一種用戶評價視頻的數據處理方法、視頻推薦方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及通信技術領域，尤其涉及一種用戶評價視頻的數據處理方法、視頻推 薦方法及裝置。
【背景技術】
[0002] 隨著網絡視頻平臺和數字電視的普及，可供用戶選擇的視頻越來越多，如何選擇 視頻日漸成為廣大用戶面臨的一個普遍問題。
[0003] 目前推薦算法得到愈來愈深入的研宄，推薦系統在實際生活中得到廣泛的應用。 作為個性化服務研宄領域的重要分支，推薦系統（reco_ender systems)通過挖掘用戶與 項目之間（user-item)的二元關系，幫助用戶從大量數據中發現其可能感興趣的項目，如 Web信息、服務、在線商品等，生成個性化推薦以滿足個性化需求。
[0004] 然而，現有的推薦系統中，往往只側重于"用戶-項目"之間的關聯關系，進而根據 關聯關系向用戶進行推薦。例如，在視頻推薦系統中，通過收集用戶對視頻的評價數據，采 用矩陣分解算法得到各個用戶對各個視頻的評價數據，針對每個用戶，根據評價數據將評 價得分較高的視頻推薦給該用戶。采用這種方法推薦得到的視頻，僅關注用戶與視頻之間 的關聯關系，忽略了用戶所處的上下文環境（如用戶當前的位置、周圍人員、活動狀態、網 絡條件等），在許多應用場景下，僅僅依靠"用戶-項目"二元關系并不能生成有效的推薦， 例如，有的用戶喜歡在"早上"而不是"中午"被推薦合適的新聞信息。因此，現有推薦系統 的推薦結果準確性不夠高，難以吸引用戶的注意力。
【發明內容】
[0005] 本發明實施例提供一種用戶評價視頻的數據處理方法及裝置，用以解決現有技術 中僅關注用戶與視頻之間的關聯關系，忽略了用戶所處的上下文環境，從而導致推薦結果 準確性不高，難以吸引用戶的注意力的技術問題。
[0006] 本發明實施例提供的一種用戶評價視頻的數據處理方法，該方法包括：
[0007] 獲取用戶對視頻的已評價數據、用戶觀看視頻的時間及用戶的地理位置，統計得 到每個地理位置的所有用戶在每個時間段對每個視頻的已評價數據；所述時間段是根據所 述每個地理位置的所有用戶觀看視頻的時間預先設定的時間范圍；
[0008] 根據每個地理位置的所有用戶在每個時間段對每個視頻的已評價數據，計算每個 地理位置的每個用戶在每個時間段對所述每個用戶未做出評價的視頻的評價數據，得到每 個地理位置的每個用戶在每個時間段對所有視頻的評價數據；
[0009] 根據所述每個地理位置的每個用戶在每個時間段的情緒類型，獲取所述所有視頻 的評價數據預設的權重值，并根據所述權重值，對每個用戶對所述所有視頻的評價數據分 別進行加權處理，得到所述每個用戶在每個地理位置及該時間段對所述所有視頻的評價結 果；其中，每個地理位置的每個用戶在每個時間段的情緒類型是根據該地理位置的該用戶 在該時間段的視頻操作行為統計得到的。
[0010] 本發明實施例提供一種利用上述實施例所述方法得到的所有視頻的評價結果所 實現的視頻推薦方法，包括：
[0011] 接收用戶發送的視頻請求，所述視頻請求中攜帶有所述用戶的身份標識；
[0012] 根據所述用戶的身份標識、所述用戶發送所述視頻請求所在的時間段以及所述用 戶的地理位置，獲取所述用戶在相應地理位置的相應時間段對視頻的評價結果；
[0013] 根據所述用戶在相應地理位置的相應時間段對視頻的評價結果，向所述用戶進行 視頻推薦，并將推薦結果發送給所述用戶。
[0014] 本發明實施例提供的一種用戶評價視頻的數據處理裝置，該裝置包括：
[0015] 獲取已評價數據模塊，用于獲取用戶對視頻的已評價數據、用戶觀看視頻的時間 及用戶的地理位置，統計得到每個地理位置的所有用戶在每個時間段對每個視頻的已評價 數據；所述時間段是根據所述每個地理位置的所有用戶觀看視頻的時間預先設定的時間范 圍；
[0016] 確定所有評價數據模塊，用于根據每個地理位置的所有用戶在每個時間段對每個 視頻的已評價數據，計算每個地理位置的每個用戶在每個時間段對所述每個用戶未做出評 價的視頻的評價數據，得到每個地理位置的每個用戶在每個時間段對所有視頻的評價數 據；
[0017] 確定評價結果模塊，用于根據所述每個地理位置的每個用戶在每個時間段的情緒 類型，獲取所述所有視頻的評價數據預設的權重值，并根據所述權重值，對每個用戶對所述 所有視頻的評價數據分別進行加權處理，得到所述每個用戶在每個地理位置及該時間段對 所述所有視頻的評價結果；其中，每個地理位置的每個用戶在每個時間段的情緒類型是根 據該地理位置的該用戶在該時間段的視頻操作行為統計得到的。
[0018] 本發明實施例提供一種視頻推薦裝置，包括：
[0019] 接收模塊，用于接收用戶發送的視頻請求，所述視頻請求中攜帶有所述用戶的身 份標識；
[0020] 獲取評價結果模塊，用于根據所述用戶的身份標識、所述用戶發送所述視頻請求 所在的時間段以及所述用戶的地理位置，獲取所述用戶在相應地理位置的相應時間段對視 頻的評價結果；
[0021] 推薦模塊，用于根據所述用戶在相應地理位置的相應時間段對視頻的評價結果， 向所述用戶進行視頻推薦，并將推薦結果發送給所述用戶。
[0022] 本發明實施例提供一種利用上述實施例所述的裝置得到的所有視頻的評價數據 所實現的視頻推薦裝置，包括：
[0023] 接收模塊，用于接收用戶發送的視頻請求，所述視頻請求中攜帶有所述用戶的身 份標識；
[0024] 獲取評價結果模塊，用于根據所述用戶的身份標識、所述用戶發送所述視頻請求 所在的時間段以及所述用戶的地理位置，獲取所述用戶在相應地理位置的相應時間段對所 有視頻的評價結果；
[0025] 推薦模塊，用于根據所述用戶在相應地理位置的相應時間段對所有視頻的評價結 果，向所述用戶進行視頻推薦，并將推薦結果發送給所述用戶。
[0026] 本發明實施例通過獲取用戶對視頻的已評價數據、用戶觀看視頻的時間及用戶的 地理位置，統計得到每個地理位置的所有用戶在每個時間段對每個視頻的已評價數據；根 據每個地理位置的所有用戶在每個時間段對每個視頻的已評價數據，得到每個地理位置的 每個用戶在每個時間段對所有視頻的評價數據；根據所述每個地理位置的每個用戶在每個 時間段的情緒類型，獲取所述所有視頻的評價數據預設的權重值，對每個用戶對所述所有 視頻的評價數據分別進行加權處理，得到所述每個用戶在每個地理位置及該時間段對所述 所有視頻的評價結果；本發明實施例通過獲取不同地理位置的用戶在不同時間段內對視頻 的所有評價數據，并結合用戶的情緒類型得到用戶對視頻的評價結果，該評價結果不僅考 慮了用戶與視頻之間關聯關系，而且考慮到用戶的情緒類型，因此該評價結果相對于現有 技術中的僅側重二元關系而得到的結果具有更高的準確性，能夠更好地滿足用戶的需求。
【附圖說明】
[0027] 圖1是本發明實施例所提供的一種用戶評價視頻的數據處理方法示意圖；
[0028] 圖2是本發明實施例根據地理位置和時間信息過濾評價數據示意圖；
[0029] 圖3是本發明實施例提供的一種視頻推薦方法示意圖；
[0030] 圖4是本發明實施例所提供的一種用戶評價視頻的數據處理裝置示意圖；
[0031] 圖5是本發明實施例提供的一種視頻推薦裝置示意圖。
【具體實施方式】
[0032] 為了使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合附圖對本發明作進 一步地詳細描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施 例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的 所有其它實施例，都屬于本發明保護的范圍。
[0033] 圖1為本發明實施例所提供的一種用戶評價視頻的數據處理方法示意圖，該方法 包括：
[0034] 步驟101，獲取用戶對視頻的已評價數據、用戶觀看視頻的時間及用戶的地理位 置，統計得到每個地理位置的所有用戶在每個時間段對每個視頻的已評價數據；所述時間 段是根據所述每個地理位置的所有用戶觀看視頻的時間預先設定的時間范圍；
[0035] 步驟102,根據每個地理位置的所有用戶在每個時間段對每個視頻的已評價數據， 計算每個地理位置的每個用戶在每個時間段對所述每個用戶未做出評價的視頻的評價數 據，得到每個地理位置的每個用戶在每個時間段對所有視頻的評價數據；
[0036] 步驟103,根據所述每個地理位置的每個用戶在每個時間段的情緒類型，獲取所述 所有視頻的評價數據預設的權重值，并根據所述權重值，對每個用戶對所述所有視頻的評 價數據分別進行加權處理，得到所述每個用戶在每個地理位置及該時間段對所述所有視頻 的評價結果；其中，每個地理位置的每個用戶在每個時間段的情緒類型是根據該地理位置 的該用戶在該時間段的視頻操作行為統計得到的。
[0037] 具體地，在步驟101中，針對用戶觀看視頻的時間，由于用戶在一天的不同時 間段中對于視頻呈現出不同的偏好，基于此，可以將用