1.一种用于度量用户的视频偏好的方法，包括以下步骤：S1，获取用户在预设时间段内的每次观看的视频的记录；

S2，根据所述记录，统计得到所述每次观看的视频的属性信息，所述属性信息包括视频标签；

S3，利用步骤S2得到的属性信息计算所述每次观看的视频的威尔逊区间下限值，并由此计算所述视频标签的用户偏好值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1进一步包括：将所述预设时间段内每次观看的视频构成视频集合V＝{vi}，1≤i≤n，n为所述用户在所述预设时间段内观看视频的总次数。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述视频集合V中的每一个视频vi具有至少一个视频标签，其中，所述至少一个视频标签中的每一个视频标签均具有预设的权重。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述属性信息还包括每次观看的视频vi的总时长和用户实际观看时长。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S2进一步包括：提取所述视频集合V中的所有不同的视频标签，构成视频标签集合T＝{tj}，1≤j≤m，m为所述所有不同的视频标签的总数目。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤S3进一步包括以下步骤：S31：根据所述每次观看的视频vi的总时长和所述用户实际观看时长计算所述每次观看的视频vi的威尔逊区间下限值；

S32：计算用户对视频标签集合T中的视频标签tj的偏好值。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，根据下式计算威尔逊区间下限值：其中， 为每次观看的视频vi的总时长， 表示用户对视频vi的实际观看时长，p为所述用户实际观看时长和所述每次观看的视频vi的总时长的比值，即 α表示置信水平，z1-α/2表示在置信水平α下的z统计量。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，根据下式计算用户对视频标签集合T中的视频标签tj的偏好值：其中， 是用户对视频标签tj的偏好值； 是视频标签tj在所述每次观看的视频vi中的预设权重，若视频vi不含视频标签tj，则该值为0； 是用户在所述预设时间段内对含有视频标签tj的视频的观看总次数。

9.一种用于度量用户的视频偏好的系统，其特征在于，所述系统包括：获取模块，用于获取用户在预设时间段内的每次观看的视频的记录；

统计模块，用于根据所述记录，统计所述每次观看的视频的属性信息，所述属性信息包括视频标签、所述每次观看的视频的总时长和用户实际观看时长；

计算模块，用于根据所述属性信息计算得到的所述每次观看的视频的威尔逊区间下限值，并由此计算对所述视频标签的用户偏好值。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1-8中的任一项所述的方法的步骤。