一种电视台推荐方法与流程

本发明涉及电视台推荐技术领域，特别涉及一种电视台推荐方法。

背景技术：

随着互联网技术的飞速发展，电视播放的内容源也越来越多，受机顶盒等外部设备的影响，电视机终端在很多时候实现的功能只是一个显示设备，使得其功能较为单一，同时受互联网的影响，用户对隐私的保护也越来越关注，在实现电视节目推荐时，一些通过摄像头识别观看者人脸及其他图像特征并与互联网平台对接从而实现电视节目推荐等功能也会受到部分用户的抵触，所以，如何在不增加其他敏感传感器的前提下，让电视机终端识别播放信息并为用户提供互动参考是电视机智能化的一个真实需求和功能亮点。

技术实现要素：

本发明的目的是克服上述背景技术中不足，提供一种电视台推荐方法，部署到电视机终端上，可以实现在未知电视节目源及用户信息的情况下，探索观看用户的观看习惯，从而在电视机终端为观看用户进行电视台推荐提醒，且本方法无需摄像头，互联网平台等用户敏感设备及系统，有利于提升用户的接受度。

为了达到上述的技术效果，本发明采取以下技术方案：

一种电视台推荐方法，包括以下步骤：

a.台标识别：从电视终端读取当前播放显示的图像数据，根据图像数据识别当前播放的电视台标；

b.用户观看过程信息记录存储；

c.对用户观看过程信息进行筛选分类；

d.对分类后的数据进行特征训练，训练出若干条用户一天观看电视台习惯数据过程线；

e.用户当前观看习惯过程分析比对；

f.电视台推荐。

进一步地，所述步骤a具体包括：

a1.用电视台标样本数据进行特征训练，生成样本库存储到电视终端，特征训练的内容至少包括台标名称、形状轮廓、颜色直方图信息；

a2.从当前播放图像中提取台标图像的特征信息；

a3.将所述步骤a2提取出的当前台标图像的特征信息与样本库的台标特征信息进行比对，识别出当前最符合的台标。

进一步地，所述步骤b具体为：在电视终端的存储单元建立用户观看过程信息记录表，所述用户观看过程信息记录表内至少记录有观看节目的台标名称、观看开始时间、观看结束时间。

进一步地，所述用户观看过程信息记录表内观看开始时间、观看结束时间的计算步骤如下：

s1.定时抽样计算当前播放的节目对应的台标信息，获取台标名称；

s2.将当前的台标名称比对用户观看过程信息记录表内中开始时间最近的记录的台标名称；

s3.如果名称相同，则将最近的那条记录的观看结束时间更新为当前时间；如果名称不同，则将最近的那条记录的观看结束时间更新为当前时间，同时新建一条记录，新记录的台标为当前识别的台标，新记录的观看开始时间和观看结束时间均为当前时间。

进一步地，所述步骤c具体包括：

c1.根据观看开始时间和观看结束时间，计算观看每个电视台的持续时间，同时，设定最小时间长度阈值，过滤持续时间的时间长度小于最小时间长度阈值的观看记录信息；

c2.根据用户观看各电视台的持续时间将一天分为若干时间段，每个时间段对应用户持续观看的一个电视台。

进一步地，所述步骤e具体包括：

e1.统计出用户当天的历史观看电视台记录，根据用户当天观看各电视台的台标名称及持续时间生成当天的观看过程线计算；

e2.将步骤e1计算出的观看过程线与步骤d训练出来的习惯数据过程线进行相似度比对，确定与步骤e1计算出的观看过程线相似度最高的习惯数据过程线。

进一步地，所述步骤f具体为：根据步骤e2匹配的习惯数据过程线，当习惯数据过程线中下一个电视台n的观看开始时间到的时候，在电视屏幕弹窗提示用户，根据以往习惯接下来可以观看电视台n。

进一步地，所述步骤f具体包括以下步骤：

f1.获取当前播放的台标名称和当前的时间t；

f2.根据当前播放的台标名称和时间t，在步骤e2匹配的习惯数据过程线中查询下一个不同台标名称的观看开始时间tn；

f3.定时比较当前的时间t和下一个电视台的观看开始时间tn之间的时间差t，并将计算的时间差t与最小提示时间阈值tm进行比较，若t不大于tm，则进入步骤f4，否则，继续执行步骤f3；

f4.在电视屏幕弹窗提示用户，根据以往习惯接下来可以观看电视台n。

进一步地，所述步骤a至步骤d需每天至少重新进行一次，以实现用户一天观看电视台习惯数据过程线的更新。

本发明与现有技术相比，具有以下的有益效果：

通过本发明的电视台推荐方法，可以实现在未知电视节目源及用户信息的情况下，自主学习并探索观看用户的观看习惯，从而在电视机终端为观看用户进行电视台推荐提醒，且本方法无需摄像头，互联网平台等用户敏感设备及系统，有利于提升用户的接受度。

附图说明

图1是本发明的电视台推荐方法的流程示意图。

图2是本发明的一个实施例的电视台推荐方法的实施步骤流程示意图。

图3是本发明的一个实施例中生成的一条用户一天观看电视台习惯数据过程线示意图。

图4是本发明的一个实施例中生成的用户某天的观看记录过程线示意图。

具体实施方式

下面结合本发明的实施例对本发明作进一步的阐述和说明。

实施例：

如图1所示，本发明针对在未知电视节目源及用户信息的情况下，为观看用户进行电视台推荐提醒的具体需求，提出了一种电视台推荐方法。

该方法首先通过识别当前播放的电视台标，然后将用户观看过程信息记录存储，接着根据用户观看过程信息记录存储进行分析训练，训练出若干条用户一天观看电视台习惯数据过程线，最后与用户当前观看习惯过程分析比对实现电视台推荐。本方法中无需其他传感器进行观看者的身份识别，也不受节目源终端的影响，具有较高的用户接受程度。

具体的，如图2所示，本发明主要部署与电视机终端实现，且具体实施时主要包括以下流程步骤：

步骤1：系统初始化

当用户观看过程信息记录表未采集到数据或者数据离当前时间较远时，系统即进入初始化阶段，初始化阶段主要工作为采集数据，具体包括如下步骤：

步骤1.1：定时抽样计算当前播放的图像台标信息并记入用户观看过程信息记录表；

步骤1.2：当用户观看过程信息记录表中数据达到一定数量时，对用户观看过程信息进行筛选分类，分类时主要是依据不同时段观看的电视台进行分类，从而将一天以不同时段观看的不同电视台进行分类；

步骤1.3：对步骤1.2分类后的数据进行特征训练，训练出若干条用户一天观看电视台习惯数据过程线用于后续步骤使用，如图3所示为本实施例中得出的其中一条习惯数据过程线，训练完成后即执行步骤2。

具体的，在系统初始化过程中，步骤1.2至1.3在初始化完成后的每天需要定时重新进行一次，以实现用户一天观看电视台习惯数据过程线的更新，保障系统的数据准确性。

步骤2：用户观看习惯识别分析，具体包括：

步骤2.1：从用户观看过程信息记录表中查询当天用户的观看历史记录数据；

步骤2.2：将步骤2.1中查询出的数据形成一条观看记录过程线并进入步骤3；

如本实施例中具体查询到用户在01:10时开始观看cctv-8电视台的节目，在02:40时开始观看东方卫视电视台的节目，在3:20时开始观看湖南卫视电视台的节目，在5:00时开始观看北京卫视电视台的节目等，并具体生成如图4所示的观看记录过程线。

步骤3：用户观看习惯过程线匹配计算，具体包括如下步骤：

步骤3.1：将步骤2.2中形成的观看记录过程线与步骤1.3训练出的若干条用户一天观看电视台习惯数据过程线进行比对，并根据相似度进行排序：

步骤3.2：排序完成后，选取相似度最大的一条用户一天观看电视台习惯数据过程线作为参考过程线进行推荐判断，具体的，本实施例中选取出的相似度最大的一条用户一天观看电视台习惯数据过程线为图3所示的习惯数据过程线。

步骤4：电视台节目推荐判断，具体包括如下步骤：

步骤4.1：获取当前播放的台标名称和当前的时间t。

步骤4.2：根据当前播放的台标名称和时间t在参考过程线中查询下一个不同台标名称的观看开始时间tn。

步骤4.3：比较当前的时间t和下一个电视台的观看开始时间tn，如果t快要接近tn时，则提示用户可以切换到下一个电视台，然后继续定时执行步骤3-1；如果还不太接近则不做处理，继续定时执行步骤3-1。

具体在判定是否接近时，一般可通过设定一个最小提示时间阈值tm，比较当前的时间t和下一个电视台的观看开始时间tn之间的时间差t，并将计算的时间差t与最小提示时间阈值tm进行比较，若t不大于tm则判定为接近。

如本实施例中，预设的最小提示时间阈值tm为5分钟，获取到当前播放的台标名称为cctv-5，当前时间为22:56，在参考过程线中查询下一个不同台标名称为浙江卫视，且具体的观看开始时间tn为23:00，与目前的时间差为4分钟，该时间差小于最小提示时间阈值，故将在电视屏幕弹窗提示用户：根据以往习惯接下来可以观看电视台浙江卫视。

可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。