视频推荐方法和装置与流程

本公开的实施例涉及计算机和互联网，尤其涉及视频推荐方法和装置。

背景技术：

1、在短视频业务中有较多分类推荐场景，即提升或降低某些类型视频的推荐权重。常见的分类推荐场景：不感兴趣、屏蔽，用户对某个视频点击不感兴趣/屏蔽，该视频对应标签的相关视频降低推荐权重；关注，用户对某个视频表达感兴趣，该视频对应标签的相关视频提升推荐权重；青少年模式，短视频类app强制提供青少年模式，只展示适合青少年的内容。

2、目前现有技术是永久/长期调整分类权重，即用户点击不感兴趣后，该类型的视频会减少或完全不出现，且很长时间不再出现。在实际使用中，如下场景经常发生：用户短期的兴趣变更、场合差异和设备外借，这些场景下用户的兴趣会在短期内发生变化，但是长期的兴趣并未发生变化。

技术实现思路

1、本公开的实施例提出了一种视频推荐方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

2、第一方面，本公开的实施例提供了一种视频推荐方法，该方法包括：响应于确定出当前主用户，基于当前主用户对应的初始画像信息，获取第一推荐视频；将第一推荐视频发送至客户端，以使客户端播放第一推荐视频；响应于接收到对第一推荐视频的临时屏蔽请求，对第一推荐视频和第一推荐视频的关联视频进行屏蔽处理，并基于临时屏蔽请求，获取当前主用户对应的当前画像信息；基于当前画像信息，获取并发送第二推荐视频，以使客户端播放第二推荐视频；响应于检测到初始画像信息的恢复指令，基于当前画像信息与初始画像信息，获取并发送第三推荐视频。

3、在一些实施例中，响应于确定出当前主用户，基于当前主用户对应的初始画像信息，获取第一推荐视频，包括：基于客户端的登录使用信息，确定当前主用户；基于当前主用户的历史行为数据，获取当前主用户的初始画像信息；基于当前主用户的初始画像信息，获取第一推荐视频。

4、在一些实施例中，初始画像信息包括画像标签和兴趣模型；以及，基于当前主用户的历史行为数据，获取当前主用户的初始画像信息，包括：基于当前主用户的历史行为数据，构建当前主用户对应的画像标签；对历史行为数据进行特征提取，得到当前主用户对应的特征信息；基于画像标签和特征信息，获取当前主用户对应的兴趣模型；将当前主用户对应的画像标签和兴趣模型确定为当前主用户的初始画像信息。

5、在一些实施例中，基于当前主用户的初始画像信息，获取第一推荐视频，包括：基于当前主用户对应的画像标签，对候选视频集合进行标签筛选，得到第一候选视频；基于当前主用户对应的兴趣模型，对第一候选视频进行兴趣度筛选，得到第二候选视频；利用兴趣模型对第二候选视频进行排序，得到第一推荐视频。

6、在一些实施例中，临时屏蔽请求基于以下步骤生成：响应于接收到当前主用户对第一推荐视频的临时屏蔽操作，获取第一推荐视频的视频标签；基于临时屏蔽操作和视频标签，生成临时屏蔽请求。

7、在一些实施例中，对第一推荐视频和第一推荐视频的关联视频进行屏蔽处理，包括：基于视频标签，增加与视频标签对应的视频过滤条件；基于视频过滤条件，对第一推荐视频和第一推荐视频的关联视频进行屏蔽处理。

8、在一些实施例中，对第一推荐视频和第一推荐视频的关联视频进行屏蔽处理，包括：对初始画像信息进行复制，得到复制画像信息；基于视频标签，对复制画像信息进行更新，得到过滤画像信息；基于过滤画像信息，对第一推荐视频和第一推荐视频的关联视频进行屏蔽处理。

9、在一些实施例中，响应于检测到初始画像信息的恢复指令，基于当前画像信息与初始画像信息，获取并发送第三推荐视频，包括：判断当前画像信息与初始画像信息是否相同；响应于确定当前画像信息与初始画像信息不相同，获取预设条件内的视频播放信息；基于视频播放信息，获取当前主用户对应的用户画像信息，并判断用户画像信息是否与初始画像信息相同；响应于确定用户画像信息与初始画像信息相同，基于用户画像信息与初始画像信息，获取并发送第三推荐视频。

10、在一些实施例中，判断当前画像信息与初始画像信息是否相同，包括：基于临时屏蔽请求，对当前画像信息与初始画像信息进行更新，得到新的当前画像信息和新的初始画像信息；计算新的当前画像信息和新的初始画像信息之间的画像相似度；基于画像相似度，判断当前画像信息与初始画像信息是否相同。

11、在一些实施例中，计算新的当前画像信息和新的初始画像信息之间的画像相似度，包括：分别对新的当前画像信息和新的初始画像信息进行特征提取，得到第一特征信息和第二特征信息；对第一特征信息和第二特征信息进行预处理，得到处理后的第一特征信息和处理后的第二特征信息；计算处理后的第一特征信息和处理后的第二特征信息之间的特征相似度；基于特征相似度和特征相似度对应的权重值，计算新的当前画像信息和新的初始画像信息之间的画像相似度。

12、在一些实施例中，响应于确定用户画像信息与初始画像信息相同，基于用户画像信息与初始画像信息，获取并发送第三推荐视频，包括：响应于确定用户画像信息与初始画像信息相同，分别对用户画像信息与初始画像信息进行特征提取，得到第三特征信息和第四特征信息；对第三特征信息和第四特征信息进行预处理，得到处理后的第三特征信息和处理后的第四特征信息；基于处理后的第三特征信息和处理后的第四特征信息对应的权重值，对处理后的第三特征信息与处理后的第四特征信息进行特征融合，得到融合特征信息；基于融合特征信息，得到当前主用户对应的融合画像信息；基于融合画像信息，获取并发送第三推荐视频。

13、在一些实施例中，响应于检测到初始画像信息的恢复指令，基于当前画像信息与初始画像信息，获取并发送第三推荐视频，还包括：响应于确定当前画像信息与初始画像信息相同，获取并发送初始画像信息对应的第一视频；基于当前主用户对第一视频的操作信息，从当前画像信息和初始画像信息中确定出用于推送视频的画像信息；基于画像信息，获取并发送第三推荐视频。

14、在一些实施例中，基于当前主用户对第一视频的操作信息，从当前画像信息和初始画像信息中确定出用于推送视频的画像信息，包括：响应于确定操作信息指示第一视频正常播放，缩短第一视频的推送时间间隔；基于缩短后的推送时间间隔，发送初始画像信息对应的第二视频；获取指示正常播放的操作信息的统计次数；响应于确定统计次数超过预设次数，基于用户画像信息与初始画像信息，获取当前主用户对应的融合画像信息，并将融合画像信息确定为用于推送视频的画像信息。

15、在一些实施例中，基于当前主用户对第一视频的操作信息，从当前画像信息和初始画像信息中确定出用于推送视频的画像信息，还包括：响应于确定操作信息指示第一视频临时屏蔽，执行视频探测步骤：基于第一视频的上一次推送时间和推送时间间隔，确定第一视频的本次推送时间；基于本次推送时间，发送初始画像信息对应的第一视频；获取当前主用户对第一视频的操作信息；直至确定操作信息指示第一视频正常播放，从当前画像信息和初始画像信息中确定出用于推送视频的画像信息。

16、第二方面，本公开的实施例提供了一种视频推荐装置，该装置包括：第一获取模块，被配置成响应于确定出当前主用户，基于当前主用户对应的初始画像信息，获取第一推荐视频；发送模块，被配置成将第一推荐视频发送至客户端，以使客户端播放第一推荐视频；第二获取模块，被配置成响应于接收到对第一推荐视频的临时屏蔽请求，对第一推荐视频和第一推荐视频的关联视频进行屏蔽处理，并基于临时屏蔽请求，获取当前主用户对应的当前画像信息；第三获取模块，被配置成基于当前画像信息，获取并发送第二推荐视频，以使客户端播放第二推荐视频；第四获取模块，被配置成响应于检测到初始画像信息的恢复指令，基于当前画像信息与初始画像信息，获取并发送第三推荐视频。

17、在一些实施例中，第一获取模块，进一步被配置成：基于客户端的登录使用信息，确定当前主用户；基于当前主用户的历史行为数据，获取当前主用户的初始画像信息；基于当前主用户的初始画像信息，获取第一推荐视频。

18、在一些实施例中，初始画像信息包括画像标签和兴趣模型；以及，第一获取模块，进一步被配置成：基于当前主用户的历史行为数据，构建当前主用户对应的画像标签；对历史行为数据进行特征提取，得到当前主用户对应的特征信息；基于画像标签和特征信息，获取当前主用户对应的兴趣模型；将当前主用户对应的画像标签和兴趣模型确定为当前主用户的初始画像信息。

19、在一些实施例中，第一获取模块，进一步被配置成：基于当前主用户对应的画像标签，对候选视频集合进行标签筛选，得到第一候选视频；基于当前主用户对应的兴趣模型，对第一候选视频进行兴趣度筛选，得到第二候选视频；利用兴趣模型对第二候选视频进行排序，得到第一推荐视频。

20、在一些实施例中，临时屏蔽请求基于以下步骤生成：响应于接收到当前主用户对第一推荐视频的临时屏蔽操作，获取第一推荐视频的视频标签；基于临时屏蔽操作和视频标签，生成临时屏蔽请求。

21、在一些实施例中，第二获取模块，进一步被配置成：基于视频标签，增加与视频标签对应的视频过滤条件；基于视频过滤条件，对第一推荐视频和第一推荐视频的关联视频进行屏蔽处理。

22、在一些实施例中，第二获取模块，进一步被配置成：对初始画像信息进行复制，得到复制画像信息；基于视频标签，对复制画像信息进行更新，得到过滤画像信息；基于过滤画像信息，对第一推荐视频和第一推荐视频的关联视频进行屏蔽处理。

23、在一些实施例中，第四获取模块，进一步被配置成：判断当前画像信息与初始画像信息是否相同；响应于确定当前画像信息与初始画像信息不相同，获取预设条件内的视频播放信息；基于视频播放信息，获取当前主用户对应的用户画像信息，并判断用户画像信息是否与初始画像信息相同；响应于确定用户画像信息与初始画像信息相同，基于用户画像信息与初始画像信息，获取并发送第三推荐视频。

24、在一些实施例中，第四获取模块，进一步被配置成：基于临时屏蔽请求，对当前画像信息与初始画像信息进行更新，得到新的当前画像信息和新的初始画像信息；计算新的当前画像信息和新的初始画像信息之间的画像相似度；基于画像相似度，判断当前画像信息与初始画像信息是否相同。

25、在一些实施例中，第四获取模块，进一步被配置成：分别对新的当前画像信息和新的初始画像信息进行特征提取，得到第一特征信息和第二特征信息；对第一特征信息和第二特征信息进行预处理，得到处理后的第一特征信息和处理后的第二特征信息；计算处理后的第一特征信息和处理后的第二特征信息之间的特征相似度；基于特征相似度和特征相似度对应的权重值，计算新的当前画像信息和新的初始画像信息之间的画像相似度。

26、在一些实施例中，第四获取模块，进一步被配置成：响应于确定用户画像信息与初始画像信息相同，分别对用户画像信息与初始画像信息进行特征提取，得到第三特征信息和第四特征信息；对第三特征信息和第四特征信息进行预处理，得到处理后的第三特征信息和处理后的第四特征信息；基于处理后的第三特征信息和处理后的第四特征信息对应的权重值，对处理后的第三特征信息与处理后的第四特征信息进行特征融合，得到融合特征信息；基于融合特征信息，得到当前主用户对应的融合画像信息；基于融合画像信息，获取并发送第三推荐视频。

27、在一些实施例中，第四获取模块，进一步被配置成：响应于确定当前画像信息与初始画像信息相同，获取并发送初始画像信息对应的第一视频；基于当前主用户对第一视频的操作信息，从当前画像信息和初始画像信息中确定出用于推送视频的画像信息；基于画像信息，获取并发送第三推荐视频。

28、在一些实施例中，第四获取模块，进一步被配置成：响应于确定操作信息指示第一视频正常播放，缩短第一视频的推送时间间隔；基于缩短后的推送时间间隔，发送初始画像信息对应的第二视频；获取指示正常播放的操作信息的统计次数；响应于确定统计次数超过预设次数，基于用户画像信息与初始画像信息，获取当前主用户对应的融合画像信息，并将融合画像信息确定为用于推送视频的画像信息。

29、在一些实施例中，第四获取模块，进一步被配置成：响应于确定操作信息指示第一视频临时屏蔽，执行视频探测步骤：基于第一视频的上一次推送时间和推送时间间隔，确定第一视频的本次推送时间；基于本次推送时间，发送初始画像信息对应的第一视频；获取当前主用户对第一视频的操作信息；直至确定操作信息指示第一视频正常播放，从当前画像信息和初始画像信息中确定出用于推送视频的画像信息。

30、第三方面，本公开的实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实施例描述的视频推荐方法。

31、第四方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实施例描述的视频推荐方法。

32、本公开的实施例提供的视频推荐方法，上述执行主体首先响应于确定出当前主用户，基于当前主用户对应的初始画像信息，获取第一推荐视频，然后将第一推荐视频发送至客户端，以使客户端播放第一推荐视频，之后响应于接收到对第一推荐视频的临时屏蔽请求，对第一推荐视频和第一推荐视频的关联视频进行屏蔽处理，并基于临时屏蔽请求，获取当前主用户对应的当前画像信息，并基于当前画像信息，获取并发送第二推荐视频，以使客户端播放第二推荐视频，最后响应于检测到初始画像信息的恢复指令，基于当前画像信息与初始画像信息，获取并发送第三推荐视频，在进行视频推荐过程中，可以提供视频临时屏蔽功能，基于临时屏蔽请求对当前播放的第一推荐视频和与第一推荐视频同类的视频进行临时屏蔽，可以短时间内限制某类短视频出现或降低该类短视频推荐权重，之后还可以在检测到初始画像信息的恢复指令时，根据用户画像信息与初始画像信息获取第三推荐视频，即解除临时限制后，恢复原来的短视频偏好或推荐权重，实现了引入临时屏蔽功能，为用户提供对某些短视频分类的临时屏蔽能力，在满足初始画像信息的恢复条件后，自动恢复初始画像信息对应的短视频偏好推荐，提高了视频推荐的灵活性和对不同场景进行视频推荐的针对性。