【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能电视，尤其涉及一种tv应用软件管理系统及方法。
技术介绍
1、智能电视，是一种具备互联网功能的电视设备，能够通过网络连接获取在线内容和应用程序。智能电视领域涉及了电视技术、网络技术、应用软件等多个领域的综合应用。
2、其中，tv应用软件管理系统是针对智能电视平台开发的一种软件管理系统。它主要用于管理和维护智能电视上的应用软件，包括应用的安装、更新、卸载、分类、推荐等功能。该系统旨在提供一个集中管理和控制智能电视应用的平台，以提高用户体验、优化应用管理效率，并且确保系统的稳定和安全。该系统的目的是为了使用户能够方便地浏览、选择和管理电视上的应用软件。通过该系统，用户可以通过简单的操作在智能电视上查找和安装自己感兴趣的应用软件，更新已有的应用版本，并且能够根据自己的喜好和需求进行分类和推荐，从而提升智能电视的功能和娱乐体验。
3、在tv应用软件管理系统中，现有的tv应用软件管理系统往往没有结合用户的观看历史、评分和社交网络信息，无法给出精准的个性化推荐，无法满足用户的个性化需求。传统的应用软件管理系统缺乏对图像和内容的智能搜索，用户往往需要花费大量时间在众多应用中找到所需内容。目前的系统对应用进行实时监控和安全隐患防治的能力较弱，存在一定的系统及信息安全风险。传统系统没有实现多屏互动，用户的操作体验较为单一。常规的广告投放模块未使用到用户需求分析和机器学习算法，广告推送的精准性和有效性欠缺。对于用户使用体验的改善，传统的方法大都忽视了情感交互的重要性。现有系统的存储管理常常忽视了应用的使用频
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，而提出的一种tv应用软件管理系统及方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种tv应用软件管理系统是由用户兴趣推荐模块、图像搜索推荐模块、异常监控模块、多屏互动模块、广告投放模块、情感互动体验模块、智能存储管理模块组成；
3、所述用户兴趣推荐模块采用深度学习模型如cnn和rnn结合用户观看历史、评分和社交网络信息进行推荐，生成用户个性化推荐列表；
4、所述图像搜索推荐模块基于用户个性化推荐列表，采用图像识别和内容识别算法进行应用软件搜索，生成搜索匹配应用列表；
5、所述异常监控模块对智能电视应用行为进行实时监控，识别恶意软件和侵权行为，生成异常行为报告；
6、所述多屏互动模块基于搜索匹配应用列表和异常行为报告，采用无线通信和数据同步技术实现多屏协同，生成多屏协同操作指令；
7、所述广告投放模块结合用户个性化推荐列表和机器学习分类算法进行定向广告投放，生成定向广告内容；
8、所述情感互动体验模块基于多屏协同操作指令和定向广告内容，采用情感分析模型提供情感互动体验，生成情感交互反馈；
9、所述智能存储管理模块根据应用的使用频率和大小进行存储优化和空间管理，生成存储优化指令。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述用户兴趣推荐模块包括观看历史子模块、评分分析子模块、社交网络分析子模块；
11、所述图像搜索推荐模块包括图像识别子模块、内容识别子模块、相似度计算子模块；
12、所述异常监控模块包括应用行为监控子模块、恶意软件检测子模块、侵权行为检测子模块；
13、所述多屏互动模块包括无线连接子模块、数据同步子模块、远程控制子模块；
14、所述广告投放模块包括用户画像子模块、行为分析子模块、广告优化子模块；
15、所述情感互动体验模块包括面部识别子模块、语音分析子模块、情感推荐策略子模块；
16、所述智能存储管理模块包括应用频率分析子模块、空间管理子模块、缓存优化子模块。
17、作为本专利技术的进一步方案，所述观看历史子模块采用数据挖掘技术挖掘用户的观看历史记录，出具用户观看历史记录报告；
18、所述评分分析子模块基于用户观看历史记录报告，使用机器学习的回归分析或聚类算法进行评分分析，出具用户评分分析报告；
19、所述社交网络分析子模块基于用户评分分析报告，利用社交网络分析方法识别用户的社交行为和兴趣趋势，生成社交网络分析结果。
20、作为本专利技术的进一步方案，所述图像识别子模块使用深度学习的卷积神经网络进行图像识别，生成图像识别结果；
21、所述内容识别子模块基于图像识别结果，采用自然语言处理技术对图像内容进行识别，生成内容识别结果；
22、所述相似度计算子模块根据内容识别结果，采用余弦相似度或欧式距离方法计算相似度，生成相似度计算结果。
23、作为本专利技术的进一步方案，所述应用行为监控子模块采用行为分析技术实时监测应用的运行状态和行为，出具应用行为监控报告；
24、所述恶意软件检测子模块基于应用行为监控报告，采用机器学习分类算法进行恶意软件检测，出具恶意软件检测报告；
25、所述侵权行为检测子模块基于恶意软件检测报告，采用无监督学习算法进行侵权行为的检测，出具侵权行为检测报告。
26、作为本专利技术的进一步方案，所述无线连接子模块采用wifi或bluetooth无线通信技术建立与外部设备的连接，生成无线连接状态报告；
27、所述数据同步子模块基于无线连接状态报告，使用数据同步算法进行跨设备数据同步，生成数据同步结果；
28、所述远程控制子模块根据数据同步结果，采用远程命令和控制协议进行多屏协同操作，生成远程控制指令。
29、作为本专利技术的进一步方案，所述用户画像子模块基于社交网络分析结果和用户评分分析报告，使用机器学习算法创建用户画像，生成用户画像报告；
30、所述行为分析子模块基于用户画像报告，采用行为分析算法进行用户行为预测，生成用户行为预测报告；
31、所述广告优化子模块根据用户行为预测报告和用户画像报告，使用多臂赌博机优化算法进行广告投放，生成优化后的广告内容。
32、作为本专利技术的进一步方案，所述面部识别子模块使用深度学习的cnn进行面部识别，生成面部识别结果；
33、所述语音分析子模块基于面部识别结果，采用自然语言处理和语音识别算法进行语音分析，生成语音分析结果；
34、所述情感推荐策略子模块结合语音分析结果和用户画像报告，使用情感分析模型进行推荐，生成情感推荐内容。
35、作为本专利技术的进一步方案，所述应用频率分析子模块采用统计分析方法分析应用的使用频率，出具应用使用频率报告；
36、所述空间管理子模块基于应用使用频率报告，进行存储空间的分配和优化，生成存储空间管理指令；
37、所述缓存优化子模块根据存储空间管理指令和应用使用频率报告，采用缓存替换算法进行缓存优化，生成缓存优化指令。
38、一种tv应用软件管理方法，所述tv应用软件管理方法基于本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种TV应用软件管理系统，其特征在于：所述一种TV应用软件管理系统是由用户兴趣推荐模块、图像搜索推荐模块、异常监控模块、多屏互动模块、广告投放模块、情感互动体验模块、智能存储管理模块组成；
2.根据权利要求1所述的TV应用软件管理系统，其特征在于：所述用户兴趣推荐模块包括观看历史子模块、评分分析子模块、社交网络分析子模块；
3.根据权利要求1所述的TV应用软件管理系统，其特征在于：所述观看历史子模块采用数据挖掘技术挖掘用户的观看历史记录，出具用户观看历史记录报告；
4.根据权利要求1所述的TV应用软件管理系统，其特征在于：所述图像识别子模块使用深度学习的卷积神经网络进行图像识别，生成图像识别结果；
5.根据权利要求1所述的TV应用软件管理系统，其特征在于：所述应用行为监控子模块采用行为分析技术实时监测应用的运行状态和行为，出具应用行为监控报告；
6.根据权利要求1所述的TV应用软件管理系统，其特征在于：所述无线连接子模块采用WiFi或Bluetooth无线通信技术建立与外部设备的连接，生成无线连接状态报告；
<...【技术特征摘要】
1.一种tv应用软件管理系统，其特征在于：所述一种tv应用软件管理系统是由用户兴趣推荐模块、图像搜索推荐模块、异常监控模块、多屏互动模块、广告投放模块、情感互动体验模块、智能存储管理模块组成；
2.根据权利要求1所述的tv应用软件管理系统，其特征在于：所述用户兴趣推荐模块包括观看历史子模块、评分分析子模块、社交网络分析子模块；
3.根据权利要求1所述的tv应用软件管理系统，其特征在于：所述观看历史子模块采用数据挖掘技术挖掘用户的观看历史记录，出具用户观看历史记录报告；
4.根据权利要求1所述的tv应用软件管理系统，其特征在于：所述图像识别子模块使用深度学习的卷积神经网络进行图像识别，生成图像识别结果；
5.根据权利要求1所述的tv应用软件管理系统，其特征在于：所述应用行为监控子模块采用行为分析技术实时监测应用的运行状态和行为，出具应用行为监控报告...
【专利技术属性】
技术研发人员：傅水鑫，盛牡丹，邹梅平，徐龙畅，
申请(专利权)人：湖南鑫源链电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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