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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种视频数据处理方法、装置、计算机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：CN117171389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202210562948.0，技术领域涉及：G06F16/735；该发明授权一种视频数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质是由陈昊设计研发完成，并于2022-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视频数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种视频数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质，可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景；其中方法包括：获取第一视频的视频特征数据以及至少一个对象的对象特征数据；调用视频匹配模型以及参考特征数据对第一视频的视频特征数据以及至少一个对象的对象特征数据进行处理，得到第一视频与每个对象之间的匹配结果；其中，视频匹配模型是基于训练样本以及第二神经网络对第一神经网络进行训练得到的，参考特征数据是基于多个第二视频的视频特征数据确定的；根据匹配结果确定目标对象，并向目标对象对应的终端设备发送第一视频，可以有效提高冷启动视频的推荐准确度，从而提升视频推荐效果。

本发明授权一种视频数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种视频数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一视频的视频特征数据以及至少一个对象的对象特征数据；所述第一视频包括冷启动视频； 调用视频匹配模型以及参考特征数据对所述第一视频的视频特征数据以及所述至少一个对象的对象特征数据进行处理，得到所述第一视频与所述至少一个对象中每个对象之间的匹配结果；其中，所述参考特征数据是基于多个第二视频的视频特征数据确定的，所述第二视频包括存在点击数据的视频； 根据所述匹配结果从所述至少一个对象中确定目标对象，并向所述目标对象对应的终端设备发送所述第一视频； 其中，所述视频匹配模型的训练方式包括： 获取训练样本，所述训练样本包括所述第二视频、所述第二视频对应的对象子集中的第一对象以及对象集合中除所述对象子集之外的第二对象； 基于所述训练样本以及第二神经网络对第一神经网络进行训练，得到所述视频匹配模型；所述第二神经网络是基于所述第一神经网络以及业务知识数据构建的；所述第一神经网络作为学生网络，所述第二神经网络作为教师网络，所述第一神经网络与所述第二神经网络共享网络参数； 其中，所述业务知识数据的生成方式包括： 针对视频点击记录中每个点击数据元组包括的第三对象和第三视频，从所述第三对象的对象特征数据中获取所述第三对象的属性特征集，以及从所述第三视频的视频特征数据中获取所述第三视频的属性特征集，所述视频点击记录包括至少一个点击数据元组； 根据所述第三对象的属性特征集以及所述第三视频的属性特征集，确定至少一个属性数据元组； 获取每个属性数据元组对应的频次，并根据所述每个属性数据元组对应的频次从所述至少一个属性数据元组中确定业务知识数据。

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