一种推荐付费多媒体资源的方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及计算机数据挖掘技术领域，尤其设及一种推荐付费多媒体资源的方法 及装置。
【背景技术】
[0002] 随着互联网技术的发展，用户通过终端设备访问网络提供的多媒体资源进行各种 娱乐活动，多媒体资源可W是图书、视频或网页等。目前，无论是多媒体资源口户网站还是 智能电视均设置有VIP专区，VIP专区为用户提供付费多媒体资源。但是，VIP专区内的付费 多媒体资源通常都是定期更新的最新最热的付费多媒体资源，并不是用户都真正感兴趣的 多媒体资源，因而，VIP专区为用户提供付费多媒体资源缺乏个性化，运样大众化的展示结 果很难引起用户独有的兴趣，最终导致用户对VIP专区的点击量不是很大，用户付费行为更 是寥寥无几。可见，如何针对用户的兴趣为用户提供付费多媒体资源，提高用户对付费多媒 体资源的点击率是一个亟待解决的问题。
【发明内容】
[0003] 本发明实施例提供一种推荐付费多媒体资源的方法及装置，能够筛选出具有倾向 付费行为的用户，针对具有倾向付费行为的用户的兴趣为用户提供付费多媒体资源，从而 提高用户对付费多媒体资源的点击率。
[0004] 为达到上述目的，本发明实施例采用的技术方案是：
[0005] 第一方面，提供一种推荐付费多媒体资源的方法，包括：
[0006] 首先，根据用户的付费特征参数计算用户付费预测值；
[0007] 当所述用户付费预测值满足用户付费阔值时，根据付费多媒体资源间的相似度度 量值，确定所述用户的推荐付费多媒体资源，所述用户的推荐付费多媒体资源为与所述用 户的已观看付费多媒体资源相似的付费多媒体资源。
[000引上述第一方面提供的推荐付费多媒体资源的方法，根据用户的付费特征参数来计 算用户付费预测值，当用户付费预测值满足用户付费阔值时，说明用户观看付费多媒体资 源的倾向度较高，从而根据付费多媒体资源间的相似度度量值，将与用户的已观看付费多 媒体资源相似的付费多媒体资源作为所述用户的推荐付费多媒体资源，那么通过筛选出具 有倾向付费行为的用户，针对具有倾向付费行为的用户的兴趣为用户提供付费多媒体资 源，从而提供给用户的推荐付费多媒体资源是用户倾向于付费观看的多媒体资源，提高了 用户对付费多媒体资源的点击率。
[0009] 第二方面，提供一种推荐付费多媒体资源装置，包括：
[0010] 处理单元，用于根据用户的付费特征参数计算用户付费预测值；
[0011] 所述处理单元，还用于当所述用户付费预测值满足用户付费阔值时，根据付费多 媒体资源间的相似度度量值，确定所述用户的推荐付费多媒体资源，所述用户的推荐付费 多媒体资源为与所述用户的已观看付费多媒体资源相似的付费多媒体资源。
[0012] 上述第二方面提供的推荐付费多媒体资源装置，根据用户的付费特征参数来计算 用户付费预测值，当用户付费预测值满足用户付费阔值时，说明用户观看付费多媒体资源 的倾向度较高，从而根据付费多媒体资源间的相似度度量值，将与用户的已观看付费多媒 体资源相似的付费多媒体资源作为所述用户的推荐付费多媒体资源，那么通过筛选出具有 倾向付费行为的用户，针对具有倾向付费行为的用户的兴趣为用户提供付费多媒体资源， 从而提供给用户的推荐付费多媒体资源是用户倾向于付费观看的多媒体资源，提高了用户 对付费多媒体资源的点击率。
【附图说明】
[0013] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可W 根据运些附图获得其他的附图。
[0014] 图1为本发明实施例提供的一种推荐付费多媒体资源的方法流程图；
[0015] 图2为本发明实施例提供的另一种推荐付费多媒体资源的方法流程图；
[0016] 图3为本发明实施例提供的一种推荐付费多媒体资源装置结构示意图；
[0017] 图4为本发明实施例提供的另一种推荐付费多媒体资源装置结构示意图。
【具体实施方式】
[0018] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例，都属于本发明保护的范围。
[0019] 本发明的基本原理在于:针对现有技术中VIP专区为用户仅提供最新最热的付费 多媒体资源，该付费多媒体资源并非针对用户的兴趣提供的，导致用户对付费多媒体资源 的点击率较低。本发明根据用户的付费特征参数来计算用户付费预测值，当用户付费预测 值满足用户付费阔值时，说明用户观看付费多媒体资源的倾向度较高，从而根据付费多媒 体资源间的相似度度量值，将与用户的已观看付费多媒体资源相似的付费多媒体资源作为 所述用户的推荐付费多媒体资源，运样一来，通过筛选出具有倾向付费行为的用户，针对具 有倾向付费行为的用户的兴趣为用户提供付费多媒体资源，从而提供给用户的推荐付费多 媒体资源是用户倾向于付费观看的多媒体资源，提高了用户对付费多媒体资源的点击率。
[0020] 需要说明的是，只要是需要付费才能观看的多媒体资源均可W采用本发明所述的 推荐付费多媒体资源的方法向用户推荐付费多媒体资源。本发明所述的多媒体资源可W是 视频、电视剧、电影或图书等，本发明在此对多媒体资源不做限定。
[0021] 实施例1
[0022] 本发明实施例提供一种推荐付费多媒体资源的方法，如图1所示，应用于推荐付费 多媒体资源装置，该推荐付费多媒体资源装置可W是一个服务器，所述方法包括：
[0023] 步骤101、根据用户的付费特征参数计算用户付费预测值。
[0024] 付费特征参数包括付费多媒体资源观看比例、付费多媒体资源捜索比例、付费多 媒体资源收藏比例和观看多媒体资源数。
[0025] 付费多媒体资源观看比例为用户观看过的付费多媒体资源的个数与用户观看过 的多媒体资源库的个数之比，用户观看过的多媒体资源库包括付费多媒体资源和免费多媒 体资源，即付费多媒体资源观看比例=观看付费多媒体资源数/所述观看多媒体资源数。
[0026] 同理，付费多媒体资源捜索比例=捜索付费多媒体资源数/所述捜索多媒体资源 数。
[0027] 付费多媒体资源收藏比例=收藏付费多媒体资源数/所述收藏多媒体资源数。
[0028] 对于用户付费行为的预测属于二分类问题，可W采用逻辑回归（英文全称： Logistic Regression,英文简称:LR)模型。可W根据用户的付费特征参数，通过付费预测 公式计算用户付费预测值，所述付费预测公式为： 国
（1.1)
[0030] 其中，X表示用户的付费特征向量，y表示用户付费预测值，Xi表示付费多媒体资源 观看比例，X2表示付费多媒体资源捜索比例，X3表示付费多媒体资源收藏比例，X4表示观看 多媒体资源数。
[0031] 还可W将付费预测公式(1.1)表示成向量相乘的形式，如公式(1.2)所示：
[0034] 需要说明的是，为了求取上述参数0，定义似然函数为：[00 对
（IJ)
[0032]
[0033] ,目T为0的转置。
[0036] 其中，X表不用尸的付费特祉问量，N表不会员用户的个数，M表示非会员用户的个 数，利用N+M个用户的付费特征向量进行估计参数0。也可W用J表示用户的个数，可W不用 分会员用户和非会员用户。
[0037] 对数似然函数为： .M'.' .>jf<