CN106547768B

CN106547768B - 一种媒体文件的播放控制方法及装置

Info

Publication number: CN106547768B
Application number: CN201510604416.9A
Authority: CN
Inventors: 张磊
Original assignee: ZTE Corp
Current assignee: ZTE Corp
Priority date: 2015-09-21
Filing date: 2015-09-21
Publication date: 2020-12-29
Anticipated expiration: 2035-09-21
Also published as: WO2016145829A1; CN106547768A

Abstract

本发明实施例公开了一种媒体文件的播放控制方法和装置，该方法可以包括：根据当前统计周期内每个媒体文件的播放次数变化信息获取每个媒体文件的播放状态转移概率；根据所述当前统计周期内每个媒体文件的播放状态以及所述每个媒体文件的播放状态转移概率估计下一个统计周期内每个媒体文件的播放状态概率；根据所述下一个统计周期内每个媒体文件的播放状态概率获取每个媒体文件的播放状态期望值；在下一个统计周期内，按照播放状态期望值的大小顺序对所有媒体文件进行播放控制。

Description

一种媒体文件的播放控制方法及装置

技术领域

本发明涉及媒体播放技术，尤其涉及一种媒体文件的播放控制方法和装置。

背景技术

目前几乎每个人都能访问到诸如音乐、视频等数字媒体文件。用户对媒体文件的访问包括本地访问和在线访问；以音乐文件为例，本地访问是将音乐文件存储到媒体终端本地，通过建立播放列表，并在列表中添加希望访问的音乐，随后按照预设的播放顺序进行播放；而在线访问是通过因特网获取音乐资源，按照歌手、榜单、电台等音乐文件的属性进行排序后按照预设的播放顺序进行播放。

对于本地访问的音乐播放列表中的音乐，用户听久了可能会有一些歌曲不想听，就需要用户手动切换歌曲，或者将某些歌曲移出播放列表，重新添加喜欢的歌曲进入播放列表；对于在线访问的音乐的播放列表一般都是歌曲提供商规定好了显示顺序，用户只能将喜欢听的歌曲添加到收藏列表，从而在收藏列表里进行播放，时间久了不喜欢听的歌曲也能进行手动切换或移除。用户的操作过程比较繁琐，

目前为了解决用户操作繁琐这一问题，通常只是根据音乐的播放次数进行筛选与删除，将超过事先设定的播放次数的歌曲添加到收藏夹，这种筛选机制固定和呆板，没有根据用户一直以来的播放习惯去感知用户对播放列表中歌曲的喜爱程度，也不能很好地感知用户对歌曲的喜欢程度以及根据用户播放习惯智能实现播放列表中音乐文件的排序和播放。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明实施例期望提供一种媒体文件的播放控制方法和装置，能够感知用户对媒体文件的喜好程度及播放习惯，按照用户期望进行播放控制。

本发明的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供了一种媒体文件的播放控制方法，包括：

根据当前统计周期内每个媒体文件的播放次数变化信息获取每个媒体文件的播放状态转移概率；

根据所述当前统计周期内每个媒体文件的播放状态以及所述每个媒体文件的播放状态转移概率估计下一个统计周期内每个媒体文件的播放状态概率；

根据所述下一个统计周期内每个媒体文件的播放状态概率获取每个媒体文件的播放状态期望值；

在下一个统计周期内，按照播放状态期望值的大小顺序对所有媒体文件进行播放控制。

上述方案中，所述媒体文件的播放状态为通过所述媒体文件播放次数占所有媒体文件播放总次数的比值所表征的所述媒体文件的播放状态空间。

上述方案中，所述媒体文件的播放状态包括三个播放状态空间；

相应地，根据当前统计周期内每个媒体文件的播放次数变化信息获取每个媒体文件的播放状态转移概率，包括：

通过式1所示的一步转移矩阵

表示媒体文件k的播放状态转移概率：

其中，

Fre_k(s)为当前统计周期s时刻歌曲k的播放次数，ΔFre_k为播放次数的变化信息，thd_k,1，thd_k,2，thd_k,3分别为三个播放状态空间的门限值。

上述方案中，根据所述当前统计周期内每个媒体文件的播放状态以及所述每个媒体文件的播放状态转移概率估计下一个统计周期内每个媒体文件的播放状态概率，具体包括：

下一个统计周期s+1时刻媒体文件k的播放状态概率为：

其中，P_k(s)＝[p_k,1(s),p_k,2(s),p_k,3(s)]来表示当前统计周期s时刻媒体文件k的播放状态，p_k,1(s)，p_k,2(s)，p_k,3(s)分别为当前统计周期s时刻媒体文件k处于第一、第二、第三播放状态的概率。

上述方案中，所述根据所述下一个统计周期内每个媒体文件的播放状态概率获取每个媒体文件的播放状态期望值，包括：

根据当前统计周期内每个媒体文件的播放状态期望值E_k(s)与所述下一个统计周期内每个媒体文件的播放状态概率P_k(s+1)＝[p_k,1(s+1),p_k,2(s+1),p_k,3(s+1)]按照式2获取每个媒体文件的播放状态期望值E_k(s+1)：

其中，E[●]表示获取●的期望值。

上述方案中，在下一个统计周期内，按照播放状态期望值的大小顺序对所有媒体文件进行播放控制，具体包括：

按照所述播放状态期望值的大小对所有媒体文件在下一个统计周期内的播放顺序进行排序；

或者，将连续预设统计周期数的播放状态期望值均小于预设的期望值阈值的媒体文件在下一个统计周期内不进行播放。

本发明实施例还提供了一种媒体文件的播放控制装置，包括：第一获取单元、估计单元、第二获取单元和播放控制单元，其中，

所述第一获取单元，用于根据当前统计周期内每个媒体文件的播放次数变化信息获取每个媒体文件的播放状态转移概率；

所述估计单元，用于根据所述当前统计周期内每个媒体文件的播放状态以及所述每个媒体文件的播放状态转移概率估计下一个统计周期内每个媒体文件的播放状态概率；

所述第二获取单元，用于根据所述下一个统计周期内每个媒体文件的播放状态概率获取每个媒体文件的播放状态期望值；

所述播放控制单元，用于在下一个统计周期内，按照播放状态期望值的大小顺序对所有媒体文件进行播放控制。

相应地，所述第一获取单元，用于通过式3所示的一步转移矩阵

表示媒体文件k的播放状态转移概率：

其中，

上述方案中，所述估计单元，用于通过

来表示下一个统计周期s+1时刻媒体文件k的播放状态概率，其中，P_k(s)＝[p_k,1(s),p_k,2(s),p_k,3(s)]来表示当前统计周期s时刻媒体文件k的播放状态，p_k,1(s)，p_k,2(s)，p_k,3(s)分别为当前统计周期s时刻媒体文件k处于第一、第二、第三播放状态的概率。

上述方案中，所述第二获取单元，具体用于：

根据当前统计周期内每个媒体文件的播放状态期望值E_k(s)与所述下一个统计周期内每个媒体文件的播放状态概率P_k(s+1)＝[p_k,1(s+1),p_k,2(s+1),p_k,3(s+1)]按照式4获取每个媒体文件的播放状态期望值E_k(s+1)：

其中，E[●]表示获取●的期望值。

上述方案中，所述播放控制单元，具体用于：

本发明实施例提供了一种媒体文件的播放控制方法和装置，基于媒体文件在当前统计周期内的播放状态按照预设的概率模型进行下一个统计周期的播放状态期望值的预测，从而根据预测的期望值对媒体文件在下一个统计周期内的播放顺序进行排序，从而能够预测得到用户对媒体文件的喜好程度及播放习惯，按照用户期望进行播放控制。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种媒体文件的播放控制方法流程示意图；

图2为本发明实施例提供的播放状态空间示意图；

图3为本发明实施例提供的一步转移概率示意图；

图4为本发明实施例提供的一种媒体文件的播放控制装置的结构示意图。

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。

本发明实施例的基本思想是：基于媒体文件在当前统计周期内的播放状态按照预设的概率模型进行下一个统计周期的播放状态期望值的预测，从而根据预测的期望值对媒体文件在下一个统计周期内的播放顺序进行排序，从而能够预测得到用户对媒体文件的喜好程度及播放习惯，按照用户期望进行播放控制。

实施例一

基于前述的基本思想，参见图1，其示出了本发明实施例提供的一种媒体文件的播放控制方法，可以理解地，由于媒体文件的访问可以分为本地访问及在线访问，因此，本方法可以应用于进行媒体文件本地播放的终端设备，比如：智能手机、平板电脑、笔记本电脑、个人数字助理(PDA)、便携式多媒体播放器(PMP)等；还可以应用于在线媒体文件服务器。本发明实施例对此不作具体限定。并且，本发明实施例中所提到的媒体文件既可以是音乐文件，也可以是视频文件，在此也不作具体限定；然而为了清楚地说明本发明实施例的技术方案，后续以音乐文件为例对本发明实施例的技术方案进行说明。如1所示的方法可以包括：

S110：根据当前统计周期内每个媒体文件的播放次数变化信息获取每个媒体文件的播放状态转移概率；

其中，媒体文件的播放状态为通过所述媒体文件播放次数占所有媒体文件播放总次数的比值所表征的所述媒体文件的播放状态空间；在本实施例中，媒体文件的播放状态可以包括三个播放状态空间，具体地，设定在s时刻，媒体文件k从添加进播放器之后的播放次数Fre_k，所有媒体文件的播放总次数为Fre_total，并且设定三个播放状态空间的门限值分别为thd_k,1＝0.05*Fre_total，thd_k,2＝0.1*Fre_total，thd_k,3＝Fre_total；如图2所示，那么，可以得知：当Fre_k≤thd_k,1时，则媒体文件k在当前统计周期s时刻处于第一播放状态；当thd_k,1＜Fre_k≤thd_k,2时，则媒体文件k在当前统计周期的s时刻处于第二播放状态；当thd_k,2＜Fre_k≤thd_k,3时，则媒体文件k在当前统计周期s时刻处于第三播放状态。

需要说明的是，对于每个媒体文件来说，对应的播放情况可以包括：播放媒体文件和跳过媒体文件；所以针对上述两种播放情况，设定当所有媒体文件的播放总次数为n时，对于歌曲k，播放它的概率设定为p_l，不播放的概率为1-p_l，则歌曲k被播放a_k次的概率P_k满足如式1所示的二项分布：

同样的，对于歌曲k，设定当播放媒体文件的总次数为n时，用户通过主动切换跳过播放它的概率为q_l，不跳过的概率为1-q_l，则歌曲k被跳过b_k次的概率Q_k同样满足如式2所示的二项分布为：

那么，本领域技术人员可以得知，当n很大，p_l和q_l都非常小的情况下，有式1和式2对应分别满足式3和式4所示近似式：

其中，λ_l＝np_l，μ_l＝nq_l，

为泊松分布的概率密度函数。

由于泊松分布过程，同时也是平稳增量过程，因此，歌曲k在t时间内增加a_k次播放的概率如式5所示：

同理可知，歌曲k在t时间内减少b_k次播放的概率如式6所示：

定义

为歌曲k从当前统计周期s时刻播放状态i到下一个统计周期s+1时刻播放状态j的一步转移概率：

如图3所示的一步转移概率示意图，结合前述的媒体文件的播放状态可以包括三个播放状态空间，三个播放状态空间的门限值分别为thd_k,1，thd_k,2，thd_k,3，可以得知，在当前统计周期s时刻歌曲k的播放次数为Fre_k(s)，根据播放次数的变化信息ΔFre_k用来表示式7所示的一步转移概率可以由式8所示：

其中，播放次数的变化ΔFre_k可以由当前统计周期内的播放次数与前一个统计周期的播放次数进行确定；但是，式8所示的一步转移概率可以由式5和式6获得，因此，式8所示的一步转移概率也是平稳增量过程，并且，由于式8的计算过程中，考虑到当前统计周期s时刻歌曲k的播放次数为Fre_k(s)，根据播放次数的变化信息ΔFre_k，因此，一步转移概率可以更加准确的表征歌曲k出现播放状态变化的信息。

可以理解地，媒体文件k的播放状态转移概率可以由式9所示的一步转移矩阵

进行表示；

S120：根据所述当前统计周期内每个媒体文件的播放状态以及所述每个媒体文件的播放状态转移概率估计下一个统计周期内每个媒体文件的播放状态概率；

可以理解地，当前统计周期内每个媒体文件的播放状态可以是在上一个统计周期时获取得到的每个媒体文件的播放状态期望值；也可以根据预设的设定规则进行设定的常数值，本发明实施例对此不作赘述。

具体地，在本实施例中以P_k(s)＝[p_k,1(s),p_k,2(s),p_k,3(s)]来表示当前统计周期s时刻媒体文件k的播放状态，其中，媒体文件k处于第一、第二、第三播放状态的概率分别为p_k,1(s)，p_k,2(s)，p_k,3(s)；那么，下一个统计周期s+1时刻媒体文件k的播放状态概率为：

S130：根据所述下一个统计周期内每个媒体文件的播放状态概率获取每个媒体文件的播放状态期望值；

示例性地，每个媒体文件的播放状态期望值具体可以通过获取所述下一个统计周期内每个媒体文件的播放状态概率的期望值得到，具体可以按照式10来得到：

由此可以得知，每个媒体文件的播放状态期望值具体可以根据当前统计周期内每个媒体文件的播放状态期望值E_k(s)与所述下一个统计周期内每个媒体文件的播放状态概率通过式10来获取得到，可以理解地，式10为本发明实施例提供的一种每个媒体文件的播放状态期望值的获取规则，本领域技术人员可以根据数学推导按照其他的运算规则通过所述下一个统计周期内每个媒体文件的播放状态概率得到每个媒体文件的播放状态期望值，本发明实施例对此不做赘述。

S140：在下一个统计周期内，按照播放状态期望值的大小顺序对所有媒体文件进行播放控制。

需要说明的是，通过上述S110至S130所获得的每个媒体文件的播放状态期望值，可以用来表征用户对每个媒体文件的喜好程度，因此，可以按照用户对每个媒体文件的喜好程度来对媒体文件的播放进行控制，具体的，按照播放状态期望值的大小顺序对所有媒体文件进行播放控制，可以包括：

按照播放状态期望值的大小对所有媒体文件在下一个统计周期内的播放顺序进行排序；

可以理解地，在实际应用中，上述对媒体文件进行播放控制的过程，可以通过对包括媒体文件标识的播放列表进行操作来实现，比如，可以将播放列表中的媒体文件标识按照播放状态期望值的大小进行排列，这样就可以控制媒体文件在下一个统计周期的播放顺序，从而保证在下一个统计周期内最先播放的媒体文件均是用户最希望播放的媒体文件；又比如，可以将播放列表中，将连续N个统计周期内的播放状态期望值均小于预设的期望值阈值的媒体文件标识进行删除，从而就能够保证在下一个统计周期内播放的媒体文件均是用户更加希望播放的媒体文件。

本实施例提供了一种媒体文件的播放控制方法，基于媒体文件在当前统计周期内的播放状态按照预设的概率模型进行下一个统计周期的播放状态期望值的预测，从而根据预测的期望值对媒体文件在下一个统计周期内的播放顺序进行排序，从而能够预测得到用户对媒体文件的喜好程度及播放习惯，按照用户期望进行播放控制。

实施例二

基于前述实施例相同的技术构思，参见图4，其示出了本发明实施例提供的一种媒体文件的播放控制装置40，该装置既可以应用于进行媒体文件本地播放的终端设备，比如：智能手机、平板电脑、笔记本电脑、个人数字助理(PDA)、便携式多媒体播放器(PMP)等；还可以应用于在线媒体文件服务器。所述装置40可以包括：第一获取单元401、估计单元402、第二获取单元403和播放控制单元404，其中，

所述第一获取单元401，用于根据当前统计周期内每个媒体文件的播放次数变化信息获取每个媒体文件的播放状态转移概率；

所述估计单元402，用于根据所述当前统计周期内每个媒体文件的播放状态以及所述每个媒体文件的播放状态转移概率估计下一个统计周期内每个媒体文件的播放状态概率；

所述第二获取单元403，用于根据所述下一个统计周期内每个媒体文件的播放状态概率获取每个媒体文件的播放状态期望值；

所述播放控制单元404，用于在下一个统计周期内，按照播放状态期望值的大小顺序对所有媒体文件进行播放控制。

在上述方案中，所述媒体文件的播放状态包括三个播放状态空间；

相应地，所述第一获取单元401，用于通过式11所示的一步转移矩阵

表示媒体文件k的播放状态转移概率：

其中，

在上述方案中，所述估计单元402，具体可以用于：

通过

在上述方案中，所述第二获取单元403，具体用于：

根据当前统计周期内每个媒体文件的播放状态期望值E_k(s)与所述下一个统计周期内每个媒体文件的播放状态概率P_k(s+1)＝[p_k,1(s+1),p_k,2(s+1),p_k,3(s+1)]按照式12获取每个媒体文件的播放状态期望值E_k(s+1)：

其中，E[●]表示获取●的期望值。

在上述方案中，所述播放控制单元404，具体用于：

本实施例提供了一种媒体文件的播放控制装置40，基于媒体文件在当前统计周期内的播放状态按照预设的概率模型进行下一个统计周期的播放状态期望值的预测，从而根据预测的期望值对媒体文件在下一个统计周期内的播放顺序进行排序，从而能够预测得到用户对媒体文件的喜好程度及播放习惯，按照用户期望进行播放控制。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

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。