视频推荐方法、装置、电子设备及存储介质.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CN113742562A(43)申请公布日2021.12.03(21)申请号202010461519.5(22)申请日2020.05.27(71)申请人北京达佳互联信息技术有限公司地址100085北京市海淀区上地西路6号1幢1层101D1-7(72)发明人白明(74)专利代理机构广州华进联合专利商标代理有限公司44224代理人冯右明(51)Int.Cl.G06F16/9535(2019.01)G06F16/735(2019.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书3页说明书15页附图6页(54)发明名称视频推荐方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本公开关于一种视频推荐方法、装置、电子设备及存储介质，其中所述方法包括：获取目标视频的视频属性信息；对视频属性信息进行转换处理，获得用于表示目标视频的视频特征信息；确定候选账户集合中各候选账户的账户属性信息、候选账户交互的视频的交互视频标识以及该视频的交互视频属性信息；根据该候选账户、账户属性信息、交互视频标识以及交互视频属性信息，确定用于表示候选账户的账户特征信息；根据各候选账户的账户特征信息以及目标视频的视频特征信息，从候选账户集合中确定目标账户，并将目标视频推荐至目标账户中。从而实现根据已有交互记录的视频数据，为新视频确定目标账户，提高对新视频的冷启动推荐的准确率。CN113742562ACN113742562A权利要求书1/3页1.一种视频推荐方法，其特征在于，包括：获取目标视频的视频属性信息，其中，所述目标视频为在当前平台未存在视频交互行为的视频或者存在的视频交互行为不满足预设条件的视频；对所述视频属性信息进行转换处理，获得用于表示所述目标视频的视频特征信息；确定候选账户集合中各候选账户的账户属性信息、所述候选账户交互的视频的交互视频标识以及该视频的交互视频属性信息；根据所述候选账户、所述账户属性信息、所述交互视频标识以及所述交互视频属性信息，确定用于表示所述候选账户的账户特征信息；根据各候选账户的账户特征信息以及所述目标视频的视频特征信息，从所述候选账户集合中确定目标账户，并将所述目标视频推荐至所述目标账户中。2.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述对所述视频属性信息进行转换处理，获得用于表示所述目标视频的视频特征信息的步骤包括：根据所述目标视频以及所述目标视频的视频属性信息，构建视频属性异构图，所述视频属性异构图中包括目标视频标识节点以及视频属性信息节点；将所述视频属性异构图输入至已训练的第一图卷积神经网络模型，在所述第一图卷积神经网络模型中，对相同类型的节点的值进行聚合卷积操作，获得第一特征向量，对不同类型的节点的值进行联合卷积操作，获得第二特征向量，并对所述第一特征向量及所述第二特征向量进行降维处理，输出视频特征信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标视频标识节点采用由目标视频标识经由已有模型训练后的向量来表示；所述视频属性信息节点由所述视频属性信息表示，或者，由所述视频属性信息经由已有模型训练后的向量来表示，或者由所述视频属性信息以及所述视频属性信息经由已有模型训练后的向量进行联合表示。4.根据权利要求2或3所述的视频推荐方法，其特征在于，所述第一图卷积神经网络模型采用如下方式训练得到：确定多个样本视频，所述样本视频为在当前平台存在视频交互行为的热门视频；获取各样本视频对应的样本视频属性信息；根据所述样本视频以及对应的样本视频属性信息构建样本视频属性异构图；采用预设的图卷积神经网络学习器对所述样本视频属性异构图进行学习，生成第一图卷积神经网络模型。5.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述根据所述候选账户、所述账户属性信息、所述交互视频标识以及所述交互视频属性信息，确定用于表示所述候选账户的账户特征信息的步骤包括：根据所述候选账户、所述账户属性信息、所述交互视频标识以及所述交互视频属性信息，构建视频账户属性异构图，所述视频账户属性异构图中包括交互视频标识节点、交互视频属性信息节点、候选账户节点以及账户属性信息节点；将所述视频账户属性异构图输入至已训练的第二图卷积神经网络模型，在所述第二图卷积神经网络模型中，对相同类型的节点的值进行聚合卷积操作，获得第三特征向量，对不同类型的节点的值进行联合卷积操作，获得第四特征向量，并对所述第三特征向量及所述2CN113742562A权利要求书2/3页第四特征向量进行降维处理，输出账户特征信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述候选账户节点采用由所述候选账户经由已有模型训练后的向量来表示；所述交互视频标识节点采用由交互视频标识经由已有模型训练后的向量来表示；