CN109756759A - 一种弹幕信息推荐方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种弹幕信息推荐方法和弹幕信息推荐装置。该弹幕信息推荐方法包括：获取第一弹幕用户的第一请求；根据所述第一弹幕用户的第一请求调用第一信息和第二信息以及n个第三信息；确定与所述第一信息相符合的m个第三信息；调用m个与第三信息相关联的第四信息；确定与第二信息相符合的p个第四信息；其中，n，m，p为自然数，n为所述第一弹幕用户所处场景下的除所述第一弹幕用户之外的第二弹幕用户的用户数，n>m>p；根据p个第四信息推荐弹幕显示信息。本发明能够实现弹幕环境下弹幕信息的智能推荐，优化弹幕显示界面，提升弹幕场景下的用户体验。

Description

一种弹幕信息推荐方法和装置

技术领域

本发明实施例涉及视频技术领域，特别涉及一种弹幕信息推荐方法和装置。

背景技术

弹幕是在视频播放的过程中在屏幕滚动显示观众的评论等内容。弹幕作为一种信息交互的形式，满足了人们在看视频时的信息交流需求和自我认同需求。对于热门视频网站或者热门视频资源，弹幕信息通常是海量的，如果不加区分的播放会造成不好的用户体验。如何在弹幕界面上显示更有针对性的内容，满足人们深层次信息交流的需求成为扩展弹幕功能的重要方面。

发明内容

为了弥补现有技术的不足，本发明提供了一种弹幕信息推荐方法，通过对弹幕信息的分析得到与弹幕用户相匹配的弹幕信息，进行推荐和显示。可以筛除无用的弹幕信息，进行有针对性的推荐。

本发明实施例提供一种弹幕信息推荐方法，所述方法包括：获取第一弹幕用户的第一请求；根据所述第一弹幕用户的第一请求调用第一信息和第二信息以及n个第三信息；确定与所述第一信息相符合的m个第三信息；调用m个与第三信息相关联的第四信息；确定与第二信息相符合的p个第四信息；其中，n，m，p为自然数，n为所述第一弹幕用户所处场景下的除所述第一弹幕用户之外的第二弹幕用户的用户数，n>m>p；根据p个第四信息推荐弹幕显示信息。

其中，p个第四信息包含p个第二弹幕用户的ID，将p个第四信息中的用户ID信息推荐给所述第一弹幕用户。

进一步的，所述第一信息具体为第一弹幕用户的视频观看轨迹图谱，所述第三信息为第二弹幕用户的视频观看轨迹图谱。

进一步的，所述确定与第一信息相符合的m个第三信息具体为，分别比对第一弹幕用户和n个第二弹幕用户的视频观看轨迹图谱的相似度，选出其中相似度高于预设值的m个第二弹幕用户的第三信息；

或，所述确定与第一信息相符合的m个第三信息具体为，分别比对第一弹幕用户和n个第二弹幕用户的视频观看轨迹图谱的相似度，按照相似度由高到低的顺序将n个第二弹幕用户进行排序，选取其中前m个第二弹幕用户的第三信息。

进一步的，所述弹幕用户的视频观看轨迹图谱根据弹幕用户的视频观看记录获得，所述视频观看记录包括以下至少一个参数：视频名称VN，视频上线时间VD，视频标签VL，视频类型VM，视频时长VT，观看时间D，观看时长T。

优选的，采用K-means算法对有效观看记录进行聚类分析，得出所述弹幕用户的视频观看轨迹图谱。

进一步的，所述第二信息具体为所述第一弹幕用户的历史评论模型，所述与m个第三信息相关联的第四信息包含所述m个第二弹幕用户ID及其对应的历史评论模型。

进一步的，所述确定与第二信息相符合的p个第四信息具体为，分别比对第一弹幕用户和m个第四信息的相似度，其中，m个第四信息是与m个第三信息相关联的m个第二弹幕用户的历史评论模型，选出其中相似度高于预设值的p个第二弹幕用户的第四信息；

或，所述确定与第二信息相符合的p个第四信息具体为，分别比对第一弹幕用户和m个第四信息的相似度，其中，m个第四信息是与m个第三信息相关联的m个第二弹幕用户的历史评论模型，按照相似度从高到低的顺序进行排序，选出其中前p个第二弹幕用户的第四信息。

优选的，利用文本情感分析方法对所述弹幕用户与视频观看记录相对应的历史评论信息进行分析，得到历史评论模型。

进一步的，视频观看记录信息、弹幕用户观看轨迹图谱和历史评论模型为实时更新或周期性更新或事件触发更新。

本发明的另一实施例还提供一种弹幕信息推荐装置，所述装置包括：请求获取模块，用于获取第一弹幕用户的第一请求；第一信息调用模块，根据该第一弹幕用户的第一请求调用第一信息和第二信息以及n个第三信息；第一确定模块，判断所述n个第三信息是否与第一信息相符合，确定其中与第一信息相符合的m个第三信息；第二信息调用模块，调用m个与第三信息相关联的第四信息；第二确定模块，确定其中与第二信息相符合的p个第四信息；推荐模块，用于根据p个第四信息推荐弹幕显示信息；其中，n，m，p为自然数，n为第一弹幕用户所处场景下的除所述第一弹幕用户之外的第二弹幕用户的用户数，n>m>p。

其中，p个第四信息包含p个第二弹幕用户的ID，将p个第四信息中推荐给所述第一弹幕用户。

其中，p个第四信息包括p个第二弹幕用户的ID以及与ID对应的历时评论模型和/或与ID对应的当前弹幕场景下的弹幕信息。

进一步的，所述弹幕信息推荐装置还包括弹幕信息库，所述第一信息具体为保存在弹幕信息库中的第一弹幕用户的视频观看轨迹图谱，所述第三信息为n个第二弹幕用户的视频观看轨迹图谱。

进一步的，所述第一确定模块确定与所述第一信息相符合的m个第三信息具体为，分别比对第一弹幕用户和n个第二弹幕用户的视频观看轨迹图谱的相似度，选出其中相似度高于预设值的m个第二弹幕用户的第三信息；

或，所述第一确定模块确定与所述第一信息相符合的m个第三信息具体为，分别比对第一弹幕用户和n个第二弹幕用户的视频观看轨迹图谱的相似度，按照相似度由高到低的顺序将n个第二弹幕用户进行排序，选取其中前m个第二弹幕用户的第三信息。

进一步的，所述弹幕用户的视频观看轨迹图谱根据弹幕用户的视频观看记录获得，所述视频观看记录包括以下至少一个参数：视频名称VN，视频上线时间VD，视频标签VL，视频类型VM，视频时长VT，观看时间D，观看时长T。

优选的，所述弹幕信息库采用K-means算法对有效观看记录进行聚类分析，得出所述弹幕用户的视频观看轨迹图谱。

进一步的，所述第二信息具体为所述第一弹幕用户的历史评论模型，所述与m个第三信息相关联的第四信息包含所述m个第二弹幕用户ID及其对应的历史评论模型。

进一步的，所述第二确定模块确定与所述第二信息相符合的p个第四信息具体为，分别比对第一弹幕用户的第二信息和m个第四信息的相似度，其中，m个第四信息是与m个第三信息相关联的m个第二弹幕用户的历史评论模型，选出其中相似度高于预设值的p个第二弹幕用户的第四信息；

或，所述第二确定模块确定与所述第二信息相符合的p个第四信息具体为，分别比对第一弹幕用户的第二信息和m个第四信息的相似度，其中，m个第四信息是与m个第三信息相关联的m个第二弹幕用户的历史评论模型，按照相似度从高到低的顺序进行排序，选出其中前p个第二弹幕用户的第四信息。

优选的，所述弹幕信息库利用文本情感分析方法对所述弹幕用户的与视频观看记录相对应的历史评论信息进行分析，得到历史评论模型。

进一步的，视频观看记录信息、弹幕用户观看轨迹图谱和历史评论模型为实时更新或周期性更新或事件触发更新。

附图说明

图1是本发明实施例的弹幕信息推荐方法流程图；

图2是本发明实施例的弹幕信息库数据结构示意图；

图3是本发明实施例的弹幕信息推荐装置结构图；

图4是本发明实施例的弹幕客户端和弹幕服务器的结构图；

图5是本发明实施例的弹幕视频显示界面。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

实施例一

本发明实施例一提供了一种弹幕显示方法，参照附图1，包括以下步骤：

步骤101、获取第一弹幕用户的第一请求；

步骤102、根据该第一弹幕用户的第一请求调用第一信息和第二信息以及n个第三信息；

步骤103、确定与所述第一信息相符合的m个第三信息；

步骤104、调用与m个第三信息相关联的m个第四信息；

步骤105、确定m个第四信息中与第二信息相符合的p个第四信息。

步骤106、将上述p个第四信息推荐给所述第一弹幕用户。

下面对步骤101～106进行具体说明：

步骤101、获取第一弹幕用户的第一请求；

其中，第一弹幕用户为经过注册的弹幕用户，其可以是在视频网站上的注册了弹幕功能的用户，也可以是在提供弹幕功能的视频网站上的注册用户。该第一弹幕用户通过弹幕视频界面上的功能控件触发所述第一请求，例如：第一弹幕用户点击视频界面上的“弹幕推荐”按钮触发第一请求，响应于该第一请求生成第一请求数据包，该第一请求数据包至少包括所述第一弹幕用户的用户ID，目前观看的视频信息和当前时间戳。

步骤102、根据该第一弹幕用户的第一请求调用第一信息和第二信息以及n个第三信息；

其中，根据该第一弹幕用户的第一请求调用第一信息和第二信息以及n个第三信息包括：提取第一请求数据包中的用户ID，根据该用户ID调用对应的第一信息和第二信息。

所述第一信息指所述第一弹幕用户的视频观看轨迹图谱，所述视频观看轨迹图谱根据该第一弹幕用户的历史视频观看记录生成，历史视频观看记录可以是在该用户在某一视频网站的所有视频观看记录，也可以是经用户授权的多个视频网站的所有的视频观看记录。视频观看记录以列表方式记录该用户观看的视频信息，除用户ID外，所述视频观看记录包括以下至少一个参数：视频名称VN，视频上线时间VD，视频标签VL，视频类型VM，视频时长VT，观看时间D，观看时长T。

其中，还包括对视频观看记录进行预处理，包括删除无效的观看记录，筛选出有效的观看记录。例如观看时长小于3分钟的观看记录，或者观看时长/视频时长小于特定阈值的观看记录。

进一步包括，根据有效视频观看记录生成视频观看轨迹图谱。优选的，利用K-means聚类算法生成视频观看轨迹图谱。也可以利用合并同类项的方式生成视频观看轨迹图谱。例如，第一弹幕用户User321的视频观看记录为表1：

表1第一弹幕用户User321的视频观看记录

以视频标签和视频类型为参照进行聚类分析，User321偏好科幻类电影，可以得到其视频观看轨迹图谱如下表2所示，也即第一信息为：

表2第一弹幕用户User321的视频观看轨迹图谱

需要说明的是，上述示例不应视为对本申请的限制，上述视频观看轨迹图谱的参数也不应视为对视频观看轨迹图谱的限定，视频观看轨迹图谱还可以包含更为丰富的内容，以更全面更准确更细化的表征用户的观看事件为标准。本领域技术人员可以利用现有技术中的任一聚类算法对视频观看记录进行聚类分析以获得反映用户观看偏好、特点或习惯的视频观看轨迹图谱。

第二信息为第一弹幕用户的历史评论模型，该历史评论模型是根据第一信息也即视频观看轨迹图谱对应的弹幕信息和/或评论信息，并利用文本情感分析方法对所述弹幕用户与视频观看记录相对应的历史评论信息进行分析而得到的。例如，提取用户User321对视频A1，A2，A4的评论信息，通过文本情感分析可以得到用户User321的历史评论模型为：偏好硬科幻，对逻辑要求高，对场景要求高，对演员要求较低。

同样需要说明的是，上述示例不应视为对本申请的限制，本领域技术人员可以利用现有技术中的任一文本分析方法获取弹幕用户的与视频观看轨迹图谱对应的历史评论模型。该历史评论模型反映弹幕用户对特定种类或特定视频的特定观点。

其中，在第一弹幕用户所处的场景下还包括n个第二弹幕用户，该n个第二弹幕用户至少在第一弹幕用户触发第一请求的视频中或第一弹幕用户所处的弹幕场景下发表了弹幕信息，第三信息为该n个第二弹幕用户的视频观看轨迹图谱。该视频观看轨迹图谱是利用与生成上述第一弹幕的视频观看轨迹图谱相同的方法，并根据第二弹幕用户的视频观看记录生成。第二弹幕用户的视频观看记录格式与第一弹幕用户的相同，在此不再举例。假设弹幕场景中还有3个第二弹幕用户，包含3个第三信息。该3个第二弹幕用户分别是userA，userB，userC，其视频观看轨迹图谱也即3个第三信息分别为表3所述：

表3 n个第二弹幕用户的视频观看轨迹图谱

步骤103、确定与所述第一信息相符合的m个第三信息；其中所述确定与第一信息相符合的m个第三信息具体为，分别比对第一弹幕用户和n个第二弹幕用户的视频观看轨迹图谱的相似度，选出其中相似度高于预设值的m个第二弹幕用户的第三信息；

或，所述确定与第一信息相符合的m个第三信息具体为，分别比对第一弹幕用户和n个第二弹幕用户的视频观看轨迹图谱的相似度，按照相似度由高到低的顺序将n个第二弹幕用户进行排序，选取其中前m个第二弹幕用户的第三信息。

继续上述示例，将步骤102中的3个第三信息分别与第一信息进行比较得到二者之间的相似度，该相似度计算方法可以采用现有技术中任一相似度计算方法，例如计算得到userA，userB，userC的视频观看轨迹图谱与User321的视频观看轨迹图谱之间的相似度分别为：1,0.2,0.6。将相似度进行排序可以得到如下排序：userA>userC>userD，取m＝2，则排序前两位的第三信息即为userA和userC的视频观看轨迹图谱。或者设置相似度阈值为0.5，取相似度大于0.5的第三信息，同样得到第三信息即为userA和userC的视频观看轨迹图谱信息，此时m＝2。

步骤104、调用与m个第三信息相关联的m个第四信息；其中，所述与m个第三信息相关联的第四信息包含所述m个第二弹幕用户ID及其对应的历史评论模型。

也即，在该步骤中调用2个用户userA和userC的历史评论模型。其历史评论模型的获取与第一弹幕用户的历史评论模型的获取采用相同的方法。优选的，同样利用文本情感分析方法对所述弹幕用户与视频观看记录相对应的历史评论信息进行分析，历史评论信息包括弹幕信息在内的所有评论信息。得到历史评论模型。例如，提取用户userA对视频A1；A2；A4；A6的评论信息，通过文本情感分析可以得到用户userA的历史评论模型为：偏好硬科幻，对逻辑要求高，对场景要求高，对演员要求较低；提取用户userC对视频A1；A4；A7；A8的评论信息，得到历史评论模型为：偏好硬科幻，注重场景和演员演技，不关注逻辑和物理原理。

步骤105、确定m个第四信息中与第二信息相符合的p个第四信息。其中，确定与第二信息相符合的p个第四信息具体为，分别比对第一弹幕用户和m个第二弹幕用户的历史评论模型的相似度，选出其中相似度高于预设值的p个第二弹幕用户的第四信息；

或，所述确定与第二信息相符合的p个第四信息具体为，分别比对第一弹幕用户和m个第二弹幕用户的历史评论模型的相似度，按照相似度从高到低的顺序进行排序，选出其中前p个第二弹幕用户的第四信息。

例如，通过分别比对userA；userC和User321的历史评论模型，可以得到userA和User321的相似度为1，userC和User321的相似度为0.1，通过排序或者设置阈值，可以得到p个第四信息，也即1个用户userC的历史评论模型。

步骤106、将上述p个第四信息推荐给所述第一弹幕用户。将1个第二弹幕用户userC的第四信息推荐给第一弹幕用户，该第四信息包括userC的用户ID和历史评论模型。进一步，可以在第一弹幕用户的当前视频界面上显示userC的历史评论模型。还可以根据用户ID或历史评论模型进一步调用userC的相关的弹幕信息，例如针对当前视频的弹幕信息，推荐给第一弹幕用户并以弹幕的形式在第一弹幕用户的视频界面上显示。

应该理解，上述示例中的具体方法和具体数值都仅是为了便于理解方案作出的示例，不应视为对本申请的具体限制。

实施例二

本发明的实施例二提供了一种弹幕信息推荐装置，参照附图3，用于执行前述的弹幕信息推荐方法，所述弹幕信息推荐装置包括：请求获取模块，用于获取第一弹幕用户的第一请求；第一信息调用模块，与所述请求获取模块相连，用于根据该第一弹幕用户的第一请求调用第一信息和第二信息以及n个第三信息；第一确定模块，与所述第一信息调用模块相连，用于判断所述n个第三信息是否与第一信息相符合，确定其中与第一信息相符合的m个第三信息；第二信息调用模块，与所述第一确定模块相连，用于调用m个与第三信息相关联的第四信息；第二确定模块，与所述第二信息调用模块相连，用于确定其中与第二信息相符合的p个第四信息；推荐模块，与所述第二确定模块相连，用于根据p个第四信息推荐弹幕显示信息；其中，n，m，p为自然数，n为第一弹幕用户所处场景下的除所述第一弹幕用户之外的第二弹幕用户的用户数，n>m>p。

其中，p个第四信息包含p个第二弹幕用户的ID，将p个第四信息中的用户ID信息推荐给所述第一弹幕用户。

进一步的，所述弹幕信息推荐装置还包括弹幕信息库，如附图2所示，所述第一信息具体为保存在弹幕信息库中的第一弹幕用户的视频观看轨迹图谱，所述第三信息为n个第二弹幕用户的视频观看轨迹图谱。

优选的，弹幕信息库可以是数据库的形式，也可以是存储介质。其存储有弹幕用户的视频观看轨迹图谱、历史评论模型或为了生成这两种信息所需的信息。为了提高处理速度，其可以存储有包括第一弹幕用户和多个第二弹幕用户在内的所有弹幕用户的视频观看轨迹图谱和历史评论模型，以及用以生成视频观看轨迹图谱的视频观看记录和弹幕用户的所有历史评论信息。或者，为了节省存储空间，可以不存储弹幕用户的视频观看记录或历史评论信息，而是根据需要进行实时抓取。弹幕信息库中存储的信息，包括视频观看记录信息和/或弹幕用户观看轨迹图谱和/或历史评论模型和/或弹幕用户的历史评论信息为实时更新或周期性更新或事件触发更新。

优选的，由于弹幕信息非常多，为了减少不必要的储存，可以对所有弹幕信息进行预处理，删除冗余信息和无用信息。

进一步的，所述第一确定模块确定与所述第一信息相符合的m个第三信息具体为，分别比对第一弹幕用户和n个第二弹幕用户的视频观看轨迹图谱的相似度，选出其中相似度高于预设值的m个第二弹幕用户的第三信息；

或，所述第一确定模块确定与所述第一信息相符合的m个第三信息具体为，分别比对第一弹幕用户和n个第二弹幕用户的视频观看轨迹图谱的相似度，按照相似度由高到低的顺序将n个第二弹幕用户进行排序，选取其中前m个第二弹幕用户的第三信息。

进一步的，所述弹幕用户的视频观看轨迹图谱根据弹幕用户的视频观看记录获得，所述视频观看记录包括以下至少一个参数：视频名称VN，视频上线时间VD，视频标签VL，视频类型VM，视频时长VT，观看时间D，观看时长T。

优选的，所述弹幕信息库采用K-means算法对有效观看记录进行聚类分析，得出所述弹幕用户的视频观看轨迹图谱。

进一步的，所述第二信息具体为所述第一弹幕用户的历史评论模型，所述与m个第三信息相关联的第四信息包含所述m个第二弹幕用户ID及其对应的历史评论模型。

进一步的，所述第二确定模块确定与所述第二信息相符合的p个第四信息具体为，分别比对第一弹幕用户和m个第四信息的相似度，其中，m个第四信息是与m个第三信息相关联的m个第二弹幕用户的历史评论模型，选出其中相似度高于预设值的p个第二弹幕用户的第四信息；

或，所述第二确定模块确定与所述第二信息相符合的p个第四信息具体为，分别比对第一弹幕用户和m个第四信息的相似度，其中，m个第四信息是与m个第三信息相关联的m个第二弹幕用户的历史评论模型，按照相似度从高到低的顺序进行排序，选出其中前p个第二弹幕用户的第四信息。

优选的，所述弹幕信息库利用文本情感分析方法对所述弹幕用户与视频观看记录相对应的历史评论信息进行分析，得到历史评论模型。

进一步的，视频观看记录信息、弹幕用户观看轨迹图谱和历史评论模型为实时更新或周期性更新或事件触发更新。

实施例三

本发明实施例三提供了一种弹幕信息推荐系统，如附图4所示，所述弹幕推荐系统采用客户端-服务器的架构，所述弹幕显示系统包括：弹幕客户端1和弹幕服务器2，弹幕客户端1包括如前所述的请求获取模块，用于获取用户的第一请求。所述弹幕客户端1进一步包括推荐模块，用于将p个第四信息推荐给所述第一弹幕用户。

所述弹幕服务器2与弹幕客户端通过无线、有线、WiFi、3G/4G/5G蜂窝网络等网络连接，所述弹幕服务器2包括：第一信息调用模块、第一确定模块、第二信息调用模块、第二确定模块。其中，所述请求获取模块，用于获取第一弹幕用户的第一请求；第一信息调用模块，根据该第一弹幕用户的第一请求调用第一信息和第二信息以及n个第三信息；第一确定模块，判断所述n个第三信息是否与第一信息相符合，确定其中与第一信息相符合的m个第三信息；第二信息调用模块，调用m个与第三信息相关联的第四信息；第二确定模块，确定其中与第二信息相符合的p个第四信息。其中，n，m，p为自然数，n为该第一弹幕用户所处场景下的用户数，例如，n为该第一弹幕用户观看的视频中同时观看视频的弹幕用户数，n>m>p。

所述弹幕服务器2进一步包括：弹幕信息库，所述弹幕信息库以列表的信息保存注册的弹幕用户的视频观看记录信息。所述弹幕显示装置的弹幕信息库进一步包括：第一分析模块和第二分析模块，第一分析模块用于执行实施例二中的弹幕用户视频观看轨迹图谱的生成方法，生成弹幕用户视频观看轨迹图谱，并以特定数据结构保存在弹幕信息库的存储空间内。第二分析模块用于执行如实施例二所述的历史评论模型的生成方法，生成历史评论模型，并以特定的数据结构保存在弹幕信息库的存储空间内。所述弹幕信息库还包括数据存储空间，分别以特定的数据结构存储视频观看记录信息、弹幕用户视频观看轨迹图谱和历史评论模型。允许所述第一调用模块和第二调用模块访问并读取存储空间的数据。

优选的，所述弹幕服务器2是云端服务器。

优选的，所述弹幕服务器2直接包括弹幕信息库、第一分析模块和第二分析模块。

本发明实施例三还提供了一种弹幕服务器，所述弹幕服务器2包括弹幕信息库，所述弹幕信息库以列表的信息保存注册的弹幕用户的视频观看记录信息。所述弹幕服务器的弹幕信息库进一步包括：第一分析模块和第二分析模块，第一分析模块用于执行实施例二中的弹幕用户视频观看轨迹图谱的生成方法，生成弹幕用户视频观看轨迹图谱，并以特定数据结构保存在弹幕信息库的存储空间内。第二分析模块用于执行如实施例二所述的历史评论模型的生成方法，生成历史评论模型，并以特定的数据结构保存在弹幕信息库的存储空间内。所述弹幕信息库还包括数据存储空间，分别以特定的数据结构存储视频观看记录信息、弹幕用户视频观看轨迹图谱和历史评论模型。允许所述第一调用模块和第二调用模块访问并读取存储空间的数据。

优选的，所述弹幕服务器2是云端服务器。

优选的，所述弹幕服务器2的结构还可以是弹幕服务器2直接包括弹幕信息库、第一分析模块和第二分析模块。

本发明实施例三还提供了一种弹幕客户端，该弹幕客户端包括处理器和存储器，所述存储器存储有执行实施例一的弹幕显示方法的计算机程序，所述处理器执行存储器中存储的计算机程序实现实施例一所述的弹幕显示方法。

实施例四

本发明实施例四示出了一种弹幕信息推荐界面，如附图5所示，该界面可以在各种客户端中显示，客户端包括但不限于：智能手机、PAD、PDA、笔记本电脑、智能电视等具有视频显示和视频交互功能的电子设备中。

该弹幕信息推荐界面包括一个按钮控件，用户通过点击该控件发送第一请求，例如，该控件可以是位于视频界面的右下角的“弹幕推荐”按钮，在用户点击该按钮之前，弹幕信息的显示根据用户的默认设置进行，可以是不加区分的直接显示所有弹幕信息，或不显示弹幕信息。

用户通过鼠标或触控等操作点击“弹幕推荐”按钮，即可得到被推荐的弹幕信息，包括p个弹幕用户的弹幕ID，和/或该p个弹幕用户的针对该视频内容的弹幕评论。也可以在当前界面或新的界面中显示该p个弹幕用户的历史评论模型，已获得更多的信息。

该弹幕推荐也可以作为集成在弹幕系统中的一项功能，供用户选择。当用户开启了弹幕推荐功能，在用户登录后弹幕界面就会直接显示推荐结果。此时，用户点击弹幕推荐可以视为一种刷新操作，该刷新操作可以触发系统抓取弹幕用户的最新的历史评价模型和视频观看轨迹图谱。

实施例四

本发明还提供了一种计算机可读介质，所述计算机可读介质存储有程序，当所述程序被执行时，能够实现如前所述的弹幕显示方法。

以上仅为本发明的示例性实施例。在不背离本发明的精神及其实质的情况下，本领域技术人员应当根据本发明做出各种相应的变形和改变，这些变形和改变都应落入本发明的权利要求书的保护范围内。

Claims (11)

1.一种弹幕信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一弹幕用户的第一请求；根据所述第一弹幕用户的第一请求调用第一信息和第二信息以及n个第三信息；确定与所述第一信息相符合的m个第三信息；调用m个与第三信息相关联的第四信息；确定与第二信息相符合的p个第四信息；其中，n，m，p为自然数，n为所述第一弹幕用户所处场景下的除所述第一弹幕用户之外的第二弹幕用户的用户数，n>m>p；根据p个第四信息推荐弹幕显示信息。

2.根据权利要求1所述的弹幕信息推荐方法，其特征在于：其中p个第四信息包含p个第二弹幕用户的ID，将p个第四信息中的用户ID信息推荐给所述第一弹幕用户。

3.根据权利要求1所述的弹幕信息推荐方法，其特征在于：所述第一信息具体为第一弹幕用户的视频观看轨迹图谱，所述第三信息为第二弹幕用户的视频观看轨迹图谱。

4.根据权利要求3所述的弹幕信息推荐方法，其特征在于：所述确定与第一信息相符合的m个第三信息具体为，分别比对第一弹幕用户和n个第二弹幕用户的视频观看轨迹图谱的相似度，选出其中相似度高于预设值的m个第二弹幕用户的第三信息；

或，所述确定与第一信息相符合的m个第三信息具体为，分别比对第一弹幕用户和n个第二弹幕用户的视频观看轨迹图谱的相似度，按照相似度由高到低的顺序将n个第二弹幕用户进行排序，选取其中前m个第二弹幕用户的第三信息。

5.根据权利要求3-4任一项所述的弹幕信息推荐方法，其特征在于：所述弹幕用户的视频观看轨迹图谱根据弹幕用户的视频观看记录获得，所述视频观看记录包括以下至少一个参数：视频名称VN，视频上线时间VD，视频标签VL，视频类型VM，视频时长VT，观看时间D，观看时长T。

6.根据权利要求5所述的弹幕信息推荐方法，其特征在于：采用K-means算法对有效观看记录进行聚类分析，得出所述弹幕用户的视频观看轨迹图谱。

7.根据权利要求1所述的弹幕信息推荐方法，其特征在于：所述第二信息具体为所述第一弹幕用户的历史评论模型，所述与m个第三信息相关联的第四信息包含所述m个第二弹幕用户ID及其对应的历史评论模型。

8.根据权利要求7所述的弹幕信息推荐方法，其特征在于：所述确定与第二信息相符合的p个第四信息具体为，分别比对第一弹幕用户和m个第二弹幕用户的历史评论模型的相似度，选出其中相似度高于预设值的p个第二弹幕用户的第四信息；

或，所述确定与第二信息相符合的p个第四信息具体为，分别比对第一弹幕用户和m个第二弹幕用户的历史评论模型的相似度，按照相似度从高到低的顺序进行排序，选出其中前p个第二弹幕用户的第四信息。

9.根据权利要求8所述的弹幕信息推荐方法，其特征在于：利用文本情感分析方法对所述弹幕用户与视频观看记录相对应的历史评论信息进行分析，得到历史评论模型。

10.根据权利要求2-9任一项所述的弹幕信息推荐方法，其特征在于：视频观看记录信息、弹幕用户观看轨迹图谱和历史评论模型为实时更新或周期性更新或事件触发更新。

11.一种弹幕信息推荐装置，其特征在于，所述装置包括：请求获取模块，用于获取第一弹幕用户的第一请求；第一信息调用模块，根据该第一弹幕用户的第一请求调用第一信息和第二信息以及n个第三信息；第一确定模块，判断所述n个第三信息是否与第一信息相符合，确定其中与第一信息相符合的m个第三信息；第二信息调用模块，调用m个与第三信息相关联的第四信息；第二确定模块，确定其中与第二信息相符合的p个第四信息；推荐模块，用于根据p个第四信息推荐弹幕显示信息；其中，n，m，p为自然数，n为第一弹幕用户所处场景下的除所述第一弹幕用户之外的第二弹幕用户的用户数，n>m>p。