预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10

亲,该文档总共24页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113626698A(43)申请公布日2021.11.09(21)申请号202110900488.3(22)申请日2021.08.06(71)申请人北京奇艺世纪科技有限公司地址100080北京市海淀区北一街2号爱奇艺创新大厦10、11层(72)发明人王旭王建兴张晓明张雪纯(74)专利代理机构北京润泽恒知识产权代理有限公司11319代理人吕俊秀(51)Int.Cl.G06F16/9535(2019.01)G06F16/735(2019.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书3页说明书18页附图2页(54)发明名称视频推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质(57)摘要本发明实施例提供了一种视频推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质,方法包括:获取预设历史周期内多个用户针对候选视频的播放相关参数;根据播放相关参数,确定每个用户对观看过的候选视频的目标喜好程度;根据第一用户对第一视频的目标喜好程度以及第二用户对第一视频的目标喜好程度,确定第一用户与第二用户的目标相似度;根据第一用户与邻居用户的目标相似度、第一用户的第一平均目标喜好程度、邻居用户的第二平均目标喜好程度以及邻居用户对第二视频的目标喜好程度,确定第一用户对第二视频的预测喜好程度;基于预测喜好程度确定目标视频,并向第一用户推荐目标视频;实现了为用户推送用户真正感兴趣的视频资源,也降低了服务器的资源。CN113626698ACN113626698A权利要求书1/3页1.一种视频推荐方法,其特征在于,包括:获取预设历史周期内多个用户针对候选视频的播放相关参数;所述多个用户包括第一用户和第二用户;所述候选视频包括第一视频和第二视频;所述第一用户为观看过第一视频但未观看过第二视频的用户;所述第二用户为观看第一视频和第二视频的用户;根据所述播放相关参数,确定每个用户对观看过的所述候选视频的目标喜好程度;所述目标喜好程度与所述播放相关参数成正比;根据所述第一用户对所述第一视频的目标喜好程度以及所述第二用户对所述第一视频的目标喜好程度,确定所述第一用户与所述第二用户的目标相似度;所述目标相似度用于表征所述第一用户与所述第二用户的相似程度;根据所述第一用户与邻居用户的目标相似度、所述第一用户的第一平均目标喜好程度、所述邻居用户的第二平均目标喜好程度以及所述邻居用户对所述第二视频的目标喜好程度,确定所述第一用户对所述第二视频的预测喜好程度;其中,所述邻居用户为与所述第一用户的目标相似度大于第一预设阈值的第二用户;所述第一平均目标喜好程度为所述第一用户对所述第一视频的目标喜好程度的平均值;所述邻居用户的第二平均目标喜好程度为所述邻居用户对所述第一视频以及第二视频的目标喜好程度的平均值;基于所述预测喜好程度在所述第二视频中确定目标视频,并向所述第一用户推荐所述目标视频。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取预设历史周期内多个用户针对候选视频的播放相关参数,包括:获取所述多个用户的播放相关行为日志,并将所述播放相关行为日志写入预设数据库中;按照预设历史子周期从所述播放相关行为日志中筛选出所述多个用户针对所述候选视频的播放相关参数;所述预设历史周期由多个连续的所述预设历史子周期组成;将多个所述预设历史子周期内的播放相关参数按照预设历史周期进行聚合统计,得到预设历史周期内的播放相关参数。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述按照预设历史子周期从所述播放相关行为日志中筛选出所述多个用户针对所述候选视频的播放相关参数之前,所述方法还包括:确定目标热视频以及所述目标热视频的视频标识;所述目标热视频为至少一个预设历史周期内平均播放时长大于第二预设阈值的视频;基于所述目标热视频的视频标识,从所述播放相关行为日志中过滤掉与所述目标热视频相关的播放相关行为日志。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述确定所述第一用户对所述第二视频的预测喜好程度之前,所述方法还包括:针对每一个所述候选视频,确定所有观看过所述候选视频的用户针对所述候选视频的目标喜好程度的平均值,得到平均喜好程度;在所述平均喜好程度低于第三预设阈值的情况下,将所述候选视频确定为目标冷视频并将所述目标冷视频从所述候选视频中删除。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述第一用户对所述第二视频的2CN113626698A权利要求书2/3页预测喜好程度,包括:基于所述目标相似度,筛选与所述第一用户的目标相似度大于第一预设阈值的第二用户作为所述邻居用户,并将所述邻居用户添加至邻居用户集N中;针对每个所述第二视频,将所述第一用户与邻居用户的目标相似度、所述第一平均目标喜好程度、所述邻居用户的第二平均目标喜好程度以及所述邻居用户对所述第