CN110139160A - 一种预测***及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种预测***和方法。该***包括：信息采集子***和计算引擎子***；信息采集子***，用于采集目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值，将所采集到的参数值发送给计算引擎子***；其中，预设播放参数为：与观影体验相关的播放参数；计算引擎子***，用于接收参数值；基于参数值，计算目标视频所对应的观影用户的观影体验评分。与现有技术相比，采用本发明实施例提供的方案，可以获得观影体验评分的可控性。

Description

一种预测***及方法
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域，特别是涉及一种预测***及方法。
背景技术
当前，随着互联网技术的不断发展，越来越多的用户将通过视频网站观看视频作为一种娱乐活动。而对于视频网站而言，为了吸引更多的用户，对于服务质量也越来越重视。
其中，用户的观影体验为衡量视频网站的服务质量的重要指标。可以理解的，在相同视频内容的情况下，播放画面的质量越高，开始播放等待时间越短，播放过程越流畅，用户的观影体验越好。
现有技术中，通过对观看视频的用户进行问卷调查的方式，获得用户对视频网站所提供视频的观影体验评分。具体的，当用户退出播放视频网站的视频时，在页面中弹出问卷调查对话框，使用户可以通过该对话框对视频的观影体验进行打分。
然而，发明人在实现本发明的过程中发现，现有技术至少存在如下问题：
采用上述方式获得用户的观影体验评分时，依赖于用户对于调查问卷的操作，具体体现在：如果用户填写问卷调查对话框，则能够获得观影体验评分，而如果用户忽略问卷调查对话框，则无法获得观影体验评分。可见，现有技术对于获得观影体验评分的可控性较差。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种预测***和方法，以实现提高获得观影体验评分的可控性。具体技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供了一种预测***，所述***包括：信息采集子***和计算引擎子***；
所述信息采集子***，用于采集目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值，将所采集到的参数值发送给所述计算引擎子***；其中，所述预设播放参数为：与观影体验相关的播放参数，所述预设播放参数至少包括视频平均码流率；
所述计算引擎子***，用于接收所述参数值；基于所述参数值，计算所述目标视频所对应的观影用户的观影体验评分。
可选地，一种具体实现方式中，所述***还包括消息发布子***；
所述信息采集子***将所采集到的参数值发送给所述计算引擎子***，包括：所述信息采集子***将所采集到的参数值发送给所述消息发布子***；
所述消息发布子***，用于接收所述参数值，将接收到的所述参数值发送给所述计算引擎子***。
可选地，一种具体实现方式中，所述***还包括数据存储子***；
所述信息采集子***，还用于采集所述目标视频对应的目标标识及播放时间，将所述目标标识及所述播放时间发送给所述计算引擎子***；所述播放时间为所述目标视频的播放过程所对应的***时间；
所述计算引擎子***，还用于接收所述目标视频对应的所述目标标识及所述播放时间；将所述目标视频对应的所述目标标识、所述播放时间及计算得到的观影体验评分发送给所述数据存储子***；
所述数据存储子***，用于接收并存储所述目标视频对应的所述目标标识、所述播放时间及所述观影体验评分。
可选地，一种具体实现方式中，所述***还包括可视化子***；
所述可视化子***，用于接收数据查询指令；基于所述数据查询指令，向所述数据存储子***发送数据获取请求；接收所述数据存储子***基于所述数据获取请求反馈的目标数据；向所述用户展示所述目标数据；其中，所述数据查询指令包括待查询视频的标识和查询时间，所述数据获取请求携带有所述待查询视频的标识和查询时间，所述目标数据包括：所述待查询视频的标识所对应的观影体验评分中，所对应播放时间与所述查询时间匹配的观影体验评分；
所述数据存储子***，还用于接收所述数据获取请求，从所述数据获取请求中提取所述待查询视频的标识和所述查询时间，在所述待查询视频的标识所对应的观影体验评分中，查询所对应的播放时间与所述查询时间匹配的观影体验评分，将所查询到的观影体验评分作为目标数据反馈给所述可视化子***。
可选地，一种具体实现方式中，所述信息采集子***采集目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值，包括：
获取客户端在所述目标视频播放结束时，反馈的所述目标视频的播放日志；从所述播放日志中提取所述目标视频的预设播放参数的参数值。
可选地，一种具体实现方式中，所述分布式实时计算引擎基于所述参数值，计算所述目标视频所对应的观影用户的观影体验评分，包括：
将所获取的参数值输入至预先训练得到的预测模型，得到所述目标视频所对应的目标观影用户对所述目标视频的观影体验评分的预测结果；
其中，所述预测模型为：采用各个样本用户对应的第一类信息和第二类信息对预设模型进行训练得到的模型，任一样本用户对应的第一类信息为该样本用户观看的视频在播放过程中的所述预设播放参数的参数值，任一样本用户对应的第二类信息为该样本用户对所观看视频的观影体验评分。
可选地，一种具体实现方式中，所述预测模型为：
其中，y为任一视频的观影用户对该视频的观影体验评分；xi为该视频的播放过程中的所述预设播放参数的参数值中，第i个预设播放参数的参数值；wi为所述第i个预设播放参数的权重；λ为惩罚系数。
可选地，一种具体实现方式中，所述预测模型为：
其中，y为任一视频的观影用户对该视频的观影体验评分，r为该视频的播放过程中的视频平均码流率的等级；xi为目标播放参数i的参数值；为该视频的播放过程中的视频平均码流率的等级为预设的等级范围中的每一等级j时，所述目标播放参数i的权重；λ为惩罚系数；σr(j)为该视频的播放过程中的视频平均码流率的等级为预设的等级范围中的每一等级j时的激活函数；所述目标播放参数为：所述预设播放参数或所述预设播放参数中除视频平均码流率之外的播放参数。
可选地，一种具体实现方式中，所述消息发布子***为：分布式发布订阅消息***Kafka。
可选地，一种具体实现方式中，所述计算引擎子***为：用于处理流式计算问题的分布式计算框架Spark Streaming。
第二方面，本发明实施例提供了一种预测方法，应用于预测***，所述方法包括：
采集目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值；其中，所述预设播放参数为：与观影体验相关的播放参数；
基于所述参数值，计算所述目标视频所对应的观影用户的观影体验评分。
在本发明实施的又一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一所述的预测方法。
在本发明实施的又一方面，本发明实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一所述的预测方法。
以上可见，应用本发明实施例提供的方案，信息采集子***可以在目标视频播放后，获取目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值，并将所获取的参数值发送给计算引擎子***，从而使得计算引擎子***可以基于这些参数值，计算目标视频所对应的观影用户的观影体验评分。这样，在获得用户观影体验评分时，便可以不依赖于用户对调查问卷的操作，而是直接利用目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值，计算目标视频所对应的观影用户的观影体验评分，提高获得观影体验评分的可控性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为本发明实施例提供的一种预测***的第一种结构示意图；
图2为本发明实施例提供的一种预测***的第二种结构示意图；
图3为本发明实施例提供的一种预测***的第三种结构示意图；
图4为本发明实施例提供的一种预测***的第四种结构示意图；
图5为本发明实施例提供的一种预测***的第五种结构示意图；
图6为本发明实施例提供的一种预测***的第六种结构示意图；
图7为本发明实施例提供的一种预测方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行描述。
采用现有技术获得用户的观影体验评分时，依赖于用户对于调查问卷的操作，具体体现在：如果用户填写问卷调查对话框，则能够获得观影体验评分，而如果用户忽略问卷调查对话框，则无法获得观影体验评分。可见，现有技术对于获得观影体验评分的可控性较差。为了解决现有技术中存在的问题，本发明实施例提供了一种预测***。
下面，对本发明实施例提供的一种预测***进行介绍。
图1为本发明实施例提供的一种预测***的结构示意图。如图1所示，该***可以包括信息采集子***110和计算引擎子***130；
该信息采集子***110，用于采集目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值，将所采集到的参数值发送给计算引擎子***；其中，预设播放参数为：与观影体验相关的播放参数，所述预设播放参数至少包括视频平均码流率；
该计算引擎子***130，用于接收参数值；基于参数值，计算目标视频所对应的观影用户的观影体验评分。
可以理解的，在相同视频内容的情况下，该视频的播放画面质量越高、开始播放等待时间越短暂、播放过程越流畅，用户在观看该视频时的感受会更好。也就是说，在视频播放过程中，可以存在一些播放参数可以对用户的观影体验造成影响，例如，表征播放过程是否流畅的卡顿次数，用来表征画面质量的视频平均码流率等，这些与观影体验相关的播放参数便可以称为预设播放参数。
其中，通过分析已有的通过问卷调查的方法获得的观影体验评分，可以发现不同视频平均码流率的情况下，观影体验评分有着显著不同的差异。相较于视频平均码流率较高的情况，当视频平均码流率较低时，用户对卡顿次数与起播耗时的敏感度更高。而在起播耗时与卡顿次数基本相同的情况下，用户普遍更倾向于给视频平均码流率较低的视频给出相对较低的观影体验评分，而给视频平均码流率较高的视频给出相对较高的观影体验评分。显然，视频平均码流率可以对目标观影用户对目标视频的观影体验产生较大的影响。因此，在本发明实施例中，预测播放参数中可以至少包括视频平均码流率。
此外，上述预设播放参数还可以包括以下播放参数中的至少一种：起播耗时、起播耗时与视频时长占比、卡顿耗时、卡顿次数和卡顿耗时与视频时长占比。当然，上述预设播放参数还可以包括其他播放参数，对此，本发明实施例不做具体限定。
由于预设播放参数与观影体验相关，因此，为了计算目标视频对应的观影用户对目标视频的观影体验评分，信息采集子***110便可以首先采集目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值。
需要说明的是，目标视频所指代的是需要确定对应的观影用户的观影体验评分的视频，并不具有任何其他限定意义。其中，可以将某个或某些视频确定为目标视频，也可以将用户观看的所有视频均确定为目标视频。这都是合理的。
由于用户的观影体验可以是针对具有一定时长的视频的，因此，信息采集子***110采集的参数值，应该是在目标视频播放结束，或者，用户观看一段时间后退出目标视频播放时，采集的目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值。
例如，用户通过视频网站A的客户端，观看电视剧A的第一集，该集电视剧的时长为45分钟，则当该第一集电视剧A全部播放完毕时，信息采集子***110便可以采集该第一集电视剧A在所播放的45分钟内的预设播放参数的参数值。
又例如，用户通过视频网站A的客户端，观看最新一期的综艺节目B，该节目时长为90分钟，而用户由于工作原因，只观看到第35分钟，便停止观看，退出播放，则在用户退出播放后，信息采集子***110便可以采集该节目在所播放的35分钟内的预设播放参数的参数值。
这样，当信息采集子***110采集到目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值后，便可以将这些参数值发送给上述计算引擎子***130。进而，计算引擎子***130在接收到信息采集子***110发送的参数值后，便可以基于接收到的参数值计算目标视频所对应的观影用户的观影体验评分。
为了行文清晰，后续将会对信息采集子***110和计算引擎子***130进行具体介绍。
以上可见，应用本发明实施例提供的方案，信息采集子***可以在目标视频播放后，获取目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值，并将所获取的参数值发送给计算引擎子***，从而使得计算引擎子***可以基于这些参数值，计算目标视频所对应的观影用户的观影体验评分。这样，在获得用户观影体验评分时，便可以不依赖于用户对调查问卷的操作，而是直接利用目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值，计算目标视频所对应的观影用户的观影体验评分，提高获得观影体验评分的可控性。
下面，对上述信息采集子***110和计算引擎子***130进行具体介绍。
其中，上述信息采集子***110可以是：由至少一台能够采集目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值，并向通信连接的其他电子设备发送该参数值的电子设备构成的***。例如，一台服务器、多台计算机构成的服务器集群等。这都合理的。
需要说明的是，信息采集子***110可以通过多种方式采集目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值，对此，本发明实施例不做具体限定。
可选地，一种具体实现方式中，信息采集子***110采集目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值的步骤，可以包括步骤A：
步骤A：获取客户端在目标视频播放结束时，反馈的目标视频的播放日志；从播放日志中提取目标视频的预设播放参数的参数值。
具体的，当用户通过客户端观看目标视频时，在目标视频的播放过程中，客户端可以生成目标视频的播放日志，该播放日志中可以包括客户端自身的信息以及目标视频在播放过程中的相关参数。当目标视频播放结束时，客户端便可以得到该目标视频在该播放过程中的播放日志。其中，该客户端可以为任意类型，例如，网页、APP(Application，手机软件)等，这都是合理的。
具体的，客户端自身的信息可以包括：IP地址、ID、登录时间等；目标视频在播放过程中的相关参数可以包括：播放过程所对应的***时间、播放时长、各播放参数的参数值等。其中，各播放参数的参数值中可以包括上述预设播放参数的参数值。
这样，在目标视频播放结束时，信息采集子***110便可以获得通过在客户端上埋点，反馈的目标视频的播放日志，进而，信息采集子***110便可以从该播放日志中提取目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值。其中，该播放日志可以是客户端在目标视频播放结束时，主动向信息采集子***110反馈的。
此外，上述计算引擎子***130可以是：由至少一台能够接收信息采集子***发送的参数值，并基于该参数值计算目标视频所对应的观影用户的观影体验评分的电子设备所构成的***。
可选地，一种具体实现方式中，计算引擎子***130可以为：用于处理流式计算问题的分布式计算框架Spark Streaming。
由于Spark Streaming可以支持多线程任务并行处理，因此，在本实现方式中，可以同时对信息采集子***采集到的海量的目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值进行计算。
其中，信息采集子***110可以实时采集目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值，即信息采集子***110可以在目标视频播放结束时，就对目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值进行采集。进而，计算引擎子***130便可以实时计算得到目标视频所对应的观影用户的观影体验评分。
需要说明的是，计算引擎子***130可以通过多种方式计算目标视频所对应的观影用户的观影体验评分，对此，本发明实施例不做具体限定。
可选地，一种具体实现方式中，计算引擎子***130计算目标视频所对应的观影用户的观影体验评分的步骤，包括步骤B：
步骤B：将所获取的参数值输入至预先训练得到的预测模型，得到所述目标视频所对应的目标观影用户对所述目标视频的观影体验评分的预测结果。
具体的，在接收目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值后，计算引擎子***130便可以将所获取的参数值输入至预先训练得到的预测模型中，得到该预测模型的输出结果，则该输出结果即为计算得到的目标视频所对应的目标观影用户对目标视频的观影体验评分。
其中，预测模型为：采用各个样本用户对应的第一类信息和第二类信息对预设模型进行训练得到的模型，任一样本用户对应的第一类信息为该样本用户观看的视频在播放过程中的预设播放参数的参数值，任一样本用户对应的第二类信息为该样本用户对所观看视频的观影体验评分。
需要说明的是，用于训练上述预测模型的设备可以是计算引擎子***130；也可以是与计算引擎子***130通信连接的其他电子设备，在其他电子设备中训练得到上述预测模型后，再将训练得到的预测模型发送给计算引擎子***130，以使得计算引擎子***130可以利用该预测模型计算目标视频所对应的目标观影用户对目标视频的观影体验评分。
此外，上述预测模型可以通过多种方式训练得到，对此本发明实施例不做具体限定。
其中，上述预测模型的训练过程可以是：首先构建预设模型，然后将各个样本用户对应的第一类信息作为输入内容，将各个样本用户对应的第二类信息作为输出内容。这样，预设模型可以学习各个样本用户对应的第一类信息的特征，输出各个样本用户对应的第二类信息，经过对大量样本用户对应的第一类信息和第二类信息的学习，上述预设模型逐步建立各个样本用户对应的第一类信息的特征与各个样本用户对应的第二类信息，进而得到上述预测模型。进而，计算引擎子***130在得到该训练完成的预测模型时，便可以将目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值输入该预测模型进行检测，以使得该预测模型可以输出目标视频所对应的目标观影用户对目标视频的观影体验评分。
需要说明的是，本发明实施例不对用于训练上述预测模型的预设模型进行具体限定。
可选的，一种具体实现方式中，上述预测模型可以为：
其中，y为任一视频的观影用户对该视频的观影体验评分；xi为该视频的播放过程中的预设播放参数的参数值中，第i个预设播放参数的参数值；wi为第i个预设播放参数的权重；λ为惩罚系数。
即在预测模型的训练过程中，y为各个样本用户对应的第二类信息，xi为各个样本用户对应的第一类信息中预设播放参数i的参数值。在训练得到预测模型后，y目标视频所对应的目标观影用户对目标视频的观影体验评分，xi目标视频在播放过程中的预设参数i的参数值。
进一步的，由于视频平均码流率可以对目标观影用户对目标视频的观影体验产生较大的影响，因此，可选地，一种具体实现方式中，则上述预测模型可以为：
其中，y为任一视频的观影用户对该视频的观影体验评分，r为该视频的播放过程中的视频平均码流率的等级；xi为目标播放参数i的参数值；wi j为该视频的播放过程中的视频平均码流率的等级为预设的等级范围中的每一等级j时，目标播放参数i的权重；λ为惩罚系数；σr(j)为该视频的播放过程中的视频平均码流率的等级为预设的等级范围中的每一等级j时的激活函数；目标播放参数为：预设播放参数或预设播放参数中除视频平均码流率之外的播放参数。
其中，上述激活函数σ(r)可以如下所示：
显然，当该视频的播放过程中的视频平均码流率的等级为r时，本具体实现方式中的上述预测模型便可以变形为：
其中，当目标播放参数为预设播放参数时，说明在基于视频的播放过程中的视频平均码流率的参数值，确定该视频平均码流率的等级后，该视频平均码流率的参数值将再次参与到模型训练及观影体验评分的预测过程中。
当目标播放参数为预设播放参数中除视频平均码流率之外的播放参数时，说明在基于视频的播放过程中的视频平均码流率的参数值，确定该视频平均码流率的等级后，该视频平均码流率的参数值将不再参与到模型训练及观影体验评分的预测过程中。
在本发明实施例中，可以根据视频平均码流率的具体数值将视频平均码流率划分为多个等级，进而根据视频平均码流率的等级，进一步建立预设播放参数与观影体验评分之间的关系。
可选地，如表1所示，可以按照如下方式，将视频平均码流率划分为0-11共12个等级。
表1
现在，在上述视频平均码流率的划分方式中，预设的视频平均码流率的等级j的取值范围为：j∈[0,11]。
当然，还可以按照其他方式将视频平均码流率划分为另外的多个等级，这都是合理的。
作为本发明实施例的一种实施方式，在包含图1所示的信息采集子***110和计算引擎子***130的基础上，如图2所示，本发明实施例所提供的一种预测***还可以包括消息发布子***120；
其中，信息采集子***110将所采集到的参数值发送给所述计算引擎子***的步骤，可以包括：信息采集子***110将所采集到的参数值发送给消息发布子***120；
消息发布子***120，用于接收参数值，将接收到的参数值发送给计算引擎子***130。
也就是说：在本实施方式中，上述信息采集子***110在采集到目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值后，将不再将所采集到的参数值直接发送给计算引擎子***130，而是首先将所采集到的参数值首先发送给消息发布子***120。
进而，消息发布子***120便可以接收信息采集子***110发送的参数值，并将这些参数值转发给计算引擎子***130，以使得计算引擎子***130可以在接收到消息发布子***120发送的参数值后，基于接收到的参数值计算目标视频所对应的观影用户的观影体验评分。
其中，上述消息发布子***120可以是：由至少一台能够接收信息采集子***110发送的参数值，并向计算引擎子***130转发所接收到的参数值的电子设备所构成的***。
可选地，一种具体实现方式中，消息发布子***120可以为：分布式发布订阅消息***Kafka。
由于Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息***，因此，在本实现方式中，当信息采集子***110采集到的目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值的数据量过大时，可以对这些大量的数据信息进行分布式处理，从而保证整个预测***的正常运行。
需要说明的是，当计算引擎子***130计算得到目标视频所对应的观影用户的观影体验评分后，视频网站的技术人员希望可以根据所计算得到的对应于不同时间段和不同目标视频的多个观影体验评分来对自身提供给用户的视频的播放策略进行调整。基于此，在本发明实施例提供的一种预测***中，还可以包括数据存储子***。
可选的，一种具体实现方式中，在包含图1所示的信息采集子***110和计算引擎子***130的基础上，如图3所示，本发明实施例提供的一种预测***还可以包括数据存储子***140。
其中，信息采集子***110，还用于采集目标视频对应的目标标识及播放时间，将目标标识及播放时间发送给计算引擎子***130；播放时间为目标视频的播放过程所对应的***时间；
计算引擎子***130，还用于接收目标视频对应的目标标识及播放时间；将目标视频对应的目标标识、播放时间及计算得到的观影体验评分发送给数据存储子***140；
数据存储子***140，用于接收并存储目标视频对应的目标标识、播放时间及观影体验评分。其中，根据上述对步骤A的说明，客户端向信息采集子***110反馈的目标视频的播放日志中可以包括目标视频对应的目标标识及播放时间。这样，信息采集子***110便同样可以从目标视频的播放日志中提取目标视频对应的目标标识及播放时间。
需要强调的是，该播放时间为目标视频的播放过程所对应的***时间，即用户开始播放视频和退出该视频播放的时刻所对应的时间。
例如，用户在2018年8月9日10:00-10:45分播放电视剧B的第三集，则信息采集子***110便可以从目标视频的播放日志中，提取电视剧B的第三集的标识，以及播放时间10:00-10:45。
进而，在采集到目标视频对应的目标标识及播放时间后，信息采集子***110便可以将所采集到的目标标识及播放时间，与已采集到的目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值一起发送给计算引擎子***130。
这样，计算引擎子***130便可以接收信息采集子***110发送的目标标识、播放时间以及目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值。进一步的，计算引擎子***130在利用所接收到的参数值计算得到目标视频所对应的观影用户的观影体验评分后，便可以将目标视频对应的目标标识、播放时间，以及计算得到的观影体验评分发送给数据存储子***140。以使得数据存储子***140可以接收并存储计算引擎子***130发送的目标视频对应的目标标识、播放时间及观影体验评分。
可选的，一种具体实现方式中，在包含图2所示的信息采集子***110、消息发布子***120和计算引擎子***130的基础上，如图4所示，本发明实施例提供的一种预测***还可以包括数据存储子***140。
其中，信息采集子***110，还用于采集目标视频对应的目标标识及播放时间，将目标标识及播放时间发送给消息发布子***120；
消息发布子***120，还用于接收目标视频对应的目标标识及播放时间，并将接收到的目标标识及播放时间发送给计算引擎子***130；
计算引擎子***130，还用于接收目标视频对应的目标标识及播放时间；将目标视频对应的目标标识、播放时间及计算得到的观影体验评分发送给数据存储子***140；
数据存储子***140，用于接收并存储目标视频对应的目标标识、播放时间及观影体验评分。
需要说明的是，在本实现方式中，信息采集子***110未将采集到的目标视频对应的目标标识、播放时间以及目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值直接发送给计算引擎子***130，而是首先发送给消息发布子***120，进而，由消息发布子***120转发给计算引擎子***130。以使得计算引擎子***130可以在接收消息发布子***120发送的目标视频对应的目标标识、播放时间以及目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值后，继续执行后续操作。
其中，该数据存储子***140可以为：由至少一台能够接收并存储目标视频对应的目标标识、播放时间及观影体验评分的电子设备所构成的***。
需要说明的是，在上述图3和图4所示的实现方式中，可以在数据存储子***中存储目标视频对应的目标标识、播放时间以及目标视频所对应的观影用户的观影体验评分，从而，用户可以在数据存储子***140中查询目标视频与观影体验评分相关的信息。为了便于用户查看所要查询的内容，在本发明实施例提供的一种预测***中，还可以包括可视化子***。
可选的，一种具体实现方式中，在包含图3所示的信息采集子***110、计算引擎子***130和数据存储子***140的基础上，如图5所示，本发明实施例提供的一种预测***还可以包括可视化子***150。
其中，可视化子***150，用于接收数据查询指令；基于数据查询指令，向数据存储子***140发送数据获取请求；接收数据存储子***140基于数据获取请求反馈的目标数据；向用户展示目标数据；
其中，数据查询指令包括待查询视频的标识和查询时间，数据获取请求携带有待查询视频的标识和查询时间，目标数据包括：待查询视频的标识所对应的观影体验评分中，所对应播放时间与查询时间匹配的观影体验评分；
数据存储子***140，还用于接收数据获取请求，从数据获取请求中提取待查询视频的标识和查询时间，在待查询视频的标识所对应的观影体验评分中，查询所对应的播放时间与查询时间匹配的观影体验评分，将所查询到的观影体验评分作为目标数据反馈给可视化子***150。
具体的，用户可以向可视化子***150发送数据查询指令，该数据查询指令包括待查询视频的标识和查询时间，其中，该查询时间可以是时间点，也可以是时间段，该待查询视频的标识可以是一个，也可以是多个。也就是说：用户希望通过向可视化子***150发送数据查询指令来获得在某个时间点或某个时间段内的某个或某些目标视频所对应的观影用户的观影体验评分。
其中，用户可以通过多种方式向可视化子***150发送数据查询指令。例如，通过在集成有可视化子***150的电子设备上执行输入操作发送数据查询指令，又例如，通过在集成有可视化子***150的电子设备上执行点击操作发送数据查询指令等。对此，本发明实施例不做具体限定。
这样，当可视化子***150接收到用户发送的数据查询指令后，便可以基于该数据查询指令，生成携带有待查询视频的标识和查询时间的数据查询请求，并将该数据查询请求发送给数据存储子***150。
进而，当可视化子***150接收到该数据查询请求后，便可以从该数据查询请求中提取到待查询视频的标识和查询时间，并根据所提取到的待查询视频的标识和查询时间，在所存储的数据中查询目标数据。
其中，数据存储子***140在存储目标视频对应的目标标识、播放时间以及目标视频所对应的观影用户的观影体验评分时，可以建立目标视频对应的目标标识、播放时间以及目标视频所对应的观影用户的观影体验评分三者之间的对应关系。这样，数据存储子***140便可以存储有各个目标标识所对应的多个观影体验评分，而每个目标标识所对应的每个观影体验评分对应于一个播放时间。
基于此，当数据存储子***140提取到待查询视频的标识和查询时间时，便可以将待查询视频的标识与所存储的目标标识进行匹配，确定与待查询视频的标识所匹配的目标标识。进而，数据存储子***140便可以根据所存储的目标标识与观影体验评分的对应关系，确定在待查询视频的标识所对应的观影体验评分。进一步的，便可以根据所存储的播放时间与观影体验评分的对应关系，在待查询视频的标识所对应的观影体验评分中，确定所对应的播放时间与查询时间所匹配的观影体验评分。这样，数据存储子***140在待查询视频的标识所对应的观影体验评分中，确定的所对应的播放时间与查询时间所匹配的观影体验评分即为用户发送的数据查询指令所对应的观影体验评分。其中，所谓播放时间与查询时间所匹配可以是：播放时间与查询时间具有重合的时间点或时间段。
这样，数据存储子***140便可以将所确定的观影体验评分确定为目标数据，并将所确定的目标数据反馈给可视化子***150。
可视化子***150在接收到数据存储子***140反馈的目标数据后，便可以向用户展示所接收的目标数据。
其中，可视化子***150在展示所接收的目标数据时，可以展示待查询视频的标识、查询时间与目标数据之间的对应关系。这样，可视化子***150便可以向用户展示：某一段时间内，所有目标视频在所有播放时间的观影体验评分分布；某一个目标视频，在某一段时间内，在所有播放时间的观影体验评分分布；某一个目标视频，在某一个时间点对应的观影体验评分等多种情况。
需要说明的是，可视化子***可以通过多种方式展示所接收的目标数据，例如，通过表格的方式、通过柱状图的方式、通过折线图的方式等。对此，本发明实施例不做具体限定。
此外，为了可以更深入地对目标视频所对应的观影用户的观影体验评分进行分析，挖掘造成观影体验评分分布的深层原因。在本发明实施例中，上述信息采集子***110还可以通过消息发布子***120和计算引擎子***130，或者仅通过计算引擎子***130，向数据存储子***140发送采集到的目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值。这样，数据存储子***140便可以进一步建立目标视频对应的目标标识、播放时间、预设播放参数的参数值以及目标视频所对应的观影用户的观影体验评分的对应关系。从而在向可视化子***150反馈目标数据时，同时反馈待查询视频在播放过程中的预设播放参数的参数值。以使得，可视化子***150不但可以展示目标数据，还可以展示每个目标数据所对应的待查询视频在播放过程中的预设播放参数的参数值。
可选的，一种具体实现方式中，在包含图4所示的信息采集子***110、消息发布子***120、计算引擎子***130和数据存储子***140的基础上，如图6所示，本发明实施例提供的一种预测***还可以包括可视化子***150。
需要说明的是，在图6所示的具体实现方式中，数据存储子***140和可视化子***150所执行的操作与上述一种图5所示的具体实现方式中相同，在此不再赘述。
其中，可视化子***150可以为：由至少一台能够执行响应数据查询指令的电子设备所构成的***。
需要说明的是，在本发明实施例中，上述信息采集子***110、消息发布子***120、计算引擎子***130、数据存储子***140以及可视化子***150可以集成在同一电子设备中，也可以分别处于不同的电子设备中，还可以是其中的多个子***集成在同一电子设备中，另外的多个子***处于不同的电子设备中。这都是合理的。
相对于上述本发明实施例提供的一种预测***，本发明实施例提供了一种预测方法，该预测方法应用于预测***。
图7为本发明实施例提供的一种预测方法的流程示意图，如图7所示，该方法可以包括如下步骤：
S701：采集目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值；其中，预设播放参数为：与观影体验相关的播放参数；
S702：基于参数值，计算目标视频所对应的观影用户的观影体验评分。
以上可见，应用本发明实施例提供的方案，可以在目标视频播放后，获取目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值，并基于这些参数值，计算目标视频所对应的观影用户的观影体验评分。这样，在获得用户观影体验评分时，便可以不依赖于用户对调查问卷的操作，而是直接利用目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值，计算目标视频所对应的观影用户的观影体验评分，提高获得观影体验评分的可控性。
可选地，一种具体实现方式中，上述步骤S701可以包括：
获取客户端在目标视频播放结束时，反馈的目标视频的播放日志；从播放日志中提取目标视频的预设播放参数的参数值。
可选地，一种具体实现方式中，上述预测方法还可以包括步骤A1-A2。
步骤A1：采集目标视频对应的目标标识及播放时间，其中，播放时间为目标视频的播放过程所对应的***时间；
步骤A2：存储目标视频对应的目标标识、播放时间及观影体验评分。
可选地，一种具体实现方式中，上述预测方法还可以包括：
接收数据查询指令，其中，数据查询指令包括待查询视频的标识和查询时间；
基于数据查询指令生成数据获取请求，其中，数据获取请求携带有待查询视频的标识和查询时间，
基于数据获取请求，查询并展示目标数据，其中，目标数据包括：待查询视频的标识所对应的观影体验评分中，所对应播放时间与查询时间匹配的观影体验评分。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的预测方法。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的预测方法。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于方法实施例、计算机可读存储介质实施例、计算机程序产品实施例而言，由于其基本相似于***实施例，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。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (11)

1.一种预测***，其特征在于，所述***包括：信息采集子***和计算引擎子***；
所述信息采集子***，用于采集目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值，将所采集到的参数值发送给所述计算引擎子***；其中，所述预设播放参数为：与观影体验相关的播放参数，所述预设播放参数至少包括视频平均码流率；
所述计算引擎子***，用于接收所述参数值；基于所述参数值，计算所述目标视频所对应的观影用户的观影体验评分。
2.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述***还包括消息发布子***；
所述信息采集子***将所采集到的参数值发送给所述计算引擎子***，包括：所述信息采集子***将所采集到的参数值发送给所述消息发布子***；
所述消息发布子***，用于接收所述参数值，将接收到的所述参数值发送给所述计算引擎子***。
3.根据权利要求1或2所述的***，其特征在于，所述***还包括数据存储子***；
所述信息采集子***，还用于采集所述目标视频对应的目标标识及播放时间，将所述目标标识及所述播放时间发送给所述计算引擎子***；所述播放时间为所述目标视频的播放过程所对应的***时间；
所述计算引擎子***，还用于接收所述目标视频对应的所述目标标识及所述播放时间；将所述目标视频对应的所述目标标识、所述播放时间及计算得到的观影体验评分发送给所述数据存储子***；
所述数据存储子***，用于接收并存储所述目标视频对应的所述目标标识、所述播放时间及所述观影体验评分。
4.根据权利要求3所述的***，其特征在于，所述***还包括可视化子***；
所述可视化子***，用于接收数据查询指令；基于所述数据查询指令，向所述数据存储子***发送数据获取请求；接收所述数据存储子***基于所述数据获取请求反馈的目标数据；向所述用户展示所述目标数据；其中，所述数据查询指令包括待查询视频的标识和查询时间，所述数据获取请求携带有所述待查询视频的标识和查询时间，所述目标数据包括：所述待查询视频的标识所对应的观影体验评分中，所对应播放时间与所述查询时间匹配的观影体验评分；
所述数据存储子***，还用于接收所述数据获取请求，从所述数据获取请求中提取所述待查询视频的标识和所述查询时间，在所述待查询视频的标识所对应的观影体验评分中，查询所对应的播放时间与所述查询时间匹配的观影体验评分，将所查询到的观影体验评分作为目标数据反馈给所述可视化子***。
5.根据权利要求1所述的***，其特征在于，
所述信息采集子***采集目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值，包括：
在所述目标视频播放结束后，获取所述目标视频的播放日志；从所述播放日志中提取所述目标视频的预设播放参数的参数值。
6.根据权利要求1-5任一项所述的***，其特征在于，所述分布式实时计算引擎基于所述参数值，计算所述目标视频所对应的观影用户的观影体验评分，包括：
将所获取的参数值输入至预先训练得到的预测模型，得到所述目标视频所对应的目标观影用户对所述目标视频的观影体验评分的预测结果；
其中，所述预测模型为：采用各个样本用户对应的第一类信息和第二类信息对预设模型进行训练得到的模型，任一样本用户对应的第一类信息为该样本用户观看的视频在播放过程中的所述预设播放参数的参数值，任一样本用户对应的第二类信息为该样本用户对所观看视频的观影体验评分。
7.根据权利要求6所述的***，其特征在于，所述预测模型为：
其中，y为任一视频的观影用户对该视频的观影体验评分；xi为该视频的播放过程中的所述预设播放参数的参数值中，第i个预设播放参数的参数值；wi为所述第i个预设播放参数的权重；λ为惩罚系数。
8.根据权利要求6所述的***，其特征在于，所述预测模型为：
其中，y为任一视频的观影用户对该视频的观影体验评分，r为该视频的播放过程中的视频平均码流率的等级；xi为目标播放参数i的参数值；为该视频的播放过程中的视频平均码流率的等级为预设的等级范围中的每一等级j时，所述目标播放参数i的权重；λ为惩罚系数；σr(j)为该视频的播放过程中的视频平均码流率的等级为预设的等级范围中的每一等级j时的激活函数；所述目标播放参数为：所述预设播放参数或所述预设播放参数中除视频平均码流率之外的播放参数。
9.根据权利要求2所述的***，其特征在于，所述消息发布子***为：分布式发布订阅消息***Kafka。
10.根据权利要求1述的***，其特征在于，所述计算引擎子***为：用于处理流式计算问题的分布式计算框架Spark Streaming。
11.一种预测方法，其特征在于，应用于预测***，所述方法包括：
采集目标视频在播放过程中的预设播放参数的参数值；其中，所述预设播放参数为：与观影体验相关的播放参数；
基于所述参数值，计算所述目标视频所对应的观影用户的观影体验评分。
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