[发明专利]一种基于节目观看表情与用户信息的节目推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于节目观看表情与用户信息的节目推荐方法，属于推荐系统领域。本发明方法结合观看表情和观看行为的信息，真实记录用户的信息，挖掘用户潜在的爱好；本方法将用户背景信息融入到计算之中，相对目前仅依靠协同过滤的节目推荐方式，本方法在节目推荐的准确率上得到提升，使用前景广阔。

主权项

1.一种基于节目观看表情与用户信息的节目推荐方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一，计算用户背景信息相似度：用户填写背景信息并且完成注册，从数据库中获取已注册用户的背景信息集合，计算当前用户与存入数据库中已完成注册用户的背景信息相似度值Fsim(i,j)；步骤二，观看表情的获取及观看表情相似度计算：用户观看节目时，摄像头拍摄用户观看表情信息并且将抓拍的照片存入数据库中，利用图片表情识别系统进行图片表情识别，计算得出观看表情相似度值Esim(i，j)，将识别结果存入数据库中；步骤三，观看行为的信息获取及观看行为的信息相似度计算：摄像头拍摄用户观看行为的信息，将抓拍的照片存入数据库中，使用图片识别系统进行图片情感识别，计算得出观看行为相似度值Asim(i，j)，将识别结果存入数据库中；步骤四，通过软件爬去第三方观评网站得到该节目的观评信息,将观评结果存入数据库中，同时得到该节目的评分值Dsim(t)；步骤五，用户影评信息处理：从数据库中得到当前注册用户和存入数据库中已完成注册的用户关于该节目的观评信息，使用分词系统对观评文本的情感进行计算，结果存入数据库；步骤六，根据上述数值计算当前注册用户与存入数据库中已完成注册用户集合的相似度uMsim(i，j)，将结果存入数据库中；步骤七，对于相似度进行排序，从存入数据库中已完成注册用户集合筛选出相似度大于ε的用户，ε为设置最小阈值；步骤八，对于当前注册用户进行协同过滤推荐，推荐相关节目。