【技术实现步骤摘要】
本申请涉及视频推荐
，具体涉及一种视频推荐方法。本申请同时涉及一种视频推荐装置，以及一种电子设备。
技术介绍
视频推荐是指在考察视频的导演、主要演员、制片、市场营销、视频生命周期、视频类型、发行地区等影响视频点击量和下载量等诸多因素基础上，基于资产定价模型，综合采用金融工程和回归统计分析形成的一种分析方法，视频推荐方法能够分析和预测视频的收益价值，成为视频产业投融资重要参考工具，对视频的定位、收益以及衍生产品开发具有指导作用。现有的视频推荐方法主要有两种，一种是从视频的角度出发，根据以往播放的视频的类型、上映时间段、导演和演员的相关信息、收益记录等建立视频推荐模型，从而获得针视频推荐计划；另一种是从用户的角度出发，分析单个用户的历史行为，根据用户的历史行为记录建立视频推荐模型，从而获得视频推荐计划。上述现有技术提供的视频推荐方法存在明显的缺陷。现有技术提供的视频推荐方法的缺点在于：存在单一性，没有考虑到各个观众地域范围的地域特征和人群构成。比如不同的城市：北京和广州，广州涉及粤语的视频的受欢迎程度明显高于北京；再比如同一个城市不同的区域：杭州市西溪地区的信息技术产业从业人员聚集，西湖边上的人群收入较高，对视频的需求存在明显差异。现有的视频推荐方法没有考虑上述因素，从而导致视频推荐的误差较大，无法得到较优的推荐计划。
技术实现思路
本申请提供一种视频推荐方法，以解决现有的视频推荐方法存在的单一性和视频推荐误差较大的问题。本专利技术提供的一种视频推荐方法，包括：获取待推荐视频的视频特征信息；以及，根据特定区域的地理位置确定的观众地域范围，分别获取归属于各个...
【技术保护点】
一种视频推荐方法，其特征在于，包括：获取待推荐视频的视频特征信息；以及，根据特定区域的地理位置确定的观众地域范围，分别获取归属于各个观众地域范围用户的用户上网特征数据；根据预设的各个观众地域范围各自的视频推荐模型，利用上述视频特征信息和用户上网特征数据，计算并获得所述待推荐视频在各个观众地域范围的推荐计划。
【技术特征摘要】
1.一种视频推荐方法，其特征在于，包括：获取待推荐视频的视频特征信息；以及，根据特定区域的地理位置确定的观众地域范围，分别获取归属于各个观众地域范围用户的用户上网特征数据；根据预设的各个观众地域范围各自的视频推荐模型，利用上述视频特征信息和用户上网特征数据，计算并获得所述待推荐视频在各个观众地域范围的推荐计划。2.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述预设的各个观众地域范围各自的视频推荐模型，采用下述训练方式获得：获取以往的待推荐视频的视频特征信息、收益记录、播放记录；分别获取归属于各个观众地域范围的用户在特定时间段内的用户上网特征数据；将以往的待推荐视频的视频特征信息、在特定时间段内的用户上网特征数据作为训练样本，根据以往的待推荐视频的收益记录、播放记录，分别训练各个观众地域范围的视频推荐模型。3.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述预设的各个观众地域范围各自的视频推荐模型，采用下述训练方式获得：获取以往的待推荐视频的视频特征信息、收益记录、播放记录；获取以往的待推荐视频在特定时间段内的视频外围相关信息；分别获取归属于各个观众地域范围的用户在特定时间段内的用户上网特征数据；将以往的待推荐视频的视频特征信息，以及在特定时间段内的视频外围相关信息、用户上网特征数据作为训练样本，根据以往的待推荐视频的收益记录、播放记录，分别训练各个观众地域范围的视频推荐模型。4.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述预设的各个观众地域范围各自的视频推荐模型，采用下述训练方式获得：获取以往的待推荐视频的视频特征信息、收益记录、播放记录；获取以往的待推荐视频在特定时间段内的视频外围相关信息；分别获取归属于各个观众地域范围的用户在特定时间段内的用户上网特征数据；对以往的待推荐视频的收益记录、以及在特定时间段内的视频外围相关信息、用户上网特征数据进行分析汇总，获得在特定时间段内反应各自变化趋势的收益趋势特征、视频外围趋势特征、用户上网趋势特征；将以往的待推荐视频的视频特征信息、在特定时间段内的视频外围相关信息、用户上网特征数据，以及在特定时间段内的收益趋势特征、视频外围趋势特征、用户上网趋势特征作为训练样本，根据以往的待推荐视频的收益记录、播放记录，分别训练各个观众地域范围的视频推荐模型。5.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述预设的各个观众地域范围各自的视频推荐模型，采用下述训练方式获得：获取以往的待推荐视频的视频特征信息、收益记录、播放记录；获取以往的待推荐视频在特定时间段内的视频外围相关信息；分别获取归属于各个观众地域范围的用户在特定时间段内的用户上网特征数据；对以往的待推荐视频的收益记录、以及在特定时间段内的视频外围相关信息、用户上网特征数据进行分析汇总，获得在特定时间段内反应各自变化趋势的收益趋势特征、视频外围趋势特征、用户上网趋势特征；将以往的待推荐视频的视频特征信息、在特定时间段内的视频外围相关信息、用户上网特征数据，以及在特定时间段内的收益趋势特征、视频外围趋势特征、用户上网趋势特征分别整合到各个观众地域范围的视频信息记录表中；将各个观众地域范围的视频信息记录表作为训练样本，根据以往的待推荐视频的收益记录、播放记录，分别训练各个观众地域范围的视频推荐模型。6.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述视频特征信息包括下述至少一种信息：名称、类型、上映日期、出品方、投资额、制式、演员、导演、编剧。7.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述用户上网特征数据包括下述至少一种信息：性别、年龄、爱好、消费水平、学历水平、工作信息、交易记录。8.根据权利要求4或5所述的视频推荐方法，其特征在于，所述对所述视频的收益记录、在特定时间段内的视频外围相关信息、用户上网特征数据进行 分析汇总的步骤，包括：统计出以往的待推荐视频的收益记录、视频外围相关信息、用户上网特征数据中交易记录的总数值；分别计算出在特定时间段内、各个观众地域范围下以往的待推荐视频的收益记录、视频外围相关信息、用户上网特征数据中交易记录的总数值；根据上述计算所得，计算并获得在特定时间段内，反应各个观众地域范围的收益记录、视频外围相关信息、用户上网特征数据中交易记录变化趋势的收益趋势特征、视频外围趋势特征、用户上网趋势特征。9.根据权利要求8所述的视频推荐方法，其特征在于，所述待推荐视频包括：即将在影院上映的影片，当前在影院上映的影片。10.根据权利要求9所述的视频推荐方法，其特征在于，所述收益记录包括：所述影片在各个观众地域范围下每日的票房收入值。11.根据权利要求10所述的视频推荐方法，其特征在于，所述收益趋势特征包括下述至少一种：所述影片的票房收入值的上升趋势描述、下降趋势描述、趋势变化幅度描述。12.根据权利要求9所述的视频推荐方法，其特征在于，所述视频外围相关信息包括下述至少一种：参与所述影片的演员、导演、编剧或者出品方参与的所有影片的票房收入值，参与所述影片的演员、导演、编剧或者出品方的社交媒体关注度和讨论热度、搜索引擎搜索热度。13.根据权利要求12所述的视频推荐方法，其特征在于，所述视频外围趋势特征包括下述至少一种：参与所述影片的演员、导演、编剧或者出品方参与的所有影片的票房收入值的上升趋势描述、下降趋势描述、趋势变化幅度描述，参与所述影片的演员、导演、编剧或者出品方的社交媒体关注度和讨论热度的上升趋势描述、下降趋势描述、趋势变化幅度描述，搜索引擎搜索热度的上升趋势描述、下降趋势描述、趋势变化幅度描述。14.根据权利要求8所述的视频推荐方法，其特征在于，所述交易记录包括：用户在网店中的交易记录；相应的，所述用户在网店中的交易记录包括下述至少一种：交易商品的交易额、商品编号、商品类别、各类别商品的交易量。15.根据权利要求14所述的视频推荐方法，其特征在于，所述用户上网趋势特征包括下述至少一种：用户在网店中交易商品的交易额、商品编号、商品类别、各类别商品的交易量的上升趋势描述、下降趋势描述、趋势变化幅度描述。16.根据权利要求8所述的视频推荐方法，其特征在于，所述推荐计划，包括下述至少一种：所述影片在各个观众地域范围的排片列表，视频网站或者视频播放终端在各个观众地域范围的视频播放列表；其中，所述排片列表包括：各部影片的排片时间、排片场次、排片占比；所述视频播放列表包括：各类视频的播放时长、播放量、播放占比，或者单个视频的播放时长、播放量、播放占比。17.一种视频推荐装置，其特征在于，包括：数据信息获取单元，用于获取待推荐视频的视频特征信息；以及，根据特定区域的地理位置确定的观众地域范围，分别获取归属于各个观众地域范围用户的用户上网特征数据；推荐计划计算获取单元，用于根据预设的各个观众地域范围各自的视频推荐模型，利用上述视频特征信息和用户上网特征数据，计算并获得所述待推荐视频在各个观众地域范围的推荐计划。18.根据权利要求17所述的视频推荐装置，其特征在于，所述预设的各个观众地域范围各自的视频推荐模型，通过下述单元获得：待推荐视频数据获取单元，用于获取以往的待推荐视频的视频特征信息、收益记录、播放记录；...
【专利技术属性】
技术研发人员：王瑜，刘军宁，任继东，谢露，闵万里，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛;KY
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