[发明专利]一种视频推荐方法、装置、终端设备及存储介质

权利要求书

1.一种视频推荐方法，其特征在于，包括：

获取待推荐视频的标签；

根据所述待推荐视频的标签将预设数量的候选视频输入视频推荐模型，以输出每个候选视频的目标值，其中，所述视频推荐模型是以目标用户观看过的视频、所述目标用户观看过的视频对应的标签以及所述目标用户观看过的视频对应的目标值为训练样本，对分类模型进行训练得到的；

将目标值达到第一预设值的候选视频确定为推荐视频，以向所述目标用户推荐。

2.如权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述获取待推荐视频的标签，具体包括：

构建视频信息表，所述视频信息表包括目标用户观看过的视频的至少一个标签以及与每个标签对应的观看次数；

根据所述目标用户观看过的视频对应的标签更新所述观看次数；

根据每个标签对应的观看次数从所述至少一个标签中获取所述待推荐视频的标签。

3.如权利要求2所述的视频推荐方法，其特征在于，所述根据每个标签对应的观看次数从所述至少一个标签中获取所述待推荐视频的标签，具体包括：

将所有标签对应的观看次数转化为概率分布；

根据所述概率分布随机取样，以获取所述待推荐视频的标签。

4.如权利要求2所述的视频推荐方法，其特征在于，所述视频推荐方法还包括：

获取目标用户最近一次观看当前标签对应的视频的时间；

若所述目标用户最近一次观看当前标签对应的视频的时间与当前时刻之间的时长达到预设时长，根据第一预设衰减系数更新当前标签对应的观看次数。

5.如权利要求2所述的视频推荐方法，其特征在于，所述将目标值达到第一预设值的候选视频确定为推荐视频，以向所述目标用户推荐之后，所述方法还包括：

记录目标用户观看所述推荐视频的时长；

若目标用户观看所述推荐视频的时长小于或等于第二预设值，根据第二预设衰减系数更新所述视频信息表中与所述推荐视频对应的标签的观看次数。

6.如权利要求5所述的视频推荐方法，其特征在于，所述记录目标用户观看所述推荐视频的时长之后，所述方法还包括：

若目标用户观看所述推荐视频的时长大于第二预设值且小于第三预设值，则将所述推荐视频、所述推荐视频对应的标签和目标用户观看所述推荐视频的时长添加至所述训练样本以重新训练所述分类模型。

7.如权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述目标值的计算公式为：

y＝log((t/T)/K)+log(T)，其中，y表示目标值，t表示目标用户观看视频的时间，T表示视频的总时长，K为缩放参数。

8.一种视频推荐装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待推荐视频的标签；

分析模块，用于根据所述待推荐视频的标签将预设数量的候选视频输入视频推荐模型，以输出每个候选视频的目标值，其中，所述视频推荐模型是以目标用户观看过的视频、所述目标用户观看过的视频对应的标签以及所述目标用户观看过的视频对应的目标值为训练样本，对分类模型进行训练得到的；

推荐模块，用于将目标值达到第一预设值的候选视频确定为推荐视频，以向所述目标用户推荐。

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述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如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。