多媒体数据推荐方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种运行于后台服务器的多媒体数据推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，获取对多媒体数据对象的播放记录，播放记录包括目标用户标识及多媒体数据对象的对象标识；根据目标特征信息与目标兴趣分布信息的相似度，更新目标兴趣分布信息；对比预估特征信息与更新后的目标兴趣分布信息，确定预估特征信息对应的候选多媒体数据对象的预测点击率；将预测点击率满足目标条件的候选多媒体数据对象，确定为推荐的目标多媒体数据对象。本申请还涉及一种运行于终端的多媒体数据推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。如此，可以提高推荐的目标多媒体数据对象在终端被曝光之后被点击播放的概率，从而提高用户粘度。

【技术实现步骤摘要】
多媒体数据推荐方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及多媒体数据处理
，特别是涉及一种多媒体数据推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着信息技术的飞速发展，多媒体数据的应用为丰富人们的生活起到了不可替代的作用。传统的多媒体数据推荐方法，通过预先设定的用户画像为用户推荐新的多媒体数据对象。传统的多媒体数据推荐方法，根据用户画像来确定为用户推荐的多媒体数据对象，使得推荐的多媒体数据对象无法及时反映出用户的兴趣转变，因此，推荐的多媒体数据对象的准确性低，被点击播放的概率低，从而用户粘度有待提高。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高用户粘度的多媒体数据推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。一种多媒体数据推荐方法，所述方法包括：获取对多媒体数据对象的播放记录，所述播放记录包括目标用户标识及所述多媒体数据对象的对象标识；根据目标特征信息与目标兴趣分布信息的相似度，更新所述目标兴趣分布信息；所述目标特征信息为与所述对象标识所标识的所述多媒体数据对象的特征信息，所述目标兴趣分布信息为与所述目标用户标识对应的兴趣分布信息；对比预估特征信息与更新后的所述目标兴趣分布信息，确定所述预估特征信息对应的候选多媒体数据对象的预测点击率；将所述预测点击率满足目标条件的所述候选多媒体数据对象，确定为推荐的目标多媒体数据对象。一种多媒体数据推荐装置，所述装置包括：播放记录获取模块，用于获取对多媒体数据对象的播放记录，所述播放记录包括目标用户标识及所述多媒体数据对象的对象标识；兴趣信息更新模块，用于根据目标特征信息与目标兴趣分布信息的相似度，更新所述目标兴趣分布信息；所述目标特征信息为与所述对象标识所标识的所述多媒体数据对象的特征信息，所述目标兴趣分布信息为与所述目标用户标识对应的兴趣分布信息；点击率预测模块，用于对比预估特征信息与更新后的所述目标兴趣分布信息，确定所述预估特征信息对应的候选多媒体数据对象的预测点击率；目标对象确定模块，用于将所述预测点击率满足目标条件的所述候选多媒体数据对象，确定为推荐的目标多媒体数据对象。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取对多媒体数据对象的播放记录，所述播放记录包括目标用户标识及所述多媒体数据对象的对象标识；根据目标特征信息与目标兴趣分布信息的相似度，更新所述目标兴趣分布信息；所述目标特征信息为与所述对象标识所标识的所述多媒体数据对象的特征信息，所述目标兴趣分布信息为与所述目标用户标识对应的兴趣分布信息；对比预估特征信息与更新后的所述目标兴趣分布信息，确定所述预估特征信息对应的候选多媒体数据对象的预测点击率；将所述预测点击率满足目标条件的所述候选多媒体数据对象，确定为推荐的目标多媒体数据对象。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取对多媒体数据对象的播放记录，所述播放记录包括目标用户标识及所述多媒体数据对象的对象标识；根据目标特征信息与目标兴趣分布信息的相似度，更新所述目标兴趣分布信息；所述目标特征信息为与所述对象标识所标识的所述多媒体数据对象的特征信息，所述目标兴趣分布信息为与所述目标用户标识对应的兴趣分布信息；对比预估特征信息与更新后的所述目标兴趣分布信息，确定所述预估特征信息对应的候选多媒体数据对象的预测点击率；将所述预测点击率满足目标条件的所述候选多媒体数据对象，确定为推荐的目标多媒体数据对象。由于该多媒体数据推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，获取对多媒体数据对象的播放记录，所述播放记录包括目标用户标识及所述多媒体数据对象的对象标识；根据目标特征信息与目标兴趣分布信息的相似度，更新所述目标兴趣分布信息；所述目标特征信息为与所述对象标识所标识的所述多媒体数据对象的特征信息，所述目标兴趣分布信息为与所述目标用户标识对应的兴趣分布信息。如此，基于多媒体数据对象的播放记录，对目标兴趣分布信息进行更新，可以保持目标兴趣分布信息的实时性。同时，由于基于目标特征信息与目标兴趣信息的相似度，更新目标兴趣分布信息，因此，可以快速地体现兴趣改变的情况，从而，在保持目标兴趣分布信息实时性的同时提高目标兴趣分布信息的准确性。由于目标兴趣分布信息具有实时性和准确性，将预估特征信息与更新后的兴趣分布信息的进行对比，确定该预估特征信息对象的候选多媒体数据对象的预测点击率更为准确且实时。从而，将预测点击率满足目标条件的所述候选多媒体数据对象，确定为推荐的目标多媒体数据对象也更为准确且实时。因此，可以提高推荐的目标多媒体数据对象在终端被曝光之后被点击播放的概率，从而提高用户粘度。一种多媒体数据推荐方法，所述方法包括：通过多媒体数据对象展示界面，接收播放控制指令，所述播放控制指令包括所述多媒体数据对象的对象标识；在所述多媒体数据对象播放结束时，生成播放记录；所述播放记录包括目标用户标识及所述对象标识；接收后台服务器基于所述目标用户标识反馈的多媒体数据推荐信息；所述多媒体数据推荐信息，由所述后台服务器根据目标多媒体数据对象生成并发送；所述后台服务器对比预估特征信息与更新后的目标兴趣分布信息，确定所述预估特征信息对应的候选多媒体数据对象的预测点击率，并将所述预测点击率满足目标条件的所述候选多媒体数据对象，确定为推荐的目标多媒体数据对象；其中，更新后的所述目标兴趣分布信息根据目标特征信息与更新前的所述目标兴趣分布信息的相似度进行更新确定；所述目标特征信息为与所述对象标识所标识的所述多媒体数据对象的特征信息；根据所述多媒体数据推荐信息，推荐所述目标多媒体数据对象。一种多媒体数据推荐装置，所述装置包括：播放指令接收模块，用于通过多媒体数据对象展示界面，接收播放控制指令，所述播放控制指令包括所述多媒体数据对象的对象标识；播放记录生成模块，用于在所述多媒体数据对象播放结束时，生成播放记录；所述播放记录包括目标用户标识及所述对象标识；推荐信息接收模块，用于接收后台服务器基于所述目标用户标识反馈的多媒体数据推荐信息；所述多媒体数据推荐信息，由所述后台服务器根据目标多媒体数据对象生成并发送；所述后台服务器对比预估特征信息与更新后的目标兴趣分布信息，确定所述预估特征信息对应的候选多媒体数据对象的预测点击率，并将所述预测点击率满足目标条件的所述候选多媒体数据对象，确定为推荐的目标多媒体数据对象；其中，更新后的所述目标兴趣分布信息根据目标特征信息与更新前的所述目标兴趣分布信息的相似度进行更新确定；所述目标特征信息为与所述对象标识所标识的所述多媒体数据对象的特征信息；多媒体对象推荐模块，用于根据所述多媒体数据推荐信息，推荐所述目标多媒体数据对象。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多媒体数据推荐方法，所述方法包括：/n获取对多媒体数据对象的播放记录，所述播放记录包括目标用户标识及所述多媒体数据对象的对象标识；/n根据目标特征信息与目标兴趣分布信息的相似度，更新所述目标兴趣分布信息；所述目标特征信息为与所述对象标识所标识的所述多媒体数据对象的特征信息，所述目标兴趣分布信息为与所述目标用户标识对应的兴趣分布的特征信息；/n对比预估特征信息与更新后的所述目标兴趣分布信息，确定所述预估特征信息对应的候选多媒体数据对象的预测点击率；/n将所述预测点击率满足目标条件的所述候选多媒体数据对象，确定为推荐的目标多媒体数据对象。/n

【技术特征摘要】
1.一种多媒体数据推荐方法，所述方法包括：
获取对多媒体数据对象的播放记录，所述播放记录包括目标用户标识及所述多媒体数据对象的对象标识；
根据目标特征信息与目标兴趣分布信息的相似度，更新所述目标兴趣分布信息；所述目标特征信息为与所述对象标识所标识的所述多媒体数据对象的特征信息，所述目标兴趣分布信息为与所述目标用户标识对应的兴趣分布的特征信息；
对比预估特征信息与更新后的所述目标兴趣分布信息，确定所述预估特征信息对应的候选多媒体数据对象的预测点击率；
将所述预测点击率满足目标条件的所述候选多媒体数据对象，确定为推荐的目标多媒体数据对象。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述播放记录还包括播放完成度信息；
所述根据目标特征信息与目标兴趣分布信息的相似度，更新所述目标兴趣分布信息，包括：根据目标特征信息与目标兴趣分布信息的相似度，以及所述播放完成度信息，更新所述目标用户标识对应的所述目标兴趣分布信息。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：当所述播放完成度信息所表示的播放完成度越大时，所述目标特征信息对更新所述目标兴趣分布信息的影响权重越大。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：当所述目标特征信息与所述目标兴趣分布信息的相似度越小时，所述目标特征信息对更新所述目标兴趣分布信息的影响权重越大。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对比预估特征信息与更新后的所述目标兴趣分布信息，确定所述预估特征信息对应的候选多媒体数据对象的预测点击率，包括：
根据更新后的所述目标兴趣分布信息，对目标点击率预估模型进行更新；
通过更新后的所述目标点击率预估模型的输入层，将所述预估特征信息转化为目标预估信息，并将所述目标预估信息与更新后的所述目标兴趣分布信息进行拼接，得到拼接信息；
通过更新后的所述目标点击率预估模型的隐藏层，将所述拼接信息进行全连接处理，得到全连接结果；
通过更新后的所述目标点击率预估模型的输出层，将所述全连接结果映射成预测点击率。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对比预估特征信息与所述目标兴趣分布信息，确定所述预估特征信息对应的候选多媒体数据对象的预测点击率之前，还包括：
根据目标用户标识，获取用户画像；
根据所述用户画像及候选策略，确定候选多媒体数据对象；
提取所述候选多媒体数据对象的预估特征信息。


7.一种多媒体数据推荐方法，所述方法包括：
通过多媒体数据对象展示界面，接收播放控制指令，所述播放控制指令包括所述多媒体数据对象的对象标识；
在所述多媒体数据对象播放结束时，生成播放记录；所述播放记录包括目标用户标识及所述对象标识；
接收后台服务器基于所述目标用户标识反馈的多媒体数据推荐信息；所述多媒体数据推荐信息，由所述后台服务器根据目标多媒体数据对象生成并发送；所述后台服务器对比预估特征信息与更新后的目标兴趣分布信息，确定所述预估特征信息对应的候选多媒体数据对象的预测点击率，并将所述预测点击率满足目标条件的所述候选多媒体数据对象，确定为推荐的目标多媒体数据对象；其中，更新后的所述目标兴趣分布信息根据目标特征信息与更新前的所述目标兴趣分布信息的相似度进行更新确定；所述目标兴趣分布信息为与所述目标用户标识对应的兴趣分布的特征信息；所述目标特征信息为与所述对象标识所标识的所述多媒体数据对象的特征信息；
根据所述多媒体数据推荐信息，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘鹏，张伸正，吴敬桐，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44