【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及影视推荐，特别涉及基于埋点数据分析用户观影状态的影视推荐方法。
技术介绍
1、埋点协议是一种在软件开发中广泛使用的技术，用于收集应用程序或网站中的用户行为数据，通过在关键交互点插入代码片段，以捕获用户的点击、浏览、搜索等操作，并将这些数据发送到数据收集服务器进行处理和分析。
2、在个性化推荐领域，尤其是针对影视内容的推荐，通常采用以下技术和流程：通过埋点或其他方式收集用户的观影行为数据，包括开始播放、暂停、快进、结束播放等操作。将收集到的数据进行清洗、转换，并存储在数据库中，根据用户的观影记录构建用户兴趣模型，可能包括协同过滤、内容基推荐或混合推荐方法，利用用户兴趣模型生成推荐列表，并通过一定的算法优化推荐结果，将推荐结果推送给用户界面，供用户浏览选择。
3、传统推荐系统的缺陷在于：离线计算存在较长的数据处理周期，或是实时处理过于依赖模型获取的推荐结果较为泛化，无法及时反映用户当下最新兴趣变化。对于多用户共享设备的情况，难以准确区分不同用户的观看偏好，并且由于缺乏高效的实时处理机制，系统对用户行为的...
【技术保护点】
1.基于埋点数据分析用户观影状态的影视推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于埋点数据分析用户观影状态的影视推荐方法，其特征在于，所述依据最新的观影时长获得最新的观影时长得分，包括依据最新的观影时长从第一对应关系中获得最新的观影时长得分，所述第一对应关系为：
3.根据权利要求2所述的基于埋点数据分析用户观影状态的影视推荐方法，其特征在于，所述第一阈值为影视时长的80％，所述第二阈值为影视时长的50％，所述第三阈值为影视时长的20％，所述第四阈值为影视时长的5％。
4.根据权利要求2所述的基于埋点数据分析用户...
【技术特征摘要】
1.基于埋点数据分析用户观影状态的影视推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于埋点数据分析用户观影状态的影视推荐方法，其特征在于，所述依据最新的观影时长获得最新的观影时长得分，包括依据最新的观影时长从第一对应关系中获得最新的观影时长得分，所述第一对应关系为：
3.根据权利要求2所述的基于埋点数据分析用户观影状态的影视推荐方法，其特征在于，所述第一阈值为影视时长的80％，所述第二阈值为影视时长的50％，所述第三阈值为影视时长的20％，所述第四阈值为影视时长的5％。
4.根据权利要求2所述的基于埋点数据分析用户观影状态的影视推荐方法，其特征在于，所述依据最新的观影时间段获得最新的观影时间段得分，包括依据最新的观影时间段从第二对应关系中获得最新的观影时间段得分，所述第二对应关系为：
5.根据权利要求4所述的基于埋点数据分析用户观影状态的影视推荐方法，其特征在于，所述第一时段包括19点至24点，所述第二时间段包括0点至8点，所述第三时间段包括8点...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴昱辰，
申请(专利权)人：四川长虹电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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