CN102523497B - 基于监测海量电视节目预告预测电视节目热点信息的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于监测海量电视节目预告预测电视节目热点信息的方法，包括以下步骤：1、确定每个频道的落地范围；2、调查每个频道的收视率，通过频道的落地范围和收视率得到每个频道的热度；3、分析播出时段的黄金指数；4、分析一段时间内每个电视节目预告在所有频道的播出次数，同时判断是否为首播，播出时间距离现在的时间长度；5、由公式对所有播放求和，得到该节目预告这段时间的热度；7、对所有节目预告的热度排序，得到热点节目；8、对节目预告的内容再进行分析，得到热点信息。本发明有益效果：只需通过分析海量的电视节目预告播出信息，即可得到电视节目的热点信息，计算过程完全不依赖外部的不稳定因素，且得到的结果反映的完全是电视节目的热点信息。
Description
技术领域
本发明涉及预测电视节目热点的方法，尤其是涉及一种基于监测海量电视节目预告预测电视节目热点信息的方法。
背景技术
现在有很多通过互联网数据获得电视节目热点信息的方法，这些方法基本都是通过抓取或者RSS订阅等方式，监控重点的论坛、网页来获得热点信息。这样的方法非常依赖监控对象网站的选择、对象网站的变化、对象网站优先级排序的方法等外部因素，而且获得的电视节目热点信息通常并不是针对电视节目的。
而随着数字电视、网络电视和卫星技术的发展，人们能看到的电视频道越来越多。据不完全统计，仅国内和港、澳、台等地的电视频道就有近千个，这近千个频道又分别属于不同的电视台、落地在不同的地区、城市。面对着分布这么广泛、数量如此巨大的播出数据，传统的通过用户抽样调查获得电视节目收视率的方法已经无法覆盖如此巨大的数据规模了。另外一方面，这近千个频道的电视节目播出数据、电视节目内容数据，又分布在不同的电视台、地区、节目内容网站上面，数据的分布非常离散。这样，除非能够通过互联网抓取和整合这些内容，并且不断更新和保证数据质量，否则也是无法基于这样海量结构化的数据获得热点信息的。
本专利要申请的方法，正是基于海量的、不断更新的、高质量的电视节目播出和内容数据进行的，通过对这些数据的持续跟踪和分析，来获得电视节目热点信息。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于监测海量电视节目预告预测电视节目热点信息的方法，克服现有方法中上述方面的不足。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现：
一种基于监测海量电视节目预告预测电视节目热点信息的方法，包括以下步骤：
步骤1：确定每个频道的落地范围 
；
步骤2：调查每个频道的收视率，通过频道的落地范围和收视率得到每个频道的热度
，如果无法得到收视率信息，则可以直接使用落地范围
作为频道热度；
步骤3：分析播出时段的黄金指数；
步骤4：分析一段时间内每个电视节目预告在所有频道的播出次数
，同时判断是否为首播
，播出时间距离现在的时间长度；
步骤5：由下列公式对所有播放求和，得到该节目预告这段时间的热度
：
其中，是这个节目预告在这个时间段内总的播出次数；
是第n次播出时间距离现在的时间长度，时间越长，则影响力越小，
；
是第n次播出所在频道的频道热度；是第n次播出的时段的黄金指数；
是最大黄金指数；是补偿系数，其值根据经验确定；
是第n次播出是否为首播，其值为1表示是首播，其值为0表示不是首播，其函数为：
步骤7：对所有节目预告的热度排序，得到热点节目；
步骤8：对节目预告的内容再进行分析，得到热点信息。
本发明的有益效果为：本方法只需要通过分析海量的电视节目预告播出信息，即可得到电视节目的热点信息，计算的过程完全不依赖外部的不稳定因素，且得到的结果反映的完全是电视节目的热点信息。
附图说明
下面根据附图对本发明作进一步详细说明。
图1是本发明实施例所述的基于监测海量电视节目预告预测电视节目热点信息的方法依赖的数据的结构框图。
具体实施方式
本发明实施例所述的一种基于监测海量电视节目预告预测电视节目热点信息的方法，包括以下步骤：
步骤1：确定每个频道的落地范围，是全国落地还是省、市或县，比如央视频道和所有卫视频道都是全国落地，落地范围越大，说明频道的影响力越大、观众越多；
步骤2：调查每个频道的收视率，通过频道的落地范围
和收视率得到每个频道的热度
，如果无法得到收视率信息，则可以直接使用落地范围
作为频道热度
；
步骤3：分析播出时段的黄金指数
，比如每天的18：00-22：00就是黄金时段，这个时段的观众最多，影响力也最大，对于周末来说22：00-24：00时段的黄金指数
就要比工作日的高；
步骤4：分析一段时间内每个电视节目预告在所有频道的播出次数，同时判断是否为首播
，播出时间距离现在的时间长度
；
步骤5：由下列公式对所有播放求和，得到该节目预告这段时间的热度
：
其中，
是这个节目预告在这个时间段内总的播出次数； 是第n次播出时间距离现在的时间长度，时间越长，则影响力越小，
； 是第n次播出所在频道的频道热度；是第n次播出的时段的黄金指数；
是最大黄金指数；
是补偿系数，其值根据经验确定； 是第n次播出是否为首播，其值为1表示是首播，其值为0表示不是首播，其函数为：
步骤7：对所有节目预告的热度
排序，得到热点节目；
步骤8：对节目预告的内容，如演员、类型等再进行分析，即可得到热门人物、热门类型等热点信息。
通过本方法，用户可以自动获得在全国范围内的近千个电视频道中的热门节目、人物的热点信息。引申开来，如果用户希望得到某个范围的热点节目、热点信息，那也可以通过限定频道范围得到，比如如果希望了解北京地区近期电视节目的热点信息，那只需要确定北京地区落地的所有电视频道（这个信息可以通过电视台或者有线运营商得到，比如北京主要是歌华有线），然后针对这些频道上播出的节目预告进行计算即可。
如图1所示，本发明实施例所述的基于监测海量电视节目预告预测电视节目热点信息的方法依赖结构化的、关联的数据，主要的数据关系是：
（1）电视节目预告播出信息（图中表示为“收视项”），包括：节目预告、播出频道、播出日期和时间（图中表示为“播出时间”）、是否首播（可通过分析节目预告内容信息得到）；
（2）其中节目预告包括：节目名称、ID、演员、类型和其他标签等；
（3）频道信息：频道热度。
本发明实施例所述的基于监测海量电视节目预告预测电视节目热点信息的方法，是基于这样一种考虑：
（1）一个重点的电视节目（通常是电视剧），在一段时间内，通常会在很多重要的频道的黄金时段（比如央视、卫视），同时首次播出或者反复播出电视节目预告，从而形成热点；
（2）一个电视节目，在一个重点频道的黄金时段首次播出后，如果获得巨大反响，成为热点，那这个电视节目的节目预告通常会迅速在很多其他重点频道的黄金时段也进行首次播出，或者反复重播；
（3）如果一段时间内，一个演员主演的很多部电视节目的节目预告在很多重点频道的黄金时段都有很多次播放，那这段时间内，这个演员就是热门人物；
（4）如果一段时间内有很多相同类型的（比如谍战剧）电视节目预告在很多重点频道的黄金时段都有很多次播放，那这段时间，该类型就是热门类型；
（5）类似的，可以通过相同的方法得到更多其他的热门信息。
本方法就是通过计算节目预告在不同频道、不同时段的播出次数、是否首播等信息，来对节目预告的热度进行排序，从而得到热门节目，对节目预告的内容，如演员、类型等再进行分析，得到热门人物、热门类型等热点信息。
本方法依赖参与计算的频道、节目预告数量越多，计算得到的结果越有效。当稳定获得近千个电视频道的节目预告播出信息时，这样的计算就具有可靠的公正性。
本发明不局限于上述最佳实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品，但不论在其形状或结构上作任何变化，凡是具有与本申请相同或相近似的技术方案，均落在本发明的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种基于监测海量电视节目预告预测电视节目热点信息的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：确定每个频道的落地范围 ；
步骤2：调查每个频道的收视率，通过频道的落地范围
和收视率得到每个频道的热度，如果无法得到收视率信息，则可以直接使用落地范围作为频道热度
；
步骤3：分析播出时段的黄金指数
；
步骤4：分析一段时间内每个电视节目预告在所有频道的播出次数
，同时判断是否为首播
，播出时间距离现在的时间长度
；
步骤5：由下列公式对所有播放求和，得到该节目预告这段时间的热度：
其中，是这个节目预告在这个时间段内总的播出次数；
是第n次播出时间距离现在的时间长度，； 是第n次播出所在频道的频道热度；
是第n次播出的时段的黄金指数；
是最大黄金指数；
是补偿系数；
是第n次播出是否为首播，值为1表示是首播，
值为0表示不是首播，其函数为：
步骤7：对所有节目预告的热度排序，得到热点节目；
步骤8：对节目预告的内容再进行分析，得到热点信息。
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