CN110929151A - 用户推荐方法、电子设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种用户推荐方法、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定当前正在观看多路视频流的各用户的观看时间信息，所述多路视频流属于同一主题；基于所述各用户的观看时间信息，进行用户推荐。本发明实施例提供的方法、电子设备和存储介质，基于当前正在观看多路视频流的各用户的观看时间信息进行用户推荐，细化了用户推荐粒度，能够实时、准确地为用户推荐具有相同喜好的用户，满足了用户在视频观看过程中的社交需求。
Description
技术领域
本发明涉及网络社交技术领域，尤其涉及一种用户推荐方法、电子设备和存储介质。
背景技术
随着网络技术的发展，网络直播平台应运而生。网络直播平台在为用户提供直播视频的同时，还为用户提供了社交的机会，网络直播平台可以进行用户推荐，用户可以添加平台推荐的用户为好友，进行好友间的信息交互。
现有的网络直播平台通常需要从用户的历史观看记录中挖掘用户间的共性特征，进而基于共性特征进行用户推荐。但是上述用户推荐方法是一种事后的推荐方法，无法根据用户实时观看的内容进行用户推荐，不能满足用户在观看视频的同时进行相关内容社交的需求。
发明内容
本发明实施例提供一种用户推荐方法、电子设备和存储介质，用以解决现有的用户推荐方法无法根据用户实时观看的内容进行用户推荐的问题。
第一方面，本发明实施例提供一种用户推荐方法，包括：
确定当前正在观看多路视频流的各用户的观看时间信息，所述多路视频流属于同一主题；
基于所述各用户的观看时间信息，进行用户推荐。
优选地，所述基于所述各用户的观看时间信息，进行用户推荐，具体包括：
基于所述各用户的观看时间信息，确定所述各用户之间的匹配度；
基于所述匹配度，进行用户推荐。
优选地，所述基于所述各用户的观看时间信息，确定所述各用户之间的匹配度，具体包括：
基于任意两个用户的观看时间信息，确定所述两个用户同时观看每一路视频流的交叉时间段；
针对所述两个用户中的任一用户，基于所述两个用户同时观看每一路视频流的交叉时间段，以及所述任一用户观看所述多路视频流的总时长，确定所述两个用户中的另一用户相对于所述任一用户的匹配度；
其中，所述总时长是基于所述任一用户的观看时间信息确定的。
优选地，所述针对所述两个用户中的任一用户，基于所述两个用户同时观看每一路视频流的交叉时间段，以及所述任一用户观看所述多路视频流的总时长，确定所述两个用户中的另一用户相对于所述任一用户的匹配度，具体包括：
基于所述两个用户同时观看每一路视频流的交叉时间段，每一路视频流的权重，以及所述任一用户观看所述多路视频流的总时长，确定所述两个用户中的另一用户相对于所述任一用户的匹配度；
其中，所述视频流的权重是基于所述任一用户的观看时间信息中，观看所述视频流的终止时间确定的。
优选地，所述基于所述两个用户同时观看每一路视频流的交叉时间段，每一路视频流的权重，以及所述任一用户观看所述多路视频流的总时长，确定所述两个用户中的另一用户相对于所述任一用户的匹配度，具体包括：
基于下式确定所述两个用户中的另一用户相对于所述任一用户的匹配度：
式中，pij为用户i相对于用户j的匹配度，NT为当前时间，
为用户j观看所述多路视频流的起始时间；用户i在时间段
内与用户j在时间段
内观看的是同一视频流，
和
分别为用户i第s次和第s+1次切换视频流的时间，
和
分别为用户j第c次和第c+1次切换视频流的时间；
为用户j在时间段
内观看的视频流的权重，
是
对应的时间函数。
优选地，所述基于所述匹配度，进行用户推荐，具体包括：
针对任一用户，从其余用户中选取所述匹配度大于预设匹配度阈值的待推荐用户；
将预设数量个所述匹配度最大的所述待推荐用户推荐给所述任一用户。
优选地，所述基于所述各用户的观看时间信息，进行用户推荐，具体包括：
将观看所述多路视频流的总时长大于等于预设时长阈值的用户确定为待匹配用户；所述总时长是基于所述用户的观看时间信息确定的；
基于各所述待匹配用户的观看时间信息，进行用户推荐。
优选地，所述确定当前正在观看多路视频流的各用户的观看时间信息，具体包括：
针对任一用户，若监听到所述用户开始观看所述多路视频流，将开始观看多路视频流的时间和此时所述用户观看的视频流记录到所述用户的观看时间信息中；
若监听到所述用户发生视频流的切换行为，将切换时间和切换后的视频流记录到所述用户的观看时间信息中；
若监听到所述用户退出所述多路视频流的观看，则删除所述用户的观看时间信息；
若监听到所述多路视频流播放结束，则删除所述当前正在观看多路视频流的各用户的观看时间信息。
第二方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过总线完成相互间的通信，处理器可以调用存储器中的逻辑指令，以执行如第一方面所提供的方法的步骤。
第三方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所提供的方法的步骤。
本发明实施例提供的一种用户推荐方法、电子设备和存储介质，基于当前正在观看多路视频流的各用户的观看时间信息进行用户推荐，细化了用户推荐粒度，能够实时、准确地为用户推荐具有相同喜好的用户，满足了用户在视频观看过程中的社交需求。
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为本发明实施例提供的用户推荐方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的两个用户的观看时间信息的比对示意图；
图3为本发明实施例提供的用户推荐装置的示意图；
图4为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
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，下面将集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。
在多屏直播中，针对同一场直播，用户可以同时接收多路不同角度的直播视频流，并且根据自己的喜好切换主视角，从而观看自己感兴趣的直播视频流。例如针对一个男团的直播活动，可能存在多个摄像机从不同视角进行直播视频流的并行录制，因而用户可以接收到不同视角的直播视频流，每个直播视频流拍摄的男团成员、角度均可能不同，用户从多路直播视频流中选择并切换到包含自己喜欢的男团成员的直播视频流作为主视角。如何实时为用户推荐具有相同喜好的用户，以满足用户在观看直播视频流时的社交需求，仍然是本领域亟待解决的问题。
针对上述问题，本发明实施例提供了一种用户推荐方法，该方法既可以应用在视频直播领域，也可以应用在视频点播领域，以满足用户在观看录播视频时的社交需求。在下述各实施例中，以视频直播场景下的用户推荐方法作为示例进行说明。图1为本发明实施例提供的用户推荐方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：
步骤110，确定当前正在观看多路视频流的各用户的观看时间信息；多路视频流属于同一主题。
此处，多路视频流可以是由多个摄像设备针对同一事件并行录制并输出的，例如在演唱会、体育比赛、远程教学、商业宣传、远程会议等现场实况设置多个摄像设备，并通过多个摄像设备同时进行视频录制，输出多路视频流。在视频直播场景下，此处的多路视频流均为直播视频流。
针对属于任一主题的多路视频流，确定当前正在观看多路视频流的用户，并确定用户的观看时间信息。此处的用户可以是正在观看多路视频流中的任意一路视频流的用户。用户的观看时间信息用于记录用户在该多路视频流下观看每一路视频流的时间信息，针对任一视频流，时间信息可以是观看该视频流的起始时间，也可以是观看该视频流的时长，还可以是包括观看该视频流的起始时间和终止时间的时间段等，本发明实施例对此不作具体限定。在多屏直播场景下，可以将用户在主视角播放的视频流作为用户观看的视频流，对应地用户的观看时间信息中记录的每一路视频流的时间信息即为用户将每一路视频流切换至主视角播放的时间。
例如，多路视频流包括视频流A、B、C、D、E共5路并行录制的视频流，当前时间为NT，用户1从
时刻开始观看多路视频流中的视频流A，在
时刻切换至视频流C，在
时刻切换至视频流E，在
时刻切换至视频流A，用户2从
时刻开始观看多路视频流中的视频流C，在
时刻切换至视频流A，在
时刻切换至视频流E，则用户1的观看时间信息为
用户2的观看时间信息为
步骤120，基于各用户的观看时间信息，进行用户推荐。
假设当前正在观看多路视频流的用户中，任意一个需要进行用户推荐的用户为第一用户，其余任意一个用户为第二用户。基于第一用户和第二用户的观看时间信息，可以判断是否将第二用户推荐给第一用户。例如，基于第一用户和第二用户的观看时间信息，分别确定第一用户和第二用户观看时间最长视频流，两个视频流的相似程度越高，则将第二用户推荐给第一用户的概率越高；又例如基于第一用户和第二用户的观看时间信息，确定两个用户同时观看同一视频流的时间，同时观看同一视频流的时间占第一用户观看多路视频流的总时长的比重越大，则将第二用户推荐给第一用户的概率越高。
针对当前正在观看多路视频流的用户的观看时间信息，两两进行判断，即可确定是否将任一用户推荐给另一用户，进而实现正在观看多路视频流的各用户之间的用户推荐。
本发明实施例提供的方法，基于当前正在观看多路视频流的各用户的观看时间信息进行用户推荐，细化了用户推荐粒度，能够实时、准确地为用户推荐具有相同喜好的用户，满足了用户在视频观看过程中的社交需求。
基于上述实施例，该方法中，步骤120具体包括：
步骤121，基于各用户的观看时间信息，确定各用户之间的匹配度。
具体地，针对当前正在观看多路视频流的用户中的任意两个用户，可以基于两个用户的观看时间信息，确定两个用户之间的匹配度。此处，匹配度是基于两个用户在观看多路视频流时产生的观看时间信息的相似程度确定的，观看时间信息的相似程度越高，则两个用户的兴趣喜好约接近，两个用户之间的匹配度越高。
步骤122，基于匹配度，进行用户推荐。
例如，针对任一用户，可以按照该用户与其余用户之间的匹配度从大到小的顺序对其余用户进行排序，向该用户推荐前预设数量个其余用户；又例如，针对任一用户，可以判断该用户与其余用户之间的匹配度与预设匹配度阈值的大小，向该用户推荐匹配度大于预设匹配度阈值的其余用户。
本发明实施例提供的方法，基于当前正在观看多路视频流的各用户的观看时间信息进行匹配度计算，为进行用户推荐提供了有效依据，
基于上述任一实施例，该方法中，步骤121具体包括：
步骤1211，基于任意两个用户的观看时间信息，确定两个用户同时观看每一路视频流的交叉时间段。
此处，交叉时间段是两个用户观看任意一路视频流的时间段的交叉部分，例如根据观看时间信息可以确定用户i观看视频流A的时间段是[14:20:13,14:25:15]，用户j观看视频流A的时间段是[14:22:14,14:27:25]，对两个时间段取交集，即可得到用户i和用户j同时观看视频流A的交叉时间段[14:22:14,14:25:15]。假设两个用户观看任意一路视频流的时间段的交集为空，则说明两个用户观看该视频流的时间段不存在交叉，即两个用户针对该视频流不存在交叉时间段。其中，i与j均为正整数。
步骤1212，针对两个用户中的任一用户，基于两个用户同时观看每一路视频流的交叉时间段，以及该用户观看所述多路视频流的总时长，确定两个用户中的另一用户相对于该用户的匹配度；其中，总时长是基于该用户的观看时间信息确定的。
具体地，在确定用户i相对于用户j的匹配度时，可以根据用户j的观看时间信息确定用户j观看多路视频流的起始时间，并将当前时间与用户j观看多路视频流的起始时间之差作为用户j观看多路视频流的总时长，也可以根据用户j的观看时间信息确定用户j观看每一路视频流的时长，从而将观看每一路视频流的时长之和作为总时长。
在确定用户j观看多路视频流的总时长之后，可以计算用户i和用户j同时观看每一路视频流的交叉时间段的时长之和，与用户j观看多路视频流的总时长的比值，作为用户i相对于用户j的匹配度，还可以将用户i和用户j同时观看每一路视频流的交叉时间段，以及用户j观看多路视频流的总时长输入到预先设定的模型中，以确定用户i相对于用户j的匹配度，本发明实施例对此不作具体限定。
基于上述任一实施例，该方法中，步骤1212具体包括：基于两个用户同时观看每一路视频流的交叉时间段，每一路视频流的权重，以及该用户观看多路视频流的总时长，确定两个用户中的另一用户相对于该用户的匹配度；其中，视频流的权重是基于该用户的观看时间信息中，观看该视频流的终止时间确定的。
具体地，针对任意一路视频流，可以确定用户观看该视频流的权重。在确定每个视频流的权重时，可以将用户观看该视频流的终止时间输入到时间递增函数中，终止时间越大，越接近当前时间，则对应输出的权重越高，即在匹配度的计算中着重关注用户最近观看的视频流；还可以将用户观看该视频流的终止时间输入到时间递减函数中，终止时间越小，距离当前时间越久，则对应输出的权重越高，即在匹配度的计算中着重关注用户历史观看的视频流。此处，时间递增函数是单调递增的函数，时间递减函数是单调递减函数，此处采用的函数可以是线性函数，或者指数函数、二次函数等非线性函数。
进一步地，基于下式确定匹配度：
式中，pij为用户i相对于用户j的匹配度，NT为当前时间，
为用户j观看多路视频流的起始时间；用户i在时间段
内与用户j在时间段
内观看的是同一视频流，
和
分别为用户i第s次和第s+1次切换视频流的时间，
和
分别为用户j第c次和第c+1次切换视频流的时间；
为用户j在时间段
内观看的视频流的权重，
是
对应的时间函数。
基于上述任一实施例，该方法中，步骤122具体包括：针对任一用户，从其余用户中选取匹配度大于预设匹配度阈值的待推荐用户；将预设数量个匹配度最大的待推荐用户推荐给该用户。
假设预设匹配度阈值为80％，预设数量为3。当前正在观看多路视频流的用户为用户1至10，用户1与用户2至10的匹配度如下表所示：
| 用户2 | 用户3 | 用户4 | 用户5 | 用户6 | 用户7 | 用户8 | 用户9 | 用户10 | |
| 用户1 | 90％ | 85％ | 93％ | 40％ | 52％ | 81％ | 35％ | 69％ | 97％ |
由此可以确定用户2、用户3、用户4、用户7、用户10为针对用户1的待推荐用户。按照匹配度从高到低的顺序对上述待推荐用户进行排序为用户10、用户4、用户2、用户3、用户7，其中排在前3位的是用户10、用户4和用户2，故将用户10、用户4和用户2推荐给用户1。
基于上述任一实施例，该方法中，步骤120具体包括：将观看多路视频流的总时长大于等于预设时长阈值的用户确定为待匹配用户；总时长是基于用户的观看时间信息确定的；基于各待匹配用户的观看时间信息，进行用户推荐。
具体地，针对当前正在观看多路视频流的任一用户，可以根据该用户的观看时间信息确定该用户观看多路视频流的起始时间，并将当前时间与该用户观看多路视频流的起始时间之差作为该用户观看多路视频流的总时长，也可以根据该用户的观看时间信息确定该用户观看每一路视频流的时长，从而将观看每一路视频流的时长之和作为总时长。
随即，比较该用户观看多路视频流的总时长与预设时长阈值的大小，如果总时长大于预设时长阈值，则确定该用户为待匹配用户，待匹配用户可以参与到当前正在观看多路视频流的用户间的相互推荐中；如果总时长小于等于预设时长阈值，则确定该用户当前不是待匹配用户，不参与当前正在观看多路视频流的用户间的相互推荐。
基于上述任一实施例，该方法中，步骤110具体包括：针对任一用户，若监听到用户开始观看多路视频流，将开始观看多路视频流的时间和此时用户观看的视频流记录到用户的观看时间信息中；若监听到用户发生视频流的切换行为，将切换时间和切换后的视频流记录到用户的观看时间信息中；若监听到用户退出多路视频流的观看，则删除用户的观看时间信息；若监听到多路视频流播放结束，则删除当前正在观看多路视频流的各用户的观看时间信息。
具体地，针对正在观看多路视频流的各用户的观看时间信息的记录，可以基于如下规则执行：多路视频流开始播放后，实时监听观看多路视频流的每个用户的行为，并将用户开始观看每一路视频流的时间记录在用户的观看时间信息中。
进一步地，同一多路视频流下的不同视频流可以用不同的视频流标识区分，不同用户对应有不同的用户ID。在视频直播场景下，假设直播间1中存在5路并行的直播视频流A、B、C、D、E，对直播间1内的用户行为进行监听，可以得到如下表格，表中，n为直播间1内的用户总数。
基于上述任一实施例，在视频直播场景下，一个直播间可以针对一个现场实况设置多个摄像设备，并通过多个摄像设备同时进行视频录制，输出多路直播视频流。视频直播平台针对任一正在直播的直播间，对直播间中征在观看直播视频流的用户提供用户推荐服务，具体的用户推荐方法如下：
首先，视频直播平台监听进入该直播间中观看直播视频流的用户的行为，并获取对应的观看时间信息。此处，任一用户的观看时间信息中包含该用户观看各路视频流的起始时间。
随即，视频直播平台基于各用户的观看时间信息，确定各用户之间的匹配度：
基于用户i的观看时间信息，确定用户i进入直播间观看直播视频流的时间，即观看时间信息中记录的第一个时间点
接着，将当前时间NT与该用户进入直播间观看直播视频流的时间
之差，作为用户i在直播间内的总时长。其中，T为计算周期，当前时刻为第N个计算周期。只有用户i在直播间内的总时长
超过预设时间阈值P，才将用户i与其余用户进行匹配度计算。此处，N为正整数。
图2为本发明实施例提供的两个用户的观看时间信息的比对示意图，如图2所示，用户i和用户j的观看时间信息中，在观看直播视频流C和直播视频流F的部分分别存在交叉时间段：
针对直播视频流C，用户i的观看时间段是
用户j的观看时间段是
用户i相对于用户j的相关性计算公式如下：
针对直播视频流F，用户i的观看时间段是
用户j的观看时间段是
用户i相对于用户j的相关性计算公式如下：
针对用户i和用户j的所有发生交叉的直播视频流对应的相关性进行加权求和，得到用户i相对于用户j的匹配度：
式中，
和
分别为用户j观看发生交叉的直播视频流的终止时间
和
对应的时间函数。
在确定用户之间的匹配度后，为用户推荐匹配度大于预设匹配度阈值，且匹配度最高的前m个用户，并以T为周期更新推荐用户。此处，m为正整数。
本发明实施例提供的方法，基于当前正在观看多路视频流的各用户的观看时间信息进行用户推荐，细化了用户推荐粒度，能够实时、准确地为用户推荐具有相同喜好的用户，满足了用户在视频观看过程中的社交需求。
基于上述任一实施例，图3为本发明实施例提供的用户推荐装置的示意图，如图3所示，该装置包括观看时间信息确定单元310和用户推荐单元320；
其中，观看时间信息确定单元310用于确定当前正在观看多路视频流的各用户的观看时间信息，所述多路视频流属于同一主题；
用户推荐单元320用于基于所述各用户的观看时间信息，进行用户推荐。
本发明实施例提供的装置，基于当前正在观看多路视频流的各用户的观看时间信息进行用户推荐，细化了用户推荐粒度，能够实时、准确地为用户推荐具有相同喜好的用户，满足了用户在视频观看过程中的社交需求。
基于上述任一实施例，该装置中，用户推荐单元320具体包括：
匹配度确定子单元，用于基于所述各用户的观看时间信息，确定所述各用户之间的匹配度；
用户推荐子单元，用于基于所述匹配度，进行用户推荐。
基于上述任一实施例，该装置中，匹配度确定子单元包括：
交叉判断模块，用于基于任意两个用户的所述观看时间信息，确定所述两个用户同时观看每一路视频流的交叉时间段；
匹配度计算模块，用于针对所述两个用户中的任一用户，基于所述两个用户同时观看每一路视频流的交叉时间段，以及所述任一用户观看所述多路视频流的总时长，确定所述两个用户中的另一用户相对于所述任一用户的匹配度；
其中，所述总时长是基于所述任一用户的观看时间信息确定的。
基于上述任一实施例，该装置中，匹配度计算模块具体用于：
基于所述两个用户同时观看每一路视频流的交叉时间段，每一路视频流的权重，以及所述任一用户观看所述多路视频流的总时长，确定所述两个用户中的另一用户相对于所述任一用户的匹配度；
其中，所述视频流的权重是基于所述任一用户的观看时间信息中，观看所述视频流的终止时间确定的。
基于上述任一实施例，该装置中，匹配度计算模块具体用于：
基于下式确定所述两个用户中的另一用户相对于所述任一用户的匹配度：
式中，pij为用户i相对于用户j的匹配度，NT为当前时间，
为用户j观看所述多路视频流的起始时间；用户i在时间段
内与用户j在时间段
内观看的是同一视频流，
和
分别为用户i第s次和第s+1次切换视频流的时间，
和
分别为用户j第c次和第c+1次切换视频流的时间；
为用户j在时间段
内观看的视频流的权重，
是
对应的时间函数。
基于上述任一实施例，该装置中，用户推荐子单元具体用于：
针对任一用户，从其余用户中选取所述匹配度大于预设匹配度阈值的待推荐用户；
将预设数量个所述匹配度最大的所述待推荐用户推荐给所述任一用户。
基于上述任一实施例，该装置中，用户推荐单元320具体用于：
将观看所述多路视频流的总时长大于等于预设时长阈值的用户确定为待匹配用户；所述总时长是基于所述用户的观看时间信息确定的；
基于各所述待匹配用户的观看时间信息，进行用户推荐。
基于上述任一实施例，该装置中，观看时间信息确定单元310具体用于：
针对任一用户，若监听到所述用户开始观看所述多路视频流，将开始观看多路视频流的时间和此时所述用户观看的视频流记录到所述用户的观看时间信息中；
若监听到所述用户发生视频流的切换行为，将切换时间和切换后的视频流记录到所述用户的观看时间信息中；
若监听到所述用户退出所述多路视频流的观看，则删除所述用户的观看时间信息；
若监听到所述多路视频流播放结束，则删除所述当前正在观看多路视频流的各用户的观看时间信息。
图4为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图，如图4所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)401、通信接口(Communications Interface)402、存储器(memory)403和通信总线404，其中，处理器401，通信接口402，存储器403通过通信总线404完成相互间的通信。处理器401可以调用存储在存储器403上并可在处理器401上运行的计算机程序，以执行上述各实施例提供的用户推荐方法，例如包括：确定当前正在观看多路视频流的各用户的观看时间信息，所述多路视频流属于同一主题；基于所述各用户的观看时间信息，进行用户推荐。
此外，上述的存储器403中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的用户推荐方法，例如包括：确定当前正在观看多路视频流的各用户的观看时间信息，所述多路视频流属于同一主题；基于所述各用户的观看时间信息，进行用户推荐。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上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精神和范围。
Claims (10)
1.一种用户推荐方法，其特征在于，包括：
确定当前正在观看多路视频流的各用户的观看时间信息，所述多路视频流属于同一主题；
基于所述各用户的观看时间信息，进行用户推荐。
2.根据权利要求1所述的用户推荐方法，其特征在于，所述基于所述各用户的观看时间信息，进行用户推荐，具体包括：
基于所述各用户的观看时间信息，确定所述各用户之间的匹配度；
基于所述匹配度，进行用户推荐。
3.根据权利要求2所述的用户推荐方法，其特征在于，所述基于所述各用户的观看时间信息，确定所述各用户之间的匹配度，具体包括：
基于任意两个用户的观看时间信息，确定所述两个用户同时观看每一路视频流的交叉时间段；
针对所述两个用户中的任一用户，基于所述两个用户同时观看每一路视频流的交叉时间段，以及所述任一用户观看所述多路视频流的总时长，确定所述两个用户中的另一用户相对于所述任一用户的匹配度；
其中，所述总时长是基于所述任一用户的观看时间信息确定的。
4.根据权利要求3所述的用户推荐方法，其特征在于，所述针对所述两个用户中的任一用户，基于所述两个用户同时观看每一路视频流的交叉时间段，以及所述任一用户观看所述多路视频流的总时长，确定所述两个用户中的另一用户相对于所述任一用户的匹配度，具体包括：
基于所述两个用户同时观看每一路视频流的交叉时间段，每一路视频流的权重，以及所述任一用户观看所述多路视频流的总时长，确定所述两个用户中的另一用户相对于所述任一用户的匹配度；
其中，所述视频流的权重是基于所述任一用户的观看时间信息中，观看所述视频流的终止时间确定的。
5.根据权利要求4所述的用户推荐方法，其特征在于，所述基于所述两个用户同时观看每一路视频流的交叉时间段，每一路视频流的权重，以及所述任一用户观看所述多路视频流的总时长，确定所述两个用户中的另一用户相对于所述任一用户的匹配度，具体包括：
基于下式确定所述两个用户中的另一用户相对于所述任一用户的匹配度：
式中，pij为用户i相对于用户j的匹配度，NT为当前时间，
为用户j观看所述多路视频流的起始时间；用户i在时间段
内与用户j在时间段
内观看的是同一视频流，
和
分别为用户i第s次和第s+1次切换视频流的时间，
和
分别为用户j第c次和第c+1次切换视频流的时间；
为用户j在时间段
内观看的视频流的权重，
是
对应的时间函数。
6.根据权利要求2所述的用户推荐方法，其特征在于，所述基于所述匹配度，进行用户推荐，具体包括：
针对任一用户，从其余用户中选取所述匹配度大于预设匹配度阈值的待推荐用户；
将预设数量个所述匹配度最大的所述待推荐用户推荐给所述任一用户。
7.根据权利要求1所述的用户推荐方法，其特征在于，所述基于所述各用户的观看时间信息，进行用户推荐，具体包括：
将观看所述多路视频流的总时长大于等于预设时长阈值的用户确定为待匹配用户；所述总时长是基于所述用户的观看时间信息确定的；
基于各所述待匹配用户的观看时间信息，进行用户推荐。
8.根据权利要求1所述的用户推荐方法，其特征在于，所述确定当前正在观看多路视频流的各用户的观看时间信息，具体包括：
针对任一用户，若监听到所述用户开始观看所述多路视频流，将开始观看多路视频流的时间和此时所述用户观看的视频流记录到所述用户的观看时间信息中；
若监听到所述用户发生视频流的切换行为，将切换时间和切换后的视频流记录到所述用户的观看时间信息中；
若监听到所述用户退出所述多路视频流的观看，则删除所述用户的观看时间信息；
若监听到所述多路视频流播放结束，则删除所述当前正在观看多路视频流的各用户的观看时间信息。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至8中任一项所述的用户推荐方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的用户推荐方法的步骤。
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