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一种视频推荐方法和装置
发明专利有效专利摘要:本发明实施例公开了一种视频推荐方法和装置。该方法包括:获取目标用户在预设时间内的各已观看视频和各未观看视频,其中,未观看视频包括第一未观看视频和第二未观看视频;根据协同过滤算法和各已观看视频,从各第一未观看视频中确定候选推荐集;根据预设添加规则,将第二未观看视频添加至候选推荐集,确定各添加推荐集;根据各添加推荐集中各推荐视频对应的用户观看信息或视频属性信息,以及各已观看视频对应的用户观看信息或视频属性信息,确定各添加推荐集对应的推荐质量度;根据各推荐质量度以及与预设添加规则对应的预设推荐规则,确定目标推荐集。通过本发明实施例的技术方案,可以推荐用户更感兴趣的新发布视频,优化视频个性化推荐。
一种视频推荐方法和装置
发明专利有效专利摘要:本发明提供了一种视频推荐方法和装置。所述方法包括:获取用户在预设的一段时期内观看过视频库里的视频的历史记录;根据所获取的历史记录和预先确立的相对喜好度系数来预测该用户对所述视频库里的不同视频的喜好度;基于所述喜好度按预设方式从所述视频库里选取一定数量的视频向所述用户推荐。
一种视频推荐方法和装置
发明专利有效专利摘要:本发明提供一种视频推荐方法和装置,以准确地推荐与用户需求一致的视频信息。所述方法包括:构建联合推荐信息图;计算第一类边的权值WU,I、第二类边的权值WI,C和第三类边的权值WU,C;根据WU,I、WI,C和WU,C并通过随机游走所述联合推荐信息图,获取推荐请求集合中的用户对视频集合中的视频的访问概率,以针对每个用户生成对应的视频推荐列表;向用户推荐对应视频推荐列表中的视频。本发明提供的技术方案得到的视频推荐结果更加合理,能够为用户推荐更接近其需求、兴趣爱好等方面的视频。
一种视频推荐方法和装置
发明专利无效专利摘要:本发明实施例提供了一种视频推荐方法和装置,其中,所述方法包括:提取视频数据中的一个或多个视频特征项,将所述视频特征项写入视频特征库;获取某一推荐模式的配置文件,按照所述配置文件分别在所述视频特征库中确定对应的一个或多个视频特征项;分别计算与所确定的视频特征项一一对应的特征分值,获得所述视频数据的总分值;按照所述总分值对各视频数据进行排序,生成视频推荐列表;将所述推荐列表推荐给用户。本发明实施例推荐给用户的视频可以满足用户的偏好,用户想要观看自己偏好的视频时,可以快速地在推荐的视频中获取想要观看的视频,而无需通过大量的查找操作,进而避免了服务器资源和网络资源的大量耗费。
一种视频推荐方法和装置
发明专利有效专利摘要:本发明实施例公开了一种视频推荐方法和装置,可以获得用户针对视频的操作行为及所述操作行为针对的视频的标识,从本地提取与所获得的视频的标识对应的多个视频特征,对所提取的各视频特征均进行如下处理:根据预设的与该视频特征对应的特征权重以及预设的与获得的所述操作行为对应的行为权重,计算获得该视频特征的兴趣值,将所获得的各视频特征的兴趣值与用户信息对应存储,根据所存储的与用户信息对应的各视频特征的兴趣值确定所要推荐的视频并将所确定的所要推荐的视频推荐给用户。本发明在向用户推荐视频时,考虑了该用户以往的操作行为和所操作视频的特征,因而所推荐的视频更符合用户兴趣,提高了视频推荐的效果。
一种视频推荐方法和装置
发明专利无效专利摘要:本发明实施例提供了一种视频推荐方法和装置,其中的方法具体包括:利用视频与视频特征的映射关系,分析用户对视频的行为数据,得到用户对于视频特征的喜好度;依据所述用户对于视频特征的喜好度,确定用户对于视频的喜好度;依据当前用户对于视频的喜好度,向所述当前用户推荐视频。本发明实施例能够针对单个用户推荐用户喜爱的视频,使用户能够直接快速的获取喜欢的视频。
一种视频推荐方法和装置
发明专利无效专利摘要:本发明公开了一种视频推荐方法和装置,用于解决推荐方法中存在的推荐的准确度和全面度均偏低、灵活性较差的问题。方法包括:在设定的周期内,从各视频源已发布的视频数据库中,筛选出设定数量的视频数据,作为第一视频数据集;并在用户发生操作行为时,根据该用户的标识信息,采集该用户已观看的视频,从相关视频数据库中,确定出该用户已观看的视频的相关视频数据,作为第二视频数据集;分别从第一视频数据集和第二视频数据集中,选取设定数量的视频数据,形成该用户对应的视频推荐列表,并推荐给该用户,从而提高了推荐的全面度、以及灵活性,由于该方法是实时处理的,也提高了推荐的准确度。
一种视频推荐方法和装置
发明专利有效专利摘要:本发明公开了一种视频推荐方法和装置,其中所述方法包括以下步骤:获取用户的视频观看记录信息;根据所述视频观看记录信息,计算用户观看过的各类型视频的类型需求强度;对于每一类型视频,根据视频特征进行分组,并且获取各特征组的特征需求强度;以及基于所述类型需求强度和/或所述特征需求强度,向用户推荐视频。根据本发明的实施例,可以简单有效地提供多类型和多特征的视频推荐结果,满足了用户复杂的视频推荐需求。
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