CN106326474A - 动漫视频个性化推荐方法 - Google Patents

动漫视频个性化推荐方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106326474A
CN106326474A CN201610791880.8A CN201610791880A CN106326474A CN 106326474 A CN106326474 A CN 106326474A CN 201610791880 A CN201610791880 A CN 201610791880A CN 106326474 A CN106326474 A CN 106326474A
Authority
CN
China
Prior art keywords
user
video
animation video
inventory
animation
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
Application number
CN201610791880.8A
Other languages
English (en)
Inventor
秦林
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NANJING XUANJIA NETWORK TECHNOLOGY Co Ltd
Original Assignee
NANJING XUANJIA NETWORK TECHNOLOGY Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NANJING XUANJIA NETWORK TECHNOLOGY Co Ltd filed Critical NANJING XUANJIA NETWORK TECHNOLOGY Co Ltd
Priority to CN201610791880.8A priority Critical patent/CN106326474A/zh
Publication of CN106326474A publication Critical patent/CN106326474A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/70—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of video data
    • G06F16/74—Browsing; Visualisation therefor
    • G06F16/745—Browsing; Visualisation therefor the internal structure of a single video sequence
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/70—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of video data
    • G06F16/73—Querying
    • G06F16/735—Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)

Abstract

本发明提出了一种动漫视频个性化推荐方法，包括以下步骤：采集和分析用户行为数据；通过动漫视频的热度排名，按照热度优先的模式形成一个推荐清单；再次抓取动漫视频整体热度排序，按照热度进行排列，形成一个整体热度推荐清单；形成最终推荐清单，然后将最终推荐清单推荐到用户，从而形成完整的个性化推荐。本发明能够通过用户的日常使用和观看习惯，定位到用户最关注或者最喜欢的动漫视频信息内容，快速的在用户最明显的位置进行显示，减少用户的无效操作，帮助用户快速的选择到自己想要的内容，从而提高用户的使用体验和活跃度。

Description

动漫视频个性化推荐方法
技术领域
本发明涉及动漫技术领域，特别涉及一种动漫视频个性化推荐方法。
背景技术
在随着有新的动漫制作企业的引进，目前的动漫市场在急速的发展，伴随着动漫企业的急速发展，目前比较市面上出现了越来越多的优质动漫卡通，而用户在面对内容平台的海量内容时，会在选择上出现很大的困难，首先因为用户的属性不同，导致用户对内容需求的不同，用户有年龄段/男女/爱好等很多的因素，如果所有的用户都是用的同一个首页推荐，用户在对符合自己内容的选择上会有很多复杂化的操作，使得用户体验度极为不理想。
现有市场没有针对动漫视频的个性化推荐方法，大部分的个性化推荐体系只是建立在整体视频的用户体验，更多的是针对于大视频的，大部分的推荐方法都是基于成年人的大视频的用户体验优化，并没有专门在动漫方面的推荐方法。
发明内容
本发明的目的旨在至少解决所述技术缺陷之一。
为此，本发明的目的在于提出一种动漫视频个性化推荐方法，根据用户以往的使用记录，针对用户喜好的内容进行搜集和分析，给用户推荐动漫视频，提高用户体验。
为了实现上述目的，本发明提供一种动漫视频个性化推荐方法，包括以下步骤：
步骤S1，采集和分析用户行为数据，根据用户的浏览记录把用户进行属性分类，并判断该用户所喜好动漫视频的类型；
步骤S2，根据用户属性，从动漫视频库中筛选出用户喜好的动漫视频资源库，然后再过滤掉用户已经收看完成的动漫视频资源，通过动漫视频的热度排名，按照热度优先的模式形成一个推荐清单；
步骤S3，再次抓取动漫视频整体热度排序，按照热度进行排列，形成一个整体热度推荐清单；
步骤S4，将步骤S2中的推荐清单和步骤S3中的整体热度推荐清单进行合并优化，剔除重复的推荐纪录，形成最终推荐清单，然后将最终推荐清单推荐到用户，从而形成完整的个性化推荐。
进一步的，在步骤S1中，所述用户行为数据至少包括：用户的登录、跳出、观看视频类型、用户的点击率、用户观看时长、用户持续观看比例、网页点击率。
进一步的，在步骤S1中，判断该用户所喜好动漫视频的类型的步骤如下：
获取用户所有已观看动漫视频的属性数据；
根据动漫视频的属性数据，形成视频类型列表；
根据视频类型列表，判断视频类型列表中最靠前的视频类型为该用户所喜好动漫视频的类型。
进一步的，在步骤S2中，如果用户为第一次访问，则用户喜好的动漫视频资源库为整个动漫视频资源库，步骤S2中的推荐清单与步骤S3中的整体热度推荐清单相同。
进一步的，在步骤S4中，将最终推荐清单推荐到用户后，再次采集用户的行为数据，根据用户针对推荐信息的操作行为，对用户进行行为画像。
根据本发明实施例的动漫视频个性化推荐方法，本发明根据用户以往的使用记录，针对用户喜好的内容进行搜集和分析，从而影响用户的使用界面，根据用户的信息进行匹配的信息推荐，而用户初次进入的时候，会开始记录用户的核心行为，根据核心行为形成一个专属用户的数据信息库，对该用户进行数据分析和画像，后续在用户登录平台的时候会根据用户的画像进行相关推荐优化。
本发明能够通过用户的日常使用和观看习惯，定位到用户最关注或者最喜欢的动漫视频信息内容，快速的在用户最明显的位置进行显示，减少用户的无效操作，帮助用户快速的选择到自己想要的内容，从而提高用户的使用体验和活跃度。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本发明实施例的动漫视频个性化推荐方法的整体流程图；
图2为本发明实施例的动漫视频个性化推荐方法的工作流程图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
本发明提供一种动漫视频个性化推荐方法，参考附图1-2，包括以下步骤：
步骤S1，采集和分析用户行为数据，根据用户的浏览记录把用户进行属性分类，并判断该用户所喜好动漫视频的类型。
判断该用户所喜好动漫视频的类型的步骤如下：
获取用户所有已观看动漫视频的属性数据；
根据动漫视频的属性数据，形成视频类型列表；
根据视频类型列表，判断视频类型列表中最靠前的视频类型为该用户所喜好动漫视频的类型。
其中，用户行为数据至少包括：用户的登录、跳出、观看视频类型、用户的点击率、用户观看时长、用户持续观看比例、网页点击率。
步骤S2，根据用户属性，从动漫视频库中筛选出用户喜好的动漫视频资源库，然后再过滤掉用户已经收看完成的动漫视频资源，通过动漫视频的热度排名，按照热度优先的模式形成一个推荐清单。
如果用户为第一次访问，则用户喜好的动漫视频资源库为整个动漫视频资源库，步骤S2中的推荐清单与步骤S3中的整体热度推荐清单相同。
步骤S3，再次抓取动漫视频整体热度排序，按照热度进行排列，形成一个整体热度推荐清单。
步骤S4，将步骤S2中的推荐清单和步骤S3中的整体热度推荐清单进行合并优化，剔除重复的推荐纪录，形成最终推荐清单，然后将最终推荐清单推荐到用户，从而形成完整的个性化推荐。
将最终推荐清单推荐到用户后，再次采集用户的行为数据，根据用户针对推荐信息的操作行为，对用户进行行为画像。
本发明实现原理：通过对用户数据的行为数据的埋点和采集，分析用户的行为偏好，针对用户的使用习惯对用户进行有效的定位，然后根据数据的定位，将用户的信息进行匹配和推荐，把合适的动漫卡通视频产品推荐到用户的页面，而用户初次进入的时候，会开始记录用户的核心行为，根据核心行为形成一个专属用户的数据信息库，对该用户进行数据分析和画像，后续在用户登录平台的时候会根据用户的画像进行相关推荐优化。
本发明能够帮助用户快速的定位到自己想要的内容，能够减少用户的无效操作，现在是一个信息爆发的时代，不管是互联网还是互动电视，都汇聚了大量的卡通视频，特别事针对动漫卡通的用户，大部分还是属于未成年，很多一部分用户在产品使用操作的时候比较存在操作瓶颈，本发明能够帮助这部分用户，通过用户的日常使用和观看习惯，定位到用户最关注或者最喜欢的动漫视频信息内容，快速的在用户最明显的位置进行显示，减少用户的无效操作，帮助用户快速的选择到自己想要的内容，从而提高用户的使用体验和活跃度。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。本发明的范围由所附权利要求极其等同限定。

Claims (5)

1.一种动漫视频个性化推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，采集和分析用户行为数据，根据用户的浏览记录把用户进行属性分类，并判断该用户所喜好动漫视频的类型；
步骤S2，根据用户属性，从动漫视频库中筛选出用户喜好的动漫视频资源库，然后再过滤掉用户已经收看完成的动漫视频资源，通过动漫视频的热度排名，按照热度优先的模式形成一个推荐清单；
步骤S3，再次抓取动漫视频整体热度排序，按照热度进行排列，形成一个整体热度推荐清单；
步骤S4，将步骤S2中的推荐清单和步骤S3中的整体热度推荐清单进行合并优化，剔除重复的推荐纪录，形成最终推荐清单，然后将最终推荐清单推荐到用户，从而形成完整的个性化推荐。
2.如权利要求1所述的一种动漫视频个性化推荐方法，其特征在于：在步骤S1中，所述用户行为数据至少包括：用户的登录、跳出、观看视频类型、用户的点击率、用户观看时长、用户持续观看比例、网页点击率。
3.如权利要求1所述的一种动漫视频个性化推荐方法，其特征在于：在步骤S1中，判断该用户所喜好动漫视频的类型的步骤如下：
获取用户所有已观看动漫视频的属性数据；
根据动漫视频的属性数据，形成视频类型列表；
根据视频类型列表，判断视频类型列表中最靠前的视频类型为该用户所喜好动漫视频的类型。
4.如权利要求1所述的一种动漫视频个性化推荐方法，其特征在于：在步骤S2中，如果用户为第一次访问，则用户喜好的动漫视频资源库为整个动漫视频资源库，步骤S2中的推荐清单与步骤S3中的整体热度推荐清单相同。
5.如权利要求1所述的一种动漫视频个性化推荐方法，其特征在于：在步骤S4中，将最终推荐清单推荐到用户后，再次采集用户的行为数据，根据用户针对推荐信息的操作行为，对用户进行行为画像。
CN201610791880.8A 2016-08-31 2016-08-31 动漫视频个性化推荐方法 Pending CN106326474A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610791880.8A CN106326474A (zh) 2016-08-31 2016-08-31 动漫视频个性化推荐方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610791880.8A CN106326474A (zh) 2016-08-31 2016-08-31 动漫视频个性化推荐方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN106326474A true CN106326474A (zh) 2017-01-11

Family

ID=57789621

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610791880.8A Pending CN106326474A (zh) 2016-08-31 2016-08-31 动漫视频个性化推荐方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106326474A (zh)

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106846075A (zh) * 2017-04-11 2017-06-13 苏州麦汇互娱网络科技有限公司 动漫预测的方法和装置
CN107169798A (zh) * 2017-05-15 2017-09-15 广东小天才科技有限公司 保持终端客户黏度的方法、终端设备及计算机存储介质
CN107370827A (zh) * 2017-08-28 2017-11-21 四川长虹电器股份有限公司 主动推送个性化服务的系统
CN107613327A (zh) * 2017-10-08 2018-01-19 安徽康佳电子有限公司 一种智能电视的私人定制化方法
CN107679883A (zh) * 2017-05-05 2018-02-09 平安科技（深圳）有限公司 广告生成的方法及系统
CN107688587A (zh) * 2017-02-15 2018-02-13 腾讯科技（深圳）有限公司 一种媒体信息展示方法及装置
CN109189951A (zh) * 2018-07-03 2019-01-11 上海掌门科技有限公司 一种多媒体资源推荐方法、设备及存储介质
CN109726311A (zh) * 2018-12-21 2019-05-07 广州华多网络科技有限公司 一种视频推荐方法、装置及设备
CN111552824A (zh) * 2020-04-26 2020-08-18 杭州哔次元科技有限公司 一种基于用户习惯的漫画推荐系统
CN112333547A (zh) * 2020-11-20 2021-02-05 广州欢网科技有限责任公司 电视端短视频用户喜爱偏好推荐方法、装置和智能电视

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104834695A (zh) * 2015-04-24 2015-08-12 南京邮电大学 基于用户兴趣度和地理位置的活动推荐方法
CN105224576A (zh) * 2014-07-01 2016-01-06 上海视畅信息科技有限公司 一种影视智能推荐方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105224576A (zh) * 2014-07-01 2016-01-06 上海视畅信息科技有限公司 一种影视智能推荐方法
CN104834695A (zh) * 2015-04-24 2015-08-12 南京邮电大学 基于用户兴趣度和地理位置的活动推荐方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
孔斌: "《场景营销 互联时代企业制胜的方法+应用+实践》", 31 May 2016 *
陈炜华，等: "《引爆产品》", 31 July 2016 *

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107688587A (zh) * 2017-02-15 2018-02-13 腾讯科技（深圳）有限公司 一种媒体信息展示方法及装置
CN106846075A (zh) * 2017-04-11 2017-06-13 苏州麦汇互娱网络科技有限公司 动漫预测的方法和装置
CN107679883A (zh) * 2017-05-05 2018-02-09 平安科技（深圳）有限公司 广告生成的方法及系统
CN107169798A (zh) * 2017-05-15 2017-09-15 广东小天才科技有限公司 保持终端客户黏度的方法、终端设备及计算机存储介质
CN107370827A (zh) * 2017-08-28 2017-11-21 四川长虹电器股份有限公司 主动推送个性化服务的系统
CN107613327A (zh) * 2017-10-08 2018-01-19 安徽康佳电子有限公司 一种智能电视的私人定制化方法
CN109189951A (zh) * 2018-07-03 2019-01-11 上海掌门科技有限公司 一种多媒体资源推荐方法、设备及存储介质
CN109189951B (zh) * 2018-07-03 2021-09-03 南京尚网网络科技有限公司 一种多媒体资源推荐方法、设备及存储介质
CN109726311A (zh) * 2018-12-21 2019-05-07 广州华多网络科技有限公司 一种视频推荐方法、装置及设备
CN111552824A (zh) * 2020-04-26 2020-08-18 杭州哔次元科技有限公司 一种基于用户习惯的漫画推荐系统
CN111552824B (zh) * 2020-04-26 2021-06-04 杭州哔次元科技有限公司 一种基于用户习惯的漫画推荐系统
CN112333547A (zh) * 2020-11-20 2021-02-05 广州欢网科技有限责任公司 电视端短视频用户喜爱偏好推荐方法、装置和智能电视

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106326474A (zh) 动漫视频个性化推荐方法
US9628539B2 (en) Method and apparatus for distributed upload of content
US8433815B2 (en) Method and apparatus for collaborative upload of content
US9141982B2 (en) Method and apparatus for collaborative upload of content
KR102255713B1 (ko) 맞춤형 데이터 관리 시스템
US10616666B1 (en) Interactive sentiment-detecting video streaming system and method
TWI402712B (zh) 以推論分析法分析使用者評論之方法及電腦可讀取媒體
KR101419976B1 (ko) 분산형 라이브 멀티미디어 머니타이제이션 메커니즘 및 네트워크
CN109769128A (zh) 视频推荐方法、视频推荐装置和计算机可读存储介质
KR20170105478A (ko) 커스터마이징 가능한 데이터 관리 시스템
US11343595B2 (en) User interface elements for content selection in media narrative presentation
US10620801B1 (en) Generation and presentation of interactive information cards for a video
Nudelman Designing search: UX strategies for ecommerce success
US20140306987A1 (en) Methods and Systems for Visualizing and Ranking Connected Media Content
US11687985B2 (en) Movie or television title rating system
SG194633A1 (en) Method and apparatus for collaborative upload of content
CN108170868A (zh) 视频推荐方法和装置
US20230401604A1 (en) Systems and methods for composing a media feed for a target user by selecting media assets that share congruent objects with a secondary content item
US20220067088A1 (en) Methods and systems for managing media content in a playback queue
Ardissono et al. Personalisation in future TV
Prekopcsák Content organization and discovery: state-of-the-art and new ideas for P2P-Fusion
EP2702539A1 (en) Method and apparatus for collaborative upload of content

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 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

Application publication date: 20170111

RJ01 Rejection of invention patent application after publication