CN110475158B - 视频学习素材的提供方法、装置、电子设备及可读介质 - Google Patents

Abstract

本公开公开了一种视频学习素材的提供方法、装置、电子设备及可读介质。该方法包括：从站内用户中确定学习用户；针对所述学习用户，从站内剩余用户中确定提供素材的目标用户；获取所述目标用户已发布的视频作为视频学习素材，发送给所述学习用户所属终端。本公开实施例的方案可实现为用户提供视频学习素材，以便用户根据该视频学习素材提高后续发布视频的质量，保证了服务平台站内视频资源的整体质量，同时也促进了用户发布视频的积极性。

Description

视频学习素材的提供方法、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，尤其涉及一种视频学习素材的提供方法、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其他客户端，以供其他客户端的用户观看。为了更够吸引到更多人观看，发布视频的用户需要不断改进其发布的视频内容。但是，由于用户水平参差不齐，很多用户都不知如何改进视频内容，严重影响用户发布视频的积极性，同时也影响服务平台站内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学习素材的提供方法、装置、电子设备及可读介质，以实现为用户提供视频学习素材，以便用户根据该视频学习素材提高后续发布视频的质量，保证了服务平台站内视频资源的整体质量，同时也促进了用户发布视频的积极性。

第一方面，本公开实施例提供了一种视频学习素材的提供方法，该方法包括：

从站内用户中确定学习用户；

针对所述学习用户，从站内剩余用户中确定提供素材的目标用户；

获取所述目标用户已发布的视频作为视频学习素材，发送给所述学习用户所属终端。

第二方面，本公开实施例还提供了一种视频学习素材的提供装置，该装置包括：

学习用户确定模块，用于从站内用户中确定学习用户；

目标用户确定模块，用于针对所述学习用户，从站内剩余用户中确定提供素材的目标用户；

素材获取发送模块，用于获取所述目标用户已发布的视频作为视频学习素材，发送给所述学习用户所属终端。

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学习素材的提供方法。

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学习素材的提供方法。

本公开实施例提供了一种视频学习素材的提供方法、装置、电子设备及可读介质，通过从站内用户中确定学习用户，并为该学习用户确定提供素材的目标用户，进而从目标用户已发布视频中获取视频学习素材，发送给学习用户所属终端。本公开实施例的方案以实现为用户提供视频学习素材，以便用户根据该视频学习素材提高后续发布视频的质量，保证了服务平台站内视频资源的整体质量，同时也促进了用户发布视频的积极性。

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学习素材的提供方法的流程图；

图2A-2B示出了本公开实施例提供的另一种视频学习素材的提供方法的流程图；

图3示出了本公开实施例提供的另一种视频学习素材的提供方法的流程图；

图4示出了本公开实施例提供的一种视频学习素材的提供装置的结构示意图；

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学习素材的提供方法的流程图，本实施例可适用于为视频播放或视频直播类应用程序的用户提供提视频学习素材的情况，例如，可以是为不知道如何提高发布视频质量的用户提供对应的视频学习素材，帮助用户快速提高发布视频质量的情况。该方法可以由视频学习素材的提供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。

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，从站内用户中确定学习用户。

其中，站内用户可以是视频播放或视频直播类应用程序的后端服务平台的所有注册用户。学习用户可以是从站内用户中确定出的需要为其提供视频学习素材的用户，该学习用户可以是站内的新注册用户、粉丝较少的用户或发布视频质量较差的用户等等。

可选的，本实施例从站内用户中确定学习用户的方法有很多，对此本步骤不进行限定。其中，对于站内用户来说，每个用户都会有自己的不足之处需要学习，所以本步骤的一种可实施方式可以是针对每一个用户都定期将其作为学习用户。为了更好的为用户服务，本步骤的另一种可以实施方式可以是电子设备根据用户的触发操作确定学习用户，具体的，可以是当应用程序用户有学习需求时，通过其应用程序客户端触发学习指令，例如，可以是点击客户端页面上的学习按钮触发学习指令。电子设备在接收到用户触发的学习指令后，将该用户确定作为学习用户。除此之外，本步骤的另一种可实施方式还可以是电子设备根据站内用户的相关信息自动确定学习用户。具体的执行操作可以包括以下两个子步骤：

S1011，按照能力级别评判指标，对站内用户进行能力级别排序。

其中，能力级别评判指标可以是预先设置的用于判断站内用户发布高质量视频的能力级别的判断标准。其可以包括但不限于：用户账号等级、粉丝数量情况、预设周期内的视频浏览次数、转发次数和收藏次数中的至少一个。

其中，粉丝数量情况可以是当前粉丝数量值和/或预设周期内的粉丝变化情况。具体的，可以是针对每一个能力级别判别指标，都设置有该指标对应的评判规则，例如，用户账号等级的评判规则可以是用户账号等级越高，对应的用户能力级别越高。当前粉丝数量值的评判规则可以是当前粉丝数量值越多，对应的用户能力级别越高。预设周期内粉丝数量变化情况的判断规则可以是预设周期内粉丝数量的增加量越多，则对应的用户能力级别越高；粉丝数量减少量越多，则对应的用户能力级别越低。预设周期内的视频浏览次数、转发次数或收藏次数的评判规则可以是操作次数越多，对应的用户能力级别越高。可选的，该能力级别可以是由数字表示，数值越大，级别越高；还可以是预设为几个不同等级级别，如初级、中级、高级、资深等。按照上述各能力级别评判指标，确定站内各用户的能力级别后，按照能力等级对站内用户进行排序。

S1012，根据排序结果，选择排序靠后的至少一个用户作为学习用户。

具体的，通常情况下，能力级别低的用户数量较多，且大多是新注册的用户，学习创作热情高，所以本子步骤可以根据S1011的排序结果，选择排序低于某一能力级别的至少一个用户作为学习用户。例如，若能力级别为数值，则可以选择级别低于3级的用户作为学习用户；若能力级别为初级、中级、高级、资深四个等级，可以选择初级用户作为学习用户。

S102，针对学习用户，从站内剩余用户中确定提供素材的目标用户。

其中，目标用户可以是比学习用户能力级别高，且可以为学习用户提供学习素材的站内用户。

由于本公开实施例中的视频学习素材是为了帮助能力等级低的学习用户改进自己后续发布的视频质量，所以有效的学习素材应该是高质量的视频内容，由于站内已发布视频的数量较多，找到高质量的视频学习素材功耗较大，成本较高，所以本实施例可以是通过确定高质量的目标用户，后续从高质量的目标用户发布的视频中选择视频学习素材。

可选的，本步骤在针对S101确定的学习用户，为其确定可提供素材的目标用户时，可以是从站内剩余的用户中，选择能力级别比该学习用户高的用户作为目标用户。可选的，针对学习用户来说，如果学习素材的质量过高或过低，其学习的价值都不高，例如，如果学习素材质量过低，学习用户可能发布的视频质量已经高于学习素材，所以该学习素材没有学习价值；如果学习素材质量过高，学习用户的能力达不到这么高的水平，也难以掌握其中的要领，所以学习价值也不高。为了保证为目标用户确定的精准性，本步骤的另一种可实施方式可以是选择等级能力比学习用户略高一级的用户作为目标用户。该方式的具体执行过程可以包括是：根据能力级别评判指标，确定站内用户的能力级别；将学习用户的能力级别与站内剩余用户的能力级别进行比较；从站内剩余用户中选择能力级别高于所述学习用户，且与所述学习用户相差预设级别的用户作为提供素材的目标用户。

其中，该可实施方式中的能力级别评判指标与上述S101中介绍的能力级别评判指标类似，其可以包括但不限于：用户账号等级、粉丝数量情况、预设周期内的视频浏览次数、转发次数和收藏次数中的至少一个。此时可以是采用上述S1011介绍的方法，先根据能力级别评判指标，确定站内各用户能力级别，然后将学习用户的能力级别与站内其他的各用户的能力级别进行比较；选择能力级别高于学习用户，且能力级别与学习用户的能力级别又相差不多，如可以是相差在一个预设级别(如一个级别)内的用户作为提供素材的目标用户。例如，若学习用户的能力级别为初级，可以是选择能力级别为中级的站内用户作为目标用户，对于能力级别为高级和资深的用户，虽然其能力较强，但是其发布的视频难度较大，不适合初级用户学习。

S103，获取目标用户已发布的视频作为视频学习素材，发送给学习用户所属终端。

可选的，本步骤从目标用户已发布的视频中获取视频学习素材的方式有很多，对此本步骤不进行限定。例如，一种可实施方式可以是直接将目标用户已发布的视频都作为视频学习素材；第二种可实施方式可以是对目标用户的已发布视频进行质量评分，选择质量评分结果较高的至少一个视频作为视频学习素材；第三种可实施方式可以是先确定学习用户需要学习的目标主题类型，然后有针对性的从目标用户已发布视频中，选择该目标主题类型的视频作为视频学习素材。具体的，针对后两种可实施方式的具体执行方法将在后续实施例进行详细介绍。

可选的，在获取了视频学习素材后，可以是将该视频学习素材发送给学习用户所属的终端，具体的，将视频学习素材发送给学习用户时，可以是向学习用户所属终端或学习用户的客户端账号对应的客户端发送该视频学习素材，其中，视频学习素材可以是以通知消息、发布视频的回执消息、弹窗等形式发送给学习用户。学习用户在接收到该视频学习素材后，可以学习视频学习素材的相关内容，掌握如何提高发布视频质量的要领，然后对后续发布视频内容进行优化，提高后续发布视频的质量，吸引更多的粉丝。

本公开实施例提供了一种视频学习素材的提供方法，通过从站内用户中确定学习用户，并为该学习用户确定提供素材的目标用户，进而从目标用户已发布视频中获取视频学习素材，发送给学习用户所属终端。本公开实施例的方案以实现为用户提供视频学习素材，以便用户根据该视频学习素材提高后续发布视频的质量，保证了服务平台站内视频资源的整体质量，同时也促进了用户发布视频的积极性。

图2A-2B示出了本公开实施例提供的另一种视频学习素材的提供方法的流程图；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，具体给出了如何获取目标用户已发布的视频作为视频学习素材的详细介绍。

可选的，图2A示出了执行视频学习素材的提供方法的一种可实施方式的流程图。具体执行步骤包括：

S201，从站内用户中确定学习用户。

S202，针对学习用户，从站内剩余用户中确定提供素材的目标用户。

S203，按照视频质量评分参数，对目标用户已发布的视频进行质量评分。

其中，视频质量评分参数可以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视频吸引粉丝情况、视频主题分布情况和视频清晰度。其中，视频吸引粉丝情况可以通过视频播放、转发以及收藏次数决定。

可选的，在按照视频质量评分参数，对目标用户已发布的视频进行质量评分时，可以是预先为每个视频质量评分参数设置对应的评分规则，例如，视频吸引粉丝情况的评分规则可以是视频播放、转发以及收藏次数越多，则说明吸引的粉丝越多，进而对应的视频质量评分越高；视频主题分布情况的评分规则可以是待评分视频的主题类型在站内对应的视频总量越少，则说明该主题类型的视频越稀缺，进而对应的视频质量评分越高；视频清晰度的评分规则可以是判断待评分视频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待评分视频的整体效果进行评分。具体的，本步骤可以是按照上述介绍的视频质量评分参数及其对应的评分规则中的至少一种，对目标用户已发布的所有视频进行质量评分，得到目标用户已发布的每一个视频对应的评分结果。

S204，根据质量评分结果，从目标用户已发布的视频中选择至少一个高质量的视频作为视频学习素材。

可选的，本步骤可以是根据S203得到的目标用户已发布的各视频的评分结果，对目标用户已发布的视频按照评分的高低进行排序，选择评分高于预设评分阈值的至少一个视频作为高质量的视频；还可以是选择评分排名较高的至少一个视频作为高质量的视频。然后将筛选出的高质量的视频作为视频学习素材。

S205，将视频学习素材发送给学习用户所属终端。

可选的，图2B示出了执行视频学习素材的提供方法的另一种可实施方式的流程图。具体执行步骤包括：

S206，从站内用户中确定学习用户。

S207，针对学习用户，从站内剩余用户中确定提供素材的目标用户。

S208，确定学习用户待学习的目标主题类型。

可选的，对于学习用户来说，其待学习的目标主题类型可以是学习用户喜欢的主题类型；也可以是学习用户的粉丝所喜好的主题类型；还可以是学习用户掌握的比较差，急需提高的主题类型等。针对不同类型的目标主题类型，本步骤有不同的确定目标主题类型的方法，具体的：

方法一、当目标主题类型为学习用户喜欢的主题类型时，由于用户喜欢某种主题类型，就会经常发布该主题类型的视频，所以本步骤可以根据学习用户已发布视频所属主题类型的分布情况，将分布比重高的主题类型确定为待学习的目标主题类型。具体的，可以是先确定学习用户已发布的所有视频的主题类型，然后查看学习用户已发布视频中占比较大的主题类型，并将其作为用户喜欢的待学习的目标主题类型。其中，确定学习用户已发布视频的主题类型的方法也可以有很多，例如，可以是采用预先训练的主题类别识别模型来对已发布视频进行主题的识别，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，对学习用户已发布的视频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该已发布视频所属的主题类型；还可以是已发布视频中的某一字段记载有该视频的主题类型，直接从该视频的对应字段提取其对所属的主题类型即可。

方法二、当目标主题类型为学习用户的粉丝所喜好的主题类型时，本步骤可以是通过如下子步骤来确定待学习的目标主题类型：

S2081a，将学习用户的粉丝详情数据输入用户画像模型，得到粉丝详情数据对应的粉丝画像。

其中，用户画像模型可以是预先根据大量的样本数据训练得到的，能够根据粉丝详情信息勾画粉丝的粉丝画像的神经网络模型。该样本数据可以包括大量的不同人物的详情信息以及各人物对应的粉丝画像。粉丝画像可以是勾画粉丝的属性特征、行为特征或喜好特征等多维度特征的工具，可以是对各个维度的特征抽象成标签，利用这些标签来精准勾画粉丝画像。可选的，本步骤可以是电子设备通过服务平台获取的学习用户粉丝的粉丝详情数据作为输入参数，调用并运行用户画像模型的程序代码，此时用户画像模型就会基于输入的粉丝详情数据进行分析处理，勾画出所述粉丝的粉丝画像。

S2082a，从粉丝画像中获取主题类型喜好数据。

可选的，由于粉丝画像中包括粉丝的属性特征、行为特征或喜好特征等各维度特征对应的标签，所以本步骤中电子设备可以针对每个学习用户粉丝的粉丝画像，从每个粉丝画像中都查找喜好特征对应的标签，然后获取该标签对应的主题类型喜好数据。

S2083a，根据主题类型喜好数据，确定公共喜好主题类型作为待学习的目标主题类型。

可选的，由于S2082a对每个学习用户的粉丝都获取了主题类型喜好数据，且通常情况下每个学习用户粉丝的喜好不同，所以S2082a中获取的主题类型喜好数据也不一定相同，本子步骤可以是对多种不同的主题类型喜好数据出现的次数进行统计，确定出现次数最多的一个或多个主题类型喜好数据，然后将确定出的该主题类型喜好数据对应的主题类型作为大部分粉丝都共同喜好的主题类型，即待学习的目标主题类型。

方法三、当目标主题类型为学习用户掌握的比较差，急需提高的主题类型时，本步骤可以是通过如下子步骤来确定待学习的目标主题类型：

S2081b，对学习用户的视频评论内容进行文字识别和/或语义识别，确定视频评价词汇。

可选的，本步骤可以是先获取学习用户已发布视频的视频评论内容，然后对获取的视频评论内容进行文字识别和/或语义识别，确定视频评价词汇。具体确定方法的一种可实施方式可以是预先设置一些候选评价词汇，例如，好评、中评、差评和精彩等。获取学习用户已发布视频的视频评论内容后，对该视频评论内容进行文字识别，再对识别到的文字进行分词处理，并将分词后的每个词汇与预设的候选评价词汇进行匹配，将匹配成功的候选评价词汇作为视频评价词汇。可选的，对于一些视频评论内容，其并不包含明显的评价词汇，此时本步骤还可以是对视频评论内容进行语义识别，判断视频评论内容的语义是否为对已发布视频的评价，若是，则根据语义识别结果确定对应的视频评价词汇。例如，若视频评论内容为“无聊，不想看了”，虽然该评论内容没有评价词汇，但是通过语义分析可以看出，可能是视频质量较差，粉丝才会不看想，故该评论内容的语义识别结果为是对视频内容的评价，且确定出的视频评价词汇为“差评”。需要说明的是，为了保证根据视频评论内容确定的视频评价词的准确性和全面性，本步骤可以是同时采用上述两种可实施方式来确定视频评价词汇。

S2082b，根据视频评价词汇，确定学习用户的待提高主题类型，作为待学习的目标主题类型。

具体的，可以是判断S2081b确定的视频评价词汇是否为粉丝认可度较差，或评价级别低于预设级别的目标视频评价词汇。例如，可以是判断评价词汇是否为“差评”，若是，则说明该目标视频评价词汇所在视频评价内容对应的已发布视频的质量较差，学习用户应该学习如何提高该已发布视频所属的主题类型的视频质量，因此，可以将目标视频评价词汇所在视频评价内容对应的已发布视频集中出现的主题类型确定为学习用户的待提高主题类型，即待学习的目标主题类型。

S209，从目标用户已发布的视频中，选择属于目标主题类型的视频作为视频学习素材。

可选的，在S208确定了目标主题类型后，可以是确定目标用户已发布的各视频的主题类型与目标主题类型进行比较，选择目标用户已发布的该目标主题类型的视频作为视频学习素材。具体的，如何确定目标用户已发布视频的主题类型的方法，与上述介绍的如何确定学习用户已发布视频的主题类型的方法类似，对此不进行赘述。

S210，将视频学习素材发送给学习用户所属终端。

本公开实施例提供了一种视频学习素材的提供方法，通过从站内用户中确定学习用户，并为该学习用户确定提供素材的目标用户，在从目标用户已发布视频中获取视频学习素材时，可以根据目标用户已发布视频的质量进行筛选视频学习素材，还可以是根据学习用户待学习的目标主题类型，在目标用户已发布视频中筛选该目标主题类型的视频学习素材，最后获取视频学习素材发送给学习用户所属终端。本公开实施例的方案在获取视频学习素材时，从目标用户的视频质量以及学习用户的学习需求多维度全面的对目标用户的已发布视频进行筛选，提高了获取的视频学习素材的准确性和实用性，以使该视频学习素材能够精准的帮助目标用户提高后续发布视频的质量。

图3示出了本公开实施例提供的另一种视频学习素材的提供方法的流程图；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，给出了如何获取目标用户已发布的视频作为视频学习素材，并发送给学习用户所属终端的一种可实施方式的详细介绍。

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，从站内用户中确定学习用户。

S302，针对学习用户，从站内剩余用户中确定提供素材的目标用户。

S303，获取目标用户已发布的视频作为视频学习素材。

S304，对视频学习素材的评论内容进行语义识别，确定视频学习素材的优质原因。

其中，视频学习素材的优质原因可以是指该视频学习素材之所以可以作为学习素材，其特有的需要着重学习的地方。例如，若视频学习素材为歌舞类的视频，则该视频学习素材的优质原因可以是唱歌音色好听、舞蹈动作优美。

可选的，由于视频学习素材是从目标用户的已发布视频中获取的，对于已发布的视频，其都对应有视频的评论内容，本步骤可以在获取目标用户已发布视频作为视频学习素材之后，还获取视频学习素材对应的各视频的评论内容，并根据各视频的评论内容，来确定各视频学习素材的优质原因。具体的确定方法可以是对视频学习素材中的每一个视频的所有评论内容进行语义识别，根据语义识别结果确定出评论内容中有对视频具体内容、风格以及录制效果等方面的好评内容，并将该好评内容确定为该视频的优质原因。例如，若某一视频的评论内容为“这首歌的音色太好听了”，通过对该评论进行语义识别后可以得出该评论是关于视频中唱歌部分音色优美的好评内容，则可以将“视频中唱歌部分音色优美”作为该视频的一个优质原因。

可选的，本步骤可以是采用预先训练好的语义识别模型来对视频学习素材的评论内容进行语义识别，得到视频学习素材的优质原因。具体的，本步骤可以是将获取的视频学习素材对应的各视频的评论内容作为输入数据，调用并运行语义识别模型的程序代码，此时该语义识别模型就会对输入的数据进行语义分析，得到视频学习素材的优质原因。其中，语义识别模型可以是预先通过大量的样本数据训练得到的能够对评论内容进行语义识别，提取视频优质原因的神经网络模型。训练该语义识别模型的样本数据可以包括：大量评论语句，以及各评论语句对应的优质原因。其中大量评论语句中包括与视频优质原因有关的评论语句和与视频优质原因无关的评论语句，当评论语句为与视频优质原因无关的评论语句时，其对应的优质原因为无。

S305，在视频学习素材中进行优质原因批注，并将批注后的视频学习素材发送给学习用户所属终端。

可选的，本实施例为了让学习用户更好的掌握视频学习素材的优质原因，可以在发送给学习用户的视频学习素材中批注出视频学习素材的优质原因，从而将该优质原因突出显示给学习用户。具体的，本步骤在视频学习素材中批注优质原因的方法可以有很多，对此本步骤不进行限定。例如，可以是为视频学习素材中各视频建立关联的批注提示框，将各视频的所有优质原因进行整合后记录在对应的批注提示框内，进而完成对视频学习素材的优质原因的批注。还可以是针对每一个优质原因，确定视频中与该优质原因相关的视频帧，并在该视频帧图像的预设位置添加该优质原因，这样设置的好处在于，能让学习用户更直观的了解各优质原因对应的视频内容。

可选的，本步骤将批注的视频学习素材发送给学习用户所属终端后，终端或其上安装的应用程序客户端在向用户展示视频学习素材时，可以是在展示视频学习素材对应的视频内容的同时，展示批注的优质原因。为了不影响用户观看视频学习素材的连贯性，本实施例还可以是展示视频学习素材时先隐藏批注的优质原因，只展示批注提示按钮，当学习用户触发该批注提示按钮后，才向用户展示该按钮对应批注的优质原因。

本公开实施例提供了一种视频学习素材的提供方法，通过从站内用户中确定学习用户，并为该学习用户确定提供素材的目标用户，进而从目标用户已发布视频中获取视频学习素材，以及根据视频素材的评论内容识别视频学习素材的优质原因，将该优质原因批注在视频学习素材后发送给学习用户所属终端。本公开实施例的方案在实现为用户提供视频学习素材的前提下，还实现了为用户在视频学习素材上批注出优质原因，以便于用户通过批注的优质原因，更容易掌握视频学习素材中的关键知识点，从而更好的提高后续发布视频的质量，保证了服务平台站内视频资源的整体质量，同时也促进了用户发布视频的积极性。

图4示出了本公开实施例提供的一种视频学习素材的提供装置的结构示意图，本公开实施例可适用于为视频播放或视频直播类应用程序的用户提供提视频学习素材的情况，例如，可以是为不知道如何提高发布视频质量的用户提供对应的视频学习素材，帮助用户快速提高发布视频质量的情况。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：

学习用户确定模块401，用于从站内用户中确定学习用户；

目标用户确定模块402，用于针对所述学习用户，从站内剩余用户中确定提供素材的目标用户；

素材获取发送模块403，用于获取所述目标用户已发布的视频作为视频学习素材，发送给所述学习用户所属终端。

本公开实施例提供了一种视频学习素材的提供装置，通过从站内用户中确定学习用户，并为该学习用户确定提供素材的目标用户，进而从目标用户已发布视频中获取视频学习素材，发送给学习用户所属终端。本公开实施例的方案以实现为用户提供视频学习素材，以便用户根据该视频学习素材提高后续发布视频的质量，保证了服务平台站内视频资源的整体质量，同时也促进了用户发布视频的积极性。

进一步的，所述学习用户确定模块401具体用于：

按照能力级别评判指标，对站内用户进行能力级别排序；

根据排序结果，选择排序靠后的至少一个用户作为学习用户。

进一步的，所述目标用户确定模块402具体用于：

根据能力级别评判指标，确定站内用户的能力级别；

将学习用户的能力级别与站内剩余用户的能力级别进行比较；

从站内剩余用户中选择能力级别高于所述学习用户，且与所述学习用户相差预设级别的用户作为提供素材的目标用户。

进一步的，所述能力级别评判指标包括：用户账号等级、粉丝数量情况、预设周期内的视频浏览次数、转发次数和收藏次数中的至少一个。

进一步的，所述素材获取发送模块403在执行获取所述目标用户已发布的视频作为视频学习素材时，具体用于：

按照视频质量评分参数，对所述目标用户已发布的视频进行质量评分；

根据质量评分结果，从所述目标用户已发布的视频中选择至少一个高质量的视频作为视频学习素材。

进一步的，所述素材获取发送模块403包括：

目标主题确定单元，用于确定所述学习用户待学习的目标主题类型；

学习素材获取单元，用于从所述目标用户已发布的视频中，选择属于所述目标主题类型的视频作为视频学习素材。

进一步的，所述目标主题确定单元具体用于：

根据所述学习用户已发布视频所属主题类型的分布情况，将分布比重高的主题类型确定为待学习的目标主题类型。

进一步的，所述目标主题确定单元具体用于：

将所述学习用户的粉丝详情数据输入用户画像模型，得到所述粉丝详情数据对应的粉丝画像；

从所述粉丝画像中获取主题类型喜好数据；

根据所述主题类型喜好数据，确定公共喜好主题类型作为待学习的目标主题类型。

进一步的，所述目标主题确定单元具体用于：

对学习用户的视频评论内容进行文字识别和/或语义识别，确定视频评价词汇；

根据所述视频评价词汇，确定所述学习用户的待提高主题类型，作为待学习的目标主题类型。

进一步的，所述素材获取发送模块403具体用于：

获取所述目标用户已发布的视频作为视频学习素材；

对所述视频学习素材的评论内容进行语义识别，确定所述视频学习素材的优质原因；

在所述视频学习素材中进行所述优质原因批注，并将批注后的视频学习素材发送给学习用户所属终端。

本公开实施例提供的视频学习素材的提供装置，与上述各实施例提供的视频学习素材的提供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：从站内用户中确定学习用户；

针对所述学习用户，从站内剩余用户中确定提供素材的目标用户；

获取所述目标用户已发布的视频作为视频学习素材，发送给所述学习用户所属终端。

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学习素材的提供方法，该方法包括：

从站内用户中确定学习用户；

针对所述学习用户，从站内剩余用户中确定提供素材的目标用户；

获取所述目标用户已发布的视频作为视频学习素材，发送给所述学习用户所属终端。

根据本公开的一个或多个实施例，上述方法中，从站内用户中确定学习用户，包括：

按照能力级别评判指标，对站内用户进行能力级别排序；

根据排序结果，选择排序靠后的至少一个用户作为学习用户。

根据本公开的一个或多个实施例，上述方法中，针对所述学习用户，从站内剩余用户中确定提供素材的目标用户，包括：

根据能力级别评判指标，确定站内用户的能力级别；

将学习用户的能力级别与站内剩余用户的能力级别进行比较；

从站内剩余用户中选择能力级别高于所述学习用户，且与所述学习用户相差预设级别的用户作为提供素材的目标用户。

根据本公开的一个或多个实施例，上述方法中，所述能力级别评判指标包括：用户账号等级、粉丝数量情况、预设周期内的视频浏览次数、转发次数和收藏次数中的至少一个。

根据本公开的一个或多个实施例，上述方法中，获取所述目标用户已发布的视频作为视频学习素材，包括：

按照视频质量评分参数，对所述目标用户已发布的视频进行质量评分；

根据质量评分结果，从所述目标用户已发布的视频中选择至少一个高质量的视频作为视频学习素材。

根据本公开的一个或多个实施例，上述方法中，获取所述目标用户已发布的视频作为视频学习素材，包括：

确定所述学习用户待学习的目标主题类型；

从所述目标用户已发布的视频中，选择属于所述目标主题类型的视频作为视频学习素材。

根据本公开的一个或多个实施例，上述方法中，确定所述学习用户待学习的目标主题类型，包括：

根据所述学习用户已发布视频所属主题类型的分布情况，将分布比重高的主题类型确定为待学习的目标主题类型。

根据本公开的一个或多个实施例，上述方法中，确定所述学习用户待学习的目标主题类型，包括：

将所述学习用户的粉丝详情数据输入用户画像模型，得到所述粉丝详情数据对应的粉丝画像；

从所述粉丝画像中获取主题类型喜好数据；

根据所述主题类型喜好数据，确定公共喜好主题类型作为待学习的目标主题类型。

根据本公开的一个或多个实施例，上述方法中，确定所述学习用户待学习的目标主题类型，包括：

对学习用户的视频评论内容进行文字识别和/或语义识别，确定视频评价词汇；

根据所述视频评价词汇，确定所述学习用户的待提高主题类型，作为待学习的目标主题类型。

根据本公开的一个或多个实施例，上述方法中，获取所述目标用户已发布的视频作为视频学习素材，发送给所述学习用户所属终端，包括：

获取所述目标用户已发布的视频作为视频学习素材；

对所述视频学习素材的评论内容进行语义识别，确定所述视频学习素材的优质原因；

在所述视频学习素材中进行所述优质原因批注，并将批注后的视频学习素材发送给学习用户所属终端。

根据本公开的一个或多个实施例提供的一种视频学习素材的提供装置，该装置包括：

学习用户确定模块，用于从站内用户中确定学习用户；

目标用户确定模块，用于针对所述学习用户，从站内剩余用户中确定提供素材的目标用户；

素材获取发送模块，用于获取所述目标用户已发布的视频作为视频学习素材，发送给所述学习用户所属终端。

根据本公开的一个或多个实施例，上述装置中的所述学习用户确定模块具体用于：

按照能力级别评判指标，对站内用户进行能力级别排序；

根据排序结果，选择排序靠后的至少一个用户作为学习用户。

根据本公开的一个或多个实施例，上述装置中的所述目标用户确定模块具体用于：

根据能力级别评判指标，确定站内用户的能力级别；

将学习用户的能力级别与站内剩余用户的能力级别进行比较；

从站内剩余用户中选择能力级别高于所述学习用户，且与所述学习用户相差预设级别的用户作为提供素材的目标用户。

根据本公开的一个或多个实施例，上述装置中的所述能力级别评判指标包括：用户账号等级、粉丝数量情况、预设周期内的视频浏览次数、转发次数和收藏次数中的至少一个。

根据本公开的一个或多个实施例，上述装置中的所述素材获取发送模块在执行获取所述目标用户已发布的视频作为视频学习素材时，具体用于：

按照视频质量评分参数，对所述目标用户已发布的视频进行质量评分；

根据质量评分结果，从所述目标用户已发布的视频中选择至少一个高质量的视频作为视频学习素材。

根据本公开的一个或多个实施例，上述装置中的所述素材获取发送模块包括：

目标主题确定单元，用于确定所述学习用户待学习的目标主题类型；

学习素材获取单元，用于从所述目标用户已发布的视频中，选择属于所述目标主题类型的视频作为视频学习素材。

根据本公开的一个或多个实施例，上述装置中的所述目标主题确定单元具体用于：

根据所述学习用户已发布视频所属主题类型的分布情况，将分布比重高的主题类型确定为待学习的目标主题类型。

根据本公开的一个或多个实施例，上述装置中的所述目标主题确定单元具体用于：

将所述学习用户的粉丝详情数据输入用户画像模型，得到所述粉丝详情数据对应的粉丝画像；

从所述粉丝画像中获取主题类型喜好数据；

根据所述主题类型喜好数据，确定公共喜好主题类型作为待学习的目标主题类型。

根据本公开的一个或多个实施例，上述装置中的所述目标主题确定单元具体用于：

对学习用户的视频评论内容进行文字识别和/或语义识别，确定视频评价词汇；

根据所述视频评价词汇，确定所述学习用户的待提高主题类型，作为待学习的目标主题类型。

根据本公开的一个或多个实施例，上述装置中的所述素材获取发送模块具体用于：

获取所述目标用户已发布的视频作为视频学习素材；

对所述视频学习素材的评论内容进行语义识别，确定所述视频学习素材的优质原因；

在所述视频学习素材中进行所述优质原因批注，并将批注后的视频学习素材发送给学习用户所属终端。

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学习素材的提供方法。

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学习素材的提供方法。

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)

1.一种视频学习素材的提供方法，其特征在于，包括：

从站内用户中确定学习用户；

针对所述学习用户，从站内剩余用户中确定提供素材的目标用户；所述目标用户的能力级别高于所述学习用户的能力级别，所述能力级别用于判断用户发布高质量视频的能力；

获取所述目标用户已发布的视频作为视频学习素材，发送给所述学习用户所属终端；

其中，获取所述目标用户已发布的视频作为视频学习素材，包括：

确定所述学习用户待学习的目标主题类型；所述目标主题类型包括：学习用户的粉丝喜好的主题类型；

从所述目标用户已发布的视频中，选择属于所述目标主题类型的视频作为视频学习素材；

确定所述学习用户待学习的目标主题类型，包括：

将所述学习用户的粉丝详情数据输入用户画像模型，得到所述粉丝详情数据对应的粉丝画像；

从所述粉丝画像中获取主题类型喜好数据；

根据所述主题类型喜好数据，确定公共喜好主题类型作为待学习的目标主题类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从站内用户中确定学习用户，包括：

按照能力级别评判指标，对站内用户进行能力级别排序；

根据排序结果，选择排序靠后的至少一个用户作为学习用户。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对所述学习用户，从站内剩余用户中确定提供素材的目标用户，包括：

根据能力级别评判指标，确定站内用户的能力级别；

将学习用户的能力级别与站内剩余用户的能力级别进行比较；

从站内剩余用户中选择能力级别高于所述学习用户，且与所述学习用户相差预设级别的用户作为提供素材的目标用户。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述能力级别评判指标包括：用户账号等级、粉丝数量情况、预设周期内的视频浏览次数、转发次数和收藏次数中的至少一个。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述目标用户已发布的视频作为视频学习素材，包括：

按照视频质量评分参数，对所述目标用户已发布的视频进行质量评分；

根据质量评分结果，从所述目标用户已发布的视频中选择至少一个高质量的视频作为视频学习素材。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述学习用户待学习的目标主题类型，包括：

根据所述学习用户已发布视频所属主题类型的分布情况，将分布比重高的主题类型确定为待学习的目标主题类型。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述学习用户待学习的目标主题类型，包括：

对学习用户的视频评论内容进行文字识别和/或语义识别，确定视频评价词汇；

根据所述视频评价词汇，确定所述学习用户的待提高主题类型，作为待学习的目标主题类型。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述目标用户已发布的视频作为视频学习素材，发送给所述学习用户所属终端，包括：

获取所述目标用户已发布的视频作为视频学习素材；

对所述视频学习素材的评论内容进行语义识别，确定所述视频学习素材的优质原因；

在所述视频学习素材中进行所述优质原因批注，并将批注后的视频学习素材发送给学习用户所属终端。

9.一种视频学习素材的提供装置，其特征在于，包括：

学习用户确定模块，用于从站内用户中确定学习用户；

目标用户确定模块，用于针对所述学习用户，从站内剩余用户中确定提供素材的目标用户；所述目标用户的能力级别高于所述学习用户的能力级别，所述能力级别用于判断用户发布高质量视频的能力；

素材获取发送模块，用于获取所述目标用户已发布的视频作为视频学习素材，发送给所述学习用户所属终端；

其中，素材获取发送模块，包括：

主题确定单元，用于确定所述学习用户待学习的目标主题类型；所述目标主题类型包括：学习用户的粉丝喜好的主题类型；

视频选择单元，用于从所述目标用户已发布的视频中，选择属于所述目标主题类型的视频作为视频学习素材；

主题确定单元，用于：

将所述学习用户的粉丝详情数据输入用户画像模型，得到所述粉丝详情数据对应的粉丝画像；

从所述粉丝画像中获取主题类型喜好数据；

根据所述主题类型喜好数据，确定公共喜好主题类型作为待学习的目标主题类型。

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中任一所述的视频学习素材的提供方法。

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中任一所述的视频学习素材的提供方法。

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