CN104408105A - 一种适用于智能tv用户的好友推荐方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种适用于智能TV用户的好友推荐方法,包括如下步骤:步骤一、并行建立每个终端用户的基于终端用户基本属性相似度的候选好友集合和基于终端用户日常操作行为相似度的候选好友集合;步骤二、对每个终端用户的两个候选好友集合进行合并计算,产生针对该终端用户的好友推荐集合。与现有技术相比,本发明的积极效果是:好友推荐集合覆盖了终端用户在基本属性和操作日志两个条件下推荐好友的生成,提高了TV终端好友推荐的准确度,能高效地向TV终端用户推荐好友,方便TV终端用户之间的交互,改善了终端用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及计算机网络技术领域,特别涉及一种适用于智能TV用户的好友推荐方法。
背景技术
目前,好友推荐技术被广泛应用于社交性网络与社区,用于向目标用户推送与其在兴趣偏好、操作行为等方面相似度较高的用户作为目标用户的潜在好友选项,方便用户之间在社交圈内更好地交互。而智能TV的普及使得用户对基于TV终端的社交网络圈提出了新的需求,其中之一是如何通过一种合理高效的机制来实现与潜在好友建立正式好友关系并实现畅通的交互,TV终端的智能化在软硬件上为这种需求提供了可能,亟需一种TV终端用户的好友推荐方法。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺点,本发明提供了一种适用于智能TV用户的好友推荐方法,能高效地向TV终端用户推荐好友,方便TV终端用户之间的交互,改善用户体验。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:一种适用于智能TV用户的好友推荐方法,包括如下步骤:
步骤一、并行建立每个终端用户的基于终端用户基本属性相似度的候选好友集合和基于终端用户日常操作行为相似度的候选好友集合;
步骤二、对每个终端用户的两个候选好友集合进行合并计算,产生针对该终端用户的好友推荐集合。
与现有技术相比,本发明的积极效果是:通过分析终端用户的基本属性信息与操作日志,分别找出终端用户关联身份信息的共性与操作习惯、偏好的共性,以此为依据产生TV终端用户基于属性相似度的候选好友集合和基于操作相似度的候选好友集合,并整合两个候选好友集合产生最终好友推荐集,覆盖了终端用户在基本属性和操作日志两个条件下推荐好友的生成,提高了TV终端好友推荐的准确度,改善了终端用户体验。
附图说明
本发明将通过例子并参照附图的方式说明,其中:
图1为本发明方法的流程图。
具体实施方式
一种适用于智能TV用户的好友推荐方法,如图1所示,包括如下内容:
步骤一、并行建立基于终端用户基本属性相似度的候选好友集合和基于终端用户日常操作行为相似度的候选好友集合:
(1)基于终端用户基本属性相似度的候选好友集合的建立:
1)获取所有TV终端用户(记为Ui,i=1,2,…,n,)的基本属性信息,包括终端设备用户日常使用者的年龄段、所在的位置信息、终端类型与型号、终端注册账号、日常使用者兴趣爱好等;其中重要的属性包括终端型号(显示终端的智能化程度)、终端注册账号(现在大的电视厂商都有自己的账户系统)、位置信息(农村、城市、郊区等)、网络接入类型(电信、联通、移动网络,可通过网络解析获取)等等。
2)对所有TV终端用户的基本属性信息进行分类处理,并以一个唯一ID作为每个终端用户的标识保存;
3)针对任一终端用户Ui建立其基本属性相似度的候选好友集合Si:
首先将其余终端用户按其在基本属性上与Ui的相似度大小从高到低进行排列;然后根据业务需求和终端用户的规模来选取相似度较高的若干个终端用户产生基于终端用户基本属性相似度的候选好友集合Si。
(2)基于终端用户日常操作行为相似度的候选好友集合的建立:
1)获取TV终端用户的操作日志,发送至后台服务器(其中每一条操作日志对应该TV终端用户的ID、操作产生的时间、操作类型以及具体的操作内容),并保存在对应的数据库表中。所述操作包括终端使用者观看节目操作、下载应用程序操作、玩游戏操作、点击网页操作、遥控操作、键鼠操作等;常见的具有标志性的操作有:观看电视节目(包括电视台、节目类型、观看时长等操作信息)、在线观看视频(从优酷、爱奇艺等各大视频网站下载观看)、使用常用电视桌面应用程序(如玩小游戏、使用天气软件、使用聊天工具、使用炒股软件)等等。
2)针对任一终端用户Ui建立其日常操作行为相似度的候选好友集合Ri:
首先将其余终端用户按其在操作行为上与Ui的相似度大小从高到低进行排列;然后根据业务需求和终端用户的规模来选取相似度较高的若干个终端用户产生基于终端用户日常操作行为相似度的候选好友集合Ri。
基于终端用户操作行为相似度候选好友集合的产生与基于属性相似度候选好友集合的产生是并行关系,两个过程可同时进行,两个候选好友集合的产生都是为最终的好友推荐集做铺垫。
步骤二、对每一终端用户Ui的两个候选好友集合Si和Ri进行合并计算,产生好友推荐集合Ti:
对两个集合进行合并、删除重复的终端用户,并按相似度大小从高到低进行排列,然后根据业务需求和两个集合中用户的规模来选取相似度较高的若干终端用户产生针对终端用户Ui的好友推荐集合Ti。
本发明的原理是:本发明中向TV终端用户推荐好友的方法,是在分别产生基于终端用户基本属性相似度的候选好友集合和基于终端用户日常操作行为相似度的候选好友集合的基础上,综合终端用户在身份属性及操作行为上偏好的双重共性,对两个候选好友集合进行整合,综合产生符合终端用户自身属性和操作行为习惯的好友推荐集。对于上述产生的两个候选好友集合,根据项目实施的需求来进行整合,分别从两个集合中选取若干的终端用户,添加到好友推荐集合中,形成最终的推荐集。然后,在向终端用户发送推荐好友的信息时,推荐好友的个数将依据终端用户的软硬件环境、项目的需求分析以及终端用户的设置来决定。最终发送给终端用户的好友推荐信息综合考虑了终端用户属性信息所体现出来的身份特征、终端用户操作行为所体现出来的个性化兴趣偏好以及终端用户作为硬件用户的特征属性,能在一定程度上满足终端用户这一特殊用户群体对好友推荐的需求,提升终端用户的体验。
Claims (7)
1.一种适用于智能TV用户的好友推荐方法,其特征在于:包括如下步骤:
步骤一、并行建立每个终端用户的基于终端用户基本属性相似度的候选好友集合和基于终端用户日常操作行为相似度的候选好友集合;
步骤二、对每个终端用户的两个候选好友集合进行合并计算,产生针对该终端用户的好友推荐集合。
2.根据权利要求1所述的一种适用于智能TV用户的好友推荐方法,其特征在于:所述基于终端用户基本属性相似度的候选好友集合的建立方法为:
1)获取所有TV终端用户的基本属性信息;
2)对所有TV终端用户的基本属性信息进行分类处理,并以一个唯一ID作为每个终端用户的标识保存;
3)针对任一目标用户建立其基本属性相似度的候选好友集合:
首先将除目标用户外的其余终端用户按其在基本属性上与目标用户的相似度大小从高到低进行排列;然后根据业务需求和终端用户的规模来选取相似度较高的若干个终端用户产生基于终端用户基本属性相似度的候选好友集合。
3.根据权利要求2所述的一种适用于智能TV用户的好友推荐方法,其特征在于:所述基本属性信息包括终端设备用户日常使用者的年龄段、所在的位置信息、终端类型与型号、终端注册账号、日常使用者兴趣爱好等。
4.根据权利要求1所述的一种适用于智能TV用户的好友推荐方法,其特征在于:所述基于终端用户日常操作行为相似度的候选好友集合的建立方法为:
1)获取TV终端用户的操作日志,发送至后台服务器,并保存在对应的数据库表中;
2)针对任一目标用户建立其日常操作行为相似度的候选好友集合:
首先将除目标用户外的其余终端用户按其在操作行为上与目标用户的相似度大小从高到低进行排列;然后根据业务需求和终端用户的规模来选取相似度较高的若干个终端用户产生基于终端用户日常操作行为相似度的候选好友集合。
5.根据权利要求4所述的一种适用于智能TV用户的好友推荐方法,其特征在于:所述每一条操作日志对应一个TV终端用户的ID、操作产生的时间、操作类型以及具体的操作内容。
6.根据权利要求4所述的一种适用于智能TV用户的好友推荐方法,其特征在于:所述操作包括终端使用者观看节目操作、下载应用程序操作、玩游戏操作、点击网页操作、遥控操作、键鼠操作等。
7.根据权利要求1所述的一种适用于智能TV用户的好友推荐方法,其特征在于:步骤二所述对两个候选好友集合进行合并计算的方法为:对两个集合进行合并、删除重复的终端用户,并按相似度大小从高到低进行排列,然后根据业务需求和两个集合中用户的规模来选取相似度较高的若干终端用户产生针对目标用户的好友推荐集合。
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---|---|
CN (1) | CN104408105A (zh) |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104881459A (zh) * | 2015-05-22 | 2015-09-02 | 电子科技大学 | 一种移动社会网络的好友推荐方法 |
CN105550223A (zh) * | 2015-12-04 | 2016-05-04 | 小米科技有限责任公司 | 用户推荐方法及装置 |
CN106446106A (zh) * | 2016-09-14 | 2017-02-22 | 深圳市贝克数据有限公司 | 目标用户智能检索匹配方法 |
CN107767279A (zh) * | 2017-10-12 | 2018-03-06 | 燕山大学 | 一种基于lda的加权平均的个性化好友推荐方法 |
CN109886824A (zh) * | 2019-02-25 | 2019-06-14 | 深圳市丰巢科技有限公司 | 交友推荐方法、装置、服务器、快递柜及存储介质 |
CN112507230A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-03-16 | 平安银行股份有限公司 | 基于浏览器的网页推荐方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112632388A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-04-09 | 深圳市顺易通信息科技有限公司 | 一种停车服务信息推送方法、装置、设备及介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101964762A (zh) * | 2010-08-31 | 2011-02-02 | 北京世纪互联工程技术服务有限公司 | 实现互联网电视用户间信息共享的系统 |
CN102685572A (zh) * | 2012-04-28 | 2012-09-19 | Tcl集团股份有限公司 | 一种电视媒体播放与交互方法及系统 |
CN103220284A (zh) * | 2013-04-09 | 2013-07-24 | 四川长虹电器股份有限公司 | 网络社交的方法 |
CN103379158A (zh) * | 2012-04-24 | 2013-10-30 | 中国移动通信集团公司 | 一种社交网络中推荐好友信息的方法及系统 |
CN103581270A (zh) * | 2012-08-08 | 2014-02-12 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 用户推荐方法和系统 |
-
2014
- 2014-11-20 CN CN201410669350.7A patent/CN104408105A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101964762A (zh) * | 2010-08-31 | 2011-02-02 | 北京世纪互联工程技术服务有限公司 | 实现互联网电视用户间信息共享的系统 |
CN103379158A (zh) * | 2012-04-24 | 2013-10-30 | 中国移动通信集团公司 | 一种社交网络中推荐好友信息的方法及系统 |
CN102685572A (zh) * | 2012-04-28 | 2012-09-19 | Tcl集团股份有限公司 | 一种电视媒体播放与交互方法及系统 |
CN103581270A (zh) * | 2012-08-08 | 2014-02-12 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 用户推荐方法和系统 |
CN103220284A (zh) * | 2013-04-09 | 2013-07-24 | 四川长虹电器股份有限公司 | 网络社交的方法 |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104881459A (zh) * | 2015-05-22 | 2015-09-02 | 电子科技大学 | 一种移动社会网络的好友推荐方法 |
CN105550223A (zh) * | 2015-12-04 | 2016-05-04 | 小米科技有限责任公司 | 用户推荐方法及装置 |
CN105550223B (zh) * | 2015-12-04 | 2020-03-17 | 小米科技有限责任公司 | 用户推荐方法及装置 |
CN106446106A (zh) * | 2016-09-14 | 2017-02-22 | 深圳市贝克数据有限公司 | 目标用户智能检索匹配方法 |
CN106446106B (zh) * | 2016-09-14 | 2019-03-22 | 深圳市贝克数据有限公司 | 目标用户智能检索匹配方法 |
CN107767279A (zh) * | 2017-10-12 | 2018-03-06 | 燕山大学 | 一种基于lda的加权平均的个性化好友推荐方法 |
CN109886824A (zh) * | 2019-02-25 | 2019-06-14 | 深圳市丰巢科技有限公司 | 交友推荐方法、装置、服务器、快递柜及存储介质 |
CN112507230A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-03-16 | 平安银行股份有限公司 | 基于浏览器的网页推荐方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112507230B (zh) * | 2020-12-16 | 2024-05-17 | 平安银行股份有限公司 | 基于浏览器的网页推荐方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112632388A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-04-09 | 深圳市顺易通信息科技有限公司 | 一种停车服务信息推送方法、装置、设备及介质 |
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