视频推荐方法、装置、服务器及存储介质制造方法及图纸

本申请是关于一种视频推荐方法、装置、服务器及存储介质，涉及网络技术领域，该申请中，确定多个第一视频和多个第二视频，该第二视频为负反馈视频；根据该每个第一视频和该每个第二视频在多个维度的特征，从该多个第一视频中确定目标视频，该目标视频为具有负反馈的可能性的视频；推荐该多个第一视频中目标视频以外的视频。由于该第二视频为负反馈视频，也即是用户不感兴趣甚至讨厌的视频，能够基于该第二视频，很好的把握该用户对第一视频的讨厌程度。减少了用户对推荐视频的讨厌率，提高了确定待推荐的视频的准确率，提高推荐视频转化为被用户喜爱的有效视频的转化率，提高了实际推荐效率。

【技术实现步骤摘要】
视频推荐方法、装置、服务器及存储介质
本公开涉及网络
，尤其涉及一种视频推荐方法、装置、服务器及存储介质。
技术介绍
目前，用户在网络平台上浏览视频已是较为普遍的行为，各个网络平台也可以实时推荐用户可能感兴趣的视频。例如，视频应用为观众用户推荐热门视频。相关技术中，以视频应用为例，该视频应用的服务器上存储了待推荐的多个备选视频，每个备选视频对应有视频标签，该视频标签用于表示该视频的特征。并且，该服务器还可存储每个用户讨厌的视频的视频标签，该服务器根据用户讨厌的视频的视频标签和备选视频的视频标签，从该多个备选视频中，删除视频标签与用户讨厌的视频的视频标签重合的视频，将删除后的备选视频推荐给该用户。上述过程实际上是基于视频标签进行推荐的过程，然而，视频标签仅能标识该视频在某一个角度的特征，无法准确的概括视频的特征，从而导致推荐的准确率较低，实际推荐效率也较低。
技术实现思路
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种视频推荐方法、装置、服务器及存储介质。根据本公开实施例的第一方面，提供一种视频推荐方法，所述方法应用在服务器上，包括：确定多个第一视频和多个第二视频，所述多个第二视频为负反馈视频；根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，从所述多个第一视频中确定目标视频，所述目标视频为具有负反馈的可能性的视频；推荐所述多个第一视频中目标视频以外的视频。在一种可能的设计中，所述根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，从所述多个第一视频中确定目标视频包括：根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，确定所述每个第一视频的负反馈概率；将负反馈概率大于第一预设阈值的第一视频确定为目标视频。在一种可能的设计中，所述根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，确定所述每个第一视频的负反馈概率包括：根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，确定所述每个第一视频和所述每个第二视频的相似度；对于所述每个第一视频，根据所述每个第一视频的相似视频数量，确定所述每个第一视频的负反馈概率；其中，所述相似视频数量是指与第一视频的相似度大于第二预设阈值的第二视频的数量。在一种可能的设计中，所述每个第一视频的相似视频数量和负反馈概率的关系为：所述每个第一视频的相似视频数量越大，所述每个第一视频的负反馈概率也越大。在一种可能的设计中，所述根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，确定所述每个第一视频与所述每个第二视频之间的相似度包括：根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，确定所述每个第一视频的第一特征向量和所述每个第二视频的第二特征向量；根据所述每个第一视频的第一特征向量和所述每个第二视频的第二特征向量，确定所述每个第一视频与所述每个第二视频之间的相似度。在一种可能的设计中，所述每个第二视频的第二特征向量的获取过程包括：获取所述每个第二视频在多个维度的特征，将所述每个第二视频在多个维度的特征输入目标模型，将所述目标模型输出的特征向量，确定为所述每个第二视频的第二特征向量；其中，所述目标模型用于将视频的多个维度的特征转化为特征向量。在一种可能的设计中，所述确定多个第一视频和多个第二视频包括：根据用户的历史反馈数据，确定所述用户进行负反馈的多个第二视频，所述历史反馈数据用于指示所述用户进行反馈或负反馈的多个视频；根据所述用户的用户信息，从多个备选视频中确定与所述用户信息匹配的多个第一视频。根据本公开实施例的第二方面，提供一种视频推荐装置，所述装置应用在服务器上，包括：确定模块，被配置为确定多个第一视频和多个第二视频，所述多个第二视频为负反馈视频；所述确定模块，还被配置为根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，从所述多个第一视频中确定目标视频，所述目标视频为具有负反馈的可能性的视频；推荐模块，被配置为推荐所述多个第一视频中目标视频以外的视频。在一种可能的设计中，所述确定模块包括：第一确定单元，被配置为根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，确定所述每个第一视频的负反馈概率；第二确定单元，被配置为将负反馈概率大于第一预设阈值的第一视频确定为目标视频。在一种可能的设计中，所述第一确定单元，还被配至为根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，确定所述每个第一视频和所述每个第二视频的相似度；对于所述每个第一视频，根据所述每个第一视频的相似视频数量，确定所述每个第一视频的负反馈概率；其中，所述相似视频数量是指与第一视频的相似度大于第二预设阈值的第二视频的数量。在一种可能的设计中，所述每个第一视频的相似视频数量和负反馈概率的关系为：所述每个第一视频的相似视频数量越大，所述每个第一视频的负反馈概率也越大。在一种可能的设计中，所述第一确定单元，还被配至为根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，确定所述每个第一视频的第一特征向量和所述每个第二视频的第二特征向量；根据所述每个第一视频的第一特征向量和所述每个第二视频的第二特征向量，确定所述每个第一视频与所述每个第二视频之间的相似度。在一种可能的设计中，所述每个第二视频的第二特征向量的获取过程包括：获取所述每个第二视频在多个维度的特征，将所述每个第二视频在多个维度的特征输入目标模型，将所述目标模型输出的特征向量，确定为所述每个第二视频的第二特征向量；其中，所述目标模型用于将视频的多个维度的特征转化为特征向量。在一种可能的设计中，所述确定模块，还被配至为根据用户的历史反馈数据，确定所述用户进行负反馈的多个第二视频，所述历史反馈数据用于指示所述用户进行反馈或负反馈的多个视频；根据所述用户的用户信息，从多个备选视频中确定与所述用户信息匹配的多个第一视频。根据本公开实施例的第三方面，提供一种视频推荐服务器，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为：确定多个第一视频和多个第二视频，所述多个第二视频为负反馈视频；根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，从所述多个第一视频中确定目标视频，所述目标视频为具有负反馈的可能性的视频；推荐所述多个第一视频中目标视频以外的视频。根据本公开实施例的第四方面，提供一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行一种视频推荐方法，所述方法包括：确定多个第一视频和多个第二视频，所述多个第二视频为负反馈视频；根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，从所述多个第一视频中确定目标视频，所述目标视频为具有负反馈的可能性的视频；推荐所述多个第一视频中目标视频以外的视频。根据本公开实施例的第五方面，提供一种应用程序，包括一条或多条指令，该一条或多条指令可以由服务器的处理器执行时，使得服务器能够执行一种视频推荐方法，所述方法包括：确定多个第一视频和多个第二视频，所述多个第二视频为负反馈视频；根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，从所述多个第一视频中确定目标视频，所述目标视频为具有负反馈的可能性的视频；推荐所述多个第一视频中目标视频以外的视频。本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本公开实施例中，该服本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频推荐方法，其特征在于，所述方法应用在服务器上，包括：确定多个第一视频和多个第二视频，所述多个第二视频为负反馈视频；根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，从所述多个第一视频中确定目标视频，所述目标视频为具有负反馈的可能性的视频；推荐所述多个第一视频中目标视频以外的视频。

【技术特征摘要】
1.一种视频推荐方法，其特征在于，所述方法应用在服务器上，包括：确定多个第一视频和多个第二视频，所述多个第二视频为负反馈视频；根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，从所述多个第一视频中确定目标视频，所述目标视频为具有负反馈的可能性的视频；推荐所述多个第一视频中目标视频以外的视频。2.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，从所述多个第一视频中确定目标视频包括：根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，确定所述每个第一视频的负反馈概率；将负反馈概率大于第一预设阈值的第一视频确定为目标视频。3.根据权利要求2所述的视频推荐方法，其特征在于，所述根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，确定所述每个第一视频的负反馈概率包括：根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，确定所述每个第一视频和所述每个第二视频的相似度；对于所述每个第一视频，根据所述每个第一视频的相似视频数量，确定所述每个第一视频的负反馈概率；其中，所述相似视频数量是指与第一视频的相似度大于第二预设阈值的第二视频的数量。4.根据权利要求3所述的视频推荐方法，其特征在于，所述每个第一视频的相似视频数量和负反馈概率的关系为：所述每个第一视频的相似视频数量越大，所述每个第一视频的负反馈概率也越大。5.根据权利要求3所述的视频推荐方法，其特征在于，所述根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，确定所述每个第一视频与所述每个第二视频之间的相似度包括：根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，确定所述每个第一视频的第一特征向量和所述每个第二视频的第二特征向量；根据所述每个第一视频的第一特征向量和所述每个第二视频的第二特征向量，确定所述每个第一视频与所述每个第二视频之间的相似度。6.根据权利要求5所述的视频推荐方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：怀慧杰，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11