一种推荐视频封面的方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种推荐视频封面的方法、装置及电子设备，其中，该方法包括：提取与目标用户相关的多个历史视频封面，确定历史视频封面所属的类别；根据多个历史视频封面对预设的分类模型进行训练，确定目标用户的视频封面分类模型；确定目标用户的当前兴趣点；根据视频封面分类模型确定有效视频封面，并向目标用户推荐有效视频封面。通过本发明专利技术实施例提供的推荐视频封面的方法、装置及电子设备，能够向目标用户推荐其感兴趣的视频封面，或者将视频的视频封面调整为目标用户感兴趣的视频封面，方便用户快速定位到自己感兴趣的视频，也能够提高用户点击视频的点击率。用户点击视频的点击率。用户点击视频的点击率。

【技术实现步骤摘要】
一种推荐视频封面的方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及视频推荐
，具体而言，涉及一种推荐视频封面的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前，视频网站或视频平台中的视频，均会展示相应的视频封面，视频封面例如可以是从视频中截取的视频画面。视频封面对吸引用户点击视频，提高广告视频效用有重大影响。但当前的视频封面主要起到展示作用，不能很好地向用户推荐合适的视频封面，例如不能向用户推荐具有该用户可能喜欢的视频封面的视频资源，或者不能适应性更改视频资源的视频封面，以能够向用户推荐其感兴趣的视频封面。

技术实现思路

[0003]为解决现有存在的技术问题，本专利技术实施例提供一种推荐视频封面的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了一种推荐视频封面的方法，包括：
[0005]提取与目标用户相关的多个历史视频封面，确定所述历史视频封面所属的类别；
[0006]根据多个所述历史视频封面对预设的分类模型进行训练，确定所述目标用户的视频封面分类模型；
[0007]根据所述目标用户在预设时间段内所操作的视频信息，确定所述目标用户的当前兴趣点；
[0008]根据所述视频封面分类模型确定有效视频封面，并向所述目标用户推荐所述有效视频封面，所述有效视频封面为属于与所述当前兴趣点相对应的类别的视频封面。
[0009]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种推荐视频封面的装置，包括：
[0010]预处理模块，用于提取与目标用户相关的多个历史视频封面，确定所述历史视频封面所属的类别；
[0011]训练模块，用于根据多个所述历史视频封面对预设的分类模型进行训练，确定所述目标用户的视频封面分类模型；
[0012]兴趣确定模块，用于根据所述目标用户在预设时间段内所操作的视频信息，确定所述目标用户的当前兴趣点；
[0013]推荐模块，用于根据所述视频封面分类模型确定有效视频封面，并向所述目标用户推荐所述有效视频封面，所述有效视频封面为属于与所述当前兴趣点相对应的类别的视频封面。
[0014]第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述的推荐视频封面的方法中的步骤。
[0015]第四方面，本专利技术实施例还提供了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上述任意一项所述的推荐视频封面的方法中的步骤。
[0016]本专利技术实施例提供的推荐视频封面的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，基于目标用户之前的历史视频封面以及相应的类别，可以为该目标用户训练得到视频封面分类模型，进而能够利用该视频封面分类模型向目标用户推荐合适的视频封面，以能够向目标用户推荐其感兴趣的视频封面，或者将视频的视频封面调整为目标用户感兴趣的视频封面，方便用户快速定位到自己感兴趣的视频，也能够提高用户点击视频的点击率。并且，以组为单位为目标用户设置视频封面分类模型，可以减少训练成本，也能够提高视频封面分类模型更新迭代的效率。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术实施例或
技术介绍
中的技术方案，下面将对本专利技术实施例或
技术介绍
中所需要使用的附图进行说明。
[0018]图1示出了本专利技术实施例所提供的一种推荐视频封面的方法的流程图；
[0019]图2示出了本专利技术实施例所提供的推荐视频封面的方法中，分类模型的原理示意图；
[0020]图3示出了本专利技术实施例所提供的一种推荐视频封面的装置的结构示意图；
[0021]图4示出了本专利技术实施例所提供的一种用于执行推荐视频封面的方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0022]下面结合本专利技术实施例中的附图对本专利技术实施例进行描述。
[0023]图1示出了本专利技术实施例所提供的一种推荐视频封面的方法的流程图。如图1所示，该方法包括：
[0024]步骤101：提取与目标用户相关的多个历史视频封面，确定历史视频封面所属的类别。
[0025]本专利技术实施例中，若需要向某用户推荐视频封面，则可以将该用户作为一个目标用户。其中，视频封面一般均是依托于视频本身的，本实施例中的“推荐视频封面”指的可以是推荐具有目标用户感兴趣的视频封面的视频，或者，也可以是将某视频的视频封面调整为目标用户感兴趣的视频封面。
[0026]为了能够向目标用户推荐视频封面，需要目标用户曾经有过观看视频或点击视频等与视频交互的过程，以能够确定该目标用户的多个历史视频封面。其中，历史视频封面可以是目标用户之前观看的视频的视频封面、目标用户之前点击的视频的视频封面、目标用户之前好评(例如点赞、发表正向评价等)的视频的视频封面等。并且，每个历史视频封面属于一个相应的类别，从而可以将多个历史视频封面归为相同或不同的类别。其中，该类别可以是历史视频封面所依托的视频所属的类别，例如电影、电视剧、综艺，或者喜剧、科幻、纪录片等类别；或者，也可以预先为每个视频的视频封面设置标签，将该标签或者相似的标签归为一个类别。本实施例对为视频封面设置类别的具体实现方式不做限定。若当前不能确
定某历史视频封面的类别，则可剔除该历史视频封面。
[0027]步骤102：根据多个历史视频封面对预设的分类模型进行训练，确定目标用户的视频封面分类模型。
[0028]本专利技术实施例中，在确定多个历史视频封面以及相应的类别的情况下，即可将多个历史视频封面形成训练集，从而能够训练得到能够对视频封面进行分类的分类模型，即视频封面分类模型。
[0029]另外，由于视频网站或视频平台所具有的用户数量较多，一般都是百万级甚至更多，若为每个目标用户均设置一个分类模型，则会极大地增加训练成本。故本实施例对目标用户也进行分组，确定每一组目标用户的视频封面分类模型，可以极大地减少训练成本。上述步骤102“根据多个历史视频封面对预设的分类模型进行训练，确定目标用户的视频封面分类模型”可以包括：确定目标用户所属的分组，将与所述目标用户属于同一分组的其他用户相关的视频封面也作为历史视频封面，根据多个所述历史视频封面对预设的分类模型进行训练，确定所述目标用户所属分组的视频封面分类模型。
[0030]其中，在用户授权的情况下，可以根据用户的个人信息、观看记录等信息确定每个用户的用户画像，基于用户画像的相似度进行聚类分析，以确定哪些用户属于同一分组。
[0031]步骤103：根据目标用户在预设时间段内所操作的视频信息，确定目标用户的当前兴趣点。
[0032]在需要向目标用户推荐视频封面时，可以将某个时间段作为预设时间段，例如最近一周、最近一个月等，基于目标用户在该预设时间段内对不同视频的操作，可以确定相应的视频信息，进而确定该目标用户在该预设时间本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种推荐视频封面的方法，其特征在于，包括：提取与目标用户相关的多个历史视频封面，确定所述历史视频封面所属的类别；根据多个所述历史视频封面对预设的分类模型进行训练，确定所述目标用户的视频封面分类模型；根据所述目标用户在预设时间段内所操作的视频信息，确定所述目标用户的当前兴趣点；根据所述视频封面分类模型确定有效视频封面，并向所述目标用户推荐所述有效视频封面，所述有效视频封面为属于与所述当前兴趣点相对应的类别的视频封面。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述历史视频封面对预设的分类模型进行训练，包括：生成多个不同的训练样本，所述训练样本包括参考组和标准视频封面；所述参考组为从每一类别中选取至少一个所述历史视频封面所形成的历史视频封面集合，所述标准视频封面为除所述参考组之外的其他历史视频封面中的一个历史视频封面；将所述训练样本输入至所述分类模型进行训练，所述分类模型用于识别所述标准视频封面与所述参考组中属于哪一类别的所述历史视频封面属于相同的类别。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分类模型包括特征提取层和分类层；所述将所述训练样本输入至所述分类模型进行训练，包括：将所述训练样本输入至所述分类模型，基于所述特征提取层提取所述训练样本中每个待定视频封面的特征图矩阵；所述待定视频封面为所述训练样本的所述标准视频封面以及所述参考组中所有历史视频封面中的一个；将所述训练样本的所述标准视频封面的特征图矩阵以及所述参考组中每种类别对应的历史视频封面的特征图矩阵输入至所述分类层，基于所述分类层识别所述标准视频封面与所述参考组中属于哪一类别的所述历史视频封面属于相同的类别。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述特征提取层提取所述训练样本中每个待定视频封面的特征图矩阵，包括：提取所述待定视频封面的初始特征图，所述初始特征图具有D个深度；对所述初始特征图中每个深度的特征分别进行池化处理，生成D深度的第一注意力向量，并根据所述初始特征图和所述第一注意力向量生成中间特征图；对所述初始特征图中深度维度上的每个平面特征分别进行池化处理，生成第二注意力向量，并根据所述中间特征图和所述第二注意力向量生成所述待定视频封面的特征图矩阵。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述训练样本的所述标准视频封面的特征图矩阵以...

【专利技术属性】
技术研发人员：李纯懿，
申请(专利权)人：卓尔智联武汉研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：