[发明专利]一种互联网电视节目推荐系统

说明书

本发明提供一种互联网电视节目推荐系统，属于计算机技术领域，本发明通过内容录入模块、内容画像模块、权重设置模块、内容推荐模块，基于标签多维衍生、定制化用户推荐方案等能力，实现推荐效率和推荐准确率的双提升。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种互联网电视节目推荐系统。

背景技术

互联网电视业务获取和保有用户的过程是一条技术能力不断革新发展的道路，而人群的代际更新则是技术发展过程中的巨大阻碍，为此在技术中融合针对人群的定制化能力才是发展破局的必备条件。但目前人群代际更新考虑不全导致推荐准确率低，急需解决这一问题。

发明内容

为了解决以上技术问题，本发明提供了一种互联网电视节目推荐系统。充分引入各环节自更新能力，以用户搜索为起点，用户点击为终点，形成一个内容推荐闭环圈，生成符合既有用户习惯的个性化搜索推荐方案，同时又以巨大群体的个性化搜索方案为基础生成更符合新用户的初次搜索推荐方案，解决了现有技术中人群代际更新考虑不全导致推荐准确率低的问题。

本发明的技术方案是：

一种互联网电视节目推荐系统，

包括内容录入模块、内容画像模块、权重设置模块、内容推荐模块；

其中，

内容录入模块，为制定运营商引入互联网电视内容统一规范，建立包容不同内容提供商的内容库；

内容画像模块，以推荐效率和准确率为目标进行内容画像，对现有内容标签采用分词技术和数据挖掘手段进行标签多维衍生；

权重设置模块，包含手工设置初始值和权重自更新两个功能，主要考虑用户习惯不同，实际搜索推荐采纳情况，提供定制化权重设置方案；

内容推荐模块，为基于搜索引擎的余弦相似度算法进行针对用户搜索的单标签打分，结合标签权重得出综合推荐得分。

进一步的，

内容库包含内容标签，如中文名、外文名、类型、导演、主演、简介、出品时间、产地、主要奖项、集数、每集时长；内容标签数据由内容提供商提供，运营商录入。

进一步的，

衍生标签包含内容本身衍生和内容运营衍生。

内容本身衍生标签举例如针对中文名的衍生，衍生方法有两种：分词、中文首字母。

关于分词，使用搜索引擎模式分词调用现有分词库进行中文名分词，对分词结果不满意的，可通过添加字典方式进行分词结果完善。

内容运营衍生为运营商通过影片实际播放进行统计分析，输出标签如播放量、播放频次、讨论热度、热播时段等。

进一步的，

基于用户视角常用搜索习惯设置内容标签权重初始值，总权重100％，片名、导演、演员权重一致各三分之一，其余标签权重均为0。

考虑用户习惯不同，实际搜索推荐采纳情况，提供权重自更新功能。自更新有两个层面，一为老用户层面，基于用户实际搜索过程中对推荐结果的采纳，反向生成针对该用户的定制化权重方案，更新该用户的权重比例；二为新用户层面，基于一段时间沉淀的全部存量老用户的权重比例，生成新入网用户的权重初始方案，替代片名、导演、演员各三分之一的传统方案，使得权重更准确，推荐更精准。

进一步的，

推荐内容包含两部分，一为内容标签值本身，二为基于该内容标签和标签取值关联得出的影片信息。

基于用户对推荐结果的点击，反向触发权重设置模块，使得个性化搜索推荐方案更准确。

本发明的有益效果是