基于視頻推薦技術的無線網絡視頻服務器設計

梁建勝，謝志偉

(1.東莞職業技術學院 信息與教育技術中心，廣東 東莞 523808；2.東莞職業技術學院 計算機工程系，廣東 東莞 523808)

基于視頻推薦技術的無線網絡視頻服務器設計

梁建勝1，謝志偉2

(1.東莞職業技術學院 信息與教育技術中心，廣東 東莞 523808；2.東莞職業技術學院 計算機工程系，廣東 東莞 523808)

無線網絡視頻服務器中視頻推薦技術已成為重要技術之一，視頻推薦技術是為了用戶在使用無線網絡是視頻務器時，更快的找到感興趣的視頻；采用當前方法對用戶進行視頻推薦時，未考慮用戶的興趣偏好是否隨著時間有所變化，使視頻推薦出現偏差；為此，提出一種基于視頻推薦技術的無線網絡視頻服務器設計方法；該方法首先使用無線網絡視頻服務器硬件部分的MPEG-4進行視頻數據采集,并對MPEG-4采集的視頻數據進行整理；在由軟件部分把采集到的視頻數據儲存到緩沖區，進行視頻緩沖，并建立視頻數據隊列進行視頻數據輸送；以計算無線網絡視頻的相似度來搜索相近視頻，將搜索到的視頻與目標用戶觀看過的視頻進行對比，對比相似度越接近1，則說明用戶對推薦視頻感興趣的幾率大，反之越接近-1用戶對推薦視頻越不感興趣；此計算方法能有效的從海量視頻數據中快速的搜索出目標用戶感興趣視頻；實驗結果表明，將視頻推薦技術應用到無線網絡視頻中可以迅速準確的搜索出目標用戶感興趣視頻。

視頻推薦技術；無線網絡；視頻服務器

0 引言

近年來，隨著視頻服務器的發展，人們對視頻服務器要求逐步提高，要求視頻服務器分析用戶視頻觀看行為，發覺用戶的興趣愛好，為用戶推薦其感興趣的無線網視頻資源。因此視頻推薦技術就顯得尤為重要[1-2]。但是現階段的網絡視頻服務器設計方法難以跟隨用戶興趣變化進行推薦，使實際推薦的結果與用戶興趣喜好出現偏差。在這種情況下，如何有效地為用戶推薦感興趣的視頻成為當前視頻推薦領域的研究熱點。而基于視頻推薦技術的無線網絡視頻服務器設計方法能夠依據網絡用戶觀看視頻的近似度進行近似類視頻的搜索，將搜索到的視頻與目標用戶興趣視頻進行對比，將對比結果推薦給目標用戶，并把用戶觀看過的推薦視頻數據進行整理保存，方便下次使用。該方法能夠緩解大量視頻搜索難度，高效搜索相似的視頻，準確將視頻推薦給目標用戶，視頻推薦技術方便了用戶對性興趣視頻的搜索。

現有的無線網絡視頻服務器設計方法有：文獻[6]提出一種基于框架相分離的無線網絡視頻服務器視頻推薦方法。框架相分離無線網絡視頻一鍵方法利用用戶的觀看視頻數據、視頻源數據，和觀看視頻主題數據等綜合數據，在Hadoop Map-Reduce上建立用戶感興趣視頻數據。該視頻推薦技術及時的處理視頻推薦數據，具有極短的響應時間，但存在對用戶不同興趣覆蓋率較小。文獻[7]提出一種基于漸進式的無線網絡視頻服務器視頻推薦方法，無線網絡視頻漸進式推薦方法在視頻中提取關鍵的文字信息，混合多種文字信息數據在數據庫中進行基于普特的文字搜索；然后對搜索結果對應的數據信息進行整合，提取關鍵詞作為視頻標注信息進行搜索，將得到的視頻作為無線網絡視頻推薦結果。該方法提高了推薦效率，但推薦質量有待提高。文獻[8]提出一種基于多維空間的無線網絡視頻推薦方法，多維空間無線網絡視頻推薦方法根據各個用戶的觀看記錄中獲得用戶感興趣視頻的視頻數據集合，其中提取的視頻標注是在用戶所興趣視頻中提取。將提取的視頻標注與視頻數據庫中所有視頻進行匹配，即匹配的結果為推薦視頻。該方法覆蓋了用戶所有的興趣視頻，準確的將用戶感興趣的視頻推薦給用戶，但進行匹配時時間過長，降低視頻推薦效率[9-10]。

針對上述問題，提出一種基于視頻推薦技術的無線網絡視頻服務器設計方法。實驗仿真證明，將視頻推薦技術應用于無線網絡視頻服務器設計中，能夠準確高效的搜索出用戶感興趣視頻，同時發覺目標用戶潛在興趣。

1 基于視頻推薦技術的無線網絡服務器設計方法

1.1 無線網絡服務器硬件設計

無線網絡視頻服務器核心處理器選用了S3C2440(Samsunggongshi 32位ARM9處理器)處理器，整個視頻服務器的運行由S3C2440處理器負責。無線網絡視頻服務器的外圍儲存設備由2片32M SDRAM、64M的NAND Flash和2M的系統NOR Flash組成。視頻服務器將設有USB接口以及JTAG調試接口、網口等常用接口。系統的硬件結構圖如圖1所示。

圖1 無線網絡服務器硬件結構圖

無線網絡視頻服務器將視頻數據格式采用MPEG-4壓縮采集的視頻數據，并對MPEG-4的數據進行整理，使無線網絡視頻服務器在使用TCP傳輸器進行傳輸時不堵塞。

1.2 無線網絡服務器軟件設計

無線網絡視頻服務器將采集到的視頻數據存到緩沖區，進行緩沖，從而提高無線網絡視頻服務器的整體性能，而且在使用無線網絡視頻推薦服務器的緩沖區時要注意臨界資源互斥及內存泄露等問題。無線網絡視頻服務器使用環形隊列來實現緩沖區的緩沖。無線網絡服務器軟件緩沖區視頻流程圖圖2進行表示。

圖2 無線網絡服務器軟件緩沖區視頻流程圖

首先，對網絡用戶對象mlist構建隊列Clist，同時設置隊列Clist的儲存結點，該儲存結點為PPackket Data。使用無線網絡視頻服務器后，一次性選好MPEG-4壓縮視頻數據儲存空間，把所有儲存視頻數據的PPackket Data結點聚集一起構成一個無線網絡視頻數據數組，該數組命名為m-Video-Data，并確保每個結點的視頻數據不大于4KB，假如，大于了4 kB時，需要進行分包處理，如圖2中所示，倘若在視頻服務器的Clist隊列里有被擠出的結點，最好將其保存為空閑結點，為其后的視頻數據結點做準備。如此就避免了無線網絡視頻數數據泄露問題[11]。

在無線網絡服務器中，視頻數據采用的TCP傳輸進行傳輸，大于4 kB的視頻數據結點以及視頻數據數組要像網絡中發送，這樣可以保證傳輸時傳輸通道不堵塞。無線網絡視頻服務器TCP視頻數據發送過程如下:

第一步：讀取無線網絡視頻服務器緩沖區視頻結點數據。

第二步：將所獲取的視頻結點信息存入m-Send-Frame中。

第三步：按照m-Send-Frame中的網絡地址和數據塊長度。

1.3 基于協同過濾算法的無線網絡視頻服務器設計方法

無線網絡視頻服務器視頻推薦技術選用了協同過濾算法(User-Based Collaborative Filter，UBCF)，協同過濾算法主要計算視頻的相似度，從而達到視頻推薦。經過協同過濾算法尋找多個相似視頻，并與用戶興趣視頻進行比對，將比對結果推薦給目標用戶，同時把已接受推薦的視頻進行視頻數據整理，以方便下次計算。

(1)視頻推薦技術的協同過濾算法中相似視頻搜索是目標用戶接受的推薦視頻與興趣視頻的集合a和U′中的目標用戶ak(1≤k≤K)間的相似度(a,ak)sim，按照從小到大的順序進行排列。sim(a,ak)的取值范圍是[-1,1]，sim的取值接近1那么目標用戶對推薦視頻感興趣的幾率變大，反之，目標用戶對推薦視頻不感興趣幾率變大；其中0表示在推薦的視頻中沒有視頻為目標用戶感興趣的視頻，本文采用協同過濾進行無線網絡視頻服務器中視頻與用戶觀看過的視頻進行相似度計算，以皮爾遜算法計算出的無線網絡視頻與目標用戶觀看視頻的相似度為[12]：

(1)

以余弦算法計算出的無線網絡視頻與目標用戶觀看視頻的相似度為：

(2)

以歐氏距離算法計算出的無線網絡視頻與目標用戶觀看視頻的相似度為[13]：

(3)

其中:m表示用戶a、b共同感興趣視頻的數量；i表示用戶a、b分別對項目i的點擊觀看次數；Ra、Rb表示用戶a、b各自觀看推薦視頻的次數。

(4)

其中:m表示用戶a，b都感興趣的無線網絡視頻個數；Uisim(a,d)表示用戶a，b間關于無線網絡視頻推薦視頻項目i之間的視頻關聯相似度；Isim(i,j)表示 項目i與j的推薦視頻的相似度，其定義如式(5)所示Ra,j、Rb,j表示用戶a，b分別對項目j在無線網絡視頻服務器中推薦視頻的點擊率；Ra、Rb表示用戶a，b各自觀看推薦視頻的次數。

(5)

2 實驗結果與分析

為了驗證本文提出的基于視頻推薦技術的無線網絡視頻服務器設計方法的高效、準確性，利用Matlab軟件搭建網絡視頻服務器設計實驗平臺，選取邁恩HDMI無線網絡服務器中的視頻進行實驗。在該平臺將實驗視頻數據分為4類，共有500這個視頻，其中300個作為訓練的訓練數據，其余的200個為測試數據，在各個分類中前75個作為訓練數據，后50個為測試數據。本次實驗由20位實驗者在一個月內生成2157條視頻數據。為了證明該視頻推薦技術的高效、準確性，本文使用3種方法來證明。3種方法分別如下：

本文方法：使用UBCF與重增量視頻推薦技術。

方法2：不使用權UBCF僅使用重增量視頻推薦技術。

方法3：使用UBCF但是不加入任何分組方法。

衡量本次實驗方法的有效性，將以準確率、高效性和F值這3個為該實驗指標，評價指標的計算公式如式(6)，式(7)，式(8)所示。為了更好的解釋視頻推薦技術的性能，在該文將實驗和混淆矩陣相結合，如表1所示。

(6)

(7)

(8)

式中，TF表示的是本文視頻推薦方法推薦的視頻并且用戶真實喜歡的視頻數，PF表示本文視頻推薦方法推薦的視頻但不是用戶喜歡的視頻數，FC表示本文視頻推薦方法沒有推薦的視頻并且是用戶實際喜歡的視頻數，而HN則是本文視頻推薦方法既沒有推薦而且用戶也不喜歡的視頻數。

表1 網絡視頻數據分類的混淆矩陣

該實驗通過采集20名實驗者在視頻服務器中觀看視頻的行為數據并進行分析，使用上述3種方法進行視頻推薦，結果如表2所示。

表2 不同方法網絡視頻服務器各項指標對比

分析表2可知，本文所提方法充分考慮UBCF推薦視頻的過程中將會出現過多其他用戶的推薦視頻，因而將會推薦一些非用戶感興趣的視頻，因此，該實驗證明了兩次分組效果比單獨的一次分組好。方法2僅使用增量視頻推薦技術，視頻推薦時會造成視頻推薦雜亂，因為此技術不管目標用戶的興趣愛好，隨意推薦相似用戶觀看的視頻。目標用戶將不會喜歡推薦的視頻，因此推薦后的準確率明顯低于使用UBCF的方法，證明權UBCF的重要性。另外，方法3不使用視頻推薦分組技術，該方法的確率平均值為48%，顯然低于本文方法使用UBCF技術的準確率，因此UBCF技術更能讓用戶可以看到想看的視頻。以上實驗數據證明了本文所提方法的準確性，將該方法應用于無線網絡視頻服務器設計過程中，有利于提高網絡服務器整體性能。

圖3表示了視頻推薦技術的準確率。從20位實驗者的實驗數據可以看出用戶12在推薦本文方法的視頻推薦效率提高了89%，而視頻推薦技術推薦效率最低的用戶6使用本文方法推薦效率也提高73%。其中用戶在使用本文的推薦方法時視頻推薦效率明顯高于其它2種方法的推薦效率，其中方法2和方法3在視頻推薦的高效性較差。

圖3 不同方法視頻推薦準確率對比圖

圖4顯示了20位實驗者在HDMI無線網絡視頻服務器中視頻推薦技術的推薦效率。用戶2使用本文方法所得到的推薦效率最高為93%，而且用戶16最低推薦效率也有84%。債使用本文方法時無線網絡視頻服務推薦技術的推薦效率明顯高于其他兩個方法。

圖4 不同方法視頻推薦效率對比圖

在文中無線網絡視頻服務器視頻協同過濾計算過程中涉及到了3種時間復雜度的分析方法：(1)用本文方法中CRM技術對用戶觀看視頻數據進行匹配，該技術對目標用戶3種行為數據進行數據采集，并且與可能出現的6種情況進行匹配。這種方法不存在循環匹配，因此時間復雜度是一個常數；(2)用方法2中權重增量技術對用戶觀看視頻數據進行分析，該方法對目標用戶近期在無線網絡服務器中視頻觀看行為進行增量式的更新，時間復雜度最小0(n)的技術為匹配分析技術，時間復雜度最大0(log)得方法為折半查找；高效相似度的計算一般采用向量空間模型，(3)方法3中VSM分析技術時間內復雜度是0(n)，待推薦給目標用戶的視頻要與已知用戶已觀看視頻進行相似度計算，該時間復雜度也為0(n)。經過以上的3種時間復雜度的分析，可以對實驗中3種方法的啥時間復雜度進行對比，如表2所示。可以看到，本文的時間復雜度最小為0(n)，方法2和方法3的時間復雜度最大為0(n2)，影響時間復雜度的主要因素是采用方法3中VSM技術進行用戶相似聚集。不過從其它指標上綜合考慮，該方法的時間復雜度為0(n2)，在接受的范圍，如果SVM技術廣泛應用到無線網絡服器中，其時間的復雜度為0(n2)。經過數據的對比分析可以看出，本文方法可以更好地發覺用戶的喜好，因此對比其他方法具有更好的推薦能力，而且準確率較高。通過該方法推薦的視頻普遍被目標用戶觀看。有效推動了視頻推薦技術的發展，方便用戶在使用無線網絡視頻服務器對視頻的搜索。此外，也證明了本文提出服務器設計方法可以高效準確的為目標用戶推薦視頻。

3 結束語

采用當前方法進行無線網絡視頻服務器設計過程中，無法在用戶興趣變化時對推薦視頻的內容調整，提出一種基于視頻協同的視頻推薦技術方法。實驗結果表明，所提方法可以快速的搜索出用戶感興趣的視頻，并且發覺目標用戶潛在的興趣愛好。

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Design of Wireless Network Video Server Based on Video Recommendation Technology

Liang Jiansheng1,Xie Zhiwei2

(1.Department of Information and Education Technology Center, Dongguan Polytechnic, Dongguan 523808, China;2.Department of Computer Engineering, Dongguan Polytechnic, Dongguan 523808, China)

Wireless network video recommendation technology has become one of the important technology, video technology is recommended to the user is the video server in the wireless network, quickly find the interested video. Using the method of video recommendation to users, without considering whether user preferences along with the change of time, the emergence of video recommendation deviation. Therefore, we proposed a wireless network video server design method based on video recommendation technology. The method uses a wireless network video server hardware MPEG-4 video data acquisition and video data collected by MPEG-4 were collected by software. The part of the video data collected is stored in the buffer, video buffer, and a video data queue for video data transport. In calculating the similarity of wireless network video to search for similar video, video search and target users watch video on the contrast ratio, similarity is closer to 1, the probability of the user interested in video recommendation, and more close to the -1 users of the recommended video is not interested in. This method can fast from the massive video data in the search for target users interested in video effectively. The experimental results show that the video recommendation technology is applied to the wireless network video can be quickly and accurately. Out of the target audience interested in video

video recommendation technology; wireless network; video server

2017-03-23；

2017-04-12。

廣東省教育廳2014年大學生校外實訓基地項目。

梁建勝(1982-)，男，江西贛州人，碩士，助理研究員，中國計算機學會專業會員，主要從事教育技術應用與視頻技術開發方向的研究。

1671-4598(2017)07-0269-04

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.07.067

TP368

A