视频推荐方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种视频推荐方法和装置，其中，该视频推荐方法包括：从目标视频的元信息中提取人物特征信息；根据用户行为日志，对与所述人物特征信息关联的视频进行排序；根据排序后的视频，在所述目标视频的网页上显示推荐结果。本发明专利技术实施例，通过从目标视频的元信息中提取人物特征信息，并结合用户行为日志对视频进行排序，得到的推荐的视频与目标视频关联度高，能够反映人物特征对推荐结果的影响。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及一种视频推荐方法和装置，其中，该视频推荐方法包括：从目标视频的元信息中提取人物特征信息；根据用户行为日志，对与所述人物特征信息关联的视频进行排序；根据排序后的视频，在所述目标视频的网页上显示推荐结果。本专利技术实施例，通过从目标视频的元信息中提取人物特征信息，并结合用户行为日志对视频进行排序，得到的推荐的视频与目标视频关联度高，能够反映人物特征对推荐结果的影响。【专利说明】视频推荐方法和装置
本专利技术涉及多媒体
，尤其涉及一种视频推荐方法和装置。
技术介绍
目前，在采用网络视频来播放电视剧等节目时，通常可以在网页中显示其他的推 荐内容。举例而言，在播放电视剧时，基本通过协同过滤推荐方法来推荐UGC(User Generated Content，用户原创内容），或者根据电视剧名称与UGC视频的标题进行匹配来推 荐。 采用协同过滤推荐方法，在播放某一电视剧时，推荐出的视频多为同一个电视剧 的不同集，比如播放第10集，推荐的是第2集的关联内容，推荐出的视频与当前播放剧集内 容关联度低，推荐出的UGC视频数量比较少。
技术实现思路
技术问题 有鉴于此，本专利技术要解决的技术问题是，如何向用户推荐与目标视频关联度高的 视频。 解决方案 为了解决上述技术问题，根据本专利技术的一实施例，提供了一种视频推荐方法，包 括： 从目标视频的元信息中提取人物特征信息； 根据用户行为日志，对与所述人物特征信息关联的视频进行排序； 根据排序后的视频，在所述目标视频的网页上显示推荐结果。 对于上述方法，在一种可能的实现方式中，从目标视频的元信息中提取人物特征 信息，包括： 从所述元信息中获取所述目标视频的演员排序，并根据所述演员排序计算所述目 标视频的各演员的第一权重； 从所述元信息中获取所述目标视频的内容介绍，并统计所述内容介绍中各角色出 现的次数； 根据所述元信息中演员与角色的对应关系，将各角色出现的次数转换为各演员出 现的次数； 根据各演员出现的次数和第一权重，计算所述目标视频的演员权重向量。 对于上述方法，在一种可能的实现方式中，根据用户行为日志，对与所述人物特征 信息关联的视频进行排序，包括： 从所述用户行为日志中，获取所述目标视频的各演员与视频的关联关系； 从所述用户行为日志中，获取与各演员关联的视频的搜索点击次数和平均播放完 成率，并计算与各演员关联的视频的第二权重； 按照所述第二权重对与各演员关联的视频进行排序，得到各演员对应的视频列 表。 对于上述方法，在一种可能的实现方式中，根据用户行为日志，对与所述人物特征 信息关联的视频进行排序，还包括： 根据设置的过滤词和与各演员关联的视频在设定时间段内的评论数据，对各演员 对应的视频列表进行调整。 对于上述方法，在一种可能的实现方式中，根据排序后的视频，在所述目标视频的 网页上显示推荐结果，包括： 根据推荐列表长度和所述演员权重向量，确定各演员对应的视频推荐数； 根据各演员对应的视频推荐数和设定的排列组合顺序，生成所述推荐结果。 根据本专利技术的另一实施例，提供了一种视频推荐装置，包括： 特征提取模块，用于从目标视频的元信息中提取人物特征信息； 排序模块，与所述特征提取模块连接，用于根据用户行为日志，对与所述人物特征 fg息关联的视频进彳丁排序； 推荐模块，用于根据排序后的视频，在所述目标视频的网页上显示推荐结果。 对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述特征提取模块包括： 第一权重计算单元，用于从所述元信息中获取所述目标视频的演员排序，并根据 所述演员排序计算所述目标视频的各演员的第一权重；出现次数统计单元，用于从所述元信息中获取所述目标视频的内容介绍，并统计 所述内容介绍中各角色出现的次数； 出现次数转换单元，与所述出现次数统计单元连接，用于根据所述元信息中演员 与角色的对应关系，将各角色出现的次数转换为各演员出现的次数； 权重向量计算单元，与所述第一权重计算单元和所述出现次数转换单元分别连 接，用于根据各演员出现的次数和第一权重，计算所述目标视频的演员权重向量。 对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述排序模块包括： 关联关系获取单元，用于从所述用户行为日志中，获取所述目标视频的各演员与 视频的关联关系； 第二权重计算单元，用于从所述用户行为日志中，获取与各演员关联的视频的搜 索点击次数和平均播放完成率，并计算与各演员关联的视频的第二权重； 视频列表排序单元，与所述关联关系获取单元和所述第二权重计算单元分别连 接，用于按照所述第二权重对与各演员关联的视频进行排序，得到各演员对应的视频列表。 对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述排序模块还包括：过滤单元，与所述视频列表排序单元连接，用于根据设置的过滤词和与各演员关 联的视频在设定时间段内的评论数据，对各演员对应的视频列表进行调整。 对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述推荐模块包括： 推荐数确定单元，用于根据推荐列表长度和所述演员权重向量，确定各演员对应 的视频推荐数； 排列组合单元，与所述推荐数确定单元连接，用于根据各演员对应的视频推荐数 和设定的排列组合顺序，生成所述推荐结果。 有益效果 本专利技术实施例，通过从目标视频的元信息中提取人物特征信息，并结合用户行为 日志对视频进行排序，得到的推荐的视频与目标视频关联度高，能够反映人物特征对推荐 结果的影响。 根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本专利技术的其它特征及方面将变得 清楚。【附图说明】 包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本专利技术的 示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本专利技术的原理。 图1示出根据本专利技术一实施例的视频推荐方法的流程图； 图2示出根据本专利技术一实施例的视频推荐方法中特征提取过程的流程图； 图3示出根据本专利技术一实施例的视频推荐方法中排序过程的流程图； 图4示出根据本专利技术另一实施例的视频推荐方法的流程图； 图5示出根据本专利技术另一实施例的视频推荐方法中电视剧示例的示意图； 图6示出根据本专利技术一实施例的视频推荐装置的结构示意图； 图7示出根据本专利技术另一实施例的视频推荐装置的结构示意图。【具体实施方式】以下将参考附图详细说明本专利技术的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同 的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除 非特别指出，不必按比例绘制附图。 在这里专用的词"示例性"意为"用作例子、实施例或说明性"。这里作为"示例性" 所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。 另外，为了更好的说明本专利技术，在下文的【具体实施方式】中给出了众多的具体细节。 本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本专利技术同样可以实施。在一些实例中，对于 本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本专利技术的主旨。 实施例1 图1示出根据本专利技术一实施例的视频推荐方法的流程图。如图1所示，该视频推荐 方法主要可以包括： 步骤101、从目标视频的元信息中提取人物特征信息； 步骤102、根据用户行为日志，对与所述人物特征信息关联的视频进行排序； 步骤103、根据排序后的视频，在所述目标视频的网页上显示推荐结果。 本实施例中的目标视频是指作为后续推荐依据的视频。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种视频推荐方法，其特征在于，包括：从目标视频的元信息中提取人物特征信息；根据用户行为日志，对与所述人物特征信息关联的视频进行排序；根据排序后的视频，在所述目标视频的网页上显示推荐结果。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：庞斌，单明辉，尹玉宗，姚键，潘柏宇，王冀，
申请(专利权)人：合一网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11