[發(fā)明專利]一種視頻推薦方法和裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210408843.6
• 申請日: 2012-10-24
• 公開（公告）號: CN102968446B
• 公開（公告）日: 2016-11-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 楊浩;吳凱
• 申請（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: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 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，計算用戶觀看過的各類型視頻的類型需求強(qiáng)度（S103）；

對于每一類型視頻，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）。

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)計用戶觀看過的視頻的類型（S103a）；

對于每一類型視頻，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間在所有視頻的觀看時間中所處的時間先后位置，計算該類型視頻的時間需求強(qiáng)度（S103c）；以及

基于所述內(nèi)容需求強(qiáng)度和所述時間需求強(qiáng)度，計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)度和所述時間需求強(qiáng)度、計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所述的方法，其中所述對于每一類型視頻、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）。

5.如權(quán)利要求4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，并且另外分入單獨的特征組中；以及

根據(jù)特征組中的視頻，計算各特征組的中心特征。

6.如權(quán)利要求5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。

7.如權(quán)利要求1至6中的任一項所述的方法，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間在所有特征組的視頻的觀看時間中所處的時間先后位置確定的。

8.如權(quán)利要求7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間在各特征組中最新觀看的視頻的觀看時間中所處的時間先后位置確定的。

9.如權(quán)利要求1至6中的任一項所述的方法，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）。

10.如權(quán)利要求9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求，切換向用戶推薦的視頻特征組。

11.如權(quán)利要求1至6中的任一項所述的方法，其中所述視頻觀看記錄信息包含在用戶的Cookie文件中。