本申請實施例提供了一種視頻推薦方法及裝置，其中方法包括：在用戶瀏覽過的視頻中，確定用戶觀看的第一視頻以及用戶未觀看的第二視頻；其中，第一視頻包括用戶已觀看的視頻和/或用戶正在觀看的視頻；分別獲取第一視頻的視頻特征和第二視頻的視頻特征；其中，第一視頻的視頻特征和第二視頻的視頻特征分別包括第一視頻的視頻主題特征和第二視頻的視頻主題特征；基于用戶的用戶特征、第一視頻的視頻特征和第二視頻的視頻特征，訓練用戶的視頻推薦模型；利用用戶的視頻推薦模型，向用戶推薦視頻。通過本實施例，能夠結合視頻主題特征向用戶推薦視頻，從而提高視頻推薦的精準度。

技術領域

本申請涉及視頻處理技術領域，尤其涉及一種視頻推薦方法及裝置。

背景技術

隨著互聯網的普及，在線視頻業務發展迅速，在線視頻數量和用戶數量呈現井噴式增加，為提高用戶的視頻觀看體驗，如何向用戶進行視頻推薦逐漸成為研究熱點。

目前主要采用以下辦法向用戶推薦視頻：獲取網站上各個視頻的歷史點擊量，根據各個視頻的歷史點擊量對各個視頻進行排序，按照該排序向用戶推薦視頻。發明人在研究中發現，現有技術僅僅根據歷史點擊量向用戶推薦視頻，推薦策略單一，具有推薦精準度差的缺陷。

發明內容

本申請實施例的目的是提供一種視頻推薦方法及裝置，以提高視頻推薦的精準度。

為達到上述目的，本申請實施例是這樣實現的：

第一方面，本申請實施例提供了一種視頻推薦方法，包括：

在用戶瀏覽過的視頻中，確定所述用戶觀看的第一視頻以及所述用戶未觀看的第二視頻；其中，所述第一視頻包括所述用戶已觀看的視頻和/或所述用戶正在觀看的視頻；

分別獲取所述第一視頻的視頻特征和所述第二視頻的視頻特征；其中，所述第一視頻的視頻特征和所述第二視頻的視頻特征分別包括所述第一視頻的視頻主題特征和所述第二視頻的視頻主題特征；

基于所述用戶的用戶特征、所述第一視頻的視頻特征和所述第二視頻的視頻特征，訓練所述用戶的視頻推薦模型；

利用所述用戶的視頻推薦模型，向所述用戶推薦視頻。

第二方面，本申請實施例提供了一種視頻推薦裝置，包括：

視頻確定模塊，用于在用戶瀏覽過的視頻中，確定所述用戶觀看的第一視頻以及所述用戶未觀看的第二視頻；其中，所述第一視頻包括所述用戶已觀看的視頻和/或所述用戶正在觀看的視頻；

特征獲取模塊，用于分別獲取所述第一視頻的視頻特征和所述第二視頻的視頻特征；其中，所述第一視頻的視頻特征和所述第二視頻的視頻特征分別包括所述第一視頻的視頻主題特征和所述第二視頻的視頻主題特征；

模型訓練模塊，用于基于所述用戶的用戶特征、所述第一視頻的視頻特征和所述第二視頻的視頻特征，訓練所述用戶的視頻推薦模型；

視頻推薦模塊，用于利用所述用戶的視頻推薦模型，向所述用戶推薦視頻。

第三方面，本申請實施例提供了一種視頻推薦設備，包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執行時實現如上述第一方面所述的視頻推薦方法的步驟。

第四方面，本申請實施例提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上述第一方面所述的視頻推薦方法的步驟。