[发明专利]一种智能电视广告及用户标签推荐方法

说明书

本发明公开了一种智能电视广告及用户标签推荐方法，具体方法步骤为步骤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；步骤4获得收视率和收视份额的中间值；步骤5对中间值进行处理；步骤6对获得的收视率和收视份额进行单点测试；步骤7将获得的收视率和收视份额数据写入MongoDB中；步骤8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。与现有方法相比较，本发明准确地展示了热门电视频道，并将频道热度排名推荐给广告商，以及可以为用户打上标签，为其推荐相应内容。

技术领域

本发明涉及智能电视领域，尤其涉及一种智能电视广告及用户标签推荐方法。

背景技术

随着智能电视的普及，人们不仅仅能够通过电视观看电视频道，而且能够连接互联网，从而所有智能电视终端可以连接到一个智能电视大数据平台。但是现在电视频道众多，并且选择频道所占用的时间也越来越多，用户希望能够通过在智能电视大数据平台中获取实时热门的电视频道，从而选择热门频道进行观看。现阶段的热门频道都是通过各个电视台通过采样数据进行发布，由于统计采用的是采样数据，不能够采集到所有信息，所以该方法统计出的热门电视频道不具备准确性。

发明内容

本发明的目的就在于提供一种可以解决上述问题，为广告商和用户推荐准确性实时热门电视频道的智能电视广告及用户标签推荐方法。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种智能电视广告及用户标签推荐方法，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。

作为优选，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。

作为优选，所述步骤5中，收视率和收视份额公式为:

作为优选，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。

与现有技术相比，本发明的优点在于：准确地展示了热门电视频道，并将 频道热度排名推荐给广告商，以及可以为用户打上标签，为其推荐相应内容。

附图说明

图1为本发明原理框图；

图2为本发明用户观看电视的行为数据映射示意图；

图3为本发明用户数据上报及有效收看示意图。

具体实施方式