一種用戶評(píng)價(jià)視頻的數(shù)據(jù)處理方法、視頻推薦方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用戶評(píng)價(jià)視頻的數(shù)據(jù)處理方法、視頻推 薦方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著網(wǎng)絡(luò)視頻平臺(tái)和數(shù)字電視的普及，可供用戶選擇的視頻越來(lái)越多，如何選擇 視頻日漸成為廣大用戶面臨的一個(gè)普遍問(wèn)題。
[0003] 目前推薦算法得到愈來(lái)愈深入的研宄，推薦系統(tǒng)在實(shí)際生活中得到廣泛的應(yīng)用。 作為個(gè)性化服務(wù)研宄領(lǐng)域的重要分支，推薦系統(tǒng)（reco_ender systems)通過(guò)挖掘用戶與 項(xiàng)目之間（user-item)的二元關(guān)系，幫助用戶從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其可能感興趣的項(xiàng)目，如 Web信息、服務(wù)、在線商品等，生成個(gè)性化推薦以滿足個(gè)性化需求。
[0004] 然而，現(xiàn)有的推薦系統(tǒng)中，往往只側(cè)重于"用戶-項(xiàng)目"之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，進(jìn)而根據(jù) 關(guān)聯(lián)關(guān)系向用戶進(jìn)行推薦。例如，在視頻推薦系統(tǒng)中，通過(guò)收集用戶對(duì)視頻的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，采 用矩陣分解算法得到各個(gè)用戶對(duì)各個(gè)視頻的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，針對(duì)每個(gè)用戶，根據(jù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)將評(píng) 價(jià)得分較高的視頻推薦給該用戶。采用這種方法推薦得到的視頻，僅關(guān)注用戶與視頻之間 的關(guān)聯(lián)關(guān)系，忽略了用戶所處的上下文環(huán)境（如用戶當(dāng)前的位置、周圍人員、活動(dòng)狀態(tài)、網(wǎng) 絡(luò)條件等），在許多應(yīng)用場(chǎng)景下，僅僅依靠"用戶-項(xiàng)目"二元關(guān)系并不能生成有效的推薦， 例如，有的用戶喜歡在"早上"而不是"中午"被推薦合適的新聞信息。因此，現(xiàn)有推薦系統(tǒng) 的推薦結(jié)果準(zhǔn)確性不夠高，難以吸引用戶的注意力。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明實(shí)施例提供一種用戶評(píng)價(jià)視頻的數(shù)據(jù)處理方法及裝置，用以解決現(xiàn)有技術(shù) 中僅關(guān)注用戶與視頻之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，忽略了用戶所處的上下文環(huán)境，從而導(dǎo)致推薦結(jié)果 準(zhǔn)確性不高，難以吸引用戶的注意力的技術(shù)問(wèn)題。
[0006] 本發(fā)明實(shí)施例提供的一種用戶評(píng)價(jià)視頻的數(shù)據(jù)處理方法，該方法包括：
[0007] 獲取用戶對(duì)視頻的已評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)、用戶觀看視頻的時(shí)間及用戶的地理位置，統(tǒng)計(jì)得 到每個(gè)地理位置的所有用戶在每個(gè)時(shí)間段對(duì)每個(gè)視頻的已評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)；所述時(shí)間段是根據(jù)所 述每個(gè)地理位置的所有用戶觀看視頻的時(shí)間預(yù)先設(shè)定的時(shí)間范圍；
[0008] 根據(jù)每個(gè)地理位置的所有用戶在每個(gè)時(shí)間段對(duì)每個(gè)視頻的已評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，計(jì)算每個(gè) 地理位置的每個(gè)用戶在每個(gè)時(shí)間段對(duì)所述每個(gè)用戶未做出評(píng)價(jià)的視頻的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，得到每 個(gè)地理位置的每個(gè)用戶在每個(gè)時(shí)間段對(duì)所有視頻的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)；
[0009] 根據(jù)所述每個(gè)地理位置的每個(gè)用戶在每個(gè)時(shí)間段的情緒類型，獲取所述所有視頻 的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)預(yù)設(shè)的權(quán)重值，并根據(jù)所述權(quán)重值，對(duì)每個(gè)用戶對(duì)所述所有視頻的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)分 別進(jìn)行加權(quán)處理，得到所述每個(gè)用戶在每個(gè)地理位置及該時(shí)間段對(duì)所述所有視頻的評(píng)價(jià)結(jié) 果；其中，每個(gè)地理位置的每個(gè)用戶在每個(gè)時(shí)間段的情緒類型是根據(jù)該地理位置的該用戶 在該時(shí)間段的視頻操作行為統(tǒng)計(jì)得到的。
[0010] 本發(fā)明實(shí)施例提供一種利用上述實(shí)施例所述方法得到的所有視頻的評(píng)價(jià)結(jié)果所 實(shí)現(xiàn)的視頻推薦方法，包括：
[0011] 接收用戶發(fā)送的視頻請(qǐng)求，所述視頻請(qǐng)求中攜帶有所述用戶的身份標(biāo)識(shí)；
[0012] 根據(jù)所述用戶的身份標(biāo)識(shí)、所述用戶發(fā)送所述視頻請(qǐng)求所在的時(shí)間段以及所述用 戶的地理位置，獲取所述用戶在相應(yīng)地理位置的相應(yīng)時(shí)間段對(duì)視頻的評(píng)價(jià)結(jié)果；
[0013] 根據(jù)所述用戶在相應(yīng)地理位置的相應(yīng)時(shí)間段對(duì)視頻的評(píng)價(jià)結(jié)果，向所述用戶進(jìn)行 視頻推薦，并將推薦結(jié)果發(fā)送給所述用戶。
[0014] 本發(fā)明實(shí)施例提供的一種用戶評(píng)價(jià)視頻的數(shù)據(jù)處理裝置，該裝置包括：
[0015] 獲取已評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)模塊，用于獲取用戶對(duì)視頻的已評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)、用戶觀看視頻的時(shí)間 及用戶的地理位置，統(tǒng)計(jì)得到每個(gè)地理位置的所有用戶在每個(gè)時(shí)間段對(duì)每個(gè)視頻的已評(píng)價(jià) 數(shù)據(jù)；所述時(shí)間段是根據(jù)所述每個(gè)地理位置的所有用戶觀看視頻的時(shí)間預(yù)先設(shè)定的時(shí)間范 圍；
[0016] 確定所有評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)模塊，用于根據(jù)每個(gè)地理位置的所有用戶在每個(gè)時(shí)間段對(duì)每個(gè) 視頻的已評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，計(jì)算每個(gè)地理位置的每個(gè)用戶在每個(gè)時(shí)間段對(duì)所述每個(gè)用戶未做出評(píng) 價(jià)的視頻的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，得到每個(gè)地理位置的每個(gè)用戶在每個(gè)時(shí)間段對(duì)所有視頻的評(píng)價(jià)數(shù) 據(jù)；
[0017] 確定評(píng)價(jià)結(jié)果模塊，用于根據(jù)所述每個(gè)地理位置的每個(gè)用戶在每個(gè)時(shí)間段的情緒 類型，獲取所述所有視頻的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)預(yù)設(shè)的權(quán)重值，并根據(jù)所述權(quán)重值，對(duì)每個(gè)用戶對(duì)所述 所有視頻的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行加權(quán)處理，得到所述每個(gè)用戶在每個(gè)地理位置及該時(shí)間段對(duì) 所述所有視頻的評(píng)價(jià)結(jié)果；其中，每個(gè)地理位置的每個(gè)用戶在每個(gè)時(shí)間段的情緒類型是根 據(jù)該地理位置的該用戶在該時(shí)間段的視頻操作行為統(tǒng)計(jì)得到的。
[0018] 本發(fā)明實(shí)施例提供一種視頻推薦裝置，包括：
[0019] 接收模塊，用于接收用戶發(fā)送的視頻請(qǐng)求，所述視頻請(qǐng)求中攜帶有所述用戶的身 份標(biāo)識(shí)；
[0020] 獲取評(píng)價(jià)結(jié)果模塊，用于根據(jù)所述用戶的身份標(biāo)識(shí)、所述用戶發(fā)送所述視頻請(qǐng)求 所在的時(shí)間段以及所述用戶的地理位置，獲取所述用戶在相應(yīng)地理位置的相應(yīng)時(shí)間段對(duì)視 頻的評(píng)價(jià)結(jié)果；
[0021] 推薦模塊，用于根據(jù)所述用戶在相應(yīng)地理位置的相應(yīng)時(shí)間段對(duì)視頻的評(píng)價(jià)結(jié)果， 向所述用戶進(jìn)行視頻推薦，并將推薦結(jié)果發(fā)送給所述用戶。
[0022] 本發(fā)明實(shí)施例提供一種利用上述實(shí)施例所述的裝置得到的所有視頻的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù) 所實(shí)現(xiàn)的視頻推薦裝置，包括：
[0023] 接收模塊，用于接收用戶發(fā)送的視頻請(qǐng)求，所述視頻請(qǐng)求中攜帶有所述用戶的身 份標(biāo)識(shí)；
[0024] 獲取評(píng)價(jià)結(jié)果模塊，用于根據(jù)所述用戶的身份標(biāo)識(shí)、所述用戶發(fā)送所述視頻請(qǐng)求 所在的時(shí)間段以及所述用戶的地理位置，獲取所述用戶在相應(yīng)地理位置的相應(yīng)時(shí)間段對(duì)所 有視頻的評(píng)價(jià)結(jié)果；
[0025] 推薦模塊，用于根據(jù)所述用戶在相應(yīng)地理位置的相應(yīng)時(shí)間段對(duì)所有視頻的評(píng)價(jià)結(jié) 果，向所述用戶進(jìn)行視頻推薦，并將推薦結(jié)果發(fā)送給所述用戶。
[0026] 本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)獲取用戶對(duì)視頻的已評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)、用戶觀看視頻的時(shí)間及用戶的 地理位置，統(tǒng)計(jì)得到每個(gè)地理位置的所有用戶在每個(gè)時(shí)間段對(duì)每個(gè)視頻的已評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)；根 據(jù)每個(gè)地理位置的所有用戶在每個(gè)時(shí)間段對(duì)每個(gè)視頻的已評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，得到每個(gè)地理位置的 每個(gè)用戶在每個(gè)時(shí)間段對(duì)所有視頻的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)；根據(jù)所述每個(gè)地理位置的每個(gè)用戶在每個(gè) 時(shí)間段的情緒類型，獲取所述所有視頻的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)預(yù)設(shè)的權(quán)重值，對(duì)每個(gè)用戶對(duì)所述所有 視頻的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行加權(quán)處理，得到所述每個(gè)用戶在每個(gè)地理位置及該時(shí)間段對(duì)所述 所有視頻的評(píng)價(jià)結(jié)果；本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)獲取不同地理位置的用戶在不同時(shí)間段內(nèi)對(duì)視頻 的所有評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，并結(jié)合用戶的情緒類型得到用戶對(duì)視頻的評(píng)價(jià)結(jié)果，該評(píng)價(jià)結(jié)果不僅考 慮了用戶與視頻之間關(guān)聯(lián)關(guān)系，而且考慮到用戶的情緒類型，因此該評(píng)價(jià)結(jié)果相對(duì)于現(xiàn)有 技術(shù)中的僅側(cè)重二元關(guān)系而得到的結(jié)果具有更高的準(zhǔn)確性，能夠更好地滿足用戶的需求。
【附圖說(shuō)明】
[0027] 圖1是本發(fā)明實(shí)施例所提供的一種用戶評(píng)價(jià)視頻的數(shù)據(jù)處理方法示意圖；
[0028] 圖2是本發(fā)明實(shí)施例根據(jù)地理位置和時(shí)間信息過(guò)濾評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)示意圖；
[0029] 圖3是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種視頻推薦方法示意圖；
[0030] 圖4是本發(fā)明實(shí)施例所提供的一種用戶評(píng)價(jià)視頻的數(shù)據(jù)處理裝置示意圖；
[0031] 圖5是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種視頻推薦裝置示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0032] 為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn) 一步地詳細(xì)描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施 例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的 所有其它實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0033] 圖1為本發(fā)明實(shí)施例所提供的一種用戶評(píng)價(jià)視頻的數(shù)據(jù)處理方法示意圖，該方法 包括：
[0034] 步驟101，獲取用戶對(duì)視頻的已評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)、用戶觀看視頻的時(shí)間及用戶的地理位 置，統(tǒng)計(jì)得到每個(gè)地理位置的所有用戶在每個(gè)時(shí)間段對(duì)每個(gè)視頻的已評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)；所述時(shí)間 段是根據(jù)所述每個(gè)地理位置的所有用戶觀看視頻的時(shí)間預(yù)先設(shè)定的時(shí)間范圍；
[0035] 步驟102,根據(jù)每個(gè)地理位置的所有用戶在每個(gè)時(shí)間段對(duì)每個(gè)視頻的已評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)， 計(jì)算每個(gè)地理位置的每個(gè)用戶在每個(gè)時(shí)間段對(duì)所述每個(gè)用戶未做出評(píng)價(jià)的視頻的評(píng)價(jià)數(shù) 據(jù)，得到每個(gè)地理位置的每個(gè)用戶在每個(gè)時(shí)間段對(duì)所有視頻的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)；
[0036] 步驟103,根據(jù)所述每個(gè)地理位置的每個(gè)用戶在每個(gè)時(shí)間段的情緒類型，獲取所述 所有視頻的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)預(yù)設(shè)的權(quán)重值，并根據(jù)所述權(quán)重值，對(duì)每個(gè)用戶對(duì)所述所有視頻的評(píng) 價(jià)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行加權(quán)處理，得到所述每個(gè)用戶在每個(gè)地理位置及該時(shí)間段對(duì)所述所有視頻 的評(píng)價(jià)結(jié)果；其中，每個(gè)地理位置的每個(gè)用戶在每個(gè)時(shí)間段的情緒類型是根據(jù)該地理位置 的該用戶在該時(shí)間段的視頻操作行為統(tǒng)計(jì)得到的。
[0037] 具體地，在步驟101中，針對(duì)用戶觀看視頻的時(shí)間，由于用戶在一天的不同時(shí) 間段中對(duì)于視頻呈現(xiàn)出不同的偏好，基于此，可以將用