基于推荐算法,重新设计智能电视


【基于推荐算法,重新设计智能电视】编辑导读:本文对视频内容的观看方式和大屏交互方式展开了分析研究 , 作者从电视当前的发展情况出发 , 结合具体流程图 , 深入浅出地阐述了基于推荐算法的电视产品系统设计方案 , 与大家分享 , 希望通过此文能够加深你对推荐算法的认识 。
基于推荐算法,重新设计智能电视
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电视是人类历史上最伟大的发明之一 , 极大地丰富了人们的生活 。 曾经是家里必不可少的电器 , 如今却被边缘化 。
现在的智能电视也未能扭转颓势 , 反而因其复杂的导航笨拙的交互 , 沦为年轻一代的投屏工具 。
所以我想设计一款新的智能电视系统 , 观看体验如同传统电视般慵懒惬意 , 让电视重新回归家电的C位 。
简单地说 , 它就像一个超大屏版的抖音 , 由个性化推荐算法驱动 。 和传统电视一样 , 用户一开机电视就自动播放当前推荐的频道 , 不喜欢可以跳到下一个 。
遥控器类似智能手机 , 有触摸屏和实体键组成 , 承接用户所有的主动交互 。 遥控器上的触摸屏将会使智能电视交互不再笨拙 , 其和电视屏幕的组合将会带来前所未有的有趣体验 。
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一、前期研究1——视频内容的观看方式
1. 观看方式的两种类型
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观看方式分为主动选择和被动选择 。
前者会一次性提供给用户很多视频选择 , 例如常见视频观看App的首页 , 然后用户需要从中选择一个才能开始观看内容 。
后者则每次只会给用户一个视频 , 并且直接开始播放这个视频 , 广播电视和抖音都是属于这个类别
2. 两种类型的特点对比
主动选择:

  1. 同一时刻提供提供多个内容 , 需要用户进行选择
  2. UI上多用网格系统来呈现供用户选择的内容
被动选择:
  1. 同一时刻只提供一个内容 , 不给用户选择的机会
  2. 不经用户同意 , 直接播放当前内容
  3. 算法程序或编导人员来决定接下来播放的内容
  4. 用户具有否决权 , 例如抖音里的下滑或者传统电视的切换频道
3. 结论
两种观看方式根据自身特点不同 , 所适应场景不同 。
相比而言 , 被动选择更适合休闲消遣的场景 。 在此场景下 , 它具有以下优势:
  1. 无负担开机 , 无需花精力做抉择 , 无需带有特定观看目的
  2. 算法推荐更容易拓宽用户内容消费的边界 , 鼓励用户尝试新题材
  3. 相同使用时间内实际观看时长更长 , 因为没有主动选择所消耗的时间
二、前期研究2——适合超大屏的交互方式
1. 超大屏的定义
按照屏幕尺寸和交互距离远近 , 大致可以分为小屏 , 大屏和超大屏 。 手机屏幕属于小屏 , 电脑显示器属于大屏 , 而电视或投影仪这属于超大屏 。
2. 各屏所对应的交互方式的现状
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3. 超大屏现有交互方式的痛点
  1. 没有简单易用的指向性交互方式 。 如果想选择的视频在界面右下角 , 则需要很多次方向键交互才能达到
  2. 输入字符非常笨拙 。 用方向键在屏幕上的键盘上游走来输入账号名或密码 , 是让很多智能电视用户痛苦的事 。
  3. 界面导航复杂 , 层级太多 。 用户不容易很界面上找到非常用功能 。
三、推荐系统设计
1. 基本定义
a. 观看类型
观看类型是本推荐系统里的基本定义 , 按照观看体验 , 把视频分为多集视频 , 单体超长视频 , 单体长视频 , 单体短视频和直播视频 。


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