CN111966909B - 视频推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

视频推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请提供了一种视频推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及视频处理领域。该方法包括：当预设的应用程序运行时，获取登录所述应用程序的用户信息，并获取所述用户信息对应的预设的用户音频画像；所述用户音频画像包括至少一条音频的特征信息；然后基于所述特征信息从预设的视频召回池中确定出至少一条候选音频，并基于所述至少一条候选音频确定出至少一个候选视频；其中，所述至少一个候选视频中的任一候选视频以所述至少一条候选音频中的任一候选音频为背景音乐；再对所述至少一个候选视频进行筛选，得到至少一个目标视频，并展示所述至少一个目标视频。本申请提升了用户体验和视频的整体播放指标。

Description

视频推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
技术领域
本申请涉及视频处理技术领域，具体而言，本申请涉及一种视频推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
用户在视频平台上浏览视频的时候，视频平台可以基于用户的历史浏览记录给用户进行视频推荐。但是推荐给用户的视频并不一定是用户感兴趣的，这样就会出现虽然给用户推荐了多个视频，但是用户对大多数视频并不感兴趣的情况，不仅导致多个推荐视频中只有少数的视频被播放，各个视频的播放几率差别较大，比如部分视频的播放几率较高，部分视频的播放机率较低，导致视频平台中各个视频的整体播放指标较低；而且由于推荐的视频并不是用户感兴趣的视频，导致用户的观看体验较差。
发明内容
本申请提供了一种视频推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决现有的基于用户的历史浏览记录视频推荐方法存在推荐给用户的视频用户并不感兴趣，导致视频平台中视频的整体播放指标较低、用户观看体验较差的问题。所述技术方案如下：
一方面，提供了一种视频推荐方法，该方法包括：
当预设的应用程序运行时，获取登录所述应用程序的用户信息，并获取所述用户信息对应的预设的用户音频画像；所述用户音频画像包括至少一条音频的特征信息；
基于所述特征信息从预设的视频召回池中确定出至少一条候选音频，并基于所述至少一条候选音频确定出至少一个候选视频；其中，所述至少一个候选视频中的任一候选视频以所述至少一条候选音频中的任一候选音频为背景音乐；
对所述至少一个候选视频进行筛选，得到至少一个目标视频，并展示所述至少一个目标视频。
优选地，在预设的应用程序运行之前，所述方法还包括：
生成视频召回池，并基于用户的历史视频播放记录生成用户音频画像；其中，所述视频召回池包括基于音频的音频名称生成的第一视频召回池，以及基于音频的音频指纹生成的第二视频召回池。
优选地，音频的特征信息包括所述音频的音频名称和所述音频的音频指纹；
所述基于所述特征信息从预设的视频召回池中确定出至少一条候选音频，并基于所述至少一条候选音频确定出至少一个候选视频，包括：
从第一视频召回池中确定出与各个音频名称分别相同的至少一个第一候选音频，并确定出分别以各个第一候选音频为背景音乐的第一候选视频，得到第一候选视频列表；
从第二视频召回池中确定出与各个音频指纹的相似度分别超过相似度阈值的至少一个第二候选音频，并确定出分别以各个第二候选音频为背景音乐的第二候选视频，得到第二候选视频列表；
计算得到所述第一候选视频列表的第一得分，以及计算得到所述第二候选视频列表的第二得分；
基于所述第一得分和所述第二得分将所述第一候选视频列表和所述第二候选视频列表进行合并，得到合并后的候选视频列表；
对所述合并后的候选视频列表进行过滤，得到过滤后的候选视频列表；所述过滤后的候选视频列表包括至少一条候选视频。
优选地，所述计算得到所述第一候选视频列表的第一得分，以及计算得到所述第二候选视频列表的第二得分，包括：
计算得到用户音频画像中各条音频的播放概率、所述第一候选视频列表中各个第一候选视频的第一历史播放次数和第一播放比例、所述第二候选视频列表中各个第二候选视频的第二历史播放次数和第二播放比例，以及各个第二候选音频的音频指纹分别与用户音频画像中各条音频的音频指纹的相似度；
基于所述播放概率、各个第一历史播放次数、各个第一播放比例以及预设的第一播放系数计算得到所述第一候选视频列表的第一得分；
基于所述播放概率、各个第二历史播放次数、各个第二播放比例、各个相似度以及预设的第二播放系数计算得到所述第二候选视频列表的第二得分。
优选地，所述生成视频召回池，包括：
从预设的视频库中获取已标注音频名称的至少一个种子视频；
获取各个种子视频的种子音频，并基于各个种子音频确定出各个种子视频各自对应的种子音频指纹；
基于各个种子音频指纹生成种子音频指纹倒排索引；
基于所述种子音频指纹倒排索引确定出所述视频库中除各个种子视频外的非种子视频的音频名称；
基于各个种子视频和各个非种子视频中音频名称相同的视频生成第一视频召回池。
优选地，所述基于所述种子音频指纹倒排索引确定出所述视频库中除各个种子视频外的非种子视频的音频名称，包括：
获取所述视频库中除各个种子视频外的非种子视频的非种子音频，并基于各个非种子音频确定出各个非种子视频各自对应的非种子音频指纹；
针对任一非种子视频，计算所述种子音频指纹倒排索引与所述非种子音频指纹的指纹命中比例，并将指纹命中比例超过指纹命中比例阈值的至少一个种子视频作为候选种子视频；
计算所述任一非种子视频的音频指纹与各个候选种子视频的音频指纹的时间有序命中率，并将时间有序命中率超过时间有序命中率阈值的音频指纹对应的候选种子视频作为目标种子视频；
将所述目标种子视频的音频名称作为所述任一非种子视频的音频名称。
优选地，所述生成视频召回池，包括：
基于音频指纹的相似度对预设的视频库中各个视频进行聚类，得到各个类簇，并基于各个类簇生成第二视频召回池。
优选地，所述基于用户的历史视频播放记录生成用户音频画像，包括：
获取预设时间段内用户的历史视频播放记录；所述历史视频播放记录包括如下至少一种：至少一个历史视频的视频名称、各个视频的音频名称、同一视频名称的视频播放次数、同一视频名称的视频单次播放完成度、各个视频名称的视频播放总次数；
基于所述同一视频名称的视频播放次数、同一视频名称的视频单次播放完成度、各个视频名称的视频播放总次数计算出各个历史视频各自对应的播放概率；
基于各个音频名称对各个播放概率进行聚类，确定出各个音频名称各自对应的播放概率；
确定出各个音频名称各自对应的音频指纹；
将各个音频名称各自对应的播放概率和音频指纹作为所述用户的用户音频画像。
优选地，所述对所述至少一个候选视频进行筛选，得到至少一个目标视频，包括：
将各个候选视频与获取到的历史视频播放记录进行匹配；
若存在匹配的视频，则从各个候选视频中过滤掉所述匹配的视频，得到至少一个目标视频。
另一方面，提供了一种视频推荐装置，该装置包括：
获取模块，用于当预设的应用程序运行时，获取登录所述应用程序的用户信息，并获取所述用户信息对应的预设的用户音频画像；所述用户音频画像包括至少一条音频的特征信息；
第一处理模块，用于基于所述特征信息从预设的视频召回池中确定出至少一条候选音频，并基于所述至少一条候选音频确定出至少一个候选视频；其中，所述至少一个候选视频中的任一候选视频以所述至少一条候选音频中的任一候选音频为背景音乐；
第二处理模块，用于对所述至少一个候选视频进行筛选，得到至少一个目标视频，并展示所述至少一个目标视频。
优选地，还包括：
生成模块，用于在预设的应用程序运行之前，生成视频召回池，并基于用户的历史视频播放记录生成用户音频画像；其中，所述视频召回池包括基于音频的音频名称生成的第一视频召回池，以及基于音频的音频指纹生成的第二视频召回池。
优选地，所述音频的特征信息包括所述音频的音频名称和所述音频的音频指纹；
所述第一处理模块，包括：
第一处理子模块，用于从第一视频召回池中确定出与各个音频名称分别相同的至少一个第一候选音频，并确定出分别以各个第一候选音频为背景音乐的第一候选视频，得到第一候选视频列表；
第二处理子模块，用于从第二视频召回池中确定出与各个音频指纹的相似度分别超过相似度阈值的至少一个第二候选音频，并确定出分别以各个第二候选音频为背景音乐的第二候选视频，得到第二候选视频列表；
第一计算子模块，用于计算得到所述第一候选视频列表的第一得分，以及计算得到所述第二候选视频列表的第二得分；
合并子模块，用于基于所述第一得分和所述第二得分将所述第一候选视频列表和所述第二候选视频列表进行合并，得到合并后的候选视频列表；
第一过滤子模块，用于对所述合并后的候选视频列表进行过滤，得到过滤后的候选视频列表；所述过滤后的候选视频列表包括至少一条候选视频。
优选地，所述计算子模块，包括：
第一计算单元，用于计算得到用户音频画像中各条音频的播放概率、所述第一候选视频列表中各个第一候选视频的第一历史播放次数和第一播放比例、所述第二候选视频列表中各个第二候选视频的第二历史播放次数和第二播放比例，以及各个第二候选音频的音频指纹分别与用户音频画像中各条音频的音频指纹的相似度；
第二计算单元，用于基于所述播放概率、各个第一历史播放次数、各个第一播放比例以及预设的第一播放系数计算得到所述第一候选视频列表的第一得分；
第三计算单元，用于基于所述播放概率、各个第二历史播放次数、各个第二播放比例、各个相似度以及预设的第二播放系数计算得到所述第二候选视频列表的第二得分。
优选地，所述生成模块，包括：
种子视频获取子模块，用于从预设的视频库中获取已标注音频名称的至少一个种子视频；
确定子模块，用于获取各个种子视频的种子音频，并基于各个种子音频确定出各个种子视频各自对应的种子音频指纹；
索引生成子模块，用于基于各个种子音频指纹生成种子音频指纹倒排索引；
音频名称确定子模块，用于基于所述种子音频指纹倒排索引确定出所述视频库中除各个种子视频外的非种子视频的音频名称；
第一视频召回池生成子模块，用于基于各个种子视频和各个非种子视频中音频名称相同的视频生成第一视频召回池。
优选地，所述音频名称确定子模块，包括：
第一处理单元，用于获取所述视频库中除各个种子视频外的非种子视频的非种子音频，并基于各个非种子音频确定出各个非种子视频各自对应的非种子音频指纹；
第四计算单元，用于针对任一非种子视频，计算所述种子音频指纹倒排索引与所述非种子音频指纹的指纹命中比例，并将指纹命中比例超过指纹命中比例阈值的至少一个种子视频作为候选种子视频；
第五计算单元，用于计算所述任一非种子视频的音频指纹与各个候选种子视频的音频指纹的时间有序命中率，并将时间有序命中率超过时间有序命中率阈值的音频指纹对应的候选种子视频作为目标种子视频；
第二处理单元，用于将所述目标种子视频的音频名称作为所述任一非种子视频的音频名称。
优选地，所述生成模块，用于基于音频指纹的相似度对预设的视频库中各个视频进行聚类，得到各个类簇，并基于各个类簇生成第二视频召回池。
优选地，所述生成模块，包括：
历史视频播放记录获取子模块，用于获取预设时间段内用户的历史视频播放记录；所述历史视频播放记录包括如下至少一种：至少一个历史视频的视频名称、各个视频的音频名称、同一视频名称的视频播放次数、同一视频名称的视频单次播放完成度、各个视频名称的视频播放总次数；
第二计算子模块，用于基于所述同一视频名称的视频播放次数、同一视频名称的视频单次播放完成度、各个视频名称的视频播放总次数计算出各个历史视频各自对应的播放概率；
聚类子模块，用于基于各个音频名称对各个播放概率进行聚类，确定出各个音频名称各自对应的播放概率；
音频指纹确定子模块，用于确定出各个音频名称各自对应的音频指纹；
第三处理单元，用于将各个音频名称各自对应的播放概率和音频指纹作为所述用户的用户音频画像。
优选地，所述第二处理模块，包括：
匹配子模块，用于将各个候选视频与获取到的历史视频播放记录进行匹配；
第二过滤子模块，用于若存在匹配的视频，则从各个候选视频中过滤掉所述匹配的视频，得到至少一个目标视频。
另一方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：
处理器、存储器和总线；
所述总线，用于连接所述处理器和所述存储器；
所述存储器，用于存储操作指令；
所述处理器，用于通过调用所述操作指令，可执行指令使处理器执行如本申请所示的视频推荐方法对应的操作。
另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本申请第一方面所示的视频推荐方法。
本申请提供的技术方案带来的有益效果是：
当预设的应用程序运行时，获取登录所述应用程序的用户信息，并获取所述用户信息对应的预设的用户音频画像；所述用户音频画像包括至少一条音频的特征信息；然后基于所述特征信息从预设的视频召回池中确定出至少一条候选音频，并基于所述至少一条候选音频确定出至少一个候选视频；其中，所述至少一个候选视频中的任一候选视频以所述至少一条候选音频中的任一候选音频为背景音乐；再对所述至少一个候选视频进行筛选，得到至少一个目标视频，并展示所述至少一个目标视频。这样，在用户浏览视频时，可以基于用户的用户音频画像从已生成的视频召回池中确定出待推荐的视频，由于待推荐的视频与用户音频画像具有相同或近似的背景音乐，所以为用户推荐这些视频既能符合用户的需求、喜好，相对于现有技术中基于用户的历史浏览记录为用户推荐视频的方式，导致推荐的视频用户并不感兴趣，进而导致视频平台中的各个视频的整体播放指标较低的问题，本申请既提升了用户体验，又能提高具有相同或近似的背景音乐的视频的播放几率，提升了视频平台中各个视频各自的播放机率，从而提升了视频平台中各个视频的整体播放指标。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为本申请的应用场景示意图；
图2为本申请一个实施例提供的一种视频推荐方法的流程示意图；
图3为本申请另一实施例提供的一种视频推荐方法的流程示意图；
图4为本申请时频谱图的示意图；
图5为本申请又一实施例提供的一种视频推荐装置的结构示意图；
图6为本申请又一实施例提供的一种视频推荐的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
首先对本申请涉及的几个名词进行介绍和解释：
视频背景音乐：为了突出视频主题内容，短视频创作者一般会为视频作品配置一个与主题相符合的背景音乐，提升视频的观赏性，增加其他用户对视频的兴趣。
音频指纹：将视频背景音乐对应的音频变换为时频谱图，比如采用FFT(fastFourier transform，快速傅里叶变换)进行变换，基于时频谱图中时间-频率峰值的统计特征为视频背景音乐构建表征其身份特征的音频指纹。当两首视频背景音乐的音频指纹一致率超过一致率阈值时，可判定两首视频背景音乐相同，音频指纹的形似程度反映了两首视频背景音乐的相似度。
短视频：一般将时长较短的视频，如5分钟内的视频称为短视频。本申请中的视频可以为短视频。
本申请提供的视频推荐方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，旨在解决现有技术的如上技术问题。
下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。
本发明实施例提供了一种视频推荐的应用环境，参见图1，该应用环境包括：第一设备101和第二设备102。第一设备101和第二设备102之间通过网络连接，第一设备101为访问设备，第二设备102为被访问设备。第一设备101可以为终端，第二设备102可以为服务器。
终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能电视、智能手表等，但并不局限于此。服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云计算服务的云服务器。终端以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本申请对此不做限制。
其中，终端中可以安装用于播放视频的应用程序，服务器可以为该应用程序对应的数据服务器，应用程序通过终端与数据服务器进行数据交互，从而实现视频推荐。
进一步，数据服务器中可以设置视频库，用于存储大量(数亿)用户上传的视频，用户可以通过终端中的应用程序浏览数据服务器中的任一视频。
在上述应用环境中可以执行一种视频推荐方法，该方法可以由终端或服务器执行，也可以由终端和服务器协同执行，本发明实施例以该方法由终端执行为例进行详细说明，其中，终端可以具有如下特点：
(1)在硬件体系上，设备具备中央处理器、存储器、输入部件和输出部件，也就是说，设备往往是具备通信功能的微型计算机设备。另外，还可以具有多种输入方式，诸如键盘、鼠标、触摸屏、送话器和摄像头等，并可以根据需要进行调整输入。同时，设备往往具有多种输出方式，如受话器、显示屏等，也可以根据需要进行调整；
(2)在软件体系上，设备必须具备操作系统，如Windows Mobile、Symbian、Palm、Android、iOS等。同时，这些操作系统越来越开放，基于这些开放的操作系统平台开发的个性化应用程序层出不穷，如通信簿、日程表、记事本、计算器以及各类游戏等，极大程度地满足了个性化用户的需求；
(3)在通信能力上，设备具有灵活的接入方式和高带宽通信性能，并且能根据所选择的业务和所处的环境，自动调整所选的通信方式，从而方便用户使用。设备可以支持GSM(Global System for Mobile Communication，全球移动通信系统)、WCDMA(Wideband CodeDivision Multiple Access，宽带码分多址)、CDMA2000(Code Division MultipleAccess，码分多址)、TDSCDMA(Time Division-Synchronous Code Division MultipleAccess，时分同步码分多址)、Wi-Fi(Wireless-Fidelity，无线保真)以及WiMAX(WorldwideInteroperability for Microwave Access，全球微波互联接入)等，从而适应多种制式网络，不仅支持语音业务，更支持多种无线数据业务；
(4)在功能使用上，设备更加注重人性化、个性化和多功能化。随着计算机技术的发展，设备从“以设备为中心”的模式进入“以人为中心”的模式，集成了嵌入式计算、控制技术、人工智能技术以及生物认证技术等，充分体现了以人为本的宗旨。由于软件技术的发展，设备可以根据个人需求调整设置，更加个性化。同时，设备本身集成了众多软件和硬件，功能也越来越强大。
如图2所示，该方法包括：
步骤S201，当预设的应用程序运行时，获取登录应用程序的用户信息，并获取用户信息对应的预设的用户音频画像；用户音频画像包括至少一条音频的特征信息；
具体而言，当预设的应用程序(即上述的用于播放视频的应用程序)处于运行状态时，应用程序可以获取当前登录的用户信息，并获取与用户信息对应的用户音频画像。
其中，用户音频画像包括至少一条音频的特征信息，特征信息包括音频名称和一一对应的音频指纹。至少一条音频的特征信息也就是多个音频名称和各个音频名称各自对应的指纹。
步骤S202，基于特征信息从预设的视频召回池中确定出至少一条候选音频，并基于至少一条候选音频确定出至少一个候选视频；其中，至少一个候选视频中的任一候选视频以至少一条候选音频中的任一候选音频为背景音乐；
获取到用户的用户音频画像后，就可以基于用户音频画像中的各个特征信息从视频召回池中确定出至少一条候选音频的音频名称，并基于各个音频名称确定出各自对应的候选视频。其中，每个候选视频以与其对应的候选音频作为背景音乐。
步骤S203，对至少一个候选视频进行筛选，得到至少一个目标视频，并展示至少一个目标视频。
在确定出了候选视频列表之后，对候选视频列表中的各个候选视频进行进一步的筛选，得到至少一个目标视频，然后将包含至少一个目标视频的目标视频列表进行展示即可。
在本发明实施例中，当预设的应用程序运行时，获取登录应用程序的用户信息，并获取用户信息对应的预设的用户音频画像；用户音频画像包括至少一条音频的特征信息；然后基于特征信息从预设的视频召回池中确定出至少一条候选音频，并基于至少一条候选音频确定出至少一个候选视频；其中，至少一个候选视频中的任一候选视频以至少一条候选音频中的任一候选音频为背景音乐；再对至少一个候选视频进行筛选，得到至少一个目标视频，并展示至少一个目标视频。这样，在用户浏览视频时，可以基于用户的用户音频画像从已生成的视频召回池中确定出待推荐的视频，由于待推荐的视频与用户音频画像具有相同或近似的背景音乐，所以为用户推荐这些视频既能符合用户的需求、喜好，相对于现有技术中基于用户的历史浏览记录为用户推荐视频的方式，导致推荐的视频用户并不感兴趣，进而导致视频平台中的各个视频的整体播放指标较低的问题，本发明实施例既提升了用户体验，又能提高具有相同或近似的背景音乐的视频的播放几率，提升了视频平台中各个视频各自的播放机率，从而提升了视频平台中各个视频的整体播放指标。
在另一个实施例中提供了一种视频推荐方式，该方法可以由终端或服务器执行，也可以由终端和服务器协同执行，本发明实施例继续以该方法由终端执行为例进行详细说明，如图3所示，该方法包括：
步骤S301，生成视频召回池，并基于用户的历史视频播放记录生成用户音频画像；其中，视频召回池包括基于音频的音频名称生成的第一视频召回池，以及基于音频的音频指纹生成的第二视频召回池；
在实际应用中，由于数据服务器中的视频库存储了大量的视频，所以在进行视频推荐的时候，如果每次都对视频库中各个视频分别进行近似检索，那么不仅会消耗大量的硬件资源，而且也会花费大量时间，检索效率较低，导致视频推荐的效率较低。因此，本发明实施例在近似检索之前，可以预先生成视频召回池和用户音频画像，在近似检索时，可以基于视频召回池和用户音频画像来进行近似检索。
视频召回池可以包括基于音频的音频名称生成的第一视频召回池，以及基于音频的音频指纹生成的第二视频召回池。其中，音频可以为视频的背景音乐，音频名称可以为背景音乐的名称。
用户音频画像用于表征用户对音频的喜好，用户音频画像可以包括至少一个音频名称，以及该音频名称对应音频指纹。这样，在推荐视频的时候就可以基于用户音频画像为用户推荐喜好的音频对应的视频，从而为用户提供有针对性的视频推荐。比如，视频库中的视频A的音频名称与用户音频画像中的某个音频名称是相同的，或者，视频A中音频的音频指纹与用户音频画像中的某个音频指纹的相似度超过了相似度阈值，那么就可以将视频A推荐给用户。
在本发明一种优选实施例中，生成视频召回池，包括：
从预设的视频库中获取已标注音频名称的至少一个种子视频；
获取各个种子视频的种子音频，并基于各个种子音频确定出各个种子视频各自对应的种子音频指纹；
基于各个种子音频指纹生成种子音频指纹倒排索引；
基于种子音频指纹倒排索引确定出视频库中除各个种子视频外的非种子视频的音频名称；
基于各个种子视频和各个非种子视频中音频名称相同的视频生成第一视频召回池。
具体而言，在推荐视频的时候，需要确定出两个视频的音频是否相同或近似。其中，音频相同可以通过两个视频的音频名称进行判断。
在实际应用中，可以预先将视频库中部分视频的音频名称进行标注并记录，然后将被标注的视频作为种子视频，种子视频的音频作为种子音频。其中，被标注音频名称的各个视频可以采用以下格式进行记录：
“种子视频1-种子音频名称1；
种子视频2-种子音频名称2；
…
种子视频n-种子音频名称n”
当然，也可以先直接标注好视频的音频名称，然后再将具有标注的视频存储至视频库中，被标注的视频同样也作为种子视频，或者还可以通过其它的方式确定出种子视频，在实际应用中可以根据实际需求进行设置，本发明实施例对此不作限制；而且，记录的格式除了采用上述格式之外，还可以采用其它格式，可以记录种子视频与音频名称的对应关系的格式都适用于本发明实施例，在实际应用中也可以根据实际需求进行设置，本发明实施例对此也不作限制。
标注得到各个种子视频之后，在生成视频召回池时，可以先从视频库中获取各个种子视频，然后提取出各个种子视频的音频，比如通过FFmpeg进行提取，其中，FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的计算机程序；从而得到各个种子音频。
再确定出各个种子音频的种子音频指纹，并将种子音频指纹进行记录，记录的格式可以如下所示：
“种子视频1-种子音频名称1-种子音频指纹
1[19849,217635,695603,…,412470,629400,273281]；
种子视频2-种子音频名称2-种子音频指纹
2[167151,412470,494434,…,383168,578651,847102]；
…
种子视频n-种子音频名称n-种子音频指纹
n[959436,948885,248993,…,731868,167151,178781]”
其中，确定出种子音频的种子音频指纹可以通过如下方式：对种子音频采用FFT进行变换，得到该种子音频的时频谱图，时频谱图中的横轴从左向右表示了一首音频的时间，纵轴表示了频率的高低，频率可以理解为音高，频率的顶点也就是峰值，比如，种子音频指纹1[19849,217635,695603,…,412470,629400,273281]中的各组数字就是该音频的各个频率的峰值。在实际应用中，只需找到一首音频中的峰值点，就足以作为该音频最独一无二的信息。比如，如图4所示的时频谱图，横轴从左向右表示了一首音频的时间，纵轴表示了频率的高低，图中的圆点，他们代表着每一小段时间内哪些频率非常突出，也就是局部位置上的峰值。这样，通过时频谱图中各个频率的峰值即可确定出种子视频对应的种子音频指纹。
需要说明的是，音频指纹中的每组数字可以称为一个指纹，音频指纹中指纹的数量取决于音频的时长，同一音频，音频的时长越长，音频指纹包含的指纹的数量就越多。比如，某个音频完整的种子音频指纹为[19849,217635,695603,…,412470,629400,273281]，如果另一个音频为该音频前1分钟部分，那么另一个音频的音频指纹可以为[19849,217635,695603]。
进一步，在得到了各个种子音频指纹之后，可以基于各个种子音频指纹生成种子音频指纹倒排索引。倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引。
比如，种子音频指纹为种子音频名称的属性值，那么针对上述的记录，基于种子音频指纹生成的倒排索引为：
“指纹412470-[种子视频1,种子视频2]
指纹167151-[种子视频2,种子视频n]”
也就是说，种子视频1、种子视频2的音频均包含指纹412470，种子视频2、种子视频n的音频均包含指纹167151。
然后将生成的倒排索引进行存储，以方便后续基于倒排索引进行检索。其中，存储倒排索引可以采用ElasticSearch进行存储，Elasticsearch是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。当然，除了采用ElasticSearch进行存储之外，其它可以存储倒排索引的方式也都是适用于本发明实施例的，在实际应用中可以根据实际需求进行设置，本发明实施例对此不作限制。
生成倒排索引之后，可以将视频库中除各个种子视频之外的各个非种子视频采用该倒排索引进行检索，确定出各个非种子视频的音频名称。这样就确定出了视频库中每个视频的音频名称。再基于音频名称对视频库中的各个视频(包括种子视频和非种子视频)进行聚类，从而得到第一视频召回池。
聚类之后可以对聚类的结果进行记录，比如可以采用Key-Value结构的列表进行记录。具体的，将音频名称作为Key的值，将视频的视频名称作为Value的值。
进一步，Value的值除了可以包括视频名称之外，还可以包括该视频的播放次数和单次播放完成度。其中，视频的播放次数可以是同一用户针对同一视频的播放次数；单次播放完成度为同一用户每次播放同一视频时的完成度，单次播放完成度可以是单次播放时长与视频完整时长的比值。
在本发明一种优选实施例中，基于种子音频指纹倒排索引确定出视频库中除各个种子视频外的非种子视频的音频名称，包括：
获取视频库中除各个种子视频外的非种子视频的非种子音频，并基于各个非种子音频确定出各个非种子视频各自对应的非种子音频指纹；
针对任一非种子视频，计算种子音频指纹倒排索引与非种子音频指纹的指纹命中比例，并将指纹命中比例超过指纹命中比例阈值的至少一个种子视频作为候选种子视频；
计算任一非种子视频的音频指纹与各个候选种子视频的音频指纹的时间有序命中率，并将时间有序命中率超过时间有序命中率阈值的音频指纹对应的候选种子视频作为目标种子视频；
将目标种子视频的音频名称作为任一非种子视频的音频名称。
具体而言，视频库中除各个种子视频之外的其它非种子视频，针对任一非种子视频，可以先提取出非种子视频的音频，得到非种子音频，然后基于时频谱图得到非种子音频的音频指纹，也就是非种子音频指纹，再计算该非种子音频指纹与音频指纹倒排索引的指纹命中比例，并将指纹命中比例超过指纹命中比例阈值的至少一个种子视频作为候选种子视频。
其中，将指纹倒排索引中的各个指纹作为一个集合，将非种子音频指纹中的各个指纹作为另一个集合，然后计算两个集合的交集和并集，得到交集集合和并集集合，再将交集集合除以并集集合即可得到指纹命中比例。当指纹命中比例超过指纹命中比例阈值时，将音频指纹倒排索引中命中的指纹对应的种子视频作为候选种子视频。
然后计算非种子音频指纹与各个候选种子视频的音频指纹的时间有序命中率，并将时间有序命中率超过时间有序命中率阈值的音频指纹对应的候选种子视频作为目标种子视频，目再将标种子视频的音频名称作为非种子视频的音频名称。
其中，时间有序命中率用于表征两个音频指纹包含指纹相同、指纹顺序相同的指纹的程度。比如，音频指纹A为[a1,a2,a3,a4]，音频指纹B为[a1,a3,a2,a7]，虽然A和B都包含指纹a1、a2、a3，但是A中a1、a2、a3的顺序与B中a1、a2、a3的顺序是不同的，所以，A和B的时间有序命中率比较低，从而可以判定A和B是不相同的音频；如果B为[a1,a2,a3,a7]，那么A和B都包含指纹a1、a2、a3，且顺序也是一样的，那么，A和B的时间有序命中率比较高，从而可以判定A和B是相同的音频。
需要说明的是，在实际应用中，时间有序命中率阈值可以根据实际需求进行设置，比如设置为0.8、0.9等等，本发明实施例对此不作限制。
在本发明一种优选实施例中，生成视频召回池，包括：
基于音频指纹的相似度对预设的视频库中各个视频进行聚类，得到各个类簇，并基于各个类簇生成第二视频召回池。
具体而言，在确定出了各个非种子视频的非种子音频指纹后，视频库中的每个视频都具有音频指纹了，此时，可以将基于音频指纹的相似度对各个视频进行聚类，得到各个类簇，并将各个类簇的集合作为第二视频召回池。
其中，基于音频指纹的相似度对各个视频进行聚类时，可以将任意两个视频的音频指纹进行相似度计算，当相似度超过相似度阈值时即可判定两个视频是相似的，属于同一个类簇；也可以基于ANN(Approximate Nearest Neighbor，近似最近邻检索)进行聚类；还可以通过其它方式进行聚类，在实际应用中，可以根据实际需求进行设置，本发明实施例对此不作限制。
在本发明一种优选实施例中，基于用户的历史视频播放记录生成用户音频画像，包括：
获取预设时间段内用户的历史视频播放记录；历史视频播放记录包括如下至少一种：至少一个历史视频的视频名称、各个视频的音频名称、同一视频名称的视频播放次数、同一视频名称的视频单次播放完成度、各个视频名称的视频播放总次数；
基于同一视频名称的视频播放次数、同一视频名称的视频单次播放完成度、各个视频名称的视频播放总次数计算出各个历史视频各自对应的播放概率；
基于各个音频名称对各个播放概率进行聚类，确定出各个音频名称各自对应的播放概率；
确定出各个音频名称各自对应的音频指纹；
将各个音频名称各自对应的播放概率和音频指纹作为用户的用户音频画像。
其中，用户音频画像可以用于表征用户对音频(即视频的背景音乐)的需求、喜好。具体的，可以先获取预设时间段内任一用户的历史视频播放记录，比如获取某个用户在30天内的历史视频播放记录。历史视频播放记录包括但不限于：至少一个历史视频的视频名称、各个视频的音频名称、同一视频名称的视频播放次数、同一视频名称的视频单次播放完成度、各个视频名称的视频播放总次数。
然后基于同一视频名称的视频播放次数、同一视频名称的视频单次播放完成度、各个视频名称的视频播放总次数计算出各个历史视频各自对应的播放概率。即，针对任一用户，任一视频的播放概率＝该任一视频的视频播放次数*该任一视频的单次播放完成度/该任一用户播放的所有视频的总次数。并将各个音频名称与各自对应的播放概率进行记录，记录格式可以为：
“用户[音频名称v1_播放概率p1，音频名称v2_播放概率p2，…，音频名称vn_播放概率pn]”。
由于每个音频名称对应一个视频，所以，记录聚类的结果时也可以包括视频名称，如：
“用户[视频名称v1_音频名称v1_播放概率p1，视频名称v2_音频名称v2_播放概率p2，…，视频名称vn_音频名称vn_播放概率pn]”。
在实际应用中，不同的视频可能采用相同的背景音乐，所以，可以基于基于各个历史视频各自的音频名称对各个播放概率进行聚类，聚类的结果可以记录为：
“用户[音频名称v1_播放概率q1，音频名称v2_播放概率q2，…，音频名称vn_播放概率qn]”；其中，qn＝p1+p2+…pn。也就是说，当多个视频采用同一音频时，聚类后，该音频名称对应的播放概率可以为多个视频各自对应的播放概率之和。
然后获取各个音频名称各自对应的音频的音频指纹，并将音频指纹添加至上述记录中，从而得到用户音频画像，并对用户音频画像进行存储。用户音频画像可以采用如下格式进行记录：
“用户[音频名称v1_指纹1_播放概率q1，音频名称v2_指纹1_播放概率q2，…，音频名称vn_指纹1_播放概率qn]”。
需要说明的是，用户音频画像可以存储在本地，也可以存储在服务器中，还可以同时存储在本地和服务器中，或者通过其它的方式进行存储，都是适用于本发明实施例的，在实际应用中可以根据实际需求进行设置，本发明实施例对此不作限制。
进一步，上述用户音频画像仅仅只是针对一个用户进行举例说明，针对其它用户也可以采用上述方式得到对应的用户音频画像，在此就不赘述了。
更进一步，获取历史视频播放记录的时间段可以根据实际需求进行设置，比如设置为30天、15天、1天等等，在本明实施对此也不作限制。
步骤S302，当预设的应用程序运行时，获取登录应用程序的用户信息，并获取用户信息对应的预设的用户音频画像；用户音频画像包括至少一条音频的特征信息；
具体而言，当预设的应用程序(即上述的用于播放视频的应用程序)处于运行状态时，应用程序可以获取当前登录的用户信息，并获取与用户信息对应的用户音频画像。
其中，用户音频画像包括至少一条音频的特征信息，特征信息包括音频名称和一一对应的音频指纹。比如，上述用户音频画像中的“音频名称v1_指纹1”。至少一条音频的特征信息也就是多个音频名称和各个音频名称各自对应的指纹。
步骤S303，基于特征信息从预设的视频召回池中确定出至少一条候选音频，并基于至少一条候选音频确定出至少一个候选视频；其中，至少一个候选视频中的任一候选视频以至少一条候选音频中的任一候选音频为背景音乐；
获取到用户的用户音频画像后，就可以基于用户音频画像中的各个特征信息从视频召回池中确定出至少一条候选音频的音频名称，并基于各个音频名称确定出各自对应的候选视频。其中，每个候选视频以与其对应的候选音频作为背景音乐。
在本发明一种优选实施例中，基于特征信息从预设的视频召回池中确定出至少一条候选音频，并基于至少一条候选音频确定出至少一个候选视频，包括：
从第一视频召回池中确定出与各个音频名称分别相同的至少一个第一候选音频，并确定出分别以各个第一候选音频为背景音乐的第一候选视频，得到第一候选视频列表；
从第二视频召回池中确定出与各个音频指纹的相似度分别超过相似度阈值的至少一个第二候选音频，并确定出分别以各个第二候选音频为背景音乐的第二候选视频，得到第二候选视频列表；
计算得到第一候选视频列表的第一得分，以及计算得到第二候选视频列表的第二得分；
基于第一得分和第二得分将第一候选视频列表和第二候选视频列表进行合并，得到合并后的候选视频列表；
对合并后的候选视频列表进行过滤，得到过滤后的候选视频列表；过滤后的候选视频列表包括至少一条候选视频。
具体而言，针对用户音频画像中的任一音频名称，先将该音频名称在第一视频召回池中进行检索，确定出与该音频名称相同的至少一个第一候选音频，并将以各个第一候选音频各自作为背景音乐的视频作为各个第一候选视频，得到第一候选视频列表。
然后将该音频名称对应的音频指纹在第二视频召回池中进行检索，计算该音频指纹与第二视频召回池中各个音频指纹的相似度，将相似度超过相似度阈值的至少一个音频指纹各自对应的音频作为第二候选音频，并将以各个第二候选音频各自作为背景音乐的视频作为各个第二候选视频，得到第二候选视频列表。
再计算得到第一候选视频列表的第一得分，以及计算得到第二候选视频列表的第二得分，并基于第一得分和第二得分将第一候选视频列表和第二候选视频列表进行合并，得到合并后的候选视频列表，对合并后的候选视频列表进行过滤，比如去重等等，即可得到过滤后的候选视频列表；其中，过滤后的候选视频列表可以包括至少一条候选视频的视频名称。
进一步，在基于第一得分和第二得分将第一候选视频列表和第二候选视频列表进行合并时，可以基于两个队列的候选得分进行合并，按得分大小进行依次归并，两种召回方式有个权重参数，如果某个视频在两种召回队列同时出现，会额外有一些加权。即，基本就是基于队列的分数加队列的权重，哪个分高哪个队列在前，都在两个队列的，进行适当加权。当然，其它合并的方式也是适用于本发明实施例的，在实际用就中，可以根据实际需求进行调整，本发明实施例对此不作限制。
在本发明一种优选实施例中，计算得到第一候选视频列表的第一得分，以及计算得到第二候选视频列表的第二得分，包括：
计算得到用户音频画像中各条音频的播放概率、第一候选视频列表中各个第一候选视频的第一历史播放次数和第一播放比例、第二候选视频列表中各个第二候选视频的第二历史播放次数和第二播放比例，以及各个第二候选音频的音频指纹分别与用户音频画像中各条音频的音频指纹的相似度；
基于播放概率、各个第一历史播放次数、各个第一播放比例以及预设的第一播放系数计算得到第一候选视频列表的第一得分；
基于播放概率、各个第二历史播放次数、各个第二播放比例、各个相似度以及预设的第二播放系数计算得到第二候选视频列表的第二得分。
具体而言，在计算第一候选视频列表的第一得分以及第二候选视频列表的第二得分时，可以先计算得到用户音频画像中各条音频的播放概率、第一候选视频列表中各个第一候选视频的第一历史播放次数和第一播放比例、第二候选视频列表中各个第二候选视频的第二历史播放次数和第二播放比例，以及各个第二候选音频的音频指纹分别与用户音频画像中各条音频的音频指纹的相似度。
其中，播放概率可以采用上述计算播放概率的计算方式进行计算；历史播放次数为任一视频的播放总次数(针对所有用户)；播放比例为任一视频的播放总次数(针对所有用户)除以视频库中所有视频的播放次数之和。
然后基于播放概率、各个第一历史播放次数、各个第一播放比例以及预设的第一播放系数计算得到第一候选视频列表的第一得分，即：
第一得分＝用户音频画像中各条音频的播放概率*第一候选视频列表中各个第一候选视频的第一历史播放次数/第一候选视频列表中各个第一候选视频的第一播放比例*预设的第一播放系数。
以及，基于播放概率、各个第二历史播放次数、各个第二播放比例、各个相似度以及预设的第二播放系数计算得到第二候选视频列表的第二得分，即：
第二得分＝用户音频画像中各条音频的播放概率*各个第二候选音频的音频指纹分别与用户音频画像中各条音频的音频指纹的相似度*第二候选视频列表中各个第二候选视频的第二历史播放次数/第二候选视频列表中各个第二候选视频的第二播放比例*预设的第二播放系数。
其中，第一播放系数与第二播放系数之和等于1。比如，第一播放系数为0.4，则第二播放系数为0.6。在实际应用中，第一播放系数和第二播放系数可以通过实验预先确定。
需要说明的是，在计算第一历史播放次数、第一播放比例、第二历史播放次数以及第二播放比例时，可以以预设的时间段为基准，比如计算30天内的第一历史播放次数、第一播放比例、第二历史播放次数以及第二播放比例，这样既可以减少计算量，也可以确定出过去的一段时间内哪些视频的播放量较少，从而针对这些播放量较少的视频进行推荐。
步骤S304，对至少一个候选视频进行筛选，得到至少一个目标视频，并展示至少一个目标视频。
在确定出了候选视频列表之后，对候选视频列表中的各个候选视频进行进一步的筛选，得到至少一个目标视频，然后将包含至少一个目标视频的目标视频列表进行展示即可。
在本发明一种优选实施例中，对至少一个候选视频进行筛选，得到至少一个目标视频，包括：
将各个候选视频与获取到的历史视频播放记录进行匹配；
若存在匹配的视频，则从各个候选视频中过滤掉匹配的视频，得到至少一个目标视频。
具体而言，可以根据用户在预设时间段内的历史视频播放记录对候选视频进行筛选，若存在匹配的视频，则表示用户在预设时间段内已经浏览过匹配的视频，那么就不需要再向用户推荐这些视频了，所以，可以将候选视频列表中的这些视频进行删除，剩余的候选视频作为最终的待推荐的目标视频，得到最终的待推荐的视频列表，然后将视频列表展示给用户即可。
在本发明实施例中，当预设的应用程序运行时，获取登录应用程序的用户信息，并获取用户信息对应的预设的用户音频画像；用户音频画像包括至少一条音频的特征信息；然后基于特征信息从预设的视频召回池中确定出至少一条候选音频，并基于至少一条候选音频确定出至少一个候选视频；其中，至少一个候选视频中的任一候选视频以至少一条候选音频中的任一候选音频为背景音乐；再对至少一个候选视频进行筛选，得到至少一个目标视频，并展示至少一个目标视频。这样，在用户浏览视频时，可以基于用户的用户音频画像从已生成的视频召回池中确定出待推荐的视频，由于待推荐的视频与用户音频画像具有相同或近似的背景音乐，所以为用户推荐这些视频既能符合用户的需求、喜好，相对于现有技术中基于用户的历史浏览记录为用户推荐视频的方式，导致推荐的视频用户并不感兴趣，进而导致视频平台中的各个视频的整体播放指标较低的问题，本发明实施例既提升了用户体验，又能提高具有相同或近似的背景音乐的视频的播放几率，提升了视频平台中各个视频各自的播放机率，从而提升了视频平台中各个视频的整体播放指标。
进一步，在确定出待推荐的视频之前，基于用户的历史播放视频记录生成用户的用户音频画像，以及基于视频库生成视频召回池，使得在确定待推荐的视频时，基于用户音频画像和视频召回池即可确定出待推荐的视频，不需要基于视频库中的所有视频进行检索，减少了检索的计算量，提高了检索速度，从而提升了整体的检索效率。
更进一步，在生成视频召回池时，通过对视频库中少量视频的背景音乐进行标注，即可确定出视频库中非标注的视频的背景音乐，然后基于视频库中各个视频的背景音乐名称和音频指纹即可生成视频召回池，减少了大量的人力成本、时间成本。
图5为本申请又一实施例提供的一种视频推荐装置的结构示意图，如图5所示，本实施例的装置可以包括：
获取模块501，用于当预设的应用程序运行时，获取登录应用程序的用户信息，并获取用户信息对应的预设的用户音频画像；用户音频画像包括至少一条音频的特征信息；
第一处理模块502，用于基于特征信息从预设的视频召回池中确定出至少一条候选音频，并基于至少一条候选音频确定出至少一个候选视频；其中，至少一个候选视频中的任一候选视频以至少一条候选音频中的任一候选音频为背景音乐；
第二处理模块503，用于对至少一个候选视频进行筛选，得到至少一个目标视频，并展示至少一个目标视频。
在本发明一种优选实施例中，还包括：
生成模块，用于在预设的应用程序运行之前，生成视频召回池，并基于用户的历史视频播放记录生成用户音频画像；其中，视频召回池包括基于音频的音频名称生成的第一视频召回池，以及基于音频的音频指纹生成的第二视频召回池。
在本发明一种优选实施例中，音频的特征信息包括音频的音频名称和音频的音频指纹；
第一处理模块，包括：
第一处理子模块，用于从第一视频召回池中确定出与各个音频名称分别相同的至少一个第一候选音频，并确定出分别以各个第一候选音频为背景音乐的第一候选视频，得到第一候选视频列表；
第二处理子模块，用于从第二视频召回池中确定出与各个音频指纹的相似度分别超过相似度阈值的至少一个第二候选音频，并确定出分别以各个第二候选音频为背景音乐的第二候选视频，得到第二候选视频列表；
第一计算子模块，用于计算得到第一候选视频列表的第一得分，以及计算得到第二候选视频列表的第二得分；
合并子模块，用于基于第一得分和第二得分将第一候选视频列表和第二候选视频列表进行合并，得到合并后的候选视频列表；
第一过滤子模块，用于对合并后的候选视频列表进行过滤，得到过滤后的候选视频列表；过滤后的候选视频列表包括至少一条候选视频。
在本发明一种优选实施例中，计算子模块，包括：
第一计算单元，用于计算得到用户音频画像中各条音频的播放概率、第一候选视频列表中各个第一候选视频的第一历史播放次数和第一播放比例、第二候选视频列表中各个第二候选视频的第二历史播放次数和第二播放比例，以及各个第二候选音频的音频指纹分别与用户音频画像中各条音频的音频指纹的相似度；
第二计算单元，用于基于播放概率、各个第一历史播放次数、各个第一播放比例以及预设的第一播放系数计算得到第一候选视频列表的第一得分；
第三计算单元，用于基于播放概率、各个第二历史播放次数、各个第二播放比例、各个相似度以及预设的第二播放系数计算得到第二候选视频列表的第二得分。
在本发明一种优选实施例中，生成模块，包括：
种子视频获取子模块，用于从预设的视频库中获取已标注音频名称的至少一个种子视频；
确定子模块，用于获取各个种子视频的种子音频，并基于各个种子音频确定出各个种子视频各自对应的种子音频指纹；
索引生成子模块，用于基于各个种子音频指纹生成种子音频指纹倒排索引；
音频名称确定子模块，用于基于种子音频指纹倒排索引确定出视频库中除各个种子视频外的非种子视频的音频名称；
第一视频召回池生成子模块，用于基于各个种子视频和各个非种子视频中音频名称相同的视频生成第一视频召回池。
在本发明一种优选实施例中，音频名称确定子模块，包括：
第一处理单元，用于获取视频库中除各个种子视频外的非种子视频的非种子音频，并基于各个非种子音频确定出各个非种子视频各自对应的非种子音频指纹；
第四计算单元，用于针对任一非种子视频，计算种子音频指纹倒排索引与非种子音频指纹的指纹命中比例，并将指纹命中比例超过指纹命中比例阈值的至少一个种子视频作为候选种子视频；
第五计算单元，用于计算任一非种子视频的音频指纹与各个候选种子视频的音频指纹的时间有序命中率，并将时间有序命中率超过时间有序命中率阈值的音频指纹对应的候选种子视频作为目标种子视频；
第二处理单元，用于将目标种子视频的音频名称作为任一非种子视频的音频名称。
在本发明一种优选实施例中，生成模块，用于基于音频指纹的相似度对预设的视频库中各个视频进行聚类，得到各个类簇，并基于各个类簇生成第二视频召回池。
在本发明一种优选实施例中，生成模块，包括：
历史视频播放记录获取子模块，用于获取预设时间段内用户的历史视频播放记录；历史视频播放记录包括如下至少一种：至少一个历史视频的视频名称、各个视频的音频名称、同一视频名称的视频播放次数、同一视频名称的视频单次播放完成度、各个视频名称的视频播放总次数；
第二计算子模块，用于基于同一视频名称的视频播放次数、同一视频名称的视频单次播放完成度、各个视频名称的视频播放总次数计算出各个历史视频各自对应的播放概率；
聚类子模块，用于基于各个音频名称对各个播放概率进行聚类，确定出各个音频名称各自对应的播放概率；
音频指纹确定子模块，用于确定出各个音频名称各自对应的音频指纹；
第三处理单元，用于将各个音频名称各自对应的播放概率和音频指纹作为用户的用户音频画像。
在本发明一种优选实施例中，第二处理模块，包括：
匹配子模块，用于将各个候选视频与获取到的历史视频播放记录进行匹配；
第二过滤子模块，用于若存在匹配的视频，则从各个候选视频中过滤掉匹配的视频，得到至少一个目标视频。
本实施例的视频推荐装置可执行本申请第一个实施例、第二个实施例所示的视频推荐方法，其实现原理相类似，此处不再赘述。
在本发明实施例中，当预设的应用程序运行时，获取登录应用程序的用户信息，并获取用户信息对应的预设的用户音频画像；用户音频画像包括至少一条音频的特征信息；然后基于特征信息从预设的视频召回池中确定出至少一条候选音频，并基于至少一条候选音频确定出至少一个候选视频；其中，至少一个候选视频中的任一候选视频以至少一条候选音频中的任一候选音频为背景音乐；再对至少一个候选视频进行筛选，得到至少一个目标视频，并展示至少一个目标视频。这样，在用户浏览视频时，可以基于用户的用户音频画像从已生成的视频召回池中确定出待推荐的视频，由于待推荐的视频与用户音频画像具有相同或近似的背景音乐，所以为用户推荐这些视频既能符合用户的需求、喜好，相对于现有技术中基于用户的历史浏览记录为用户推荐视频的方式，导致推荐的视频用户并不感兴趣，进而导致视频平台中的各个视频的整体播放指标较低的问题，本发明实施例既提升了用户体验，又能提高具有相同或近似的背景音乐的视频的播放几率，提升了视频平台中各个视频各自的播放机率，从而提升了视频平台中各个视频的整体播放指标。
进一步，在确定出待推荐的视频之前，基于用户的历史播放视频记录生成用户的用户音频画像，以及基于视频库生成视频召回池，使得在确定待推荐的视频时，基于用户音频画像和视频召回池即可确定出待推荐的视频，不需要基于视频库中的所有视频进行检索，减少了检索的计算量，提高了检索速度，从而提升了整体的检索效率。
更进一步，在生成视频召回池时，通过对视频库中少量视频的背景音乐进行标注，即可确定出视频库中非标注的视频的背景音乐，然后基于视频库中各个视频的背景音乐名称和音频指纹即可生成视频召回池，减少了大量的人力成本、时间成本。
本申请的又一实施例中提供了一种电子设备，该电子设备包括：存储器和处理器；至少一个程序，存储于存储器中，用于被处理器执行时，与现有技术相比可实现：当预设的应用程序运行时，获取登录应用程序的用户信息，并获取用户信息对应的预设的用户音频画像；用户音频画像包括至少一条音频的特征信息；然后基于特征信息从预设的视频召回池中确定出至少一条候选音频，并基于至少一条候选音频确定出至少一个候选视频；其中，至少一个候选视频中的任一候选视频以至少一条候选音频中的任一候选音频为背景音乐；再对至少一个候选视频进行筛选，得到至少一个目标视频，并展示至少一个目标视频。这样，在用户浏览视频时，可以基于用户的用户音频画像从已生成的视频召回池中确定出待推荐的视频，由于待推荐的视频与用户音频画像具有相同或近似的背景音乐，所以为用户推荐这些视频既能符合用户的需求、喜好，相对于现有技术中基于用户的历史浏览记录为用户推荐视频的方式，导致推荐的视频用户并不感兴趣，进而导致视频平台中的各个视频的整体播放指标较低的问题，本发明实施例既提升了用户体验，又能提高具有相同或近似的背景音乐的视频的播放几率，提升了视频平台中各个视频各自的播放机率，从而提升了视频平台中各个视频的整体播放指标。
在一个可选实施例中提供了一种电子设备，如图6所示，图6所示的电子设备6000包括：处理器6001和存储器6003。其中，处理器6001和存储器6003相连，如通过总线6002相连。可选地，电子设备6000还可以包括收发器6004。需要说明的是，实际应用中收发器6004不限于一个，该电子设备6000的结构并不构成对本申请实施例的限定。
处理器6001可以是CPU，通用处理器，DSP，ASIC，FPGA或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器6001也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。
总线6002可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线6002可以是PCI总线或EISA总线等。总线6002可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器6003可以是ROM或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
存储器6003用于存储执行本申请方案的应用程序代码，并由处理器6001来控制执行。处理器6001用于执行存储器6003中存储的应用程序代码，以实现前述任一方法实施例所示的内容。
本申请的又一实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行前述方法实施例中相应内容。与现有技术相比，当预设的应用程序运行时，获取登录应用程序的用户信息，并获取用户信息对应的预设的用户音频画像；用户音频画像包括至少一条音频的特征信息；然后基于特征信息从预设的视频召回池中确定出至少一条候选音频，并基于至少一条候选音频确定出至少一个候选视频；其中，至少一个候选视频中的任一候选视频以至少一条候选音频中的任一候选音频为背景音乐；再对至少一个候选视频进行筛选，得到至少一个目标视频，并展示至少一个目标视频。这样，在用户浏览视频时，可以基于用户的用户音频画像从已生成的视频召回池中确定出待推荐的视频，由于待推荐的视频与用户音频画像具有相同或近似的背景音乐，所以为用户推荐这些视频既能符合用户的需求、喜好，相对于现有技术中基于用户的历史浏览记录为用户推荐视频的方式，导致推荐的视频用户并不感兴趣，进而导致视频平台中的各个视频的整体播放指标较低的问题，本发明实施例既提升了用户体验，又能提高具有相同或近似的背景音乐的视频的播放几率，提升了视频平台中各个视频各自的播放机率，从而提升了视频平台中各个视频的整体播放指标。
本发明实施例提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行时实现如下情况：
当预设的应用程序运行时，获取登录所述应用程序的用户信息，并获取所述用户信息对应的预设的用户音频画像；所述用户音频画像包括至少一条音频的特征信息；基于所述特征信息从预设的视频召回池中确定出至少一条候选音频，并基于所述至少一条候选音频确定出至少一个候选视频；其中，所述至少一个候选视频中的任一候选视频以所述至少一条候选音频中的任一候选音频为背景音乐；对所述至少一个候选视频进行筛选，得到至少一个目标视频，并展示所述至少一个目标视频。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上所述仅是本发明的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种视频推荐方法，其特征在于，包括：
生成视频召回池，并基于用户的历史视频播放记录生成用户音频画像；其中，所述视频召回池包括基于音频的音频名称生成的第一视频召回池，以及基于音频的音频指纹生成的第二视频召回池；
当预设的应用程序运行时，获取登录所述应用程序的用户信息，并获取所述用户信息对应的预设的用户音频画像；所述用户音频画像包括至少一条音频的特征信息；
基于所述特征信息从所述视频召回池中确定出至少一条候选音频，并基于所述至少一条候选音频确定出至少一个候选视频；其中，所述至少一个候选视频中的任一候选视频以所述至少一条候选音频中的任一候选音频为背景音乐；
对所述至少一个候选视频进行筛选，得到至少一个目标视频，并展示所述至少一个目标视频；
其中，所述第二视频召回池是基于如下方式生成的：
基于音频指纹的相似度对预设的视频库中各个视频进行聚类，得到各个类簇，并基于各个类簇生成第二视频召回池。
2.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，音频的特征信息包括所述音频的音频名称和所述音频的音频指纹；
所述基于所述特征信息从预设的视频召回池中确定出至少一条候选音频，并基于所述至少一条候选音频确定出至少一个候选视频，包括：
从第一视频召回池中确定出与各个音频名称分别相同的至少一个第一候选音频，并确定出分别以各个第一候选音频为背景音乐的第一候选视频，得到第一候选视频列表；
从第二视频召回池中确定出与各个音频指纹的相似度分别超过相似度阈值的至少一个第二候选音频，并确定出分别以各个第二候选音频为背景音乐的第二候选视频，得到第二候选视频列表；
计算得到所述第一候选视频列表的第一得分，以及计算得到所述第二候选视频列表的第二得分；
基于所述第一得分和所述第二得分将所述第一候选视频列表和所述第二候选视频列表进行合并，得到合并后的候选视频列表；
对所述合并后的候选视频列表进行过滤，得到过滤后的候选视频列表；所述过滤后的候选视频列表包括至少一条候选视频。
3.根据权利要求2所述的视频推荐方法，其特征在于，所述计算得到所述第一候选视频列表的第一得分，以及计算得到所述第二候选视频列表的第二得分，包括：
计算得到用户音频画像中各条音频的播放概率、所述第一候选视频列表中各个第一候选视频的第一历史播放次数和第一播放比例、所述第二候选视频列表中各个第二候选视频的第二历史播放次数和第二播放比例，以及各个第二候选音频的音频指纹分别与用户音频画像中各条音频的音频指纹的相似度；
基于所述播放概率、各个第一历史播放次数、各个第一播放比例以及预设的第一播放系数计算得到所述第一候选视频列表的第一得分；
基于所述播放概率、各个第二历史播放次数、各个第二播放比例、各个相似度以及预设的第二播放系数计算得到所述第二候选视频列表的第二得分。
4.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述第一视频召回池是基于如下方式生成的：
从预设的视频库中获取已标注音频名称的至少一个种子视频；
获取各个种子视频的种子音频，并基于各个种子音频确定出各个种子视频各自对应的种子音频指纹；
基于各个种子音频指纹生成种子音频指纹倒排索引；
基于所述种子音频指纹倒排索引确定出所述视频库中除各个种子视频外的非种子视频的音频名称；
基于各个种子视频和各个非种子视频中音频名称相同的视频生成第一视频召回池。
5.根据权利要求4所述的视频推荐方法，其特征在于，所述基于所述种子音频指纹倒排索引确定出所述视频库中除各个种子视频外的非种子视频的音频名称，包括：
获取所述视频库中除各个种子视频外的非种子视频的非种子音频，并基于各个非种子音频确定出各个非种子视频各自对应的非种子音频指纹；
针对任一非种子视频，计算所述种子音频指纹倒排索引与所述非种子音频指纹的指纹命中比例，并将指纹命中比例超过指纹命中比例阈值的至少一个种子视频作为候选种子视频；
计算所述任一非种子视频的音频指纹与各个候选种子视频的音频指纹的时间有序命中率，并将时间有序命中率超过时间有序命中率阈值的音频指纹对应的候选种子视频作为目标种子视频；
将所述目标种子视频的音频名称作为所述任一非种子视频的音频名称。
6.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述基于用户的历史视频播放记录生成用户音频画像，包括：
获取预设时间段内用户的历史视频播放记录；所述历史视频播放记录包括如下至少一种：至少一个历史视频的视频名称、各个视频的音频名称、同一视频名称的视频播放次数、同一视频名称的视频单次播放完成度、各个视频名称的视频播放总次数；
基于所述同一视频名称的视频播放次数、同一视频名称的视频单次播放完成度、各个视频名称的视频播放总次数计算出各个历史视频各自对应的播放概率；
基于各个音频名称对各个播放概率进行聚类，确定出各个音频名称各自对应的播放概率；
确定出各个音频名称各自对应的音频指纹；
将各个音频名称各自对应的播放概率和音频指纹作为所述用户的用户音频画像。
7.根据权利要求1所述的视频推荐方法，其特征在于，所述对所述至少一个候选视频进行筛选，得到至少一个目标视频，包括：
将各个候选视频与获取到的历史视频播放记录进行匹配；
若存在匹配的视频，则从各个候选视频中过滤掉所述匹配的视频，得到至少一个目标视频。
8.一种视频推荐装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于生成视频召回池，并基于用户的历史视频播放记录生成用户音频画像；当预设的应用程序运行时，获取登录所述应用程序的用户信息，并获取所述用户信息对应的预设的用户音频画像；其中，所述视频召回池包括基于音频的音频名称生成的第一视频召回池，以及基于音频的音频指纹生成的第二视频召回池；所述用户音频画像包括至少一条音频的特征信息；
第一处理模块，用于基于所述特征信息从所述视频召回池中确定出至少一条候选音频，并基于所述至少一条候选音频确定出至少一个候选视频；其中，所述至少一个候选视频中的任一候选视频以所述至少一条候选音频中的任一候选音频为背景音乐；
第二处理模块，用于对所述至少一个候选视频进行筛选，得到至少一个目标视频，并展示所述至少一个目标视频；
其中，所述获取模块生成第二视频召回池时，具体用于：
基于音频指纹的相似度对预设的视频库中各个视频进行聚类，得到各个类簇，并基于各个类簇生成第二视频召回池。
9.一种电子设备，其特征在于，其包括：
处理器、存储器和总线；
所述总线，用于连接所述处理器和所述存储器；
所述存储器，用于存储操作指令；
所述处理器，用于通过调用所述操作指令，执行上述权利要求1-7中任一项所述的视频推荐方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质用于存储计算机指令，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行上述权利要求1-7中任一项所述的视频推荐方法。
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