CN104216886A - 视频推荐装置、***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种视频推荐装置、***及方法，其装置包括相关视频数据库单元、相关推荐引擎单元以及点击率模型单元，相关推荐引擎单元用以接收来自外部***前端的请求，从相关视频数据库单元中，取出待推荐视频的推荐视频列表，根据得到的视频列表的展现权重，将推荐的视频返回至外部***前端；相关视频数据库单元为存储相关视频展现结果的数据库；点击率模型单元用以接收来自外部前端发送过来的展现信息和点击信息，并更新相关视频数据库单元中的展现权重。本发明通过实时接收来自外部用户展现和点击信息，进行反馈，将相关视频推荐给用户，并更新相关视频数据库单元中的展现权重，使推荐出来的视频更具有相关性，去除与当前播放不相干的视频。
Description
技术领域
本发明涉及网络在线视频技术，尤其涉及一种视频推荐装置、***及方法。
背景技术
随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载的时代。对于信息的消费者，从海量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情；同时，对于信息生产者，让自己生产的信息脱颖而出，受到广大用户关注，也是件非常困难的事情。目前的推荐***正是为了解决这一问题而产生的。
视频网站的相关推荐一般是根据当前播放的视频通过文本匹配等方法找出相关的视频。但是，这类方法也可能推荐出一些不相关或者不是最符合用户需求的相关视频，比如当播放的是“苹果养殖的视频”，而通过相关的推荐方法推荐的却是苹果手机相关的视频。例如图1为现有技术的推荐***一个与“考研讲座”相关的推荐结果，其显示相关推荐视频只有二个相关，而另外二个则与考研或者讲座完全不相关。
因此在推荐***中，如何提高推荐出来的视频更具有相关性，去除与当前播放不相干的视频，成为视频推荐***亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种视频推荐装置、***及方法，根据当前用户的点击或浏览行为，进行实时反馈，推荐相关视频。
为解决上述问题，本发明提供一种视频推荐装置，包括相关视频数据库单元、相关推荐引擎单元以及点击率模型单元，其中，
相关推荐引擎单元用以接收来自外部***前端的请求，从相关视频数据库单元中，取出待推荐视频的推荐视频列表，根据得到的视频列表的展现权重，将推荐的视频返回至外部***前端；
相关视频数据库单元为存储相关视频展现结果的数据库；
点击率模型单元用以接收来自外部前端发送过来的展现信息和点击信息，并更新相关视频数据库单元中的展现权重。
进一步地，所述展现信息包括待推荐的视频ID，以及推荐的视频列表的ID；
所述点击信息，包括当前点击的视频，以及点击的推荐视频。
进一步地，更新相关视频数据库单元中视频的展现权重基于以下公式计算：
展现权重＝pv/click+X/100
其中，pv、click分别为该推荐视频作为推荐视频的展现量和点击率，X为常数。
进一步地，相关视频数据库单元中的每个待推荐的视频，包含该视频的展现权重。
本发明还提供一种视频推荐***，包括前端装置以及上述任一所述的视频推荐装置，其中，前端装置接收相关推荐引擎单元发出请求，并将相关推荐引擎单元发送视频的展现信息和点击信息发送至所述点击率模型单元。
此外，本发明还提供一种视频推荐方法，包括步骤如下：
前端装置向相关推荐引擎单元发出请求；
相关推荐引擎单元接收前端装置的请求，从相关视频数据库单元中，取出待推荐视频的推荐视频列表，根据得到的视频列表的展现权重，将推荐的视频返回至前端装置；
前端装置发送视频的展现信息和点击信息至所述点击率模型单元。
击率模型单元接收前端装置发送过来的展现信息和点击信息，并更新相关视频数据库单元中视频的展现权重。
进一步地，所述展现信息包括待推荐的视频ID，以及推荐的视频列表的ID；
所述点击信息，包括当前点击的视频，以及点击的推荐视频。
进一步地，更新相关视频数据库单元中视频的展现权重基于以下公式计算：
展现权重＝pv/click+X/100
其中，pv、click分别为该推荐视频作为推荐视频的展现量和点击率，X为常数。
与现有技术相比，本发明的视频推荐装置、***及方法，通过实时接收来自外部用户展现和点击的信息，进行反馈，进而对相关推荐展现结果排序进行优化，取出待推荐视频的推荐视频列表，根据得到的视频列表的展现权重，将相关的视频推荐给用户，并更新相关视频数据库单元中的展现权重，使得推荐出来的视频更具有相关性，去除与当前播放不相干的视频。
附图说明
图1是现有的视频推荐技术推荐得到的示意图；
图2是本发明实施例一的视频推荐装置示意图；
图3是本发明实施例二的视频推荐***示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例一
请参阅图2，图2为本实施例的视频推荐装置示意图，视频推荐装置1包括相关视频数据库单元10、相关推荐引擎单元11以及点击率模型单元12。
相关推荐引擎单元11用以接收来自外部***前端的请求，从相关视频数据库单元11中，取出待推荐视频的推荐视频列表，根据得到的视频列表的展现权重，将推荐的视频返回至外部***前端。例如，假设某个视频A的推荐列表有B视频和C视频，B视频的权重为1.2，C视频的权重为1，则计算B的展现概率为1.2/(1+1.2)＝55％，计算C的展现概率是1/(1+1.2)＝45％。
相关视频数据库单元10为存储相关视频展现结果的数据库，相关视频数据库单元中的每个待推荐的视频，包含该视频的展现权重。
点击率模型单元12用以接收来自外部前端发送过来的展现信息和点击信息，并更新相关视频数据库单元中的展现权重。展现权重基于以下公式计算：
展现权重＝pv/click+X/100
其中，pv、click分别为该推荐视频作为推荐视频的展现量和点击率，X为常数。
所述展现信息包括待推荐的视频ID，以及推荐的视频列表的ID；所述点击信息，包括当前点击的视频，以及点击的推荐视频。
下面具体以一个视频的相关推荐为例进行详细说明。
对某个视频ID为1的视频进行相关推荐，需要返回1个推荐结果。在本实施例中，设X＝0.5，初始化，通过文本或者其他算法得到推荐结果的候选池(即相关推荐引擎单元中的推荐视频列表)，假设是为10个视频，这10个视频ID为2到11。
一开始，每个视频的权重都是0.5并存储在相关视频数据库单元10中。
当某个用户访问了视频ID1，由于每个待推荐视频的权重相等，所以每个视频的展现概率都是10％，假设这次返回视频ID3，外部***前端得到信息后，将视频ID3展现给用户，并且通知点击率模型单元12。点击率模型单元12则将视频ID3的权重更改为0/1+0.5/100＝0.005。
如果用户点击了该视频ID3，则外部***前端通知点击率模型单元12，点击率模型单元13将视频ID3的权重更改为1/1+0.5/100＝1.005。
如果有新的用户请求该视频ID1的相关推荐，此时该视频ID1的权重高于其他视频，其展现概率是1.005/(1.005+0.5*9)＝18％，而其他视频的展现概率是0.5/(1.005+0.5*9)＝9％。通过这种方式，点击率比较高的视频可以获得更多的展现机会，比较低的视频则展现机会会变少。
实施例二
请参阅图3，基于上述实施例一的视频推荐装置，本实施例增加了前端装置2，前端装置2与实施例一的视频推荐装置1构成的视频推荐***，前端装置2接收视频推荐装置1中相关推荐引擎单元11发出请求，并将相关推荐引擎单元11发送视频的展现信息和点击信息发送至所述点击率模型单元12。本实施例的视频推荐***中各个功能单元以及工作过程与实施例一描述的的视频推荐装置相似，具体请参阅实施例一，在此不再详述。
实施例三
本发明还提供一种视频推荐方法，包括步骤如下：
前端装置2向相关推荐引擎单元11发出请求；
相关推荐引擎单元11接收前端装置2的请求，从相关视频数据库单元10中，取出待推荐视频的推荐视频列表，根据得到的视频列表的展现权重，将推荐的视频返回至前端装置2；
前端装置2发送视频的展现信息和点击信息至所述点击率模型单元12。
点击率模型单元12接收前端装置2发送过来的展现信息和点击信息，并更新相关视频数据库单元10中视频的展现权重。
前端装置2发送视频的展现信息包括待推荐的视频ID，以及推荐的视频列表的ID；
前端装置2发送视频的点击信息，包括当前点击的视频，以及点击的推荐视频。
更新相关视频数据库单元中视频的展现权重基于以下公式计算：
展现权重＝pv/click+X/100
其中，pv、click分别为该推荐视频作为推荐视频的展现量和点击率，X为常数。
以上实施例的视频推荐装置、***及方法，通过实时接收来自外部用户展现和点击的信息，进行反馈，进而对相关推荐展现结果排序进行优化，取出待推荐视频的推荐视频列表，根据得到的视频列表的展现权重，将相关的视频推荐给用户，并更新相关视频数据库单元中的展现权重，使得推荐出来的视频更具有相关性，去除与当前播放不相干的视频，并进而提高用户的点击率。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的***而言，由于与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
显然，本领域的技术人员可以对发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。
Claims (8)
1.一种视频推荐装置，其特征在于，包括相关视频数据库单元、相关推荐引擎单元以及点击率模型单元，其中，
相关推荐引擎单元用以接收来自外部***前端的请求，从相关视频数据库单元中，取出待推荐视频的推荐视频列表，根据得到的视频列表的展现权重，将推荐的视频返回至外部***前端；
相关视频数据库单元为存储相关视频展现结果的数据库；
点击率模型单元用以接收来自外部前端发送过来的展现信息和点击信息，并更新相关视频数据库单元中的展现权重。
2.如权利要求1所述的视频推荐装置，其特征在于，所述展现信息包括待推荐的视频ID，以及推荐的视频列表的ID；
所述点击信息，包括当前点击的视频，以及点击的推荐视频。
3.如权利要求1所述的视频推荐装置，其特征在于，更新相关视频数据库单元中视频的展现权重基于以下公式计算：
展现权重＝pv/click+X/100
其中，pv、click分别为该推荐视频作为推荐视频的展现量和点击率，X为常数。
4.如权利要求1所述的视频推荐装置，其特征在于，相关视频数据库单元中的每个待推荐的视频，包含该视频的展现权重。
5.一种视频推荐***，其特征在于，包括前端装置以及如权利要求1至4任一所述的视频推荐装置，其中，
前端装置接收相关推荐引擎单元发出请求，并将相关推荐引擎单元发送视频的展现信息和点击信息发送至所述点击率模型单元。
6.一种视频推荐方法，其特征在于，包括步骤如下：
前端装置向相关推荐引擎单元发出请求；
相关推荐引擎单元接收前端装置的请求，从相关视频数据库单元中，取出待推荐视频的推荐视频列表，根据得到的视频列表的展现权重，将推荐的视频返回至前端装置；
前端装置发送视频的展现信息和点击信息至所述点击率模型单元。
击率模型单元接收前端装置发送过来的展现信息和点击信息，并更新相关视频数据库单元中视频的展现权重。
7.如权利要求6所述的视频推荐方法，其特征在于，所述展现信息包括待推荐的视频ID，以及推荐的视频列表的ID；
所述点击信息，包括当前点击的视频，以及点击的推荐视频。
8.如权利要求6所述的视频推荐方法，其特征在于，更新相关视频数据库单元中视频的展现权重基于以下公式计算：
展现权重＝pv/click+X/100
其中，pv、click分别为该推荐视频作为推荐视频的展现量和点击率，X为常数。
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