在線視頻推薦方法和推薦系統(tǒng)及處理系統(tǒng)技術(shù)方案

本發(fā)明專利技術(shù)實施例公開了一種在線視頻推薦方法和推薦系統(tǒng)及處理系統(tǒng)，解決了需要標注每個在線視頻的標簽內(nèi)容，以及標簽強度不準確的問題。其中，所述在線視頻推薦系統(tǒng)包括：在線視頻推薦模塊；原始標簽矩陣計算模塊；相似度矩陣計算模塊；其中，所述各在線視頻的相似度矩陣包括各在線視頻的當前標簽內(nèi)容相似程度的矩陣；候選標簽矩陣計算模塊；循環(huán)操作模塊，適于基于所述各在線視頻的原始標簽矩陣和所述各在線視頻的候選標簽矩陣，判斷所述各在線視頻的候選標簽矩陣是否符合預(yù)置條件；當符合所述預(yù)置條件時，所述各在線視頻的候選標簽矩陣為各在線視頻的候選矩陣。本發(fā)明專利技術(shù)實施例節(jié)省了標注標簽內(nèi)容的成本，提高了標簽內(nèi)容和標簽強度準確率。

【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術(shù)實施例涉及互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，具體涉及一種在線視頻推薦方法和推薦系統(tǒng)及處理系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
在線視頻標簽的生成是描述在線視頻特征的有效方法，被廣泛應(yīng)用到在線視頻搜索和在線視頻推薦系統(tǒng)中。一個在線視頻標簽由標簽內(nèi)容和標簽強度組成，標簽內(nèi)容描述在線視頻特征，標簽強度說明該特征的重要性。終端通過查看標簽內(nèi)容，能夠分辨出該在線視頻的特征，確認是否可能滿足自己的觀影需求。而通過對一個在線視頻的全部標簽的標簽強度進行比較，可以知道該在線視頻的主要特征和次要特征。如果主要特征與觀影需求一致，則可以確定該在線視頻最滿足終端的觀影需求；否則，雖然一定程度上該在線視頻滿足觀影需求，但可能不是最佳匹配的影片。傳統(tǒng)的在線視頻標簽生成方法包括三個步驟,如圖1所示步驟00、建設(shè)在線視頻標簽庫。通過領(lǐng)域知識建立一個在線視頻標簽庫。/步驟02、為每個在線視頻標注標簽內(nèi)容。對每一個在線視頻，選擇標簽庫中的一個或多個標簽作為在線視頻的標簽內(nèi)容。步驟04、基于終端的評分計算在線視頻所有標簽的標簽強度。對于每一個在線視頻，通過終端對在線視頻的全部標簽內(nèi)容進行投票或打分，用得到的分數(shù)，通過計算得到全部標簽內(nèi)容的標簽強度。由于傳統(tǒng)的在線視頻標簽生成方法需要對每個在線視頻標注標簽內(nèi)容，工作量巨大，成本高；而且部分在線視頻可能缺少標簽內(nèi)容，或者部分在線視頻的標簽強度不準確。
技術(shù)實現(xiàn)思路
鑒于上述問題，提出了本專利技術(shù)以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的一種在線視頻推薦方法和推薦系統(tǒng)及處理系統(tǒng)。根據(jù)本專利技術(shù)的一個方面，提供了 一種在線視頻推薦方法。本專利技術(shù)實施例中，基于預(yù)先生成的各在線視頻的候選矩陣和預(yù)先獲取到的對應(yīng)終端的終端在線視頻矩陣，計算得到終端的偏好矩陣；基于各在線視頻的候選矩陣和終端的偏好矩陣，計算得到終端的在線視頻推薦矩陣；終端的在線視頻推薦矩陣的行表示終端，列表示推薦的在線視頻，數(shù)值為推薦的在線視頻的權(quán)重；將終端的在線視頻推薦矩陣中權(quán)重排序靠前的至少一個在線視頻作為最終推薦的在線視頻，顯示在終端；各在線視頻的候選矩陣的生成，包括計算各在線視頻的原始標簽矩陣，并計算各在線視頻的相似度矩陣；其中，各在線視頻的原始標簽矩陣包括各在線視頻的當前標簽內(nèi)容和當前標簽強度的矩陣，各在線視頻的相似度矩陣包括各在線視頻的當前標簽內(nèi)容相似程度的矩陣；基于各在線視頻的相似度矩陣和各在線視頻的原始標簽矩陣，計算得到各在線視頻的候選標簽矩陣；基于各在線視頻的原始標簽矩陣和各在線視頻的候選標簽矩陣，判斷各在線視頻的候選標簽 矩陣是否符合預(yù)置條件；當符合預(yù)置條件時，各在線視頻的候選標簽矩陣為各在線視頻的 候選矩陣。根據(jù)本專利技術(shù)的另一方面，提供了一種在線視頻推薦系統(tǒng)。本專利技術(shù)實施例中，在線視頻推薦模塊，適于基于預(yù)先生成的各在線視頻的原始標 簽矩陣和預(yù)先生成的各在線視頻的候選標簽矩陣，判斷各在線視頻的候選標簽矩陣是否符 合預(yù)置條件；當符合預(yù)置條件時，各在線視頻的候選標簽矩陣為各在線視頻的候選矩陣； 基于各在線視頻的候選矩陣和預(yù)先獲取到的對應(yīng)終端的終端在線視頻矩陣，計算得到終端 的偏好矩陣；基于各在線視頻的候選矩陣和終端的偏好矩陣，計算得到終端的在線視頻推 薦矩陣；終端的在線視頻推薦矩陣的行表示終端，列表示推薦的在線視頻，數(shù)值為推薦的在 線視頻的權(quán)重；將終端的在線視頻推薦矩陣中權(quán)重排序靠前的至少一個在線視頻作為最終 推薦的在線視頻，顯示在終端；原始標簽矩陣計算模塊，適于計算各在線視頻的原始標簽矩 陣；其中，各在線視頻的原始標簽矩陣包括各在線視頻的當前標簽內(nèi)容和當前標簽強度的 矩陣；相似度矩陣計算模塊，適于計算各在線視頻的相似度矩陣；其中，各在線視頻的相似 度矩陣包括各在線視頻的當前標簽內(nèi)容相似程度的矩陣；候選標簽矩陣計算模塊，適于基 于各在線視頻的相似度矩陣和各在線視頻的原始標簽矩陣，計算得到各在線視頻的候選標 簽矩陣。根據(jù)本專利技術(shù)的另一個方面，提供了一種在線視頻標處理系統(tǒng)。本專利技術(shù)實施例中，包括服務(wù)器和終端，服務(wù)器包括數(shù)據(jù)庫和在線視頻推薦系統(tǒng)；數(shù) 據(jù)庫適于保存在線視頻推薦系統(tǒng)最終推薦的在線視頻；服務(wù)器根據(jù)在數(shù)據(jù)庫中的查詢結(jié) 果，向終端發(fā)送最終推薦的在線視頻。根據(jù)本專利技術(shù)實施例的在線視頻推薦方法和推薦系統(tǒng)及處理系統(tǒng)，可以基于各在線 視頻的觀看數(shù)據(jù)和評分數(shù)據(jù)，確定各在線視頻中相似的在線視頻；在相似的在線視頻之間， 確定在線視頻的相似度矩陣和傳遞的標簽內(nèi)容；根據(jù)在線視頻的相似度矩陣逐步計算得到 候選標簽矩陣，進一步判斷候選標簽矩陣是否符合預(yù)置條件，基于符合預(yù)置條件的候選標 簽矩陣確定各在線視頻的新的標簽內(nèi)容和標簽強度，由此解決了
技術(shù)介紹
中需要標注每個 在線視頻的標簽內(nèi)容，以及標簽強度不準確的問題，取得了節(jié)省標注標簽內(nèi)容的成本，提高 了標簽內(nèi)容和標簽強度準確率的有益效果。而且，根據(jù)本專利技術(shù)實施例的在線視頻推薦方法和推薦系統(tǒng)及處理系統(tǒng)，可以基于 各在線視頻的觀看數(shù)據(jù)和評分數(shù)據(jù)，確定各在線視頻中相似的在線視頻；在相似的在線視 頻之間，確定在線視頻的相似度矩陣和傳遞的標簽內(nèi)容；根據(jù)在線視頻的相似度矩陣逐步 計算得到候選標簽矩陣，進一步判斷候選標簽矩陣是否符合預(yù)置條件，基于符合預(yù)置條件 的候選標簽矩陣確定各在線視頻的新的標簽內(nèi)容和標簽強度；再結(jié)合符合預(yù)置條件的候選 標簽矩陣和對應(yīng)終端的終端在線視頻矩陣，計算得到所述終端的在線視頻推薦矩陣，將各 在線視頻中權(quán)值高的在線視頻作為推薦的在線視頻。由此解決了
技術(shù)介紹
中需要標注每個 在線視頻的標簽內(nèi)容，以及標簽強度不準確和在線視頻推薦結(jié)果不準確的問題，取得了節(jié) 省標注標簽內(nèi)容的成本，提高了標簽內(nèi)容、標簽強度和在線視頻推薦準確率的有益效果。并且，根據(jù)本專利技術(shù)實施例的在線視頻推薦方法和推薦系統(tǒng)及處理系統(tǒng)，可以基于 各在線視頻的觀看數(shù)據(jù)和評分數(shù)據(jù)，確定各在線視頻中相似的在線視頻；在相似的在線視頻之間，確定在線視頻的相似度矩陣和傳遞的標簽內(nèi)容；根據(jù)在線視頻的相似度矩陣逐步計算得到候選標簽矩陣，進一步判斷候選標簽矩陣是否符合預(yù)置條件，基于符合預(yù)置條件的候選標簽矩陣確定各在線視頻的新的標簽內(nèi)容和標簽強度；再結(jié)合符合預(yù)置條件的候選標簽矩陣和對應(yīng)終端的終端在線視頻矩陣，計算得到所述終端的在線視頻推薦矩陣，將各在線視頻中權(quán)值高的在線視頻作為推薦的在線視頻；根據(jù)數(shù)據(jù)庫中的查詢結(jié)果，將推薦的在線視頻發(fā)送至終端。由此解決了
技術(shù)介紹
中需要標注每個在線視頻的標簽內(nèi)容，以及標簽強度不準確和在線視頻推薦結(jié)果不準確的問題，取得了節(jié)省標注標簽內(nèi)容的成本，提高了標簽內(nèi)容、標簽強度和在線視頻推薦準確率的有益效果。上述說明僅是本專利技術(shù)技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本專利技術(shù)的技術(shù)手段，而可依照說明書的內(nèi)容予以實施，并且為了讓本專利技術(shù)的上述和其它目的、特征和優(yōu)點能夠更明顯易懂，以下特舉本專利技術(shù)的具體實施方式。附圖說明通過閱讀下文優(yōu)選實施方式的詳細描述，各種其他的優(yōu)點和益處對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將變得清楚明了。附圖僅用于示出優(yōu)選實施方式的目的，而并不認為是對本專利技術(shù)的限制。而且在整個附圖中，用相同的參考符號表示相同的部件。在附圖中圖1示出了
技術(shù)介紹
中在線視頻標簽生成方法示意圖；圖2示出了根據(jù)本專利技術(shù)一個實施例的一種在線視頻標簽生成方法流程圖；圖3示出了根據(jù)本專利技術(shù)一個實施例的一種在線視頻標簽生成方本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護點】
一種在線視頻推薦方法，包括：基于預(yù)先生成的各在線視頻的候選矩陣和預(yù)先獲取到的對應(yīng)終端的終端在線視頻矩陣，計算得到所述終端的偏好矩陣；基于所述各在線視頻的候選矩陣和所述終端的偏好矩陣，計算得到所述終端的在線視頻推薦矩陣；所述終端的在線視頻推薦矩陣的行表示所述終端，列表示推薦的在線視頻，數(shù)值為推薦的在線視頻的權(quán)重；將所述終端的在線視頻推薦矩陣中權(quán)重排序靠前的至少一個在線視頻作為最終推薦的在線視頻，顯示在所述終端；所述各在線視頻的候選矩陣的生成，包括：計算各在線視頻的原始標簽矩陣，并計算各在線視頻的相似度矩陣；其中，所述各在線視頻的原始標簽矩陣包括各在線視頻的當前標簽內(nèi)容和當前標簽強度的矩陣，所述各在線視頻的相似度矩陣包括各在線視頻的當前標簽內(nèi)容相似程度的矩陣；基于所述各在線視頻的相似度矩陣和所述各在線視頻的原始標簽矩陣，計算得到各在線視頻的候選標簽矩陣；基于所述各在線視頻的原始標簽矩陣和所述各在線視頻的候選標簽矩陣，判斷所述各在線視頻的候選標簽矩陣是否符合預(yù)置條件；當符合所述預(yù)置條件時，所述各在線視頻的候選標簽矩陣為各在線視頻的候選矩陣。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種在線視頻推薦方法，包括 基于預(yù)先生成的各在線視頻的候選矩陣和預(yù)先獲取到的對應(yīng)終端的終端在線視頻矩陣，計算得到所述終端的偏好矩陣； 基于所述各在線視頻的候選矩陣和所述終端的偏好矩陣，計算得到所述終端的在線視頻推薦矩陣；所述終端的在線視頻推薦矩陣的行表示所述終端，列表示推薦的在線視頻，數(shù)值為推薦的在線視頻的權(quán)重； 將所述終端的在線視頻推薦矩陣中權(quán)重排序靠前的至少一個在線視頻作為最終推薦的在線視頻，顯示在所述終端； 所述各在線視頻的候選矩陣的生成，包括 計算各在線視頻的原始標簽矩陣，并計算各在線視頻的相似度矩陣；其中，所述各在線視頻的原始標簽矩陣包括各在線視頻的當前標簽內(nèi)容和當前標簽強度的矩陣，所述各在線視頻的相似度矩陣包括各在線視頻的當前標簽內(nèi)容相似程度的矩陣； 基于所述各在線視頻的相似度矩陣和所述各在線視頻的原始標簽矩陣，計算得到各在線視頻的候選標簽矩陣； 基于所述各在線視頻的原始標簽矩陣和所述各在線視頻的候選標簽矩陣，判斷所述各在線視頻的候選標簽矩陣是否符合預(yù)置條件； 當符合所述預(yù)置條件時，所述各在線視頻的候選標簽矩陣為各在線視頻的候選矩陣。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，所述基于所述各在線視頻的原始標簽矩陣和所述各在線視頻的候選標簽矩陣，判斷所述各在線視頻的候選標簽矩陣是否符合預(yù)置條件之后，還包括 當不符合所述預(yù)置條件時，將所述各在線視頻的候選標簽矩陣作為所述各在線視頻的原始標簽矩陣，進入計算各在線視頻的下一個候選標簽矩陣和判斷各在線視頻的下一個候選標簽矩陣是否符合預(yù)置條件的循環(huán)操作，直至各在線視頻的下一個候選標簽矩陣符合預(yù)置條件為止。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，所述基于預(yù)先生成的各在線視頻的候選矩陣和預(yù)先獲取到的對應(yīng)終端的終端在線視頻矩陣，計算得到所述終端的偏好矩陣，包括 將所述對應(yīng)終端的終端在線視頻矩陣和所述各在線視頻的候選矩陣相乘，計算得到所述終端的偏好矩陣。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，所述基于所述各在線視頻的候選矩陣和所述終端的偏好矩陣，計算得到所述終端的在線視頻推薦矩陣，包括 將所述各在線視頻的候選矩陣進行轉(zhuǎn)置操作，得到標簽在線視頻矩陣； 將所述終端的偏好矩陣與所述標簽在線視頻矩陣相乘，計算得到所述終端的終端在線視頻推薦矩陣。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法， 所述對應(yīng)終端的終端在線視頻矩陣的行表示所述終端，列表示在線視頻，數(shù)值為在線視頻的權(quán)重； 所述終端的偏好矩陣的行表示所述終端，列表示標簽內(nèi)容，數(shù)值為標簽內(nèi)容的權(quán)重。6.一種在線視頻推薦系統(tǒng)，包括 在線視頻推薦模塊，適于基于預(yù)先生成的各在線視頻的候選...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：楊浩，吳凱，
申請(專利權(quán))人：北京奇虎科技有限公司，奇智軟件北京有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：