CN109862387A - 直播的回看视频生成方法、装置及设备 - Google Patents

直播的回看视频生成方法、装置及设备 Download PDF

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CN109862387A CN201910245736.8A CN201910245736A CN109862387A CN 109862387 A CN109862387 A CN 109862387A CN 201910245736 A CN201910245736 A CN 201910245736A CN 109862387 A CN109862387 A CN 109862387A
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Abstract

本申请是关于一种直播的回看视频生成方法、装置及设备。其中，一种直播的回看视频生成方法，应用于直播系统的服务器，在直播的播放过程中，获得所直播对应的目标数据；根据目标数据，判断直播的主播是否会生成直播的回看视频；当判断结果为直播的主播会生成直播的回看视频时，基于在参考时间点之前产生的直播数据，生成第一回看数据，以及实时基于在参考时间点之后产生的直播数据，生成第二回看数据；参考时间点为得到判断结果的时间点；在接收到直播的回看视频生成指令后，基于第一回看数据和第二回看数据，生成直播的回看视频。本方案能够减少不被用于生成回看视频的冗余回看数据的生成，降低冗余回看数据对数据处理资源和存储资源的浪费。

Description

直播的回看视频生成方法、装置及设备
技术领域
本申请涉及直播技术领域，特别是涉及一种直播的回看视频生成方法、装置及设备。
背景技术
随着互联网技术的发展，能够使主播和观众进行实时的视频互动的直播越来越流行。由于直播的实时性，如果客户没有准时观看某一直播，可能会错过开始观看该直播的时间点之前的直播内容，或者错过该直播的所有直播内容，因此，存在生成直播的回看视频的需求，以满足用户对错过的直播内容的观看需求。
相关技术中，回看视频的生成方法可以包括：在直播过程中，直播系统的服务器会生成该直播的回看数据；其中，回看数据可以包括由直播视频流实时转码得到、并存储的视频片段，以及视频片段的索引；当直播结束后，如果服务器接收到主播通过主播客户端发送的回看生成指令，就会利用回看数据生成回看生成指令对应的回看视频。
但是，上述回看视频的生成方法中，服务器会对每个直播进行回看数据的生成，以保证回看视频的生成速率。而在具体应用中，主播可能只对部分直播有回看视频的生成意愿，导致只有部分直播的回看数据会被用于生成回看视频。因此，如果采用上述回看视频生成方式，对于主播没有回看生成意愿的直播，相关的回看数据是冗余的，这些冗余的回看数据会造成数据处理资源和存储资源的浪费。
可见，如何减少直播的回看数据造成的数据处理和存储资源的浪费，是直播技术中亟待解决的问题。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种直播的回看视频生成方法、装置及设备。
根据本申请实施例的第一方面，提供一种直播的回看视频生成方法，应用于直播系统的服务器，该方法包括：
在直播的播放过程中，获得所述直播对应的目标数据；
根据所述目标数据，判断所述直播的主播是否会生成所述直播的回看视频；
当判断结果为所述直播的主播会生成所述直播的回看视频时，基于在参考时间点之前产生的直播数据，生成第一回看数据，以及实时基于在参考时间点之后产生的直播数据，生成第二回看数据；所述参考时间点为得到所述判断结果的时间点；
在接收到所述直播的回看视频生成指令后，基于所述第一回看数据和所述第二回看数据，生成所述直播的回看视频。
可选的，在所述判断所述直播的主播是否会生成所述直播的回看视频之后，所述方法还包括：
当判断结果为所述直播的主播不会生成所述直播的回看视频时，如果接收到所述直播的回看视频生成指令，生成所述直播的第三回看数据；
基于所述第三回看数据，生成所述直播的回看视频。
可选的，所述目标数据包括以下数据中的至少一种：所述直播的主播的行为数据和反映所述直播受欢迎程度的热度数据。
可选的，所述根据所述目标数据，判断所述直播的主播是否会生成所述直播的回看视频，包括：
判断所述目标数据是否满足预设的回看条件；
如果满足，确定判断结果为生成所述直播的回看视频；否则，确定判断结果为不生成所述直播的回看视频。
可选的，所述根据所述目标数据，判断所述直播的主播是否会生成所述直播的回看视频，包括：
将所述目标数据输入预设的神经网络模型，得到所述预设的神经网络模型输出的是否生成所述直播的回看视频的判断结果；所述预设的神经网络模型为：利用多个样本直播的样本目标数据以及所述样本直播对应的是否生成回看视频的结果标签所训练得到的模型。
可选的，所述方法还包括：
如果预测结果为不生成，且所述直播未结束，执行所述在直播的播放过程中，获得所述直播对应的目标数据。
可选的，所述基于所述第一回看数据和所述第二回看数据，生成所述直播的回看视频，包括：
将所述第一回看数据和所述第二回看数据拼接为第四回看数据；
存储所述第四回看数据，并建立用于查找所述第四回看数据的索引，得到所述直播的回看视频。
根据本申请实施例的第二方面，提供一种直播的回看视频生成装置，应用于直播系统的服务器，该装置包括：
数据获取模块，被配置为在直播的播放过程中，执行获得所述直播对应的目标数据；
回看判断模块，被配置为执行根据所述目标数据，判断所述直播的主播是否会生成所述直播的回看视频；
回看生成模块，被配置为执行当判断结果为所述直播的主播会生成所述直播的回看视频时，基于在参考时间点之前产生的直播数据，生成第一回看数据，以及实时基于在参考时间点之后产生的直播数据，生成第二回看数据；所述参考时间点为得到所述判断结果的时间点；在接收到所述直播的回看视频生成指令后，基于所述第一回看数据和所述第二回看数据，生成所述直播的回看视频。
可选的，所述回看生成模块，被配置为执行在所述判断结果为所述直播的主播不会生成所述直播的回看视频，且接收到所述直播的回看视频生成指令时，生成所述直播的第三回看数据；基于所述第三回看数据，生成所述直播的回看视频。
可选的，所述目标数据包括以下数据中的至少一种：所述直播的主播的行为数据和反映所述直播受欢迎程度的热度数据。
可选的，所述回看判断模块，被配置为执行：
判断所述目标数据是否满足预设的回看条件；
如果满足，确定判断结果为生成所述直播的回看视频；否则，确定判断结果为不生成所述直播的回看视频。
可选的，所述回看判断模块，被配置为执行：
将所述目标数据输入预设的神经网络模型，得到所述预设的神经网络模型输出的是否生成所述直播的回看视频的判断结果；所述预设的神经网络模型为：利用多个样本直播的样本目标数据以及所述样本直播对应的是否生成回看视频的结果标签所训练得到的模型。
可选的，所述数据获取模块，被配置为在所述回看判断模块的判断结果为不生成，且所述直播未结束时，执行所述在直播的播放过程中，获得所述直播对应的目标数据。
可选的，所述回看生成模块，被配置为执行：
将所述第一回看数据和所述第二回看数据拼接为第四回看数据；
存储所述第四回看数据，并建立用于查找所述第四回看数据的索引，得到所述直播的回看视频。
根据本申请实施例的第三方面，提供一种电子设备，该电子设备包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：执行存储器上所存放的可执行指令时，实现上述第一方面所述的任一直播的回看视频生成方法的步骤。
根据本申请实施例的第四方面，提供一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行上述第一方面所述的任一直播的回看视频生成方法的步骤。
根据本申请实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，当其在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述第一方面所述的任一直播的回看视频生成方法的步骤。
本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：在直播过程中，根据目标数据，对主播是否会生成所述直播的回看视频进行判断，当判断结果为生成时，基于在参考时间点之前产生的直播数据，生成第一回看数据，以及实时基于在参考时间点之后产生的直播数据，其中，参考时间点为得到判断结果的时间点；进而在接收到直播的回看视频生成指令后，基于第一回看数据和第二回看数据，生成直播的回看视频。由于在直播的播放过程中对直播的主播是否生成直播的回看视频进行判断，进而对会生成回看视频的直播实时生成回看数据，因此，与对每个直播都实时生成回看数据的回看视频生成方式相比，能够减少不被用于生成回看视频的冗余回看数据的生成，降低冗余回看数据对数据处理资源和存储资源的浪费。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种直播的回看视频生成方法的流程图。
图2是根据另一示例性实施例示出的一种直播的回看视频生成方法的流程图。
图3是根据再一示例性实施例示出的一种直播的回看视频生成方法的流程图。
图4是根据一示例性实施例示出的一种直播的回看视频生成装置的框图。
图5是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
图6是根据另一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1是根据一示例性实施例示出的一种直播的回看视频生成方法的流程图，如图1所示，一种直播的回看视频生成方法，应用于直播系统的服务器，可以包括以下步骤。
步骤S101，在直播的播放过程中，获得直播对应的目标数据。
其中，目标数据为能够反映主播允许生成直播的回看视频的意愿程度的数据，由于可以从多种方面反映主播允许生成直播的回看视频的意愿，因此，目标数据可以是多种的。
在一种可选的实施方式中，目标数据可以包括以下数据中的至少一种：直播的主播的行为数据和反映直播受欢迎程度的热度数据。其中，示例性的，直播的主播的行为数据可以包括以下数据中的至少一种：主播进行直播的时间、主播对直播的主题描述以及主播对直播是否生成回看视频的互动信息等等。例如，主播在20:30开始直播、主播对直播的主题描述为“游戏A的上分直播”、以及主播在直播的评论中回答观众提问或者自行告知“本次直播有回放”或者“本次直播无回放”等等数据中的至少一种。示例性的，反映直播受欢迎程度的热度数据，可以包括以下数据中的至少一种：直播的评论数量、点赞数量、礼物数量以及热度值等等。
相应的，不同的目标数据，所对应的获取方式可以不同。示例性的，主播进行直播的时间可以是读取直播的视频流中，第一个产生的视频流的时间戳，也可以是将主播上传视频流的开始时间作为进行直播的时间。主播对直播的主题描述，可以是直接读取直播的名称，也可以是从直播的评论中提取主播关于直播的主题描述的评论。主播对直播是否生成回看视频的互动信息可以是从直播的评论中提取关于是否生成回看视频的评论。直播的热度数据可以是直接读取已统计好的评论数量、点赞数量、礼物数量以及热度值，也可以是获取直播的评论、点赞以及礼物相关的记录后，进行数量统计。热度值可以是直接读取已计算好的热度值，也可以是读取用于计算热度值的数据，例如评论数量、点赞数量以及礼物数量等，利用热度值计算公式计算得到热度值。其中，热度值是表征直播受欢迎程度的数值，具体可以是基于直播的评论数量、点赞数量、礼物数量以及分享数量等等，利用预设的热度计算公式，计算得到的数值。
任何可以获取上述目标数据的方式，均可用于本申请，本实施例对此不作限制。
此外，目标数据的获得时机可以是多样的，具体可以根据应用需求确定，为了便于理解，下面以可选实施例的形式进行说明。
在一种可选的实施方式中，目标数据的获得时机可以是目标时间点，目标时间点为在直播的开始时间点之后预设时长的时间点。例如，预设时长为30分钟，直播的开始时间点是20:30，目标时间点为21:00。示例性的，预设时长可以是基于对历史直播的相关数据的分析，确定的直播的热度数据达到峰值的经验时长；也可以是根据该主播的历史行为数据，确定的主播出现目标数据中所包括的行为的经验时长。当然，由于主播进行直播的时间、主播对直播的主题描述通常不会随时间的变化而变更，因此，可以在直播过程中的任意时间点获取。
在另一种可选的实施方式中，目标数据的获得时机可以是：在按照上述获取目标数据的可选实施方式获取了目标数据后，通过后续步骤S102确定预测结果为不生成，且直播未结束，则执行上述步骤S101，进行目标数据的获取。
对于上述另一种可选的目标数据的获取时机，可以理解的是，目标数据可能随着直播的进行时间的推移出现变化，进而影响这些目标数据所放映的主播允许生成直播的回看视频的意愿程度。例如，直播进行了20分钟时，目标数据反映的可能是主播不允许生成直播的回看视频，而在直播进行了30分钟时，目标数据反映的可能是主播允许生成直播的回看视频。因此，为了避免目标数据的动态变化引起的对关于是否生成直播的回看视频的误预测，可以在直播结束前预测到不生成直播的回看视频时，获取目标数据，以再次预测是否生成直播的回看视频。例如，在直播进行了20分钟时，获取了目标数据，利用该目标数据确定的预测结果为不生成直播的回看视频，因此，重新获取目标数据。由此，通过在直播结束前的多次预测，可以在直播进行了30分钟时，获取到反映允许生成直播的回看视频的目标数据，从而预测出生成该直播的回看视频，避免对将该直播误预测为不生成回看视频，提高预测准确度。
需要说明的是，任何能够获取到目标数据的时机的确定方式，均可用于本申请，本实施例对此不作限制。
步骤S102，根据目标数据，判断直播的主播是否会生成直播的回看视频。
其中，直播的主播是否会生成直播的回看视频的判断方式可以有多种。示例性的，可以是判断目标数据是否满足预设的回看条件，如果满足，确定判断结果为生成直播的回看视频，否则，确定判断结果为不生成直播的回看视频。或者，示例性的，可以是将目标数据输入预设的神经网络模型，得到预设的神经网络模型输出的是否生成直播的回看视频的判断结果；其中，预设的神经网络模型为预先利用多个样本直播的样本目标数据、以及样本直播对应的是否生成回看视频的结果标签所训练得到的模型。本申请不对预设的神经网络模型的判断结果的形式和具体结构进行限定；另外，可以理解的是，样本直播的样本目标数据与上述步骤S101中所获得的直播对应的目标数据的类型相同。
步骤S103，当判断结果为直播的主播会生成直播的回看视频时，基于在参考时间点之前产生的直播数据，生成第一回看数据，以及实时基于在参考时间点之后产生的直播数据，生成第二回看数据；参考时间点为得到判断结果的时间点。
其中，用于生成第一回看数据的直播数据为从直播开始至得到判断结果时，产生的直播内容。示例性的，某一直播在20:30开始，在20:50得到该直播的判断结果为生成回看视频；则用于生成第一回看数据的直播数据为20:30至20:50之间该直播的直播内容。另外，基于在参考时间点之前产生的直播数据，生成第一回看数据，具体可以是将在参考时间点之前产生的直播数据转码为第一视频片段，存储该第一视频片段，并建立用于查找该第一视频片段的第一索引，第一回看数据包括所存储的第一视频片段和第一索引。
用于生成第二回看数据的直播数据为得到判断结果至直播结束时，产生的直播内容，并且第二回看数据是实时生成的。示例性的，某一直播在20:40开始，在21:00时确定出该直播的预测结果为生成回看视频，该直播于21:30结束，则用于生成第二回看数据的直播数据为为21:00至21:30之间该直播的直播内容。另外，实时基于在参考时间点之后产生的直播数据，生成第二回看数据，具体可以是实时地将在得到判断结果至直播结束时，产生的直播内容转码为第二视频片段，存储第二视频片段，并建立用于查找第二视频片段的索引，第二回看数据包括所存储的第二视频片段和第二索引。
步骤S104，在接收到直播的回看视频生成指令后，基于第一回看数据和第二回看数据，生成直播的回看视频。
其中，直播的回看视频生成指令具体可以是主播通过客户端输入的。由于本申请实施例在接收到回看视频生成指令之前，对判断结果为生成回看视频的直播在直播过程中进行了第一回看数据和第二回看数据的生成，因此，在接收到直播的回看视频生成指令后，可以直接基于预先生成的第一回看数据和第二回看数据生成直播的回看视频。与在接收到直播的回看视频生成指令后，先生成直播的回看数据，再基于回看数据生成回看视频的方式相比，提高了回看视频的生成效率。并且，由于预先生成的第一回看数据和第二回看数据是针对判断结果为生成回看视频的直播进行的，因此，与对每个直播都实时生成回看数据的回看视频生成方式相比，能够减少不被用于生成回看视频的冗余回看数据的生成，降低冗余回看数据对数据处理资源和存储资源的浪费。
在一种可选的实施方式中，基于第一回看数据和第二回看数据，生成直播的回看视频，具体可以包括如下步骤：
将第一回看数据和第二回看数据拼接为第四回看数据；
存储第四回看数据，并建立用于查找第四回看数据的索引，得到直播的回看视频。
其中，第一回看数据和第二回看数据的拼接，具体可以是按照第一索引，查找第一回看数据中的第一视频片段；按照第二索引，查找第二回看数据中的第二视频片段。将查找到的第一视频片段拼接在第二视频片段之前，以使得第三回看数据中视频内容发生的时间轴与直播内容的时间轴相同。
此外，为了后续获取得到的回看视频，需要建立用于查找第四回看数据的索引，以查找到第四回看数据。
本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：在直播过程中，根据目标数据，对主播是否会生成所述直播的回看视频进行判断，当判断结果为生成时，基于在参考时间点之前产生的直播数据，生成第一回看数据，以及实时基于在参考时间点之后产生的直播数据，其中，参考时间点为得到判断结果的时间点；进而在接收到直播的回看视频生成指令后，基于第一回看数据和第二回看数据，生成直播的回看视频。由于在直播的播放过程中对直播的主播是否生成直播的回看视频进行判断，进而对会生成回看视频的直播实时生成回看数据，因此，与对每个直播都实时生成回看数据的回看视频生成方式相比，能够减少不被用于生成回看视频的冗余回看数据的生成，降低冗余回看数据对数据处理资源和存储资源的浪费。
可选的，在上述判断直播的主播是否会生成直播的回看视频之后，本申请实施例的直播的回看视频生成方法还可以包括：
当判断结果为直播的主播不会生成直播的回看视频时，如果接收到直播的回看视频生成指令，生成直播的第三回看数据；
基于第三回看数据，生成直播的回看视频。
对于直播的主播不会生成该直播的回看视频的情况，不会在直播过程中预先生成直播的第三回看数据，而是在接收到直播的回看视频生成指令时生成直播的第三回看数据，因此，与对主播不会生成回看视频的直播预先生成直播的第三回看数据相比，可以避免无需生成回看视频的直播的冗余回看数据的产生，降低冗余回看数据对数据处理资源和存储资源的浪费。
图2是根据另一示例性实施例示出的一种直播的回看视频生成方法的流程图，如图2所示，该方法可以包括以下步骤。
步骤S201，在直播的播放过程中，获得直播对应的目标数据。
步骤S201与上述本申请图1实施例中的步骤S101相同，在此不再赘述，详见本申请图1实施例的描述。
步骤S202，判断目标数据是否满足预设的回看条件；如果满足，确定判断结果为生成直播的回看视频，否则，确定判断结果为不生成直播的回看视频。当判断结果为满足时，执行步骤S203至步骤S204。
在具体应用中，预设的回看条件是多种的，具体可以根据目标数据进行设置。示例性的，目标数据包括：三种行为数据：主播进行直播的开始时间，主播对直播的主题描述以及主播对直播是否生成回看视频的互动信息；四种热度数据：评论数量、点赞数量、礼物数量以及热度值。举例而言，主播进行直播的开始时间对应的预设的回看条件可以为：开始时间与主播对应的已有回看视频的历史开始时间相同。主播对直播的主题描述对应的预设的回看条件可以为：主题描述与主播对应的已有回看视频的历史主题相同。主播对直播是否生成回看视频的互动信息对应的预设的回看条件可以为：互动信息为表明生成所述直播的回看视频的信息。评论数量对应的预设的回看条件可以为不小于预设的评论数量阈值；点赞数量对应的预设的回看条件可以为不小于预设的点赞数量阈值；礼物数量对应的预设的回看条件可以为不小于预设的礼物数量阈值；热度值对应的预设的回看条件可以为不小于预设的热度阈值。
其中，主播进行直播的时间可能存在一定的规律，因此，可以将主播对应的已有回看视频的历史开始时间作为判断依据，当主播进行直播的开始时间与主播对应的已有回看视频的历史开始时间相同，则满足预设的回看条件。示例性的，主播对应的已有回看视频的历史开始时间为每周六，或者每周五20:30，如果该主播的某一直播的开始时间是周六或者周五20:30，则有极大可能主播允许生成该直播的回看视频，因此，满足预设的回看条件。可以理解的是，能够作为预设的回看条件的历史时间的已有回看视频的数量，通常为多个，以能够分析出主播允许生成回看视频的规律。
主播的直播主题可能是同一系列的，在主播已有的历史直播中，如果对某一主题的直播生成了回看视频，则相同主题的直播有很大的可能也会被生成直播。因此，可以将主播的已有回看视频的历史主题作为判断依据，得到主播对直播的主题描述，对应的预设的回看条件为：主题描述与主播对应的已有回看视频的历史主题相同。示例性的，主播A对应的已有回看视频的历史主题为“游戏A上分直播第120次”和“游戏B教学直播上集”，如果某一直播的主题是“游戏A上分直播第121次”或者“游戏B教学直播下集”，也就是该直播的主题描述是“游戏A上分”或者游戏B教学”，因此，该直播的主题描述与主播对应的已有回看视频的历史主题相同，满足预设的回看条件。
主播还可能在与观众的互动信息中表明是否生成直播的回看视频，因此，可以将主播对直播是否生成回看视频的互动信息作为判断依据，当互动信息表明生成回看视频时，则满足预设的回看条件。其中，互动信息可以为主播对直播的评论，或者对直播观众问题的回答，可以是以文字形式描述的，也可以是在直播过程中以语音形式描述。示例性的，主播在直播的评论中预告“本次直播有回看视频”，该互动信息表明生成回看视频，满足预设的回看条件。
对于各种热度数据对应的预设的回看条件，具体可以根据主播历史生成回看视频的直播的相关热度数据进行设置。
需要说明的是，上述各种目标数据对应的预设的回看条件仅为示例性的，任何能够基于直播对应主播的目标数据，判断出是否生成回看视频的回看条件，均可作为本申请中预设的回看条件，本实施例对此不作限制。
当存在多种目标数据时，由于每种目标数据之间是相互独立的，例如，进行直播的时间可能不会影响主播对直播主题的描述，也不会影响主播对直播是否生成回看视频的互动信息，因此，有一种目标数据满足该种目标数据对应的预设的回看条件，就表明主播会生成该直播的回看视频。因此，当存在多种目标数据时，需要针对每一种目标数据，判断该种目标数据是否满足该种目标数据对应的预设的回看条件后，如果该种目标数据满足该种目标数据对应的预设的回看条件，就可以执行步骤S203。反之，如果每一种目标数据，均不满足该种目标数据对应的预设的回看条件，表明主播没有生成回看视频的意愿，此时，可以执行步骤S204。可以理解的是，如果其中有一种目标数据不满足，则继续判断未进行判断的目标数据是否满足该种行为数据对应的预设的回看条件，直到判断出有一个满足，或者均不满足，就可以得到判断结果。例如，判断出某一直播的主播进行直播的开始时间不满足条件A，则判断主播对直播的主题描述是否满足条件B；如果不满足条件B，则判断主播对直播是否生成回看视频的互动信息是否满足条件C。如果满足条件C，则判断结果为生成回看视频；如果不满足条件C，则判断结果为不生成回看视频。
步骤S203，基于在参考时间点之前产生的直播数据，生成第一回看数据，以及实时基于在参考时间点之后产生的直播数据，生成第二回看数据。
步骤S204，在接收到直播的回看视频生成指令后，基于第一回看数据和第二回看数据，生成直播的回看视频。
步骤S203至步骤S204与上述本申请图1实施例中的步骤S103至步骤S104为相同步骤，在此不再赘述，详见上述本申请图1实施例的描述。
图3是根据再一示例性实施例示出的一种直播的回看视频生成方法的流程图，如图3所示，该方法可以包括以下步骤。
步骤S301，在直播的播放过程中，获得直播对应的目标数据。
步骤S301与上述本申请图1实施例中的步骤S101相同，在此不再赘述，详见本申请图1实施例的描述。
步骤S302，将目标数据输入预设的神经网络模型，得到预设的神经网络模型输出的是否生成直播的回看视频的判断结果。其中，预设的神经网络模型为：利用多个样本直播的样本目标数据以及样本直播对应的是否生成回看视频的结果标签所训练得到的模型。当判断结果为生成直播的回看视频时，执行步骤S303至步骤S304。
由于预设的神经网络模型为：利用多个样本直播的样本目标数据以及样本直播对应的是否生成回看视频的结果标签所训练得到的模型，因此，将目标数据输入预设的神经网络模型，预设的神经网络模型可以对目标数据所反映的是否生成回看视频的特征进行提取，评估输入的目标数据属于生成回看视频的目标数据的置信度，进而利用置信度得到是否生成直播的回看视频的判断结果。
步骤S303，基于在参考时间点之前产生的直播数据，生成第一回看数据，以及实时基于在参考时间点之后产生的直播数据，生成第二回看数据。
步骤S304，在接收到直播的回看视频生成指令后，基于第一回看数据和第二回看数据，生成直播的回看视频。
步骤S303至步骤S304与上述本申请图1实施例中的步骤S103至S104为相同步骤，在此不再赘述，详见上述本申请图1实施例的描述。
由于是否生成回看视频通常由主播决定，因此，将行为数据用于判断是否生成回看视频时，行为数据能够尽可能准确地反映的主播是否生成回看视频的意愿，从而减少利用行为数据得到的判断结果与主播对于是否生成回看视频的实际需求之间的差异，提高对是否生成回看视频判断的准确度，减少误判断造成的对不必生成回看视频的直播进行了回看数据预生成后，所导致的冗余数据的增加，并且，可以兼顾减少误判断造成的需要生成回看视频的直播未进行回看数据预生成，所导致的回看视频生成效率的下降。
在具体应用中，还存在主播原本没有生成直播的回看视频的意愿，但是直播所具有的良好的热度数据使得该直播具有生成回看视频的价值，导致主播改变意愿的情况。因此，在进行是否生成回看视频的判断时，可以将直播自身的热度数据作为分析依据。并且，样本直播中也存在因直播所具有的热度而使得主播改变了生成回看视频的意愿的直播。因此，将热度数据作为目标数据进行是否生成回看视频的判断时，热度数据不仅能够反映主播是否生成回看视频的意愿，还能够反映直播是否具有生成回看视频的价值，从而能够判断出依靠反映主播生成意愿的行为数据无法判断的存在回看价值、而主播原本没有生成回看视频意愿的直播，提高回看视频判断的准确度，减少误判断造成的不必生成回看视频的直播进行了回看数据预生成后，所导致的冗余数据的增加，并且，减少误判断造成的需要生成回看视频的直播未进行回看数据预生成，所导致的回看视频生成效率的下降。
相应于上述方法实施例，本申请还提供一种直播的回看视频生成装置。
图4是根据一示例性实施例示出的一种直播的回看视频生成装置框图。参照图4，该装置，应用于直播系统的服务器，包括数据获取模块401，回看判断模块402和回看生成模块403。
该数据获取模块401，被配置为在直播的播放过程中，执行获得所述直播对应的目标数据；
该回看判断模块402，被配置为执行根据所述目标数据，判断所述直播的主播是否会生成所述直播的回看视频的预测结果；
该回看生成模块403，被配置为执行当判断结果为所述直播的主播会生成所述直播的回看视频时，基于在参考时间点之前产生的直播数据，生成第一回看数据，以及实时基于在参考时间点之后产生的直播数据，生成第二回看数据；所述参考时间点为得到所述判断结果的时间点；在接收到所述直播的回看视频生成指令后，基于所述第一回看数据和所述第二回看数据，生成所述直播的回看视频。
本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：在直播过程中，根据目标数据，对主播是否会生成所述直播的回看视频进行判断，当判断结果为生成时，基于在参考时间点之前产生的直播数据，生成第一回看数据，以及实时基于在参考时间点之后产生的直播数据，其中，参考时间点为得到判断结果的时间点；进而在接收到直播的回看视频生成指令后，基于第一回看数据和第二回看数据，生成直播的回看视频。由于在直播的播放过程中对直播的主播是否生成直播的回看视频进行判断，进而对会生成回看视频的直播实时生成回看数据，因此，与对每个直播都实时生成回看数据的回看视频生成方式相比，能够减少不被用于生成回看视频的冗余回看数据的生成，降低冗余回看数据对数据处理资源和存储资源的浪费。
可选的，上述回看生成模块403，被配置为执行在所述判断结果为所述直播的主播不会生成所述直播的回看视频，且接收到所述直播的回看视频生成指令时，生成所述直播的第三回看数据；基于所述第三回看数据，生成所述直播的回看视频。
可选的，上述目标数据包括以下数据中的至少一种：所述直播的主播的行为数据和反映所述直播受欢迎程度的热度数据。
可选的，上述回看判断模块402，被配置为执行：
判断所述目标数据是否满足预设的回看条件；
如果满足，确定判断结果为生成所述直播的回看视频；否则，确定判断结果为不生成所述直播的回看视频。
可选的，所述回看判断模块402，被配置为执行：
将所述目标数据输入预设的神经网络模型，得到所述预设的神经网络模型输出的是否生成所述直播的回看视频的判断结果；所述预设的神经网络模型为：利用多个样本直播的样本目标数据以及所述样本直播对应的是否生成回看视频的结果标签所训练得到的模型。
可选的，所述数据获取模块401被配置为，在所述回看判断模块402的判断结果为不生成，且所述直播未结束时，执行所述在直播的播放过程中，获得所述直播对应的目标数据。
可选的，所述回看生成模块403，被配置为执行：
将所述第一回看数据和所述第二回看数据拼接为第四回看数据；
存储所述第四回看数据，并建立用于查找所述第四回看数据的索引，得到所述直播的回看视频。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
相应于上述方法实施例，本申请还提供一种电子设备。
图5是根据一示例性实施例示出的一种电子设备。参照图5，该电子设备可以包括：
处理器501；
用于存储处理器可执行指令的存储器502；
其中，处理器501被配置为：执行存储器502上所存放的可执行指令时，实现本申请实施例所提供的任一种直播的回看视频生成方法的步骤。
可以理解的是，该电子设备具体可以为直播系统中负责直播任务调度以及管理的服务器。在具体应用中，该服务器可以为计算机、互联网电视以及平板设备等等。
本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：在直播过程中，根据目标数据，对主播是否会生成所述直播的回看视频进行判断，当判断结果为生成时，基于在参考时间点之前产生的直播数据，生成第一回看数据，以及实时基于在参考时间点之后产生的直播数据，其中，参考时间点为得到判断结果的时间点；进而在接收到直播的回看视频生成指令后，基于第一回看数据和第二回看数据，生成直播的回看视频。由于在直播的播放过程中对直播的主播是否生成直播的回看视频进行判断，进而对会生成回看视频的直播实时生成回看数据，因此，与对每个直播都实时生成回看数据的回看视频生成方式相比，能够减少不被用于生成回看视频的冗余回看数据的生成，降低冗余回看数据对数据处理资源和存储资源的浪费。
图6是根据另一示例性实施例示出的电子设备600的框图。参照图6，电子设备600包括处理组件6001，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器6003所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件6001的执行的指令，例如应用程序。存储器6003中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件6001被配置为执行指令，以执行上述本申请实施例所提供的任一种直播的回看视频生成方法的步骤。
电子设备600还可以包括一个电源组件6002被配置为执行装置600的电源管理，一个有线或无线网络接口6004被配置为将电子设备600连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口6005。电子设备600可以操作基于存储在存储器6003的操作系统，例如WindowsServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。
另外，本申请还提供了一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行下述直播的回看视频生成方法的步骤：
在直播的播放过程中，获得所述直播对应的目标数据；
根据所述目标数据，判断所述直播的主播是否会生成所述直播的回看视频；
当判断结果为所述直播的主播会生成所述直播的回看视频时，基于在参考时间点之前产生的直播数据，生成第一回看数据，以及实时基于在参考时间点之后产生的直播数据，生成第二回看数据；所述参考时间点为得到所述判断结果的时间点；
在接收到所述直播的回看视频生成指令后，基于所述第一回看数据和所述第二回看数据，生成所述直播的回看视频。
需要说明的是，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行本申请实施例中任一所述的直播的回看视频生成方法的步骤。
在示例性实施例中，一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器502，上述指令可由处理器501执行以完成上述方法；或者，包括指令的存储器6003，上述指令可由电子设备600的处理组件器6001执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
在本申请提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述实施例中任一所述的直播的回看视频生成方法。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、DSL(Digital Subscriber Line，数字用户线)或无线(例如：红外线、无线电、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如：DVD(Digital Versatile Disc，数字通用光盘))、或者半导体介质(例如：SSD(Solid StateDisk，固态硬盘))等。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种直播的回看视频生成方法，其特征在于，应用于直播系统的服务器，所述方法包括：
在直播的播放过程中，获得所述直播对应的目标数据；
根据所述目标数据，判断所述直播的主播是否会生成所述直播的回看视频；
当判断结果为所述直播的主播会生成所述直播的回看视频时，基于在参考时间点之前产生的直播数据，生成第一回看数据，以及实时基于在参考时间点之后产生的直播数据，生成第二回看数据；所述参考时间点为得到所述判断结果的时间点；
在接收到所述直播的回看视频生成指令后，基于所述第一回看数据和所述第二回看数据，生成所述直播的回看视频。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述判断所述直播的主播是否会生成所述直播的回看视频之后，所述方法还包括：
当判断结果为所述直播的主播不会生成所述直播的回看视频时，如果接收到所述直播的回看视频生成指令，生成所述直播的第三回看数据；
基于所述第三回看数据，生成所述直播的回看视频。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标数据，判断所述直播的主播是否会生成所述直播的回看视频，包括：
判断所述目标数据是否满足预设的回看条件；
如果满足，确定判断结果为生成所述直播的回看视频；否则，确定判断结果为不生成所述直播的回看视频。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标数据，判断所述直播的主播是否会生成所述直播的回看视频，包括：
将所述目标数据输入预设的神经网络模型，得到所述预设的神经网络模型输出的是否生成所述直播的回看视频的判断结果；所述预设的神经网络模型为：利用多个样本直播的样本目标数据以及所述样本直播对应的是否生成回看视频的结果标签所训练得到的模型。
5.一种直播的回看视频生成装置，其特征在于，应用于直播系统的服务器，所述装置包括：
数据获取模块，被配置为在直播的播放过程中，执行获得所述直播对应的目标数据；回看判断模块，被配置为执行根据所述目标数据，判断所述直播的主播是否会生成所述直播的回看视频；
回看生成模块，被配置为执行当判断结果为所述直播的主播会生成所述直播的回看视频时，基于在参考时间点之前产生的直播数据，生成第一回看数据，以及实时基于在参考时间点之后产生的直播数据，生成第二回看数据；所述参考时间点为得到所述判断结果的时间点；在接收到所述直播的回看视频生成指令后，基于所述第一回看数据和所述第二回看数据，生成所述直播的回看视频。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述回看生成模块，被配置为执行在所述判断结果为所述直播的主播不会生成所述直播的回看视频，且接收到所述直播的回看视频生成指令时，生成所述直播的第三回看数据；基于所述第三回看数据，生成所述直播的回看视频。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述回看判断模块，被配置为执行：
判断所述目标数据是否满足预设的回看条件；
如果满足，确定判断结果为生成所述直播的回看视频；否则，确定判断结果为不生成所述直播的回看视频。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述回看判断模块，被配置为执行：
将所述目标数据输入预设的神经网络模型，得到所述预设的神经网络模型输出的是否生成所述直播的回看视频的判断结果；所述预设的神经网络模型为：利用多个样本直播的样本目标数据以及所述样本直播对应的是否生成回看视频的结果标签所训练得到的模型。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：执行存储器上所存放的可执行指令时，实现权利要求1至4任一所述的直播的回看视频生成方法的步骤。
10.一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行权利要求1-4任一项所述的直播的回看视频生成方法的步骤。
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