[發明專利]內容評分方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011579085.5
• 申請日: 2020-12-28
• 公開（公告）號: CN112632443A
• 公開（公告）日: 2021-04-09
• 發明（設計）人: 陳輝
• 申請（專利權）人: 咪咕文化科技有限公司;中國移動通信集團有限公司
• 主分類號: G06F16/958
• 分類號: G06F16/958;G06F16/906
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王宇楊

本發明提供一種內容評分方法、裝置、電子設備及存儲介質。其中，內容評分方法，包括：獲取待評分內容對應的分類標簽的熱度預測值；將待評分內容對應的分類標簽的熱度預測值輸入評分模型，獲得所述評分模型輸出的所述待評分內容的預測評分，其中，評分模型是基于待評分內容的歷史評分數據和所述分類標簽集合中每一分類標簽的歷史熱度數據訓練得到的。本發明的內容評分方法，通過跟蹤分類標簽熱度來預測分類標簽熱度，并通過分類標簽熱度得到的內容評分，具有評分相對客觀、準確的優點，使評分更具有權威性。

技術領域

本發明涉及互聯網技術領域，尤其涉及一種內容評分方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

目前，對內容進行評分，如對某個網站中一些內容進行風評，通常采用的方法為：基于用戶行為的統計指標進行內容的評分，例如：依據用戶對內容的日平均播放次數、播放人次、播放完整度、閱讀時長、搜索次數、點贊次數、收藏次數等進行內容的評分，這種方法中將各個用戶行為指標加權得到內容評分，其無法清晰跟蹤熱點主題，也無法清楚從根源上解釋內容評高低的原因，缺乏客觀性。

發明內容

本發明提供一種內容評分方法、裝置、電子設備及存儲介質，可以通過跟蹤分類標簽熱度來預測分類標簽熱度，并通過分類標簽熱度得到的內容評分，具有評分相對客觀、準確的優點。

本發明提供一種內容評分方法，包括：

獲取待評分內容對應的分類標簽的熱度預測值；

將待評分內容對應的分類標簽的熱度預測值輸入評分模型，獲得所述評分模型輸出的所述待評分內容的預測評分，其中，所述評分模型是基于所述待評分內容的歷史評分數據和所述分類標簽集合中每一分類標簽的歷史熱度數據訓練得到的。

根據本發明提供的一種內容評分方法，所述獲取待評分內容對應的分類標簽的熱度預測值，包括：

獲取分類標簽集合中每一分類標簽的歷史熱度數據，其中，所述歷史熱度數據包括多個歷史熱度值；

基于每一所述分類標簽的多個歷史熱度值，得到每一所述分類標簽的熱度預測值。

根據本發明提供的一種內容評分方法，所述獲取分類標簽集合中每一分類標簽的歷史熱度數據，包括：

獲取每一所述分類標簽對應內容的歷史播放時間數據，其中，所述歷史播放時間數據包括多個歷史播放時長；

獲取每一所述分類標簽對應內容的內容個數；

基于所述每一所述分類標簽對應內容的歷史播放時間數據和所述每一所述分類標簽對應內容的內容個數，得到所述分類標簽集合中每一分類標簽的歷史熱度數據；

所述基于每一所述分類標簽的多個歷史熱度值，得到每一所述分類標簽的熱度預測值，包括：

對每一所述分類標簽的多個歷史熱度值進行差分運算，得到多個差分值；

基于所述多個差分值，得到所述每一所述分類標簽的差分預測值；

基于所述差分預測值，得到每一所述分類標簽的熱度預測值。

根據本發明提供的一種內容評分方法，所述基于所述多個差分值，得到所述每一所述分類標簽的差分預測值，包括：

將所述多個差分值輸入至ARMA模型，得到所述ARMA模型輸出的所述每一所述分類標簽的差分預測值。

根據本發明提供的一種內容評分方法，在基于所述待評分內容的歷史評分數據和所述分類標簽集合中每一分類標簽的歷史熱度數據訓練得到所述評分模型之前，還包括：獲得所述待評分內容的歷史評分數據的步驟，具體包括：

獲得所述待評分內容的用戶行為歷史統計指標數據，其中，所述用戶行為歷史統計指標數據包括多個用戶行為歷史統計指標值；