[发明专利]基于个体历史与群体当前行为融合的频道推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于个体历史与群体当前行为融合的频道推荐方法，首先构建群体当前观看频道状态矩阵，用于描述当前每个频道的特征，其特征包括每个频道当前的观看人数及每个频道的在线观看人数增长速率；再针对个体用户构建其个人的历史观看频道状态矩阵，用于描述在过去时间段内该用户的观看频道特征，包括该用户观看每个频道的次数以及每个被观看频道的权重；最后将群体当前频道状态矩阵和个体历史观看频道状态矩阵送入推荐融合计算模块，并使用交集选取法或距离选取法计算每个用户当前时刻可能观看的频道，把最有可能观看的N个频道推送至该用户。

主权项

1.基于个体历史与群体当前行为融合的频道推荐方法，其特征在于，包含以下步骤：1.1构建群体当前观看频道状态矩阵；确认时间窗口Δt并统计时间窗口[t‑Δt,t)内，所有用户观看情况下每个频道的观看人数p_i，并对p_i进行归一化处理，P_i为p_i归一化处理后的值，以及计算每个频道的增长率r_i，频道增长率即为：并对r_i进行归一化处理，根据归一化后的频道当前观看人数及增长率构造群体当前观看频道状态矩阵C_i为频道号，矩阵每一行表示每个频道的频道编号，当前观看人数以及该频道的当前瞬时增长率；1.2构建个人历史观看频道状态矩阵；选取历史滑动窗口ΔT，并针对每个用户统计该用户在时间窗口[t‑ΔT,t]区间内每个频道的观看次数o_i，并对o_i进行归一化处理，O_i为o_i归一化后的值；计算该用户每个频道在时间窗口[t‑ΔT,t‑Δt]内的权值w_i，并对w_i进行归一化处理，W_i为w_i归一化后的值，根据每个频道的观看人数和每个频道的权值构建每个用户的个人历史观看频道状态矩阵矩阵每一行表示该用户每个频道的观看次数及每个频道的权值；1.3将1.1所述当前频道状态矩阵C和1.2所述个性化历史状态矩阵H送入推荐计算模块并进行推荐频道的选取。