RU2809340C1

RU2809340C1 - Способ, устройство и электронное устройство для рекомендации видео и носитель данных

Info

Publication number: RU2809340C1
Application number: RU2023108391A
Authority: RU
Inventors: Хуэйчжу ЧЖАО
Original assignee: Биго Текнолоджи Пте. Лтд.
Priority date: 2020-09-29
Filing date: 2021-08-27
Publication date: 2023-12-11

Abstract

Изобретение относится к области технологий предоставления автоматических рекомендаций. Технический результат заключается в обеспечении возможности определения точек интереса пользователей в режиме реального времени для предоставления автоматических рекомендаций видео. Такой результат достигается тем, что способ предусматривает получение идентификатора видеоролика, в отношении которого целевой учетной записью выполнялось действие в прошлые периоды времени, и определение весового значения каждого из множества видеотегов видеоролика, соответствующего идентификатору, и определение, исходя из весового значения каждого видеотега, весового коэффициента каждого из множества видеороликов-кандидатов в предварительно определенном наборе кандидатов; выбор из набора кандидатов целевого видеоролика для рекомендации, исходя из его весового коэффициента, и отслеживание количества распределенных видеороликов, соответствующих каждому видеотегу, и - по факту установления соответствия распределенных видеороликов, соответствующих каждому видеотегу, предварительно заданному условию - сокращение весового коэффициента нераспределенного видеоролика-кандидата с указанным видеотегом в наборе кандидатов, исходя из весового значения этого видеотега. 4 н. и 8 з.п. ф-лы, 4 ил.

Description

Ссылка на родственную заявку

[1] Данная заявка представляет собой российскую национальную фазу международной заявки №PCT/CN2021/115027, поданной 27 августа 2021 года, которая испрашивает приоритет по заявке на патент Китая №202011052701.1 под названием «Способ и устройство для рекомендации видео», поданной 29 сентября 2020 года, содержание которой полностью включено в настоящий документ посредством ссылки.

Область техники, к которой относится настоящее изобретения

[2] Настоящее изобретение относится к области технологий предоставления автоматических рекомендаций, в частности, к способу, устройству и электронному устройству для рекомендации видео и носителю данных.

Предшествующий уровень техники настоящего изобретения

[3] Приложения коротких видеороликов могут предоставлять пользователям разнообразный аудио- и видео-контент, и базовая рекомендательная система приступает к важной работе по выбору аудио- и видеоматериалов, которыми интересуется пользователь, из огромного количества ресурсов платформы. Для удовлетворения меняющихся интересов пользователей рекомендательной системе необходимо вычленять точки интереса пользователей в режиме реального времени и выбирать подходящий контент коротких видеороликов из набора кандидатов для улучшения пользовательского восприятия.

Краткое раскрытие настоящего изобретения

[4] Настоящим изобретением предложен способ, устройство и электронное устройство для рекомендации видео и носитель данных.

Настоящим изобретением предложен способ рекомендации видео. Этот способ предусматривает:

получение идентификатора видеоролика, в отношении которого целевой учетной записью выполнялось действие в прошлые периоды времени, и определение весового значения каждого из множества видео-тегов видеоролика, соответствующего идентификатору, причем один видео-тег соответствует одной точке интереса;

определение, исходя из весового значения каждого видео-тега, весового коэффициента каждого из множества видеороликов-кандидатов в предварительно определенном наборе кандидатов;

выбор из набора кандидатов целевого видеоролика для рекомендации, исходя из весового коэффициента; и

[5] распределение целевого видеоролика клиенту; и отслеживание количества распределенных видеороликов, соответствующих каждому видео-тегу, и сокращение, исходя из весового значения указанного видео-тега, весового коэффициента нераспределенного видеоролика-кандидата с этим видео-тегом в наборе кандидатов по факту установления соответствия распределенных видеороликов, соответствующих данному видео-тегу, предварительно заданному условию; при этом получение идентификатора видеоролика, в отношении которого целевой учетной записью выполнялось действие в прошлые периоды, и определение весового значения каждого из множества видео-тегов видеоролика, соответствующего идентификатору, предусматривает: получение данных о поведении целевой учетной записи за прошлые периоды во время последнего сеанса, причем данные о поведении за прошлые периоды включают в себя идентификаторы видеороликов, в отношении которых целевой учетной записью выполнялось действие, и информацию об операциях, причем информация об операциях включает в себя информацию о позитивных операциях и информацию о негативных операциях, причем информация о позитивных операциях сконфигурирована с возможностью описания позитивной операции, выполненной пользователем целевой учетной записи в отношении видеоролика, соответствующего идентификатору, а информация о негативных операциях сконфигурирована с возможностью описания негативной операции, выполненной пользователем целевой учетной записи в отношении видеоролика, соответствующего идентификатору; получение видео-тегов видеоролика, соответствующего каждому из идентификаторов, и подсчет для каждого из видео-тегов первого количества раз и второго количества раз в качестве информации о распределении, причем первое количество раз представляет собой количество появлений информации о позитивных операциях для каждого из видео-тегов, а второе количество раз представляет собой количество появлений информации о негативных операциях для каждого из видео-тегов; и определение весового значения каждого из видео-тегов на основании информации о распределении.

Настоящим изобретением дополнительно предложено устройство для рекомендации видео. Это устройство включает в себя следующие компоненты:

модуль определения весового значения тегов, выполненный с возможностью получения идентификатора видеоролика, в отношении которого целевая учетная запись выполняла действие в прошлые периоды времени, и определения весового значения каждого из множества видео-тегов видеоролика, соответствующего идентификатору, причем один видео-тег соответствует одной точке интереса;

[6] модуль определения весового коэффициента видеороликов, выполненный с возможностью определения, исходя из весового значения каждого видео-тега, весового коэффициента каждого из множества видеороликов-кандидатов в предварительно определенном наборе кандидатов; модуль рекомендации видеороликов, выполненный с возможностью выбора целевого видеоролика для рекомендации из набора кандидатов, исходя из весового коэффициента, и распределения целевого видеоролика клиенту; и модуль сокращения весового коэффициента, выполненный с возможностью отслеживания количества распределенных видеороликов, соответствующих каждому видео-тегу, и сокращения, исходя из весового значения указанного видео-тега, весового коэффициента нераспределенного видеоролика-кандидата с этим видео-тегом в наборе кандидатов по факту установления соответствия распределенных видеороликов, соответствующих этому видеотегу, предварительно заданному условию; при этом модуль определения весового значения тегов включает в себя: подмодуль получения данных о поведении за прошлые периоды, выполненный с возможностью получения данных о поведении целевой учетной записи во время последнего сеанса, причем данные о поведении за прошлые периоды включают в себя идентификаторы видеороликов, в отношении которых целевой учетной записью выполнялось действие, и информацию об операциях, причем информация об операциях включает в себя информацию о позитивных операциях и информацию о негативных операциях, причем информация о позитивных операциях сконфигурирована с возможностью описания позитивной операции, выполненной пользователем целевой учетной записи в отношении видеоролика, соответствующего идентификатору, а информация о негативных операциях сконфигурирована с возможностью описания негативной операции, выполненной пользователем целевой учетной записи в отношении видеоролика, соответствующего идентификатору; подмодуль определения информации о распределении тегов, выполненный с возможностью получения видео-тегов видеоролика, соответствующего каждому из идентификаторов, и с возможностью подсчета для каждого из видео-тегов первого количества раз и второго количества раз в качестве информации о распределении, причем первое количество раз представляет собой количество появлений информации о позитивных операциях для каждого из видео-тегов, а второе количество раз представляет собой количество появлений информации о негативных операциях для каждого из видео-тегов; и подмодуль определения весового значения тегов, выполненный с возможностью определения весового значения каждого из видео-тегов на основании информации о распределении.

[7] Настоящим изобретением дополнительно предложено электронное устройство для рекомендации видео. Это устройство включает в себя память, процессор и компьютерную программу, которая хранится в памяти и приводится в исполнение процессором, причем при загрузке и выполнении компьютерной программы инициируется реализация процессором способа рекомендации видео, описанного выше.

[8] Настоящим изобретением дополнительно предложен энергонезависимый машиночитаемый носитель данных для хранения компьютерной программы. Компьютерная программа при ее загрузке и выполнении процессором инициирует реализацию этим процессором способа рекомендации видео, описанного выше.

Краткое описание чертежей

[9] На фиг. 1 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ рекомендации видео согласно вариантам осуществления настоящего изобретения;

[10] На фиг. 2 представлена блок-схема, иллюстрирующая другой способ рекомендации видео согласно вариантам осуществления настоящего изобретения;

[11] На фиг. 3 представлена структурная блок-схема, иллюстрирующая устройство для рекомендации видео согласно вариантам осуществления настоящего изобретения; и

[12] На фиг. 4 представлена структурная схема электронного устройства согласно вариантам осуществления настоящего изобретения.

Подробное раскрытие настоящего изобретения

[13] Настоящее изобретение отписано ниже по тексту в привязке к прилагаемым чертежам и вариантам своего осуществления.

[14] На предшествующем уровне техники для фиксации точек интереса пользователя в режиме реального времени одно из решений, которое реализуется в рекомендательной системе для выдачи рекомендаций в отношении аудио- и видеоматериалов, заключается в том, чтобы вводить данные сеанса пользователя в обучающую модель во время выполнения стадий повторных обращений и упорядочивания, что до некоторой степени решает задачу определения набора кандидатов на основании точек интереса пользователя в режиме реального времени. Однако в этом случае обновление модели происходит с задержками, что обуславливает недостаточный контроль над окончательным распределением видеороликов, а это приводит к недостаточному или чрезмерному распределению точек интереса. Варианты осуществления настоящего изобретения предложены для устранения проблем, указанных выше.

[15] Первый вариант осуществления настоящего изобретения

[16] На фиг. 1 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ рекомендации видео согласно вариантам осуществления настоящего изобретения. Этот способ осуществления применим к сценарию рекомендации видео, в частности, к сценарию рекомендации коротких видеороликов, и он реализуется с помощью устройства для рекомендации видео, которое применимо для видеоприложений, приложений коротких видеороликов или приложений прямых трансляций с целью рекомендации видео.

[17] Этот вариант осуществления настоящего изобретения предусматривает выполнение стадий, описанных ниже.

[18] На стадии 110 обеспечивается получение идентификатора видеоролика, в отношении которого целевая учетная запись выполняла действие в прошлые периоды времени, и определяется весовое значение каждого из множества видео-тегов видеоролика, соответствующего идентификатору.

[19] В некоторых примерах осуществления идентификатор видеоролика, в отношении которого целевая учетная запись ранее выполняла действие, может быть получен из регистрационной записи.

[20] Поскольку один видеоролик снабжается одним или несколькими видео-тегами, а один видео-тег относится к одному или нескольким видеороликами, в некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения подсчитывается, сколько раз появляется каждый видео-тег видеоролика, соответствующего идентификатору видеоролика, в отношении которого целевая учетная запись выполняла действие в прошлые периоды времени; количество появлений каждого видео-тега подвергаются обработке, например, нормализации и т.п.; и, таким образом, обеспечивается получение весового значения каждого видео-тега.

[21] На стадии 120 определяется весовой коэффициент каждого из множества видеороликов-кандидатов, исходя из весового значения каждого видео-тега.

[22] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения набор кандидатов в рамках описанной выше стадии представляет собой совокупность, состоящую из одного или нескольких видеороликов-кандидатов, которые соответствуют целевой учетной записи и определяются по общепринятой методике выдачи рекомендаций.

[23] После определения весового значения каждого видео-тега, который фиксировался в записи операций за прошлые периоды времени, что было выполнено на стадии 110, определяется весовой коэффициент видеоролика-кандидата в наборе кандидатов, соотносящийся с видео-тегом, который фиксировался в прошлые периоды времени, исходя из весового значения каждого видео-тега, который фиксировался в прошлые периоды времени.

[24] Поскольку один видеоролик содержит один или несколько видео-тегов, для каждого видеоролика-кандидата в наборе кандидатов видео-тег видеоролика-кандидата соотносится с видео-тегами, имеющими определенное весовое значение; и, таким образом, определяется весовое значение видео-тега видеоролика-кандидата. Для видео-тега видеоролика-кандидата, не имеющего элемента соответствия, устанавливается заданное весовое значение этого видео-тега, например, 0.

[25] Затем, исходя из весового значения видео-тега видеоролика-кандидата, рассчитывается весовой коэффициент видеоролика-кандидата. Например, в качестве весового коэффициента видеоролика рассчитывается сумма весовых значений видео-тегов видеоролика-кандидата.

[26] На стадии 130, исходя из весового коэффициента видеоролика, из набора кандидатов выбирается и распределяется клиенту целевой видеоролик для рекомендации.

[27] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения после определения весового коэффициента каждого видеоролика-кандидата в наборе кандидатов, по меньшей мере, один видеоролик-кандидат с наибольшим весовым коэффициентом выбирается в качестве целевого видеоролика, и этот целевой видеоролик рекомендуется и предоставляется клиенту.

[28] На стадии 140 отслеживается количество распределенных видеороликов, соответствующих каждому видео-тегу, и по факту установления соответствия распределенных видеороликов, соответствующих указанному видео-тегу, предварительно заданному условию сокращается весовой коэффициент нераспределенного видеоролика-кандидата с этим видео-тегом в наборе кандидатов, исходя из весового значения этого видеотега.

[29] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения отслеживается количество распределенных видеороликов, соответствующих каждому видео-тегу, и по факту установления соответствия видео-тега предварительно заданному условию количество видеороликов для распределения ограничивается во избежание ситуаций, когда весь экран может быть заполнен видеороликами с единственной точкой интереса.

[30] В некоторых примерах осуществления обеспечивается сокращение весового коэффициента нераспределенного видеоролика с видео-тегом, количество распределенных видеороликов которого удовлетворяет предварительно заданному условию. Следовательно, нераспределенный видеоролик может быть быстро исключен из распределения путем сокращения весового коэффициента нераспределенных видеороликов; и, таким образом, обеспечивается динамическая стратегия выдачи рекомендаций по распределению видеороликов.

[31] В вариантах осуществления настоящего изобретения обеспечивается получение весового коэффициента каждого видеоролика-кандидата в наборе кандидатов на основании полученного весового значения каждого видео-тега видеоролика, соответствующего идентификатору видеоролика, в отношении которого целевая учетная запись выполняла действие в прошлые периоды времени; и после рекомендации целевого видеоролика, выбранного из набора кандидатов, исходя из весового коэффициента видеоролика, отслеживается количество распределенных видеороликов, соответствующих каждому видеотегу, и по факту установления соответствия распределенных видеороликов, соответствующих указанному видео-тегу, предварительно заданному условию происходит сокращение весового коэффициента нераспределенного видеоролика с этим видео-тегом в наборе кандидатов, исходя из весового значения этого видео-тега, в результате чего обеспечивается динамическая коррекция весового коэффициента видеоролика; и, таким образом, предотвращается ситуация, когда весь экран заполняется видеороликами с единственной точкой интереса, при этом эффективно и своевременно распределяются видеоролики, которыми интересуются пользователи в режиме реального времени. Таким образом, улучшается пользовательское восприятие видеоприложений, и для лучшего восприятия пользователями повышаются такие показатели, как время и частота использования. Способ согласно вариантам осуществления настоящего изобретения предотвращает проблему недостаточного или избыточного распределения точек интереса, обусловленную недостаточным контролем над окончательным распределением видео рекомендательной системой.

[32] Второй вариант осуществления настоящего изобретения

[33] На фиг. 2 представлена блок-схема, иллюстрирующая другой способ рекомендации видео согласно вариантам осуществления настоящего изобретения. Этот способ осуществления проиллюстрирован на основе варианта осуществления заявленного изобретения, который описан выше, и предусматривает выполнение стадий, описанных ниже.

[34] На стадии 210 обеспечивается получение данных о поведении целевой учетной записи за прошлые периоды, причем данные о поведении за прошлые периоды включают в себя идентификатор видеоролика, в отношении которого целевая учетная запись выполняла действие, и информацию об операциях.

В некоторых возможных сценариях перед выполнением стадии 210 варианты осуществления настоящего изобретения дополнительно предусматривают:

[35] прием запроса на включение видеоролика от клиента, причем запрос на включение видеоролика включает в себя целевую учетную запись.

[36] После открытия пользователем видеоприложения и входа в целевую учетную запись клиент детектирует операцию включения видеоролика пользователем и передает запрос на включение видеоролика на устройство для рекомендации видео по факту выполнения указанной операции, причем запрос на включение видеоролика включает в себя целевую учетную запись. После приема запроса на включение видеоролика устройство для рекомендации видео получает целевую учетную запись путем разбора запроса и получает данные о поведении целевой учетной записи за прошлые периоды.

[37] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения данные о поведении за прошлые периоды представляют собой данные о поведении целевой учетной записи во время последнего сеанса. Своевременность выполнения может измеряться по секундной шкале с использованием данных о поведении в течение последнего сеанса, что повышает своевременность выдачи рекомендаций в отношении видеороликов, представляющих интерес, в режиме реального времени. Последний сеанс относится к периоду времени, в течение которого осуществлялась последняя (т.е. самая последняя) связь между целевой учетной записью и сервером приложения. В некоторых примерах реализации для повышения скорости абонентского доступа для каждого сеанса выделяется область хранения, предназначенная для хранения рабочих данных по каждому сеансу. Таким образом, видеоприложение предусматривает хранение данных о поведении пользователей в течение каждого сеанса в области хранения каждого сеанса, вследствие чего данные о поведении целевого пользователя за прошлые периоды могут быть получены из области хранения последнего сеанса целевой учетной записи.

[38] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения данные о поведении за прошлые периоды включают в себя идентификатор видеоролика, в отношении которого целевая учетная запись выполняла действие, и информацию об операциях, причем идентификаторы видеороликов, в отношении которых целевая учетная запись выполняла действие в течение последнего сеанса, сводятся в последовательность видеороликов, которая выражается следующим образом: Например, если в течение последнего сеанса целевой пользователь выполнял действие в отношении 100 видеороликов, то последовательность видеороликов выражается следующим образом:

[39] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения информация об операциях включает в себя информацию о позитивных операциях и информацию о негативных операциях. Информация о позитивных операциях включает в себя выставление лайков, просмотр видеоролика до конца, распространение видеоролика, дарение подарков и прочие действия подобного рода; а информация о негативных операциях включает в себя «минусование», выражение неодобрения и прочие действия подобного рода. Иначе говоря, информация о позитивных операциях сконфигурирована с возможностью описания позитивной информации, выполненной пользователем целевой учетной записи в отношении видеоролика, соответствующего идентификатору, а информация о негативных операциях сконфигурирована с возможностью описания негативной операции, выполненной пользователем целевой учетной записи в отношении видеоролика, соответствующего идентификатору.

[40] На стадии 220 обеспечивается получение видео-тегов видеороликов, соответствующих множеству идентификаторов, и на основании информации об операциях определяется информация о распределении каждого видео-тега.

[41] На практике один видеоролик содержит один или несколько видео-тегов (или хэштегов). В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения обеспечивается получение видео-тегов, соответствующих идентификатору каждого видеоролика в последовательности видеороликов, и видео-теги каждого видеоролика объединяются в последовательность видео-тегов, которая может быть представлена в таком виде: где величины отображают, соответственно, совокупности видео-тегов, соответствующих разным видеороликам.

[42] После получения последовательности видео-тегов, в которой видео-теги относятся к видеоролику, в отношении которого целевая учетная запись выполняла действие в прошлые периоды времени, на основании информации об операциях по каждому видеоролику может быть получена информация о распределении каждого видео-тега.

В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения определение информации о распределении каждого видео-тега на основании информации об операциях на стадии 220 предусматривает:

[43] подсчет первого количества раз и второго количества раз в качестве информации о распределении для каждого видео-тега, причем первое количество раз представляет собой количество появлений информации о позитивных операциях для каждого из видео-тегов, а второе количество раз представляет собой количество появлений информации о негативных операциях для каждого из видео-тегов.

[44] На практике один видео-тег может одновременно содержать информацию о позитивных операциях и информацию о негативных операциях. Например, пользователь ставит лайк видеоролику v₁, но «минусует» видеоролик v₂, и оба эти видеоролика имеют тег t₁. После получения последовательности видео-тегов подсчитывается первое количество раз и второе количество раз, где за единицу берется видео-тег, при этом первое количество раз представляет собой количество появлений информации о позитивных операциях для каждого из видео-тегов, а второе количество раз представляет собой количество появлений информации о негативных операциях для каждого из видео-тегов. Например, если пользователь ставит лайки видеороликам v₁ и v₂, но «минусует» видеоролик v₃, видеоролик v₁ имеет теги t₁, t₂ и t₃, видеоролик v₂ имеет теги t₂ и t₄, а видеоролик v₃ имеет теги t₂ и t₃, то первое количество появлений информации о позитивных операциях для тега t₁ будет равно 1, а второе количество появлений информации о негативных операциях для тега t₁ будет равно 0; первое количество появлений информации о позитивных операциях для тега t₁ будет равно 2, а второе количество появлений информации о негативных операциях для тега t₂ будет равно 1; первое количество появлений информации о позитивных операциях для тега t₃ будет равно 1, а второе количество появлений информации о негативных операциях для тега t₃ будет равно 1; и первое количество появлений информации о позитивных операциях для тега t₄ будет равно 1, а второе количество появлений информации о негативных операциях для тега t₄ будет равно 0.

[45] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения первое количество появлений информации о позитивных операциях для видео-тега и второе количество появлений информации о негативных операциях для видео-тега используются в качестве информации о распределении видео-тега.

[46] На стадии 230 определяется весовое значение каждого видео-тега на основании информации о распределении.

[47] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения после получения информации о распределении по каждому видео-тегу определяются весовые значения видео-тегов, исходя из распределения информации о позитивных операциях и информации о негативных операциях в отношении видео-тегов.

[48] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения стадия 230 включает в себя подстадии, описанные ниже.

[49] На подстадии 230-1 рассчитывается опорное значение весового коэффициента для соответствующего видео-тега на основании первого количества раз и второго количества раз.

В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения опорное значение весового коэффициента соответствующего видео-тега рассчитывается на основании первого количества раз и второго количества раз следующим образом:

[50] опорное значение весового коэффициента = (k1+1)/(k1+k2+1), где величина k1 обозначает первое количество раз, а величина k2 обозначает второе количество раз.

[51] На подстадии 230-2 видео-тег определяется в качестве позитивного видео-тега по факту установления того, что опорное значение весового коэффициента превышает первое заданное значение, и опорное значение весового коэффициента определяется в качестве весового значения этого видео-тега.

[52] На подстадии 230-3 видео-тег определяется в качестве негативного видео-тега по факту установления того, что опорное значение весового коэффициента меньше второго заданного значения, и отрицательное число опорного значения весового коэффициента определяется в качестве весового значения видео-тега, причем второе заданное значение будет меньше первого заданного значения.

[53] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения после определения видео-тега в качестве позитивного видео-тега эти варианты осуществления дополнительно предусматривают добавление позитивного видео-тега в совокупность позитивных видео-тегов.

[54] В некоторых других вариантах осуществления настоящего изобретения после определения видео-тега в качестве негативного видео-тега эти варианты осуществления дополнительно предусматривают добавление негативного видео-тега в совокупность негативных видео-тегов.

[55] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения после получения опорного значения весового коэффициента видео-тега этот видео-тег определяется в качестве позитивного видео-тега по факту установления того, что опорное значение весового коэффициента превышает первое заданное значение, и он добавляется в совокупность позитивных видео-тегов, причем одновременно с этим опорное значение весового коэффициента определяется в качестве весового значения этого видео-тега. По факту установления того, что опорное значение весового коэффициента оказывается меньше второго заданного значения, видео-тег определяется в качестве негативного видео-тега и добавляется в совокупность негативных видео-тегов, причем одновременно с этим отрицательное число опорного значения весового коэффициента, указанного выше, определяется в качестве весового значения этого видео-тега; при этом второе заданное значение меньше первого заданного значения.

[56] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения видео-теги делятся на совокупность позитивных видео-тегов и совокупность негативных видео-тегов. Видео-теги в совокупности позитивных видео-тегов больше соотносятся с позитивными операциями, такими как выставление лайков, просмотр видеоролика до конца или распространение видеоролика; а видео-теги в совокупности негативных видео-тегов больше соотносятся с негативными операциями, такими как «минусование» или выражение неодобрения. Такое разделение облегчает последующее определение того, является ли повышенная за счет весового коэффициента оценка видео-тега положительной или отрицательной, чтобы принять решение об использовании стратегии повышения весового коэффициента или стратегии сокращения весового коэффициента в процессе выдачи рекомендаций в отношении видеороликов.

[57] На стадии 240 для каждого из видео-тегов обеспечивается получение повышенной за счет весового коэффициента оценки видео-тега путем умножения весового значения каждого видео-тега на заданный коэффициент повышения весового значения.

[58] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения коэффициент повышения весового значения определяется эмпирическим путем, например, как константа в пределах от 1 до 5. Повышенная за счет весового коэффициента оценка каждого видео-тега может быть получена путем умножения весового значения каждого видео-тега на заданный коэффициент повышения весового значения. Для видео-тегов, входящих в совокупность позитивных видео-тегов, поскольку их весовое значение является положительным, соответствующая повышенная за счет весового коэффициента оценка также будет положительной; а для видео-тегов, входящих в совокупность негативных видео-тегов, поскольку их весовое значение является отрицательным, соответствующая повышенная за счет весового коэффициента оценка также будет отрицательной.

[59] На стадии 250 для каждого видеоролика-кандидата в наборе кандидатов обеспечивается получение весового коэффициента каждого видеоролика-кандидата путем вычисления суммы повышенных за счет весового коэффициента оценок видео-тегов видеоролика-кандидата.

[60] На этой стадии набор кандидатов представляет собой совокупность, состоящую из множества видеороликов-кандидатов, которые были изначально выбраны устройством для рекомендации видео для целевой учетной записи по общепринятой методике. В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения под общепринятой методикой понимается способ, используемый рекомендательной системой в данной области техники. Обычно набор кандидатов характеризуется обширным контентом, т.е. набор кандидатов включает в себя множество видеороликов-кандидатов, которыми интересуются пользователи. Однако ресурсы ячеек дисплея для отображения видеороликов ограничены, и необходимо выбирать контент с оптимальными характеристиками в реальном времени.

[61] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения обеспечивается получение видео-тегов, которыми снабжен видеоролик-кандидат, для каждого видеоролика-кандидата, а затем осуществляется просмотр каждого видео-тега видеоролика-кандидата с тем, чтобы определить, имеет ли каждый видео-тег соответствующую повышенную за счет весового коэффициента оценку. Если видео-тег имеет повышенную за счет весового коэффициента оценку, то обеспечивается получение этой повышенной за счет весового коэффициента оценки. Если видео-тег не имеет повышенной за счет весового коэффициента оценки, то повышенная за счет весового коэффициента оценка для видео-тега устанавливается на ноль. После этого обеспечивается получение весового коэффициента видеоролика-кандидата путем вычисления суммы повышенных за счет весового коэффициента оценок всех видео-тегов видеоролика-кандидата.

[62] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения, например, предусмотрено, что если видеоролик-кандидат 1 содержит теги t₁ и t₂, где повышенная за счет весового коэффициента оценка тега t₁ составляет 0,5, а повышенная за счет весового коэффициента оценка тега t₂ составляет 0,7, то весовой коэффициент этого видеоролика-кандидата будет составлять 0,5+0,7=1,2. В некоторых других вариантах осуществления настоящего изобретения, например, предусмотрено, что если видеоролик-кандидат 2 содержит теги t₁ и t₅, где повышенная за счет весового коэффициента оценка тега t₁ составляет 0,5, а повышенная за счет весового коэффициента оценка тега t₅ составляет -2, то весовой коэффициент этого видеоролика-кандидата будет составлять 0,5+(-2)=-1,5. Если весовой коэффициент видеоролика представляет собой отрицательную величину, то обеспечивается быстрое исключение видеороликов, которые не понравились пользователю, из процесса распределения во избежание непрерывного распределения видеороликов с негативными точками интереса.

[63] На стадии 260 осуществляется выбор целевого видеоролика для рекомендации из набора кандидатов на основании весового коэффициента видеоролика и его распределение клиенту.

[64] В некоторых примерах осуществления после определения весового коэффициента каждого видеоролика-кандидата в наборе кандидатов предусмотрено упорядочивание множества видеороликов-кандидатов в зависимости от весового коэффициента видеороликов, после чего один или несколько видеороликов-кандидатов в наибольшим весовым коэффициентом выбираются в качестве целевых видеороликов, и эти целевые видеоролики рекомендуются и распределяются клиенту.

[65] На стадии 270 отслеживается количество распределенных видеороликов, соответствующих каждому видео-тегу, и по факту установления соответствия распределенных видеороликов, соответствующих указанному видео-тегу, предварительно заданному условию происходит сокращение весового коэффициента нераспределенного видеоролика-кандидата с этим видео-тегом в наборе кандидатов, исходя из весового значения этого видео-тега.

[66] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения осуществляется подсчет количества распределенных видеороликов, соответствующих каждому видео-тегу, и по факту достижения распределенными видеороликами, соответствующими определенному видео-тегу, заданного порогового количества определяется, что этот видео-тег удовлетворяет предварительно заданному условию, а затем происходит сокращение весового коэффициента нераспределенного видеоролика с этим видео-тегом в наборе кандидатов, вследствие чего количество видеороликов для последующего распределения ограничивается во избежание ситуаций, когда весь экран может быть заполнен видеороликами с единственной точкой интереса.

В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения стадия 270 предусматривает:

[67] получение нового весового коэффициента для видеоролика-кандидата путем вычитания повышенной за счет весового коэффициента оценки видео-тега из весового коэффициента нераспределенного видеоролика-кандидата с этим видео-тегом в наборе кандидатов.

[68] В вариантах осуществления настоящего изобретения стадия сокращения весового коэффициента предусматривает: для нераспределенного видеоролика-кандидата в наборе кандидатов определяется, снабжен ли нераспределенный видеоролик-кандидат, описанный выше, видео-тегом, который удовлетворяет предварительно заданному условию; и по факту установления того, что нераспределенный видеоролик-кандидат, описанный выше, снабжен видео-тегом, который удовлетворяет предварительно заданному условию, происходит сокращение весового коэффициента видеоролика-кандидата с видео-тегом, удовлетворяющим предварительно заданному условию, т.е. обеспечивается получение нового весового коэффициента для видеоролика-кандидата путем вычитания повышенной за счет весового коэффициента оценки видео-тега, удовлетворяющего предварительно заданному условию, из весового коэффициента видеоролика-кандидата; и, таким образом, обеспечивается динамическая коррекция весового коэффициента видеоролика-кандидата.

[69] Например, если исходить из того, что видеоролик, в отношении которого целевой учетной записью выполнялось действие в прошлые периоды времени, имеет три видео-тега, а именно А, В и С, чьи соответствующие повышенные за счет весового коэффициента оценки составляют, соответственно, 1, 0,5 и 0,1, причем один видео-тег соответствует одной точке интереса, то весовой коэффициент всех видеороликов с тегом А в наборе кандидатов (именуемых в данном документе видеороликами типа А) повышается на 1 пункт, весовой коэффициент всех видеороликов с тегом В в наборе кандидатов (именуемых в данном документе видеороликами типа В) повышается на 0,5 пункта, а весовой коэффициент всех видеороликов с тегом С в наборе кандидатов (именуемых в данном документе видеороликами типа С) повышается на 0,1 пункта. Так как ячейки дисплея постоянно занимаются, по факту удовлетворения потребности в распределении видеороликов типа А аннулируется повышение весового коэффициента для остающихся в наборе кандидатов видеороликов типа А, т.е. весовой коэффициент остающихся видеороликов типа А сокращается на один пункт; по факту удовлетворения потребности в распределении видеороликов типа В аннулируется повышение весового коэффициента для остающихся в наборе кандидатов видеороликов типа В, т.е. весовой коэффициент остающихся видеороликов типа В сокращается на 0,5 пункта; и по факту удовлетворения потребности в распределении видеороликов типа С аннулируется повышение весового коэффициента для остающихся в наборе кандидатов видеороликов типа С, т.е. весовой коэффициент остающихся видеороликов типа С сокращается на 0,1 пункта. За счет описанного выше процесса динамического повышения весовых коэффициентов существенно увеличивается вероятность распределения видеороликов с точками интереса А, В и С. Более того, за счет сокращения весового коэффициента представляющего интерес видеоролика, количество распределений которого превышает определенное число, предотвращается ситуация, когда весь экран может быть заполнен видеороликами с единственной точкой интереса, благодаря чему удовлетворяются потребности и интересы пользователей.

[70] В рамках вариантов осуществления настоящего изобретения для фиксации меняющихся интересов пользователей в режиме реального времени определяется весовое значение каждого видео-тега на основании видео-тегов, содержащихся в видеоролике, который соответствует идентификатору видеоролика, в данных о поведении целевой учетной записи за короткий срок, после чего определяется повышенная за счет весового коэффициента оценка видео-тега в реальном времени, исходя из весового значения тега, и на основании повышенной за счет весового коэффициента оценки каждого видео-тега вычисляется весовой коэффициент каждого видеоролика-кандидата, благодаря чему обеспечивается своевременное распределение видеороликов с точками интереса пользователей в режиме реального времени, а также повышается вероятность распределения видеороликов. Затем, по факту детектирования видео-тега, который удовлетворяет предварительно заданному условию, среди видео-тегов распределенного видеоролика происходит сокращение весового коэффициента нераспределенного видеоролика с этим видео-тегом в наборе кандидатов, исходя из весового значения видео-тега, в результате чего обеспечивается динамическая коррекция весового коэффициента каждого видеоролика-кандидата в наборе кандидатов. В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения, исходя из скорректированного весового коэффициента каждого видеоролика-кандидата в наборе кандидатов, предложенный способ может предусматривать выбор, по меньшей мере, одного видеоролика-кандидата в наборе кандидатов в качестве целевого видеоролика. Например, целевой видеоролик может представлять собой видеоролик с наибольшим весовым коэффициентом среди видеороликов в наборе кандидатов. Иначе говоря, предложенный способ может предусматривать выбор целевого видеоролика из набора видеороликов-кандидатов с динамически изменяющимися весовыми коэффициентами и, соответственно, управление выдачей рекомендации для целевой учетной записи в отношении целевого видеоролика.

[71] Третий вариант осуществления настоящего изобретения

На фиг. 3 представлена структурная блок-схема, иллюстрирующая устройство для рекомендации видео согласно вариантам осуществления настоящего изобретения. В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения устройство для рекомендации видео располагается в сервере и включает в себя следующие компоненты:

[72] модуль 310 определения весового значения тегов, выполненный с возможностью получения идентификатора видеоролика, в отношении которого целевая учетная запись выполняла действие в прошлые периоды времени, и определения весового значения каждого из множества видео-тегов видеоролика, соответствующего идентификатору, когда один видео-тег соответствует одной точке интереса; модуль 320 определения весового коэффициента видеороликов, выполненный с возможностью определения, исходя из весового значения каждого видео-тега, весового коэффициента каждого из множества видеороликов-кандидатов в предварительно определенном наборе кандидатов; модуль 330 рекомендации видеороликов, выполненный с возможностью выбора, исходя из весового коэффициента, целевого видеоролика из набора кандидатов для рекомендации, и с возможностью распределения целевого видеоролика клиенту; и модуль 340 сокращения весового коэффициента, выполненный с возможностью отслеживания количества распределенных видеороликов, соответствующих видео-тегу, удовлетворяющего предварительно заданному условию, и сокращения, исходя из весового значения видео-тега, весового коэффициента нераспределенного видеоролика-кандидата с этим видео-тегом в наборе кандидатов. Модуль определения весового значения тегов включает в себя: подмодуль получения данных о поведении за прошлые периоды, выполненный с возможностью получения данных о поведении целевой учетной записи во время последнего сеанса, причем данные о поведении за прошлые периоды включают в себя идентификаторы видеороликов, в отношении которых целевой учетной записью выполнялось действие, и информацию об операциях, причем информация об операциях включает в себя информацию о позитивных операциях и информацию о негативных операциях, причем информация о позитивных операциях сконфигурирована с возможностью описания позитивной операции, выполненной пользователем целевой учетной записи в отношении видеоролика, соответствующего идентификатору, а информация о негативных операциях сконфигурирована с возможностью описания негативной операции, выполненной пользователем целевой учетной записи в отношении видеоролика, соответствующего идентификатору; подмодуль определения информации о распределении тегов, выполненный с возможностью получения видео-тегов видеоролика, соответствующего каждому из идентификаторов, и с возможностью подсчета для каждого из видео-тегов первого количества раз и второго количества раз в качестве информации о распределении, причем первое количество раз представляет собой количество появлений информации о позитивных операциях для каждого из видео-тегов, а второе количество раз представляет собой количество появлений информации о негативных операциях для каждого из видео-тегов; и подмодуль определения весового значения тегов, выполненный с возможностью определения весового значения каждого из видео-тегов на основании информации о распределении.

[73] Устройство для рекомендации видео согласно вариантам осуществления настоящего изобретения, описанным выше, выполнено с возможностью реализации способа рекомендации видео по любому из вариантов осуществления настоящего изобретения, и оно снабжено соответствующими функциональными модулями для реализации указанного способа, а также обеспечивает достижение таких же эффектов.

[74] Четвертый вариант осуществления настоящего изобретения

[75] На фиг. 4 представлена структурная схема электронного устройства согласно вариантам осуществления настоящего изобретения. Как показано на фиг. 4, электронное устройство включает в себя процессор 410, память 420, устройство 430 ввода и устройство 440 вывода. В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения в электронном устройстве может быть предусмотрен один или несколько процессоров 410, причем на фиг. 4 приведен пример с одним процессором 410. Процессор 410, память 420, устройство 430 ввода и устройство 440 вывода в составе электронного устройства соединены между собой посредством шины или иным образом, причем на фиг. 4 приведен пример с соединением посредством шины.

[76] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения память 420, реализованная в виде машиночитаемого носителя данных, выполнена с возможностью хранения программных продуктов, исполняемых компьютером команд или модулей, таких как программные команды/модули, соответствующие способу рекомендации видео согласно вариантам осуществления настоящего изобретения. Программные продукты, команды или модули, хранящиеся в памяти 420, при их загрузке и приведении в исполнение процессором 410 инициируют выполнение процессором 410 различных функциональных приложений электронного устройства и осуществления им обработки данных, т.е. реализацию способа рекомендации видео, описанного выше.

[77] Пятый вариант осуществления настоящего изобретения

[78] Этим вариантом осуществления настоящего изобретения дополнительно предложен энергонезависимый машиночитаемый носитель данных, содержащий исполняемые компьютером команды. Исполняемые компьютером команды при их загрузке и приведении в исполнение процессором сервера инициируют реализацию сервером способа рекомендации видео согласно любому из вариантов осуществления настоящего изобретения с первого по второй.

[79] Описание вариантов осуществления устройства, электронного устройства и носителя данных по сути идентично описанию вариантов осуществления способа; и, соответственно, оно представлено в относительно простой форме, и на часть описания вариантов осуществления способа могут быть сделаны ссылки.

Claims

1. Способ предоставления автоматических рекомендаций видео, предусматривающий:

получение идентификатора видеоролика, в отношении которого целевой учетной записью выполнялось действие в прошлые периоды времени, и определение весового значения каждого из множества видеотегов видеоролика, соответствующего идентификатору, причем один видеотег соответствует одной точке интереса;

определение, исходя из весового значения каждого видеотега, весового коэффициента каждого из множества видеороликов-кандидатов в предварительно определенном наборе кандидатов;

выбор из набора кандидатов целевого видеоролика для рекомендации, исходя из весового коэффициента этого видеоролика, и распределение целевого видеоролика клиенту; и

отслеживание количества распределенных видеороликов, соответствующих каждому из видеотегов, и – по факту установления соответствия распределенных видеороликов, соответствующих указанному видеотегу, предварительно заданному условию – сокращение весового коэффициента нераспределенного видеоролика-кандидата с этим видеотегом в наборе кандидатов, исходя из весового значения этого видеотега;

при этом получение идентификатора видеоролика, в отношении которого целевой учетной записью выполнялось действие в прошлые периоды, и определение весового значения каждого из множества видеотегов видеоролика, соответствующего идентификатору, предусматривает:

получение данных о поведении целевой учетной записи за прошлые периоды во время последнего сеанса, причем данные о поведении за прошлые периоды включают в себя идентификаторы видеороликов, в отношении которых целевой учетной записью выполнялось действие, и информацию об операциях, причем информация об операциях включает в себя информацию о позитивных операциях и информацию о негативных операциях, причем информация о позитивных операциях сконфигурирована с возможностью описания позитивной операции, выполненной пользователем целевой учетной записи в отношении видеоролика, соответствующего идентификатору, а информация о негативных операциях сконфигурирована с возможностью описания негативной операции, выполненной пользователем целевой учетной записи в отношении видеоролика, соответствующего идентификатору;

получение видеотегов видеоролика, соответствующего каждому из идентификаторов, и подсчет для каждого из видеотегов первого количества раз и второго количества раз в качестве информации о распределении, причем первое количество раз представляет собой количество появлений информации о позитивных операциях для каждого из видеотегов, а второе количество раз представляет собой количество появлений информации о негативных операциях для каждого из видеотегов; и

определение весового значения каждого из видеотегов на основании информации о распределении.

2. Способ по п. 1, в котором определение весового значения каждого видеотега на основании информации о распределении предусматривает:

вычисление опорного значения весового коэффициента для каждого видеотега на основании первого количества раз и второго количества раз;

определение каждого видеотега в качестве позитивного видеотега по факту установления того, что опорное значение весового коэффициента превышает первое заданное значение, и определение опорного значения весового коэффициента в качестве весового значения каждого видеотега; и

определение каждого видеотега в качестве негативного видеотега по факту установления того, что опорное значение весового коэффициента меньше второго заданного значения, и определение отрицательного числа опорного значения весового коэффициента в качестве весового значения каждого видеотега;

при этом второе заданное значение меньше первого заданного значения.

3. Способ по п. 2, отличающийся тем, что:

после определения каждого из видеотегов в качестве позитивного видеотега этот способ дополнительно предусматривает:

добавление позитивного видеотега в совокупность позитивных видеотегов; и

после определения каждого из видеотегов в качестве негативного видеотега этот способ дополнительно предусматривает:

добавление негативного видеотега в совокупность негативных видеотегов.

4. Способ по п. 2, в котором вычисление опорного значения весового коэффициента для каждого видеотега на основании первого количества раз и второго количества раз предусматривает, что:

опорное значение весового коэффициента = (первое количество раз + 1)/(первое количество раз + второе количество раз + 1).

5. Способ по любому из предшествующих пп. 1-4, в котором определение весового коэффициента каждого из множества видеороликов-кандидатов в предварительно определенном наборе кандидатов на основании весового значения каждого видеотега предусматривает:

получение для каждого из видеотегов повышенной за счет весового коэффициента оценки каждого видеотега путем умножения весового значения каждого видеотега на заданный коэффициент повышения весового значения; и

получение для каждого видеоролика-кандидата в наборе кандидатов весового коэффициента каждого видеоролика-кандидата путем вычисления суммы повышенных за счет весового коэффициента оценок видеотегов видеоролика-кандидата.

6. Способ по п. 5, в котором сокращение весового коэффициента нераспределенного видеоролика-кандидата с указанным видеотегом в наборе кандидатов, исходя из весового значения этого видеотега, предусматривает:

получение нового весового коэффициента для видеоролика-кандидата путем вычитания повышенной за счет весового коэффициента оценки видеотега из весового коэффициента нераспределенного видеоролика-кандидата с этим видеотегом в наборе кандидатов.

7. Способ по любому из предшествующих пп. 1-4, отличающийся тем, что этот способ дополнительно предусматривает:

определение соответствия распределенных видеороликов, соответствующих указанному видеотегу, предварительно заданному условию по факту установления того, что количество распределенных видеороликов, соответствующих этому видеотегу, достигает заданного порогового числа.

8. Способ по п. 1, в котором выбор из набора кандидатов целевого видеоролика для рекомендации на основании весового коэффициента этого видеоролика предусматривает:

упорядочивание множества видеороликов-кандидатов в наборе кандидатов на основании весового коэффициента видеороликов; и

выбор по меньшей мере одного видеоролика-кандидата с наибольшим весовым коэффициентом в качестве целевого видеоролика.

9. Способ по п. 1, отличающийся тем, что перед получением идентификатора видеоролика, в отношении которого целевой учетной записью было выполнено действие в прошлые периоды времени, этот способ дополнительно предусматривает:

прием запроса на включение видеоролика от клиента, причем запрос на включение видеоролика включает в себя целевую учетную запись.

10. Устройство для предоставления автоматических рекомендаций видео, содержащее следующие компоненты:

модуль определения весового значения тегов, выполненный с возможностью получения идентификатора видеоролика, в отношении которого целевая учетная запись выполняла действие в прошлые периоды времени, и определения весового значения каждого из множества видеотегов видеоролика, соответствующего идентификатору, причем один видеотег соответствует одной точке интереса;

модуль определения весового коэффициента видеороликов, выполненный с возможностью определения, исходя из весового значения каждого видеотега, весового коэффициента каждого из множества видеороликов-кандидатов в предварительно определенном наборе кандидатов;

модуль рекомендации видеороликов, выполненный с возможностью выбора целевого видеоролика для рекомендации из набора кандидатов, исходя из весового коэффициента этого видеоролика, и распределения целевого видеоролика клиенту;

модуль сокращения весового коэффициента, выполненный с возможностью отслеживания количества распределенных видеороликов, соответствующих каждому видеотегу, и – по факту установления соответствия распределенных видеороликов, соответствующих указанному видеотегу, предварительно заданному условию – сокращения весового коэффициента нераспределенного видеоролика-кандидата с этим видеотегом, в наборе кандидатов, исходя из весового значения этого видеотега;

при этом модуль определения весового значения тегов включает в себя:

подмодуль получения данных о поведении за прошлые периоды, выполненный с возможностью получения данных о поведении целевой учетной записи во время последнего сеанса, причем данные о поведении за прошлые периоды включают в себя идентификаторы видеороликов, в отношении которых целевой учетной записью выполнялось действие, и информацию об операциях, причем информация об операциях включает в себя информацию о позитивных операциях и информацию о негативных операциях, причем информация о позитивных операциях сконфигурирована с возможностью описания позитивной операции, выполненной пользователем целевой учетной записи в отношении видеоролика, соответствующего идентификатору, а информация о негативных операциях сконфигурирована с возможностью описания негативной операции, выполненной пользователем целевой учетной записи в отношении видеоролика, соответствующего идентификатору;

подмодуль определения информации о распределении тегов, выполненный с возможностью получения видеотегов видеоролика, соответствующего каждому из идентификаторов, и с возможностью подсчета для каждого из видеотегов первого количества раз и второго количества раз в качестве информации о распределении, причем первое количество раз представляет собой количество появлений информации о позитивных операциях для каждого из видеотегов, а второе количество раз представляет собой количество появлений информации о негативных операциях для каждого из видеотегов; и

подмодуль определения весового значения тегов, выполненный с возможностью определения весового значения каждого из видеотегов на основании информации о распределении.

11. Электронное устройство для предоставления автоматических рекомендаций видео, содержащее память, процессор и компьютерную программу, которая хранится в памяти и приводится в исполнение процессором, причем при загрузке и выполнении компьютерной программы инициируется реализация процессором способа предоставления автоматических рекомендаций видео по любому из предшествующих пп. 1-9.

12. Энергонезависимый машиночитаемый носитель данных для хранения компьютерной программы, причем компьютерная программа при ее загрузке и выполнении процессором инициируют выполнение этим процессором способа предоставления автоматических рекомендаций видео по любому из предшествующих пп. 1-9.