一种智能电视节目推荐方法、装置及智能电视的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及智能电视技术领域，尤其涉及一种智能电视节目推荐方法、装置及智 能电视。
【背景技术】
[0002] 智能电视时代给人们庞大的数据信息，面对海量的节目信息，用户打开电视后普 遍的行为就是调出频道列表，从第一个节目开始顺序切台，或者进入网络视频后依次浏览 首页推荐，浪费了切台、选台的时间并且还不一定能够找到自己喜欢观看的节目。
[0003] 为了解决智能电视的节目推荐问题，现有技术提出的智能节目推荐方法，根据用 户的浏览日志记录来分析用户的偏好信息，再采用ItemCF算法先计算电视节目之间的相 似度，再根据电视节目的相似度和用户的服务数据，选择与用户的偏爱节目类型相似度高 的电视节目，然后按照相似度的高低进行推荐。然而，浏览日志记录并不能代表用户的实际 收视喜好，根据用户的浏览日志记录来确定为用户推荐的节目，可能造成推荐的节目并不 是用户喜欢观看的节目。
【发明内容】
[0004] 本发明实施例提供了一种智能电视节目推荐方法、装置及智能电视，用以更加准 确地为用户推荐节目，同时减少无效的切台、选台或网络搜索操作。
[0005] 本发明实施例提供的一种智能电视节目推荐方法包括：
[0006] 当确定需要为用户推荐节目时，根据用户对应的至少一类节目的用户观看喜好参 数，确定为用户推荐的节目列表；其中，每一类节目的用户观看喜好参数，是根据用户每次 观看该类节目中任一节目的实际播放时长与该任一节目的总时长的比值确定的；
[0007] 将所述节目列表输出给用户。
[0008] 本发明实施例提供的一种智能电视节目推荐装置包括：
[0009] 推荐节目列表确定单元，用于当确定需要为用户推荐节目时，根据用户对应的至 少一类节目的用户观看喜好参数，确定为用户推荐的节目列表；其中，每一类节目的用户观 看喜好参数，是根据用户每次观看该类节目中任一节目的实际播放时长与该任一节目的总 时长的比值确定的；
[0010] 节目推荐模块，用于将所述节目列表输出给用户。
[0011] 本发明实施例还提供了一种智能电视，包括上述本发明实施例提供的节目推荐装 置。
[0012] 本发明实施例提供的技术方案，根据用户每次观看每一类节目中任一节目的实际 播放时长与该任一节目的总时长的比值确定该类节目的用户观看喜好参数，再根据用户对 应的至少一类节目的用户观看喜好参数，确定为用户推荐的节目列表，然后将所述节目列 表输出给用户。由于每一类节目的用户观看喜好参数，是根据用户每次观看该类节目中任 一节目的实际播放时长与该任一节目的总时长的比值确定的，更加准确地反映了用户的实 际收视喜好，因此能够更加准确地为用户推荐节目，减少无效的切台、选台或网络搜索操 作。
【附图说明】
[0013] 图1为本发明实施例提供的一种智能电视节目推荐方法的流程示意图；
[0014] 图2为本发明实施例提供的用户信息和用户收视信息存储目录示意图；
[0015] 图3为本发明实施例提供的用户相对显示器的位置示意图；
[0016] 图4为本发明实施例提供的智能电视节目的整体推荐流程示意图；
[0017] 图5为本发明实施例提供的一种智能电视节目推荐装置的流程示意图。
【具体实施方式】
[0018] 本发明实施例提供了一种智能电视节目推荐方法、装置及智能电视，用以更加准 确地为用户推荐节目，同时减少无效的切台、选台或网络搜索操作。
[0019] 下面对本发明实施例提供的技术方案进行详细描述。
[0020] 参见图1，本发明实施例提供的一种智能电视节目推荐方法包括：
[0021] S101、当确定需要为用户推荐节目时，根据用户对应的至少一类节目的用户观看 喜好参数，确定为用户推荐的节目列表；其中，每一类节目的用户观看喜好参数，是根据用 户每次观看该类节目中任一节目的实际播放时长与该任一节目的总时长的比值确定的；其 中，所述节目的实际播放时长与该节目的总时长的比值也可以称为该节目的播放占比。
[0022] S102、将所述节目列表输出给用户。
[0023] 其中，确定需要为用户推荐节目，具体可以是当接收到用户请求推荐节目的消息 时，确定需要为用户推荐节目，也可以是通过识别有效用户来自动为用户推荐节目，无需用 户请求。
[0024] 需要推荐节目的用户可以是已知用户，也可是新用户，其中，所述已知用户，即预 先在数据库中存储有该用户的用户信息，以及该用户信息对应的用户收视信息。其中，用户 收视信息中包括每一类节目的用户观看喜好参数。
[0025] 因此，较佳地，当确定需要为用户推荐节目时，该方法还包括：
[0026] 获取用户信息，根据用户信息判断用户为已知用户或新用户；
[0027] 当用户为已知用户时，从预先设置的数据库中获取该用户对应的至少一类节目的 用户观看喜好参数。
[0028] 其中，所述获取用户信息，可以是用户主动输入自己的信息，例如年龄、性别等身 份信息。也可以是通过人脸识别技术，自动识别出用户信息。获取了用户信息后，查找预设 数据库，若有该用户的用户信息，则确定该用户为已知用户，否则确定该用户为新用户。较 佳地，所述用户信息会随着用户的实际情况进行信息自动更新，比如2015年用户年龄为29 岁，2016年用户年龄自动更改为30岁。
[0029] 那么对于已知用户，预先在数据库中存储有与该用户的用户信息对应的用户收视 信息，其中该用户收视信息中包括至少一类节目的用户观看喜好参数。
[0030] 其中，预先在数据库中设置与该用户的用户信息对应的用户收视信息，具体包 括：
[0031] 对于任一用户，预先采集该用户的用户信息及用户收视信息，所述用户信息可以 利用人脸识别技术进行采集，人脸识别技术可识别用户的面部影像、年龄、性别等，可将用 户信息按年龄段、性别等进行分类存储。
[0032] 较佳地，如果显示器界面显示通过人脸识别技术识别的年龄、性别与用户不相符 时，可以在所述界面上手动更改用户的年龄和性别；例如：显示器将自动识别出的面部影 像与对应的年龄、性别输出显示给用户，并提问用户是否识别正确，若是，则将这些信息存 储，否则，可以进一步提问用户是否需要修改，并提供修改界面，通过该修改界面接收用户 修改的用户信息并进行存储。
[0033] 所述用户收视信息由当前电子节目指南（Electronic Program Guide，EPG)信息 决定，包括：通道信息、卫视信息、节目类型、节目播放时间、节目的实际播放时长及总时长。 其中，所述收视信息可分为直播电视信息及网络视频信息，所述通道包括直播电视通道和 网络视频通道，在直播电视通道下采集到的是直播电视信息，在网络视频通道下采集到的 是网络视频信息，可以将直播电视信息与网络视频信息分开存储。
[0034] 可以将采集到的用户信息根据年龄段按下面的表一进行分类存储：
[0037] 表一
[0038] 确定了用户的用户信息之后，将该用户的用户信息与用户收视信息进行关联并上 传至云端服务台，且在云端服务台的云端数据模块中为该用户建立一个数据存储单元。
[0039] 参见图2,其中，云端数据模块中存储的用户信息和用户收视信息均可按树形目录 分类存储。不同类型的用户按类别分别存储在同一根目录下，每类用户目录下建立该类别 的每一用户子目录，每一用户的目录下分别存储该用户的直播电视信息和网络视频信息， 直播电视目录下建立直播电视节目类型子目录，网络视频目录下建立网络视频节目类型子 目录，各类节目目录下再建立细分小类目录，小类目录下存储各个具体节目。当有新用户新 建数据存储单元时，将对该用户进行分类，并在该类用户目录下建立该用户子目录，在该用 户子目录下存储该用户的用户信息和用户收视信息。以第一用户为例，其属于第一类别用 户，则将第一用户存储于第一类别用户的目录下，在该用户目录下再建立直播电视信息目 录和网络视频信息目录，直播电视信息目录下建立新闻类、综艺类、科教类、体育类、电视剧 等大类子目录