[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

本申請公開了一種視頻推薦方法。該方法包括：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；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。本申請可提高視頻推薦準確度。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，尤其涉及一種視頻推薦方法及裝置。

背景技術

目前的視頻推薦算法主要有以下幾類，分別是：基于內容的推薦算法、基于協同的推薦算法、或者基于關聯的推薦算法。有的視頻App使用其中的某個推薦算法實現推薦功能，也有的整合兩個或者兩個以上的推薦算法，通過一個算法的優點彌補另一個算法的缺點的方式，組合實現視頻的推薦功能。

然而，現有的上述推薦方式雖然可以實現視頻的推薦功能，但發明人發現，現有的推薦算法經常會出現重復推薦視頻的情況，導致視頻推薦結果不準確。

發明內容

本申請實施例的目的是提供一種視頻推薦方法及系統，可以解決現有技術中視頻推薦方法容易向用戶多次重復推薦同一個視頻，導致視頻推薦不準確的問題。

本申請實施例的一個方面提供了一種視頻推薦方法，包括：

獲取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。

可選地，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。

可選地，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。

可選地，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：