专利名称：智能电视应用程序推荐的方法、系统及装置的制作方法
技术领域：
本发明属于智能电视领域，尤其涉及一种智能电视应用程序推荐的方法、系统及
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背景技术：
目前，随着智能电视的广泛普及，越来越多的应用程序开始登陆智能电视平台，与传统电视、互联网电视相比，智能电视最大的意义在于通过自身的平台化，以开放的方式，引入了大量的第三方应用程序，这样就无需电视厂家花费很大的力气去开发各种应用程序，而是充分发挥互联网上的第三方开发人员的聪明才智，第三方应用程序包含各种应用服务程序，如电子书、游戏、音乐、通信工具等，第三方应用程序的导入，方便了用户的选择范围，然而智能电视等消费电子设备不同于PC，在PC上，人们可能习惯了通过使用一个开放的搜索引擎，去寻找自己想要的东西，这个搜索的过程其实较为复杂，也很耗时，PC这种设备特点，决定了使用搜索引擎也还能被用户所接受，但是消费电子设备，如智能电视就不一样了，消费电子设备的使用追求的是简单方便，不可能要求用户在电视前使用遥控器，做着类似PC上使用搜索引擎寻找应用程序的工作。随着应用程序的爆炸式增长，用户越来越难以真正快速找到符合他们需要的应用程序，在绝大多数情况下，用户并不明确地知道自己究竟需要什么样的应用程序。在目前的技术条件下，用户或者自己到应用程序商店中像逛街购物那样，漫无目的地逐个寻找，或者直接使用系统的推荐排行榜应用程序，上述两种做法都有很多问题，前者基本就是大海捞针，尤其在现在应用程序都是已经达到了几十万数量级的情况下更是如此，后者无法做到精确匹配，应用程序商店的排行榜只是一种非常粗略的大众行为统计，大众的行为喜好，未必就能与消费者的个人喜好相一致。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种智能电视应用程序推荐的方法、系统及装置，解决了现有技术中智能电视用户不能有效和方便快捷地选择自己所需要的智能电视应用程序。本发明实施例是这样实现的，一种智能电视应用程序推荐的方法，包括搜索步骤，搜索带有标签文件的应用程序；聚合步骤，将所述带有标签文件的应用程序的标签文件聚合至同一数据库中；分析步骤，分析智能电视用户使用应用程序和相应的应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率，根据所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率赋予所述标签文件的各标签项相应的权重值；推荐步骤，根据所述各标签项相应的权重值对所述带有标签文件的应用程序进行统计计算，根据所述标签文件的标签项的权重值对应用程序进行高低排序，将排序靠前的所述应用程序向用户推荐。较佳地，还包括位于所述搜索步骤之前的对应用程序的标签文件创建步骤，对所述应用程序创建标签文件，所述标签文件内包括多个标签项。较佳地，在所述聚合步骤与所述分析步骤之间的创建智能电视用户帐号的步骤，依据各智能电视用户对所述标签文件的各标签项的使用行为为每个智能电视创建用户帐号，并存储智能电视用户使用智能电视应用程序和所述智能电视应用程序的标签项的使用时间和频率。较佳地，所述分析步骤具体包括分析单个智能电视用户使用所述应用程序的时间信息；分析单个智能电视用户使用所述应用程序的频率信息；根据所述单个智能电视用户使用所述应用程序的所述时间信息和所述频率信息，计算出所述单个智能电视用户在使用所述应用程序的各标签项的权重值； 根据所述单个智能电视用户在使用所述应用程序的各标签项的权重值，综合计算出所述应用程序的各标签项的总的权重值。较佳地，所述推荐步骤具体包括根据分析所述单个智能电视用户使用所述应用程序的各标签项的总权重值，对搜索到的带有标签文件的应用程序进行总权重值高低排序；根据所述总权重值的高低排序，将总权重值较高的应用程序向智能电视用户进行推荐。本发明还提供一种智能电视应用程序推荐的服务器装置，所述装置包括搜索模块，用于搜索带有标签文件的应用程序；聚合模块，用于将接收到的所述带有标签文件的应用程序的标签文件聚合至同一数据库中；分析模块，用于分析智能电视用户使用所述应用程序和相应的所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率，根据所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率赋予所述标签文件的各标签项相应的权重值；推荐模块，用于根据所述各标签项相应的权重值对所述带有标签文件的应用程序进行统计计算，根据所述标签文件的标签项的权重值对应用程序进行高低排序，将排序靠前的所述应用程序向用户推荐。本发明还提供一种智能电视应用程序推荐的智能电视装置，所述智能电视装置包括用户行为管理模块，用于记录用户使用应用程序的和所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率；应用程序接收模块，用于接收服务器推荐的智能电视应用程序。本发明还提供一种智能电视应用程序推荐系统，所述智能电视应用程序推荐系统包括智能电视装置，所述智能电视装置包括用户行为管理模块和应用程序接收模块，其中，所述用户行为管理模块用于记录用户使用应用程序的和所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率；所述应用程序接收模块，用于接收服务器推荐的智能电视应用程序;服务器装置，所述服务器装置包括搜索模块，用于搜索带有标签文件的应用程序；聚合模块，用于将接收到的所述带有标签文件的应用程序的标签文件聚合至同一数据库中；分析模块，用于分析智能电视用户使用所述应用程序和相应的所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率，根据所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率赋予所述标签文件的各标签项相应的权重值；推荐模块，用于根据所述各标签项相应的权重值对所述带有标签文件的应用程序进行统计计算，根据所述标签文件的标签项的权重值对应用程序进行高低排序，将排序靠前的所述应用程序向用户推荐。。智能电视应用程序推荐系统还包括应用程序数据库，所述应用程序数据库用于存储应用程序及所述应用程序的标签文件。较佳地，服务器装置还包括创建智能电视用户帐号模块，用于依据各智能电视用户对所述标签文件的各标签项的使用行为为每个智能电视创建用户帐号，并存储智能电视用户使用智能电视应用程序和所述智能电视应用程序的标签项的使用时间和频率。本发明实施例通过一种智能电视应用程序推荐的方法、系统及装置，解决了现有 智能电视机无法像PC —样搜索智能电视应用，以便用户选择需要的应用程序进行使用，其次在于解决现有智能电视不能根据用户的特点有针对性地向用户推送用户需要的应用程序的问题，根据用户使用应用程序的偏好向用户推荐应用程序，使得智能电视的应用程序更加快捷方便和合理地被用户获取。
图I是本发明的智能电视应用程序推荐的方法的较佳实施例的实现流程图；图2是本发明的智能电视应用推荐的方法的较佳实施例中分析推荐智能电视应用程序的实现流程图；图3是本发明智能电视应用程序推荐系统的较佳实施例的结构图；图4是本发明的智能电视应用程序推荐系统较佳实施例中服务器装置的结构示意图；图5是本发明的智能电视应用程序推荐系统较佳实施例中的智能电视装置的结构示意图。
具体实施例方式为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，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。本发明具体实施方式
通过一种智能电视应用程序推荐的方法，该方法包括下述步骤搜索步骤，与智能电视连接的服务器搜索带有标签文件的应用程序，与智能电视连接的服务器通过搜索网络上的第三方的电子市场或是电子平台上去获取智能电视的应用程序的标签文件，以最快速的方式收集所有的智能电视应用程序的信息，获取智能电视应用程序的标签。聚合步骤，将所述带有标签文件的应用程序的标签文件聚合至同一数据库中，智能电视将搜索的应用程序将这些带有标签文件的应用程序和标签文件聚合至同一数据库中保存在与智能电视连接的服务器上，并可以对网络上智能电视应用程序进行快速的更新；分析步骤，分析智能电视用户使用应用程序和相应的应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率，根据所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率赋予所述标签文件的各标签项相应的权重值，与智能电视连接的服务器接收与智能电视连接的服务器连接的智能电视用户使用智能电视应用程序的时间信息，并根据使用的应用程序对应用程序和标签的标签项分类统计使用时间，与智能电视连接的服务器接收与智能电视连接的服务器连接的智能电视用户使用智能电视应用程序的时间信息，由于有了智能电视应用程序使用时间的信息，根据智能电视应用程序的时间信息即可得到各个标签项所对应的时间信息，与智能电视连接的服务器即可对各个标签项进行分类地统计，根据与智能电视连接的服务器根据用户使用智能电视的应用程序的时间和应用程序所对应的标签和标签项的时间分析应用程序的各标签项的权重值，根据所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率赋予所述标签文件的各标签项相应的权重值，对与智能电视连接的服务器获取的智能 电视的应用程序进行排序。推荐步骤，根据所述各标签项相应的权重值对所述带有标签文件的应用程序进行统计计算，根据所述标签文件的标签项的权重值对应用程序进行高低排序，将排序靠前的所述应用程序向用户推荐。根据所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率赋予所述标签文件的各标签项相应的权重值，对与智能电视连接的服务器获取的智能电视的应用程序进行排序，根据标签项相应的权重值对所述带有标签文件的应用程序进行统计计算，根据所述标签文件的标签项的权重值对应用程序进行高低排序，与智能电视连接的服务器根据统计得到的智能电视应用程序各项标签的使用时间即可推算出网络上的各个与智能电视连接的服务器连接的智能电视用户使用的应用程序的偏好，将排序靠前的所述应用程序向用户推荐，供用户选择使用。本发明具体实施方式
还提供一种智能电视应用程序推荐的服务器装置，该装置包括搜索模块，用于搜索带有标签文件的应用程序，将搜索到的带有标签文件的应用程序发送到聚合模块；聚合模块，接收搜索模块发送的带有标签文件的应用程序，用于将所述带有标签文件的应用程序和标签文件聚合至同一数据库中；分析模块，根据聚合模块聚合到数据库中的数据分析智能电视用户使用应用程序和相应的应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率，根据所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率赋予所述标签文件的各标签项相应的权重值；推荐模块，根据分析模块分析的标签项相应的权重值对所述带有标签文件的应用程序进行统计计算，根据所述标签文件的标签项的权重值对应用程序进行高低排序，将排序靠前的所述应用程序向用户推荐。本发明具体实施方式
还提供一种智能电视应用程序推荐的智能电视装置，该装置包括用户行为管理模块，用于记录用户使用应用程序的和相应应用程序的标签和标签项的时间和频率；
应用程序接收模块，用于接收服务器推荐模块推荐的智能电视应用程序。本发明具体实施方式
还提供一种智能电视应用程序推荐系统，该智能电视应用程序推荐系统包括智能电视装置，所述智能电视装置包括用户行为管理模块和应用程序接收模块，其中，所述用户行为管理模块用于记录用户使用应用程序的和所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率；所述应用程序接收模块，用于接收服务器推荐的智能电视应用程序;服务器装置，所述服务器装置包括搜索模块，用于搜索带有标签文件的应用程序；聚合模块，用于将接收到的所述带有标签文件的应用程序的标签文件聚合至同一数据库中；分析模块，用于分析智能电视用户使用所述应用程序和相应的所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率，根据所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率赋予所述标签文件的各标签项相应的权重值；推荐模块，用于根据所述各标签项相应的权重值对所述带有标签文件的应用程序进行统计计算，根据所述标签文件的标签项的权重值对 应用程序进行高低排序，将排序靠前的所述应用程序向用户推荐。本发明的智能电视应用程序推荐的方法、系统及装置使得智能电视能够根据用户的使用习惯，并借助应用程序信息的标签分析完成用户需要的应用程序，根据用户需要的应用程序从网络上获取应用程序，分析出用户需要的应用程序向用户推荐符合用户个人使用习惯和需要的应用程序，用户根据推荐的应用程序来进行选择，通过这种方式实现高效和精准地向用户提供符合用户偏好的智能电视应用程序。以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述。实施例一:参见图1，图I是本发明的智能电视应用程序推荐的方法的较佳实施例的实现流程图，该方法的实现流程详述如下步骤S101，搜索步骤，与智能电视连接的服务器搜索带有标签文件的应用程序，与智能电视连接的服务器通过搜索网络上的第三方的电子市场或是电子平台上去获取智能电视的应用程序的标签文件，与智能电视连接的服务器首先获取智能电视应用程序的内容介绍，根据智能电视应用程序的应用程序介绍，对应用程序进行标记，以电子书为例，电子书简介中包括作者、风格、任务主角、收费信息等信息通过读取这些信息将信息作为该电子书的标签项，将作者、风格、任务主角、收费信息等信息作为这个电子书的标签项进行标记，通过与智能电视连接的服务器去获取智能电视应用程序的介绍信息，根据智能电视应用程序的介绍信息，对智能电视应用程序进行标签，从而获取到智能电视应用程序的标签，通过这种方式以最快速的方式收集所有的智能电视应用程序的信息，获取智能电视应用程序的标签。步骤S102，聚合步骤，智能电视服务器将收集到的智能电视应用程序的标签文件的信息聚合在服务器的数据库中，智能电视服务器根据获得的智能电视应用程序的标签，将标签存储在智能电视服务器的数据库中，根据不用的标签对应用程序做不同的标签存储，包括保存标签的内容，保存应用程序的链接地址，应用程序的介绍内容等，同时服务器对相关应用程序进行跟踪，当发现相关应用程序出现更新信息的时候对有更新等变动的信息的内容及时更新，以保证与智能电视连接的服务器上应用程序信息的及时性，并保证应用的信息的及时性和完整性。其中，在获取智能电视的应用程序的标签文件时，首先在网络上的电子市场和应用程序发布平台搜索发布的智能电视的应用程序，同时获取该应用程序的相关标签内容，以电子书为例，根据智能电视应用程序的应用程序简介，对应用程序进行标记，电子书简介中包括作者、风格、任务主角、收费信息等信息，通过读取这些信息，并将这些信息作为该电子书的标签项进行标记，电子书应用程序商店要求电子书对应用程序标识上基本标签，标签所含的基本标签项包括作者，风格，任务主角，收费信息等，例如，对于盗墓笔记这样热门的网络小说，这个电子书应用程序提交的标签信息就包括如下类别，电子书；作者，南派三叔；风格，盗墓小说；主角，吴邪；收费，免费。在获取该应用程序的标签文件的标签项的内容。当应用程序的标签项的内容有相关更新，智能电视服务器第一时间获取相关信息，并对更新后的信息进行更新。步骤S103，分析步骤，分析智能电视服务器用户使用智能电视应用程序和相应的 应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率，根据所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率赋予所述标签文件的各标签项相应的权重值。步骤S104，推荐步骤，根据标签项相应的权重值对所述带有标签文件的应用程序进行统计计算，根据所述标签文件的标签项的权重值对应用程序进行高低排序，智能电视服务器根据排序结果向与智能电视连接的服务器连接的智能电视用户推荐用户偏好的智能电视应用程序。其中，分析步骤的具体实现方法如图2所示，图2是本发明的智能电视应用程序推荐的方法的分析推荐智能电视应用程序的较佳实施例的实现流程图。分析步骤具体包括步骤S201，分析单个智能电视用户使用应用程序的时间信息，由于智能电视服务器保存有智能电视应用程序的标签内容，当智能电视将使用智能电视应用程序的时间信息发送到智能电视服务器，服务器即可以根据智能电视应用程序的使用时间，获得智能电视应用程序各个标签项的使用时间；步骤S202，分析单个智能电视用户使用应用程序的频率信息，对单个用户使用应用程序的偏好排序，与智能电视连接的服务器根据用户使用各种应用程序的汇总统计标签项时间进行排序，例如某个用户经常浏览电子书内容，其中电子书内容中主要阅读的都是一个作者的电子书，那么在进行排序的时候这个电子书作者的排名就会是排在相对靠前的；步骤S203，根据单个智能电视用户使用应用程序的所述时间信息和所述频率信息，计算出单个用户在使用应用程序的各标签项的权重值，根据单个用户使用应用程序的偏好排序对网络应用程序进行排序，即与智能电视连接的服务器根据用户使用应用程序的时间偏好对网络应用程序进行排序，对于一个经常阅读某个作者的电子书的用户，那么与智能电视连接的服务器首先将应用程序定位在类别，那么类别就会选择电子书类别，再依次选择类别下的标签项，用户由于经常阅读某个作者的作品，即此作者的优先级别就很高，在对电子书排序的时候当有这个作者的电子书的时候就会当然地将这个作者的电子书排在靠前位置，即与智能电视连接的服务器会优先推荐这个作者的电子书内容；步骤S204，根据单个用户在使用应用程序的各标签项的权重值，综合计算出应用程序的各标签项的总的权重值，
具体地，分析智能电视服务器用户使用智能电视应用程序的时间和相应的应用程序的标签文件内的标签项的使用时间，即根据用户使用智能电视的应用程序统计使用本应用程序的时间，根据应用程序使用的时间，分别对应用程序所具有的标签和标签项统计时间，如应用程序包括数个标签项，以电子书为例，电子书包括作者、风格、任务主角、收费信息等标签项，即对作者、风格、人物主角、收费信息每一项单独进行统计时间，智能电视服务器根据应用程序的时间和应用程序所对应的标签和标签项的时间分析用户所偏好的智能电视应用程序，以电子书为例，电子书包括作者、风格、任务主角、收费信息等标签项，根据对作者、风格、人物主角、收费信息每一项单独进行统计时间，如发现用户较为经常阅读固定的某个作者的电子书，服务器根据阅读的时间信息就会将电子书的与智能电视连接的服务器连接的智能电视用户使用的时间信息，将各个信息标签项进行排序，即电子书如果某个作者的标签项统计时间最多即排第一，其次的风格排第二，权重所占比例即排第二，根据标签项的排列对权重值进行排序，再根据标签项的时间信息和权重值进行综合计算，得出某个新应用程序向用户推荐的数值，根据推荐的数值对应用程序进行全数据库的相关应用程序的排序，得出用户最可能偏好的应用程序。其中采集用户使用智能电视应用程序的时间信息，根据使用的应用程序及其标签的标签项分类统计使用时间，即每个用户使用应用 程序的信息是分开进行存储，每个用户有自己的用户数据库，用户保存该用户的使用应用程序的信息。智能电视服务器根据收集用户使用智能电视的应用程序的信息，根据用户使用智能电视应用程序的操作记录和操作习惯，计算分析用户的偏好和需要的应用程序信息；在分析用户需要的应用程序类型，根据用户的操作本地应用程序的记录信息，例如一个用户经常阅读小说类别的应用程序，而小说类别的应用程序中较多出现的标签项为某个作者的小说，那么根据这个用户使用应用程序的时间信息和频率信息，在对用户赋予权重值的时候，相对地这个小说类别的应用程序就会提高，而小说类别下的这个作者的权重也会提高，同时兼顾网络上应用程序的标签信息和网络用户的反馈信息综合评估应用程序的向用户推荐的综合价值，例如最近网络上用户使用较多的应用程序为另外一个小说，根据用户的统计发现，经常阅读和这个用户一样类别的小说的用户大多数都阅读了这个应用程序，那么相应地这个应用程序的权重值也会提高，根据这些信息综合对相应权重值进行分析，以最终选择出适合用户个人的特点的应用程序推荐给用户，同时兼顾分析某个应用程序是具有该用户使用偏好的群体喜欢的信息，智能电视服务器根据相关信息即可调整向用户推荐此应用程序的推荐排序，优先将用户偏好的权重较高的标签提高权重赋予这个用户这个标签相应较高的权重值，最终选择出最佳符合用户使用习惯的标签，将这些标签的权重提高，以使的各标签的权重值最符合用户的使用应用程序的特点。而针对上述分析步骤103的具体步骤S201至步骤S204，本发明的智能电视应用程序推荐的方法的推荐步骤S104的具体流程如下，根据分析所述单个智能电视用户使用所述应用程序的各标签项的总权重值，对搜索到的带有标签文件的应用程序进行总权重值高低排序；根据所述总权重值的高低排序，将总权重值较高的应用程序向智能电视用户进行推荐。具体地，智能电视服务器对获取到的单个智能电视用户使用的应用程序的时间进行分析，根据各标签项的总权重值，计算出用户对智能电视应用程序的偏好，搜索数据库中带有各个单独标签项的应用程序的内容，根据各个应用程序带有的标签项的内容对应用程序进行标签项权重赋值，将每一个应用程序每一个标签的权重分别计算，最终得到这个应用程序总的标签权重值，根据总的应用程序的权重值对应用程序进行权重排序，将应用程序的权重和符合用户的使用应用程序的偏好，智能电视服务器根据总的权重值，最终得到应用程序的排序，选择总排序值较高的应用程序推荐给智能电视用户，智能电视用户根据推荐结果查看是否需要这个应用程序，需要则用户根据应用程序服务器提供的下载链接地址，下载到自己需要的应用程序，如果不需要这个应用程序，智能电视服务器再向用户推荐下一个排序序列的应用程序。实施例二 :
本发明第二实施例提供的一种智能电视应用推荐系统，以下结合附图对本发明进行进一步详细说明。如图3所示，图3是本发明智能电视应用程序推荐系统的较佳实施例的结构图。智能电视应用程序推荐系统包括智能电视装置301，服务器装置302以及应用程序数据库303。其中，对于该服务器装置302具体结构请参见图4，图4是本发明的智能电视应用推荐系统较佳实施例中服务器装置的结构示意图。如图4所示，本发明所提供的服务器装置具体包括智能电视服务器的搜索模块401，其通过在网络上的电子市场等相关发布智能电视应用程序的平台上搜索智能电视的应用程序，同时通过该平台获取该应用程序的相关标签的内容；智能电视服务器的聚合模块402，用于将接收到的所述带有标签文件的应用程序的标签文件聚合至同一数据库中。智能电视服务器的分析模块403，用于分析智能电视用户使用所述应用程序和相应的所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率，根据所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率赋予所述标签文件的各标签项相应的权重值。具体地，根据应用程序的时间和应用程序所对应的标签和标签项的时间分析用户所偏好的智能电视应用程序，以电子书为例，电子书包括作者、风格、任务主角、收费信息等标签项，根据对作者、风格、人物主角、收费信息每一项单独进行统计时间，如发现用户较为经常阅读固定的某个作者的电子书，服务器根据阅读的时间信息就会将智能电视用户使用电子书优选出来，将各个信息标签项进行排序，即电子书如果某个作者的标签项统计时间最多即排第一，其次，风格排第二，权重所占比例即排第二，根据标签项的排列对权重值进行排序，例如某个用户每次点击的应用程序都会免费的应用程序，在对应用程序进行排序的时候免费是信息就会优先排在排序的较前的位置，根据标签项的时间信息和权重值进行综合计算，得出某个新应用程序向用户推荐的数值，根据推荐的数值对应用程序进行全数据库的相关应用程序的排序，得出用户最可能偏好的应用程序。智能电视服务器再将用户偏好的应用程序发送到推荐模块404，推荐模块用于根据所述各标签项相应的权重值对所述带有标签文件的应用程序进行统计计算，根据所述标签文件的标签项的权重值对应用程序进行高低排序，将排序靠前的所述应用程序向用户推荐。其中，对于该智能电视装置301的结构请参见图5，图5是本发明的智能电视应用程序推荐系统较佳实施例中的智能电视装置的结构示意图。如图5所示，本发明的智能电视装置具体包括智能电视用户行为管理模块501，用于记录用户使用应用程序的和所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率。例如获取用户使用智能电视应用程序的时间信息，用户在智能电视开机状态浏览某一应用程序，该应用程序为以电子书应用程序，针对用户阅读智能电视电子书应用程序的有效时间计时，将用户切实有效的阅读该应用程序的时间进行计时，并将该计时信息同时发送给聚合模块；应用程序接收模块502，用户接受推荐模块发送的智能电视应用程序，接收智能电视服务器发送的智能电视应用程序推荐。此外，本发明的应用程序数据库303，用于存储应用程序及所述应用程序的标签文件。应用程序数据库为第三方的应用程序下载平台以及应用程序市场，提供应用程序下载，智能电视服务器装置搜索智能电视应用程序通过搜索应用程序数据库获得。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以 通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如R0M/RAM、磁盘、光盘等。以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
权利要求
1.一种智能电视应用程序推荐的方法，其特征在于，所述方法包括 搜索步骤，搜索带有标签文件的应用程序； 聚合步骤，将所述带有标签文件的应用程序的标签文件聚合至同一数据库中； 分析步骤，分析智能电视用户使用应用程序和相应的应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率，根据所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率赋予所述标签文件的各标签项相应的权重值； 推荐步骤，根据所述各标签项相应的权重值对所述带有标签文件的应用程序进行统计计算，根据所述标签文件的标签项的权重值对应用程序进行高低排序，将排序靠前的所述应用程序向用户推荐。
2.如权利要求I所述的方法，其特征在于，所述方法还包括位于所述搜索步骤之前的对应用程序的标签文件创建步骤，对所述应用程序创建标签文件，所述标签文件内包括多个标签项。
3.如权利要求I所述的方法，其特征在于，所述方法还包括在所述聚合步骤与所述分析步骤之间的创建智能电视用户帐号的步骤，依据各智能电视用户对所述标签文件的各标签项的使用行为为每个智能电视创建用户帐号，并存储智能电视用户使用智能电视应用程序和所述智能电视应用程序的标签项的使用时间和频率。
4.如权利要求I至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述分析步骤具体包括 分析单个智能电视用户使用所述应用程序的时间信息； 分析单个智能电视用户使用所述应用程序的频率信息； 根据所述单个智能电视用户使用所述应用程序的所述时间信息和所述频率信息，计算出所述单个智能电视用户在使用所述应用程序的各标签项的权重值； 根据所述单个智能电视用户在使用所述应用程序的各标签项的权重值，综合计算出所述应用程序的各标签项的总的权重值。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述推荐步骤具体包括 根据分析所述单个智能电视用户使用所述应用程序的各标签项的总权重值，对搜索到的带有标签文件的应用程序进行总权重值高低排序； 根据所述总权重值的高低排序，将总权重值较高的应用程序向智能电视用户进行推荐。
6.一种智能电视应用程序推荐的服务器装置，其特征在于，所述装置包括 搜索模块，用于搜索带有标签文件的应用程序； 聚合模块，用于将接收到的所述带有标签文件的应用程序的标签文件聚合至同一数据库中； 分析模块，用于分析智能电视用户使用所述应用程序和相应的所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率，根据所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率赋予所述标签文件的各标签项相应的权重值； 推荐模块，用于根据所述各标签项相应的权重值对所述带有标签文件的应用程序进行统计计算，根据所述标签文件的标签项的权重值对应用程序进行高低排序，将排序靠前的所述应用程序向用户推荐。
7.一种智能电视应用程序推荐的智能电视装置，其特征在于，所述装置包括用户行为管理模块，用于记录用户使用应用程序的和所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率； 应用程序接收模块，用于接收服务器推荐的智能电视应用程序。
8.一种智能电视应用程序推荐系统，其特征在于，所述智能电视应用程序推荐系统包括 智能电视装置，所述智能电视装置包括用户行为管理模块和应用程序接收模块，其中，所述用户行为管理模块用于记录用户使用应用程序的和所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率；所述应用程序接收模块，用于接收服务器推荐的智能电视应用程序； 服务器装置，所述服务器装置包括搜索模块，用于搜索带有标签文件的应用程序 ’聚合模块，用于将接收到的所述带有标签文件的应用程序的标签文件聚合至同一数据库中；分析模块，用于分析智能电视用户使用所述应用程序和相应的所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率,根据所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率赋予所述标签文件的各标签项相应的权重值；推荐模块，用于根据所述各标签项相应的权重值对所述带有标签文件的应用程序进行统计计算，根据所述标签文件的标签项的权重值对应用程序进行高低排序，将排序靠前的所述应用程序向用户推荐。
9.如权利要求8所述智能电视应用程序推荐系统，其特征在于，所述智能电视应用程序推荐系统还包括应用程序数据库，所述应用程序数据库用于存储应用程序及所述应用程序的标签文件。
10.如权利要求8或9所述智能电视应用程序推荐系统，其特征在于，所述服务器装置还包括创建智能电视用户帐号模块，用于依据各智能电视用户对所述标签文件的各标签项的使用行为为每个智能电视创建用户帐号，并存储智能电视用户使用智能电视应用程序和所述智能电视应用程序的标签项的使用时间和频率。
全文摘要
本发明适用于智能电视领域，提供了一种智能电视应用程序推荐的方法、系统及装置，方法包括下述步骤搜索步骤，搜索带有标签文件的应用程序；聚合步骤，将所述带有标签文件的应用程序的标签文件聚合至同一数据库中；分析步骤，分析智能电视用户使用应用程序和相应的应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率，根据所述应用程序的标签文件内的标签项的时间和频率赋予所述标签文件的各标签项相应的权重值；推荐步骤，根据各标签项的权重值对所述带有标签文件的应用程序进行统计计算，根据所述标签文件的标签项的权重值对应用程序进行高低排序，将排序靠前的所述应用程序向用户推荐，根据用户的特点有针对性地向用户推送应用程序。
文档编号G06F17/30GK102811371SQ20121023791
公开日2012年12月5日 申请日期2012年7月10日 优先权日2012年7月10日
发明者孙翀 申请人:Tcl集团股份有限公司