[發明專利]視頻推薦方法及裝置在審
| 申請號: | 202211266386.1 | 申請日: | 2022-10-17 |
| 公開(公告)號: | CN115544299A | 公開(公告)日: | 2022-12-30 |
| 發明(設計)人: | 王斌;鄢彪;李雙全;丁文杰;華達;楊家棟 | 申請(專利權)人: | 上海幻電信息科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/735 | 分類號: | G06F16/735;G06F16/738 |
| 代理公司: | 北京英特普羅知識產權代理有限公司 11015 | 代理人: | 饒文彬 |
| 地址: | 200120 上海市浦東新區中國(上海)*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 視頻 推薦 方法 裝置 | ||
1.一種視頻推薦方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取目標用戶的偏好特征向量及多個待推薦視頻的描述特征向量,所述偏好特征向量為所述目標用戶偏好視頻類型所對應的第一類型向量,所述描述特征向量為所述待推薦視頻所屬的第二類型向量;
分別計算所述偏好特征向量與各個待推薦視頻的描述特征向量的相似度值,并將計算得到的各個相似度值作為所述目標用戶與所述待推薦視頻的匹配度;
獲取所述目標用戶對各個待推薦視頻的觀看進度加權值及互動次數加權值;
根據預設的推薦權值算法、所述目標用戶與各個待推薦視頻的匹配度、所述目標用戶對各個待推薦視頻的觀看進度加權值及互動次數加權值計算所述目標用戶對各個待推薦視頻的推薦值;
將推薦值符合預設條件的待推薦視頻組成推薦列表推薦給所述目標用戶。
2.根據權利要求1所述的視頻推薦方法,其特征在于,所述方法還包括:
獲取所述目標用戶的歷史觀看記錄,所述歷史觀看記錄包括所述目標用戶在歷史時間段內觀看的每一個歷史視頻的觀看時長、每一個歷史視頻的總時長及觀看每一個歷史視頻過程中的互動次數,其中,每一個歷史視頻具有對應的描述特征向量;
根據各個歷史視頻的描述特征向量、所述目標用戶對各個歷史視頻的觀看時長、所述目標用戶在觀看各個歷史視頻的過程中的互動次數及各個歷史視頻的總時長確定所述目標用戶的偏好特征向量。
3.根據權利要求2所述的視頻推薦方法,其特征在于,所述描述特征向量由多個描述特征分量組成,所述偏好特征向量由多個偏好特征分量組成,所述根據各個歷史視頻的描述特征向量、所述目標用戶對各個歷史視頻的觀看時長、所述目標用戶在觀看各個歷史視頻的過程中的互動次數及各個歷史視頻的總時長確定所述目標用戶的偏好特征向量包括:
根據各個歷史視頻的描述特征向量統計每一個描述特征分量對應的歷史視頻的總數量;
根據每一個描述特征分量對應的各個歷史視頻的所述總時長、所述觀看時長、所述互動次數、所述歷史視頻的總數量及預設的偏好特征算法計算每一個描述特征分量對應的偏好特征分量,并將得到的所有偏好特征分量組成所述偏好特征向量。
4.根據權利要求1所述的視頻推薦方法,其特征在于,所述方法還包括:計算所述目標用戶對各個待推薦視頻的互動次數加權值的步驟,其中,針對多個待推薦視頻中的第u個待推薦視頻,計算所述目標用戶對第u個待推薦視頻的觀看進度加權值包括:
獲取所述目標用戶對所述第u個待推薦視頻的當前觀看進度及歷史用戶對所述第u個待推薦視頻的平均觀看進度;
獲取所述歷史用戶在觀看所述第u個待推薦視頻的過程中的第一互動次數與第二互動次數,其中,所述第一互動次數為所述歷史用戶在所述當前觀看進度之前的總互動次數,所述第二互動次數為所述歷史用戶在所述當前觀看進度之后的總互動次數;
根據所述當前觀看進度、所述平均觀看進度、所述第一互動次數、所述第二互動次數及預設的觀看進度加權值算法計算所述目標用戶對所述第u個待推薦視頻的觀看進度加權值。
5.根據權利要求4所述的視頻推薦方法,其特征在于,所述方法還包括:計算所述目標用戶對各個待推薦視頻的互動次數加權值的步驟,其中,針對多個待推薦視頻中的第u個待推薦視頻,計算所述目標用戶對第u個待推薦視頻的互動次數加權值包括:
獲取所述目標用戶在所述第u個待推薦視頻的當前觀看進度之前的第三互動次數;
根所述第三互動次數及預設的互動次數加權值算法計算所述目標用戶對所述第u個待推薦視頻的互動次數加權值。
6.根據權利要求1所述的視頻推薦方法,其特征在于,所述分別計算所述偏好特征向量與各個待推薦視頻的描述特征向量的相似度值包括:
分別計算所述偏好特征向量與各個待推薦視頻的描述特征向量的歐拉距離,并將所述歐拉距離作為所述相似度值。
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