分析的节目有《Play5》、《Play6》、《Play7》，需确定节目 《Play5》、《Play6》、《Play7》的播出时间权重值Trank，若预设节目播出时间的权重值根据 各时间段 0:01-6:00、6:01-12:00、12:01-18:00、18:01-0:00 分别设定为 0? 1、0. 15、0. 25、 0.5。根据EPG信息得知节目《Play5》、《Play6》、《Play7》的播出时间分别为9:00、14:20、 18:10，进而可知11^1^值分别为0.15、0.25、0.5。又从网络侧搜索可获取到节目《？1 &75》 的节目类型为新闻资讯、节目题材为时政要闻、节目中被采访的人物有郑二，节目《Play6》 的节目类型为电影、节目题材为动作喜剧、节目主演有郑二，节目《Play7》的节目类型为 电视剧、节目题材为南北战争，节目编导为郑二。值得注意的是，HAVE值为0或1，具体当 Keyword,和Playi相匹配时为1，否则为0。此时，可分别按照获取的上述数值统计节目 《Play5》、《Play6》、《Play7》中预设人物郑二的热度。例如当统计节目《Play5》的热度时，判 断Keywordi(郑二）与Play5(节目名称"Play5"、播出时间9:00、节目类型为新闻资讯、节 目题材为时政要闻，节目中被采访的人物有郑二）相匹配，可知HAVE值为1，进而将HAVE值 1与对应的TRank值0. 15代入上述确定的公式中求得节目《Play5》中人物郑二的热度值为 〇. 15。依次类推求得节目《Play6》和《Play7》中的人物郑二的热度值分别为0. 25和0. 5， 此时将各节目的热度值进行求和可得郑二单日内的热度值为0. 15+0. 25+0. 5 = 0. 9。
[0092] 在一个实施例中，如图3所示，上述方法还可包括步骤S201-S202 :
[0093] 步骤S201 :根据统计的人物的每日热度统计出该人物的每周热度、每月热度及每 季度热度。
[0094] 步骤S202 :根据人物的每周热度、每月热度和每季度热度，分析人物的热度变化 趋势。
[0095] 即将上述统计出的预设人物的每日热度DayStore值进行储存，此时可根据储存 的每日热度DayStore值绘制相应的函数曲线，并且每周、每月、每季分别对该时间段内储 存的DayStore值进行一次汇总，从而求得预设人物每周、每月、每季的热度值。所述汇总的 周期还可由用户进行设置，例如设置每15日、40日、100日等对该时间段内储存的DayStore 值进行汇总，进而求得该时间段内预设人物的热度值。
[0096] 本发明实施例还可根据上述绘制的函数曲线对该人物的热度变化趋势进行分析， 便于用户通过借助多方面的数据统计结果对预设人物的热度及其发展趋势等进行全方位 了解。
[0097] 根据本发明实施例的第二方面，提供一种节目的推送方法，如图4所示，可包括步 骤S401-S403 :
[0098] 步骤S401 :获取不同人物在预设的时间段内的热度。
[0099] 步骤S402 :根据预设时间段内的各人物热度由高到低对人物进行排序。
[0100] 步骤S403 :将排序靠前设定数量的人物相关联的节目推荐给用户。
[0101] 其中不同人物对应的热度通过下述方式得到：
[0102] 获取各电视频道的EPG数据，其中，一个频道的EPG数据包括该频道中播出的节目 名称及其播出时间；
[0103] 在网络侧搜索与获取的EPG数据相关的人物信息；
[0104] 根据搜索到的与各节目相关的人物信息，确定与预设人物相关联的节目；
[0105] 通过EPG获取所确定节目的相关数据，相关数据包括节目的总数目以及每个节目 的节目名称、节目播出时间和播出次数；
[0106] 根据节目的相关数据统计人物的热度。
[0107] 在一个实施例中，可对多个人物进行热度统计，并且每周、每月、每季分别对该时 间段内统计的各个人物的热度值进行一次汇总，汇总周期可由用户自行进行设置，并根据 汇总的各人物的热度值从高到低对这些人物进行排序，而后将排序靠前设定数量的人物及 与其相关的节目推送给用户。该实施例实现了将上述多个人物进行热度统计后，又选取热 度较高的人物，并将这些人物以及与其相关的节目展示给用户，便于用户快速从多方面了 解当下的热门人物以及与其相关联的事件。
[0108] 根据本发明实施例的第三方面，提供一种统计人物热度的装置，如图5所示，可包 括：
[0109] 第一获取模块51，用于获取各电视频道的EPG数据，其中，一个频道的所述EPG数 据包括该频道中播出的节目名称及其播出时间；
[0110] 搜索模块52,用于在网络侧搜索与获取的EPG数据相关的人物信息，相关的人物 信息包括节目类型、节目题材、节目的演职人员中的一项或多项；
[0111] 确定模块53,用于根据搜索到的与各节目相关的人物信息，确定与预设人物相关 联的节目；
[0112] 第二获取模块54,用于通过EPG获取所确定节目的相关数据，相关数据包括节目 的总数目以及每个节目的节目名称、节目播出时间和播出次数；
[0113] 第一统计模块55,用于根据节目的相关数据统计人物的热度。
[0114] 在一个实施例中，如图6所示，确定模块53,可包括：
[0115] 第一确定子模块531，用于根据预设人物的人物名称，确定与其相关联节目的节目 类型；
[0116] 第二确定子模块532,用于将人物名称，与搜索到的各节目相关的人物信息进行匹 配，将符合节目类型、且与人物名称相匹配的相关人物信息所属的节目，确定为与预设人物 相关联的节目。
[0117] 在一个实施例中，如图7所示，第一统计模块55,可包括：
[0118] 统计子模块551，用于通过下述公式统计人物的每日热度：
[0119]
[0120] 其中，函数HAVE0用于判断单个节目的相关数据是否与人物名称相匹配，其结果 为数值1或〇,当结果为1时判定该节目的相关数据与人物名称相匹配，当结果为〇时判定 该节目的相关数据与人物名称不匹配；
[0121] DayStore为人物单日内的热度，Play;为单个节目的相关数据，Keyword^为人物的 人物名称，TRank为针对每个节目的播出时间预设的权重。
[0122] 在一个实施例中，如图8所示，上述装置还包括：
[0123] 第二统计模块56,用于根据统计的人物的每日热度统计出该人物的每周热度、每 月热度及每季度热度；
[0124] 分析模块57,用于根据人物的每周热度、每月热度和每季度热度，分析人物的热度 变化趋势。
[0125] 根据本发明实施例的第四方面，提供一种节目的推送装置，如图9所示，可包括：
[0126] 获取模块91，用于获取不同人物在预设的时间段内的热度；
[0127] 排序模块92,用于根据预设时间段内的各人物热度由高到低对人物进行排序；
[0128] 推荐模块93,用于将排序靠前设定数量的人物相关联的节目推荐给用户；
[0129] 热度统计模块94,用于通过下述方式得到每个人物对应的热度：
[0130] 获取各电视频道的EPG数据，其中，一个频道的EPG数据包括该频道中播出的节目 名称及其播出时间；
[0131] 在网络侧搜索与获取的EPG数据相关的人物信息；
[0132] 根据搜索到的与各节目相关的人物信息，确定与预设人物相关联的节目；
[0133] 通过EPG获取所确定节目的相关数据，相关数据包括节目的总数目以及每个节目 的节目名称、节目播出时间和播出次数；
[0134] 根据节目的相关数据统计人物的热度。
[0135] 本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序 产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、