【技术实现步骤摘要】
视频的推荐方法及装置
本公开涉及计算机
，尤其涉及一种视频的推荐方法及装置。
技术介绍
随着移动互联网的普及，越来越多的人通过观看短视频来消磨空闲时间。因此，亟需一种为不同用户提供精准视频推荐的方案。
技术实现思路
本公开提供一种视频的推荐方法及装置，以至少解决相关技术中为不同用户提供精准视频推荐的问题。本公开的技术方案如下：根据本公开实施例的第一方面，提供一种视频的推荐方法，所述方法包括：获取目标用户的人群类别和用户行为信息、以及各候选视频的视频信息；针对所述各候选视频中的每个候选视频，将所述目标用户的人群类别和用户行为信息、以及该候选视频的视频信息输入至预先训练的视频推荐模型，得到该候选视频的推荐评分，所述预先训练的视频推荐模型为根据预设的视频推荐训练样本集合，对待训练的视频推荐模型进行训练得到的；按照推荐评分由高到低的顺序，在所述各候选视频中，选取预设数目个候选视频，作为所述目标用户的目标视频。作为一种可选的实施方式，所述获取目标用户的人群类别，包括：<...
【技术保护点】
1.一种视频的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取目标用户的人群类别和用户行为信息、以及各候选视频的视频信息；/n针对所述各候选视频中的每个候选视频，将所述目标用户的人群类别和用户行为信息、以及该候选视频的视频信息输入至预先训练的视频推荐模型，得到该候选视频的推荐评分，所述预先训练的视频推荐模型为根据预设的视频推荐训练样本集合，对待训练的视频推荐模型进行训练得到的；/n按照推荐评分由高到低的顺序，在所述各候选视频中，选取预设数目个候选视频，作为所述目标用户的目标视频。/n
【技术特征摘要】
1.一种视频的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标用户的人群类别和用户行为信息、以及各候选视频的视频信息；
针对所述各候选视频中的每个候选视频，将所述目标用户的人群类别和用户行为信息、以及该候选视频的视频信息输入至预先训练的视频推荐模型，得到该候选视频的推荐评分，所述预先训练的视频推荐模型为根据预设的视频推荐训练样本集合，对待训练的视频推荐模型进行训练得到的；
按照推荐评分由高到低的顺序，在所述各候选视频中，选取预设数目个候选视频，作为所述目标用户的目标视频。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标用户的人群类别，包括：
获取目标用户的用户行为信息和用户关系信息；
将所述目标用户的用户行为信息和用户关系信息输入至预先训练的人群分类模型，得到所述目标用户的人群类别。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视频推荐模型包括多个视频评分模型；
所述针对所述各候选视频中的每个候选视频，将所述目标用户的人群类别和用户行为信息、以及该候选视频的视频信息输入至预先训练的视频推荐模型，得到该候选视频的推荐评分，包括：
针对所述各候选视频中的每个候选视频，将所述目标用户的人群类别和用户行为信息、以及该候选视频的视频信息分别输入至预先训练的各视频评分模型，得到该候选视频的各视频评分；
根据所述各视频评分模型对应的权重，计算该候选视频的各视频评分的加权和值，作为该候选视频的推荐评分。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个视频评分模型包括点赞评分模型、点击评分模型和转发评分模型，所述方法还包括：
获取第一训练样本集合，所述第一训练样本集合包括第一正训练样本和第一负训练样本，所述第一正训练样本包括第一样本用户的用户行为信息、人群类别和所述第一样本用户点赞的视频的视频信息，所述第一负训练样本包括第一样本用户的用户行为信息、人群类别和所述第一样本用户未点赞的视频的视频信息；
获取第二训练样本集合，所述第二训练样本集合包括第二正训练样本和第二负训练样本，所述第二正训练样本包括第二样本用户的用户行为信息、人群类别和所述第二样本用户点击的视频的视频信息，所述第二负训练样本包括第二样本用户的用户行为信息、人群类别和所述第二样本用户未点击的视频的视频信息；
获取第三训练样本集合，所述第三训练样本集合包括第三正训练样本和第三负训练样本，所述第三正训练样本包括第三样本用户的用户行为信息、人群类别和所述第三样本用户转发的视频的视频信息，所述第三负训练样本包括第三样本用户的用户行为信息、人群类别和所述第一样本用户未转发的视频的视频信息；
根据所述第一训练样本集合，对待训练的点赞评分模型进行训练，得到点赞评分模型；
根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘京鑫，肖战勇，
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
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