[发明专利]一种推荐影片的方法及终端有效
| 申请号： | 201910913369.4 | 申请日： | 2019-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN110717099B | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 谢宜廷;李延平 | 申请（专利权）人： | 优地网络有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/735 |
| 代理公司： | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 | 代理人： | 李娟 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市宝*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请适用于计算机技术领域，提供了一种推荐影片的方法及终端，包括：获取用户的用户标识信息以及获取每个原始推荐影片的影片标识信息；将所述用户标识信息以及每个所述影片标识信息输入已训练的推荐模型进行预测处理，得到至少两部目标影片各自对应的点击概率；按照所述点击概率的大小对每个所述目标影片进行排序，根据排序结果确定并推荐最终推荐影片。上述方式，使用已训练的推荐模型对获取到的用户标识信息以及影片标识信息进行预测处理，得到目标影片对应的点击概率；根据点击概率的大小确定最终推荐影片，并将该最终推荐影片推荐给用户，增强了推荐给用户影片的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 推荐 影片 方法 终端 | ||
【主权项】：
1.一种推荐影片的方法，其特征在于，包括：/n获取用户的用户标识信息以及获取所述用户对应的每个原始推荐影片的影片标识信息；所述原始推荐影片为基于预设推荐方法为所述用户初次推荐的影片；所述原始推荐影片不少于两部；/n将所述用户标识信息以及每个所述影片标识信息输入已训练的推荐模型进行预测处理，得到至少两部目标影片各自对应的点击概率；所述已训练的推荐模型使用机器学习算法对多个训练样本进行训练得到，在训练过程中，所述推荐模型的输入为所述训练样本中的样本用户标识信息以及与每个所述样本用户标识信息关联的样本影片标识信息，所述推荐模型的输出为由所述样本用户标识信息以及所述样本影片标识信息预测推荐影片得到的影片的预测点击概率；/n按照所述点击概率的大小对每个所述目标影片进行排序，根据排序结果确定并推荐最终推荐影片。/n
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