基于云计算的电视广告侦测处理系统及方法

1.一种基于云计算的电视广告侦测处理系统，其特征在于，包括：
数据库，用于存储广告数据信息，其中，所述广告数据信息包括识别参考数据，其是根据一种识别算法对原始广告数据进行识别运算而提取的特征值数据；
多个广告识别终端，用于分别对多个电视频道中的电视节目进行周期性采样，根据所述识别算法对所述采样的电视节目分别进行相同的识别运算以获取采样数据，并比较所述采样数据与所述识别参考数据以判断所述采样的电视节目是否是广告，从而生成相应的识别结果；
中央服务器，接收所述广告识别终端输出的所述识别结果，并接收用户终端发送来的选定的电视频道的频道号码，从所述识别结果中选取匹配所述选定的电视频道的识别结果，从而根据所述选取的识别结果而发出相应的指令至所述用户终端，其中，所述原始广告数据和所述采样的电视节目为视频数据，所述识别算法包括截取所述视频数据中的画面。
2.根据权利要求1所述的电视广告侦测处理系统，其特征在于，所述识别算法还包括：
确定取样点的数量和位置，获取所述取样点在截取的所述画面中的色彩值，以作为所述识别参考数据或者所述采样数据。
3.根据权利要求1所述的电视广告侦测处理系统，其特征在于，所述识别算法还包括：
确定取样点的数量和位置，获取所述取样点在截取的画面中的色彩值，并进一步在所述取样点之间进行差异值比较以获取所述取样点之间的差异值，从而以所述取样点之间的差异值作为所述识别参考数据或者所述采样数据。
4.根据权利要求1至3任一所述的电视广告侦测处理系统，其特征在于，所述数据库进一步存储用户信息，而所述中央服务器在所述选取的识别结果为所述选定的电视频道的电视节目是广告时，根据所述用户信息而发出屏蔽指令和匹配所述用户信息的替换节目至所述用户终端。
5.根据权利要求4所述的电视广告侦测处理系统，其特征在于，进一步包括：
广告数据维护装置，用于更新所述数据库存储的所述广告数据信息和/或所述用户信息。
6.一种基于云计算的电视广告侦测处理方法，其特征在于，包括：
建立数据库以存储广告数据信息，其中，所述广告数据信息包括识别参考数据，其是根据一种识别算法对原始广告数据进行识别运算而提取的特征值数据；
分别对多个电视频道中的电视节目进行周期性采样，根据所述识别算法对所述采样的电视节目分别进行相同的识别运算以获取采样数据，并比较所述采样数据与所述识别参考数据以判断所述采样的电视节目是否是广告，从而生成相应的识别结果；
接收用户终端发送来的选定的电视频道的频道号码，从所述识别结果中选取匹配所述选定的电视频道的识别结果，并根据所述选取的识别结果而发出相应的指令至所述用户终端，
其中，所述原始广告数据和所述采样的电视节目为视频数据，所述识别算法包括截取所述视频数据中的画面。
7.根据权利要求6所述的电视广告侦测处理方法，其特征在于，所述识别算法还包括：
确定取样点的数量和位置，获取所述取样点在截取的画面中的色彩值，以作为所述识别参考数据或者所述采样数据。
8.根据权利要求6所述的电视广告侦测处理方法，其特征在于，所述识别算法还包括：
确定取样点的数量和位置，获取所述取样点在截取的画面中的色彩值，并进一步在所述取样点之间进行差异值比较以获取所述取样点之间的差异值，从而以所述取样点之间的差异值作为所述识别参考数据或者所述采样数据。
9.根据权利要求6至8任一所述的电视广告侦测处理方法，其特征在于，进一步在所述数据库中存储用户信息，当在所述选取的识别结果为所述选定的电视频道中的电视节目是广告时，根据所述用户信息而发出屏蔽指令和匹配所述用户信息的替换节目至所述用户终端。

基于云计算的电视广告侦测处理系统及方法\n技术领域\n[0001] 本发明涉及电视领域，特别是涉及一种基于云计算的电视广告侦测处理系统及方法。\n背景技术\n[0002] 目前，电视作为一种家用电器已经深入到人们的日常生活中，收看电视已经成为人们获取信息、娱乐的重要方式之一。随着电视视觉效果的改善，电视节目的增加，其极大地丰富了人们的娱乐生活。然而，在收看电视时，很多频道在播放电视节目的中间总会插播很多广告，而且某些广告还经常会反复地进行播放，影响人们心情。因此，屏蔽电视广告的技术显得越来越重要。\n[0003] 而随着网络技术的快速发展，人们生活中的联网设备也越来越多，由此，云计算(Cloud Computing)技术开始逐渐走进并改变着人们的生活，为人们的日常工作和生活带来便利。云计算是网格计算(Grid Computing)、分布式计算(Distributed Computing)、并行计算(Parallel Computing)、效用计算(Utility Computing)、网络计算(Network Storage Technologies)、虚拟化(Virtualization)、负载均衡(Load Balance)等等计算机技术和网络技术发展融合的产物。所述云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种计算方式，共享于网络上的软硬件资源和信息可以按照需求而提供给相应的计算机、数字电视或其他联网设备。云计算是可以将本地的计算分布在网络上的大量的计算设备上，而并非只是独自由本地的计算设备或者远程服务器处理，从而大大减低本地计算机的负担，提高运输效率。\n[0004] 目前，已经开发设计出利用云计算来屏蔽过滤电视广告的技术，例如中国专利CN201110433377.2，发明名称—基于云计算的广告过滤方法、系统及数字电视装置，其揭示了周期性地从用户端接收音视频数据，然后和服务器端数据库内的数据进行匹配，从而判断从用户端接收的音视频数据是否是广告数据，然后根据匹配的结果执行屏蔽过滤功能。\n但是，对于现有的基于云计算的屏蔽过滤技术，由于用户端很多，其一般可以达到百万级、千万级，因此其数据传输量极大，百万级、千万级的用户端并发传输音视频数据，再进行识别匹配，则其实现的可能性较小，且识别时间过长从而容易失效。\n发明内容\n[0005] 本发明的目的是提供一种基于云计算的电视广告侦测处理系统及方法，其数据传输量较小，易于实现，而且识别速度比较快，用户体验度较高。\n[0006] 本发明提出一种基于云计算的电视广告侦测处理系统，其包括数据库、多个广告识别终端和中央服务器。其中，所述数据库用于存储广告数据信息，其中，所述广告数据信息包括识别参考数据，其是根据一种识别算法对原始广告数据进行识别运算而提取的特征值数据。所述多个广告识别终端用于分别对多个电视频道中的电视节目进行周期性采样，根据所述识别算法对所述采样的电视节目分别进行相同的识别运算以获取采样数据，并比较所述采样数据与所述识别参考数据以判断所述采样的电视节目是否是广告，从而生成相应的识别结果。所述中央服务器接收所述广告识别终端输出的所述识别结果，并接收用户终端发送来的选定的电视频道的频道号码，从所述识别结果中选取匹配所述选定的电视频道的识别结果，从而根据所述选取的识别结果而发出相应的指令至所述用户终端，其中，所述原始广告数据和所述采样的电视节目为视频数据，所述识别算法是截取所述视频数据中的画面。\n[0007] 本发明还提供一种基于云计算的电视广告侦测处理方法，其包括：建立数据库以存储广告数据信息，其中，所述广告数据信息包括识别参考数据，其是根据一种识别算法对原始广告数据进行识别运算而提取的特征值数据；分别对多个电视频道中的电视节目进行周期性采样，根据所述识别算法对所述采样的电视节目分别进行相同的识别运算以获取采样数据，并比较所述采样数据与所述识别参考数据以判断所述采样的电视节目是否是广告，从而生成相应的识别结果；接收用户终端发送来的选定的电视频道的频道号码，从所述识别结果中选取匹配所述选定的电视频道的识别结果，并根据所述选取的识别结果而发出相应的指令至所述用户终端，其中，所述原始广告数据和所述采样的电视节目为视频数据，所述识别算法是截取所述视频数据中的画面。\n[0008] 优选地，所述识别算法还包括：确定取样点的数量和位置，获取所述取样点在截取的所述画面中的色彩值，以作为所述识别参考数据或者所述采样数据。\n[0009] 优选地，所述识别算法还包括：确定取样点的数量和位置，获取所述取样点在截取的画面中的色彩值，并进一步在所述取样点之间进行差异值比较以获取所述取样点之间的差异值，从而以所述取样点之间的差异值作为所述识别参考数据或者所述采样数据。\n[0010] 优选地，所述数据库进一步存储用户信息，而所述中央服务器在所述选取的识别结果为所述选定的电视频道的电视节目是广告时，根据所述用户信息而发出屏蔽指令和匹配所述用户信息的替换节目至所述用户终端。\n[0011] 优选地，所述电视广告识别系统可进一步包括广告数据维护装置，其用于更新所述数据库存储的所述广告数据信息和/或所述用户信息。\n[0012] 本发明的基于云计算的电视广告侦测处理系统及方法是在云端监视各个电视频道，判断各个电视频道当前的电视节目是否是广告，从而生成相应的识别结果，再根据用户终端反馈的收看的电视频道选取相应的识别结果，然后根据用户信息而确定是否屏蔽广告及提供替换节目至用户终端。因此，本发明的基于云计算的电视广告侦测处理系统及方法只需要在云端监视各个电视频道的电视节目，而并不需要在百万级或者千万级的用户终端上采集其当前播放的电视频道的电视节目并将采集的结果反馈至云端。一般情况下，能够收看的电视频道的数量不大，其远远小于用户终端的数量，因此，本发明采集的结果比较小，判断比较采集的电视节目是否是广告的计算量也比较小，其速度较快，容易实现。此外，本发明并不需要在百万级或者千万级的用户终端上采集其当前播放的电视频道的电视节目并将采集的结果反馈至云端，因此，用户终端与云端之间的数据传输量比较小，易于实现。\n[0013] 此外，本发明的识别技术并非是对整个图像进行比较，而是采用散列的点阵采集某些像素点或者像素区块的色彩值作为特征值来进行比较，因此其可进一步减小计算量，识别速度较快，时效性比较好。另，本发明还可以根据用户设置的用户信息而提供匹配用户喜好的替代节目，其互动性较好，用户体验度更好。\n[0014] 上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细说明如下。\n附图说明\n[0015] 图1为本发明实施例的一种基于云计算的电视广告侦测处理系统的示意图；\n[0016] 图2为本发明实施例中根据识别算法对视频数据进行识别运算生成识别参考数据的示意图；\n[0017] 图3为本发明实施例的一种基于云计算的电视广告侦测处理方法的流程图。\n具体实施方式\n[0018] 为更进一步阐述本发明达成预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的基于云计算的电视广告智能侦测处理系统及方法其具体实施方式、方法、步骤及功效，详细说明如后。\n[0019] 有关本发明的前述及其他技术内容、特点及功效，在以下配合参考图式的较佳实施例详细说明中将可清楚的呈现。通过具体实施方式的说明，当可对本发明为达成预定目的所采取的技术手段及功效得以更加深入且具体的了解，然而所附图式仅是提供参考与说明之用，并非用来对本发明加以限制。\n[0020] 请参见图1，其为本发明实施例的一种基于云计算的电视广告侦测处理系统的示意图。如图1所示，本发明实施例的基于云计算的电视广告侦测处理系统100为执行云计算的云端，即服务器端，其包括数据库110、多个广告识别终端120、中央服务器130和广告数据维护装置140。\n[0021] 数据库110主要用于存储广告数据信息，而广告数据信息可以包括广告名称、简介、关键字、识别参考数据、广告类别、代理人、和品牌等等信息。其中，识别参考数据是广告数据信息中的核心内容，其是本发明执行电视广告识别技术所需的基本数据，其并非是原始广告数据，而是根据识别算法对原始广告数据进行识别运算而提取出来的特征值数据。\n在本发明中，识别参考数据具有适应计算机的快速读取及运算，数据量小等等特点。原始广告数据可以为广告的音频数据和/或视频数据等等，对应地，识别参考数据根据原始广告数据的不同，而可以分别为音频数据和/或视频数据。\n[0022] 以下以视频数据为例来介绍本发明，图2为本发明实施例中根据识别算法对视频数据进行识别运算生成识别参考数据的示意图。如图2所示，本发明中的识别算法在获取原始广告视频数据后，其对原始广告视频数据进行分析，截取视频数据中的画面210，确定取样点211的数量和位置，获取各个取样点211在被截取画面210中的特征值，例如色彩值(RGB值或灰阶值)，以作为识别参考数据。\n[0023] 优选地，截取原始广告视频数据中的第一帧画面，获取各个取样点211在被截取的第一帧画面的色彩值，其可以进一步作为广告的起始点的识别参考数据。当然，为了更加精确地确定广告的起始点，也可以分别截取原始广告视频数据中的前几帧画面，分别在各个画面中选取取样点211，获取各个取样点211在各个前几帧画面的色彩值，以作为广告的起始点的识别参考数据。\n[0024] 同样地，也可以进一步截取原始广告视频数据中最后一帧或者最后几帧画面，获取各个取样点211在最后一帧或者最后几帧画面中的色彩值，以作为广告的结束点的识别参考数据。当然，本领域技术人员可以理解的是，对于每一个具体的广告，其时间长度是固定的，也可以在确定了广告的起始点后，根据固定的时间长度来确定此广告的结束点。\n[0025] 此外，在截取的画面210中确定取样点211的方法可以利用散列函数而根据实际效果，确定取样点211的数量和位置。选取的取样点211可以为电视屏幕的实际的像素，则其色彩值即为此像素的色彩值；或者选取的取样点211也可以为也可以为像素区块，则其色彩值为此像素区块内多个像素的色彩值的平均值。\n[0026] 另，本发明的识别算法也可以是获取原始广告视频数据后，其对原始广告视频数据进行分析，截取视频数据中的画面210，选取取样点211的数量和位置，获取各个取样点\n211在被截取画面210中的色彩值，然后进一步地在各个取样点211之间进行差异值比较以获取各个取样点211之间的差异值，以取样点211之间的差异值作为识别参考数据。当然，本领域技术技术人员可以理解的是，本发明的识别算法也可以是上述两种方法的结合，即以取样点211的色彩值作为识别参考数据，并可进一步利用取样点211之间的差异值作为进一步的识别参考数据。\n[0027] 虽然本发明实施例是以视频数据为例来介绍如何提取特征值，产生识别参考数据，但是，本领域技术人员可以理解的是，对于音频数据也可以采用相同的方法来提取其特征值，从而产生音频的识别参考数据。\n[0028] 本发明可以预先收集当前比较流行的广告，并对这些广告内容进行处理，从而获得对应的识别参考数据，并存储在数据库210中，以供后续的广告识别过程中作为参考数据。\n[0029] 多个广告识别终端120用于分别对多个电视频道中的电视节目进行采样，并根据上述识别算法对采样的电视节目分别进行相同的识别运算以获取采样数据，比较采样数据和数据库110中的识别参考数据从而判断电视节目是否是广告，从而生成相应的识别结果。\n[0030] 在本发明中，广告识别终端120可以为一组高配置、高性能的计算机组而构成。其中，每一个广告识别终端10分别安装广告识别软体，其锁定一个电视频道而进行监视，例如广告识别终端120a锁定电视频道1，广告识别终端120b锁定电视频道2，…，依次类推。\n每一个广告识别终端120可以分别周期性地对其锁定的电视频道中的电视节目进行采样，然后根据上述识别算法对采样的电视节目进行识别运算，即获取截取的画面中取样点的色彩值或者取样点之间的色彩的差异值，作为采样数据。然后将采样数据和数据库110中存储的识别参考数据依次进行比较，从而判断当前采样的电视节目是否广告。\n[0031] 例如，假设数据库110中存储有500个当前比较流行的广告所对应的识别参考数据，且这500个广告的识别参考数据还可以进一步按照广告热度以及播放时间进行排序，任一广告识别终端120对其锁定的电视频道进行采样获取当前节目的截取画面并按照上述识别算法获取采样数据后，将采样数据与这500个按照顺序排列的广告所对应的识别参考数据进行比较，从而可以快速地判断当前节目是否是广告。在识别成功后，广告识别终端\n120可以发送相应的识别结果，例如“CCTV-1开播XXX广告”，至中央服务器130。\n[0032] 此外，每一个广告识别终端120中安装的广告识别软体还可以进一步执行其他的广告识别算法，例如广告周期出现的概率算法等等，其可以分析某电视频道在某个时间段出现频率高的的广告，经常组合在一起播放的某些广告等等，其可以作为优先识别的标准，从而提高识别的效率。\n[0033] 优选地，广告识别终端120可以利用存储在数据库110中的广告的起始点的识别参考数据与采样数据进行比较，从而识别电视广告的起始点，判断其锁定的电视频道开始播放电视广告了。当然，广告识别终端120也同样可以识别其锁定的电视频道中电视广告的结束点，例如，例如利用广告的结束点的识别参考数据或者利用广告的固定的时间长度等等，从而根据广告的起始点和结束点而发送不同的指令给中央服务器130。\n[0034] 中央服务器130接收这些广告识别终端120所传来的多个识别结果，并接收用户终端10所传来的选定的电视频道的频道号码(ID)，然后从这些识别结果中选取匹配选定的电视频道的识别结果，从而根据选取的识别结果发出相应的指令至用户终端10。例如，假设一用户终端10目前正在收看电视频道CCTV-1，则其发送电视频道CCTV-1的频道号码(ID)至中央服务器130，而广告识别终端120a监视的是电视频道CCTV-1，则中央服务器\n130根据广告识别终端120a所传来的识别结果而发送相应的指令至用户终端10。\n[0035] 在本发明中，数据库110可进一步存储用户信息，其是用户终端的相关信息，可以由用户编辑用户终端10而设置生成或者自动生成的数据，其可以由各个用户终端10上传至云端的数据库110并保存在数据库110中。用户信息可以包括个人信息(用户姓名、终端ID号码、所在区域、地址、性别、年龄等等)、偏好信息(节目替换要求、本地媒体库路径、喜爱的网址等等)、和屏蔽设定(对每个电视频道的广告屏蔽要求)等等。\n[0036] 用户可以编辑用户终端10而设定屏蔽设定以及偏好信息。例如，设定如下屏蔽设定：\n[0037] A：我希望在某某频道不要看到广告；\n[0038] B：我不想看到某某广告、我不想看到某人代理的广告；\n[0039] C：我在某个时间段内不想看到广告；\n[0040] D：我不想看到重复的广告；\n[0041] E：卖药的广告有点烦，我不想看到；\n[0042] 设定如下偏好信息：\n[0043] A：我喜欢听歌、音乐；\n[0044] B：我喜欢新闻、学习、娱乐、游戏；\n[0045] C：我的英语不好，这段时间想学英语；\n[0046] D：我用餐时间喜欢轻音乐；\n[0047] E：我喜欢小品，特别喜欢某演员的小品；\n[0048] 因此，中央服务器130在获得识别结果后，可以根据用户信息而发出不同的指令至用户终端10，例如，根据用户信息中的屏蔽设定来确定是否屏蔽广告，根据用户信息中的偏好信息而发出匹配偏好信息的节目至用户终端10。\n[0049] 用户信息一般是通过用户终端10而上传至云端的数据库110，其可以在云端的数据库110和用户本地端同时存储。\n[0050] 广告数据维护装置140可用于更新数据库110中存储的广告数据信息和/或用户信息，其也可以对某一广告的广告数据信息中的识别参考数据进行调整，或者更新广告热度优先程度等等信息。广告数据维护装置140主要由维护人员进行日常管理，其也可以接收用户举荐。例如，用户发现某一广告未被屏蔽，则其可以操作用户终端10而发送相关举荐信息(如某频道某个时间点的电视节目为广告)至中央服务器130，然后中央服务器130转发举荐信息至广告数据维护装置140，通知维护人员进行处理。\n[0051] 在本发明实施例的基于云计算的电视广告侦测处理系统100中的数据库110、广告识别终端120、广告数据维护装置140分别与中央服务器130相连以相互连通，当然，其也可以两者彼此相连以相互连通。\n[0052] 本发明实施例所提供的基于云计算的电视广告侦测处理系统100，是在云端利用各个广告识别终端120分别监视各个电视频道，并与数据库110中存储的识别参考数据进行比较，从而判断各个电视频道当前的电视节目是否是广告并生成相应的识别结果，并将识别结果传输给中央服务器130。而中央服务器130可以根据用户终端10反馈的其收看的电视频道而选取相应的识别结果，并根据用户预先存储在数据库110中的用户信息而确定是否屏蔽广告及提供相应的替换节目至用户终端10。因此，本发明基于云计算的电视广告侦测处理系统100只需要在云端监视各个电视频道的电视节目，而并不需要在百万级或者千万级的用户终端上采集其当前播放的电视频道的电视节目并将采集的结果反馈至云端。\n一般情况下，能够收看的电视频道的数量不大，其远远小于用户终端的数量，因此，本发明采集的结果比较小，判断比较采集的电视节目是否是广告的计算量也比较小，其速度较快，容易实现。此外，本发明并不需要在百万级或者千万级的用户终端上采集其当前播放的电视频道的电视节目并将采集的结果反馈至云端，因此，用户终端与云端之间的数据传输量比较小，易于实现。\n[0053] 另，本发明的基于云计算的电视广告侦测处理系统100中采用的识别技术并非是对整个图像进行比较，而是采用散列的点阵采集某些像素点或者像素区域的色彩值作为特征值来进行比较，因此，其可进一步减小计算量，识别速度较快，时效性比较好。本发明的基于云计算的电视广告侦测处理系统100还可以在数据库110中存储用户设置的用户信息，并根据用户信息而提供匹配用户喜好的替代节目，其互动性较好，用户体验度更高。\n[0054] 本发明还提供一种基于云计算的电视广告侦测处理方法，图3为本发明实施例的一种基于云计算的电视广告侦测处理方法的流程图。如图3所示，本发明的基于云计算的电视广告侦测处理方法包括：\n[0055] S1：建立数据库以存储广告数据信息，其中，广告数据信息包括识别参考数据，其是根据一种识别算法对原始广告数据进行识别运算而提取的特征值数据；\n[0056] S2：分别对多个电视频道中的电视节目进行采样，根据上述识别算法对采样的电视节目分别进行相同的识别运算以获取采样数据，并比较采样数据与识别参考数据以判断采样的电视节目是否是广告，从而生成相应的识别结果；\n[0057] S3：接收用户终端发送来的选定的电视频道的频道号码，从识别结果中选取匹配选定的电视频道的识别结果，并根据选取的识别结果而发出相应的指令至用户终端。\n[0058] 在本发明实施例的基于云计算的电视广告侦测处理方法中，原始广告数据和采样的电视节目可以为视频数据。而上述识别算法是截取视频数据中的画面，确定取样点的数量和位置，获取取样点在截取的画面中的色彩值，以作为识别参考数据或者采样数据。或者，上述识别算法是截取视频数据中的画面，确定取样点的数量和位置，获取取样点在截取的画面中的色彩值，并进一步在取样点之间进行差异值比较以获取取样点之间的差异值，从而以取样点之间的差异值作为识别参考数据或者采样数据。\n[0059] 此外，本发明实施例的基于云计算的电视广告侦测处理方法可进一步在数据库中存储用户信息，当在选取的识别结果为选定的电视频道中的电视节目是广告时，根据用户信息而发出屏蔽指令和匹配所述用户信息的替换节目至用户终端。\n[0060] 综上所述，本发明的基于云计算的电视广告侦测处理系统及方法是在云端监视各个电视频道，判断各个电视频道当前的电视节目是否是广告，从而生成相应的识别结果，再根据用户终端反馈的收看的电视频道选取相应的识别结果，然后根据用户信息而确定是否屏蔽广告及提供替换节目至用户终端。因此，本发明的基于云计算的电视广告侦测处理系统及方法只需要在云端监视各个电视频道的电视节目，而并不需要在百万级或者千万级的用户终端上采集其当前播放的电视频道的电视节目并将采集的结果反馈至云端。一般情况下，能够收看的电视频道的数量不大，其远远小于用户终端的数量，因此，本发明采集的结果比较小，判断比较采集的电视节目是否是广告的计算量也比较小，其速度较快，容易实现。此外，本发明并不需要在百万级或者千万级的用户终端上采集其当前播放的电视频道的电视节目并将采集的结果反馈至云端，因此，用户终端与云端之间的数据传输量比较小，易于实现。\n[0061] 此外，本发明的识别技术并非是对整个图像进行比较，而是采用散列的点阵采集某些像素点或者像素区块的色彩值作为特征值来进行比较，因此其可进一步减小计算量，识别速度较快，时效性比较好。另，本发明还可以根据用户设置的用户信息而提供匹配用户喜好的替代节目，其互动性较好，用户体验度更好。\n[0062] 以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。