一种多媒体数据的推荐方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种多媒体数据的推荐方法及装置。
【背景技术】
[0002] 现今，在这个互联网高速发展的时代，人们对于视听方面的需求越来越高，而视频 关联推荐业务可以为用户推荐视频，有效地帮助用户发现需求，推进用户对于视听业务的 点播。在现有技术中，通常使用协同过滤推荐（Collaborative Filtering，简称CF)算法来 为用户推荐视频。
[0003] 在现有技术中，终端（以智能电视为例）根据传统的CF算法为用户推荐视频时， 通常会利用聚类算法按照视频所属类别，分别将终端后台服务器的数据库中存储的电视视 频以及观看这些视频的用户进行聚类，然后根据聚类后的用户所属视频类别以及视频所属 类别，来为用户推荐视频。但是，由于在现有技术中，终端在计算用户间的相似度时仅仅只 会考虑用户的观看行为，而没有考虑其他方面，例如，在计算用户间的相似度时，可以根据 两个用户分别观看过的电视视频源间的相似程度，来确定两个用户间的相似度。但是，由于 终端后台服务器的数据库中通常会存储大量的电视视频源，而每个用户所观看的视频数量 很少，使得两两用户间所观看的视频相似度很低，从而导致计算出的用户相似度的区分度 不高，进而无法正确的为用户推荐用户感兴趣的视频。
【发明内容】
[0004] 本发明的实施例提供一种多媒体数据的推荐方法及装置，解决了现有技术中的终 端无法对用户与视频进行准确推荐的问题。
[0005] 为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：
[0006] 第一方面，提供一种多媒体数据的推荐方法，包括：
[0007] 获取多媒体数据的属性信息，所述属性信息包括用户的标识、所述多媒体数据所 属多媒体数据类型以及用户观看的多媒体数据的标识；
[0008] 根据所述多媒体数据的属性信息，生成矩阵R以及每个用户对应的矩阵S，所述矩 阵R的行和列分别表示用户的标识和多媒体数据的标识，所述矩阵R的元素&表示用户i 是否观看多媒体数据j，所述矩阵S的行和列分别为多媒体数据类型和所述用户观看过的 多媒体数据的标识，所述矩阵S的元素 Svu表示所述用户观看的多媒体数据V是否属于多媒 体数据类型u ;
[0009] 根据从所述矩阵R中获取的第一用户的多媒体数据集合和第二用户的多媒体数 据集合计算出的所述第一用户与所述第二用户间的第一相似度，以及根据所述第一用户对 应的矩阵Sl和所述第二用户对应的矩阵S2计算出的所述第一用户与所述第二用户间的第 二相似度，得到所述第一用户与所述第二用户间的相似度，所述第二用户为除所述第一用 户外的其他任一用户，用户的多媒体数据集合包含所述用户观看过的所有多媒体数据； [0010] 将所述第一用户与其他用户中的每个用户间的相似度进行排序，并根据预设相似 用户的个数确定出所述第一用户的相似用户；
[0011] 根据所述第一用户的相似用户的标识、所述矩阵S、所述第一用户与所述第一用户 的相似用户间的相似度以及需要为所述第一用户推荐的多媒体数据个数，确定对所述第一 用户推荐的多媒体数据；
[0012] 其中，所述 i e 1，2,......，n ;j, V G 1，2,......，m ;u G 1，2,......，k ;所述 n 为用户 个数，所述m为多媒体数据个数，所述k为多媒体数据类型个数。
[0013] 第二方面，提供一种多媒体数据的推荐装置，包括：
[0014] 获取模块，用于获取多媒体数据的属性信息，所述属性信息包括用户的标识、所述 多媒体数据所属多媒体数据类型以及用户观看的多媒体数据的标识；
[0015] 生成模块，用于根据所述获取模块获取的所述多媒体数据的属性信息，生成矩阵R 以及每个用户对应的矩阵S，所述矩阵R的行和列分别表示用户的标识和多媒体数据的标 识，所述矩阵R的元素 R1,表示用户i是否观看多媒体数据j，所述矩阵S的行和列分别为 多媒体数据类型和所述用户观看过的多媒体数据的标识，所述矩阵S的元素 Svu表示所述用 户观看的多媒体数据V是否属于多媒体数据类型u ;
[0016] 计算模块，用于根据从所述生成模块生成的所述矩阵R中获取的第一用户的多媒 体数据集合和第二用户的多媒体数据集合计算出的所述第一用户与所述第二用户间的第 一相似度，以及根据所述生成模块生成的所述第一用户对应的矩阵Sl和所述第二用户对 应的矩阵S2计算出的所述第一用户与所述第二用户间的第二相似度，得到所述第一用户 与所述第二用户间的相似度，所述第二用户为除所述第一用户外的其他任一用户，用户的 多媒体数据集合包含所述用户观看过的所有多媒体数据；
[0017] 第一确定模块，用于将所述计算模块计算的所述第一用户与其他用户中的每个用 户间的相似度进行排序，并根据预设相似用户的个数确定出所述第一用户的相似用户；
[0018] 第二确定模块，用于根据所述第一确定模块确定出的所述第一用户的相似用户的 标识、所述生成模块生成的所述矩阵S和所述第一用户与所述计算模块计算的所述第一用 户的相似用户间的相似度以及需要为所述第一用户推荐的多媒体数据个数，确定对所述第 一用户推荐的多媒体数据；
[0019] 其中，所述 i e 1，2,......，n ;j, V G 1，2,......，m ;u G 1，2,......，k ;所述 n 为用户 个数，所述m为多媒体数据个数，所述k为多媒体数据类型个数。
[0020] 本发明的实施例提供的多媒体数据的推荐方法及装置，根据多媒体数据的属性信 息，生成矩阵R以及每个用户生成对应的矩阵S，该矩阵R的行和列分别表示用户的标识和 多媒体数据的标识，该矩阵R的元素&表示用户i是否观看多媒体数据j，该矩阵S的行 和列分别为多媒体数据类型和所述用户观看过的多媒体数据的标识，该矩阵S的元素 Svu表 示所述用户观看的多媒体数据V是否属于多媒体数据类型u，根据该矩阵R、第一用户对应 的矩阵Sl以及其他用户对应的矩阵S2,计算第一用户与其他用户间的相似度，然后根据该 第一用户与其他用户间的相似度、预设相似用户个数以及需要为第一用户推荐的多媒体数 据个数，确定对第一用户推荐的多媒体数据。这样通过矩阵R中体现的用户与多媒体数据 间的关联性以及第一用户对应的矩阵Sl以及其他用户对应的矩阵S2中体现的每个用户所 观看的多媒体数据间的多媒体数据类型的比重程度，对用户观看的多媒体数据的多媒体数 据类型的偏好程度进行更精细化的区分，从而提高了终端对用户与多媒体数据推荐的准确 性。
【附图说明】
[0021] 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，还可以 根据这些附图获得其他的附图。
[0022] 图1为本发明的实施例提供的一种多媒体数据的推荐方法的流程示意图；
[0023] 图2为本发明的实施例提供的一种多媒体数据的推荐装置的结构示意图；
[0024] 图3为本发明的实施例提供的另一种多媒体数据的推荐装置的结构示意图。
【具体实施方式】
[0025] 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。
[0026] 本发明的实施例提供一种多媒体数据的推荐方法，如图1所示，该方法具体包括 如下步骤：
[0027] 101、多媒体数据的推荐装置获取多媒体数据的属性信息。
[0028] 示例性的，本发明中的多媒体数据为视频、音乐、文本文档等多媒体文件数据。上 述的多媒体数据的属性信息包括用户的标识以及、用户观看的多媒体数据的标识以及该多 媒体数据所属多媒体数据类型。例如，若该多媒体数据为电影时，该多媒体数据类型包括科 幻、动画、剧情、战争、古装、喜剧等。本实施例中的多媒体数据类型的种类可以由技术人员 预先进行设定，并确定出每个多媒体数据所属的多媒体数据类型，需要说明的是，每个多媒 体数据可以属于一个多媒体数据类型也已可以同时属于多个多媒体数据类型，例如，某一 电影即属于古装类型又属于喜剧类型。其中，该属性信息还包括多媒体数据的参数信息包 括文件属性信息，例如，当该多媒体数据为视频时，该多媒体数据的参数信息包括：视频演 员名称、导演名称、视频类型等。
[0029] 其中，上述的用户的标识可以为该用户的登陆账号或者其他可唯一表示该用户的 标识，本实施例中采用Ul、U2、U3......Un形式表示不同用户的标识；多媒体数据的标识可 以为该多媒体数据的名称或其他可唯一表示该多媒体数据的标识，本实施例中采用B1、B2、 B3、……、Bm表示不同多媒体数据的标识；用户观看多媒体数据的记录表示用户与观看的 多媒体数据间的关系。
[0030] 优选的，在步骤101中，可以设置一个更新