一种电视节目推荐方法、系统及智能终端技术方案

本发明专利技术公开了一种电视节目推荐方法、系统及智能终端，其中，所述推荐方法包括以下步骤：首先，采集用户的动作轨迹数据；然后对获取到的动作轨迹数据进行处理，提取出动作特征；再将所述动作特征与预先存储的用户行为数据进行匹配，找出与所述动作特征匹配的用户行为数据；根据与所述用户行为数据对应的用户身份，形成相应的电视节目推荐列表。其通过对采集到的用户的动作轨迹数据进行特征提取，同时不断地学习相应的用户行为，并对该用户行为进行挖掘分析，将提取到的用户特征数据和分析的用户行与推荐算法相结合，逐渐分析和学习到用户的兴趣，最终将符合用户兴趣的内容推送给用户。从而在节省用户时间的同时为用户提供了更加个性化的电视节目。

Television program recommendation method, system and intelligent terminal

The invention discloses a TV program recommendation method, system and intelligent terminal, wherein the recommended method comprises the following steps: firstly, track user data acquisition; then the movement trajectory data of the processing, extract the feature of action; the action characteristics and user behavior data stored in advance matching, find the user behavior data matching with the characteristics of the action; according to the identity of the user according to the user behavior data, the formation of the TV program recommendation list. The motion trajectory data collected through the user for feature extraction, and constantly learning user behavior accordingly, and the user behavior analysis, the combination of user characteristic data and analysis to extract the user with the recommendation algorithm, gradually analysis and study to the user's interest, will eventually meet the users interested in the content to users. So as to save the user's time, at the same time provide users with more personalized television programs.

【技术实现步骤摘要】
一种电视节目推荐方法、系统及智能终端
本专利技术涉及智能推荐
，尤其涉及一种电视节目推荐方法、系统及智能终端。
技术介绍
随着电视机的飞速发展，各种各样的节目视频内容丰富着人们的生活。如今人们在智能时代面对的是异常庞大的内容数据信息，各种节目、新闻、视频带来数以万计的信息、内容和数据。面对如此庞杂的内容群，人们也渐渐无从下手，难以通过简单查找找到喜欢的内容，而得依靠复杂的搜索，甚至靠朋友推荐才能找到自己喜欢的内容。在智能时代，这种冗余繁琐的操作已经无法适应人们的生活，人们更希望智能电子产品能够更加智能，能够为用户更加精准地推荐用户所需要的节目与视频。即在电视机中，当不同的家庭用户使用电视机时，用户希望电视机能够读懂用户的兴趣爱好，及时地推荐用户所需要的节目信息。目前传感器的技术已经越来越成熟，如加速度传感器已经被广泛用于获取物体运动状态；陀螺仪则被应用于获取物体运动方向及角速度；地磁传感器则被广泛应用于磁感应中等等。有鉴于此，如何通过运用传感器技术帮助用户高效、快捷地获取感兴趣的电视节目成为一个亟待解决的问题。
技术实现思路
鉴于现有技术中的不足，本专利技术目的在于提供一种电视节目推荐方法、系统及智能终端。旨在解决现有技术中电视机用户推荐时不能满足用户差异化的需求的问题。本专利技术的技术方案如下：一种电视节目推荐方法，其中，所述推荐方法包括以下步骤：A、当用户使用遥控器时，采集用户的动作轨迹数据，并将所述动作轨迹数据发送至电视机处；B、电视机对获取到的动作轨迹数据进行处理，提取出动作特征；C、将所述动作特征与预先存储的用户行为数据进行匹配，找出与所述动作特征匹配的用户行为数据；D、根据与所述用户行为数据对应的用户身份，形成相应的电视节目推荐列表。所述的电视节目推荐方法，其中，所述步骤A中采集用户的动作轨迹数据具体包括：A1、采集用户的动作轨迹数据；A2、根据所述动作轨迹数据得到空间矢量；A3、基于所述空间矢量及三维坐标计算当前遥控器的运动状态；A4、根据所述运动状态计算所述遥控器的运动信息，其中所述运动信息包括所述遥控器的角速度及方位信息。所述的电视节目推荐方法，其中，所述步骤B中具体包括以下步骤：B1、电视机获取到用户使用遥控器的运动轨迹数据，对所述运动规矩数据进行数据预处理；B2、对所述预处理后的数据进行分割；B3、对分割后的数据进行特征值的提取，并对提取的特征值进行数据建模，得到一动作特征的数据建模结果，并将所述动作特征的数据建模结果放到数据缓冲区进行管理。。所述的电视节目推荐方法，其中，所述数据分割具体包括：B11、对预处理后的数据进行时域与频域的变换，得到时域信号和频域信号；B12、分别对时域信号与频域信号进行分析；B13、从时域信号与频域信号分割出用户操作遥控器时动作波形。所述的电视节目推荐方法，其中，在所述步骤A之前还包括：A01、预先采集用户行为，并对用户行为进行前处理；A02、对前处理后的用户行为进行建模处理，将其转换为相应的用户行为数据，将用户行为数据与用户身份对应起来。一种电视节目推荐系统，其中，所述推荐系统包括：设置在所述遥控器上的动作采集装置，用于当用户使用遥控器时，动作采集装置采集用户的动作轨迹数据，并将所述动作轨迹数据发送至电视机处；以及设置在所述电视机上的：动作特征提取模块，用于对获取到的动作轨迹数据进行处理，提取出动作特征，并将所述动作特征发送至下述的用户行为分析模块；用户行为采集模块，用于采集用户行为，并将所述用户行为发送至下述的用户行为分析模块；用户行为分析模块，用于将所述动作特征与预先存储的用户行为数据进行匹配，找出与所述动作特征匹配的用户行为数据；推荐模块，用于根据与所述用户行为数据对应的用户身份，形成相应的电视节目推荐列表。所述的电视节目推荐系统，其中，所述动作采集装置为传感器；所述传感器包括加速度传感器和陀螺仪传感器。一种智能终端，其中，包括：智能终端本体；所述智能终端本体上设置有：传感器，用于采集用户的动作轨迹数据，并将所述动作轨迹数据发送至动作特征提取模块；动作特征提取模块，用于对获取到的动作轨迹数据进行处理，提取出动作特征，并将所述动作特征发送至下述的用户行为分析模块；用户行为采集模块，用于采集用户行为，并将所述用户行为发送至下述的用户行为分析模块；用户行为分析模块，用于将所述动作特征与预先存储的用户行为数据进行匹配，找出与所述动作特征匹配的用户行为数据；推荐模块，用于根据与所述用户行为数据对应的用户身份，形成相应的电视节目推荐列表。有益效果：相比传统地的推荐方法，本专利技术通过采集用户的动作轨迹数据，并对所述动作轨迹数据进行特征提取，同时不断地学习相应的用户行为，再通过对该用户行为进行挖掘分析，将提取到的用户特征数据和分析的用户行与推荐算法相结合，逐渐分析和学习到用户的兴趣，最终将符合用户兴趣的、用户可能喜欢的内容推送给用户。从而在节省用户时间的同时为用户提供了更加个性化、符合用户兴趣的电视节目。附图说明图1为本专利技术的电视节目推荐方法的流程图。图2为本专利技术的电视节目推荐方法中传感器的实施例的示意图。图3为本专利技术的电视节目推荐方法的实施例中传感器数据进行数据处理的示意图。图4为本专利技术的电视节目推荐方法的实施例中用户行为的示意图。图5为本专利技术的电视节目推荐系统的结构框图。具体实施方式本专利技术提供一种电视节目推荐方法、系统及智能终端，为使本专利技术的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本专利技术进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。请参阅图1，其为本专利技术的电视节目推荐方法的流程图。如图所示，所述基于传感器的电视节目推荐方法包括以下步骤：S1、当用户使用遥控器时，采集用户的动作轨迹数据，并将所述动作轨迹数据发送至电视机处；S2、电视机对获取到的动作轨迹数据进行处理，提取出动作特征；S3、将所述动作特征与预先存储的用户行为数据进行匹配，找出与所述动作特征匹配的用户行为数据；S4、根据与所述用户行为数据对应的用户身份，形成相应的电视节目推荐列表。下面分别针对上述步骤进行详细描述：所述步骤S1为当用户使用遥控器时，采集用户的动作轨迹数据，并将所述动作轨迹数据发送至电视机处。在本实施例中，采集用户的动作轨迹数据是通过传感器实现的，所述传感器可以由各种各样的传感器组成，以获取物体的物理信息和运动信息。在本实施例中，所述传感器为内置在智能遥控器上的传感器，如图2所示，包括加速度传感器、陀螺仪传感器和其他传感器（如地磁传感器等）。当用户操作智能遥控器时，用户的运动轨迹将被记录下来，同时遥控器中的加速度传感器能够从运动轨迹中获取到空间矢量，并通过三维坐标的变化情况计算出用户当前的运动状态；陀螺仪是用于测量运动角速度的微型惯性器件，能够获取当前用户使用遥控器的角速度及方位的信息。进一步地，所述步骤S1中采集用户的动作轨迹数据具体包括：S11、采集用户的动作轨迹数据；S12、根据所述动作轨迹数据得到空间矢量；S13、基于所述空间矢量及三维坐标计算当前遥控器的运动状态；S14、根据所述运动状态计算所述遥控器的运动信息，其中所述运动信息包括所述遥控器的角速度及方位信息。所述步骤S2为电视机对获取到的动作轨迹数据进行处理，提取出动作特征本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电视节目推荐方法，其特征在于，所述推荐方法包括以下步骤：A、当用户使用遥控器时，采集用户的动作轨迹数据，并将所述动作轨迹数据发送至电视机处；B、电视机对获取到的动作轨迹数据进行处理，提取出动作特征；C、将所述动作特征与预先存储的用户行为数据进行匹配，找出与所述动作特征匹配的用户行为数据；D、根据与所述用户行为数据对应的用户身份，形成相应的电视节目推荐列表。

【技术特征摘要】
1.一种电视节目推荐方法，其特征在于，所述推荐方法包括以下步骤：A、当用户使用遥控器时，采集用户的动作轨迹数据，并将所述动作轨迹数据发送至电视机处；B、电视机对获取到的动作轨迹数据进行处理，提取出动作特征；C、将所述动作特征与预先存储的用户行为数据进行匹配，找出与所述动作特征匹配的用户行为数据；D、根据与所述用户行为数据对应的用户身份，形成相应的电视节目推荐列表；所述步骤B中具体包括以下步骤：B1、电视机获取到用户使用遥控器的运动轨迹数据，对所述动作轨迹数据进行数据预处理；B2、对所述预处理后的数据进行分割；B3、对分割后的数据进行特征值的提取，并对提取的特征值进行数据建模，得到一动作特征的数据建模结果，并将所述动作特征的数据建模结果放到数据缓冲区进行管理；所述数据分割具体包括：B11、对预处理后的数据进行时域与频域的变换，得到时域信号和频域信号；B12、分别对时域信号与频域信号进行分析；B13、从时域信号与频域信号分割出用户操作遥控器时动作波形。2.根据权利要求1所述的电视节目推荐方法，其特征在于，所述步骤A中采集用户的动作轨迹数据具体包括：A1、采集用户的动作轨迹数据；A2、根据所述动作轨迹数据得到空间矢量；A3、基于所述空间矢量及三维坐标计算当前遥控器的运动状态；A4、根据所述运动状态计算所述遥控器的运动信息，其中所述运动信息包括所述遥控器的角速度及方位信息。3.根据权利要求1所述的电视节目推荐方法，其特征在于，所述步骤A中采集用户的动作轨迹数据是通过传感器来实现的；所述传感器包括加速度传感器和陀螺仪传感器。4.根据权利要求1所述的电视节目推荐方法，其特征在于，所述数据预处理进一步依次包括：数据清洗、数据集成和数据规约；数据清洗是指过滤不完整的数据、错误的数据及重复的数据；数据集成是指将不同数据在逻辑上或物理上有机地集成；数据规约是指把数据集成后的数据按照一定的规则进行规约，使规约后的数据能够按照一定集合呈现。5.根据权利要求4所述的电视节目推荐方法，其特征在于，在所述步骤A之前还包括：A01、预先采集用户行为，并对用户行为进行前处理；A02、对前处理后的用户行为进行建模处理，将其转换为相应的用户行为数据，将用户行为数据与用户身份对应起来。6.一种电视节目推荐系统，其特征在于，所述推荐系统包括：设置在遥控器...

【专利技术属性】
技术研发人员：史淼泓，范杰，郑巧玲，
申请(专利权)人：TCL集团股份有限公司，
类型：发明
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