[发明专利]收视习惯分析方法及系统

说明书

本发明提供一种收视习惯分析方法及系统，包括：设定用于确定广播电视用户收视习惯所需的参数，其中，所述参数至少包括：空间区域、时间区域和收视指标；采集用户对广播电视节目的收视数据；将时间区域划分成多个时间段，每一个时间段包括多个子时间段；构建子时间段的收视指标的模型，将调用模块传来的各用户的收视数据代入所述模型，得到各用户每个子时间段的收视指标，从而得到各用户的每个时间段的收视指标矩阵；对每一个用户的多个时间段的收视指标矩阵进行聚类，将每一个用户的聚类结果中包含收视指标最大值的收视指标矩阵作为每一个用户的收视习惯。所述方法及系统可以描述个体收视习惯，在给定决策条件下找到目标收视群体的关键问题。

技术领域

本发明涉及广播电视领域，更为具体地，涉及一种收视习惯分析方法及系统。

背景技术

面对互联网电视、移动新媒体带来的冲击，广播电视收视用户不断分流。在这样的环境下，如何从用户的收视行为中发现规律，找到可能影响用户收视的因素显得十分重要，广播电视用户收视习惯系统能够有效解决这一问题。

传统的收视调查以抽样用户为基础，存在样本户数量不够、样本户受到污染等问题。随着数字双向机顶盒的普及、采集与存储技术的不断发展，基于实时采集回传的大样本收视数据为用户行为分析提供了新的契机。广播电视用户收视习惯挖掘的理论基础为数据挖掘技术，更具体地说，涉及聚类方法。常用的聚类方法包括系统聚类、K均值聚类及其变种等。

用户收视习惯挖掘的本质是对用户在时间维度、频道维度和节目类型维度上的收视习惯进行刻画，并基于此进行收视群体的划分。现有的广播电视用户收视分析集中于对特定频道、节目的收视指标的分析，缺乏对用户个体收视习惯的描述，同时，在依据收视习惯对收视群体体进行划分时缺乏科学的、定量的阈值确定方法。

发明内容

鉴于上述问题，本发明的目的是提供一种描述个体收视习惯的收视习惯分析方法及系统。

根据本发明的一个方面，提供一种收视习惯分析系统，包括：设定模块，设定用于确定广播电视用户收视习惯所需的参数，其中，所述参数至少包括：空间区域、时间区域和收视指标；采集模块，采集用户对广播电视节目的收视数据；划分模块，将时间区域划分成多个时间段，每一个时间段包括多个子时间段；调用模块，调用设定模块设定的空间区域的用户在所述时间区域内的收视数据，发送给收视指标矩阵构建模块；收视指标矩阵构建模块，构建子时间段的收视指标的模型，将调用模块传来的各用户的收视数据代入所述模型，得到各用户每个子时间段的收视指标，从而得到各用户的每个时间段的收视指标矩阵，发送给收视偏好获得模块；收视偏好获得模块，对每一个用户的多个时间段的收视指标矩阵进行聚类，将每一个用户的聚类结果中包含收视指标最大值的收视指标矩阵作为每一个用户的收视习惯。

根据本发明的另一个方面，提供一种收视习惯分析方法，其特征在于，包括：步骤S1，设定用于确定广播电视用户收视习惯所需的参数，其中，所述参数至少包括：空间区域、时间区域和收视指标；步骤S2，采集用户对广播电视节目的收视数据；步骤S3，将时间区域划分成多个时间段，每一个时间段包括多个子时间段；步骤S4，构建子时间段的收视指标的模型，将调用模块传来的各用户的收视数据代入所述模型，得到各用户每个子时间段的收视指标，从而得到各用户的每个时间段的收视指标矩阵；步骤S5，对每一个用户的多个时间段的收视指标矩阵进行聚类，将每一个用户的聚类结果中包含收视指标最大值的收视指标矩阵作为每一个用户的收视习惯。

本发明所述收视习惯分析方法及系统通过从不同维度挖掘广播电视用户的收视习惯，以及提供个人收视习惯挖掘方法，能够有效确定用户的收视习惯，还能够依据收视习惯将用户划分成具有不同程度收视习惯的用户群，也就是说上述方法及系统可以实现对个体收视习惯的描述，并能够在给定决策条件下找到目标收视群体的关键问题。

附图说明

通过参考以下结合附图的说明，随着对本发明的更全面理解，本发明的其它目的及结果将更加明白及易于理解。在附图中：