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龙图腾网恭喜海南即客科技有限公司申请的专利一种视频大数据推荐训练方法、系统、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118741239B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410997804.7，技术领域涉及：H04N21/466；该发明授权一种视频大数据推荐训练方法、系统、设备及存储介质是由吴腾威;王立朝;钱鑫鑫设计研发完成，并于2024-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视频大数据推荐训练方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种视频大数据推荐训练方法、系统、设备及存储介质，涉及视频大数据推荐技术领域，获取视频与用户的交互数据集，交互数据集包括：评论数据集、观看数据集、点赞数据集、收藏数据集以及转发数据集；分别对评论数据集、观看数据集、点赞数据集、收藏数据集以及转发数据集进行真实热度训练，得到相应的真实评论率、真实观看率、真实点赞率、真实收藏率以及真实转发率；用于解决现有技术中，通过获取评论、观看集、点赞、收藏以及转发数据直接来评判视频是否进行推荐，会存在恶意刷数据，导致分析的数据有效性不足，视频推荐不准确的问题。

本发明授权一种视频大数据推荐训练方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种视频大数据推荐训练方法，其特征在于，包括：获取视频与用户的交互数据集，交互数据集包括：评论数据集、观看数据集、点赞数据集、收藏数据集以及转发数据集；分别对评论数据集、观看数据集、点赞数据集、收藏数据集以及转发数据集进行真实热度训练，得到相应的真实评论率、真实观看率、真实点赞率、真实收藏率以及真实转发率；将真实评论率、真实观看率、真实点赞率、真实收藏率以及真实转发率进行求和，获得总体真实热度；根据总体真实热度的数值按照从大到小对视频进行推荐；对评论数据集进行真实热度训练，得到真实评论率的过程包括如下子步骤：从评论数据集中获取所有评论；将评论对照ASCII编码表区获取纯符号的评论字符，然后获取纯符号的评论字符长度，若评论字符长度小于等于两个字符，将评论删除；将对视频进行直接评论的评论设定为第一级评论，对第一级评论进行直接评论的评论设定为第二级评论，以此类推，对第i-1级评论进行直接评论的评论设定为第i级评论，分别统计第一级到第i级的评论总量，分别用N1，N2，...，Ni表示；对评论进行加权计算求和，具体公式为：M＝N1+a2*N2+a3*N3+...+ai*Ni；其中M为真实热度评论总数，a2到ai分别为第二级权重到第i级权重；获取观看视频的用户总数Y；计算出真实评论率为：MY；对评论数据集进行真实热度训练，得到真实评论率的过程还包括如下子步骤：获取视频的标签，选取第一历史数量的同类标签的视频进行权重模拟训练，权重模拟训练用于通过模拟得到a2到ai，权重模拟训练包括：统计第一历史数量的同类标签的视频的评论总数K，以及评论用户总数L；获取评论用户平均评论数为：KL；统计第一历史数量的同类标签的视频的第二级评论总数Q2，统计第二级评论的用户中与第一级评论的用户不同的数量，设定为第二新增用户数W2；计算第二级用户评论比例W2Q2；通过公式计算第二级权重为a2＝KL*W2Q2；同理，统计第一历史数量的同类标签的视频的第i级评论总数Qi，统计第i级评论的用户中与第一级评论至第i-1级评论的用户不同的数量，设定为第i新增用户数Wi；计算第i级用户评论比例WiQi；通过公式计算第i级权重为ai＝KL*WiQi；则M中的各项权重数据为：a2＝KL*W2Q2，a3＝KL*W3Q3，...，ai＝KL*WiQi；每新增第一历史数量的同类标签的视频，将新增的第一历史数量的同类标签的视频重新通过权重模拟训练更新一次a2至ai。

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