基于兴趣簇的视频交互方法和装置制造方法及图纸

本申请提出一种基于兴趣簇的视频交互方法和装置，其中，方法包括：建立用户的兴趣簇；根据兴趣簇中的兴趣标签建立多个候选视频队列；从多个候选视频队列中选取目标视频队列，以及获取用户的历史播放序列；通过预设生成模型对目标视频队列和历史播放序列进行处理，生成推荐视频序列提供给用户。由此，能够为用户推荐内容可预期的视频序列，满足用户需求，提升用户体验。

Interactive Video Method and Device Based on Interest Cluster

【技术实现步骤摘要】
基于兴趣簇的视频交互方法和装置
本申请涉及互联网
，尤其涉及一种基于兴趣簇的视频交互方法和装置。
技术介绍
通常，个性化推荐是在大数据分析和人工智能算法的基础上，通过研究用户的兴趣偏好，进行个性化计算，从而给用户提供高质量的个性化内容，解决信息过载的问题，更好的满足用户的需求。相关技术中，视频推荐算法通过融合不同推荐来源的召回结果得到推荐序列，上述推荐算法是非交互式的，即用户只能被动接受推荐视频序列，并且对于推荐视频的内容不可预期。
技术实现思路
本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本申请提出一种基于兴趣簇的视频交互方法和装置，用于解决现有技术中存在的用户对于推荐视频的内容不可预期，导致视频推荐的效率比较低的技术问题。为达上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种基于兴趣簇的视频交互方法，包括：建立用户的兴趣簇；根据所述兴趣簇中的兴趣标签建立多个候选视频队列；从所述多个候选视频队列中选取目标视频队列，以及获取所述用户的历史播放序列；通过预设生成模型对所述目标视频队列和所述历史播放序列进行处理，生成推荐视频序列提供给所述用户。本申请实施例的基于兴趣簇的视频交互方法，通过建立用户的兴趣簇，并根据兴趣簇中的兴趣标签建立多个候选视频队列，从多个候选视频队列中选取目标视频队列，以及获取用户的历史播放序列，最后通过预设生成模型对目标视频队列和历史播放序列进行处理，生成推荐视频序列提供给用户。由此，能够为用户推荐内容可预期的视频序列，满足用户需求，提升用户体验。为达上述目的，本申请第二方面实施例提出了一种基于兴趣簇的视频交互装置，包括：第一建立模块，用于建立用户的兴趣簇；第二建立模块，用于根据所述兴趣簇中的兴趣标签建立多个候选视频队列；获取模块，用于从所述多个候选视频队列中选取目标视频队列，以及获取所述用户的历史播放序列；处理模块，用于通过预设生成模型对所述目标视频队列和所述历史播放序列进行处理，生成推荐视频序列提供给所述用户。本申请实施例的基于兴趣簇的视频交互装置，通过建立用户的兴趣簇，并根据兴趣簇中的兴趣标签建立多个候选视频队列，从多个候选视频队列中选取目标视频队列，以及获取用户的历史播放序列，最后通过预设生成模型对目标视频队列和历史播放序列进行处理，生成推荐视频序列提供给用户。由此，能够为用户推荐内容可预期的视频序列，满足用户需求，提升用户体验。为达上述目的，本申请第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括：处理器和存储器；其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如第一方面实施例所述的基于兴趣簇的视频交互方法。为达上述目的，本申请第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面实施例所述的基于兴趣簇的视频交互方法。为达上述目的，本申请第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时，实现如第一方面实施例所述的基于兴趣簇的视频交互方法。本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。附图说明本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1为本申请实施例所提供的一种基于兴趣簇的视频交互方法的流程示意图；图2A-图2C为基于兴趣簇的视频交互示例图；图3为兴趣簇的示例图；图4为本申请实施例所提供的另一种基于兴趣簇的视频交互方法的流程示意图；图5为建立兴趣簇的示例图；图6为生成推荐视频序列的示例图；图7为本申请实施例所提供的又一种基于兴趣簇的视频交互方法的流程示意图；图8为获取不同主题视频队列的播放时长的示例图图9为本申请实施例所提供的一种基于兴趣簇的视频交互装置的结构示意图；图10为本申请实施例所提供的另一种基于兴趣簇的视频交互装置的结构示意图；以及图11为本申请实施例所提供的计算机设备的结构示意图。具体实施方式下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。下面参考附图描述本申请实施例的基于兴趣簇的视频交互方法和装置。图1为本申请实施例所提供的一种基于兴趣簇的视频交互方法的流程示意图。如图1所示，该基于兴趣簇的视频交互方法可以包括以下步骤：步骤101，建立用户的兴趣簇。在实际应用中，可以通过融合不同推荐来源的召回结果得到推荐视频序列提供给用户，比如图2A所示，可以看出用户无法对推荐视频序列产生明确的预期，此外，用户也无法通过表达自己是否对当前视频感兴趣来影响后续视频序列的生成，即使用户对当前视频不感兴趣，也无法即时反馈给推荐算法。还可以理解的是，如图2B所示，基于视频所包含的标签将其划分至不同主题队列，用户可在不同主题的序列之间自由切换，然而同一标签的视频资源可能不足，导致持续沉浸能力欠缺，此外，由于视频队列是基于标签构建的，切换主题时容易跳转至其他相似主题(标签)的视频。本申请提出一种基于兴趣簇的视频交互方法，如图2C，所示，首先建立用户兴趣簇，然后基于兴趣簇建立多个候选视频队列，并通过基于内容的推荐算法和基于协同过滤的推荐算法等多种算法选取目标视频队列，最后基于播放历史序列，生成推荐视频序列提供给用户。首先，建立用户的兴趣簇，也就是说使得语义相似的兴趣点聚合为一个簇，最终各个簇所覆盖内容的范围相当，比如图3所示，原始兴趣点覆盖内容与兴趣簇覆盖内容对比，图3左侧为原始兴趣点，图3右侧为期望得到的兴趣簇，每个圆的大小与其覆盖内容的数量成正比。具体地，可以基于用户模型所记录的用户兴趣点来建立兴趣簇，兴趣簇的构建主要依赖于各个兴趣点之间的语义相似性。作为一种可能实现的方式，如图4所示：步骤201，获取用户的操作记录信息，从操作记录信息中获取用户的多个兴趣点。具体地，比如根据用户点击相关视频的重复播放操作、暂停操作和快速播放操作等，也可以是用户查看相关新闻的操作信息等等，并从操作记录信息中获取用户的多个兴趣点。作为一种示例，根据用户每天早上浏览娱乐新闻的记录确定用户的兴趣点为娱乐。步骤202，确定根兴趣点，并生成根兴趣点对应的根兴趣集合。步骤203，获取多个兴趣点中的任一兴趣点与根兴趣点之间的语义相似度，当语义相似度大于预设阈值时，将任一兴趣点加入到根兴趣集合中。步骤204，将多个根兴趣集合形成兴趣簇。可以理解的是，可以获取用户的多个兴趣点，为了将语义相似度接近的兴趣点组合到一块，可以将多个兴趣点中的任一兴趣点确定为根兴趣点，并生成根兴趣点对应的根兴趣集合，从而只要语义相似度与该根兴趣点相似的都加入到该根兴趣集合中，最后将多个根兴趣集合形成兴趣簇。其中，相似度的计算可以通过基于word2vec算法训练得到各个兴趣点的词向量表示，然后，以各个词向量之间的余弦相似度作为相似度度量，并计算其相似度。其中，预设阈值，可以根据实际应用需要进行选择设置。如果将每个兴趣点以词向量的形式表示为空间中的一个点，那么兴趣簇的构建过程可以用图5来表示。图5中，有用户兴趣点、非用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于兴趣簇的视频交互方法，其特征在于，包括以下步骤：建立用户的兴趣簇；根据所述兴趣簇中的兴趣标签建立多个候选视频队列；从所述多个候选视频队列中选取目标视频队列，以及获取所述用户的历史播放序列；通过预设生成模型对所述目标视频队列和所述历史播放序列进行处理，生成推荐视频序列提供给所述用户。

【技术特征摘要】
1.一种基于兴趣簇的视频交互方法，其特征在于，包括以下步骤：建立用户的兴趣簇；根据所述兴趣簇中的兴趣标签建立多个候选视频队列；从所述多个候选视频队列中选取目标视频队列，以及获取所述用户的历史播放序列；通过预设生成模型对所述目标视频队列和所述历史播放序列进行处理，生成推荐视频序列提供给所述用户。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立用户的兴趣簇，包括：获取所述用户的操作记录信息，从所述操作记录信息中获取所述用户的多个兴趣点；确定根兴趣点，并生成所述根兴趣点对应的根兴趣集合；获取所述多个兴趣点中的任一兴趣点与所述根兴趣点之间的语义相似度，当所述语义相似度大于预设阈值时，将所述任一兴趣点加入到所述根兴趣集合中；将多个根兴趣集合形成所述兴趣簇。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述兴趣簇中的兴趣标签建立多个候选视频队列，包括：从预设的视频资源数据库中获取与所述兴趣标签对应的视频作为所述多个候选视频队列。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述兴趣簇中的兴趣标签建立多个候选视频队列，包括：获取所述用户的历史播放视频；根据所述兴趣标签和所述历史播放视频确定所述多个候选视频队列。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述生成推荐视频序列提供给所述用户之后，还包括：接收所述用户输入的视频主题切换操作后，基于预设的时长预估模型获取不同主题视频队列的播放时长；将所述播放时长按照时间大小排序，将排在第一位播放时长对应的主...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭志洺，邹卓晋，王虹森，雷锦艺，饶竹伟，田浩，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11