【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其涉及一种对象推荐方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着视频软件的发展，为了提高用户体验，使用户可以方便快捷地确定想要观看的影视剧，一般视频软件均设置了影视剧片单，该片单一般对应一种类型的影视剧，通过筛选符合该类型的影片并将该影片加入片单，可使得用户方便快捷地查找感兴趣的影片。
2、现有技术中，在创建影视剧片单时，需要从现有的影片库中找到符合该影视剧片单的影片，并推荐该影片加入该影视剧片单。
3、然而，实际应用中，影片库中的影片往往是千至万数量级的，一一判断待推荐的影片的方法耗时的数量级将是以天为单位的，无法及时筛选出合适的影片，这就导致筛选符合片单的影片耗时较长。对此，若将影片库中的影片作为一个对象，那么从影片库中推荐加入片单的对象时，由于对象数量较大，因此进行对象推荐时耗时较长、效率低，影响用户体验。
技术实现思路
1、本申请提供了一种对象推荐方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中由于对象数量较大，因此进行对象推荐时耗时较长、效率低，影响用户体验的技术问题。
2、第一方面，本申请提供了一种对象推荐方法，所述方法包括：
3、获取预设的推荐文本，并从所述推荐文本中提取搜索短语；所述推荐文本用于描述待推荐对象的对象特征，所述搜索短语用于作为关键词搜索待推荐对象；
4、根据所述搜索短语，对预设对象库中的多个对象进行排序，得到对象序列；
5、获取所述对象序列中每一对象的对象
6、根据每一对象的所述对象简介和所述推荐文本，从所述对象序列中确定待推荐对象的对象集合，以推荐所述对象集合中的对象。
7、作为一可能的实现方式，所述从所述推荐文本中提取搜索短语，包括：
8、将所述推荐文本写入预设的第一提示模板，得到第一提示文本；
9、将所述第一提示文本输入预设的第一大语言模型，以得到从所述推荐文本提取的搜索短语。
10、作为一可能的实现方式，所述根据所述搜索短语，对预设对象库中的多个对象进行排序，得到对象序列，包括：
11、针对所述对象库中的每一对象，将所述对象的对象标识与所述搜索短语输入预设的搜索引擎，获取所述搜索引擎得到的前n个搜索结果；
12、根据前n个所述搜索结果，确定所述对象与所述推荐文本之间的相似度；
13、基于所述相似度对所述对象库中的多个对象进行排列，得到对象序列。
14、作为一可能的实现方式，所述根据前n个所述搜索结果，确定所述对象与所述推荐文本之间的相似度，包括：
15、删除所述搜索结果中不存在所述对象标识的搜索结果，将剩余的搜索结果作为目标搜索结果；
16、将所述推荐文本编码为预设维度的推荐文本向量，以及将每一所述目标搜索结果编码为预设维度的目标搜索结果向量；
17、针对每一所述目标搜索结果，确定所述目标搜索结果对应的目标搜索结果向量与所述推荐文本向量的余弦相似度；
18、将最大的所述余弦相似度作为所述对象与所述推荐文本的相似度。
19、作为一可能的实现方式，所述基于所述相似度对所述对象库中的多个对象进行排列，得到对象序列，包括：
20、确定每一所述对象的发布时间和关注度，所述关注度用于表征对象被多个用户关注的程度；
21、按照所述相似度从大到小的顺序，对所述对象库中的对象进行排列，得到初始对象序列；
22、根据所述发布时间和所述关注度，对所述初始对象序列中对象的先后顺序进行调整，得到所述对象序列。
23、作为一可能的实现方式，所述根据所述发布时间和所述热度，对所述初始对象序列中对象的先后顺序进行调整，得到所述对象序列，包括：
24、确定所述初始对象序列中的最大相似度和最小相似度；
25、计算所述最大相似度和所述最小相似度的相似度差值，并将所述相似度差值除以预设数量，得到所述预设数量个相似度区间中每一相似度区间的区间长度；
26、按照所述区间长度，对所述初始对象序列中的相似度进行区间划分，得到所述预设数量个相似度区间；
27、根据所述初始对象序列中每个对象的相似度，按照所述相似度区间对所述初始对象序列中的对象进行划分，得到预设数量个相似度区间序列；
28、针对每一所述相似度区间序列，根据位于所述相似度区间序列中每一对象的所述发布时间，对所述相似度区间内的对象进行第一评分，得到第一分值；以及根据位于所述相似度区间序列中每一对象的关注度，对所述相似度区间内的对象进行第二评分，得到第二分值；
29、对每个对象的所述第一分值和所述第二分值进行预设计算，得到每个所述对象的目标分值；
30、根据所述目标分值，对所述相似度区间序列内的对象进行排序，得到对象序列。
31、作为一可能的实现方式，所述根据每一对象的所述对象简介和所述推荐文本，从所述对象序列中确定待推荐对象的对象集合，包括：
32、针对所述对象序列中的每一所述对象，将所述对象的对象简介和所述推荐文本写入预设的第二提示模板，得到第二提示文本；
33、将所述第二提示文本输入预设的第二大语言模型，以使所述第二大语言模型根据所述第二提示文本，确定所述对象简介描述的内容是否与所述推荐文本描述的内容相匹配，并输出匹配结果；
34、在所述匹配结果表征所述对象的对象简介描述的内容与所述推荐文本描述的内容相匹配的情况下，将所述对象确定为待推荐对象；
35、将所述待推荐对象归入预设的待推荐对象的对象集合。
36、作为一可能的实现方式，所述推荐所述对象集合中的对象，包括：
37、获取所述对象集合中每一对象的详细描述文本，所述详细描述文本为描述对象内容的文本，且所述详细描述文本的字数多于所述对象简介；
38、将所述详细描述文本编码为预设维度的描述文本向量，以及将所述推荐文本编码为预设维度的推荐文本向量；
39、确定所述描述文本向量与所述推荐文本向量的文本余弦相似度；
40、将所述文本余弦相似度大于预设的相似度阈值的对象，确定为目标对象，并推荐所述目标对象。
41、第二方面，本申请提供了一种对象推荐装置，所述装置包括：
42、第一获取模块，用于获取预设的推荐文本，并从所述推荐文本中提取搜索短语；所述推荐文本用于描述待推荐对象的对象特征，所述搜索短语用于作为关键词搜索待推荐对象；
43、排序模块，用于根据所述搜索短语，对预设对象库中的多个对象进行排序，得到对象序列；
44、第二获取模块，用于获取所述对象序列中每一对象的对象简介，所述对象简介为描述对象内容的文本；
45、推荐模块，用于根据每一对象的所述对象简介和所述推荐文本，从所述对象序列中确定待推荐对象的对象集合本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种对象推荐方法，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，所述从所述推荐文本中提取搜索短语，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述搜索短语，对预设对象库中的多个对象进行排序，得到对象序列，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据前N个所述搜索结果，确定所述对象与所述推荐文本之间的相似度，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述相似度对所述对象库中的多个对象进行排列，得到对象序列，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述发布时间和所述关注度，对所述初始对象序列中对象的先后顺序进行调整，得到所述对象序列，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每一对象的所述对象简介和所述推荐文本，从所述对象序列中确定待推荐对象的对象集合，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述推荐所述对象集合中的对象，包括：
9.一种对象推荐装置，其特征在于，所述装置包括
10.一种电子设备，其特征在于，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对象推荐程序，以实现权利要求1～8中任一项所述的对象推荐方法。
11.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现权利要求1～8中任一项所述的对象推荐方法。
...【技术特征摘要】
1.一种对象推荐方法，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，所述从所述推荐文本中提取搜索短语，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述搜索短语，对预设对象库中的多个对象进行排序，得到对象序列，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据前n个所述搜索结果，确定所述对象与所述推荐文本之间的相似度，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述相似度对所述对象库中的多个对象进行排列，得到对象序列，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述发布时间和所述关注度，对所述初始对象序列中对象的先后顺序进行调整，得...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢煊，
申请(专利权)人：北京奇艺世纪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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