[发明专利]一种视频推荐方法及系统

摘要

本申请公开了一种视频推荐方法及系统，根据视频的时长、用户观看所述视频的时长计算所述用户对所述视频的初始评分；根据最小最大标准化的方式对所述初始评分进行标准化，得到所述用户对所述视频的标准化评分；根据所述用户最近一次收看所述视频的时刻与当前时刻的差值，计算所述用户对所述视频的最终评分。上述方法综合考虑了视频自身播放时长、用户收视次数和时间间隔因素对用户兴趣度的影响，提高了最终的推荐质量。

主权项

1.一种视频推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取视频的时长、用户观看所述视频的时长以及所述用户最近一次收看所述视频的时刻；根据所述视频的时长、所述用户观看所述视频的时长计算所述用户对所述视频的初始评分，具体包括：将所述用户观看所述视频的时长除以所述视频的时长的商，作为所述用户对所述视频的初始评分；根据最小最大标准化的方式对所述初始评分进行标准化，得到所述用户对所述视频的标准化评分；根据所述用户最近一次收看所述视频的时刻与当前时刻的差值以及所述标准化评分，计算所述用户对所述视频的最终评分；多个用户对所述视频的最终评分构成评分矩阵，所述方法还包括：获取所述用户的社交信息；根据所述用户的社交信息获取社交信任度矩阵并建立社交正态分布因子分解方法，其中，利用极大似然函数求取视频的潜在因子向量P、用户的潜在因子向量Q和社交关系潜在因子向量Z；采用随机梯度下降法对所述视频的潜在因子向量P、用户的潜在因子向量Q和社交关系潜在因子向量Z进行优化；根据社交正态分布因子分解方法将维度为第一维度的所述评分矩阵分解为维度为第二维度的第一子矩阵以及维度为第三维度的第二子矩阵，其中，所述第一维度大于所述第二维度并且大于所述第三维度；将所述第一子矩阵与所述第二子矩阵相乘生成最终评分矩阵。