多媒体资源的推荐方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

本申请涉及计算机，特别涉及一种多媒体资源的推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术：

1、随着互联网技术的不断发展，短视频应用应运而生。短视频应用中包括了多种类型的短视频，来满足对象的短视频观看体验。而如何为对象推荐短视频，成为短视频推荐的研究热点。

2、目前，常见的推荐方法的逻辑是当某一个短视频被大多数对象喜欢时，那么大概率也会被其他对象喜欢，因此向其他对象直接推荐该短视频或者与该短视频相关的其他短视频。

3、但是，上述技术方案中，推荐的短视频并不一定是对象所感兴趣的内容，也即是，上述技术方案很可能会给对象推荐很多不感兴趣的短视频，导致短视频推荐效果差。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种多媒体资源的推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，能够更加精准地为对象推荐多媒体资源，利于提升对象的观看体验。所述技术方案如下：

2、一方面，提供了一种多媒体资源的推荐方法，所述方法包括：

3、基于对象的兴趣点、对象属性、历史查询记录以及历史交互行为中的至少一种，生成资源提示语，所述兴趣点用于反映所述对象感兴趣的资源内容类型，所述资源提示语用于反映所述对象期望的多媒体资源；

4、通过大型语言模型，对所述资源提示语进行处理，得到资源提示特征；

5、结合召回系统，基于所述资源提示特征，为所述对象推荐多媒体资源，所述召回系统基于至少一种资源召回策略为所述对象推荐多媒体资源。

6、另一方面，提供了一种多媒体资源的推荐装置，所述装置包括：

7、第一生成模块，用于基于对象的兴趣点、对象属性、历史查询记录以及历史交互行为中的至少一种，生成资源提示语，所述兴趣点用于反映所述对象感兴趣的资源内容类型，所述资源提示语用于反映所述对象期望的多媒体资源；

8、处理模块，通过大型语言模型，对所述资源提示语进行处理，得到资源提示特征；

9、推荐模块，用于结合召回系统，基于所述资源提示特征，为所述对象推荐多媒体资源，所述召回系统基于至少一种资源召回策略为所述对象推荐多媒体资源。

10、在一些实施例中，所述第一生成模块，包括：

11、第一生成单元，用于基于所述对象的兴趣点和所述对象属性，生成第一提示语，所述第一提示语用于反映所述对象的属性特征；

12、第二生成单元，用于基于所述历史查询记录和所述历史交互行为，生成第二提示语，所述第二提示语用于反映所述对象的行为特征；

13、第三生成单元，用于基于所述第一提示语和所述第二提示语，生成所述资源提示语。

14、在一些实施例中，所述第三生成单元，用于获取第三提示语，所述第三提示语用于反映多媒体资源的推荐标准；基于所述第一提示语、所述第二提示语和所述第三提示语，生成所述资源提示语。

15、在一些实施例中，所述推荐模块，包括：

16、获取单元，基于所述大型语言模型，获取多媒体资源之间的关联关系，所述关联关系用于反映多媒体资源之间的内容相关性；

17、推荐单元，用于结合召回系统，基于所述资源提示特征和所述关联关系，为所述对象推荐多媒体资源。

18、在一些实施例中，所述推荐模块用于基于所述资源提示特征，从资源库中筛选出第一组候选资源；基于所述召回系统中的至少一个资源召回策略，从所述资源库中筛选出第二组候选资源；基于所述第一组候选资源和所述第二组候选资源，为所述对象推荐多媒体资源。

19、在一些实施例中，所述装置还包括：

20、第二生成模块，用于针对于为所述对象推荐的多媒体资源，通过所述大型语言模型，对所述资源提示语和所述多媒体资源进行处理，生成推荐文本，所述推荐文本用于表示推荐所述多媒体资源的理由。

21、在一些实施例中，所述装置还包括：

22、训练模块，用于通过所述大型语言模型，对样本对象的样本资源提示语进行处理，得到为所述样本对象推荐的样本多媒体资源；对所述样本多媒体资源进行特征提取，得到样本资源特征；以最小化所述样本资源特征和所述样本资源提示语之间的差距为目标，对所述大型语言模型的参数进行调整。

23、在一些实施例中，所述装置还包括：

24、获取模块，用于针对于基于所述资源提示语所推荐的多媒体资源，获取所述对象的实际交互行为，所述实际交互行为用于表示所述对象对被推荐的多媒体资源的反馈；

25、调整模块，用于基于所述实际交互行为与所述资源提示语，对所述大型语言模型的参数进行调整。

26、另一方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器用于存储至少一段计算机程序，所述至少一段计算机程序由所述处理器加载并执行以实现本申请实施例中的多媒体资源的推荐方法。

27、另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一段计算机程序，所述至少一段计算机程序由处理器加载并执行以实现如本申请实施例中多媒体资源的推荐方法。

28、另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序存储在计算机可读存储介质中，计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机程序，处理器执行该计算机程序，使得该计算机设备执行上述各个方面或者各个方面的各种可选实现方式中提供的多媒体资源的推荐方法。

29、本申请实施例提供了一种多媒体资源的推荐方法，通过对象的兴趣点、对象属性、历史查询记录以及历史交互行为中的至少一种，来生成资源提示语，使得能够从对象的多种信息来分析，从而更加准确的确定对象所期望的多媒体资源，然后，通过大型语音模型对资源提示语进行处理，使得能够更加准确地理解对象的期望，并且，结合召回系统，通过大型语言模型来推荐，使得能够更加精准地为对象推荐多媒体资源，利于提升对象的观看体验。

技术特征：

1.一种多媒体资源的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于对象的兴趣点、对象属性、历史查询记录以及历史交互行为中的至少一种，生成资源提示语，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一提示语和所述第二提示语，生成所述资源提示语，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合召回系统，基于所述资源提示特征，为所述对象推荐多媒体资源，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合召回系统，基于所述资源提示特征，为所述对象推荐多媒体资源，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述大型语言模型的训练过程，包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.一种多媒体资源的推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

10.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器用于存储至少一段计算机程序，所述至少一段计算机程序由所述处理器加载并执行权利要求1至8任一项权利要求所述的多媒体资源的推荐方法。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储至少一段计算机程序，所述至少一段计算机程序用于执行权利要求1至8任一项权利要求所述的多媒体资源的推荐方法。

12.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项权利要求所述的多媒体资源的推荐方法。

技术总结
本申请提供了一种多媒体资源的推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。所述方法包括：基于对象的兴趣点、对象属性、历史查询记录以及历史交互行为中的至少一种，生成资源提示语，所述兴趣点用于反映所述对象感兴趣的资源内容类型，所述资源提示语用于反映所述对象期望的多媒体资源；通过大型语言模型，对所述资源提示语进行处理，得到资源提示特征；结合召回系统，基于所述资源提示特征，为所述对象推荐多媒体资源，所述召回系统基于至少一种资源召回策略为所述对象推荐多媒体资源。上述技术方法结合召回系统，通过大型语言模型来推荐，使得能够更加精准地为对象推荐多媒体资源，利于提升对象的观看体验。

技术研发人员：刘刚
受保护的技术使用者：腾讯科技（深圳）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15