CN110366043A - 视频处理方法、装置、电子设备及可读介质 - Google Patents

Abstract

本公开公开了一种视频处理方法、装置、电子设备及可读介质。该方法包括：按照评分参数，对客户端用户发布的视频数据进行评分，得到所述视频数据的评分结果；所述评分参数包括：作者历史数据、粉丝画像、站内内容分布以及视频清晰度中的至少一个；将所述评分结果发送给客户端用户，以使所述客户端用户根据所述评分结果优化发布视频的质量。本公开实施例的方案可实现自动对视频进行评分，并基于该评分结果辅助用户优化视频质量，保证了服务平台站内视频资源的质量。

Description

视频处理方法、装置、电子设备及可读介质

技术领域

本公开实施例涉及互联网技术领域，尤其涉及一种视频处理方法、装置、电子设备及可读介质。

背景技术

现有的视频播放或视频直播类的应用程序，通常支持用户将自己拍摄的视频数据发布至应用程序的服务平台，供其他用户进行观看。

目前，用户通过应用程序客户端发布视频后，应用程序的服务平台会直接将该视频数据的视频流发送至各客户端用户，以供其他客户端用户观看。发布视频数据的用户会根据自己的经验不断调整其发布的视频内容，来提高发布视频的质量。但是，由于应用程序的客户端用户水平不等，导致发布至服务平台站内的视频质量参数不齐，严重影响服务平台视频资源的整体质量。

发明内容

本公开实施例提供一种视频处理方法、装置、电子设备及可读介质，以实现自动对视频进行评分，并基于该评分结果辅助用户优化视频质量，保证了服务平台视频资源的整体质量。

第一方面，本公开实施例提供了一种视频处理方法，该方法包括：

按照评分参数，对客户端用户发布的视频数据进行评分，得到所述视频数据的评分结果；所述评分参数包括：作者历史数据、粉丝画像、站内内容分布以及视频清晰度中的至少一个；

将所述评分结果发送给客户端用户，以使所述客户端用户根据所述评分结果优化发布视频的质量。

第二方面，本公开实施例还提供了一种视频处理装置，该装置包括：

评分模块，用于按照评分参数，对客户端用户发布的视频数据进行评分，得到所述视频数据的评分结果；所述评分参数包括：作者历史数据、粉丝画像、站内内容分布以及视频清晰度中的至少一个；

发送模块，用于将所述评分结果发送给客户端用户，以使所述客户端用户根据所述评分结果优化发布视频的质量。

第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本公开任意实施例所述的视频处理方法。

第四方面，本公开实施例提供了一种可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本公开任意实施例所述的视频处理方法。

本公开实施例提供了一种视频处理方法、装置、电子设备及可读介质，通过按照作者历史数据、粉丝画像、站内内容分布以及视频清晰度中的至少一个评分参数自动对客户端用户发布的视频数据进行评分，并将评分结果发送给客户端用户。本公开实施例的方案可以实现实时对客户端发布的视频数据进行评分，并向客户端用户反馈评分结果，以辅助客户端用户根据本次发布视频的评分对后续发布视频进行优化，提高后续发布视频的质量，吸引更多粉丝的同时从整体上提高了服务平台站内的视频资源质量。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。

图1示出了本公开实施例提供的一种视频处理方法的流程图；

图2A示出了本公开实施例提供的基于作者历史数据执行视频处理方法的流程图；

图2B示出了本公开实施例提供的作者历史数据对应的界面示意图；

图2C示出了本公开实施例提供的基于粉丝画像执行视频处理方法的流程图；

图2D示出了本公开实施例提供的基于站内内容分布执行视频处理方法的流程图；

图3示出了本公开实施例提供的另一种视频处理方法的流程图；

图4示出了本公开实施例提供的一种视频处理装置的结构示意图；

图5示出了本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。

本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。本公开实施方式中的多方之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

图1为本公开实施例提供的一种视频处理方法的流程图，本实施例可适用于对用户发布的视频进行评分，并向用户反馈评分结果的情况，该方法可以由视频处理装置或电子设备来执行，该装置可以通过软件和/或硬件的方式来实现，该装置可以配置在电子设备中。可选的，该电子设备可以是应用程序的后端服务平台对应的设备，还可以是安装有应用程序客户端的移动终端设备。

需要说明的是，本公开实施例的视频处理方法既可用于对客户端用户上传的拍摄视频(如短视频或小视频等)进行处理，还可适用于对主播客户每次的直播视频进行处理。对此本实施例不进行限定。

可选的，如图1所示，本实施例中的方法可以包括如下步骤：

S101，按照评分参数，对客户端用户发布的视频数据进行评分，得到视频数据的评分结果。

其中，评分参数是对视频数据进行评分时所依据的参数，其可以包括但不限于：作者历史数据、粉丝画像、站内内容分布以及视频清晰度中的至少一个；其中，作者历史数据可以包括客户端用户历史发布的各视频所涉及的各个方面的数据，其可以包括但不限于：历史发布的各视频的具体内容、发布时间、播放次数、转发次数、收藏次数、视频内容评分以及评论数据等等。粉丝画像可以是客户端用户所拥有的粉丝的用户画像，其可以包括但不限于：粉丝的年龄、性别以及喜好的视频主题类型等等。站内内容分布可以是指服务平台站内所拥有的总视频资源中，各主题类型视频在总视频资源中的分布情况，例如，可以是各主题类型视频的数量，还可以是各主题类型视频占总视频资源中的比例等。视频清晰度可以是指视频播放效果的清晰程度。

可选的，本实施例可以是每隔预设周期(如1小时)，触发执行对该预设周期内接收到的客户端用户发布的视频数据进行评分的操作。还可以是在检测到客户端用户上传了新的视频数据后，触发执行对当前客户端用户发布的视频数据进行评分的操作。可选的，在按照评分参数，对客户端用户发布的视频数据进行评分时，可以是针对各评分参数设置一个与其对应的评分体系，基于各评分参数对应的评分体系，对客户端用户发布的视频数据进行评分。

具体的，作者历史数据的评分体系可以是根据客户端用户发布的视频数据所属的主题类型，确定客户端用户的作者历史数据中该主题类型的反馈数据(如视频播放次数、收藏次数、转发次数、视频内容评分和评论数据中的至少一个)，根据所述反馈数据，对所述视频数据所属的主题类型进行评分。粉丝画像的评分体系可以是根据客户端用户发布的视频数据所属的主题类型，确定所述客户端用户的粉丝画像中所述主题类型的粉丝占比；根据所述粉丝占比，对所述视频数据所属的主题类型进行评分；其中，粉丝占比的高低与视频数据评分的高低成正比。站内内容分布的评分体系可以是根据客户端用户发布的视频数据所属的主题类型和站内内容分布，确定站内所述主题类型的视频占比；根据所述视频占比，对所述视频数据所属的主题类型进行评分；其中，视频占比的高低与评分结果的高低成反比。视频清晰度的评分体系可以是按照相关算法对客户端用户发布的视频数据进行清晰度计算，根据计算结果对客户端用户当前发布的视频数据的整体效果进行评分，其中，清晰程度的高低与评分结果的高低成正比。需要说明的是，具体如何根据上述各种评分参数的评分体系对客户端用户发布的视频数据进行评分的过程将在后续实施例进行详细介绍。

可选的，本申请实施例中，若评分参数为作者历史数据、粉丝画像、站内内容分布以及视频清晰度中的一个，则本步骤可以将该评分参数的评分体系确定出的评分结果作为该客户端用户发布的视频数据的评分结果。若评分参数为作者历史数据、粉丝画像、站内内容分布以及视频清晰度中的至少两个时，可以通过如下子步骤得到视频数据的评分结果：

S1011，按照评分参数中作者历史数据、粉丝画像和站内内容分布中的至少一种，对客户端用户发布的视频数据进行主题类型评分，得到第一评分结果。

具体的，本子步骤通过作者历史数据、粉丝画像、站内内容分布中的至少一种评分参数，按照该评分参数的评分体系，确定出各评分参数下对应的子评分(需要说明的是，该操作的具体执行方法将在后续实施例详细介绍)，此时可以直接将各子评分构成的集合作为第一评分结果；还可以是对各子评分进行综合处理，将综合处理后的结果作为第一评分结果。可选的，所述综合处理可以是对各子评分直接进行均值或求和运算处理。还可以是为各评分参数设置权重值，对各评分参数对应的子评分进行加权求和或加权均值处理。

S1012，按照评分参数中的视频清晰度对客户端用户发布的视频数据进行整体效果评分，得到第二评分结果。

具体的，本子步骤可以按照视频清晰度的评分体系，按照清晰度计算算法，判断客户端用户发布的视频数据的分辨率是否达到清晰度要求、视频中是否存在模糊像素点以及是否存在重影区域等中的至少一项，然后根据判断结果对客户端用户当前发布的视频数据的整体效果进行评分。例如，判断结果为分辨率达到清晰度要求、不存在模糊的像素点或不存在重影区域中的至少一种，对应视频数据的整体效果评分(即第二评分结果)也会相应的增加。

S1013，根据第一评分结果和第二评分结果，得到视频数据最终的评分结果。

具体的，本步骤在根据第一评分结果和第二评分结果确定视频数据最终的评分结果时，可以是对第一评分结果和第二评分结果进行均值或求和运算，得到视频数据最终的评分结果；还可以是为第一评分结果和第二评分结果设置不同的权重值，对第一评分结果和第二评分结果进行加权求和或加权均值运算，得到视频数据最终的评分结果；还可以是将第一评分结果和第二评分结果的集合作为最终的评分结果。

需要说明的是，若本步骤中的至少两个评分参数中不包含视频清晰度时，则可以是对所述至少两个评分参数只执行S1011的操作，并将第一评分结果作为最终的客户端用户发布的视频数据的评分结果。

S102，将评分结果发送给客户端用户，以使客户端用户根据评分结果优化发布视频的质量。

可选的，本公开实施例中，可以是在S101得到视频数据的评分结果后，为了让客户端用户更好的了解自己本次发布视频的质量以及受欢迎程度，电子设备可以直接将得到的评分结果发送至客户端用户。具体的，可以是向客户端用户所属终端上安装的应用程序客户端发送评分结果，其中，评分结果可以是以通知消息、视频发布的回执消息、弹窗等形式发送给客户端用户。客户端用户接收到评分结果后，可以通过评分结果了解自己本次发布的视频数据的评分结果，即自己发布的视频数据是否是高质量的视频数据，进而根据评分结果对后续发布视频进行优化，提高后续发布视频的质量，吸引更多的粉丝。例如，若客户端用户本次发布的视频数据为风景类型的视频，该视频的清晰度比较高，但评分结果仍较低，则说明该客户端用户的粉丝对风景类型的视频不感兴趣，下一次客户端用户在发布视频时就应用调整发布视频的主题类型，减少或避免发送风景类型的视频。

需要说明的是，本公开实施例的操作还可以适用于如下场景：电子设备检测到客户端用户触发视频数据发布事件(如点击视频上传按键)后，先不执行视频数据的发布操作，而是先执行本实施例S101按照评分参数，对客户端用户发布的视频数据进行评分以及S102将评分结果反发送至客户端用户，以提示用户是否还要继续发布该视频数据，若接收到用户触发的确定发布指令后，再执行该视频数据的发布操作。例如，客户端用户通过应用程序的视频发布界面上传一个视频数据后，电子设备先对该视频数据进行评分，然后在当前视频发布界面上显示提示弹框，该提示弹框上显示该视频数据的评分结果以及询问用户是否继续发布该视频数据的提示语，若用户认为评分满足自己的要求，可以直接上传，就点击确认发布按键，电子设备在检测到用户触发的确认发布指令后，执行该视频数据的发布操作。若用户认为评分较低，需要进行调整时，就点击取消发布按键，电子设备在检测到用户触发的取消发布指令后，不对该视频数据执行发布操作，等待用户修改后再上传视频数据后，再重新执行本公开实施例的上述对上传的视频数据进行评分以及发送评分结果操作。这样设置的好处是在用户发布视频时，通过对该视频数据进行评分，辅助客户端用户根据评分结果优化本次发布视频，从而保证用户每一次发布视频都是高质量的视频。

本公开实施例提供了一种视频处理方法，通过按照作者历史数据、粉丝画像、站内内容分布以及视频清晰度中的至少一个评分参数自动对客户端用户发布的视频数据进行评分，并将评分结果发送给客户端用户。本公开实施例的方案可以实现实时对客户端发布的视频数据进行评分，并向客户端用户反馈评分结果，以辅助客户端用户根据本次发布视频的评分对后续发布视频进行优化，提高后续发布视频的质量，吸引更多粉丝的同时从整体上提高了服务平台站内的视频资源质量。

进一步的，本公开实施例在按照评分参数，对客户端用户发布的视频数据进行评分之前，还包括：获取评分参数。其中，评分参数中的作者历史数据的获取方式可以是服务器平台已预先记录各客户端用户的作者历史数据，电子设备直接与服务平台交互获取即可；还可以是电子设备通过对用户已发布的历史视频数据所涉及的所有数据进行识别获取，如通过文字识别得到历史视频数据所涉及的所有文字数据，通过图像识别得到历史视频数据所涉及的所有图像数据。将获取的文字数据和图像数据一并作为作者历史数据。评分参数中的粉丝画像的获取方式可以是：服务器平台已预先绘制并记录各客户端用户的粉丝画像，电子设备直接与服务平台交互获取即可；还可以是电子设备通过获取客户端用户的粉丝数据；将粉丝数据输入神经网络模型，得到该粉丝数据的粉丝画像。具体的，可以是预先训练一个绘制用户画像的神经网络模型，然后获取与客户端用户粉丝相关的所有粉丝数据(如粉丝的用户名、性别、年龄、所在地区、在应用程序上的所有操作行为数据等)针对每一个粉丝，将该粉丝的粉丝数据输入训练好的神经网络模型中，该神经网络模型就会基于输入的粉丝数据，绘制出该粉丝的用户画像(即粉丝画像)。站内内容分布的获取方式可以是服务器平台已预先统计好站内视频内容的分布情况，电子设备直接与服务平台交互获取即可；还可以是电子设备在需要使用站内内容分布时，实时对服务平台站内所拥有的视频资源进行统计得到的。视频清晰度判断的相关算法可以是电子设备本地存储的，需要判断视频数据的清晰度时，直接调用本地记录的相关算法即可。

图2A示出了本公开实施例提供的基于作者历史数据执行视频处理方法的流程图，图2B示出了本公开实施例提供的作者历史数据对应的界面示意图；图2C示出了本公开实施例提供的基于粉丝画像执行视频处理方法的流程图，图2D示出了本公开实施例提供的基于站内内容分布执行视频处理方法的流程图。本实施例在上述实施例提供的各可选方案的基础上进行了优化，具体给出了如何基于作者历史数据、粉丝画像和站内内容分布，对客户端用户发布的视频数据进行评分的详细介绍。

可选的，如图2A所示，当评分参数为作者历史数据时，本实施例的方法可以包括如下步骤：

S201，根据客户端用户发布的视频数据所属的主题类型，确定客户端用户的作者历史数据中该主题类型的反馈数据。

其中，视频数据的主题类型可以是对视频数据按照内容的主题题材分为不同的类型，例如，可以包括但不限于：风景类、美食类、歌舞类、运动类等。反馈数据可以是作者历史数据中和粉丝反馈相关的数据信息，其可以包括但不限于：视频播放次数、收藏次数、转发次数、视频内容评分和评论数据中的至少一个。

可选的，本步骤可以是先对客户端用户当前发布的视频数据进行主题类别的识别，具体的识别方法可以有很多，例如，可以是采用预先训练的主题类别识别模型来对视频数据进行主题的识别，还可以是预先构建一个记录各主题类型及其对应的候选关键词的关联关系的数据库，对客户端用户发布的视频数据的描述信息或内容进行关键词提取，并将提取的关键词与数据库中记录的候选关键词进行匹配，将匹配的候选关键词对应的主题类型作为客户端用户发布的视频数据所属的主题类型；还可以是视频数据中的某一字段记载有该视频数据的主题类型，直接从该视频数据的对应字段提取其对所属的主题类型即可。

可选的，由于客户端用户的作者历史数据中包括该客户端用户已发布的所有历史视频数据所涉及的信息，所以本步骤在确定了客户端用户发布的视频数据所属的主题类型后，需要从客户端用户的作者历史数据中确定出该主题类型的反馈数据。具体的确定方法可以是：服务平台已记录各客户端用户的作者历史数据中各主题类型的反馈数据，直接与服务平台交互获取所需主题类型的反馈数据；还可以是通过如下子步骤来确定：

S2011，从客户端用户的作者历史数据中，查找属于该主题类型的目标作者历史数据。

具体的，由于作者历史数据中包含了历史视频数据所涉及的全部数据，所以本步骤可以是采用上述介绍的与确定客户端用户当前发布视频数据所属主题类型相类似的方法，先从客户端用户的作者历史数据中，筛选出与待进行评分的视频数据(即客户端用户发布的视频数据)属于同一主题类型的作者历史数据作为目标作者历史数据。

S2012，识别目标作者历史数据中的反馈图标区域。

其中，反馈图标是与粉丝观看视频后的反馈操作相关的图标，其可以包括但不限于：转发图标、播放图标、收藏图标和评分图标中的至少一个。具体的，本子步骤可以采用图像识别技术，从目标作者历史数据中识别反馈图标，如转发图标、播放图标、收藏图标和评分图标，并将反馈图标周围预设范围内作为一个反馈图标区域。例如，如图2B所示，若从目标作者历史数据中识别到评分图标，则将评分图标周围预设大小的范围，即方框20所在范围作为一个反馈图标区域。可选的，若识别到的多个反馈图标位置之间的间距小于预设的距离阈值，还可以是将多个反馈图标作为一个整体，将其周围预设范围作为一个反馈图标区域。例如，如图2B所示，若识别到的播放图标、转发图标和收藏图标之间的间距小于距离阈值1cm，则可以将这三个图标作为一个状体，将其周围预设大小的范围，即方框21所在的范围作为一个反馈图标区域。

S2013，在反馈图标区域进行文字识别，得到目标作者历史数据中反馈图标对应的数值信息，作为作者历史数据中主题类型的反馈数据。

具体的，在识别出反馈图标区域后，对于反馈图标区域采用文字识别技术，识别该反馈图标周围数字和计数量词(如千、万、亿等)，作为目标作者历史数据中反馈图标对应的数值信息，该数值信息代表该反馈图标被操作的次数，属于作者历史数据中主题类型的一部分反馈数据。例如，如图2B所示，对反馈图标区域20进行文字识别，将识别到的7.2作为反馈数据中的评分数据。

可选的，本公开实施例中的作者历史数据中主题类型的反馈数据还包括评论数据，对于评论数据，确定方式可以是先从目标作者历史数据中定位评论页面，然后对该页面的内容进行行文字识别，将识别到的文字作为反馈数据中的评论数据。

S202，根据反馈数据，对视频数据所属的主题类型进行评分。

可选的，本步骤根据反馈数据，对视频数据所属的主题类型进行评分时，若反馈数据为反馈图标对应的数值信息，即作者历史数据中对应S201确定的主题类型的视频播放次数、转发次数、收藏次数，则数值信息对应的数值越高，说明客户端用户发布的该主题类型的视频越受粉丝喜欢，此时对视频数据所属的主题类型的评分就越高。若反馈数据为评论数据，则可以是对评论数据进行语义分析，统计评论数据中好评数据在总评论数据中的占比，占比越高，说明客户端用户发布的该主题类型的视频越受粉丝喜欢，此时对视频数据所属的主题类型的评分就越高。

S203，将评分结果发送给客户端用户，以使客户端用户根据评分结果优化发布视频的质量。

可选的，如图2C所示，当评分参数为粉丝画像时，本实施例的方法可以包括如下步骤：

S204，根据客户端用户发布的视频数据所属的主题类型，确定客户端用户的粉丝画像中该主题类型的粉丝占比。

可选的，本步骤可以采用与S201类似的方式，先确定客户端用户发布的视频数据所属的主题类型，然后再根据该客户端用户的粉丝画像，分析每个粉丝喜欢的主题类型，最后确定喜欢客户端用户发布的视频数据所属的主题类型的粉丝占总粉丝数量的百分比，得到该客户端用户的粉丝画像中该主题类型的粉丝占比。可选的，本实施例还可以是服务平台已统计并记录各客户端用户的粉丝画像中各主题类型对应的粉丝占比，此时在确定客户端用户发布的视频数据所属的主题类型后，电子设备可以直接与服务平台交互，获取客户端用户的粉丝画像中该主题类型的粉丝占比。

S205，根据粉丝占比，对视频数据所属的主题类型进行评分。

可选的，在S204确定出客户端用户发布的视频数据所属的主题类型的粉丝占比之后，可以根据预先设置的粉丝占比与对应主题类型的视频数据评分之间的关联关系，来对视频数据所属的主题类型进行评分，其中，粉丝占比的高低与视频数据评分的高低成正比。例如，若预先设置主题类型的视频数据的评分＝该主题类型的粉丝占比×100，则当S204确定的粉丝占比为80％时，本步骤对应视频数据所属主题类型评分为80分。

S206，将评分结果发送给客户端用户，以使客户端用户根据评分结果优化发布视频的质量。

需要说明的是，本实施例在根据粉丝画像，对客户端用户发布的视频数据进行评分时，还可以是根据粉丝画像中的粉丝性别或年龄进行评分，若视频数据的主题类型符合粉丝性别或年龄所喜好的类型，则对该视频数据的评分就为高分，否则评分就为低分。例如，若客户端用户发布的视频数据为极限运动的视频数据，若该客户端用户粉丝年龄段在20-30岁之间，则该视频数据的评分为高评分，若该客户端用户粉丝年龄段在50岁以上，则该视频数据的评分为低评分。

可选的，如图2D所示，当评分参数为站内内容分布时，本实施例的方法可以包括如下步骤：

S207，根据客户端用户发布的视频数据所属的主题类型和站内内容分布，确定站内所述主题类型的视频占比。

可选的，本步骤可以采用与S201类似的方式，先确定客户端用户发布的视频数据所属的主题类型，然后再对服务平台站内拥有的所有视频数据进行主题类型的分类统计，确定站内各主题类型视频数据的数量占总视频数量的百分比，得到站内该客户端用户发布的视频数据所属主题类型的视频占比。可选的，本实施例还可以是服务平台已统计并记录站内所拥有的视频数据对应的各主题类型的视频占比，此时在确定客户端用户发布的视频数据所属的主题类型后，电子设备可以直接与服务平台交互，获取站内该主题类型的视频占比。

S208，根据视频占比，对视频数据所属的主题类型进行评分。

可选的，S207在确定出客户端用户发布的视频数据所属的主题类型的视频占比之后，可以根据预先设置的视频占比与对应主题类型的视频数据评分之间的关联关系，来对视频数据所属的主题类型进行评分，其中，视频占比的高低与视频数据评分的高低成反比。例如，若预先设置主题类型的视频数据的评分＝(1-该主题类型的视频占比)×100，则当S207确定的视频占比为60％时，本步骤对应视频数据所属主题类型评分为40分。

S209，将评分结果发送给客户端用户，以使客户端用户根据评分结果优化发布视频的质量。

需要说明的是，本公开实施例在执行视频处理方法时，可以是通过上述一种评分参数执行对客户端用户发布的视频数据进行评分；为了进一步提高对视频数据评分的准确性，还可以是将上述通过三种评分参数和视频清晰度参数结合对客户端用户发布的视频数据进行评分，在得到各评分参数对应的视频评分结果后，具体如何根据多个评分结果得到最终的评分结果的方法上述实施例已经进行了详细介绍，在此不进行赘述。

本公开实施例提供了基于三种不同的评分参数，即作者历史数据、粉丝画像和站内内容分布，对客户端用户发布的视频数据进行评分，进而向客户端用户发送评分结果的方法，针对每一种评分参数，都对应设置有不同的视频评分方法，在对客户端用户发布的视频数据进行评分时，选择三种评分参数中的一个或多个，对客户端用户发布的视频数据进行评分，与现有的人工进行视频评分相比，极大的降低了人工成本，而且考虑的因素全面，得到评分更为准确，发送给客户端用户后，能够更好的辅助客户端用户根据该评分结果优化后续发布视频的质量，吸引更多粉丝的同时提高服务平台站内视频资源的质量。

图3示出了本公开实施例提供的另一种视频处理方法的流程图，本实施例在上述实施例提供的各可选方案的基础上进行了优化，具体给出了将评分结果发送给客户端用户的详细介绍。

可选的，如图3所示，本实施例中的方法可以包括如下步骤：

S301，按照评分参数，对客户端用户发布的视频数据进行评分，得到视频数据的评分结果。

其中，评分参数包括：作者历史数据、粉丝画像、站内内容分布以及视频清晰度中的至少一个。

S302，若评分结果未达到高质量标准，则确定视频数据的待改进方向。

其中，高质量标准可以是评价一个视频数据的评分是否符合高质量视频的评价标准，其可以是一个高质量分数阈值(如85分)；还可以是由各评分参数(即作者历史数据、粉丝画像、站内内容分布以及视频清晰度中的至少一个)对应的多个评分阈值构成的评分阈值集合；还可以是由上述高质量分数阈值和评分阈值集合构成的综合阈值集合。

需要说明的是，S301得到的视频数据的评分结果可以是各评分参数对应的总评分；还可以是各评分参数对应的子评分的集合；还可以是各评分参数对应的子评分以及总评分的集合。本步骤可以根据S301得到的评分结果的具体形式，选择上述对应的高质量标准的具体形式进行比较。具体的，可实施方式一、若S301得到的视频数据评分结果为各评分参数对应的总评分，则高质量标准也是一个高质量评分阈值，此时若S301得到的总评分大于或等于该高质量评分阈值，则说明评分结果达到高质量标准，否则评分结果未达到高质量标准。可实施方式二、若S301得到的视频数据评分结果为各评分参数对应的子评分的集合，则高质量标准也是由各评分参数对应的多个评分阈值构成的评分阈值集合，此时若S301得到的分数集合中每一个子评分都大于或等于评分阈值集合中对应的评分阈值，则说明评分结果达到高质量标准，否则评分结果未达到高质量标准。可实施方式三、若S301得到的视频数据评分结果为各评分参数对应的子评分以及总评分的集合，则高质量标准为高质量分数阈值和评分阈值集合构成的综合阈值集合，具体比较方式与上述可实施方式二类似，在此不进行赘述。

可选的，若S301得到的评分结果未达到高质量标准，为了更好的辅助客户端用户优化后续发布视频的质量，本步骤可以是根据评分结果未达到高质量标准的原因，确定视频数据的待改进方向。具体的，由于本实施例S301按照评分参数，对客户端用户发布的视频数据评分时，是通过主题类型和/或清晰度两个方面进行评分的，所以若评分结果未达到高质量标准，原因应该是视频数据的主题类型选择不合适和/或清晰度不高，所以对应的数据的待改进方向是：调整发布视频的主题类型和/或提高视频的清晰度。可选的，若评分结果中包括各评分参数对应的评分结果时，还可以更精确的缩小待改进方向，具体的，若评分参数中的视频清晰度对应的评分未达到高质量标准，则说明未达到高质量标准的原因是视频的清晰度不高，对应的待改进方向是提高视频的清晰度；若评分参数中的作者历史数据、粉丝画像或站内内容分布中的至少一个对应的评分未达到高质量标准，则说明未达到高质量标准的原因是主题类型选择不合适，对应的待改进方向是调整发布视频的主题类型；

可选的，若S301得到的评分结果达到高质量标准，则可以是直接将该评分结果和达到高质量标准的判断结果发送给客户端用户。

S303，针对待改进方向确定改进建议。

可选的，本实施例可以预先建立改进方向与改进建议之间的关联关系，此时直接通过查找改进方向与改进建议之间的关联关系确定针对当前待改进的方向对应的改进建议。例如，针对改进方向提高视频的清晰度，可以预先关联一些提高视频清晰度的建议，如拍摄视频时手不要晃动、调整聚焦位置以及提高拍摄的分辨率等。还可以是根据当前场景下的实际情况，来确定改进建议，具体的，对于调整发布视频的主题类型的改进方向，可以结合该客户端用户的粉丝喜好，将粉丝喜好的主题类型作为建议改进的主题类型；还可以结合当前场景下服务平台站内所拥有的视频数据，将站内稀缺的视频主题类型作为建议改进的主题类型。

S304，将评分结果、待改进方向和改进建议发送给客户端用户，以使客户端用户根据评分结果、待改进方向和改进建议优化发布视频的质量。

本公开实施例提供了一种视频处理方法，通过评分参数自动对客户端用户发布的视频数据进行评分，若评分结果未达到高质量标准，确定视频数据的待改进方向和改进建议，并将评分结果、待改进方向和改进建议一并发送给客户端用户。本公开实施例的方案可以在视频数据的质量不高的情况下，将评分结果、待改进方向和改进建议一并反馈给客户端用户，以更好的协助客户端优化其后续的视频质量。即使客户端用户是没有经验的新用户，也可以根据接收到的评分结果、待改进方向和改进建议快速提高发布视频的质量，吸引更多粉丝，同时也提高了服务平台站内的视频资源质量。

图4示出了本公开实施例提供的一种视频处理装置的结构示意图，本公开实施例可适用于对用户发布的视频进行评分，并向用户反馈评分结果的情况。该装置可以通过软件和/或硬件来实现，并集成在执行本方法的电子设备中，如图4所示，该装置可以包括：

评分模块401，用于按照评分参数，对客户端用户发布的视频数据进行评分，得到所述视频数据的评分结果；所述评分参数包括：作者历史数据、粉丝画像、站内内容分布以及视频清晰度中的至少一个；

发送模块402，用于将所述评分结果发送给客户端用户，以使所述客户端用户根据所述评分结果优化发布视频的质量。

本公开实施例提供了一种视频处理装置，通过按照作者历史数据、粉丝画像、站内内容分布以及视频清晰度中的至少一个评分参数自动对客户端用户发布的视频数据进行评分，并将评分结果发送给客户端用户。本公开实施例的方案可以实现实时对客户端发布的视频数据进行评分，并向客户端用户反馈评分结果，以辅助客户端用户根据本次发布视频的评分对后续发布视频进行优化，提高后续发布视频的质量，吸引更多粉丝的同时从整体上提高了服务平台站内的视频资源质量。

进一步的，所述评分模块401具体用于：

按照评分参数中作者历史数据、粉丝画像和站内内容分布中的至少一种，对客户端用户发布的视频数据进行主题类型评分，得到第一评分结果；

按照评分参数中的视频清晰度对客户端用户发布的视频数据进行整体效果评分，得到第二评分结果；

根据所述第一评分结果和所述第二评分结果，得到所述视频数据最终的评分结果。

进一步的，所述评分模块401按照评分参数中的作者历史数据，对客户端用户发布的视频数据进行评分时，具体用于：

根据客户端用户发布的视频数据所属的主题类型，确定所述客户端用户的作者历史数据中所述主题类型的反馈数据；所述反馈数据包括：视频播放次数、收藏次数、转发次数、视频内容评分和评论数据中的至少一个；

根据所述反馈数据，对所述视频数据所属的主题类型进行评分。

进一步的，所述评分模块401执行确定所述客户端用户的作者历史数据中所述主题类型的反馈数据时，具体用于：

从所述客户端用户的作者历史数据中，查找属于所述主题类型的目标作者历史数据；

识别所述目标作者历史数据中的反馈图标区域，所述反馈图标区域包括：转发图标、播放图标、收藏图标和评分图标中的至少一个；

在所述反馈图标区域进行文字识别，得到所述目标作者历史数据中反馈图标对应的数值信息，作为所述作者历史数据中所述主题类型的反馈数据。

进一步的，所述评分模块401按照评分参数中的粉丝画像，对客户端用户发布的视频数据进行评分时，具体用于：

根据客户端用户发布的视频数据所属的主题类型，确定所述客户端用户的粉丝画像中所述主题类型的粉丝占比；

根据所述粉丝占比，对所述视频数据所属的主题类型进行评分；其中，粉丝占比的高低与视频数据评分的高低成正比。

进一步的，所述评分模块401按照评分参数中的站内内容分布，对客户端用户发布的视频数据进行评分，具体用于：

根据客户端用户发布的视频数据所属的主题类型和站内内容分布，确定站内所述主题类型的视频占比；

根据所述视频占比，对所述视频数据所属的主题类型进行评分；其中，视频占比的高低与评分结果的高低成反比。

进一步的，所述发送模块402具体用于：

若所述评分结果未达到高质量标准，则确定所述视频数据的待改进方向；

针对所述待改进方向确定改进建议；

将所述评分结果、所述待改进方向和所述改进建议发送给客户端用户。

进一步的，所述装置还包括：粉丝画像确定模块，该模块具体用于：

获取客户端用户的粉丝数据；

将所述粉丝数据输入神经网络模型，得到所述粉丝数据的粉丝画像。

本公开实施例提供的视频处理装置，与上述各实施例提供的视频处理方法属于同一发明构思，未在本公开实施例中详尽描述的技术细节可参见上述各实施例，并且本公开实施例与上述各实施例具有相同的有益效果。

下面参考图5，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备500的结构示意图。本公开实施例中的电子设备可以是应用程序的后端服务平台对应的设备，还可以是安装有应用程序客户端的移动终端设备。具体的，该电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图5示出的电子设备500仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，电子设备500可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。

通常，以下装置可以连接至I/O接口505：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置506；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置507；包括例如磁带、硬盘等的存储装置508；以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备500，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置508被安装，或者从ROM 502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，电子设备可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备内部进程执行：按照评分参数，对客户端用户发布的视频数据进行评分，得到所述视频数据的评分结果；所述评分参数包括：作者历史数据、粉丝画像、站内内容分布以及视频清晰度中的至少一个；将所述评分结果发送给客户端用户，以使所述客户端用户根据所述评分结果优化发布视频的质量。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

根据本公开的一个或多个实施例提供的一种视频处理方法，该方法包括：

按照评分参数，对客户端用户发布的视频数据进行评分，得到所述视频数据的评分结果；所述评分参数包括：作者历史数据、粉丝画像、站内内容分布以及视频清晰度中的至少一个；

将所述评分结果发送给客户端用户，以使所述客户端用户根据所述评分结果优化发布视频的质量。

根据本公开的一个或多个实施例，上述方法中，按照评分参数，对客户端用户发布的视频数据进行评分，包括：

按照评分参数中作者历史数据、粉丝画像和站内内容分布中的至少一种，对客户端用户发布的视频数据进行主题类型评分，得到第一评分结果；

按照评分参数中的视频清晰度对客户端用户发布的视频数据进行整体效果评分，得到第二评分结果；

根据所述第一评分结果和所述第二评分结果，得到所述视频数据最终的评分结果。

根据本公开的一个或多个实施例，上述方法中，按照评分参数中的作者历史数据，对客户端用户发布的视频数据进行评分，包括：

根据客户端用户发布的视频数据所属的主题类型，确定所述客户端用户的作者历史数据中所述主题类型的反馈数据；所述反馈数据包括：视频播放次数、收藏次数、转发次数、视频内容评分和评论数据中的至少一个；

根据所述反馈数据，对所述视频数据所属的主题类型进行评分。

根据本公开的一个或多个实施例，上述方法中，确定所述客户端用户的作者历史数据中所述主题类型的反馈数据，包括：

从所述客户端用户的作者历史数据中，查找属于所述主题类型的目标作者历史数据；

识别所述目标作者历史数据中的反馈图标区域，所述反馈图标区域包括：转发图标、播放图标、收藏图标和评分图标中的至少一个；

在所述反馈图标区域进行文字识别，得到所述目标作者历史数据中反馈图标对应的数值信息，作为所述作者历史数据中所述主题类型的反馈数据。

根据本公开的一个或多个实施例，上述方法中，按照评分参数中的粉丝画像，对客户端用户发布的视频数据进行评分，包括：

根据客户端用户发布的视频数据所属的主题类型，确定所述客户端用户的粉丝画像中所述主题类型的粉丝占比；

根据所述粉丝占比，对所述视频数据所属的主题类型进行评分；其中，粉丝占比的高低与视频数据评分的高低成正比。

根据本公开的一个或多个实施例，上述方法中，按照评分参数中的站内内容分布，对客户端用户发布的视频数据进行评分，包括：

根据客户端用户发布的视频数据所属的主题类型和站内内容分布，确定站内所述主题类型的视频占比；

根据所述视频占比，对所述视频数据所属的主题类型进行评分；其中，视频占比的高低与评分结果的高低成反比。

根据本公开的一个或多个实施例，上述方法中，将所述评分结果发送给客户端用户，包括：

若所述评分结果未达到高质量标准，则确定所述视频数据的待改进方向；

针对所述待改进方向确定改进建议；

将所述评分结果、所述待改进方向和所述改进建议发送给客户端用户。

根据本公开的一个或多个实施例，上述方法中，在按照评分参数，对客户端用户发布的视频数据进行评分之前，还包括：

获取客户端用户的粉丝数据；

将所述粉丝数据输入神经网络模型，得到所述粉丝数据的粉丝画像。

根据本公开的一个或多个实施例提供的一种视频处理装置，该装置包括：

评分模块，用于按照评分参数，对客户端用户发布的视频数据进行评分，得到所述视频数据的评分结果；所述评分参数包括：作者历史数据、粉丝画像、站内内容分布以及视频清晰度中的至少一个；

发送模块，用于将所述评分结果发送给客户端用户，以使所述客户端用户根据所述评分结果优化发布视频的质量。

根据本公开的一个或多个实施例，上述装置中的评分模块具体用于：

按照评分参数中作者历史数据、粉丝画像和站内内容分布中的至少一种，对客户端用户发布的视频数据进行主题类型评分，得到第一评分结果；

按照评分参数中的视频清晰度对客户端用户发布的视频数据进行整体效果评分，得到第二评分结果；

根据所述第一评分结果和所述第二评分结果，得到所述视频数据最终的评分结果。

根据本公开的一个或多个实施例，上述装置中的评分模块按照评分参数中的作者历史数据，对客户端用户发布的视频数据进行评分时，具体用于：

根据客户端用户发布的视频数据所属的主题类型，确定所述客户端用户的作者历史数据中所述主题类型的反馈数据；所述反馈数据包括：视频播放次数、收藏次数、转发次数、视频内容评分和评论数据中的至少一个；

根据所述反馈数据，对所述视频数据所属的主题类型进行评分。

根据本公开的一个或多个实施例，上述装置中的评分模块执行确定所述客户端用户的作者历史数据中所述主题类型的反馈数据时，具体用于：

从所述客户端用户的作者历史数据中，查找属于所述主题类型的目标作者历史数据；

从所述客户端用户的作者历史数据中，查找属于所述主题类型的目标作者历史数据；

识别所述目标作者历史数据中的反馈图标区域，所述反馈图标区域包括：转发图标、播放图标、收藏图标和评分图标中的至少一个；

在所述反馈图标区域进行文字识别，得到所述目标作者历史数据中反馈图标对应的数值信息，作为所述作者历史数据中所述主题类型的反馈数据。

根据本公开的一个或多个实施例，上述装置中的评分模块按照评分参数中的粉丝画像，对客户端用户发布的视频数据进行评分时，具体用于：

根据客户端用户发布的视频数据所属的主题类型，确定所述客户端用户的粉丝画像中所述主题类型的粉丝占比；

根据所述粉丝占比，对所述视频数据所属的主题类型进行评分；其中，粉丝占比的高低与视频数据评分的高低成正比。

根据本公开的一个或多个实施例，上述装置中的评分模块按照评分参数中的站内内容分布，对客户端用户发布的视频数据进行评分，具体用于：

根据客户端用户发布的视频数据所属的主题类型和站内内容分布，确定站内所述主题类型的视频占比；

根据所述视频占比，对所述视频数据所属的主题类型进行评分；其中，视频占比的高低与评分结果的高低成反比。

根据本公开的一个或多个实施例，上述装置中的发送模块具体用于：

若所述评分结果未达到高质量标准，则确定所述视频数据的待改进方向；

针对所述待改进方向确定改进建议；

将所述评分结果、所述待改进方向和所述改进建议发送给客户端用户。

根据本公开的一个或多个实施例，上述装置还包括：粉丝画像确定模块，该模块具体用于：

获取客户端用户的粉丝数据；

将所述粉丝数据输入神经网络模型，得到所述粉丝数据的粉丝画像。

根据本公开的一个或多个实施例提供的一种电子设备，该电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本公开任意实施例所述的视频处理方法。

根据本公开的一个或多个实施例提供的一种可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本公开任意实施例所述的视频处理方法。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims (11)

1.一种视频处理方法，其特征在于，包括：

按照评分参数，对客户端用户发布的视频数据进行评分，得到所述视频数据的评分结果；所述评分参数包括：作者历史数据、粉丝画像、站内内容分布以及视频清晰度中的至少一个；

将所述评分结果发送给客户端用户，以使所述客户端用户根据所述评分结果优化发布视频的质量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照评分参数，对客户端用户发布的视频数据进行评分，包括：

按照评分参数中作者历史数据、粉丝画像和站内内容分布中的至少一种，对客户端用户发布的视频数据进行主题类型评分，得到第一评分结果；

按照评分参数中的视频清晰度对客户端用户发布的视频数据进行整体效果评分，得到第二评分结果；

根据所述第一评分结果和所述第二评分结果，得到所述视频数据最终的评分结果。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，按照评分参数中的作者历史数据，对客户端用户发布的视频数据进行评分，包括：

根据客户端用户发布的视频数据所属的主题类型，确定所述客户端用户的作者历史数据中所述主题类型的反馈数据；所述反馈数据包括：视频播放次数、收藏次数、转发次数、视频内容评分和评论数据中的至少一个；

根据所述反馈数据，对所述视频数据所属的主题类型进行评分。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述客户端用户的作者历史数据中所述主题类型的反馈数据，包括：

从所述客户端用户的作者历史数据中，查找属于所述主题类型的目标作者历史数据；

识别所述目标作者历史数据中的反馈图标区域，所述反馈图标区域包括：转发图标、播放图标、收藏图标和评分图标中的至少一个；

在所述反馈图标区域进行文字识别，得到所述目标作者历史数据中反馈图标对应的数值信息，作为所述作者历史数据中所述主题类型的反馈数据。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于：按照评分参数中的粉丝画像，对客户端用户发布的视频数据进行评分，包括：

根据客户端用户发布的视频数据所属的主题类型，确定所述客户端用户的粉丝画像中所述主题类型的粉丝占比；

根据所述粉丝占比，对所述视频数据所属的主题类型进行评分；其中，粉丝占比的高低与视频数据评分的高低成正比。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，按照评分参数中的站内内容分布，对客户端用户发布的视频数据进行评分，包括：

根据客户端用户发布的视频数据所属的主题类型和站内内容分布，确定站内所述主题类型的视频占比；

根据所述视频占比，对所述视频数据所属的主题类型进行评分；其中，视频占比的高低与评分结果的高低成反比。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述评分结果发送给客户端用户，包括：

若所述评分结果未达到高质量标准，则确定所述视频数据的待改进方向；

针对所述待改进方向确定改进建议；

将所述评分结果、所述待改进方向和所述改进建议发送给客户端用户。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在按照评分参数，对客户端用户发布的视频数据进行评分之前，还包括：

获取客户端用户的粉丝数据；

将所述粉丝数据输入神经网络模型，得到所述粉丝数据的粉丝画像。

9.一种视频处理装置，其特征在于，包括：

评分模块，用于按照评分参数，对客户端用户发布的视频数据进行评分，得到所述视频数据的评分结果；所述评分参数包括：作者历史数据、粉丝画像、站内内容分布以及视频清晰度中的至少一个；

发送模块，用于将所述评分结果发送给客户端用户，以使所述客户端用户根据所述评分结果优化发布视频的质量。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-8中任一所述的视频处理方法。

11.一种可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的视频处理方法。