CN108924597B - 频道热度值评估方法、热点获取方法及其系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种频道热度值评估方法、热点获取方法及其系统,其中,该频道热度值评估方法包括:获取在预设时间段内各播放终端对应的收视信息,收视信息记载有对应播放终端在预设时间段内所观看的全部频道;基于全部收视信息,统计出各频道切换至其他各频道分别所对应的切换频数,以及针对每一个频道,统计出在预设时间段内始终维持观看该频道的播放终端的终端数量,该终端数量为该频道所对应的收视频数;根据各频道切换至其他各频道分别所对应的切换频数和各频道所对应的收视频数,评估出各频道在预设时间段的热度评分。本发明的技术方案可客观、有效地实现对各频道的热度进行评分,为后续获得各频道在特定时间段的热点时间提供数据依据。
Description
技术领域
本发明涉及多媒体技术领域,特别涉及一种频道热度值评估方法、热点获取方法及其系统。
背景技术
在分析电视频道收视数据的过程中,获取特定频道在特定时间段内的热点时间,其具备较大的实际意义。在实际应用中,可根据各频道的热点时间获取结果,来为媒体营销提供相应理论依据。
在现有技术中,常用的节目热点获取方法有如下两种:
1)基于收视率的来获取节目的热点时间。当频道所播放的节目比较有吸引力时,会有更多的人来进行观看,因此收视率较高,相应的节目热度较高;相反地,当频道所播放的节目缺乏吸引力时,收视率较低,相应的节目热度较低。
2)基于频道的流入率来获取节目的热点时间。在单位时间内流入该频道的用户越多,则表明该频道所播放内的热度越高,这种方法具有较好的实效性。频道的流入率反映的是该频道收视率曲线的斜率;通常,当具有吸引力的节目刚刚开始的时候,收视率呈现出一个上升的趋势,有更更多的观众流入到该频道,收视率曲线的斜率越大,证明流入率越高。
然而,上述两种方案均存在一定的缺陷。具体地,针对第一种方案,在节目刚开始播放的时候,受到前一节目或者广告时间段的影响,节目的收视还没有升起来,但这时候节目可能已经是热点,基于收视率的技术方案却无法识别出当前时间为热点时间;或者,上一节目是热点,下一节目不是热点,但是收视率在一定时间内还未下降,基于收视率的技术方案会误识别出当前时间为热点时间。针对第二种方案,在节目已经播放一段时间,观看该频道的用户数趋于稳定,频道的流入率减小,但是此时为节目热点,基于频道的流入率的技术方案却无法识别出当前时间为热点时间。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一,提出了一种频道热度值评估方法、热点获取方法及其系统。
为实现上述目的,本发明还提供了一种频道热度值评估方法,包括:
获取在预设时间段内各播放终端对应的收视信息,所述收视信息记载有对应所述播放终端在所述预设时间段内所观看的全部频道;
基于全部所述收视信息,统计出各频道切换至其他各频道分别所对应的切换频数,以及针对每一个频道,统计出在所述预设时间段内始终维持观看该频道的播放终端的终端数量,该终端数量为该频道所对应的收视频数;
根据各频道切换至其他各频道分别所对应的所述切换频数和各频道所对应的所述收视频数,评估出各频道在所述预设时间段的热度评分。
可选地,所述根据各频道切换至其他各频道分别所对应的所述切换频数和各频道所对应的所述收视频数,评估出各频道在所述预设时间段的热度评分的步骤包括:
根据各频道切换至其他各频道分别所对应的所述切换频数和各频道所对应的所述收视频数,评估各频道之间的切换概率,并生成切换概率矩阵M;
其中,由第i频道切换至第j频道的切换概率记为mij,0<i≤N,0<j≤N,N为所有频道的总数;
根据所述切换概率矩阵M和预先为各频道配置的初始热度矩阵W(0),基于迭代公式迭代计算各频道的热度值,并取经过第T次迭代计算后的各频道的热度值作为对应各频道的热度评分;其中,初始热度矩阵W(0)=[w1(0),w2(0),...,wN(0)],w1(0)、w2(0)…wN(0)分别表示预先为各频道配置的初始热度值,所述迭代公式为:W(n)=W(n-1)M,W(n)表示第n次迭代后各频道的热度值所构成的热度矩阵。
可选地,所述根据各频道切换至其他各频道分别所对应的所述切换频数和各频道所对应的所述收视频数,评估各频道之间的切换概率,并生成切换概率矩阵M的步骤包括:
根据各频道切换至其他各频道分别所对应的所述切换频数和各频道所对应的所述收视频数,生成初始概率矩阵P;
其中,当i≠j时,eij为由第i频道切换至第j频道的所述切换频数;当i=j时,eij为第i频道的所述收视频数;α为预先设置的一个权值;
根据所述初始概率矩阵P生成所述切换概率矩阵M;
M=(1-λ)P+λQ
可选地,T的取值范围为:[10,100]。
为实现上述目的,本发明还提供了一种频道热度值评估系统,包括:
获取模块,用于获取在预设时间段内各播放终端对应的收视信息,所述收视信息记载有对应所述播放终端在所述预设时间段内所观看的全部频道;
统计模块,用于基于全部所述收视信息,统计出各频道切换至其他各频道分别所对应的切换频数,以及针对每一个频道,统计出在所述预设时间段内始终维持观看该频道的播放终端的终端数量,该终端数量为该频道所对应的收视频数;
评估模块,用于根据各频道切换至其他各频道分别所对应的所述切换频数和各频道所对应的所述收视频数,评估出各频道在所述预设时间段的热度评分。
可选地,所述评估模块包括:
生成单元,用于根据各频道切换至其他各频道分别所对应的所述切换频数和各频道所对应的所述收视频数,评估各频道之间的切换概率,并生成切换概率矩阵M;
其中,由第i频道切换至第j频道的切换概率记为mij,0<i≤N,0<j≤N,N为所有频道的总数;
计算单元,用于根据所述切换概率矩阵M和预先为各频道配置的初始热度矩阵W(0),基于迭代公式迭代计算各频道的热度值,并取经过第T次迭代计算后的各频道的热度值作为对应各频道的热度评分;其中,初始热度矩阵W(0)=[w1(0),w2(0),...,wN(0)],w1(0)、w2(0)…wN(0)分别表示预先为各频道配置的初始热度值,所述迭代公式为:W(n)=W(n-1)M,W(n)表示第n次迭代后各频道的热度值所构成的热度矩阵。
可选地,所述生成单元包括:
第一生成子单元,用于根据各频道切换至其他各频道分别所对应的所述切换频数和各频道所对应的所述收视频数,生成初始概率矩阵P;
其中,当i≠j时,eij为由第i频道切换至第j频道的所述切换频数;当i=j时,eij为第i频道的所述收视频数;α为预先设置的一个权值;
第二生成子单元,用于根据所述初始概率矩阵P生成所述切换概率矩阵M;
M=(1-λ)P+λQ
可选地,T的取值范围为:[10,100]。
为实现上述目的,本发明还提供了一种热点获取方法,用于获取目标频道在待分析时间段内所播放内容的热点时间;
在所述待分析时间段内,每隔预设时间段采用上述频道热度值评估方法来获取所述目标频道的热度评分;
根据在所述待分析时间段内所获取到的所述目标频道的全部所述热度评分,确定出所述目标频道在待分析时间段内的热点时间。
可选地,所述根据在所述待分析时间段内所获取到的全部所述热度评分,确定出所述目标频道在待分析时间段内热点时间的步骤包括:
选取热度评分最大的时间段作为所述目标频道在所述待分析时间段内的热点时间;或者,选取热度评分大于预设评分的时间段作为所述目标频道在所述待分析时间段内的热点时间。
为实现上述目的,本发明还提供了一种热点获取系统,用于获取目标频道在待分析时间段内所播放内容的热点时间,所述热点获取系统包括:
如上述的频道热度值评估系统;
控制模块,用于在所述待分析时间段内,每隔预设时间段控制所述频道热度值评估系统来获取所述目标频道的热度评分;
确定模块,用于根据在所述待分析时间段内所获取到的所述目标频道的全部所述热度评分,确定出所述目标频道在待分析时间段内的热点时间。
可选地,所述确定模块具体用于选取热度评分最大的时间段作为所述目标频道在所述待分析时间段内的热点时间;或者,用于选取热度评分大于预设评分的时间段作为所述目标频道在所述待分析时间段内的热点时间。
本发明具有以下有益效果:
本发明提供了一种频道热度值评估方法、热点获取方法及其系统,其中该频道热度值评估方法及系统可根据各频道之间的切换频数和各频道对应的收视频数,客观、有效地实现对各频道的热度进行评分,为后续获得各频道在特定时间段的热点时间提供数据依据;该热点获取方法及其系统可精准、有效地确定出目标频道在待分析时间段内的热点时间,为媒体营销提供相应理论依据。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种频道热度值评估方法的流程图;
图2为本发明实施例二提供的一种热点获取方法的流程图;
图3为本发明实施例三提供的一种频道热度值评估系统的结构框图;
图4为本发明实施例四提供的一种热点获取系统的结构框图。
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一种频道热度值评估方法、热点获取方法及其系统进行详细描述。
在分析电视频道收视数据的过程中发现,当被研究的目标电视观众数量足够多时,在任意时刻,都可以观察到若干电视观众正在动态地切换自己观看的电视频道。特别地,当以某个特定频道作为研究对象时,在某一时间段内,会存在部分用户持续观看(未进行换台操作)该频道所播放的节目,部分用户会切换至其他频道,当然也会有一些用户会从其他频道流入至该频道。基于这一现象,若能依据流入至该频道的用户数量和持续观看该频道所播放内容的用户数量,为该频道的评估出一个分数,则可以很好地反映出该频道在这一时间段的热度。
在分析特定频道在特定时间段内的热点时间时,可以通过不断的获取频道的热度评分,得到在特定时间段内该频道的随时间变化的热度评分曲线,基于该热度评分曲线可以确定出热点时间。
基于上述原理,本发明实施例一提供了一种频道热度值评估方法。图1为本发明实施例一提供的一种频道热度值评估方法的流程图,如图1所示,该频道热度值评估方法包括:
步骤S1、获取在预设时间段内各播放终端对应的收视信息,收视信息记载有对应播放终端在预设时间段内所观看的全部频道。
在步骤S1中,服务器端可以收集处于直播状态的各播放终端(不考虑处于关机状态和点播状态的播放终端)的数据播放流,基于该数据播放流可以识别出播放终端实时观看的频道(例如,基于该数据播放流来进行台标识别以确定对应的频道),从而得到该播放终端在预设时间段内所观看的全部频道,并构成该播放终端在预设时间段的收视信息。
其中,播放终端的收视信息大致可分为两类:
第一类收视信息是在预设时间段内未发生频道切换的播放终端所对应的收视信息,此时收视信息中仅包括其所观看的一个频道;例如,假定收视终端a在预设时间段内仅观看第1频道,则收视终端a的在预设时间段的收视信息A可记为:
A={第1频道};
第二类收视信息是在预设时间段内发生至少一次频道切换的播放终端所对应的收视信息,此时收视信息中记载有每次频道切换所对应的切换数据,即换台前频道和换台后频道;例如,假定收视终端b在预设时间段内由1频道切换至第2频道,且由从第2频道切换至第3频道,最后又从第3频道切换至第1频道,则收视终端b的在预设时间段的收视信息B中记载有三次频道切换的信息,收视信息B可记为:
B={第1频道→第2频道,第2频道→第3频道,第3频道→第1频道};
需要说明的是,预设时间段的时长可以根据实际情况进行设计、调整。
步骤S2、基于全部收视信息,统计出各频道切换至其他各频道分别所对应的切换频数,以及针对每一个频道,统计出在预设时间段内始终维持观看该频道的播放终端的终端数量,该终端数量为该频道所对应的收视频数。
在步骤S2中,可基于全部的第二类收视信息,统计出各频道切换至其他各频道分别所对应的切换频数和各频道对应的收视频数。
以统计由第1频道切换至第2频道的切换频数为例,从全部的第二类收视信息中筛选出表征由第1频道切换至第2频道的切换数据,并统计其个数(即频数),从而得到由第1频道切换至第2频道的切换频数。
基于上述相同的原理,可统计出各频道切换至其他各频道分别所对应的切换频数。
此外,可基于全部的第一类收视信息,统计出各频道对应的收视频率。
以统计第1频道对应的收视频率为例,从全部的第一类收视信息中筛选出仅包括第1频道的收视信息,并统计其个数(即维持观看该频道的播放终端的终端数量),从而得到第1频道对应的收视频率。
基于上述相同的原理,可统计出各频道对应的收视频率。
需要说明的是,在本发明中,“频道对应的收视频率”可看作是由该频道切换至该频道的切换频率。例如,第i频道对应的收视频率可等效为由第i频道切换至第i频道的切换频率。
在本实施例中,为统一描述,将第i频道切换至第j频道的频数记为eij,0<i≤N,0<j≤N,N为所有频道的总数。其中,当i≠j时,eij具体表示为由第i频道切换至第j频道的切换频数;当i=j时,eij具体表示为第i频道对应的收视频数。
步骤S3、根据各频道切换至其他各频道分别所对应的切换频数和各频道所对应的收视频数,评估出各频道在预设时间段的热度评分。
在步骤S3中,基于步骤S2所获取的各频道切换至其他各频道分别所对应的切换频数eij(i≠j)和各频道对应的收视频数eij(i=j),以评估各频道的热度评分。
在本发明中,基于各频道之间的流动数据(各频道切换至其他各频道分别所对应的切换频数)和各频道的收视数据(各频道对应的收视频数)来评估各频道的热度,可以更加客观、全面的对各频道的热度进行评分,以对各频道的热度进行量化,从而能够为后续分析各频道在特定时间段内的热点时间提供数据支撑,有利于精确获取各频道的热点时间。
可选地,步骤S3包括:步骤S31和步骤S32。
步骤S31、根据各频道切换至其他各频道分别所对应的切换频数和各频道所对应的收视频数,评估各频道之间的切换概率,并生成切换概率矩阵M。
切换概率矩阵M用于表示各频道之间的切换概率。
其中,由第i频道切换至第j频道的切换概率记为mij。在切换概率矩阵M中,对于任意的i均满足表示对于任意的一个频道,由其切换至自身(实际并未发生频道切换)以及其他各频道(实际发生频道切换)的切换概率的和为1。
可选地,步骤S31包括:步骤S311和步骤S312。
步骤S311、根据各频道切换至其他各频道分别所对应的切换频数和各频道所对应的收视频数,生成初始概率矩阵P;
其中,pij表示为根据各频道之间的切换频率和各频道的收视频率所计算出的由第i频道切换至第j频道的初始切换概率;α为预先设置的一个权值。
需要说明的是,当i≠j时,eij反映的是在预设时间段内由第i频道切换至第j频道的切换频数;而当i=j时,eij反映的是在预设时间段内持续观看第i频道的终端数量,其真实表现为在预设时间段之前经过长时间(时长一般大于预设时间段)积累的值。所以,各频道之间的切换频数与各频道的收视频数在时间上并不对等。
为此,在建立从第i频道切换至第j频道的初始概率矩阵过程中,需要为各频道的收视频数设置一个权值α,权值α表示收视频数相对于切换频数的权值。α的取值可以为根据实际经验设计的一个值,或者是根据各频道之间的切换频数和各频道的收视频数设计出的一个值。
作为一种可选方案,权值α取值为:
步骤S312、根据初始概率矩阵生成切换概率矩阵M。
其中,切换概率矩阵M:
M=(1-λ)P+λQ……(4)
在实际应用中发现,有时会出现零流出频道(没有视频终端从该频道进行换台)并没有向外流出的观众(即不存在换台前频道为该频道的切换数据)。以第i频道为零流出频道为例,则初始概率矩阵P中对应第i频道的一行数据中仅pii取值为非0,而其他pij(i≠j)均为0,在后续通过迭代算法计算热度评分过程中,第i频道会不断把其他评分吸收到自身的评分中,造成结果的不准确。为此,本发明中可预先生成一个概率修改矩阵Q以对初始概率矩阵P进行修正,以得到最终的切换概率矩阵M。
其中,IN×N表示N×N的全1矩阵,diag()为构建对角矩阵函数。
需要说明的是,当λ=0时,表示切换概率矩阵M等于初始概率矩阵P,即无需对初始概率矩阵P进行修正。
本领域技术人员应该知晓是的,直接将初始概率矩阵P作为切换概率矩阵M,或者是先利用概率修改矩阵Q对初始概率矩阵P进行修改,再将修正后的概率矩阵作为切换概率矩阵M,两种方案均属于本发明的保护范围。
步骤S32、根据切换概率矩阵M和预先为各频道配置的初始热度矩阵W(0),基于迭代公式迭代计算各频道的热度值,并取经过第T次迭代计算后的各频道的热度值作为对应各频道的热度评分。
其中,初始热度矩阵W(0)=[w1(0),w2(0),...,wN(0)],w1(0)、w2(0)…wN(0)分别表示预先为各频道配置的初始热度值,迭代公式为:
W(n)=W(n-1)M……(6)
W(n)表示第n次迭代后各频道的热度值所构成的热度矩阵。其中,W(n)=[w1(n),w2(n),...,wN(n)],wi(n)表示第n次迭代后第i频道的热度值。
上述式(6)为一个关于n的收敛函数,即当n取值趋于无限大时,则式(6)的取值收敛。在本实施例中,取经过第T次迭代计算后的各频道的热度值作为对应各频道的热度评分。其中当T的取值越大时,则最后所得到的各频道的影响力评分结果越可靠,然而此时整个过程的计算量也会越大。
考虑到整个计算过程的计算量以及最终得到的影响力评分结果的可靠性,在本实施例中,T的取值范围为[10,100]。进一步优选地,T取值为20,即将第20次迭代计算后的各频道的影响力分值作为对应各频道的影响力评分。
为便于本领域技术人员更好的对本发明的技术方案进理解,下面将结合一个实例来对本发明的技术方案进行描述。
同时,经过步骤S2统计出的这各频道切换至其他各频道所对应的切换频数和各频道对应的收视频数,如下表1所示。
表1.频道之间切换频数和收视频数统计表
首先,根据表1中的频道之间的切换频数和各频道的收视频数,基于式(3)计算出权值α=1/3。
接着,根据计算出的权值α和表1中的频道之间的切换频数和各频道的收视频数,基于式(2),生成频数矩阵F:
再接着,根据切换频数F和式(1)生成初始概率矩阵P:
假定λ=0.1,根据式(4)生成切换概率矩阵M:
最后,设置初始热度矩阵并基于式(6)进行20次迭代计算出W(20)=[0.8453,0.0873,0.0673]。即,第1频道在预设时间段的热度评分为0.8453,第2频道在预设时间段的热度评分为0.0873,第3频道在预设时间段的热度评分为0.0673。
本发明实施例一提供了一种频道热度值评估方法,其可根据各频道之间的切换频数和各频道对应的收视频数,客观、有效地实现对各频道的热度进行评分,为后续获得各频道在特定时间段的热点时间提供数据依据。
图2为本发明实施例二提供的一种热点获取方法的流程图,如图2所示,该热点获取方法用于获取目标频道在待分析时间段内所播放内容的热点时间,该热点获取方法包括:
步骤H1、在待分析时间段内,每隔预设时间段基于频道热度值评估方法来获取目标频道的热度评分。
其中,在步H1中所使用的频道热度值评估方法为上述实施例一中提供的频道热度值评估方法;对于该频道热度值评估方法的具体描述可参见上述实施例一中的内容,此处不再赘述。
需要说明的是,在步骤H1中,不仅可获取的目标频道在在待分析时间段各个预设时间段的热度评分,还可同时获取其他任一频道在待分析时间段内各个预设时间段的热度评分。
步骤H2、根据在待分析时间段内所获取到目标频道的全部热度评分,确定出目标频道在待分析时间段内的热点时间。
在步骤H2中,根据在待分析时间段内所获取到目标频道的全部热度评分,可生成针对该目标频道在待分析时间段内热度评分随时间变化的曲线,基于该曲线可确定出目标频道在待分析时间段内的热点时间。
可选地,选取热度评分最大的时间段作为目标频道在待分析时间段内的热点时间;或者,选取热度评分大于预设评分的时间段作为目标频道在待分析时间段内的热点时间。当然,在本发明中还可基于其他规则来确定热点时间,具体算法此处不再一一举例。
在实际应用中,由于步骤H1中可获取任一频道在待分析时间段内各个预设时间段的热度评分,因此在步骤H2中可针对每一个频道均生成对应的热度评分随时间变化的曲线,并基于对应的曲线确定各频道在待分析时间段内的热点时间。
本发明实施例二提供了一种热点获取方法,其可精准、有效地确定出目标频道在待分析时间段内的热点时间,为媒体营销提供相应理论依据。
图3为本发明实施例三提供的一种频道热度值评估系统的结构框图,如图3所示,该频道热度值评估系统可用于实现上述实施例一中的频道热度值评估方法,该评估系统包括:获取模块1、统计模块2和评估模块3;
其中,获取模块1用于获取在预设时间段内各播放终端对应的收视信息,收视信息记载有对应播放终端在预设时间段内所观看的全部频道。
统计模块2用于基于全部收视信息,统计出各频道切换至其他各频道分别所对应的切换频数,以及针对每一个频道,统计出在预设时间段内始终维持观看该频道的播放终端的终端数量,该终端数量为该频道所对应的收视频数。
评估模块3用于根据各频道切换至其他各频道分别所对应的切换频数和各频道所对应的收视频数,评估出各频道在预设时间段的热度评分。
需要说明的是,本实施例中获取模块1可用于执行上述实施例一中的步骤S1,统计模块2可用于执行上述实施例一中的步骤S2,评估模块3可用于执行上述实施例一中的步骤S3。对于各模块的具体描述,可参见上述实施例一中相应内容,此处不再赘述。
可选地评估模块3包括:生成单元31和计算单元32。
其中,生成单元31用于根据各频道切换至其他各频道分别所对应的切换频数和各频道所对应的收视频数,评估各频道之间的切换概率,并生成切换概率矩阵M;
在切换概率矩阵M中,由第i频道切换至第j频道的切换概率记为mij,0<i≤N,0<j≤N,N为所有频道的总数;
计算单元32用于根据切换概率矩阵M和预先为各频道配置的初始热度矩阵W(0),基于迭代公式迭代计算各频道的热度值,并取经过第T次迭代计算后的各频道的热度值作为对应各频道的热度评分;其中,初始热度矩阵W(0)=[w1(0),w2(0),...,wN(0)],w1(0)、w2(0)…wN(0)分别表示预先为各频道配置的初始热度值,迭代公式为:W(n)=W(n-1)M,W(n)表示第n次迭代后各频道的热度值所构成的热度矩阵。
其中,可选地T的取值范围为[10,100];优选地,T取值为20。
进一步可选地,生成单元31包括:第一生成子单元311和第二生成子单元312。
其中,第一生成子单元311用于根据各频道切换至其他各频道分别所对应的切换频数和各频道所对应的收视频数,生成初始概率矩阵P;
其中,当i≠j时,eij为由第i频道切换至第j频道的切换频数;当i=j时,eij为第i频道的收视频数;α为预先设置的一个权值;
第二生成子单元312用于根据初始概率矩阵P生成切换概率矩阵M;
M=(1-λ)P+λQ
需要说明的是,本实施例中的生成单元31可用于执行上述实施例一中的步骤S31,计算单元32可用于执行上述实施例一中的步骤S32,第一生成子单元311可用于执行上述实施例一中的步骤S311,第二生成子单元312可用于执行上述实施例二中的步骤S312。对于上述各单元的具体描述可参见前述实施例一中的内容,此处不再赘述。
本发明实施例三提供了一种频道热度值评估系统,其可根据各频道之间的切换频数和各频道对应的收视频数,客观、有效地实现对各频道的热度进行评分,为后续获得各频道在特定时间段的热点时间提供数据依据。
图4为本发明实施例四提供的一种热点获取系统的结构框图,如图4所示,该热点获取系统可用于实现上述实施例二中的热点获取方法,该热点获取包括:频道热度值评估系统4、控制模块5和确定模块6。
其中,频道热度值评估系统4采用上述实施例三中的频道热度值评估系统,具体内容可参见前述实施例三中的描述。
控制模块5用于在待分析时间段内,每隔预设时间段控制频道热度值评估系统来获取目标频道的热度评分,即控制频道热度值评估系统执行上述实施例一中的频道热度值评估方法。
确定模块6用于根据在待分析时间段内所获取到的目标频道的全部热度评分,确定出目标频道在待分析时间段内的热点时间。
可选地,确定模块6具体用于选取热度评分最大的时间段作为目标频道在待分析时间段内的热点时间;或者,用于选取热度评分大于预设评分的时间段作为目标频道在待分析时间段内的热点时间。
需要说明的是,本实施例中的确定模块可用于执行上述实施例二中的步骤H2,具体内容可参见上述实施例二中的描述,此处不再赘述。
本发明实施例四提供了一种热点获取系统,其可精准、有效地确定出目标频道在待分析时间段内的热点时间,为媒体营销提供相应理论依据。
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 (12)
1.一种频道热度值评估方法,其特征在于,包括:
获取在预设时间段内各播放终端对应的收视信息,所述收视信息记载有对应所述播放终端在所述预设时间段内所观看的全部频道;
基于全部所述收视信息,统计出各频道切换至其他各频道分别所对应的切换频数,以及针对每一个频道,统计出在所述预设时间段内始终维持观看该频道的播放终端的终端数量,该终端数量为该频道所对应的收视频数;
根据各频道切换至其他各频道分别所对应的所述切换频数和各频道所对应的所述收视频数,评估出各频道在所述预设时间段的热度评分;
其中,所述根据各频道切换至其他各频道分别所对应的所述切换频数和各频道所对应的所述收视频数,评估出各频道在所述预设时间段的热度评分的步骤包括:
根据各频道切换至其他各频道分别所对应的所述切换频数和各频道所对应的所述收视频数,评估各频道之间的切换概率,并生成切换概率矩阵M;
其中,由第i频道切换至第j频道的切换概率记为mij,0<i≤N,0<j≤N,N为所有频道的总数;
根据所述切换概率矩阵M和预先为各频道配置的初始热度矩阵W(0),基于迭代公式迭代计算各频道的热度值,并取经过第T次迭代计算后的各频道的热度值作为对应各频道的热度评分;其中,初始热度矩阵W(0)=[w1(0),w2(0),...,wN(0)],w1(0)、w2(0)…wN(0)分别表示预先为各频道配置的初始热度值,所述迭代公式为:W(n)=W(n-1)M,W(n)表示第n次迭代后各频道的热度值所构成的热度矩阵;
其中,所述根据各频道切换至其他各频道分别所对应的所述切换频数和各频道所对应的所述收视频数,评估各频道之间的切换概率,并生成切换概率矩阵M的步骤包括:
根据各频道切换至其他各频道分别所对应的所述切换频数和各频道所对应的所述收视频数,生成初始概率矩阵P;
其中,当i≠j时,eij为由第i频道切换至第j频道的所述切换频数;当i=j时,eij为第i频道的所述收视频数;α为预先设置的一个权值;pij表示为根据各频道之间的切换频率和各频道的收视频率所计算出的由第i频道切换至第j频道的初始切换概率;
根据所述初始概率矩阵P生成所述切换概率矩阵M;
M=(1-λ)P+λQ
4.根据权利要求1所述的频道热度值评估方法,其特征在于,T的取值范围为:[10,100]。
5.一种频道热度值评估系统,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取在预设时间段内各播放终端对应的收视信息,所述收视信息记载有对应所述播放终端在所述预设时间段内所观看的全部频道;
统计模块,用于基于全部所述收视信息,统计出各频道切换至其他各频道分别所对应的切换频数,以及针对每一个频道,统计出在所述预设时间段内始终维持观看该频道的播放终端的终端数量,该终端数量为该频道所对应的收视频数;
评估模块,用于根据各频道切换至其他各频道分别所对应的所述切换频数和各频道所对应的所述收视频数,评估出各频道在所述预设时间段的热度评分;
其中,所述评估模块包括:
生成单元,用于根据各频道切换至其他各频道分别所对应的所述切换频数和各频道所对应的所述收视频数,评估各频道之间的切换概率,并生成切换概率矩阵M;
其中,由第i频道切换至第j频道的切换概率记为mij,0<i≤N,0<j≤N,N为所有频道的总数;
计算单元,用于根据所述切换概率矩阵M和预先为各频道配置的初始热度矩阵W(0),基于迭代公式迭代计算各频道的热度值,并取经过第T次迭代计算后的各频道的热度值作为对应各频道的热度评分;其中,初始热度矩阵W(0)=[w1(0),w2(0),...,wN(0)],w1(0)、w2(0)…wN(0)分别表示预先为各频道配置的初始热度值,所述迭代公式为:W(n)=W(n-1)M,W(n)表示第n次迭代后各频道的热度值所构成的热度矩阵;
其中,所述生成单元包括:
第一生成子单元,用于根据各频道切换至其他各频道分别所对应的所述切换频数和各频道所对应的所述收视频数,生成初始概率矩阵P;
其中,当i≠j时,eij为由第i频道切换至第j频道的所述切换频数;当i=j时,eij为第i频道的所述收视频数;α为预先设置的一个权值;pij表示为根据各频道之间的切换频率和各频道的收视频率所计算出的由第i频道切换至第j频道的初始切换概率;
第二生成子单元,用于根据所述初始概率矩阵P生成所述切换概率矩阵M;
M=(1-λ)P+λQ
8.根据权利要求5所述的频道热度值评估系统,其特征在于,T的取值范围为:[10,100]。
9.一种热点获取方法,其特征在于,用于获取目标频道在待分析时间段内所播放内容的热点时间;
在所述待分析时间段内,每隔预设时间段采用如权利要求1-4中任一所述频道热度值评估方法来获取所述目标频道的热度评分;
根据在所述待分析时间段内所获取到的所述目标频道的全部所述热度评分,确定出所述目标频道在待分析时间段内的热点时间。
10.根据权利要求9所述的热点获取方法,其特征在于,所述根据在所述待分析时间段内所获取到的全部所述热度评分,确定出所述目标频道在待分析时间段内热点时间的步骤包括:
选取热度评分最大的时间段作为所述目标频道在所述待分析时间段内的热点时间;或者,选取热度评分大于预设评分的时间段作为所述目标频道在所述待分析时间段内的热点时间。
11.一种热点获取系统,其特征在于,用于获取目标频道在待分析时间段内所播放内容的热点时间,所述热点获取系统包括:
如上述权利要求5-8中任一所述频道热度值评估系统;
控制模块,用于在所述待分析时间段内,每隔预设时间段控制所述频道热度值评估系统来获取所述目标频道的热度评分;
确定模块,用于根据在所述待分析时间段内所获取到的所述目标频道的全部所述热度评分,确定出所述目标频道在待分析时间段内的热点时间。
12.根据权利要求11所述的热点获取系统,其特征在于,所述确定模块具体用于选取热度评分最大的时间段作为所述目标频道在所述待分析时间段内的热点时间;或者,用于选取热度评分大于预设评分的时间段作为所述目标频道在所述待分析时间段内的热点时间。
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Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101163196A (zh) * | 2007-11-20 | 2008-04-16 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种向电视用户推荐节目的方法、系统及设备 |
CN102523497A (zh) * | 2011-12-29 | 2012-06-27 | 北京衡准科技有限公司 | 基于监测海量电视节目预告预测电视节目热点信息的方法 |
CN105243560A (zh) * | 2015-09-28 | 2016-01-13 | 北京酷云互动科技有限公司 | 一种影响力评估方法和评估系统 |
CN105847876A (zh) * | 2016-03-23 | 2016-08-10 | 北京酷云互动科技有限公司 | 信息展示方法、信息展示模块和终端 |
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WO2017158540A1 (en) * | 2016-03-16 | 2017-09-21 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) | Distributed content popularity determination in a streaming environment with interconnected set-top boxes |
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101163196A (zh) * | 2007-11-20 | 2008-04-16 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种向电视用户推荐节目的方法、系统及设备 |
CN102523497A (zh) * | 2011-12-29 | 2012-06-27 | 北京衡准科技有限公司 | 基于监测海量电视节目预告预测电视节目热点信息的方法 |
CN106488156A (zh) * | 2015-08-26 | 2017-03-08 | 札普有限公司 | 基于用户的切换广告分析及提供系统 |
CN105243560A (zh) * | 2015-09-28 | 2016-01-13 | 北京酷云互动科技有限公司 | 一种影响力评估方法和评估系统 |
WO2017158540A1 (en) * | 2016-03-16 | 2017-09-21 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) | Distributed content popularity determination in a streaming environment with interconnected set-top boxes |
CN105847876A (zh) * | 2016-03-23 | 2016-08-10 | 北京酷云互动科技有限公司 | 信息展示方法、信息展示模块和终端 |
CN106131606A (zh) * | 2016-06-29 | 2016-11-16 | 北京酷云互动科技有限公司 | 频道影响力的评分方法和评分系统 |
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大型直播与点播IPTV系统的用户行为分析;崔华杰;《中山大学》;20130530;1-57 * |
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