【技术实现步骤摘要】
本申请涉及视频推荐，特别是涉及一种家庭影视的推荐方法、装置及设备。
技术介绍
1、家庭观影服务中的影视推荐内容，一般来自于传统运营模式或观影算法运营模式，其中，传统运营模式是通过运营固定桌面的形式，定期进行屏幕编排，通过运营系统将编排好的节目桌面下发到app上进行推荐内容展示；观影算法运营模式是根据用户目前观影记录进行相似种类影片推荐。传统运营模式存在滞后性，往往都是在爆红以后才开始运营推广，这样会流失大量的订购用户；而观影算法运营模式，根据现有的观影类型推荐数据，现有的观影类型中的数据陈旧，再加上用户还存在杂乱点击的情况，导致推荐的观影内容与用户感兴趣的内容有偏差，产生了推荐内容不准确的问题。
技术实现思路
1、为此，本专利技术提供了一种家庭影视的推荐方法、装置及设备，以解决现有技术中的推荐内容存在滞后性，以及推荐的观影内容与用户感兴趣的内容有偏差的问题。
2、第一方面，提供了一种家庭影视的推荐方法，所述方法包括：
3、获取本地基础数据；所述本地基础数据包括影片数据和用户行为数据；所述影片数据包括本地数据库中所有影视作品的影视数据；
4、依据所述本地基础数据通过人工智能模型得到影视推荐数据；
5、将所述影视推荐数据发送到运营服务器,以便运营人员依据影视推荐数据给用户进行影视推荐。
6、进一步地，所述依据所述本地基础数据通过人工智能模型得到影视推荐数据，包括：
7、依据所述影片数据通过人工智能模型得到影视推荐数
8、或，
9、依据所述影片数据和所述用户行为数据通过人工智能模型得到影视推荐数据。
10、进一步地，所述影视数据至少包括所属影视类型和影视名称，所述依据所述影片数据通过人工智能模型得到影视推荐数据，包括：
11、依据一个预设推荐标签得到第一预设数量的提问语句；所述预设推荐标签是依据预设推荐词汇和预设影视类型生成的标签；
12、将第一预设数量的所述提问语句输入到所述人工智能模型得到第一预设数量的答复内容数据；
13、将所述答复内容数据中重复率最高的影视名称作为待定影视名称；
14、若在所述影片数据中查询到与所述待定影视名称相同的影视名称，且所述影视名称对应的所属影视类型与预设影视类型相同，则将所述待定影视名称作为目标影视名称；
15、将所述目标影视名称对应的所述影视数据作为所述影视推荐数据。
16、进一步地，所述方法还包括：
17、将包含所述目标影视名称的所述答复内容数据存储到人工智能模型的知识库。
18、进一步地，所述依据所述影片数据和所述用户行为数据通过人工智能模型得到影视推荐数据，包括：
19、依据所述用户行为数据得到第二预设数量的提问语句；
20、将所述提问语句输入到所述人工智能模型得到答复内容数据；
21、依据所述影片数据对所述答复内容数据进行核验，若所述答复内容数据核验通过，则依据所述答复内容数据得到所述影视推荐数据。
22、进一步地，所述依据所述影片数据对所述答复内容数据进行核验，若所述答复内容数据核验通过，则依据所述答复内容数据得到所述影视推荐数据，包括：
23、将所述答复内容数据中重复率最高的影视名称作为待核验影视名称；
24、将所述待核验影视名称作为搜索条件在所述影片数据中查询，若能查询到与所述待核验影视名称相同的影视名称，则所述答复内容数据核验通过，将待核验影视名称作为核准影视名称；
25、将所述核准影视名称对应的所述影视数据作为所述影视推荐数据。
26、进一步地，还包括：
27、将所述待核验影视名称作为搜索条件在所述影片数据中查询，若查询不到与所述待核验影视名称相同的影视名称，则将所述待核验影视名称作为搜索条件在第三方共享资源中查询，能查询到与所述待核验影视名称相同的影视名称，则所述答复内容数据核验通过，将待核验影视名称作为核准影视名称；
28、从所述第三方共享资源中获取所述核准影视名称对应的所述影视数据作为所述影视推荐数据，并将所述核准影视名称对应的所述影片数据存储到本地数据库。
29、进一步地，所述依据所述影片数据和所述用户行为数据通过人工智能模型得到影视推荐数据，包括：
30、将所述用户行为数据输入到人工智能模型得到多个用户标签；
31、获取第三方共享资源中影视作品的第三方推荐评分和第三方推荐数据；
32、依据多个所述用户标签、所述第三方推荐评分和所述第三方推荐数据得到所述影视推荐数据。
33、第二方面，提供了一种家庭影视的推荐装置，所述装置包括：
34、获取模块，用于获取本地基础数据；所述本地基础数据包括影片数据和用户行为数据；所述影片数据包括本地数据库中所有影视作品的影视数据；
35、推荐数据生成模块，用于依据所述本地基础数据通过人工智能模型得到影视推荐数据；
36、转存模块，用于将所述影视推荐数据发送到运营服务器,以便运营人员依据影视推荐数据给用户进行影视推荐。
37、第三方面，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，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现上述一项家庭影视的推荐方法。
38、本专利技术采用以上技术方案，至少具备以下有益效果：
39、提供了一种家庭影视的推荐方法、装置及设备，首先获取本地影片数据和用户行为数据，以本地影片数据和用户行为数据为依据，通过人工智能模型得到影视推荐数据，将影视推荐数据发送到运营服务器，以便运营人员依据影视推荐数据给用户进行影视推荐；通过接入人工智能模型后，可以得到及时的影片推荐信息，再结合本地影片数据和用户行为数据，能针对用户准确的推荐视频内容，可以有效增加点击率。
40、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种家庭影视的推荐方法，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，所述依据所述本地基础数据通过人工智能模型得到影视推荐数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述影视数据至少包括所属影视类型和影视名称，所述依据所述影片数据通过人工智能模型得到影视推荐数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述影片数据和所述用户行为数据通过人工智能模型得到影视推荐数据，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述依据所述影片数据对所述答复内容数据进行核验，若所述答复内容数据核验通过，则依据所述答复内容数据得到所述影视推荐数据，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
9.一种家庭影视的推荐装置，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
...【技术特征摘要】
1.一种家庭影视的推荐方法，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，所述依据所述本地基础数据通过人工智能模型得到影视推荐数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述影视数据至少包括所属影视类型和影视名称，所述依据所述影片数据通过人工智能模型得到影视推荐数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述影片数据和所述用户行为数据通过人工智能模型得到影视推荐数据，包括：
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：危明，谭孝忠，
申请(专利权)人：易视腾科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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