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申请/专利权人：杭州纳视文化创意有限公司

摘要：本发明提供一种基于AI的视频路径优化方法，属于人工智能技术领域，具体包括：获取目标视频路径在预设时间内的不同类型的监测数据的变动数据以及用户数据，并结合目标视频路径在可信失败次数下的不同类型的监测数据的变动数据以及用户数据、监测数据的可信度确定目标视频路径的播放失败概率，当播放失败概率不满足要求时，通过备选视频路径的用户数据以及播放失败概率，采用基于人工智能算法的评估模型确定不同的备选视频路径的路径综合评估量以及所述备选视频路径中的有效视频路径，根据不同的有效视频路径的路径综合评估量进行目标视频路径的用户的切换分配，保证了视频播放的可靠性。

主权项：1.一种基于AI的视频路径优化方法，其特征在于，具体包括：基于播放失败数据进行目标视频路径在不同的播放失败次数下的预设时间内的不同类型的监测数据的变动数据的确定，并结合其它的备选视频路径在不同的播放失败次数下的预设时间内的不同类型的监测数据的变动数据进行目标视频路径在不同的播放失败次数下的监测数据的可信度以及可信失败次数的确定；获取所述目标视频路径在预设时间内的不同类型的监测数据的变动数据以及用户数据，并结合所述目标视频路径在可信失败次数下的不同类型的监测数据的变动数据以及用户数据、监测数据的可信度确定所述目标视频路径的播放失败概率，当所述播放失败概率不满足要求时，进入下一步骤；通过备选视频路径的用户数据以及播放失败概率，采用基于人工智能算法的评估模型确定不同的备选视频路径的路径综合评估量以及所述备选视频路径中的有效视频路径；根据不同的有效视频路径的路径综合评估量进行目标视频路径的用户的切换分配；所述目标视频路径的播放失败概率的确定的方法为：根据所述目标视频路径的用户数据进行所述目标视频路径的用户量的确定，并基于所述用户量确定所述目标视频路径与不同的可信失败次数的用户条件相似度，基于所述目标视频路径在预设时间内的不同类型的监测数据的变动数据确定所述目标视频路径与不同的可信失败次数的监测数据相似度；基于目标视频路径与不同的可信失败次数的用户条件相似度、监测数据相似度以及不同的可信失败次数的监测数据的可信度确定所述目标视频路径与不同的可信失败次数的综合相似度；通过所述目标视频路径与不同的可信失败次数的综合相似度确定所述目标视频路径的播放失败概率；所述目标视频路径的播放失败概率的取值范围在0到1之间，其中当所述目标视频路径的播放失败概率大于预设概率时，则确定所述目标视频路径的播放失败概率不满足要求。

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