[发明专利]一种结合网络信息的视频在线推荐系统及方法

说明书

一种结合网络信息的视频在线推荐系统，包括视频质量评估模块、网络测量模块和多目标重新排序模块；视频质量评估模块的推荐算法选择候选视频；网络测量模块会测量请求视频期间的网络情况；多目标重新排序模块根据网络测量模块计算反馈的网络带宽来估计候选视频的剩余传输时间，对推荐算法选择的候选视频列表进行重新排序，并且选择一组预设数量的视频传输给用户端。本发明提出了一种新的短视频推荐系统和方法，该系统和方法将网络带宽纳入视频推荐系统。该系统能够选择在指定时间内成功传输并带来最高实际收入的视频组合。在网络带宽较差的情况下，与传统的推荐机制相比，该系统可以提升160%的视频播放时长，即收益提升。

技术领域

本发明涉及短视频领域，尤其涉及一种结合网络信息的视频在线推荐系统及方法。

背景技术

网络短视频已经开始占据互联网流量的大部分，并被证明具有显著的商业价值。现有的短视频平台已经实施了推荐系统，以鼓励用户在上面花更多的时间（Xudong Gong,Qinlin Feng, Yuan Zhang, Jiangling Qin, Weijie Ding, Biao Li, Peng Jiang, andKun Gai. Real-time short video recommendation on mobile devices. InProceedings of the 31st ACM International Conference on Information amp;Knowledge Management,CIKM ’22, page 3103–3112, New York, NY, USA, 2022.Association for Computing Machinery.）。在过去的十年里，视频推荐模型在更好地匹配用户兴趣和增加平台收入方面表现出了强大的能力。然而，提高推荐模型的准确性现在面临着边际效用递减的问题。

具体而言，对于在线短视频平台，如果用户对某个视频感兴趣，可以播放一段时间，或者如果不被该视频吸引，可以快速“刷”到另一个视频。推荐系统帮助服务器根据用户的实时反馈动态选择几个可能有吸引力的视频，并通过网络传输给用户。这些推荐的视频需要在很短的截止时间之前传输（在前一个视频被刷之前），否则，如果超过截止时间，用户只能刷到一些本地缓存的视频，这可能会降低吸引力，用户可能会离开。例如，在快手（中国最大的短视频平台之一）中，服务器试图在每3秒的截止时间内向用户推荐并传输6个视频。

然而，由于网络状态的波动性，并非所有推荐的视频都能被用户成功接收。

图1显示，如果不考虑网络，现有的推荐模型在恶劣的网络条件下可能会损失90%以上的视频播放时间。尽管之前有研究工作试图通过根据用户的网络状态动态选择视频比特率视频码率来加速视频传输，但他们很少考虑视频的选择。特别地，由于视频大小可能会变化，即使是根据推荐模型可能更具吸引力的视频，由于网络较差，也可能无法将其发送给用户。

发明内容

本发明要解决的技术问题是克服现有技术的不足，提供一种结合网络信息的视频在线推荐系统及方法，从而为用户推荐更具吸引力的视频。

为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：一种结合网络信息的视频在线推荐系统，包括视频质量评估模块、网络测量模块和多目标重新排序模块；所述视频质量评估模块的推荐算法选择候选视频；网络测量模块会测量请求视频期间的网络情况；多目标重新排序模块根据网络测量模块计算反馈的网络带宽来估计候选视频的剩余传输时间，对推荐算法选择的候选视频列表进行重新排序，并且选择一组预设数量的视频传输给用户端。选择的预设数量的视频达到最高的总视频播放时长，并在当前网络带宽下能在截止时间内传输完。

上述的结合网络信息的视频在线推荐系统，优选的，所述视频质量评估模块衡量视频质量，视频质量包括播放时间、点赞概率或共享概率的一种或者多种。

上述的结合网络信息的视频在线推荐系统，优选的，所述网络测量模板根据跟踪特定用户请求中的总传输字节和传输时间，计算带宽并且作为下个用户请求中播放视频的网络带宽计算传输时间。