基于流行度和社交网络的个性化用户原创视频预取方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于流行度和社交网络的个性化用户原创视频预取方法及系统。该方法先收集视频流行度信息，用户之间社交关系，视频之间关联关系以及用户历史行为信息；基于流行度信息，将用户原创视频分为热门视频和长尾视频；计算用户对热门视频的偏好度并排序，生成热门视频预取列表；构建图模型，实现用户和视频的相关度测量，为用户生成长尾视频预取列表；加权线性融合热门视频预取列表和长尾视频预取列表，构建个性化的混合预取模型；在保证用户当前观看视频流畅的情况下，基于个性化混合预取模型，为用户预取排名靠前的一部或多部视频。本系统提高了用户原创视频预取的命中率和准确度，提升了用户原创视频服务的质量，改进了用户的观看体验。

主权项

一种基于流行度和社交网络的个性化用户原创视频预取方法，其特征在于，包括以下步骤：1)信息获取:获取用户对视频的历史行为信息，用户与用户之间的社交关系，视频与视频之间的关联关系以及原创视频的流行度信息；2)视频分类：基于获取的原创视频的流行度信息，将视频分为热门视频和长尾视频两类；3)生成热门视频预取列表：基于获取的原创视频的流行度信息及用户历史行为信息，计算用户对热门视频的偏好度，根据偏好度降序排序，为用户生成热门视频预取列表；4)图模型构建：基于获取的用户历史行为信息，用户之间的社交关系以及视频之间的关联关系构建图模型，其中的每一个节点或每一条边拥有与实际物理类型一致的节点类型或关系类型，每一条边拥有与实际关系强度一致的边权值；5)生成长尾视频预取列表：基于图模型，利用基于最短路径权值的相关度测量方法，测量用户和视频的相关度，根据相关度降序排序，为用户生成长尾视频预取列表；6)构建个性化混合预取模型：基于获取的用户的历史行为信息，对热门视频预取列表和长尾视频预取列表进行加权线性融合，构建个性化的混合预取模型；7)视频预取：在保证用户当前观看视频流畅的情况下，基于个性化混合预取模型，为用户预取排在最靠前的一部或多部视频。