[发明专利]多媒体信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种多媒体信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多媒体信息数据源中的待推荐多媒体信息；

通过多媒体信息推荐模型中的融合特征处理网络，对所述待推荐多媒体信息中所包括的不同类型子信息进行处理，确定与所述待推荐多媒体信息相匹配的标识嵌入特征、文本嵌入特征，以及统计特征；

通过对所述待推荐多媒体信息的属性类型进行转换处理，确定与所述待推荐多媒体信息相对应的多媒体信息属性特征，并确定与所述待推荐多媒体信息相对应的用户属性特征；

对所述标识嵌入特征、文本嵌入特征、统计特征、多媒体信息属性特征以及用户属性特征进行特征融合处理；

基于特征融合处理的结果，通过所述多媒体信息推荐模型中的融合分类网络对所述特征融合处理的结果进行特征分类处理，形成特征分类处理结果；

基于特征分类处理结果，确定与所述待推荐多媒体信息相匹配的目标用户，并向所述目标用户推荐所述待推荐多媒体信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过多媒体信息推荐模型中的融合特征处理网络，对所述待推荐多媒体信息中所包括的不同类型子信息进行处理，确定与所述待推荐多媒体信息相匹配的标识嵌入特征、文本嵌入特征，以及统计特征，包括：

对所述待推荐多媒体信息中的多媒体信息标识进行序列化处理，通过所述融合特征处理网络中的标识信息处理网络，对所述多媒体信息的标识进行处理，确定与所述待推荐多媒体信息相匹配的标识嵌入特征；

对所述待推荐多媒体信息中的多媒体信息的文本信息进行文本筛选处理，通过所述融合特征处理网络中的文本信息处理网络，对所述多媒体信息的文本信息进行处理，确定与所述待推荐多媒体信息相匹配的文本嵌入特征；

对所述待推荐多媒体信息中的多媒体信息的信息类型进行分类处理，基于与多媒体信息数据源相对应的统计周期，确定与所述待推荐多媒体信息相匹配的统计特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述待推荐多媒体信息中的多媒体信息的文本信息进行文本筛选处理，通过所述融合特征处理网络中的文本信息处理网络，对所述多媒体信息的文本信息进行处理，确定与所述待推荐多媒体信息相匹配的文本嵌入特征，包括：

对所述待推荐多媒体信息进行数据筛选处理，解析获取所述待推荐多媒体信息的标题和标签；

触发目标分词库，并通过所述目标分词库对所述待推荐多媒体信息的标题和标签分别进行分词处理，以获得词语级待推荐多媒体信息；

通过所述多媒体信息推荐模型中的文本信息处理网络，对所述词语级待推荐多媒体信息进行向量化处理，形成待推荐多媒体信息的多维词语级标题特征向量和多维词语级标签特征向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对所述待推荐多媒体信息的属性类型进行转换处理，确定与所述待推荐多媒体信息相对应的多媒体信息属性特征，并确定与所述待推荐多媒体信息相对应的用户属性特征，包括：

确定所述待推荐多媒体信息相对应的多媒体信息属性特征中的数值类型属性特征与非数值类型特征；

将所述非数值类型特征转换为数值类型属性特征；

根据多媒体信息的推荐使用环境，确定与所述待推荐多媒体信息相对应的用户属性特征，其中所述用户属性特征包括：性别属性、年龄属性、地域属性。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于特征融合处理的结果，通过所述多媒体信息推荐模型中的融合分类网络对所述特征融合处理的结果进行特征分类处理，形成特征分类处理结果，包括：

通过所述融合分类网络中的支持向量机分类网络，对所述识嵌入特征、文本嵌入特征、统计特征、多媒体信息属性特征以及用户属性特征的融合处理结果进行分类，获得第一分类结果；

通过所述融合分类网络中的极端梯度提升网络，对所述识嵌入特征、文本嵌入特征、统计特征、多媒体信息属性特征以及用户属性特征的融合处理结果进行分类，获得第二分类结果；

通过所述融合分类网络中的支逻辑回归分类网络，对所述识嵌入特征、文本嵌入特征、统计特征、多媒体信息属性特征以及用户属性特征的融合处理结果进行分类，获得第三分类结果；

对所述第一分类结果、第二分类结果以及第三分类结果进行融合处理，形成特征分类处理结果。