一种视频推荐方法、装置及终端设备制造方法及图纸

本发明专利技术适用于视频推荐技术领域，提供了一种视频推荐方法、装置及终端设备。该方法包括：基于所述第二时间段内的行为日志和视频媒资库，根据预定的推荐算法选出候选推荐视频；根据所述第一时间段内的行为日志和视频媒资库，获取所述用户的视频偏好信息；根据所述视频偏好信息对所述候选推荐视频进行优化排序，输出前N个作为推荐结果，N为大于1的整数。本发明专利技术综合考虑用户的长短期行为日志信息，在候选推荐结果召回阶段基于用户短期的行为特征生成候选视频推荐集，在推荐结果的排序输出阶段结合用户长期的行为偏好对候选集视频进行重排，从而有效提高视频推荐系统的预测准确率。

A video recommendation method, device and terminal equipment

【技术实现步骤摘要】
一种视频推荐方法、装置及终端设备
本专利技术属于消防安全评估
，尤其涉及一种视频推荐方法、装置及终端设备。
技术介绍
在人工智能及大数据热潮的推动下，推荐系统被广泛应用到诸如视频、资讯和电商等面向用户的服务领域。推荐系统概括起来主要包含候选推荐结果召回和推荐结果的排序输出两个阶段，其中候选推荐结果召回的主要工作是针对系统不同的输入数据和业务场景，采用多种推荐算法生成推荐结果，并将所有的结果组合成候选推荐结果集，推荐结果的排序输出的主要工作是针对召回阶段生成的候选推荐结果集进行排序优化，使得用户最感兴趣的物品能够排序到最前面。传统的视频服务网站往往需要大量专业的人员进行人工运营推荐，而现有的个性化智能推荐系统往往只需用户的行为日志数据就能达到甚至超过专业的人工运营效果，因而被广泛应用于各大主流视频网站。因此，针对现有的视频推荐系统，对推荐系统中的推荐算法及策略进行优化和改进是非常必要和有价值的。现有的视频推荐系统主要存在以下问题：现有推荐系统中的推荐算法大都考虑用户短期的行为日志信息进行个性化推荐，事实上用户短期的视频偏好是动态变化的，基于用户短期的视频偏好进行关联推荐的视频可能并不是用户感兴趣的，从而导致推荐系统的准确率不高。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种视频推荐方法、装置和终端设备，以解决现有技术中不支持与影视内容相关的多维度灵活搜索的问题。本专利技术实施例的第一方面提供了一种视频推荐方法，包括：获取用户预设时间段内的行为日志和视频媒资库，视频媒资库包括用户观看视频过程中的视频对象及所述视频对象的属性；所述预设时间段包括第一时间段和第二时间段，所述第一时间段大于所述第二时间段；基于所述第二时间段内的行为日志和视频媒资库，根据预定的推荐算法选出候选推荐视频；根据所述第一时间段内的行为日志和视频媒资库，获取所述用户的视频偏好信息；根据所述视频偏好信息对所述候选推荐视频进行优化排序，输出前N个作为推荐结果，N为大于1的整数。本专利技术实施例的第二方面提供了一种视频推荐装置，包括：第一获取模块，用于获取用户预设时间段内的行为日志和视频媒资库，视频媒资库包括用户观看视频过程中的视频对象及所述视频对象的属性；所述预设时间段包括第一时间段和第二时间段，所述第一时间段大于所述第二时间段；选择模块，用于基于所述第二时间段内的行为日志和视频媒资库，根据预定的推荐算法选出候选推荐视频；第二获取模块，用于根据所述第一时间段内的行为日志和视频媒资库，获取所述用户的视频偏好信息；排序模块，用于根据所述视频偏好信息对所述候选推荐视频进行优化排序，输出前N个作为推荐结果，N为大于1的整数。本专利技术实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取用户预设时间段内的行为日志和视频媒资库，视频媒资库包括用户观看视频过程中的视频对象及所述视频对象的属性；所述预设时间段包括第一时间段和第二时间段，所述第一时间段大于所述第二时间段；基于所述第二时间段内的行为日志和视频媒资库，根据预定的推荐算法选出候选推荐视频；根据所述第一时间段内的行为日志和视频媒资库，获取所述用户的视频偏好信息；根据所述视频偏好信息对所述候选推荐视频进行优化排序，输出前N个作为推荐结果，N为大于1的整数。本专利技术实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取用户预设时间段内的行为日志和视频媒资库，视频媒资库包括用户观看视频过程中的视频对象及所述视频对象的属性；所述预设时间段包括第一时间段和第二时间段，所述第一时间段大于所述第二时间段；基于所述第二时间段内的行为日志和视频媒资库，根据预定的推荐算法选出候选推荐视频；根据所述第一时间段内的行为日志和视频媒资库，获取所述用户的视频偏好信息；根据所述视频偏好信息对所述候选推荐视频进行优化排序，输出前N个作为推荐结果，N为大于1的整数。在本专利技术实施例中，获取用户预设时间段内的行为日志和视频媒资库，视频媒资库包括用户观看视频过程中的视频对象及所述视频对象的属性；所述预设时间段包括第一时间段和第二时间段，所述第一时间段大于所述第二时间段，基于所述第二时间段内的行为日志和视频媒资库，根据预定的推荐算法选出候选推荐视频，根据所述第一时间段内的行为日志和视频媒资库，获取所述用户的视频偏好信息，根据所述视频偏好信息对所述候选推荐视频进行优化排序，输出前N个作为推荐结果，N为大于1的整数，本专利技术实施例综合考虑用户的长短期行为日志信息和视频媒资库，在候选推荐结果召回阶段基于用户短期的行为特征生成候选视频推荐集，在推荐结果的排序输出阶段结合用户长期的行为偏好对候选集视频进行重排，从而有效提高视频推荐系统的预测准确率，具有较强的易用性和实用性。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，下面将对实施例或现有技术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，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例一提供的视频推荐方法的实现流程示意图；图2是本专利技术实施例实施例一中步骤S104的具体实现流程示意图；图3是本专利技术候选推荐视频集的重排过程的示意图；图4是本专利技术实施例二提供的视频推荐装置的结构框图；图5是本专利技术实施例三提供的终端设备的示意图。具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本专利技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本专利技术的描述。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解，在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当……时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。为了说明本专利技术所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。实施例一图1示出了本专利技术实施例一提供的视频推荐方法的实现流程示意图。如图1所示，该视频推荐方法具体包括如下步骤S101至步骤S104。本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频推荐方法，其特征在于，包括：获取用户预设时间段内的行为日志和视频媒资库，视频媒资库包括用户观看视频过程中的视频对象及所述视频对象的属性；所述预设时间段包括第一时间段和第二时间段，所述第一时间段大于所述第二时间段；基于所述第二时间段内的行为日志和视频媒资库，根据预定的推荐算法选出候选推荐视频；根据所述第一时间段内的行为日志和视频媒资库，获取所述用户的视频偏好信息；根据所述视频偏好信息对所述候选推荐视频进行优化排序，输出前N个作为推荐结果，N为大于1的整数。

【技术特征摘要】
1.一种视频推荐方法，其特征在于，包括：获取用户预设时间段内的行为日志和视频媒资库，视频媒资库包括用户观看视频过程中的视频对象及所述视频对象的属性；所述预设时间段包括第一时间段和第二时间段，所述第一时间段大于所述第二时间段；基于所述第二时间段内的行为日志和视频媒资库，根据预定的推荐算法选出候选推荐视频；根据所述第一时间段内的行为日志和视频媒资库，获取所述用户的视频偏好信息；根据所述视频偏好信息对所述候选推荐视频进行优化排序，输出前N个作为推荐结果，N为大于1的整数。2.如权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，根据所述视频偏好信息对所述候选推荐视频进行优化排序包括：判断候选推荐视频集合是否为空；若否，则依次遍历候选推荐视频集合中的用户及与所述用户对应的候选视频集，直到将所述选推荐视频集合的值均遍历完后，输出排序后的M个视频，所述M大于等于N。3.如权利要求2所述的视频推荐方法，其特征在于，在依次遍历候选推荐视频集合中的用户及与所述用户对应的候选视频集之后，还包括：获取用户的第一时间段内的视频偏好列表；根据视频偏好列表判断所述用户的候选视频集是否为空，若否，则依次遍历候选视频集，基于所述视频偏好列表计算和/或更新所述候选视频集中视频的权重。4.如权利要求3所述的视频推荐方法，其特征在于，在输出排序后的M个视频后，还包括：将所述候选视频集中所有的视频按照权重大小进行降序排序，获取前N个视频作为推荐结果。5.如权利要求3所述的视频推荐方法，其特征在于，基于所述视频偏好列表计算和/或更新所述候选视频集中视频的权重，包括：基于视频媒资库中的媒资信息，定义用户对视频的偏好标签，偏好标签的计算公式如下：其中，Tk(i)表示用户第k个视频分类标签中第i个标签的权重，m为第k个视频分类标签的标签总数，其中，T(i)＝N(i)/P，N(i)表示包含标签i的视频总数，P为用户观看的视频总数；...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘辉，
申请(专利权)人：TCL集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44