【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，具体地，涉及一种基于完播率的视频动态推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
1、算法推荐技术是现在互联网大数据中常见的一种多媒体内容推荐技术，常应用于例如短视频、电商、新闻等平台，主要通过用户的行为喜好为用户提供匹配的个性化服务，使得用户能够更快地找到自己感兴趣的内容，提升用户体验。
2、如何判断用户的行为喜好，从而更精准地计算出用户感兴趣的内容，则是算法推荐技术的首要任务。尤其是在一些主流媒体或者需要进行针对性的信息推荐平台更注重对用户喜好的挖掘与引导，根据实时的用户行为反馈，更加精准地摸清用户的行为喜好，通过不断地探索、挖掘而获得更多用户潜在的兴趣爱好，将更多针对性内容或高价值内容适应性的推荐给用户，满足和提升用户观看的愉悦感和幸福感。
3、目前，虽然基于大数据算法的用户推荐技术逐步发展完善，用户画像描绘也日臻准确，但仍存在明显的技术缺陷：例如，在向用户推荐视频的时，会向其推荐“猜你喜欢”的内容，但这种推荐是静态的，只有在用户观看完此视频或者点击推荐的视频之后，才能重新计算积累用...
【技术保护点】
1.一种基于完播率的视频动态推荐方法，其特征在于，应用于服务端，所述基于完播率的视频动态推荐方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于完播率的视频动态推荐方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的基于完播率的视频动态推荐方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求3所述的基于完播率的视频动态推荐方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求4所述的基于完播率的视频动态推荐方法，其特征在于，所述基于用户的历史播放视频构建训练样本集，包括：
6.根据权利要求5所述的基于完播率的视频动态推荐方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种基于完播率的视频动态推荐方法，其特征在于，应用于服务端，所述基于完播率的视频动态推荐方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于完播率的视频动态推荐方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的基于完播率的视频动态推荐方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求3所述的基于完播率的视频动态推荐方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求4所述的基于完播率的视频动态推荐方法，其特征在于，所述基于用户的历史播放视频构建训练样本集，包括：
6.根据权利要求5所述的基于完播率的视频动态推荐方法，其特征在于，所述基于所述消...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐进，梅剑平，李杰，黄卓伟，杨质祺，张欣琦，张亚非，周琳越，雷淑敏，乐诚，
申请(专利权)人：中央广播电视总台，
类型：发明
国别省市：
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