一种基于试看视频完成率评估年龄的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于试看视频完成率评估年龄的方法，涉及用户试看视频完成率、机器学习识别技术领域。本发明专利技术通过构建不同视频的播放完成率和对应的年龄，采集训练样本数据；构建模型；将训练集数据输入模型进行计算训练；根据评估结果，参数调优；得到调优后的模型，进行预测使用；区别于现在传统教务有很多评估教学视频质量的大多是比较主观且被动性调研的方法为了客观地评估视频质量，本发明专利技术引入更科学、更客观的方法来评估视频的质量，而通过用户的年龄段来建立评估的模型，利用机器学习算法训练模型，最终得到一种更客观更高效的评估模型，以便于更好对应不同的年龄段，推荐不同的视频，从而提升教学效率。从而提升教学效率。从而提升教学效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于试看视频完成率评估年龄的方法


[0001]本技术涉及用户试看视频完成率、机器学习识别
，主要是涉及到通过试看的视频的完成率来识别用户的年龄的科学评估方法。

技术介绍

[0002]随着互联网与人工智能的快速发展，人们越来越注重服务的定制化和个性化。年龄作为一个评判个人爱好与习惯的重要生物特征，通过用户的年龄信息，能够更详细地分析每个视频对不同人群的喜厌程度，更深入地挖掘视频播放完成率对某一段年龄人群的喜爱，从而获得用户产生的海量数据背后所蕴含的巨大价值。然而，统的评估一个用户是否对一个视频是否满意的程度，基本取决于用户观看视频之后来对视频的满意评分，看完后的问卷调查，常规的数据统计等方法。但是用这些方法不能提前、实时且准确的反映用户对某个视频观看欲望的程度，也会造成对用户推荐的视频不是很准确，从而降低用户的观看活跃度；对应不同的年龄段，对一个相同的视频的喜爱程度是不一样的，比如18~25岁之间，去观看一个软件技术学习的视频，肯定是会比35岁以上的人观看的完整视频的兴趣会高很多，为此我们提出一种基于试看视频完成率评估年龄的方法来解决现有技术中存在的问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于试看视频完成率评估年龄的方法，虽然现在传统教务有很多评估教学视频质量的方法，但大多是被动性调研，比较主观，客观地评估视频质量，所以有必要引入更科学、更客观的方法来评估视频的质量，而通过用户的年龄段来建立评估的模型，利用机器学习算法训练模型，最终得到一种更客观更高效的评估模型，以便于更好对应不同的年龄段，推荐不同的视频，从而提升教学效率，以解决上述
技术介绍
中提出现有技术中的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于试看视频完成率评估年龄的方法，包括如下步骤：步骤S1、构建不同视频的播放完成率和对应的年龄，采集训练样本数据；假设已获得用户的试看视频的播放率，通过用户观看试看视频时，获取对应视频的播放时间；播放率为；进行归一化处理，并取每次视频观看时间为；步骤S2、构建模型，其中的输入x由单一特征变为含有n个特征的向量；每个特征向量乘以一个系数，再加上最后的偏置；目标为使尽可能的小；；
目标为找到，使得尽可能的小；使用算法用来确定和的值求解：最终；步骤S3、将训练集数据输入模型进行计算训练；将测试集输入训练完成的模型，进行评估；将测试数据代入
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中得到 ；对比与实际学员评估值；步骤S4、根据评估结果，参数调优；根据结果合理性，手动调整，让损失函数尽可能的小；步骤S5、得到调优后的模型，进行预测使用；将预测数据
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代入
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中得到评估预测值 。
[0005]优选的，步骤S1中，采集训练样本数据的方式为构建不同视频的播放完成率和对应的年龄。
[0006]优选的，步骤S2中，构建模型，通过使用线性回归算法，其中的输入x由单一特征变为含有n个特征的向量；每个特征向量乘以一个系数。
[0007]优选的，步骤S2中，用来确定和的值求解的算法为梯度下降法。
[0008]优选的，步骤S3中，将训练集数据输入模型进行计算训练之前首先将采集的数据分为90%的训练集和10%的测试集。
[0009]优选的，步骤S4中，根据评估结果，参数调优；根据结果合理性，手动调整，让损失函数尽可能的小；达到进一步优化模型准确性的目的。
[0010]本专利技术的技术效果和优点：本专利技术提出的一种基于试看视频完成率评估年龄的方法，与现有技术相比，具有以下优点：本专利技术通过构建不同视频的播放完成率和对应的年龄，采集训练样本数据；构建模型；将训练集数据输入模型进行计算训练；根据评估结果，参数调优；得到调优后的模型，进行预测使用；区别于现在传统教务有很多评估教学视频质量的大多是比较主观且被动性调研的方法为了客观地评估视频质量，本专利技术引入更科学、更客观的方法来评估视频的质量，而通过用户的年龄段来建立评估的模型，利用机器学习算法训练模型，最终得到一种更客观更高效的评估模型，以便于更好对应不同的年龄段，推荐不同的视频，从而提升教学效率。
[0011]本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在说明书以及附图中所指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0012]图1为本专利技术实施例中实现方法采集数据主体流程图；图2为本专利技术实施例中采集播放完成率的样本值的示意图。
具体实施方式
[0013]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0014]本专利技术提供了如图1所示的实施例：步骤S1、构建不同视频的播放完成率和对应的年龄，采集训练样本数据；假设已获得用户的试看视频的播放率，通过用户观看试看视频时，获取对应视频的播放时间；播放率为；进行归一化处理，并取每次视频观看时间为；步骤S2、构建模型，使用线性回归算法，其中的输入x由单一特征变为含有n个特征的向量；每个特征向量乘以一个系数，再加上最后的偏置；目标为使尽可能的小；；目标为找到，使得尽可能的小；使用梯度下降法用来确定和的值求解：最终；步骤S3、将采集的数据分为90%的训练集和10%的测试集，将训练集数据输入模型进行计算训练；将测试集输入训练完成的模型，进行评估；将测试数据代入
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中得到 ；对比与实际学员评估值；步骤S4、根据评估结果，参数调优；
根据结果合理性，手动调整，让损失函数尽可能的小；达到进一步优化模型准确性的目的；步骤S5、得到调优后的模型，进行预测使用；将预测数据
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代入
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中得到评估预测值 。
[0015]综上所述，本专利技术通过构建不同视频的播放完成率和对应的年龄，采集训练样本数据；构建模型；将训练集数据输入模型进行计算训练；根据评估结果，参数调优；得到调优后的模型，进行预测使用；区别于现在传统教务有很多评估教学视频质量的大多是比较主观且被动性调研的方法为了客观地评估视频质量，本专利技术引入更科学、更客观的方法来评估视频的质量，而通过用户的年龄段来建立评估的模型，利用机器学习算法训练模型，最终得到一种更客观更高效的评估模型，以便于更好对应不同的年龄段，推荐不同的视频，从而提升教学效率。
[0016]最后应说明的是：以上所述仅为本专利技术的优选实施例而已，并不用于限制本专利技术，尽管参照前述实施例对本专利技术进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本专利技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于试看视频完成率评估年龄的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、构建不同视频的播放完成率和对应的年龄，采集训练样本数据；假设已获得用户的试看视频的播放率，通过用户观看试看视频时，获取对应视频的播放时间；播放率为；进行归一化处理，并取每次视频观看时间为；步骤S2、构建模型，其中的输入x由单一特征变为含有n个特征的向量；每个特征向量乘以一个系数，再加上最后的偏置；目标为使尽可能的小；；目标为找到，使得尽可能的小；使用算法用来确定和的值求解：最终；步骤S3、将训练集数据输入模型进行计算训练；将测试集输入训练完成的模型，进行评估；将测试数据代入
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中得到 ；对比与实际学员评估值；步骤S4、根据评估结果，参数调优；根据结果合理性，手动调整，让损失函数尽可能的小；步骤S5、得到调优后的模型，进行预测使用；将预测数据
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代入
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中得到评估预测值 。2.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈德勇，李发，石教亮，
申请(专利权)人：无忧创想武汉信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：