WO2015043549A1 - 一种多媒体文件推荐方法及电子设备 - Google Patents

一种多媒体文件推荐方法及电子设备 Download PDF

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刘维娟
李永保
陶帅
张磊
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    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/40Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of multimedia data, e.g. slideshows comprising image and additional audio data
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    • G06F16/435Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles

Abstract

本申请实施例公开了一种多媒体文件推荐方法及电子设备,涉及多媒体技术领域,可以为不同用户推荐该用户偏好的多媒体文件,提高多媒体文件的推荐效率,增强用户体验。具体方案为:获得多媒体客户端中当前登录用户的偏好主题类型;确定至少一个待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型和待推荐多媒体文件归属于不同的多媒体文件主题类型的归属粒度;根据待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型和待推荐多媒体文件归属于不同多媒体文件主题类型的归属粒度,以及偏好主题类型计算待推荐多媒体文件的推荐指数;根据至少一个待推荐多媒体文件的推荐指数生成多媒体文件推荐列表,并展示多媒体文件推荐列表中至少一个待推荐多媒体文件。

Description

一种多媒体文件推荐方法及电子设备

本申请要求在2013年9月30日提交中国专利局、申请号为201310461555.1、发明名称为“一种多媒体文件推荐方法及电子设备”以及2013年9月30日提交中国专利局、申请号为201310462659.4、发明名称为“一种多媒体文件推荐方法及装置”的中国专利申请的优先权,其全部内容通过引用结合在本申请中。

技术领域

本申请涉及互联网及多媒体技术领域,尤其涉及一种多媒体文件推荐方法及电子设备。

背景技术

随着互联网网络带宽的不断增加,视频点播、直播技术得到了迅速发展,网络视频节目越来越受人们的青睐,宽带互联网、数字电视网、手机3G(3rd-generation,第三代移动通信技术)网络的逐渐普及,视频流媒体产业将迎来一个空前的发展机遇。

随着多媒体技术的发展,多媒体技术领域涌现出了很多能够为用户提供视频推荐的多媒体网页、多媒体应用以及客户端。

通常的多媒体网页、多媒体应用以及客户端一半采用分类推荐、新剧热播推荐等方式为用户推荐视频信息。但是,其在进行视频推荐的过程中并未考虑推荐内容与不同用户的观影偏好之间的匹配程度,即不能够针对不同用户推荐该用户偏好的多媒体文件,多媒体文件的推荐效率较低,用户体验较差。

发明内容

本申请的实施例提供一种多媒体文件推荐方法及电子设备,可以为不同用户推荐该用户偏好的多媒体文件,提高多媒体文件的推荐效率,增强用户体验。

为达到上述目的之一,本申请的实施例采用如下技术方案:

本申请实施例的一方面,提供一种多媒体文件推荐方法,应用于电 子设备,所述电子设备包括多媒体客户端,所述方法包括:

获得所述多媒体客户端中当前登录用户的偏好主题类型,所述偏好主题类型中包含至少一个多媒体文件主题类型;

确定至少一个待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型和所述待推荐多媒体文件归属于所述偏好主题类型中包含的不同的多媒体文件主题类型的归属粒度;

根据所述待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型和所述待推荐多媒体文件归属于所述偏好主题类型中包含的不同多媒体文件主题类型的归属粒度,以及所述当前登录用户的偏好主题类型计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数;

根据至少一个所述待推荐多媒体文件的推荐指数生成多媒体文件推荐列表,并展示所述多媒体文件推荐列表中至少一个待推荐多媒体文件。

本申请实施例所述待推荐多媒体文件归属于所述偏好主题类型中包含的不同的多媒体文件主题类型的归属粒度为所述待推荐多媒体文件归属于所述不同的多媒体文件主题类型的概率;

根据所述待推荐多媒体文件所归属的主题类型和所述待推荐多媒体文件归属于所述偏好主题类型中包含的不同多媒体文件主题类型的归属粒度,以及所述当前登录用户的偏好主题类型计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数,包括:

采用所述偏好主题类型匹配所述待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型;

在所述待推荐多媒体文件的归属粒度中获得匹配归属粒度,所述匹配归属粒度为所述待推荐多媒体文件归属于匹配成功的多媒体文件主题类型的归属粒度;

根据所述匹配归属粒度计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数,所述待推荐多媒体文件具有至少一个所述匹配归属粒度;

其中,所述待推荐多媒体文件的推荐指数为所述待推荐多媒体文件的至少一个所述匹配归属粒度之和。

本申请实施例在计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数之前,所述方法还包括:

获得所述当前登录用户对每个所述偏好主题类型的偏好概率;

根据所述待推荐多媒体文件所归属的主题类型和所述待推荐多媒体 文件归属于不同多媒体文件主题类型的归属粒度,以及所述当前登录用户的偏好主题类型计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数,包括:

采用所述偏好主题类型匹配所述待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型;

在所述待推荐多媒体文件的归属粒度中获得匹配归属粒度,所述匹配归属粒度为所述待推荐多媒体文件归属于匹配成功的多媒体文件主题类型的归属粒度;

计算至少一个所述偏好主题类型的偏好概率和所述匹配归属粒度中与所述偏好主题类型对应的匹配归属粒度的乘积;

根据计算得到的至少一个乘积计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数;

其中,所述待推荐多媒体文件的推荐指数为计算得到的至少一个乘积之和。

本申请实施例获得所述多媒体客户端中当前登录用户的偏好主题类型,包括:

获得所述多媒体客户端针对所述当前登录用户的多媒体文件播放记录中,每个所述多媒体文件主题类型的多媒体文件的播放频率;

确定所述播放频率高于预设频率阈值的多媒体文件主题类型为所述偏好主题类型;

其中,一个所述多媒体文件归属于至少一个所述多媒体文件主题类型;

获得所述当前登录用户对每个所述偏好主题类型的偏好概率,包括:

根据每个所述偏好主题类型的所述多媒体文件在所述多媒体文件播放记录中的播放频率,确定所述当前登录用户对每个所述偏好主题类型的偏好概率。

本申请实施例获得所述多媒体客户端中当前登录用户的偏好主题类型,包括:

获得所述多媒体客户端针对所述当前登录用户的多媒体文件播放记录中,每个所述多媒体文件主题类型的多媒体文件的播放时长;

确定所述播放时长高于预设阈值的多媒体文件主题类型为所述偏好主题类型;

其中,一个所述多媒体文件归属于至少一个所述多媒体文件主题类 型;

获得所述当前登录用户对每个所述偏好主题类型的偏好时长,包括:

根据每个所述偏好主题类型的所述多媒体文件在所述多媒体文件播放记录中的播放时长,确定所述当前登录用户对每个所述偏好主题类型的偏好概率。

本申请实施例根据至少一个所述待推荐多媒体文件的推荐指数生成多媒体文件推荐列表,包括:

按照所述待推荐多媒体文件的推荐指数由大到小的顺序生成所述多媒体文件推荐列表;

其中,所述多媒体文件推荐列表中至少包含每个所述待推荐多媒体文件名称、所述待推荐多媒体文件的主题类型和描述信息。

本申请实施例所述待推荐多媒体文件的获得方法包括:

获得第一预设时间段内记录的当前登录用户的用户行为日志,所述当前登录用户的用户行为日志至少包括所述当前登录用户的用户标识,以及与所述当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息;

从预设的多媒体文件数据库中,筛选出与所述当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件;

将所述与所述当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件作为待推荐多媒体文件。

本申请实施例所述预设的多媒体文件数据库的生成方法,包括:

读取第二预设时间段内记录的所有用户的用户行为日志,所述所有用户的用户行为日志至少包括各个用户的用户标识,以及与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息;

按照预设算法,对所述与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息进行分析,确定所述与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵;

在预设的推荐策略中,确定第一推荐策略;

在所述与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件之间的关系矩阵中,生成包含有满足所述第一推荐策略的多媒体文件的多媒体文件数据库。

本申请实施例所述预设算法包括关联规则、序列关联、基于邻域的算法、隐语义模型和基于图的模型中的至少一个。

本申请实施例所述在预设的推荐策略中,确定第一推荐策略包括:

在预设的推荐策略中,根据多媒体文件的应用场景,确定所述第一推荐策略,所述应用场景包括频道、长视频和地区中的至少一个。

本申请实施例所述预设推荐策略包括关联推荐策略、基于关联规则的个性化推荐策略、基于协同过滤的个性化推荐策略、内容过滤、社会化推荐和缺省推荐中的至少一个。

本申请实施例的另一方面,提供一种电子设备,所述电子设备包括多媒体客户端,所述电子设备包括:

获得模块,设置为获得所述多媒体客户端中当前登录用户的偏好主题类型,所述偏好主题类型中包含至少一个多媒体文件主题类型;

确定模块,设置为确定至少一个待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型和所述待推荐多媒体文件归属于所述偏好主题类型中包含的不同的多媒体文件主题类型的归属粒度;

计算模块,设置为根据所述确定模块确定的所述待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型和所述待推荐多媒体文件归属于所述偏好主题类型中包含的不同多媒体文件主题类型的归属粒度,以及所述获得模块获得的当前登录用户的所述偏好主题类型计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数;

生成模块,设置为根据所述计算模块计算得到的至少一个所述待推荐多媒体文件的推荐指数生成多媒体文件推荐列表,并展示所述多媒体文件推荐列表中至少一个待推荐多媒体文件。

本申请所述待推荐多媒体文件归属于所述偏好主题类型中包含的不同的多媒体文件主题类型的归属粒度为所述待推荐多媒体文件归属于不同的多媒体文件主题类型的概率;

所述计算模块,包括:

类型匹配模块,设置为采用所述偏好主题类型匹配所述待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型;

粒度获得模块,设置为在所述待推荐多媒体文件的归属粒度中,获得所述类型匹配模块获得的匹配归属粒度,所述匹配归属粒度为所述待推荐多媒体文件归属于匹配成功的多媒体文件主题类型的归属粒度;

粒度累加模块,设置为根据所述粒度获得模块获得的所述匹配归属粒度计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数,所述待推荐多媒体文件具 有至少一个所述匹配归属粒度;

其中,所述待推荐多媒体文件的推荐指数为所述待推荐多媒体文件的至少一个所述匹配归属粒度之和。

本申请所述获得模块,还设置为在所述计算模块计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数之前,获得所述当前登录用户对每个所述偏好主题类型的偏好概率;

所述计算模块,包括:

类型匹配模块,设置为采用所述偏好主题类型匹配所述待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型;

粒度获得模块,设置为在所述待推荐多媒体文件的归属粒度中,获得所述类型匹配模块获得的匹配归属粒度,所述匹配归属粒度为所述待推荐多媒体文件归属于匹配成功的多媒体文件主题类型的归属粒度;

乘积累加模块,设置为计算至少一个所述偏好主题类型的偏好概率和所述匹配归属粒度中与所述偏好主题类型对应的匹配归属粒度的乘积;根据计算得到的至少一个乘积计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数;

其中,所述待推荐多媒体文件的推荐指数为计算得到的至少一个乘积之和。

本申请所述获得模块,包括:

状态获得模块,设置为获得所述多媒体客户端针对所述当前登录用户的多媒体文件播放记录中,每个所述多媒体文件主题类型的多媒体文件的播放频率;

偏好确定模块,设置为确定所述状态获得模块获得的所述播放频率高于预设频率阈值的多媒体文件主题类型为所述偏好主题类型;

其中,一个所述多媒体文件归属于至少一个所述多媒体文件主题类型;

所述获得模块,还设置为根据每个所述偏好主题类型的所述多媒体文件在所述多媒体文件播放记录中的播放频率,确定所述当前登录用户对每个所述偏好主题类型的偏好概率。

本申请所述获得模块,包括:

状态获得模块,设置为获得所述多媒体客户端针对所述当前登录用户的多媒体文件播放记录中,每个所述多媒体文件主题类型的多媒体文 件的播放时长;

偏好确定模块,设置为确定所述状态获得模块获得的所述播放时长高于预设阈值的多媒体文件主题类型为所述偏好主题类型;

其中,一个所述多媒体文件归属于至少一个所述多媒体文件主题类型;

所述获得模块,还设置为根据每个所述偏好主题类型的所述多媒体文件在所述多媒体文件播放记录中的播放时长,确定所述当前登录用户对每个所述偏好主题类型的偏好概率。

本申请所述生成模块,还设置为按照所述待推荐多媒体文件的推荐指数由大到小的顺序生成所述多媒体文件推荐列表;

其中,所述多媒体文件推荐列表中至少包含每个所述待推荐多媒体文件名称、所述待推荐多媒体文件的主题类型和描述信息。

本申请所述确定模块还设置为获得待推荐的多媒体文件,还包括:

标识获得模块,设置为获得第一预设时间段内记录的当前登录用户的用户行为日志,所述当前登录用户的用户行为日志至少包括所述当前登录用户的用户标识,以及与所述当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息;

文件筛选模块,设置为从预设的多媒体文件数据库中,筛选出与所述当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件;

文件确定模块,设置为将与所述当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件作为当前登录用户的待推荐多媒体文件。

本申请所述文件筛选模块,还设置为读取第二预设时间段内记录的所有用户的用户行为日志,所述所有用户的用户行为日志至少包括各个用户的用户标识,以及与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息;按照预设算法,对所述与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息进行分析,确定所述与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵;在预设的推荐策略中,确定第一推荐策略;在所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件之间的关系矩阵中,生成包含有满足所述第一推荐策略的多媒体文件的多媒体文件数据库。

本申请所述预设算法包括关联规则、序列关联、基于邻域的算法、 隐语义模型和基于图的模型中的至少一个。

本申请所述文件筛选模块,具体设置为在预设的推荐策略中,根据多媒体文件的应用场景,确定所述第一推荐策略,所述应用场景包括频道、长视频和地区中的至少一个。

本申请所述预设推荐策略包括关联推荐策略、基于关联规则的个性化推荐策略、基于协同过滤的个性化推荐策略、内容过滤、社会化推荐和缺省推荐中的至少一个。

本申请实施例还提供一种在其上记录有用于执行上述方法的程序的计算机可读记录介质。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,并不作为对本申请所进行限定。

图1为本申请电子设备的硬件结构图;

图2为本申请一实施例的一种多媒体文件推荐方法流程图;

图3为本申请另一实施例中的一种多媒体文件推荐方法流程图;

图4为本申请再一实施例中的一种多媒体文件推荐方法流程图;

图5为本申请又一实施例中的获得待推荐多媒体文件的方法流程图;

图6为本申请又又一实施例中的获得待推荐多媒体文件的方法流程图;

图7为本申请一实施例中的一种电子设备的组成示意图;

图8为本申请另一实施例中的另一种电子设备的组成示意图;

图9为本申请再一实施例中的另一种电子设备的组成示意图;

图10为本申请又一实施例中确定模块的组成示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实 施例,而不是全部的实施例。

另外,本文中术语“系统”和“网络”在本文中常被可互换使用。本文中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

本申请一实施例提供一种多媒体文件推荐方法,应用于电子设备,示例性的,电子设备可以为智能电视机、个人电脑、智能手机或者ipad等可以安装多媒体客户端应用程序、并具有视频播放功能的电子终端中的任意一个。

参看图1,所述电子设备1的硬件结构通常包括控制器11、存储器12、输入装置13以及输出装置14等。所述控制器11根据当前登录用户通过输入装置13输入的控制指令,控制所述输出装置14对所述存储器12中存储的视频内容进行输出。

所述方法如图2所示,包括:

S101、电子设备获得多媒体客户端中当前登录用户的偏好主题类型,偏好主题类型中包含至少一个多媒体文件主题类型。

具体的,电子设备的多媒体客户端可以保存至少一个登录用户的偏好主题类型。多媒体文件可以包括:电影、电视剧和视频短片等。其中,每个登录用户的偏好主题类型中可以包含至少一个多媒体文件主题类型,即每个用户偏好的多媒体文件主题类型可能不止一项;多媒体文件主题类型可以包括:动作剧、喜剧、爱情剧、科幻剧、恐怖剧、动画片和动漫等剧集类型中的至少一项。

具体地,电子设备还可以获得当前登录用户对每个偏好主题类型的偏好概率。其中,由于每个用户偏好的多媒体文件主题类型可能不止一项,因此,电子设备在获得多媒体客户端中当前登录用户的偏好主题类型的基础上,还可以获得当前登录用户对每个偏好主题类型的偏好概率。

其中,电子设备获得所述多媒体客户端中当前登录用户的偏好主题类型的方法具体可以包括:电子设备获得所述多媒体客户端针对所述当前登录用户的多媒体文件播放记录中,每个所述多媒体文件主题类型的多媒体文件的播放时长;确定所述播放时长高于预设阈值的多媒体文件 主题类型为所述偏好主题类型;其中,一个所述多媒体文件归属于至少一个所述多媒体文件主题类型。

S102、电子设备确定至少一个待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型和待推荐多媒体文件归属于所述偏好主题类型中包含的不同的多媒体文件主题类型的归属粒度。

S103、电子设备根据待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型和待推荐多媒体文件归属于所述偏好主题类型中包含的不同多媒体文件主题类型的归属粒度,以及当前登录用户的偏好主题类型计算待推荐多媒体文件的推荐指数。

其中,待推荐多媒体文件归属于所述偏好主题类型中包含的不同的多媒体文件主题类型的归属粒度为待推荐多媒体文件归属于不同的多媒体文件主题类型的概率。

可选的,在本申请实施例的一种应用场景中,电子设备根据所述待推荐多媒体文件所归属的主题类型和所述待推荐多媒体文件的归属粒度,以及所述偏好主题类型计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数,的方法具体可以包括:电子设备采用所述偏好主题类型匹配所述待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型;在所述待推荐多媒体文件的归属粒度中,获得匹配归属粒度,所述匹配归属粒度为所述待推荐多媒体文件归属于匹配成功的多媒体文件主题类型的归属粒度;根据所述匹配归属粒度计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数,所述待推荐多媒体文件具有至少一个所述匹配归属粒度;其中,所述待推荐多媒体文件的推荐指数为所述待推荐多媒体文件的至少一个所述匹配归属粒度之和。

可选的,在本申请实施例的另一种应用场景中,在电子设备计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数之前,本申请实施例的方法还可以包括:电子设备获得所述当前登录用户对每个所述偏好主题类型的偏好概率。

在这种应用场景中,电子设备根据所述匹配归属粒度计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数,包括:计算至少一个所述偏好主题类型的偏好概率和所述匹配归属粒度中与所述偏好主题类型对应的匹配归属粒度的乘积;根据计算得到的至少一个乘积计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数;其中,所述待推荐多媒体文件的推荐指数为计算得到的至少一个乘积之和。

S104、电子设备根据至少一个待推荐多媒体文件的推荐指数生成多 媒体文件推荐列表,并展示多媒体文件推荐列表中至少一个待推荐多媒体文件。

示例性的,电子设备根据至少一个所述待推荐多媒体文件的推荐指数生成多媒体文件推荐列表的方法具体可以包括:电子设备按照所述待推荐多媒体文件的推荐指数由大到小的顺序生成所述多媒体文件推荐列表;其中,所述多媒体文件推荐列表中至少包含每个所述待推荐多媒体文件名称、所述待推荐多媒体文件的主题类型和描述信息。

本申请实施例提供的多媒体文件推荐方法,电子设备可以结合用户的偏好主题类型、待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型和待推荐多媒体文件归属于不同多媒体文件主题类型的归属粒度为用户推荐多媒体文件,可以为不同用户推荐该用户偏好的多媒体文件,提高了多媒体文件的推荐效率,增强了用户体验。

本申请另一实施例提供一种多媒体文件推荐方法,应用于电子设备,示例性的,电子设备可以为智能电视机、个人电脑、智能手机或者ipad等可以安装多媒体客户端应用程序、并具有视频播放功能的电子终端中的任意一个。

参看图1,所述电子设备1的硬件结构通常包括控制器11、存储器12、输入装置13以及输出装置14等。所述控制器11根据当前登录用户通过输入装置13输入的控制指令,控制所述输出装置14对所述存储器12中存储的视频内容进行输出。

如图3所示,该多媒体文件推荐方法可以包括:

S201、电子设备获得多媒体客户端针对当前登录用户的多媒体文件播放记录中,每个多媒体文件主题类型的多媒体文件的播放频率或者时长。

示例性的,电子设备可以获得电子设备的多媒体客户端针对当前登录用户的多媒体文件播放记录;电子设备统计所述播放记录中每个多媒体文件的播放次数和每次播放该多媒体文件的播放时长,根据所述播放记录中每个多媒体文件的播放次数和播放时长计算每个多媒体文件播放的总时长;然后,电子设备可以获得播放记录中每个多媒体文件的概要信息,所述概要信息中包括所述已获得版权的多媒体文件的名称、主演 姓名、导演姓名和内容简介等信息;在获得到多媒体文件的概要信息后,电子设备可以根据获得到的概要信息为每一个多媒体文件划分类别,其中,一个多媒体文件可以归属于至少一个多媒体文件主题类型;最后,电子设备可以统计每一项多媒体文件主题类型中的所有多媒体文件的播放总时长;其中,每一项多媒体文件主题类型中的所有多媒体文件的播放总时长则可以作为每个多媒体文件主题类型的多媒体文件的播放频率。

可选的,电子设备也可以仅统计所述播放记录中每个多媒体文件的播放次数;获得播放记录中每个多媒体文件的概要信息,根据获得到的概要信息为每一个多媒体文件划分类别,然后统计每一项多媒体文件主题类型中的所有多媒体文件的总播放次数,其中,每一项多媒体文件主题类型中的所有多媒体文件的总播放次数则可以作为每个多媒体文件主题类型的多媒体文件的播放时长。

S202、电子设备确定播放频率或者时长高于预设阈值的多媒体文件主题类型为偏好主题类型。

示例性的,将每一项多媒体文件主题类型中的所有多媒体文件的播放总时长作为所述多媒体文件主题类型的多媒体文件的播放时长,则电子设备可以判断每一项多媒体文件主题类型中的所有多媒体文件的播放总时长是否高于预设阈值,来判断所述多媒体文件主题类型的多媒体文件的播放时长是否高于预设阈值。如预设阈值可以为50小时;若所有多媒体文件主题类别中的一项或者多项多媒体文件主题类型中的所有多媒体文件的播放总时长高于预设阈值,则电子设备可以确定该一项或者多项多媒体文件主题类型为偏好主题类型。

其中,一个多媒体文件归属于至少一个多媒体文件主题类型。

S203、电子设备确定至少一个待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型和待推荐多媒体文件归属于不同的多媒体文件主题类型的归属粒度。

其中,多媒体文件可以为电视剧、电影或者视频片段等。电子设备可以从服务器侧获得已获得版权的多媒体文件的概要信息,所述概要信息中包括所述已获得版权的多媒体文件的名称、主演姓名、导演姓名和内容简介等信息;在获得到已获得版权的多媒体文件的概要信息后,电子设备可以根据获得到的概要信息为每一个多媒体文件划分类别,其中, 一个多媒体文件可以归属于至少一个多媒体文件主题类型;然后电子设备可以根据每个已获得版权的多媒体文件的概要信息确定该多媒体文件归属于所述偏好主题类型中包含的不同的多媒体文件主题类型的归属粒度。需要说明的是,在本申请实施例的一种应用场景中,电子设备在获得到待推荐多媒体文件所归属的主题类型和所述待推荐多媒体文件的归属粒度以及所述当前登录用户的偏好主题类型之后,则可以根据获得到的信息计算待推荐多媒体文件的推荐指数,即如图3所示,可以在执行S201-S203之后,直接执行S205。

可选的,如图3所示,在本申请实施例的另一种应用场景中,在执行S201-S203之后,本申请实施例的方法还可以包括:S204:

S204、电子设备获得所述当前登录用户对每个所述偏好主题类型的偏好概率。

具体的,电子设备可以根据每个偏好主题类型的多媒体文件在多媒体文件播放记录中的播放频率或者时长,确定当前登录用户对每个偏好主题类型的偏好概率。

示例性的,如S201中所述,每一项多媒体文件主题类型中的所有多媒体文件的播放总时长可以作为每个多媒体文件主题类型的多媒体文件的播放频率或者时长,而电子设备则可以在确定当前登录用户的偏好主题类型后,根据每个偏好主题类型中的所有多媒体文件的播放总时长计算当前登录用户对每个所述偏好主题类型的偏好概率。

例如,若电子设备获得到多媒体客户端针对当前登录用户的多媒体文件播放记录中,一共包含有5项多媒体文件主题类型(主题类型A、主题类型B、主题类型C、主题类型D和主题类型E)的多媒体文件的播放记录。其中,主题类型A的播放总时长为:32小时;主题类型B的播放总时长为:65小时;主题类型C的播放总时长为:41.2小时;主题类型D的播放总时长为:85小时;主题类型E的播放总时长为:26小时。

若预设阈值可以为50小时,则电子设备可以确定主题类型B和主题类型D为当前登录用户的偏好主题类型;基于此,电子设备可以根据主题类型B和主题类型D的播放总时长计算用户对主题类型B的偏好概率和当前登录用户对主题类型D的偏好概率。例如,电子设备可以将主题类型B的播放总时长、主题类型D的播放总时长分别除以主题类型B和主题类型D的播放总时长之和所得到的商值分别作为当前登录用户对主 题类型B的偏好概率和当前登录用户对主题类型D的偏好概率。当前登录用户对主题类型B的偏好概率X可以为:X=65/(65+85)×100%=43%;当前登录用户对主题类型D的偏好概率Y可以为:Y=85/(65+85)×100%=57%。

其中,在本申请实施例的一种应用场景中,电子设备在获得到待推荐多媒体文件所归属的主题类型和所述待推荐多媒体文件的归属粒度以及所述偏好主题类型之后,不需要执行S204,电子设备可以直接根据所述待推荐多媒体文件所归属的主题类型和所述待推荐多媒体文件的归属粒度,以及所述偏好主题类型计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数,具体的,如图2所示,本申请实施例的方法还可以包括:S201-S203、S205、S206和S207。

S205、电子设备采用偏好主题类型匹配待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型。

其中,电子设备可以采用偏好主题类型匹配待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型,确定待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型中是否包含偏好主题类型。

S206、电子设备在待推荐多媒体文件的归属粒度中,获得匹配归属粒度,匹配归属粒度为待推荐多媒体文件归属于匹配成功的多媒体文件主题类型的归属粒度。

示例性的,若现有3个待推荐多媒体文件:待推荐多媒体文件1、待推荐多媒体文件2、待推荐多媒体文件3;待推荐多媒体文件1所归属的多媒体文件主题类型包括:主题类型A和主题类型B,且待推荐多媒体文件1归属于主题类型A的归属粒度为20%,待推荐多媒体文件1归属于主题类型B的归属粒度为80%;待推荐多媒体文件2所归属的多媒体文件主题类型包括:主题类型A和主题类型C,且待推荐多媒体文件2归属于主题类型A的归属粒度为35%,待推荐多媒体文件21归属于主题类型C的归属粒度为65%;待推荐多媒体文件3所归属的多媒体文件主题类型包括主题类型B和主题类型D,且待推荐多媒体文件3归属于主题类型B的归属粒度为45%,待推荐多媒体文件1归属于主题类型D的归属粒度为55%。

由于主题类型B和主题类型D为当前登录用户的偏好主题类型,因此,电子设备可以确定待推荐多媒体文件1的匹配成功的多媒体文件主题类型为主题类型B,匹配归属粒度为待推荐多媒体文件1归属于主题类型B的归属粒度:80%;待推荐多媒体文件2没有匹配成功的多媒体文件 主题类型,匹配归属粒度为0;待推荐多媒体文件3的匹配成功的多媒体文件主题类型为主题类型B和主题类型D,匹配归属粒度为待推荐多媒体文件3归属于主题类型B的归属粒度45%和待推荐多媒体文件3归属于主题类型D的归属粒度55%。

S207、电子设备根据匹配归属粒度计算待推荐多媒体文件的推荐指数,待推荐多媒体文件具有至少一个匹配归属粒度。

其中,待推荐多媒体文件的推荐指数为所述待推荐多媒体文件的至少一个所述匹配归属粒度之和。

示例性的,在本申请实施例的一种应用场景中,如上述实例所示,待推荐多媒体文件1的推荐指数为待推荐多媒体文件1归属于主题类型B的归属粒度:80%;待推荐多媒体文件2的推荐指数为0;待推荐多媒体文件3的推荐指数为待推荐多媒体文件1归属于主题类型B的归属粒度和待推荐多媒体文件1归属于主题类型D的归属粒度之而后:80+20%=100%。

相应的,如图4所示,在本申请实施例的另一应用场景中,本申请实施例的方法可以不包括S207,在这种应用场景中,本申请实施例的方法包括S201-S204、S205、S206、S208和S209:

S208、电子设备计算每个待推荐多媒体文件的至少一个偏好主题类型的偏好概率和匹配归属粒度中与偏好主题类型对应的匹配归属粒度的乘积。

示例性的,当前登录用户对主题类型B的偏好概率X可以为:X=65/(65+85)×100%=43%;当前登录用户对主题类型D的偏好概率Y可以为:Y=85/(65+85)×100%=57%。待推荐多媒体文件1的匹配成功的多媒体文件主题类型为主题类型B,匹配归属粒度为待推荐多媒体文件1归属于主题类型B的归属粒度:80%;待推荐多媒体文件2没有匹配成功的多媒体文件主题类型,匹配归属粒度为0;待推荐多媒体文件3的匹配成功的多媒体文件主题类型为主题类型B和主题类型D,匹配归属粒度为待推荐多媒体文件1归属于主题类型B的归属粒度45%和待推荐多媒体文件1归属于主题类型D的归属粒度55%。

基于此,对于待推荐多媒体文件1而言至少一个偏好主题类型的偏好概率和匹配归属粒度中与偏好主题类型对应的匹配归属粒度的乘积为:X×80%=43%×80%=34.4%;对于待推荐多媒体文件2而言至少一个偏 好主题类型的偏好概率和匹配归属粒度中与偏好主题类型对应的匹配归属粒度的乘积为:0;对于待推荐多媒体文件2而言至少一个偏好主题类型的偏好概率和匹配归属粒度中与偏好主题类型对应的匹配归属粒度的乘积为:X×45%=43%×45%=19.35%和Y×45%=57%×55%=31.35%。

S209、电子设备根据计算得到的至少一个乘积计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数。

其中,所述待推荐多媒体文件的推荐指数为计算得到的至少一个乘积之和。

示例性的,电子设备计算得到待推荐多媒体文件1的推荐指数为X×80%=43%×80%=34.4%;电子设备计算得到待推荐多媒体文件2的推荐指数为0;电子设备计算得到待推荐多媒体文件3的推荐指数为X×45%+Y×45%=43%×45%+57%×55%=19.35%+31.35=50.7%。

需要说明的是,电子设备计算待推荐多媒体文件的推荐指数的方法包括但不限于本申请实施例上述列举的实例中所描述的方法,电子设备计算待推荐多媒体文件的推荐指数的其他方法本申请实施例这里不再赘述。

S210、电子设备根据至少一个待推荐多媒体文件的推荐指数生成多媒体文件推荐列表,并展示多媒体文件推荐列表中至少一个待推荐多媒体文件。

具体的,电子设备可以按照所述待推荐多媒体文件的推荐指数由大到小的顺序生成所述多媒体文件推荐列表;其中,所述多媒体文件推荐列表中至少包含每个所述待推荐多媒体文件名称、所述待推荐多媒体文件的主题类型和描述信息。

本申请实施例可以结合用户的偏好主题类型、待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型和待推荐多媒体文件归属于不同多媒体文件主题类型的归属粒度为用户推荐多媒体文件,可以为不同用户推荐该用户偏好的多媒体文件,提高多媒体文件的推荐效率,增强用户体验。

本申请又一实施例提供一种多媒体文件推荐方法,应用于电子设备,示例性的,电子设备可以为智能电视机、个人电脑、智能手机或者ipad等可以安装多媒体客户端应用程序、并具有视频播放功能的电子终端中的任意一个。

参看图1,所述电子设备1的硬件结构通常包括控制器11、存储器 12、输入装置13以及输出装置14等。所述控制器11根据当前登录用户通过输入装置13输入的控制指令,控制所述输出装置14对所述存储器12中存储的视频内容进行输出。

所述方法如图2所示,包括步骤S101-S104。

其中,参看图5,所述电子设备获得所述待推荐多媒体文件的方法具体可以包括:

P101、多媒体客户端获得第一预设时间段内记录的当前登录用户的用户行为日志。

其中,当前登录用户的用户行为日志至少包括当前登录用户的用户标识,以及与当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息。

当前登录用户在观看多媒体文件时,多媒体客户端会实时记录当前登录用户的用户行为日志。

具体的,多媒体客户端记录当前登录用户的用户行为日志后,针对所记录的当前登录用户的用户行为日志做出相应处理。多媒体客户端先读取第一预设时间段内记录的当前登录用户行为日志,该当前登录用户的用户行为日志至少包括第当前登录用户的用户标识,以及与当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息。

其中,第一预设时间段为不超过一天的时间段,例如,两个小时,30分钟等时间段。

P102、多媒体客户端从预设的多媒体文件数据库中,筛选出与当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件。

多媒体客户端为当前登录用户推荐多媒体文件时,需要根据该当前登录用户的用户行为日志中的多媒体文件信息,筛选出与当前登录用户的用户行为日志中的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件,进而进行推荐。

具体的,在多媒体客户端读取第一预设时间段内记录的当前登录用户的用户行为日志后,多媒体客户端根据当前登录用户的用户行为日志中的多媒体文件信息,从预设的多媒体文件数据库中筛选出与当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件。

其中,预设的多媒体文件数据库是多媒体客户端在读取第二预设时 间段内记录的所有用户的用户行为日志,并经过预设算法和相关推荐策略的分析后生成的多媒体文件数据库。

第二预设时间段为至少一周的等时间段,例如,一周,半个月等。

例如,当多媒体客户端读取当前登录用户的用户行为日志中的多媒体文件信息为韩剧爱情片的长视频时,多媒体客户端从预设的多媒体文件数据库中,筛选出多媒体文件信息为韩剧爱情片的长视频的多媒体文件。

P103、将与当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件作为待推荐的多媒体文件。

多媒体客户端从预设的多媒体文件数据库中,筛选出与当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件之后,将筛选出的与当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件推荐至当前登录用户。

从预设的多媒体文件数据库中,筛选出的与当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件作为待推荐多媒体文件,能够使得该多媒体文件更加符合当前登录用户的个性化需求和当前登录用户自身的观看兴趣喜好,整体提升了视频推荐转化效果。

例如,李某当天观看了足球比赛视频,则多媒体客户端读取李某当天的用户行为日志,根据李某当天的用户行为日志中记录的足球比赛视频的信息,从预设的多媒体文件数据库中筛选出与足球比赛视频信息相匹配的多媒体文件,最后在李某切换视频后将筛选出的与足球比赛视频信息匹配的多媒体文件作为针对李某的待推荐多媒体文件。

本申请实施例能够使得待推荐的多媒体文件更加符合用户的个性化需求和用户自身的观看兴趣喜好,整体提升了多媒体文件推荐转化效果。

本申请又一实施例提供一种多媒体文件推荐方法,应用于电子设备,示例性的,电子设备可以为智能电视机、个人电脑、智能手机或者ipad等可以安装多媒体客户端应用程序、并具有视频播放功能的电子终端中的任意一个。

参看图1,所述电子设备的硬件结构通常包括控制器、存储器、输入装置以及输出装置等。所述控制器根据当前登录用户通过输入装置输入的控制指令,控制所述输出装置对所述存储器中存储的视频内容进行输 出。

所述方法如图2所示,包括步骤S101-S104。

其中,参看图6,所述电子设备获得所述待推荐多媒体文件的方法具体可以包括:

P201、多媒体客户端读取第二预设时间段内记录的所有用户的用户行为日志。

用户在观看多媒体文件时,多媒体客户端会记录每一个用户的所有用户行为日志。

其中,所有用户的用户行为日志至少包括各个用户的用户标识,以及与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息,用户标识包括用户ID和/或用户账号,与各个用户标识对应的多媒体文件信息包括多媒体文件的名称、类型、地区和时间中的至少一个。

具体的,多媒体客户端记录所有用户的用户行为日志后,对所记录的所有用户的用户行为日志做出进一步分析处理。多媒体客户端先读取第二预设时间段内记录的所有用户的用户行为日志,该所有用户的用户行为日志至少包括各个用户的用户标识,以及与各个用户标识对应的多媒体文件信息。

其中,第二预设时间段为至少一周的时间段,例如,一周,半个月等。

P202、多媒体客户端按照预设算法,对与各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息进行分析,确定与各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵。

其中,预设算法包括关联规则、序列关联、基于邻域的算法、隐语义模型和基于图的模型中的至少一个。

可选的,预设算法可以是特定算法,也可以是组合算法。例如,预设算法为关联规则和/或基于领域的算法,则多媒体客户端按照关联规则和/或基于领域的算法对所有用户的用户行为日志中与各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息进行分析,确定与各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵。

可选的,若预设算法为基于领域的算法Item_CF,则多媒体客户端将 第二预设时间段内所有用户的用户行为日志中的与各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息进行拼接,并利用Map_Reduce构建用户观看多媒体文件的矩阵,然后根据该矩阵,统计单一多媒体文件的观看人次和二项组合多媒体文件的观看人次,最后利用余弦相似度计算与各个用户的用户标识对应的多媒体文件之间的相似度,从而得到与各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵。

具体的,多媒体客户端读取第二预设时间段内记录的所有用户的用户行为日志后,对所有用户的用户行为日志中的与各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息进行分析,然后,确定与各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵。

例如,访问多媒体文件的用户只有张三和李四,多媒体客户端读取最近七天内张三和李四的用户行为日志,然后,根据关联规则和/或基于领域的算法对张三和李四的用户行为日志中的所有多媒体文件信息进行分析,并确定这些多媒体文件信息之间的关系矩阵。

P203、多媒体客户端在预设的推荐策略中,确定第一推荐策略。

其中,所述预设推荐策略包括关联推荐策略、基于关联规则的个性化推荐策略、基于协同过滤的个性化推荐策略、内容过滤、社会化推荐和缺省推荐中的至少一个。

具体的,针对同一算法,多媒体客户端为其提供多种推荐策略,多媒体客户端根据预设算法确定与所述多媒体文件信息对应的多媒体文件之后,根据多媒体文件的应用场景,确定第一推荐策略,所述应用场景包括频道、长视频和地区中的至少一个。

需要说明的是,第一推荐策略的数量至少为一个。

P204、多媒体客户端在与各个用户的用户标识对应的多媒体文件之间的关系矩阵中,生成包含有满足第一推荐策略的多媒体文件的多媒体文件数据库。

多媒体客户端根据预设算法确定的与各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵,在确定第一推荐策略之后,增加了文件过滤条件,因此,多媒体客户端需要在与各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵中,过滤筛选满足第一推荐策略的多媒体文件,进而生成包含有满足第一推荐策略的多媒体文件的多媒体文件数 据库。

具体的,多媒体客户端在确定满足第一推荐策略的多媒体文件之后,将满足第一推荐策略的多媒体文件与满足第一推荐策略的历史多媒体文件合并、封装,获得第一多媒体文件,然后,根据预设规则,将第一多媒体文件生成多媒体文件数据库,并将多媒体文件数据库进行封装。

其中,第一多媒体文件综合反映了多媒体文件之间的历史关系与最新关系,预设规则为策略优先级设置或策略权重设置。

需要说明的是,第一多媒体文件的数量为若干个,该数量随着预设推荐策略数量的不同而不同。

可选的,若第一推荐策略为协同过滤和缺省推荐策略,且预设规则为协同过滤结果优先、缺省推荐结果补充,则多媒体客户端根据协同过滤和缺省推荐策略从与各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵中筛选出满足协同过滤和缺省推荐策略的多媒体文件,并将满足不同策略的多媒体文件与满足相对应策略的历史多媒体文件分别进行合并、封装,获得第一多媒体文件,然后,多媒体客户端根据协同过滤结果优先、缺省推荐结果补充的规则,依据当前观看多媒体文件,判断协同过滤推荐的多媒体文件数量是否足够,若数量不足,则利用缺省推荐文件进行补充,补充后多媒体文件即为多媒体文件数据库,并将该结果进行封装。

P205、多媒体客户端获得第一预设时间段内记录的当前登录用户的用户行为日志。

其中,当前登录用户的用户行为日志至少包括当前登录用户的用户标识,以及与当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息,用户标识包括当前登录用户的用户ID和/或用户账号,与当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息包括多媒体文件的名称、类型、地区和时间中的至少一个。

当前登录用户在观看多媒体文件时,多媒体客户端会实时记录当前登录个用户的用户行为日志。

具体的,多媒体客户端记录当前登录用户的用户行为日志后,针对所记录的当前登录用户的用户行为日志做出相应处理。多媒体客户端先读取第一预设时间段内记录的当前登录用户行为日志,该当前登录用户 的用户行为日志至少包括当前登录用户的用户标识,以及与当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息。

其中,第一预设时间段为不超过一天的时间段,例如,两个小时,30分钟等时间段。

示例性的,本申请实施例中的多媒体客户端可以为安装有多媒体播放装置的电子设备,该电子设备可以为与网络侧建立有线连接或者无线连接的电子设备,如个人电脑、ipad以及智能手机等电子设备。

P206、多媒体客户端从预设的多媒体文件数据库中,筛选出与当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件。

多媒体客户端为当前登录用户推荐多媒体文件时,需要根据该当前登录用户的用户行为日志中的多媒体文件信息,筛选出与当前登录用户的用户行为日志中的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件,进而进行推荐。

具体的,在多媒体客户端读取第一预设时间段内记录的当前登录用户的用户行为日志后,多媒体客户端根据当前登录用户的用户行为日志中的多媒体文件信息,从预设的多媒体文件数据库中筛选出与当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件。

其中,预设的多媒体文件数据库是多媒体客户端在读取第二预设时间段内记录的所有用户的用户行为日志,并经过预设算法和相关推荐策略的分析后生成的多媒体文件数据库。

第二预设时间段为至少一周的等时间段,例如,一周,半个月等。

例如,当多媒体客户端读取当前登录用户的用户行为日志中的多媒体文件信息为韩剧爱情片的长视频时,多媒体客户端从预设的多媒体文件数据库中,筛选出多媒体文件信息为韩剧爱情片的长视频的多媒体文件。

P207、将与当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件作为待推荐的多媒体文件。

多媒体客户端从预设的多媒体文件数据库中,筛选出与当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件之后,将筛选出的与当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件作为当前登录用户待推荐多媒体文件。

筛选出的与当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件,能够使得该待推荐的多媒体文件更加符合当前登录用户的个性化需求和当前登录用户自身的观看兴趣喜好,整体提升了视频推荐转化效果。

例如,李某当天观看了足球比赛视频,则多媒体客户端读取李某当天的用户行为日志,根据李某当天的用户行为日志中记录的足球比赛视频的信息,从预设的多媒体文件数据库中筛选出与足球比赛视频信息相匹配的多媒体文件,最后在李某切换视频后将筛选出的与足球比赛视频信息匹配的多媒体文件作为李某的待推荐多媒体文件。

本申请实施例能够使得推荐的多媒体文件更加符合用户的个性化需求和用户自身的观看兴趣喜好,整体提升了多媒体文件推荐转化效果。

本申请实施例提供一种电子设备,示例性的,电子设备可以为智能电视机、个人电脑、智能手机或者ipad等可以安装多媒体客户端应用程序、并具有视频播放功能的电子终端中的任意一个。

参看图1,所述电子设备1的硬件结构通常包括控制器11、存储器12、输入装置13以及输出装置14等。所述控制器11根据当前登录用户通过输入装置13输入的控制指令,控制所述输出装置14对所述存储器12中存储的视频内容进行输出。

如图7所示,所述电子设备在逻辑上包括:获得模块31、确定模块32、计算模块33和生成模块34。

获得模块31,设置为获得所述多媒体客户端中当前登录用户的偏好主题类型,所述偏好主题类型中包含至少一个多媒体文件主题类型。

确定模块32,设置为确定至少一个待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型和所述待推荐多媒体文件归属于所述偏好主题类型中包含的不同的多媒体文件主题类型的归属粒度。

计算模块33,设置为根据所述确定模块32确定的所述待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型和所述待推荐多媒体文件归属于不同多媒体文件主题类型的归属粒度,以及所述获得模块31获得的所述偏好主题类型计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数。

生成模块34,设置为根据所述计算模块33计算得到的至少一个所述待推荐多媒体文件的推荐指数生成多媒体文件推荐列表,并展示所述多 媒体文件推荐列表中至少一个待推荐多媒体文件。

具体地,所述归属粒度为所述待推荐多媒体文件归属于不同的多媒体文件主题类型的概率。

如图8所示,在本申请实施例的一种应用场景中,所述计算模块33,包括:类型匹配模块331、粒度获得模块332和粒度累加模块333。

类型匹配模块331,设置为采用所述偏好主题类型匹配所述待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型。

粒度获得模块332,设置为在所述待推荐多媒体文件的归属粒度中,获得所述类型匹配模块331匹配归属粒度,所述匹配归属粒度为所述待推荐多媒体文件归属于匹配成功的多媒体文件主题类型的归属粒度。

粒度累加模块333,设置为根据所述粒度获得模块332获得的所述匹配归属粒度计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数,所述待推荐多媒体文件具有至少一个所述匹配归属粒度。

其中,所述待推荐多媒体文件的推荐指数为所述待推荐多媒体文件的至少一个所述匹配归属粒度之和。

具体地,所述获得模块31,还设置为在所述计算模块33计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数之前,获得所述当前登录用户对每个所述偏好主题类型的偏好概率。

如图9所示,在本申请实施例的一种应用场景中,所述计算模块33,包括:类型匹配模块331、粒度获得模块332和乘积累加模块333。

类型匹配模块331,设置为采用所述偏好主题类型匹配所述待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型。

粒度获得模块332,设置为在所述待推荐多媒体文件的归属粒度中,获得所述类型匹配模块331匹配归属粒度,所述匹配归属粒度为所述待推荐多媒体文件归属于匹配成功的多媒体文件主题类型的归属粒度。

乘积累加模块334,设置为计算至少一个所述偏好主题类型的偏好概率和所述匹配归属粒度中与所述偏好主题类型对应的匹配归属粒度的乘积;根据计算得到的至少一个乘积计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数。

其中,所述待推荐多媒体文件的推荐指数为计算得到的至少一个乘 积之和。

进一步的,如图9所示,所述获得模块31,包括:状态获得模块311和偏好确定模块312。

状态获得模块311,设置为获得所述多媒体客户端针对所述当前登录用户的多媒体文件播放记录中,每个所述多媒体文件主题类型的多媒体文件的播放频率或者时长;

偏好确定模块312,设置为确定所述状态获得模块311获得的所述播放频率或者时长高于预设阈值的多媒体文件主题类型为所述偏好主题类型。

其中,一个所述多媒体文件归属于至少一个所述多媒体文件主题类型。

所述获得模块31,还设置为根据每个所述偏好主题类型的所述多媒体文件在所述多媒体文件播放记录中的播放频率或者时长,确定所述当前登录用户对每个所述偏好主题类型的偏好概率。

进一步的,所述生成模块34,还设置为按照所述待推荐多媒体文件的推荐指数由大到小的顺序生成所述多媒体文件推荐列表。

其中,所述多媒体文件推荐列表中至少包含每个所述待推荐多媒体文件名称、所述待推荐多媒体文件的主题类型和描述信息。

需要说明的是,本申请实施例提供的电子设备中部分功能模块的具体描述可以参考方法实施例中的对应内容,本实施例这里不再详细赘述。

本申请实施例可以结合用户的偏好主题类型、待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型和待推荐多媒体文件归属于不同多媒体文件主题类型的归属粒度为用户推荐多媒体文件,可以为不同用户推荐该用户偏好的多媒体文件,提高了多媒体文件的推荐效率,增强了用户体验。

本申请另一实施例提供一种电子设备,示例性的,电子设备可以为智能电视机、个人电脑、智能手机或者ipad等可以安装多媒体客户端应用程序、并具有视频播放功能的电子终端中的任意一个。

参看图1,所述电子设备1的硬件结构通常包括控制器11、存储器12、输入装置13以及输出装置14等。所述控制器11根据当前登录用户通过输入装置13输入的控制指令,控制所述输出装置14对所述存储器 12中存储的视频内容进行输出。

如图10所示,所述电子设备在逻辑上包括:获得模块31、确定模块32、计算模块33和生成模块34。

所述确定模块32还设置为获得待推荐的多媒体文件,还包括:

标识获得模块321,设置为获得第一预设时间段内记录的当前登录用户的用户行为日志,所述当前登录用户的用户行为日志至少包括所述当前登录用户的用户标识,以及与所述当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息;

文件筛选模块322,设置为从预设的多媒体文件数据库中,筛选出与所述当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件;

文件确定模块323,设置为将与所述当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件作为当前登录用户的待推荐多媒体文件。

具体地,所述文件筛选模块322,还设置为读取第二预设时间段内记录的所有用户的用户行为日志,所述所有用户的用户行为日志至少包括各个用户的用户标识,以及与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息;按照预设算法,对所述与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息进行分析,确定所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵;在预设的推荐策略中,确定第一推荐策略;在所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件之间的关系矩阵中,生成包含有满足所述第一推荐策略的多媒体文件的多媒体文件数据库。

具体地,所述预设算法包括关联规则、序列关联、基于邻域的算法、隐语义模型和基于图的模型中的至少一个。

具体地,所述文件筛选模块322,还设置为在预设的推荐策略中,根据多媒体文件的应用场景,确定所述第一推荐策略,所述应用场景包括频道、长视频和地区中的至少一个。

具体地,所述预设推荐策略包括关联推荐策略、基于关联规则的个性化推荐策略、基于协同过滤的个性化推荐策略、内容过滤、社会化推荐和缺省推荐中的至少一个。

本发明实施例能够使得推荐的多媒体文件更加符合用户的个性化需 求和用户自身的观看兴趣喜好,整体提升了多媒体文件推荐转化效果。

通过以上的实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统,装置和模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统,装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块或模块的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的,作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络模块上。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。

另外,在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中,也可以是各个模块单独物理存在,也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。

所述集成的模块如果以软件功能模块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或者该技术方案的全部或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)或处理器(processor)执行本申请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。

以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (24)

  1. 一种多媒体文件推荐方法,其特征在于,应用于电子设备,所述电子设备包括多媒体客户端,所述方法包括:
    获得所述多媒体客户端中当前登录用户的偏好主题类型,所述偏好主题类型中包含至少一个多媒体文件主题类型;
    确定至少一个待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型和所述待推荐多媒体文件归属于所述偏好主题类型中包含的不同的多媒体文件主题类型的归属粒度;
    根据所述待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型和所述待推荐多媒体文件归属于所述偏好主题类型中包含的不同的多媒体文件主题类型的归属粒度,以及所述当前登录用户的偏好主题类型计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数;
    根据至少一个所述待推荐多媒体文件的推荐指数生成多媒体文件推荐列表,并展示所述多媒体文件推荐列表中至少一个待推荐多媒体文件。
  2. 根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述待推荐多媒体文件归属于所述偏好主题类型中包含的不同的多媒体文件主题类型的归属粒度为所述待推荐多媒体文件归属于所述不同的多媒体文件主题类型的概率;
    根据所述待推荐多媒体文件所归属的主题类型和所述待推荐多媒体文件归属于所述偏好主题类型中包含的不同的多媒体文件主题类型的归属粒度,以及所述当前登录用户的偏好主题类型计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数,包括:
    采用所述偏好主题类型匹配所述待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型;
    在所述待推荐多媒体文件的归属粒度中获得匹配归属粒度,所述匹配归属粒度为所述待推荐多媒体文件归属于匹配成功的多媒体文件主题类型的归属粒度;
    根据所述匹配归属粒度计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数,所述待推荐多媒体文件具有至少一个所述匹配归属粒度;
    其中,所述待推荐多媒体文件的推荐指数为所述待推荐多媒体文件的至少一个所述匹配归属粒度之和。
  3. 根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数之前,所述方法还包括:
    获得所述当前登录用户对每个所述偏好主题类型的偏好概率;
    根据所述待推荐多媒体文件所归属的主题类型和所述待推荐多媒体文件归属于不同多媒体文件主题类型的归属粒度,以及所述当前登录用户的偏好主题类型计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数,包括:
    采用所述偏好主题类型匹配所述待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型;
    在所述待推荐多媒体文件的归属粒度中获得匹配归属粒度,所述匹配归属粒度为所述待推荐多媒体文件归属于匹配成功的多媒体文件主题类型的归属粒度;
    计算至少一个所述偏好主题类型的偏好概率和所述匹配归属粒度中与所述偏好主题类型对应的匹配归属粒度的乘积;
    根据计算得到的至少一个乘积计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数;
    其中,所述待推荐多媒体文件的推荐指数为计算得到的至少一个乘积之和。
  4. 根据权利要求3所述的方法,其特征在于,获得所述多媒体客户端中当前登录用户的偏好主题类型,包括:
    获得所述多媒体客户端针对所述当前登录用户的多媒体文件播放记录中,每个所述多媒体文件主题类型的多媒体文件的播放频率;
    确定所述播放频率高于预设频率阈值的多媒体文件主题类型为所述偏好主题类型;
    其中,一个所述多媒体文件归属于至少一个所述多媒体文件主题类型;
    获得所述当前登录用户对每个所述偏好主题类型的偏好概率,包括:
    根据每个所述偏好主题类型的所述多媒体文件在所述多媒体文件播放记录中的播放频率,确定所述当前登录用户对每个所述偏好主题类型的偏好概率。
  5. 根据权利要求3所述的方法,其特征在于,获得所述多媒体客户端中当前登录用户的偏好主题类型,包括:
    获得所述多媒体客户端针对所述当前登录用户的多媒体文件播放记录中,每个所述多媒体文件主题类型的多媒体文件的播放时长;
    确定所述播放时长高于预设阈值的多媒体文件主题类型为所述偏好主题类型;
    其中,一个所述多媒体文件归属于至少一个所述多媒体文件主题类型;
    获得所述当前登录用户对每个所述偏好主题类型的偏好时长,包括:
    根据每个所述偏好主题类型的所述多媒体文件在所述多媒体文件播放记录中的播放时长,确定所述当前登录用户对每个所述偏好主题类型的偏好概率。
  6. 根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据至少一个所述待推荐多媒体文件的推荐指数生成多媒体文件推荐列表,包括:
    按照所述待推荐多媒体文件的推荐指数由大到小的顺序生成所述多媒体文件推荐列表;
    其中,所述多媒体文件推荐列表中至少包含每个所述待推荐多媒体文件名称、所述待推荐多媒体文件的主题类型和描述信息。
  7. 根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述待推荐多媒体文件的获得方法包括:
    获得第一预设时间段内记录的当前登录用户的用户行为日志,所述当前登录用户的用户行为日志至少包括所述当前登录用户的用户标识,以及与所述当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息;
    从预设的多媒体文件数据库中,筛选出与所述当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件;
    将所述与所述当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件作为待推荐多媒体文件。
  8. 根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述预设的多媒体文件数据库的生成方法,包括:
    读取第二预设时间段内记录的所有用户的用户行为日志,所述所有用户的用户行为日志至少包括各个用户的用户标识,以及与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息;
    按照预设算法,对所述与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息进行分析,确定所述与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵;
    在预设的推荐策略中,确定第一推荐策略;
    在所述与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件之间的关系矩阵中,生成包含有满足所述第一推荐策略的多媒体文件的多媒体文件数据库。
  9. 根据权利要求8所述的方法,其特征在于,
    所述预设算法包括关联规则、序列关联、基于邻域的算法、隐语义模型和基于图的模型中的至少一个。
  10. 根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述在预设的推荐策略中,确定第一推荐策略包括:
    在预设的推荐策略中,根据多媒体文件的应用场景,确定所述第一推荐策略,所述应用场景包括频道、长视频和地区中的至少一个。
  11. 根据权利要求8或10所述的方法,其特征在于,
    所述预设推荐策略包括关联推荐策略、基于关联规则的个性化推荐策略、基于协同过滤的个性化推荐策略、内容过滤、社会化推荐和缺省推荐中的至少一个。
  12. 一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括多媒体客户端,所述电子设备包括:
    获得模块,设置为获得所述多媒体客户端中当前登录用户的偏好主题类型,所述偏好主题类型中包含至少一个多媒体文件主题类型;
    确定模块,设置为确定至少一个待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型和所述待推荐多媒体文件归属于所述偏好主题类型中包含的不同的多媒体文件主题类型的归属粒度;
    计算模块,设置为根据所述确定模块确定的所述待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型和所述待推荐多媒体文件归属于所述偏好主题类型中包含的不同多媒体文件主题类型的归属粒度,以及所述获得模块获得的当前登录用户的所述偏好主题类型计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数;
    生成模块,设置为根据所述计算模块计算得到的至少一个所述待推荐多媒体文件的推荐指数生成多媒体文件推荐列表,并展示所述多媒体文件推荐列表中至少一个待推荐多媒体文件。
  13. 根据权利要求12所述的电子设备,其特征在于,所述待推荐多媒体文件归属于所述偏好主题类型中包含的不同的多媒体文件主题类型的归属粒度为所述待推荐多媒体文件归属于不同的多媒体文件主题类型的概率;
    所述计算模块,包括:
    类型匹配模块,设置为采用所述偏好主题类型匹配所述待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型;
    粒度获得模块,设置为在所述待推荐多媒体文件的归属粒度中,获得所述类型匹配模块获得的匹配归属粒度,所述匹配归属粒度为所述待推荐多媒体文件归属于匹配成功的多媒体文件主题类型的归属粒度;
    粒度累加模块,设置为根据所述粒度获得模块获得的所述匹配归属粒度计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数,所述待推荐多媒体文件具有至少一个所述匹配归属粒度;
    其中,所述待推荐多媒体文件的推荐指数为所述待推荐多媒体文件的至少一个所述匹配归属粒度之和。
  14. 根据权利要求12所述的电子设备,其特征在于,所述获得模块,还设置为在所述计算模块计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数之前,获得所述当前登录用户对每个所述偏好主题类型的偏好概率;
    所述计算模块,包括:
    类型匹配模块,设置为采用所述偏好主题类型匹配所述待推荐多媒体文件所归属的多媒体文件主题类型;
    粒度获得模块,设置为在所述待推荐多媒体文件的归属粒度中,获得所述类型匹配模块获得的匹配归属粒度,所述匹配归属粒度为所述待推荐多媒体文件归属于匹配成功的多媒体文件主题类型的归属粒度;
    乘积累加模块,设置为计算至少一个所述偏好主题类型的偏好概率和所述匹配归属粒度中与所述偏好主题类型对应的匹配归属粒度的乘积;根据计算得到的至少一个乘积计算所述待推荐多媒体文件的推荐指数;
    其中,所述待推荐多媒体文件的推荐指数为计算得到的至少一个乘积之和。
  15. 根据权利要求14所述的电子设备,其特征在于,所述获得模块,包括:
    状态获得模块,设置为获得所述多媒体客户端针对所述当前登录用户的多媒体文件播放记录中,每个所述多媒体文件主题类型的多媒体文件的播放频率;
    偏好确定模块,设置为确定所述状态获得模块获得的所述播放频率高于预设频率阈值的多媒体文件主题类型为所述偏好主题类型;
    其中,一个所述多媒体文件归属于至少一个所述多媒体文件主题类型;
    所述获得模块,还设置为根据每个所述偏好主题类型的所述多媒体 文件在所述多媒体文件播放记录中的播放频率,确定所述当前登录用户对每个所述偏好主题类型的偏好概率。
  16. 根据权利要求14所述的电子设备,其特征在于,所述获得模块,包括:
    状态获得模块,设置为获得所述多媒体客户端针对所述当前登录用户的多媒体文件播放记录中,每个所述多媒体文件主题类型的多媒体文件的播放时长;
    偏好确定模块,设置为确定所述状态获得模块获得的所述播放时长高于预设阈值的多媒体文件主题类型为所述偏好主题类型;
    其中,一个所述多媒体文件归属于至少一个所述多媒体文件主题类型;
    所述获得模块,还设置为根据每个所述偏好主题类型的所述多媒体文件在所述多媒体文件播放记录中的播放时长,确定所述当前登录用户对每个所述偏好主题类型的偏好概率。
  17. 根据权利要求12所述的电子设备,其特征在于,所述生成模块,还设置为按照所述待推荐多媒体文件的推荐指数由大到小的顺序生成所述多媒体文件推荐列表;
    其中,所述多媒体文件推荐列表中至少包含每个所述待推荐多媒体文件名称、所述待推荐多媒体文件的主题类型和描述信息。
  18. 根据权利要求12所述的电子设备,其特征在于,所述确定模块还设置为获得待推荐的多媒体文件,还包括:
    标识获得模块,设置为获得第一预设时间段内记录的当前登录用户的用户行为日志,所述当前登录用户的用户行为日志至少包括所述当前登录用户的用户标识,以及与所述当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息;
    文件筛选模块,设置为从预设的多媒体文件数据库中,筛选出与所述当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件;
    文件确定模块,设置为将与所述当前登录用户的用户标识对应的多媒体文件信息相匹配的多媒体文件作为当前登录用户的待推荐多媒体文件。
  19. 根据权利要求18所述的电子设备,其特征在于,
    所述文件筛选模块,还设置为读取第二预设时间段内记录的所有用户的用户行为日志,所述所有用户的用户行为日志至少包括各个用户的用户标识,以及与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息;按照预设算法,对所述与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息进行分析,确定所述与所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件信息之间的关系矩阵;在预设的推荐策略中,确定第一推荐策略;在所述各个用户的用户标识对应的多媒体文件之间的关系矩阵中,生成包含有满足所述第一推荐策略的多媒体文件的多媒体文件数据库。
  20. 根据权利要求18所述的电子设备,其特征在于,所述预设算法包括关联规则、序列关联、基于邻域的算法、隐语义模型和基于图的模型中的至少一个。
  21. 根据权利要求18所述的电子设备,其特征在于,
    所述文件筛选模块,具体设置为在预设的推荐策略中,根据多媒体文件的应用场景,确定所述第一推荐策略,所述应用场景包括频道、长视频和地区中的至少一个。
  22. 根据权利要求18或20所述的电子设备,其特征在于,所述预设推荐策略包括关联推荐策略、基于关联规则的个性化推荐策略、基于协同过滤的个性化推荐策略、内容过滤、社会化推荐和缺省推荐中的至少一个。
  23. 一种在其上记录有用于执行权利要求1-10任一项所述方法的程序的计算机可读记录介质。
  24. 一种在其上记录有用于执行权利要求11所述方法的程序的计算机可读记录介质。
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