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申请/专利权人：四川长虹电器股份有限公司

摘要：本发明涉及内容推荐领域，其公开了一种语音召回场景下的影片排序方法，通过粗排序模型保留影片多样性和高质量，缓解精排序的压力。该方案包括：A、训练粗排序模型：A1、获取基础数据集；A2、对基础数据集进行特征工程处理，获得标准化数据；A3、对标准化数据进行训练集和测试集划分；A4、以GBDT+LR组合算法作为模型基础，利用训练集进行模型训练，利用测试集进行模型拟合效果验证，最终获得训练完成的粗排序模型；B、基于粗排序模型对召回影片进行排序：针对不同召回算法返回的不同影片列表，分别进行尾部数据截断处理，将截断处理后的列表数据进行合并去重，获得召回影片集；根据召回影片集，基于粗排序模型预测出推荐影片粗排序结果，供后续精排序过程使用。

主权项：1.一种语音召回场景下的影片排序方法，其特征在于，包括以下步骤：A、训练粗排序模型：A1、获取基础数据集；所述获取基础数据集的方法包括：通过用户对历史推荐影片的行为判断，获得带有标签的用户观影数据，并基于带有标签的用户观影数据通过用户MAC地址关联用户画像数据，通过影片ID关联影片海报分数及影片点击次数；最终获取的基础数据集包括用户画像数据和影片数据；所述用户画像数据包括用户的电视信息、用户的观影信息、用户的观影习惯；所述影片信息包括：影片导演、演员、类型、地区、海报质量分数、近期点击率；A2、对基础数据集进行特征工程处理，获得标准化数据；A3、对标准化数据进行训练集和测试集划分；A4、以GBDT+LR组合算法作为模型基础，利用训练集进行模型训练，利用测试集进行模型拟合效果验证，最终获得训练完成的粗排序模型；B、基于粗排序模型对召回影片进行排序：针对不同召回算法返回的不同影片列表，分别进行尾部数据截断处理，将截断处理后的列表数据进行合并去重，获得召回影片集；根据召回影片集，基于粗排序模型预测出推荐影片粗排序结果，供后续精排序过程使用；所述根据召回影片集，基于粗排序模型预测出推荐影片粗排序结果，具体包括：针对实时推荐，则直接将所述召回影片集作为粗排序模型的输入，预测出推荐影片实时粗排序结果；针对离线推荐，则在所述召回影片集中加入前一天的粗排序结果，并进行合并去重处理后作为粗排序模型的输入，预测出推荐影片离线粗排序结果。

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