[发明专利]用户画像构建方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种用户画像构建方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，方法包括：先获取视频播放时发送的弹幕数据、并记录弹幕发送时间，通过预设弹幕情感分析模型对弹幕数据进行情感分析，准确得到弹幕数据对应的情感标签，再采集弹幕发送时间前后预设时间范围内的画面信息，通过预设画面内容识别模型，准确获取画面信息对应的画面内容，以准确获取的视频播放中的弹幕数据以及画面内容为用户画像构建数据基础，可以准确构建用户画像。

技术领域

本申请涉及用户画像构建技术领域，特别是涉及一种用户画像构建方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，基于构建的用户画像可以针对性对用户提供服务，给用户带来便捷，例如基于用户画像推送产品(商品)信息、基于用户画像推送音乐以及基于用户画像推送视频等，正是由于用户画像具有上述有效的功能，目前用户画像在各领域得到了广泛的应用。

随着用户画像大规模推广应用，如何在当前场景下高效且准确生成用户画像已经成为难题。以应用于基于用户画像推荐视频场景下为例，目前常规的用户画像构建方式是记录用户视频播放操作，识别历史播放视频的类型、时长、频率等信息来构建用户画像。

上述方式虽然可以构建出用户画像，但是很多时候用户只是对整个视频中某个画面感兴趣，例如对某个视频中出现的风景感兴趣、对某个视频中出现产品感兴趣、或对某个视频中出现的明星感兴趣，采用上述基于用户视频播放操作的用户画像构建显然无法关注到这些方面因素，造成用户画像构建不准确，无法准确定义用户角色。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够准确构建用户画像的用户画像构建方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种用户画像构建方法，所述方法包括：

获取视频播放时发送的弹幕数据、并记录弹幕发送时间；

根据预设弹幕情感分析模型对所述弹幕数据进行情感分析，得到所述弹幕数据对应的情感标签；

采集所述弹幕发送时间前后预设时间范围内的画面信息，根据预设画面内容识别模型，获取所述画面信息对应的画面内容；

根据所述情感标签以及所述画面内容，构建用户画像。

在其中一个实施例中，所述根据预设弹幕情感分析模型对所述弹幕数据进行情感分析，得到所述弹幕数据对应的情感标签之前，还包括：

获取历史弹幕数据以及所述历史弹幕数据对应标注的情感值；

根据所述历史弹幕数据，得到多个弹幕词语；

获取各弹幕词语对应的情感值平均值，根据所述多个弹幕词语以及对应的所述情感值平均值，生成弹幕情感训练数据；

将所述弹幕情感训练数据输入至基于循环递归神经网络的模型，训练得到预设弹幕情感分析模型。

在其中一个实施例中，所述采集所述弹幕发送时间前后预设时间范围内的画面信息，根据预设画面内容识别模型，获取所述画面信息对应的画面内容之前，还包括：

获取样本视频画面信息以及对应的文本描述；

根据所述样本视频画面信息以及所述对应的文本描述训练GAN模型，得到预设画面内容识别模型。

在其中一个实施例中，所述根据所述样本视频画面信息以及所述对应的文本描述训练GAN模型，得到预设画面内容识别模型包括：

连续或周期性抽取所述样本视频画面信息中视频帧；

将抽取的视频帧作为GAN模型输入，并将所述对应的文本描述作为GAN模型输出，训练GAN模型，得到预设画面内容识别模型。