【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，尤其涉及一种视频推荐方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、目标视频推荐过程中通过大量视频进行预训练，得到能够描述视频特性的特征向量，然后通过人工标记的视频对相关性得分的数据进行模型微调(finetune)。但是人工标注存在主观误差，标注准确度低，无法得到能够反映视频相关性的特征向量，导致视频推荐准确性较差。
2、上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种视频推荐方法、装置、设备及存储介质，旨在解决如何提升视频推荐准确性的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种视频推荐方法，所述方法包括以下步骤：
3、基于目标网络模型分别计算多个待选视频与当前视频之间的相似度得分，其中，所述目标网络模型为预先基于视频对组训练得到的，所述视频对组由包含同一视频的多个视频对组成；
4、根据所述相似度得分从所述多个待选视频中选择目标视频；p>
5、对所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种视频推荐方法，其特征在于，所述视频推荐方法包括：
2.如权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述基于目标网络模型分别计算多个待选视频与当前视频之间的相似度得分之前，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的视频推荐方法，其特征在于，所述对所述初始训练样本进行排序重组，得到若干目标训练样本，包括：
4.如权利要求3所述的视频推荐方法，其特征在于，所述根据所述若干目标训练样本对初始网络模型进行训练，得到目标网络模型，包括：
5.如权利要求4所述的视频推荐方法，其特征在于，所述根据所述第一相似度预估值、第二相似度预...
【技术特征摘要】
1.一种视频推荐方法，其特征在于，所述视频推荐方法包括：
2.如权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述基于目标网络模型分别计算多个待选视频与当前视频之间的相似度得分之前，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的视频推荐方法，其特征在于，所述对所述初始训练样本进行排序重组，得到若干目标训练样本，包括：
4.如权利要求3所述的视频推荐方法，其特征在于，所述根据所述若干目标训练样本对初始网络模型进行训练，得到目标网络模型，包括：
5.如权利要求4所述的视频推荐方法，其特征在于，所述根据所述第一相似度预估值、第二相似度预估值、所述第一训练样本对应的相似度标注值、所述第二训练样本对应的相似度标注值以及所述比对标签计算联合损失函数，得到当前损失值，包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：孔凡静，
申请(专利权)人：北京奇虎科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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