[发明专利]一种基于多用户的视频推荐方法及装置

权利要求书

1.一种基于多用户的视频推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据视频信息，计算任意两视频之间的相似度，所述视频信息包括视频属性信息和用 户对视频历史操作信息；

根据所述任意两视频之间的相似度，对所述视频进行聚类，得到多个兴趣点；

根据所述用户对视频历史操作信息，统计每个用户的历史操作视频在划分时间段所属 的兴趣点；

根据所述兴趣点分布，为每个用户生成推荐列表。

2.根据权利要求1所述的基于多用户的视频推荐方法，其特征在于，所述根据所述兴趣 点分布，为每个用户生成推荐列表具体为：根据所述兴趣点分布，确定推荐的兴趣点，计算 所述推荐的兴趣点中未观看视频与已操作视频的相似度，对所述相似度进行排序，根据预 先确定的推荐个数生成推荐列表。

3.根据权利要求2所述的基于多用户的视频推荐方法，其特征在于，所述根据所述兴趣 点分布，确定推荐的兴趣点具体为：对所述兴趣点进行排序，根据预先确定的推荐个数确定 推荐的兴趣点。

4.根据权利要求2所述的基于多用户的视频推荐方法，其特征在于，所述未观看视频与 已操作视频的相似度具体为：未观看视频与已操作视频之间的平均相似度。

5.根据权利要求1所述的基于多用户的视频推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户 对视频历史操作信息，统计每个用户的历史操作视频在划分时间段所属的兴趣点具体为：

根据每个用户操作历史视频的时间，统计每个用户的历史操作视频在划分时间段所属 的兴趣点，对该时间段的兴趣点次数进行累计，生成时间段-兴趣点列表。

6.根据权利要求1所述的基于多用户的视频推荐方法，其特征在于，所述根据视频信 息，计算任意两视频之间的相似度具体为：根据所述视频属性信息，获得每个视频的词频和 逆文档频率因子，根据所述每个视频的词频和逆文档频率因子，获得每个视频的特征向量， 根据相似度计算公式获得任意两视频之间的相似度，其中，相似度计算公式为： ，为视频的特征向量，为视频的特征向 量。

7.根据权利要求1所述的基于多用户的视频推荐方法，其特征在于，所述根据所述任意 两视频之间的相似度，对所述视频进行聚类，得到多个兴趣点具体为：根据K-means聚类方 法对所述视频进行聚类，得到多个兴趣点。

8.一种基于多用户的视频推荐装置，其特征在于，包括：

相似度计算模块，用于根据视频信息，计算任意两视频之间的相似度，所述视频信息包 括视频属性信息和用户对视频历史操作信息；

聚类模块，用于根据所述任意两视频之间的相似度，对所述视频进行聚类，得到多个兴 趣点；

统计模块，用于根据所述用户对视频历史操作信息，统计每个用户的历史操作视频在 划分时间段所属的兴趣点；

推荐模块，用于根据所述兴趣点分布，为每个用户生成推荐列表。

9.根据权利要求8所述的基于多用户的视频推荐装置，其特征在于，所述推荐模块中根 据所述兴趣点分布，为每个用户生成推荐列表具体为：根据所述兴趣点分布，确定推荐的兴 趣点，计算所述推荐的兴趣点中未观看视频与已操作视频的相似度，对所述相似度进行排 序，根据预先确定的推荐个数生成推荐列表。

10.根据权利要求8所述的基于多用户的视频推荐装置，其特征在于，所述统计模块中 根据所述用户对视频历史操作信息，统计每个用户的历史操作视频在划分时间段所属的兴 趣点具体为：根据每个用户操作历史视频的时间，统计每个用户的历史操作视频在划分时 间段所属的兴趣点，对该时间段的兴趣点次数进行累计，生成时间段-兴趣点列表。