CN107846629A - 向用户推荐视频的方法、装置和服务器 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种向用户推荐视频的方法、装置和服务器。本发明提供的向用户推荐视频的方法包括:根据终端发送的视频推荐请求,获取终端的用户的兴趣标签集和兴趣类别集;根据兴趣标签集中的各视频标签和兴趣类别集中的各视频类别,得到多个推荐视频;将多个推荐视频各自的入口标识发送至终端并显示。本实施例的向用户推荐视频的方法,可以准确的根据用户兴趣向用户推荐视频,提升了用户的使用体验。

Description

向用户推荐视频的方法、装置和服务器
技术领域
本发明涉及通信工程技术,尤其涉及一种向用户推荐视频的方法、装置和服务器。
背景技术
在应用程序(Application,简称App)成为信息获取的主要途径后,用户使用App的时间越来越长,获取信息的方式也从之前的文字,图片逐渐过渡到以短视频为主的信息流上。因此,如何提高用户的使用体验,使得用户使用某一视频App的时间长于使用其它的视频App的时间,成为开发视频相关App的重要方向。
现有技术中,提高用户使用某一视频App的使用体验的方法为:在用户打开该视频App后,向用户推荐视频,且推荐的视频为浏览量比较大的视频。
但是,仅根据浏览量向用户推荐视频,其中一个不足为推荐的视频并不一定是用户想看到的,比如某用户只喜欢搞笑类的视频,但是爱情类的视频浏览量往往高于搞笑类的视频的浏览量,导致向用户推荐的视频多为爱情类视频,反而降低了用户的使用体验。仅根据浏览量向用户推荐视频另一个不足是新的视频由于浏览量很少,一直不会向用户推荐,而老的视频因为长时间浏览量的积累,会一直向用户推荐,导致向用户推荐的视频多为老的视频,也降低了用户的使用体验。
发明内容
本发明提供一种向用户推荐视频的方法、装置和服务器,以克服现有技术中向用户推荐视频的方法导致的用户使用体验不好的技术问题。
第一方面,本发明提供一种向用户推荐视频的方法,应用于服务器,包括:
根据终端发送的视频推荐请求,获取所述终端的用户的兴趣标签集和兴趣类别集;其中,所述视频推荐请求中包括终端的标识,所述兴趣标签集中包括多个兴趣分数高于预设阈值的第一视频各自的视频标签,所述兴趣类别集中的包括多个兴趣分数高于预设阈值的第一视频各自的视频类别;所述兴趣分数是根据终端发送的与所述用户操作第一视频相关的操作行为数据得到的;
根据所述兴趣标签集中的各视频标签和兴趣类别集中的各视频类别,得到多个推荐视频;
将所述多个推荐视频各自的入口标识发送至所述终端,以使所述终端显示所述多个推荐视频各自的入口标识。
如上所述的方法,在所述根据终端发送的视频推荐请求,获取所述终端的用户的兴趣标签集和兴趣类别集之前,所述方法还包括:
接收终端发送的与所述用户操作第二视频相关的至少一个操作行为数据和第二视频的标识;所述第二视频为所述服务器中存储的且用户操作的任意一个视频;
根据各操作行为数据各自对应的预设分数,得到所述第二视频的兴趣分数;
若所述兴趣分数大于预设阈值,则根据所述第二视频的标识将所述第二视频的视频标签添加至所述用户的兴趣标签集中,将所述第二视频的视频类别添加至所述用户的兴趣类别集中。
如上所述的方法,所述根据所述兴趣标签集中的各视频标签和兴趣类别集中的各视频类别,得到多个推荐视频,包括:
从所述服务器中存储的所述用户未观看过的视频中选取视频标签中包括所述兴趣标签集中的各视频标签中的至少一个视频标签的多个第三视频;
从所述多个第三视频中,选取视频类别为目标视频类别的多个第四视频,所述目标视频类别为所述兴趣类别集中的各视频类别中的任意一个;
将所述多个第四视频作为所述多个推荐视频。
如上所述的方法,所述根据所述兴趣标签集中的各视频标签和兴趣类别集中的各视频类别,得到多个推荐视频的,包括:
从所述服务器中存储的所述用户未观看过的视频中选取视频类别为目标视频类别的多个第三视频,其中,目标视频类别为兴趣类别集中的各视频类别中的任意一个;
从所述多个第三视频中,选取视频标签中包括兴趣标签集中的各视频标签中的至少一个视频标签的多个第四视频;
将所述多个第四视频作为多个推荐视频。
如上所述的方法,所述操作行为数据包括播放时长;所述方法还包括:
对于兴趣类别集中每一个目标视频类别,根据用户播放所述目标视频类别对应的各视频各自的播放时长,获取用户播放所述目标视频类别对应的各视频的平均播放时长。
如上所述的方法,所述根据所述兴趣标签集中的各视频标签和兴趣类别集中的各视频类别,得到多个推荐视频,包括:
从所述服务器中存储的所述用户未观看过的视频中选取视频标签中包括所述兴趣标签集中的各视频标签中的至少一个视频标签的多个第三视频;
从所述多个第三视频中,选取视频类别为目标视频类别的多个第四视频,所述目标视频类别为所述兴趣类别集中的各视频类别中的任意一个;
对于兴趣类别集中每一个目标视频类别,从所述多个第四视频中,选取播放时长与相应的平均播放时长的差值在预设范围内的多个第五视频;
将各目标视频类别各自对应的多个第五视频作为所述多个推荐视频。
第二方面,本发明还提供一种向用户推荐视频的装置,包括:
兴趣集获取模块,用于根据终端发送的视频推荐请求,获取所述终端的用户的兴趣标签集和兴趣类别集;其中,所述视频推荐请求中包括终端的标识,所述兴趣标签集中包括多个兴趣分数高于预设阈值的多个第一视频各自的视频标签,所述兴趣类别集中的包括多个兴趣分数高于预设阈值的多个第一视频各自的视频类别;所述兴趣分数是根据终端发送的与所述用户操作第一视频相关的操作行为数据得到的;
推荐视频获取模块,用于根据所述兴趣标签集中的各视频标签和兴趣类别集中的各视频类别,得到多个推荐视频;
发送模块,用于将所述多个推荐视频各自的入口标识发送至所述终端,以使所述终端显示所述多个推荐视频各自的入口标识。
如上所述的装置,所述装置还包括:
接收模块,用于接收终端发送的与所述用户操作第二视频相关的至少一个操作行为数据和第二视频的标识;所述第二视频为所述服务器中存储的且用户操作的任意一个视频;
兴趣分数获取模块,用于根据各操作行为数据各自对应的预设分数,得到所述第二视频的兴趣分数;
兴趣集更新模块,用于若所述兴趣分数大于预设阈值,则根据所述第二视频的标识将所述第二视频的视频标签添加至所述用户的兴趣标签集中,将所述第二视频的视频类别添加至所述用户的兴趣类别集中。
如上所述的装置,所述推荐视频获取模块具体用于:
从所述服务器中存储的所述用户未观看过的视频中选取视频标签中包括所述兴趣标签集中的各视频标签中的至少一个视频标签的多个第三视频;
从所述多个第三视频中,选取视频类别为目标视频类别的多个第四视频,所述目标视频类别为所述兴趣类别集中的各视频类别中的任意一个;
将所述多个第四视频作为所述多个推荐视频。
第三方面,本发明还提供一种服务器,包括第二方面所述的向用户推荐视频的装置。
本发明的向用户推荐视频的方法包括:根据终端发送的视频推荐请求,获取终端的用户的兴趣标签集和兴趣类别集;其中,视频推荐请求中包括终端的标识,兴趣标签集中包括多个兴趣分数高于预设阈值的第一视频各自的视频标签,兴趣类别集中的包括多个兴趣分数高于预设阈值的第一视频各自的视频类别;兴趣分数是根据终端发送的与用户操作第一视频相关的操作行为数据得到的;根据兴趣标签集中的各视频标签和兴趣类别集中的各视频类别,得到多个推荐视频;将多个推荐视频各自的入口标识发送至终端并显示。本发明的向用户推荐视频的方法,可以准确的根据用户兴趣向用户推荐视频,提升了用户的使用体验。。
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一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图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性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种可能的系统架构图;
图2为本发明提供的向用户推荐视频的方法实施例一的流程图;
图3为本发明提供的向用户推荐视频的方法实施例二的流程图;
图4为本发明提供的向用户推荐视频的方法实施例三的流程图;
图5为本发明提供的向用户推荐视频的装置实施例一的结构示意图;
图6为本发明提供的向用户推荐视频的装置实施例二的结构示意图;
图7为本发明提供的服务器的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,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作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。
图1为本发明提供的一种可能的系统架构图;参见图1,该系统架构图包括服务器11和终端12。服务器11上存储有多个视频,供终端用户观看,还存储有多个安装有目标应用程序的用户的兴趣标签集和兴趣类别集;终端上安装有目标应用程序,目标应用程序为与服务器11对应的视频应用程序。
具体地,当用户打开终端12上的目标应用程序时,终端发送视频推荐请求至服务器11,服务器11根据终端12的用户的兴趣标签集和兴趣类别集,得到多个推荐视频,并将多个推荐视频各自的入口标识发送至终端,并在终端的目标应用程序的显示界面显示多个推荐视频各自的入口标识,以使用户通过推荐视频入口标识从服务器11获取相应的推荐视频进行查看。本发明通过根据用户的兴趣向用户推荐视频,提高了用户的使用体验。
图2为本发明提供的向用户推荐视频的方法实施例一的流程图,如图2所示,本实施例的方法可以包括:
步骤S101、根据终端发送的视频推荐请求,获取终端的用户的兴趣标签集和兴趣类别集;其中,视频推荐请求中包括终端的标识,兴趣标签集中包括多个兴趣分数高于预设阈值的第一视频各自的视频标签,兴趣类别集中的包括多个兴趣分数高于预设阈值的第一视频各自的视频类别;兴趣分数是根据终端发送的与用户操作第一视频相关的操作行为数据得到的;
步骤S102、根据兴趣标签集中的各视频标签和兴趣类别集中的各视频类别,得到多个推荐视频;
步骤S103、将多个推荐视频各自的入口标识发送至终端,以使终端显示多个推荐视频各自的入口标识。
具体地,本实施例的执行主体可为图1所示的服务器11。
当终端接收到用户输入的目标应用程序的打开操作时,向服务器发送视频推荐请求,视频推荐请求中包括终端的标识。比如目标应用程序可为“腾讯视频”或者“优酷视频”。
服务器接收到视频推荐请求后,根据视频推荐请求中包括的终端的标识获取与该标识对应的最新的兴趣标签集和最新的兴趣类别集,也就是终端的用户的兴趣标签集和兴趣标签集。
其中,兴趣标签集中包括多个兴趣分数高于预设阈值的第一视频各自的视频标签,兴趣类别集中的包括多个兴趣分数高于预设阈值的第一视频各自的视频类别;兴趣分数是根据终端发送的与用户操作第一视频相关的操作行为数据得到的。视频类别比如可为“综艺节目”、“脱口秀”、“动漫”。视频便签比如可为“周杰伦”、“最强大脑”。
具体来说,在用户通过目标应用程序操作某一视频时,会产生用户操作该视频的操作行为数据,比如播放该视频的播放时长(不包括重播),在该视频的显示界面停留的时间(不包括播放时长),是否对该视频进行了分享,对该视频点了赞还是踩,是否进行了重播,该视频是否来源于推荐等等。这些操作行为数据均会发送至服务器。服务器对这些操作行为数据进行分析得到该视频的兴趣分数,若该视频的兴趣分数大于预设阈值,则将该视频的视频标签加入到用户的兴趣标签集中,将该视频的视频类别加入到用户的兴趣类别集中。同时,用户还会对其它的视频进行操作,用户操作的每个视频对应的操作行为数据均会发送至服务器,对于用户操作的每一个视频,服务器按照上述的方法分析操作行为数据得到视频的兴趣分数,根据兴趣分数和预设阈值的大小确定是否将视频的视频标签加入到用户的兴趣标签集中,以及将视频的视频类别加入到用户的兴趣类别集中。也就是说,本实施例中的第一视频是指兴趣分数高于预设阈值的视频。
本领域技术人员应当明白,用户的兴趣标签集和兴趣类别集是不断更新变化的。服务器接收到终端发送的视频推荐请求后,获取的是存储的该终端的用户的最新的兴趣标签集和兴趣类别集。
服务器在获取到兴趣标签集和兴趣类别集后,根据兴趣标签集中的各视频标签和兴趣类别集中的各视频类别,得到多个推荐视频。
具体地,服务器根据兴趣标签集中的各视频标签和兴趣类别集中的各视频类别得到多个推荐视频有以下两种可能的实现方式,但是并不限于以下两种可能的实现方式。
一种可能的实现方式为:从服务器中存储的用户未观看过的视频中选取视频标签中包括兴趣标签集中的各视频标签中的至少一个视频标签的多个第三视频;从多个第三视频中,选取视频类别为目标视频类别的多个第四视频,其中,目标视频类别为兴趣类别集中的各视频类别中的任意一个;将多个第四视频作为多个推荐视频。
具体地,获取用户未观看过的视频的方法为:根据视频的播放时长和视频的总时长,得到视频的播放率,若播放率小于等于预设值,则将视频作为用户未观看过的视频。即用户未观看的视频是指播放率小于等于预设值的视频。比如A视频,其播放时长为10分钟,A视频的总时长为100分钟,则A视频的播放率为10/100=10%,若预设值为15%,则A视频即为用户未观看的视频。显然的,用户从未播放过的视频也属于用户未观看的视频。
从用户未观看过的视频中选取出视频标签中包括兴趣标签集中的各视频标签中的至少一个视频标签的多个第三视频。比如A视频的视频标签为“周杰伦”、“中国好声音”;用户的兴趣标签集中包括视频标签“周杰伦”和“中国好声音”,那么将A视频作为第三视频;B视频的视频标签为“赵丽颖”、“快乐大本营”,用户的兴趣标签集中包括视频标签“赵丽颖”,不包括“快乐大本营”,那么也将B视频作为第三视频。
得到多个第三视频后,将多个第三视频中视频类别为兴趣类别集中包括的目标视频类别的视频选取出来,得到多个第四视频。将多个第四视频作为多个推荐视频。其中,目标视频类别为兴趣类别集中的各视频类别中的任意一个。
另一种可能的实现方式为:从服务器中存储的用户未观看过的视频中选取视频类别为目标视频类别的多个第三视频,其中,目标视频类别为兴趣类别集中的各视频类别中的任意一个;从多个第三视频中,选取视频标签中包括兴趣标签集中的各视频标签中的至少一个视频标签的多个第四视频;将多个第四视频作为多个推荐视频。
具体地,该实现方式中的用户未观看过的视频与上一实现方式中的用户未观看过的视频的含义一致。
从服务器中存储的用户未观看过的视频中将视频类别为兴趣类别集中包括的目标视频类别的视频选取出来,得到多个第三视频。其中,目标视频类别为兴趣类别集中的各视频类别中的任意一个。
得到多个第三视频后,从多个第三视频中选取出视频标签中包括兴趣标签集中的各视频标签中的至少一个视频标签的多个第四视频选取出来。将多个第四视频作为多个推荐视频。
服务器在得到多个推荐视频后,将多个推荐视频各自的入口标识发送至终端,以使多个推荐视频各自的入口标识在终端的目标应用程序的显示界面进行显示。
具体的显示方法可为在目标应用程序的第一显示界面显示多个推荐视频组成的推荐视频集的入口标识,比如图片加“推荐视频”字样,当用户点击推荐视频集的入口标识后,在用户的第二显示界面显示多个推荐视频各自的入口标识。
本实施例中根据兴趣标签集中的各视频标签和兴趣类别集中的各视频类别,得到多个推荐视频,其中,兴趣标签集中包括多个兴趣分数高于预设阈值的第一视频各自的视频标签,兴趣类别集中的包括多个兴趣分数高于预设阈值的第一视频各自的视频类别,可以准确的根据用户兴趣的分析出用户可能喜欢观看的视频,并将分析出的用户可能喜欢观看的视频作为推荐视频推荐给用户,使得用户看到的推荐视频多为自身喜欢观看的视频,提升了用户的使用体验。
本实施例的向用户推荐视频的方法包括:根据终端发送的视频推荐请求,获取终端的用户的兴趣标签集和兴趣类别集;其中,视频推荐请求中包括终端的标识,兴趣标签集中包括多个兴趣分数高于预设阈值的第一视频各自的视频标签,兴趣类别集中的包括多个兴趣分数高于预设阈值的第一视频各自的视频类别;兴趣分数是根据终端发送的与用户操作第一视频相关的操作行为数据得到的;根据兴趣标签集中的各视频标签和兴趣类别集中的各视频类别,得到多个推荐视频;将多个推荐视频各自的入口标识发送至终端并显示。本实施例的向用户推荐视频的方法,可以准确的根据用户兴趣向用户推荐视频,提升了用户的使用体验。
下面采用具体的实施例,对服务器中存储的用户的兴趣标签集和兴趣类别集的生成过程进行详细的说明。
图3为本发明提供的向用户推荐视频的方法实施例二的流程图,如图3所示,本实施例的方法可以包括:
步骤S201、接收终端发送的与用户操作第二视频相关的至少一个操作行为数据和第二视频的标识;第二视频为服务器中存储的且用户操作的任意一个视频;
步骤S202、根据与第二视频相关各操作行为数据各自对应的预设分数,得到第二视频的兴趣分数;
步骤S203、若兴趣分数大于预设阈值,则根据第二视频的标识将第二视频的视频标签添加至用户的兴趣标签集中,将第二视频的视频类别添加至用户的兴趣类别集中。
具体地,在用户通过终端的目标应用程序操作某一视频时,用户操作该视频的操作行为数据会发送至服务器,操作行为数据可为播放该视频的播放时长,在该视频的显示界面停留的时间,是否对该视频进行了分享,对该视频点了赞还是踩,是否进行了重播,该视频是否来源于推荐等等。
服务器接收终端发送的与用户操作第二视频相关的至少一个操作行为数据和第二视频的标识,第二视频为服务器中存储的且用户操作的任意一个视频。
根据用户操作第二视频相关各操作行为数据各自对应的预设分数,得到第二视频的兴趣分数。比如用户在第二视频的视频显示界面停留的时间大于5s,该操作行为数据的预设分数为10分,用户在第二视频的视频显示界面停留的时间小于等于5s,该操作行为数据的预设分数为0分;第二视频来源与目标应用程序显示界上显示的推荐视频,该操作行为数据的预设分数为5分,第二视频不是来源与目标应用程序显示界上显示的推荐视频,该操作行为数据的预设分数为0分;用户对第二视频点击了喜欢,该操作行为数据的预设分数为30分,用户对第二视频点击了不喜欢,该操作行为数据的预设分数为-100分;用户对第二视频进行了评价,该操作行为数据的预设分数为10分,用户没有对第二视频进行评价,该操作行为数据的预设分数为0分;第二视频播放时长对应的预设分数R为:“Q=第二视频播放时长/第二视频总时长×100,然后对Q向上取整得到R”;用户对第二视频进行了分享,该操作行为数据的预设分数为5分,用户未对第二视频进行分享,该操作行为数据的预设分数为0分;用户对第二视频进行了重播,该操作行为数据的预设分数为20分,用户未对第二视频进行重播,该操作行为数据的预设分数为0分。
将用户操作第二视频相关的各操作行为数据对应的预设分数相加,得到第二视频的兴趣分数。
本领域技术人员可以理解的是,操作行为数据并不限于上述各操作行为数据,各操作行为数据的预设分数并不限于上述预设分数,需根据实际情况设定,只要各预设分数符合实际的兴趣权重即可,比如用户对第二视频点击的不喜欢,则说明用户对该第二视频完全没有兴趣,兴趣权重很小,预设分数很低,为负值;用户对第二视频点击的喜欢,该操作行为数据的兴趣权重比较大,因此,其预设分数就较高。
在得到第二视频的兴趣分数后,将兴趣分数和预设阈值比较,若兴趣分数大于预设阈值,则根据第二视频的标识获取第二视频的视频标签和视频类别,将第二视频的视频标签添加至用户的兴趣标签集中,将第二视频的视频类别添加至用户的兴趣类别集中。得到更新后的兴趣标签集和兴趣类别集。
本领域技术人员应当明白,对于服务器中存储的且用户操作过的每一个第二视频均进行上述的操作,所以兴趣标签集包括多个第二视频的视频标签,兴趣类别集包括多个第二视频的视频类别。
本实施例通过为操作行为数据设置预设分数,根据预设分数得到视频的兴趣分数,并根据兴趣分数确定该视频的视频标签是否需要添加到兴趣标签集中,视频类别是否需要添加到兴趣类别集中,得到的用户的兴趣标签集和兴趣类别集。
为了使得推荐的视频更加的符合用户的兴趣,本实施例对上述实施例中的“根据兴趣标签集中的各视频标签和兴趣类别集中的各视频类别,得到多个推荐视频”的其中一种实现方式做了进一步的改进。
图4为本发明提供的向用户推荐视频的方法的实施例三的流程图,如图4所示,本实施例的方法可以包括:
步骤S301、从服务器中存储的用户未观看过的视频中选取视频标签中包括兴趣标签集中的各视频标签中的至少一个视频标签的多个第三视频;
步骤S302、从多个第三视频中,选取视频类别为目标视频类别的多个第四视频,目标视频类别为兴趣类别集中的各视频类别中的任意一个;
步骤S303、对于兴趣类别集中每一个目标视频类别,根据用户播放目标视频类别对应的各视频各自的播放时长,获取用户播放目标视频类别对应的视频的平均播放时长;
步骤S304、对于兴趣类别集中每一个目标视频类别,从多个第四视频中,选取播放时长与相应的平均播放时长的差值在预设范围内的多个第五视频;
步骤S305、将各目标视频类别各自对应的多个第五视频作为多个推荐视频。
具体地,本实施例中的用户未观看过的视频与上述实施例中用户未观看过的视频的含义一致,本实施例不再赘述。
从用户未观看过的视频中选取出视频标签中包括兴趣标签集中的各视频标签中的至少一个视频标签的多个第三视频。比如A视频的视频标签为“周杰伦”、“中国好声音”;用户的兴趣标签集中包括视频标签“周杰伦”和“中国好声音”,那么将A视频作为第三视频;B视频的视频标签为“赵丽颖”、“快乐大本营”,用户的兴趣标签集中包括视频标签“赵丽颖”,不包括“快乐大本营”,那么也将B视频作为第三视频。
得到多个第三视频后,将多个第三视频中视频类别为兴趣类别集中包括的目标视频类别的视频选取出来,得到多个第四视频。将多个第四视频作为多个推荐视频。其中,目标视频类别为兴趣类别集中的各视频类别中的任意一个。
对于兴趣类别集中每一个目标视频类别,根据用户播放目标视频类别对应的各视频各自的播放时长,获取用户播放目标视频类别对应的各视频的平均播放时长。比如目标视频类别为“综艺节目”,获取“综艺节目”对应的各视频各自的播放时长,其中播放时长是终端发送至服务器的,取各播放时长的平均值,得到“综艺节目”对应的各视频的平均播放时长。
兴趣类别集中每一个目标视频类别都要获取其对应的各视频的平均播放时长。
在得到兴趣类别集中各目标视频类别各自对应的平均播放时长后,对于兴趣类别集中每一个目标视频类别,从多个第四视频中,选取播放时长与相应的平均播放时长的差值在预设范围内的多个第五视频。比如,目标视频类别为“综艺节目”,其对应的平均播放时长为50分钟,则将第四视频中播放时长在40分钟至60分钟的视频类别为“综艺节目”的多个第五视频选取出来,此时的预设范围为-10~10。兴趣类别集中每一个目标视频类别均对应多个第五视频。
最后,将各目标视频类别各自对应的多个第五视频作为多个推荐视频。
对于上述实施例中的“根据兴趣标签集中的各视频标签和兴趣类别集中的各视频类别,得到多个推荐视频”的另外一种实现方式,也可以按照本实施例中的改进方法进行改进。
本实施例通过根据播放时长进一步选取推荐视频,使得推荐的视频更加的符合用户的兴趣,进一步提高了用户的使用体验。
图5为本发明提供的向用户推荐视频的装置实施例一的结构示意图,如图5所示,本实施例的装置可以包括:兴趣集获取模块11、推荐视频获取模块12和发送模块13。
兴趣集获取模块11,用于根据终端发送的视频推荐请求,获取终端的用户的兴趣标签集和兴趣类别集;其中,视频推荐请求中包括终端的标识,兴趣标签集中包括多个兴趣分数高于预设阈值的第一视频各自的视频标签,兴趣类别集中的包括多个兴趣分数高于预设阈值的第一视频各自的视频类别;兴趣分数是根据终端发送的与用户操作第一视频相关的操作行为数据得到的;推荐视频获取模块12,用于根据兴趣标签集中的各视频标签和兴趣类别集中的各视频类别,得到多个推荐视频;发送模块13,用于将多个推荐视频各自的入口标识发送至终端,以使终端显示多个推荐视频各自的入口标识。
推荐视频获取模块12具体用于:从服务器中存储的用户未观看过的视频中选取视频标签中包括兴趣标签集中的各视频标签中的至少一个视频标签的多个第三视频;从多个第三视频中,选取视频类别为目标视频类别的多个第四视频,目标视频类别为兴趣类别集中的各视频类别中的任意一个;将多个第四视频作为多个推荐视频。
或者,推荐视频获取模块12具体用于:从服务器中存储的用户未观看过的视频中选取视频类别为目标视频类别的多个第三视频,其中,目标视频类别为兴趣类别集中的各视频类别中的任意一个;从多个第三视频中,选取视频标签中包括兴趣标签集中的各视频标签中的至少一个视频标签的多个第四视频;将多个第四视频作为多个推荐视频。
本实施例的装置,可以用于执行上述方法实施例的技术方案,其实现原理和技术效果类似,此处不再赘述。
图6为本发明提供的向用户推荐视频的装置实施例二的结构示意图,如图6所示,本实施例的装置在图5所示装置结构的基础上,进一步地,还可以包括:接收模块14、兴趣分数获取模块15、兴趣集更新模块16和平均播放时长获取模块17。
接收模块14,用于接收终端发送的与用户操作第二视频相关的至少一个操作行为数据和第二视频的标识;第二视频为服务器中存储的且用户操作的任意一个视频;兴趣分数获取模块15,用于根据各操作行为数据各自对应的预设分数,得到第二视频的兴趣分数;兴趣集更新模块16,用于若兴趣分数大于预设阈值,则根据第二视频的标识将第二视频的视频标签添加至用户的兴趣标签集中,将第二视频的视频类别添加至用户的兴趣类别集中。
平均播放时长获取模块17用于,对于兴趣类别集中每一个目标视频类别,根据用户播放目标视频类别对应的各视频各自的播放时长,获取用户播放目标视频类别对应的各视频的平均播放时长。
此时,推荐视频获取模块12还具体用于:从服务器中存储的用户未观看过的视频中选取视频标签中包括兴趣标签集中的各视频标签中的至少一个视频标签的多个第三视频;从多个第三视频中,选取视频类别为目标视频类别的多个第四视频,目标视频类别为兴趣类别集中的各视频类别中的任意一个;对于兴趣类别集中每一个目标视频类别,从多个第四视频中,选取播放时长与相应的平均播放时长的差值在预设范围内的多个第五视频;将各目标视频类别各自对应的多个第五视频作为多个推荐视频。
本实施例的装置,可以用于执行上述方法实施例的技术方案,其实现原理和技术效果类似,此处不再赘述。
图7为本发明提供的服务器的结构示意图,如图7所示,本实施例的服务器71包括:向用户推荐视频的装置72,向用户推荐视频的装置72可以采用图5~图6任一装置实施例的结构,其对应地,可以执行图2~图4中任一方法实施例的技术方案,其实现原理和技术效果类似,此处不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时,执行包括上述各方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种向用户推荐视频的方法,应用于服务器,其特征在于,包括:
根据终端发送的视频推荐请求,获取所述终端的用户的兴趣标签集和兴趣类别集;其中,所述视频推荐请求中包括终端的标识,所述兴趣标签集中包括多个兴趣分数高于预设阈值的第一视频各自的视频标签,所述兴趣类别集中的包括多个兴趣分数高于预设阈值的第一视频各自的视频类别;所述兴趣分数是根据终端发送的与所述用户操作第一视频相关的操作行为数据得到的;
根据所述兴趣标签集中的各视频标签和兴趣类别集中的各视频类别,得到多个推荐视频;
将所述多个推荐视频各自的入口标识发送至所述终端,以使所述终端显示所述多个推荐视频各自的入口标识。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述根据终端发送的视频推荐请求,获取所述终端的用户的兴趣标签集和兴趣类别集之前,所述方法还包括:
接收终端发送的与所述用户操作第二视频相关的至少一个操作行为数据和第二视频的标识;所述第二视频为所述服务器中存储的且用户操作的任意一个视频;
根据各操作行为数据各自对应的预设分数,得到所述第二视频的兴趣分数;
若所述兴趣分数大于预设阈值,则根据所述第二视频的标识将所述第二视频的视频标签添加至所述用户的兴趣标签集中,将所述第二视频的视频类别添加至所述用户的兴趣类别集中。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述兴趣标签集中的各视频标签和兴趣类别集中的各视频类别,得到多个推荐视频,包括:
从所述服务器中存储的所述用户未观看过的视频中选取视频标签中包括所述兴趣标签集中的各视频标签中的至少一个视频标签的多个第三视频;
从所述多个第三视频中,选取视频类别为目标视频类别的多个第四视频,所述目标视频类别为所述兴趣类别集中的各视频类别中的任意一个;
将所述多个第四视频作为所述多个推荐视频。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述兴趣标签集中的各视频标签和兴趣类别集中的各视频类别,得到多个推荐视频的,包括:
从所述服务器中存储的所述用户未观看过的视频中选取视频类别为目标视频类别的多个第三视频,其中,目标视频类别为兴趣类别集中的各视频类别中的任意一个;
从所述多个第三视频中,选取视频标签中包括兴趣标签集中的各视频标签中的至少一个视频标签的多个第四视频;
将所述多个第四视频作为多个推荐视频。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述操作行为数据包括播放时长;所述方法还包括:
对于兴趣类别集中每一个目标视频类别,根据用户播放所述目标视频类别对应的各视频各自的播放时长,获取用户播放所述目标视频类别对应的各视频的平均播放时长。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述兴趣标签集中的各视频标签和兴趣类别集中的各视频类别,得到多个推荐视频,包括:
从所述服务器中存储的所述用户未观看过的视频中选取视频标签中包括所述兴趣标签集中的各视频标签中的至少一个视频标签的多个第三视频;
从所述多个第三视频中,选取视频类别为目标视频类别的多个第四视频,所述目标视频类别为所述兴趣类别集中的各视频类别中的任意一个;
对于兴趣类别集中每一个目标视频类别,从所述多个第四视频中,选取播放时长与相应的平均播放时长的差值在预设范围内的多个第五视频;
将各目标视频类别各自对应的多个第五视频作为所述多个推荐视频。
7.一种向用户推荐视频的装置,其特征在于,包括:
兴趣集获取模块,用于根据终端发送的视频推荐请求,获取所述终端的用户的兴趣标签集和兴趣类别集;其中,所述视频推荐请求中包括终端的标识,所述兴趣标签集中包括多个兴趣分数高于预设阈值的第一视频各自的视频标签,所述兴趣类别集中的包括多个兴趣分数高于预设阈值的第一视频各自的视频类别;所述兴趣分数是根据终端发送的与所述用户操作第一视频相关的操作行为数据得到的;
推荐视频获取模块,用于根据所述兴趣标签集中的各视频标签和兴趣类别集中的各视频类别,得到多个推荐视频;
发送模块,用于将所述多个推荐视频各自的入口标识发送至所述终端,以使所述终端显示所述多个推荐视频各自的入口标识。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
接收模块,用于接收终端发送的与所述用户操作第二视频相关的至少一个操作行为数据和第二视频的标识;所述第二视频为所述服务器中存储的且用户操作的任意一个视频;
兴趣分数获取模块,用于根据各操作行为数据各自对应的预设分数,得到所述第二视频的兴趣分数;
兴趣集更新模块,用于若所述兴趣分数大于预设阈值,则根据所述第二视频的标识将所述第二视频的视频标签添加至所述用户的兴趣标签集中,将所述第二视频的视频类别添加至所述用户的兴趣类别集中。
9.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述推荐视频获取模块具体用于:
从所述服务器中存储的所述用户未观看过的视频中选取视频标签中包括所述兴趣标签集中的各视频标签中的至少一个视频标签的多个第三视频;
从所述多个第三视频中,选取视频类别为目标视频类别的多个第四视频,所述目标视频类别为所述兴趣类别集中的各视频类别中的任意一个;
将所述多个第四视频作为所述多个推荐视频。
10.一种服务器,其特征在于,包括权利要求7~9任一项所述的向用户推荐视频的装置。
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108647293A (zh) * 2018-05-07 2018-10-12 广州虎牙信息科技有限公司 视频推荐方法、装置、存储介质和服务器
CN109618229A (zh) * 2018-12-21 2019-04-12 广州酷狗计算机科技有限公司 音视频的关联播放方法、装置、服务器及存储介质
CN109710805A (zh) * 2018-12-13 2019-05-03 百度在线网络技术(北京)有限公司 基于兴趣簇的视频交互方法和装置
CN109859006A (zh) * 2019-01-15 2019-06-07 上海连尚网络科技有限公司 用于确定用户兴趣特征的方法、系统、电子设备和计算机可读介质
CN110019949A (zh) * 2018-09-27 2019-07-16 北京字节跳动网络技术有限公司 视频推荐方法、装置、终端、服务器及可读介质
CN110059221A (zh) * 2019-03-11 2019-07-26 咪咕视讯科技有限公司 视频推荐方法、电子设备及计算机可读存储介质
CN111143609A (zh) * 2019-12-20 2020-05-12 北京达佳互联信息技术有限公司 兴趣标签的确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN111353068A (zh) * 2020-02-28 2020-06-30 腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司 一种视频推荐方法及装置
CN111385659A (zh) * 2018-12-29 2020-07-07 广州市百果园信息技术有限公司 一种视频推荐方法、装置、设备及存储介质
CN113423015A (zh) * 2021-08-23 2021-09-21 江西大江传媒网络股份有限公司 基于移动互联网的视频展播智能化推送预选系统
CN113420181A (zh) * 2021-06-23 2021-09-21 未鲲(上海)科技服务有限公司 视频推荐方法、装置、计算机设备和存储介质
CN114329019A (zh) * 2021-12-30 2022-04-12 珠海豹趣科技有限公司 一种向用户电子设备上桌面推荐壁纸的推荐方法及装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103136275A (zh) * 2011-12-02 2013-06-05 盛乐信息技术(上海)有限公司 个性化视频推荐系统及方法
CN105069099A (zh) * 2015-08-06 2015-11-18 北京奇艺世纪科技有限公司 一种信息推荐方法及系统
CN106131601A (zh) * 2016-06-29 2016-11-16 乐视控股(北京)有限公司 视频推荐方法及装置
US20170155939A1 (en) * 2015-09-12 2017-06-01 The Aleph Group Pte., Limited Method and System for Processing Data Used By Creative Users to Create Media Content

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103136275A (zh) * 2011-12-02 2013-06-05 盛乐信息技术(上海)有限公司 个性化视频推荐系统及方法
CN105069099A (zh) * 2015-08-06 2015-11-18 北京奇艺世纪科技有限公司 一种信息推荐方法及系统
US20170155939A1 (en) * 2015-09-12 2017-06-01 The Aleph Group Pte., Limited Method and System for Processing Data Used By Creative Users to Create Media Content
CN106131601A (zh) * 2016-06-29 2016-11-16 乐视控股(北京)有限公司 视频推荐方法及装置

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108647293A (zh) * 2018-05-07 2018-10-12 广州虎牙信息科技有限公司 视频推荐方法、装置、存储介质和服务器
CN108647293B (zh) * 2018-05-07 2022-02-01 广州虎牙信息科技有限公司 视频推荐方法、装置、存储介质和服务器
CN110019949A (zh) * 2018-09-27 2019-07-16 北京字节跳动网络技术有限公司 视频推荐方法、装置、终端、服务器及可读介质
CN109710805B (zh) * 2018-12-13 2022-03-04 百度在线网络技术(北京)有限公司 基于兴趣簇的视频交互方法和装置
CN109710805A (zh) * 2018-12-13 2019-05-03 百度在线网络技术(北京)有限公司 基于兴趣簇的视频交互方法和装置
CN109618229A (zh) * 2018-12-21 2019-04-12 广州酷狗计算机科技有限公司 音视频的关联播放方法、装置、服务器及存储介质
CN111385659A (zh) * 2018-12-29 2020-07-07 广州市百果园信息技术有限公司 一种视频推荐方法、装置、设备及存储介质
CN109859006A (zh) * 2019-01-15 2019-06-07 上海连尚网络科技有限公司 用于确定用户兴趣特征的方法、系统、电子设备和计算机可读介质
CN110059221A (zh) * 2019-03-11 2019-07-26 咪咕视讯科技有限公司 视频推荐方法、电子设备及计算机可读存储介质
CN110059221B (zh) * 2019-03-11 2023-10-20 咪咕视讯科技有限公司 视频推荐方法、电子设备及计算机可读存储介质
CN111143609A (zh) * 2019-12-20 2020-05-12 北京达佳互联信息技术有限公司 兴趣标签的确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN111143609B (zh) * 2019-12-20 2024-03-26 北京达佳互联信息技术有限公司 兴趣标签的确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN111353068A (zh) * 2020-02-28 2020-06-30 腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司 一种视频推荐方法及装置
CN113420181A (zh) * 2021-06-23 2021-09-21 未鲲(上海)科技服务有限公司 视频推荐方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113423015A (zh) * 2021-08-23 2021-09-21 江西大江传媒网络股份有限公司 基于移动互联网的视频展播智能化推送预选系统
CN114329019A (zh) * 2021-12-30 2022-04-12 珠海豹趣科技有限公司 一种向用户电子设备上桌面推荐壁纸的推荐方法及装置

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