[发明专利]视频召回方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种视频召回方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中方法包括：获取目标用户的历史操作行为数据；基于已消费视频和各个已消费视频预设的兴趣标签，获得该目标用户的消费兴趣特征；基于已观看视频，获得该目标用户的视频观看特征；基于已搜索视频，获得该目标用户的视频搜索特征；将消费兴趣特征，视频观看特征以及视频搜索特征进行拼接处理，得到拼接特征；将拼接特征输入预先训练好的视频特征预测模型中，基于拼接特征获得预测结果特征，作为预测的视频特征；基于预测的视频特征，与预先确定的视频特征集合中的各个视频的视频特征之间的相似度，得到多个目标视频。本发明实施例能够提高视频召回的准确性。

技术领域

本发明涉及视频处理技术领域，特别是涉及一种视频召回方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在视频推荐过程中，为避免直接对视频库中海量的视频集合进行排序导致其计算压力过大的问题，通常需要先对视频集合中的视频进行召回处理，从视频集合中筛选出几百个视频，接着将筛选出的视频按照一定的方法进行排序，推荐给用户。

现有的视频召回方法中，通常利用用户的属性特征，例如年龄、性别、地理位置等特征，以及利用用户对视频的观看或搜索记录生成特征向量，并将这些特征向量输入神经网络模型中，得到预测结果特征，根据预测结果特征与视频集合中的各视频特征之间的相似度，从视频集合中筛选出预设数量个视频，完成视频召回的过程。

由于现有的视频召回方法中，利用的是用户的年龄、性别、地理位置等特征，以及利用用户对视频的观看或搜索记录生成特征向量，并将这些特征向量作为神经网络模型的模型输入，因此，输出的预测结果特征对应的视频，通常为与年龄、性别以及地理位置符合性较高的视频。但是用户实际的观看需求及喜好，并不一定与年龄、性别以及地理位置相符，例如，针对相同年龄的女性，可能喜欢的电影类别并不相同，而且差异较大，因此，现有的视频召回方法可能存在得到的预测结果特征对应的视频，与实际用户喜欢的视频相差较大的问题，即，现有的视频召回方法所得到的视频准确性较低。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种视频召回方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以提高视频召回的准确性。具体技术方案如下：

本发明实施例的第一方面，提供了一种视频召回方法，所述方法包括：

获取目标用户的历史操作行为数据，历史操作行为数据中包括：目标用户已经操作过的已消费视频、已观看视频和已搜索视频；

基于已消费视频和各个已消费视频预设的兴趣标签，获得该目标用户的消费兴趣特征；

基于已观看视频，获得该目标用户的视频观看特征；

基于已搜索视频，获得该目标用户的视频搜索特征；

将消费兴趣特征，视频观看特征以及视频搜索特征进行拼接处理，得到拼接特征；

将拼接特征输入预先训练好的视频特征预测模型中，基于拼接特征获得预测结果特征，作为预测的视频特征，所述视频特征预测模型为预先基于多个样本历史操作行为数据以及样本对应的真实视频召回结果的视频特征进行训练得到；

基于所述预测的视频特征，与预先确定的视频特征集合中的各个视频的视频特征之间的相似度，得到多个目标视频。

作为本发明一种可选的实施方式，所述基于所述已消费视频和各个已消费视频预设的兴趣标签，获得该目标用户的消费兴趣特征的步骤，包括：

获得多个已消费视频标识对应的兴趣标签；

从多个所述兴趣标签中选取一个兴趣标签，将该兴趣标签对应的向量作为消费兴趣特征；

或者，计算多个所述兴趣标签的对应的向量的平均值，获得消费兴趣特征；