多媒体数据推送方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及网络技术领域，特别涉及一种多媒体数据推送方法及装置。
【背景技术】
[0002] 随着网络技术的快速发展，互联网已成为广大用户进行信息分享的平台，在这种 情况下，用户往往湮没在低价值的海量数据信息中。为了改善网络服务质量，使得网络服务 更加智能化，时下通常针对不同用户进行不同类型的数据推送，以提升用户体验度。然而， 由于互联网中充斥着海量的数据信息，因此如何在海量数据信息中向用户推送其感兴趣的 多媒体数据，成为了一个亟待解决的问题。
[0003] 以多媒体数据为歌曲和为当前唱歌用户推荐下一首演唱歌曲的情景为例，则现有 技术通常采取下述方式进行歌曲推荐：基于日志信息获取用户行为数据，将用户行为数据 和各个歌曲信息映射到欧式空间中，得到用户兴趣特征信息和歌曲特征信息；基于用户兴 趣特征信息和歌曲特征信息，利用最大似然估计模型预测用户当前曲目歌唱完毕后，接下 来最有可能演唱哪一首歌曲。其中，用户唱完当前曲目后唱另一歌曲的概率可以表示为：
[0004]
【主权项】
1. 一种多媒体数据推送方法，其特征在于，所述方法包括： 对获取到的日志信息进行预处理，得到处理后的日志数据； 根据所述日志数据，确定用户兴趣特征信息和多媒体数据特征信息； 在向所述用户推送多媒体数据时，获取用户行为数据和所述多媒体数据的时效信息； 根据所述用户行为数据和所述时效信息，更新所述用户兴趣特征信息和所述多媒体数 据特征信息； 根据更新后的兴趣特征信息和更新后的多媒体数据特征信息，为所述用户推送多媒体 数据。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户行为数据和所述时效 信息，更新所述用户兴趣特征信息和所述多媒体数据特征信息，包括： 根据所述用户行为数据，计算所述用户兴趣特征信息对应的兴趣信息变化值； 根据所述时效信息，计算所述多媒体数据特征信息对应的时效信息变化值； 根据所述兴趣信息变化值和所述时效信息变化值，更新所述用户兴趣特征信息和所述 多媒体数据特征信息。
3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述日志数据，确定所述用户兴 趣特征信息和多媒体数据特征信息，包括： 设置所述用户的多媒体数据转移概率； 根据所述日志数据，计算所述用户在欧式空间中的第一特征向量集、所述多媒体数据 在欧式空间中的第二特征向量集； 根据所述多媒体数据转移概率、所述第一特征向量集和所述第二特征向量集，确定所 述用户兴趣特征信息和多媒体数据特征信息。
4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述设置所述用户的多媒体数据转移概 率之前，所述方法还包括： 设置兴趣信息偏置项和时效信息偏置项； 其中，所述兴趣信息偏置项B'u(t) =B'u+a ?signU-tu) · |t_tu|'所述时效信息偏 置项我;(，）=5: ，a、β、γ为常数，B，u、B〃b为与时间无关的偏置参数，t u为 用户时间基值，tb为所述多媒体数据的上线时间。
5. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，应用下述公式，设置所述用户的多媒体数 据转移概率： . ^ Il f ^ CC \Xa ~xb W2 ~\\yu ~Xb IΓ + Bu (tUSk )+Bb (tUSk ) 其中，P (sb I sa, u, tusk)表示用户U在tusk时刻消费完多媒体数据Sa后消费多媒体数据S b 的概率；P (Sb I Sa，u，tusk)表示用户U在tusk时刻消费完多媒体数据S a后消费多媒体数据S,的 概率；B' u(tusk)表示在tusk时刻所述用户兴趣特征信息对应的兴趣信息变化值，B〃 b(tusk) 表示在tusk时刻所述多媒体数据特征信息对应的时效信息变化值；X a表示所述多媒体数据 Sa在欧式空间中的特征向量，Xb表示所述多媒体数据s b在欧式空间中的特征向量，y u表示 所述用户在欧式空间中的特征向量。Xa表示所述多媒体数据s a在欧式空间中的特征向量， Xb表示所述多媒体数据S b在欧式空间中的特征向量，y u表示所述用户在欧式空间中的特征 向量。
6. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，应用下述公式，根据所述多媒体数据转移 概率、所述第一特征向量集和所述第二特征向量集，确定所述用户兴趣特征信息和多媒体 数据特征信息：
其中，户(A(i_+ll| 表示用户U在tusk时刻消费完多媒体数据Z后消费多媒体数 据/^+1>的概率；尤表示用户u在会话s e S(u)中消费的第k项多媒体数据，tusk表示用 户u在会话s内消费第k项多媒体数据的时间，X和Y分别表示所述第一特征向量集和所 述第二特征向量集，B'u(t)、B"b(t)分别表示所述兴趣信息偏置项和所述时效信息偏置项， s I表示一个会话中多媒体数据的项数，一个会话表征一个用户在一个时间段内消费的一 个多媒体数据序列。
7. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述兴趣信息变化值和所述时 效信息变化值，更新所述用户兴趣特征信息和所述多媒体数据特征信息，包括： 将所述兴趣信息变化值累加到所述用户兴趣特征信息对应的列向量上，得到更新后的 用户兴趣特征信息； 将所述时效信息变化值累加到所述多媒体数据特征信息对应的列向量上，得到更新后 的多媒体数据特征信息。
8. 根据权利要求1至7中任一权利要求所述的方法，其特征在于，所述根据更新后的兴 趣特征信息和更新后的多媒体数据特征信息，为所述用户推送多媒体数据，包括： 根据更新后的用户兴趣特征信息和更新后的多媒体数据特征信息，计算各项多媒体数 据对应的转移概率值； 对各项多媒体数据对应的转移概率值进行排序； 根据排序结果，确定数值最大的预设数目个指定转移概率值； 将所述预设数目个指定转移概率值对应的多媒体数据推送给所述用户。
9. 一种多媒体数据推送装置，其特征在于，所述装置包括： 数据处理模块，用于对获取到的日志信息进行预处理，得到处理后的日志数据； 特征信息确定模块，用于根据所述日志数据，确定用户兴趣特征信息和多媒体数据特 征信息； 数据获取模块，用于在向所述用户推送多媒体数据时，获取用户行为数据和所述多媒 体数据的时效信息； 特征信息更新模块，用于根据所述用户行为数据和所述时效信息，更新所述用户兴趣 特征信息和所述多媒体数据特征信息； 数据推送模块，用于根据更新后的兴趣特征信息和更新后的多媒体数据特征信息，为 所述用户推送多媒体数据。
10. 根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述特征信息更新模块，用于根据所述 用户行为数据，计算所述用户兴趣特征信息对应的兴趣信息变化值；根据所述时效信息，计 算所述多媒体数据特征信息对应的时效信息变化值；根据所述兴趣信息变化值和所述时效 信息变化值，更新所述用户兴趣特征信息和所述多媒体数据特征信息。
11. 根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述特征信息确定模块，用于设置所述 用户的多媒体数据转移概率；根据所述日志数据，计算所述用户在欧式空间中的第一特征 向量集、所述多媒体数据在欧式空间中的第二特征向量集；根据所述多媒体数据转移概率、 所述第一特征向量集和所述第二特征向量集，确定所述用户兴趣特征信息和多媒体数据特 征信息。
12. 根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括： 偏置项设置模块，用于设置兴趣信息偏置项和时效信息偏置项； 其中，所述兴趣信息偏置项B' u(t) =B'u+a .signU-tu) · |t_tu|p，所述时效信息 偏置项α、β、γ为常数，B，u、B〃b为与时间无关的偏置参数，tu 为用户时间基值，tb为所述多媒体数据的上线时间。
13. 根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述特征信息确定模块，用于应用下述 公式，设置所述用户的多媒体数据转移概率： p/e out Λ rr ^~Wxa~xb\\2~\\yu~xb\\ 2+Bu (tUSk )+Bb(tusk) r\sb sa^u^uskJcce 其中，P (sb I sa, u, tusk)表示用户U在tusk时刻消费完多媒体数据Sa后消费多媒体数据S b 的概率；P (Sb I sa，u，tusk)表示用户u在tusk时刻消费完多媒体数据S a后消费多媒体数据S,的 概率；B' u(tusk)表示在tusk时刻所述用户兴趣特征信息对应的兴趣信息变化值，B〃 b(tusk) 表示在tusk时刻所述多媒体数据特征信息对应的时效信息变化值；X a表示所述多媒体数据 Sa在欧式空间中的特征向量，Xb表示所述多媒体数据s b在欧式空间中的特征向量，y u表示 所述用户在欧式空间中的特征向量。Xa表示所述多媒体数据s a在欧式空间中的特征向量， Xb表示所述多媒体数据s b在欧式空间中的特征向量，y u表示所述用户在欧式空间中的特征 向量。
14. 根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述特征信息确定模块，用于应用下述 公式，根据所述多媒体数据转移概率、所述第一特征向量集和所述第二特征向量集，确定所 述用户兴趣特征信息和多媒体数据特征信息：
其中，ΑαΓ?乂具U表示用户U在tusl^刻消费完多媒体数据 < 后消费多媒体数 据/^+11的概率；<表示用户U在会话S e S(U)中消费的第k项多媒体数据，tusl^示用户 u在会话s内消费第k项多媒体数据的时间，X和Y分别表示所述第一特征向量集和所述第 二特征向量集，B'u(t)、B〃b(t)分别表示所述兴趣信息偏置项和所述时效信息偏置项，|s 表示一个会话中多媒体数据的项数，一个会话表征一个用户在一个时间段内消费的一个多 媒体数据序列。
15. 根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述特征信息更新模块，用于将所述兴 趣信息变化值累加到所述用户兴趣特征信息对应的列向量上，得到更新后的用户兴趣特征 信息；将所述时效信息变化值累加到所述多媒体数据特征信息对应的列向量上，得到更新 后的多媒体数据特征信息。
16. 根据权利要求9至15中任一权利要求所述的装置，其特征在于，所述数据推送 模块，用于根据更新后的用户兴趣特征信息和更新后的多媒体数据特征信息，计算各项多 媒体数据对应的转移概率值；对各项多媒体数据对应的转移概率值进行排序；根据排序结 果，确定数值最大的预设数目个指定转移概率值；将所述预设数目个指定转移概率值对应 的多媒体数据推送给所述用户。
【专利摘要】本发明公开了一种多媒体数据推送方法及装置，属于网络技术领域。方法包括：对获取到的日志信息进行预处理，得到处理后的日志数据；根据日志数据，确定用户兴趣特征信息和多媒体数据特征信息；在向用户推送多媒体数据时，获取用户行为数据和多媒体数据的时效信息；根据用户行为数据和时效信息，更新用户兴趣特征信息和多媒体数据特征信息；根据更新后的兴趣特征信息和更新后的多媒体数据特征信息，为用户推送多媒体数据。由于在多媒体数据推送时，还基于用户行为数据和时效信息更新用户兴趣特征信息和多媒体数据特征信息，所以可精确捕捉用户兴趣的变化趋势和多媒体数据的时效性变化，所以该种数据推送所参考的依据较为丰富，数据推送精准率较高。
【IPC分类】G06F17-30
【公开号】CN104731861
【申请号】CN201510060615
【发明人】胡琴敏, 林欣, 王智谨, 陈晨
【申请人】腾讯科技（深圳）有限公司, 华东师范大学
【公开日】2015年6月24日
【申请日】2015年2月5日