[发明专利]一种识别IPTV用户是家庭用户的方法

摘要

本发明公开了一种识别IPTV用户是家庭用户的方法，该方法包括：a.用户对单个节目的隐式评分值，映射到用户对一类节目的评分区间上，从高度上把握数据的整体性；b.定义区间之间的距离的计算公式，并计算区间距离；c.发现离群点：提出基于区间距离的离群点发现方法，若离群点存在，则当前分析的用户为家庭用户。本发明的优点：将用户对单个节目的评分转化到用户对一类节目的评分区间并计算区间之间的距离，避免了单个隐式评分点中的数据信息丢失；方法复杂度低，能够有效的挖掘出家庭用户存在。

主权项

1.一种识别IPTV用户是家庭用户的方法，该方法包括以下具体步骤：第一步：从IPTV数据集中，计算“用户浏览节目时长”与“节目总时长”的比值，得到用户对节目的隐式评分，代表用户对单个节目的喜好程度；第二步：对30天的IPTV数据进行周期数据划分，3天为一个周期，得到Period=10个周期的数据；第三步：统计IPTV数据集中的节目类别，得到节目类别数目Type；结合第二步，得到当前用户在Period=10个周期中，对所有Type类节目的评分矩阵X，如下式：其中，代表在第Period周期中，用户对所有类别节目的评分矩阵，代表在第Period周期中，用户对第Type类节目的评分矩阵，代表用户在第Period周期中，用户对第Type类节目评分的最小值，代表用户在第Period周期中，用户对第Type类节目评分的最大值；第四步：定义任意两个区间向量之间的距离公式，其中X和Y分别代表任意两个类型的区间向量：；第五步：从矩阵X中，随机抽取NUM个评分子集，叫做RateSubSet，每一个维度的评分叫做周期类别评分CTR；第六步：根据公式，计算评分子集RateSubSet中每一维周期类别评分，与原始评分矩阵X中周期类别评分的区间向量距离；第七步：记录距离最大的前k个周期类别评分在原始评分矩阵X中的行编号，并计入IPTV中家庭用户候选集合Candidate中；第八步：对评分子集RateSubSet中评分维度数NUM进行减1操作；之后，若NUM>0，则转到第五步；否则，转到第九步；第九步：对NUM次循环之后的候选集合Candidate求交集，若交集不为空，则挖掘出群组中的异常点，说明此用户是家庭用户；若交集为空，则不能挖掘出异常点的存在，说明IPTV中用户是以个体的方式存在，此用户不是家庭用户。