[发明专利]智能电视的节目专题个性化推荐系统与方法

说明书

本发明公开了智能电视的节目专题个性化推荐系统，包括专题标签体系、自定义管理平台、大数据基础平台、智能推荐平台、分布式缓存系统；专题标签体系用于为业务提供能区分用户的标签体系，专题标签体系内设有专题的各个分类和兴趣偏向分类；自定义管理平台用于对专题的标签进行管理；智能推荐平台用于使用标签化的专题数据和用户的反馈数据，用机器学习的分类预测的方式，为各个专题进行点击预测生成个性化推荐内容，最后存储在分布式缓存系统以提供实时查询服务。本发明的系统可解决专题特征向量的生成、专题特征向量与用户特征向量的相似度计算问题，可以实现智能电视各分页面的专题自动生成，自动构建专题内容。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，特别涉及一种智能电视的节目专题个性化推荐系统与方法。

背景技术

随着互联网电视、智能电视的普及，越来越多的用户使用点播观看喜好的电视节目。目前智能电视端，现在的主流的专题定义方式是通过运营人员基于当前播放热门趋势、节日、纪念日等有意义的流行趋势去生成专题的核心概念定义，之后基于定义的概念从几万部的影视库中去搜索或者筛选出符合定义概念的节目组成专题。

这样的生成方式具有以下缺点：专题的概念定义需要运营人员开会头脑风暴策划，但如节日，特定纪念日，新片上映等特殊日子是可以做到智能化而避免人员的时间浪费；专题定义数量达到一定数量级之后，专题的定义和管理将变得十分繁杂，不利于持续的管理和输出；专题的定义完成后，节目的筛选依赖于人工的搜索和主观认知来判断是否符合专题的定义概念，因此会造成无法正确的评价专题生成的好坏，同时无法完整的覆盖整个节目库；同时专题定义概念相近也会造成专题的重复定义；而且这样的专题没有经过个性化的推荐系统整合使得每个人看到的专题都是一样的排列，导致了千篇一律，用户的使用率会严重下降。

发明内容

本发明的目的是克服上述背景技术中不足，提供一种智能电视的节目专题个性化推荐系统与方法，通过智能化的电视专题定义，使得运营人员只需要从特定的专题特征库中筛选出专题特征向量，通过智能化的流程生成好专题及其所包含的节目，同时可以对专题进行上下线管理，减少专题的运营人员的需求。其次，通过收集用户的观影行为特征，刻画终端用户的观影行为画像和兴趣画像，可以使其画像特征与专题特征进行匹配预测，找出用户更趋向于点击观看的专题推荐给用户。

为了达到上述的技术效果，本发明采取以下技术方案：

智能电视的节目专题个性化推荐系统，包括专题标签体系、自定义管理平台、大数据基础平台、智能推荐平台、分布式缓存系统；其中，所述专题标签体系用于为业务提供能区分用户的标签体系，专题标签体系内设有专题的各个分类和兴趣偏向分类；自定义管理平台用于对专题的标签进行管理，实现修改智能生成的专题内容，专题的上下线管理等功能的实现；智能推荐平台用于使用标签化的专题数据和用户的反馈数据，用机器学习的分类预测的方式，为各个专题进行点击预测生成个性化推荐内容，最后存储在分布式缓存系统以提供实时查询服务。

同时，本发明公开了一种智能电视的节目专题个性化推荐方法，包括以下步骤：

A.建立专题标签体系；其中，所述专题标签分为三级；专题标签体系的建立是突破其他几个内容模块的基础，专题标签体系的建立体系和丰富体系可以为算法的智能生成提供丰富的特征库，好的特征能使算法的效果加倍；

B.通过节目信息建立文本训练模块，使用主题提取模型LDA对每个节目进行主题提取；其中，节目信息包括节目简介、节目名字、演员、节目首播年代、评论等；

C.对若干节目的主题进行词频融合，利用逆向词频分析技术TF-IDF分析词权重，去掉权重低于整体权重分布的a％以下的词；