视频推荐方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及视频推荐领域，揭示了一种视频推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取用户的视频浏览的历史行为数据；根据用户浏览的视频与对应视频的所述历史行为数据对视频进行分类，得到第一视频集与第二视频集；识别所述第一视频集的第一集合标签；识别所述第二视频集的第二集合标签；获取第一细分标签，并获取第一行为数据，根据所述第一行为数据得到第一目标标签；获取第二细分标签，并获取第二行为数据，根据所述第二行为数据得到第二目标标签；根据所述第一目标标签与所述第二目标标签生成用户的视频推荐标签；根据所述视频推荐标签向用户推送目标视频。本申请能够提高推送视频的内容广泛性，提高推送视频的准确率。确率。确率。

【技术实现步骤摘要】
视频推荐方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本申请涉及到视频推荐领域，特别是涉及到一种视频推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前短视频盛行，各平台普遍用算法进行用户喜欢的相似视频推荐、用话题榜单进行当前热门展示，或通过用户首次使用平台时，一次性让用户选择感兴趣的视频领域，从而向用户推荐视频。但此类算法维度单一，且用户的兴趣指数的变化无法实时获取并及时更改，时间长了会高重复度地推送相同类型或相同内容的视频，导致推送视频的内容单一，推送视频的准确度较低。

技术实现思路

[0003]本申请的主要目的为提供一种视频推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决推送视频的内容单一，推送视频的准确度较低的问题。
[0004]为了实现上述专利技术目的，本申请提出一种视频推荐方法，包括：
[0005]获取用户的视频浏览的历史行为数据；
[0006]根据用户浏览的视频与对应视频的所述历史行为数据对视频进行分类，得到第一视频集与第二视频集；所述第一视频集为兴趣指数大于或等于预设值的视频集合，所述第二视频集为兴趣指数小于预设值的视频集合；
[0007]识别所述第一视频集的第一内容信息，根据所述第一内容信息匹配所述第一视频集的第一集合标签；识别所述第二视频集的第二内容信息，根据所述第二内容信息匹配所述第二视频集的第二集合标签；
[0008]获取所述第一集合标签下的第一细分标签，并获取用户对第一细分标签对应的视频的第一行为数据，根据所述第一行为数据更新第一集合标签，得到第一目标标签；
[0009]获取所述第二集合标签下的第二细分标签，并获取用户对第二细分标签的第二行为数据，根据所述第二行为数据更新第二集合标签，得到第二目标标签；
[0010]根据所述第一目标标签与所述第二目标标签生成用户的视频推荐标签；
[0011]根据所述视频推荐标签向用户推送目标视频。
[0012]进一步地，所述获取用户对第一细分标签对应的视频的第一行为数据，根据所述第一行为数据更新第一集合标签，得到第一目标标签，包括：
[0013]获取用户对第一细分标签对应的视频在预设时长范围内的第一行为数据；
[0014]根据所述第一行为数据计算用户的兴趣指数；
[0015]根据所述兴趣指数确定第一目标细分标签；
[0016]根据所述第一目标细分标签更新所述第一集合标签，得到第一目标标签。
[0017]进一步地，所述获取用户对第二细分标签的第二行为数据，根据所述第二行为数据更新第二集合标签，得到第二目标标签，包括：
[0018]向用户展示所述第二细分标签；
[0019]获取用户对所述第二细分标签的第二行为数据，所述第二行为数据包括点选数据；
[0020]根据所述点选数据筛选第二目标细分标签；
[0021]根据所述第二目标细分标签更新第二集合标签，得到第二目标标签。
[0022]进一步地，所述根据所述视频推荐标签向用户推送目标视频，包括：
[0023]获取所述视频推荐标签的推荐频率；
[0024]根据所述推荐频率确定目标视频的个数；
[0025]向用户推送对应个数的目标视频。
[0026]进一步地，所述根据所述第一目标标签与所述第二目标标签生成用户的视频推荐标签之后，包括：
[0027]获取用户画像数据；
[0028]根据所述用户画像数据匹配相似画像数据；
[0029]获取所述相似画像数据对应目标用户的标签信息；
[0030]根据所述标签信息更新用户的视频推荐标签。
[0031]进一步地，所述获取所述第一集合标签下的第一细分标签，还包括：
[0032]获取当前的推荐场景；
[0033]根据所述推荐场景匹配推荐精度；
[0034]根据所述推荐精度确定预设定的标签细分等级；
[0035]根据所述标签细分等级获取所述第一集合标签下的第一细分标签。
[0036]进一步地，所述根据所述视频推荐标签向用户推送目标视频之后，还包括：
[0037]获取用户的关注对象及关注行为数据；
[0038]根据所述关注行为数据基于预设规则计算所述关注对象的关注度；
[0039]选取所述关注度排名前预设个数的关注对象作为目标对象；
[0040]获取所述目标对象的兴趣视频；
[0041]向用户推送所述兴趣视频。
[0042]本申请还提供一种视频推荐装置，包括：
[0043]历史数据模块，用于获取用户的视频浏览的历史行为数据；
[0044]视频分类模块，用于根据用户浏览的视频与对应视频的所述历史行为数据对视频进行分类，得到第一视频集与第二视频集；所述第一视频集为兴趣指数大于或等于预设值的视频集合，所述第二视频集为兴趣指数小于预设值的视频集合；
[0045]标签匹配模块，用于识别所述第一视频集的第一内容信息，根据所述第一内容信息匹配所述第一视频集的第一集合标签；识别所述第二视频集的第二内容信息，根据所述第二内容信息匹配所述第二视频集的第二集合标签；
[0046]第一更新模块，用于获取所述第一集合标签下的第一细分标签，并获取用户对第一细分标签对应的视频的第一行为数据，根据所述第一行为数据更新第一集合标签，得到第一目标标签；
[0047]第二更新模块，用于获取所述第二集合标签下的第二细分标签，并获取用户对第二细分标签的第二行为数据，根据所述第二行为数据更新第二集合标签，得到第二目标标
签；
[0048]标签更新模块，用于根据所述第一目标标签与所述第二目标标签生成用户的视频推荐标签；
[0049]视频推送模块，用于根据所述视频推荐标签向用户推送目标视频。
[0050]本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述视频推荐方法的步骤。
[0051]本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述视频推荐方法的步骤。
[0052]本申请例提供了一种通过标签的挖掘进行视频推送的方法，首先获取用户的视频浏览的历史行为数据，再根据用户浏览的视频与对应视频的所述历史行为数据对视频进行分类，得到第一视频集与第二视频集，所述第一视频集为兴趣指数大于或等于预设值的视频集合，所述第二视频集为兴趣指数小于预设值的视频集合，再识别所述第一视频集的第一内容信息，根据所述第一内容信息匹配所述第一视频集的第一集合标签；识别所述第二视频集的第二内容信息，根据所述第二内容信息匹配所述第二视频集的第二集合标签，以聚类的标签代替视频集合，从而减少数据的计算量，提高计算效率，再获取所述第一集合标签下的第一细分标签，并获取用户对第一细分标签对应的视频的第一行为数据，根据所述第一行为数据更新第一集合标签，对兴趣标签进行深度的挖掘本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频推荐方法，其特征在于，包括：获取用户的视频浏览的历史行为数据；根据用户浏览的视频与对应视频的所述历史行为数据对视频进行分类，得到第一视频集与第二视频集；所述第一视频集为兴趣指数大于或等于预设值的视频集合，所述第二视频集为兴趣指数小于预设值的视频集合；识别所述第一视频集的第一内容信息，根据所述第一内容信息匹配所述第一视频集的第一集合标签；识别所述第二视频集的第二内容信息，根据所述第二内容信息匹配所述第二视频集的第二集合标签；获取所述第一集合标签下的第一细分标签，并获取用户对第一细分标签对应的视频的第一行为数据，根据所述第一行为数据更新第一集合标签，得到第一目标标签；获取所述第二集合标签下的第二细分标签，并获取用户对第二细分标签的第二行为数据，根据所述第二行为数据更新第二集合标签，得到第二目标标签；根据所述第一目标标签与所述第二目标标签生成用户的视频推荐标签；根据所述视频推荐标签向用户推送目标视频。2.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述获取用户对第一细分标签对应的视频的第一行为数据，根据所述第一行为数据更新第一集合标签，得到第一目标标签，包括：获取用户对第一细分标签对应的视频在预设时长范围内的第一行为数据；根据所述第一行为数据计算用户的兴趣指数；根据所述兴趣指数确定第一目标细分标签；根据所述第一目标细分标签更新所述第一集合标签，得到第一目标标签。3.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述获取用户对第二细分标签的第二行为数据，根据所述第二行为数据更新第二集合标签，得到第二目标标签，包括：向用户展示所述第二细分标签；获取用户对所述第二细分标签的第二行为数据，所述第二行为数据包括点选数据；根据所述点选数据筛选第二目标细分标签；根据所述第二目标细分标签更新第二集合标签，得到第二目标标签。4.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述根据所述视频推荐标签向用户推送目标视频，包括：获取所述视频推荐标签的推荐频率；根据所述推荐频率确定目标视频的个数；向用户推送对应个数的目标视频。5.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述根据所述第一目标标签与所述第二目标标签生成用户的视频推荐标签之后，包括：获取用户画像数据；根据所述用户画像数据匹配相似画像...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾梦晓，
申请(专利权)人：平安普惠企业管理有限公司，
类型：发明
国别省市：