【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，尤其涉及机顶盒升级方法、系统、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、信息
是研究和应用计算机技术、网络技术以及与信息处理相关的技术的领域。它涵盖了计算机科学、网络通信、数据管理、软件开发等各个方面。信息技术在现代社会中扮演着关键角色，支持着各种行业的发展和日常生活的方方面面。
2、其中，机顶盒升级方法是指针对电视机顶盒设备的升级和更新技术。机顶盒通常用于接收、解码和播放电视信号，以及提供互联网连接和应用程序支持。升级方法包括硬件和软件方面的更新，以改进机顶盒的性能、功能或安全性。其目的是为了提升机顶盒的性能、功能和用户体验。这可以包括增加新的功能、改进性能、修复漏洞和提供更好的图像质量等。通过升级机顶盒，用户可以享受到更多的电视节目、应用程序和功能，同时也可以保持设备的安全性和稳定性。
3、在机顶盒升级方法中，多数现有方法对内容推荐的方式相对固定，难以满足不同用户群体的多变需求。未引入如区块链等技术进行固件验证，可能导致固件被篡改或伪造，增加了安全隐患。没有利用差异分析和边缘计算技术，导致升级过程耗时长、效率低下，且对网络资源消耗大。现有方法中，升级调度和优先级设置多为人工操作或基于简单规则，易导致资源浪费或升级阻塞。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的机顶盒升级方法、系统、计算机设备及存储介质。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：机顶盒升级方法，包括以下步骤：>
3、s1：基于用户观看记录，采用卷积神经网络分析习惯，通过强化学习优化推荐，生成优化的内容推荐列表；
4、s2：基于所述优化的内容推荐列表，使用机器学习算法筛选固件，结合区块链技术验证固件，生成固件版本及其验证数据；
5、s3：基于所述固件版本，应用差异分析算法实施在线更新，完成在线无缝升级，生成新版本状态报告；
6、s4：根据所述新版本状态报告，利用机器学习策略设定升级调度和优先级，获得智能升级调度表及任务优先级列表；
7、s5：基于所述智能升级调度表，通过边缘计算技术和压缩技术提高升级效率，形成边缘升级报告及高效存储策略。
8、作为本专利技术的进一步方案，基于用户观看记录，采用卷积神经网络分析习惯，通过强化学习优化推荐，生成优化的内容推荐列表的步骤具体为：
9、s101：采用数据爬取方法，收集用户最近的观看记录，生成原始观看数据集；
10、s102：基于所述原始观看数据集，采用卷积神经网络进行特征提取，生成观看习惯特征向量；
11、s103：基于所述观看习惯特征向量，采用深度强化学习算法进行用户喜好训练，生成用户喜好模型；
12、s104：基于所述用户喜好模型，采用余弦相似度算法，进行内容库评分和排序，生成优化的内容推荐列表。
13、作为本专利技术的进一步方案，基于所述优化的内容推荐列表，使用机器学习算法筛选固件，结合区块链技术验证固件，生成固件版本及其验证数据的步骤具体为：
14、s201：采用特征哈希算法，从固件库中提取固件特征，生成固件特征数据集；
15、s202：基于所述优化的内容推荐列表和固件特征数据集，采用支持向量机进行固件筛选，生成筛选后的固件列表；
16、s203：基于所述筛选后的固件列表，采用区块链验证方法，进行固件真实性和完整性验证，生成固件验证记录；
17、s204：基于所述固件验证记录和筛选后的固件列表，采用元数据合并方法，生成固件版本及其验证数据。
18、作为本专利技术的进一步方案，基于所述固件版本，应用差异分析算法实施在线更新，完成在线无缝升级，生成新版本状态报告的步骤具体为：
19、s301：采用系统查询方法，检测当前机顶盒的固件版本，生成当前固件状态；
20、s302：基于所述当前固件状态和固件版本及其验证数据，采用差异二进制分析进行更新内容计算，生成差异更新包；
21、s303：基于所述差异更新包，采用在线更新方法，进行无缝升级，生成升级后固件状态；
22、s304：基于所述升级后固件状态和固件版本及其验证数据，采用哈希比对方法，进行一致性验证，生成新版本状态报告。
23、作为本专利技术的进一步方案，根据所述新版本状态报告，利用机器学习策略设定升级调度和优先级，获得智能升级调度表及任务优先级列表的步骤具体为：
24、s401：基于所述新版本状态报告，采用决策树分类算法，进行固件版本差异的识别，生成固件差异分类；
25、s402：基于所述固件差异分类，采用贝叶斯优化策略，为每个固件设定优先级，生成初步任务优先级；
26、s403：基于所述初步任务优先级，使用时间序列预测算法，评估固件的更新需求，生成更新需求预测；
27、s404：结合所述更新需求预测，利用多目标优化算法，重新调整任务优先级，生成任务优先级列表；
28、s405：基于所述任务优先级列表，采用dijkstra最短路径算法，进行升级任务调度策划，生成智能升级调度表。
29、作为本专利技术的进一步方案，基于所述智能升级调度表，通过边缘计算技术和压缩技术提高升级效率，形成边缘升级报告及高效存储策略的步骤具体为：
30、s501：基于智能升级调度表，应用边缘缓存策略，对固件进行边缘存储，生成边缘缓存策略；
31、s502：基于所述边缘缓存策略，采用mapreduce并行计算框架，实现多固件同时升级，生成并行升级状态；
32、s503：依据所述并行升级状态，采用差分压缩技术，压缩固件更新数据，生成压缩后固件数据；
33、s504：结合所述压缩后固件数据，使用冗余消除技术优化存储，生成高效存储策略；
34、s505：基于所述高效存储策略，使用zipkin分布式追踪工具，监控固件升级状态，生成边缘升级报告。
35、机顶盒升级系统用于执行机顶盒升级方法，所述机顶盒升级系统包括用户习惯分析模块、固件筛选与验证模块、在线更新模块、智能调度模块、边缘计算与存储模块、状态监控模块；
36、所述用户习惯分析模块基于用户观看记录，采用卷积神经网络进行特征提取，通过深度强化学习和余弦相似度算法优化内容推荐，生成优化的内容推荐列表；
37、所述固件筛选与验证模块基于优化的内容推荐列表，采用支持向量机进行固件筛选，基于区块链技术进行固件验证，生成固件版本及其验证数据；
38、所述在线更新模块基于固件版本及其验证数据，应用差异二进制分析进行在线更新，生成新版本状态报告；
39、所述智能调度模块基于新版本状态报告，采用决策树分类和贝叶斯优化策略进行固件版本差异识别和优先级设定，生成智能升级调度表及任务优先级列表；
40、所述边缘计算与存储模块基于智能升级调度表本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.机顶盒升级方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的机顶盒升级方法，其特征在于，基于用户观看记录，采用卷积神经网络分析习惯，通过强化学习优化推荐，生成优化的内容推荐列表的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的机顶盒升级方法，其特征在于，基于所述优化的内容推荐列表，使用机器学习算法筛选固件，结合区块链技术验证固件，生成固件版本及其验证数据的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的机顶盒升级方法，其特征在于，基于所述固件版本，应用差异分析算法实施在线更新，完成在线无缝升级，生成新版本状态报告的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的机顶盒升级方法，其特征在于，根据所述新版本状态报告，利用机器学习策略设定升级调度和优先级，获得智能升级调度表及任务优先级列表的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的机顶盒升级方法，其特征在于，基于所述智能升级调度表，通过边缘计算技术和压缩技术提高升级效率，形成边缘升级报告及高效存储策略的步骤具体为：
7.机顶盒升级系统，其特征在于，所述机顶盒升级系统用于执行权利要求1至
8.根据权利要求7所述的机顶盒升级系统，其特征在于，所述用户习惯分析模块包括数据爬取子模块、特征提取子模块、用户喜好训练子模块、内容评分子模块；
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求7至8任一项所述的机顶盒升级系统。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述的机顶盒升级方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.机顶盒升级方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的机顶盒升级方法，其特征在于，基于用户观看记录，采用卷积神经网络分析习惯，通过强化学习优化推荐，生成优化的内容推荐列表的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的机顶盒升级方法，其特征在于，基于所述优化的内容推荐列表，使用机器学习算法筛选固件，结合区块链技术验证固件，生成固件版本及其验证数据的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的机顶盒升级方法，其特征在于，基于所述固件版本，应用差异分析算法实施在线更新，完成在线无缝升级，生成新版本状态报告的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的机顶盒升级方法，其特征在于，根据所述新版本状态报告，利用机器学习策略设定升级调度和优先级，获得智能升级调度表及任务优先级列表的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的机顶盒升级方法，其特征在于，基于所述智能升...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭绍邦，
申请(专利权)人：深圳市能力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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