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摘 要：本文基于现有的专利文献分析，对电视节目推荐技术作综述性介绍，包括根据其主要研究方向进行分类、并分析其各自特点，获得当前研究的热点方向。
关键词：节目推荐；电视；专利
随着信息技术的快速发展，电视的普及度越来越高，其包括的电视节目也越来越多。用户在面对海量的电视节目时，通过切换频道来确定自己喜欢的节目，由于电视节目过多，从而导致用户在短时间内难以确定出自己喜欢的节目，这种频繁更换频道查找电视节目的方式，会使用户渐渐厌倦了对选择电视节目的操作，从而失去了观赏电视节目的兴趣。由此产生了能够向用户推荐喜爱的电视节目的技术。
本文将基于对现有的专利文献分析，对电视节目推荐技术进行综述介绍。首先对专利文献进行检索、阅读和分析，基于主要研究方向对相关专利文献进行分类，并对各个分类的特点以及典型方案进行分析，获得当前研究的热点方向。
1 研究方向分类
通过对专利文献的阅读和分析，获取电视节目推荐技术的主要研究方向，包括：
1）基于节目属性的电视节目推荐；
2）基于用户属性的电视节目推荐；
3）基于用户评价的电视节目推荐；
4）基于社交网络信息的电视节目推荐。
2 详细介绍
2.1 基于节目属性的电视节目推荐
在实际观看中，用户对不同属性（例如节目年代、节目题材、节目人物信息）的节目偏好程度往往不相同，例如电视设备向用户推荐战争片，然而战争片内部的分类也很多，包括历史战争片、现代战争片、科幻战争片等，并不是所有的战争片用户都喜欢看，如果用户仅喜欢看历史战争片，而电视设备将所有的战争片都推荐给用户，则会导致推荐的节目不准确。因此，基于节目属性进行电视节目的推荐，能够更好地满足用户的需求。
典型方案：海信集团有限公司申请的专利CN201510234014（20150508）公开了一种生成推荐节目列表的方法及装置，其根据节目的至少两个节目特征信息，生成节目特征向量，根据预设特征向量和节目特征向量，生成位次值，并根据所述位次值对节目进行排序，得到推荐节目列表。
三星电子株式会社申请的专利CN201510400538（20150709）公开了一种进行电视内容推荐的方法，其从历史档案读取节目属性及对应的节目属性权重，确定该节目信息所属的节目属性及相应的节目属性权重，将数值最大的节目属性权重作为该节目信息的节目属性权重，并确定当前电视节目的节目属性权重，判断该节目信息的节目属性权重是否大于当前电视节目的节目属性权重，如果是，则将节目信息推荐给用户。
2.2 基于用户属性的电视节目推荐
由于用户的个体性，不同属性（例如性别、年龄、心情等）的用户所喜爱的电视节目往往不同，因而电视节目推荐技术基于用户属性信息而推荐不同的节目，可以提升用户的观看体验。
典型方案：
三星电子申请的专利CN201310695218（20131217）公开一种基于电视节目推荐装置和方法，其通过获取观看者的面部图像，并对获取的面部图像进行分析，得到当前观看者的属性信息，从而推荐与得到的当前观看者的属性信息相匹配的电视节目；英特尔公司申请的专利CN201180004731（20110411）公开了一种个性化节目选择系统和方法，其通过检测消费者的面部区域和手姿势标识一个或多个消费者特性，并基于消费者特性来选择一个或多个节目以呈现给消费者。
2.3 基于用户评价的电视节目推荐
随着电视技术的发展，用户与电视的交互越来越多，通过用户与电视的交互，计算出用户对已收看节目的喜爱程度值，可以有效提高节目推荐的准确性。
典型方案：
青岛海信电器股份有限公司申请的专利CN201210307534（20120824）公开一种电视节目推荐方法及系统，其采集用户对电视节目的满意度评价，根据满意度评价创建该用户的用户兴趣模型，以及根据用户兴趣模型中表现出的用户对各类电视节目的喜爱程度为用户推荐感兴趣的电视节目；深圳创维数字技术有限公司申请的专利CN201510790528（20151117）公开了一种节目推荐方法，其根据多个用户对多个节目元素的偏好程度以及多个节目含多个节目元素的成分，获得多个用户对多个节目的评分，向每个用户推荐每个用户对多个节目中评分最高的节目，从而能给用户提供恰当的节目推荐。
2.4 基于社交网络信息的电视节目推荐
普通的电视节目推荐主要是根据电视节目的基本内容及其属性来推荐的，其推荐的节目不贴近时下社会关注热点、没有跟互联网上浩如烟海的信息有太多联系。而基于用户社交行为信息的电视节目推荐模式，不再局限于电视领域本身的数据资源，而是从社交网络中获取与电视节目有关的信息和数据，从中找出用户的偏好进行节目推荐。
典型方案：
TCL集团股份有限公司申请的专利CN2012104594599（20121115）公开了一种基于社交网络信息进行电视节目推荐的方法及系统，其通过获取社交网络中各个不同用户对各个电视节目的评论来挖掘出用户与电视节目的评价关系并进行量化处理，进行节目推荐；清华大学申请的专利CN2014101122627（20140324）公开了一种用于社交电视的视频推荐方法和装置，其通过收集观众在社交电视上的言论，并进行处理和分析，用于推荐。
3 结语
本文通过对电视节目推荐技术的专利文献进行分析，对现有的电视节目推荐技术就其发明点进行分类，对其典型方案进行阐述和分析，以揭示电视节目推荐技术的研究和发展方向。
作者简介：
易才钦（1986-），男，汉族，福建尤溪人，现就职于国家知识产权局专利局专利审查协作广东中心，研究方向：图像通信领域。
关键词：节目推荐；电视；专利
随着信息技术的快速发展，电视的普及度越来越高，其包括的电视节目也越来越多。用户在面对海量的电视节目时，通过切换频道来确定自己喜欢的节目，由于电视节目过多，从而导致用户在短时间内难以确定出自己喜欢的节目，这种频繁更换频道查找电视节目的方式，会使用户渐渐厌倦了对选择电视节目的操作，从而失去了观赏电视节目的兴趣。由此产生了能够向用户推荐喜爱的电视节目的技术。
本文将基于对现有的专利文献分析，对电视节目推荐技术进行综述介绍。首先对专利文献进行检索、阅读和分析，基于主要研究方向对相关专利文献进行分类，并对各个分类的特点以及典型方案进行分析，获得当前研究的热点方向。
1 研究方向分类
通过对专利文献的阅读和分析，获取电视节目推荐技术的主要研究方向，包括：
1）基于节目属性的电视节目推荐；
2）基于用户属性的电视节目推荐；
3）基于用户评价的电视节目推荐；
4）基于社交网络信息的电视节目推荐。
2 详细介绍
2.1 基于节目属性的电视节目推荐
在实际观看中，用户对不同属性（例如节目年代、节目题材、节目人物信息）的节目偏好程度往往不相同，例如电视设备向用户推荐战争片，然而战争片内部的分类也很多，包括历史战争片、现代战争片、科幻战争片等，并不是所有的战争片用户都喜欢看，如果用户仅喜欢看历史战争片，而电视设备将所有的战争片都推荐给用户，则会导致推荐的节目不准确。因此，基于节目属性进行电视节目的推荐，能够更好地满足用户的需求。
典型方案：海信集团有限公司申请的专利CN201510234014（20150508）公开了一种生成推荐节目列表的方法及装置，其根据节目的至少两个节目特征信息，生成节目特征向量，根据预设特征向量和节目特征向量，生成位次值，并根据所述位次值对节目进行排序，得到推荐节目列表。
三星电子株式会社申请的专利CN201510400538（20150709）公开了一种进行电视内容推荐的方法，其从历史档案读取节目属性及对应的节目属性权重，确定该节目信息所属的节目属性及相应的节目属性权重，将数值最大的节目属性权重作为该节目信息的节目属性权重，并确定当前电视节目的节目属性权重，判断该节目信息的节目属性权重是否大于当前电视节目的节目属性权重，如果是，则将节目信息推荐给用户。
2.2 基于用户属性的电视节目推荐
由于用户的个体性，不同属性（例如性别、年龄、心情等）的用户所喜爱的电视节目往往不同，因而电视节目推荐技术基于用户属性信息而推荐不同的节目，可以提升用户的观看体验。
典型方案：
三星电子申请的专利CN201310695218（20131217）公开一种基于电视节目推荐装置和方法，其通过获取观看者的面部图像，并对获取的面部图像进行分析，得到当前观看者的属性信息，从而推荐与得到的当前观看者的属性信息相匹配的电视节目；英特尔公司申请的专利CN201180004731（20110411）公开了一种个性化节目选择系统和方法，其通过检测消费者的面部区域和手姿势标识一个或多个消费者特性，并基于消费者特性来选择一个或多个节目以呈现给消费者。
2.3 基于用户评价的电视节目推荐
随着电视技术的发展，用户与电视的交互越来越多，通过用户与电视的交互，计算出用户对已收看节目的喜爱程度值，可以有效提高节目推荐的准确性。
典型方案：
青岛海信电器股份有限公司申请的专利CN201210307534（20120824）公开一种电视节目推荐方法及系统，其采集用户对电视节目的满意度评价，根据满意度评价创建该用户的用户兴趣模型，以及根据用户兴趣模型中表现出的用户对各类电视节目的喜爱程度为用户推荐感兴趣的电视节目；深圳创维数字技术有限公司申请的专利CN201510790528（20151117）公开了一种节目推荐方法，其根据多个用户对多个节目元素的偏好程度以及多个节目含多个节目元素的成分，获得多个用户对多个节目的评分，向每个用户推荐每个用户对多个节目中评分最高的节目，从而能给用户提供恰当的节目推荐。
2.4 基于社交网络信息的电视节目推荐
普通的电视节目推荐主要是根据电视节目的基本内容及其属性来推荐的，其推荐的节目不贴近时下社会关注热点、没有跟互联网上浩如烟海的信息有太多联系。而基于用户社交行为信息的电视节目推荐模式，不再局限于电视领域本身的数据资源，而是从社交网络中获取与电视节目有关的信息和数据，从中找出用户的偏好进行节目推荐。
典型方案：
TCL集团股份有限公司申请的专利CN2012104594599（20121115）公开了一种基于社交网络信息进行电视节目推荐的方法及系统，其通过获取社交网络中各个不同用户对各个电视节目的评论来挖掘出用户与电视节目的评价关系并进行量化处理，进行节目推荐；清华大学申请的专利CN2014101122627（20140324）公开了一种用于社交电视的视频推荐方法和装置，其通过收集观众在社交电视上的言论，并进行处理和分析，用于推荐。
3 结语
本文通过对电视节目推荐技术的专利文献进行分析，对现有的电视节目推荐技术就其发明点进行分类，对其典型方案进行阐述和分析，以揭示电视节目推荐技术的研究和发展方向。
作者简介：
易才钦（1986-），男，汉族，福建尤溪人，现就职于国家知识产权局专利局专利审查协作广东中心，研究方向：图像通信领域。