CN103458276B

CN103458276B - 一种提供个性化节目的方法及系统

Info

Publication number: CN103458276B
Application number: CN201310368594.7A
Authority: CN
Inventors: 汪灏泓
Original assignee: TCL Corp
Current assignee: TCL Corp
Priority date: 2012-12-21
Filing date: 2013-08-22
Publication date: 2016-11-30
Anticipated expiration: 2033-08-22

Abstract

本发明公开一种提供个性化节目的方法及系统，所述方法包括通过在一个或多个频道提供多种节目的节目提供设备检测至少一个用户的观看活动；确定所述至少一个用户的多个用户身份；基于所述至少一个用户的多个用户身份搜索获取可用的电视节目；将所述至少一个用户的多个用户身份进行整合，根据整合后的用户身份获取对应于所述至少一个用户的个性化电视节目；向所述至少一个用户推荐并发送所获取的个性化电视节目，使得所述个性化电视节目在所述节目提供设备上呈现。

Description

一种提供个性化节目的方法及系统

技术领域

本发明涉及电视和用户界面交互技术领域，尤其涉及一种提供个性化节目的方法及系统。

背景技术

在美国，付费有线电视频道很受欢迎，因为那些频道通常是没有商业广告,并且提供吸引众多电视观众的付费电视节目。但是，考虑到数百万观众同时观看固定的同样节目的弊端，个性化技术可能成为克服这一弊端的突破点，能够使电视观众的观看经历多样化。另外一方面，根据现有技术例如内容发现技术和点播视频流技术，基于付费模式的有线电视网络对于观众来讲是昂贵的。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

本发明所公开的方案一方面包括一种用于个性化节目发送系统的方法。所述方法包括步骤：通过节目提供设备中检测至少一个用户的观看活动，所述节目提供设备通过一个或多个频道提供多种节目；确定所述至少一个用户的多个用户身份。所述方法还包括基于所述至少一个用户的多个用户身份搜索获取可用的电视节目；将所述至少一个用户的多个用户身份进行整合，根据整合后的用户身份获取对应于所述至少一个用户的个性化电视节目。更进一步地，向所述至少一个用户推荐并发送所获取的个性化电视节目，使得所述个性化电视节目在所述节目提供设备上呈现。

本发明所公开的方案的另一方面包括一种个性化节目发送系统，该系统包括：用户活动检测模块、流媒体资源检测模块、推荐引擎、视频流渲染器。所述用户活动检测模块用于通过在一个或多个频道提供多种节目的节目提供设备检测至少一个用户的观看活动，并确定所述至少一个用户的多个用户身份。所述流媒体资源检测模块用于基于所述至少一个用户的多个用户身份搜索获取可用的电视节目。所述推荐引擎用于根据整合的用户身份获取对应于所述至少一个用户的个性化电视节目并向所述至少一个用户推荐所确定的个性化电视节目。进一步地，所述视频流渲染器用于将推荐的个性化电视节目发送给所述至少一个用户，使得所述个性化电视节目在所述节目提供设备上呈现出来。

本领域技术人员可根据本发明公开的说明书内容、权利要求书及附图理解本公开文本的其他方面内容。

附图说明

图1说明本发明的一实施例实施的典型环境。

图2说明对应于本发明的一实施例的典型计算系统。

图3说明的是本发明的个性化节目发送系统的一较佳实施例。

图4说明的是本发明的个性化节目发送系统的另一较佳实施例。

具体实施方式

本发明将参考典型实施例及附图进行详细说明，在任何可能情况下，各个附图中的相同或相似部份均使用相同的标号。

图1说明的是包含本发明的一实施例的典型环境。如图1所示，环境100包括一电视机（TV）102，一遥控器104，一服务器106，一用户108和一网络110，当然其它设备也可以包括其中。

电视机102可以包括任何适当类型的电视机，例如等离子电视、液晶电视、投影电视、非智能电视或智能电视。电视机102也可包括其它计算系统，例如PC，平板电脑或掌上电脑，或者智能手机等。更进一步的，电视机102可以是任何适当的通过一个或多个频道呈现多种多样节目的节目提供设备，该节目提供设备可以通过遥控器进行遥控。

遥控器104可包括任何适当类型的与电视机102匹配操控的遥控器，例如，定制电视的遥控器，万能遥控器，平板电脑，智能手机或者任何包含遥控功能的计算设备。遥控器104也可包括其他类型的设备，例如基于运动传感器的遥控器，或者增强型深度摄像头遥控器，还包括简单的输入输出设备例如键盘、鼠标和声控输入装置等。

进一步的，服务器106可包括任何适当类型的向用户108提供个性化节目的一个或者多个服务器计算机。服务器106也促进遥控器104和电视机102之间的通信、数据存储及数据处理。电视机102、遥控器104和服务器106之间可通过一个或多个通信网络110实现互相之间的通信。例如通过有线电缆网、手机网络、卫星网络等。

用户108使用遥控器104与电视机102进行交互来观看各种各样的节目或者执行其它感兴趣的活动，如果运动传感器或者深度摄像头被应用于操控电视机102，则用户可以简单地通过手势或姿势来控制电视机102。用户108可以是单个用户或者多个用户，例如一起看电视节目的家庭成员。

电视机102，遥控器104，和/或服务器106可以建立在任何适当的计算电路平台上，图2是能够实施电视机102，遥控器104，和/或服务器106的典型计算系统200的原理框图。

如图2所示，计算系统200可包括处理器202、存储介质204、显示器206、通信模块208、数据库210及外围设备212。在该系统中可以去掉某些设备也可添加新的其它设备。

处理器202可包括任何适当的一个或多个处理器，进一步的，处理器202可包括用于多线程或并行处理的多个内核，存储介质204可包括存储器模块，例如ROM、RAM、闪存模块，也可包括大容量存储，例如CD-ROM和硬盘等。存储介质204可存储用于实施各种进程的计算机程序，该计算机程序是由处理器202执行的。

进一步的，外围设备212包括各种各样的传感器和其它I/O设备，例如键盘和鼠标，通信模块208可包括用于通过通信网络建立连接的目标网络接口设备。数据库210可包括一个或多个用于存储目标数据或对目标数据进行操作的数据库，例如检索数据库。

图3说明了个性化节目发送系统300的一个典型实施例，如图3所示，个性化节目发送系统300包括电视节目302、数据存储304、视频流渲染器306、用户活动检测模块308、推荐引擎310、流媒体资源检测模块312和用户交互模块314，其中某些部分可以省掉，其它新的部分也可以加入。

电视节目302可包括任何适当类型的电视节目资源，其可包含各种各样的视频资源（即视频资源1、视频资源2……视频资源n）。来自于是电视节目302的节目也可同时包括视频数据和元数据。

进一步地，数据存储304可包括任何适当用于存储视频数据和/或视频数据的元数据的存储工具（例如存储介质204、数据库210）。视频数据在存储到数据存储304中之前进行加密，所存储的视频数据在提供给视频流渲染器306之前被重新解码，而元数据可直接存储于数据存储304中供推荐引擎使用。

用户活动检测模块308通过多条线索检测电视机前的可能的用户，这些线索主要是通过不同的传感器和通过多种智能设备获得，使得个性化节目发送系统300可以通过简单自然的方式获得用户的身份。例如，用户活动检测模块308可通过与用户个人移动设备的通信来检测用户，和/或者通过遥控器的使用模式，和/或者通过电视的观看历史记录等。

基于用户活动检测模块308所检测的用户的身份，推荐引擎310可选择个性化节目向用户推荐。即一旦个性化（身份）检测完成，推荐引擎310可用于处理电视节目筛选工作并向用户108推荐其更喜欢的节目内容。在某些实施例中，推荐引擎310可进一步地，进行电视节目选择的同时，也可根据用户个性化配置向用户提供流媒体资源检测模块312中的视频流数据的推荐信息。

基于来自推荐引擎310和信息和数据存储304中的视频元数据，流媒体资源检测模块312可筛选获取最佳的视频资源形成视频流，并控制视频流渲染器306从选定的资源中播放视频流。即流媒体资源检测模块312实施一个用户自适应流媒体资源检测机制，使得其能够根据用户108所设制的各种限定条件优化流媒体数据资源的选择工作。所述的各种限定条件例如包括家庭网络状况，终端状况、视频点播协议等，和/或来自于服务供应商或服务器106，例如区域限制或者云计算能力限制等。

用户交互模块314可被配置为用于个性化节目发送系统300和用户108之间的交互，该交互可基于任何适当的交互机制，例如遥控、传感器、和/或手势/声音控制等。

进一步地，视频流渲染器306可根据流媒体资源检测模块312的配置从电视节目302中生成个性化视频流，并将该个性化视频流发送给用户108（例如通过电视机102播放）。

在某些实施例中，视频流渲染306连同流媒体资源检测模块312一起通过一特定节目频道将个性化视频流发送到电视机102中。即，针对特定用户108，专门设置一节目频道，通过自动检测用户的观看偏好，向用户推荐电视节目并通过该特定频道向用户发送个性化电视节目。

换言之，从用户的角度看，上述个性化节目的处理过程是察觉不到的但用户却可以从所有或若干适合于用户的资源中观看到个性化的电视节目，并且这些节目中不会插播广告。在没有大量用户信息输入的情况下，用户拥有的条件越好（例如更多好的资源），显示在屏幕上的个性化节目的质量就会更好。

在实际操作过程中，个性化节目发送系统300可通过执行一定的流程将个性化节目发送给用户，图4所示的即是向用户发送个性化节目的典型实施过程400.

如图4所示，一开始，检测用户的观看活动（S402）。例如，用户打开电视机102，使用遥控器104或者其它设备（例如智能手机、平板电脑等）与电视机102或者服务器106进行通信连接。在检测到用户的观看活动后，获取用户的输入信息（S404）。

一个实施例是，如果用户使用便携移动设备，例如智能手机，该设备与电视机102交互将特定用户的数据进行交换。如果用户使用遥控器或其它设备，通过遥控器或其它设备的输入记录也将被获取。如果用户仅仅是打开电视，用户对特定节目的选择收看也将被获取。

进一步地，确定用户或用户群的身份（S406）。例如，当用户使用便携移动设备时，例如使用手镯、手表或者手机，这些设备可能无线连接到电视机102，用户的身份也将传送给电视机102。这样，用户的身份可轻易的确定下来。如果电视机配备了面部识别或者用户识别技术，那用户的身份将更容易确定。更进一步地，当用户使用智能遥控器控制时，用户使用遥控器的身份将被精确地合理地获取。但是，其他也坐在那的用户将不能被检测到。当单个用户使用便携移动设备的身份被获取时，具有面部识别或用户识别模块的电视机102也同时进行了识别，或者与此同时，用户还使用了遥控器，那么这个用户就具有了多重身份。

当没有配套设备时，电视用户信息是无法获取的，但是观看历史记录可揭示特定的观看偏好或者说是观看模式。根据节目的关联性可确定用户的身份。例如，用户规律性地每隔一天观看肥皂剧，但有时候他/她使用遥控器，有时候使用其他控制设备。在这种情况下，通过执行模式挖掘可获取用户的观看模式。

在某些实施例中，用户遵循操作习惯（即观看模式）的可能性可以用户混合高斯模型表示，即：

（1）

t代表时间信息，K代表与当前节目相关的模式的数量，w _i,t是各模式间的归一化权，和分别为均值和第i个分布的标准偏差。另一方面，采用自适应阈值机制来确定这种可能性是否足够大，达到可以将该用户纳入到当前用户的列表中的标准。这样，用户身份可最终确定下来。

在用户身份确定后，根据用户身份检测和确定合适的电视节目（S408）。也就是说，个性化节目发送系统300（例如服务器106）执行节目的检测，合适的、所需的电视节目（例如无广告节目）将被分为两类：用户上传的免费节目（例如Youtube视频）和订阅的付费点播节目。

因为不同的用户可能订阅不同的付费点播服务，根据用户的节目订阅使用不同的节目数据库，个性化节目发送系统300可确定用户具有的访问级别，然后基于订阅信息提供可扩展的内容访问。即，个性化节目发送系统300可针对节目数据库中内节目提供不同的模式。

例如，个性化节目发送系统300对免费用户使用基础模式，对于付费用户使用高级模式。处于基础模式时，每个用户有大量的免费内容，当处于高级模式时，若用户具有访问权限（例如进行订阅），系统则向用户提供付费节目。个性化节目发送系统300（例如服务器106）可检测具有特定用户访问权限的节目数据库，给予系统300的用户对可扩展节目数据库的访问权限。

进一步的，个性化节目发送系统300可确定向用户或用户群推荐的个性化电视节目。例如，个性化节目发送系统300针对一用户分析其观看模式和其所观看的电视节目，然后形成一有用户所喜欢的电视节目的推荐单。但是，具有多个身份的情况下，系统300需要整合或合并多个用户或单个用户的多个身份，进而才能确定对应于多个身份的偏好节目。

当用户使用便携移动设备时，用户的身份可根据便携移动设备与电视机102间的通信进行确定。或者通过具有面部识别或者用户识别技术的电视机102检测判断用户的身份。一特定用户观看一特定节目的可能性也可进行确定。如表1所示的例子，各行指的是可能的用户，用u ₁ , u ₂……表示，各列表示的是节目，用p ₁ , p ₂……表示，可能性T(p _i , u _j)可以表示为（2）

表1.身份确定函数T（P，U）

T(p,u)	p ₁	p ₂	p ₃	p ₄	p ₅	p ₆	p ₇	p ₈	…	…	P _n-1	p _n
													u ₁		1		1		1		1
u ₂
													u ₃	1		1		1		1
u ₄	1	1	1	1		1	1	1
													u ₅

应当指出的是，T(p _i , u _j )=0并不一定代表u _j没有观看p _i，因为不是所有的用户（例如家庭成员）都保证有便携移动设备，也不能保证在同一时刻都有携带。因此，即使某一成员（其有特定的便携移动设备）经常观看电视，只要其特定的便携移动设备没有出现在观看现场，他/她也可能得到T（p，u）=0。换言之，通过T（p，u）功能收集的信息可能是不完整的。

进一步地，一个使用遥控器的用户，其使用遥控器的身份可被合理的精确获取。但是，同时也坐在那观看的其他用户可能就不能被检测到，如表2所示，T（p，v）函数用来表示用户v _j经常使用遥控器观看节目p _i的概率。在大多数情况下，具有更高概率的用户更有可能是正确的用户。

表2.用于表示合理准确身份的T（P，V）函数

T(p,v)	p ₁	p ₂	p ₃	p ₄	p ₅	p ₆	p ₇	p ₈	…	…	P _n-1	p _n
													v ₁	0.5	0.9		0.5		0.9		0.3
v ₂				0.1
													v ₃	0.2		0.1		0.95		0.5
v ₄	0.2	0.1	0.9	0.3		0.1	0.5	0.7
													v ₅	0.1				0.05

但是，T（p，v）函数也可能暗示对使用智能遥控器用户身份的检测的精确度不如对使用便携移动设备用户身份的检测精确度高，这两者之间的主要不同是便携移动设备是个人设备而智能遥控器则可能由家庭成员共同使用。

进一步地，当没有合适的配套设备（例如便携移动设备，智能遥控器）时，电视用户的信息无迹可寻只能通过观看历史记录来揭示特定的观看模式。p _i的完整列表示所有被家庭成员或多个用户观看过的电视节目。

个性化节目发送系统300可能要处理多用户组合的情况，即可能同时存在多种配套设备（例如便携移动设备、智能遥控器或者电视观看历史记录等）。系统300在以往的电视节目（p ₁ , p ₂ , …, p _n-1）观看经历中确定观看电视节目p _n的用户。即，系统300可能首先合并用户的各个身份，然后确定当前观看电视节目p _n的用户。

P={p ₁ ,p ₂ , …, p _n}表示电视屏幕上所有显示的节目（例如电视观看历史记录）U={ u ₁ ,u ₂ , …, u _s}表示的是在观看电视时，所有被检测到的带有能指定其身份的便携移动设备的用户，这并不包括那些带有上述的设备但不在电视机前使用的用户。也就是说，具有明确身份的情况下，V={ v ₁ ,v ₂ , …, v _t}表示的是所有被检测到的使用智能遥控器的用户，t应该接近家庭中活跃的电视用户的数目，该数目是在智能遥控器的检测精度维持在较高水平的情况下给出的。

另外，T(P, U)所表示P和U之间的关系如方程（2）所示，同时，T(P,V)所表示P和V之间的关系如表2所示。因此，合并后的用户设定为W ={w ₁ ,w ₂ , …, w _r}，W等于U+V,函数T(P, W)是可确定的。具体的说， {u _i , v _j}的组合对映射到相同用户W。如果S (u _i , v _j)表示根据电视节目的观看次序，两组用户u _i和v _j的相似度，u(w _i )和 v(w _i )分别表示的是合并后用户w _i在U中的对应用户和w _i在V中的对应用户。可按照以下式子求得{u _i , v _j}的组合对。

极小化 _,（3）

使得所有的k=1, … |U|+|V|-|W|, ,Th是用于确保合并的用户足够相似的阈值。

考虑到集合U和V的大小相对较小（通常为个位数），只要得到S[u(w _k ), v(w _k )]，方程3就很容易求解。

对于同一用户（包括合并前或合并后），T(P, U)记录的是用户在携带便携移动设备的情况下所观看的节目，而T(P,V)记录的是用户在使用遥控器情况下所观看的节目，当既使用便携移动设备又使用遥控器时，数据记录会产生重叠的部分，考虑到一个家庭中活跃用户一般为3-5个，应该可很明显的发现重叠的部分数据。在这样的背景下，S函数的计算可映射为传统序列比对问题，可采用Needleman-Wunsch 算法使用动态程序来快速地计算S函数。

更具体地，取A=a ₁ a ₂ …a _n 和B=b ₁ b ₂ …b _n分别作为一段时间内两用户的电视观看历史记录，其中a _i (i=1, …, n) 和b _j (j=1, …n)表示用户所看的一系列的所有电视节目（“没有看任何电视节目”被作为一特殊电视节目处理）。假设任意两电视节目之间的相似度可合理量化，变量A _i 和B _j分别定义为A和B的第i个和第j个参数，即，A _i=a ₁ a ₂ …a _i 和B _j=b ₁ b ₂…b _j (1≤i≤n 和 1≤j≤n);S(i, j)可被定义为A _i和B _j的所有排列中的最大值。

排列A和B的动态规划算法如下所示：

初始值：

S(i, j)的第0行：S(0, j) = d × j, j=0, 1, 2, …, n

S(i, j)的第0列：S(i, 0) = d × i, i=1, 2, …, n

递归公式（1<i≤n 和1<j≤n）：

S(i, j) = 最大值[S(i-1, j-1) + 相似性(a _i, b _j), S(i, j-1) + d, S(i-1,j) + d] （4）

对于上述的说明，d表示任何真正电视节目和“未看任何电视节目”之间的相似性可将其设定为0或负值；相似性(a _i, b _j)表示节目a _i和b _j之间的相似性（即等于a _i或b _j对应于“未看任何电视节目”时的d值）。节目a _i和b _j之间的相似性(a _i, b _j)可多角度进行评价，例如，根据时间、地点、内容、人物。

获取W值后，T（P, W）通过以下公式得到：

T(p _i , w _k ) = 最大值(T(p _i , u(w _k )), T(p _i , v(w _k ))) （5）

表3说明的是通过合并表1和表2得到合并后的用户。

表3. T(P, W)函数的实施例

T(p,v)	p ₁	p ₂	p ₃	p ₄	p ₅	p ₆	p ₇	p ₈	…	…	P _n-1	p _n
													w ₁	0.5	1		1		1		1
w ₂				0.1
													w ₃	1		1		1		1
w ₄	1	1	1	1		1	1	1
													w ₅	0.1				0.05

因此，根据合并后的用户身份，选出用户更喜欢的节目来向用户或用户群推荐。用户或用户群可选择观看所推荐的电视节目，也可在不进行选择的情况下观看直接按照所推荐的节目播放的内容。

接着按图4所示，确定个性化的电视节目（S410）后，根据用户的先择或者节目推荐，系统300可发送个性化电视节目给用户（S412）。例如，系统300可根据用户身份的配置信息、推荐节目及节目数据库中的特定节目产生视频流，该视频流可发送给电视机102和用户或用户群。电视机102通过一针对个性化节目的专用频道来显示该视频流。换言之，个性化节目可通过一专用频道被推荐和显示，使得用户不必在频道间切换来观看自己喜欢的节目。

另外，视频流也可根据用户或用户群的特定条件产生。例如，在网络带宽低的地区，高清（HD）节目可能是不合适的，通过服务器106的转码产生可流畅播放，适宜观看的视频流。其他条件也可用来配置上述视频流。

进一步地，另外可选地，系统300可检测电视信号质量及相关条件（S414）。例如，系统300可探测家庭网络条件及家庭成员所用的设备的性能，因而在选择推荐节目时，由数据传输质量和节目分辨率导致的限制也会被作为条件进行考虑，这些条件会反馈到系统300使得节目在这些条件的限制范围内进行配置。

系统300也可确定用户是否继续观看个性化节目频道（S416）。如果系统300确定用户继续则继续发送个性化节目（S416，是），该过程400继续进行到S404。另一方面，如果系统300确定用户不想继续个性化节目的发送（S416，否）则过程400结束。

通过所公开的系统和方法，个性化节目发送应用可用一种免费模式代替目前的节目模式，该免费模式是基于可能的有效的用户需求而产生的流媒体订阅信息并在此基础上利用节目检测技术实现的。

所公开的系统和方法通过对个性化技术，推荐技术及可扩展节目的检测和发送技术的独特组合，提供了一种的电视频道的全新方案，所实现的节目频道无商业广告同时又是免费的，因此能够使得用户一个节目接着一个节目的观看，而不会被商业广告打断观看。用户是通过一能对用户过去的观看记录、节目数据库及用户选择的相似性进行分析的数据挖掘引擎来获得所推荐的节目。对于某些用户，他们所需要使用的遥控器上的唯一的按键就是开关电视的电源键。因为节目频道可引导用户收看其所喜爱的节目，使用户能够没有任何干扰的享受看电视的过程。

应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims

1.一种基于个性化节目发送系统的方法，其特征在于，包括以下步骤：

通过一节目提供设备检测至少一个用户的观看活动，所述节目提供设备通过一个或多个频道提供多种节目；

确定所述至少一个用户的多个用户身份；

基于所述至少一个用户的多个用户身份搜索获取可用的电视节目；

将所述至少一个用户的多个用户身份进行整合，根据整合后的用户身份获取对应于所述至少一个用户的个性化电视节目；

向所述至少一个用户推荐并发送所获取的个性化电视节目，使得所述个性化电视节目在所述节目提供设备上呈现；

所述多个用户身份包括：

通过所述节目提供设备与所述至少一个用户的移动终端之间的通信所确定的身份；

通过所述节目提供设备的遥控器的使用所确定的身份；以及

通过在一个或多个频道的多个节目的观看历史所确定的身份。

2.根据权利要求1所述的基于个性化节目发送系统的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

检测观看活动之后获取来自于所述至少一个用户的用户输入信息。

3.根据权利要求1所述的基于个性化节目发送系统的方法，其特征在于，基于所述至少一个用户的多个用户身份搜索获取可用的电视节目进一步包括：

搜索获取适合一般用户的第一类型节目；

基于所述至少一个用户的订阅信息，搜索获取相应的第二类型节目；针对所述至少一个用户生成节目数据库，所述节目数据库包括第一类型节目和第二类型节目。

4.根据权利要求1所述的基于个性化节目发送系统的方法，其特征在于，将所述至少一个用户的多个用户身份进行整合，根据整合后的用户身份获取对应于所述至少一个用户的个性化电视节目进一步包括：

整合所述至少一个用户的多个用户身份用以确定至少一个当前用户所观看的特定内容节目；基于整合后的用户身份选取节目形成针对所述至少一个用户的个性化电视节目。

5.根据权利要求1所述的基于个性化节目发送系统的方法，其特征在于，所述发送所获取的个性化电视节目进一步包括：

将推荐的个性化电视节目发送给所述至少一个用户使得个性化电视节目通过一专用频道在节目提供设备上呈现出来。

6.根据权利要求1所述的基于个性化节目发送系统的方法，其特征在于，所述方法还进一步包括：

检测视频流质量状况并根据视频流质量状况的反馈配置所发送的推荐的个性化电视节目。

7.一种个性化节目发送系统，其特征在于，包括：

用户活动检测模块，用于检测通过一个或多个频道提供多种节目的节目提供设备中至少一个用户的观看活动，并确定所述至少一个用户的多个用户身份；

流媒体资源检测模块，用于基于所述至少一个用户的多个用户身份搜索获取可用的电视节目；

推荐引擎，用于根据整合的用户身份获取对应于所述至少一个用户的个性化电视节目并向所述至少一个用户推荐所确定的个性化电视节目；

视频流渲染器，用于将推荐的个性化电视节目发送给所述至少一个用户，使得所述个性化电视节目在所述节目提供设备上呈现出来；

所述多个用户身份包括：

通过所述节目提供设备的遥控器的使用所确定的身份；以及

8.根据权利要求7所述的个性化节目发送系统，其特征在于，所述系统进一步包括：

用户交互模块, 用于检测观看活动后获取来自于所述至少一个用户的用户输入信息。

9.根据权利要求7所述的个性化节目发送系统，其特征在于，所述流媒体资源检测模块进一步用于：

搜索获取适合一般用户的第一类型节目；

10.根据权利要求7所述的个性化节目发送系统，其特征在于，所述推荐引擎进一步包括：

11.根据权利要求7所述的个性化节目发送系统，其特征在于，所述视频流渲染器进一步包括：

12.根据权利要求7所述的个性化节目发送系统，其特征在于，所述视频流渲染器进一步包括：

根据检测的视频流质量状况的反馈配置所发送的推荐的个性化电视节目。