[發明專利]智能電視應用程序推薦的方法、系統及裝置

有效

• 申請號: 201210237915.5
• 申請日: 2012-07-10
• 公開（公告）號: CN102811371A
• 公開（公告）日: 2012-12-05
• 發明（設計）人: 孫翀
• 申請（專利權）人: TCL集團股份有限公司
• 主分類號: H04N21/25
• 分類號: H04N21/25;H04N21/258;G06F17/30
• 代理公司: 深圳中一專利商標事務所 44237
• 代理人: 張全文

技術領域

本發明屬于智能電視領域，尤其涉及一種智能電視應用程序推薦的方法、系統及裝置。

背景技術

目前，隨著智能電視的廣泛普及，越來越多的應用程序開始登陸智能電視平臺，與傳統電視、互聯網電視相比，智能電視最大的意義在于通過自身的平臺化，以開放的方式，引入了大量的第三方應用程序，這樣就無需電視廠家花費很大的力氣去開發各種應用程序，而是充分發揮互聯網上的第三方開發人員的聰明才智，第三方應用程序包含各種應用服務程序，如電子書、游戲、音樂、通信工具等，第三方應用程序的導入，方便了用戶的選擇范圍，然而智能電視等消費電子設備不同于PC，在PC上，人們可能習慣了通過使用一個開放的搜索引擎，去尋找自己想要的東西，這個搜索的過程其實較為復雜，也很耗時，PC這種設備特點，決定了使用搜索引擎也還能被用戶所接受，但是消費電子設備，如智能電視就不一樣了，消費電子設備的使用追求的是簡單方便，不可能要求用戶在電視前使用遙控器，做著類似PC上使用搜索引擎尋找應用程序的工作。隨著應用程序的爆炸式增長，用戶越來越難以真正快速找到符合他們需要的應用程序，在絕大多數情況下，用戶并不明確地知道自己究竟需要什么樣的應用程序。在目前的技術條件下，用戶或者自己到應用程序商店中像逛街購物那樣，漫無目的地逐個尋找，或者直接使用系統的推薦排行榜應用程序，上述兩種做法都有很多問題，前者基本就是大海撈針，尤其在現在應用程序都是已經達到了幾十萬數量級的情況下更是如此，后者無法做到精確匹配，應用程序商店的排行榜只是一種非常粗略的大眾行為統計，大眾的行為喜好，未必就能與消費者的個人喜好相一致。

發明內容

本發明實施例的目的在于提供一種智能電視應用程序推薦的方法、系統及裝置，解決了現有技術中智能電視用戶不能有效和方便快捷地選擇自己所需要的智能電視應用程序。

本發明實施例是這樣實現的，一種智能電視應用程序推薦的方法，包括：

搜索步驟，搜索帶有標簽文件的應用程序；

聚合步驟，將所述帶有標簽文件的應用程序的標簽文件聚合至同一數據庫中；

分析步驟，分析智能電視用戶使用應用程序和相應的應用程序的標簽文件內的標簽項的時間和頻率，根據所述應用程序的標簽文件內的標簽項的時間和頻率賦予所述標簽文件的各標簽項相應的權重值；

推薦步驟，根據所述各標簽項相應的權重值對所述帶有標簽文件的應用程序進行統計計算，根據所述標簽文件的標簽項的權重值對應用程序進行高低排序，將排序靠前的所述應用程序向用戶推薦。

較佳地，還包括位于所述搜索步驟之前的對應用程序的標簽文件創建步驟，對所述應用程序創建標簽文件，所述標簽文件內包括多個標簽項。

較佳地，在所述聚合步驟與所述分析步驟之間的創建智能電視用戶帳號的步驟，依據各智能電視用戶對所述標簽文件的各標簽項的使用行為為每個智能電視創建用戶帳號，并存儲智能電視用戶使用智能電視應用程序和所述智能電視應用程序的標簽項的使用時間和頻率。

較佳地，所述分析步驟具體包括：

分析單個智能電視用戶使用所述應用程序的時間信息；

分析單個智能電視用戶使用所述應用程序的頻率信息；

根據所述單個智能電視用戶使用所述應用程序的所述時間信息和所述頻率信息，計算出所述單個智能電視用戶在使用所述應用程序的各標簽項的權重值;

根據所述單個智能電視用戶在使用所述應用程序的各標簽項的權重值，綜合計算出所述應用程序的各標簽項的總的權重值。

較佳地，所述推薦步驟具體包括：

根據分析所述單個智能電視用戶使用所述應用程序的各標簽項的總權重值，對搜索到的帶有標簽文件的應用程序進行總權重值高低排序；

根據所述總權重值的高低排序，將總權重值較高的應用程序向智能電視用戶進行推薦。

本發明還提供一種智能電視應用程序推薦的服務器裝置，所述裝置包括：

搜索模塊，用于搜索帶有標簽文件的應用程序；

聚合模塊，用于將接收到的所述帶有標簽文件的應用程序的標簽文件聚合至同一數據庫中；

分析模塊，用于分析智能電視用戶使用所述應用程序和相應的所述應用程序的標簽文件內的標簽項的時間和頻率，根據所述應用程序的標簽文件內的標簽項的時間和頻率賦予所述標簽文件的各標簽項相應的權重值；

推薦模塊，用于根據所述各標簽項相應的權重值對所述帶有標簽文件的應用程序進行統計計算，根據所述標簽文件的標簽項的權重值對應用程序進行高低排序，將排序靠前的所述應用程序向用戶推薦。