[发明专利]视频推荐方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开关于一种视频推荐方法、装置、电子设备及存储介质视频，该视频推荐方法包括：获取目标视频对应的目标图像；将目标图像输入预设的目标分类模型，得到目标视频的关注度在预设区间的目标概率；获取目标图像输入目标分类模型生成的向量，得到目标向量；将目标概率和目标向量作为目标视频对应的视频推荐特征，输入预设的视频推荐模型，以对目标视频进行推荐。在实施过程中，目标视频对应的目标图像，往往能在很大程度上影响一个视频的关注度，因而，从目标图像出发，将目标图像输入预设的目标分类模型得到的目标概率和生成的目标向量，作为影响视频关注度的因素对目标视频进行推荐，能够提高视频曝光潜力预测结果的准确性。

技术领域

本公开涉及视频处理技术领域，尤其涉及一种视频推荐方法、装置、电子设备及存储介质视频。

背景技术

随着现代信息传输技术的快速进步和智能手机等视频接收设备的普及，短视频逐渐成为了人们日常接受信息的主要载体之一，各种各样的短视频平台如雨后春笋般涌现。在短视频平台中，准确地确定影响视频曝光量的因素，并预测一个视频是否能够成为高曝光的视频，并对能够成为高曝光的视频进行推荐，有助于该视频的推广和短视频平台的良性发展。传统视频推荐方法中，通常是将一段时间内短视频的曝光量、点击率、点赞率、关注率或完播率等作为影响视频曝光量的因素，进行视频曝光潜力的预测和视频的推荐。

然而，在冷启动模型中，关于视频的曝光量、点击率、点赞率、关注率或完播率等数据较少，因此，采用传统视频推荐方法，通过视频的曝光量、点击率、点赞率、关注率或完播率等，无法精确地对该视频曝光潜力进行预测，无法准确地对待推荐视频进行推荐。

发明内容

本公开提供一种视频推荐方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术中无法准确地对待推荐视频进行推荐的问题。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种视频推荐方法，包括：

获取目标视频对应的目标图像；

将所述目标图像输入预设的目标分类模型，得到所述目标视频的关注度在预设区间的目标概率；其中，所述关注度为衡量所述目标视频的被关注程度的综合参数值，所述目标分类模型为根据历史视频训练得到的用于预测关注度分布的模型；

获取所述目标图像输入所述目标分类模型生成的向量，得到目标向量；

将所述目标概率和所述目标向量作为所述目标视频对应的视频推荐特征，输入预设的视频推荐模型，以对所述目标视频进行推荐。

在一示例性实施例中，所述获取所述目标图像输入所述目标分类模型生成的向量，得到目标向量，包括：

将所述目标图像输入所述目标分类模型，并将预设全连接层输出的特征向量，确定为所述目标向量。

在一示例性实施例中，所述目标分类模型的获取方式，包括：

获取历史视频对应的历史图像，以及所述历史视频的关注度；

按照所述预设区间，对所述历史视频的关注度进行分类，得到关注度分类结果；

以所述历史图像为输入，所述关注度分类结果为监督信息，对预设的初始分类模型进行训练，得到所述目标分类模型。

在一示例性实施例中，所述关注度包括主关注度和辅助关注度；所述主关注度包括所述目标视频对应的关注量，所述辅助关注度包括所述目标视频对应的点击率、点赞率、关注率或完播率中的至少一个；所述预设区间包括第一预设区间和第二预设区间；

所述按照所述预设区间，对所述历史视频的关注度进行分类，得到关注度分类结果，包括：

按照所述第一预设区间，对所述主关注度进行分类，得到第一分类结果；