[发明专利]一种推荐多媒体资源的方法和装置有效

专利信息
申请号: 201310263536.8 申请日: 2013-06-27
公开(公告)号: CN103324729B 公开(公告)日: 2017-03-08
发明(设计)人: 邢鑫岩;刘道宽;翁海斌;纪东方;姜汉 申请(专利权)人: 小米科技有限责任公司
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100085 北京市海淀区清*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 推荐 多媒体 资源 方法 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及通信技术领域,更具体地,涉及一种推荐多媒体资源的方法和装置。

背景技术

随着终端技术的不断发展,例如智能手机、平板电脑、智能电视等终端具有越来越强大的处理能力,用户可以通过这些终端观看各种电视节目、网络视频。为了满足用户的需求,出现了越来越多的电视频道、各类视频等。因此,如何让用户找到自己想要看的电视节目或视频成为需要解决的问题。

目前为了解决人们面对如此多的视频信息无所适从的问题,衍生了一系列的推荐算法,如按照评分排序、按照更新时间排序、按照受欢迎程度排序等。

这种推荐视频的方法虽然综合了各种因素,能够一定程度上满足用户的需求,但这种推荐应用程序的方式针对所有用户,即无论谁观影,推荐的结果总是一样的。因此,未能较精准地符合用户的需求。

发明内容

有鉴于此,本发明实施例的目的是提出一种推荐多媒体资源的方法和装置,能够提高为用户推荐多媒体资源的准确性,提高使用效率。

为了达到上述目的,本发明实施例提出一种推荐多媒体资源的方法,所述方法包括以下步骤:

获取观看场景的信息;

根据观看场景的信息推荐多媒体资源。

本发明实施例中根据观看场景来推荐多媒体资源,可以实现有针对性地推荐多媒体资源,使推荐的多媒体资源更加精准地符合用户的需求,提高使用效率。

作为上述技术方案的优选,所述获取观看场景的信息包括以下中的一种或多种:通过获取并识别显示器前的图像来获取观看场景的信息;通过获取并识别声音来获取观看场景的信息;以及获取用户输入的信息作为观看场景的信息。提供了多种便利的获取观看场景的信息的方案。

作为上述技术方案的优选,所述观看场景的信息包括以下中的一项或多项:观看场景中用户的人脸、性别、年龄、人数、身份、位置关系。

作为上述技术方案的优选,所述获取观看场景的信息之后,所述方法还包括:记录播放的多媒体资源作为所述观看场景的历史记录。生成的历史记录可以作为推荐多媒体资源的重要参考依据。

作为上述技术方案的优选,所述获取观看场景的信息之后,所述方法还包括:判断所述观看场景是否已有历史记录;当所述观看场景已有历史记录时,读取所述观看场景的历史记录;所述观看场景的信息推荐多媒体资源包括:根据读取的历史记录推荐多媒体资源。根据历史记录推荐多媒体资源,进一步提高了推荐的准确性。

作为上述技术方案的优选,获取观看场景的信息包括:按预设时间间隔获取观看场景的信息;根据所述根据观看场景的信息推荐多媒体资源,包括:当获取的观看场景的信息发生变化时,根据变化后的观看场景的信息推荐多媒体资源。本方案能随着观看场景的变化重新推荐多媒体资源。

作为上述技术方案的优选,所述根据观看场景的信息推荐多媒体资源,包括:根据观看场景的信息确定推荐的多媒体资源;显示推荐的多媒体资源列表;根据用户的选择播放多媒体资源。本方案提供了多媒体资源列表,能够接收并按照用户的指令播放多媒体资源,提高了用户的使用体验。

本发明实施例还提出一种推荐多媒体资源的装置,所述装置包括:

获取模块,用于获取观看场景的信息;

推荐模块,用于根据观看场景的信息推荐多媒体资源。

作为上述技术方案的优选,所述获取模块包括以下中的一种或多种:

第一获取单元,用于通过获取并识别显示器前的图像来获取观看场景的信息;或者,

第二获取单元,用于通过获取并识别声音来获取观看场景的信息;或者,

第三获取单元,用于获取用户输入的信息作为观看场景的信息。

作为上述技术方案的优选,所述观看场景的信息包括以下中的一项或多项:观看场景中用户的人脸、性别、年龄、人数、身份、位置关系。

作为上述技术方案的优选,所述装置还包括:

记录模块,用于记录播放的多媒体资源作为所述观看场景的历史记录。

作为上述技术方案的优选,所述装置还包括:

判断模块,用于判断所述观看场景是否已有历史记录;

读取模块,用于当所述观看场景已有历史记录时,读取所述观看场景的历史记录;

所述推荐模块用于根据读取的历史记录推荐多媒体资源。

作为上述技术方案的优选,所述获取模块用于按预设时间间隔获取观看场景的信息;

所述推荐模块用于当获取的观看场景的信息发生变化时,根据变化后的观看场景的信息推荐多媒体资源。

作为上述技术方案的优选,所述推荐模块包括:

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