CN103491205B - 一种基于视频搜索的关联资源地址的推送方法和装置 - Google Patents
一种基于视频搜索的关联资源地址的推送方法和装置 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于视频搜索的关联资源地址的推送方法，包括：当接收到第一视频资源数据的加载或播放请求时，获取所述第一视频资源数据的特征本文本信息；将所述特征本文本信息映射为一个或多个第一分词；查找与所述一个或多个第一分词的同现率高于预设阈值的关联第二分词；所述同现率为当前一个或多个第一分词与第二分词在同一视频资源数据中共同出现的概率；获取与所述一个或多个第一分词和所述关联第二分词匹配的第二视频资源数据的网络链接地址；推送所述第二视频资源数据的网络链接地址。本发明实现深度挖掘视频库中的优质资源，提高了资源挖掘的效率；此外，索引表会随着互联网视频内容的不断积累而不断扩大，有利于扩大召回率。
Description
技术领域
本发明涉及互联网的技术领域，具体涉及一种基于视频搜索的关联资源地址的推送方法和一种基于视频搜索的关联资源地址的推送装置。
背景技术
视频搜索引擎是有别于综合搜索的一种垂直搜索技术。视频搜索引擎抓取互联网中的视频类的结果并建立索引，由于它可以向搜索者提供纯粹的视频类结果，从而可以大大节省网民寻找视频的时间。
根据视频搜索的相关统计数据显示，娱乐、游戏、影视、新闻、动漫等类型的视频是用户的主要搜索对象。这表明用户对于视频搜索本身具有泛需求的性质。用户往往不带有很强的目的性，搜索结果并非“非彼不可”，而是带有一定扩展性，只要目标在用户所喜欢的范畴内即可。因此，往往会在搜索结果之外对用户进行相关推荐是。
但是，现有的视频搜索引擎在相关推荐方面做得还有不足：部分视频搜索引擎没有相关推荐，有相关推荐的视频搜索引擎只是根据用户的搜索历史数据、通过人工整理得到关联体系等简单方式实现推荐。这种推荐***基于用户已有的搜索习惯，召回率较低，另外由于用户的搜索范围一般会比现有互联网中的资源范围要小很多，不能充分挖掘互联网中的优质视频。
另一种搜索推荐方法是依靠人工整理出一个资源关联体系或从其他知识体系中得到这样的体系，应用到推荐***中。例如在某搜索引擎搜索”广场舞”时，会得到“交谊舞”、“肚皮舞”、“健身操”等的推荐词，搜索“dota”时会得到“穿越火线”、“魔兽世界”等的推荐词，但是这种体系召回率较低，在长尾的搜索中一般不能给出推荐。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于视频搜索的关联资源地址的推送方法和相应的一种基于视频搜索的关联资源地址的推送装置。
依据本发明的一个方面，提供了一种基于视频搜索的关联资源地址的推送方法，包括：
当接收到第一视频资源数据的加载或播放请求时，获取所述第一视频资源数据的特征本文本信息；
将所述特征本文本信息映射为一个或多个第一分词；
查找与所述一个或多个第一分词的同现率高于预设阈值的关联第二分词；所述同现率为当前一个或多个第一分词与第二分词在同一视频资源数据中共同出现的概率；
获取与所述一个或多个第一分词和所述关联第二分词匹配的第二视频资源数据的网络链接地址；
推送所述第二视频资源数据的网络链接地址。
可选地，所述当接收到第一视频资源数据的加载或播放请求时，获取所述第一视频资源数据的特征本文本信息的步骤包括：
当接收到第一视频数据的播放请求时，接收当前终端发送的所述第一视频资源数据的特征本文本信息；
或者，
当接收到第一视频数据加载请求时，提取本地预置的所述视频资源数据的特征本文本信息。
可选地，所述将所述特征本文本信息映射为一个或多个第一分词的步骤包括：
提取所述特征本文本信息所映射的一个分词；
或者，
当接收到的特征本文本信息为复合词时，将所述特征本文本信息拆分为多个搜索子词；提取所述多个搜索子词所映射的多个分词。
可选地，所述查找与所述一个或多个第一分词的同现率高于预设阈值的关联第二分词的步骤包括：
当所述特征本文本信息被映射为一个第一分词时，提取所述第一分词对应的预置索引表；其中，所述索引表包括所述第一分词所属的视频资源数据的信息，以及，所述视频资源数据中的所有分词；所述视频资源数据中的所有分词为通过抓取视频资源数据，提取所述视频资源数据的特征文本信息，对所述特征文本信息进行分词生成；
计算所述第一分词与所述索引表中各个第二分词的同现率，所述同现率为所述索引表中各个第二分词出现的次数与所述索引表中视频资源数据的信息总数的比值；其中，所述第二分词为所述视频资源数据中的所有分词中除所述第一分词以外的分词；
提取所述同现率高于预设阈值的第二分词作为关联第二分词。
可选地，所述查找与所述一个或多个第一分词的同现率高于预设阈值的关联第二分词的步骤包括：
当所述特征本文本信息被映射为多个第一分词时，分别提取所述多个第一分词对应的多个预置索引表；各个索引表中包括所述第一分词所属的视频资源数据的信息，以及，所述视频资源数据中的所有分词；所述视频资源数据中的所有分词为通过抓取视频资源数据，提取所述视频资源数据的特征文本信息，对所述特征文本信息进行分词生成；
提取与所述多个第一分词共同出现的第二分词作为候选分词；其中，所述第二分词为所述视频资源数据中的所有分词中除所述第一分词以外的分词；
分别在各个索引表中计算所述第一分词与所述候选分词的同现率，所述同现率为所述索引表中候选分词出现的次数与所述索引表中视频资源数据的信息总数的比值；
分别为所述多个第一分词与所述候选分词的同现率配置对应的多个权重；
分别计算多个配置了权重的同现率的平均值，作为所述多个第一分词与所述候选分词的同现率；
提取所述同现率高于预设阈值的候选分词作为关联第二分词。
可选地，所述查找与所述一个或多个第一分词的同现率高于预设阈值的关联第二分词的步骤包括：
当所述特征本文本信息被映射为多个第一分词时，分别提取所述多个第一分词对应的多个预置索引表；其中，各个索引表中包括所述第一分词所属的视频资源数据的信息，以及，所述视频资源数据中的所有分词；所述视频资源数据中的所有分词为通过抓取视频资源数据，提取所述视频资源数据的特征文本信息，对所述特征文本信息进行分词生成；
采用所述多个索引表确定主分词，所述主分词为视频资源数据的信息总数最多的索引表对应的第一分词；
计算所述主分词与其对应的索引表中各个第二分词的同现率，所述同现率为所述索引表中各个第二分词出现的次数与所述索引表中视频资源数据的信息总数的比值；其中，所述第二分词为所述视频资源数据中的所有分词中除所述第一分词以外的分词；
提取所述同现率高于预设阈值的第二分词作为关联第二分词。
可选地，所述特征文本信息包括视频标题、视频关键词和/或视频描述。
可选地，所述获取与所述一个或多个第一分词和所述关联第二分词匹配的第二视频资源数据的网络链接地址的步骤包括：
获取所述主分词和所述关联第二分词的的第二视频资源数据的网络链接地址。
根据本发明的另一方面，提供了一种基于视频搜索的关联资源地址的推送装置，包括：
特征文本信息获取模块，适于在接收到第一视频资源数据的加载或播放请求时，获取所述第一视频资源数据的特征本文本信息；
第一分词映射模块，适于将所述特征本文本信息映射为一个或多个第一分词；
第二分词查找模块，适于查找与所述一个或多个第一分词的同现率高于预设阈值的关联第二分词；所述同现率为当前一个或多个第一分词与第二分词在同一视频资源数据中共同出现的概率；
网络连接地址获取模块，适于获取与所述一个或多个第一分词和所述关联第二分词匹配的第二视频资源数据的网络链接地址；
网络连接地址推送模块，适于推送所述第二视频资源数据的网络链接地址。
可选地，所述特征文本信息获取模块还适于：
当接收到第一视频数据的播放请求时，接收当前终端发送的所述第一视频资源数据的特征本文本信息；
或者，
当接收到第一视频数据加载请求时，提取本地预置的所述视频资源数据的特征本文本信息。
可选地，所述第一分词映射模块还适于：
提取所述特征本文本信息所映射的一个分词；
或者，
当接收到的特征本文本信息为复合词时，将所述特征本文本信息拆分为多个搜索子词；提取所述多个搜索子词所映射的多个分词。
可选地，所述第二分词查找模块还适于：
当所述特征本文本信息被映射为一个第一分词时，提取所述第一分词对应的预置索引表；其中，所述索引表包括所述第一分词所属的视频资源数据的信息，以及，所述视频资源数据中的所有分词；所述视频资源数据中的所有分词为通过抓取视频资源数据，提取所述视频资源数据的特征文本信息，对所述特征文本信息进行分词生成；
计算所述第一分词与所述索引表中各个第二分词的同现率，所述同现率为所述索引表中各个第二分词出现的次数与所述索引表中视频资源数据的信息总数的比值；其中，所述第二分词为所述视频资源数据中的所有分词中除所述第一分词以外的分词；
提取所述同现率高于预设阈值的第二分词作为关联第二分词。
可选地，所述第二分词查找模块还适于：
当所述特征本文本信息被映射为多个第一分词时，分别提取所述多个第一分词对应的多个预置索引表；各个索引表中包括所述第一分词所属的视频资源数据的信息，以及，所述视频资源数据中的所有分词；所述视频资源数据中的所有分词为通过抓取视频资源数据，提取所述视频资源数据的特征文本信息，对所述特征文本信息进行分词生成；
提取与所述多个第一分词共同出现的第二分词作为候选分词；其中，所述第二分词为所述视频资源数据中的所有分词中除所述第一分词以外的分词；
分别在各个索引表中计算所述第一分词与所述候选分词的同现率，所述同现率为所述索引表中候选分词出现的次数与所述索引表中视频资源数据的信息总数的比值；
分别为所述多个第一分词与所述候选分词的同现率配置对应的多个权重；
分别计算多个配置了权重的同现率的平均值，作为所述多个第一分词与所述候选分词的同现率；
提取所述同现率高于预设阈值的候选分词作为关联第二分词。
可选地，所述第二分词查找模块还适于：
当所述特征本文本信息被映射为多个第一分词时，分别提取所述多个第一分词对应的多个预置索引表；其中，各个索引表中包括所述第一分词所属的视频资源数据的信息，以及，所述视频资源数据中的所有分词；所述视频资源数据中的所有分词为通过抓取视频资源数据，提取所述视频资源数据的特征文本信息，对所述特征文本信息进行分词生成；
采用所述多个索引表确定主分词，所述主分词为视频资源数据的信息总数最多的索引表对应的第一分词；
计算所述主分词与其对应的索引表中各个第二分词的同现率，所述同现率为所述索引表中各个第二分词出现的次数与所述索引表中视频资源数据的信息总数的比值；其中，所述第二分词为所述视频资源数据中的所有分词中除所述第一分词以外的分词；
提取所述同现率高于预设阈值的第二分词作为关联第二分词。
可选地，所述特征文本信息包括视频标题、视频关键词和/或视频描述。
可选地，所述网络连接地址获取模块还适于：
获取所述主分词和所述关联第二分词的第二视频资源数据的网络链接地址。
本发明可以根据现有已发布内容进行推送，使搜索引擎摆脱对用户搜索习惯的依赖，将虽然比较少有用户搜索的但视频库汇总已有较多相关资源的视频资源数据推送出来，从而实现深度挖掘视频库中的优质资源，提高了资源挖掘的效率；此外，索引表会随着互联网视频内容的不断积累而不断扩大，各大视频站生产出来的内容数量和广度会远远超过用户已经搜索过的词数，有利于扩大召回率。
本发明通过获取第一分词和第二分词的匹配的第二视频资源数据的网络连接地址，用户可以基于此地址直接进行视频数据资源的获取，使用户简单搜索即可获得更多的结果，无需多次提交搜索，从而减轻了访问服务器的负担，减少了网络资源的占用，并提升了用户体验。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了根据本发明一个实施例的一种基于视频搜索的关联资源地址的推送方法实施例的步骤流程图；以及
图2示出了根据本发明一个实施例的一种基于视频搜索的关联资源地址的推送装置实施例的结构框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
参照图1，示出了根据本发明一个实施例的一种基于视频搜索的关联资源地址的推送实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤101，当接收到第一视频资源数据的加载或播放请求时，获取所述第一视频资源数据的特征本文本信息；
需要说明的是，第一视频资源数据可以位于终端设备上，也可以位于网络上，特征本文本信息可以是视频资源数据所携带的信息。
在本发明的一种优选实施例中，所述步骤101具体可以包括如下子步骤：
子步骤S11，当接收到第一视频数据的播放请求时，接收当前终端发送的所述第一视频资源数据的特征本文本信息；
当第一视频资源数据位于终端设备上时，可以由终端设备提取第一视频资源数据的特征文本信息，然后上传到对应的服务器侧。
或者，
子步骤S12，当接收到第一视频数据加载请求时，提取本地预置的所述视频资源数据的特征本文本信息。
当第一视频资源数据位于网络上时，可以由服务器侧提取第一视频资源数据的特征文本信息。
在本发明的一种优选实施例中，所述特征文本信息可以包括视频标题、视频关键词和/或视频描述。
例如，在一段名为《【拍客】东莞暴雨后变威尼斯，千余辆车水浸抛锚—在线播放—XX网，视频高清在线观看》的视频资源数据中，其特征文本信息可以如下：
视频标题（Title）：【拍客】东莞暴雨后变威尼斯，千余辆车水浸抛锚—在线播放—XX网，视频高清在线观看；
视频关键词（Keywords）：YY记者生活资讯东莞水浸；
视频描述（Description）：昨天上午的一场暴雨，让东莞部分地区的街坊瞬间感到好像来到了威尼斯。行驶中的小车在暴雨中遭到水浸抛锚，有的街坊家中也是一片汪洋。
在实际应用中，特征本文本信息可以是单词，即包括一个语义独立的词，例如中秋、端午、国庆等等；特征本文本信息也可以是复合词，即包括两个或两个以上语义独立的词，例如中秋月饼、端午粽子、国庆西藏旅游等等。一般而言，在终端设备中的视频资源数据往往只有视频标题（Title），例如“钢铁侠”、“蜘蛛侠”等电影名称；在网络中的视频资源数据往往包括视频标题（Title）、视频关键词（Keywords）和视频描述（Description）中的一个或多个。
步骤102，将所述特征本文本信息映射为一个或多个第一分词；
需要说明的是，被映射的分词可以是预先设置的，可以用于计算不同分词之间的同现率。
映射的规则也可以是预先设置的一个或多个，可以包括去除视频搜索字符的脏词、修饰词、语气助词、宽泛词等无实际意义的词语；可以包括设定停止词，即一些常见的词，为拆分词组时停止的标准，例如的、我、你等等；还可以包括关联关系的对应，将同一事物的多种表达对应为一种表达，例如将八月十五、中秋节、月饼节等关联为中秋；还可以包括其他映射规则，本发明实施例对此不加以限制。
英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。例如，英文句子I am astudent，用中文则为：“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词。例如，我是一个学生，分词的结果是：我、是、一个、学生。
下面介绍一些常用的分词方法：
1、基于字符串匹配的分词方法：是指按照一定的策略将待分析的汉字串与一个预置的机器词典中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。实际使用的分词***，都是把机械分词作为一种初分手段，还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。
2、基于特征扫描或标志切分的分词方法：是指优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征的词，以这些词作为断点，可将原字符串分为较小的串再来进机械分词，从而减少匹配的错误率；或者将分词和词类标注结合起来，利用丰富的词类信息对分词决策提供帮助，并且在标注过程中又反过来对分词结果进行检验、调整，从而提高切分的准确率。
3、基于理解的分词方法：是指通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包括三个部分：分词子***、句法语义子***、总控部分。在总控部分的协调下，分词子***可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。
4、基于统计的分词方法：是指，中文信息中由于字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度，所以可以对语料中相邻共现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们的互现信息，以及计算两个汉字X、Y的相邻共现概率。互现信息可以体现汉字之间结合关系的紧密程度。当紧密程度高于某一个阈值时，便可认为此字组可能构成了一个词。这种方法只需对语料中的字组频度进行统计，不需要切分词典。
在本发明的一种优选实施例中，所述步骤102具体可以包括如下子步骤：
子步骤S21，提取所述特征本文本信息所映射的一个分词；
对于特征本文本信息为单词的情形，可以按照预设的映射规则直接提取其对应的分词。例如，特征本文本信息为“中秋节”、“我的中秋节”或者“中秋节了”等，映射的第一分词都可以为“中秋”。当然，特征本文本信息也可以与其映射的第一分词是同一个词，例如特征本文本信息为“中秋”，映射的第一分词也可以“中秋”。
或者，
子步骤S22，当接收到的特征本文本信息为复合词时，将所述特征本文本信息拆分为多个搜索子词；
子步骤S23，提取所述多个搜索子词所映射的多个分词。
对于特征本文本信息为复合词的情形，可以按照预设的映射规则进行分词，得到搜索子词，然后分别提取搜索子词对应的分词。例如，接收到的特征本文本信息为“中秋节月饼”，可以将其拆分为“中秋节”和“月饼”两个搜索子词，然后将“中秋节”映射为“中秋”，将“月饼”映射为“月饼”，得到“中秋”和“月饼”两个第一分词。
步骤103，查找与所述一个或多个第一分词的同现率高于预设阈值的关联第二分词；
所述同现率为当前一个或多个第一分词与第二分词在同一视频资源数据中共同出现的概率；
具体而言，同现率可以为当前一个或多个分词与第二分词在同一视频资源数据的特征文本信息中共同出现的概率，具体可以包括一个第一分词和第二分词的同现率，多个分词和第二分词的同现率。
需要说明的是，第二分词可以是在全部预设的分词中，除第一分词以外的分词。关联第二分词可以是与第一分词的同现率高于预设阈值的第二分词。
在实际应用中，视频资源数据可以包括特征文本信息，该特征文本信息可以用于记载该视频资源数据的相关信息，也可以用于提取分词。
在本发明的一种优选实施例中，所述步骤103具体可以包括如下子步骤：
子步骤S31，当所述特征本文本信息被映射为一个第一分词时，提取所述第一分词对应的预置索引表；其中，所述索引表包括所述第一分词所属的视频资源数据的信息，以及，所述视频资源数据中的所有分词；所述视频资源数据中的所有分词为通过抓取视频资源数据，提取所述视频资源数据的特征文本信息，对所述特征文本信息进行分词生成；
在具体实现中，可以预先采用搜索引擎通过爬虫抓取各个网站平台上的视频资源数据，然后建立索引库：提取视频资源数据的特征文本信息进行分词处理，并建立每个分词对应的索引表，该索引表中可以存储视频资源数据的信息（可以是ID、内网地址、外网地址等等视频标识，也可以是一条由当前分词和其他分词所组成的记录）、视频资源数据中的所有分词（包括第一分词和除第一分词外的第二分词）。
在本发明的一种优选实施例中，所述特征文本信息可以包括视频标题、视频关键词和/或视频描述。
例如，“中秋”的索引表可以如下：
其中，第一分词为“中秋”，视频资源数据的信息包括视频标识。当然，视频资源数据的信息也可以不包括视频标识，而只有第一分词和第二分词所成的记录（即每一行的第二分词作为一条记录）。
当然，上述索引表只是作为示例，在实施本发明实施例时，可以根据实际情况设置其他索引表，本发明实施例对此不加以限制。另外，除了上述索引表外，本领域技术人员还可以根据实际需要采用其他索引表，本发明实施例对此也不加以限制。
需要说明的是，可以周期或者不定时抓取各个平台上的视频资源数据，然后更新索引建库，即更新各索引表。
子步骤S32，计算所述第一分词与所述索引表中各个第二分词的同现率，所述同现率为所述索引表中各个第二分词出现的次数与所述索引表中视频资源数据的信息总数的比值；其中，所述第二分词为所述视频资源数据中的所有分词中除所述第一分词以外的分词；
由于索引表中各个第二分词出现的次数与其所属的视频资料数据的数量一样，同现率也可以表示为所述索引表中各个第二分词所属的视频资料数据的数量与所述索引表中视频资源数据的信息总数的比值。
例如，分词“广场舞”的索引表中总共有100条视频资源数据的信息，分词“兵哥哥”的索引表中总共有200条视频资源数据的信息，“广场舞”和“兵哥哥”同时出现在这两个索引表中的视频资源数据的信息共10条，则对于“广场舞”而言，“广场舞”与“兵哥哥”的同现率为10/100=10%，而对于“兵哥哥”而言，“兵哥哥”与“广场舞”的同现率为10/200=5%。
子步骤S33，提取所述同现率高于预设阈值的第二分词作为关联第二分词。
具体实现中，预设阈值可以由本领域技术人员根据实际情况而设定的，本发明实施例对此不加以限制。本发明实施例中所提取的关联第二分词可以为空，也可以为一个或多个。
在本发明的一种优选实施例中，所述步骤103具体可以包括如下子步骤：
子步骤S41，当所述特征本文本信息被映射为多个第一分词时，分别提取所述多个第一分词对应的多个预置索引表；各个索引表中包括所述第一分词所属的视频资源数据的信息，以及，所述视频资源数据中的所有分词；所述视频资源数据中的所有分词为通过抓取视频资源数据，提取所述视频资源数据的特征文本信息，对所述特征文本信息进行分词生成；
在具体实现中，可以预先采用搜索引擎通过爬虫抓取各个平台上的视频资源数据，然后建立索引建库：提取视频资源数据的特征文本信息进行分词处理，并建立每个分词对应的索引表，该索引表中可以存储视频资源数据的信息（可以是ID、内网地址、外网地址等等视频标识，也可以是一条由当前分词和其他分词所组成的记录）、视频资源数据中的所有分词（包括第一分词和除第一分词外的第二分词）。
在本发明的一种优选实施例中，所述特征文本信息可以包括视频标题、视频关键词和/或视频描述。
子步骤S42，提取与所述多个第一分词共同出现的第二分词作为候选分词；其中，所述第二分词为所述视频资源数据中的所有分词中除所述第一分词以外的分词；
具体而言，当前有多个第一分词，即有多个数量对应的索引表，候选分词需要在各个索引表中出现，即候选分词分别与当前各第一分词都共同在同一索引表中出现。
子步骤S43，分别在各个索引表中计算所述第一分词与所述候选分词的同现率，所述同现率为所述索引表中候选分词出现的次数与所述索引表中视频资源数据的信息总数的比值；
例如，可以将特征本文本信息“中秋节月饼”映射为第一分词“中秋”和“月饼”，提取了其中一个候选分词为“月亮”，则可以分别计算“中秋”和“月亮”的同现率（假设为70%）、“月饼”和“月亮”同现率（假设为60%）。
子步骤S44，分别为所述多个第一分词与所述候选分词的同现率配置对应的多个权重；
权重可以根据各第一分词间的索引表中视频资源数据的信息总数比例的进行确定，其中，索引表中视频资源数据的信息总数越多其权重越大。例如，在“中秋”的索引表中视频资源数据的信息总数为900，而在“月饼”的索引表中视频资源数据的信息总数为100，则“中秋”和“月亮”的同现率的权重可以为0.9，“月饼”和“月亮”同现率的权重可以为0.1。
当然，上述权重只是作为示例，在实施本发明实施例时，可以根据实际情况设置其他权重，例如按照当前社会热点（新闻排名、微博排名等）设置对应的权重、按照用户的本地和/或网上操作行为（视频播放、新闻阅读等）设置对应的权重等等，本发明实施例对此不加以限制。另外，除了上述权重外，本领域技术人员还可以根据实际需要采用其他权重，本发明实施例对此也不加以限制。
子步骤S45，分别计算多个配置了权重的同现率的平均值，作为所述多个第一分词与所述候选分词的同现率；
本发明实施例中，可以以多个同现率的加权平均值作为最终的同现率。
例如，中秋”、“月饼”和“月亮”的同现率可以为（70%*0.9+60%*0.1）/2=34.5%。
子步骤S46，提取所述同现率高于预设阈值的候选分词作为关联第二分词。
具体实现中，预设阈值可以由本领域技术人员根据实际情况而设定的，本发明实施例对此不加以限制。本发明实施例中所提取的关联第二分词可以为空，也可以为一个或多个。
在本发明的一种优选实施例中，所述步骤103具体可以包括如下子步骤：
子步骤S51，当所述特征本文本信息被映射为多个第一分词时，分别提取所述多个第一分词对应的多个预置索引表；其中，各个索引表中包括所述第一分词所属的视频资源数据的信息，以及，所述视频资源数据中的所有分词；所述视频资源数据中的所有分词为通过抓取视频资源数据，提取所述视频资源数据的特征文本信息，对所述特征文本信息进行分词生成；
在具体实现中，可以预先采用搜索引擎通过爬虫抓取各个平台上的视频资源数据，然后建立索引建库：提取视频资源数据的特征文本信息进行分词处理，并建立每个分词对应的索引表，该索引表中可以存储视频资源数据的信息（可以是ID、内网地址、外网地址等等视频标识，也可以是一条由当前分词和其他分词所组成的记录）、视频资源数据中的所有分词（包括第一分词和除第一分词外的第二分词）。
在本发明的一种优选实施例中，所述特征文本信息可以包括视频标题、视频关键词和/或视频描述。
子步骤S52，采用所述多个索引表确定主分词，所述主分词为视频资源数据的信息总数最多的索引表对应的第一分词；
为了提高用户体验，对于视频资源数据相差比较悬殊的多个第一分词，可以忽略视频资源数据的信息总量少的第一分词。例如，对于特征本文本信息“中秋节月饼”所映射的第一分词“中秋”和“月饼”，在“中秋”的索引表中视频资源数据的信息总数为900，而在“月饼”的索引表中视频资源数据的信息总数为100，则可以设置“中秋”作为主分词。
子步骤S53，计算所述主分词与其对应的索引表中各个第二分词的同现率，所述同现率为所述索引表中各个第二分词出现的次数与所述索引表中视频资源数据的信息总数的比值；其中，所述第二分词为所述视频资源数据中的所有分词中除所述第一分词以外的分词；
本发明实施例中，可以以主分词的同现率的作为最终的同现率。
子步骤S54，提取所述同现率高于预设阈值的第二分词作为关联第二分词。
具体实现中，预设阈值可以由本领域技术人员根据实际情况而设定的，本发明实施例对此不加以限制。本发明实施例中所提取的关联第二分词可以为空，也可以为一个或多个。
步骤104，获取与所述一个或多个第一分词和所述关联第二分词匹配的第二视频资源数据的网络链接地址；
具体而言，在子步骤S33之后，可以获得当前一个第一分词与一个或多个关联第二分词的组合。例如特征本文本信息为“dota”，与其同现率较高的词为：“搞笑”、“蛋疼”、“2009”、“海涛”、“第一视角”和“经典”，同现率分别为40%、35%、30%、25%、20%和10%，则获得的组合依次为“dota搞笑”、“dota蛋疼”、“dota2009”、“dota海涛”、“dota第一视角”和“dota经典”。
在子步骤S46之后，可以获得当前多个第一分词与一个或多个关联第二分词的组合。例如特征本文本信息为“广场舞兵哥哥”，将其映射为第一分词“广场舞”和“兵哥哥”，提取与这两个第一分词同时出现的第二分词，例如第二分词“教学”，其可以作为关联第二分词，则最终获得组合“广场舞兵哥哥教学”。
在本发明的一种优选实施例中，步骤104具体可以包括如下子步骤：
子步骤S61，获取所述主分词和所述关联第二分词的的第二视频资源数据的网络链接地址。
在子步骤S54之后，可以获得当前主分词与一个或多个关联第二分词的组合。例如，对于特征本文本信息“中秋节月饼”所映射的第一分词“中秋”和“月饼”，可以设置“中秋”作为主分词，得到关联第二分词“月亮”，则最终获得组合“中秋月亮”。
本发明实施例中，可以基于一个或多个第一分词和第二分词的组合进行匹配的视频数据资源的搜索，当搜索到时，记录其网络连接地址，具体可以是内网地址，也可以是外网地址。
步骤105，推送所述第二视频资源数据的网络链接地址。
实际应用中，第二视频资源数据的网络链接地址可以放置在当前页面的任一位置，也可以通过嵌入图标或按钮等方式进行推送，用户可以通过触发第二视频资源数据的网络链接地址进而加载所述视频数据资源。
本发明可以根据现有已发布内容进行推送，使搜索引擎摆脱对用户搜索习惯的依赖，将虽然比较少有用户搜索的但视频库汇总已有较多相关资源的视频资源数据推送出来，从而实现深度挖掘视频库中的优质资源，提高了资源挖掘的效率；此外，索引表会随着互联网视频内容的不断积累而不断扩大，各大视频站生产出来的内容数量和广度会远远超过用户已经搜索过的词数，有利于扩大召回率。
本发明通过获取第一分词和第二分词的匹配的第二视频资源数据的网络连接地址，用户可以基于此地址直接进行视频数据资源的获取，使用户简单搜索即可获得更多的结果，无需多次提交搜索，从而减轻了访问服务器的负担，减少了网络资源的占用，并提升了用户体验。
对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
参照图2，示出了根据本发明一个实施例的一种基于视频搜索的关联资源地址的推送装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：
特征文本信息获取模块201，适于在接收到第一视频资源数据的加载或播放请求时，获取所述第一视频资源数据的特征本文本信息；
第一分词映射模块202，适于将所述特征本文本信息映射为一个或多个第一分词；
第二分词查找模块203，适于查找与所述一个或多个第一分词的同现率高于预设阈值的关联第二分词；所述同现率为当前一个或多个第一分词与第二分词在同一视频资源数据中共同出现的概率；
网络连接地址获取模块204，适于获取与所述一个或多个第一分词和所述关联第二分词匹配的第二视频资源数据的网络链接地址；
网络连接地址推送模块205，适于推送所述第二视频资源数据的网络链接地址。
在本发明的一种优选实施例中，所述特征文本信息获取模块还可以适于：
当接收到第一视频数据的播放请求时，接收当前终端发送的所述第一视频资源数据的特征本文本信息；
或者，
当接收到第一视频数据加载请求时，提取本地预置的所述视频资源数据的特征本文本信息。
在本发明的一种优选实施例中，所述第一分词映射模块还可以适于：
提取所述特征本文本信息所映射的一个分词；
或者，
当接收到的特征本文本信息为复合词时，将所述特征本文本信息拆分为多个搜索子词；提取所述多个搜索子词所映射的多个分词。
在本发明的一种优选实施例中，所述第二分词查找模块还可以适于：
当所述特征本文本信息被映射为一个第一分词时，提取所述第一分词对应的预置索引表；其中，所述索引表包括所述第一分词所属的视频资源数据的信息，以及，所述视频资源数据中的所有分词；所述视频资源数据中的所有分词为通过抓取视频资源数据，提取所述视频资源数据的特征文本信息，对所述特征文本信息进行分词生成；
计算所述第一分词与所述索引表中各个第二分词的同现率，所述同现率为所述索引表中各个第二分词出现的次数与所述索引表中视频资源数据的信息总数的比值；其中，所述第二分词为所述视频资源数据中的所有分词中除所述第一分词以外的分词；
提取所述同现率高于预设阈值的第二分词作为关联第二分词。
在本发明的一种优选实施例中，所述第二分词查找模块还可以适于：
当所述特征本文本信息被映射为多个第一分词时，分别提取所述多个第一分词对应的多个预置索引表；各个索引表中包括所述第一分词所属的视频资源数据的信息，以及，所述视频资源数据中的所有分词；所述视频资源数据中的所有分词为通过抓取视频资源数据，提取所述视频资源数据的特征文本信息，对所述特征文本信息进行分词生成；
提取与所述多个第一分词共同出现的第二分词作为候选分词；其中，所述第二分词为所述视频资源数据中的所有分词中除所述第一分词以外的分词；
分别在各个索引表中计算所述第一分词与所述候选分词的同现率，所述同现率为所述索引表中候选分词出现的次数与所述索引表中视频资源数据的信息总数的比值；
分别为所述多个第一分词与所述候选分词的同现率配置对应的多个权重；
分别计算多个配置了权重的同现率的平均值，作为所述多个第一分词与所述候选分词的同现率；
提取所述同现率高于预设阈值的候选分词作为关联第二分词。
在本发明的一种优选实施例中，所述第二分词查找模块还可以适于：
当所述特征本文本信息被映射为多个第一分词时，分别提取所述多个第一分词对应的多个预置索引表；其中，各个索引表中包括所述第一分词所属的视频资源数据的信息，以及，所述视频资源数据中的所有分词；所述视频资源数据中的所有分词为通过抓取视频资源数据，提取所述视频资源数据的特征文本信息，对所述特征文本信息进行分词生成；
采用所述多个索引表确定主分词，所述主分词为视频资源数据的信息总数最多的索引表对应的第一分词；
计算所述主分词与其对应的索引表中各个第二分词的同现率，所述同现率为所述索引表中各个第二分词出现的次数与所述索引表中视频资源数据的信息总数的比值；其中，所述第二分词为所述视频资源数据中的所有分词中除所述第一分词以外的分词；
提取所述同现率高于预设阈值的第二分词作为关联第二分词。
在本发明的一种优选实施例中，所述特征文本信息可以包括视频标题、视频关键词和/或视频描述。
在本发明的一种优选实施例中，所述网络连接地址获取模块还可以适于：
获取所述主分词和所述关联第二分词的第二视频资源数据的网络链接地址。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟***或者其它设备固有相关。各种通用***也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类***所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书（包括伴随的权利要求、摘要和附图）中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书（包括伴随的权利要求、摘要和附图）中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器（DSP）来实现根据本发明实施例的基于视频搜索的关联资源地址的推送设备中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序（例如，计算机程序和计算机程序产品）。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
Claims (16)
1.一种基于视频搜索的关联资源地址的推送方法，包括：
当接收到第一视频资源数据的加载或播放请求时，获取所述第一视频资源数据的特征文本信息；
将所述特征文本信息映射为一个或多个第一分词；
查找与所述一个或多个第一分词的同现率高于预设阈值的关联第二分词；所述同现率为当前一个或多个第一分词与第二分词在同一视频资源数据中共同出现的概率；
获取与所述一个或多个第一分词和所述关联第二分词匹配的第二视频资源数据的网络链接地址；
推送所述第二视频资源数据的网络链接地址。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当接收到第一视频资源数据的加载或播放请求时，获取所述第一视频资源数据的特征文本信息的步骤包括：
当接收到第一视频数据的播放请求时，接收当前终端发送的所述第一视频资源数据的特征文本信息；
或者，
当接收到第一视频数据加载请求时，提取本地预置的所述视频资源数据的特征文本信息。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述特征文本信息映射为一个或多个第一分词的步骤包括：
提取所述特征文本信息所映射的一个分词；
或者，
当接收到的特征文本信息为复合词时，将所述特征文本信息拆分为多个搜索子词；提取所述多个搜索子词所映射的多个分词。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查找与所述一个或多个第一分词的同现率高于预设阈值的关联第二分词的步骤包括：
当所述特征文本信息被映射为一个第一分词时，提取所述第一分词对应的预置索引表；其中，所述索引表包括所述第一分词所属的视频资源数据的信息，以及，所述视频资源数据中的所有分词；所述视频资源数据中的所有分词为通过抓取视频资源数据，提取所述视频资源数据的特征文本信息，对所述特征文本信息进行分词生成；
计算所述第一分词与所述索引表中各个第二分词的同现率，所述同现率为所述索引表中各个第二分词出现的次数与所述索引表中视频资源数据的信息总数的比值；其中，所述第二分词为所述视频资源数据中的所有分词中除所述第一分词以外的分词；
提取所述同现率高于预设阈值的第二分词作为关联第二分词。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查找与所述一个或多个第一分词的同现率高于预设阈值的关联第二分词的步骤包括：
当所述特征文本信息被映射为多个第一分词时，分别提取所述多个第一分词对应的多个预置索引表；各个索引表中包括所述第一分词所属的视频资源数据的信息，以及，所述视频资源数据中的所有分词；所述视频资源数据中的所有分词为通过抓取视频资源数据，提取所述视频资源数据的特征文本信息，对所述特征文本信息进行分词生成；
提取与所述多个第一分词共同出现的第二分词作为候选分词；其中，所述第二分词为所述视频资源数据中的所有分词中除所述第一分词以外的分词；
分别在各个索引表中计算所述第一分词与所述候选分词的同现率，所述同现率为所述索引表中候选分词出现的次数与所述索引表中视频资源数据的信息总数的比值；
分别为所述多个第一分词与所述候选分词的同现率配置对应的多个权重；
分别计算多个配置了权重的同现率的平均值，作为所述多个第一分词与所述候选分词的同现率；
提取所述同现率高于预设阈值的候选分词作为关联第二分词。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查找与所述一个或多个第一分词的同现率高于预设阈值的关联第二分词的步骤包括：
当所述特征文本信息被映射为多个第一分词时，分别提取所述多个第一分词对应的多个预置索引表；其中，各个索引表中包括所述第一分词所属的视频资源数据的信息，以及，所述视频资源数据中的所有分词；所述视频资源数据中的所有分词为通过抓取视频资源数据，提取所述视频资源数据的特征文本信息，对所述特征文本信息进行分词生成；
采用所述预置多个索引表确定主分词，所述主分词为视频资源数据的信息总数最多的索引表对应的第一分词；
计算所述主分词与其对应的索引表中各个第二分词的同现率，所述同现率为所述索引表中各个第二分词出现的次数与所述索引表中视频资源数据的信息总数的比值；其中，所述第二分词为所述视频资源数据中的所有分词中除所述第一分词以外的分词；
提取所述同现率高于预设阈值的第二分词作为关联第二分词。
7.如权利要求1或4或5或6所述的方法，其特征在于，所述特征文本信息包括视频标题、视频关键词和/或视频描述。
8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取与所述一个或多个第一分词和所述关联第二分词匹配的第二视频资源数据的网络链接地址的步骤包括：
获取所述主分词和所述关联第二分词的的第二视频资源数据的网络链接地址。
9.一种基于视频搜索的关联资源地址的推送装置，包括：
特征文本信息获取模块，适于在接收到第一视频资源数据的加载或播放请求时，获取所述第一视频资源数据的特征文本信息；
第一分词映射模块，适于将所述特征文本信息映射为一个或多个第一分词；
第二分词查找模块，适于查找与所述一个或多个第一分词的同现率高于预设阈值的关联第二分词；所述同现率为当前一个或多个第一分词与第二分词在同一视频资源数据中共同出现的概率；
网络连接地址获取模块，适于获取与所述一个或多个第一分词和所述关联第二分词匹配的第二视频资源数据的网络链接地址；
网络连接地址推送模块，适于推送所述第二视频资源数据的网络链接地址。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述特征文本信息获取模块还适于：
当接收到第一视频数据的播放请求时，接收当前终端发送的所述第一视频资源数据的特征文本信息；
或者，
当接收到第一视频数据加载请求时，提取本地预置的所述视频资源数据的特征文本信息。
11.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第一分词映射模块还适于：
提取所述特征文本信息所映射的一个分词；
或者，
当接收到的特征文本信息为复合词时，将所述特征文本信息拆分为多个搜索子词；提取所述多个搜索子词所映射的多个分词。
12.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第二分词查找模块还适于：
当所述特征文本信息被映射为一个第一分词时，提取所述第一分词对应的预置索引表；其中，所述索引表包括所述第一分词所属的视频资源数据的信息，以及，所述视频资源数据中的所有分词；所述视频资源数据中的所有分词为通过抓取视频资源数据，提取所述视频资源数据的特征文本信息，对所述特征文本信息进行分词生成；
计算所述第一分词与所述索引表中各个第二分词的同现率，所述同现率为所述索引表中各个第二分词出现的次数与所述索引表中视频资源数据的信息总数的比值；其中，所述第二分词为所述视频资源数据中的所有分词中除所述第一分词以外的分词；
提取所述同现率高于预设阈值的第二分词作为关联第二分词。
13.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第二分词查找模块还适于：
当所述特征文本信息被映射为多个第一分词时，分别提取所述多个第一分词对应的多个预置索引表；各个索引表中包括所述第一分词所属的视频资源数据的信息，以及，所述视频资源数据中的所有分词；所述视频资源数据中的所有分词为通过抓取视频资源数据，提取所述视频资源数据的特征文本信息，对所述特征文本信息进行分词生成；
提取与所述多个第一分词共同出现的第二分词作为候选分词；其中，所述第二分词为所述视频资源数据中的所有分词中除所述第一分词以外的分词；
分别在各个索引表中计算所述第一分词与所述候选分词的同现率，所述同现率为所述索引表中候选分词出现的次数与所述索引表中视频资源数据的信息总数的比值；
分别为所述多个第一分词与所述候选分词的同现率配置对应的多个权重；
分别计算多个配置了权重的同现率的平均值，作为所述多个第一分词与所述候选分词的同现率；
提取所述同现率高于预设阈值的候选分词作为关联第二分词。
14.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第二分词查找模块还适于：
当所述特征文本信息被映射为多个第一分词时，分别提取所述多个第一分词对应的多个预置索引表；其中，各个索引表中包括所述第一分词所属的视频资源数据的信息，以及，所述视频资源数据中的所有分词；所述视频资源数据中的所有分词为通过抓取视频资源数据，提取所述视频资源数据的特征文本信息，对所述特征文本信息进行分词生成；
采用所述预置多个索引表确定主分词，所述主分词为视频资源数据的信息总数最多的索引表对应的第一分词；
计算所述主分词与其对应的索引表中各个第二分词的同现率，所述同现率为所述索引表中各个第二分词出现的次数与所述索引表中视频资源数据的信息总数的比值；其中，所述第二分词为所述视频资源数据中的所有分词中除所述第一分词以外的分词；
提取所述同现率高于预设阈值的第二分词作为关联第二分词。
15.如权利要求9或12或13或14所述的装置，其特征在于，所述特征文本信息包括视频标题、视频关键词和/或视频描述。
16.如权利要求14所述的装置，其特征在于，所述网络连接地址获取模块还适于：
获取所述主分词和所述关联第二分词的第二视频资源数据的网络链接地址。
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