视频数据的推荐方法、系统及服务器和存储介质技术方案

本公开是关于一种视频数据的推荐方法、系统及服务器和存储介质，其中，所述方法包括：在应用程序启动时，从所述应用程序获取用户身份标识信息；根据所述用户身份标识信息从数据管理服务器中获取与所述用户身份标识信息对应的用户筛选条件和/或视频素材标识信息；利用所述用户筛选条件和/或所述视频素材标识信息得到与所述用户筛选条件和/或所述视频素材标识信息对应的目标视频数据；将所述目标视频数据推送至所述应用程序。本公开优化了视频推荐的效果。

Recommendation methods, systems, servers and storage media for video data

【技术实现步骤摘要】
视频数据的推荐方法、系统及服务器和存储介质
本公开涉及视频推荐
，尤其涉及视频数据的推荐方法、系统及服务器和存储介质。
技术介绍
吸引新用户是每个公司长期的任务，找到新用户的兴趣点并给其推荐感兴趣的视频，可以有效提升用户的留存率。如果新用户在第一次打开应用程序时，就能看到其感兴趣的视频，自然会愿意继续使用应用程序进而留存下来，否则可能直接离开。但对于个性化视频推荐系统来说，新用户是一张白纸，很难精准找到其兴趣点。为提高新用户冷启动应用程序时的推荐效果，业界尝试了各种解决办法。相关技术中，一种视频推荐方案是在新用户冷启动应用程序时直接做一个调查问卷，提供一些选项让用户选择自己感兴趣的类别或视频，进而根据用户的选择进行视频推荐。这一方案假设用户愿意配合，真实填写自己的兴趣，得到的用户兴趣会比较精准，但做调查问卷本身就是对用户体验的打扰，会有较多用户不愿意做问卷而选择离开。也可能有些用户为了应付而随意选择，直接影响后续视频推荐的效果。另一种视频推荐方案为了不打扰用户，而是采用能获取到有限信息进行推荐，例如，通过用户当前的地理位置，使用的设备型号和安装的应用程序列表，甚至是用户的昵称或者头像，以及，从第三方平台得到的行为辅助信息进行视频推荐。这一方案使用的地理位置，设备型号等信息相对固定和粗粒度，无法反应用户的真实兴趣；而使用昵称或者头像进行视频推荐，视频匹配的覆盖度较低而且容易受噪声干扰；用户在第三方平台的行为辅助信息的数据量较大，质量较好，但需要逐家接入第三方平台，每家平台的数据覆盖度相差较大，工作较为繁琐，而且对于大型公司的行为辅助信息，一般数据不对外披露，无法拿到核心的数据。可见，目前的视频推荐方案中视频推荐的效果不佳。
技术实现思路
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种视频数据的推荐方法、系统及服务器和存储介质。根据本公开实施例的第一方面，提供一种视频数据的推荐方法，包括：在应用程序启动时，从所述应用程序获取用户身份标识信息；根据所述用户身份标识信息从数据管理服务器中获取与所述用户身份标识信息对应的用户筛选条件和/或视频素材标识信息；利用所述用户筛选条件和/或所述视频素材标识信息得到与所述用户筛选条件和/或所述视频素材标识信息对应的目标视频数据；将所述目标视频数据推送至所述应用程序。可选地，所述利用所述用户筛选条件和/或所述视频素材标识信息得到与所述用户筛选条件和/或所述视频素材标识信息对应的目标视频数据的步骤，包括：确定与所述用户筛选条件的欧式距离最近的定向条件；将预先确定的与所述定向条件对应的第一视频数据作为与所述用户筛选条件对应的目标视频数据；和/或，确定与所述视频素材标识信息对应的第二视频数据的相似度最高的第三视频数据；将所述第三视频数据作为与所述视频素材标识信息对应的目标视频数据。可选地，所述预先确定与所述定向条件对应的第一视频数据的步骤，包括：获取满足所述定向条件的用户在第一设定时间段内执行关联操作的第四视频数据；按照针对每个第四视频数据的所述关联操作的累计次数对所述第四视频数据进行降序排列；将靠前的第一预设数量的第四视频数据作为第五视频数据；对所述第五视频数据进行过滤操作得到与所述定向条件对应的第一视频数据。可选地，所述确定与所述视频素材标识信息对应的第二视频数据的相似度最高的第三视频数据的步骤，包括：获取在第二设定时间段内播放过所述第二视频数据的用户，在第三设定时间段内播放的第六视频数据；计算每个所述第六视频数据与所述第二视频数据之间的相似度数值；将相似度数值最大的第二预设数量的第六视频数据作为与所述第二视频数据的相似度最高的第三视频数据。可选地，在所述从所述应用程序获取用户身份标识信息的步骤之前，所述方法还包括：响应于针对第七视频数据的触发操作，将所述第七视频数据所属的视频数据推广对象的推广对象标识信息、所述第七视频数据的视频标识信息和所述身份标识信息发送至所述数据管理服务器；其中，所述触发操作用于下载所述应用程序。根据本公开实施例的第二方面，提供一种视频数据的推荐系统，包括：第一获取单元，被配置为在应用程序启动时，从所述应用程序获取用户身份标识信息；第二获取单元，被配置为根据所述用户身份标识信息从数据管理服务器中获取与所述用户身份标识信息对应的用户筛选条件和/或视频素材标识信息；确定单元，被配置为利用所述用户筛选条件和/或所述视频素材标识信息得到与所述用户筛选条件和/或所述视频素材标识信息对应的目标视频数据；推送单元，被配置为将所述目标视频数据推送至所述应用程序。可选地，所述确定单元，包括：第一目标视频数据确定单元，被配置为确定与所述用户筛选条件的欧式距离最近的定向条件；将预先确定的与所述定向条件对应的第一视频数据作为与所述用户筛选条件对应的目标视频数据；和/或，第二目标视频数据确定单元，被配置为确定与所述视频素材标识信息对应的第二视频数据的相似度最高的第三视频数据；将所述第三视频数据作为与所述视频素材标识信息对应的目标视频数据。可选地，所述系统还包括：第一视频数据确定单元，被配置为预先确定与所述定向条件对应的第一视频数据；所述第一视频数据确定单元，包括：第四视频数据获取单元，被配置为获取满足所述定向条件的用户在第一设定时间段内执行关联操作的第四视频数据；排序单元，被配置为按照针对每个第四视频数据的所述关联操作的累计次数对所述第四视频数据进行降序排列；第五视频数据确定单元，被配置为将靠前的第一预设数量的第四视频数据作为第五视频数据；过滤单元，被配置为对所述第五视频数据进行过滤操作得到与所述定向条件对应的第一视频数据。可选地，所述第二目标视频数据确定单元，包括：第六视频数据获取单元，被配置为获取在第二设定时间段内播放过所述第二视频数据的用户，在第三设定时间段内播放的第六视频数据；计算单元，被配置为计算每个所述第六视频数据与所述第二视频数据之间的相似度数值；第三视频数据确定单元，被配置为将相似度数值最大的第二预设数量的第六视频数据作为与所述第二视频数据的相似度最高的第三视频数据。可选地，所述系统还包括：发送单元，被配置为在所述第一获取单元从所述应用程序获取用户身份标识信息的步骤之前，响应于针对第七视频数据的触发操作，将所述第七视频数据所属的视频数据推广对象的推广对象标识信息、所述第七视频数据的视频标识信息和所述身份标识信息发送至所述数据管理服务器；其中，所述触发操作用于下载所述应用程序。根据本公开实施例的第三方面，提供一种服务器，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为：在应用程序启动时，从所述应用程序获取用户身份标识信息；根据所述用户身份标识信息从数据管理服务器中获取与所述用户身份标识信息对应的用户筛选条件和/或视频素材标识信息；利用所述用户筛选条件和/或所述视频素材标识信息得到与所述用户筛选条件和/或所述视频素材标识信息对应的目标视频数据；将所述目标视频数据推送至所述应用程序。根据本公开实施例的第四方面，提供一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由服务器的处理器执行时，使得服务器能够执行一种视频数据的推荐方法，所述方法包括：在应用程序启动时，从所述应用程序获取用户身份标识信息；根据所述用户身份标识信息从数据管理本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频数据的推荐方法，其特征在于，包括：在应用程序启动时，从所述应用程序获取用户身份标识信息；根据所述用户身份标识信息从数据管理服务器中获取与所述用户身份标识信息对应的用户筛选条件和/或视频素材标识信息；利用所述用户筛选条件和/或所述视频素材标识信息得到与所述用户筛选条件和/或所述视频素材标识信息对应的目标视频数据；将所述目标视频数据推送至所述应用程序。

【技术特征摘要】
1.一种视频数据的推荐方法，其特征在于，包括：在应用程序启动时，从所述应用程序获取用户身份标识信息；根据所述用户身份标识信息从数据管理服务器中获取与所述用户身份标识信息对应的用户筛选条件和/或视频素材标识信息；利用所述用户筛选条件和/或所述视频素材标识信息得到与所述用户筛选条件和/或所述视频素材标识信息对应的目标视频数据；将所述目标视频数据推送至所述应用程序。2.根据权利要求1所述的视频数据的推荐方法，其特征在于，所述利用所述用户筛选条件和/或所述视频素材标识信息得到与所述用户筛选条件和/或所述视频素材标识信息对应的目标视频数据的步骤，包括：确定与所述用户筛选条件的欧式距离最近的定向条件；将预先确定的与所述定向条件对应的第一视频数据作为与所述用户筛选条件对应的目标视频数据；和/或，确定与所述视频素材标识信息对应的第二视频数据的相似度最高的第三视频数据；将所述第三视频数据作为与所述视频素材标识信息对应的目标视频数据。3.根据权利要求2所述的视频数据的推荐方法，其特征在于，所述预先确定与所述定向条件对应的第一视频数据的步骤，包括：获取满足所述定向条件的用户在第一设定时间段内执行关联操作的第四视频数据；按照针对每个第四视频数据的所述关联操作的累计次数对所述第四视频数据进行降序排列；将靠前的第一预设数量的第四视频数据作为第五视频数据；对所述第五视频数据进行过滤操作得到与所述定向条件对应的第一视频数据。4.根据权利要求2所述的视频数据的推荐方法，其特征在于，所述确定与所述视频素材标识信息对应的第二视频数据的相似度最高的第三视频数据的步骤，包括：获取在第二设定时间段内播放过所述第二视频数据的用户，在第三设定时间段内播放的第六视频数据；计算每个所述第六视频数据与所述第二视频数据之间的相似度数值；将相似度数值最大的第二预设数量的第六视频数据作为与所述第二视频数据的相似度最高的第三视频数据。5.根据权利要求1至4中任一项所述的视频数据的推荐方法，其特征在于，在所述从所述应用程序获取用户身份标识信息的步骤之前，所述方法还包括：响应于针对第七视频数据的触发操作，将所述第七视频数据所属的视频数据推广对象的推广对象标识信息、所述第七视频数据的视频标识信息和所述身份标识信息发送至所述数据管理服务器；其中，所述触发操作用于下载所述应用程序。6.一种视频数据的推荐系统，其特征在于，包括：第一获取单元，被配置为在应用程序启动时，从所述应用程序获取用户身份标识信息；第二获取单元，被配置为根据所述用户身份标识信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯幼乐，安宁宇，汪昊成，吴小龙，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11