多媒体对象的预测方法、装置、设备、介质和程序产品.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114297419A(43)申请公布日2022.04.08(21)申请号202111666248.8(22)申请日2021.12.31(71)申请人北京卓越乐享网络科技有限公司地址100000北京市海淀区中关村软件园12号楼三层C302(72)发明人宛言高梓尧(74)专利代理机构北京林达刘知识产权代理事务所(普通合伙)11277代理人刘新宇(51)Int.Cl.G06F16/435(2019.01)G06F16/438(2019.01)G06Q10/04(2012.01)权利要求书3页说明书22页附图4页(54)发明名称多媒体对象的预测方法、装置、设备、介质和程序产品(57)摘要本公开涉及一种多媒体对象的预测方法、装置、设备、介质和程序产品。所述方法包括：获取目标多媒体对象在第一时间段内的至少一种第一用户行为数据，其中，所述至少一种第一用户行为数据包括所述目标多媒体对象的播放量以外的用户行为数据；根据所述至少一种第一用户行为数据，预测所述目标多媒体对象在第二时间段内的播放量的第一概率分布，其中，所述第二时间段在所述第一时间段之后；根据所述第一概率分布，预测所述目标多媒体对象属于至少一个预设类别的概率。CN114297419ACN114297419A权利要求书1/3页1.一种多媒体对象的预测方法，其特征在于，包括：获取目标多媒体对象在第一时间段内的至少一种第一用户行为数据，其中，所述至少一种第一用户行为数据包括所述目标多媒体对象的播放量以外的用户行为数据；根据所述至少一种第一用户行为数据，预测所述目标多媒体对象在第二时间段内的播放量的第一概率分布，其中，所述第二时间段在所述第一时间段之后；根据所述第一概率分布，预测所述目标多媒体对象属于至少一个预设类别的概率。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一用户行为数据包括至少两种；所述根据所述至少一种第一用户行为数据，预测所述目标多媒体对象在第二时间段内的播放量的第一概率分布，包括：对于至少两种第一用户行为数据中的任意一种第一用户行为数据，根据所述第一用户行为数据，预测所述目标多媒体对象在第二时间段内的播放量的第二概率分布；根据与所述至少两种第一用户行为数据一一对应的至少两项第二概率分布，预测所述目标多媒体对象在所述第二时间段内的播放量的第一概率分布。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对于至少两种第一用户行为数据中的任意一种第一用户行为数据，根据所述第一用户行为数据，预测所述目标多媒体对象在第二时间段内的播放量的第二概率分布，包括：对于至少两种第一用户行为数据中的任意一种第一用户行为数据，采用预先训练的混合概率分布模型中与所述第一用户行为数据对应的概率分布模型，对所述第一用户行为数据进行预测，得到所述目标多媒体对象在第二时间段内的播放量的第二概率分布，其中，所述混合概率分布模型包括与所述至少两种第一用户行为数据一一对应的至少两个概率分布模型，所述至少两个概率分布模型分别用于预测相应的第一用户行为数据对应的播放量的第二概率分布；所述根据与所述至少两种第一用户行为数据一一对应的至少两项第二概率分布，预测所述目标多媒体对象在所述第二时间段内的播放量的第一概率分布，包括：根据与所述至少两种第一用户行为数据一一对应的至少两项第二概率分布，以及与所述至少两个概率分布模型一一对应的权重，预测所述目标多媒体对象在所述第二时间段内的播放量的第一概率分布。4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一概率分布，预测所述目标多媒体对象属于至少一个预设类别的概率，包括：对所述第一概率分布进行全连接处理，得到第一全连接处理结果；对所述第一全连接处理结果进行激活处理，得到所述目标多媒体对象属于至少一个预设类别的概率。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述采用预先训练的混合概率分布模型中与所述用户行为数据对应的概率分布模型，对所述用户行为数据进行预测之前，所述方法还包括：获取训练对象在第三时间段内的至少两种第二用户行为数据，其中，所述训练对象为多媒体对象，所述至少两种第二用户行为数据至少包括所述训练对象的播放量以外的用户行为数据，所述第三时间段在所述第一时间段之前；确定所述训练对象所属的真实类别；2CN114297419A权利要求书2/3页对于所述至少两种第二用户行为数据中的任意一种第二用户行为数据，采用所述混合概率分布模型中与所述第二用户行为数据对应的概率分布模型，对所述第二用户行为数据进行预测，得到所述训练对象在第四时间段内的播放量的第三概率分布，其中，所述第四时间段在所述第三时间段之后；根据与所述至少两种第二用户行为数据一一对应的至少两项第三概率分布，以及与所述至少两个概率分