家庭网络环境中的EPG智能推荐技术研究与实现

论文摘要

随着卫星频道和有线电视频道数量的增多,用户可以选择的电视节目范围也越来越广,为选择一个合适的电视节目常常要花费许多时间。用户常常会因此而错过自己所感兴趣的电视节目。 数字电视供应商认识到了这个因频道过多而引起的问题,通过为用户提供电子节目指南(EPG)服务来解决这个问题。目前所提供的EPG通常通过提供在线搜索功能,可以按节目类别、标题和播出时间对电视节目列表进行搜索,来帮助用户查找他们所感兴趣的电视节目。 既便如此,用户仍然要花很大力气在节目时间表中去查找一些感兴趣的节目。作为对此问题的一个解决方案,我们提出了一个智能化的EPG。在我们提出的智能化EPG中,EPG不断从在线的电视节目指南网站下载所需要的电视节目数据,并收集体现用户的兴趣的个性化信息。根据所收集的这些个性化信息,以及用户事先设置的电视节目参数,EPG从将要播出的节目中找出用户可能感兴趣的节目,推荐给用户。 我们提出的EPG根据用户看过的节目信息创建用户个性化(Profile)数据库。EPG监视记录用户对节目操作的行为,相应地用户的个性化数据被自动更新。根据更新过的个性化数据,EPG向用户推荐用户感兴趣的节目和频道。这样,用户可以很容易地知道正在或将要播放的电视节目的是否是他感兴趣的。 为获得好的推荐效果,在将EPG节目数据在用于推荐之前,需要对他们进行预处理。 我们的EPG采用了多引擎多层次的推荐方法。

论文目录

• 独创性声明
• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 引言
• 1.1 EPG概述
• 1.1.1 EPG的概念
• 1.1.2 EPG的种类
• 1.1.3 EPG的现状
• 1.1.4 EPG应用前景
• 1.1.5 EPG推荐
• 1.2 OSGi简介
• 1.2.1 OSGi简介
• 1.2.2 OSGi规范
• 1.2.3 OSGi的软件层次结构
• 1.3 SIP简介
• 1.3.1 SIP简介
• 1.3.2 SIP的功能和特点
• 1.3.3 SIP中服务器的分类和功能
• 1.4 课题来源
• 1.5 课题研究的意义
• 1.6 论文的组织结构
• 第二章 家庭网络系统简介
• 2.1 概述
• 2.1.1 家庭智能网络
• 2.1.2 演示系统简介
• 2.2 系统组成
• 2.2.1 移动设备
• 2.2.2 SIP服务器
• 2.2.3 OSGi网关
• 2.3 EPG智能推荐子系统
• 2.3.1 传统EPG的缺点
• 2.3.2 对传统EPG的改进
• 2.3.3 EPG推荐系统总体框架
• 2.3.4 各部分功能简介
• 2.3.5 EPG推荐流程
• 第三章 EPG节目信息的获取
• 3.1 EPG数据来源
• 3.2 EPG节目信息的获取过程
• 3.2.1 基本流程
• 3.2.2 从电视节目网站网站下载节目信息
• 3.2.3 节目信息的提取
• 3.2.4 标注属性
• 3.2.5 节目领域分类
• 3.2.6 EPG Database的维护
• 第四章 用户Profile信息的获取
• 4.1 基本思想
• 4.2 用户个性化数据库
• 4.3 数据收集（Data Collector）
• 4.4 数据格式化（Format Generation）
• 4.5 User Profile数据的维护
• 第五章 多引擎EPG推荐
• 5.1 EPG推荐分类器训练
• 5.1.1 推荐分类器的作用
• 5.1.2 按节目类型分类训练
• 5.1.3 按节目领域训练
• 5.1.4 按节目内容训练
• 5.1.5 使用分类器对节目进行分类
• 5.2 EPG推荐
• 5.2.1 推荐基本流程
• 5.2.2 用户设置
• 5.2.3 多引擎推荐系统
• 5.2.4 推荐节目生成
• 第六章 结束语
• 致谢
• 参考文献