CN105373600A - 视频播单排序方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种视频播单排序方法及装置，所述方法的一具体实施方式包括：响应于接收到视频搜索请求，获取符合搜索条件的各候选视频播单；从预先为每个视频播单对应存储的属性信息中，获得各候选视频播单的属性信息，所述属性信息包括：所述各候选视频播单的性能分数和所述各候选视频播单的上传者的等级分数；基于所述各候选视频播单的性能分数和所述各候选视频播单的上传者的等级分数，确定各候选视频播单的排序分数；根据所述各候选视频播单的排序分数，对所述各候选视频播单进行排序。本实施例能够提高视频播单排序的准确性。

Description

视频播单排序方法及装置

技术领域

本发明涉及视频技术领域，特别是涉及一种视频播单排序方法及装置。

背景技术

随着视频数量和用户对视频搜索引擎使用率的快速提升，视频搜索已成为用户获取信息的一种有效方式。用户进行视频搜索时，视频搜索引擎可以获得包含多个符合搜索条件的视频播单的视频播单候选集，这种情况下，为了提高用户体验，使用户能够观看到质量较好的视频，视频搜索引擎可以将多个视频播单排序后呈现给用户，例如，可以按照视频播单中各视频质量从高到低的顺序将视频播单进行排序，并按顺序呈现给用户。

目前，视频搜索引擎通常是基于视频播单中各子视频文本信息进行视频播单排序。基于视频文本信息的搜索排序主要根据以下几个方面：1)相关性：视频信息(标题，副标题，别名，角色等)和搜索词的文本匹配度、语义匹配度等；2)点击率：视频在不同时间周期内的搜索数、点击数等；3)视频质量：视频本身的属性因素(码率，时长等)及用户的反馈(平均观看时长等)；4)时间：视频的发布时间和最后更新时间；5)其他：基于频道、视频类别等属性的人工规则。视频搜索引擎可以按固定的权重综合各个维度的得分，进而对视频播单候选集做最后的排序。

然而，基于视频文本信息的排序方法对视频描述信息的依赖十分严重，通常简短的视频描述信息难以完整、准确的表达视频内容。通常情况下，视频描述信息可以由视频上传者填写，或者由服务器根据视频内容生成。针对用户产生内容(UGC)，视频描述信息由视频上传者填写，而视频上传者通常难以填写足够完整、规范的视频描述信息。因此，在视频排序时，残缺的、不准确的视频描述信息在相关性排序中得分很低，这类视频播单容易排在靠后的位置，影响用户体验。

同时，基于视频文本信息的排序方法，还会产生一些作弊行为。如为了吸引点击率，视频上传者会给播单、视频添加一些与视频内容不相关的描述信息，使得这类视频播单排序较靠前，积累搜索数和点击数。而基于点击率的搜索得分会依赖播单、视频积累的搜索、点击数，使得这类作弊的视频播单分数越来越高，影响用户体验。

因此，基于视频文本信息的视频播单排序方法，由于对视频播单质量的评价对视频描述信息的完整性和准确性有较大的依赖，该方法很难准确地进行视频播单排序。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种视频播单排序方法及装置，以提高视频播单排序的准确性。具体技术方案如下：

第一方面，本发明提供了一种视频播单排序方法，应用于服务器，所述方法包括：

响应于接收到视频搜索请求，获取符合搜索条件的各候选视频播单；

从预先为每个视频播单对应存储的属性信息中，获得各候选视频播单的属性信息，所述属性信息包括：所述各候选视频播单的性能分数和所述各候选视频播单的上传者的等级分数；

基于所述各候选视频播单的性能分数和所述各候选视频播单的上传者的等级分数，确定各候选视频播单的排序分数；

根据所述各候选视频播单的排序分数，对所述各候选视频播单进行排序。

进一步地，通过如下步骤，预先为每个视频播单对应存储属性信息：

从视频库中获取所有视频播单；

提取各视频播单的子视频信息和各视频播单的上传者上传的视频的视频信息；

根据各视频播单的子视频信息计算对应各视频播单的性能分数并对应存储；

根据各视频播单的上传者上传的视频的视频信息，计算对应各视频播单的上传者的等级分数并对应存储。

进一步地，所述子视频信息包括：子视频总个数和各子视频时长；

所述根据各视频播单的子视频信息计算对应各视频播单的性能分数并对应存储，包括：

基于各视频播单的子视频总个数和各子视频时长，计算对应各视频播单的子视频时长离散系数分数、子视频平均时长分数和子视频个数分数；

将所计算得到的各视频播单的子视频时长离散系数分数、子视频平均时长分数和子视频个数分数分别乘以预设权重后线性叠加，得到所述对应各视频播单的性能分数并对应存储。

进一步地，所述计算对应各视频播单的子视频时长离散系数分数、子视频平均时长分数和子视频个数分数，包括：

利用以下公式计算对应各视频播单的子视频时长离散系数分数：

score_cv＝min(0.75,std_duration/avg_duration)

其中，所述score_cv为任一视频播单的子视频时长离散系数分数，所述std_duration为该视频播单中子视频时长的标准差，所述avg_duration为该视频播单中子视频时长的均值；

利用以下公式计算对应各视频播单的子视频平均时长分数：

${\mathrm{score}}_{ad}=\exp (-\frac{{({\mathrm{avg}}_{duration}-{\mathrm{optimal}}_{duration})}^2}{2*{{\mathrm{optimal}}_{duration}}^2})$

其中，所述score_ad为任一视频播单的子视频平均时长分数，所述optimal_duration为预设最优子视频平均时长；

利用以下公式计算对应各视频播单的子视频个数分数：

${\mathrm{score}}_{ne}=\sqrt{1+\log n}$

其中，所述score_ne为任一视频播单的子视频个数分数，所述n为该视频播单的子视频总个数。

进一步地，所述视频信息包括：视频总数、视频总观看次数、视频总时长和视频总中值观看时长；

所述根据各视频播单的上传者上传的视频的视频信息，计算对应各视频播单的上传者的等级分数并对应存储，包括：

基于各视频播单的上传者上传的视频的视频总数、视频总观看次数、视频总时长和视频总中值观看时长，计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数、视频个数分数和视频中值观看时长分数；

将所计算得到的各视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数、视频个数分数和视频中值观看时长分数相乘，得到所述对应各视频播单的上传者的等级分数并对应存储。

进一步地，所述计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数、视频个数分数和视频中值观看时长分数，包括：

利用以下公式计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数：

${\mathrm{score}}_{vv}=\left\{\begin{array}{cc}log{(1+\frac{{\mathrm{avg}}_{vv}}{500})}^2,& {\mathrm{avg}}_{vv}\≤{\mathrm{mid}}_{vv}\\ \sqrt{log(1+\frac{{\mathrm{avg}}_{vv}}{500})},& otherwise\end{array}\right.$

其中，所述score_vv为任一视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数，所述avg_vv为该上传者上传的视频的平均观看次数，所述mid_vv为当所述score_vv＝1时的平均观看次数；

利用以下公式计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频个数分数：

${\mathrm{score}}_{vc}=\frac{1}{1+e^{\frac{20-{\mathrm{video}}_{count}}{8}}}$

其中，所述score_vc为任一视频播单的上传者上传的视频的视频个数分数，所述video_count为该上传者上传的视频总数；

利用以下公式计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频中值观看时长分数：

${\mathrm{score}}_{mwt}=\frac{{\mathrm{avg}}_{mwt}}{{\mathrm{avg}}_d}$

其中，所述score_mwt为任一视频播单的上传者上传的视频的视频中值观看时长分数，所述avg_mwt为该上传者上传的视频的平均中值观看时长，所述avg_d为该上传者上传的视频的平均时长；

进一步地，所述基于所述各候选视频播单的性能分数和所述各候选视频播单的上传者的等级分数，确定各候选视频播单的排序分数，包括：

将各候选视频播单的性能分数和对应各候选视频播单的上传者的等级分数相加，得到各候选视频播单的排序分数。

进一步地，所述基于所述各候选视频播单的性能分数和所述各候选视频播单的上传者的等级分数，确定各候选视频播单的排序分数，包括：

获得性能分数大于或等于第一预设阈值的第一候选视频播单集合，获得性能分数小于所述第一预设阈值的第二候选视频播单集合；

将所述第一候选视频播单集合中各候选视频播单的性能分数与第一预设值相加，将所述第二候选视频播单集合中各候选视频播单的性能分数减去第二预设值，得到对应各候选视频播单的待利用性能分数；

获得上传者的等级分数大于或等于第二预设阈值的第三候选视频播单集合，获得上传者的等级分数小于所述第二预设阈值的第四候选视频播单集合；

将所述第三候选视频播单集合中各候选视频播单的上传者的等级分数与第三预设值相加，将所述第四候选视频播单集合中各候选视频播单的上传者的等级分数减去第四预设值，得到对应各候选视频播单的上传者的待利用等级分数；

将各候选视频播单的待利用性能分数和对应各候选视频播单的上传者的待利用等级分数相加，得到各候选视频播单的排序分数。

第二方面，本发明提供了一种视频播单排序装置，应用于服务器，所述装置包括：

获取模块，用于响应于接收到视频搜索请求，获取符合搜索条件的各候选视频播单；

获得模块，用于从预先为每个视频播单对应存储的属性信息中，获得各候选视频播单的属性信息，所述属性信息包括：所述各候选视频播单的性能分数和所述各候选视频播单的上传者的等级分数；

确定模块，用于基于所述各候选视频播单的性能分数和所述各候选视频播单的上传者的等级分数，确定各候选视频播单的排序分数；

排序模块，用于根据所述各候选视频播单的排序分数，对所述各候选视频播单进行排序。

进一步地，所述装置还包括：属性信息预存模块；

所述属性信息预存模块，包括：

获取子模块，用于从视频库中获取所有视频播单；

提取子模块，用于提取各视频播单的子视频信息和各视频播单的上传者上传的视频的视频信息；

第一存储子模块，用于根据各视频播单的子视频信息计算对应各视频播单的性能分数并对应存储；

第二存储子模块，用于根据各视频播单的上传者上传的视频的视频信息，计算对应各视频播单的上传者的等级分数并对应存储。

进一步地，所述子视频信息包括：子视频总个数和各子视频时长；

所述第一存储子模块包括：

第一计算子单元，用于基于各视频播单的子视频总个数和各子视频时长，计算对应各视频播单的子视频时长离散系数分数、子视频平均时长分数和子视频个数分数；

第一确定子单元，用于将所计算得到的各视频播单的子视频时长离散系数分数、子视频平均时长分数和子视频个数分数分别乘以预设权重后线性叠加，得到所述对应各视频播单的性能分数并对应存储。

进一步地，所述第一计算子单元具体用于：

利用以下公式计算对应各视频播单的子视频时长离散系数分数：

score_cv＝min(0.75,std_duration/avg_duration)

其中，所述score_cv为任一视频播单的子视频时长离散系数分数，所述std_duration为该视频播单中子视频时长的标准差，所述avg_duration为该视频播单中子视频时长的均值；

利用以下公式计算对应各视频播单的子视频平均时长分数：

${\mathrm{score}}_{ad}=\exp (-\frac{{({\mathrm{avg}}_{duration}-{\mathrm{optimal}}_{duration})}^2}{2*{{\mathrm{optimal}}_{duration}}^2})$

其中，所述score_ad为任一视频播单的子视频平均时长分数，所述optimal_duration为预设最优子视频平均时长；

利用以下公式计算对应各视频播单的子视频个数分数：

${\mathrm{score}}_{ne}=\sqrt{1+\log n}$

其中，所述score_ne为任一视频播单的子视频个数分数，所述n为该视频播单的子视频总个数。

进一步地，所述视频信息包括：视频总数、视频总观看次数、视频总时长和视频总中值观看时长；

所述第二存储子模块，包括：

第二计算子单元，用于基于各视频播单的上传者上传的视频的视频总数、视频总观看次数、视频总时长和视频总中值观看时长，计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数、视频个数分数和视频中值观看时长分数；

第二确定子单元，用于将所计算得到的各视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数、视频个数分数和视频中值观看时长分数相乘，得到所述对应各视频播单的上传者的等级分数并对应存储。

进一步地，所述第二计算子单元具体用于：

利用以下公式计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数：

${\mathrm{score}}_{vv}=\left\{\begin{array}{cc}log{(1+\frac{{\mathrm{avg}}_{vv}}{500})}^2,& {\mathrm{avg}}_{vv}\≤{\mathrm{mid}}_{vv}\\ \sqrt{log(1+\frac{{\mathrm{avg}}_{vv}}{500})},& otherwise\end{array}\right.$

其中，所述score_vv为任一视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数，所述avg_vv为该上传者上传的视频的平均观看次数，所述mid_vv为当所述score_vv＝1时的平均观看次数；

利用以下公式计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频个数分数：

${\mathrm{score}}_{vc}=\frac{1}{1+e^{\frac{20-{\mathrm{video}}_{count}}{8}}}$

其中，所述score_vc为任一视频播单的上传者上传的视频的视频个数分数，所述video_count为该上传者上传的视频总数；

利用以下公式计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频中值观看时长分数：

${\mathrm{score}}_{mwt}=\frac{{\mathrm{avg}}_{mwt}}{{\mathrm{avg}}_d}$

其中，所述score_mwt为任一视频播单的上传者上传的视频的视频中值观看时长分数，所述avg_mwt为该上传者上传的视频的平均中值观看时长，所述avg_d为该上传者上传的视频的平均时长；

进一步地，所述确定模块具体用于：

将各候选视频播单的性能分数和对应各候选视频播单的上传者的等级分数相加，得到各候选视频播单的排序分数。

进一步地，所述确定模块包括：

第一获得子模块，用于获得性能分数大于或等于第一预设阈值的第一候选视频播单集合，获得性能分数小于所述第一预设阈值的第二候选视频播单集合；

第一处理子模块，用于将所述第一候选视频播单集合中各候选视频播单的性能分数与第一预设值相加，将所述第二候选视频播单集合中各候选视频播单的性能分数减去第二预设值，得到对应各候选视频播单的待利用性能分数；

第二获得子模块，用于获得上传者的等级分数大于或等于第二预设阈值的第三候选视频播单集合，获得上传者的等级分数小于所述第二预设阈值的第四候选视频播单集合；

第二处理子模块，用于将所述第三候选视频播单集合中各候选视频播单的上传者的等级分数与第三预设值相加，将所述第四候选视频播单集合中各候选视频播单的上传者的等级分数减去第四预设值，得到对应各候选视频播单的上传者的待利用等级分数；

执行子模块，用于将各候选视频播单的待利用性能分数和对应各候选视频播单的上传者的待利用等级分数相加，得到各候选视频播单的排序分数。

本发明实施例提供的视频播单排序方法及装置，在用户进行视频搜索时，通过为每个视频播单预先存储的性能分数和各视频播单的上传者的等级分数，能够获得候选视频播单的排序分数，从而根据各候选视频播单的排序分数对所有的候选视频播单进行排序，而不需要依赖视频描述信息的完整性和准确性，能够提高视频播单排序的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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示出了根据本发明提供的视频播单排序方法的一个实施例的示意性流程图；

图2示出了图1所示实施例中预先为每个视频播单存储对应的属性信息的一种方法的示意性流程图；

图3示出了图1所示实施例中确定各候选视频播单排序分数的一种方法的示意性流程图；

图4示出了根据本发明提供的视频播单排序装置的一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明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发明。

请参考图1，其示出了根据本发明提供的视频播单排序方法的一个实施例的示意性流程图。

如图1所示，本实施例提供的视频播单排序方法，应用于服务器，可以包括如下步骤：

步骤101，响应于接收到视频搜索请求，获取符合搜索条件的各候选视频播单。

用户可以通过带有显示屏的终端设备来观看视频，例如，观看电视剧、综艺节目、体育比赛等。具体地，可以通过浏览器在线观看其想要观看的视频。例如，用户可以在浏览器的搜索框中输入视频名称或视频关键词来搜索相关视频，并可以在搜索结果中通过鼠标点击或通过触控屏触摸点击来选择其想要观看的视频进行播放。上述终端设备可以是各种电子设备，包括但不限于台式计算机、智能手机、平板电脑、个人数字助理等等。

用户想要观看视频时，可以通过浏览器发起视频搜索请求，以获得用户想要观看的视频。服务器接收到视频搜索请求后，可以响应于视频搜索请求，获取符合搜索条件的各候选视频播单。例如，当用户通过输入关键词的方式进行视频搜索时，服务器可以基于该关键词，从视频库中获取与该关键词匹配的一个或多个视频播单，作为候选视频播单。视频播单中可以包括一个或多个子视频。可选地，每个视频播单中包含的子视频可以为同一上传者上传的子视频。

步骤102，从预先为每个视频播单对应存储的属性信息中，获得各候选视频播单的属性信息。

服务器获取的各候选视频播单中，虽然各候选视频播单都与搜索请求相关，但每个视频播单的内容与用户想要观看内容的符合程度可能不同。因此，为了使用户观看到与其想要观看的内容更匹配的视频，服务器可以将各候选视频播单进行排序。例如，按照各视频播单与搜索请求的相关度进行排序，将相关度较高的排在靠前的位置，使用户更容易看到这部分视频。

在本实施例中，为了对各候选视频播单进行排序，服务器可以获得各候选视频播单的属性信息。上述属性信息例如可以包括：候选视频播单中包含的子视频的性能分数和上传该候选视频播单中的子视频的上传者的等级分数。通过各候选视频播单的性能分数和各候选视频播单的上传者的等级分数，可以对各视频播单进行综合评价，以实现对各候选视频播单的准确排序。

具体地，可以从预先为每个视频播单对应存储的属性信息中，获得各候选视频播单的属性信息。服务器可以预先存储每个视频播单的属性信息，在获得候选视频播单后，直接从预先存储的每个视频播单的属性信息中获取各候选视频播单的属性信息，可以提高属性信息获取速度。

步骤103，基于各候选视频播单的性能分数和各候选视频播单的上传者的等级分数，确定各候选视频播单的排序分数。

获得各候选视频播单的性能分数和各候选视频播单的上传者的等级分数后，服务器可以基于各候选视频播单的性能分数和各候选视频播单的上传者的等级分数，确定各候选视频播单的排序分数。

在本实施例的一个可选实现方式中，服务器可以将各候选视频播单的性能分数和对应各候选视频播单的上传者的等级分数相加，得到各候选视频播单的排序分数。可以理解，服务器也可以按照其它计算方式确定各候选视频播单的排序分数。例如，可以设定性能分数和上传者的等级分数为不同的权重，然后将各视频播单的性能分数和上传者的等级分数乘以对应权重后线性叠加，得到各候选视频播单的排序分数。

步骤104，根据各候选视频播单的排序分数，对各候选视频播单进行排序。

当服务器获得各候选视频播单的排序分数后，可以根据各候选视频播单的排序分数，对各候选视频进行排序。例如，按照各候选视频播单的排序分数从高到低的顺序，将各候选视频播单进行排序。并将排序后的各候选视频播单展现给用户。

本实施例提供的视频播单排序方法，在用户进行视频搜索时，通过为每个视频播单预先存储的性能分数和各视频播单的上传者的等级分数，能够获得候选视频播单的排序分数，从而根据各候选视频播单的排序分数对所有的候选视频播单进行排序，而不需要依赖视频描述信息的完整性和准确性，能够提高视频播单排序的准确性。

请参考图2，其示出了图1所示实施例中预先为每个视频播单存储对应的属性信息的一种方法的示意性流程图。

如图2所示，本实施例提供的预先为每个视频播单存储对应的属性信息的方法，可以包括如下步骤：

步骤201，从视频库中获取所有视频播单。

为了在用户进行视频搜索时对各候选视频播单进行排序，在本实施例中，服务器可以预先获取所有视频播单，并对各视频播单进行检测，以获得各视频播单的属性信息。在对各候选视频播单进行排序时，可以基于各候选视频播单的属性信息将各候选视频播单进行排序。

在本实施例中，可以首先从视频库中获取所有的视频播单。视频库中的视频播单可能在不断的更新中，因此，为了确保获取的视频播单的全面性和丰富性，服务器可以周期性地从视频库中获取新添加的视频播单，并对其进行分析。例如，服务器可以通过各视频的名称、上传时间等信息，以识别视频库中新添加的视频播单。

步骤202，提取各视频播单的子视频信息和各视频播单的上传者上传的视频的视频信息。

当获取到视频库中所有视频播单后，服务器可以提取各视频播单的子视频信息和各视频播单的上传者上传的视频的视频信息。

一方面，各视频播单通常包含多个子视频，各视频播单的子视频信息可以综合反映对应各视频播单的质量。上述子视频信息可以包括：子视频总个数和各子视频时长。另一方面，各视频播单的上传者可能还上传了其它视频，通过搜集各视频播单的上传者上传的所有视频的视频信息，可以反映各视频播单的上传者的等级，进而可以反映对应各视频播单的质量。上述视频信息可以包括：视频总数、视频总观看次数、视频总时长和视频总中值观看时长。一般情况下，多个性能较好的子视频的上传者，其等级也较高。因此，通过各视频播单中包含的子视频的上传者的等级，可以用来表征对应各视频的性能。

步骤203，根据各视频播单的子视频信息计算对应各视频播单的性能分数并对应存储。

获得各视频播单的子视频信息后，服务器可以根据各视频播单的子视频信息计算对应各视频播单的性能分数并对应存储。

具体地，可以基于各视频播单的子视频总个数和各子视频时长，计算对应各视频播单的子视频时长离散系数分数、子视频平均时长分数和子视频个数分数，然后将所计算得到的各视频播单的子视频时长离散系数分数、子视频平均时长分数和子视频个数分数分别乘以预设权重后线性叠加，得到对应各视频播单的性能分数并对应存储。

任一视频播单的子视频时长离散系数分数可以用来表征该视频播单中各子视频时长的接近程度。子视频时长离散系数分数越低，表明该视频播单中各子视频的时长越接近，说明各子视频越有可能包含同样的视频内容，甚至可能为同一视频。具体地，可以利用以下公式计算对应各视频播单的子视频时长离散系数分数：

score_cv＝min(0.75,std_duration/avg_duration)

其中，score_cv为任一视频播单的子视频时长离散系数分数，std_duration为该视频播单中子视频时长的标准差，avg_duration为该视频播单中子视频时长的均值。

各视频播单的子视频平均时长分数可以用来表征各视频播单中子视频平均时长与最优子视频平均时长的接近程度。子视频平均时长分数越高，表明该视频播单的子视频平均时长越接近最优子视频平均时长。具体地，可以利用以下公式计算对应各视频播单的子视频平均时长分数：

${\mathrm{score}}_{ad}=\exp (-\frac{{({\mathrm{avg}}_{duration}-{\mathrm{optimal}}_{duration})}^2}{2*{{\mathrm{optimal}}_{duration}}^2})$

其中，score_ad为任一视频播单的子视频平均时长分数，optimal_duration为预设最优子视频平均时长(如40分钟、50分钟等)。

各视频播单的子视频个数分数可以用来表征各视频播单中子视频总个数的多少。当视频播单中子视频总个数越多时，该视频播单的子视频个数分数越高。具体地，可以利用以下公式计算对应各视频播单的子视频个数分数：

${\mathrm{score}}_{ne}=\sqrt{1+\log n}$

其中，score_ne为任一视频播单的子视频个数分数，n为该视频播单的子视频总个数。

计算得到各视频播单的子视频时长离散系数分数、子视频平均时长分数和子视频个数分数后，可以将所计算得到的各视频播单的子视频时长离散系数分数、子视频平均时长分数和子视频个数分数分别乘以预设权重后线性叠加，即可得到对应各视频播单的性能分数。

在本实施例中，可以通过样本训练的方法得到各视频播单的子视频时长离散系数分数、子视频平均时长分数和子视频个数分数的对应权重。具体地，可以将大量的视频播单作为训练样本，以质量好的视频播单的性能分数均大于预设阈值为训练目标，训练得到各视频播单的子视频时长离散系数分数、子视频平均时长分数和子视频个数分数的对应权重。

步骤204，根据各视频播单的上传者上传的视频的视频信息，计算对应各视频播单的上传者的等级分数并对应存储。

获得各视频播单的视频信息后，服务器可以根据各视频播单的上传者上传的视频的视频信息，计算对应各视频播单的上传者的等级分数并对应存储。

具体地，可以基于各视频播单的上传者上传的视频的视频总数、视频总观看次数、视频总时长和视频总中值观看时长，计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数、视频个数分数和视频中值观看时长分数，然后将所计算得到的各视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数、视频个数分数和视频中值观看时长分数相乘，得到对应各视频播单的上传者的等级分数并对应存储。

各视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数可以用来表征该上传者上传的视频中，用户观看过的视频次数。视频观看次数分数越高，表明该上传者上传的视频有较多的用户观看过，也就是说，该上传者上传的视频中有较多的用户喜欢。具体地，可以利用以下公式计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数：

${\mathrm{score}}_{vv}=\left\{\begin{array}{cc}log{(1+\frac{{\mathrm{avg}}_{vv}}{500})}^2,& {\mathrm{avg}}_{vv}\≤{\mathrm{mid}}_{vv}\\ \sqrt{log(1+\frac{{\mathrm{avg}}_{vv}}{500})},& otherwise\end{array}\right.$

其中，score_vv为任一视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数，avg_vv为该上传者上传的视频的平均观看次数，mid_vv为当score_vv＝1时的平均观看次数。

由以上公式可以看出，score_vv为分段函数，当任一视频播单的上传者上传的视频的平均观看次数小于或等于mid_vv时，函数斜率不断增大，当该视频播单的上传者上传的视频的平均观看次数大于mid_vv时，函数斜率不断减小。

各视频播单的上传者上传的视频的视频个数分数可以用来表征该上传者上传的视频个数。一般情况下，视频上传者上传的视频个数越多，该视频上传者上传的视频的视频个数分数越高。具体地，可以利用以下公式计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频个数分数：

${\mathrm{score}}_{vc}=\frac{1}{1+e^{\frac{20-{\mathrm{video}}_{count}}{8}}}$

其中，score_vc为任一视频播单的上传者上传的视频的视频个数分数，video_count为该上传者上传的视频总数。

当任一视频播单的上传者上传的视频个数较低，如用户只上传了几个视频时，视频个数分数较低；当视频个数增大时，视频个数分数快速增长；当视频个数继续增大后，视频个数分数增长变缓，直到达到上限1，防止恶意上传。

各视频播单的上传者上传的视频的视频中值观看时长分数可以用来表征该上传者上传的视频被观看完整度。上传者上传的视频的被观看完整度越高，该上传者上传的视频的视频中值观看时长分数越高。具体地，可以利用以下公式计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频中值观看时长分数：

${\mathrm{score}}_{mwt}=\frac{{\mathrm{avg}}_{mwt}}{{\mathrm{avg}}_d}$

其中，score_mwt为任一视频播单的上传者上传的视频的视频中值观看时长分数，avg_mwt为该上传者上传的视频的平均中值观看时长，可以由该上传者上传的视频的总中值观看时长除以该上传者上传的总视频个数得到；avg_d为该上传者上传的视频的平均时长，可以由该上传者上传的视频的总时长除以该上传者上传的总视频个数得到。

步骤203和步骤204之间没有严格的执行顺序的限制，步骤203可以在步骤204之前、或者之后执行，步骤203还可以与步骤204同时执行。本发明实施例对此不做限制。

本实施例提供的预先为每个视频播单存储对应的属性信息的方法，可以对视频库中的视频播单，提前进行分析，得到各视频播单的性能分数和各视频播单的上传者的等级分数。在用户进行视频搜索时，可以基于各候选视频播单的性能分数和各视频播单的上传者的等级分数，对各候选视频播单进行排序，提高视频播单排序的效率和准确性。

请参考图3，其示出了确定各候选视频播单排序分数的一种方法的示意性流程图。

如图3所示，本实施例提供的确定各候选视频播单排序分数的方法，可以包括如下步骤：

步骤301，获得性能分数大于或等于第一预设阈值的第一候选视频播单集合，获得性能分数小于第一预设阈值的第二候选视频播单集合。

服务器获得各视频播单的性能分数和对应各视频播单的上传者的等级分数后，可以基于各候选视频播单的性能分数和所述各候选视频播单的上传者的等级分数，确定各候选视频播单的排序分数，以对各候选视频播单进行排序。

为了对质量较好的视频播单进行促进，使各候选视频播单的排序结果更加合理，在本实施例中，服务器可以对各视频播单的性能分数和各视频播单的上传者的等级分数进行处理。例如，对满足预设条件的分数，可以进行加分操作；对其它的分数，可以进行减分操作。

服务器可以首先根据性能分数将候选视频播单进行分组。具体地，可以获得性能分数大于或等于第一预设阈值的第一候选视频播单集合，获得性能分数小于第一预设阈值的第二候选视频播单集合。第一候选视频播单集合即为质量较好的候选视频播单集合，第二候选视频播单集合即为质量较差的候选视频播单集合。

步骤302，将第一候选视频播单集合中各候选视频播单的性能分数与第一预设值相加，将第二候选视频播单集合中各候选视频播单的性能分数减去第二预设值，得到对应各候选视频播单的待利用性能分数。

将候选视频播单进行分组后，可以通过对两组视频播单的性能分数进行预设的加减分处理，以对质量较好的候选视频播单进行促进，使各候选视频播单的排序更加合理。具体地，可以将第一候选视频播单集合中各候选视频播单的性能分数与第一预设值相加，将第二候选视频播单集合中各候选视频播单的性能分数减去第二预设值，得到对应各候选视频播单的待利用性能分数。

步骤303，获得上传者的等级分数大于或等于第二预设阈值的第三候选视频播单集合，获得上传者的等级分数小于第二预设阈值的第四候选视频播单集合。

除了使用候选视频播单的性能分数对各候选视频播单进行分组，以对质量较好的候选视频播单进行促进外，服务器还可以根据各候选视频播单的上传者的等级分数将候选视频播单进行分组。

具体地，可以获得上传者的等级分数大于或等于第二预设阈值的第三候选视频播单集合，获得上传者的等级分数小于第二预设阈值的第四候选视频播单集合。第三候选视频播单集合即为质量较好的候选视频播单集合，第四候选视频播单集合即为质量较差的候选视频播单集合。

步骤304，将第三候选视频播单集合中各候选视频播单的上传者的等级分数与第三预设值相加，将第四候选视频播单集合中各候选视频播单的上传者的等级分数减去第四预设值，得到对应各候选视频播单的上传者的待利用等级分数。

利用上传者的等级分数将候选视频播单进行分组后，可以通过对两组视频播单的上传者的等级分数进行预设的加减分处理，以对质量较好的候选视频播单进行促进，使各候选视频播单的排序更加合理。具体地，可以将第三候选视频播单集合中各候选视频播单的上传者的等级分数与第三预设值相加，将第四候选视频播单集合中各候选视频播单的上传者的等级分数减去第四预设值，得到对应各候选视频播单的上传者的待利用等级分数。

步骤305，将各候选视频播单的待利用性能分数和对应各候选视频播单的上传者的待利用等级分数相加，得到各候选视频播单的排序分数。

获得各候选视频播单的待利用性能分数和对应各候选视频播单的上传者的待利用等级分数后，服务器可以基于各候选视频播单的待利用性能分数和各候选视频播单的上传者的待利用等级分数，确定各候选视频播单的排序分数。

具体地，服务器可以将各候选视频播单的待利用性能分数和对应各候选视频播单的上传者的待利用等级分数相加，得到各候选视频播单的排序分数。

本实施例提供的方法，通过根据各候选视频播单的性能分数和各候选视频播单的上传者的等级分数，将各候选视频播单进行分组，并对质量较好的候选视频播单进行促进，能够提高视频播单排序的合理性。

请参考图4，其示出了根据本发明提供的视频播单排序装置的一个实施例的结构示意图。

如图4所示，本实施例提供的视频播单排序装置，应用于服务器，可以包括：获取模块410、获得模块420、确定模块430以及排序模块440。

获取模块410用于响应于接收到视频搜索请求，获取符合搜索条件的各候选视频播单；

获得模块420用于从预先为每个视频播单对应存储的属性信息中，获得各候选视频播单的属性信息，所述属性信息包括：各候选视频播单的性能分数和各候选视频播单的上传者的等级分数；

确定模块430用于基于各候选视频播单的性能分数和各候选视频播单的上传者的等级分数，确定各候选视频播单的排序分数；

排序模块440用于根据各候选视频播单的排序分数，对各候选视频播单进行排序。

在本实施例的一个可选实现方式中，视频播单排序装置还包括：属性信息预存模块；

所述属性信息预存模块，包括：

获取子模块，用于从视频库中获取所有视频播单；

提取子模块，用于提取各视频播单的子视频信息和各视频播单的上传者上传的视频的视频信息；

第一存储子模块，用于根据各视频播单的子视频信息计算对应各视频播单的性能分数并对应存储；

第二存储子模块，用于根据各视频播单的上传者上传的视频的视频信息，计算对应各视频播单的上传者的等级分数并对应存储。

在本实施例的另一个可选实现方式中，子视频信息包括：子视频总个数和各子视频时长；

第一存储子模块包括：

第一计算子单元，用于基于各视频播单的子视频总个数和各子视频时长，计算对应各视频播单的子视频时长离散系数分数、子视频平均时长分数和子视频个数分数；

第一确定子单元，用于将所计算得到的各视频播单的子视频时长离散系数分数、子视频平均时长分数和子视频个数分数分别乘以预设权重后线性叠加，得到对应各视频播单的性能分数并对应存储。

在本实施例的另一个可选实现方式中，第一计算子单元具体用于：

利用以下公式计算对应各视频播单的子视频时长离散系数分数：

score_cv＝min(0.75,std_duration/avg_duration)

其中，score_cv为任一视频播单的子视频时长离散系数分数，std_duration为该视频播单中子视频时长的标准差，avg_duration为该视频播单中子视频时长的均值；

利用以下公式计算对应各视频播单的子视频平均时长分数：

${\mathrm{score}}_{ad}=\exp (-\frac{{({\mathrm{avg}}_{duration}-{\mathrm{optimal}}_{duration})}^2}{2*{{\mathrm{optimal}}_{duration}}^2})$

其中，score_ad为任一视频播单的子视频平均时长分数，optimal_duration为预设最优子视频平均时长；

利用以下公式计算对应各视频播单的子视频个数分数：

${\mathrm{score}}_{ne}=\sqrt{1+\log n}$

其中，score_ne为任一视频播单的子视频个数分数，n为该视频播单的子视频总个数。

在本实施例的另一个可选实现方式中，视频信息包括：视频总数、视频总观看次数、视频总时长和视频总中值观看时长；

第二存储子模块，包括：

第二计算子单元，用于基于各视频播单的上传者上传的视频的视频总数、视频总观看次数、视频总时长和视频总中值观看时长，计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数、视频个数分数和视频中值观看时长分数；

第二确定子单元，用于将所计算得到的各视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数、视频个数分数和视频中值观看时长分数相乘，得到对应各视频播单的上传者的等级分数并对应存储。

在本实施例的另一个可选实现方式中，第二计算子单元具体用于：

利用以下公式计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数：

${\mathrm{score}}_{vv}=\left\{\begin{array}{cc}log{(1+\frac{{\mathrm{avg}}_{vv}}{500})}^2,& {\mathrm{avg}}_{vv}\≤{\mathrm{mid}}_{vv}\\ \sqrt{log(1+\frac{{\mathrm{avg}}_{vv}}{500})},& otherwise\end{array}\right.$

其中，score_vv为任一视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数，avg_vv为该上传者上传的视频的平均观看次数，mid_vv为当score_vv＝1时的平均观看次数；

利用以下公式计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频个数分数：

${\mathrm{score}}_{vc}=\frac{1}{1+e^{\frac{20-{\mathrm{video}}_{count}}{8}}}$

其中，score_vc为任一视频播单的上传者上传的视频的视频个数分数，video_count为该上传者上传的视频总数；

利用以下公式计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频中值观看时长分数：

${\mathrm{score}}_{mwt}=\frac{{\mathrm{avg}}_{mwt}}{{\mathrm{avg}}_d}$

其中，score_mwt为任一视频播单的上传者上传的视频的视频中值观看时长分数，avg_mwt为该上传者上传的视频的平均中值观看时长，avg_d为该上传者上传的视频的平均时长；

在本实施例的另一个可选实现方式中，确定模块430具体用于：

将各候选视频播单的性能分数和对应各候选视频播单的上传者的等级分数相加，得到各候选视频播单的排序分数。

在本实施例的另一个可选实现方式中，确定模块430包括：

第一获得子模块，用于获得性能分数大于或等于第一预设阈值的第一候选视频播单集合，获得性能分数小于第一预设阈值的第二候选视频播单集合；

第一处理子模块，用于将第一候选视频播单集合中各候选视频播单的性能分数与第一预设值相加，将第二候选视频播单集合中各候选视频播单的性能分数减去第二预设值，得到对应各候选视频播单的待利用性能分数；

第二获得子模块，用于获得上传者的等级分数大于或等于第二预设阈值的第三候选视频播单集合，获得上传者的等级分数小于第二预设阈值的第四候选视频播单集合；

第二处理子模块，用于将第三候选视频播单集合中各候选视频播单的上传者的等级分数与第三预设值相加，将第四候选视频播单集合中各候选视频播单的上传者的等级分数减去第四预设值，得到对应各候选视频播单的上传者的待利用等级分数；

执行子模块，用于将各候选视频播单的待利用性能分数和对应各候选视频播单的上传者的待利用等级分数相加，得到各候选视频播单的排序分数。

本实施例提供的视频播单排序装置，在用户进行视频搜索时，通过为每个视频播单预先存储的性能分数和各视频播单的上传者的等级分数，能够获得候选视频播单的排序分数，从而根据各候选视频播单的排序分数对所有的候选视频播单进行排序，而不需要依赖视频描述信息的完整性和准确性，能够提高视频播单排序的准确性。

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。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。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，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (16)

1.一种视频播单排序方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：

响应于接收到视频搜索请求，获取符合搜索条件的各候选视频播单；

从预先为每个视频播单对应存储的属性信息中，获得各候选视频播单的属性信息，所述属性信息包括：所述各候选视频播单的性能分数和所述各候选视频播单的上传者的等级分数；

基于所述各候选视频播单的性能分数和所述各候选视频播单的上传者的等级分数，确定各候选视频播单的排序分数；

根据所述各候选视频播单的排序分数，对所述各候选视频播单进行排序。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过如下步骤，预先为每个视频播单对应存储属性信息：

从视频库中获取所有视频播单；

提取各视频播单的子视频信息和各视频播单的上传者上传的视频的视频信息；

根据各视频播单的子视频信息计算对应各视频播单的性能分数并对应存储；

根据各视频播单的上传者上传的视频的视频信息，计算对应各视频播单的上传者的等级分数并对应存储。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述子视频信息包括：子视频总个数和各子视频时长；

所述根据各视频播单的子视频信息计算对应各视频播单的性能分数并对应存储，包括：

基于各视频播单的子视频总个数和各子视频时长，计算对应各视频播单的子视频时长离散系数分数、子视频平均时长分数和子视频个数分数；

将所计算得到的各视频播单的子视频时长离散系数分数、子视频平均时长分数和子视频个数分数分别乘以预设权重后线性叠加，得到所述对应各视频播单的性能分数并对应存储。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算对应各视频播单的子视频时长离散系数分数、子视频平均时长分数和子视频个数分数，包括：

利用以下公式计算对应各视频播单的子视频时长离散系数分数：

score_cv＝min(0.75,std_duration/avg_duration)

其中，所述score_cv为任一视频播单的子视频时长离散系数分数，所述std_duration为该视频播单中子视频时长的标准差，所述avg_duration为该视频播单中子视频时长的均值；

利用以下公式计算对应各视频播单的子视频平均时长分数：

${\mathrm{score}}_{ad}=\exp (-\frac{{({\mathrm{avg}}_{duration}-{\mathrm{optimal}}_{duration})}^2}{2*{{\mathrm{optimal}}_{duration}}^2})$

其中，所述score_ad为任一视频播单的子视频平均时长分数，所述optimal_duration为预设最优子视频平均时长；

利用以下公式计算对应各视频播单的子视频个数分数：

${\mathrm{score}}_{ne}=\sqrt{1+\log n}$

其中，所述score_ne为任一视频播单的子视频个数分数，所述n为该视频播单的子视频总个数。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述视频信息包括：视频总数、视频总观看次数、视频总时长和视频总中值观看时长；

所述根据各视频播单的上传者上传的视频的视频信息，计算对应各视频播单的上传者的等级分数并对应存储，包括：

基于各视频播单的上传者上传的视频的视频总数、视频总观看次数、视频总时长和视频总中值观看时长，计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数、视频个数分数和视频中值观看时长分数；

将所计算得到的各视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数、视频个数分数和视频中值观看时长分数相乘，得到所述对应各视频播单的上传者的等级分数并对应存储。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数、视频个数分数和视频中值观看时长分数，包括：

利用以下公式计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数：

${\mathrm{score}}_{vv}=\left\{\begin{array}{cc}\log {\left(1+\frac{{\mathrm{avg}}_{vv}}{500}\right)}^2,& {\mathrm{avg}}_{vv}\≤{\mathrm{mid}}_{vv}\\ \sqrt{\log \left(1+\frac{{\mathrm{avg}}_{vv}}{500}\right)},& otherwise\end{array}\right.$

其中，所述score_vv为任一视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数，所述avg_vv为该上传者上传的视频的平均观看次数，所述mid_vv为当所述score_vv＝1时的平均观看次数；

利用以下公式计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频个数分数：

${\mathrm{score}}_{vc}=\frac{1}{1+e^{\frac{20-{\mathrm{video}}_{count}}{8}}}$

其中，所述score_vc为任一视频播单的上传者上传的视频的视频个数分数，所述video_count为该上传者上传的视频总数；

利用以下公式计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频中值观看时长分数：

${\mathrm{score}}_{mwt}=\frac{{\mathrm{avg}}_{mwt}}{{\mathrm{avg}}_d}$

其中，所述score_mwt为任一视频播单的上传者上传的视频的视频中值观看时长分数，所述avg_mwt为该上传者上传的视频的平均中值观看时长，所述avgd为该上传者上传的视频的平均时长。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述各候选视频播单的性能分数和所述各候选视频播单的上传者的等级分数，确定各候选视频播单的排序分数，包括：

将各候选视频播单的性能分数和对应各候选视频播单的上传者的等级分数相加，得到各候选视频播单的排序分数。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述各候选视频播单的性能分数和所述各候选视频播单的上传者的等级分数，确定各候选视频播单的排序分数，包括：

获得性能分数大于或等于第一预设阈值的第一候选视频播单集合，获得性能分数小于所述第一预设阈值的第二候选视频播单集合；

将所述第一候选视频播单集合中各候选视频播单的性能分数与第一预设值相加，将所述第二候选视频播单集合中各候选视频播单的性能分数减去第二预设值，得到对应各候选视频播单的待利用性能分数；

获得上传者的等级分数大于或等于第二预设阈值的第三候选视频播单集合，获得上传者的等级分数小于所述第二预设阈值的第四候选视频播单集合；

将所述第三候选视频播单集合中各候选视频播单的上传者的等级分数与第三预设值相加，将所述第四候选视频播单集合中各候选视频播单的上传者的等级分数减去第四预设值，得到对应各候选视频播单的上传者的待利用等级分数；

将各候选视频播单的待利用性能分数和对应各候选视频播单的上传者的待利用等级分数相加，得到各候选视频播单的排序分数。

9.一种视频播单排序装置，其特征在于，应用于服务器，所述装置包括：

获取模块，用于响应于接收到视频搜索请求，获取符合搜索条件的各候选视频播单；

获得模块，用于从预先为每个视频播单对应存储的属性信息中，获得各候选视频播单的属性信息，所述属性信息包括：所述各候选视频播单的性能分数和所述各候选视频播单的上传者的等级分数；

确定模块，用于基于所述各候选视频播单的性能分数和所述各候选视频播单的上传者的等级分数，确定各候选视频播单的排序分数；

排序模块，用于根据所述各候选视频播单的排序分数，对所述各候选视频播单进行排序。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括：属性信息预存模块；

所述属性信息预存模块，包括：

获取子模块，用于从视频库中获取所有视频播单；

提取子模块，用于提取各视频播单的子视频信息和各视频播单的上传者上传的视频的视频信息；

第一存储子模块，用于根据各视频播单的子视频信息计算对应各视频播单的性能分数并对应存储；

第二存储子模块，用于根据各视频播单的上传者上传的视频的视频信息，计算对应各视频播单的上传者的等级分数并对应存储。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述子视频信息包括：子视频总个数和各子视频时长；

所述第一存储子模块包括：

第一计算子单元，用于基于各视频播单的子视频总个数和各子视频时长，计算对应各视频播单的子视频时长离散系数分数、子视频平均时长分数和子视频个数分数；

第一确定子单元，用于将所计算得到的各视频播单的子视频时长离散系数分数、子视频平均时长分数和子视频个数分数分别乘以预设权重后线性叠加，得到所述对应各视频播单的性能分数并对应存储。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第一计算子单元具体用于：

利用以下公式计算对应各视频播单的子视频时长离散系数分数：

score_cv＝min(0.75,std_duration/avg_duration)

其中，所述score_cv为任一视频播单的子视频时长离散系数分数，所述std_duration为该视频播单中子视频时长的标准差，所述avg_duration为该视频播单中子视频时长的均值；

利用以下公式计算对应各视频播单的子视频平均时长分数：

${\mathrm{score}}_{ad}=\exp (-\frac{{({\mathrm{avg}}_{duration}-{\mathrm{optimal}}_{duration})}^2}{2*{{\mathrm{optimal}}_{duration}}^2})$

其中，所述score_ad为任一视频播单的子视频平均时长分数，所述optimal_duration为预设最优子视频平均时长；

利用以下公式计算对应各视频播单的子视频个数分数：

${\mathrm{score}}_{ne}=\sqrt{1+\log n}$

其中，所述score_ne为任一视频播单的子视频个数分数，所述n为该视频播单的子视频总个数。

13.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述视频信息包括：视频总数、视频总观看次数、视频总时长和视频总中值观看时长；

所述第二存储子模块，包括：

第二计算子单元，用于基于各视频播单的上传者上传的视频的视频总数、视频总观看次数、视频总时长和视频总中值观看时长，计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数、视频个数分数和视频中值观看时长分数；

第二确定子单元，用于将所计算得到的各视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数、视频个数分数和视频中值观看时长分数相乘，得到所述对应各视频播单的上传者的等级分数并对应存储。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第二计算子单元具体用于：

利用以下公式计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数：

${\mathrm{score}}_{vv}=\left\{\begin{array}{cc}\log {\left(1+\frac{{\mathrm{avg}}_{vv}}{500}\right)}^2,& {\mathrm{avg}}_{vv}\≤{\mathrm{mid}}_{vv}\\ \sqrt{\log \left(1+\frac{{\mathrm{avg}}_{vv}}{500}\right)},& otherwise\end{array}\right.$

其中，所述score_vv为任一视频播单的上传者上传的视频的视频观看次数分数，所述avg_vv为该上传者上传的视频的平均观看次数，所述mid_vv为当所述score_vv＝1时的平均观看次数；

利用以下公式计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频个数分数：

${\mathrm{score}}_{vc}=\frac{1}{1+e^{\frac{20-{\mathrm{video}}_{count}}{8}}}$

其中，所述score_vc为任一视频播单的上传者上传的视频的视频个数分数，所述video_count为该上传者上传的视频总数；

利用以下公式计算对应各视频播单的上传者上传的视频的视频中值观看时长分数：

${\mathrm{score}}_{mwt}=\frac{{\mathrm{avg}}_{mwt}}{{\mathrm{avg}}_d}$

其中，所述score_mwt为任一视频播单的上传者上传的视频的视频中值观看时长分数，所述avg_mwt为该上传者上传的视频的平均中值观看时长，所述avg_d为该上传者上传的视频的平均时长。

15.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：

将各候选视频播单的性能分数和对应各候选视频播单的上传者的等级分数相加，得到各候选视频播单的排序分数。

16.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述确定模块包括：

第一获得子模块，用于获得性能分数大于或等于第一预设阈值的第一候选视频播单集合，获得性能分数小于所述第一预设阈值的第二候选视频播单集合；

第一处理子模块，用于将所述第一候选视频播单集合中各候选视频播单的性能分数与第一预设值相加，将所述第二候选视频播单集合中各候选视频播单的性能分数减去第二预设值，得到对应各候选视频播单的待利用性能分数；

第二获得子模块，用于获得上传者的等级分数大于或等于第二预设阈值的第三候选视频播单集合，获得上传者的等级分数小于所述第二预设阈值的第四候选视频播单集合；

第二处理子模块，用于将所述第三候选视频播单集合中各候选视频播单的上传者的等级分数与第三预设值相加，将所述第四候选视频播单集合中各候选视频播单的上传者的等级分数减去第四预设值，得到对应各候选视频播单的上传者的待利用等级分数；

执行子模块，用于将各候选视频播单的待利用性能分数和对应各候选视频播单的上传者的待利用等级分数相加，得到各候选视频播单的排序分数。