[發明專利]相關視頻推薦方法及系統

有效

• 申請號: 201310373572.X
• 申請日: 2013-08-23
• 公開（公告）號: CN104219575B
• 公開（公告）日: 2020-05-12
• 發明（設計）人: 劉作濤;陳運文;紀達麒;辛穎偉;姚璐;陳冬
• 申請（專利權）人: 上海連尚網絡科技有限公司
• 主分類號: H04N21/466
• 分類號: H04N21/466;H04N21/482
• 代理公司: 北京辰權知識產權代理有限公司 11619
• 代理人: 劉廣達

1.一種相關視頻推薦方法，包括如下步驟：

步驟一，獲取當前視頻；

步驟二，對該當前視頻的文本信息進行分析，提取該當前視頻的關鍵詞和類別信息，獲得關鍵詞列表及類別信息；

步驟三，根據該關鍵詞列表和類別信息，自動生成若干查詢條件，根據每個查詢條件對網站上的所有視頻進行索引并合并，獲得第一候選列表，并將其加入到候選視頻集合；

步驟四，對該候選視頻集合中的每個候選視頻的質量進行評分；

步驟五，對該候選視頻集合的所有視頻，按照排名分別賦予一個權重，最后乘上視頻的質量得分，得到各視頻的相關得分，并對各視頻的相關得分進行排序，選取前N個結果作為該當前視頻的相關推薦列表，緩存所述相關推薦列表，其中，

步驟四之前，還包括如下步驟：

挖掘用戶的偏好，獲得該當前視頻的共現視頻，組成第二候選列表，并將其加入到該候選集合中，以及

檢查該當前視頻是否在編輯整理的某個視頻播放列表中；若存在這樣的播放列表，則把與該當前視頻相關的播放列表中的視頻取出，組成第三候選列表，并加入到候選集合中；

步驟五之后，還包括如下步驟：

對計算得到的相關推薦列表進行緩存。

2.如權利要求1所述的一種相關視頻推薦方法，其特征在于：當請求一個視頻的推薦列表時，若緩存中已經有該視頻的推薦結果，則直接返回緩存中的推薦列表。

3.如權利要求2所述的一種相關視頻推薦方法，其特征在于：定期取出播放數超過一定次數的視頻，將該視頻的推薦結果按步驟一至步驟五重新計算，并更新緩存。

4.如權利要求3所述的一種相關視頻推薦方法，其特征在于：若某視頻很長時間沒有被再次播放，推薦結果將從緩存中清除。

5.如權利要求1所述的一種相關視頻推薦方法，其特征在于，獲取當前視頻的共現視頻的步驟包括如下步驟：

首先，統計所有與該當前視頻有共現的視頻；

對每一個共現的視頻V，計算count(A，V)/count(V)，其中count(A，V)為A和V共現的次數，count(V)為V的播放總和；

取count(A，V)/count(V)值最大的幾個視頻為該第二候選列表。

6.如權利要求1所述的一種相關視頻推薦方法，其特征在于，步驟一包括如下步驟：

對該當前視頻的文本信息進行中文分詞，獲得候選詞的列表；

然后提取候選詞的詞性、長度、出現次數、是否是垃圾詞等特征，并根據該些特征綜合為每個候選詞評分或賦予權重，取分數較高的或權重值高的候選詞為視頻的關鍵詞列表。

7.一種相關視頻推薦系統，至少包括：

內容分析模塊，用于對當前視頻的文本信息進行分析，提取該當前視頻的關鍵詞和類別信息，獲得關鍵詞列表及類別信息；

視頻搜索模塊，根據該關鍵詞列表和類別信息，自動生成若干查詢條件，根據每個查詢條件對網站上的所有視頻進行索引并合并，獲得第一候選列表，并將其加入到候選視頻集合；

共現挖掘模塊，用于挖掘用戶的偏好，獲得該當前視頻的共現視頻，組成第二候選列表；

編輯列表推薦模塊，用于檢查當前視頻是否在編輯整理的某個視頻播放列表，而于存在某個視頻播放列表時，把該列表中與該當前視頻相關的視頻取出，組成第三候選列表；

質量評分模塊，用于對候選視頻集合中的每個候選視頻的質量進行評分；

結果生成模塊，對該候選視頻集合的所有視頻，按照排名分別賦予一個權重，最后乘上視頻的質量得分，得到各視頻的相關得分，并對各視頻的相關得分進行排序，選取前N個結果作為該當前視頻的相關推薦列表，緩存所述相關推薦列表；

緩存模塊，用于對計算得到的相關推薦列表進行緩存。

8.如權利要求7所述的一種相關視頻推薦系統，其特征在于：該文本信息包括視頻標題、描述、用戶標簽，該類別 信息為視頻上傳者選擇的分類信息。

9.如權利要求7所述的一種相關視頻推薦系統，其特征在于：該質量評分模組對視頻的質量評分的依據包括播放次數、評論次數、清晰度、縮略圖清晰度、標題長度、視頻時長。