CN109688466A - 内容热度预测方法、装置和内容分发网络 - Google Patents

内容热度预测方法、装置和内容分发网络 Download PDF

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Abstract

本公开提供一种内容热度预测方法、装置和内容分发网络，涉及通信领域。其中内容热度预测装置通过网络采集与指定内容相关联的预测参数，根据预测参数预测指定内容的热度。本公开通过采集与指定内容相关联的页面级别、推荐热度、关联系数和OTT热度指数，以便获得指定内容的预测热度，从而可准确预测内容的热度变化，进而CDN节点可根据预测结果对缓存中的热点内容进行相应调整，有效提升系统的服务质量。

Description

内容热度预测方法、装置和内容分发网络
技术领域
本公开涉及通信领域，特别涉及一种内容热度预测方法、装置和内容分发网络。
背景技术
IPTV(Internet Protocol Television)即交互式网络电视，是一种利用宽带网，集互联网、多媒体、通讯等技术于一体，向家庭用户提供包括数字电视在内的多种交互式服务的技术。
IPTV CDN(Content Delivery Network，内容分发网络)是IPTV业务的承载网络，它构建在电信运营商的宽带网上，为IPTV提供大规模流媒体服务。IPTV CDN一般为分级部署，中心节点保存全量内容，区域缓存节点和边缘节点保存问题内容，其中边缘缓存节点保存的内容最少。
由于边缘IPTV CDN节点缓存空间有限，保存的内容少，所以边缘缓存节点只能通过把热度高的内容存储在缓存中，从而减少回源的流量，以提升服务质量。
由于IPTV内容文件非常大，因此相对于网页、小文件等CDN，IPTV在内容更新、替换时，其所需时间较长。在实际应用中，新内容或部分冷内容会快速变化为热点内容，CDN需提前识别出这些内容，并提前把这些内容存储在CDN缓存中。相关技术中的CDN热度算法是基于过去服务数据的统计，准确预测内容的热度变化非常困难，所以造成部分热点片源服务质量不高。
发明内容
本公开的实施例解决的一个技术问题是：通过利用历史数据进行内容热度预测，无法准确预测内容的热度变化。
根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种内容热度预测方法，包括：
通过网络采集与指定内容相关联的预测参数；
根据预测参数预测指定内容的热度。
可选地，预测参数包括以下参数中的至少一个：指定内容所在页面的页面级别、指定内容在内容推荐系统中的推荐热度、指定内容的关联系数、指定内容在网络业务中的热度指数；
其中，关联系数为与指定内容相关联内容的热度。
可选地，指定内容的热度随着页面级别的提高而增大。
可选地，指定内容的热度随着推荐热度的提高而增大。
可选地，指定内容的热度随着关联系数的提高而增大；
其中，在指定内容没有相关联内容的情况下，关联系数为零。
可选地，指定内容的热度随着热度指数的提高而增大；
其中，若热度指数小于预定阈值，则将指定指数设为零。
可选地，上述方法还包括：
将指定内容的热度信息发送给CDN节点。
根据本公开的一个或多个实施例的另一个方面，提供一种内容热度预测装置，包括：
采集模块，被配置为通过网络采集与指定内容相关联的预测参数；
热度预测模块，被配置为根据预测参数预测指定内容的热度。
可选地，预测参数包括以下参数中的至少一个：指定内容所在页面的页面级别、指定内容在内容推荐系统中的推荐热度、指定内容的关联系数、指定内容在网络业务中的热度指数；
其中，关联系数为与指定内容相关联内容的热度。
可选地，指定内容的热度随着页面级别的提高而增大。
可选地，指定内容的热度随着推荐热度的提高而增大。
可选地，指定内容的热度随着关联系数的提高而增大；
其中，在指定内容没有相关联内容的情况下，关联系数为零。
可选地，指定内容的热度随着热度指数的提高而增大；
其中，若热度指数小于预定阈值，则将指定指数设为零。
可选地，发送模块，被配置为将指定内容的热度信息发送给CDN节点。
根据本公开的一个或多个实施例的另一个方面，提供一种内容热度预测装置，包括：
存储器，被配置为存储指令；
处理器，耦合到存储器，处理器被配置为基于存储器存储的指令执行实现如上述任一实施例涉及的方法。
根据本公开的一个或多个实施例的另一个方面，提供一种内容分发网络，包括：
如上述任一实施例涉及的内容热度预测装置；
内容分发网络节点，被配置为根据内容热度预测装置提供的内容热度信息，对缓存中的热点内容进行相应调整。
根据本公开的一个或多个实施例的另一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质存储有计算机指令，指令被处理器执行时实现如上述任一实施例涉及的方法。
通过以下参照附图对本公开的示例性实施例的详细描述，本公开的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
为了更清楚地说明本公开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公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本公开一个实施例的内容热度预测方法的示例性流程图。
图2为本公开另一实施例的内容热度预测方法的示例性流程图。
图3为本公开一个实施例的内容热度预测装置的示例性框图。
图4为本公开另一实施例的内容热度预测装置的示例性框图。
图5为本公开又一实施例的内容热度预测装置的示例性框图。
图6为本公开一个实施例的内容分发网络的示例性框图。
具体实施方式
下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开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公开一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。
同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。
在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
图1为本公开一个实施例的内容热度预测方法的示例性流程图。可选地，本实施例的方法步骤可由内容热度预测装置执行。其中：
步骤101，通过网络采集与指定内容相关联的预测参数。
可选地，预测参数可包括预测参数包括以下参数中的至少一个：指定内容所在页面的页面级别、指定内容在内容推荐系统中的推荐热度、指定内容的关联系数、指定内容在网络业务中的热度指数。
其中，页面级别：是指IPTV视频内容所在页面在EPG(Electronic Program Guide，电子节目指南)的第几级第几面。内容所知页面级别越靠前，则该内容的预测热度越高。即，指定内容的热度随着页面级别的提高而增大。
例如，可通过EPG爬虫从IPTV EPG中获取页面级别。
推荐热度：是指定内容在内容推荐系统中的推荐次数。推荐次数越高，表明该内容未来被点播的几率会越大。即，指定内容的热度随着推荐热度的提高而增大。
例如，可通过IPTV推荐系统接口从IPTV推荐系统获取推荐热度。
关联系数：是指与指定内容相关联内容的热度。例如，若该内容是连续剧或系列片时，则相关连续剧或系列片中已播节目内容的热度可用于反映未来将播放内容的热度。即，指定内容的热度随着关联系数的提高而增大。
可选地，在指定内容没有相关联内容的情况下，关联系数为零。
例如，可对IPTV CMS(Content Management System，内容管理系统)进行关联分析，以获得相应的关联系数。
网络业务中的热度指数：是指诸如知名OTT(Over The Top)的网络业务上的同一节目内容的热度指数，也可称为OTT热度指数。考虑到由于内容审核的原因，一般新片上线的时间比知名OTT视频网站上线时间要晚。因此通过引入该热度指数，可反映出该视频内容在IPTV上的热度。即，指定内容的热度随着热度指数的提高而增大。
可选地，若热度指数小于预定阈值，可将指定指数设为零。
例如，可通过OTT爬虫从OTT网站获取OTT热度指数。
步骤102，根据预测参数预测指定内容的热度。
例如，可利用指定内容所在页面的页面级别、指定内容在内容推荐系统中的推荐热度、指定内容的关联系数、指定内容在网络业务中的热度指数中的至少一个参数来预测指定内容的热度。
可选地，可利用下列公式(1)计算指定内容的热度。
其中A、B、C、D为相应的权重值，可根据实际CDN内容运营情况进行调整。总推荐次数是内容推荐系统中的总推荐次数。
基于本公开上述实施例提供的内容热度预测方法，通过采集与指定内容相关联的页面级别、推荐热度、关联系数和OTT热度指数，以便获得指定内容的预测热度，从而可准确预测内容的热度变化。
图2为本公开另一实施例的内容热度预测方法的示例性流程图。可选地，本实施例的方法步骤可由内容热度预测装置执行。其中：
步骤201，通过网络采集与指定内容相关联的预测参数。
步骤202，根据预测参数预测指定内容的热度。
步骤203，将指定内容的热度信息发送给CDN节点。
从而，CDN节点可根据所接收到的预测结果，对CDN缓存中的热点内容进行调整，从而可有效提升系统的服务质量。
图3为本公开一个实施例的内容热度预测装置的示例性框图。如图3所示，内容热度预测装置可包括采集模块31和热度预测模块32。其中：
采集模块31被配置为通过网络采集与指定内容相关联的预测参数。
可选地，预测参数可包括预测参数包括以下参数中的至少一个：指定内容所在页面的页面级别、指定内容在内容推荐系统中的推荐热度、指定内容的关联系数、指定内容在网络业务中的热度指数。
其中，页面级别：是指IPTV视频内容所在页面在EPG(Electronic Program Guide，电子节目指南)的第几级第几面。内容所知页面级别越靠前，则该内容的预测热度越高。即，指定内容的热度随着页面级别的提高而增大。
推荐热度：是指定内容在内容推荐系统中的推荐次数。推荐次数越高，表明该内容未来被点播的几率会越大。即，指定内容的热度随着推荐热度的提高而增大。
关联系数：是指与指定内容相关联内容的热度。例如，若该内容是连续剧或系列片时，则相关连续剧或系列片中已播节目内容的热度可用于反映未来将播放内容的热度。即，指定内容的热度随着关联系数的提高而增大。
可选地，在指定内容没有相关联内容的情况下，关联系数为零。
网络业务中的热度指数：是指诸如知名OTT(Over The Top)的网络业务上的同一节目内容的热度指数，也可称为OTT热度指数。考虑到由于内容审核的原因，一般新片上线的时间比知名OTT视频网站上线时间要晚。因此通过引入该热度指数，可反映出该视频内容在IPTV上的热度。即，指定内容的热度随着热度指数的提高而增大。
可选地，若热度指数小于预定阈值，可将指定指数设为零。
热度预测模块32被配置为根据预测参数预测指定内容的热度。
例如，可利用指定内容所在页面的页面级别、指定内容在内容推荐系统中的推荐热度、指定内容的关联系数、指定内容在网络业务中的热度指数中的至少一个参数来预测指定内容的热度。
可选地，可利用上述公式(1)计算指定内容的热度。
基于本公开上述实施例提供的内容热度预测装置，通过采集与指定内容相关联的页面级别、推荐热度、关联系数和OTT热度指数，以便获得指定内容的预测热度，从而可准确预测内容的热度变化。
图4为本公开另一实施例的内容热度预测装置的示例性框图。与图3所示实施例相比，在图4所示实施例中，除采集模块41和热度预测模块42之外，还包括发送模块43。其中：
发送模块43被配置为将指定内容的热度信息发送给CDN节点。由此，CDN节点可根据所接收到的预测结果，对CDN缓存中的热点内容进行调整，从而可有效提升系统的服务质量。
可选地，在上面所描述的功能单元模块可以实现为用于执行本公开所描述功能的通用处理器、可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller，简称：PLC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称：ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称：FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件或者其任意适当组合。
图5为本公开内容热度预测装置又一实施例的示意图。如图5所示，该服务器包括存储器51和处理器52。其中：
存储器51用于存储指令，处理器52耦合到存储器51，处理器52被配置为基于存储器存储的指令执行实现如图1或图2中任一实施例涉及的方法。
如图5所示，该装置还包括通信接口53，用于与其它设备进行信息交互。同时，该装置还包括总线54，处理器52、通信接口53、以及存储器51通过总线54完成相互间的通信。
存储器51可以包含高速RAM存储器，也可还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器51也可以是存储器阵列。存储器51还可能被分块，并且块可按一定的规则组合成虚拟卷。
此外，处理器52可以是一个中央处理器CPU，或者可以是专用集成电路ASIC，或者是被配置成实施本公开实施例的一个或多个集成电路。
本公开同时还涉及一种计算机可读存储介质，其中计算机可读存储介质存储有计算机指令，指令被处理器执行时实现如图1或图2中任一实施例涉及的方法。
图6为本公开一个实施例的内容分发网络的示例性框图。如图6所示，内容分发网络CDN中包括内容热度预测装置61和CDN节点62。其中：内容热度预测装置61可为图3-图5中任一实施例涉及的内容热度预测装置。
CDN节点62被配置为根据内容热度预测装置61提供的内容热度信息，对缓存中的热点内容进行相应调整。
通过实施本公开，可准确预测内容的热度变化，由此CDN节点可根据内容热度的变化及时调整缓存中的热点内容，从而有效提升系统的服务质量。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
本公开的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本公开限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好说明本公开的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本公开从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。

Claims (17)

1.一种内容热度预测方法，包括：
通过网络采集与指定内容相关联的预测参数；
根据所述预测参数预测所述指定内容的热度。
2.根据权利要求1的方法，其中，
所述预测参数包括以下参数中的至少一个：所述指定内容所在页面的页面级别、所述指定内容在内容推荐系统中的推荐热度、所述指定内容的关联系数、所述指定内容在网络业务中的热度指数；
其中，所述关联系数为与所述指定内容相关联内容的热度。
3.根据权利要求2的方法，其中，
所述指定内容的热度随着所述页面级别的提高而增大。
4.根据权利要求2的方法，其中，
所述指定内容的热度随着所述推荐热度的提高而增大。
5.根据权利要求2的方法，其中，
所述指定内容的热度随着所述关联系数的提高而增大；
其中，在所述指定内容没有相关联内容的情况下，所述关联系数为零。
6.根据权利要求2的方法，其中，
所述指定内容的热度随着所述热度指数的提高而增大；
其中，若所述热度指数小于预定阈值，则将所述指定指数设为零。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，还包括：
将所述指定内容的热度信息发送给CDN节点。
8.一种内容热度预测装置，包括：
采集模块，被配置为通过网络采集与指定内容相关联的预测参数；
热度预测模块，被配置为根据所述预测参数预测所述指定内容的热度。
9.根据权利要求8的装置，其中，
所述预测参数包括以下参数中的至少一个：所述指定内容所在页面的页面级别、所述指定内容在内容推荐系统中的推荐热度、所述指定内容的关联系数、所述指定内容在网络业务中的热度指数；
其中，所述关联系数为与所述指定内容相关联内容的热度。
10.根据权利要求9的装置，其中，
所述指定内容的热度随着所述页面级别的提高而增大。
11.根据权利要求9的装置，其中，
所述指定内容的热度随着所述推荐热度的提高而增大。
12.根据权利要求9的装置，其中，
所述指定内容的热度随着所述关联系数的提高而增大；
其中，在所述指定内容没有相关联内容的情况下，所述关联系数为零。
13.根据权利要求9的装置，其中，
所述指定内容的热度随着所述热度指数的提高而增大；
其中，若所述热度指数小于预定阈值，则将所述指定指数设为零。
14.根据权利要求8-13中任一项所述的装置，还包括：
发送模块，被配置为将所述指定内容的热度信息发送给CDN节点。
15.一种内容热度预测装置，包括：
存储器，被配置为存储指令；
处理器，耦合到存储器，处理器被配置为基于存储器存储的指令执行实现如权利要求1-7中任一项的方法。
16.一种内容分发网络，包括：
如权利要求8-15中任一项所述的内容热度预测装置；
内容分发网络节点，被配置为根据所述内容热度预测装置提供的内容热度信息，对缓存中的热点内容进行相应调整。
17.一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质存储有计算机指令，指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项的方法。
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