[發明專利]多媒體推薦方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011103343.2
• 申請日: 2020-10-15
• 公開（公告）號: CN112148899A
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: 劉葉青
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/435
• 分類號: G06F16/435
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 徐立

本申請提供了一種多媒體推薦方法、裝置、設備及存儲介質，屬于互聯網技術領域。方法包括：獲取目標用戶標識對應的歷史播放序列，歷史播放序列中包括登錄目標用戶標識的終端播放過的多個多媒體數據，且多個多媒體數據按照播放順序排列；將每個多媒體數據的內容特征與位置特征進行融合，得到每個多媒體數據的多媒體特征，內容特征表示多媒體數據的內容，位置特征表示多媒體數據在歷史播放序列中的位置；按照多個多媒體數據的排列順序，將多個多媒體特征進行融合，得到目標用戶標識的興趣特征；根據興趣特征，為目標用戶標識推薦多媒體數據。上述方法能夠提高推薦多媒體的準確率。

技術領域

本申請涉及互聯網技術領域，特別涉及一種多媒體推薦方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

隨著互聯網技術的快速發展，視頻、音頻等多媒體數據的數量迅速膨脹，造成了數據過載問題。面對這個問題，多媒體推薦技術應運而生，從而能夠主動向用戶推薦用戶可能感興趣的多媒體數據。相關技術中，一般向用戶推薦比較熱門的多媒體數據，然而熱門的多媒體數據可能并不符合用戶的興趣，從而導致多媒體推薦的準確率低，推薦效果差。

發明內容

本申請實施例提供了一種多媒體推薦方法、裝置、設備及存儲介質，能夠提高推薦多媒體的準確率。所述技術方案如下：

一方面，提供了一種多媒體推薦方法，所述方法包括：

獲取目標用戶標識對應的歷史播放序列，所述歷史播放序列中包括登錄所述目標用戶標識的終端播放過的多個多媒體數據，且所述多個多媒體數據按照播放順序排列；

將每個多媒體數據的內容特征與位置特征進行融合，得到所述每個多媒體數據的多媒體特征，所述內容特征表示所述多媒體數據的內容，所述位置特征表示所述多媒體數據在所述歷史播放序列中的位置；

按照所述多個多媒體數據的排列順序，將多個多媒體特征進行融合，得到所述目標用戶標識的興趣特征；

根據所述興趣特征，為所述目標用戶標識推薦多媒體數據。

在一種可能的實現方式中，所述將每個多媒體數據的內容特征與位置特征進行融合，得到所述每個多媒體數據的多媒體特征，包括：

調用多媒體推薦模型中的特征融合層，將所述每個多媒體數據的內容特征與位置特征進行融合，得到所述每個多媒體數據的多媒體特征；

所述按照所述多個多媒體數據的排列順序，將所述多個多媒體特征進行融合，得到所述目標用戶標識的興趣特征，包括：

調用所述多媒體推薦模型中的興趣提取層，按照所述多個多媒體數據的排列順序，將所述多個多媒體特征進行融合，得到所述目標用戶標識的興趣特征。

在另一種可能的實現方式中，所述調用所述多媒體推薦模型中的興趣提取層，按照所述多個多媒體數據的排列順序，將所述多個多媒體特征進行融合，得到所述目標用戶標識的興趣特征，包括：

調用所述興趣提取層，按照所述多個多媒體數據的排列順序，確定所述每個多媒體特征與目標多媒體特征的相關度，根據確定的相關度從所述目標多媒體特征中提取隱層多媒體特征，所述目標多媒體特征為所述多個多媒體特征中的任一個；

將所述多個多媒體數據的隱層多媒體特征進行融合，得到所述目標用戶標識的興趣特征。

在另一種可能的實現方式中，所述多媒體推薦模型的訓練過程包括：

獲取第一樣本播放序列中多個樣本多媒體數據的內容特征、正樣本數據的第一樣本內容特征和負樣本數據的第二樣本內容特征，所述正樣本數據為已推薦且在所述第一樣本播放序列之后播放的多媒體數據，所述負樣本為已推薦但未播放的多媒體數據；

調用所述多媒體推薦模型，根據所述第一樣本播放序列中多個樣本多媒體數據的內容特征，獲取第一興趣特征；