[發明專利]一種多媒體信息處理方法、終端及存儲介質

有效

• 申請號: 201710840574.3
• 申請日: 2017-09-15
• 公開（公告）號: CN109509010B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 汪洋;陳戈;黃東波;趙鵬昊
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（北京）有限公司
• 主分類號: G06Q30/0241
• 分類號: G06Q30/0241;G06Q30/0251
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270
• 代理人: 張穎玲;李梅香

1.一種多媒體信息處理方法，其特征在于，包括：

獲取歷史多媒體信息的第一歷史數據和第一內容數據；所述第一歷史數據包括統計的所述歷史多媒體信息對應的歷史使用記錄數據，所述第一內容數據為所述歷史多媒體信息對應的內容信息；

基于所述第一歷史數據和所述第一內容數據，計算出歷史關鍵詞的曝光支持度和曝光置信度；所述歷史關鍵詞為對所述第一內容數據進行分詞處理后得到的各個詞語；所述曝光支持度為所述歷史關鍵詞出現的總曝光次數占所述第一內容數據總曝光次數的占比，所述曝光置信度為所述歷史關鍵詞在高/低點擊率的內容數據中出現的總曝光次數占其在內容數據中出現的總曝光次數的占比；

根據所述歷史關鍵詞、所述曝光支持度和所述曝光置信度，建立有效性詞表；所述有效性詞表用于表征所述歷史關鍵詞、所述曝光支持度和所述曝光置信度的對應關系；

獲取當前多媒體信息的當前內容數據和有效性詞表，根據所述有效性詞表選出所述當前內容數據中滿足第一點擊率條件的第一關鍵詞；

從所述有效性詞表中選出與所述第一關鍵詞相似度高，且滿足第二點擊率條件的第二關鍵詞，其中，所述第二關鍵詞對應的點擊率高于所述第一關鍵詞對應的點擊率；

將所述第一關鍵詞替換為所述第二關鍵詞。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取歷史多媒體信息的第一歷史數據和第一內容數據之后，所述獲取當前多媒體信息的當前內容數據之前，所述方法還包括：

基于所述歷史多媒體信息的所述第一歷史數據和所述第一內容數據，獲取點擊率預測模型，所述點擊率預測模型用于處理多媒體信息的內容數據，輸出與所述多媒體信息的內容數據對應的預估點擊率。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述從所述有效性詞表中選出與所述第一關鍵詞相似度高，且滿足第二點擊率條件的第二關鍵詞之后，所述方法還包括：

根據所述第一關鍵詞分別對應的所述第二關鍵詞，組成替換所述第一關鍵詞的至少一種替換詞集合；

利用所述至少一種替換詞組合，對所述當前內容數據中的所述第一關鍵詞進行修改，得到至少一個替換內容數據，所述至少一種替換詞組合與所述至少一個替換內容數據一一對應；

調用所述點擊率預測模型處理所述至少一個替換內容數據，得到與所述至少一個替換內容數據分別對應的至少一個預估點擊率；

依據所述至少一個預估點擊率，從所述至少一個替換內容數據中確定出點擊率最高的第二內容數據，所述第二內容數據為當前多媒體信息最終的內容。

4.根據權利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述基于所述歷史多媒體信息的所述第一歷史數據和所述第一內容數據，獲取點擊率預測模型，包括：

按照預設的配置比例，從所述歷史多媒體信息的所述第一歷史數據和所述第一內容數據中，獲取正樣本和負樣本，所述正樣本和所述負樣本用于表征內容數據與點擊率的對應關系；

調用設置的訓練模型處理所述正樣本或所述負樣本，得到第一訓練結果；

持續檢測所述訓練模型，直至所述第一訓練結果滿足模型訓練條件，并將所述第一訓練結果滿足所述模型訓練條件的第一訓練模型作為所述點擊率預測模型，所述模型訓練條件用于表征根據所述第一訓練模型得到的數據輸出結果運用于確定至少一個預估點擊率時，最接近真實的點擊率。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述按照預設的配置比例，從所述歷史多媒體信息的所述第一歷史數據和所述第一內容數據中，獲取正樣本和負樣本，包括：

將所述第一內容數據按照內容類型分為第一文本數據和第一圖片數據；

對所述第一文本數據和所述第一圖片數據分別進行特征提取，得到第一特征向量和第二特征向量；

將所述第一特征向量和所述第二特征向量進行拼接，得到與所述第一內容數據對應的內容特征向量；

按照所述預設的配置比例和所述第一歷史數據，將所述內容特征向量分為所述正樣本和所述負樣本。