[发明专利]一种个性化弹幕智能推送方法与系统

权利要求书

1.一种个性化弹幕智能推送方法，其特征在于，所述方法包括：

获取同一视频中同一个时间段内，用户发送弹幕内容；

当某时间段内，用户发送的弹幕信息有多条信息时，将这些弹幕信息拼接起来；

计算同一时间段内，用户发送的弹幕之间的文本相似度；

当第一用户发送的弹幕信息内容与第二用户发送的弹幕信息内容的相似度大于预设的阈值的时候，认为两个用户具有相似特征；

根据其他用户集合与目标用户的相似度情况，对其他用户集合进行排序；

选取与目标用户最接近的n个其他用户的弹幕信息推送给用户；

当目标用户为没有过弹幕发送行为的用户时，计算目标用户与有弹幕发送行为用户的视频观看的相似度，寻找他们与有弹幕发送行为的最相近的用户，接着，按照有弹幕发送行为的用户的方法步骤，进行弹幕推荐；其中相似度计算方法主要包括：

获取用户看过的视频；

根据用户看过的视频内容，计算用户之间的相似度；

获取与目标用户最接近的有弹幕发送行为的用户，确认他们是兴趣相同的用户；

对目标用户进行个性化弹幕推送。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据其他用户集合与目标用户的相似度情况，对其他用户集合进行排序，主要包括：

统计视频播放的各个时间段内，用户发送的弹幕内容，计算用户间有多少次出现相似特征；

根据发生相似特征的次数，对所述其他用户集进行排序。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述选取与目标用户最接近的n个其他用户的弹幕信息推送给用户，主要包括：

根据相似用户排序，当播放视频时，只推送与目标用户相似度更高的排序靠前的n名相似用户的弹幕。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述选取与目标用户最接近的n个其他用户的弹幕信息推送给用户，之前还包括：

将弹幕内容分类为，提示性、恶搞型、翻译型、解说型、联想型、评论型；收集预设数量的这六类弹幕数据，作为训练语料；通过深度学习算法，训练弹幕内容分类模型；

用分类模型对弹幕内容进行自动文本分类，包括对弹幕进行分词，特征提取，测试分类过程，获得每一条弹幕的内容分类；

统计用户发送的弹幕内容中，哪种类别的弹幕内容比较多，作为目标用户的弹幕偏好类型。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述选取与目标用户最接近的n个其他用户的弹幕信息推送给用户，之后还包括：

若根据相似用户推送的弹幕内容依然太多，进一步获取目标用户的弹幕偏好类型，通过弹幕内容分类模型，对弹幕内容进行分类，并推送目标类型的弹幕信息给目标用户。

6.一种个性化弹幕智能推送系统，采用权利要求1-5中任一项所述的个性化弹幕智能推送方法，其特征在于，所述系统包括：

获取模块，用于获取与目标用户的弹幕发送方式和内容相似的其他用户集合；

用户排序与弹幕推送模块，用于对相似用户进行排序，并根据相似度情况进行目标用户弹幕推送；

弹幕类型计算模块，用于获取目标用户对弹幕的偏好，及对弹幕内容进行自动分类；

无弹幕发送行为用户与弹幕发送用户对相似度计算模块，用于根据观看视频的相似度，计算无弹幕发送行为的用户与有弹幕发送行为的用户的相似度，便于为无弹幕发送行为的用户，推送弹幕。