专利名称：一种数字电视节目推荐系统及方法
技术领域：
本发明涉及数字电视技术领域，尤其涉及一种数字电视节目推荐系统及方法。
背景技术：
随着全球各国数字电视推广加速，数字机顶盒STB(set top box)已经走入越来越多的家庭；数字机顶盒不仅是用户终端，还是网络终端，它能使模拟电视机从被动接收模拟电视转向交互式数字电视(如视频点播等)，并能接入因特网，使用户享受电视、数据、语言等全方位的信息服务。机顶盒作为数字电视标志性的产品，有着广阔的发展空间。随着数字电视应用、芯片技术和软件技术的发展，STB的功能也必将越来越强大，可以为运营商和用户开展更多的服务，满足不同层次的需求。随着数字电视技术的快速发展，有线数字电视系统在目前编码与调制制式下可以达到500 600套节目的传输容量，将出现电视用户在如此众多的节目中无法挑选他们感兴趣的内容的问题。为彻底解决这种电视信息“过载”问题，电子节目指南必须具有智能性，它能够根据用户的兴趣、爱好和规律自动提前向用户推荐电视节目，同时它还能自动跟踪用户兴趣的变化而对所推荐的电视节目做出调整，因此诞生了数字电视节目推荐系统。现有的推荐系统中主要由主控模块和受控模块两个子系统组成，主控模块主要有节目提供系统，内容管理系统，中心媒体服务系统等构成，受控模块主要有一些终端来接入系统。所述推荐系统存在以下缺点首先所述推荐系统只能针对单个用户进行特有的单一的节目推荐；其次，所述推荐系统的系统设计对于网络的资源及环境质量要求很高；再次，所述推荐系统中终端移动方便性不够好。因此，有必要提供一种方便易用的家庭节目推荐系统，通过建立个人数字电视观看节目相关资料，方便个人寻找喜爱的节目，并且通过对家庭成员的资料数据进行相关数据挖掘方法计算推荐大家都喜爱的节目，使播放的节目更能满足大家的需求。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种方便易用的数字电视节目推荐系统及方法，对家庭成员的资料数据进行相关数据挖掘方法计算推荐大家都喜爱的节目，使播放的节目更能满足大家的需求。。为了解决上述问题，本发明提出了一种数字电视节目推荐系统，包括STBM接入控制模块、UBA用户行为分析服务模块、RES推荐服务模块及PMS资料管理模块，所述STBM接入控制模块用于机顶盒与移动设备之间的蓝牙通信，将获得的蓝牙地址作为用户标识;所述UBA用户行为分析服务模块在STBM接入控制模块获得蓝牙接入后将数据传入UBA用户行为分析服务模块，UBA用户行为分析服务模块根据用户标识更新或者注册用户数据，并且记录用户正在收看的和历史收看的节目；RES推荐服务模块将UBA用户行为分析服务模块传过来的数据与数字电视的电子节目菜单对比，找出在个人资料里观看频率比较高的节目，同时将资料送入PMS资料管理模块；PMS资料管理模块收集UBA用户行为分析服务模块及RES推荐服务模块的数据及资料，并通过K均值聚类方法和K近邻方法进行数据挖掘处理，找出推荐结果，通过蓝牙协议传送给移动设备。
相应地，本发明还提供出了一种基于机顶盒的数字电视节目推荐方法，其特征在于，包括以下步骤通过蓝牙将移动设备接入数字电视节目推荐系统中；读取移动设备传送的信息，更新或者注册用户数据，并且记录用户正在收看及历史收看的节目；与数字电视的电子节目菜单对比，找出在个人资料里观看频率比较高的节目；收集接收到及分析后的数据及资料，通过K均值聚类方法和K近邻方法进行数据挖掘处理，找出推荐结果并通过蓝牙协议传送给移动设备。
本发明实施例的数字电视节目推荐系统及方法，通过所述数字电视节目推荐系统可以建立个人数字电视观看节目相关资料，方便个人寻找喜爱的节目，并且通过对家庭成员的资料数据进行相关数据挖掘方法计算推荐大家都喜爱的节目，使播放的节目更能满足大家的需求。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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它的附图。
图1是本发明实施例的数字电视节目推荐系统的结构框图2是本发明实施例的数字电视节目推荐方法的流程图3-4是本发明实施例的数字电视节目推荐系统原理示意图。
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作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。如上所述，本发明建立了一个方便易用的家庭节目推荐系统，通过本系统可以建立个人数字电视观看节目相关资料，方便个人寻找喜爱的节目，并且通过对家庭成员的资料数据进行相关数据挖掘方法计算推荐大家都喜爱的节目，使播放的节目更能满足大家的需求。
具体地，参考图1，本发明实施例的数字电视节目推荐系统基于手机蓝牙技术，包括 STBM(Set Top Box Module)接入控制模块、UBA(User Behavior Analysis)用户行为分析服务模块、RES(Recommender System)推荐服务模块及PMS (Prof iIe Manager)资料管理模块，所述STBM接入控制模块用于机顶盒与移动设备之间的蓝牙通信，将获得的蓝牙地址作为用户标识；所述UBA用户行为分析服务模块在STBM接入控制模块获得蓝牙接入后将数据传入UBA用户行为分析服务模块，UBA用户行为分析服务模块根据用户标识更新或者注册用户数据，并且记录用户正在收看的和历史收看的节目；RES推荐服务模块将UBA用户行为分析服务模块传过来的数据与数字电视的电子节目菜单对比，找出在个人资料里观看频率比较高的节目，同时将资料送入PMS资料管理模块；PMS资料管理模块收集UBA用户行为分析服务模块及RES推荐服务模块的数据及资料，并通过K均值聚类方法和K近邻方法进行数据挖掘处理，找出推荐结果，通过蓝牙协议传送给移动设备。
其中，STBM接入模块是一个机顶盒中间件，这个中间件使得机顶盒可以和附近的蓝牙设备进行通信，并且获得蓝牙地址作为设备的或者用户的唯一标识；在STBM获得蓝牙接入后UBA用户分析服务模块将相关信息传入UBA用户分析服务模块，所述UBA用户分析服务模块内存包含有N维向量，用来记录不同种类的节目，像动作类，喜剧类，科幻类，情感 ^^ · · ·
参考图2，本发明同时公布了一种数字电视节目推荐方法，包括以下步骤
SlOl 通过蓝牙将移动设备接入数字电视节目推荐系统中；
S102:读取移动设备传送的信息，更新或者注册用户数据，并且记录用户正在收看及历史收看的节目；
S103:与数字电视的电子节目菜单对比，找出在个人资料里观看频率比较高的节目；
S104收集接收到及分析后的数据及资料，通过K均值聚类方法和K近邻方法进行数据挖掘处理，找出推荐结果并通过蓝牙协议传送给移动设备。
本发明的数字电视节目推荐方法采用基于内容相似度匹配的推荐机制及采用基于合作过滤的推荐机制。基于内容的推荐机制通过计算用户特征向量与节目特征向量之间的相似度，然后将相似度高的节目推荐给用户。在计算相似度的过程时，还必须考虑分量特性在相似度计算中的权重，基于内容的推荐方法除了利用上述相似度匹配方法之外，也可以采用Bayes分类方法。合作过滤机制通过寻找与特定用户有相似爱好的k个近邻，将系统推荐给这k个近邻的电视节目中具有较高频率的节目也推荐给该用户。合作过滤的关键在于近邻的选取，但是近邻的选取要求该用户具有较长时间的收视记录，因此，对于新注册用户，系统还必须依赖基于内容的推荐机制，同时对于用户兴趣的突然变化，合作过滤推荐机制也无法作出及时的反应。所以，完善的个人电视节目推荐系统必须将基于内容的推荐机制和基于合作过滤的推荐机制有机地结合起来。在推荐机制中主要用到改进方法 K-Means-based clustering algorithm 均值聚类方法和 K-NNK 近邻方法。
K-means方法主要是把η个对象分为k个类。其中，输入参数k是聚类数目，通过不停的迭代在进行聚类，当方法收敛到给定结束条件时，就终止迭代过程，输出结果。方法工作过程首先，从η个数据对象中随意选择k个对象初始聚类中心，其他对象则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)分别分配至最相似的(聚类中心所代表的)聚类。然后， 计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值)，并不断重复这一过程，直到标准测度函数开始收敛为止，一般采用均方差作为标准测度函数。k个聚类具有以下特点 各聚类本身尽可能紧凑，各聚类之间尽可能分开。
以上方法仍有不足之处首先，方法对初始聚类中心以及样本的输入顺序敏感，不同的初始聚类中心及不同的样本输入顺序，产生的聚类结果差距很大；其次，在利用样本间的距离来衡量数据间的相似度时，该方法不适合有大值属性存在的数据集；再次，在将同一类数据集中的所有对象的均值作为聚类中心，其效果受孤立点的影响很大。
在本发明中，针对以上问题，对K-means方法提出一些改进一是数据预处理，二是初始聚类中心选择，三是迭代过程中聚类种子的选择。
首先对样本数据进行正规化处理，这样就能防止某些大值属性的数据左右样本间的距离。给定一组含有η个数据的数据集，每个数据含有m个属性，利用公式(1)、(2)分别计算每一个属性的均值、标准差，结合公式C3)对每条数据进行标准化。
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权利要求
1.一种基于机顶盒的数字电视节目推荐系统，其特征在于，包括设置在机顶盒内的 STBM接入控制模块，用于机顶盒与移动设备之间的蓝牙通信，将获得的蓝牙地址作为用户标识；UBA用户行为分析服务模块，在STBM接入控制模块获得蓝牙接入后将数据传入UBA用户行为分析服务模块，UBA用户行为分析服务模块根据用户标识更新或者注册用户数据，并且记录用户正在收看的和历史收看的节目；RES推荐服务模块，将UBA用户行为分析服务模块传过来的数据与数字电视的电子节目菜单对比，找出在个人资料里观看频率比较高的节目，同时将资料送入PMS资料管理模块；PMS资料管理模块，收集UBA用户行为分析服务模块及RES推荐服务模块的数据及资料，并通过K均值聚类方法和K近邻方法进行数据挖掘处理，找出推荐结果，通过蓝牙协议传送给移动设备。
2.一种基于机顶盒的数字电视节目推荐方法，其特征在于，包括以下步骤 通过蓝牙将移动设备接入数字电视节目推荐系统中；读取移动设备传送的信息，更新或者注册用户数据，并且记录用户正在收看及历史收看的节目；与数字电视的电子节目菜单对比，找出在个人资料里观看频率比较高的节目； 收集接收到及分析后的数据及资料，通过K均值聚类方法和K近邻方法进行数据挖掘处理，找出推荐结果并通过蓝牙协议传送给移动设备。
全文摘要
本发明实施例公开了一种数字电视节目推荐系统，包括STBM接入控制模块、UBA用户行为分析服务模块、RES推荐服务模块及PMS资料管理模块，STBM模块用于机顶盒与移动设备之间的蓝牙通信，将获得的蓝牙地址作为用户标识；UBA模块根据用户标识更新或者注册用户数据，并且记录用户正在收看的和历史收看的节目；RES模块将传过来的数据与电子节目菜单对比，找出在个人资料里观看频率比较高的节目，同时将资料送入PMS模块；PMS模块收集UBA模块及RES模块的数据及资料，并通过K均值聚类方法和K近邻方法进行数据挖掘处理，找出推荐结果，通过蓝牙协议传送给移动设备。本发明同时公开了一种数字电视节目推荐方法。通过本发明可以计算推荐家庭成员都喜爱的节目。
文档编号H04N21/278GK102572543SQ20121005058
公开日2012年7月11日 申请日期2012年2月29日 优先权日2012年2月29日
发明者林谋广, 王佳, 罗晴明 申请人:中山大学