CN114554431B - 一种基于大数据的短视频流量使用预警***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据的短视频流量使用预警***及方法，所述预警***包括流量获取比较模块、软件监测模块、信息获取预测模块、参考值比较模块、第一预警推送模块和第二预警推送模块，所以流量获取比较模块获取终端账户的剩余可用流量Q0，如果剩余可用流量小于第一流量阈值，所述软件监测模块监测终端用户是否打开短视频软件，当监测到终端用户打开短视频软件时，所述信息获取预测模块采集终端用户历史使用短视频软件的信息，预测终端用户该次使用短视频软件过程中消耗的流量值为参考值Qc，所述参考值比较模块将参考值Qc与剩余可用流量Q0进行比较，并据此判断输出第一预警信息还是第二预警信息。
Description
技术领域
本发明涉及流量使用技术领域，具体为一种基于大数据的短视频流量使用预警***及方法。
背景技术
短视频是指在各种新媒体平台上播放的、适合在移动状态和短时休闲状态下观看的、高频推送的视频内容，几秒到几分钟不等。短视频的内容包括技能分享、幽默搞怪、时尚潮流、社会热点等等各种各种主题。由于内容较短，可以单独成片，也可以成为系列栏目。随着移动终端普及和网络的提速，短视频受到了大众的欢迎，但是很多人沉溺其中，随随便便一刷就刷好几个小时的短视频，这样的结果是常常出现用户在使用短视频过程中受到使用的流量已经超过本月流量的提醒信息，无法提前对短视频的流量使用情况进行预警。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的短视频流量使用预警***及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的短视频流量使用预警***，所述预警***包括流量获取比较模块、软件监测模块、信息获取预测模块、参考值比较模块、第一预警推送模块和第二预警推送模块，所述流量获取比较模块获取终端账户的剩余可用流量Q0，如果剩余可用流量小于第一流量阈值，所述软件监测模块监测终端用户是否打开短视频软件，当监测到终端用户打开短视频软件时，所述信息获取预测模块采集终端用户历史使用短视频软件的信息，预测终端用户该次使用短视频软件过程中消耗的流量值为参考值Qc，所述参考值比较模块将参考值Qc与剩余可用流量Q0进行比较，如果参考值Qc大于等于剩余可用流量Q0，所述第一预警推送模块向终端推送第一预警信息，如果参考值Qc小于剩余可用流量Q0，所述第二预警推送模块向终端推送第二预警信息。
进一步的，所述信息获取预测模块包括推荐指数获取模块、关联信息判断模块、第一计算模块和第二计算模块，所述推荐指数获取模块获取终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件时的推荐指数，所述关联信息判断模块设终端用户最近一次使用短视频软件时的信息为参考信息，判断参考信息是否为终端用户该次使用短视频软件的关联信息，如果参考信息是终端用户该次使用短视频软件的关联信息，所述第一计算模块计算参考值Qc＝(Hz-H1)/Hd/R1*Qv，如果参考信息不是终端用户该次使用短视频软件的关联信息，所述第二计算模块计算参考值Qc＝Hz/Hd/Rx*Qv，其中，Hz为终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件的时长的平均值，H1为终端用户最近一次使用短视频软件的时长，Hd为终端用户最近预设时间段内看过的第一视频的时长的平均值，R1为终端用户最近一次使用短视频软件时的推荐指数，Qv为完整看完一个短视频所消耗的流量的预设值，Rx为终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件时的推荐指数的平均值。
进一步的，所述推荐指数获取模块包括短视频分类模块和推荐指数计算模块，所述短视频分类模块将短视频的类型分为第一视频和第二视频，其中，第一视频为用户完整看完的短视频，第二视频为用户没有完整看完的短视频，所述推荐指数计算模块计算某次使用短视频软件时的推荐指数R＝Ny/Nz，其中，Nz为用户该次使用短视频软件时看过的第一视频和第二视频的个数之和，Ny为用户该次使用短视频软件时看过的第一视频个数。
进一步的，所述关联信息判断模块包括第一因子获取模块、第二因子获取模块、第三因子获取模块、关联指数计算模块和关联指数比较模块，所述第一因子获取模块从参考信息中获取终端用户观看的最后一个短视频为对照视频，获取终端用户观看的最后m个短视频中除对照视频以外的视频为参考视频，分别提取对照视频以及各个参考视频当中的关键字，计算各个参考视频中的关键字与对照视频中的关键字的相似度平均值为参考信息的第一因子gx，所述第二因子获取模块根据终端用户最近一次使用短视频软件的时长和终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件的时长的平均值计算得到参考信息的第二因子gy＝(Hz-H1)/Hz，所述第三因子获取模块统计终端用户观看的最后m个短视频中第一视频的个数b，那么参考信息的第三因子gz＝b/m，所述关联指数计算模块计算参考信息的关联指数G＝0.3*gx+0.3*gy+0.4*gz，所述关联指数比较模块将参考信息的关联指数与关联阈值进行比较，如果参考信息的关联指数大于关联阈值，那么参考信息是终端用户该次使用短视频软件的关联信息，否则，参考信息不是终端用户该次使用短视频软件的关联信息。
一种基于大数据的短视频流量使用预警方法，所述预警方法包括以下步骤：
获取终端账户的剩余可用流量Q0，如果剩余可用流量小于第一流量阈值，监测终端用户是否打开短视频软件，
当监测到终端用户打开短视频软件时，采集终端用户历史使用短视频软件的信息，预测终端用户该次使用短视频软件过程中消耗的流量值为参考值Qc，
如果参考值Qc大于等于剩余可用流量Q0，向终端推送第一预警信息；
如果参考值Qc小于剩余可用流量Q0，向终端推送第二预警信息。
进一步的，所述采集终端用户历史使用短视频软件的信息包括：
获取终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件时的推荐指数，其中，某次使用短视频软件时的推荐指数R＝Ny/Nz，其中，Nz为用户该次使用短视频软件时看过的第一视频和第二视频的个数之和，Ny为用户该次使用短视频软件时看过的第一视频个数，其中，第一视频为用户完整看完的短视频，第二视频为用户没有完整看完的短视频；
设终端用户最近一次使用短视频软件时的信息为参考信息，判断参考信息是否为终端用户该次使用短视频软件的关联信息，
如果参考信息是终端用户该次使用短视频软件的关联信息，那么参考值Qc＝(Hz-H1)/Hd/R1*Qv，
其中，Hz为终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件的时长的平均值，H1为终端用户最近一次使用短视频软件的时长，Hd为终端用户最近预设时间段内看过的第一视频的时长的平均值，R1为终端用户最近一次使用短视频软件时的推荐指数，Qv为完整看完一个短视频所消耗的流量的预设值。
进一步的，所述采集终端用户历史使用短视频软件的信息还包括：
如果参考信息不是终端用户该次使用短视频软件的关联信息，那么参考值Qc＝Hz/Hd/Rx*Qv，其中，Rx为终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件时的推荐指数的平均值。
进一步的，所述判断参考信息是否为终端用户该次使用短视频软件的关联信息包括：
从参考信息中获取终端用户观看的最后一个短视频为对照视频，获取终端用户观看的最后m个短视频中除对照视频以外的视频为参考视频，
分别提取对照视频以及各个参考视频当中的关键字，计算各个参考视频中的关键字与对照视频中的关键字的相似度平均值为参考信息的第一因子gx，
根据终端用户最近一次使用短视频软件的时长和终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件的时长的平均值计算得到参考信息的第二因子gy＝(Hz-H1)/Hz，
统计终端用户观看的最后m个短视频中第一视频的个数b，那么参考信息的第三因子gz＝b/m，
计算参考信息的关联指数G＝0.3*gx+0.3*gy+0.4*gz，
如果参考信息的关联指数大于关联阈值，那么参考信息是终端用户该次使用短视频软件的关联信息，
否则，参考信息不是终端用户该次使用短视频软件的关联信息。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明在用户在剩余可用流量较小的时候，在检测到用户要打开短视频软件开始刷短视频时，***该次使用短视频过程中是否会出现流量超额使用的情况，并据此在使用短视频之前便发出提醒，减少用户流量超额使用的情况。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明基于大数据的短视频流量使用预警***的模块示意图。
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清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供技术方案：一种基于大数据的短视频流量使用预警***，所述预警***包括流量获取比较模块、软件监测模块、信息获取预测模块、参考值比较模块、第一预警推送模块和第二预警推送模块，所述流量获取比较模块获取终端账户的剩余可用流量Q0，如果剩余可用流量小于第一流量阈值，所述软件监测模块监测终端用户是否打开短视频软件，当监测到终端用户打开短视频软件时，所述信息获取预测模块采集终端用户历史使用短视频软件的信息，预测终端用户该次使用短视频软件过程中消耗的流量值为参考值Qc，所述参考值比较模块将参考值Qc与剩余可用流量Q0进行比较，如果参考值Qc大于等于剩余可用流量Q0，所述第一预警推送模块向终端推送第一预警信息，如果参考值Qc小于剩余可用流量Q0，所述第二预警推送模块向终端推送第二预警信息。
所述信息获取预测模块包括推荐指数获取模块、关联信息判断模块、第一计算模块和第二计算模块，所述推荐指数获取模块获取终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件时的推荐指数，所述关联信息判断模块设终端用户最近一次使用短视频软件时的信息为参考信息，判断参考信息是否为终端用户该次使用短视频软件的关联信息，如果参考信息是终端用户该次使用短视频软件的关联信息，所述第一计算模块计算参考值Qc＝(Hz-H1)/Hd/R1*Qv，如果参考信息不是终端用户该次使用短视频软件的关联信息，所述第二计算模块计算参考值Qc＝Hz/Hd/Rx*Qv，其中，Hz为终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件的时长的平均值，H1为终端用户最近一次使用短视频软件的时长，Hd为终端用户最近预设时间段内看过的第一视频的时长的平均值，R1为终端用户最近一次使用短视频软件时的推荐指数，Qv为完整看完一个短视频所消耗的流量的预设值，Rx为终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件时的推荐指数的平均值。
所述推荐指数获取模块包括短视频分类模块和推荐指数计算模块，所述短视频分类模块将短视频的类型分为第一视频和第二视频，其中，第一视频为用户完整看完的短视频，第二视频为用户没有完整看完的短视频，所述推荐指数计算模块计算某次使用短视频软件时的推荐指数R＝Ny/Nz，其中，Nz为用户该次使用短视频软件时看过的第一视频和第二视频的个数之和，Ny为用户该次使用短视频软件时看过的第一视频个数。
所述关联信息判断模块包括第一因子获取模块、第二因子获取模块、第三因子获取模块、关联指数计算模块和关联指数比较模块，所述第一因子获取模块从参考信息中获取终端用户观看的最后一个短视频为对照视频，获取终端用户观看的最后m个短视频中除对照视频以外的视频为参考视频，分别提取对照视频以及各个参考视频当中的关键字，计算各个参考视频中的关键字与对照视频中的关键字的相似度平均值为参考信息的第一因子gx，所述第二因子获取模块根据终端用户最近一次使用短视频软件的时长和终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件的时长的平均值计算得到参考信息的第二因子gy＝(Hz-H1)/Hz，所述第三因子获取模块统计终端用户观看的最后m个短视频中第一视频的个数b，那么参考信息的第三因子gz＝b/m，所述关联指数计算模块计算参考信息的关联指数G＝0.3*gx+0.3*gy+0.4*gz，所述关联指数比较模块将参考信息的关联指数与关联阈值进行比较，如果参考信息的关联指数大于关联阈值，那么参考信息是终端用户该次使用短视频软件的关联信息，否则，参考信息不是终端用户该次使用短视频软件的关联信息。
一种基于大数据的短视频流量使用预警方法，所述预警方法包括以下步骤：
获取终端账户的剩余可用流量Q0，如果剩余可用流量小于第一流量阈值，监测终端用户是否打开短视频软件，
当监测到终端用户打开短视频软件时，采集终端用户历史使用短视频软件的信息，预测终端用户该次使用短视频软件过程中消耗的流量值为参考值Qc，
如果参考值Qc大于等于剩余可用流量Q0，向终端推送第一预警信息；
如果参考值Qc小于剩余可用流量Q0，向终端推送第二预警信息，本申请考虑到在实际情况中接收到“您本月的流量已经用完”的短信提醒信息时，当前使用的软件所使用的流量已经是超额使用的流量，从而导致产生额外的流量费用，因此本申请在使用短视频软件前预测使用软件过程中是否会超流量进行不同种类的预警提醒信息，减少用户使用软件时产生额外的流量费用的几率，从而提高用户体验。
所述采集终端用户历史使用短视频软件的信息包括：
获取终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件时的推荐指数，其中，某次使用短视频软件时的推荐指数R＝Ny/Nz，其中，Nz为用户该次使用短视频软件时看过的第一视频和第二视频的个数之和，Ny为用户该次使用短视频软件时看过的第一视频个数，其中，第一视频为用户完整看完的短视频，第二视频为用户没有完整看完的短视频；
本申请考虑到短视频软件为了提高用户的使用体验，所以在播放某个视频时，会提前缓存后面推荐播放的短视频，但是短视频软件在推荐视频给用户时，不一定符合用户的喜好，用户不一定会去看某个推荐的短视频，在用户没去看某个推荐的短视频的情况下，这个短视频没有占用观看时长，但是这个推荐的短视频消耗了流量，所以本申请通过推荐指数来进一步修正所消耗的流量，使得预测的流量值更加准确，当用户观看某个短视频的时长与这个短视频的总时长的比值小于预设比值时，那么该个短视频为用户没有完整看完的短视频，否则，该个视频为用户完整看完的短视频；
设终端用户最近一次使用短视频软件时的信息为参考信息，判断参考信息是否为终端用户该次使用短视频软件的关联信息，
所述判断参考信息是否为终端用户该次使用短视频软件的关联信息包括：
从参考信息中获取终端用户观看的最后一个短视频为对照视频，获取终端用户观看的最后m个短视频中除对照视频以外的视频为参考视频，
分别提取对照视频以及各个参考视频当中的关键字，计算各个参考视频中的关键字与对照视频中的关键字的相似度平均值为参考信息的第一因子gx，当第一因子越大，说明用户正在观看一系列的短视频，在这种情况下很有可能并不是用户主观的结束最近一次使用短视频，是被外界打断，那么用户处理完外界的事情后很有可能会继续观看该一系列的短视频，那么最近一次刷短视频与当前的刷短视频关联性比较大，
根据终端用户最近一次使用短视频软件的时长和终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件的时长的平均值计算得到参考信息的第二因子gy＝(Hz-H1)/Hz，当第二因子比较大时，说明用户该次使用短视频软件的时长与平常使用短视频软件的时长相差比较大，并不是用户主观的结束最近一次使用短视频，很有可能最近一次使用短视频时被外界打断，用户处理完外界的事情后很有可能会继续当前的状态刷短视频，那么最近一次刷短视频与当前的刷短视频关联性比较大，
统计终端用户观看的最后m个短视频中第一视频的个数b，那么参考信息的第三因子gz＝b/m，当观看的最后m个短视频中，如果第二视频比较多，说明很有可能是用户刷的短视频不符合用户的喜好，用户主动的不想刷了，如果第一视频比较多，说明用户刷的短视频是符合用户的喜好，很有可能并不是用户主观的结束最近一次使用短视频，用户处理完外界的事情后很有可能会继续当前的状态刷短视频，那么最近一次刷短视频与当前的刷短视频关联性比较大，
计算参考信息的关联指数G＝0.3*gx+0.3*gy+0.4*gz，
如果参考信息的关联指数大于关联阈值，那么参考信息是终端用户该次使用短视频软件的关联信息，该次使用短视频是最近一次使用短视频的延续，所以将计算参考值中用到的推荐参数取最近一次使用短视频的推荐参数，那么参考值Qc＝(Hz-H1)/Hd/R1*Qv，
其中，Hz为终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件的时长的平均值，H1为终端用户最近一次使用短视频软件的时长，Hd为终端用户最近预设时间段内看过的第一视频的时长的平均值，R1为终端用户最近一次使用短视频软件时的推荐指数，Qv为完整看完一个短视频所消耗的流量的预设值，本实施例中，Qv＝5M；
如果参考信息的关联指数小于等于关联阈值，那么参考信息不是终端用户该次使用短视频软件的关联信息，那么参考值Qc＝Hz/Hd/Rx*Qv，其中，Rx为终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件时的推荐指数的平均值，Hz/Hd为预测在Hz时长内看的短视频的个数，Hz/Hd/Rx为预测终端实际上缓存了短视频的个数，预测的实际缓存了的短视频的个数乘以一个短视频缓存消耗的流量即为预测消耗的流量值即参考值，针对不同的情况，采取不同的方式计算该次使用短视频软件过程中的预测流量值，从而使得计算出的结果更加准确，使得发出的提醒也更加准确。
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。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。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，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于大数据的短视频流量使用预警***，其特征在于，所述预警***包括流量获取比较模块、软件监测模块、信息获取预测模块、参考值比较模块、第一预警推送模块和第二预警推送模块，所述流量获取比较模块获取终端账户的剩余可用流量Q0，如果剩余可用流量小于第一流量阈值，所述软件监测模块监测终端用户是否打开短视频软件，当监测到终端用户打开短视频软件时，所述信息获取预测模块采集终端用户历史使用短视频软件的信息，预测终端用户该次使用短视频软件过程中消耗的流量值为参考值Qc，所述参考值比较模块将参考值Qc与剩余可用流量Q0进行比较，如果参考值Qc大于等于剩余可用流量Q0，所述第一预警推送模块向终端推送第一预警信息，如果参考值Qc小于剩余可用流量Q0，所述第二预警推送模块向终端推送第二预警信息；
所述信息获取预测模块包括推荐指数获取模块、关联信息判断模块、第一计算模块和第二计算模块，所述推荐指数获取模块获取终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件时的推荐指数，所述关联信息判断模块设终端用户最近一次使用短视频软件时的信息为参考信息，判断参考信息是否为终端用户该次使用短视频软件的关联信息，如果参考信息是终端用户该次使用短视频软件的关联信息，所述第一计算模块计算参考值Qc＝(Hz-H1)/Hd/R1*Qv，如果参考信息不是终端用户该次使用短视频软件的关联信息，所述第二计算模块计算参考值Qc＝Hz/Hd/Rx*Qv，其中，Hz为终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件的时长的平均值，H1为终端用户最近一次使用短视频软件的时长，Hd为终端用户最近预设时间段内看过的第一视频的时长的平均值，R1为终端用户最近一次使用短视频软件时的推荐指数，Qv为完整看完一个短视频所消耗的流量的预设值，Rx为终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件时的推荐指数的平均值。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的短视频流量使用预警***，其特征在于：所述推荐指数获取模块包括短视频分类模块和推荐指数计算模块，所述短视频分类模块将短视频的类型分为第一视频和第二视频，其中，第一视频为用户完整看完的短视频，第二视频为用户没有完整看完的短视频，所述推荐指数计算模块计算某次使用短视频软件时的推荐指数R＝Ny/Nz，其中，Nz为用户该次使用短视频软件时看过的第一视频和第二视频的个数之和，Ny为用户该次使用短视频软件时看过的第一视频个数。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的短视频流量使用预警***，其特征在于：所述关联信息判断模块包括第一因子获取模块、第二因子获取模块、第三因子获取模块、关联指数计算模块和关联指数比较模块，所述第一因子获取模块从参考信息中获取终端用户观看的最后一个短视频为对照视频，获取终端用户观看的最后m个短视频中除对照视频以外的视频为参考视频，分别提取对照视频以及各个参考视频当中的关键字，计算各个参考视频中的关键字与对照视频中的关键字的相似度平均值为参考信息的第一因子gx，所述第二因子获取模块根据终端用户最近一次使用短视频软件的时长和终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件的时长的平均值计算得到参考信息的第二因子gy＝(Hz-H1)/Hz，所述第三因子获取模块统计终端用户观看的最后m个短视频中第一视频的个数b，那么参考信息的第三因子gz＝b/m，所述关联指数计算模块计算参考信息的关联指数G＝0.3*gx+0.3*gy+0.4*gz，所述关联指数比较模块将参考信息的关联指数与关联阈值进行比较，如果参考信息的关联指数大于关联阈值，那么参考信息是终端用户该次使用短视频软件的关联信息，否则，参考信息不是终端用户该次使用短视频软件的关联信息。
4.一种基于大数据的短视频流量使用预警方法，其特征在于：所述预警方法包括以下步骤：
获取终端账户的剩余可用流量Q0，如果剩余可用流量小于第一流量阈值，监测终端用户是否打开短视频软件，
当监测到终端用户打开短视频软件时，采集终端用户历史使用短视频软件的信息，预测终端用户该次使用短视频软件过程中消耗的流量值为参考值Qc，
如果参考值Qc大于等于剩余可用流量Q0，向终端推送第一预警信息；
如果参考值Qc小于剩余可用流量Q0，向终端推送第二预警信息；
所述采集终端用户历史使用短视频软件的信息包括：
获取终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件时的推荐指数，其中，某次使用短视频软件时的推荐指数R＝Ny/Nz，其中，Nz为用户该次使用短视频软件时看过的第一视频和第二视频的个数之和，Ny为用户该次使用短视频软件时看过的第一视频个数，其中，第一视频为用户完整看完的短视频，第二视频为用户没有完整看完的短视频；
设终端用户最近一次使用短视频软件时的信息为参考信息，判断参考信息是否为终端用户该次使用短视频软件的关联信息，
如果参考信息是终端用户该次使用短视频软件的关联信息，那么参考值Qc＝(Hz-H1)/Hd/R1*Qv，
其中，Hz为终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件的时长的平均值，H1为终端用户最近一次使用短视频软件的时长，Hd为终端用户最近预设时间段内看过的第一视频的时长的平均值，R1为终端用户最近一次使用短视频软件时的推荐指数，Qv为完整看完一个短视频所消耗的流量的预设值；
所述采集终端用户历史使用短视频软件的信息还包括：
如果参考信息不是终端用户该次使用短视频软件的关联信息，那么参考值Qc＝Hz/Hd/Rx*Qv，其中，Rx为终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件时的推荐指数的平均值。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的短视频流量使用预警方法，其特征在于：所述判断参考信息是否为终端用户该次使用短视频软件的关联信息包括：
从参考信息中获取终端用户观看的最后一个短视频为对照视频，获取终端用户观看的最后m个短视频中除对照视频以外的视频为参考视频，
分别提取对照视频以及各个参考视频当中的关键字，计算各个参考视频中的关键字与对照视频中的关键字的相似度平均值为参考信息的第一因子gx，
根据终端用户最近一次使用短视频软件的时长和终端用户最近预设时间段内每次使用短视频软件的时长的平均值计算得到参考信息的第二因子gy＝(Hz-H1)/Hz，
统计终端用户观看的最后m个短视频中第一视频的个数b，那么参考信息的第三因子gz＝b/m，
计算参考信息的关联指数G＝0.3*gx+0.3*gy+0.4*gz，
如果参考信息的关联指数大于关联阈值，那么参考信息是终端用户该次使用短视频软件的关联信息，
否则，参考信息不是终端用户该次使用短视频软件的关联信息。
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