基于特征分类的视频相似度确定及视频推荐方法技术

本发明专利技术公开了一种基于特征分类的视频相似度确定及视频推荐方法，视频相似度确定方法包括：获取参考视频的主特征和所有次特征；根据获取到的所述参考视频的主特征从特征视频集合中查找具有该主特征的特征视频子集合；从所述特征视频子集合中查找与所述参考视频具有相同次特征的视频，并作为相关视频；计算所述相关视频与所述参考视频的内容相似度，确定为特征分类相似度。可以解决现有技术基于视频内容确定视频相似度时因遍历所有视频记录而存在的计算量大、耗时长的问题。将本发明专利技术获得的特征分类相似度与操作相似度及人物相似度融合，确定总视频相似度来推荐视频，可以解决现有技术视频推荐结果单一、无法满足多样化需求的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于特征分类的视频相似度确定及视频推荐方法
本专利技术属于数据处理
，具体地说，是涉及视频相似度的确定及视频推荐，更具体地说，是涉及基于特征分类的视频相似度确定及视频推荐方法。
技术介绍
目前，视频平台基本都具有智能视频推荐系统。用户在通过视频平台查看某视频的介绍或观看某视频，平台的智能视频推荐系统会自动为用户推荐并呈现与用户所查看或观看的视频相关的视频，可以在避免用户手动搜索的情况下，帮助用户找到自己感兴趣的视频，不但方便了用户，而且增加了用户在视频网站上的停留时间。而且，现有智能视频推荐系统大都是通过搜索相关视频、确定视频之间的相似度，进而根据相似度的大小向用户推荐视频。现有智能视频推荐系统确定视频之间的相似度时，常用的方法是基于视频内容来实现。具体而言，首先提取每个视频的视频标签；然后，针对当前视频的每个视频标签，依次遍历除当前视频之外的所有视频的视频标签，查找到具有相同视频标签的视频作为相关视频；然后，根据每个相同视频标签的权重计算当前视频与相关视频的相似度。在该过程中，针对当前视频的每个视频标签，均需要遍历当前视频之外的所有视频。视频标签越多，遍历次数越多，视频推荐速度就越慢。上述确定视频相似度的方法在视频数量、视频标签数量较少的情况下是能够接受的。但是，面对信息爆炸时代产生的海量视频及高匹配度视频推荐的需求，如果仍采用多次遍历所有视频的方法来获取相关视频，耗时长，速度慢，对视频推荐系统的处理能力和处理速度提出了严苛的要求，严重影响视频推荐的速度。此外，单纯基于视频内容进行视频推荐，在视频数量较少的情况下，各个视频的基础信息可能会存在很大差异。即使视频数量较多，也会使得推荐结果单纯依赖于视频基础信息，推荐的视频单一，无法实现多样化的推荐需求。虽然现有智能视频推荐系统中出现了一种基于用户操作行为确定视频的操作相似度的技术，例如，根据用户观看视频的行为、用户收藏视频的行为、用户浏览视频详情介绍的行为等，确定视频的操作相似度。但是，不管是基于视频内容进行推荐，还是基于用户操作行为进行推荐，均与用户及其所看的作品具有很强的相关性，无法实现与当前热点的关联，仍无法实现多样化的视频推荐，也难以充分挖掘和利用视频中的长尾数据。
技术实现思路
本专利技术的目的之一是提供一种基于特征分类的视频相似度确定方法，以解决现有技术基于视频内容确定视频相似度时因多次遍历视频而存在的耗时长、速度慢的问题。为解决上述技术问题，本专利技术提供的基于特征分类的视频相似度确定方法采用下述技术方案来实现：一种基于特征分类的视频相似度确定方法，所述方法包括：获取参考视频的主特征和所有次特征；根据获取到的所述参考视频的主特征从特征视频集合中查找具有该主特征的特征视频子集合；从所述特征视频子集合中查找与所述参考视频具有相同次特征的视频，并作为相关视频；计算所述相关视频与所述参考视频的内容相似度，确定为特征分类相似度；其中，所述主特征和所述次特征均为视频的视频标签，所述特征视频集合为根据视频标签中的主特征和次特征将视频分类后形成的集合，所述特征视频集合包括若干与主特征一一对应的所述特征视频子集合。本专利技术的目的之二是提供一种基于特征分类的视频推荐方法，以解决现有技术视频推荐结果单一、无法满足多样化需求的问题。为解决上述专利技术目的，本专利技术提供的基于特征分类的视频推荐方法采用下述技术方案予以实现：一种基于特征分类的视频推荐方法，所述方法包括：获取参考视频的相关视频；获取所述相关视频与所述参考视频的特征分类相似度、操作相似度及人物相似度；根据所述特征分类相似度、所述操作相似度及所述人物相似度确定所述相关视频与所述参考视频的总视频相似度；根据所述总视频相似度推荐视频；其中，所述参考视频的相关视频及所述特征分类相似度根据上述权利要求1至3中任一项所述的方法获得；获取所述人物相似度的具体过程为：为每个视频设置指定人物的人物相关信息属性，获取所述参考视频中的人物相关信息属性值和所述相关视频中的人物相关信息属性值，按照设定准则对所述人物相关信息属性值进行量化，分别获得所述参考视频的人物属性向量和所述相关视频的人物属性向量，利用两个所述人物属性向量、采用余弦相似度方法获得所述相关视频与所述参考视频的人物相似度。与现有技术相比，本专利技术的优点和积极效果是：1、本专利技术根据视频标签的主特征和次特征将视频进行分类处理，形成特征视频集合，在确定参考视频的相关视频时，仅需要遍历与参考视频具有相同主特征的特征视频子集合中的次特征，无需遍历所有视频中的所有视频标签，极大减少了根据视频标签确定视频内容相似度的时间和数据处理量，有助于视频推荐系统快速地确定视频相似度，并向用户推荐相关视频；2、本专利技术将基于视频内容的特征分类相似度、基于用户操作行为的操作相似度及基于人物相关信息的人物相似度相结合来确定总视频相似度，并根据总视频相似度向用户推荐视频，实现了与用户及所看作品内容具有强相关的相似度和与当前热点信息相关的相似度结合，能够满足用户多样化的观看需求，且通过多相似度的融合，更容易将海量视频中用户未看过或极少观看的视频推荐给用户，有助于充分挖掘和利用视频中的长尾数据。结合附图阅读本专利技术的具体实施方式后，本专利技术的其他特点和优点将变得更加清楚。附图说明图1是本专利技术基于特征分类的视频相似度确定方法一个实施例的流程图；图2是图1中特征视频集合的一个示意图；图3是本专利技术基于特征分类的视频推荐方法一个实施例的流程图；图4是图3中获取操作相似度的一个具体流程图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下将结合附图和实施例，对本专利技术作进一步详细说明。简要说明本专利技术的技术思路：本专利技术从与视频内容相关性较强的视频标签中提取出一个典型视频标签作为主特征，其余视频标签作为次特征，根据主特征和次特征对视频进行特征分类，形成特征视频集合；在确定某个视频（即参考视频）的相关视频时，仅需从特征视频集合中查找与参考视频主特征相同的特征视频子集合，在特征视频子集合中对参考视频的次特征进行匹配，确定出相关视频，然后再计算得到参考视频与相关视频的内容相似度，实现基于特征分类的视频特征分类相似度确定。应用该方法确定视频相似度时，无需多次遍历大量视频，查找针对的数据量少，查找相关视频的速度快，数据处理量少，从而可以快速、准确地确定出视频相似度。此外，本专利技术在确定了基于特征分类的特征分类视频相似度之后，再与基于用户操作行为的操作相似度和基于人物相关信息的人物相似度相结合，作为两个视频的总视频相似度，并根据总视频相似度得到某一参考视频的一系列相关视频的排名，向用户推荐排名结果靠前的视频，提高了视频推荐结果的多样性。请参见图1，该图所示为本专利技术基于特征分类的视频相似度确定方法一个实施例的流程图。如图1所示，该实施例确定视频相似度的具体过程如下：步骤101：获取参考视频的主特征和所有次特征。其中，参考视频是指当前用户正在观看视频，确定视频相似度是确定其他视频与该参考视频的相似度，从而实现根据参考视频进行相关视频推荐。主特征和次特征均为视频的视频标签。而且，主特征为一个典型视频标签，主特征之外的其余视频标签均作为次特征。举例来说，将视频标签中的视频类型标签作为主特征，其余视频标签例如演员、导演等均作为次特征。对本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于特征分类的视频相似度确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取参考视频的主特征和所有次特征；根据获取到的所述参考视频的主特征从特征视频集合中查找具有该主特征的特征视频子集合；从所述特征视频子集合中查找与所述参考视频具有相同次特征的视频，并作为相关视频；计算所述相关视频与所述参考视频的内容相似度，确定为特征分类相似度；其中，所述主特征和所述次特征均为视频的视频标签，所述特征视频集合为根据视频标签中的主特征和次特征将视频分类后形成的集合，所述特征视频集合包括若干与主特征一一对应的所述特征视频子集合。

【技术特征摘要】
1.一种基于特征分类的视频相似度确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取参考视频的主特征和所有次特征；根据获取到的所述参考视频的主特征从特征视频集合中查找具有该主特征的特征视频子集合；从所述特征视频子集合中查找与所述参考视频具有相同次特征的视频，并作为相关视频；计算所述相关视频与所述参考视频的内容相似度，确定为特征分类相似度；其中，所述主特征为一个视频标签，所述主特征之外的其余视频标签均为所述次特征，所述特征视频集合为根据视频标签中的主特征和次特征将视频分类后形成的集合，所述特征视频集合包括若干与主特征一一对应的所述特征视频子集合。2.根据权利要求1所述的视频相似度确定方法，其特征在于，所述根据视频标签中的主特征和次特征将视频分类、形成所述特征视频集合具体为：根据所述主特征将所有视频进行分类，形成与主特征一一对应的多个特征视频子集合，在每个所述特征视频子集合中存储对应的主特征及具有该主特征的所有视频所具有的所有次特征，并在每个所述次特征下存储该主特征下、具有该次特征的视频的视频ID。3.根据权利要求1所述的视频相似度确定方法，其特征在于，所述计算所述相关视频与所述参考视频的内容相似度，确定为特征分类相似度具体为：获取所述参考视频中每个次特征的权重，将所有次特征的权重求和，得到第一权重求和值；获取所述相关视频中与所述参考视频相同的所有次特征及对应的权重，将该相同的所有次特征的权重求和，得到第二权重求和值；将所述第二权重求和值与所述第一权重求和值相比，得到的比值作为所述相关视频与所述参考视频的特征分类相似度。4.一种基于特征分类的视频推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取参考视频的相关视频；获取所述相关视频与所述参考视频的特征分类相似度、操作相似度及人物相似度；根据所述特征分类相似度、所述操作相似度及所述人物相似度确定所述相关视频与所述参考视频的总视频相似度；根据所述总视频相似度推荐视频；其中，所述参考视频的相关视频及所述特征分类相似度根据上述权利要求1至3中任一项所述的方法获得；所述操作相似度是指基于用户操作行为获取的两个视频的相似度；获取所述人物相似度的具体过程为：为每个视频设置指定人物的人物相关信息属性，获取所述参考视频中的人物相关信息属性值和所述相关视频中的人物相关信息属性值，按照设定准则对所述人物相关信息属性值进行量化，分别获得所述参考视频的人物属性向量和所述相关视频的人物属性向量，利用两个所述人物属性向量、采用余弦相似度方法获得所述相关视频与所述参考视频的人物相似度。5.根据权利要求4所述的视频推荐方法，其特征在于，所述视频的人物相关信息属性值定时进行更新。6.根据权利要求4所述的视频推荐方法，其特征在于，获取所述操作相似度的具体过程为：获取对视频具有操作行为的用户及用户数量；根据不同的操作行为，将视频以及与视频对应的用户及用户数量划分为不同操作视频子集合；根据每个所述操作视频子集合中与所述参考视频对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王洁，高雪松，胡伟凤，谢杰，许丽星，于旭，周翚，张帅，
申请(专利权)人：海信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37