[发明专利]视频热度预测方法、装置、终端设备及介质在审
| 申请号： | 201711461764.0 | 申请日： | 2017-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN110019939A | 公开（公告）日： | 2019-07-16 |
| 发明（设计）人： | 吴己强 | 申请（专利权）人： | TCL集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/73 | 分类号： | G06F16/73;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人： | 官建红 |
| 地址： | 516006 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于数据挖掘技术领域，提供了一种视频热度预测方法、装置、终端设备及介质，该方法包括：获取视频文件中的多个图像帧；分别提取每一所述图像帧的场景特征；将所述多个图像帧的所述场景特征输入训练好的神经网络模型，以得到所述神经网络模型输出的视频热度值。本发明在视频热度的预测过程中加入了场景特征这一考量因子，达到了基于多维度因子的视频热度预测效果，避免了考虑因子仅局限于视频文件的元信息的问题；由于场景特征相对于视频文件的元信息来说，对视频热度的影响程度更高，且本发明实施例结合了视频文件的场景特征以及基于深度学习的神经网络模型来输出视频热度值，因而使得视频热度的预测准确率得到了进一步地提高。 | ||
| 搜索关键词： | 视频热度 场景特征 视频文件 神经网络模型 图像帧 预测 终端设备 元信息 数据挖掘技术 输出视频 多维度 准确率 热度 局限 输出 学习 | ||
【主权项】：
1.一种视频热度预测方法，其特征在于，包括：获取视频文件中的多个图像帧；分别提取每一所述图像帧的场景特征；将多个所述图像帧的所述场景特征输入训练好的神经网络模型，以得到所述神经网络模型输出的视频热度值。
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