[发明专利]视频推荐方法及装置有效
| 申请号： | 201810758237.4 | 申请日： | 2018-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN110717069B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 滕飞 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴（中国）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/735 | 分类号： | G06F16/735;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京智信禾专利代理有限公司 11637 | 代理人： | 李晓庆 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市余杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本公开涉及视频推荐方法及装置。该方法包括：根据目标用户的用户行为数据，确定目标用户对应的初始用户特征向量，并确定目标用户对应的正样本视频和负样本视频；通过神经网络获取目标用户对应的第一优化用户特征向量、正样本视频对应的优化视频特征向量以及负样本视频对应的优化视频特征向量；根据正样本视频对应的优化视频特征向量与第一优化用户特征向量之间的相关性，以及负样本视频对应的优化视频特征向量与第一优化用户特征向量之间的相关性，优化神经网络的参数；基于优化后的神经网络，向目标用户进行视频推荐。本公开能够提高视频推荐的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 视频 推荐 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种视频推荐方法，其特征在于，包括：/n根据目标用户的用户行为数据，确定所述目标用户对应的初始用户特征向量；/n根据所述目标用户的用户行为数据，确定所述目标用户对应的正样本视频和负样本视频；/n确定所述正样本视频对应的初始视频特征向量，以及所述负样本视频对应的初始视频特征向量；/n将所述目标用户对应的初始用户特征向量、所述正样本视频对应的初始视频特征向量以及所述负样本视频对应的初始视频特征向量分别输入神经网络，获取所述目标用户对应的第一优化用户特征向量、所述正样本视频对应的优化视频特征向量以及所述负样本视频对应的优化视频特征向量；/n根据所述正样本视频对应的优化视频特征向量与所述第一优化用户特征向量之间的相关性，以及所述负样本视频对应的优化视频特征向量与所述第一优化用户特征向量之间的相关性，优化所述神经网络的参数；/n基于优化后的神经网络，向所述目标用户进行视频推荐。/n
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