基于用户行为优化视频应用体验的方法及装置

摘要

本申请的提供一种基于用户行为优化视频应用体验的方法和装置。该方法包括：根据视频时长将多个视频划分为不同的视频类别；对于每个视频类别的视频，统计已经浏览过视频的用户在预定时间范围内的行为，标记行为发生的时间点；根据所标记的时间点计算每个视频类别下的所有视频的平均播放时长以及每个视频类别下的每个视频的平均播放时长；以及计算所有视频的平均播放时长与每个视频的平均播放时长的差值，并根据差值确定采用的视频优化方式。

说明书

技术领域

本申请涉及基于用户行为优化视频应用体验的方法及装置。

背景技术

如今，在网站上观看视频是非常流行的娱乐方式。网站上供用户观看的视频的质量参差不齐，需要随时对视频进行优化，以淘汰存在错误、质量低下、不受欢迎的视频，从而降低服务器负荷。现有的通过预警视频错误来优化视频应用体验的方式是通过服务器端检测当前视频是否出现例如视频的前几帧图像是否固定，视频网页是否返回错误码，视频是否跳出并返回网页形式等错误视频的通用特征，分析判断视频是否存在播放错误，从而预警优化视频播放错误来增加用户体验。

然而，上述优化视频应用体验的方式存在以下几个缺点：

a.未考虑用户对视频的真实反应，只是判断视频是否因错误而影响用户体验；

b.不能深入地挖掘出哪些视频的内容卡顿、劣质或者与标题不符等；

c.不能对所预警的劣质视频或错误视频进行量化，从而通过可比较的数值确定是否对所预警的视频进行下线或者降权展示等优化处理。

发明内容

本申请提供一种基于用户行为优化视频应用体验的方法及装置，以至少部分地解决现有技术中存在的至少一个上述问题。

本申请第一实施方式提供了基于用户行为优化视频应用体验的方法，该方法可包括：

根据视频时长将多个视频划分为不同的视频类别；

对于每个视频类别的视频，统计已经观看过所述视频的用户在预定时间范围内的行为，标记所述行为发生的时间点；

根据所标记的时间点计算每个视频类别下的所有视频的平均播放时长以及所述每个视频类别下的每个视频的平均播放时长；以及

计算所述所有视频的平均播放时长与所述每个视频的平均播放时长的差值，并根据所述差值确定采用的视频优化方式。

在本申请第二实施方式中，所述方法还可包括：根据所述每个视频类别下的每个视频的平均播放时长计算所述每个视频类别下的平均播放时长的标准差，其中，根据所述差值确定采用的视频优化方式的步骤包括：根据所述的标准差确定采用的视频优化方式。

在本申请第三实施方式中，根据所述的标准差确定采用的视频优化方式还可包括：判断所述每个视频类别下的任一个视频的平均播放时长是否小于所述所有视频的平均播放时长减去预定个数的标准差，如果是，则确定所述任一个视频为影响用户体验的异常视频。

在本申请第四实施方式中，所述行为可以是退出视频播放。

在本申请第五实施方式中，所述视频优化方式可包括设定影响用户体验的异常视频自动下线和设定影响用户体验的异常视频降权展示。

本申请第六实施方式提供了一种基于用户行为优化视频应用体验的装置，该装置可包括：

分类模块，根据视频时长将多个视频划分为不同的视频类别；

统计标记模块，对于每个视频类别的视频，统计已经观看过所述视频的用户在预定时间范围内的行为，标记所述行为发生的时间点；

播放时长计算模块，根据所标记的时间点计算每个视频类别下的所有视频的平均播放时长以及所述每个视频类别下的每个视频的平均播放时长；以及

确定模块，计算所述所有视频的平均播放时长与所述每个视频的平均播放时长的差值，并根据所述差值确定采用的视频优化方式。

本申请第七实施方式提供了一种设备，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如本申请第一实施方式到本申请第五实施方式中任一实施方式所述的方法。

本申请第八实施方式提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括计算机指令，当所述计算机指令被执行时，如本申请第一实施方式到本申请第五实施方式中任一实施方式所述的方法被执行。

通过本申请的方法及装置至少能够获得以下有益效果之一：

可以从视频角度判断视频质量；

可以根据用户的行为、从用户的角度量化视频质量；以及

通过量化的数值确定对视频采取何种优化处理。

附图说明

图1是根据本申请一实施方式的优化视频应用体验的方法的流程图。

图2是根据本申请另一实施方式的优化视频应用体验的装置的结构框图。

具体实施方式

为了更好地理解本申请，将参考附图对本申请的各个方面做出更详细的说明。应理解，这些详细说明只是对本申请的示例性实施方式的描述，而非以任何方式限制本申请的范围。在说明书全文中，相同的附图标号指代相同的元件。表述“和/或”包括相关联的所列项目中的一个或多个的任何和全部组合。

应注意，在本说明书中，第一、第二、第三等的表述仅用于将一个特征与另一个特征区分开来，而不表示对特征的任何限制。

还应理解的是，用语“包括”、“包括有”、“具有”、“包含”和/ 或“包含有”，当在本说明书中使用时表示存在所陈述的特征、元件和 /或部件，但不排除存在或附加有一个或多个其它特征、元件、部件和/ 或它们的组合。此外，当诸如“...中的至少一个”的表述出现在所列特征的列表之后时，修饰整个所列特征，而不是修饰列表中的单独元件。此外，当描述本申请的实施方式时，使用“可”表示“本申请的一个或多个实施方式”。并且，用语“示例性的”旨在指代示例或举例说明。

除非另外限定，否则本文中使用的所有用语(包括技术用语和科学用语)均具有与本申请所属领域普通技术人员的通常理解相同的含义。还应理解的是，用语(例如在常用词典中定义的用语)应被解释为具有与它们在相关技术的上下文中的含义一致的含义，并且将不被以理想化或过度正式意义解释，除非本文中明确如此限定。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1是根据本申请一实施方式的优化视频应用体验的方法的流程图。下文根据图1说明本实施方式的优化视频应用体验的方法中的各个步骤。

在作为优化对象的视频库中，存在视频时长不同的众多视频。作为观看视频的用户来说，对于例如20秒时长的短视频(如短片等)，如果不喜欢可能观看几秒(例如，5秒)就会退出；而对于数十分钟时长的长视频(如电视剧、动画片等)，可能要观看几分钟后才会感觉不喜欢而退出。因此，需要对视频库中的所有数据按照视频时长进行分类(步骤S101)，将视频时长类似的视频划分为同一视频类别，以区别不同类型的视频。在本实施方式中，例如可以将假设视频库中的视频划分为n类，每类视频中存在m个具有类似视频时长的视频。

接着，对于每个视频类别的视频，统计已经观看过视频的用户在预定时间范围内的行为，标记该行为发生的时间点(步骤S102)。具体而言，对于每个视频类别，可以对该视频类别下的所有视频统计在预定时间范围内(比如在1天内)已经观看过任一视频的用户退出(结束观看) 视频的行为，标记用户退出各个视频时的时间点，获得各个视频的播放时长。此外，还可以对该视频类别下的某一视频统计在预定时间范围内 (比如在1天内)已经观看过该视频的用户退出视频的行为，标记用户退出该视频时的时间点，获得该视频的播放时长。

然后，根据所标记的时间点计算每个视频类别下的所有视频的平均播放时长以及每个视频类别下的每个视频的平均播放时长(步骤S103)。通过上述步骤S102，已经分别统计并获得每个视频类别下的所有视频的播放时长以及每个视频类别下的某一视频的播放时长，因此可以计算出每个视频类别下的所有视频的平均播放时长T∈{T₁,T₂,..,T_n}以及每个视频类别下的每个视频的平均播放时长t∈{t₁,t₂,..,t_m}。

之后，根据通过步骤S103所计算出的每个视频类别下的所有视频的平均播放时长T和每个视频的平均播放时长t，计算所有视频的平均播放时长与每个视频的平均播放时长的差值D＝(T-t)，并根据所述差值确定采用的视频优化方式(步骤S104)。

另外，在步骤S104中，还可以根据通过步骤S103所计算出的每个视频类别下的每个视频的平均播放时长t计算每个视频类别下的平均播放时长的标准差σ∈{σ₁,σ₂,..,σ_n}。在这种情况下，上述根据差值确定采用的视频优化方式可以进一步具体包括根据标准差确定采用的视频优化方式。具体而言，根据标准差确定采用的视频优化方式可以包括：判断每个视频类别下的任一个视频的平均播放时长t_m是否小于该视频类别下的所有视频的平均播放时长T_n减去预定个数(例如2个)的标准差σ_n，如果是，则确定上述任一个视频为影响用户体验的异常视频。

最后，对确定为影响用户体验的异常视频进行视频优化。其中，视频优化方式可以包括例如设定影响用户体验的异常视频自动下线或设定影响用户体验的异常视频降权展示等。

这样，通过上述步骤S101～S104，可获得对视频库进行视频优化，去除影响用户体验的异常视频，降低服务器负荷，提升视频库中的视频的整体质量，提升用户体验中的至少一个有益效果。

根据本申请上述实施方式，可以提供一种从视频角度判断视频质量；根据用户的行为(退出视频)、从用户的角度量化视频质量；以及通过量化的数值(标准差)确定对视频采取何种优化处理的优化视频应用体验的方法。

图2是根据本申请另一实施方式的优化视频应用体验的装置的结构框图。下文根据图2说明本实施方式的优化视频应用体验的装置的结构。

如图2所示，本申请另一实施方式的视频优化装置200包括分类模块201、统计标记模块202、播放时长计算模块203以及确定模块204。其中，分类模块201根据视频时长将多个视频划分为不同的视频类别；统计标记模块202对每个视频类别的视频统计已经观看过视频的用户在预定时间范围内的行为，并标记行为发生的时间点；播放时长计算模块 203根据所标记的时间点计算每个视频类别下的所有视频的平均播放时长以及每个视频类别下的每个视频的平均播放时长；确定模块204计算所有视频的平均播放时长与每个视频的平均播放时长的差值，并根据差值确定采用的视频优化方式。

另外，确定模块204还根据每个视频类别下的每个视频的平均播放时长计算每个视频类别下的平均播放时长的标准差，并根据计算出的标准差确定采用的视频优化方式。具体地，确定模块204判断每个视频类别下的任一个视频的平均播放时长是否小于所有视频的平均播放时长减去预定个数(例如2个)的标准差，如果是，则确定任一个视频为影响用户体验的异常视频。

最后，本申请另一实施方式的视频优化装置200对确定为影响用户体验的异常视频进行视频优化。其中，视频优化方式可以包括例如设定影响用户体验的异常视频自动下线或设定影响用户体验的异常视频降权展示等。

这样，通过上述模块201～204，可获得对视频库进行视频优化，去除影响用户体验的异常视频，降低服务器负荷，提升视频库中的视频的整体质量，提升用户体验中的至少一个有益效果。

根据本申请上述实施方式，可以提供一种从视频角度判断视频质量；根据用户的行为(退出视频)、从用户的角度量化视频质量；以及通过量化的数值(标准差)确定对视频采取何种优化处理的优化视频应用体验的装置。

虽然基于附图和实施方式对本发明进行了说明，但是，应当理解，上述实施方式并不应视为对本申请范围的限制。本领域技术人员可在不偏离本申请的精神和范围的前提下对上述实施方式进行各种修改与变形。本申请的保护范围由所附权利要求限定。