[发明专利]媒体内容预加载方法、模型构建方法及相关设备

说明书

本公开涉及一种媒体内容预加载方法、模型构建方法及相关设备，该媒体内容预加载方法包括：获取用户的历史观看信息、电子设备的播放状态信息以及待推荐的媒体内容的属性信息；将用户的历史观看信息、播放状态信息以及属性信息输入推荐模型中，获取推荐模型输出的推荐结果信息，推荐模型基于用户的历史观看信息确定待优化的用户体验指标，并根据播放状态信息以及属性信息输出用于优化用户体验指标的推荐结果信息；根据推荐结果信息从待推荐的媒体内容中确定目标媒体内容进行预加载。本公开能够有效提升用户在观看媒体内容时的用户体验质量。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体地，涉及一种媒体内容预加载方法、模型构建方法及相关设备。

背景技术

随着移动网络的普及与流媒体技术的发展，移动端媒体应用产品(例如抖音、TikTok、快手等)变为人们生活中娱乐消遣的一个主要工具，其中媒体内容可为音频、视频及其组合等。

在用户观看媒体内容的过程中，用户可能随时会从当前播放的媒体内容切换到下一个媒体内容，因此，移动端需要对下一个要播放的媒体内容进行预加载，保证下一个媒体内容可以快速播放。但目前没有较好的针对媒体内容的预加载方法，导致用户体验较差。

发明内容

提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

第一方面，本公开提供一种媒体内容预加载方法，该媒体内容预加载方法包括：

获取所述用户的历史观看信息、所述电子设备的播放状态信息以及待推荐的媒体内容的属性信息；

将所述用户的历史观看信息、所述播放状态信息以及所述属性信息输入推荐模型中，获取所述推荐模型输出的推荐结果信息，所述推荐模型基于所述用户的历史观看信息确定待优化的用户体验指标，并根据所述播放状态信息以及所述属性信息输出用于优化所述用户体验指标的推荐结果信息；

根据所述推荐结果信息从所述待推荐的媒体内容中确定目标媒体内容进行预加载。

第二方面，本公开提供一种模型构建方法，该模型构建方法包括：

获取用户的历史观看信息样本、电子设备的播放状态信息样本以及待推荐的媒体内容的属性信息样本；

根据所述播放状态信息样本确定所述用户的用户体验指标；

将所述用户体验指标作为所述历史观看信息样本、所述播放状态信息样本以及所述属性信息样本的标签信息，训练推荐模型，使得所述推荐模型基于所述历史观看信息样本确定待优化的用户体验指标，并根据所述播放状态信息样本以及所述属性信息样本输出用于优化所述用户体验指标的推荐结果信息，所述推荐结果信息用于从所述待推荐的媒体内容中确定进行预加载的目标媒体内容。

第三方面，本公开提供一种媒体内容预加载装置，该媒体内容预加载装置包括：信息获取模块、推荐结果信息获取模块以及预加载模块。

其中：信息获取模块，用于获取所述用户的历史观看信息、所述电子设备的播放状态信息以及待推荐的媒体内容的属性信息；

推荐结果信息获取模块，用于将所述用户的历史观看信息、所述播放状态信息以及所述属性信息输入推荐模型中，获取所述推荐模型输出的推荐结果信息，所述推荐模型基于所述用户的历史观看信息确定待优化的用户体验指标，并根据所述播放状态信息以及所述属性信息输出用于优化所述用户体验指标的推荐结果信息；

预加载模块，用于根据所述推荐结果信息从所述待推荐的媒体内容中确定目标媒体内容进行预加载。

第四方面，本公开提供一种模型构建装置，该模型构建装置，包括：样本获取模块、用户体验指标确定模块以及训练模块。