[发明专利]一种基于LDA模型的电视用户家庭成员分析方法

权利要求书

1.一种基于LDA模型的电视用户家庭成员分析方法，其特征是，包括如下步骤：

步骤(1)：提取数据库中影片的信息，对影片信息进行分词，所述影片是电影或电视节 目；所述影片信息包括标题、标签和简介；

步骤(2)：将步骤(1)的分词后的词语作为LDA模型输入向量；通过LDA模型的计算得到 影片所涉及的各个主题、分词后的词语在各个主题上的分布概率和影片在各个主题上的分 布概率；一个主题代表一种类型的影片；

步骤(3)：一天24小时均匀划分为若干时间段，根据用户在的不同时间段内观看的影片 历史记录，对用户进行建模，得到用户特征向量；

步骤(4)：分析步骤(3)的用户的特征向量，根据用户在各个主题上的概率分布，推断用 户的成员组成，然后结合用户特征向量分析家庭中每名用户活跃的时间段；

步骤(5)：当电视再次被打开时，根据打开的时间所归属的时间段找到对应的用户特征 向量，根据用户特征向量找出用户偏爱的影片主题，推断出的家庭成员类别，并进行节目推 荐。

2.如权利要求1所述的一种基于LDA模型的电视用户家庭成员分析方法，其特征是，所 述步骤(1)对影片信息进行分词时保留动词、名次、形容词、副词、时间词和地点词。

3.如权利要求1所述的一种基于LDA模型的电视用户家庭成员分析方法，其特征是，所 述步骤(2)：影片m在各个主题上的分布概率计算公式如下：

θm,k=nmk+αkΣk=1Knmk+αk;---(1)]]>

其中，k代表第k个主题，表示影片m生成主题k的次数，α为第一参数向量。