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[發明專利]一種視頻推薦方法和裝置有效

專利信息
申請號: 201210408843.6 申請日: 2012-10-24
公開(公告)號: CN102968446B 公開(公告)日: 2016-11-30
發明(設計)人: 楊浩;吳凱 申請(專利權)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所 11410 代理人: 程義貴;張思悅
地址: 100088 北京市西城區新*** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 視頻 推薦 方法 裝置
【說明書】:

技術領域

發明涉及在線視頻技術,尤其涉及一種視頻推薦方法和裝置。

背景技術

在線視頻推薦是視頻網站幫助用戶查找并觀看某個特定領域視頻的方法和工具。相對于傳統的視頻目錄瀏覽方式或者視頻搜索方式,視頻推薦能夠在用戶不確定合適的搜索詞的情況下,通過分析用戶歷史行為,發現用戶需求的特定領域,在該領域內進行推薦,避免了搜索詞的輸入和層次目錄的多次點擊過程,使得查找并觀看某個特定類型的視頻更加簡單容易。

現有的視頻推薦技術,主要包括兩種方法—基于視頻協同過濾推薦和基于用戶協同過濾推薦。前者通過計算視頻和視頻的相似度,將與觀影記錄視頻最相似的視頻推薦給用戶。而后者則是基于觀影記錄,計算用戶相似度,將相似的用戶最近看過的視頻推薦給用戶。這兩種方式默認都是基于用戶的全部觀影記錄進行分析,返回的結果是與所有歷史視頻均相似的視頻,對于喜好比較單一的用戶,推薦結果較好。例如用戶看了一部或多部動作片,推出最近最熱的動作片,用戶感受會比較好。

圖1示出了現有技術(CN102306178A,“視頻推薦方法及裝置”)的視頻推薦方法的流程圖。如圖1所示,在現有技術中,(1)從用戶日志數據庫提取每一個COOKIE觀看的VIDEO(視頻)作為訓練樣本。(2)計算所述訓練樣本中所有COOKIE與VIDEO之間的轉移概率對,得到COOKIE到VIDEO的轉移概率矩陣和VIDEO到COOKIE的轉移概率矩陣。(3)根據所述COOKIE到VIDEO的轉移概率矩陣和VIDEO到COOKIE矩陣,得到VIDEO之間的轉移概率矩陣。(4)根據VIDEO之間的轉移概率矩陣得到推薦模型,并嵌入所述用戶視頻搜索系統以向用戶返回推薦結果。

現有技術方案可以滿足視頻類型和特征有單一喜好的用戶需求。但是隨著互聯網視頻網站的發展和用戶上網觀看視頻的行為增多,用戶對觀看視頻類型和特征的需求更為多樣,滿足全部類型和特征的視頻將不存在或者質量較差,很可能是包含較多特征但是沒有一個優秀特征的視頻。

在現有技術方案中,多類型的視頻推薦無法得到滿足:視頻類型是視頻資源的一個強特征,不同類型的視頻推薦用戶感受往往比較差。對一個準備周末花好幾個小時來看愛情韓劇的用戶,推薦一個只有1.5小時的愛情電影,用戶感受不太好,同樣給喜歡看體育短視頻的用戶推薦1.5小時以上的體育電影顯然也不滿足用戶需求。另外,多特征的視頻推薦也無法得到滿足:相似或相同特征的視頻是適合聯合推薦的,不同特征的視頻則不適合一起推薦。如“無間道1”、“無間道2”適合一起推薦,推薦“無間道3”、“竊聽風云”比較好;而“筆仙”、“桃姐”則不合適一起推薦。

發明內容

鑒于上述問題,提出了本發明,以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的視頻推薦方法以及相應的裝置。

依據本發明的一個方面,提供了一種視頻推薦方法,包括以下步驟:

獲取用戶的視頻觀看記錄信息;

根據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度;

對于每一類型視頻,根據視頻特征進行分組,并且獲取各特征組的特征需求強度;以及

基于所述類型需求強度和/或所述特征需求強度,向用戶推薦視頻。

根據本發明的實施例,所述根據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度的步驟包括:

統計用戶觀看過的視頻的類型;

對于每一類型視頻,根據該類型視頻數量和所有視頻總數量,計算該類型視頻的內容需求強度;

根據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度;以及

基于所述內容需求強度和所述時間需求強度,計算該類型視頻的類型需求強度。

根據本發明的實施例,在所述基于所述內容需求強度和所述時間需求強度、計算該類型視頻的類型需求強度的步驟中,基于以下公式計算所述類型需求強度:

類型需求強度=a×內容需求強度+(1-a)×時間需求強度,其中a是預先定義的常數。

根據本發明的實施例,所述對于每一類型視頻、根據視頻特征進行分組的步驟包括:

根據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;以及

將該類型視頻中的各視頻根據其特征分入各特征組中。

根據本發明的實施例,所述根據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的步驟是利用Canopy聚類算法執行的,包括以下步驟:

設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;

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