1.一种确定视频精选集的方法，其特征在于，包括：

获取初选视频集，所述初选视频集为直播平台中目标主题对应的视频的集合；

遍历所述初选视频集，得到目标视频集，所述目标视频集中至少包括一个视频子集，所述视频子集中的视频个数小于或等于所述初选视频集中视频的个数；

确定所述目标视频集中每个视频子集的目标多样性评分；

确定所述目标视频集中每个视频子集的目标相关性评分；

确定所述目标视频集中每个视频子集的目标质量评分；

将目标视频子集确定为所述目标主题对应的视频精选集，所述目标视频子集为所述目标视频集中目标多样性评分、目标相关性评分以及目标质量评分最大的视频子集；

所述确定所述目标视频集中每个视频子集的目标多样性评分包括：

通过如下公式计算所述目标视频集中每个视频子集的初始多样性评分：其中，S'为所述目标视频集中任意一个视频子集，Diverse(S')为所述视频子集S'的初始多样性评分，v为所述视频子集S'中的任意一个视频，l(v)为所述视频v中包含的标签集合；

基于所述初始多样性评分通过如下公式计算所述目标视频集中每个视频子集的目标多样性评分：其中，f(S')为所述视频子集S'的目标多样性评分，min(Diverse(S'))为所述目标视频集中各个视频子集的初始多样性评分的最小值，max(Diverse(S'))为所述目标视频中的各个视频子集的初始样性评分的最大值；

所述确定所述目标视频集中每个视频子集的目标相关性评分包括：

通过如下公式计算所述目标视频集中每个视频子集的初始相关性评分：其中，Relation(S',T)为所述视频子集S'的初始相关性评分，LT为所述目标主题T包含的标签集合，l为所述目标主题T包含的标签集合中的任意一个标签，v为所述视频子集S'中的任意一个视频，svl为所述视频v对所述标签l的得分，m为所述视频子集S'中的视频个数与所述目标主题T包含的标签集合中的标签个数的乘积；

基于所述目标视频集中每个视频子集的初始相关性评分通过如下公式计算所述目标视频集中每个视频子集的目标相关性评分：其中，sim(S',T)为所述视频子集S'的目标相关性评分，min(Relation(S',T))为所述目标视频集中各个视频子集的初始相关性评分的最小值，max(Relation(S',T))为所述目标视频集中各个视频子集的初始相关性评分的最大值；

所述确定所述目标视频集中每个视频子集的目标质量评分包括：

通过如下公式计算所述目标视频集中每个视频子集的目标质量评分：

其中，S'为所述目标视频集中的任意一个视频子集，Quality(S')为所述视频子集S'的目标质量评分，v为所述视频子集S'中的任意一个视频，q(v)为所述视频v的质量评分，k为所述视频子集S'的个数，通过如下公式计算所述视频v的质量评分：其中，wi是所述视频v对应的评价指标中的第i个指标的权重，且 n为所述视频v对应的评价指标的个数，xiv为第i个评价指标目标值，通过如下公式计算所述xiv：其中，x′iv所述第i个评价指标的初始值，min(x′i)为所述目标视频集中的所有视频的第i个评价指标中的最小初始值，max(x′i)为所述目标视频集中的所有视频的第i个评价指标中的最大初始值；

所述将目标视频子集确定为所述初选视频集对应的视频精选集包括：

通过如下公式确定所述目标视频子集：

max{f(S')+δsim(S',T)+γQuality(S')}；

其中，S'为所述目标视频集中的任意一个视频子集，f(S')为所述视频子集S'的目标多样性评分，δ为sim(S',T)的权重系数，γ为Quality(S')的权重系数，sim(S',T)为所述视频子集S'与所述目标主题T的目标相关性评分，Quality(S')为所述视频子集S'的目标质量评分。

2.一种确定视频精选集的装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取初选视频集，所述初选视频集为直播平台中目标主题对应的视频的集合；

处理单元，用于遍历所述初选视频集，得到目标视频集，所述目标视频集中至少包括一个视频子集，所述视频子集中的视频个数小于或等于所述初选视频集中视频的个数；

第一确定单元，用于确定所述目标视频集中每个视频子集的目标多样性评分；

第二确定单元，用于确定所述目标视频集中每个视频子集的目标相关性评分；

第三确定单元，用于确定所述目标视频集中每个视频子集的目标质量评分；

第四确定单元，用于将目标视频子集确定为所述目标主题对应的视频精选集，所述目标视频子集为所述目标视频集中目标多样性评分、目标相关性评分以及目标质量评分最大的视频子集；

所述第一确定单元具体用于：

通过如下公式计算所述目标视频集中每个视频子集的初始多样性评分：其中，S'为所述目标视频集中任意一个视频子集，Diverse(S')为所述视频子集S'的初始多样性评分，v为所述视频子集S'中的任意一个视频，l(v)为所述视频v中包含的标签集合；

基于所述初始多样性评分通过如下公式计算所述目标视频集中每个视频子集的目标多样性评分：其中，f(S')为所述视频子集S'的目标多样性评分，min(Diverse(S'))为所述目标视频集中各个视频子集的初始多样性评分的最小值，max(Diverse(S'))为所述目标视频中的各个视频子集的初始样性评分的最大值；

所述第二确定单元具体用于：

通过如下公式计算所述目标视频集中每个视频子集的初始相关性评分：其中，Relation(S',T)为所述视频子集S'的初始相关性评分，LT为所述目标主题T包含的标签集合，l为所述目标主题T包含的标签集合中的任意一个标签，v为所述视频子集S'中的任意一个视频，svl为所述视频v对所述标签l的得分，m为所述视频子集S'中的视频个数与所述目标主题T包含的标签集合中的标签个数的乘积；

基于所述目标视频集中每个视频子集的初始相关性评分通过如下公式计算所述目标视频集中每个视频子集的目标相关性评分：其中，sim(S',T)为所述视频子集S'的目标相关性评分，min(Relation(S',T))为所述目标视频集中各个视频子集的初始相关性评分的最小值，max(Relation(S',T))为所述目标视频集中各个视频子集的初始相关性评分的最大值；

所述第三确定单元具体用于：

通过如下公式计算所述目标视频集中每个视频子集的目标质量评分：

其中，S'为所述目标视频集中的任意一个视频子集，Quality(S')为所述视频子集S'的目标质量评分，v为所述视频子集S'中的任意一个视频，q(v)为所述视频v的质量评分，k为所述视频子集S'的个数，通过如下公式计算所述视频v的质量评分：其中，wi是所述视频v对应的评价指标中的第i个指标的权重，且 n为所述视频v对应的评价指标的个数，xiv为第i个评价指标目标值，通过如下公式计算所述xiv：其中，x′iv所述第i个评价指标的初始值，min(x′i)为所述目标视频集中的所有视频的第i个评价指标中的最小初始值，max(x′i)为所述目标视频集中的所有视频的第i个评价指标中的最大初始值；

所述第四确定单元具体用于：

通过如下公式确定所述目标视频子集：

max{f(S')+δsim(S',T)+γQuality(S')}；

其中，S'为所述目标视频集中的任意一个视频子集，f(S')为所述视频子集S'的目标多样性评分，δ为sim(S',T)的权重系数，γ为Quality(S')的权重系数，sim(S',T)为所述视频子集S'与所述目标主题T的目标相关性评分，Quality(S')为所述视频子集S'的目标质量评分。

3.一种电子设备，包括存储器、处理器，其特征在于，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现如权利要求1所述的确定视频精选集的方法的步骤。

4.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机管理类程序，其特征在于：所述计算机管理类程序被处理器执行时实现如权利要求1所述的确定视频精选集的方法的步骤。