[发明专利]IPTV节目推荐方法

说明书

本发明公开了一种IPTV节目推荐方法，包括：根据用户的观看日志，构建用户收视矩阵；对用户收视矩阵依次进行低秩去噪、周期性压缩与观看模式提取，从而获得用户的周期性观看场景；将周期性观看场景中的每一观看模式作为一兴趣用户，并构建所有兴趣用户的评分矩阵；对当前观看模式进行识别，从而确定当前兴趣用户，再采用联合推荐策略，从历史影料库和当前直播的节目中推荐用户感兴趣的节目，生成推荐列表推送给用户。该方法能够较好地处理IPTV终端的多成员情况，提高了推荐的精确度；同时，还采用直播和点播融合的推荐策略，使得用户得到更加全面的推荐内容。

技术领域

本发明涉及推荐技术领域，尤其涉及一种IPTV节目推荐方法。

背景技术

随着互联网的飞速发展，互联网电视也变得越来越普及。互联网终端背后通常为单个成员，因此互联网的推荐都是针对单个成员的兴趣而言，只需推荐感兴趣的即可。而IPTV存在着自身的特殊性，每个IPTV终端背后会有多个成员，因此，将互联网领域的推荐方法应用到IPTV领域上，效果会大打折扣。虽然IPTV上已经有一些推荐算法，但都没有通过区分多成员来进行推荐。由于IPTV终端背后拥有多个成员，IPTV终端的兴趣是背后成员兴趣的耦合，但每个成员存在着自身的收视规律，会在一些固定的时间段收看一些固定的内容。因此，通过分析终端的观看场景，基于观看场景进行推荐，能够较好地处理IPTV终端的多成员情况。

精确分析出每个终端的观看场景是推荐的基础和关键。分析得到用户的观看场景后，基于观看场景进行推荐能够提高推荐的准确性和针对性。下面分别从观看场景分析和基于观看场景的推荐两个方面介绍相关的研究工作。

在针对观看场景的研究中，现有的研究在时间维度的处理上有所局限，对于时间段的划分也较为主观，难以清楚的表现用户的兴趣变化；对于每一个观看场景的兴趣，只是对用户历史纪录的简单统计，难以准确表示用户的兴趣。在专利《一种节目推荐装置、系统和方法》中，对每一天划分播放时段，记录每一个播放时段对应的播放频道及播放节目，从而得到每一个播放时段的兴趣频道。在专利《一种个性化节目定制播放方法和装置》中，根据用户历史收视纪录生成节目单，通过将一天划分为不同时长且依时序连续的若干时间段，将节目单按照相同的方法划分为若干子节目单。上述专利都将用户的收视以天为单位划分为多个时段，没有考虑到用户收视每一天之间的差距。

在针对观看场景的推荐中，现有研究只是利用发现的观看场景，采用基于内容的推荐，直接推荐用户感兴趣的内容，忽略了用户之间的相似性。在《网络电视推荐节目的方法与系统》专利中，根据不同收看时间内用户喜好节目类型，查询当前正在播放用户喜好节目类型的频道和节目名称，生成节目清单，推送至用户；在《一种电视节目推荐装置及方法》中，根据个人喜好设定节目推荐表，节目推荐表包含了用户不同时间段的兴趣，当推荐时，在节目推荐表中搜索播放时间与当前时刻匹配的节目，并按照喜好度推荐给用户。上述专利根据用户当前的兴趣，直接推荐给用户感兴趣的节目，没有考虑用户之间或节目之间的相似性进行推荐，难以发现用户潜在的兴趣，使得推荐的内容有限。此外，在推荐具体节目时，大多数基于协同过滤的个性化推荐只是针对点播节目进行处理，忽略了广电用户大多数的直播行为。

发明内容

本发明的目的是提供一种IPTV节目推荐方法，基于观看场景进行推荐，能够较好地处理IPTV终端的多成员情况，提高了推荐的精确度；同时，还采用直播和点播融合的推荐策略，使得用户得到更加全面的推荐内容。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种IPTV节目推荐方法，包括：

根据用户的观看日志，构建用户收视矩阵；

对用户收视矩阵依次进行低秩去噪、周期性压缩与观看模式提取，从而获得用户的周期性观看场景；

将周期性观看场景中的每一观看模式作为一兴趣用户，并构建所有兴趣用户的评分矩阵；