基于TS流的数字电视播出系统的研究与实现

邢圆庆

摘 要：本文详细介绍了TS流相关概念（包括TS流知识、TS流描述语言、TS流的构建方法和准则）、以及这些算法应用在数字电视播出系统当中存在的利与弊，最终提出全新想法：在数字电视播出系统当中引入TS流，TS流可以让电视领域的描述更加规范化和结构化，为系统添加语义，让基于TS流的播出系统为用户更加准确、更加快速的做出推荐。

关键词：TS流；数字电视；播出系统；用户喜好

1.TS流数字电视播出系统介绍

TS流数字电视播出系统的基本原理是通过系统对用户购买行为和感兴趣内容等信息进行分析，然后为其推荐类似产品。例如，某个用户喜欢《星际穿越》、《阿凡达》、《变形金刚》等影片，系统则可以推断这个用户喜欢科幻片进而推荐《机器人总动员》、《黑客帝国》等片。CB 算法的理论依据主要来自于信息获取与信息过滤，CB 算法最早也是出现在信息检索系统当中。CB 算法一般有三步骤：

（1）物体陈述（Item Representation）：首先将该领域的 Item 进行分类以及归类，并且写出一些标签，然后为每个物品抽取其自身特征来标志该物品。

（2）用户学习（Profile Learning）：根据用户过去的浏览行为、评分、喜好等建立以及更新用户模型，此步骤主要是学习用户喜欢。

（3）产生推荐（Recommendation Generation）：根据特定算法，来比较物品模型与用户模型，以此筛选出相关性较大的物品。举个例子来更加具体的介绍以上推荐步骤，在数字电视播出系统中，每部电视即为一个Item，第一步，我们可以把电视分为“爱情”、“科幻”、“动作”、“青春”、“励志”、“魔幻”、“浪漫”、“童话”、“喜剧”、“战争”等类别，然后为每部电视添加标签，比如《星际穿越》“科幻”、“动作”权值较大，而“励志”、“青春”等权值较小，《幸福终点站》的“喜剧”、“爱情”权值较大，“战争”、“童话”权值较小。第二步就是根据用户过去的观看行为，评分行为等等来构建用户模型，来学习用户的喜好，例如用户喜欢《阿凡达》、《黑客帝国》、《星际穿越》等“科幻”、“动作”等权值较大的电视，则系统可以构建一个该用户喜欢科幻片、动作片的配置文件，如果该用户在接下来的时间观看《赌圣》、《喜剧之王》、《功夫》等片，则系统需要更新用户的喜好，很明显该用户选择了一系列“喜剧”、“周星驰”等权值较大的电视，系统需要实时更新用户的 Profile，在系统获取用户的 Profile 后，CB 系统就可以利用推荐模型当中所有电视与用户模型当中的 Profile 进行相关度分析，筛选出一个相关性比较大的一个列表的电视，然后把这个结果呈现给用户。

2.基于TS流的数字电视播出系统的研究与实现

基于TS流的数字电视播出系统结构框架是基于 MVC 模式基础构造而成，M（模型层）主要包含数据层、构建TS流等模块；C（控制层）主要为数据分析、预测评分等模块；V（视图层）包含用户登陆系统界面、用户使用系统界面和为用户呈现电视等模块。详细的系统框架如下图 1：

2.1 用户TS流模块的分析与设计

用户模型，大体上说就是对于用户的抽象与归纳，具体含义上不同的学者又有不同的见解，Jameson 认为用户模型是对各方面属性的明确描述。Elaine 认为是对用户的各方面资源、属性的明确描述，另外用户模型集合分为单个个体用户、多个个体用户两种，而更多学者比较认同 Murry 的观点，他认为目前为止真正意义上、投入商业的用户模型还比较少，用户模型应该是对单个用户或用户组知识、特征、喜好的表示和建模，它需要完成对用户的基本信息、喜好进行规范化描述以及对目标用户存在认知。

2.2 电视TS流的分析与设计

电视是一门可以容纳文字、雕塑、建筑、摄影、绘画等听觉和视觉上的现代艺术，其存在可以让现代人们学习研究艺术，发扬与传递文化，是艺术和休闲生活中的不可或缺的重要一员。电视一般有名称、演员（导演）、类型、年代、地区等属性，构建的电视TS流应该整体上涵盖现在当前主流视频网站的所有电视。主要的类包括：id、name（名称）、artist（艺术家，即演员或导演）、category（分类）、ages（年代）、area（地区）。其中“名字”为电视名字，“艺术家”为比较著名、受用户欢迎的演员或导演，“分类”是对电视的分类，例如“爱情”、“喜剧”、“动画”、“科幻”等等，“地区”为电视的出版方所在地，例如“美国”、“中国大陆”、“中国香港”、“韩国”等，“年代”为电视出版时间，如“2015”、“2014”、“二战”。利用工具 Protege 创建电视TS流的步骤与创建用户TS流的步骤类似：

1、在 Active Ontology标签项里定义电视TS流的IRI

2、在class 标签当中创建电视的类，以及所有电视属性类及其类的关系

3、在Data Properties标签当中创建电视类的数据属性、Object Properties标签当中创建电视类的对象属性4、在Individuals标签当中创建电视类的实例以及定义实例属性值

2.3 用户兴趣模块的分析与设计

该模块主要是针对目标用户，对其在电视方面某些喜好进行抽象和归纳，建立该模块对该系统成功与否有着至关作用的影响，如果可以准确拿捏目标用户的兴趣，可以及时而准确的对用户进行推荐其喜欢的电视。用户兴趣模块要抽象出用户对电视的某些属性的偏爱度，可以用三元组用户-属性-偏爱值来表达，建立了用户兴趣模块之后，随着时间的推移，用户兴趣度不是一个常量而是会实时发生变化的，系统应该收集用户过去对系统的评分记录、收藏记录等显式反馈信息和搜索模式、浏览记录等隐式反馈信息对用户的兴趣度进行更新。

显式反馈信息是指用户对系统的直接反馈，比如用户对电视的评分记录、收藏记录、或者对被推荐电视点击不喜欢按钮，显式反馈信息对系统做出的明确操作，比较容易获取。隐式的反馈信息是指用户在使用系统过程当中的使用行为，比如浏览行为、网页呆留时间、搜索模式、甚至鼠标的移动方式等等。

相关研究表明采取显式与隐式的信息反馈对播出系统的准确度以及用户体验可以有不少的提高。但是目前为止在获取隐式反馈信息技术却不是特别成熟，因此主流的播出系统主要还是以获取显示反馈信息为主。

3.结语

由于大数据时代的诞生，数据以及信息等都呈现爆炸式的增长曲线，对于人们生活来说一方面来说是一件好事，人们有了更多的选择性，但是从另外一方面来讲，过多的数据与信息让人们很难在最短时间寻找到自己心仪的信息，甚至可能会造成部分现代人们养成选择困难症等不良影响，播出系统就是在这样的大背景下应运而生，播出系统出现的宗旨就是让人们在大数据当中摆脱出来。TS流在近些年来受到学者的广泛关注，通过TS流技术，可以对用户和电视的属性等信息进行语义标注，可以让电视领域知识规范化、结构化，从而可以让计算机更好的理解信息，当用户使用计算机时，系统通过已经记录的用户信息、之前浏览行为、观看行为等信息来理解用户的喜好与需求。

参考文献

[1] 胡亚龙，刘志伟.青岛电视台电视广告截播系统[J]. 视听界（广播电视技术）. 2013（04）

[2] 经国炜，崔冬明.视频服务器在播出系统中的应用分析[J]. 视听界（广播电视技术）. 2013（04）

[3] 卞德森，姜建发.关于标清数字电视播出系统通道技术指标测量的若干问题[J]. 现代电视技术. 2013（06）