電視節(jié)目推薦技術(shù)專利綜述

摘 要：本文基于現(xiàn)有的專利文獻分析，對電視節(jié)目推薦技術(shù)作綜述性介紹，包括根據(jù)其主要研究方向進行分類、并分析其各自特點，獲得當(dāng)前研究的熱點方向。

關(guān)鍵詞：節(jié)目推薦；電視；專利

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，電視的普及度越來越高，其包括的電視節(jié)目也越來越多。用戶在面對海量的電視節(jié)目時，通過切換頻道來確定自己喜歡的節(jié)目，由于電視節(jié)目過多，從而導(dǎo)致用戶在短時間內(nèi)難以確定出自己喜歡的節(jié)目，這種頻繁更換頻道查找電視節(jié)目的方式，會使用戶漸漸厭倦了對選擇電視節(jié)目的操作，從而失去了觀賞電視節(jié)目的興趣。由此產(chǎn)生了能夠向用戶推薦喜愛的電視節(jié)目的技術(shù)。

本文將基于對現(xiàn)有的專利文獻分析，對電視節(jié)目推薦技術(shù)進行綜述介紹。首先對專利文獻進行檢索、閱讀和分析，基于主要研究方向?qū)ο嚓P(guān)專利文獻進行分類，并對各個分類的特點以及典型方案進行分析，獲得當(dāng)前研究的熱點方向。

1 研究方向分類

通過對專利文獻的閱讀和分析，獲取電視節(jié)目推薦技術(shù)的主要研究方向，包括：

1）基于節(jié)目屬性的電視節(jié)目推薦；

2）基于用戶屬性的電視節(jié)目推薦；

3）基于用戶評價的電視節(jié)目推薦；

4）基于社交網(wǎng)絡(luò)信息的電視節(jié)目推薦。

2 詳細介紹

2.1 基于節(jié)目屬性的電視節(jié)目推薦

在實際觀看中，用戶對不同屬性（例如節(jié)目年代、節(jié)目題材、節(jié)目人物信息）的節(jié)目偏好程度往往不相同，例如電視設(shè)備向用戶推薦戰(zhàn)爭片，然而戰(zhàn)爭片內(nèi)部的分類也很多，包括歷史戰(zhàn)爭片、現(xiàn)代戰(zhàn)爭片、科幻戰(zhàn)爭片等，并不是所有的戰(zhàn)爭片用戶都喜歡看，如果用戶僅喜歡看歷史戰(zhàn)爭片，而電視設(shè)備將所有的戰(zhàn)爭片都推薦給用戶，則會導(dǎo)致推薦的節(jié)目不準(zhǔn)確。因此，基于節(jié)目屬性進行電視節(jié)目的推薦，能夠更好地滿足用戶的需求。

典型方案：海信集團有限公司申請的專利CN201510234014（20150508）公開了一種生成推薦節(jié)目列表的方法及裝置，其根據(jù)節(jié)目的至少兩個節(jié)目特征信息，生成節(jié)目特征向量，根據(jù)預(yù)設(shè)特征向量和節(jié)目特征向量，生成位次值，并根據(jù)所述位次值對節(jié)目進行排序，得到推薦節(jié)目列表。

三星電子株式會社申請的專利CN201510400538（20150709）公開了一種進行電視內(nèi)容推薦的方法，其從歷史檔案讀取節(jié)目屬性及對應(yīng)的節(jié)目屬性權(quán)重，確定該節(jié)目信息所屬的節(jié)目屬性及相應(yīng)的節(jié)目屬性權(quán)重，將數(shù)值最大的節(jié)目屬性權(quán)重作為該節(jié)目信息的節(jié)目屬性權(quán)重，并確定當(dāng)前電視節(jié)目的節(jié)目屬性權(quán)重，判斷該節(jié)目信息的節(jié)目屬性權(quán)重是否大于當(dāng)前電視節(jié)目的節(jié)目屬性權(quán)重，如果是，則將節(jié)目信息推薦給用戶。

2.2 基于用戶屬性的電視節(jié)目推薦

由于用戶的個體性，不同屬性（例如性別、年齡、心情等）的用戶所喜愛的電視節(jié)目往往不同，因而電視節(jié)目推薦技術(shù)基于用戶屬性信息而推薦不同的節(jié)目，可以提升用戶的觀看體驗。

典型方案：

三星電子申請的專利CN201310695218（20131217）公開一種基于電視節(jié)目推薦裝置和方法，其通過獲取觀看者的面部圖像，并對獲取的面部圖像進行分析，得到當(dāng)前觀看者的屬性信息，從而推薦與得到的當(dāng)前觀看者的屬性信息相匹配的電視節(jié)目；英特爾公司申請的專利CN201180004731（20110411）公開了一種個性化節(jié)目選擇系統(tǒng)和方法，其通過檢測消費者的面部區(qū)域和手姿勢標(biāo)識一個或多個消費者特性，并基于消費者特性來選擇一個或多個節(jié)目以呈現(xiàn)給消費者。

2.3 基于用戶評價的電視節(jié)目推薦

隨著電視技術(shù)的發(fā)展，用戶與電視的交互越來越多，通過用戶與電視的交互，計算出用戶對已收看節(jié)目的喜愛程度值，可以有效提高節(jié)目推薦的準(zhǔn)確性。

典型方案：

青島海信電器股份有限公司申請的專利CN201210307534（20120824）公開一種電視節(jié)目推薦方法及系統(tǒng)，其采集用戶對電視節(jié)目的滿意度評價，根據(jù)滿意度評價創(chuàng)建該用戶的用戶興趣模型，以及根據(jù)用戶興趣模型中表現(xiàn)出的用戶對各類電視節(jié)目的喜愛程度為用戶推薦感興趣的電視節(jié)目；深圳創(chuàng)維數(shù)字技術(shù)有限公司申請的專利CN201510790528（20151117）公開了一種節(jié)目推薦方法，其根據(jù)多個用戶對多個節(jié)目元素的偏好程度以及多個節(jié)目含多個節(jié)目元素的成分，獲得多個用戶對多個節(jié)目的評分，向每個用戶推薦每個用戶對多個節(jié)目中評分最高的節(jié)目，從而能給用戶提供恰當(dāng)?shù)墓?jié)目推薦。

2.4 基于社交網(wǎng)絡(luò)信息的電視節(jié)目推薦

普通的電視節(jié)目推薦主要是根據(jù)電視節(jié)目的基本內(nèi)容及其屬性來推薦的，其推薦的節(jié)目不貼近時下社會關(guān)注熱點、沒有跟互聯(lián)網(wǎng)上浩如煙海的信息有太多聯(lián)系。而基于用戶社交行為信息的電視節(jié)目推薦模式，不再局限于電視領(lǐng)域本身的數(shù)據(jù)資源，而是從社交網(wǎng)絡(luò)中獲取與電視節(jié)目有關(guān)的信息和數(shù)據(jù)，從中找出用戶的偏好進行節(jié)目推薦。

典型方案：

TCL集團股份有限公司申請的專利CN2012104594599（20121115）公開了一種基于社交網(wǎng)絡(luò)信息進行電視節(jié)目推薦的方法及系統(tǒng)，其通過獲取社交網(wǎng)絡(luò)中各個不同用戶對各個電視節(jié)目的評論來挖掘出用戶與電視節(jié)目的評價關(guān)系并進行量化處理，進行節(jié)目推薦；清華大學(xué)申請的專利CN2014101122627（20140324）公開了一種用于社交電視的視頻推薦方法和裝置，其通過收集觀眾在社交電視上的言論，并進行處理和分析，用于推薦。

3 結(jié)語

本文通過對電視節(jié)目推薦技術(shù)的專利文獻進行分析，對現(xiàn)有的電視節(jié)目推薦技術(shù)就其發(fā)明點進行分類，對其典型方案進行闡述和分析，以揭示電視節(jié)目推薦技術(shù)的研究和發(fā)展方向。

作者簡介：

易才欽（1986-），男，漢族，福建尤溪人，現(xiàn)就職于國家知識產(chǎn)權(quán)局專利局專利審查協(xié)作廣東中心，研究方向：圖像通信領(lǐng)域。