[发明专利]多媒体数据推送方法及装置

说明书

本发明公开了一种多媒体数据推送方法及装置，属于网络技术领域。方法包括：对获取到的日志信息进行预处理，得到处理后的日志数据；根据日志数据，确定用户兴趣特征信息和多媒体数据特征信息；在向用户推送多媒体数据时，获取用户行为数据和多媒体数据的时效信息；根据用户行为数据和时效信息，更新用户兴趣特征信息和多媒体数据特征信息；根据更新后的兴趣特征信息和更新后的多媒体数据特征信息，为用户推送多媒体数据。由于在多媒体数据推送时，还基于用户行为数据和时效信息更新用户兴趣特征信息和多媒体数据特征信息，所以可精确捕捉用户兴趣的变化趋势和多媒体数据的时效性变化，所以该种数据推送所参考的依据较为丰富，数据推送精准率较高。

技术领域

本发明涉及网络技术领域，特别涉及一种多媒体数据推送方法及装置。

背景技术

随着网络技术的快速发展，互联网已成为广大用户进行信息分享的平台，在这种情况下，用户往往湮没在低价值的海量数据信息中。为了改善网络服务质量，使得网络服务更加智能化，时下通常针对不同用户进行不同类型的数据推送，以提升用户体验度。然而，由于互联网中充斥着海量的数据信息，因此如何在海量数据信息中向用户推送其感兴趣的多媒体数据，成为了一个亟待解决的问题。

以多媒体数据为歌曲和为当前唱歌用户推荐下一首演唱歌曲的情景为例，则现有技术通常采取下述方式进行歌曲推荐：基于日志信息获取用户行为数据，将用户行为数据和各个歌曲信息映射到欧式空间中，得到用户兴趣特征信息和歌曲特征信息；基于用户兴趣特征信息和歌曲特征信息，利用最大似然估计模型预测用户当前曲目歌唱完毕后，接下来最有可能演唱哪一首歌曲。其中，用户唱完当前曲目后唱另一歌曲的概率可以表示为：

其中，P_r(b|a,u)表示用户u演唱完歌曲a后，再演唱歌曲b的概率，q_i、p_u分别表示歌曲特征信息和用户兴趣特征信息。用户兴趣特征信息和歌曲特征信息用于表征用户对歌曲的偏好。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：

现有技术仅基于用户对歌曲的偏好进行多媒体数据推送，其推送时所参考的依据较为单一，导致数据推送精准率不高。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本发明实施例提供了一种多媒体数据推送方法及装置。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种多媒体数据推送方法，所述方法包括：

对获取到的日志信息进行预处理，得到处理后的日志数据；

根据所述日志数据，确定用户兴趣特征信息和多媒体数据特征信息；

在向所述用户推送多媒体数据时，获取用户行为数据和所述多媒体数据的时效信息；

根据所述用户行为数据和所述时效信息，更新所述用户兴趣特征信息和所述多媒体数据特征信息；

根据更新后的兴趣特征信息和更新后的多媒体数据特征信息，为所述用户推送多媒体数据。

另一方面，提供了一种多媒体数据推送装置，所述装置包括：

数据处理模块，用于对获取到的日志信息进行预处理，得到处理后的日志数据；

特征信息确定模块，用于根据所述日志数据，确定用户兴趣特征信息和多媒体数据特征信息；

数据获取模块，用于在向所述用户推送多媒体数据时，获取用户行为数据和所述多媒体数据的时效信息；

特征信息更新模块，用于根据所述用户行为数据和所述时效信息，更新所述用户兴趣特征信息和所述多媒体数据特征信息；

数据推送模块，用于根据更新后的兴趣特征信息和更新后的多媒体数据特征信息，为所述用户推送多媒体数据。