具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

图1为本发明提供的一种短视频智能推荐方法流程图，如图1所示，方法包括：101、抓取待推荐用户在视频网站上对短视频的历史浏览信息；102、基于待推荐用户对短视频的历史浏览信息，分析待推荐用户在不同的时间段感兴趣的短视频类型；103、当待推荐用户登录视频网站时，获取当前系统时间，查找所述当前系统时间所在的时间段，待推荐用户感兴趣的短视频类型；104、基于待推荐用户感兴趣的短视频类型，向待推荐用户推荐相同类型的短视频。

可以理解的是，传统的短视频推荐方式通常比较盲目，本发明实施例提出了一种短视频智能推荐方法，首先分析待推荐用户的兴趣爱好，具体的，抓取待推荐用户在历史的时间内，在视频网站上对短视频的浏览信息，根据历史的浏览信息，对待推荐用户感兴趣的短视频类型进行分析。其中，待推荐用户在不同的时间段，其感兴趣的短视频类型可能会有差异，因此，本发明根据待推荐用户对短视频的历史浏览信息，分析待推荐用户在不同时间段感兴趣的短视频类型。

通过待推荐用户对短视频的历史浏览信息分析出待推荐用户在不同时间段感兴趣的短视频类型，当待推荐用户登录视频网站时，获取当前系统时间，并根据该当前系统时间，查找该当前系统时间所在的时间段，待推荐用户感兴趣的短视频类型。找到待推荐用户在该时间段内感兴趣的短视频的类型，向待推荐用户推荐相同类型的短视频。

本发明可根据用户的历史浏览信息，分析用户的兴趣爱好，进而推荐用户感兴趣的短视频，精准地击中用户的兴趣热点。

在一种可能的实施例方式中，抓取待推荐用户在视频网站上对短视频的历史浏览信息，包括：基于网页爬虫技术抓取待推荐用户在视频网站上对短视频的历史浏览信息；基于待推荐用户对短视频的历史浏览信息，分析待推荐用户在不同的时间段感兴趣的短视频类型，包括：从历史浏览信息中获取待推荐用户浏览过的每一个短视频的类型、频次、浏览时间以及待推荐用户对每一个短视频的评价信息，分析待推荐用户在每一个时间段感兴趣的短视频类型。

可以理解的是，在抓取待推荐用户在视频网站上对短视频的浏览信息时，采用网页爬虫技术从视频网站上抓取待推荐用户对短视频的历史浏览信息，并提取待推荐用户浏览过的每一个短时间的类型、浏览时间、频次以及评价信息，进而分析出待推荐用户在不同时间段内感兴趣的短视频类型。

具体的，首先，可以将一天的时间划分为多个时间段，比如，上午、下午和晚上，对于不同时间段，根据待推荐用户浏览过的每一个短视频的类型和频次，可以初步确定待推荐用户在不同的时间段感兴趣的短视频类型，然后再根据待推荐用户对每一个短视频的评价信息，精确确定待推荐用户对同一类型的多个短视频中每一个短视频的兴趣热度。

其中，在向视频网站上发布短视频时，会根据短视频中的内容，标记每一个短视频的内容标签，根据每一个短视频的内容标签，确定每一个短视频的类型。根据上述的方法可获取待推荐用户在不同时间段对短视频的兴趣爱好点。

在一种可能的实施例方式中，基于待推荐用户感兴趣的短视频类型，向待推荐用户推荐相同类型的短视频，之前包括：抓取多个用户在视频网站上对短视频的浏览信息；基于多个用户的浏览信息，获取在每一个时间段内，不同类型的短视频的浏览频次以及评价信息；根据不同类型的短视频的浏览频次，对不同类型的短视频按照浏览频次由大到小进行排序；对于同一类型的多个短视频，按照浏览频次和评价信息进行排序，并将排序后的每一种类型的短视频存储于视频库中。

可以理解的是，在向待推荐用户推荐短视频之前，需要对视频网站上的短视频进行分类排序。具体的，抓取多个用户在视频网站上对对短视频的浏览信息，基于多个用户的浏览信息，获取在每一个时间段内，不同类型的短视频的浏览频次以及评价信息，即每一类型的短视频被浏览的频次。根据每一类型的短视频被浏览的频次，对不同类型的短视频进行排序。对于同一类型的多个短视频，按照浏览频次和评价信息，对每一个短视频进行排序，将排序后的短视频按照不同类型存储于视频库中。

在一种可能的实施例方式中，评价信息为从短视频评论区或者弹幕区获取，评价信息包括正面评价信息和负面评价信息。

可以理解的是，每一个用户在观看短视频后，可以在评论区对该短视频进行评论，用户在观看短视频的过程中，也可以发送弹幕信息来对短视频进行评价。其中，评价信息主要包括正面评价信息和负面评价信息，正面评价信息可表示用户对该短视频比较感兴趣，负面评价信息表示用户对该短视频不感兴趣。

在一种可能的实施例方式中，基于待推荐用户感兴趣的短视频类型，向待推荐用户推荐相同类型的短视频，包括：基于待推荐用户感兴趣的短视频类型，从视频库中查找相同类型的短视频，并向待推荐用户推荐正面评价信息且浏览频次高的短视频。

可以理解的是，在对待推荐用户进行短视频推荐时，基于待推荐用户感兴趣的短视频类型，从视频库中查找相同类型的多个短视频，向待推荐用户推荐正面评价信息且浏览频次比较高的短视频。

图2为本发明实施例提供的一种短视频智能推荐系统结构图，如图2所示，一种短视频智能推荐系统，包括抓取模块201、分析模块202、查找模块203和推荐模块204，其中：

抓取模块201，用于抓取待推荐用户在视频网站上对短视频的历史浏览信息；分析模块202，用于基于待推荐用户对短视频的历史浏览信息，分析待推荐用户在不同的时间段感兴趣的短视频类型；查找模块203，用于当待推荐用户登录视频网站时，获取当前系统时间，查找所述当前系统时间所在的时间段，待推荐用户感兴趣的短视频类型；推荐模块204，用于基于待推荐用户感兴趣的短视频类型，向待推荐用户推荐相同类型的短视频。

可以理解的是，本发明提供的一种短视频智能推荐系统与前述各实施例提供的短视频智能推荐方法相对应，短视频智能推荐系统的相关技术特征可参考短视频智能推荐方法的相关技术特征，在此不再赘述。

请参阅图3，图3为本发明实施例提供的电子设备的实施例示意图。如图3所示，本发明实施例提了一种电子设备，包括存储器310、处理器320及存储在存储器310上并可在处理器320上运行的计算机程序311，处理器320执行计算机程序1311时实现以下步骤：抓取待推荐用户在视频网站上对短视频的历史浏览信息；基于待推荐用户对短视频的历史浏览信息，分析待推荐用户在不同的时间段感兴趣的短视频类型；当待推荐用户登录视频网站时，获取当前系统时间，查找所述当前系统时间所在的时间段，待推荐用户感兴趣的短视频类型；基于待推荐用户感兴趣的短视频类型，向待推荐用户推荐相同类型的短视频。

请参阅图4，图4为本发明提供的一种计算机可读存储介质的实施例示意图。如图4所示，本实施例提供了一种计算机可读存储介质400，其上存储有计算机程序411，该计算机程序411被处理器执行时实现如下步骤：抓取待推荐用户在视频网站上对短视频的历史浏览信息；基于待推荐用户对短视频的历史浏览信息，分析待推荐用户在不同的时间段感兴趣的短视频类型；当待推荐用户登录视频网站时，获取当前系统时间，查找所述当前系统时间所在的时间段，待推荐用户感兴趣的短视频类型；基于待推荐用户感兴趣的短视频类型，向待推荐用户推荐相同类型的短视频。

本发明实施例提供的一种短视频智能推荐方法、系统、电子设备及存储介质，可根据用户的历史浏览信息，分析用户的兴趣爱好，进而推荐用户感兴趣的短视频，精准地击中用户的兴趣热点。

需要说明的是，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本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。