[发明专利]基于用户行为数据的内容智能推荐系统

权利要求书

1.基于用户行为数据的内容智能推荐系统，其特征在于，包括：

数据存储模块，用于进行数据存储；

离线处理模块，用于获取第一数据信息和第二数据信息，并根据所述第一数据信息和第二数据信息计算推荐候选媒资集合，所述第一数据信息包括媒资数据、EPG数据和媒资的元数据中的一种或多种，所述第二数据信息包括直播收视数据、点播收视数据、回看数据和时移数据的一种或多种；

在线服务模块，用于生成推荐请求，并根据推荐请求获取相应的推荐候选媒资集合，并对所述推荐候选媒资集合中的媒资进行排序生成推荐结果，并将推荐结果呈现到电视端。

2.根据权利要求1所述的基于用户行为数据的内容智能推荐系统，其特征在于，所述离线处理模块包括：

媒资集成子模块，用于获取第一数据信息，并将所述第一数据信息存储到数据存储模块，所述第一数据信息包括媒资数据、EPG数据、海报数据和媒资的元数据中的一种或多种；

媒资处理子模块，用于对所述第一数据信息进行处理，对第一数据信息进行处理包括对第一数据信息进行清洗、加工、匹配和融合；

行为数据集成子模块，用于获取第二数据信息，并将第二数据信息存储到数据存储模块，所述第二数据信息包括直播收视数据、点播收视数据、回看数据和时移数据中的一种或多种；

行为数据处理子模块，用于对第二数据信息进行处理，并生成用户观看记录；以及用于提取用户特征和媒资特征；

推荐计算子模块，用于根据处理过的用户行为记录、媒资数据、用户特征和媒资特征计算推荐候选媒资集合，并将得到的推荐候选媒资集合存储到数据存储模块。

3.根据权利要求2所述的基于用户行为数据的内容智能推荐系统，其特征在于，对第一数据信息进行清洗、加工、匹配和融合，包括：

对第一数据信息进行数据清洗，将缺失字段多余第一预设值的数据以及播放时间小于第二预设值的数据剔除；

将数据进行统一格式化和标准化，将数据转为系统定义的标准媒资和EPG数据模型；

通过对比的方式完成媒资数据和EPG数据的匹配以及融合；

将媒资数据和EPG数据与标准媒资进行关联。

4.根据权利要求2所述的基于用户行为数据的内容智能推荐系统，其特征在于，计算推荐候选媒资集合包括：

根据处理过的用户行为记录、媒资数据、用户特征和媒资特征，按照预设的推荐算法计算出用户之间的相似度和媒资之间的相似度；

计算出每个用户的推荐候选媒资集合和每部媒资的推荐候选媒资集合。

5.根据权利要求2所述的基于用户行为数据的内容智能推荐系统，其特征在于，所述离线处理模块还包括：

模型训练子模块，用于将一种或多种用户特征和媒资特征作为输入，以提升点击率为学习目标，从用户观看记录中提取数据作为训练样本和测试样本，对排序的决策树模型进行训练，训练完成后将模型部署到在线服务模块。

6.根据权利要求1所述的基于用户行为数据的内容智能推荐系统，其特征在于，所述在线服务模块包括：

推荐客户端，用于获取第三数据信息，并根据第三数据信息生成推荐请求，并将推荐请求发送给推荐服务子模块；以及在接收到推荐结果后将推荐结果呈现到电视端，所述第三数据信息包括用户的身份ID、直播频道ID和地理信息中的一种或多种；

推荐服务子模块，用于在接收到推荐请求后调用EPG检索服务子模块获取用户正在收看的媒资数据，再调用召回服务子模块获取媒资候选集合，再将媒资候选集合发送给排序服务子模块进行排序得到推荐结果，最后将推荐结果返回给推荐客户端；

EPG检索服务子模块，用于根据用户正在收看的频道和当前时间查询出EPG信息，再根据EPG信息进行匹配到媒资数据；

召回服务子模块，用于根据用户信息和媒资数据查询每个用户的推荐候选媒资集合和每部媒资的推荐候选媒资集合，并将每个用户的推荐候选媒资集合和每部媒资的推荐候选媒资集合融合为一个媒资候选集合；

排序服务子模块，用于接收用户的身份ID和媒资候选集合，根据用户特征、媒资特征和决策树模型，针对该用户对所有候选媒资的点击率进行预估，再将媒资候选集合根据点击率大小进行倒序排列得到推荐结果。

7.根据权利要求6所述的基于用户行为数据的内容智能推荐系统，其特征在于，所述在线服务模块还包括：

结果优化服务子模块，用于接收用户的身份ID和已排序的媒资候选集合，根据用户观看记录对推荐结果进行去重处理。