CN110334265A - 一种新型视频评分方法与装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种新型视频评分方法与装置，新型视频评分装置包括爬虫模块、用户评分模块、主编评分模块、数据计算模块、数据可视化模块；新型视频评分方法，包括以下几个步骤：S01爬虫模块计算获得视频作品影响力值；S02用户评分模块计算获得用户评分平均分；S03主编评分模块计算获得主编评分平均分；S04.数据计算模块计算获得视频作品最终评分。本发明具有多维度多视角限定时间内对视频作品进行评分提高视频作品评分的客观性、合理性和公平性，将感性的评价转化为数字化理性评分结果等优点。
Description
【技术领域】
本发明涉及视频评分方法的技术领域，特别是一种新型视频评分方法与装置的技术领域。
【背景技术】
随着互联网视频技术的发展，互联网的视频内容也不断地向专业化发展，越来越多的专业创作团队将自己的视频作品发布到互联网上进行传播，收获大量的点击量与粉丝。用户、主编、影评人士在观看视频作品后会产生相应的观看记录数据，相较于已经较为成熟的传统电影评分体系，互联网视频作品的评分评价还缺少系统化的方法。如何更客观、更理性、更公平地对视频作品进行评分，是每个视频制作团队都会面临的问题。为了更好地给视频作品进行评分，需要拥有一套更合理的视频作品评分方法。
【发明内容】
本发明的目的就是解决现有技术中的问题，提出一种新型视频评分方法与装置，能够通过多维度多视角限定时间内对视频作品进行评分提高视频作品评分的客观性、合理性和公平性，将感性的评价转化为数字化理性评分结果。
为实现上述目的，本发明提出了一种新型视频评分装置，包括爬虫模块、用户评分模块、主编评分模块、数据计算模块、数据可视化模块，所述的爬虫模块，用于实时抓取与处理网络视频平台上的视频作品发行数据并计算出视频作品影响力值；
所述的用户评分模块，用于用户评价数据的产生、获取与处理、计算出用户评分平均分；
所述的主编评分模块，用于主编评价数据的产生、获取与处理、计算出主编评分平均分；
所述的数据计算模块，用于视频作品影响力值、用户评分平均分、主编评分平均分的加权计算并得到最终的视频作品评分；
所述的数据可视化模块，用于将统计的视频作品评分以数据图表的形式进行可视化呈现。
作为优选，所述爬虫模块包括爬虫配置子模块、数据抓取子模块、数据处理子模块，所述的爬虫配置子模块可手动配置爬虫数据抓取的规则、渠道及周期；所述的数据抓取子模块可根据所述爬虫配置子模块中设定的规则设置代理并抓取视频作品发行数据且可对抓取进程进行自动监控、对异常情况进行告警；所述的数据处理子模块，可对所述数据抓取子模块抓取的视频作品发行数据依次落地存储、自动化进行数据清洗与统计并将统计出的数据结构存储在分布式数据库上。
本发明还提出了一种新型视频评分方法，其特征在于：包括以下几个步骤：
S01.爬虫模块抓取统计网络视频平台上特定时间范围内的视频作品发行数据，对视频作品发行数据进行清洗过滤并加权计算后获得视频作品影响力值；
S02.用户评分模块获取用户评价数据，过滤无效评分后平均计算获得用户评分平均分；
S03.主编评分模块获取主编评价数据，平均计算后获得主编评分平均分；
S04.数据计算模块将视频作品影响力值、用户评分平均分与主编评分平均分加权计算获得视频作品最终评分。
作为优选，所述视频作品发行数据包括视频作品在网络视频平台上发行7天内的播放量、评论量、转发量、点赞量。
作为优选，所述用户评价数据包括用户评分和用户评论信息，所述的用户评分平均分在剔除无效用户评论信息后对用户评分进行平均计算。
作为优选，所述主编评价数据包括视频作品主题、结构、画面、剪辑节奏、字幕、声音维度的打分数据。
作为优选，所述用户评价数据包括用户评分和用户评论信息，所述的主编评价数据包括主题、结构、画面、剪辑节奏、字幕、声音维度的打分数据。
作为优选，所述视频作品影响力值、用户评分平均分、主编评分平均分、最终的视频作品评分均存储在分布式数据库上并完成备份处理。
本发明的有益效果：爬虫模块可有效抓取不同网络视频平台上视频作品的发行数据，使得视频作品发行数据获取的范围更广且数据抓取效率质量高，使得视频作品影响力值计算更加客观、公平；用户评分模块和主编评分模块可对视频作品的多个维度打分数据进行平均计算，可通过用户和主编视角对视频作品进行有效评分；数据计算模块将视频作品影响力值、用户评分平均分与主编评分平均分加权计算获得视频作品最终评分，通过多层次评分加权计算获得视频作品最终评分，提高视频作品评分的客观性、合理性和公平性；将感性的评价转化为数字化理性评分结果，视频作品评分可通过数据可视化模块向人们可视化呈现。
本发明的特征及优点将通过实施例结合附图进行详细说明。
【附图说明】
图1是本发明一种新型视频评分装置的结构示意图；
图2是本发明一种新型视频评分装置的爬虫模块示意图；
图3是本发明一种新型视频评分方法与装置的工作流程图；
图4是本发明一种新型视频评分方法的爬虫模块生成视频作品影响力值工作流程示意图；
图5是本发明一种新型视频评分装置的用户评分模块生成用户评分平均分工作流程示意图；
图6是本发明一种新型视频评分装置的用户评分模块工作原理图；
图7是本发明一种新型视频评分方法的主编评分模块生成主编评分平均分工作流程图；
图8是本发明一种新型视频评分方法的主编评分模块工作原理图。
【具体实施方式】
参阅图1和图2，本发明一种新型视频评分装置，包括爬虫模块、用户评分模块、主编评分模块、数据计算模块、数据可视化模块，爬虫模块，用于实时抓取与处理网络视频平台上的视频作品发行数据并计算出视频作品影响力值；用户评分模块，用于用户评价数据的产生、获取与处理、计算出用户评分平均分；主编评分模块，用于主编评价数据的产生、获取与处理、计算出主编评分平均分；数据计算模块，用于视频作品影响力值、用户评分平均分、主编评分平均分的加权计算并得到最终的视频作品评分；数据可视化模块，用于将统计的视频作品评分以数据图表的形式进行可视化呈现。
爬虫模块包括爬虫配置子模块、数据抓取子模块、数据处理子模块，爬虫配置子模块可手动配置爬虫数据抓取的规则、渠道及周期；数据抓取子模块可根据所述爬虫配置子模块中设定的规则设置代理并抓取视频作品发行数据且可对抓取进程进行自动监控、对异常情况进行告警；数据处理子模块，可对所述数据抓取子模块抓取的视频作品发行数据依次落地存储、自动化进行数据清洗与统计并将统计出的数据结构存储在分布式数据库上。
参阅图3至图8，本发明基于上述新型视频评分装置的评分方法，包括以下几个步骤：
S01.爬虫模块抓取统计网络视频平台上特定时间范围内的视频作品发行数据，对视频作品发行数据进行清洗过滤并加权计算后获得视频作品影响力值；
S02.用户评分模块获取用户评价数据，过滤无效评分后平均计算获得用户评分平均分；
S03.主编评分模块获取主编评价数据，平均计算后获得主编评分平均分；
S04.数据计算模块将视频作品影响力值、用户评分平均分与主编评分平均分加权计算获得视频作品最终评分。
视频作品发行数据包括视频作品在网络视频平台上发行7天内的播放量、评论量、转发量、点赞量；
用户评价数据包括用户评分和用户评论信息，所述的用户评分平均分在剔除无效用户评论信息后对用户评分进行平均计算；
主编评价数据包括视频作品主题、结构、画面、剪辑节奏、字幕、声音维度的打分数据；
用户评价数据包括用户评分和用户评论信息，所述的主编评价数据包括主题、结构、画面、剪辑节奏、字幕、声音维度的打分数据。
视频作品影响力值、用户评分平均分、主编评分平均分、最终的视频作品评分均存储在分布式数据库上并完成备份处理。
其中，S01中视频作品影响力值的获得包括以下步骤：
步骤101：爬虫配置子模块针对不同网络视频平台配置独立的爬虫抓取视频作品发行数据，使爬虫可以抓取到不同网络视频平台上的视频作品发行数据，其中网络视频平台包括微信公众号、微博、秒拍、今日头条；
步骤102：爬虫配置子模块上配置爬虫抓取规则，限定爬虫抓取范围，使爬虫按照规则抓取网络视频平台上用户上传的视频作品发行数据，其中，设置的爬虫抓取规则包括视频网站链接地址、用户ID和视频作品发行数据类型；
步骤103：爬虫配置子模块配置爬虫运行周期，使爬虫按周期在服务器上运行并更新网络视频平台上的视频作品发行数据；
步骤104、步骤105：数据抓取子模块在爬虫运行入口，下载配置信息，模拟浏览器设置代理IP，开始抓取数据；
步骤106、步骤107：爬虫执行数据抓取操作，同时数据抓取子模块对抓取操作进行实时监控，对正常抓取的数据放到数据队列中等待处理，抓取异常时则会记录日志并将异常信息显示在监控平台上；
步骤108：爬虫抓取到的视频作品发行数据依次进入数据队列，等待后续数据处理步骤；
步骤109：数据队列内的视频作品发行数据以视频为单位在分布式数据库内进行存储；
步骤110：数据处理子模块执行数据清洗操作，自动清理无用的、错误格式的数据，筛选出可后续使用的数据，同时可根据视频标题关键字匹配程度，将同一个视频作品在不同网络视频平台上发行的视频作品发行数据进行关联匹配。
步骤111：数据处理子模块对爬虫抓取到的视频作品发行数据以视频为单位进行求和计算，计算出单条视频作品在互联网上不同视频平台发行的发行数据之和；
其中，视频作品发行数据包括VV、VF、VC、VL数据，VV为视频在首发时间后7天内的播放量；VF为视频在首发时间后7天内的转发量；VC为视频在首发时间后7天内的评论量；VL为视频在首发时间后7天内的点赞量；
根据各发行数据的历史情况设置四个视频作品发行数据的基准值，包括VVB、VFB、VCB、VLB，VVB为视频在首发时间后7天内播放量的基准值；VFB为视频在首发时间后7天内转发量的基准值；VCB为视频在首发时间后7天内评论量的基准值；VLB为视频在首发时间后7天内点赞量的基准值；
根据各发行数据的关键性和影响力程度设置四个权重系数，包括VVC、VFC、VCC、VLC，VVC为视频在首发时间后7天内播放量的权重系数；VFC为视频在首发时间后7天内转发量的权重系数；VCC为视频在首发时间后7天内评论量的权重系数；VLC为视频在首发时间后7天内点赞量的权重系数；
之后，按上述的基准值及权重系数通过公式计算得到视频作品影响力值influence_score；
视频作品影响力值influence_score计算公式为：
influence_score＝((log(VV/10000+1)/log(VVB/10000+1))*VVC+(log(VF/10000+1)/log(VFB/10000+1))*VFC+(log(VC/10000+1)/log(VCB/10000+1))*VCC+(log(VL/10000+1)/log(VLB/10000+1))*VLC)*100。
用户评分平均分的获得包括以下步骤：
步骤201：用户通过在具有用户评分功能的微信小程序上在线观看视频作品，并对视频作品进行评分、评论，评分分值在1～10分范围；
步骤202：通过用户评分模块上的文字过滤接口对用户提交的用户评价信息进行筛选过滤，过滤掉敏感词汇和广告内容；
步骤203：去除掉敏感词汇及广告信息的用户评价信息再通过用户评分模块上的评分分析接口进行二次过滤，评论分析接口可判断用户在评价时的观看时长，剔除掉观看时长过短的评分信息，保证用户在一深入观看视频后提供评价；评价分析接口还可调用情感分析方法排除掉与评论情感色彩不符的打分数据，从而降低无效评分、胡乱评分等信息的干扰；
步骤204：用户评分模块对经过有效过滤的用户打分数据进行平均计算，得到最终的用户评分平均分(avg_user)score。
主编评分平均分的获得包括以下几个步骤：
步骤301:主编可通过web界面登录打分系统在线观看视频作品，提交视频包括视频作品主题、结构、镜头、剪辑、字幕、声音等20个维度的专业打分；
步骤302:服务器统计出多位主编的打分平均计算，得到主编评分平均分(avg_expert)score。
最终，数据计算模块将视频作品影响力值、用户评分平均分与主编评分平均分加权计算获得视频作品最终评分score，其中，视频作品最终评分的计算公式为：
score＝0.5*influence_score+0.3*(avg_user)score+0.2*(avg_expert)score。
上述实施例是对本发明的说明，不是对本发明的限定，任何对本发明简单变换后的方案均属于本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种新型视频评分装置，其特征在于：包括爬虫模块、用户评分模块、主编评分模块、数据计算模块、数据可视化模块，所述的爬虫模块，用于实时抓取与处理网络视频平台上的视频作品发行数据并计算出视频作品影响力值；
所述的用户评分模块，用于用户评价数据的产生、获取与处理、计算出用户评分平均分；
所述的主编评分模块，用于主编评价数据的产生、获取与处理、计算出主编评分平均分；
所述的数据计算模块，用于视频作品影响力值、用户评分平均分、主编评分平均分的加权计算并得到最终的视频作品评分；
所述的数据可视化模块，用于将统计的视频作品评分以数据图表的形式进行可视化呈现。
2.如权利要求1所述的新型视频评分装置，其特征在于：所述爬虫模块包括爬虫配置子模块、数据抓取子模块、数据处理子模块，所述的爬虫配置子模块可手动配置爬虫数据抓取的规则、渠道及周期；所述的数据抓取子模块可根据所述爬虫配置子模块中设定的规则设置代理并抓取视频作品发行数据且可对抓取进程进行自动监控、对异常情况进行告警；所述的数据处理子模块，可对所述数据抓取子模块抓取的视频作品发行数据依次落地存储、自动化进行数据清洗与统计并将统计出的数据结构存储在分布式数据库上。
3.一种新型视频评分方法，其特征在于：包括以下几个步骤：
S01.爬虫模块抓取统计网络视频平台上特定时间范围内的视频作品发行数据，对视频作品发行数据进行清洗过滤并加权计算后获得视频作品影响力值；
S02.用户评分模块获取用户评价数据，过滤无效评分后平均计算获得用户评分平均分；
S03.主编评分模块获取主编评价数据，平均计算后获得主编评分平均分；
S04.数据计算模块将视频作品影响力值、用户评分平均分与主编评分平均分加权计算获得视频作品最终评分。
4.如权利要求3所述的新型视频评分方法，其特征在于：所述视频作品发行数据包括视频作品在网络视频平台上发行7天内的播放量、评论量、转发量、点赞量。
5.如权利要求3所述的新型视频评分方法，其特征在于：所述用户评价数据包括用户评分和用户评论信息，所述的用户评分平均分在剔除无效用户评论信息后对用户评分进行平均计算。
6.如权利要求3所述的新型视频评分方法，其特征在于：所述的主编评价数据包括视频作品主题、结构、画面、剪辑节奏、字幕、声音维度的打分数据。
7.如权利要求3所述的新型视频评分方法，其特征在于：所述用户评价数据包括用户评分和用户评论信息，所述的主编评价数据包括主题、结构、画面、剪辑节奏、字幕、声音维度的打分数据。
8.如权利要求3所述的新型视频评分方法，其特征在于：所述视频作品影响力值、用户评分平均分、主编评分平均分、最终的视频作品评分均存储在分布式数据库上并完成备份处理。
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