本申请提供了一种视频热度预测方法及装置、存储介质及电子设备，该方法通过预先构建随机森林模型，随机森林模型包括多棵决策树，每棵决策树的每个叶子节点用于存储标签维度属性和该标签维度属性对应的热度值，将新上线视频的视频标签输入至随机森林模型中，从而随机森林模型包括的每棵决策树可决策得到新上线视频对应的热度值，进而对每棵决策树所决策的新上线视频热度值进行计算，得到新上线视频的热度预测结果。实现了对新上线视频进行热度预测，从而增加了用户黏性和提升了用户体验。从而增加了用户黏性和提升了用户体验。从而增加了用户黏性和提升了用户体验。
【技术实现步骤摘要】
一种视频热度预测方法及装置、存储介质及电子设备
[0001]本申请涉及机器学习
，尤其涉及一种视频热度预测方法及装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
[0002]随着互联网技术和视频业务的发展，对新上线视频进行热度预测，可以带来很多好处，如，增加用户黏性和提升用户体验。
[0003]因此，如何提供一种对新上线视频进行热度预测的技术方案，是目前本领域技术人员亟需解决的技术问题。
技术实现思路
[0004]本申请提供了一种视频热度预测方法及装置、存储介质及电子设备，目的在于实现对新上线视频进行热度预测。
[0005]为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：
[0006]一种视频热度预测方法，包括：
[0007]获取每个新上线视频的视频标签；
[0008]针对每个新上线视频，将所述新上线视频的视频标签分别输入至预先构建的随机森林模型中，得到所述随机森林模型包括的每棵决策树所决策的所述新上线视频对应的热度值；其中，所述随机森林模型基于视频数据样本集合包括的视频数据样本预先训练得到，所述视频数据样本包括其所属的历史视频具有的视频标签和视频播放量，所述随机森林模型包括的每棵决策树的每个叶子节点用于存储标签维度属性，以及所述标签维度属性对应的热度值，所述视频维度属性对应的热度值基于所述标签维度属性对应的视频数据样本包括的视频播放量所确定；
[0009]针对每个新上线视频，对每棵决策树所决策的所述新上线视频的热度值进行计算，得到所述新上线视频的热度预测结果。<br/>[0010]上述的方法，可选的，所述对每棵决策树所决策所述新上线视频的热度值进行计算，得到所述新上线视频的热度预测结果，包括：
[0011]对每棵决策树所决策所述新上线视频的热度值进行求和计算，得到所述新上线视频的热度预测结果。
[0012]上述的方法，可选的，所述得到所述新上线视频的热度预测结果之后，还包括：
[0013]基于各个新上线视频的热度预测结果，从各个新上线视频中确定目标视频；
[0014]基于各个目标视频的视频信息，生成新上线视频播单；
[0015]利用视频播放器展示所述新上线视频播单。
[0016]上述的方法，可选的，所述随机森林模型的构建过程，包括：
[0017]获取视频数据样本集合；
[0018]从所述视频数据样本集合包括的各个视频数据样本中，随机选取N个视频数据样
本；所述N为正整数，所述N不大于所述视频数据样本集合包括的视频数据样本的数量；
[0019]从标签维度属性集合包括的各个标签维度属性子集合中选取一个标签维度属性子集合作为目标集合；
[0020]基于所述目标集合包括的各层级标签维度属性，构建所述目标集合对应的决策树；所述目标视集合的层级数与所述决策树的层级数相同，所述决策树包括的每一层节点用于存储对应层级的标签维度属性；
[0021]针对所构建的决策树包括的每个叶子节点，将所选取出的N个视频数据样本中，所述叶子节点存储的标签维度属性对应的视频标签所属视频数据样本确定目标视频数据样本，并对各个目标视频数据样本包括的播放量进行计算，得到热度值，并将所述热度值存储至所述叶子节点中；
[0022]判断所述标签维度属性集合是否为空集；
[0023]若所述标签维度属性集合不为空集，则返回执行所述从所述视频数据样本集合包括的各个视频数据样本中，随机选取N个样本的步骤；
[0024]若所述标签维度属性集合为空集，则将各个决策树组成随机森林模型。
[0025]上述的方法，可选的，所述从所述视频数据样本集合包括的各个视频数据样本中，随机选取N个视频数据样本，包括：
[0026]启动计数器开始初始计数；
[0027]随机从所述视频数据样本集合包括的各个视频数据样本中选取一个视频数据样本；
[0028]对所述计数器的计数结果进行加一处理，并将所述视频数据样本放回至所述视频数据样本集合中；
[0029]判断所述计数器当前的计数结果是否等于N；
[0030]若所述计数器当前的计数结果不为N，则返回执行所述随机从所述视频数据样本集合包括的各个视频数据样本中选取一个视频数据样本的步骤，直至所述计数器当前的计数结果为N。
[0031]上述的方法，可选的，所述获取每个新上线视频的视频标签，包括：
[0032]获取每个新上线视频的视频内容；
[0033]利用预先构建的视频标签识别系统，对每个新上线视频的视频内容进行视频标签识别；
[0034]针对每个新上线视频，将所述视频标签识别系统识别出的视频标签作为所述新上线视频的视频标签。
[0035]上述的方法，可选的，所述将所述视频标签识别系统识别出的视频标签作为所述新上线视频的视频标签之前，还包括：
[0036]将所述视频标签识别系统识别出的视频标签发送至审核终端，以便于审核人员对所述视频标签识别系统识别出的视频标签进行修正。
[0037]一种视频热度预测装置，包括：
[0038]获取单元，用于获取每个新上线视频的视频标签；
[0039]输入单元，用于针对每个新上线视频，将所述新上线视频的视频标签分别输入至预先构建的随机森林模型中，得到所述随机森林模型包括的每棵决策树所决策的所述新上
线视频对应的热度值；其中，所述随机森林模型基于视频数据样本集合包括的视频数据样本预先训练得到，所述视频数据样本包括其所属的历史视频具有的视频标签和视频播放量，所述随机森林模型包括的每棵决策树的每个叶子节点用于存储标签维度属性，以及所述标签维度属性对应的热度值，所述视频维度属性对应的热度值基于所述标签维度属性对应的视频数据样本包括的视频播放量所确定；
[0040]计算单元，用于针对每个新上线视频，对每棵决策树所决策的所述新上线视频的热度值进行计算，得到所述新上线视频的热度预测结果。
[0041]一种存储介质，所述存储介质存储有指令集，其中，所述指令集被处理器执行时实现如上述的视频热度预测方法。
[0042]一种电子设备，包括：
[0043]存储器，用于存储至少一组指令集；
[0044]处理器，用于执行所述存储器中存储的指令集，通过执行所述指令集实现如上述的视频热度预测方法。
[0045]与现有技术相比，本申请包括以下优点：
[0046]本申请提供了一种视频热度预测方法及装置、存储介质及电子设备，该方法通过预先构建随机森林模型，随机森林模型包括多棵决策树，每棵决策树的每个叶子节点用于存储标签维度属性和该标签维度属性对应的热度值，将新上线视频的视频标签输入至随机森林模型中，从而随机森林模型包括的每棵决策树可决策得到新上线视频对应的热度值，进而对每棵决策树所决策的新上线视频热度值进行计算，得到新上线视频的热度预测结果。实现了对新上线视频进行热度预测，从而增加了用户黏性和提升了用户体验。
附图说明
[00本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种视频热度预测方法，其特征在于，包括：获取每个新上线视频的视频标签；针对每个新上线视频，将所述新上线视频的视频标签分别输入至预先构建的随机森林模型中，得到所述随机森林模型包括的每棵决策树所决策的所述新上线视频对应的热度值；其中，所述随机森林模型基于视频数据样本集合包括的视频数据样本预先训练得到，所述视频数据样本包括其所属的历史视频具有的视频标签和视频播放量，所述随机森林模型包括的每棵决策树的每个叶子节点用于存储标签维度属性，以及所述标签维度属性对应的热度值，所述视频维度属性对应的热度值基于所述标签维度属性对应的视频数据样本包括的视频播放量所确定；针对每个新上线视频，对每棵决策树所决策的所述新上线视频的热度值进行计算，得到所述新上线视频的热度预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每棵决策树所决策所述新上线视频的热度值进行计算，得到所述新上线视频的热度预测结果，包括：对每棵决策树所决策所述新上线视频的热度值进行求和计算，得到所述新上线视频的热度预测结果。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述得到所述新上线视频的热度预测结果之后，还包括：基于各个新上线视频的热度预测结果，从各个新上线视频中确定目标视频；基于各个目标视频的视频信息，生成新上线视频播单；利用视频播放器展示所述新上线视频播单。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述随机森林模型的构建过程，包括：获取视频数据样本集合；从所述视频数据样本集合包括的各个视频数据样本中，随机选取N个视频数据样本；所述N为正整数，所述N不大于所述视频数据样本集合包括的视频数据样本的数量；从标签维度属性集合包括的各个标签维度属性子集合中选取一个标签维度属性子集合作为目标集合；基于所述目标集合包括的各层级标签维度属性，构建所述目标集合对应的决策树；所述目标视集合的层级数与所述决策树的层级数相同，所述决策树包括的每一层节点用于存储对应层级的标签维度属性；针对所构建的决策树包括的每个叶子节点，将所选取出的N个视频数据样本中，所述叶子节点存储的标签维度属性对应的视频标签所属视频数据样本确定目标视频数据样本，并对各个目标视频数据样本包括的播放量进行计算，得到热度值，并将所述热度值存储至所述叶子节点中；判断所述标签维度属性集合是否为空集；若所述标签维度属性集合不为空集，则返回执行所述从所述视频数据样本集合包括的各个视频数据样本中，随机选取N个样本的步骤；若所述标签维度属性集合为空集，则将各个决策树组成随机森林模型。5.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：周杰，
申请(专利权)人：湖南快乐阳光互动娱乐传媒有限公司，
类型：发明
国别省市：
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