一种视频推荐方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及网络应用领域，特别是涉及一种视频推荐方法和装置。
【背景技术】
[0002]随着计算机网络的日益普及，人们越来越多地在网上进行观看电影、电视剧等娱乐活动。视频网站往往会向用户推荐视频，以使用户长时间地在视频网站上停留。
[0003]现有技术往往根据用户当前正在观看的或刚刚观看过的视频，向其推荐同类视频。这里所说的“同类”视频，其归类方式比较粗略，比如，如果发现用户观看了一部武打片，就向其推荐另一部武打片；如果用户观看了某影星主演的一部片子，就向其推荐该影星主演的另一部片子。而且，有时候用户可能会打开一部视频进行观看，但随即又因为不感兴趣而关闭它，但现有方式仍会向用户推荐同类视频。因为有上述这些缺点，现有推荐方式所推荐的视频往往不符合用户兴趣，推荐效果较差。
【发明内容】
[0004]本发明实施例的目的在于提供一种视频推荐方法和装置，以更好地向用户推荐视频。
[0005]为实现上述目的，本发明实施例公开了一种视频推荐方法，技术方案如下:
[0006]一种视频推荐方法，应用于服务器，所述服务器本地中存储有视频的标识及与视频的标识对应的视频特征，所述方法包括:
[0007]获得用户针对视频的操作行为及所述操作行为针对的视频的标识；
[0008]从本地提取与所获得的视频的标识对应的多个视频特征；
[0009]对所提取的每一个视频特征均进行如下处理:根据预设的与该视频特征对应的特征权重以及预设的与获得的所述操作行为对应的行为权重，计算获得该视频特征的兴趣值；
[0010]将所获得的各视频特征的兴趣值与用户信息对应存储；
[0011]根据所存储的与用户信息对应的各视频特征的兴趣值确定所要推荐的视频并将所确定的所要推荐的视频推荐给用户。
[0012]较佳的，所述根据预设的与该视频特征对应的特征权重以及预设的与所获得的操作行为对应的行为权重，计算获得该视频特征的兴趣值，包括:
[0013]确定与该视频特征对应的预设特征权重以及与所述操作行为对应的预设行为权重，其中，每一个操作行为均与一个预设行为权重对应；在所获得的用户针对视频的操作行为为一个时，将所确定的预设特征权重与所确定的预设行为权重相乘，获得该视频特征的兴趣值；在所获得的用户针对视频的操作行为为多个时，将所确定的预设特征权重分别与所确定的各预设行为权重相乘，将各个乘积相加，获得该视频特征的兴趣值。
[0014]较佳的，所述根据所存储的与用户信息对应的各视频特征的兴趣值确定所要推荐的视频并将所确定的所要推荐的视频推荐给用户的步骤之前，还包括:将所获得的各视频特征的兴趣值的生成时间与用户信息对应存储；
[0015]所述根据所存储的与用户信息对应的各视频特征的兴趣值确定所要推荐的视频并将所确定的所要推荐的视频推荐给用户，包括:
[0016]按照各兴趣值的生成时间，对各兴趣值进行加权处理；
[0017]根据加权处理后的兴趣值确定所要推荐的视频并将所确定的所要推荐的视频推荐给用户。
[0018]较佳的，所述根据所存储的与用户对应存储的各视频特征的兴趣值确定所要推荐的视频并将所确定的所要推荐的视频推荐给用户，包括:
[0019]根据各视频特征的兴趣值的高低，挑选第一数目的高兴趣值视频特征；
[0020]针对所挑选的第一数目的高兴趣值视频特征，从视频库中选择第二数目的视频，其中，所述第二数目的视频中的每一个视频具有至少一个高兴趣值视频特征；
[0021]将所述第二数目的视频向用户推荐。
[0022]较佳的，所述根据所存储的与用户对应存储的各视频特征的兴趣值确定所要推荐的视频并将所确定的所要推荐的视频推荐给用户，包括:
[0023]根据各视频特征的兴趣值的高低，挑选第三数目的高兴趣值视频特征；
[0024]针对所挑选的第三数目的高兴趣值视频特征，从视频库中选择第四数目的视频，其中，所述第四数目的视频中的每一个视频具有至少一个高兴趣值视频特征；
[0025]计算所述第四数目的视频中的每一个视频的综合兴趣值，所述综合兴趣值为该视频的所有高兴趣值视频特征的兴趣值的和；
[0026]根据所述综合兴趣值的高低，向用户推荐所述第四数目的视频中的至少一个视频。
[0027]本发明实施例还公开了一种视频推荐装置，技术方案如下:
[0028]一种视频推荐装置，应用于服务器，所述服务器本地中存储有视频的标识及与视频的标识对应的视频特征，所述装置包括:
[0029]用户行为获取单元，用于获得用户针对视频的操作行为及所述操作行为针对的视频的标识；
[0030]视频特征获取单元，用于从本地提取与所获得的视频的标识对应的多个视频特征；
[0031]兴趣值计算单元，用于对所提取的每一个视频特征均进行如下处理:根据预设的与该视频特征对应的特征权重以及预设的与获得的所述操作行为对应的行为权重，计算获得该视频特征的兴趣值；
[0032]存储单元，用于将所获得的各视频特征的兴趣值与用户信息对应存储；
[0033]推荐单元，用于根据所存储的与用户信息对应的各视频特征的兴趣值确定所要推荐的视频并将所确定的所要推荐的视频推荐给用户。
[0034]较佳的，所述兴趣值计算单元包括:
[0035]权重确定子单元，用于确定与该视频特征对应的预设特征权重以及与所述操作行为对应的预设行为权重，其中，每一个操作行为均与一个预设行为权重对应；
[0036]兴趣值计算子单元，用于在所获得的用户针对视频的操作行为为一个时，将所确定的预设特征权重与所确定的预设行为权重相乘，获得该视频特征的兴趣值；在所获得的用户针对视频的操作行为为多个时，将所确定的预设特征权重分别与所确定的各预设行为权重相乘，将各个乘积相加，获得该视频特征的兴趣值。
[0037]较佳的，所述存储单元具体用于:将所获得的各视频特征的兴趣值及各兴趣值的生成时间与用户信息对应存储；
[0038]所述推荐单元包括:
[0039]兴趣值加权处理子单元，用于按照各兴趣值的生成时间，对各兴趣值进行加权处理；
[0040]第一推荐子单元，用于根据加权处理后的兴趣值确定所要推荐的视频并将所确定的所要推荐的视频推荐给用户。
[0041]较佳的，所述推荐单元包括:
[0042]第一高兴趣值视频特征选择子单元，用于根据各视频特征的兴趣值的高低，挑选第一数目的高兴趣值视频特征；
[0043]第一视频选择子单元，用于针对所挑选的第一数目的高兴趣值视频特征，从视频库中选择第二数目的视频，其中，所述第二数目的视频中的每一个视频具有至少一个高兴趣值视频特征；
[0044]第二推荐子单元，用于将所述第二数目的视频向用户推荐。
[0045]较佳的，所述推荐单元包括:
[0046]第二高兴趣值视频特征选择子单元，用于根据各视频特征的兴趣值的高低，挑选第三数目的高兴趣值视频特征；
[0047]第二视频选择子单元，用于针对所挑选的第三数目的高兴趣值视频特征，从视频库中选择第四数目的视频，其中，所述第四数目的视频中的每一个视频具有至少一个高兴趣值视频特征；
[0048]综合兴趣值计算子单元，用于计算所述第四数目的视频中的每一个视频的综合兴趣值，所述综合兴趣值为该视频的所有高兴趣值视频特征的兴趣值的和；
[0049]第三推荐子单元，用于根据所述综合兴趣值的高低，向用户推荐所述第四数目的视频中的至少一个视频。
[0050]本发明实施例提供的一种视频推荐方法和装置，获得用户的操作行为和所操作视频的标识，对该视频标识所对应的每一个视频特征，基于所获得的操作行为等信息计算出用户对该视频特征的兴趣值，将兴趣值与用户信息对应存储，并根据所存储的兴趣值向该用户推荐视频。由于本发明在向用户推荐视频时，考虑了该用户以往的操作行为和所操作视频的特征，因而所推荐的视频更符合用户兴趣，提高了视频推荐的效果。
【附图说明】
[0051]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。
[0052]图1为本发明实施例的一种视频推荐方法的流程示意图；
[0053]图2为本发明实施例的一种视频推荐装置的结构示意图。
【具体实施方式】
[0054]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