基于影视评分分数的评分补齐方法、装置、终端与流程

1.本发明涉及影视评分技术领域，尤其涉及的是一种基于影视评分分数的评分补齐方法、装置、智能终端及存储介质。


背景技术：

2.ott是指互联网公司越过运营商，发展基于开放互联网的各种视频及数据服务业务。
3.在ott行业用户群体主要是收看影视节目，很多公司都希望收集用户的收看之后的评分，通过该评分数据最终给运营提供基本数据参考。所以用户一般看完某个影视节目之后会对影视进行评分，分值从0到10不等。但是现有技术中，不是每个用户都能配合给出评分数据，也有容易忘记评分的，然而刻意要求用户打上每一部看完的分值，基本不现实，这样就会导致有的用户对影视节目评分收集不完整，如果需要客服一个个去问用户重新评分，则会造成增加人力成本，而有些用户不一定配合，费时费力。
4.因此，现有技术还有待改进和发展。


技术实现要素：

5.本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种基于影视评分分数的评分补齐方法、装置、智能终端及存储介质，本发明可以对用户没有评分的影视节目进行评分补齐，自动补齐，不会额外增加人力成本，并且实现容易。
6.本发明解决问题所采用的技术方案如下：
7.一种基于影视评分分数的评分补齐方法，其中，所述方法包括：
8.分别获取多个用户对不同影视节目已评的评分数据；
9.基于获取的多个用户对不同影视节目已评的评分数据，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值；
10.通过多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值；
11.基于已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值，和第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据，通过预定的回归表达式，计算出第三用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，并输出补齐。
12.所述的基于影视评分分数的评分补齐方法，其中，所述分别获取多个用户对不同影视节目已评的评分数据的步骤之前包括：
13.获取多个用户对不同影视节目的评分数据及未评分项；
14.将所获取的多个用户对不同影视节目的评分数据及未评分项生成评分表；
15.基于所述评分表确定出第三用户未评分的影视节目，为需预测评分的影视节目。
16.所述的基于影视评分分数的评分补齐方法，其中，所述基于获取的多个用户对不同影视节目已评的评分数据，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的步骤包
括：
17.基于获取的多个用户对不同影视节目已评的评分数据，计算同一用户对已评分两个指定影视节目的评分差值；
18.在进行同一用户对已评分两个指定影视节目的评分差值计算时，将需预测评分的影视节目的同一用户已评分作为被减数，同一用户评分的两个指定影视节目中另一个指定影视节目评分数据作为减数，进行相减运算，得到已评分用户对指定两个影视节目的评分差值。
19.所述的基于影视评分分数的评分补齐方法，其中，所述通过多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值的步骤包括：
20.获取多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值；
21.对多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值求平均值，得到已评分用户对指定两个影视节目的平均评分差值。
22.所述的基于影视评分分数的评分补齐方法，其中，所述通过多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值的步骤包括：
23.当有n个已评分用户对指定两个影视节目a和b的评分差值时，预测b，则平均评分差值为b-a的分值/n-1；
24.当有n个已评分用户对指定两个影视节目c和d的评分差值时，预测c，则平均评分差值为c-d的分值/n-1。
25.所述的基于影视评分分数的评分补齐方法，其中，所述基于已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值，和第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据，通过预定的回归表达式，计算出第三用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，并输出补齐的步骤包括：
26.获取已评分用户对指定两个影视节目的平均评分差值，以及获取第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据；
27.基于预定的回归表达式，将第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据，和已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均评分差值做求和运算，得到第三用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，并输出预测分数补齐。
28.所述的基于影视评分分数的评分补齐方法，其中，所述基于预定的回归表达式，将第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据，和已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均评分差值做求和运算，得到第三用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，并输出预测分数补齐的步骤之后还包括：
29.将得到的第三用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，输出到所述评分表中对应项进行预测分数补齐。
30.一种基于影视评分分数的评分补齐装置，其中，所述装置包括：
31.获取模块，用于分别获取多个用户对不同影视节目已评的评分数据；
32.第一计算模块，用于基于获取的多个用户对不同影视节目已评的评分数据，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值；
33.第二计算模块，用于通过多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值；
34.评分预测模块，用于基于已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值，和第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据，通过预定的回归表达式，计算出第三用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，并输出补齐。
35.一种智能终端，其中，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于执行任意一项所述的方法。
36.一种非临时性计算机可读存储介质，其中，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行任意一项所述的方法。
37.本发明的有益效果：本发明实施例提供了一种基于影视评分分数的评分补齐方法、装置、智能终端及存储介质，本发明的通过slope one推荐方法补齐用户未填写的分值。本发明的优点在于采用使用slope one推荐算法公式补齐用户未填写的分值。且slope one推荐算法公式特别适合大众多物品的评分差异。本发明可以对用户没有评分的影视节目进行评分补齐，自动补齐，不会额外增加人力成本，并且实现容易。尤其是在实现和维护方面，让这个开发和测试过程都非常容易实现，为后影视节目的评分和统计大大提供了方便，降低了人力成本。
附图说明
38.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
39.图1是本发明实施例提供的基于影视评分分数的评分补齐方法的流程示意图。
40.图2是本发明实施例提供的基于影视评分分数的评分补齐方法的较佳实施整体框图。
41.图3是本发明提供的基于影视评分分数的评分补齐方法具体应用实施例的流程示意图。
42.图4是本发明实施例提供的基于影视评分分数的评分补齐装置的原理框图。
43.图5是本发明实施例提供的智能终端的内部结构原理框图。
具体实施方式
44.为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
45.需要说明，若本发明实施例中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后
……
)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
46.本发明针对现有技术中，不是每个用户都能配合给出评分数据，也有容易忘记评
分的，然而刻意要求用户打上每一部看完的分值，基本不现实，这样就会导致有的用户对影视节目评分收集不完整，如果需要客服一个个去问用户重新评分，则会造成增加人力成本，而有些用户不一定配合，费时费力的问题。本发明本文基于这个问题通过slope one推荐方法补齐用户未填写的分值，提供了一种基于影视评分分数的评分补齐方法，slopone算法也属于协同过滤算法的范畴，它是一种rating-based算法，即基于评分的协同过滤算法，利用物品间的流行度差异来预测用户对新物品的评分。
47.以下通过具体实施例对本发明方法做进一步详细说明：
48.示例性方法
49.如图1中所示，本发明实施例提供一种基于影视评分分数的评分补齐方法，所述基于影视评分分数的评分补齐方法可以应用于智能终端。在本发明实施例中，所述方法包括如下步骤：
50.步骤s100、分别获取多个用户对不同影视节目已评的评分数据；
51.基于现有技术中不同用户会对不同的影视节目评分，而有时也会忘了评分的情况；本发明实施例中，会分别获取多个用户对不同影视节目已评的评分数据。所述多个用户可以包括用户甲、用户乙和用户丙；不同的不同影视节目可以为电影a、电影b、电影c和电影d四部电影。
52.本发明实施例中，具体地，本发明可以获取多个用户对不同影视节目的评分数据及未评分项；例如用户甲、乙、丙三位观看过电影a、电影b、电影c，则会分别获取三个用户(用户甲、乙、丙三位观看过电影a、电影b、电影c的评分数据及未评分项。例如，用户甲观看过电影a、电影b、电影c的一个评分数据为电影a评分为6、电影b评分为8、电影c为10；
53.用户乙观看过电影a、电影b、电影c的一个评分数据为电影a评分为5、电影b评分为7、电影c为待预测；用户丙观看过电影a、电影b、电影c的一个评分数据为电影a评分为待预测、电影b评分为8、电影c为10；
54.然后，本发明中会将所获取的多个用户对不同影视节目的评分数据及未评分项生成评分表；
55.下面表1是甲、乙、丙三位用户观看过电影a、电影b、电影c的一个评分表，其中乙未对电影c进行评分和丙未对电影a进行评分。
56.表1：
57.用户电影a电影b电影c甲6810乙57待预测丙待预测810
58.这样通过上述评分表可以明显看到，不同用户对不同电影的评分数据，以及未评分数据；
59.即基于所述评分表确定出第三用户未评分的影视节目，为需预测评分的影视节目。如上表所示，用户乙对电影c的评分数据为待预测补齐，用户丙对电影a的评分数据也为待预测补齐。
60.步骤s200、基于获取的多个用户对不同影视节目已评的评分数据，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值；
61.本步骤中，基于获取的多个用户对不同影视节目已评的评分数据，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值：
62.基于获取的多个用户对不同影视节目已评的评分数据，计算同一用户对已评分两个指定影视节目的评分差值；本发明实施例中在进行同一用户对已评分两个指定影视节目的评分差值计算时，将需预测评分的影视节目的同一用户已评分作为被减数，同一用户评分的两个指定影视节目中另一个指定影视节目评分数据作为减数，进行相减运算，得到已评分用户对指定两个影视节目的评分差值。
63.例如，步骤s100的表中所示用户乙对电影c的评分数据为待预测补齐，则将需预测评分的影视节目的同一用户已评分作为被减数，例如用户甲对电影c的评分10作为被减数；而同一用户评分的两个指定影视节目中另一个指定影视节目评分数据作为减数，则用户甲对电影b的评分数8作为减数，则用户甲对计算电影c和电影b的差值为10-8＝2。
64.步骤s300、通过多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值；
65.本步骤中，通过多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值。
66.具体地，获取多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值；对多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值求平均值，得到已评分用户对指定两个影视节目的平均评分差值。具体地本发明实施例中可以通过如下公式计算平均评分差值：
67.当有n个已评分用户对指定两个影视节目a和b的评分差值时，预测b，则平均评分差值为b-a的分值/n-1；
68.当有n个已评分用户对指定两个影视节目c和d的评分差值时，预测c，则平均评分差值为c-d的分值/n-1。
69.如上面表1所示，本发明实施例中，
70.当需预测用户丙对电影a的待预测分数，则需计算电影a和电影b的平均评分差值：[(6-8)+(5-7)]/2＝-2，
[0071]
当需预测用户乙对电影c的待预测分数，则需计算电影b和电影c的平均评分差值：[(10-8)+(10-8)]/2＝2。
[0072]
步骤s400、基于已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值，和第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据，通过预定的回归表达式，计算出第三用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，并输出补齐。
[0073]
本步骤中，会基于已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值，和第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据，通过预定的回归表达式，计算出第三用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，并输出补齐。本发明中，预定的回归表达式较佳地为使用slope one推荐算法公式补齐用户未填写的分值。即slope one采用大众的回归表达式：f(x)＝x+b。其中只有一个参数b，为差值。
[0074]
步骤s400具体地，获取已评分用户对指定两个影视节目的平均评分差值，以及获取第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据；
[0075]
基于预定的回归表达式，将第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据，和已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均评分差值做求和运算，得到第三
用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，并输出预测分数补齐。例如参考表1所示：
[0076]
当需预测用户丙对电影a的待预测分数，则需计算用户甲和用户乙分别对电影a和电影b的平均评分差值：[(6-8)+(5-7)]/2＝-2，因此，得到用户丙对电影a的预测分值为：8+(-2)＝6；
[0077]
当需预测用户乙对电影c的待预测分数，则需计算用户甲和用户乙分别对电影b和电影c的平均评分差值：[(10-8)+(10-8)]/2＝2，因此，得到用户乙对电影c的预测分值为：7+2＝9。
[0078]
本发明实施例中还会将得到的第三用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，输出到所述评分表中对应项进行预测分数补齐。
[0079]
最终预测评分表如下表2所示：
[0080]
用户电影a电影b电影c甲6810乙579丙6810
[0081]
这样，本发明通过上述实施例，可以通过slope one推荐方法补齐用户未填写的分值。本发明的优点在于采用使用slope one推荐算法公式补齐用户未填写的分值。且slope one推荐算法公式特别适合大众多物品的评分差异。本发明可以对用户没有评分的影视节目进行评分补齐，自动补齐，不会额外增加人力成本，并且实现容易。尤其是在实现和维护方面，让这个开发和测试过程都非常容易实现，为后影视节目的评分和统计大大提供了方便，降低了人力成本。
[0082]
以下通过具体应用实施例，对本发明做进一步详细说明：
[0083]
本具体应用实施例的一种基于影视评分分数的评分补齐方法，包括以下步骤：
[0084]
步骤s1、开始；
[0085]
步骤s2、分为两组，用户甲乙看过电影ab，甲乙看过电影cd；
[0086]
步骤s21、用户甲看过电影a评分为3，电影b评分为5，用户乙看过电影a评分为4；
[0087]
步骤s22、求用户乙对电影b的预测评分；
[0088]
步骤s23、求出用户甲看到电影的差值r＝5-3＝2；
[0089]
步骤s24、预测用户乙对电影b的评分为4+r；
[0090]
步骤s31、用户甲看过电影c评分为4，电影d评分为6，用户乙看过电影a评分为5；
[0091]
步骤s32、求用户乙对电影c的预测评分
[0092]
步骤s33、求出用户甲看到电影的差值r＝4-6＝-2
[0093]
步骤s34、预测用户乙对电影b的评分为5+r；
[0094]
步骤s4、结束。
[0095]
如图2和图3所示实施例中，对于用户甲和用户乙，分别看了电影a、电影b、电影c、电影d四部电影。其中分为两组，a、b为一组，c、d为一组。当需预测xxx电影评分，则将xxx电影的已评分作为被减数。(备注在减法算式中，减号前面的数是被减数，减号后面的数是减数，等号后面的数是差。)
[0096]
如图2所示，电影a、电影b为一组。预测乙对于电影b的评分。首先用户甲对电影b和
电影a的评分差值为：5-3＝2，则公式：当有n个已评分用户对指定两个影视节目a和b的评分差值时，预测b，则平均评分差值为b-a的分值/n-1，则平均平分差值为(5-3)/(2-1)＝2；然后再根据平均平分差值和将用户乙对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据4作求和运算，得到用户乙对电影b预测评分为：4+2＝6。
[0097]
如图2所示，电影c、和电影d为一组。预测乙对于电影c的评分。首先用户甲对电影c和电影d的评分差值为：4-6＝-2，则公式：当有n个已评分用户对指定两个影视节目c和d的评分差值时，预测c，则平均评分差值为c-d的分值/n-1，则平均平分差值为(4-6)/(2-1)＝-2，然后再根据平均平分差值和将用户乙对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据4作求和运算，得到用户乙的c预测评分为：5+(-2)＝3。
[0098]
示例性设备
[0099]
如图4中所示，本发明实施例提供一种基于影视评分分数的评分补齐装置，该装置包括：
[0100]
获取模块310，用于分别获取多个用户对不同影视节目已评的评分数据；
[0101]
第一计算模块320，用于基于获取的多个用户对不同影视节目已评的评分数据，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值；
[0102]
第二计算模块330，用于通过多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值；
[0103]
评分预测模块340，用于基于已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值，和第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据，通过预定的回归表达式，计算出第三用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，并输出补齐，具体如上所述。
[0104]
基于上述实施例，本发明还提供了一种智能终端，其原理框图可以如图5所示。该智能终端包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏。其中，该智能终端的处理器用于提供计算和控制能力。该智能终端的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该智能终端的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于影视评分分数的评分补齐方法。该智能终端的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该智能终端的摄像头是预先在智能终端内部设置。
[0105]
本领域技术人员可以理解，图5中示出的原理框图，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的智能终端的限定，具体的智能终端可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0106]
在一个实施例中，提供了一种智能终端，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
[0107]
分别获取多个用户对不同影视节目已评的评分数据；
[0108]
基于获取的多个用户对不同影视节目已评的评分数据，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值；
[0109]
通过多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值，计算已评分用户对指定两
个影视节目的评分差值的平均值；
[0110]
基于已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值，和第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据，通过预定的回归表达式，计算出第三用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，并输出补齐,具体如上所述。
[0111]
其中，所述分别获取多个用户对不同影视节目已评的评分数据的步骤之前包括：
[0112]
获取多个用户对不同影视节目的评分数据及未评分项；
[0113]
将所获取的多个用户对不同影视节目的评分数据及未评分项生成评分表；
[0114]
基于所述评分表确定出第三用户未评分的影视节目，为需预测评分的影视节目。
[0115]
其中，所述基于获取的多个用户对不同影视节目已评的评分数据，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的步骤包括：
[0116]
基于获取的多个用户对不同影视节目已评的评分数据，计算同一用户对已评分两个指定影视节目的评分差值；
[0117]
在进行同一用户对已评分两个指定影视节目的评分差值计算时，将需预测评分的影视节目的同一用户已评分作为被减数，同一用户评分的两个指定影视节目中另一个指定影视节目评分数据作为减数，进行相减运算，得到已评分用户对指定两个影视节目的评分差值。
[0118]
其中，所述通过多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值的步骤包括：
[0119]
获取多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值；
[0120]
对多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值求平均值，得到已评分用户对指定两个影视节目的平均评分差值。
[0121]
其中，所述通过多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值的步骤包括：
[0122]
当有n个已评分用户对指定两个影视节目a和b的评分差值时，预测b，则平均评分差值为b-a的分值/n-1；
[0123]
当有n个已评分用户对指定两个影视节目c和d的评分差值时，预测c，则平均评分差值为c-d的分值/n-1。
[0124]
其中，所述基于已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值，和第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据，通过预定的回归表达式，计算出第三用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，并输出补齐的步骤包括：
[0125]
获取已评分用户对指定两个影视节目的平均评分差值，以及获取第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据；
[0126]
基于预定的回归表达式，将第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据，和已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均评分差值做求和运算，得到第三用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，并输出预测分数补齐。
[0127]
其中，所述基于预定的回归表达式，将第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据，和已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均评分差值做求和运算，得到第三用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，并输出预测分数补齐的步骤之后还包括：
[0128]
将得到的第三用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，输出到所述评分表中对应项进行预测分数补齐，具体如上所述。
[0129]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
[0130]
综上所述，本发明实施例提供了一种基于影视评分分数的评分补齐方法、装置、智能终端及存储介质，包括：分别获取多个用户对不同影视节目已评的评分数据；基于获取的多个用户对不同影视节目已评的评分数据，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值；通过多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值；基于已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值，和第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据，通过预定的回归表达式，计算出第三用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，并输出补齐。本发明的通过slope one推荐方法补齐用户未填写的分值。本发明的优点在于采用使用slope one推荐算法公式补齐用户未填写的分值。且slope one推荐算法公式特别适合大众多物品的评分差异。本发明可以对用户没有评分的影视节目进行评分补齐，自动补齐，不会额外增加人力成本，并且实现容易。尤其是在实现和维护方面，让这个开发和测试过程都非常容易实现，为后影视节目的评分和统计大大提供了方便，降低了人力成本；本发明可以对用户没有评分的影视节目进行评分补齐，自动补齐，不会额外增加人力成本，并且实现容易。
[0131]
应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，例如使用前向参考时间的平均或权重帧率作为阈值判定的参考因子。使用最小间隔时间作为帧率调整的触发条件来代替自适应阈值的判定，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

技术特征：
1.一种基于影视评分分数的评分补齐方法，其特征在于，所述方法包括：分别获取多个用户对不同影视节目已评的评分数据；基于获取的多个用户对不同影视节目已评的评分数据，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值；通过多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值；基于已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值，和第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据，通过预定的回归表达式，计算出第三用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，并输出补齐。2.根据权利要求1所述的基于影视评分分数的评分补齐方法，其特征在于，所述分别获取多个用户对不同影视节目已评的评分数据的步骤之前包括：获取多个用户对不同影视节目的评分数据及未评分项；将所获取的多个用户对不同影视节目的评分数据及未评分项生成评分表；基于所述评分表确定出第三用户未评分的影视节目，为需预测评分的影视节目。3.根据权利要求1所述的基于影视评分分数的评分补齐方法，其特征在于，所述基于获取的多个用户对不同影视节目已评的评分数据，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的步骤包括：基于获取的多个用户对不同影视节目已评的评分数据，计算同一用户对已评分两个指定影视节目的评分差值；在进行同一用户对已评分两个指定影视节目的评分差值计算时，将需预测评分的影视节目的同一用户已评分作为被减数，同一用户评分的两个指定影视节目中另一个指定影视节目评分数据作为减数，进行相减运算，得到已评分用户对指定两个影视节目的评分差值。4.根据权利要求1所述的基于影视评分分数的评分补齐方法，其特征在于，所述通过多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值的步骤包括：获取多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值；对多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值求平均值，得到已评分用户对指定两个影视节目的平均评分差值。5.根据权利要求1所述的基于影视评分分数的评分补齐方法，其特征在于，所述通过多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值的步骤包括：当有n个已评分用户对指定两个影视节目a和b的评分差值时，预测b，则平均评分差值为b-a的分值/n-1；当有n个已评分用户对指定两个影视节目c和d的评分差值时，预测c，则平均评分差值为c-d的分值/n-1。6.根据权利要求1所述的基于影视评分分数的评分补齐方法，其特征在于，所述基于已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值，和第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据，通过预定的回归表达式，计算出第三用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，并输出补齐的步骤包括：
获取已评分用户对指定两个影视节目的平均评分差值，以及获取第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据；基于预定的回归表达式，将第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据，和已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均评分差值做求和运算，得到第三用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，并输出预测分数补齐。7.根据权利要求6所述的基于影视评分分数的评分补齐方法，其特征在于，所述基于预定的回归表达式，将第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据，和已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均评分差值做求和运算，得到第三用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，并输出预测分数补齐的步骤之后还包括：将得到的第三用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，输出到所述评分表中对应项进行预测分数补齐。8.一种基于影视评分分数的评分补齐装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于分别获取多个用户对不同影视节目已评的评分数据；第一计算模块，用于基于获取的多个用户对不同影视节目已评的评分数据，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值；第二计算模块，用于通过多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值；评分预测模块，用于基于已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值，和第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据，通过预定的回归表达式，计算出第三用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，并输出补齐。9.一种智能终端，其特征在于，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于执行如权利要求1-7中任意一项所述的方法。10.一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如权利要求1-7中任意一项所述的方法。

技术总结
本发明公开了基于影视评分分数的评分补齐方法、装置、终端，包括：分别获取多个用户对不同影视节目已评的评分数据；基于获取的多个用户对不同影视节目已评的评分数据，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值；通过多个已评分用户对指定两个影视节目的评分差值，计算已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值；基于已评分用户对指定两个影视节目的评分差值的平均值，和第三用户对指定两个影视节目中其中一个的已评分数据，通过预定的回归表达式，计算出第三用户对指定两个影视节目中未评分的影视节目的预测分数，并输出补齐。本发明可以对用户没有评分的影视节目进行评分补齐，自动补齐，不会额外增加人力成本，并且实现容易。且实现容易。且实现容易。


技术研发人员：余辉
受保护的技术使用者：深圳市酷开网络科技股份有限公司
技术研发日：2023.03.29
技术公布日：2023/7/12