一种基于协同过滤推荐算法的HLS缓存方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于协同过滤推荐算法的HLS缓存方法及系统，包括，基于视频播放时长，对每个用户的视频感兴趣程度评分，形成点播评分表；根据所述点播评分表，利用余弦相似度计算公式，为每个用户挑选出五个兴趣最相似的用户；结合相似用户点播评分，挑选所述用户可能感兴趣的视频；根据挑选结果，在后台提前打开视频。本发明专利技术通过后台服务提前生成TS文件大大加快视频点播速度，根据用户点播记录，只针对每个用户选取20路热点视频提前点播缓存，生成TS文件，既减少了网络带宽的占用，又能兼顾到热点的命中率，提高播放速度，系统会根据每天的播放情况，调整历史记录矩阵，动态更新缓存策略，不需要手动配置干预，对用户透明，简单易用。单易用。单易用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于协同过滤推荐算法的HLS缓存方法及系统


[0001]本专利技术涉及HLS缓存、数据过滤的
，尤其涉及一种基于协同过滤推荐算法的HLS缓存方法及系统。

技术介绍

[0002]HLS协议是有苹果公司提出的基于HTTP的流媒体传输协议，目前被广泛应用于视频点播和直播领域。HLS协议通过将视频流切割成一个小的可以通过HTTP下载的TS文件，然后提供一个配套的TS列表文件，提供给客户端，让客户端顺序的拉取这些TS文件播放，来实现看上去实在播放一条流的效果。
[0003]由于HLS的设计原理，就会导致在请求HLS视频时，首先需要生成一定大小的TS后，客户端才能开始下载媒体文件到本地进行播放。这种模式相比较传统的流媒体传输，增加了一个生成TS文件的过程，客户端在请求成功后，需要等待服务端生成一个完整的TS文件后，才能下载播放，一般一个TS文件包含5s左右的视频数据，那么客户端就要等待五秒才能下载到第一个TS媒体文件进行播放，导致视频打开速度一般在五秒钟以上。

技术实现思路

[0004]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0005]鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
[0006]因此，本专利技术解决的技术问题是：预测用户感兴趣的视频，提前缓存HLS视频的HLS视频点播系统，以加快HLS视频的打开速度。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：包括，基于视频播放时长，对每个用户的视频感兴趣程度评分，形成点播评分表；根据所述点播评分表，利用余弦相似度计算公式，为每个用户挑选出五个兴趣最相似的用户；结合相似用户点播评分，挑选所述用户可能感兴趣的视频；根据挑选结果，在后台提前打开视频。
[0008]作为本专利技术所述的基于协同过滤推荐算法的HLS缓存方法的一种优选方案，其中：包括，每一路视频，所述用户每播放0.5小时，记为一分，不足0.5小时的按照一分处理；满分48分，评分记录当天统计完成后，第二天重新记录评分。
[0009]作为本专利技术所述的基于协同过滤推荐算法的HLS缓存方法的一种优选方案，其中：所述余弦相似度计算公式包括，
[0010][0011]其中，A
i
为每个用户每一路视频的点播评分，计算结果越趋近于1表示越相似。
[0012]作为本专利技术所述的基于协同过滤推荐算法的HLS缓存方法的一种优选方案，其中：
包括，将计算出的相似用户的点播记录中，去除掉目标用户已经点播过的视频，剩余的点位中计算目标用户可能感兴趣的程度，计算公式如下：
[0013][0014]其中，p(u，i)表示目标用u对视频i的感兴趣程度，S(u，K)表示与目标用户最相似的K个用户，此处K＝5；r
vi
表示用户v对i的喜欢程度，即为用户v对i的评分。
[0015]作为本专利技术所述的基于协同过滤推荐算法的HLS缓存方法的一种优选方案，其中：还包括，根据对每一个视频的计算结果，从大到小排序，选出前十路视频。
[0016]作为本专利技术所述的基于协同过滤推荐算法的HLS缓存方法的一种优选方案，其中：包括，从目标用户点播统计结果中选出十路最感兴趣视频，从第三步计算结果中选出十路视频，系统获得二十路视频列表，在后台提前打开这二十路视频。
[0017]作为本专利技术所述的基于协同过滤推荐算法的HLS缓存方法的一种优选方案，其中：包括，所述点播评分表以矩阵的形式存储记录，矩阵的每一行表示每个用户的点播记录评分，每一列代表一路视频。
[0018]作为本专利技术所述的基于协同过滤推荐算法的HLS缓存系统的一种优选方案，其中：包括，管理服务模块和流媒体模块；所述管理服务模块包括，接收客户端请求视频命令，所述视频命令使用HTTP协议传输，记录用户点播记录，并在收集一天的数据之后，对数据进行计算评分，向流媒体请求视频，请求视频命令采用WebSocket协议传输，向客户端提供需要下载的m3u8及ts文件；所述流媒体模块包括，接收来自所述管理服务模块的视频请求，请求命令采用WebSocket协议传输，向视频平台/摄像机请求视频，请求方式由视频平台/摄像机厂商提供，根据请求到的视频码流，生成m3u8及ts文件。
[0019]本专利技术的有益效果：本专利技术通过后台服务提前生成TS文件大大加快视频点播速度，根据用户点播记录，只针对每个用户选取20路热点视频提前点播缓存，生成TS文件，既减少了网络带宽的占用，又能兼顾到热点的命中率，提高播放速度，系统会根据每天的播放情况，调整历史记录矩阵，动态更新缓存策略，不需要手动配置干预，对用户透明，简单易用。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
[0021]图1为本专利技术一个实施例所述的基于协同过滤推荐算法的HLS缓存方法及系统的结构示意图；
[0022]图2为本专利技术一个实施例所述的基于协同过滤推荐算法的HLS缓存方法及系统的执行流程示意图；
[0023]图3为本专利技术一个实施例所述的基于协同过滤推荐算法的HLS缓存方法及系统的点播评分表示意图。
具体实施方式
[0024]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本专利技术的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术的保护的范围。
[0025]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，但是本专利技术还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本专利技术内涵的情况下做类似推广，因此本专利技术不受下面公开的具体实施例的限制。
[0026]其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本专利技术至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
[0027]本专利技术结合示意图进行详细描述，在详述本专利技术实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本专利技术保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
[0028]同时在本专利技术的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于协同过滤推荐算法的HLS缓存方法，其特征在于：包括，基于视频播放时长，对每个用户的视频感兴趣程度评分，形成点播评分表；根据所述点播评分表，利用余弦相似度计算公式，为每个用户挑选出五个兴趣最相似的用户；结合相似用户点播评分，挑选所述用户可能感兴趣的视频；根据挑选结果，在后台提前打开视频。2.根据权利要求1所述的基于协同过滤推荐算法的HLS缓存方法，其特征在于：包括，每一路视频，所述用户每播放0.5小时，记为一分，不足0.5小时的按照一分处理；满分48分，评分记录当天统计完成后，第二天重新记录评分。3.根据权利要求1或2所述的基于协同过滤推荐算法的HLS缓存方法，其特征在于：所述余弦相似度计算公式包括，其中，A
i
为每个用户每一路视频的点播评分，计算结果越趋近于1表示越相似。4.根据权利要求3所述的基于协同过滤推荐算法的HLS缓存方法，其特征在于：包括，将计算出的相似用户的点播记录中，去除掉目标用户已经点播过的视频，剩余的点位中计算目标用户可能感兴趣的程度，计算公式如下：其中，p(u，i)表示目标用u对视频i的感兴趣程度，S(u，K)表示与目标用户最相似的K个用户，此处K＝5；r
vi
表示用户v对i的喜欢程度，即为用户...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱博，刘军，陈宇，
申请(专利权)人：南京金智视讯技术有限公司，
类型：发明
国别省市：