面向电视服务的多屏交互方法、设备及存储介质与流程

本申请涉及多媒体应用，尤其涉及一种面向电视服务的多屏交互方法、设备及存储介质。

背景技术：

1、当前多屏环境下的内容推送技术,通常采用基于用户配置文件的推荐系统。该系统通过收集和分析用户的人口统计信息、用户行为数据、设备信息等,建立用户兴趣模型,并根据模型匹配并推送可能符合用户兴趣的内容。该方法可以实现一定程度的个性化推荐,但难以做到真正智能化和精准推荐。

2、而且，现有在多屏环境下的推送策略缺乏统一协调，不同屏幕各自为战，无法综合判断在同一用户的多个屏幕中推送同类内容的适宜性，往往导致相同或高度相似内容的重复推荐,降低了用户体验。

3、上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

1、本申请的主要目的在于提供一种面向电视服务的多屏交互方法、设备及存储饿介质，旨在解决用户多屏使用时推送内容重复的技术问题。

2、为实现上述目的，本申请提出一种面向电视服务的多屏交互方法，所述面向电视服务的多屏交互方法包括：

3、根据用户当前使用屏幕的当前显示内容生成目标内容推荐结果；

4、获取所述当前显示内容于所述用户其他使用屏幕的其他内容推荐结果；

5、确认所述目标内容推荐结果与所述其他内容推荐结果的相似度；

6、在确认所述相似度小于预设相似度时，向所述用户当前显示屏幕推送所述目标内容推荐结果。

7、在一实施例中，所述确认所述目标内容推荐结果与所述其他内容推荐结果的相似度的步骤之后，还包括：

8、在确认所述相似度大于或等于预设相似度时，根据所述当前显示内容重新生成目标内容推荐结果；

9、并在确认新生成的所述目标内容推荐结果与所述其他内容推荐结果的相似度小于所述预设相似度时，向所述当前显示屏幕推送所述内容推荐结果。

10、在一实施例中，所述根据用户当前使用屏幕的当前显示内容生成目标内容推荐结果的步骤，包括：

11、自所述当前显示内容提取中特征向量，将所述特征向量输入至预设内容推荐模型；

12、通过所述预设内容推荐模型输出所述目标内容推荐结果。

13、在一实施例中，所述确认所述目标内容推荐结果与所述其他内容推荐结果的相似度的步骤，包括：

14、比对所述目标内容推荐结果与所述其他内容推荐结果的内容信息；

15、并根据比对结果得出所述相似度。

16、在一实施例中，所述的方法还包括：

17、获取所述用户使用屏幕的历史显示内容，并基于各所述历史显示内容提取内容特征向量；

18、以所述内容特征向量使用机器学习算法训练内容推荐模型以得出所述预设内容推荐模型。

19、在一实施例中，所述获取所述用户多个使用屏幕的显示内容，并基于各所述显示内容提取内容特征向量的步骤，包括：

20、在所述内容特征向量中筛选重复的内容特征向量；

21、确定重复的所述内容特征向量的对应显示内容，自所述显示内容重新提取媒体特征生成新的内容特征向量。

22、在一实施例中，所述确定重复的所述内容特征向量的对应显示内容的步骤，包括：

23、确定所述显示内容是否一致；

24、在确定所述显示内容一致时，执行自所述显示内容重新提取媒体特征生成新的内容特征向的步骤。

25、在一实施例中，所述确定所述显示内容是否一致的步骤，包括：

26、获取所述显示内容的媒体参数；

27、并根据所述媒体参数确定所述显示内容是否一致。

28、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种面向电视服务的多屏交互设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如上文所述的面向电视服务的多屏交互方法的步骤。

29、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的面向电视服务的多屏交互方法的步骤。

30、本申请提出的一个或多个技术方案，至少具有以下技术效果：

31、本申请的技术方案中，根据用户当前使用屏幕的当前显示内容生成目标内容推荐结果；获取所述当前显示内容于所述用户其他使用屏幕的其他内容推荐结果；确认所述目标内容推荐结果与所述其他内容推荐结果的相似度；在确认所述相似度小于预设相似度时，向所述用户当前显示屏幕推送所述目标内容推荐结果。本申请技术方案通过内容特征向量的提取和比较,可以准确判断不同屏幕内容之间的相似度,从而有效避免重复推荐相似内容。同时,通过机器学习训练内容特征推荐模型,可以实现更加智能化和个性化的推荐结果。

技术特征：

1.一种面向电视服务的多屏交互方法，其特征在于，所述的方法包括：

2.如权利要求1所述的面向电视服务的多屏交互方法，其特征在于，所述确认所述目标内容推荐结果与所述其他内容推荐结果的相似度的步骤之后，还包括：

3.如权利要求1所述的面向电视服务的多屏交互方法，其特征在于，所述根据用户当前使用屏幕的当前显示内容生成目标内容推荐结果的步骤，包括：

4.如权利要求1所述的面向电视服务的多屏交互方法，其特征在于，所述确认所述目标内容推荐结果与所述其他内容推荐结果的相似度的步骤，包括：

5.如权利要求1-4任一项所述的面向电视服务的多屏交互方法，其特征在于，所述的方法还包括：

6.如权利要求5所述的面向电视服务的多屏交互方法，其特征在于，所述获取所述用户使用屏幕的历史显示内容，并基于各所述显示内容提取内容特征向量的步骤，包括：

7.如权利要求6所述的面向电视服务的多屏交互方法，其特征在于，所述确定重复的所述内容特征向量的对应显示内容的步骤，包括：

8.如权利要求7所述的面向电视服务的多屏交互方法，其特征在于，所述确定所述显示内容是否一致的步骤，包括：

9.一种面向电视服务的多屏交互设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如权利要求1至8中任一项所述的面向电视服务的多屏交互方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的面向电视服务的多屏交互方法的步骤。

技术总结
本申请公开了一种面向电视服务的多屏交互方法，涉及多媒体应用技术领域，公开了面向电视服务的多屏交互，包括：根据用户当前使用屏幕的当前显示内容生成目标内容推荐结果；获取所述当前显示内容于所述用户其他使用屏幕的其他内容推荐结果；确认所述目标内容推荐结果与所述其他内容推荐结果的相似度；在确认所述相似度小于预设相似度时，向所述用户当前显示屏幕推送所述目标内容推荐结果。本申请还公开了一种面向电视服务的多屏交互设备和存储介质，本申请通过内容特征向量的提取和比较，通过机器学习训练内容特征推荐模型，可以准确判断不同屏幕内容之间的相似度，实现更加智能化和个性化的推荐结果。

技术研发人员：赵爱方
受保护的技术使用者：优地网络有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23