CN107613323A - 一种智能epg推荐引擎实现方法 - Google Patents

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CN107613323A CN201610545855.1A CN201610545855A CN107613323A CN 107613323 A CN107613323 A CN 107613323A CN 201610545855 A CN201610545855 A CN 201610545855A CN 107613323 A CN107613323 A CN 107613323A
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张超
刘晚祥
王守军
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SHANGHAI STARTEK INFORMATION TECHNOLOGY Co Ltd
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SHANGHAI STARTEK INFORMATION TECHNOLOGY Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种智能EPG推荐引擎实现方法，包括：全网采集EPG节目库并生成深度EPG数据；根据社交数据实时推荐直播热点内容并融入深度EPG数据中；融合直播、点播和回看数据，基于统一的元数据和聚类算法，关联推荐同类节目内容并融入深度EPG数据中；根据用户观看行为数据推荐个性化的直播、点播和回看节目内容并融入深度EPG数据中；通过对原始EPG信息经过交叉验证、信息过滤、规则匹配，然后再与增强的元数据库进行相关匹配，生成深度EPG数据来扩展EPG数据。在此基础上基于智能推荐引擎和社交发现引擎，实现直播关联推荐、直播关联点播、直播当前热播、直播个性化推荐等。

Description

一种智能EPG推荐引擎实现方法
技术领域
本发明涉及电视视频领域，尤其涉及一种智能EPG推荐引擎实现方法。
背景技术
自从电视直播开始以来，电视就一直伴随着人们左右，人们在直播电视上享受到了高清的视觉观看体验，电视直播和点播是电视观众的刚性需求。传统EPG(ElectronicProgram Guide电子节目指南)以频道为中心，用户来回切换频道，但找不到想看的内容。点播库有很多内容，但只有前面几页少量内容呈现给用户和被观看，点播资源利用率不到20％-30％。另外，直播和点播(包括回看)往往是分离的，每家点播内容提供商会有各自的点播入口，无法实现直播和点播的自动关联和无缝切换。场景1：用户在观看电视直播的时候想收看自己喜欢的节目内容，如果有一百个频道，用户要切换频道一百次去找内容，整个过程极大影响用户体验。场景2：用户在观看电视直播的时候看到自己喜欢的节目，当这个节目结束了用户还想观看前面错过的集数或同类型的节目，也就不知所措了。
用户需要一个统一的入口，通过该入口，用户可以方便地找到自己想看的内容，可以实现直播、点播和回看内容的无缝切换。
发明内容
鉴于目前存在的上述不足，本发明提供一种智能EPG推荐引擎实现方法，能够实现直播、点播和回看内容的无缝切换。
为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：
一种智能EPG推荐引擎实现方法，所述智能EPG推荐引擎实现方法包括以下步骤：
全网采集EPG节目库并生成深度EPG数据；
根据社交数据实时推荐直播热点内容并融入深度EPG数据中；
融合直播、点播和回看数据，基于统一的元数据和聚类算法，关联推荐同类节目内容并融入深度EPG数据中；
根据用户观看行为数据推荐个性化的直播、点播和回看节目内容并融入深度EPG数据中。
依照本发明的一个方面，所述全网采集EPG节目库并生成深度EPG数据包括：全网采集EPG节目库，基于EPG过滤匹配规则，将电视直播EPG节目和全网点播库节目相匹配，生成深度EPG数据。
依照本发明的一个方面，所述全网采集EPG节目库并生成深度EPG数据包括：对采集的原始EPG信息经过交叉验证、信息过滤、规则匹配，然后再与增强的元数据库进行相关匹配，生成深度EPG数据。
依照本发明的一个方面，所述智能EPG推荐引擎实现方法包括：根据深度EPG数据在播放界面上显示推荐的影视列表以供用户选择观看。
依照本发明的一个方面，所述智能EPG推荐引擎实现方法包括：获取互联网数据、第三方深度EPG数据和直播EPG数据，以形成统一的元数据进行管理。
依照本发明的一个方面，所述根据用户观看行为数据推荐个性化的直播、点播和回看节目内容并融入深度EPG数据中包括：通过采集用户对节目的行为喜好及评价、实时收集相关的情景信息以及过往用户的历史信息、分析并发掘用户在当前所处的情景条件下的需求和提取家庭成员兴趣特征来进行节目内容的推荐。
本发明实施的优点：本发明所述的智能EPG推荐引擎实现方法，包括：全网采集EPG节目库并生成深度EPG数据；根据社交数据实时推荐直播热点内容并融入深度EPG数据中；融合直播、点播和回看数据，基于统一的元数据和聚类算法，关联推荐同类节目内容并融入深度EPG数据中；根据用户观看行为数据推荐个性化的直播、点播和回看节目内容并融入深度EPG数据中；以节目和用户为中心，用户不用切换频道就可以看到正在热播的直播节目(直播节目的实时排行和个性化推荐)，直播自动关联点播和回看内容(同一节目和同类节目)，实现直播和点播的无缝切换。通过对原始EPG信息经过交叉验证、信息过滤、规则匹配，然后再与增强的元数据库进行相关匹配，生成深度EPG数据来扩展EPG数据。在此基础上基于智能推荐引擎和社交发现引擎，实现直播关联推荐、直播关联点播、直播当前热播、直播个性化推荐。有效提升内容运营价值和电视流量变现能力，提高直播和点播的资源利用率、付费内容转化率和ARPU值，实现直播和点播的无缝切换，为用户带来完美体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明所述的一种智能EPG推荐引擎实现方法示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种智能EPG推荐引擎实现方法，所述智能EPG推荐引擎实现方法包括以下步骤：
步骤S1：全网采集EPG节目库并生成深度EPG数据；
在实际应用中，所述全网采集EPG节目库并生成深度EPG数据可包括：全网采集EPG节目库，基于EPG过滤匹配规则，将电视直播EPG节目和全网点播库节目相匹配，生成深度EPG数据。
在实际应用中，所述全网采集EPG节目库并生成深度EPG数据可包括：对采集的原始EPG信息经过交叉验证、信息过滤、规则匹配，然后再与增强的元数据库进行相关匹配，生成深度EPG数据。
步骤S2：根据社交数据实时推荐直播热点内容并融入深度EPG数据中；
根据微博微信社交数据，通过社交发现引擎实时推荐直播热点内容。
在实际应用中，所述智能EPG推荐引擎实现方法包括：获取互联网数据、第三方深度EPG数据和直播EPG数据，以形成统一的元数据进行管理。
在实际应用中，所述元数据包括：类型标签、节目内容相关标签、导演、演员、简介、区域、年代、点击量等。
步骤S3：融合直播、点播和回看数据，基于统一的元数据和聚类算法，关联推荐同类节目内容并融入深度EPG数据中；
步骤S4：根据用户观看行为数据推荐个性化的直播、点播和回看节目内容并融入深度EPG数据中。
在实际应用中，所述根据用户观看行为数据推荐个性化的直播、点播和回看节目内容并融入深度EPG数据中包括：通过采集用户对节目的行为喜好及评价、实时收集相关的情景信息以及过往用户的历史信息、分析并发掘用户在当前所处的情景条件下的需求和提取家庭成员兴趣特征来进行节目内容的推荐。
在实际应用中，所述智能EPG推荐引擎实现方法可包括：根据深度EPG数据在播放界面上显示推荐的影视列表以供用户选择观看。
在实际应用中，可有如下实施效果：
当前直播：当前直播节目的实时排行和个性化推荐，实现直播的点播化和可视化，用户不用切换频道就可以看到其他频道热播哪些节目，该节目在哪个电视台播放，包括节目播放进度。用户所看频道不再局限于少数几个频道，平均观看频道数量从不到10个提升到30-50个。还可以优先推荐合作电视台的节目(竞价排名)，提高其收视率。点播推荐：基于当前所看的直播节目，自动关联推荐同一点播/回看节目，或者同类的点播节目。通过直播自动关联点播，几乎所有点播库的节目都有机会呈现给用户，点播资源利用率可从不到30％提升到90％以上。还可以优先推荐付费内容，提高付费内容的购买率和ARPU值。
本发明实施的优点：本发明所述的智能EPG推荐引擎实现方法，包括：全网采集EPG节目库并生成深度EPG数据；根据社交数据实时推荐直播热点内容并融入深度EPG数据中；融合直播、点播和回看数据，基于统一的元数据和聚类算法，关联推荐同类节目内容并融入深度EPG数据中；根据用户观看行为数据推荐个性化的直播、点播和回看节目内容并融入深度EPG数据中；以节目和用户为中心，用户不用切换频道就可以看到正在热播的直播节目(直播节目的实时排行和个性化推荐)，直播自动关联点播和回看内容(同一节目和同类节目)，实现直播和点播的无缝切换。通过对原始EPG信息经过交叉验证、信息过滤、规则匹配，然后再与增强的元数据库进行相关匹配，生成深度EPG数据来扩展EPG数据。在此基础上基于智能推荐引擎和社交发现引擎，实现直播关联推荐、直播关联点播、直播当前热播、直播个性化推荐。有效提升内容运营价值和电视流量变现能力，提高直播和点播的资源利用率、付费内容转化率和ARPU值，实现直播和点播的无缝切换，为用户带来完美体验。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本领域技术的技术人员在本发明公开的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种智能EPG推荐引擎实现方法，其特征在于，所述智能EPG推荐引擎实现方法包括以下步骤：
全网采集EPG节目库并生成深度EPG数据；
根据社交数据实时推荐直播热点内容并融入深度EPG数据中；
融合直播、点播和回看数据，基于统一的元数据和聚类算法，关联推荐同类节目内容并融入深度EPG数据中；
根据用户观看行为数据推荐个性化的直播、点播和回看节目内容并融入深度EPG数据中。
2.根据权利要求1所述的智能EPG推荐引擎实现方法，其特征在于，所述全网采集EPG节目库并生成深度EPG数据包括：全网采集EPG节目库，基于EPG过滤匹配规则，将电视直播EPG节目和全网点播库节目相匹配，生成深度EPG数据。
3.根据权利要求2所述的智能EPG推荐引擎实现方法，其特征在于，所述全网采集EPG节目库并生成深度EPG数据包括：对采集的原始EPG信息经过交叉验证、信息过滤、规则匹配，然后再与增强的元数据库进行相关匹配，生成深度EPG数据。
4.根据权利要求1所述的智能EPG推荐引擎实现方法，其特征在于，所述智能EPG推荐引擎实现方法包括：根据深度EPG数据在播放界面上显示推荐的影视列表以供用户选择观看。
5.根据权利要求1至5之一所述的智能EPG推荐引擎实现方法，其特征在于，所述智能EPG推荐引擎实现方法包括：获取互联网数据、第三方深度EPG数据和直播EPG数据，以形成统一的元数据进行管理。
6.根据权利要求5所述的智能EPG推荐引擎实现方法，其特征在于，所述根据用户观看行为数据推荐个性化的直播、点播和回看节目内容并融入深度EPG数据中包括：通过采集用户对节目的行为喜好及评价、实时收集相关的情景信息以及过往用户的历史信息、分析并发掘用户在当前所处的情景条件下的需求和提取家庭成员兴趣特征来进行节目内容的推荐。
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