[发明专利]一种智能电视节目推荐方法、系统及存储介质

说明书

本发明公开了一种智能电视节目推荐方法、系统及存储介质，在节目搜索完成后形成基础数据库，实时获取当前CPU和内存的空闲状态，计算出空闲占用率；循环读取当前节目线程的工作周期，结合所述空闲占用率，判断所述智能电视是否满足所述当前节目线程的运行，如果满足则记录用户对所述当前节目的观看状态信息到所述基础数据库中；对记录于所述基础数据库中的各个节目信息按照观看时间降序排序，以形成节目推荐单。本发明解决了观看时长记录不准，引起操作卡顿，甚至使系统崩溃的问题，能够根据用户的使用习惯进行高频节目推荐，极大改善了用户体验。

技术领域

本发明涉及一种电视智能管理的学习处理技术，尤其涉及一种智能电视节目推荐方法、系统及存储介质。

背景技术

随着现代社会的发展，人们在家里所能收看的电视频道越来越多，在这众多的电视频道中，用户经常观看的并不多。一般每个家庭用户都会有自己喜欢或习惯观看的几个频道或者栏目，但这样的频道或栏目往往并不是相邻的频道，当用户进行频道或栏目切换时，经常需要经过繁琐的检索才能完成两个频道或栏目的切换，很不便于用户的使用。

现有技术通过统计记录用户观看每个频道的累计时长，并对累计时长进行排序，以排序顺序来对用户进行节目推荐。这种记录观看时长的方式是通过识别节目发生切换时，则记录用户对切换后的节目、频道的观看时长的，若在中途发生断电，就不能达到记录的效果，导致了记录结果的不准确。另外定时记录观看时长，会耗费CPU和内存，占用过多的硬件资源。此外，现有的节目信息数据是记录在智能电视本机上，会进行无限记录，然而嵌入式设备的存储空间相对有限，从而有可能导致智能电视整个系统崩溃而无法使用。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足之处，本发明为解决现有技术缺陷和不足，提出了一种智能电视节目推荐方法。本发明避免了记录不准确和卡顿问题，也避免了因为无限制记录而引起的系统崩溃。

本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：

一种智能电视节目推荐方法，包括如下步骤：

实时获取当前CPU和内存的空闲状态，计算出空闲占用率；

读取当前节目线程的工作周期；

根据所述工作周期和空闲占用率判断所述智能电视是否满足所述当前节目线程的运行；

如果满足，则记录用户对所述当前节目的观看状态信息到基础数据库中，并对记录于所述基础数据库中的各个节目信息按照观看时间降序排序，以形成节目推荐单。

作为进一步的改进技术方案，所述基础数据库包括频道数据表和类型数据表，频道数据表以频道为维度，包括频道号、频道名和累计观看时长，类型数据表以节目类型为维度，包括节目类型和累计观看时长，所述频道数据表和类型数据表根据所接收到的观看状态信息实时更新。

作为进一步的改进技术方案，实时获取当前CPU和内存的空闲状态，计算出空闲占用率具体包括如下步骤：

设智能电视的空闲占用率为x，假设空闲CPU的百分比值为n，空闲内存的百分比值为m，利用公式f(m,n)＝m×E+n×F计算出智能电视的空闲占用率x，其中：E、F为固定常量，f(m,n)为智能电视的空闲占用率x。

作为进一步的改进技术方案，所述读取当前节目线程的工作周期，根据所述工作周期和空闲占用率，判断所述智能电视是否满足所述当前节目线程的运行，如果满足，则记录用户对所述当前节目的观看状态信息到基础数据库中具体包括如下步骤：

根据公式f(x)＝b×log₁₀(a×x+c)+d计算出所述智能电视是否满足所述当前节目线程运行的当前节目线程占用率f(x)，其中：a、b、c、d为对应的增益常数,x为智能电视的空闲占用率；