[发明专利]一种智能视频推荐方法及系统

权利要求书

1.一种智能视频推荐方法，其特征在于，包括步骤：

S1：根据用户的视频播放记录，判断所述多个视频的播放时间是否在预设时间范围内；

S2：将所述多个视频中播放时间超过预设时间范围的视频标记第一预设标签，将所述多个视频中播放时间在预设时间范围内的视频标记第二预设标签；

S3：根据所述多个视频中每个视频的预设特征以及对应标记的预设标签，建立预设视频推荐模型；

S4：在视频库内，根据建立的预设视频推荐模型，计算出每个视频的对应的用户喜欢度，按照该喜欢度对视频库内的视频进行排列，并在视频推荐栏里展示排列前预设位数的视频；

所述步骤S4包括：

S41：采集视频库内的每个视频的预设特征；

S42：根据采集的每个视频的预设特征以及建立的预设视频推荐模型计算每个视频对应的用户喜欢度；

S43：将所述视频库内的视频根据用户喜好度按照预设排列顺序进行排列；

S44：将预设排列顺序内的预设位数的视频显示在视频推荐栏。

2.根据权利要求1所述的一种智能视频推荐方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

S11：获取用户的视频播放记录；

S12：根据获取的用户视频播放记录，记录每个视频对应的播放时间；

S13：判断每个视频对应的播放时间是否在预设时间范围内。

3.根据权利要求1所述的一种智能视频推荐方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

S21：对所述多个视频进行分类，将所述多个视频中播放时间超过预设时间范围的视频分为用户喜欢的视频一类，将所述多个视频中播放时间在预设时间范围内的视频分为用户不喜欢的视频一类；

S22：对上述类别的视频进行标记，将所述用户喜欢的一类的视频标记为第一预设标签，将所述用户不喜欢的视频一类标记为第二预设标签。

4.根据权利要求1所述的一种智能视频推荐方法，其特征在于，所述建立的预设视频推荐模型为：。

5.一种智能视频推荐系统，其特征在于，包括：

判断时间模块，用于根据用户的视频播放记录，判断所述多个视频的播放时间是否在预设时间范围内；

标记标签模块，用于将所述多个视频中播放时间超过预设时间范围的视频标记第一预设标签，将所述多个视频中播放时间在预设时间范围内的视频标记第二预设标签；

建立模型模块，用于根据所述多个视频中每个视频的预设特征以及对应标记的预设标签，建立预设视频推荐模型；

推荐视频模块，用于在视频库内，根据建立的预设视频推荐模型，计算出每个视频的对应的用户喜欢度，按照该喜欢度对视频库内的视频进行排列，并在视频推荐栏里展示排列前预设位数的视频；

所述推荐视频模块包括：

采集单元，用于采集视频库内的每个视频的预设特征；

计算用户喜欢度单元，用于根据采集的每个视频的预设特征以及建立的预设视频推荐模型计算每个视频对应的用户喜欢度；

排列单元，用于将所述视频库内的视频根据用户喜好度按照预设排列顺序进行排列；

推荐展示单元，用于将预设排列顺序内的预设位数的视频显示在视频推荐栏。

6.根据权利要求5所述的一种智能视频推荐系统，其特征在于，所述判断时间模块包括：

获取单元，用于获取用户的视频播放记录；

记录单元，用于根据获取的用户视频播放记录，记录每个视频对应的播放时间；

判断单元，用于判断每个视频对应的播放时间是否在预设时间范围内。

7.根据权利要求6所述的一种智能视频推荐系统，其特征在于，所述标记标签模块包括：

分类单元，用于对所述多个视频进行分类，将所述多个视频中播放时间超过预设时间范围的视频分为用户喜欢的视频一类，将所述多个视频中播放时间在预设时间范围内的视频分为用户不喜欢的视频一类；

标记单元，用于对上述类别的视频进行标记，将所述用户喜欢的一类的视频标记为第一预设标签，将所述用户不喜欢的视频一类标记为第二预设标签。

8.根据权利要求6所述的一种智能视频推荐系统，其特征在于，所述建立模型模块包括：

统计单元，用于统计每个视频的预设特征以及对应标记的预设标签；

计算单元，用于根据每个视频的预设特征计算出预设视频推荐模型。