[发明专利]一种演员评分方法及装置在审
| 申请号： | 202111130373.7 | 申请日： | 2021-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN113570006A | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 丁雪银;王梓鉴;高竞竞 | 申请（专利权）人： | 秒影工场（北京）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京智丞瀚方知识产权代理有限公司 11810 | 代理人： | 周学永 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 演员 评分 方法 装置 | ||
1.一种演员评分方法，其特征在于，包括：
获取短视频播放的新数据和历史数据；
将所述新数据和历史数据汇总后，根据汇总数据的属性特征获得数据结果训练集和数据结果测试集；
将所述数据结果训练集与所述数据结果测试集或者所述数据结果测试集输入到评分模型获得短视频中演员的评分结果。
2.根据权利要求1所述演员评分方法，其特征在于，还包括：
将所述评分结果输入到演员归类表，根据演员评分结果的大数据计算所述演员的评分结果级别。
3.根据权利要求1所述演员评分方法，其特征在于，所述评分模型存储在机器学习库中，所述机器学习库包括：sklearn机器学习库。
4.根据权利要求3所述演员评分方法，其特征在于，所述机器学习库中存储有：估计评分模型；
所述估计评分模型中输入所述数据结果训练集和所述数据结果测试集，并输出估计评分结果。
5.根据权利要求3所述演员评分方法，其特征在于，所述机器学习库中存储有：线性回归评分模型；
所述线性回归评分模型中输入所述数据结果测试集，并输出实际评分结果。
6.一种演员评分装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取短视频播放的新数据和历史数据；
汇总模块，用于将所述新数据和历史数据汇总后，根据汇总数据的属性特征获得数据结果训练集和数据结果测试集；
评价模块，用于将所述数据结果训练集与所述数据结果测试集或者所述数据结果测试集输入到评分模型获得短视频中演员的评分结果。
7.根据权利要求6所述演员评分装置，其特征在于，还包括：
定级模块，用于将所述评分结果输入到演员归类表，根据演员评分结果的大数据计算所述演员的评分结果级别。
8.根据权利要求1所述演员评分装置，其特征在于，所述评分模型存储在机器学习库中，所述机器学习库包括：sklearn机器学习库。
9.根据权利要求8所述演员评分装置，其特征在于，所述机器学习库中存储有：估计评分模型；
所述估计评分模型中输入所述数据结果训练集和所述数据结果测试集，并输出估计评分结果。
10.根据权利要求8所述演员评分装置，其特征在于，所述机器学习库中存储有：线性回归评分模型；
所述线性回归评分模型中输入所述数据结果测试集，并输出实际评分结果。
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