基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的有線電視節(jié)目推薦系統(tǒng)

張軍

摘要：在當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及智能AI技術(shù)的發(fā)展背景下，合肥有線利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)電視用戶群和節(jié)目資源進(jìn)行細(xì)分，整合規(guī)范合肥有線的直播和點(diǎn)播節(jié)目資源元數(shù)據(jù)，利用基于內(nèi)容的推薦算法和協(xié)同過濾算法對(duì)推薦模型的數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)有線電視用戶的個(gè)性化推薦服務(wù)。

關(guān)鍵詞：推薦系統(tǒng);大數(shù)據(jù);互動(dòng)電視;HFC雙向網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：G642? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2019）25-0297-02

在當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及智能AI技術(shù)的發(fā)展背景下，為了應(yīng)對(duì)新媒體技術(shù)的挑戰(zhàn)，合肥有線對(duì)傳統(tǒng)機(jī)頂盒進(jìn)行著技術(shù)升級(jí)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)自己的用戶群進(jìn)行細(xì)分，并以此信息對(duì)用戶進(jìn)行合肥有線的直播和點(diǎn)播節(jié)目資源進(jìn)行系統(tǒng)推薦，以期做到千人千面的個(gè)性服務(wù)，用以提高合肥有線的品牌競爭力。本系統(tǒng)從合肥有線雙向網(wǎng)絡(luò)中收集用戶終端的各類信息（用戶信息、用戶行為信息以及業(yè)務(wù)信息等），通過對(duì)各類數(shù)據(jù)信息的建模分析利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)來實(shí)現(xiàn)有線用戶的個(gè)性化推薦服務(wù)。

1 對(duì)有線節(jié)目資源進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的意義

自全網(wǎng)雙向改造后，合肥有線不僅保證直播節(jié)目穩(wěn)定無延時(shí)地傳輸也引進(jìn)了海量視頻資源以供有線用戶點(diǎn)播收看。雖然節(jié)目資源的初步聚合歸類改變了用戶的被動(dòng)接收的收視習(xí)慣，但與互聯(lián)網(wǎng)視頻網(wǎng)站對(duì)節(jié)目詳盡的分類相比，合肥有線的視頻資源入口相對(duì)簡單、點(diǎn)播路徑過長以及影片搜索不便捷等問題無不影響著用戶收視。因此，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，對(duì)節(jié)目資源進(jìn)行深度分析，不僅可以提升有線優(yōu)質(zhì)資源的曝光率而且可以增加用戶的黏度;對(duì)用戶進(jìn)行群體細(xì)分以及用戶喜好的分析，改變了有線電視節(jié)目的運(yùn)營模式，從傳統(tǒng)的粗放式推送轉(zhuǎn)化為精細(xì)化的用戶運(yùn)營，提升了用戶的品牌忠誠度。

2 推薦系統(tǒng)介紹

推薦技術(shù)的發(fā)展是隨著信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展而興起的，是信息過載時(shí)代信息消費(fèi)者和信息生產(chǎn)者之間的紐帶，是一種幫助用戶快速發(fā)現(xiàn)有用信息的工具。推薦系統(tǒng)并不需要用戶提供明確的需求，是分析并挖掘用戶的歷史行為，利用特定算法找出用戶的個(gè)性化特點(diǎn)并主動(dòng)給用戶推薦滿足他們需求的信息的系統(tǒng)。推薦系統(tǒng)面向的對(duì)象稱為用戶，推薦的產(chǎn)品稱為物品，推薦系統(tǒng)所關(guān)心的就是用戶與物品之間的關(guān)系，現(xiàn)有的一些基本類型的推薦系統(tǒng)包括：協(xié)同系統(tǒng)、基于內(nèi)容的系統(tǒng)和基于知識(shí)的系統(tǒng)。[1]這些系統(tǒng)都具有一個(gè)重要的特點(diǎn)擁有強(qiáng)大的用于跟蹤和識(shí)別用戶長期興趣的用戶識(shí)別機(jī)制。

3 有線節(jié)目資源推薦系統(tǒng)架構(gòu)圖

有線節(jié)目資源推薦系統(tǒng)的用戶是收看有線電視節(jié)目的終端用戶，推薦系統(tǒng)的物品是有線節(jié)目資源，包括了直播電視節(jié)目、在線點(diǎn)播影片以及電視劇。有線節(jié)目資源推薦系統(tǒng)的架構(gòu)如圖1所示。

3.1 數(shù)據(jù)信息

推薦系統(tǒng)能否提供用戶滿意的結(jié)果依賴于數(shù)據(jù)信息源。數(shù)據(jù)源需要具有大數(shù)據(jù)的特性：大量化、多樣化以及速度化等特點(diǎn)。涉及的數(shù)據(jù)信息可以分為以下幾類：

（1）終端用戶自身數(shù)據(jù)信息：收看電視節(jié)目的終端設(shè)備以及智能卡號(hào)，用戶姓名、用戶地址;

（2）終端用戶行為數(shù)據(jù)信息：用戶點(diǎn)播的數(shù)據(jù)信息（片名、開始點(diǎn)播時(shí)間、結(jié)束收看時(shí)間、暫停播放的時(shí)長以及對(duì)節(jié)目的評(píng)分）、用戶瀏覽的數(shù)據(jù)信息（片名、開始瀏覽時(shí)間、結(jié)束瀏覽時(shí)間）

（3）節(jié)目資源的數(shù)據(jù)信息：節(jié)目資源的元信息（片名、類別、供應(yīng)商、導(dǎo)演、主演、內(nèi)容介紹、時(shí)長、集數(shù)）以及節(jié)目資源的綜合評(píng)分（網(wǎng)絡(luò)評(píng)分以及用戶評(píng)分）

（4）其他數(shù)據(jù)：為了彌補(bǔ)節(jié)目資源元數(shù)據(jù)的不足，也需要利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，從互聯(lián)網(wǎng)上獲取節(jié)目資源相關(guān)的元數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)信息的補(bǔ)充。

3.2 數(shù)據(jù)處理

跟一般的挖掘分析相同，推薦系統(tǒng)需要對(duì)已有的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗以及整理，將重復(fù)的、不合理的以及錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)去除掉，并對(duì)符合要求的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化處理。

3.3 數(shù)據(jù)分析

經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)依然不能講用戶和物品關(guān)聯(lián)起來，要想給用戶推薦個(gè)性化的物品，就需要通過建模來對(duì)用戶和物品進(jìn)行聚類分析，并依據(jù)特定算法用戶的個(gè)性化需求。推薦算法一般包括：協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦、基于知識(shí)的推薦以及基于上下文的推薦系統(tǒng)等。本文中使用了基于內(nèi)容的推薦和協(xié)同過濾兩種算法作為系統(tǒng)的推薦算法。

3.4 數(shù)據(jù)展示

數(shù)據(jù)展示部分就是將推薦算法得出的接口通過特定的方式提供給用戶，比如：機(jī)頂盒首頁個(gè)性推薦、其他系統(tǒng)頁面以及各類數(shù)據(jù)接口等。

4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

依據(jù)有線節(jié)目資源推薦系統(tǒng)的需求分析，我們結(jié)合爬蟲數(shù)據(jù)整理了有線節(jié)目資源的元數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)記錄了有線用戶的點(diǎn)播數(shù)據(jù)（瀏覽信息以及點(diǎn)播信息），并依據(jù)推薦模型采用基于內(nèi)容的推薦算法和協(xié)同過濾算法的混合算法作為整個(gè)系統(tǒng)的推薦算法，對(duì)有線節(jié)目進(jìn)行分類排行以及個(gè)性推薦。

4.1分類排行

包含熱門節(jié)目排行、熱門影星參演排行、經(jīng)典老片以及綜合評(píng)分排行等，為有線用戶提供最常用的節(jié)目資源推薦（如圖2所示）。

4.2個(gè)性化推薦

個(gè)性推薦與單個(gè)用戶對(duì)節(jié)目的喜好有關(guān)，依據(jù)用戶的歷史行為通過推薦算法來推斷用戶的喜好，從而為用戶提供可能感興趣的節(jié)目資源，相對(duì)于分類排行而言，個(gè)性推薦更加地智能化（如圖3所示）。

5 結(jié)語

本系統(tǒng)是針對(duì)合肥有線節(jié)目資源進(jìn)行的數(shù)據(jù)分析，為有線互動(dòng)點(diǎn)播業(yè)務(wù)提供長尾分析以及資源推薦，其實(shí)現(xiàn)主要包括兩部分，其一，合肥有線節(jié)目資源與爬蟲信息的基礎(chǔ)信息整合;其二，基于內(nèi)容的推薦算法和協(xié)同過濾算法對(duì)推薦模型的數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。實(shí)踐證明，該系統(tǒng)對(duì)有線節(jié)目資源進(jìn)行的大數(shù)據(jù)分析為合肥有線互動(dòng)點(diǎn)播業(yè)務(wù)提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。

參考文獻(xiàn)：

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【通聯(lián)編輯：王力】