[发明专利]推荐信息处理方法、推荐信息生成方法及装置

权利要求书

1.一种推荐信息处理方法，包括：

获取包含多个推荐信息的推荐信息集合；

提取所述推荐信息集合中的每个推荐信息的多个类别的特征元素，以获得特征元素集合；以及

针对特征元素集合中的每个类别的特征元素：

将所述推荐信息集合中的多个推荐信息划分为至少两个分组，其中所述至少两个分组中的每个分组内的推荐信息的所述类别的特征元素的属性与所述至少两个分组中的其他分组内的推荐信息的所述类别的特征元素的属性互斥；

获取所述至少两个分组中的每个分组内的推荐信息对应的至少一种结果数据；

对于所述至少一种结果数据中的每种结果数据，计算所述至少两个分组中的任意两个分组的所述结果数据之间的差异程度，并且在所述差异程度大于第一预定阈值的情况下，确定所述类别的特征元素对所述结果数据具有显著性。

2.根据权利要求1所述的推荐信息处理方法，还包括：

在确定所述类别的特征元素对所述结果数据具有显著性的情况下，输出关于所述类别的特征元素的信息，

其中，所述信息包括指示所述类别的特征元素对所述结果数据的影响的评价信息，

所述方法还包括基于所述评价信息生成用于提供推荐信息生产指导的推荐信息分析模型。

3.根据权利要求2所述的推荐信息处理方法，其中，所述信息还包括指示所述两个分组中结果数据较好的分组中的推荐信息的观看者的共同特征的观看者特征信息，所述方法还包括：

基于所述观看者特征信息生成推荐信息定向人群推荐。

4.根据权利要求2所述的推荐信息处理方法，还包括：

基于所输出的关于不同类别的特征元素的信息，通过提取并分析新推荐信息中的多个类别的特征元素，来预测所述新推荐信息的投放效果。

5.根据权利要求1所述的推荐信息处理方法，其中，所述多个类别的特征元素包括多个基础属性类别和/或多个内容属性类别的特征元素，其中，

所述多个基础属性类别的特征元素包括推荐信息的帧率、码率、尺寸、分辨率、饱和度、清晰度、镜头数中的至少一个；

所述多个内容属性类别的特征元素包括推荐信息的镜头、场景、人物、物体和呈现形式中的至少一个。

6.根据权利要求5所述的推荐信息处理方法，其中，所述至少两个分组包括第一分组和第二分组，

其中，针对特征元素集合中的每个类别的特征元素将所述推荐信息集合中的多个推荐信息划分为至少两个分组包括：

对于所述多个推荐信息中的每个推荐信息，在所述推荐信息的所述类别的特征元素的值或数量满足预定条件的情况下，将所述推荐信息划分为第一分组；否则，将所述推荐信息划分为第二分组。

7.根据权利要求5所述的推荐信息处理方法，其中，对于所述多个内容属性类别的特征元素，提取所述推荐信息集合中的每个推荐信息的多个类别的特征元素包括：

利用深度学习模型来提取所述推荐信息集合中的多个内容属性类别的特征元素；以及

对于每个推荐信息，生成所述推荐信息包含所提取的每个内容属性类别的特征元素的置信度，以及所述内容属性类别的特征元素在所述推荐信息中出现位置的置信度。

8.根据权利要求7所述的推荐信息处理方法，还包括：

通过调整所述置信度，对所输出的关于不同内容属性类别的特征元素的信息进行调整。

9.根据权利要求2所述的推荐信息处理方法，还包括：

提取所述特征元素集合中的每个特征元素的时间戳；以及

基于所述时间戳以及所输出的关于不同类别的特征元素的信息，生成具有时间分区的、用于提供推荐信息生产指导的推荐信息分析模型，

其中所述时间戳在生成所述推荐信息集合中的每个推荐信息时附加到所述推荐信息的每个特征元素中。