[发明专利]一种视频推荐方法、装置及终端设备

权利要求书

1.一种视频推荐方法，其特征在于，包括：

获取用户预设时间段内的行为日志和视频媒资库，视频媒资库包括用户观看视频过程中的视频对象及所述视频对象的属性；所述预设时间段包括第一时间段和第二时间段，所述第一时间段大于所述第二时间段；

基于所述第二时间段内的行为日志和视频媒资库，根据预定的推荐算法选出候选推荐视频；

根据所述第一时间段内的行为日志和视频媒资库，获取所述用户的视频偏好信息；

根据所述视频偏好信息对所述候选推荐视频进行优化排序，输出前N个作为推荐结果，N为大于1的整数。

2.如权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，根据所述视频偏好信息对所述候选推荐视频进行优化排序包括：

判断候选推荐视频集合是否为空；

若否，则依次遍历候选推荐视频集合中的用户及与所述用户对应的候选视频集，直到将所述选推荐视频集合的值均遍历完后，输出排序后的M个视频，所述M大于等于N。

3.如权利要求2所述的视频推荐方法，其特征在于，在依次遍历候选推荐视频集合中的用户及与所述用户对应的候选视频集之后，还包括：

获取用户的第一时间段内的视频偏好列表；

根据视频偏好列表判断所述用户的候选视频集是否为空，若否，则依次遍历候选视频集，基于所述视频偏好列表计算和/或更新所述候选视频集中视频的权重。

4.如权利要求3所述的视频推荐方法，其特征在于，在输出排序后的M个视频后，还包括：

将所述候选视频集中所有的视频按照权重大小进行降序排序，获取前N个视频作为推荐结果。

5.如权利要求3所述的视频推荐方法，其特征在于，基于所述视频偏好列表计算和/或更新所述候选视频集中视频的权重，包括：

基于视频媒资库中的媒资信息，定义用户对视频的偏好标签，偏好标签的计算公式如下：

其中，T_k(i)表示用户第k个视频分类标签中第i个标签的权重，m为第k个视频分类标签的标签总数，其中，T(i)＝N(i)/P，N(i)表示包含标签i的视频总数，P为用户观看的视频总数；

结合所述视频偏好标签及权重信息对视频V进行权重更新，权重更新公式如下：

其中，V₀为视频的初始权重，k为视频的标签分类数，m为第i个视频分类标签的标签总数，T(j)为用户视频偏好中第j个标签的权重。

6.一种视频推荐装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取用户预设时间段内的行为日志和视频媒资库，视频媒资库包括用户观看视频过程中的视频对象及所述视频对象的属性；所述预设时间段包括第一时间段和第二时间段，所述第一时间段大于所述第二时间段；

选择模块，用于基于所述第二时间段内的行为日志和视频媒资库，根据预定的推荐算法选出候选推荐视频；

第二获取模块，用于根据所述第一时间段内的行为日志和视频媒资库，获取所述用户的视频偏好信息；

排序模块，用于根据所述视频偏好信息对所述候选推荐视频进行优化排序，输出前N个作为推荐结果，N为大于1的整数。

7.如权利要求6所述的视频推荐装置，其特征在于，所述排序模块包括：

判断单元，用于判断候选推荐视频集合是否为空；

输出单元，用于若否，则依次遍历候选推荐视频集合中的用户及与所述用户对应的候选视频集，直到将所述选推荐视频集合的值均遍历完后，输出排序后的M个视频，所述M大于等于N。

8.如权利要求7所述的视频推荐装置，其特征在于，还包括：

第三获取模块，用于获取用户的第一时间段内的视频偏好列表；

计算模块，用于根据视频偏好列表判断所述用户的候选视频集是否为空，若否，则依次遍历候选视频集，基于所述视频偏好列表计算和/或更新所述候选视频集中视频的权重。