一种多媒体资源的推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例公开了一种多媒体资源的推荐方法及系统。该方法包括：建立与多媒体库对应的文本向量矩阵和标签向量矩阵；获得文本向量矩阵的文本约减矩阵以及标签向量矩阵的标签约减矩阵；在确定用户播放的当前多媒体文件后，根据文本约减矩阵和标签约减矩阵，确定当前多媒体文件与所述多媒体库中其他多媒体文件的多媒体相似度；根据多媒体库中多媒体文件对应的多媒体相似度，确定作为待推荐资源推荐给用户的多媒体文件。利用该方法，避免了多媒体资源推荐过程中的冷启动问题，还解决了多媒体资源推荐过程中文本同义词及一词多义对多媒体文件相似度计算的影响，从而提高了多媒体文件的匹配度，进而提高了多媒体资源推荐的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及互联网多媒体
，尤其涉及一种多媒体资源的推荐方法及系统。
技术介绍
目前，随着互联网技术的发展，出现了很多供用户使用的多媒体播放产品，该多媒体播放产品能够为用户提供所需的多媒体资源，商家为了使自己设计的多媒体播放产品能够受更多用户的青睐，在为用户提供所需多媒体资源的同时，还增加了其他服务于用户的功能，比如，向用户推荐更多用户喜爱的多媒体资源。一般地，通常采用协同过滤算法来实现多媒体资源的推荐，其实现过程描述为：首先商家需要收集待推荐多媒体资源与用户之间的共现关系(如浏览、收藏或者观看等)，然后依据每个多媒体文件具有的用户向量，来计算多媒体文件与多媒体文件之间的相似度，同时，每个用户依据所关注的多媒体文件确定各自具有的多媒体向量，并依据各自的多媒体向量确定了用户与用户之间的相似度，最终，可以基于所计算的相似度值，选取出用户感兴趣的多媒体资源并推荐给用户或推荐给与该用户具有相同喜好的其他用户。但是，基于该推荐方法进行多媒体资源推荐时，需要花费相当长的一段时间来收集用户的行为信息，对于一个新开发的多媒体播放软件而言，在前期用户使用较少时，容易出现冷启动问题，即前本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多媒体资源的推荐方法，其特征在于，包括：根据多媒体库中多媒体文件的文本描述信息集合和标签信息集合，建立与所述多媒体库对应的文本向量矩阵和标签向量矩阵；根据奇异值分解处理所述文本向量矩阵和标签向量矩阵，获得所述文本向量矩阵的文本约减矩阵以及所述标签向量矩阵的标签约减矩阵；在确定用户播放的当前多媒体文件后，根据所述文本约减矩阵和标签约减矩阵，确定所述当前多媒体文件与所述多媒体库中其他多媒体文件的多媒体相似度；根据所述多媒体库中多媒体文件对应的多媒体相似度，确定作为待推荐资源的多媒体文件并推荐给用户。

【技术特征摘要】
1.一种多媒体资源的推荐方法，其特征在于，包括：根据多媒体库中多媒体文件的文本描述信息集合和标签信息集合，建立与所述多媒体库对应的文本向量矩阵和标签向量矩阵；根据奇异值分解处理所述文本向量矩阵和标签向量矩阵，获得所述文本向量矩阵的文本约减矩阵以及所述标签向量矩阵的标签约减矩阵；在确定用户播放的当前多媒体文件后，根据所述文本约减矩阵和标签约减矩阵，确定所述当前多媒体文件与所述多媒体库中其他多媒体文件的多媒体相似度；根据所述多媒体库中多媒体文件对应的多媒体相似度，确定作为待推荐资源的多媒体文件并推荐给用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据多媒体库中多媒体文件的文本描述信息集合和标签信息集合，建立与所述多媒体库对应的文本向量矩阵和标签向量矩阵包括：获取多媒体库中多媒体文件的文本描述信息集合和标签信息集合；根据所述文本描述信息集合，确定用于描述所述多媒体库中多媒体文件的高频词汇；确定所述多媒体库中每一个多媒体文件与所述高频词汇的TF-IDF文本特征值，并基于所述TF-IDF文本特征值建立与所述多媒体库对应的文本向量矩阵；确定所述多媒体库中每一个多媒体文件与所述标签信息集合中标签词汇的TF-IDF标签特征值，并基于所述TF-IDF标签特征值建立与所述多媒体库对应的标签向量矩阵。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据奇异值分解处理所述文本向量矩阵和标签向量矩阵，获得所述文本向量矩阵的文本约减矩阵以及所述标签向量矩阵的标签约减矩阵包括：根据奇异值分解公式，确定所述文本向量矩阵的第一奇异值集合以及所述标签向量矩阵的第二奇异值集合，其中，所述第一奇异值集合和第二奇异值集合中的奇异值由大到小排列；在所述第一奇异值集合中取前r个奇异值，基于所述前r个奇异值确定所述文本向量矩阵的文本约减矩阵；在所述第二奇异值集合中取前s个奇异值，基于所述前s个奇异值确定所述标签向量矩阵的标签约减矩阵，其中，r和s为设定的整数值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述奇异值分解公式为：Am*n＝Um*m∑m*nVTn*n，其中，Am*n表示文本向量矩阵或标签向量矩阵，U是m*m阶酉矩阵，Σ是半正定m*n阶对角矩阵；而VT，即V的共轭转置，V是n*n阶酉矩阵，Σ对角线上的元素Σi,i表示为Am*n的奇异值，且Σi,i按数值大小由大到小排列；所述文本约减矩阵表示为：Bm*n＝Um*r∑r*rVTr*n；所述标签约减矩阵表示为：Cm*n＝Um*s∑s*sVTs*n。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述文本约减矩阵和标签约减矩阵，确定所述当前多媒体文件与所述多媒体库中其他多媒体文件的多媒体相似度包括：根据所述文本约减矩阵确定所述多媒体数据库中多媒体文件的文本特征向量；根据所述标签约减矩阵确定所述多媒体数据库中多媒体文件的标签特征向量；基于所述多媒体数据库中多媒体文件的文本特征向量和标签特征向量，通过余弦定理分别确定所述当前多媒体文件与所述多媒体库中其他多媒体文件的文本相似度和标签相似度；根据所述文本相似度和标签相...

【专利技术属性】
技术研发人员：王鹏，
申请(专利权)人：广州视源电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44