CN104581400A - 视频内容处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种视频内容处理方法及装置，所述方法包括：获得观看目标视频每个时间点的内容的第一用户数量；获得观看所述目标视频的有效用户的拖拽数据，所述拖拽数据由有效用户针对所述目标视频的拖拽行为得到，所述拖拽行为包括快进和快退，所述拖拽数据包括起始时间和终止时间；根据所述拖拽数据，获得每个时间点的内容被拖拽的第二用户数量；根据所述第一用户数量以及所述第二用户数量，获得对每个时间点的内容的喜好度。申请实施例提高了视频处理的精确度。

Description

视频内容处理方法及装置

技术领域

本申请涉及多媒体技术领域，更具体的说是涉及一种视频内容处理方法及装置。

背景技术

随着互联网技术的发展，网络视频越来越受到用户的欢迎，而为了实现更好的用户体验，无论是视频网站还是视频供应商都希望分析获得用户对视频的喜好程度，以能够对视频进行优化调整。

现有技术中，对视频的喜好程度通常是根据该视频的播放次数来确定，播放次数越多，表明该视频越受欢迎。

但是，发明人在研究中发现，用户可能仅是对一个视频中的某一部分或者某几部分的内容感兴趣，反复观看，而对其他内容并不感兴趣，可能直接跳过，而现有技术中以视频的播放次数作为对整个视频喜好程度的确定，使得视频处理的结果并不精确。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种视频内容处理方法及装置，提高了视频处理的精确度。

为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：

一种视频内容处理方法，包括：

获得观看目标视频每个时间点的内容的第一用户数量；

获得观看所述目标视频的有效用户的拖拽数据，所述拖拽数据由有效用户针对所述目标视频的拖拽行为得到，所述拖拽行为包括快进和快退，所述拖拽数据包括起始时间和终止时间；

根据所述拖拽数据，获得每个时间点的内容被拖拽的第二用户数量；

根据所述第一用户数量以及所述第二用户数量，获得对每个时间点的内容的喜好度。

优选地，所述根据所述第一用户数量以及所述第二用户数量，获得每个时间点的内容的喜好度包括：

计算所述第一用户数量以及所述第二用户数量的和值，获得每个时间点的内容观看总数量；

计算所述第二用户数量与所述观看总数量的比值，获得每个时间点内容的喜好度。

优选地，所述获得观看所述目标视频的每个有效用户的拖拽数据之前，所述方法还包括：

根据每个用户观看所述目标视频的播放时长，获得观看所述目标视频的平均播放时长；

将每个用户中观看所述目标视频的播放时长大于或等于所述平均播放时长的用户作为有效用户。

优选地，根据所述第一用户数量以及所述第二用户数量，获得每个时间点的内容的喜好度之后，所述还包括：

利用所述目标视频中每个时间点内容的喜好度，对所述目标视频进行剪辑，获得由喜好度满足第一预设条件的时间点的内容构成的视频内容。

优选地，获得观看目标视频每个时间点的内容的第一用户数量包括：

获得观看目标视频每个时间点的内容的有效用户的数量，作为第一用户数量。

一种视频处理装置，包括：

第一数量获得模块，用于获得观看目标视频每个时间点的内容的第一用户数量；

数据获得模块，用于获得观看所述目标视频的有效用户的拖拽数据，所述拖拽数据由有效用户针对所述目标视频的拖拽行为得到，所述拖拽行为包括快进和快退，所述拖拽数据包括起始时间和终止时间；

第二数量获得模块，用于根据所述拖拽数据，获得每个时间点的内容被拖拽的第二用户数量；

数量处理模块，用于根据所述第一用户数量以及所述第二用户数量，获得对每个时间点的内容的喜好度。

优选地，所述数量处理模块包括：

第一计算单元，用于计算所述第一用户数量以及所述第二用户数量的和值，获得每个时间点的内容观看总数量；

第二计算单元，用于计算所述第二用户数量与所述观看总数量的比值，获得每个时间点内容的喜好度。

优选地，所述装置还包括：

时间获得模块，用于根据每个用户观看所述目标视频的播放时长，获得观看所述目标视频的平均播放时长；

用户确定模块，用于将每个用户中观看所述目标视频的播放时长大于或等于所述平均播放时长的用户作为有效用户。

优选地，所述装置还包括：

内容剪辑模块，用于利用所述目标视频中每个时间点内容的喜好度，对所述目标视频进行剪辑，获得由喜好度满足第一预设条件的时间点的内容构成的视频内容。

优选地，所述第一数量获得模块具体用于：

获得观看目标视频每个时间点的内容的有效用户的数量，作为第一用户数量。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本申请提供了一种视频内容处理方法及装置，对于任意一个待处理的目标视频，获得观看该目标视频每个时间点的内容的第一用户数量，以及每个时间点的内容被拖拽的第二用户数量，从而可以根据所述第一用户数量以及所述第二用户数量，可以获得对每个时间点的内容的喜好度，从而提高了视频处理的精确度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种视频处理方法一个实施例的流程图；

图2为本申请实施例提供的一种视频处理方法另一个实施例的流程图；

图3为本申请实施例提供的一种视频处理方法又一个实施例的流程图；

图4为本申请实施例提供的一种视频处理装置一个实施例的结构示意图；

图5为本申请实施例提供的一种视频处理装置另一个实施例的结构示意图；

图6为本申请实施例提供的一种视频处理装置又一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

在本申请实施例中，对于任意一个待处理的目标视频，获得观看该目标视频每个时间点的内容的第一用户数量，以及每个时间点的内容被拖拽的第二用户数量，从而可以根据所述第一用户数量以及所述第二用户数量，获得对每个时间点的内容的喜好度。而不是以一个视频的播放次数来决定整个视频是否受欢迎，从而提高了视频处理的精确度。

图1为本申请实施例提供的一种视频内容处理方法一个实施例的流程图，该方法可以包括以下几个步骤：

101：获得观看目标视频每个时间点的内容的第一用户数量；

102：获得观看所述目标视频的有效用户的拖拽数据。

其中，所述拖拽数据由有效用户针对所述目标视频的拖拽行为得到，所述拖拽行为包括快进和快退，所述拖拽数据包括起始时间和终止时间；

103：根据所述拖拽数据，获得每个时间点的内容被拖拽的第二用户数量；

104：根据所述第一用户数量以及所述第二用户数量，获得每个时间点的内容的喜好度。

其中，所述喜好度表示了每个时间点的内容是否受欢迎的程度。

目标视频是指待处理的任意一个视频。

该第一用户数量可以根据心跳数据获得，心跳数据是指在视频播放过程中每秒被观看的用户数量。

由于在观看视频时，用户会被某些情节吸引而主动地拖拽进度条，使得快进或快退视频，达到多次观看或不看某些情节的目的。比如在分析某个悬疑刑侦类型视频的拖拽数据后，很多用户会多次产生回退行为，与主角一同寻找与案情相关的蛛丝马迹，或在主演揭晓案情谜底的时候重温与破案细节相关的情节。又或者一些视频的精彩片段也会从数据上表现出用户回看的小高峰。而一些让大多数用户反感的情节则会在拖拽数据上表现出一个快进的高峰区。

因此本申请实施例中，为了更精确获得用户对视频中具体内容的喜好程度，首先获得观看目标视频的每个有效用户的拖拽数据，并根据有效用户的拖拽数据，可以得到目标视频的每个时间点的内容被拖拽的第二用户数量。

该第二用户数量可以是指某个时间点的内容被拖拽的次数。

由于拖拽数据包括起始时间和结束时间，起始时间和结束时间之间覆盖的各个时间点的内容即表示不受用户喜欢的内容。

根据每个用户的拖拽数据，可以获得起始时间和结束时间之间的各个时间点被覆盖的次数，即可以作为每个时间点的内容被拖拽的第二用户数量。

每个时间点内容对应的第二用户数量表明了不喜欢该时间点的内容的用户数量，第一用户数量表明了喜欢该时间点的内容的用户数量，从而在第一用户数量和第二用户数量确定的情况下，即可以分析得到对目标视频每个时间点的内容的喜好度。

根据每个时间点内容的喜好度，可以分析得到目标视频中的具体内容的受欢迎程度，以及该目标视频中的哪些内容较受欢迎，哪些内容不受欢迎等。

利用每个时间点内容的观看率，可以生成观看曲线，横轴表示各个时间点，纵轴表示各个时间点对应的喜好度，从而可以直观的得到目标视频中的相对受欢迎的内容。

根据各个时间点内容的喜好度，视频网站或者视频提供商可以更精确的确定出目标视频中的哪些内容更受用户关注，从而可以对目标视频的内容进行优化调整等。本申请为视频制作和故事情节的优化调整提供更精细的数据支持。

通过本申请实施例，能够获得视频中每个时间点内容的喜好度，从而能够获知视频中每个时间点内容的受欢迎程度，而不是以视频的播放次数来决定视频是否受欢迎，提高了视频处理的精确度。

其中，时间点可以以秒、或分钟计量，也即可以获得对每秒或每分钟对应的内容的喜好度。

第一用户数量和第二用户数量可以仅是指对某个时间点的内容观看或被拖拽的次数，一个用户在一次观看过程中对同一个时间点的内容观看或被拖拽多次，则该用户的观看或被拖拽的累加次数包含在第一用数量或第二用户数量中。

其中根据所述第一用户数量以及所述第二用户数量，获得每个时间点的内容的喜好度作为一种可能的实现方式，可以包括：

计算所述第一用户数量以及所述第二用户数量的和值，获得每个时间点的内容观看总数量；

计算所述第二用户数量与所述观看总数量的比值，获得每个时间点内容的喜好度。

假设第一用户数量以h(t)表示，第一用户数量以g(t)表示，喜好度以f(t)表示，则：

$f\left(t\right)=\frac{g\left(t\right)}{g\left(t\right)+h\left(t\right)}*100\%$

根据f(t)，即可以获得有多少用户不喜欢该时间点的内容。

当然，还可以是：

$f\left(t\right)=\frac{h\left(t\right)}{g\left(t\right)+h\left(t\right)}*100\%;$

此时，即可以获得有多少用户喜好该时间点的内容。

例如对于某一个视频，对于第800秒的内容，观看该第800秒内容的第一用户数量51653，该第800秒内容发生被拖拽的用户数量为7693，则：

$f\left(800\right)=\frac{7393}{7393+51563}*100\%=12.54\%;$

也即在所有观看该第800秒的用户中，存在12.54％的用户不喜欢该第800秒的内容。

发明人在研究中发现，由于视频本身的原因或者外界的干扰因素，视频在每个时间点上的观看人次随着视频的播放呈现下降的趋势，所以拖拽次数的绝对值自然也是下降的，但是并不能因此而断言用户更不喜欢看视频的前半部分或更喜欢看视频的后半部分。因此通过将第二用户数量与观看视频在该时间点的内容的观看总数量的比例，更能体现用户对视频内部故事情节的喜好，从而可以提高喜好度的准确性。

作为又一个实施例，如图2所示，在步骤102获得观看所述目标视频的每个有效用户的拖拽数据之前，该有效用户的确定可以按照如下方式实现：

201：根据每个用户观看所述目标视频的播放时长，获得观看所述目标视频的平均播放时长。

202：将每个用户中观看所述目标视频的播放时长大于或等于所述平均播放时长的用户作为有效用户。

由于，并不是拖拽数据都有利于得出准确的有说服力的最终结论。例如某些用户只是随意的点开某个视频，拖拽若干次，然后离开，这种用户产生的拖拽数据会对结果产生干扰，因此需要进行去噪处理。

观看视频的播放时长大于或等于该视频的平均播放时长的用户才认为是有效用户，有效用户产生的拖拽数据才具有分析价值。

其中每个用户观看所述目标视频的播放时长，可以统计预设时间内的每个用户观看所述目标视频的播放时长。

例如，某日观看某一视频的时长超过该日该视频的平均播放时长的用户才认为该视频的有效用户。

本实施例，通过过滤掉观看视频的播放时长小于该视频的平均播放时长的无效用户的拖拽数据，使得结果更加精确。

当然作为另一种可能的实现方式，可以首先获得观看所述目标视频的每个用户通过拖拽行为产生的原始数据。

再将该原始数据中，过滤掉无效用户的拖拽行为产生的原始数据，即可以得到有效用户的拖拽数据。

无效用户也即是观看视频的播放时长小于该视频的平均播放时长的用户。

为了进一步提高结果的精确度，该第一用户数量也可以是统计的观看目标视频每个时间点的内容的有效用户的数量。

也即获得观看目标视频每个时间点的内容的第一用户数量可以具体是：

获得观看目标视频每个时间点的内容的有效用户的数量，作为第一用户数量。

为了进一步提高用户体验，能够给用户推荐更多有用的内容，根据所述第一用户数量以及所述第二用户数量，获得目标视频中每个时间点的内容的喜好度之后，作为一种可能的实现方式，如图3所示，所述方法还可以包括：

301：利用所述目标视频中每个时间点内容的喜好度，对所述目标视频进行剪辑，获得由喜好度满足第一预设条件的时间点的内容构成的视频内容。

喜好度满足第一预设条件的时间点的内容可以是根据喜好度，确定出的目标视频中较受欢迎的时间点的内容，其表示了目标视频中的精彩内容。

当喜好度根据计算所述第二用户数量与所述观看总数量的比值得到的时，该预设条件可以是指喜好度小于预设值。

也即根据对各个时间点内容的喜好度，可以从目标视频内容抽离出精彩的内容构成新的视频内容，例如一段90分钟时长的视频通过剪辑之后可能仅仅剩下30分钟。

该构成的视频内容可以输出并推荐给用户，从而用户可以根据个人需求，选择目标视频观看，或者仅观看由该目标视频剪辑出的视频内容。

作为另一种可能的实现方式，所述方法还可以包括：

根据目标视频中每个时间点的内容的喜好度，在所述目标视频对满足预设条件的时间点内容添加提示标签并输出。

当喜好度根据计算所述第二用户数量与所述观看总数量的比值得到的时，该预设条件可以是指喜好度小于预设值。

从而根据提示标签，用户可以方便确定目标视频中哪写时间点的内容最受欢迎、关注度最高，从而可以方便用户进行选择。

该提示标签还可以包括该时间点内容的提示信息，以方便用户选择。

上述两种可能的实现方式，可以采用其中的一种或两种方式作为视频处理的后续操作。

对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

本申请实施例还提供了视频处理装置，如图4所述，示出了本申请实施例提供的一种视频处理装置一个实施例的结构示意图，该装置可以包括：

第一数量获得模块401，用于获得观看目标视频每个时间点的内容的第一用户数量。

数据获得模块402，用于获得观看所述目标视频的有效用户的拖拽数据，所述拖拽数据由有效用户针对所述目标视频的拖拽行为得到，所述拖拽行为包括快进和快退，所述拖拽数据包括起始时间和终止时间。

第二数量获得模块403，用于根据所述拖拽数据，获得每个时间点的内容被拖拽的第二用户数量。

数量处理模块404，用于根据所述第一用户数量以及所述第二用户数量，获得对每个时间点的内容的喜好度。

所述喜好度表示了每个时间点的内容是否受欢迎的程度。

目标视频是指待处理的任意一个视频。

该第一用户数量可以根据心跳数据获得，心跳数据是指在视频播放过程中每秒被观看的用户数量。

该第二用户数量可以是指某个时间点的内容被拖拽的次数。

根据每个用户的拖拽数据，可以获得起始时间和结束时间之间的各个时间点被覆盖的次数，即可以作为每个时间点的内容被拖拽的第二用户数量。

根据每个时间点内容的喜好度，可以分析得到目标视频中的具体内容的受欢迎程度，以及该目标视频中的哪些内容较受欢迎，哪些内容不受欢迎等。

根据各个时间点内容的喜好度，视频网站或者视频提供商还可以更精确的确定出哪些内容更受用户关注，从而可以对目标视频的内容进行优化调整等。

通过本申请实施例，能够获得视频中每个时间点内容的喜好度，从而能够获知视频中每个时间点内容的受欢迎程度，而不是以视频的播放次数来决定视频是否受欢迎，提高了视频处理的精确度。

其中，时间点可以以秒、或分钟计量，也即可以获得对每秒或每分钟对应的内容的喜好度。

第一用户数量和第二用户数量可以仅是指对某个时间点的内容观看或被拖拽的次数，一个用户在一次观看过程中对同一个时间点的内容观看或被拖拽多次，则该用户的观看或被拖拽的累加次数包含在第一用数量或第二用户数量中。

数量处理模块根据所述第一用户数量以及所述第二用户数量，获得每个时间点的内容的喜好度可以有多种可能的实现方式，作为一种可能的实现方式，该数量处理模块可以包括：

第一计算单元，用于计算所述第一用户数量以及所述第二用户数量的和值，获得每个时间点的内容观看总数量；

第二计算单元，用于计算所述第二用户数量与所述观看总数量的比值，获得每个时间点内容的喜好度。

假设第一用户数量以h(t)表示，第一用户数量以g(t)表示，喜好度以f(t)表示，则：

$f\left(t\right)=\frac{g\left(t\right)}{g\left(t\right)+h\left(t\right)}*100\%;$

根据f(t)，即可以获得有多少用户不喜欢该时间点的内容。

当然，还可以是：

$f\left(t\right)=\frac{h\left(t\right)}{g\left(t\right)+h\left(t\right)}*100\%;$

此时，即可以获得有多少用户喜好该时间点的内容。

由于视频本身的原因或者外界的干扰因素，视频在每个时间点上的观看人次随着视频的播放呈现下降的趋势，所以拖拽次数的绝对值自然也是下降的，但是并不能因此而断言用户更不喜欢看视频的前半部分或更喜欢看视频的后半部分。因此通过将第二用户数量与观看视频在该时间点的内容的观看总数量的比例，更能体现用户对视频内部故事情节的喜好，从而可以提高喜好度的准确性。

如图5所示，在又一个实施例中，该视频处理装置还可以包括：

时间获得模块501，用于根据每个用户观看所述目标视频的播放时长，获得观看所述目标视频的平均播放时长。

用户确定模块502，用于将每个用户中观看所述目标视频的播放时长大于或等于所述平均播放时长的用户作为有效用户。

通过过滤掉观看视频的播放时长小于该视频的平均播放时长的无效用户的拖拽数据，可以使得处理结果更加精确。

当然作为另一种可能的实现方式，可以首先获得观看所述目标视频的每个用户通过拖拽行为产生的原始数据。

再将该原始数据中，过滤掉无效用户的拖拽行为产生的原始数据，即可以得到有效用户的拖拽数据。

无效用户也即是观看视频的播放时长小于该视频的平均播放时长的用户。

为了进一步提高结果的精确度，该第一用户数量也可以是统计的观看目标视频每个时间点的内容的有效用户的数量。

也即所述第一数量获得模块401可以具体用于：

获得观看目标视频每个时间点的内容的有效用户的数量，作为第一用户数量。

为了进一步提高用户体验，能够给用户推荐更多有用的内容，作为一种可能的实现方式，如图6所示，所述装置还可以包括：

内容剪辑模块601，用于利用所述目标视频中每个时间点内容的喜好度，对所述目标视频进行剪辑，获得由喜好度满足第一预设条件的时间点的内容构成的视频内容。

喜好度满足第一预设条件的时间点的内容可以是根据喜好度，确定出的目标视频中较受欢迎的时间点的内容，其表示了目标视频中的精彩内容。

当喜好度根据计算所述第二用户数量与所述观看总数量的比值得到的时，该预设条件可以是指喜好度小于预设值。

也即根据对各个时间点内容的喜好度，可以从目标视频内容抽离出精彩的内容构成新的视频内容，例如一段90分钟时长的视频通过剪辑之后可能仅仅剩下30分钟。

该构成的视频内容可以输出并推荐给用户，从而用户可以根据个人需求，选择目标视频观看，或者仅观看由该目标视频剪辑出的视频内容。

作为另一种可能的实现方式，所述装置还可以包括：

提示模块，用于根据目标视频中每个时间点的内容的喜好度，在所述目标视频对满足预设条件的时间点内容添加提示标签并输出。

当喜好度根据计算所述第二用户数量与所述观看总数量的比值得到的时，该预设条件可以是指喜好度小于预设值。

从而根据提示标签，用户可以方便确定目标视频中哪写时间点的内容最受欢迎、关注度最高，从而可以方便用户进行选择。

该提示标签还可以包括该时间点内容的提示信息，以方便用户选择。

所述视频处理装置可以只包括内容剪辑模块和提示模块中的一个，或者两个。

上述实施例所述视频处理装置，在实际应用中，可以集成到视频网站的网络服务器中，通过采集用户的观看行为，分析得到一个视频的每个时间点的内容被观看的第一用户数量以及被拖拽的第二用户数量，从而根据第一用户数量和第二数量可以获得对每个时间点的内容的喜好度，确定出每个时间点的内容的受欢迎程度，从而将一个视频的受欢迎程序划分到每个时间点的内容进行分析，而不是以一个视频的播放次数确定该整个视频的受欢迎程度，本申请使得处理更加精确，应用本申请的分析结果可以为视频制作和故事情节的优化调整提供更精细的数据支持。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种视频内容处理方法，其特征在于，包括：

获得观看目标视频每个时间点的内容的第一用户数量；

获得观看所述目标视频的有效用户的拖拽数据，所述拖拽数据由有效用户针对所述目标视频的拖拽行为得到，所述拖拽行为包括快进和快退，所述拖拽数据包括起始时间和终止时间；

根据所述拖拽数据，获得每个时间点的内容被拖拽的第二用户数量；

根据所述第一用户数量以及所述第二用户数量，获得对每个时间点的内容的喜好度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一用户数量以及所述第二用户数量，获得每个时间点的内容的喜好度包括：

计算所述第一用户数量以及所述第二用户数量的和值，获得每个时间点的内容观看总数量；

计算所述第二用户数量与所述观看总数量的比值，获得每个时间点内容的喜好度。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述获得观看所述目标视频的每个有效用户的拖拽数据之前，所述方法还包括：

根据每个用户观看所述目标视频的播放时长，获得观看所述目标视频的平均播放时长；

将每个用户中观看所述目标视频的播放时长大于或等于所述平均播放时长的用户作为有效用户。

4.根据权利要求1～3任一项所述的方法，其特征在于，根据所述第一用户数量以及所述第二用户数量，获得每个时间点的内容的喜好度之后，所述还包括：

利用所述目标视频中每个时间点内容的喜好度，对所述目标视频进行剪辑，获得由喜好度满足第一预设条件的时间点的内容构成的视频内容。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获得观看目标视频每个时间点的内容的第一用户数量包括：

获得观看目标视频每个时间点的内容的有效用户的数量，作为第一用户数量。

6.一种视频处理装置，其特征在于，包括：

第一数量获得模块，用于获得观看目标视频每个时间点的内容的第一用户数量；

数据获得模块，用于获得观看所述目标视频的有效用户的拖拽数据，所述拖拽数据由有效用户针对所述目标视频的拖拽行为得到，所述拖拽行为包括快进和快退，所述拖拽数据包括起始时间和终止时间；

第二数量获得模块，用于根据所述拖拽数据，获得每个时间点的内容被拖拽的第二用户数量；

数量处理模块，用于根据所述第一用户数量以及所述第二用户数量，获得对每个时间点的内容的喜好度。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述数量处理模块包括：

第一计算单元，用于计算所述第一用户数量以及所述第二用户数量的和值，获得每个时间点的内容观看总数量；

第二计算单元，用于计算所述第二用户数量与所述观看总数量的比值，获得每个时间点内容的喜好度。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：

时间获得模块，用于根据每个用户观看所述目标视频的播放时长，获得观看所述目标视频的平均播放时长；

用户确定模块，用于将每个用户中观看所述目标视频的播放时长大于或等于所述平均播放时长的用户作为有效用户。

9.根据权利要求6～8任一项所述的装置，其特征在于，还包括：

内容剪辑模块，用于利用所述目标视频中每个时间点内容的喜好度，对所述目标视频进行剪辑，获得由喜好度满足第一预设条件的时间点的内容构成的视频内容。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一数量获得模块具体用于：

获得观看目标视频每个时间点的内容的有效用户的数量，作为第一用户数量。