[发明专利]视频管理方法及设备、电子设备和介质

权利要求书

1.一种视频管理方法，包括：

建立蹭热度用户库；

确定目标视频的第一蹭热度级别；

将所述目标视频推送给视频平台的所有用户；

基于所述第一蹭热度级别，确定所述目标视频是否具有蹭热度风险；

响应于确定所述目标视频具有蹭热度风险，获取所述目标视频的多条目标反馈信息；

基于所述多条目标反馈信息确定所述目标视频的第二蹭热度级别；

响应于确定所述第二蹭热度级别大于所述第一蹭热度级别，确定所述目标视频为蹭热度视频；

响应于确定所述目标视频为蹭热度视频，将上传所述目标视频的用户确定为蹭热度用户，并添加到所述蹭热度用户库中；以及

响应于确定所述目标视频为蹭热度视频，将所述蹭热度视频推送给所述蹭热度用户库中的蹭热度用户，而不推送给非蹭热度用户，

其中，确定所述目标视频的第一蹭热度级别包括：

获取所述目标视频所包括的多个视频特征，所述多个视频特征能够表征所述目标视频是否具有蹭热度风险；

基于所述多个视频特征来确定所述目标视频的所述第一蹭热度级别。

2.如权利要求1所述的视频管理方法，其中，获取所述目标视频所包括的多个视频特征包括：

将所述目标视频输入视频理解模型，获取所述视频理解模型输出的所述目标视频所包括的多个视频特征以及每一个所述视频特征相应的蹭热度分数，

其中，所述目标视频的所述第一蹭热度级别为基于所述多个视频特征以及相应的蹭热度分数来确定。

3.如权利要求2所述的视频管理方法，其中，所述视频理解模型的训练过程包括：

获取包括蹭热度视频特征的样本图像，并在所述样本图像中标记蹭热度视频特征以及相应的标记蹭热度分数；

将所述样本图像输入所述视频理解模型，输出所述样本图像所包括的视频特征以及相应的预测蹭热度分数；

利用损失函数计算所述视频理解模型输出的视频特征以及相应的预测蹭热度分数与所述样本图像中标记的蹭热度视频特征以及相应的标记蹭热度分数之间的损失值；以及

基于所述损失值调整所述视频理解模型的参数。

4.如权利要求1所述的视频管理方法，所述视频管理方法还包括：

响应于确定所述目标视频具有蹭热度风险，在推送所述目标视频一段时间之后，确定所述目标视频的反馈信息的数量是否不小于设定的阈值，

其中，获取所述目标视频的多条目标反馈信息包括：

响应于确定所述目标视频的反馈信息的数量不小于设定的第一阈值，基于所述目标视频的多条反馈信息确定所述多条目标反馈信息。

5.如权利要求4所述的视频管理方法，其中，基于所述目标视频的多条反馈信息确定所述目标反馈信息包括：

对所述多条反馈信息进行语义匹配；

基于语义匹配结果将所述多条反馈信息划分为多个反馈信息组；

将所述多个反馈信息组中所包括反馈信息的数量大于设定的第二阈值的多个反馈信息组确定为目标反馈信息组；以及

基于每一个所述目标反馈信息组中的多条反馈信息确定该目标反馈信息组相应的所述目标反馈信息。

6.如权利要求1所述的视频管理方法，其中，基于所述多条目标反馈信息确定所述目标视频的第二蹭热度级别包括：

将所述多条目标反馈信息输入分类模型，获取所述分类模型输出的所述目标视频的第二蹭热度级别。

7.如权利要求1所述的视频管理方法，所述视频管理方法还包括：

建立蹭热度视频库；

响应于确定所述目标视频为蹭热度视频，将所述蹭热度视频添加到蹭热度视频库中。

8.如权利要求1所述的视频管理方法，其中，确定所述目标视频的第一蹭热度级别为在推送所述目标视频之前执行。