专利名称：一种估计用户对一个节目的兴趣度的方法和装置的制作方法
背景技术：
本发明涉及一种信息推荐系统，尤其涉及一种估计用户对一个节目的兴趣度的方法和装置。
随着现代通信技术的发展，人们随时可以获取大量信息。然而信息量的急剧增加使人们往往无所适从，人们迫切需要有一种工具可以帮助他们快速找到真正感兴趣的内容，即个性化的信息推荐系统。
为了满足不断变化的用户兴趣，信息推荐系统中的用户档案(User Profile)也需要不断地改变。故，如何按照用户的兴趣(喜好)，动态地修正推荐系统中的用户档案，以向用户推荐用户真正感兴趣的内容，已成为目前需要解决的问题。
目前通常根据用户观看一个特定节目的举止来修正用户档案中用户对该特定节目中的内容特征的喜好程度及权重。所述的用户举止包括用户观看所述特定节目的时间长度、对包含所述内容特征的节目的观看次数及删除次数等。
所述的内容特征是指节目中包含的演员名字(范冰冰、葛优等)、节目类型(文艺片、爱情片、恐怖片等)、导演(张艺谋、冯小刚等)等，这些内容特征可以来自广播、电视或者互联网络等信息源，最具代表性的就是通过数字电视电子节目指南(EPG)随节目一起发送给用户。
根据所述用户观看举止来修正用户档案时，通常是先获得用户观看某特定节目的时间长度并减去一个预设的阈值，再由所得到的差值与该特定节目预定播放的时间长度的比值，来得出用户对该节目的兴趣度，以用来修正用户档案。
所述的兴趣度可表示为 其中WDi表示用户观看一个特定节目的时间长度；θ是一个预设阈值，可由节目供应商预设定；RDi表示该特定节目的预定播放的总时间长度。
这种获得兴趣度的方法过于简单，不能非常准确地反映用户的兴趣变化。因为用户观看一个特定节目时还存在很多其它情况，如试看该节目以确认自己是否喜欢该节目、换台时经过该节目、看该节目的过程中经常切换至其它节目、在看其它节目过程中切换至该节目、暂停观看等，在这些情况下仍然仅用用户看过多长时间的节目内容来决定用户是否喜欢该节目及相应的内容特征，很难非常准确获得用户的兴趣度。后述将这些其它情况统称为中断。
例如一个特定节目本来就很短，用户从节目的开始端进行试看到大半节目内容后，才发现自已根本就不喜欢该特定节目，如果以用户已看了大半作为依据，认为用户喜欢这个节目及相应的内容特征，则很难反映用户的真实兴趣，因节目太短，用户只是试看就播放了大半。
况且，如果用户从所述的大半节目内容处开始观看该节目至节目结束，这样，以用户只是看了一小半作为依据，认为用户不喜欢这个节目及相应的内容特征，也很难反映用户的真实兴趣，因为很有可能是用户在看完其它节目后，才发现正在播放的这个特定节目也很好看，所以才从这大半节目内容处看完了这个节目。
另外，经常中断，如切换或暂停观看，也有可能是因为用户不是很喜欢观看这个节目的原因引起的。在这种情况下，即使用户不是很喜欢观看该节目，在多次换台或暂停的情况下，也有可能因累计而观看了该节目的很长一段内容，如果仅以这个很长一段内容对应的观看时间长度为依据来获得兴趣度，也很难非常准确地反映用户的兴趣。
综上所述，目前利用用户观看一个特定节目的时间长度与该特定节目预定播放的总时间长度为基础来估计用户对一个节目的兴趣度并修正用户档案的方法，还不够完善，不能非常准确地反映用户真正的兴趣变化。
因此，本发明提供一种估计用户对一个节目的兴趣度的方法及装置，以便更准确地估计用户对一个节目的兴趣度，从而动态地更新用户档案。
发明内容
本发明的目的之一是为了更加准确地获得用户的兴趣度，而提供了一种估计用户对一个节目的兴趣度的方法和装置，以及利用该兴趣度来更新用户档案的方法及装置。
本发明所述的估计用户对一个在播放中的节目的兴趣度的方法，包括步骤监测该用户的针对该节目的行为，该节目包含至少两个片段，分别对应于不同的时间权重；确定该用户行为所对应的播放片段的长度及时间权重；和根据所述的播放片段的长度及时间权重，获得该用户对该节目的兴趣度。
本发明的一个实施例是，所述的用户行为包括用户对所述节目的播放中断次数，在获得该用户对该节目的兴趣度时，还考虑该中断次数的影响。
本发明所述估计用户对节目的兴趣度的方法中，一个节目中的不同片段可对应于不同的时间权重。根据至少两个片段分别对应不同的时间权重，来调整用户行为所对应的播放片段的长度，以避免现有技术中无论用户观看了节目任何播放片段，只要播放片段的长度相同，则表明用户对该节目中各个内容特征的喜好是相同的情况，从而减少估计用户兴趣度的不准确程度。
本发明所述的更新用户档案的方法，包括步骤监测一个用户的针对一个在播放中的行为，该节目包含至少两个片段，分别对应于不同的时间权重；确定该用户行为所对应的播放片段的长度及时间权重；根据所述的播放片段的长度及时间权重，获得该用户对该节目的兴趣度；和根据该兴趣度来修正所述用户档案。
本发明所述的一种估计用户对一个在播放中的节目的兴趣度的装置包括一个交互装置、一个确定装置及一个获得装置。其中该交互装置用于监测该用户的针对该节目的行为，该节目包含至少两个片段，分别对应于不同的时间权重；该确定装置，用于确定该用户行为所对应的播放片段的长度及时间权重；该获得装置用于根据所述的播放片段的长度及时间权重，获得该用户对该节目的兴趣度。
本发明所述的更新用户档案的装置包括一个交互装置、一个确定装置、一个获得装置及一个修正装置。其中该交互装置用于监测该用户的针对该节目的行为，该节目包含至少两个片段，分别对应于不同的时间权重。该确定装置，用于确定该用户行为所对应的播放片段的长度及时间权重。该获得装置，用于根据所述的播放片段的长度及时间权重，获得该用户对该节目的兴趣度。该修正装置，用于根据该兴趣度来修正所述用户档案。
通过参照结合附图所进行的如下描述和权利要求，本发明的其它目的和成就将是显而易见的，并对本发明也会有更为全面的理解。
本发明通过实例的方式，参照附图进行详尽的解释，其中图1是根据本发明一个实施例的一个信息推荐系统的结构示意图；图2是根据本发明一个实施例的一个时间权重随节目播放时间变化的曲线图；图3是根据本发明一个实施例的另一个时间权重随节目播放时间变化的曲线图；图4是根据本发明一个实施例的一个估计用户对一个在播放中的节目的兴趣度并修正用户档案的流程图；图5是根据本发明一个实施例的利用模糊逻辑来获得时间权重的流程图；图6是图5中输入变量e1的模糊集曲线图；图7是图5中输入变量e2的模糊集曲线图；图8是图5中输出变量αi的模糊集曲线图。
在所有的附图中，相同的参照数字表示相似的或相同的特征和功能。
具体实施例方式
图1是根据本发明一个实施例的一个信息推荐系统的结构示意图。
系统100包括一个交互装置103、一个确定装置104、一个获得装置105及一个修正装置106。
该交互装置103用于监测该用户的针对一个特定节目的行为，该节目包含至少两个片段，分别对应于不同的时间权重。
其中该用户行为包括用户对上述节目的每次中断播放的中断位置、中断次数、从相应观看起始位置到该中断位置之间的播放片段的长度等。该观看起始位置可以为一个节目的0分钟位置，该中断位置可以为一个节目的播放终点位置。
时间权重是指用来调整用户观看一个播放片段的长度的系数，用于降低、升高、或不改变该播放片段的长度。该时间权重可以根据节目中播放片段的位置及用户观看该节目过程的中断次数来确定，也可以由用户预设定或节目供应商预设定并发送给用户的时间权重曲线来确定。
该节目中至少包括两个片段，分别对应不同的时间权重，也可以说该节目中至少有两个片段的时间权重不一样。其中上述的播放片段是用户观看过的片段。例如一个节目预定播放的总时间长度为120分钟，即该节目的总长度为120分钟，其前60分钟片段的时间权重为0.5，后60分钟的时间权重为1.5。
该确定装置104用于确定该用户行为所对应的播放片段的长度及时间权重。该确定装置104包括一个位置确定装置1042及一个片段获得装置1044。
该位置确定装置1042用于根据用户观看前述特定节目时的一个中断位置来确定相应播放片段的位置。
该片段获得装置1044用于根据上述播放片段的位置来获得该播放片段的长度及时间权重。
上述播放片段的长度通常指用户观看前述特定节目片段的时间长度，可通过上述的用户行为来确定。
该时间权重为该播放片段的时间权重---一个特定的针对该播放片段的时间权重，可由该播放片段的位置与其对应的用户预设定或节目供应商预设定的时间权重曲线来获得；还以可通过模糊推理的方式来获得，该模糊推理的过程可利用用户行为中的中断次数及中断位置为输入变量，该播放片段所对应的时间权重为输出变量，以获得该播放片段的时间权重。
该获得装置包括一个长度获取装置1056、一个加权装置1054及一个比较装置1052。
在不考虑中断次数的情况下，该获得装置105可用于根据上述的播放片段的长度及时间权重，获得该用户对该特定节目的兴趣度。
该长度获取装置1056用于获取该特定节目预定播放的总时间长度---节目总长度；该加权装置1054用于对上述的播放片段的长度及时间权重进行处理，从而得到一个加权的播放片段长度，通常是将播放片段的长度与相应时间权重相乘来得出所述的加权的播放片段长度；该比较装置1052用于对该节目预定播放的总时间长度和加权的播放片段长度进行比较，从而得到该用户对该节目的兴趣度。
该兴趣度可以表示为 其中i表示该节目中包含的内容特征，WDi等于播放片段的长度乘时间权重后的加权的播放片段长度，RDi表示该节目预定播放的总时间长度，θ表示一个预设阈值，可以由用户预设定或由节目供应商预设定再发送给用用户。
其中θ值的大小一般根据节目预定播放的总时间长度来定，且一般不超过节目预定播放的一半时间长度，如一个节目预定的播放总时间长度为120分钟，则可设θ为20分钟。
在考虑中断次数的情况下，该获得装置105也可以根据上述的播放片段的长度及时间权重和播放中断次数，来获得该用户对该节目的兴趣度。即，上述的加权装置1054还可用于在加权的播放片段长度的基础上再减去中断次数所带来的影响。
该修正装置106用于根据该兴趣度来修正上述的用户档案。
该系统100还包括一个节目信息接收装置101、一个推荐装置102及一个用户档案管理装置107。
该节目信息接收装置101用来接收节目信息及与节目相对应的数字电视电子节目指南(EPG)等。
该推荐装置102用于根据所接收的节目信息及用户档案来筛选出用户可能喜欢的节目，以将用户可能喜欢的节目信息以一个推荐信息列表形式推荐给用户。
该用户档案管理装置107用来管理用户档案。该用户档案通常包含一个用户对至少一个内容特征的喜好程度及权重。
该用户预设定或节目供应商预设定的时间权重可以为时间权重随该节目播放时间变化的曲线。下面以图2及图3两个不同实施例来加以说明。
图2为本发明一个实施例的时间权重随节目播放时间变化的曲线图。图中所示为一个电影A的时间权重随播放时间变化的曲线图，该电影A包括演员甲。在该图中，时间权重随播放时间变化的曲线为一个离散型曲线。
该图中横座标X(RD)轴表示电影A播放的时间，该电影A的预定播放的总时间长度为120分钟，即总长度为120分钟，纵座标Y表示时间权重。
该图表示该电影A被分成了四个片段，每个片段的时间权重不同。0a片段的时间权重为0.2，片段长度为30-0＝30分钟；ab片段的时间权重为0.6，片段长度为60-30＝30分钟；bc片段的时间权重为1.2，片段长度为90-30＝30分钟；cd片段的时间权重为2，片段长度为120-90＝30分钟。
将每个片段所对应的时间权重与相应的片段长度相乘，就得出一个相应加权的时间长度。例如0a片段的加权的时间长度为0.2*30＝6分钟；ab片段加权的时间长度为0.6*30＝18分钟；bc片段加权的时间长度为1.2*30＝36分钟；cd片段加权的时间长度为2*30＝60分钟。
上述各片段的加权的片段长度之和为6+18+36+60＝120分钟，等于电影A的预定播放总时间长度。也就是说通常情况下一个节目所有片段的加权的时间长度之和等于该节目预设定播放的总时间长度。
如果用户只看了电影A中的ab片段及cd片段，即用户只观看了播放片段ab及播放片段cd，则用户观看电影A的加权的播放片段长度为18+60＝78分钟。
其中a、c分别为用户观看电影A的两个播放片段的观看起始位置，分别位于30分钟处及90分钟处；b、d分别为上述两个播放片段的中断位置，分别位于60分钟处及120分钟处，其中b为第1次中断处，d为第2次中断处。
由此可知，播放片段的长度及相应的时间权重均可由相应观看起始位置和中断位置来确定，且节目的0分钟位置也可以作为观看起始位置，节目的终点120分钟位置也可以作为中断位置。
当然，上述的片段划分仅仅是一个例子，实际上用户观看的一个片段，即播放片段，可以开始于一个节目的任一个时间点，中止于该节目中的稍后的另一个时间点。例如，用户从ab片段的中间点开始观看该电影A，观看到cd片段的中点时中断，则ab片段中点到cd片段中点之间的片段即为用户观看该电影A的一个播放片段。
得出加权的播放片段长度后，就可以用该加权的播放片段长度的和来获得用户对电影A的兴趣度。
图3为本发明另一个实施例的时权重随节目播放时间以变化的曲线图。设图中所示为一个电影B的时间权重随播放时间变化的曲线图，该电影B包括演员丙。该图中，时间权重随播放时间变化的曲线为连续型曲线。
该图中横坐标X(RD)轴表示电影B播放的时间长度，该电影B预定播放的总时间长度为120分钟，即总长度为120分钟，纵坐标Y表示时间权重。该图表示随着该节目播放时间的向后推移，其相应的时间权重是不断变化的，且时间权重与播放时间成正比关系Y＝X/60。
该图表示该电影B可被分成了五个片段，0C片段、CD片段、DG片段、GH片段及HK片段，且每个片段的时间权重不同。其中，0C片段片段长度为12分钟；加权的片段长度为12*0.2*0.5＝1.2分钟；时间权重为1.2/12＝0.1；CD片段片段长度为24-12＝12分钟；加权的片段长度为(0.2+0.4)*12/2＝3.6分钟；时间权重为3.6/12＝0.3；DG片段片段长度为60-24＝36分钟；加权的片段长度为(0.4+1)*36/2＝25.2分钟；时间权重为25.2/36＝0.7；GH片段片段长度为102-60＝42分钟；加权的片段长度为(1+1.7)*42/2＝56.7分钟；时间权重为56.7/42＝1.35；HK片段片段长度为120-102＝18分钟；加权的片段长度为(1.7+2)*18/2＝33.3分钟；时间权重为33.3/18＝1.85。
当然，上述的片段划分仅仅是一个例子，实际上用户观看的一个片段，即播放片段，可以开始于一个节目的任一个时间点，中止于该节目中的稍后的另一个时间点。例如，用户从CD片段的中间点开始观看该电影B，观看到GH片段的中点时中断，则从CD片段中点到GH片段中点之间的片段即为用户观看该电影A的一个播放片段。
由上述可知，每个片段与对应曲线所围成的面积即为该片段的加权的片段长度，再将该面积除以片段长度，则可得出相应的时间权重，该相应的时间权重为该片段的平均时间权重。
上述各片段的加权的片段长度之和为1.2+3.6+25.2+56.7+33.3＝120分钟，等于电影B预定的播放总时间长度---总长度。也就是说通常情况下一个节目所有片段的加权的时间长度之和等于该节目预设定播放的总时间长度。
如果用户只看了电影B中的CD片段及HK片段，即用户只观看了播放片段CD及播放片段HK，则用户观看电影B的加权的播放片段长度为3.6+33.3＝36.9分钟。
其中C、H分别为用户观看电影B的两个播放片段的观看起始位置，分别位于12分钟处及102分钟处；D、K分别为上述两个播放片段的中断位置，分别位于24分钟处及120分钟处，其中D为第1次中断处，K为第2次中断处。
上述的播放片段的长度及相应的时间权重均可由相应观看起始位置和中断位置来确定，且节目的0分钟位置也可以作为观看起始位置，节目的终点120分钟位置也可以作为中断位置。
得出加权的播放片段长度后，就可以用该加权的播放片段长度的和来获得用户对电影A的兴趣度。
当然，只要至少有两个片段的时间权重不同，时间权重随一个节目预定播放时间变化的曲线还可以为其它各种形状，其相应加权的播放片段的长度可通过一个播放片段所对应时间权重曲线与X轴围成区域的面积来获得。但是一个节目各个片段对应的时间权重曲线与该X轴所围成区域的面积和等于相应节目的预定播放总时间长度。
图4是根据本发明一个实施例的一个估计用户对一个在播放中的节目的兴趣度并修正用户档案的流程图。
首先，建立一个用户档案(步骤S410)。该用户档案包含一个用户对至少一个内容特征的喜好程度及权重。当然，如果该用户档案已经存在，则可以省去该步骤。
其中上述的内容特征是指节目中包含的演员(范冰冰、葛优等)、节目类型(文艺片、爱情片、恐怖片等)、导演(张艺谋、冯小刚等)等，这些内容特征可以来自广播、电视或者互联网络等信息源，最具代表性的就是通过数字电视电子节目指南(EPG)随节目一起发送给用户。
用户档案中的内容特征可以只是一个，如只有某个演员。当然，用户档案中的内容特征也可以有多个，此时，相应的推荐结果就会更精确。
该喜好程度是指用户对各个内容特征的感觉，可通过用户或供应商预设定一个数值范围，如[-50，+50]。
该权重是指用户在选择节目时，各种不同类型的内容特征，如，演员、导演、节目类型等，对其选择结果的影响。也可以说用户在选择自己喜欢的节目时，通常是以什么为标准的，即根据演员或节目类型还是导演等来选择其喜欢的节目。其中所有演员的权重可以是一样的，所有节目类型的权重可以是一样的，所有导演的权重也可以是一样的。该权重也可通过供应商来预设定一个数值范围，如
。
上述的用户档案可以由用户自己填写并进行初始化。当然，这并不是唯一的方式，也可以通过其它途径获得用户档案，如由生产厂商对该推荐系统根据用户基本信息(如性别，年龄)进行用户档案初始化。
在上述用户档案中，包含一系列的内容特征。每个内容特征包括一个三元数组(内容特征term，喜爱程度Like-Degree，权重Weight)。这样，该用户档案(User Profile，简称UP)可以表示为一个三元数组的矢量(t，ld，w)，如果在用户档案中有m个不同的内容特征，它可以用以下这个矢量数组来表示UP＝((t1，ld1，w1)，(t2，ld2，w2)，....(ti，ldi，wi).....，(tm，ldm，wm)) (1)
这里ti是一个内容特征，i是内容特征ti的序号，ldi是对于该内容特征ti的喜爱程度，wi是内容特征ti的权重。
假设有一个用户档案，其初始化后用户档案是这样的节目类型 weight＝90电影like-degree＝50戏曲like-degree＝30新闻like-degree＝-20，其中负数表示不喜欢程度，则，上述节目类型中内容特征的用户兴趣三元数组为(电影，50，90)；演员 weight＝80甲 like-degree＝10乙 like-degree＝45丙 like-degree＝-12.5；则，用户对上述演员中甲的用户兴趣三元数组为(甲，10，80)；......
其次，监测一个用户针对一个在播放中的节目的行为，该节目包含至少两个片段，分别对应于不同的时间权重(步骤S420)。
该用户行为包括用户对上述节目的每次中断播放的中断位置、中断次数、从相应观看起始位置至中断位置之间的播放片段的长度等，其中该起始位置可以上述节目的0分钟位置，该中断位置可以为上述节目的终点播放位置。该中断次数是由于用户在观看一个特定节目时切换到其它节目、暂停及终止观看等所引起的。
该节目中至少包括两个片段，分别对应不同的时间权重，也可以说该节目中至少有两个片段的时间权重不一样。其中上述的播放片段是用户观看过的片段。
例如前述电影A包括四个片段，每个片段的时间权重不同，其中的播放片段ab及播放片段cd的时间权重分别为0.6及2。
之后，确定该用户行为所对应的播放片段的长度及时间权重(步骤S430)。
通常根据该用户行为中的中断位置及观看起始位置来确定该播放片段的位置并确定该播放片段的长度及相应的时间权重。
如电影A的播放片段ab及播放片段cd，观看起始位置分别为a处30分钟、c处90分钟，中断装置分别为b处60分钟、d处120分钟。其中，b为第1次中断处，d为第2次中断处。
播放片段ab的时间权重为0.6，播放片段的长度为60-30＝30分钟；播放片段的时间权重为2，播放片段的长度为120-90＝30分钟。
当然，时间权重也可通过中断次数及中断位置通过模糊逻辑推理来确定。
接着，根据该播放片段的长度及时间权重，获得用户对该节目的兴趣度(步骤S440)。
通常可根据公式 来获得兴趣度。为此，第一步就得获取一个节目预定播放的总时间长度，即节目总长度RDi；第二步，获得加权的播放片段长度WDi，可通过上述的播放片段的长度及相应的时间权重来获得；第三步，将前述两个值及预设的阈值θ代入上述公式来获得兴趣度。
例如，上述电影A的预定播放的总时间长度为120分钟，即该电影A的总长度为RDi＝120分钟。
其中播放片段ab及播放片段cd的加权播放片段的长度可通过其播放片段的长度与相应时间权重相乘而获得播放片段ab的加权的播放片段的长度为0.6*30＝18分钟；播放片段cd的加权的播放片段长度为2*30＝60分钟。而用户对该观看电影A的加权的播放片段长度和WDi＝18+60＝78分钟。
设预设阈值θ为20分钟，分别将上述播放片段ab及播放片段cd的各个数据代入上述公式 则可得出用户对该电影A的兴趣度。
(WDi-θ)RDi*10=(78-20)120*10=4.83]]>因为用户通常是因不喜欢该节目而经常中断，所以在考虑中断信息时，如中断次数或中断位置等，也可以给加权的播放片段长度再减去一个适当的值，即可以根据该播放片段的长度、时间权重，以及中断次数或中断位置，来获得该用户对一个节目的兴趣度。在这种情况下，根据中断次数对该加权的播放片段长度进一步处理后，再用该处理后的加权的播放片段长度来获得用户对该节目的兴趣度。
通常可以将该加权的播放片段长度WDi减去相应中断时间长度与一个中断系数N的乘积，设该中断系数为0.05，这个中断系数也可以由节目供应商预设定，其大小范围通常为一个很小的正小数，如
。
还是以上述电影A的两个播放片段为例，相应的中断时间长度分别为片段bc的长度＝30分钟及0分钟(因为d处为电影A的终点)。则加权的播放片段长度WDi＝78-(30*0.05)-(0*0.05)＝76.5分钟。
相应地，可得出减去中断情况的影响后，用户对电影A的兴趣度为(WDi-θ)RDi*10=(76.5-20)120*10=4.7083]]>另外，如果最后获得的加权的播放片段长度和小于预设阈值θ，则设兴趣度为0；如果最后中断处的时间值小于预设阈值θ，则也设兴趣度为0。
最后，根据该兴趣度来修正该用户档案(步骤S450)。修正该用户档案，主要是修正用户档案中对应该节目的内容特征的喜好程度及权重的值，通常可根据如下公式来进行Weightti′=Weightti+αt·(WDi-θ)RDi---(2)]]>Like_degreei′=Like_degreei+βi·(WDi-θ)RDi---(3)]]>这里，t(Term)表示内容特征，i表示内容特征的一个序号，即内容特征i，Weightti表示内容特征i的初始权重，Like_degreei表示用户对内容特征i的初始喜好程度。Weight’ti表示变化后的内容特征i的权重，Like_degree’i表示变化后的用户喜好程度。WDi是该用户实际观看包括内容特征i的该节目的时间长度，RDi是该节目本身预定播放的总时间长度，θ为预设阈值。
αt及βi分别为权重调整系数及喜好程度调整系数，可以为一个常量，如αt的值可以为
，βi也可以为
。两个系数分别用来调整内容特征i所属类型权重的兴趣度 及用户对内容特征i喜好程度中的兴趣度 αt及βi通常用于延缓权重以及喜爱程度的变化，可以由用户预设，也可以由供应商预设定。由于用户喜好的权重相对稳定，故αt≤βi，且同一种类型的αt通常相同。
对于一个用户档案，假设Weight的范围为
，而Like-degree的范围为[-50，50]如果Weight’i大于1，令Weight’i＝100如果Weight’i小于0，令Weight’i＝0；如果Like-degree’i大于0.5，令Like-degree’i＝50如果Like-degree’i小于-0.5，令Like-degree’i＝-50。
例如，可以用上述公式来获得电影A中的演员甲权重及喜好程度。用户档案中，用户对于演员甲的喜好程度为10，用户对演员的权重均为80，设αt为0.1，及βi为0.5，且不考虑中断信息，如前述的中断次数或中断位置等，则变化后的喜好程度及权重为Weightti′=Weightti+αt·(WDi-θ)RDi·10=80+0.1*4.83=80.483]]>Like_degreei′=Like_degreei+βi·(WDi-θ)RDi·10=10+0.5*4.83=12.415]]>本实施例该估计用户对节目的兴趣度并更新用户档案的方法及装置，根据至少两个片段分别对应不同的时间权重，来调整用户行为所对应的播放片段的长度，以避免现有技术中无论用户观看了节目任何播放片段，只要播放片段的长度相同，则表明用户对该节目中各个内容特征的喜好是相同的情况，从而减少估计用户兴趣度的不准确程度。
同时，本实施例还考虑了用户中断的情况，可能是由于用户对节目不是很喜欢的原因，故本实施也以多次中断情况作为调整播放片段的长度的一方面，从而能更准确地获得用户对应节目的兴趣度。
图5是根据本发明一个实施例的利用模糊逻辑来获得时间权重的流程图。本实施例中，主要是针对多次中断时的中断信息，综合用户观看的播放片段的位置及中断次数对用户喜好的影响来获得时间权重。该实施例中，以中断次数及中断位置为输入变量，通过模糊推理来获得每个播放片段的时间权重。
第一步，获得中断次数及中断位置(步骤S510)。设中断了N-1次，则用户观看了N个播放片段，假设获得了第i个播放片段(t1，t2)的起始观看位置为t1，中断位置为t2，则对应的中断次数为i。
第二步，以次数i及中断位置t2为输入变量，并以用户对第i段播放片段的时间权重为输出变量，建立一个多输入及单输出的变量关系(步骤S520)。设中断次数e1＝i；e2＝t2；αi＝第i个播放片段的时间权重。
第三步，得出模糊化后的输入变量e1及e2的模糊曲线图(步骤S530)。这个步骤可通过现有的模糊逻辑推理关系来获得。两者的模糊推理曲线图分别如图6及图7所示。图6输入变量e1的模糊集曲线图，图7输入变量e2的模糊集曲线图。其中μ值表示e1及e2的隶属度。
第四步，利用两个输入变量的模糊曲线图进行模糊推理，以得出输出变量的模糊曲线图及模糊值(步骤S540)，即，通过模糊推理得出的输出变量---时间权重αi的模糊曲线图及模糊值。图8是输出变量αi的模糊曲线图，其中的该输出变量的隶属度μ是根据图6及图7中的e1及e2的的隶属度通过模糊推理来获得的。
根据e1大αi小，及e2大则αi大的原则来进行模糊逻辑推理，确定用户对该播放片段i的时间权重αi的模糊值大小。由此，可得出具体的模糊推理规则如下所示I.如果e1是“大”，并且e2是“大”，那么αi是“小”；
II.如果e1是“大”，并且e2是“中等”的，那么αi是“较小”；III.如果e1是“大”，并且e2是“小”，那么αi是“最小”；IV.如果e1是“中等”，并且e2是“大”，那么αi是“中等”；V.如果e1是“中等”，并且e2也是“中等”，那么αi是“小”；VI.如果e1是“中等”，并且e2是“小”，那么αi是“较小”；VII.如果e1是“小”，并且e2是“大”，那么αi是“大”；VIII.如果e1是“小”，并且e2是“中等”，那么αi是“中等”；IX.如果e1是“小”，并且e2是“小”，那么αi是“小”。
第五步，将所获得的模糊值明确化，以得出输出变量的明确值，即该播放片段i的时间权重αi的明确值(步骤S550)。
为了最终结果便于理解，模糊推理的结果必须转换成明确值。最常见的去模糊算法是面积重心法和最大平均值法。前者是将所有激励输出的规则进行合成作为结果，适用于平滑控制，是过程控制常用的方法。
本实施例采用面积重心去模糊算法，该算法如公式(4)所示。
αi=Σl=1pμ[l],yl/Σl=1pμ[l]---(4)]]>这里，μ[l]表示从第l个规则推断出输出面积的高度；yl表示从第l个规则推断出输出面积的重心的横坐标；p表示被满足的推断规则的数量。
利用上述公式，可以得到αi的明确值，具体过程可以参考中国专利申请第200310123354.7号(申请人为皇家飞利浦电子股份有限公司，发明人为施笑畏，申请日为2003年12月15日)。
然后，将通过所获得的播放片段的时间权重，来获得该播放片段的加权的播放片段长度，以进一步获得用户的兴趣度。
虽然经过对本发明结合具体实施例进行描述，对于在本技术领域熟练的人士，根据上文的叙述作出的许多替代、修改和变化将是显而易见的。因此，当这样的替代、修改和变化落入附后的权利要求的精神和范围内时，应该被包括在本发明中。
权利要求
1.一种估计用户对一个在播放中的节目的兴趣度的方法，包括步骤a.监测该用户的针对该节目的行为，该节目包含至少两个片段，分别对应于不同的时间权重；b.确定该用户行为所对应的播放片段的长度及时间权重；和c.根据所述的播放片段的长度及时间权重，获得该用户对该节目的兴趣度。
2.如权利要求1所述的方法，其中所述的时间权重来自于用户的设定。
3.如权利要求1所述的方法，其中所述的时间权重来自于节目供应商的设定。
4.如权利要求1所述的方法，其中所述的用户行为包括用户对所述节目的每次中断播放的中断位置，其中步骤(b)包括根据所述中断位置确定所述的播放片段的位置；根据所述的播放片段的位置获得该播放片段的长度及时间权重。
5.如权利要求1所述的方法，其中所述的用户行为包括用户对所述节目的播放中断次数，其中步骤(c)包括根据所述的播放片段的长度及时间权重和该播放中断次数，来获得该用户对该节目的兴趣度。
6.如权利要求1所述的方法，其中步骤(c)包括(i)获取所述的节目的总长度；(ii)对所述的播放片段的长度及时间权重进行处理，从而得到一个加权的播放片段长度；(iii)对该总长度和加权的播放片段长度进行比较，从而得到该用户对该节目的兴趣度。
7.如权利要求1所述的方法，其中所述的用户行为包括用户对所述节目的播放中断次数及中断位置，步骤(b)包括以所述播放片段对应的中断次数及中断位置为输入变量，用模糊推理的方法获得所述的播放片段所对应的时间权重。
8.如权利要求1所述的方法，其中至少一个片段的时间权重为一个特定值，用于降低所述的兴趣度。
9.一种更新用户档案的方法，包括步骤a.监测一个用户的针对一个在播放中的节目的行为，该节目包含至少两个片段，分别对应于不同的时间权重；b.确定该用户行为所对应的播放片段的长度及时间权重；和c.根据所述的播放片段的长度及时间权重，获得该用户对该节目的兴趣度；和d.根据该兴趣度来修正所述用户档案。
10.一种估计用户对一个在播放中的节目的兴趣度的装置，包括一个交互装置，用于监测该用户针对该节目的行为，该节目包含至少两个片段，分别对应于不同的时间权重；一个确定装置，用于确定该用户行为所对应的播放片段的长度及时间权重；和一个获得装置，用于根据所述的播放片段的长度及时间权重，获得该用户对该节目的兴趣度。
11.如权利要求10所述的装置，其中所述的用户行为包括用户对所述节目的每次中断播放的中断位置，该确定装置包括一个位置确定装置，用于根据所述中断位置确定所述的播放片段的位置；和一个片段获得装置，用于根据所述的播放片段的位置获得该播放片段的长度及时间权重。
12.如权利要求10所述的装置，其中所述的用户行为包括用户对所述节目的播放中断次数，其中所述获得装置还用于根据所述的播放片段的长度及时间权重和该播放中断次数，来获得该用户对该节目的兴趣度。
13.如权利要求10所述的装置，其中该获得装置包括一个长度获取装置，用来获取所述节目的总长度；一个加权重装置，用来对所述的播放片段的长度及时间权重进行处理，从而得到一个加权的播放片段长度；和一个比较装置，用来对该总长度和加权的播放片段长度进行比较，从而得到该用户对该节目的兴趣度。
14.一种更新用户档案的装置，包括一个交互装置，用于监测该用户的针对一个播放中的节目的行为，该节目包含至少两个片段，分别对应于不同的时间权重；一个确定装置，用于确定该用户行为所对应的播放片段的长度及时间权重；一个获得装置，用于根据所述的播放片段的长度及时间权重，获得该用户对该节目的兴趣度；和一个修正装置，用于根据该兴趣度来修正所述用户档案。
全文摘要
本发明提供了一种估计用户对一个在播放中的节目的兴趣度的方法，包括步骤监测该用户的针对该节目的行为，该节目包含至少两个片段，分别对应于不同的时间权重；确定该用户行为所对应的播放片段的长度及时间权重；和根据所述的播放片段的长度及时间权重，获得该用户对该节目的兴趣度。
文档编号H04N7/16GK101069424SQ200580041044
公开日2007年11月7日 申请日期2005年11月28日 优先权日2004年11月30日
发明者D·P·凯利, 施笑畏 申请人:皇家飞利浦电子股份有限公司