一种视频推荐方法及相关设备技术

本发明专利技术提供一种视频推荐方法方法及相关设备，涉及视频推荐领域，其中，所述视频推荐方法包括：获取用户观看视频的历史数据；获取所述历史数据对应的视频的编号向量；根据所述历史数据对应的视频海报数据和/或视频播放数据，得到特征向量；将所述编号向量与特征向量进行融合，得到第一输入向量；将所述第一输入向量输入预训练语言模型进行训练，输出第一表示向量；将所述第一表示向量与视频数据库中的各个视频的表示向量进行相似度匹配，确定待推荐视频。本发明专利技术实施例中，在视频推荐中融合了视频海报数据和/或视频播放数据，提高了视频推荐准确率。推荐准确率。推荐准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种视频推荐方法及相关设备


[0001]本专利技术涉及视频推荐领域，尤其涉及一种视频推荐方法及相关设备。

技术介绍

[0002]现有技术中，常常会根据用户历史行为序列(例如，设备上的播放历史，或用户执行的“已观看”标记)，从海量视频库筛选符合用户可能兴趣的视频进行个性化的视频推荐，个性化推荐可以节省用户查找感兴趣视频的时间，提高用户满意度，例如，在家庭电视推荐场景下，智能电视可以根据用户的观影记录，给用户推荐用户可能感兴趣的视频。
[0003]然而，现有技术在执行视频推荐时，往往仅基于用户已观看视频的类型、演员、导演等信息，获取关联视频执行推荐，属于单一模态表征推荐，特征单薄，视频推荐准确性较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种视频推荐方法及相关设备，以解决现有视频推荐准确性较低的问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术是这样实现的：
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供一种视频推荐方法，所述方法包括：
[0007]获取用户观看视频的历史数据；
[000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户观看视频的历史数据；获取所述历史数据对应的视频的编号向量；根据所述历史数据对应的视频海报数据和/或视频播放数据，得到特征向量；将所述编号向量与特征向量进行融合，得到第一输入向量；将所述第一输入向量输入预训练语言模型进行训练，输出第一表示向量；将所述第一表示向量与视频数据库中的各个视频的表示向量进行相似度匹配，确定待推荐视频。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史数据对应的视频海报数据和/或视频播放数据，得到特征向量，包括：对所述历史数据对应的视频海报数据进行特征提取，得到视频海报向量，将所述视频海报向量作为特征向量；或者，对所述历史数据对应的视频播放数据进行特征提取，得到播放向量，将所述播放向量向量作为特征向量；或者，对所述历史数据对应的视频海报数据进行特征提取，得到视频海报向量；对所述历史数据对应的视频播放数据进行特征提取，得到播放向量；所述视频海报向量和播放向量进行融合，得到特征向量，或者，将所述视频海报向量和播放向量作为特征向量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述历史数据对应的视频播放数据进行特征提取，得到播放向量，包括：提取历史数据对应的播放时间特征，得到时间向量；提取历史数据对应的播放顺序特征，得到位置向量；对所述时间向量和位置向量进行联合编码，得到所述播放向量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述播放时间包括星期w和/或小时h数据，其中，1≤w≤7，w为正整数，0≤h＜24。5.根据权利要求1
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4中任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述编号向量与特征向量进行融合，得到第一输入向量，包括：将所述编号向量与所述特征向量调整为相同维度；将调整后的所述编号向量与所述特征向量进行相加，得到第一输入向量。6.根据权利要求1
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4中任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述第一表示向量与视...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭瑞璞，冯俊兰，邓超，曾海涛，
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：