CN109040775A - 视频关联方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

视频关联方法、装置及计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种视频关联方法、装置及计算机可读存储介质，所述视频关联方法包括以下步骤：当接收到新上传视频时，获取所述新上传视频对应的待选视频，其中，所述待选视频中包含多个视频；计算所述新上传视频与所述待选视频中各个视频的相似度，并基于计算得到的相似度得到目标视频；将所述新上传视频与所述目标视频进行关联。通过本发明，为新上传视频选取目标视频并关联，使得用户在对新上传视频感兴趣时，无需手动去搜索与该视频相关的其他视频，可直接观看已关联的目标视频，提升了用户的视频观看体验。

Description

视频关联方法、装置及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及视频推荐技术领域，尤其涉及视频关联方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
互联网的普及带动了信息化数字化的全面发展，网络视频也得到了快速发展。
目前，在一些视频软件中，通过短视频来吸引用户，例如，以影视作品中的精彩片段制作的短视频，从而提高视频软件的人气。
目前这种通过短视频吸引用户的方式，虽然起到了迅速抓住用户眼球的效果，但是当用户对某个短视频感兴趣时，需要用户手动去搜索与该短视频相关的视频内容，对用户来说不够便利。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种视频关联方法、装置及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中当用户对某个短视频感兴趣时，需要用户手动去搜索与该短视频相关的视频内容，对用户来说不够便利的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种视频关联方法，所述视频关联方法包括以下步骤：
当接收到新上传视频时，获取所述新上传视频对应的待选视频，其中，所述待选视频中包含多个视频；
计算所述新上传视频与所述待选视频中各个视频的相似度，并基于计算得到的相似度得到目标视频；
将所述新上传视频与所述目标视频进行关联。
可选的，所述当接收到新上传视频时，获取所述新上传视频对应的待选视频的步骤包括：
当接收到新上传视频时，获取所述新上传视频的标题信息；
基于所述标题信息构建正则表达式，并通过所述正则表达式在视频库中进行匹配，得到所述新上传视频对应的待选视频。
可选的，所述计算所述新上传视频与所述待选视频中各个视频的相似度的步骤包括：
获取所述新上传视频的标签向量，获取所述待选视频中各个视频的标签向量；
计算所述新上传视频的标签向量与所述待选视频中各个视频的标签向量的相似度。
可选的，所述获取所述新上传视频的标签向量，获取所述待选视频中各个视频的标签向量的步骤包括：
获取所述新上传视频的视频信息，对所述新上传视频的视频信息进行分词处理，得到所述新上传视频的标签向量；
获取所述待选视频中各个视频的视频信息，对所述待选视频中各个视频的视频信息进行分词处理，得到所述待选视频中各个视频的标签向量。
可选的，所述计算所述新上传视频的标签向量与所述待选视频中各个视频的标签向量的相似度的步骤包括：
对所述新上传视频的标签向量进行词根矫正，得到第一标签向量，对所述待选视频中各个视频的标签向量进行词根矫正，得到第二标签向量组；
计算所述第一标签向量与所述第二标签向量组中各个标签向量的相似度。
可选的，所述基于计算得到的相似度得到目标视频的步骤包括：
按照相似度由大至小的顺序，对所述待选视频中各个视频进行排序，得到排序结果；
从排序结果的首位开始选取预设个数的视频，得到目标视频。
可选的，所述将所述新上传视频与所述目标视频进行关联之后，还包括：
当接收到用户账号发送的关联指令时，建立所述新上传视频与所述关联指令对应视频的关联关系。
可选的，所述建立所述新上传视频与所述关联指令对应视频的关联关系之后，还包括：
获取所述关联关系对应的反馈信息，并对所述用户账号执行所述反馈信息对应的奖惩措施。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种视频关联装置，所述视频关联装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的视频关联程序，所述视频关联程序被所述处理器执行时实现如上所述的视频关联方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有视频关联程序，所述视频关联程序被处理器执行时实现如上所述的视频关联方法的步骤。
本发明中，当接收到新上传视频时，获取所述新上传视频对应的待选视频，其中，所述待选视频中包含多个视频；计算所述新上传视频与所述待选视频中各个视频的相似度，并基于计算得到的相似度得到目标视频；将所述新上传视频与所述目标视频进行关联。通过本发明，为新上传视频选取目标视频并关联，使得用户在对新上传视频感兴趣时，无需手动去搜索与该视频相关的其他视频，可直接观看已关联的目标视频，提升了用户的视频观看体验。
附图说明
图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的视频关联装置结构示意图；
图2为本发明视频关联方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明视频关联方法第一实施例的关联显示界面图；
图4为本发明视频关联方法第二实施例的关联显示界面图；
图5为本发明视频关联方法第一实施例的用户自主关联场景示意图；
图6为本发明视频关联方法第二实施例的用户自主关联场景示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的视频关联装置结构示意图。
本发明实施例视频关联装置可以是智能电视、PC，也可以是智能手机、平板电脑、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面3)播放器、便携计算机等具有显示功能的终端设备。
如图1所示，该视频关联装置可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地，视频关联装置还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。其中，传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示屏的亮度，接近传感器可在移动终端移动到耳边时，关闭显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别移动终端姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；当然，移动终端还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的视频关联装置结构并不构成对视频关联装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及视频关联程序。
在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的视频关联程序，并执行以下操作：
当接收到新上传视频时，获取所述新上传视频对应的待选视频，其中，所述待选视频中包含多个视频；
计算所述新上传视频与所述待选视频中各个视频的相似度，并基于计算得到的相似度得到目标视频；
将所述新上传视频与所述目标视频进行关联。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的视频关联程序，还执行以下操作：
当接收到新上传视频时，获取所述新上传视频的标题信息；
基于所述标题信息构建正则表达式，并通过所述正则表达式在视频库中进行匹配，得到所述新上传视频对应的待选视频。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的视频关联程序，还执行以下操作：
获取所述新上传视频的标签向量，获取所述待选视频中各个视频的标签向量；
计算所述新上传视频的标签向量与所述待选视频中各个视频的标签向量的相似度。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的视频关联程序，还执行以下操作：
获取所述新上传视频的视频信息，对所述新上传视频的视频信息进行分词处理，得到所述新上传视频的标签向量；
获取所述待选视频中各个视频的视频信息，对所述待选视频中各个视频的视频信息进行分词处理，得到所述待选视频中各个视频的标签向量。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的视频关联程序，还执行以下操作：
对所述新上传视频的标签向量进行词根矫正，得到第一标签向量，对所述待选视频中各个视频的标签向量进行词根矫正，得到第二标签向量组；
计算所述第一标签向量与所述第二标签向量组中各个标签向量的相似度。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的视频关联程序，还执行以下操作：
按照相似度由大至小的顺序，对所述待选视频中各个视频进行排序，得到排序结果；
从排序结果的首位开始选取预设个数的视频，得到目标视频。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的视频关联程序，还执行以下操作：
当接收到用户账号发送的关联指令时，建立所述新上传视频与所述关联指令对应视频的关联关系。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的视频关联程序，还执行以下操作：
获取所述关联关系对应的反馈信息，并对所述用户账号执行所述反馈信息对应的奖惩措施。
参照图2，图2为本发明视频关联方法第一实施例的流程示意图。
在一实施例中，视频关联方法包括：
步骤S10，当接收到新上传视频时，获取所述新上传视频对应的待选视频，其中，所述待选视频中包含多个视频；
本实施例中，将视频分为长视频和短视频两个类型。其中，长视频指视频时长大于或等于预设时长的视频，短视频指视频时长小于预设时长的视频。例如，将视频时长大于或等于60分钟的视频称作长视频，将视频时长小于60分钟的视频称作短视频。
本实施例中，当视频关联装置接收到新上传视频时，可以是在新上传视频为短视频时，从长视频片库中获取新上传视频对应的待选视频或从短视频片库中获取新上传视频对应的待选视频；还可以是在新上传视频为长视频时，从长视频片库中获取新上传视频对应的待选视频或从短视频片库中获取新上传视频对应的待选视频。
本发明视频关联方法一可选实施例中，以新上传视频为短视频时，从长视频片库中获取新上传视频对应的待选视频为例进行说明。当接收到新上传视频时，若通过对新上传视频的时长视频进行检测，检测到该新上传视频的视频时长小于预设时长，则确认该新上传视频为短视频。获取该新上传视频的标题信息(视频在被上传时会被要求输入视频标题，因此可以基于输入的视频标题，获取新上传视频的标题信息)，并基于该标题信息构建正则表达式(正则表达式是对字符串(包括普通字符(例如，a到z之间的字母)和特殊字符(称为“元字符”))操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。正则表达式是一种文本模式，模式描述在搜索文本时要匹配的一个或多个字符串)，然后通过构建的正则表达式在长视频片库中进行搜索匹配，得到新上传视频对应的待选视频。
步骤S20，计算所述新上传视频与所述待选视频中各个视频的相似度，并基于计算得到的相似度得到目标视频；
本实施例中，基于步骤S10获取的待选视频，一般来说会有多个。例如，获取的待选视频有5个，分别为待选视频1、待选视频2、待选视频3、待选视频4、待选视频5。则分别计算新上传视频与待选视频1至待选视频5的相似度。
本发明一实施例中，计算新上传视频与待选视频中各个视频的相似度可以是：获取新上传视频的视频信息，其中，视频信息包括该视频被上传时输入的相关信息，例如视频标题、演员名、导演名等。然后，对新上传视频的视频信息进行分词处理，得到新上传视频的标签向量。一实施例中，新上传视频的视频信息中仅包括视频标题信息(用户在上传短视频时，往往只会输入视频标题)，例如“僵尸至尊黄子扬化身厉鬼吃鸡”，通过分词处理，得到的新上传视频的标签向量A为[僵尸至尊，黄子扬，厉鬼，吃鸡]。本实施例中，可通过中文分词工具，如jieba、SnowNLP、THULAC、NLPIR等进行分词处理。同样的，获取待选视频中各个视频(例如待选视频1至待选视频5)的视频信息，由于待选视频1至待选视频5为长视频片库中的视频，其视频信息相对来说比较完整，一般均可或得到包含视频标题、演员名、导演名等信息的视频信息。即可得到待选视频1对应的视频信息1、待选视频2对应的视频信息2、待选视频3对应的视频信息3、待选视频4对应的视频信息4、待选视频5对应的视频信息5。然后分别对视频信息1至视频信息5进行分词处理，得到待选视频1对应标签向量1、待选视频2对应标签向量2、待选视频3对应标签向量3、待选视频4对应标签向量4、待选视频5对应标签向量5。然后分别计算标签向量A与标签向量1至标签向量5的相似度S1至S5。计算方式如下：
其中，N1、N2分别为两标签向量中词的个数，N3为两标签向量中相同的词的个数。通过上述计算后，便可得到新上传视频与待选视频中各个视频的相似度，例如得到的相似度为S1至S5，然后将S1至S5按照由大到小的顺序进行排序，例如S2＞S3＞S5＞S2＞S1，则相应的待选视频1至待选视频5的排序结果为：待选视频2＞待选视频3＞待选视频5＞待选视频2＞待选视频1，然后从待选视频2开始，选取预设个数(例如3个，该数值根据实际需要进行设置，在此不作限制)的视频，作为目标视频。
步骤S30，将所述新上传视频与所述目标视频进行关联。
本发明一实施例中，经过步骤S20之后，选取的目标视频为待选视频2、待选视频3以及待选视频5。参照图3，图3为本发明视频关联方法第一实施例的关联显示界面图。如图3所示，在新上传视频的下面显示提示信息，提示用户该新上传视频的关联视频(即对应的目标视频)有3个，若用户点击显示按钮，则将3个关联视频显示出来。参照图4，图4为本发明视频关联方法第二实施例的关联显示界面图。将3个关联视频显示后，用户便可选择观看。
本实施例中，当接收到新上传视频时，获取所述新上传视频对应的待选视频，其中，所述待选视频中包含多个视频；计算所述新上传视频与所述待选视频中各个视频的相似度，并基于计算得到的相似度得到目标视频；将所述新上传视频与所述目标视频进行关联。通过本实施例，为新上传视频选取目标视频并关联，使得用户在对新上传视频感兴趣时，无需手动去搜索与该视频相关的其他视频，可直接观看已关联的目标视频，提升了用户的视频观看体验。
进一步的，本发明视频关联方法一实施例中，步骤S10包括：
当接收到新上传视频时，获取所述新上传视频的标题信息；
基于所述标题信息构建正则表达式，并通过所述正则表达式在视频库中进行匹配，得到所述新上传视频对应的待选视频。
本发明视频关联方法一可选实施例中，以新上传视频为短视频时，从长视频片库中获取新上传视频对应的待选视频为例进行说明。当接收到新上传视频时，若通过对新上传视频的时长视频进行检测，检测到该新上传视频的视频时长小于预设时长，则确认该新上传视频为短视频。获取该新上传视频的标题信息(视频在被上传时会被要求输入视频标题，因此可以基于输入的视频标题，获取新上传视频的标题信息)，并基于该标题信息构建正则表达式(正则表达式是对字符串(包括普通字符(例如，a到z之间的字母)和特殊字符(称为“元字符”))操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。正则表达式是一种文本模式，模式描述在搜索文本时要匹配的一个或多个字符串)，然后通过构建的正则表达式在长视频片库中进行搜索匹配，得到新上传视频对应的待选视频。
本实施例中，基于正则表达式，可以快速匹配到新上传视频对应的待选视频，使得后续可以从待选视频中选取目标视频，缩小了后续目标视频的选取范围，一方面提高了后续选取的目标视频与新上传视频的关联度，另一方面减少了选取目标视频所需的时间。
进一步的，本发明视频关联方法一实施例中，所述计算所述新上传视频与所述待选视频中各个视频的相似度的步骤包括：
获取所述新上传视频的标签向量，获取所述待选视频中各个视频的标签向量；
计算所述新上传视频的标签向量与所述待选视频中各个视频的标签向量的相似度。
本实施例中，基于步骤S10获取的待选视频，一般来说会有多个。例如，获取的待选视频有5个，分别为待选视频1、待选视频2、待选视频3、待选视频4、待选视频5。则分别计算新上传视频与待选视频1至待选视频5的相似度。
本发明一实施例中，计算新上传视频与待选视频中各个视频的相似度可以是：获取新上传视频的视频信息，其中，视频信息包括该视频被上传时输入的相关信息，例如视频标题、演员名、导演名等。然后，对新上传视频的视频信息进行分词处理，得到新上传视频的标签向量。一实施例中，新上传视频的视频信息中仅包括视频标题信息(用户在上传短视频时，往往只会输入视频标题)，例如“僵尸至尊黄子扬化身厉鬼吃鸡”，通过分词处理，得到的新上传视频的标签向量A为[僵尸至尊，黄子扬，厉鬼，吃鸡]。本实施例中，可通过中文分词工具，如jieba、SnowNLP、THULAC、NLPIR等进行分词处理。同样的，获取待选视频中各个视频(例如待选视频1至待选视频5)的视频信息，由于待选视频1至待选视频5为长视频片库中的视频，其视频信息相对来说比较完整，一般均可或得到包含视频标题、演员名、导演名等信息的视频信息。即可得到待选视频1对应的视频信息1、待选视频2对应的视频信息2、待选视频3对应的视频信息3、待选视频4对应的视频信息4、待选视频5对应的视频信息5。然后分别对视频信息1至视频信息5进行分词处理，得到待选视频1对应标签向量1、待选视频2对应标签向量2、待选视频3对应标签向量3、待选视频4对应标签向量4、待选视频5对应标签向量5。然后分别计算标签向量A与标签向量1至标签向量5的相似度S1至S5。计算方式如下：
其中，N1、N2分别为两标签向量中词的个数，N3为两标签向量中相同的词的个数。通过上述计算后，便可得到新上传视频与待选视频中各个视频的相似度。
本实施例中，计算新上传视频与待选视频中各个视频的相似度，使得后续基于相似度选取的目标视频与新上传视频的关联度更高，即使得目标视频更符合用户的观看需要。
进一步的，本发明视频关联方法一实施例中，所述获取所述新上传视频的标签向量，获取所述待选视频中各个视频的标签向量的步骤包括：
获取所述新上传视频的视频信息，对所述新上传视频的视频信息进行分词处理，得到所述新上传视频的标签向量；
获取所述待选视频中各个视频的视频信息，对所述待选视频中各个视频的视频信息进行分词处理，得到所述待选视频中各个视频的标签向量。
本发明一实施例中，计算新上传视频与待选视频中各个视频的相似度可以是：获取新上传视频的视频信息，其中，视频信息包括该视频被上传时输入的相关信息，例如视频标题、演员名、导演名等。然后，对新上传视频的视频信息进行分词处理，得到新上传视频的标签向量。一实施例中，新上传视频的视频信息中仅包括视频标题信息(用户在上传短视频时，往往只会输入视频标题)，例如“僵尸至尊黄子扬化身厉鬼吃鸡”，通过分词处理，得到的新上传视频的标签向量A为[僵尸至尊，黄子扬，厉鬼，吃鸡]。本实施例中，可通过中文分词工具，如jieba、SnowNLP、THULAC、NLPIR等进行分词处理。同样的，获取待选视频中各个视频(例如待选视频1至待选视频5)的视频信息，由于待选视频1至待选视频5为长视频片库中的视频，其视频信息相对来说比较完整，一般均可或得到包含视频标题、演员名、导演名等信息的视频信息。即可得到待选视频1对应的视频信息1、待选视频2对应的视频信息2、待选视频3对应的视频信息3、待选视频4对应的视频信息4、待选视频5对应的视频信息5。然后分别对视频信息1至视频信息5进行分词处理，得到待选视频1对应标签向量1、待选视频2对应标签向量2、待选视频3对应标签向量3、待选视频4对应标签向量4、待选视频5对应标签向量5。
进一步的，本发明视频关联方法一实施例中，所述计算所述新上传视频的标签向量与所述待选视频中各个视频的标签向量的相似度的步骤包括：
对所述新上传视频的标签向量进行词根矫正，得到第一标签向量，对所述待选视频中各个视频的标签向量进行词根矫正，得到第二标签向量组；
计算所述第一标签向量与所述第二标签向量组中各个标签向量的相似度。
本实施例中，在新上传视频的标签向量中的某个词C1，与某待选视频的标签向量中的某个词C2，其可能表达的是同一个意思，但以不同的字符显示，如此计算出的相似度便会与实际情况有偏差，因此需要进行词根矫正。以英文环境为例，play、playing、played其词根为play。例如C1为playing，C2为played，则将C1中的playing矫正为play，将C2中的played矫正为play，然后再做相似度计算，使得计算得到的相似度更符合实际。即对英文通过词根矫正的方式对标签向量进行矫正。类似的，在中文环境中，由于用户可能使用某个演员的别称称呼该演员，例如周星驰、周星星、星爷，这几个词其实指的都是周星驰，“周星驰”便是这几个词的词根，若C1为周星星，C2为星爷，则将C1中的周星星矫正为周星驰，将C2中的星爷矫正为周星驰。本实施例中，可以通过为每个演员维护派生词库，以支持词根矫正。例如，在一派生词库中，“周星星”、“星爷”对应的词根均为“周星驰”，则后续在标签向量中出现“周星星”、“星爷”时，自动矫正为“周星驰”。
本实施例中，在做相似度计算前，先对标签向量进行词根矫正，使得后续计算得到的相似度更符合实际，从而使得后续选取的目标视频更符合用户观看需要。
进一步的，本发明视频关联方法一实施例中，所述基于计算得到的相似度得到目标视频的步骤包括：
按照相似度由大至小的顺序，对所述待选视频中各个视频进行排序，得到排序结果；
从排序结果的首位开始选取预设个数的视频，得到目标视频。
本实施例中，通过相似度计算后，便可得到新上传视频与待选视频中各个视频的相似度，例如得到的相似度为S1至S5，然后将S1至S5按照由大到小的顺序进行排序，例如S2＞S3＞S5＞S2＞S1，则相应的待选视频1至待选视频5的排序结果为：待选视频2＞待选视频3＞待选视频5＞待选视频2＞待选视频1，然后从待选视频2开始，选取预设个数(例如3个，该数值根据实际需要进行设置，在此不作限制)的视频，作为目标视频。
本实施例中，将相似度大的待选视频作为目标视频，使得关联显示的目标视频更符合用户观看需要。
进一步的，本发明视频关联方法一实施例中，步骤S30之后，还包括：
当接收到用户账号发送的关联指令时，建立所述新上传视频与所述关联指令对应视频的关联关系。
本实施例中，基于步骤S10至步骤S30可自动为新上传视频关联目标视频，后续，还可基于用户操作，为新上传视频关联用户选择的视频。
本发明一实施例中，当一用户觉得基于步骤S10至步骤S30自动为新上传视频关联的目标视频不够贴合用户需要时，可通过点击关联按钮，然后添加需要关联的视频A，视频关联装置接收到用户操作触发的关联指令时，建立新上传视频与关联指令对应视频(即用户选择添加的视频A)的关联关系。
参照图5，图5为本发明视频关联方法第一实施例的用户自主关联场景示意图。如图5所示，基于步骤S10至步骤S30已自动为新上传视频关联了目标视频(待选视频2、待选视频3、待选视频5)，用户点击“+关联正片”按钮，进入如图6所示的界面。参照图6，图6为本发明视频关联方法第二实施例的用户自主关联场景示意图。如图6所示，搜索输入框用于输入搜索关键字，进行搜索后，显示搜索结果，用户点击某个搜索结果可选择/取消选择，最后点击确定按钮触发关联指令。
本实施例中，用户可参与到视频关联的工作中来，提高了与用户的互动率，提升了用户的体验，用户的参与还可使得视频关联更加贴合用户需要。
进一步的，本发明视频关联方法一实施例中，所述建立所述新上传视频与所述关联指令对应视频的关联关系之后，还包括：
获取所述关联关系对应的反馈信息，并对所述用户账号执行所述反馈信息对应的奖惩措施。
本实施例中，当基于用户账号A发送的关联指令，建立的关联关系为：将视频a、视频b与新上传视频关联。其他用户可对该新上传视频关联的视频a以及视频b进行评价，若觉得视频a或视频b很契合观看需求，则可为视频a或视频b点赞，若觉得视频a或视频b与新上传视频的关联性不强，则可点击不喜欢。可以是该关联关系建立一段时间后(例如一个月后)，获取该关联关系对应的反馈信息，即视频a或视频b对应的点赞数量Y以及被标记为不喜欢的数量N，若Y/N的值高于第一阈值(根据实际情况进行设置)，则对用户账号A进行正向激励，例如奖励积分、提升账号等级等；若Y/N的值低于第二阈值(根据实际情况进行设置)，则对用户账号A进行惩罚，例如取消该账号参与视频关联工作的资格。
本实施例中，建立反馈机制，通过反馈信息对用户账号进行奖励或惩罚一方面提高了用户参与视频关联工作的积极性，另一方面提高了视频关联的质量。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有视频关联程序，所述视频关联程序被处理器执行时实现如上所述的视频关联方法的步骤。
本发明计算机可读存储介质的具体实施例与上述视频关联方法的各个实施例基本相同，在此不做赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
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上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种视频关联方法，其特征在于，所述视频关联方法包括以下步骤：
当接收到新上传视频时，获取所述新上传视频对应的待选视频，其中，所述待选视频中包含多个视频；
计算所述新上传视频与所述待选视频中各个视频的相似度，并基于计算得到的相似度得到目标视频；
将所述新上传视频与所述目标视频进行关联。
2.如权利要求1所述的视频关联方法，其特征在于，所述当接收到新上传视频时，获取所述新上传视频对应的待选视频的步骤包括：
当接收到新上传视频时，获取所述新上传视频的标题信息；
基于所述标题信息构建正则表达式，并通过所述正则表达式在视频库中进行匹配，得到所述新上传视频对应的待选视频。
3.如权利要求1所述的视频关联方法，其特征在于，所述计算所述新上传视频与所述待选视频中各个视频的相似度的步骤包括：
获取所述新上传视频的标签向量，获取所述待选视频中各个视频的标签向量；
计算所述新上传视频的标签向量与所述待选视频中各个视频的标签向量的相似度。
4.如权利要求3所述的视频关联方法，其特征在于，所述获取所述新上传视频的标签向量，获取所述待选视频中各个视频的标签向量的步骤包括：
获取所述新上传视频的视频信息，对所述新上传视频的视频信息进行分词处理，得到所述新上传视频的标签向量；
获取所述待选视频中各个视频的视频信息，对所述待选视频中各个视频的视频信息进行分词处理，得到所述待选视频中各个视频的标签向量。
5.如权利要求3所述的视频关联方法，其特征在于，所述计算所述新上传视频的标签向量与所述待选视频中各个视频的标签向量的相似度的步骤包括：
对所述新上传视频的标签向量进行词根矫正，得到第一标签向量，对所述待选视频中各个视频的标签向量进行词根矫正，得到第二标签向量组；
计算所述第一标签向量与所述第二标签向量组中各个标签向量的相似度。
6.如权利要求1所述的视频关联方法，其特征在于，所述基于计算得到的相似度得到目标视频的步骤包括：
按照相似度由大至小的顺序，对所述待选视频中各个视频进行排序，得到排序结果；
从排序结果的首位开始选取预设个数的视频，得到目标视频。
7.如权利要求1至6中任一项所述的视频关联方法，其特征在于，所述将所述新上传视频与所述目标视频进行关联之后，还包括：
当接收到用户账号发送的关联指令时，建立所述新上传视频与所述关联指令对应视频的关联关系。
8.如权利要求7所述的视频关联方法，其特征在于，所述建立所述新上传视频与所述关联指令对应视频的关联关系之后，还包括：
获取所述关联关系对应的反馈信息，并对所述用户账号执行所述反馈信息对应的奖惩措施。
9.一种视频关联装置，其特征在于，所述视频关联装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的视频关联程序，所述视频关联程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的视频关联方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有视频关联程序，所述视频关联程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的视频关联方法的步骤。
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