[发明专利]一种视频推荐方法及系统在审
| 申请号： | 201611169332.8 | 申请日： | 2016-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN108205537A | 公开（公告）日： | 2018-06-26 |
| 发明（设计）人： | 王志鹏 | 申请（专利权）人： | 北京酷我科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所 11309 | 代理人： | 陈霁 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区农大*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 视频推荐 视频操作历史 视频 算法预测 特征组合 隐性关系 隐性特征 用户点击 用户推荐 稀释 量化 数学 预测 | ||
1.一种视频推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户的视频操作历史信息；
根据所述视频操作历史信息，用隐性特征算法预测用户的视频推荐列表；
将所述视频推荐列表发送给所述用户。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述隐性特征算法包括：
获取用户的特征；
获取视频的特征；
获取用户和视频的匹配特征；
将所述用户的特征、所述视频商品的特征以及所述用户和视频的匹配特征进行模型训练，得到训练结果，以便于预测用户的视频推荐列表。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述用户的特征是所述用户的基本信息，所述用户的基本信息包括年龄、性别、职业、兴趣、品类偏好、浏览品类以及购买品类的一种或多种。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述视频的特征包括访问次数、访问停留时间、会话开始、会话时长以及会话结束的一种或多种。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述用户和视频的匹配特征包括浏览/购买品类匹配、浏览/购买商家匹配以及兴趣偏好匹配的一种或多种。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述隐性特征算法还包括：
将所述用户的特征、所述视频的特征以及所述用户和视频的匹配特征转换为条目编号，特征编号以及特征的值。
7.一种视频推荐系统，其特征在于，所述系统包括获取单元，预测单元以及发送单元；其中，
所述获取单元，获取用户的视频操作历史信息；
所述预测单元，根据所述视频操作历史信息，用隐性特征算法预测用户的视频推荐列表；
所述发送单元，将所述视频推荐列表发送给所述用户。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括处理单元；其中，
所述处理单元，获取用户的特征，且获取视频的特征，且获取用户和视频的匹配特征；然后将所述用户的特征、所述视频商品的特征以及所述用户和视频的匹配特征进行模型训练，得到训练结果，以便于预测用户的视频推荐列表。
9.根据权利8所述的系统，其特征在于，所述系统还包括转换单元，其中，
所述转换单元，用于将将所述用户的特征、所述视频的特征以及所述用户和视频的匹配特征转换为条目编号，特征编号以及特征的值。
10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述用户和视频的匹配特征包括浏览/购买品类匹配、浏览/购买商家匹配以及兴趣偏好匹配的一种或多种。
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