【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于大数据分析，尤其涉及一种基于大数据的视频用户推荐模型生成方法及系统。
技术介绍
1、随着媒体进入发展新时代，用户通过手机等终端设备进行网络社交的过程中，用户的社交媒体行为也通过信息的传播产生相应的数据标签，这些移动数据标签能够真实的反应用户的社交行为以及社交行为的变化规律。社交媒体用户画像技术是通过抽取移动社交媒体用户的特征数据标签，从多个角度凝聚用户行为表象，对数据标签进行分析和统计后，对目标用户进行分类、建模和推荐等量化处理，从而用以表征用户的社会属性、行为习惯等信息的方法。
2、现有技术中，在向用户进行视频推荐等的场景中，一般会使用训练样本训练神经网络模型，然后将用户历史操作输入到训练后的神经网络模型中由神经网络模型给出预测的用户行为结果，然而，上述过程中，神经网络模型的训练与使用过程中并没有特别考虑对作为训练集的用户历史操作的筛选，仅做简单的预处理，这导致了在进行复杂用户行为预测过程中并不可靠，进而导致了视频推荐不准确以及单一性的问题。
技术实现思路
1、...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的视频用户推荐模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的视频用户推荐模型生成方法，其特征在于，所述将浏览信息带入算法生成模型，所述模型为用户的用户标签信息，所述用户标签信息为第一标签信息的步骤，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的视频用户推荐模型生成方法，其特征在于，所述发送第一标签信息到用户终端，接收用户指令，生成用户的长期模型，所述长期模型为第二标签信息，生成推荐视频，所述推荐视频为用户终端呈现的视频的步骤，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的视频用户推荐模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的视频用户推荐模型生成方法，其特征在于，所述将浏览信息带入算法生成模型，所述模型为用户的用户标签信息，所述用户标签信息为第一标签信息的步骤，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的视频用户推荐模型生成方法，其特征在于，所述发送第一标签信息到用户终端，接收用户指令，生成用户的长期模型，所述长期模型为第二标签信息，生成推荐视频，所述推荐视频为用户终端呈现的视频的步骤，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的视频用户推荐模型生成方法，其特征在于，所述获取用户终端的基本信息，所述基本信息包括当前时间、终端地点以及终端类型，通过基本信息生...
【专利技术属性】
技术研发人员：左龙华，王剑英，郑锦清，
申请(专利权)人：南京申立通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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