TWI535279B - 電視節目導購系統及其方法 - Google Patents

Description

電視節目導購系統及其方法

本發明是有關於一種導購系統及其方法，且特別是一種能依據使用者觀賞中的電視節目之電視節目資訊來提供出關聯於此電視節目的推薦商品之相關資訊之電視節目導購系統及其方法。

一般使用者在觀賞電視節目的過程時，如果要依據電視節目獲得到有興趣的商品之相關資訊時，往往需要再透過不同的管道以取得更進一步的商品之相關資訊。舉例來說，使用者需要自行上網針對關鍵名詞進行商品的查詢，並且藉由社區網路上的討論文章，來找出較為符合使用者期望的商品。

另外一方面，使用者多半是在特定電視節目的進行當中，因為電視節目的內容、人物或情境等影響，而對於電視節目內所出現的特定商品產生興趣。然而，習知的技術缺乏即時主動提供商品之相關資訊的機制，對此，使用者則還需要在電視節目的空檔中，利用不同管道去搜尋關聯於電視節目之商品的相關資訊。然而，讓使用者自行地去搜尋關聯於電視節目之商品的相關資訊的作法不但讓使用者不方便，且也可能無法即時地抓住使用者的購物需求。

從滿足使用者的購物需求角度來說，如果可以在電視節目進行的同時，有效率地向使用者主動提供有關聯於此電視節目的商品 之相關資訊，則可以省去了使用者自行上網搜尋這些相關商品的繁雜程序，且提供的之商品亦能切合使用者的心理期望，進而增進使用者實際購買商品的可能性。

本發明實施例提供一種電視節目導購系統，所述電視節目導購系統包括偵測模組、擴展模組以及推薦模組。偵測模組根據使用者目前觀賞的電視節目的節目資訊生成出複數個關鍵名詞。擴展模組根據這些關鍵名詞向具有複數篇網路文章的至少一社群網路進行搜尋，以獲取複數個擴展名詞，其中每一擴展名詞關聯於這些關鍵名詞的其中之一。推薦模組依據這些關鍵名詞與這些擴展名詞向商品資料庫進行搜尋，以獲取媒合商品列表，並將媒合商品列表所包括的複數個推薦商品的相關資訊內容輸出給至少一電子裝置。

本發明實施例另提供一種電視節目導購方法，所述電視節目導購方法適用於電視節目導購系統，電視節目導購系統包括有偵測模組、擴展模組以及推薦模組。所述電視節目導購方法包括以下步驟。利用偵測模組根據使用者目前觀賞的電視節目的節目資訊生成出複數個關鍵名詞。利用擴展模組根據這些關鍵名詞向具有複數篇網路文章的至少一社群網路進行搜尋，以獲取複數個擴展名詞，其中每一擴展名詞關聯於這些關鍵名詞的其中之一。利用推薦模組依據這些關鍵名詞與這些擴展名詞向商品資料庫進行搜尋，以獲取媒合商品列表，並將媒合商品列表所包括的複數個推薦商品的相關資訊內容輸出給至少一電子裝置。

綜上所述，本發明實施例所提供的電視節目導購系統及其方法可以在使用者觀賞電視節目的同時，即時提供給使用者關聯於此電視節目的推薦商品之相關資訊，適時地抓住使用者觀賞電視節目時所產生的購物心理，進而增進使用者實際購買推薦商品的可 能性。

為使能更進一步瞭解本發明之特徵及技術內容，請參閱以下有關本發明之詳細說明與附圖，但是此等說明與所附圖式僅係用來說明本發明，而非對本發明的權利範圍作任何的限制。

1、1’‧‧‧電視節目導購系統

11‧‧‧偵測模組

111‧‧‧名詞提取單元

113‧‧‧名詞辨認單元

13‧‧‧擴展模組

131‧‧‧擴展單元

133‧‧‧關聯性分析單元

15‧‧‧推薦模組

151‧‧‧關聯估計單元

153‧‧‧協同過濾單元

17‧‧‧評價模組

171‧‧‧影響力分析單元

173‧‧‧喜好度分析單元

20‧‧‧節目資訊

22‧‧‧相關資訊

S401~S405、S501~S513、S601~S609‧‧‧流程步驟

圖1是本發明實施例所提供的電視節目導購系統之方塊圖。

圖2A是本發明實施例所提供的節目資訊之示意圖。

圖2B是本發明實施例所提供的商品資料庫中之商品的相關資訊的示意圖。

圖3是本發明另一實施例所提供的電視節目導購系統之方塊圖。

圖4是本發明實施例所提供的電視節目導購方法之流程示意圖。

圖5是本發明另一實施例所提供的電視節目導購方法之流程示意圖。

圖6A是本發明實施例所提供的電視節目導購方法中獲取評價資訊的流程示意圖。

圖6B是本發明另一實施例所提供的電視節目導購方法中獲取評價資訊的流程示意圖。

在下文中，將藉由圖式說明本發明之各種實施例來詳細描述本發明。然而，本發明概念可能以許多不同形式來體現，且不應解釋為限於本文中所闡述之例示性實施例。此外，在圖式中相同參考數字可用以表示類似的元件。

本發明實施例所提供的電視節目導購系統及其方法可以在使用者觀賞電視節目的同時，即時提供給使用者關聯於此電視節目 的推薦商品之相關資訊，以適時地抓住使用者觀賞電視節目時所產生的購物心理，進而增進使用者實際購買推薦商品的可能性。

請參閱圖1，圖1是本發明實施例所提供的電視節目導購系統之方塊圖。電視節目導購系統1包括偵測模組11、擴展模組13以及推薦模組15，其中偵測模組11連結擴展模組13，且擴展模組13連結推薦模組15。上述各模組可以是透過純硬件電路來實現，或者是透過硬件電路搭配固件或軟件來實現，總而言之，本發明並不限制電視節目導購系統1的具體實現方式。另外，上述各模組可以是整合或是分開設置，且本發明也不限制。值得注意的是，上述各模組之間亦可以透過有線或無線方式以進行資料的傳遞，本發明也不以此為限。

偵測模組11根據使用者目前觀賞的電視節目的節目資訊生成出複數個關鍵名詞。擴展模組13則根據這些關鍵名詞向具有複數篇網路文章的至少一社群網路進行搜尋，以獲取複數個擴展名詞，其中每一擴展名詞關聯於這些關鍵名詞的其中之一。推薦模組15則依據這些關鍵名詞與這些擴展名詞向商品資料庫(未繪示)進行搜尋，以獲取媒合商品列表，並將此媒合商品列表所包括的複數個推薦商品的相關資訊內容輸出給至少一電子裝置(未繪示)。

詳細來說，電視節目導購系統1可以先於電視節目開播前，經由電視業者的資料庫(未繪示)中，取得各電視節目的節目資訊。另外，偵測模組11可以偵測出使用者目前所觀賞的電視節目為何，或者由使用者輸入資訊告知偵測模組11使用者目前所觀賞的電視節目為何，從而根據此電視節目的節目資訊生成出複數個關鍵名詞。總而言之，本發明並不限制取得節目資訊以及得知出使用者目前觀賞為何電視節目的詳細實現方式，本技術領域中具有通常知識者可依據實際需求或應用來進行設計。

簡單來說，偵測模組11的主要精神乃在於，藉由觀賞中的電視節目的節目資訊，生成出多個關鍵名詞，而這些關鍵名詞將可 作為向社群網路進行搜尋時的依據。由於僅過這些關鍵名詞來搜尋商品，可能會不夠精準，因此，需要透過擴展模組13根據這些關鍵名詞找出社群網路之多篇網路文章中與此等關鍵名詞關聯的多篇關聯文章，並對這些多篇關聯文章進行分析，以找出上述多個擴展名詞，從而使用擴展名詞與關鍵名詞作為搜尋商品的依據。

接著，請參閱圖2A，圖2A是本發明實施例所提供的節目資訊之示意圖。於圖2A中，節目資訊20可以是記載有節目名稱、節目介紹、角色與節目類型等相關資訊的文字內容。總而言之，本發明並不限制節目資訊內的詳細記載內容。之後，請參照圖2B，圖2B是本發明實施例所提供的商品資料庫中之商品的相關資訊的示意圖。於圖2B中，商品資料庫中之商品的相關資訊22可以包括商品名稱、商品介紹與商品類別的文字內容。

請參考圖1、圖2A與圖2B，舉例來說，偵測模組11所獲得的關鍵名詞可能包括「來自星星的你」、「千頌伊」與「都敏俊」等。接著，擴展模組13可能獲得的擴展名詞可能包括「唇膏」、「口紅」、「炸雞」與「韓劇」等，其中「唇膏」、「口紅」關聯於「千頌伊」，「炸雞」關聯於「都敏俊」，以及「韓劇」關聯於「來自星星的你」。接著，推薦模組15依據關鍵名詞與擴展名詞對商品資料庫進行搜尋後所得到的媒合商品列表可能會包括圖2B所示之唇膏，而此唇膏的相關資訊22會被送至使用者所持有的電子裝置。因此，使用者在觀看「來自星星的你」之電視節目時，電子裝置會自動顯示唇膏的相關資訊22給使用者。

另外一方面，使用者可能會希望關聯於電視節目之推薦商品可以依社群網路之網路文章所給予的評價資訊來排序，以選購評價較佳的推薦商品。因此，請參閱圖3，圖3是本發明另一實施例所提供的電視節目導購系統1’之方塊圖。相較於圖1的電視節目導購系統1，電視節目導購系統1’更可以包括評價模組17，其中評價模組17連結偵測模組11與推薦模組15。另外，評價模組17 亦透過純硬件電路來實現，或者是透過硬件電路搭配固件或軟件來實現。

評價模組17依據關鍵名詞向商品資料庫搜尋，以獲取多個搜尋商品，且分析關聯於搜尋商品的這些網路文章的影響力與/或喜好度，以產生各搜尋商品的評價資訊。推薦模組15可根據評價資訊調整媒合商品列表之各推薦商品的排列順序與/或刪除媒合商品列表中之推薦商品的至少其中之一。另外，圖3中部分與圖1相同之元件以相同之圖號標示，因此在此不再詳述其細節。

接著，進一步地說明電視節目導購系統1’中各模組的實現細節。然而，下述僅是電視節目導購系統1’內各模組的其中一種詳細實現方式，其並非用以限制本發明。除此之外，透過說明電視節目導購系統1’中各模組的實現細節，所屬技術領域人員更可以理解圖1之電視節目導購系統1各模組的實現細節。

詳細來說，偵測模組11包括有名詞提取單元111以及名詞辨認單元113。名詞提取單元111用以對節目資訊進行斷詞處理，以獲得多個斷詞，並且對這些斷詞進行詞性分析，以獲得多個名詞。名詞辨認單元113則用以將節目資訊中每一組連續出現的多個名詞構成一複合名詞，其中關鍵名詞包括這些名詞與這些複合名詞。

舉例來說，請同時參閱圖2A與圖3，電視節目導購系統1取得到使用者目前觀賞的電視節目的節目資訊20。舉例來說，名詞提取單元111將節目資訊20內的中文句子或文章(例如，「來自星星的你」、「來自外的男人與想離開地球的女人間極其危險的活力羅曼史...」、「都教授-金秀賢」與「千頌伊-全智賢」、「韓劇、愛情、科幻」進行斷詞處理，以獲得多個斷詞，例如「來」、「自」、「星星」、「的」、「你」、「都」、「教授」與「千頌伊」等。名詞提取單元111並對這些斷詞進行詞性分析，以獲得多個名詞，例如「星星」與「教授」等。也就是說，名詞提取單元111自節目資訊20內的中文句子或文章中，將詞性為名詞的斷詞進行保留。

接著，名詞辨認單元113則用以將節目資訊20中每一組連續出現的多個名詞構成複合名詞，例如「來自星星的你」、「都教授」與「千頌伊」等。也就是說，名詞辨認單元113自節目資訊20內找出連續出現的名詞，並將找出之連續出現的名詞組合成複合名詞。因此，偵測模組11中所生成出的關鍵名詞包括有名詞提取單元111保留的這些名詞(例如，「星星」與「教授」等)以及名詞辨認單元113找出的這些複合名詞(例如，「來自星星的你」、「都教授」與「千頌伊」等)。

另外，擴展模組13的主要精神乃在於，針對偵測模組11所生成出的各關鍵名詞向社群網路進行搜尋，以獲取到可與各關鍵名詞有關聯的擴展名詞。對此，擴展模組13包括有擴展單元131以及關聯性分析單元133。擴展單元131則這些關鍵名詞向社群網路中的網路文章進行搜尋，以獲得這些網路文章中關聯於這些關鍵名詞的複數個關聯文章，並且對這些關聯文章中的所有名詞進行分析，以得到複數個候選名詞。關聯性分析單元133則統計每一候選名詞與其關聯的關鍵名詞於關聯文章中的成對出現次數，並且依據這些成對出現次數將這些候選名詞的部分選作為擴展名詞。

舉例來說，擴展單元131可以針對偵測模組11所生成出各關鍵名詞(例如，「來自星星的你」、「都教授」與「千頌伊」等)向社群網路中的網路文章進行搜尋，以獲得這些網路文章中關聯於這些關鍵名詞的複數個關聯文章(例如，「來自星星的你」的關聯文章共93篇、「都教授」的關聯文章共18篇與「千頌伊」的關聯文章共9篇等)，並且對這些關聯文章中的所有名詞進行分析(例如對「千頌伊」的9篇關聯文章中的所有名詞進行分析等)，以得到複數個候選名詞(例如，「口紅」、「唇膏」、「服飾」與「啤酒」等)。

簡單來說，就是從有關聯到關鍵名詞的文章內容中找出所有的名詞作為候選名詞，然後，擴展單元131所得到的每一候選名詞 必定關聯於這些關鍵名詞的其中之一(例如，候選名詞「口紅」、「唇膏」、「服飾」與「啤酒」皆關聯於關鍵名詞「千頌伊」，候選名詞「啤酒」與「炸雞」皆關聯於關鍵名詞「都教授」，候選名詞「韓劇」只關聯於關鍵名詞「來自星星的你」)。

之後，關聯性分析單元133則統計每一候選名詞與其關聯的關鍵名詞於關聯文章中的成對出現次數(例如，候選名詞「口紅」與其關鍵名詞「千頌伊」成對出現共69次，候選名詞「唇膏」與其關鍵名詞「千頌伊」成對出現共47次，以此類推)，並且依據這些成對出現次數將這些候選名詞的部分選作為擴展名詞。

簡單來說，由於擴展單元131是找出來自關聯文章中所有的名詞以作為候選名詞，所以得到的候選名詞勢必會有很多。然而，並非每一候選名詞都與其關聯的關鍵名詞具有很大的關聯性。因此，藉由關聯性分析單元133統計每一候選名詞與其關聯的關鍵名詞於關聯文章中的成對出現次數，可以過濾掉一部分與其關鍵名詞間關聯性較小的候選名詞，並且將另一部分與其關鍵名詞間關聯性較大的候選名詞選作為擴展名詞。

更進一步來說，關聯性分析單元133可以使用出現門檻值作為是否將這些候選名詞選作為擴展名詞的判斷標準。舉例來說，出現門檻值設定為50次，若候選名詞「口紅」與其關鍵名詞「千頌伊」成對出現共69次，則候選名詞「口紅」便可以選作為擴展名詞。相反地，若候選名詞「韓劇」與其關鍵名詞「來自星星的你」成對出現僅有43次，則候選名詞「韓劇」就不會選作為擴展名詞。

另外，關聯性分析單元133亦可以依據每一候選名詞與其關聯的關鍵名詞的成對出現次數大小進行排列，取成對出現次數較大的前幾名者的候選名詞作為該些擴展名詞。總而言之，關聯性分析單元133的主要精神乃在於，過濾掉部分與其關鍵名詞間關聯性較小的候選名詞，並且保留住與其關鍵名詞間關聯性較大的候選名詞作為擴展名詞。

另外，推薦模組15則依據這些關鍵名詞與這些擴展名詞向商品資料庫進行搜尋，以獲取媒合商品列表。也就是說，藉由商品資料庫內的資訊找到能切合某擴展名詞與其關聯的關鍵名詞的商品，並且將此商品匯入至媒合商品列表中。接著，推薦模組15將此媒合商品列表所包括的複數個推薦商品的相關資訊內容輸出給至少電子裝置。也就是說，在使用者觀賞電視節目的同時，使用者還可以直接地透過此電子裝置，取得到關聯於此電視節目的推薦商品之相關資訊，以提供使用者更便利的購物方式。

舉例來說，依據擴展名詞「口紅」與其關鍵名詞「千頌伊」向商品資料庫進行搜尋，推薦模組15可以搜尋到商品資料庫內有一商品「A廠牌的口紅a」的相關資訊，其相關資訊與擴展名詞「口紅」與其關鍵名詞「千頌伊」切合。因此，推薦模組15將會把「A廠牌的口紅a」匯入至媒合商品列表中。接著，推薦模組15將媒合商品列表所包括推薦商品的相關資訊內容輸出至電子裝置(例如，智慧型手機)時。因此，使用者在觀賞電視節目「來自星星的你」的同時，將可以藉由此電子裝置(例如智慧型手機)所收到的媒合商品列表中，取得到與此電視節目「來自星星的你」有關聯的商品「A廠牌的口紅a」的商品資訊內容。

另外一方面，推薦模組15所獲取到的媒合商品列表中可能有數量極為眾多的推薦商品，為了有效地整理媒合商品列表中各項推薦商品的排列順序。推薦模組15則可以依據這些擴展名詞所對應的成對出現次數與/或廣告贊助費用來調整媒合商品列表之各項推薦商品的排列順序。

簡單來說，就是較常出現且關聯性較高的推薦商品擺在媒合商品列表的較前端，或者目前業者較為促銷或主打的推薦商品擺在媒合商品列表的較前端。總而言之，本發明並不限制媒合商品列表的詳細實現方式，本技術領域中具有通常知識者可依據實際需求或應用來進行媒合商品列表的設計。

另外，如前面所述，從一般消費者的購物心理來說，當消費者在選購某一商品時，大多會先去參考社群網路上的討論，或者是網友的使用心得，再來決定出是否購買此商品。對此，為了滿足消費者的此種購物心理，並且進而省去消費者自行上網評估商品好壞的多餘程序。因此，相較於電視節目導購系統1，電視節目導購系統1’更包括評價模組17。

舉例來說，評價模組17則針對關鍵名詞「千頌伊」向商品資料庫進行搜尋，以獲取到多個搜尋商品(例如，「A廠牌的口紅a」、「A廠牌的唇膏b」、「B廠牌的口紅c」與「C廠牌的唇膏d」等)。由此可知，其中每一搜尋商品關聯於這些關鍵名詞的其中之一。

接著，評價模組17分析關聯於搜尋商品的網路文章的影響力與/或喜好度，以產生各搜尋商品的評價資訊(例如，「A廠牌的口紅a」的評價為+5、「A廠牌的唇膏b」的評價為+10、「B廠牌的口紅c」的評價為+0與「C廠牌的唇膏d」的評價為-7等)。

如前所述，為了有效地整理媒合商品列表中各項推薦商品的排列順序，故推薦模組15也可以是根據評價資訊調整媒合商品列表之各推薦商品的排列順序，例如將評價較高的推薦商品擺放在媒合商品列表較前端，甚至對於評價較低的推薦商品，推薦模組15可以直接將其從媒合商品列表中刪除，以有效地滿足消費者喜好優良商品的購物需求。

推薦模組15可以包括關聯估計單元151以及協同過濾單元153。關聯估計單元151利用這些關鍵名詞與這些擴展名詞搜尋商品資料庫，以產生媒合商品列表，以及依據這些擴展名詞所對應的成對出現次數來調整媒合商品列表之各項推薦商品的排列順序。協同過濾單元153則依據評價資訊調整媒合商品列表之各項推薦商品的排列順序與/或刪除媒合商品列表中之推薦商品的至少其中之一。另外，圖1的電視節目導購系統1因為不具有評價模組，故其推薦模組15可以不具有協同過濾單元153。

評價模組17包括影響力分析單元171。影響力分析單元171則是根據這些搜尋商品向社群網路的網路文章中搜尋出關聯於這些搜尋商品的多個產品文章，統計出每一產品文章的一回應數，並根據這些回應數決定這些搜尋商品的評價資訊。

簡單來說，影響力分析單元171就是依據產品文章中的回應數，來決定與此產品文章的此搜尋商品的評價資訊。舉例來說，有關聯於「A廠牌的口紅a」的所有產品文章中，網友的回應數共有88篇，而「B廠牌的口紅c」的所有產品文章中，網友的回應數才只有62篇，即表示說社群網路上有較多的消費者在討論「A廠牌的口紅a」，因此就影響力分析單元171來說，「A廠牌的口紅a」的評價資訊，相較與「B廠牌的口紅c」的評價資訊來得權重較高。

另外，評價模組17更包括有喜好度分析單元173。喜好度分析單元173則是根據這些搜尋商品向社群網路搜尋出關聯於這些搜尋商品的多個產品文章，統計每一產品文章中的一正向詞次數與一負向詞次數，以獲得這些產品文章的正負評價結果，並依據這些正負評價結果決定搜尋商品的評價資訊。簡單來說，影響力分析單元171是針對產品文章的回應數作統計，而喜好度分析單元173則是針對產品文章中的正負向詞出現次數作統計。

舉例來說，某一篇產品文章是某網友使用過「A廠牌的口紅a」的心得感想，若此網友覺得「A廠牌的口紅a」好用的話，相信此篇產品文章中必定會出現有很多正向的稱讚字詞(例如，「好用」、「棒」、「實用」與「讚」等)，那喜好度分析單元173將會統計出「A廠牌的口紅a」為較高的評價資訊。相反地，若「B廠牌的口紅c」不好用，在「B廠牌的口紅c」的產品文章中必定會出現有較多負向的稱讚字詞(例如，「不好用」、「噓」、「爛」、「不實用」與「不建議」等)，那喜好度分析單元173統計出的「B廠牌的口紅c」的評價資訊，將會相對地較低。

在此請注意，影響力分析單元171與喜好度分析單元173可以同時存在或擇一存在。當影響力分析單元171與喜好度分析單元173同時存在時，評價模組17是對關聯於搜尋商品的網路文章的影響力與喜好度給予不同權重來產生評價資訊。總而言之，本發明並不限制評價模組17產生評價資訊的詳細方式。

藉由評價模組17與推薦模組15的利用，電視節目導購系統1將可以提供給使用者各推薦商品的評價資訊，此評價資訊將可以協助使用者有效地決定出是否購買此推薦商品。

為了更進一步說明關於電視節目導購系統的運作流程，本發明進一步提供其電視節目導購方法的一種實施方式。請參閱圖4，圖4是本發明實施例所提供的電視節目導購方法之流程示意圖。本例所述的方法可以在圖1與圖3所示的電視節目導購系統1與1’執行，因此請一併照圖1與圖3以利理解。另外，詳細步驟流程如前述實施例所述，於此不再多加冗述。

首先，在步驟S401中，根據使用者目前觀賞的電視節目的節目資訊生成出複數個關鍵名詞。在步驟S403中，根據這些關鍵名詞向具有複數篇網路文章的至少一社群網路進行搜尋，以獲取複數個擴展名詞，其中每一擴展名詞關聯於這些關鍵名詞的其中之一。在步驟S405中，依據這些關鍵名詞與這些擴展名詞向商品資料庫進行搜尋，以獲取媒合商品列表，並將媒合商品列表所包括的複數個推薦商品的相關資訊內容輸出給至少一電子裝置。

另外一方面，請參閱圖5，圖5是本發明另一實施例所提供的電視節目導購方法之流程示意圖。圖5中部分與圖4相同之流程步驟以相同之圖號標示，因此在此不再詳述其細節。相較於圖4的電視節目導購方法，圖5的電視節目導構方法更將評價資訊考量進去。然而，下述僅是電視節目導購方法的其中一種詳細實現方式，其並非用以限制本發明。

圖5實施例所述的電視節目導購方法可以在圖3所示的電視節目導購系統執行，因此請一併照圖3以利理解。另外，詳細步驟流程如前述實施例所述，於此不再多加冗述。

首先，在步驟S501中，利用名詞提取單元111對該節目資訊進行處理與分析，以獲得多個名詞。在步驟S503中，利用名詞辨認單元113將節目資訊中連續出現的多個名詞構成複合名詞，其中關鍵名詞包括這些名詞與這些複合名詞。

接著，在步驟S505中，利用擴展單元131以得到複數個候選名詞。在步驟S507中，利用關聯性分析單元133將這些候選名詞的部分選作為擴展名詞。

另外，在步驟S509中，利用評價模組17以獲取多個搜尋商品，並且產生出這些搜尋商品的評價資訊，其中每一搜尋商品關聯於這些關鍵名詞的其中之一。

在步驟S511中，利用關聯估計單元151搜尋商品資料庫，以產生出媒合商品列表，並且調整媒合商品列表之各推薦商品的排列順序。在步驟S513中，利用協同過濾單元153依據評價資訊調整媒合商品列表之推薦商品的排列順序與/或刪除媒合商品列表中之推薦商品的至少其中之一。

另外一方面，為了更進一步說明關於步驟S509產生出評價資訊的技術手段，以下將分別詳述步驟S509內的其中幾種詳細實現方式，其並非用以限制本發明。請參閱圖6A與圖6B，圖6A是本發明實施例所提供的電視節目導購方法中獲取評價資訊的流程示意圖，而圖6B是本發明另一實施例所提供的電視節目導購方法中獲取評價資訊的流程示意圖。圖6A與圖6B中部分與圖5相同之流程步驟以相同之圖號標示，因此在此不再詳述其細節。值得注意的是，圖6A與圖6B獲取評價資訊的方式可以擇一或同時執行於電視節目導購方法中。

請同時參閱圖5與圖6A，步驟S509包括有步驟S601~步驟 S605。首先，在步驟S601中，根據搜尋商品向社群網路搜尋出多個產品文章。在步驟S603中，統計出每一產品文章的回應數。在步驟S605中，根據這些回應數決定各搜尋商品的評價資訊。

另外，請同時參閱圖5與圖6B，步驟S509包括有步驟S601以及步驟S607~步驟S609。首先，在步驟S601中，一樣根據搜尋商品向社群網路搜尋出多個產品文章。在步驟S607中，統計每一產品文章中的正向詞次數與負向詞次數，以獲得些產品文章的正負評價結果。在步驟S609中，依據正負評價結果決定搜尋商品的評價資訊。

綜合以上所述，本發明實施例所提供的一種電視節目導購系統及其方法可以在使用者觀賞電視節目的同時，即時提供給使用者關聯於此電視節目的推薦商品之相關資訊，適時地抓住使用者觀賞電視節目時所產生的購物心理，進而增進使用者實際購買推薦商品的可能性。

以上所述僅為本發明之實施例，其並非用以侷限本發明之專利範圍。

1‧‧‧電視節目導購系統

11‧‧‧偵測模組

13‧‧‧擴展模組

15‧‧‧推薦模組

Claims (14)

1. 一種電視節目導購系統，包括：一偵測模組，根據一使用者目前觀賞的一電視節目的一節目資訊生成出複數個關鍵名詞；一擴展模組，根據該些關鍵名詞向具有複數篇網路文章的至少一社群網路進行搜尋，以獲取複數個擴展名詞，其中每一該些擴展名詞關聯於該些關鍵名詞的其中之一；以及一推薦模組，依據該些關鍵名詞與該些擴展名詞向一商品資料庫進行搜尋，以獲取一媒合商品列表，並將該媒合商品列表所包括的複數個推薦商品的相關資訊內容輸出給至少一電子裝置；其中該擴展模組包括：一擴展單元，根據該些關鍵名詞向該社群網路中的該些網路文章進行搜尋，以獲得該些網路文章中關聯於該些關鍵名詞的複數個關聯文章，並對該些關聯文章中的所有名詞進行分析，以得到複數個候選名詞，其中每一該些候選名詞關聯於該些關鍵名詞的其中之一；以及一關聯性分析單元，統計每一該些候選名詞與其關聯的該關鍵名詞於該些關聯文章的一成對出現次數，並且依據該些成對出現次數將該些候選名詞的部分選作為該些擴展名詞；其中該推薦模組依據該些擴展名詞所對應的該些成對出現次數與/或一廣告贊助費用來調整該媒合商品列表之該些推薦商品的排列順序。
2. 如請求項第1項所述的電視節目導購系統，其中針對該些候選名詞的每一者，若該候選名詞之該成對出現次數大於一出現門檻值，則該候選名詞被選作為該擴展名詞；或者，依據該些成對出現次數的大小，該些候選名詞中為前幾名者被選作為該些擴展名詞。
3. 如請求項第1項所述的電視節目導購系統，其中該偵測模組包括：一名詞提取單元，對該節目資訊進行一斷詞處理，以獲得多個斷詞，對該些斷詞進行一詞性分析，以獲得多個名詞；以及一名詞辨認單元，將該節目資訊中每一組連續出現的多個名詞構成一複合名詞，其中該關鍵名詞包括該些名詞與該些複合名詞。
4. 如請求項第1項所述的電視節目導購系統，且該電視節目選購系統更包括：一評價模組，依據該些關鍵名詞向該商品資料庫搜尋，以獲取多個搜尋商品，且分析關聯於該些搜尋商品的該些網路文章的影響力與/或喜好度，以產生該些搜尋商品的一評價資訊，其中每一該些搜尋商品關聯於該些關鍵名詞的其中之一；其中該推薦模組還根據該評價資訊調整該媒合商品列表之該些推薦商品的排列順序與/或刪除該媒合商品列表中之該些推薦商品的至少其中之一。
5. 如請求項第4項所述的電視節目導購系統，其中該推薦模組包括：一關聯估計單元，利用該些關鍵名詞與該些擴展名詞搜尋該商品資料庫，以產生該媒合商品列表，以及依據該些擴展名詞所對應的該些成對出現次數來調整該媒合商品列表之該些推薦商品的排列順序；以及一協同過濾單元，依據該評價資訊調整該媒合商品列表之該些推薦商品的排列順序與/或刪除該媒合商品列表中之該些推薦商品的至少其中之一。
6. 如請求項第4項所述的電視節目導購系統，其中該評價模組包括： 一影響力分析單元，根據該些搜尋商品向該社群網路的該些網路文章中搜尋出關聯於該些搜尋商品的多個產品文章，統計出每一該些產品文章的一回應數，並根據該些回應數決定該些搜尋商品的該評價資訊。
7. 如請求項第4項所述的電視節目導購系統，其中該評價模組包括：一喜好度分析單元，根據該些搜尋商品向該社群網路搜尋出關聯於該些搜尋商品的多個產品文章，統計每一該些產品文章中的一正向詞次數與一負向詞次數，以獲得該些產品文章的多個正負評價結果，並依據該些正負評價結果決定該些搜尋商品的該評價資訊。
8. 一種電視節目導購方法，適用於一電視節目導購系統，該電視節目導購系統包括一偵測模組、一擴展模組以及一推薦模組，且該電視節目導購方法包括：利用該偵測模組根據一使用者目前觀賞的一電視節目的一節目資訊生成出複數個關鍵名詞；利用該擴展模組根據該些關鍵名詞向具有複數篇網路文章的至少一社群網路進行搜尋，以獲取複數個擴展名詞，其中每一該些擴展名詞關聯於該些關鍵名詞的其中之一；以及利用該推薦模組依據該些關鍵名詞與該些擴展名詞向一商品資料庫進行搜尋，以獲取一媒合商品列表，並將該媒合商品列表所包括的複數個推薦商品的相關資訊內容輸出給至少一電子裝置；其中該擴展模組包括一擴展單元以及一關聯性分析單元，且該電視節目導購方法包括：利用該擴展單元，根據該些關鍵名詞向該社群網路中的該些網路文章進行搜尋，以獲得該些網路文章中關聯於該些關鍵名詞的複數個關聯文章，並對該些關聯文章中的所有名詞進行 分析，以得到複數個候選名詞，其中每一該些候選名詞關聯於該些關鍵名詞的其中之一；以及利用該關聯性分析單元，統計每一該些候選名詞與其關聯的該關鍵名詞於該些關聯文章的一成對出現次數，並且依據該些成對出現次數將該些候選名詞的部分選作為該些擴展名詞；其中該推薦模組依據該些擴展名詞所對應的該些成對出現次數與/或一廣告贊助費用來調整該媒合商品列表之該些推薦商品的排列順序。
9. 如請求項第8項所述的電視節目導購方法，其中針對該些候選名詞的每一者，若該候選名詞之該成對出現次數大於一出現門檻值，則該候選名詞被選作為該擴展名詞；或者，依據該些成對出現次數的大小，該些候選名詞中為前幾名者被選作為該些擴展名詞。
10. 如請求項第8項所述的電視節目導購方法，其中該偵測模組包括一名詞提取單元以及一名詞辨認單元，且該電視節目導購方法包括：利用該名詞提取單元，對該節目資訊進行一斷詞處理，以獲得多個斷詞，對該些斷詞進行一詞性分析，以獲得多個名詞；以及利用該名詞辨認單元，將該節目資訊中每一組連續出現的多個名詞構成一複合名詞，其中該關鍵名詞包括該些名詞與該些複合名詞。
11. 如請求項第8項所述的電視節目導購方法，其中該電視節目選購系統更包括一評價模組，且該電視節目導購方法更包括：利用該評價模組，依據該些關鍵名詞向該商品資料庫搜尋，以獲取多個搜尋商品，且分析關聯於該些搜尋商品的該些網路文章的影響力與/或喜好度，以產生該些搜尋商品的一評價資訊，其中每一該些搜尋商品關聯於該些關鍵名詞的其中之 一；其中該推薦模組還根據該評價資訊調整該媒合商品列表之該些推薦商品的排列順序與/或刪除該媒合商品列表中之該些推薦商品的至少其中之一。
12. 如請求項第11項所述的電視節目導購方法，其中該推薦模組包括一關聯估計單元以及一協同過濾單元，且該電視節目導購方法更包括：利用該關聯估計單元，利用該些關鍵名詞與該些擴展名詞搜尋該商品資料庫，以產生該媒合商品列表，以及依據該些擴展名詞所對應的該些成對出現次數來調整該媒合商品列表之該些推薦商品的排列順序；以及利用該協同過濾單元，依據該評價資訊調整該媒合商品列表之該些推薦商品的排列順序與/或刪除該媒合商品列表中之該些推薦商品的至少其中之一。
13. 如請求項第11項所述的電視節目導購方法，其中該評價模組包括一影響力分析單元，且該電視節目導購方法包括：利用該影響力分析單元，根據該些搜尋商品向該社群網路的該些網路文章中搜尋出關聯於該些搜尋商品的多個產品文章，統計出每一該些產品文章的一回應數，並根據該些回應數決定該些搜尋商品的該評價資訊。
14. 如請求項第11項所述的電視節目導購方法，其中該評價模組包括一喜好度分析單元，且該電視節目導購方法包括：利用該喜好度分析單元，根據該些搜尋商品向該社群網路搜尋出關聯於該些搜尋商品的多個產品文章，統計每一該些產品文章中的一正向詞次數與一負向詞次數，以獲得該些產品文章的多個正負評價結果，並依據該些正負評價結果決定該些搜尋商品的該評價資訊。