CN107197368B - 确定用户对多媒体播放内容关注程度的方法和*** - Google Patents

确定用户对多媒体播放内容关注程度的方法和*** Download PDF

Info

Publication number
CN107197368B
CN107197368B CN201710311715.2A CN201710311715A CN107197368B CN 107197368 B CN107197368 B CN 107197368B CN 201710311715 A CN201710311715 A CN 201710311715A CN 107197368 B CN107197368 B CN 107197368B
Authority
CN
China
Prior art keywords
barrage
time
period
content
real
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201710311715.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107197368A (zh
Inventor
纪琦华
蒲珂
曾泽基
李哲山
胡彬
方宏
蔡忠善
张毅萍
魏明
蔡辉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhongguang Hot Cloud Technology Co Ltd
Original Assignee
Zhongguang Hot Cloud Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhongguang Hot Cloud Technology Co Ltd filed Critical Zhongguang Hot Cloud Technology Co Ltd
Priority to CN201710311715.2A priority Critical patent/CN107197368B/zh
Publication of CN107197368A publication Critical patent/CN107197368A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107197368B publication Critical patent/CN107197368B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/43—Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
    • H04N21/44—Processing of video elementary streams, e.g. splicing a video clip retrieved from local storage with an incoming video stream or rendering scenes according to encoded video stream scene graphs
    • H04N21/44008—Processing of video elementary streams, e.g. splicing a video clip retrieved from local storage with an incoming video stream or rendering scenes according to encoded video stream scene graphs involving operations for analysing video streams, e.g. detecting features or characteristics in the video stream
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/43—Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
    • H04N21/435—Processing of additional data, e.g. decrypting of additional data, reconstructing software from modules extracted from the transport stream
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/43—Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
    • H04N21/442—Monitoring of processes or resources, e.g. detecting the failure of a recording device, monitoring the downstream bandwidth, the number of times a movie has been viewed, the storage space available from the internal hard disk
    • H04N21/44213—Monitoring of end-user related data
    • H04N21/44222—Analytics of user selections, e.g. selection of programs or purchase activity
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/466—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/4667—Processing of monitored end-user data, e.g. trend analysis based on the log file of viewer selections

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)

Abstract

本发明涉及一种确定用户对多媒体播放内容关注程度的方法，用于弹幕视频播放内容的确定，其至少包括：将目标视频的播放时间划分为多个时间段s，并将各个时间段s出现的实时弹幕进行分组；对应各个时间段s记录分组实时弹幕的评价数值，并根据实时弹幕的评价数值进行权重分析，获得对应时间段s的视频片段的重要性数值θ；根据所述视频片段的重要性数值θ，确定用户关注的视频内容。该方法具有准确性高、实时性强的优点。

Description

确定用户对多媒体播放内容关注程度的方法和***
技术领域
本发明涉及视频处理技术，尤其涉及一种确定用户对多媒体播放内容关注程度的方法和***，针对弹幕视频内容的关注程度确定。
背景技术
视频内容已经成为互联网流量的重要部分，通过分析用户观看视频内容的历史记录，获得用户的喜好，可以提高用户体验，并且针对性的提供媒体内容或广告，提高内容或广告提供商的利益。现有一般通过视频点击率、流量等数据获得用户对视频内容的偏好，这种分析对针对整个视频内容的偏好，对于视频内部片段的重要性的分析还缺少自动化分析方法。
针对该技术问题，专利CN103503467B公开了一种确定用户关注内容的方法和设备，通过记录用户在观看视频时的操作点及对应的时间点，根据操作点对应的时间点确定视频片段的起始点和结束点，并根据确定所述视频片段所进行的操作点确定所述视频片段的重要性数值，从而确定用户关注的视频内容；具体的操作点为播放、暂停、快进、快退、慢进、慢退、缩放等。该方法实现自动化的标识视频片段内容的重要程度，但用户进行操作时的操作点意图并不单一，除了对视频偏好使用慢进、快退，不偏好使用快进等，还可能存在观看中途离开、他人加入观看等情况，这类情况引起的操作点不在判断重要性数值范围内，其影响视频片段重要性数值的准确率。
另一方面，现有的弹幕作为常规的网络视频观看用户的交流评价手段，具有体验性高、实时性及个性强的特点；申请人认为弹幕很直观、准确的反应了观看者对实时网络视频片段的喜好程度，将其作为用户对网络视频内容关注度的评判标准极为有效且准确。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的缺陷，设计一种确定用户对多媒体播放内筒关注程度的方法，主要针对弹幕视频的内容片段进行关注程度的评判，从评判信息中确定视频内部片段的重要性数值，进而可以根据重要性数值确定用户关注的视频内容；该方法具有准确性高、实时性强的优点。
为实现上述目的，本发明所采用的技术方案是一种确定用户对多媒体播放内容关注程度的方法，所述方法用于弹幕视频播放内容的确定，其至少包括：
将目标视频的播放时间划分为多个时间段s，并将各个时间段s出现的实时弹幕进行分组；
对应各个时间段s记录分组实时弹幕的评价数值，并根据实时弹幕的评价数值进行权重分析，获得对应时间段s的视频片段的重要性数值θ；
根据所述视频片段的重要性数值θ，确定用户关注的视频内容；
所述实时弹幕的评价数值包括弹幕数量ε以及发表弹幕的用户数η；对应时间段s的视频片段的重要性数值θ＝εω1+ηω2，所述ω1为弹幕数量在评价***中的权重系数，所述ω2为发表弹幕的用户数在评价***中的权重系数。
本发明还提供了一种确定用户对多媒体内容关注程度的***，所述***至少包括：
播放片段及弹幕分组单元，用于将目标视频的播放时间划分为多个时间段s，并将各个时间段s出现的实时弹幕进行分组；
关注片段弹幕记录单元，用于对应各个时间段s记录分组实时弹幕的评价数值，所述实时弹幕的评价数值包括弹幕数量ε以及发表弹幕的用户数η；
关注片段弹幕统计及分析单元，用于统计实时弹幕的评价数值，获得对应时间段s的视频片段的重要性数值θ，并根据重要性数值θ确定用户关注的视频内容。
由上技术方案可知，本发明通过对目标视频弹幕信息的统计分析来判定用户对该视频片段的关注程度，将直观、准确弹幕信息进行自动化标识，并获得视频片段的重要性数值，根据重要性数值即可确定用户关注的视频内容；该方法新颖、准确性高且实时性强，得出的关注信息更为多样化。
附图说明
图1为本发明确定用户对多媒体内容关注程度方法一实施例的流程示意图；
图2为本发明确定用户对多媒体内容关注程度***一实施例的结构示意图；
图3为本发明确定用户对多媒体内容关注程度方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明确定用户对多媒体内容关注程度***第二实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
图1为本发明确定用户对多媒体播放内容关注程度的方法一实施例的流程示意图，该方法包括：
步骤11：将目标视频的播放时间划分为多个时间段s，并将各个时间段s出现的实时弹幕进行分组；
步骤12：对应各个时间段s记录分组实时弹幕的评价数值和内容，并根据实时弹幕的评价数值进行权重分析，获得对应时间段s的视频片段的重要性数值θ；
其中，所述实时弹幕的评价数值包括弹幕数量ε以及发表弹幕的用户数η；对应时间段s的视频片段的重要性数值θ＝εω1+ηω2，所述ω1为弹幕数量在评价***中的权重系数，所述ω2为发表弹幕的用户数在评价***中的权重系数；
步骤13：根据所述视频片段的重要性数值θ，确定用户关注的视频内容。
通过上述方法可直接确定多个用户关注的视频内容片段；相对于对比文件先确定单个用户再对多个用户关注的视频内容进行统计，确定视频内容的重要性数的方法更为高效、直接。
图2是本发明实施例中的确定用户对多媒体播放内容关注程度的***的结构示意图，包括播放片段及弹幕分组单元、关注片段弹幕记录单元以及关注片段弹幕统计及分析单元。
其中，播放片段及弹幕分组单元用于将目标视频的播放时间划分为多个时间段s，并将各个时间段s出现的实时弹幕进行分组。关注片段弹幕记录单元用于对应各个时间段s记录分组实时弹幕的评价数值和内容，所述实时弹幕的评价数值包括弹幕数量ε以及发表弹幕的用户数η。关注片段弹幕统计及分析单元用于统计实时弹幕的评价数值，获得对应时间段s的视频片段的重要性数值θ，并根据重要性数值θ确定用户关注的视频内容。
在本发明实施例确定用户对多媒体播放内容关注程度的方法第二实施例的流程示意图如3所示。
步骤31、将目标视频的播放时间划分为多个时间段s，并将各个时间段s出现的相对延迟实时弹幕进行分组；
由于在实际操作中，视频观看者往往实在观看到某个画面后才进行弹幕的发表(即画面已播)，对该画面的评价弹幕需要占据文字输入时间，一般会相应画面的实时弹幕会有一定的延迟，因此需要对实时弹幕的发表起始时间进行调整。具体的，相对延迟实时弹幕的调整方法为：某一时间段s的起始时间为t1，终止时间为t2；划分为该时间段s组别的实时弹幕组的发表时间起始时间为t1+1秒～t1+5秒，终止时间为t2+1秒～t2+5秒。
例如，时间段s的起始时间为00:30，终止时间为02:00，那么该时间段s组的实时弹幕组的发表起始时间为00:31～00:35，发表终止时间为02:01～02:05。本发明所示的延迟1～5s仅为优选方案，具体的延迟时间在实际操作中可根据多个用户输入字体至发表操作之间耗时长短均值后进行判断。
步骤32、对应各个时间段s记录分组实时弹幕的评价数值和内容；
步骤33、对记录的评价内容进行过滤；
对获取的实时弹幕信息进行同一弹幕用户重复弹幕内容的自动识别，识别为重复弹幕内容时，弹幕数量仅记为1。具体的自动识别方法：同一用户在某时间段s内发表的多个弹幕进行比对，比对文字重叠率达到80％以上的，视为重复的弹幕内容。
例如，同一用户发表的两个弹幕内容内别为“哪里取得景？超级赞的！！！”“哪里取得景？非常赞哇！！！”，两个弹幕内容的文字重叠率达到80％以上，将其弹幕数量仅记为1，而不是2。
步骤34、将过滤后的有效实时弹幕的评价数值进行权重分析，获得对应时间段s的视频片段的重要性数值θ；
其中，所述实时弹幕的评价数值包括弹幕数量ε以及发表弹幕的用户数η；对应时间段s的视频片段的重要性数值θ＝εω1+ηω2，所述ω1为弹幕数量在评价***中的权重系数，所述ω2为发表弹幕的用户数在评价***中的权重系数。其具体的权重系数在实际应用中根据具体情况进行设定，本发明不做具体限定，优选发表弹幕的用户数的权重系数ω2大于弹幕数量的权重系数ω1。
步骤35、根据上述视频片段的重要性数值θ的大小，进而确定用户关注的视频内容。
图3还示出了本发明的确定用户对多媒体播放内容关注程度方法中另一个评价指标的确定方法。在方法第二实施例的基础上，步骤32中记录各个时间段s的分组实时弹幕的评价数量的同时还记录有评价内容，而评价内容除用于过滤信息外，还可通过下述方法进行片段视频的关注程度和喜恶态度的确定。步骤32之后该方法根据不同评价内容方向所占的比重，以确定对应时间段s的视频片段中具体关注内容和对关注内容的评价，具体如下。
步骤43、各个时间段s记录的实时弹幕的评价内容进行预处理；
其中，上述预处理方法包括：
(1)对弹幕内容进行清洗，去除噪声数据；
具体的，弹幕信息中可能存在一些无法反应观看用户喜恶态度或***认为无用的噪声数据，比如数字、网址以及一些特殊字符，这些数据对***文本分析并没有什么用处，故去除。
(2)对清洗后的弹幕中文文本进行分词，并将分词中的常用词或停用词删除；
在对清洗后的中文文本进行分词时，可运用开源中文分词工具，比如基于java语言开发的轻量级中文分词工具包IKAnalazer、Paoding等；分词后的存在的一些常用词和停用词，如“的”“是”“然而”等等，需要将其进行删除。
(3)统计各个分词出现的次数，同时对其中褒义词、中性词和贬义词进行属性分类，并存储。
在将处理后的各个分词出现的次数进行统计的同时，将各个分词根据中文词义数据库的分类进行自动识别，根据其褒义、贬义或是中性的归属进行划分成三类属性，并将其存储至弹幕内容数据库中。
步骤44、处理后根据评价内容方向进行统计，统计不同评价内容所占的比重大小；
结合分词属性和次数进行评价内容方向的统计；具体的，将褒义属性的分词划为对视频片段喜好方向，将贬义属性的分词划为对视频片段厌恶方向，将中性属性的分词划为对视频片段无感的方向。
步骤45、根据该比重大小确定对应时间段s的视频具体关注内容和对关注内容的评价。
统计后，将三个方向的分词所占比重进行比对，以比重大的方向作为该关注视频片段内容的评价态度。另一方面，还可根据统计出现次数最多的分词确定观看用户对该视频片段中尤为关注的内容，如视频片段某人物名称出现的次数最多，可知该人物为观看用户关注率高的对象。
图3还示出了本发明的确定用户对多媒体播放内容关注程度方法对确定结果的优化。由于在划分组别时可能将组别划分的过细，时间段较小，整个视频的组别过多导致评价结果过于分散，不够直观。在本发明方法的第二实施例的基础上，步骤35之后还包括下述步骤。
步骤36-1、根据各个相邻时间段s的重要性数值θ之间的差值，并根据差值大小判断是否符合合并条件；若达到合并条件，则进行合并。
具体的，当时间段sn之前或之后的时间段sm的重要性数值θm在时间段sn的重要性数值θn的延伸范围值内，则建立新的时间段sa；所述时间段sa＝sn+sm，时间段sa的重要性数值θa为重要性数值θn和重要性数值θm的均值。
例如，时间段sn的重要性数值θn为14.08，其延伸范围值θn±2，即延伸范围值为12.08-16.08。当时间段sn之前时间段sm的重要性数值θm为13.02时，判定其属于时间段sn的重要性数值θn的延伸范围值内，如何合并条件，即将两个时间段合并，合并后的时间段sa的起始时间为在前时间段sm的起始时间，其终止时间为在后时间段sn的终止时间。而重要性数值θa＝13.55。
当时间段sn之前的时间段sm+1的重要性数值θm+1和之后的时间段sm+2的重要性数值θm+2均在时间段sn的重要性数值θn的延伸范围值内，则建立新的时间段sa；所述时间段sa＝sn+sm+1+sm+2，时间段sa的重要性数值为θn、θm+1和θm+2的均值。
又一个实施例中，步骤35之后还包括下述步骤。
步骤36-2、当时间段sn的重要性数值θn与相邻时间段sm的重要性数值θm之间的差值大于预定的激突范围值，则重要性数值较大的时间段视频内容标记为激突关注内容。
例如，设定***激突范围值为6。时间段sn的重要性数值θn为14.08，相邻时间段sm的重要性数值θm为4.15，两者之间的差值9.93大于预定的激突范围值，即将时间段sn的片段内容标记为激突关注内容，并可对激突关注内容独立研究其内容的关注方向。
图4还示出了本发明一种确定用户对多媒体内容关注程度的***，所述***包括播放片段及弹幕分组单元、关注片段弹幕记录单元、关注片段弹幕统计及分析单元、关注片段弹幕过滤单元、时间段比较单元以及弹幕内容评价单元。
其中，播放片段及弹幕分组单元用于将目标视频的播放时间划分为多个时间段s，并将各个时间段s出现的实时弹幕进行分组；具体的分组方法中，所述播放片段及弹幕分组单元还用于将某时间段s起始时间t1向后延迟1～5秒的时间点作为该时间段s的实时弹幕发表的起始时间，将某时间段s终止时间t2向后延迟1～5秒的时间点作为该时间段s的实时弹幕发表的终止时间。
关注片段弹幕记录单元用于对应各个时间段s记录分组实时弹幕的评价数值和内容，所述实时弹幕的评价数值包括弹幕数量ε以及发表弹幕的用户数η。
关注片段弹幕统计及分析单元用于统计实时弹幕的评价数值，获得对应时间段s的视频片段的重要性数值θ，并根据重要性数值θ确定用户关注的视频内容。
关注片段弹幕过滤单元用于对获取的实时弹幕信息进行同一弹幕用户重复弹幕内容的自动识别，识别为重复弹幕内容时，弹幕数量仅记为1；
时间段比较单元用于根据各个相邻时间段s的重要性数值θ之间的差值，并根据差值大小判断是否符合合并条件，若达到合并条件，则直接合并。
所述***还包括弹幕内容评价单元，用于将各个时间段s记录的实时弹幕的评价内容进行预处理，处理后根据评价内容方向进行统计，统计不同评价内容所占的比重大小，并根据该比重大小确定对应时间段s的视频具体关注内容和对关注内容的评价。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.确定用户对多媒体播放内容关注程度的方法，其特征在于，所述方法用于弹幕视频播放内容的确定，其至少包括：
将目标视频的播放时间划分为多个时间段s，并将各个时间段s出现的实时弹幕进行分组；
对应各个时间段s记录分组实时弹幕的评价数值和内容，并根据实时弹幕的评价数值进行权重分析，获得对应时间段s的视频片段的重要性数值θ；
根据所述视频片段的重要性数值θ，确定用户关注的视频内容；
所述实时弹幕的评价数值包括弹幕数量ε以及发表弹幕的用户数η；对应时间段s的视频片段的重要性数值θ＝εω1+ηω2，所述ω1为弹幕数量在评价***中的权重系数，所述ω2为发表弹幕的用户数在评价***中的权重系数。
2.如权利要求1所述的确定用户对多媒体播放内容关注程度的方法，其特征在于，记录对应各个时间段s的实时弹幕的评价数值和内容后，对评价内容进行过滤：对获取的实时弹幕信息进行同一弹幕用户重复弹幕内容的自动识别，识别为重复弹幕内容时，弹幕数量仅记为1。
3.如权利要求1所述的确定用户对多媒体播放内容关注程度的方法，其特征在于，所述弹幕内容还用于：将各个时间段s记录的实时弹幕的评价内容进行预处理，处理后根据评价内容方向进行统计，统计不同评价内容所占的比重大小，并根据该比重大小确定对应时间段s的具体关注内容和对关注内容的评价。
4.如权利要求3所述的确定用户对多媒体播放内容关注程度的方法，其特征在于，所述预处理方法包括：
对弹幕内容进行清洗，去除噪声数据；
对清洗后的弹幕中文文本进行分词，并将分词中的常用词或停用词删除；
统计各个分词出现的次数，同时对其中褒义词、中性词和贬义词进行属性分类，并存储。
5.如权利要求1所述的确定用户对多媒体播放内容关注程度的方法，其特征在于，所述将各个时间段s出现的实时弹幕进行分组中的实时弹幕为相对延迟的实时弹幕：
所述相对延迟的实时弹幕具体为：某一时间段s的起始时间为t1，终止时间为t2；划分为该时间段s组别的实时弹幕组的发表时间起始时间为t1+1秒～t1+5秒，终止时间为t2+1秒～t2+5秒。
6.如权利要求1所述的确定用户对多媒体播放内容关注程度的方法，其特征在于，获得重要性数值θ后，所述方法还包括：当时间段sn之前或之后的时间段sm的重要性数值θm在时间段sn的重要性数值θn的延伸范围值内，则建立新的时间段sa；所述时间段sa＝sn+sm，时间段sa的重要性数值θa为重要性数值θn和重要性数值θm的均值；
或者，当时间段sn之前的时间段sm+1的重要性数值θm+1和之后的时间段sm+2的重要性数值θm+2均在时间段sn的重要性数值θn的延伸范围值内，则建立新的时间段sa；所述时间段sa＝sn+sm+1+sm+2，时间段sa的重要性数值为θn、θm+1和θm+2的均值。
7.如权利要求1所述的确定用户对多媒体播放内容关注程度的方法，其特征在于，获得重要性数值θ后，所述方法还包括：当时间段sn的重要性数值θn与相邻时间段sm的重要性数值θm之间的差值大于预定的激突范围值，则重要性数值较大的视频内容标记为激突关注内容。
8.一种确定用户对多媒体播放内容关注程度的***，其特征在于，所述***至少包括
播放片段及弹幕分组单元，用于将目标视频的播放时间划分为多个时间段s，并将各个时间段s出现的实时弹幕进行分组；
关注片段弹幕记录单元，用于对应各个时间段s记录分组实时弹幕的评价数值和内容，所述实时弹幕的评价数值包括弹幕数量ε以及发表弹幕的用户数η；
关注片段弹幕统计及分析单元，用于统计实时弹幕的评价数值，获得对应时间段s的视频片段的重要性数值θ，并根据重要性数值θ确定用户关注的视频内容。
9.如权利要求8所述的***，其特征在于，所述播放片段及弹幕分组单元还用于将某时间段s起始时间t1向后延迟1～5秒的时间点作为该时间段s的实时弹幕发表的起始时间，将某时间段s终止时间t2向后延迟1～5秒的时间点作为该时间段s的实时弹幕发表的终止时间；
所述***还包括：
关注片段弹幕过滤单元，用于对获取的实时弹幕信息进行同一弹幕用户重复弹幕内容的自动识别，识别为重复弹幕内容时，弹幕数量仅记为1；
时间段比较单元，用于根据各个相邻时间段s的重要性数值θ之间的差值，并根据差值大小判断是否符合合并条件，若达到合并条件，则直接合并。
10.如权利要求8所述的***，其特征在于，所述***还包括弹幕内容评价单元，用于将各个时间段s记录的实时弹幕的评价内容进行预处理，处理后根据评价内容方向进行统计，统计不同评价内容所占的比重大小，并根据该比重大小确定对应时间段s的视频具体关注内容和对关注内容的评价。
CN201710311715.2A 2017-05-05 2017-05-05 确定用户对多媒体播放内容关注程度的方法和*** Active CN107197368B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710311715.2A CN107197368B (zh) 2017-05-05 2017-05-05 确定用户对多媒体播放内容关注程度的方法和***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710311715.2A CN107197368B (zh) 2017-05-05 2017-05-05 确定用户对多媒体播放内容关注程度的方法和***

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107197368A CN107197368A (zh) 2017-09-22
CN107197368B true CN107197368B (zh) 2019-10-18

Family

ID=59873119

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710311715.2A Active CN107197368B (zh) 2017-05-05 2017-05-05 确定用户对多媒体播放内容关注程度的方法和***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107197368B (zh)

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107948206B (zh) * 2018-01-02 2020-11-20 联想(北京)有限公司 一种多媒体数据下载/或上传的方法及***
CN108307230B (zh) * 2018-02-07 2021-01-22 北京奇艺世纪科技有限公司 一种视频精彩片段的提取方法及装置
CN108694236B (zh) * 2018-05-11 2021-02-02 阿里巴巴（中国）有限公司 视频数据处理方法、装置及电子设备
CN109308487B (zh) * 2018-08-06 2021-03-30 同济大学 一种基于弹幕数据分析的广告投放方法
CN109275047B (zh) * 2018-09-13 2021-06-29 周昕 视频信息处理方法及装置、电子设备、存储介质
CN111526374B (zh) * 2019-02-01 2022-05-10 广州虎牙信息科技有限公司 基于直播的弹幕处理方法、拉流的方法及装置
CN110267111A (zh) * 2019-05-24 2019-09-20 平安科技（深圳）有限公司 视频弹幕分析方法、装置及存储介质、计算机设备
CN110427897B (zh) * 2019-08-07 2022-03-08 北京奇艺世纪科技有限公司 视频精彩度的分析方法、装置和服务器
CN110740374B (zh) * 2019-10-31 2022-03-11 广州市网星信息技术有限公司 一种多媒体数据的处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111163357A (zh) * 2020-01-06 2020-05-15 上海众言网络科技有限公司 对视频内容进行评价的方法和装置
CN112752133B (zh) * 2020-03-20 2024-05-10 深圳市雅阅科技有限公司 视频播放方法、装置、电子设备以及存储介质
CN113055741B (zh) * 2020-12-31 2023-05-30 科大讯飞股份有限公司 视频摘要的生成方法、电子设备及计算机可读存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101739416A (zh) * 2008-11-04 2010-06-16 未序网络科技（上海）有限公司 多指标综合权重视频排序方法
WO2013097245A1 (zh) * 2011-12-31 2013-07-04 华为技术有限公司 确定用户关注内容的方法和设备
CN105095508A (zh) * 2015-08-31 2015-11-25 北京奇艺世纪科技有限公司 一种多媒体内容推荐方法和多媒体内容推荐装置
CN105847993A (zh) * 2016-04-19 2016-08-10 乐视控股（北京）有限公司 一种分享视频片段的方法及装置
CN106060672A (zh) * 2016-06-06 2016-10-26 乐视控股（北京）有限公司 一种视频信息处理方法及装置
CN106251172A (zh) * 2016-07-20 2016-12-21 武汉斗鱼网络科技有限公司 一种基于熵值法的用户价值评分计算方法及***

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9282138B2 (en) * 2013-03-15 2016-03-08 Facebook, Inc. Enabling photoset recommendations

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101739416A (zh) * 2008-11-04 2010-06-16 未序网络科技（上海）有限公司 多指标综合权重视频排序方法
WO2013097245A1 (zh) * 2011-12-31 2013-07-04 华为技术有限公司 确定用户关注内容的方法和设备
CN105095508A (zh) * 2015-08-31 2015-11-25 北京奇艺世纪科技有限公司 一种多媒体内容推荐方法和多媒体内容推荐装置
CN105847993A (zh) * 2016-04-19 2016-08-10 乐视控股（北京）有限公司 一种分享视频片段的方法及装置
CN106060672A (zh) * 2016-06-06 2016-10-26 乐视控股（北京）有限公司 一种视频信息处理方法及装置
CN106251172A (zh) * 2016-07-20 2016-12-21 武汉斗鱼网络科技有限公司 一种基于熵值法的用户价值评分计算方法及***

Also Published As

Publication number Publication date
CN107197368A (zh) 2017-09-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107197368B (zh) 确定用户对多媒体播放内容关注程度的方法和***
CN109189951B (zh) 一种多媒体资源推荐方法、设备及存储介质
US9736503B1 (en) Optimizing timing of display of a mid-roll video advertisement based on viewer retention data
CN105142028B (zh) 面向三网融合的电视节目内容搜索与推荐方法
JP6054448B2 (ja) 標的を定めたビデオ広告
Cha et al. Analyzing the video popularity characteristics of large-scale user generated content systems
US8995823B2 (en) Method and system for content relevance score determination
CN105183897B (zh) 一种视频搜索排序的方法和***
Napoli Audience evolution: New technologies and the transformation of media audiences
CN103686237B (zh) 推荐视频资源的方法及***
US10372758B2 (en) User interface for viewing targeted segments of multimedia content based on time-based metadata search criteria
CN108259939B (zh) 新视频推送控制方法、装置及服务器
US20170034577A1 (en) Assessing digital content across a communications network
JP4329436B2 (ja) コンテンツ視聴支援システム及びコンテンツ視聴支援方法、並びにコンピュータ・プログラム
US20080189733A1 (en) Content rating systems and methods
CN103747343B (zh) 资源分时段推荐的方法和装置
CN106331779A (zh) 在播放视频过程中基于用户喜好推送主播的方法及***
WO2016109450A1 (en) Selecting a high-valence representative image
JP2010066837A (ja) 情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体
CN104219575A (zh) 相关视频推荐方法及***
CN103533393A (zh) 基于家庭收视纪录的家庭分析及节目推荐方法
US8712831B2 (en) Method and system for quantifying viewer awareness of advertising images in a video source
Aggrawal et al. View-count based modeling for YouTube videos and weighted criteria–based ranking
CN104216883A (zh) 视频推荐理由生成***及方法
CN107018408A (zh) 移动端http视频流的体验质量评估方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant