CN107835200B - 一种视频清晰度的选择方法、装置及电子设备 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种视频清晰度的选择方法、装置及电子设备，本发明中当前视频播放的清晰度是由根据历史网络数据确定的第一清晰度与根据用户观影习惯数据确定的第二清晰度的比较结果确定的，即当前视频播放的清晰度是由历史网络数据和用户历史观影习惯数据同时决定的，进而不会存在采用现有技术中任一方法确定的视频清晰度存在的用户体验不好的问题。

Description

一种视频清晰度的选择方法、装置及电子设备
技术领域
本发明涉及多媒体领域，更具体的说，涉及一种视频清晰度的选择方法、装置及电子设备。
背景技术
如今，观看视频已经成为大众娱乐方式之一。
用户在线点播视频时，用户使用的客户端会为用户选择一个视频清晰度进行当前视频的播放，选择的标准是采用用户上一次观看视频时选择的视频清晰度作为当前观看视频的视频清晰度，或者是获取用户的网络情况，选择与用户的网络情况相匹配的视频清晰度进行播放，但发明人发现，采用第一种方法确定的清晰度，可能会由于当前视频播放不流畅而降低用户体验，采用第二种方法确定的视频清晰度可能不是用户期待的视频清晰度，进而也会降低用户体验。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种视频清晰度的选择方法、装置及电子设备，以解决采用现有技术中确定视频清晰度的方法，用户体验不好的问题。
为解决上述技术问题，本发明采用了如下技术方案：
一种视频清晰度的选择方法，包括：
确定与历史网络数据相匹配的第一清晰度；其中，所述历史网络数据为当前视频播放之前用户播放视频过程中的网络数据；
基于用户观影习惯数据，筛选出与所述用户观影习惯数据相对应的第二清晰度；其中，所述用户观影习惯数据包括用户历史观看视频过程中使用的清晰度数据；
基于所述第一清晰度和所述第二清晰度的清晰度比较结果，确定当前视频播放的清晰度。
优选地，基于所述第一清晰度和所述第二清晰度的清晰度比较结果，确定当前视频播放的清晰度，包括：
当所述第一清晰度不低于所述第二清晰度时，将所述第一清晰度确定为当前视频播放的清晰度；
当所述第一清晰度低于所述第二清晰度时，计算得到在用户历史观看视频出现卡顿现象时用户进行清晰度转换的概率值；
当所述概率值不大于预设数值时，将所述第二清晰度确定为当前视频播放的清晰度；
当所述概率值大于预设数值时，将所述第一清晰度确定为当前视频播放的清晰度。
优选地，确定与历史网络数据相匹配的第一清晰度，包括：
根据所述历史网络数据中的每个视频文件的每段子视频文件的平均下载速度，将预设历史时间内用户观看的预设视频文件的平均下载速度作为所述历史下载速度；
获取所述历史下载速度对应的第一清晰度；
将获取的所述历史下载速度对应的第一清晰度作为确定的与历史网络数据相匹配的第一清晰度。
优选地，确定与历史网络数据相匹配的第一清晰度，包括：
根据所述历史网络数据中的历史页面访问记录，获取得到网络延迟数据和丢包率数据；
根据所述网络延迟数据和所述丢包率数据，确定历史下载速度；
获取所述历史下载速度对应的第一清晰度；
将获取的所述历史下载速度对应的第一清晰度作为确定的与历史网络数据相匹配的第一清晰度。
优选地，根据所述网络延迟数据和所述丢包率数据，确定历史下载速度，包括：
基于预设历史下载速度计算公式、所述网络延迟数据和所述丢包率数据，计算得到所述历史下载速度；
或者，根据从服务端接收到的网络延迟数据、丢包率数据与历史下载速度的对应关系，确定所述网络延迟数据、所述丢包率数据对应的所述历史下载速度。
优选地，基于用户观影习惯数据，筛选出与所述用户观影习惯数据相对应的第二清晰度，包括：
从所述用户观影习惯数据中，选择上一次观看视频时的清晰度作为所述第二清晰度；
或者，从所述用户观影习惯数据中，选择前指定次数观看的视频的清晰度中，出现次数最高的清晰度作为所述第二清晰度；
或者，从所述用户观影习惯数据中，选择观看的所有视频的清晰度中，出现次数最高的清晰度作为所述第二清晰度。
一种视频清晰度的选择装置，包括：
第一清晰度确定模块，用于确定与历史网络数据相匹配的第一清晰度；其中，所述历史网络数据为当前视频播放之前用户播放视频过程中的网络数据；
清晰度筛选模块，用于基于用户观影习惯数据，筛选出与所述用户观影习惯数据相对应的第二清晰度；其中，所述用户观影习惯数据包括用户历史观看视频过程中使用的清晰度数据；
第二清晰度确定模块，基于所述第一清晰度和所述第二清晰度的清晰度比较结果，确定当前视频播放的清晰度。
优选地，所述第二清晰度确定模块包括：
第一确定子模块，用于当所述第一清晰度不低于所述第二清晰度以及当概率值大于预设数值时，将所述第一清晰度确定为当前视频播放的清晰度；
概率值计算子模块，用于当所述第一清晰度低于所述第二清晰度时，计算得到在用户历史观看视频出现卡顿现象时用户进行清晰度转换的概率值；
第二确定子模块，用于当所述概率值不大于预设数值时，将所述第二清晰度确定为当前视频播放的清晰度；
第一确定子模块，还用于当所述概率值大于预设数值时，将所述第一清晰度确定为当前视频播放的清晰度。
优选地，所述第一清晰度确定模块包括：
第一速度确定子模块，用于根据所述历史网络数据中的每个视频文件的每段子视频文件的平均下载速度，将预设历史时间内用户观看的预设视频文件的平均下载速度作为所述历史下载速度；
第一获取子模块，用于获取所述历史下载速度对应的第一清晰度；
第三确定子模块，用于将获取的所述历史下载速度对应的第一清晰度作为确定的与历史网络数据相匹配的第一清晰度。
优选地，所述第一清晰度确定模块包括：
数据获取子模块，用于根据所述历史网络数据中的历史页面访问记录，获取得到网络延迟数据和丢包率数据；
第二速度确定子模块，用于根据所述网络延迟数据和所述丢包率数据，确定历史下载速度；
第二获取子模块，用于获取所述历史下载速度对应的第一清晰度；
第四确定子模块，用于将获取的所述历史下载速度对应的第一清晰度作为确定的与历史网络数据相匹配的第一清晰度。
优选地，所述第二速度确定子模块包括：
计算单元，用于基于预设历史下载速度计算公式、所述网络延迟数据和所述丢包率数据，计算得到所述历史下载速度；
获取单元，用于根据从服务端接收到的网络延迟数据、丢包率数据与历史下载速度的对应关系，确定所述网络延迟数据、所述丢包率数据对应的所述历史下载速度。
优选地，所述清晰度筛选模块包括：
第一选择子模块，用于从所述用户观影习惯数据中，选择上一次观看视频时的清晰度作为所述第二清晰度；
第二选择子模块，用于从所述用户观影习惯数据中，选择前指定次数观看的视频的清晰度中，出现次数最高的清晰度作为所述第二清晰度；
第三选择子模块，用于从所述用户观影习惯数据中，选择观看的所有视频的清晰度中，出现次数最高的清晰度作为所述第二清晰度。
一种电子设备，包括：
存储器和处理器；
其中，所述存储器用于存储程序；
处理器用于调用程序，其中，所述程序用于：
确定与历史网络数据相匹配的第一清晰度；其中，所述历史网络数据为当前视频播放之前用户播放视频过程中的网络数据；
基于用户观影习惯数据，筛选出与所述用户观影习惯数据相对应的第二清晰度；其中，所述用户观影习惯数据包括用户历史观看视频过程中使用的清晰度数据；
基于所述第一清晰度和所述第二清晰度的清晰度比较结果，确定当前视频播放的清晰度。
相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：
本发明提供了一种视频清晰度的选择方法、装置及电子设备，本发明中当前视频播放的清晰度是由根据历史网络数据确定的第一清晰度与根据用户观影习惯数据确定的第二清晰度的比较结果确定的，即当前视频播放的清晰度是由历史网络数据和用户历史观影习惯数据同时决定的，进而不会存在采用现有技术中任一方法确定的视频清晰度存在的用户体验不好的问题。
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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种视频清晰度的选择方法的方法流程图；
图2为本发明提供的另一种视频清晰度的选择方法的方法流程图；
图3为本发明提供的再一种视频清晰度的选择方法的方法流程图；
图4为本发明提供的一种视频清晰度的选择装置的结构示意图；
图5为本发明提供的另一种视频清晰度的选择装置的结构示意图。
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，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。
本发明实施例提供了一种视频清晰度的选择方法，应用于用户的客户端，其中，客户端可以但不限于手机、平板、笔记本等终端。
参照图1，视频清晰度的选择方法可以包括：
S11、确定与历史网络数据相匹配的第一清晰度；
其中，历史网络数据为当前视频播放之前用户播放视频过程中的网络数据。
历史网络数据包括每个视频文件的每段视频文件的平均下载速度和历史页面访问记录。
每个视频文件的每段视频文件的平均下载速度和历史页面访问记录需要预先记录。历史页面访问记录为用户在客户端上的视频软件上的历史页面访问记录。
S12、基于用户观影习惯数据，筛选出与用户观影习惯数据相对应的第二清晰度；
其中，用户观影习惯数据包括用户历史观看视频过程中使用的清晰度数据。如，用户在第一次看视频时，使用的是高清的清晰度，第二次看视频时，使用的是标清的清晰度。
筛选出与用户观影习惯数据相对应的第二清晰度，是指用户可以忍受卡顿或者是低画质的清晰度。
S13、基于第一清晰度和第二清晰度的清晰度比较结果，确定当前视频播放的清晰度。
可选的，在本实施例的基础上，参照图2，步骤S13可以包括：
S21、判断第一清晰度是否不低于第二清晰度；当第一清晰度不低于第二清晰度时，执行步骤S22；当第一清晰度低于第二清晰度时，执行步骤S23。
其中，比较第一清晰度和第二清晰度，是为了确定使用哪种方法确定的视频清晰度作为当前视频观看时的视频清晰度。
S22、将所述第一清晰度确定为当前视频播放的清晰度；
具体的，当根据历史网络数据计算得到的第一清晰度较高时，优选选用第一清晰度作为当前观看视频时的清晰度，具体原因是为了避免当前观看视频时的卡顿现象，卡顿现象是由于网速不能适用于选择的视频清晰度而造成的，所以避免卡顿的依据主要是网络情况，由于用户每次观看视频时的网速不会发生特别大的变化，进而历史网络数据也能够反映出当前视频观看时的网速，所以当第一清晰度的清晰程度不低于第二清晰度的清晰程度时，确定当前视频观看时的视频清晰度为第一清晰度。
S23、计算得到在用户历史观看视频出现卡顿现象时用户进行清晰度转换的概率值；
具体的，可以根据用户历史观看视频过程中使用的清晰度数据，分析得到用户观看视频的总次数、观看视频时发生卡顿的次数、以及发生卡顿现象时用户是否进行了清晰度转换的操作。其中，用户进行了清晰度转化的操作可以在任何的清晰度或码流情况下进行切换，其中，切换可以是从高清晰度切换低清晰度。
或者，用户观影习惯数据中除了包括用户历史观看视频过程中使用的清晰度数据，还可以包括用户观看视频的总次数、观看视频时发生卡顿的次数、以及发生卡顿现象时用户是否进行了清晰度转换的操作。
将发生卡顿现象时，用户进行了清晰度转换的次数与观看视频时发生卡顿的次数做商，即能够得到在用户历史观看视频出现卡顿现象时进行清晰度转换的概率值。该概率值也能够间接表示用户相对于卡顿，用户能不能接受低清晰度的概率。
需要说明的是，当用户为登陆用户时，可以通过用户的账户信息查询到用户观影习惯数据和历史网络数据；当用户为非登陆用户时，可以通过移动手机软件APP的缓存功能或者个人计算机PC浏览器的缓存功能来查询用户观影习惯数据和历史网络数据。
S24、判断概率值是否不大于预设数值；当概率值不大于预设数值，执行步骤S25；当概率值大于预设数值，执行步骤S22。
具体的，本步骤中的判断概率值是否不大于预设数值，是为了判读用户是能够接受低清晰度还是卡顿。预设数值是技术人员根据具体视频观看场景进行设定的，预设数值可以是75％。
当概率值大于预设数值，说明发生卡顿时，用户更不能忍受卡顿，会选择降低清晰度来保证视频的流畅播放，即执行步骤S22。
S25、将所述第二清晰度确定为当前视频播放的清晰度；
具体的，当概率值不大于预设数值时，说明对于卡顿，用户更不能够接受低清晰度，此时选择基于用户观影习惯数据确定的第二清晰度。
需要说明的是，若视频开播后，发现网速较差，此时在视频播放时，会提示用户是否进行清晰度的切换，可以让用户随时选择是否切换到低清晰度来播放视频，还是选择使用当前的清晰度来播放视频。
本例子中，给出了在第一清晰度和第二清晰度中如何选择出当前视频播放的清晰度，能够即结合用户的习惯，又能够结合用户的历史网络数据，符合用户观看视频时的习惯，能够使得客户端针对不同的用户可以使用不同的清晰度选择策略，提高用户体验，增加用户粘性。
本实施例中，当前视频播放的清晰度是由根据历史网络数据确定的第一清晰度与根据用户观影习惯数据确定的第二清晰度的比较结果确定的，即当前视频播放的清晰度是由历史网络数据和用户历史观影习惯数据同时决定的，进而不会存在采用现有技术中任一方法确定的视频清晰度存在的用户体验不好的问题。
可选的，在上述任一选择方法的实施例的基础上，步骤S11可以包括两种实现方式，现在分别对两种实现方式进行介绍。
第一种实现方式可以包括以下步骤：
1)根据历史网络数据中的每个视频文件的每段子视频文件的平均下载速度，将预设历史时间内用户观看的预设视频文件的平均下载速度作为历史下载速度；
其中，每个视频对应有一个视频文件，将每个视频文件分割成若干个子视频文件。每个视频文件包括的若干个子视频文件是按照播放顺序进行排列。预设视频文件可以为选取的一个子视频文件。
具体的，在历史网络数据中的每个视频文件的每段子视频文件的平均下载速度中，筛选出预设历史时间内用户观看的上段子视频文件的平均下载速度，将该平均下载速度作为历史下载速度。预设历史时间为技术人员根据具体的视频观看情景进行设定的，优选的，预设历史时间为前2天内。其中，预设视频文件为上段子视频文件。
2)获取历史下载速度对应的第一清晰度；
具体的，不同的历史下载速度与第一清晰度的对应关系见表1。
表1历史下载速度与第一清晰度的对应关系
Figure BDA0001513869780000091
从图1中可以看出，不同的历史下载速度对应的第一清晰度不同。如当历史下载的速度大于200KB/s且小于等于400KB/s时，对应的第一清晰度为720p。
需要说明的是，当历史下载速度越大时，对应的第一清晰度的清晰程度越高。
3)将获取的所述历史下载速度对应的第一清晰度作为确定的与历史网络数据相匹配的第一清晰度。
参照图3，第二种实现方式可以包括以下步骤：
S31、根据历史网络数据中的历史页面访问记录，获取得到网络延迟数据和丢包率数据；
具体的，历史页面访问记录为指定历史时间内的历史页面访问记录，如可以是前五天的历史页面访问记录。
根据历史网络数据中的历史页面访问记录，获取得到网络延迟数据和丢包率数据的过程包括：
页面访问记录中包括有视频文件分片列表信息，获取视频文件分片列表信息时需要下载一个较小的文件，下载这个文件时，就可以获取得到网络延迟数据和丢包率数据。
S32、根据网络延迟数据和丢包率数据，确定历史下载速度；
可选的，步骤S32可以有两种实现方式，即有两种确定历史下载速度的方法，现分别介绍。
第一种确定历史下载速度的方法：
基于预设历史下载速度计算公式、网络延迟数据和丢包率数据，计算得到历史下载速度；
具体的，预设历史下载速度计算公式为：
Figure BDA0001513869780000101
其中Speed为历史下载速度，单位为KB/s；RTT是网络延迟数据，单位是ms；p是丢包率数据，是百分数形式；G为系数，本例可取G＝0.6。
得到网络延迟数据和丢包率数据后，代入上述公式即可计算得到历史下载速度。
第二种确定历史下载速度的方法：
根据从服务端接收到的网络延迟数据、丢包率数据与历史下载速度的对应关系，确定得到网络延迟数据、丢包率数据对应的历史下载速度。
其中，网络延迟数据、丢包率数据与历史下载速度的对应关系已经预先知道，此时确定了网络延迟数据和丢包率数据，就能够在对应关系中查找与网络延迟数据和丢包率数据对应的历史下载速度。
具体的，服务器使用机器学习方法进行训练，并将训练得到的模型分发到客户端，使得客户端可以使用模型进行计算，具体方法是：
a、服务器端统计下载请求的相关数据，相关数据从视频服务器日志中获取，相关数据至少包括网络延迟数据、丢包率数据和历史下载速度。
b、服务器端根据这些数据进行机器学习训练，使用网络延迟数据(数值型变量)、丢包率数据(数值型变量)为特征值，以下载速度区间为目标变量。
c、训练得到模型后，将模型分发到客户端，客户端使用模型时，根据网络延迟数据和丢包率数据，就能够得到历史下载速度。
需要说明的是，上述这两种根据网络延迟数据和丢包率数据，计算得到历史下载速度均可使用，并没有使用限制。
S33、获取历史下载速度对应的第一清晰度；
具体的，可以结合表1中记录的数据，获取历史下载速度对应的第一清晰度。
S34、将获取的所述历史下载速度对应的第一清晰度作为确定的与历史网络数据相匹配的第一清晰度。
需要说明的是，优先采用第一种确定与历史网络数据相匹配的第一清晰度的方法，当该方法不可行时，再采用第二种确定与历史网络数据相匹配的第一清晰度的方法。
其中，当一种确定与历史网络数据相匹配的第一清晰度的方法不可行时的情况可以为：
预设历史时间内，用户没有看过视频，或者用户观看的视频是从其他网站上进行跳转到本网站上进行观看的。
本实施例中，提供了两种确定与历史网络数据相匹配的第一清晰度的方法，以及提供了两种根据网络延迟数据和丢包率数据，确定历史下载速度，进而能够在不同的使用场景下使用不同的方法得到第一清晰度。
可选的，在上述任一实施例的基础上，步骤S12可以包括：
1)从用户观影习惯数据中，选择上一次观看视频时的清晰度作为第二清晰度；
或者，
2)从用户观影习惯数据中，选择前指定次数观看的视频的清晰度中，出现次数最高的清晰度作为第二清晰度；
具体的，可以选择前n次用户观看的视频中，用户使用的视频清晰度最多的那个视频清晰度作为第二清晰度。
或者，
3)从用户观影习惯数据中，选择观看的所有视频的清晰度中，出现次数最高的清晰度作为第二清晰度。
具体的，当用户在每次观看视频时，可能会使用不同的视频清晰度进行观看，此时在当次观看的视频中，选择观看时间最长的视频清晰度作为那次视频观看时的视频清晰度。即每次观看视频时仅选取一个清晰度。
从用户观影习惯数据中，选择观看的所有视频的清晰度中，出现次数最高的清晰度作为第二清晰度，能够更加确定出用户喜欢使用的清晰度。
本实施例中，给出了三种基于用户观影习惯数据，筛选出与用户观影习惯数据相对应的第二清晰度，进而能够使确定第二清晰度的方式多种多样。
可选的，在上述视频清晰度的选择方法的基础上，本发明的另一实施例中提供了一种视频清晰度的选择装置，应用于客户端，参照图4，包括：
第一清晰度确定模块101，用于确定与历史网络数据相匹配的第一清晰度；其中，历史网络数据为当前视频播放之前用户播放视频过程中的网络数据；
清晰度筛选模块102，用于基于用户观影习惯数据，筛选出与用户观影习惯数据相对应的第二清晰度；其中，用户观影习惯数据包括用户历史观看视频过程中使用的清晰度数据；
第二清晰度确定模块103，基于第一清晰度和第二清晰度的清晰度比较结果，确定当前视频播放的清晰度。
进一步，参照图5，第二清晰度确定模块103包括：
第一确定子模块1031，用于当第一清晰度不低于第二清晰度以及当概率值大于预设数值时，将所述第一清晰度确定为当前视频播放的清晰度；
概率值计算子模块1032，用于当第一清晰度低于第二清晰度时，计算得到在用户历史观看视频出现卡顿现象时用户进行清晰度转换的概率值；
第二确定子模块1033，用于当概率值不大于预设数值时，将所述第二清晰度确定为当前视频播放的清晰度；
第一确定子模块1031，还用于当所述概率值大于预设数值时，将所述第一清晰度确定为当前视频播放的清晰度。
本实施例中，当前视频播放的清晰度是由根据历史网络数据确定的第一清晰度与根据用户观影习惯数据确定的第二清晰度的比较结果确定的，即当前视频播放的清晰度是由历史网络数据和用户历史观影习惯数据同时决定的，进而不会存在采用现有技术中任一方法确定的视频清晰度存在的用户体验不好的问题。
此外，本实施例中给出了在第一清晰度和第二清晰度中如何选择出当前视频播放的清晰度，能够即结合用户的习惯，又能够结合用户的历史网络数据，符合用户观看视频时的习惯，能够使得客户端针对不同的用户可以使用不同的清晰度选择策略，提高用户体验，增加用户粘性。
需要说明的是，本实施例中的各个模块和子模块的工作过程，请参照上述实施例中的相应说明，在此不再赘述。
可选的，在上述任一选择装置的实施例的基础上，第一清晰度确定模块101包括：
第一速度确定子模块，用于根据历史网络数据中的每个视频文件的每段子视频文件的平均下载速度，将预设历史时间内用户观看的预设视频文件的平均下载速度作为历史下载速度；
第一获取子模块，用于获取历史下载速度对应的第一清晰度；
第三确定子模块，用于将获取的所述历史下载速度对应的第一清晰度作为确定的与历史网络数据相匹配的第一清晰度。
和/或；
第一清晰度确定模块101包括：
数据获取子模块，用于根据历史网络数据中的历史页面访问记录，获取得到网络延迟数据和丢包率数据；
第二速度确定子模块，用于根据网络延迟数据和丢包率数据，确定历史下载速度；
第二获取子模块，用于获取历史下载速度对应的第一清晰度；
第四确定子模块，用于将获取的所述历史下载速度对应的第一清晰度作为确定的与历史网络数据相匹配的第一清晰度。
进一步，第二速度确定子模块包括：
计算单元，用于基于预设历史下载速度计算公式、网络延迟数据和丢包率数据，计算得到历史下载速度；
获取单元，用于根据从服务端接收到的网络延迟数据、丢包率数据与历史下载速度的对应关系，确定网络延迟数据、丢包率数据对应的历史下载速度。
本实施例中，提供了两种确定与历史网络数据相匹配的第一清晰度的方法，以及提供了两种根据网络延迟数据和丢包率数据，确定历史下载速度，进而能够在不同的使用场景下使用不同的方法得到第一清晰度。
需要说明的是，本实施例中的各个模块、子模块和单元的工作过程，请参照上述实施例中的相应说明，在此不再赘述。
可选的，在上述任一选择装置的实施例的基础上，清晰度筛选模块包括：
第一选择子模块，用于从用户观影习惯数据中，选择上一次观看视频时的清晰度作为第二清晰度；
第二选择子模块，用于从用户观影习惯数据中，选择前指定次数观看的视频的清晰度中，出现次数最高的清晰度作为第二清晰度；
第三选择子模块，用于从用户观影习惯数据中，选择观看的所有视频的清晰度中，出现次数最高的清晰度作为第二清晰度。
本实施例中，给出了三种基于用户观影习惯数据，筛选出与用户观影习惯数据相对应的第二清晰度，进而能够使确定第二清晰度的方式多种多样。
需要说明的是，本实施例中的各个模块和子模块的工作过程，请参照上述实施例中的相应说明，在此不再赘述。
可选的，在上述视频清晰度的选择方法的基础上，本发明的另一实施例中提供了一种电子设备，包括：
存储器和处理器；
其中，存储器用于存储程序；
处理器用于调用程序，其中，程序用于：
确定与历史网络数据相匹配的第一清晰度；其中，历史网络数据为当前视频播放之前用户播放视频过程中的网络数据；
基于用户观影习惯数据，筛选出与用户观影习惯数据相对应的第二清晰度；其中，用户观影习惯数据包括用户历史观看视频过程中使用的清晰度数据；
基于第一清晰度和第二清晰度的清晰度比较结果，确定当前视频播放的清晰度。
本实施例中，当前视频播放的清晰度是由根据历史网络数据确定的第一清晰度与根据用户观影习惯数据确定的第二清晰度的比较结果确定的，即当前视频播放的清晰度是由历史网络数据和用户历史观影习惯数据同时决定的，进而不会存在采用现有技术中任一方法确定的视频清晰度存在的用户体验不好的问题。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (11)

1.一种视频清晰度的选择方法，其特征在于，包括：
确定与历史网络数据相匹配的第一清晰度；其中，所述历史网络数据为当前视频播放之前用户播放视频过程中记录的网络数据；所述历史网络数据包括每个视频文件的每段视频文件的平均下载速度和/或历史页面访问记录；
基于用户观影习惯数据，筛选出与所述用户观影习惯数据相对应的第二清晰度；其中，所述用户观影习惯数据包括用户历史观看视频过程中使用的清晰度数据；
基于所述第一清晰度和所述第二清晰度的清晰度比较结果，确定当前视频播放的清晰度；其中，基于所述第一清晰度和所述第二清晰度的清晰度比较结果，确定当前视频播放的清晰度，包括：
当所述第一清晰度不低于所述第二清晰度时，将所述第一清晰度确定为当前视频播放的清晰度；
当所述第一清晰度低于所述第二清晰度时，计算得到在用户历史观看视频出现卡顿现象时用户进行清晰度转换的概率值；
当所述概率值不大于预设数值时，将所述第二清晰度确定为当前视频播放的清晰度；所述概率值不大于预设数值说明用户对于卡顿的接受度高于降低清晰度的接受度；
当所述概率值大于预设数值时，将所述第一清晰度确定为当前视频播放的清晰度；所述概率值大于预设数值说明用户对于降低清晰度的接受度高于卡顿的接受度。
2.根据权利要求1所述的选择方法，其特征在于，确定与历史网络数据相匹配的第一清晰度，包括：
根据所述历史网络数据中的每个视频文件的每段子视频文件的平均下载速度，将预设历史时间内用户观看的预设视频文件的平均下载速度作为所述历史下载速度；
获取所述历史下载速度对应的第一清晰度；
将获取的所述历史下载速度对应的第一清晰度作为确定的与历史网络数据相匹配的第一清晰度。
3.根据权利要求1所述的选择方法，其特征在于，确定与历史网络数据相匹配的第一清晰度，包括：
根据所述历史网络数据中的历史页面访问记录，获取得到网络延迟数据和丢包率数据；
根据所述网络延迟数据和所述丢包率数据，确定历史下载速度；
获取所述历史下载速度对应的第一清晰度；
将获取的所述历史下载速度对应的第一清晰度作为确定的与历史网络数据相匹配的第一清晰度。
4.根据权利要求3所述的选择方法，其特征在于，根据所述网络延迟数据和所述丢包率数据，确定历史下载速度，包括：
基于预设历史下载速度计算公式、所述网络延迟数据和所述丢包率数据，计算得到所述历史下载速度；
或者，根据从服务端接收到的网络延迟数据、丢包率数据与历史下载速度的对应关系，确定所述网络延迟数据、所述丢包率数据对应的所述历史下载速度。
5.根据权利要求1所述的选择方法，其特征在于，基于用户观影习惯数据，筛选出与所述用户观影习惯数据相对应的第二清晰度，包括：
从所述用户观影习惯数据中，选择上一次观看视频时的清晰度作为所述第二清晰度；
或者，从所述用户观影习惯数据中，选择前指定次数观看的视频的清晰度中，出现次数最高的清晰度作为所述第二清晰度；
或者，从所述用户观影习惯数据中，选择观看的所有视频的清晰度中，出现次数最高的清晰度作为所述第二清晰度。
6.一种视频清晰度的选择装置，其特征在于，包括：
第一清晰度确定模块，用于确定与历史网络数据相匹配的第一清晰度；其中，所述历史网络数据为当前视频播放之前用户播放视频过程中记录的网络数据；所述历史网络数据包括每个视频文件的每段视频文件的平均下载速度和/或历史页面访问记录；
清晰度筛选模块，用于基于用户观影习惯数据，筛选出与所述用户观影习惯数据相对应的第二清晰度；其中，所述用户观影习惯数据包括用户历史观看视频过程中使用的清晰度数据；
第二清晰度确定模块，基于所述第一清晰度和所述第二清晰度的清晰度比较结果，确定当前视频播放的清晰度；
其中，所述第二清晰度确定模块包括：
第一确定子模块，用于当所述第一清晰度不低于所述第二清晰度以及当概率值大于预设数值时，将所述第一清晰度确定为当前视频播放的清晰度；
概率值计算子模块，用于当所述第一清晰度低于所述第二清晰度时，计算得到在用户历史观看视频出现卡顿现象时用户进行清晰度转换的概率值；
第二确定子模块，用于当所述概率值不大于预设数值时，将所述第二清晰度确定为当前视频播放的清晰度；所述概率值不大于预设数值说明用户对于卡顿的接受度高于降低清晰度的接受度；
第一确定子模块，还用于当所述概率值大于预设数值时，将所述第一清晰度确定为当前视频播放的清晰度；所述概率值大于预设数值说明用户对于降低清晰度的接受度高于卡顿的接受度。
7.根据权利要求6所述的选择装置，其特征在于，所述第一清晰度确定模块包括：
第一速度确定子模块，用于根据所述历史网络数据中的每个视频文件的每段子视频文件的平均下载速度，将预设历史时间内用户观看的预设视频文件的平均下载速度作为所述历史下载速度；
第一获取子模块，用于获取所述历史下载速度对应的第一清晰度；
第三确定子模块，用于将获取的所述历史下载速度对应的第一清晰度作为确定的与历史网络数据相匹配的第一清晰度。
8.根据权利要求6所述的选择装置，其特征在于，所述第一清晰度确定模块包括：
数据获取子模块，用于根据所述历史网络数据中的历史页面访问记录，获取得到网络延迟数据和丢包率数据；
第二速度确定子模块，用于根据所述网络延迟数据和所述丢包率数据，确定历史下载速度；
第二获取子模块，用于获取所述历史下载速度对应的第一清晰度；
第四确定子模块，用于将获取的所述历史下载速度对应的第一清晰度作为确定的与历史网络数据相匹配的第一清晰度。
9.根据权利要求8所述的选择装置，其特征在于，所述第二速度确定子模块包括：
计算单元，用于基于预设历史下载速度计算公式、所述网络延迟数据和所述丢包率数据，计算得到所述历史下载速度；
获取单元，用于根据从服务端接收到的网络延迟数据、丢包率数据与历史下载速度的对应关系，确定所述网络延迟数据、所述丢包率数据对应的所述历史下载速度。
10.根据权利要求6所述的选择装置，其特征在于，所述清晰度筛选模块包括：
第一选择子模块，用于从所述用户观影习惯数据中，选择上一次观看视频时的清晰度作为所述第二清晰度；
第二选择子模块，用于从所述用户观影习惯数据中，选择前指定次数观看的视频的清晰度中，出现次数最高的清晰度作为所述第二清晰度；
第三选择子模块，用于从所述用户观影习惯数据中，选择观看的所有视频的清晰度中，出现次数最高的清晰度作为所述第二清晰度。
11.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器和处理器；
其中，所述存储器用于存储程序；
处理器用于调用程序，其中，所述程序用于：
确定与历史网络数据相匹配的第一清晰度；其中，所述历史网络数据为当前视频播放之前用户播放视频过程中记录的网络数据；所述历史网络数据包括每个视频文件的每段视频文件的平均下载速度和/或历史页面访问记录；
基于用户观影习惯数据，筛选出与所述用户观影习惯数据相对应的第二清晰度；其中，所述用户观影习惯数据包括用户历史观看视频过程中使用的清晰度数据；
基于所述第一清晰度和所述第二清晰度的清晰度比较结果，确定当前视频播放的清晰度；其中，基于所述第一清晰度和所述第二清晰度的清晰度比较结果，确定当前视频播放的清晰度，包括：
当所述第一清晰度不低于所述第二清晰度时，将所述第一清晰度确定为当前视频播放的清晰度；
当所述第一清晰度低于所述第二清晰度时，计算得到在用户历史观看视频出现卡顿现象时用户进行清晰度转换的概率值；
当所述概率值不大于预设数值时，将所述第二清晰度确定为当前视频播放的清晰度；所述概率值不大于预设数值说明用户对于卡顿的接受度高于降低清晰度的接受度；
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