CN113179431A - Tv视频应用智能无限瀑布流方法、装置和设备 - Google Patents

Tv视频应用智能无限瀑布流方法、装置和设备 Download PDF

Info

Publication number
CN113179431A
CN113179431A CN202110417845.0A CN202110417845A CN113179431A CN 113179431 A CN113179431 A CN 113179431A CN 202110417845 A CN202110417845 A CN 202110417845A CN 113179431 A CN113179431 A CN 113179431A
Authority
CN
China
Prior art keywords
user
waterfall flow
infinite
intelligent
label
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
CN202110417845.0A
Other languages
English (en)
Inventor
王雷
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.)
Guangdong Huanwang Technology Co Ltd
Original Assignee
Guangdong Huanwang 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 Guangdong Huanwang Technology Co Ltd filed Critical Guangdong Huanwang Technology Co Ltd
Priority to CN202110417845.0A priority Critical patent/CN113179431A/zh
Publication of CN113179431A publication Critical patent/CN113179431A/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]
    • H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/25—Management 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
    • H04N21/258—Client or end-user data management, e.g. managing client capabilities, user preferences or demographics, processing of multiple end-users preferences to derive collaborative data
    • 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]
    • H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/25—Management 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
    • H04N21/251—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending 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]
    • H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/25—Management 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
    • H04N21/262—Content 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
    • 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
    • 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

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种TV视频应用智能无限瀑布流方法、装置和设备。其中，TV视频应用智能无限瀑布流方法，包括：基于用户标签喜好确定待推荐内容；基于所述待推荐内容和预设的自动瀑布流布局，生成自动瀑布流供用户进行查看。本发明设计了一种电视端应用通过用户喜好的标签的自动增加“板块”，提高用户体验，降低应用运营人员费时费力。

Description

TV视频应用智能无限瀑布流方法、装置和设备
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种TV视频应用智能无限瀑布流方法、装置和设备。
背景技术
瀑布流又称瀑布流式布局，是比较流行的一种网站页面布局方式。视觉表现为参差不齐的多栏布局，随着页面滚动条向下滚动，这种布局还会不断加载数据块并附加至当前尾部。瀑布流对于内容的展现，是高效而具有吸引力的，用户一眼扫过的快速阅读模式可以在短时间内获得更多的信息量。
目前现有的电视端应用，大部分实现方式通过灵活的“板块”，以手动或自动方式添加“板块”，在同一个推荐页面配置几个，甚至十几个“板块”，实现页面的无限滚动。但实际使用过程中，运营往往需要投入大量人力去配置“板块”实现页面无限滚动，但不是真的无限，且用户观看中，滚动的内容不一定是用户喜欢的内容。用户体验非常差且应用运营人员费时费力。
发明内容
有鉴于此，提供一种TV视频应用智能无限瀑布流方法、装置和设备，以解决相关技术中用户体验非常差且应用运营人员费时费力问题。
本发明采用如下技术方案：
第一方面，本发明实施例提供了一种TV视频应用智能无限瀑布流方法，包括：
获取用户标签喜好；
基于用户标签喜好确定待推荐内容；
基于所述待推荐内容和预设的自动瀑布流布局，生成自动瀑布流供用户进行查看。
可选的，还包括：
获取用户的历史观看记录；
基于所述历史观看记录，得到用户行为标签库，确定用户的标签喜好。
可选的，还包括：
获取用户的历史观看记录；
剔除所述待推荐内容中与所述用户的历史观看记录重合的部分。
可选的，所述自动瀑布流布局为运营人员基于创建的。
可选的，创建自动瀑布流布局包括：
创建自动瀑布流布局名称；
关联已创建好的推荐页面频道；
设置背景图片，对瀑布流背景页面图进行定制或更换；
开启智能匹配，根据用户喜好标签进行智能添加板块；或由运营人员手动配置板块；
关联已创建好初始化首屏板块；初始化首屏板块为运营手动配置的，所述始化首屏板块可配置专题、H5和视频。
可选的，所述基于用户标签喜好确定待推荐内容，包括：
首屏下拉，根据个性化标签算法，每次推荐预设个数的板块，下拉后继续进行推荐,每次推荐预设个数个，下拉后反复进行推荐展示；
根据当前用户行为标签库统计标签次数由多到少排列，选择统计标签次数最多的预设个数的标签；其中，选出的标签中，一个标签对应一个板块；
根据当前标签自动获取媒资库一致的标签的所有视频提供应用展示。
可选的，所述基于所述历史观看记录，得到用户行为标签库，包括：
通过历史观看记录，获取TV端每个用户常用的标签作为基础数据库；
通过SimpleTagBased个性化标签算法统计每个用户最常用标签；
记录每一个标签的查看次数。
可选的，包括：
展示的界面每30秒进行一次刷新；
当媒资库当前标签下的视频有更新，
刷新时，进行使用媒资库对应标签下更新的视频替换展示的视频。
第二方面，本申请提供的TV视频应用智能无限瀑布流装置，包括：
获取模块，用于获取用户标签喜好；
确定模块，用于基于用户标签喜好确定待推荐内容；
生成模块，用于基于所述待推荐内容和预设的自动瀑布流布局，生成自动瀑布流供用户进行查看。
第三方面，本申请提供的TV视频应用智能无限瀑布流设备，其特征在于，包括：
处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；
所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序至少用于执行本申请提供的所述的TV视频应用智能无限瀑布流方法；
所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序。
第四方面，本申请提供的存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如本申请提供的TV视频应用智能无限瀑布流方法中各个步骤。
本发明采用以上技术方案中，首先获取用户标签喜好；基于用户标签喜好确定待推荐内容；基于所述待推荐内容和预设的自动瀑布流布局，生成自动瀑布流供用户进行查看。如此，本发明设计了一种电视端应用通过用户喜好的标签的自动增加“板块”，提高用户体验，降低应用运营人员费时费力。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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TV视频应用智能无限瀑布流方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的一种TV视频应用智能无限瀑布流装置的结构示意图；
图3是本发明实施例提供的一种TV视频应用智能无限瀑布流设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明所保护的范围。
首先对本发明实施例的应用场景进行说明，瀑布流又称瀑布流式布局，是比较流行的一种网站页面布局方式。视觉表现为参差不齐的多栏布局，随着页面滚动条向下滚动，这种布局还会不断加载数据块并附加至当前尾部。瀑布流对于内容的展现，是高效而具有吸引力的，用户一眼扫过的快速阅读模式可以在短时间内获得更多的信息量。目前现有的电视端应用，大部分实现方式通过灵活的“板块”，以手动或自动方式添加“板块”，在同一个推荐页面配置几个，甚至十几个“板块”，实现页面的无限滚动。但实际使用过程中，运营往往需要投入大量人力去配置“板块”实现页面无限滚动，但不是真的无限，且用户观看中，滚动的内容不一定是用户喜欢的内容。用户体验非常差且应用运营人员费时费力。本申请针对这一问题提出了对应的解决方案。
实施例
图1为本发明实施例提供的一种TV视频应用智能无限瀑布流方法的流程图。参考图1，该方法具体可以包括如下步骤：
S101、获取用户标签喜好；
具体的，获取用户标签喜好可以是，由用户自己输入自己的喜好标签，也可以是通过历史观看记录获取；
具体的，获取用户的历史观看记录；
基于所述历史观看记录，得到用户行为标签库，确定用户的标签喜好。
S102、基于用户标签喜好确定待推荐内容；
S103、基于所述待推荐内容和预设的自动瀑布流布局，生成自动瀑布流供用户进行查看。
如此，本发明设计了一种电视端应用通过用户喜好的标签的自动增加“板块”，提高用户体验，降低应用运营人员费时费力。
进一步的，本申请提供的方案中，还包括：
获取用户的历史观看记录；
剔除所述待推荐内容中与所述用户的历史观看记录重合的部分。
需要说明的是，所述自动瀑布流布局为运营人员基于创建的。
具体的，创建自动瀑布流布局包括：
创建自动瀑布流布局名称；
关联已创建好的推荐页面频道；
设置背景图片，对瀑布流背景页面图进行定制或更换；
开启智能匹配，根据用户喜好标签进行智能添加板块；或由运营人员手动配置板块；
关联已创建好初始化首屏板块；初始化首屏板块为运营手动配置的，所述始化首屏板块可配置专题、H5和视频。
所述基于用户标签喜好确定待推荐内容，包括：
首屏下拉，根据个性化标签算法，每次推荐预设个数的板块，下拉后继续进行推荐,每次推荐预设个数个，下拉后反复进行推荐展示；
根据当前用户行为标签库统计标签次数由多到少排列，选择统计标签次数最多的预设个数的标签；其中，选出的标签中，一个标签对应一个板块；
根据当前标签自动获取媒资库一致的标签的所有视频提供应用展示。
所述基于所述历史观看记录，得到用户行为标签库，包括：
通过历史观看记录，获取TV端每个用户常用的标签作为基础数据库；
通过SimpleTagBased个性化标签算法统计每个用户最常用标签；
记录每一个标签的查看次数。
进一步的，本申请提供的方案包括：
展示的界面每30秒进行一次刷新；
当媒资库当前标签下的视频有更新，
刷新时，进行使用媒资库对应标签下更新的视频替换展示的视频。
综合各个优选实施例，本申请提供的方案中，具体包括：
后台_运营人员创建自动瀑布流布局；
后台_运营人员将推荐页面与自动瀑布流布局进行关联；
后台_运营人员配置自动瀑布流布局首屏内容；
应用_用户进入应用,获取用户标签喜好；
应用_用户进入推荐页面，查看首屏配置内容，当前用户观看行为标签记录到喜好标签库重新计算；
应用_用户从首屏开始下拉，页面刷新，根据获取的用户喜好标签增加4个“标签推荐板块”.当前用户观看行为标签进行记录到喜好标签库重新计算；
应用_继续下拉，页面刷新，根据用户喜好标签库结果再次增加4个“标签推荐板块”。
应用_继续下拉，继续执行上述过程，当前页面将无限下拉展示。
瀑布流布局设置说明如下：
创建自动瀑布流布局名称；
关联已创建好的推荐页面频道；
设置背景图片，可以对当前瀑布流背景页面图进行定制更换；
审核通过即可进行；
开启智能匹配，开启后则根据用户喜好标签进行智能添加板块，不开启则需要运营人员手动配置板块；
关联已创建好初始化首屏板块，初始化首屏板块需要运营手动配置，可配置专题、H5、视频等；
智能添加喜好标签板块说明
首屏下拉，根据个性化标签算法，每次推荐4个板块，下拉后继续进行推荐,每次推荐4个，下拉后反复进行推荐展示；
根据当前用户行为标签库统计标签次数最多的标签进行推荐板块,选择4个标签，一个标签推荐一个板块；
根据当前标签自动获取媒资库一致的标签的所有视频提供应用展示；
具体的，板块展示两排八个视频；根据时间倒叙进行展示；观看过的视频自动去除；当前版页面每30秒进行一次刷新，媒资库当前标签下的视频有更新，则覆盖更新。
调用用户标签喜好库说明如下：
获取TV端每个用户常用的标签作为基础数据库；
通过SimpleTagBased个性化标签算法统计每个用户最常用标签；
对于每个标签，记录每一个标签的查看次数；
对于一个用户，每次进行推荐时，从当前标签喜好库中获取最新结果并进行推荐。
图2是本发明实施例提供的一种TV视频应用智能无限瀑布流装置的结构示意图；参照图2，本申请还提供TV视频应用智能无限瀑布流装置，包括：
获取模块21，用于获取用户标签喜好；
确定模块22，用于基于用户标签喜好确定待推荐内容；
生成模块23，用于基于所述待推荐内容和预设的自动瀑布流布局，生成自动瀑布流供用户进行查看。
图3是本发明实施例提供的一种TV视频应用智能无限瀑布流设备的结构示意图。参照图3，本申请提供的TV视频应用智能无限瀑布流设备，包括：
处理器31，以及与所述处理器相连接的存储器32；
所述存储器32用于存储计算机程序，所述计算机程序至少用于本申请提供的TV视频应用智能无限瀑布流方法；
所述处理器31用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序。
本申请提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如本申请提供的TV视频应用智能无限瀑布流方法中各个步骤。
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，在本发明的描述中，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，在本发明的描述中，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，并且本发明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，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本发明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，在本发明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发明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发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明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TV视频应用智能无限瀑布流方法，其特征在于，包括：
获取用户标签喜好；
基于用户标签喜好确定待推荐内容；
基于所述待推荐内容和预设的自动瀑布流布局，生成自动瀑布流供用户进行查看。
2.根据权利要求1所述的TV视频应用智能无限瀑布流方法，其特征在于，还包括：
获取用户的历史观看记录；
基于所述历史观看记录，得到用户行为标签库，确定用户的标签喜好。
3.根据权利要求1所述的TV视频应用智能无限瀑布流方法，其特征在于，还包括：
获取用户的历史观看记录；
剔除所述待推荐内容中与所述用户的历史观看记录重合的部分。
4.根据权利要求1所述的TV视频应用智能无限瀑布流方法，其特征在于，所述自动瀑布流布局为运营人员基于创建的。
5.根据权利要求4所述的TV视频应用智能无限瀑布流方法，其特征在于，创建自动瀑布流布局包括：
创建自动瀑布流布局名称；
关联已创建好的推荐页面频道；
设置背景图片，对瀑布流背景页面图进行定制或更换；
开启智能匹配，根据用户喜好标签进行智能添加板块；或由运营人员手动配置板块；
关联已创建好初始化首屏板块；初始化首屏板块为运营手动配置的，所述始化首屏板块可配置专题、H5和视频。
6.根据权利要求2所述的TV视频应用智能无限瀑布流方法，其特征在于，所述基于用户标签喜好确定待推荐内容，包括：
首屏下拉，根据个性化标签算法，每次推荐预设个数的板块，下拉后继续进行推荐,每次推荐预设个数个，下拉后反复进行推荐展示；
根据当前用户行为标签库统计标签次数由多到少排列，选择统计标签次数最多的预设个数的标签；其中，选出的标签中，一个标签对应一个板块；
根据当前标签自动获取媒资库一致的标签的所有视频提供应用展示。
7.根据权利要求2所述的TV视频应用智能无限瀑布流方法，其特征在于，所述基于所述历史观看记录，得到用户行为标签库，包括：
通过历史观看记录，获取TV端每个用户常用的标签作为基础数据库；
通过SimpleTagBased个性化标签算法统计每个用户最常用标签；
记录每一个标签的查看次数。
8.根据权利要求2所述的TV视频应用智能无限瀑布流方法，其特征在于，包括：
展示的界面每30秒进行一次刷新；
当媒资库当前标签下的视频有更新，
刷新时，进行使用媒资库对应标签下更新的视频替换展示的视频。
9.一种TV视频应用智能无限瀑布流装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取用户标签喜好；
确定模块，用于基于用户标签喜好确定待推荐内容；
生成模块，用于基于所述待推荐内容和预设的自动瀑布流布局，生成自动瀑布流供用户进行查看。
10.一种TV视频应用智能无限瀑布流设备，其特征在于，包括：
处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；
所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序至少用于执行权利要求1-8任一项所述的TV视频应用智能无限瀑布流方法；
所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序。
CN202110417845.0A 2021-04-19 2021-04-19 Tv视频应用智能无限瀑布流方法、装置和设备 Pending CN113179431A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110417845.0A CN113179431A (zh) 2021-04-19 2021-04-19 Tv视频应用智能无限瀑布流方法、装置和设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110417845.0A CN113179431A (zh) 2021-04-19 2021-04-19 Tv视频应用智能无限瀑布流方法、装置和设备

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113179431A true CN113179431A (zh) 2021-07-27

Family

ID=76923625

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110417845.0A Pending CN113179431A (zh) 2021-04-19 2021-04-19 Tv视频应用智能无限瀑布流方法、装置和设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113179431A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116017070A (zh) * 2022-12-01 2023-04-25 四川长虹电器股份有限公司 基于运营策略提升电视主页点击率的方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150181304A1 (en) * 2013-12-19 2015-06-25 Samsung Electronics Co., Ltd. Display apparatus and method for recommending contents of the display apparatus
CN105893443A (zh) * 2015-12-15 2016-08-24 乐视网信息技术（北京）股份有限公司 视频推荐方法、装置和服务器
CN106649316A (zh) * 2015-10-29 2017-05-10 北京国双科技有限公司 一种视频推送方法及装置
CN108419101A (zh) * 2018-05-08 2018-08-17 北京奇艺世纪科技有限公司 一种视频推荐页面生成方法及装置
CN111459480A (zh) * 2020-03-20 2020-07-28 成都卓影科技股份有限公司 一种实现tv大屏无限瀑布流的方法
CN112235614A (zh) * 2020-10-14 2021-01-15 广州欢网科技有限责任公司 电视节目排行榜数据的个性化推荐方法及系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150181304A1 (en) * 2013-12-19 2015-06-25 Samsung Electronics Co., Ltd. Display apparatus and method for recommending contents of the display apparatus
CN106649316A (zh) * 2015-10-29 2017-05-10 北京国双科技有限公司 一种视频推送方法及装置
CN105893443A (zh) * 2015-12-15 2016-08-24 乐视网信息技术（北京）股份有限公司 视频推荐方法、装置和服务器
CN108419101A (zh) * 2018-05-08 2018-08-17 北京奇艺世纪科技有限公司 一种视频推荐页面生成方法及装置
CN111459480A (zh) * 2020-03-20 2020-07-28 成都卓影科技股份有限公司 一种实现tv大屏无限瀑布流的方法
CN112235614A (zh) * 2020-10-14 2021-01-15 广州欢网科技有限责任公司 电视节目排行榜数据的个性化推荐方法及系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116017070A (zh) * 2022-12-01 2023-04-25 四川长虹电器股份有限公司 基于运营策略提升电视主页点击率的方法
CN116017070B (zh) * 2022-12-01 2024-04-12 四川长虹电器股份有限公司 基于运营策略提升电视主页点击率的方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9715901B1 (en) Video preview generation
US8001143B1 (en) Aggregating characteristic information for digital content
JP5745876B2 (ja) 放送番組処理装置、放送番組処理方法及びプログラム
US9535991B2 (en) Video display for displaying a series of representative images for video
BRPI0922559B1 (pt) método de apresentação de produtos de comércio eletrônico em uma exibição de vídeo, método para conduzir comércio eletrônico em uma exibição de vídeo, e sistema de comércio eletrônico para apresentar produtos para venda
CN104182481B (zh) 资源推荐方法及装置
CN108022144B (zh) 提供数据对象信息的方法及装置
CA2691874A1 (en) Method and apparatus for presenting and aggregating information related to the sale of multiple goods and services
CN104346202A (zh) 终端应用程序的设置方法、装置及终端
US11930058B2 (en) Skipping the opening sequence of streaming content
CN112333547A (zh) 电视端短视频用户喜爱偏好推荐方法、装置和智能电视
CN103873819B (zh) 视频监控中录像文件快速回放的方法及其系统
CN107592486A (zh) 一种视频生成方法和装置
CN113179431A (zh) Tv视频应用智能无限瀑布流方法、装置和设备
CN105100916B (zh) 一种视频播放器的制作方法和装置
CN104581399A (zh) 一种电视盒子中热词搜索的方法及系统
US10402438B2 (en) Systems and methods of visualizing multimedia content
US9361941B2 (en) Method and systems for arranging a media object in a media timeline
CN103593382A (zh) 信息处理设备、信息处理方法和程序
US20130145393A1 (en) Splash screen adverts for digital televisions
CN106686459B (zh) 用户使用记录的展示方法和装置
KR20100118896A (ko) 콘텐츠 내 객체 정보 및 객체 기반의 응용 콘텐츠를 제공하는 방법 및 장치
CN104063434A (zh) 搜索结果页的展现方法和装置
TWI579718B (zh) 圖形資源管理系統及方法與內儲圖形資源管理程式之電腦程式產品
CN100438600C (zh) 影像阅览系统和方法

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
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210727