共享账号使用场景下的视频会员套餐推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了共享账号使用场景下的视频会员套餐推荐方法及系统，包括：获取某共享账号某时刻之前所有的播放视频的播放记录，并将所有的播放视频划分到不同会话，根据所有播放视频所属会话，得到每个播放视频的嵌入表示向量，计算每种套餐的表示向量和每个会话的表示向量；基于历史会话组中每个会话的表示向量，得到该共享账号的所有用户的表示向量，并结合所述当前会话组中会话的表示向量，得到当前用户的表示向量；基于当前会话组中会话的表示向量和所述当前用户的表示向量，得到当前用户的兴趣向量，并结合所述每种套餐的表示向量，得到当前用户对每种套餐的购买概率。实现了对账号不同使用用户的个性化套餐推荐。号不同使用用户的个性化套餐推荐。号不同使用用户的个性化套餐推荐。

【技术实现步骤摘要】
共享账号使用场景下的视频会员套餐推荐方法及系统


[0001]本专利技术属于深度学习
，尤其涉及共享账号使用场景下的视频会员套餐推荐方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]随着用户观看视频的付费意识有所提高，用户付费内容逐渐成为公司收益的重要来源。用户付费主要体现在会员套餐上，用户购买会员套餐之后，可以享受更多优质的视频资源以及更好的观看体验，例如，VIP专享视频、免除广告、4K高清等。对于平台而言，用户购买会员套餐可以提高平台的收益，增强用户粘性，提高用户留存率。对于创作者而言，用户愿意为正版视频付费将激发创作者的创作激情，产生更多优质内容，促进环境进入良性循环。
[0004]对于平台用户群体而言，由于用户的兴趣存在差异，每个平台的用户群体可以按照用户的兴趣分类，例如，部分用户喜欢偶像剧，一些用户钟情于体育赛事等。存在不同兴趣的用户愿意购买的套餐也将存在区别，因此会员套餐逐渐从单一的套餐类型扩展为多样化的套餐。例如，会员套餐可以包含体育会员、动漫会员等多种类别。然而目前的会员套餐推荐多由人工按照当前热播视频进行编排，每个用户的推荐结果一致，没有实现用户的个性化推荐。在智能电视研究场景中，一台智能电视的使用者通常不是单一用户，即一个用户账号被多个家庭成员共享，由于每个家庭成员的兴趣不同，因此喜欢的付费套餐类型也存在区别。因此如何通过用户行为历史将账号多个使用用户进行表示，并针对不同的用户个性化的推荐会员套餐将是该场景下进行会员套餐推荐的重点。
[0005]在大部分情况下，用户会因为套餐中的一小部分视频来选择购买与这些视频相关的套餐，例如，用户可能为了观看某个喜欢的电视剧，而选择包含该电视剧的套餐。因此在计算套餐表示时，需要对其所含不同视频赋予不同权重，使得套餐的表示更加准确。例如，通过统计视频播放次数的方式，可以得知哪些视频更加热门，从而给予热门视频更高的权重，但是视频的热度变化是非常快的，需要不停地进行统计才能适应视频的热度变化。这种统计方式耗时耗力，消耗大量资源，因此如何简单有效地在计算套餐表示时给予不同的视频不同的权重，是进行会员套餐推荐的另一个重点。
[0006]现有的推荐方法，一般将用户历史视为单一用户产生的行为，因此在生成用户表示时账号内各用户行为混杂，产生的用户表示将多个账号的用户兴趣杂糅在一起，不能准确反应当前用户的兴趣，从而无法实现会员套餐的个性化推荐。目前的对于共享账号场景下的研究一般集中于视频推荐，没有针对会员套餐的方法，除此之外，现有的方法依然存在对用户历史序列考虑不足等问题。

技术实现思路

[0007]为了解决上述
技术介绍
中存在的技术问题，本专利技术提供共享账号使用场景下的视频会员套餐推荐方法及系统，实现了对账号不同使用用户的个性化套餐推荐。
[0008]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0009]本专利技术的第一个方面提供共享账号使用场景下的视频会员套餐推荐方法，其包括：
[0010]获取某共享账号某时刻之前所有的播放视频的播放记录，并将所有的播放视频划分到不同会话，将距离该时刻最近的会话加入当前会话组，将其它会话加入历史会话组；
[0011]根据所有播放视频所属会话，得到每个播放视频的嵌入表示向量；
[0012]基于所有播放视频的嵌入表示向量，计算每种套餐的表示向量和每个会话的表示向量；
[0013]基于历史会话组中每个会话的表示向量，得到该共享账号的所有用户的表示向量，并结合所述当前会话组中会话的表示向量，得到当前用户的表示向量；
[0014]基于所述当前会话组中会话的表示向量和所述当前用户的表示向量，得到当前用户的兴趣向量，并结合所述每种套餐的表示向量，得到当前用户对每种套餐的购买概率，基于所述购买概率向当前用户推荐套餐。
[0015]进一步地，所述每个播放视频的嵌入表示向量的计算步骤为：
[0016]根据所有播放视频的所属会话和播放顺序，将该账号的播放视频构建成有向跨会话项目图；
[0017]基于所述有向跨会话项目图，得到每个播放视频的嵌入表示向量。
[0018]进一步地，所述有向跨会话项目图将每个播放视频作为一个节点，并根据不同节点在每个会话中出现的顺序建立有向边。
[0019]进一步地，所述有向跨会话项目图的权值矩阵根据每个所述有向边在所有会话中出现的次数以及所述有向边的节点的播放时长占比信息计算。
[0020]进一步地，所述每种套餐的表示向量的计算方法为：
[0021]基于所有播放视频的嵌入表示向量及视频所属套餐信息，得到每种套餐包含的所有播放视频的嵌入表示向量，并结合每种套餐的可学习热度向量，计算每种套餐包含的不同播放视频的权重；
[0022]基于所述每种套餐包含的所有播放视频的嵌入表示向量和权重，进行加权求和，得到每种套餐的表示向量。
[0023]进一步地，所述每个会话的表示向量的计算方法为：
[0024]对于每个会话包含的所有播放视频的嵌入表示向量进行平均池化，得到每个会话的初始表示向量；
[0025]对于每个会话，将初始表示向量与会话内每个播放视频的嵌入表示向量使用注意力机制加权求和，得到全局表示向量；
[0026]将初始表示向量和全局表示向量进行平均池化得到会话表示向量。
[0027]进一步地，所述所有用户的表示向量的计算方法为：
[0028]使用一层神经网络将所述历史会话组中所有会话的表示向量组成的矩阵进行转换，得到转换后矩阵；
[0029]基于转换后矩阵，采用动态路由表示方法，得到所有用户的表示向量。
[0030]本专利技术的第二个方面提供共享账号使用场景下的视频会员套餐推荐系统，其包括：
[0031]数据获取模块，其被配置为：获取某共享账号某时刻之前所有的播放视频的播放记录，并将所有的播放视频划分到不同会话，将距离该时刻最近的会话加入当前会话组，将其它会话加入历史会话组；
[0032]视频嵌入学习模块，其被配置为：根据所有播放视频所属会话，得到每个播放视频的嵌入表示向量；
[0033]会话内兴趣提取和套餐表示模块，其被配置为：基于所有播放视频的嵌入表示向量，计算每种套餐的表示向量和每个会话的表示向量；
[0034]当前用户表示模块，其被配置为：基于历史会话组中每个会话的表示向量，得到该共享账号的所有用户的表示向量，并结合所述当前会话组中会话的表示向量，得到当前用户的表示向量；
[0035]会员套餐推荐模块，其被配置为：基于所述当前会话组中会话的表示向量和所述当前用户的表示向量，得到当前用户的兴趣向量，并结合所述每种套餐的表示向量，得到当前用户对每种套餐的购买概率，基于所述购买概率向当前用户推荐套餐。
[0036]本专利技术的第三个方面提供计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的共享账号使用场景下的视频会本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.共享账号使用场景下的视频会员套餐推荐方法，其特征在于，包括：获取某共享账号某时刻之前所有的播放视频的播放记录，并将所有的播放视频划分到不同会话，将距离该时刻最近的会话加入当前会话组，将其它会话加入历史会话组；根据所有播放视频所属会话，得到每个播放视频的嵌入表示向量；基于所有播放视频的嵌入表示向量，计算每种套餐的表示向量和每个会话的表示向量；基于历史会话组中每个会话的表示向量，得到该共享账号的所有用户的表示向量，并结合所述当前会话组中会话的表示向量，得到当前用户的表示向量；基于所述当前会话组中会话的表示向量和所述当前用户的表示向量，得到当前用户的兴趣向量，并结合所述每种套餐的表示向量，得到当前用户对每种套餐的购买概率，基于所述购买概率向当前用户推荐套餐。2.如权利要求1所述的共享账号使用场景下的视频会员套餐推荐方法，其特征在于，所述每个播放视频的嵌入表示向量的计算步骤为：根据所有播放视频的所属会话和播放顺序，将该账号的播放视频构建成有向跨会话项目图；基于所述有向跨会话项目图，得到每个播放视频的嵌入表示向量。3.如权利要求2所述的共享账号使用场景下的视频会员套餐推荐方法，其特征在于，所述有向跨会话项目图将每个播放视频作为一个节点，并根据不同节点在每个会话中出现的顺序建立有向边。4.如权利要求3所述的共享账号使用场景下的视频会员套餐推荐方法，其特征在于，所述有向跨会话项目图的权值矩阵根据每个所述有向边在所有会话中出现的次数以及所述有向边的节点的播放时长占比信息计算。5.如权利要求1所述的共享账号使用场景下的视频会员套餐推荐方法，其特征在于，所述每种套餐的表示向量的计算方法为：基于所有播放视频的嵌入表示向量及视频所属套餐信息，得到每种套餐包含的所有播放视频的嵌入表示向量，并结合每种套餐的可学习热度向量，计算每种套餐包含的不同播放视频的权重；基于所述每种套餐包含的所有播放视频的嵌入表示向量和权重，进行加权求和，得到每种套餐的表示向量。6.如权利要求1所述的共享账号使用场景下的视频会员套餐推荐方法，其特征在于，所述每个会话的表示向量的计算方法为：对于每...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭朝晖，王雪，崔明宇，郝振云，王健，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：