CN107249145A - 一种推送视频的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种推送视频的方法，该方法分别为各用户观看的视频添加观看记录及回看记录，并分别形成观看记录列表和回看记录列表，收集所有用户的观看记录，将大于某一用户观看记录列表内各热度值的视频对应的视频信息形成推荐列表，接收某一用户的操作指令，并对操作指令进行解析，根据不同的指令为用户推送不同的列表，该方法根据所有用户的观看记录，为某一用户推送热点的视频，并且推送的热点视频也结合了用户的观看记录，使得推送的视频更得到用户的青睐，更符合用户的喜好。
Description
技术领域
本发明属于视频推送领域，特别涉及一种推送视频的方法。
背景技术
目前市场上出现了各种视频播放客户端，其可以随时在线观看到各种高清影视剧。人们在享受观看视频的过程中，希望能够将自己观看视频的记录记录下来，但由于不同的影视剧可能散布在不同的网址上，进而导致不同影视剧的视频观看记录散布在不同的视频播放终端上，而且同一影视剧的视频观看记录也散布在不同的视频播放客户端上，不便于用户统一查看和梳理，因而如何统一收录和整理用户在各种视频播放客户端的视频观看记录成为一个亟待解决的问题。CN103826164公开了一种在终端设备中实现视频观看记录的方法，该方法是通过在终端设备中注入预定代码，然后添加预设控件，该方法需要人为地添加观看记录，操作不方便，当用户忘记添加观看记录时，就没有此段视频的观看记录。
此外，现有的播放软件可以为用户提供大量的视频资源，并且可以根据以往的观看记录为用户推送视频，但是推送的视频都是比较随机的，不但占用了带宽，给观看视频带来卡顿现象，并且推送的视频没有针对性，各用户观看视频带来烦恼，为了解决此问题，CN106454423公开了一种根据历史观看记录进行视频推送的方法和方法，该方法主要根据视频管数量，观看时间范围查找历史记录，然后找到历史记录中各视频的特征数据，然后根据特征数据找到与其相似视频，并进行排序，根据排序结果为用户推送视频。该方法存在的问题是由于每个视频内的节目信息和内容都不相同，特征数据进行比较的不准确，导致方法推送的视频大多数都不是用户想看的视频，不但没有满足用户的需求，然而让用户觉得反感。
发明内容
为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供了一种推送视频的方法，该方法根据所有用户的观看记录，为某一用户推送热点的视频，并且推送的热点视频也结合了用户的观看记录，使得推送的视频更得到用户的青睐，更符合用户的喜好。
本发明具体技术方案如下：
本发明提供一种推送视频的方法，该方法包括如下步骤：
S1：分别为各用户观看的视频添加观看记录及回看记录，并分别形成观看记录列表和回看记录列表，观看记录列表内记录的视频信息包括：视频类型、视频名称、视频热度值、视频总集数、观看视频总时长、观看视频总集数、观看视频次数、用户ID信息、观看视频日期；
S2：收集所有用户的观看记录，将大于某一用户观看记录列表内各热度值的视频对应的视频信息形成推荐列表，并将推荐列表内的视频信息与相应的视频相关联；
S3：接收某一用户的操作指令，并对操作指令进行解析，当接收的操作指令为切换频道或搜索指令时，进行步骤S4，当接收的操作指令为关闭视频指令时，进行步骤S5，当接收的操作指令为回看指令时，进行步骤S6，当接收的操作指令为暂停或重新启动视频指令时，进行步骤S7：
S4：向该用户推送推荐列表；
S5：记录当前播放的视频最后一视频帧对应的时间戳；
S6：向该用户推送回看记录列表；
S7：提示用于是否继续观看，当接收到该用户继续观看指令时，跳转到步骤S5记录的时间戳，继续观看，当接收到该用户不继续观看指令时，进行步骤S4。
进一步的改进，步骤S1包括如下步骤：
S100：判断某一用户正在观看的视频的视频总集数N与1的大小，如果N＝1，进行步骤S101；
S101：判断是否有该用户观看该视频的观看记录，如果有，进行步骤S103，如果没有，进行步骤S102；
S102：记录观看该视频的播放时间T，并与该视频的播放时长T1进行比较，如果T＝T1，进行步骤S103，若果1/3T1＜T＜T1，进行步骤S104，如果T≤1/3T1，进行步骤S105；
S103：将该视频的视频信息存储在第一缓存区，形成一级观看记录列表；
S104：将该视频的视频信息存储在第二缓存区，形成二级观看记录列表；
S105：不记录该视频的视频信息。
进一步的改进，步骤S1还包括如下步骤：
S106：当步骤S100判断出N＞1时，判断正在观看的视频的集数，如果为第1集，进行步骤S107，否则进行步骤S108；
S107：判断该用户是否有继续观看该视频的记录，如果没有，进行步骤102，如果有，进行步骤S109；
S108：判断是否有该用户观看该视频其余集数的观看记录，如果没有，进行步骤S102，如果有，进行步骤S109；
S109：判断用户观看过的各集数的总播放时间T4与各集数时长总和T5的大小，如果T4＝T5，进行步骤S103，如果T4＜T5，进行步骤S104。
进一步的改进，步骤S1还包括如下步骤：
S110：利用爬虫技术爬取对视频进行评论的网页；
S111：将爬取的网页生成DOM树；
S112：遍历DOM树，检测出与各视频相关的评论，并统计评论数P，并记录各评论的时间戳。
进一步的改进，步骤S1还包括如下步骤：
S113：根据以下公式计算每一视频的热度值H；
其中，x、y、z、w、a和b表示系数，通常取值为0-1，Q表示每一视频类型的权重值，G表示视频名称的权重值，C表示观看视频次数，Z表示视频总集数，E表示观看视频总时长，J表示观看视频总集数J。
进一步的改进，步骤S2具体方法为：收集所有用户的观看记录，将大于某一用户一级观看记录列表和二级观看记录列表内各热度值的视频对应的且视频类型相同的视频信息分别形成一级推荐列表和二级推荐列表；S4具体方法为：当接收的操作指令为切换频道或搜索指令时，首先为用户推送一级推荐列表，然后再推送二级推荐列表；进一步的改进，步骤S4具体方法为：记录某一用户观看该视频的观看日期，并逐一计算推荐列表内每一视频的观看视频日期与该视频的观看日期之间的天数差，并将天数差与天数差阈值进行比对，当天数差大于天数差阈值时，不推送该推荐列表内该视频信息。
进一步的改进，步骤S1还包括如下步骤：
S114：提取每一条评论内的情感词，并根据情感词分类方法，分析出正向情感词和负向情感词；
S115：统计正向情感词个数F1和负向情感次个数F2；
S116：根据如下公式计算情感倾向性值D：
D＝F1×(+k)+F2×(-k)，k为倾向阈值；
S117：根据步骤S116计算的情感倾向性值找到与情感倾向性值匹配的标签；
S118：将该标签与对其对应的视频相关联；
S119：根据标签及对应的视频的时间戳形成回看记录列表。
进一步的改进，步骤S1还包括如下步骤：
S120：从视频中截取标签对应的图像；
S121：从图像中抽取I帧，并将I帧进行压缩处理，形成缩略图；
S122：在缩略图上标记该图像内第一视频帧的时间戳，并将该缩略图与图像进行关联。
进一步的改进，该方法还包括：
S8：用于记录用户播放该视频的播放时间T2，并与播放时间阈值进行比较，当T2＞播放时间阈值时，会在播放视频的屏幕下方以滚动的方式为用户推送推荐列表。
进一步的改进，该方法还包括：
S9：判断预设时间段内播放视频数据包的量是否减少，如果播放数据包的量减少了，计算减少数；
S10：判断减少数是否大于预设的减少数阈值，如果大于，播放视频的屏幕下方以滚动的方式为用户推送推荐列表内的标签信息；如果不大于，播放视频的屏幕下方以滚动的方式为用户推送与标签对应的缩略图。
本发明的有益效果如下：
本发明提供的一种推送视频的方法，该方法主要是为各用户观看的视频添加观看记录，并且也可以为用户添加回看记录，收集所有用户的观看记录和回看记录，然后如果某一用户观看视频时，调取该用户的观看记录列表，然后将其余用户的观看记录列表中热度值大于该用户观看列表内视频热度值的视频信息形成推荐列表，再次接收用户对视频的操作指令，并对操作指令进行解析，当接收的操作指令为切换频道或搜索指令时，为用户推送推荐列表，当接收的操作指令为关闭视频指令时，记录当前播放的视频最后一视频帧对应的时间戳，当接收的操作指令为回看指令时，向该用户推送回看记录列表，当接收的操作指令为暂停或重新启动视频指令时，提示用于是否继续观看，当接收到该用户继续观看指令时，跳转到记录当前播放的视频最后一视频帧对应的时间戳，继续观看，当接收到该用户不继续观看指令时，向该用户推送推荐列表。
附图说明
图1为实施例1一种推送视频的方法的流程图；
图2为实施例2步骤S1的流程图；
图3为实施例3步骤S110-113的流程图；
图4为实施例4步骤S114-119的流程图；
图5为实施例5步骤S120-122的流程图；
图6为实施例7的推送视频的方法步骤8-10的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和以下实施例对本发明作进一步详细说明。
实施例1
本发明实施例1提供一种推送视频的方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：
S1：分别为各用户观看的视频添加观看记录及回看记录，并分别形成观看记录列表和回看记录列表，观看记录列表内记录的视频信息包括：视频类型、视频名称、视频热度值、视频总集数、观看视频总时长、观看视频总集数、观看视频次数、用户ID信息、观看视频日期；其中视频类型包括电影、电视剧、新闻、娱乐节目、访谈节目、谈话节目、综艺节目等；视频热度值可以通过本发明提供的计算公式计算而得；
S2：收集所有用户的观看记录，将大于某一用户观看记录列表内各热度值的视频对应的视频信息形成推荐列表，并将推荐列表内的视频信息与相应的视频相关联；
S3：接收某一用户的操作指令，并对操作指令进行解析，当接收的操作指令为切换频道或搜索指令时，进行步骤S4，当接收的操作指令为关闭视频指令时，进行步骤S5，当接收的操作指令为回看指令时，进行步骤S6，当接收的操作指令为暂停或重新启动视频指令时，进行步骤S7：
S4：向该用户推送推荐列表；
S5：记录当前播放的视频最后一视频帧对应的时间戳；
S6：向该用户推送回看记录列表；
S7：提示用于是否继续观看，当接收到该用户继续观看指令时，跳转到步骤S5记录的时间戳，继续观看，当接收到该用户不继续观看指令时，进行步骤S4。
本发明提供的一种推送视频的方法，该方法主要是为各用户观看的视频添加观看记录，并且也可以为用户添加回看记录，收集所有用户的观看记录和回看记录，然后如果某一用户观看视频时，调取该用户的观看记录列表，然后将其余用户的观看记录列表中热度值大于该用户观看列表内视频热度值的视频信息形成推荐列表，再次接收用户对视频的操作指令，并对操作指令进行解析，当接收的操作指令为切换频道或搜索指令时，为用户推送推荐列表，当接收的操作指令为关闭视频指令时，记录当前播放的视频最后一视频帧对应的时间戳，当接收的操作指令为回看指令时，向该用户推送回看记录列表，当接收的操作指令为暂停或重新启动视频指令时，提示用于是否继续观看，当接收到该用户继续观看指令时，跳转到记录当前播放的视频最后一视频帧对应的时间戳，继续观看，当接收到该用户不继续观看指令时，向该用户推送推荐列表。
实施例2
本发明实施例2提供一种推送视频的方法，该方法与实施例1的基本相同，不同的是，如图2所示，步骤S1包括如下步骤：
S100：判断某一用户正在观看的视频的视频总集数N与1的大小，如果N＝1，进行步骤S101；
S101：判断是否有该用户观看该视频的观看记录，如果有，进行步骤S103，如果没有，进行步骤S102；
S102：记录观看该视频的播放时间T，并与该视频的播放时长T1进行比较，如果T＝T1，进行步骤S103，若果1/3T1＜T＜T1，进行步骤S104，如果T≤1/3T1，进行步骤S105；
S103：将该视频的视频信息存储在第一缓存区，形成一级观看记录列表；
S104：将该视频的视频信息存储在第二缓存区，形成二级观看记录列表；
S105：不记录该视频的视频信息；
S106：当步骤S100判断出N＞1时，判断正在观看的视频的集数，如果为第1集，进行步骤S107，否则进行步骤S108；
S107：判断该用户是否有继续观看该视频的记录，如果没有，进行步骤102，如果有，进行步骤S109；
S108：判断是否有该用户观看该视频其余集数的观看记录，如果没有，进行步骤S102，如果有，进行步骤S109；
S109：判断用户观看过的各集数的总播放时间T4与各集数时长总和T5的大小，如果T4＝T5，进行步骤S103，如果T4＜T5，进行步骤S104。
本发明提供的推送视频的方法进一步对如何形成视频记录列表进行限定，现有技术中形成的视频观看记录的方法一般都是用户点开某一视频就有观看记录的记载，即使用户只观看了几分钟的视频，也会有记载；为了解决现有技术中存在的该问题，本发明进一步对视频观看记录列表需要记录的视频进行了进一步的限定，首先本发明对观看过的视频的集数进行判断，因为视频无论是娱乐节目、电视剧、新闻都是有集数的，本发明所提到集数一般指只要一段时间内连续播放某一节目集数就算作大于1，例如电视剧中的第一集、第二集可以表示集数，每天播出的新闻日期可以表示集数，例如加入第一次看新闻联播的时间为2017年4月15日，那么可以将其算作一集，2017年2月16日再继续观看，又可以算作一集；相同娱乐节目的每一期可以表示集数，电影的第一部和第二部可以表示节目，例如美国队长的1、2、3部，分别表示1、2、3集；本发明首先对集数进行判断的目的是考察下是否相同视频名称的节目有过观看记录，这样可以根据是否有观看记录来判断观看视频的时长进而来判断是否记录该视频，将其形成观看记录，具体操作如下：首先判断某一视频的总集数，如果总集数＝1，那么判断是否之前看过该视频如果看过，记录该视频的观看记录，形成一级观看记录列表；当没有观看过该视频时，将判断此时该用户观看该视频的播放时间，根据播放时间的长短判断是否记录该视频的观看记录，如果该用户将该视频观看完毕，那么将该视频形成一级观看记录列表，如果看的播放时间大于该视频的播放时长的1/3，将该视频形成二级观看记录列表，如果看的播放时间小于该视频的播放时长的1/3，表示用户该视频的热度不高，所以不记录该视频的观看记录；当该视频的总集数大于1时，判断用户观看的该视频是否为第一集，如果是，在自己判断是否有别的集数的观看记录，如果没有那么判断该视频的播放时间与该视频播放时长进行比较、根据比较结果判断是否形成观看记录，并判断形成哪级观看记录；如果有，那么判断该用户观看所有集数的总播放时间和各集数时长总和进行比较，根据比较结果形成以及观看记录列表或二级观看记录列表；通过以上条件的筛选，可以将热度高、观看时长长、更加吸引用户观看的视频记录下来，该方法有选择性的记录用户观看的视频，并分级形成观看记录列表，降低了后续对观看记录的筛选工作，提高了整个系统的工作效率，并且形成的视频观看记录更令用户满意。
实施例3
本发明实施例3提供一种推送视频的方法，该方法与实施例2的基本相同，不同的是，如图3所示，步骤S1包括如下步骤：
S110：利用爬虫技术爬取对视频进行评论的网页；
S111：将爬取的网页生成DOM树；
S112：遍历DOM树，检测出与各视频相关的评论，并统计评论数P，并记录各评论的时间戳；
S113：根据以下公式计算每一视频的热度值H；
其中，x、y、z、w、a和b表示系数，通常取值为0-1，Q表示每一视频类型的权重值，G表示视频名称的权重值，C表示观看视频次数，Z表示视频总集数，E表示观看视频总时长，J表示观看视频总集数J。
本发明进一步对如何形成视频热度值进行进一步的限定，并且本发明所提到的爬虫技术、如何形成DOM树及如何检测出评论都可以参考现有技术，本发明不做进一步的限定；本发明通过以上方法计算视频的热度值可以更加准确地计算出用户对视频的热度，进而提高推送视频的准确性和效率，能够提高用户的体验，并且可以降低后续对视频观看记录的筛选工作，提高系统的工作效率。
实施例4
本发明实施例4提供一种推送视频的方法，该方法与实施例3的基本相同，不同的是，如图4所示，步骤S1包括如下步骤：
S114：提取每一条评论内的情感词，并根据情感词分类方法，分析出正向情感词和负向情感词；S115：统计正向情感词个数F1和负向情感次个数F2；
S116：根据如下公式计算情感倾向性值D：
D＝F1×(+k)+F2×(-k)，k为倾向阈值；
S117：根据步骤S116计算的情感倾向性值找到与情感倾向性值匹配的标签；
S118：将该标签与对其对应的视频相关联；
S119：根据标签及对应的视频的时间戳形成回看记录列表。
情感词分类方法可以参考现有技术，本发明不做具体限定；本发明进一步对如何形成回看记录列表进行了具体的限定，本发明具有是根据用户对视频的评论进行统计分析，分析出用户对视频内某一内容的情感性倾向，然后从数据库中情感性倾向对应的标签作为该段视频的标签，然后将标签形成回看记录列表，便于用户查找需要回看的视频，提高视频时移的准确度，提高效率。
实施例5
本发明实施例5提供一种推送视频的方法，该方法与实施例4的基本相同，不同的是，如图5所示，步骤S1包括如下步骤：
S120：从视频中截取标签对应的图像；
S121：从图像中抽取I帧，并将I帧进行压缩处理，形成缩略图；
S122：在缩略图上标记该图像内第一视频帧的时间戳，并将该缩略图与图像进行关联。
本发明进一步在形成回看记录列表时，可以将标签对应的一图像截取下来，形成缩略图然后与视频进行关联，在回看视频时，也可以点击缩略图进行回看。
实施例6
本发明实施例6提供一种推送视频的方法，该方法与实施例5的基本相同，不同的是，步骤S2具体方法为：收集所有用户的观看记录，将大于某一用户一级观看记录列表和二级观看记录列表内各热度值的视频对应的且视频类型相同的视频信息分别形成一级推荐列表和二级推荐列表；S4具体方法为：当接收的操作指令为切换频道或搜索指令时，首先为用户推送一级推荐列表，然后再推送二级推荐列表；记录某一用户观看该视频的观看日期，并逐一计算推荐列表内每一视频的观看视频日期与该视频的观看日期之间的天数差，并将天数差与天数差阈值进行比对，当天数差大于天数差阈值时，不推送该推荐列表内该视频信息。
本发明进一步对推送列表内的信息进行筛选，在筛选过程中根据观看的日期进行筛选，保证筛选出的视频都是比较新的视频。
实施例7
本发明实施例7提供一种推送视频的方法，该方法与实施例5的基本相同，不同的是，如图6所示，该方法还包括如下步骤：
S8：用于记录用户播放该视频的播放时间T2，并与播放时间阈值进行比较，当T2＞播放时间阈值时，会在播放视频的屏幕下方以滚动的方式为用户推送推荐列表；
S9：判断预设时间段内播放视频数据包的量是否减少，如果播放数据包的量减少了，计算减少数；
S10：判断减少数是否大于预设的减少数阈值，如果大于，播放视频的屏幕下方以滚动的方式为用户推送推荐列表内的标签信息；如果不大于，播放视频的屏幕下方以滚动的方式为用户推送与标签对应的缩略图。
本发明进一步提供的方法还可以根据用户观看某一视频的播放时间为用户添加观看记录，如果用户连续观看该视频，系统会自动为该视频添加观看记录，操作更加简单方便，并且本发明提供的在为用户提供回看记录列表时，可以根据输出的数据包数量的多少来选择为用户推送标签信息还是缩略图，不但充分利用带宽，并且保证了推送相关视频信息时，不会存在卡顿的问题。
本发明不局限于上述最佳实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品，但不论在其形状或结构上作任何变化，凡是具有与本申请相同或相近似的技术方案，均落在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种推送视频的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
S1：分别为各用户观看的视频添加观看记录及回看记录，并分别形成观看记录列表和回看记录列表，观看记录列表内记录的视频信息包括：视频类型、视频名称、视频热度值、视频总集数、观看视频总时长、观看视频总集数、观看视频次数、用户ID信息、观看视频日期；
S2：收集所有用户的观看记录，将大于某一用户观看记录列表内各热度值的视频对应的视频信息形成推荐列表，并将推荐列表内的视频信息与相应的视频相关联；
S3：接收某一用户的操作指令，并对操作指令进行解析，当接收的操作指令为切换频道或搜索指令时，进行步骤S4，当接收的操作指令为关闭视频指令时，进行步骤S5，当接收的操作指令为回看指令时，进行步骤S6，当接收的操作指令为暂停或重新启动视频指令时，进行步骤S7：
S4：向该用户推送推荐列表；
S5：记录当前播放的视频最后一视频帧对应的时间戳；
S6：向该用户推送回看记录列表；
S7：提示用于是否继续观看，当接收到该用户继续观看指令时，跳转到步骤S5记录的时间戳，继续观看，当接收到该用户不继续观看指令时，进行步骤S4。
2.如权利要求1所述的推送视频的方法，其特征在于，步骤S1包括如下步骤：
S100：判断某一用户正在观看的视频的视频总集数N与1的大小，如果N＝1，进行步骤S101；
S101：判断是否有该用户观看该视频的观看记录，如果有，进行步骤S103，如果没有，进行步骤S102；
S102：记录观看该视频的播放时间T，并与该视频的播放时长T1进行比较，如果T＝T1，进行步骤S103，若果1/3T1＜T＜T1，进行步骤S104，如果T≤1/3T1，进行步骤S105；
S103：将该视频的视频信息存储在第一缓存区，形成一级观看记录列表；
S104：将该视频的视频信息存储在第二缓存区，形成二级观看记录列表；
S105：不记录该视频的视频信息。
3.如权利要求1所述的推送视频的方法，其特征在于，步骤S1还包括如下步骤：
S106：当步骤S100判断出N＞1时，判断正在观看的视频的集数，如果为第1集，进行步骤S107，否则进行步骤S108；
S107：判断该用户是否有继续观看该视频的记录，如果没有，进行步骤102，如果有，进行步骤S109；
S108：判断是否有该用户观看该视频其余集数的观看记录，如果没有，进行步骤S102，如果有，进行步骤S109；
S109：判断用户观看过的各集数的总播放时间T4与各集数时长总和T5的大小，如果T4＝T5，进行步骤S103，如果T4＜T5，进行步骤S104。
4.如权利要求1所述的推送视频的方法，其特征在于，步骤S1还包括如下步骤：
S110：利用爬虫技术爬取对视频进行评论的网页；
S111：将爬取的网页生成DOM树；
S112：遍历DOM树，检测出与各视频相关的评论，并统计评论数P，并记录各评论的时间戳。
5.如权利要求4所述的推送视频的方法，其特征在于，步骤S1还包括如下步骤：
S113：根据以下公式计算每一视频的热度值H；
<mrow>
<mi>H</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mi>z</mi>
<mi>C</mi>
<mo>+</mo>
<mi>w</mi>
<mi>P</mi>
<mo>+</mo>
<mi>a</mi>
<mi>E</mi>
<mo>+</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mi>b</mi>
<mi>J</mi>
</mrow>
<mi>Z</mi>
</mfrac>
</mrow>
<mrow>
<mi>x</mi>
<mi>Q</mi>
<mo>+</mo>
<mi>y</mi>
<mi>G</mi>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
其中，x、y、z、w、a和b表示系数，通常取值为0-1，Q表示每一视频类型的权重值，G表示视频名称的权重值，C表示观看视频次数，Z表示视频总集数，E表示观看视频总时长，J表示观看视频总集数J。
6.如权利要求5所述的推送视频的方法，其特征在于，步骤S2具体方法为：收集所有用户的观看记录，将大于某一用户一级观看记录列表和二级观看记录列表内各热度值的视频对应的且视频类型相同的视频信息分别形成一级推荐列表和二级推荐列表；S4具体方法为：当接收的操作指令为切换频道或搜索指令时，首先为用户推送一级推荐列表，然后再推送二级推荐列表；进一步的改进，步骤S4具体方法为：记录某一用户观看该视频的观看日期，并逐一计算推荐列表内每一视频的观看视频日期与该视频的观看日期之间的天数差，并将天数差与天数差阈值进行比对，当天数差大于天数差阈值时，不推送该推荐列表内该视频信息。
7.如权利要求5所述的推送视频的方法，其特征在于，步骤S1还包括如下步骤：
S114：提取每一条评论内的情感词，并根据情感词分类方法，分析出正向情感词和负向情感词；
S115：统计正向情感词个数F1和负向情感次个数F2；
S116：根据如下公式计算情感倾向性值D：
D＝F1×(+k)+F2×(-k)，k为倾向阈值；
S117：根据步骤S116计算的情感倾向性值找到与情感倾向性值匹配的标签；
S118：将该标签与对其对应的视频相关联；
S119：根据标签及对应的视频的时间戳形成回看记录列表。
8.如权利要求7所述的推送视频的方法，其特征在于，所述步骤S1还包括如下步骤：
S120：从视频中截取标签对应的图像；
S121：从图像中抽取I帧，并将I帧进行压缩处理，形成缩略图；
S122：在缩略图上标记该图像内第一视频帧的时间戳，并将该缩略图与图像进行关联。
9.如权利要求8所述的推送视频的方法，其特征在于，所述方法还包括：
S8：用于记录用户播放该视频的播放时间T2，并与播放时间阈值进行比较，当T2＞播放时间阈值时，会在播放视频的屏幕下方以滚动的方式为用户推送推荐列表。
10.如权利要求9所述的推送视频的方法，其特征在于，所述方法还包括：
S9：判断预设时间段内播放视频数据包的量是否减少，如果播放数据包的量减少了，计算减少数；
S10：判断减少数是否大于预设的减少数阈值，如果大于，播放视频的屏幕下方以滚动的方式为用户推送推荐列表内的标签信息；如果不大于，播放视频的屏幕下方以滚动的方式为用户推送与标签对应的缩略图。
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