CN113051413A - 一种多媒体信息处理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
一种多媒体信息处理方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113051413A CN113051413A CN201911382462.3A CN201911382462A CN113051413A CN 113051413 A CN113051413 A CN 113051413A CN 201911382462 A CN201911382462 A CN 201911382462A CN 113051413 A CN113051413 A CN 113051413A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- multimedia information
- information
- parameter
- determining
- target multimedia
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims abstract description 125
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 12
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 59
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 28
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 31
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 30
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 20
- 230000006870 function Effects 0.000 description 14
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 11
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 10
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 10
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 6
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 description 3
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 238000013475 authorization Methods 0.000 description 2
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000013524 data verification Methods 0.000 description 2
- 235000019800 disodium phosphate Nutrition 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 2
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000013486 operation strategy Methods 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000002688 persistence Effects 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000003245 working effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/40—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of multimedia data, e.g. slideshows comprising image and additional audio data
- G06F16/43—Querying
- G06F16/435—Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/40—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of multimedia data, e.g. slideshows comprising image and additional audio data
- G06F16/44—Browsing; Visualisation therefor
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Information Transfer Between Computers (AREA)
Abstract
本发明提供了一种多媒体信息处理方法,包括:获取目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息;确定与目标多媒体信息相对应的多媒体信息的内容的生命周期阶段;确定与目标多媒体信息相匹配的用户群匹配指数参数;确定与目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数;根据用户群匹配指数参数、用户群认可指数参数以及多媒体信息的内容的生命周期阶段,对相应多媒体信息池中的不同多媒体信息的推荐顺序进行调整。本发明还提供了一种多媒体信息处理装置、电子设备及存储介质。本发明能够实现对不同多媒体信息的推荐顺序进行调整,筛选高质量的多媒体信息,便于通过不同的业务进程向用户推荐高质量的多媒体信息。
Description
技术领域
本发明涉及信息处理技术,尤其涉及多媒体信息处理方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
相关技术中,用户在使用基于互联网的服务时,服务器可以通过推荐策略,将多媒体信息向互联网的用户曝光,随机推荐策略逻辑简单,覆盖率较广,但准确率比较低,尤其是对于新发布或上传的多媒体信息,无论质量如何,都会以平均地被分配向用户曝光的机会,一方面优质的多媒体信息无法得到较好地传播,另一方面用户获得的是质量参差不齐的多媒体信息,影响了用户的使用体验。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供一种多媒体信息处理方法、装置、电子设备及存储介质,本发明实施例的技术方案是这样实现的:
本发明实施例提供了一种多媒体信息处理方法,所述方法包括:
获取目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息;
根据所述目标多媒体信息的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相对应的多媒体信息的内容的生命周期阶段;
根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群匹配指数参数;
根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数;
根据所述用户群匹配指数参数、用户群认可指数参数以及所述多媒体信息的内容的生命周期阶段,对相应多媒体信息池中的不同多媒体信息的推荐顺序进行调整。
本发明实施例还提供了一种多媒体信息处理装置,所述装置包括:
信息传输模块,用于获取目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息;
信息处理模块,用于根据所述目标多媒体信息的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相对应的多媒体信息的内容的生命周期阶段;
所述信息处理模块,用于根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群匹配指数参数;
所述信息处理模块,用于根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数;
所述信息处理模块,用于根据所述用户群匹配指数参数、用户群认可指数参数以及所述多媒体信息的内容的生命周期阶段,对相应多媒体信息池中的不同多媒体信息的推荐顺序进行调整。
上述方案中,
所述信息处理模块,用于确定与所述业务进程相匹配的统计时间粒度参数以及对应的时间窗口信息;
所述信息处理模块,用于根据与所述统计时间粒度参数,对所述目标多媒体信息的日志信息进行处理,确定所述目标多媒体信息对应的粒度分时曝光量参数;
所述信息处理模块,用于根据所述时间窗口信息对所述目标多媒体信息的日志信息进行处理,确定所述目标多媒体信息对应的时段平均曝光量参数;
所述信息处理模块,用于确定所述目标多媒体信息所归属的多媒体信息集合中的所有多媒体信息对应的整体分时曝光量参数;
所述信息处理模块,用于根据所述时间窗口信息对所述目标多媒体信息的日志信息进行处理,确定所述目标多媒体信息对应的分时相对曝光率参数以及相对曝光率变化率参数;
所述信息处理模块,用于根据所述时间窗口信息、所述粒度分时曝光量参数、所述时段平均曝光量参数、所述整体分时曝光量参数、所述分时相对曝光率参数以及相对曝光率变化率参数,确定所述多媒体信息的内容的生命周期阶段。
上述方案中,
所述信息处理模块,用于当所述时段平均曝光量参数小于曝光量阈值,并且所述相对曝光率变化率参数大于相对曝光率变化率阈值时,确定所述多媒体信息的内容的生命周期阶段为进入期阶段;
所述信息处理模块,用于当所述时段平均曝光量参数大于所述曝光量阈值,并且所述相对曝光率变化率参数大于相对曝光率变化率阈值时,确定所述多媒体信息的内容的生命周期阶段为传播期阶段。
上述方案中,
所述信息处理模块,用于根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定所述目标多媒体信息所归属的多媒体信息集合所对应的曝光参数和所述多媒体信息集合的时段总体点击通过率参数;
所述信息处理模块,用于根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定所述目标多媒体信息对应的时段单一点击通过率参数;
所述信息处理模块,用于根据所述时段总体点击通过率参数和所述时段单一点击通过率参数,确定所述目标多媒体信息相匹配的用户群匹配指数参数。
上述方案中,
所述信息处理模块,用于当所述目标多媒体信息为第一类型多媒体信息时,通过不同分类维度对所述目标多媒体信息进行分类,确定所述目标多媒体信息在不同维度中的平均阅读时长参数;
所述信息处理模块,用于根据所述目标多媒体信息在不同维度中的平均阅读时长参数,确定所述目标多媒体信息的基准阅读时长参数;
所述信息处理模块,用于获取多媒体信息的实际阅读时长参数,并根据所述实际阅读时长参数和基准阅读时长参数,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数。
上述方案中,
所述信息处理模块,用于当所述目标多媒体信息为第二类型多媒体信息时,确定所述第二类型多媒体信息中的视频单次播放完成率参数;
所述信息处理模块,用于根据所述视频单次播放完成率参数,确定相应的基准视频播放完成率参数;
所述信息处理模块,用于确定第二类型多媒体信息的平均播放完成率,根据所述平均播放完成率与所述基准视频播放完成率参数,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数。
上述方案中,
所述信息处理模块,用于当多媒体信息池中的不同多媒体信息对应的曝光率参数大于曝光量阈值时,对所述用户群匹配指数参数和所述用户群认可指数参数对应的权重进行调整,以实现删除所述多媒体信息池中的多媒体信息;
所述信息处理模块,用于当多媒体信息池中的不同多媒体信息对应的曝光率参数小于曝光量阈值时,对所述用户群匹配指数参数和所述用户群认可指数参数对应的权重进行调整,以实现更新所述多媒体信息池中的不同多媒体信息所对应分配的访问量和曝光时限,并根据相应的访问量和曝光时限对不同多媒体信息根进行相应的推荐。
上述方案中,
所述信息处理模块,用于将所述目标多媒体信息、所述用户群匹配指数参数和所述用户群认可指数参数发送至区块链网络,以使所述区块链网络的节点将所述目标多媒体信息、所述用户群匹配指数参数和所述用户群认可指数参数填充至新区块,且当对所述新区块共识一致时,将所述新区块追加至区块链的尾部,以实现同一用户的不同使用环境中终端均能够获取所述区块中的信息。
本发明实施例还提供了一种电子设备,所述电子设备包括:
存储器,用于存储可执行指令;
处理器,用于运行所述存储器存储的可执行指令时,实现前序的多媒体信息处理方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,存储有可执行指令,所述可执行指令被处理器执行时实现前序的多媒体信息处理方法。
本发明实施例具有以下有益效果:
通过本发明通过获取目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息;根据所述目标多媒体信息的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相对应的多媒体信息的内容的生命周期阶段;根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群匹配指数参数;根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数;根据所述用户群匹配指数参数、用户群认可指数参数以及所述多媒体信息的内容的生命周期阶段,对相应多媒体信息池中的不同多媒体信息的推荐顺序进行调整,由此,可以实现根据用户群匹配指数参数、用户群认可指数参数以及多媒体信息的内容的生命周期阶段,对相应多媒体信息池中的不同多媒体信息的推荐顺序进行调整,筛选高质量的多媒体信息,便于通过不同的业务进程向用户推荐高质量的多媒体信息。
附图说明
图1为本发明实施例提供的多媒体信息处理方法的使用场景示意图;
图2为本发明实施例提供的电子设备的组成结构示意图;
图3为本发明实施例提供的多媒体信息处理方法一个可选的流程示意图;
图4为本发明实施例提供的多媒体信息处理方法一个可选的流程示意图;
图5是本发明实施例提供的多媒体信息处理装置100的架构示意图;
图6是本发明实施例提供的区块链网络200中区块链的结构示意图;
图7是本发明实施例提供的区块链网络200的功能架构示意图;
图8A为本发明实施例所提供的多媒体信息处理方法的应用环境示意图;
图8B为本发明实施例所提供的多媒体信息处理方法的前端显示示意图;
图9为本发明实施例提供的多媒体信息处理方法一个可选的流程示意图;
图10为本发明实施例提供的多媒体信息处理方法的数据结构框架示意图;
图11为本发明实施例提供的多媒体信息处理方法中生命周期模型工作示意图;
图12为生命周期的不同阶段示意图;
图13为本发明实施例提供的多媒体信息处理方法中用户群匹配指数确定示意图;
图14为本发明实施例提供的多媒体信息处理方法中用户群认可指数确定示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述,所描述的实施例不应视为对本发明的限制,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
在以下的描述中,涉及到“一些实施例”,其描述了所有可能实施例的子集,但是可以理解,“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集,并且可以在不冲突的情况下相互结合。
对本发明实施例进行进一步详细说明之前,对本发明实施例中涉及的名词和术语进行说明,本发明实施例中涉及的名词和术语适用于如下的解释。
1)曝光:满足有效条件时,向用户推送相应的多媒体信息,例如:在满足视频的推送条件时,向用户推送不同的视频,以供用户观看。
2)响应于,用于表示所执行的操作所依赖的条件或者状态,当满足所依赖的条件或状态时,所执行的一个或多个操作可以是实时的,也可以具有设定的延迟;在没有特别说明的情况下,所执行的多个操作不存在执行先后顺序的限制。
3)API:全称Application Programming Interface,可语义理解成应用程序接口,是一些预先定义的函数,或指软件系统不同组成部分衔接的约定。目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力,而又无需访问原码,或理解内部工作机制的细节。
4)交易(Transaction),等同于计算机术语“事务”,交易包括了需要提交到区块链网络执行的操作,并非单指商业语境中的交易,鉴于在区块链技术中约定俗成地使用了“交易”这一术语,本发明实施例遵循了这一习惯。
5)区块链(Blockchain),是由区块(Block)形成的加密的、链式的交易的存储结构。
6)区块链网络(Blockchain Network),通过共识的方式将新区块纳入区块链的一系列的节点的集合。
7)账本(Ledger),是区块链(也称为账本数据)和与区块链同步的状态数据库的统称。
8)智能合约(Smart Contracts),也称为链码(Chaincode)或应用代码,部署在区块链网络的节点中的程序,节点执行接收的交易中所调用的智能合约,来对状态数据库的键值对数据进行更新或查询的操作。
9)共识(Consensus),是区块链网络中的一个过程,用于在涉及的多个节点之间对区块中的交易达成一致,达成一致的区块将被追加到区块链的尾部,实现共识的机制包括工作量证明(PoW,Proof of Work)、权益证明(PoS,Proof of Stake)、股份授权证明(DPoS,Delegated Proof-of-Stake)、消逝时间量证明(PoET,Proof of Elapsed Time)等。
图1为本发明实施例提供的多媒体信息处理方法的使用场景示意图,参见图1,终端(包括终端10-1和终端10-2)上设置有能够播放多媒体信息的相应客户端,终端通过网络300连接服务器200,网络300可以是广域网或者局域网,又或者是二者的组合,使用无线链路实现数据传输,其中,多媒体信息包括但不限于视频、图片、Flash动画、文章和广告信息。
终端(终端10-1和/或终端10-2)在通过网络300向服务器200获取并曝光相应的多媒体信息的过程中,用户可以通过终端(终端10-1和/或终端10-2)对所曝光的多媒体信息进行不同的操作,产生不同的用户行为,例如,当所述多媒体信息为视频时,用户在观看信息的过程中可以分享和/或点赞所曝光的视频。当多媒体信息为广告时,在广告通过终端(终端10-1和/或终端10-2)的曝光过程中,用户可以对广告进行转发和/或评论;当多媒体信息为文章时,在广告通过终端(终端10-1和/或终端10-2)的曝光过程中,用户可以对文章进行转发和/或评论,也可以浏览文章中的视频或图片。
作为一个示例,服务器200用于基于多媒体信息的当前曝光对应分配的访问量和曝光时限,将所述多媒体信息在终端进行连续的曝光。
服务器200对连续的曝光进行检测分析以确定多媒体信息的属性(将在下文结合附图说明),例如多媒体信息是否是待推荐的目标多媒体信息,当确定所曝光的对媒体信息是待推荐的目标多媒体信息时,所曝光的多媒体信息可以直接向多媒体信息的观看用户进行推荐,或者,作为多媒体信息召回的来源,将经过召回处理之后向用户进行推荐。
具体的,对多媒体信息的处理过程包括:获取目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息;根据所述目标多媒体信息的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相对应的多媒体信息的内容的生命周期阶段;根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群匹配指数参数;根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数;根据所述用户群匹配指数参数、用户群认可指数参数以及所述多媒体信息的内容的生命周期阶段,对相应多媒体信息池中的不同多媒体信息的推荐顺序进行调整。
下面对本发明实施例的电子设备的结构做详细说明,电子设备可以各种形式来实施,如带有多媒体信息处理功能的专用终端,也可以为带有多媒体信息处理功能的服务器,例如前述图1中的服务器200。图2为本发明实施例提供的电子设备的组成结构示意图,可以理解,图2仅仅示出了电子设备的示例性结构而非全部结构,根据需要可以实施图2示出的部分结构或全部结构。
本发明实施例提供的电子设备包括:至少一个处理器201、存储器202、用户接口203和至少一个网络接口204。电子设备中的各个组件通过总线系统205耦合在一起。可以理解,总线系统205用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统205除包括数据总线之外,还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见,在图2中将各种总线都标为总线系统205。
其中,用户接口203可以包括显示器、键盘、鼠标、轨迹球、点击轮、按键、按钮、触感板或者触摸屏等。
可以理解,存储器202可以是易失性存储器或非易失性存储器,也可包括易失性和非易失性存储器两者。本发明实施例中的存储器202能够存储数据以支持终端(如10-1)的操作。这些数据的示例包括:用于在终端(如10-1)上操作的任何计算机程序,如操作系统和应用程序。其中,操作系统包含各种系统程序,例如框架层、核心库层、驱动层等,用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序可以包含各种应用程序。
在一些实施例中,本发明实施例提供的多媒体信息处理装置可以采用软硬件结合的方式实现,作为示例,本发明实施例提供的多媒体信息处理装置可以是采用硬件译码处理器形式的处理器,其被编程以执行本发明实施例提供的多媒体信息处理方法。例如,硬件译码处理器形式的处理器可以采用一个或多个应用专用集成电路(ASIC,ApplicationSpecific Integrated Circuit)、DSP、可编程逻辑器件(PLD,Programmable LogicDevice)、复杂可编程逻辑器件(CPLD,Complex Programmable Logic Device)、现场可编程门阵列(FPGA,Field-Programmable Gate Array)或其他电子元件。
作为本发明实施例提供的多媒体信息处理装置采用软硬件结合实施的示例,本发明实施例所提供的多媒体信息处理装置可以直接体现为由处理器201执行的软件模块组合,软件模块可以位于存储介质中,存储介质位于存储器202,处理器201读取存储器202中软件模块包括的可执行指令,结合必要的硬件(例如,包括处理器201以及连接到总线205的其他组件)完成本发明实施例提供的多媒体信息处理方法。
作为示例,处理器201可以是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力,例如通用处理器、数字信号处理器(DSP,Digital Signal Processor),或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等,其中,通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。
作为本发明实施例提供的多媒体信息处理装置采用硬件实施的示例,本发明实施例所提供的装置可以直接采用硬件译码处理器形式的处理器201来执行完成,例如,被一个或多个应用专用集成电路(ASIC,Application Specific Integrated Circuit)、DSP、可编程逻辑器件(PLD,Programmable Logic Device)、复杂可编程逻辑器件(CPLD,ComplexProgrammable Logic Device)、现场可编程门阵列(FPGA,Field-Programmable GateArray)或其他电子元件执行实现本发明实施例提供的多媒体信息处理方法。
本发明实施例中的存储器202用于存储各种类型的数据以支持电子设备的操作。这些数据的示例包括:用于在电子设备上操作的任何可执行指令,如可执行指令,实现本发明实施例的从多媒体信息处理方法的程序可以包含在可执行指令中。
在另一些实施例中,本发明实施例提供的多媒体信息处理装置可以采用软件方式实现,图2示出了存储在存储器202中的多媒体信息处理装置2020,其可以是程序和插件等形式的软件,并包括一系列的模块,作为存储器202中存储的程序的示例,可以包括多媒体信息处理装置2020,多媒体信息处理装置2020中包括以下的软件模块:信息传输模块2081,信息处理模块2082。当多媒体信息处理装置2020中的软件模块被处理器201读取到RAM中并执行时,将实现本发明实施例提供的多媒体信息处理方法,具体包括:
信息传输模块2081,用于获取目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息;
信息处理模块2082,用于根据所述目标多媒体信息的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相对应的多媒体信息的内容的生命周期阶段;
所述信息处理模块2082,用于根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群匹配指数参数;
所述信息处理模块2082,用于根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数;
所述信息处理模块2082,用于根据所述用户群匹配指数参数、用户群认可指数参数以及所述多媒体信息的内容的生命周期阶段,对相应多媒体信息池中的不同多媒体信息的推荐顺序进行调整。
结合本发明实施例提供的终端的示例性应用和实施,说明本发明实施例提供的多媒体信息处理方法,根据上文可以理解,本发明实施例提供的多媒体信息处理方法可以由各种类型的带有多媒体信息处理功能的设备,例如多媒体信息服务器或者多媒体处理专用设备等。
结合图2示出的电子设备说明本发明实施例提供的多媒体信息处理方法,参见图3,图3为本发明实施例提供的多媒体信息处理方法一个可选的流程示意图,可以理解地,图3所示的步骤可以由运行多媒体信息处理装置的各种电子设备执行,例如可以是如带有多媒体信息处理功能的专用终端、服务器或者服务器集群。下面针对图3示出的步骤进行说明。
步骤301:多媒体信息处理装置获取目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息。
步骤302:多媒体信息处理装置根据所述目标多媒体信息的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相对应的多媒体信息的内容的生命周期阶段。
继续参考图4,图4为本发明实施例提供的多媒体信息处理方法一个可选的流程示意图,可以理解地,图4所示的步骤可以由运行多媒体信息处理装置的各种电子设备执行,例如可以是如带有多媒体信息处理功能的专用终端、服务器或者服务器集群。下面针对图4示出的步骤进行说明。
步骤3021:多媒体信息处理装置确定与所述业务进程相匹配的统计时间粒度参数以及对应的时间窗口信息。
步骤3022:多媒体信息处理装置根据与所述统计时间粒度参数,对所述目标多媒体信息的日志信息进行处理,确定所述目标多媒体信息对应的粒度分时曝光量参数。
步骤3023:多媒体信息处理装置根据所述时间窗口信息对所述目标多媒体信息的日志信息进行处理,确定所述目标多媒体信息对应的时段平均曝光量参数。
步骤3024:多媒体信息处理装置确定所述目标多媒体信息所归属的多媒体信息集合中的所有多媒体信息对应的整体分时曝光量参数。
步骤3025:多媒体信息处理装置根据所述时间窗口信息对所述目标多媒体信息的日志信息进行处理,确定所述目标多媒体信息对应的分时相对曝光率参数以及相对曝光率变化率参数。
步骤3026:多媒体信息处理装置根据所述时间窗口信息、所述粒度分时曝光量参数、所述时段平均曝光量参数、所述整体分时曝光量参数、所述分时相对曝光率参数以及相对曝光率变化率参数,确定所述多媒体信息的内容的生命周期阶段。
在本发明的一些实施例中,根据所述时间窗口信息、所述粒度分时曝光量参数、所述时段平均曝光量参数、所述整体分时曝光量参数、所述分时相对曝光率参数以及相对曝光率变化率参数,确定所述多媒体信息的内容的生命周期阶段,可以通过以下方式实现:
当所述时段平均曝光量参数小于曝光量阈值,并且所述相对曝光率变化率参数大于相对曝光率变化率阈值时,确定所述多媒体信息的内容的生命周期阶段为进入期阶段。其中,当多媒体信息的内容的生命周期阶段为进入期阶段表征多媒体信息内容刚被推荐,只有极少曝光,但有曝光增长趋期,用户有一定的观看意愿。
在本发明的一些实施例中,根据所述时间窗口信息、所述粒度分时曝光量参数、所述时段平均曝光量参数、所述整体分时曝光量参数、所述分时相对曝光率参数以及相对曝光率变化率参数,确定所述多媒体信息的内容的生命周期阶段,可以通过以下方式实现:
当所述时段平均曝光量参数大于所述曝光量阈值,并且所述相对曝光率变化率参数大于相对曝光率变化率阈值时,确定所述多媒体信息的内容的生命周期阶段为传播期阶段。其中,当多媒体信息的内容的生命周期阶段为传播期阶段表征多媒体信息内容,多媒体信息内容有一定的曝光量,而且还在持续增长,用户的观看意愿也随之增长。
步骤303:多媒体信息处理装置根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群匹配指数参数。
在本发明的一些实施例中根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群匹配指数参数,可以通过以下方式实现:
根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定所述目标多媒体信息所归属的多媒体信息集合所对应的曝光参数和所述多媒体信息集合的时段总体点击通过率参数;根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定所述目标多媒体信息对应的时段单一点击通过率参数;根据所述时段总体点击通过率参数和所述时段单一点击通过率参数,确定所述目标多媒体信息相匹配的用户群匹配指数参数。其中,可以通过时段总体点击通过率参数和所述时段单一点击通过率参数的差值与时段总体点击通过率参数的比值,然后通过sigmoid函数(将实数变换为0-1之间的数)进行归一化处理得到用户群匹配指数:MI=sigmoid(rctr),MI为0到1之间的参数。
步骤304:多媒体信息处理装置根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数。
在本发明的一些实施例中,根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数,可以通过以下方式实现:
当所述目标多媒体信息为第一类型多媒体信息时,通过不同分类维度对所述目标多媒体信息进行分类,确定所述目标多媒体信息在不同维度中的平均阅读时长参数;根据所述目标多媒体信息在不同维度中的平均阅读时长参数,确定所述目标多媒体信息的基准阅读时长参数;获取多媒体信息的实际阅读时长参数,并根据所述实际阅读时长参数和基准阅读时长参数,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数。其中,以多媒体信息为文章信息为例,第一类型多媒体信息表征携带有附图的文章,计算与基准阅读时长参数的相对差异并进行归一化处理,即可确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数。
在本发明的一些实施例中,根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数,可以通过以下方式实现:
当所述目标多媒体信息为第二类型多媒体信息时,确定所述第二类型多媒体信息中的视频单次播放完成率参数;根据所述视频单次播放完成率参数,确定相应的基准视频播放完成率参数;确定第二类型多媒体信息的平均播放完成率,根据所述平均播放完成率与所述基准视频播放完成率参数,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数。其中,以多媒体信息为文章信息为例,第二类型多媒体信息表征携带有视频的文章,计算与基准视频播放完成率参数的相对差异的相对差异并进行归一化处理,即可确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数。
步骤305:多媒体信息处理装置根据所述用户群匹配指数参数、用户群认可指数参数以及所述多媒体信息的内容的生命周期阶段,对相应多媒体信息池中的不同多媒体信息的推荐顺序进行调整。
由此,可以实现根据经过调整的多媒体信息的推荐顺序与不同的业务进程相匹配,例如体育视频推荐进程中,经过调整的多媒体信息的推荐顺序可以将体育类视频置于视频推荐的首位,同样的,在金融资讯推荐进程中,经过调整的多媒体信息的推荐顺序可以将关于股票或者期货的新闻信息进行优先推荐。
在本发明的一些实施例中,根据所述用户群匹配指数参数、用户群认可指数参数以及所述多媒体信息的内容的生命周期阶段,对相应多媒体信息池中的不同多媒体信息的推荐顺序进行调整,可以通过以下方式实现:
当多媒体信息池中的不同多媒体信息对应的曝光率参数大于曝光量阈值时,对所述用户群匹配指数参数和所述用户群认可指数参数对应的权重进行调整,以实现删除所述多媒体信息池中的多媒体信息。由于多媒体信息池中的不同多媒体信息的数量巨大,通过对所述用户群匹配指数参数和所述用户群认可指数参数对应的权重进行调整,可以确定多媒体信息池中处于衰退期和沉默期的多媒体信息,并删除这些多媒体信息,以引进新的多媒体信息向用户推荐,提升用户的使用体验。
在本发明的一些实施例中,根据所述用户群匹配指数参数、用户群认可指数参数以及所述多媒体信息的内容的生命周期阶段,对相应多媒体信息池中的不同多媒体信息的推荐顺序进行调整,可以通过以下方式实现:
当多媒体信息池中的不同多媒体信息对应的曝光率参数小于曝光量阈值时,对所述用户群匹配指数参数和所述用户群认可指数参数对应的权重进行调整,以实现更新所述多媒体信息池中的不同多媒体信息所对应分配的访问量和曝光时限,并根据相应的访问量和曝光时限对不同多媒体信息根进行相应的推荐。由此,可以确定多媒体信息的内容并属于优质内容(用户观看意愿高),可以根进行相应的推荐,以进一步地侦测用户的观看意愿并筛选多媒体信息的属性。逐步放大流量,不断循环迭代,继续推荐的多媒体信息的质量越来越高,同时,所确定的属性为待推荐的目标多媒体信息可以应用于运营策略或作为推荐召回来源,提升了召回多媒体信息的效率。
在本发明的一些实施例中,还可以将所述目标多媒体信息、所述用户群匹配指数参数和所述用户群认可指数参数发送至区块链网络,以使
所述区块链网络的节点将所述目标多媒体信息、所述用户群匹配指数参数和所述用户群认可指数参数填充至新区块,且当对所述新区块共识一致时,将所述新区块追加至区块链的尾部,以实现同一用户的不同使用环境中终端均能够获取所述区块中的信息。
在本发明的一些实施例中,接收所述区块链网络中的其他节点的数据同步请求;
响应于所述数据同步请求,对所述其他节点的权限进行验证;
当所述其他节点的权限通过验证时,控制当前节点与所述其他节点之间进行数据同步,以实现所述其他节点获取目标多媒体信息、所述用户群匹配指数参数和所述用户群认可指数参数。
参见图5,图5是本发明实施例提供的多媒体信息处理装置100的架构示意图,包括区块链网络200(示例性示出了共识节点210-1至共识节点210-3)、认证中心300、业务主体400和业务主体500,下面分别进行说明。
区块链网络200的类型是灵活多样的,例如可以为公有链、私有链或联盟链中的任意一种。以公有链为例,任何业务主体的电子设备例如用户终端和服务器,都可以在不需要授权的情况下接入区块链网络200;以联盟链为例,业务主体在获得授权后其下辖的电子设备(例如终端/服务器)可以接入区块链网络200,此时,成为区块链网络200中的客户端节点。
在一些实施例中,客户端节点可以只作为区块链网络200的观察者,即提供支持业务主体发起交易(例如,用于上链存储数据或查询链上数据)功能,对于区块链网络200的共识节点210的功能,例如排序功能、共识服务和账本功能等,客户端节点可以缺省或者有选择性(例如,取决于业务主体的具体业务需求)地实施。从而,可以将业务主体的数据和业务处理逻辑最大程度迁移到区块链网络200中,通过区块链网络200实现数据和业务处理过程的可信和可追溯。
区块链网络200中的共识节点接收来自不同业务主体(例如图1中示出的业务主体400和业务主体500)的客户端节点(例如,图1中示出的归属于业务主体400的客户端节点410、以及归属于业务主体500的客户端节点510)提交的交易,执行交易以更新账本或者查询账本,执行交易的各种中间结果或最终结果可以返回业务主体的客户端节点中显示。
例如,客户端节点410/510可以订阅区块链网络200中感兴趣的事件,例如区块链网络200中特定的组织/通道中发生的交易,由共识节点210推送相应的交易通知到客户端节点410/510,从而触发客户端节点410/510中相应的业务逻辑。
下面以多个业务主体接入区块链网络以实现多媒体信息处理的管理为例,说明区块链网络的示例性应用。
参见图5,管理环节涉及的多个业务主体,如业务主体400可以是基于人工智能的多媒体信息处理装置,业务主体500可以是带有多媒体信息处理功能的显示系统,从认证中心300进行登记注册获得各自的数字证书,数字证书中包括业务主体的公钥、以及认证中心300对业务主体的公钥和身份信息签署的数字签名,用来与业务主体针对交易的数字签名一起附加到交易中,并被发送到区块链网络,以供区块链网络从交易中取出数字证书和签名,验证消息的可靠性(即是否未经篡改)和发送消息的业务主体的身份信息,区块链网络会根据身份进行验证,例如是否具有发起交易的权限。业务主体下辖的电子设备(例如终端或者服务器)运行的客户端都可以向区块链网络200请求接入而成为客户端节点。
业务主体400的客户端节点410用于获取多媒体信息处理请求,其中,所述多媒体信息处理请求用于表征获取目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息;根据所述目标多媒体信息的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相对应的多媒体信息的内容的生命周期阶段;根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群匹配指数参数;根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数;根据所述用户群匹配指数参数、用户群认可指数参数以及所述多媒体信息的内容的生命周期阶段,对相应多媒体信息池中的不同多媒体信息的推荐顺序进行调整,以实现根据经过调整的多媒体信息的推荐顺序与不同的业务进程相匹配,并将将所述目标多媒体信息、所述用户群匹配指数参数和所述用户群认可指数参数发送至区块链网络200。
其中,将所述目标多媒体信息、所述用户群匹配指数参数和所述用户群认可指数参数发送至区块链网络200,可以预先在客户端节点410设置业务逻辑,当形成相应的文本信息时,客户端节点410将将所述目标多媒体信息、所述用户群匹配指数参数和所述用户群认可指数参数自动发送至区块链网络200,也可以由业务主体400的业务人员在客户端节点410中登录,手动打包将所述目标多媒体信息、所述用户群匹配指数参数和所述用户群认可指数参数,并将其发送至区块链网络200。在发送时,客户端节点410根据将所述目标多媒体信息、所述用户群匹配指数参数和所述用户群认可指数参数生成对应更新操作的交易,在交易中指定了实现更新操作需要调用的智能合约、以及向智能合约传递的参数,交易还携带了客户端节点410的数字证书、签署的数字签名(例如,使用客户端节点410的数字证书中的私钥,对交易的摘要进行加密得到),并将交易广播到区块链网络200中的共识节点210。
区块链网络200中的共识节点210中接收到交易时,对交易携带的数字证书和数字签名进行验证,验证成功后,根据交易中携带的业务主体400的身份,确认业务主体400是否是具有交易权限,数字签名和权限验证中的任何一个验证判断都将导致交易失败。验证成功后签署节点210自己的数字签名(例如,使用节点210-1的私钥对交易的摘要进行加密得到),并继续在区块链网络200中广播。
区块链网络200中的共识节点210接收到验证成功的交易后,将交易填充到新的区块中,并进行广播。区块链网络200中的共识节点210广播的新区块时,会对新区块进行共识过程,如果共识成功,则将新区块追加到自身所存储的区块链的尾部,并根据交易的结果更新状态数据库,执行新区块中的交易:对于提交更新将所述目标多媒体信息、所述用户群匹配指数参数和所述用户群认可指数参数的交易,在状态数据库中添加包括将所述目标多媒体信息、所述用户群匹配指数参数和所述用户群认可指数参数的键值对。
业务主体500的业务人员在客户端节点510中登录,输入多媒体信息处理结果或者文本信息查询请求,客户端节点510根据多媒体信息处理结果或者文本信息查询请求生成对应更新操作/查询操作的交易,在交易中指定了实现更新操作/查询操作需要调用的智能合约、以及向智能合约传递的参数,交易还携带了客户端节点510的数字证书、签署的数字签名(例如,使用客户端节点510的数字证书中的私钥,对交易的摘要进行加密得到),并将交易广播到区块链网络200中的共识节点210。
区块链网络200中的共识节点210中接收到交易,对交易进行验证、区块填充及共识一致后,将填充的新区块追加到自身所存储的区块链的尾部,并根据交易的结果更新状态数据库,执行新区块中的交易:对于提交的更新某一将所述目标多媒体信息、所述用户群匹配指数参数和所述用户群认可指数参数的交易,根据人工识别结果更新状态数据库中该多媒体信息处理结果对应的键值对;对于提交的查询某个多媒体信息处理结果的交易,从状态数据库中查询多媒体信息处理结果对应的键值对,并返回交易结果。
值得说明的是,在图5中示例性地示出了将将所述目标多媒体信息、所述用户群匹配指数参数和所述用户群认可指数参数直接上链的过程,但在另一些实施例中,对于多媒体信息处理结果的数据量较大的情况,客户端节点410可将多媒体信息处理结果的哈希以及相应的文本信息的哈希成对上链,将原始的多媒体信息处理结果以及相应的文本信息存储于分布式文件系统或数据库。客户端节点510从分布式文件系统或数据库获取到多媒体信息处理结果以及相应的文本信息后,可结合区块链网络200中对应的哈希进行校验,从而减少上链操作的工作量。
作为区块链的示例,参见图6,图6是本发明实施例提供的区块链网络200中区块链的结构示意图,每个区块的头部既可以包括区块中所有交易的哈希值,同时也包含前一个区块中所有交易的哈希值,新产生的交易的记录被填充到区块并经过区块链网络中节点的共识后,会被追加到区块链的尾部从而形成链式的增长,区块之间基于哈希值的链式结构保证了区块中交易的防篡改和防伪造。
下面说明本发明实施例提供的区块链网络的示例性的功能架构,参见图7,图7是本发明实施例提供的区块链网络200的功能架构示意图,包括应用层201、共识层202、网络层203、数据层204和资源层205,下面分别进行说明。
资源层205封装了实现区块链网路200中的各个节点210的计算资源、存储资源和通信资源。
数据层204封装了实现账本的各种数据结构,包括以文件系统中的文件实现的区块链,键值型的状态数据库和存在性证明(例如区块中交易的哈希树)。
网络层203封装了点对点(P2P,Point to Point)网络协议、数据传播机制和数据验证机制、接入认证机制和业务主体身份管理的功能。
其中,P2P网络协议实现区块链网络200中节点210之间的通信,数据传播机制保证了交易在区块链网络200中的传播,数据验证机制用于基于加密学方法(例如数字证书、数字签名、公/私钥对)实现节点210之间传输数据的可靠性;接入认证机制用于根据实际的业务场景对加入区块链网络200的业务主体的身份进行认证,并在认证通过时赋予业务主体接入区块链网络200的权限;业务主体身份管理用于存储允许接入区块链网络200的业务主体的身份、以及权限(例如能够发起的交易的类型)。
共识层202封装了区块链网络200中的节点210对区块达成一致性的机制(即共识机制)、交易管理和账本管理的功能。共识机制包括POS、POW和DPOS等共识算法,支持共识算法的可插拔。
交易管理用于验证节点210接收到的交易中携带的数字签名,验证业务主体的身份信息,并根据身份信息判断确认其是否具有权限进行交易(从业务主体身份管理读取相关信息);对于获得接入区块链网络200的授权的业务主体而言,均拥有认证中心颁发的数字证书,业务主体利用自己的数字证书中的私钥对提交的交易进行签名,从而声明自己的合法身份。
账本管理用于维护区块链和状态数据库。对于取得共识的区块,追加到区块链的尾部;执行取得共识的区块中的交易,当交易包括更新操作时更新状态数据库中的键值对,当交易包括查询操作时查询状态数据库中的键值对并向业务主体的客户端节点返回查询结果。支持对状态数据库的多种维度的查询操作,包括:根据区块向量号(例如交易的哈希值)查询区块;根据区块哈希值查询区块;根据交易向量号查询区块;根据交易向量号查询交易;根据业务主体的账号(向量号)查询业务主体的账号数据;根据通道名称查询通道中的区块链。
应用层201封装了区块链网络能够实现的各种业务,包括交易的溯源、存证和验证等。
下面以多媒体信息为文章信息(包括带有图片的文章信息和带有视频的文章信息)对本发明实施例所提供的多媒体信息处理方法进行说明,其中,图8A为本发明实施例所提供的多媒体信息处理方法的应用环境示意图,参见图8A,车载终端(包括终端110-1和终端110-2)上设置有能够显示相应多媒体的软件的客户端,图8B为本发明实施例所提供的多媒体信息处理方法的前端显示示意图,图8B所示的显示界面中,本申请中,多媒体的定义包括但不限于:音乐、视频、文章、文章,用户通过相应的客户端可以浏览不同的文章信息或者获得在车环境下的相应文章(交易合同文本信息或者线路文本信息)服务;终端通过网络300连接服务器200,网络300可以是广域网或者局域网,又或者是二者的组合,使用无线链路实现数据传输。这一过程中,为了实现向用户推荐更加准确的多媒体信息,可以使用相应的推荐系统,传统的推荐系统将推荐问题看成是:给定用户的历史行为,给用户推荐他可能感兴趣的多媒体(item)列表(这里的多媒体包括但不限于:音乐、视频、文章等),这种列表是一次生成的,但用户对多媒体的点击确是一个时间序列,存在时间上的先后顺序,所以传统推荐系统定义的问题并不是完全符合真实场景。以文章信息为例,优质媒体所生产的文章不一定每一篇用户都爱看,非优质媒体的文章也不一定用户都不喜欢阅读,而且对优质媒体的运营可能会偏于活跃发文的媒体,并不能反映所有文章的真实情况。传统方式中的低质标签的运营也只是在某一方面来评价文章的性质,吸引用户的标题可以提高文章的点击转化,但是对用户的使用体验无益,而有些文章虽然标题吸引用户,但是内容也同样可能会有感染力,片面的通过标签打压低质也可能会导致点击通过率(ctr Click-Through-Rate)的降低,而如果不适当打压又可能导致阅读时长指标的降低,两者很难兼顾。
为解决以上问题,参考图9,图9为本发明实施例提供的多媒体信息处理方法一个可选的流程示意图,图10为本发明实施例提供的多媒体信息处理方法的数据结构框架示意图,具体包括:
步骤901:获取目标文章信息的内容属性信息以及文章的日志信息;
步骤902:根据目标文章信息的内容属性信息以及日志信息,触发模型层中内容生命周期模型与内容指数模型运行,以确定多媒体信息的内容的生命周期和相应的用户群匹配指数MI以及用户群认可指数RI。
步骤903:通过模型层中优化规则对内容管理和推荐服务进行优化,以实现对内容池的低质内容进行处理。
步骤904:根据对内容池的低质内容进行处理的结果,触发业务层中的相应的业务进程。
其中,结合图11,图11为本发明实施例提供的多媒体信息处理方法中生命周期模型工作示意图,图12为生命周期的不同阶段示意图,以文章信息为例,包括:
步骤1101:确定文章粒度分时曝光量;
其中,内容生命周期模型可以根据业务情况确定统计的时间粒度,如每小时进行一次统计,文章粒度分时曝光量为最新一时间分片内的每篇文章的曝光量记为et;
步骤1102:确定文章时段平均曝光量;
具体的,可以设置一个时间窗口w(方法中各指标计算都采用相同时间窗口),从当前小时往前w个时间分片的分时曝光量的平均值:e=∑et/w;
步骤1103:确定整体分时曝光量,具体包括:统计每个时间分片所有文章整体的曝光量,记为Et;
步骤1104:确定文章分时相对曝光率;
其中,文章曝光量在一天内的不同时间段会自然波动,为了消除不同时间段自然波动对曝光变化情况的干扰,可以采用相对整体曝光的相对曝光率的变化率来判断文章曝光的增长情况,记为rt=et/Et,该值越大说明在整体曝光占比越大;
步骤1105:确定文章相对曝光率变化率;
其中,将时间窗口w均分成前后两个等长的子窗口,两个子窗口分别求相对曝光率的平均值,记为r1和r2,相对曝光率变化率记为dr=(r2-r1)/r1;
步骤1106:确定文章生命周期;
具体的,可以设定曝光量阈值Pe和变化率阈值Pdr,当e<Pe且dr>Pdr时为进入期,当e>Pe且dr>Pdr时为增长期,当e>Pe且dr<Pdr且dr>-Pdr时为持续期,当e>Pe且dr<-Pdr时为衰减期,当e<Pe且dr<Pdr时为沉默期。
参考图12,多媒体信息内容从引入到推荐池之后,便由推荐系统推荐给用户,为了定量的评估内容在应用中的使用情况,由于引入生命周期的概念,如图12,将内容在推荐池的生命周期划分为进入期、传播期、持续期、衰退期和沉默期等五个时期,具体的:
1)进入期:内容刚被推荐,只有极少曝光,但有曝光增长趋期;
2)传播期:内容有一定的曝光量,而且还在持续增长;
3)持续期:内容的曝光量相对比较稳定的阶段;
4)衰退期:内容的曝光在持续减少;
5)沉默期:内容曝光减少到只有极少曝光,甚至没有曝光。
由于内容的规模和推荐策略等影响,有些内容可能只经历以上5个时期的部分时期,当推荐池内容过剩时,甚至有些文章都没有曝光的机会。为了计算内容的生命周期,需要统计一段时间内容的曝光数,以及内容曝光的变化情况。
下面对内容指数模型的工作过程进行说明,其中对于文章推荐进程来说,用户群匹配指数反映的是该文章被阅读的可能性,指数越高,当文章被曝光时越可能被阅读,用户群认可指数反映的是用户开始阅读文章后看完的意愿,指数越高代表用户越愿意看完该篇文章
其中,结合图13,图13为本发明实施例提供的多媒体信息处理方法中用户群匹配指数确定示意图,用户群匹配指数反映的是该文章被阅读的可能性,指数越高,当文章被曝光时越可能被阅读,为了使指标能够进一步反映增加文章曝光对产品点击的影响是正向还是负向,并和方法中用户群认可指数融合,可以ctr进行一定的计算处理得到用户群匹配指数MI,具体包括:
步骤1301:确定时段文章ctr;
其中,可以统计每个时间窗口w内的每篇文章的总曝光e和总点击c,计算得到平均ctr=c/e。
步骤1302:确定时段总体ctr。
具体包括:不区分文章,统计总体文章的总曝光E和总点击C,计算总CTR=C/E。
步骤1303:确定用户群匹配指数;
其中,可以根据时段文章ctr和时段总体CTR,计算得到相对ctr,rctr=(ctr-CTR)/CTR,然后通过sigmoid函数(将实数变换为0-1之间的数)进行归一化处理得到用户群匹配指数:MI=sigmoid(rctr),MI为0到1之间的数。
其中,结合图14,图14为本发明实施例提供的多媒体信息处理方法中用户群认可指数确定示意图,其中,一篇文章用户阅读时间越长,说明用户更有意愿阅读,但是文章本身的属性决定了不同的文章用户需要的阅读时长不一样,图文文章字数越多图片越多需要阅读完的时间越长,而视频文章视频长度不一样需要播放的时长也不一样。为了能够衡量一篇文章用户的阅读意愿,因此,通过提出用户群认可指数RI,首先通过线性回归的方法根据文章属性估计出图文阅读需要的平均时间或视频的平均完成率情况,然后统计文章实际的平均单次阅读时长或视频的平均完成率,通过比较两者的差距来评估用户的阅读意愿,该意愿是相对于应用平均水平而言,因此更为准确与客观。图文文章RI计算过程具体包括:
步骤1401:按照字数分层x(可以按100的倍数进行划分)和图片数y对文章进行分类,统计每个类别下所有文章的平均单次阅读时长t。通过对线上数据进行分析,建立线性回归模型t=a*x+b*y+c,使用统计结果进行训练学习得到参数a、b和c;
步骤1402:据步骤1401训练得到的模型可由每篇文章的字数和图片数计算文章阅读时长基准t0,该基准为对应字数和图片数用户的平均时长水平,高于平均水平的相对更优;
步骤1403:时段内各文章实际的单次阅读时长t1,然后计算与基准的相对差异rt=(t1-t0)/t0,并进行归一化处理得到RI=simoid(rt);
进一步地,对于视频文章RI,具体包括:
步骤1404根据视频时长的长度统计各时长的视频的平均单次播放完成率fr=pt/l,其中pt为平均单次播放时长,通过对线上数据分析,建立回归模型fr=a*lb,使用统计数据进行模型训练得到参数a和b;
步骤1405将视频时长输入模型计算视频的完成率基准fr0,该基准表示了该视频长度在用户群体中的平均完成水平,高于该水平的则为较优视频;
步骤1406:时段内各视频的平均完成率fr1,计算与基准的相对差异rfr=(fr1-fr0)/fr0,然后归一化处理RI=sigmoid(rfr)。
进一步地,通过模型层中优化规则对内容管理和推荐服务进行优化可以通过以下方式实现:
对内容管理通过清理低质内容来实现优化内容池,对推荐服务则是提供内容质量相关的曝光权重建议,其中,
1)曝光大于阈值Pe,则为传播、持续、衰退期,判断匹配指数和认可指数,根据业务情况协调两项指数的权重,分别记为a、b,混合指标(a*MI+b*RI)/(a+b)取底部p%的内容进行退池处理,并监测推荐池减去退池文章后的推荐池曝光文章量占比(曝光文章量/推荐池文章量),保证有足够的文章,不足时需要尽快引入新的优质文章,或调整退池比例,降低退池速度。推陈出新净化推荐池内容,不断优化推荐池,减少推荐池低匹配且低认可的文章数量。
2)曝光大于Pe,且增长大于阈值Pdr则为传播期,传播期的文章根据(a*MI+b*RI)/(a+b)得到文章的权重,为推荐提供权重建议,权重越大的则建议增加曝光机会,反之,权重越小的则减少曝光机会,使低质文章快速进入衰退期,减少曝光机会,为其他文章提供曝光测试机会,提高推荐池文章的利用率。
由此,相比于传统技术的多媒体信息处理方法,本申请中,周期可以评估内容在应用中的利用情况及所处阶段,能够尽早评估内容的质量并进行相关优化;
同时,内容的匹配指数MI和认可指数RI可以评估每篇内容用户的点击意愿和阅读意愿,两项指标能够反映该文章是否优于应用平均水平,可以指导内容运营引入MI大于0.5(归一化后平均水平取值)的内容或清退MI小于0.5的内容达到提高用户点击量的效果,而引入RI大于0.5(归一化后平均水平取值)或清退RI小于0.5的内容可以提高用户阅读时长,由此进一步地优化推荐池,减少地址内容的无效推荐。
最后,为推荐测的推荐提供权重参考,给与MI和RI都相对较好的文章更多曝光可以提高应用ctr和时长两项指标,在增长期控制指标都差的文章的推荐,高文章的利用率,也提升了用户的使用体验,也减少了推荐池的体量,解决了传统方案中在ctr和时长两项大盘指标上无法协调的缺陷。
有益技术效果:
通过本发明通过获取目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息;根据所述目标多媒体信息的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相对应的多媒体信息的内容的生命周期阶段;根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群匹配指数参数;根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数;根据所述用户群匹配指数参数、用户群认可指数参数以及所述多媒体信息的内容的生命周期阶段,对相应多媒体信息池中的不同多媒体信息的推荐顺序进行调整,以实现根据经过调整的多媒体信息的推荐顺序与不同的业务进程相匹配,由此,可以实现根据用户群匹配指数参数、用户群认可指数参数以及多媒体信息的内容的生命周期阶段,对相应多媒体信息池中的不同多媒体信息的推荐顺序进行调整,筛选高质量的多媒体信息,便于通过不同的业务进程向用户推荐高质量的多媒体信息。
以上所述,仅为本发明的实施例而已,并非用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (15)
1.一种多媒体信息处理方法,其特征在于,所述方法包括:
获取目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息;
根据所述目标多媒体信息的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相对应的多媒体信息的内容的生命周期阶段;
根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群匹配指数参数;
根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数;
根据所述用户群匹配指数参数、用户群认可指数参数以及所述多媒体信息的内容的生命周期阶段,对相应多媒体信息池中的不同多媒体信息的推荐顺序进行调整。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标多媒体信息的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相对应的多媒体信息的内容的生命周期阶段,包括:
确定与所述业务进程相匹配的统计时间粒度参数以及对应的时间窗口信息;
根据与所述统计时间粒度参数,对所述目标多媒体信息的日志信息进行处理,确定所述目标多媒体信息对应的粒度分时曝光量参数;
根据所述时间窗口信息对所述目标多媒体信息的日志信息进行处理,确定所述目标多媒体信息对应的时段平均曝光量参数;
确定所述目标多媒体信息所归属的多媒体信息集合中的所有多媒体信息对应的整体分时曝光量参数;
根据所述时间窗口信息对所述目标多媒体信息的日志信息进行处理,确定所述目标多媒体信息对应的分时相对曝光率参数以及相对曝光率变化率参数;
根据所述时间窗口信息、所述粒度分时曝光量参数、所述时段平均曝光量参数、所述整体分时曝光量参数、所述分时相对曝光率参数以及相对曝光率变化率参数,确定所述多媒体信息的内容的生命周期阶段。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述时间窗口信息、所述粒度分时曝光量参数、所述时段平均曝光量参数、所述整体分时曝光量参数、所述分时相对曝光率参数以及相对曝光率变化率参数,确定所述多媒体信息的内容的生命周期阶段,包括:
当所述时段平均曝光量参数小于曝光量阈值,并且所述相对曝光率变化率参数大于相对曝光率变化率阈值时,确定所述多媒体信息的内容的生命周期阶段为进入期阶段;
当所述时段平均曝光量参数大于所述曝光量阈值,并且所述相对曝光率变化率参数大于相对曝光率变化率阈值时,确定所述多媒体信息的内容的生命周期阶段为传播期阶段。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群匹配指数参数,包括:
根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定所述目标多媒体信息所归属的多媒体信息集合所对应的曝光参数和所述多媒体信息集合的时段总体点击通过率参数;
根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定所述目标多媒体信息对应的时段单一点击通过率参数;
根据所述时段总体点击通过率参数和所述时段单一点击通过率参数,确定所述目标多媒体信息相匹配的用户群匹配指数参数。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数,包括:
当所述目标多媒体信息为第一类型多媒体信息时,通过不同分类维度对所述目标多媒体信息进行分类,确定所述目标多媒体信息在不同维度中的平均阅读时长参数;
根据所述目标多媒体信息在不同维度中的平均阅读时长参数,确定所述目标多媒体信息的基准阅读时长参数;
获取多媒体信息的实际阅读时长参数,并根据所述实际阅读时长参数和基准阅读时长参数,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数,包括:
当所述目标多媒体信息为第二类型多媒体信息时,确定所述第二类型多媒体信息中的视频单次播放完成率参数;
根据所述视频单次播放完成率参数,确定相应的基准视频播放完成率参数;
确定第二类型多媒体信息的平均播放完成率,根据所述平均播放完成率与所述基准视频播放完成率参数,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述用户群匹配指数参数、用户群认可指数参数以及所述多媒体信息的内容的生命周期阶段,对相应多媒体信息池中的不同多媒体信息的推荐顺序进行调整,包括:
当多媒体信息池中的不同多媒体信息对应的曝光率参数大于曝光量阈值时,对所述用户群匹配指数参数和所述用户群认可指数参数对应的权重进行调整,以实现删除所述多媒体信息池中的多媒体信息;或者
当多媒体信息池中的不同多媒体信息对应的曝光率参数小于曝光量阈值时,对所述用户群匹配指数参数和所述用户群认可指数参数对应的权重进行调整,以实现更新所述多媒体信息池中的不同多媒体信息所对应分配的访问量和曝光时限,并根据相应的访问量和曝光时限对不同多媒体信息根进行相应的推荐。
8.根据权利要求1至7任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
将所述目标多媒体信息、所述用户群匹配指数参数和所述用户群认可指数参数发送至区块链网络,以使
所述区块链网络的节点将所述目标多媒体信息、所述用户群匹配指数参数和所述用户群认可指数参数填充至新区块,且当对所述新区块共识一致时,将所述新区块追加至区块链的尾部,以实现同一用户的不同使用环境中终端均能够获取所述区块中的信息。
9.一种多媒体信息处理装置,其特征在于,所述装置包括:
信息传输模块,用于获取目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息;
信息处理模块,用于根据所述目标多媒体信息的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相对应的多媒体信息的内容的生命周期阶段;
所述信息处理模块,用于根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群匹配指数参数;
所述信息处理模块,用于根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数;
所述信息处理模块,用于根据所述用户群匹配指数参数、用户群认可指数参数以及所述多媒体信息的内容的生命周期阶段,对相应多媒体信息池中的不同多媒体信息的推荐顺序进行调整。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,
所述信息处理模块,用于确定与所述业务进程相匹配的统计时间粒度参数以及对应的时间窗口信息;
所述信息处理模块,用于根据与所述统计时间粒度参数,对所述目标多媒体信息的日志信息进行处理,确定所述目标多媒体信息对应的粒度分时曝光量参数;
所述信息处理模块,用于根据所述时间窗口信息对所述目标多媒体信息的日志信息进行处理,确定所述目标多媒体信息对应的时段平均曝光量参数;
所述信息处理模块,用于确定所述目标多媒体信息所归属的多媒体信息集合中的所有多媒体信息对应的整体分时曝光量参数;
所述信息处理模块,用于根据所述时间窗口信息对所述目标多媒体信息的日志信息进行处理,确定所述目标多媒体信息对应的分时相对曝光率参数以及相对曝光率变化率参数;
所述信息处理模块,用于根据所述时间窗口信息、所述粒度分时曝光量参数、所述时段平均曝光量参数、所述整体分时曝光量参数、所述分时相对曝光率参数以及相对曝光率变化率参数,确定所述多媒体信息的内容的生命周期阶段。
11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,
所述信息处理模块,用于当所述时段平均曝光量参数小于曝光量阈值,并且所述相对曝光率变化率参数大于相对曝光率变化率阈值时,确定所述多媒体信息的内容的生命周期阶段为进入期阶段;
所述信息处理模块,用于当所述时段平均曝光量参数大于所述曝光量阈值,并且所述相对曝光率变化率参数大于相对曝光率变化率阈值时,确定所述多媒体信息的内容的生命周期阶段为传播期阶段。
12.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,
所述信息处理模块,用于根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定所述目标多媒体信息所归属的多媒体信息集合所对应的曝光参数和所述多媒体信息集合的时段总体点击通过率参数;
所述信息处理模块,用于根据所述目标多媒体信息的内容属性信息和对应的日志信息,确定所述目标多媒体信息对应的时段单一点击通过率参数;
所述信息处理模块,用于根据所述时段总体点击通过率参数和所述时段单一点击通过率参数,确定所述目标多媒体信息相匹配的用户群匹配指数参数。
13.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,
所述信息处理模块,用于当所述目标多媒体信息为第一类型多媒体信息时,通过不同分类维度对所述目标多媒体信息进行分类,确定所述目标多媒体信息在不同维度中的平均阅读时长参数;
所述信息处理模块,用于根据所述目标多媒体信息在不同维度中的平均阅读时长参数,确定所述目标多媒体信息的基准阅读时长参数;
所述信息处理模块,用于获取多媒体信息的实际阅读时长参数,并根据所述实际阅读时长参数和基准阅读时长参数,确定与所述目标多媒体信息相匹配的用户群认可指数参数。
14.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
存储器,用于存储可执行指令;
处理器,用于运行所述存储器存储的可执行指令时,实现权利要求1至8任一项所述的多媒体信息处理方法。
15.一种计算机可读存储介质,存储有可执行指令,其特征在于,所述可执行指令被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述的多媒体信息处理方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911382462.3A CN113051413A (zh) | 2019-12-27 | 2019-12-27 | 一种多媒体信息处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911382462.3A CN113051413A (zh) | 2019-12-27 | 2019-12-27 | 一种多媒体信息处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113051413A true CN113051413A (zh) | 2021-06-29 |
Family
ID=76507105
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911382462.3A Pending CN113051413A (zh) | 2019-12-27 | 2019-12-27 | 一种多媒体信息处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113051413A (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114900305A (zh) * | 2022-02-23 | 2022-08-12 | 杭州脸脸会网络技术有限公司 | 基于区块链的数据处理方法、装置、电子装置和存储介质 |
CN115374360A (zh) * | 2022-08-26 | 2022-11-22 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 媒体资源的召回方法和媒体资源召回模型的训练方法 |
CN117093880A (zh) * | 2023-10-19 | 2023-11-21 | 四川互慧软件有限公司 | 一种基于医疗集成平台的单点登录用户管理方法及系统 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104091276A (zh) * | 2013-12-10 | 2014-10-08 | 深圳市腾讯计算机系统有限公司 | 在线分析点击流数据的方法和相关装置及系统 |
CN104125511A (zh) * | 2014-05-29 | 2014-10-29 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 多媒体数据推送方法及装置 |
WO2015043549A1 (zh) * | 2013-09-30 | 2015-04-02 | 乐视网信息技术(北京)股份有限公司 | 一种多媒体文件推荐方法及电子设备 |
CN105335537A (zh) * | 2014-07-24 | 2016-02-17 | 腾讯科技(北京)有限公司 | 视频专辑中网络媒介信息的曝光量的预估方法和系统 |
CN107368573A (zh) * | 2017-07-14 | 2017-11-21 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 视频质量评估方法及装置 |
CN109190043A (zh) * | 2018-09-07 | 2019-01-11 | 北京三快在线科技有限公司 | 推荐方法及装置,存储介质,电子设备及推荐系统 |
CN110209931A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-09-06 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 媒体内容的推送方法和装置、存储介质、电子装置 |
CN110427560A (zh) * | 2019-08-08 | 2019-11-08 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种应用于推荐系统的模型训练方法以及相关装置 |
CN110569658A (zh) * | 2019-09-12 | 2019-12-13 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 基于区块链网络的用户信息处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
2019
- 2019-12-27 CN CN201911382462.3A patent/CN113051413A/zh active Pending
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2015043549A1 (zh) * | 2013-09-30 | 2015-04-02 | 乐视网信息技术(北京)股份有限公司 | 一种多媒体文件推荐方法及电子设备 |
CN104091276A (zh) * | 2013-12-10 | 2014-10-08 | 深圳市腾讯计算机系统有限公司 | 在线分析点击流数据的方法和相关装置及系统 |
CN104125511A (zh) * | 2014-05-29 | 2014-10-29 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 多媒体数据推送方法及装置 |
CN105335537A (zh) * | 2014-07-24 | 2016-02-17 | 腾讯科技(北京)有限公司 | 视频专辑中网络媒介信息的曝光量的预估方法和系统 |
CN107368573A (zh) * | 2017-07-14 | 2017-11-21 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 视频质量评估方法及装置 |
CN109190043A (zh) * | 2018-09-07 | 2019-01-11 | 北京三快在线科技有限公司 | 推荐方法及装置,存储介质,电子设备及推荐系统 |
CN110209931A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-09-06 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 媒体内容的推送方法和装置、存储介质、电子装置 |
CN110427560A (zh) * | 2019-08-08 | 2019-11-08 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种应用于推荐系统的模型训练方法以及相关装置 |
CN110569658A (zh) * | 2019-09-12 | 2019-12-13 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 基于区块链网络的用户信息处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114900305A (zh) * | 2022-02-23 | 2022-08-12 | 杭州脸脸会网络技术有限公司 | 基于区块链的数据处理方法、装置、电子装置和存储介质 |
CN114900305B (zh) * | 2022-02-23 | 2024-03-19 | 杭州脸脸会网络技术有限公司 | 基于区块链的数据处理方法、装置、电子装置和存储介质 |
CN115374360A (zh) * | 2022-08-26 | 2022-11-22 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 媒体资源的召回方法和媒体资源召回模型的训练方法 |
CN115374360B (zh) * | 2022-08-26 | 2024-02-13 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 媒体资源的召回方法和媒体资源召回模型的训练方法 |
CN117093880A (zh) * | 2023-10-19 | 2023-11-21 | 四川互慧软件有限公司 | 一种基于医疗集成平台的单点登录用户管理方法及系统 |
CN117093880B (zh) * | 2023-10-19 | 2023-12-26 | 四川互慧软件有限公司 | 一种基于医疗集成平台的单点登录用户管理方法及系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11551246B2 (en) | Methods and apparatus to analyze and adjust demographic information | |
US10108979B2 (en) | Advertisement effectiveness measurements | |
US9947029B2 (en) | Auction tiering in online advertising auction exchanges | |
US7072846B1 (en) | Clusters for rapid artist-audience matching | |
CN111681091B (zh) | 基于时间域信息的金融风险预测方法、装置及存储介质 | |
US20070097959A1 (en) | Adaptive information network | |
US20140095324A1 (en) | Systems and Methods for Serving Secure Content | |
CN113051413A (zh) | 一种多媒体信息处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
Lommatzsch et al. | Real-time recommendations for user-item streams | |
CN104813305A (zh) | 在线视频内容的可跟踪共享 | |
CN111125420B (zh) | 基于人工智能的对象推荐方法、装置及电子设备 | |
CN111367965B (zh) | 目标对象确定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN115102763A (zh) | 基于可信联邦学习多域DDoS攻击检测方法与装置 | |
US20120101869A1 (en) | Media management system | |
US20140245337A1 (en) | Proxy Analytics | |
CN113011906B (zh) | 基于多媒体信息处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN112989074A (zh) | 多媒体信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN112749827A (zh) | 金融信息处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
Calefato et al. | Collaboration success factors in an online music community | |
CN112989186A (zh) | 资讯信息推荐模型训练方法、装置、电子设备及存储介质 | |
Zhou et al. | Interpreting video recommendation mechanisms by mining view count traces | |
US8285583B2 (en) | Contact stream optimization using FEC and CC constraints | |
US20240095765A1 (en) | Methods and apparatus to analyze and adjust demographic information | |
Liang et al. | The quality control in crowdsensing based on twice consensuses of blockchain | |
US20160328453A1 (en) | Veracity scale for journalists |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
REG | Reference to a national code |
Ref country code: HK Ref legal event code: DE Ref document number: 40046416 Country of ref document: HK |