【技术实现步骤摘要】
多媒体资源处理方法、装置、计算机设备及存储介质
本公开涉及计算机
，尤其涉及一种多媒体资源处理方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
随着计算机技术的发展，深度学习在自然语言处理、文本翻译等相关内容理解领域取得了突破性的进展。相关技术中，多媒体资源处理方法通常是获取到多媒体资源后，将多媒体资源输入到多媒体资源处理模型中，由于多媒体资源处理模型对多媒体资源内容进行特征提取，为该多媒体资源进行分类，确定其分类结果。然而这些发展严重依赖于训练数据的规模，由于训练数据较少，比较难训练到准确率高的多媒体资源处理模型，而如果通过人工标注的方式增加训练样本则需要耗费大量人力，且效率比较低，因而数据成为在将这些技术应用到实际生产环境中最主要的瓶颈。
技术实现思路
本公开提供一种多媒体资源处理方法、装置、计算机设备及存储介质，提供了一种新型的多媒体资源处理方式，突破了数据瓶颈，且分类效率高。本公开的技术方案如下：根据本公开实施例的一方面，提供一种多媒体资源处理方法，包括：...
【技术保护点】
1.一种多媒体资源处理方法，其特征在于，包括：/n获取目标行为数据，所述目标行为数据用于表示多个账号与多个多媒体资源之间的反馈关系，所述多个多媒体资源中第一多媒体资源对应有目标分类结果；/n根据所述目标行为数据，生成图数据，所述图数据中任一账号对应的账号节点与目标多媒体资源对应的多媒体资源节点连接，所述目标多媒体资源与所述任一账号具有所述反馈关系；/n基于所述图数据中所述第一多媒体资源对应的第一多媒体资源节点的目标分类结果，以及所述图数据中多媒体资源节点与账号节点之间的连接关系，获取第二多媒体资源对应的第二多媒体资源节点的分类结果，所述第二多媒体资源为所述多个多媒体资源中所...
【技术特征摘要】
1.一种多媒体资源处理方法，其特征在于，包括：
获取目标行为数据，所述目标行为数据用于表示多个账号与多个多媒体资源之间的反馈关系，所述多个多媒体资源中第一多媒体资源对应有目标分类结果；
根据所述目标行为数据，生成图数据，所述图数据中任一账号对应的账号节点与目标多媒体资源对应的多媒体资源节点连接，所述目标多媒体资源与所述任一账号具有所述反馈关系；
基于所述图数据中所述第一多媒体资源对应的第一多媒体资源节点的目标分类结果，以及所述图数据中多媒体资源节点与账号节点之间的连接关系，获取第二多媒体资源对应的第二多媒体资源节点的分类结果，所述第二多媒体资源为所述多个多媒体资源中所述第一多媒体资源之外的多媒体资源。
2.根据权利要求1所述的多媒体资源处理方法，其特征在于，所述根据所述目标行为数据，生成图数据，包括：
将所述目标行为数据所表示的多个账号映射为所述图数据中的多个账号节点；
将所述目标行为数据所表示的多个多媒体资源映射为所述图数据中的多个多媒体资源节点；
将具有所述反馈关系的账号对应的账号节点和多媒体资源对应的多媒体资源节点连接，得到所述图数据中的边。
3.根据权利要求1所述的多媒体资源处理方法，其特征在于，所述基于所述图数据中所述第一多媒体资源对应的第一多媒体资源节点的目标分类结果，以及所述图数据中多媒体资源节点与账号节点之间的连接关系，获取第二多媒体资源对应的第二多媒体资源节点的分类结果，包括：
将所述图数据输入图神经网络中，基于所述图数据中所述第一多媒体资源节点的目标分类结果，对所述图神经网络进行训练；
基于训练后的所述图神经网络，对所述图数据中所述第二多媒体资源节点根据所述连接关系对应的目标数据进行特征提取，基于提取到的特征进行分类，输出所述第二多媒体资源节点的分类结果。
4.根据权利要求3所述的多媒体资源处理方法，其特征在于，所述基于所述图数据中所述第一多媒体资源节点的目标分类结果，对所述图神经网络进行训练，包括：
基于所述图神经网络，对所述第一多媒体资源节点根据所述连接关系对应的第一数据进行特征提取，基于提取到的第一特征进行分类，得到所述第一多媒体资源节点的预测分类结果；
根据所述第一多媒体资源节点的所述预测分类结果和目标分类结果，获取预测准确度；
根据所述预测准确度，对所述图神经网络的网络参数进行调整，直至符合目标条件时停止。
5.根据权利要求3所述的多媒体资源处理方法，其特征在于，所述基于训练后的所述图神经网络，对所述图数据中所述第二多媒体资源节点根据所述连接关系对应的目标数据进行特征提取，包括：
基于训练后的所述图神经网络，对所述图数据中以所述第二多媒体资源节点为起点的至少一条目标路径上的数...
【专利技术属性】
技术研发人员：张志伟，李岩，吴丽军，
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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