一种音视频节目推荐方法技术

本发明专利技术公开了一种音视频节目推荐方法，包括：收集用户浏览音视频节目的节目信息和用户行为数据；根据所述节目信息和用户行为数据，生成用户对应的音视频节目推荐快照；根据所述音视频节目推荐快照，为用户推荐音视频节目。采用了本发明专利技术的技术方案，能够准确的命中用户的兴趣点，极大的提高用户的体验。进而能针对每一个用户提供根据其行为喜好智能分析后得到的“推荐快照”，大大改善用户检索体验以及提高会员浏览观看率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及网络及音视频
，尤其涉及ー种音视频节目推荐方法。
技术介绍
随着网络技术、影视数字化技术以及硬盘存储技术的发展，各类的网络影视系统逐渐兴起。按照用户观影屏的不同，现有的网络影视系统可以分为三类基于电脑屏的互联网影视系统、基于手机或平板电脑的移动影视系统以及基于包厢投影屏观看的视听馆影视系统。 当前每ー个主流的影视系统基本上都拥有着海量的影视节目库。在传统的电影院市场里，由于同一时间上档的电影数量非常少，用户总是可以很快浏览完所有节目并挑选喜爱的电影购买观看。但如今网络上的用户则不同，由于是海量节目库，绝大部分的用户都不会也不能花费大量的精力来遍历影视系统上的所有影视节目，因此每个影视系统的影视节目推荐及检索功能就显得相当重要。一般来说，网络影视系统的用户可以分为两类目的型用户和漫游型用户。前者有明确的观影需求，知道要观看哪些节目，通常使用影视系统的捜索功能来找到要观看的影视节目；后者通常只是随便逛逛，只有遇到感兴趣的节目才可能会观看。从当前数据来说，后者要占据更大的比重。后者里很大的一部分是会员用户，这批(收费或免费的)会员用户多次访问影视系统后，原有的明确观影需求基本都得到了满足而逐渐转为漫游型用户。如何提高漫游型用户的浏览观看率是每ー个影视系统都需要考虑的重要问题。对于互联网影视系统来说，由于电脑的显示屏幕较大，故通常会采用多种推荐方法(如首页大屏、各类排行榜、编辑推荐、专题等)、以及更多分类检索(地区、类型、年份等)手段来满足漫游型用户的检索需求。但这种千篇一律且不根据用户来区分，对所有用户都完全一致的显示内容，只对初次访问的用户会有较大的作用，而对于那些会员用户(一般都会是多次访问的忠实用户)来说，推荐位置或分类页上排先的节目不少都已经是观看过或是不想观看的，但却偏偏仍都排在显著位置，既无法提高观看率，也浪费了会员的注意力。对于移动影视系统来说，由于手机屏幕和平板屏幕更加窄小，推荐显示的内容就更需要精确，否则漫游型的用户很容易就失去继续浏览的兴趣。视听馆是ー种全新的影视产品，它结合了互联网海量影视以及传统电影院视听体验两方面优点。用户经选片、付费后即可到包厢内享受影院级的视听体验。由于每一次的影片观看都会给视听馆带来实际的经济效益，故提高用户的浏览观看率对视听馆影视系统来说显得尤为重要。另ー方面，影视系统由于拥有着海量的影视节目，某些节目可能会因为多种原因，总是排列在后，这容易导致长时间都无人能够发现它，更不用说进一歩选择观看。如何能够更有利的轮换显示非热门节目，充分挖掘长尾经济效益，也是所有影视系统需要考虑的重要问题。不仅影视系统存在海量数据无法有效呈现给用户的问题，实际上，音视频领域都存在这相应的问题。因而，如何将海量的音视频节目中用户喜好的内容及时呈现给用户，是亟需解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出ー种音视频节目推荐方法，用以解决现有技术中海量音视频节目无法有效呈现给用户，无法有效挖掘海量音视频数据的长尾效益的问题。为达此目的，本专利技术采用以下技术方案ー种音视频节目推荐方法，该方法包括收集用户浏览音视频节目的节目信息和用户行为数据； 根据所述节目信息和用户行为数据，生成用户对应的音视频节目推荐快照；所述音视频节目推荐快照中包括推荐给用户的音视频节目信息；根据所述音视频节目推荐快照，为用户推荐音视频节目。所述音视频节目推荐快照包括本次快照和下次快照；所述本次快照用于用户本次访问会话，本次快照内的节目及排序在用户本次访问期间不会变更；所述下次快照是准备用于用户下次访问会话，会根据用户本次访问会话间的行为及全局其它用户的行为不断地完善变更。该方法进ー步包括为每个音视频节目设定推荐指数，推荐指数高的节目在所述音视频节目推荐快照中的排序靠前。所述节目信息包括节目自身的分类、演员、导演、年份和所属系列信息；所述用户行为数据包括用户浏览节目的历史信息、浏览行为和全局其它用户浏览行为信息，包括用户浏览单个节目行为数据以及同时浏览多个节目行为数据。用户已经观看过的音视频节目在所述推荐快照最后显示。全局其它用户近期内观看过的音视频节目，或全局所有用户观看的总排行榜里的热门音视频节目，在所述推荐快照中排前显示。用户已经观看过的音视频节目所属分类内的其它节目，或已经观看过的音视频节目的演员或导演相关的节目，在所述推荐快照中排前显示。最近年份的音视频节目在所述推荐快照中排前显示。如果用户已经观看过的音视频节目属于某系列节目之一，则该节目的前继及后续系列节目在所述推荐快照中排前显示。用户已经浏览过的音视频节目在所述推荐快照中排后显示。采用了本专利技术的技术方案，通过对用户浏览音视频节目的节目信息和用户行为数据的收集和分析，进而得到音视频节目推荐快照，其中包括了用户可能感兴趣的音视频节目信息，从而准确的命中用户的兴趣点，极大的提高用户的体验。进而能针对每ー个用户提供根据其行为喜好智能分析后得到的“推荐快照”，大大改善用户检索体验以及提高会员浏览观看率。进ー步的，良好的非热门音视频节目轮换推荐算法能够让每一部音视频节目都有机会给所有用户“看”到，充分挖掘每一部音视频节目的效益，提高整体长尾经济效益。附图说明图I是本专利技术具体实施方式中音视频节目推荐犯法的原理流程图。图2是本专利技术具体实施方式中节目推荐指数模型示意图。图3是本专利技术具体实施方式中用户行为采集和分析过程示意图。图4是本专利技术具体实施方式中智能推荐快照引用数据示意图。图5是本专利技术具体实施方式中智能推荐系统结构示意图。具体实施方式 下面结合附图并通过具体实施方式来进ー步说明本专利技术的技术方案。本专利技术技术方案的主要思想在于提出ー种可用于各音视频系统的智能推荐方法，能够根据每ー个用户的历史行为特征以及音视频节目本身信息之间的关联特性来集中分析得到海量音视频节目库中最可能被对应用户观看的排列顺序，不仅可以大大提高了用户的选片观看效率，也能更充分地挖掘海量片库的长尾经济效益。这里，为了叙述方便，本专利技术中的用户包括一般的用户以及需要注册而产生的会员用户。以下各个实施例中，均采用影视节目为例，来说明本专利技术的原理，实际上，本专利技术可以应用于各种音视频节目中。如图I所示，为本专利技术提出的音视频节目推荐方法原理流程图，其中，步骤10，收集用户浏览音视频节目的节目信息和用户行为数据。这里，用户浏览音视频节目的节目信息包括节目自身的分类、演员、导演、年份和所属系列等信息。用户行为数据包括用户浏览节目的历史信息、浏览行为和全局其它用户浏览行为等信息，还包括了用户浏览单个节目行为数据以及同时浏览多个节目行为数据。步骤20，根据节目信息和用户行为数据，生成用户对应的音视频节目推荐快照。这里的音视频节目推荐快照中包括推荐给用户的音视频节目信息，也就是经过分析后得到的用户可能感兴趣的节目信息。为便于各音视频系统理解及引用，本专利技术提出“推荐快照”及“推荐指数”两个概念。每ー个用户都会有两个“推荐快照”:“本次快照”和“下次快照”。“本次快照”用于用户本次访问会话，快照内的节目及排序在用户本次访问期间不会有任何变更。“下次快照”是准备用于用户下次访问会话，会根据用户本次访问会话间的行为及全局用户的行为不断地完善变更。每个“推荐快照”内都包括一系列的音视频节目，其中的每个音视本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种音视频节目推荐方法，其特征在于，该方法包括 收集用户浏览音视频节目的节目信息和用户行为数据； 根据所述节目信息和用户行为数据，生成用户对应的音视频节目推荐快照；所述音视频节目推荐快照中包括推荐给用户的音视频节目信息； 根据所述音视频节目推荐快照，为用户推荐音视频节目。2.如权利要求I所述的方法，其特征在于，所述音视频节目推荐快照包括本次快照和下次快照； 所述本次快照用于用户本次访问会话，本次快照内的节目及排序在用户本次访问期间不会变更； 所述下次快照是准备用于用户下次访问会话，会根据用户本次访问会话间的行为及全局其它用户的行为不断地完善变更。3.如权利要求I所述的方法，其特征在于，该方法进一步包括 为每个音视频节目设定推荐指数，推荐指数高的节目在所述音视频节目推荐快照中的排序靠前。4.如权利要求I所述的方法，其特征在于，所述节目信息包括节目自身的分类、演员、导演、年份和所属系列信息； 所述用户行为数据包括用户...

【专利技术属性】
技术研发人员：黎锋，
申请(专利权)人：北京网尚数字电影院线有限公司，
类型：发明
国别省市：