[发明专利]视频推荐方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开关于一种视频推荐方法、装置、电子设备及存储介质，其中该方法包括：获取目标账户的账户属性信息；对账户属性信息进行转换处理，获得用于表示所述目标账户的账户特征信息；确定候选视频集合中各候选视频的视频属性信息、与候选视频存在交互行为的交互账户以及交互账户属性信息；根据候选视频、视频属性信息、交互账户以及交互账户属性信息，确定用于表示候选视频的视频特征信息；根据各候选视频的视频特征信息以及目标账户的账户特征信息，从候选视频集合中确定用于向目标账户推荐的目标视频。从而实现根据已有交互账户的视频交互数据，为新用户进行视频推荐，提高对新账户的冷启动推荐的准确率。

技术领域

本公开涉及数据处理技术，尤其涉及一种视频推荐方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息，满足了用户在信息时代对信息的需求，但随着网络的迅速发展而带来的网上信息量的大幅增长，使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的部分，对信息的使用效率反而降低了，这就是信息超载(information overload)问题。推荐系统能够比较好地解决信息超载问题，推荐系统的目标是根据已有的信息向用户推荐用户喜欢的物品，从而促进用户与物品之间发生交互行为，如点击和收藏等等。

相关技术中，推荐系统的推荐思路是根据用户的当前背景和过去的行为向用户推荐可能会喜欢的物品。但是，如果用户过去的行为和当前的背景信息不可用，例如对于新注册的用户来说，新用户的大部分信息是无法获取的，而且无平台上的交互行为信息，所以，在这种情况下，推荐系统对于新用户的信息推荐精确率较低。

发明内容

本公开提供一种视频推荐方法及装置，以至少解决相关技术中为新用户进行视频推荐时导致的推荐困难，推荐准确率较低的问题。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种视频推荐方法，包括：

获取目标账户的账户属性信息，其中，所述目标账户为在当前平台未发生视频交互行为的账户或者发生的视频交互行为不满足预设条件的账户；

对所述账户属性信息进行转换处理，获得用于表示所述目标账户的账户特征信息；

确定候选视频集合中各候选视频的视频属性信息、与所述候选视频存在交互行为的交互账户以及交互账户属性信息；

根据所述候选视频、所述视频属性信息、所述交互账户以及所述交互账户属性信息，确定用于表示所述候选视频的视频特征信息；

根据各候选视频的视频特征信息以及所述目标账户的账户特征信息，从所述候选视频集合中确定用于向所述目标账户推荐的目标视频。

可选地，所述对所述账户属性信息进行转换处理，获得用于表示所述目标账户的账户特征信息的步骤包括：根据所述目标账户以及所述目标账户的账户属性信息，构建账户属性异构图，所述账户属性异构图中包括目标账户节点以及账户属性信息节点；

将所述账户属性异构图输入至已训练的第一图卷积神经网络模型，在所述第一图卷积神经网络模型中，对相同类型的节点的值进行聚合卷积操作，获得第一特征向量，对不同类型的节点的值进行联合卷积操作，获得第二特征向量，并对所述第一特征向量及所述第二特征向量进行降维处理，输出账户特征信息。

可选地，所述目标账户节点采用由所述目标账户经由已有模型训练后的向量来表示；

所述账户属性信息节点由所述账户属性信息表示，或者，由所述账户属性信息经由已有模型训练后的向量来表示，或者由所述账户属性信息以及所述账户属性信息经由已有模型训练后的向量进行联合表示。

可选地，所述第一图卷积神经网络模型采用如下方式训练得到：

确定多个样本账户，所述样本账户为在当前平台存在视频交互行为的注册账户；