RU2809340C1 - Method, device and electronic device for recommending video and data carrier - Google Patents
Method, device and electronic device for recommending video and data carrier Download PDFInfo
- Publication number
- RU2809340C1 RU2809340C1 RU2023108391A RU2023108391A RU2809340C1 RU 2809340 C1 RU2809340 C1 RU 2809340C1 RU 2023108391 A RU2023108391 A RU 2023108391A RU 2023108391 A RU2023108391 A RU 2023108391A RU 2809340 C1 RU2809340 C1 RU 2809340C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- video
- tag
- tags
- weight
- candidate
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 38
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 23
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 4
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 44
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 239000013585 weight reducing agent Substances 0.000 description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Abstract
Description
Ссылка на родственную заявкуLink to related application
[1] Данная заявка представляет собой российскую национальную фазу международной заявки №PCT/CN2021/115027, поданной 27 августа 2021 года, которая испрашивает приоритет по заявке на патент Китая №202011052701.1 под названием «Способ и устройство для рекомендации видео», поданной 29 сентября 2020 года, содержание которой полностью включено в настоящий документ посредством ссылки.[1] This application represents the Russian national phase of international application No. PCT/CN2021/115027, filed on August 27, 2021, which claims priority to Chinese patent application No. 202011052701.1 entitled “Method and apparatus for video recommendation,” filed on September 29, 2020 year, the contents of which are incorporated herein by reference in their entirety.
Область техники, к которой относится настоящее изобретенияField of technology to which the present invention relates
[2] Настоящее изобретение относится к области технологий предоставления автоматических рекомендаций, в частности, к способу, устройству и электронному устройству для рекомендации видео и носителю данных.[2] The present invention relates to the field of automatic recommendation technologies, in particular to a method, apparatus and electronic device for recommending videos and storage media.
Предшествующий уровень техники настоящего изобретенияBACKGROUND OF THE INVENTION
[3] Приложения коротких видеороликов могут предоставлять пользователям разнообразный аудио- и видео-контент, и базовая рекомендательная система приступает к важной работе по выбору аудио- и видеоматериалов, которыми интересуется пользователь, из огромного количества ресурсов платформы. Для удовлетворения меняющихся интересов пользователей рекомендательной системе необходимо вычленять точки интереса пользователей в режиме реального времени и выбирать подходящий контент коротких видеороликов из набора кандидатов для улучшения пользовательского восприятия.[3] Short video applications can provide users with a variety of audio and video content, and the underlying recommender system begins the important job of selecting audio and video content that the user is interested in from the platform's vast array of resources. To meet the changing interests of users, the recommender system needs to identify user interest points in real time and select suitable short video content from a set of candidates to improve the user experience.
Краткое раскрытие настоящего изобретенияBrief Disclosure of the Present Invention
[4] Настоящим изобретением предложен способ, устройство и электронное устройство для рекомендации видео и носитель данных.[4] The present invention provides a method, apparatus and electronic apparatus for recommending video and storage media.
Настоящим изобретением предложен способ рекомендации видео. Этот способ предусматривает:The present invention provides a video recommendation method. This method provides:
получение идентификатора видеоролика, в отношении которого целевой учетной записью выполнялось действие в прошлые периоды времени, и определение весового значения каждого из множества видео-тегов видеоролика, соответствующего идентификатору, причем один видео-тег соответствует одной точке интереса;obtaining an identifier of a video that has been acted upon by the target account in past periods of time, and determining a weight value of each of a plurality of video tags of a video corresponding to the identifier, wherein one video tag corresponds to one point of interest;
определение, исходя из весового значения каждого видео-тега, весового коэффициента каждого из множества видеороликов-кандидатов в предварительно определенном наборе кандидатов;determining, based on the weight value of each video tag, a weight coefficient of each of the plurality of candidate videos in the predetermined set of candidates;
выбор из набора кандидатов целевого видеоролика для рекомендации, исходя из весового коэффициента; иselecting a target video for recommendation from a set of candidates based on a weighting coefficient; And
[5] распределение целевого видеоролика клиенту; и отслеживание количества распределенных видеороликов, соответствующих каждому видео-тегу, и сокращение, исходя из весового значения указанного видео-тега, весового коэффициента нераспределенного видеоролика-кандидата с этим видео-тегом в наборе кандидатов по факту установления соответствия распределенных видеороликов, соответствующих данному видео-тегу, предварительно заданному условию; при этом получение идентификатора видеоролика, в отношении которого целевой учетной записью выполнялось действие в прошлые периоды, и определение весового значения каждого из множества видео-тегов видеоролика, соответствующего идентификатору, предусматривает: получение данных о поведении целевой учетной записи за прошлые периоды во время последнего сеанса, причем данные о поведении за прошлые периоды включают в себя идентификаторы видеороликов, в отношении которых целевой учетной записью выполнялось действие, и информацию об операциях, причем информация об операциях включает в себя информацию о позитивных операциях и информацию о негативных операциях, причем информация о позитивных операциях сконфигурирована с возможностью описания позитивной операции, выполненной пользователем целевой учетной записи в отношении видеоролика, соответствующего идентификатору, а информация о негативных операциях сконфигурирована с возможностью описания негативной операции, выполненной пользователем целевой учетной записи в отношении видеоролика, соответствующего идентификатору; получение видео-тегов видеоролика, соответствующего каждому из идентификаторов, и подсчет для каждого из видео-тегов первого количества раз и второго количества раз в качестве информации о распределении, причем первое количество раз представляет собой количество появлений информации о позитивных операциях для каждого из видео-тегов, а второе количество раз представляет собой количество появлений информации о негативных операциях для каждого из видео-тегов; и определение весового значения каждого из видео-тегов на основании информации о распределении.[5] distribution of the target video to the client; and tracking the number of distributed videos corresponding to each video tag, and reducing, based on the weight value of the specified video tag, the weight coefficient of the unallocated candidate video with this video tag in the set of candidates upon establishing a match of the distributed videos corresponding to this video tag , pre-specified condition; wherein obtaining the identifier of a video in respect of which the target account performed an action in the past, and determining the weight value of each of the plurality of video tags of the video corresponding to the identifier, involves: obtaining data about the historical behavior of the target account during the last session, wherein the historical behavior data includes IDs of videos acted upon by the target account and transaction information, wherein the transaction information includes positive transaction information and negative transaction information, wherein the positive transaction information is configured being configured to describe a positive operation performed by the target account user with respect to the video corresponding to the identifier, and the negative operation information is configured to describe a negative operation performed by the target account user with respect to the video corresponding to the identifier; obtaining video tags of a video corresponding to each of the IDs, and counting for each of the video tags a first number of times and a second number of times as distribution information, the first number of times being the number of occurrences of positive operation information for each of the video tags , and the second number of times represents the number of occurrences of negative operation information for each of the video tags; and determining a weight value of each of the video tags based on the distribution information.
Настоящим изобретением дополнительно предложено устройство для рекомендации видео. Это устройство включает в себя следующие компоненты:The present invention further provides a video recommendation apparatus. This device includes the following components:
модуль определения весового значения тегов, выполненный с возможностью получения идентификатора видеоролика, в отношении которого целевая учетная запись выполняла действие в прошлые периоды времени, и определения весового значения каждого из множества видео-тегов видеоролика, соответствующего идентификатору, причем один видео-тег соответствует одной точке интереса;a tag weight determination module, configured to obtain an ID of a video on which the target account has performed an action in past periods of time, and determine a weight value of each of a plurality of video tags of a video corresponding to the ID, wherein one video tag corresponds to one point of interest ;
[6] модуль определения весового коэффициента видеороликов, выполненный с возможностью определения, исходя из весового значения каждого видео-тега, весового коэффициента каждого из множества видеороликов-кандидатов в предварительно определенном наборе кандидатов; модуль рекомендации видеороликов, выполненный с возможностью выбора целевого видеоролика для рекомендации из набора кандидатов, исходя из весового коэффициента, и распределения целевого видеоролика клиенту; и модуль сокращения весового коэффициента, выполненный с возможностью отслеживания количества распределенных видеороликов, соответствующих каждому видео-тегу, и сокращения, исходя из весового значения указанного видео-тега, весового коэффициента нераспределенного видеоролика-кандидата с этим видео-тегом в наборе кандидатов по факту установления соответствия распределенных видеороликов, соответствующих этому видеотегу, предварительно заданному условию; при этом модуль определения весового значения тегов включает в себя: подмодуль получения данных о поведении за прошлые периоды, выполненный с возможностью получения данных о поведении целевой учетной записи во время последнего сеанса, причем данные о поведении за прошлые периоды включают в себя идентификаторы видеороликов, в отношении которых целевой учетной записью выполнялось действие, и информацию об операциях, причем информация об операциях включает в себя информацию о позитивных операциях и информацию о негативных операциях, причем информация о позитивных операциях сконфигурирована с возможностью описания позитивной операции, выполненной пользователем целевой учетной записи в отношении видеоролика, соответствующего идентификатору, а информация о негативных операциях сконфигурирована с возможностью описания негативной операции, выполненной пользователем целевой учетной записи в отношении видеоролика, соответствующего идентификатору; подмодуль определения информации о распределении тегов, выполненный с возможностью получения видео-тегов видеоролика, соответствующего каждому из идентификаторов, и с возможностью подсчета для каждого из видео-тегов первого количества раз и второго количества раз в качестве информации о распределении, причем первое количество раз представляет собой количество появлений информации о позитивных операциях для каждого из видео-тегов, а второе количество раз представляет собой количество появлений информации о негативных операциях для каждого из видео-тегов; и подмодуль определения весового значения тегов, выполненный с возможностью определения весового значения каждого из видео-тегов на основании информации о распределении.[6] a video weight determination module configured to determine, based on the weight value of each video tag, the weight coefficient of each of a plurality of candidate videos in a predetermined set of candidates; a video recommendation module configured to select a target video for recommendation from a set of candidates based on a weight coefficient, and distribute the target video to the client; and a weight coefficient reduction module configured to track the number of distributed videos corresponding to each video tag and reduce, based on the weight value of the specified video tag, the weight coefficient of the undistributed candidate video with this video tag in the set of candidates upon establishment of a match. distributed videos matching this video tag, a predefined condition; wherein the module for determining the weight value of the tags includes: a submodule for obtaining historical behavior data, configured to obtain data about the behavior of the target account during the last session, wherein the historical behavior data includes video identifiers in relation to which the target account has performed an action, and transaction information, wherein the transaction information includes positive transaction information and negative transaction information, wherein the positive transaction information is configured to describe a positive transaction performed by a user of the target account with respect to the video, corresponding to the identifier, and the negative operation information is configured to describe a negative operation performed by the user of the target account with respect to the video corresponding to the identifier; a submodule for determining tag distribution information, configured to obtain video tags of a video corresponding to each of the identifiers, and with the ability to count for each of the video tags a first number of times and a second number of times as distribution information, wherein the first number of times represents the number of occurrences of positive operation information for each of the video tags, and the second number of times is the number of occurrences of negative operation information for each of the video tags; and a submodule for determining the weight value of tags, configured to determine the weight value of each of the video tags based on the distribution information.
[7] Настоящим изобретением дополнительно предложено электронное устройство для рекомендации видео. Это устройство включает в себя память, процессор и компьютерную программу, которая хранится в памяти и приводится в исполнение процессором, причем при загрузке и выполнении компьютерной программы инициируется реализация процессором способа рекомендации видео, описанного выше.[7] The present invention further provides an electronic device for recommending videos. The apparatus includes a memory, a processor, and a computer program that is stored in the memory and executed by the processor, wherein loading and executing the computer program causes the processor to implement the video recommendation method described above.
[8] Настоящим изобретением дополнительно предложен энергонезависимый машиночитаемый носитель данных для хранения компьютерной программы. Компьютерная программа при ее загрузке и выполнении процессором инициирует реализацию этим процессором способа рекомендации видео, описанного выше.[8] The present invention further provides a non-volatile computer readable storage medium for storing a computer program. The computer program, when loaded and executed by a processor, causes the processor to implement the video recommendation method described above.
Краткое описание чертежейBrief description of drawings
[9] На фиг. 1 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ рекомендации видео согласно вариантам осуществления настоящего изобретения;[9] In FIG. 1 is a flowchart illustrating a video recommendation method according to embodiments of the present invention;
[10] На фиг. 2 представлена блок-схема, иллюстрирующая другой способ рекомендации видео согласно вариантам осуществления настоящего изобретения;[10] In FIG. 2 is a flowchart illustrating another video recommendation method according to embodiments of the present invention;
[11] На фиг. 3 представлена структурная блок-схема, иллюстрирующая устройство для рекомендации видео согласно вариантам осуществления настоящего изобретения; и[11] In FIG. 3 is a block diagram illustrating a video recommendation apparatus according to embodiments of the present invention; And
[12] На фиг. 4 представлена структурная схема электронного устройства согласно вариантам осуществления настоящего изобретения.[12] In FIG. 4 is a block diagram of an electronic device according to embodiments of the present invention.
Подробное раскрытие настоящего изобретенияDetailed Disclosure of the Present Invention
[13] Настоящее изобретение отписано ниже по тексту в привязке к прилагаемым чертежам и вариантам своего осуществления.[13] The present invention is described below in connection with the attached drawings and embodiments.
[14] На предшествующем уровне техники для фиксации точек интереса пользователя в режиме реального времени одно из решений, которое реализуется в рекомендательной системе для выдачи рекомендаций в отношении аудио- и видеоматериалов, заключается в том, чтобы вводить данные сеанса пользователя в обучающую модель во время выполнения стадий повторных обращений и упорядочивания, что до некоторой степени решает задачу определения набора кандидатов на основании точек интереса пользователя в режиме реального времени. Однако в этом случае обновление модели происходит с задержками, что обуславливает недостаточный контроль над окончательным распределением видеороликов, а это приводит к недостаточному или чрезмерному распределению точек интереса. Варианты осуществления настоящего изобретения предложены для устранения проблем, указанных выше.[14] In the prior art, to capture the user's points of interest in real time, one solution that is implemented in a recommender system to make recommendations for audio and video content is to feed the user's session data into the training model at runtime stages of repeated calls and ordering, which to some extent solves the problem of determining a set of candidates based on user points of interest in real time. However, in this case, model updating occurs with delays, resulting in insufficient control over the final distribution of videos, resulting in under- or over-distribution of interest points. Embodiments of the present invention are proposed to solve the problems mentioned above.
[15] Первый вариант осуществления настоящего изобретения[15] First Embodiment of the Present Invention
[16] На фиг. 1 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ рекомендации видео согласно вариантам осуществления настоящего изобретения. Этот способ осуществления применим к сценарию рекомендации видео, в частности, к сценарию рекомендации коротких видеороликов, и он реализуется с помощью устройства для рекомендации видео, которое применимо для видеоприложений, приложений коротких видеороликов или приложений прямых трансляций с целью рекомендации видео.[16] In FIG. 1 is a flowchart illustrating a video recommendation method according to embodiments of the present invention. This implementation method is applicable to a video recommendation scenario, in particular to a short video recommendation scenario, and it is implemented by a video recommendation apparatus, which is applicable to video applications, short video applications or live broadcast applications for the purpose of video recommendation.
[17] Этот вариант осуществления настоящего изобретения предусматривает выполнение стадий, описанных ниже.[17] This embodiment of the present invention involves performing the steps described below.
[18] На стадии 110 обеспечивается получение идентификатора видеоролика, в отношении которого целевая учетная запись выполняла действие в прошлые периоды времени, и определяется весовое значение каждого из множества видео-тегов видеоролика, соответствующего идентификатору.[18] At step 110, the ID of a video on which the target account has performed an action in the past is obtained, and a weight value is determined for each of the plurality of video tags of the video corresponding to the ID.
[19] В некоторых примерах осуществления идентификатор видеоролика, в отношении которого целевая учетная запись ранее выполняла действие, может быть получен из регистрационной записи.[19] In some embodiments, the ID of a video on which the target account has previously performed an action may be obtained from the login record.
[20] Поскольку один видеоролик снабжается одним или несколькими видео-тегами, а один видео-тег относится к одному или нескольким видеороликами, в некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения подсчитывается, сколько раз появляется каждый видео-тег видеоролика, соответствующего идентификатору видеоролика, в отношении которого целевая учетная запись выполняла действие в прошлые периоды времени; количество появлений каждого видео-тега подвергаются обработке, например, нормализации и т.п.; и, таким образом, обеспечивается получение весового значения каждого видео-тега.[20] Since one video is provided with one or more video tags, and one video tag refers to one or more videos, in some embodiments of the present invention, the number of times each video tag of a video corresponding to the video ID of which appears is counted. the target account performed the action in past periods of time; the number of occurrences of each video tag is processed, for example, normalization, etc.; and thus ensures that the weight value of each video tag is obtained.
[21] На стадии 120 определяется весовой коэффициент каждого из множества видеороликов-кандидатов, исходя из весового значения каждого видео-тега.[21] At step 120, a weighting factor is determined for each of the plurality of candidate videos based on the weighting value of each video tag.
[22] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения набор кандидатов в рамках описанной выше стадии представляет собой совокупность, состоящую из одного или нескольких видеороликов-кандидатов, которые соответствуют целевой учетной записи и определяются по общепринятой методике выдачи рекомендаций.[22] In some embodiments of the present invention, the candidate set of the step described above is a population consisting of one or more candidate videos that match the target account and are determined by conventional recommendation methodology.
[23] После определения весового значения каждого видео-тега, который фиксировался в записи операций за прошлые периоды времени, что было выполнено на стадии 110, определяется весовой коэффициент видеоролика-кандидата в наборе кандидатов, соотносящийся с видео-тегом, который фиксировался в прошлые периоды времени, исходя из весового значения каждого видео-тега, который фиксировался в прошлые периоды времени.[23] After determining the weight of each video tag that was recorded in the historical transaction record, which was performed at step 110, the weight of the candidate video in the candidate set is determined, corresponding to the video tag that was recorded in the past periods. time, based on the weight value of each video tag that was recorded in past periods of time.
[24] Поскольку один видеоролик содержит один или несколько видео-тегов, для каждого видеоролика-кандидата в наборе кандидатов видео-тег видеоролика-кандидата соотносится с видео-тегами, имеющими определенное весовое значение; и, таким образом, определяется весовое значение видео-тега видеоролика-кандидата. Для видео-тега видеоролика-кандидата, не имеющего элемента соответствия, устанавливается заданное весовое значение этого видео-тега, например, 0.[24] Since one video contains one or more video tags, for each candidate video in the candidate set, the video tag of the candidate video is associated with video tags that have a certain weight value; and thus the weight value of the video tag of the candidate video is determined. For a video tag of a candidate video that does not have a match element, the specified weight value of that video tag is set, for example, 0.
[25] Затем, исходя из весового значения видео-тега видеоролика-кандидата, рассчитывается весовой коэффициент видеоролика-кандидата. Например, в качестве весового коэффициента видеоролика рассчитывается сумма весовых значений видео-тегов видеоролика-кандидата.[25] Then, based on the weight value of the video tag of the candidate video, the weight coefficient of the candidate video is calculated. For example, the sum of the weight values of the video tags of the candidate video is calculated as the weight coefficient of the video.
[26] На стадии 130, исходя из весового коэффициента видеоролика, из набора кандидатов выбирается и распределяется клиенту целевой видеоролик для рекомендации.[26] At step 130, based on the video weight, a target video for recommendation is selected from the set of candidates and distributed to the client.
[27] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения после определения весового коэффициента каждого видеоролика-кандидата в наборе кандидатов, по меньшей мере, один видеоролик-кандидат с наибольшим весовым коэффициентом выбирается в качестве целевого видеоролика, и этот целевой видеоролик рекомендуется и предоставляется клиенту.[27] In some embodiments of the present invention, after determining the weight of each candidate video in the candidate set, at least one candidate video with the highest weight is selected as the target video, and the target video is recommended and provided to the client.
[28] На стадии 140 отслеживается количество распределенных видеороликов, соответствующих каждому видео-тегу, и по факту установления соответствия распределенных видеороликов, соответствующих указанному видео-тегу, предварительно заданному условию сокращается весовой коэффициент нераспределенного видеоролика-кандидата с этим видео-тегом в наборе кандидатов, исходя из весового значения этого видеотега.[28] At step 140, the number of allocated videos corresponding to each video tag is monitored, and upon determining that the allocated videos corresponding to the specified video tag match the predetermined condition, the weight of the unallocated candidate video with that video tag in the candidate set is reduced, based on the weight value of this video tag.
[29] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения отслеживается количество распределенных видеороликов, соответствующих каждому видео-тегу, и по факту установления соответствия видео-тега предварительно заданному условию количество видеороликов для распределения ограничивается во избежание ситуаций, когда весь экран может быть заполнен видеороликами с единственной точкой интереса.[29] In some embodiments of the present invention, the number of allocated videos corresponding to each video tag is monitored, and once the video tag matches a predetermined condition, the number of videos to be allocated is limited to avoid situations where the entire screen may be filled with videos with a single dot interest.
[30] В некоторых примерах осуществления обеспечивается сокращение весового коэффициента нераспределенного видеоролика с видео-тегом, количество распределенных видеороликов которого удовлетворяет предварительно заданному условию. Следовательно, нераспределенный видеоролик может быть быстро исключен из распределения путем сокращения весового коэффициента нераспределенных видеороликов; и, таким образом, обеспечивается динамическая стратегия выдачи рекомендаций по распределению видеороликов.[30] Some embodiments provide weight reduction for an unallocated video with a video tag whose number of allocated videos satisfies a predetermined condition. Therefore, an unallocated video can be quickly removed from the distribution by reducing the weight of the unallocated videos; and thus provides a dynamic video distribution recommendation strategy.
[31] В вариантах осуществления настоящего изобретения обеспечивается получение весового коэффициента каждого видеоролика-кандидата в наборе кандидатов на основании полученного весового значения каждого видео-тега видеоролика, соответствующего идентификатору видеоролика, в отношении которого целевая учетная запись выполняла действие в прошлые периоды времени; и после рекомендации целевого видеоролика, выбранного из набора кандидатов, исходя из весового коэффициента видеоролика, отслеживается количество распределенных видеороликов, соответствующих каждому видеотегу, и по факту установления соответствия распределенных видеороликов, соответствующих указанному видео-тегу, предварительно заданному условию происходит сокращение весового коэффициента нераспределенного видеоролика с этим видео-тегом в наборе кандидатов, исходя из весового значения этого видео-тега, в результате чего обеспечивается динамическая коррекция весового коэффициента видеоролика; и, таким образом, предотвращается ситуация, когда весь экран заполняется видеороликами с единственной точкой интереса, при этом эффективно и своевременно распределяются видеоролики, которыми интересуются пользователи в режиме реального времени. Таким образом, улучшается пользовательское восприятие видеоприложений, и для лучшего восприятия пользователями повышаются такие показатели, как время и частота использования. Способ согласно вариантам осуществления настоящего изобретения предотвращает проблему недостаточного или избыточного распределения точек интереса, обусловленную недостаточным контролем над окончательным распределением видео рекомендательной системой.[31] In embodiments of the present invention, a weight of each candidate video in the candidate set is obtained based on the obtained weight of each video tag of the video corresponding to the ID of the video on which the target account has performed an action in the past; and after recommending a target video selected from the set of candidates based on the weight coefficient of the video, the number of distributed videos corresponding to each video tag is monitored, and upon establishing the correspondence of the distributed videos corresponding to the specified video tag with the predefined condition, the weight coefficient of the unallocated video is reduced with this video tag in the set of candidates, based on the weight value of this video tag, resulting in dynamic correction of the weight coefficient of the video; and thus prevents the entire screen from being filled with videos with a single point of interest, while efficiently and timely distributing videos that users are interested in in real time. Thus, the user experience of video applications is improved, and metrics such as time and frequency of use are increased for a better user experience. The method according to embodiments of the present invention prevents the problem of under- or over-distribution of interest points caused by insufficient control over the final video distribution by the recommender system.
[32] Второй вариант осуществления настоящего изобретения[32] Second Embodiment of the Present Invention
[33] На фиг. 2 представлена блок-схема, иллюстрирующая другой способ рекомендации видео согласно вариантам осуществления настоящего изобретения. Этот способ осуществления проиллюстрирован на основе варианта осуществления заявленного изобретения, который описан выше, и предусматривает выполнение стадий, описанных ниже.[33] In FIG. 2 is a flowchart illustrating another video recommendation method according to embodiments of the present invention. This method of implementation is illustrated based on the embodiment of the claimed invention, which is described above, and involves performing the steps described below.
[34] На стадии 210 обеспечивается получение данных о поведении целевой учетной записи за прошлые периоды, причем данные о поведении за прошлые периоды включают в себя идентификатор видеоролика, в отношении которого целевая учетная запись выполняла действие, и информацию об операциях.[34] At step 210, historical behavior data of the target account is obtained, wherein the historical behavior data includes a video ID on which the target account performed an action and transaction information.
В некоторых возможных сценариях перед выполнением стадии 210 варианты осуществления настоящего изобретения дополнительно предусматривают:In some possible scenarios, before executing step 210, embodiments of the present invention further provide:
[35] прием запроса на включение видеоролика от клиента, причем запрос на включение видеоролика включает в себя целевую учетную запись.[35] receiving a video inclusion request from a client, wherein the video inclusion request includes a target account.
[36] После открытия пользователем видеоприложения и входа в целевую учетную запись клиент детектирует операцию включения видеоролика пользователем и передает запрос на включение видеоролика на устройство для рекомендации видео по факту выполнения указанной операции, причем запрос на включение видеоролика включает в себя целевую учетную запись. После приема запроса на включение видеоролика устройство для рекомендации видео получает целевую учетную запись путем разбора запроса и получает данные о поведении целевой учетной записи за прошлые периоды.[36] After the user opens the video application and logs into the target account, the client detects the user's video enable operation and transmits a video enable request to the device for recommending the video upon completion of the specified operation, wherein the video enable request includes the target account. After receiving a request to include a video, the video recommendation device obtains the target account by parsing the request and obtains historical behavior data of the target account.
[37] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения данные о поведении за прошлые периоды представляют собой данные о поведении целевой учетной записи во время последнего сеанса. Своевременность выполнения может измеряться по секундной шкале с использованием данных о поведении в течение последнего сеанса, что повышает своевременность выдачи рекомендаций в отношении видеороликов, представляющих интерес, в режиме реального времени. Последний сеанс относится к периоду времени, в течение которого осуществлялась последняя (т.е. самая последняя) связь между целевой учетной записью и сервером приложения. В некоторых примерах реализации для повышения скорости абонентского доступа для каждого сеанса выделяется область хранения, предназначенная для хранения рабочих данных по каждому сеансу. Таким образом, видеоприложение предусматривает хранение данных о поведении пользователей в течение каждого сеанса в области хранения каждого сеанса, вследствие чего данные о поведении целевого пользователя за прошлые периоды могут быть получены из области хранения последнего сеанса целевой учетной записи.[37] In some embodiments of the present invention, the historical behavior data is data about the behavior of the target account during the last session. Timeliness of execution can be measured on a second-by-second scale using behavior data from the last session, improving the timeliness of recommendations for videos of interest in real time. Last Session refers to the period of time during which the last (i.e., most recent) communication occurred between the target account and the application server. In some implementation examples, to increase the speed of subscriber access, a storage area is allocated for each session to store operational data for each session. Thus, the video application stores user behavior data for each session in a per-session storage area such that the target user's historical behavior data can be retrieved from the target account's last session storage area.
[38] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения данные о поведении за прошлые периоды включают в себя идентификатор видеоролика, в отношении которого целевая учетная запись выполняла действие, и информацию об операциях, причем идентификаторы видеороликов, в отношении которых целевая учетная запись выполняла действие в течение последнего сеанса, сводятся в последовательность видеороликов, которая выражается следующим образом: Например, если в течение последнего сеанса целевой пользователь выполнял действие в отношении 100 видеороликов, то последовательность видеороликов выражается следующим образом: [38] In some embodiments of the present invention, the historical behavior data includes the ID of a video on which the target account has performed an action and transaction information, wherein the IDs of videos on which the target account has performed an action during the last session are reduced to a sequence of videos, which is expressed as follows: For example, if the target user performed an action on 100 videos during the last session, then the sequence of videos is expressed as follows:
[39] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения информация об операциях включает в себя информацию о позитивных операциях и информацию о негативных операциях. Информация о позитивных операциях включает в себя выставление лайков, просмотр видеоролика до конца, распространение видеоролика, дарение подарков и прочие действия подобного рода; а информация о негативных операциях включает в себя «минусование», выражение неодобрения и прочие действия подобного рода. Иначе говоря, информация о позитивных операциях сконфигурирована с возможностью описания позитивной информации, выполненной пользователем целевой учетной записи в отношении видеоролика, соответствующего идентификатору, а информация о негативных операциях сконфигурирована с возможностью описания негативной операции, выполненной пользователем целевой учетной записи в отношении видеоролика, соответствующего идентификатору.[39] In some embodiments of the present invention, the transaction information includes positive transaction information and negative transaction information. Information about positive transactions includes liking, watching a video to the end, sharing a video, giving gifts and other similar actions; and information about negative operations includes downvotes, expressions of disapproval, and other actions of this kind. That is, the positive operation information is configured to describe positive information performed by the target account user with respect to the video corresponding to the identifier, and the negative operation information is configured to describe the negative operation performed by the target account user with respect to the video corresponding to the identifier.
[40] На стадии 220 обеспечивается получение видео-тегов видеороликов, соответствующих множеству идентификаторов, и на основании информации об операциях определяется информация о распределении каждого видео-тега.[40] At step 220, video tags of videos corresponding to the plurality of identifiers are obtained, and distribution information for each video tag is determined based on the operation information.
[41] На практике один видеоролик содержит один или несколько видео-тегов (или хэштегов). В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения обеспечивается получение видео-тегов, соответствующих идентификатору каждого видеоролика в последовательности видеороликов, и видео-теги каждого видеоролика объединяются в последовательность видео-тегов, которая может быть представлена в таком виде: где величины отображают, соответственно, совокупности видео-тегов, соответствующих разным видеороликам.[41] In practice, one video contains one or more video tags (or hashtags). In some embodiments of the present invention, video tags corresponding to the ID of each video in a sequence of videos are obtained, and the video tags of each video are combined into a sequence of video tags, which can be represented as follows: where are the quantities display, respectively, sets of video tags corresponding to different videos.
[42] После получения последовательности видео-тегов, в которой видео-теги относятся к видеоролику, в отношении которого целевая учетная запись выполняла действие в прошлые периоды времени, на основании информации об операциях по каждому видеоролику может быть получена информация о распределении каждого видео-тега.[42] After obtaining a sequence of video tags in which the video tags refer to a video that the target account has performed an activity on in the past, information about the distribution of each video tag can be obtained based on the activity information for each video. .
В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения определение информации о распределении каждого видео-тега на основании информации об операциях на стадии 220 предусматривает:In some embodiments of the present invention, determining the distribution information of each video tag based on the operation information at step 220 includes:
[43] подсчет первого количества раз и второго количества раз в качестве информации о распределении для каждого видео-тега, причем первое количество раз представляет собой количество появлений информации о позитивных операциях для каждого из видео-тегов, а второе количество раз представляет собой количество появлений информации о негативных операциях для каждого из видео-тегов.[43] counting the first number of times and the second number of times as distribution information for each video tag, where the first number of times represents the number of occurrences of positive operation information for each of the video tags, and the second number of times represents the number of occurrences of the information about negative operations for each of the video tags.
[44] На практике один видео-тег может одновременно содержать информацию о позитивных операциях и информацию о негативных операциях. Например, пользователь ставит лайк видеоролику v1, но «минусует» видеоролик v2, и оба эти видеоролика имеют тег t1. После получения последовательности видео-тегов подсчитывается первое количество раз и второе количество раз, где за единицу берется видео-тег, при этом первое количество раз представляет собой количество появлений информации о позитивных операциях для каждого из видео-тегов, а второе количество раз представляет собой количество появлений информации о негативных операциях для каждого из видео-тегов. Например, если пользователь ставит лайки видеороликам v1 и v2, но «минусует» видеоролик v3, видеоролик v1 имеет теги t1, t2 и t3, видеоролик v2 имеет теги t2 и t4, а видеоролик v3 имеет теги t2 и t3, то первое количество появлений информации о позитивных операциях для тега t1 будет равно 1, а второе количество появлений информации о негативных операциях для тега t1 будет равно 0; первое количество появлений информации о позитивных операциях для тега t1 будет равно 2, а второе количество появлений информации о негативных операциях для тега t2 будет равно 1; первое количество появлений информации о позитивных операциях для тега t3 будет равно 1, а второе количество появлений информации о негативных операциях для тега t3 будет равно 1; и первое количество появлений информации о позитивных операциях для тега t4 будет равно 1, а второе количество появлений информации о негативных операциях для тега t4 будет равно 0.[44] In practice, one video tag can simultaneously contain information about positive transactions and information about negative transactions. For example, a user likes video v 1 but downvotes video v 2 , and both of these videos have the tag t 1 . After receiving a sequence of video tags, the first number of times is counted and the second number of times, where the video tag is taken as one, where the first number of times represents the number of occurrences of positive operation information for each of the video tags, and the second number of times represents the number appearances of information about negative operations for each of the video tags. For example, if a user likes videos v 1 and v 2 but downvotes video v 3 , video v 1 has tags t 1 , t 2 and t 3 , video v 2 has tags t 2 and t 4 , and video v 3 has tags t 2 and t 3 , then the first number of occurrences of information about positive operations for tag t 1 will be equal to 1, and the second number of occurrences of information about negative operations for tag t 1 will be equal to 0; the first number of occurrences of positive operation information for tag t 1 will be equal to 2, and the second number of occurrences of negative operation information for tag t 2 will be equal to 1; the first number of occurrences of positive operation information for tag t 3 will be equal to 1, and the second number of occurrences of negative operation information for tag t 3 will be equal to 1; and the first number of occurrences of positive operation information for tag t 4 will be 1, and the second number of occurrences of negative operation information for tag t 4 will be 0.
[45] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения первое количество появлений информации о позитивных операциях для видео-тега и второе количество появлений информации о негативных операциях для видео-тега используются в качестве информации о распределении видео-тега.[45] In some embodiments of the present invention, the first number of occurrences of positive operation information for a video tag and the second number of occurrences of negative operation information for a video tag are used as the distribution information of the video tag.
[46] На стадии 230 определяется весовое значение каждого видео-тега на основании информации о распределении.[46] At step 230, a weight value for each video tag is determined based on the distribution information.
[47] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения после получения информации о распределении по каждому видео-тегу определяются весовые значения видео-тегов, исходя из распределения информации о позитивных операциях и информации о негативных операциях в отношении видео-тегов.[47] In some embodiments of the present invention, after receiving distribution information for each video tag, weight values are determined video tags, based on the distribution of information about positive operations and information about negative operations in relation to video tags.
[48] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения стадия 230 включает в себя подстадии, описанные ниже.[48] In some embodiments of the present invention, step 230 includes the substeps described below.
[49] На подстадии 230-1 рассчитывается опорное значение весового коэффициента для соответствующего видео-тега на основании первого количества раз и второго количества раз.[49] In substep 230-1, a reference weight value for the corresponding video tag is calculated based on the first number of times and the second number of times.
В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения опорное значение весового коэффициента соответствующего видео-тега рассчитывается на основании первого количества раз и второго количества раз следующим образом:In some embodiments of the present invention, the weight reference value of the corresponding video tag is calculated based on the first number of times and the second number of times as follows:
[50] опорное значение весового коэффициента = (k1+1)/(k1+k2+1), где величина k1 обозначает первое количество раз, а величина k2 обозначает второе количество раз.[50] weight reference value = (k1+1)/(k1+k2+1), where k1 represents the first number of times and k2 represents the second number of times.
[51] На подстадии 230-2 видео-тег определяется в качестве позитивного видео-тега по факту установления того, что опорное значение весового коэффициента превышает первое заданное значение, и опорное значение весового коэффициента определяется в качестве весового значения этого видео-тега.[51] In substep 230-2, the video tag is determined to be a positive video tag upon determining that the weight reference value is greater than the first predetermined value, and the weight reference value is determined to be the weight value of the video tag.
[52] На подстадии 230-3 видео-тег определяется в качестве негативного видео-тега по факту установления того, что опорное значение весового коэффициента меньше второго заданного значения, и отрицательное число опорного значения весового коэффициента определяется в качестве весового значения видео-тега, причем второе заданное значение будет меньше первого заданного значения.[52] In sub-step 230-3, the video tag is determined to be a negative video tag upon determining that the reference weight value is less than a second predetermined value, and the negative number of the reference weight value is determined to be the weight value of the video tag, wherein the second set value will be less than the first set value.
[53] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения после определения видео-тега в качестве позитивного видео-тега эти варианты осуществления дополнительно предусматривают добавление позитивного видео-тега в совокупность позитивных видео-тегов.[53] In some embodiments of the present invention, after defining a video tag as a positive video tag, these embodiments further include adding the positive video tag to the pool of positive video tags.
[54] В некоторых других вариантах осуществления настоящего изобретения после определения видео-тега в качестве негативного видео-тега эти варианты осуществления дополнительно предусматривают добавление негативного видео-тега в совокупность негативных видео-тегов.[54] In some other embodiments of the present invention, after defining a video tag as a negative video tag, these embodiments further include adding the negative video tag to the negative video tag pool.
[55] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения после получения опорного значения весового коэффициента видео-тега этот видео-тег определяется в качестве позитивного видео-тега по факту установления того, что опорное значение весового коэффициента превышает первое заданное значение, и он добавляется в совокупность позитивных видео-тегов, причем одновременно с этим опорное значение весового коэффициента определяется в качестве весового значения этого видео-тега. По факту установления того, что опорное значение весового коэффициента оказывается меньше второго заданного значения, видео-тег определяется в качестве негативного видео-тега и добавляется в совокупность негативных видео-тегов, причем одновременно с этим отрицательное число опорного значения весового коэффициента, указанного выше, определяется в качестве весового значения этого видео-тега; при этом второе заданное значение меньше первого заданного значения.[55] In some embodiments of the present invention, after receiving a reference weight value of a video tag, the video tag is determined to be a positive video tag upon determining that the reference weight value is greater than the first specified value, and it is added to the pool of positive video tags, and at the same time, the reference value of the weight coefficient is determined as the weight value of this video tag. Upon determining that the reference value of the weight coefficient is less than the second specified value, the video tag is determined as a negative video tag and added to the set of negative video tags, and at the same time, the negative number of the reference value of the weight coefficient specified above is determined as the weight value of this video tag; wherein the second specified value is less than the first specified value.
[56] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения видео-теги делятся на совокупность позитивных видео-тегов и совокупность негативных видео-тегов. Видео-теги в совокупности позитивных видео-тегов больше соотносятся с позитивными операциями, такими как выставление лайков, просмотр видеоролика до конца или распространение видеоролика; а видео-теги в совокупности негативных видео-тегов больше соотносятся с негативными операциями, такими как «минусование» или выражение неодобрения. Такое разделение облегчает последующее определение того, является ли повышенная за счет весового коэффициента оценка видео-тега положительной или отрицательной, чтобы принять решение об использовании стратегии повышения весового коэффициента или стратегии сокращения весового коэффициента в процессе выдачи рекомендаций в отношении видеороликов.[56] In some embodiments of the present invention, video tags are divided into a set of positive video tags and a set of negative video tags. Video tags in the aggregate of positive video tags are more correlated with positive activities, such as liking, watching a video to the end, or sharing a video; and video tags in the aggregate of negative video tags are more correlated with negative operations, such as downvotes or expressions of disapproval. This separation makes it easier to subsequently determine whether the weight-enhanced score of a video tag is positive or negative in order to decide whether to use a weight-increasing strategy or a weight-reducing strategy in the video recommendation process.
[57] На стадии 240 для каждого из видео-тегов обеспечивается получение повышенной за счет весового коэффициента оценки видео-тега путем умножения весового значения каждого видео-тега на заданный коэффициент повышения весового значения.[57] At step 240, each of the video tags is provided with a weighted video tag score by multiplying the weight value of each video tag by a predetermined weighting factor.
[58] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения коэффициент повышения весового значения определяется эмпирическим путем, например, как константа в пределах от 1 до 5. Повышенная за счет весового коэффициента оценка каждого видео-тега может быть получена путем умножения весового значения каждого видео-тега на заданный коэффициент повышения весового значения. Для видео-тегов, входящих в совокупность позитивных видео-тегов, поскольку их весовое значение является положительным, соответствующая повышенная за счет весового коэффициента оценка также будет положительной; а для видео-тегов, входящих в совокупность негативных видео-тегов, поскольку их весовое значение является отрицательным, соответствующая повышенная за счет весового коэффициента оценка также будет отрицательной.[58] In some embodiments of the present invention, the weight boost factor is determined empirically, for example, as a constant ranging from 1 to 5. The weight boost score of each video tag can be obtained by multiplying the weight value of each video tag by a given coefficient for increasing the weight value. For video tags included in the set of positive video tags, since their weight value is positive, the corresponding score increased due to the weight coefficient will also be positive; and for video tags included in the set of negative video tags, since their weight value is negative, the corresponding score increased due to the weight coefficient will also be negative.
[59] На стадии 250 для каждого видеоролика-кандидата в наборе кандидатов обеспечивается получение весового коэффициента каждого видеоролика-кандидата путем вычисления суммы повышенных за счет весового коэффициента оценок видео-тегов видеоролика-кандидата.[59] At step 250, for each candidate video in the candidate set, a weight coefficient of each candidate video is obtained by calculating the sum of the weighted video tag scores of the candidate video.
[60] На этой стадии набор кандидатов представляет собой совокупность, состоящую из множества видеороликов-кандидатов, которые были изначально выбраны устройством для рекомендации видео для целевой учетной записи по общепринятой методике. В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения под общепринятой методикой понимается способ, используемый рекомендательной системой в данной области техники. Обычно набор кандидатов характеризуется обширным контентом, т.е. набор кандидатов включает в себя множество видеороликов-кандидатов, которыми интересуются пользователи. Однако ресурсы ячеек дисплея для отображения видеороликов ограничены, и необходимо выбирать контент с оптимальными характеристиками в реальном времени.[60] At this stage, the candidate set is a population consisting of a plurality of candidate videos that were initially selected by the device to recommend videos for the target account using a conventional methodology. In some embodiments of the present invention, a conventional technique refers to a method used by a recommendation system in the art. Typically, the candidate set is characterized by extensive content, i.e. The candidate set includes many candidate videos that users are interested in. However, display cell resources for displaying videos are limited, and content with optimal performance must be selected in real time.
[61] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения обеспечивается получение видео-тегов, которыми снабжен видеоролик-кандидат, для каждого видеоролика-кандидата, а затем осуществляется просмотр каждого видео-тега видеоролика-кандидата с тем, чтобы определить, имеет ли каждый видео-тег соответствующую повышенную за счет весового коэффициента оценку. Если видео-тег имеет повышенную за счет весового коэффициента оценку, то обеспечивается получение этой повышенной за счет весового коэффициента оценки. Если видео-тег не имеет повышенной за счет весового коэффициента оценки, то повышенная за счет весового коэффициента оценка для видео-тега устанавливается на ноль. После этого обеспечивается получение весового коэффициента видеоролика-кандидата путем вычисления суммы повышенных за счет весового коэффициента оценок всех видео-тегов видеоролика-кандидата.[61] In some embodiments of the present invention, the video tags attached to the candidate video are obtained for each candidate video, and then each video tag of the candidate video is examined to determine whether each video tag has the corresponding assessment increased due to the weighting coefficient. If a video tag has an increased rating due to the weighting coefficient, then this increased rating due to the weighting coefficient is ensured. If a video tag does not have a weighted score, then the weighted score for the video tag is set to zero. After this, the weight coefficient of the candidate video is obtained by calculating the sum of the ratings of all video tags of the candidate video increased due to the weight coefficient.
[62] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения, например, предусмотрено, что если видеоролик-кандидат 1 содержит теги t1 и t2, где повышенная за счет весового коэффициента оценка тега t1 составляет 0,5, а повышенная за счет весового коэффициента оценка тега t2 составляет 0,7, то весовой коэффициент этого видеоролика-кандидата будет составлять 0,5+0,7=1,2. В некоторых других вариантах осуществления настоящего изобретения, например, предусмотрено, что если видеоролик-кандидат 2 содержит теги t1 и t5, где повышенная за счет весового коэффициента оценка тега t1 составляет 0,5, а повышенная за счет весового коэффициента оценка тега t5 составляет -2, то весовой коэффициент этого видеоролика-кандидата будет составлять 0,5+(-2)=-1,5. Если весовой коэффициент видеоролика представляет собой отрицательную величину, то обеспечивается быстрое исключение видеороликов, которые не понравились пользователю, из процесса распределения во избежание непрерывного распределения видеороликов с негативными точками интереса.[62] In some embodiments of the present invention, for example, it is provided that if candidate video 1 contains tags t 1 and t 2 , where the weighted score of tag t 1 is 0.5, and the weighted score of tag t 2 is 0.7, then the weight coefficient of this candidate video will be 0.5 + 0.7 = 1.2. In some other embodiments of the present invention, for example, it is provided that if candidate video 2 contains tags t 1 and t 5 , where the weighted score of tag t 1 is 0.5 and the weighted score of tag t 5 is -2, then the weighting factor for this candidate video will be 0.5+(-2)=-1.5. If the video weight is a negative value, then it is possible to quickly exclude videos that the user does not like from the distribution process to avoid continuously distributing videos with negative points of interest.
[63] На стадии 260 осуществляется выбор целевого видеоролика для рекомендации из набора кандидатов на основании весового коэффициента видеоролика и его распределение клиенту.[63] At step 260, a target video for recommendation is selected from the set of candidates based on the video's weight and distributed to the client.
[64] В некоторых примерах осуществления после определения весового коэффициента каждого видеоролика-кандидата в наборе кандидатов предусмотрено упорядочивание множества видеороликов-кандидатов в зависимости от весового коэффициента видеороликов, после чего один или несколько видеороликов-кандидатов в наибольшим весовым коэффициентом выбираются в качестве целевых видеороликов, и эти целевые видеоролики рекомендуются и распределяются клиенту.[64] In some embodiments, after determining the weight of each candidate video in the candidate set, the plurality of candidate videos are ordered based on the video weight, and then one or more candidate videos with the highest weight are selected as target videos, and these targeted videos are recommended and distributed to the client.
[65] На стадии 270 отслеживается количество распределенных видеороликов, соответствующих каждому видео-тегу, и по факту установления соответствия распределенных видеороликов, соответствующих указанному видео-тегу, предварительно заданному условию происходит сокращение весового коэффициента нераспределенного видеоролика-кандидата с этим видео-тегом в наборе кандидатов, исходя из весового значения этого видео-тега.[65] At step 270, the number of allocated videos corresponding to each video tag is monitored, and upon determining that the allocated videos corresponding to the specified video tag meet the predetermined condition, the weight of the unallocated candidate video with that video tag in the set of candidates is reduced. , based on the weight value of this video tag.
[66] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения осуществляется подсчет количества распределенных видеороликов, соответствующих каждому видео-тегу, и по факту достижения распределенными видеороликами, соответствующими определенному видео-тегу, заданного порогового количества определяется, что этот видео-тег удовлетворяет предварительно заданному условию, а затем происходит сокращение весового коэффициента нераспределенного видеоролика с этим видео-тегом в наборе кандидатов, вследствие чего количество видеороликов для последующего распределения ограничивается во избежание ситуаций, когда весь экран может быть заполнен видеороликами с единственной точкой интереса.[66] In some embodiments of the present invention, the number of distributed videos corresponding to each video tag is counted, and when the distributed videos corresponding to a particular video tag reach a predetermined threshold number, it is determined that the video tag satisfies a predetermined condition, and the weight of the unallocated video with that video tag in the candidate set is then reduced, thereby limiting the number of videos for subsequent allocation to avoid situations where the entire screen may be filled with videos with a single point of interest.
В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения стадия 270 предусматривает:In some embodiments of the present invention, step 270 provides:
[67] получение нового весового коэффициента для видеоролика-кандидата путем вычитания повышенной за счет весового коэффициента оценки видео-тега из весового коэффициента нераспределенного видеоролика-кандидата с этим видео-тегом в наборе кандидатов.[67] obtains a new weight for a candidate video by subtracting the weighted score of a video tag from the weight of an unallocated candidate video with that video tag in the candidate set.
[68] В вариантах осуществления настоящего изобретения стадия сокращения весового коэффициента предусматривает: для нераспределенного видеоролика-кандидата в наборе кандидатов определяется, снабжен ли нераспределенный видеоролик-кандидат, описанный выше, видео-тегом, который удовлетворяет предварительно заданному условию; и по факту установления того, что нераспределенный видеоролик-кандидат, описанный выше, снабжен видео-тегом, который удовлетворяет предварительно заданному условию, происходит сокращение весового коэффициента видеоролика-кандидата с видео-тегом, удовлетворяющим предварительно заданному условию, т.е. обеспечивается получение нового весового коэффициента для видеоролика-кандидата путем вычитания повышенной за счет весового коэффициента оценки видео-тега, удовлетворяющего предварительно заданному условию, из весового коэффициента видеоролика-кандидата; и, таким образом, обеспечивается динамическая коррекция весового коэффициента видеоролика-кандидата.[68] In embodiments of the present invention, the weight reduction step includes: for an unallocated candidate video in the candidate set, determining whether the unallocated candidate video described above is provided with a video tag that satisfies a predetermined condition; and upon determining that the unallocated candidate video described above is provided with a video tag that satisfies the preset condition, the weight of the candidate video with the video tag that satisfies the preset condition is reduced, i.e. a new weighting coefficient is obtained for the candidate video by subtracting the score of the video tag that satisfies the predetermined condition, increased due to the weighting coefficient, from the weighting coefficient of the candidate video; and thus dynamically adjusting the weight of the candidate video is achieved.
[69] Например, если исходить из того, что видеоролик, в отношении которого целевой учетной записью выполнялось действие в прошлые периоды времени, имеет три видео-тега, а именно А, В и С, чьи соответствующие повышенные за счет весового коэффициента оценки составляют, соответственно, 1, 0,5 и 0,1, причем один видео-тег соответствует одной точке интереса, то весовой коэффициент всех видеороликов с тегом А в наборе кандидатов (именуемых в данном документе видеороликами типа А) повышается на 1 пункт, весовой коэффициент всех видеороликов с тегом В в наборе кандидатов (именуемых в данном документе видеороликами типа В) повышается на 0,5 пункта, а весовой коэффициент всех видеороликов с тегом С в наборе кандидатов (именуемых в данном документе видеороликами типа С) повышается на 0,1 пункта. Так как ячейки дисплея постоянно занимаются, по факту удовлетворения потребности в распределении видеороликов типа А аннулируется повышение весового коэффициента для остающихся в наборе кандидатов видеороликов типа А, т.е. весовой коэффициент остающихся видеороликов типа А сокращается на один пункт; по факту удовлетворения потребности в распределении видеороликов типа В аннулируется повышение весового коэффициента для остающихся в наборе кандидатов видеороликов типа В, т.е. весовой коэффициент остающихся видеороликов типа В сокращается на 0,5 пункта; и по факту удовлетворения потребности в распределении видеороликов типа С аннулируется повышение весового коэффициента для остающихся в наборе кандидатов видеороликов типа С, т.е. весовой коэффициент остающихся видеороликов типа С сокращается на 0,1 пункта. За счет описанного выше процесса динамического повышения весовых коэффициентов существенно увеличивается вероятность распределения видеороликов с точками интереса А, В и С. Более того, за счет сокращения весового коэффициента представляющего интерес видеоролика, количество распределений которого превышает определенное число, предотвращается ситуация, когда весь экран может быть заполнен видеороликами с единственной точкой интереса, благодаря чему удовлетворяются потребности и интересы пользователей.[69] For example, assuming that a video that has been historically acted upon by the target account has three video tags, namely A, B, and C, whose corresponding weighted scores are, 1, 0.5, and 0.1, respectively, with one video tag corresponding to one point of interest, then the weighting coefficient of all videos with tag A in the candidate set (referred to herein as type A videos) is increased by 1 point, the weighting coefficient of all videos tagged B in the candidate set (herein referred to as Type B videos) are increased by 0.5 points, and the weighting of all videos tagged C in the candidate set (herein referred to as Type C videos) is increased by 0.1 points. Since the display cells are constantly occupied, upon satisfaction of the demand for the distribution of type A videos, the increase in the weight coefficient for the remaining type A videos in the candidate set is canceled, i.e. the weight of the remaining type A videos is reduced by one point; upon satisfaction of the need for the distribution of videos of type B, the increase in the weight coefficient for the remaining videos of type B in the set of candidates is canceled, i.e. the weighting coefficient of the remaining type B videos is reduced by 0.5 points; and upon satisfaction of the need for the distribution of videos of type C, the increase in the weight coefficient for the remaining videos of type C in the set of candidates is canceled, i.e. The weight of the remaining Type C videos is reduced by 0.1 points. Through the process of dynamically increasing the weights described above, the probability of the distribution of videos with points of interest A, B and C is significantly increased. Moreover, by reducing the weight of a video of interest whose number of distributions exceeds a certain number, it is prevented that the entire screen may be filled with videos with a single point of interest, thereby satisfying the needs and interests of users.
[70] В рамках вариантов осуществления настоящего изобретения для фиксации меняющихся интересов пользователей в режиме реального времени определяется весовое значение каждого видео-тега на основании видео-тегов, содержащихся в видеоролике, который соответствует идентификатору видеоролика, в данных о поведении целевой учетной записи за короткий срок, после чего определяется повышенная за счет весового коэффициента оценка видео-тега в реальном времени, исходя из весового значения тега, и на основании повышенной за счет весового коэффициента оценки каждого видео-тега вычисляется весовой коэффициент каждого видеоролика-кандидата, благодаря чему обеспечивается своевременное распределение видеороликов с точками интереса пользователей в режиме реального времени, а также повышается вероятность распределения видеороликов. Затем, по факту детектирования видео-тега, который удовлетворяет предварительно заданному условию, среди видео-тегов распределенного видеоролика происходит сокращение весового коэффициента нераспределенного видеоролика с этим видео-тегом в наборе кандидатов, исходя из весового значения видео-тега, в результате чего обеспечивается динамическая коррекция весового коэффициента каждого видеоролика-кандидата в наборе кандидатов. В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения, исходя из скорректированного весового коэффициента каждого видеоролика-кандидата в наборе кандидатов, предложенный способ может предусматривать выбор, по меньшей мере, одного видеоролика-кандидата в наборе кандидатов в качестве целевого видеоролика. Например, целевой видеоролик может представлять собой видеоролик с наибольшим весовым коэффициентом среди видеороликов в наборе кандидатов. Иначе говоря, предложенный способ может предусматривать выбор целевого видеоролика из набора видеороликов-кандидатов с динамически изменяющимися весовыми коэффициентами и, соответственно, управление выдачей рекомендации для целевой учетной записи в отношении целевого видеоролика.[70] In embodiments of the present invention, to capture the changing interests of users in real time, the weight value of each video tag is determined based on the video tags contained in the video that matches the video ID in the target account's short-term behavior data , after which the weighted score of the video tag is determined in real time based on the weight value of the tag, and based on the weighted score of each video tag, the weight coefficient of each candidate video is calculated, thereby ensuring timely distribution of videos with user points of interest in real time, and also increases the likelihood of video distribution. Then, upon detection of a video tag that satisfies a predetermined condition, among the video tags of the distributed video, the weight coefficient of the undistributed video with this video tag in the set of candidates is reduced, based on the weight value of the video tag, resulting in dynamic correction the weighting factor of each candidate video in the candidate set. In some embodiments of the present invention, based on the adjusted weight of each candidate video in the candidate set, the proposed method may include selecting at least one candidate video in the candidate set as a target video. For example, the target video may be the video with the highest weight among the videos in the candidate set. In other words, the proposed method may involve selecting a target video from a set of candidate videos with dynamically changing weights and, accordingly, controlling the issuance of a recommendation for the target account regarding the target video.
[71] Третий вариант осуществления настоящего изобретения[71] Third Embodiment of the Present Invention
На фиг. 3 представлена структурная блок-схема, иллюстрирующая устройство для рекомендации видео согласно вариантам осуществления настоящего изобретения. В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения устройство для рекомендации видео располагается в сервере и включает в себя следующие компоненты:In fig. 3 is a block diagram illustrating a video recommendation apparatus according to embodiments of the present invention. In some embodiments of the present invention, the video recommendation device is located in the server and includes the following components:
[72] модуль 310 определения весового значения тегов, выполненный с возможностью получения идентификатора видеоролика, в отношении которого целевая учетная запись выполняла действие в прошлые периоды времени, и определения весового значения каждого из множества видео-тегов видеоролика, соответствующего идентификатору, когда один видео-тег соответствует одной точке интереса; модуль 320 определения весового коэффициента видеороликов, выполненный с возможностью определения, исходя из весового значения каждого видео-тега, весового коэффициента каждого из множества видеороликов-кандидатов в предварительно определенном наборе кандидатов; модуль 330 рекомендации видеороликов, выполненный с возможностью выбора, исходя из весового коэффициента, целевого видеоролика из набора кандидатов для рекомендации, и с возможностью распределения целевого видеоролика клиенту; и модуль 340 сокращения весового коэффициента, выполненный с возможностью отслеживания количества распределенных видеороликов, соответствующих видео-тегу, удовлетворяющего предварительно заданному условию, и сокращения, исходя из весового значения видео-тега, весового коэффициента нераспределенного видеоролика-кандидата с этим видео-тегом в наборе кандидатов. Модуль определения весового значения тегов включает в себя: подмодуль получения данных о поведении за прошлые периоды, выполненный с возможностью получения данных о поведении целевой учетной записи во время последнего сеанса, причем данные о поведении за прошлые периоды включают в себя идентификаторы видеороликов, в отношении которых целевой учетной записью выполнялось действие, и информацию об операциях, причем информация об операциях включает в себя информацию о позитивных операциях и информацию о негативных операциях, причем информация о позитивных операциях сконфигурирована с возможностью описания позитивной операции, выполненной пользователем целевой учетной записи в отношении видеоролика, соответствующего идентификатору, а информация о негативных операциях сконфигурирована с возможностью описания негативной операции, выполненной пользователем целевой учетной записи в отношении видеоролика, соответствующего идентификатору; подмодуль определения информации о распределении тегов, выполненный с возможностью получения видео-тегов видеоролика, соответствующего каждому из идентификаторов, и с возможностью подсчета для каждого из видео-тегов первого количества раз и второго количества раз в качестве информации о распределении, причем первое количество раз представляет собой количество появлений информации о позитивных операциях для каждого из видео-тегов, а второе количество раз представляет собой количество появлений информации о негативных операциях для каждого из видео-тегов; и подмодуль определения весового значения тегов, выполненный с возможностью определения весового значения каждого из видео-тегов на основании информации о распределении.[72] a tag weight determining module 310, configured to obtain the ID of a video on which the target account has performed an action in past periods of time, and determine the weight value of each of a plurality of video tags of a video corresponding to the ID when one video tag corresponds to one point of interest; a video weight determining module 320, configured to determine, based on the weight value of each video tag, the weight of each of a plurality of candidate videos in the predetermined candidate set; a video recommendation module 330, configured to select, based on a weighting factor, a target video from a set of candidates for recommendation, and to distribute the target video to a client; and a weight reduction module 340, configured to monitor the number of allocated videos corresponding to a video tag satisfying the predetermined condition, and reduce, based on the weight value of the video tag, the weight of the unallocated candidate video with that video tag in the candidate set. . The tag weighting module includes: a sub-module for obtaining historical behavior data, configured to obtain data about the behavior of the target account during the last session, wherein the historical behavior data includes identifiers of videos for which the target an action has been performed by the account, and transaction information, wherein the transaction information includes positive transaction information and negative transaction information, wherein the positive transaction information is configured to describe a positive transaction performed by a user of the target account with respect to a video corresponding to the identifier , and the negative operation information is configured to describe a negative operation performed by the user of the target account with respect to the video corresponding to the identifier; a submodule for determining tag distribution information, configured to obtain video tags of a video corresponding to each of the identifiers, and with the ability to count for each of the video tags a first number of times and a second number of times as distribution information, wherein the first number of times represents the number of occurrences of positive operation information for each of the video tags, and the second number of times is the number of occurrences of negative operation information for each of the video tags; and a submodule for determining the weight value of tags, configured to determine the weight value of each of the video tags based on the distribution information.
[73] Устройство для рекомендации видео согласно вариантам осуществления настоящего изобретения, описанным выше, выполнено с возможностью реализации способа рекомендации видео по любому из вариантов осуществления настоящего изобретения, и оно снабжено соответствующими функциональными модулями для реализации указанного способа, а также обеспечивает достижение таких же эффектов.[73] The video recommendation apparatus according to the embodiments of the present invention described above is configured to implement the video recommendation method of any of the embodiments of the present invention, and is provided with corresponding functional modules for implementing the said method, and also achieves the same effects.
[74] Четвертый вариант осуществления настоящего изобретения[74] Fourth Embodiment of the Present Invention
[75] На фиг. 4 представлена структурная схема электронного устройства согласно вариантам осуществления настоящего изобретения. Как показано на фиг. 4, электронное устройство включает в себя процессор 410, память 420, устройство 430 ввода и устройство 440 вывода. В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения в электронном устройстве может быть предусмотрен один или несколько процессоров 410, причем на фиг. 4 приведен пример с одним процессором 410. Процессор 410, память 420, устройство 430 ввода и устройство 440 вывода в составе электронного устройства соединены между собой посредством шины или иным образом, причем на фиг. 4 приведен пример с соединением посредством шины.[75] In FIG. 4 is a block diagram of an electronic device according to embodiments of the present invention. As shown in FIG. 4, the electronic device includes a processor 410, a memory 420, an input device 430, and an output device 440. In some embodiments of the present invention, one or more processors 410 may be provided in an electronic device, with FIG. 4 shows an example with a single processor 410. The processor 410, memory 420, input device 430, and output device 440 of an electronic device are interconnected via a bus or otherwise, with FIG. Figure 4 shows an example with a bus connection.
[76] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения память 420, реализованная в виде машиночитаемого носителя данных, выполнена с возможностью хранения программных продуктов, исполняемых компьютером команд или модулей, таких как программные команды/модули, соответствующие способу рекомендации видео согласно вариантам осуществления настоящего изобретения. Программные продукты, команды или модули, хранящиеся в памяти 420, при их загрузке и приведении в исполнение процессором 410 инициируют выполнение процессором 410 различных функциональных приложений электронного устройства и осуществления им обработки данных, т.е. реализацию способа рекомендации видео, описанного выше.[76] In some embodiments of the present invention, memory 420, implemented as a computer-readable storage medium, is configured to store software products, computer-executable instructions, or modules, such as program instructions/modules corresponding to a video recommendation method according to embodiments of the present invention. Software products, instructions or modules stored in memory 420, when loaded and executed by processor 410, cause processor 410 to execute various functional applications of the electronic device and perform data processing, i.e. implementation of the video recommendation method described above.
[77] Пятый вариант осуществления настоящего изобретения[77] Fifth embodiment of the present invention
[78] Этим вариантом осуществления настоящего изобретения дополнительно предложен энергонезависимый машиночитаемый носитель данных, содержащий исполняемые компьютером команды. Исполняемые компьютером команды при их загрузке и приведении в исполнение процессором сервера инициируют реализацию сервером способа рекомендации видео согласно любому из вариантов осуществления настоящего изобретения с первого по второй.[78] This embodiment of the present invention further provides a non-transitory computer-readable storage medium containing computer-executable instructions. The computer-executable commands, when downloaded and executed by the server processor, cause the server to implement a video recommendation method according to any of the first to second embodiments of the present invention.
[79] Описание вариантов осуществления устройства, электронного устройства и носителя данных по сути идентично описанию вариантов осуществления способа; и, соответственно, оно представлено в относительно простой форме, и на часть описания вариантов осуществления способа могут быть сделаны ссылки.[79] The description of embodiments of the device, electronic device and storage medium is essentially identical to the description of embodiments of the method; and accordingly, it is presented in a relatively simple form and reference may be made to portions of the description of the method embodiments.
Claims (44)
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011052701.1 | 2020-09-29 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2809340C1 true RU2809340C1 (en) | 2023-12-11 |
Family
ID=
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103440335A (en) * | 2013-09-06 | 2013-12-11 | 北京奇虎科技有限公司 | Video recommendation method and device |
| US20170060870A1 (en) * | 2015-08-24 | 2017-03-02 | Google Inc. | Video recommendation based on video titles |
| US20170171334A1 (en) * | 2015-12-14 | 2017-06-15 | Le Holdings (Beijing) Co., Ltd. | Single-account multiple-preference recommendation method for video website and electronic device |
| RU2666336C1 (en) * | 2017-08-01 | 2018-09-06 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" | Method and system for recommendation of media-objects |
| CN110059221A (en) * | 2019-03-11 | 2019-07-26 | 咪咕视讯科技有限公司 | Video recommendation method, electronic device and computer-readable storage medium |
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103440335A (en) * | 2013-09-06 | 2013-12-11 | 北京奇虎科技有限公司 | Video recommendation method and device |
| US20170060870A1 (en) * | 2015-08-24 | 2017-03-02 | Google Inc. | Video recommendation based on video titles |
| US20170171334A1 (en) * | 2015-12-14 | 2017-06-15 | Le Holdings (Beijing) Co., Ltd. | Single-account multiple-preference recommendation method for video website and electronic device |
| RU2666336C1 (en) * | 2017-08-01 | 2018-09-06 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" | Method and system for recommendation of media-objects |
| CN110059221A (en) * | 2019-03-11 | 2019-07-26 | 咪咕视讯科技有限公司 | Video recommendation method, electronic device and computer-readable storage medium |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11711446B2 (en) | Systems and methods for utilizing unused network capacity for prefetch requests | |
| CN112016773B (en) | Method and device for determining potential anchor | |
| KR102066773B1 (en) | Method, apparatus and system for content recommendation | |
| US20230362423A1 (en) | Method and electronic device for recommending videos, and storage medium | |
| CN111061948B (en) | User tag recommendation method and device, computer equipment and storage medium | |
| US20170169062A1 (en) | Method and electronic device for recommending video | |
| CN111522724A (en) | Abnormal account determination method and device, server and storage medium | |
| US20220180216A1 (en) | Systems and methods for providing media content recommendations | |
| CN112905879A (en) | Recommendation method, recommendation device, server and storage medium | |
| RU2809340C1 (en) | Method, device and electronic device for recommending video and data carrier | |
| JP7077185B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods, and information processing programs | |
| CN116248603A (en) | Traffic scheduling method, device, equipment and storage medium | |
| CN115564593A (en) | Financing early warning method, equipment and storage medium for crops | |
| CN114154014A (en) | Video cold start recommendation method and device | |
| CN112269942A (en) | Method, device and system for recommending object and electronic equipment | |
| CN111882360A (en) | User group expansion method and device | |
| CN114374881B (en) | Method and device for distributing user traffic, electronic equipment and storage medium | |
| CN113723982B (en) | Method, device, server and storage medium for evaluating influence of advertisement on user experience | |
| CN116911928B (en) | Training method and device of advertisement recommendation model based on creative features | |
| CN113901258B (en) | Video recommendation method and device, electronic equipment and storage medium | |
| KR102391640B1 (en) | Method and Apparatus for VOD Content Recommendation | |
| KR102399834B1 (en) | Method and Apparatus for VOD Content Recommendation | |
| CN114786031B (en) | Resource delivery method, device, equipment and storage medium | |
| KR102391644B1 (en) | Method and Apparatus for VOD Content Recommendation | |
| CN116719992A (en) | Resource recommendation method and device, electronic equipment and storage medium |