CN112333463A - 节目推荐方法、***、设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了节目推荐的方法、***、设备及可读存储介质,该方法应用于智能终端,包括获取当前视频缓存区的视频帧数据,并上传视频帧数据至云端***;接收由云端***回传的预设数量个的推荐节目;其中,预设数量个的推荐节目由云端***根据不同智能终端发送的视频帧数据对应的各电视节目的播放量的统计结果,从所有电视节目中选取得到;将预设数量个的推荐节目推荐给用户。解决了现有的电视服务端并不能向用户电视端推送热播的电视节目的问题,实现了自动将热点节目推送到用户的电视端,以供用户选择播放,节省了用户时间,极大程度满足了用户观看不同热播电视节目的需求。
Description
技术领域
本发明涉及电视技术领域,尤其涉及一种节目推荐方法、***、设备及可读存储介质。
背景技术
随着科技的不断进步,智能电视技术发展越来越快,智能电视技术的发展不仅带动了传统电视的改革,也带动了无线网络的发展,同时还推动了智能电视与云端技术的发展和革新。
目前,电视频道越来越多,电视节目及内容也越来越丰富,用户对电视节目的可选择性也越来越多。然而,当用户想去观看热播的电视节目时,往往需要用户不断切换电视频道去查找想要看的电视节目,或者需要用户去向周围人群做调查统计获取热播电视节目,如此一来不仅浪费了用户时间,还给用户带来了较差的体验感。可见,现有的电视服务端并不能向用户电视端推送热播的电视节目,难以满足用户观看不同热播节目的需求。
发明内容
本申请实施例通过提供一种节目推荐方法、***、设备及可读存储介质,旨在解决现有的电视服务端并不能向用户电视端推送热播的电视节目的问题。
本申请实施例提供了一种节目推荐方法,应用于智能终端,所述节目推荐方法包括:
获取当前视频缓存区的视频帧数据,并上传所述视频帧数据至云端***;
接收由所述云端***回传的预设数量个的推荐节目;其中,所述预设数量个的所述推荐节目由所述云端***根据不同智能终端发送的视频帧数据对应的各电视节目的播放量的统计结果,从所有电视节目中选取得到;
将所述预设数量个的所述推荐节目推荐给用户。
优选的,所述将预设数量个的所述推荐节目推荐给用户,包括:
将预设数量个的所述推荐节目的信息显示于所述智能终端的屏幕;
对每个所述推荐节目的显示区域逐一设置焦点,接收用户输入的确认播放指令;
根据确认播放指令播放用户所选择的推荐节目。
优选的,所述将预设数量个的所述推荐节目的信息显示于所述智能终端的屏幕,包括:
根据所述智能终端的屏幕分辨率,将每个所述推荐节目的信息在屏幕上的显示面积缩小预设比例,并根据所有所述推荐节目的播放量排序,将每个所述推荐目标节目在屏幕上的显示面积缩小后的信息依次平铺到所述智能终端的屏幕上。
优选的,所述节目推荐方法,还包括:
若在所有所述推荐节目均被设置焦点后均未收到用户输入的确认播放指令,则根据预设规则自动播放其中一个所述推荐节目;或
若在预设数量个的所述推荐节目的信息显示于所述智能终端的屏幕后的预设时长内仍未接收到用户输入的所述确认播放指令,则根据预设规则自动播放其中一个所述推荐节目。
本申请实施例提供了一种节目推荐方法,应用于云端***,所述节目推荐方法包括:
接收多个智能终端发送的视频帧数据,所述视频帧数据为各个所述智能终端在同一时间段内的数据;
解析所述视频帧数据得到对应的电视节目的节目信息;
统计各所述电视节目的播放量,并根据统计结果从所有电视节目中选取预设数量个的推荐节目;
向至少一个智能终端发送预设数量个的所述推荐节目。
优选的,所述根据统计结果从所有电视节目中选取预设数量个推荐节目,包括:
将播放量大于热度阈值的电视节目加入推荐列表;
若推荐列表中的节目数量大于推荐数量,则随机从推荐列表选取预设数量的电视节目作为所述推荐节目;否则选取推荐列表中的全部电视节目作为所述推荐节目。
优选的,所述节目推荐方法,还包括:
若判定两两所述推荐节目的名称相似度高于相似阈值,则采用预设节目选取互斥规则从所有电视节目中重新选取预设数量个推荐节目,直至判定重新选取的推荐节目的名称相似度低于相似阈值为止;
其中,所述预设节目选取互斥规则是Unicode字符串排列规则。
此外,为实现上述目的,本发明还提供了一种节目推荐***,包括智能终端和云端***;
所述智能终端,包括:
视频数据采集模块,用于获取当前视频缓存区的视频帧数据,并上传所述视频帧数据至云端***;
第一数据接收模块,用于接收由所述云端***回传的预设数量个的推荐节目;其中,所述预设数量个的所述推荐节目由所述云端***根据不同智能终端发送的视频帧数据对应的各电视节目的播放量的统计结果,从所有电视节目中选取得到;
视频节目推送模块,用于将预设数量个的所述推荐节目推荐给用户;
所述云端***,包括:
第二数据接收模块,用于接收多个所述智能终端发送的视频帧数据,所述视频帧数据为所述智能终端在同一时间段内的数据;
视频数据解析模块,用于解析所述视频帧数据得到对应的电视节目的节目信息;
视频数据统计模块,用于统计各所述电视节目的播放量,并根据统计结果从所有电视节目中选取预设数量个的所述推荐节目;
视频数据回传模块,用于向至少一个智能终端发送预设数量个的所述推荐节目。
此外,为实现上述目的,本发明还提供了一种节目推荐方法设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的节目推荐程序,所述节目推荐程序被所述处理器执行时实现上述的节目推荐方法的步骤。
此外,为实现上述目的,本发明还提供了一种可读存储介质,其上存储有节目推荐程序,所述节目推荐程序被处理器执行时实现上述的节目推荐方法的步骤。
本申请实施例中提供的一种节目推荐方法、***、设备及可读存储介质的技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
由于采用了获取当前视频缓存区的视频帧数据,并上传视频帧数据至云端***;接收由云端***回传的预设数量个的推荐节目;其中,预设数量个的推荐节目由云端***根据接收的不同智能终端发送的视频帧数据生成;将预设数量个的推荐节目推荐给用户的技术方案。解决了现有的电视服务端并不能向用户电视端推送热播的电视节目的问题,实现了自动将热点节目推送到用户的电视端,以供用户选择播放,节省了用户时间,极大程度满足了用户观看不同热播电视节目的需求。
附图说明
图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图;
图2为本发明节目推荐方法第一实施例的流程示意图;
图3为本发明节目推荐方法第二实施例的流程示意图;
图4为本发明节目推荐方法第三实施例的流程示意图;
图5为本发明节目推荐方法第四实施例的流程示意图;
图6为本发明节目推荐***的功能模块图。
具体实施方式
为了更好的理解上述技术方案,下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本发明提供一种节目推荐设备。如图1所示,图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图。
需要说明的是,图1即可为节目推荐设备的硬件运行环境的结构示意图。
如图1所示,该节目推荐设备可以包括:处理器1001,例如CPU,存储器1005,用户接口1003,网络接口1004,通信总线1002。其中,通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard),可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器,也可以是稳定的存储器(non-volatile memory),例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地,节目推荐设备还可以包括RF(Radio Frequency,射频)电路,传感器、音频电路、WiFi模块等等。
本领域技术人员可以理解,图1中示出的节目推荐设备结构并不构成对节目推荐设备限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
如图1所示,作为一种可读存储介质的存储器1005中可以包括操作***、网络通信模块、用户接口模块以及节目推荐程序。其中,操作***是管理和控制节目推荐设备硬件和软件资源的程序,节目推荐程序以及其它软件或程序的运行。
在图1所示的节目推荐设备中,用户接口1003主要用于连接终端,与终端进行数据通信;网络接口1004主要用于后台服务器,与后台服务器进行数据通信;处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的节目推荐程序。
在本实施例中,节目推荐设备包括:存储器1005、处理器1001及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的节目推荐程序,其中:
应用于智能终端时,处理器1001调用存储器1005中存储的节目推荐程序时,执行以下操作:
获取当前视频缓存区的视频帧数据,并上传所述视频帧数据至云端***;
接收由所述云端***回传的预设数量个的推荐节目;其中,所述预设数量个的所述推荐节目由所述云端***根据不同智能终端发送的视频帧数据对应的各电视节目的播放量的统计结果,从所有电视节目中选取得到;
将所述预设数量个的所述推荐节目推荐给用户。
应用于智能终端时,处理器1001调用存储器1005中存储的节目推荐程序时,还执行以下操作:
将预设数量个的所述推荐节目的信息显示于所述智能终端的屏幕;
对每个所述推荐节目的显示区域逐一设置焦点,接收用户输入的确认播放指令;
根据确认播放指令播放用户所选择的推荐节目。
应用于智能终端时,处理器1001调用存储器1005中存储的节目推荐程序时,还执行以下操作:
根据所述智能终端的屏幕分辨率,将每个所述推荐节目的信息在屏幕上的显示面积缩小预设比例,并根据所有所述推荐节目的播放量排序,将每个所述推荐目标节目在屏幕上的显示面积缩小后的信息依次平铺到所述智能终端的屏幕上。
应用于智能终端时,处理器1001调用存储器1005中存储的节目推荐程序时,还执行以下操作:
若在所有所述推荐节目均被设置焦点后均未收到用户输入的确认播放指令,则根据预设规则自动播放其中一个所述推荐节目;或
若在预设数量个的所述推荐节目的信息显示于所述智能终端的屏幕后的预设时长内仍未接收到用户输入的所述确认播放指令,则根据预设规则自动播放其中一个所述推荐节目。
应用于云端***时,处理器1001调用存储器1005中存储的节目推荐程序时,执行以下操作:
接收多个智能终端发送的视频帧数据,所述视频帧数据为所述智能终端在同一时间段内的数据;
解析所述视频帧数据得到对应的电视节目的节目信息;
统计各所述电视节目的播放量,并根据统计结果从所有电视节目中选取预设数量个的推荐节目;
向至少一个智能终端发送预设数量个的所述推荐节目。
应用于云端***时,处理器1001调用存储器1005中存储的节目推荐程序时,还执行以下操作:
将播放量大于热度阈值的电视节目加入推荐列表;
若推荐列表中的节目数量大于推荐数量,则随机从推荐列表选取预设数量的电视节目作为所述推荐节目;否则选取推荐列表中的全部电视节目作为所述推荐节目。
应用于云端***时,处理器1001调用存储器1005中存储的节目推荐程序时,还执行以下操作:
若判定两两所述推荐节目的名称相似度高于相似阈值,则采用预设节目选取互斥规则从所有电视节目中重新选取预设数量个推荐节目,直至判定重新选取的推荐节目的名称相似度低于相似阈值为止。
其中,所述预设节目选取互斥规则是Unicode字符串排列规则。
参考图2的本发明加本发明节目推荐方法第一实施例的流程示意图,所述节目推荐方法应用于智能终端,智能终端可以是电视机、智能手机、平板电脑等终端设备。所述节目推荐方法包括以下步骤:
步骤S100:获取当前视频缓存区的视频帧数据,并上传所述视频帧数据至云端***。
在本实施例中,比如某小区有100户电视机用户,每户的电视机都有自己的编号,如0x01-0xFF。每当有用户打开电视机观看电视节目时,用于电视运营服务的云端***会与这些已开机的电视机建立连接,此时每台电视机从本身视频缓存区获取视频帧数据,所述视频帧数据与当前正在播放的电视节目信息对应,同时每台电视机将获取的视频帧数据上传至云端***。其中,视频帧数据可以理解为电视机当前所播放节目的节目图片、动态图、节目短视频等可以被云端***识别出的节目信息。例如,今天晚上20:30,A电视机在播放《花千骨》,B电视机在播放《八零后脱口秀》,当前A电视机获取的视频帧数据是《花千骨》的节目图片、B电视机获取的视频帧数据是《八零后脱口秀》的节目图片,A电视机将《花千骨》的节目图片上传给云端***,同时B电视机也将《八零后脱口秀》的节目图片上传给云端***。需要说明的是,电视机可以被替换为智能手机、平板电脑等终端设备。
步骤S101:接收由所述云端***回传的预设数量个的推荐节目;其中,所述预设数量个的所述推荐节目由所述云端***根据不同智能终端发送的视频帧数据对应的各电视节目的播放量的统计结果,从所有电视节目中选取得到。
用户在看电视时,每台电视机均会实时从云端***接收到预设数量个的推荐节目。例如,每台电视机从云端***接收到4个推荐节目,推荐节目是由云端***根据不同智能终端发送的视频帧数据对应的各电视节目的播放量的统计结果,从所有电视节目中选取得到。云端***对不同智能终端发送的所有视频帧数据进行解析,得到每台电视机对应播出的电视节目,并统计出相同电视节目的播放量,并对所有电视节目的播放量进行排序,选取当前播放量排序靠前的电视节目,将当前播放量排序靠前的电视节目称为热播节目,即所述的推荐节目。
其中,所有视频帧数据由不同或相同类型的智能终端发送给云端***,如发送端可能同时包括了电视机、智能手机和平板电脑,等等;或发送端可能都是电视机,等等。实际生活中,同一时间段中看电视的用户数量都在变化,云端***实时接收来自不同或相同类型智能终端发送的视频帧数据,并实时对接收的所有视频帧数据进行解析,最终根据同一时间段相同电视节目的播放量选取当前播放量靠前的电视节目作为推荐节目。时间段的时长可根据需求设置,如5分钟、10分钟、30分钟等,用户也可以根据自身的需求设置该时间段,以准确的获得附近如同一小区或同一单元楼的其他用户的所看节目情况,并获得***推荐节目。例如,今天上午10:00到10:30,这一时间段有用户正在看电视,其智能终端所接收的推荐节目为《花千骨》、《NBA》、《音悦汇》和《吐槽大会》,5分钟后,看电视的用户数量增加,该时段《倚天屠龙记》、《欢乐颂》、《NBA》和《吐槽大会》的播放量均大于《花千骨》和《吐槽大会》,则用户的智能终端在该时间段的后面的时间点所接收的推荐节目更新为《倚天屠龙记》、《欢乐颂》、《NBA》和《音悦汇》,如果有用户刚打开智能终端,此时该用户的智能终端所显示的推荐节目也为《倚天屠龙记》、《欢乐颂》、《NBA》和《吐槽大会》。云端***实时接收来自不同或相同类型的智能终端发送的视频帧数据,并根据实时接收的视频帧数据生成推荐节目,以时刻保持对推荐节目进行更新。
步骤S102:将所述预设数量个的所述推荐节目推荐给用户。
每台电视机端接收由云端***发送的预设数量个推荐节目,如4个推荐节。用户可以根据自己的喜好从当前这4个推荐节目选择一个节目进行播放。其中,推荐节目的预设数量可以由运营商从云端***自定义设定,用户无法更改,用户可以根据实际的观看节目需求,向运营商提出申请,通过运营商从云端***增加或减少发送推荐节目的数量。
本实施例根据上述技术方案,由于采用了获取当前视频缓存区的视频帧数据,并上传视频帧数据至云端***,接收由云端***回传的预设数量个的推荐节目,将预设数量个的推荐节目推荐给用户的技术方案。实现了自动将热点节目推送到用户的电视端,以供用户选择播放,节省了用户时间,极大程度满足了用户观看不同热播电视节目的需求。
进一步的,如图3所示,在第二实施例中,步骤S102具体包括以下步骤:
步骤S1021:将预设数量个的所述推荐节目的信息显示于所述智能终端的屏幕。
在本实施例中,步骤S1021将预设数量个的所述推荐节目的信息显示于所述智能终端的屏幕的具体实现步骤包括:根据所述智能终端的屏幕分辨率,将每个所述推荐节目的信息缩小预设比例,并根据所有推荐节目的播放量排序,将每个所述推荐节目缩小后的信息依次平铺到所述智能终端的屏幕上。
具体的,每台电视机将推荐节目的信息显示于屏幕上,推荐节目的数量以4个为例。每台电视机均会并根据自身屏幕的显示分辨率将4个推荐节目的信息按照一定的比例进行缩小,然后再将缩小后4个推荐节目的信息置于屏幕上。其中,推荐节目的信息可以是节目图片、动态图、短视频等。例如,每台电视机将4张节目图片进行水平和竖直方向缩小30%。第一张节目图片缩小水平方向显示大小0-640个R,G,B像素,缩小竖直方向显示行数0-360条线;第二张节目图片缩小水平方向显示大小1280-1920个R,G,B像素,缩小竖直方向显示行数0-360条线;第三张节目图片缩小水平方向显示大小0-640个R,G,B像素,缩小竖直方向显示行数0-360条线;第四张节目图片缩小水平方向显示大小1280-1920个R,G,B像素,缩小竖直方向显示行数720-1080条线。将这4张图片缩小完成后,根据这4张图片对应的节目播放量排序依次平铺到智能终端的屏幕上。如4张图片依次对应的节目是《花千骨》、《NBA》、《音悦汇》和《吐槽大会》,统计的播放量排序是《花千骨》>《音悦汇》>《NBA》>《吐槽大会》,这4张图片平铺在智能终端的屏幕上的顺序是《花千骨》、《音悦汇》、《NBA》和《吐槽大会》。
步骤S1022:对每个所述推荐节目的显示区域逐一设置焦点,接收用户输入的确认播放指令。
在用户看电视时,将步骤S1021中所述的4个推荐节目对应的节目图片按照比例缩小后,以弹窗的形式显示在电视屏幕上。弹窗由4个推荐节目对应的节目图片构成,会出现在电视屏幕上的任意位置,弹窗中的每张节目图片会以静止闪烁、循环闪烁等方式进行显示,以吸引用户的注意力。同时弹窗在电视屏幕上有固定的停靠时间,比如停靠时间为10s,这10s时间为接收用户向电视机发送的确认播放推荐节目指令的等待时间。其中,焦点是用户可以直接操作的对象,例如,当焦点在第二个电视节目上时,用户的确认操作可以直接播放该第二个电视节目。对推荐节目逐一设置焦点,可以减少用户自身的选择操作。所述焦点的设置方式本实施例可以是根据所有推荐节目的播放量排序,在预设时间内依次遍历完每个推荐节目对应的节目图片,即焦点先停留在播放量最多的推荐节目对应的节目图片上,如果预设时间结束后没有接收到用户的确认操作,则跳转到播放量第二的推荐节目对应的节目图片上,然后依次类推,直至遍历完每个推荐节目对应的节目图片。需要说明的是,本实施例中焦点的设置方式并不局限于此,焦点的设置方式还有其他方式,如焦点随机停留在任意一个推荐节目对应的节目图片上,如果预设时间结束后没有接收到用户的确认操作,则需要焦点遍历完所有节目图片。
步骤S1023:根据确认播放指令播放用户所选择的推荐节目。
在本实施例中,用户可以通过电视遥控器向电视机发送自己喜爱或想看的推荐节目的播放指令,或者用户使用的电视机是触摸屏幕,则可以直接在电视机屏幕触摸选择喜爱或想看的推荐节目,或者用户采用手势、发出语音命令等方式发出确认播放指令。电视机接收到推荐节目的确认指令后,播放所选推荐节目。
进一步的,在在第一实施例中,所述节目推荐方法,还包括:
若在所有所述推荐节目均被设置焦点后均未收到用户输入的确认播放指令,则根据预设规则自动播放其中一个所述推荐节目;或
若在预设数量个的所述推荐节目的信息显示于所述智能终端的屏幕后的预设时长内仍未接收到用户输入的所述确认播放指令,则根据预设规则自动播放其中一个所述推荐节目。
在本实施例中,弹窗显示在电视屏幕上后,电视机会在弹窗停靠时间内等待响应用户输入的推荐节目确认播放指令。如果弹窗中的推荐节目均被设置焦点后电视机接收到用户输入的确认播放指令,则执行步骤S1023。例如,弹窗显示有4个推荐节目,在其中至少一个推荐节目获得焦点时,用户选择了获得焦点的推荐节目,则开始播放用户选择的推荐节目。
如果弹窗在停靠的时间结束后,所有推荐节目均被设置了焦点,但电视机仍没有接收到用户输入的确认播放指令,则电视机根据预设播放规则随机选取其中一个推荐节目进行播放。或者,电视机将预设数量个的推荐节目的信息显示在屏幕上,并在屏幕上停靠预设的时长,如果在用户预设的时长内选择了其中一个推荐节目的信息,则播放对应的推荐节目,如果在预设的时长到达后,用户没有进行选择操作,则根据预设播放规则随机播放其中一个推荐节目。
其中,预设播放规则包括依据推荐节目播放量播放、随机播放、依据推荐节目上映时间播放、根据用户最近播放过的节目播放同类型的推荐节目,等等。
具体的,依据推荐节目播放量播放推荐节目,可根据推荐节目播放量由高到低的排序,先播放播放量最高的推荐节目,然后是次高的推荐节目,以此类推;或者是先播放播放量最低的推荐节目,然后是次低的推荐节目,以此类推。
随机播放,可以是先播放播放量最高的推荐节目或先播放播放量最低的推荐节目,还有可能先播放其他排序位次的推荐节目。
依据推荐节目上映时间播放推荐节目,可以先播放最新上映时间的推荐节目,然后根据上映时间依次排列播放。
根据用户最近播放过的节目播放同类型的推荐节目,当用户重新打开电视机时,电视机根据用户最近时间播放的节目对应的类型,从推荐节目中选取相同或相似类型的推荐节目,进行播放。例如,2018年8月15日,10:30用户观看的是《CBA》,2018年8月16日,11:30,用户打开电视时,电视机为用户推荐有《花千骨》、《NBA》、《音悦汇》和《吐槽大会》,但电视机用户一直未接收到用户的操作指令,则根据用户之前有过播放《CBA》的历史记录,则开始播放《NBA》。
需要说明的是,弹窗可以由用户选择关闭掉。如果用户不想观看弹窗中的推荐节目,可以通过遥控器或在触摸屏上选择关闭弹窗,电视机接收到弹窗关闭的指令,电视机响应后,弹窗会从电视机屏幕上退出,用户可以正常观看当前播放的电视节目。
上述方法不仅可以实时为用户推荐热播节目,以供用户自由选择播放,还解决了用户漫无目的去寻找热播电视节目的问题。
如图4所示,在第三实施例中,本申请应用于云端***的节目推荐方法,包括以下步骤:
步骤S201:接收多个智能终端发送的视频帧数据,所述视频帧数据为各个所述智能终端在同一时间段内的数据。
在本实施例中,多个用户打开电视机观看电视节目时,云端***在接收由多个智能终端实时发送的视频帧数据,所述视频帧数据为各个所述智能终端在同一时间段内的数据。云端***可以在同一时刻接收由多个智能终端实时发送的视频帧数据,也可以间隔一定时长接收由多个智能终端实时发送的视频帧数据。所述智能终端可以是电视机、智能手机和平板电脑,等等;发送视频帧数据数据的智能终端可以是电视机、智能手机或平板电脑中的至少一个。
发送视频帧数据数据的智能终端以电视机为例,每台电视机发送的视频帧数据是从本身视频缓存区获取的视频帧数据,也是当前正在播放的电视节目对应的视频帧数据。所述视频帧数据可以是节目图片、动态图、节目短视频等可以被云端***识别出的节目信息。
步骤S202:解析所述视频帧数据得到对应的电视节目的节目信息。
云端***接收到由电视机、智能手机或平板电脑等设备中的至少一个发送的视频帧数据后,通过搜索引擎对每个视频帧数据对应的电视节目信息进行搜索,进而确定出电视节目信息。例如A电视机发送的视频帧数据是《花千骨》的节目图片,搜索引擎以《花千骨》的节目图片为目标搜索条件,在大数据库中对目标搜索条件进行全局搜索,如识别节目图片中的文字、人脸图像、背景图像等信息,然后确认出目标搜索条件对应的电视节目是是《花千骨》,进而云端***也会获知A电视机正在播放的电视节目是《花千骨》。
步骤S203:统计各所述电视节目的播放量,并根据统计结果从所有电视节目中选取预设数量个的推荐节目。
搜索引擎对所有的视频帧数据搜索完成后,云端***得到每台电视机正在播放的电视节目内容,然后统计出每个电视节目的播放量,并对所有电视节目的播放量进行排序,得到所有电视节目播放量的排列名单,然后从排列名单中选取播放量靠前的电视节目作为推荐节目。如,排列名单有20个节目,即目前正在播放的节目有20个,播放量排列前4的电视节目依次有《花千骨》、《NBA》、《音悦汇》和《吐槽大会》,则云端***从排列名单中选取《花千骨》、《NBA》、《音悦汇》和《吐槽大会》出来,将这4个电视节目作为推荐节目。
步骤S204:向至少一个智能终端发送预设数量个的所述推荐节目。
云端***将选取的推荐节目发送给用户的智能终端,推荐节目不仅可以发送给用户的电视机端,还可以同时发送到用户的智能手机端以及平板电脑端。用户使用电视机看电视时,可以接收到云端***将发送的推荐节目;同样用户在使用智能手机端或平板电脑端看电视时,同样也可以接收到云端***将发送的推荐节目。
进一步的,如图5所示,在第四实施例中,本申请的节目推荐方法中所述根据统计结果从所有电视节目中选取预设数量个推荐节目,包括以下步骤:
步骤S2031:将播放量大于热度阈值的电视节目加入推荐列表。
为了向用户提供更加准确的热播电视节目推送服务,在本实施例根据电视节目的播放量预设了电视节目的热度阈值判断条件,通过将每个电视节目的播放量与热度阈值进行对比,当某电视节目的播放量大于热度阈值时,才可以将该电视节目加入推荐列表,进而作为向用户智能终端推荐的电视节目。例如,预设的热度阈值为50万播放量,目前正在播放的节目以及节目播放量为:《花千骨》播放量为120万,《NBA》播放量为200万,《音悦汇》播放量为30万,《吐槽大会》播放量为65万,《今日访谈》播放量为86万,《动物园世界》播放量为10万。其中,《花千骨》、《NBA》、《吐槽大会》和《今日访谈》的播放量均高于热度阈值,则将《花千骨》、《NBA》、《吐槽大会》和《今日访谈》加入推荐列表,作为向用户智能终端推荐的电视节目。
步骤S2032:判断推荐列表中的节目数量是否大于推荐数量。
具体的,不同时间段看电视的用户数量或多或少,推荐列表中加入的电视节目数量也是或多或少。当推荐列表中电视节目数量较多时,由于向用户智能终端推荐的电视节目数量有限,不能够一次性将所有节目推荐到用户智能终端。因此,本实施例对向用户智能终端推荐的电视节目数量进行了限定,设定了推荐节目的推荐数量,通过对推荐列表中的节目数量是否大于推荐数量进行判断,根据判断结果采取2种方式从推荐列表选取电视节目,具体见步骤S2033和步骤S2034。
步骤S2033:若是,则随机从推荐列表选取预设数量的电视节目作为所述推荐节目。
如果推荐列表中的节目数量大于推荐数量,则随机从推荐列表选取推荐数量的电视节目。例如,设定推荐数量为10个,当前推荐列表中的电视节目数量为30个,即当前推荐列表中的电视节目数量大于10,则云端***随机从这30个电视节目选取8个电视节目,并将这8个电视节目发送到用户智能终端。
步骤S2034:若果否,则选取推荐列表中的全部电视节目作为所述推荐节目。
如果推荐列表中的节目数量小于推荐数量,也就是推荐列表中的节目数量达不到预设的推荐数量,从而可以体现出当前观看电视机节目的用户数量较少。此时云端***将推荐列表中的全部电视节目发送到用户智能终端。例如,设定推荐数量为10个,当前推荐列表中的电视节目数量为5个,即当前推荐列表中的电视节目数量小于10,则云端***将这5个电视节目全部发送到用户智能终端。
进一步的,所述节目推荐方法,还包括:
若判定两两所述推荐节目的名称相似度高于相似阈值,则采用预设节目选取互斥规则从所有电视节目中重新选取预设数量个推荐节目,直至判定重新选取的推荐节目的名称相似度低于相似阈值为止。
在本实施例中,推荐列表中加入的电视节目可能存在相似度很高的电视节目名称,在向用户智能终端推送推荐节目时,推荐节目包括了相似度很高的电视节目,难以满足用户看电视的需求。
具体的,本实施例设定了相似阈值,通过相似阈值判断推荐节目的名称相似度。如设定的相似阈值选为80%,当2个推荐节目的名称相似度大于80%时,则这2个推荐节目为相似节目。有的时候推荐节目的节目名称可能包括了节目频道的名称,如CCTV1新闻和CCTV2新闻。当有2个推荐节目的节目名称为同长度,节目名称仅是数字不同,则判定2个推荐节目的相似度为98%,即这2个推荐节目的相似度大于相似阈值80%。进而云端***采用预设节目选取互斥规则,从所有电视节目中重新选取预设数量个推荐节目,直至判定重新选取的推荐节目的名称相似度低于相似阈值为止。
其中,所述预设节目选取互斥规则是Unicode字符串排列规则,采用Unicode字符串排列规则的互斥关系,比如对推荐节目的节目名称进行标识,用0x10标识文字“花”,0xEF标识字母“C”等,以此排列选择,从而可以从所有电视节目中重新选取出不同节目名称的推荐节目。
采用本发明实施例的节目推荐方法,不仅可以根据实时接收到的视频帧数据生成向用户智能终端发送的推荐节目,并能够实时保持推荐节目更新,还可以对推荐节目进行相似度检测,从而向用户推送不重复的电视节目。
此外,如图6所示,本发明实施例还提供了一种节目推荐***,包括智能终端和云端***。
所述智能终端,包括:
视频数据采集模块400,用于获取当前视频缓存区的视频帧数据,并上传所述视频帧数据至云端***;
第一数据接收模块401,用于接收由所述云端***回传的预设数量个的推荐节目;其中,所述预设数量个的所述推荐节目由所述云端***根据不同智能终端发送的视频帧数据对应的各电视节目的播放量的统计结果,从所有电视节目中选取得到;
视频节目推送模块402,用于将预设数量个的所述推荐节目推荐给用户。
进一步的,所述视频节目推送模块402,包括:
节目显示单元,用于将预设数量个的所述推荐节目的信息显示于所述智能终端的屏幕;
指令接收单元,用于对每个所述推荐节目的显示区域逐一设置焦点,接收用户输入的确认播放指令;
节目播放单元,用于根据确认播放指令播放用户所选择的推荐节目。
进一步的,在将预设数量个的所述推荐节目的信息显示于所述智能终端的屏幕方面,所述节目显示单元具体用于,根据所述智能终端的屏幕分辨率,将每个所述推荐节目的信息在屏幕上的显示面积缩小预设比例,并根据所有所述推荐节目的播放量排序,将每个所述推荐目标节目在屏幕上的显示面积缩小后的信息依次平铺到所述智能终端的屏幕上。
进一步的,所述指令接收单元,还用于若在所有所述推荐节目均被设置焦点后均未收到用户输入的确认播放指令,则根据预设规则自动播放其中一个所述推荐节目;或
若在预设数量个的所述推荐节目的信息显示于所述智能终端的屏幕后的预设时长内仍未接收到用户输入的所述确认播放指令,则根据预设规则自动播放其中一个所述推荐节目。
所述云端***,包括:
第二数据接收模块500,用于接收多个智能终端发送的视频帧数据,所述视频帧数据为各个所述智能终端在同一时间段内的数据;
视频数据解析模块501,用于解析所述视频帧数据得到对应的电视节目的节目信息;
视频数据统计模块502,用于统计各所述电视节目的播放量,并根据统计结果从所有电视节目中选取预设数量个的推荐节目;
视频数据回传模块503,用于向至少一个智能终端发送预设数量个的所述推荐节目。
进一步的,所述视频数据统计模块502,包括:
热点节目筛选单元,用于将播放量大于热度阈值的电视节目加入推荐列表;
推荐节目选取单元,用于判断推荐列表中的节目数量是否大于推荐数量;
若推荐列表中的节目数量大于推荐数量,则随机从推荐列表选取预设数量的电视节目作为所述推荐节目;否则选取推荐列表中的全部电视节目作为所述推荐节目。
所述云端***,还包括:
节目名称判断模块504,用于判定两两所述推荐节目的名称相似度高于相似阈值;
若节目名称判断模块504判定两两所述推荐节目的名称相似度高于相似阈值,视频数据统计模块502采用预设节目选取互斥规则从所有电视节目中重新选取预设数量个推荐节目,直至节目名称判断模块504判定重新选取的推荐节目的名称相似度低于相似阈值为止。
其中,所述预设节目选取互斥规则是Unicode字符串排列规则。
本发明节目推荐***具体实施方式与上述节目推荐方法各实施例基本相同,在此不再赘述。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
应当注意的是,在权利要求中,不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中,这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种节目推荐方法,其特征在于,应用于智能终端,所述节目推荐方法包括:
获取当前视频缓存区的视频帧数据,并上传所述视频帧数据至云端***;
接收由所述云端***回传的预设数量个的推荐节目;其中,所述预设数量个的所述推荐节目由所述云端***根据不同智能终端发送的视频帧数据对应的各电视节目的播放量的统计结果,从所有电视节目中选取得到;
将所述预设数量个的所述推荐节目推荐给用户。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将预设数量个的所述推荐节目推荐给用户,包括:
将预设数量个的所述推荐节目的信息显示于所述智能终端的屏幕;
对每个所述推荐节目的显示区域逐一设置焦点,接收用户输入的确认播放指令;
根据确认播放指令播放用户所选择的推荐节目。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将预设数量个的所述推荐节目的信息显示于所述智能终端的屏幕,包括:
根据所述智能终端的屏幕分辨率,将每个所述推荐节目的信息在屏幕上的显示面积缩小预设比例,并根据所有所述推荐节目的播放量排序,将每个所述推荐目标节目在屏幕上的显示面积缩小后的信息依次平铺到所述智能终端的屏幕上。
4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,还包括:
若在所有所述推荐节目均被设置焦点后均未收到用户输入的确认播放指令,则根据预设规则自动播放其中一个所述推荐节目;或
若在预设数量个的所述推荐节目的信息显示于所述智能终端的屏幕后的预设时长内仍未接收到用户输入的所述确认播放指令,则根据预设规则自动播放其中一个所述推荐节目。
5.一种节目推荐方法,其特征在于,应用于云端***,所述节目推荐方法包括:
接收多个智能终端发送的视频帧数据,所述视频帧数据为各个所述智能终端在同一时间段内的数据;
解析所述视频帧数据得到对应的电视节目的节目信息;
统计各所述电视节目的播放量,并根据统计结果从所有电视节目中选取预设数量个的推荐节目;
向至少一个智能终端发送预设数量个的所述推荐节目。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据统计结果从所有电视节目中选取预设数量个推荐节目,包括:
将播放量大于热度阈值的电视节目加入推荐列表;
若推荐列表中的节目数量大于推荐数量,则随机从推荐列表选取预设数量的电视节目作为所述推荐节目;否则选取推荐列表中的全部电视节目作为所述推荐节目。
7.如权利要求5所述的方法,其特征在于,还包括:
若判定两两所述推荐节目的名称相似度高于相似阈值,则采用预设节目选取互斥规则从所有电视节目中重新选取预设数量个推荐节目,直至判定重新选取的推荐节目的名称相似度低于相似阈值为止;
其中,所述预设节目选取互斥规则是Unicode字符串排列规则。
8.一种节目推荐***,其特征在于,包括智能终端和云端***;
所述智能终端,包括:
视频数据采集模块,用于获取当前视频缓存区的视频帧数据,并上传所述视频帧数据至云端***;
第一数据接收模块,用于接收由所述云端***回传的预设数量个的推荐节目;其中,所述预设数量个的所述推荐节目由所述云端***根据不同智能终端发送的视频帧数据对应的各电视节目的播放量的统计结果,从所有电视节目中选取得到;
视频节目推送模块,用于将预设数量个的所述推荐节目推荐给用户;
所述云端***,包括:
第二数据接收模块,用于接收多个所述智能终端发送的视频帧数据,所述视频帧数据为各个所述智能终端在同一时间段内的数据;
视频数据解析模块,用于解析所述视频帧数据得到对应的电视节目的节目信息;
视频数据统计模块,用于统计各所述电视节目的播放量,并根据统计结果从所有电视节目中选取预设数量个的所述推荐节目;
视频数据回传模块,用于向至少一个智能终端发送预设数量个的所述推荐节目。
9.一种节目推荐设备,其特征在于,包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的节目推荐程序,所述节目推荐程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的节目推荐方法的步骤。
10.一种可读存储介质,其特征在于,其上存储有节目推荐程序,所述节目推荐程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一所述的节目推荐方法的步骤。
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