1.一种基于人工智能大数据的短视频用户点击预测方法，其特征在于：具体包括如下步骤：步骤一、基于不同短视频类型获取用户的点击行为数据，并对点击行为数据进行分析，获取不同的点击行为数据属性，并标记为XWi；

q

步骤二、确定相关短视频的类型，并标记为SPd；确定用户对同一种类型的不同视频的点击行为进行标记，并通过算法计算出用户对该类型视频的喜爱程度值CD1；

步骤三、将计算得到的喜爱程度值CD1与预设值YS进行比较，完成对用户的点击行为初步预测；

步骤四、根据不同类型的短视频的喜爱程度对点击行为初步预测的结果，进行进一步判断，判断出正常用户、点击行为高于正常用户和点击行为低于正常用户三种用户类型；

对于正常用户以步骤三中点击行为初步预测的结果直接作为对用户的预测结果；

对于点击行为高于正常用户，以排列的方式对不同短视频的喜爱程度值进行排列，完成对此类用户的预测；

对于点击行为低于正常用户，求出用户对短视频基于时间上的喜爱程度值SCD1进行点击行为的预测；

点击行为初步预测的具体方式如下：

S1、获取不同的点击行为数据属性，并标记为XWi，i代表不同的行为数据属性，且i=1、

2......n，n代表不同的行为数据属性的总数；

q

S2、再确定相关短视频的类型，并标记为SP d，q代表不同类型的短视频，且q=1、

2、......m，m表示不同类型的短视频的总数；d代表同种类型的不同短视频，且d=1、

2、......g，g代表同种类型的不同短视频的总数；

1

S3、当q为1时，确定用户对同一种类型的不同视频的点击行为标记即为{（XW1，SP d），

1 1 1

（XW2，SPd），（XW3，SP）d ......（XWn，SPd）}，并对同种类型的g个视频的用户不同行为属性的数量进行统计，分别确定XW1，XW1，......XWi的数量分别为X1、X2、......Xi，并根据不同行为属性的数量，通过算法计算出用户对该类型视频的喜爱程度值CD1，具体算法如下：其中P1，P2，...Pn分别为不同

行为数据属性的权重系数值，不同的点击行为对短视频的喜爱程度不一样，喜爱程度越高，对应的点击行为数据属性赋予的权重系数值越大；

将计算得到的喜爱程度值CD1与预设值YS进行比较，YS是人为设定的标准值，当CD1＞YS说明用户对该类视频的喜爱程度高，当CD1＜YS说明用户对该类视频喜爱程度一般或者不喜爱，完成对用户的点击行为初步预测；

三种用户类型的具体判断方式如下：

T1、求出对不同类型的短视频的喜爱程度值，即当q为1、2、3......m时，分别求出CD1、CD2、CD3......CDm；

T2、以不同类型的视频的喜爱程度值为X轴，以喜爱程度值为Y轴，建立二维坐标轴，并分别确定CD1、CD2、CD3......CDm在二维坐标轴上的点，并找到YS值，分别以YS+1和YS‑1在X轴方向上画出第一基准线L1和第二基准线L2，T3、L1和L2之间的区域为标准阈值，再选出CD1、CD2、CD3......CDm中的最高点和最低点，并将其连接确定中间值并沿着X轴确定出基准线L3；

若L3在L1和L2之间，说明该用户为点击行为正常的用户，则说明，点击行为初步预测精准性强；

若L3在L1上方，说明该用户对所有类型的短视频点击行为高于正常用户，说明点击行为初步预测不准确，不足以表达用户对视频的喜爱程度；

若L3在L1下方：说明用户对所有类型的短视频点击行为低于正常用户，甚至不做点击行为 ，因此点击行为初步预测不准确，并进一步对用户不做点击行为的行为进一步分析。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大数据的短视频用户点击预测方法，其特征在于：对于点击行为高于正常用户的点击行为预测方式如下：分别对不同短视频的喜爱程度值按照从大到小的顺序排列，排在第一位的喜爱程度值对应类型的短视频则是用户最喜爱看的，将{CD1、CD2、CD3......CDm}按照从大到小的顺序排列即可。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大数据的短视频用户点击预测方法，其特征在于：对于点击行为低于正常用户的点击行为预测方式如下：P1、确定同一类型的短视频SPd，并确定对短视频的播放时间td，{t1，t2，......tg}并确定对短视频观看时间Td{T1，T2，......Tg}，d代表同种类型的不同短视频，且d=1、2、......g，g代表同种类型的不同短视频的总数，P2、并分别计算出用户观看每个视频的时间差△tg，{△t1，△t2，......△tg},△tg=Tg‑tg；△tg可能为负值，当△tg＜0，则将其删除；

基于根据计算出的时间差值，判断用户对短视频基于时间上的喜爱程度值SCD1,选取大于0的△tg进行如下计算，具体算法如下：其中k为时间系数，为人工设定

值；

P3、基于计算出来的SCD1与时间预设值SYS进行比较，SYS是人为设定的标准值，当SCD1＞SYS说明用户对该类视频的喜爱程度高，当SCD1＜SYS说明用户对该类视频喜爱程度一般或者不喜爱，完成对用户的点击行为预测。