一种视频推荐的方法、系统及电子设备与流程

文档序号:11829981阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种视频推荐的方法,其特征在于,所述方法包括:

根据用户与视频的关系矩阵A构建用户-视频二分图,所述二分图中包括n个用户节点和m个视频节点,若用户ui观看过视频vj,则用户节点ui与视频节点vj之间用一条边连接,其中,i∈[1,n],j∈[1,m];

基于随机漫步的PR算法,计算所述二分图中的用户ui对所述m个视频节点的访问概率;

根据所述关系矩阵A,剔除用户ui观看过的视频,得到用户ui对未观看的视频的访问概率;

对所述用户ui对未观看的视频的访问概率进行排序,将访问概率最高的前N个视频推荐给用户ui

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述基于随机漫步的PR算法中,根据下述公式计算所述二分图中的用户ui对于所述m个视频节点的访问概率:

<mrow> <mi>PR</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>v</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfenced open='{' close=''> <mtable> <mtr> <mtd> <mi>&beta;</mi> <msub> <mi>&Sigma;</mi> <mrow> <msup> <mi>v</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>&Element;</mo> <mi>in</mi> </mrow> </msub> <mfrac> <mrow> <mi>PR</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <mi>v</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mo>|</mo> <mi>out</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <mi>v</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> </mrow> </mfrac> </mtd> <mtd> <mrow> <mo>(</mo> <mi>v</mi> <mo>&NotEqual;</mo> <msub> <mi>v</mi> <mi>n</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mi>&beta;</mi> <msub> <mi>&Sigma;</mi> <mrow> <msup> <mi>v</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>&Element;</mo> <mi>in</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>v</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </msub> <mfrac> <mrow> <mi>PR</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <mi>v</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mo>|</mo> <mi>out</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <mi>v</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> </mrow> </mfrac> <mo>+</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mi>&beta;</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mo>(</mo> <mi>v</mi> <mo>=</mo> <msub> <mi>v</mi> <mi>n</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mrow> 公式1

其中,β为设定的重启概率,ν是初始的游走点,v'是下一个游走点,vn表示用户观看过的视频节点,in(v)为用户ui已经观看过的视频集合,out(v')除in(v)以外的其他视频集合。

3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于随机漫步的PR算法,计算所述二分图中的用户ui对于所述m个视频节点的访问概率,包括:

计算所述二分图中的n个用户对于所述m个视频节点的转移概率矩阵W(v,v');

其中,W(v,v')满足下述公式:

<mrow> <mi>W</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>v</mi> <mo>,</mo> <msup> <mi>v</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mrow> <mo>|</mo> <mi>out</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <mi>v</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> </mrow> </mfrac> </mrow> 公式2

根据公式3计算得到用户ui对所述m个视频节点的访问概率矩阵,其中,根据所述公式1和所述公式2得到公式3,公式3如下:

PR(v')=(1-β)(1-βWT)-1PR(v) 公式3

根据所述访问概率矩阵得到用户ui对所述m个视频节点的访问概率。

4.如权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,所述关系矩阵A满足如下公式:

A=|αij|

其中,αij=1表示用户ui观看过视频vj,否则αij=0。

5.一种视频推荐的系统,其特征在于,所述系统包括:

二分图构建单元,用于根据用户与视频的关系矩阵A构建用户-视频二分图,所述二分图中包括n个用户节点和m个视频节点,若用户ui观看过视频vj,则用户节点ui与视频节点vj之间用一条边连接,其中,i∈[1,n],j∈[1,m];

第一访问概率计算单元,用于基于随机漫步的PR算法,计算所述二分图中的用户ui对所述m个视频节点的访问概率;

第二访问概率计算单元,用于根据所述关系矩阵A,剔除用户ui观看过的视频,得到用户ui对未观看的视频的访问概率;

推荐单元,用于对所述用户ui对未观看的视频的访问概率进行排序,将访问概率最高的前N个视频推荐给用户ui

6.如权利要求5所述的系统,其特征在于,所述第一访问概率计算单元基于随机漫步的PR算法,根据下述公式计算所述二分图中的用户ui对于所述m个视频节点的访问概率:

<mrow> <mi>PR</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>v</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfenced open='{' close=''> <mtable> <mtr> <mtd> <mi>&beta;</mi> <msub> <mi>&Sigma;</mi> <mrow> <msup> <mi>v</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>&Element;</mo> <mi>in</mi> </mrow> </msub> <mfrac> <mrow> <mi>PR</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <mi>v</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mo>|</mo> <mi>out</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <mi>v</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> </mrow> </mfrac> </mtd> <mtd> <mrow> <mo>(</mo> <mi>v</mi> <mo>&NotEqual;</mo> <msub> <mi>v</mi> <mi>n</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mi>&beta;</mi> <msub> <mi>&Sigma;</mi> <mrow> <msup> <mi>v</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>&Element;</mo> <mi>in</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>v</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </msub> <mfrac> <mrow> <mi>PR</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <mi>v</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mo>|</mo> <mi>out</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <mi>v</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> </mrow> </mfrac> <mo>+</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mi>&beta;</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mo>(</mo> <mi>v</mi> <mo>=</mo> <msub> <mi>v</mi> <mi>n</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mrow> 公式1

其中,β为设定的重启概率,ν是初始的游走点,v'是下一个游走点,vn表示用户观看过的视频节点,in(v)为用户ui已经观看过的视频集合,out(v')除in(v)以外的其他视频集合。

7.如权利要求6所述的系统,其特征在于,第一访问概率计算单元包括:

转移概率矩阵计算模块,用于计算所述二分图中的n个用户对于所述m个视频节点的转移概率矩阵W(v,v');

其中,W(v,v')满足下述公式:

<mrow> <mi>W</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>v</mi> <mo>,</mo> <msup> <mi>v</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mrow> <mo>|</mo> <mi>out</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <mi>v</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> </mrow> </mfrac> </mrow> 公式2

访问概率矩阵计算模块,用于根据公式3计算得到用户ui对所述m个视频节点的访问概率矩阵,其中,根据所述公式1和所述公式2得到公式3,公式3如下:

PR(v')=(1-β)(1-βWT)-1PR(v) 公式3

访问概率计算模块,用于根据所述访问概率矩阵得到用户ui对所述m个视频节点的访问概率。

8.如权利要求5至7任一项所述的系统,其特征在于,所述关系矩阵A满足如下公式:

A=|αij|

其中,αij=1表示用户ui观看过视频vj,否则αij=0。

9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括如权利要求5至8任一项所述的视频推荐的系统。

10.如权利要求9所述的电子设备,其特征在于,所述电子设备是数字电视、智能手机或者平板电脑。

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