本说明书实施例提供一种基于生物钟的视频智能播放方法，确定视频请求的操作时刻在波动后的生物钟周期中对应的生物钟阶段属性信息，预筛选出与其匹配的多个视频，从中筛选目标视频，监督学习训练帧画面筛选模型，收集关联用户对目标视频的播放结果数据，调用帧画面筛选模型，利用当前用户的操作持续时间、各帧播放量选取目标帧画面，以其为首帧播放之后的帧画面。通过确定操作时刻在波动后的生物钟周期中对应的生物钟阶段属性信息，使得选出的视频兼顾到了用户生物钟的状态波动，由于触发视频请求的操作持续时间一定程度上能反应用户的紧迫状态，因而使得筛选出的帧画面与用户状态相适应，兼顾了状态波动，提高了与用户当前状态的匹配性。状态的匹配性。状态的匹配性。
【技术实现步骤摘要】
一种基于生物钟的视频智能播放方法、装置和电子设备
[0001]本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于生物钟的视频智能播放方法、装置和电子设备。
技术介绍
[0002]随着大数据人工智能的发展，对用户数据的挖掘水平越来越高，视频推荐和播放成为一个热门话题，目前多数视频的推荐方法已经采用了人工智能算法，根据用户的喜好向其推送相关的视频内容。
[0003]也有些方案进一步进行了优化，对用户偏好的视频内容进行进一步细分，并通过将一天设置成一个周期，在周期中固定时间推送固定类别的视频，以满足用户的需求。
[0004]这种方式已经很好的匹配了用户的真实需求，然而依然存在改进的空间。
[0005]这种改进空间存在的原因在于，用户的状态可能会发生变化或波动，这时如果按照周期内的固定时间推送固定的视频内容，那么视频的播放就很难匹配用户不稳定的状态，从而影响用户体验。
[0006]因此，有必要提供一种新的视频播放方法，以提高与用户状态的匹配性。
[0007]在所述
技术介绍
部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
[0008]本说明书实施例提供一种基于生物钟的视频智能播放方法、装置和电子设备，用以提高与用户当前状态的匹配性。
[0009]本说明书实施例提供一种基于生物钟的视频智能播放方法，包括：
[0010]构造生物钟波动模型；
[0011]响应于当前用户的视频内容请求搜索目标视频内容，包括：
[0012]调用生物钟波动模型确定触发所述视频内容请求的操作时刻在波动后的生物钟周期中对应的生物钟阶段属性信息，预筛选出与所述生物钟阶段属性信息相匹配的多个视频内容；
[0013]从与所述生物钟阶段属性信息相匹配的多个视频内容中筛选目标视频内容；
[0014]获取样本用户的数据，利用监督学习的方式构建并训练帧画面筛选模型；
[0015]确定所述当前用户的关联用户，收集关联用户对所述目标视频内容的播放结果数据；
[0016]调用帧画面筛选模型，利用所述当前用户的自身属性信息、触发所述视频内容请求的操作持续时间、所述视频内容中各帧画面的播放量从所述目标视频内容中选取目标帧画面；
[0017]以所述目标帧画面为首帧，播放所述目标帧画面之后的帧画面。
[0018]可选地，还包括：
[0019]获取当前生物钟周期中所述当前用户产生参照行为的时刻，基于所述参照行为的时刻相比于历史生物钟周期中时刻的波动确定所述参照行为的波动特征；
[0020]根据所述当前用户产生的参照行为的波动特征确定波动后的当前生物钟周期及各行为在波动后的当前生物钟周期中的预测时刻。
[0021]可选地，所述根据所述当前用户产生的参照行为的波动特征确定波动后的当前生物钟周期及各行为在波动后的当前生物钟周期中的预测时刻，包括：
[0022]结合所述参照行为与所述触发所述视频内容请求的操作的关系方向及参照行为的波动方向和幅度确定波动后的当前生物钟周期的波动方向和幅度；
[0023]按照所述波动后的当前生物钟周期的波动方向和幅度调整当前生物钟周期及各行为在波动后的当前生物钟周期中的预测时刻。
[0024]可选地，所述按照所述波动后的当前生物钟周期的波动方向和幅度调整当前生物钟周期及各行为在波动后的当前生物钟周期中的预测时刻，包括：
[0025]若所述参照行为与所述触发所述视频内容请求的操作为互补行为，则按照所述参照行为在时间上的波动方向调整各行为在波动后的当前生物钟周期中的预测时刻；
[0026]若所述参照行为与所述触发所述视频内容请求的操作为竞争行为，则按照所述参照行为在时间上的波动方向的反方向调整各行为在波动后的当前生物钟周期中的预测时刻。
[0027]可选地，所述生物钟阶段属性信息为所述各行为在波动后的当前生物钟周期中的预测时刻。
[0028]可选地，所述从与所述生物钟阶段属性信息相匹配的多个视频内容中筛选
[0029]目标视频内容，包括：
[0030]确定所述当前用户播放的上一视频内容，根据收集的播放结果数据确定上一视频内容的回放次数；
[0031]若所述回放次数小于阈值，则在所述上一视频内容的同类视频中确定提供给所述当前用户的目标视频内容；若所述回放次数大于阈值，则在所述上一视频内容的异类视频中确定提供给所述当前用户的目标视频内容。
[0032]可选地，所述调用帧画面筛选模型，利用所述当前用户的自身属性信息、触发所述视频内容请求的操作持续时间、所述视频内容中各帧画面的播放
[0033]量从所述目标视频内容中选取目标帧画面，包括：
[0034]结合所述当前用户的自身属性信息和所述视频内容中各帧画面的播放量选取目标帧画面；
[0035]根据所述操作持续时间确定当前用户的紧迫属性信息，基于所述紧迫属性信息调整用作首帧的目标帧画面。
[0036]可选地，所述根据所述操作持续时间确定当前用户的紧迫属性信息，包括：
[0037]确定所述操作的动作类别，以同类操作的持续时间为基准确定其紧迫属性信息。
[0038]可选地，所述基于所述紧迫属性信息调整目标帧画面，包括：
[0039]若所述紧迫属性信息满足预设的充裕状态识别条件，则将目标帧画面前移。
[0040]可选地，所述将目标帧画面前移，包括：
[0041]确定所述目标视频内容的提供方设置的多个推荐帧，从所述多个推荐帧中确定时
间轴上位于所述目标帧画面之前的推荐帧并将其调整为目标帧画面；
[0042]所述以所述目标帧画面为首帧，播放所述目标帧画面之后的帧画面，包括：
[0043]以调整后的目标帧画面为首帧，播放所述目标帧画面之后的帧画面。
[0044]可选地，还包括：
[0045]根据所述目标视频内容的播放结果数据生成帧画面播放曲线，并展示帧画面播放曲线以及操作组件，所述播放曲线纵轴为各帧画面的播放量，以供用户通过对所述操作组件进行调整来选择待播放的帧画面。
[0046]本说明书实施例还提供一种基于生物钟的视频智能播放装置，包括：
[0047]生物钟模型模块，构造生物钟波动模型；
[0048]目标视频模块，响应于当前用户的视频内容请求搜索目标视频内容，包括：
[0049]调用生物钟波动模型确定触发所述视频内容请求的操作时刻在波动后的生物钟周期中对应的生物钟阶段属性信息，预筛选出与所述生物钟阶段属性信息相匹配的多个视频内容；
[0050]从与所述生物钟阶段属性信息相匹配的多个视频内容中筛选目标视频内容；
[0051]目标帧模块，获取样本用户的数据，利用监督学习的方式构建并训练帧画面筛选模型；
[0052]确定所述当前用户的关联用户，收集关联用户对所述目标视频内容的播放结果数据；
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于生物钟的视频智能播放方法，其特征在于，包括：构造生物钟波动模型；响应于当前用户的视频内容请求搜索目标视频内容，包括：调用生物钟波动模型确定触发所述视频内容请求的操作时刻在波动后的生物钟周期中对应的生物钟阶段属性信息，预筛选出与所述生物钟阶段属性信息相匹配的多个视频内容；从与所述生物钟阶段属性信息相匹配的多个视频内容中筛选目标视频内容；获取样本用户的数据，利用监督学习的方式构建并训练帧画面筛选模型；确定所述当前用户的关联用户，收集关联用户对所述目标视频内容的播放结果数据；调用帧画面筛选模型，利用所述当前用户的自身属性信息、触发所述视频内容请求的操作持续时间、所述视频内容中各帧画面的播放量从所述目标视频内容中选取目标帧画面；以所述目标帧画面为首帧，播放所述目标帧画面之后的帧画面。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：获取当前生物钟周期中所述当前用户产生参照行为的时刻，基于所述参照行为的时刻相比于历史生物钟周期中时刻的波动确定所述参照行为的波动特征；根据所述当前用户产生的参照行为的波动特征确定波动后的当前生物钟周期及各行为在波动后的当前生物钟周期中的预测时刻。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前用户产生的参照行为的波动特征确定波动后的当前生物钟周期及各行为在波动后的当前生物钟周期中的预测时刻，包括：结合所述参照行为与所述触发所述视频内容请求的操作的关系方向及参照行为的波动方向和幅度确定波动后的当前生物钟周期的波动方向和幅度；按照所述波动后的当前生物钟周期的波动方向和幅度调整当前生物钟周期及各行为在波动后的当前生物钟周期中的预测时刻。4.根据权利要求1
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3中任一项所述的方法，其特征在于，所述生物钟阶段属性信息为所述各行为在波动后的当前生物钟周期中的预测时刻。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从与所述生物钟阶段属性信息相匹配的多个视频内容中筛选目标视频内容，包括：确定所述当前用户播放的上一视频内容，根据收集的播放结果数据确定上一视频内容的回放次数；若所述回放次数小于阈值，则在所述上一视频内容的同类视频中确定提供给所述当前用户的目标视频内容；...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖兰举，
申请(专利权)人：廖兰举，
类型：发明
国别省市：
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