CN108650558B - 基于交互视频的视频前情提要的生成方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于交互视频的视频前情提要的生成方法及装置,涉及视频技术领域,可自动生成能够很好概括每位观众交互视频观看历史的新一集视频前情提要。其中方法包括:获取用户在交互视频中的历史观看记录信息,以及所述用户的用户特征信息;根据所述历史观看记录信息和所述用户特征信息进行分析,得到所述用户的观影倾向信息;及获取所述交互视频当前剧集前面剧情的各候选剧情片段信息;从所述各候选剧情片段信息中提取与所述观影倾向信息相关的候选剧情片段信息;根据所述观影倾向信息相关的候选剧情片段信息,生成所述交互视频当前剧集的视频前情提要信息。本发明适用于基于交互视频的视频前情提要生成。
Description
技术领域
本发明涉及视频技术领域,特别是涉及一种基于交互视频的视频前情提要的生成方法及装置。
背景技术
随着视频技术的不断发展,交互视频越来越流行。交互视频是指通过各种技术手段,将交互体验融入到线性播放的视频的新型视频,播放器在播放交互视频时,会在特定的视频节点展开显示可供观众选择的不同分支剧情的选项,观众在选择某一分支剧情的选项后,会根据该选择的分支剧情进行播放,进而可以满足不同观众的个性化观看需求。
由于视频(如电视剧、网络剧等)定期更新等原因,剧情有关联的视频之间具有一定的播放时间间隔。为了让观众在观看新一集视频时回顾前面的剧情,常在新一集视频的开头加入上一集视频剧情的前情提要。目前,现有的视频前情提要均为人工编辑制作,且编辑的视频前情提要内容单一,即所有观众看到的视频前情提要内容相同。
然而,对于交互视频,由于在观众可选择剧情走向,在每一集看到的剧情各不相同,通过上述这种固定内容的视频前情提要的生成方式,在不同观众依照自身的需求观看同一集交互视频不同的分支剧情内容后,观看新一集视频时都只能被动地接收观看相同的视频前情提要内容,因此固定内容的视频前情提要不能很好的概括每位观众的交互视频观看历史,进而无法满足不同观众的个性化需求,影响了观众的观看体验。
发明内容
有鉴于此,本发明提供了一种基于交互视频的视频前情提要的生成方法及装置,主要目的在于解决目前对于交互视频,固定内容的视频前情提要不能很好的概括每位观众的观看历史,进而无法满足不同观众的个性化需求,影响了观众的观看体验的问题。
依据本发明一个方面,提供了一种基于交互视频的视频前情提要的生成方法,该方法包括:
获取用户在交互视频中的历史观看记录信息,以及所述用户的用户特征信息;
根据所述历史观看记录信息和所述用户特征信息进行分析,得到所述用户的观影倾向信息;及,
获取所述交互视频当前剧集前面剧情的各候选剧情片段信息;
从所述各候选剧情片段信息中提取与所述观影倾向信息相关的候选剧情片段信息;
根据所述观影倾向信息相关的候选剧情片段信息,生成所述交互视频当前剧集的视频前情提要信息。
依据本发明另一个方面,提供了一种基于交互视频的视频前情提要的生成装置,该装置包括:
获取单元,用于获取用户在交互视频中的历史观看记录信息,以及所述用户的用户特征信息;
分析单元,用于根据所述历史观看记录信息和所述用户特征信息进行分析,得到所述用户的观影倾向信息;
所述获取单元,还用于获取所述交互视频当前剧集前面剧情的各候选剧情片段信息;
提取单元,用于从所述各候选剧情片段信息中提取与所述观影倾向信息相关的候选剧情片段信息;
生成单元,用于根据所述观影倾向信息相关的候选剧情片段信息,生成所述交互视频当前剧集的视频前情提要信息。
依据本发明又一个方面,提供了一种存储设备,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现上述基于交互视频的视频前情提要的生成方法。
依据本发明再一个方面,提供了一种基于交互视频的视频前情提要生成的实体装置,包括存储设备、处理器及存储在存储设备上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现上述基于交互视频的视频前情提要的生成方法。
借由上述技术方案,本发明提供的一种基于交互视频的视频前情提要的生成方法及装置,与目前固定内容的视频前情提要的生成方式相比,本发明可以根据用户在交互视频中的历史观看记录信息和该用户的用户特征信息进行分析,得到该用户的观影倾向信息,然后根据交互视频当前剧集前面剧情的各候选剧情片段信息中与该用户观影倾向信息相关的候选剧情片段信息,生成交互视频当前剧集的视频前情提要信息,改变了传统固定内容视频前情提要的生成模式且无需人工编辑,可以自动生成能够很好概括每位观众交互视频观看历史的新一集视频前情提要,进而实现满足不同观众的个性化需求,从而在提高视频前情提要生成效率的同时,还可以大大提升观众的观看体验。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:
图1示出了本发明实施例提供的一种基于交互视频的视频前情提要的生成方法流程示意图;
图2示出了本发明实施例提供的一种基于交互视频的视频前情提要的生成装置的结构示意图;
图3示出了本发明实施例提供的另一种基于交互视频的视频前情提要的生成装置的结构示意图;
图4示出了本发明实施例提供的一种基于交互视频的视频前情提要生成装置的实体结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
针对目前对于交互视频,固定内容的视频前情提要不能很好的概括每位观众的观看历史,进而无法满足不同观众的个性化需求,从而会影响观众的观看体验,本实施例提供了一种基于交互视频的视频前情提要的生成方法,可以自动生成能够很好概括每位观众交互视频观看历史的新一集视频前情提要,如图1所示,该方法包括:
101、获取用户在交互视频中的历史观看记录信息,以及用户的用户特征信息。
其中,交互视频可以为二维(Two Dimensions,2D)、三维(Three Dimensions,3D)、四维(Four Dimensions,4D)等多维视频,具体可以为影视剧交互视频、动画交互视频、游戏交互视频、广告推广交互视频、虚拟现实(Virtual Reality,VR)影像交互视频、增强现实(Augmented Reality,AR)影像交互视频等。优选的,用户特征信息可包含用户属性信息、和/或历史观影记录信息、和/或用户社交信息、和/或上网活动信息、和/或已观看交互视频的历史互动信息。
优选的,历史观看记录信息中包含历史观看内容和历史互动信息;历史互动信息中可以包含用户对交互视频中多个视频内容片段的历史播放选择情况,还可以包含对剧中人物道具、角色、闯关关卡等的历史选择情况,具体可以根据交互视频中包含的实际内容而定,而对于本发明实施例的执行主体可以为基于交互视频的视频前情提要自动生成的装置或设备。在本实施例中,一部交互视频可包含多个视频内容片段,观众通过选择分支剧情等形式可观看不同的视频内容片段,视频内容片段可以包含片段自身及由多个片段组成的剧集。
在具体的应用场景中,在播放器播放交互视频的过程中,该装置或设备会自动记录用户在交互视频中的历史观看记录信息,以及查询该用户的用户特征信息。例如,在用户观看交互视频时,可以记录该用户看了哪些内容;而对于该用户的历史互动信息,具体可以通过识别用户的鼠标点击操作、手指触击操作、用户的人脸识别、肢体动作识别和手势识别等,记录用户在交互视频中的历史互动信息;而对于用户的特征信息,可以通过查询用户的注册信息或通过第三方平台收集的用户特征等方式获取得到。
102、根据获取到的历史观看记录信息和用户的用户特征信息进行分析,得到用户的观影倾向信息,以及获取交互视频当前剧集前面剧情的各候选剧情片段信息。
其中,观影倾向信息中可以包含用户的观影倾向是什么,倾向于观看哪些内容。对于本实施例,在获取到观看用户的用户特征信息后,如果该用户为新用户,即没有记录过该用户的用户特征信息,则根据获取到的该用户特征信息,建立该用户的个人画像;如果该用户为已有用户,则根据获取到的该用户特征信息,更新该用户的个人画像。结合该用户的个人画像建立多维模型,并对该模型应用分类算法,分析得到观看用户的观影倾向信息。具体可以通过用户的历史互动信息、历史观看内容以及该用户的特征信息,预估得到该用户的观影倾向信息,以便得到能够很好概括该用户交互视频观看历史的新一集视频前情提要。例如,如果在最近一集中用户进行了A互动,则在新一集中考虑是否向该用户加入与A互动对应的剧情S1片段;如果该用户进行了B互动,则在新一集中考虑是否向该用户加入与B互动对应的剧情S2片段,然后再结合该用户的历史观看内容以及该用户的特征信息进行综合预估。
例如,用户A在交互视频中大多数选择了提升角色自身职场能力的互动,并且根据用户A的用户个人属性信息、观影记录信息、用户社交信息、上网活动信息、已观看交互视频的历史互动信息进行分析得到适合用户A这一类人群的观影倾向也是倾向于观看积极向上、喜欢挑战的观影倾向,进而可以预估得到用户A倾向于观看如何提升角色自身职场能力的视频内容。
在本实施例中,可以根据交互视频不同的历史互动信息和相应选择播放的分支视频内容等,预先配置交互视频每一剧集视频前面剧情的不同候选剧情片段信息并保存在预设存储位置中。其中,该候选剧情片段信息中可以包含候选剧情视频片段的视频标识、视频存储位置、视频播放链接地址等信息;而预设存储位置可以为终端设备中特定的存储位置,也可以为云端服务器中特定的存储位置,具体可以根据实际需求进行预先配置。
例如,对于交互视频当前剧集的上一剧集视频中存在三个可选选择的互动信息,如用户可选择由主角1主要负责公司项目的各项业务、或转给其他配角承担这些业务而主角1起到辅助作用、或选择主角1不参与这些业务,相应的上一剧集视频中存在三个分支视频内容,分别为主角1主要负责这些业务会发生哪些事件、主角1辅助其他配角完成业务时会出现什么后果以及主角1不参与这些业务后又会出现哪些剧情;根据这三种情况,预先配置当前剧集视频前面剧情回顾时的三个候选剧情片段信息,并保存在预设存储位置中,该预设存储位置中保存有该交互视频每一剧集视频前面剧情的不同候选剧情片段信息。
103、从获取到的各候选剧情片段信息中提取与该用户的观影倾向信息相关的候选剧情片段信息。
该用户的个人画像数据结合前面剧情各候选剧情片段的各项属性建立多维模型,对该模型应用分类算法,判断每个候选剧情片段是否要加入新一集的前情提要。
例如,基于步骤102中的实例,预估得到用户A的观影倾向是倾向于观看如何提升角色自身职场能力的视频内容;从预设存储位置中获取得到当前剧集视频前面剧情回顾时的三个候选剧情片段信息,根据用户A的观影倾向,从这三个候选剧情片段信息中提取主角1主要负责这些业务会发生哪些事件的候选视频片段信息。
104、根据该用户的观影倾向信息相关的候选剧情片段信息,生成交互视频当前剧集的视频前情提要信息。
其中,视频前情提要信息中可以包含用户观看交互视频的一些历史剧集剧情的简单回顾内容,具体可以由一集或多集剧情片段拼接得到;在交互视频当前剧集开头可以播放一段固定时长的已播放剧情的前情内容提要,帮助用户回顾历史剧情,该时长不应过长以免影响用户的观看体验。由于用户可以选择交互视频的剧情走向,在每一集观看到的剧情也各不相同,因此对于本实施例,在交互视频当前剧集之前的各个剧集中可以根据用户的观影倾向信息,选择出相关的各个候选剧情片段,然后根据这些相关的候选剧情片段生成当前剧集的视频前情提要内容,进而可以得到能够很好概括每位观众观看历史的视频前期提要信息。
例如,可以将这些各个候选剧情片段进行拼接处理,得到当前剧集的视频前情提要内容,由于概括了用户自身交互视频观看历史的内容,这样就可以帮助该用户清楚回顾当前视频之前都观看了哪些内容,使得用户可以很好的根据前面剧情过渡到当前剧集的视频内容当中。
再例如,为了用户迅速了解较近剧集的内容,可以先判断选择出的候选剧情片段的个数,如果该个数大于一定阈值,可取较近剧集的候选剧情片段进行拼接处理,得到当前剧集的视频前情提要内容,这样使得用户快速了解自己已观看的较近剧集的视频内容。
需要说明的是,在生成交互视频当前剧集的视频前情提要信息之后,还可以将该视频前情提要信息记录在数据库中,以便下次播放时向用户推送。
本实施例提供的一种基于交互视频的视频前情提要的生成方法,与目前固定内容的视频前情提要的生成方式相比,本实施例改变了传统固定内容视频前情提要的生成模式且无需人工编辑,可以自动生成能够很好概括每位观众交互视频观看历史的新一集视频前情提要,进而实现满足不同观众的个性化需求,从而在提高视频前情提要生成效率的同时,还可以大大提升观众的观看体验。
进一步的,作为上述本实施例具体实施方式的细化和扩展,为了说明步骤102中得到用户观影倾向信息的具体实施过程,作为一种优选方式,该过程具体可以包括:根据获取得到该用户在交互视频中的历史互动信息和历史观看内容信息进行分析,得到第一分析结果;及根据该用户的用户特征信息进行分析,得到第二分析结果;然后参照第一分析结果和第二分析结果,确定该用户的观影倾向信息。
在本实施例中,对于确定用户观影倾向信息的算法有多种可选方式。示例性的,其中一种可选方式是对第一分析结果和第二分析结果进行加权计算,并依据加权计算结果,确定用户的观影倾向信息。
例如,根据获取的用户A在交互视频中的历史互动信息和历史观看内容信息,确定用户A在交互视频前几集中主要选择了主角B帮助他人的分支剧情视频进行播放,说明用户A主要关心主角B帮助他人的相关剧情,作为相应的观影倾向结果1;根据获取得到的用户A的用户特征,确定用户A的观影倾向为倾向观看都市剧情类的影片,作为相应的观影倾向结果2;然后基于观影倾向结果1和2进行加权计算,具体的,可以根据这2个不同维度各自对应的影响程度,预先配置这两个观影倾向结果分别对应的权重值,然后进行加权计算,得到用户A最终确定的观影倾向信息。
除了上述加权计算的方式以外,另一种可选方式是采用协同过滤算法,参照第一分析结果或第二分析结果,获取与该用户相似的用户类别,以便通过用户类别确定该用户的观影倾向信息。
例如,采用协同过滤算法,根据用户的历史互动信息和历史观看内容或用户特征信息找到与该用户相似的用户类别,从而确定该用户的观影倾向信息。
需要说明的是,由于上述确定用户观影倾向信息的算法有多种,每种算法又有不同的侧重方向,对本实施例,为了得到更加全面准确的结果,在一种扩展方式中,可以利用这些算法分别计算,然后将这些算法结果进行综合分析,以便准确确定用户的观影倾向信息。
为了说明上述根据该用户的用户特征信息进行分析,得到第二分析结果的过程,作为一种优选方式,该步骤具体可以包括:依据观看用户的用户属性信息中包含的用户的性别信息、年龄信息、观影习惯信息,确定用户的第一观影倾向元素信息;和/或依据用户的历史观影记录信息中包含的用户已观看影片的影片类型信息、影片时长信息、观看时间信息、影片收藏信息和影片评价信息,确定用户的第二观影倾向元素信息;和/或依据用户的用户社交信息中包含的用户好友的好友性别信息、好友年龄信息、好友观影习惯信息,确定用户的第三观影倾向元素信息;和/或依据用户的上网活动信息中包含的用户使用的应用中使用比例大于预设阈值的应用信息、上网搜索文本内容、网络发帖文本内容,确定用户的第四观影倾向元素信息;和/或依据用户的已观看交互视频的历史互动信息中包含的用户选择的分支视频内容信息,确定用户的第五观影倾向元素信息;最后通过对用户的第一观影倾向元素信息、和/或第二观影倾向元素信息、和/或第三观影倾向元素信息、和/或第四观影倾向元素信息、和/或第五观影倾向元素信息进行加权计算,得到用户的观影倾向信息。
需要说明的是,上述分析的过程,参考的信息越全面,得到的分析结果越准确,除了上述信息以外,还可以结合用户的其他特征信息进行综合分析,其他特征信息的具体内容可以根据实际需求进行选择,在本实施例中不做限定。
例如,基于用户的注册账号信息,可以查询用户A的性别、年龄、观影习惯等信息,然后根据这些信息确定适合用户A这一类人群的观影倾向a;基于用户A最近一段时间内所有的历史观影记录,依据用户A这段时间内已观看影片的影片类型、影片时长、观看时间、收藏评论和点赞的影片信息等,确定用户A最近这段时间内主要喜欢看哪些类型的电影,进而可以计算用户A的观影倾向b;基于用户A的社交数据,查询到用户A好友的好友性别、好友年龄、好友观影习惯等信息,通过用户A好友的观影倾向,可以推算出用户A的观影倾向c;如果用户A使用第三方应用账号授权登录,基于第三方应用提供并导入的数据,可以查询到用户A经常使用哪些应用、经常上网搜索哪些内容、经常网络发帖哪些内容、第三方应用注册时用户A填写的用户信息等,通过这些信息推算出用户A的观影倾向d;基于用户A在已观看的交互视频中的互动数据,查询用户A经常选择哪些类型的分支剧情进行播放、经常选择哪种人物角色、经常选择哪些类型人物道具等信息,通过这些信息推算出用户A的观影倾向e;
在得到上述这些观影倾向a、b、c、d、e后,可以进行加权计算,得到分析结果。具体的,根据这5个不同维度各自的影响程度,预先配置这些观影倾向分别对应的权重值,然后进行加权计算,得到用户A最后的观影倾向。
为了说明步骤104中的具体实施过程,得到符合用户观看需求的视频前情提要内容,相应的,作为一种优选方式,步骤104具体可以包括:按照观影倾向信息相关的候选剧情片段信息在交互视频中的播放顺序,对观影倾向信息相关的候选剧情片段信息进行视频拼接处理,生成得到交互视频当前剧集的视频前情提要信息。
例如,在交互视频当前剧集之前的各个剧集中可以根据用户的观影倾向信息,选择出相关的各个候选剧情片段之后,按照这些候选剧情片段在该交互视频中的播放顺序,如一集一集的正序播放方式,对这些候选剧情片段进行视频拼接处理,生成得到交互视频当前剧集的视频前情提要。
在具体的应用场景中,若生成得到的视频前情提要信息的播放时长大于预设时长阈值,即视频前情提要会占用过多的当前剧集视频播放时长,此时为了不降低用户的观影兴趣,作为一种可选方式,本方法还可以包括:按照视频前情提要信息的预设时长缩短规则,从观影倾向信息相关的候选剧情片段信息中选择预定数量的候选剧情片段信息重新进行视频拼接处理,使得新处理后得到的视频前情提要信息的播放时长小于或等于预设时长阈值,以便将新处理后得到的视频前情提要信息作为交互视频当前剧集的视频前情提要信息。
其中,预设时长缩短规则可以根据实际业务需求预先设置,例如,可以从中选择就近剧集的候选剧情片段进行视频拼接处理得到符合时长要求的视频前情提要;或者从这些候选剧情片段中随机选择预订数量的候选剧情片段进行视频拼接处理(这里就近一集的候选剧情片段会被选择到)。
对于步骤104中生成视频前情提要信息的具体过程并不限于此,除了上述优选方式以外还可有其它方式,为了丰富本实施例中的实现过程,作为另一种优选方式,步骤104具体可以包括:对与用户的观影倾向信息相关的候选剧情片段信息,分别计算可放入视频前情提要信息的可能性并打分;然后按照候选剧情片段信息的分数由高到低进行排序;选择前预定个数的候选剧情片段信息进行视频拼接处理,生成视频前情提要信息,其中,预定个数为根据视频前情提要信息的播放时长确定,或为预先设定的固定数值。通过这种方式可以更加准确的得到符合用户观看需求的视频前情提要内容。
例如,与用户的观影倾向信息相关的候选剧情片段有5个,分别对这5个候选剧情片段计算可放入视频前情提要的可能性并打分,然后按照分数由高到低排序,选取先两个候选剧情片段进行视频拼接处理,生成视频前情提要。
本实施例提供的基于交互视频的视频内容片段推送方法,结合了用户在交互视频中的历史交互行为、历史观看视频内容以及该用户的个人画像,可以更加准确的得到观看用户的观影倾向信息,后续自动生成的当前剧集视频前情提要能够更加符合用户的个性化需求,进一步增强用户的观看粘性,改变了传统固定内容视频前情提要的生成模式且无需人工编辑,可以提高视频前情提要的生成效率。
进一步的,作为图1方法的具体实现,本实施例提供了一种基于交互视频的视频前情提要的生成装置,如图2所示,装置包括:获取单元21、分析单元22、提取单元23、生成单元24。
获取单元21,可以用于获取用户在交互视频中的历史观看记录信息,以及用户的用户特征信息;
分析单元22,可以用于根据历史观看记录信息和用户特征信息进行分析,得到用户的观影倾向信息;
获取单元21,还可以用于获取交互视频当前剧集前面剧情的各候选剧情片段信息;
提取单元23,可以用于从各候选剧情片段信息中提取与观影倾向信息相关的候选剧情片段信息;
生成单元24,可以用于根据观影倾向信息相关的候选剧情片段信息,生成交互视频当前剧集的视频前情提要信息。
在具体的应用场景中,优选的,历史观看记录信息中包含用户在交互视频中的历史互动信息和历史观看内容信息,相应的,分析单元22,具体可以用于根据历史互动信息和历史观看内容信息进行分析,得到第一分析结果;及根据用户特征信息进行分析,得到第二分析结果;参照第一分析结果和第二分析结果,确定用户的观影倾向信息。
示例性的,分析单元22,具体还可以用于对第一分析结果和第二分析结果进行加权计算,并依据加权计算结果,确定用户的观影倾向信息。
分析单元22,具体还可以用于采用协同过滤算法,参照第一分析结果或第二分析结果,获取与用户相似的用户类别,以便通过用户类别确定用户的观影倾向信息。
在具体的应用场景中,优选的,用户特征信息包含用户属性信息、和/或历史观影记录信息、和/或用户社交信息、和/或上网活动信息、和/或已观看交互视频的历史互动信息,相应的,分析单元22,具体还可以用于依据用户属性信息中包含的用户的性别信息、年龄信息、观影习惯信息,确定用户的第一观影倾向元素信息;和/或,依据历史观影记录信息中包含的用户已观看影片的影片类型信息、影片时长信息、观看时间信息、影片收藏信息和影片评价信息,确定用户的第二观影倾向元素信息;和/或,依据用户社交信息中包含的用户好友的好友性别信息、好友年龄信息、好友观影习惯信息,确定用户的第三观影倾向元素信息;和/或,依据上网活动信息中包含的用户使用的应用中使用比例大于预设阈值的应用信息、上网搜索文本内容、网络发帖文本内容,确定用户的第四观影倾向元素信息;和/或,依据已观看交互视频的历史互动信息中包含的用户选择的分支视频内容信息,确定用户的第五观影倾向元素信息;
通过对第一观影倾向元素信息、和/或第二观影倾向元素信息、和/或第三观影倾向元素信息、和/或第四观影倾向元素信息、和/或第五观影倾向元素信息进行加权计算,得到用户的观影倾向信息。
在具体的应用场景中,生成单元24,具体可以用于按照观影倾向信息相关的候选剧情片段信息在交互视频中的播放顺序,对观影倾向信息相关的候选剧情片段信息进行视频拼接处理,生成得到交互视频当前剧集的视频前情提要信息。
在具体的应用场景中,如图3所示,本装置还包括:处理单元25;
处理单元25,可以用于若生成得到的视频前情提要信息的播放时长大于预设时长阈值,则按照视频前情提要信息的预设时长缩短规则,从观影倾向信息相关的候选剧情片段信息中选择预定数量的候选剧情片段信息重新进行视频拼接处理,使得新处理后得到的视频前情提要信息的播放时长小于或等于预设时长阈值,以便将新处理后得到的视频前情提要信息作为交互视频当前剧集的视频前情提要信息。
在具体的应用场景中,生成单元24,具体还可以用于对与观影倾向信息相关的候选剧情片段信息分别计算可放入视频前情提要信息的可能性并打分;按照候选剧情片段信息的分数由高到低进行排序;选择前预定个数的候选剧情片段信息进行视频拼接处理,生成视频前情提要信息,其中,预定个数为根据视频前情提要信息的播放时长确定,或为预先设定的固定数值。
需要说明的是,本发明实施例提供的一种基于交互视频的视频前情提要的生成装置所涉及各功能单元的其他相应描述,可以参考图1中的对应描述,在此不再赘述。
基于上述如图1所示方法,相应的,本实施例还提供了一种存储设备,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现图1中所示的基于交互视频的视频前情提要的生成方法。
基于上述如图1所示方法以及如图2和图3所示装置的实施例,本实施例还提供了一种基于交互视频的视频前情提要生成的实体装置,如图4所示,该装置包括:处理器31、存储设备32、及存储在存储设备32上并可在处理器31上运行的计算机程序,所述处理器31执行所述程序时实现图1中所示的基于交互视频的视频前情提要的生成方法;该装置还包括:总线33,被配置为耦接处理器31及存储设备32。
通过应用本发明的技术方案,改变了传统固定内容视频前情提要的生成模式且无需人工编辑,可以自动生成能够很好概括每位观众交互视频观看历史的新一集视频前情提要,进而实现满足不同观众的个性化需求,从而在提高视频前情提要生成效率的同时,还可以大大提升观众的观看体验。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可以通过硬件实现,也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解,本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM,U盘,移动硬盘等)中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施场景所述的方法。
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图,附图中的模块或流程并不一定是实施本申请所必须的。
本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中,也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块,也可以进一步拆分成多个子模块。
上述本申请序号仅仅为了描述,不代表实施场景的优劣。
以上公开的仅为本申请的几个具体实施场景,但是,本申请并非局限于此,任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本申请的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于交互视频的视频前情提要的生成方法,其特征在于,包括:
获取用户在交互视频中的历史观看记录信息,以及所述用户的用户特征信息,所述历史观看记录信息包含所述用户在所述交互视频中的历史互动信息和对所述交互视频的历史观看内容信息,所述用户特征信息包含所述用户属性信息、和/或用户社交信息、和/或上网活动信息;
根据所述历史观看记录信息和所述用户特征信息进行分析,得到所述用户的观影倾向信息;及,
获取所述交互视频当前剧集前面剧情的各候选剧情片段信息;
从所述各候选剧情片段信息中提取与所述观影倾向信息相关的候选剧情片段信息;
根据所述观影倾向信息相关的候选剧情片段信息,生成所述交互视频当前剧集的视频前情提要信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述历史观看记录信息和所述用户特征信息进行分析,得到所述用户的观影倾向信息,具体包括:
根据所述历史互动信息和所述历史观看内容信息进行分析,得到第一分析结果;及,
根据所述用户特征信息进行分析,得到第二分析结果;
参照所述第一分析结果和所述第二分析结果,确定所述用户的观影倾向信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,参照所述第一分析结果和所述第二分析结果,确定所述用户的观影倾向信息,具体包括:
对所述第一分析结果和所述第二分析结果进行加权计算,并依据加权计算结果,确定所述用户的观影倾向信息;或,
采用协同过滤算法,参照所述第一分析结果或所述第二分析结果,获取与所述用户相似的用户类别,以便通过所述用户类别确定所述用户的观影倾向信息。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述用户特征信息进行分析,得到第二分析结果,具体包括:
依据所述用户属性信息中包含的所述用户的性别信息、年龄信息、观影习惯信息,确定所述用户的第一观影倾向元素信息;和/或,
依据所述用户社交信息中包含的所述用户好友的好友性别信息、好友年龄信息、好友观影习惯信息,确定所述用户的第三观影倾向元素信息;和/或,
依据所述上网活动信息中包含的所述用户使用的应用中使用比例大于预设阈值的应用信息、上网搜索文本内容、网络发帖文本内容,确定所述用户的第四观影倾向元素信息;
通过对所述第一观影倾向元素信息、和/或所述第三观影倾向元素信息、和/或所述第四观影倾向元素信息进行加权计算,得到所述用户的观影倾向信息。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法,其特征在于,根据所述观影倾向信息相关的候选剧情片段信息,生成所述交互视频当前剧集的视频前情提要信息,具体包括:
按照所述观影倾向信息相关的候选剧情片段信息在所述交互视频中的播放顺序,对所述观影倾向信息相关的候选剧情片段信息进行视频拼接处理,生成得到所述交互视频当前剧集的视频前情提要信息。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,若生成得到的所述视频前情提要信息的播放时长大于预设时长阈值,则所述方法还包括:
按照视频前情提要信息的预设时长缩短规则,从所述观影倾向信息相关的候选剧情片段信息中选择预定数量的候选剧情片段信息重新进行视频拼接处理,使得新处理后得到的视频前情提要信息的播放时长小于或等于所述预设时长阈值,以便将所述新处理后得到的视频前情提要信息作为所述交互视频当前剧集的视频前情提要信息。
7.根据权利要求1至4中任一项所述的方法,其特征在于,根据所述观影倾向信息相关的候选剧情片段信息,生成所述交互视频当前剧集的视频前情提要信息,具体包括:
对与所述观影倾向信息相关的候选剧情片段信息,分别计算可放入所述视频前情提要信息的可能性并打分;
按照候选剧情片段信息的分数由高到低进行排序;
选择前预定个数的候选剧情片段信息,生成所述视频前情提要信息,其中,所述预定个数为根据所述视频前情提要信息的播放时长确定,或为预先设定的固定数值。
8.一种基于交互视频的视频前情提要的生成装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取用户在交互视频中的历史观看记录信息,以及所述用户的用户特征信息,所述历史观看记录信息包含所述用户在所述交互视频中的历史互动信息和历史观看内容信息,所述用户特征信息包含所述用户属性信息、和/或用户社交信息、和/或上网活动信息;
分析单元,用于根据所述历史观看记录信息和所述用户特征信息进行分析,得到所述用户的观影倾向信息;
所述获取单元,还用于获取所述交互视频当前剧集前面剧情的各候选剧情片段信息;
提取单元,用于从所述各候选剧情片段信息中提取与所述观影倾向信息相关的候选剧情片段信息;
生成单元,用于根据所述观影倾向信息相关的候选剧情片段信息,生成所述交互视频当前剧集的视频前情提要信息。
9.一种存储设备,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的基于交互视频的视频前情提要的生成方法。
10.一种基于交互视频的视频前情提要的生成装置,包括存储设备、处理器及存储在存储设备上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至7任一项所述的基于交互视频的视频前情提要的生成方法。
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