[发明专利]用于社交电视的视频推荐方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及电子信息技术领域，特别涉及一种用于社交电视的视频推荐方法和装置。

背景技术

长期以来广播电视是单向广播式的,人们只能被动地收听收看电台播出的节目。然而随着新媒体的快速发展，传统电视的“你播我看”模式已不能完全满足观众的需求。

一种可涉及多种终端互动的电视观看模式正在兴起，这种模式可将电视屏的内容与计算机、平板电脑和手机等其它屏幕的社交媒体（如推特网Twitter和脸谱网Facebook等）进行无缝结合，整合了语音传播、文字聊天、电视推荐的服务，使用户、终端和网络之间互联，让电视成为社交媒体终端的一部分，以增加电视的观看体验，即所谓的社交电视(Social TV)。社交电视服务能够在用户观看电视(视频)节目的场景下，提供传播及社交互动的任何应用社交电视系统在电视内容的基础上，可整合文字聊天，情境感知，电视推荐，收视率调查，语音传播，视频聚会等服务。

但是，目前许多社交电视平台的直播电视推荐都是根据人工手动进行编辑。然而随着用户行为信息的迅猛增加，大量社交媒体内容充斥着网络。用户可以观看的节目数量也呈爆炸式增长。这种根据人工手动进行编辑的直播推荐方式的存在以下缺点：（1）面对日益丰富的节目内容，根据人工手动进行编辑需要耗费大量时间和人力；（2）这种直播推荐方式对所有用户的推荐内容都相同，缺乏针对性，从而导致用户体验差。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的第一个目的在于提出一种用于社交电视的视频推荐方法。该方法避免了人工手动编辑带来的耗时耗力的问题，实现了在不同时间段为不同用户提供个性化的直播视频推荐，大大提升了用户体验。

本发明的第二个目的在于提出一种用于社交电视的视频推荐装置。

为了实现上述目的，本发明第一方面实施例的用于社交电视的视频推荐方法，包括：获取多个用户的历史直播数据；根据所述历史直播数据获取每个用户观看每个视频节目的次数信息，并根据所述次数信息生成用户-节目打分矩阵；获取n个时间片，并根据所述n个时间片对所述用户-节目打分矩阵进行划分和打分权重调整，以获取每个时间片对应的用户-节目-时间片打分矩阵，其中，n为正整数；获取所述多个用户在社交电视平台上的关注信息，并根据所述关注信息生成用户社交关系矩阵；以及根据所述用户社交关系矩阵和所述每个时间片对应的用户-节目-时间片打分矩阵获取在所述每个时间片给所述每个用户推荐的第一推荐结果，并将所述第一推荐结果与电子导航菜单中的节目进行匹配，以生成第二推荐结果。

根据本发明实施例的用于社交电视的视频推荐方法，由于采用了时间片划分技术，解决了视频推荐中的数据稀疏性问题；同时考虑了用户的社交关系对视频推荐的影响，使得视频推荐更具有针对性。从而实现了在不同时间段为不同用户提供个性化的直播视频推荐，大大提升了用户体验，同时也避免了通过人工手动编辑进行推荐带来的耗时耗力的问题。

为了实现上述目的，本发明第二方面实施例的用于社交电视的视频推荐装置，包括：历史数据获取模块，用于获取多个用户的历史直播数据；打分矩阵生成模块，用于根据所述历史直播数据获取每个用户观看每个视频节目的次数信息，并根据所述次数信息生成用户-节目打分矩阵；时间片划分模块，用于获取n个时间片，并根据所述n个时间片对所述用户-节目打分矩阵进行划分和打分权重调整，以获取每个时间片对应的用户-节目-时间片打分矩阵，其中，n为正整数；社交关系矩阵生成模块，用于获取所述多个用户在社交电视平台上的关注信息，并根据所述关注信息生成用户社交关系矩阵；第一推荐结果生成模块，用于根据所述用户社交关系矩阵和所述每个时间片对应的用户-节目-时间片打分矩阵获取在所述每个时间片给所述每个用户推荐的第一推荐结果；以及第二推荐结果生成模块，用于将所述第一推荐结果与电子导航菜单中的节目进行匹配，以生成第二推荐结果。

本发明实施例的用于社交电视的视频推荐装置，由于时间片划分模块对用户-节目打分矩阵进行基于时间片的划分和打分权重调整，解决了视频推荐中的数据稀疏性问题；同时社交关系矩阵生成模块考虑了用户的社交关系对视频推荐的影响，使得视频推荐更具有针对性。从而实现了在不同时间段为不同用户提供个性化的直播视频推荐，大大提升了用户体验，同时也避免了通过人工手动编辑进行推荐带来的耗时耗力的问题。

附图说明

图1是根据本发明一个实施例的用于社交电视的视频推荐方法的流程图；

图2是根据本发明一个实施例的历史直播数据和用户-节目打分矩阵的示意图；