[發明專利]獲取流媒體對象的表示向量的方法、裝置和設備

在審

• 申請號: 202110037367.0
• 申請日: 2021-01-12
• 公開（公告）號: CN114764455A
• 公開（公告）日: 2022-07-19
• 發明（設計）人: 繆暢宇
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/78
• 分類號: G06F16/78;G06F16/71
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 朱佳

本申請公開了一種獲取流媒體對象的表示向量的方法、裝置和設備，涉及計算機技術領域，用于提高流媒體對象表示的全面性和準確性。該方法基于用戶行為序列表征的各個流媒體對象之間的關聯關系來構造關系圖，并基于關系圖來對模型進行迭代訓練，進而在預測模型收斂時，所得到的各個流媒體對象的表示向量則可以融入用戶的行為信息，增加流媒體對象的表示向量所包含信息的全面性，進而提升流媒體對象的向量表示的準確性，為后續的流媒體對象匹配以及推薦奠定基礎，進而提升對象匹配和推薦的精準性。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，尤其涉及人工智能(Artificial Intelligence，AI)技術領域，提供一種獲取流媒體對象的表示向量的方法、裝置和設備。

背景技術

在涉及音樂或者視頻等流媒體對象的場景中，通常需要為用戶進行流媒體對象。以音樂為例，在進行音樂推薦時，常常需要使用到音樂的表示，音樂的準確表示是進行準確推薦的前提，因此做好音樂的表示至關重要。所謂的音樂表示，簡單理解，就是用一個向量來表示一整首音樂，這個向量可以用于音樂相似度計算，比如在匹配相似音樂時則可以根據兩首音樂的向量來確定這兩首音樂是否相似。此外，還可以將音樂的表示作為特征之一，服務于上游的排序模型，進而提高下游推薦的精確性。

因此，如何提高音樂表示的準確性是需要考慮的問題。

發明內容

本申請實施例提供一種獲取流媒體對象的表示向量的方法、裝置和設備，用于提高流媒體對象表示的全面性和準確性。

一方面，提供一種獲取流媒體對象的表示向量的方法，所述方法包括：

獲得多個流媒體對象的特征向量序列，以及獲得多個用戶各自對應的用戶行為序列；其中，一個用戶行為序列包括一個用戶操作過的多個流媒體對象；

根據所述多個用戶的用戶行為序列表征的流媒體對象之間的實際關聯關系，構造關系圖；其中，所述關系圖中的一個節點為一個流媒體對象，且一條連邊所連接的兩個節點之間的實際關聯關系滿足設定條件；

根據所述關系圖對預測模型進行迭代訓練；其中，在每一次訓練時，根據所述關系圖分別對所述多個流媒體對象的特征向量序列進行更新，相應得到多個預測表示向量，并根據預測表示向量預測任意兩個流媒體對象之間的關聯關系，以及根據預測的關聯關系與實際關聯關系之間的差異對所述預測模型進行參數更新；

在所述預測模型收斂時，獲得所述多個流媒體對象各自對應的表示向量。

一方面，提供一種流媒體對象匹配方法，所述方法包括：

通過上述方面所述的方法得到流媒體對象庫中各個流媒體對象的表示向量；

根據流媒體對象匹配請求攜帶的指示信息，從所述流媒體對象庫確定待匹配的流媒體對象的表示向量；

將所述待匹配的流媒體對象的表示向量，分別與所述流媒體對象庫中其他流媒體對象的表示向量進行匹配；

將匹配度大于設定閾值的表示向量對應的流媒體對象確定為與所述待匹配的流媒體對象匹配的流媒體對象。

一方面，提供一種獲取流媒體對象的表示向量的裝置，所述裝置包括：

序列獲得單元，用于獲得多個流媒體對象的特征向量序列，以及獲得多個用戶各自對應的用戶行為序列；其中，一個用戶行為序列包括一個用戶操作過的多個流媒體對象；

圖構造單元，用于根據所述多個用戶的用戶行為序列表征的流媒體對象之間的實際關聯關系，構造關系圖；其中，所述關系圖中的一個節點為一個流媒體對象，且一條連邊所連接的兩個節點之間的實際關聯關系滿足設定條件；