[发明专利]一种推荐视频的确定方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种推荐视频的确定方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取备选视频及其对应的种类以及每个种类对应的推荐权重；基于推荐权重构建权重模型；基于待推荐视频的数量及推荐权重构建采样模型；从一个采样区间中随机采集一个采样点，并根据采样点确定其他采样区间的采样点；从权重模型中确定采样点对应的权重点；确定每个权重点所在权重区间对应的目标种类；从备选视频中获取每个目标种类对应的视频，作为推荐视频。由于采样区间的长度相同且总长度为推荐权重的和，这样，在确定每个权重点所在权重区间对应的目标种类时，无需均从权重模型的头部开始遍历，可以降低确定推荐视频的复杂度，提高确定推荐视频的效率。

技术领域

本发明涉及视频推荐技术领域，特别是涉及一种推荐视频的确定方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前在网络平台中，为了使用户能够看到自己喜欢的视频，需要针对用户的喜好向用户推荐视频。视频可以分为多个种类，例如，美食、搞笑、游戏等，用户对每种视频的喜爱程度往往不同吗，也就形成了用户的兴趣分布，在视频推荐的场景中，可以根据用户的兴趣分布情况对视频进行推荐。

为了方便确定所要推荐的视频，可以为每个备选视频设定标签。假设视频的标签集合T＝{t1,t2,t3,…}，举例而言T可以为{美食，搞笑，游戏…}。在确定推荐视频的过程中，可以根据用户的兴趣分布，对标签进行采样，然后根据采样得到标签确定推荐视频。

例如，一个用户的兴趣分布为{t1:0.4,t2:0.4,t3:0.2}，假设要推荐10个视频，可以确定一个长度wl＝w1+w2+w3＝0.4+0.4+0.2＝1的线段，其中权重w1、w2、w3将该线段分为三个区域。然后随机生成一个介于0-1的随机数，这个随机数位于哪个权重区域，该权重对应的标签就被采到。例如，采样后获得的标签列表为[t1,t2,t2,t1,t2,t3,t2,t1,t1,t2]，那么根据每个标签的种类，从备选视频中确定对应的视频，即为推荐视频。

在上述确定推荐视频的过程中，在每次对标签采样时，都需要从头开始遍历上述权重构成的线段，并判断随机数是否处于当前区域内，在对标签的采样过程中，假设标签种类为N，推荐视频的数量为M，那么需要从头开始遍历上述权重构成的线段10次，需要时间复杂度可以记为O(NM)，确定推荐视频的复杂度高，效率较低。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种推荐视频的确定方法、装置、电子设备及存储介质，以降低确定推荐视频的复杂度，提高效率。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种推荐视频的确定方法，所述方法包括：

获取备选视频及其对应的种类以及每个种类对应的推荐权重；

基于所述推荐权重构建权重模型，其中，所述权重模型包括多个权重区间，所述权重区间的长度分别与所述推荐权重相同；

基于待推荐视频的数量及所述推荐权重构建采样模型，其中，所述采样模型包括多个采样区间，所述多个采样区间的总长度为所述推荐权重的和，每个所述采样区间的长度相同，所述采样区间的数量与所述待推荐视频的数量相同；

从一个所述采样区间中随机采集一个采样点，并根据所述采样点确定其他采样区间的采样点；

从所述权重模型中确定所述采样点对应的权重点；

确定每个所述权重点所在权重区间对应的目标种类；

从所述备选视频中获取每个所述目标种类对应的视频，作为推荐视频。

可选的，所述基于所述推荐权重构建权重模型的步骤，包括：

构建权重线段，其中，所述权重线段的长度为所述推荐权重的和；

根据所述推荐权重将所述权重线段划分为多个权重区间；