[发明专利]音乐视频推荐方法及其装置、设备、介质、产品

权利要求书

1.一种音乐视频推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：

响应用户的音乐视频推荐请求，根据用户历史行为数据确定该用户的历史访问音乐视频列表；

根据所述历史访问音乐视频列表获得用户兴趣向量，从音乐库知识图谱中召回与所述用户兴趣向量相匹配的相关音乐视频列表；

根据用户的多个历史跨度相对应的历史访问音乐视频列表构造综合编码向量，根据该综合编码向量的深层语义信息，从所述相关音乐视频列表中筛选出候选音乐视频列表；

计算候选音乐视频列表中两两候选音乐视频的深层语义向量的相似度，对构成相似的候选音乐视频进行去重处理，获得所述推荐请求的推荐音乐视频列表应答该推荐请求。

2.根据权利要求1所述的音乐视频推荐方法，其特征在于，响应用户的音乐视频推荐请求的步骤之前，包括如下步骤：

创建音乐库相对应的知识图谱；

从全量用户的历史行为数据中提取出各用户访问的历史音乐视频与各用户的兴趣标签之间的知识传播路径，所述兴趣标签为用于标注所述音乐视频的画像标签；

将所述音乐视频与所述兴趣标签表示为知识图谱中的实体节点，根据所述知识传播路径建立各实体节点之间的关联关系；

将所述音乐视频的内容信息存储为其相应的实体节点中的属性项，所述内容信息包含相应的音乐视频的访问链接及所述音乐视频的深层语义向量，所述深层语义向量为所述音乐视频的封面信息、音频信息、文本信息的综合特征表示。

3.根据权利要求1所述的音乐视频推荐方法，其特征在于，根据所述历史访问音乐视频列表获得用户兴趣向量，从音乐库知识图谱中召回与所述用户兴趣向量相匹配的相关音乐视频列表，包括如下步骤：

采用预训练至收敛状态的多兴趣召回模型根据所述历史访问音乐视频列表相对应的编码信息进行表示学习获得相应的深层语义信息，根据所述深层语义信息进行多分类映射，获得多个兴趣标签；

根据所述兴趣标签，从音乐库知识图谱中召回携带所述多个兴趣标签任意之一的所有目标音乐视频；

将全量的所述目标音乐视频构造为相关音乐视频列表。

4.根据权利要求1所述的音乐视频推荐方法，其特征在于，根据用户的多个历史跨度相对应的历史访问音乐视频列表构造综合编码向量，根据该综合编码向量的深层语义信息，从所述相关音乐视频列表中筛选出候选音乐视频列表，包括如下步骤：

根据表征长期和短期的两个历史跨度，分别获得该用户的长期历史访问音乐视频列表和短期历史访问音乐视频列表，其中，长期历史跨度涵盖短期历史跨度；

分别将所述长期历史访问音乐视频列表与短期历史访问音乐视频列表分别进行向量化并拼接为高维向量，获得综合编码向量；

采用预训练至收敛状态的推荐排序模型，对所述综合编码向量进行表示学习以获得其深层语义信息，根据该深层语义信息进行多分类映射，获得多个预设目标相对应的候选音乐视频列表，各个候选音乐视频列表分别按照候选音乐视频的点击访问统计数量、有效播放统计数量、完整播放统计数量进行排序。

5.根据权利要求1所述的音乐视频推荐方法，其特征在于，计算候选音乐视频列表中两两候选音乐视频的深层语义向量的相似度，对构成相似的候选音乐视频进行去重处理，获得所述推荐请求的推荐音乐视频列表应答该推荐请求，包括如下步骤：

根据所述候选音乐视频列表，从所述知识图谱中获取各个候选音乐视频相对应的实体节点中的深层语义向量，该深层语义向量为相应的音乐视频的封面信息、音频信息、文本信息的综合特征表示；

针对每个候选音乐视频列表，计算其中两两候选音乐视频的深层语义向量的相似度，获得两两候选音乐视频之间的相似度数值；

针对每个候选音乐视频列表，对相似度数值适应最大贪心算法进行过滤，获得推荐音乐视频列表；

为所述推荐音乐视频列表关联其中音乐视频的访问链接后，将该推荐音乐视频列表推送给所述的用户。