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(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CN113656637A(43)申请公布日2021.11.16(21)申请号202110845699.1(22)申请日2021.07.26(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)发明人戴尚峰赵致辰杨森刘霁(74)专利代理机构北京润泽恒知识产权代理有限公司11319代理人李娜(51)Int.Cl.G06F16/735(2019.01)G06F16/783(2019.01)G06N20/00(2019.01)权利要求书2页说明书19页附图4页(54)发明名称视频推荐方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本申请提供了一种视频推荐方法、装置、电子设备及存储介质,包括:获取目标对象的行为特征信息以及目标视频的视频特征信息;将行为特征信息输入用户成熟度预测模型,得到目标对象的成熟度;根据行为特征信息和视频特征信息确定第一预测分值;根据视频特征信息,确定第二预测分值;根据第一预测分值和第二预测分值确定目标视频的分值。本申请中,利用用户成熟度预测模型得到的目标对象的成熟度对行为特征信息的完整性进行评价,从而可以综合成熟度、考虑了行为特征信息的第一预测分值、未考虑对象行为特征信息的第二预测分值,得到可以全面评价包含新用户和老用户的完整群体的视频推荐方法,使得针对完整群体用户均可以得到较优的视频推荐效果。CN113656637ACN113656637A权利要求书1/2页1.一种视频推荐方法,其特征在于,所述方法包括:获取目标对象的行为特征信息以及目标视频的视频特征信息,所述行为特征信息用于表征所述目标对象针对视频的行为特征;将所述行为特征信息输入用户成熟度预测模型,得到所述目标对象的成熟度,所述成熟度用于表征所述目标对象的行为特征信息的完整性;根据所述行为特征信息和所述视频特征信息,确定所述目标视频的第一预测分值,所述第一预测分值用于表征在所述目标对象为老用户时,所述目标视频针对所述目标对象的推荐价值,并根据所述视频特征信息,确定所述目标视频的第二预测分值,所述第二预测分值用于表征在所述目标对象为新用户时,所述目标视频针对所述目标对象的推荐价值;根据所述第一预测分值和所述第二预测分值确定所述目标视频的分值,所述成熟度用于确定所述第一预测分值和所述第二预测分值在所述分值中的权重,所述分值用于表征所述目标视频针对所述目标对象的推荐价值;在所述目标视频的分值大于预设分值的情况下,向所述目标对象推荐所述目标视频。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一预测分值和所述第二预测分值确定所述目标视频的分值的步骤,包括:根据所述成熟度确定所述第一预测分值对应的第一权重值,以及所述第二预测分值对应的第二权重值;根据所述第一预测分值和所述第一权重值、所述第二预测分值和所述第二权重值进行加权平均,得到所述目标视频的分值。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述行为特征信息和所述视频特征信息,确定所述目标视频的第一预测分值,并根据所述视频特征信息,确定所述目标视频的第二预测分值的步骤,包括:将所述行为特征信息和所述视频特征信息输入老用户预测模型,得到所述目标视频的第一预测分值;将所述视频特征信息输入新用户预测模型,得到所述目标视频的第二预测分值。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述老用户预测模型通过以下步骤得到:获取第一样本对象的第一样本行为特征信息、第一样本视频的第一样本视频特征信息,以及所述第一样本视频标注的第一样本分值,所述第一样本分值为预先标注的、用于表征所述第一样本视频针对所述第一样本对象的推荐价值;根据所述第一样本行为特征信息、所述第一样本视频特征信息和所述第一样本分值,对第一机器学习模型进行训练,得到所述老用户预测模型。5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述新用户预测模型通过以下步骤得到:获取第二样本视频的第二样本视频特征信息,以及所述第二样本视频标注的第二样本分值,所述第二样本分值为预先标注的、用于表征所述第二样本视频的推荐价值;根据所述第二样本视频特征信息和所述第二样本分值,对第二机器学习模型进行训练,得到所述新用户预测模型。6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,由第一机器学习模型、第二机器学习模型和门控单元构成视频推荐模型集合,所述第一机器学习模型用于训练得到所述老用户预测模型,所述第二机器学习模型用于训练得到所述新用户预测模型,所述用户成熟度预测模2CN113656637A权利要求书2/2页型通过以下步骤得到:获取第三样本对象的第三样本行为特征信息、第三样本视频的第三样本视频特征信息,以及所述第三样本视频标注的第三样本分值,所述第三样本分值为预先标