[發明專利]一種利用人工神經網絡推薦IPTV直播頻道的方法及系統

有效

• 申請號: 201810157400.1
• 申請日: 2018-02-24
• 公開（公告）號: CN108347652B
• 公開（公告）日: 2020-01-14
• 發明（設計）人: 楊燦;任思璇;劉勇;韓國強
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: H04N21/466
• 分類號: H04N21/466;H04N21/442;G06N3/08
• 代理公司: 44245 廣州市華學知識產權代理有限公司
• 代理人: 李斌

本發明公開了一種利用人工神經網絡推薦IPTV直播頻道的方法及系統，所述方法包括以下步驟：S1、選擇訓練數據的滑動窗口，篩選出該時段內每個用戶的原始訓練數據；S2、對提取的原始訓練數據進行數據清洗；S3、對清洗后的數據進行訓練，針對每個設備號得到各自設備的訓練模型，每個設備在t+1天使用與其對應的訓練模型進行預測，設備實時采集用戶當前觀看頻道的信息，并將該信息送入已訓練的模型中進行預測，為相應設備進行推送；S4、在當前日期結束時，將原始訓練數據窗口結束日期設置為t+1，重復步驟S1。所述方法使用了三種方法為每個用戶進行模型的訓練，并達到了較好的效果，提升了IPTV的用戶體驗，易于推廣和使用。

技術領域

本發明涉及IPTV技術領域和推薦技術領域，具體涉及一種利用人工神經網絡推薦IPTV直播頻道的方法及系統。

背景技術

隨著技術的不斷進步，電視產業蓬勃發展，電視節目內容日漸豐富，朝著多元化的方向發展。其中，IPTV以其鮮明的交互特性深受廣大用戶的青睞。與此同時，問題出現了，用戶享受觀看節目的愉悅之后，需要在浩如煙海的頻道中不斷切換來選中自己感興趣的下一個頻道，長時間的操作降低了用戶體驗，且十分浪費資源。雖然有的系統已經設計了檢索功能，但用戶對自己想看的節目仍然沒有一個確定的概念，僅僅局限于檢索電視臺提供的少數節目，檢索功能得不到充分利用。因此，頻道推薦成為用戶的重要需求和亟待解決的問題。

申請號為201610258946.7的中國發明專利公開了一種基于電視機頂盒的視頻推薦系統，其中的推薦引擎混合使用了協同過濾和內容過濾，從用戶的歷史行為中分析其興趣，將符合用戶興趣的視頻推薦給用戶。申請號為201310684807.7的中國發明專利公開的視頻推薦系統及方法中，系統需要通過信息獲取模塊獲取用戶個人信息、社交網絡信息等多源數據，以此分析用戶的性格、情緒和喜好，從而為用戶推薦其感興趣的頻道。申請號為200410083188.7的中國發明專利公開的電視頻道推薦系統及推薦方法，根據記錄的收看時間和頻道序號來計算每個頻道的推薦分值，向用戶推薦分值最大的頻道。申請號為201110203368.4的中國發明專利公開了一種電視頻道推薦系統及方法，其中包括了前端系統和終端系統，前端系統包括用戶行為采集服務器和智能分析服務器，智能分析服務器將信息進行一系列處理后得到用戶行為軌跡，經過進一步處理得到匯總信息，而后將節目庫中與之匹配的節目推薦給用戶。但現有技術大多是針對IPTV點播頻道進行推薦，且需要過多的用戶屬性，例如用戶觀看的節目信息等，適用范圍較窄。

發明內容

本發明的目的是針對現有技術的不足，提供了一種利用人工神經網絡推薦IPTV直播頻道的方法，所述方法融合了多種人工神經網絡為用戶進行推薦，不需要過多的用戶屬性，適用范圍更廣。

本發明的另一目的在于提供一種利用人工神經網絡推薦IPTV直播頻道的系統。

本發明的目的可以通過如下技術方案實現：

一種利用人工神經網絡推薦IPTV直播頻道的方法，所述方法包括以下步驟：

S1、選取滑動窗口天數ΔT，并取[t-ΔT,t]時間窗口內的數據作為原始訓練數據，其中t表示訓練數據的結束日期，時間t不得大于等于用戶當前觀看的日期，原始訓練數據包含以下數據結構<設備號，進入觀看時刻，觀看頻道，觀看時長>，其中設備號不局限于機頂盒設備號；

S2、對提取的原始訓練數據進行數據清洗，去除用戶因為快速切換頻道所產生的噪聲數據，清洗后的數據能夠表現該用戶的行為特征；

S3、對清洗后的數據進行訓練，針對每個設備號得到各自設備的訓練模型，每個設備在t+1天使用與其對應的訓練模型進行預測，設備實時采集用戶當前觀看頻道的信息，并將該信息送入已訓練的模型中進行預測，為相應設備進行推送；

S4、在當前日期結束時，將原始訓練數據窗口結束日期設置為t+1，重復步驟S1。