[发明专利]一种视频数据的推荐方法、装置和服务器

说明书

本申请实施例提供了一种视频数据的推荐方法和装置，所述方法包括：获取待处理数据，所述待处理数据包括文本数据和视频数据；依据所述文本数据生成语义映射关系图；依据所述视频数据生成候选视频片段数据；依据所述语义映射关系图和所述候选视频片段数据得到目标视频数据；向用户推荐所述目标视频数据。本申请实施例可以根据语义映射关系图从海量的视频数据中筛选出个性化的目标视频数据，且全程可以无需人工干预，能够极大提升用户的视频内容浏览体验，提升购买转化率。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种视频数据的推荐方法，一种视频数据的推荐装置和一种服务器。

背景技术

基于视频数据的导购及营销、社区化运营越来越成为电子商务网站运营的着力点，该种类营销方式具有很强的亲和力，便于用户更进一步地了解目标商品的特性特点，并且有很好的交互性和亲切点，所以，相对传统运营方法，能够很好地提升用户浏览点击转化率和购买转化率。

然而，在运营实践中，海量导购视频数据的高效管理和有效组织、如何抽取用户核心兴趣点进而提升用户点击欲望，却成为运营的痛点所在。现有的方法是运营手动去浩如烟海的导购/场景视频内容中截取一些可能会感兴趣的点，然后通过人工合成的方法来给出短视频(video)，进而展现给终端消费用户。在此过程中，浪费了大量宝贵的运营资源，并且，合成的短视频无法做到千人千面，即所有的终端用户看到的都是同样的短视频(没有考虑终端用户的年龄，消费层次，个人兴趣点及偏好信息等)。

也即是说，现有技术均无法解决自动化地生成相应的视频导购小视频，更多地需要大量运营人员来进行合成，人工极为耗费，而且，对海量视频数据的利用率不高，往往只局限于自己熟悉的一些视频护具中，但是在电商海量数据的要求下，这些视频人工合成也不能兼顾个性化的效果，更不能兼顾商品推广和提高GMV(Gross Merchandise Volume，成交总额)的要求。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本申请实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种视频数据的推荐方法，一种视频数据的推荐装置和一种服务器。

为了解决上述问题，本申请公开了一种视频数据的推荐方法，包括：

获取待处理数据，所述待处理数据包括文本数据和视频数据；

依据所述文本数据生成语义映射关系图；

依据所述视频数据生成候选视频片段数据；

依据所述语义映射关系图和所述候选视频片段数据得到目标视频数据；

向用户推荐所述目标视频数据。

优选地，所述获取待处理数据的步骤包括：

获取原始数据，所述原始数据包括语音数据；

将所述语音数据转换为文本数据。

优选地，所述依据所述文本数据生成语义映射关系图的步骤包括：

从所述文本数据中提取语义实体；

从所述文本数据中提取所述语义实体之间的关联关系；

将所述语义实体和所述语义实体之间的关联关系保存为语义映射关系图。

优选地，所述从所述文本数据中提取出语义实体的步骤包括：

对所述文本数据中的预设特征文本进行过滤处理；

从过滤处理后的文本数据作中提取出语义实体。

优选地，所述依据所述视频数据生成候选视频片段数据的步骤包括：

将所述视频数据划分为视频帧；所述视频帧具有台词文本数据；

从所述台词文本数据中提取出语义标签；