一种基于iptv用户收视相似度的电子菜单展示方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及无限通信技术领域，具体涉及一种基于IPTV用户收视相似度的电子 菜单展示方法。
【背景技术】
[0002] IPTV平台内容：包括IPTV为用户提供的直播频道、点播节目、增值应用。
[0003] 目前，IPTV平台通过EPG展示给用户的节目信息是按照平台运营规划进行人工编 辑，展示给用户的节目是固定的。这样的运营模式满足了用户基本的收视需求。在满足基本 收视需求的基础上，如何根据IPTV平台内容的特征分析用户的收视行为，为用户进行IPTV 平台节目的个性化展示，是提供个性化IPTV服务过程中亟待解决的重要问题。
[0004] 用户在IPTV使用过程中，通过遥控器与EPG系统进行内容收看交互，EPG系统将 用户的收看行为进行记录。通过对用户一定收视时间内的收看行为进行记录、分析，可反映 出用户不断变化的个人喜好信息。不同用户之间的收看行为如果在一段时期内有重叠，并 且收视行为重叠达到一定程度，就能够反映出用户之间收视行为具有一定的相似性。在具 有高度收视相似性的用户之间，即可依据不同用户之间的收视记录，为不同的用户进行节 目推荐。
【发明内容】
[0005] 针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明的目的在于提供一种基于IPTV用 户收视相似度的电子菜单展示方法，其特征在于，包括如下步骤：
[0006] 步骤一、记录用户IPTV收视行为；
[0007] 步骤二、计算用户A和用户M两者在IPTV业务上的收视相似比较向量Cam = A ? Μτ';通过对用户A和用户則父视行为向量的相似比较得到在所有IPTV业务上用户A与 用户M的收视行为相似比较向量C am= (C η C2, C3，…，Cn)，其中C1为用户A与用户M在IPTV 业务i上的收视比较值，η为IPTV业务个数；
[0008] 步骤三、设定阈值Κ，当用户A与用户M的收视行为相似比较向量中，若
，则认为用户A与用户M具有相同的收视偏好，将用户A与用户M的收视行为相 似比较向量插入到用户A的IPTV相似用户收视行为二维表SIMa*，完成用户A与IPTV系 统其它全部用户之间的相似比较计算并进行阈值判断后，可得到IPTV相似用户收视行为 二维表：SIMA= (CA1，Ca2…Cat…CAS) τ，其中S为IPTV系统内与用户A具有相同收视偏好的 用户个数；
[0009] 步骤四、计算得到IPTV推荐内容向量RCaq= Q Λ CA(jT;将SMa中所有行进行上述计 算后得到的推荐内容向量组成IPTV推荐内容二维表：REC a= (RC A1，RCa2，…，RC_…，RCas) τ，其中RECaS IPTV系统内与用户A具有相同收视偏好的用户个数；
[0010] 步骤五、读取用户A的IPTV推荐内容二维表的每一列，计算每一项IPTV业务与用 户A具有相似收视行为用户使用过但A未使用过的数量：
[0011]
[0012] 其中，η表示IPTV业务数量，S表示与用户A具有同类收视偏好的用户数量；SEQ1 表示对于IPTV业务i与用户A具有相同收视偏好的用户使用过的次数，SEQJ^值越大，表 明该业务被用户A喜好，适于推荐给用户A使用。
[0013] 因此，本发明可以获得以下的有益效果：
[0014] 本发明提出一种基于IPTV用户收视相似度进行EPG个性化展示的系统和方法。本 发明系统位于IPTV平台核心数据库与EPG系统之间，本发明系统从IPTV平台数据库采集 用户收视行为记录后，通过本发明提供的计算方法建立IPTV平台用户收视行为向量，通过 本发明提供的IPTV平台用户收视行为向量对比分析算法对IPTV用户进行相似度匹配，匹 配后可输出相似用户二维表。基于相似用户二维表，通过本发明提出的计算方法生成为用 户进行推荐的推荐内容二维表，将推荐内容二维表中的推荐数据发送至EPG进行IPTV内容 的个性化展示，供用户选择观看。
[0015] 本发明实现了用户收视历史的量化汇总、用户相似度计算与分组、根据相似度分 组为用户自动推荐个性化节目的计算方法。其中用户相似度计算方法、根据相似度为用户 进行推荐内容计算方法为本发明核心工作内容。通过上述方法可以在EPG系统中为用户展 示个性化节目，提升用户业务使用体验，用于IPTV精准营销和用户行为分析，支撑中国电 信IPTV业务的发展战略。
【附图说明】
[0016] 下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
[0017] 图1是本发明的流程示意图；
[0018] 图2是本发明系统自动计算IPTV用户相似度流程；
[0019] 图3为系统自动计算IPTV相似用户收视行为二维表流程；
[0020] 图4为系统自动计算IPTV推荐内容二维表流程；
[0021] 图5为本发明实施例示意图。
【具体实施方式】
[0022] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并 不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要 彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0023] 二维表：在数据库中，数据与数据之间的一个关系就是一个二维表。二维表中每一 行称为一条记录。二维表中每一列称为一个属性。在本发明提出的二维表中，每一行、每 一列都有相应的名称。
[0024] 例如如下二维表：
[0025]
LlN 丄UOlZUdU/ A yJ^ rVJ J/ /
[0026] 在这个表中，用户1、用户2对应的行向量（1，1，0)、（0,0, 1)均为"记录"，姓名、性 另IJ、住址对应的列向量均为"属性"。
[0027] 二进制异或计算：二进制的一种计算形式，计算符号通常以?表示。其计算法则 为：0 十 0 = 0;0 十 1 = 1;1 十 0 = 1;1 十 1 = 0.
[0028] 二进制与计算：二进制的一种计算形式，计算符号通常以Λ表示。其计算法则为： OAO = O ；0 Al = O ；1 AO = O ；1 Al = L
[0029] 本发明提出了一种IPTV平台内，按照收视行为进行个性化展示的EPG系统实现方 法，具体说明如下：
[0030] (一）本发明的实现流程
[0031] 如图1所示，为本发明提出的基于收视时长进行个性化展示的EPG系统的工作流 程。
[0032] 步骤A :IPTV EPG系统对用户的收视行为进行记录。记录内容包括：用户收看直播 频道内容、用户收看点播节目、用户使用增值应用。记录规则为：用户使用过的IPTV内容以 1表示，未使用过的IPTV内容以0表示。
[0033] 步骤B :IPTV核心数据库中建立用户收视行为记录表，记录表中每一行为对应用 户的IPTV平台用户收视行为向量。
[0034] 步骤C :对需要进行个性化展示的用户，将其与IPTV平台内其它用户收视行为向 量按本发明提出的计算公式进行对比。公式为：Cam= A ? Μτ(公式①，计算用户A、用户M 两者在IPTV业务上的收视相似比较值，A、M分别对应用户A、用户M的收视行为向量），计 算得到该用户与平台内其它用户之间收视行为的相似度后，根据系统设置的相似度阈值将 具有相似收视行为的用户收视行为向量插入到IPTV相似用户收视行为二维表中；
[0035] 步骤D :对需要进行个性化展示的用户（设为用户A)，根据IPTV相似用户收视行 为二维表，根据本发明提出的公式，为需要进行个性化演示的用户进行计算确认可为该用 户进行推荐的IPTV内容。公式为：RC w= Q Λ CA(jT(公式②，Q表示用户Q的收视行为向量， Cw表示用户A与用户Q两者在IPTV业务上的收视相似比较值），完成对IPTV相似用户收 视行为二维表中每一行代表的用户的处理后，计算得到了 IPTV系统中与A具有同样收视习 惯用户为A进行推荐的IPTV内容向量；这些推荐内容向量组成了 IPTV推荐内容二维表。
[0036] 步骤E :根据IPTV推荐内容二维表通过用户进行IPTV内容个性化推荐，并将推荐 数据发送至EPG系统进行展示，供用户选择观看。
[0037] 在上述步骤中，步骤C分为若干个子步骤：
[0038] 步骤COl :建立IPTV相似用户收视行为二维表并置二维表为空（IPTV相似用户收 视行为二维表的列数为IPTV内容总数，每一列的名称为IPTV内容名）；
[0039] 步骤C02 :读取需要进行个性化展示用户（设该需要进行个性化展示的用户为：用 户A)的收视行为向量；
[0040] 步骤C03 :获取IPTV平台内不同于用户A的其它用户收视行为向量（用户M)，如 果取尽则转步骤C07,否则转步骤C04 ;
[0041] 步骤C04 :将用户A的收视行为向量与用户M的收视行为向量按公式①：Cam= A ? Μτ?行计算，得到相似比较向量C AM= (C丨，C2, C3,…，Cn);
[0042] 步骤C05 :计算
[0043] 步骤C06:当
（K为系统管理员设置的值。当两个用户按本发明提供 的公式①完成收视向量比较后，相似比较向量中的1表示在该维度上两个用户的收视习惯 不同，当两个用户具有不同收视习惯的业务少于K个时，系统认为两者具有相同的收视习 惯），将Cam插入IPTV相似用户收视行为二维表中，并置当前二维表的行名称为用户M，处理 完成后转步骤C02 ;
[0044] 步骤C07 :输出IPTV相似用户收视行为二维表SIMa，本过程结束。
[0045] 在上述步骤中，步骤D分为若干个子步骤：
[0046] 步骤DOl :为需要进行个性化展示用户（用户A)建立推荐内容二维表，置二维表 为空；推荐内容二维表的列数为IPTV内容总数；
[0047] 步骤D02 :取步骤C中输出的IPTV相似用户收视行为二维表SIMa，并获取当前行 的向量数据Q，如所有相似用户收视行为二维表中的行向量数据均已取过则转步骤D05,否 则转步骤D03 ;
[0048] 步骤D03 :SIMA中每一行具有行名称（行名称就是系统中某一个相似用户名），根 据行名称获取该行名称用户对应的收视向量Q，按公式②计算用户Q为用户A推荐的IPTV 内容信息：
[0049] 步骤D04 :将RCw插入IPTV推荐内容二维表做为该表的一个记录；
[0050] 步骤D05 :如所有IPTV相似用户收视行为二维表中的行向量数据均已取过，则输 出IPTV推荐内容二维表RECa。
[0051] 在上述步骤中，步骤E分为若干个子步骤：
[0052] 步骤EOl :为需要进行个性化展示用户建立IPTV内容推荐向量，向量维度为IPTV 系统内容个数，并置向量内所有值为〇 ;
[0053] 步骤E02 :通过公式③计算每个推荐给A的IPTV内容的权重：
(1彡i彡n，1彡j彡s其中η表示IPTV业务数量，S表示与用户A具有同类收视偏好的用 户数