CN110430463A - 跨屏智能算法及基于跨屏智能算法的个人电视 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种跨屏智能算法平台及基于该跨屏智能算法平台的个人电视。其中个人电视安装有跨屏SDK或跨屏APK,所述跨屏SDK或跨屏APK与移动终端安装的跨屏APP分别与跨屏智能算法平台建立基于WAN的双向长连接完成跨屏;所述跨屏SDK或跨屏APK根据移动终端用户使用的移动终端应用场景及用户画像数据,提供与所述移动终端应用场景实时或非实时显示;所述跨屏APP根据所述个人电视用户使用的电视应用场景及用户画像数据,控制个人电视的内容。本发明基于跨屏智能算法的跨屏智能算法平台,电视应用场景和移动终端应用场景实时或非实时均可,真正实现了双向交互、根据电视和移动终端的使用场景智能化、不受局域网限制。
Description
技术领域
本发明属于智能电视领域,特别涉及一种跨屏智能算法及基于该跨屏智能算法的个人电视。
背景技术
智能电视,具备开放式操作系统与芯片,拥有开放式应用平台,可实现双向人机交互功能,集影音、娱乐、数据等多种功能于一体,以满足用户多样化和个性化需求的电视产品。从海尔的流媒体电视、到创维的酷开娱乐电视、再到海信的蓝媒电视,特别是2009年以互联网电视(智能电视)为代表的新一代彩电产品问世,彻底颠覆了传统电视的功能。但现有的互联网电视,其网络功能非常粗糙、简单,很多时候根本不具有实用性,特别是双向人机交互的跨屏播放功能,成为网络电视进一步发展突破的最大障碍,比如数据采集主要集中在自有生态内进行终端数据采集且采集的样本多样性较差,双端(电视端和手机端)内容展现分离且只能单点投屏,局限性较高,无法连贯完成收看、互动等基础体验,生态是不完整的。当前,在实现移动终端和电视双向人机交互功能时,有三种技术方案在使用,成为了网络电视进一步发展突破的最大障碍。一种是基于标准协议的视频投屏类的互动,如DLNA、Airplay、Miracast这类,可以完成移动终端视频向电视机和机顶盒的无线传输(投屏)。第二种是基于各个厂商私有协议的遥控类的互动,如小米遥控器、悟空遥控器以及各大电视机厂商提供的移动终端遥控器。第三种是基于电视内容的跨屏连接,如支付宝电视红包,在电视播放内容的同时以显示二维码的方式让移动终端扫码进行跨屏连接。这类跨屏连接的出发点都是从移动终端出发,让移动终端的内容到电视上,让移动终端可以控制电视的交互。对电视机的使用场景和电视用户的使用行为的缺失,不能够有现有电视应用的数据进行互通,使得移动终端的跨屏连接方式变得更加智能。
发明内容
本发明提供了一种基于跨屏智能算法的个人电视,所述个人电视安装有跨屏SDK或跨屏APK,所述跨屏SDK或跨屏APK与移动终端安装的跨屏APP分别与跨屏智能算法平台建立基于WAN的双向长连接完成跨屏;
其中跨屏SDK或跨屏APK根据移动终端用户使用的移动终端应用场景及用户画像数据,提供与所述移动终端应用场景实时或非实时显示;
其中跨屏APP根据所述个人电视用户使用的电视应用场景及用户画像数据,控制个人电视的内容;
为了更有助于理解本发明的个人电视,下面对传统电视和本发明的个人电视进行比较。
传统电视为运营商提供的以点对多点形式来提供点播或直播电视服务,播放内容是运营商自身的相对固定内容,需要通过监管部门审核方可播出。即,传统电视是公众的。
个人电视保留传统电视功能的同时,还新增了基于用户画像播放个性化内容(下文阐述),播放内容来源是多样的,包括但不限于UGC、PGC、第三方内容运营商。例如,本发明个人电视基于个人电视的收集信息经过AI算法完成用户画像后,当某用户使用该个人电视时,就会享受到个性化的内容观感,可能会播放用户自己的视频、也可能是某个电视节目的长片、甚至可能来自用户自己手机存储的一个视频或者一个图像。即本发明个人电视是专属的。本发明术语解释:
SDK(Software Development Kit)软件开发工具包。本申请的跨屏SDK特指可安装和运行在智能电视操作系统或开放式平台的跨屏软件开发工具包。本发明的SDK对于市场主流机顶盒与智能电视均作了测试与适配,以保证良好的兼容性。APP(Application)应用程序,Application的缩写。本申请的跨屏APP特指可安装和运行在移动终端操作系统的手机跨屏应用程序。
APK是AndroidPackage的缩写,即Android安装包(apk)。
UGC(User Generated Content)指用户原创内容。
PGC(全称:Professional Generated Content)互联网术语,指专业生产内容(视频网站)、专家生产内容(微博)。
长连接,指在一个连接上可以连续发送多个数据包,在连接保持期间,如果没有数据包发送,需要双方发链路检测包。
本发明的跨屏SDK或跨屏APK包括数据采集模块、电视AI跨屏算法模块,所述数据采集模块采集的电视端数据类型包括电视使用场景数据、电视使用行为数据、电视时间数据、电视设备数据,所述电视AI跨屏算法模块用于获取跨屏智能算法平台推荐策略消息完成所述电视应用场景的切换;
本发明的跨屏APP包括JS数据采集模块和移动终端AI跨屏算法模块,所述JS数据采集模块采集的移动终端数据类型包括移动终端时间数据、移动终端行为数据、移动终端地址数据、移动终端设备数据;所述移动终端AI跨屏算法模块用于获取跨屏智能算法平台推荐策略消息完成所述移动终端应用场景的切换。
本发明提供了一种基于跨屏智能算法的跨屏智能算法平台,所述个人电视平台包括内容数据互通模块和行为数据互通模块,
所述内容数据互通模块用于管理跨屏智能算法平台与电视端和移动终端的基于长连接的消息队列,实现内容数据信息在电视端和移动终端共享互通,用户在双端的播放足迹、关注、收藏保持同步;
所述行为数据互通模块对电视端和移动终端采集的时间信息、事件信息、位置信息、设备信息构建四维模型,保障不同场景模型的输出,所述场景模型包括电视端场景模型和移动终端场景模型。
本发明的有益效果在于:
1.首次提供了一种基于AI跨屏算法和跨屏数据采集的跨屏个人电视。
2根据电视应用场景,移动终端提供智能跨屏个人电视内容的控制能力,根据移动终端使用的应用场景,电视提供智能跨屏个人现实的显示能力。
3.本发明基于跨屏智能算法的跨屏智能算法平台,电视应用场景和移动终端应用场景实时或非实时均可,真正实现了双向交互、根据电视和移动终端的使用场景智能化、不受局域网限制。
4.本发明以移动终端采集数据为主,如行为数据、地址数据等,以电视端数据为辅,以用户兴趣、场景等为引擎打造个人专属的私人电视。
附图说明
图1.实施例1的基于跨屏智能算法的个人电视跨屏架构示意图;
图2.实施例1的跨屏SDK示意图;
图3.实施例1的跨屏APP示意图;
图4.实施例2的跨屏智能算法平台示意图;
图5.实施例3的跨屏智能算法平台示意图;
图6.实施例3的跨屏智能算法平台工作流程示意图;
图7.为四维模型的建模建立流程图;
图8.实施例4的跨屏SDK或跨屏APK示意图;
图9.实施例4的个人电视屏幕;
图10.实施例4的十字窗口;
图11.实施例4的左右呼出浮层窗口。
具体实施方式
实施例1
如图1所示,实施例1提供了一种基于跨屏智能算法的个人电视,个人电视1安装有跨屏SDK 4(也可独立安装APK,其他在个人电视上安装的软件形式也在本发明的构思之内),跨屏SDK 4与移动终端2安装的跨屏APP 5分别与跨屏智能算法平台3建立基于WAN的双向长连接完成跨屏;所述跨屏SDK根据移动终端用户使用的移动终端应用场景及用户画像数据,提供与所述移动终端应用场景实时或非实时显示;
所述跨屏APP根据所述个人电视用户使用的电视应用场景及用户画像数据,控制个人电视的内容;
下面示例说明本发明的应用场景但不仅限于以下示例,比如用户回到家庭环境后,根据连接状态:(1)自动连接TV并自动播放;(2)手机端弹窗提醒用户是在TV端播放还是在手机播放;用户与TV端连接后开始在TV端播放。
结合图2所示,所述跨屏SDK 4包括数据采集模块6、电视AI跨屏算法模块7,所述数据采集模块6采集的电视端数据类型包括电视使用场景数据、电视使用行为数据、电视时间数据、电视设备数据,所述电视AI跨屏算法模块7用于获取跨屏智能算法平台3推荐策略消息完成所述电视应用场景的切换。本发明包括但不限于两种获取数据的信道方法,即1.与手机的通讯;2.通过https协议从业务服务器上获取。
结合图3所示,所述跨屏APP 5包括JS数据采集模块9和移动终端AI跨屏算法模块10,所述JS数据采集模块9采集的移动终端数据类型包括移动终端时间数据、移动终端行为数据、移动终端地址数据、移动终端设备数据;所述移动终端AI跨屏算法模块10用于获取跨屏智能算法平台3推荐策略消息完成所述移动终端应用场景的切换。
移动终端行为数据包括观看历史、观看完成度、页面停留时间等。移动终端地址数据包括用户的当前地理位置数据、用户常用的地理位置数据。
继续结合图2所示,所述跨屏SDK 4还包括内容获取模块11,所述内容获取模块11包括UGC子模块12、PGC子模块13和第三方应用子模块14,所述UGC子模块12为UGC用户提供从所述跨屏智能算法平台3获取UGC内容的接口,所述内容包括用截取工具进行内容制作的内容、拍摄内容、外部导入内容;所述PGC子模块13为PGC用户提供PGC内容的接口,所述PGC内容包括原创录制内容、在自有生产环境剪辑工具获取内容、用截取工具进行内容制作的内容。
实施例2
如图4所示,实施例2提供了一种基于跨屏智能算法的跨屏智能算法平台3,所述个人电视平台3包括双端用户识别校验模块35、内容数据互通模块15和行为数据互通模块16,
其中双端用户识别校验模块35,基于双端用户(包括电视端用户和移动终端用户)的用户唯一ID标识及业务中必要的字段信息进行唯一性识别和校验,完成识别和校验后再通过内容数据互通模块15和行为数据互通模块16对双端的相关行为等数据进行采集和分析。
其中双端位置判断模块36,用于根据所述电视端和移动终端2距离来做出是否进行场景切换的响应。
其中内容数据互通模块15用于管理跨屏智能算法平台3与电视端和移动终端的基于长连接的消息队列,实现内容数据信息在电视端和移动终端共享互通,用户在双端的播放足迹、关注、收藏保持同步;
其中行为数据互通模块16对电视端和移动终端采集的时间信息、事件信息、位置信息、设备信息构建四维模型,保障不同场景模型的输出,所述场景模型包括电视端场景模型和移动终端场景模型。
本发明的四维模型如图7所示,按照输入信息、数据结构化、算法公式、效果检验、重复试验、参数纠偏、参数调试、算法公式构建。
实施例3
如图5所示,实施例3是在实施例2的基础上提供的跨屏智能算法平台3,还包括标签库17、内容库18、画像库19、机器学习引擎8和智能推荐引擎20;
其中标签库17,用于管理和维护底层标签、内容标签及粉丝标签,实现个性化配置;
其中机器学习引擎8,用于基于机器学习算法录入标签至所述标签库17;具体地说,机器学习引擎8根据用户的各种行为数据,分析出用户的喜好标签,通过外部数据对标签进行扩展,并对用户标签不断加权、扩展、优化,形成用户特有的标签库,根据此结果可以推荐出用户喜欢的内容;
其中内容库18,用于生成和管理内容标签、内容热度,实现个性化配置;
其中画像库19,用于生成和管理用户唯一标识、粉丝标签,实现个性化配置;
其中智能推荐引擎20,用于生成管理推荐策略和内容列表、调用所述内容库18和所述画像库19素材,提供控制跨屏SDK 4或跨屏APK的数据采集模块6和跨屏APP 5的JS数据采集模块9的采集脚本。采集脚本9实现了监听用户行为的方法,当用户点击了内容或者切换了页面时宿主App会调用采集脚本方法,并传递给采集脚本方法需要的数据信息,比如内容ID,时间,用户ID等,采集脚本会把收集到的信息通过网络连接上传至业务服务器。
继续如图5所示,所述标签库17包括标签管理模块21、标签分类模块22、标签检索模块23、公私有标签模块24,
标签管理模块21:用于管理来自手工录入或自动生成的标签的增加、删除、修改和查找;
标签分类模块22:用于手动或基于机器学习创建标签分类;所述机器学习包括互联网爬取内容及第三方分享内容进行分析,智能学习并添加标签;
标签检索模块23:用于提供标准接口实现所述标签的快速查询;标准接口为分词检索。
公私有标签模块24:用于提供公共标签库和私有标签库,所述私有标签库需要凭唯一标识来访问。
继续如图5所示,所述内容库18包括内容管理模块25、内容标签生成模块26、内容热度模块27,
内容管理模块25:用于提供标准的内容入库接口,支持第三方系统将需要智能分析打标签的内容接入系统同时,支持扫描入库的方式;
其中内容入库接口实现方法为提供标准内容字段列表与鉴权体系,扫描入库的实现方法包括支持规定格式的XML文件或者Exce l文件批量入库。
内容标签生成模块26:用于对内容进行视频分析、文本分析、智能分词、关键词提取,进而获得标签信息;将所述标签信息与所述标签库中标签匹配后提取标签,进而生成内容标签;
内容热度模块27:基于用户访问内容的数据分析,为内容附加内容热度值;
内容标签和所述内容热度值供所述智能推荐引擎按照策略调用来推荐内容。
继续如图5所示,所述画像库19包括用户行为采集模块28、用户信息采集模块29、粉丝管理模块30、所述粉丝内容标签模块31:
用户行为采集模块28,获取已经通过唯一标识验证的用户行为信息,进行文本分析、智能分词、关键词提取,进而获得专属粉丝的用户行为信息;
用户信息采集模块29,通过脚本记录用户的登录/注册,采集用户的基本信息,在粉丝管理中形成唯一标识;
粉丝管理模块30,对采集的所述用户基本信息进行保存,为每个用户赋以唯一标识;
其中粉丝内容标签模块31,将所述用户基本信息、所述用户行为信息与所述标签库中标签匹配后提取标签,进而生成专属粉丝内容标签;所述专属粉丝内容标签供所述智能推荐引擎按照策略调用来推荐内容。
继续如图5所示,所述智能推荐引擎20包括策略管理模块32、采集脚本模块33、内容列表模块34,
其中策略管理模块32,用于配置推荐策略,并根据所述推荐策略向用户推荐内容;所述推荐策略至少包括编辑推荐、热度推荐和个性化标签推荐中的任一一种;
其中编辑推荐模块,为进行广播性质的编辑置顶推荐;
其中热度推荐模块,基于全网内容的热度进行多维度内容推荐,所述热度包括播放量、点赞量、播放完成度、评论量和分享量;
其中个性化标签推荐模块,用于调用并运算人工干预组件、机器学习组件、智能算法组件、自然语言学习组件、智能分词组件之中的一种或多种组件,来为用户提供针对内容的个性化推荐和多维度智能检索;
其中采集脚本模块33,用于提供JS采集脚本和SDK采集脚本或APK采集脚本,所述个人电视通过SDK采集脚本或APK采集脚本所述移动终端通过JS采集脚本分别快速接入第三方客户终端,获取用户行为信息及用户基本信息;
其中内容列表模块34,用于根据所述内容标签从所述内容库中获取内容列表,根据推荐策略从画像库中获取的粉丝标签形成个性化推荐内容列表。
下面结合图6继续解释跨屏智能算法平台3中的标签库17、内容库18、画像库19、机器学习引擎8和智能推荐引擎20工作流程。
S1.内容推送PGC、UGC、第三方内容基于智能推荐算法,经标准内容入库接口被内容推送至内容库18。
S2.智能分词内容库18继续对S1获得的内容进行视频分析、文本分析后进行智能分词。
S3.关键词提取内容库18继续对S2获得的内容进行关键词提取,同时与标签库17中的基本标签进行匹配。
S4.提取标签将关键词提取信息与所述标签库17中标签匹配后进行提取标签,进而生成内容标签(内容+标签);
S5.行为采集画像库19自安装有采集探针的双端,获取已经通过唯一标识验证的用户行为信息进行行为采集并进行文本分析;
所述采集探针实现方法包括但不限于如下方式:在手机端App与TV端SDK或APK里分别有开发用户行为信息的监听,用户的操作行为会使用网络连接传送到业务服务器。
S6.智能分词文本分析后进行智能分词;
S7.关键词提取,画像库19继续对S6获得的内容进行关键词提取,同时与标签库17中的基本标签进行匹配。
S8.提取标签将关键词提取信息与所述标签库17中标签匹配后进行提取标签,进而生成粉丝标签(粉丝+标签);
S9.内容列表智能推荐引擎20自内容库18中获取基于内容标签的内容列表;返回给内容库18的内容结果是根据机器学习引擎对用户行为分析所得标签结果和运营人员在后台配置的推荐策略相结合输出的结果,即“标签+策略”信息。
S10.粉丝标签智能推荐引擎20自画像库19中获取粉丝标签;
S11.推荐策略智能推荐引擎20形成编辑推荐、热度推荐和个性化标签推荐策略,将推荐策略下发至安装有跨屏SDK或APK的电视端1和安装有跨屏APP的移动终端2。
实施例4
本实施例公开了个人电视按照流的方式(比如AI内容流,详见下文)进行播出的功能,即播出方向是上下结构,同时有考虑到了播出内容的左右溢出属性,即在上下播放不断转换时,某个画面的左面或右边可以呼出新的流(比如内容关联流,详见下文),推给用户与画面或情节相关的广告、电商或其他服务。具体实施方式如下:
如图8所示,实施例4是在实施例1的基础上进一步提供的个人电视,其中跨屏SDK4或跨屏APK还包括内容流控制模块37、电视端窗口控制模块38,
内容流控制模块37,用于控制AI内容流和内容关联流的切换,所述AI内容流是依据个人用户画像基于AI算法产生,并智能推荐给用户喜欢的多种类型节目,所述内容关联流以依据同一内容类型或同一节目相关联产生,比如同类型军事节目的、再比如广告、电商;所述切换的方式包括但不限于横向拖动、纵向拖动,切换的终端包括电视遥控器或手机APP。
继续参考图8,电视端窗口控制模块38包括主焦点窗口子模块39、浮层窗口子模块40和十字窗口子模块44的展示,主焦点窗口子模块39用于控制电视屏幕的主播放的内容界面;浮层窗口子模块40用于控制在屏幕侧部溢出的往回运动的浮层窗口;十字窗口子模块44用于控制在电视屏幕上呈现十字形的窗口,包括纵向窗口和横向窗口。
所述浮层窗口子模块40,显示与主焦点窗口子模块39相关的浮层内容,所述浮层内容包括与内容相关的文字内容、直播内容、录播内容和评论内容。浮层窗口子模块40基于请求可左呼出、右呼出、内向外、外向内单独或组合呼出,结合图11所示,浮层窗口子模块40为左右呼出,其他呼出方式均在本发明的构思之内。继续结合图11所示,比如当主焦点窗口子模块39播放如懿传时,浮层窗口子模块40可以显示该剧主演的采访直播窗口45,也可以请主演跟电视一起看电视,发表文字评论46。
参考图10,十字窗口子模块44用于同时显示所述AI内容流和内容关联流的画面。当用户纵向拖动当前播放的内容画面时,继续显示下一个AI内容流的内容画面。但当用户横向拖动当前播放的AI内容画面时,将显示与当前播放的AI内容画面关联的内容关联流的内容画面。继续参考图10,纵向窗口显示AI内容流,按照S1、S2、S3、S4、S5、S6的顺序进行播出,当前播放到S2画面,向左则延伸出与S2关联的W1、W2、W3内容队列,向右则关联出E1、E2、E3内容队列。当用户向下拖动S2时,将继续播放AI内容流的S3内容画面,当用户向左拖动S2时,将播放内容关联流的W1的内容画面,当用户向右拖动S2时,将播放内容关联流的E1的内容画面。
以上所述实施例仅仅是本发明的优选实施方式进行描述,并非对本发明的范围进行限定,在不脱离本发明设计精神的前提下,本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进,均应落入本发明的权利要求书确定的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于跨屏智能算法的个人电视,其特征在于,所述个人电视(1)安装有跨屏SDK(4)或跨屏APK,所述跨屏SDK(4)或跨屏APK与移动终端(2)安装的跨屏APP(5)分别与跨屏智能算法平台(3)建立基于WAN的双向长连接完成跨屏;
所述跨屏SDK(4)或跨屏APK,根据移动终端用户使用的移动终端应用场景及用户画像数据,提供与所述移动终端应用场景实时或非实时显示;
所述跨屏APP(5)根据所述个人电视用户使用的电视应用场景及用户画像数据,控制个人电视的内容;
所述跨屏SDK(4)或跨屏APK包括数据采集模块(6)、电视AI跨屏算法模块(7),所述数据采集模块(6)采集的电视端数据类型包括电视使用场景数据、电视使用行为数据、电视时间数据、电视设备数据,所述电视AI跨屏算法模块(7)用于获取跨屏智能算法平台(3)推荐策略消息完成所述电视应用场景的切换;
所述跨屏APP(5)包括JS数据采集模块(9)和移动终端AI跨屏算法模块(10),所述JS数据采集模块(9)采集的移动终端数据类型包括移动终端时间数据、移动终端行为数据、移动终端地址数据、移动终端设备数据;所述移动终端AI跨屏算法模块(10)用于获取跨屏智能算法平台(3)推荐策略消息完成所述移动终端应用场景的切换。
2.如权利要求1所述的个人电视,其特征在于,所述跨屏SDK(4)或跨屏APK还包括内容获取模块(11),所述内容获取模块(11)包括UGC子模块(12)、PGC子模块(13)和第三方应用子模块(14),所述UGC子模块(12)为UGC用户提供从所述跨屏智能算法平台(3)获取UGC内容的接口,所述内容包括用截取工具进行内容制作的内容、拍摄内容、外部导入内容;所述PGC子模块(13)为PGC用户提供PGC内容的接口,所述PGC内容包括原创录制内容、在自有生产环境剪辑工具获取内容、用截取工具进行内容制作的内容。
3.如权利要求1所述的个人电视,其特征在于,所述跨屏SDK(4)或跨屏APK还包括内容流控制模块(37)、电视端窗口控制模块(38),
所述内容流控制模块(37),用于控制AI内容流和内容关联流的切换,所述AI内容流是依据个人用户画像基于AI算法产生,所述内容关联流以依据同一内容类型或同一节目相关联产生;
所述电视端窗口控制模块(38)包括主焦点窗口子模块(39)、浮层窗口子模块(40)和十字窗口子模块44的展示,所述主焦点窗口子模块(39)用于控制电视屏幕的主播放的内容界面;所述浮层窗口子模块(40)用于控制在屏幕侧部溢出的往回运动的浮层窗口;所述十字窗口子模块(44)用于控制在电视屏幕上呈现十字形的窗口,包括纵向窗口和横向窗口。
4.如权利要求1所述的个人电视,其特征在于,所述浮层窗口子模块(40)显示与主焦点窗口子模块(39)相关的浮层内容,所述浮层内容包括与内容相关的文字内容、直播内容、录播内容和评论内容;
所述十字窗口子模块(44)用于同时显示所述AI内容流和内容关联流的画面,当用户纵向拖动当前播放的内容画面时,继续显示下一个AI内容流的内容画面,当用户横向拖动当前播放的AI内容画面时,将显示与当前播放的AI内容画面关联的内容关联流的内容画面。
5.一种基于跨屏智能算法的跨屏智能算法平台,其特征在于,所述个人电视平台(3)包括双端用户识别校验模块(35)、双端位置判断模块(36)、内容数据互通模块(15)和行为数据互通模块(16),
所述双端用户识别校验模块(35),基于电视端用户和移动终端用户的用户唯一ID标识及业务中的字段信息进行唯一性识别和校验,完成识别和校验后再通过所述内容数据互通模块(15)和所述行为数据互通模块(16)对双端的相关行为等数据进行采集、分析;
所述双端位置判断模块(36),用于根据所述电视端和移动终端(2)距离来做出是否进行场景切换的响应;
所述内容数据互通模块(15)用于管理跨屏智能算法平台(3)与电视端和移动终端的基于长连接的消息队列,实现内容数据信息在电视端和移动终端共享互通,用户在双端的播放足迹、关注、收藏保持同步;
所述行为数据互通模块(16)对电视端和移动终端采集的时间信息、事件信息、位置信息、设备信息构建四维模型,保障不同场景模型的输出,所述场景模型包括电视端场景模型和移动终端场景模型。
6.如权利要求3所述的跨屏智能算法平台,其特征在于,所述跨屏智能算法平台(3)还包括标签库(17)、内容库(18)、画像库(19)、机器学习引擎(8)和智能推荐引擎(20);
所述标签库(17),用于管理和维护底层标签、内容标签及粉丝标签,实现个性化配置;
所述机器学习引擎(8),用于基于机器学习算法录入标签至所述标签库(17);所述机器学习引擎包括互联网爬取内容及第三方分享内容进行分析,智能学习并添加标签;
所述内容库(18),用于生成和管理内容标签、内容热度,实现个性化配置;
所述画像库(19),用于生成和管理用户唯一标识、粉丝标签,实现个性化配置;
所述智能推荐引擎(20),用于生成管理推荐策略和内容列表、调用所述内容库(18)和所述画像库(19)素材,提供控制跨屏SDK(4)或跨屏APK的数据采集模块(6)和跨屏APP(5)的JS数据采集模块(9)的采集脚本。
7.如权利要求4所述的跨屏智能算法平台,其特征在于,所述标签库(17)包括标签管理模块(21)、标签分类模块(22)、标签检索模块(23)、公私有标签模块(24),
所述标签管理模块(21):用于管理来自手工录入或自动生成的标签的增加、删除、修改和查找;
所述标签分类模块(22):用于手动或基于机器学习创建标签分类;
所述标签检索模块(23):用于提供标准接口实现所述标签的快速查询;
所述公私有标签模块(24):用于提供公共标签库和私有标签库,所述私有标签库需要凭唯一标识来访问。
8.如权利要求4所述的跨屏智能算法平台,其特征在于,所述内容库(18)包括内容管理模块(25)、内容标签生成模块(26)、内容热度模块(27),
所述内容管理模块(25):用于提供标准的内容入库接口,支持第三方系统将需要智能分析打标签的内容接入系统同时,支持扫描入库的方式;
所述内容标签生成模块(26):用于对内容进行视频分析、文本分析、智能分词、关键词提取,进而获得标签信息;将所述标签信息与所述标签库中标签匹配后提取标签,进而生成内容标签;
所述内容热度模块(27):基于用户访问内容的数据分析,为内容附加内容热度值;
所述内容标签和所述内容热度值供所述智能推荐引擎按照策略调用来推荐内容。
9.如权利要求4所述的跨屏智能算法平台,其特征在于,所述画像库(19)包括用户行为采集模块(28)、用户信息采集模块(29)、粉丝管理模块(30)、所述粉丝内容标签模块(31):
所述用户行为采集模块(28),获取已经通过唯一标识验证的用户行为信息,进行文本分析、智能分词、关键词提取,进而获得专属粉丝的用户行为信息;
用户信息采集模块(29),通过脚本记录用户的登录/注册,采集用户的基本信息,在粉丝管理中形成唯一标识;
所述粉丝管理模块(30),对采集的所述用户基本信息进行保存,为每个用户赋以唯一标识;
所述粉丝内容标签模块(31),将所述用户基本信息、所述用户行为信息与所述标签库中标签匹配后提取标签,进而生成专属粉丝内容标签;所述专属粉丝内容标签供所述智能推荐引擎按照策略调用来推荐内容。
10.如权利要求4所述的跨屏智能算法平台,其特征在于,所述智能推荐引擎(20)包括策略管理模块(32)、采集脚本模块(33)、内容列表模块(34),
所述策略管理模块(32),用于配置推荐策略,并根据所述推荐策略向用户推荐内容;所述推荐策略至少包括编辑推荐、热度推荐和个性化标签推荐中的任一一种;
所述编辑推荐模块,为进行广播性质的编辑置顶推荐;
所述热度推荐模块,基于全网内容的热度进行多维度内容推荐,所述热度包括播放量、点赞量、播放完成度、评论量和分享量;
所述个性化标签推荐模块,用于调用并运算人工干预组件、机器学习组件、智能算法组件、自然语言学习组件、智能分词组件之中的一种或多种组件,来为用户提供针对内容的个性化推荐和多维度智能检索;
所述采集脚本模块(33),用于提供JS采集脚本、SDK采集脚本或APK采集脚本,所述个人电视通过SDK采集脚本或APK采集脚本所述移动终端通过JS采集脚本分别快速接入第三方客户终端,获取用户行为信息及用户基本信息;
所述内容列表模块(34),用于根据所述内容标签从所述内容库中获取内容列表,根据推荐策略从画像库中获取的粉丝标签形成个性化推荐内容列表。
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