一種視頻推薦方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及多媒體技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種視頻推薦方法和一種視頻推薦裝 置。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來(lái)，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的日益普及，視頻網(wǎng)站大規(guī)模出現(xiàn)，人們?cè)絹?lái)越多的選擇在 網(wǎng)上觀(guān)看視頻。
[0003] 通常，大多數(shù)用戶(hù)在視頻網(wǎng)站觀(guān)看視頻時(shí)，都偏好于選擇新上映和熱度高的視頻。 在傳統(tǒng)的視頻網(wǎng)站中，當(dāng)用戶(hù)需要尋找新上映和熱度高的視頻時(shí)，往往需要輸入關(guān)鍵詞進(jìn) 行查找，當(dāng)服務(wù)器接收到用戶(hù)的查找請(qǐng)求時(shí)，需要在視頻庫(kù)中查找與關(guān)鍵詞相對(duì)應(yīng)的視頻， 并呈現(xiàn)給用戶(hù)，用戶(hù)需要在所呈現(xiàn)的眾多視頻中查找所需的視頻，當(dāng)所呈現(xiàn)的視頻中并沒(méi) 有用戶(hù)所需的視頻時(shí)，用戶(hù)還需要更換其他的關(guān)鍵詞進(jìn)行再次查找，直到查找到所需的視 頻。在查找視頻的過(guò)程中，由于用戶(hù)進(jìn)行了大量的查找操作，服務(wù)器需要不斷地響應(yīng)用戶(hù)的 查找請(qǐng)求，這一過(guò)程耗費(fèi)了大量的服務(wù)器資源和網(wǎng)絡(luò)資源。
[0004] 為了使用戶(hù)能夠快速地查找到需要觀(guān)看的視頻，避免服務(wù)器資源和網(wǎng)絡(luò)資源的大 量耗費(fèi)，現(xiàn)有的視頻網(wǎng)站主要通過(guò)統(tǒng)計(jì)視頻的觀(guān)看數(shù)量，利用大數(shù)據(jù)的方式，結(jié)合模型預(yù) 測(cè)，在視頻庫(kù)中抽取部分視頻推薦給用戶(hù)。
[0005] -方面，觀(guān)看數(shù)量需要?dú)v史數(shù)據(jù)的累積，只有當(dāng)視頻上映一段時(shí)間后才能獲得，并 且，模型預(yù)測(cè)在對(duì)海量視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算時(shí)，會(huì)存在冷啟動(dòng)的問(wèn)題，導(dǎo)致無(wú)法在第一時(shí)間將 新上映的視頻推薦給用戶(hù)，另一方面，由于推薦給用戶(hù)的視頻只從觀(guān)看數(shù)量的單一維度進(jìn) 行分析，推薦的視頻往往無(wú)法滿(mǎn)足用戶(hù)的偏好，當(dāng)用戶(hù)需要在視頻網(wǎng)站觀(guān)看自己所偏好的 視頻時(shí)，仍然需要通過(guò)不斷更換關(guān)鍵詞，進(jìn)行大量的查找操作，由服務(wù)器進(jìn)行大量的視頻查 找和呈現(xiàn)操作，才能夠獲得所需的視頻，仍然存在服務(wù)器資源和網(wǎng)絡(luò)資源大量耗費(fèi)的問(wèn)題。
[0006] 因此，目前迫切需要本領(lǐng)域技術(shù)人員解決的一個(gè)技術(shù)問(wèn)題就是：如何將用戶(hù)偏好 的視頻推薦給用戶(hù)，使用戶(hù)能夠快速獲得所需的視頻，以避免服務(wù)器資源和網(wǎng)絡(luò)資源的大 量耗費(fèi)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 鑒于上述問(wèn)題，提出了本發(fā)明實(shí)施例以便提供一種克服上述問(wèn)題或者至少部分地 解決上述問(wèn)題的一種視頻推薦方法和相應(yīng)的一種視頻推薦裝置。
[0008] 為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種視頻推薦方法，所述方法包括：
[0009] 提取視頻數(shù)據(jù)中的一個(gè)或多個(gè)視頻特征項(xiàng)，將所述視頻特征項(xiàng)寫(xiě)入視頻特征庫(kù)； [0010] 獲取某一推薦模式的配置文件，按照所述配置文件分別在所述視頻特征庫(kù)中確定 對(duì)應(yīng)的一個(gè)或多個(gè)視頻特征項(xiàng)；
[0011] 分別計(jì)算與所確定的視頻特征項(xiàng)一一對(duì)應(yīng)的特征分值，獲得所述視頻數(shù)據(jù)的總分 值；
[0012] 按照所述總分值對(duì)各視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，生成視頻推薦列表；
[0013] 將所述推薦列表推薦給用戶(hù)。
[0014] 可選地，所述方法還包括：
[0015] 更新所述視頻特征庫(kù)，具體包括，針對(duì)所述一個(gè)或多個(gè)視頻特征項(xiàng)，按照不同的更 新頻率進(jìn)行更新，其中，所述更新頻率包括：按天級(jí)更新，按分鐘級(jí)更新，或，實(shí)時(shí)更新。
[0016] 可選地，所述分別計(jì)算與所確定的視頻特征項(xiàng)一一對(duì)應(yīng)的特征分值，獲得所述視 頻數(shù)據(jù)的總分值的步驟包括：
[0017] 按照當(dāng)前推薦模式計(jì)算所提取的視頻特征項(xiàng)的特征分值；
[0018] 對(duì)所述特征分值分別進(jìn)行加權(quán)，獲得各個(gè)視頻特征項(xiàng)加權(quán)后的特征分值；
[0019] 累加所述加權(quán)后的特征分值，獲得所述視頻數(shù)據(jù)的總分值。
[0020] 可選地，所述視頻特征項(xiàng)包括：頻道信息；視頻新鮮度；全球上映時(shí)間；平均觀(guān)看 時(shí)長(zhǎng)；觀(guān)看次數(shù)；觀(guān)看評(píng)價(jià)參數(shù)；上榜參數(shù)；點(diǎn)擊率；和/或，重要度標(biāo)記信息。
[0021] 可選地，所述按照所述總分值對(duì)各視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，生成視頻推薦列表的步驟 包括：
[0022] 基于所述頻道信息，分別對(duì)相應(yīng)頻道的視頻數(shù)據(jù)的總分值進(jìn)行排序；
[0023] 生成所述視頻推薦列表。
[0024] 可選地，所述視頻特征庫(kù)為基于列的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBASE。
[0025] 為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了 一種視頻裝置，所述裝置包括：
[0026] 視頻特征項(xiàng)寫(xiě)入模塊，用于提取視頻數(shù)據(jù)中的一個(gè)或多個(gè)視頻特征項(xiàng)，將所述視 頻特征項(xiàng)寫(xiě)入視頻特征庫(kù)；
[0027] 視頻特征項(xiàng)確定模塊，用于獲取某一推薦模式的配置文件，按照所述配置文件分 別在所述視頻特征庫(kù)中確定對(duì)應(yīng)的一個(gè)或多個(gè)視頻特征項(xiàng)；
[0028] 視頻特征項(xiàng)計(jì)算模塊，用于分別計(jì)算與所確定的視頻特征項(xiàng)一一對(duì)應(yīng)的特征分 值，獲得所述視頻數(shù)據(jù)的總分值；
[0029] 視頻推薦列表生成模塊，用于按照所述總分值對(duì)各視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，生成視頻 推薦列表；
[0030] 視頻推薦模塊，用于將所述推薦列表推薦給用戶(hù)。
[0031] 可選地，所述裝置還包括：
[0032] 視頻特征庫(kù)更新模塊，用于更新所述視頻特征庫(kù)，具體包括，用于針對(duì)所述一個(gè)或 多個(gè)視頻特征項(xiàng)，按照不同的更新頻率進(jìn)行更新，其中，所述更新頻率包括：按天級(jí)更新，按 分鐘級(jí)更新，或，實(shí)時(shí)更新。
[0033] 可選地，所述視頻特征項(xiàng)計(jì)算模塊包括：
[0034] 視頻特征項(xiàng)計(jì)算子模塊，用于按照當(dāng)前推薦模式計(jì)算所提取的視頻特征項(xiàng)的特征 分值；
[0035] 視頻特征項(xiàng)加權(quán)子模塊，用于對(duì)所述特征分值分別進(jìn)行加權(quán)，獲得各個(gè)視頻特征 項(xiàng)加權(quán)后的特征分值；
[0036] 視頻特征分值累加子模塊，用于累加所述加權(quán)后的特征分值，獲得所述視頻數(shù)據(jù) 的總分值。
[0037] 可選地于，所述視頻特征項(xiàng)包括：頻道信息；視頻新鮮度；全球上映時(shí)間；平均觀(guān) 看時(shí)長(zhǎng)；觀(guān)看次數(shù)；觀(guān)看評(píng)價(jià)參數(shù)；上榜參數(shù)；點(diǎn)擊率；和/或，重要度標(biāo)記信息。
[0038] 可選地，視頻推薦列表生成模塊包括：
[0039] 視頻數(shù)據(jù)排序子模塊，用于基于所述頻道信息，分別對(duì)相應(yīng)頻道的視頻數(shù)據(jù)的總 分值進(jìn)行排序；
[0040] 視頻推薦列表生成子模塊，用于生成所述視頻推薦列表。
[0041] 可選地，所述視頻特征庫(kù)為基于列的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBASE。
[0042] 與【背景技術(shù)】相比，本發(fā)明實(shí)施例包括以下優(yōu)點(diǎn)：
[0043] 本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)提取一個(gè)或多個(gè)視頻特征項(xiàng)，寫(xiě)入視頻特征庫(kù)，在視頻特征庫(kù) 中根據(jù)當(dāng)前推薦模式確定需要計(jì)算的特征項(xiàng)，分別計(jì)算該特征項(xiàng)對(duì)應(yīng)的特征分值，得到視 頻數(shù)據(jù)的總分值，從而生成視頻推薦列表，推薦給用戶(hù)。由于本發(fā)明實(shí)施例的推薦列表可以 根據(jù)多個(gè)視頻特征項(xiàng)的分值所生成，而多個(gè)視頻特征項(xiàng)（頻道信息；視頻新鮮度；全球上映 時(shí)間；平均觀(guān)看時(shí)長(zhǎng)；觀(guān)看次數(shù)；觀(guān)看評(píng)價(jià)參數(shù)；上榜參數(shù)；點(diǎn)擊率；和/或，重要度標(biāo)記信 息）可以反映用戶(hù)對(duì)該視頻的偏好，因此，本發(fā)明實(shí)施例推薦給用戶(hù)的視頻可以滿(mǎn)足用戶(hù) 的偏好，用戶(hù)想要觀(guān)看自己偏好的視頻時(shí)，可以快速地在推薦的視頻中獲取想要觀(guān)看的視 頻，而無(wú)需通過(guò)大量的查找操作，進(jìn)而避免了服務(wù)器資源和網(wǎng)絡(luò)資源的大量耗費(fèi)。
[0044] 再者，在本發(fā)明實(shí)施例中，采用基于列的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBASE作為視頻特征庫(kù)。由 于HBASE基于列的存儲(chǔ)特性，庫(kù)中各存儲(chǔ)項(xiàng)之間相互獨(dú)立，因此在生成視頻特征庫(kù)時(shí)無(wú)需 事先安排好視頻特征庫(kù)的表結(jié)構(gòu)，可以根據(jù)用戶(hù)偏好的不同，隨時(shí)將所需的特征項(xiàng)添加進(jìn) 特征庫(kù)，生成滿(mǎn)足用戶(hù)偏好的推薦列表；同時(shí)，HBASE中各個(gè)特征項(xiàng)的相互獨(dú)立，使得各個(gè) 特征項(xiàng)的更新互不影響，能夠平衡不同頻率產(chǎn)生的特征分值，實(shí)現(xiàn)視頻特征庫(kù)的實(shí)時(shí)更新， 進(jìn)而保證推薦列表能夠?qū)崟r(shí)更新，及時(shí)地將滿(mǎn)足用戶(hù)偏好的視頻推薦給用戶(hù)。
【附圖說(shuō)明】
[0045] 圖1是本發(fā)明的一種視頻推薦方法實(shí)施例的步驟流程圖；
[0046] 圖2是本發(fā)明的一種優(yōu)選的視頻特征庫(kù)中所包括的視頻特征項(xiàng)示意圖；
[0047] 圖3是本發(fā)明的一種視頻推薦裝置實(shí)施例的結(jié)構(gòu)框圖。
【具體實(shí)施方式】
[0048] 為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實(shí) 施方式對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。
[0049] 參照?qǐng)D1，示出了本發(fā)明的一種視頻推薦方法實(shí)施例的步驟流程圖，具體可以包括 如下步驟：
[0050] 步驟101，提取視頻數(shù)據(jù)中的一個(gè)或多個(gè)視頻特征項(xiàng)，將所述視頻特征項(xiàng)寫(xiě)入視頻 特征庫(kù)；
[0051] 視頻數(shù)據(jù)一般具有多個(gè)視頻特征項(xiàng)，如：
[0052] 頻道信息，表示該視頻的頻道分類(lèi)，如電影頻道、電視劇頻道、紀(jì)錄片頻道等。一個(gè) 視頻進(jìn)入視頻庫(kù)后，其頻道信息一般都是固定的。
[0053] 視頻新鮮度，表示視頻上線(xiàn)時(shí)間的長(zhǎng)短，視頻上線(xiàn)時(shí)間越短，則新鮮度越高。
[0054] 全球上映時(shí)間，表示該視頻在全球范圍內(nèi)的最早上映時(shí)間。
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