[发明专利]一种构建视频用户画像方法及装置

说明书

本发明公开了一种构建视频用户画像方法及装置，该方法包括：获取目标用户的目标视频，将所述目标视频划分为至少一个视频片段；确定所述目标视频的每个视频片段中的演员信息，并统计得到所述演员信息中的各个目标演员的出现次数，基于所述各个目标演员的出现次数计算得到所述目标视频中各个目标演员的权重值；根据所述目标视频中各个目标演员的权重值，计算得到所述目标用户对各个目标演员的喜好表征数值，基于所述目标用户对各个目标演员的喜好表征数值生成所述目标用户画像。本发明通过视频中演员级别的用户画像，实现了用户画像的精准度的目的。

技术领域

本发明涉及视频推荐技术领域，特别是涉及一种构建视频用户画像方法及装置。

背景技术

随着互联网的迅速发展，网络视频已经成为人们获取视频信息和娱乐信息的主要来源之一。并且视频数量在快速增长，各大视频网站或者客户端为了提高用户的体验效果，往往会根据视频用户的喜爱程度对用户进行相应的视频推荐。

向用户推荐视频信息时采用的关键技术之一是建立用户画像，所谓用户画像，是将用户的行为属性(比如浏览视频或者观看视频的记录)和基础属性(比如用户的基本信息)进行分析，抽象出一个用户全貌，能够支撑个性化推荐、自动化营销等大数据应用的基础方式。当前视频行业常见的用户画像数据主要是用户观看的影片级别的粒度进行的，例如当某个影片包括演员A、演员B和演员C等，如果某个用户是因为喜欢演员C才观看这个影片，对于这种情况，如果是根据影片级别的粒度进行构建用户画像，得到的用户画像的结果是这个用户喜欢演员A、演员B和演员C，不能够准确反映出用户的真实喜好，会造成视频推荐结果的不准确。

发明内容

针对于上述问题，本发明提供一种构建视频用户画像方法及装置，通过视频中演员级别的用户画像，实现了用户画像的精准度的目的。

为了实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种构建视频用户画像方法，包括：

获取目标用户的目标视频，将所述目标视频划分为至少一个视频片段；

确定所述目标视频的每个视频片段中的演员信息，并统计得到所述演员信息中的各个目标演员的出现次数，基于所述各个目标演员的出现次数计算得到所述目标视频中各个目标演员的权重值；

根据所述目标视频中各个目标演员的权重值，计算得到所述目标用户对各个目标演员的喜好表征数值，基于所述目标用户对各个目标演员的喜好表征数值生成所述目标用户画像。

优选地，所述获取目标用户的目标视频，将所述目标视频划分为至少一个视频片段，包括：

对获取到的目标用户的目标视频进行解析，得到所述目标视频中的演员信息，其中，所述演员信息包括至少一个目标演员；

获取所述目标视频中的所述各个目标演员的出现时长，并根据所述各个目标演员的出现时长对所述目标视频进行标记；

将标记后的目标视频进行划分，得到至少一个视频片段。

优选地，所述确定所述目标视频的每个视频片段中的演员信息，并统计得到所述演员信息中的各个目标演员的出现次数，基于所述各个目标演员的出现次数计算得到所述目标视频中各个目标演员的权重值，包括：

确定所述目标视频的每个视频片段中的演员信息；

根据所述每个视频片段中的演员信息，统计得到每个视频片段中对应的目标演员的出现次数；

根据所述每个视频片段中目标演员出现的次数，计算得到所述目标视频的全部目标演员的出现总次数；

计算所述全部目标演员出现的总次数与所述目标演员出现次数的比值，将所述比值记为所述目标演员的权重值。