[發(fā)明專利]視頻管理方法及設備、電子設備和介質

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010601529.4
• 申請日: 2020-06-28
• 公開（公告）號: CN111726653B
• 公開（公告）日: 2023-07-14
• 發(fā)明（設計）人: 張繼豐
• 申請（專利權）人: 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司
• 主分類號: G06F16/75
• 分類號: G06F16/75
• 代理公司: 北京市漢坤律師事務所 11602
• 代理人: 姜浩然;吳麗麗

1.一種視頻管理方法，包括：

建立蹭熱度用戶庫；

確定目標視頻的第一蹭熱度級別；

將所述目標視頻推送給視頻平臺的所有用戶；

基于所述第一蹭熱度級別，確定所述目標視頻是否具有蹭熱度風險；

響應于確定所述目標視頻具有蹭熱度風險，獲取所述目標視頻的多條目標反饋信息；

基于所述多條目標反饋信息確定所述目標視頻的第二蹭熱度級別；

響應于確定所述第二蹭熱度級別大于所述第一蹭熱度級別，確定所述目標視頻為蹭熱度視頻；

響應于確定所述目標視頻為蹭熱度視頻，將上傳所述目標視頻的用戶確定為蹭熱度用戶，并添加到所述蹭熱度用戶庫中；以及

響應于確定所述目標視頻為蹭熱度視頻，將所述蹭熱度視頻推送給所述蹭熱度用戶庫中的蹭熱度用戶，而不推送給非蹭熱度用戶，

其中，確定所述目標視頻的第一蹭熱度級別包括：

獲取所述目標視頻所包括的多個視頻特征，所述多個視頻特征能夠表征所述目標視頻是否具有蹭熱度風險；

基于所述多個視頻特征來確定所述目標視頻的所述第一蹭熱度級別。

2.如權利要求1所述的視頻管理方法，其中，獲取所述目標視頻所包括的多個視頻特征包括：

將所述目標視頻輸入視頻理解模型，獲取所述視頻理解模型輸出的所述目標視頻所包括的多個視頻特征以及每一個所述視頻特征相應的蹭熱度分數(shù)，

其中，所述目標視頻的所述第一蹭熱度級別為基于所述多個視頻特征以及相應的蹭熱度分數(shù)來確定。

3.如權利要求2所述的視頻管理方法，其中，所述視頻理解模型的訓練過程包括：

獲取包括蹭熱度視頻特征的樣本圖像，并在所述樣本圖像中標記蹭熱度視頻特征以及相應的標記蹭熱度分數(shù)；

將所述樣本圖像輸入所述視頻理解模型，輸出所述樣本圖像所包括的視頻特征以及相應的預測蹭熱度分數(shù)；

利用損失函數(shù)計算所述視頻理解模型輸出的視頻特征以及相應的預測蹭熱度分數(shù)與所述樣本圖像中標記的蹭熱度視頻特征以及相應的標記蹭熱度分數(shù)之間的損失值；以及

基于所述損失值調整所述視頻理解模型的參數(shù)。

4.如權利要求1所述的視頻管理方法，所述視頻管理方法還包括：

響應于確定所述目標視頻具有蹭熱度風險，在推送所述目標視頻一段時間之后，確定所述目標視頻的反饋信息的數(shù)量是否不小于設定的閾值，

其中，獲取所述目標視頻的多條目標反饋信息包括：

響應于確定所述目標視頻的反饋信息的數(shù)量不小于設定的第一閾值，基于所述目標視頻的多條反饋信息確定所述多條目標反饋信息。

5.如權利要求4所述的視頻管理方法，其中，基于所述目標視頻的多條反饋信息確定所述目標反饋信息包括：

對所述多條反饋信息進行語義匹配；

基于語義匹配結果將所述多條反饋信息劃分為多個反饋信息組；

將所述多個反饋信息組中所包括反饋信息的數(shù)量大于設定的第二閾值的多個反饋信息組確定為目標反饋信息組；以及

基于每一個所述目標反饋信息組中的多條反饋信息確定該目標反饋信息組相應的所述目標反饋信息。

6.如權利要求1所述的視頻管理方法，其中，基于所述多條目標反饋信息確定所述目標視頻的第二蹭熱度級別包括：

將所述多條目標反饋信息輸入分類模型，獲取所述分類模型輸出的所述目標視頻的第二蹭熱度級別。

7.如權利要求1所述的視頻管理方法，所述視頻管理方法還包括：

建立蹭熱度視頻庫；

響應于確定所述目標視頻為蹭熱度視頻，將所述蹭熱度視頻添加到蹭熱度視頻庫中。

8.如權利要求1所述的視頻管理方法，其中，確定所述目標視頻的第一蹭熱度級別為在推送所述目標視頻之前執(zhí)行。