一种多媒体数据推荐方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术的实施例提供一种多媒体数据推荐方法及装置，涉及数据处理领域，用以解决现有的推荐方法为用户推荐的多媒体数据准确度低的问题。该方法包括：获取目标用户的用户行为数据集以及当前时间的值；根据目标用户的用户行为数据集中的时间戳与当前时间的值，计算出目标用户对每种多媒体数据类型的权重值，根据目标用户对每种多媒体数据类型的权重值为目标用户推荐多媒体数据。本发明专利技术应用于多媒体数据推荐。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种多媒体数据推荐方法及装置。
技术介绍
现今，在这个互联网高速发展的时代，人们对于视听方面的需求越来越高，通过各种终端设备(如，如智能电视、智能手机、平板电脑等终端设备)观看视频点播的用户也越来越多，而视频推荐业务可以为用户推荐视频，从而有效的推进用户对于视听业务的点播。目前，常用的视频推荐方式通常是：对目标用户历史观看过的所有视频的固有标签进行统计，确定出用户最喜好的视频集合，然后根据这些视频的固有标签与待选视频的固有标签间的匹配程度将待选视频进行排序，从而得到为目标用户推荐视频的视频推荐列表。上述的视频推荐方法为用户推荐的视频是对目标用户历史观看过的所有视频进行统计得到的，但是，由于用户对视频的喜好并不是一成不变的，而是会随着用户自身情绪的变化以及外界因素的影响而发生变化，因此，若目标用户在一个短期时段内喜好的视频与平时喜好视频所属类别不同时，由于用户平时喜爱的视频类别在该用户历史观看过的所有视频中占很大比例，此时，视频推荐系统为目标用户确定出的视频推荐列表会与平时相同。因此，基于上述视频推荐方法为用户推荐的视频很有可能是用户当前不喜欢的视频，从而影响用户体验。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供一种多媒体数据推荐方法及装置，用以解决现有的推荐方法为用户推荐的多媒体数据准确度低的问题。第一方面，提供一种多媒体数据推荐方法，包括：获取目标用户的用户行为数据集以及当前时间的值，所述用户行为数据集中包含目标用户观看每种多媒体数据类型对应的多媒体数据时的时间戳；根据所述目标用户的用户行为数据集中的时间戳与所述当前时间的值，计算出所述目标用户对每种多媒体数据类型的权重值；根据所述目标用户对每种多媒体数据类型的权重值为所述目标用户推荐多媒体数据。第二方面，提供一种多媒体数据推荐装置，包括：获取模块，用于获取目标用户的用户行为数据集以及当前时间的值，所述用户行为数据集中包含目标用户观看每种多媒体数据类型对应的多媒体数据时的时间戳；计算模块，用于根据所述获取模块获取的所述目标用户的用户行为数据集中的时间戳与所述当前时间的值，计算出所述目标用户对每种多媒体数据类型的权重值；推荐模块，用于根据所述计算模块计算出的所述目标用户对每种多媒体数据类型的权重值为所述目标用户推荐多媒体数据。本专利技术的实施例提供的多媒体数据推荐方法及装置，根据目标用户的用户行为数据集中包含的目标用户观看每种多媒体数据类型对应的多媒体数据时的时间戳与当前时间的值，从而计算出目标用户对每种多媒体数据类型的权重值，然后，根据目标用户对每种多媒体数据类型的权重值为目标用户推荐多媒体数据。相比于现有技术，本申请通过考虑用户的近期行为数据，来获取用户在一定时间段内对每种多媒体数据类型的喜好程度，使得计算出的用户对每种多媒体数据类型的权重值能够体现用户在一定时间段内的兴趣变化，从而为用户推荐出用户感兴趣的多媒体数据，提高了所推荐的多媒体数据的准确度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，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专利技术的一些实施例，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。图1为本专利技术实施例提供的一种多媒体数据推荐方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的一种多媒体数据推荐装置的结构示意图；图3为本专利技术实施例提供的一种多媒体数据推荐装置的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例提供的多媒体数据推荐方法的执行主体可以为多媒体数据推荐装置，或者用于执行上述多媒体数据推荐方法的终端设备。具体的，该移动终端可以为智能电视、智能手机、平板电脑、笔记本电脑、超级移动个人计算机(英文：Ultra-mobilePersonalComputer，简称：UMPC)、上网本、个人数字助理(英文：PersonalDigitalAssistant，简称：PDA)等终端设备。其中，多媒体数据推荐装置可以为上述终端设备备中的中央处理器(英文：CentralProcessingUnit，简称CPU)或者可以为上述终端设备的中的控制单元或者功能模块。本实施例中的多媒体数据为视频、音频、图片、文本文档等多媒体文件数据。为了方便说明下文中均以“多媒体文件是视频”来进行阐述，并且具体以为“某一目标用户推荐多媒体数据”为例进行说明。需要说明的是，本领域技术人员应当清楚，下文中所提及的“视频”可以替换为语音、图片、文档等其他任一种多媒体数据。本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。需要说明的是，本专利技术实施例中提及的“当前时间”为变量，即泛指当前时间这个概念，而本专利技术实施例中提及的“当前时间的值”为定量，仅仅指代在当前这个时间点的值。本专利技术的实施例提供一种多媒体数据推荐方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：101、多媒体数据推荐装置获取目标用户的用户行为数据集以及当前时间的值。其中，上述的用户行为数据集中包含用户的标识、用户观看的多媒体数据的标识、每个多媒体数据所属的多媒体数据类型以及多媒体数据的目标用户观看每种多媒体数据类型对应的多媒体数据时的时间戳。该多媒体数据类型可以是视频的类型(例如，动作、情感、历史等)，或视频的标签，例如，视频的主演(例如，成龙、刘德华、赵薇等)、视频的导演等。用户的行为数据集的获取过程具体包括如下流程：获取每个用户的历史行为数据以及用户观看过的每个多媒体数据的属性信息，然后，按照预定存储格式将上述获取到的数据存储至该终端设备或整个多媒体数据推荐系统的服务器数据库中，以便后续为用户推荐多媒体数据时使用。示例性的，本实施例中的每个用户的用户行为数据集为三元组数据，每个三元组(u,a,t)用于表示用户u在时刻t对多媒体数据类型a中的多媒体数据产生过观看行为。示例性的，该装置将获取到的每个用户的行为数据按照预定格式存储至数据库中，该本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多媒体数据推荐方法，其特征在于，包括：获取目标用户的用户行为数据集以及当前时间的值，所述用户行为数据集中包含目标用户观看每种多媒体数据类型对应的多媒体数据时的时间戳；根据所述目标用户的用户行为数据集中的时间戳与所述当前时间的值，计算出所述目标用户对每种多媒体数据类型的权重值；根据所述目标用户对每种多媒体数据类型的权重值为所述目标用户推荐多媒体数据。

【技术特征摘要】
1.一种多媒体数据推荐方法，其特征在于，包括：
获取目标用户的用户行为数据集以及当前时间的值，所述用户行为数据集中包含目标
用户观看每种多媒体数据类型对应的多媒体数据时的时间戳；
根据所述目标用户的用户行为数据集中的时间戳与所述当前时间的值，计算出所述目
标用户对每种多媒体数据类型的权重值；
根据所述目标用户对每种多媒体数据类型的权重值为所述目标用户推荐多媒体数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标用户的用户行为数据集
中的时间戳和所述当前时间的值计算出所述目标用户对每种多媒体数据类型的权重值具
体包括：
将所述目标用户的用户行为数据集中的时间戳与所述当前时间的值代入用户对多媒
体数据类型的权重值计算公式中，计算出所述目标用户对每种多媒体数据类型的权重值；
其中，所述权重值计算公式中的权重值拟合函数用于表示用户观看每种多媒体数据类型对
应多媒体数据的时间戳与所述当前时间之间的差值与用户对所述多媒体数据类型的多媒
体数据的权重值间的函数关系。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：
所述权重值计算公式为：其中，F(t)为权重值拟合函数，tc为当前时间，tbi为多媒体数据类型b中的多媒体数据i
被用户观看时的时间戳，k为多媒体数据类型个数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取用户对多媒体数据类型的权重值
的权重值计算公式之前，所述方法还包括：
获取每个用户的用户行为数据集以及用户对多媒体数据类型的权重值计算模型公式
中的权重值拟合函数模型；
根据所述每个用户的用户行为数据集中的时间戳、所述权重值计算公式以及所述拟合
系数的取值范围，确定出用户对多媒体数据类型的权重值的权重值拟合函数；
其中，所述权重值拟合函数模型为：p与λ为所述权重值拟合函数模型的拟
合系数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个用户的用户行为数据集
中的时间戳、所述权重值计算模型公式以及所述拟合系数的取值范围，确定出用户对多媒
体数据类型的权重值的权重值拟合函数具体包括：
从所述拟合系数的取值范围中选择任意值作为第一待定拟合系数，将所述第一待定拟
合系数代入所述权重值计算模型公式中，得到第一权重值计算公式，根据所述每个用户的
用户行为数据集中的时间戳和所述第一权重值计算公式，计算出所有的用户对多媒体数据
类型的权重值拟合曲线间的第一曲线相似度；
重复上述过程，计算出其他待定拟合系数下所有的用户对多媒体数据类型的权重值拟
合曲线间的曲线相似度；
从计算出的所有的曲线相似度中，选择曲线相似度最小时的待定拟合系数作...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋宪明，李海涛，王洁，许丽星，
申请(专利权)人：海信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37