[发明专利]视频推荐方法、装置、服务器及存储介质

权利要求书

1.一种视频推荐方法，其特征在于，所述方法应用在服务器上，包括：

确定多个第一视频和多个第二视频，所述多个第二视频为负反馈视频；

根据每个第一视频和每个第二视频在多个维度的特征，从所述多个第一视频中确定目标视频，其中，所述每个第一视频在多个维度的特征包括所述每个第一视频的属性特征、视频类型、时长、在预设时间段内的浏览次数、视频标签，所述目标视频为具有负反馈的可能性的视频；

对于所述多个第一视频中目标视频以外的第三视频，则确定多个第四视频，根据每个第三视频和每个第四视频在多个维度的特征，确定所述每个第三视频的推荐评分，并基于预设推荐评分进行筛选，将多个第三视频中超出所述预设推荐评分的第三视频推送至用户；

其中，所述目标视频的确定过程包括：

根据所述每个第一视频在多个维度的特征和所述每个第二视频在多个维度的特征，确定所述每个第一视频和所述每个第二视频之间相似特征的数量，根据所述相似特征的数量，从所述多个第一视频中确定所述目标视频。

2.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述根据每个第一视频和每个第二视频在多个维度的特征，从所述多个第一视频中确定目标视频包括：

根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，确定所述每个第一视频的负反馈概率；

将负反馈概率大于第一预设阈值的第一视频确定为目标视频。

3.根据权利要求2所述的视频推荐方法，其特征在于，所述根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，确定所述每个第一视频的负反馈概率包括：

根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，确定所述每个第一视频和所述每个第二视频的相似度；

对于所述每个第一视频，根据所述每个第一视频的相似视频数量，确定所述每个第一视频的负反馈概率；

其中，所述相似视频数量是指与第一视频的相似度大于第二预设阈值的第二视频的数量。

4.根据权利要求3所述的视频推荐方法，其特征在于，所述每个第一视频的相似视频数量和负反馈概率的关系为：所述每个第一视频的相似视频数量越大，所述每个第一视频的负反馈概率也越大。

5.根据权利要求3所述的视频推荐方法，其特征在于，所述根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，确定所述每个第一视频和所述每个第二视频的相似度包括：

根据所述每个第一视频和所述每个第二视频在多个维度的特征，确定所述每个第一视频的第一特征向量和所述每个第二视频的第二特征向量；

根据所述每个第一视频的第一特征向量和所述每个第二视频的第二特征向量，确定所述每个第一视频与所述每个第二视频之间的相似度。

6.根据权利要求5所述的视频推荐方法，其特征在于，所述每个第二视频的第二特征向量的获取过程包括：获取所述每个第二视频在多个维度的特征，将所述每个第二视频在多个维度的特征输入目标模型，将所述目标模型输出的特征向量，确定为所述每个第二视频的第二特征向量；

其中，所述目标模型用于将视频的多个维度的特征转化为特征向量。

7.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述确定多个第一视频和多个第二视频包括：

根据用户的历史反馈数据，确定所述用户进行负反馈的多个第二视频，所述历史反馈数据用于指示所述用户进行反馈或负反馈的多个视频；

根据所述用户的用户信息，从多个备选视频中确定与所述用户信息匹配的多个第一视频。