CN113507624B - 一种视频信息推荐方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种视频信息推荐方法及系统，所述视频信息推荐方法包括：获取内容请求信息，所述内容请求信息包括用户请求的视频已播内容的时间节点和多个兴趣标签，其中，所述视频已播内容为已经完成播放的视频直播内容；根据所述时间节点和所述兴趣标签生成视频集锦内容，在视频直播内容之前播放所述视频集锦内容。将用户的兴趣标签和视频已播内容的内容标签进行匹配，获取适配用户兴趣标签的视频集锦内容，并在接入视频直播内容之前播放视频集锦内容，解决在点开直播之前了解视频直播内容的用户痛点，并通过兴趣标签与内容标签匹配的方法，提高了视频集锦内容的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，特别是涉及一种视频信息推荐方法及系统。
背景技术
随着经济社会的发展，以及移动互联网和视频技术的进步，承揽服务的方式也由线下转为线上，例如，通过视频直播进行教学、授课、答疑等方式实现承揽服务。但是，由于视频直播内容的特性决定，用户无法第一时间清晰掌握主播所提供的承揽服务是否与自己的需求匹配，因此，用户在点开直播之前，需要对直播内容的概况有个了解，然而现有的视频信息集锦或者推荐技术，不能够针对用户的兴趣生成适配程度较高的视频信息。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种视频信息推荐方法及系统，用于解决现有技术中不能够针对用户的兴趣生成适配程度较高的视频信息的问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种视频信息推荐方法，包括：
获取内容请求信息，所述内容请求信息包括用户请求的视频已播内容的时间节点和多个兴趣标签，其中，所述视频已播内容为已经完成播放的视频直播内容；
根据所述时间节点和所述兴趣标签生成视频集锦内容，在视频直播内容之前播放所述视频集锦内容。
可选的，根据所述时间节点和所述兴趣标签生成所述视频集锦内容，包括：
根据所述时间节点确定所述视频已播内容的多个内容部分，将各个所述内容部分别分拆分为多个内容片段，获取所述内容片段的内容标签；
根据所述兴趣标签确定内容片段，所述内容片段的内容标签与所述兴趣标签相对应；
根据与所述兴趣标签相对应的所述内容片段生成所述视频集锦内容。
可选的，根据所述兴趣标签确定内容片段，包括：
获取所述内容标签与所述兴趣标签的距离，根据所述距离确定相似度；
根据所述相似度的高低，排列多个所述内容片段的播放顺序。
可选的，还包括：
当用户选择跳过所述视频集锦内容时，确定跳过时的所述内容片段，并降低所述兴趣标签的置信度；
根据所述置信度与所述距离确定相似度。
可选的，所述置信度的数学表达为：
其中，a2为所述置信度，t为当前用户跳过播放的频率，b为各个用户跳过播放的平均频率，e为自然对数；
所述相似度的数学表达为：
其中，a3为相似度，a1为所述内容标签与所述兴趣标签的距离。
可选的，判断所述视频集锦内容的时长是否大于时长阈值；
若是，则按照所述相似度的大小，去掉所述相似度最低的内容片段，直至所述视频集锦内容的时长与所述时长阈值相对应；
若否，则增加所述热度值最高的内容片段，直至所述视频集锦内容的时长与所述时长阈值相对应，所述热度值包括在线人数或者弹幕数量。
可选的，所述内容标签与所述兴趣标签的距离包括：欧氏距离、曼哈顿距离或者棋盘距离。
一种视频信息推荐系统，包括：
请求模块，用于获取内容请求信息，所述内容请求信息包括用户请求的视频已播内容的时间节点和多个兴趣标签，其中，所述视频已播内容为已经完成播放的视频直播内容；
生成模块，用于根据所述时间节点和所述兴趣标签生成视频集锦内容，在视频直播内容之前播放所述视频集锦内容；
所述请求模块与所述生成模块信号连接。
一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；和
其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备执行所述的视频信息推荐方法。
一种机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得设备执行所述的视频信息推荐方法。
如上所述，本发明的视频信息推荐方法及系统，具有以下有益效果：
将用户的兴趣标签和视频已播内容的内容标签进行匹配，获取适配用户兴趣标签的视频集锦内容，并在接入视频直播内容之前播放视频集锦内容，解决在点开直播之前了解视频直播内容的用户痛点，并通过兴趣标签与内容标签匹配的方法，提高了视频集锦内容的准确性。
附图说明
图1显示为本发明实施例的视频信息推荐方法的示意图。
图2显示为本发明实施例的视频信息推荐系统的示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
需要说明的是，本实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。同时，本说明书中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”及“一”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。
请参阅图1，本发明提供一种视频信息推荐方法，包括：
S1：获取内容请求信息，所述内容请求信息包括用户请求的视频已播内容的时间节点和多个兴趣标签，其中，所述视频已播内容为已经完成播放的视频直播内容；
S2：根据所述时间节点和所述兴趣标签生成视频集锦内容，在视频直播内容之前播放所述视频集锦内容。
例如，在用户登录直播间的过程中，系统获取接入直播间的时间作为用户请求的视频已播内容的时间节点，并获取该用户的多个兴趣标签，在登录过程中，向服务器发送所述内容请求信息，为了展示视频直播内容的视频已播内容，可以从刚刚完成播放的视频已播内容中获取视频集锦内容，为了满足视频集锦内容的精确性，将用户的兴趣标签和视频已播内容的内容标签进行匹配，获取适配用户兴趣标签的视频集锦内容，并在接入视频直播内容之前播放视频集锦内容，解决在点开直播之前了解视频直播内容的用户痛点，并通过兴趣标签与内容标签匹配的方法，提高了视频集锦内容的准确性。
在一些实施过程中，根据所述时间节点和所述兴趣标签生成所述视频集锦内容，包括：
根据所述时间节点确定所述视频已播内容的多个内容部分，将各个所述内容部分别分拆分为多个内容片段，获取所述内容片段的内容标签；由于视频直播存在明显的时间阶段性和热度值阶段性，例如，可以通过视频直播的热度值波峰和波谷来划分多个内容部分，并将每个内容部分拆分为多个内容片段，还可以，设定视频直播的时间周期，通过时间周期划分内容部分，并将每个内容部分拆分为多个内容片段；
根据所述兴趣标签确定内容片段，所述内容片段的内容标签与所述兴趣标签相对应，可以通过对内容片段视频帧进行目标识别，或者通过自然语言处理的方式获取字母字幕或者弹幕信息，完成标签的自动打标，获取每个内容片段的内容标签，兴趣标签的获取方式可以：从用户历史数据中获取用户的兴趣标签，或者，用户通过自述的方式填写相关的标签；
根据与所述兴趣标签相对应的所述内容片段生成所述视频集锦内容。
在一些实施过程中，根据所述兴趣标签确定内容片段，包括：
获取所述内容标签与所述兴趣标签的距离，根据所述距离确定相似度，例如，可以将内容标签和兴趣标签进行向量化，计算两个向量之间的距离，距离越近，说明两个向量的相似度越大，向量的距离的计算方式可以通过以下之一的方式进行：欧氏距离、曼哈顿距离或者棋盘距离；
根据所述相似度的高低，排列多个所述内容片段的播放顺序，获取与兴趣标签近似度高的内容标签的内容片段，并将该内容片段放在视频集锦中靠前的时序进行播放，能够抓住用户的痛点和实际需求。
在一些实施过程中，由于兴趣标签的限制，视频集锦的推荐内容不够精确，用户在观看视频集锦时选择跳过或者选择退出直播间，为了进一步地适配用户需求，视频信息推荐方法还包括：
当用户选择跳过所述视频集锦内容时，确定跳过时的所述内容片段，并降低所述兴趣标签的置信度；
根据所述置信度与所述距离确定相似度。通过设置置信度的方式，进一步确定用户实际的需求，避免由于兴趣标签不精准导致生成的视频集锦不准确的问题。
在一些实施过程中，所述置信度的数学表达为：
其中，a2为所述置信度，t为当前用户跳过播放的频率，b为各个用户跳过播放的平均频率，e为自然对数；
所述相似度的数学表达为：
其中，a3为相似度，a1为所述内容标签与所述兴趣标签的距离。例如，一用户跳过播放的频率为1，而各个用户跳过播放的平均频率为2，那么说明为该用户推荐的视频集锦相对精准，在需要为该兴趣标签提升置信度，则t=1，b=2，a2＞a1，a3＞a1，提升该内容片段出现的时序；
又例如，一用户跳过播放的频率为2，而各个用户跳过播放的平均频率为1，那么说明为该用户推荐的视频集锦相对不精准，在需要为该兴趣标签降低置信度，则t=2，b=1，a1＞a2，a1＞a3，降低该内容片段出现的时序。
在一些实施过程中，为了保证视频集锦片段的规范性，一般认为14秒的短视频用户接受程度最高，可以判断所述视频集锦内容的时长是否大于时长阈值；
若是，则按照所述相似度的大小，去掉所述相似度最低的内容片段，直至所述视频集锦内容的时长与所述时长阈值相对应；
若否，则增加所述热度值最高的内容片段，直至所述视频集锦内容的时长与所述时长阈值相对应，所述热度值包括在线人数或者弹幕数量。通过相似度来选择一些满足相似度要求的内容片段，生成符合时长阈值的视频集锦，另一方面，通过热度值来弥补视频集锦内容时长不足时的生成要求。提高了视频集锦信息的规范性，满足客户的要求。
请参阅图2，本发明提供一种视频信息推荐系统，包括：
请求模块，用于获取内容请求信息，所述内容请求信息包括用户请求的视频已播内容的时间节点和多个兴趣标签，其中，所述视频已播内容为已经完成播放的视频直播内容；
生成模块，用于根据所述时间节点和所述兴趣标签生成视频集锦内容，在视频直播内容之前播放所述视频集锦内容；
所述请求模块与所述生成模块信号连接。
可选的，根据所述时间节点和所述兴趣标签生成所述视频集锦内容，包括：
根据所述时间节点确定所述视频已播内容的多个内容部分，将各个所述内容部分别分拆分为多个内容片段，获取所述内容片段的内容标签；
根据所述兴趣标签确定内容片段，所述内容片段的内容标签与所述兴趣标签相对应；
根据与所述兴趣标签相对应的所述内容片段生成所述视频集锦内容。
可选的，根据所述兴趣标签确定内容片段，包括：
获取所述内容标签与所述兴趣标签的距离，根据所述距离确定相似度；
根据所述相似度的高低，排列多个所述内容片段的播放顺序。
可选的，还包括：
当用户选择跳过所述视频集锦内容时，确定跳过时的所述内容片段，并降低所述兴趣标签的置信度；
根据所述置信度与所述距离确定相似度。
可选的，所述置信度的数学表达为：
其中，a2为所述置信度，t为当前用户跳过播放的频率，b为各个用户跳过播放的平均频率，e为自然对数；
所述相似度的数学表达为：
其中，a3为相似度，a1为所述内容标签与所述兴趣标签的距离。
可选的，判断所述视频集锦内容的时长是否大于时长阈值；
若是，则按照所述相似度的大小，去掉所述相似度最低的内容片段，直至所述视频集锦内容的时长与所述时长阈值相对应；
若否，则增加所述热度值最高的内容片段，直至所述视频集锦内容的时长与所述时长阈值相对应，所述热度值包括在线人数或者弹幕数量。
可选的，所述内容标签与所述兴趣标签的距离包括：欧氏距离、曼哈顿距离或者棋盘距离。
本发明实施例提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；和其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备执行一个或多个所述的方法。本发明可用于众多通用或专用的计算系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。
本发明实施例还提供一个或多个机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得设备执行中一个或多个所述的方法。本发明可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (6)
1.一种视频信息推荐方法，其特征在于，包括：
获取内容请求信息，所述内容请求信息包括用户请求的视频已播内容的时间节点和多个兴趣标签，其中，所述视频已播内容为已经完成播放的视频直播内容；
根据所述时间节点和所述兴趣标签生成视频集锦内容，在视频直播内容之前播放所述视频集锦内容；
根据所述时间节点和所述兴趣标签生成所述视频集锦内容，包括，
根据所述时间节点确定所述视频已播内容的多个内容部分，将各个所述内容部分别分拆分为多个内容片段，获取所述内容片段的内容标签；
根据所述兴趣标签确定内容片段，所述内容片段的内容标签与所述兴趣标签相对应；
根据与所述兴趣标签相对应的所述内容片段生成所述视频集锦内容；
根据所述兴趣标签确定内容片段，包括，
获取所述内容标签与所述兴趣标签的距离，根据所述距离确定相似度；
根据所述相似度的高低，排列多个所述内容片段的播放顺序；
当用户选择跳过所述视频集锦内容时，确定跳过时的所述内容片段，并降低所述兴趣标签的置信度；
根据所述置信度与所述距离确定相似度；
所述置信度的数学表达为，
其中，a2为所述置信度，t为当前用户跳过播放的频率，b为各个用户跳过播放的平均频率，e为自然对数；
所述相似度的数学表达为，
其中，a3为相似度，a1为所述内容标签与所述兴趣标签的距离。
2.根据权利要求1所述的视频信息推荐方法，其特征在于，
判断所述视频集锦内容的时长是否大于时长阈值；
若是，则按照所述相似度的大小，去掉所述相似度最低的内容片段，直至所述视频集锦内容的时长与所述时长阈值相对应；
若否，则增加热度值最高的内容片段，直至所述视频集锦内容的时长与所述时长阈值相对应，所述热度值包括在线人数或者弹幕数量。
3.根据权利要求1所述的视频信息推荐方法，其特征在于，所述内容标签与所述兴趣标签的距离包括：欧氏距离、曼哈顿距离或者棋盘距离。
4.一种视频信息推荐系统，其特征在于，包括：
请求模块，用于获取内容请求信息，所述内容请求信息包括用户请求的视频已播内容的时间节点和多个兴趣标签，其中，所述视频已播内容为已经完成播放的视频直播内容；
生成模块，用于根据所述时间节点和所述兴趣标签生成视频集锦内容，在视频直播内容之前播放所述视频集锦内容；
所述请求模块与所述生成模块信号连接；
根据所述时间节点和所述兴趣标签生成所述视频集锦内容，包括，
根据所述时间节点确定所述视频已播内容的多个内容部分，将各个所述内容部分别分拆分为多个内容片段，获取所述内容片段的内容标签；
根据所述兴趣标签确定内容片段，所述内容片段的内容标签与所述兴趣标签相对应；
根据与所述兴趣标签相对应的所述内容片段生成所述视频集锦内容；
根据所述兴趣标签确定内容片段，包括，
获取所述内容标签与所述兴趣标签的距离，根据所述距离确定相似度；
根据所述相似度的高低，排列多个所述内容片段的播放顺序；
当用户选择跳过所述视频集锦内容时，确定跳过时的所述内容片段，并降低所述兴趣标签的置信度；
根据所述置信度与所述距离确定相似度；
所述置信度的数学表达为，
其中，a2为所述置信度，t为当前用户跳过播放的频率，b为各个用户跳过播放的平均频率，e为自然对数；
所述相似度的数学表达为，
其中，a3为相似度，a1为所述内容标签与所述兴趣标签的距离。
5.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；和
其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-3中任一所述的视频信息推荐方法。
6.一种机器可读介质，其特征在于，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得设备执行如权利要求1-3中任一所述的视频信息推荐方法。
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