视频推荐方法及装置制造方法及图纸

提供一种视频推荐方法及装置。该视频推荐方法包括：从被参考用户播放的视频中获取满足预设推荐条件的视频，作为第一视频；获取预定用户群体对第一视频的操作数据；并且基于所述操作数据，从第一视频中选择向所述预定用户群体推荐的视频。根据本公开的示例性实施例的视频推荐方法及装置，可提高推荐效率，并且提升用户留存。

【技术实现步骤摘要】
视频推荐方法及装置
本公开涉及音视频
更具体地，本公开涉及一种视频推荐方法及装置。
技术介绍
近年来，以用户生成内容(usergeneratedcontent，简称UGC)为主的视频服务在飞速发展。在相关技术中，需要丰富的用户数据才能有效地为用户进行内容推荐。在新用户或者低活用户群体的推荐场景中，推荐系统通常缺乏该类用户的充足行为数据，从而无法进行精准推荐。
技术实现思路
本公开的示例性实施例在于提供一种视频推荐方法及装置，以至少解决相关技术中的视频推荐的问题，也可不解决任何上述问题。根据本公开实施例的第一方面，提供一种视频推荐方法，包括：从被参考用户播放的视频中获取满足预设推荐条件的视频，作为第一视频；获取预定用户群体对第一视频的操作数据；并且基于所述操作数据，从第一视频中选择向所述预定用户群体推荐的视频。可选地，所述预定用户群体可包括注册时长不超过第一阈值的用户群体和/或总在线时长不超过第二阈值的用户群体。可选地，所述方法还可包括：从被预定用户播放的视频中获取满足所述预设推荐条件的视频，作为第二视频；并且基于第二视频从视频平台的用户中确定所述参考用户。可选地，基于第二视频从视频平台的用户中确定参考用户的步骤可包括：从第二视频提取所述预定用户的内容池特征；并且基于预定用户的内容池特征搜索视频平台中的用户，将搜索到的用户和预定用户确定为所述参考用户。可选地，基于第二视频从视频平台的用户中确定参考用户的步骤可包括：获取视频平台中在每个周期内播放视频的数量超过预设数量的活跃用户；提取每个活跃用户的内容池的特征向量；基于内容池的特征向量对活跃用户进行用户聚类；获取每类用户的总内容池；并且选择总内容池中包括预定用户的内容池的用户类别，并将被选择的用户类别中的用户确定为所述参考用户。可选地，从第一视频中选择向所述预定用户群体中的用户推荐的视频的步骤可包括：基于所述操作数据计算第一视频的推荐指数；并且将第一视频中的推荐指数超过预设指数和/或推荐指数的排序超过预设次序的视频确定为向所述预定用户群体推荐的视频。可选地，所述操作数据可包括点赞、播放、转发、踩的数据中的至少一个。根据本公开实施例的第二方面，提供一种视频推荐装置，包括：第一视频获取单元，被配置为从被参考用户播放的视频中获取满足预设推荐条件的视频，作为第一视频；指标获取单元，被配置为获取预定用户群体对第一视频的操作数据；和视频推荐单元，被配置为基于所述操作数据，从第一视频中选择向所述预定用户群体推荐的视频。可选地，所述预定用户群体可包括注册时长不超过第一阈值的用户群体和/或总在线时长不超过第二阈值的用户群体。可选地，所述装置还可包括：第二视频获取单元，被配置为从被预定用户播放的视频中获取满足所述预设推荐条件的视频，作为第二视频；和参考用户确定单元，被配置为基于第二视频从视频平台的用户中确定所述参考用户。可选地，参考用户确定单元可被配置为：从第二视频提取所述预定用户的内容池特征；并且基于预定用户的内容池特征搜索视频平台中的用户，将搜索到的用户和预定用户确定为所述参考用户。可选地，参考用户确定单元可被配置为：获取视频平台中在每个周期内播放视频的数量超过预设数量的活跃用户；提取每个活跃用户的内容池的特征向量；基于内容池的特征向量对活跃用户进行用户聚类；获取每类用户的总内容池；并且选择总内容池中包括预定用户的内容池的用户类别，并将被选择的用户类别中的用户确定为所述参考用户。可选地，视频推荐单元可被配置为：基于所述操作数据计算第一视频的推荐指数；并且将第一视频中的推荐指数超过预设指数和/或推荐指数的排序超过预设次序的视频确定为向所述预定用户群体推荐的视频。可选地，所述操作数据可包括点赞、播放、转发、踩的数据中的至少一个。根据本公开实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现根据本公开的示例性实施例的视频推荐方法。根据本公开实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括：处理器；存储器，存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现根据本公开的示例性实施例的视频推荐方法。根据本公开实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品中的指令可由计算机设备的处理器执行以完成根据本公开的示例性实施例的视频推荐方法。本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：可提高推荐效率，并且提升用户留存。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理，并不构成对本公开的不当限定。图1示出根据本公开的示例性实施例的视频推荐的整体系统示意图；图2示出根据本公开的示例性实施例的视频推荐方法的流程图；图3示出根据本公开的一个示例性实施例的视频推荐装置的框图；图4示出根据本公开的另一示例性实施例的视频推荐装置的框图；以及图5示出根据本公开的示例性实施例的电子设备500的框图。具体实施方式为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等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，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。在此需要说明的是，在本公开中出现的“若干项之中的至少一项”均表示包含“该若干项中的任意一项”、“该若干项中的任意多项的组合”、“该若干项的全体”这三类并列的情况。例如“包括A和B之中的至少一个”即包括如下三种并列的情况：(1)包括A；(2)包括B；(3)包括A和B。又例如“执行步骤一和步骤二之中的至少一个”，即表示如下三种并列的情况：(1)执行步骤一；(2)执行步骤二；(3)执行步骤一和步骤二。近年来，以用户生成内容(usergeneratedcontent，简称UGC)为主的短视频服务在飞速发展，短视频内容服务平台对比长视频网站，有如下三个典型特征：(1)内容生产者：长视频服务主要提供PGC内容给用户，长视频内容通常以专业的设备拍摄，并且会有专业的后期做剪辑和特效渲染，最终做出精良的电视剧、电影、综艺、纪录片等作品；而短视频主要以UGC为主，主要是普通用户、小的mcn和小的制作团队用各类移动、便捷的设备来进行内容生产、上传、以及内容消费，这类短视频内容通常短至十几秒钟。(2)内容清晰度：长视频以横屏为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频推荐方法，其特征在于，包括：/n从被参考用户播放的视频中获取满足预设推荐条件的视频，作为第一视频；/n获取预定用户群体对第一视频的操作数据；并且/n基于所述操作数据，从第一视频中选择向所述预定用户群体推荐的视频。/n

【技术特征摘要】
1.一种视频推荐方法，其特征在于，包括：
从被参考用户播放的视频中获取满足预设推荐条件的视频，作为第一视频；
获取预定用户群体对第一视频的操作数据；并且
基于所述操作数据，从第一视频中选择向所述预定用户群体推荐的视频。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定用户群体包括注册时长不超过第一阈值的用户群体和/或总在线时长不超过第二阈值的用户群体。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
从被预定用户播放的视频中获取满足所述预设推荐条件的视频，作为第二视频；并且
基于第二视频从视频平台的用户中确定所述参考用户。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于第二视频从视频平台的用户中确定参考用户的步骤包括：
从第二视频提取所述预定用户的内容池特征；并且
基于预定用户的内容池特征搜索视频平台中的用户，将搜索到的用户和预定用户确定为所述参考用户。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于第二视频从视频平台的用户中确定参考用户的步骤包括：
获取视频平台中在每个周期内播放视频的数量超过预设数量的活跃用户；
提取每个活跃用户的内容池的特征向量；
基于内容池的特征向量对活跃用户进行用户聚类；
获取每类用户的...

【专利技术属性】
技术研发人员：马茗，施隽瑶，郭君健，
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