一种媒资套餐推荐方法及显示设备技术

本发明专利技术公开一种媒资套餐推荐方法及显示设备，在接收到对目标应用内目标媒资的起播操作后，根据当前会话内的播放记录数据、用户基本数据、观看历史数据、媒资数据和套餐订单数据，计算参考向量信息；调用预先训练好的预测模型，将参考向量信息输入至预测模型中进行预测，得到预测模型输出的指示信息，所述指示信息包括目标应用的各项媒资套餐的推荐指数，所述推荐指数用于表征媒资套餐被推荐后用户付费的概率；在所述目标应用内显示目标套餐的推荐信息，所述目标套餐包括目标应用内所述推荐指数大于预设值的媒资套餐。本申请能够提高媒资套餐推荐的准确性和可靠性，使推荐信息更符合当前用户的兴趣和意向，提升潜在会员用户向会员用户的转化率。会员用户的转化率。会员用户的转化率。

【技术实现步骤摘要】
一种媒资套餐推荐方法及显示设备


[0001]本专利技术涉及显示设备领域，尤其涉及一种媒资套餐推荐方法及显示设备。

技术介绍

[0002]显示设备中安装有视频应用，用户可以在视频应用中注册并登录账号，观看视频应用中的媒资，对于视频应用中的某些媒资，比如新上架或是新近热播的媒资，往往需要付费或是开通会员权限才能观看完整版。视频应用中通常设置多种媒资套餐，例如按照用户可享受权限等级分为“普通会员套餐”和“星级会员套餐”等，按照套餐有效期限分为“包月套餐”、“季度套餐”和“年度套餐”等，按照套餐内媒资类型可分为“电影专区”、“体育专区”和“综艺专区”等。用户开通某项媒资套餐后，即可在期限结束前观看套餐内任意媒资。
[0003]为促进具有消费意向的潜在会员用户开通套餐，提高视频平台内会员用户的转化率和收益，视频应用可根据账号的历史观看记录，分析用户可能感兴趣的媒资类型和题材，向可能的潜在会员用户推送相应的套餐推荐信息。然而对于大屏显示设备，比如智能电视，家庭中的任意成员均可共享同一账户去观看视频应用内的媒资，因此视频应用内混杂有不同家庭成员的历史观看记录，无法得到可靠的套餐推荐信息。例如，家庭成员中哥哥喜欢观看电竞游戏类媒资，妹妹喜欢观看综艺和偶像剧，妈妈喜欢观看电影和家庭剧，爸爸喜欢观看体育赛事，如果在哥哥观看电竞游戏类媒资时，应用推送妹妹喜欢的“综艺专区”套餐，而哥哥对综艺题材并不感兴趣，非但无法引起哥哥的付费倾向，导致套餐推荐无效，还可能引起哥哥的反感，影响用户观看体验。

技术实现思路

[0004]为解决上述
技术介绍
中存在的问题，本专利技术提供一种媒资套餐推荐方法及显示设备，通过分析应用内的观看历史、媒资数据、历史套餐订单以及用户基本数据，进行建模并预测，使推送的套餐推荐信息更有效、更符合当前用户的付费意向。
[0005]第一方面实施例提供的显示设备，包括：
[0006]显示器，用于显示目标套餐的推荐信息；
[0007]控制器，用于执行：
[0008]在接收到对目标应用内目标媒资的起播操作后，根据当前会话内的播放记录数据、用户基本数据、观看历史数据、媒资数据和套餐订单数据，计算参考向量信息；
[0009]调用预先训练好的预测模型，将所述参考向量信息输入至预测模型中进行预测，得到所述预测模型输出的指示信息，所述指示信息包括目标应用的各项媒资套餐的推荐指数，所述推荐指数用于表征媒资套餐被推荐后用户付费的概率；
[0010]控制显示器在所述目标应用内显示目标套餐的推荐信息，所述目标套餐包括所述目标应用内所述推荐指数大于预设值的媒资套餐。
[0011]第二方面实施例提供的媒资套餐推荐方法，包括：
[0012]在接收到对目标应用内目标媒资的起播操作后，根据当前会话内的播放记录数
据、用户基本数据、观看历史数据、媒资数据和套餐订单数据，计算参考向量信息；
[0013]调用预先训练好的预测模型，将所述参考向量信息输入至预测模型中进行预测，得到所述预测模型输出的指示信息，所述指示信息包括目标应用的各项媒资套餐的推荐指数，所述推荐指数用于表征媒资套餐被推荐后用户付费的概率；
[0014]在所述目标应用内显示目标套餐的推荐信息，所述目标套餐包括所述目标应用内所述推荐指数大于预设值的媒资套餐。
[0015]在本申请提供的技术方案中，用户启动视频应用后，会根据个人感兴趣的媒资类型和观看意向，去起播目标媒资，并建立当前会话，在当前会话内用户可能观看至少一个媒资，因此当前会话可以记录下当前用户产生的播放记录数据，用以识别当前用户及其感兴趣的媒体类型，从而为套餐推荐提供针对性地参考依据。用户基本数据可包括显示设备的所在地信息和设备信息等，比如国家、城市、地区、设备型号等，对于经济发达地区或使用较为高端的显示设备的用户，他们可能更倾向于付费开通套餐，以观看套餐内的媒资以及享受相关套餐服务(比如免广告等)，因此本申请将用户基本数据作为套餐推荐的参考数据之一；观看历史数据是用户在当前会话之前的历史观看记录，即记录了用户在什么时间观看过哪个媒资，通过分析历史观看数据，可以划分出不同家庭成员感兴趣的媒资类型，从而便于用户识别；媒资数据是视频应用内每个媒资的相关信息，比如视频ID、评分、标题、时长、视频类别(电视剧、电影、综艺等)、视频标签(古装、言情、悬疑等)、入库时间等，这些媒资分布在指定的套餐内，也对于评分较高、新上架、新进热播或热门题材等类型的媒资，用户可能更感兴趣，也会更愿意为套餐付费，因此媒资数据也是重要的参考依据之一；套餐订单数据是用户所有已下单的历史套餐订单记录，即记录了用户在什么时间支付过哪个套餐订单、套餐生成时间、套餐有限期限和支付金额等信息，通过分析套餐订单数据，并可结合在生成订单记录之前用户观看过的媒资，即可获知诱发该用户产生套餐付费意向的媒资类型，从而为后续推荐套餐提供参考。
[0016]预先建立预测模型，预测模型比如是神经网络、深度学习等类型，通过长期预测实践中，逐渐训练并完善预测模型中的相关参数设置。当前会话聂的播放记录数据、用户基本数据、观看历史数据、视频应用内的媒资数据和套餐订单数据，都是为预测提供参考依据的数据类别，通过这些数据可以得到参考向量信息，参考向量信息是预测模型的输入变量，通过预测模型进行预测后，由模型输出指示信息，指示信息中至少包括当前的目标应用所具有的媒资套餐的推荐指数，推荐指数用于表征媒资套餐被推荐后用户付费的概率，推荐指数越高，则越建议推荐该媒资套餐，因此可以通过一个预设值进行媒资套餐的筛选，例如推荐指数1大于预设值，则推荐指数1对应的媒资套餐被设定为目标套餐，将所有目标套餐汇总后，即可在目标应用内对目标套餐的推荐信息进行提示。用户参看到推荐信息后，即可根据个人意向空选或至少选择一项目标套餐去进行下单和支付。本申请能够提高媒资套餐推荐的准确性和可靠性，使推荐信息更符合当前用户的兴趣和意向，提升潜在会员用户向会员用户的转化率。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要访问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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1示出了根据一些实施例的显示设备的使用场景；
[0019]图2示出了根据一些实施例的控制装置100的硬件配置框图；
[0020]图3示出了根据一些实施例的显示设备200的硬件配置框图；
[0021]图4示出了根据一些实施例的显示设备200中软件配置图；
[0022]图5示出了根据一些实施例的显示设备200中应用程序的图标控件界面显示图；
[0023]图6中示例性示出了媒资套餐推荐方法的原理图；
[0024]图7中示例性示出了观看历史数据的预处理及生成历史会话向量的原理示例图；
[0025]图8中示例性示出了一种媒资套餐推荐方法的逻辑架构图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种显示设备，其特征在于，包括：显示器，用于显示目标套餐的推荐信息；控制器，用于执行：在接收到对目标应用内目标媒资的起播操作后，根据当前会话内的播放记录数据、用户基本数据、观看历史数据、媒资数据和套餐订单数据，计算参考向量信息；调用预先训练好的预测模型，将所述参考向量信息输入至预测模型中进行预测，得到所述预测模型输出的指示信息，所述指示信息包括目标应用的各项媒资套餐的推荐指数，所述推荐指数用于表征媒资套餐被推荐后用户付费的概率；控制显示器在所述目标应用内显示目标套餐的推荐信息，所述目标套餐包括所述目标应用内所述推荐指数大于预设值的媒资套餐。2.根据权利要求1所述的显示设备，其特征在于，所述参考向量信息包括：根据用户基本数据，生成的第一特征向量；根据当前会话内的播放记录数据、所述当前会话之前预设时长内各视频应用包括的第一观看历史数据、所述第一观看历史数据中包括的历史观看记录对应的媒资数据，进行媒资兴趣的相似度匹配，得到的相似度最高的第二特征向量；根据各视频应用内包括的所述观看历史数据、所述套餐订单数据和各项媒资套餐的套餐信息，生成的第三特征向量。3.根据权利要求2所述的显示设备，其特征在于，所述控制器被配置为按照如下方式生成第二特征向量：根据当前会话内的播放记录数据，生成当前会话向量；根据预设间隔，将所述第一观看历史数据划分为N个历史会话，并生成对应的N个历史会话向量；其中，每个历史会话内包括若干历史观看记录；对N个历史会话向量依次进行聚类和池化处理，得到类簇矩阵，所述类簇矩阵由k个类簇向量组合而成，k为家庭成员的预设数量，所述类簇向量用于表征每个家庭成员的媒资兴趣；根据所述当前会话向量和所述类簇矩阵进行相似度计算，选取相似度得分最高的目标类簇向量作为所述第二特征向量。4.根据权利要求2所述的显示设备，其特征在于，所述控制器被配置为按照如下方式生成第三特征向量：将所述观看历史数据中的历史观看记录以及所述套餐订单数据中的历史订单记录按照时间排序，得到用户行为序列；根据所述用户行为序列，获取每个历史订单记录之前的预设数量个目标历史观看记录，根据预设数量个目标历史观看记录对应的媒资数据，生成预设数量个目标视频向量，再对预设数量个目标视频向量进行和池化处理，得到参考视频向量；根据每个历史订单记录对应的套餐信息生成套餐向量，并将所述套餐向量和所述历史订单记录中的订单信息合并成初始向量；将所述初始向量和所述参考视频向量拼接成一个订单向量；对全部历史订单记录的订单向量进行和池化处理，生成的第三特征向量。5.根据权利要求3所述的显示设备，其特征在于，所述控制器被配置为按照如下方式生
成历史会话向量：在每个历史...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈正昆，王宝云，彭朝晖，王雪，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：