[发明专利]用于处理信息的方法和装置

权利要求书

1.一种用于处理信息的方法，包括：

获取目标用户所对应的历史呈现用视频，其中，历史呈现用视频为在历史时间段内输出给所述目标用户所使用的目标用户终端的、用于所述目标用户浏览的视频；

从所述历史呈现用视频中提取视频帧，以及将所提取的视频帧输入预先训练的向量转化模型，获得特征向量；

基于所获得的特征向量，确定历史呈现用视频所对应的特征向量；

从预先确定的候选特征向量集合中确定与历史呈现用视频所对应的特征向量的相似度大于等于预设阈值的候选特征向量作为目标特征向量，其中，候选特征向量集合中的候选特征向量对应预先确定的呈现用视频集合中的呈现用视频；

从所述呈现用视频集合中选取所述目标特征向量所对应的呈现用视频。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述候选特征向量集合对应向量检索引擎；以及

所述从预先确定的候选特征向量集合中确定与历史呈现用视频所对应的特征向量的相似度大于等于预设阈值的候选特征向量作为目标特征向量，包括：

利用所述候选特征向量集合所对应的向量检索引擎，对历史呈现用视频所对应的特征向量进行检索，以及将检索出的候选特征向量确定为目标特征向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述从所述呈现用视频集合中选取所述目标特征向量所对应的呈现用视频之后，所述方法还包括：

确定所述目标用户利用目标用户终端浏览所述历史呈现用视频的时间；

在距离所确定的时间预设时长后，将所选取的呈现用视频输出给所述目标用户终端。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从所述历史呈现用视频中提取视频帧，以及将所提取的视频帧输入预先训练的向量转化模型，获得特征向量，包括：

从所述历史呈现用视频中提取至少两个视频帧，以及将所提取的至少两个视频帧分别输入预先训练的向量转化模型，获得至少两个特征向量。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所获得的特征向量，确定历史呈现用视频所对应的特征向量，包括：

对所获得的至少两个特征向量进行求和，获得求和结果作为历史呈现用视频所对应的特征向量。

6.根据权利要求1-5之一所述的方法，其中，所述候选特征向量集合通过以下生成步骤获得：

基于目标呈现用视频和初始候选特征向量集合，执行以下确定步骤：从目标呈现用视频中提取视频帧，以及将所提取的视频帧输入所述向量转化模型，获得目标呈现用视频的视频帧所对应的特征向量；基于目标呈现用视频的视频帧所对应的特征向量，确定目标呈现用视频所对应的特征向量；将目标呈现用视频所对应的特征向量作为候选特征向量添加到预先确定的初始候选特征向量集合中，生成添加后候选特征向量集合；确定是否获取到新的呈现用视频；响应于确定未获取到新的呈现用视频，将添加后候选特征向量集合确定为候选特征向量集合。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述生成步骤还包括：

响应于确定获取到新的呈现用视频，使用新的呈现用视频作为目标呈现用视频，使用添加后候选特征向量集合作为初始候选特征向量集合，继续执行所述确定步骤。

8.一种用于处理信息的装置，包括：

视频获取单元，被配置成获取目标用户所对应的历史呈现用视频，其中，历史呈现用视频为在历史时间段内输出给所述目标用户所使用的目标用户终端的、用于所述目标用户浏览的视频；

向量生成单元，被配置成从所述历史呈现用视频中提取视频帧，以及将所提取的视频帧输入预先训练的向量转化模型，获得特征向量；

第一确定单元，被配置成基于所获得的特征向量，确定历史呈现用视频所对应的特征向量；

第二确定单元，被配置成从预先确定的候选特征向量集合中确定与历史呈现用视频所对应的特征向量的相似度大于等于预设阈值的候选特征向量作为目标特征向量，其中，候选特征向量集合中的候选特征向量对应预先确定的呈现用视频集合中的呈现用视频；

视频选取单元，被配置成从所述呈现用视频集合中选取所述目标特征向量所对应的呈现用视频。