[發(fā)明專利]基于歷史信息的視頻推薦方法和裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210408686.9
• 申請(qǐng)日: 2012-10-24
• 公開（公告）號(hào): CN102946566A
• 公開（公告）日: 2013-02-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊浩;吳凱
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京奇虎科技有限公司;奇智軟件（北京）有限公司
• 主分類號(hào): H04N21/466
• 分類號(hào): H04N21/466;H04N21/462
• 代理公司: 北京市中倫律師事務(wù)所 11410
• 代理人: 程義貴;張思悅

1.一種基于歷史信息的視頻推薦方法（100），包括以下步驟：

獲取用戶的視頻觀看記錄信息（S101）；

根據(jù)所述視頻觀看記錄信息，計(jì)算用戶觀看過的各類型視頻的類型需求強(qiáng)度（S103）；

對(duì)于每一類型視頻，根據(jù)視頻特征進(jìn)行分組，并且獲取各特征組的特征需求強(qiáng)度（S105）；以及

基于所述類型需求強(qiáng)度和/或所述特征需求強(qiáng)度，向用戶推薦視頻（S107）；

其中，所述對(duì)于每一類型視頻、根據(jù)視頻特征進(jìn)行分組的步驟包括：

根據(jù)該類型視頻中各視頻的特征，確定該類型視頻中的各特征組（S105a）；以及

將該類型視頻中的各視頻根據(jù)其特征分入各特征組中（S105b）。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其中所述根據(jù)所述視頻觀看記錄信息計(jì)算用戶觀看過的各類型視頻的類型需求強(qiáng)度（S103）的步驟包括：

統(tǒng)計(jì)用戶觀看過的視頻的類型（S103a）；

對(duì)于每一類型視頻，根據(jù)該類型視頻數(shù)量和所有視頻總數(shù)量，計(jì)算該類型視頻的內(nèi)容需求強(qiáng)度（S103b）；

根據(jù)該類型視頻的觀看時(shí)間在所有視頻的觀看時(shí)間中所處的時(shí)間先后位置，計(jì)算該類型視頻的時(shí)間需求強(qiáng)度（S103c）；以及

基于所述內(nèi)容需求強(qiáng)度和所述時(shí)間需求強(qiáng)度，計(jì)算該類型視頻的類型需求強(qiáng)度（S103d）。

3.如權(quán)利要求2所述的方法，其中在所述基于所述內(nèi)容需求強(qiáng)度和所述時(shí)間需求強(qiáng)度、計(jì)算該類型視頻的類型需求強(qiáng)度（S103d）的步驟中，基于以下公式計(jì)算所述類型需求強(qiáng)度：

類型需求強(qiáng)度=a×內(nèi)容需求強(qiáng)度+（1-a）×?xí)r間需求強(qiáng)度，其中a是預(yù)先定義的常數(shù)。

4.如權(quán)利要求1至3中任一項(xiàng)所述的方法，其中所述根據(jù)該類型視頻中各視頻的特征、確定該類型視頻中的各特征組（S105a）的步驟是利用Canopy聚類算法執(zhí)行的，包括以下步驟：

設(shè)置第一距離閾值和第二距離閾值，其中所述第一距離閾值小于所述第二距離閾值；

將特征差異小于所述第一距離閾值的視頻分入相同的特征組中；

將與一特征組的特征差異小于所述第二距離閾值、但大于所述第一距離閾值的視頻分入該特征組，并且另外分入單獨(dú)的特征組中；以及

根據(jù)特征組中的視頻，計(jì)算各特征組的中心特征。

5.如權(quán)利要求4所述的方法，其中所述將該類型視頻中的各視頻根據(jù)其特征分入各特征組中（S105b）的步驟是利用K-Means聚類算法執(zhí)行的，包括以下步驟：

計(jì)算所述各視頻與各特征組的中心特征的差異；

將所述各視頻分入與其差異最小的特征組中；

根據(jù)特征組中的視頻，重新計(jì)算各特征組的中心特征；以及

重復(fù)執(zhí)行上述步驟，直到所述各特征組的中心特征與前一次計(jì)算的各特征組的中心特征之間的差異小于預(yù)先定義的閾值為止。

6.如權(quán)利要求1至5中的任一項(xiàng)所述的方法，其中特征組的特征需求強(qiáng)度是根據(jù)該特征組中的視頻的觀看時(shí)間在所有特征組的視頻的觀看時(shí)間中所處的時(shí)間先后位置確定的。

7.如權(quán)利要求6所述的方法，其中特征組的特征需求強(qiáng)度是根據(jù)該特征組中最新觀看的視頻的觀看時(shí)間在各特征組中最新觀看的視頻的觀看時(shí)間中所處的時(shí)間先后位置確定的。

8.如權(quán)利要求1至5中的任一項(xiàng)所述的方法，其中所述基于所述類型需求強(qiáng)度和/或所述特征需求強(qiáng)度、向用戶推薦視頻（S107）的步驟包括：

按照類型需求強(qiáng)度從高到低的順序，向用戶推薦各類型的視頻（S107a）；和/或

對(duì)于每一類型視頻，按照特征需求強(qiáng)度從高到低的順序，向用戶推薦各特征組的視頻（S107b）。

9.如權(quán)利要求8所述的方法，其中所述基于所述類型需求強(qiáng)度和/或所述特征需求強(qiáng)度、向用戶推薦視頻（S107）的步驟還包括：

響應(yīng)于用戶更換視頻類型的請(qǐng)求，切換向用戶推薦的視頻類型；和/或

響應(yīng)于用戶更換視頻特征組的請(qǐng)求，切換向用戶推薦的視頻特征組。

10.如權(quán)利要求1至5中的任一項(xiàng)所述的方法，其中所述視頻觀看記錄信息包含在用戶的Cookie文件中。