视频推荐方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种视频推荐方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理领域，尤其涉及大数据技术领域。具体实现方案为：根据目标用户的视频推荐请求，获取与目标用户匹配的目标视频分区集，各视频分区内的视频由目标用户的视频操作行为确定；从目标视频分区集中的各视频分区内，分别获取设定数量的备选推荐视频，构成备选推荐视频集；将备选推荐视频集按照展现，和/或时间因素进行去重，得到目标推荐视频集，并根据目标推荐视频集，对目标用户进行视频推荐。通过针对用户的视频操作行为，为不同的用户维护不同的视频分区集，并从每个用户的视频分区集中确定推荐视频的方式，能够简单、便捷的推荐给用户个性化的视频内容。

Video recommendation methods, devices, equipment and storage media

【技术实现步骤摘要】
视频推荐方法、装置、设备及存储介质
本申请实施例涉及数据处理领域，尤其涉及大数据
，具体涉及一种视频推荐方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着互联网短视频技术的不断发展，越来越多的用户对短视频进行观看。目前短视频的推荐技术需要预先建立推荐模型，而推荐模型在上线前需要收集数据并进行训练，因此需要较长的开发周期。同时，基于推荐模型的推荐技术主要适用于用户量以及资源比较充足的场景，而当视频平台中包括的资源数量和用户数量较少时，难以建立完整的推荐模型，无法使用上述视频推荐技术。
技术实现思路
本申请实施例公开了一种视频推荐方法、装置、设备及存储介质，可以实现在视频资源比较少的场景下，保证推荐内容的多样性和准确性。第一方面，本申请实施例公开了一种视频推荐方法，包括：根据目标用户的视频推荐请求，获取与目标用户匹配的目标视频分区集，各视频分区内的视频由目标用户的视频操作行为确定；从目标视频分区集中的各视频分区内，分别获取设定数量的备选推荐视频，构成备选推荐视频集；将备选推荐视频集按照展现，和/或时间因素进行去重，得到目标推荐视频集，并根据目标推荐视频集，对目标用户进行视频推荐。上述申请中的一个实施例具有如下有优点或有益效果：通过针对用户的视频操作行为，为不同的用户维护不同的视频分区集，并从每个用户的视频分区集中确定推荐视频的方式，能够简单、便捷的推荐给用户个性化的视频内容。另外，根据本申请上述实施例的视频推荐方法，还可以具有如下附加的技术特征：可选的，在检测到目标用户对目标视频执行设定用户操作时，根据用户操作的类型，对所述目标视频进行打分；根据打分结果，重新确定所述目标视频分区集中各视频分区内包括的视频，所述视频分区与设定的分数区间关联，每个视频在视频分区内具有设定的分值；根据所述打分结果，对所述目标视频所在的视频分区内的各视频进行重排序。上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：通过根据用户操作对目标视频打分，以重新排序目标视频所在的视频分区内的各视频，能够根据用户的操作实时调整视频的推荐顺序，更加智能化。可选的，根据用户操作的类型，对所述目标视频进行打分，包括：获取与所述目标视频匹配的至少一项视频属性；根据所述视频属性，以及所述用户操作类型，对所述目标视频进行打分。上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：能够准确地对目标视频进行打分，并准确地调整目标视频在视频分区内的位置。可选的，所述视频属性包括下述至少一项：目标视频对所述目标用户的推荐次数、目标视频的评级以及目标视频的标签；和/或所述用户操作类型包括：主动浏览操作，以及主动关注操作。上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：通过视频属性和用户操作类型能够对目标视频打分，能够准确地对目标视频进行视频分区，以及确定目标视频在所在视频分区中的位置。可选的，将备选推荐视频集按照展现，和/或时间因素进行去重，得到目标推荐视频集，包括：将所述备选推荐视频集，分别与展现列表队列以及冷却时间列表中包括的各个视频进行比对；在所述备选推荐视频集中，去除展现列表队列或者冷却时间列表中存在的视频，得到所述目标推荐视频集；其中，展现列表队列为先入先出队列，具有最大存储数量，当展现列表队列已经达到最大存储数量，且有新视频存储时，所述展现列表队列中的首个视频被弹出；冷却时间列表中的视频在存储时被设置冷却时长，当一个视频在冷却时间列表中的已存储时间超过所述冷却时长时，会从所述冷却时间列表中取出。上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：能够保证目标推荐视频集中的视频不会短时间内重复推荐给用户，或者在用户简单的几次推荐刷新时重复推荐给用户，避免浪费用户的时间，在有限视频数量的基础上，保证了视频推荐的多样性。可选的，在将备选推荐视频集按照展现，和/或时间因素进行去重，得到目标推荐视频集之后，还包括：将所述目标推荐视频集中包括的各视频分别存储于所述展现列表队列以及所述冷却时间列表中。上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：能够避免目标推荐视频集中的视频在一定时间内，或者简单的几次推荐刷新时被重复推荐。可选的，在从目标视频分区集中的各视频分区内，分别获取设定数量的备选推荐视频，构成备选推荐视频集之后，还包括：收集视频平台内各视频的视频属性；根据所述视频属性，重新确定所述目标视频分区集中各视频分区中包括的视频，并对各视频分区内包括的视频进行重排序。上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：能够在视频的视频属性发生变更时，实时准确地获取变更信息，进而能够对各视频分区内包括的视频进行动态更新，以进一步提高推荐的准确性，特别的，能够在视频资源更新后，使得重新上线的视频或者评分发生变化的视频添加至视频分区，以更新视频分区中的视频的排序。可选的，在将备选推荐视频集按照展现，和/或时间因素进行去重，得到目标推荐视频集之后，还包括：分别对所述目标推荐视频集中的各视频，在所属的视频分区内进行重排序。上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：保证了当前推荐过的内容，不会过多的占用备选推荐视频的资格，进而在去重操作后，能够保留尽可能多的推荐视频，以进一步保证推荐的有效性。可选的，根据目标推荐视频集，对目标用户进行视频推荐，包括：根据与目标推荐视频集中各推荐视频的分值，对各所述推荐视频进行排序，并根据排序结果，生成推荐视频列表；将所述推荐视频列表提供给所述目标用户进行显示。上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：将推荐视频列表中的各推荐视频按照分值进行排序，并按照排序结果提供给用户，可以使得用户以最少的浏览次数获取到满足需要的推荐视频，提高了视频的推荐效率，减少了用户的浏览时间。可选的，与每个用户分别对应的视频分区集中，均存储视频平台中包括的全部视频，且所述视频平台中包括的视频总数量小于等于预设的视频数量阈值。上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：在视频平台的视频数量较少的场景下，能够使得用户获取视频平台中的所有视频，并根据用户进行个性化推荐。第二方面，本申请实施例公开了一种视频推荐装置，包括：目标视频分区集获取模块，用于根据目标用户的视频推荐请求，获取与目标用户匹配的目标视频分区集，各视频分区内的视频由目标用户的视频操作行为确定；备选推荐视频集构成模块，用于从目标视频分区集中的各视频分区内，分别获取设定数量的备选推荐视频，构成备选推荐视频集；视频推荐模块，用于将备选推荐视频集按照展现，和/或时间因素进行去重，得到目标推荐视频集，并根据目标推荐视频集，对目标用户进行视频推荐。第三方面，本申请实施例公开了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频推荐方法，其特征在于，包括：/n根据目标用户的视频推荐请求，获取与目标用户匹配的目标视频分区集，各视频分区内的视频由目标用户的视频操作行为确定；/n从目标视频分区集中的各视频分区内，分别获取设定数量的备选推荐视频，构成备选推荐视频集；/n将备选推荐视频集按照展现，和/或时间因素进行去重，得到目标推荐视频集，并根据目标推荐视频集，对目标用户进行视频推荐。/n

【技术特征摘要】
1.一种视频推荐方法，其特征在于，包括：
根据目标用户的视频推荐请求，获取与目标用户匹配的目标视频分区集，各视频分区内的视频由目标用户的视频操作行为确定；
从目标视频分区集中的各视频分区内，分别获取设定数量的备选推荐视频，构成备选推荐视频集；
将备选推荐视频集按照展现，和/或时间因素进行去重，得到目标推荐视频集，并根据目标推荐视频集，对目标用户进行视频推荐。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
在检测到目标用户对目标视频执行设定用户操作时，根据用户操作的类型，对所述目标视频进行打分；
根据打分结果，重新确定所述目标视频分区集中各视频分区内包括的视频，所述视频分区与设定的分数区间关联，每个视频在视频分区内具有设定的分值；
根据所述打分结果，对所述目标视频所在的视频分区内的各视频进行重排序。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据用户操作的类型，对所述目标视频进行打分，包括：
获取与所述目标视频匹配的至少一项视频属性；
根据所述视频属性，以及所述用户操作类型，对所述目标视频进行打分。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述视频属性包括下述至少一项：目标视频对所述目标用户的推荐次数、目标视频的评级以及目标视频的标签；和/或
所述用户操作类型包括：主动浏览操作，以及主动关注操作。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将备选推荐视频集按照展现，和/或时间因素进行去重，得到目标推荐视频集，包括：
将所述备选推荐视频集，分别与展现列表队列以及冷却时间列表中包括的各个视频进行比对；
在所述备选推荐视频集中，去除展现列表队列或者冷却时间列表中存在的视频，得到所述目标推荐视频集；
其中，展现列表队列为先入先出队列，具有最大存储数量，当展现列表队列已经达到最大存储数量，且有新视频存储时，所述展现列表队列中的首个视频被弹出；
冷却时间列表中的视频在存储时被设置冷却时长，当一个视频在冷却时间列表中的已存储时间超过所述冷却时长时，会从所述冷却时间列表中取出。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在将备选推荐视频集按照展现，和/或时间因素进行去重，得到目标推荐视频集之后，还包括：
将所述目标推荐视频...

【专利技术属性】
技术研发人员：于明睿，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11