[發(fā)明專利]一種視頻分享方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110319469.1
• 申請日: 2021-03-25
• 公開（公告）號: CN113032625A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳昊
• 申請（專利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/738
• 分類號: G06F16/738;G06F16/78;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市深佳知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44285
• 代理人: 夏歡

1.一種視頻分享方法，其特征在于，包括：

響應(yīng)用戶對目標(biāo)視頻的好友分享請求，確定所述用戶的至少一個(gè)好友；

確定所述用戶分別與每個(gè)所述好友的關(guān)聯(lián)信息，所述用戶與所述好友的關(guān)聯(lián)信息指示所述好友對所述用戶轉(zhuǎn)發(fā)所述目標(biāo)視頻的喜愛程度；

基于所述用戶分別與各個(gè)所述好友的關(guān)聯(lián)信息，調(diào)整所述至少一個(gè)好友之間的排序順序生成并展示好友列表；

根據(jù)所述用戶對所述好友列表中目標(biāo)好友的選取操作，向所述目標(biāo)好友分享所述目標(biāo)視頻。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，確定所述用戶與所述好友的關(guān)聯(lián)信息，包括：

確定第一特征信息、第二特征信息以及第三特征信息，所述第一特征信息表征所述用戶的視頻偏好，所述第二特征信息表征所述好友的視頻偏好，所述第三特征信息表征偏好所述目標(biāo)視頻的用戶；

根據(jù)所述第一特征信息和所述第二特征信息，確定表征所述用戶和所述好友的視頻偏好相似程度的第一信息；

利用所述第二特征信息和所述第三特征信息，確定表征所述好友對所述目標(biāo)視頻的喜愛程度的第二信息；

結(jié)合所述第一信息和所述第二信息確定所述用戶和所述好友的關(guān)聯(lián)信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述確定第一特征信息、第二特征信息以及第三特征信息，包括：

根據(jù)用戶視頻播放行為生成用戶視頻行為矩陣，所述用戶視頻行為矩陣指示全網(wǎng)中每個(gè)用戶分別對全網(wǎng)中每個(gè)視頻的播放行為；

對所述用戶視頻行為矩陣中離散的用戶視頻行為進(jìn)行分析生成全網(wǎng)用戶與視頻的特征信息；

從所述全網(wǎng)用戶與視頻的特征信息中，查詢所述用戶的第一特征信息、所述好友的第二特征信息以及所述目標(biāo)視頻的第三特征信息。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述對所述用戶視頻行為矩陣中離散的用戶視頻行為進(jìn)行分析生成全網(wǎng)用戶與視頻的特征信息，包括：

利用用戶嵌入矩陣和視頻嵌入矩陣相乘擬合所述用戶視頻行為矩陣；

采用梯度下降算法分別對所述用戶嵌入矩陣和所述視頻嵌入矩陣進(jìn)行訓(xùn)練，得到優(yōu)化后的用戶嵌入矩陣和優(yōu)化后的視頻嵌入矩陣；

其中，優(yōu)化后的用戶嵌入矩陣和優(yōu)化后的視頻嵌入矩陣構(gòu)成全網(wǎng)用戶與視頻的特征信息。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一特征信息和所述第二特征信息，確定表征所述用戶和所述好友的視頻偏好相似程度的第一信息，包括：

確定表征所述第一特征信息和所述第二特征信息之間的相似度的第一相似度信息；

將所述第一特征信息、所述第二特征信息，以及所述第一相似度信息輸入至預(yù)訓(xùn)練的第一模型，得到表征所述用戶和所述好友的視頻偏好相似程度的第一信息。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用所述第二特征信息和所述第三特征信息，確定表征所述好友對所述目標(biāo)視頻的喜愛程度的第二信息，包括：

確定表征所述第二特征信息和所述第三特征信息之間的相似度的第二相似度信息；

將所述第二特征信息、所述第三特征信息，以及所述第二相似度信息輸入至預(yù)訓(xùn)練的第二模型，得到表征所述好友對所述目標(biāo)視頻的喜愛程度的第二信息。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述結(jié)合所述第一信息和所述第二信息中確定所述用戶和所述好友的關(guān)聯(lián)信息，包括：

確定所述第一信息的權(quán)重和所述第二信息的權(quán)重；

結(jié)合所述第一信息、所述第一信息的權(quán)重、所述第二信息，以及所述第二信息的權(quán)重生成目標(biāo)信息；

將所述目標(biāo)信息輸入至預(yù)訓(xùn)練的第三模型得到所述用戶和所述好友的關(guān)聯(lián)信息。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述確定所述第一信息的權(quán)重和所述第二信息的權(quán)重，包括：

基于注意力機(jī)制模塊確定所述第一信息的初始權(quán)重以及所述第二信息的初始權(quán)重；

對所述第一信息的初始權(quán)重和所述第二信息的初始權(quán)重進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到所述第一信息的權(quán)重和所述第二信息的權(quán)重。