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《廣播電視信息雜志》2014年第五期

1個性化服務推薦

1.1技術需求廣電運營商逐漸為用戶提供了一個融合通信、信息服務和增值業務的多業務環境，向家庭用戶提供個性化服務正成為廣電運營商努力的目標。當前運營商在獲取用戶需求、聚合服務資源、智能推薦等方面不能適應融合網絡數字家庭服務運營的要求，因此家庭用戶操作行為分析與個性化服務智能推薦技術研究需要在以下幾個方面開展工作。一是家庭用戶個性化需求獲取方法研究工作，目前在融合網絡環境下家庭服務模式和業務形態多種多樣，在滿足用戶不斷提高的個性化服務需求方面，首先需要獲取數字家庭用戶在服務功能、服務屬性（如價格、品牌、質保等）和服務質量（如反映時間、可靠性等）等方面的需求，因此需要研究家庭用戶個性化需求的獲取方法挖掘用戶的需求。二是服務資源聚合方法與技術研究工作，家庭服務資源種類繁多，在了解了用戶的個性化需求后，需要為用戶提供相關的服務資源，因此需要對服務資源的關聯關系、語義關聯關系等因素進行聚合分析，為用戶的智能推薦提供技術支持。三是數字家庭智能推薦技術與系統研究工作，對用戶感興趣的服務資源進行智能推薦是為用戶提供個性化服務的重要手段，因此需要研究智能推薦技術并開發相關系統為用戶提供智能推薦服務。

1.2研究現狀服務資源關聯聚合與個性化服務方面面向用戶提供個性化服務是運營商保留用戶、鞏固與開拓市場的重要手段。面向用戶個性化的智能推薦技術已成功應用于互聯網領域，包括基于內容的過濾技術、協同過濾技術、基于知識的推薦技術，學術界剛開展Web服務組合推薦理論研究，綜合考慮用戶對Web服務和質量的均衡需求。電視領域開展了基于顯性用戶特征的節目推薦系統的研究。目前服務關聯與聚合研究主要集中在對服務組合的正確性和系統開銷的減少兩方面，沒有專門針對家庭服務領域的服務資源關聯與聚合研究。現有以服務功能為主線的服務關聯和聚合方法不能適應家庭服務領域中服務資源目錄的動態發展性和用戶多層次需求的要求。中國電信正處在向現代綜合信息服務提供商轉型的時期，實施精確化管理則是實現中國電信戰略轉型的關鍵措施之一。而對IP網絡及移動網絡用戶行為分析，是互聯網業務精確化管理的任務之一，也是面向用戶實施針對性營銷的前提和保證。通過對互聯網用戶行為的深入分析，如：用戶在手機上瀏覽了什么新聞和小說，通過搜索引擎搜索了什么關鍵字，在購物網站上購買了什么產品等。根據這些信息我們即可以進行業務的內容分析、業務熱點分析以及用戶偏好分析，可以了解用戶的真正需求，充分利用網絡資源，開發有吸引力的增值業務，提升用戶對網絡的依賴性和忠誠度，進而構建更好的盈利模式。杭州華數、北京歌華等廣電運營商在推廣個性化服務時，通常希望實現的推薦方式有：（1）基于社區位置的推薦，電視終端基于社區位置（五級地址與機頂盒號綁定），挖掘用戶興趣愛好，向用戶推薦社區相關服務，如社區內促銷活動。（2）基于消費行為的推薦，根據詳單或訂單，按照消費行為進行關聯推薦。（3）基于搜索習慣的推薦，根據搜索關鍵詞和內容進行關聯推薦。（4）基于直播收視率的推薦，杭州華數擁有終端采集軟件，能夠采集直播（時段）收視和點播數據，獲得停留時間收視率，以便基于收視情況進行粗略的推薦。另外，圍繞家庭推薦，顆粒度粗、方向性弱，如家庭由若干個人組成，家庭成員由于外出、出租戶短期逗留、家里來客等原因無法固定家庭成員，進而操作電視的家庭成員年齡性別、年齡、喜好等個人特征難以斷定。基于操作行為的家庭用戶偏好分析與服務推薦是一個難題。

2技術研究方法

2.1研究目標根據網絡融合和業務融合情況下家庭用戶個性化服務的需要,研究家庭用戶操作行為分析與個性化服務智能推薦技術，構建家庭用戶偏好分析與服務推薦模型，研發家庭用戶操作行為分析與服務推薦系統，重點實現對電視購物、音視頻點播等數字內容服務的智能推薦，為推動家庭服務向個性化方向發展提供有效技術手段。

2.2研究內容與關鍵技術（1）家庭用戶操作行為分析技術應用集成OLAP技術、聚類分析技術、關聯挖掘技術等用戶行為分析技術，研究家庭用戶操作行為分析方法，對家庭用戶行為特征和偏好進行分析。（2）個性化服務智能推薦技術研究個性化服務智能推薦技術，研究基于個人偏好的服務推薦算法和基于關聯規則的協同過濾推薦算法，實現基于操作行為分析的家庭用戶個性化服務推薦方法。（3）家庭用戶偏好分析與服務推薦模型研究基于操作行為的家庭用戶偏好分析與服務推薦模型構建方法，建立家庭用戶行為分析模型、群組及內容關聯模型、服務推薦模型、效果評估模型。（4）家庭用戶行為分析與服務推薦技術應用家庭用戶操作行為分析與服務推薦方法與模型的研究成果，重點研究面向電視購物、音視頻點播等數字內容服務的家庭用戶行為分析與服務推薦技術實現方案。（5）家庭用戶行為分析與服務推薦系統研發家庭用戶行為分析與服務推薦系統，研發與集成環境相適應的個性化服務智能推薦功能接口，并結合電視購物、音視頻點播等典型應用實踐個性化服務推薦服務。

2.3研究方法根據該研究的預期目標、研究內容，該技術的研究方法將著重進行關鍵技術實現方法、分析模型構建方法、系統研發、技術集成驗證等方面的工作。研究擬采取的技術路線如圖1所示。（1）總體方案研究通過以電視用戶為核心的新型文化與生活綜合服務如電視購物、視頻點播等業務的服務模式分析，家庭用戶操作行為與推薦模式分析，開展總體方案設計，提出各項關鍵技術和支撐原型平臺的總體功能要求，為各項工作的開展提供總體指導。（2）關鍵技術研究應用集成OLAP技術、聚類分析技術、關聯挖掘技術等用戶行為分析技術，研究家庭成員行為分析方法，實現對家庭用戶行為特征和偏好的分析；研究個性化服務智能推薦方法，研究基于用戶偏好的智能推薦算法，基于關聯規則的協同過濾推薦算法，實現對家庭成員的個性化服務推薦。（3）分析模型構建建立家庭用戶行為分析模型，實現對家庭用戶行為特征和偏好的分析；建立群組及內容關聯模型，實現對群組相似度和內容資源相似度的分析；探索合理的推薦模式和方法，建立服務推薦模型，并通過建立效果評估模型，利用樣本數據來驗證行為分析與服務推薦模型的有效性。（4）軟件系統研發根據家庭用戶行為分析與服務推薦技術方案以及家庭用戶偏好分析與服務推薦模型，研發家庭成員行為分析與服務推薦系統，研發與集成環境相適應的個性化服務智能推薦功能接口，實現對家庭成員用戶操作行為的分析與用戶興趣關聯服務的推薦，重點實現對電視購物、音視頻點播等數字媒體內容的服務推薦。同時利用軟件系統，進行技術驗證與優化，根據驗證及評測效果，調整、優化模型方案，完善支撐技術，實現特征分析、服務推薦等配套支撐軟件封裝，支撐研究可持續發展。（5）技術集成驗證綜合關鍵技術、模型研究成果及系統平臺研制成果，利用已有的資源和條件開展系統實驗與典型應用現場試驗，驗證系統平臺的安全性、可靠性及可擴展性，根據實驗驗證及測試效果，調整、優化系統方案和關鍵技術，為實現有線電視個性化服務、開展實際應用提供技術支撐。其中，家庭用戶行為分析與服務推薦原型軟件系統技術框架包括獲取層、數據層、應用層和訪問層四層，每層分別實現特定技術功能，如圖2所示。家庭用戶行為分析與服務推薦軟件系統整合OLAP技術、聚類分析技術、關聯挖掘技術、智能推薦技術，通過對家庭用戶操作行為分析及對特定范圍數字內容的服務推薦，實現家庭用戶特征與偏好分析、內容熱點分析、群組及內容關聯分析和綜合評估分析，可形成基于操作行為的家庭用戶行為分析與個性化服務推薦，為全面掌握家庭用戶的個性化服務需求提供有效的分析依據。

2.4應用價值挖掘家庭用戶潛在的消費習慣和興趣,實現個性化的服務策略推薦，滿足用戶個性化和綜合性業務需求，有利于刺激用戶的消費沖動，帶來新的經濟增長點，反過來，用戶體驗的滿意程度的反饋有利于發掘新的業務增值點、加速推進新業務，在現有條件及環境下推動廣電行業發展。（1）挖掘海量行為數據存在的潛在未知的知識，輔助管理層決策業務運營支撐系統中的擁有所有用戶的基本資料、使用記錄、計費詳單、賬單等海量復雜的行為數據，可以將這些數據集中起來，建立一個整合的、結構化的數據模型，在此基礎上對數據進行標準化、抽象化、規范化分類和分析，通過數據倉庫對用戶數據進行聯機分析和數據挖掘，為業務運營管理層提供及時的決策信息，為業務管理部門提供有效的反饋數據。（2）滿足不同用戶群的不同需求，使服務提供向個性化方向發展不同用戶群對家庭服務業務的需要不一樣，消費能力也不同，運營商需要按照不同用戶群組，推出不同的資費套餐，以對不同用戶群提供最優惠的資費來進行用戶關系管理。推出合理的資費套餐，對用戶而言，對使用頻率最多的業務降低了資費，也就是享受了優惠；對運營商而言，對不同用戶群提供資費優惠吸引了新老用戶，是用戶關系管理的良好手段。此外，由于針對不同用戶群對不同業務設定不同的資費，并沒有降低業務的平均收益，反而會由此吸引更多的新用戶而增加總收益。（3）促進交叉銷售，為企業帶來更多的商業利潤交叉銷售是發現現有用戶的多種需求,并通過滿足其需求而實現銷售各種相關服務或產品的營銷方式。運營商需要對已有的用戶進行交叉銷售。數據挖掘技術可以幫助運營商尋找影響用戶購買行為的因素,使運營商科學地制定營銷策略,從而向用戶進行合理的交叉銷售獲取更多的利潤。

3小結

家庭用戶操作行為分析與個性化服務智能推薦技術研究是面向家庭用戶的個性化服務定制與消費需求，研究家庭用戶操作行為分析與個性化服務智能推薦方法，通過家庭用戶的操作行為習慣，獲取家庭用戶的消費需求，挖掘家庭用戶個性化喜好，依據用戶間和/或服務資源間的相似度，向家庭用戶推薦其感興趣的關聯服務內容，進而提高家庭用戶的滿意度與忠誠度，為滿足家庭用戶個性化服務需求提供有效技術支撐。

作者：袁曉昆王德平早金橋單位：云南廣電網絡集團有限公司