[发明专利]一种视频推荐方法、系统、设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请公开了一种视频推荐方法、系统、设备及计算机可读存储介质，应用于目标神经网络模型，获取视频用户集、视频项目集、视频观看行为历史、用户社交网络；获取待推荐的一组目标视频；基于视频项目集、视频观看行为历史，确定目标用户的动态兴趣偏好及长期兴趣偏好；基于视频用户集、视频项目集、视频观看行为历史及用户社交网络，确定目标用户的社交影响偏好；对动态兴趣偏好、长期兴趣偏好及社交影响偏好进行融合，得到用户综合兴趣偏好；基于用户综合兴趣偏好确定为目标用户推荐目标视频的推荐结果。本申请实现了基于目标用户的动态兴趣偏好、长期兴趣偏好、社交影响偏好为目标用户推荐视频，准确性更好。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，更具体地说，涉及一种视频推荐方法、系统、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着互联网技术的快速普及、多媒体技术的蓬勃发展和社交网络的日新月异，作为一种新型社交形式，“视频社交”正快速流行。与传统的社交网络不同，视频社交网络中的社交形式不再拘泥于文本和图片，还可以通过发布视频甚至直播。用户在视频软件上可以观看、评论和分享视频，同时还可与视频创作者沟通交流，极大地丰富了用户的精神文化生活。但是，日渐繁杂的视频种类和不断增长的视频数量，在给用户带来更多选择的同时，也产生严重的信息过载问题。如何解决该问题，让用户在大量的视频中找到自己喜欢的内容，满足用户个性化需求，是这些视频社交平台的推荐系统面临的巨大挑战。

综上所述，如何准确为用户推荐视频是目前本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种视频推荐方法，其能在一定程度上解决如何准确为用户推荐视频的技术问题。本申请还提供了一种视频推荐系统、设备及计算机可读存储介质。

为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：

一种视频推荐方法，应用于目标神经网络模型，包括：

获取视频用户集、视频项目集、视频观看行为历史、用户社交网络；

获取待推荐的一组目标视频；

基于所述视频项目集和所述视频观看行为历史，确定目标用户的动态兴趣偏好及长期兴趣偏好；

基于所述视频用户集、所述视频项目集、所述视频观看行为历史及所述用户社交网络，确定所述目标用户的社交影响偏好；

对所述动态兴趣偏好、所述长期兴趣偏好及所述社交影响偏好进行融合，得到用户综合兴趣偏好；

基于所述用户综合兴趣偏好确定为所述目标用户推荐所述目标视频的推荐结果；

其中，所述动态兴趣偏好表征所述目标用户在第一时长内的视频浏览偏好；所述长期兴趣偏好表征所述目标用户在第二时长内的视频浏览偏好，且所述第二时长大于所述第一时长；所述社交影响偏好表征所述目标用户在其他用户的视频推荐下的视频浏览偏好。

优选的，所述基于所述视频项目集和所述视频观看行为历史，确定目标用户的动态兴趣偏好及长期兴趣偏好，包括：

通过第一运算公式，基于所述视频项目集及所述视频观看行为历史，确定所述目标用户的所述动态兴趣偏好及所述长期兴趣偏好；

所述第一运算公式包括：

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其中，表示所述目标用户，所述目标用户对应的所述视频观看行为历史表征为，且按时间顺序分为个会话，第会话记为，其中，表示所述目标用户观看的第个视频；表示所述目标用户在第个会话框中观看的第个视频，表示所述目标用户观看的视频数，表示单个会话中的视频数；；所述目标视频表征为；表示第个会话对应的所述目标用户的短期兴趣偏好，表示所述动态兴趣偏好；表示基于所述第一运算公式及计算得到的所述长期兴趣偏好；为视频的嵌入式表示；、、、、、、、表示待学习的网络参数；表示哈达玛积。