CN112235644A - 一种节目信息推荐方法、推荐装置、数字电视及存储介质 - Google Patents

一种节目信息推荐方法、推荐装置、数字电视及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112235644A
CN112235644A CN202011054622.4A CN202011054622A CN112235644A CN 112235644 A CN112235644 A CN 112235644A CN 202011054622 A CN202011054622 A CN 202011054622A CN 112235644 A CN112235644 A CN 112235644A
Authority
CN
China
Prior art keywords
target
program
interest
parameters
value
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
CN202011054622.4A
Other languages
English (en)
Inventor
罗佳奇
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.)
Shenzhen Dingsheng Photoelectric Co ltd
Original Assignee
Shenzhen Dingsheng Photoelectric 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 Shenzhen Dingsheng Photoelectric Co ltd filed Critical Shenzhen Dingsheng Photoelectric Co ltd
Priority to CN202011054622.4A priority Critical patent/CN112235644A/zh
Publication of CN112235644A publication Critical patent/CN112235644A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/466—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/4661—Deriving a combined profile for a plurality of end-users of the same client, e.g. for family members within a home
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/4508—Management of client data or end-user data
    • H04N21/4532—Management of client data or end-user data involving end-user characteristics, e.g. viewer profile, preferences
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/466—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/4668—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies for recommending content, e.g. movies
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/47—End-user applications
    • H04N21/482—End-user interface for program selection
    • H04N21/4826—End-user interface for program selection using recommendation lists, e.g. of programs or channels sorted out according to their score

Landscapes

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

Abstract

本申请适用于数字电视技术领域，提供了一种节目信息推荐方法、推荐装置、数字电视及存储介质，该方法包括：获取操作信息；根据所述操作信息获取目标特征参数；根据所述目标特征参数与预先存储特征参数计算目标相似度值，并将所述目标相似度值与预设值进行比较；将所述目标相似度值大于或等于所述预设值的预先存储特征参数对应的目标用户确定为当前使用用户；获取所述目标用户的目标兴趣参数；根据所述目标兴趣参数生成电子节目菜单。本申请可以一定程度上解决当一个数字电视存在多个使用用户时，数字电视不可以根据当前使用用户的兴趣信息自动生成电子节目菜单的问题。

Description

一种节目信息推荐方法、推荐装置、数字电视及存储介质
技术领域
本申请属于数字电视领域，尤其涉及一种节目信息推荐方法、推荐装置、数字电视及存储介质。
背景技术
随着社会的进步，多媒体技术的发展，数字电视越来越受人们的喜爱。然而，随着电视频道和节目数量的增加，用户需要花费更多的时间才能在数字电视上找到自己所需要的信息。
因此，为了用户能够快速地找到自己所需要的信息，数字电视提供了一种电子节目菜单(Electrical Program Guide，EPG)，即向用户提供一种由文字、图形和图像组成的人机交互界面，可以对电视频道和节目进行导航，从而帮助用户快速地找到自己所需要的信息。
然而，由于同区域的电子节目菜单上的内容是相同的，但每个用户感兴趣的电视频道和节目各不相同。因此，目前提供了一种数字电视可以需要根据预先存储的用户的兴趣信息生成电子节目菜单的方法。然而，由于数字电视是面向家庭的，因此，一个数字电视往往存在多个使用用户，而数字电视并不能自动确定当前使用用户的身份，从而使得数字电视找不到当前使用用户的兴趣信息，进而使得数字电视不可以根据当前使用用户的兴趣信息自动生成电子节目菜单。
因此，当一个数字电视存在多个使用用户时，数字电视不可以根据当前使用用户的兴趣信息自动生成电子节目菜单。
发明内容
本申请实施例提供了一种节目信息推荐方法、推荐装置、数字电视及存储介质，可以一定程度上解决当一个数字电视存在多个使用用户时，数字电视不可以根据当前使用用户的兴趣信息自动生成电子节目菜单的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种节目信息推荐方法，包括：
获取操作信息；
根据上述操作信息获取目标特征参数；
根据目标特征参数与预先存储特征参数计算目标相似度值，并将上述目标相似度值与预设值进行比较；
将上述目标相似度值大于或等于上述预设值的预先存储特征参数对应的目标用户确定为当前使用用户；
获取上述目标用户的目标兴趣参数；
根据上述目标兴趣参数生成电子节目菜单。
第二方面，本申请实施例提供了一种节目信息推荐装置，包括：
信息获取模块，用于获取操作信息；
特征参数获取模块，用于根据上述操作信息获取目标特征参数；
计算模块，用于根据目标特征参数与预先存储特征参数计算目标相似度值，并将上述目标相似度值与预设值进行比较；
确定模块，用于将上述目标相似度值大于或等于上述预设值的预先存储特征参数对应的目标用户确定为当前使用用户；
兴趣参数获取模块，用于获取上述目标用户的目标兴趣参数；
生成模块，用于根据上述目标兴趣参数生成电子节目菜单。
第三方面，本申请实施例提供了一种数字电视，包括存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时实现如上述第一方面所述方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述方法的步骤。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在数字电视上运行时，使得数字电视执行上述第一方面中任一项所述的节目信息推荐方法。
可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
本申请提供一种节目信息推荐方法，首先，获取操作信息。然后根据操作信息获取目标特征参数。接着根据目标特征参数与预先存储特征参数计算目标相似度值，并将目标相似度值与预设值进行比较。其次将目标相似度值大于或等于预设值的预先存储特征参数对应的目标用户确定为当前使用用户。最后获取目标用户的目标兴趣参数，并根据目标兴趣参数生成电子节目菜单。即在本申请中，将目标相似度值大于预设值的预先存储特征参数对应的目标用户确定为当前使用用户，从而确定当前使用用户的身份，进而可以根据当前使用用户的目标兴趣参数生成电子节目菜单。因此，本申请中，即使一个数字电视存在多个使用用户时，数字电视也可以根据当前使用用户的兴趣信息自动生成电子节目菜单。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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是本申请一实施例提供的节目信息推荐方法的流程示意图；
图2是本申请一实施例提供的各个目标频道以及第一目标节目类型的示意图；
图3是本申请一实施例提供的各个兴趣频道以及第二目标节目类型的示意图；
图4是本申请一实施例提供的各个兴趣频道、第二目标节目类型以及第三目标节目类型的示意图；
图5是本申请一实施例提供的各个兴趣频道、各个非兴趣频道、第二目标节目类型以及第四目标节目类型的示意图；
图6是本申请一实施例提供的关键信息以及包含关键信息的节目的示意图；
图7是本申请一实施例提供的节目信息推荐装置的结构示意图；
图8是本申请实施例提供的数字电视的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
本申请实施例提供的节目信息推荐方法可以应用于数字电视上，对于数字电视的具体类型本申请在此不做具体限定。
为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
实施例一
下面对本申请实施例一提供的一种节目信息推荐方法进行描述，请参阅附图1，该方法包括：
步骤S101、获取操作信息。
在步骤S101中，操作信息指用户对数字电视进行操作后，数字电视获取到的信息。比如，用户切台，搜台等操作。
步骤S102、根据操作信息获取目标特征参数。
在步骤S102中，当数字电视获取到操作信息后，数字电视可以根据操作信息获取目标特征参数。目标特征参数包括在时间戳内当前使用用户平均操作频次、操作频次的变化率、当前使用用户操作选择的节目类型以及当前使用用户的观看时段等。
步骤S103、根据目标特征参数与预先存储特征参数计算目标相似度值，并将目标相似度值与预设值进行比较。
在步骤S103中，数字电视在获取到目标特征参数后，根据目标特征参数与预先存储特征参数计算目标相似度值，并将目标相似度值与预设值进行比较。需要说明的是，如果没有预先存储特征参数，则直接将目标特征参数进行存储，以便该用户下次操作时，可以将该目标特征参数作为预先存储特征参数进行使用。应理解，预设值可根据实际情况进行设置，本申请在此不做具体限定。
在一些可能实现的方式中，目标特征参数包括第一类目标特征参数和第二类目标特征参数；相应地，根据目标特征参数与预先存储特征参数计算目标相似度值，包括：计算第一类目标特征参数和第一类存储特征参数的第一相似度值以及计算第二类目标特征参数和第二类存储特征参数的第二相似度值，其中，第一类存储特征参数为与第一类目标特征参数对应的预先存储特征参数，第二类存储特征参数为与第二类目标特征参数对应的预先存储特征参数，根据第一相似度值以及第二相似度值确定目标相似度值。
在本实现方式中，目标特征参数包括第一类目标特征参数和第二类目标特征参数。第一类目标特征参数为操作类参数，包括但不限于在时间戳内当前用户平均操作频次、操作频次的变化率、预设时间间隔内的操作频率以及最后一次操作的间隔等。第二类目标特征参数为数据类参数，包括但不限于当前使用用户操作选择的节目类型、频道信息、节目演员信息以及当前使用用户的观看时段等。
第一类存储特征参数为与第一类目标特征参数对应的预先存储特征参数，包括但不限于在时间戳内历史用户平均操作频次、操作频次的变化率、预设时间间隔内的操作频率以及最后一次操作的间隔等。第二类存储特征参数为与第二类目标特征参数对应的预先存储特征参数，包括但不限于历史用户操作选择的节目类型、频道信息、节目演员信息以及历史用户的观看时段等。
第一类目标特征参数和第一类存储特征参数的第一相似度值的计算公式如下：
Figure BDA0002710554760000071
其中，S表示第一相似度值，xi表示第一类目标特征参数，yi表示第一类存储特征参数，n表示第一类目标特征参数包括的参数的种类以及第一类存储特征参数包括的参数的种类。
第二类目标特征参数和第二类存储特征参数的第二相似度值的计算公式如下：
Figure BDA0002710554760000072
其中，P表示第二相似度值，Ti表示第二类目标特征参数与第二类存储特征参数相同的个数，Ki表示第二类存储特征参数总的个数，m表示第二类目标特征参数包括的参数的种类以及第二类存储特征参数包括的参数的种类。
在得到第一相似度值和第二相似度值之后，根据以下公式确定目标相似度值：
Q＝S×λ1+P×λ2
其中，Q表示目标相似度值，λ1表示第一相似度值对应的权重系数，λ2表示第二相似度值对应的权重系数。对于λ1以及λ2的具体取值用户可根据实际情况进行设置或选择。比如，将λ1设置为0.3，λ2设置为0.7。本申请在此不做具体限定。
步骤S104、将目标相似度值大于或等于预设值的预先存储特征参数对应的目标用户确定为当前使用用户。
在步骤S104中，由于预先存储特征参数是以用户为单位进行存储的。因此，若目标相似度值大于或等于预设值，说明目标相似度值大于或等于预设值的预先存储特征参数对应的目标用户为当前使用用户。因此，此时，将目标相似度值大于预设值的预先存储特征参数对应的目标用户确定为当前使用用户。
需要说明的是，如果目标相似度值小于预设值，说明当前使用用户为新用户。此时，将当前使用用户的目标特征参数作为预先存储特征参数进行存储。
步骤S105、获取目标用户的目标兴趣参数。
在步骤S105中，由于数字电视确定了当前使用用户为目标用户，因此，数字电视可以获取该目标用户的目标兴趣参数。目标兴趣参数包括喜爱频道、喜爱节目类型以及喜爱演员等。
步骤S106、根据目标兴趣参数生成电子节目菜单。
在步骤S106中，数字电视获取到目标用户的目标兴趣参数后，可以根据目标兴趣参数生成电子节目菜单。
在一些实施例中，目标兴趣参数包括各个目标频道；相应地，根据目标兴趣参数生成电子节目菜单，包括：获取目标频道的各个节目的第一目标节目类型；确定各个第一目标节目类型的节目喜爱热度值；根据各个第一目标节目类型的节目喜爱热度值确定目标频道的频道喜爱热度值；根据各个频道喜爱热度值对各个目标频道进行排序，生成电子节目菜单。
在本实施例中，当目标兴趣参数包括各个目标频道时，表明该目标用户没有设置喜爱频道。此时，根据目标频道的所有节目的节目类型的节目喜爱热度值生成电子节目菜单。即先获取目标频道的各个节目的第一目标节目类型。然后确定各个第一目标节目类型的节目喜爱热度值。接着计算各个第一目标节目类型的节目喜爱热度值的平均值，得到目标频道的频道喜爱热度值。最后根据各个频道喜爱热度值对各个目标频道从大到小排序，生成电子节目菜单。
比如，如图2所示，频道号6中的各个节目的第一目标节目类型的节目喜爱热度值分别为0.72、0.68、0.38，则0.72、0.68、0.38的平均值为0.59。此时，频道号6的频道喜爱热度值为0.59。依次计算频道号11、频道号41以及频道号21的频道喜爱热度值，频道号11、频道号41以及频道号21的频道喜爱热度值分别为0.52、0.48、0.53。最后生成的电子节目菜单上频道1为频道号6、频道2为频道号21、频道3为频道号11以及频道4为频道号41。
在一些可能实现的方式中，根据目标用户的历史观看数据计算第一目标节目类型的节目喜爱热度值，即根据以下公式计算第一目标节目类型的节目喜爱热度值：
Figure BDA0002710554760000091
其中，V表示第一目标节目类型的节目喜爱热度值，a表示第一目标节目类型的节目的历史观看时长，A表示所有节目类型的节目的历史观看总时长，b表示第一目标节目类型的节目的历史观看次数，B表示所有节目类型的节目的历史观看总次数，C表示第一目标节目类型的节目的历史平均观看完整度，w1、w2以及w3分别表示权重系数。平均观看完整度的计算公式如下：
Figure BDA0002710554760000092
其中，di表示第一目标节目类型的各个节目的观看时长，Di表示第一目标节目类型的各个节目的总时长，l表示第一目标节目类型包括的节目的个数。
在另一些实施例中，目标兴趣参数包括各个兴趣频道；相应地，根据目标兴趣参数生成电子节目菜单，包括：获取各个兴趣频道的当前播放节目的第二目标节目类型；确定各个第二目标节目类型的节目喜爱热度值；根据各个第二目标节目类型的节目喜爱热度值对各个兴趣频道进行排序，生成电子节目菜单。
在本实施例中，目标用户设置了兴趣频道，此时，可根据兴趣频道的当前播放节目的第二目标节目类型生成电子节目菜单。即先获取各个兴趣频道的当前播放节目的第二目标节目类型。然后确定各个第二目标节目类型的节目喜爱热度值。最后根据各个第二目标节目类型的节目喜爱热度值对各个兴趣频道进行排序，生成电子节目菜单。
比如，如图3所示，频道号6、频道号3以及频道号41当前播放节目的第二目标节目类型分别为movie、news和football，第二目标节目类型movie、第二目标节目类型movie第二目标节目类型football的节目喜爱热度分别为0.59，0.48以及0.72。则此时，在生成的电子菜单中兴趣频道1为频道号41、兴趣频道2为频道号6和兴趣频道3为频道号3。
需要说明的是，第二目标节目类型的节目喜爱热度值的计算公式可以与第一节目类型的节目喜爱热度值的计算公式相同，也可以不相同，本申请在此不做具体限定。
在另一些实施例中，若存在相同的第二目标节目类型，则获取存在相同的第二目标节目类型的兴趣频道的下一个播放节目的第三目标节目类型；确定各个第三目标节目类型的节目喜爱热度值；根据各个第二目标节目类型的节目喜爱热度值以及各个第三目标节目类型的节目喜爱热度值对各个兴趣频道进行排序，生成电子节目菜单。
在本实施例中，当兴趣频道的当前播放节目的第二目标节目类型相同时，获取取存在相同的第二目标节目类型的兴趣频道的下一个播放节目的第三目标节目类型。然后根据各个第二目标节目类型的节目喜爱热度值以及各个第三目标节目类型的节目喜爱热度值对各个兴趣频道进行排序，生成电子节目菜单。
比如，如图4所示，第二目标节目类型分别为movie、news以及movie，movie和news的节目喜爱热度值分别为0.48和0.72，此时出现频道号6和频道号41当前播放节目的第二目标节目类型均为movie的情况。则获取频道号6和频道号41的下一个播放节目节目(即节目a2和节目c2)的第三目标节目类型game show和comedy，game show和comedy的节目喜爱热度值分别为0.58和0.69。则在生成的电子节目菜单中兴趣频道1为频道号3、兴趣频道2为频道号41和兴趣频道3为频道号6。
在另一些实施例中，还可以同时根据兴趣频道和非兴趣频道生成电子节目菜单。先根据兴趣频道的第二目标节目类型的节目喜爱热度值对兴趣频道进行排序，然后再根据非兴趣频道的第四目标节目类型的节目喜爱热度值对兴趣频道进行排序，最后按照兴趣频道的排序在前，非兴趣频道的排序在后的顺序得到最终的电子节目菜单。
比如，如图5所示，频道号6、频道号41以及频道号9的第二目标节目类型的节目喜爱热度值分别为0.68、0.59以及0.72，频道号11和频道号3的第四目标节目类型的节目喜爱热度值分别为0.72和0.68，则此时在生成的电子节目菜单中兴趣频道1为频道号6、兴趣频道2为频道号9、兴趣频道3为频道号41、非兴趣频道4为频道号11以及非兴趣频道5为频道号3。
在另一些实施例中，当接收到节目切换指令时，重新计算节目喜爱热度值，得到更新后的节目喜爱热度值，根据更新后的节目喜爱热度值更新电子节目菜单。
由于当接收到节目切换指令时，说明切换之前的节目类型对应的节目的观看已经结束，此时，该节目类型对应的的节目的历史观看时长、历史观看次数以及历史平均观看完整度都会发生变化，从而导致该节目类型的节目喜爱热度发生变化。因此，当数字电视接收到节目切换指令时，数字电视重新计算节目喜爱热度值，得到更新后的节目喜爱热度值，然后再根据更新后的节目喜爱热度值更新电子节目菜单，得到更新后的电子节目菜单。因此，在本实施例中，可以实时更新电子节目菜单，从而使得可以更加准确地为用户推荐喜爱的节目信息。
在另一些实施例中，在生成电子节目菜单之后，还包括：接收节目选择指令；获取节目选择指令对应的节目的关键信息并对关键信息进行显示；接收关键信息选择指令；将包含关键信息选择指令对应的关键信息的节目以预设方式进行显示。
在本实施例中，节目选择指令指当前使用用户对节目进行选择时发出的指令。关键信息包括演员信息、导演信息以及节目类型等。数字电视在接收到节目选择指令之后，获取该节目指令对应的节目的关键信息并对将关键信息在电子节目菜单上进行显示。比如，如图6所示，当前使用用户想选择节目3.1，则当前使用用户可以通过点击遥控器上的按键3的形式发出节目选择指令，数字电视获取到该节目选择指令后，获取该节目选择指令对应的节目3.1的关键信息并在电子节目菜单上进行显示。
需要说明的是，数字电视可以在获取到节目选择指令对应的节目的关键信息之后直接在电子节目菜单上显示关键信息。或者，数字电视也可以在接收到模式指令时再在电子节目菜单上显示关键信息。比如，当前使用用户选择节目3.1之后，当前使用用户再通过点击遥控器上的按键FAV的形式发出模式指令。数字电视接收到模式指令后，再在电子节目菜单上显示节目3.1的关键信息。
数字电视显示关键信息后，当前使用用户对关键信息进行选择，数字电视从而接收到关键信息选择指令。数字电视接收到关键信息选择指令后，查找包括包含关键信息选择指令对应的关键信息的节目，并将包含关键信息选择指令对应的关键信息的节目以预设方式在电子节目菜单上进行显示。比如，如图6所示，关键信息选择指令对应的关键信息为演员A，则数字电视将包含演员A的节目在电子节目菜单上进行字体加粗显示。应理解，预设方式可根据实际情况进行选择或设置，比如进行突出显示，或者字体加粗显示。本申请在此不做具体限定。
在本实施例中，通过当前使用用户选择的关键信息，自动显示包括选择的关键信息的节目，从而使得当前使用用户可以直接对包括选择的关键信息的节目进行选择，不需要一个个地查阅电子节目菜单上的节目，进而减少当前使用用户查阅的时间。
综上所述，本申请提供一种节目信息推荐方法，首先，获取操作信息。然后根据操作信息获取目标特征参数。接着根据目标特征参数与预先存储特征参数计算目标相似度值，并将目标相似度值与预设值进行比较。其次将目标相似度值大于或等于预设值的预先存储特征参数对应的目标用户确定为当前使用用户。最后获取目标用户的目标兴趣参数，并根据目标兴趣参数生成电子节目菜单。即在本申请中，将目标相似度值大于预设值的预先存储特征参数对应的目标用户确定为当前使用用户，从而确定当前使用用户的身份，进而可以根据当前使用用户的目标兴趣参数生成电子节目菜单。因此，本申请中，即使一个数字电视存在多个使用用户时，数字电视也可以根据当前使用用户的兴趣信息自动生成电子节目菜单。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
实施例二
图7示出了一种节目推荐装置的示例，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。该装置700包括：
信息获取模块701，用于获取操作信息。
特征参数获取模块702，用于根据操作信息获取目标特征参数。
计算模块703，用于根据目标特征参数与预先存储特征参数计算目标相似度值，并将目标相似度值与预设值进行比较。
确定模块704，用于将目标相似度值大于或等于预设值的预先存储特征参数对应的目标用户确定为当前使用用户。
兴趣参数获取模块705，用于获取目标用户的目标兴趣参数。
生成模块706，用于根据目标兴趣参数生成电子节目菜单。
可选地，目标特征参数包括第一类目标特征参数和第二类目标特征参数。
相应地，计算模块703用于执行：
计算第一类目标特征参数和第一类存储特征参数的第一相似度值以及计算第二类目标特征参数和第二类存储特征参数的第二相似度值，其中，第一类存储特征参数为与第一类目标特征参数对应的预先存储特征参数，第二类存储特征参数为与第二类目标特征参数对应的预先存储特征参数；
根据第一相似度值以及第二相似度值确定目标相似度值。
可选地，目标兴趣参数包括各个目标频道。
相应地，生成模块706包括：
第一目标节目类型获取单元，用于获取目标频道的各个节目的第一目标节目类型。
第一节目喜爱热度值确定单元，用于确定各个第一目标节目类型的节目喜爱热度值。
频道喜爱热度值确定单元，用于根据各个第一目标节目类型的节目喜爱热度值确定目标频道的频道喜爱热度值。
第一排序单元，用于根据各个频道喜爱热度值对各个目标频道进行排序，生成电子节目菜单。
可选地，目标兴趣参数包括各个兴趣频道。
相应地，生成模块706包括：
第二目标节目类型获取单元，用于获取各个兴趣频道的当前播放节目的第二目标节目类型。
第二节目喜爱热度值确定单元，用于确定各个第二目标节目类型的节目喜爱热度值；
第二排序单元，用于根据各个第二目标节目类型的节目喜爱热度值对各个兴趣频道进行排序，生成电子节目菜单。
可选地，生成模块706还包括：
第三目标节目类型获取单元，用于若存在相同的第二目标节目类型，则获取存在相同的第二目标节目类型的兴趣频道的下一个播放节目的第三目标节目类型。
第三节目喜爱热度值确定单元，用于确定各个第三目标节目类型的节目喜爱热度值。
第三排序单元，用于根据各个第二目标节目类型的节目喜爱热度值以及各个第三目标节目类型的节目喜爱热度值对各个兴趣频道进行排序，生成电子节目菜单。
可选地，装置700还包括：
节目喜爱热度值重新计算模块，用于当接收到节目切换指令时，重新计算节目喜爱热度值，得到更新后的节目喜爱热度值。
相应地，生成模块706用于执行：
根据更新后的节目喜爱热度值更新电子节目菜单。
可选地，装置700还包括：
第一接收模块，用于接收节目选择指令。
关键信息获取模块，用于获取节目选择指令对应的节目的关键信息并对关键信息进行显示。
第二接收模块，用于接收关键信息选择指令。
显示模块，用于将包含关键信息选择指令对应的关键信息的节目以预设方式进行显示。
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例一基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例一部分，此处不再赘述。
实施例三
图8是本申请实施例三提供的数字电视的示意图。如图8所示，该实施例的数字电视800包括：处理器801、存储器802以及存储在上述存储器802中并可在上述处理器801上运行的计算机程序803。上述处理器801执行上述计算机程序803时实现上述各个方法实施例中的步骤。或者，上述处理器801执行上述计算机程序803时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。
示例性的，上述计算机程序803可以被分割成一个或多个模块/单元，上述一个或者多个模块/单元被存储在上述存储器802中，并由上述处理器801执行，以完成本申请。上述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述上述计算机程序803在上述数字电视800中的执行过程。例如，上述计算机程序803可以被分割成信息获取模块、特征参数获取模块、计算模块、确定模块、兴趣参数获取模块以及生成模块，各模块具体功能如下：
获取操作信息；
根据所述操作信息获取目标特征参数；
根据所述目标特征参数与预先存储特征参数计算目标相似度值，并将所述目标相似度值与预设值进行比较；
将所述目标相似度值大于或等于所述预设值的预先存储特征参数对应的目标用户确定为当前使用用户；
获取所述目标用户的目标兴趣参数；
根据所述目标兴趣参数生成电子节目菜单。
上述数字电视可包括，但不仅限于，处理器801、存储器802。本领域技术人员可以理解，图8仅仅是数字电视800的示例，并不构成对数字电视800的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如上述数字电视还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器801可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件插件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
上述存储器802可以是上述数字电视800的内部存储单元，例如数字电视800的硬盘或内存。上述存储器802也可以是上述数字电视800的外部存储设备，例如上述数字电视800上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，上述存储器802还可以既包括上述数字电视800的内部存储单元也包括外部存储设备。上述存储器802用于存储上述计算机程序以及上述数字电视所需的其它程序和数据。上述存储器802还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将上述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，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单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/数字电视和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/数字电视实施例仅仅是示意性的，例如，上述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或插件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，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单元中，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单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述各个方法实施例中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，上述计算机程序包括计算机程序代码，上述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。上述计算机可读介质可以包括：能够携带上述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，上述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上上述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种节目信息推荐方法，其特征在于，包括：
获取操作信息；
根据所述操作信息获取目标特征参数；
根据所述目标特征参数与预先存储特征参数计算目标相似度值，并将所述目标相似度值与预设值进行比较；
将所述目标相似度值大于或等于所述预设值的预先存储特征参数对应的目标用户确定为当前使用用户；
获取所述目标用户的目标兴趣参数；
根据所述目标兴趣参数生成电子节目菜单。
2.如权利要求1所述的节目信息推荐方法，其特征在于，所述目标特征参数包括第一类目标特征参数和第二类目标特征参数；
相应地，所述根据所述目标特征参数与预先存储特征参数计算目标相似度值，包括：
计算所述第一类目标特征参数和第一类存储特征参数的第一相似度值以及计算所述第二类目标特征参数和第二类存储特征参数的第二相似度值，其中，所述第一类存储特征参数为与所述第一类目标特征参数对应的预先存储特征参数，所述第二类存储特征参数为与所述第二类目标特征参数对应的预先存储特征参数；
根据所述第一相似度值以及所述第二相似度值确定所述目标相似度值。
3.如权利要求1所述的节目信息推荐方法，其特征在于，所述目标兴趣参数包括各个目标频道；
相应地，所述根据所述目标兴趣参数生成电子节目菜单，包括：
获取所述目标频道的各个节目的第一目标节目类型；
确定各个所述第一目标节目类型的节目喜爱热度值；
根据各个所述第一目标节目类型的节目喜爱热度值确定所述目标频道的频道喜爱热度值；
根据各个所述频道喜爱热度值对各个所述目标频道进行排序，生成电子节目菜单。
4.如权利要求1所述的节目信息推荐方法，其特征在于，所述目标兴趣参数包括各个兴趣频道；
相应地，所述根据所述目标兴趣参数生成电子节目菜单，包括：
获取各个所述兴趣频道的当前播放节目的第二目标节目类型；
确定各个所述第二目标节目类型的节目喜爱热度值；
根据各个所述第二目标节目类型的节目喜爱热度值对各个所述兴趣频道进行排序，生成电子节目菜单。
5.如权利要求4所述的节目信息推荐方法，其特征在于，还包括：
若存在相同的第二目标节目类型，则获取存在相同的第二目标节目类型的兴趣频道的下一个播放节目的第三目标节目类型；
确定各个所述第三目标节目类型的节目喜爱热度值；
根据各个所述第二目标节目类型的节目喜爱热度值以及各个所述第三目标节目类型的节目喜爱热度值对各个所述兴趣频道进行排序，生成电子节目菜单。
6.如权利要求3-5任一项所述的节目信息推荐方法，其特征在于，还包括：
当接收到节目切换指令时，重新计算所述节目喜爱热度值，得到更新后的节目喜爱热度值；
根据所述更新后的节目喜爱热度值更新所述电子节目菜单。
7.如权利要求1-5任一项所述的节目信息推荐方法，其特征在于，在所述生成电子节目菜单之后，还包括：
接收节目选择指令；
获取所述节目选择指令对应的节目的关键信息并对所述关键信息进行显示；
接收所述关键信息选择指令；
将包含所述关键信息选择指令对应的关键信息的节目以预设方式进行显示。
8.一种节目信息推荐装置，其特征在于，包括：
信息获取模块，用于获取操作信息；
特征参数获取模块，用于根据所述操作信息获取目标特征参数；
计算模块，用于根据所述目标特征参数与预先存储特征参数计算目标相似度值，并将所述目标相似度值与预设值进行比较；
确定模块，用于将所述目标相似度值大于或等于所述预设值的预先存储特征参数对应的目标用户确定为当前使用用户；
兴趣参数获取模块，用于获取所述目标用户的目标兴趣参数；
生成模块，用于根据所述目标兴趣参数生成电子节目菜单。
9.一种数字电视，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
CN202011054622.4A 2020-09-29 2020-09-29 一种节目信息推荐方法、推荐装置、数字电视及存储介质 Pending CN112235644A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011054622.4A CN112235644A (zh) 2020-09-29 2020-09-29 一种节目信息推荐方法、推荐装置、数字电视及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011054622.4A CN112235644A (zh) 2020-09-29 2020-09-29 一种节目信息推荐方法、推荐装置、数字电视及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112235644A true CN112235644A (zh) 2021-01-15

Family

ID=74119778

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011054622.4A Pending CN112235644A (zh) 2020-09-29 2020-09-29 一种节目信息推荐方法、推荐装置、数字电视及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112235644A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113536113A (zh) * 2021-06-18 2021-10-22 深圳市点购电子商务控股股份有限公司 短视频推荐的方法、装置、计算机设备和存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103220564A (zh) * 2013-04-07 2013-07-24 深圳Tcl新技术有限公司 识别用户身份的方法及遥控装置
CN103514387A (zh) * 2012-11-29 2014-01-15 Tcl集团股份有限公司 一种提高电子设备用户身份识别精度的方法及电子设备
CN109407914A (zh) * 2017-08-18 2019-03-01 阿里巴巴集团控股有限公司 用户特征识别方法、装置、设备、介质和操作系统
CN109636481A (zh) * 2018-12-19 2019-04-16 未来电视有限公司 面向家庭用户的用户画像构建方法及装置
CN110662117A (zh) * 2019-09-18 2020-01-07 深圳创维－Rgb电子有限公司 一种内容推荐方法、智能电视及存储介质

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103514387A (zh) * 2012-11-29 2014-01-15 Tcl集团股份有限公司 一种提高电子设备用户身份识别精度的方法及电子设备
CN103220564A (zh) * 2013-04-07 2013-07-24 深圳Tcl新技术有限公司 识别用户身份的方法及遥控装置
CN109407914A (zh) * 2017-08-18 2019-03-01 阿里巴巴集团控股有限公司 用户特征识别方法、装置、设备、介质和操作系统
CN109636481A (zh) * 2018-12-19 2019-04-16 未来电视有限公司 面向家庭用户的用户画像构建方法及装置
CN110662117A (zh) * 2019-09-18 2020-01-07 深圳创维－Rgb电子有限公司 一种内容推荐方法、智能电视及存储介质

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113536113A (zh) * 2021-06-18 2021-10-22 深圳市点购电子商务控股股份有限公司 短视频推荐的方法、装置、计算机设备和存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN1849818B (zh) 内容选择方法和内容选择设备
US9148701B2 (en) Systems and methods for ranking assets relative to a group of viewers
RU2443016C1 (ru) Способ отображения списка и отображение списка с большим количеством элементов контента
US7734680B1 (en) Method and apparatus for realizing personalized information from multiple information sources
JP3654173B2 (ja) 番組選択支援装置、番組選択支援方法およびそのプログラムを記録した記録媒体
CN102265276B (zh) 基于上下文的推荐系统
US9424584B2 (en) Systems and methods for generating and displaying user preference tag clouds
US7996399B2 (en) Presenting media guidance search results based on relevancy
US8869211B2 (en) Zoomable content recommendation system
CN1216493C (zh) 确定用户简档的方法和系统
US20080104127A1 (en) Presenting media guidance search results based on relevancy
WO2012173670A1 (en) Systems and methods for providing media recommendations
WO2008054744A1 (en) Content rating systems and methods
EP1871104B1 (en) Method and apparatus for browsing broadcast programs using dynamic user interface
CN111327966B (zh) 视频倍速播放方法、系统及存储介质
CN112507163B (zh) 时长预测模型训练方法、推荐方法、装置、设备及介质
US10225591B2 (en) Systems and methods for creating and managing user profiles
CN103237254A (zh) 电视接收终端和电子节目菜单信息处理方法
US20100313220A1 (en) Apparatus and method for displaying electronic program guide content
US20140095341A1 (en) System and methods for generating a custom media bundle
CN107222762A (zh) 一种频道推荐的方法和装置
KR20190070145A (ko) 전자 장치 및 그의 제어방법
CN104053061B (zh) 电子节目表的提供方法和多媒体重现系统
CN112235644A (zh) 一种节目信息推荐方法、推荐装置、数字电视及存储介质
US11055294B2 (en) Communication terminal, content server, content recommendation system, control device, and control method

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: 20210115

RJ01 Rejection of invention patent application after publication