多媒体资源推荐方法技术

本申请公开了一种多媒体资源推荐方法

【技术实现步骤摘要】
多媒体资源推荐方法、装置及存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种多媒体资源推荐方法
、
装置及存储介质
。

技术介绍

[0002]在互联网快速发展的时代，随着多媒体资源生产的门槛降低，各种多媒体资源包括视频上传量以指数级的速度增长
。
这些视频包括各种多媒体资源创作机构，比如自媒体和机构的
PGC
，
UGC
多媒体资源
。
这些多媒体资源经过机器算法和人工校验标准化后，通常启用后构建一个多媒体资源池给到多媒体资源分发引擎，比如推荐或者搜索引擎
。
最后推荐引擎基于用户的画像特征，通过推荐算法比如协同推荐，矩阵分解，监督学习算法模型，基于深度学习的模型考虑上下文环境及画像等分发给海量的用户
。
[0003]推荐算法其实本质上是一种信息处理逻辑，当获取用户与多媒体资源的信息之后，按照一定的逻辑处理信息后，产生推荐结果
。
热度排行榜就是最简单的一种推荐方法，它依赖的逻辑就是当一个多媒体资源被大多数用户喜欢，那大概率其他用户也会喜欢
。
但是现有的推荐算法通常仅向用户推荐其感兴趣的多媒体资源，推荐资源形式单一，导致用户的信息选择面和接收面收窄
。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种多媒体资源推荐方法
、
装置及存储介质，可以提高推荐的多媒体资源的多样性以及推荐成功率
。
[0005]一方面，本申请提供了一种多媒体资源推荐方法，所述方法包括：
[0006]获取目标对象以及目标关联对象各自对应的目标多媒体资源；所述目标关联对象为所述目标对象对应的关联对象，所述目标关联对象为至少两个；
[0007]基于所述目标对象以及所述至少两个目标关联对象，构建目标对象关系图；所述目标对象关系图中节点表征所述目标对象或所述目标关联对象，所述目标对象关系图中连接线用于连接综合对象集中任意两个存在关联关系的对象；所述综合对象集包括所述目标对象以及所述至少两个目标关联对象；
[0008]基于所述目标对象
、
所述至少两个目标关联对象以及所述目标多媒体资源，构建目标对象资源关系图；所述目标对象资源关系图中节点表征所述目标对象
、
所述至少两个目标关联对象或所述目标多媒体资源；所述目标对象资源关系图中连接线用于连接所述目标对象
、
所述至少两个目标关联对象
、
所述目标多媒体资源中的任意两个；
[0009]根据所述目标对象的对象属性信息
、
所述目标对象关系图以及所述目标对象资源关系图，确定所述目标对象的目标对象特征；
[0010]获取候选多媒体资源的候选资源特征；
[0011]根据所述目标对象特征与所述候选资源特征之间的相似度，确定目标推荐结果；所述目标推荐结果表征向所述目标对象推荐所述候选多媒体资源的概率
。
[0012]在一示例性实施方式中，资源推荐模型的训练方法包括：
[0013]获取样本对象的对象属性信息
、
样本对象关系图
、
样本对象资源关系图以及样本候选多媒体资源；所述样本候选多媒体资源标注了样本推荐结果标签，所述样本推荐结果标签表征向所述样本对象推荐所述样本候选多媒体资源的推荐结果；
[0014]其中，所述样本对象关系图中节点表征所述样本对象或样本关联对象，所述样本对象关系图中连接线用于连接样本综合对象集中任意两个存在关联关系的对象；所述样本综合对象集包括所述样本对象以及至少两个所述样本关联对象；所述样本对象资源关系图中节点表征所述样本对象
、
所述至少两个所述样本关联对象或样本多媒体资源；所述样本对象资源关系图中连接线用于连接所述样本对象
、
所述至少两个所述样本关联对象
、
所述样本多媒体资源中的任意两个；
[0015]基于预设资源推荐模型的预设对象特征融合网络，对所述样本对象的对象属性信息
、
所述样本对象关系图以及所述样本对象资源关系图进行特征融合处理，得到所述样本对象的样本对象特征；
[0016]基于所述预设资源推荐模型的预设资源特征提取网络，对样本候选多媒体资源进行资源特征提取处理，得到样本候选资源特征；
[0017]基于所述样本对象特征
、
所述样本候选资源特征以及所述样本推荐结果标签，对所述预设资源推荐模型进行训练，得到所述资源推荐模型
。
[0018]在一示例性实施方式中，所述预设对象特征融合网络包括预设对象属性特征提取网络
、
第一预设特征融合网络以及第二预设特征融合网络，所述基于预设资源推荐模型的预设对象特征融合网络，对所述样本对象的对象属性信息
、
所述样本对象关系图以及所述样本对象资源关系图进行特征融合处理，得到所述样本对象的样本对象特征，包括：
[0019]基于所述预设对象属性特征提取网络，对所述样本对象的对象属性信息进行属性特征提取处理，得到第一样本对象特征；
[0020]基于所述第一预设特征融合网络，对样本对象关系特征以及样本对象资源关系特征进行融合处理，得到第二样本对象特征；所述样本对象关系特征基于所述样本对象关系图确定，所述样本对象资源关系特征基于所述样本对象资源关系图确定；
[0021]基于所述第二预设特征融合网络，对所述第一样本对象特征以及所述第二样本对象特征进行融合处理，得到所述样本对象的样本对象特征
。
[0022]在一示例性实施方式中，所述基于所述第一预设特征融合网络，对样本对象关系特征以及样本对象资源关系特征进行融合处理，得到第二样本对象特征之前，所述方法还包括：
[0023]基于所述预设资源推荐模型的预设对象关系特征提取网络，对所述样本对象关系图进行对象关系特征提取处理，得到所述样本对象关系特征；
[0024]基于所述预设资源推荐模型的预设对象资源特征提取网络，对所述样本对象资源关系图进行对象资源关系特征提取处理，得到所述样本对象资源关系特征
。
[0025]在一示例性实施方式中，所述基于所述样本对象特征
、
所述样本候选资源特征以及所述样本推荐结果标签，对所述预设资源推荐模型进行训练，得到所述资源推荐模型，包括：
[0026]基于所述预设资源推荐模型的预设推荐结果预测网络，确定所述样本对象特征与
所述样本候选资源特征之间的样本相似度，并基于所述样本相似度确定样本预测推荐结果；
[0027]基于所述样本预测推荐结果与所述样本推荐结果标签之间的差异，对所述预设资源推荐模型进行训练，得到所述资源推荐模型
。
[0028]另一方面提供了一种多媒体资源推荐装置，所述装置包括：
[0029]目标资源获取模块，用于获取目标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种多媒体资源推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标对象以及目标关联对象各自对应的目标多媒体资源；所述目标关联对象为所述目标对象对应的关联对象，所述目标关联对象为至少两个；基于所述目标对象以及所述至少两个目标关联对象，构建目标对象关系图；所述目标对象关系图中节点表征所述目标对象或所述目标关联对象，所述目标对象关系图中连接线用于连接综合对象集中任意两个存在关联关系的对象；所述综合对象集包括所述目标对象以及所述至少两个目标关联对象；基于所述目标对象
、
所述至少两个目标关联对象以及所述目标多媒体资源，构建目标对象资源关系图；所述目标对象资源关系图中节点表征所述目标对象
、
所述至少两个目标关联对象或所述目标多媒体资源；所述目标对象资源关系图中连接线用于连接所述目标对象
、
所述至少两个目标关联对象
、
所述目标多媒体资源中的任意两个；根据所述目标对象的对象属性信息
、
所述目标对象关系图以及所述目标对象资源关系图，确定所述目标对象的目标对象特征；获取候选多媒体资源的候选资源特征；根据所述目标对象特征与所述候选资源特征之间的相似度，确定目标推荐结果；所述目标推荐结果表征向所述目标对象推荐所述候选多媒体资源的概率
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标对象
、
所述至少两个目标关联对象以及所述目标多媒体资源，构建目标对象资源关系图，包括：基于所述目标对象以及所述至少两个目标关联对象，构建所述综合对象集；基于所述综合对象集以及至少两个所述目标多媒体资源，构建第一目标子图；所述第一目标子图包括依次顺序连接的三个第一节点，所述三个第一节点依次表征第一初始对象
、
第一预设对象以及第一多媒体资源；所述第一预设对象为所述综合对象集中任一对象，所述第一初始对象为与所述第一预设对象存在关联关系的对象，所述第一多媒体资源为所述至少两个所述目标多媒体资源中所述第一预设对象浏览过的资源；基于至少两个所述第一目标子图，构建第一对象资源关系图；基于所述第一对象资源关系图，确定所述目标对象资源关系图
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少两个所述目标多媒体资源包括所述目标对象对应的第一目标多媒体资源以及所述目标关联对象对应的第二目标多媒体资源，所述基于所述综合对象集以及至少两个所述目标多媒体资源，构建第一目标子图，包括：基于所述综合对象集中所述目标关联对象
、
所述目标对象以及所述第一目标多媒体资源，构建预设对象资源关系图；所述预设对象资源关系图包括依次顺序连接的三个目标节点，所述三个目标节点依次表征所述目标关联对象
、
所述目标对象以及所述第一目标多媒体资源；基于所述综合对象集中所述目标对象
、
所述目标关联对象以及所述第二目标多媒体资源，构建关联对象资源关系图；所述关联对象资源关系图包括依次顺序连接的三个初始节点，所述三个初始节点依次表征所述目标对象
、
所述目标关联对象以及所述第二目标多媒体资源；基于所述预设对象资源关系图以及所述关联对象资源关系图，构建所述第一目标子
图
。4.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述综合对象集以及至少两个所述目标多媒体资源，构建第二目标子图；所述第二目标子图包括依次顺序连接的三个第二节点，所述三个第二节点依次表征第二初始对象
、
第二多媒体资源以及第二预设对象；所述第二多媒体资源为所述第二初始对象以及所述第二预设对象浏览过的资源，所述第二多媒体资源为所述至少两个所述目标多媒体资源中的资源；基于至少两个所述第二目标子图，构建第二对象资源关系图；所述基于所述第一对象资源关系图，确定所述目标对象资源关系图，包括：基于所述第一对象资源关系图以及所述第二对象资源关系图，确定所述目标对象资源关系图
。5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述综合对象集以及至少两个所述目标多媒体资源，构建第三目标子图；所述第三目标子图包括依次顺序连接的三个第三节点，所述三个第三节点依次表征第三多媒体资源
、
第三预设对象以及第四多媒体资源；所述第三预设对象为所述综合对象集中任一对象，所述第三多媒体资源以及所述第四多媒体资源为所述至少两个所述目标多媒体资源中所述第三预设对象浏览过的资源；基于至少两个所述第三目标子图，构建第三对象资源关系图；所述基于所述第一对象资源关系图以及所述第二对象资源关系图，确定所述目标对象资源关系图，包括：基于所述第一对象资源关系图
、
所述第二对象资源关系图以及所述第三对象资源关系图，确定所述目标对象资源关系图
。6.
根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述目标对象
、
所述至少两个目标关联对象以及所述目标多媒体资源，确定所述综合对象集中每个对象对应的目标兴趣资源；基于所述综合对象集中每个对象对应的目标兴趣资源，构建第四目标子图；所述第四目标子图包括依次顺序连接的三个第四节点，所述三个第四节点依次表征第四初始对象
、
预设目标兴趣资源以及第四预设对象；所述预设目标兴趣资源为所述第四初始对象以及所述第四预设对象均感兴趣的资源，所述预设目标兴趣资源为所述至少两个所述目标兴趣资源中的资源；基于至少两个所述第四目标子图，构建第四对象资源关系图；所述基于所述第一对象资源关系图
、
所述第二对象资源关系图以及所述第三对象资源关系图，确定所述目标对象资源关系图，包括：基于所述第一对象资源关系图
、
所述第二对象资源关系图
、
所述第三对象资源关系图以及所述第四对象资源关系图，确定所述目标对象资源关系图
。7.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标对象以及所述至少两个目标关联对象，构建目标对象关系图，包括：基于所述目标对象以及所述至少两个目标关联对象，构建第一预设子图；所述第一预设子图包括依次顺序连接的三个第一预设节点，所述三个第一预设节点依次表征第一对
象
、
第二对象以及第三对象；所述第二对象为与所述第一对象
、
所述第三对象均存在交互行为的对象；基于至少两个所述第一预设子图，构建第一对象关系图；基于所述第一对象关系图，构建所述目标对象关系图
。8.
根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述综合对象集中每个对象对应的资源发布方；所述每个对象对应的资源发布方为所述每个对象浏览过的目标多媒体资源的发布方；基于所述每个对象对应的资源发布方，构建第二预设子图；所述第二预设子图包括依次顺序连接的三个第二预设节点，所述三个第二预设节点依次表征第四对象
、
预设资源发布方以及第五对象；所述预设资源发布方为与所述第四对象以及所述第五对象均存在关联关系的发...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘刚，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：