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借着互联网东风，在“看电视”转变为“用电视”的当下，电视厂商如何迎接“观众”向“用户”概念的转变，不但折射出了行业参与者对于客厅新经济和内容传播价值的全新认知，也隐藏着大小屏之间的注意力渗透之争。
由中国电信基于网络统计进行的调查显示：平均每个家庭可使用的泛智能设备为9.2台，其中与视频相关的智能设备有IPTV盒子、OTT盒子、电脑、智能手机、投影仪等，其中有约一半的设备可接入视频节目，注定了“数字家庭”场景下对于“眼球经济”的争夺已经进入白热化。
不可否认的是，相比于PC、平板、手机等设备，电视作为原生的视频内容消费终端，在产品形态、音画表现上拥有先天优势，能够提供极具临场感、沉浸感的观影追剧体验。
但与此同时，智能电视在人机交互、软件生态、信息粒度等方面尚属弱势，直接与间接地削弱了客厅大屏的娱乐、商业价值。
从智能电视使用数据来看，近年来开机率、开机时长屡创新高，但总体仍具较大成长空间。
居家需求激活大屏生态
2020年以来，国际局势动荡、国内疫情反复、消费复苏不足等诸多因素共同影响了消费者的生活方式。不同媒介时长的重分配是市场变迁在用户端的重要投影。
在远程协作、网络教育、客厅健身等新需求的促进下，客厅电视在家庭屏幕中的重要性显著提升，客厅电视在此期间获得显著流量增长。
群邑智库数据显示，居家隔离让一线市场消费者开启居家健身模式，疫情前后家中健身比例提升了81%，一、二线城市智能电视日达到率分别提升了10%和23%。
在大屏主场的视频消费领域，电视平台用户回流趋势突显。从2020年开始，电视收视就出现了大幅提升，一直到2021年用户每日户均收视时长都保持在了5.83小时左右，较2019年增长12.3%。
2022年春节期间，智能电视日活规模就达到1.14亿台，相比去年同期同比大幅增长35.7%；春节期间日均电视观看市场6.63小时，相对春节前提升21.7%。据CSM全国网数据显示，2022年第一季度，中央广播电视总台整体收视份额30.87%，强势走高，同比涨幅高达15%。
近年来视频平台对于客厅大屏的倾斜，也印证了这种大众媒介的交替。据《2021OTT商业化白皮书》显示，在用户长视频媒介使用偏好的调研中，使用智能电视观看电视剧、综艺节目的用户分别占比87.9%、82.4%，甚至均高于移动端。
去年B站财报数据就曾显示，B站MAU环比净增3010万人至2.67亿人，同比增长36%，电视端用户已超越PC端成为B站第二大用户构成；爱奇艺也曾在2020年发布数据，指出互联网电视消耗总时长已经超过了手机加平板电脑。
不过若将视野拉远，用户面对众多“屏幕”，媒介触点分散。有数据统计现代成年人每天约看屏幕9个小时，占据醒着时长的一半以上，这其中智能大屏日均开机时长为328分钟。
综合上述数据不难发现，新电视业态在纳入互联网内容与智能生态之后，确实获得了比传统电视更加广阔的行业广度与生态范围，但同时也应该认识到，智能电视行业仍面临交互困难、软件生态匮乏等诸多痛点，束缚着客厅大屏商业价值的释放。
软件定义电视，大屏价值释放
在“眼球经济”、“注意力经济”概念愈发受到行业肯定的当下，“用户时间”作为互联网流量商业中最重要的不可再生“资源”，成为了各方进行零和博弈的主战场。
由智能电视兴起引发的媒介使用时间再分配过程，同样也是互联网商业价值重新分配的变革。在33年的中国互联网进程中，2012年与2022年是两个重要的时间节点。
2012年之前，PC端是互联网的主要硬件载体，2012年之后移动互联网占据了国内90%的互联网市场份额；而在2022年，智能电视正式超越PC份额，成为仅次于移动互联网的第二大商业渠道。
而在主要内容输出渠道的争夺中，正如前文所述，智能电视赢在声画表现，却整体生态、交互、信息等方面不敌智能手机。相比之下，智能手机在强大的移动互联网加持下，内容生态与商业价值均已得到充分挖掘。
当然了，诞生仅比智能手机晚了五年的智能电视，在行业发展方向上也已经找寻到了自己的路径。那便是在“软件定义硬件”时代背景下的全新方法论，通过算法实现千人千面的内容推荐机制，提升用户体验，增加大屏内容生态粘性。
事实上，在智能电视行业喊出“内容为王”之后，互联网内容已经经过多轮爆发，用户与平台之间的矛盾经历了“缺少内容”、“缺少好内容”到“难以从过载的海量内容中找到适合自己的优质内容”，因此智能算法推荐系统已然成为重要的现代信息传递方式，及不可或缺的高效信息过滤工具。
正如成熟推荐算法构建了今日头条、抖音APP的技术护城河，如今越来越多的智能电视厂商、OTT、IPTV服务运营商注意到了内容推荐技术的重要性，找到用户隐性兴趣点，精准高效地帮助用户在海量视频库中找到想看的内容，将平台的视频点播和直播电视节目进行破壁多元推荐，能够立竿见影地给用户更好收视体验的同时，也能充分释放智能电视平台的商业价值。
在智能电视领域深耕十余年的大屏运营服务提供商——欢网科技，对于智能推荐系统谋篇布局已久，应用最新大数据分析算法能力及平台智能推荐技术，在保证平台数据安全的前提下，持续赋能客厅数字化，目前已覆盖多种应用场景，为客厅大屏智能推荐技术生态树立了全新标杆。
多维度筛选信息，高效推荐内容
笼统的来说，推荐系统即是咨询过滤的一种应用，用于解决面对海量的信息，用户难以筛选出目标信息的难题。
推荐系统在一定程度能够将用户可能喜好的资讯或物品（如：电影、图书、网页、衣服等）推荐给用户。与搜索引擎不同的是，推荐系统不要求用户必须提供明确的搜索关键词，而是通过对用户的历史行为信息进行分析，找到他们可能感兴趣的物品或信息，并想用户进行推荐。
信息推荐不仅是当今内容、营销平台的必备技能，对于智能电视以及运营商IPTV平台这种以内容输出为主要功能场景，同时交互受限、软件生态尚待完善的平台无疑更具价值。
欢网科技的推荐系统推出数年来，已经拥有了非常完善安全的数据获取、筛选、应用体系，能够持续深入了解用户的收视需求及使用需求，为用户提供优质贴心的内容推荐服务。多年来，欢网持续与多地IPTV、DVB平台合作，打造落地智能推荐及导视系统。欢网科技智能推荐系统共有三个主要模块，即推荐对象建模模块、用户建模模块，以及推荐算法模块。
推荐对象建模模块，即对于平台视频内容进行建模分类，并得到属于各个类别的权重，例如：《叶问》：传记（0.5）、历史（0.4）、动作（0.3）。
用户建模模块，是建立用户偏好模型和计算推荐结果的数据源。收集的用户行为数据的类型和质量会直接影响建立用户兴趣模型的方法和计算用户兴趣和偏好的准确度。通过对用户的行为分析，计算出用户的兴趣，进而匹配推荐对象模块的数据点，向用户推荐他们可能感兴趣的视频。
因为对于电视终端用户而言，多个个体共用一个终端，他们使用终端的习惯、时间可能不一样。为了解决这个问题，欢网科技根据家庭成员不同个体观看电视的时间不同，对其进行时间划分。
欢网科技将一天分为几个时间段，对电视用户建立分时段的喜好度，对于电视直播，进行分时段的节目推荐。通过这种方法，既能体现不同时间段用户的不同兴趣，也能体现观看习惯不同的多用户的兴趣，还可以根据家庭家庭成员的组成，为每个用户设定特定的标签，划分不同的时间段。
例如，上学族通常开机时间为，17：00—19：30 ，那么此时内容推荐权重会向少儿（0.8）、教育（0.6）、偶像（0.3）倾斜。
又譬如，常在0：00—8：00开机的用户会被打上“熬夜党”的标签，此时内容推荐权重为恐怖（0.5）、战争（0.4）、动作（0.3）。
最重要的推荐算法模块，核心思想是通过某种方式将用户和物品关联起来，是一个推荐系统的核心，不同的推荐系统使用了不同的算法。欢网科技采用的主要的推荐算法有协同过滤、基于内容推荐以及社会化过滤等。
协同过滤是推荐算法中的基础算法，主要通过对用户的历史行为分析，计算出用户的兴趣并给用户做出推荐，它的基本假设是用户会喜欢和自己以前喜欢视频相似的视频。协同过滤的一个重要缺点是不能解决冷启动问题，系统不能对刚加入的用户或者新物品做出推荐，一般需要结合其他算法使用。
基于内容的推荐不需要获取用户对物品的评价数据，而是依据物品之间内容信息的相似度。它的前提假设条件是用户会喜欢和自己以前喜欢的物品内容属性相似的物品。内容推荐能够很好的解决用户冷启动问题，不受用户评分稀疏性问题的限制。
社会化过滤的思想是用户的喜好会受他在社交网络中好友的喜好的影响。比如 Amazon 利用用户在 Facebook 中的好友信息向用户推荐好友喜欢的商品，视频推荐网站 Clicker 利用用户在 Facebook 的好友信息向用户推荐好友喜好的视频。通过好友推荐可以增加用户对推荐结果的信任度，同时社交网络也能很好的解决资源冷启动问题。
内容过滤算法侧重于通过将用户、item 划分为特定的信息特征来绘制用户画像，从而直接建立对用户兴趣的理解。初期的推荐系统中多采用的是内容过滤的方法，进行多次关联性分析，发现多次在某类影片的点击之间的关联性，从而成推荐结果。
在为用户提供优质的内容推荐服务的同时，欢网科技的智能推荐系统还遵循了十条新媒体设计原则，以保证系统符合行业标准、保障用户数据安全等技术底线，包括标准性原则、开放性原则、先进性原则、实用性原则、易用性原则、已维护原则、可升级原则、稳定性原则，以及安全性原则。
结语
在电视端成为互联网重要入口的当下，受众和媒介的相互关系正在经历剧烈的重塑，在此时代背景之下，作为曾经家庭娱乐中心，如今再次依托于互联网重振旗鼓的客厅大屏，无疑面对着一场历史性的变革。
智能电视、IPTV终端等家庭大屏在用户无法发表显性意见，无法获取用户直接的内容爱好模型的电视平台，欢网科技提出的基于观看时间、属性的用户兴趣偏好模型，不仅能够实现视频内容的个性化推荐、个性化搜索、个性化推送，更有望赋能广告及流量运营模块，挖掘客厅大屏商业价值，对于行业具有广泛的借鉴意义。
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