【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及互联网，具体涉及一种基于用户喜好的博物馆短视频推荐方法。
技术介绍
1、短视频即短片视频，是一种互联网内容传播方式，一般是在互联网新媒体上传播的时长在5分钟以内的视频；随着移动终端普及和网络的提速，短平快的大流量传播内容逐渐获得各大平台、粉丝和资本的青睐。
2、目前，博物馆中展品在向外界群体宣传时，也常采用宣传短视频的方式进行宣传，但由于博物馆中展品数量种类较多，针对于展品而制作的短视频在向外界群体用户推荐时，往往无法根据用户的个人喜好来推荐展品宣传短视频，导致宣传短视频推广效果不佳。
技术实现思路
1、解决的技术问题
2、针对现有技术所存在的上述缺点，本专利技术提供了一种基于用户喜好的博物馆短视频推荐方法，解决了上述
技术介绍
中提出的技术问题。
3、技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
5、一种基于用户喜好的博物馆短视频推荐方法，包括以下步骤：
6、步骤1：接收短视频，对短视频中音频数据进行文字提取；
7、步骤2：构建关键词字数据库，选择关键词字作为查找目标于短视频中提取到的文字中查找相同项；
8、步骤3：捕捉查找到相同项最多的短视频，进一步以查找到的短视频向执行选择关键词字操作的用户反馈；
9、步骤4：监测用户观看短视频时的行为特征，基于用户行为特征，决策是否为用户进一步推荐短视频；
10、步骤5：基于步骤4决策结果向
11、步骤6：接收步骤4及步骤5中向用户推荐的短视频，以接收的短视频作为标记目标，于用于储存短视频的数据库中进行区别标记。
12、更进一步地，所述步骤1在执行短视频接收时，优先对短视频的格式进行识别，同步选择任意一种短视频格式作为视频转换的目标格式，使步骤1接收的所有短视频均以选择的视频转换格式完成视频格式转换；
13、所述步骤1下级设置有子模块，包括以下步骤：
14、步骤11：构建数据库，应用数据库储存短视频；
15、其中，所述步骤11在应用构建的数据库储存短视频时，储存的短视频为完成时视频格式转换后的短视频，且所述数据库对短视频进行储存时，同步对短视频的大小进行识别，基于短视频的大小对短视频进行依序排列储存。
16、更进一步地，所述步骤1在对短视频中音频数据进行文字提取时，应用隐马尔可夫模型算法、深度学习语音识别算法、端到端语音识别算法中任意一种算法，完成音频数据中的文字提取。
17、更进一步地，所述步骤1在完成音频数据中的文字提取时，进一步对提取到的文字进行连续的重复文字查验处理，并对查找到的重复文字进行舍弃，且舍弃剩余的音频数据中提取的文字同步向数据库中发送，于数据库中对应的短视频进行配置储存。
18、更进一步地，所述步骤2中构建的关键词字数据库，由系统端用户手动编辑词字，并向关键词字数据库中发送，系统服务用户于关键词字数据库中选择词字作为查找目标，于步骤11中构建的数据库中各短视频对应配置储存的文字中，进行相同项查找；
19、其中，系统服务用户于关键词字数据库中选择词字作为查找目标时，由系统端用户手动设定系统服务用户的关键词字选择阶段的可选择关键词字数量。
20、更进一步地，所述步骤3执行查找到短视频后，进一步将查找到的短视频作为排除目标，于步骤11中构建的数据库中排除，并在排除目标于数据库中排除后再次执行步骤3，如此往复，直至步骤11中构建的数据库中储存的短视频数量有且仅有一组时，步骤3结束执行，跳转至步骤4进一步执行。
21、更进一步地，所述步骤3在结束执行后，进一步基于短视频被作为排除目标的顺序生成短视频推荐队列，步骤4在执行时，同步应用短视频推荐队列，为系统服务用户连续推荐短视频。
22、更进一步地，所述用户观看短视频时的行为特征包括：短视频观看时间、短视频快进次数、短视频暂停次数、短视频倒退次数及短视频播放次数；
23、其中，所述步骤4实时对监测到的用户观看短视频行为特征进行储存。
24、更进一步地，所述步骤4在执行时，同基于用户观看短视频的行为特征设定有决策阈值，基于决策阈值与步骤4中监测到的用户行为特征比对，决策是否为用户进一步推荐短视频；
25、其中，步骤4在向用户进一步推荐短视频时，基于短视频推荐队列进行短视频推荐。
26、更进一步地，所述步骤4及步骤5在执行时，在决策结果为否的状态下，跳转步骤3进一步执行。
27、有益效果
28、采用本专利技术提供的技术方案，与已知的公有技术相比，具有如下有益效果：
29、1、本专利技术提供一种基于用户喜好的博物馆短视频推荐方法，该方法在其步骤执行的过程中能够对短视频的格式进行识别，并进一步对短视频格式进行转换，以便于该方法在具体实施阶段，对于短视频的稳定管理，同时，采用关键词字匹配的方式，为用户提供短视频推荐，能够更好的符合用户的实际喜好。
30、2、本专利技术中方法在其步骤执行的过程中，还能够对短视频中音频数据进行文字提前，从而以提取的短视频中音频数据中的文字数据来作为主要的判定依据，以实现短视频最佳推荐目标的获取，确保该方法在具体实施阶段，为用户推荐短视频的过程更加精准、稳定。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于用户喜好的博物馆短视频推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于用户喜好的博物馆短视频推荐方法，其特征在于，所述步骤1在执行短视频接收时，优先对短视频的格式进行识别，同步选择任意一种短视频格式作为视频转换的目标格式，使步骤1接收的所有短视频均以选择的视频转换格式完成视频格式转换；
3.根据权利要求1所述的一种基于用户喜好的博物馆短视频推荐方法，其特征在于，所述步骤1在对短视频中音频数据进行文字提取时，应用隐马尔可夫模型算法、深度学习语音识别算法、端到端语音识别算法中任意一种算法，完成音频数据中的文字提取。
4.根据权利要求2所述的一种基于用户喜好的博物馆短视频推荐方法，其特征在于，所述步骤1在完成音频数据中的文字提取时，进一步对提取到的文字进行连续的重复文字查验处理，并对查找到的重复文字进行舍弃，且舍弃剩余的音频数据中提取的文字同步向数据库中发送，于数据库中对应的短视频进行配置储存。
5.根据权利要求1所述的一种基于用户喜好的博物馆短视频推荐方法，其特征在于，所述步骤2中构建的关键词字数据库，
6.根据权利要求1所述的一种基于用户喜好的博物馆短视频推荐方法，其特征在于，所述步骤3执行查找到短视频后，进一步将查找到的短视频作为排除目标，于步骤11中构建的数据库中排除，并在排除目标于数据库中排除后再次执行步骤3，如此往复，直至步骤11中构建的数据库中储存的短视频数量有且仅有一组时，步骤3结束执行，跳转至步骤4进一步执行。
7.根据权利要求6所述的一种基于用户喜好的博物馆短视频推荐方法，其特征在于，所述步骤3在结束执行后，进一步基于短视频被作为排除目标的顺序生成短视频推荐队列，步骤4在执行时，同步应用短视频推荐队列，为系统服务用户连续推荐短视频。
8.根据权利要求1所述的一种基于用户喜好的博物馆短视频推荐方法，其特征在于，所述用户观看短视频时的行为特征包括：短视频观看时间、短视频快进次数、短视频暂停次数、短视频倒退次数及短视频播放次数；
9.根据权利要求1所述的一种基于用户喜好的博物馆短视频推荐方法，其特征在于，所述步骤4在执行时，同基于用户观看短视频的行为特征设定有决策阈值，基于决策阈值与步骤4中监测到的用户行为特征比对，决策是否为用户进一步推荐短视频；
10.根据权利要求1所述的一种基于用户喜好的博物馆短视频推荐方法，其特征在于，所述步骤4及步骤5在执行时，在决策结果为否的状态下，跳转步骤3进一步执行。
...【技术特征摘要】
1.一种基于用户喜好的博物馆短视频推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于用户喜好的博物馆短视频推荐方法，其特征在于，所述步骤1在执行短视频接收时，优先对短视频的格式进行识别，同步选择任意一种短视频格式作为视频转换的目标格式，使步骤1接收的所有短视频均以选择的视频转换格式完成视频格式转换；
3.根据权利要求1所述的一种基于用户喜好的博物馆短视频推荐方法，其特征在于，所述步骤1在对短视频中音频数据进行文字提取时，应用隐马尔可夫模型算法、深度学习语音识别算法、端到端语音识别算法中任意一种算法，完成音频数据中的文字提取。
4.根据权利要求2所述的一种基于用户喜好的博物馆短视频推荐方法，其特征在于，所述步骤1在完成音频数据中的文字提取时，进一步对提取到的文字进行连续的重复文字查验处理，并对查找到的重复文字进行舍弃，且舍弃剩余的音频数据中提取的文字同步向数据库中发送，于数据库中对应的短视频进行配置储存。
5.根据权利要求1所述的一种基于用户喜好的博物馆短视频推荐方法，其特征在于，所述步骤2中构建的关键词字数据库，由系统端用户手动编辑词字，并向关键词字数据库中发送，系统服务用户于关键词字数据库中选择词字作为查找目标，于步骤11中构建的数据库中各短视频对应配置储存的文字中，进行相同项查找；
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