[发明专利]一种流媒体数据流量分析方法及系统

权利要求书

1.一种流媒体数据流量分析方法，其特征在于，包括：

S100、读取网站的日志文件，得到各个用户对该网站流媒体中浏览记录，其中浏览记录包括对各个流媒体的播放次数、各个流媒体的总时长、用户观看各个流媒体的时长、用户每日打开网站第一个浏览的流媒体以及用户在观流媒体的暂停次数；

S200、获取网站流媒体的信息，包括播放量、上传时间、流媒体总时长以及流媒体标签类型；

S300、根据获取的日志文件以及网站流媒体信息，计算针对各个用户的流媒体期望值；

S400、当用户浏览网站时，根据用户在后台计算的对流媒体的期望值，根据期望值在网站指定区域投放推荐内容；

其中，所述S300包括：

S301、标记用户浏览过的各个流媒体标签，并按类别归纳；

S302、将各个标签对应的流媒体与用户浏览的所有流媒体做除法处理，得到各个类型的流媒体在用户标签兴趣中所占的比重；

S303、将用户浏览过的流媒体的总时长以及用户观看各个流媒体的时长作为输入源，使用数学模型计算各个流媒体在各个用户中的期望值，其中数学模型包括但不限于离散随机模型和连续随机模型；

S304、结合流媒体在用户标签兴趣中所占的比重以及流媒体在各个用户中的期望值，二者的比重可自定义，得到流媒体期望值。

2.根据权利要求1所述的流媒体数据流量分析方法，其特征在于，所述S100包括：

S101、采用网络嗅探器获取流媒体用户的网站日志文件，其中网站日志文件包括各个用户的浏览记录，览记录包括对各个流媒体的播放次数、各个流媒体的总时长、用户观看各个流媒体的时长、用户每日打开网站第一个浏览的流媒体以及用户在观流媒体的暂停次数。

3.根据权利要求1所述的流媒体数据流量分析方法，其特征在于，所述S300还包括：

S305、结合各个流媒体的播放次数、是否为用户当天第一次浏览的流媒体以及用户在观流媒体的暂停次数，作为权重比值，与步骤S304得到的流媒体期望值结合；

S306、得到处理后的流媒体期望值。

4.根据权利要求1所述的流媒体数据流量分析方法，其特征在于，所述S400包括：

S401、检测当前浏览网站的用户信息，根据用户的流媒体期望值，将指定数量的流媒体内容放入待推送库；

S402、当检测到用户点击暂停按钮时，在网页指定的内容中按照抽取规则从待推送库中抽取一定数量的流媒体进行推送，其中一定数量可自定义。

5.根据权利要求4所述的流媒体数据流量分析方法，其特征在于，所述抽取规则为按照流媒体期望值大小进行随机推送，其中随机推送的概率与流媒体期望值大小成正比。

6.一种流媒体数据流量分析系统，其特征在于，包括：

读取模块，用于读取网站的日志文件，得到各个用户对该网站流媒体中浏览记录，其中浏览记录包括对各个流媒体的播放次数、各个流媒体的总时长、用户观看各个流媒体的时长、用户每日打开网站第一个浏览的流媒体以及用户在观流媒体的暂停次数；

抓取模块，用于获取网站流媒体的信息，包括播放量、上传时间、流媒体总时长以及流媒体标签类型；

分析模块，用于根据获取的日志文件以及网站流媒体信息，计算针对各个用户的流媒体期望值；

推送模块，用于当用户浏览网站时，根据用户在后台计算的对流媒体的期望值，根据期望值在网站指定区域投放推荐内容；

所述分析模块包括：

标记归纳模块，用于标记用户浏览过的各个流媒体标签，并按类别归纳；

计算模块，用于将各个标签对应的流媒体与用户浏览的所有流媒体做除法处理，得到各个类型的流媒体在用户标签兴趣中所占的比重并将用户浏览过的流媒体的总时长以及用户观看各个流媒体的时长作为输入源，使用数学模型计算各个流媒体在各个用户中的期望值，其中数学模型包括但不限于离散随机模型和连续随机模型；

输出模块，用于根据计算模块和读取模块得到的结果，按照一定比重结合，得到流媒体期望值。