[发明专利]一种为多媒体资源打分的方法及装置有效
| 申请号: | 201410230589.4 | 申请日: | 2014-05-28 |
| 公开(公告)号: | CN104021162B | 公开(公告)日: | 2017-09-22 |
| 发明(设计)人: | 林斌;张波 | 申请(专利权)人: | 小米科技有限责任公司 |
| 主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
| 代理公司: | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司11138 | 代理人: | 刘映东 |
| 地址: | 100085 北京市海淀区清*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 多媒体 资源 打分 方法 装置 | ||
技术领域
本公开涉及多媒体技术领域,特别涉及一种为多媒体资源打分的方法及装置。
背景技术
在信息时代,当用户在访问网络、观看视频节目等过程中,若向用户推荐其感兴趣的多媒体资源,则不但便于用户进行相关产品的浏览、关注等操作,进而达到增强用户体验度的目的;还可使多媒体资源的制造商对该多媒体资源的受关注程度作出评价。而为了向精准人群进行多媒体资源推荐,通常需事先对多媒体资源进行喜好度的打分,以根据多媒体资源的分值对该多媒体资源进行推荐。
相关技术中,通常采取下述方式对多媒体资源打分。对于一个待推荐多媒体资源,首先根据该待推荐多媒体资源的类别确定与该多媒体资源相似的多媒体资源,根据该相似的多媒体资源的用户喜好度分值,确定该待推荐多媒体资源的用户喜好度分值;该相似的多媒体资源的用户喜好度分值通过如下方式得到:在该相似的多媒体资源的多个播放设备上投放该相似的多媒体资源,并在多个播放设备上或多个播放设备附近安装传感器,通过该传感器统计经过多个播放设备的用户量和用户停留时间,基于用户量和用户停留时间,计算该相似的多媒体资源的用户喜好度分值。
在实现本公开的过程中,发明人发现相关技术至少存在以下问题:
由于是基于获取到的简单用户数据(包括用户量、用户停留时间)对多媒体资源进行打分,所以该种打分方式存在精准率不高的缺陷。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题,本公开提供一种为多媒体资源打分的方法及装置。
根据本公开实施例的第一方面,提供一种为多媒体资源打分的方法,所述方法包括:
获取待推荐多媒体资源和所述待推荐多媒体资源的属性信息;
根据所述待推荐多媒体资源的属性信息,确定与所述待推荐多媒体资源相似的已推荐多媒体资源;
获取多个用户对所述已推荐多媒体资源的用户喜好度分值,所述用户喜好度分值根据所述已推荐多媒体资源对应的用户行为数据计算得到;
根据多个用户对所述已推荐多媒体资源的用户喜好度分值,确定所述待推荐多媒体资源的用户喜好度分值。
可选地,所述获取多个用户对所述已推荐多媒体资源的用户喜好度分值之前,所述方法还包括:
对于每一个用户行为数据,确定所述用户行为数据包括的至少一个用户行为;
查询预先存储的用户行为与用户喜好值之间的对应关系,得到所述至少一个用户行为对应的用户喜好值;
根据每一个用户行为的持续时间占所述已推荐多媒体资源的播放时长比例,为所述每一个用户行为设置权重值;
根据所述每一个用户行为对应的用户喜好值和权重值,计算所述多个用户对所述已推荐多媒体资源的用户喜好度分值。
可选地,所述查询预先存储的用户行为类型与用户喜好值之间的对应关系,得到所述至少一个用户行为对应的用户喜好值之前,所述方法还包括:
对于每一个用户行为,预先为所述用户行为设置用户喜好值;
将用户行为与用户喜好值之间的对应关系进行存储。
可选地,所述确定所述待推荐多媒体资源的用户喜好度分值之后,所述方法还包括:
根据所述待推荐多媒体资源的用户喜好度分值,确定所述待推荐多媒体资源的多个接收用户;
将所述待推荐多媒体资源发送至所述多个接收用户的播放设备。
可选地,所述根据所述待推荐多媒体资源的用户喜好度分值确定所述待推荐多媒体资源的多个接收用户,包括:
在所述待推荐多媒体资源对应的多个用户喜好度分值中,确定大于预设阈值的用户喜好度分值;
将大于所述预设阈值的用户喜好度分值对应的用户,确定为所述待推荐多媒体资源的接收用户。
可选地,所述将所述待推荐多媒体资源发送至所述多个接收用户的播放设备之后,所述方法还包括:
获取所述待推荐多媒体资源对应的第二传感器收集到的用户观看数据;
对所述第二传感器收集到的用户观看数据进行分析处理,得到所述待推荐多媒体资源对应的多个用户行为数据;
根据每一个用户行为数据,更新所述待推荐多媒体资源的用户喜好度分值;
根据更新后的用户喜好度分值,确定所述待推荐多媒体资源的有效性。
可选地,所述用户行为数据根据第一传感器收集到的用户观看数据分析得到,所述第一传感器安装在所述已推荐多媒体资源的多个播放设备上或所述多个播放设备附近,所述用户观看数据至少包括用户音视频数据和用户视频深度数据。
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