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        基于本體的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻用戶興趣判定模型設(shè)計與仿真

        2019-07-23 01:51:29高晨峰
        新媒體研究 2019年10期
        關(guān)鍵詞:本體準(zhǔn)確率

        高晨峰

        摘 ?要 ?隨著互聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)的飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻已經(jīng)成為電子商務(wù)推廣的主要形式。當(dāng)前,網(wǎng)絡(luò)運營商普遍采用個性化推薦系統(tǒng)來為用戶提供網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻觀看服務(wù),但是個性化推薦系統(tǒng)的用戶視頻觀看興趣判定準(zhǔn)確率不高,沒有完全迎合用戶興趣,甚至在一定程度上會造成用戶對網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻的反感。為了解決用戶視頻觀看興趣判定準(zhǔn)確率不高的問題,文章設(shè)計并提出了基于本體的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻用戶興趣判定模型,該模型以本體為基本單元,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻特征,分別生成網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻的類別本體、描述本體、主演本體、標(biāo)題本體,然后建立了類別興趣分量計算模塊、關(guān)鍵字興趣分量計算模塊、興趣精確度糾正模塊,從而實現(xiàn)對用戶視頻觀看長短期興趣的精準(zhǔn)判定。經(jīng)過仿真測試發(fā)現(xiàn),該模型對用戶視頻觀看長短期興趣判定準(zhǔn)確性較高,能夠針對絕大多類型的用戶,通用性能較好。

        關(guān)鍵詞 ?網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻;本體;興趣判定;準(zhǔn)確率

        中圖分類號 ?G2 ? ? ?文獻標(biāo)識碼 ?A ? ? ?文章編號 ?2096-0360(2019)10-0033-04

        隨著網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的發(fā)展與成熟,網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻的發(fā)展迎來了新的發(fā)展契機,目前已經(jīng)成為當(dāng)前主流的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)。然而,網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻在快速發(fā)展的同時還面臨很多問題。網(wǎng)絡(luò)運營商是網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻傳播與引領(lǐng)的關(guān)鍵,他們掌握著新媒體大量的視頻數(shù)據(jù)。但是,網(wǎng)絡(luò)運營商沒有充分挖掘這些網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻的潛在商業(yè)價值,只是按部就班根據(jù)帶寬收取運營費用,未曾打通網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻業(yè)務(wù)發(fā)展渠道[1]。

        也有部分網(wǎng)絡(luò)運營商嘗試針對特定用戶播放相關(guān)網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻廣告,試圖迎合用戶對網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻的興趣,但是實際效果并不理想。個性化推薦系統(tǒng)是目前網(wǎng)絡(luò)運營商管理網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻的關(guān)鍵技術(shù)之一。個性化推薦系統(tǒng)是以用戶的興趣為基礎(chǔ),利用大數(shù)據(jù)向用戶推薦可能感興趣的視頻資

        源[2]。目前,基于個性化推薦系統(tǒng)的用戶興趣挖掘技術(shù)十分成熟,常見的技術(shù)有:淘寶推廣[3]和百度推廣[4]。深入分析發(fā)現(xiàn),這種基于個性化推薦系統(tǒng)的傳統(tǒng)用戶興趣挖掘技術(shù)存在如下缺陷,第一,網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻數(shù)量較多,但整體收益并不高,甚至部分網(wǎng)頁放滿了網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻,造成用戶體驗嚴(yán)重下降,從而產(chǎn)生消極態(tài)度,長此以往不利于網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻用戶興趣的提高,阻礙網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻的推廣和應(yīng)用。第二,網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻千篇一律,對于絕大部分用戶播放的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻都是一樣,完全沒有針對性和定制化,不能充分挖掘用戶的潛在興趣,也就不能達到網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻長遠發(fā)展的目的[5]。因此,如何構(gòu)建一個令用戶滿意的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻播放氛圍,并設(shè)計一個高準(zhǔn)確率的基于本體的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻用戶興趣判定模型是本文需要解決的關(guān)鍵技術(shù)。

        1 ?基于本體的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻用戶興趣判定模型設(shè)計

        網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻包含的信息十分豐富,除了網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻主體信息,還包括:視頻標(biāo)題、視頻主演、視頻類別、視頻描述等,基于本體的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻用戶興趣判定模型是將全部的視頻特征信息納入用戶興趣考慮范圍,因此整個用戶興趣判定過程相對復(fù)雜,需要經(jīng)過多個判定環(huán)節(jié)[6]。如圖1所示是基于本體的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻用戶興趣判定模型整體架構(gòu)。從圖1可以看出,基于本體的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻用戶興趣判定模型整體架構(gòu)包括3個模塊,分別是:類別興趣分量計算模塊、關(guān)鍵字興趣分量計算模塊、興趣精確度糾正模塊。3個模塊相輔相成,共同實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻的用戶興趣精準(zhǔn)判定。

        從圖1可以看到,虛線以上結(jié)構(gòu)為模型的用戶興趣輸入數(shù)據(jù),在輸入數(shù)據(jù)進行計算之前,需要對網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻的特征信息進行預(yù)處理。預(yù)處理的目的是把視頻的特征信息聚合到一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中,便于之后的興趣判定。

        完成用戶的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻信息預(yù)處理之后,模型會自動獲取網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻信息并進行用戶興趣判定。在本次網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻判定用戶興趣之前,還需要結(jié)合用戶以往的長短期視頻興趣,及時對用戶興趣進行更新,并將更新后的興趣重新覆蓋到用戶數(shù)據(jù)庫中。

        在基于本體的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻用戶興趣判定模型整體架構(gòu)的最左側(cè)是類別興趣計算模塊。類別主體是網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻最為關(guān)鍵的特征信息,根據(jù)類別主體可大致判斷出用戶對網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻的興趣范圍。之后是關(guān)鍵詞主體興趣的判定,網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻除了類別主體可判定用戶興趣外,視頻的主演、描述、標(biāo)題等本體也可以判定出用戶的興趣[7]。一般而言,主演、描述和標(biāo)題本體都是利用關(guān)鍵詞提取的方式進行計算,為了提高判定效率,可以把主演、描述和標(biāo)題本體分量進行聚合,得到關(guān)鍵字興趣分量,再由關(guān)鍵詞興趣分量和類別興趣分量按照一定的比例組合計算出初步的用戶興趣分量。

        根據(jù)初步的用戶興趣分量,還需要借助網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻的其他信息本體對初步的用戶興趣分量進行調(diào)整。這里的其他信息本體可以使網(wǎng)絡(luò)帶寬、延時、丟包等性能指標(biāo),同一個網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻在不同大小的網(wǎng)絡(luò)帶寬上具有不同的播放體驗感。在用戶興趣相同的條件下,用戶對某個網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻越感興趣,就越會選擇清晰度更高的視頻[8]。因此,可以根據(jù)視頻清晰度對初步的用戶興趣分量進行權(quán)重修改,得出本次網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻用戶短期興趣判定結(jié)果。

        對于用戶長期興趣判定,在用戶視頻播放的歷史記錄下,用戶長期興趣即為用戶興趣的持久度。時間越長,用戶對網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻興趣可能發(fā)生變化。因此,在判定用戶長期興趣時,要對舊長期興趣進行降權(quán)處理,從而可以保證用戶長期興趣判定的準(zhǔn)確性。

        根據(jù)以上對基于本體的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻用戶興趣判定模型整體架構(gòu)的描述與分析,本文給出基于本體的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻用戶興趣判定模型的執(zhí)行流程,如圖2所示。

        2 ?基于本體的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻用戶興趣判定模型仿真

        2.1 ?仿真數(shù)據(jù)

        為了驗證基于本體的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻用戶興趣判定模型整體架構(gòu)的準(zhǔn)確性,本文進行了模型的相關(guān)仿真測試。仿真測試選擇了多用戶和多網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻的樣本基礎(chǔ),保證了仿真測試的可靠性。在仿真測試中,用戶數(shù)量為12個,每個用戶觀看的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻是在1個月內(nèi)完成的。網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻涉及各行各業(yè),包括:電影、電視劇、體育、娛樂、綜藝、兒童、動漫、搞笑、資訊、游戲、直播、文學(xué)、漫畫等多達13個種類。設(shè)每個用戶隨機選擇了15~20個網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻。每個網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻包含:視頻名稱、視頻類別、視頻描述、主演人員、觀看時長、視頻總長、視頻清晰度等本體信息。

        2.2 ?模型仿真

        基于本體的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻用戶興趣判定模型是否正確運行主要取決于用戶長短期興趣判定的準(zhǔn)確率,而用戶長短期興趣判定的準(zhǔn)確率的計算關(guān)鍵在于對生成的興趣向量的判斷程度。在模型仿真過程中,每個網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻的視頻標(biāo)題、視頻主演、視頻類別、視頻描述本體都會生成一個用戶短期興趣向量,進而求出用戶興趣向量。將計算出的興趣向量與基準(zhǔn)興趣向量進行對比,比較兩者興趣相同的個數(shù)及其權(quán)重和,進而分析用戶興趣相似度。計算用戶興趣與基準(zhǔn)興趣的相似度公式如(1)所示。

        為基準(zhǔn)興趣A中的興趣總數(shù),表示在基準(zhǔn)興趣A中相同興趣的權(quán)重和。當(dāng)相似度值大于某個給定閥值?(?=1),則判定該用戶興趣與基準(zhǔn)興趣匹配,否則該興趣無效。根據(jù)以上判定標(biāo)準(zhǔn)對12個用戶進行長短期興趣及其準(zhǔn)確率進行判定,結(jié)果如表1所示。

        對于用戶長期興趣,本文采用跟蹤記錄法進行判定。對每個用戶的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻興趣進行記錄,以基準(zhǔn)興趣為標(biāo)準(zhǔn),計算用戶興趣與基準(zhǔn)興趣的距離,隨著視頻觀看時間變長,用戶興趣會出現(xiàn)一定的波動,可能會超出相似度基線范圍。如圖3所示,虛線對應(yīng)的為相似度基線,用戶興趣在長時間視頻觀看過程中出現(xiàn)了部分相似度基線越界,但整體上用戶興趣相似度基本保持了較高的準(zhǔn)確率。

        2.3 ?結(jié)果分析

        根據(jù)本文的基于本體的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻用戶興趣判定模型仿真測試結(jié)果,我們可以發(fā)現(xiàn),兒童的興趣判定準(zhǔn)確率較高,這與現(xiàn)實情況基本一致。由于兒童特殊的年齡結(jié)構(gòu),造成兒童的興趣比較單一,對網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻較為執(zhí)著,觀看的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻類型也較少,主要以動畫、益智類視頻為。因此,對網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻選擇比較明確,視頻興趣判定準(zhǔn)確率較高。

        青少年興趣判定的準(zhǔn)確率也相對較高,與兒童興趣判定情況類似,青少年關(guān)注的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻比較有特色,辨識度較高,例如:游戲、動漫、體育等。從網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻本身來看,游戲、動漫、體育類視頻的70%觀眾均是青少年,這樣的特征使得青少年的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻興趣判定準(zhǔn)確率較高。

        兒童和青少年之后是少女和家庭婦女。少女和家庭婦女雖然所處年齡階段不同,但網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻興趣基本一致,主要的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻為:化妝品、服飾、鞋包、裝飾品等。因此,少女和家庭婦女的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻興趣判定準(zhǔn)確率也不低。

        網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻興趣判定準(zhǔn)確率較低的是女性白領(lǐng)與男性白領(lǐng)。女性白領(lǐng)與男性白領(lǐng)與其他用戶類型存在一定的區(qū)別。男女性白領(lǐng)所關(guān)注的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻沒有一個范圍,涉及面較廣,內(nèi)容繁雜,同時由于工作原因,男女性白領(lǐng)觀看網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻的時間相比其他用戶類型較少。因此,在分析男女性白領(lǐng)的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻興趣時,可能會出現(xiàn)較大的興趣判定誤差。

        從整體上來看,基于本體的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻用戶興趣判定模型基本適用于大多數(shù)用戶類型,且保持著較高的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻長短期興趣判定準(zhǔn)確率,準(zhǔn)確率可以維持在80%左右,相比基于個性化推薦系統(tǒng)的興趣判定模型具有更高的適用價值。

        3 ?結(jié)束語

        本文從網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻出發(fā),根據(jù)用戶觀看的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻提取出視頻的相關(guān)本體信息,同時結(jié)合大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)對提高用戶長短期興趣判定準(zhǔn)確率進行了深入研究,提出了基于本體的網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻用戶興趣判定模型解決方案。該模型的核心是類別興趣分量計算模塊、關(guān)鍵字興趣分量計算模塊、興趣精確度糾正模塊三大模塊。網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻包含多個主體,分別為:類別本體、描述本體、主演本體、標(biāo)題本體。通過三大模塊與四個本體計算得出初步的用戶興趣分量,然后根據(jù)網(wǎng)絡(luò)新媒體視頻的觀看時長、視頻總長、視頻清晰度對初步的用戶興趣分量進行調(diào)整,并結(jié)合用戶舊長期興趣得出最終的用戶長短期興趣及判定準(zhǔn)確率。

        參考文獻

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        [2]朱嵐.讓受眾成為用戶——面對新媒體和網(wǎng)絡(luò)視頻沖擊法制欄目應(yīng)對之策[J].環(huán)球市場信息導(dǎo)報,2016(14):76-76.

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