CN105243105B

CN105243105B - 内容排序方法及装置

Info

Publication number: CN105243105B
Application number: CN201510606649.2A
Authority: CN
Inventors: 席辉
Original assignee: Guangzhou Kugou Computer Technology Co Ltd
Current assignee: Guangzhou Kugou Computer Technology Co Ltd
Priority date: 2015-09-18
Filing date: 2015-09-18
Publication date: 2018-06-19
Anticipated expiration: 2035-09-18
Also published as: CN105243105A

Abstract

本发明公开了一种内容排序方法及装置，属于多媒体领域。所述方法包括：计算每个多媒体内容在按序排列的n个时间片中的n个热度分数，根据每个多媒体内容的n个热度分数计算每个多媒体内容的热度斜率；按照热度斜率对各个多媒体内容进行排序。本发明通过计算每个多媒体内容在按序排列的n个时间片中的n个热度分数，再根据n个热度分数计算各个多媒体内容的热度斜率并各个多媒体内容进行排序；解决了一些多媒体内容虽然播放次数多但每次播放时间短，造成的不能真实反映多媒体内容的真实热度的问题；达到了可以依据更客观的计算方式即计算热度斜率，对多媒体内容的热度进行排行，更真实反映多媒体内容的热度排行的效果。

Description

内容排序方法及装置

技术领域

本发明涉及多媒体领域，特别涉及一种内容排序方法及装置。

背景技术

在多媒体播放领域，内容提供商通常使用热度排行榜来向用户推荐多媒体内容，比如，通过一周热度排行榜向用户推荐热门视频。

以对一周内的热门视频进行排序为例，内容提供商的服务器统计一周内每个视频的播放次数，按照每个视频的播放次数由高到低进行排序，并取排序结果中的前100个视频形成一周视频的热度排行榜。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：仅靠播放次数不能真实反映视频的真实热度，比如，有些视频的标题很吸引人，但是被用户点开后，仅播放很短的时间就被关闭，这类视频的播放次数较高，但并非是真实的热门视频。

发明内容

为了解决因为一些多媒体内容虽然播放次数多但每次播放时间短，造成不能真实反映多媒体内容的真实热度的问题，本发明实施例提供了一种内容排序方法及装置。所述技术方案如下：

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种内容排序方法，该方法包括：

计算每个多媒体内容在按序排列的n个时间片中的n个热度分数，n为大于等于2的正整数；

根据每个多媒体内容的n个热度分数计算每个多媒体内容的热度斜率；

按照热度斜率对各个多媒体内容进行排序。

进一步地，根据每个多媒体内容的n个热度分数计算每个多媒体内容的热度斜率，包括：

在n为偶数时，热度斜率按如下公式计算：

其中，y_i表示第i个时间片的热度分数，n表示时间片的个数，1≤i≤n/2。

在n为奇数时，增加一个预定热度分数作为第一个热度分数，得到n+1个热度分数；

热度斜率按如下公式计算：

其中，y_i表示第i个时间片的热度分数，n表示时间片的个数，1≤i≤(n+1)/2。

进一步地，根据每个多媒体内容的n个热度分数计算每个多媒体内容的热度斜率之前，还包括：

对于每个多媒体内容，在n个时间片中筛选出热度分数达到第一阈值的目标时间片；

若目标时间片的个数达到第二阈值，则将多媒体内容筛选为候选多媒体内容，0≤第二阈值≤n。

进一步地，根据n个热度分数计算多媒体内容的热度斜率之前，还包括：

对于每个候选的多媒体内容，根据n个热度分数中达到第三阈值的热度分数计算出平均热度分数；

将n个热度分数中达到第三阈值的热度分数进行保留，将n个热度分数中未达到第三阈值的热度分数替换为平均热度分数。

进一步地，将多媒体内容筛选为候选的多媒体内容之后，还包括：

若存在至少两个候选多媒体内容对应同一用户，则保留热度分数之和最高的候选多媒体内容，并丢弃用户的其它候选多媒体内容。

进一步地，计算每个多媒体内容在按序排列的n个时间片中的n个热度分数，包括：

对于每个多媒体内容，获取多媒体内容在按序排列的n个时间片中的热度参数，热度参数包括：播放次数、被点赞数和评论数中的至少一种；

对于每个时间片，根据热度参数计算出多媒体内容的热度分数。

根据本发明实施例的第二方面，本发明实施例提供了一种内容排序的装置，该装置包括：

第一计算模块，用于计算每个多媒体内容在按序排列的n个时间片中的n个热度分数，n为大于等于2的正整数；

第二计算模块，用于根据每个多媒体内容的n个热度分数计算每个多媒体内容的热度斜率；

排序模块，用于按照热度斜率对各个多媒体内容进行排序。

进一步地，第二计算模块包括：

偶数计算单元，用于在n为偶数时，热度斜率按如下公式计算：

进一步地，第二计算模块包括：

奇数计算单元，用于在n为奇数时，增加一个预定热度分数作为第一个热度分数，得到n+1个热度分数；

热度斜率按如下公式计算：

进一步地，该装置还包括：

第一筛选模块，用于对于每个多媒体内容，在n个时间片中筛选出热度分数达到第一阈值的目标时间片；

第二筛选模块，用于若目标时间片的个数达到第二阈值，则将多媒体内容筛选为候选多媒体内容，0≤第二阈值≤n。

进一步地，该装置还包括：

第三计算模块，用于对于每个候选的多媒体内容，根据n个热度分数中达到第三阈值的热度分数计算出平均热度分数；

替换模块，用于将n个热度分数中达到第三阈值的热度分数进行保留，将n个热度分数中未达到第三阈值的热度分数替换为平均热度分数。

进一步地，该装置还包括：

选择模块，用于若存在至少两个候选多媒体内容对应同一用户，则保留热度分数之和最高的候选多媒体内容，并丢弃用户的其它候选多媒体内容。

进一步地，第一计算模块包括：

参数获取单元，用于对于每个多媒体内容，获取多媒体内容在按序排列的n个时间片中的热度参数，热度参数包括：播放次数、被点赞数和评论数中的至少一种；

分数计算单元，对于每个时间片，根据热度参数计算出多媒体内容的热度分数。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：

通过计算每个多媒体内容在按序排列的n个时间片中的n个热度分数，再根据每个多媒体内容的n个热度分数计算每个多媒体内容的热度斜率，按照热度斜率对各个多媒体内容进行排序；解决了一些多媒体内容虽然播放次数多但每次播放时间短，造成的不能真实反映多媒体内容的真实热度的问题；达到了可以依据更客观的计算方式即计算热度斜率，对多媒体内容的热度进行排行，更真实反映多媒体内容的热度排行的效果。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一个实施例提供的内容排行方法的流程图；

图2是本发明另一个实施例提供的内容排行方法的流程图；

图3是本发明一个实施例提供的内容排行装置的结构示意图；

图4是本发明另一实施例提供的内容排行装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

请参考图1，其示出了本发明一个实施例提供的内容排序方法的流程图。该内容排序方法适用于多媒体内容提供商的服务器中。如图1所示，该内容排序方法可以包括以下步骤：

步骤102，计算每个多媒体内容在按序排列的n个时间片中的n个热度分数，n为大于等于2的正整数。

时间片可以是：一月、一星期、一天或一小时等时间单位。

对于每个多媒体内容，服务器计算出该多媒体内容在按序排列的n个时间片中的n个热度分数，每个时间片对应一个热度分数。

比如，服务器计算出每个多媒体内容，在连续7天中的7个热度分数，每天对应一个热度分数。

步骤104，根据每个多媒体内容的n个热度分数计算每个多媒体内容的热度斜率。

对于每个多媒体内容，根据该多媒体内容的n个热度分数计算出该多媒体内容的热度斜率。

步骤106，按照热度斜率对各个多媒体内容进行排序。

按照热度斜率由高到低的顺序，或者，按照热度斜率由低到高的顺序，将每个多媒体内容进行排序。

综上所述，本实施例所提供的内容排序方法，通过计算每个多媒体内容在按序排列的n个时间片中的n个热度分数，再根据每个多媒体内容的n个热度分数计算各个多媒体内容的热度斜率，按照热度斜率对各个多媒体内容进行排序；解决了一些多媒体内容的播放次数高但每次播放时间短，造成的不能真实反映多媒体内容的真实热度的问题；达到了可以依据更客观的计算方式即计算热度斜率，对多媒体内容进行排行，更真实反映多媒体内容的热度排行的效果。

上述步骤104具体包括如下两种计算方式中的任意一种：

第一，在n为偶数时，热度斜率按如下公式计算：

第二，在n为奇数时，增加一个预定热度分数作为第一个热度分数，得到n+1个热度分数；

热度斜率按如下公式计算：

下面实施例中，以一个时间片为一天，n＝7为例来举例说明。也即，服务器根据每个多媒体内容的连续7天的热度分数来计算热度斜率。

请参考图2，其示出了本发明另一实施例提供的内容排序方法的流程图。该内容排序方法适用于多媒体内容提供商的服务器中。如图2所示，该内容排序方法可以包括以下步骤：

步骤201，对于每个多媒体内容，获取多媒体内容在按序排列的n个时间片中的热度参数，热度参数包括：播放次数、被点赞数和评论数中的至少一种；

本实施例中，以热度参数同时包括播放次数、被点赞数和评论数三者来举例说明。

对于每个多媒体内容，获取该多媒体内容在连续7天内的热度参数，也即，每天的播放次数、每天的被点赞数和每天的评论数。评论数可以是按照人数计算的评论总人数，也可以是按照次数计算的评论总次数。

步骤202，对于每个时间片，根据热度参数计算出多媒体内容的热度分数；

可选地，热度分数的计算公式可以是：

热度分数＝A×m+B×n+C×k

其中，A表示播放次数，B表示被点赞次数，C表示评论次数，A≥0，B≥0，C≥0，m≥0，n≥0，k≥0，m、n、k的值可以预先设定。

比如，一个多媒体内容在一天中的热度分数为：播放次数*1+被点赞次数*50+评论次数*100。

示例性的，五个多媒体内容的n个热度分数如下表一所示：

表一

步骤203，对于每个多媒体内容，在n个时间片中筛选出热度分数达到第一阈值的目标时间片；

以第一阈值为0为例，对于每个多媒体内容，服务器在该多媒体内容中的n个时间片中，挑选出热度分数大于0的目标时间片。

步骤204，若目标时间片的个数达到第二阈值，则将多媒体内容筛选为候选多媒体内容，0≤第二阈值≤n；

以第二阈值为4为例，若一个多媒体内容的目标时间片的个数等于或大于4个，则服务器将该多媒体内容筛选为候选多媒体内容。

在表一中，视频1的目标时间片数为7，所以视频1被筛选为候选多媒体内容；视频2的目标时间片数为6，所以视频2被筛选为候选多媒体内容；视频3的目标时间片数为7，所以视频3被筛选为候选多媒体内容；视频4的目标时间片数为3，所以视频4被筛选为候选多媒体内容；视频5的目标时间片数为7，所以视频5被筛选为候选多媒体内容。

步骤205，若存在至少两个候选多媒体内容对应同一用户，则保留热度分数之和最高的候选多媒体内容，并丢弃该用户的其它候选多媒体内容。

作为可选的步骤，若多个候选多媒体内容对应同一用户，该用户泛指同一艺人或同一多媒体内容发布者，则服务器仅保留该用户热度分数之和最高的候选多媒体内容，而丢弃该用户的其它候选多媒体内容。

比如，表一中视频3和视频5对应同一个艺人咸鱼，视频3的热度分数之和为2960，视频5的热度分数之和为65720，所以服务器在候选多媒体内容中丢弃视频3，保留视频5。

显然，通过合理的阈值，步骤203至步骤205可以大大减少服务器需要计算的数据量。

步骤206，对于每个候选多媒体内容，根据n个热度分数中达到第三阈值的热度分数计算出平均热度分数；

为了计算出的热度斜率能够更加平滑，对于每个候选多媒体内容，根据该候选多媒体内容中达到第三阈值的热度分数计算出该候选多媒体内容的平均热度分数。

比如，第三阈值为100，以表一中的视频1为例，根据7个热度分数中达到100的热度分数：1250、100、13100、12400、10200、12000，计算出平均热度分数：7007。

步骤207，将n个热度分数中达到第三阈值的热度分数进行保留，将n个热度分数中未达到第三阈值的热度分数替换为平均热度分数。

比如，将视频1的7个热度分数中达到100的热度分数：1250、100、13100、12400、102000、12000全部保留；未达到100的热度分数56替换为平均热度分数7007，也即如下表二：

表二

步骤208，根据每个多媒体内容的n个热度分数计算每个多媒体内容的热度斜率。

对于每个候选多媒体内容，根据该候选多媒体内容的n个热度分数计算出该候选多媒体内容的热度斜率。

由于本实施例中n＝7为奇数，则服务器可以为每个候选多媒体内容增加一个预定的热度分数0作为第一个热度分数，从而为每个候选多媒体内容凑够8个热度分数。

然后，对于每个候选多媒体内容，服务器按如下公式计算热度斜率：

其中，y_i表示第i个时间片的热度分数，n表示时间片的个数，1≤i≤(n+1)/2。其中，y₁是预定的热度分数0、y₂是周一的热度分数、y₃是周二的热度分数、y₄是周三的热度分数0、y₅是周四的热度分数、y₆是周五的热度分数、y₇是周六的热度分数、y₈是周日的热度分数。

步骤209，按照热度斜率对各个多媒体内容进行排序。

在计算出每个候选多媒体内容的热度斜率后，服务器可以按照热度斜率由高到低的顺序，对各个多媒体内容进行排序，得到多媒体内容的热度排行榜。

可选地，服务器还可以根据多媒体内容的热度排行榜进行多媒体内容推荐、统计、热门数据缓存、冷门数据清理等后续业务。

本实施例所提供的内容排序方法，还通过在根据每个多媒体内容的n个热度分数计算各个多媒体内容的热度斜率时将n分成奇数和偶数两种情况，解决了针对不同数量的时间片计算热度斜率的需要，也充分使用了计算出的热度分数，达到了使数据结果更加准确的效果。

本实施例所提供的内容排序方法，还通过第一阀值对每个多媒体内容筛选目标时间片，利用第二阀值从大量多媒体内容中筛选出候选多媒体内容，并对处于候选列表中的对应同一用户的多媒体内容进行挑选，保留其中热度分数之和最高的多媒体内容，达到了减少后续服务器计算热度斜率的计算量的效果。

本实施例所提供的内容排序方法，还通过将热度分数与第三阀值比较，计算平均热度分数，并将低于第三阀值的热度分数替换为平均热度分数，使热度分数的变化更加平滑，达到了使计算出的热度斜率更加准确的效果。

本实施例所提供的内容排序方法，还通过选择在每个时间片中的播放次数、被点赞数和评论数等热度参数中的任意一种计算热度分数，用更多样化的计算参数使计算出的热度分数更加客观，达到了使热度分数更具有参考价值、热度排行更具有可信度的效果。

请参考图3，其示出了本发明一个实施例提供的内容排序装置的结构方框图。该内容排序装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为上述可提供内容排序的服务器的全部或者一部分。如图3所示，该装置包括：

第一计算模块320，用于计算每个多媒体内容在按序排列的n个时间片中的n个热度分数，n为大于等于2的正整数；

第二计算模块340，用于根据每个所述多媒体内容的n个热度分数计算每个所述多媒体内容的热度斜率；

排序模块360，用于按照热度斜率对各个多媒体内容进行排序。

请参考图4，其示出了本发明一个实施例提供的内容排序装置的结构方框图。该内容排序装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为上述可提供内容排序的服务器的全部或者一部分。如图4所示，该装置包括：

第一计算模块410，用于计算每个多媒体内容在按序排列的n个时间片中的n个热度分数，n为大于等于2的正整数；

第一筛选模块420，用于对于每个多媒体内容，在n个时间片中筛选出热度分数达到第一阈值的目标时间片；

第二筛选模块430，用于若目标时间片的个数达到第二阈值，则将多媒体内容筛选为候选多媒体内容，0≤第二阈值≤n。

选择模块440，用于若存在至少两个候选多媒体内容对应同一用户，则保留热度分数之和最高的候选多媒体内容，并丢弃用户的其它候选多媒体内容。

平均分数计算模块450，用于对于每个候选的多媒体内容，根据n个热度分数中达到第三阈值的热度分数计算出平均热度分数；

替换模块460，用于将n个热度分数中达到第三阈值的热度分数进行保留，将n个热度分数中未达到第三阈值的热度分数替换为平均热度分数；

第二计算模块470，用于根据每个所述多媒体内容的n个热度分数计算每个所述多媒体内容的热度斜率；

排序模块480，用于按照热度斜率对各个多媒体内容进行排序；

上述第一计算模块410具体包括如下两个单元：

参数获取单元411，用于对于每个多媒体内容，获取多媒体内容在按序排列的n个时间片中的热度参数，热度参数包括：播放次数、被点赞数和评论数中的至少一种；

分数计算单元412，用于对于每个时间片，根据热度参数计算出多媒体内容的热度分数；

上述第二计算模块470具体包括如下单元：

偶数计算单元471，用于在n为偶数时，热度斜率按如下公式计算：

其中，y_i表示第i个时间片的热度分数，n表示时间片的个数，1≤i≤n/2；

奇数计算单元472，用于在n为奇数时，增加一个预定热度分数作为第一个热度分数，得到n+1个热度分数；

热度斜率按如下公式计算：

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种内容排序方法，其特征在于，所述方法包括：

根据每个所述多媒体内容的n个热度分数计算每个所述多媒体内容的热度斜率；

按照所述热度斜率对各个所述多媒体内容进行排序；

其中，所述根据每个所述多媒体内容的n个热度分数计算每个所述多媒体内容的热度斜率，包括：

在n为偶数时，所述热度斜率按如下公式计算：

所述热度斜率按如下公式计算：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述多媒体内容的n个热度分数计算每个所述多媒体内容的热度斜率之前，还包括：

对于每个所述多媒体内容，在n个时间片中筛选出所述热度分数达到第一阈值的目标时间片；

若所述目标时间片的个数达到第二阈值，则将所述多媒体内容筛选为候选多媒体内容，0≤第二阈值≤n。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述多媒体内容的n个热度分数计算每个所述多媒体内容的热度斜率之前，还包括：

对于每个所述候选多媒体内容，根据所述n个热度分数中达到第三阈值的热度分数计算出平均热度分数；

将所述n个热度分数中达到所述第三阈值的热度分数进行保留，将所述n个热度分数中未达到所述第三阈值的热度分数替换为所述平均热度分数。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述多媒体内容筛选为候选的多媒体内容之后，还包括：

若存在至少两个所述候选多媒体内容对应同一用户，则保留热度分数之和最高的所述候选多媒体内容，并丢弃所述用户的其它所述候选多媒体内容。

5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述计算每个多媒体内容在按序排列的n个时间片中的n个热度分数，包括：

对于每个所述多媒体内容，获取所述多媒体内容在按序排列的n个时间片中的热度参数，所述热度参数包括：播放次数、被点赞数和评论数中的至少一种；

对于每个时间片，根据所述热度参数计算出所述多媒体内容的热度分数。

6.一种内容排序装置，其特征在于，所述装置包括：

第二计算模块，用于根据每个所述多媒体内容的n个热度分数计算每个所述多媒体内容的热度斜率；

排序模块，用于按照所述热度斜率对各个所述多媒体内容进行排序；

其中，所述第二计算模块包括：

偶数计算单元，用于在n为偶数时，所述热度斜率按如下公式计算：

所述热度斜率按如下公式计算：

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第一筛选模块，用于对于每个所述多媒体内容，在n个时间片中筛选出所述热度分数达到第一阈值的目标时间片；

第二筛选模块，用于若所述目标时间片的个数达到第二阈值，则将所述多媒体内容筛选为候选多媒体内容，0≤第二阈值≤n。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第三计算模块，用于对于每个所述候选多媒体内容，根据所述n个热度分数中达到第三阈值的热度分数计算出平均热度分数；

替换模块，用于将所述n个热度分数中达到所述第三阈值的热度分数进行保留，将所述n个热度分数中未达到所述第三阈值的热度分数替换为所述平均热度分数。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

选择模块，用于若存在至少两个所述候选多媒体内容对应同一用户，则保留热度分数之和最高的所述候选多媒体内容，并丢弃所述用户的其它所述候选多媒体内容。

10.根据权利要求6至9任一所述的装置，其特征在于，所述第一计算模块包括：

参数获取单元，用于对于每个所述多媒体内容，获取所述多媒体内容在按序排列的n个时间片中的热度参数，所述热度参数包括：播放次数、被点赞数和评论数中的至少一种；

分数计算单元，对于每个时间片，根据所述热度参数计算出所述多媒体内容的热度分数。