[发明专利]一种视频播放流量预测方法及装置

权利要求书

1.一种视频播放流量预测方法，其特征在于，包括：

获取待预测视频的视频信息，所述视频信息包括与视频播放流量相关的信息；

从所述视频信息中提取关键特征；

将所述关键特征输入至预测模型，得到所述待预测视频播出后的播放流量的目标预测值及预测值范围，所述预测模型利用已播出视频的视频信息对线性回归模型进行训练得到。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述视频信息中提取关键特征，包括：

从所述视频信息中提取关键信息；

将所述关键信息转换为数值型数据；

对得到的数值型数据进行归一化变换得到所述关键特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对得到的数值型数据进行归一化变换得到所述关键特征，包括：

对所述视频信息中与视频制作排播发行相关的数据所对应的数值型数据进行归一化变换，得到对应的关键特征；

将所述视频信息中与舆情口碑相关的数据所对应的数值型数据映射成正态分布数据，得到第一数值型数据，并对所述第一数值型数据进行归一化变换，得到对应的关键特征；

将所述视频信息中与流量相关的数据所对应的数值型数据映射成正态分布数据，得到第二数值型数据，并对所述第二数值型数据进行归一化变换，得到对应的关键特征。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

从训练样本数据集中提取关键信息，该训练样本数据集包括已播出视频的信息，该关键信息包括该已播出视频的视频信息及的播放流量真实值；

从所述关键信息中提取关键特征，并根据该关键特征及包含该关键特征的已播放视频对应的播放流量真实值，调整线性回归模型中的待优化特征参数，得到用于预测待预测视频的预测模型，该预测模型中包括所述待优化特征参数对应的目标数值及数值范围。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述关键特征输入至预测模型，得到所述待预测视频播出后的播放流量目标预测值及播放流量预测值范围，包括：

将所述待优化特征参数的目标数值以及所述待预测视频的关键特征，输入该预测模型的目标函数中，计算得到所述待预测视频播出后的播放流量目标预测值；

将所述待优化特征参数的数值范围，以及所述待预测视频的关键特征代入该预测模型的目标函数中，计算得到所述待预测视频播出后的播放流量的预测值范围。

6.一种视频播放流量预测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待预测视频的视频信息，所述视频信息包括与视频播放流量相关的信息；

第一特征提取模块，用于从所述视频信息中提取关键特征；

预测模块，用于将所述关键特征输入至预测模型，得到所述待预测视频播出后的播放流量的目标预测值及预测值范围，所述预测模型利用已播出视频的视频信息对线性回归模型进行训练得到。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一特征提取模块包括：

关键信息提取子模块，用于从所述视频信息中提取关键信息；

关键信息转换子模块，用于将所述关键信息转换为数值型数据；

归一化变换子模块，用于对得到的数值型数据进行归一化变换得到所述关键特征。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述归一化变换子模块具体用于：

对所述视频信息中与视频制作排播发行相关的数据所对应的数值型数据进行归一化变换，得到对应的关键特征；

将所述视频信息中与舆情口碑相关的数据所对应的数值型数据映射成正态分布数据，得到第一数值型数据，并对所述第一数值型数据进行归一化变换，得到对应的关键特征；

将所述视频信息中与流量相关的数据所对应的数值型数据映射成正态分布数据，得到第二数值型数据，并对所述第二数值型数据进行归一化变换，得到对应的关键特征。