CN115396734B - 一种针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化方法及***,属于可视化技术领域,该方法包括以下步骤:S1、获取一个视频集中所有用户发送的弹幕,每条弹幕包含发送弹幕的用户ID、弹幕的发送时间和视频时间、用户在发送弹幕前后的行为以及弹幕内容;S2、计算每个统计时间单位内每个视频中的弹幕数量随着发送时间、视频时间的变化;S3、构建视频集的视频比较视图,通过所述视频比较视图实现视频集可视化;S4、通过单个视频的时间矩阵视图进一步探索视频集中的单个视频。本发明提供的方法及***能够帮助视频作者对于视频集中弹幕以及用户行为从整体到细节进行直观有效的分析,理解弹幕用户在视频中的语义和行为特征。
Description
技术领域
本发明属于可视化技术领域,具体为一种针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化方法及***。
背景技术
弹幕是一种基于在线视频而产生的独特的社交媒体形式。用户可以匿名发送弹幕,并在观看视频时看到他人的弹幕。这些评论会叠加在视频屏幕上,并与视频时间线保持一致,从而形成共同观看的体验,具有更高的互动性。弹幕反映了用户观看视频的即时想法和感受。同时,用户在观看视频时会有不同的观看行为,如暂停、快进、回看等,这些行为也反映了用户对于视频中不同内容的偏好差异。
现有技术通过统计的方式分析弹幕中的关键词或者不同的用户观看行为,但是这些方法往往只针对单个视频,将弹幕和用户行为独立分析,难以全面反映用户对于视频的偏好。同时,视频创作者往往会在视频网站上上传多个视频,他们需要对视频集进行整体分析,如哪类视频流行,现有技术难以满足这样的分析需求。
发明内容
为解决现有技术存在的缺陷,本发明的目的在于提供一种针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化方法及***,通过该方法能够帮助视频作者对于视频集中弹幕以及用户行为从整体到细节进行直观有效的分析,理解弹幕用户在视频中的语义和行为特征。
为达到以上目的,本发明采用的一种技术方案是:
一种针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化方法,包括以下步骤:
S1、获取一个视频集中所有用户发送的弹幕,每条弹幕包含发送弹幕的用户ID、弹幕的发送时间和视频时间、用户在发送弹幕前后的行为以及弹幕内容;
S2、设置统计时间单位,计算每个统计时间单位内每个视频中的弹幕数量随着发送时间、视频时间的变化;
S3、构建视频集的视频比较视图,通过所述视频比较视图实现视频集可视化;
S4、通过单个视频的时间矩阵视图进一步探索视频集中的单个视频。
进一步,如上所述的针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化方法,步骤S1中所述用户在发送弹幕前后的行为类型包括正常观看、暂停、慢放、快进和回看。
进一步,如上所述的针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化方法,步骤S2具体为:按较大的时间单位来统计每个视频中的弹幕数量随着发送时间的变化;按较小的时间单位来统计每个视频中的弹幕数量随着视频时间的变化。
进一步,如上所述的针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化方法,步骤S3中所述视频比较视图中每一行表示一个视频集中一个视频;水平方向为时间轴,表示发送时间或者视频时间;每一行中的每一个色块表示对应统计时间内对应视频的弹幕数量;每一行最右侧的两个矩形块大小分别表示对应视频中的弹幕总数量和用户总数量。
进一步,如上所述的针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化方法,步骤S4中所述单个视频的时间矩阵视图中,横轴表示弹幕的发送时间,纵轴表示视频时间,圆表示弹幕,圆上附着短线表示用户在发送该弹幕前后的观看行为,短线与纵轴的角度为α;
按α的值分类,行为类型有如下几种:
α<45°,表示快进行为;α=45°,表示正常观看行为;45°<α<90°,表示慢放行为;α=90°,表示暂停行为;90°<α<180°,表示回看行为。
进一步,如上所述的针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化方法,步骤S4中还包括将时间矩阵视图均匀划分为不同的网格区域,在每个网格中提取弹幕中包含最多的评论,放置在所属网格区域。
一种针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化***,包括:
视频集弹幕获取模块,用于获取视频集中的用户发送的所有弹幕,每条弹幕包含发送弹幕的用户ID、弹幕的发送时间和视频时间、用户在发送弹幕前后的行为以及弹幕内容;
弹幕、行为计算模块,用于计算每个统计时间单位内每个视频中的弹幕数量随着发送时间、视频时间的变化;
视频集可视化模块,用于通过视频比较视图可视化视频集;
单个视频可视化模块,用于通过时间矩阵视图可视化单个视频。
进一步,如上所述的针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化***,用户在发送弹幕时的行为类型包括正常观看、暂停、慢放、快进和回看。
进一步,如上所述的针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化***,所述弹幕、行为计算模块按较大的时间单位来统计每个视频中的弹幕数量随着发送时间的变化;按较小的时间单位来统计每个视频中的弹幕数量随着视频时间的变化。
进一步,如上所述的针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化***,所述视频比较视图中每一行表示一个视频集中一个视频;水平方向为时间轴,表示弹幕的发送时间或者视频时间;每一行中的每一个色块表示对应统计时间内对应视频的弹幕数量;每一行最右侧的两个矩形块大小分别表示对应视频中的弹幕总数量和用户总数量。
进一步,如上所述的针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化***,所述时间矩阵视图中横轴表示弹幕的发送时间,纵轴表示视频时间,圆表示弹幕,圆上附着短线表示用户在发送该弹幕前后的观看行为,短线与纵轴的角度为α;
按α的值分类,行为类型有如下几种:
α<45°,表示快进行为;α=45°,表示正常观看行为;45°<α<90°,表示慢放行为;α=90°,表示暂停行为;90°<α<180°,表示回看行为。
进一步,如上所述的针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化***,所述时间矩阵视图被均匀划分为不同的网格区域,在每个网格区域中显示弹幕中包含最多的评论。
与现有技术相比,本发明所述的针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化方法及***,从发送时间、视频时间两个时间维度揭示用户在观看视频时的动态参与过程,帮助视频作者对于视频集中弹幕以及用户行为从整体到细节进行直观有效的分析,理解弹幕用户在视频中的语义和行为特征,为探究视频用户行为提供了基础。
附图说明
图1是本发明实施例中提供的一种针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化方法流程图;
图2为本发明所述方法中构建的视频比较视图;
图3为本发明所述方法中构建的单个视频的时间矩阵视图;
图4是本发明实施例中提供的一种针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化***功能框图。
具体实施方式
下面结合具体的实施例与说明书附图对本发明进行进一步的描述。
图1示出了本发明实施例中提供的一种针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化方法流程图,该方法包括以下步骤:
S1、对于一个视频集,获取所有视频中包含的弹幕,每条弹幕的信息包括:弹幕的内容、发送用户ID、弹幕的发送时间和视频时间、用户在发送弹幕前后的行为。
在本实施方式中,此类视频是来自于支持弹幕功能的网站,例如哔哩哔哩、爱奇艺等,对于视频的长度、种类等没有要求。视频时间指弹幕在视频中的出现时间。用户在发送弹幕前后的行为包括正常观看、暂停、降低播放速率、快进和回看视频。
确定分析的视频集后,对于每个视频,可以将其中用户发送的弹幕按照发送时间先后顺序存储,如存储在一个json文件中。
S2、设置统计时间单位,计算每个统计时间单位内每个视频中的弹幕数量随着发送时间、视频时间的变化。
可以按天、周、月、季度、年等较大的时间单位来统计每个视频中的弹幕数量随着发送时间的变化。可以按照1秒钟、1分钟等较小的时间单位来统计每个视频中的弹幕数量数量随着视频时间的变化。
S3、构建视频集的视频比较视图,通过所述视频比较视图实现视频集可视化。
图2示例了某个线性代数教学视频集的视频比较视图,图中每一行为一个热力图,表示一个视频集中一个视频。水平方向为时间轴,可以表示发送时间或者视频时间;每一个色块表示每个统计时间单位内弹幕的数量;最右侧的两个矩形块大小分别表示该视频中的弹幕总数量和用户总数量。
图2中的视频集共有40个视频,在该视图中,每一行表示线性代数中的一节课程,水平方向为发送时间轴。以周为统计单位,计算每周内每个视频中的弹幕数量随着发送时间的变化。每一个色块表示一周内弹幕的数量。从图2中可以看到该视频集在2018年8月21日上传,上传后仅有极少量的弹幕。在2019年后,视频集开始流行起来,有大量弹幕出现在视频中。
S4、通过时间矩阵视图进一步探索视频集中的单个视频。
在图2中点击选中一个视频后,会进入图3展现针对单个视频的时间矩阵视图。在该视图中,横轴表示弹幕的发送时间,纵轴表示视频时间,轴上的热力图表示弹幕的数量变化。图中,圆表示弹幕,圆上附着短线表示用户在发送该弹幕前后的观看行为。短线与纵轴的角度为α,行为类型有如下几种:
α<45,表示快进行为;
α=45,表示正常观看行为;
45<α<90,表示慢放行为;
α=90,表示暂停行为;
90<α<180,表示回看行为。
将时间矩阵视图均匀划分为不同的网格区域,在每个网格中提取弹幕中包含最多的评论,放置在该网格区域。
图3所示的时间矩阵视图中,从纵轴的热力图上可以看出,弹幕峰值出现在不同的视频时间,如34分40秒处。视频中出现比较多的弹幕有“秒啊”,“感谢指挥部”。圆上的短线大多小于45度,表明在该视频中快进行为比较多。
图4示出了本发明实施例提供的一种针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化***功能框图,该***包括:
视频集弹幕获取模块1,用于获取视频集中的用户发送的弹幕,每条弹幕包含弹幕的发送用户ID、弹幕的发送时间和视频时间、弹幕内容、用户在发送弹幕前后的行为。
本发明针对的视频集是来自于支持弹幕功能的网站,例如哔哩哔哩、爱奇艺等,对于视频的长度、种类等没有要求。视频时间指弹幕在视频中的出现时间。用户在发送弹幕前后的行为包括正常观看、暂停、慢放、快进和回看。确定待分析的视频后,将其中所有用户发送的弹幕按照发送时间先后顺序存储,如存储在一个json文件中。
弹幕、行为计算模块2,用于计算每个统计时间单位内每个视频中的弹幕数量随着发送时间、视频时间的变化。统计时间单位有多种选项,包括天、周、月、季度、年等。
视频集可视化模块3,用于通过视频比较视图可视化视频集。如图2所示,视频比较视图中每一行表示一个视频集中一个视频;水平方向为时间轴,表示弹幕的发送时间或者视频时间;每一行中的每一个色块表示对应统计时间内对应视频的弹幕数量;每一行最右侧的两个矩形块分别表示对应视频中的弹幕总数量和用户总数量。
单个视频可视化模块4,用于通过时间矩阵视图可视化单个视频。如图3所示,横轴表示弹幕的发送时间,纵轴表示视频时间,轴上的热力图表示弹幕的数量变化。图中,圆表示弹幕,圆上附着短线表示用户在发送该弹幕前后的观看行为。短线与纵轴的角度为α,行为类型有如下几种:
α<45°,表示快进行为;
α=45°,表示正常观看行为;
45°<α<90°,表示慢放行为;
α=90°,表示暂停行为;
90°<α<180°,表示回看行为。
将时间矩阵视图均匀划分为不同的网格区域,在每个网格中提取弹幕中包含最多的评论,放置在该网格区域。图3所示的时间矩阵视图中,从纵轴的热力图上可以看出,弹幕峰值出现在不同的视频时间,如34分40秒处。视频中出现比较多的弹幕有“秒啊”,“感谢指挥部”。圆上的短线大多小于45度,表明在该视频中快进行为比较多。
本发明提供的一种针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化方法及***,针对视频集中的弹幕和行为缺乏有效分析方法的问题,从发送时间、视频时间两个时间维度揭示用户在观看视频时的动态参与过程,为探究视频用户行为提供了基础。
上述实施例只是对本发明的举例说明,本发明也可以以其它的特定方式或其它的特定形式实施,而不偏离本发明的要旨或本质特征。因此,描述的实施方式从任何方面来看均应视为说明性而非限定性的。本发明的范围应由附加的权利要求说明,任何与权利要求的意图和范围等效的变化也应包含在本发明的范围内。
Claims (10)
1.一种针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化方法,包括以下步骤:
S1、获取一个视频集中所有用户发送的弹幕,每条弹幕包含发送弹幕的用户ID、弹幕的发送时间和视频时间、用户在发送弹幕前后的行为以及弹幕内容;
S2、设置统计时间单位,计算每个统计时间单位内每个视频中的弹幕数量随着发送时间、视频时间的变化;
S3、构建视频集的视频比较视图,通过所述视频比较视图实现视频集可视化;
S4、通过单个视频的时间矩阵视图进一步探索视频集中的单个视频,具体为:
点击选中一个视频,进入展现针对单个视频的时间矩阵视图,在所述单个视频的时间矩阵视图中,横轴表示弹幕的发送时间,纵轴表示视频时间,圆表示弹幕,圆上附着短线表示用户在发送该弹幕前后的观看行为,短线与纵轴的角度为α;按α的值分类,行为类型有如下几种:
α<45°,表示快进行为;α=45°,表示正常观看行为;45°<α<90°,表示慢放行为;α=90°,表示暂停行为;90°<α<180°,表示回看行为。
2.根据权利要求1所述的针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化方法,其特征在于,步骤S1中所述用户在发送弹幕前后的行为类型包括正常观看、暂停、慢放、快进和回看。
3.根据权利要求2所述的针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化方法,其特征在于,步骤S2具体为:以天、周、月、季度或年为时间单位来统计每个视频中的弹幕数量随着发送时间的变化;以秒或分钟为时间单位来统计每个视频中的弹幕数量随着视频时间的变化。
4.根据权利要求3所述的针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化方法,其特征在于,步骤S3中所述视频比较视图中每一行表示一个视频集中一个视频;水平方向为时间轴,表示发送时间或者视频时间;每一行中的每一个色块表示对应统计时间内对应视频的弹幕数量;每一行最右侧的两个矩形块的大小分别表示对应视频中的弹幕总数量和用户总数量。
5.根据权利要求1-4任一项所述的针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化方法,其特征在于,步骤S4中还包括将时间矩阵视图均匀划分为不同的网格区域,在每个网格中提取弹幕中包含最多的评论,放置在所属网格区域。
6.一种针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化***,其特征在于,所述***包括:
视频集弹幕获取模块,用于获取视频集中的用户发送的所有弹幕,每条弹幕包含发送弹幕的用户ID、弹幕的发送时间和视频时间、用户在发送弹幕前后的行为以及弹幕内容;
弹幕、行为计算模块,用于计算每个统计时间单位内每个视频中的弹幕数量随着发送时间、视频时间的变化;
视频集可视化模块,用于通过视频比较视图可视化视频集;
单个视频可视化模块,用于通过时间矩阵视图可视化单个视频,所述时间矩阵视图中横轴表示弹幕的发送时间,纵轴表示视频时间,圆表示弹幕,圆上附着短线表示用户在发送该弹幕前后的观看行为,短线与纵轴的角度为α;
按α的值分类,行为类型有如下几种:
α<45°,表示快进行为;α=45°,表示正常观看行为;45°<α<90°,表示慢放行为;α=90°,表示暂停行为;90°<α<180°,表示回看行为。
7.根据权利要求6所述的针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化***,其特征在于,用户在发送弹幕前后的行为类型包括正常观看、暂停、慢放、快进和回看。
8.根据权利要求7所述的针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化***,其特征在于,所述弹幕、行为计算模块以天、周、月或季度为时间单位来统计每个视频中的弹幕数量随着发送时间的变化;以秒或分钟为时间单位来统计每个视频中的弹幕数量随着视频时间的变化。
9.根据权利要求8所述的针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化***,其特征在于,所述视频比较视图中每一行表示一个视频集中一个视频;水平方向为时间轴,表示弹幕的发送时间或者视频时间;每一行中的每一个色块表示对应统计时间内对应视频的弹幕数量;每一行最右侧的两个矩形块大小分别表示对应视频中的弹幕总数量和用户总数量。
10.根据权利要求6-9任一项所述的针对视频集中的弹幕和用户行为的可视化***,其特征在于,所述时间矩阵视图被均匀划分为不同的网格区域,在每个网格区域中显示弹幕中包含最多的评论。
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CN115396734A (zh) | 2022-11-25 |
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