[发明专利]智能电视个性化搜索推荐的方法

权利要求书

1.智能电视个性化搜索推荐的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S01、搭建ne04j图数据库；

S02、获取媒体资源库中的影视基本信息、画像信息和热门统计分析信息，转换成知识图谱的节点和关系，并导入neo4j图数据库中，构建知识图谱；

S03、训练用于生成用户偏好embedding特征向量和影视embedding特征向量的神经网络模型；

S04、获取媒体资源库中每个的影视，利用所述深度神经网络模型，生成影视的embedding特征向量，以影视id为key1，embedding特征向量为value1，组成影视的特征向量集key1-value1；

S05、根据mac地址或者声纹id获取用户画像，利用所述深度神经网络模型，生产用户偏好影视的embedding特征向量，并以mac地址或者声纹id为key2，用户偏好影视的embedding特征向量为value2，组成用户偏好影视的特征向量集key2-value2；

S06、检索媒资库中每个影视在neo4j图数据库里的知识图谱中一度邻居影视和二度邻居影视，并以影视的id为key3，相应影视检索出来的一、二度邻居影视id列表为value3，组成影视相关候选集key3-value3；

S07、接收到用户输入的搜索词，把搜索词对应的影视名称转换成影视id，即key3，利用影视相关候选集key3-value3获得value3中的一、二度邻居影视id；并根据影视的特征向量集key1-value1获得一、二度邻居影视中每个影视id的embedding特征向量；根据用户输入的搜索词获取用户的mac地址或者声纹id，并根据用户偏好影视的特征向量集key2-value2获得用户偏好影视的embedding特征向量；

S08、计算一、二度邻居影视中每个影视id的embedding特征向量分别与用户偏好影视的embedding特征向量的距离，将距离由小到大进行排列，选取前N个影视推荐给用户。

2.根据权利要求1所述的智能电视个性化搜索推荐的方法，其特征在于，S01中，搭建neo4j图数据库包括以下步骤：

S101、将JDK11压缩包解压到/usr/local/下，修改/etc/profile文件，添加JDK11的系统环境变量；

S102、将neo4j安装压缩包解压/opt/下，修改/etc/profile文件，添加neo4j的系统环境变量；

S103、将APOC存储库扩展插件解压到/opt/neo4j-community-4.2.3/plugins/，在

/opt/neo4j-community-4.2.3/conf/neo4j.conf文件添加上

dbms.security.procedures.unrestricted＝apoc.*；

S104、在Linux的shell中执行neo4j start启动neo4j图数据库服务。

3.根据权利要求1所述的智能电视个性化搜索推荐的方法，其特征在于，所述知识图谱包括作为节点的影视、明星、语言、时间、类型、标签、vip、牌照方、角色、年龄、年龄段、性别、家庭成员角色、地区、家庭成员结构和观影人数，以及节点与节点之间的相互关系。

4.根据权利要求1所述的智能电视个性化搜索推荐的方法，其特征在于，所述影视的特征向量集key1-value1、用户偏好影视的特征向量集key2-value2和影视相关候选集key3-value3均存入redis中。

5.根据权利要求1-4任一项所述的智能电视个性化搜索推荐的方法，其特征在于，所述影视的embedding特征向量包括海报特征、音乐特征和属性特征，所述音乐特征包括片头曲、片尾曲和插曲，所述属性特征包括影视id、影视名称、出品时间、简介、演员、VIP、语音、类型和发行地区。

6.根据权利要求1-4任一项所述的智能电视个性化搜索推荐的方法，其特征在于，所述用户偏好影视的embedding特征向量包括历史行为特征、影视特征、用户人口属性特征、地理位置特征和终端设备属性特征，所述历史行为特征包括点击海报、收听音乐、安装应用、订阅VIP和安装视频；所述影视特征包括历史观影id和属性特征。