种视频推荐装置，从用户观看视频的具体行为细节和所观看视频的各种特征分析用户兴趣，而且考虑了用户兴趣的新旧，并进而依据兴趣推荐视频，与现有技术相比明显提高了视频推荐的效果。
[0134]所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程描述，因此，在本装置说明中，叙述较简，只对若干重点技术要点进行了描述。
[0135]需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0136]本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0137]本领域普通技术人员可以理解实现上述方法实施方式中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，这里所称得的存储介质，如:ROM/RAM、磁碟、光盘等。
[0138]以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。
【主权项】
1.一种视频推荐方法，其特征在于，应用于服务器，所述服务器本地中存储有视频的标识及与视频的标识对应的视频特征，所述方法包括: 获得用户针对视频的操作行为及所述操作行为针对的视频的标识； 从本地提取与所获得的视频的标识对应的多个视频特征； 对所提取的每一个视频特征均进行如下处理:根据预设的与该视频特征对应的特征权重以及预设的与获得的所述操作行为对应的行为权重，计算获得该视频特征的兴趣值；将所获得的各视频特征的兴趣值与用户信息对应存储； 根据所存储的与用户信息对应的各视频特征的兴趣值确定所要推荐的视频并将所确定的所要推荐的视频推荐给用户。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的与该视频特征对应的特征权重以及预设的与所获得的操作行为对应的行为权重，计算获得该视频特征的兴趣值，包括: 确定与该视频特征对应的预设特征权重以及与所述操作行为对应的预设行为权重，其中，每一个操作行为均与一个预设行为权重对应；在所获得的用户针对视频的操作行为为一个时，将所确定的预设特征权重与所确定的预设行为权重相乘，获得该视频特征的兴趣值；在所获得的用户针对视频的操作行为为多个时，将所确定的预设特征权重分别与所确定的各预设行为权重相乘，将各个乘积相加，获得该视频特征的兴趣值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所存储的与用户信息对应的各视频特征的兴趣值确定所要推荐的视频并将所确定的所要推荐的视频推荐给用户的步骤之前，还包括:将所获得的各视频特征的兴趣值的生成时间与用户信息对应存储； 所述根据所存储的与用户信息对应的各视频特征的兴趣值确定所要推荐的视频并将所确定的所要推荐的视频推荐给用户，包括: 按照各兴趣值的生成时间，对各兴趣值进行加权处理； 根据加权处理后的兴趣值确定所要推荐的视频并将所确定的所要推荐的视频推荐给用户。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所存储的与用户对应存储的各视频特征的兴趣值确定所要推荐的视频并将所确定的所要推荐的视频推荐给用户，包括: 根据各视频特征的兴趣值的高低，挑选第一数目的高兴趣值视频特征； 针对所挑选的第一数目的高兴趣值视频特征，从视频库中选择第二数目的视频，其中，所述第二数目的视频中的每一个视频具有至少一个高兴趣值视频特征； 将所述第二数目的视频向用户推荐。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所存储的与用户对应存储的各视频特征的兴趣值确定所要推荐的视频并将所确定的所要推荐的视频推荐给用户，包括: 根据各视频特征的兴趣值的高低，挑选第三数目的高兴趣值视频特征； 针对所挑选的第三数目的高兴趣值视频特征，从视频库中选择第四数目的视频，其中，所述第四数目的视频中的每一个视频具有至少一个高兴趣值视频特征； 计算所述第四数目的视频中的每一个视频的综合兴趣值，所述综合兴趣值为该视频的所有高兴趣值视频特征的兴趣值的和； 根据所述综合兴趣值的高低，向用户推荐所述第四数目的视频中的至少一个视频。
6.一种视频推荐装置，其特征在于，应用于服务器，所述服务器本地中存储有视频的标识及与视频的标识对应的视频特征，所述装置包括: 用户行为获取单元，用于获得用户针对视频的操作行为及所述操作行为针对的视频的标识； 视频特征获取单元，用于从本地提取与所获得的视频的标识对应的多个视频特征；兴趣值计算单元，用于对所提取的每一个视频特征均进行如下处理:根据预设的与该视频特征对应的特征权重以及预设的与获得的所述操作行为对应的行为权重，计算获得该视频特征的兴趣值； 存储单元，用于将所获得的各视频特征的兴趣值与用户信息对应存储； 推荐单元，用于根据所存储的与用户信息对应的各视频特征的兴趣值确定所要推荐的视频并将所确定的所要推荐的视频推荐给用户。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述兴趣值计算单元包括: 权重确定子单元，用于确定与该视频特征对应的预设特征权重以及与所述操作行为对应的预设行为权重，其中，每一个操作行为均与一个预设行为权重对应； 兴趣值计算子单元，用于在所获得的用户针对视频的操作行为为一个时，将所确定的预设特征权重与所确定的预设行为权重相乘，获得该视频特征的兴趣值；在所获得的用户针对视频的操作行为为多个时，将所确定的预设特征权重分别与所确定的各预设行为权重相乘，将各个乘积相加，获得该视频特征的兴趣值。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于， 所述存储单元具体用于:将所获得的各视频特征的兴趣值及各兴趣值的生成时间与用户信息对应存储； 所述推荐单元包括: 兴趣值加权处理子单元，用于按照各兴趣值的生成时间，对各兴趣值进行加权处理； 第一推荐子单元，用于根据加权处理后的兴趣值确定所要推荐的视频并将所确定的所要推荐的视频推荐给用户。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述推荐单元包括: 第一高兴趣值视频特征选择子单元，用于根据各视频特征的兴趣值的高低，挑选第一数目的高兴趣值视频特征； 第一视频选择子单元，用于针对所挑选的第一数目的高兴趣值视频特征，从视频库中选择第二数目的视频，其中，所述第二数目的视频中的每一个视频具有至少一个高兴趣值视频特征； 第二推荐子单元，用于将所述第二数目的视频向用户推荐。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述推荐单元包括: 第二高兴趣值视频特征选择子单元，用于根据各视频特征的兴趣值的高低，挑选第三数目的高兴趣值视频特征； 第二视频选择子单元，用于针对所挑选的第三数目的高兴趣值视频特征，从视频库中选择第四数目的视频，其中，所述第四数目的视频中的每一个视频具有至少一个高兴趣值视频特征； 综合兴趣值计算子单元，用于计算所述第四数目的视频中的每一个视频的综合兴趣值，所述综合兴趣值为该视频的所有高兴趣值视频特征的兴趣值的和； 第三推荐子单元，用于根据所述综合兴趣值的高低，向用户推荐所述第四数目的视频中的至少一个视频。
【专利摘要】本发明实施例公开了一种视频推荐方法和装置，可以获得用户针对视频的操作行为及所述操作行为针对的视频的标识，从本地提取与所获得的视频的标识对应的多个视频特征，对所提取的各视频特征均进行如下处理：根据预设的与该视频特征对应的特征权重以及预设的与获得的所述操作行为对应的行为权重，计算获得该视频特征的兴趣值，将所获得的各视频特征的兴趣值与用户信息对应存储，根据所存储的与用户信息对应的各视频特征的兴趣值确定所要推荐的视频并将所确定的所要推荐的视频推荐给用户。本发明在向用户推荐视频时，考虑了该用户以往的操作行为和所操作视频的特征，因而所推荐的视频更符合用户兴趣，提高了视频推荐的效果。
【IPC分类】G06F17-30
【公开号】CN104731950
【申请号】CN201510150095
【发明人】方非, 王敏, 周燕红
【申请人】北京奇艺世纪科技有限公司
【公开日】2015年6月24日
【申请日】2015年3月31日