[发明专利]一种智能电视广告及用户标签推荐方法

权利要求书

1.一种智能电视广告及用户标签推荐方法，其特征在于：具体方法步骤如下，

步骤1获取智能电视终端记录用户观看电视的行为数据；

步骤2通过以序列化形式存储于HDFS上的用户行为数据，确定数据模式schema；

步骤3确定要计算收视率和收视份额日期，计算某一天的收视率和收视份额时，从步骤4到步骤6计算；

步骤4编写MapReduce程序对大量的用户行为数据进行计算，从而获得收视率和收视份额的中间值；

步骤5对步骤4中获得中间值进行处理获得相应的收视率和收视份额；

步骤6对步骤5获得的收视率和收视份额进行单点测试，保证数据的准确性；

步骤7将步骤5获得的收视率和收视份额数据写入MongoDB中；

步骤8将MongoDB中数据进行频道热度排名，将频道热度排名推荐给广告商或为用户打上标签在智能电视推荐相应内容；

步骤5对步骤4中获得中间值进行处理获得相应的收视率和收视份额；详细步骤如下：

a.遍历所有的中间值数据，获得相应的全局变量；

b.遍历所有的中间值数据，根据收视率和收视份额公式，计算相应的收视率和收视份额；

c.对上述获得的收视率和收视份额数据进行排序。

2.根据权利要求1所述的一种智能电视广告及用户标签推荐方法，其特征在于：所述步骤1中，用户观看电视的行为数据为，用户观看电视的频道和节目的映射数据，以及结束时间和开始时间相差两个小时以内的数据。

3.根据权利要求1所述的一种智能电视广告及用户标签推荐方法，其特征在于：所述步骤5中，收视率和收视份额公式为:

4.根据权利要求1所述的一种智能电视广告及用户标签推荐方法，其特征在于：所述步骤7中，为了快速将数据写入MongoDB中，每获得20000条数据，就一次性批量写入MongoDB中。