[发明专利]一种视频关联推荐的方法及服务器

说明书

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种视频关联推荐的方法及服务器。

背景技术

互动数字电视的持续推广和技术的不断发展，让越来越多的用户享受到互动电视带来的良好收视体验，随着IPTV（Internet Protocol Television，网路协议电视）、互联网视频的快速发展，用户对视频内容的数量和质量的需求也越来越多。在传统的直播电视、VOD(Video On Demand,视频点播)点播影片、录制回放节目等内容资源外，运营商还引入了互联网视频内容、用户自制视频内容，形成了海量的视频内容资源。

在现有技术，通过手工的方式从海量的视频内容资源中选择影片进行推荐，推荐的影片和影片所属栏目绑定，用户访问某栏目下的任何影片，都将显示该栏目关联的推荐影片，用户可以直接选择推荐影片进行浏览和播放，但是这种推荐方式全部通过手工操作进行，在海量视频的情况下，这种方式效率低下，而且推荐角度单一，使得推荐的效果不好。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种视频关联推荐的方法及服务器，可以对海量视频进行智能关联推荐。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种视频关联推荐的方法，包括：

搜集内容源集合中每一个视频内容的描述数据，形成视频内容基础数据；

收集用户访问信息，根据收集到的用户访问信息统计分析出用户行为习惯，形成行为分析基础数据；

根据所述行为分析基础数据和所述视频内容基础数据对视频进行不同角度的关联推荐处理，并得到不同角度的推荐结果。

其中，所述搜集内容源集合中每一个视频内容的描述数据，形成视频内容基础数据，包括：

搜集内容源集合中每一个视频内容的描述数据；

分析处理获取到的视频内容的描述数据，并将分析处理后的视频内容的描述数据作为视频内容基础数据；

存储所述视频内容基础数据。

其中，所述分析处理获取到的视频内容的描述数据，包括：

对获取到的每一个视频内容的描述数据统一分配对应的内容ID；

删除内容重复的视频内容的描述数据；

补全内容缺失的视频内容的描述数据。

其中，所述收集用户访问信息，根据收集到的用户访问信息统计分析出用户行为习惯，形成行为分析基础数据，包括：

从每一个终端的视频业务中收集用户访问信息；

根据收集到的用户访问信息统计分析出用户行为习惯，对所述用户行为习惯进行处理和封装，形成行为分析基础数据；

存储所述行为分析基础数据。

其中，所述根据所述行为分析基础数据和所述视频内容基础数据对视频进行不同角度的关联推荐处理，并得到不同角度的推荐结果，包括：

对所述行为分析基础数据和所述视频内容基础数据进行不同角度的关联推荐计算和排行，得到关联推荐数据池；

接收终端发出的推荐请求信息，根据各终端及其推荐请求信息从关联推荐数据池中得到推荐结果；

存储所述推荐结果。

相应地，本发明实施例还提供了一种视频关联推荐的服务器，包括：

视频搜集模块，用于搜集内容源集合中每一个视频内容的描述数据，形成视频内容基础数据；

访问收集模块，用于收集用户访问信息，根据收集到的用户访问信息统计分析出用户行为习惯，形成行为分析基础数据；

关联推荐模块，用于根据所述行为分析基础数据和所述视频内容基础数据对视频进行不同角度的关联推荐处理，并得到不同角度的推荐结果。

其中，所述视频搜集模块包括：

搜集单元，用于搜集内容源集合中每一个视频内容的描述数据；

分析处理单元，用于分析处理获取到的视频内容的描述数据，并将分析处理后的视频内容的描述数据作为视频内容基础数据；

第一存储单元，用于存储所述视频内容基础数据。

其中，所述分析处理单元包括：

分配子单元，用于对获取到的每一个视频内容的描述数据统一分配对应的内容ID；

删除子单元，用于删除内容重复的视频内容的描述数据；

补全子单元，用于补全内容缺失的视频内容的描述数据。

其中，所述访问收集模块包括：

用户访问收集单元，用于从每一个终端的视频业务中收集用户访问信息；

行为分析单元，用于根据收集到的用户访问信息统计分析出用户行为习惯，对所述用户行为习惯进行处理和封装，形成行为分析基础数据；