CN103714130B - 视频推荐***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的视频推荐***和方法，通过信息获取模块获取包括用户个人信息、用户社交网络信息及视频类别信息的多源数据，由数据预处理模块对所述多源数据进行预处理，再经数据存储模块构建的用户数据库存储经预处理后的多源数据，再通过用户特点分析模块根据用户发送的微博数据获取用户的性格和情绪和社交网络分析模块对用户的好友聚类分析，获取所述用户的好友圈，视频推荐模块根据所述用户的性格、情绪和好友圈，选取所述用户喜好的视频并通过前端显示模块向所述用户显示选取的视频。
Description
技术领域
本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种视频推荐***及方法。
背景技术
当前已有的视频推荐方法和***主要有两种。一种是用户主动选择喜欢的视频类别，然后***根据用户选择来推荐相同类别的视频；另一种则是根据用户的观看历史记录，推荐与用户观看过的视频相同类别的其他视频。
这两种方法的共同特征都是利用用户的个人信息并且侧重于只利用其观看信息来进行视频推荐，忽略了用户性别、年龄、职业、国籍、地区等其他刻画用户特征的重要信息。这导致了其推荐结果过度集中于用户观看过的某一类电影，无法反映用户的真实兴趣，推荐的准确度、全面度偏低。
而且用户的亲人、朋友等社交网络的成员会直接影响用户的观看习惯，例如用户的好友向其推荐了某一电影，或者是该用户的多位好友都观看了同一部电影，那么该用户喜欢该电影的可能性极大。这些信息对于视频推荐具有极大参考价值，上述提到的方法却完全未使用这些社交信息。这导致了其推荐结果完全无法反应用户的社交特点，无法预测用户可能喜欢的潜在的视频类别，不具有适应性，灵活性较差。
因此现有技术还存在缺陷，有待于改进和发展。
发明内容
本发明提供一种视频推荐***，该视频推荐***能够提供给用户推荐准确、全面的视频。
一种视频推荐***，包括：
信息获取模块，用于获取包括用户个人信息、用户社交网络信息及视频类别信息的多源数据，所述用户个人信息包括年龄、性别、职业、国籍、所在地区、喜欢的视频类型、观看过的视频列表，所述用户社交网络信息包括用户的好友信息、用户推送的微博内容以及发送微博的时间和地点、用户观看过的视频列表、用户的视频打分信息，所述视频类别信息包括名称、导演、年代、类型、视频评分和视频标签；
数据预处理模块，用于对所述多源数据进行预处理，所述数据预处理模块包括：数据清洗子模块，用于剔除所述多源数据中不完整的数据，数据规约子模块，用于将来自不同平台的多源数据的格式进行统一，及数据集成子模块，用于将规约后的来自不同数据库的数据集成到相同的数据库中；
数据存储模块，构建用户数据库，并将经预处理后的多源数据存储于所述数据库中；
用户特点分析模块，用于根据用户发送的微博数据获取用户的性格和情绪；
社交网络分析模块，用于对用户的好友聚类分析，获取所述用户的好友圈；
视频推荐模块，用于根据所述用户的性格、情绪和好友圈，选取所述用户喜好的视频；
前端显示模块，用于向所述用户显示选取的视频；
所述社交网络分析模块针对用户社交网络数据进行分析，包括：
将用户的好友表示为一系列特征向量的集合，所述集合包括区域、年龄、性别、职业、喜欢的视频类型及观看过的视频列表；计算好友与好友之间的相似度，并且依据相似度将用户的好友分为若干类型；
计算用户与其好友的亲密程度，获取其密友圈子；
依据用户好友的微博发送数量和转发数量来计算用户的传播影响力：P＝0.2S+0.8F，其中P是好友的传播影响力，S是微博发送数量，F是微博被转发的次数。
进一步地，所述信息获取模块包括：
用户个人信息获取子模块，通过网页版的用户注册模块，获取用户的个人信息；
社交网络信息获取子模块，通过交流平台获取用户社交网络信息；及
视频类别信息获取子模块，通过视频网站获取视频类别信息。
进一步地，所述数据存储模块用于将所述用户个人信息存储到Sqlserver或Mysql的关系型数据库中及将用户社交网络信息存储MongoDB的图关系数据库中。
进一步地，所述用户特点分析模块包括：
用户性格分析子模块，用于根据用户以往发送的微博数据分析用户的性格；及
用户情绪分析子模块，用于根据用户以往发送的微博数据分析用户的情绪。
进一步地，所述视频推荐模块包括：
用户个人信息推荐模块，用于根据用户的性格和情绪选取用户喜好的视频电影；及
社交网络信息推荐模块，用于根据用户的好友圈选取用户喜好的视频电影。
进一步地，还包括用户信息实时捕捉模块，用于实时获取用户的社交网络信息，并存入所述数据库中。
进一步地，还包括结果优化模块，用于对所述视频推荐模块根据好友圈选取的视频赋予权值，并根据所述权值进行排序生成推荐列表。
进一步地，所述前端显示模块包括网页形式、电视终端或手机终端。
另外，本发明还提供了一种的视频推荐方法，包括下述步骤：
获取包括用户个人信息、用户社交网络信息及视频类别信息的多源数据，所述用户个人信息包括年龄、性别、职业、国籍、所在地区、喜欢的视频类型、观看过的视频列表，所述用户社交网络信息包括用户的好友信息、用户推送的微博内容以及发送微博的时间和地点、用户观看过的视频列表、用户的视频打分信息，所述视频类别信息包括名称、导演、年代、类型、视频评分和视频标签；
对所述多源数据进行预处理，包括：提出所述多源数据中不完整的数据，将来自不同平台的多源数据的格式进行统一，将规约后的来自不同数据库的数据集成到相同的数据库中；
构建用户数据库，并将经预处理后的多源数据存储于所述数据库中；
根据用户发送的微博数据获取用户的性格和情绪；
对用户的好友聚类分析，获取所述用户的好友圈，所述好友圈包括密友圈子、好友圈子及最大传播影响力好友；
根据所述用户的性格、情绪和好友圈，选取所述用户喜好的视频；及
用于向所述用户显示选取的视频；
对用户的好友聚类分析，获取所述用户的好友圈，包括下述步骤：
将用户的好友表示为一系列特征向量的集合，所述集合包括区域、年龄、性别、职业、喜欢的视频类型及观看过的视频列表；
计算好友向量之间的距离来表征好友与好友之间的相似度，并依据相似度采用聚类算法KMeans将用户的好友自动聚类为若干类型；
选取相似度较高的前20位好友构成其密友圈子；
依据用户好友的微博发送数量和转发数量来计算用户好友的传播影响力，所述计算公式为P＝0.2S+0.8F，其中P是好友的传播影响力，S是微博发送数量，F是微博被转发的次数。
进一步地，根据用户发送的微博数据获取用户的性格和情绪，包括下述步骤：
数学抽象为一个N维的向量空间，并且每个向量对应性格/情绪基本要素，其中性格基本要素为：内倾、外倾、稳定、不稳定，情绪基本要素为：喜悦、愤怒、悲伤、恐惧、厌恶、惊奇，所述N维的向量空间为Q＝[x1、x2、……]；
对所述微博数据进行分词，获取语义要素，定义为C＝[c1、c2、……]；
建立函数映射关系，Q＝f(C)，其中，Q是性格/情绪基本和要素的集合，C是微博数据分词后得到的语义要素集合，f是对应的映射函数；
从所述微博上搜集微博数据C，判定每项基本要素的得分，从而得到性格/情绪基本要素Q，构成训练数据集；
利用神经网络算法对于训练数据集进行学习得到拟合模型，然后根据得到的模型预测用户性格/情绪。
进一步地，根据所述用户的性格、情绪和好友圈，选取所述用户喜好的视频，包括下述步骤：
根据用户的性格和情绪选取用户喜好的视频电影；及
根据用户的好友圈选取用户喜好的视频电影。
进一步地，根据用户的性格和情绪选取用户喜好的视频电影，包括下述步骤：
将每部电影用区域、年代、主演、类型四个属性来描述；
根据用户的性格和情绪获取该用户对于具有某个属性的电影的偏好程度，并赋予权值；
对于任意一部电影，所述用户对应于所述电影属性的偏好程度进行加和，得到所述用户对所述电影的喜好程度；
对所有电影进行计算，并选取喜好程度最大的10部电影推荐给用户。
进一步地，根据用户的好友圈选取用户喜好的视频电影，包括下述步骤：
计算用户好友圈中各位好友共同观看较多的视频，提取前10个电影作为推荐结果；
找到用户的密友圈子中共同观看较多的视频，提取前10个电影作为推荐结果；
根据用户好友的传播影响力，提取出前10个电影作为推荐结果。
进一步地，还包括下述步骤：对所述视频推荐模块根据好友圈选取的视频赋予权值，并根据所述权值进行排序生成推荐列表。
进一步地，对所述视频推荐模块根据好友圈选取的视频赋予权值，并根据所述权值进行排序生成推荐列表，包括下述步骤：
分别对于密友圈子得出的推荐结果、传播影响力最大的好友的推荐结果及普通圈子的推荐结果赋予权值；
计算所有出现在推荐结果中的电影的权值之和；
并根据所述权值进行排序生成推荐列表，作为最终推荐结果。
本发明提供的视频推荐***和方法，通过信息获取模块获取包括用户个人信息、用户社交网络信息及视频类别信息的多源数据，由数据预处理模块对所述多源数据进行预处理，再经数据存储模块构建的用户数据库存储经预处理后的多源数据，再通过用户特点分析模块根据用户发送的微博数据获取用户的性格和情绪和社交网络分析模块对用户的好友聚类分析，获取所述用户的好友圈，视频推荐模块根据所述用户的性格、情绪和好友圈，选取所述用户喜好的视频并通过前端显示模块向所述用户显示选取的视频。
附图说明
图1为本发明提供的视频推荐***的组成示意图；
图2为本发明提供的信息获取模块的组成示意图；
图3为本发明提供的数据预处理模块的组成示意图；
图4为本发明提供的用户特点分析模块的组成示意图；
图5为本发明提供的视频推荐方法的步骤流程图；
图6为本发明提供的根据用户发送的微博数据获取用户的性格和情绪的步骤流程图；
图7为本发明提供的对用户的好友聚类分析，获取所述用户的好友圈的步骤流程图；
图8为本发明提供的根据用户的性格和情绪选取用户喜好的视频电影的步骤流程图；
图9为本发明提供的根据用户的好友圈选取用户喜好的视频电影的步骤流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清晰，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参阅图1，图1为本发明提供的视频推荐***100的组成示意图，包括：信息获取模块110、数据预处理模块120、数据存储模块130、用户特点分析模块140、社交网络分析模块150、视频推荐模块160及前端显示模块170。
请参阅图2，信息获取模块110用于获取包括用户个人信息、用户社交网络信息及视频类别信息的多源数据。优选地，信息获取模块110包括：用户个人信息获取子模块111、社交网络信息获取子模块112及视频类别信息获取子模块113。用户个人信息获取子模块111通过网页版的用户注册模块，获取用户的个人信息，其中，个人信息包括年龄、性别、职业、国籍、所在地区、喜欢的视频类型、观看过的视频列表；社交网络信息获取子模块112通过交流平台获取用户社交网络信息，例如，可以利用新浪微博、腾讯微博、腾讯QQ、优酷网等平台提供的开放API接口来获取用户信息，其中，用户社交网络信息包括用户的好友信息、用户推送的微博内容以及发送微博的时间和地点、用户观看过的视频列表、用户的视频打分信息；视频类别信息获取子模块113通过视频网站获取视频类别信息，例如可以从豆瓣、优酷等主流视频网站中提取出所需要的信息，其中，视频类别信息包括名称、导演、年代、类型、视频评分、视频标签等。
请参阅图3，数据预处理模块120用于对多源数据进行预处理。优选地，数据预处理模块120包括：数据清洗子模块121、数据规约子模块122及数据集成子模块123。数据清洗子模块121用于剔除所述多源数据中不完整的数据，比如用户除了姓名之外没有填写任何个人信息的数据记录将不会被分析推荐模块使用；数据规约子模块122用于将来自不同平台的多源数据的格式进行统一，例如，将用户个人注册信息以及从微博、QQ等网站提出来的个人信息统一为如下格式：用户名、年龄、性别、职业、国籍、所在地区、喜欢的视频类型、观看过的视频列表，用户的视频打分信息；将来自微博、QQ的社交网络信息统一为如下格式：用户名、用户好友1，用户好友2，用户好友3等；将来自豆瓣、优酷等网络的视频信息规约为如下格式：视频名称、视频年代、导演、主演、区域、类型、评分、标签；数据集成子模块123用于将规约后的来自不同数据库的数据集成到相同的数据库中。
数据存储模块130构建用户数据库，并将经预处理后的多源数据存储于数据库中。优选地，数据存储模块130用于将用户个人信息存储到Sqlserver或Mysql的关系型数据库中及将用户社交网络信息存储MongoDB的图关系数据库中。可以理解，Sqlserver或Mysql或MongoDB数据库只是其中的一种优选方式，而实际中还可以采用其他的数据库。
请参阅图4，用户特点分析模块140用于根据用户发送的微博数据获取用户的性格和情绪。优选地，用户特点分析模块140包括用户性格分析子模块141和用户情绪分析子模块142，用户性格分析子模块141用于根据用户以往发送的微博数据分析用户的性格，用户情绪分析子模块142用于根据用户以往发送的微博数据分析用户的情绪。
具体地，用户性格分析子模块141用于根据用户以往发送的微博数据分析用户的性格，具体采用下述步骤对用户性格的分析：
数学抽象为一个N维的向量空间，并且每个向量对应性格基本要素，N维的向量空间为Q＝[x1、x2、……]；
对所述微博数据进行分词，获取语义要素，定义为C＝[c1、c2、……]；
建立函数映射关系，Q＝f(C)，其中，Q是性格基本和要素的集合，C是微博数据分词后得到的语义要素集合，f是对应的映射函数；
从所述微博上搜集微博数据C，人工分析其性格/情绪特点，解析为性格基本要素Q，通过人工标注数据得到训练数据集；
利用神经网络算法对于训练数据集进行学习得到拟合模型，然后根据得到的模型预测用户性格。
而采用用户情绪分析子模块142根据用户以往发送的微博数据分析用户的情绪与上述用户性格分析子模块141实现对用户性格分析完全一致，在此不再赘述。
社交网络分析模块150用于对用户的好友聚类分析，获取所述用户的好友圈。社交网络分析模块150该模块针对用户社交网络数据进行多种分析，主要包括下述分析：
其一、对用户的好友进行聚类，将其好友按照特点分为若干类别。将用户的好友表示为一系列特征向量的集合：区域，年龄，性别，职业，喜欢的视频类型，观看过的视频列表，并计算好友与好友之间的相似度，并且依据相似度将用户的好友分为若干类型。
其二、计算用户与其好友的亲密程度，获取其密友圈子。通过计算用户与好友之间的相似度，选择相似度最高的几个好友进入用户的密友圈子，在推荐时加大权重。
其三、计算其好友的传播影响力，进而决定其对于该用户的影响力大小。依据用户好友的微博发送数量和转发数量来计算用户的传播影响力：
P＝0.2S+0.8F
其中P是好友的传播影响力，S是微博发送数量，F是微博被转发的次数。
并且依据其好友的传播影响力来决定其在分析推荐模块中所占的比重，影响力越大的好友在分析推荐模块中占的比重越大。
视频推荐模块160用于根据所述用户的性格、情绪和好友圈，选取用户喜好的视频；该模块依据以上所得到的各种数据给出初步的推荐结果，主要包括下述推荐结果：
其一，依据用户个人信息得出推荐结果的算法如下：
a)将每部视频用区域、年代、主演、类型四个属性来描述。
b)从用户的个人信息中获取该用户对于具有某个属性的电影的偏好程度，也用一个权值表示。
c)对于某一部电影，将该用户对应于这部电影属性的偏好值进行加和即可得到用户对这部电影的喜好程度。
d)对所有电影进行计算，并选取喜好程度较大的10部电影推荐给用户。
其二，依据用户的社交网络信息推荐视频信息，其算法如下：
a)在(6)社交网络分析模块中将用户的好友分为了若干类别，计算用户的个人信息与好友类别之间的相似度，从而确定用户更可能属于哪一类。
b)计算该类别中各位好友共同观看较多的视频，提取前10个作为推荐结果。
c)找到用户的密友圈子中共同观看较多的视频，提取前10个作为推荐结果。
d)找到更具有影响力的好友，提取出前10个作为推荐结果。
前端显示模块170用于向所述用户显示选取的视频。前端显示模块包括网页形式、电视终端或手机终端。
另外，上述视频推荐***100还包括用户信息实时捕捉模块180，用于实时获取用户的社交网络信息，并存入所述数据库中。可以理解，在用户通过网页等终端登录后，***在终端显示该用户的历史观看列表，并且记录用户实时观看的视频信息，进而更新数据库。同时对于微博、QQ等用户则通过数据获取模块追踪用户近一段时间内的社交信息，如推送的微博、个人好友数据的更新等，并且存入数据库。
另外，上述视频推荐***100还包括结果优化模块190，用于对所述视频推荐模块根据好友圈选取的视频赋予权值，并根据所述权值进行排序生成推荐列表。可以理解，对于视频推荐模块160得出的各个结果通过结果优化模块190优化后得出最终结果，具体包括：
a)对于密友圈子得出的推荐结果赋予权值1，对于影响力较大的好友得出的推荐结果赋予权值1.5，对于普通圈子得出的推荐结果赋予权值0.8；
b)计算所有出现在推荐结果中的电影的权值之和；
c)排序后选择出圈子最大的前20部视频，作为最终推荐结果。
请参阅图5，为本发明提供的视频推荐方法200，包括下述步骤：
步骤S210：获取包括用户个人信息、用户社交网络信息及视频类别信息的多源数据；
可以理解，可以通过网页版的用户注册模块，获取用户的个人信息，个人信息包括年龄、性别、职业、国籍、所在地区、喜欢的视频类型、观看过的视频列表；通过交流平台获取用户社交网络信息，例如，可以利用新浪微博、腾讯微博、腾讯QQ、优酷网等平台提供的开放API接口来获取用户信息，其中，用户社交网络信息包括用户的好友信息、用户推送的微博内容以及发送微博的时间和地点、用户观看过的视频列表、用户的视频打分信息；通过视频网站获取视频类别信息，例如可以从豆瓣、优酷等主流视频网站中提取出所需要的信息，其中，视频类别信息包括名称、导演、年代、类型等，视频评分、视频标签。
步骤S220：对多源数据进行预处理；
具体包括：剔除所述多源数据中不完整的数据，比如用户除了姓名之外没有填写任何个人信息的数据记录将不会被分析推荐模块使用；将来自不同平台的多源数据的格式进行统一，例如，将用户个人注册信息以及从微博、QQ等网站提出来的个人信息统一为如下格式：用户名、年龄、性别、职业、国籍、所在地区、喜欢的视频类型、观看过的视频列表，用户的视频打分信息；将来自微博、QQ的社交网络信息统一为如下格式：用户名、用户好友1，用户好友2，用户好友3等；将来自豆瓣、优酷等网络的视频信息规约为如下格式：视频名称、视频年代、导演、主演、区域、类型、评分、标签；及将规约后的来自不同数据库的数据集成到相同的数据库中。
步骤S230：构建用户数据库，并将经预处理后的多源数据存储于所述数据库中；
优选地，将用户个人信息存储到Sqlserver或Mysql的关系型数据库中及将用户社交网络信息存储MongoDB的图关系数据库中。可以理解，Sqlserver或Mysql或MongoDB数据库只是其中的一种优选方式，而实际中还可以采用其他的数据库。
步骤S240：根据用户发送的微博数据获取用户的性格和情绪；
请参阅图6，根据用户发送的微博数据获取用户的性格和情绪，包括下述步骤：
步骤S241：数学抽象为一个N维的向量空间，并且每个向量对应性格/情绪基本要素，其中性格基本要素为：内倾、外倾、稳定、不稳定，情绪基本要素为：喜悦、愤怒、悲伤、恐惧、厌恶、惊奇，所述N维的向量空间为Q＝[x1、x2、……]；
步骤S242：对所述微博数据进行分词，获取语义要素，定义为C＝[c1、c2、……]；
步骤S243：建立函数映射关系，Q＝f(C)，其中，Q是性格/情绪基本和要素的集合，C是微博数据分词后得到的语义要素集合，f是对应的映射函数；
步骤S244：从所述微博上搜集微博数据C，邀请具有心理咨询经验的专业人士阅读微博，判定每项基本要素的得分，从而得到性格/情绪基本要素Q，构成训练数据集；
步骤S245：利用神经网络算法对于训练数据集进行学习得到拟合模型，然后根据得到的模型预测用户性格/情绪。
步骤S250：对用户的好友聚类分析，获取所述用户的好友圈，所述好友圈包括密友圈子、好友圈子及最大传播影响力好友；
请参阅图7，对用户的好友聚类分析，获取所述用户的好友圈，包括下述步骤：
步骤S251：将用户的好友表示为一系列特征向量的集合，所述集合包括区域、年龄、性别、职业、喜欢的视频类型及观看过的视频列表；
步骤S252：计算好友向量之间的距离来表征好友与好友之间的相似度，并依据相似度采用聚类算法KMeans将用户的好友自动聚类为若干类型；
步骤S253：选取相似度较高的前20位好友构成其密友圈子；
步骤S254:依据用户好友的微博发送数量和转发数量来计算用户好友的传播影响力，所述计算公式为P＝0.2S+0.8F，其中P是好友的传播影响力，S是微博发送数量，F是微博被转发的次数。可以理解，依据其好友的传播影响力来决定其在分析推荐模块中所占的比重，影响力越大的好友在分析推荐模块中占的比重越大。
步骤S260：根据所述用户的性格、情绪和好友圈，选取所述用户喜好的视频；
根据所述用户的性格、情绪和好友圈，选取所述用户喜好的视频的步骤流程图，包括下述步骤：
步骤S261：根据用户的性格和情绪选取用户喜好的视频电影；:
请参阅图8，根据用户的性格和情绪选取用户喜好的视频电影，包括下述步骤：
步骤S2611：将每部电影用区域、年代、主演、类型四个属性来描述；
步骤S2612：根据用户的性格和情绪获取该用户对于具有某个属性的电影的偏好程度，并赋予权值；
步骤S2613：对于任意一部电影，所述用户对应于所述电影属性的偏好程度进行加和，得到所述用户对所述电影的喜好程度；
步骤S2614：对所有电影进行计算，并选取喜好程度最大的10部电影推荐给用户。
可以理解，选取10部电影推荐给用户只是其中优选的一种方式，实际中还可以选取其他的电影数量给用户。
步骤S262：根据用户的好友圈选取用户喜好的视频电影。
请参阅图9，根据用户的好友圈选取用户喜好的视频电影，包括下述步骤：
步骤S2621：计算用户好友圈中各位好友共同观看较多的视频，提取前10个电影作为推荐结果；
步骤S2622：找到用户的密友圈子中共同观看较多的视频，提取前10个电影作为推荐结果；
步骤S2623：根据用户好友的传播影响力，提取出前10个电影作为推荐结果。
步骤S270：用于向用户显示选取的视频。
可以理解，通过上述步骤S210～S270可以实现对用户的视频推荐。上述视频推荐的方法还可以包括下述步骤：
对所述视频推荐模块根据好友圈选取的视频赋予权值，并根据所述权值进行排序生成推荐列表。具体地，分别对于密友圈子得出的推荐结果、传播影响力最大的好友的推荐结果及普通圈子的推荐结果赋予权值；计算所有出现在推荐结果中的电影的权值之和；并根据所述权值进行排序生成推荐列表，作为最终推荐结果。a)对于密友圈子得出的推荐结果赋予权值1，对于影响力较大的好友得出的推荐结果赋予权值1.5，对于普通圈子得出的推荐结果赋予权值0.8；再计算所有出现在推荐结果中的电影的权值之和；排序后选择出圈子最大的前20部视频，作为最终推荐结果。
本发明提供的视频推荐***和方法，通过信息获取模块获取包括用户个人信息、用户社交网络信息及视频类别信息的多源数据，由数据预处理模块对所述多源数据进行预处理，再经数据存储模块构建的用户数据库存储经预处理后的多源数据，再通过用户特点分析模块根据用户发送的微博数据获取用户的性格和情绪和社交网络分析模块对用户的好友聚类分析，获取所述用户的好友圈，视频推荐模块根据所述用户的性格、情绪和好友圈，选取所述用户喜好的视频并通过前端显示模块向所述用户显示选取的视频。
可以理解的是，对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本发明的技术构思做出其他各种相应的改变与变形，而所有这些改变与变形都应属于本发明权利要求的保护范围。
Claims (15)
1.一种视频推荐***，其特征在于，包括：
信息获取模块，用于获取包括用户个人信息、用户社交网络信息及视频类别信息的多源数据，所述用户个人信息包括年龄、性别、职业、国籍、所在地区、喜欢的视频类型、观看过的视频列表，所述用户社交网络信息包括用户的好友信息、用户推送的微博内容以及发送微博的时间和地点、用户观看过的视频列表、用户的视频打分信息，所述视频类别信息包括名称、导演、年代、类型、视频评分和视频标签；
数据预处理模块，用于对所述多源数据进行预处理，所述数据预处理模块包括：数据清洗子模块，用于剔除所述多源数据中不完整的数据，数据规约子模块，用于将来自不同平台的多源数据的格式进行统一，及数据集成子模块，用于将规约后的来自不同数据库的数据集成到相同的数据库中；
数据存储模块，构建用户数据库，并将经预处理后的多源数据存储于所述数据库中；
用户特点分析模块，用于根据用户发送的微博数据获取用户的性格和情绪；
社交网络分析模块，用于对用户的好友聚类分析，获取所述用户的好友圈；
视频推荐模块，用于根据所述用户的性格、情绪和好友圈，选取所述用户喜好的视频；及
前端显示模块，用于向所述用户显示选取的视频；
所述社交网络分析模块针对用户社交网络数据进行分析，包括：
将用户的好友表示为一系列特征向量的集合，所述集合包括区域、年龄、性别、职业、喜欢的视频类型及观看过的视频列表；计算好友与好友之间的相似度，并且依据相似度将用户的好友分为若干类型；
计算用户与其好友的亲密程度，获取其密友圈子；
依据用户好友的微博发送数量和转发数量来计算用户的传播影响力：P＝0.2S+0.8F，其中P是好友的传播影响力，S是微博发送数量，F是微博被转发的次数。
2.根据权利要求1所述的视频推荐***，其特征在于，所述信息获取模块包括：
用户个人信息获取子模块，通过网页版的用户注册模块，获取用户的个人信息；
社交网络信息获取子模块，通过交流平台获取用户社交网络信息；及
视频类别信息获取子模块，通过视频网站获取视频类别信息。
3.根据权利要求1所述的视频推荐***，其特征在于，所述数据存储模块用于将所述用户个人信息存储到Sqlserver或Mysql的关系型数据库中及将用户社交网络信息存储MongoDB的图关系数据库中。
4.根据权利要求1所述的视频推荐***，其特征在于，所述用户特点分析模块包括：
用户性格分析子模块，用于根据用户以往发送的微博数据分析用户的性格；及
用户情绪分析子模块，用于根据用户以往发送的微博数据分析用户的情绪。
5.根据权利要求1所述的视频推荐***，其特征在于，所述视频推荐模块包括：
用户个人信息推荐模块，用于根据用户的性格和情绪选取用户喜好的视频电影；及
社交网络信息推荐模块，用于根据用户的好友圈选取用户喜好的视频电影。
6.根据权利要求1所述的视频推荐***，其特征在于，还包括用户信息实时捕捉模块，用于实时获取用户的社交网络信息，并存入所述数据库中。
7.根据权利要求1所述的视频推荐***，其特征在于，还包括结果优化模块，用于对所述视频推荐模块根据好友圈选取的视频赋予权值，并根据所述权值进行排序生成推荐列表。
8.根据权利要求7所述的视频推荐***，其特征在于，所述前端显示模块包括网页形式、电视终端或手机终端。
9.一种视频推荐方法，其特征在于，包括下述步骤：
获取包括用户个人信息、用户社交网络信息及视频类别信息的多源数据，所述用户个人信息包括年龄、性别、职业、国籍、所在地区、喜欢的视频类型、观看过的视频列表，所述用户社交网络信息包括用户的好友信息、用户推送的微博内容以及发送微博的时间和地点、用户观看过的视频列表、用户的视频打分信息，所述视频类别信息包括名称、导演、年代、类型、视频评分和视频标签；
对所述多源数据进行预处理，包括：提出所述多源数据中不完整的数据，将来自不同平台的多源数据的格式进行统一，将规约后的来自不同数据库的数据集成到相同的数据库中；
构建用户数据库，并将经预处理后的多源数据存储于所述数据库中；
根据用户发送的微博数据获取用户的性格和情绪；
对用户的好友聚类分析，获取所述用户的好友圈，所述好友圈包括密友圈子、好友圈子及最大传播影响力好友；
根据所述用户的性格、情绪和好友圈，选取所述用户喜好的视频；及
用于向所述用户显示选取的视频；
对用户的好友聚类分析，获取所述用户的好友圈，包括下述步骤：
将用户的好友表示为一系列特征向量的集合，所述集合包括区域、年龄、性别、职业、喜欢的视频类型及观看过的视频列表；
计算好友向量之间的距离来表征好友与好友之间的相似度，并依据相似度采用聚类算法KMeans将用户的好友自动聚类为若干类型；
选取相似度较高的前20位好友构成其密友圈子；
依据用户好友的微博发送数量和转发数量来计算用户好友的传播影响力，所述计算公式为P＝0.2S+0.8F，其中P是好友的传播影响力，S是微博发送数量，F是微博被转发的次数。
10.根据权利要求9所述的视频推荐方法，其特征在于，根据用户发送的微博数据获取用户的性格和情绪，包括下述步骤：
数学抽象为一个N维的向量空间，并且每个向量对应性格/情绪基本要素，其中性格基本要素为：内倾、外倾、稳定、不稳定，情绪基本要素为：喜悦、愤怒、悲伤、恐惧、厌恶、惊奇，所述N维的向量空间记为Q＝[x1、x2、……]；
对所述微博数据进行分词，获取语义要素，定义为C＝[c1、c2、……]；
建立函数映射关系，Q＝f(C)，其中，Q是性格/情绪基本要素的集合，C是微博数据分词后得到的语义要素集合，f是对应的映射函数；
从所述微博上搜集微博数据C，判定每项基本要素的得分，从而得到性格/情绪基本要素Q，构成训练数据集；
利用神经网络算法对于训练数据集进行学习得到拟合模型，然后根据得到的模型预测用户性格/情绪。
11.根据权利要求9所述的视频推荐方法，其特征在于，根据所述用户的性格、情绪和好友圈，选取所述用户喜好的视频，包括下述步骤：
根据用户的性格和情绪选取用户喜好的视频电影；及
根据用户的好友圈选取用户喜好的视频电影。
12.根据权利要求11所述的视频推荐方法，其特征在于，根据用户的性格和情绪选取用户喜好的视频电影，包括下述步骤：
将每部电影用区域、年代、主演、类型四个属性来描述；
根据用户的性格和情绪获取该用户对于具有某个属性的电影的偏好程度，并赋予权值；
对于任意一部电影，所述用户对应于所述电影属性的偏好程度进行加和，得到所述用户对所述电影的喜好程度；
对所有电影进行计算，并选取喜好程度最大的10部电影推荐给用户。
13.根据权利要求11所述的视频推荐方法，其特征在于，根据用户的好友圈选取用户喜好的视频电影，包括下述步骤：
计算用户好友圈中各位好友共同观看较多的视频，提取前10个电影作为推荐结果；
找到用户的密友圈子中共同观看较多的视频，提取前10个电影作为推荐结果；
根据用户好友的传播影响力，提取出前10个电影作为推荐结果。
14.根据权利要求9所述的视频推荐方法，其特征在于，还包括下述步骤：对所述视频推荐模块根据好友圈选取的视频赋予权值，并根据所述权值进行排序生成推荐列表。
15.根据权利要求14所述的视频推荐方法，其特征在于，对所述视频推荐模块根据好友圈选取的视频赋予权值，并根据所述权值进行排序生成推荐列表，包括下述步骤：
分别对于密友圈子得出的推荐结果、传播影响力最大的好友的推荐结果及普通圈子的推荐结果赋予权值；
计算所有出现在推荐结果中的电影的权值之和；
并根据所述权值进行排序生成推荐列表，作为最终推荐结果。
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