[发明专利]视频推荐方法、装置、设备及计算机存储介质

权利要求书

1.一种视频推荐方法，包括：

获取预定周期内的多个用户的用户播放数据；

根据所述用户播放数据确定每个用户播放每个视频内容的播放时长，并根据所述播放时长生成用户-视频评分矩阵；

根据所述用户-视频评分矩阵训练视频评分模型；

利用所述视频评分模型为所述多个用户推荐视频内容。

2.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其中，所述用户播放数据包括用户标识、视频标识、播放开始时间和播放结束时间。

3.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其中，根据所述用户-视频评分矩阵训练视频评分模型包括：

对所述用户-视频评分矩阵进行标准化处理，获得用户-标准评分矩阵；

根据所述用户-标准评分矩阵，确定多个用户-评分向量矩阵；

根据所述多个用户-评分向量矩阵训练所述视频评分模型。

4.根据权利要求3所述的视频推荐方法，其中，所述视频评分模型的建立方法为：

根据所述用户-评分向量矩阵和潜因子向量，确定权值矩阵；

利用SVD将所述权值矩阵分解为多个奇异向量矩阵，并将所述多个奇异向量矩阵作为所述视频评分模型。

5.根据权利要求3所述的视频推荐方法，其中，根据所述用户-视频评分矩阵训练视频评分模型包括：

设置所述视频评分模型的超参数的参数值；

选取所述多个用户-评分向量矩阵中的训练数据；

根据所述训练数据，训练所述视频评分模型。

6.根据权利要求5所述的视频推荐方法，其中，根据所述用户-视频评分矩阵训练视频评分模型还包括：

选取所述多个用户-评分向量矩阵中的验证数据；

根据所述验证数据，验证训练后的所述视频评分模型；如果验证结果符合验证条件，则确定建模完成；如果验证结果不符合验证条件，则修改所述超参数的参数值，并根据所述训练数据，重新训练所述视频评分模型。

7.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其中，利用所述视频评分模型为所述多个用户推荐视频内容包括：

利用所述视频评分模型，获得包含每个用户对每个视频内容的预测评分的用户-预测评分矩阵；

根据所述用户-预测评分矩阵，为所述多个用户匹配待推荐的视频内容。

8.一种视频推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取单元，被配置为获取预定周期内的多个用户的用户播放数据；

数据处理单元，被配置为根据所述用户播放数据确定每个用户播放每个视频内容的播放时长，并根据所述播放时长生成用户-视频评分矩阵；

模型训练单元，被配置为根据所述用户-视频评分矩阵训练视频评分模型；

视频推荐单元，被配置为利用所述视频评分模型为所述多个用户推荐视频内容。

9.一种视频推荐设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；

所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1-7任意一项所述的视频推荐方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述的视频推荐方法。