【技术实现步骤摘要】
媒资价值评价方法、装置及设备
[0001]本专利技术涉及人工智能领域，特别是指一种媒资价值评价方法、装置及设备。
技术介绍
[0002]目前，智能电视作为家庭娱乐的主要入口，依赖于智能电视提供的媒资内容以及互动娱乐方式，其中曝光给用户的媒资是否满足用户需求及兴趣偏好，是智能电视内容运营人员和个性化推荐算法的关键任务，这其中可供业务运营人员开展好的媒资内容编排，或者供推荐算法作为高质量的召回集至关重要。
[0003]现有的媒资筛选和推荐技术方案主要利用媒资历史播放信息对媒资进行编排和上屏曝光，例如方式一：人工媒资筛选往往靠经验进行选择，只能在一定媒资范围内，根据媒资的观看热度、历史榜单信息等进行挑选和编排，媒资选择范围较小，造成筛选推荐不准确。方式二：依赖智能推荐能力的媒资个性化推荐，通常需要以用户历史浏览和播放的大量媒资为基础，从海量媒资库当中生成符合用户偏好的一部分媒资作为召回集，可能会造成召回集规模庞大，但高质量媒资较少的情况，从而影响推荐内容。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的是提供一...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种媒资价值评价方法，其特征在于，包括：获取N个媒资的历史特征数据，N为大于或者等于1的整数；根据所述历史特征数据对每个所述媒资进行时序预测，获取每个所述媒资的未来价值等级；根据所述历史特征数据对每个所述媒资进行趋势分析，获取每个所述媒资的历史趋势；根据所述未来价值等级和所述历史趋势，获得每个所述媒资的价值分级标签。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史特征数据包括：收藏数据、搜索数据、播放数据以及订购数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史特征数据对每个所述媒资进行时序预测，获取每个所述媒资的未来价值等级，包括：根据每个所述媒资的历史特征数据，构建测试数据，所述测试数据包括每个所述媒资的M个历史周期的特征数据；将所述测试数据输入预测模型，获得待预测的第M+1个周期的特征数据预测值；基于所述特征数据预测值，对所述媒资进行等级划分，获得各个媒资的未来价值等级。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述媒资的历史特征数据，构建测试数据，包括：根据每个所述媒资的历史特征数据，分别构建每个媒资的预测特征矩阵；将N个所述媒资对应的预测特征矩阵进行拼接处理，获得所述测试数据的特征矩阵。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据每个所述媒资的历史特征数据，构建训练数据；通过所述训练数据对长短期LSTM模型进行模型训练，获得所述预测模型。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述媒资的历史特征数据，构建训练数据，包括：将每个所述媒资的L个历史周期的特征数据进行数据转换，获得具有监督学习的第一矩阵；将N个所述媒资对应的第一矩阵进行拼接处理，获得所述训练数据的特征矩阵；删除所述特征矩阵中最后一列矩阵的第一目标数据，获得所述训练数据。7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述测试数据输入预测模型，获得待预测的第M+1个周期的特征数据预测值，包括：将所述测试数据输入所述预测模型，获得第一预测值；对所述第一预测值进行反转缩放处理，获得所述特征数据预测值。8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述特征数据预测值，对所述媒资进行等级划分，获得各个媒资的未来价值等级，包括：根据所述特征数据预测值与不同价值等级对应的划分阈值之间的关系，划分各个媒资的未来价值等级。9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述未来价值等级包括以下至少一项：高价值媒资；热播媒资；
低价值媒资；吸金媒资。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述历史特征数据对每个所述媒资进行趋势分析，获取每个所述媒资的历史趋势，包括：通...
【专利技术属性】
技术研发人员：李巧宇，遇倩，赵耀红，赵学峰，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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