[发明专利]视频索引表的创建方法和装置,视频的推荐方法和装置有效

专利信息
申请号: 201410193565.6 申请日: 2014-05-08
公开(公告)号: CN104008139B 公开(公告)日: 2017-09-22
发明(设计)人: 王敏;傅一峰;周燕红 申请(专利权)人: 北京奇艺世纪科技有限公司
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30
代理公司: 北京润泽恒知识产权代理有限公司11319 代理人: 赵娟
地址: 100080 北京市海淀*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 视频 索引 创建 方法 装置 推荐
【说明书】:

技术领域

发明涉及多媒体技术领域,特别是涉及一种视频索引表的创建方法和装置,以及一种视频的推荐方法和装置。

背景技术

UGC全称为User Generated Content,也就是用户生成内容的意思。UGC的概念最早起源于互联网领域,即用户将自己原创的内容通过互联网平台进行展示或者提供给其他用户共享。UGC是伴随着以提倡个性化为主要特点的Web2.0概念兴起的。UGC并不是某一种具体的业务,而是一种用户使用互联网的新方式,即由原来的以下载为主变成下载和上传并重。好友社交网络、视频分享网络、知识分享网络、社区、论坛、微博等都是UGC的主要应用形式。

UGC视频是指用户自己生成的,并且通过互联网技术上传到各大视频分享网站的视频内容。UGC视频具有海量的特征,用户可以通过在视频分享网站中搜索观看其他用户上传的UGC视频。在用户观看某一个UGC视频时,该视频分享网站可以向用户推荐一些与当前观看的UGC视频相关的视频。

但是,目前各大视频分享网站中大量用户上传的UGC视频非常扁平化,缺少严谨的信息结构。因此,在向用户推荐相关UGC视频时,所推荐的视频顺序混乱,并且可能会缺少某些视频,甚至所推荐的视频与当前观看的视频不属于同一个类别。例如,针对某一个电视剧类的UGC视频,在推荐时展现的剧集顺序混乱、缺少某些集数等,从而使得用户需要繁杂的借助搜索引擎进行剧集定位。

因此,目前的UGC视频推荐技术中存在推荐的视频无序、缺失、视频不准确等缺陷,导致繁琐地进行搜索定位过程,无形中增加用户的流失率。

发明内容

本发明提供了一种视频索引表的创建方法和装置,以及一种视频的推荐方法和装置,以解决目前的UGC视频推荐技术中存在推荐的视频无序、缺失、视频不准确等缺陷,导致繁琐地进行搜索定位过程,无形中增加用户的流失率的问题。

为了解决上述问题,本发明公开了一种视频索引表的创建方法,其特征在于,包括:

获取客户端上传的多个用户生成内容UGC视频及各个UGC视频的视频ID;

对所述多个UGC视频进行聚类,并针对各个聚类分配视频聚类ID;

针对所述各个聚类中的UGC视频分别生成描述信息,并对所述描述信息进行排序;

采用所述排序后的描述信息生成UGC视频推荐列表;

采用所述视频ID和对应的视频聚类ID创建第一级索引表,以及,采用所述视频聚类ID和对应的UGC视频推荐列表创建第二级索引表。

优选地,在所述获取客户端上传的多个UGC视频及各个UGC视频的视频ID的步骤之后,还包括:

分别抽取各个UGC视频的视频元数据。

优选地,所述对所述多个UGC视频进行聚类的步骤包括:

分别对每两个UGC视频的视频元数据进行相似度计算;

将相似度位于预设的相似度区间之内的视频元数据对应的UGC视频确定为属于同一个聚类。

优选地,所述视频元数据包括视频标题;所述针对所述各个聚类中的UGC视频分别生成描述信息,并对所述描述信息进行排序的步骤包括:

针对所述各个聚类中的UGC视频分别按照预设规则从视频标题中提取视频集数;

将UGC视频的视频集数确定为该UGC视频的描述信息;

针对所述各个聚类中的UGC视频的视频集数分别进行升序排序或降序排序。

优选地,所述视频元数据包括视频时长;在所述对所述多个UGC视频进行聚类的步骤之后,还包括:

针对所述各个聚类中的UGC视频分别获取视频时长;

当某个UGC视频的视频时长位于预设的时长区间之外时,将该UGC视频从其所属的聚类中删除。

优选地,所述方法还包括:

采用所述视频ID和对应的视频元数据创建第三级索引表。

根据本发明的另一方面,还公开了一种视频的推荐方法,其特征在于,包括:

接收客户端发送的用户生成内容UGC视频播放请求,所述播放请求包括目标UGC视频ID;

在预先创建的第一级索引表中查找所述目标UGC视频ID对应的视频聚类ID;所述第一级索引表包括视频ID和对应的视频聚类ID;

在预先创建的第二级索引表中查找所述视频聚类ID对应的UGC视频推荐列表,作为目标UGC视频推荐列表;所述第二级索引表包括视频聚类ID和对应的UGC视频推荐列表;其中,所述视频聚类ID用于表征UGC视频的聚类,所述UGC视频推荐列表由各个聚类中的UGC视频排序后的描述信息生成;

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