[发明专利]视频推荐方法、装置、存储介质和服务器

说明书

本发明提供了一种视频推荐方法、装置、存储介质和服务器，所述视频推荐方法包括：获取目标用户的特征值；根据所述目标用户的特征值确定目标用户与聚类模型中各聚类的距离，得到目标用户所属聚类对应的用户类别；根据所述用户类别，向目标用户推荐视频。本发明可达到个性化推荐的目的，提高推荐视频的点击率，降低用户流失率。

技术领域

本发明涉及信息处理技术，尤其是一种视频推荐方法、装置、存储介质和服务器。

背景技术

视频是目前非常流行的娱乐方式，在视频平台上，视频的数量也非常众多，如何让用户快速找到感兴趣的视频，如何提高系统推荐视频的点击率，是很多视频平台面临的问题。现有的视频推荐方式一般根据排行榜进行推荐或推荐预先设定的节目，这些推荐方式较为单一，无法为不同用户推荐个性化的视频，不利于提高推荐视频的点击率。

发明内容

本发明旨在至少解决上述技术缺陷之一，特别是解决针对不同用户无法推荐个性化视频的问题。

本发明提供了一种视频推荐方法，包括：

获取目标用户的特征值；

根据所述目标用户的特征值确定目标用户与聚类模型中各聚类的距离，得到目标用户所属聚类对应的用户类别；

根据所述用户类别，向目标用户推荐视频。

优选地，所述推荐方法还包括：

获取种子用户的特征值；

根据聚类个数k、聚类算法与所述种子用户的特征值，得到所述聚类模型，所述聚类模型中包括k个聚类和每个聚类的中心值，每个聚类对应一个用户类别，k为预置值。

优选地，所述获取种子用户的特征值之前，还包括：

获取历史用户的视频观看数据，视频观看数据包括预置时间段内用户登录天数和视频观看次数；

从历史用户中选定预置时间段内用户登录天数在预设天数以上的用户，从选定用户中，把视频观看次数最多的预置百分比用户作为种子用户。

优选地，所述根据所述特征值确定目标用户与聚类模型中各聚类的距离，得到目标用户所属聚类对应的用户类别，包括：

计算目标用户的特征值与所述每个聚类的中心值的距离；将所述距离最小的聚类对应的用户类别作为所述目标用户的用户类别。

优选地，所述根据所述用户类别，向目标用户推荐视频，包括：

获取每个聚类中种子用户对应的视频观看数据，根据所述视频观看数据得到每个用户类别对应的推荐视频库；

根据推荐视频库向目标用户推荐视频。

优选地，所述获取每个聚类中种子用户对应的视频观看数据，根据所述视频观看数据得到每个用户类别对应的推荐视频库，包括：

获取每个聚类中种子用户对每个视频的观看总次数，按照观看总次数从大到小对视频进行排序，把排序在前的预定数量的视频作为该用户类别对应的推荐视频库；或

获取每个聚类中种子用户对每个视频的观看总次数、观看总时长、用户点赞数量；将视频的观看总次数、观看总时长、用户点赞数量分别进行归一化处理，得到三个数值；将三个数值分别乘以预定权重后相加，得到综合值；按照综合值从大到小对视频进行排序，把排序在前的预定数量的视频作为该用户类别对应的推荐视频库。

优选地，所述根据所述用户类别，向目标用户推荐视频，包括：

根据所述用户类别，获取第一预定数量视频，从所述目标用户订阅的主播中获取最新发布的第二预定数量视频；向所述目标用户推荐所述第一预定数量视频和第二预定数量视频。