CN110134828B - 一种视频下架检测方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种视频下架检测方法及装置,所述方法包括:根据推荐页面内的视频数量、推荐页面内的每一个视频的初始下架概率,计算当推荐页面内某一个视频被选择播放的事件发生后,未被选中播放的视频的下架概率;当未被选中播放的视频的下架概率大于设定概率阈值时,实时将该视频从该视频所在的推荐分组中下架。本技术方案根据视频推荐页面内的视频数量、视频的初始下架概率以及视频是否被选中情况,计算未被选中视频的下架概率,提供了一种客观全面的视频的下架概率计算方法。

Description

一种视频下架检测方法及装置
技术领域
本发明涉及互联网领域,具体涉及一种视频下架检测方法及装置。
背景技术
现有技术中,当用户在网上进行相关内容的搜索时,一般会根据用户输入的搜索关键词来向用户进行视频推荐,因此,为了更快速更准确的向客户推荐其所需内容的视频,首先需要对视频按照某些关键词或主题进行分组,以便根据相应的关键词或主题进行视频的推荐,当分组完成后,在实际推荐过程中,存在某些视频被选中播放的频率高,某些视频被选中的频率低,对于被选频率低的视频,有必要对其进行重新分组,这就需要将该部分视频在现有分组中及时下架;现有技术中,有通过设定一个时间周期,在该时间周期内计算视频播放请求量的方法,然而对于这类方法,会存在被选中率低的视频在设定的时间周期内不能及时、实时下架的情况,因此会在设定时间周期内重复被推荐,导致在视频下架前已经浪费了流量;另外,现有技术中通过设定在一定推荐次数内未被选中的视频进行下架,这类方法中,无法客观考虑到推荐页面内的视频数量,会造成下架判断不够客观。
发明内容
本发明实施例提供一种视频下架检测方法及装置,根据视频推荐页面内的视频数量、视频的初始下架概率以及视频是否被选中情况,计算未被选中视频的下架概率,提供了一种客观全面的视频的下架概率计算方法。
为达到上述目的,一方面,本发明实施例提供了一种视频下架检测方法,所述方法包括:
根据推荐页面内的视频数量、推荐页面内的每一个视频的初始下架概率,计算当推荐页面内某一个视频被选择播放的事件发生后,未被选中播放的视频的下架概率;
当未被选中播放的视频的下架概率大于设定概率阈值时,实时将该视频从该视频所在的推荐分组中下架。
另一方面,本发明实施例提供了一种视频下架检测装置,所述装置包括:
下架概率计算单元,用于根据推荐页面内的视频数量、推荐页面内的每一个视频的初始下架概率,计算当推荐页面内某一个视频被选择播放的事件发生后,未被选中播放的视频的下架概率;
视频下架判定单元,用于当未被选中播放的视频的下架概率大于设定概率阈值时,实时将该视频从该视频所在的推荐分组中下架。
上述技术方案具有如下有益效果:本发明的技术方案根据视频推荐页面内的视频数量、视频的初始下架概率以及视频是否被选中情况,计算未被选中视频的下架概率,采用全概率公式,动态计算视频应该下架的概率,做到及时下架;还考虑了本视频没有被请求播放的环境因素,与其一起呈现给用户的视频数量及其是否应该下架的概率,提供了一种客观全面的视频的下架概率计算方法。
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的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一种视频下架检测方法的流程图;
图2是本发明实施例一种视频下架检测装置的结构示意图。
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。
如图1所示,是本发明实施例一种视频下架检测方法的流程图,所述方法包括:
S101:根据推荐页面内的视频数量、推荐页面内的每一个视频的初始下架概率,计算当推荐页面内某一个视频被选择播放的事件发生后,未被选中播放的视频的下架概率。
其中,对于未被选中播放的视频的下架概率,利用条件概率公式进行计算,具体如下:
当推荐页面内视频j被请求的事件e发生后,通过下式计算推荐页面内视频i的下架概率
Figure BDA0002044831910000021
其中i≠j,
Figure BDA0002044831910000031
其中,Se表示事件e发生前,推荐页面内所有视频的集合;
qe(m,Se)表示事件e发生前,推荐页面内有m个不应下架视频的概率,所述
Figure BDA0002044831910000032
其中Fm(Se)表示Se的所有基数为m的子集的集合,k为事件e发生前推荐页面内的任一视频;
Figure BDA0002044831910000033
表示在事件e发生前视频j的下架概率,
Figure BDA0002044831910000034
表示在事件e发生前视频j不应下架的概率;
Figure BDA0002044831910000035
表示在事件e发生前视频i下架概率;
Figure BDA0002044831910000036
表示视频j是不应下架的并且在事件e发生时视频j被选中播放的概率。
该算法不仅考虑推荐页面内的视频数量,还考虑了推荐页面内的每一个视频的初始下架概率。比仅考虑推荐页面内的视频数量的算法更加精确。
当事件e发生前,推荐页面内视频集合Se中的视频数量大于设定数值l时,选择l个视频数量作为推荐页面内的视频数量进行计算。当同一推荐页面内视频数量加大时,例如当推荐页面内视频数量大于10个时,计算推荐页面内有m个不应下架视频的概率时会导致基数太大而算力不足的问题,通过将计算的视频数量设置为6个并控制在6个以内,适当缩小选择范围,可以满足算力问题,同时不会影响计算结果的合理性。这种处理方法打破了常规思维。
当同一个视频出现在多个推荐页面内均为未被选中播放时,分别计算该视频在每个推荐页面内的下架概率;根据该视频在每个推荐页面内的下架概率以及考虑流量、效率等情况下的不同策略,取该视频在多个推荐页面的下架概率的最大值、最小值或者加权平均值作为该视频的下架概率。解决了同一视频实时并发在不同客户端时应该下架概率的更新计算问题。
S102:当未被选中播放的视频的下架概率大于设定概率阈值时,实时将该视频从该视频所在的推荐分组中下架。
具体地通过下述方法计算得出步骤S101中的下架概率计算公式:
对于一个视频,若其被请求播放,则其在当下是不应该下架的,因此可以得出,当一个视频被请求播放时其为不应下架的概率pe(i usable|i required)=1并且,当一个视频应该下架时其被请求播放的概率pe(i required|i unusable)=0。
同一推荐页面内每一个视频应该下架的概率是不同的,可以由如下的质量分布函数
Figure BDA0002044831910000041
表示,其中Fm(Se)表示Se的所有基数为m的子集的集合,k为事件e发生前推荐页面内的任一视频,对所有可能的m的取值进行计算,其算力是以Se子数增长的。
当推荐页面内视频j被请求的事件e发生后,我们通过全概率公式计算推荐页面内视频i的下架概率
Figure BDA0002044831910000042
其中i≠j:
Figure BDA0002044831910000043
为计算式(1),我们先考虑分母:推荐页面内视频j被选中播放的概率pe(jrequired),假定视频j是不应该下架的,其在事件e发生时被请求的概率是:
Figure BDA0002044831910000044
计算式(2)是通过对同一推荐页面内视频的数量m进行调节而获得,用在m+1个视频中j被均匀选择的概率,乘以除视频j外,恰好有m个视频不应该下架的概率。
因为当一个视频被请求播放时其为不应下架的概率pe(j usable|j required)=1,于是,视频j为不应下架的,并且视频j被选中播放的联合概率pe(j required,j usable)=pe(j usable|j required)*pe(j required)=pe(j required);
运用贝叶斯规则,我们可以获得在事件e发生时视频j被选中播放的概率:
Figure BDA0002044831910000045
其中,
Figure BDA0002044831910000046
表示视频j被选中播放的事件e发生前视频j应该下架的概率,
Figure BDA0002044831910000047
表示视频j在事件e发生前不应该下架的概率。
相似地,可以通过以下方式计算公式(1)的分子,我们把视频i独立出来,并计算事件e发生时,视频i是应该下架的并且视频j被选中播放的联合分布,
Figure BDA0002044831910000051
式(3),式(4)包含有事件e发生前网页内有m个不应下架视频的概率的表达式;由此得出当推荐页面内视频j被请求的事件e发生后,推荐页面内视频i的下架概率
Figure BDA0002044831910000052
Figure BDA0002044831910000053
如图2所示,是本发明实施例一种视频下架检测装置的结构示意图,所述装置包括:
下架概率计算单元21,用于根据推荐页面内的视频数量、推荐页面内的每一个视频的初始下架概率,计算当推荐页面内某一个视频被选择播放的事件发生后,未被选中播放的视频的下架概率;
视频下架判定单元22,用于当未被选中播放的视频的下架概率大于设定概率阈值时,实时将该视频从该视频所在的推荐分组中下架。
进一步地,所述下架概率计算单元21具体用于:利用条件概率公式计算未被选中播放的视频的下架概率。
进一步地,所述下架概率计算单元21具体还用于:
当推荐页面内视频j被请求的事件e发生后,通过下式计算推荐页面内视频i的下架概率
Figure BDA0002044831910000054
其中i≠j,
Figure BDA0002044831910000055
其中,Se表示事件e发生前,推荐页面内所有视频的集合;
qe(m,Se)表示事件e发生前,推荐页面内有m个不应下架视频的概率,所述
Figure BDA0002044831910000056
其中Fm(Se)表示Se的所有基数为m的子集的集合,k为事件e发生前推荐页面内的任一视频;
Figure BDA0002044831910000057
表示在事件e发生前视频j的下架概率,
Figure BDA0002044831910000058
表示在事件e发生前视频j不应下架的概率;
Figure BDA0002044831910000059
表示在事件e发生前视频i下架概率;
Figure BDA0002044831910000061
表示视频j是不应下架的并且在事件e发生时视频j被选中播放的概率。
进一步地,所述下架概率计算单元21具体还用于:
当事件e发生前,推荐页面内的视频数量大于设定数值l时,选择l个视频数量作为推荐页面内的视频数量进行计算。
进一步地,所述下架概率计算单元21具体还用于:
当同一个视频出现在多个推荐页面内均为未被选中播放时,分别计算该视频在每个推荐页面内的下架概率;根据该视频在每个推荐页面内的下架概率,取该视频在多个推荐页面的下架概率的最大值、最小值或者加权平均值作为该视频的下架概率。
应该明白,公开的过程中的步骤的特定顺序或层次是示例性方法的实例。基于设计偏好,应该理解,过程中的步骤的特定顺序或层次可以在不脱离本公开的保护范围的情况下得到重新安排。所附的方法权利要求以示例性的顺序给出了各种步骤的要素,并且不是要限于所述的特定顺序或层次。
在上述的详细描述中,各种特征一起组合在单个的实施方案中,以简化本公开。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图,即,所要求保护的主题的实施方案需要比清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反,如所附的权利要求书所反映的那样,本发明处于比所公开的单个实施方案的全部特征少的状态。因此,所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中,其中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。
为使本领域内的任何技术人员能够实现或者使用本发明,上面对所公开实施例进行了描述。对于本领域技术人员来说;这些实施例的各种修改方式都是显而易见的,并且本文定义的一般原理也可以在不脱离本公开的精神和保护范围的基础上适用于其它实施例。因此,本公开并不限于本文给出的实施例,而是与本申请公开的原理和新颖性特征的最广范围相一致。
上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然,为了描述上述实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的,但是本领域普通技术人员应该认识到,各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此,本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。此外,就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”,该词的涵盖方式类似于术语“包括”,就如同“包括,”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外,使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或者”是要表示“非排它性的或者”。
本领域技术人员还可以了解到本发明实施例列出的各种说明性逻辑块(illustrative logical block),单元,和步骤可以通过电子硬件、电脑软件,或两者的结合进行实现。为清楚展示硬件和软件的可替换性(interchangeability),上述的各种说明性部件(illustrative components),单元和步骤已经通用地描述了它们的功能。这样的功能是通过硬件还是软件来实现取决于特定的应用和整个系统的设计要求。本领域技术人员可以对于每种特定的应用,可以使用各种方法实现所述的功能,但这种实现不应被理解为超出本发明实施例保护的范围。
本发明实施例中所描述的各种说明性的逻辑块,或单元都可以通过通用处理器,数字信号处理器,专用集成电路(ASIC),现场可编程门阵列或其它可编程逻辑装置,离散门或晶体管逻辑,离散硬件部件,或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通用处理器可以为微处理器,可选地,该通用处理器也可以为任何传统的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以通过计算装置的组合来实现,例如数字信号处理器和微处理器,多个微处理器,一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核,或任何其它类似的配置来实现。
本发明实施例中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件模块、或者这两者的结合。软件模块可以存储于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地,存储媒介可以与处理器连接,以使得处理器可以从存储媒介中读取信息,并可以向存储媒介存写信息。可选地,存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于ASIC中,ASIC可以设置于用户终端中。可选地,处理器和存储媒介也可以设置于用户终端中的不同的部件中。
在一个或多个示例性的设计中,本发明实施例所描述的上述功能可以在硬件、软件、固件或这三者的任意组合来实现。如果在软件中实现,这些功能可以存储与电脑可读的媒介上,或以一个或多个指令或代码形式传输于电脑可读的媒介上。电脑可读媒介包括电脑存储媒介和便于使得让电脑程序从一个地方转移到其它地方的通信媒介。存储媒介可以是任何通用或特殊电脑可以接入访问的可用媒体。例如,这样的电脑可读媒体可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储、磁盘存储或其它磁性存储装置,或其它任何可以用于承载或存储以指令或数据结构和其它可被通用或特殊电脑、或通用或特殊处理器读取形式的程序代码的媒介。此外,任何连接都可以被适当地定义为电脑可读媒介,例如,如果软件是从一个网站站点、服务器或其它远程资源通过一个同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字用户线(DSL)或以例如红外、无线和微波等无线方式传输的也被包含在所定义的电脑可读媒介中。所述的碟片(disk)和磁盘(disc)包括压缩磁盘、镭射盘、光盘、DVD、软盘和蓝光光盘,磁盘通常以磁性复制数据,而碟片通常以激光进行光学复制数据。上述的组合也可以包含在电脑可读媒介中。
以上所述的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种视频下架检测方法,其特征在于,所述方法包括:
根据推荐页面内的视频数量、推荐页面内的每一个视频的初始下架概率,计算当推荐页面内某一个视频被选择播放的事件发生后,未被选中播放的视频的下架概率;
当未被选中播放的视频的下架概率大于设定概率阈值时,实时将该视频从该视频所在的推荐分组中下架;
其中,计算未被选中播放的视频的下架概率,包括:利用条件概率公式计算未被选中播放的视频的下架概率;
所述利用条件概率公式计算未被选中播放的视频的下架概率,包括:
当推荐页面内视频j被请求的事件e发生后,通过下式计算推荐页面内视频i的下架概率
Figure FDA0002779621780000011
其中i≠j,
Figure FDA0002779621780000012
其中,Se表示事件e发生前,推荐页面内所有视频的集合;
qe(m,Se)表示事件e发生前,推荐页面内有m个不应下架视频的概率,所述
Figure FDA0002779621780000013
其中Fm(Se)表示Se的所有基数为m的子集的集合,k为事件e发生前推荐页面内的任一视频;
Figure FDA0002779621780000014
表示在事件e发生前视频j的下架概率,
Figure FDA0002779621780000015
表示在事件e发生前视频j不应下架的概率;
Figure FDA0002779621780000016
表示在事件e发生前视频i下架概率;
Figure FDA0002779621780000017
表示视频j是不应下架的并且在事件e发生时视频j被选中播放的概率。
2.如权利要求1所述的视频下架检测方法,其特征在于,当事件e发生前,推荐页面内的视频数量大于设定数值l时,选择l个视频数量作为推荐页面内的视频数量进行计算。
3.如权利要求1-2之一所述的视频下架检测方法,其特征在于,当同一个视频出现在多个推荐页面内均为未被选中播放时,分别计算该视频在每个推荐页面内的下架概率;根据该视频在每个推荐页面内的下架概率,取该视频在多个推荐页面的下架概率的最大值、最小值或者加权平均值作为该视频的下架概率。
4.一种视频下架检测装置,其特征在于,所述装置包括:
下架概率计算单元,用于根据推荐页面内的视频数量、推荐页面内的每一个视频的初始下架概率,计算当推荐页面内某一个视频被选择播放的事件发生后,未被选中播放的视频的下架概率;
视频下架判定单元,用于当未被选中播放的视频的下架概率大于设定概率阈值时,实时将该视频从该视频所在的推荐分组中下架;
其中,所述下架概率计算单元具体用于:利用条件概率公式计算未被选中播放的视频的下架概率;
所述下架概率计算单元具体还用于:
当推荐页面内视频j被请求的事件e发生后,通过下式计算推荐页面内视频i的下架概率
Figure FDA0002779621780000021
其中i≠j,
Figure FDA0002779621780000022
其中,Se表示事件e发生前,推荐页面内所有视频的集合;
qe(m,Se)表示事件e发生前,推荐页面内有m个不应下架视频的概率,所述
Figure FDA0002779621780000023
其中Fm(Se)表示Se的所有基数为m的子集的集合,k为事件e发生前推荐页面内的任一视频;
Figure FDA0002779621780000024
表示在事件e发生前视频j的下架概率,
Figure FDA0002779621780000025
表示在事件e发生前视频j不应下架的概率;
Figure FDA0002779621780000026
表示在事件e发生前视频i下架概率;
Figure FDA0002779621780000027
表示视频j是不应下架的并且在事件e发生时视频j被选中播放的概率。
5.如权利要求4所述的视频下架检测装置,其特征在于,所述下架概率计算单元具体还用于:
当事件e发生前,推荐页面内的视频数量大于设定数值l时,选择l个视频数量作为推荐页面内的视频数量进行计算。
6.如权利要求4-5之一所述的视频下架检测装置,其特征在于,所述下架概率计算单元具体还用于:
当同一个视频出现在多个推荐页面内均为未被选中播放时,分别计算该视频在每个推荐页面内的下架概率;根据该视频在每个推荐页面内的下架概率,取该视频在多个推荐页面的下架概率的最大值、最小值或者加权平均值作为该视频的下架概率。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113515670B (zh) * 2021-08-12 2023-09-26 极米科技股份有限公司 影视资源状态识别方法、设备及存储介质
CN115273259B (zh) * 2022-07-21 2023-07-28 北京物资学院 车辆识别方法、装置、设备及介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107305557A (zh) * 2016-04-20 2017-10-31 北京陌上花科技有限公司 内容推荐方法及装置
CN107592572A (zh) * 2017-09-21 2018-01-16 广州华多网络科技有限公司 视频推荐方法、装置及其设备
CN107730306A (zh) * 2017-09-26 2018-02-23 云南大学 基于多维偏好模型的电影评分预测与偏好估计方法
CN108259939A (zh) * 2017-12-25 2018-07-06 广州华多网络科技有限公司 新视频推送控制方法、装置及服务器
CN108875022A (zh) * 2018-06-20 2018-11-23 北京奇艺世纪科技有限公司 一种视频推荐方法及装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2486257B (en) * 2010-12-09 2015-05-27 Samsung Electronics Co Ltd Multimedia system and method of recommending multimedia content

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107305557A (zh) * 2016-04-20 2017-10-31 北京陌上花科技有限公司 内容推荐方法及装置
CN107592572A (zh) * 2017-09-21 2018-01-16 广州华多网络科技有限公司 视频推荐方法、装置及其设备
CN107730306A (zh) * 2017-09-26 2018-02-23 云南大学 基于多维偏好模型的电影评分预测与偏好估计方法
CN108259939A (zh) * 2017-12-25 2018-07-06 广州华多网络科技有限公司 新视频推送控制方法、装置及服务器
CN108875022A (zh) * 2018-06-20 2018-11-23 北京奇艺世纪科技有限公司 一种视频推荐方法及装置

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