一种多媒体内容推荐方法及装置与流程

技术特征：
1.一种多媒体内容推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取待推送多媒体内容以及第一用户有过交互行为的n个多媒体内容，n为大于或者等于1的整数；基于所述n个多媒体内容的内容和所述待推送多媒体内容的内容，确定所述第一用户与所述待推送多媒体内容交互的可能性；在所述第一用户与所述待推送多媒体内容交互的可能性符合预设条件时，为所述第一用户推荐所述待推送多媒体内容。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多媒体内容的内容，包括以下任意一项或者多项：文本内容，图像内容以及音频内容。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述n个多媒体内容的内容和所述待推送多媒体内容的内容，确定所述第一用户与所述待推送多媒体内容交互的可能性，通过机器学习模型实现。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述机器学习模型，包括：特征融合模块、特征提取模块和相似度计算模块；所述特征融合模块，用于基于所述n个多媒体内容的内容，得到所述n个多媒体内容的融合特征；所述特征提取模块，用于基于所述待推送多媒体内容的内容，得到所述待推送多媒体内容的多媒体内容特征；所述相似度计算模块，用于计算所述融合特征和所述待推送多媒体内容的多媒体内容特征的相似度，得到所述第一用户与所述待推送多媒体内容交互的可能性。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述特征提取模块，还用于基于所述n个多媒体内容中每个多媒体内容，得到所述n个多媒体内容中每个多媒体内容的多媒体内容特征；所述特征融合模块，用于：基于所述特征提取模块输出的所述n个多媒体内容中每个多媒体内容的多媒体内容特征，得到所述融合特征。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述特征提取模块包括：第一特征提取子模块、第二特征提取子模块和特征融合子模块；所述第一特征提取子模块用于对多媒体内容的内容中的非文本内容进行特征提取；所述第二特征提取子模块用于对多媒体内容的内容中的文本内容进行特征提取；所述特征融合子模块用于对所述第一特征提取子模块输出的特征和所述第二特征提取子模块输出的特征进行融合，得到多媒体内容特征。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述特征融合模块采用自注意力机制和全局池化策略。8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述机器学习模型，通过如下方式训练得到：获取第一网络用户历史有过交互行为的m个多媒体内容以及所述第一网络用户并未有过交互行为的s个多媒体内容，m为大于2的整数，s为大于或者等于1的整数；
基于所述m个多媒体内容以及所述s个多媒体内容，训练得到所述机器学习模型。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述机器学习模型，包括：特征提取模块和特征融合模块；所述基于所述m个多媒体内容以及所述s个多媒体内容，训练得到所述机器学习模型，包括：利用所述特征提取模块，提取所述m个多媒体内容和所述s个多媒体内容的多媒体内容特征，其中：所述特征提取模块，用于基于所述m个多媒体内容的内容得到所述m个多媒体内容的多媒体内容特征，以及基于所述s个多媒体内容的内容得到所述s个多媒体内容的多媒体内容特征；利用所述特征融合模块计算所述m个多媒体内容中的n个多媒体内容的融合特征；基于所述融合特征、所述s个多媒体内容的多媒体内容特征以及所述m个多媒体内容中其它(m-n)个多媒体内容的多媒体内容特征，调整所述特征提取模块和所述特征融合模块的参数。10.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：输出所述n个多媒体内容中每个多媒体内容的多媒体内容特征。11.一种多媒体内容推荐装置，其特征在于，所述装置包括：获取单元，用于获取待推送多媒体内容以及第一用户有过交互行为的n个多媒体内容，n为大于或者等于1的整数；确定单元，用于基于所述n个多媒体内容的内容和所述待推送多媒体内容的内容，确定所述第一用户与所述待推送多媒体内容交互的可能性；推荐单元，用于在所述第一用户与所述待推送多媒体内容交互的可能性符合预设条件时，为所述第一用户推荐所述待推送多媒体内容。12.一种设备，其特征在于，所述设备包括处理器和存储器；所述处理器用于执行所述存储器中存储的指令，以使得所述设备执行如权利要求1至10中任一项所述的方法。13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括指令，所述指令指示设备执行如权利要求1至10中任一项所述的方法。

技术总结
本申请公开了一种多媒体内容推荐方法，可以获取待推送多媒体内容以及第一用户有过交互行为的N个多媒体内容，N为大于或者等于1的整数，而后，可以基于所述N个多媒体内容的内容和所述待推送多媒体内容的内容，确定所述第一用户与所述待推送多媒体内容交互的可能性。并且，在所述第一用户与所述待推送多媒体内容交互的可能性符合预设条件时，为所述第一用户推荐所述待推送多媒体内容。由此可见，利用本方案，在为用户推荐多媒体内容时，结合了待推送多媒体内容的内容、以及用户历史有过交互行为的多媒体内容的内容。因此，利用本方案，用户与为用户推荐的多媒体内容交互的可能性较高，从而有效提升了为用户推荐多媒体内容的效果。而有效提升了为用户推荐多媒体内容的效果。而有效提升了为用户推荐多媒体内容的效果。


技术研发人员：李勇志 迟禄 袁泽寰 赵修影
受保护的技术使用者：北京有竹居网络技术有限公司
技术研发日：2022.02.14
技术公布日：2022/5/17