视频召回模型训练方法、视频推荐方法及相关装置制造方法及图纸

本公开提供一种视频召回模型训练方法、视频推荐方法及相关装置，视频召回模型训练方法，包括：获取训练用视频信息、训练用用户信息，以及训练用视频信息和训练用用户信息对应的训练用用户针对训练用视频的真实观看反馈信息，其中，真实观看反馈信息针对至少两个目标；根据训练用视频信息和训练用用户信息，基于预先构建的视频召回模型，预测训练用用户针对训练用视频的预测观看反馈信息，其中，预测观看反馈信息与真实观看反馈信息针对的目标相同；根据真实观看反馈信息和预测观看反馈信息，基于预设的损失函数，训练视频召回模型。通过本公开，提高了视频召回及视频推荐的准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
视频召回模型训练方法、视频推荐方法及相关装置


[0001]本公开涉及推荐
，尤其涉及一种视频召回模型训练方法、视频推荐方法及相关装置。

技术介绍

[0002]本部分旨在为权利要求书中陈述的本公开的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
[0003]在视频推荐系统中，常见的流程为召回、粗排、精排和重排四个阶段。其中，召回是推荐系统中的第一个阶段，主要是根据用户特征和视频特征，从海量的视频库里，快速找回一小部分用户潜在感兴趣的视频，然后交给排序环节。
[0004]然而，现有技术中的视频召回模型训练方法，通常仅关注单一目标，目标例如完播率或播放时长，即仅能通过预测用户针对视频的完播率或时长中的一个，以判定用户是否对视频潜在感兴趣，不能同时关注多个目标，例如不能同时预测用户针对视频的完播率和时长，以判定用户是否对视频潜在感兴趣，因此准确率较低。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本公开的目的在于提出一种视频召回模型训练方法、视频推荐方法及相关装置，至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0006]基于上述目的，本公开示例性实施例第一方面提供了一种视频召回模型训练方法，包括：
[0007]获取训练用视频信息、训练用用户信息，以及所述训练用视频信息和所述训练用用户信息对应的训练用用户针对训练用视频的真实观看反馈信息，其中，所述真实观看反馈信息针对至少两个目标；
[0008]根据所述训练用视频信息和所述训练用用户信息，基于预先构建的视频召回模型，预测训练用用户针对训练用视频的预测观看反馈信息，其中，所述预测观看反馈信息与所述真实观看反馈信息针对的目标相同；
[0009]根据所述真实观看反馈信息和所述预测观看反馈信息，基于预设的损失函数，训练所述视频召回模型。
[0010]基于同一专利技术构思，本公开示例性实施例第二方面提供了一种视频推荐方法，包括：
[0011]获取目标用户的用户信息；
[0012]获取若干备选视频信息；
[0013]根据所述用户信息和所述备选视频信息，基于如第一方面所述的视频召回模型，得到召回视频信息；
[0014]根据所述召回视频信息，向所述用户进行视频推荐。
[0015]基于同一专利技术构思，本公开示例性实施例第三方面提供了一种视频召回模型训练
装置，包括：
[0016]训练数据获取模块，被配置为获取训练用视频信息、训练用用户信息，以及所述训练用视频信息和所述训练用用户信息对应的训练用用户针对训练用视频的真实观看反馈信息，其中，所述真实观看反馈信息针对至少两个目标；
[0017]观看反馈信息预测模块，被配置为根据所述训练用视频信息和所述训练用用户信息，基于预先构建的视频召回模型，预测训练用用户针对训练用视频的预测观看反馈信息，其中，所述预测观看反馈信息与所述真实观看反馈信息针对的目标相同；
[0018]模型训练模块，被配置为根据所述真实观看反馈信息和所述预测观看反馈信息，基于预设的损失函数，训练所述视频召回模型。
[0019]基于同一专利技术构思，本公开示例性实施例第四方面提供了一种视频推荐装置，包括：
[0020]用户信息获取模块，被配置为获取目标用户的用户信息；
[0021]视频信息获取模块，被配置为获取若干备选视频信息；
[0022]视频召回模块，被配置为根据所述用户信息和所述备选视频信息，基于如第一方面所述的视频召回模型，得到召回视频信息；
[0023]视频推荐模块，被配置为根据所述召回视频信息，向所述用户进行视频推荐。
[0024]基于同一专利技术构思，本公开示例性实施例第五方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所述的方法或如第二方面所述的方法。
[0025]基于同一专利技术构思，本公开示例性实施例第六方面提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行如第一方面所述的方法或如第二方面所述的方法。
[0026]基于同一专利技术构思，本公开示例性实施例第七方面提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，当所述计算机程序指令在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面所述的方法或如第二方面所述的方法。
[0027]从上面所述可以看出，本公开实施例提供的视频召回模型训练方法、视频推荐方法及相关装置，视频召回模型训练方法，包括：获取训练用视频信息、训练用用户信息，以及训练用视频信息和训练用用户信息对应的训练用用户针对训练用视频的真实观看反馈信息，其中，真实观看反馈信息针对至少两个目标；根据训练用视频信息和训练用用户信息，基于预先构建的视频召回模型，预测训练用用户针对训练用视频的预测观看反馈信息，其中，预测观看反馈信息与真实观看反馈信息针对的目标相同；根据真实观看反馈信息和预测观看反馈信息，基于预设的损失函数，训练视频召回模型。通过本公开，提高了视频召回及视频推荐的准确性。
附图说明
[0028]为了更清楚地说明本公开或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0029]图1为本公开实施例提供的视频推荐方法的一种应用场景示意图；
[0030]图2为本公开实施例提供的视频召回模型训练方法的一种流程示意图；
[0031]图3为本公开实施例提供的视频推荐方法的一种流程示意图；
[0032]图4为本公开实施例提供的视频召回模型训练装置的一种结构示意图；
[0033]图5为本公开实施例提供的视频推荐装置的一种结构示意图；
[0034]图6为本公开实施例提供的电子设备的一种结构示意图。
具体实施方式
[0035]可以理解的是，在使用本申请各实施例公开的技术方案之前，均应当依据相关法律法规通过恰当的方式对本申请所涉及个人信息的类型、使用范围、使用场景等告知用户并获得用户的授权。
[0036]例如，在响应于接收到用户的主动请求时，向用户发送提示信息，以明确地提示用户，其请求执行的操作将需要获取和使用到用户的个人信息。从而，使得用户可以根据提示信息来自主地选择是否向执行本申请技术方案的操作的电子设备、应用程序、服务器或存储介质等软件或硬件提供个人信息。
[0037]作为一种可选的但非限定性的实现方式，响应于接收到用户的主动请求，向用户发送提示信息的方式例如可以是弹窗的方式，弹窗中可以以文字的方式呈现提示信息。此外，弹窗中还可以承载供用户选择“同意”或者“不同意”向电子设备提供个人信息的选择控件。
[0038]可以理解的是，上述通知和获取用户授权过程仅是示意性的，不对本申请的实现方式构成本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频召回模型训练方法，其特征在于，包括：获取训练用视频信息、训练用用户信息，以及所述训练用视频信息和所述训练用用户信息对应的训练用用户针对训练用视频的真实观看反馈信息，其中，所述真实观看反馈信息针对至少两个目标；根据所述训练用视频信息和所述训练用用户信息，基于预先构建的视频召回模型，预测训练用用户针对训练用视频的预测观看反馈信息，其中，所述预测观看反馈信息与所述真实观看反馈信息针对的目标相同；根据所述真实观看反馈信息和所述预测观看反馈信息，基于预设的损失函数，训练所述视频召回模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述真实观看反馈信息与所述预测观看反馈信息均为多维向量，且维度数量相同；其中，每一维度分别针对不同的目标，每一维度的数值表征针对目标的完成情况。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述每一维度的数值表征针对目标的完成情况，包括：用数值零表示未完成目标，用数值一表示已完成目标。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练用视频信息，包括以下至少一种：视频标题、视频描述、视频标签或视频发布时间。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练用用户信息，包括以下至少一种：用户观看信息、用户点赞信息或用户评论信息。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述真实观看反馈信息与所述预测观看反馈信息，均包括以下至少一种：完播率信息、播放时长信息、点赞信息、评论信息或点击头像信息。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述损失函数，包括：交叉熵损失函数。8.一种视频推荐方法，其特征在于，包括：获取目标用户的用户信息；获取若干备选视频信息；根据所述用户信息和所述备选视频信息，基于如权利要求1至7任意一项所述的视频召回模型，得到召回视频信息；根据所述召回视频信息，向所述用户进行视频推荐。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述获取若干备选视频信息，包括：根据所述用户信息，得到所述目标用户关注的视频垂直类目；根据所述视频垂直类目，从预先构建的视频数据库中...

【专利技术属性】
技术研发人员：王毅君，杨延展，李永会，
申请(专利权)人：抖音视界有限公司，
类型：发明
国别省市：