[发明专利]一种视频推荐的方法及相关设备

权利要求书

1.一种视频推荐的方法，其特征在于，包括：

确定多个视频中每个视频的图像特征向量、文本特征向量以及音频特征向量；

初始化语义转换模型；

确定第二特征向量以及第三特征向量之间的向量距离，所述第二特征向量以及所述第三特征向量为第一视频的第一图像特征向量、第一文本特征向量以及第一音频特征向量中的任意两个特征向量；所述第一视频为所述多个视频中的任意一个视频；

将所述第二特征向量向所述第三特征向量的向量空间进行迁移，以使得所述第二特征向量以及所述第三特征向量之间的向量距离最小；

基于所述第一视频的第一图像特征向量、第一文本特征向量以及第一音频特征向量，通过初始化后所述语义转换模型得到所述第一视频的语义表征包括：基于迁移后的所述第二特征向量以及所述第三特征向量，通过初始化后所述语义转换模型得到所述第一视频的语义表征；

更新所述语义转换模型的损失函数；

当达到预置的迭代终止条件时，将达到所述预置的迭代终止条件的语义转换模型确定为目标语义转换模型；

根据所述目标语义转换模型确定目标视频的语义表征，所述目标视频为待向目标对象推荐的视频；

当所述目标视频的语义表征与所述目标对象的兴趣画像相匹配时，向所述目标对象推送所述目标视频。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一视频的第一图像特征向量、第一文本特征向量以及第一音频特征向量，通过初始化后所述语义转换模型得到所述第一视频的语义表征之前，所述方法还包括：

确定所述第一图像特征向量的概率分布、所述第一文本特征向量的概率分布以及所述第一音频特征向量的概率分布；

更改第一特征向量的概率分布，以使得更改后的所述第一特征向量的概率分布与其他特征向量的概率分布的相对熵最小，所述第一特征向量为所述第一图像特征向量、所述第一文本特征向量以及所述第一音频特征向量中的任意一个特征向量，所述其他特征向量为所述第一图像特征向量、所述第一文本特征向量以及所述第一音频特征向量中除所述第一特征向量之外的特征向量；

所述基于第一视频的第一图像特征向量、第一文本特征向量以及第一音频特征向量，通过初始化后所述语义转换模型得到所述第一视频的语义表征包括：

基于更改概率分布后的所述第一特征向量，通过初始化后的所述语义转换模型得到所述第一视频的语义表征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一视频的第一图像特征向量、第一文本特征向量以及第一音频特征向量，通过初始化后所述语义转换模型得到所述第一视频的语义表征之前，所述方法还包括：

建立目标语义空间；

将第四特征向量以及第五特征向量迁移至所述目标语义空间，所述第四特征向量以及所述第五特征向量为所述第一图像特征向量、第一文本特征向量以及第一音频特征向量中的任意两个特征向量；

基于迁移后的所述第四特征向量以及所述第五特征向量确定目标特征向量，所述目标特征向量为所述目标语义空间中与所述第四特征向量以及所述第五特征向量之间的向量距离均小于预设值的特征向量；

所述基于第一视频的第一图像特征向量、第一文本特征向量以及第一音频特征向量，通过初始化后所述语义转换模型得到所述第一视频的语义表征包括：

基于所述目标特征向量，通过初始化后所述语义转换模型得到所述第一视频的语义表征。