一种基于播放行为的内容推荐方法及服务器技术

本发明专利技术实施例公开了一种基于播放行为的内容推荐方法及服务器。本发明专利技术实施例方法包括：确定M个已播放对象，M为大于或等于1的正整数；对于M个已播放对象中的每个目标对象，根据目标对象的播放时长计算目标对象的推荐指数；提取目标对象的至少一个标签；为目标对象的至少一个标签关联推荐指数得到加权标签；根据至少M个加权标签对应的未播放对象确定推荐内容，M个加权标签与各目标对象相对应。本发明专利技术实施例还提供了一种服务器。本发明专利技术实施例中，基于已播放对象的播放时长因素，对已播放对象进行细分，将目标对象的播放时长作为推荐的参考因素之一，推荐内容更符合用户的实际需求，推荐的结果将更有效，从而能够提升播放量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机领域，尤其涉及一种基于播放行为的内容推荐方法及服务器。
技术介绍
随着计算机及通信技术的不断进步，通过网络获取信息已经成为用户生活中必不可少的方式。例如，通过网络观看电影，电视剧，记录片、网络课程等视频节目已经成为用户度过闲暇时光的主要方式。用户观看视频的内容的主要方式：一种为有目的的观看，如同事推荐一部电影，用户通过视频应用进行搜索，服务器接收到用户发送的请求，根据用户输入的关键字推送该部电影。另一种为没有目的观看。通过视频应用推荐的内容进行观看。目前，通过服务器对视频内容的推荐的方法主要是通过用户的历史观看列表进行推荐的。例如，用户历史看过的视频会被记录到“看过”列表，基于“看过”列表，对用户进行视频的相关内容进行推荐。例如，在该用户的“看过”列表中包括电影“黄金大劫案”，服务器可以根据黄金大劫案类型对用户进行推荐内容，例如，电影，喜剧，年代等标签为用户推荐“斗牛”等电影。通常方法中，基于用户历史观看的内容，对用于进行内容推荐会出现推荐不准确的问题。例如，有些视频内容可能并不是用户喜欢或敢兴趣的内容，只是抱着试试看的态度，视频播放几分钟就被用户关闭了。或者，由于用户误操作导致的该视频被播放，这些视频内容都将被记录到历史播放列表内，如果服务器基于历史播放列表对视频内容进行推荐的话，推荐的内容并不准确。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种基于播放行为的内容推荐方法及服务器，用于基于已播放对象的播放时长因素，对已播放对象进行细分，将目标对象的播放时长作为推荐的参考因素之一，推荐内容更符合用户的实际需求，推荐的结果将更有效，从而能够提升播放量。第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于播放行为的内容推荐方法，包括：确定M个已播放对象，所述M为大于或等于1的正整数；对于所述M个已播放对象中的每个目标对象，根据所述目标对象的播放时长计算所述目标对象的推荐指数；提取所述目标对象的至少一个标签；为所述目标对象的至少一个标签关联所述推荐指数得到加权标签；根据至少M个加权标签对应的未播放对象确定推荐内容，所述M个加权标签与各目标对象相对应。第二方面，本专利技术实施例提供了一种服务器，包括：对象确定模块，用于确定M个已播放对象，所述M为大于或等于1的正整数；计算模块，用于对于所述确定模块确定的所述M个已播放对象中的每个目标对象，根据所述目标对象的播放时长计算所述目标对象的推荐指数；标签提取模块，用于提取所述目标对象的至少一个标签；关联模块，用于为所述标签提取模块提取的至少一个标签关联所述推荐指数得到加权标签；内容确定模块，用于根据所述关联模块关联的所述至少M个加权标签对应的未播放对象确定推荐内容，所述M个加权标签与各目标对象相对应。从以上技术方案可以看出，本专利技术实施例具有以下优点：确定包括M个已播放对象，然后依次读取M个已播放对象中的每个目标对象。以当前读取的目标对象为例，根据该目标对象的播放时长计算所述目标对象的推荐指数，然后再提取所述目标对象的至少一个标签，例如，该标签可以为“电影”“年代”“喜剧”等等，为这些标签赋予与目标对象相同的推荐指数。M个已播放对象对应至少M个标签，每个标签下又会关联或者对应与该标签相关的未播放对象，然后根据对每个标签的推荐指数确定哪些未播放对象为推荐内容。本专利技术实施例中，基于已播放对象的播放时长因素，对已播放对象进行细分，将目标对象的播放时长作为推荐的参考因素之一，可以通过播放时长分析出用户是对该目标对象真正观看还是误播放。推荐内容更符合用户的实际需求，推荐的结果将更有效，从而能够提升播放量。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例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，对于本领域技术人员来讲，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中服务器的一个实施例的结构示意图；图2为本专利技术实施例中一种基于播放行为的内容推荐方法的一个实施例的步骤示意图；图3为本专利技术实施例中一种基于播放行为的内容推荐方法的一个实施例的流程示意图；图4为本本专利技术实施例中服务器的另一个实施例的结构示意图；图5为本本专利技术实施例中服务器的另一个实施例的结构示意图；图6为本本专利技术实施例中服务器的另一个实施例的结构示意图。具体实施方式本专利技术实施例提供了一种基于播放行为的内容推荐方法及服务器，用于基于已播放对象的播放时长因素，对已播放对象进行细分，将目标对象的播放时长作为推荐的参考因素之一，推荐内容更符合用户的实际需求，推荐的结果将更有效，从而能够提升播放量。为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，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的实施例，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所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本专利技术实施例提供了一种基于播放行为的内容推荐方法，该方法应用于一种服务器，该服务器用于对播放行为的内容向用户推荐，该播放行可以包括但不限于视频播放行为，音频播放，在线游戏的播放等等，本专利技术实施例中可以以视频播放行为为例进行说明。请参阅图1所示，图1为实施例提供的一种服务器结构示意图，该服务器100可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(centralprocessingunits，CPU)122(例如，一个或一个以上处理器)和存储器132，一个或一个以上存储应用程序142或数据144的存储介质130(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器132和存储介质130可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质130的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器122可以设置为与存储介质130通信，在服务器100上执行存储介质130中的一系列指令操作。服务器100还可以包括一个或一个以上电源126，一个或一个以上有线或无线网络接口150，一个或一个以上输入输出接口158，和/或，一个或一个以上操作系统141，例如WindowsServerTM，MacOSXTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。该服务器的中央处理器122可以用于具体执行以下步骤：确定M个已播放对象，该播放对象以视频播放对象为例。例如，该播放对象可以为电影“黄金大劫案”，或记录片“美丽中国”等等，所述M为大于或等于1的正整数。对于所述M个已播放对象中的每个目标对象，根据所述目标对象的播放时长计算所述目标对象的推本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于播放行为的内容推荐方法，其特征在于，包括：确定M个已播放对象，所述M为大于或等于1的正整数；对于所述M个已播放对象中的每个目标对象，根据所述目标对象的播放时长计算所述目标对象的推荐指数；提取所述目标对象的至少一个标签；为所述目标对象的至少一个标签关联所述推荐指数得到加权标签；根据至少M个加权标签对应的未播放对象确定推荐内容，所述M个加权标签与各目标对象相对应。

【技术特征摘要】
1.一种基于播放行为的内容推荐方法，其特征在于，包括：确定M个已播放对象，所述M为大于或等于1的正整数；对于所述M个已播放对象中的每个目标对象，根据所述目标对象的播放时长计算所述目标对象的推荐指数；提取所述目标对象的至少一个标签；为所述目标对象的至少一个标签关联所述推荐指数得到加权标签；根据至少M个加权标签对应的未播放对象确定推荐内容，所述M个加权标签与各目标对象相对应。2.根据权利要求1所述的基于播放行为的内容推荐方法，其特征在于，对于所述已播放对象中的每个目标对象，根据所述目标对象的播放时长计算所述目标对象的推荐指数，包括：确定所述目标对象的播放时长与所述目标对象的预置播放总时长的比值；根据所述比值为所述推荐指数附加相应的分数，所述分数与所述比值正相关。3.根据权利要求2所述的基于播放行为的内容推荐方法，其特征在于，所述根据所述比值为所述推荐指数附加相应的分数，所述分数与所述比值正相关，包括：若所述比值小于第一门限，则所述推荐指数增加第一预置分数；若所述比值大于所述第一门限，且小于或者等于第二门限，则所述推荐指数增加第二预置分数，所述第一预置分数小于所述第二预置分数；若所述比值大于所述第二门限，且小于或者等于第三门限，则所述推荐指数增加第三预置分数，所述第二预置分数小于所述第三预置分数。4.根据权利要求2所述的基于播放行为的内容推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：判断所述目标对象是否被列入收藏列表；若所述目标对象被列入所述收藏列表，则所述推荐指数增加第四预置分数。5.根据权利要求1所述的基于播放行为的内容推荐方法，其特征在于，所述根据至少M个加权标签对应的未播放对象确定推荐内容，包括：确定所述至少M个加权标签对应的推荐指数；按照所述推荐指数从大到小的顺序对所述至少M个加权标签进行排序；确定所述至少M个加权标签中的第P个标签之前的目标加权标签，所述P为大于或者等于2的正整数；确定所述目标加权标签对应的未播放对象为推荐内容。6.根据权利要求4所述的基于播放行为的内容推荐方法，其特征在于，所述确定所述目标加权标签对应的未播放对象为推荐内容，包括：按属性对所述目标加权标签进行分类；将同属性的目标加权标签对应的未播放对象分别列入用于推荐内容的目标推荐列表。7.根据权利要求1所述的基于播放行为的内容推荐方法，其特征在于，根据至少M个加权标签对应的未播放对象确定推荐内容，包括：根据所述至少M个加权标签确定与所述至少M个加权标签对应的未播放对象集合；若所述未播放对象集合中的目标未播放对象包括至少2个加权标签，所述至少2个加权标签中的每个加权标签具有对应的属性；按照所述属性的预置权重和标签的推荐指数进行加权处理，计算所述目标未播放对象对应的目标推荐指数；若所述目标推荐指数大于第四门限，则确定所述目标未播放对象为推荐内容。8.一种服务器，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨阳，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44