CN104954821B - 一种节目关联度的计算方法及其计算系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种节目关联度的计算方法及其计算系统，所述计算方法包括：获取至少两个节目的用户行为数据，根据所述用户行为数据计算至少两个节目之间的关联度。根据本发明提供的关联度向当前用户推送与当前节目相关联的其它节目，使得推荐的节目与当前的节目具有相关性，从而提升推荐节目的精准度，提高推荐效果。另外，通过节目之间的关联度给用户提供感兴趣的节目，实现了关联效应的价值最大化。

Description

一种节目关联度的计算方法及其计算系统
技术领域
本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种节目关联度的计算方法及其计算系统。
背景技术
随着智能终端设备的发展，越来越多的频道和越来越丰富的节目内容让用户难以选择，如何从海量节目中挑选自己感兴趣的节目已经成为困扰用户的问题。现有的节目推荐方法根据不同的用户群体的喜好和习惯推荐相应的节目。这种推荐方法根据当前节目的热播程度来推荐会具有一定的效果，但是并不能够满足用户的需求。由于推荐的节目与当前的节目不具有相关性，而且用户群体具有差异性，因此推荐给当前用户观看的节目可能是其他用户喜欢的类型，不一定是当前用户想要观看的，从而导致推荐效果低。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供一种节目关联度的计算方法及其计算系统，用于解决现有技术中推荐的节目与当前的节目不具有相关性，导致推荐效果低的问题。
为此，本发明提供一种节目关联度的计算方法，包括：
步骤S1、获取至少两个节目的用户行为数据；
步骤S2、根据所述用户行为数据计算至少两个节目之间的关联度。
可选的，所述步骤S2包括：
步骤S21、根据所述用户行为数据形成第一节目的用户行为数据、第二节目的用户行为数据以及所述第一节目和所述第二节目之间相互关联的公共用户行为数据；
步骤S22、根据所述第一节目的用户行为数据、所述第二节目的用户行为数据以及所述公共用户行为数据计算至少两个节目之间的关联度。
可选的，所述步骤S1包括：
步骤S11、获取第一节目的第一用户行为数据和第二节目的第二用户行为数据；
所述步骤S2包括：
步骤S23、根据所述第一用户行为数据形成所述第一节目的第一用户数量，根据所述第二用户行为数据形成所述第二节目的第二用户数量，根据所述第一用户行为数据和所述第二用户行为数据形成所述第一节目和所述第二节目的公共用户数量，根据所述第一用户行为数据和所述第二用户行为数据形成所述第一节目和所述第二节目的全部用户数量；
步骤S24、根据所述第一用户数量、第二用户数量、公共用户数量以及全部用户数量计算所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
可选的，所述步骤S24包括：
步骤S241、根据所述公共用户数量与所述第一用户数量之间的比值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
可选的，所述步骤S24包括：
步骤S242、根据所述公共用户数量与所述第二用户数量之间的比值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
可选的，所述公共用户数量与所述第一用户数量之间的比值为第一公共比值，所述公共用户数量与所述第二用户数量之间的比值为第二公共比值，所述步骤S24包括：
步骤S243、根据所述第一公共比值与所述第二公共比值的平均值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
可选的，所述步骤S24包括：
步骤S244、根据所述公共用户数量与所述全部用户数量之间的比值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
可选的，所述步骤S2之后包括：
步骤S3、对目标节目与其它节目之间的关联度进行排序；
步骤S4、根据关联度的排序结果向目标用户推送其它节目。
可选的，所述用户行为数据包括历史观看记录，所述历史观看记录包括观看频率和观看时间。
本发明还提供一种节目关联度的计算系统，包括获取单元和计算单元；
所述获取单元用于获取至少两个节目的用户行为数据；
所述计算单元用于根据所述用户行为数据计算至少两个节目之间的关联度。
可选的，所述计算单元包括第一形成模块和第一计算模块；
第一形成模块用于根据所述用户行为数据形成第一节目的用户行为数据、第二节目的用户行为数据以及所述第一节目和所述第二节目之间相互关联的公共用户行为数据；
第一计算模块用于根据所述第一节目的用户行为数据、所述第二节目的用户行为数据以及所述公共用户行为数据计算至少两个节目之间的关联度。
可选的，所述获取单元包括获取模块；
所述获取模块用于获取第一节目的第一用户行为数据和第二节目的第二用户行为数据；
所述计算单元包括第二形成模块和第二计算模块；
所述第二形成模块用于根据所述第一用户行为数据形成所述第一节目的第一用户数量，根据所述第二用户行为数据形成所述第二节目的第二用户数量，根据所述第一用户行为数据和所述第二用户行为数据形成所述第一节目和所述第二节目的公共用户数量，根据所述第一用户行为数据和所述第二用户行为数据形成所述第一节目和所述第二节目的全部用户数量；
所述第二计算模块用于根据所述第一用户数量、第二用户数量、公共用户数量以及全部用户数量计算所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
可选的，所述第二计算模块包括第一确定子模块；
所述第一确定子模块用于根据所述公共用户数量与所述第一用户数量之间的比值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
可选的，所述第二计算模块包括第二确定子模块；
所述第二确定子模块用于根据所述公共用户数量与所述第二用户数量之间的比值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
可选的，所述公共用户数量与所述第一用户数量之间的比值为第一公共比值，所述公共用户数量与所述第二用户数量之间的比值为第二公共比值，所述第二计算模块包括第三确定子模块；
所述第三确定子模块用于根据所述第一公共比值与所述第二公共比值的平均值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
可选的，所述第二计算模块包括第四确定子模块；
所述第四确定子模块用于根据所述公共用户数量与所述全部用户数量之间的比值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
可选的，还包括排序单元和推送单元；
所述排序单元用于对目标节目与其它节目之间的关联度进行排序；
所述推送单元用于根据关联度的排序结果向目标用户推送其它节目。
可选的，所述用户行为数据包括历史观看记录，所述历史观看记录包括观看频率和观看时间。
本发明具有下述有益效果：
本发明提供的节目关联度的计算方法及其计算系统中，所述计算方法包括：获取至少两个节目的用户行为数据，根据所述用户行为数据计算至少两个节目之间的关联度。根据本发明提供的关联度向当前用户推送与当前节目具有关联度的其它节目，使得推荐的节目与当前的节目具有相关性，从而提升推荐节目的精准度，提高推荐效果。另外，通过节目之间的关联度给用户提供感兴趣的节目，实现了关联效应的价值最大化。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种节目关联度的计算方法的流程图；
图2为本发明实施例一提供的另一种节目关联度的计算方法的流程图；
图3为本发明实施例二提供的一种节目关联度的计算系统的结构示意图；
图4为图3所示节目关联度的计算系统的具体结构示意图。
具体实施方式
为使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明提供的节目关联度的计算方法及其计算系统进行详细描述。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种节目关联度的计算方法的流程图。如图1所示，所述计算方法包括：
步骤S1、获取至少两个节目的用户行为数据。
可选的，所述用户行为数据包括历史观看记录，所述历史观看记录包括观看频率和观看时间。本实施例中，所述观看频率、观看时间等用户行为数据存在于电视终端的日志中，通过对日志进行读取、分析和统计就可以获取与节目对应的用户行为数据。
图2为本发明实施例一提供的另一种节目关联度的计算方法的流程图。如图2所示，所述步骤S1包括：步骤S11、获取第一节目的第一用户行为数据和第二节目的第二用户行为数据。也就是说，本实施例针对至少两个节目的用户行为数据进行读取、分析和统计，计算这两个节目之间的关联度，根据关联度向当前用户推送与当前节目具有关联度的其它节目，使得推荐的节目与当前的节目具有相关性，从而提升推荐节目的精准度，提高推荐效果。
步骤S2、根据所述用户行为数据计算至少两个节目之间的关联度。
所述步骤S2包括：步骤S21、根据所述用户行为数据形成第一节目的用户行为数据、第二节目的用户行为数据以及所述第一节目和所述第二节目之间相互关联的公共用户行为数据；步骤S22、根据所述第一节目的用户行为数据、所述第二节目的用户行为数据以及所述公共用户行为数据计算两个节目之间的关联度。本实施例中，可以根据所述第一节目的用户行为数据、所述第二节目的用户行为数据以及所述公共用户行为数据来计算这两个节目之间的关联度。下面具体论述如何通过第一节目的用户行为数据、第二节目的用户行为数据以及公共用户行为数据确定两个节目之间的关联度。
参见图1，所述计算方法还包括：
步骤S3、对目标节目与其它节目之间的关联度进行排序。
步骤S4、根据关联度的排序结果向目标用户推送其它节目。
本实施例中，计算目标节目与其它节目之间的关联度，再对所述关联度进行排序，最终根据关联度的排序结果向目标用户推送节目和信息。关联度的排名越靠前表示所述节目与目标节目的相关性越高，因此向目标用户进行推荐的精准度也就越高。当然，除了推荐节目之外，也可以推荐其它相关信息。根据关联度向当前用户推送与当前节目具有关联度的其它节目，使得推荐的节目与当前的节目具有相关性，从而提升推荐节目的精准度，提高推荐效果。
参见图2，所述步骤S2包括：
步骤S23、根据所述第一用户行为数据形成所述第一节目的第一用户数量，根据所述第二用户行为数据形成所述第二节目的第二用户数量，根据所述第一用户行为数据和所述第二用户行为数据形成所述第一节目和所述第二节目的公共用户数量，根据所述第一用户行为数据和所述第二用户行为数据形成所述第一节目和所述第二节目的全部用户数量；
步骤S24、根据所述第一用户数量、第二用户数量、公共用户数量以及全部用户数量计算所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
本实施例中，观看过第一节目的第一用户数量为A，观看过第二节目的第二用户数量为B。既观看过第一节目又观看过第二节目的公共用户数量为C，所述公共用户数量C为第一用户数量A与第二用户数量B的交集，即C＝A∩B。观看过第一节目和第二节目的全部用户数量为D，所述全部用户数量D为第一用户数量A与第二用户数量B的并集，即D＝A∪B。根据所述第一用户数量A、第二用户数量B、公共用户数量C以及全部用户数量D就可以确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。再根据本实施例提供的关联度向当前用户推送与当前节目相关联的其它节目，使得推荐的节目与当前的节目具有相关性，从而提升推荐节目的精准度，提高推荐效果。另外，通过节目之间的关联度给用户提供感兴趣的节目，实现了关联效应的价值最大化。
可选的，所述步骤S24包括：步骤S241、根据所述公共用户数量与所述第一用户数量之间的比值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。本实施例中，所述公共用户数量C与所述第一用户数量A之间的比值越大，表示所述第一节目和所述第二节目之间的关联度越大。相反，所述公共用户数量C与所述第一用户数量A之间的比值越小，表示所述第一节目和所述第二节目之间的关联度越小，其中所述公共用户数量C为第一用户数量A与第二用户数量B的交集，即C＝A∩B。
可选的，所述步骤S24包括：步骤S242、根据所述公共用户数量与所述第二用户数量之间的比值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。本实施例中，所述公共用户数量C与所述第二用户数量B之间的比值越大，表示所述第一节目和所述第二节目之间的关联度越大。相反，所述公共用户数量C与所述第二用户数量B之间的比值越小，表示所述第一节目和所述第二节目之间的关联度越小，其中所述公共用户数量C为第一用户数量A与第二用户数量B的交集，即C＝A∩B。
可选的，所述公共用户数量C与所述第一用户数量A之间的比值为第一公共比值E，所述公共用户数量C与所述第二用户数量B之间的比值为第二公共比值F。所述步骤S24包括：步骤S243、根据所述第一公共比值与所述第二公共比值的平均值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
本实施例中，所述第一公共比值E＝C/A，所述第二公共比值F＝C/B，所述平均值G＝(E+F)/2＝(C/A+C/B)/2。所述第一公共比值E与所述第二公共比值F的平均值G越大，表示所述第一节目和所述第二节目之间的关联度越大。相反，所述第一公共比值E与所述第二公共比值F的平均值G越小，表示所述第一节目和所述第二节目之间的关联度越小，其中所述公共用户数量C为第一用户数量A与第二用户数量B的交集，即C＝A∩B。
可选的，所述步骤S24包括：步骤S244、根据所述公共用户数量与所述全部用户数量之间的比值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。本实施例中，所述公共用户数量C与所述全部用户数量D之间的比值越大，表示所述第一节目和所述第二节目之间的关联度越大。相反，所述公共用户数量C与所述全部用户数量D之间的比值越小，表示所述第一节目和所述第二节目之间的关联度越小，其中所述公共用户数量C为第一用户数量A与第二用户数量B的交集，即C＝A∩B，所述全部用户数量D为第一用户数量A与第二用户数量B的并集，即D＝A∪B。
本实施例提供的节目关联度的计算方法包括：获取至少两个节目的用户行为数据，根据所述用户行为数据计算至少两个节目之间的关联度。根据本实施例提供的关联度向当前用户推送与当前节目具有关联度的其它节目，使得推荐的节目与当前的节目具有相关性，从而提升推荐节目的精准度，提高推荐效果。另外，通过节目之间的关联度给用户提供感兴趣的节目，实现了关联效应的价值最大化。
实施例二
图3为本发明实施例二提供的一种节目关联度的计算系统的结构示意图。如图3所示，所述计算系统包括获取单元101和计算单元102。所述获取单元101用于获取至少两个节目的用户行为数据。可选的，所述用户行为数据包括历史观看记录，所述历史观看记录包括观看频率和观看时间。所述观看频率、观看时间等用户行为数据存在于电视终端的日志中，通过对日志进行读取、分析和统计就可以获取与节目对应的用户行为数据。所述计算单元102用于根据所述用户行为数据计算至少两个节目之间的关联度。可选的，所述计算系统还包括排序单元103和推送单元104。本实施例中，所述计算单元102计算目标节目与其它节目之间的关联度，所述排序单元103对所述关联度进行排序，所述推送单元104根据关联度的排序结果向目标用户推送节目和信息。关联度的排名越靠前表示所述节目与目标节目的相关性越高，因此向目标用户进行推荐的精准度也就越高。当然，除了推荐节目之外，也可以推荐其它相关信息。根据关联度向当前用户推送与当前节目具有关联度的其它节目，使得推荐的节目与当前的节目具有相关性，从而提升推荐节目的精准度，提高推荐效果。
可选的，所述计算单元102包括第一形成模块和第一计算模块。所述第一形成模块用于根据所述用户行为数据形成第一节目的用户行为数据、第二节目的用户行为数据以及所述第一节目和所述第二节目之间相互关联的公共用户行为数据。所述第一计算模块用于根据所述第一节目的用户行为数据、所述第二节目的用户行为数据以及所述公共用户行为数据计算至少两个节目之间的关联度。本实施例中，所述第一计算模块可以根据所述第一节目的用户行为数据、所述第二节目的用户行为数据以及所述公共用户行为数据来计算这两个节目之间的关联度。下面具体论述如何通过第一节目的用户行为数据、第二节目的用户行为数据以及公共用户行为数据确定两个节目之间的关联度。
图4为图3所示节目关联度的计算系统的具体结构示意图。如图4所示，所述获取单元101包括获取模块201，所述获取模块201用于获取第一节目的第一用户行为数据和第二节目的第二用户行为数据。所述计算单元102包括第二形成模块202和第二计算模块203。所述第二形成模块202用于根据所述第一用户行为数据形成所述第一节目的第一用户数量，根据所述第二用户行为数据形成所述第二节目的第二用户数量，根据所述第一用户行为数据和所述第二用户行为数据形成所述第一节目和所述第二节目的公共用户数量，根据所述第一用户行为数据和所述第二用户行为数据形成所述第一节目和所述第二节目的全部用户数量。所述第二计算模块203用于根据所述第一用户数量、第二用户数量、公共用户数量以及全部用户数量计算所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
本实施例中，所述第二形成模块202形成如下数据：观看过第一节目的第一用户数量为A，观看过第二节目的第二用户数量为B。既观看过第一节目又观看过第二节目的公共用户数量为C，所述公共用户数量C为第一用户数量A与第二用户数量B的交集，即C＝A∩B。观看过第一节目和第二节目的全部用户数量为D，所述全部用户数量D为第一用户数量A与第二用户数量B的并集，即D＝A∪B。所述第二计算模块203根据所述第一用户数量A、第二用户数量B、公共用户数量C以及全部用户数量D就可以确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。所述推送单元104根据关联度向当前用户推送与当前节目具有关联度的其它节目，使得推荐的节目与当前的节目具有相关性，从而提升推荐节目的精准度，提高推荐效果。另外，通过节目之间的关联度给用户提供感兴趣的节目，实现了关联效应的价值最大化。
可选的，所述第二计算模块203包括第一确定子模块，所述第一确定子模块用于根据所述公共用户数量与所述第一用户数量之间的比值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。本实施例中，所述公共用户数量C与所述第一用户数量A之间的比值越大，表示所述第一节目和所述第二节目之间的关联度越大。相反，所述公共用户数量C与所述第一用户数量A之间的比值越小，表示所述第一节目和所述第二节目之间的关联度越小，其中所述公共用户数量C为第一用户数量A与第二用户数量B的交集，即C＝A∩B。
可选的，所述第二计算模块203包括第二确定子模块，所述第二确定子模块用于根据所述公共用户数量与所述第二用户数量之间的比值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。本实施例中，所述公共用户数量C与所述第二用户数量B之间的比值越大，表示所述第一节目和所述第二节目之间的关联度越大。相反，所述公共用户数量C与所述第二用户数量B之间的比值越小，表示所述第一节目和所述第二节目之间的关联度越小，其中所述公共用户数量C为第一用户数量A与第二用户数量B的交集，即C＝A∩B。
可选的，所述公共用户数量C与所述第一用户数量A之间的比值为第一公共比值E，所述公共用户数量C与所述第二用户数量B之间的比值为第二公共比值F。所述第二计算模块203包括第三确定子模块，所述第三确定子模块用于根据所述第一公共比值与所述第二公共比值的平均值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
本实施例中，所述第一公共比值E＝C/A，所述第二公共比值F＝C/B，所述平均值G＝(E+F)/2＝(C/A+C/B)/2。所述第一公共比值E与所述第二公共比值F的平均值G越大，表示所述第一节目和所述第二节目之间的关联度越大。相反，所述第一公共比值E与所述第二公共比值F的平均值G越小，表示所述第一节目和所述第二节目之间的关联度越小，其中所述公共用户数量C为第一用户数量A与第二用户数量B的交集，即C＝A∩B。
可选的，所述第二计算模块203包括第四确定子模块，所述第四确定子模块用于根据所述公共用户数量与所述全部用户数量之间的比值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。本实施例中，所述公共用户数量C与所述全部用户数量D之间的比值越大，表示所述第一节目和所述第二节目之间的关联度越大。相反，所述公共用户数量C与所述全部用户数量D之间的比值越小，所述第一节目和所述第二节目之间的关联度越小，其中所述公共用户数量C为第一用户数量A与第二用户数量B的交集，即C＝A∩B，所述全部用户数量D为第一用户数量A与第二用户数量B的并集，即D＝A∪B。
本实施例提供的节目关联度的计算系统包括获取单元和计算单元，所述获取单元用于获取至少两个节目的用户行为数据，所述计算单元用于根据所述用户行为数据计算至少两个节目之间的关联度。根据本实施例提供的关联度向当前用户推送与当前节目具有关联度的其它节目，使得推荐的节目与当前的节目具有相关性，从而提升推荐节目的精准度，提高推荐效果。另外，通过节目之间的关联度给用户提供感兴趣的节目，实现了关联效应的价值最大化。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。

Claims (16)

1.一种节目关联度的计算方法，其特征在于，包括：
步骤S1、获取至少两个节目的用户行为数据；
步骤S2、根据所述用户行为数据计算至少两个节目之间的关联度；
所述步骤S2包括：
步骤S21、根据所述用户行为数据形成第一节目的用户行为数据、第二节目的用户行为数据以及所述第一节目和所述第二节目之间相互关联的公共用户行为数据；
步骤S22、根据所述第一节目的用户行为数据、所述第二节目的用户行为数据以及所述公共用户行为数据计算至少两个节目之间的关联度。
2.根据权利要求1所述的节目关联度的计算方法，其特征在于，所述步骤S1包括：
步骤S11、获取第一节目的第一用户行为数据和第二节目的第二用户行为数据；
所述步骤S2包括：
步骤S23、根据所述第一用户行为数据形成所述第一节目的第一用户数量，根据所述第二用户行为数据形成所述第二节目的第二用户数量，根据所述第一用户行为数据和所述第二用户行为数据形成所述第一节目和所述第二节目的公共用户数量，根据所述第一用户行为数据和所述第二用户行为数据形成所述第一节目和所述第二节目的全部用户数量；
步骤S24、根据所述第一用户数量、第二用户数量、公共用户数量以及全部用户数量计算所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
3.根据权利要求2所述的节目关联度的计算方法，其特征在于，所述步骤S24包括：
步骤S241、根据所述公共用户数量与所述第一用户数量之间的比值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
4.根据权利要求2所述的节目关联度的计算方法，其特征在于，所述步骤S24包括：
步骤S242、根据所述公共用户数量与所述第二用户数量之间的比值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
5.根据权利要求2所述的节目关联度的计算方法，其特征在于，所述公共用户数量与所述第一用户数量之间的比值为第一公共比值，所述公共用户数量与所述第二用户数量之间的比值为第二公共比值，所述步骤S24包括：
步骤S243、根据所述第一公共比值与所述第二公共比值的平均值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
6.根据权利要求2所述的节目关联度的计算方法，其特征在于，所述步骤S24包括：
步骤S244、根据所述公共用户数量与所述全部用户数量之间的比值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
7.根据权利要求1所述的节目关联度的计算方法，其特征在于，所述步骤S2之后包括：
步骤S3、对目标节目与其它节目之间的关联度进行排序；
步骤S4、根据关联度的排序结果向目标用户推送其它节目。
8.根据权利要求1所述的节目关联度的计算方法，其特征在于，所述用户行为数据包括历史观看记录，所述历史观看记录包括观看频率和观看时间。
9.一种节目关联度的计算系统，其特征在于，包括获取单元和计算单元；
所述获取单元用于获取至少两个节目的用户行为数据；
所述计算单元用于根据所述用户行为数据计算至少两个节目之间的关联度；
所述计算单元包括第一形成模块和第一计算模块；
所述第一形成模块用于根据所述用户行为数据形成第一节目的用户行为数据、第二节目的用户行为数据以及所述第一节目和所述第二节目之间相互关联的公共用户行为数据；
所述第一计算模块用于根据所述第一节目的用户行为数据、所述第二节目的用户行为数据以及所述公共用户行为数据计算至少两个节目之间的关联度。
10.根据权利要求9所述的节目关联度的计算系统，其特征在于，所述获取单元包括获取模块；
所述获取模块用于获取第一节目的第一用户行为数据和第二节目的第二用户行为数据；
所述计算单元包括第二形成模块和第二计算模块；
所述第二形成模块用于根据所述第一用户行为数据形成所述第一节目的第一用户数量，根据所述第二用户行为数据形成所述第二节目的第二用户数量，根据所述第一用户行为数据和所述第二用户行为数据形成所述第一节目和所述第二节目的公共用户数量，根据所述第一用户行为数据和所述第二用户行为数据形成所述第一节目和所述第二节目的全部用户数量；
所述第二计算模块用于根据所述第一用户数量、第二用户数量、公共用户数量以及全部用户数量计算所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
11.根据权利要求10所述的节目关联度的计算系统，其特征在于，所述第二计算模块包括第一确定子模块；
所述第一确定子模块用于根据所述公共用户数量与所述第一用户数量之间的比值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
12.根据权利要求10所述的节目关联度的计算系统，其特征在于，所述第二计算模块包括第二确定子模块；
所述第二确定子模块用于根据所述公共用户数量与所述第二用户数量之间的比值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
13.根据权利要求10所述的节目关联度的计算系统，其特征在于，所述公共用户数量与所述第一用户数量之间的比值为第一公共比值，所述公共用户数量与所述第二用户数量之间的比值为第二公共比值，所述第二计算模块包括第三确定子模块；
所述第三确定子模块用于根据所述第一公共比值与所述第二公共比值的平均值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
14.根据权利要求10所述的节目关联度的计算系统，其特征在于，所述第二计算模块包括第四确定子模块；
所述第四确定子模块用于根据所述公共用户数量与所述全部用户数量之间的比值确定所述第一节目和所述第二节目之间的关联度。
15.根据权利要求9所述的节目关联度的计算系统，其特征在于，还包括排序单元和推送单元；
所述排序单元用于对目标节目与其它节目之间的关联度进行排序；
所述推送单元用于根据关联度的排序结果向目标用户推送其它节目。
16.根据权利要求9所述的节目关联度的计算系统，其特征在于，所述用户行为数据包括历史观看记录，所述历史观看记录包括观看频率和观看时间。
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