[发明专利]一种网络视频实时关注度的计算方法、装置和系统

说明书

技术领域

本发明属于互联网数据统计处理技术领域，尤其涉及一种计算网络视频实时关注度的方法、装置和系统。

背景技术

目前的网络视频搜索排序主要是依靠历史累积播放量、上传时间和网络视频标题语义得分进行排序，这种方式一方面解决了TF-IDF（term frequency-inverse document frequency，即：词频-逆向文件频率。那是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度，字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降，TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级，以确定文件在搜寻结果中出现的顺序）单独使用语义进行排序效果不好的问题，但是从另一个方面来讲，由于当前普遍使用的是历史累积播放量，因此，即便是当前关注度较高的网络视频由于历史点击量较小也无法及时被后台排序到前列，这反映了播放量统计滞后性对搜索排序的影响。

发明内容

为了尽量减少播放量滞后性对搜索排序的影响，本发明基于对较小时间粒度网络视频播放量的统计，实现了网络视频实时关注度的计算方法、装置和系统。具体来说，本发明提供一种网络视频实时关注度的计算方法，其包括如下步骤：

步骤一、设定网络视频播放量的统计粒度；

步骤二、根据设定的网络视频播放量统计粒度，获得需要进行统计处理的网络视频播放数据；

步骤三、计算统计粒度内每一网络视频的播放量；

步骤四、根据每一网络视频的播放量计算每一网络视频在所属类别中的播放关注度；

步骤五、将步骤三获得的每一网络视频的播放量与步骤四中获得的每一网络视频的网络视频播放关注度类别信息相加，作为每一网络视频在特定时间段内的实时播放量，根据播放量的大小获得每一网络视频的实时关注度。

此外，本发明还提供一种计算网络视频实时关注度的装置，其特征在于包括如下模块：

统计粒度设定模块，用于设定网络视频播放量的统计粒度；

网络视频播放数据获取模块，用于根据设定的网络视频播放量统计粒度，获得需要进行统计处理的网络视频播放数据；

网络视频播放量计算模块，用于计算统计粒度内每一网络视频的播放量；

网络视频类别播放关注度计算模块，用于根据每一网络视频的播放量计算每一网络视频在所属类别中的播放关注度；

网络视频实时关注度计算模块，用于将网络视频播放量计算模块获得的每一网络视频的播放量与网络视频类别播放关注度计算模块获得的每一网络视频的网络视频播放关注度类别信息相加，作为每一网络视频在特定时间段内的实时播放量，根据播放量的大小获得每一网络视频的实时关注度。

进一步，本发明还提供一种计算网络视频实时关注度的系统，其特征在于包括如下装置：

统计粒度设定装置，用于设定网络视频播放量的统计粒度；

网络视频播放数据获取模块，用于根据设定的网络视频播放量统计粒度，获得需要进行统计处理的网络视频播放数据；

网络视频播放量计算装置，用于计算统计粒度内每一网络视频的播放量；

网络视频类别播放关注度计算模块，用于根据每一网络视频的播放量计算每一网络视频在所属类别中的播放关注度；

网络视频实时关注度计算装置，用于将网络视频播放量计算模块获得的每一网络视频的播放量与网络视频类别播放关注度计算模块获得的每一网络视频的网络视频播放关注度类别信息相加，作为每一网络视频在特定时间段内的实时播放量，根据播放量的大小获得每一网络视频的实时关注度。

本发明的技术方案解决了使用历史累积播放量在较短时间内无法及时发现关注度较高的网络视频的缺点。使用这种方法，将过去一天才能发现的网络视频关注度减少到3小时左右，提高了搜索引擎服务器针对关注度较高的网络视频的响应速度，向用户及时提供网络视频热点，并能够使得搜索后台尽快对突发或者热门事件做出反应。

附图说明

图1是本发明所述计算网络视频实时关注度方法的流程图；

图2是本发明所述计算网络视频实时关注度的装置的框图；

图3是本发明所述计算网络视频实时关注度的系统的框图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点更加明显易懂，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细的说明。