[发明专利]一种基于神经网络进行作品排名预测的方法、装置及设备

说明书

一种基于神经网络进行作品排名预测的方法、装置及设备，涉及人工智能领域的智能预测与推荐，可以对用户发布的作品在各类排行榜中的排名进行预测，以帮助用户更好的维护自己的作品，增加用户粘性，该方法具体包括：通过对用户发布作品的系统打分、用户在过去一段时间内发布类似类型作品的排名统计值和与用户类似的其他用户过去一段时间内发布类似类型作品的排名统计值构建特征，并使用多层感知器、卷积神经网络等进行模型训练，并用训练好的模型对用户新发布的作品进行排名预测。另外，根据排名预测的结果，系统可对用户进行一些增值服务推荐。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于神经网络进行作品排名预测的方法、装置及设备。

背景技术

随着互联网技术的发展，越来越多的社交软件受到用户的青睐，例如：K歌类软件(如全民K歌、唱吧等)，以及短视频类软件(如抖音等)。用户可以通过社交软件发布自己演唱的歌曲、拍摄的短视频等作品，也可以通过社交软件观看其他用户发布的作品。

通常用户会关注社交软件上统计的各类排行榜中作品，因此，用户也希望自己发布的作品能够进入各类排行榜中，以期待更多用户可以关注到自己的作品。目前，尚没有方案对用户自己发布的作品是否能进入各类排行榜进行预测，这已成为用户使用社交软件的痛点。

发明内容

本申请提供的一种基于神经网络进行作品排名预测的方法，可以对用户发布的作品在各类排行榜中的排名进行预测，以帮助用户更好的维护自己的作品，增加用户粘性。

为了实现上述目的，本申请实施例提供了以下技术方案：

第一方面、提供一种基于神经网络进行作品排名预测的方法，包括：

服务器接收电子设备发送的对第一作品进行第一排行榜排名预测的第一排名预测请求，所述第一排名预测请求包括第一用户的标识和所述第一作品的标识，所述第一作品为所述第一用户录制的歌曲或视频；所述服务器根据所述第一用户的标识和所述第一排名预测请求获取所述第一用户的第一信息，根据所述第一作品的标识获取所述第一作品的标签信息，以及获取表征所述第一作品的演唱水平和/或表演水平的信息；其中，所述第一信息包括与所述第一排行榜排名预测相关的信息，所述与所述第一排行榜排名预测相关的信息包括用户的好友数、粉丝数、以及历史上与所述第一作品的类型相同的作品的第二信息中的一种或多种；其中，所述第二信息包括对应的作品收到的点赞数、收到的礼物数或收到礼物的总价值、对应的作品的收看次数、留言数中的一项或多项；所述第一作品的标签信息包括所述第一作品的原唱歌手、所述第一作品所属专辑、所述第一作品的主题、所述第一作品的语言、所述第一作品的年代、所述第一作品的类型中一项或多项；所述服务器根据所述第一排名预测请求，将所述第一用户的第一信息、所述第一作品的标签信息和表征所述第一作品的演唱水平和/或表演水平的信息输入所述第一排行榜对应的神经网络预测模型进行计算，得到所述第一作品在所述第一排行榜中的第一排名预测结果；其中，所述神经网络预测模型为所述服务器根据多组训练数据进行训练得到的，所述多组训练数据包括多个用户的第一信息、与所述多个用户相关的多个作品的标签信息、表征所述多个作品的演唱水平和/或表演水平的信息以及所述多个作品在所述第一排行榜的历史实际排名；所述第一排名预测结果为所述第一作品在发布后一段时间内在所述第一排行榜上的预测排名。

其中，所述第一作品为所述第一用户录制的歌曲或视频，可以包括所述第一用户录制并编辑后的歌曲或视频。示例性的，用户可以通过社交类软件录制第一作品。社交类软件例如可以是K歌类软件(比如，全民K歌APP、唱吧APP)、短视频类软件(比如，抖音APP、快手APP)、网络直播类软件(比如，映客APP)等。

第一用户的第一信息，可以是第一用户的用户画像中的信息，例如表征用户社交属性的信息，包括但不限于：好友数、拥有的粉丝数、作品的点赞数、作品的点踩数、作品的留言数、作品的观看次数等中的一项或多项。