[发明专利]一种视频推荐方法、装置、电子设备和可读存储介质

权利要求书

1.一种视频推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取样本视频评分集；其中所述样本视频评分集为评分用户对样本视频集的评分数据矩阵R；

处理所述样本视频评分集分别获取样本视频隐藏特征矩阵A和评分用户隐藏特征矩阵B；

分别获取样本视频显示特征和评分用户显示特征；

根据所述矩阵A和B，分别将所述获取的样本视频显示特征和评分用户显示特征处理为样本视频显示特征矩阵C和评分用户显示特征矩阵D；

根据预设处理策略，对所述矩阵C和矩阵D进行处理并得到矩阵G；

根据矩阵G对所有视频进行评分预测并根据所述评分预测结果向目标用户推荐视频。

2.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述样本视频评分集为MovieLens 1M数据集中的评分矩阵表。

3.根据权利要求1或2所述的视频推荐方法，其特征在于，所述处理所述样本视频评分集分别获取样本视频隐藏特征矩阵A和评分用户隐藏特征矩阵B包括：

利用MF矩阵分解算法对矩阵R进行分解获取到样本视频隐藏特征矩阵A和评分用户隐藏特征矩阵B；

其中R∈R^N×M，其中N为用户数量，M为电影数量；

A∈A^K×M；B∈B^N×K；其中K代表隐藏特征维度数量。

4.根据权利要求3所述的视频推荐方法，其特征在于，分别获取样本视频显示特征和评分用户显示特征包括：

从MovieLens 1M数据集的用户信息和视频信息文本中分别解析出评分用户显示特征和样本视频显示特征。

5.根据权利要求1或4所述的视频推荐方法，其特征在于，所述根据所述矩阵A和B，分别将所述获取的样本视频显示特征和评分用户显示特征处理为样本视频显示特征矩阵C和评分用户显示特征矩阵D包括：

将所述获取的样本视频显示特征和评分用户显示特征处理为样本视频显示特征矩阵C和评分用户显示特征矩阵D；其中，

所述样本视频显示特征矩阵C∈C^I×M；其中I为样本视频显示特征维度数量；

所述评分用户显示特征矩阵D∈D^N×J；其中J为评分用户显示特征维度数量。

6.根据权利要求5所述的视频推荐方法，其特征在于，所述根据预设处理策略，对所述矩阵C和矩阵D进行处理并得到矩阵G包括：

利用LR线性回归算法分别对矩阵C和矩阵D做降维处理分别得到矩阵E和矩阵F；其中矩阵E∈E^H×M，F∈F^N×H，其中HI，HJ；

将矩阵E和矩阵F相乘得到矩阵G。

7.一种视频推荐装置，其特征在于，所述装置包括：接口模块、处理模块、预测模块和推荐模块；其中，

所述接口模块，用于获取样本视频评分集；其中所述样本视频评分集为评分用户对样本视频集的评分数据矩阵R；

所述处理模块，用于处理所述样本视频评分集分别获取样本视频隐藏特征矩阵A和评分用户隐藏特征矩阵B；

所述接口模块，还用于分别获取样本视频显示特征和评分用户显示特征；

所述处理模块，用于根据所述矩阵A和B，分别将所述获取的样本视频显示特征和评分用户显示特征处理为样本视频显示特征矩阵C和评分用户显示特征矩阵D；

所述处理模块，还用于根据预设处理策略，对所述矩阵C和矩阵D进行处理并得到矩阵G；

所述预测模块，用于根据矩阵G对所有视频进行评分预测；

所述推荐模块，用于根据所述评分预测结果向目标用户推荐视频。

8.根据权利要求7所述的视频推荐装置，其特征在于，所述样本视频评分集为MovieLens 1M数据集中的评分矩阵表。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器；

所述存储器，用于存储操作指令；

所述处理器，用于通过调用所述操作指令，执行权利要求1-6中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的方法。