CN1250004C - 专家模型推荐方法及系统 - Google Patents

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Abstract

公开了一种采用多个分类器模块(36、37)的节目推荐系统(30)。响应于对应于某个节目的记录(17)的接收，与由记录表示的对应于节目的节目类别相关的分类器模块将生成节目推荐，或者各分类器模块在记录未能表示对应于节目的节目类别时生成节目推荐。在生成了多个推荐时，系统(30)的节目记录模块(35)对推荐进行评级并利用节目的最高等级推荐。

Description

专家模型推荐方法及系统
发明背景
发明领域
本发明涉及采用电子节目指南帮助媒体用户管理大量媒体内容选择(如电视节目、聊天室、视频点播媒体文件、音频等)的系统。更具体地说，本发明涉及具有向用户建议选择并根据建议采取行动的“智能”(如代表用户记录节目)的系统。
相关技术描述
随着提供给电视观众的频道数量的增加，以及此类频道上提供的节目内容的多样化，电视观众越来越难以确定所感兴趣的电视节目。在过去，电视观众通过分析印好的电视节目指南来确定所感兴趣的电视节目。此类印好的电视节目指南通常包含有表格，其中按时间和日期、频道和标题列出提供的电视节目。随着电视节目数量的增加，使用此类印好的指南有效地确定所需电视节目的能力变得不切实际了。
最近出现了电子格式的电视节目指南，也就是通常所说的电子节目指南(EPG)。与印好的电视节目指南相类似，EPG包含有表格，其中按时间和日期、频道和标题列出提供的电视节目。不同的是，一些EPG允许电视观众根据个人偏好对提供的电视节目进行分类或搜索。此外，EPG允许所提供电视节目的在屏显示。
虽然与传统的印刷指南相比，EPG使电视观众可更有效地确定所需节目，但它们也存在许多局限，如果克服这些局限，则可进一步增强电视观众确定所需节目的能力。例如，许多观众对诸如动作节目或体育节目等某些类的节目有特殊的偏好或偏见。这样，观众偏好可应用到EPG，以便得到特定电视观众可能感兴趣的一组推荐节目。
设计电视节目推荐计划的最终目的是实现最佳的节目可能分类。此目的导致了作为电视节目推荐计划的基础的某种分类器(如决策树分类器、贝叶斯分类器等)或分类器组合的发展。但是，由于各分类器的自然局限，利用单个分类器或分类器组合作为基础无法实现系统对每个推荐的最优性能。
本发明解决这个问题。
发明概述
本发明涉及一种专家模型推荐方法和系统，它克服了与现有技术有关的缺点。本发明的各个方面是新颖的，非显而易见的并且提供各种优点。尽管本文所涉及的本发明的实际特性只能参考所附权利要求确定，但作为本文所公开的实施例的特征的某些特性将在以下进行概述。
本发明的一种形式是生成多个节目的推荐的方法。首先，收到对应于节目的记录。然后，确定对应于节目的编制节目类别。而最后，从与节目类别相关的分类器模块生成节目推荐。
本发明的第二种形式是用于生成多个节目的推荐的计算机系统。计算机系统包括节目记录模块和分类器模块。响应于对应于节目的记录的接收，节目记录模块能够确定对应于节目的节目类别。分类器模块能够在该分类器模块与节目类别相关时生成节目推荐。
本发明的第三种形式是计算机可读媒体中的计算机程序产品，用于生成多个节目的推荐。计算机程序产品包括若干计算机可读代码。计算机可读代码用于接收对应于节目的记录。计算机可读代码确定对应于节目的节目类别。计算机可读代码从与节目相关的分类器生成节目推荐。
本发明的以上形式和其它形式、特性和优点将从以下对本发明的优选实施例的详细描述变得清楚，其中参考附图来阅读对实施例的描述。详细描述和附图只是本发明的说明性而非限制性描述，本发明的范围由所附权利要求书及其等效物定义。
附图概述
图1是根据本发明的自动推荐系统的一个实施例的示意图；
图2是根据本发明图1系统的控制器的一个实施例的方框图；
图3A是根据本发明第一实施例的节目推荐程序的流程图；以及
图3B是根据本发明第二实施例的节目推荐程序的流程图。
优选实施例的详细描述
图1说明用户11的自动节目推荐系统10。系统10包括常规电视机形式的显示器20以及计算机30。计算机可以配置在电视机20内或者如图所示设置在电视机20外面。
在所示实施例中，计算机30被配置为从服务器16接收节目时间数据(如电子节目指南)。计算机30可以可选地从服务器16接收其它系统10用户的反馈简档数据、隐式简档数据和/或显式简档数据。计算机30还被配置为从调谐器12(如电缆调谐器或卫星调谐器)接收包括节目时间数据的视频信号。计算机30还配置了红外线端口32，用于允许用户11经遥控器15选择要观看到节目。例如，用户11可利用遥控器15加亮电视机20上显示的电子节目指南中的所需选择。计算机30可以访问数据库13，其中计算机30可从该数据库接收更新的节目时间数据。访问可以通过可连接到因特网服务提供商或某种其它适当的数据连接的电话线完成。计算机30还配置了盘驱动器31，用于经诸如盘14的可移动媒体上载节目时间数据、用户11的简档数据以及其它系统10用户的简档数据。
计算机30可被配置为任何形式，用于接收结构化输入(还是指示输入？)并根据规定的规则处理这些输入，以及输出处理结果从而控制电视机20的显示，就像本领域的普通技术人员所想到的那样。因此，计算机30可以是可程序设计的、专用状态机、或可程序设计的和专用硬件的混合式结构。
图2说明计算机30的一个实施例。在所示实施例中，计算机包括中央处理单元(CPU)33，它在操作时连接到固态存储器34。CPU33可以是Intel系列的微处理器、Motorola系列的微处理器或市场上任何其它类型的微处理器。存储器34是计算机可读媒体(如只读存储器、可擦写只读存储器、随机存储器、光盘、软盘、硬盘驱动器和其它已知的形式)，该媒体通过电、磁、光或化学方式改变以包括对应于节目记录模块35、决策树分类器模块36和贝叶斯分类器模块37的计算机可读代码。另外，存储器34存储用户11(图1)的观看历史数据库39，以及用户11(图1)的观众简档数据库38。为了执行存储器34中的计算机可读代码，计算机还可以包括任何控制时钟、接口、信号调节器、滤波器、模数(A/D)转换器、数模(D/A)转换器、通信端口或本领域普通技术人员所能想到的任何类型的操作装置。
在计算机30的备选实施例中，节目记录模块35、决策树分类器模块36和/或贝叶斯分类器模块37可以部分地或全部地用数字电路、模拟电路或两者来实现，诸如例如专用集成电路(ASIC)。
决策树分类器模块36是许多现有技术程序之一，用于根据完善建立的概念学习理论提供推荐，诸如例如1999年12月17日提交的美国专利申请系列号09/466406题为“利用决策树推荐电视节目的方法和装置”中公开的决策树分类器，在此通过引用结合于本文中。
贝叶斯分类器模块37是许多现有技术程序之一，用于提供概率计算，诸如例如2001年6月6日提交的美国专利申请系列号09/875403题为“自适应电视节目推进器”中公开的贝叶斯分类器，在此通过引用结合于本文中。
在计算机30的其它实施例中，存储器33可以存储另外的分类器模块，诸如例如与本文同时提交的美国专利申请系列号09/875403题为“最近邻推荐方法和系统”中公开的一个或多个最近邻分类器模块，在此通过引用结合于本文中。在计算机30的再一些实施例中，计算机30中省略了决策树分类器模块36和/或贝叶斯分类器模块37。
响应于诸如EPG的节目时间数据中的节目记录的接收，CPU 33控制节目记录模块35和决策树分类器模块36的执行或者节目记录模块35和贝叶斯分类器模块37的执行，从而执行节目推荐程序40或节目推荐程序50。
图3A说明程序40。在图示实施例中，在程序40的阶段S42，模块35确定由节目记录17表示的节目类别。在阶段S42的一个实施例中，节目记录17包括节目标记，作为将相应节目分配到节目类别的表示。以下表1例示性说明节目标记和相关节目类别的列表：
表1
  节目标记   节目类别
  MVxxxxxxxxSHxxxxxxxxEpxxxxxxxx   电影新闻/脱口秀/论坛连续剧
在阶段S42的第二实施例中，节目记录17包括多个关键字段，作为将相应节目分配到节目类别的表示。以下表2例示性说明节目记录17中的可能关键字段的列表：
 关键字段   描述
 $data   年月日
 $air_time   从0000到2359的小时分钟
 $station_sign   4字符
 $title   120字符
 $desc   120字符
 $genre   120字符
 $actors   120字符
  $directors$hosts$producers$writers   120字符120字符120字符
可以根据节目记录17中的关键字段和/或关键字段中的数据确定节目类别。例如，包括表示晚上两小时节目的关键字段$air_time、表示动作类节目的关键字段$genre以及包括关键字段$actors、$drrectors、$producers和$writers的节目记录17被确定为电影节目。作为另一例示，包括表示早间一小时节目的关键字段$air_time、表示新闻节目的关键字段$genre以及包括关键字段$hosts的节目记录17被确定为新闻/脱口秀/论坛节目。
在程序40的阶段S44，模块35确定与在阶段S42期间确定的节目类别相关(即训练为提供推荐)的分类器模块。下面的表3例示性说明节目类别和相关分类器模块的列表：
  节目类别   分类器
  电影新闻/脱口秀/论坛连续剧   贝叶斯分类器模块37决策树分类器模块36贝叶斯分类器模块37
在程序40的阶段S46，由阶段S44期间确定的分类器模块对节目记录17进行处理，从而生成对应于节目记录17的节目的节目推荐18。之后，节目推荐18按常规显示在电视机20上。
程序40在完成阶段S46后终止。本领域的普通技术人员将理解程序40的优点在于分类器资源的优化。
图3B说明程序50。在图示实施例中，在程序50的阶段S52，模块35确定节目记录17是否在表示某个节目类别。在阶段S52的一个实施例中，模块35确定节目记录17是否包括表示节目类别的节目标记，如本文以上参考程序40的阶段S42所述。在阶段S52的另一实施例中，模块35确定节目记录17是否包括表示节目类别的关键字段，如本文以上参考程序40的阶段S42所述的那样。
当模块35在阶段S52期间确定节目记录17在表示某个节目类别时，模块35继续进行到程序50的阶段S54和阶段S56。阶段S54与程序40的阶段S44同义，而阶段S55与程序40的阶段S46同义。程序50在完成阶段S56后终止。
当模块35在阶段S52期间确定节目记录17未能表示某个节目类别时，模块35继续进行到程序50的阶段S58和阶段S60。在阶段S58期间，决策树分类器模块36和贝叶斯分类器模块37分别生成节目记录17的推荐，同时模块35对推荐进行评级。在阶段S60期间，模块35利用最高等级的推荐作为节目推荐18。程序50在完成阶段S60后终止。本领域的普通技术人员将理解程序50的优点在于分类器资源的优化。
对本领域的技术人员来说，显然本发明不限于以上例示性实施例的细节，并且本发明可以用其它特定形式实现，并不背离本发明的精神和基本属性。因此，这些实施例无论从哪方面来看，都将被视为说明性而非限制性的，本发明的范围由所附权利要求书表示，而不由以上描述表示，并且在权利要求书的等效物的意义和范围内的所有变化都因此而包含于其中。

Claims (6)

1.一种用于生成节目的一个或多个推荐的方法，所述方法包括以下步骤：
接收对应于所述节目的记录(17)，所述记录(17)表示多个节目类别中的一个节目类别；
确定所述节目何时对应于所述多个节目类别中的第一或第二节目类别；
当所述确定步骤表示所述节目对应于第一节目类别时，从第一分类器模块(36)生成所述节目的第一推荐(18)，该模块(36)与所述第一节目类别相关；而且，
当所述确定步骤表示所述节目对应于第二节目类别时，从第二分类器模块(37)生成所述节目的第二推荐，该模块(37)与所述第二节目类别相关。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于还包括：
当所述确定步骤未能表示所述节目到所述多个节目类别中的所述节目类别之一的分配时，从所述第一分类器模块(36)生成所述第一推荐(18)，并从所述第二分类器模块(37)生成所述第二推荐。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于还包括：
对所述第一推荐(18)和所述第二推荐进行评级；
当所述第一推荐(18)是最高等级时，利用所述第一推荐(18)；以及
当所述第二推荐是最高等级时，利用所述第二推荐。
4.一种计算机系统(30)，用于生成一个节目的推荐，所述计算机系统(30)包括：
节目记录模块(35)，可操作为用于接收对应于一个节目并表示多个节目类别中的一个节目类别的记录(17)，该模块(35)还可操作为用于确定所述节目何时对应于所述多个节目类别中的第一或第二节目类别，
第一分类器模块(36)，它与所述第一节目类别相关，所述第一分类器模块(36)可操作为用于在所述节目记录模块(35)确定所述节目对应于所述第一节目类别时，就生成所述节目的第一推荐(18)；并且，
第二分类器模块(37)，它与所述第二节目类别相关，所述第二分类器模块(37)可操作为用于在所述节目记录模块(35)确定所述节目对应于所述第二节目类别时，就生成所述节目的第二推荐。
5.如权利要求4所述的计算机系统(30)，其特征在于：
所述第一分类器模块(36)还可操作为用于在所述节目记录模块(35)未能确定所述节目类别中的任何一个对应于所述节目时，就生成所述节目的所述第一推荐(18)；以及
所述第二分类器模块(37)还可操作为用于在所述节目记录模块(35)未能确定所述节目类别中的任何一个对应于所述节目时，就生成所述节目的所述第二推荐。
6.如权利要求5所述的计算机系统(30)，其特征在于：
所述节目记录模块(35)还可操作为用于对所述第一推荐(18)和所述第二推荐评定等级；
所述节目记录模块(35)还可操作为用于在所述第一推荐(18)是最高等级时利用所述第一推荐(18)；以及
所述节目记录模块(35)还可操作为用于在所述第二推荐是最高等级时利用所述第二推荐。
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CN109963175A (zh) * 2019-01-29 2019-07-02 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于显隐性潜在因子模型的电视产品精准推荐方法及系统

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