[發(fā)明專利]資源質(zhì)量確定方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210187777.8
• 申請(qǐng)日: 2022-02-28
• 公開（公告）號(hào): CN114661946A
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭燁;陳益如;丁文奎;高婷婷
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京達(dá)佳互聯(lián)信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/735
• 分類號(hào): G06F16/735;G06F16/78;G06F17/18;G06N20/00
• 代理公司: 北京太合九思知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11610
• 代理人: 曹威;劉戈

本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種資源質(zhì)量確定方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，從資源池中抽取多個(gè)樣本資源；根據(jù)每個(gè)所述樣本資源在預(yù)設(shè)周期內(nèi)的瀏覽次數(shù)以及對(duì)應(yīng)的多種預(yù)設(shè)行為類型的操作頻率，確定各預(yù)設(shè)行為類型的概率；根據(jù)每個(gè)所述樣本資源對(duì)應(yīng)的各預(yù)設(shè)行為類型的概率，確定每個(gè)所述樣本資源的質(zhì)量分；將質(zhì)量分高于設(shè)定分值的樣本資源作為正樣本資源，質(zhì)量分低于設(shè)定分值的樣本資源作為負(fù)樣本資源，并通過所述正樣本資源以及所述負(fù)樣本資源，訓(xùn)練預(yù)設(shè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，得到資源質(zhì)量預(yù)測(cè)模型。本實(shí)施例中，通過資源質(zhì)量預(yù)測(cè)模型對(duì)目標(biāo)資源的質(zhì)量分進(jìn)行計(jì)算，能夠提高資源質(zhì)量分計(jì)算的準(zhǔn)確度。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)實(shí)施例涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種資源質(zhì)量確定方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

近年來視頻在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域取得了飛速的發(fā)展，用戶可以在平臺(tái)上生產(chǎn)和瀏覽視頻，分享生活和了解世界。用戶在瀏覽視頻后，可能會(huì)因?yàn)橐曨l的音樂、貼紙、玩法等內(nèi)容產(chǎn)生興趣，從而去跟風(fēng)模仿視頻的模式進(jìn)行視頻制作，這一行為會(huì)進(jìn)一步帶動(dòng)視頻在平臺(tái)上的擴(kuò)散，從而促進(jìn)平臺(tái)中發(fā)布方數(shù)量、發(fā)布方發(fā)布的資源數(shù)量增長(zhǎng)，所以在實(shí)際業(yè)務(wù)需求中，需要識(shí)別高質(zhì)量的視頻，對(duì)該部分視頻進(jìn)行流量助推，提升該部分視頻的曝光，可以有助于提升資源的利用率。

目前的視頻質(zhì)量分的計(jì)算方式，是通過簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)用戶觀看視頻30分鐘以內(nèi)有無上傳視頻，粗略計(jì)算視頻的質(zhì)量分，導(dǎo)致視頻質(zhì)量分的計(jì)算準(zhǔn)確性低的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種資源質(zhì)量確定方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，能夠解決資源質(zhì)量分計(jì)算準(zhǔn)確性低的問題。

第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種資源質(zhì)量預(yù)測(cè)模型的建立方法，包括：

從資源池中抽取多個(gè)樣本資源；

根據(jù)每個(gè)所述樣本資源在預(yù)設(shè)周期內(nèi)的瀏覽次數(shù)以及對(duì)應(yīng)多種預(yù)設(shè)行為類型的操作頻率，確定每個(gè)所述樣本資源對(duì)應(yīng)的各所述預(yù)設(shè)行為類型的概率；

根據(jù)每個(gè)所述樣本資源對(duì)應(yīng)的各所述預(yù)設(shè)行為類型的概率，確定每個(gè)所述樣本資源的質(zhì)量分；

將所述質(zhì)量分高于設(shè)定分值的樣本資源作為正樣本資源，所述質(zhì)量分低于所述設(shè)定分值的樣本資源作為負(fù)樣本資源，并通過所述正樣本資源以及所述負(fù)樣本資源，訓(xùn)練預(yù)設(shè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，得到資源質(zhì)量預(yù)測(cè)模型。

可選地，所述通過所述正樣本資源以及所述負(fù)樣本資源，訓(xùn)練預(yù)設(shè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，得到資源質(zhì)量預(yù)測(cè)模型，包括：

基于所述正樣本資源的資源相關(guān)特征和所述負(fù)樣本資源的資源相關(guān)特征生成訓(xùn)練樣本；

基于所述訓(xùn)練樣本訓(xùn)練預(yù)設(shè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，得到資源質(zhì)量預(yù)測(cè)模型。

可選地，所述根據(jù)每個(gè)所述樣本資源對(duì)應(yīng)的各所述預(yù)設(shè)行為類型的概率，確定每個(gè)所述樣本資源的質(zhì)量分，包括：

確定每個(gè)所述樣本資源對(duì)應(yīng)的各所述預(yù)設(shè)行為類型的概率之和，并將所述樣本資源對(duì)應(yīng)的各所述預(yù)設(shè)行為類型的概率之和作為所述樣本資源的質(zhì)量分。

可選地，所述樣本資源包括樣本視頻；所述多種預(yù)設(shè)行為類型的操作頻率包括預(yù)設(shè)音樂頁面入口標(biāo)簽點(diǎn)擊次數(shù)、收藏標(biāo)簽點(diǎn)擊次數(shù)、拍攝標(biāo)簽點(diǎn)擊次數(shù)以及預(yù)設(shè)創(chuàng)作頁面入口標(biāo)簽點(diǎn)擊次數(shù)、跟拍標(biāo)簽點(diǎn)擊次數(shù)、同框標(biāo)簽點(diǎn)擊次數(shù)；各所述預(yù)設(shè)行為類型的概率包括預(yù)設(shè)音樂頁面入口標(biāo)簽點(diǎn)擊率、收藏標(biāo)簽點(diǎn)擊率、拍攝標(biāo)簽點(diǎn)擊率以及預(yù)設(shè)創(chuàng)作頁面入口標(biāo)簽點(diǎn)擊率、跟拍標(biāo)簽點(diǎn)擊率、同框標(biāo)簽點(diǎn)擊率；

所述根據(jù)每個(gè)所述樣本資源在預(yù)設(shè)周期內(nèi)的瀏覽次數(shù)以及對(duì)應(yīng)多種預(yù)設(shè)行為類型的操作頻率，確定每個(gè)所述樣本資源對(duì)應(yīng)的各所述預(yù)設(shè)行為類型的概率，包括：

根據(jù)每個(gè)所述樣本資源在預(yù)設(shè)周期內(nèi)的播放次數(shù)以及預(yù)設(shè)音樂頁面入口標(biāo)簽點(diǎn)擊次數(shù)，確定出每個(gè)所述樣本資源對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)音樂頁面入口標(biāo)簽點(diǎn)擊率；或者，