[发明专利]多维度视频直播推荐方法及装置

权利要求书

1.一种多维度视频直播推荐方法，其特征在于，包括：

抽取以时间衰减维度为基础的视频直播设备的行为数据；所述维度包括用户、应用APP、业务、地理位置的维度数据，所述行为数据包括浏览视频直播数据；

计算所述视频直播设备随时间衰减维度的用户维度评分；所述用户维度评分为使用协同过滤算法，在考虑时间衰减因素的基础上，计算所有视频直播设备的核心用户评分、主要应用评分、重点业务功能评分、所在地理位置评分，输入的数据为抽取的各个维度的数据；

根据所述用户维度评分添加所述视频直播设备对应的稳定维度数据；其中，所述稳定维度数据为各个设备对应的设备质量、网络状态、成本的维度数据，设备质量和网络状态方面具体为稳定性评分、流畅性评分、故障率评分，成本方面具体为设备与业务契合度评分；各个设备对应的设备质量、网络状态、成本的维度数据不会随着时间变化而产生衰减，以定期更新的方式加入计算；

结合所述评分与添加的稳定维度数据构成推荐结果的候选数据集；

根据预获取的推荐参照设备数据和候选数据集计算得到推荐结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述抽取以时间衰减维度为基础的视频直播设备的行为数据，包括：

从用户维度抽取数据的维度包括：用户id、视频设备id、访问量、最近一次访问时间戳；

从应用APP维度抽取数据的维度应用APPid、视频设备id、访问量、最近一次访问时间戳；

从业务维度抽取数据的维度包括：业务id、视频设备id、访问量、最近一次访问时间戳；

从地理位置维度抽取数据的维度包括：地理位置区域id、视频设备id、访问量、最近一次访问时间戳。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

在考虑时间衰减因素的基础上，采用协同过滤算法计算所有视频直播设备的用户评分、应用APP评分、业务功能评分、地理位置评分。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算所述视频直播设备随时间衰减维度的用户维度评分，包括：

计算物品相似度，根据所述物品相似度计算每个用户维度的评分，根据每个用户的评分计算得到所有用户维度评分；

所述计算物品相似度的公式为：

所述计算每个用户维度的评分，其计算公式为：

其中，i为视频设备i，j为视频设备j，u为用户维度，f(|t_ui-t_uj|)为引入的和时间有关的衰减项，t_ui为用户维度u对视频设备i产生观看行为的时间，t_uj为用户维度u对视频设备 j产生观看行为的时间，|N(i)|是喜欢视频设备i的用户维度的数量，|N(j)|是喜欢视频设备j的用户维度数量，|N(i)∩(j)|是同时喜欢视频设备i和视频设备j的用户维度数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户维度评分添加所述视频直播设备对应的稳定维度数据，包括：

根据所述用户维度评分添加每一个视频设备对应的设备质量、网络状态、成本的维度数据，设备质量和网络状态方面具体为稳定性评分、流畅性评分、故障率评分，成本方面具体为设备与业务契合度评分。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述流畅性评分、稳定性评分、故障率评分的取值范围均为0-1。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

结合预获取的推荐参照设备数据和候选数据集采用加权算法计算得到推荐结果。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述用户维度评分为所有用户维度的和除以用户维度数量得到的平均值。

9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

定时迭代更新所述候选数据集的维度数据。

10.一种多维度视频直播推荐装置，其特征在于，包括：

抽取模块，用于抽取以时间衰减维度为基础的视频直播设备的行为数据；所述维度包括用户、应用APP、业务、地理位置的维度数据，所述行为数据包括浏览视频直播数据；

计算模块，用于计算所述视频直播设备随时间衰减维度的用户维度评分；所述用户维度评分为使用协同过滤算法，在考虑时间衰减因素的基础上，计算所有视频直播设备的核心用户评分、主要应用评分、重点业务功能评分、所在地理位置评分，输入的数据为抽取的各个维度的数据；

添加模块，用于根据所述用户维度评分添加所述视频直播设备对应的稳定维度数据；其中，所述稳定维度数据为各个设备对应的设备质量、网络状态、成本的维度数据，设备质量和网络状态方面具体为稳定性评分、流畅性评分、故障率评分，成本方面具体为设备与业务契合度评分；各个设备对应的设备质量、网络状态、成本的维度数据不会随着时间变化而产生衰减，以定期更新的方式加入计算；

结合模块，用于结合所述评分与添加的稳定维度数据构成推荐结果的候选数据集；

推荐模块，用于根据预获取的推荐参照设备数据和候选数据集计算得到推荐结果。