[发明专利]视频推荐方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及多媒体技术领域，尤其涉及一种视频推荐方法和装置。

背景技术

目前，在采用网络视频来播放电视剧、电影、综艺等节目时，通常可以在网页中显示其他的推荐内容。具体而言，通常协同过滤算法进行节目视频推荐，这样，需要依赖于海量用户同时观看的节目视频序列进行推荐。

由于协同过滤过于依赖用户行为，导致推荐出的剧集很多是同档期播出的剧集，很多情况下上映时间上的相关性强于内容上的相关性。对于即将上映的剧集，由于没有用户观看行为，协同过滤方法得不到推荐结果。

发明内容

技术问题

有鉴于此，本发明要解决的技术问题是，如何向用户推荐与目标视频的内容关联度高的其他视频。

解决方案

为了解决上述技术问题，根据本发明的一实施例，提供了一种视频推荐方法，包括：

根据待处理视频的人物排序、内容介绍和节目类型的至少一种信息，获取所述待处理视频的内容特征，所述待处理视频包括目标视频和待推荐视频；

分别比较所述目标视频与各所述待推荐视频的内容特征的相似度；

按照比较得到的相似度的顺序，对各所述待推荐视频进行排序，以生成所述目标视频的推荐结果。

对于上述方法，在一种可能的实现方式中，根据待处理视频的人物排序、内容介绍和节目类型的至少一种信息，获取所述待处理视频的内容特征，包括以下至少一个步骤：

根据所述待处理视频的人物排序，确定所述待处理视频的人物向量；

根据所述待处理视频的内容介绍，确定所述待处理视频的内容向量；

根据所述待处理视频的节目类型，确定所述待处理视频的类型向量。

对于上述方法，在一种可能的实现方式中，根据所述待处理视频的人物排序，确定所述待处理视频的人物向量，包括：

确定所述待处理视频的人物维度；

获取所述人物维度中各人物对应的排序；

计算各所述人物的基本权重。

对于上述方法，在一种可能的实现方式中，计算各所述人物的基本权重，包括：

采用式1计算在所述人物维度下的一个人物的基本权重personweight，

其中，rank为在所述人物维度下的一个人物对应的排序。

对于上述方法，在一种可能的实现方式中，根据所述待处理视频的内容介绍，确定所述待处理视频的内容向量，包括：

对所述内容介绍进行分词处理以提取各特征词，并统计各所述特征词在所述内容介绍中所占的词频比，一个特征词在所述内容介绍中所占的词频比是指该特征词的词频与所述内容介绍中的最大词频的比值；

获取各所述特征词的逆向文件频率和搜索热度权重；

根据各所述特征词的词频比、逆向文件频率和搜索热度权重，分别计算各所述特征词的内容向量权重，一个特征词的内容向量权重为该特征词的词频比、逆向文件频率和搜索热度权重的乘积。

对于上述方法，在一种可能的实现方式中，分别比较所述目标视频与各所述待推荐视频的内容特征的相似度，包括：

采用式6计算所述目标视频与所述待推荐视频的相似度Sum_cosine_similarity(VA,VB)：

其中，a+b+c＝1.0，cosine_similarity(Vpa,Vpb)为所述目标视频A的人物向量Vpa与所述待推荐视频B的人物向量Vpb的余弦相似度，cosine_similarity(Vca,Vcb)为所述目标视频A的内容向量Vca与所述待推荐视频B的内容向量Vcb的余弦相似度，cosine_similarity(Vsa,Vsb)为所述目标视频A的类型向量Vsa与所述待推荐视频B的类型向量Vsb的余弦相似度。

根据本发明的另一实施例，提供了一种视频推荐装置，包括：

内容特征获取模块，用于根据待处理视频的人物排序、内容介绍和节目类型的至少一种信息，获取所述待处理视频的内容特征，所述待处理视频包括目标视频和待推荐视频；

相似度比较模块，与所述内容特征获取模块连接，用于分别比较所述目标视频与各所述待推荐视频的内容特征的相似度；

推荐模块，与所述相似度比较模块连接，用于按照比较得到的相似度的顺序，对各所述待推荐视频进行排序，以生成所述目标视频的推荐结果。

对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述内容特征获取模块包括以下至少一个单元：