[发明专利]一种基于大数据的预览视频推送方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于大数据的预览视频推送方法，其特征在于，包括：

获取目标视频的评论数据；

根据所述评论数据从所述目标视频中确定多个视频片段；

基于待推送的目标用户的社交属性确定所述目标用户的用户特征；

基于所述目标用户的用户特征从多个所述视频片段中筛选出与所述目标用户的用户特征相关联的视频片段作为所述目标视频的预览视频；

在所述目标用户选择所述目标视频时播放所述目标视频的预览视频。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的预览视频推送方法，其特征在于，根据所述评论数据从所述目标视频中确定多个视频片段，包括：

从所述目标视频中选择任意一帧作为目标帧；

判断所述目标帧所包含的评论的数量是否大于预设的数量阈值；

若是，则选取以所述目标帧为中心，预设范围内的连续多帧形成视频片段。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的预览视频推送方法，其特征在于，基于待推送的目标用户的社交属性确定所述目标用户的用户特征，包括：

构建待推送的目标用户与其他用户和资源的关联拓扑图；

利用图卷积处理所述关联拓扑图，得到所述目标用户的用户特征。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的预览视频推送方法，其特征在于，所述关联拓扑图包括目标用户节点在内的多个用户节点、多个资源节点和多个边，所述边用于连接目标用户节点和其他用户节点，以及连接目标用户节点和资源节点，每个所述边用于表征连接的两个节点之间的互动操作。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的预览视频推送方法，其特征在于，图卷积网络包括第一图卷积层、激活函数层和第二图卷积层，利用图卷积处理所述关联拓扑图，得到所述目标用户的用户特征，包括：

将所述关联拓扑图中各所述节点转换为向量，得到包括各所述节点的向量表达；

基于两个节点之间的互动操作形式确定互动权重，得到各节点之间的互动权重向量；

将所述向量表达与所述互动权重向量输入所述第一图卷积层进行卷积处理，得到更新后的节点表达的中间向量；

将所述中间向量输入所述激活函数层进行非线性激活处理，得到激活特征；

将所述激活特征和所述互动权重向量输入所述第二图卷积层进行卷积处理，得到所述目标用户的用户特征。

6.根据权利要求1-5任一所述的基于大数据的预览视频推送方法，其特征在于，基于所述目标用户的用户特征从多个所述视频片段中筛选出与所述目标用户的用户特征相关联的视频片段作为所述目标视频的预览视频，包括：

确定各所述视频片段中评论所属的用户形成的用户集；

计算各所述视频片段对应的用户集的聚类中心；

计算所述目标用户的用户特征与各所述用户集的聚类中心的距离；

将与所述目标用户的用户特征距离最近的聚类中心的用户集对应的视频片段作为所述目标视频的预览视频。

7.根据权利要求6所述的基于大数据的预览视频推送方法，其特征在于，计算各所述视频片段对应的用户集的聚类中心，包括：

获取各所述视频片段对应的用户集中各用户的用户特征；

采用K-Means聚类算法计算各所述用户集中所有用户特征的聚类中心。

8.一种基于大数据的预览视频推送装置，其特征在于，包括：

评论数据获取模块，用于获取目标视频的评论数据；

视频片段确定模块，用于根据所述评论数据从所述目标视频中确定多个视频片段；

用户特征确定模块，用于基于待推送的目标用户的社交属性确定所述目标用户的用户特征；

预览视频确定模块，用于基于所述目标用户的用户特征从多个所述视频片段中筛选出与所述目标用户的用户特征相关联的视频片段作为所述目标视频的预览视频；

预览视频播放模块，用于在所述目标用户选择所述目标视频时播放所述目标视频的预览视频。