CN106131703A - 一种视频推荐的方法和终端 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种视频推荐的方法和终端，其中所述方法包括：获取实时的时间信息；确定与所述时间信息对应的视频推荐信息；显示所述视频推荐信息。本发明实施例可以满足同一终端不同用户的不同需求，丰富了根据用户偏好进行视频推荐的判断因素，使得推荐的视频信息能够更切合用户需求，推荐的视频更加多样性，提高视频推荐的准确率。

Description

一种视频推荐的方法和终端

技术领域

本发明涉及视频处理技术领域，特别是涉及一种视频推荐的方法和视频推荐的终端。

背景技术

随着网络视频和数字电视的普及，人们可供选择的视频越来越多，如何选择视频也日渐成为人们的一个问题。在这样的背景下，视频推荐应运而生。

视频推荐是视频网站帮助用户查找并观看某个特定领域视频的方法和工具。相对于传统的视频目录浏览方式或者视频搜索方式，视频推荐能够在用户不确定合适的搜索词的情况下，通过分析用户历史行为，发现用户需求的特定领域，在该领域内进行推荐，避免了搜索词的输入和层次目录的多次点击过程，使得查找并观看某个特定类型的视频更加简单容易。

在现有技术中，视频推荐的方法通常是根据用户的观看历史记录，建立用户的喜好标签库，然后与视频数据库中的标签进行匹配，从而为用户提供匹配的视频。

然而，现有技术进行视频推荐时仅仅考虑用户的观看历史记录这一因素，考虑的因素比较单一，导致视频推荐时为用户推荐的视频不全面。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种视频推荐的方法和相应的一种视频推荐的终端。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种视频推荐的方法，所述方法包括：

获取实时的时间信息；

确定与所述时间信息对应的视频推荐信息；

显示所述视频推荐信息。

本发明实施例公开了一种视频推荐的终端，所述终端包括：

时间信息获取模块，用于获取实时的时间信息；

视频推荐信息确定模块，用于确定与所述时间信息对应的视频推荐信息；

显示模块，用于显示所述视频推荐信息。

本发明实施例包括以下优点：

在本发明实施例中，在推荐视频时，能够结合时间维度获取视频推荐信息，并将视频推荐信息显示给用户，能够满足同一终端不同用户的不同需求，丰富了根据用户偏好进行视频推荐的判断因素，使得推荐的视频信息能够更切合用户需求，推荐的视频更加多样性，提高视频推荐的准确率。

附图说明

图1是本发明的一种视频推荐的方法实施例一的步骤流程图；

图2是本发明的一种视频推荐的方法实施例二的步骤流程图；

图3是本发明的一种视频推荐的方法实施例三的步骤流程图；

图4是本发明的一种视频推荐的终端实施例的结构框图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

参照图1，示出了本发明的一种视频推荐的方法实施例一的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤101，获取实时的时间信息；

步骤102，确定与所述时间信息对应的视频推荐信息；

步骤103，显示所述视频推荐信息。

在本发明实施例中，在推荐视频时，能够结合时间维度获取视频推荐信息，并将视频推荐信息显示给用户，能够满足同一终端不同用户的不同需求，丰富了根据用户偏好进行视频推荐的判断因素，使得推荐的视频信息能够更切合用户需求，提高视频推荐的准确率。

参照图2，示出了本发明的一种视频推荐的方法实施例二的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤201，预置关联数据库；

关联数据库中可以保存多个时间段与对应的视频推荐类型的关联关系。

在本发明实施例的一种优选实施例中，可以采用如下方式生成关联数据库：

子步骤S11，将一个单位时间划分成多个时间段；

在具体实现中，单位时间可以为开发人员按需设置的任意时间范围，例如，一个月、一天、几个小时等等。

作为本发明实施例的一种优选示例，该单位时间可以为一天的时间。

在实际中，可以采用平均分的方法将一个单位时间划分成多个时间段，例如，可以将一天24个小时平均分成八个时间段，每个时间段的时间粒度为三个小时，比如，该八个时间段可以为6:00-9:00、9:00-12:00、12:00-15:00、15:00-18:00、18:00-21:00、21:00-24:00、24:00-3:00、3:00-6:00。

除了上述平均分法，本领域技术人员还可以采用其他方式划分时间段，例如，将一天时间按照平均分以后，根据实际情况调整每个时间段的时间粒度，比如，将八个时间段调整为：6:00-9:00、9:00-12:00、12:00-15:00、15:00-18:00、18:00-21:00、21:00-24:00、24:00-1:00、1:00-6:00。或者，将八个时间段调整为七个时间段：6:00-9:00、9:00-12:00、12:00-15:00、15:00-18:00、18:00-21:00、21:00-1:00、1:00-6:00。本发明实施例对时间段的划分方式不作限定。

子步骤S12，获取当前终端的播放历史记录；

在本发明实施例中，该终端可以为多用户使用的终端，例如，该终端可以为家庭各成员共用使用的终端，如智能电视终端等。

终端的播放历史记录至少可以包括但不限于：用户操作时间、用户操作类别、视频观看时间、视频名称、视频类型等内容。

在一种实施方式中，该播放历史记录可以从日志记录中获取。具体的，该日志记录可以为家庭中用户在一定时间内观看视频并产生的记录文件。而该日志记录可以通过一定的索引规则从服务提供商的日志文件数据库中获取，或者从电视盒等本地设备中日志文件数据库中获取，该索引规则可以是标识该终端的关键检索词，如该终端所处IP地址、该终端的出厂标识等。

在另一种实施方式中，还可以设置监控程序，采用该监控程序监控当前终端的播放行为以及用户对当前终端开启的视频播放客户端的点播行为等，同时生成针对上述行为的播放历史记录。

本领域技术人员可以采用上述两种方式的一种或两种来获得播放历史记录，也可以采用其他方式来获得播放历史记录，本发明实施例对此不作限制。

子步骤S13，基于所述播放历史记录，分别确定所述时间段对应的视频推荐类型；

当获得终端的播放历史记录以及将单位时间划分了多个时间段以后，可以将该播放历史记录按照该多个时间段进行划分，得到对应数量的多段播放历史记录。例如，将一天划分成6:00-9:00、9:00-12:00、12:00-15:00、15:00-18:00、18:00-21:00、21:00-24:00、24:00-1:00、1:00-6:00八个时间段，则可以按照该八个时间段，分别从播放历史记录中获取每个时间段对应的播放历史记录，即对应的获得6:00-9:00的播放历史记录、9:00-12:00的播放历史记录、12:00-15:00的播放历史记录、15:00-18:00的播放历史记录、18:00-21:00的播放历史记录、21:00-24:00的播放历史记录、24:00-1:00的播放历史记录、1:00-6:00的播放历史记录等。

获得每个时间段对应的播放历史记录以后，可以分别对该多个时间段的播放历史记录进行分析，确定该时间段对应的视频推荐类型。

作为一种示例，视频推荐类型可以包括并不限于以下视频类型：战争抗战类型、惊悚犯罪类型、小品相声类型、新闻类型、日剧类型、幼儿教育类型、科幻类型、欧美港台视频类型、体育类型、纪录片类型、综艺类型、动漫动画类型，等等。

在一种实施方式中，可以采用如下方式确定视频推荐类型：依据每个时间段对应的播放历史记录中相同视频类型的观看时间相加汇总得到某一视频类型的观看时间总和，将该某一视频类型的观看时间总和除以该时间段的播放历史记录的观看时间总和得到该时间段内观看此类型视频的时间占比，将时间占比最高的前N个视频类型作为视频推荐类型，其中，N可以根据该时间段内视频类型总数量而定，例如，N为该段时间段内视频类型总数量的1/5，优选为1。

当然，还可以采用其他方式确定视频推荐类型，例如采用聚类的方式，本发明实施例对此不作限制。

在具体实现中，当获得每个时间段对应的视频推荐类型以后，若存在多个用户，还可以将该多个用户归类，即将偏好于同一时间段观看视频的用户归类：

在一种实施方式中，可以采用如下方式进行用户分类：

在确定每个时间段的每个视频类型的时间比例以后，可以将该时间比例作为一个关键词集合向量表示一个用户的特征，该用户的特征可以表示为：

t_i＝{(e₁，n₁)，(e₂，n₂)，...}

其中，e₁表示视频类型，n₁表示该视频类型的时间比例。

然后依据该用户的特征进行聚类，具体的，利用词频-逆向文档频率(TF-IDF)公式计算出文档中每个节目类型的权重，从而生成特征向量如下：

d_i＝{(e₁，w_1，i)，(e₂，w_2，i)，...}

其中，e₁为视频类型，w_1，i为是电视节目类型e_i在文档d_j中对应的权重；其中，

w_i，j＝TF_i，j*IDF_i

TF_i,j表示节目类型特征e_i在文档d_j中出现的频率；IDFi是一个词语普遍重要性的度量。

${\mathrm{TF}}_{i,j}=\frac{n_{i,j}}{{\mathrm{\Σ}}_k{n}_{k,j}}$

其中，n_i,j表示节目类型特征e_i在d_j中出现的频数。

${\mathrm{IDF}}_i=log\frac{\left|D\right|}{n\left(i\right)+1}$

其中，|D|表示节目类型特征的文档总数；n(i)表示包含节目类型特征ei的文档数目。

不同用户之间的视频观看行为相似度可通过特征向量之间的余弦相似度计算出来，如下：

$W_{ij}=\frac{d_i\·d_j}{\sqrt{\left|\right|d_i\left|\right|\left|\right|d_j\left|\right|}}$

其中，W_ij表示特征向量d_i与特征向量d_j之间的余弦相似度。

如果相似度小于预设阈值，则可以判定该两个用户属于同一类用户，该两个用户都偏好于在同一时间段观看同一类型的视频。

子步骤S14，生成所述时间段以及对应的视频推荐类型的关联关系；

子步骤S15，将所述关联关系组织成关联数据库中。

当获得每个时间段对应的视频推荐类型时，可以生成时间段以及对应的视频推荐类型的关联关系，例如，确定某终端6:00-9:00主要观看新闻类节目、15:00-18:00主要观看动画类节目、18:00-21:00主要观看抗日剧类节目，则可以生成6:00-9:00与新闻类型视频的关联关系、15:00-18:00与动画类型的视频的关联关系、18:00-21:00与抗日剧类型的视频的关联关系。

得到上述关联关系以后，可以将该所有的关联关系存储在关联数据库中，其中，该关联数据库可以存储在终端本地，和/或，存储在后台数据库中，本发明实施例对此不作限制。

步骤202，获取实时的时间信息；

在本发明实施例中，当终端设备开启时，服务器可以获取开启开始终端设备时的时间信息；若终端设备处于开启状态，则可以按照预设时间间隔获取终端设备实时的时间信息。

该时间信息可以包括实时的年度信息、月份、日信息、星期信息、时针信息、分针信息、秒针信息等信息，优选地，该时间信息至少包括时针信息。

在具体实现中，终端设备可以采用多种方式获取实时的时间信息，例如，可以调用系统时钟提供的接口获得系统时钟的时间信息；和/或，终端设备与预设的时间设备连接，通过向该时间设备发送时间获取请求来获得时间设备返回的时间信息；和/或，获取当前终端设备的定位信息，根据该定位信息从GPS(Global Positioning System，全球定位系统)设备或网络中获得与该定位信息对应的时间信息；和/或，利用网络识别和时区(NetworkIdentityand Time Zone，简称NITZ)功能，在终端设备的注册流程中接收管理设备主动下发的该终端设备所在地理位置的时间信息；和/或，接收用户手动设置的时间信息，等等。

当然，本发明实施例并不限于上述获取实时的时间信息的方式，本领域技术人员采用其他方式获取时间信息均是可以的。

步骤203，确定与所述时间信息对应的喜好视频推荐信息；

喜好视频推荐信息可以为基于用户偏好获得的视频推荐信息。

应用于本发明实施例，可以基于时间维度来确定喜好视频推荐信息，从而可以为同一终端中不同的用户推荐符合偏好的不同的视频信息。

在本发明实施例的一种优选实施例中，步骤203可以包括如下子步骤：

子步骤S21，确定所述时间信息所属的时间段；

当终端获得实时的时间信息以后，将该时间信息与关联数据库中存储的多个时间段进行匹配，获得该时间信息所述的时间段，例如，基于上述子步骤S13的例子，若当前获得的实时的时间信息为13:30，则当前时间信息所属的时间段为12:00-15:00。

子步骤S22，从所述关联数据库中查找与所述时间信息所属的时间段对应的视频推荐类型；

确定当前时间信息对应的时间段以后，可以进一步获得关联数据库中存储的该时间段对应的视频推荐类型，例如，关联数据库中存储的12:00-15:00的视频类型为历史记录类型，则将该历史记录类型作为当前时间的视频推荐类型。

子步骤S23，获取与所述视频推荐类型对应的喜好视频推荐信息。

当确定视频推荐类型以后，可以进一步确定该视频推荐类型对应的喜好视频推荐信息。

在本发明实施例的一种优选实施例中，子步骤S23进一步可以包括：获取当前电视系统正在播放的所有视频信息；从所述当前正在播放的所有视频信息中，选取与所述视频推荐类型对应的视频信息，作为喜好视频推荐信息。

具体的，电视系统在每个时间段都会播放不同的电视节目，当确定终端当前时间下的视频推荐类型以后，可以调用电视系统的接口获得电视系统当前正在播放是所有电视节目，然后从该所有电视节目中选取与视频推荐类型匹配的电视节目，作为喜好电视节目，即喜好视频推荐信息。

在具体实现中，若所有电视节目中与视频推荐类型匹配的电视节目有多个，则可以按照收视率或点击率或该终端的其他属性信息，对该多个匹配的电视节目进行排序，然后将部分(例如，排序靠前的一个或两个)或全部电视节目作为喜好视频推荐信息。

在本发明实施例的另一种优选实施例中，子步骤S23进一步可以包括：

获取当前所有热播的视频信息，从所述热播的视频信息中选取与所述视频推荐类型对应的视频信息，作为喜好视频推荐信息。

具体的，终端可以获得当前所有热播的视频信息，当确定终端当前时间下的视频推荐类型以后，可以从该所有热播的视频信息中选取与视频推荐类型匹配的视频信息，作为喜好视频推荐信息。

在具体实现中，若所有热播的视频信息中选取的与视频推荐类型匹配的视频信息有多个，则可以按照该热播视频的点击率，然后将部分(例如，排序靠前的一个或两个)或全部电视节目作为喜好视频推荐信息。

在本发明实施例的又一种优选实施例中，子步骤S23进一步可以包括：

根据当前终端的播放历史记录中记录的多个视频信息；从所述多个视频信息中选取与所述视频推荐类型对应的视频信息，获得与所述对应的视频信息相关的后续视频信息，作为喜好视频推荐信息。

具体的，当前终端的播放历史记录可以包括对多个视频信息的播放历史记录，当获得视频推荐类型以后，可以从该多个视频信息中确定与视频推荐类型匹配的视频信息，并获得该匹配的视频信息相关的后续视频信息，作为喜好视频推荐信息。例如，从播放历史记录中获得与视频推荐类型匹配的视频信息为某个电视连续剧的信息，该电视连续剧的信息包括用户观看的集数，则可以将该集数的后续集数或相关的视频信息作为喜好视频推荐信息。

又如，从播放历史记录中获得与视频推荐类型匹配的视频信息为某个新闻报道的信息，该新闻报道包括报道时间，则可以将该新闻报道的后续跟踪报道作为喜好视频推荐信息。

步骤204，显示所述喜好视频推荐信息。

当获得当前时间下的喜好视频推荐信息以后，可以通过视频可客户端显示该喜好视频推荐信息，以向用户推荐该喜好视频推荐信息。

作为一种示例，该喜好视频推荐信息可以包括视频名称、视频产生时间、视频摘要等信息。

在本发明实施例中，将单位时间划分成多个时间段，当获得当前实时的时间信息以后，根据该时间信息所属的时间段对应的视频推荐类型，获得与该视频推荐类型对应的喜好视频推荐信息推荐给用户，使得本发明实施例在推荐视频时，增加了时间维度，能够满足同一终端不同用户的不同需求，丰富了根据用户偏好进行视频推荐的判断因素，使得推荐的视频信息能够更切合用户需求，提高视频推荐的准确率。

参照图3，示出了本发明的一种视频推荐的方法实施例三的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤301，预置关联数据库；

其中，所述关联数据库中可以保存多个时间段与对应的视频推荐类型的关联关系。

在本发明实施例的一种优选实施例中，步骤301进一步可以包括如下子步骤：

子步骤S31，将一个单位时间划分成多个时间段；

作为本发明实施例的一种优选示例，所述单位时间可以为一天的时间。

子步骤S32，获取当前终端的播放历史记录；

子步骤S33，基于所述播放历史记录，分别确定所述时间段对应的视频推荐类型；

子步骤S34，生成所述时间段以及对应的视频推荐类型的关联关系；

子步骤S35，将所述关联关系组织成关联数据库中。

步骤302，获取实时的时间信息；

步骤303，确定与所述时间信息对应的喜好视频推荐信息；

在本发明实施例的一种优选实施例中，步骤303进一步可以包括如下子步骤：

子步骤S41，确定所述时间信息所属的时间段；

子步骤S42，从所述关联数据库中查找与所述时间信息所属的时间段对应的视频推荐类型；

子步骤S43，获取与所述视频推荐类型对应的喜好视频推荐信息。

在本发明实施例的一种优选实施例中，子步骤S43进一步可以包括：获取当前电视系统正在播放的所有视频信息；从所述当前正在播放的所有视频信息中，选取与所述视频推荐类型对应的视频信息，作为喜好视频推荐信息。

在本发明实施例的另一种优选实施例中，子步骤S43进一步可以包括：获取当前所有热播的视频信息，从所述热播的视频信息中选取与所述视频推荐类型对应的视频信息，作为喜好视频推荐信息。

在本发明实施例的另一种优选实施例中，子步骤S43进一步可以包括：根据当前终端的播放历史记录中记录的多个视频信息；从所述多个视频信息中选取与所述视频推荐类型对应的视频信息，获得与所述对应的视频信息相关的后续视频信息，作为喜好视频推荐信息。

步骤304，确定与所述时间信息对应的时事视频推荐信息；

时事视频推荐信息可以为基于当前热门时事获得的关于历史视频的推荐信息。在具体实现中，当发生重大时事时，与该时事相关的历史视频的搜索量将会激增，当某条历史视频在1小时(或1天等)内被搜索到的次数为过去1小时被搜索的次数的预设倍数(例如，5倍)，则可以认为该条历史视频为时事视频。

应用于本发明实施例，可以基于时间维度和时事维度来确定时事视频推荐信息，从而可以在为用户推荐视频信息的时候，将当下关注度比较大的时事视频也推荐给用户。

在本发明实施例的一种优选实施例中，步骤304进一步可以包括如下子步骤：

子步骤S51，获取距离所述时间信息的预设时间范围内发生的时事信息；

应用于本发明实施例，当获得当前实时的时间信息之后，还可以以该时间信息为基准，获取距离该时间信息的预设范围内的时间范围，例如，当前的时间信息为15：00，预设范围可以设置为2小时，则需要获得热门时事的时间范围为：13:00-15:00。

确定时间范围以后，可以从网络中获得该时间范围内发生的时事信息。

在具体实现中，该时事信息可以包括各种类型的时事，如政治类、经济类、科技类、教育类等等。

子步骤S52，获取与所述时事信息相关的所有时事视频信息；

当确定时事信息以后，可以进一步获得该时事信息对应的时事视频信息，在具体实现中，可以从该时事信息中提取关键词，并在网络中搜索时事关键词，并选择包含该关键词的视频信息，作为时事视频信息。

或者，也可以通过调用新闻网站的接口来获得新闻网站中在先提取的与时事信息相关的历史信息，并从所述历史信息中选取视频信息，作为时事视频信息。本发明实施例对时事视频信息的获取方式不作限制。

子步骤S53，从所述所有时事视频信息中选取与所述视频推荐类型对应的视频信息，作为时事视频推荐信息。

当确定所有时事视频信息以后，可以结合当前时间信息对应的视频推荐类型，从该所有时事视频信息中选取与视频推荐类型对应的视频信息，作为时事视频推荐信息。

例如，若视频推荐类型为政治类型，则可以从所有时事视频信息中选择政治类型的视频信息，作为时事视频推荐信息。

步骤305，将所述时事视频推荐信息以及所述喜好视频推荐信息进行排序；

步骤306，显示排序后的视频推荐信息。

应用于本发明实施例，当获得时事视频推荐信息以及喜好视频推荐信息以后，可以对该时事视频推荐信息以及喜好视频推荐信息进行排序，以将排序后的视频推荐信息显示给用户。

在一种实施方式中，由于时事信息的关注度比较大，在排序时，可以将时事视频推荐信息排序在喜好视频推荐信息之前。

当然，也可以将喜好视频推荐信息排序在时事视频推荐信息之前，本发明对此不做限制。

在本发明实施例中，将单位时间划分成多个时间段，当获得当前实时的时间信息以后，根据该时间信息所属的时间段对应的视频推荐类型，获得与该视频推荐类型对应的喜好视频推荐信息，以及，根据当前发生的热门时事结合视频推荐类型获得时事视频推荐信息，并将该时事视频推荐信息以及喜好视频推荐信息显示给用户，使得本发明实施例在推荐视频时，增加了时间维度以及时事信息的维度，能够满足同一终端不同用户的不同需求，丰富了根据用户偏好进行视频推荐的判断因素，使得推荐的视频信息能够更切合用户需求，提高视频推荐的准确率。

对于图3的实施例而言，由于其与图2的实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

参照图4，示出了本发明的一种视频推荐的终端实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：

时间信息获取模块401，用于获取实时的时间信息；

视频推荐信息确定模块402，用于确定与所述时间信息对应的视频推荐信息；

显示模块403，用于显示所述视频推荐信息。

在本发明实施例的一种优选实施例中，所述终端还可以包括如下模块：

数据库预置模块，用于预置关联数据库，所述关联数据库保存多个时间段与对应的视频推荐类型的关联关系。

在本发明实施例的一种优选实施例中，所述数据库预置模块包括：

时间划分子模块，用于将一个单位时间划分成多个时间段；

历史记录获取子模块，用于获取当前终端的播放历史记录；

推荐类型确定子模块，用于基于所述播放历史记录，分别确定所述时间段对应的视频推荐类型；

关联关系生成子模块，用于生成所述时间段以及对应的视频推荐类型的关联关系；

数据库存储子模块，用于将所述关联关系组织成关联数据库中。

在本发明实施例的一种优选实施例中，所述单位时间为一天的时间。

在本发明实施例的一种优选实施例中，所述视频推荐信息包括喜好视频推荐信息；

所述视频推荐信息确定模块402包括：

时间段确定子模块，用于确定所述时间信息所属的时间段；

推荐类型查找子模块，用于从所述关联数据库中查找与所述时间信息所属的时间段对应的视频推荐类型；

喜好信息获取子模块，用于获取与所述视频推荐类型对应的喜好视频推荐信息。

在本发明实施例的一种优选实施例中，所述喜好信息获取子模块还用于：

获取当前电视系统正在播放的所有视频信息；从所述当前正在播放的所有视频信息中，选取与所述视频推荐类型对应的视频信息，作为喜好视频推荐信息；

和/或，

获取当前所有热播的视频信息，从所述热播的视频信息中选取与所述视频推荐类型对应的视频信息，作为喜好视频推荐信息；

和/或，

根据当前终端的播放历史记录中记录的多个视频信息；从所述多个视频信息中选取与所述视频推荐类型对应的视频信息，获得与所述对应的视频信息相关的后续视频信息，作为喜好视频推荐信息。

在本发明实施例的一种优选实施例中，所述视频推荐信息还包括时事视频推荐信息；

所述视频推荐信息确定模块402包括：

时事信息获取子模块，用于获取距离所述时间信息的预设时间范围内发生的时事信息；

时事视频信息获取子模块，用于获取与所述时事信息相关的所有时事视频信息；

时事视频推荐信息获取子模块，用于从所述所有时事视频信息中选取与所述视频推荐类型对应的视频信息，作为时事视频推荐信息。

在本发明实施例的一种优选实施例中，所述显示模块403包括：

排序子模块，用于将所述时事视频推荐信息以及所述喜好视频推荐信息进行排序；

信息显示子模块，用于显示排序后的视频推荐信息。

在本发明实施例的一种优选实施例中，所述排序子模块还用于：

将所述时事视频推荐信息排序在所述喜好视频推荐信息之前。

对于终端实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种视频推荐的方法和终端进行了详细介绍，本文中服务了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及服务范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (18)

1.一种视频推荐的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取实时的时间信息；

确定与所述时间信息对应的视频推荐信息；

显示所述视频推荐信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取实时的时间信息的步骤之前，还包括：

预置关联数据库，所述关联数据库中保存多个时间段与对应的视频推荐类型的关联关系。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预置关联数据库的步骤包括：

将一个单位时间划分成多个时间段；

获取当前终端的播放历史记录；

基于所述播放历史记录，分别确定所述时间段对应的视频推荐类型；

生成所述时间段以及对应的视频推荐类型的关联关系；

将所述关联关系组织成关联数据库中。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述单位时间为一天的时间。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述视频推荐信息包括喜好视频推荐信息；

所述确定与所述时间信息对应的视频推荐信息的步骤包括：

确定所述时间信息所属的时间段；

从所述关联数据库中查找与所述时间信息所属的时间段对应的视频推荐类型；

获取与所述视频推荐类型对应的喜好视频推荐信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取与所述视频推荐类型对应的喜好视频推荐信息的步骤包括：

获取当前电视系统正在播放的所有视频信息；从所述当前正在播放的所有视频信息中，选取与所述视频推荐类型对应的视频信息，作为喜好视频推荐信息；

和/或，

获取当前所有热播的视频信息，从所述热播的视频信息中选取与所述视频推荐类型对应的视频信息，作为喜好视频推荐信息；

和/或，

根据当前终端的播放历史记录中记录的多个视频信息；从所述多个视频信息中选取与所述视频推荐类型对应的视频信息，获得与所述对应的视频信息相关的后续视频信息，作为喜好视频推荐信息。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述视频推荐信息还包括时事视频推荐信息；

所述确定与所述时间信息对应的视频推荐信息的步骤包括：

获取距离所述时间信息的预设时间范围内发生的时事信息；

获取与所述时事信息相关的所有时事视频信息；

从所述所有时事视频信息中选取与所述视频推荐类型对应的视频信息，作为时事视频推荐信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述显示所述视频推荐信息的步骤包括：

将所述时事视频推荐信息以及所述喜好视频推荐信息进行排序；

显示排序后的视频推荐信息。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述将所述时事视频推荐信息以及所述喜好视频推荐信息进行排序的步骤包括：

将所述时事视频推荐信息排序在所述喜好视频推荐信息之前。

10.一种视频推荐的终端，其特征在于，所述终端包括：

时间信息获取模块，用于获取实时的时间信息；

视频推荐信息确定模块，用于确定与所述时间信息对应的视频推荐信息；

显示模块，用于显示所述视频推荐信息。

11.根据权利要求10所述的终端，其特征在于，还包括：

数据库预置模块，用于预置关联数据库，所述关联数据库中保存多个时间段与对应的视频推荐类型的关联关系。

12.根据权利要求11所述的终端，其特征在于，所述数据库预置模块包括：

时间划分子模块，用于将一个单位时间划分成多个时间段；

历史记录获取子模块，用于获取当前终端的播放历史记录；

推荐类型确定子模块，用于基于所述播放历史记录，分别确定所述时间段对应的视频推荐类型；

关联关系生成子模块，用于生成所述时间段以及对应的视频推荐类型的关联关系；

数据库存储子模块，用于将所述关联关系组织成关联数据库中。

13.根据权利要求12所述的终端，其特征在于，所述单位时间为一天的时间。

14.根据权利要求12所述的终端，其特征在于，所述视频推荐信息包括喜好视频推荐信息；

所述视频推荐信息确定模块包括：

时间段确定子模块，用于确定所述时间信息所属的时间段；

推荐类型查找子模块，用于从所述关联数据库中查找与所述时间信息所属的时间段对应的视频推荐类型；

喜好信息获取子模块，用于获取与所述视频推荐类型对应的喜好视频推荐信息。

15.根据权利要求14所述的终端，其特征在于，所述喜好信息获取子模块还用于：

获取当前电视系统正在播放的所有视频信息；从所述当前正在播放的所有视频信息中，选取与所述视频推荐类型对应的视频信息，作为喜好视频推荐信息；

和/或，

获取当前所有热播的视频信息，从所述热播的视频信息中选取与所述视频推荐类型对应的视频信息，作为喜好视频推荐信息；

和/或，

根据当前终端的播放历史记录中记录的多个视频信息；从所述多个视频信息中选取与所述视频推荐类型对应的视频信息，获得与所述对应的视频信息相关的后续视频信息，作为喜好视频推荐信息。

16.根据权利要求14所述的终端，其特征在于，所述视频推荐信息还包括时事视频推荐信息；

所述视频推荐信息确定模块包括：

时事信息获取子模块，用于获取距离所述时间信息的预设时间范围内发生的时事信息；

时事视频信息获取子模块，用于获取与所述时事信息相关的所有时事视频信息；

时事视频推荐信息获取子模块，用于从所述所有时事视频信息中选取与所述视频推荐类型对应的视频信息，作为时事视频推荐信息。

17.根据权利要求16所述的终端，其特征在于，所述显示模块包括：

排序子模块，用于将所述时事视频推荐信息以及所述喜好视频推荐信息进行排序；

信息显示子模块，用于显示排序后的视频推荐信息。

18.根据权利要求17所述的终端，其特征在于，所述排序子模块还用于：

将所述时事视频推荐信息排序在所述喜好视频推荐信息之前。