[發明專利]一種視頻分享的方法、裝置及電子設備

有效

• 申請號: 201810488972.8
• 申請日: 2018-05-21
• 公開（公告）號: CN108681601B
• 公開（公告）日: 2020-12-11
• 發明（設計）人: 王平;周正;張大虎;段光磊;王楊;徐婷
• 申請（專利權）人: 北京奇藝世紀科技有限公司
• 主分類號: G06F16/735
• 分類號: G06F16/735;G06F16/783;G06Q50/00
• 代理公司: 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙) 11413
• 代理人: 李欣;項京

1.一種視頻分享的方法，其特征在于，包括：

確定用戶在網絡社交圈中的特定好友；

將所述特定好友觀看的視頻作為訓練視頻，基于所述訓練視頻的屬性信息，生成表示所述訓練視頻的屬性特征的特征向量，作為參考特征向量；

計算所述參考特征向量與視頻片庫中待選擇視頻的比對特征向量的相似度，所述比對特征向量為基于所述待選擇視頻的屬性信息生成的，且表示所述待選擇視頻的屬性特征的特征向量；

按照相似度的大小，從所述視頻片庫中優先選擇相似度大的視頻，作為待分享視頻；

在所述用戶的所述網絡社交圈中分享選擇的所述待分享視頻；

所述確定用戶在網絡社交圈中的特定好友，包括：

基于用戶在網絡社交圈中與其好友的互動行為，計算所述用戶與其每個好友的互動分數，所述互動分數表示所述用戶與其好友的互動程度；

按照互動分數的大小，優先選擇互動分數大的前預設數量個好友，作為特定好友。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述互動行為至少包括如下行為之一：

所述用戶在所述網絡社交圈中與其好友之間的點贊行為、轉發行為以及評論行為。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述訓練視頻的屬性信息，生成表示所述訓練視頻的屬性特征的特征向量，包括：

采用word2vec算法，將所述訓練視頻的屬性信息，映射到向量空間，得到表示所述訓練視頻的屬性特征的特征向量。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，采用如下步驟生成所述比對特征向量：

采用word2vec算法，將所述待選擇視頻的屬性信息，映射到向量空間，得到表示所述待選擇視頻的屬性特征的特征向量，作為比對特征向量。

5.一種視頻分享的裝置，其特征在于，包括：

好友確定模塊，用于確定用戶在網絡社交圈中的特定好友；

向量生成模塊，用于將所述特定好友觀看的視頻作為訓練視頻，基于所述訓練視頻的屬性信息，生成表示所述訓練視頻的屬性特征的特征向量，作為參考特征向量；

相似度計算模塊，用于計算所述參考特征向量與視頻片庫中待選擇視頻的比對特征向量的相似度，所述比對特征向量為基于所述待選擇視頻的屬性信息生成的，且表示所述待選擇視頻的屬性特征的特征向量；

視頻選擇模塊，用于按照相似度的大小，從所述視頻片庫中優先選擇相似度大的視頻，作為待分享視頻；

視頻分享模塊，用于在所述用戶的所述網絡社交圈中分享選擇的所述待分享視頻；

所述好友確定模塊，包括：

分數計算子模塊，用于基于用戶在網絡社交圈中與其好友的互動行為，計算所述用戶與其每個好友的互動分數，所述互動分數表示所述用戶與其好友的互動程度；

好友選擇子模塊，用于按照互動分數的大小，優先選擇互動分數大的前預設數量個好友，作為特定好友。

6.根據權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述互動行為至少包括如下行為之一：

所述用戶在所述網絡社交圈中與其好友之間的點贊行為、轉發行為以及評論行為。

7.根據權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述向量生成模塊，具體用于采用word2vec算法，將所述訓練視頻的屬性信息，映射到向量空間，得到表示所述訓練視頻的屬性特征的特征向量。

8.根據權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述向量生成模塊，還用于采用word2vec算法，將所述視頻片庫中待選擇視頻的屬性信息，映射到向量空間，得到表示所述待選擇視頻的屬性特征的特征向量，作為比對特征向量。

9.一種電子設備，其特征在于，包括處理器、通信接口、存儲器和通信總線，其中，處理器，通信接口，存儲器通過通信總線完成相互間的通信；

存儲器，用于存放計算機程序；

處理器，用于執行存儲器上所存放的程序時，實現權利要求1-4任一所述的視頻分享方法的步驟。