一种家庭网络中识别机顶盒的当前用户的方法及设备技术

本发明专利技术实施例提供了一种家庭网络中识别机顶盒的当前用户的方法及设备，其中，所述方法：获取目标家庭的机顶盒的收视行为数据；获取所述目标家庭的家庭网关下挂的用户设备的网络访问行为数据；对所述收视行为数据与各个用户设备的网络访问行为数据进行比对，确定目标用户设备，将所述目标用户设备对应的用户，作为所述机顶盒的当前用户。本发明专利技术实施例在不需要视频或音频采集的情况下，也可以尽可能识别机顶盒的当前实际收视用户，从而无需摄像头、麦克风等采集设备，降低了机顶盒设备的自身硬件成本或外设硬件成本，并且本发明专利技术实施例还可以丰富基于“用户画像”的大数据分析系统中单个用户数据和用户特征数据，提升用户推荐系统的应用准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种家庭网络中识别机顶盒的当前用户的方法及设备
本专利技术涉及移动通信
，尤其涉及一种家庭网络中识别机顶盒的当前用户的方法及设备。
技术介绍
随着互联网电视的发展，机顶盒(或智能电视，下同)能够为用户提供越来越多的视频节目(如实时电视节目、网络点播节目等)，并通过其双向互动的能力，让用户随时根据自己的喜好选择希望观看的视频节目。同时，为了向用户快速、准确的推荐其感兴趣的视频，减少用户搜索节目时间，引导用户观看更多视频，业界常使用基于大数据分析的“用户画像”视频节目单推荐技术来分析用户特征，并依据用户特征为其推荐视频节目单，提升了用户互联网电视的用户收视活跃度。基于大数据分析的“用户画像”技术在构建用户数据库时，首先就需要识别在采集每个用户在机顶盒上收视数据，但由于机顶盒是通常放置于用户家中可能供多人使用的终端设备，因此在构建用户画像的收视数据采集环节、为特定用户推荐视频单的节目单推荐环节时，都最好需要知道当前使用机顶盒的用户是用户家中的哪位用户。例如三口之家中父母和孩子的各自收视行为可能完全不同，多人一起观看时可能与单个用户观看节目时不同，因此有必要根据当前收视用户的不同，来构建“用户画像”。现有技术在未能有效识别用户身份时，只能以家庭为单位构建用户画像，进而在用户特征标签的设定、数据分析时，存在将多人不同的特征混淆后处理的不足，不利于用户推荐成功率的提升。改进后的现有技术有以下几种方式来识别机顶盒的当前用户，例如中国专利申请CN201310615701.1通过机顶盒或智能电视集成摄像头后，在用户观看电视时采集收视用户的画面，通过人脸识别等方式判别每次收视的用户身份；又或例如中国专利申请CN201810083279.2，通过语音遥控器在用户发出语音遥控指令时，根据语音声纹识别方法来判别用户身份；又或例如中国专利申请CN201610873915.2，通过脑波技术来进行用户身份识别，需用户带上脑波采集设备采集脑波，从而识别用户身份。上述现有技术的缺点如下：(1)现有技术的通常选择时不识别机顶盒实际收视用户，只能以家庭为单位构建用户画像，不利于提升用户推荐成功率的提升。(2)在试图识别当前机顶盒用户是哪个家庭成员的方法中，常见视频或语音采集方法的共同不足是都需要机顶盒增加视频、语音或脑电波采集的模块、配件或外设，增加了机顶盒硬件成本。视频采集方式存在用户不感知情况下采集用户视频画面侵犯用户隐私的风险；语音采集声纹识别方式存在用户使用语音遥控器几率小，普及率低的不足；脑电波采集方式更存在高成本、低普及率，用户接受度差的缺点。
技术实现思路
本专利技术提供一种家庭网络中识别机顶盒的当前用户的方法及设备，用以在不增加硬件成本的情况下识别机顶盒的当前实际收视用户，进而为基于用户画像的视频节目单推荐技术奠定关键性的技术基础。为解决上述技术问题，本专利技术的实施例提供如下方案：一种家庭网络中识别机顶盒的当前用户的方法，包括：获取目标家庭的机顶盒的收视行为数据，所述收视行为数据包括所述机顶盒本次播放的播放持续时间和/或播放的内容类型及其播放时间；获取所述目标家庭的家庭网关下挂的用户设备的网络访问行为数据，所述网络访问行为数据包括用户设备的网络访问行为的活跃时间；对所述收视行为数据与各个用户设备的网络访问行为数据进行比对，确定目标用户设备，将所述目标用户设备对应的用户，作为所述机顶盒的当前用户；其中，所述目标用户设备的网络访问行为的活跃时间，与所述机顶盒本次播放的播放持续时间的重合度最低，或者，所述目标用户设备的网络访问行为的活跃时间，与所述机顶盒的预设类型内容的播放时间的重合度最高。本专利技术实施例还提供了一种用户身份识别服务器，包括：收发单元，用于获取目标家庭的机顶盒的收视行为数据，所述收视行为数据包括所述机顶盒本次播放的播放持续时间和/或播放的内容类型及其播放时间；以及，获取所述目标家庭的家庭网关下挂的用户设备的网络访问行为数据，所述网络访问行为数据包括用户设备的网络访问行为的活跃时间；处理器，用于对所述收视行为数据与各个用户设备的网络访问行为数据进行比对，确定目标用户设备，将所述目标用户设备对应的用户，作为所述机顶盒的当前用户；其中，所述目标用户设备的网络访问行为的活跃时间，与所述机顶盒本次播放的播放持续时间的重合度最低，或者，所述目标用户设备的网络访问行为的活跃时间，与所述机顶盒的预设类型内容的播放时间的重合度最高。本专利技术实施例还提供了另一种用户身份识别服务器，包括：处理器、存储有计算机程序的存储器，所述计算机程序被处理器运行时，执行如上所述的家庭网络中识别机顶盒的当前用户的方法。本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，包括指令，当所述指令在计算机运行时，使得计算机执行如上所述的家庭网络中识别机顶盒的当前用户的方法。本专利技术实施例的上述技术方案的有益效果是：本专利技术实施例在不需要视频或音频采集的情况下，也可以尽可能识别机顶盒的当前实际收视用户，从而无需摄像头、麦克风等采集设备，降低了机顶盒设备的自身硬件成本或外设硬件成本。另外，本专利技术实施例基于家庭网关软探针采集的网关下挂设备中用户个体类设备的上网行为数据，匹配机顶盒收视用户时，可获知对应用户个体设备的MAC地址或其他该设备的终端信息，进而可以将机顶盒上收视记录与该个体设备上的用户视频应用或其他应用的用户行为数据相结合，丰富基于“用户画像”的大数据分析系统中单个用户数据和用户特征数据，提升用户推荐系统的应用准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的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专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1表示本专利技术实施例所述方法的一种应用场景示意图；图2表示本专利技术实施例提供的家庭网络中识别机顶盒的当前用户的方法的一种流程示意图；图3表示本专利技术实施例提供的规则1的一种举例示意图；图4表示本专利技术实施例提供的规则2的一种举例示意图；图5表示本专利技术实施例提供的规则3的一种举例示意图；图6表示本专利技术实施例提供的用户身份识别服务器的结构示意图；图7表示本专利技术实施例提供的用户身份识别服务器的另一结构示意图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本专利技术的示例性实施例。虽然附图中显示了本专利技术的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本专利技术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专利技术，并且能够将本专利技术的范围完整的传达给本领域的技术人员。本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例例如能够以除了在这里图示或描本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种家庭网络中识别机顶盒的当前用户的方法，其特征在于，包括：/n获取目标家庭的机顶盒的收视行为数据，所述收视行为数据包括所述机顶盒本次播放的播放持续时间和/或播放的内容类型及其播放时间；/n获取所述目标家庭的家庭网关下挂的用户设备的网络访问行为数据，所述网络访问行为数据包括用户设备的网络访问行为的活跃时间；/n对所述收视行为数据与各个用户设备的网络访问行为数据进行比对，确定目标用户设备，将所述目标用户设备对应的用户，作为所述机顶盒的当前用户；/n其中，所述目标用户设备的网络访问行为的活跃时间，与所述机顶盒本次播放的播放持续时间的重合度最低，或者，所述目标用户设备的网络访问行为的活跃时间，与所述机顶盒的预设类型内容的播放时间的重合度最高。/n

【技术特征摘要】
1.一种家庭网络中识别机顶盒的当前用户的方法，其特征在于，包括：
获取目标家庭的机顶盒的收视行为数据，所述收视行为数据包括所述机顶盒本次播放的播放持续时间和/或播放的内容类型及其播放时间；
获取所述目标家庭的家庭网关下挂的用户设备的网络访问行为数据，所述网络访问行为数据包括用户设备的网络访问行为的活跃时间；
对所述收视行为数据与各个用户设备的网络访问行为数据进行比对，确定目标用户设备，将所述目标用户设备对应的用户，作为所述机顶盒的当前用户；
其中，所述目标用户设备的网络访问行为的活跃时间，与所述机顶盒本次播放的播放持续时间的重合度最低，或者，所述目标用户设备的网络访问行为的活跃时间，与所述机顶盒的预设类型内容的播放时间的重合度最高。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述机顶盒播放的内容类型包括节目单、非剧集类节目和多剧集类节目中的一种或多种；
所述网络访问行为的活跃时间包括：数据速率超过预定第一门限的网络访问行为的第一访问时间，和/或，对预设网站的访问速率超过预定第二门限的网络访问行为的第二访问时间。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述目标家庭的家庭网关下挂的用户设备的数量为1个时，所述对所述收视行为数据与各个用户设备的网络访问行为数据进行比对，确定目标用户设备的步骤，包括：
将所述目标家庭的家庭网关下挂的用户设备，直接作为所述目标用户设备。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述目标家庭的家庭网关下挂的用户设备的数量大于1个时，所述对所述收视行为数据与各个用户设备的网络访问行为数据进行比对，确定目标用户设备的步骤，包括：
将所述机顶盒本次播放的播放持续时间，分别与每个用户设备的网络访问行为的活跃时间求解交集，得到重合时间段，并将最小的重合时间段所对应的用户设备，作为所述目标用户设备。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述机顶盒本次播放的播放持续时间，分别与每个用户设备的网络访问行为的活跃时间求解交集，得到重合时间段，并将最小的重合时间段所对应的用户设备，作为所述目标用户设备的步骤，具体包括：
以所述第一访问时间作为所述活跃时间，进行所述重合时间段的计算，并将最小的重合时间段所对应的用户设备，作为所述目标用户设备；
若以所述第一访问时间作为所述活跃时间无法确定所述目标用户设备，则以所述第二访问时间作为所述活跃时间，进行所述重合时间段的计算，并将最小的重合时间段所对应的用户设备，作为所述目标用户设备。


6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述目标家庭的家庭网关下挂的用户设备的数量大于1个时，所述对所述收视行为数据与各个用户设备的网络访问行为数据进行比对，确定目标用户设备的步骤，包括：
根据所述机顶盒本次播放的内容类型及其播放时间，确定出预设类型内容的播放时间，所述预设内容为多剧集类节目之间播放的非剧集类节目；
分别计算每个用户设备的网络访问行为的活跃时间，与所述预设类型内容的播放时间的重合度，并将最高重合度对应的用户设备，作为所述目标用户设备。


7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述分别计算每个用户设备的网络访问行为的活跃时间，与所述预设类型内容的播放时间的重合度，并将最高重合度对应的用户设备，作为所述目标用户设备的步骤，具体包括：
以所述第一访问时间作为所述活跃时间，进行所述重合度的计算，并将最高重合度对应的用户设备，作为所述目标用户设备；
若以所述第一访问时间作为所述活跃时间无法确定所述目标用户设备，则以所述第二访问时间作为所述活跃时间，进行所述重合度的计算，并将最高重合度对应的用户设备，作为所述目标用户设备。


8.如权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述分别计算每个用户设备的网络访问行为的活跃时间，与所述预设类型内容的播放时间的重合度的步骤，包括：
计算所述用户设备对应的网络访问行为的活跃时间的起始时刻，与所述预设类型内容的播放时间的起始时刻之间的差值的第一绝对值，以及，计算所述用户设备对应的网络访问行为的活跃时间的结束时刻与所述预设类型内容的播放时间的结束时刻之间的差值的第二绝对值，并对第一绝对值和第二绝对值计算得到一和值；根据所述和值，确定所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王静，
申请(专利权)人：中国移动通信有限公司研究院，中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11