[发明专利]视频的推荐方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种视频的推荐方法、装置、设备及存储介质，所述方法应用于人工智能的机器学习领域，所述方法包括：获取与用户帐号相关的目标视频；调用画风识别模型获取目标视频的画风类别，画风识别模型是用于提取目标视频的视频风格特征、根据视频风格特征确定目标视频的画风类别的机器学习模型；根据画风类别确定用户帐号的推荐视频，推荐视频与目标视频的画风类别相同；向客户端发送推荐视频。该方法可以准确识别视频的画风、风格，从而使服务器可以更好地向用户推荐用户感兴趣的视频。

技术领域

本申请涉及人工智能的机器学习领域，特别涉及一种视频的推荐方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

feed(饲养)流是一种持续更新并将内容呈现给用户的信息流。例如，Timeline(时间线)是一种feed流的展示方式，Timeline按照feed流内容更新的时间先后顺序将内容展示给用户，微博、朋友圈等都是Timeline形式的feed流。

在一种小视频播放的feed流中，会根据用户的兴趣点，向用户推荐内容。相关技术中，服务器根据用户历史播放的小视频的标题、小视频内容、小视频标签等信息向用户推荐相关视频。

小视频标题、小视频内容、小视频标签等都是对小视频的实际内容进行的标记或分类，但相同内容使用不同的拍摄手法进行拍摄，得到的小视频的视觉效果是完全不同的，只根据小视频的实际内容向用户推荐相关的小视频，无法准确获取到用户的实际兴趣点。例如，用户喜欢观看美食家的美食品鉴视频，服务器实际向用户推荐的却是土味吃播视频。

发明内容

本申请实施例提供了一种视频的推荐方法、装置、设备及存储介质，可以准确识别视频的画风，从而使服务器可以更好地向用户推荐用户感兴趣的视频。

所述技术方案如下：

根据本申请的一个方面，提供了一种视频的推荐方法，所述方法包括：

获取与用户帐号相关的目标视频；

调用画风识别模型获取所述目标视频的画风类别，所述画风识别模型是用于提取所述目标视频的视频风格特征、根据所述视频风格特征确定所述目标视频的所述画风类别的机器学习模型；

根据所述画风类别确定所述用户帐号的推荐视频，所述推荐视频与所述目标视频的所述画风类别相同；

向客户端发送所述推荐视频。

根据本申请的另一个方面，提供了一种视频的推荐方法，所述方法包括：

显示第一用户界面，所述第一用户界面是用于视频浏览的用户界面，所述第一用户界面包括目标视频；

根据接收到的人机交互操作，生成推荐视频浏览指令，所述推荐视频浏览指令用于浏览推荐视频；

显示第二用户界面，所述第二用户界面是用于视频浏览的用户界面，所述第二用户界面包括推荐视频，所述推荐视频与所述目标视频的画风类别相同。

根据本申请的另一方面，提供了一种视频的推荐装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取与用户帐号相关的目标视频；

模型模块，用于调用画风识别模型获取所述目标视频的画风类别，所述画风识别模型是用于提取所述目标视频的视频风格特征、根据所述视频风格特征确定所述目标视频的所述画风类别的机器学习模型；

确定模块，用于根据所述画风类别确定所述用户帐号的推荐视频，所述推荐视频与所述目标视频的所述画风类别相同；

发送模块，用于向客户端发送所述推荐视频。

根据本申请的另一方面，提供了一种视频的推荐装置，所述装置包括：