CN107147925A - 一种系列直播节目的提醒方法及系统 - Google Patents

一种系列直播节目的提醒方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN107147925A
CN107147925A CN201710311716.7A CN201710311716A CN107147925A CN 107147925 A CN107147925 A CN 107147925A CN 201710311716 A CN201710311716 A CN 201710311716A CN 107147925 A CN107147925 A CN 107147925A
Authority
CN
China
Prior art keywords
program
history
listing
user terminal
reservation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710311716.7A
Other languages
English (en)
Inventor
纪琦华
蒲珂
曾泽基
李哲山
胡彬
方宏
蔡忠善
张毅萍
魏明
蔡辉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Science And Technology Co Ltd
Original Assignee
China Science And Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Science And Technology Co Ltd filed Critical China Science And Technology Co Ltd
Priority to CN201710311716.7A priority Critical patent/CN107147925A/zh
Publication of CN107147925A publication Critical patent/CN107147925A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/25Management operations performed by the server for facilitating the content distribution or administrating data related to end-users or client devices, e.g. end-user or client device authentication, learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/258Client or end-user data management, e.g. managing client capabilities, user preferences or demographics, processing of multiple end-users preferences to derive collaborative data
    • H04N21/25866Management of end-user data
    • H04N21/25891Management of end-user data being end-user preferences
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/25Management operations performed by the server for facilitating the content distribution or administrating data related to end-users or client devices, e.g. end-user or client device authentication, learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/251Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/252Processing of multiple end-users' preferences to derive collaborative data
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/25Management operations performed by the server for facilitating the content distribution or administrating data related to end-users or client devices, e.g. end-user or client device authentication, learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/262Content or additional data distribution scheduling, e.g. sending additional data at off-peak times, updating software modules, calculating the carousel transmission frequency, delaying a video stream transmission, generating play-lists
    • H04N21/26258Content or additional data distribution scheduling, e.g. sending additional data at off-peak times, updating software modules, calculating the carousel transmission frequency, delaying a video stream transmission, generating play-lists for generating a list of items to be played back in a given order, e.g. playlist, or scheduling item distribution according to such list
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/47End-user applications
    • H04N21/482End-user interface for program selection
    • H04N21/4826End-user interface for program selection using recommendation lists, e.g. of programs or channels sorted out according to their score
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/47End-user applications
    • H04N21/488Data services, e.g. news ticker
    • H04N21/4882Data services, e.g. news ticker for displaying messages, e.g. warnings, reminders

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)

Abstract

本发明提供了一种系列直播节目的提醒方法及系统,该方法包括:记录用户端历史观看的节目,并生成历史节目播放列表;筛选出播放热度较高的节目形成预约提醒节目表;在节目数据库中搜索相似的系列节目,并添加至预约提醒节目表中;预设提醒时间段;快速生成播放提醒消息;判断用户端的开启状态,发送播放提醒消息;该系统包括节目数据库及与节目数据库相通讯的历史节目记忆模块、节目筛选模块、系列节目搜索模块、时间预设模块、提醒消息生成模块、状态判断模块、提醒模块。本发明无需用户手动设置直播节目的提醒时间,其根据用户观看的历史节目表判断出用户观看热度较高的节目及用户的喜好,实现了将观看热度较高的节目和系列节目进行预约提醒。

Description

一种系列直播节目的提醒方法及系统
技术领域
本发明涉及视频直播技术领域,特别涉及一种系列直播节目的提醒方法及系统。
背景技术
随着互联网技术的发展,用户通过互联网能够享受越来越多的服务,例如,用户可以享受在线观看视频、听音乐等娱乐服务,智能电视是基于互联网的新产品,其目的是带给用户更便捷的体验,目前,已经成为电视的潮流趋势。智能电视具有全开放式平台,搭载了操作系统,用户在欣赏普通电视内容的同时,可自行安装和卸载各类应用软件,给用户带来丰富的个性化体验。
例如,用户通过应用软件收看视频节目时,可以订阅自己喜欢的节目,以便下次观看时可以快速找到该节目的播放频道。另外,对于一些开播时间固定的直播节目,为了避免错过直播时间,在对直播节目订阅以后,可以根据直播节目的开播时间设置提醒时间,已提醒用户及时观看直播节目。
但是,在预约提醒过程中,需要用户手动订阅并手动设置提醒时间,尤其是当节目过多时,需要逐一设置,设置繁琐,一旦忘记设置预约提醒,常会错过节目的播放时间点而不能及时地观看节目,此外,针对现有技术无法实现根据用户的观看记录判断用户的喜好,同时无法实现对用户喜好的系列节目直播时的提醒,这将使很多用户只能观看同一节目,针对其他节目,只能手动查找,导致很多用户喜爱的节目无法准时间观看,为此,急需开发一种不仅能够对用户经常观看的直播节目自动提醒,而且能够实现对用户喜爱的系列节目进行提醒的系列直播节目的提醒方法及系统。
发明内容
为了解决现有技术需要用户手动订阅并手动设置提醒时间,尤其是当节目过多时,需要逐一设置,设置繁琐,一旦忘记设置预约提醒,常会错过节目的播放时间点而不能及时地观看节目,此外,针对现有技术无法实现根据用户的观看记录判断用户的喜好,同时无法实现对用户喜好的系列节目直播时的提醒,这将使很多用户只能观看同一节目,针对其他节目,只能手动查找,导致很多用户喜爱的节目无法及时观看等问题,本发明提供了一种系列直播节目的提醒方法及系统。
本发明具体技术方案如下:
本发明提供了一种系列直播节目的提醒方法,该方法包括以下步骤:
S1、记录用户端历史观看的节目,并生成历史节目播放列表,所述历史节目播放列表中记录的每个节目均含有节目信息字段,所述节目信息字段包括节目名称、节目标签、播放状态信息,所述节目标签包括主角演员、节目类型、用户好评度、上映时间,所述节目类型包括偶像、喜剧、爱情、剧情、都市、古装、武侠、历史、家庭、悬疑、动作,所述播放状态信息包括节目播放频道、节目播放次数、播放时长、最近播放时间和节目播放集数;
S2、根据所述节目信息字段中的所述播放状态信息在所述历史节目播放列表中筛选出播放热度较高的节目形成预约提醒节目表;
S3、根据所述预约提醒节目表中所述节目信息字段的所述节目标签在节目数据库中搜索相似的系列节目,并将所述系列节目添加至所述预约提醒节目表中;
S4、根据所述预约提醒节目表中节目的播出时间,预设提醒时间段;
S5、当前时间处于所述提醒时间段内时,快速生成播放提醒消息;
S6、判断所述用户端的开启状态,若所述用户端处于在线状态,则在所述用户端的播放界面上弹出所述播放提醒消息;若所述用户端处于未开启状态,则获取所述用户端的联系方式,并将所述播放提醒消息发送给用户提醒及时观看视频。
进一步的,步骤S1中,记录用户端历史观看的节目,并生成历史节目播放列表,具体方法包括:
S1-1、对用户端历史观看的节目进行记忆并保存观看记录,每个节目均包含有节目信息字段,所述节目信息字段包括节目名称、节目标签、播放状态信息,所述节目标签包括主角演员、节目类型、用户好评度、上映时间,所述节目类型包括偶像、喜剧、爱情、剧情、都市、古装、武侠、历史、家庭、悬疑、动作,所述播放状态信息包括节目播放频道、节目播放次数、播放时长、最近播放时间和节目播放集数;
S1-2、在所述观看记录中判断若干节目的最近播放时间与当前时间的差值是否超出预设的播放时间阀值,并将超出所述播放时间阀值的节目从所述观看记录中删除;
S1-3、将所述观看记录中的节目形成历史节目播放列表。
进一步的,步骤S2中,根据所述节目信息字段中的所述播放状态信息在所述历史节目播放列表中筛选出播放热度较高的节目形成预约提醒节目表,具体方法包括:
S2-1、预设筛选条件,所述筛选条件为预约录制时长阀值和播放次数阀值;
S2-2、根据所述节目信息字段中的所述播放状态信息,在所述历史节目播放列表中筛选出节目的所述播放时长大于所述预约录制时长阀值或所述节目播放次数大于所述播放次数阀值的节目,即为播放热度较高的节目;
S2-3、将步骤S2-2中筛选出的播放热度较高的节目形成预约提醒节目表。
进一步的,步骤S3中,根据所述预约提醒节目表中所述节目信息字段的所述节目标签在节目数据库中搜索相似的系列节目,并将所述系列节目添加至所述预约提醒节目表中,具体方法为:
S3-1、根据所述预约提醒节目表中节目的所述节目标签,在所述节目数据库中检索与所述节目标签相匹配的系列节目,组成测试库;
S3-2、将所述预约提醒节目表中节目的所述节目标签作为训练样本对卷积神经网络模型进行训练,建立相似度模型,所述节目标签包括主角演员、节目类型、用户好评度、上映时间;
S3-3、提取步骤S3-1中所述测试库中所述系列节目的所述节目标签作为测试样本;
S3-4、将所述测试样本输入至所述相似度模型中进行训练,并得出与所述预约提醒节目表中节目的所述节目标签相匹配的相似度输出值;
S3-5、将所述测试库中所述相似度输出值低于预设的相似度阀值的所述系列节目删除,并将所述测试库中剩余的所述系列节目添加至所述预约提醒节目表中。
优选的,步骤S6中,所述用户端为智能电视或智能终端,判断所述用户端的开启状态包括以下步骤:
在预设的时间内系统向所述用户端发送数据心跳包;
所述用户端接收到所述数据心跳包并定时作出回应;
若系统定时接收到所述用户端的回应,即证明所述用户端处于开启状态;若系统没有定时接收到所述用户端的回应,则证明所述用户端处于未开启状态。
优选的,所述提醒方法还包括以下步骤:
所述用户端针对所述历史节目播放列表中的节目进行订阅或关注标记;
将所述订阅或关注分别作为关键字在所述历史节目播放列表中搜索已经被所述用户端标记过的节目,并将搜索出的节目加入至所述预约提醒节目表中,并作为优先提醒。
本发明还提供了一种系列直播节目的提醒系统,包括节目数据库及与所述节目数据库相通讯的历史节目记忆模块、节目筛选模块、系列节目搜索模块、时间预设模块、提醒消息生成模块、状态判断模块、提醒模块;
所述历史节目记忆模块用于记录用户端历史观看的节目,并生成历史节目播放列表,所述历史节目播放列表中记录的每个节目均含有节目信息字段,所述节目信息字段包括节目名称、节目标签、播放状态信息,所述节目标签包括主角演员、节目类型、用户好评度、上映时间,所述节目类型包括偶像、喜剧、爱情、剧情、都市、古装、武侠、历史、家庭、悬疑、动作,所述播放状态信息包括节目播放频道、节目播放次数、播放时长、最近播放时间和节目播放集数;
所述节目筛选模块用于根据所述节目信息字段中的所述播放状态信息在所述历史节目播放列表中筛选出播放热度较高的节目形成预约提醒节目表;所述系列节目搜索模块根据所述预约提醒节目表中所述节目信息字段的所述节目标签在节目数据库中搜索相似的系列节目,并将所述系列节目添加至所述预约提醒节目表中;所述时间预设模块用于根据所述预约提醒节目表中节目的播出时间,预设提醒时间段;所述提醒消息生成模块用于当前时间处于所述提醒时间段内时,快速生成播放提醒消息;所述状态判断模块用于判断所述用户端开启状态,若所述用户端处于在线状态,则生成提醒指令发送至所述提醒模块,所述提醒模块用于在所述用户端的播放界面上弹出所述播放提醒消息;若所述用户端处于未开启状态,则获取所述用户端的联系方式,同时生成提醒指令发送至所述提醒模块,所述提醒模块用于将所述播放提醒消息发送给用户提醒及时观看视频。
进一步的,所述历史节目记忆模块包括与所述节目数据库相通讯的记录单元、判断单元及列表生成单元;
所述记录单元用于对用户端历史观看的节目进行记忆并保存观看记录,每个节目均包含有节目信息字段,所述节目信息字段包括节目名称、节目标签、播放状态信息,所述节目标签包括主角演员、节目类型、用户好评度、上映时间,所述节目类型包括偶像、喜剧、爱情、剧情、都市、古装、武侠、历史、家庭、悬疑、动作,所述播放状态信息包括节目播放频道、节目播放次数、播放时长、最近播放时间和节目播放集数;所述判断单元用于在所述观看记录中判断若干节目的最近播放时间与当前时间的差值是否超出预设的播放时间阀值,并将超出所述播放时间阀值的节目从所述观看记录中删除;所述列表生成单元用于将所述观看记录中的节目形成历史节目播放列表。
进一步的,所述节目筛选模块包括相通讯的条件预设单元、筛选单元、列表创建单元,所述条件预设单元用于预设筛选条件,所述筛选条件为预约录制时长阀值和播放次数阀值;所述筛选单元用于根据所述节目信息字段中的所述播放状态信息,在所述历史节目播放列表中筛选出节目的所述播放时长大于所述预约录制时长阀值或所述节目播放次数大于所述播放次数阀值的节目,即为播放热度较高的节目;所述列表创建单元用于将筛选出的播放热度较高的节目形成预约提醒节目表。
进一步的,所述系列节目搜索模块包括相通讯的节目检索单元、模型创建单元、样本提取单元、模型训练单元、比较单元;
所述节目检索单元用于根据所述预约提醒节目表中节目的所述节目标签,在所述节目数据库中检索与所述节目标签相匹配的系列节目,组成测试库;所述模型创建单元用于将所述预约提醒节目表中节目的所述节目标签作为训练样本对卷积神经网络模型进行训练,建立相似度模型,所述节目标签包括主角演员、节目类型、用户好评度、上映时间;所述样本提取单元用于提取所述测试库中所述系列节目的所述节目标签作为测试样本;所述模型训练单元用于将所述测试样本输入至所述相似度模型中进行训练,并得出与所述预约提醒节目表中节目的所述节目标签相匹配的相似度输出值;所述比较单元用于将所述测试库中所述相似度输出值低于预设的相似度阀值的所述系列节目删除,并将所述测试库中剩余的所述系列节目添加至所述预约提醒节目表中。
本发明的有益效果如下:本发明提供的方法无需用户手动设置直播节目的提醒时间,其能够根据用户观看的历史节目表判断出用户观看热度较高的节目及用户的喜好,能够及时将观看热度较高的节目进行预约提醒,同时实现了对用户喜好的系列节目直播时的提醒,无需用户手动查找其他节目,提醒时间准确,节目提醒更加智能化,有效保证了用户关注的节目不被错过,实用性强;本发明提供的系统结构简单,更加智能化的实现节目预约提醒,不仅保证了用户关注的节目被提醒,而且能够实现用户喜好的系列节目的提醒,方便用户观看。
附图说明
图1为实施例1所述的一种系列直播节目的提醒方法的操作流程图;
图2为实施例2所述的一种系列直播节目的提醒方法中步骤S1的具体操作流程图;
图3为实施例2所述的一种系列直播节目的提醒方法中步骤S2的具体操作流程图;
图4为实施例2所述的一种系列直播节目的提醒方法中步骤S3的具体操作流程图;
图5为实施例3所述的一种系列直播节目的提醒系统的结构框图;
图6为实施例4所述的一种系列直播节目的提醒系统中历史节目记忆模块的结构框图;
图7为实施例4所述的一种系列直播节目的提醒系统中节目筛选模块的结构框图;
图8为实施例4所述的一种系列直播节目的提醒系统中系列节目搜索模块的结构框图。
其中:1、节目数据库;2、历史节目记忆模块;201、记录单元;202、判断单元;203、列表生成单元;3、节目筛选模块;301、条件预设单元;302、筛选单元;303、列表创建单元;4、系列节目搜索模块;401、节目检索单元;402、模型创建单元;403、样本提取单元;404、模型训练单元;405、比较单元;5、时间预设模块;6、提醒消息生成模块;7、状态判断模块;8、提醒模块。
具体实施方式
下面结合附图和以下实施例对本发明作进一步详细说明。
实施例1
如图1所示,本发明实施例1提供了一种系列直播节目的提醒方法,该方法包括以下步骤:
S1、记录用户端历史观看的节目,并生成历史节目播放列表,所述历史节目播放列表中记录的每个节目均含有节目信息字段,所述节目信息字段包括节目名称、节目标签、播放状态信息,所述节目标签包括主角演员、节目类型、用户好评度、上映时间,所述节目类型包括偶像、喜剧、爱情、剧情、都市、古装、武侠、历史、家庭、悬疑、动作,所述播放状态信息包括节目播放频道、节目播放次数、播放时长、最近播放时间和节目播放集数;用户每次观看的节目均可以进行记录,可以是电视剧、综艺节目、新闻等,同时记录节目的节目信息字段,每次观看后,节目信息字段中的播放状态信息均自动实现更新。
S2、根据所述节目信息字段中的所述播放状态信息在所述历史节目播放列表中筛选出播放热度较高的节目形成预约提醒节目表;历史节目播放列表中统计了用户观看的所有电视节目记录,为了实现将用户经常观看或想要观看最新更新的节目筛选出来,然后实现预约提醒设置。
S3、为了实现将与用户喜好的系列节目同样实现提醒,无需用户手动搜索,所以根据所述预约提醒节目表中所述节目信息字段的所述节目标签在节目数据库1中搜索相似的系列节目,并将所述系列节目添加至所述预约提醒节目表中。
S4、根据所述预约提醒节目表中节目的播出时间T,预设提醒时间段△T;即当时间进入T-△T时,就进入提醒。
S5、当前时间处于所述提醒时间段内时,快速生成播放提醒消息,在该提醒时间段内,可以设置提醒次数,例如闹钟一样;
S6、只有当用户开启电视时,才能实现消息弹跳,若用户没有观看电视则只能通过短信通知用户,判断所述用户端的开启状态,若所述用户端处于在线状态,则在所述用户端的播放界面上弹出所述播放提醒消息;若所述用户端处于未开启状态,则获取所述用户端的联系方式,并将所述播放提醒消息发送给用户提醒及时观看视频。用户端可以为手机或智能电视。
本发明提供的方法能够通过分析用户的观看记录来提取用户想要观看的节目,即实现节目的提醒,同时根据用户观看的节目分析出用户喜好的系列节目,并将系列节目同样进行提醒,有效保证了相同节目不被错过,无需用户手动查找其他节目,提醒时间准确,节目提醒更加智能化。
实施例2
如图2所示,本发明实施例2在实施例1的基础上进一步限定了,步骤S1中,记录用户端历史观看的节目,并生成历史节目播放列表,具体方法包括:
S1-1、对用户端历史观看的节目进行记忆并保存观看记录,每个节目均包含有节目信息字段,所述节目信息字段包括节目名称、节目标签、播放状态信息,所述节目标签包括主角演员、节目类型、用户好评度、上映时间,所述节目类型包括偶像、喜剧、爱情、剧情、都市、古装、武侠、历史、家庭、悬疑、动作,所述播放状态信息包括节目播放频道、节目播放次数、播放时长、最近播放时间和节目播放集数;
S1-2、在所述观看记录中判断若干节目的最近播放时间与当前时间的差值是否超出预设的播放时间阀值,并将超出所述播放时间阀值的节目从所述观看记录中删除;
S1-3、将所述观看记录中的节目形成历史节目播放列表。
通过上述方法实现了对观看记录的管理,观看记录应随时删除很久以前播放的节目或视频,否则影响后期对播放热度较高节目的筛选。
如图3所示,本技术方案中进一步的限定了,步骤S2中,根据所述节目信息字段中的所述播放状态信息在所述历史节目播放列表中筛选出播放热度较高的节目形成预约提醒节目表,具体方法包括:
S2-1、预设筛选条件,所述筛选条件为预约录制时长阀值和播放次数阀值;
S2-2、根据所述节目信息字段中的所述播放状态信息,在所述历史节目播放列表中筛选出节目的所述播放时长大于所述预约录制时长阀值或所述节目播放次数大于所述播放次数阀值的节目,即为播放热度较高的节目;用户观看的节目播放时长大于预设的预约录制时长阀值,则证明用户比较喜欢观看该节目,则会被筛选出来,若用户观看的某个节目的节目播放次数大于所述播放次数阀值,则证明用户多次观看该节目,为此证明,用户比较喜欢观看该节目,即被筛选出来。
S2-3、将步骤S2-2中筛选出的播放热度较高的节目形成预约提醒节目表。筛选出来的节目形成列表即为预约提醒节目表,预约提醒节目表中的节目即为即将预约提醒的节目单。
如图4所示,需要进一步解释的是,为了实现将用户喜好的系列节目均能够实现预约提醒,步骤S3中,根据所述预约提醒节目表中所述节目信息字段的所述节目标签在节目数据库1中搜索相似的系列节目,并将所述系列节目添加至所述预约提醒节目表中,具体方法为:
S3-1、根据所述预约提醒节目表中节目的所述节目标签,在所述节目数据库1中检索与所述节目标签相匹配的系列节目,组成测试库;
S3-2、将所述预约提醒节目表中节目的所述节目标签作为训练样本对卷积神经网络模型进行训练,建立相似度模型,所述节目标签包括主角演员、节目类型、用户好评度、上映时间;
S3-3、提取步骤S3-1中所述测试库中所述系列节目的所述节目标签作为测试样本;
S3-4、将所述测试样本输入至所述相似度模型中进行训练,并得出与所述预约提醒节目表中节目的所述节目标签相匹配的相似度输出值;
S3-5、将所述测试库中所述相似度输出值低于预设的相似度阀值的所述系列节目删除,并将所述测试库中剩余的所述系列节目添加至所述预约提醒节目表中。
通过卷积申请网络建立模型,能够快速筛选出那些节目时用户喜好的系列节目,提高了筛选效率,无需用户手动查找,实现了节目推荐和节目提醒的双重作用。
为了保证播放提醒消息的准确送达,本技术方案中优选的限定了,步骤S6中,所述用户端为智能电视或智能终端,判断所述用户端的开启状态包括以下步骤:
在预设的时间内系统向所述用户端发送数据心跳包;
所述用户端接收到所述数据心跳包并定时作出回应;
若系统定时接收到所述用户端的回应,即证明所述用户端处于开启状态;若系统没有定时接收到所述用户端的回应,则证明所述用户端处于未开启状态。
通过数据心跳包的发送及回应,能够有效判断用户端的状态,保证了播放提醒消息能够及时准确的送达。
优选的,所述提醒方法还包括以下步骤:
所述用户端针对所述历史节目播放列表中的节目进行订阅或关注标记;
将所述订阅或关注分别作为关键字在所述历史节目播放列表中搜索已经被所述用户端标记过的节目,并将搜索出的节目加入至所述预约提醒节目表中,并作为优先提醒。
本技术方案中,不仅能够实现根据用户的喜好或播放记录进行分析用户想要观看的节目并进行节目提醒,同时用户可以在播放的节目上进行标记,标记的节目系统优先进行提醒。
实施例3
如图5所示,本发明实施例3提供了一种系列直播节目的提醒系统,包括节目数据库1及与所述节目数据库1相通讯的历史节目记忆模块2、节目筛选模块3、系列节目搜索模块4、时间预设模块5、提醒消息生成模块6、状态判断模块7、提醒模块8;
所述历史节目记忆模块2用于记录用户端历史观看的节目,并生成历史节目播放列表,所述历史节目播放列表中记录的每个节目均含有节目信息字段,所述节目信息字段包括节目名称、节目标签、播放状态信息,所述节目标签包括主角演员、节目类型、用户好评度、上映时间,所述节目类型包括偶像、喜剧、爱情、剧情、都市、古装、武侠、历史、家庭、悬疑、动作,所述播放状态信息包括节目播放频道、节目播放次数、播放时长、最近播放时间和节目播放集数;
所述节目筛选模块3用于根据所述节目信息字段中的所述播放状态信息在所述历史节目播放列表中筛选出播放热度较高的节目形成预约提醒节目表;所述系列节目搜索模块4根据所述预约提醒节目表中所述节目信息字段的所述节目标签在节目数据库1中搜索相似的系列节目,并将所述系列节目添加至所述预约提醒节目表中;所述时间预设模块5用于根据所述预约提醒节目表中节目的播出时间,预设提醒时间段;所述提醒消息生成模块6用于当前时间处于所述提醒时间段内时,快速生成播放提醒消息;所述状态判断模块7用于判断所述用户端开启状态,若所述用户端处于在线状态,则生成提醒指令发送至所述提醒模块8,所述提醒模块8用于在所述用户端的播放界面上弹出所述播放提醒消息;若所述用户端处于未开启状态,则获取所述用户端的联系方式,同时生成提醒指令发送至所述提醒模块8,所述提醒模块8用于将所述播放提醒消息发送给用户提醒及时观看视频。
本发明提供的系统结构比较简单,各模块之间协同配合实现了更加智能的实现节目提醒,不仅能够提醒用户播放热度较高的节目,而且能够实现用户喜好的系列节目的提醒。
实施例4
如图6所示,实施例4在实施例3的基础上进一步的限定了,所述历史节目记忆模块2包括与所述节目数据库1相通讯的记录单元201、判断单元202及列表生成单元203;
所述记录单元201用于对用户端历史观看的节目进行记忆并保存观看记录,每个节目均包含有节目信息字段,所述节目信息字段包括节目名称、节目标签、播放状态信息,所述节目标签包括主角演员、节目类型、用户好评度、上映时间,所述节目类型包括偶像、喜剧、爱情、剧情、都市、古装、武侠、历史、家庭、悬疑、动作,所述播放状态信息包括节目播放频道、节目播放次数、播放时长、最近播放时间和节目播放集数;所述判断单元202用于在所述观看记录中判断若干节目的最近播放时间与当前时间的差值是否超出预设的播放时间阀值,并将超出所述播放时间阀值的节目从所述观看记录中删除;所述列表生成单元203用于将所述观看记录中的节目形成历史节目播放列表。
通过历史节目记忆模块2能够实现对历史观看的节目进行记录,同时记录各个节目的节目信息字段。
如图7所示,进一步的,所述节目筛选模块3包括相通讯的条件预设单元301、筛选单元302、列表创建单元303,所述条件预设单元301用于预设筛选条件,所述筛选条件为预约录制时长阀值和播放次数阀值;所述筛选单元302用于根据所述节目信息字段中的所述播放状态信息,在所述历史节目播放列表中筛选出节目的所述播放时长大于所述预约录制时长阀值或所述节目播放次数大于所述播放次数阀值的节目,即为播放热度较高的节目;所述列表创建单元303用于将筛选出的播放热度较高的节目形成预约提醒节目表。
通过节目筛选模块3能够从用户播放记录中筛选出用户播放热度较高的节目,便于节目提醒。
如图8所示,为了实现用户喜好的系列节目的提醒,本技术方案中进一步限定了,所述系列节目搜索模块4包括相通讯的节目检索单元401、模型创建单元402、样本提取单元403、模型训练单元404、比较单元405;
所述节目检索单元401用于根据所述预约提醒节目表中节目的所述节目标签,在所述节目数据库1中检索与所述节目标签相匹配的系列节目,组成测试库;所述模型创建单元402用于将所述预约提醒节目表中节目的所述节目标签作为训练样本对卷积神经网络模型进行训练,建立相似度模型,所述节目标签包括主角演员、节目类型、用户好评度、上映时间;所述样本提取单元403用于提取所述测试库中所述系列节目的所述节目标签作为测试样本;所述模型训练单元404用于将所述测试样本输入至所述相似度模型中进行训练,并得出与所述预约提醒节目表中节目的所述节目标签相匹配的相似度输出值;所述比较单元405用于将所述测试库中所述相似度输出值低于预设的相似度阀值的所述系列节目删除,并将所述测试库中剩余的所述系列节目添加至所述预约提醒节目表中。
通过上述模块之间的配合能够筛选出用户喜好的系列节目,实现了节目推荐和提醒。
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 (10)

1.一种系列直播节目的提醒方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
S1、记录用户端历史观看的节目,并生成历史节目播放列表,所述历史节目播放列表中记录的每个节目均含有节目信息字段,所述节目信息字段包括节目名称、节目标签、播放状态信息,所述节目标签包括主角演员、节目类型、用户好评度、上映时间,所述节目类型包括偶像、喜剧、爱情、剧情、都市、古装、武侠、历史、家庭、悬疑、动作,所述播放状态信息包括节目播放频道、节目播放次数、播放时长、最近播放时间和节目播放集数;
S2、根据所述节目信息字段中的所述播放状态信息在所述历史节目播放列表中筛选出播放热度较高的节目形成预约提醒节目表;
S3、根据所述预约提醒节目表中所述节目信息字段的所述节目标签在节目数据库(1)中搜索相似的系列节目,并将所述系列节目添加至所述预约提醒节目表中;
S4、根据所述预约提醒节目表中节目的播出时间,预设提醒时间段;
S5、当前时间处于所述提醒时间段内时,快速生成播放提醒消息;
S6、判断所述用户端的开启状态,若所述用户端处于在线状态,则在所述用户端的播放界面上弹出所述播放提醒消息;若所述用户端处于未开启状态,则获取所述用户端的联系方式,并将所述播放提醒消息发送给用户提醒及时观看视频。
2.如权利要求1所述的系列直播节目的提醒方法,其特征在于,步骤S1中,记录用户端历史观看的节目,并生成历史节目播放列表,具体方法包括:
S1-1、对用户端历史观看的节目进行记忆并保存观看记录,每个节目均包含有节目信息字段,所述节目信息字段包括节目名称、节目标签、播放状态信息,所述节目标签包括主角演员、节目类型、用户好评度、上映时间,所述节目类型包括偶像、喜剧、爱情、剧情、都市、古装、武侠、历史、家庭、悬疑、动作,所述播放状态信息包括节目播放频道、节目播放次数、播放时长、最近播放时间和节目播放集数;
S1-2、在所述观看记录中判断若干节目的最近播放时间与当前时间的差值是否超出预设的播放时间阀值,并将超出所述播放时间阀值的节目从所述观看记录中删除;
S1-3、将所述观看记录中的节目形成历史节目播放列表。
3.如权利要求1所述的系列直播节目的提醒方法,其特征在于,步骤S2中,根据所述节目信息字段中的所述播放状态信息在所述历史节目播放列表中筛选出播放热度较高的节目形成预约提醒节目表,具体方法包括:
S2-1、预设筛选条件,所述筛选条件为预约录制时长阀值和播放次数阀值;
S2-2、根据所述节目信息字段中的所述播放状态信息,在所述历史节目播放列表中筛选出节目的所述播放时长大于所述预约录制时长阀值或所述节目播放次数大于所述播放次数阀值的节目,即为播放热度较高的节目;
S2-3、将步骤S2-2中筛选出的播放热度较高的节目形成预约提醒节目表。
4.如权利要求1所述的系列直播节目的提醒方法,其特征在于,步骤S3中,根据所述预约提醒节目表中所述节目信息字段的所述节目标签在节目数据库(1)中搜索相似的系列节目,并将所述系列节目添加至所述预约提醒节目表中,具体方法为:
S3-1、根据所述预约提醒节目表中节目的所述节目标签,在所述节目数据库(1)中检索与所述节目标签相匹配的系列节目,组成测试库;
S3-2、将所述预约提醒节目表中节目的所述节目标签作为训练样本对卷积神经网络模型进行训练,建立相似度模型,所述节目标签包括主角演员、节目类型、用户好评度、上映时间;
S3-3、提取步骤S3-1中所述测试库中所述系列节目的所述节目标签作为测试样本;
S3-4、将所述测试样本输入至所述相似度模型中进行训练,并得出与所述预约提醒节目表中节目的所述节目标签相匹配的相似度输出值;
S3-5、将所述测试库中所述相似度输出值低于预设的相似度阀值的所述系列节目删除,并将所述测试库中剩余的所述系列节目添加至所述预约提醒节目表中。
5.如权利要求1所述的系列直播节目的提醒方法,其特征在于,步骤S6中,所述用户端为智能电视或智能终端,判断所述用户端的开启状态包括以下步骤:
在预设的时间内系统向所述用户端发送数据心跳包;
所述用户端接收到所述数据心跳包并定时作出回应;
若系统定时接收到所述用户端的回应,即证明所述用户端处于开启状态;若系统没有定时接收到所述用户端的回应,则证明所述用户端处于未开启状态。
6.如权利要求1所述的系列直播节目的提醒方法,其特征在于,所述提醒方法还包括以下步骤:
所述用户端针对所述历史节目播放列表中的节目进行订阅或关注标记;
将所述订阅或关注分别作为关键字在所述历史节目播放列表中搜索已经被所述用户端标记过的节目,并将搜索出的节目加入至所述预约提醒节目表中,并作为优先提醒。
7.一种系列直播节目的提醒系统,其特征在于,包括节目数据库(1)及与所述节目数据库(1)相通讯的历史节目记忆模块(2)、节目筛选模块(3)、系列节目搜索模块(4)、时间预设模块(5)、提醒消息生成模块(6)、状态判断模块(7)、提醒模块(8);
所述历史节目记忆模块(2)用于记录用户端历史观看的节目,并生成历史节目播放列表,所述历史节目播放列表中记录的每个节目均含有节目信息字段,所述节目信息字段包括节目名称、节目标签、播放状态信息,所述节目标签包括主角演员、节目类型、用户好评度、上映时间,所述节目类型包括偶像、喜剧、爱情、剧情、都市、古装、武侠、历史、家庭、悬疑、动作,所述播放状态信息包括节目播放频道、节目播放次数、播放时长、最近播放时间和节目播放集数;
所述节目筛选模块(3)用于根据所述节目信息字段中的所述播放状态信息在所述历史节目播放列表中筛选出播放热度较高的节目形成预约提醒节目表;所述系列节目搜索模块(4)根据所述预约提醒节目表中所述节目信息字段的所述节目标签在节目数据库(1)中搜索相似的系列节目,并将所述系列节目添加至所述预约提醒节目表中;所述时间预设模块(5)用于根据所述预约提醒节目表中节目的播出时间,预设提醒时间段;所述提醒消息生成模块(6)用于当前时间处于所述提醒时间段内时,快速生成播放提醒消息;所述状态判断模块(7)用于判断所述用户端开启状态,若所述用户端处于在线状态,则生成提醒指令发送至所述提醒模块(8),所述提醒模块(8)用于在所述用户端的播放界面上弹出所述播放提醒消息;若所述用户端处于未开启状态,则获取所述用户端的联系方式,同时生成提醒指令发送至所述提醒模块(8),所述提醒模块(8)用于将所述播放提醒消息发送给用户提醒及时观看视频。
8.如权利要求7所述的系列直播节目的提醒系统,其特征在于,所述历史节目记忆模块(2)包括与所述节目数据库(1)相通讯的记录单元(201)、判断单元(202)及列表生成单元(203);
所述记录单元(201)用于对用户端历史观看的节目进行记忆并保存观看记录,每个节目均包含有节目信息字段,所述节目信息字段包括节目名称、节目标签、播放状态信息,所述节目标签包括主角演员、节目类型、用户好评度、上映时间,所述节目类型包括偶像、喜剧、爱情、剧情、都市、古装、武侠、历史、家庭、悬疑、动作,所述播放状态信息包括节目播放频道、节目播放次数、播放时长、最近播放时间和节目播放集数;所述判断单元(202)用于在所述观看记录中判断若干节目的最近播放时间与当前时间的差值是否超出预设的播放时间阀值,并将超出所述播放时间阀值的节目从所述观看记录中删除;所述列表生成单元(203)用于将所述观看记录中的节目形成历史节目播放列表。
9.如权利要求7所述的系列直播节目的提醒系统,其特征在于,所述节目筛选模块(3)包括相通讯的条件预设单元(301)、筛选单元(302)、列表创建单元(303),所述条件预设单元(301)用于预设筛选条件,所述筛选条件为预约录制时长阀值和播放次数阀值;所述筛选单元(302)用于根据所述节目信息字段中的所述播放状态信息,在所述历史节目播放列表中筛选出节目的所述播放时长大于所述预约录制时长阀值或所述节目播放次数大于所述播放次数阀值的节目,即为播放热度较高的节目;所述列表创建单元(303)用于将筛选出的播放热度较高的节目形成预约提醒节目表。
10.如权利要求7所述的系列直播节目的提醒系统,其特征在于,所述系列节目搜索模块(4)包括相通讯的节目检索单元(401)、模型创建单元(402)、样本提取单元(403)、模型训练单元(404)、比较单元(405);
所述节目检索单元(401)用于根据所述预约提醒节目表中节目的所述节目标签,在所述节目数据库(1)中检索与所述节目标签相匹配的系列节目,组成测试库;所述模型创建单元(402)用于将所述预约提醒节目表中节目的所述节目标签作为训练样本对卷积神经网络模型进行训练,建立相似度模型,所述节目标签包括主角演员、节目类型、用户好评度、上映时间;所述样本提取单元(403)用于提取所述测试库中所述系列节目的所述节目标签作为测试样本;所述模型训练单元(404)用于将所述测试样本输入至所述相似度模型中进行训练,并得出与所述预约提醒节目表中节目的所述节目标签相匹配的相似度输出值;所述比较单元(405)用于将所述测试库中所述相似度输出值低于预设的相似度阀值的所述系列节目删除,并将所述测试库中剩余的所述系列节目添加至所述预约提醒节目表中。
CN201710311716.7A 2017-05-05 2017-05-05 一种系列直播节目的提醒方法及系统 Pending CN107147925A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710311716.7A CN107147925A (zh) 2017-05-05 2017-05-05 一种系列直播节目的提醒方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710311716.7A CN107147925A (zh) 2017-05-05 2017-05-05 一种系列直播节目的提醒方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN107147925A true CN107147925A (zh) 2017-09-08

Family

ID=59776748

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710311716.7A Pending CN107147925A (zh) 2017-05-05 2017-05-05 一种系列直播节目的提醒方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107147925A (zh)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107864395A (zh) * 2017-10-25 2018-03-30 深圳市雷鸟信息科技有限公司 电子节目指南的展示方法、电视机及存储介质
CN110381341A (zh) * 2019-07-24 2019-10-25 北京奇艺世纪科技有限公司 一种数据处理方法及相关设备
CN110781149A (zh) * 2019-10-23 2020-02-11 北京达佳互联信息技术有限公司 管理直播间信息的方法、装置、设备及存储介质
CN112423079A (zh) * 2020-10-30 2021-02-26 深圳Tcl新技术有限公司 节目提醒方法、装置、终端与计算机可读存储介质
CN113347499A (zh) * 2021-06-01 2021-09-03 广州欢网科技有限责任公司 电视节目的预约和提醒方法及设备
CN113673728A (zh) * 2021-07-12 2021-11-19 北京达佳互联信息技术有限公司 一种直播消息推送方法、装置、服务器及存储介质
CN113688321A (zh) * 2021-08-31 2021-11-23 北京快来文化传播集团有限公司 直播间热度排序方法、系统、设备及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101710967A (zh) * 2008-09-08 2010-05-19 索尼株式会社 用于图像处理的方法和设备、程序以及记录介质
CN102291618A (zh) * 2010-06-18 2011-12-21 昆达电脑科技(昆山)有限公司 喜好节目推荐装置与方法
CN103051960A (zh) * 2011-10-13 2013-04-17 纬创资通股份有限公司 电视节目推荐系统及其方法
CN104954820A (zh) * 2015-06-15 2015-09-30 小米科技有限责任公司 节目的推荐方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101710967A (zh) * 2008-09-08 2010-05-19 索尼株式会社 用于图像处理的方法和设备、程序以及记录介质
CN102291618A (zh) * 2010-06-18 2011-12-21 昆达电脑科技(昆山)有限公司 喜好节目推荐装置与方法
CN103051960A (zh) * 2011-10-13 2013-04-17 纬创资通股份有限公司 电视节目推荐系统及其方法
CN104954820A (zh) * 2015-06-15 2015-09-30 小米科技有限责任公司 节目的推荐方法及装置

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107864395A (zh) * 2017-10-25 2018-03-30 深圳市雷鸟信息科技有限公司 电子节目指南的展示方法、电视机及存储介质
CN110381341A (zh) * 2019-07-24 2019-10-25 北京奇艺世纪科技有限公司 一种数据处理方法及相关设备
CN110381341B (zh) * 2019-07-24 2021-08-27 北京奇艺世纪科技有限公司 一种数据处理方法及相关设备
CN110781149A (zh) * 2019-10-23 2020-02-11 北京达佳互联信息技术有限公司 管理直播间信息的方法、装置、设备及存储介质
CN112423079A (zh) * 2020-10-30 2021-02-26 深圳Tcl新技术有限公司 节目提醒方法、装置、终端与计算机可读存储介质
CN113347499A (zh) * 2021-06-01 2021-09-03 广州欢网科技有限责任公司 电视节目的预约和提醒方法及设备
CN113673728A (zh) * 2021-07-12 2021-11-19 北京达佳互联信息技术有限公司 一种直播消息推送方法、装置、服务器及存储介质
CN113688321A (zh) * 2021-08-31 2021-11-23 北京快来文化传播集团有限公司 直播间热度排序方法、系统、设备及存储介质
CN113688321B (zh) * 2021-08-31 2023-10-24 北京快来文化传播集团有限公司 直播间热度排序方法、系统、设备及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107147925A (zh) 一种系列直播节目的提醒方法及系统
US20210409838A1 (en) Determining Points of Interest in a Content Item
CN102263999B (zh) 基于人脸识别对电视节目自动分类的方法及其系统
CN101019422B (zh) 用于智能频道切换的方法和设备
US8621518B2 (en) Media recommendations based on negative feedback
US8769600B2 (en) Highlight management for fantasy gaming
CN109769128A (zh) 视频推荐方法、视频推荐装置和计算机可读存储介质
CN107249145B (zh) 一种推送视频的方法
US20110107374A1 (en) Media content watch list systems and methods
US20060218187A1 (en) Methods, systems, and computer-readable media for generating an ordered list of one or more media items
US20020083451A1 (en) User-friendly electronic program guide based on subscriber characterizations
CN1457596A (zh) 数字视频记录和回放的增强型电视业务
JP2007272451A (ja) 推薦番組情報提供装置、推薦番組情報提供方法及びプログラム
KR101048408B1 (ko) 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치,방법 및 그 방법을 실행하기 위한 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능한 저장매체
US20120278330A1 (en) Systems and methods for deducing user information from input device behavior
JP2012510671A (ja) 学習済みユーザプリファレンスに基づくオーディオビジュアルユーザインタフェース
EP2974342A1 (en) Method and system for displaying recommended content such as movies associated with a cluster
ES2638655T3 (es) Sistemas y métodos para identificar contenido de audio utilizando una aplicación interactiva de guía de medios
CN102111675A (zh) 节目协同设置方法、节目协同设置系统及终端
US20160066038A1 (en) Clip List Generation
CN102780915A (zh) 预约节目的方法、装置及系统
US20160066035A1 (en) Profile Generator
CN102006514A (zh) 一种基于电视节目epg内容的搜索管理系统及其方法
CN107197358A (zh) 一种电视节目的录制方法及系统
CN104811788A (zh) 一种高效的电视直播节目实时搜索方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20170908

RJ01 Rejection of invention patent application after publication