[發明專利]一種用戶評價視頻的數據處理方法、視頻推薦方法及裝置

有效

• 申請號: 201510064678.0
• 申請日: 2015-02-06
• 公開（公告）號: CN104657457B
• 公開（公告）日: 2017-12-26
• 發明（設計）人: 高雪松;于旭
• 申請（專利權）人: 海信集團有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司11291
• 代理人: 黃志華

1.一種用戶評價視頻的數據處理方法，其特征在于，該方法包括：

獲取用戶對視頻的已評價數據、用戶觀看視頻的時間及用戶的地理位置，統計得到每個地理位置的所有用戶在每個時間段對每個視頻的已評價數據；所述時間段是根據所述每個地理位置的所有用戶觀看視頻的時間預先設定的時間范圍；

根據每個地理位置的所有用戶在每個時間段對每個視頻的已評價數據，計算每個地理位置的每個用戶在每個時間段對所述每個用戶未做出評價的視頻的評價數據，得到每個地理位置的每個用戶在每個時間段對所有視頻的評價數據；

根據所述每個地理位置的每個用戶在每個時間段的情緒類型，獲取所述所有視頻的評價數據預設的權重值，并根據所述權重值，對每個用戶對所述所有視頻的評價數據分別進行加權處理，得到所述每個用戶在每個地理位置及該時間段對所述所有視頻的評價結果；其中，所述每個地理位置的每個用戶在每個時間段的情緒類型是根據該地理位置的該用戶在該時間段的視頻操作行為統計得到的。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述每個地理位置的每個用戶在每個時間段的情緒類型根據以下方式得到：

獲取一個地理位置的參考用戶在一個時間段內操作視頻的行為信息；其中所述參考用戶操作視頻的行為信息至少包括：用戶觀看的視頻名稱、視頻類型、觀看的時間長度以及更換視頻的頻率；

對所述參考用戶操作視頻的行為信息進行量化處理，得到相應的數據信息；

根據所述數據信息判斷出所述參考用戶在一個時間段的情緒類型。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據每個地理位置的所有用戶在每個時間段對每個視頻的已評價數據，計算每個地理位置的每個用戶在每個時間段對所述每個用戶未做出評價的視頻的評價數據，包括：

根據每個地理位置的所有用戶在每個時間段對每個視頻的已評價數據，采用矩陣分解算法計算出每個地理位置的每個用戶在每個時間段對所述每個用戶未做出評價的視頻的評價數據。

4.一種利用權利要求1至3中任一項所述的方法得到的所有視頻的評價結果所實現的視頻推薦方法，其特征在于，包括：

接收用戶發送的視頻請求，所述視頻請求中攜帶有所述用戶的身份標識；

根據所述用戶的身份標識、所述用戶發送所述視頻請求所在的時間段以及所述用戶的地理位置，獲取所述用戶在相應地理位置的相應時間段對所有視頻的評價結果；

根據所述用戶在相應地理位置的相應時間段對所有視頻的評價結果，向所述用戶進行視頻推薦，并將推薦結果發送給所述用戶。

5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述用戶在相應地理位置的相應時間段對視頻的評價結果，向所述用戶進行視頻推薦，包括：

將所述評價結果進行排序，根據排序結果，選取N個視頻推薦給所述用戶，N大于等于1。

6.一種用戶評價視頻的數據處理裝置，其特征在于，該裝置包括：

獲取已評價數據模塊，用于獲取用戶對視頻的已評價數據、用戶觀看視頻的時間及用戶的地理位置，統計得到每個地理位置的所有用戶在每個時間段對每個視頻的已評價數據；所述時間段是根據所述每個地理位置的所有用戶觀看視頻的時間預先設定的時間范圍；

確定所有評價數據模塊，用于根據每個地理位置的所有用戶在每個時間段對每個視頻的已評價數據，計算每個地理位置的每個用戶在每個時間段對所述每個用戶未做出評價的視頻的評價數據，得到每個地理位置的每個用戶在每個時間段對所有視頻的評價數據；

確定評價結果模塊，用于根據所述每個地理位置的每個用戶在每個時間段的情緒類型，獲取所述所有視頻的評價數據預設的權重值，并根據所述權重值，對每個用戶對所述所有視頻的評價數據分別進行加權處理，得到所述每個用戶在每個地理位置及該時間段對所述所有視頻的評價結果；其中，所述每個地理位置的每個用戶在每個時間段的情緒類型是根據該地理位置的該用戶在該時間段的視頻操作行為統計得到的。