基于群體收視行為的廣播電視系統及其個性節目推薦方法技術方案

本發明專利技術公開了一種基于群體收視行為的廣播電視系統及其個性節目推薦方法。本發明專利技術提供一種廣播電視系統，包括：輸入部，用于輸入上述廣播電視系統進行個性節目推薦所需的各種參數和各種指令；節目信息存儲部，用于存儲關于各種廣播電視節目的信息及數據；分析單元，利用通過輸入部輸入的各種參數和從上述節目信息存儲部讀取的關于廣播電視節目的信息，生成要發送的個性節目單，并且確定作為發送對象的推薦人群；以及推薦信息發送部，向確定的上述收視人群發送上述個性節目單。根據該結構，能夠向廣播電視系統的不同用戶，推薦不同的個性節目單。

【技術實現步驟摘要】
本申請是于2013年7月1日遞交的，申請號為201310272576.9，專利技術創造名稱“廣播電視系統及該系統中的個性節目推薦方法”的分案申請，本申請要求申請號為201210342540.9，申請日為2012年9月17日的中國專利申請的優先權。
本專利技術涉及在廣播電視
，更詳細的說，涉及能夠向特定的收視群體分別推薦對應的個性節目的廣播電視系統以及該廣播電視系統中的個性節目推薦方法。
技術介紹
隨著電視節目日益豐富，廣播電視用戶正面臨著與互聯網用戶類似的“信息過載”的問題，在這樣的環境下，如何能夠跟蹤用戶的興趣變化，尋找用戶感興趣的電視節目內容的問題十分緊迫，廣播電視個性節目推薦系統能夠有效解決這一問題。廣播電視個性節目推薦的理論基礎為決策支持技術和數據挖掘技術。決策支持系統(DSS，DecisionSupportSystem)是由美國科學家Keen和ScottMorton于20世紀70年代首次提出的，到了20世紀80年代已經取得了巨大的發展。隨著國內外專家學者的不斷研究與探索，如今決策支持系統已經發展為數據倉庫、聯機分析處理和數據挖掘相結合的新型決策支持系統。它的典型特點是從海量數據中獲取輔助決策的信息。數據挖掘(DM，DataMining)是從大量數據中提取有價值的知識的一門技術。隨著數據挖掘技術的不斷完善，數據挖掘在決策支持領域得到了越來越廣泛的應用。這些知識為決策提供了有力的支持。<br>廣播電視個性節目推薦以決策支持系統為基礎，構建解決問題的模型和方法，并通過數據挖掘技術挖掘用戶收視行為規律和挖掘潛在收視人群。個性節目推薦的本質是對用戶收看的節目進行排序，在這一領域中，目前已有的方法有簡單統計算法、簡單級聯聚類算法、Bayes網絡算法、多重特征下的排序算法等。以上幾種方法存在的共同問題是僅能夠實現對用戶收看節目的排序，但是不能針對不用特征的用戶提供不同服務，同時不具備對收視用戶分群的能力。
技術實現思路
本專利技術為解決現有技術中的上述問題點而作出，其目的在于提供一種廣播電視系統以及該廣播電視系統中的個性節目推薦方法，可以根據收視用戶的不同需求靈活地推薦廣播電視節目，實現個性節目推薦的功能。為此，本專利技術提供一種廣播電視系統，其包括：輸入部，用于輸入上述廣播電視系統進行個性節目推薦所需的各種參數和各種指令；節目信息存儲部，用于存儲關于各種廣播電視節目的信息及數據；分析單元，利用通過輸入部輸入的各種參數和從上述節目信息存儲部讀取的關于廣播電視節目的信息，生成要發送的個性節目單，并且確定作為發送對象的推薦人群；以及推薦信息發送部，向確定的上述收視群體發送上述個性節目單。此外，本專利技術還提供一種廣播電視系統中的個性節目推薦方法，該廣播電視系統包括輸入部、節目信息存儲部、分析單元和推薦信息發送部，其特征在于，該方法包括以下步驟：通過輸入部輸入上述廣播電視系統進行個性節目推薦所需的各種參數和各種指令；分析步驟，利用通過輸入部輸入的各種參數和從上述節目信息存儲部讀取的關于廣播電視節目的信息，生成要發送的個性節目單，并且確定作為發送對象的推薦人群；以及通過推薦信息發送部，向確定的上述收視群體發送上述個性節目單。有益效果：本專利技術實現了根據廣播電視用戶不同需求靈活選擇個性節目推薦方法的解決方案。提供的節目類型閾值分析方法或聚類分析方法，能夠實現協助節目制作商穩定節目忠實觀眾，尋找節目潛在觀眾的目的。用戶收視行為分析方法通過具體用戶收視行為的分析，能夠實現有效把握用戶的收視偏好，推薦個性節目的目的。附圖說明圖1是表示本專利技術涉及的廣播電視系統100的具體結構的示意圖。圖2是表示上述廣播電視系統100所執行的個性節目推薦過程的流程圖。圖3是表示上述廣播電視系統100中的分析單元130執行的分析過程的第一個例子的流程圖。圖4是表示上述廣播電視系統100中的分析單元130執行的分析過程的第二個例子的流程圖。具體實施方式下面，參考附圖來描述本專利技術涉及的廣播電視系統和該系統中的個性節目推薦方法的具體實施例。圖1是表示本專利技術涉及的廣播電視系統100的具體結構的示意圖。如圖1所示，本專利技術的廣播電視系統100包括輸入部110、節目信息存儲部120、分析單元130、推薦信息發送部140。其中，輸入部110用于輸入上述廣播電視系統進行個性節目推薦所需的各種參數等數據和各種指令，其可以是鍵盤、觸摸屏、手寫輸入設備、鼠標等。節目信息存儲部120用于存儲關于各種廣播電視節目的信息，例如節目的類型、節目的時間參數、預先設定的各種閾值等。此外，上述節目信息存儲部120還可以存儲上述廣播電視系統100執行功能所需的其他數據。這些信息和數據可以預先存儲在上述節目信息存儲部120，也可以由輸入部110輸入后存儲在上述節目信息存儲部120。分析單元130用于利用通過輸入部110輸入的各種參數等數據和從上述節目信息存儲部120讀取的關于廣播電視節目的信息，對上述各種參數和信息進行分析處理，生成要發送的個性節目單，并且確定作為發送對象的推薦人群。在本專利技術中，分析單元130可以利用節目類型分析法(例如節目類型閾值分析法、節目類型聚類分析法)、收視行為分析法(例如收視個體行為分析法、收視群體行為分析法)中的任一種，其中，當利用節目閾值類型分析法或節目類型聚類分析法的情況下，可以通過計算出收視人群占有率來確定推薦人群，當利用收視個體行為分析法或收視群體行為分析法的情況下，可以通過計算出頻道貢獻率來確定推薦節目單的頻道，從而生成用于推薦的個性節目單。上述分析單元130選擇使用哪個分析法，可以由來自輸入部110的用戶指令確定。而且，關于這些分析法的具體內容將在下面詳細論述。推薦信息發送部140，通過短信方式或電子郵件等方式向確定的收視個體或群體發送上述個性節目單。在此，該推薦信息發送部140可以是短信發送平臺，也可以是電子郵件發送平臺。接著，參照圖2說明上述廣播電視系統所100執行的個性節目推薦過程。首先，用戶通過輸入部110輸入進行個性節目推薦所需的各種參數等數據和各種指令(步驟S211)。在此，這些參數可以包括用戶所在地區的參數、節目的類型參數和時間參數等。各種指令可以包括用于選擇分析單元130利用的分析方法的指令，還可以包括確定推薦信息發送部140的發送方式的指令。上述參數等數據可以存儲在節目信息存儲部120，也可以發送給分析單元130使用。本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種廣播電視系統，其特征在于，包括：輸入部，用于輸入上述廣播電視系統進行個性節目推薦所需的各種參數和各種指令；節目信息存儲部，用于存儲關于各種廣播電視節目的信息及數據；分析單元，利用通過輸入部輸入的各種參數和從上述節目信息存儲部讀取的關于廣播電視節目的信息，生成要發送的個性節目單，并且確定作為發送對象的推薦人群，其中，分析單元利用群體收視行為分析法，通過頻道貢獻率來確定推薦節目單的頻道，從而生成用于推薦的個性節目單，所述群體收視行為分析法是選擇某一收視群體的收視信息進行分析計算，取得向該群體推薦節目單的推薦頻道；以及推薦信息發送部，向確定的上述推薦人群發送上述個性節目單。

【技術特征摘要】
2012.09.17 CN 20121034254091.一種廣播電視系統，其特征在于，包括：
輸入部，用于輸入上述廣播電視系統進行個性節目推薦所需的各種參數和
各種指令；
節目信息存儲部，用于存儲關于各種廣播電視節目的信息及數據；
分析單元，利用通過輸入部輸入的各種參數和從上述節目信息存儲部讀取
的關于廣播電視節目的信息，生成要發送的個性節目單，并且確定作為發送對
象的推薦人群，其中，分析單元利用群體收視行為分析法，通過頻道貢獻率來
確定推薦節目單的頻道，從而生成用于推薦的個性節目單，所述群體收視行為
分析法是選擇某一收視群體的收視信息進行分析計算，取得向該群體推薦節目
單的推薦頻道；以及
推薦信息發送部，向確定的上述推薦人群發送上述個性節目單。
2.如權利要求1所述的廣播電視系統，其特征在于，上述分析單元執行以
下分析過程：
(1)選擇作為分析對象的收視群體類型和時間參數，并提取該收視群體的
信息；
(2)利用下式計算所選擇的上述收視群體的收視時長：
T c 1 = Σ p = 1 n 5 Σ l = 1 n 4 Σ k = 1 n 3 Σ j = 1 n 2 Σ i = 1 n 1 T i , j , k , l , p ]]> T c 2 = Σ p = 1 n 5 Σ k = 1 n 3 Σ j = 1 n 2 Σ i = 1 n 1 T i , j , k , p ]]>其中：
Tc1表示上述收視群體收看所有節目的收視總時長，
Tc2表示上述收視群體收看某類節目的收視總時長，
n1表示某日上述收視群體收看某頻道的某類節目的節目數目，
n2表示某日上述收視群體收看某類節目的頻道數目，
n3表示分析上述收視群體收視時長的輸入天數，
n4表示上述收視群體收看節目類型的總數，
n5表示上述收視群體包含的收視個體人數，
Ti,j,k,l,p和Ti,j,k,p表示收看某具體節目的有效收視時長；
(3)利用下式計算上述收視群體的收視偏好并且，將收視偏好按由大到小的順序排序，向群體用戶推薦收視偏好最大
的節目類型；
(4)根據計算出的上述收視偏好，選取收視偏好最大的節目類型，并且利
用收視時長計算得到的結果，基于下式計算頻道貢獻率Ψc：
ψ c = T c 3 T c 2 ]]>其中，
T c 3 = Σ p = 1 n 5 Σ k = 1 n 3 Σ i = 1 n 1 T i , k , p ]]>Tc3表示上述收視群體收看某頻道該類節目的收視時長，
n1表示某日上述收視群體收看該類節目的節目數目，
n3表示分析上述收視群體收視時長的輸入天數，
n5表示上述收視群體中包含的個體人數，
Ti,k,p表示收看某具體節目的有效收視時長；
(5)將頻道貢獻率進行排序，所得值越大頻道貢獻率越高，而且，根據頻
道貢獻率，選擇推薦節目單的頻道，其中，選擇任意頻道貢獻率的單個頻道...

【專利技術屬性】
技術研發人員：殷復蓮，柴劍平，高雅，
申請(專利權)人：中國傳媒大學，
類型：發明
國別省市：北京;11