電視節目推薦技術專利綜述

摘 要：本文基于現有的專利文獻分析，對電視節目推薦技術作綜述性介紹，包括根據其主要研究方向進行分類、并分析其各自特點，獲得當前研究的熱點方向。

關鍵詞：節目推薦；電視；專利

隨著信息技術的快速發展，電視的普及度越來越高，其包括的電視節目也越來越多。用戶在面對海量的電視節目時，通過切換頻道來確定自己喜歡的節目，由于電視節目過多，從而導致用戶在短時間內難以確定出自己喜歡的節目，這種頻繁更換頻道查找電視節目的方式，會使用戶漸漸厭倦了對選擇電視節目的操作，從而失去了觀賞電視節目的興趣。由此產生了能夠向用戶推薦喜愛的電視節目的技術。

本文將基于對現有的專利文獻分析，對電視節目推薦技術進行綜述介紹。首先對專利文獻進行檢索、閱讀和分析，基于主要研究方向對相關專利文獻進行分類，并對各個分類的特點以及典型方案進行分析，獲得當前研究的熱點方向。

1 研究方向分類

通過對專利文獻的閱讀和分析，獲取電視節目推薦技術的主要研究方向，包括：

1）基于節目屬性的電視節目推薦；

2）基于用戶屬性的電視節目推薦；

3）基于用戶評價的電視節目推薦；

4）基于社交網絡信息的電視節目推薦。

2 詳細介紹

2.1 基于節目屬性的電視節目推薦

在實際觀看中，用戶對不同屬性（例如節目年代、節目題材、節目人物信息）的節目偏好程度往往不相同，例如電視設備向用戶推薦戰爭片，然而戰爭片內部的分類也很多，包括歷史戰爭片、現代戰爭片、科幻戰爭片等，并不是所有的戰爭片用戶都喜歡看，如果用戶僅喜歡看歷史戰爭片，而電視設備將所有的戰爭片都推薦給用戶，則會導致推薦的節目不準確。因此，基于節目屬性進行電視節目的推薦，能夠更好地滿足用戶的需求。

典型方案：海信集團有限公司申請的專利CN201510234014（20150508）公開了一種生成推薦節目列表的方法及裝置，其根據節目的至少兩個節目特征信息，生成節目特征向量，根據預設特征向量和節目特征向量，生成位次值，并根據所述位次值對節目進行排序，得到推薦節目列表。

三星電子株式會社申請的專利CN201510400538（20150709）公開了一種進行電視內容推薦的方法，其從歷史檔案讀取節目屬性及對應的節目屬性權重，確定該節目信息所屬的節目屬性及相應的節目屬性權重，將數值最大的節目屬性權重作為該節目信息的節目屬性權重，并確定當前電視節目的節目屬性權重，判斷該節目信息的節目屬性權重是否大于當前電視節目的節目屬性權重，如果是，則將節目信息推薦給用戶。

2.2 基于用戶屬性的電視節目推薦

由于用戶的個體性，不同屬性（例如性別、年齡、心情等）的用戶所喜愛的電視節目往往不同，因而電視節目推薦技術基于用戶屬性信息而推薦不同的節目，可以提升用戶的觀看體驗。

典型方案：

三星電子申請的專利CN201310695218（20131217）公開一種基于電視節目推薦裝置和方法，其通過獲取觀看者的面部圖像，并對獲取的面部圖像進行分析，得到當前觀看者的屬性信息，從而推薦與得到的當前觀看者的屬性信息相匹配的電視節目；英特爾公司申請的專利CN201180004731（20110411）公開了一種個性化節目選擇系統和方法，其通過檢測消費者的面部區域和手姿勢標識一個或多個消費者特性，并基于消費者特性來選擇一個或多個節目以呈現給消費者。

2.3 基于用戶評價的電視節目推薦

隨著電視技術的發展，用戶與電視的交互越來越多，通過用戶與電視的交互，計算出用戶對已收看節目的喜愛程度值，可以有效提高節目推薦的準確性。

典型方案：

青島海信電器股份有限公司申請的專利CN201210307534（20120824）公開一種電視節目推薦方法及系統，其采集用戶對電視節目的滿意度評價，根據滿意度評價創建該用戶的用戶興趣模型，以及根據用戶興趣模型中表現出的用戶對各類電視節目的喜愛程度為用戶推薦感興趣的電視節目；深圳創維數字技術有限公司申請的專利CN201510790528（20151117）公開了一種節目推薦方法，其根據多個用戶對多個節目元素的偏好程度以及多個節目含多個節目元素的成分，獲得多個用戶對多個節目的評分，向每個用戶推薦每個用戶對多個節目中評分最高的節目，從而能給用戶提供恰當的節目推薦。

2.4 基于社交網絡信息的電視節目推薦

普通的電視節目推薦主要是根據電視節目的基本內容及其屬性來推薦的，其推薦的節目不貼近時下社會關注熱點、沒有跟互聯網上浩如煙海的信息有太多聯系。而基于用戶社交行為信息的電視節目推薦模式，不再局限于電視領域本身的數據資源，而是從社交網絡中獲取與電視節目有關的信息和數據，從中找出用戶的偏好進行節目推薦。

典型方案：

TCL集團股份有限公司申請的專利CN2012104594599（20121115）公開了一種基于社交網絡信息進行電視節目推薦的方法及系統，其通過獲取社交網絡中各個不同用戶對各個電視節目的評論來挖掘出用戶與電視節目的評價關系并進行量化處理，進行節目推薦；清華大學申請的專利CN2014101122627（20140324）公開了一種用于社交電視的視頻推薦方法和裝置，其通過收集觀眾在社交電視上的言論，并進行處理和分析，用于推薦。

3 結語

本文通過對電視節目推薦技術的專利文獻進行分析，對現有的電視節目推薦技術就其發明點進行分類，對其典型方案進行闡述和分析，以揭示電視節目推薦技術的研究和發展方向。

作者簡介：

易才欽（1986-），男，漢族，福建尤溪人，現就職于國家知識產權局專利局專利審查協作廣東中心，研究方向：圖像通信領域。