CN111601164A - 一种智能电视新闻推送方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能电视新闻推送方法及系统，属于智能电视领域，通过获取用户的阅读行为信息获得阅读主题，再匹配符合阅读主题的新闻数据，这样用户能够阅读自己感兴趣的新闻数据。同时将匹配的新闻数据智能生成摘要发送至智能电视终端，方便用户阅读，无需用用户在较长篇幅的新闻中获取信息，能够简单快速的了解新闻，大大提高了用户的阅读体验。

Description

一种智能电视新闻推送方法及系统

技术领域

本发明涉及智能电视领域，特别地，涉及一种智能电视新闻推送方法及系统。

背景技术

智能电视，是基于Internet应用技术，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。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。也因此智能电视也成为人们获取新闻信息的重要渠道之一，但是在当今信息爆炸的时代，智能电视中存在着各种各样的新闻信息，在人们使用智能电视时，不同的用户存在着不同的需求，一个用户一般来说只对某几种类型的新闻信息感兴趣，而对其他新闻信息不感兴趣，当电视上一直出现用户不感兴趣的新闻信息时，会对用户的使用体验产生影响，用户无法直接简单快速的获取到自己感兴趣的新闻信息。同时，新闻一般篇幅较长，用户在阅读新闻时，无法从繁杂的文字中获取关键的信息。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种能够提高用户体验，帮助用户直接简单快速的获取新闻信息的智能电视新闻推送方法及系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一方面，

一种智能电视新闻推送方法，包括以下步骤：

获取用户的阅读行为信息，所述阅读行为信息包括关注内容、搜索内容、阅读时长和评论内容；

根据所述阅读行为信息生成阅读主题；

匹配符合所述阅读主题的新闻数据；

将符合所述阅读主题的新闻数据生成摘要；

将所述摘要发送至智能电视终端。

进一步地，在获取用户的阅读行为前还包括：

获取全部的新闻数据；

对每条新闻数据进行关键字提取。

进一步地，匹配符合所述阅读主题的新闻数据包括：

将所述阅读主题与每条新闻数据的关键字进行匹配。

进一步地，所述将符合所述阅读主题的新闻数据生成摘要包括：

采用AI学习的方法将符合所述阅读主题的新闻数据生成摘要。

进一步地，还包括：

生成用户阅读习惯；

向智能电视终端推送匹配用户所述阅读习惯的新闻数据的摘要。

进一步地，所述生成用户阅读习惯包括：

记录每次用户的阅读行为信息以及生成的阅读主题；

根据记录生成用户阅读习惯。

进一步地，所述根据记录生成用户阅读习惯包括：

对用户的所有阅读主题进行分类、统计并排序；

将排序在预定数值的阅读主题作为用户阅读习惯。

进一步地，还包括：根据用户的所述阅读习惯向智能电视终端推送与阅读主题相关的新闻数据的摘要以及周边资源信息。

进一步地，根据用户的所述阅读习惯向智能电视终端推送与阅读主题相关的新闻数据的摘要以及周边资源信息包括；

获取新闻数据的关键字与阅读主题的相似度，相似度在预定数值以上的为与阅读主题相关。

另一方面，一种智能电视新闻推送系统，包括：

阅读行为信息获取模块，用于获取用户的阅读行为信息，所述阅读行为信息包括关注内容、搜索内容、阅读时长和评论内容；

阅读主题生成模块，用于根据所述阅读行为信息生成阅读主题；

新闻数据匹配模块，用于匹配符合所述阅读主题的新闻数据；

摘要生成模块，用于将符合所述阅读主题的新闻数据生成摘要；

摘要发送模块，用于将所述摘要发送至智能电视终端。

本申请采用以上技术方案，至少具备以下有益效果：

本发明技术方案公开了一种智能电视新闻推送方法和系统，通过获取用户的阅读行为信息获得阅读主题，再匹配符合阅读主题的新闻数据，这样用户能够阅读自己感兴趣的新闻数据。同时将匹配的新闻数据智能生成摘要发送至智能电视终端，方便用户阅读，无需用用户在较长篇幅的新闻中获取信息，能够简单快速的了解新闻，大大提高了用户的阅读体验。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种智能电视新闻推送方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的另一种智能电视新闻推送方法的流程图；

图3是本发明实施例提供的一种智能电视新闻推送系统的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和实施例对本发明的技术方案进行详细的描述说明。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本申请所保护的范围。

一个实施例中，本发明提供了一种智能电视新闻推送方法，如图1所示，包括以下步骤：

获取用户的阅读行为信息，阅读行为信息包括关注内容、搜索内容、阅读时长和评论内容；

根据阅读行为信息生成阅读主题；

匹配符合阅读主题的新闻数据；

将符合阅读主题的新闻数据生成摘要；

将摘要发送至智能电视终端。

本发明实施例提供的一种智能电视新闻推送方法，通过获取用户的阅读行为信息获得阅读主题，再匹配符合阅读主题的新闻数据，这样用户能够阅读自己感兴趣的新闻数据。同时将匹配的新闻数据智能生成摘要发送至智能电视终端，方便用户阅读，无需用用户在较长篇幅的新闻中获取信息，能够简单快速的了解新闻，大大提高了用户的阅读体验。

作为对上述实施例的进一步改进说明，本发明实施例提供另一种智能电视新闻推送方法，如图2所示，包括以下步骤：

获取全部的新闻数据；获取的新闻数据来源包括但不限于：各平台官方账号、新闻/报社官方客户端和关联的第三方客户端。

对每条新闻数据进行关键字提取。

获取用户的阅读行为信息，阅读行为信息包括关注内容、搜索内容、阅读时长和评论内容；

根据阅读行为信息生成阅读主题；

匹配符合阅读主题的新闻数据；

将符合阅读主题的新闻数据生成摘要；

将摘要发送至智能电视终端。

进一步可选地，匹配符合阅读主题的新闻数据包括：

将阅读主题与每条新闻数据的关键字进行匹配。示例性的，如用户在智能电视终端搜索“英超”，其阅读主题为“英超”，匹配的新闻数据的关键字为“英格兰”、“足球”和“联赛”。

将符合阅读主题的新闻数据生成摘要包括：

采用AI学习的方法将符合阅读主题的新闻数据生成摘要。

主要步骤包括：识别新闻稿的逻辑结构；逻辑结构包括事件内容、事件背景和事件分析；依据所识别出的各目标句子在新闻稿中所属的逻辑结构，生成各逻辑结构的新闻摘要，并在各逻辑结构的新闻摘要之间插入对应的引导语之后，还包括：

在显示事件内容的新闻摘要之后，显示用于引导用户阅读事件背景的引导语或者显示用于引导用户阅读事件分析的引导语；

当探测到用户点击引导语时，继续显示引导语所引导用户阅读的事件背景的新闻摘要，或者事件分析的新闻摘要。

利用各逻辑结构所对应的识别网络，对相应逻辑结构所包含的各段落进行识别，得到每一个段落中属于段落摘要的目标句子；

依据所识别出的各目标句子在新闻稿中所属的逻辑结构，生成各逻辑结构的新闻摘要，并在各逻辑结构的新闻摘要之间插入对应的引导语。

作为本发明实施例一种可选的实现方式，本发明实施例还包括：

生成用户阅读习惯；

生成用户阅读习惯包括：

记录每次用户的阅读行为信息以及生成的阅读主题；

根据记录生成用户阅读习惯。

根据记录生成用户阅读习惯包括：

对用户的所有阅读主题进行分类、统计并排序；

将排序在预定数值的阅读主题作为用户阅读习惯。

示例性的，如用户在智能电视终端的阅读主题有英超、西甲、欧冠、德甲、意甲和中超，而其中记录里面阅读主题为英超的为30次，西甲10次，欧冠8次，德甲5次，意甲5次和中超2次，取排名前三的阅读主题为英超、西甲和欧冠。需要说明的是，取排名前几可以按照情况设置。可以理解的是，主动推送的新闻比例也按照用户阅读习惯中的比例进行推送。

向智能电视终端推送匹配用户阅读习惯的新闻数据的摘要。

可以理解的是，在用户最初使用智能电视时，本发明实施例只能通过用户的一些阅读行为如搜索、订阅等向智能电视终端发送新闻数据，用户在使用了一段时间智能电视后，本发明实施例能够结合其阅读行为为用户主动推送新闻，无需用户自动搜索，更有针对性的向用户推送新闻信息。

一些实施例中，可选地，还包括：根据用户的阅读习惯向智能电视终端推送与阅读主题相关的新闻数据的摘要以及周边资源信息。示例性的，如阅读主题为英超，向智能电视终端推送时还可以推送足总杯、社区盾英甲和英乙，周边资源包括但不限于英超球队、英超球员、转会信息以及球衣。

具体地，获取新闻数据的关键字与阅读主题的相似度，相似度在预定数值以上的为与阅读主题相关。可以理解的是，由于判断词语语义的相似度的技术是语义领域十分成熟的技术，在此就不再详述。

本发明实施例提供的另一种智能电视新闻推送方法，通过关键字与阅读主题进行匹配，对用户的需求进行精确的匹配，更高效满足用户的需求。同时，生成智能摘要将方便用户阅读新闻，新闻阅读更加简洁快速。大大提高了用户的新闻阅读体验。

一个实施例中，本发明实施例还提供了一种智能电视新闻阅读系统，如图3所示，包括：

关键字提取模块310，用于获取全部的新闻数据；对每条新闻数据进行关键字提取。

阅读行为信息获取模块320，用于获取用户的阅读行为信息，阅读行为信息包括关注内容、搜索内容、阅读时长和评论内容；

阅读主题生成模块330，用于根据阅读行为信息生成阅读主题；阅读主题生成模块还用于生成用户阅读习惯。生成用户阅读习惯包括：记录每次用户的阅读行为信息以及生成的阅读主题；根据记录生成用户阅读习惯。

新闻数据匹配模块340，用于匹配符合阅读主题的新闻数据新闻数据匹配模块还用于根据用户的阅读习惯向智能电视终端推送与阅读主题相关的新闻数据的摘要以及周边资源信息。

摘要生成模块350，用于将符合阅读主题的新闻数据生成摘要；摘要生成模块采用AI学习的方法将符合阅读主题的新闻数据生成摘要。根据记录生成用户阅读习惯包括：对用户的所有阅读主题进行分类、统计并排序；将排序在预定数值的阅读主题作为用户阅读习惯。

摘要发送模块360，用于将摘要发送至智能电视终端。

本发明实施例提供的一种智能电视新闻推送系统，包括关键字提取模块、阅读行为信息获取模块、阅读主题生成模块、新闻数据匹配模块、摘要生成模块和摘要发送模块。关键字提取模块获取全部的新闻数据，对每条新闻数据进行关键字提取；阅读行为信息获取模块，获取用户的阅读行为信息；阅读主题生成模块根据所述阅读行为信息生成阅读主题；新闻数据匹配模块匹配符合所述阅读主题的新闻数据；摘要生成模块将符合所述阅读主题的新闻数据生成摘要；摘要发送模块将所述摘要发送至智能电视终端。能够提高用户体验，帮助用户直接简单快速的获取新闻信息。

可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。

需要说明的是，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种智能电视新闻推送方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取用户的阅读行为信息，所述阅读行为信息包括关注内容、搜索内容、阅读时长和评论内容；

根据所述阅读行为信息生成阅读主题；

匹配符合所述阅读主题的新闻数据；

将符合所述阅读主题的新闻数据生成摘要；

将所述摘要发送至智能电视终端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取用户的阅读行为前还包括：

获取全部的新闻数据；

对每条新闻数据进行关键字提取。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：匹配符合所述阅读主题的新闻数据包括：

将所述阅读主题与每条新闻数据的关键字进行匹配。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述将符合所述阅读主题的新闻数据生成摘要包括：

采用AI学习的方法将符合所述阅读主题的新闻数据生成摘要。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

生成用户阅读习惯；

向智能电视终端推送匹配用户所述阅读习惯的新闻数据的摘要。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：所述生成用户阅读习惯包括：

记录每次用户的阅读行为信息以及生成的阅读主题；

根据记录生成用户阅读习惯。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：所述根据记录生成用户阅读习惯包括：

对用户的所有阅读主题进行分类、统计并排序；

将排序在预定数值的阅读主题作为用户阅读习惯。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：根据用户的所述阅读习惯向智能电视终端推送与阅读主题相关的新闻数据的摘要以及周边资源信息。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于：根据用户的所述阅读习惯向智能电视终端推送与阅读主题相关的新闻数据的摘要以及周边资源信息包括；

获取新闻数据的关键字与阅读主题的相似度，相似度在预定数值以上的为与阅读主题相关。

10.一种智能电视新闻推送系统，其特征在于，包括：

阅读行为信息获取模块，用于获取用户的阅读行为信息，所述阅读行为信息包括关注内容、搜索内容、阅读时长和评论内容；

阅读主题生成模块，用于根据所述阅读行为信息生成阅读主题；

新闻数据匹配模块，用于匹配符合所述阅读主题的新闻数据；

摘要生成模块，用于将符合所述阅读主题的新闻数据生成摘要；

摘要发送模块，用于将所述摘要发送至智能电视终端。

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