CN106934034B - 分析影视作品发行特征的方法和服务器 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种分析影视作品发行特征的方法和服务器，该方法包括：采集播出平台的影视作品播出数据；对影视作品播出数据进行特征分析，得到播出平台的影视作品发行特征；影视作品发行特征是影视作品内容特征，或者是受众偏好特征，或者是影视作品内容特征与受众偏好特征的综合结果。辅助影视作品的发行决策，为发行决策提供科学的数据分析和技术支撑。

Description

分析影视作品发行特征的方法和服务器

技术领域

本申请涉及数据分析领域，尤其涉及一种分析影视作品发行特征的方法和服务器。

背景技术

近年来，随着影视作品制作技术的提高，影视作品的资源越来越丰富，但相对市场需求是过剩的，最终能够播出的，大概只有制作总量的半数。可见，影视作品的发行市场竞争是非常激烈的，每年都有大量的影视作品资源未能进入市场。一方面，影视作品制作方希望把作品卖给合适的播出平台，从作品的版权交易中获益；另一方面，播出平台希望能购买到观众喜爱的影视作品，以提高收视率、广告覆盖率。在传统的影视作品发行给播出平台的过程中，会根据每个播出平台的偏好去进行匹配，比如湖南卫视以青春偶像剧为主，江苏卫视和安徽卫视则是以家庭伦理剧为主，东方卫视偏向都市时尚类型，谍战类型则是男性观众偏多的深圳卫视。这个过程中多是以人为经验总结来进行决策，缺乏有效的技术与系统支撑。

在影视作品制作完成后进入发行这一环节，考量播出平台的购剧偏好及受众人群的收视偏好，无论是对于发行方选择播出平台还是对于播出平台选择要发行的影视剧资源都有着重要参考价值。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种分析影视作品发行特征的方法和服务器，用以解决现有技术中影视作品的发行决策缺少技术支撑，过于依赖经验的技术问题。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种分析影视作品发行特征的方法，所述方法包括：采集播出平台的影视作品播出数据；对所述影视作品播出数据进行特征分析，得到所述播出平台的影视作品发行特征；所述影视作品发行特征是影视作品内容特征，或者是受众偏好特征，或者是所述影视作品内容特征与受众偏好特征的综合结果。

根据本申请实施例的另一方面，提供了一种服务器包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为：采集播出平台的影视作品播出数据；对所述影视作品播出数据进行特征分析，得到所述播出平台的影视作品发行特征；所述影视作品发行特征是影视作品内容特征，或者是受众偏好特征，或者是所述影视作品内容特征与受众偏好特征的综合结果。

本申请实施例的有益效果包括：通过数据分析得到各个播出平台的影视作品发行特征，以便辅助影视作品的发行决策，为发行决策提供科学的数据分析和技术支撑，使发行决策变得精准高效，不再依赖于人为经验。

附图说明

通过以下参照附图对本申请实施例的描述，本申请的上述以及其它目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1是本申请实施例分析影视作品发行特征的方法的流程示意图；

图2是本申请实施例分析影视作品发行特征的方法的流程示意图；

图3是本申请实施例分析影视作品发行特征的方法的流程示意图；

图4是本申请实施例分析影视作品发行特征的方法的流程示意图；

图5是本申请实施例分析影视作品发行特征的方法的流程示意图；

图6是本申请实施例分析影视作品发行特征的方法的流程示意图。

具体实施方式

以下基于实施例对本申请进行描述，但是本申请并不仅仅限于这些实施例。在下文对本申请的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本申请。为了避免混淆本申请的实质，公知的方法、过程、流程、元件和电路并没有详细叙述。

此外，本领域普通技术人员应当理解，在此提供的附图都是为了说明的目的，并且附图不一定是按比例绘制的。

除非上下文明确要求，否则整个说明书和权利要求书中的“包括”、“包含”等类似词语应当解释为包含的含义而不是排他或穷举的含义；也就是说，是“包括但不限于”的含义。

在本申请的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

本申请实施例采集各个播出平台的影视作品播放数据，对每个播出平台的影视作品播放数据进行特征分析，得到各个播出平台的影视作品发行特征，辅助影视作品的发行决策，为发行决策提供科学的数据分析和技术支撑，使处于发行阶段的影视作品能够匹配到最适合的播出平台，有助于快速锁定发行目标，使发行决策变得精准高效。

图1是本申请实施例提供的一种分析影视作品发行特征的方法，适用于服务器，该服务器可以是数据服务设备、分布式数据服务集群等，该方法包括以下步骤。

S10，采集播出平台的影视作品播出数据。

影视作品包括电影、电视剧集、网络剧集等作品；播出平台包括电视台、网站、电影院线等。影视作品播出数据包括：播出平台的影视作品播放记录，对应的收视率数据，已播影视作品的详细信息与分类信息等；详细信息包括影视作品的编剧、导演、主演、剧情简介、类型、标签关键词等，分类信息是指影视作品的在播出平台中的分类，例如情感、警匪、谍战、宫廷、青春、都市等。

对于影视作品播出数据的采集，可以直接从各个播出平台获取，也可以向第三方数据服务机构获取，并定期或随时更新影视作品播出数据。对采集到的数据进行结构化存储，由于需要保存的数据量会很大，因此可采用分布式存储系统来保存各个平台的影视作品播出数据。

S11，对影视作品播出数据进行特征分析，得到播出平台的影视作品发行特征，影视作品发行特征是影视作品内容特征，或者是受众偏好特征，或者是影视作品内容特征与受众偏好特征的综合结果。

影视作品内容特征，是指播出平台已发布的影视作品在内容分类方面所具备的特征，用来反映该播出平台更加青睐于播出的内容类别。受众偏好特征，是指播出平台的受众所选择观看的影视作品在内容分类方面的特征，用来反映该播出平台的受众更青睐于观看的内容类别。

播出平台的影视作品发行特征，是指适合向该播出平台发行的影视作品在内容分类方面所应具备的特征；可以将播出平台自身的影视作品内容特征作为其影视作品发行特征，也可以将播出平台的受众偏好特征作为其影视作品发行特征，还可以将播出平台自身的影视作品内容特征与受众偏好特征的综合结果作为其影视作品发行特征。

对影视作品播出数据进行特征分析时，首先对影视作品进行分类。通过影视作品在各个分类下的数量分布、被收看次数、收视率等数据来分析播出平台在各个分类下的特征，并将分析结果作为播出平台的影视作品发行特征。

本实施例中，通过数据分析得到各个播出平台的影视作品发行特征，辅助影视作品的发行决策，为发行决策提供科学的数据分析和技术支撑，使发行决策变得精准高效，不再依赖于人为经验。

在本申请实施例中，对于影视作品的分类可以采用单一级别分类或多级别分类。采用单一级别分类时，对影视作品的分类不利于做到精细分类，如要精细分类必然需要增加类别数量，则会导致播出数据过于分散而降低分析效果；而采用多级别分类能够解决精细分类的问题，但如果级别数量过多会使各级别之间的权重计算增多，算法过于复杂。因此本申请实施例优选采用两级分类法，一级分类可参考广电备案公示的题材形式(年代+题材)，如古代传奇、当代都市等；二级分类是对一级分类中的“题材”进一步细化，如情感、警匪、谍战、宫廷等。这样，既可以对影视作品精细分类，又可以使分析算法不会过于复杂。

在一个实施例中，当通过分析播出平台自身的影视作品内容特征来确定其发行特征时，该分析影视作品发行特征的方法如图2所示，包括以下步骤。

S10，采集播出平台的影视作品播出数据。

S110，根据影视作品在一级分类下的数量分布，筛选出数量分布比例R1达到预设门限的一级分类。

根据影视作品数量统计出每个一级分类下的数量分布比例，筛选出该比例达到预设门限(例如10％)的一级分类。

S111，在筛选出的一级分类以下的多个二级分类中，统计影视作品的数量分布比例R2，筛选出R2≥Ra的二级分类，Ra代表二级分类在其他播出平台的数量分布比例的平均值。

S112，针对筛选出的一级分类及其以下的二级分类，分析各个分类下的影视作品数量的变化趋势t＝(N1-N2)/N2，其中N1代表最近一个统计周期内对应分类下的影视作品数量，N2代表最近两个统计周期内对应分类下的影视作品数量，筛选出t≥0即变化趋势未降低的一级分类和二级分类作为影视作品内容特征的一级分类和二级分类。

统计周期可根据需要进行配置，例如一年、半年、一季度，一个月等等。分析变化趋势的目的在于，确定播出平台在选择购买影视作品的类别取向上是否发生了转变，虽然有的类别影视作品数量很多，但近期却未增加而甚至出现降低时，则该类别就很可能已经不再是该播出平台在选择购买影视作品时所考虑的类别，此时即使该类别的数量分布比例很高，也不会将其纳入该播出平台的影视作品内容特征。在本申请的各个实施例中，执行S10采集播出平台的影视作品播出数据时，可以采集每个播出平台至少两年的影视作品播出数据，以每一年作为一个分析周期，即可很好的满足本申请实施例对数据的分析需求，得到更为合理的分析结果。

S113，针对影视作品内容特征的一级分类和二级分类，统计各个分类的内容特征值，一级分类的内容特征值W1＝R1×t，二级分类的内容特征值W2＝R2×t，将W1、W2作为影视作品发行特征。

W1值越大，代表播出平台更倾向于播出属于该一级分类的影视作品，该一级分类下的二级分类W2值越大，代表播出平台更加倾向于播出属于该二级分类的影视作品。本实施例中，能够通过分析播出平台自身的影视作品内容特征来确定其影视作品发行特征，有效的筛选出数量较多并且变化趋势未出现降低的分类作为播出平台的影视作品发行特征，有助于影视作品制作方快速锁定发行目标。

在一个实施例中，当通过分析播出平台的受众偏好特征来确定其发行特征时，该分析影视作品发行特征的方法如图3所示，包括以下步骤。

S10，采集播出平台的影视作品播出数据。

S114，将播出的影视作品的收视率归一化处理为收视指数I＝Rt/Rta，Rt代表影视作品的收视率，Rta代表播出平台的平均收视率。

由于对每个播出平台的收视率统计存在基准差异，直接使用影视作品的收视率数据难以反映出该影视作品在每个播出平台中相对于其他影视作品的受关注程度。为了消除各播出平台本身的收视率的基准差异，采用“收视指数”的概念，将收视率指标归一化处理为收视指数，收视指数＝该影视作品收视率/该播出平台的整体平均收视率，即I＝Rt/Rta。

S115，根据影视作品在一级分类下的收视指数分布，筛选出收视指数分布比例P1达到预设门限的一级分类作为受众偏好特征的一级分类，并将P1作为一级分类的受众偏好特征值。

先从每个一级分类中将收视指数分布比例较高的一级分类筛选出来，作为受众偏好特征的一级分类。

S116，在受众偏好特征的一级分类以下的二级分类中，统计影视作品的收视指数分布比例P2，筛选出P2≥Pa的二级分类作为受众偏好特征的二级分类，并将P2作为二级分类的受众偏好特征值，Pa代表二级分类在其他播出平台的收视指数分布比例的平均值；将P1、P2作为影视作品发行特征。

P1值越大，代表播出平台的受众更加偏好观看属于该一级分类的影视作品，该一级分类下的二级分类P2值越大，代表受众更加喜欢观看属于该二级分类的影视作品。本实施例中，能够通过分析播出平台的受众偏好特征来确定其影视作品发行特征，有效的筛选出收视指数较高的分类作为播出平台的影视作品发行特征，有助于影视作品制作方快速锁定发行目标，更符合播出平台受众的需求。

在一个实施例中，当通过播出平台的影视作品内容特征和受众偏好特征的综合结果来确定其发行特征时，该分析影视作品发行特征的方法如图4所示，包括以下步骤。

S10，采集播出平台的影视作品播出数据。

S110，根据影视作品在一级分类下的数量分布，筛选出数量分布比例R1达到预设门限的一级分类。

S111，在筛选出的一级分类以下的多个二级分类中，统计影视作品的数量分布比例R2，筛选出R2≥Ra的二级分类，Ra代表二级分类在其他播出平台的数量分布比例的平均值。

S112，针对筛选出的一级分类及其以下的二级分类，分析各个分类下的影视作品数量的变化趋势t＝(N1-N2)/N2，其中N1代表最近一个统计周期内对应分类下的影视作品数量，N2代表最近两个统计周期内对应分类下的影视作品数量，筛选出t≥0即变化趋势未降低的一级分类和二级分类作为影视作品内容特征的一级分类和二级分类。

S113，针对影视作品内容特征的一级分类和二级分类，统计各个分类的内容特征值，一级分类的内容特征值W1＝R1×t，二级分类的内容特征值W2＝R2×t，将W1、W2作为影视作品发行特征。

S114，将播出的影视作品的收视率归一化处理为收视指数I＝Rt/Rta，Rt代表影视作品的收视率，Rta代表播出平台的平均收视率。

S115，根据影视作品在一级分类下的收视指数分布，筛选出收视指数分布比例P1达到预设门限的一级分类作为受众偏好特征的一级分类，并将P1作为一级分类的受众偏好特征值。

S116，在受众偏好特征的一级分类以下的二级分类中，统计影视作品的收视指数分布比例P2，筛选出P2≥Pa的二级分类作为受众偏好特征的二级分类，并将P2作为二级分类的受众偏好特征值，Pa代表二级分类在其他播出平台的收视指数分布比例的平均值；将P1、P2作为影视作品发行特征。

S117，一级分类下的影视作品内容特征与受众偏好特征的综合结果S1＝W1×M₁+P1×M₂，二级分类下的影视作品内容特征与受众偏好特征的综合结果S2＝W2×M₃+P2×M₄，其中M_i代表加权系数；将S1、S2作为所述影视作品发行特征。

加权系数M_i可根据实际需求进行设置，例如，如果更需要考虑播出平台购买影视作品的偏好，则将影视作品内容特征的加权系数相对于受众偏好特征设置得更高，相反，如果更需要考虑受众偏好特征则将受众偏好特征的加权系数设置得更高。同理，对一级分类与二级分类之间的加权系数也可以据此进行设置，当需要对营私作品的类别考虑得更精细时，可以将二级分类的加权系统设置得更高。

S1值越大，代表该一级分类越适合被纳入到播出平台的影视作品发行特征，在该一级分类下的二级分类中，S2值越大越适合被纳入到播出平台的影视作品发行特征。本实施例通过综合考量播出平台的影视作品内容特征和受众偏好特征来确定影视作品发行特征，为发行决策提供了更加科学的数据分析和技术支撑，有助于影视作品制作方快速锁定发行目标，使发行决策变得精准高效，既符合播出平台的购买需求，又满足了播出平台的受众需求。另外，本实施例中S110～S113，与S114～S116之间并不局限于图4中所示的执行顺序；可以先执行S114～S116再执行S110～S113；还可以将S110～S113与S114～S116分别同时执行，都执行完毕后再继续执行S117。

在上述各实施例中，在分析得到播出平台的影视作品内容特征、受众偏好特征或者二者的综合结果后，还可以进一步按照数值大小对一级分类及其二级分类进行排序，使分析结果更直观，更便于查阅，更高效的完成发行决策。

在一个实施例中，如图5所示，本申请实施例提供的分析影视作品发行特征的方法进一步包括以下步骤。

S12，显示播出平台的影视作品发行特征。

服务器可以连接一显示设备，由显示设备来显示S11的分析结果；也可以将分析结果发送到各种终端设备进行显示，终端设备可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，车载控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

而在另一个实施例中，如图6所示，本申请实施例提供的分析影视作品发行特征的方法进一步包括以下步骤。

S13，接收影视作品的特征信息。

影视作品的特征信息来自于用户输入，用户可以在终端设备输入影视作品的特征信息并通过网络发送到服务器，也可以直接在与服务器连接的显示设备上输入影视作品的特征信息。影视作品的特征信息包括类别、编剧、导演、主演、剧情简介、标签关键词等；其主体可以是任何影视作品，优选为正处于发行阶段的影视作品，以便辅助其确定发行策略。

S14，根据影视作品的特征信息和播出平台的影视作品发行特征，为影视作品匹配播出平台。

根据接收到的特征信息，确定该影视作品所属的一级分类和二级分类，根据该分类与S11的分析结果进行匹配，输出预设数量(例如10个)的播出平台供用户选择确定发行策略。本实施例中，通过输入影视作品的特征信息能够为影视作品自动匹配到适合的播出平台，提高发行策略的制定效率。

上述步骤S12以及S13～S14也可以同时出现在同一个实施例中，以便分别实现其对应的效果。

此外，本申请实施例中，服务器可以通过硬件处理器(hardware processor)来实现上述各个功能步骤。服务器包括：处理器，用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，处理器被配置为：采集播出平台的影视作品播出数据；对影视作品播出数据进行特征分析，得到播出平台的影视作品发行特征；影视作品发行特征是影视作品内容特征，或者是受众偏好特征，或者是影视作品内容特征与受众偏好特征的综合结果。

在一个实施例中，处理器进一步被配置为：显示播出平台的影视作品发行特征。

在一个实施例中，处理器进一步被配置为：接收影视作品的特征信息，根据影视作品的特征信息和播出平台的影视作品发行特征，为影视作品匹配播出平台。

在一个实施例中，对影视作品播出数据进行特征分析，得到播出平台的影视作品内容特征包括：

根据影视作品在一级分类下的数量分布，筛选出数量分布比例R1达到预设门限的一级分类；在筛选出的一级分类以下的多个二级分类中，统计影视作品的数量分布比例R2，筛选出R2≥Ra的二级分类，Ra代表所述二级分类在其他播出平台的数量分布比例的平均值；针对筛选出的一级分类及其以下的二级分类，分析各个分类下的影视作品数量的变化趋势t＝(N1-N2)/N2，其中N1代表最近一个统计周期内对应分类下的影视作品数量，N2代表最近两个统计周期内对应分类下的影视作品数量，筛选出t≥0即变化趋势未降低的一级分类和二级分类作为影视作品内容特征的一级分类和二级分类；针对影视作品内容特征的一级分类和二级分类，统计各个分类的内容特征值，一级分类的内容特征值W1＝R1×t，二级分类的内容特征值W2＝R2×t，将W1、W2作为影视作品发行特征。

在一个实施例中，对影视作品播出数据进行特征分析，得到播出平台的受众偏好特征包括：

将播出的影视作品的收视率归一化处理为收视指数I＝Rt/Rta，Rt代表影视作品的收视率，Rta代表播出平台的平均收视率；根据影视作品在一级分类下的收视指数分布，筛选出收视指数分布比例P1达到预设门限的一级分类作为受众偏好特征的一级分类，并将P1作为一级分类的受众偏好特征值；在受众偏好特征的一级分类以下的二级分类中，统计影视作品的收视指数分布比例P2，筛选出P2≥Pa的二级分类作为受众偏好特征的二级分类，并将P2作为二级分类的受众偏好特征值，Pa代表所述二级分类在其他播出平台的收视指数分布比例的平均值；将P1、P2作为影视作品发行特征。

在一个实施例中，对影视作品播出数据进行特征分析，得到播出平台的影视作品内容特征与受众偏好特征的综合结果包括：

根据影视作品在一级分类下的数量分布，筛选出数量分布比例R1达到预设门限的一级分类；在筛选出的一级分类以下的多个二级分类中，统计影视作品的数量分布比例R2，筛选出R2≥Ra的二级分类，Ra代表二级分类在其他播出平台的数量分布比例的平均值；针对筛选出的一级分类及其以下的二级分类，分析各个分类下的影视作品数量的变化趋势t＝(N1-N2)/N2，其中N1代表最近一个统计周期内对应分类下的影视作品数量，N2代表最近两个统计周期内对应分类下的影视作品数量，筛选出t≥0即变化趋势未降低的一级分类和二级分类作为影视作品内容特征的一级分类和二级分类；针对影视作品内容特征的一级分类和二级分类，统计各个分类的内容特征值，一级分类的内容特征值W1＝R1×t，二级分类的内容特征值W2＝R2×t；将播出的影视作品的收视率归一化处理为收视指数I＝Rt/Rta，Rt代表影视作品的收视率，Rta代表播出平台的平均收视率；根据影视作品在一级分类下的收视指数分布，筛选出收视指数分布比例P1达到预设门限的一级分类作为受众偏好特征的一级分类，并将P1作为一级分类的受众偏好特征值；在受众偏好特征的一级分类以下的二级分类中，统计影视作品的收视指数分布比例P2，筛选出P2≥Pa的二级分类作为受众偏好特征的二级分类，并将P2作为二级分类的受众偏好特征值，Pa代表二级分类在其他播出平台的收视指数分布比例的平均值；一级分类下的影视作品内容特征与受众偏好特征的综合结果S1＝W1×M₁+P1×M₂，二级分类下的影视作品内容特征与受众偏好特征的综合结果S2＝W2×M₃+P2×M₄，其中M_i代表加权系数；将S1、S2作为影视作品发行特征。

在一个实施例中，处理器进一步被配置为：对各级分类按照影视作品发行特征的特征值从大到小的顺序进行排序。

在一个实施例中，采集播出平台的影视作品播出数据包括：

采集播出平台至少两年的影视作品播出数据，以每一年作为一个分析周期。

本领域的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、装置(设备)、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请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、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、装置(设备)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。

以上所述仅为本申请的优选实施例，并不用于限制本申请，对于本领域技术人员而言，本申请可以有各种改动和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种分析影视作品发行特征的方法，其特征在于，所述方法包括：

采集播出平台的影视作品播出数据；

对所述影视作品播出数据进行特征分析，得到所述播出平台的影视作品发行特征；所述影视作品发行特征是影视作品内容特征，或者是受众偏好特征，或者是所述影视作品内容特征与受众偏好特征的综合结果；

其中，对所述影视作品播出数据进行特征分析，得到所述播出平台的影视作品内容特征包括：

根据影视作品在一级分类下的数量分布，筛选出数量分布比例R1达到预设门限的一级分类；

在筛选出的一级分类以下的多个二级分类中，统计影视作品的数量分布比例R2，筛选出R2≥Ra的二级分类，Ra代表所述二级分类在其他播出平台的数量分布比例的平均值；

针对所述筛选出的一级分类及其以下的二级分类，分析各个分类下的影视作品数量的变化趋势t＝(N1-N2)/N2，其中N1代表最近一个统计周期内对应分类下的影视作品数量，N2代表最近两个统计周期内对应分类下的影视作品数量，筛选出t≥0即所述变化趋势未降低的一级分类和二级分类作为所述影视作品内容特征的一级分类和二级分类；

针对所述影视作品内容特征的一级分类和二级分类，统计各个分类的内容特征值，一级分类的内容特征值W1＝R1×t，二级分类的内容特征值W2＝R2×t，将W1、W2作为所述影视作品发行特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

显示所述播出平台的影视作品发行特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收影视作品的特征信息，

根据影视作品的特征信息和播出平台的影视作品发行特征，为所述影视作品匹配播出平台。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述影视作品播出数据进行特征分析，得到所述播出平台的受众偏好特征包括：

将播出的影视作品的收视率归一化处理为收视指数I＝Rt/Rta，Rt代表影视作品的收视率，Rta代表所述播出平台的平均收视率；

根据影视作品在一级分类下的收视指数分布，筛选出收视指数分布比例P1达到预设门限的一级分类作为所述受众偏好特征的一级分类，并将P1作为所述一级分类的受众偏好特征值；

在所述受众偏好特征的一级分类以下的二级分类中，统计影视作品的收视指数分布比例P2，筛选出P2≥Pa的二级分类作为所述受众偏好特征的二级分类，并将P2作为所述二级分类的受众偏好特征值，Pa代表所述二级分类在其他播出平台的收视指数分布比例的平均值；将P1、P2作为所述影视作品发行特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述影视作品播出数据进行特征分析，得到所述播出平台的影视作品内容特征与受众偏好特征的综合结果包括：

根据影视作品在一级分类下的数量分布，筛选出数量分布比例R1达到预设门限的一级分类；

在筛选出的一级分类以下的多个二级分类中，统计影视作品的数量分布比例R2，筛选出R2≥Ra的二级分类，Ra代表所述二级分类在其他播出平台的数量分布比例的平均值；

针对所述筛选出的一级分类及其以下的二级分类，分析各个分类下的影视作品数量的变化趋势t＝(N1-N2)/N2，其中N1代表最近一个统计周期内对应分类下的影视作品数量，N2代表最近两个统计周期内对应分类下的影视作品数量，筛选出t≥0即所述变化趋势未降低的一级分类和二级分类作为所述影视作品内容特征的一级分类和二级分类；

针对所述影视作品内容特征的一级分类和二级分类，统计各个分类的内容特征值，一级分类的内容特征值W1＝R1×t，二级分类的内容特征值W2＝R2×t；

将播出的影视作品的收视率归一化处理为收视指数I＝Rt/Rta，Rt代表影视作品的收视率，Rta代表所述播出平台的平均收视率；

根据影视作品在一级分类下的收视指数分布，筛选出收视指数分布比例P1达到预设门限的一级分类作为所述受众偏好特征的一级分类，并将P1作为所述一级分类的受众偏好特征值；

在所述受众偏好特征的一级分类以下的二级分类中，统计影视作品的收视指数分布比例P2，筛选出P2≥Pa的二级分类作为所述受众偏好特征的二级分类，并将P2作为所述二级分类的受众偏好特征值，Pa代表所述二级分类在其他播出平台的收视指数分布比例的平均值；

一级分类下的影视作品内容特征与受众偏好特征的综合结果S1＝W1×M₁+P1×M₂，二级分类下的影视作品内容特征与受众偏好特征的综合结果S2＝W2×M₃+P2×M₄，其中M_i代表加权系数；将S1、S2作为所述影视作品发行特征。

6.根据权利要求1、4和5任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对各级分类按照影视作品发行特征的特征值从大到小的顺序进行排序。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集播出平台的影视作品播出数据包括：

采集所述播出平台至少两年的影视作品播出数据，以每一年作为一个分析周期。

8.一种服务器，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：执行权利要求1至7任意一项所述的分析影视作品发行特征的方法。