[发明专利]一种智能电视内容推荐装置及方法

权利要求书

1.一种智能电视的内容推荐装置，其特征在于，包括：

内容库模块，设置有内容库，所述内容库内设置有多个标签，将所述内容库的内容分类为多个内容组，每一所述内容组关联至少一所述标签，所述内容库模块还用于根据每一所述内容组的内容类型为其自动分配标签，当用户为任意一所述内容组添加标签时，将所述用户添加的标签与内容组相关联；

数据收集模块，用于收集用户地理位置数据及历史观看行为数据，从用户历史观看行为数据中提取观看时长及偏好特征，所述偏好特征用于表示用户的兴趣值，并定期向用户投放推介兴趣调查问卷，根据问卷调查结果接受度评分P对兴趣值进行修正；

数据预处理模块，用于在不同内容组之间设置关联系数；

用户兴趣建模模块，用于基于机器学习算法对用户历史观看行为数据所属的内容组根据关联系数进行建模构建用户的兴趣组；

关注内容推荐模块，用于根据每一用户的历史观看行为数据对所述标签进行权重排序，根据排序结果设置第一推荐优先级；

扩展内容推荐模块，用于根据每一用户的兴趣组中的关联系数进行权重排序，根据排序结果设置第二推荐优先级；

本地内容推荐模块，用于根据每一用户的地理位置数据对所述内容组的标签进行权重排序，根据排序结果设置第三推荐优先级；

推荐结果展示模块，用于根据不同优先级对权重排序加权得出结果权重排序，根据各个标签的结果权重排序依次展示在智能电视界面上。

2.根据权利要求1所述的智能电视的内容推荐装置，其特征在于，所述数据收集模块设定兴趣值矩阵W0和根据用户调查问卷中每一标签接的受度评分生成的兴趣值修正系数矩阵g，对于所述兴趣值修正系数矩阵g，设定（g1,g2,g3,g4），其中g1为第一预设修正系数，g2为第二预设修正系数，g3为第三预设修正系数，g4为第四预设修正系数，且g1＜g2＜g3＜g4；对于所述兴趣值矩阵W0，设定，W0（W01,W02,W03,W04）,其中W01为第一预设兴趣值，W02为第二预设兴趣值，W03为第三预设兴趣值，W04为第四预设兴趣值，

所述数据收集模块用于获取用户调查问卷中每一标签接的受度评分P，根据所述受度评分P选取兴趣值修正系数g，以对所述兴趣值进行修正：

当P＜W01时，选定所述第一预设修正系数g1对所述第一预设兴趣值W01进行修正，修正后的兴趣值为W01*g1；

当W01≤P＜W02时，选定所述第二预设修正系数g2对所述第二预设兴趣值W02进行修正，修正后的兴趣值为W02*g2；

当W02≤P＜W03时，选定所述第三预设修正系数g3对所述第三预设兴趣值W03进行修正，修正后的兴趣值为W03*g3；

当W03≤P＜W04时，选定所述第四预设修正系数g4对所述第四预设兴趣值W04进行修正，修正后的兴趣值为W04*g4。

3.根据权利要求2所述的智能电视的内容推荐装置，其特征在于，所述数据预处理模块用于对数据进行清洗、归一化和标准化处理控制用户添加标签的数据质量和一致性；

所述数据处理模块还用于根据Bag-of-Words将每个标签表示为一个向量，其中每个元素表示一个词在标签中TF-IDF值；

所述数据处理模块还用于根据词向量模型Word2Vec将词语映射到低维向量空间中，使得语义相似的词在向量空间中距离较近，并根据向量空间中的距离设定所述关联系数，距离越近所述关联系数越大，当关联系数大于预第一预设兴趣值W01时，彼此构成一个兴趣组。

4.根据权利要求3所述的智能电视的内容推荐装置，其特征在于，所述内容库模块还用于根据协同过滤算法并结合用户之间的相似性和关联性构建用户关联关系图，所述内容库模块还用于根据关系图使用Louvain算法对用户进行分组，形成多个用户群体，根据形成的用户群体，预设多种用户类型。

5.根据权利要求4所述的智能电视的内容推荐装置，其特征在于，所述扩展内容推荐模块还用于对同一用户类型总的用户历史观看行为数据进行权重排序，根据排序结果设置第四推荐优先级，所述第四推荐优先级用于进行用户群体的协同推荐。