CN103500215A - 一种多媒体文件推荐方法及装置 - Google Patents
一种多媒体文件推荐方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103500215A CN103500215A CN201310462659.4A CN201310462659A CN103500215A CN 103500215 A CN103500215 A CN 103500215A CN 201310462659 A CN201310462659 A CN 201310462659A CN 103500215 A CN103500215 A CN 103500215A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- multimedia file
- multimedia
- recommendation
- information corresponding
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/40—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of multimedia data, e.g. slideshows comprising image and additional audio data
- G06F16/48—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
- G06F16/489—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using time information
Abstract
本发明的实施例提供了一种多媒体文件推荐方法及装置，涉及互联网多媒体领域，能够使得推荐的多媒体文件更加符合用户的个性化需求和用户自身的观看兴趣喜好，整体提升了多媒体文件推荐转化效果。该方法包括：获取第一预设时间段内记录的第一用户的用户行为日志，其中，第一用户的用户行为日志至少包括第一用户的用户标识，以及与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息，然后，从预设的多媒体文件数据库中，筛选出与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件，最后，显示与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件。
Description
技术领域
本发明涉及互联网多媒体领域，尤其涉及一种多媒体文件推荐方法及装置。
背景技术
随着互联网网络带宽的不断增加，视频点播、直播技术得到了迅速发展，网络视频节目越来越受人们的青睐，尤其是宽带互联网、数字电视网、手机3G（3rd-generation，第三代移动通信技术）网络的逐渐普及，视频流媒体产业将迎来一个空前的发展机遇。
现有的互联网视频播放界面的视频推荐内容大部分是通过播放排行榜进行热门视频推荐，或者是基于视频基本信息进行自动推荐的。然而，这些推荐视频只能在某种程度满足部分用户的特定需求，很多用户仍然需要自行查找想要观看的视频，操作繁琐，用户体验感较差。
发明内容
本发明的实施例提供一种多媒体文件推荐方法及装置，能够使得推荐的多媒体文件更加符合用户的个性化需求和用户自身的观看兴趣喜好，整体提升了多媒体文件推荐转化效果。
为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：
本发明实施例提供一种多媒体文件推荐方法，包括：
获取第一预设时间段内记录的第一用户的用户行为日志，所述第一用户的用户行为日志至少包括所述第一用户的用户标识，以及与所述第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息；
从预设的多媒体文件数据库中，筛选出与所述第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件；
显示所述与所述第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件。
所述预设的多媒体文件数据库的生成方法，包括：
读取第二预设时间段内记录的所有用户的用户行为日志，所述所有用户的用户行为日志至少包括各个用户的用户标识，以及与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息；
按照预设算法，对所述与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息进行分析，确定所述与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵；
在预设的推荐策略中，确定第一推荐策略；
在所述与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件之间的关系矩阵中，生成包含有满足所述第一推荐策略的多媒体文件的多媒体文件数据库。
所述预设算法包括关联规则、序列关联、基于邻域的算法、隐语义模型和基于图的模型中的至少一个。
在预设的推荐策略中，根据多媒体文件的应用场景，确定所述第一推荐策略，所述应用场景包括频道、长视频和地区中的至少一个。
所述预设推荐策略包括关联推荐策略、基于关联规则的个性化推荐策略、基于协同过滤的个性化推荐策略、内容过滤、社会化推荐和缺省推荐中的至少一个。
本发明实施例提供一种多媒体文件推荐装置，包括：
获取单元，用于获取第一预设时间段内记录的第一用户的用户行为日志，所述第一用户的用户行为日志至少包括所述第一用户的用户标识，以及与所述第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息；
处理单元，用于从预设的多媒体文件数据库中，筛选出与所述第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件；
显示单元，用于显示所述与所述第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件。
所述处理单元，还用于读取第二预设时间段内记录的所有用户的用户行为日志，所述所有用户的用户行为日志至少包括各个用户的用户标识，以及与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息；按照预设算法，对所述与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息进行分析，确定所述与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵；在预设的推荐策略中，确定第一推荐策略；在所述与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件之间的关系矩阵中，生成包含有满足所述第一推荐策略的多媒体文件的多媒体文件数据库。
所述预设算法包括关联规则、序列关联、基于邻域的算法、隐语义模型和基于图的模型中的至少一个。
所述处理单元，具体用于在预设的推荐策略中，根据多媒体文件的应用场景，确定所述第一推荐策略，所述应用场景包括频道、长视频和地区中的至少一个。
所述预设推荐策略包括关联推荐策略、基于关联规则的个性化推荐策略、基于协同过滤的个性化推荐策略、内容过滤、社会化推荐和缺省推荐中的至少一个。
本发明实施例提供一种多媒体文件推荐方法及装置，获取第一预设时间段内记录的第一用户的用户行为日志，其中，第一用户的用户行为日志至少包括第一用户的用户标识，以及与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息，然后，从预设的多媒体文件数据库中，筛选出与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件，最后，显示与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件。通过该方案，能够使得推荐的多媒体文件更加符合用户的个性化需求和用户自身的观看兴趣喜好，整体提升了多媒体文件推荐转化效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的多媒体文件推荐方法的流程示意图一；
图2为本发明实施例的多媒体文件推荐方法的流程示意图二；
图3为本发明实施例的多媒体文件推荐装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
多媒体文件推荐装置，可以是无线终端也可以是有线终端，无线终端可以是指向用户提供语音和/或数据连通性的设备，具有无线连接功能的手持式设备、或连接到无线调制解调器的其他处理设备。无线终端可以经无线接入网（例如，RAN，Radio Access Network）与一个或多个核心网进行通信，无线终端可以是移动终端，如移动电话（或称为“蜂窝”电话）和具有移动终端的计算机。
实施例一
本发明实施例提供了一种多媒体文件推荐方法，如图1所示，该方法包括：
S101、多媒体文件推荐装置获取第一预设时间段内记录的第一用户的用户行为日志。
其中，第一用户的用户行为日志至少包括第一用户的用户标识，以及与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息。
第一用户在观看多媒体文件时，多媒体文件推荐装置会实时记录第一个用户的用户行为日志。
具体的，多媒体文件推荐装置记录第一用户的用户行为日志后，针对所记录的第一用户的用户行为日志做出相应处理。多媒体文件推荐装置先读取第一预设时间段内记录的第一用户行为日志，该第一用户的用户行为日志至少包括第一用户的用户标识，以及与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息。
其中，第一预设时间段为不超过一天的时间段，例如，两个小时，30分钟等时间段。
示例性的，本发明实施例中的多媒体文件推荐装置可以为安装有多媒体播放装置的电子设备，该电子设备可以为与网络侧建立有线连接或者无线连接的电子设备，如个人电脑、ipad以及智能手机等电子设备。
S102、多媒体文件推荐装置从预设的多媒体文件数据库中，筛选出与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件。
多媒体文件推荐装置为第一用户推荐多媒体文件时，需要根据该第一用户的用户行为日志中的多媒体文件信息，筛选出与第一用户的用户行为日志中的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件，进而进行推荐。
具体的，在多媒体文件推荐装置读取第一预设时间段内记录的第一用户的用户行为日志后，多媒体文件推荐装置根据第一用户的用户行为日志中的多媒体文件信息，从预设的多媒体文件数据库中筛选出与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件。
其中，预设的多媒体文件数据库是多媒体文件推荐装置在读取第二预设时间段内记录的所有用户的用户行为日志，并经过预设算法和相关推荐策略的分析后生成的多媒体文件数据库。
第二预设时间段为至少一周的等时间段，例如，一周，半个月等。
例如，当多媒体文件推荐装置读取第一用户的用户行为日志中的多媒体文件信息为韩剧爱情片的长视频时，多媒体文件推荐装置从预设的多媒体文件数据库中，筛选出多媒体文件信息为韩剧爱情片的长视频的多媒体文件。
S103、多媒体文件推荐装置显示与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件。
多媒体文件推荐装置从预设的多媒体文件数据库中，筛选出与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件之后，在第一用户首次观看某一多媒体文件时，将筛选出的与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件推荐至第一用户。
显示从预设的多媒体文件数据库中，筛选出的与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件，能够使得该多媒体文件更加符合第一用户的个性化需求和第一用户自身的观看兴趣喜好，整体提升了视频推荐转化效果。
例如，李某当天观看了足球比赛视频，则多媒体文件推荐装置读取李某当天的用户行为日志，根据李某当天的用户行为日志中记录的足球比赛视频的信息，从预设的多媒体文件数据库中筛选出与足球比赛视频信息相匹配的多媒体文件，最后在李某切换视频后将筛选出的与足球比赛视频信息箱匹配的多媒体文件推荐至李某。
本发明实施例提供一种多媒体文件推荐方法，多媒体文件推荐装置获取第一预设时间段内记录的第一用户的用户行为日志，其中，第一用户的用户行为日志至少包括第一用户的用户标识，以及与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息，然后，从预设的多媒体文件数据库中，筛选出与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件，最后，显示与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件。通过该方案，能够使得推荐的多媒体文件更加符合用户的个性化需求和用户自身的观看兴趣喜好，整体提升了多媒体文件推荐转化效果。
实施例二
本发明实施例提供了一种多媒体文件推荐方法，如图2所示，该方法包括：
S201、多媒体文件推荐装置读取第二预设时间段内记录的所有用户的用户行为日志。
用户在观看多媒体文件时，多媒体文件推荐装置会记录每一个用户的所有用户行为日志。
其中，所有用户的用户行为日志至少包括各个用户的用户标识，以及与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息，用户标识包括用户ID和/或用户账号，与各个用户标识对应的多媒体文件信息包括多媒体文件的名称、类型、地区和时间中的至少一个。
具体的，多媒体文件推荐装置记录所有用户的用户行为日志后，对所记录的所有用户的用户行为日志做出进一步分析处理。多媒体文件推荐装置先读取第二预设时间段内记录的所有用户的用户行为日志，该所有用户的用户行为日志至少包括各个用户的用户标识，以及与各个用户标识对应的多媒体文件信息。
其中，第二预设时间段为至少一周的时间段，例如，一周，半个月等。
示例性的，本发明实施例中的多媒体文件推荐装置可以为安装有多媒体播放装置的电子设备，该电子设备可以为与网络侧建立有线连接或者无线连接的电子设备，如个人电脑、ipad以及智能手机等电子设备。
S202、多媒体文件推荐装置按照预设算法，对与各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息进行分析，确定与各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵。
其中，预设算法包括关联规则、序列关联、基于邻域的算法、隐语义模型和基于图的模型中的至少一个。
可选的，预设算法可以是特定算法，也可以是组合算法。例如，预设算法为关联规则和/或基于领域的算法，则多媒体文件推荐装置按照关联规则和/或基于领域的算法对所有用户的用户行为日志中与各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息进行分析，确定与各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵。
可选的，若预设算法为基于领域的算法Item_CF，则多媒体文件推荐装置将第二预设时间段内所有用户的用户行为日志中的与各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息进行拼接，并利用Map_Reduce构建用户观看多媒体文件的矩阵，然后根据该矩阵，统计单一多媒体文件的观看人次和二项组合多媒体文件的观看人次，最后利用余弦相似度计算与各个用户的用户标识对应的多媒体文件之间的相似度，从而得到与各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵。
具体的，多媒体文件推荐装置读取第二预设时间段内记录的所有用户的用户行为日志后，对所有用户的用户行为日志中的与各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息进行分析，然后，确定与各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵。
例如，访问多媒体文件的用户只有张三和李四，多媒体文件推荐装置读取最近七天内张三和李四的用户行为日志，然后，根据关联规则和/或基于领域的算法对张三和李四的用户行为日志中的所有多媒体文件信息进行分析，并确定这些多媒体文件信息之间的关系矩阵。
S203、多媒体文件推荐装置在预设的推荐策略中，确定第一推荐策略。
其中，所述预设推荐策略包括关联推荐策略、基于关联规则的个性化推荐策略、基于协同过滤的个性化推荐策略、内容过滤、社会化推荐和缺省推荐中的至少一个。
具体的，针对同一算法，多媒体文件推荐装置为其提供多种推荐策略，多媒体文件推荐装置根据预设算法确定与所述多媒体文件信息对应的多媒体文件之后，根据多媒体文件的应用场景，确定第一推荐策略，所述应用场景包括频道、长视频和地区中的至少一个。
需要说明的是，第一推荐策略的数量至少为一个。
S204、多媒体文件推荐装置在与各个用户的用户标识对应的多媒体文件之间的关系矩阵中，生成包含有满足第一推荐策略的多媒体文件的多媒体文件数据库。
多媒体文件推荐装置根据预设算法确定的与各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵，在确定第一推荐策略之后，增加了文件过滤条件，因此，多媒体文件推荐装置需要在与各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵中，过滤筛选满足第一推荐策略的多媒体文件，进而生成包含有满足第一推荐策略的多媒体文件的多媒体文件数据库。
具体的，多媒体文件推荐装置在确定满足第一推荐策略的多媒体文件之后，将满足第一推荐策略的多媒体文件与满足第一推荐策略的历史多媒体文件合并、封装，获得第一多媒体文件，然后，根据预设规则，将第一多媒体文件生成多媒体文件数据库，并将多媒体文件数据库进行封装。
其中，第一多媒体文件综合反映了多媒体文件之间的历史关系与最新关系，预设规则为策略优先级设置或策略权重设置。
需要说明的是，第一多媒体文件的数量为若干个，该数量随着预设推荐策略数量的不同而不同。
可选的，若第一推荐策略为协同过滤和缺省推荐策略，且预设规则为协同过滤结果优先、缺省推荐结果补充，则多媒体文件推荐装置根据协同过滤和缺省推荐策略从与各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵中筛选出满足协同过滤和缺省推荐策略的多媒体文件，并将满足不同策略的多媒体文件与满足相对应策略的历史多媒体文件分别进行合并、封装，获得第一多媒体文件，然后，多媒体文件推荐装置根据协同过滤结果优先、缺省推荐结果补充的规则，依据当前观看多媒体文件，判断协同过滤推荐的多媒体文件数量是否足够，若数量不足，则利用缺省推荐文件进行补充，补充后多媒体文件即为多媒体文件数据库，并将该结果进行封装。
S205、多媒体文件推荐装置获取第一预设时间段内记录的第一用户的用户行为日志。
其中，第一用户的用户行为日志至少包括第一用户的用户标识，以及与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息，用户标识包括第一用户的用户ID和/或用户账号，与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息包括多媒体文件的名称、类型、地区和时间中的至少一个。
第一用户在观看多媒体文件时，多媒体文件推荐装置会实时记录第一个用户的用户行为日志。
具体的，多媒体文件推荐装置记录第一用户的用户行为日志后，针对所记录的第一用户的用户行为日志做出相应处理。多媒体文件推荐装置先读取第一预设时间段内记录的第一用户行为日志，该第一用户的用户行为日志至少包括第一用户的用户标识，以及与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息。
其中，第一预设时间段为不超过一天的时间段，例如，两个小时，30分钟等时间段。
示例性的，本发明实施例中的多媒体文件推荐装置可以为安装有多媒体播放装置的电子设备，该电子设备可以为与网络侧建立有线连接或者无线连接的电子设备，如个人电脑、ipad以及智能手机等电子设备。
S206、多媒体文件推荐装置从预设的多媒体文件数据库中，筛选出与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件。
多媒体文件推荐装置为第一用户推荐多媒体文件时，需要根据该第一用户的用户行为日志中的多媒体文件信息，筛选出与第一用户的用户行为日志中的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件，进而进行推荐。
具体的，在多媒体文件推荐装置读取第一预设时间段内记录的第一用户的用户行为日志后，多媒体文件推荐装置根据第一用户的用户行为日志中的多媒体文件信息，从预设的多媒体文件数据库中筛选出与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件。
其中，预设的多媒体文件数据库是多媒体文件推荐装置在读取第二预设时间段内记录的所有用户的用户行为日志，并经过预设算法和相关推荐策略的分析后生成的多媒体文件数据库。
第二预设时间段为至少一周的等时间段，例如，一周，半个月等。
例如，当多媒体文件推荐装置读取第一用户的用户行为日志中的多媒体文件信息为韩剧爱情片的长视频时，多媒体文件推荐装置从预设的多媒体文件数据库中，筛选出多媒体文件信息为韩剧爱情片的长视频的多媒体文件。
S207、多媒体文件推荐装置显示与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件。
多媒体文件推荐装置从预设的多媒体文件数据库中，筛选出与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件之后，在第一用户首次观看某一多媒体文件时，将筛选出的与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件推荐至第一用户。
显示从预设的多媒体文件数据库中，筛选出的与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件，能够使得该多媒体文件更加符合第一用户的个性化需求和第一用户自身的观看兴趣喜好，整体提升了视频推荐转化效果。
例如，李某当天观看了足球比赛视频，则多媒体文件推荐装置读取李某当天的用户行为日志，根据李某当天的用户行为日志中记录的足球比赛视频的信息，从预设的多媒体文件数据库中筛选出与足球比赛视频信息相匹配的多媒体文件，最后在李某切换视频后将筛选出的与足球比赛视频信息箱匹配的多媒体文件推荐至李某。
本发明实施例提供一种多媒体文件推荐方法，多媒体文件推荐装置获取第一预设时间段内记录的第一用户的用户行为日志，其中，第一用户的用户行为日志至少包括第一用户的用户标识，以及与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息，然后，从预设的多媒体文件数据库中，筛选出与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件，最后，显示与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件。通过该方案，能够使得推荐的多媒体文件更加符合用户的个性化需求和用户自身的观看兴趣喜好，整体提升了多媒体文件推荐转化效果。
实施例三
本发明实施例提供一种多媒体文件推荐装置，如图3所示，包括：
获取单元10，用于获取第一预设时间段内记录的第一用户的用户行为日志，所述第一用户的用户行为日志至少包括所述第一用户的用户标识，以及与所述第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息；
处理单元11，用于从预设的多媒体文件数据库中，筛选出与所述第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件；
显示单元12，用于显示所述与所述第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件。
进一步地，所述处理单元11，还用于读取第二预设时间段内记录的所有用户的用户行为日志，所述所有用户的用户行为日志至少包括各个用户的用户标识，以及与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息；按照预设算法，对所述与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息进行分析，确定所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵；在预设的推荐策略中，确定第一推荐策略；在所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件之间的关系矩阵中，生成包含有满足所述第一推荐策略的多媒体文件的多媒体文件数据库。
进一步地，所述预设算法包括关联规则、序列关联、基于邻域的算法、隐语义模型和基于图的模型中的至少一个。
进一步地，所述处理单元11，具体用于在预设的推荐策略中，根据多媒体文件的应用场景，确定所述第一推荐策略，所述应用场景包括频道、长视频和地区中的至少一个。
进一步地，所述预设推荐策略包括关联推荐策略、基于关联规则的个性化推荐策略、基于协同过滤的个性化推荐策略、内容过滤、社会化推荐和缺省推荐中的至少一个。
本发明实施例提供一种多媒体文件推荐装置，主要包括获取单元、处理单元和显示单元。多媒体文件推荐装置获取第一预设时间段内记录的第一用户的用户行为日志，其中，第一用户的用户行为日志至少包括第一用户的用户标识，以及与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息，然后，从预设的多媒体文件数据库中，筛选出与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件，最后，显示与第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件。通过该方案，能够使得推荐的多媒体文件更加符合用户的个性化需求和用户自身的观看兴趣喜好，整体提升了多媒体文件推荐转化效果。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种多媒体文件推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
获取第一预设时间段内记录的第一用户的用户行为日志，所述第一用户的用户行为日志至少包括所述第一用户的用户标识，以及与所述第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息；
从预设的多媒体文件数据库中，筛选出与所述第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件；
显示所述与所述第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件。
2.根据权利要求1所述的多媒体文件推荐方法，其特征在于，所述预设的多媒体文件数据库的生成方法，包括：
读取第二预设时间段内记录的所有用户的用户行为日志，所述所有用户的用户行为日志至少包括各个用户的用户标识，以及与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息；
按照预设算法，对所述与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息进行分析，确定所述与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵；
在预设的推荐策略中，确定第一推荐策略；
在所述与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件之间的关系矩阵中，生成包含有满足所述第一推荐策略的多媒体文件的多媒体文件数据库。
3.根据权利要求2所述的多媒体文件推荐方法，其特征在于，
所述预设算法包括关联规则、序列关联、基于邻域的算法、隐语义模型和基于图的模型中的至少一个。
4.根据权利要求2所述的多媒体文件推荐方法，其特征在于，所述在预设的推荐策略中，确定第一推荐策略包括：
在预设的推荐策略中，根据多媒体文件的应用场景，确定所述第一推荐策略，所述应用场景包括频道、长视频和地区中的至少一个。
5.根据权利要求2或4所述的多媒体文件推荐方法，其特征在于，
所述预设推荐策略包括关联推荐策略、基于关联规则的个性化推荐策略、基于协同过滤的个性化推荐策略、内容过滤、社会化推荐和缺省推荐中的至少一个。
6.一种多媒体文件推荐装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取第一预设时间段内记录的第一用户的用户行为日志，所述第一用户的用户行为日志至少包括所述第一用户的用户标识，以及与所述第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息；
处理单元，用于从预设的多媒体文件数据库中，筛选出与所述第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件；
显示单元，用于显示所述与所述第一用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件。
7.根据权利要求6所述的多媒体文件推荐装置，其特征在于，
所述处理单元，还用于读取第二预设时间段内记录的所有用户的用户行为日志，所述所有用户的用户行为日志至少包括各个用户的用户标识，以及与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息；按照预设算法，对所述与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息进行分析，确定所述与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵；在预设的推荐策略中，确定第一推荐策略；在所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件之间的关系矩阵中，生成包含有满足所述第一推荐策略的多媒体文件的多媒体文件数据库。
8.根据权利要求6所述的多媒体文件推荐装置，其特征在于，所述预设算法包括关联规则、序列关联、基于邻域的算法、隐语义模型和基于图的模型中的至少一个。
9.根据权利要求6所述的多媒体文件推荐装置，其特征在于，
所述处理单元，具体用于在预设的推荐策略中，根据多媒体文件的应用场景，确定所述第一推荐策略，所述应用场景包括频道、长视频和地区中的至少一个。
10.根据权利要求6或8所述的多媒体文件推荐装置，其特征在于，所述预设推荐策略包括关联推荐策略、基于关联规则的个性化推荐策略、基于协同过滤的个性化推荐策略、内容过滤、社会化推荐和缺省推荐中的至少一个。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201310462659.4A CN103500215A (zh) | 2013-09-30 | 2013-09-30 | 一种多媒体文件推荐方法及装置 |
| PCT/CN2014/088391 WO2015043549A1 (zh) | 2013-09-30 | 2014-10-11 | 一种多媒体文件推荐方法及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201310462659.4A CN103500215A (zh) | 2013-09-30 | 2013-09-30 | 一种多媒体文件推荐方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN103500215A true CN103500215A (zh) | 2014-01-08 |
Family
ID=49865426
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201310462659.4A Pending CN103500215A (zh) | 2013-09-30 | 2013-09-30 | 一种多媒体文件推荐方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN103500215A (zh) |
Cited By (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104035982A (zh) * | 2014-05-28 | 2014-09-10 | 小米科技有限责任公司 | 多媒体资源推荐方法及装置 |
| CN104394439A (zh) * | 2014-11-20 | 2015-03-04 | 合一网络技术(北京)有限公司 | 基于动态配置的视频推荐分流的系统 |
| CN104394126A (zh) * | 2014-11-07 | 2015-03-04 | 广州酷狗计算机科技有限公司 | 信息推荐方法、服务器、客户端及系统 |
| WO2015043549A1 (zh) * | 2013-09-30 | 2015-04-02 | 乐视网信息技术（北京）股份有限公司 | 一种多媒体文件推荐方法及电子设备 |
| CN104504059A (zh) * | 2014-12-22 | 2015-04-08 | 合一网络技术(北京)有限公司 | 多媒体资源推荐方法 |
| CN104869131A (zh) * | 2014-02-21 | 2015-08-26 | 冠捷投资有限公司 | 基于使用者意向的多个电子装置互动方法及其系统 |
| CN105704566A (zh) * | 2016-04-25 | 2016-06-22 | 浪潮软件集团有限公司 | 一种基于电视机顶盒的视频推荐系统 |
| CN105718545A (zh) * | 2016-01-18 | 2016-06-29 | 合一网络技术(北京)有限公司 | 多媒体资源的推荐方法和装置 |
| CN105868248A (zh) * | 2015-12-15 | 2016-08-17 | 乐视网信息技术（北京）股份有限公司 | 媒体推荐方法及装置 |
| CN106202475A (zh) * | 2016-07-18 | 2016-12-07 | 合网络技术（北京）有限公司 | 一种视频推荐列表的推送方法及装置 |
| CN106708986A (zh) * | 2016-12-07 | 2017-05-24 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种多媒体信息推荐方法及装置 |
| CN106792171A (zh) * | 2016-12-14 | 2017-05-31 | 宁夏灵智科技有限公司 | 智能视频app中个性化推荐方法及系统 |
| CN107079199A (zh) * | 2014-10-17 | 2017-08-18 | 汤森路透全球资源公司 | 点播视频新闻节目 |
| CN107977387A (zh) * | 2016-10-25 | 2018-05-01 | 北京酷我科技有限公司 | 一种基于语义识别的歌曲推荐方法及系统 |
| CN109889864A (zh) * | 2019-01-03 | 2019-06-14 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 视频推送方法、装置、设备及存储介质 |
| CN110321441A (zh) * | 2019-07-11 | 2019-10-11 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种生成推荐信息的方法及相关设备 |
| CN113468413A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-10-01 | 南京邮电大学 | 一种面向多用户共享的多媒体网络视频推荐方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102831234A (zh) * | 2012-08-31 | 2012-12-19 | 北京邮电大学 | 基于新闻内容和主题特征的个性化新闻推荐装置和方法 |
| CN103096139A (zh) * | 2013-01-23 | 2013-05-08 | 深圳市龙视传媒有限公司 | 一种视频关联推荐的方法及服务器 |
| CN103118111A (zh) * | 2013-01-31 | 2013-05-22 | 北京百分点信息科技有限公司 | 一种基于多个数据交互中心的数据进行信息推送的方法 |
-
2013
- 2013-09-30 CN CN201310462659.4A patent/CN103500215A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102831234A (zh) * | 2012-08-31 | 2012-12-19 | 北京邮电大学 | 基于新闻内容和主题特征的个性化新闻推荐装置和方法 |
| CN103096139A (zh) * | 2013-01-23 | 2013-05-08 | 深圳市龙视传媒有限公司 | 一种视频关联推荐的方法及服务器 |
| CN103118111A (zh) * | 2013-01-31 | 2013-05-22 | 北京百分点信息科技有限公司 | 一种基于多个数据交互中心的数据进行信息推送的方法 |
Cited By (26)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015043549A1 (zh) * | 2013-09-30 | 2015-04-02 | 乐视网信息技术（北京）股份有限公司 | 一种多媒体文件推荐方法及电子设备 |
| CN104869131B (zh) * | 2014-02-21 | 2018-04-13 | 冠捷投资有限公司 | 基于使用者意向的多个电子装置互动方法及其系统 |
| CN104869131A (zh) * | 2014-02-21 | 2015-08-26 | 冠捷投资有限公司 | 基于使用者意向的多个电子装置互动方法及其系统 |
| US10289621B2 (en) | 2014-05-28 | 2019-05-14 | Xiaomi Inc. | Method and apparatus for recommending multimedia resource |
| CN104035982A (zh) * | 2014-05-28 | 2014-09-10 | 小米科技有限责任公司 | 多媒体资源推荐方法及装置 |
| CN107079199A (zh) * | 2014-10-17 | 2017-08-18 | 汤森路透全球资源公司 | 点播视频新闻节目 |
| CN104394126B (zh) * | 2014-11-07 | 2017-06-06 | 广州酷狗计算机科技有限公司 | 信息推荐方法、服务器、客户端及系统 |
| CN104394126A (zh) * | 2014-11-07 | 2015-03-04 | 广州酷狗计算机科技有限公司 | 信息推荐方法、服务器、客户端及系统 |
| CN104394439B (zh) * | 2014-11-20 | 2016-04-20 | 合一网络技术(北京)有限公司 | 基于动态配置的视频推荐分流的系统 |
| CN104394439A (zh) * | 2014-11-20 | 2015-03-04 | 合一网络技术(北京)有限公司 | 基于动态配置的视频推荐分流的系统 |
| CN104504059A (zh) * | 2014-12-22 | 2015-04-08 | 合一网络技术(北京)有限公司 | 多媒体资源推荐方法 |
| CN104504059B (zh) * | 2014-12-22 | 2018-03-27 | 合一网络技术(北京)有限公司 | 多媒体资源推荐方法 |
| CN105868248A (zh) * | 2015-12-15 | 2016-08-17 | 乐视网信息技术（北京）股份有限公司 | 媒体推荐方法及装置 |
| CN105718545A (zh) * | 2016-01-18 | 2016-06-29 | 合一网络技术(北京)有限公司 | 多媒体资源的推荐方法和装置 |
| CN105704566A (zh) * | 2016-04-25 | 2016-06-22 | 浪潮软件集团有限公司 | 一种基于电视机顶盒的视频推荐系统 |
| CN106202475A (zh) * | 2016-07-18 | 2016-12-07 | 合网络技术（北京）有限公司 | 一种视频推荐列表的推送方法及装置 |
| CN107977387A (zh) * | 2016-10-25 | 2018-05-01 | 北京酷我科技有限公司 | 一种基于语义识别的歌曲推荐方法及系统 |
| CN106708986A (zh) * | 2016-12-07 | 2017-05-24 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种多媒体信息推荐方法及装置 |
| CN106708986B (zh) * | 2016-12-07 | 2020-12-04 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种多媒体信息推荐方法及装置 |
| CN106792171A (zh) * | 2016-12-14 | 2017-05-31 | 宁夏灵智科技有限公司 | 智能视频app中个性化推荐方法及系统 |
| CN109889864A (zh) * | 2019-01-03 | 2019-06-14 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 视频推送方法、装置、设备及存储介质 |
| CN109889864B (zh) * | 2019-01-03 | 2021-08-31 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 视频推送方法、装置、设备及存储介质 |
| US11272253B2 (en) | 2019-01-03 | 2022-03-08 | Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. | Video pushing method, apparatus, device and storage medium |
| CN110321441A (zh) * | 2019-07-11 | 2019-10-11 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种生成推荐信息的方法及相关设备 |
| CN113468413A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-10-01 | 南京邮电大学 | 一种面向多用户共享的多媒体网络视频推荐方法 |
| CN113468413B (zh) * | 2021-06-07 | 2023-05-16 | 南京邮电大学 | 一种面向多用户共享的多媒体网络视频推荐方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN103500215A (zh) | 一种多媒体文件推荐方法及装置 | |
| CN103299648B (zh) | 接收增强服务的方法及其显示装置 | |
| CN105915949A (zh) | 一种视频内容推荐方法、设备和系统 | |
| CN102656898B (zh) | 在线社交网络上的自动媒体资产更新 | |
| CN103609131A (zh) | 接收装置、接收方法、发送装置、发送方法和程序 | |
| CN103927354A (zh) | 交互式搜索及推荐方法和装置 | |
| CN103338394B (zh) | 一种应用启动方法及装置 | |
| CN103686237A (zh) | 推荐视频资源的方法及系统 | |
| WO2012021175A1 (en) | System and method of integrating various platforms and methods of using the same | |
| CN104504059A (zh) | 多媒体资源推荐方法 | |
| CN103517135B (zh) | 一种连续播放mp4格式视频文件的方法、系统及电视 | |
| CN103988219A (zh) | 个性化被动内容递送 | |
| CN105224576A (zh) | 一种影视智能推荐方法 | |
| CN103634617A (zh) | 智能电视中的视频推荐方法及装置 | |
| CN105230035A (zh) | 用于选择的时移多媒体内容的社交媒体的处理 | |
| CN104871548B (zh) | 影像显示装置 | |
| CN105898410A (zh) | 视频推荐方法以及服务器 | |
| CN103716662A (zh) | 一种混合传输方法及服务器 | |
| CN103782285A (zh) | 对精确用户偏好数据的收集和管理 | |
| CN104639957A (zh) | 移动多媒体终端、视频节目推荐方法及其服务器 | |
| KR20120092457A (ko) | 실시간 컨텐츠 추천 장치 및 방법 | |
| CN102890950A (zh) | 媒体自动剪辑装置、方法、媒体播送方法与其播送系统 | |
| CN106792172A (zh) | 一种互联网电视个性化推荐视频的方法 | |
| CN104584566A (zh) | 提供媒体资产推荐的方法和设备 | |
| CN104333809A (zh) | 一种节目信息交流方法、装置及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20140108 |