基于聚类信息的视频推荐服务器、推荐方法和预缓存方法

摘要

本发明公开了一种基于聚类信息的视频推荐服务器、视频推荐方法和预缓存方法，通过结合观看行为中呈现的偏序信息和聚类信息，结合特征建模方式，通过贝叶斯网络构建一个整合模型，进一步通过用户历史数据挖掘提炼模型参数，服务于移动自组网中视频预取和预缓存的决策。本发明用于移动设备在移动自组网中相互之间共享流媒体数据时候提供视频预测和预取服务，通过提高缓存命中率，使得用户在请求视频数据时候，能够更多从本地得到满足，系统通过尽量少的广播，满足尽量多未来的视频请求，进一步减少了网络中视频传输的数据量，提高整体网络吞吐量和传输带宽，大幅度提升整个网络的通信效率。

主权项

一种基于聚类信息的视频推荐服务器，其特征在于，包括：接口模块，负责与用户进行通信接收用户观看视频的原始数据，对原始数据进行存储作为历史数据，并将原始数据转换为偏序信号和聚类信号，将偏序信号输入偏序信号队列，将聚类信号输入聚类信号队列；推荐模块，使用推荐模型计算对视频的偏好值得到推荐列表，并将推荐列表交由所述接口模块发送给用户；偏序信号更新模块，从所述偏序信号队列中获取偏序信号执行更新步骤，对所述推荐模型进行更新；聚类信号更新模块，从所述聚类信号队列中获取聚类信号执行更新步骤，对所述推荐模型进行更新。