一种电视节目推荐方法和电视节目推荐装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电视节目推荐方法和电视节目推荐装置，其中，一种电视节目推荐方法包括：获取待推荐节目列表；获取上述待推荐节目列表中的各个电视节目的节目特征向量；获取第一兴趣特征向量；分别计算上述待推荐节目列表中的各个电视节目的节目特征向量和上述第一兴趣特征向量的余弦相似度，得到上述待推荐节目列表中的各个电视节目的第一推荐值，其中，电视节目的第一推荐值等于该电视节目的节目特征向量和所述第一兴趣特征向量的余弦相似度；向用户推荐第一推荐值大于或等于预设阈值的电视节目。本发明专利技术提供的技术方案能够有效提高电视节目推荐的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种电视节目推荐方法和电视节目推荐装置
本专利技术涉及电视领域，具体涉及一种电视节目推荐方法和电视节目推荐装置。
技术介绍
目前，随着科技文化的发展，电视频道数量日益增加。面对大量的电视节目，用户很难找到自己感兴趣的电视节目，这使得用户在选择合适的电视节目上浪费了大量的时间与精力，降低了用户对电视的满意程度。为了有效解决这种情况，研究人员致力于帮助人们快速有效地找到感兴趣的节目。在这种需求驱动下，电视节目推荐系统应运而生，成为广大电视用户很重要的辅助手段。传统推荐系统，一般基于目标用户的观看记录来预测目标用户可能感兴趣的电视节目。传统推荐系统在一定程度上改善了用户体验，但仍然存在着如下缺陷：忽略用户兴趣的周期性变化。例如，如果某月正在举行高水平网球赛事，用户通过电视观看了该高水平网球赛事的直播节目，电视节目推荐系统根据用户的收看记录分析了用户的兴趣，在本月向该用户推荐该高水平网球赛事的直播节目，然而，事实上用户只是想要收看该高水平网球赛事而已，而并非对所有网球节目都感兴趣，当本月的高水平网球赛事节目结束时，电视节目推荐系统无法捕捉到这种情况，从而无法继续准确地向用户推荐其他节目。
技术实现思路
本专利技术提供一种电视节目推荐方法和电视节目推荐装置，用于提高电视节目推荐的准确性。本专利技术第一方面提供一种电视节目推荐方法，包括：获取待推荐节目列表；获取上述待推荐节目列表中的各个电视节目的节目特征向量，其中，电视节目的节目特征向量指示该电视节目的电视节目类别；获取第一兴趣特征向量，其中，上述第一兴趣特征向量与上述节目特征向量的维数相同，且指示用户输入的感兴趣的电视节目类别；分别计算上述待推荐节目列表中的各个电视节目的节目特征向量和上述第一兴趣特征向量的余弦相似度，得到上述待推荐节目列表中的各个电视节目的第一推荐值，其中，电视节目的第一推荐值等于该电视节目的节目特征向量和上述第一兴趣特征向量的余弦相似度；向用户推荐第一推荐值大于或等于预设阈值的电视节目。本专利技术第一方面提供一种电视节目推荐装置，包括：第一获取单元，用于获取待推荐节目列表；第二获取单元，用于获取上述待推荐节目列表中的各个电视节目的节目特征向量，其中，电视节目的节目特征向量指示该电视节目的电视节目类别；第三获取单元，用于获取第一兴趣特征向量，其中，上述第一兴趣特征向量与上述节目特征向量的维数相同，且指示用户输入的感兴趣的电视节目类别；第一计算单元，用于分别计算上述待推荐节目列表中的各个电视节目的节目特征向量和上述第一兴趣特征向量的余弦相似度，得到上述待推荐节目列表中的各个电视节目的第一推荐值，其中，电视节目的第一推荐值等于该电视节目的节目特征向量和上述第一兴趣特征向量的余弦相似度；推荐单元，用于向用户推荐第一推荐值大于或等于预设阈值的电视节目。由上可见，本专利技术获取指示用户输入的感兴趣的电视节目类别的第一兴趣特征向量，并计算待推荐节目列表中的各个电视节目的节目特征向量和该第一兴趣特征向量的余弦相似度，向用户推荐第一推荐值大于或等于预设阈值的电视节目，由于余弦相似度能够反映待推荐节目列表中的电视节目与用户输入的感兴趣的电视节目类别的相似程度，因此，通过向用户推荐第一推荐值大于或等于预设阈值的电视节目，能够保证所推荐节目与用户输入的感兴趣的电视节目类别的一致性，从而有效提高电视节目推荐的准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术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专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术提供一种电视节目推荐方法一个实施例流程示意图；图2为本专利技术提供一种电视节目推荐方法另一个实施例流程示意图；图3为本专利技术提供一种电视节目推荐系统架构示意图；图4为本专利技术提供一种电视节目推荐装置一个实施例流程示意图。具体实施方式为使得本专利技术的专利技术目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而非全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。下面对本专利技术提供的一种电视节目推荐方法进行描述，请参阅图1，本专利技术实施例中的电视节目推荐方法包括：101、获取待推荐节目列表；本专利技术实施例中，电视节目推荐装置可以通过电子节目菜单(EPG，ElectronicProgramGuide)获取包含当天可收看的所有电视节目的电视节目列表；或者，电视节目推荐装置也可以直接从云端服务器或者其它外部设备获取包含当天可收看的所有电视节目的电视节目列表，此处不作限定。可选的，该电视节目列表包括各个电视节目所属的频道名称、播出时间、结束时间、节目名称、电视节目类别等，如表1所示的电视节目列表，包含P1～P5共5个电视节目以及各个电视节目目所属的频道名称、播出时间、结束时间、节目名称、电视节目类别。表1在一种实现方式中，电视节目推荐装置直接将获取的上述电视节目列表作为待推荐节目列表。在另一种实现方式中，为进一步提高电视节目的推荐效率，电视节目推荐装置在获取包含当天可收看的所有电视节目的电视节目列表后，筛选出上述电视节目列表中满足第一条件和/或第二条件的电视节目，生成待推荐节目列表；其中，上述第一条件为：电视节目的播出时间早于当前时间且结束时间晚于当前时间；上述第二条件为：电视节目的播出时间与当前时间的差值小于预设时长。举例说明，假设电视节目推荐装置获取了如表1所示的电视节目列表，电视节目推荐装置将电视节目列表中的电视节目按照播出时间先后进行排序，得到如表2所示的电视节目列表：表2如表二上述例子，假设当前时间为2014.9.219:30，上述预设时长为30分钟，则电视节目P2和电视节目P3满足上述第一条件，电视节目P1和电视节目P2满足上述第二条件。则在当前时间下，生成待推荐节目列表包括电视节目P1、电视节目P2和电视节目P3。当然，电视节目推荐装置也可以不按照播出时间对电视节目列表中的电视节目进行排序；或者，电视节目推荐装置也可以根据其它预设条件对上述电视节目列表进行筛选后生成待推荐节目列表，此处不作限定。102、获取上述待推荐节目列表中的各个电视节目的节目特征向量；其中，电视节目的节目特征向量指示该电视节目的电视节目类别。本专利技术实施例中，电视节目推荐装置建立上述待推荐节目列表中的各个电视节目的节目特征向量。可选的，电视节目的节目特征向量为n维向量，n不小于2。电视节目的节目特征向量中的每个元素分别对应于一种电视节目类别，且当元素取有效值时，表示相应电视节目属于该元素对应的电视节目类别，当元素取无效值时，表示相应电视节目不属于该元素对应的电视节目类别。举例说明，假定n取6，6维节目特征向量中的每个元素分别对应于动作、冒险、动画、传记、喜剧和犯罪6种电视节目类别，且定义1为有效值，0为无效值，则一个电视类别为动作、冒险和喜剧的电视节目的节目特征向量定义为{1，1，0，0，1，0}。103、获取第一兴趣特征向量；其中，上述第一兴趣特征向量与本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电视节目推荐方法，其特征在于，包括：获取待推荐节目列表；获取所述待推荐节目列表中的各个电视节目的节目特征向量，其中，电视节目的节目特征向量指示该电视节目的电视节目类别；获取第一兴趣特征向量，其中，所述第一兴趣特征向量与所述节目特征向量的维数相同，且指示用户输入的感兴趣的电视节目类别；分别计算所述待推荐节目列表中的各个电视节目的节目特征向量和所述第一兴趣特征向量的余弦相似度，得到所述待推荐节目列表中的各个电视节目的第一推荐值，其中，电视节目的第一推荐值等于该电视节目的节目特征向量和所述第一兴趣特征向量的余弦相似度；向用户推荐第一推荐值大于或等于预设阈值的电视节目。

【技术特征摘要】
1.一种电视节目推荐方法，其特征在于，包括：获取待推荐节目列表；获取所述待推荐节目列表中的各个电视节目的节目特征向量，其中，电视节目的节目特征向量指示该电视节目的电视节目类别；获取第一兴趣特征向量，其中，所述第一兴趣特征向量与所述节目特征向量的维数相同，且指示用户输入的感兴趣的电视节目类别；分别计算所述待推荐节目列表中的各个电视节目的节目特征向量和所述第一兴趣特征向量的余弦相似度，得到所述待推荐节目列表中的各个电视节目的第一推荐值，其中，电视节目的第一推荐值等于该电视节目的节目特征向量和所述第一兴趣特征向量的余弦相似度；向用户推荐第一推荐值大于或等于预设阈值的电视节目；所述向用户推荐第一推荐值大于或等于预设阈值的电视节目，之前包括：从历史电视节目数据库中获取当前时间场景对应的历史电视节目列表，其中，所述历史电视节目数据库包含分别对应不同时间场景的历史电视节目列表，每个历史电视节目列表用于记录用户在相应时间场景内收看过的电视节目；根据获取的历史电视节目列表计算第二兴趣特征向量，其中，所述第二兴趣特征向量与所述节目特征向量的维数相同，且指示用户在当前时间场景下感兴趣的电视节目的类别；分别计算所述待推荐节目列表中的各个电视节目的节目特征向量和所述第二兴趣特征向量的余弦相似度，得到所述待推荐节目列表中的各个电视节目的第二推荐值，其中，电视节目的第二推荐值等于该电视节目的节目特征向量和所述第二兴趣特征向量的余弦相似度；分别将所述待推荐节目列表中同一电视节目的第一推荐值和第二推荐值求和，得到所述待推荐节目列表中的各个电视节目的第三推荐值；所述向用户推荐第一推荐值大于或等于预设阈值的电视节目，包括：向用户推荐第三推荐值大于或等于预设阈值的电视节目。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待推荐节目列表包括：获取包含当天可收看的所有电视节目的电视节目列表；筛选出所述电视节目列表中满足第一条件和/或第二条件的电视节目，生成待推荐节目列表；其中，所述第一条件为：电视节目的播出时间早于当前时间且结束时间晚于当前时间；所述第二条件为：电视节目的播出时间与当前时间的差值小于或等于预设时长。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述节目特征向量、所述第一兴趣特征向量和所述第二兴趣特征向量均为n维向量，所述n不小于2；所述根据获取的历史电视节目列表计算第二兴趣特征向量，包括：获取该历史电视节目列表中各个电视节目的节目特征向量；根据所述历史电视节目列表中各个电视节目的节目特征向量和第一公式计算第二兴趣特征向量；所述第一公式为：在所述第一公式中，LUMi表示所述第二兴趣特征向量中的第i个元素值，w表示所述历史电视节目列表中包含的电视节目的个数，pji表示所述历史电视节目列表中第j个电视节目的节目特征向量中的第i个元素值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述待推荐节目列表中的各个电视节目的节目特征向量和所述第一兴趣特征向量的余弦相似度，具体为：根据第二公式分别计算所述待推荐节目列表中的各个电视节目的节目特征向量和所述第一兴趣特征向量的余弦相似度；所述分别计算所述待推荐节目列表中的各个电视节目的节目特征向量和所述第二兴趣特征向量的余弦相似度，具体为：根据第三公式分别计算所述待推荐节目列表中的各个电视节目的节目特征向量和所述第二兴趣特征向量的余弦相似度；其中，所述第二公式为：所述第三公式为：在所述第二公式和所述第三公式中，sim(UP,PV)k表示所述待推荐节目列表中第k个电视节目的节目特征向量和所述第一兴趣特征向量的余弦相似度；UPi表示所述第一兴趣特征向量中的第i个元素值；PVki表示所述待推荐节目列表中第k个电视节目的节目特征向量中的第i个元素值；sim(LUM,PV)k表示所述待推荐节目列表中第k个电视节目的节目特征向量和所述第二兴...

【专利技术属性】
技术研发人员：王巍，周龙沙，
申请(专利权)人：TCL集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44