[發明專利]一種基于標簽分析的短視頻數據推薦方法及系統

有效

• 申請號: 202210812661.9
• 申請日: 2022-07-12
• 公開（公告）號: CN114896454B
• 公開（公告）日: 2022-09-27
• 發明（設計）人: 楊爽;謝匡華;朱福青;謝匡亮;何春
• 申請（專利權）人: 長沙美噠網絡科技有限公司
• 主分類號: G06F16/735
• 分類號: G06F16/735;G06N20/00;G06F16/9535
• 代理公司: 廣州博聯知識產權代理有限公司 44663
• 代理人: 王洪江;孫倩倩

1.一種基于標簽分析的短視頻數據推薦方法，其特征在于，應用于基于標簽分析的短視頻數據推薦系統，該方法包括：

基于配置在目標用戶的各個短視頻服務頁面的用戶行為活動監控程序獲取多個第一用戶行為活動數據；

將每個第一用戶行為活動數據分別加載至設定知識實體網絡中進行規則化轉換，并生成對應的第二用戶行為活動數據；

依據用戶短視頻訂閱項目確定多個短視頻推薦服務；

依據每個短視頻推薦服務，確定每個第二用戶行為活動數據與對應的短視頻推薦服務之間的服務關聯度，若服務關聯度大于第一目標值，則將對應的第二用戶行為活動數據加載至對應的短視頻推薦服務中；

依據多個短視頻推薦服務分別配置多個興趣熱力趨勢輸出模型，并依據搜集的用戶興趣學習數據對各個興趣熱力趨勢輸出模型進行模型調優，輸出模型調優后的興趣熱力趨勢輸出模型；

提取每個短視頻推薦服務關聯的所有第二用戶行為活動數據，并加載至對應的模型調優后的興趣熱力趨勢輸出模型中，生成對應的用戶興趣標簽熱力趨勢；

匯總各個用戶興趣標簽熱力趨勢，并基于用戶興趣決策模型確定該目標用戶對應的關鍵用戶興趣標簽，以基于該目標用戶對應的關鍵用戶興趣標簽對該目標用戶進行短視頻數據推薦；

匯總各個用戶興趣標簽熱力趨勢，并基于用戶興趣決策模型確定該目標用戶對應的關鍵用戶興趣標簽的步驟，包括：

獲取該目標用戶在當前短視頻互動場景所關注的短視頻發布趨勢以及熱搜詞條分布；

依據短視頻發布趨勢以及熱搜詞條分布，并依據興趣聯系預測模型預測當前短視頻互動場景各個短視頻推薦服務對目標用戶的興趣聯系指數；其中，通過配置興趣聯系預測模型，并依據訓練樣本數據對所述興趣聯系預測模型進行模型調優、優化得到模型調優后的興趣聯系預測模型，采用模型調優后的興趣聯系預測模型進行興趣聯系指數預測；

將各個用戶興趣標簽熱力趨勢分別融合對應的興趣聯系指數，確定更新用戶興趣標簽熱力趨勢，其中，所述用戶興趣標簽熱力趨勢包括基于時間節點的發展順序排列的各個用戶興趣標簽所對應的熱力值變化信息；

依據各個更新用戶興趣標簽熱力趨勢，并依據用戶興趣決策模型確定該目標用戶對應的關鍵用戶興趣標簽，其中，具體將熱力值大于設定熱力值且熱力值變化大于設定熱力值變化的用戶興趣標簽確定為關鍵用戶興趣標簽，所述關鍵用戶興趣標簽表示用戶興趣點以及對應的興趣置信度；

其中，對于不同的短視頻推薦服務，預先搜集不同的用戶興趣學習數據樣本對各個興趣熱力趨勢輸出模型進行模型調優，所述用戶興趣學習數據樣本包括用戶行為活動數據樣本和對應的先驗興趣熱力趨勢，將用戶行為活動數據樣本輸入到興趣熱力趨勢輸出模型以確定對應的目標興趣熱力趨勢，而后基于目標興趣熱力趨勢與先驗興趣熱力趨勢之間的特征差異對興趣熱力趨勢輸出模型進行模型調優，輸出模型調優后的興趣熱力趨勢輸出模型。

2.根據權利要求1所述的基于標簽分析的短視頻數據推薦方法，其特征在于，所述基于該目標用戶對應的關鍵用戶興趣標簽對該目標用戶進行短視頻數據推薦的步驟，包括：

依據各個用戶興趣標簽熱力趨勢確定各個短視頻推薦服務在同一維度上的興趣關鍵詞標簽關系網絡；

將各個短視頻推薦服務的興趣關鍵詞標簽關系網絡分別融合對應的興趣聯系指數，確定更新興趣關鍵詞標簽關系網絡；

依據各個短視頻推薦服務的更新興趣關鍵詞標簽關系網絡確定各個興趣關鍵詞標簽之間的興趣流向關系；

基于關鍵用戶興趣標簽確定用于短視頻推薦評估的短視頻內容標簽數據；

將短視頻內容標簽數據按照各個短視頻推薦服務之間的興趣流向關系進行劃分，確定各個短視頻推薦服務對應的短視頻內容標簽排列分布；

將各個短視頻內容標簽排列分布分別下發至對應的短視頻推薦服務，以進行短視頻推薦。