[發明專利]推薦方法、介質、裝置和計算設備

在審

• 申請號: 202111132005.6
• 申請日: 2021-09-26
• 公開（公告）號: CN113836327A
• 公開（公告）日: 2021-12-24
• 發明（設計）人: 劉琳;章鶯;李文杰;馬振峰;吳玉想;李雙江;劉森茂;肖強
• 申請（專利權）人: 杭州網易云音樂科技有限公司
• 主分類號: G06F16/435
• 分類號: G06F16/435;G06F16/483;G06F16/9535;G06N3/04
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 宋興;黃健

本公開的實施方式提供了一種推薦方法、介質、裝置和計算設備。該方法包括：獲取多個對象的屬性信息；根據爆款潛力預估模型對各所述對象的屬性信息進行處理，得到各所述對象的潛力預估值，所述潛力預估值用于指示所述對象的爆款潛力；根據所述潛力預估值，在所述多個對象中確定在全站推薦的目標對象。本公開實施例的方案，是通過獲取對象的屬性信息，并基于屬性信息篩選出目標對象的，由于屬性信息指示的是對象本身的特征，因此，能有效減少由于初期播放率等外部數據對于對象的篩選的影響，提高對象篩選的準確性，使得優質的對象最終能作為目標對象在全站進行推薦。

技術領域

本公開的實施方式涉及互聯網技術領域，更具體地，本公開的實施方式涉及一種推薦方法、介質、裝置和計算設備。

背景技術

本部分旨在為權利要求書中陳述的本公開的實施方式提供背景或上下文。此處的描述不因為包括在本部分中就承認是現有技術。

音視頻應用能夠為用戶提供歌曲收聽、視頻觀看等服務。在音視頻應用中，如果能在海量的歌曲或視頻中有效篩選出能夠獲得大量用戶喜愛的爆款內容，就能夠提高音視頻應用的使用率，并能為音視頻應用帶來大量的新用戶。

目前進行爆款內容篩選的方案，主要是在平臺上小范圍的展示內容，用戶可以在平臺上觀看、點贊或分享。然后系統根據內容的有效播放率、點贊率等進行判斷，從而在海量內容中確定有潛力成為爆款內容。

上述方式可能會導致一些優質內容在初期因為有效播放率低、點贊率低等原因被淘汰，使得爆款內容篩選的準確性較低，從而對音視頻應用的使用率和拉新產生不利影響。

發明內容

本公開實施例提供一種推薦方法、介質、裝置和計算設備，以解決部分優質內容由于播放率和點贊率低等外部原因無法成為被推薦的爆款內容，不利于音視頻應用的使用率提升和拉新的問題。

第一方面，本公開實施例提供一種推薦方法，包括：

獲取多個對象的屬性信息；

根據爆款潛力預估模型對各所述對象的屬性信息進行處理，得到各所述對象的潛力預估值，所述潛力預估值用于指示所述對象的爆款潛力；

根據所述潛力預估值，在所述多個對象中確定在全站推薦的目標對象。

在一種可能的實施方式中，所述爆款潛力預估模型包括預處理模塊和全連接模塊；針對所述多個對象中的任意一個對象，根據爆款潛力預估模型對所述對象的屬性信息進行處理，得到所述對象的潛力預估值，包括：

根據各所述屬性信息對應的預處理模塊，對所述對象的屬性信息進行特征提取，獲取所述對象的各屬性信息對應的特征向量；

對所述對象的各屬性信息對應的特征向量進行合并處理，得到所述對象的合成特征向量；

根據所述全連接模塊對所述合成特征向量進行處理，得到所述對象的潛力預估值。

在一種可能的實施方式中，所述屬性信息包括音頻；所述音頻對應的預處理模塊包括音頻抽取層和音頻特征提取層；所述根據各所述屬性信息對應的預處理模塊，對所述對象的屬性信息進行特征提取，獲取所述對象的各屬性信息對應的特征向量，包括：

根據音頻抽取層對所述音頻進行抽取操作，獲取多個音頻關鍵幀；

根據音頻特征提取層對所述多個音頻關鍵幀處理，得到所述音頻對應的特征向量。

在一種可能的實施方式中，所述屬性信息包括視頻幀；所述視頻幀對應的預處理模塊包括卷積神經網絡和長短期記憶人工神經網絡；所述根據各所述屬性信息對應的預處理模塊，對所述對象的屬性信息進行特征提取，獲取所述對象的各屬性信息對應的特征向量，包括：

根據所述卷積神經網絡獲取所述視頻幀的圖像特征；