特許 7490814 ビデオプッシュ方法、装置、電子機器、記憶媒体、及びコンピュータプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-05-17

(45)【発行日】2024-05-27

(54)【発明の名称】ビデオプッシュ方法、装置、電子機器、記憶媒体、及びコンピュータプログラム

(51)【国際特許分類】

   H04N 21/466 20110101AFI20240520BHJP

   H04N 21/258 20110101ALI20240520BHJP

   H04N 21/266 20110101ALI20240520BHJP

   G06F 16/735 20190101ALI20240520BHJP

【ＦＩ】

H04N21/466

H04N21/258

H04N21/266

G06F16/735

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2022564831

(86)(22)【出願日】2022-03-15

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2023-10-26

(86)【国際出願番号】 CN2022080981

(87)【国際公開番号】W WO2023040220

(87)【国際公開日】2023-03-23

【審査請求日】2022-10-25

(31)【優先権主張番号】202111077222.X

(32)【優先日】2021-09-14

(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN

(73)【特許権者】

【識別番号】514322098

【氏名又は名称】ベイジン バイドゥ ネットコム サイエンス テクノロジー カンパニー リミテッド

【氏名又は名称原語表記】Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｂａｉｄｕ Ｎｅｔｃｏｍ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏ．， Ｌｔｄ．

【住所又は居所原語表記】２／Ｆ Ｂａｉｄｕ Ｃａｍｐｕｓ， Ｎｏ．１０， Ｓｈａｎｇｄｉ １０ｔｈ Ｓｔｒｅｅｔ， Ｈａｉｄｉａｎ Ｄｉｓｔｒｉｃｔ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８５， Ｃｈｉｎａ

(74)【代理人】

【識別番号】100106518

【弁理士】

【氏名又は名称】松谷 道子

(74)【代理人】

【識別番号】100189555

【弁理士】

【氏名又は名称】徳山 英浩

(72)【発明者】

【氏名】賀 甜甜

(72)【発明者】

【氏名】胡 元元

【審査官】甲斐 哲雄

(56)【参考文献】

【文献】中国特許出願公開第１０８２４３３５７（ＣＮ，Ａ）

【文献】特開２０１２－１４１９８７（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許第１０８９１６８０（ＵＳ，Ｂ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０４Ｎ ２１／００－２１／８５８

Ｇ０６Ｆ １６／００－１６／９５８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

電子機器によるビデオプッシュ方法であって、
ビデオライブラリの複数の第一良質ビデオを取得し、前記第一良質ビデオがビデオライブラリにおける事後データが上位の第一所定百分率にあるビデオであることと、
各第一良質ビデオが上位の第一所定回数で配信された後に得られた事後データを該第一良質ビデオに対応するタグとして取得することと、
各第一良質ビデオと対話する上位の第一所定数のユーザを取得することと、
前記複数の第一良質ビデオをビデオ側特徴とし、前記第一所定数のユーザをユーザ側特徴として、トレーニングサンプルを構成し、少なくとも一つのソートモデルをトレーニングすることと、
第一目標ユーザを取得することと、
第一目標ユーザに隣接する少なくとも一つのオピニオンリーダーが存在するか否かを判断することと、
少なくとも一つのオピニオンリーダーが存在すれば、全てのオピニオンリーダーに対応する候補ビデオを取得し、第一ビデオセットを構成することと、
トレーニングされた少なくとも一つのソートモデルを利用して第一ビデオセットをソートした後に、ソートされた第一ビデオセットにおける上位の第二所定数のビデオを第一目標ユーザにプッシュすることと、を含む
ビデオプッシュ方法。

【請求項2】

各第一良質ビデオと対話する上位の第一所定数のユーザを取得した後、
前記第一所定数のユーザをオピニオンリーダーに決定することと、
各オピニオンリーダーに対応する第一良質ビデオを候補ビデオに決定することと、
全てのオピニオンリーダーと対応する候補ビデオとを保存することと、をさらに含む
請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記第一目標ユーザに隣接するオピニオンリーダーが存在するか否かを判断することは、
オピニオンリーダーが存在しなければ、第一所定時間内に協調フィルタリングの推薦アルゴリズムに基づいて見つけ出された第一目標ユーザに隣接しかつ推薦に成功した複数の第一候補ユーザを取得することと、
全ての第一候補ユーザのうちの推薦成功スコアが第一所定閾値以上である複数の第一候補ユーザを第一目標ユーザに隣接するオピニオンリーダーとして選択することと、
全てのオピニオンリーダーにより推薦されたビデオを事後データに応じてソートし、ソートした後の上位の第二所定百分率にあるビデオを候補ビデオとして選択することと、
全てのオピニオンリーダーと対応する候補ビデオとを保存することと、を含む
請求項１に記載の方法。

【請求項4】

前記第一目標ユーザに隣接するオピニオンリーダーが存在するか否かを判断することは、
オピニオンリーダーが存在しなければ、ビデオライブラリの複数の第二良質ビデオを取得し、前記第二良質ビデオがビデオライブラリにおける事後データが上位の第三所定百分率にあるビデオであることと、
各第二良質ビデオにおける該第二良質ビデオと対話したユーザを対話データに応じてソートし、上位の第四所定百分率のユーザをオピニオンリーダーとして選択することと、
各オピニオンリーダーに対応する第二良質ビデオを候補ビデオに決定することと、
全てのオピニオンリーダーと対応する候補ビデオとを保存することと、を含む
請求項１に記載の方法。

【請求項5】

前記候補ビデオを決定した後、
全ての候補ビデオに対応するソート重みを向上させることをさらに含む
請求項２、３又は４のいずれか一項に記載の方法。

【請求項6】

前記オピニオンリーダーを決定した後、
各オピニオンリーダーの全ての対話したビデオを対話データに応じてソートすることと、
ソートされたビデオにおける上位の第四所定百分率のビデオを選択して該オピニオンリーダーに対応する候補ビデオに添加することと、
全てのオピニオンリーダーと対応する候補ビデオとを保存することと、をさらに含む
請求項２、３又は４のいずれか一項に記載の方法。

【請求項7】

ビデオライブラリの複数の第一良質ビデオを取得するように構成され、前記第一良質ビデオがビデオライブラリにおける事後データが上位の第一所定百分率にあるビデオである収集モジュールと、
各第一良質ビデオが上位の第一所定回数で配布された後に得られた事後データを該第一良質ビデオに対応するタグとして取得するように構成される計算モジュールと、
各第一良質ビデオと対話する上位の第一所定数のユーザを取得するようにさらに構成される前記計算モジュールと、
前記複数の第一良質ビデオをビデオ側特徴とし、前記第一所定数のユーザをユーザ側特徴として、トレーニングサンプルを構成し、少なくとも一つのソートモデルをトレーニングするように構成されるトレーニングモジュールと、
第一目標ユーザを取得するようにさらに配置される前記収集モジュールと、
第一目標ユーザに隣接する少なくとも一つのオピニオンリーダーが存在するか否かを判断するようにさらに構成される前記計算モジュールと、
少なくとも一つのオピニオンリーダーが存在すれば、全てのオピニオンリーダーに対応する候補ビデオを取得して第一ビデオセットを構成するようにさらに構成される前記収集モジュールと、
トレーニングされた少なくとも一つのソートモデルを利用して第一ビデオセットをソートした後に、ソートされた第一ビデオセットにおける上位の第二所定数のビデオをユーザにプッシュするように構成されるプッシュモジュールと、を含む
ビデオプッシュ装置。

【請求項8】

少なくとも一つのプロセッサと、
前記少なくとも一つのプロセッサと通信接続されたメモリと、を含み、
前記メモリに前記少なくとも一つのプロセッサにより実行可能な命令が記憶され、前記少なくとも一つのプロセッサが請求項１－６のいずれか一項に記載の方法を実行することができるように、前記命令は前記少なくとも一つのプロセッサにより実行される
電子機器。

【請求項9】

コンピュータ命令を記憶した非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、
前記コンピュータ命令はコンピュータに請求項１－６のいずれか一項に記載の方法を実行させる
非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。

【請求項10】

プロセッサにより実行される時に請求項１－６のいずれか一項に記載の方法を実現するコンピュータプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

（関連出願の相互参照）
本開示は、出願番号が２０２１１１０７７２２２.Ｘであり、出願日が２０２１年９月１４日である中国特許出願に基づいて提出され、中国特許出願の優先権を主張し、該中国特許出願の全ての内容を参考として本開示に組み込まれる。

【0002】

本開示は、データ処理の技術分野に関し、特にビックデータの技術分野に関する。

【背景技術】

【0003】

従来のビデオプッシュ方法は、いずれも協調フィルタリングの推薦アルゴリズムに基づいて目標ユーザにビデオを推薦し、協調フィルタリングの推薦アルゴリズムは、目標ユーザに隣接するユーザを見つけて、その後にこれらの隣接するユーザが対話したビデオを見つけて最後に目標ユーザにプッシュすることである。

【発明の概要】

【0004】

本発明の開示はビデオプッシュ方法、装置、電子機器、記憶媒体、及びコンピュータプログラムを提供する。

【0005】

本開示の一態様によれば、ビデオプッシュ方法を提供し、
ビデオライブラリの複数の第一良質ビデオを取得し、前記第一良質ビデオがビデオライブラリにおける事後データが上位の第一所定百分率にあるビデオであることと、
各第一良質ビデオが上位の第一所定回数で配信された後に得られた事後データを該第一良質ビデオに対応するタグとして取得することと、
各第一良質ビデオと対話する上位の第一所定数のユーザを取得することと、
前記複数の第一良質ビデオをビデオ側特徴とし、前記第一所定数のユーザをユーザ側特徴として、トレーニングサンプルを構成し、少なくとも一つのソートモデルをトレーニングすることと、
第一目標ユーザを取得することと、
第一目標ユーザに隣接する少なくとも一つのオピニオンリーダーが存在するか否かを判断することと、
少なくとも一つのオピニオンリーダーが存在すれば、全てのオピニオンリーダーに対応する候補ビデオを取得し、第一ビデオセットを構成することと、
トレーニングされた少なくとも一つのソートモデルを利用して第一ビデオセットをソートした後に、ソートされた第一ビデオセットにおける上位の第二所定数のビデオを第一目標ユーザにプッシュすることと、を含む。

【0006】

本開示の別の態様によれば、ビデオプッシュ装置を提供し、
ビデオライブラリの複数の第一良質ビデオを取得するように構成され、前記第一良質ビデオがビデオライブラリにおける事後データが上位の第一所定百分率にあるビデオである収集モジュールと、
各第一良質ビデオが上位の第一所定回数で配布された後に得られた事後データを該第一良質ビデオに対応するタグとして取得するように構成される計算モジュールと、
各第一良質ビデオと対話する上位の第一所定数のユーザを取得するようにさらに構成される前記計算モジュールと、
前記複数の第一良質ビデオをビデオ側特徴とし、前記第一所定数のユーザをユーザ側特徴として、トレーニングサンプルを構成し、少なくとも一つのソートモデルをトレーニングするように構成されるトレーニングモジュールと、
第一目標ユーザを取得するようにさらに配置される前記収集モジュールと、
第一目標ユーザに隣接する少なくとも一つのオピニオンリーダーが存在するか否かを判断するようにさらに構成される前記計算モジュールと、
少なくとも一つのオピニオンリーダーが存在すれば、全てのオピニオンリーダーに対応する候補ビデオを取得して第一ビデオセットを構成するようにさらに構成される前記収集モジュールと、
トレーニングされた少なくとも一つのソートモデルを利用して第一ビデオセットをソートした後に、ソートされた第一ビデオセットにおける上位の第二所定数のビデオをユーザにプッシュするように構成されるプッシュモジュールと、を含む。

【0007】

本開示の別の態様によれば、電子機器を提供し、
少なくとも一つのプロセッサと、
前記少なくとも一つのプロセッサと通信接続されたメモリと、を含み、
前記メモリに前記少なくとも一つのプロセッサにより実行可能な命令が記憶され、前記少なくとも一つのプロセッサが上記いずれか一項に記載の方法を実行することができるように、前記命令は前記少なくとも一つのプロセッサにより実行される。

【0008】

本開示の別の態様によれば、コンピュータ命令を記憶した非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を提供し、前記コンピュータ命令は前記コンピュータに上記いずれか一項に記載の方法を実行させる。

【0009】

本開示の別の態様によれば、プロセッサにより実行される時に上記いずれか一項に記載の方法を実現するコンピュータプログラムを提供する。

【0010】

理解すべきこととして、本部分に記載された内容は本開示の実施例のキーポイント又は重要な特徴を識別することを意図するものではなく、本開示の範囲を限定するものではない。本開示の他の特徴は、以下の説明により容易に理解されるであろう。

【図面の簡単な説明】

【0011】

図面は、本解決手段をよりよく理解するために用いられ、本開示を限定するものではない。

【0012】

【図1】本開示の実施例に係るビデオプッシュ方法のフローチャート概略図である。

【図2】本開示の実施例に係るビデオプッシュ装置の構造概略図である。

【図3】本開示の実施例のビデオプッシュ方法を実現するための電子機器のブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下に図面を参照して本開示の例示的な実施例を説明し、ここで本開示の実施例の様々な詳細を含み理解することに役立ち、それらを例示的なものと考えるべきである。したがって、当業者として分かるように、ここで説明した実施例に対して様々な変更及び修正を行うことができ、本開示の範囲及び精神から逸脱することはない。同様に、明確かつ簡単に説明するために、以下の説明において公知の機能及び構造に対する説明を省略する。

【0014】

ビデオプッシュの正確度及びプッシュされたビデオの品質を向上させるために、図１に示すように、本開示の一実施例は、ビデオプッシュ方法を提供し、該方法は以下を含む：

【0015】

ステップ１０１、ビデオライブラリの複数の第一良質ビデオを取得し、前記第一良質ビデオはビデオライブラリにおける事後データが上位の第一所定百分率にあるビデオである。

【0016】

ビデオライブラリから複数の第一良質ビデオを取得し、第一良質ビデオは、ビデオライブラリにおける全てのビデオ中の事後データが上位の第一所定百分率にあるビデオであり、事後データは、ビデオが前にユーザにプッシュされた後、ユーザの放送完成性、対話率及び配信量などの統合データで形成された指標データである。

【0017】

例えば、第一所定百分率が１０％であり、ビデオライブラリに１０００個のビデオがある場合、データベース検索コードにより事後データの降順の１番目から１００番目のビデオを取得して第一良質ビデオとする。

【0018】

さらに例えば、第一所定百分率が２０％であり、ビデオライブラリに３０００個のビデオがある場合、データベース検索コードにより事後データの降順の１番目から６００番目のビデオを取得して第一良質ビデオとする。

【0019】

ステップ１０２、各第一良質ビデオが上位の第一所定回数で配信された後に得られた事後データを該第一良質ビデオに対応するタグとして取得する。

【0020】

各第一良質ビデオに対して、該第一良質ビデオが上位の第一所定回数で配信された後に得られた事後データを該第一良質ビデオに対応するタグとして取得する。

【0021】

例えば、第一所定回数が１０回である場合、ある第一良質ビデオについて、該第一良質ビデオが上位の１０回で分配された後に得られた事後データを該第一良質ビデオに対応するタグとする。

【0022】

さらに例えば、第一所定回数が５回である場合、ある第一良質ビデオについて、該第一良質ビデオが上位の５回で配信された後に得られた事後データを該第一良質ビデオに対応するタグとする。

【0023】

ステップ１０３、各第一良質ビデオと対話する上位の第一所定数のユーザを取得する。

【0024】

各第一良質ビデオにおける該第一良質ビデオと対話する上位の第一所定数のユーザを取得し、対話とは、いいね、注目、シェア又はコメント等の操作である。

【0025】

例えば、第一所定数が１０であり、ある第一良質ビデオについて、５０個のユーザが該第一良質ビデオと対話したことがある場合、最初に該第一良質ビデオと対話した１０個のユーザを選択する。

【0026】

さらに例えば、第一所定数が５であり、ある第一良質ビデオについて、１００個のユーザが該第一良質ビデオと対話したことがある場合、最初に該第一良質ビデオと対話した５個のユーザを選択する。

【0027】

ステップ１０４、前記複数の第一良質ビデオをビデオ側特徴とし、前記第一所定数のユーザをユーザ側特徴として、トレーニングサンプルを構成し、少なくとも一つのソートモデルをトレーニングする。

【0028】

第一良質ビデオをビデオ側特徴としてソートモデルをトレーニングすることにより、モデルの良質ビデオに対する識別能力を効果的に向上させることができ、トレーニングされたソートモデルによりビデオセットをソートする時に、良質ビデオをビデオセットの前列に正確に配列することができ、最初に第一良質ビデオと対話したユーザは良質なリソースに対する識別力を具備し、これらのユーザをユーザ側特徴としてソートモデルをトレーニングすることにより、これらのユーザと類似するユーザに対する識別能力を正確に識別することができ、それにより類似ユーザにプッシュされたビデオセットのビデオのソートがより正確であり、最終的にユーザに良質ビデオを正確にプッシュすることができる。

【0029】

ステップ１０５、第一目標ユーザを取得する。

【0030】

ステップ１０６、第一目標ユーザに隣接する少なくとも一つのオピニオンリーダーが存在するか否かを判断する。

【0031】

データベースに該第一目標ユーザに隣接する少なくとも一つのオピニオンリーダーが存在するか否かを判断し、隣接とは、該ユーザの特徴と類似することであり、具体的には類似ユーザを検索する従来のモデルにより判断することができる。

【0032】

ステップ１０７、少なくとも一つのオピニオンリーダーが存在すれば、全てのオピニオンリーダーに対応する候補ビデオを取得して第一ビデオセットを構成する。

【0033】

データベースに該第一目標ユーザに隣接する少なくとも一つのオピニオンリーダーが存在すれば、全てのオピニオンリーダーに対応する候補ビデオを取得して第一ビデオセットを構成し、候補ビデオは、オピニオンリーダーが対話したビデオであってもよく、オピニオンリーダーに対応する第一良質ビデオ等であってもよい。

【0034】

ステップ１０８、トレーニングされた少なくとも一つのソートモデルを利用して第一ビデオセットをソートした後に、ソートされた第一ビデオセットにおける上位の第二所定数のビデオをユーザにプッシュする。

【0035】

ステップ１０４におけるトレーニングされた少なくとも一つのソートモデルで第一ビデオセットをソートし、次にソートされた第一ビデオセットにおける上位の第二所定数のビデオを第一目標ユーザにプッシュする。

【0036】

例えば、第二所定数が５である場合、ソートされた第一ビデオセットにおける上位の５個のビデオを第一目標ユーザにプッシュする。

【0037】

さらに例えば、第二所定数が３である場合、ソートされた第一ビデオセットにおける上位の３個のビデオを第一目標ユーザにプッシュする。

【0038】

第一良質ビデオをビデオ側特徴とすることにより、良質なリソースに対する識別力を有するユーザをユーザ側特徴とし、トレーニングサンプルを構成してソートモデルをトレーニングし、トレーニングされたソートモデルによりビデオセットをソートする時に、良質ビデオをビデオセットの前列に正確に配列することができ、かつこれらのユーザと類似するユーザに対する識別能力を正確に識別することができ、それにより類似ユーザにプッシュされたビデオセットにおけるビデオのソートがより正確であり、最終的にユーザに良質ビデオを正確にプッシュすることができ、オピニオンリーダーは一般的に多くの情報チャネルを有し、大衆の需要及び状況を了解し、良質のビデオに対して高い識別力を有するため、オピニオンリーダー及びオピニオンリーダーに対応する候補ビデオに基づいてユーザにプッシュすれば、ユーザにビデオをプッシュする正確度及びビデオ品質を向上させる。

【0039】

ステップ１０３において、各第一良質ビデオと対話した上位の第一所定数のユーザを取得した後、一実施形態において、前記第一所定数のユーザをオピニオンリーダーとして決定する。

【0040】

各オピニオンリーダーに対応する第一良質ビデオを候補ビデオとして決定する。

【0041】

全てのオピニオンリーダー及び対応する候補ビデオを保存する。

【0042】

第一所定数のユーザをオピニオンリーダーとして決定し、各オピニオンリーダーに対応する第一良質ビデオを候補ビデオとして決定し、全てのオピニオンリーダー及び対応する候補ビデオをデータベースに保存し、各オピニオンリーダーが複数の候補ビデオと対話した可能性があり、したがって各オピニオンリーダーに対応する候補ビデオが複数ある可能性があり、最初に第一良質ビデオと対話するユーザは、良質なリソースに対する識別力を具備するため、最初に第一良質ビデオと対話する複数のユーザをオピニオンリーダーとして決定すれば、オピニオンリーダーを探す正確度を向上させ、より多くのオピニオンリーダーを探すことができる。

【0043】

例えば、ステップ１０３において最初にある第一良質ビデオと対話する１０個のユーザを選択し、該１０個のユーザをオピニオンリーダーとして決定し、該１０個のオピニオンリーダーに対して、それらに対応する候補ビデオに該第一良質ビデオを追加する。

【0044】

さらに例えば、ステップ１０３において最初にある第一良質ビデオと対話する５個のユーザを選択し、該５個のユーザをオピニオンリーダーとして決定し、該５個のオピニオンリーダーに対して、それらに対応する候補ビデオに該第一良質ビデオを追加する。

【0045】

ステップ１０６において、第一目標ユーザに隣接するオピニオンリーダーが存在するか否かを判断し、一実施形態において、オピニオンリーダーが存在しなければ、第一所定時間内に協調フィルタリングの推薦アルゴリズムに基づいて見つけ出された第一目標ユーザに隣接しかつ推薦に成功した複数の第一候補ユーザを取得する。

【0046】

全ての第一候補ユーザのうちの推薦成功スコアが第一所定閾値以上である複数の第一候補ユーザを第一目標ユーザに隣接するオピニオンリーダーとして選択する。

【0047】

全てのオピニオンリーダーにより推薦されたビデオを、事後データに応じてソートし、ソートした後の上位の第二所定百分率のビデオを候補ビデオとして選択する。

【0048】

全てのオピニオンリーダー及び対応する候補ビデオを保存する。

【0049】

データベースに隣接するオピニオンリーダーが存在しなければ、その前に協調フィルタリングの推薦アルゴリズムに基づいて第一目標ユーザにビデオを推薦することに成功した複数の第一候補ユーザを取得し、協調フィルタリングの推薦アルゴリズムは、第一目標ユーザに隣接するユーザを見つけて、これらの隣接ユーザが対話したビデオを見つけて最終的に第一目標ユーザにプッシュし、推薦に成功したこととは、第一目標ユーザに隣接するあるユーザが対話したビデオを第一目標ユーザにプッシュした後に、第一目標ユーザが該ビデオを完全に放送するか又は対話したか否かを指し、必要に応じて、対話したか又は１－２回に完全に放送すれば、推薦に成功したように設定することができ、これらのデータに基づいて該第一候補ユーザの推薦成功スコアを計算し、全ての第一候補ユーザのうちの推薦成功スコアが第一所定閾値以上である複数の第一候補ユーザを、第一目標ユーザに隣接するオピニオンリーダーとして選択し、全てのオピニオンリーダーにより推薦されたビデオを、事後データに応じてソートし、ソートした後に上位の第二所定百分率のビデオを候補ビデオとして選択し、ここでの事後データは、必要に応じて、これらのビデオを第一目標ユーザにプッシュした後に生成された事後データであってもよく、これらのビデオが最初に数回で配信された後に生成された事後データであってもよく、協調フィルタリングの推薦アルゴリズムに基づいてビデオをプッシュする場合、第一目標ユーザに隣接するユーザだけを探し、ユーザの品質がばらつきであるため、これらのユーザが対話したビデオの品質もばらつきであり、最終的にユーザにプッシュされたビデオがいずれも良質ビデオであることを保証することができず、したがってプッシュに成功したこと及び推薦成功スコアに基づいて、これらのビデオを選別し、かつ選別した後に対応するユーザをオピニオンリーダーとして選択すれば、より多くのオピニオンリーダーを探すことができるとともに、良質ビデオを選択し、その後にユーザにビデオをプッシュする正確度及び品質を向上させることができる。

【0050】

ステップ１０６において、第一目標ユーザに隣接するオピニオンリーダーが存在するか否かを判断し、別の実施形態において、オピニオンリーダーが存在しなければ、ビデオライブラリの複数の第二良質ビデオを取得し、前記第二良質ビデオはビデオライブラリにおける事後データが上位の第三所定百分率にあるビデオである。

【0051】

各第二良質ビデオにおける該第二良質ビデオと対話したユーザを、対話データに応じてソートし、上位の第四所定百分率のユーザをオピニオンリーダーとして選択する。

【0052】

各オピニオンリーダーに対応する第二良質ビデオを候補ビデオとして決定する。

【0053】

全てのオピニオンリーダー及び対応する候補ビデオを保存する。

【0054】

データベースに隣接するオピニオンリーダーが存在しなければ、ビデオライブラリの複数の第二良質ビデオを取得し、第二良質ビデオは、ビデオライブラリにおける事後データが上位の第三所定百分率にあるビデオであり、必要に応じて、上位の第三所定百分率は第一所定百分率と同じであってもよく、異なってもよく、各第二良質ビデオにおける該第二良質ビデオと対話したユーザを、対話データに応じてソートし、上位の第四所定百分率のユーザをオピニオンリーダーとして選択し、良質ビデオと対話するユーザは良質ビデオに対する識別力を具備し、対話データに応じて対話の多いユーザをオピニオンリーダーとして選択すれば、オピニオンリーダーを探す正確度を向上させ、各オピニオンリーダーに対応する第二良質ビデオを候補ビデオに決定し、全てのオピニオンリーダー及び対応する候補ビデオを保存し、良質ビデオとの対話データに基づいてオピニオンリーダーを選別し、かつオピニオンリーダー及び対応する良質ビデオを保存すれば、オピニオンリーダーを探す次元を増加させ、より多くのオピニオンリーダーを探すことができ、プッシュされたビデオの品質を効果的に向上させる。

【0055】

候補ビデオを決定した後、一実施形態において、全ての候補ビデオに対応するソート重みを向上させる。

【0056】

選択された候補ビデオは一般的には選別された良質ビデオであり、又はオピニオンリーダーが対話したビデオに基づいて選別されたものであり、オピニオンリーダーは、良質ビデオを識別する能力を具備するため、オピニオンリーダーが対話したビデオをさらに選別すれば、選別されたビデオの品質がより良質となり、この部分のビデオに対応するソート重みを向上させると、この部分の良質ビデオを第一目標ユーザにプッシュする確率を効果的に向上させることができ、良質ビデオの伝播能力を向上させるとともに第一目標ユーザが視聴するビデオの品質を向上させる。

【0057】

オピニオンリーダーを決定した後、一実施方式において、各オピニオンリーダーが全ての対話したビデオを対話データに応じてソートする。

【0058】

ソートされたビデオにおける上位の第四所定百分率のビデオを選択して該オピニオンリーダーに対応する候補ビデオに追加する。

【0059】

全てのオピニオンリーダー及び対応する候補ビデオを保存する。

【0060】

複数の次元の方式でオピニオンリーダーを決定した後、各オピニオンリーダーが全ての対話したビデオを、対話データに応じてソートし、ソートされたビデオ中の上位の第四所定百分率のビデオを選択して該オピニオンリーダーに対応する候補ビデオに追加し、全てのオピニオンリーダー及び対応する候補ビデオを保存し、オピニオンリーダーが対話したビデオから良質ビデオを継続的に選別することにより、新たな良質ビデオがプッシュされる確率を効果的に向上させ、一部のビデオがプッシュリストを長期に占めてユーザの視覚疲労を引き起こすことを回避し、ユーザ体験を向上させるとともに候補ビデオの数も拡張する。

【0061】

本開示の一実施例は、ビデオプッシュ装置を提供し、図２に示すように、該装置は以下を含む。

【0062】

収集モジュール１０は、ビデオライブラリの複数の第一良質ビデオを取得するように構成され、前記第一良質ビデオは、ビデオライブラリにおける事後データが上位の第一所定百分率にあるビデオである。

【0063】

計算モジュール２０は、各第一良質ビデオが上位の第一所定回数で配信された後に得られた事後データを該第一良質ビデオに対応するタグとして取得するように構成される。

【0064】

前記計算モジュール２０は、さらに各第一良質ビデオと対話する上位の第一所定数のユーザを取得するように構成される。

【0065】

トレーニングモジュール３０は、前記複数の第一良質ビデオをビデオ側特徴とし、前記第一所定数のユーザをユーザ側特徴として、トレーニングサンプルを構成し、少なくとも一つのソートモデルをトレーニングするように構成される。

【0066】

前記収集モジュール１０は、さらに第一目標ユーザを取得するように構成される。

【0067】

前記計算モジュール２０は、さらに第一目標ユーザに隣接する少なくとも一つのオピニオンリーダーが存在するか否かを判断するように構成される。

【0068】

前記収集モジュール１０は、さらに少なくとも一つのオピニオンリーダーが存在すれば、全てのオピニオンリーダーに対応する候補ビデオを取得して第一ビデオセットを構成するように構成される。

【0069】

プッシュモジュール４０は、トレーニングされた少なくとも一つのソートモデルを利用して第一ビデオセットをソートした後に、ソートされた第一ビデオセットにおける上位の第二所定数のビデオをユーザにプッシュするように構成される。

【0070】

ここで、前記計算モジュール２０は、さらに前記第一所定数のユーザをオピニオンリーダーとして決定するように構成される。

【0071】

前記計算モジュール２０は、さらに各オピニオンリーダーに対応する第一良質ビデオを候補ビデオとして決定するように構成される。

【0072】

前記計算モジュール２０は、さらに全てのオピニオンリーダー及び対応する候補ビデオを保存するように構成される。

【0073】

ここで、前記収集モジュール１０は、さらに、オピニオンリーダーが存在しなければ、第一所定時間内に協調フィルタリングの推薦アルゴリズムに基づいて見つけた第一目標ユーザに隣接しかつ推薦に成功した複数の第一候補ユーザを取得するように構成される。

【0074】

前記計算モジュール２０は、さらに、全ての第一候補ユーザのうちの推薦成功スコアが第一所定閾値以上である複数の第一候補ユーザを第一目標ユーザに隣接するオピニオンリーダーとして選択するように構成される。

【0075】

前記計算モジュール２０は、さらに、全てのオピニオンリーダーにより推薦されたビデオを事後データに応じてソートし、ソートした後の上位の第二所定百分率のビデオを候補ビデオとして選択するように構成される。

【0076】

前記計算モジュール２０は、さらに全てのオピニオンリーダー及び対応する候補ビデオを保存するように構成される。

【0077】

ここで、前記収集モジュール１０は、さらにオピニオンリーダーが存在しなければ、ビデオライブラリの複数の第二良質ビデオを取得するように配置され、前記第二良質ビデオはビデオライブラリにおける事後データが上位の第三所定百分率にあるビデオである。

【0078】

前記計算モジュール２０は、さらに各第二良質ビデオにおける該第二良質ビデオと対話したユーザを対話データに応じてソートし、上位の第四所定百分率のユーザをオピニオンリーダーとして選択するように構成される。

【0079】

前記計算モジュール２０は、さらに各オピニオンリーダーに対応する第二良質ビデオを候補ビデオとして決定するように構成される。

【0080】

前記計算モジュール２０は、さらに全てのオピニオンリーダー及び対応する候補ビデオを保存するように構成される。

【0081】

ここで、前記計算モジュール２０は、さらに全ての候補ビデオに対応するソート重みを向上させるように構成される。

【0082】

ここで、前記計算モジュール２０は、さらに各オピニオンリーダーの全ての対話したビデオを対話データに応じてソートするように構成される。

【0083】

前記計算モジュール２０は、さらにソートされたビデオ中の上位の第四所定百分率のビデオを選択して該オピニオンリーダーに対応する候補ビデオに追加するように構成される。

【0084】

前記計算モジュール２０は、さらに全てのオピニオンリーダー及び対応する候補ビデオを保存するように構成される。

【0085】

本開示の技術的解決手段において、関するユーザ個人情報の取得、記憶及び応用等は、いずれも関連法律規則の規定に適合し、かつ公序良俗に反するものではない。

【0086】

本開示の実施例によれば、本開示はさらに電子機器、可読記憶媒体及びコンピュータプログラムを提供する。

【0087】

図３は、本開示の実施例を実施することができる例示的な電子機器３００の一例を示す概略ブロック図である。電子機器は、様々な形式のデジタルコンピュータ、例えば、ラップトップ型コンピュータ、デスクトップコンピュータ、作業台、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、大型コンピュータ、及び他の適切なコンピュータを示す。電子機器は、さらに様々な形式の移動装置を示し、例えば、個人デジタル処理、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブル装置及び他の類似の計算装置であってよい。本明細書に示された部材、それらの接続及び関係、及びそれらの機能は例示に過ぎず、本明細書に記載された及び／又は要求された本開示の実現を限定するものではない。

【0088】

図３に示すように、機器３００は、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）３０２に記憶されたコンピュータプログラム又は記憶ユニット３０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）３０３にロードされたコンピュータプログラムに基づいて、様々な適切な動作及び処理を実行する計算ユニット３０１を含んでもよい。ＲＡＭ３０３には、さらに機器３００の操作に必要な様々なプログラム及びデータを記憶してもよい。計算ユニット３０１、ＲＯＭ３０２、およびＲＡＭ３０３は、バス３０４により相互に接続されている。バス３０４には、入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース３０５も接続されている。

【0089】

機器３００における複数の部品は、Ｉ／Ｏインタフェース３０５に接続され、例えばキーボード、マウスなどの入力ユニット３０６と、例えば様々なタイプのディスプレイ、スピーカなどの出力ユニット３０７と、例えば磁気ディスク、光ディスクなどの記憶ユニット３０８と、例えばネットワークカード、モデム、無線通信トランシーバなどの通信ユニット３０９とを含む。通信ユニット３０９は、機器３００がインターネット等のコンピュータネットワーク及び／又は各種の電気通信網を介して他の装置と情報／データをやり取りすることを可能にする。

【0090】

計算ユニット３０１は、各種の処理、演算能力を有する汎用及び／又は専用の処理モジュールであってもよい。計算ユニット３０１としては、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、グラフィックス・プロセッシング・ユニット（ＧＰＵ）、各種専用の人工知能（ＡＩ）演算チップ、各種機械学習モデルアルゴリズムを実行する計算ユニット、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、任意の適切なプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等が挙げられるが、これらに限定されるものではない。計算ユニット３０１は、上記説明した各方法及び処理を実行し、例えば、ビデオプッシュ方法である。例えば、いくつかの実施例において、ビデオプッシュ方法はコンピュータソフトウェアプログラムとして実現され、それは機械可読媒体、例えば記憶ユニット３０８に含まれる。いくつかの実施例において、コンピュータプログラムの一部又は全部はＲＯＭ ３０２及び／又は通信ユニット３０９を介して装置３００にロード及び／又はインストールされる。コンピュータプログラムがＲＡＭ ３０３にロードされかつ計算ユニット３０１により実行される場合、上記のビデオプッシュ方法の一つ又は複数のステップを実行することができる。代替的に、他の実施例において、計算ユニット３０１は他の任意の適切な方式（例えば、ファームウェア）によりビデオプッシュ方法を実行するように構成されてもよい。

【0091】

本明細書で説明したシステム及び技術の様々な実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、専用集積回路（ＡＳＩＣ）、専用標準製品（ＡＳＳＰ）、チップ上システムのシステム（ＳＯＣ）、負荷プログラマブルロジック装置（ＣＰＬＤ）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組み合わせにおいて実現してもよい。これらの様々な実施形態は、一つ又は複数のコンピュータプログラムにおいて実施してもよく、該一つ又は複数のコンピュータプログラムは少なくとも一つのプログラム可能なプロセッサを含むプログラム可能なシステムで実行され及び／又は解釈されてもよく、該プログラム可能なプロセッサは専用又は汎用のプログラム可能なプロセッサであってもよく、記憶システム、少なくとも一つの入力装置、及び少なくとも一つの出力装置からデータ及び命令を受信し、データ及び命令を該記憶システム、該少なくとも一つの入力装置、及び該少なくとも一つの出力装置に伝送してもよい。

【0092】

本開示の方法を実施するためのプログラムコードは、１つ又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで作成されてもよい。これらのプログラムコードは、汎用コンピュータ、専用コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサ又はコントローラに提供されてもよく、それによって、プログラムコードがプロセッサ又はコントローラにより実行される時に、フローチャート及び／又はブロック図に規定された機能・操作が実施される。プログラムコードは、機器に完全に実行されてもよく、部分的に機器で実行されてもよく、独立したソフトウェアパッケージとして部分的に機器で実行され、かつ部分的に遠隔機器で実行されるか又は完全に遠隔機器又はサーバで実行されてもよい。

【0093】

本開示のコンテキストにおいて、機械可読媒体は、有形の媒体であってもよく、命令実行システム、装置又は電子機器に使用され、又は命令実行システム、装置又は電子機器と組み合わせて使用されるプログラムを含んで又は記憶してもよい。機械可読媒体は、機械可読信号媒体又は機械可読記憶媒体であってもよい。機械可読媒体は、電子の、磁気的、光学的、電磁的、赤外線の、又は半導体システム、装置又は電子機器、又は上記内容の任意の適切な組み合わせを含んでもよいが、それらに限定されない。機械可読記憶媒体のより具体的な例としては、１つ以上の線による電気的接続、携帯式コンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ファイバ、ポータブルコンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、光学記憶装置、磁気記憶装置、又は上記内容の任意の適切な組み合わせを含む。

【0094】

ユーザとの対話を提供するために、コンピュータにここで説明されたシステム及び技術を実施させてもよく、該コンピュータは、ユーザに情報を表示するための表示装置（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）と、キーボード及びポインティングデバイス（例えば、マウス又はトラックボール）とを備え、ユーザは、該キーボード及び該ポインティングデバイスを介して入力をコンピュータに提供してもよい。他の種類の装置は、さらにユーザとの対話を提供してもよく、例えば、ユーザに提供されたフィードバックは、いかなる形式のセンシングフィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック）であってもよく、かついかなる形式（音声入力、語音入力又は、触覚入力を含む）でユーザからの入力を受信してもよい。

【0095】

ここで説明されたシステム及び技術は、バックグラウンド部品を含むコンピューティングシステム（例えば、データサーバとする）、又はミドルウェア部品を含むコンピューティングシステム（例えば、アプリケーションサーバ）、又はフロントエンド部品を含むコンピューティングシステム（例えば、グラフィカルユーザインタフェース又はウェブブラウザを有するユーザコンピュータ、ユーザが該グラフィカルユーザインタフェース又は該ネットワークブラウザを介してここで説明されたシステム及び技術の実施形態と対話することができる）、又はこのようなバックグラウンド部品、ミドルウェア部品、又はフロントエンド部品のいずれかの組み合わせを含むコンピューティングシステムに実施されてもよい。任意の形式又は媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）によりシステムの部品を互いに接続してもよい。通信ネットワークの例としては、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）及びインターネットを例示的に含む。

【0096】

コンピュータシステムは、クライアント及びサーバを含んでもよい。クライアントとサーバ同士は、一般的に離れており、通常、通信ネットワークを介して対話する。クライアントとサーバとの関係は、該当するコンピュータ上でランニングし、クライアント－サーバの関係を有するコンピュータプログラムによって生成される。サーバはクラウドサーバであってもよく、分布式システムのサーバであってもよく、又はブロックチェーンを結合したサーバであってもよい。

【0097】

理解されるべきこととして、以上に示された様々な形式のフローを使用してもよく、ステップを改めてソーティングしたり、追加したり又は削除してもよい。例えば、本開示に記載の各ステップは、並列に実行されたり、順次に実行されたり、又は異なる順序で実行されてもよく、本開示の発明の所望の結果を実現することができれば、本明細書はここで限定されない。

【0098】

上記具体的な実施形態は、本開示の保護範囲を限定するものではない。当業者であれば、設計要件及び他の要因に応じて、様々な修正、組み合わせ、サブコンビネーション及び代替を行うことが可能であると理解すべきである。本開示の精神と原則内で行われる任意の修正、均等置換及び改良などは、いずれも本開示の保護範囲内に含まれるべきである。

【図1】

【図2】

【図3】