基于數據評分進行多媒體推薦的方法及系統技術方案

本發明專利技術公開了一種基于數據評分進行多媒體推薦的方法，包括：接收用戶對類目的選取指令，獲取所選類目下的多媒體的指標數據；將多媒體的指標數據按站點進行分類，統計得到每個站點的多媒體的指標數據；根據每個站點的多媒體的指標數據，計算得到每個站點中多媒體的評分；按照評分結果將不同站點的多媒體按照評分分值的大小進行統一排序，并按所述排序將多媒體推薦給用戶。本發明專利技術還公開了一種基于數據評分進行多媒體推薦的系統。所述基于數據評分進行多媒體推薦的方法及系統，通過一個站點中多媒體的指標數據，計算得到多媒體的評分，使得不同站點的多媒體能夠根據評分進行排序，最終實現了多媒體的精確推薦，進而提高了用戶的體驗度。

【技術實現步驟摘要】
【專利摘要】本專利技術公開了一種基于數據評分進行多媒體推薦的方法，包括：接收用戶對類目的選取指令，獲取所選類目下的多媒體的指標數據；將多媒體的指標數據按站點進行分類，統計得到每個站點的多媒體的指標數據；根據每個站點的多媒體的指標數據，計算得到每個站點中多媒體的評分；按照評分結果將不同站點的多媒體按照評分分值的大小進行統一排序，并按所述排序將多媒體推薦給用戶。本專利技術還公開了一種基于數據評分進行多媒體推薦的系統。所述基于數據評分進行多媒體推薦的方法及系統，通過一個站點中多媒體的指標數據，計算得到多媒體的評分，使得不同站點的多媒體能夠根據評分進行排序，最終實現了多媒體的精確推薦，進而提高了用戶的體驗度。【專利說明】基于數據評分進行多媒體推薦的方法及系統
本專利技術涉及多媒體
，特別是指一種基于數據評分進行多媒體推薦的方法及系統。
技術介紹
在智能電視系統、視頻網站或者智能終端軟件中，為了滿足不同愛好用戶的不同需求，常常會為用戶準備海量的視頻資源。例如:智能電視會為用戶提供如綜合臺、電影臺、電視劇臺、動漫臺、體育臺、紀錄片臺、音樂臺等輪播頻道，每個頻道內提供有不同的節目供用戶選擇觀看。在同一個頻道內，后臺工作人員都會從海量視頻庫里挑選時下最熱節目，并按照時間順序播出。在視頻推薦技術中，得到與用戶喜好相關的視頻推薦結果已經不是難題，但是在把多媒體推薦結果展示給用戶前，如何對獲取到的多媒體數據進行排序，還是一個尚未解決的難題。因為，對于不同來源或站點的視頻，同一種數據指標的真實性、可靠性存在很多的差異。大多數時候，不同來源的同類指標并不具有可比性，若是將其等同處理，那么推薦引擎打分的精確性就會存在較大的問題。具體表現出來的現象就是:(I)在推薦列表中，同一站點或來源的數據扎堆出現，多樣性比較差。(2)某些站點或來源的數據整體偏高或偏低，導致整體排序比較差，就會出現本質上排名靠后的數據排列到了排名靠前數據的前面的問題。
技術實現思路
有鑒于此，本專利技術的目的在于提出一種基于數據評分進行多媒體推薦的方法及系統，能夠針對不同站點的多媒體進行準確的排序和推薦?；谏鲜瞿康谋緦＠夹g提供的一種基于數據評分進行多媒體推薦的方法，包括:接收用戶對類目的選取指令，確定用戶所選的類目并獲取所述類目下的多媒體的指標數據；將獲取的所述多媒體的指標數據按照站點進行分類，統計得到每個站點的多媒體的指標數據；根據所述每個站點的多媒體的指標數據，計算得到每個站點中多媒體的評分；根據所述多媒體的評分結果，將不同站點的多媒體按照評分分值的大小進行統一排序，并按所述排序將多媒體推薦給用戶。優選的，所述計算得到每個站點中多媒體的評分的計算公式為:Z= (X-mean(X) )/stdev(X)，其中，X為一個所述站點中多媒體的指標數據組成的數據向量，mean(X)是X的平均值，Stdev(X)是X的標準差，Z為一個所述站點中多媒體的指標數據對應的標準分數向量；S=(-min(Z)+(Log(X)-mean(X))/stdev(X))*100/(max(Z)-min(Z))，其中，S為一個所述站點中多媒體對應的評分向量。優選的，所述獲取所述類目下的多媒體的指標數據的步驟包括:在所選的類目中，根據每個站點中多媒體的指標數據的排序結果，按照預設數量選取排序在先的多媒體；獲取選取的預設數量的多媒體對應的指標數據。進一步，所述根據多媒體的評分結果，將不同站點的多媒體按照評分分值的大小進行統一排序的步驟之前，還包括:針對每個多媒體，判斷所述多媒體是否存在一個以上的評分；若存在一個以上的評分，則選取評分分值的最大值作為該多媒體的評分。進一步，所述多媒體的指標數據包括:多媒體的播放數、評論數、點擊數或者下載數。本專利技術還提供了一種基于數據評分進行多媒體推薦的系統，包括:選取模塊，用于接收用戶對類目的選取指令，確定用戶所選的類目并獲取所述類目下的多媒體的指標數據，將多媒體的指標數據發送給統計模塊；統計模塊，用于將所述選取模塊發送的所述多媒體的指標數據按照站點進行分類，統計得到每個站點的多媒體的指標數據，并將該指標數據發送給評分模塊；評分模塊，用于接受所述統計模塊發送的指標數據，根據所述每個站點的多媒體的指標數據，計算得到每個站點中多媒體的評分;將評分結果發送給推薦模塊；推薦模塊，用于接收所述評分模塊發送的多媒體的評分結果，將不同站點的多媒體按照評分分值的大小進行統一排序，并按所述排序將多媒體推薦給用戶。優選的，所述評分模塊中計算得到每個站點中多媒體的評分的計算公式為:Z= (X-mean(X) )/stdev(X)，其中，X為一個所述站點中多媒體的指標數據組成的數據向量，mean(X)是X的平均值，Stdev(X)是X的標準差，Z為一個所述站點中多媒體的指標數據對應的標準分數向量；S=(-min(Z)+(Log(X)-mean(X))/stdev(X))*100/(max(Z)-min(Z))，其中，S為一個所述站點中多媒體對應的評分向量。進一步，所述選取模塊還用于，在所選的類目中，根據每個站點中多媒體的指標數據的排序結果，按照預設數量選取排序在先的多媒體；獲取選取的預設數量的多媒體對應的指標數據。進一步，所述評分模塊還用于，針對每個多媒體，判斷所述多媒體是否存在一個以上的評分；若存在一個以上的評分，則選取評分分值的最大值作為該多媒體的評分。進一步，所述多媒體的指標數據包括:多媒體的播放數、評論數、點擊數或者下載數。從上面所述可以看出，本專利技術提供的基于數據評分進行多媒體推薦的方法及系統，通過在一個站點中，根據多媒體的指標數據，計算得到多媒體的評分，使得不同站點的多媒體能夠根據所述評分進行排序，最終實現了多媒體的精確推薦，進而提高了用戶的體驗度?！靖綀D說明】圖1為本專利技術提供的基于數據評分進行多媒體推薦的方法的一個實施例的流程圖；圖2為本專利技術提供的基于數據評分進行多媒體推薦的方法的另一個實施例的流程圖；圖3為本專利技術提供的基于數據評分進行多媒體推薦的系統的一個實施例的結構示意圖?！揪唧w實施方式】為使本專利技術的目的、技術方案和優點更加清楚明白，以下結合具體實施例，并參照附圖，對本專利技術進一步詳細說明。需要說明的是，本專利技術實施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是為了區分兩個相同名稱非相同的實體或者非相同的參量，可見“第一” “第二”僅為了表述的方便，不應理解為對本專利技術實施例的限定，后續實施例對此不再一一說明。參照圖1所示，為本專利技術提供的基于數據評分進行多媒體推薦的方法的一個實施例的流程圖。所述基于數據評分進行多媒體推薦的方法應用于各類進行多媒體推薦的網站、應用軟件或者其他系統中，所述基于數據評分進行多媒體推薦的方法包括:步驟101，接收用戶對類目的選取指令，確定用戶所選的類目并獲取所述類目下的多媒體的指標數據。其中，所示類目是指系統或服務器預先設定的針對不同多媒體進行分類的組合，用戶只需點擊相應的類目所對應的文字就能選定該類目。服務器既可以設定為接收用戶對類目的選取指令，還可以設置為，初始時服務器默認選定某一個類目?；蛘?，服務器還可以根據實際的需要，將類目劃分為多個不同的層次，用戶可以根據自己的需要，相應選擇所需要的類目。例如:服務器先將多媒體分為電視劇、電影、綜藝、動本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于數據評分進行多媒體推薦的方法，其特征在于，包括：接收用戶對類目的選取指令，確定用戶所選的類目并獲取所述類目下的多媒體的指標數據；將獲取的所述多媒體的指標數據按照站點進行分類，統計得到每個站點的多媒體的指標數據；根據所述每個站點的多媒體的指標數據，計算得到每個站點中多媒體的評分；根據所述多媒體的評分結果，將不同站點的多媒體按照評分分值的大小進行統一排序，并按所述排序將多媒體推薦給用戶。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：李強，
申請(專利權)人：樂視網信息技術北京股份有限公司，
類型：發明
國別省市：北京;11