CN105959735A - 一种在线节目推荐方法及服务器 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种在线节目推荐方法及系统，方法包括：节目推荐请求响应步骤，包括：响应于包括用户标识的节目推荐请求，获取所述用户标识的喜好类型；待推荐节目获取步骤，包括：获取与所述喜好类型匹配的节目作为待推荐节目，获取所述待推荐节目的节目简介；推荐步骤，包括：向所述用户标识对应的客户端推送所述待推荐节目的节目简介。本发明通过获取与用户标识的喜好类型匹配的节目作为待推荐节目，使得所推荐的节目能够针对用户的个人喜好，从而使得用户能够得到优质的节目推荐效果，及时了解其所喜欢的节目动态。
Description
技术领域
本发明涉及在线节目相关技术领域，特别是一种在线节目推荐方法及服务器。
背景技术
在线节目是由服务器向客户端提供的视频、音频节目。客户端，例如：手机、智能电视等，通过网络连接服务器，并从服务器上获取节目链接，并进行播放。
服务器上具有非常丰富的节目资源，然而用户并不清楚服务器上具有哪些节目资源，如果仅仅由用户通过客户端对服务器的节目资源进行查找，则一般用户只会查找其所知道的节目资源。因此，为了更好地使用户了解服务器上的节目，服务器会主动向用户进行节目推荐。
然而，现有的节目推荐方法，仅限于向用户推荐最新节目，对所有的用户均推荐相同的节目。但每个用户的喜好不同，现有的节目推荐方法并不能针对用户的个人喜好进行推荐。现有的节目推荐方法所推荐的节目用户未必喜欢，而用户喜欢的节目又没有得到推荐。
发明内容
基于此，有必要针对现有的节目推荐方法并不能针对用户的个人喜好进行推荐的技术问题，提供一种在线节目推荐方法及服务器。
本发明提供一种在线节目推荐方法，包括：
节目推荐请求响应步骤，包括：响应于包括用户标识的节目推荐请求，获取所述用户标识的喜好类型；
待推荐节目获取步骤，包括：获取与所述喜好类型匹配的节目作为待推荐节目，获取所述待推荐节目的节目简介；
推荐步骤，包括：向所述用户标识对应的客户端推送所述待推荐节目的节目简介。
进一步的，所述喜好类型为至少一个用户喜好标签，每个节目包括至少一个节目类型标签；
所述获取与所述喜好类型匹配的节目作为待推荐节目，具体包括：获取与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配的节目作为待推荐节目，所述待推荐节目所包括的节目类型标签与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配。
更进一步的，所述待推荐节目所包括的节目类型标签与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配，具体包括：将所述待推荐节目中与所述用户标识所包括的用户喜好标签相同的节目类型标签的数量作为相同数量，所述待推荐节目所包括的节目类型标签的数量作为总数量，相同数量除以总数量得到匹配百分比，如果匹配百分比大于预设匹配阈值，则判断所述待推荐节目所包括的节目类型标签与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配。
更进一步的，还包括：喜好标签生成步骤，所述喜好标签生成步骤，包括：
获取用户标识的历史观看节目的节目类型标签，将历史观看节目的节目类型标签与用户对应的用户标识关联，并记录每个历史观看节目的节目类型标签与用户标识的关联次数；
将与用户标识的关联次数大于预设关联阈值的节目类型标签作为所关联的用户标识的已观看标签，每个用户标识的用户喜好标签包括所述已观看标签。
再进一步的，还包括推荐观看标签生成步骤，所述推荐标签生成步骤，包括：
选择一个用户标识作为当前用户标识；
将当前用户标识的已观看标签作为当前已观看标签；
获取包括所述当前已观看标签的多个用户标识作为用户标识集；
将所述用户标识集中除所述当前已观看标签以外的已观看标签作为其他已观看标签，对所述其他已观看标签按关联次数总和从大到小的顺序排列得到已观看标签列表，所述关联次数总和为对应的其他已观看标签与每个用户标识的关联次数的汇总；
将所述已观看标签列表中前N个其他已观看标签作为推荐观看标签，所述N为预设大于0的自然数，所述当前用户标识的用户喜好标签包括所述推荐观看标签。
本发明提供一种在线节目推荐服务器，包括：
节目推荐请求响应模块，用于：响应于包括用户标识的节目推荐请求，获取所述用户标识的喜好类型；
待推荐节目获取模块，用于：获取与所述喜好类型匹配的节目作为待推荐节目，获取所述待推荐节目的节目简介；
推荐模块，用于：向所述用户标识对应的客户端推送所述待推荐节目的节目简介。
进一步的，所述喜好类型为至少一个用户喜好标签，每个节目包括至少一个节目类型标签；
所述获取与所述喜好类型匹配的节目作为待推荐节目，具体包括：获取与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配的节目作为待推荐节目，所述待推荐节目所包括的节目类型标签与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配。
更进一步的，所述待推荐节目所包括的节目类型标签与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配，具体包括：将所述待推荐节目中与所述用户标识所包括的用户喜好标签相同的节目类型标签的数量作为相同数量，所述待推荐节目所包括的节目类型标签的数量作为总数量，相同数量除以总数量得到匹配百分比，如果匹配百分比大于预设匹配阈值，则判断所述待推荐节目所包括的节目类型标签与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配。
更进一步的，还包括：喜好标签生成模块，所述喜好标签生成模块，用于：
获取用户标识的历史观看节目的节目类型标签，将历史观看节目的节目类型标签与用户对应的用户标识关联，并记录每个历史观看节目的节目类型标签与用户标识的关联次数；
将与用户标识的关联次数大于预设关联阈值的节目类型标签作为所关联的用户标识的已观看标签，每个用户标识的用户喜好标签包括所述已观看标签。
再进一步的，还包括推荐观看标签生成模块，所述推荐标签生成模块，用于：
选择一个用户标识作为当前用户标识；
将当前用户标识的已观看标签作为当前已观看标签；
获取包括所述当前已观看标签的多个用户标识作为用户标识集；
将所述用户标识集中除所述当前已观看标签以外的已观看标签作为其他已观看标签，对所述其他已观看标签按关联次数总和从大到小的顺序排列得到已观看标签列表，所述关联次数总和为对应的其他已观看标签与每个用户标识的关联次数的汇总；
将所述已观看标签列表中前N个其他已观看标签作为推荐观看标签，所述N为预设大于0的自然数，所述当前用户标识的用户喜好标签包括所述推荐观看标签。
本发明通过获取与用户标识的喜好类型匹配的节目作为待推荐节目，使得所推荐的节目能够针对用户的个人喜好，从而使得用户能够得到优质的节目推荐效果，及时了解其所喜欢的节目动态。
附图说明
图1为本发明一种在线节目推荐方法的工作流程图；
图2为本发明最佳实施例的工作流程图；
图3为本发明一种在线节目推荐服务器的系统模块图；
图4为本发明服务器的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细的说明。
如图1所示为本发明一种在线节目推荐方法的工作流程图，包括：
步骤S101，包括：响应于包括用户标识的节目推荐请求，获取所述用户标识的喜好类型；
步骤S102，包括：获取与所述喜好类型匹配的节目作为待推荐节目，获取所述待推荐节目的节目简介；
步骤S103，包括：向所述用户标识对应的客户端推送所述待推荐节目的节目简介。
服务器会定时对在其注册的用户进行节目推荐，此时会为每个用户生成一个包括用户所对应的用户标识的节目推荐请求，从而触发步骤S101。用户标识可以是用户账号或者用户名称或者用于标识用户账号的唯一的标识码。
在步骤S101中获取到用户标识的喜好类型，喜好类型可以为：国产电视剧、美剧、日剧、爱情剧、战争剧、温情、人文、动作等类型。每个用户标识的喜好类型用于反映该用户标识所对应的用户的节目观看习惯。在步骤S102中获取与其匹配的节目，然后在执行步骤S103时，向客户端进行推荐。节目简介可以是对节目的介绍，也可以包括播放节目的网络链接。
本发明通过获取与用户标识的喜好类型匹配的节目作为待推荐节目，使得所推荐的节目能够针对用户的个人喜好，从而使得用户能够得到优质的节目推荐效果，及时了解其所喜欢的节目动态。
在其中一个实施例中，所述喜好类型为至少一个用户喜好标签，每个节目包括至少一个节目类型标签；
所述获取与所述喜好类型匹配的节目作为待推荐节目，具体包括：获取与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配的节目作为待推荐节目，所述待推荐节目所包括的节目类型标签与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配。
喜好类型标签和节目类型标签可以为：国产电视剧标签、美剧标签、日剧标签、爱情剧标签、战争剧标签、温情标签、人文标签、动作标签等类型标签。一个节目可以包括一个或多个节目类型标签，用户标识也可以关联一个或多个用户喜好标签。当节目所包括的节目类型标签与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配，则表示该节目是用户所喜好的类型，从而将该节目推荐给用户，使得用户获得其所喜好的节目。
在其中一个实施例中，所述待推荐节目所包括的节目类型标签与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配，具体包括：将所述待推荐节目中与所述用户标识所包括的用户喜好标签相同的节目类型标签的数量作为相同数量，所述待推荐节目所包括的节目类型标签的数量作为总数量，相同数量除以总数量得到匹配百分比，如果匹配百分比大于预设匹配阈值，则判断所述待推荐节目所包括的节目类型标签与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配。
作为一个例子，对于节目A的节目类型标签包括：国产电视剧标签、爱情剧标签和温情标签。而用户标识B的用户喜好标签包括：温情标签、爱情剧标签。则节目A包括的节目类型标签中与用户标识B所包括的用户喜好标签相同的数量为2，而节目A的节目类型标签的数量为3。因此，如果匹配阈值为0.5，则节目A与用户标识B的相同数量为2，其除以总数量3的结果为0.66。由于0.66大于0.5，因此可以将节目A作为待推荐节目推荐给用户标识B对应的客户端。而如果用户表示C的用户喜好标签包括：温情标签、美剧标签，则节目A包括的节目类型标签中与用户标识C所包括的用户喜好标签相同的数量为1，节目A与用户标识C的相同数量为1，其除以总数量3的结果为0.33。由于0.33小于0.5，因此不将节目A作为待推荐节目推荐给用户标识C对应的客户端。
本实施例的匹配方式更为灵活，通过合理设置匹配阈值，能向用户推荐更为合适的节目。
在其中一个实施例中，还包括：喜好标签生成步骤，所述喜好标签生成步骤，包括：
获取用户标识的历史观看节目的节目类型标签，将历史观看节目的节目类型标签与用户对应的用户标识关联，并记录每个历史观看节目的节目类型标签与用户标识的关联次数；
将与用户标识的关联次数大于预设关联阈值的节目类型标签作为所关联的用户标识的已观看标签，每个用户标识的用户喜好标签包括所述已观看标签。
本实施例生成用户标识的用户喜好标签。用户喜好标签根据用户的历史观看记录生成。将用户的历史观看节目的节目类型标签与用户标识关联，并记录每个历史观看节目的节目类型标签与用户标识的关联次数。关联次数指的是同一节目类型标签与用户标识关联的数量，且关联次数与每个用户标识相关。例如用户对应的用户标识D曾经观看过节目E和节目F，节目E的节目类型标签包括：国产电视剧标签、爱情剧标签和温情标签。节目F的节目类型标签包括：国产电视剧标签、战争剧标签和动作标签。则将国产电视剧标签、爱情剧标签、温情标签、战争剧标签和动作标签与用户标识D关联。用户标识D的国产电视剧标签的关联次数为2、爱情剧标签的关联次数为1、温情标签的关联次数为1、战争剧标签的关联次数为1、动作标签的关联次数为1。
最后，将与用户标识的关联次数大于预设关联阈值的节目类型标签作为所关联的用户标识的已观看标签。例如对于用户标识D，当统计完其历史观看节目的节目类型标签的关联次数后，会得到每个节目类型标签与用户标识D的统计次数。对于其中大于预设阈值的节目类型标签，则可以认为用户经常观看该类型的节目，将其包含在用户的用户喜好类型中。
本实施例通过统计方式获取用户喜好类型，更为符合用户的真实喜好。
在其中一个实施例中，还包括推荐观看标签生成步骤，所述推荐标签生成步骤，包括：
选择一个用户标识作为当前用户标识；
将当前用户标识的已观看标签作为当前已观看标签；
获取包括所述当前已观看标签的多个用户标识作为用户标识集；
将所述用户标识集中除所述当前已观看标签以外的已观看标签作为其他已观看标签，对所述其他已观看标签按关联次数总和从大到小的顺序排列得到已观看标签列表，所述关联次数总和为对应的其他已观看标签与每个用户标识的关联次数的汇总；
将所述已观看标签列表中前N个其他已观看标签作为推荐观看标签，所述N为预设大于0的自然数，所述当前用户标识的用户喜好标签包括所述推荐观看标签。
本实施例用于生产推荐观看标签，推荐观看标签是根据当前用户标识以外的其他用户标识的已观看标签生成。
首先获取当前用户标识的已观看标签，然后查找包括所述当前已观看标签的多个用户标识作为用户标识集，即得到具有相同喜好类型的多个用户标识的用户标识集。例如用户标识G1为当前用户标识，其已观看标签为：国产电视剧标签和动作标签。则将同样具有国产电视剧标签和动作标签的用户标识G2、G3、……、GN作为用户标识集。用户标识G2、G3、……、GN还有除国产电视剧标签和动作标签以外的其他已观看标签，将这些其他已观看标签按其关联次数总和从大到小的顺序排列得到已观看标签列表，如下所示为一个已观看标签列表的例子：
表1已观看标签列表例子
| 标签名称 | 关联次数总和 |
| 美剧标签 | 1320 |
| 战争标签 | 1123 |
| 爱情标签 | 480 |
| …… | …… |
对于如表1所示的已观看标签列表选择其前2个已观看标签：美剧标签和战争标签，作为推荐观看标签，将其包含在用户的用户喜好类型中。
本发明通过推荐观看标签，推测用户的喜好类型，从而进一步扩大推荐节目的范围。
如图2所示为本发明最佳实施例的工作流程图，包括：
步骤S201，获取用户标识的历史观看节目的节目类型标签，将历史观看节目的节目类型标签与用户对应的用户标识关联，并记录每个历史观看节目的节目类型标签与用户标识的关联次数；
步骤S202，将与用户标识的关联次数大于预设关联阈值的节目类型标签作为所关联的用户标识的已观看标签，每个用户标识的用户喜好标签包括所述已观看标签；
步骤S203，响应于包括用户标识的节目推荐请求，获取所述用户标识的喜好类型；
步骤S204，获取与所述喜好类型匹配的节目作为待推荐节目，获取所述待推荐节目的节目简介；
步骤S205，向所述用户标识对应的客户端推送所述待推荐节目的节目简介。
如图3所示为本发明一种在线节目推荐服务器的系统模块图，包括：
节目推荐请求响应模块301，用于：响应于包括用户标识的节目推荐请求，获取所述用户标识的喜好类型；
待推荐节目获取模块302，用于：获取与所述喜好类型匹配的节目作为待推荐节目，获取所述待推荐节目的节目简介；
推荐模块303，用于：向所述用户标识对应的客户端推送所述待推荐节目的节目简介。
在其中一个实施例中，所述喜好类型为至少一个用户喜好标签，每个节目包括至少一个节目类型标签；
所述获取与所述喜好类型匹配的节目作为待推荐节目，具体包括：获取与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配的节目作为待推荐节目，所述待推荐节目所包括的节目类型标签与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配。
在其中一个实施例中，所述待推荐节目所包括的节目类型标签与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配，具体包括：将所述待推荐节目中与所述用户标识所包括的用户喜好标签相同的节目类型标签的数量作为相同数量，所述待推荐节目所包括的节目类型标签的数量作为总数量，相同数量除以总数量得到匹配百分比，如果匹配百分比大于预设匹配阈值，则判断所述待推荐节目所包括的节目类型标签与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配。
在其中一个实施例中，还包括：喜好标签生成模块，所述喜好标签生成模块，用于：
获取用户标识的历史观看节目的节目类型标签，将历史观看节目的节目类型标签与用户对应的用户标识关联，并记录每个历史观看节目的节目类型标签与用户标识的关联次数；
将与用户标识的关联次数大于预设关联阈值的节目类型标签作为所关联的用户标识的已观看标签，每个用户标识的用户喜好标签包括所述已观看标签。
在其中一个实施例中，还包括推荐观看标签生成模块，所述推荐标签生成模块，用于：
选择一个用户标识作为当前用户标识；
将当前用户标识的已观看标签作为当前已观看标签；
获取包括所述当前已观看标签的多个用户标识作为用户标识集；
将所述用户标识集中除所述当前已观看标签以外的已观看标签作为其他已观看标签，对所述其他已观看标签按关联次数总和从大到小的顺序排列得到已观看标签列表，所述关联次数总和为对应的其他已观看标签与每个用户标识的关联次数的汇总；
将所述已观看标签列表中前N个其他已观看标签作为推荐观看标签，所述N为预设大于0的自然数，所述当前用户标识的用户喜好标签包括所述推荐观看标签。
如图4所示为本发明服务器的结构框图，其主要包括：处理器401、存储器402及通信组件403等。
其中存储器402中存储前述方法的具体代码，由处理器401具体执行，通信组件403与客户端进行通信。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种在线节目推荐方法，其特征在于，包括：
节目推荐请求响应步骤，包括：响应于包括用户标识的节目推荐请求，获取所述用户标识的喜好类型；
待推荐节目获取步骤，包括：获取与所述喜好类型匹配的节目作为待推荐节目，获取所述待推荐节目的节目简介；
推荐步骤，包括：向所述用户标识对应的客户端推送所述待推荐节目的节目简介。
2.根据权利要求1所述的在线节目推荐方法，其特征在于，所述喜好类型为至少一个用户喜好标签，每个节目包括至少一个节目类型标签；
所述获取与所述喜好类型匹配的节目作为待推荐节目，具体包括：获取与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配的节目作为待推荐节目，所述待推荐节目所包括的节目类型标签与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配。
3.根据权利要求2所述的在线节目推荐方法，其特征在于，所述待推荐节目所包括的节目类型标签与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配，具体包括：将所述待推荐节目中与所述用户标识所包括的用户喜好标签相同的节目类型标签的数量作为相同数量，所述待推荐节目所包括的节目类型标签的数量作为总数量，相同数量除以总数量得到匹配百分比，如果匹配百分比大于预设匹配阈值，则判断所述待推荐节目所包括的节目类型标签与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配。
4.根据权利要求2所述的在线节目推荐方法，其特征在于，还包括：喜好标签生成步骤，所述喜好标签生成步骤，包括：
获取用户标识的历史观看节目的节目类型标签，将历史观看节目的节目类型标签与用户对应的用户标识关联，并记录每个历史观看节目的节目类型标签与用户标识的关联次数；
将与用户标识的关联次数大于预设关联阈值的节目类型标签作为所关联的用户标识的已观看标签，每个用户标识的用户喜好标签包括所述已观看标签。
5.根据权利要求4所述的在线节目推荐方法，其特征在于，还包括推荐观看标签生成步骤，所述推荐标签生成步骤，包括：
选择一个用户标识作为当前用户标识；
将当前用户标识的已观看标签作为当前已观看标签；
获取包括所述当前已观看标签的多个用户标识作为用户标识集；
将所述用户标识集中除所述当前已观看标签以外的已观看标签作为其他已观看标签，对所述其他已观看标签按关联次数总和从大到小的顺序排列得到已观看标签列表，所述关联次数总和为对应的其他已观看标签与每个用户标识的关联次数的汇总；
将所述已观看标签列表中前N个其他已观看标签作为推荐观看标签，所述N为预设大于0的自然数，所述当前用户标识的用户喜好标签包括所述推荐观看标签。
6.一种在线节目推荐服务器，其特征在于，包括：
节目推荐请求响应模块，用于：响应于包括用户标识的节目推荐请求，获取所述用户标识的喜好类型；
待推荐节目获取模块，用于：获取与所述喜好类型匹配的节目作为待推荐节目，获取所述待推荐节目的节目简介；
推荐模块，用于：向所述用户标识对应的客户端推送所述待推荐节目的节目简介。
7.根据权利要求6所述的在线节目推荐服务器，其特征在于，所述喜好类型为至少一个用户喜好标签，每个节目包括至少一个节目类型标签；
所述获取与所述喜好类型匹配的节目作为待推荐节目，具体包括：获取与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配的节目作为待推荐节目，所述待推荐节目所包括的节目类型标签与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配。
8.根据权利要求7所述的在线节目推荐服务器，其特征在于，所述待推荐节目所包括的节目类型标签与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配，具体包括：将所述待推荐节目中与所述用户标识所包括的用户喜好标签相同的节目类型标签的数量作为相同数量，所述待推荐节目所包括的节目类型标签的数量作为总数量，相同数量除以总数量得到匹配百分比，如果匹配百分比大于预设匹配阈值，则判断所述待推荐节目所包括的节目类型标签与所述用户标识所包括的用户喜好标签匹配。
9.根据权利要求7所述的在线节目推荐服务器，其特征在于，还包括：喜好标签生成模块，所述喜好标签生成模块，用于：
获取用户标识的历史观看节目的节目类型标签，将历史观看节目的节目类型标签与用户对应的用户标识关联，并记录每个历史观看节目的节目类型标签与用户标识的关联次数；
将与用户标识的关联次数大于预设关联阈值的节目类型标签作为所关联的用户标识的已观看标签，每个用户标识的用户喜好标签包括所述已观看标签。
10.根据权利要求9所述的在线节目推荐服务器，其特征在于，还包括推荐观看标签生成模块，所述推荐标签生成模块，用于：
选择一个用户标识作为当前用户标识；
将当前用户标识的已观看标签作为当前已观看标签；
获取包括所述当前已观看标签的多个用户标识作为用户标识集；
将所述用户标识集中除所述当前已观看标签以外的已观看标签作为其他已观看标签，对所述其他已观看标签按关联次数总和从大到小的顺序排列得到已观看标签列表，所述关联次数总和为对应的其他已观看标签与每个用户标识的关联次数的汇总；
将所述已观看标签列表中前N个其他已观看标签作为推荐观看标签，所述N为预设大于0的自然数，所述当前用户标识的用户喜好标签包括所述推荐观看标签。
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| CN201610284334.5A CN105959735A (zh) | 2016-04-29 | 2016-04-29 | 一种在线节目推荐方法及服务器 |
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| CN105959735A true CN105959735A (zh) | 2016-09-21 |
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |