[发明专利]视频推荐方法、服务器和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种视频推荐方法，其特征在于，包括：

对待推荐的各视频进行同质化分类；

根据同质化分类的结果，在属于相同分类结果的多个视频中进行筛选；

将筛选出的视频推送至客户端；

其中，所述对待推荐的各视频进行同质化分类，包括：

获取待推荐的各视频之间的相似度；

根据所述相似度，对所述待推荐的各视频进行同质化分类；

其中，所述相似度包括桥段相似度，所述桥段相似度的获取方式，包括：

获取待推荐的各视频的内容标签；其中，所述内容标签至少包括在各视频中识别出的目标和所述目标的动作；

根据所述内容标签和预先建立的知识图谱，推理得到各视频中的推理标签；其中，所述知识图谱存储有内容标签与推理标签之间的推理关系，所述推理标签为推理出的内容；

将所述内容标签和所述推理标签输入预先训练的模型，输出各视频所属的桥段；

根据所述各视频所属的桥段，获取各视频之间的桥段相似度。

2.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述相似度还包括台词相似度。

3.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述内容标签还包括在各视频中识别出的以下任意之一或其组合：

场景、背景音乐、台词、所述目标的动作关联的物体；其中，所述目标的动作关联的物体为视频中随所述目标的动作的变化而变化的物体。

4.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述获取待推荐的各视频的内容标签，包括：

对待推荐的各视频进行拆分，得到多个视频片段；其中，每个视频片段对应一个桥段；

分别获取所述多个视频片段的内容标签；

所述根据所述内容标签和预先建立的知识图谱，推理得到各视频中的推理标签，包括：

根据所述多个视频片段的内容标签和预先建立的知识图谱，推理得到所述多个视频片段的推理标签；

所述将所述内容标签和所述推理标签输入预先训练的模型，输出各视频所属的桥段，包括：

依次将所述多个视频片段分别对应的内容标签和推理标签输入预先训练的模型，输出所述多个视频片段各自所属的桥段。

5.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述根据同质化分类的结果，在属于相同分类结果的多个视频中进行筛选，包括：

获取属于相同分类结果的多个视频的排序权重特征；其中，所述排序权重特征包括：发布账号信息和/或浏览次数；

根据所述排序权重特征，确定所述多个视频分别对应的排序权重；

根据所述排序权重，在属于相同分类结果的多个视频中进行筛选。

6.根据权利要求5所述的视频推荐方法，其特征在于，所述排序权重特征包括：发布账号信息，所述发布账号信息包括以下任意之一或其组合：

发布账号的级别、发布账号的关注人数、发布账号是否被请求推荐视频的用户关注。

7.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，在所述将筛选出的视频推送至客户端之后，还包括：

若检测到来自所述客户端对目标视频的屏蔽操作，则同时屏蔽和所述目标视频属于相同分类结果的视频。

8.一种服务器，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任一所述的视频推荐方法。

9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的视频推荐方法。