[发明专利]视频推送方法、装置、终端及计算机可读存储介质

说明书

本发明属于医疗设备技术领域，尤其涉及一种视频推送方法、装置、终端及计算机可读存储介质，其中，所述视频推送方法包括：获取患者在照护终端上的注册信息和行为信息；获取患者的医护信息；根据患者的所述注册信息、行为信息和医护信息构建患者画像；根据所述患者画像向所述照护终端推送与该患者匹配的视频；具有视频推送的目的性强的特点，能够满足不同患者观看视频的需求，实现了视频精准推送的有益效果。

技术领域

本发明属于医疗设备技术领域，尤其涉及一种视频推送方法、装置、终端及计算机可读存储介质。

背景技术

伴随互联网技术的高速发展，视频数量越来越庞大，各类视频播放器软件也层出不穷。但是，目前视频播放器软件在视频推送方面，一般采用普推的方式，往往推送的内容，并不适合特定用户，导致单个用户的个性化需求得不到满足，视频推送效果较差。

发明内容

本发明实施例提供一种视频推送方法、装置、终端及计算机可读存储介质，可以解决现有技术中视频推送无法满足单个用户的个性化需求的技术问题。

本发明实施例第一方面提供一种视频推送方法，包括：获取患者在照护终端上的注册信息和行为信息；获取患者的医护信息；根据患者的所述注册信息、行为信息和医护信息构建患者画像；根据所述患者画像向所述照护终端推送与该患者匹配的视频。

可选地，所述获取患者在照护终端上的注册信息和行为信息，获取患者的医护信息，包括：获取患者在照护终端上进行用户注册时填写的年龄、性别、婚姻状况、职业、学历、身高、体重、籍贯、居住地和爱好；获取患者使用照护终端的浏览痕迹、搜索痕迹和付费类型；获取患者的历史就医的医护信息，以及当前就医的医护信息。

可选地，所述根据患者的所述注册信息、行为信息和医护信息构建患者画像，包括：利用第一深度学习算法对所述注册信息进行学习，得到患者个人信息向量；利用第二深度学习算法对所述行为信息进行学习，得到患者行为向量；利用第三深度学习算法对所述医护信息进行学习，得到患者就医向量；基于所述患者个人信息向量、患者行为向量和患者就医向量构造患者画像。

可选地，所述根据所述患者画像向所述照护终端推送与该患者匹配的视频，包括：将所述患者画像输入已训练好的视频推送模型中，得到适宜推送的视频标签和不适宜推送的视频标签；根据所述适宜推送的视频标签和不适宜推送的视频标签向所述照护终端推送与该患者匹配的视频。

可选地，所述根据所述适宜推送的视频标签和不适宜推送的视频标签向所述照护终端推送与该患者匹配的视频之前，包括：给每个视频标定不适宜推送标签和适宜推送标签；相应的，所述根据所述适宜推送的视频标签和不适宜推送的视频标签向所述照护终端推送与该患者匹配的视频，包括：将所述不适宜推送的视频标签与所述视频的不适宜推送标签匹配；若所述不适宜推送的视频标签与所述视频的不适宜推送标签匹配成功，则不向所述照护终端推送所述视频。

可选地，所述将所述不适宜推送的视频标签与所述视频的不适宜推送标签匹配之后，包括：若所述将所述不适宜推送的视频标签与所述视频的不适宜推送标签匹配不成功，则将所述适宜推送的视频标签与所述视频的适宜推送标签匹配；在所述适宜推送的视频标签与所述视频的适宜推送标签匹配成功时，根据所述视频的适宜推送标签匹配权重值确定视频推送的顺序，并按序向所述照护终端推送与该患者匹配的视频。

可选地，所述根据所述患者画像向所述照护终端推送与该患者匹配的视频之后，包括：每隔第一设定时间间隔汇总一次患者的行为信息，以及每隔第二设定时间间隔获取一次患者的医护信息；根据每隔第一设定时间间隔汇总的行为信息和每隔第二设定时间间隔获取的医护信息更新所述患者画像。

本发明实施例第二方面提供的一种视频推送装置，包括：第一获取模块，用于获取患者在照护终端上的注册信息和行为信息；第二获取模块，用于获取患者的医护信息；构建模块，用于根据患者的所述注册信息、行为信息和医护信息构建患者画像；推送模块，用于根据所述患者画像向所述照护终端推送与该患者匹配的视频。