【技术实现步骤摘要】
本公开涉及数据处理，具体涉及媒体数据的推荐方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、相关技术中，通过深度学习技术为用户推荐媒体数据时，是通过时长截断的方式进行推荐，进而导致推荐的冗余媒体数据较多，不能有效推荐。
技术实现思路
1、有鉴于此，本公开提供了一种媒体数据的推荐方法、装置、电子设备及存储介质，以解决媒体数据推荐不准确的问题。
2、第一方面，本公开提供了一种媒体数据的推荐方法，方法包括：
3、获取待显示的媒体数据类型；
4、基于媒体数据类型的累计显示时长，预测媒体数据类型在全局显示时长上的目标显示分位数；
5、基于目标显示分位数，从预置的媒体数据库中确定待推荐的目标媒体数据。
6、第二方面，本公开提供了一种媒体数据的推荐装置，装置包括：
7、获取模块，用于获取待显示的媒体数据类型；
8、识别模块，用于基于媒体数据类型的累计显示时长，预测媒体数据类型在全局显示时长上的目标显示分位数；
...
【技术保护点】
1.一种媒体数据的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标显示分位数是通过预先训练好的时长预测模型得到的，所述时长预测模型是基于多种媒体数据类型的历史媒体数据以及所述历史媒体数据对应的实际显示分位数训练得到的。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述时长预测模型的训练方法包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取训练样本集包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述多条历史媒体数据的所有实际显示时长以及对应的实际显示分位数进行数据拟合...
【技术特征摘要】
1.一种媒体数据的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标显示分位数是通过预先训练好的时长预测模型得到的，所述时长预测模型是基于多种媒体数据类型的历史媒体数据以及所述历史媒体数据对应的实际显示分位数训练得到的。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述时长预测模型的训练方法包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取训练样本集包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述多条历史媒体数据的所有实际显示时长以及对应的实际显示分位数进行数据拟合，建立显示时长与显示分位数之间的对...
【专利技术属性】
技术研发人员：张新科，
申请(专利权)人：北京字跳网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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