[发明专利]一种内容推荐方法和装置

说明书

技术背景

本发明涉及内容推荐装置和方法，特别涉及更准确地向用户推荐内容的技术。

随着现代通信技术的发展，人们随时可以获取大量信息。然而信息量的急剧增加使人们往往无所适从，人们迫切需要有一种工具可以帮助他们快速找到真正感兴趣的内容，即个性化的容推荐装置。

在现有的推荐系统中，每个内容可包含至少一个内容特征，同类型的内容特征组成内容特征类型。例如，对于电视节目，特征类型可以是演员，相应的内容特征是Tom Hanks，Brad Pitt等。特征类型还可以是节目类型，相应的内容特征是文艺片、爱情片、恐怖片等。特征类型还可以是导演，相应的内容特征是张艺谋、冯小刚等。这些内容特征可以来自广播、电视或者互联网络等信息源，最具代表性的就是通过数字电视电子节目指南(Electric Program Guide，EPG)随节目一起发送给用户。

为了满足不断变化的用户兴趣，内容推荐装置中的用户档案(UserProfile)中存储该用户对节目中的内容特征的喜好程度(Like_degree)及权重(Weight)等信息，并不断对用户档案进行更新。

推荐装置一般根据用户观看的历史(例如，用户观看了什么节目)或用户观看的行为(例如，用户观看了多长时间)来修改用户档案，通常是先获得用户观看某特定节目的时间长度并减去一个预设的阈值，再由所得到的差值与该特定节目预定播放的时间长度的比值，来得出用户对该节目的兴趣度，以用来修正用户档案。

一般来说，如果用户长时间观看具有某一内容特定的内容，内容推荐装置就认定用户喜欢具有该内容特征的内容并推荐更多该类节目。现有的内容推荐装置的结构图如图1所示，该内容推荐装置100包括一个内容接收装置101，用于接收有特定内容特征的内容；一个用户档案102，用于存储用户观看历史；一个筛选装置103，用于根据用户观看的历史向用户推荐节目。

例如，在美国专利申请10/066453(申请日2002年1月31日，公开号20030145326，公开日 2003年7月31日，受让人为皇家飞利浦电子股份有限公司)公开了一种推荐装置，该系统跟踪用户观看的所有节目并生成标识所观看的特定节目频率的用户档案。随后，向用户提供基于存储在用户档案中的观看习惯的多种预定方案，这样用户可以根据他的兴趣来选择付费节目。

传统推荐装置的一个缺点是只考虑了用户的实际观看量而未考虑一定类型的内容的可用量。由于用户只能观看播放的节目，如果用户非常喜欢的内容非常少播放，即使他观看了所有这种类型的内容，由于观看的总时间还是不长，在他的档案中也不能强烈地表现出他对该类型内容的喜爱。这样，用户非常喜欢的节目可能并不出现在推荐中，导致向用户推荐的节目并不是非常准确。例如，一个用户在一个星期内观看了3个电视剧和观看了1个记录片，传统的推荐装置更新了用户档案，其中3次提高了该用户对电视剧的喜好程度和提高了对纪录片的喜欢程度1次。但事实上，这个星期可能总共播出了15个电视剧和而只播出了1个纪录片。因为他观看了播出的所有的纪录片，这个用户很可能更喜欢看纪录片，应当将用户档案中对纪录片的喜欢程度更多的提高才能正确反映用户的喜好。

发明内容

本发明的目的之一是解决上述问题，提供一种准确性更高的内容推荐装置。

根据本发明的第一个方面，提供一种内容推荐方法，首先，接收关于内容的信息，该信息包括至少一个该内容的内容特征；然后，获取具有该内容特征的内容的可用量并获取一个用户对具有该内容特征的内容的观看量；最后，根据该可用量与该观看量的关系，决定是否推荐该内容给该用户。

本发明的一个实施例是，所接收的内容是一个节目，该可用量是在一个预定的时间段内具有该内容特征的节目的可用量，该预定的时间段的长度大于至少一个具有该内容特征的节目的长度；该观看量是在该预定的时间段内一个用户对具有该内容特征的节目的观看量。

本发明的另一个实施例是，获得针对该预定的时间段的一个节目推荐列表；对该节目推荐列表上具有该内容特征的节目进行统计，从而得到该可用量；并对该用户在该预定的时间段内观看该节目推荐列表上所推荐的的节目进行统计，从而得到该观看量。这样，可以评估用户实际观看了所推荐的节目的比例，从而校正推荐的内容，提供推荐的准确程度。

本发明的又一个实施例是，在用户档案中包含一个用户对该内容特征的喜好程度，根据该可用量与该观看量的关系，调整该喜好程度；根据该调整后的喜好程度，决定是否推荐该节目给该用户。