CN106992974B - 一种直播视频信息监控方法、装置和设备 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种直播视频信息监控方法，所述方法包括：采集待监测直播视频信息的源数据；对所述源数据进行定义和筛选得到目标数据；基于评价因子采用预设算法对所述目标数据进行评价分析，得到所述目标数据的评价结果；其中，所述评价因子包括与用户相关的因素；基于所述评价结果，得到所述待监测视频直播信息的展示视图；接收展示指令，并响应所述展示指令将所述展示视图显示出来。本发明的实施例同时还公开了一种直播视频信息监控装置和设备。

Description

一种直播视频信息监控方法、装置和设备
技术领域
本发明涉及通信领域中的直播视频信息监控技术，尤其涉及一种直播视频信息监控方法、装置和设备。
背景技术
随着互联网的快速发展，视频直播在全民娱乐背景下也得到了快速发展。直播业务相比普通的互联网应用，交互频率更大，而且需要很强的实时性，如果体验异常或者体验不常的情况不能及时发现，会对视频直播业务运营、用户口碑造成不良的影响。
目前视频直播监控指标缺失有效分类，对于评价指标只依赖视频直播的主观经验判断体验好坏，而且只针对于视频直播的本身性能数据做监控，因此，存在监控指标涵盖不全的问题，缺乏对主播的体验或者用户投诉的关注，没有客观的数据度量标准。
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直播视频信息监控方法、装置和设备，解决了现有视频直播监控技术中存在监控指标涵盖不全的问题，实现了对视频直播中本身性能数据和主播的体验或用户投诉的监控，能够客观的进行数据度量。
本发明的技术方案是这样实现的：
第一方面，提供一种直播视频信息监控方法，所述方法包括：
采集待监测直播视频信息的源数据；
对所述源数据进行定义和筛选得到目标数据；
基于评价因子采用预设算法对所述目标数据进行评价分析，得到所述目标数据的评价结果；其中，所述评价因子包括与用户相关的因素；
基于所述评价结果，得到所述待监测视频直播信息的展示视图；
接收展示指令，并响应所述展示指令将所述展示视图显示出来。
可选的，所述对所述源数据进行定义和筛选得到目标数据，包括：
按照预设筛选原则对所述源数据进行筛选，得到第一数据；
定义所述第一数据的属性信息，得到所述目标数据；
将所述目标数据记录到所述数据平台中。
可选的，所述基于评价因子采用预设算法对所述目标数据进行评价分析，得到所述目标数据的评价结果，包括：
基于所述评价因子对采集到的所述目标数据进行分类，得到第二数据；
采用最大期望算法对所述第二数据进行评价分析，得到所述目标数据的评价结果并存储。
可选的，所述评价因子包括：主播端视频上传体验衡量指标、玩家观看视频体验衡量指标、服务器重点模块性能数据、论坛和投诉分析、内容分发网络直通车。
可选的，所述采用最大期望算法对所述第二数据进行评价分析，得到所述目标数据的评价结果并存储，包括：
采用所述最大期望算法对所述第二数据中与所述主播端视频上传体验衡量指标对应的第一子数据进行指标评级，得到所述第一子数据的评价结果；
采用最大期望算法对所述第二数据中与所述玩家观看视频体验衡量指标对应的第二子数据进行指标评级，得到所述第二子数据的评价结果；
采用最大期望算法对所述第二数据中与所述服务器重点模块性能数据对应的第三子数据进行指标评级，得到所述第三子数据的评价结果；
采用最大期望算法对所述第二数据中与所述论坛和投诉分析对应的第四子数据进行指标评级，得到所述第四子数据的评价结果；
采用最大期望算法对所述第二数据中与所述内容分发网络直通车对应的第五子数据进行指标评级，得到所述第五子数据的评价结果；
存储所述第一子数据的评价结果、所述第二子数据的评价结果、所述第三子数据的评价结果、所述第四子数据的评价结果和所述第五子数据的评价结果。
可选的，所述基于所述评价结果，得到所述待监测视频直播信息的展示视图，包括：
对所述第一子数据的评价结果进行分析，获取所述第一子数据针对每一预设分类指标的展示视图；
对所述第二子数据的评价结果进行分析，获取所述第二子数据针对每一所述预设分类指标的展示视图；
对所述第三子数据的评价结果进行分析，获取所述第三子数据针对每一所述预设分类指标的展示视图；
对所述第四子数据的评价结果进行分析，获取所述第四子数据针对每一所述预设分类指标的展示视图；
对所述第五子数据的评价结果进行分析，获取所述第五子数据针对每一所述预设分类指标的展示视图。
可选的，所述方法还包括：
对所述目标数据进行监测；
当监测到所述目标数据产生异常时，产生告警信息，并根据所述告警信息所属的类别自动进行告警分析。
第二方面，提供一种直播视频信息监控装置，所述装置包括：采集单元、第一获取单元、第一处理单元、第二获取单元和接收单元，其中：
所述采集单元，用于采集待监测直播视频信息的源数据；
所述第一获取单元，用于对所述源数据进行定义和筛选得到目标数据；
所述第一处理单元，用户与基于评价因子采用预设算法对所述目标数据进行评价分析，得到所述目标数据的评价结果；其中，所述评价因子包括与终端的用户相关的因素；
所述第二获取单元，用于基于所述评价结果，得到所述待监测视频直播信息的展示视图；
所述接收单元，用于接收展示指令，并响应所述展示指令将所述展示视图显示出来。
第三方面，提供一种直播视频信息监控设备，所述设备包括：处理器和通信接口，其中：
所述处理器，用于采集待监测直播视频信息的源数据；对所述源数据进行定义和筛选得到目标数据；基于评价因子采用预设算法对所述目标数据进行评价分析，得到所述目标数据的评价结果；其中，所述评价因子包括与用户相关的因素；基于所述评价结果，得到所述待监测视频直播信息的展示视图；通过所述通信接口接收展示指令，并响应所述展示指令将所述展示视图显示出来。
本发明的实施例所提供的直播视频信息监控方法、装置和设备，采集待监测直播视频信息的源数据，对源数据进行定义和筛选得到目标数据，然后，基于评价因子采用预设算法对目标数据进行评价分析，得到目标数据的评价结果；其中，评价因子包括与用户相关的因素；之后可以基于评价结果，得到待监测视频直播信息的展示视图；最终能够响应展示指令将展示视图显示出来；这样，可以对经过筛选和定义处理后的源数据按照评价因子采用预设算法进行评价分析，从而能够得到视频直播中的各类信息的展示视图，并且评价因子中包括与用户相关的因素，解决了现有视频直播监控技术中存在监控指标涵盖不全的问题，实现了对视频直播中本身性能数据和主播的体验或用户投诉的监控，能够客观的进行数据度量。
附图说明
图1为本发明的实施例提供的一种直播视频信息监控方法的流程示意图；
图2为本发明的实施例提供的另一种直播视频信息监控方法的流程示意图；
图3为本发明的实施例提供的又一种直播视频信息监控方法的流程示意图；
图4为本发明的另一实施例提供的一种直播视频信息监控方法的流程示意图；
图5为本发明的实施例提供的一种抓取的视频直播中的数据的示意图；
图6为本发明的实施例提供的一种对抓取的视频直播中的数据进行抽样后的示意图；
图7为本发明的实施例提供的一种玩家进入房间的时间分布聚合点示意图；
图8为本发明的实施例提供的一种预设分类指标的界面示意图；
图9为本发明的实施例提供的一种展示视图的示意图；
图10为本发明的另一实施例提供的另一种直播视频信息监控方法的流程示意图；
图11为本发明的实施例提供的一种告警信息界面示意图；
图12为本发明的实施例提供的一种告警信息对应的分析结果界面示意图；
图13为本发明的实施例提供的一种直播视频信息监控装置的结构示意图；
图14为本发明的实施例提供的另一种直播视频信息监控装置的结构示意图；
图15为本发明的实施例提供的又一种直播视频信息监控装置的结构示意图；
图16为本发明的实施例提供的一种直播视频信息监控设备的结构示意图。
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。
本发明的实施例提供一种直播视频信息监控方法，参照图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤101、采集待监测直播视频信息的源数据。
具体的，步骤101采集待监测直播视频信息的源数据可以是由直播视频信息监控装置来实现的；信息监控装置可以是在视频直播程中能够对直播的视频信息进行监控的设备。源数据可以是通过对视频直播过程中的所有数据进行分类采集得到的，例如源数据可以包括：内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)质量数据、用户体验数据、直播质量数据等视频直播过程产生的各种类型的数据。
步骤102、对源数据进行定义和筛选得到目标数据。
具体的，步骤102对源数据进行定义和筛选得到目标数据可以是由直播视频信息监控装置来实现的；在视频直播过程中采集到的待监测直播视频信息的源数据中包括一些与当前正在直播的视频信息无关的数据，并且源数据的格式等属性信息也不是信息监控装置能够识别的数据的属性信息，因此需要对得到的源数据进行定义和筛选，得到符合要求的目标数据。
步骤103、基于评价因子采用预设算法对目标数据进行评价分析，得到目标数据的评价结果。
其中，评价因子包括与用户相关的因素。
具体的，步骤103基于评价因子采用预设算法对目标数据进行评价分析，得到目标数据的评价结果可以是由直播视频信息监控装置来实现的；评价因子可以是将直播的视频信息中产生的数据按照用户的关注需求进行分类后得到的分类类别信息，具体可以是根据实际的应用场景来对视频直播中产生的数据进行分类的；当然，本实施例中的评价因子中包括有与主播相关的指标信息和与玩家相关的指标信息。预设算法可以是预先设定的，能够对目标数据进行评级的一种聚类分析算法。
步骤104、基于评价结果，得到待监测视频直播信息的展示视图。
具体的，步骤104基于评价结果，得到待监测视频直播信息的展示视图可以是由直播视频信息监控装置来实现的；待监测视频直播信息的展示图可以是待监测视频直播信息针对不同的预设分类指标的展示视图。
步骤105、接收展示指令，并响应展示指令将展示视图显示出来。
具体的，步骤105接收展示指令，并响应展示指令将展示视图显示出来可以是由直播视频信息监控装置来实现的；展示视图是针对不同的预设分类指标的视图，每一个展示视图都存储在当前的信息监控装置中，用户需要查看哪一个展示视图的时候，可以触控对应的标识，信息监控装置会响应用户的触控指令，查找与当前触控指令对应的展示视图并将对应的展示视图显示在信息监控装置的前端的显示屏幕上。
本发明的实施例所提供的直播视频信息监控方法，采集待监测直播视频信息的源数据，对源数据进行定义和筛选得到目标数据，然后，基于评价因子采用预设算法对目标数据进行评价分析，得到目标数据的评价结果；其中，评价因子包括与用户相关的因素；之后可以基于评价结果，得到待监测视频直播信息的展示视图；最终能够响应展示指令将展示视图显示出来；这样，可以对经过筛选和定义处理后的源数据按照评价因子采用预设算法进行评价分析，从而能够得到视频直播中的各类信息的展示视图，并且评价因子中包括与用户相关的因素，解决了现有视频直播监控技术中存在监控指标涵盖不全的问题，实现了对视频直播中本身性能数据和主播的体验或用户投诉的监控，能够客观的进行数据度量。
基于前述实施例，本发明的实施例提供一种直播视频信息监控方法，参照图2所示，该方法包括以下步骤：
步骤201、直播视频信息监控装置采集待监测直播视频信息的源数据。
步骤202、直播视频信息监控装置按照预设筛选原则对源数据进行筛选，得到第一数据。
具体的，预设筛选原则可以是用户预先设定的能够筛除掉源数据中与待监测直播视频信息无关的数据的条件；与待监测直播视频信息无关的数据可以是与采集分类时与所的类别不对应的数据，例如可以是不属于CDN质量数据、用户体验数据、直播质量数据等的数据。
步骤203、直播视频信息监控装置定义第一数据的属性信息，得到目标数据。
其中，第一数据的属性信息可以包括第一数据的格式、样式等与第一数据相关的信息，信息监控装置可以根据直播视频监控设备能够识别的原则定义第一数据的属性信息，例如是可以对第一数据的格式进行转换等，最终得到符合要求的目标数据。
步骤204、直播视频信息监控装置将目标数据记录到数据平台中。
具体的，在得到目标数据后，可以将该目标数据记录到信息监控装置的数据平台中。
步骤205、直播视频信息监控装置基于评价因子采用预设算法对目标数据进行评价分析，得到目标数据的评价结果。
其中，评价因子包括与用户相关的因素。
步骤206、直播视频信息监控装置基于评价结果，得到待监测视频直播信息的展示视图。
步骤207、直播视频信息监控装置接收展示指令，并响应展示指令将展示视图显示出来。
需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤或概念的解释可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。
本发明的实施例所提供的直播视频信息监控方法，采集待监测直播视频信息的源数据，对源数据进行定义和筛选得到目标数据，然后，基于评价因子采用预设算法对目标数据进行评价分析，得到目标数据的评价结果；其中，评价因子包括与用户相关的因素；之后可以基于评价结果，得到待监测视频直播信息的展示视图；最终能够响应展示指令将展示视图显示出来；这样，可以对经过筛选和定义处理后的源数据按照评价因子采用预设算法进行评价分析，从而能够得到视频直播中的各类信息的展示视图，并且评价因子中包括与用户相关的因素，解决了现有视频直播监控技术中存在监控指标涵盖不全的问题，实现了对视频直播中本身性能数据和主播的体验或用户投诉的监控，能够客观的进行数据度量。
基于前述实施例，本发明的实施例提供一种直播视频信息监控方法，参照图3所示，该方法包括以下步骤：
步骤301、直播视频信息监控装置采集待监测直播视频信息的源数据。
步骤302、直播视频信息监控装置按照预设筛选原则对源数据进行筛选，得到第一数据。
步骤303、直播视频信息监控装置定义第一数据的属性信息，得到目标数据。
步骤304、直播视频信息监控装置将目标数据记录到数据平台中。
步骤305、直播视频信息监控装置基于评价因子对采集到的目标数据进行分类，得到第二数据。
其中，评价因子包括：主播端视频上传体验衡量指标、玩家观看视频体验衡量指标、服务器重点模块性能数据、论坛和投诉分析、内容分发网络直通车。
具体的，直播视频信息监控设备可以按照评价因子将得到的目标数据进行分类，获取每一类评价因子对应的目标数据得到第二数据；每一类评价因子对应的包括有视频直播具体数据，例如，评价因子中的主播端视频上传体验衡量指标包括的视频直播具体数据有：首个关键帧上传时长、主播上传发包成功率、主播上传帧成功率、主播上传关键帧成功率、主播所有关键帧耗时、主播客户端到主播节点的ping值、主播比特率、主播视频分辨率、主播进入房间成功率、主播进入房间的进入状态分布、主播离开房间成功率、主播离开房间的离开状态分布、主播登录房间成功率、主播登录房间的登录状态分布、主播登出房间成功率、主播登出房间的登出状态分布、客户端质量、视频播放总时长、主播开启直播成功率、主播平均带宽(单位可以为KB)、重传率、重传成功率、主播每秒传输帧数(Frames PerSecond，FPS)、主播上传电脑配置等数据。其中，客户端质量可以包括：崩溃Crash率、平均CPU占用率、平均内存占用(单位可以为MB)等数据。
玩家观看视频体验衡量指标包括的视频直播具体数据有：视频用户体验指数、玩家网络丢包率、帧成功率、关键帧成功率、首个关键帧加载时长、CDN连接成功率、视频用户进入房间平均时长、指标按地域与运营商分布、房间内用户总人数、房间内送礼、房间内分渠道人数、视频平均每10分钟卡的帧数、视频平均每10分钟卡的次数、CDN断流比例、直播CDN带宽使用量等数据。
服务器重点模块性能数据包括的视频直播具体数据有：转码服务器性能数据、单台转码率、用户数据服务器性能数据以及其他数据等。
论坛和投诉分析包括的视频直播具体数据有：坛和投诉分析等。
内容分发网络直通车包括的视频直播具体数据有：直通车带宽流量、视频在线人数、直通车断流情况、直通车慢速情况、直通车慢速比例、直通车同步/异步拒绝、直通车回源异常、直通车重新推头、直通车丢帧等数据。
步骤306、直播视频信息监控装置采用最大期望算法对第二数据进行评价分析，得到目标数据的评价结果并存储。
其中，最大期望(Expectation Maximization Algorithm，EM)算法，又可以成为期望最大化算法；EM算法可以是一种迭代算法，用于含有隐变量(latent variable)的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。需要说明的是，本实施例中只是举例说明预设算法可以是EM算法，当然在本发明的其它实施例中预设算法也可以是其它能够实现对数据的评价分级的数据挖掘算法。
具体的，信息监控装置可以采用EM算法对得到的第二数据进行打分，然后根据打分结果对第二数据进行评级，最终根据评级结果得到目标数据中的每一类目标数据的评价结果(例如，可以得到主播端视频上传体验衡量指标类数据的评价结果、玩家观看视频体验衡量指标类数据的评价结果、服务器重点模块性能数据类数据的评价结果、论坛和投诉分析类数据的评价结果、内容分发网络直通车类数据的评价结果)，同时可以将得到的评价结果存储在信息监控装置的存储器中。
步骤307、直播视频信息监控装置基于评价结果，得到待监测视频直播信息的展示视图。
步骤308、直播视频信息监控装置接收展示指令，并响应展示指令将展示视图显示出来。
需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤或概念的解释可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。
本发明的实施例所提供的直播视频信息监控方法，采集待监测直播视频信息的源数据，对源数据进行定义和筛选得到目标数据，然后，基于评价因子采用预设算法对目标数据进行评价分析，得到目标数据的评价结果；其中，评价因子包括与用户相关的因素；之后可以基于评价结果，得到待监测视频直播信息的展示视图；最终能够响应展示指令将展示视图显示出来；这样，可以对经过筛选和定义处理后的源数据按照评价因子采用预设算法进行评价分析，从而能够得到视频直播中的各类信息的展示视图，并且评价因子中包括与用户相关的因素，解决了现有视频直播监控技术中存在监控指标涵盖不全的问题，实现了对视频直播中本身性能数据和主播的体验或用户投诉的监控，能够客观的进行数据度量。
基于前述实施例，本发明的实施例提供一种直播视频信息监控方法，参照图4所示，该方法包括以下步骤：
步骤401、直播视频信息监控装置采集待监测直播视频信息的源数据。
步骤402、直播视频信息监控装置按照预设筛选原则对源数据进行筛选，得到第一数据。
步骤403、直播视频信息监控装置定义第一数据的属性信息，得到目标数据。
步骤404、直播视频信息监控装置将目标数据记录到数据平台中。
步骤405、直播视频信息监控装置基于评价因子对采集到的目标数据进行分类，得到第二数据。
其中，评价因子包括：主播端视频上传体验衡量指标、玩家观看视频体验衡量指标、服务器重点模块性能数据、论坛和投诉分析、内容分发网络直通车。
步骤406、直播视频信息监控装置采用最大期望算法对第二数据中与主播端视频上传体验衡量指标对应的第一子数据进行指标评级，得到第一子数据的评价结果。
具体的，在采用最大期望算法对第二数据进行评价分析具体可以是按照评价因子分别对每类评价因子对应的第二数据进行评价分析，因此，可以先分别查找第二数据中与主播端视频上传体验衡量指标对应的第一子数据，查找第二数据中与玩家观看视频体验衡量指标对应的第二子数据，查找第二数据中与服务器重点模块性能数据对应的第三子数据，查找第二数据中与论坛和投诉分析对应的第四子数据，查找第二数据中与内容分发网络直通车对应的第五子数据，得到相应的子数据后可以采用EM算法对每一子数据先进行数据抓取可以得到如图5所示的柱状图，对抓取得到的数据进行抽样之后可以得到如图6所示的柱状图，抽样后可以将大数据分类成小数据集，之后对抽样得到的小数据集进行分析。因此，抽样后数据信息更详细，最终分析得到的分级评价结果更加准确。
步骤407、直播视频信息监控装置采用最大期望算法对第二数据中与玩家观看视频体验衡量指标对应的第二子数据进行指标评级，得到第二子数据的评价结果。
具体的，以采用EM算法对第二子数据中的视频用户进入房间平均时长对应的数据进行分级评价为例进行说明：先对第二子数据中的视频用户进入房间平均时长对应的数据进行抓取，然后进行抽样后得到分布趋势大体如下，1分钟内进入游戏的玩家分布最高，当然也有超出10分钟无法进入游戏的玩家。
0s-60s约占40％，呈现中间最高趋势；
60s-120s约占25％，呈逐步下降趋势；
120s-360s玩家进入游戏时间分布相对均匀(约占33％)；
360s-420s玩家分布逐渐降低，360s以上玩家进入游戏占比约为2％，420s以上的比例更小。
对于玩家登录总共用时的指标，我们使用EM算法进行聚类分析尝试，尝试后我们使用了簇数为4的EM聚类(意图寻找出优良中差最可能的均值)，最终聚合的四个点如图7中所示，分别为：0.01、0.39、0.23、0.37，对应的加载平均时长分别为：616.2437s、57.4421s、21.3985s、212.5239s；将得到到这份数据分为四类的话，每类具有以下特征：
优秀：加载平均时长为21.4s，指标共有23％；
良好：加载平均时长为57.4s，指标共有39％；
一般：加载平均时长为212s，指标共有37％；
差：加载平均时长为616s，指标共有1％。
将上述得到的每份数据的特征与标准差相结合则可以得到以下分级评价结果：
优秀：0～30(s)；良好：30～80(s)；一般：80～300(s)；差：300(s)。
综上，可以得到玩家登录总共用时在0～30s内体验最佳为优秀，用时在30～80s内体验良好，用时在80～300s内体验一般，用时在300s以上的体验较差；进而，用户可以根据该分级评价结果得到在后续应用中为了保证玩家的体验效果，可以减少时长在80以上的玩家。
步骤408、直播视频信息监控装置采用最大期望算法对第二数据中与服务器重点模块性能数据对应的第三子数据进行指标评级，得到第三子数据的评价结果。
步骤409、直播视频信息监控装置采用最大期望算法对第二数据中与论坛和投诉分析对应的第四子数据进行指标评级，得到第四子数据的评价结果。
步骤410、直播视频信息监控装置采用最大期望算法对第二数据中与内容分发网络直通车对应的第五子数据进行指标评级，得到第五子数据的评价结果。
需要说明的是，第一子数据、第三子数据、第四子数据和第五子数据的评价结果可以参照第二子数据的评价结果的计算方式来实现，此处不再赘述。
步骤411、直播视频信息监控装置存储第一子数据的评价结果、第二子数据的评价结果、第三子数据的评价结果、第四子数据的评价结果和第五子数据的评价结果。
具体的，可以将得到的第一子数据的评价结果、第二子数据的评价结果、第三子数据的评价结果、第四子数据的评价结果和第五子数据的评价结果存储在直播视频信息监控设备的存储器中。
步骤412、直播视频信息监控装置对第一子数据的评价结果进行分析，获取第一子数据针对每一预设分类指标的展示视图。
具体的，预设分类指标可以包括：主播质量、主播体验、视频房间统计、视频用户体验、用户区域分布体验、视频直通车体验等。直播视频信息监控设备将第一子数据中的所有数据按照主播质量、主播体验、视频房间统计、视频用户体验、用户区域分布体验、视频直通车体验分类，获取第一子数据中的所有数据针对每一预设分类指标的展示视图，并形成如图8中所示的展示界面；图8的展示界面中的视频信息包括数据按照主播质量、主播体验、视频房间统计、视频用户体验、用户区域分布体验、视频直通车体验等分类指标。进一步，如图8中所示，用户可以点击主播跨网体验一栏，查看主播跨网体验对应的展示视图，进而展示在直播视频信息监控设备的显示屏幕上的展示视图可以如图9所示；其中，图9a为主播运营商分布展示视图，图9b为主播跨网比例展示视图，图9c为主播地域分布展示视图、图9d为主播节点使用分布展示视图。根据图9中的展示视图即可以很明显的得到主播运营商分布情况、主播跨网分布情况、主播地域分布情况、主播节点使用的分布情况。
步骤413、直播视频信息监控装置对第三子数据的评价结果进行分析，获取第三子数据针对每一预设分类指标的展示视图。
步骤414、直播视频信息监控装置对第四子数据的评价结果进行分析，获取第四子数据针对每一预设分类指标的展示视图。
步骤415、直播视频信息监控装置对第五子数据的评价结果进行分析，获取第五子数据针对每一预设分类指标的展示视图。
需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤或概念的解释可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。
本发明的实施例所提供的直播视频信息监控方法，采集待监测直播视频信息的源数据，对源数据进行定义和筛选得到目标数据，然后，基于评价因子采用预设算法对目标数据进行评价分析，得到目标数据的评价结果；其中，评价因子包括与用户相关的因素；之后可以基于评价结果，得到待监测视频直播信息的展示视图；最终能够响应展示指令将展示视图显示出来；这样，可以对经过筛选和定义处理后的源数据按照评价因子采用预设算法进行评价分析，从而能够得到视频直播中的各类信息的展示视图，并且评价因子中包括与用户相关的因素，解决了现有视频直播监控技术中存在监控指标涵盖不全的问题，实现了对视频直播中本身性能数据和主播的体验或用户投诉的监控，能够客观的进行数据度量。
基于前述实施例，参照图10所示，在本发明的另一实施例中，该方法还包括以下步骤：
步骤501、直播视频信息监控装置对目标数据进行监测。
步骤502、当监测到目标数据产生异常时，直播视频信息监控装置产生告警信息并根据告警信息所属的类别自动进行告警分析。
具体的，直播视频信息监控设备可以对整个视频直播过程中产生的所有数据进行监控；当然可以预先完成视频直播数据的监控配置，并对产生的告警信息进行分类存储在直播视频信息监控设备中。如图11所示，用户可以通过对应的告警信息界面查看产生的告警分类及对应的告警信息。在产生告警信息后可以响应该告警信息对相应的告警进行告警分析，分析产生该告警的具体原因，分析完成后可以生成图12所示的事件相关信息界面，以10月游戏版本更新为例，根据图12所示的界面可以得到异常产生时间、更新事件开始时间、事件来源、升级路径、当前处理人员信息、事件影响的范围、异常持续时间、结束时间、异常对应的级别(严重)等信息。
本发明的实施例所提供的直播视频信息监控方法，对目标数据进行监测，当监测到目标数据产生异常时，产生告警信息并根据告警信息所属的类别自动进行告警分析；这样，同时，可以对视频直播的整个过程中产生的数据进行监控，可以及时对用户投诉或者异常进行告警并处理，形成了自动的辅助闭环服务。
本发明的实施例提供一种直播视频信息监控装置6，该装置可以应用于图1～4、10对应的一种直播视频信息监控方法中，参照图13所示，该装置包括：采集单元61、第一获取单元62、第一处理单元63、第二获取单元64和接收单元65，其中：
采集单元61，用于采集待监测直播视频信息的源数据。
第一获取单元62，用于对源数据进行定义和筛选得到目标数据。
第一处理单元63，用户与基于评价因子采用预设算法对目标数据进行评价分析，得到目标数据的评价结果。
其中，评价因子包括与终端的用户相关的因素。
第二获取单元64，用于基于评价结果，得到待监测视频直播信息的展示视图。
接收单元65，用于接收展示指令，并响应展示指令将展示视图显示出来。
本发明的实施例所提供的直播视频信息监控装置，采集待监测直播视频信息的源数据，对源数据进行定义和筛选得到目标数据，然后，基于评价因子采用预设算法对目标数据进行评价分析，得到目标数据的评价结果；其中，评价因子包括与用户相关的因素；之后可以基于评价结果，得到待监测视频直播信息的展示视图；最终能够响应展示指令将展示视图显示出来；这样，可以对经过筛选和定义处理后的源数据按照评价因子采用预设算法进行评价分析，从而能够得到视频直播中的各类信息的展示视图，并且评价因子中包括与用户相关的因素，解决了现有视频直播监控技术中存在监控指标涵盖不全的问题，实现了对视频直播中本身性能数据和主播的体验或用户投诉的监控，能够客观的进行数据度量。
具体的，参照图14所示，第一获取单元62包括：选取模块621、第一处理模块622和记录模块623，其中：
选取模块621，用于按照预设筛选原则对源数据进行筛选，得到第一数据。
第一处理模块622，用于定义第一数据的属性信息，得到目标数据。
记录模块623，用于将目标数据记录到数据平台中。
具体的，参照图14所示，第一处理单元63包括：分类模块631和第二处理模块632，其中：
分类模块631，用于基于评价因子对采集到的目标数据进行分类，得到第二数据。
第二处理模块632，用于采用最大期望算法对第二数据进行评价分析，得到目标数据的评价结果并存储。
其中，评价因子包括：主播端视频上传体验衡量指标、玩家观看视频体验衡量指标、服务器重点模块性能数据、论坛和投诉分析、内容分发网络直通车等参数。
进一步，第二处理模块632具体用于执行以下步骤：
采用最大期望算法对第二数据中与主播端视频上传体验衡量指标对应的第一子数据进行指标评级，得到第一子数据的评价结果。
采用最大期望算法对第二数据中与玩家观看视频体验衡量指标对应的第二子数据进行指标评级，得到第二子数据的评价结果。
采用最大期望算法对第二数据中与服务器重点模块性能数据对应的第三子数据进行指标评级，得到第三子数据的评价结果；
采用最大期望算法对第二数据中与论坛和投诉分析对应的第四子数据进行指标评级，得到第四子数据的评价结果。
采用最大期望算法对第二数据中与内容分发网络直通车对应的第五子数据进行指标评级，得到第五子数据的评价结果。
存储第一子数据的评价结果、第二子数据的评价结果、第三子数据的评价结果、第四子数据的评价结果和第五子数据的评价结果。
具体的，参照图14所示，第二获取单元64包括：第一获取模块641和第二获取模块642，其中：
第一获取模块641，用于对第一子数据的评价结果进行分析，获取第一子数据针对每一预设分类指标的展示视图。
第一获取模块641，还用于对第二子数据的评价结果进行分析，获取第二子数据针对每一预设分类指标的展示视图。
第二获取模块642，用于对第三子数据的评价结果进行分析，获取第三子数据针对每一预设分类指标的展示视图。
第二获取模块642，还用于对第四子数据的评价结果进行分析，获取第四子数据针对每一预设分类指标的展示视图。
第二获取模块642，还用于对第五子数据的评价结果进行分析，获取第五子数据针对每一预设分类指标的展示视图。
进一步，参照图15所示，该装置还包括：监测单元66和第二处理单元67，其中：
监测单元66，用于对目标数据进行监测。
第二处理单元67，用于当监测到目标数据产生异常时，产生告警信息，并根据告警信息所属的类别自动进行告警分析。
需要说明的是，本实施例中各个单元和模块之间的交互过程，可以参照图1～4、10对应的实施例提供的一种信息监控方法中的交互过程，此处不再赘述。
本发明的实施例所提供的直播视频信息监控装置，采集待监测直播视频信息的源数据，对源数据进行定义和筛选得到目标数据，然后，基于评价因子采用预设算法对目标数据进行评价分析，得到目标数据的评价结果；其中，评价因子包括与用户相关的因素；之后可以基于评价结果，得到待监测视频直播信息的展示视图；最终能够响应展示指令将展示视图显示出来；这样，可以对经过筛选和定义处理后的源数据按照评价因子采用预设算法进行评价分析，从而能够得到视频直播中的各类信息的展示视图，并且评价因子中包括与用户相关的因素，解决了现有视频直播监控技术中存在监控指标涵盖不全的问题，实现了对视频直播中本身性能数据和主播的体验或用户投诉的监控，能够客观的进行数据度量。同时，可以对视频直播的整个过程中产生的数据进行监控，可以及时对用户投诉或者异常进行告警并处理，形成了自动的辅助闭环服务。
本发明的实施例提供一种直播视频信息监控设备7，该设备可以应用于图1～4、10对应的实施例提供的一种直播视频信息监控方法中，参照图16所示，该设备包括：处理器71和通信接口72，其中：
处理器71，用于采集待监测直播视频信息的源数据；对源数据进行定义和筛选得到目标数据；基于评价因子采用预设算法对目标数据进行评价分析，得到目标数据的评价结果；其中，评价因子包括与用户相关的因素；基于评价结果，得到待监测视频直播信息的展示视图；通过通信接口72接收展示指令，并响应展示指令将展示视图显示出来。
需要说明的是，本实施例中处理器与通信接口之间的交互过程，可以参照图1～4、10对应的实施例提供的一种直播视频消息监控方法中的交互过程，此处不再赘述。
本发明的实施例所提供的直播视频信息监控设备，采集待监测直播视频信息的源数据，对源数据进行定义和筛选得到目标数据，然后，基于评价因子采用预设算法对目标数据进行评价分析，得到目标数据的评价结果；其中，评价因子包括与用户相关的因素；之后可以基于评价结果，得到待监测视频直播信息的展示视图；最终能够响应展示指令将展示视图显示出来；这样，可以对经过筛选和定义处理后的源数据按照评价因子采用预设算法进行评价分析，从而能够得到视频直播中的各类信息的展示视图，并且评价因子中包括与用户相关的因素，解决了现有视频直播监控技术中存在监控指标涵盖不全的问题，实现了对视频直播中本身性能数据和主播的体验或用户投诉的监控，能够客观的进行数据度量。
在实际应用中，所述采集单元61、第一获取单元62、第一处理单元63、第二获取单元64、接收单元65、选取模块621、第一处理模块622、记录模块623、分类模块631、第二处理模块632、第一获取模块641、第二获取模块642、监测单元66和第二处理单元67均可由位于无线数据发送设备中的中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、微处理器(MicroProcessor Unit，MPU)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)或现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)等实现。
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。

Claims (14)

1.一种直播视频信息监控方法，其特征在于，所述方法包括：
采集待监测直播视频信息的源数据；
对所述源数据进行定义和筛选得到目标数据；
基于评价因子，对所述目标数据进行分类，得到第二数据；
采用预设算法，对所述第二数据中对应于每类所述评价因子的子数据进行指标评级，以得到所述第二数据的多个子数据的评价结果；
其中，所述评价因子的类别包括：主播端视频上传体验衡量指标、玩家观看视频体验衡量指标、服务器重点模块性能数据、论坛和投诉分析、以及内容分发网络直通车；
基于所述第二数据的多个子数据的评价结果，得到所述第二数据的多个子数据分别针对每一预设分类指标的展示视图；
接收展示指令，并响应所述展示指令将所述展示视图显示出来。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述源数据进行定义和筛选得到目标数据，包括：
按照预设筛选原则对所述源数据进行筛选，得到第一数据；
定义所述第一数据的属性信息，得到所述目标数据；
将所述目标数据记录到数据平台中。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预设算法，对所述第二数据中对应于每类所述评价因子的子数据进行指标评级，以得到所述第二数据的多个子数据的评价结果，包括：
采用最大期望算法，对所述第二数据中的对应于每类所述评价因子的子数据进行指标评级，以得到所述第二数据的多个子数据的评价结果并存储。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用最大期望算法，对所述第二数据中的对应于每类所述评价因子的子数据进行指标评级，以得到所述第二数据的多个子数据的评价结果并存储，包括：
采用所述最大期望算法对所述第二数据中与所述主播端视频上传体验衡量指标对应的第一子数据进行指标评级，得到所述第一子数据的评价结果；
采用最大期望算法对所述第二数据中与所述玩家观看视频体验衡量指标对应的第二子数据进行指标评级，得到所述第二子数据的评价结果；
采用最大期望算法对所述第二数据中与所述服务器重点模块性能数据对应的第三子数据进行指标评级，得到所述第三子数据的评价结果；
采用最大期望算法对所述第二数据中与所述论坛和投诉分析对应的第四子数据进行指标评级，得到所述第四子数据的评价结果；
采用最大期望算法对所述第二数据中与所述内容分发网络直通车对应的第五子数据进行指标评级，得到所述第五子数据的评价结果；
存储所述第一子数据的评价结果、所述第二子数据的评价结果、所述第三子数据的评价结果、所述第四子数据的评价结果和所述第五子数据的评价结果。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二数据的多个子数据的评价结果，得到所述第二数据的多个子数据分别针对每一预设分类指标的展示视图，包括：
对所述第一子数据的评价结果进行分析，获取所述第一子数据针对每一所述预设分类指标的展示视图；
对所述第二子数据的评价结果进行分析，获取所述第二子数据针对每一所述预设分类指标的展示视图；
对所述第三子数据的评价结果进行分析，获取所述第三子数据针对每一所述预设分类指标的展示视图；
对所述第四子数据的评价结果进行分析，获取所述第四子数据针对每一所述预设分类指标的展示视图；
对所述第五子数据的评价结果进行分析，获取所述第五子数据针对每一所述预设分类指标的展示视图。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述目标数据进行监测；
当监测到所述目标数据产生异常时，产生告警信息，并根据所述告警信息所属的类别自动进行告警分析。
7.一种直播视频信息监控装置，其特征在于，所述装置包括：采集单元、第一获取单元、第一处理单元、第二获取单元和接收单元，其中：
所述采集单元，用于采集待监测直播视频信息的源数据；
所述第一获取单元，用于对所述源数据进行定义和筛选得到目标数据；
所述第一处理单元，用于基于评价因子，对所述目标数据进行分类，得到第二数据；采用预设算法，对所述第二数据中对应于每类所述评价因子的子数据进行指标评级，以得到所述第二数据的多个子数据的评价结果；其中，所述评价因子的类别包括：主播端视频上传体验衡量指标、玩家观看视频体验衡量指标、服务器重点模块性能数据、论坛和投诉分析、以及内容分发网络直通车；
所述第二获取单元，用于基于所述第二数据的多个子数据的评价结果，得到所述第二数据的多个子数据分别针对每一预设分类指标的展示视图；
所述接收单元，用于接收展示指令，并响应所述展示指令将所述展示视图显示出来。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一获取单元包括：选取模块、第一处理模块和记录模块，其中：
所述选取模块，用于按照预设筛选原则对所述源数据进行筛选，得到第一数据；
所述第一处理模块，用于定义所述第一数据的属性信息，得到所述目标数据；
所述记录模块，用于将所述目标数据记录到数据平台中。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一处理单元包括：第二处理模块，其中：
所述第二处理模块，用于采用最大期望算法，对所述第二数据中的对应于每类所述评价因子的子数据进行指标评级，以得到所述第二数据的多个子数据的评价结果并存储。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第二处理模块具体用于：
采用所述最大期望算法对所述第二数据中与所述主播端视频上传体验衡量指标对应的第一子数据进行指标评级，得到所述第一子数据的评价结果；
采用最大期望算法对所述第二数据中与所述玩家观看视频体验衡量指标对应的第二子数据进行指标评级，得到所述第二子数据的评价结果；
采用最大期望算法对所述第二数据中与所述服务器重点模块性能数据对应的第三子数据进行指标评级，得到所述第三子数据的评价结果；
采用最大期望算法对所述第二数据中与所述论坛和投诉分析对应的第四子数据进行指标评级，得到所述第四子数据的评价结果；
采用最大期望算法对所述第二数据中与所述内容分发网络直通车对应的第五子数据进行指标评级，得到所述第五子数据的评价结果；
存储所述第一子数据的评价结果、所述第二子数据的评价结果、所述第三子数据的评价结果、所述第四子数据的评价结果和所述第五子数据的评价结果。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第二获取单元包括：第一获取模块和第二获取模块，其中：
所述第一获取模块，用于对所述第一子数据的评价结果进行分析，获取所述第一子数据针对每一所述预设分类指标的展示视图；
所述第一获取模块，还用于对所述第二子数据的评价结果进行分析，获取所述第二子数据针对每一所述预设分类指标的展示视图；
所述第二获取模块，用于对所述第三子数据的评价结果进行分析，获取所述第三子数据针对每一所述预设分类指标的展示视图；
所述第二获取模块，还用于对所述第四子数据的评价结果进行分析，获取所述第四子数据针对每一所述预设分类指标的展示视图；
所述第二获取模块，还用于对所述第五子数据的评价结果进行分析，获取所述第五子数据针对每一所述预设分类指标的展示视图。
12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：监测单元和第二处理单元，其中：
所述监测单元，用于对所述目标数据进行监测；
所述第二处理单元，用于当监测到所述目标数据产生异常时，产生告警信息，并根据所述告警信息所属的类别自动进行告警分析。
13.一种直播视频信息监控设备，其特征在于，所述设备包括：处理器和通信接口，其中：
所述处理器，用于采集待监测直播视频信息的源数据；对所述源数据进行定义和筛选得到目标数据；基于评价因子，对所述目标数据进行分类，得到第二数据；采用预设算法，对所述第二数据中对应于每类所述评价因子的子数据进行指标评级，以得到所述第二数据的多个子数据的评价结果；其中，所述评价因子的类别包括：主播端视频上传体验衡量指标、玩家观看视频体验衡量指标、服务器重点模块性能数据、论坛和投诉分析、以及内容分发网络直通车；基于所述第二数据的多个子数据的评价结果，得到所述第二数据的多个子数据分别针对每一预设分类指标的展示视图；通过所述通信接口接收展示指令，并响应所述展示指令将所述展示视图显示出来。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的直播视频信息监控方法。
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