CN113873287A - 一种基于bs架构多线路直播方法 - Google Patents

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CN113873287A CN202111446844.5A CN202111446844A CN113873287A CN 113873287 A CN113873287 A CN 113873287A CN 202111446844 A CN202111446844 A CN 202111446844A CN 113873287 A CN113873287 A CN 113873287A
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Abstract

本发明公开了一种基于BS架构多线路直播方法，该方法首先依据用户记录建立用户偏好模型，分别计算实时节目和用户观看记录或用户当前观看节目的相似度，再结合该相似度和用户偏好求取用户对待推荐实时节目资源的虚揪兴趣，最后选出虚拟兴趣较高的节目组作为对用户的实时推荐，在实时预测推荐的场景下，本方法可以准确的推荐出用户喜爱的节目，很好地解决了终端用户节点的调度管理问题，能使用户获取可靠性高、质量好的直播服务，对直播技术的发展具有一定的指导意义。

Description

一种基于BS架构多线路直播方法
技术领域
发明涉及直播领域，尤其涉及一种基于BS架构多线路直播方法。
背景技术
近年来，电视直播业务随着互联网行业的快速发展逐渐走入了千家万户。和传统的依靠有线电视网络信号进行传输的有线广播电视网络不同，现在的互联网电视直播业务，依托于互联网的高速带宽和公开、自由的环境，开始了爆炸般的增长。相比于传统的电视直播网络，现在网络电视直播业务的发展开始逐渐依赖于各式智能设备尤其是智能机顶盒的迅猛发展，如IPTV机顶盒的广泛应用、Android机顶盒的快速普及等；而这也使得现在的网络电视直播业务拥有了一些新的特点：如发展迅猛、用户基数大、使用方式更为灵活等。
而由于当前互联网资源的高度开放性，使得整合互联网直播资源变得更为简单，因此也促成了大量手机电视直播类软件的出现，诸如风云直播、泰捷视频、云图ＴＶ等手机电视直播类软件，都发展迅速，且拥有大量的用户群体。
虽然上述的各种手机电视直播巧件提供了大量的电视直播资源给用户，但是用户依然对从种类繁杂的直播频道和节目预告中选择出自己感兴趣的资源而感到困难。因此，针对该问题，如何从用户需求与体验出发，推出合适而有效的个性化推荐功能，提升用户体验，优化资源配置，是一个很有研巧意义的问题，同时也具有相当好的现实意义。
发明内容
为了克服现有技术存在的缺点与不足，本发明提供一种基于BS架构多线路直播方法。
本发明所采用的技术方案是该方法包括步骤，
步骤1，针对视频直播平台，利用视频采集编码方式对原始视频进行采集、编码、压缩预处理；
步骤2，将处理后数据通过 IP 传输平台传送到媒体流发布服务器，
步骤3，利用数据分析用户对节目的喜好并配置线路、选择不同的运营商接入IP地址；
步骤4，当用户请求播放视频时，进入Web服务器访问，并进行线路选择；
步骤5，根据用户的请求，判断用户喜好的节目，同时判断用户喜好的节目在配置好的线路中；
步骤6，根据请求用户的IP地址，选出一个合适的播放线路；
步骤7, 利用用户浏览终端，用户选择播放器播进行视频观看。
进一步地，所述视频采集编码利用位于分布在现场的多媒体数据采集单元，与音频采集设备、视频采集设备、去噪设备相连接。通过音频采集设备、视频采集设备、去噪设备完成多路视频音频信息的采集、编码和预压缩，压缩视频部分可以使用MPEG-5算法，音频使用 DMA算法。
进一步地，所述媒体流发布服务器，经过预处理的音频和视频数据通过 IP 传输平台传送到媒体流发布服务器后，进行流式封装和媒体发布，实现音频与视频的现场实时传输，当用户选中信息进行点播时，系统首先在媒体流数据库服务器中找到相应文件， 然后进行数据分离和提取，最后转至流发布服务器进行媒体流的发布。
进一步地，所述Web 服务器，对网络规模的支持具有动态可伸缩性，并且支持多用户的并发访问，与 Web 服务器的交互分三个阶段：登录、控制台、工作区；
1) 登录成功后进入控制台，控制台主界面由 applet实现， 进入控制台后， 监听线程开始对待办事宜和系统消息进行监听， 根据监听到的消息对相应功能项进行修改。
2) 控制台请求权限数据并以树状结构显示权限内容，用户点击相关 业务后在工作区界面将打开一个新的工作区并显示该模块的内容，同时跟踪并记录用户的操作过程。
进一步地，所述用户浏览终端，利用普通计算机，安装 Web浏览器和 WindowsMedia P1ayer 媒体播放器等软件对流信息进行检索、接收和解码还原。
进一步地，所述用户对节目的喜好，对用户每天的节目单总库进行预处理，分别表 示为节目播出的时间
Figure 285656DEST_PATH_IMAGE001
、节目结束的时间
Figure 937217DEST_PATH_IMAGE002
、频道的名称
Figure 716955DEST_PATH_IMAGE003
、节目的类别
Figure 299114DEST_PATH_IMAGE004
、节目的名称
Figure 113487DEST_PATH_IMAGE005
，节 目库矩阵A，表示如下：
Figure 873632DEST_PATH_IMAGE006
其中
Figure 140666DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 526516DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 195395DEST_PATH_IMAGE009
、
Figure 126442DEST_PATH_IMAGE010
、
Figure 880771DEST_PATH_IMAGE011
均为m维向量，m表示节目的总数。
对服务器后台用户记录进行初步预处理，由于用户在观看电视节目时一般会有一个试看选台的过程，根据经验，一般认为3分钟内的观看属于用户选台阶段，此时的观看记录属于用户记录中的噪声，在预处理时常常予以祛除，而超过3分钟的观看记录则属于有效记录。将一天的时间3分钟每段进行划分，定义时间分段为按该定义划分后的每段，则此时一天共有480个时间分段。
预处理的下一步是获取用户对每个观看过节目的感兴趣程度，用兴趣度j来表示，定义为用户观看每个节目的时长与该节目总时长的比值，计算公式为：
Figure 617783DEST_PATH_IMAGE012
其中j∈(0,1)，由于用户在每条记录的观看行为都是从起始时间分段stime到结 束时间分段etime，a∈(stime, etime）的每个时间分段内其兴趣度都是j，据此生成用户在 相应时间内关于观看节目的时间分段
Figure 328119DEST_PATH_IMAGE013
、节目类别
Figure 757964DEST_PATH_IMAGE014
、兴趣度
Figure 937272DEST_PATH_IMAGE015
、观看日期
Figure 212396DEST_PATH_IMAGE016
的兴趣矩阵， 表示如下
Figure 855867DEST_PATH_IMAGE017
其中
Figure 581246DEST_PATH_IMAGE018
、
Figure 310168DEST_PATH_IMAGE019
、
Figure 123403DEST_PATH_IMAGE020
、
Figure 621380DEST_PATH_IMAGE021
均为n维列向量，n表示用户所有观看记录时间分段个数之 和，设q为用户记录总数，则
Figure 393027DEST_PATH_IMAGE022
对于每条用户记录，时间分段a的取值是多个。
用户在长期与推荐系统交互的过程中，随着其周围环境和人生阅历的改变，其巧为、兴趣、偏好也会发生改变，从而导致用户的兴巧漂巧问题。用户同样有一个长期使用手机电视直播观看节目的过程，因此用户的兴趣偏好也会发生变化，本章的方法也会面临用户兴趣漂移问题。在用户无法直接显示输入其当前感兴趣的内容时，为了能够处理这种用户兴趣的变化，提高推荐系统性能，采用用户所有历史记录中最近一段时间的记录作为实时推荐方法用户偏好模型构建的基础，以此来辅助提高推荐方法的性能。
进一步地，对上一步预处理得到的用户兴趣矩阵J进行筛选，依据用户观看的日期
Figure 530616DEST_PATH_IMAGE023
选择和当最近60天内的用户数据，组成新的用户兴趣矩阵
Figure 413122DEST_PATH_IMAGE024
，减少用户兴趣漂移带来 的影巧，表示如下：
Figure 703289DEST_PATH_IMAGE025
其中n表示筛选后的所有用户记录时间分段总和；
定义矩阵Q是用户关于时间分i和节目类别j的偏好模型，
Figure 645837DEST_PATH_IMAGE026
表示如下；
Figure 270722DEST_PATH_IMAGE027
其中矩阵元素
Figure 691339DEST_PATH_IMAGE028
表示用户在时间分段
Figure 163909DEST_PATH_IMAGE029
时对节目类别
Figure 215042DEST_PATH_IMAGE030
的兴趣度。
其中1≤p≤s，s表示时间分段所有可能取值的总数，1≤q≤k, k表示节目类别总 数：
Figure 140272DEST_PATH_IMAGE031
是一个s×k矩阵；
对于
Figure 551531DEST_PATH_IMAGE032
，根据用户兴趣矩阵
Figure 613028DEST_PATH_IMAGE033
，计算公式如下
Figure 897379DEST_PATH_IMAGE034
计算用户对实时节目库中每个节目相应类别的俱好度，记为h，则h的计算公式如下：
Figure 247588DEST_PATH_IMAGE035
其中，k表示节目类别总数，c＞0。
本发明提出了一种基于BS架构多线路直播方法。该方法首先依据用户记录建立用户偏好模型，分别计算实时节目和用户观看记录或用户当前观看节目的相似度，再结合该相似度和用户偏好求取用户对待推荐实时节目资源的虚揪兴趣，最后选出虚拟兴趣较高的节目组作为对用户的实时推荐，在实时预测推荐的场景下，本方法可以准确的推荐出用户喜爱的节目，很好地解决了终端用户节点的调度管理问题，能使用户获取可靠性高、质量好的直播服务，对直播技术的发展具有一定的指导意义。
附图说明
图1为本发明总体步骤流程图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互结合，下面结合附图和有具体实施例对本申请作进一步详细说明。
如图1所示，一种基于BS架构多线路直播方法，本发明所采用的技术方案是该方法包括步骤，
步骤1，针对视频直播平台，利用视频采集编码方式对原始视频进行采集、编码、压缩预处理；
步骤2，将处理后数据通过 IP 传输平台传送到媒体流发布服务器，
步骤3，利用数据分析用户对节目的喜好并配置线路、选择不同的运营商接入IP地址；
步骤4，当用户请求播放视频时，进入Web服务器访问，并进行线路选择；
步骤5，根据用户的请求，判断用户喜好的节目，同时判断用户喜好的节目在配置好的线路中；
步骤6，根据请求用户的IP地址，选出一个合适的播放线路；
步骤7, 利用用户浏览终端，用户选择播放器播进行视频观看。
视频采集编码利用位于分布在现场的多媒体数据采集单元，与音频采集设备、视频采集设备、去噪设备相连接。通过音频采集设备、视频采集设备、去噪设备完成多路视频音频信息的采集、编码和预压缩，压缩视频部分可以使用MPEG-5算法，音频使用 DMA算法。
媒体流发布服务器，经过预处理的音频和视频数据通过 IP 传输平台传送到媒体流发布服务器后，进行流式封装和媒体发布，实现音频与视频的现场实时传输，当用户选中信息进行点播时，系统首先在媒体流数据库服务器中找到相应文件， 然后进行数据分离和提取，最后转至流发布服务器进行媒体流的发布。
由于网络带宽是有限的， 在为客户提供点对点连接方式的服务中，系统可以提供单播和组播两种数据发布方式。单播用户暂停、快进等来自由控制播放过程，这主要用于视频记录的历史回放。而进行实时视频信息流的发布时，系统采取组播技术，所有发出请求的客户端共享同一信息包， 以降低网络上传输的信息包的总量，减少网络拥塞和冲突的发生。
由于单一服务器带宽和数据处理能力有限， 因此采用分布式流媒体发布技术，将单一的媒体流发布服务改为分布式多服务器发布，将数据请求分流到各自对应的发布服务器，提高并发访问能力。分布式的网络媒体流发布资源由 Web 服务器进行统一管理和提供重定向连接服务。
Web 服务器，对网络规模的支持具有动态可伸缩性，并且支持多用户的并发访问，与 Web 服务器的交互分三个阶段：登录、控制台、工作区；
1) 登录成功后进入控制台，控制台主界面由 applet实现， 进入控制台后， 监听线程开始对待办事宜和系统消息进行监听， 根据监听到的消息对相应功能项进行修改。
2) 控制台请求权限数据并以树状结构显示权限内容，用户点击相关 业务后在工作区界面将打开一个新的工作区并显示该模块的内容，同时跟踪并记录用户的操作过程。
用户浏览终端，利用普通计算机，安装 Web浏览器和 Windows Media P1ayer 媒体播放器等软件对流信息进行检索、接收和解码还原。
用户对节目的喜好，对用户每天的节目单总库进行预处理，分别表示为节目播出 的时间
Figure 275587DEST_PATH_IMAGE001
、节目结束的时间
Figure 847383DEST_PATH_IMAGE036
、频道的名称
Figure 37056DEST_PATH_IMAGE003
、节目的类别
Figure 936879DEST_PATH_IMAGE004
、节目的名称
Figure 237410DEST_PATH_IMAGE005
，节目库矩阵A，表 示如下：
Figure 539078DEST_PATH_IMAGE006
其中
Figure 86603DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 473722DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 781207DEST_PATH_IMAGE009
、
Figure 671802DEST_PATH_IMAGE010
、
Figure 468857DEST_PATH_IMAGE011
均为m维向量，m表示节目的总数。
对服务器后台用户记录进行初步预处理，由于用户在观看电视节目时一般会有一个试看选台的过程，根据经验，一般认为3分钟内的观看属于用户选台阶段，此时的观看记录属于用户记录中的噪声，在预处理时常常予以祛除，而超过3分钟的观看记录则属于有效记录。将一天的时间3分钟每段进行划分，定义时间分段为按该定义划分后的每段，则此时一天共有480个时间分段。
预处理的下一步是获取用户对每个观看过节目的感兴趣程度，用兴趣度j来表示，定义为用户观看每个节目的时长与该节目总时长的比值，计算公式为：
Figure 264644DEST_PATH_IMAGE012
其中j∈(0,1)，由于用户在每条记录的观看行为都是从起始时间分段stime到结 束时间分段etime，a∈(stime, etime）的每个时间分段内其兴趣度都是j，据此生成用户在 相应时间内关于观看节目的时间分段
Figure 438136DEST_PATH_IMAGE013
、节目类别
Figure 386501DEST_PATH_IMAGE014
、兴趣度
Figure 354457DEST_PATH_IMAGE015
、观看日期
Figure 450589DEST_PATH_IMAGE037
的兴趣矩阵， 表示如下
Figure 349143DEST_PATH_IMAGE038
其中
Figure 214331DEST_PATH_IMAGE018
、
Figure 290872DEST_PATH_IMAGE039
、
Figure 874300DEST_PATH_IMAGE020
、
Figure 124015DEST_PATH_IMAGE021
均为n维列向量，n表示用户所有观看记录时间分段个数之 和，设q为用户记录总数，则
Figure 499502DEST_PATH_IMAGE022
对于每条用户记录，时间分段a的取值是多个。
用户在长期与推荐系统交互的过程中，随着其周围环境和人生阅历的改变，其巧为、兴趣、偏好也会发生改变，从而导致用户的兴巧漂巧问题。用户同样有一个长期使用手机电视直播观看节目的过程，因此用户的兴趣偏好也会发生变化，本章的方法也会面临用户兴趣漂移问题。在用户无法直接显示输入其当前感兴趣的内容时，为了能够处理这种用户兴趣的变化，提高推荐系统性能，采用用户所有历史记录中最近一段时间的记录作为实时推荐方法用户偏好模型构建的基础，以此来辅助提高推荐方法的性能。
对上一步预处理得到的用户兴趣矩阵J进行筛选，依据用户观看的日期
Figure 809260DEST_PATH_IMAGE040
选择 和当最近60天内的用户数据，组成新的用户兴趣矩阵
Figure 614405DEST_PATH_IMAGE041
，减少用户兴趣漂务带来的影巧，表 示如下：
Figure 667812DEST_PATH_IMAGE042
其中n表示筛选后的所有用户记录时间分段总和；
由于手机电视直巧节目项目相关信息较少，且节目类别能较为直观的反映节目的属性，也能较为形式化的表达出用户的兴趣，而一天不同的时间段内用户对不同类别节目的專好也是不一样的，使用时间分段和节目类别作为描述用户偏好的属性值，基于用户最近一段时间内的兴趣矩阵为用户生成相应的偏好模型。
定义矩阵Q是用户关于时间分i和节目类别j的偏好模型，
Figure 507592DEST_PATH_IMAGE026
表示如下；
Figure 175203DEST_PATH_IMAGE043
其中矩阵元素
Figure 467644DEST_PATH_IMAGE028
表示用户在时间分段
Figure 262424DEST_PATH_IMAGE029
时对节目类别
Figure 956711DEST_PATH_IMAGE030
的兴趣度。
其中1≤p≤s，s表示时间分段所有可能取值的总数，1≤q≤k, k表示节目类别总 数：
Figure 795223DEST_PATH_IMAGE031
是一个s×k矩阵；
对于
Figure 840539DEST_PATH_IMAGE044
，根据用户兴趣矩阵
Figure 235749DEST_PATH_IMAGE033
，计算公式如下
Figure 722225DEST_PATH_IMAGE045
计算用户对实时节目库中每个节目相应类别的俱好度，记为h，则h的计算公式如下：
Figure 810266DEST_PATH_IMAGE046
其中，k表示节目类别总数，c＞0。
浏览用户通过 Web 服务器提供的链接，选择某一流媒体服务；从原始信息中检索需要传输的实时数据，并重定向到相对应的流媒体发布服务器；Web 浏览器启动音视频客户程序，使用 HTTP 从 Web 服务器检索相关参数对音视频客户程序初始化， 浏览客户程序及视频发布服务器建立连接，运行实时流协议，交换视频传输所需的控制信息，视频发布服务器使用 RTP/UDP 协议将预采集编码等预处理后的视频数据传输给浏览客户程序。
Web 层基于 Servlet 和 Jsp 技术开发， 采用了 MVC（视图－模型－控制器）架构模式。模型：表示数据和管理对该数据的访问和更新的业务规则。 模型采用 EJB 技术实现。视图：展示的内容。它通过模型访问数据， 并指定应该如何表示该数据，视图将负责在它的表示中保持一致性， 视图采用 JSP。控制器：将和视图之间的交互转换为由模型执行的操作。由模型执行的操作包括激活业务流程或改变模型状态。控制器根据用户交互和模型操作的结果选择视图， 从而作出响应。客户端所有的请求都发送到一个接入 Servlet,接入 Servlet 解析请求的目的服务， 然后将请求转发到后端服务处理。服务处理完毕后，根据配置调用相应的 JSP 并返回客户端。 处理过程中， 有关的上下文将传递到 JSP。 实时传输协议 RTP、提供流量控制和拥塞控制服务的实时传输控制协议 RTCP、通过IP 网络传送多媒体数据的实时流协议RTSP，以及底层 TCP/UDP、IP 协议等，联合提供了一个完整的流媒体网络服务。
为实现基于带宽自适应的传输， 本系统采用数据包丢失率来作为估计网络信道状况的指标。接收用户终端不断测量丢包率，并通过 RTCP 包传回发送端，决策控制器通过丢包率与规定的阈值进行比较，来确定是增加还是减少码率。但将比较结果直接用于判断网络信道状况并据此调整码率， 会使码率的变动过于频繁导致质量不稳定。为此将丢包率经过一个低通滤波器进行平滑，再与阈值下限和上限判别，以确定网络的负载情况，分为轻载、满载和阻塞 3 种类型。当丢包率大于上限阈值时，则减少码流速率；相反当丢包率小于阈值下限时，则增加码流速率。阈值下限和上限的设置要考虑服务质量的振荡和对媒体质量的容忍程度，一般根据试验和吞吐量模型确定。
本发明提出了一种基于BS架构多线路直播方法。该方法首先依据用户记录建立用户偏好模型，分别计算实时节目和用户观看记录或用户当前观看节目的相似度，再结合该相似度和用户偏好求取用户对待推荐实时节目资源的虚揪兴趣，最后选出虚拟兴趣较高的节目组作为对用户的实时推荐，在实时预测推荐的场景下，本方法可以准确的推荐出用户喜爱的节目，很好地解决了终端用户节点的调度管理问题，能使用户获取可靠性高、质量好的直播服务，对直播技术的发展具有一定的指导意义。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解的是，在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种等效的变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同范围限定。

Claims (7)

1.一种基于BS架构多线路直播方法，其特征在于，该方法包括步骤，
步骤1，针对视频直播平台，利用视频采集编码方式对原始视频进行采集、编码、压缩预处理；
步骤2，将处理后数据通过 IP 传输平台传送到媒体流发布服务器，
步骤3，利用数据分析用户对节目的喜好并配置线路、选择不同的运营商接入IP地址；
步骤4，当用户请求播放视频时，进入Web服务器访问，并进行线路选择；
步骤5，根据用户的请求，判断用户喜好的节目，同时判断用户喜好的节目在配置好的线路中；
步骤6，根据请求用户的IP地址，选出一个合适的播放线路；
步骤7, 利用用户浏览终端，用户选择播放器播进行视频观看。
2.如权利要求1所述的一种基于BS架构多线路直播方法，其特征在于，所述视频采集编码利用位于分布在现场的多媒体数据采集单元，与音频采集设备、视频采集设备、去噪设备相连接，通过音频采集设备、视频采集设备、去噪设备完成多路视频音频信息的采集、编码和预压缩，压缩视频部分可以使用MPEG-5算法，音频使用 DMA算法。
3.如权利要求1所述的一种基于BS架构多线路直播方法，其特征在于，所述媒体流发布服务器，经过预处理的音频和视频数据通过 IP 传输平台传送到媒体流发布服务器后，进行流式封装和媒体发布，实现音频与视频的现场实时传输，当用户选中信息进行点播时，系统首先在媒体流数据库服务器中找到相应文件， 然后进行数据分离和提取，最后转至流发布服务器进行媒体流的发布。
4.如权利要求1所述的一种基于BS架构多线路直播方法，其特征在于，所述Web 服务器，对网络规模的支持具有动态可伸缩性，并且支持多用户的并发访问，与 Web 服务器的交互分三个阶段：登录、控制台、工作区；
1) 登录成功后进入控制台，控制台主界面由 applet实现， 进入控制台后， 监听线程开始对待办事宜和系统消息进行监听， 根据监听到的消息对相应功能项进行修改；
2) 控制台请求权限数据并以树状结构显示权限内容，用户点击相关 业务后在工作区界面将打开一个新的工作区并显示该模块的内容，同时跟踪并记录用户的操作过程。
5.如权利要求1所述的一种基于BS架构多线路直播方法，其特征在于，所述用户浏览终端，利用普通计算机，安装 Web浏览器和 Windows Media P1ayer 媒体播放器等软件对流信息进行检索、接收和解码还原。
6.如权利要求1所述的一种基于BS架构多线路直播方法，其特征在于，所述用户对节目 的喜好，对用户每天的节目单总库进行预处理，分别表示为节目播出的时间
Figure DEST_PATH_IMAGE001
、节目结束的 时间
Figure DEST_PATH_IMAGE002
、频道的名称
Figure DEST_PATH_IMAGE003
、节目的类别
Figure DEST_PATH_IMAGE004
、节目的名称
Figure DEST_PATH_IMAGE005
，节目库矩阵A，表示如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE006
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure DEST_PATH_IMAGE009
、
Figure DEST_PATH_IMAGE010
、
Figure DEST_PATH_IMAGE011
均为m维向量，m表示节目的总数；
预处理的下一步是获取用户对每个观看过节目的感兴趣程度，用兴趣度j来表示，定义为用户观看每个节目的时长与该节目总时长的比值，计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE012
其中j∈(0,1)，由于用户在每条记录的观看行为都是从起始时间分段stime到结束时 间分段etime，a∈(stime, etime）的每个时间分段内其兴趣度都是j，据此生成用户在相应 时间内关于观看节目的时间分段
Figure DEST_PATH_IMAGE013
、节目类别
Figure DEST_PATH_IMAGE014
、兴趣度
Figure DEST_PATH_IMAGE015
、观看日期
Figure DEST_PATH_IMAGE016
的兴趣矩阵，表示 如下
Figure DEST_PATH_IMAGE017
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE018
、
Figure DEST_PATH_IMAGE019
、
Figure DEST_PATH_IMAGE020
、
Figure DEST_PATH_IMAGE021
均为n维列向量，n表示用户所有观看记录时间分段个数之和，设q 为用户记录总数，则
Figure DEST_PATH_IMAGE022
对于每条用户记录，时间分段a的取值是多个。
7.如权利要求1所述的一种基于BS架构多线路直播方法，其特征在于，对上一步预处理 得到的用户兴趣矩阵J进行筛选，依据用户观看的日期
Figure DEST_PATH_IMAGE023
选择和当最近60天内的用户数 据，组成新的用户兴趣矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE024
，减少用户兴趣漂务带来的影巧，表示如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE025
其中n表示筛选后的所有用户记录时间分段总和；
定义矩阵Q是用户关于时间分i和节目类别j的偏好模型，
Figure DEST_PATH_IMAGE026
表示如下；
Figure DEST_PATH_IMAGE027
其中矩阵元素
Figure DEST_PATH_IMAGE028
表示用户在时间分段
Figure DEST_PATH_IMAGE029
时对节目类别
Figure DEST_PATH_IMAGE030
的兴趣度；
其中1≤p≤s，s表示时间分段所有可能取值的总数，1≤q≤k, k表示节目类别总数：
Figure DEST_PATH_IMAGE031
是一个s×k矩阵；
对于
Figure DEST_PATH_IMAGE032
，根据用户兴趣矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE033
，计算公式如下
Figure DEST_PATH_IMAGE034
计算用户对实时节目库中每个节目相应类别的俱好度，记为h，则h的计算公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE035
其中，k表示节目类别总数，c＞0。
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