越高，则它就具有较高的推荐等级。用户特征以分数表示用户的爱好。由于在用户特征中匹配该分数的分布的节目被选择作为推荐的节目，所以推荐从主题分类的角度来满足用户的爱好的节目。
根据主题分数的累积与添加以及节目主题分数的积与和，通过用户特征计算可以非常简单地实现用户的爱好学习处理和节目推荐处理的处理程序。然而，本发明并不限于这种方式的处理，而是可以使用更复杂的诸如广泛地使用于图像识别或文本匹配的贝叶斯估算之类的处理。
图12给出通过展现推荐的节目给用户的推荐节目显示装置124输出的显示的视图的例子。在所示的例子中，将具有较高推荐等级的推荐的节目列表以列的方式显示，列包括节目标题175、频道176、播出时间177和类型178。
图13显示由推荐的节目显示装置124输出的所显示的视图的另一个例子。在所示的例子中，将具有较高推荐等级的推荐的节目列表以列的方式显示，列包括图12显示的那些内容，且还包括显示主题名字的主题147，该主题对节目的推荐具有极大的贡献。所显示的主题的名字是主题Tj的名字，这里节目Pi的主题分数的积PR(Tj)×K(Pi，Tj)的值在图9所示步骤224的计算中是最高的。所显示的主题的名字允许用户猜出节目的内容，因为用户明白该节目为什么被推荐的原因。
在图12和图13中，在显示列表中的所推荐的节目中的一个可以通过定时器记录装置122预置为定时器记录。
本发明提供的第一个优点是，由于将所学习的用户的爱好作为节目主题的喜好，可以以灵活的方式推荐节目，该方式不采用传统的关键字学习过程。这是因为分析节目的说明以使用包含主题的词典和包含在主题中的关键字来计算主题分数，并且将学习的主题分数作为用户的爱好。
本发明提供的第二个优点是，由于通过仅使用包含在主题词典的关键字的分类主题来排除无意义的字和提要字，所推荐的节目具有较高的准确性。此外，因为一个主题的分数可以通过敲击除了属于几个主题的关键字之外的其它关键字来增加，所以排除了普通名词的混淆。
本发明的优选实施例已经使用特定的术语进行描述，这种描述仅仅是用于说明目的，应该理解所做的变化和改变都不会脱离 的精神和范围。

Claims (16)

1.一种在接收节目和表示该节目内容的信息的广播的装置中推荐节目的方法，包括下列步骤：
产生具有含有指定的数值的多个主题的用户特征，通过为所述多个主题指定数字值来表示用户喜好的节目；
使用包含赋予这些主题的关键字的主题词典，通过指定数值将这些主题分类为与多个节目中的一个有关的多个相应的主题；以及
从所述的用户特征和与每个节目有关的指定给该主题的数值，确定将要推荐的节目。
2.如权利要求1所述的方法，其中所述的用户特征是通过对与节目有关的主题分类来产生的，该节目在过去已经由用户预置用于定时器记录或已经由用户指定作为喜好的节目。
3.如权利要求1或2所述的方法，其中使用包含在表示节目内容的信息中的主题词典的关键字的唯一的数，对这些主题分类以用于产生所述的用户特征，作为在节目的主题中的分数。
4.如权利要求1或2所述的方法，其中使用包含在表示节目内容的信息中的主题词典的关键字的总数，对这些主题分类以用于产生所述的用户特征，作为在节目的主题中的分数。
5.如权利要求1-4中的任一个所述的方法，其中将指定给用户特征中主题的数值加到指定给对应的节目的主题的数值，而且该和被用作推荐的等级。
6.如权利要求1-5中的任一个所述的方法，进一步包括下述步骤：
显示所推荐的节目的列表和对节目的推荐有很大贡献的主题的标题。
7.如权利要求1-6中的任一个所述的方法，进一步包括下述步骤：
分别地产生多个用户中的每一个用户的用户特征。
8.如权利要求1-7中的任一个所述的方法，其中表示节目内容的信息包括EPG数据。
9.一种在接收节目和表示该节目内容的信息的广播的装置中用于推荐节目的系统，包括：
用户爱好学习装置，用于产生具有含有指定的数值的以表示用户爱好的节目的多个主题的用户特征，并且使用包含赋予这些主题的关键字的主题词典，通过将数值指定给与多个节目中的一个有关的多个相应的主题，对这些主题进行分类；以及
推荐节目确定装置，用于从所述的用户特征和与每个节目有关的指定给这些主题的数值中确定将要推荐的节目。
10.如权利要求9所述的系统，其中所述的用户的爱好学习装置通过对与节目有关的主题分类来产生所述的用户特征，该节目在过去已经由用户预置用于定时器记录或已经由用户指定作为喜好的节目。
11.如权利要求9或10所述的系统，其中用所述用户的爱好学习装置，使用包含在表示节目内容的信息中的主题词典的关键字的唯一数，对这些主题分类以用于产生所述的用户特征，作为在节目的主题中的分数。
12.如权利要求9或10所述的系统，其中使用包含在表示节目内容的信息中的主题词典的关键字的总数，用所述用户的爱好学习装置将这些主题分类以用于产生所述的用户特征，作为在节目的主题中的分数。
13.如权利要求9-12中的任一个所述的系统，其中所述的推荐的节目确定装置将指定给用户特征中主题的数值加到指定给对应的节目的主题的数值，而且使用该和作为推荐的等级。
14.如权利要求9-13中的任一个所述的系统，其中所述的推荐节目确定装置显示所推荐的节目的列表和对节目的推荐有很大贡献的主题的标题。
15.如权利要求9-14中的任一个所述的系统，其中所述的用户的爱好学习装置分别地产生多个用户中的每一个用户的用户特征。
16.如权利要求9-15中的任一个所述的系统，其中表示节目内容的信息包括EPG数据。
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