CN116775937B - 一种基于微博大数据的视频推荐方法、装置及存储介质 - Google Patents

一种基于微博大数据的视频推荐方法、装置及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种基于微博大数据的视频推荐方法、装置及存储介质，该方法包括：从微博系统中获取N条用户数据，将所述N个用户划分为M个社区，对于M个社区中的一个社区S中的一个用户U1，使用训练后的第一预测模型基于所述社区S中的用户发表的文字和图像预测一个用户Up作为用户U1最接近的用户；在所述M个社区查找与社区S相连的k个社区S1、S2、……、Sk，分别计算k个社区S1、S2、……Sk与用户U1相似度最高的用户US1、US2、……、USk，基于用户U1历史视频观看记录以及用户Up、US1、US2、……、USk的当前观看的视频使用第二预测模型向用户推荐U1视频。本发明在视频推荐时，兼顾本社区及相邻社区的用户情况，提高了推荐准确度。

Description

一种基于微博大数据的视频推荐方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及大数据及人工智能技术领域，具体涉及一种基于微博大数据的视频推荐方法、装置及存储介质。
背景技术
现有技术中，在进行视频推荐时，一般就是考虑与待推荐用于相似比较高的几个用户进行相应的视频推荐，导致视频推荐的准确度较低，影响了用户体验。
或者，在现有技术中，进行视频推荐时，计算待推荐用户的相关用户采用同样的方式进行计算，导致计算速度较慢。
发明内容
本发明针对上述现有技术中一个或多个技术缺陷，提出了如下技术方案。
一种基于微博大数据的视频推荐方法，该方法包括：
获取步骤，从微博系统中获取N条用户数据，所述用户数据包括用户ID、用户发表的文字和图像，其中N≥10000；
划分步骤，基于社区划分算法将所述N个用户划分为M个社区，其中，M≥2；
预测步骤，对于M个社区中的一个社区S中的一个用户U1，使用训练后的第一预测模型基于所述社区S中的用户发表的文字和图像预测一个用户Up作为用户U1最接近的用户；
扩展步骤，在所述M个社区查找与社区S相连的k个社区S1、S2、……、Sk，分别计算k个社区S1、S2、……Sk与用户U1相似度最高的用户US1、US2、……、USk，其中，k≥2；
推荐步骤，基于用户U1历史视频观看记录以及用户Up、US1、US2、……、USk的当前观看的视频使用第二预测模型向用户推荐U1视频。
更进一步地，所述第一预测模型的为深度神经网络模型，所述第二预测模型为图神经网络模型。
更进一步地，所述预测步骤的操作为：社区S具有L个用户，对所述L个用户发表的文本进行分词处理得到L条文本向量T1、T2、……、TL，对所述L个用户发表的图像进行语义识别得到L条语义向量ST1、ST2、……、STL，将所述L条文本向量T1、T2、……、TL和L条语义向量ST1、ST2、……、STL进行语义融合得到L条融合语义向量RST1、RST2、……、RSTL，提取L个用户中每个用户发表的图像中的代表图像Ima1、Ima2、……、ImaL，将所述L条融合语义向量RST1、RST2、……、RSTL分别对应融合至所述L个用户的代表图像Ima1、Ima2、……、ImaL，得到语义融合图像RIma1、RIma2、……、RImaL，基于用户U1的语义融合图像RIma1使用第一预测模型基于语义融合图像RIma2、……、RImaL预测用户U1最接近的用户Up，其中，L≥2。
更进一步地，所述计算与用户U1相似度最高的用户US1、US2、……、USk的操作为：将用户U1的文本向量T1分别与社区S相连的k个社区S1、S2、……、Sk中的每个用户的文本向量计算余弦相似度，将每个社区S1、S2、……Sk中的与用户U1余弦相似度最高的用户作为US1、US2、……、USk。
更进一步地，将所述用户U1以及用户Up、US1、US2、……、USk各作为一个节点以构建所述图神经网络模型所使用的图，所述用户U1以及用户Up、US1、US2、……、USk之间的连接构成所述图的边，基于所述用户U1以及用户Up、US1、US2、……、USk的相似度确定各边的权重，基于各节点的文本向量和图像确定各节点的特征值。
更进一步地，所述图的各边的权重确定的方式为：
用户U1以及用户Up对应的节点之间的边的权重为：
Weight1,p＝αcos(RST1，RSTp)+βcos(RIma1，RIma1p)，
其中，cos(RST1，RSTp)表示用户U1、用户Up对应的融合语义向量的余弦相似度，cos(RIma1，RIma1p)用户U1、用户Up对应的语义融合图像的余弦相似度；
用户U1与用户US1、US2、……、USk对应的节点之间的边的权重为：
Weight1,i＝γecos(T1，USTi)；
其中，cos(T1，USTi)表示用户U1、用户USi对应的文本向量的余弦相似度，k≥i≥1；
用户U1以及用户Up对应的节点的特征值C1、Cp为：
Cj＝δTj+εIMj，其中j＝1或p，Tj表示对应用户的文本向量，IM1表示用户U1观看的历史视频的特征帧向量，IMp表示用户Up当前观看的视频的特征帧向量；
CUSq＝θUSTq+μUSIMq，其中k≥q≥1，USTq表示用户USi的文本向量，USIMq表示用户USq当前观看的视频的特征帧向量；
其中，α、β、γ、δ、ε、θ、μ为各公式中的参数值，且δ＞θ，ε＞μ。
本发明还提出了一种基于微博大数据的视频推荐装置，该装置包括：
获取单元，从微博系统中获取N条用户数据，所述用户数据包括用户ID、用户发表的文字和图像，其中N≥10000；
划分单元，基于社区划分算法将所述N个用户划分为M个社区，其中，M≥2；
预测单元，对于M个社区中的一个社区S中的一个用户U1，使用训练后的第一预测模型基于所述社区S中的用户发表的文字和图像预测一个用户Up作为用户U1最接近的用户；
扩展单元，在所述M个社区查找与社区S相连的k个社区S1、S2、……、Sk，分别计算k个社区S1、S2、……Sk与用户U1相似度最高的用户US1、US2、……、USk，其中，k≥2；
推荐单元，基于用户U1历史视频观看记录以及用户Up、US1、US2、……、USk的当前观看的视频使用第二预测模型向用户推荐U1视频。
更进一步地，所述第一预测模型的为深度神经网络模型，所述第二预测模型为图神经网络模型。
更进一步地，所述预测单元的操作为：社区S具有L个用户，对所述L个用户发表的文本进行分词处理得到L条文本向量T1、T2、……、TL，对所述L个用户发表的图像进行语义识别得到L条语义向量ST1、ST2、……、STL，将所述L条文本向量T1、T2、……、TL和L条语义向量ST1、ST2、……、STL进行语义融合得到L条融合语义向量RST1、RST2、……、RSTL，提取L个用户中每个用户发表的图像中的代表图像Ima1、Ima2、……、ImaL，将所述L条融合语义向量RST1、RST2、……、RSTL分别对应融合至所述L个用户的代表图像Ima1、Ima2、……、ImaL，得到语义融合图像RIma1、RIma2、……、RImaL，基于用户U1的语义融合图像RIma1使用第一预测模型基于语义融合图像RIma2、……、RImaL预测用户U1最接近的用户Up，其中，L≥2。
更进一步地，所述计算与用户U1相似度最高的用户US1、US2、……、USk的操作为：将用户U1的文本向量T1分别与社区S相连的k个社区S1、S2、……、Sk中的每个用户的文本向量计算余弦相似度，将每个社区S1、S2、……Sk中的与用户U1余弦相似度最高的用户作为US1、US2、……、USk。
更进一步地，所述图的各边的权重确定的方式为：
用户U1以及用户Up对应的节点之间的边的权重为：
Weight1,p＝αcos(RST1，RSTp)+βcos(RIma1，RIma1p)，
其中，cos(RST1，RSTp)表示用户U1、用户Up对应的融合语义向量的余弦相似度，cos(RIma1，RIma1p)用户U1、用户Up对应的语义融合图像的余弦相似度；
用户U1与用户US1、US2、……、USk对应的节点之间的边的权重为：
Weight1,i＝γecos(T1，USTi)；
其中，cos(T1，USTi)表示用户U1、用户USi对应的文本向量的余弦相似度，k≥i≥1；
用户U1以及用户Up对应的节点的特征值C1、Cp为：
Cj＝δTj+εIMj，其中j＝1或p，Tj表示对应用户的文本向量，IM1表示用户U1观看的历史视频的特征帧向量，IMp表示用户Up当前观看的视频的特征帧向量；
CUSq＝θUSTq+μUSIMq，其中k≥q≥1，USTq表示用户USi的文本向量，USIMq表示用户USq当前观看的视频的特征帧向量；
其中，α、β、γ、δ、ε、θ、μ为各公式中的参数值，且δ＞θ，ε＞μ。
本发明还提出了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序代码，当所述计算机程序代码被计算机执行时执行上述之任一的方法。
本发明的技术效果在于：本发明的一种基于微博大数据的视频推荐方法、装置及存储介质，该方法包括：获取步骤S101，从微博系统中获取N条用户数据，所述用户数据包括用户ID、用户发表的文字和图像，其中N≥10000；划分步骤S102，基于社区划分算法将所述N个用户划分为M个社区，其中，M≥2；社区划分算法可以采用现有的算法，比如GN社区发现算法。预测步骤S103，对于M个社区中的一个社区S中的一个用户U1，使用训练后的第一预测模型基于所述社区S中的用户发表的文字和图像预测一个用户Up作为用户U1最接近的用户；扩展步骤S104，在所述M个社区查找与社区S相连的k个社区S1、S2、……、Sk，分别计算k个社区S1、S2、……Sk与用户U1相似度最高的用户US1、US2、……、USk，其中，k≥2；推荐步骤S105，基于用户U1历史视频观看记录以及用户Up、US1、US2、……、USk的当前观看的视频使用第二预测模型向用户推荐U1视频。本发明中，对于M个社区中的一个社区S中的一个用户U1，使用训练后的第一预测模型基于所述社区S中的用户发表的文字和图像预测一个用户Up作为用户U1最接近的用户，在所述M个社区查找与社区S相连的k个社区S1、S2、……、Sk，分别计算k个社区S1、S2、……Sk与用户U1相似度最高的用户US1、US2、……、USk，基于用户U1历史视频观看记录以及用户Up、US1、US2、……、USk的当前观看的视频使用第二预测模型向用户推荐U1视频，先将微博大数据中的用户划分多个社区，在需要进行推荐视频的用户所在社区中计算与其最接近的用户，再获取该用户所在社区中的相邻社区，并使用扩展方式计算相邻社区中与该用户相似度最高的多个用户，基于本社区最接近的用户与相邻社区相似度最高的多个用户的当前观看视频及该用户的历史观看记录向该用户进行视频推荐，由于本发明中不仅依据用户所在社区的用户还依赖相邻社区的用户进行视频推荐，从而给该用户推荐的视频准确度更高，提高了用户体验；本发明中，将该用户所在社区的所有L个用户发表的文本进行分词处理得到L条文本向量T1、T2、……、TL，对所述L个用户发表的图像进行语义识别得到L条语义向量ST1、ST2、……、STL，先将T1、T2、……、TL与ST1、ST2、……、STL分别进行语义融合得到L条融合语义向量RST1、RST2、……、RSTL，提取L个用户中每个用户发表的图像中的代表图像Ima1、Ima2、……、ImaL，将所述L条融合语义向量RST1、RST2、……、RSTL分别对应融合至所述L个用户的代表图像Ima1、Ima2、……、ImaL，得到语义融合图像RIma1、RIma2、……、RImaL，基于用户U1的语义融合图像RIma1使用第一预测模型基于语义融合图像RIma2、……、RImaL预测用户U1最接近的用户Up，即本发明中，将每个用户的文本向量与图像语义识别得到语义向量进行首次融合，然后，将提取每个用户发表的图像的代表图像，将融合后的语义向量与相应的代表图像分别进行再次融合，得到对应的语义融合图像，由于采用两次融合，第一次融合保留了每个用户的绝大多数语义特征，再将其与代表图像进行融合，更加突出代表图像的重要性，且减少了计算量，提高了深度神经网络的计算速度；本发明的推荐依据是，在本社区的最接近的用户处于主要地位，相邻社区中的相似度最高的用户处于次要地位，基于这种方式设置了每条边的权重及每个节点的特征值，并提出了上述具体的计算公式，从而保证在视频推荐时，兼顾本社区及相邻社区的用户情况，提高了推荐准确度。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显。
图1是根据本发明的实施例的一种基于微博大数据的视频推荐方法的流程图。
图2是根据本发明的实施例的一种基于微博大数据的视频推荐装置的结构图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出了本发明的一种基于微博大数据的视频推荐方法，该方法包括：
获取步骤S101，从微博系统中获取N条用户数据，所述用户数据包括用户ID、用户发表的文字和图像，其中N≥10000；
划分步骤S102，基于社区划分算法将所述N个用户划分为M个社区，其中，M≥2；社区划分算法可以采用现有的算法，比如GN社区发现算法。
预测步骤S103，对于M个社区中的一个社区S中的一个用户U1，使用训练后的第一预测模型基于所述社区S中的用户发表的文字和图像预测一个用户Up作为用户U1最接近的用户；
扩展步骤S104，在所述M个社区查找与社区S相连的k个社区S1、S2、……、Sk，分别计算k个社区S1、S2、……Sk与用户U1相似度最高的用户US1、US2、……、USk，其中，k≥2；
推荐步骤S105，基于用户U1历史视频观看记录以及用户Up、US1、US2、……、USk的当前观看的视频使用第二预测模型向用户推荐U1视频。
本发明中，对于M个社区中的一个社区S中的一个用户U1，使用训练后的第一预测模型基于所述社区S中的用户发表的文字和图像预测一个用户Up作为用户U1最接近的用户，在所述M个社区查找与社区S相连的k个社区S1、S2、……、Sk，分别计算k个社区S1、S2、……Sk与用户U1相似度最高的用户US1、US2、……、USk，基于用户U1历史视频观看记录以及用户Up、US1、US2、……、USk的当前观看的视频使用第二预测模型向用户推荐U1视频，先将微博大数据中的用户划分多个社区，在需要进行推荐视频的用户所在社区中计算与其最接近的用户，再获取该用户所在社区中的相邻社区，并使用扩展方式计算相邻社区中与该用户相似度最高的多个用户，基于本社区最接近的用户与相邻社区相似度最高的多个用户的当前观看视频及该用户的历史观看记录向该用户进行视频推荐，由于本发明中不仅依据用户所在社区的用户还依赖相邻社区的用户进行视频推荐，从而给该用户推荐的视频准确度更高，提高了用户体验，这是本发明的一个重要发明点。
在一个实施例中，所述第一预测模型的为深度神经网络模型，所述第二预测模型为图神经网络模型。
在一个实施例中，所述预测步骤S103的操作为：社区S具有L个用户，对所述L个用户发表的文本进行分词处理得到L条文本向量T1、T2、……、TL，对所述L个用户发表的图像进行语义识别得到L条语义向量ST1、ST2、……、STL，将所述L条文本向量T1、T2、……、TL和L条语义向量ST1、ST2、……、STL进行语义融合得到L条融合语义向量RST1、RST2、……、RSTL，提取L个用户中每个用户发表的图像中的代表图像Ima1、Ima2、……、ImaL，将所述L条融合语义向量RST1、RST2、……、RSTL分别对应融合至所述L个用户的代表图像Ima1、Ima2、……、ImaL，得到语义融合图像RIma1、RIma2、……、RImaL，基于用户U1的语义融合图像RIma1使用第一预测模型基于语义融合图像RIma2、……、RImaL预测用户U1最接近的用户Up，其中，L≥2。
本发明中，将该用户所在社区的所有L个用户发表的文本进行分词处理得到L条文本向量T1、T2、……、TL，对所述L个用户发表的图像进行语义识别得到L条语义向量ST1、ST2、……、STL，先将T1、T2、……、TL与ST1、ST2、……、STL分别进行语义融合得到L条融合语义向量RST1、RST2、……、RSTL，提取L个用户中每个用户发表的图像中的代表图像Ima1、Ima2、……、ImaL，将所述L条融合语义向量RST1、RST2、……、RSTL分别对应融合至所述L个用户的代表图像Ima1、Ima2、……、ImaL，得到语义融合图像RIma1、RIma2、……、RImaL，基于用户U1的语义融合图像RIma1使用第一预测模型基于语义融合图像RIma2、……、RImaL预测用户U1最接近的用户Up，即本发明中，将每个用户的文本向量与图像语义识别得到语义向量进行首次融合，然后，将提取每个用户发表的图像的代表图像，将融合后的语义向量与相应的代表图像分别进行再次融合，得到对应的语义融合图像，由于采用两次融合，第一次融合保留了每个用户的绝大多数语义特征，再将其与代表图像进行融合，更加突出代表图像的重要性，且减少了计算量，提高了深度神经网络的计算速度，这是本发明的另一个重要发明点。
在一个实施例中，所述计算与用户U1相似度最高的用户US1、US2、……、USk的操作为：将用户U1的文本向量T1分别与社区S相连的k个社区S1、S2、……、Sk中的每个用户的文本向量计算余弦相似度，将每个社区S1、S2、……Sk中的与用户U1余弦相似度最高的用户作为US1、US2、……、USk。本步骤中，由于相邻社区中的用户在视频推荐时处于次要位置，因此，仅采用文本向量余弦相似度计算确定相似度最高的用户即可，以提高计算速度，这是本发明的另一个重要发明点。
在一个实施例中，将所述用户U1以及用户Up、US1、US2、……、USk各作为一个节点以构建所述图神经网络模型所使用的图，所述用户U1以及用户Up、US1、US2、……、USk之间的连接构成所述图的边，基于所述用户U1以及用户Up、US1、US2、……、USk的相似度确定各边的权重，基于各节点的文本向量和图像确定各节点的特征值。
在一个实施例中，所述图的各边的权重确定的方式为：
用户U1以及用户Up对应的节点之间的边的权重为：
Weight1,p＝αcos(RST1，RSTp)+βcos(RIma1，RIma1p)，
其中，cos(RST1，RSTp)表示用户U1、用户Up对应的融合语义向量的余弦相似度，cos(RIma1，RIma1p)用户U1、用户Up对应的语义融合图像的余弦相似度；
用户U1与用户US1、US2、……、USk对应的节点之间的边的权重为：
Weight1,i＝γecos(T1，USTi)；
其中，cos(T1，USTi)表示用户U1、用户USi对应的文本向量的余弦相似度，k≥i≥1；
用户U1以及用户Up对应的节点的特征值C1、Cp为：
Cj＝δTj+εIMj，其中j＝1或p，Tj表示对应用户的文本向量，IM1表示用户U1观看的历史视频的特征帧向量，IMp表示用户Up当前观看的视频的特征帧向量；
CUSq＝θUSTq+μUSIMq，其中k≥q≥1，USTq表示用户USi的文本向量，USIMq表示用户USq当前观看的视频的特征帧向量；
其中，α、β、γ、δ、ε、θ、μ为各公式中的参数值，这些参数值可以通过仿真计算时，根据仿真计算的效果进行设置，也可以基于神经网络进行预测，且δ＞θ，ε＞μ。
本发明创造性引入图神经网络进行视频的的推荐，其推荐依据是，在本社区的最接近的用户处于主要地位，相邻社区中的相似度最高的用户处于次要地位，基于这种方式设置了每条边的权重及每个节点的特征值，并提出了上述具体的权重及节点特征值的计算公式，从而保证在视频推荐时，兼顾本社区及相邻社区的用户情况，提高了视频推荐精度，提高了用户体验，且计算速度快，这是本发明的一个重要发明点。
经过仿真计算，在时，向该用户推荐的视频效果最佳。
图2示出了本发明的本发明的一种基于微博大数据的视频推荐装置，该装置包括：
获取单元201，从微博系统中获取N条用户数据，所述用户数据包括用户ID、用户发表的文字和图像，其中N≥10000；
划分单元202，基于社区划分算法将所述N个用户划分为M个社区，其中，M≥2；社区划分算法可以采用现有的算法，比如GN社区发现算法。
预测单元203，对于M个社区中的一个社区S中的一个用户U1，使用训练后的第一预测模型基于所述社区S中的用户发表的文字和图像预测一个用户Up作为用户U1最接近的用户；
扩展单元204，在所述M个社区查找与社区S相连的k个社区S1、S2、……、Sk，分别计算k个社区S1、S2、……Sk与用户U1相似度最高的用户US1、US2、……、USk，其中，k≥2；
推荐单元205，基于用户U1历史视频观看记录以及用户Up、US1、US2、……、USk的当前观看的视频使用第二预测模型向用户推荐U1视频。
本发明中，对于M个社区中的一个社区S中的一个用户U1，使用训练后的第一预测模型基于所述社区S中的用户发表的文字和图像预测一个用户Up作为用户U1最接近的用户，在所述M个社区查找与社区S相连的k个社区S1、S2、……、Sk，分别计算k个社区S1、S2、……Sk与用户U1相似度最高的用户US1、US2、……、USk，基于用户U1历史视频观看记录以及用户Up、US1、US2、……、USk的当前观看的视频使用第二预测模型向用户推荐U1视频，先将微博大数据中的用户划分多个社区，在需要进行推荐视频的用户所在社区中计算与其最接近的用户，再获取该用户所在社区中的相邻社区，并使用扩展方式计算相邻社区中与该用户相似度最高的多个用户，基于本社区最接近的用户与相邻社区相似度最高的多个用户的当前观看视频及该用户的历史观看记录向该用户进行视频推荐，由于本发明中不仅依据用户所在社区的用户还依赖相邻社区的用户进行视频推荐，从而给该用户推荐的视频准确度更高，提高了用户体验，这是本发明的一个重要发明点。
在一个实施例中，所述第一预测模型的为深度神经网络模型，所述第二预测模型为图神经网络模型。
在一个实施例中，所述预测单元203的操作为：社区S具有L个用户，对所述L个用户发表的文本进行分词处理得到L条文本向量T1、T2、……、TL，对所述L个用户发表的图像进行语义识别得到L条语义向量ST1、ST2、……、STL，将所述L条文本向量T1、T2、……、TL和L条语义向量ST1、ST2、……、STL进行语义融合得到L条融合语义向量RST1、RST2、……、RSTL，提取L个用户中每个用户发表的图像中的代表图像Ima1、Ima2、……、ImaL，将所述L条融合语义向量RST1、RST2、……、RSTL分别对应融合至所述L个用户的代表图像Ima1、Ima2、……、ImaL，得到语义融合图像RIma1、RIma2、……、RImaL，基于用户U1的语义融合图像RIma1使用第一预测模型基于语义融合图像RIma2、……、RImaL预测用户U1最接近的用户Up，其中，L≥2。
本发明中，将该用户所在社区的所有L个用户发表的文本进行分词处理得到L条文本向量T1、T2、……、TL，对所述L个用户发表的图像进行语义识别得到L条语义向量ST1、ST2、……、STL，先将T1、T2、……、TL与ST1、ST2、……、STL分别进行语义融合得到L条融合语义向量RST1、RST2、……、RSTL，提取L个用户中每个用户发表的图像中的代表图像Ima1、Ima2、……、ImaL，将所述L条融合语义向量RST1、RST2、……、RSTL分别对应融合至所述L个用户的代表图像Ima1、Ima2、……、ImaL，得到语义融合图像RIma1、RIma2、……、RImaL，基于用户U1的语义融合图像RIma1使用第一预测模型基于语义融合图像RIma2、……、RImaL预测用户U1最接近的用户Up，即本发明中，将每个用户的文本向量与图像语义识别得到语义向量进行首次融合，然后，将提取每个用户发表的图像的代表图像，将融合后的语义向量与相应的代表图像分别进行再次融合，得到对应的语义融合图像，由于采用两次融合，第一次融合保留了每个用户的绝大多数语义特征，再将其与代表图像进行融合，更加突出代表图像的重要性，且减少了计算量，提高了深度神经网络的计算速度，这是本发明的另一个重要发明点。
在一个实施例中，所述计算与用户U1相似度最高的用户US1、US2、……、USk的操作为：将用户U1的文本向量T1分别与社区S相连的k个社区S1、S2、……、Sk中的每个用户的文本向量计算余弦相似度，将每个社区S1、S2、……Sk中的与用户U1余弦相似度最高的用户作为US1、US2、……、USk。本步骤中，由于相邻社区中的用户在视频推荐时处于次要位置，因此，仅采用文本向量余弦相似度计算确定相似度最高的用户即可，以提高计算速度，这是本发明的另一个重要发明点。
在一个实施例中，将所述用户U1以及用户Up、US1、US2、……、USk各作为一个节点以构建所述图神经网络模型所使用的图，所述用户U1以及用户Up、US1、US2、……、USk之间的连接构成所述图的边，基于所述用户U1以及用户Up、US1、US2、……、USk的相似度确定各边的权重，基于各节点的文本向量和图像确定各节点的特征值。
在一个实施例中，所述图的各边的权重确定的方式为：
用户U1以及用户Up对应的节点之间的边的权重为：
Weight1,p＝αcos(RST1，RSTp)+βcos(RIma1，RIma1p)，
其中，cos(RST1，RSTp)表示用户U1、用户Up对应的融合语义向量的余弦相似度，cos(RIma1，RIma1p)用户U1、用户Up对应的语义融合图像的余弦相似度；
用户U1与用户US1、US2、……、USk对应的节点之间的边的权重为：
Weight1,i＝γecos(T1，USTi)；
其中，cos(T1，USTi)表示用户U1、用户USi对应的文本向量的余弦相似度，k≥i≥1；
用户U1以及用户Up对应的节点的特征值C1、Cp为：
Cj＝δTj+εIMj，其中j＝1或p，Tj表示对应用户的文本向量，IM1表示用户U1观看的历史视频的特征帧向量，IMp表示用户Up当前观看的视频的特征帧向量；
CUSq＝θUSTq+μUSIMq，其中k≥q≥1，USTq表示用户USi的文本向量，USIMq表示用户USq当前观看的视频的特征帧向量；
其中，α、β、γ、δ、ε、θ、μ为各公式中的参数值，这些参数值可以通过仿真计算时，根据仿真计算的效果进行设置，也可以基于神经网络进行预测，且δ＞θ，ε＞μ。
本发明的推荐依据是，在本社区的最接近的用户处于主要地位，相邻社区中的相似度最高的用户处于次要地位，基于这种方式设置了每条边的权重及每个节点的特征值，并提出了上述具体的计算公式，从而保证在视频推荐时，兼顾本社区及相邻社区的用户情况，这是本发明的一个重要发明点。
经过仿真计算，在时，向该用户推荐的视频效果最佳。
本发明的为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的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)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的装置。
最后所应说明的是：以上实施例仅以说明而非限制本发明的技术方案，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明进行修改或者等同替换，而不脱离本发明的精神和范围的任何修改或局部替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.一种基于微博大数据的视频推荐方法，其特征在于，该方法包括：
获取步骤，从微博系统中获取N条用户数据，所述用户数据包括用户ID、用户发表的文字和图像，其中N≥10000；
划分步骤，基于社区划分算法将所述N个用户划分为M个社区，其中，M≥2；
预测步骤，对于M个社区中的一个社区S中的一个用户U1，使用训练后的第一预测模型基于所述社区S中的用户发表的文字和图像预测一个用户Up作为用户U1最接近的用户；
所述预测步骤的操作为：社区S具有L个用户，对所述L个用户发表的文本进行分词处理得到L条文本向量T1、T2、……、TL，对所述L个用户发表的图像进行语义识别得到L条语义向量ST1、ST2、……、STL，将所述L条文本向量T1、T2、……、TL和L条语义向量ST1、ST2、……、STL进行语义融合得到L条融合语义向量RST1、RST2、……、RSTL，提取L个用户中每个用户发表的图像中的代表图像Ima1、Ima2、……、ImaL，将所述L条融合语义向量RST1、RST2、……、RSTL分别对应融合至所述L个用户的代表图像Ima1、Ima2、……、ImaL，得到语义融合图像RIma1、RIma2、……、RImaL，基于用户U1的语义融合图像RIma1使用第一预测模型基于语义融合图像RIma2、……、RImaL预测用户U1最接近的用户Up，其中，L≥2；
扩展步骤，在所述M个社区查找与社区S相连的k个社区S1、S2、……、Sk，分别计算k个社区S1、S2、……Sk与用户U1相似度最高的用户US1、US2、……、USk，其中，k≥2；
具体地，将用户U1的文本向量T1分别与社区S相连的k个社区S1、S2、……、Sk中的每个用户的文本向量计算余弦相似度，将每个社区S1、S2、……Sk中的与用户U1余弦相似度最高的用户作为US1、US2、……、USk；
推荐步骤，基于用户U1历史视频观看记录以及用户Up、US1、US2、……、USk的当前观看的视频使用第二预测模型向用户推荐U1视频。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一预测模型的为深度神经网络模型，所述第二预测模型为图神经网络模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述用户U1以及用户Up、US1、US2、……、USk各作为一个节点以构建所述图神经网络模型所使用的图，所述用户U1以及用户Up、US1、US2、……、USk之间的连接构成所述图的边，基于所述用户U1以及用户Up、US1、US2、……、USk的相似度确定各边的权重，基于各节点的文本向量和图像确定各节点的特征值。
4.一种基于微博大数据的视频推荐装置，其特征在于，该装置包括：
获取单元，从微博系统中获取N条用户数据，所述用户数据包括用户ID、用户发表的文字和图像，其中N≥10000；
划分单元，基于社区划分算法将所述N个用户划分为M个社区，其中，M≥2；
预测单元，对于M个社区中的一个社区S中的一个用户U1，使用训练后的第一预测模型基于所述社区S中的用户发表的文字和图像预测一个用户Up作为用户U1最接近的用户；
所述预测单元的操作为：社区S具有L个用户，对所述L个用户发表的文本进行分词处理得到L条文本向量T1、T2、……、TL，对所述L个用户发表的图像进行语义识别得到L条语义向量ST1、ST2、……、STL，将所述L条文本向量T1、T2、……、TL和L条语义向量ST1、ST2、……、STL进行语义融合得到L条融合语义向量RST1、RST2、……、RSTL，提取L个用户中每个用户发表的图像中的代表图像Ima1、Ima2、……、ImaL，将所述L条融合语义向量RST1、RST2、……、RSTL分别对应融合至所述L个用户的代表图像Ima1、Ima2、……、ImaL，得到语义融合图像RIma1、RIma2、……、RImaL，基于用户U1的语义融合图像RIma1使用第一预测模型基于语义融合图像RIma2、……、RImaL预测用户U1最接近的用户Up，其中，L≥2；
扩展单元，在所述M个社区查找与社区S相连的k个社区S1、S2、……、Sk，分别计算k个社区S1、S2、……Sk与用户U1相似度最高的用户US1、US2、……、USk，其中，k≥2；
具体地，将用户U1的文本向量T1分别与社区S相连的k个社区S1、S2、……、Sk中的每个用户的文本向量计算余弦相似度，将每个社区S1、S2、……Sk中的与用户U1余弦相似度最高的用户作为US1、US2、……、USk；
推荐单元，基于用户U1历史视频观看记录以及用户Up、US1、US2、……、USk的当前观看的视频使用第二预测模型向用户推荐U1视频。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述第一预测模型的为深度神经网络模型，所述第二预测模型为图神经网络模型。
6.一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序代码，当所述计算机程序代码被计算机执行时执行上述权利要求1-3之任一项所述的方法。
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