邢圓慶

摘 要：本文詳細(xì)介紹了TS流相關(guān)概念（包括TS流知識、TS流描述語言、TS流的構(gòu)建方法和準(zhǔn)則）、以及這些算法應(yīng)用在數(shù)字電視播出系統(tǒng)當(dāng)中存在的利與弊，最終提出全新想法：在數(shù)字電視播出系統(tǒng)當(dāng)中引入TS流，TS流可以讓電視領(lǐng)域的描述更加規(guī)范化和結(jié)構(gòu)化，為系統(tǒng)添加語義，讓基于TS流的播出系統(tǒng)為用戶更加準(zhǔn)確、更加快速的做出推薦。

關(guān)鍵詞：TS流；數(shù)字電視；播出系統(tǒng)；用戶喜好

1.TS流數(shù)字電視播出系統(tǒng)介紹

TS流數(shù)字電視播出系統(tǒng)的基本原理是通過系統(tǒng)對用戶購買行為和感興趣內(nèi)容等信息進(jìn)行分析，然后為其推薦類似產(chǎn)品。例如，某個(gè)用戶喜歡《星際穿越》、《阿凡達(dá)》、《變形金剛》等影片，系統(tǒng)則可以推斷這個(gè)用戶喜歡科幻片進(jìn)而推薦《機(jī)器人總動(dòng)員》、《黑客帝國》等片。CB 算法的理論依據(jù)主要來自于信息獲取與信息過濾，CB 算法最早也是出現(xiàn)在信息檢索系統(tǒng)當(dāng)中。CB 算法一般有三步驟：

（1）物體陳述（Item Representation）：首先將該領(lǐng)域的 Item 進(jìn)行分類以及歸類，并且寫出一些標(biāo)簽，然后為每個(gè)物品抽取其自身特征來標(biāo)志該物品。

（2）用戶學(xué)習(xí)（Profile Learning）：根據(jù)用戶過去的瀏覽行為、評分、喜好等建立以及更新用戶模型，此步驟主要是學(xué)習(xí)用戶喜歡。

（3）產(chǎn)生推薦（Recommendation Generation）：根據(jù)特定算法，來比較物品模型與用戶模型，以此篩選出相關(guān)性較大的物品。舉個(gè)例子來更加具體的介紹以上推薦步驟，在數(shù)字電視播出系統(tǒng)中，每部電視即為一個(gè)Item，第一步，我們可以把電視分為“愛情”、“科幻”、“動(dòng)作”、“青春”、“勵(lì)志”、“魔幻”、“浪漫”、“童話”、“喜劇”、“戰(zhàn)爭”等類別，然后為每部電視添加標(biāo)簽，比如《星際穿越》“科幻”、“動(dòng)作”權(quán)值較大，而“勵(lì)志”、“青春”等權(quán)值較小，《幸福終點(diǎn)站》的“喜劇”、“愛情”權(quán)值較大，“戰(zhàn)爭”、“童話”權(quán)值較小。第二步就是根據(jù)用戶過去的觀看行為，評分行為等等來構(gòu)建用戶模型，來學(xué)習(xí)用戶的喜好，例如用戶喜歡《阿凡達(dá)》、《黑客帝國》、《星際穿越》等“科幻”、“動(dòng)作”等權(quán)值較大的電視，則系統(tǒng)可以構(gòu)建一個(gè)該用戶喜歡科幻片、動(dòng)作片的配置文件，如果該用戶在接下來的時(shí)間觀看《賭圣》、《喜劇之王》、《功夫》等片，則系統(tǒng)需要更新用戶的喜好，很明顯該用戶選擇了一系列“喜劇”、“周星馳”等權(quán)值較大的電視，系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)更新用戶的 Profile，在系統(tǒng)獲取用戶的 Profile 后，CB 系統(tǒng)就可以利用推薦模型當(dāng)中所有電視與用戶模型當(dāng)中的 Profile 進(jìn)行相關(guān)度分析，篩選出一個(gè)相關(guān)性比較大的一個(gè)列表的電視，然后把這個(gè)結(jié)果呈現(xiàn)給用戶。

2.基于TS流的數(shù)字電視播出系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)

基于TS流的數(shù)字電視播出系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架是基于 MVC 模式基礎(chǔ)構(gòu)造而成，M（模型層）主要包含數(shù)據(jù)層、構(gòu)建TS流等模塊；C（控制層）主要為數(shù)據(jù)分析、預(yù)測評分等模塊；V（視圖層）包含用戶登陸系統(tǒng)界面、用戶使用系統(tǒng)界面和為用戶呈現(xiàn)電視等模塊。詳細(xì)的系統(tǒng)框架如下圖 1：

2.1 用戶TS流模塊的分析與設(shè)計(jì)

用戶模型，大體上說就是對于用戶的抽象與歸納，具體含義上不同的學(xué)者又有不同的見解，Jameson 認(rèn)為用戶模型是對各方面屬性的明確描述。Elaine 認(rèn)為是對用戶的各方面資源、屬性的明確描述，另外用戶模型集合分為單個(gè)個(gè)體用戶、多個(gè)個(gè)體用戶兩種，而更多學(xué)者比較認(rèn)同 Murry 的觀點(diǎn)，他認(rèn)為目前為止真正意義上、投入商業(yè)的用戶模型還比較少，用戶模型應(yīng)該是對單個(gè)用戶或用戶組知識、特征、喜好的表示和建模，它需要完成對用戶的基本信息、喜好進(jìn)行規(guī)范化描述以及對目標(biāo)用戶存在認(rèn)知。

2.2 電視TS流的分析與設(shè)計(jì)

電視是一門可以容納文字、雕塑、建筑、攝影、繪畫等聽覺和視覺上的現(xiàn)代藝術(shù)，其存在可以讓現(xiàn)代人們學(xué)習(xí)研究藝術(shù)，發(fā)揚(yáng)與傳遞文化，是藝術(shù)和休閑生活中的不可或缺的重要一員。電視一般有名稱、演員（導(dǎo)演）、類型、年代、地區(qū)等屬性，構(gòu)建的電視TS流應(yīng)該整體上涵蓋現(xiàn)在當(dāng)前主流視頻網(wǎng)站的所有電視。主要的類包括：id、name（名稱）、artist（藝術(shù)家，即演員或?qū)а荩?、category（分類）、ages（年代）、area（地區(qū)）。其中“名字”為電視名字，“藝術(shù)家”為比較著名、受用戶歡迎的演員或?qū)а?，“分類”是對電視的分類，例如“愛情”、“喜劇”、“?dòng)畫”、“科幻”等等，“地區(qū)”為電視的出版方所在地，例如“美國”、“中國大陸”、“中國香港”、“韓國”等，“年代”為電視出版時(shí)間，如“2015”、“2014”、“二戰(zhàn)”。利用工具 Protege 創(chuàng)建電視TS流的步驟與創(chuàng)建用戶TS流的步驟類似：

1、在 Active Ontology標(biāo)簽項(xiàng)里定義電視TS流的IRI

2、在class 標(biāo)簽當(dāng)中創(chuàng)建電視的類，以及所有電視屬性類及其類的關(guān)系

3、在Data Properties標(biāo)簽當(dāng)中創(chuàng)建電視類的數(shù)據(jù)屬性、Object Properties標(biāo)簽當(dāng)中創(chuàng)建電視類的對象屬性4、在Individuals標(biāo)簽當(dāng)中創(chuàng)建電視類的實(shí)例以及定義實(shí)例屬性值

2.3 用戶興趣模塊的分析與設(shè)計(jì)

該模塊主要是針對目標(biāo)用戶，對其在電視方面某些喜好進(jìn)行抽象和歸納，建立該模塊對該系統(tǒng)成功與否有著至關(guān)作用的影響，如果可以準(zhǔn)確拿捏目標(biāo)用戶的興趣，可以及時(shí)而準(zhǔn)確的對用戶進(jìn)行推薦其喜歡的電視。用戶興趣模塊要抽象出用戶對電視的某些屬性的偏愛度，可以用三元組用戶-屬性-偏愛值來表達(dá)，建立了用戶興趣模塊之后，隨著時(shí)間的推移，用戶興趣度不是一個(gè)常量而是會實(shí)時(shí)發(fā)生變化的，系統(tǒng)應(yīng)該收集用戶過去對系統(tǒng)的評分記錄、收藏記錄等顯式反饋信息和搜索模式、瀏覽記錄等隱式反饋信息對用戶的興趣度進(jìn)行更新。

顯式反饋信息是指用戶對系統(tǒng)的直接反饋，比如用戶對電視的評分記錄、收藏記錄、或者對被推薦電視點(diǎn)擊不喜歡按鈕，顯式反饋信息對系統(tǒng)做出的明確操作，比較容易獲取。隱式的反饋信息是指用戶在使用系統(tǒng)過程當(dāng)中的使用行為，比如瀏覽行為、網(wǎng)頁呆留時(shí)間、搜索模式、甚至鼠標(biāo)的移動(dòng)方式等等。

相關(guān)研究表明采取顯式與隱式的信息反饋對播出系統(tǒng)的準(zhǔn)確度以及用戶體驗(yàn)可以有不少的提高。但是目前為止在獲取隱式反饋信息技術(shù)卻不是特別成熟，因此主流的播出系統(tǒng)主要還是以獲取顯示反饋信息為主。

3.結(jié)語

由于大數(shù)據(jù)時(shí)代的誕生，數(shù)據(jù)以及信息等都呈現(xiàn)爆炸式的增長曲線，對于人們生活來說一方面來說是一件好事，人們有了更多的選擇性，但是從另外一方面來講，過多的數(shù)據(jù)與信息讓人們很難在最短時(shí)間尋找到自己心儀的信息，甚至可能會造成部分現(xiàn)代人們養(yǎng)成選擇困難癥等不良影響，播出系統(tǒng)就是在這樣的大背景下應(yīng)運(yùn)而生，播出系統(tǒng)出現(xiàn)的宗旨就是讓人們在大數(shù)據(jù)當(dāng)中擺脫出來。TS流在近些年來受到學(xué)者的廣泛關(guān)注，通過TS流技術(shù)，可以對用戶和電視的屬性等信息進(jìn)行語義標(biāo)注，可以讓電視領(lǐng)域知識規(guī)范化、結(jié)構(gòu)化，從而可以讓計(jì)算機(jī)更好的理解信息，當(dāng)用戶使用計(jì)算機(jī)時(shí)，系統(tǒng)通過已經(jīng)記錄的用戶信息、之前瀏覽行為、觀看行為等信息來理解用戶的喜好與需求。

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