[发明专利]一种短视频推荐方法、装置、计算机设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 201910118944.1 申请日: 2019-02-18
公开(公告)号: CN109819284B 公开(公告)日: 2022-11-15
发明(设计)人: 吴壮伟 申请(专利权)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分类号: H04N21/258 分类号: H04N21/258;H04N21/25;H04N21/262;H04N21/2743;H04N21/466;H04N21/442;H04N21/482
代理公司: 深圳市世联合知识产权代理有限公司 44385 代理人: 谷惠英
地址: 518000 广东省深圳市福田区福*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 视频 推荐 方法 装置 计算机 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种短视频推荐方法,其特征在于,该方法包括:

在检测到短视频播放操作时,发送兴趣调查表至播放所述短视频的用户终端,以便观看所述短视频的用户通过所述兴趣调查表选择感兴趣的标签;

接收所述用户终端反馈的已选择感兴趣的标签类型的兴趣调查表,根据所述兴趣调查表建立兴趣记录表,并对兴趣记录表中的标签作优先级别排序处理,其中,所述兴趣记录表包括至少一个标签和一唯一用户标识;

根据所述兴趣记录表中的标签优先级别,预推送与优先级级别标签相对应的短视频并在所述用户终端的推荐列表显示,同时检测用户对视频的喜爱程度,根据对视频的喜爱程度实时更新兴趣记录表中的标签优先级别;其中,通过以下公式计算对视频的喜爱程度:J=X1*D1+X2*T1/T2,其中J为喜爱程度,X1为第一设定权重,D1为某一视频的点击次数,X2为第二设定权重,T1为某一视频的观看时间,T2为某一视频的总时间;

在检测到刷新页面或再次启动系统时,以更新后的兴趣记录表中的标签优先级别预推送短视频并在终端的推荐列表显示;

所述根据对视频的喜爱程度实时更新兴趣记录表中的标签优先级别具体包括:若对视频喜爱程度大于或等于第一设定阀值,记录与该视频对应的标签,提升与其对应的兴趣记录表中的标签优先级别并更新;若对视频喜爱程度小于第二设定阀值,记录与该视频对应的标签,降低与其对应的兴趣记录表中的标签优先级别并更新,其中,所述第一设定阀值大于所述第二设定阀值;若视频对应有多个标签时,部分标签与兴趣记录表中的标签相同时,则提升该标签的优先级别,若不相同时,则将不相同的该标签排在兴趣记录表的尾部。

2.如权利要求1所述的短视频推荐方法,其特征在于,所述方法还包括:

在检测到短视频上传操作时,根据配置界面的标签配置建立所述短视频与至少一个标签的关联关系,其中,所述标签为视频上传用户在所述配置界面填写的自定义标签或从已有标签库中选择的标签。

3.如权利要求2所述的短视频推荐方法,其特征在于,若所述标签为视频上传用户从已有标签库中选择的标签,则所述根据配置界面的标签配置建立所述短视频与至少一个标签的关联关系,包括:

通过对视频帧进行识别并得出多个标签以形成标签库以供选择,通过对标签库的选择将该短视频与至少一个标签建立关联关系;

若所述标签为视频上传用户在所述配置界面填写的自定义标签,则在所述根据配置界面的标签配置建立所述短视频与至少一个标签的关联关系之前,所述方法还包括:

对所述自定义标签进行审核;

若审核确定所述自定义标签符合标签命名规则,则触发所述根据配置界面的标签配置建立所述短视频与至少一个标签的关联关系的步骤;

若审核确定所述自定义标签不符合标签命名规则,则提示所述视频上传用户重新在所述标签配置界面进行标签配置,直至重新配置的标签符合标签命名规则、或所述重新配置的标签为从已有标签库中选择的标签,触发所述根据配置界面的标签配置建立所述短视频与至少一个标签的关联关系的步骤。

4.如权利要求1所述的短视频推荐方法,其特征在于,所述对兴趣记录表中的标签作优先级别排序处理具体包括:

在第一次建立兴趣记录表时,所述标签作优先级别随机排序或按照当前热门的排序表进行排序;

获取网页浏览记录、视频浏览记录和搜索记录,提取关键词以形成标签,并按照该标签出现的频率由高至低排序为兴趣记录表中的标签优先级别排序;若该标签与所选择的标签不一致时,则在选择的标签之后按照出现频率由高至低的顺序新增排列。

5.如权利要求4所述的短视频推荐方法,其特征在于,所述提取关键词以形成标签,并按照该标签出现的频率由高至低排序为兴趣记录表中的标签优先级别排序;若该标签与所选择的标签不一致时,则在选择的标签之后按照出现频率由高至低的顺序新增排列,具体包括:

赋予每一标签一量化数值,且该量化数值与标签出现频率相对应,标签出现频率越高则该量化数值越大;

若提取关键词所生成的标签与兴趣记录表中的标签相同时,则只保留任一该标签;若不同,则新增一标签并更新至该兴趣记录表中,同时根据每一标签的量化数值由高至低进行优先级别排序处理。

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