CN103442262B - 基于电视终端视频节目的用户收视行为分析方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于电视终端视频节目的用户收视行为分析方法及系统，通过服务器端实时监测多个频道播放的视频节目，由电视终端根据当前播放的视频节目采集视频节目信息，然后上传到所述服务器端，所述服务器端根据监测的结果与上传的视频节目信息，确定所述电视终端播放的视频节目，将该电视终端的视频节目播放记录统计，按电视节目的类型分类统计视频节目的播放记录，根据统计结果分析用户的收视行为并进行分类。本发明通过所述服务器端和所述电视终端的结合，精确地统计电视终端的收视情况，根据收视情况分析用户的收视行为，以便更进一步地根据用户收视行为进行工作。

Description

基于电视终端视频节目的用户收视行为分析方法及系统

技术领域

本发明涉及一种用户收视行为分析方法及系统，尤其涉及一种基于电视终端视频节目的用户收视行为分析方法及系统。

背景技术

随着电子技术及互联网技术的发展，电视技术也进行了飞速的革命。电视作为客厅之王，是家电中最重要的一员，也是现有三网融合的核心成员。随着网络技术及智能处理技术的发展，互联网电视也是众多家庭的首选，通过互联网电视，不仅可以点播互联网节目，还可以观看常规的有线电视频道，不仅可以存储节目，还可以回看节目。

现有技术中，对于电视终端用户节目收视行为的分析，主要基于节目点播，然后根据上传的点播信息进行用户收视行为，现有电视终端在收看电视节目时不具备上传功能，通常的电视终端在观看视频节目时也不具备上传功能，对于电视终端或其它电视终端播放的存储介质的视频节目或回看的视频节目，更不具备上传视频节目信息的功能，因此，对于观看这类视频节目的电视终端，不能通过后台统计其视频节目，更不能通过系统自动进行用户的收视行为分析。

发明内容

本发明解决的技术问题是：构建一种基于电视终端视频节目的用户收视行为分析方法及系统，克服现有技术对于非点播类的多数电视终端不能自动进行用户收视行为分析的技术问题。

本发明的技术方案是：提供一种基于电视终端视频节目的用户收视行为分析方法，包括服务器端、电视终端，所述用户收视行为分析方法包括如下步骤：

监测视频节目：所述服务器端监测多个频道播放的视频节目；

采集并上传：采集所述电视终端的视频节目信息并上传到所述服务器端；

确定视频节目：所述服务器端根据所述接收的所述电视终端的视频节目信息以及所述服务器端的节目监测结果，确定所述电视终端播放的视频节目；

收视行为分析：按电视节目的类型分类统计所述电视终端视频节目的播放记录，根据统计结果分析用户的收视行为并进行分类。

本发明的进一步技术方案是：所述电视终端还包括采集并上传视频节目的视频特征数据，所述服务器端存储视频节目的视频特征数据，将所述电视终端上传的视频特征数据与所述服务器端存储的视频特征数据进行比较分析，确定所述电视终端当前播放的视频节目。

本发明的进一步技术方案是：所述电视终端采集视频节目信息包括根据机顶盒采集视频节目信息、根据台标图像采集及识别采集视频节目信息以及根据视频播放记录采集视频节目信息。

本发明的进一步技术方案是：采集用户语音收视信息，然后转换为视频节目信息，再然后上传至所有述服务器端，将该语音收视信息转换为视频节目信息。

本发明的进一步技术方案是：还包括根据收视行为分析结果向所述电视终端提供信息。

本发明的进一步技术方案是：还包括采集所述电视终端的位置信息并上传到所述服务器端，所述服务器端根据接收的位置信息和收视行为分析结果向所述电视终端提供视频节目推荐信息。

本发明的进一步技术方案是：还包括按所述电视终端播放电视节目的时间点、播放电视节目的时长分类统计所述电视终端视频节目的播放记录。

本发明的技术方案是：构建一种基于电视终端视频节目的用户收视行为分析系统，包括服务器端、电视终端，所述服务器端包括监测分析模块、节目确定模块、收视行为分析模块，所述电视终端包括视频节目信息采集模块、上传模块，所述监测分析模块监测多个频道播放的视频节目，所述视频节目信息采集模块采集所述电视终端播放的视频节目信息然后由所述上传模块上传到所述服务器端，所述节目确定模块根据所述电视终端上传的视频节目信息确定所述电视终端播放的视频节目，所述收视行为分析模块按电视节目的类型分类统计所述电视终端视频节目的播放记录，根据统计结果分析用户的收视行为并进行分类。

本发明的进一步技术方案是：所述服务器端包括存储视频特征数据的存储模块、比较分析模块，所述电视终端包括采集视频特征数据的视频特征数据采集模块，所述视频特征数据采集模块采集视频特征数据并由所述上传模块上传到所述服务器端，所述比较分析模块将所述电视终端上传的视频特征数据与所述服务器端存储的视频特征数据进行比较分析，确定所述视频播放终端播放的视频节目。

本发明的进一步技术方案是：所述电视终端还包括采集用户语音收视信息的语音采集模块。

本发明的进一步技术方案是：所述服务器端还包括向所述电视终端提供信息的信息提供模块。

本发明的进一步技术方案是：所述服务器端还包括节目推荐模块，所述节目推荐模块根据接收的所述电视终端上传的位置信息和收视行为分析结果向所述电视终端提供视频节目推荐信息。

本发明的技术效果是：本发明构建一种基于电视终端视频节目的用户收视行为分析方法及系统，通过服务器端实时监测多个频道播放的视频节目，由电视终端根据当前播放的视频节目采集视频节目信息，然后上传到所述服务器端，所述服务器端根据监测的结果与上传的视频节目信息，确定所述电视终端播放的视频节目，将该电视终端的视频节目播放记录统计，按电视节目的类型分类统计视频节目的播放记录，根据统计结果分析用户的收视行为并进行分类。本发明通过所述服务器端和所述电视终端的结合，精确地统计电视终端的收视情况，根据收视情况分析用户的收视行为，以便更进一步地根据用户收视行为进行工作。

附图说明

图1为本发明的结构示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例，对本发明技术方案进一步说明。

如图1所示，本发明的具体实施方式是：提供一种基于电视终端2视频节目的用户收视行为分析方法，包括服务器端1、电视终端2，所述用户收视行为分析方法包括如下步骤：

监测视频节目：所述服务器端1监测多个频道播放的视频节目并获取视频节目信息。

具体实施过程如下：服务器端1监测多个频道播放的视频节目，监测的多个频道包括电视频道以及网络直播频道，通过视频节目的监测，获得各监测频道播放视频节目的时间、视频节目的名称或内容等视频节目信息。在监测多个频道播放的视频节目过程中，包括通过服务器端1存储的视频节目的特征数据进行监测，比如：对当前监测的节目采用与服务器端1中视频节目的特征数据进行比较，从而确定当前监测的视频节目。也可以直接根据实时监控的多个频道的节目，构建对应的视频节目库，该视频节目库包括视频节目名称、播放时间、所在的频道，比如：湖南卫视，6月1日20点开始播放快乐大本营，20点1分开始播放“联想电脑”广告，20点18分播放快乐大本营。同时，该视频节目库还包括视频节目的相关内容。

采集并上传：采集所述电视终端2的视频节目信息并上传到所述服务器端1。

具体实施过程如下：电视终端2在开启时，所述电视终端2采集当前播放视频节目的信息，然后将采集的该视频节目信息上传到服务器端1。所述视频节目的信息包括视频节目的频道信息、视频节目的名称信息、视频节目的内容信息等。

确定视频节目：所述服务器端1根据所述接收的所述电视终端2的视频节目信息以及所述服务器端1的节目监测结果，确定所述电视终端2播放的视频节目。

具体实施过程如下：将电视终端2上传当前视频节目的信息与服务器端1监测的视频节目信息进行对比，若该上传的视频节目的信息与服务器端1监测获得的视频节目信息一致，则电视终端2当前播放的视频节目即为服务器端1监测的该节目，比如，电视终端2采集当前视频播放的节目频道，根据服务器端1监测的该频道当前播放的视频节目，即获得该电视终端2当前播放的视频节目即为服务器端1监测的该频道当前播放的视频节目。比如，所述服务器端1监测到目前湖南卫视正在播放快乐大本营，所述电视终端2采集到频道信息，即，现在所述电视终端2正在播放湖南卫视，将所述电视终端2采集的频道信息上传到所述服务器端1，所述服务器端1根据上传的该电视终端2正在收看湖南卫视的频道信息，即可知道该电视终端2正在播放快乐大本营。

收视行为分析：按电视节目的类型分类统计所述电视终端2视频节目的播放记录，根据统计结果分析用户的收视行为并进行分类。

具体实施过程如下：所述服务器端1确定所述电视终端2播放的视频节目后，将所述电视终端2的视频节目播放记录进行存储。所述服务器端1对视频节目进行分类，根据确定的电视终端2的视频节目得到电视终端2的视频节目播放记录，将该视频节目播放记录按报务器端对视频节目的分类进行分类统计，根据统计结果分析用户的收视行为。比如：所述服务器端1的视频节目分类中包括体育类，财经类、娱乐类等，体育类下划分篮球、足球等，电视终端2上传的视频节目信息为“中央五台”，服务器端1监测的中央五台正播放NBA篮球比赛，则确定电视终端2正在播放“中央五台的NBA篮球比赛”，将其归到服务器端1视频节目分类中的体育类下的篮球小类。通过对其多个收视记录的分析，设置多个阈值，若收视比例超过一定阈值为特别喜欢体育节目，超过另一阈值为喜欢体育节目，然后根据这种统计结果分析用户的收视行为并进行分类。具体实施例中，还包括按所述电视终端2播放电视节目的时间点、播放电视节目的时长分类统计所述电视终端2视频节目的播放记录。

本发明的优选实施方式是：所述电视终端2还包括采集并上传视频节目的视频特征数据。所述服务器端1存储视频节目的视频特征数据。所述服务器端1存储视频节目的特征数据，所述视频节目的特征数据来自于服务器采集的视频节目特征，也可以来自于外部传送到服务器上的视频节目特征数据。所述服务器端1存储视频节目的特征数据。即，该特征数据对应于与其相应的视频节目，通过该特征数据即可知道其对应的视频节目。将所述电视终端2上传的视频特征数据与所述服务器端1存储的视频特征数据进行比较分析，确定所述电视终端2当前播放的视频节目。视频特征数据，是视频图像特征的集合，表示该段视频节目特征的数据。视频特征数据包括多种视频图像特征的综合特征集合，比如平均灰度特征、颜色矩特征、HOG特征等，平均灰度特征代表表示视频图像的灰度分布情况，颜色矩特征表示视频图像中颜色分量变化的情况，HOG特征表示视频图像中灰度变化的情况。通过连续计算视频流中的每一帧图像的视频特征，并将这些特征数据保存下来，就可以得到视频的特征数据流，从而表示该视频。通常算法中，平均灰度特征为图像的平均灰度值，图像的平均灰度值即某个区域内所有灰度值累加和的均值，平均灰度值表征了该区域像素点的平均颜色深浅程度，其取值范围[0,255]。对于整幅图像来说，这是一个9维的特征（每个块有1个平均灰度值）。

HOG特征是基于灰度图像的特征，对于像素点，通过公式计算出梯度方向k与幅值S，具体计算如下：

颜色矩特征中的颜色矩具有平移、旋转、缩放不变性等优良特性，计算其前三阶的中心矩，对于整幅图像，常规算法为一个3*3*9=81维的特征，具体计算如下：

本发明的优选实施方式是：所述电视终端2采集视频节目信息包括根据机顶盒采集视频节目信息、根据台标图像采集及识别采集视频节目信息以及根据视频播放记录采集视频节目信息。电视终端2开启后，捕获当前视频节目图像台标的位置，采集视频节目的台标图像，然后采用图像识别技术识别出该视频节目的台标，将该台标与预存在电视终端2中的台标进行比对，确定当前视频节目所在的节目频道。然后将该视频播放节目频道上传到服务器端1，服务器端1根据监测的该节目频道的播放节目，确定该电视终端2正在播放的视频节目。电视终端2点播视频节目，根据点播记录获取该视频节目的节目频道。点播记录中包括点播的节目的名称、点播节目的播放时间等信息，电视终端2采集到这些信息后上传到服务器端1，通过该信息，服务器即可知道该电视终端2播放的视频节目。电视终端2通过机顶盒获取视频节目信号，根据当地机顶盒中节目频道的排列，通过机顶盒频道选择获取视频节目的节目频道。然后将该视频播放节目频道上传到服务器端1，服务器端1根据监测的该节目频道的播放节目，确定该电视终端2正在播放的视频节目。

本发明的优选实施方式是：所述服务器端1端还包括对多个频道的实时视频节目监测，所述频道包括有线电视频道和网络电视频道，即所述服务器端1实时监测多个频道的视频节目播放情况。所述电视终端2采集频道信息，通过机顶盒或者台标识别及交互方式等采集当前的频道信息，然后上传到所述服务器端1。所述服务器端1根据频道实时监测结果，结合所述电视终端2上传的频道信息，即可得到所述电视终端2正在播放的视频节目。

本发明的优选实施方式是：采集用户语音收视信息，然后转换为视频节目信息，再然后上传至所有述服务器端1。目前越来越多的电视或机顶盒具备语音控制功能，比如：在选台时使用语音控制功能，“中央五台”，电视终端2即切换到中央五台，通过采集这种采集用户语音收视信息，然后上传至所有述服务器端1，将该语音收视信息转换为视频节目信息。通过服务器端1的节目监测，即时得到电视终端2正在收看什么视频节目，将该收视记录进行统计。

本发明的优选实施方式是：还包括根据收视行为分析结果向所述电视终端2提供信息。根据电视终端2用户收视行为分析的结果，将该电视终端2或其用户进行分类，根据该分类准备相应的信息以提供到电视终端2。比如，若该电视终端2或用户的收视行为在体育类中，可生成相应的最新体育节目预告信息或收视信息，或者生成体育类广告信息以及最新的体育新闻等。然后将该信息推送到所述电视终端2，然后在电视终端2的显示区域的视频节目上以小块区域进行显示，包括滚动显示。

本发明的优选实施方式是：还包括采集所述电视终端2的位置信息并上传到所述服务器端1，所述服务器端1根据接收的位置信息和收视行为分析结果向所述电视终端2提供视频节目推荐信息。采集位置信息的方式包括采集电视终端2IP地址的方式或者通过用户输入电视终端2所在位置的方式进行采集。采集后，根据该电视终端2或用户的收视行为分析结果，结合该电视终端2的位置，生成待提供信息，包括区域相关商户优惠信息、区域活动信息等。

如图1所示，本发明的具体实施方式是：构建一种基于电视终端视频节目的用户收视行为分析系统，包括服务器端1、电视终端2，所述服务器端1包括监测分析模块11、节目确定模块13、收视行为分析模块18，所述电视终端2包括视频节目信息采集模块21、上传模块22，所述监测分析模块11监测多个频道播放的视频节目，所述视频节目信息采集模块21采集所述电视终端2播放的视频节目信息然后由所述上传模块22上传到所述服务器端1，所述节目确定模块13根据所述电视终端上传的视频节目信息确定所述电视终端3播放的视频节目，所述收视行为分析模块18存储所述电视终端2的视频节目播放记录，按电视节目的类型分类统计所述电视终端2视频节目的播放记录，根据统计结果分析用户的收视行为并进行分类。

如图1所示，本发明的具体实施过程是：监测分析模块11监测多个频道播放的视频节目，监测的多个频道包括电视频道以及网络直播频道，通过视频节目的监测，获得各监测频道播放视频节目的时间、视频节目的名称或内容等视频节目信息。在监测多个频道播放的视频节目过程中，包括通过服务器端存储的视频节目的特征数据进行监测，比如：对当前监测的节目采用与服务器端1中视频节目的特征数据进行比较，从而确定当前监测的视频节目。也可以直接根据实时监控的多个频道的节目，构建对应的视频节目库，该视频节目库包括视频节目名称、播放时间、所在的频道。同时，该视频节目库还包括视频节目的相关内容。电视终端2在开启时，视频节目信息采集模块21采集当前播放视频节目的信息，然后将采集的该视频节目信息由上传模块22上传到服务器端1。所述视频节目的信息包括视频节目的频道信息、视频节目的名称信息、视频节目的内容信息等。节目确定模块13将电视终端2上传当前视频节目的信息与服务器端1监测的视频节目信息进行对比，若该上传的视频节目的信息与服务器端监测获得的视频节目信息一致，则节目确定模块13确定电视终端2当前播放的视频节目即为服务器端1监测的该节目，比如，电视终端2采集当前视频播放的节目频道，根据服务器端1监测的该频道当前播放的视频节目，即获得该电视终端2当前播放的视频节目即为服务器端1监测的该频道当前播放的视频节目。所述服务器端1确定所述电视终端2播放的视频节目后，将所述电视终端2的视频节目播放记录进行存储。收视行为分析模块18在所述服务器端1对视频节目进行分类，根据确定的电视终端2的视频节目得到电视终端的视频节目播放记录，将该视频节目播放记录按报务器端对视频节目的分类进行分类统计，根据统计结果分析用户的收视行为。比如：所述服务器端的视频节目分类中包括体育类，财经类、娱乐类等，体育类下划分篮球、足球等，电视终端上传的视频节目信息为“中央五台”，服务器端监测的中央五台正播放NBA篮球比赛，则确定电视终端正在播放“中央五台的NBA篮球比赛”，将其归到服务器端视频节目分类中的体育类下的篮球小类。通过对其多个收视记录的分析，设置多个阈值，若收视比例超过一定阈值为特别喜欢体育节目，超过另一阈值为喜欢体育节目，然后根据这种统计结果分析用户的收视行为并进行分类。具体实施例中，还包括按所述电视终端2播放电视节目的时间点、播放电视节目的时长分类统计所述电视终端2视频节目的播放记录。

如图1所示，本发明的优选实施方式是：所述服务器端1包括存储视频特征数据的存储模块12、比较分析模块15，所述电视终端2包括采集视频特征数据的视频特征数据采集模块23。所述服务器端1存储有视频特征数据，所述视频节目的特征数据来自于服务器端采集的视频节目特征，也可以来自于外部传送到服务器端1的视频节目特征数据。所述视频特征数据采集模块23采集视频特征数据并由所述上传模块22上传到所述服务器端1，所述比较分析模块15将所述电视终端2上传的视频特征数据与所述服务器端2存储的视频特征数据进行比较分析，节目确定模块13确定所述视频播放终端播放的视频节目。视频特征数据，是视频图像特征的集合，表示该段视频节目特征的数据。视频特征数据包括多种视频图像特征的综合特征集合，比如平均灰度特征、颜色矩特征、HOG特征等，平均灰度特征代表表示视频图像的灰度分布情况，颜色矩特征表示视频图像中颜色分量变化的情况，HOG特征表示视频图像中灰度变化的情况。通过连续计算视频流中的每一帧图像的视频特征，并将这些特征数据保存下来，就可以得到视频的特征数据流，从而表示该视频。通常算法中，平均灰度特征为图像的平均灰度值，图像的平均灰度值即某个区域内所有灰度值累加和的均值，平均灰度值表征了该区域像素点的平均颜色深浅程度，其取值范围[0,255]。对于整幅图像来说，这是一个9维的特征（每个块有1个平均灰度值）。HOG特征是基于灰度图像的特征，对于像素点，通过公式计算出梯度方向k与幅值S。颜色矩特征中的颜色矩具有平移、旋转、缩放不变性等优良特性，计算其前三阶的中心矩，对于整幅图像，常规算法为一个3*3*9=81维的特征。

如图1所示，本发明的优选实施方式是：所述电视终端2还包括采集用户语音收视信息的语音采集模块24。语音采集模块24采集用户语音收视信息，然后由上传模块22上传至所有述服务器端，将该语音收视信息转换为视频节目信息。通过服务器端1的节目监测，即时得到电视终端2正在收看什么视频节目，将该收视记录进行统计。

如图1所示，本发明的优选实施方式是：所述服务器端1还包括向所述电视终端提供信息的信息提供模块14。信息提供模块14根据收视行为分析结果向所述电视终端提供信息。根据电视终端2用户收视行为分析的结果，将该电视终端或其用户进行分类，根据该分类准备相应的信息以提供到电视终端2。比如，若该电视终端或用户的收视行为在体育类中，可生成相应的最新体育节目预告信息或收视信息，或者生成体育类广告信息以及最新的体育新闻等。然后将该信息推送到所述电视终端，然后在电视终端的显示区域的视频节目上以小块区域进行显示，包括滚动显示。该信息中包括节目推荐信息。还包括信息构建模块16，信息构建模块16根据用户收视行为的分类构建待提供信息。

本发明的技术效果是：本发明构建一种基于电视终端视频节目的用户收视行为分析方法及系统，通过服务器端实时监测多个频道播放的视频节目，由电视终端根据当前播放的视频节目采集视频节目信息，然后上传到所述服务器端，所述服务器端根据监测的结果与上传的视频节目信息，确定所述电视终端播放的视频节目，将该电视终端的视频节目播放记录统计，按电视节目的类型分类统计所述电视终端视频节目的播放记录，根据统计结果分析用户的收视行为。本发明通过所述服务器端和所述电视终端的结合，精确地统计电视终端的收视情况，根据收视情况分析用户的收视行为，以便更进一步地根据用户收视行为进行工作。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于电视终端视频节目的用户收视行为分析方法，包括服务器端、电视终端，所述用户收视行为分析方法包括如下步骤：

监测视频节目：所述服务器端监测多个频道播放的视频节目；

采集并上传：采集所述电视终端的视频节目信息并上传到所述服务器端，即：采集用户语音收视信息，然后转换为视频节目信息，再上传至所述服务器端；

确定视频节目：所述服务器端根据所述接收的所述电视终端的视频节目信息以及所述服务器端的节目监测结果，确定所述电视终端播放的视频节目；

收视行为分析：按电视节目的类型分类统计所述电视终端视频节目的播放记录，根据统计结果分析用户的收视行为并进行分类。

2.根据权利要求1所述基于电视终端视频节目的用户收视行为分析方法，其特征在于，所述电视终端还包括采集并上传视频节目的视频特征数据，所述服务器端存储视频节目的视频特征数据，将所述电视终端上传的视频特征数据与所述服务器端存储的视频特征数据进行比较分析，确定所述电视终端当前播放的视频节目。

3.根据权利要求1所述基于电视终端视频节目的用户收视行为分析方法，其特征在于，所述电视终端采集视频节目信息包括根据机顶盒采集视频节目信息、根据台标图像采集及识别采集视频节目信息以及根据视频播放记录采集视频节目信息。

4.根据权利要求1所述基于电视终端视频节目的用户收视行为分析方法，其特征在于，还包括根据收视行为分析结果向所述电视终端提供信息。

5.根据权利要求1所述基于电视终端视频节目的用户收视行为分析方法，其特征在于，还包括采集所述电视终端的位置信息并上传到所述服务器端，所述服务器端根据接收的位置信息和收视行为分析结果向所述电视终端提供视频节目推荐信息。

6.根据权利要求1所述基于电视终端视频节目的用户收视行为分析方法，其特征在于，还包括按所述电视终端播放电视节目的时间点、播放电视节目的时长分类统计所述电视终端视频节目的播放记录。

7.一种基于电视终端视频节目的用户收视行为分析系统，其特征在于，包括服务器端、电视终端，所述服务器端包括监测分析模块、节目确定模块、收视行为分析模块，所述电视终端包括视频节目信息采集模块、上传模块，所述监测分析模块监测多个频道播放的视频节目，所述视频节目信息采集模块采集所述电视终端播放的视频节目信息然后由所述上传模块上传到所述服务器端，所述电视终端还包括采集用户语音收视信息的语音采集模块，采集用户语音收视信息，然后转换为视频节目信息，再上传至所述服务器端，所述节目确定模块根据所述电视终端上传的视频节目信息确定所述电视终端播放的视频节目，所述收视行为分析模块按电视节目的类型分类统计所述电视终端视频节目的播放记录，根据统计结果分析用户的收视行为并进行分类。

8.根据权利要求7所述基于电视终端视频节目的用户收视行为分析系统，其特征在于，所述服务器端包括存储视频特征数据的存储模块、比较分析模块，所述电视终端包括采集视频特征数据的视频特征数据采集模块，所述视频特征数据采集模块采集视频特征数据并由所述上传模块上传到所述服务器端，所述比较分析模块将所述电视终端上传的视频特征数据与所述服务器端存储的视频特征数据进行比较分析，确定所述视频播放终端播放的视频节目。

9.根据权利要求7所述基于电视终端视频节目的用户收视行为分析系统，其特征在于，所述服务器端还包括向所述电视终端提供信息的信息提供模块。

10.根据权利要求7所述基于电视终端视频节目的用户收视行为分析系统，其特征在于，所述服务器端还包括节目推荐模块，所述节目推荐模块根据接收的所述电视终端上传的位置信息和收视行为分析结果向所述电视终端提供视频节目推荐信息。