一種視頻推薦方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明是關(guān)于一種視頻推薦方法及裝置，該方法包括：接收用戶視頻播放軌跡和當(dāng)前播放視頻；在數(shù)據(jù)庫中確定與所述用戶視頻播放軌跡的相似度大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)播放軌跡，其中，所述目標(biāo)播放軌跡包括所述當(dāng)前播放視頻；確定所述目標(biāo)播放軌跡中所述當(dāng)前播放視頻后的待播放視頻；計(jì)算所述待播放視頻被推薦時(shí)用戶的觀看概率；將所述觀看概率大于第一閾值的所述待播放視頻確定為推薦視頻；將所述推薦視頻發(fā)送至終端。由于用戶的觀看行為具有相似性，所以本發(fā)明通過分析其他用戶的觀看行為，并根據(jù)概率來確定出用戶最有可能觀看的視頻。因此，本發(fā)明提供的方案可以給用戶推送感興趣的視頻，以提高用戶的觀影體驗(yàn)。
【專利說明】
一種視頻推薦方法及裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，更具體的說，涉及視頻推薦方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]目前，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷更新，在視頻網(wǎng)站上觀看視頻成為很多用戶的首選。為了更好的將優(yōu)質(zhì)視頻推送給用戶觀看，視頻網(wǎng)站通常會將熱門視頻放在推薦列表中，但是推薦列表中的熱門視頻僅僅是某段時(shí)間內(nèi)觀看的人數(shù)多而已，并不一定是用戶真正感興趣的視頻，很多用戶當(dāng)下并不會觀看推薦列表中的熱門視頻。也就是說推薦列表中的熱門視頻被用戶觀看的概率較低，推送技術(shù)無法達(dá)到較好的推送效果。
[0003]因此，如何推薦給用戶感興趣的視頻，成為目前亟需解決的技術(shù)問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明實(shí)施例提供了一種視頻推薦方法及裝置，以推薦給用戶感興趣的視頻，從而提高用戶的觀影體驗(yàn)。
[0005]根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第一方面，提供一種視頻推薦方法，包括:
[0006]接收用戶視頻播放軌跡和當(dāng)前播放視頻；
[0007]在數(shù)據(jù)庫中確定與用戶視頻播放軌跡的相似度大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)播放軌跡，其中，目標(biāo)播放軌跡包括當(dāng)前播放視頻；
[0008]確定目標(biāo)播放軌跡中當(dāng)前播放視頻后的待播放視頻；
[0009 ]計(jì)算待播放視頻被推薦時(shí)用戶的觀看概率；
[0010]將觀看概率大于第一閾值的待播放視頻確定為推薦視頻；
[0011 ]將推薦視頻發(fā)送至終端。
[0012]可選的，計(jì)算待播放視頻被推薦時(shí)用戶的觀看概率的步驟包括:
[0013]獲取待播放視頻被推薦時(shí)用戶觀看的次數(shù)；
[0014]獲取待播放視頻被推薦的次數(shù)；
[0015]計(jì)算待播放視頻被推薦時(shí)用戶觀看的次數(shù)與待播放視頻被推薦的次數(shù)之商，得到待播放視頻被推薦時(shí)用戶的觀看概率。
[0016]可選的，計(jì)算待播放視頻被推薦時(shí)用戶的觀看概率的步驟包括:
[0017]計(jì)算在當(dāng)前播放視頻的播放過程中，待播放視頻被推薦時(shí)的用戶觀看概率；
[0018]計(jì)算相似度和用戶觀看概率的乘積，得出推薦待播放視頻的概率。
[0019]可選的，與用戶視頻播放軌跡的相似度的計(jì)算方法包括:
[0020]獲取目標(biāo)播放軌跡的第一視頻集合和用戶視頻播放軌跡的第二視頻集合；
[0021 ]將第一視頻集合與第二視頻集合的交集確定為第三視頻集合；
[0022]將第一視頻集合與第二視頻集合的并集確定為第四視頻集合；
[0023]計(jì)算第三視頻集合的元素?cái)?shù)量與第四視頻集合的元素?cái)?shù)量之商，得到目標(biāo)播放軌跡與視頻播放軌跡的相似度。
[0024]可選的，在數(shù)據(jù)庫中確定與用戶視頻播放軌跡的相似度大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)播放軌跡的步驟包括:
[0025]在數(shù)據(jù)庫中確定具有當(dāng)前播放視頻的播放軌跡；
[0026]計(jì)算播放軌跡的數(shù)量；
[0027]判斷播放軌跡的數(shù)量是否大于第二閾值；
[0028]若播放軌跡的數(shù)量大于第二閾值，則在播放軌跡中確定與用戶視頻播放軌跡的相似度大于第三閾值的為目標(biāo)播放軌跡；
[0029]若播放軌跡的數(shù)量小于或等于第二閾值，則確定播放軌跡為目標(biāo)播放軌跡。
[0030]根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第二方面，提供一種視頻推薦裝置，包括:
[0031 ]接收模塊:接收用戶視頻播放軌跡和當(dāng)前播放視頻；
[0032]第一確定模塊，用于在數(shù)據(jù)庫中確定與用戶視頻播放軌跡的相似度大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)播放軌跡，其中，目標(biāo)播放軌跡包括當(dāng)前播放視頻；
[0033]第二確定模塊，用于確定目標(biāo)播放軌跡中當(dāng)前播放視頻后的待播放視頻；
[0034]計(jì)算模塊，用于計(jì)算待播放視頻被推薦時(shí)用戶的觀看概率；
[0035]第三確定模塊，用于將觀看概率大于第一閾值的待播放視頻確定為推薦視頻；
[0036]發(fā)送模塊，用于將推薦視頻發(fā)送至終端。
[0037]可選的，計(jì)算模塊包括:
[0038]第一獲取子模塊，用于獲取待播放視頻被推薦時(shí)用戶觀看的次數(shù)；
[0039]第二獲取子模塊，用于獲取待播放視頻被推薦的次數(shù)；
[0040]第一計(jì)算子模塊，用于計(jì)算待播放視頻被推薦時(shí)用戶觀看的次數(shù)與待播放視頻被推薦的次數(shù)之商，得到待播放視頻被推薦時(shí)用戶的觀看概率。
[0041 ]可選的，計(jì)算模塊包括:
[0042]第二計(jì)算子模塊，用于計(jì)算在當(dāng)前播放視頻的播放過程中待播放視頻被推薦時(shí)的用戶觀看概率；
[0043]第三計(jì)算子模塊，用于計(jì)算相似度和用戶觀看概率的乘積，得出推薦待播放視頻的概率。
[0044]可選的，第一確定模塊包括:
[0045]第三獲取子模塊，用于獲取目標(biāo)播放軌跡的第一視頻集合和用戶視頻播放軌跡的第二視頻集合；
[0046]第一確定子模塊，用于將第一視頻集合與第二視頻集合的交集確定為第三視頻集合；
[0047]第二確定子模塊，用于將第一視頻集合與第二視頻集合的并集確定為第四視頻集合；
[0048]第四計(jì)算子模塊，用于計(jì)算第三視頻集合的元素?cái)?shù)量與第四視頻集合的元素?cái)?shù)量之商，得到目標(biāo)播放軌跡與用戶視頻播放軌跡的相似度。
[0049]可選的，第一確定模塊包括:
[0050]第三確定子模塊，用于在數(shù)據(jù)庫中確定具有當(dāng)前播放視頻的播放軌跡；
[0051]第五計(jì)算子模塊，用于計(jì)算播放軌跡的數(shù)量；
[0052]判斷子模塊，用于判斷播放軌跡的數(shù)量是否大于第二閾值；
[0053]若播放軌跡的數(shù)量大于第二閾值，則在播放軌跡中確定與用戶視頻播放軌跡的相似度大于第三閾值的為目標(biāo)播放軌跡；
[0054]若播放軌跡的數(shù)量小于或等于第二閾值，則確定播放軌跡為目標(biāo)播放軌跡。
[0055]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本實(shí)施例提供的技術(shù)方案具有以下優(yōu)點(diǎn)和特點(diǎn):
[0056]在本發(fā)明提供的方案中，在接收到終端發(fā)送的用戶視頻播放軌跡和當(dāng)前播放視頻時(shí)，說明使用終端的用戶當(dāng)前正在觀看視頻，為了能夠?yàn)樵撚脩敉扑透信d趣的視頻，需要先在數(shù)據(jù)庫中確定具有該視頻的目標(biāo)播放軌跡，同時(shí)通過預(yù)設(shè)閾值去除一些相似度較低的播放軌跡，以便于得知其他用戶觀看該視頻以后可能會看的待播放視頻。再將被推薦時(shí)用戶的觀看概率大于第一閾值的待播放視頻確定為推薦視頻，最后將用戶最有可能觀看的推薦視頻發(fā)送給終端。由于用戶的觀看行為具有相似性，所以本發(fā)明通過分析其他用戶的觀看行為，并根據(jù)用戶的觀看概率來確定出用戶最有可能觀看的視頻。因此，本發(fā)明提供的方案可以給用戶推送感興趣的視頻，以提高用戶的觀影體驗(yàn)。
【附圖說明】
[0057]為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0058]圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種視頻推薦方法的流程圖。
[0059]圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種視頻推薦方法的流程圖。
[0060]圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種視頻推薦裝置的示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0061]下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整的描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0062]圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種視頻推薦方法的流程圖。本發(fā)明提供的視頻推薦方法可以給用戶推送感興趣的視頻，以提高用戶的觀影體驗(yàn)。該方法包括以下步驟。
[0063]步驟S11、接收用戶視頻播放軌跡和當(dāng)前播放的視頻，在數(shù)據(jù)庫中確定與用戶視頻播放軌跡的相似度大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)播放軌跡，其中，目標(biāo)播放軌跡包括當(dāng)前播放視頻。
[0064]本實(shí)施例提供的方法可以應(yīng)用于服務(wù)器內(nèi)，服務(wù)器可以為電腦等設(shè)備，終端可以為智能電視、智能手機(jī)、平板電腦和家用電腦等設(shè)備。
[0065]其中，用戶視頻播放軌跡為用戶在一定時(shí)間內(nèi)觀看的視頻順序。例如，用戶在最近5天內(nèi)觀看了 A電影、B電影、C電影和D電影，那么該用戶的視頻播放軌跡為A電影、B電影、C電影和D電影。
[0066]數(shù)據(jù)庫設(shè)置在服務(wù)器端，數(shù)據(jù)庫用于存儲所有用戶的播放軌跡。例如，用戶X的播放軌跡為A電影、B電影、C電影和D電影，用戶Y的播放軌跡為A電影、B電影、E電影和F電影，用戶Z的播放軌跡為A電影、B電影、H電影和I電影。
[0067]在用戶使用終端觀看視頻時(shí)，終端會將該用戶的視頻播放軌跡和當(dāng)前播放的視頻發(fā)送給服務(wù)器，以便于服務(wù)器經(jīng)過分析后推送合適的視頻。在接收到終端發(fā)送的視頻播放軌跡和當(dāng)前播放的視頻時(shí)，服務(wù)器會先在數(shù)據(jù)庫中確定出具有用戶當(dāng)前播放的視頻且與用戶視頻播放軌跡的相似度大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)播放軌跡，以便于通過這些目標(biāo)播放軌跡了解到其他用戶在看完用戶當(dāng)前播放的視頻以后，會看哪些視頻，同時(shí)通過預(yù)設(shè)閾值，能夠去除一些相似度較低的播放軌跡。
[0068]例如，假設(shè)用戶U在最近2天內(nèi)使用終端觀看了視頻X和視頻Y，在用戶U使用終端觀看視頻A時(shí)，終端會先確定出用戶U的視頻播放軌跡為視頻X、視頻Y和視頻A，以及當(dāng)前播放的視頻A，然后終端會將該用戶U的視頻播放軌跡XYA和當(dāng)前播放的視頻A發(fā)送給服務(wù)器，以便于服務(wù)器經(jīng)過分析后推送合適的視頻。在服務(wù)器接收到終端發(fā)送的視頻播放軌跡XYA和當(dāng)前播放的視頻A時(shí)，服務(wù)器會先在數(shù)據(jù)庫中確定出具有用戶當(dāng)前播放的視頻A且與視頻播放軌跡XYA的相似度大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)播放軌跡，以便于通過這些目標(biāo)播放軌跡了解到其他用戶在看完用戶當(dāng)前播放的視頻以后，會看哪些視頻，并去除一些相似度較低的播放軌跡。
[0069]步驟Sll中提到的關(guān)于目標(biāo)播放軌跡與用戶視頻播放軌跡的相似度的計(jì)算方法具有很多方式，下面提供一種方式。
[0070]首先，獲取目標(biāo)播放軌跡的第一視頻集合和用戶視頻播放軌跡的第二視頻集合。[0071 ]然后，將第一視頻集合與第二視頻集合的交集確定為第三視頻集合。
[0072]其次，將第一視頻集合與第二視頻集合的并集確定為第四視頻集合。
[0073]最后，計(jì)算第三視頻集合的元素?cái)?shù)量與第四視頻集合的元素?cái)?shù)量之商，得到目標(biāo)播放軌跡與用戶視頻播放軌跡的相似度。
[0074]例如，假設(shè)目標(biāo)播放軌跡為XYAB，目標(biāo)播放軌跡的第一視頻集合即為XYAB，用戶視頻播放軌跡為XYA，用戶視頻播放軌跡的第二視頻集合即為XYA。首先，獲取目標(biāo)播放軌跡的第一視頻集合XYAB和用戶視頻播放軌跡的第二視頻集合XYA。然后，將第一視頻集合XYAB與第二視頻集合XYA的交集確定為第三視頻集合XYA。其次，將第一視頻集合XYAB與第二視頻集合XYA的并集確定為第四視頻集合XYAB。最后，計(jì)算第三視頻集合XYA的元素?cái)?shù)量(3個(gè))與第四視頻集合XYAB的元素?cái)?shù)量(4個(gè))之商，得到播放軌跡與視頻播放軌跡的相似度0.75。目標(biāo)播放軌跡與用戶視頻播放軌跡的相似度越高，說明這兩個(gè)軌跡的相似性越大；目標(biāo)播放軌跡與用戶視頻播放軌跡的相似度越低，說明這兩個(gè)軌跡的相似性越小。
[0075]在本發(fā)明的另一些實(shí)施例中，步驟Sll中在數(shù)據(jù)庫中確定與用戶視頻播放軌跡的相似度大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)播放軌跡的步驟還可以包括以下三個(gè)子步驟:步驟A、在數(shù)據(jù)庫中確定具有當(dāng)前播放視頻的播放軌跡;步驟B、計(jì)算上述播放軌跡的數(shù)量;步驟C、在上述播放軌跡的數(shù)量大于第二閾值時(shí)，在這些播放軌跡中確定與用戶視頻播放軌跡的相似度大于第三閾值的目標(biāo)播放軌跡。其中，如果在數(shù)據(jù)庫中確定出具有用戶當(dāng)前播放視頻的播放軌跡的數(shù)量大于第二閾值，說明具有視頻的播放軌跡的樣本有點(diǎn)過多，所以服務(wù)器會在播放軌跡中確定與視頻播放軌跡的相似度大于第三閾值的目標(biāo)播放軌跡，以便于刪除一些與視頻播放軌跡的相似度較小的播放軌跡。
[0076]例如，假設(shè)在服務(wù)器中預(yù)先將第二閾值設(shè)定為3個(gè)，將第三閾值設(shè)定為0.75，假設(shè)服務(wù)器在數(shù)據(jù)庫中確定出具有當(dāng)前播放視頻A的播放軌跡分別為第一播放軌跡、第二播放軌跡、第三播放軌跡、第四播放軌跡和第五播放軌跡，可以計(jì)算出具有當(dāng)前播放視頻A的播放軌跡的數(shù)量為5個(gè)，由于上述播放軌跡的數(shù)量(5個(gè))大于第二閾值(3個(gè))，所以服務(wù)器會在上述5個(gè)播放軌跡中確定與用戶視頻播放軌跡的相似度大于第三閾值(0.75)的目標(biāo)播放軌跡。假設(shè)服務(wù)器經(jīng)過計(jì)算得出第一播放軌跡與用戶視頻播放軌跡的相似度為0.8，第二播放軌跡與用戶視頻播放軌跡的相似度為0.78，第三播放軌跡與用戶視頻播放軌跡的相似度為0.6，第四播放軌跡與用戶視頻播放軌跡的相似度為0.5，第五播放軌跡與用戶視頻播放軌跡的相似度為0.4，所以服務(wù)器會在上述5個(gè)播放軌跡中確定出與用戶視頻播放軌跡的相似度大于第三閾值(0.75)的目標(biāo)播放軌跡為第一播放軌跡和第二播放軌跡，從而便去除掉與用戶視頻播放軌跡的相似度較小的第三播放軌跡、第四播放軌跡和第五播放軌跡。
[0077]步驟S12、確定目標(biāo)播放軌跡中當(dāng)前播放視頻后的待播放視頻。
[0078]其中，服務(wù)器在數(shù)據(jù)庫中確定具有用戶當(dāng)前播放視頻的目標(biāo)播放軌跡以后，需要再確定目標(biāo)播放軌跡中用戶當(dāng)前播放視頻后的待播放視頻。其中，在目標(biāo)播放軌跡中，用戶當(dāng)前播放的視頻后面的那個(gè)視頻被稱為待播放視頻。
[0079]例如，假設(shè)服務(wù)器已經(jīng)在數(shù)據(jù)庫中確定出具有用戶當(dāng)前播放的視頻A的目標(biāo)播放軌跡有3個(gè)，這3個(gè)目標(biāo)播放軌跡分別為XYAB、EAB和XAC。此時(shí)，服務(wù)器需要分別確定出這3個(gè)目標(biāo)播放軌跡中視頻A后的待播放視頻，這3個(gè)目標(biāo)播放軌跡中視頻A后的待播放視頻分別為B、B和C。
[0080]步驟S13、計(jì)算待播放視頻被推薦時(shí)用戶的觀看概率。
[0081]其中，在服務(wù)器確定待播放視頻以后，需要計(jì)算出待播放視頻被推薦時(shí)用戶的觀看概率。
[0082]計(jì)算待播放視頻被推薦時(shí)用戶的觀看概率的方式有很多種，下面提供一種詳細(xì)的方式:首先，獲取待播放視頻被推薦時(shí)用戶觀看的次數(shù)。然后，獲取待播放視頻被推薦的次數(shù)。最后，計(jì)算待播放視頻被推薦時(shí)用戶觀看的次數(shù)與待播放視頻被推薦的次數(shù)之商，得到待播放視頻被推薦時(shí)用戶的觀看概率。
[0083]在上述計(jì)算待播放視頻被推薦時(shí)用戶觀看的概率的方法中，服務(wù)器會預(yù)先統(tǒng)計(jì)所有用戶的觀看視頻的情況，服務(wù)器在推薦待播放視頻時(shí)，會記錄下推薦該待播放視頻的次數(shù)。如果服務(wù)器檢測到終端在被推薦該待播放視頻的情況下，觀看了該待播放視頻，說明本次推薦成功了，也會記錄下推薦該待播放視頻成功的次數(shù)。所以服務(wù)器可以根據(jù)之前記錄的次數(shù)，來計(jì)算待播放視頻被推薦時(shí)用戶觀看的次數(shù)與待播放視頻被推薦的次數(shù)之商，以得到待播放視頻被推薦時(shí)用戶的觀看概率。
[0084]例如，假設(shè)服務(wù)器向50個(gè)終端推薦了待播放視頻B的次數(shù)為50次，服務(wù)器檢測到在這50個(gè)終端中，在被推薦該待播放視頻的情況下且觀看了該待播放視頻的次數(shù)為20次，所以待播放視頻被推薦時(shí)用戶的觀看概率為20/50 = 0.4。
[0085]步驟S14、將觀看概率大于第一閾值的待播放視頻確定為推薦視頻。
[0086]其中，在服務(wù)器計(jì)算待播放視頻被推薦時(shí)用戶的觀看概率后，服務(wù)器會將觀看概率大于第一閾值的待播放視頻確定為推薦視頻。
[0087]例如，假設(shè)服務(wù)器已經(jīng)在數(shù)據(jù)庫中確定出具有用戶當(dāng)前播放的視頻A的目標(biāo)播放軌跡有3個(gè)，這3個(gè)目標(biāo)播放軌跡分別為XYAB、EAB和XAC。此時(shí)，服務(wù)器需要分別確定出這3個(gè)目標(biāo)播放軌跡中視頻A后的待播放視頻，這3個(gè)目標(biāo)播放軌跡中視頻A后的待播放視頻分別為B、B和C。由于存在兩個(gè)待播放視頻均為B，所以最后得到的待播放視頻為B和C。假設(shè)服務(wù)器計(jì)算出待播放視頻B被推薦時(shí)用戶觀看的概率為0.6，并計(jì)算出待播放視頻C被推薦時(shí)用戶觀看的概率為0.3，預(yù)先設(shè)定的第一閾值為0.5，所以服務(wù)器會將概率大于第一閾值0.5的待播放視頻B確定為推薦視頻。
[0088]步驟S15、將推薦視頻發(fā)送至終端，并顯示在視頻推薦列表中。
[0089]在圖1所示的實(shí)施例中，服務(wù)器接收到終端發(fā)送的用戶視頻播放軌跡和當(dāng)前播放的視頻時(shí)，說明使用終端的用戶當(dāng)前正在觀看視頻，為了能夠?yàn)樵撚脩敉扑透信d趣的視頻，服務(wù)器需要先在數(shù)據(jù)庫中確定具有該視頻的目標(biāo)播放軌跡，同時(shí)通過預(yù)設(shè)閾值去除一些相似度較低的播放軌跡，以便于得知其他用戶觀看該視頻以后可能會看的待播放視頻。服務(wù)器再將被推薦時(shí)用戶的觀看概率大于第一閾值的待播放視頻確定為推薦視頻，最后將用戶最有可能觀看的推薦視頻發(fā)送給終端。由于用戶的觀看行為具有相似性，所以本發(fā)明通過分析其他用戶的觀看行為，并根據(jù)概率來確定出用戶最有可能觀看的視頻。因此，本發(fā)明實(shí)施例提供的方案可以給用戶推送感興趣的視頻，以提高用戶的觀影體驗(yàn)。
[0090]圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種視頻推薦方法的流程圖。圖2為基于圖1的一個(gè)可選的實(shí)施例，在圖2所示的實(shí)施例中，與圖1所示的實(shí)施例相同的部分可以參見圖1所示的實(shí)施例中介紹和解釋。圖2所示的方法包括以下步驟。
[0091]步驟S21、接收用戶視頻播放軌跡和當(dāng)前播放的視頻，在數(shù)據(jù)庫中確定與用戶視頻播放軌跡的相似度大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)播放軌跡，其中，目標(biāo)播放軌跡包括當(dāng)前播放視頻。
[0092]步驟S22、確定目標(biāo)播放軌跡中當(dāng)前播放視頻后的待播放視頻。
[0093]步驟S23、計(jì)算在當(dāng)前播放視頻播放過程中，待播放視頻被推薦時(shí)的用戶觀看概率。
[0094]其中，在服務(wù)器確定出待播放視頻以后，服務(wù)器需要計(jì)算在當(dāng)前播放視頻播放過程中待播放視頻被推薦時(shí)的用戶觀看概率。與步驟S13相比，將待播放視頻被推薦的時(shí)間限定在用戶在觀看當(dāng)前播放視頻的過程中，即計(jì)算的是用戶在觀看當(dāng)前播放視頻時(shí)，點(diǎn)擊觀看待播放視頻的概率，而目標(biāo)播放軌跡中待播放視頻也是在當(dāng)前播放視頻之后出現(xiàn)，兩者是相互匹配的，此時(shí)計(jì)算出來的用戶觀看概率更加精準(zhǔn)。
[0095]步驟S24、計(jì)算相似度和用戶觀看概率的乘積，得出推薦待播放視頻的概率。
[0096]其中，在服務(wù)器計(jì)算出其他用戶在視頻播放過程中待播放視頻被推薦時(shí)的用戶觀看概率以后，需要計(jì)算目標(biāo)播放軌跡與用戶視頻播放軌跡的相似度和用戶觀看概率的乘積，以得出推薦待播放視頻的概率。因?yàn)槟繕?biāo)播放軌跡與用戶視頻播放軌跡的相似度越高，說明這兩個(gè)軌跡的相似性越大，用戶就越有可能觀看相似度高的目標(biāo)播放軌跡中當(dāng)前播放視頻后的待播放視頻，所以該待播放視頻的推薦價(jià)值就越大；目標(biāo)播放軌跡與用戶視頻播放軌跡的相似度越小，說明這兩個(gè)軌跡的相似性越小，用戶就越?jīng)]有可能觀看相似度低的目標(biāo)播放軌跡中當(dāng)前播放視頻后的待播放視頻，所以該待播放視頻的推薦價(jià)值就越小。因此，決定用戶觀看待播放視頻的因素不僅包括其他用戶在視頻播放過程中待播放視頻被推薦時(shí)的用戶觀看概率，還與目標(biāo)播放軌跡與用戶視頻播放軌跡的相似度有關(guān)，所以需要計(jì)算相似度和用戶觀看概率的乘積，從而更加精準(zhǔn)的計(jì)算出推薦待播放視頻的概率。
[0097]例如，假設(shè)目標(biāo)播放軌跡為XYAB，視頻播放軌跡為XYA，根據(jù)圖1所示實(shí)施例中相似度的計(jì)算方法，可知目標(biāo)播放軌跡與用戶視頻播放軌跡的相似度0.75，且服務(wù)器已經(jīng)計(jì)算出在視頻播放過程中待播放視頻B被推薦時(shí)的觀看概率為0.3，計(jì)算相似度0.75與觀看概率0.3之積，得到推薦待播放視頻B的概率為0.225。
[0098]如果至少存在兩個(gè)目標(biāo)播放軌跡的待播放視頻是相同的，那么需要分別計(jì)算出每個(gè)目標(biāo)播放軌跡與用戶視頻播放軌跡的相似度，并根據(jù)每個(gè)相似度和待播放視頻被推薦時(shí)的觀看概率乘積之和，得到推薦待播放視頻的概率。
[0099]例如，假設(shè)用戶U的視頻播放軌跡XYA，當(dāng)前播放的視頻A。服務(wù)器在數(shù)據(jù)庫中確定具有當(dāng)前播放的視頻且與視頻播放軌跡的相似度大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)播放軌跡有兩個(gè)，這兩個(gè)目標(biāo)播放軌跡分別為XYAB和EAB，服務(wù)器確定出這2個(gè)目標(biāo)播放軌跡中視頻A后的待播放視頻分別為B和B。假設(shè)服務(wù)器計(jì)算出在視頻播放過程中待播放視頻B被推薦時(shí)的觀看概率0.3，那么分別計(jì)算這兩個(gè)目標(biāo)播放軌跡與視頻播放軌跡的相似度。其中，經(jīng)過計(jì)算，目標(biāo)播放軌跡XYAB與用戶U視頻播放軌跡XYA的相似度為0.75, g標(biāo)播放軌跡EAB與用戶U視頻播放軌跡XYA的相似度為0.2，最后計(jì)算推薦待播放視頻B的概率為0.75X0.3+0.2X0.3 =
0.225+0.06 = 0.285ο
[0100]步驟S25、將觀看概率大于第一閾值的待播放視頻確定為推薦視頻。
[0101]步驟S26、將推薦視頻發(fā)送至終端，并顯示在視頻推薦列表中。
[0102]圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種視頻推薦裝置的示意圖。參照圖3，該裝置包括接收模塊11、第一確定模塊12、第二確定模塊13、計(jì)算模塊14、第三確定模塊15和發(fā)送模塊16，其中:
[0103]接收模塊11，用于接收用戶視頻播放軌跡和當(dāng)前播放視頻。
[0104]第一確定模塊12，用于在數(shù)據(jù)庫中確定與用戶視頻播放軌跡的相似度大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)播放軌跡，其中，目標(biāo)播放軌跡包括當(dāng)前播放視頻。
[0105]第二確定模塊13，用于確定目標(biāo)播放軌跡中當(dāng)前播放視頻后的待播放視頻。
[0106]計(jì)算模塊14，用于計(jì)算待播放視頻被推薦時(shí)用戶的觀看概率。
[0107]第三確定模塊15，用于將觀看概率大于第一閾值的待播放視頻確定為推薦視頻。
[0108]發(fā)送模塊16，用于將推薦視頻發(fā)送給終端，并顯示在視頻推薦列表中。
[0109]另外，可選的，計(jì)算模塊14可以包括以下子模塊:第一獲取子模塊，用于獲取待播放視頻被推薦時(shí)用戶觀看的次數(shù)。第二獲取子模塊，用于獲取待播放視頻被推薦的次數(shù)。第一計(jì)算子模塊，用于計(jì)算待播放視頻被推薦時(shí)用戶觀看的次數(shù)與待播放視頻被推薦的次數(shù)之商，得到待播放視頻被推薦時(shí)用戶的觀看概率。
[0110]另外，可選的，計(jì)算模塊14還可以包括以下子模塊:第二計(jì)算子模塊，用于計(jì)算在當(dāng)前播放視頻的播放過程中待播放視頻被推薦時(shí)的用戶觀看概率;第三計(jì)算子模塊，用于計(jì)算相似度和用戶觀看概率的乘積，得出推薦待播放視頻的概率。
[0111]另外，可選的，第一確定模塊12還可以包括以下子模塊:第三獲取子模塊，用于獲取目標(biāo)播放軌跡的第一視頻集合和用戶視頻播放軌跡的第二視頻集合;第一確定子模塊，用于將第一視頻集合與第二視頻集合的交集確定為第三視頻集合;第二確定子模塊，用于將第一視頻集合與第二視頻集合的并集確定為第四視頻集合;第四計(jì)算子模塊，用于計(jì)算第三視頻集合的元素?cái)?shù)量與第四視頻集合的元素?cái)?shù)量之商，得到目標(biāo)播放軌跡與用戶視頻播放軌跡的相似度。
[0112]另外，可選的，第一確定模塊12還可以包括以下子模塊:第三確定子模塊，用于在數(shù)據(jù)庫中確定具有當(dāng)前播放視頻的播放軌跡;第五計(jì)算子模塊，用于計(jì)算播放軌跡的數(shù)量；判斷子模塊，用于判斷播放軌跡的數(shù)量是否大于第二閾值;若播放軌跡的數(shù)量大于第二閾值，則在播放軌跡中確定與用戶視頻播放軌跡的相似度大于第三閾值的為目標(biāo)播放軌跡；若播放軌跡的數(shù)量小于或等于第二閾值，則確定播放軌跡為目標(biāo)播放軌跡。
[0113]關(guān)于上述實(shí)施例中的裝置，其中各個(gè)模塊執(zhí)行操作的具體方式已經(jīng)在有關(guān)該方法的實(shí)施例中進(jìn)行了詳細(xì)描述，此處將不做詳細(xì)闡述說明。
[0114]以上，僅為本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)以權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種視頻推薦方法，其特征在于，包括: 接收用戶視頻播放軌跡和當(dāng)前播放視頻； 在數(shù)據(jù)庫中確定與所述用戶視頻播放軌跡的相似度大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)播放軌跡，其中，所述目標(biāo)播放軌跡包括所述當(dāng)前播放視頻； 確定所述目標(biāo)播放軌跡中所述當(dāng)前播放視頻后的待播放視頻； 計(jì)算所述待播放視頻被推薦時(shí)用戶的觀看概率； 將所述觀看概率大于第一閾值的所述待播放視頻確定為推薦視頻； 將所述推薦視頻發(fā)送至終端。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻推薦方法，其特征在于，所述計(jì)算所述待播放視頻被推薦時(shí)用戶的觀看概率的步驟包括: 獲取所述待播放視頻被推薦時(shí)用戶觀看的次數(shù)； 獲取所述待播放視頻被推薦的次數(shù)； 計(jì)算所述待播放視頻被推薦時(shí)用戶觀看的次數(shù)與所述待播放視頻被推薦的次數(shù)之商，得到所述待播放視頻被推薦時(shí)用戶的觀看概率。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻推薦方法，其特征在于，所述計(jì)算所述待播放視頻被推薦時(shí)用戶的觀看概率的步驟包括: 計(jì)算在所述當(dāng)前播放視頻的播放過程中，所述待播放視頻被推薦時(shí)的用戶觀看概率； 計(jì)算所述相似度和所述用戶觀看概率的乘積，得出推薦所述待播放視頻的概率。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻推薦方法，其特征在于，所述與所述用戶視頻播放軌跡的相似度的計(jì)算方法包括: 獲取所述目標(biāo)播放軌跡的第一視頻集合和所述用戶視頻播放軌跡的第二視頻集合； 將所述第一視頻集合與所述第二視頻集合的交集確定為第三視頻集合； 將所述第一視頻集合與所述第二視頻集合的并集確定為第四視頻集合； 計(jì)算所述第三視頻集合的元素?cái)?shù)量與所述第四視頻集合的元素?cái)?shù)量之商，得到所述目標(biāo)播放軌跡與所述視頻播放軌跡的相似度。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻推薦方法，其特征在于，所述在數(shù)據(jù)庫中確定與所述用戶視頻播放軌跡的相似度大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)播放軌跡的步驟包括: 在數(shù)據(jù)庫中確定具有所述當(dāng)前播放視頻的播放軌跡； 計(jì)算所述播放軌跡的數(shù)量； 判斷所述播放軌跡的數(shù)量是否大于第二閾值； 若所述播放軌跡的數(shù)量大于所述第二閾值，則在所述播放軌跡中確定與所述用戶視頻播放軌跡的相似度大于第三閾值的為目標(biāo)播放軌跡； 若所述播放軌跡的數(shù)量小于或等于所述第二閾值，則確定所述播放軌跡為目標(biāo)播放軌跡。6.一種視頻推薦裝置，其特征在于，包括: 接收模塊:接收用戶視頻播放軌跡和當(dāng)前播放視頻； 第一確定模塊，用于在數(shù)據(jù)庫中確定與所述用戶視頻播放軌跡的相似度大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)播放軌跡，其中，所述目標(biāo)播放軌跡包括所述當(dāng)前播放視頻； 第二確定模塊，用于確定所述目標(biāo)播放軌跡中所述當(dāng)前播放視頻后的待播放視頻； 計(jì)算模塊，用于計(jì)算所述待播放視頻被推薦時(shí)用戶的觀看概率； 第三確定模塊，用于將所述觀看概率大于第一閾值的所述待播放視頻確定為推薦視頻； 發(fā)送模塊，用于將所述推薦視頻發(fā)送至終端。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的視頻推薦裝置，其特征在于，所述計(jì)算模塊包括: 第一獲取子模塊，用于獲取所述待播放視頻被推薦時(shí)用戶觀看的次數(shù)； 第二獲取子模塊，用于獲取所述待播放視頻被推薦的次數(shù)； 第一計(jì)算子模塊，用于計(jì)算所述待播放視頻被推薦時(shí)用戶觀看的次數(shù)與所述待播放視頻被推薦的次數(shù)之商，得到所述待播放視頻被推薦時(shí)用戶的觀看概率。8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的視頻推薦裝置，其特征在于，所述計(jì)算模塊包括: 第二計(jì)算子模塊，用于計(jì)算在所述當(dāng)前播放視頻的播放過程中所述待播放視頻被推薦時(shí)的用戶觀看概率； 第三計(jì)算子模塊，用于計(jì)算所述相似度和所述用戶觀看概率的乘積，得出推薦所述待播放視頻的概率。9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的視頻推薦裝置，其特征在于，所述第一確定模塊包括: 第三獲取子模塊，用于獲取所述目標(biāo)播放軌跡的第一視頻集合和所述用戶視頻播放軌跡的第二視頻集合； 第一確定子模塊，用于將所述第一視頻集合與所述第二視頻集合的交集確定為第三視頻集合； 第二確定子模塊，用于將所述第一視頻集合與所述第二視頻集合的并集確定為第四視頻集合； 第四計(jì)算子模塊，用于計(jì)算所述第三視頻集合的元素?cái)?shù)量與所述第四視頻集合的元素?cái)?shù)量之商，得到所述目標(biāo)播放軌跡與所述用戶視頻播放軌跡的相似度。10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的視頻推薦裝置，其特征在于，第一確定模塊包括: 第三確定子模塊，用于在數(shù)據(jù)庫中確定具有所述當(dāng)前播放視頻的播放軌跡； 第五計(jì)算子模塊，用于計(jì)算所述播放軌跡的數(shù)量； 判斷子模塊，用于判斷所述播放軌跡的數(shù)量是否大于第二閾值； 若所述播放軌跡的數(shù)量大于所述第二閾值，則在所述播放軌跡中確定與所述用戶視頻播放軌跡的相似度大于第三閾值的為目標(biāo)播放軌跡； 若所述播放軌跡的數(shù)量小于或等于所述第二閾值，則確定所述播放軌跡為目標(biāo)播放軌跡。
【文檔編號】H04N21/25GK105847984SQ201610178391
【公開日】2016年8月10日
【申請日】2016年3月25日
【發(fā)明人】劉維娟
【申請人】樂視控股（北京）有限公司, 樂視網(wǎng)信息技術(shù)（北京）股份有限公司