CN112243153A - 基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法及装置，该方法包括：获取目标时间段内用于带货销售目标商品的所有带货视频中每个带货视频在目标时间段内的互动数据；根据获取到的每个带货视频在目标时间段内的互动数据以及获取到的目标商品在该目标时间段内的商品浏览数据，确定在目标时间段内每个带货视频对目标商品的浏览价值属性。可见，本发明能够根据获取到的每个带货视频的互动数据快速、准确地确定出每个带货视频对商品的浏览价值属性(也即浏览量贡献情况)，进而有利于为确定每个带货视频的视频博主的带货能力和/或每个带货视频对商品的销量贡献情况提供准确的参考依据。

Description

基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法及装置
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法及装置。
背景技术
随着互联网的快速发展，互联网用户越来越多。为了扩大商品的受众范围以及影响力，商品的营销方式除了传统的广告营销之外，还引入了基于互联网的视频营销，例如：广告主可以选择多个视频博主发布针对某一或某些商品的视频，这些视频又可以称为带货视频。
在实际应用中，对于同一商品，通常存在多个视频博主发布的多个视频，且不同视频博主发布的视频风格各式各样，每个视频博主发布的视频为商品带来的浏览量也有所差异，且视频为商品带来的浏览量在一定程度上也影响着视频对商品销售量的贡献情况。为了逐步提高商品视频营销的性价比，需要从众多视频博主的众多视频中确定对商品的浏览贡献较高的视频。可见，如何准确地确定每个视频对商品的浏览价值属性显得尤为重要。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法及装置，能够根据获取到的每个带货视频的互动数据快速、准确地确定出每个带货视频对商品的浏览价值属性。
为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法，所述方法包括：
获取目标时间段内用于带货销售目标商品的所有带货视频中每个所述带货视频在所述目标时间段内的互动数据；
根据获取到的每个所述带货视频在所述目标时间段内的互动数据以及获取到的所述目标商品在所述目标时间段内的商品浏览数据，确定在所述目标时间段内每个所述带货视频对所述目标商品的浏览价值属性，所述带货视频对所述目标商品的浏览价值属性用于表示该带货视频对所述目标商品的浏览量贡献情况。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据获取到的每个所述带货视频在所述目标时间段内的互动数据以及获取到的所述目标商品在所述目标时间段内的商品浏览数据，确定在所述目标时间段内每个所述带货视频对所述目标商品的浏览价值属性，包括：
根据获取到的每个所述带货视频在所述目标时间段内的互动数据，计算每个所述带货视频的目标关系系数，所述带货视频的目标关系系数用于表示该带货视频的互动数据增量与所述目标商品的商品浏览数据增量之间的关系；
根据每个所述带货视频的目标关系系数与获取到的所述目标商品在所述目标时间段内的商品浏览数据，确定在所述目标时间段内每个所述带货视频对所述目标商品的浏览价值属性。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据获取到的每个所述带货视频在所述目标时间段内的互动数据，计算每个所述带货视频的目标关系系数，包括：
根据获取到的每个所述带货视频在所述目标时间段的每个时间周期内的互动数据，计算每个所述时间周期内每个所述带货视频的互动数据增量；
计算每个所述时间周期内每个所述带货视频的互动数据增量与该时间周期内所有所述带货视频的互动数据总增量的比值，得到每个所述时间周期内每个所述带货视频的子关系系数；
其中，所述带货视频的目标关系系数包括每个所述时间周期内该带货视频的子关系系数。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据每个所述带货视频的目标关系系数与获取到的所述目标商品在所述目标时间段内的商品浏览数据，确定在所述目标时间段内每个所述带货视频对所述目标商品的浏览价值属性，包括：
根据每个所述时间周期内每个所述带货视频的子关系系数以及每个所述时间周期内所述目标商品的商品浏览数据增量，计算每个所述时间周期内每个所述带货视频对所述目标商品的子浏览价值属性；
将每个所述时间周期内每个所述带货视频对所述目标商品的子浏览价值属性确定为在所述目标时间段内每个所述带货视频对所述目标商品的浏览价值属性；或者，
对于任一所述带货视频，对该带货视频在所有所述时间周期内的所有所述子浏览价值属性执行累加操作得到该带货视频的总浏览价值属性，并将该带货视频的总浏览价值属性确定为在所述目标时间段内该带货视频对所述目标商品的浏览价值属性。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述计算每个所述时间周期内每个所述带货视频的互动数据增量与该时间周期内所有所述带货视频的互动数据总增量的比值，得到每个所述时间周期内每个所述带货视频的子关系系数之后，所述方法还包括：
确定在每个所述时间周期内每个所述带货视频对应的发布参数，所述带货视频对应的发布参数包括该带货视频的固有发布参数和/或该带货视频的可变发布参数；
根据在每个所述时间周期内每个所述带货视频对应的发布参数，修正每个所述时间周期内每个所述带货视频的子关系系数。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述带货视频的互动数据包括该带货视频的点赞量、评论量、转发量、弹幕量以及收藏量中的一种或多种的组合；
以及，所述带货视频的固有发布参数包括该带货视频的发布平台、该带货视频的视频风格以及该带货视频的视频博主的第一博主信息中的至少一种，所述带货视频的可变发布参数包括该带货视频的发布时长和/或该带货视频的视频博主的第二博主信息。
本发明第二方面公开了基于视频互动数据确定浏览价值属性的装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取目标时间段内用于带货销售目标商品的所有带货视频中每个所述带货视频在所述目标时间段内的互动数据；
确定模块，用于根据获取到的每个所述带货视频在所述目标时间段内的互动数据以及获取到的所述目标商品在所述目标时间段内的商品浏览数据，确定在所述目标时间段内每个所述带货视频对所述目标商品的浏览价值属性，所述带货视频对所述目标商品的浏览价值属性用于表示该带货视频对所述目标商品的浏览量贡献情况。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述确定模块包括：
计算子模块，用于根据获取到的每个所述带货视频在所述目标时间段内的互动数据，计算每个所述带货视频的目标关系系数，所述带货视频的目标关系系数用于表示该带货视频的互动数据增量与所述目标商品的商品浏览数据增量之间的关系；
确定子模块，用于根据每个所述带货视频的目标关系系数与获取到的所述目标商品在所述目标时间段内的商品浏览数据，确定在所述目标时间段内每个所述带货视频对所述目标商品的浏览价值属性。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述计算子模块根据获取到的每个所述带货视频在所述目标时间段内的互动数据，计算每个所述带货视频的目标关系系数的具体方式为：
根据获取到的每个所述带货视频在所述目标时间段的每个时间周期内的互动数据，计算每个所述时间周期内每个所述带货视频的互动数据增量；
计算每个所述时间周期内每个所述带货视频的互动数据增量与该时间周期内所有所述带货视频的互动数据总增量的比值，得到每个所述时间周期内每个所述带货视频的子关系系数；
其中，所述带货视频的目标关系系数包括每个所述时间周期内该带货视频的子关系系数。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述确定子模块根据每个所述带货视频的目标关系系数与获取到的所述目标商品在所述目标时间段内的商品浏览数据，确定在所述目标时间段内每个所述带货视频对所述目标商品的浏览价值属性的具体方式为：
根据每个所述时间周期内每个所述带货视频的子关系系数以及每个所述时间周期内所述目标商品的商品浏览数据增量，计算每个所述时间周期内每个所述带货视频对所述目标商品的子浏览价值属性；
将每个所述时间周期内每个所述带货视频对所述目标商品的子浏览价值属性确定为在所述目标时间段内每个所述带货视频对所述目标商品的浏览价值属性；或者，
对于任一所述带货视频，对该带货视频在所有所述时间周期内的所有所述子浏览价值属性执行累加操作得到该带货视频的总浏览价值属性，并将该带货视频的总浏览价值属性确定为在所述目标时间段内该带货视频对所述目标商品的浏览价值属性。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述确定模块还包括：
修正子模块，用于在所述计算子模块在计算每个所述时间周期内每个所述带货视频的互动数据增量与该时间周期内所有所述带货视频的互动数据总增量的比值，得到每个所述时间周期内每个所述带货视频的子关系系数之后，确定在每个所述时间周期内每个所述带货视频对应的发布参数，所述带货视频对应的发布参数包括该带货视频的固有发布参数和/或该带货视频的可变发布参数；以及，根据在每个所述时间周期内每个所述带货视频对应的发布参数，修正每个所述时间周期内每个所述带货视频的子关系系数。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述带货视频的互动数据包括该带货视频的点赞量、评论量、转发量、弹幕量以及收藏量中的一种或多种的组合；
以及，所述带货视频的固有发布参数包括该带货视频的发布平台、该带货视频的视频风格以及该带货视频的视频博主的第一博主信息中的至少一种，所述带货视频的可变发布参数包括该带货视频的发布时长和/或该带货视频的视频博主的第二博主信息。
本发明第三方面公开了另一种基于视频互动数据确定浏览价值属性的装置，所述装置包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明实施例第一方面公开的基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法中的部分或全部步骤。
本发明实施例第四方面公开了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明实施例第一方面公开的基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法中的部分或全部步骤。
与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：
本发明实施例中，获取目标时间段内用于带货销售目标商品的所有带货视频中每个带货视频在目标时间段内的互动数据；根据获取到的每个带货视频在目标时间段内的互动数据以及获取到的目标商品在该目标时间段内的商品浏览数据，确定在目标时间段内每个带货视频对目标商品的浏览价值属性，带货视频对目标商品的浏览价值属性用于表示该带货视频对目标商品的浏览量贡献情况。可见，本发明能够根据获取到的每个带货视频的互动数据快速、准确地确定出每个带货视频对商品的浏览价值属性，进而有利于为确定每个带货视频的视频博主的带货能力和/或每个带货视频对商品的销量贡献情况提供准确的参考依据。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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是本发明实施例公开的一种基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的另一种基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法的流程示意图；
图3是本发明实施例公开的一种基于视频互动数据确定浏览价值属性的装置的结构示意图；
图4是本发明实施例公开的另一种基于视频互动数据确定浏览价值属性的装置的结构示意图；
图5是本发明实施例公开的又一种基于视频互动数据确定浏览价值属性的装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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作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。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或端没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或端固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本发明公开了一种基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法及装置，能够根据获取到的每个带货视频的互动数据快速、准确地确定出每个带货视频对商品的浏览价值属性，进而有利于为确定每个带货视频的视频博主的带货能力和/或每个带货视频对商品的销量贡献情况提供准确的参考依据。以下分别进行详细说明。
实施例一
请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法的流程示意图。其中，图1所描述的方法可以应用于确定装置中，该确定装置用于确定带货视频的浏览价值属性，也即带货视频为相应商品带来的浏览量贡献情况，且该确定装置可以是确定终端或确定设备，也可以是服务器，该服务器可以是本地服务器，也可以是云服务器，本发明实施例不做限定。如图1所示，该方法可以包括以下操作：
101、确定装置获取目标时间段内用于带货销售目标商品的所有带货视频中每个带货视频在目标时间段内的互动数据。
本发明实施例中，目标商品为通过视频进行推广的任一商品，目标时间段为根据实际需求确定出的时间段。其中，用于带货销售目标商品的所有带货视频可以包括带有目标商品对应的商品链接的带货视频，也可以包括视频内容为目标商品的推广内容的带货视频，还可以同时包括带有目标商品对应的商品链接的带货视频以及视频内容为目标商品的推广内容的带货视频，本发明实施例不做限定，且每个带货视频均存在与之唯一对应的视频标识，如视频ID。
102、确定装置根据获取到的每个带货视频在目标时间段内的互动数据以及获取到的目标商品在目标时间段内的商品浏览数据，确定在目标时间段内每个带货视频对目标商品的浏览价值属性。
本发明实施例中，目标商品在目标时间段内的商品浏览数据可以具体为目标商品在目标时间段内的访客量或浏览量，本发明实施例不做限定。其中，带货视频对目标商品的浏览价值属性用于表示该带货视频对目标商品的浏览量贡献情况，且其可以是浏览量贡献占比，也可以是具体的浏览量，还可以是相应的浏览量贡献等级，本发明实施例不做限定。
可选的，带货视频在目标时间段内的互动数据可以包括带货视频在目标时间段内的点赞量、评论量、转发量、弹幕量以及收藏量中一种或多种的组合。
在一个可选的实施例中，在执行步骤101之前，该方法还可以包括以下操作：
确定装置确定目标时间段的时间长度；
确定装置判断目标时间段的时间长度是否满足预先确定出的长度条件；
当判断出目标时间段的时间长度满足预先确定出的长度条件时，触发执行步骤101。
可选的，确定装置判断目标时间段的时间长度是否满足预先确定出的长度条件，可以包括：
确定装置判断目标时间段的时间长度是否大于等于预先确定出的最小时间周期对应的时间长度且小于等于预先确定出的最大时间长度；
当判断出目标时间段的时间长度大于等于最小时间周期对应的时间长度且小于等于最大时间长度时，确定目标时间段的时间长度满足预先确定出的长度条件。
可见，该可选的实施例在确定出需要确定浏览价值属性对应的时间段后先判断时间段的时间长度是否满足预先确定出的长度条件，在满足的情况下再进行后续的操作，能够减少确定装置不必要的操作，进而有利于确定装置执行后续操作的准确性和可靠性。
在另一个可选的实施例中，在执行完毕步骤102之后，该方法还包括以下操作：
确定装置从上述所有带货视频中筛选对目标商品的浏览价值属性满足浏览贡献条件(如访客量大于等于访客量阈值或访客量占比大于等于访客量占比阈值)的至少一个目标带货视频；
确定装置根据每个目标带货视频唯一对应的视频标识确定每个目标带货视频的相关视频参数；
确定装置根据所有目标带货视频的相关视频参数统计出现频度超过预设频度阈值的至少一个带货视频参数。
其中，目标带货视频的相关视频参数可以包括目标带货视频的发布平台、目标带货视频的视频博主的粉丝量、目标带货视频的视频风格、目标带货视频的发布时长等一种或多种的组合，本发明实施例不做限定。
在该可选的实施例中，确定装置统计出的所有带货视频参数用于作为分析模型分析带货视频对目标商品的浏览价值属性的影响程度较大的视频参数(如发布平台、视频风格等)，也可以用于输出给目标商品的广告主，供目标商品的广告主知晓对目标商品的浏览贡献较大的带货视频的相关视频参数，以便于目标商品的广告主更好对带货视频进行有效的决策，例如选择合适的发布平台、选择合适的视频风格等。
可见，该可选的实施例还能够在确定出每个带货视频对目标商品的浏览价值属性之后智能化的统计带货视频对目标商品的浏览价值属性的影响程度较大的视频参数，不仅能够进一步丰富确定装置的智能化功能，还能够为广告主更好的对带货视频进行决策提供有效的参考依据。
在又一个可选的实施例中，在执行完毕步骤102之后，该方法还包括以下操作：
确定装置从上述所有带货视频中筛选对目标商品的浏览价值属性最高的目标带货视频，并确定该目标带货视频的相关视频参数，该相关视频参数可以包括目标带货视频的发布时长、目标带货视频的发布平台、目标带货视频的视频风格以及目标带货视频的视频博主的粉丝数量等中的一种或多种的组合。
可见，该可选的实施例还能够自动确定在目标时间段内对目标商品的浏览价值属性最高的目标带货视频的相关视频参数，以便于为制定广告投放策略(如选择合适的视频博主在合适的发布平台发布某一视频风格的带货视频等)提供有效的参考依据。
可见，实施本发明实施例所描述的方法能够根据获取到的每个带货视频的互动数据快速、准确地确定出每个带货视频对商品的浏览价值属性，进而有利于为确定每个带货视频的视频博主的带货能力和/或每个带货视频对商品的销量贡献情况提供准确的参考依据。
实施例二
请参阅图2，图2是本发明实施例公开的另一种基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法的流程示意图。其中，图2所描述的方法可以应用于确定装置中，该确定装置用于确定带货视频的浏览价值属性，也即带货视频为相应商品带来的浏览量贡献情况，且该确定装置可以是确定终端或确定设备，也可以是服务器，该服务器可以是本地服务器，也可以是云服务器，本发明实施例不做限定。如图2所示，该方法可以包括以下操作：
201、确定装置获取目标时间段内用于带货销售目标商品的所有带货视频中每个带货视频在目标时间段内的互动数据。
202、确定装置根据获取到的每个带货视频在目标时间段内的互动数据，计算每个带货视频的目标关系系数。
本发明实施例中，带货视频的目标关系系数用于表示该带货视频的互动数据增量与目标商品的商品浏览数据增量之间的关系。
203、确定装置根据每个带货视频的目标关系系数与获取到的目标商品在目标时间段内的商品浏览数据，确定在目标时间段内每个带货视频对目标商品的浏览价值属性。
其中，带货视频对目标商品的浏览价值属性用于表示该带货视频对目标商品的浏览量贡献情况。
可选的，在目标时间段内每个带货视频对目标商品的浏览价值属性可以等于每个带货视频的目标关系系数与获取到的目标商品在目标时间段内的商品浏览数据的乘积。
可见，实施本发明实施例所描述的方法能够根据获取到的每个带货视频的互动数据计算用于表示带货视频的互动数据增量与目标商品的商品浏览数据增量之间的关系的关系系数，进而有利于根据关系系数与获取到的目标商品的商品浏览数据快速、准确地确定出每个带货视频对商品的浏览价值属性，进而有利于为确定每个带货视频的视频博主的带货能力和/或每个带货视频对商品的销量贡献情况提供准确的参考依据。
在一个可选的实施例中，确定装置根据获取到的每个带货视频在目标时间段内的互动数据，计算每个带货视频的目标关系系数，可以包括：
确定装置根据获取到的每个带货视频在目标时间段的每个时间周期内的互动数据，计算每个时间周期内每个带货视频的互动数据增量；
确定装置计算每个时间周期内每个带货视频的互动数据增量与该时间周期内所有带货视频的互动数据总增量的比值，得到每个时间周期内每个带货视频的子关系系数。
其中，带货视频的目标关系系数包括每个时间周期内该带货视频的子关系系数。
在该可选的实施例中，带货视频的目标关系系数可以包括在目标时间段的每个时间周期内该带货视频的子关系系数，也即可以按照预先确定出的间隔时长将目标时间段划分为多个时间周期，每个带货视频在每个时间周期存在与之对应的子关系系数，对于任一带货视频而言，带货视频在每个时间周期对应的子关系系数共同组成了带货视频对应的目标关系系数，其中，每个时间周期对应的间隔时长是预先确定的，可以是3个小时、6个小时或1天等，且目标时间段的所有时间周期包括从目标时间段的起始时刻开始每隔间隔时长形成的时间周期，一个时间周期的结束时刻为下一个时间周期的起始时刻，以此类推，本发明实施例不做限定。例如，目标时间段可以是2020年07月15日至2020年07月20日，且时间周期对应的时长为1天，该目标时间段可以划分5个时间周期，依次为2020年07月15日00:00-2020年07月16日00:00、2020年07月16日00:00-2020年07月17日00:00、2020年07月17日00:00-2020年07月18日00:00、2020年07月18日00:00-2020年07月19日00:00、2020年07月19日00:00-2020年07月20日00:00。
在该可选的实施例中，进一步可选的，确定装置根据每个带货视频的目标关系系数与获取到的目标商品在目标时间段内的商品浏览数据，确定在目标时间段内每个带货视频对目标商品的浏览价值属性，可以包括：
确定装置根据每个时间周期内每个带货视频的子关系系数以及每个时间周期内目标商品的商品浏览数据增量，计算每个时间周期内每个带货视频对目标商品的子浏览价值属性；
确定装置将每个时间周期内每个带货视频对目标商品的子浏览价值属性确定为在目标时间段内每个带货视频对目标商品的浏览价值属性；或者，
对于任一带货视频，确定装置对该带货视频在所有时间周期内的所有子浏览价值属性执行累加操作得到该带货视频的总浏览价值属性，并将该带货视频的总浏览价值属性确定为在目标时间段内该带货视频对目标商品的浏览价值属性。
在该可选的实施例中，目标商品在目标时间段内的商品浏览数据包括在目标时间段的每个时间周期内目标商品对应的商品浏览子数据，具体的，可以为目标商品在每个时间周期对应的商品浏览数据增量。
可见，该可选的实施例还能够根据预先确定出的间隔时长将目标时间段划分成等间隔时长的时间周期，并根据每个带货视频在每个时间周期对应的子关系系数以及目标商品在每个时间周期的商品浏览子数据细粒度地确定出每个带货视频在每个时间周期内对目标商品的浏览价值属性，有利于提高确定出的带货视频对目标商品的浏览价值属性的准确性。或者，还能够根据每个带货视频在所有时间周期内对目标商品的浏览价值属性进行累加操作，得到带货视频在目标时间段内对商品的总浏览情况，准确度高，且上述时间周期的间隔时长越短，计算得到的总浏览价值属性越精确。
在该可选的实施例中，对于第j个时间周期来说，N个带货视频中第i个带货视频在第j个时间周期内的互动数据增量可以记为为△Iij，则第i个带货视频在第j个时间周期内的互动数据增量占比Lij可以表示为：
Figure BDA0002669342380000131
其中，i、j、N均为正整数，且1≤i≤N，1≤j≤M，M为正整数，且M是根据目标时间段的时长与时间周期的间隔时长计算出的。
在该可选的实施例中，对于第j个时间周期来说，第i个带货视频在该时间周期对目标商品的浏览价值属性Vij可以表示为：
Vij＝Lij×vj；
其中，vj为目标商品在第j个时间周期对应的商品浏览子数据，其具体为目标商品在第j个时间周期内的商品浏览数据增量。且第i个带货视频在目标时间段内对目标商品的总浏览价值属性Vi可以表示为：
Figure BDA0002669342380000132
在该可选的实施例中，进一步可选的，确定装置计算每个时间周期内每个带货视频的互动数据增量与该时间周期内所有带货视频的互动数据总增量的比值，得到每个时间周期内每个带货视频的子关系系数之后，该方法还可以包括以下操作：
确定装置确定在每个时间周期内每个带货视频对应的发布参数，带货视频对应的发布参数包括该带货视频的固有发布参数和/或该带货视频的可变发布参数；
确定装置根据在每个时间周期内每个带货视频对应的发布参数，修正每个时间周期内每个带货视频的子关系系数。
可见，该可选的实施例还能够根据在每个时间周期内每个带货视频对应的发布参数，修正在每个时间周期内每个带货视频对应的子关系系数，以进一步提高确定出的子关系系数的准确性。
可选的，带货视频的互动数据包括该带货视频的点赞量、评论量、转发量、弹幕量以及收藏量中的一种或多种的组合。
可选的，带货视频的固有发布参数包括该带货视频的发布平台、该带货视频的视频风格以及该带货视频的视频博主的第一博主信息(也即视频博主的固有信息，如实名制认证信息等)中的至少一种，带货视频的可变发布参数包括该带货视频的发布时长和/或该带货视频的视频博主的第二博主信息(也即视频博主的可变信息，如视频博主的粉丝数量等)。
需要说明的是，若某一带货视频在某一时间周期(或历史时间周期)内的互动数据增量(或历史互动数据增量)为负，则确定装置可以直接将在该时间周期(或历史时间周期)内该带货视频对应的子关系系数(或历史子关系系数)确定为零，也可以直接将为负的互动数据增量(或历史互动数据增量)修正为零。
可见，实施本发明实施例所描述的方法能够根据互动数据增量占比确定带货视频对应的关系系数，由于带货视频的互动数据(如点赞数)越大，其给目标商品带来的浏览贡献越大，且由于带货视频的互动数据能够快速地爬取，通过互动数据增量占比确定带货视频对应的关系系数的方式不仅提供了一种关系系数的确定方式，还能够提高确定出关系系数的效率与准确性，进而有利于提高确定出的带货视频对目标商品的浏览价值属性的效率与准确性。此外，还能够根据在每个时间周期内每个带货视频对应的发布参数，修正在每个时间周期内每个带货视频对应的子关系系数，以进一步提高确定出的子关系系数的准确性。
实施例三
请参阅图3，图3是本发明实施例公开的一种基于视频互动数据确定浏览价值属性的装置的结构示意图。其中，图3所描述的装置可以应用于确定终端、确定装置或服务器中，以确定带货视频的浏览价值属性，也即带货视频为相应商品带来的浏览量贡献情况，该服务器可以是本地服务器，也可以是云服务器，本发明实施例不做限定。如图3所示，该装置可以包括：
获取模块301，用于获取目标时间段内用于带货销售目标商品的所有带货视频中每个带货视频在目标时间段内的互动数据。
确定模块302，用于根据获取到的每个带货视频在目标时间段内的互动数据以及获取到的目标商品在目标时间段内的商品浏览数据，确定在目标时间段内每个带货视频对目标商品的浏览价值属性，带货视频对目标商品的浏览价值属性用于表示该带货视频对目标商品的浏览量贡献情况。
可见，实施图3所描述的装置能够根据获取到的每个带货视频的互动数据快速、准确地确定出每个带货视频对商品的浏览价值属性，进而有利于为确定每个带货视频的视频博主的带货能力和/或每个带货视频对商品的销量贡献情况提供准确的参考依据。
在一个可选的实施例中，如图4所示，确定模块302可以包括：
计算子模块3021，用于根据获取到的每个带货视频在目标时间段内的互动数据，计算每个带货视频的目标关系系数，带货视频的目标关系系数用于表示该带货视频的互动数据增量与目标商品的商品浏览数据增量之间的关系。
确定子模块3022，用于根据每个带货视频的目标关系系数与获取到的目标商品在目标时间段内的商品浏览数据，确定在目标时间段内每个带货视频对目标商品的浏览价值属性。
在该可选的实施例中，进一步可选的，计算子模块3021根据获取到的每个带货视频在目标时间段内的互动数据，计算每个带货视频的目标关系系数的具体方式可以为：
根据获取到的每个带货视频在目标时间段的每个时间周期内的互动数据，计算每个时间周期内每个带货视频的互动数据增量；
计算每个时间周期内每个带货视频的互动数据增量与该时间周期内所有带货视频的互动数据总增量的比值，得到每个时间周期内每个带货视频的子关系系数。
其中，带货视频的目标关系系数包括每个时间周期内该带货视频的子关系系数。
在该可选的实施例中，又进一步可选的，确定子模块3022根据每个带货视频的目标关系系数与获取到的目标商品在目标时间段内的商品浏览数据，确定在目标时间段内每个带货视频对目标商品的浏览价值属性的具体方式可以为：
根据每个时间周期内每个带货视频的子关系系数以及每个时间周期内目标商品的商品浏览数据增量，计算每个时间周期内每个带货视频对目标商品的子浏览价值属性；
将每个时间周期内每个带货视频对目标商品的子浏览价值属性确定为在目标时间段内每个带货视频对目标商品的浏览价值属性；或者，
对于任一带货视频，对该带货视频在所有时间周期内的所有子浏览价值属性执行累加操作得到该带货视频的总浏览价值属性，并将该带货视频的总浏览价值属性确定为在目标时间段内该带货视频对目标商品的浏览价值属性。
在另一个可选的实施例中，如图4所示，确定模块302还可以包括：
修正子模块3023，用于在计算子模块3021在计算每个时间周期内每个带货视频的互动数据增量与该时间周期内所有带货视频的互动数据总增量的比值，得到每个时间周期内每个带货视频的子关系系数之后，确定在每个时间周期内每个带货视频对应的发布参数，带货视频对应的发布参数包括该带货视频的固有发布参数和/或该带货视频的可变发布参数；以及，根据在每个时间周期内每个带货视频对应的发布参数，修正每个时间周期内每个带货视频的子关系系数。
可选的，带货视频的互动数据包括该带货视频的点赞量、评论量、转发量、弹幕量以及收藏量中的一种或多种的组合。
可选的，带货视频的固有发布参数包括该带货视频的发布平台、该带货视频的视频风格以及该带货视频的视频博主的第一博主信息中的至少一种，带货视频的可变发布参数包括该带货视频的发布时长和/或该带货视频的视频博主的第二博主信息。
可见，实施图4所描述的装置还能够根据互动数据增量占比确定带货视频对应的关系系数，由于带货视频的互动数据(如点赞数)越大，其给目标商品带来的浏览贡献越大，且由于带货视频的互动数据能够快速地爬取，通过互动数据增量占比确定带货视频对应的关系系数的方式不仅提供了一种关系系数的确定方式，还能够提高确定出关系系数的效率与准确性，进而有利于提高确定出的带货视频对目标商品的浏览价值属性的效率与准确性。此外，还能够根据在每个时间周期内每个带货视频对应的发布参数，修正在每个时间周期内每个带货视频对应的子关系系数，以进一步提高确定出的子关系系数的准确性。
实施例四
请参阅图5，图5是本发明实施例公开的又一种基于视频互动数据确定浏览价值属性的装置的结构示意图。如图5所示，该装置可以包括：
存储有可执行程序代码的存储器401；
与存储器401耦合的处理器402；
处理器402调用存储器401中存储的可执行程序代码，执行本发明实施例一或实施例二公开的基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法中的部分或全部步骤。
实施例五
本发明实施例公开了一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有计算机指令，该计算机指令被调用时，用于执行本发明实施例一或实施例二公开的基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法中的部分或全部步骤。
实施例六
本发明实施例公开了一种互动数据补充方法，当本发明实施例一至实施五中任意一个实施例所指的所有带货视频中存在互动数据不完整的带货视频时，可以通过本发明实施例所描述的互动数据补充方法对所缺少的互动数据进行补充，具体的互动数据补充方法可以由独立于上述确定装置的数据补充装置实现，也可以由上述确定装置实现，本发明实施例不做限定。具体的，该方法可以包括以下操作：
在获取到上述所有带货视频在相应时间段的每个时间周期对应的互动数据之后，若判断出所有带货视频中存在互动数据不完整的带货视频，则对所有带货视频中互动数据不完整的带货视频执行数据补充操作。
其中，相应时间段可以为上述目标时间段，也可以为历史时间段。
进一步可选的，对所有带货视频中互动数据不完整的带货视频执行数据补充操作，可以包括：
统计所有带货视频中互动数据不完整的带货视频(也可称为“第一类带货视频”)的数量，并获取与该数量相匹配的互动数据补充算法；
根据获取到的互动数据补充算法，对所有带货视频中互动数据不完整的第一类带货视频执行数据补充操作。
其中，当第一类带货视频的数量较少(如小于等于确定出的数量阈值)时，与该数量相匹配的互动数据补充算法为大数据补充算法；当数量较多时，与该数量相匹配的互动数据补充算法为爬虫补充算法。需要说明的是，若第一类带货视频的数量较多，或者，所有第一类带货视频在相应时间段内互动数据不完整的总时间周期(如总天数)较多时，也可以直接输出提示，以提示不计算带货视频对目标商品的浏览价值属性。可选的，当所有第一类带货视频在相应时间段内互动数据不完整的总时间周期(如总天数)较多时，在输出提示之前，该方法还可以包括以下操作：
根据所有带货视频在相应时间段内的已有互动数据，计算已有互动数据较多或者已有互动数据完整的带货视频在每个时间周期的互动数据增量占比，若互动数据增量占比小于等于预设占比阈值，则执行上述的输出提示，以提示不计算带货视频对目标商品的浏览价值属性的操作；
若互动数据增量占比大于预设占比阈值，则可以根据爬虫补充算法补充所缺少的互动数据。
其中，对在相应时间段内互动数据不完整的总时间周期的举例说明如下：
假设带货视频包括带货视频A、带货视频B、带货视频C，且相应时间段为5天，时间周期为1天，互动数据不完整的带货视频为带货视频A和带货视频B，带货视频A在相应时间段内有3天互动数据不完整，带货视频B在相应时间段内有2天互动数据不完整，则在该相应时间段内互动数据不完整的总时间周围等于2天加3天。也即：所有第一类带货视频在相应时间段内互动数据不完整的总时间周期等于所有第一类带货视频在相应时间段内互动数据不完整的时间周期之和。
又进一步可选的，当上述数量小于等于预先确定出的数量阈值时，根据获取到的互动数据补充算法，对所有带货视频中互动数据不完整的带货视频执行数据补充操作，可以包括：
确定每个第一类带货视频的视频投放平台；
对于确定出的每个视频投放平台，收集已在该视频投放平台投放的、满足预设条件且数量达到相应数量级(如1000)的样本带货视频，计算每个样本带货视频在预先确定出的时间段内的每个时间周期(如每天)的互动数据变化量，根据每个样本带货视频在预先确定出的时间段内的每个时间周期的互动数据变化量计算该视频投放平台对应的周期互动数据增量占比，将所有周期互动数据增量占比的平均值或中位数确定为该视频投放平台在每个时间周期对应的平台互动数据增量百分比；
对于确定出的每个第一类带货视频，根据该第一类带货视频所在的视频投放平台在每个时间周期对应的平台互动数据增量百分比以及该第一类带货视频的已有互动数据，补充该带货视频在目标时间段内相应时间周期所缺的互动数据。也即，在补充第一类带货视频在第N个时间周期的互动数据时，需要使用到该视频投放平台在第N个时间周期对应的平台互动数据增量百分比，其中，第N个时间周期的起始时间为带货视频的起始发布时间。
其中，样本带货视频在时间周期(如每天)的互动数据变化量具体等于该样本带货视频在该时间周期的终止时间的互动数据总量减去该样本带货视频在该时间周期的在先相邻时间周期的终止时间的互动数据总量。
可选的，对于确定出的任一视频投放平台，已在该视频投放平台投放的、满足预设条件的样本带货视频具体为已在该视频投放平台投放且在确定出的时间段内的每个时间周期内互动数据完整的带货视频，进一步可选的，确定出的时间段可以大于等于所有第一类带货视频截至上述目标时间段的终止时刻的发布时长中的最大发布时长。又进一步可选的，对于确定出的任一视频投放平台，样本带货视频所带货销售的商品与上述目标商品同属一个类别，和/或，所有样本带货视频的起始发布时间相同。
举例来说，某一第一类带货视频D，其缺少了从发布时刻开始算起的第1-3共计3天的互动数据，且在第一类带货视频D所在的视频投放平台发布的3个样本带货视频在第1天的互动数据增量百分比分别为60％、50％和55％，则该视频投放平台在第1天的周期互动数据增量百分比为55％(也即三者的平均数)；在第一类带货视频D所在的视频投放平台发布的3个样本带货视频在第2天的互动数据增量百分比分别为30％、20％和20％，则该视频投放平台在第2天的周期互动数据增量百分比为23.33％(也即三者的平均数)；在第一类带货视频D所在的视频投放平台发布的3个样本带货视频在第2天的互动数据增量百分比分别为30％、20％和20％，则该视频投放平台在第2天的周期互动数据增量百分比为23.33％(也即三者的平均数)，同理也可计算出该视频投放平台在第3天的周期互动数据增量百分比。
需要说明的是，由于大部分带货视频的互动数据总量在发布时长达到预设时长(如达到7天)之后基本不再变化，带货视频在发布时长达到预设时长之后每个时间周期的互动数据增量可以确定为0。
又进一步可选的，当上述数量大于预先确定出的数量阈值时，根据获取到的互动数据补充算法，对所有带货视频中互动数据不完整的带货视频执行数据补充操作，可以包括：
根据预先确定出的爬虫算法一次或多次重复抓取每个第一类带货视频在相应时间段内对应的互动数据，根据重新抓取到的每个第一类带货视频在相应时间段内对应的互动数据补充针对该第一类带货视频已获取的在相应时间段内对应的互动数据。
需要说明的是，无论互动数据不完整的带货视频的数量是多少，可以通过相同的互动数据补充算法(如大数据补充算法或爬虫算法)对互动数据不完整的带货视频进行数据的补充。
进一步需要说明的是，当所有第一类带货视频的互动数据不完整的总时间周期(如总天数)较多时，可以先通过上述爬虫算法补充部分时间周期所缺少的互动数据，当互动数据不完整的总时间周期减少至一定数量之后，再根据上述大数据补充算法补充剩余时间周期所缺少的互动数据。
可见，本发明实施例能够在带货视频对应的互动数据缺少时，对所缺少的互动数据进行补充，保证带货视频对应的互动数据的完整性，进而提高后续计算出的每个带货视频在目标时间段内对目标商品的浏览价值属性的准确性。此外，该可选的实施例还能够根据缺少互动数据的带货视频的数量自适应的选择合适的互动数据补充算法，当所缺互动数据较少时，通过大数据补充算法进行补充，提高了补充的互动数据的准确性，且在一定程度上保证了数据补充效率；当所缺互动数据较多时，通过爬虫算法重新抓取，相较于大数据补充算法来说，减少了数据计算量。
以上所描述的装置实施例仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施例的具体描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-timeProgrammable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
最后应说明的是：本发明实施例公开的一种基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法及装置所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标时间段内用于带货销售目标商品的所有带货视频中每个所述带货视频在所述目标时间段内的互动数据；
根据获取到的每个所述带货视频在所述目标时间段内的互动数据以及获取到的所述目标商品在所述目标时间段内的商品浏览数据，确定在所述目标时间段内每个所述带货视频对所述目标商品的浏览价值属性，所述带货视频对所述目标商品的浏览价值属性用于表示该带货视频对所述目标商品的浏览量贡献情况。
2.根据权利要求1所述的基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法，其特征在于，所述根据获取到的每个所述带货视频在所述目标时间段内的互动数据以及获取到的所述目标商品在所述目标时间段内的商品浏览数据，确定在所述目标时间段内每个所述带货视频对所述目标商品的浏览价值属性，包括：
根据获取到的每个所述带货视频在所述目标时间段内的互动数据，计算每个所述带货视频的目标关系系数，所述带货视频的目标关系系数用于表示该带货视频的互动数据增量与所述目标商品的商品浏览数据增量之间的关系；
根据每个所述带货视频的目标关系系数与获取到的所述目标商品在所述目标时间段内的商品浏览数据，确定在所述目标时间段内每个所述带货视频对所述目标商品的浏览价值属性。
3.根据权利要求2所述的基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法，其特征在于，所述根据获取到的每个所述带货视频在所述目标时间段内的互动数据，计算每个所述带货视频的目标关系系数，包括：
根据获取到的每个所述带货视频在所述目标时间段的每个时间周期内的互动数据，计算每个所述时间周期内每个所述带货视频的互动数据增量；
计算每个所述时间周期内每个所述带货视频的互动数据增量与该时间周期内所有所述带货视频的互动数据总增量的比值，得到每个所述时间周期内每个所述带货视频的子关系系数；
其中，所述带货视频的目标关系系数包括每个所述时间周期内该带货视频的子关系系数。
4.根据权利要求3所述的基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法，其特征在于，所述根据每个所述带货视频的目标关系系数与获取到的所述目标商品在所述目标时间段内的商品浏览数据，确定在所述目标时间段内每个所述带货视频对所述目标商品的浏览价值属性，包括：
根据每个所述时间周期内每个所述带货视频的子关系系数以及每个所述时间周期内所述目标商品的商品浏览数据增量，计算每个所述时间周期内每个所述带货视频对所述目标商品的子浏览价值属性；
将每个所述时间周期内每个所述带货视频对所述目标商品的子浏览价值属性确定为在所述目标时间段内每个所述带货视频对所述目标商品的浏览价值属性；或者，
对于任一所述带货视频，对该带货视频在所有所述时间周期内的所有所述子浏览价值属性执行累加操作得到该带货视频的总浏览价值属性，并将该带货视频的总浏览价值属性确定为在所述目标时间段内该带货视频对所述目标商品的浏览价值属性。
5.根据权利要求3或4所述的基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法，其特征在于，所述计算每个所述时间周期内每个所述带货视频的互动数据增量与该时间周期内所有所述带货视频的互动数据总增量的比值，得到每个所述时间周期内每个所述带货视频的子关系系数之后，所述方法还包括：
确定在每个所述时间周期内每个所述带货视频对应的发布参数，所述带货视频对应的发布参数包括该带货视频的固有发布参数和/或该带货视频的可变发布参数；
根据在每个所述时间周期内每个所述带货视频对应的发布参数，修正每个所述时间周期内每个所述带货视频的子关系系数。
6.根据权利要求5所述的基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法，其特征在于，所述带货视频的互动数据包括该带货视频的点赞量、评论量、转发量、弹幕量以及收藏量中的一种或多种的组合；
以及，所述带货视频的固有发布参数包括该带货视频的发布平台、该带货视频的视频风格以及该带货视频的视频博主的第一博主信息中的至少一种，所述带货视频的可变发布参数包括该带货视频的发布时长和/或该带货视频的视频博主的第二博主信息。
7.一种基于视频互动数据确定浏览价值属性的装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取目标时间段内用于带货销售目标商品的所有带货视频中每个所述带货视频在所述目标时间段内的互动数据；
确定模块，用于根据获取到的每个所述带货视频在所述目标时间段内的互动数据以及获取到的所述目标商品在所述目标时间段内的商品浏览数据，确定在所述目标时间段内每个所述带货视频对所述目标商品的浏览价值属性，所述带货视频对所述目标商品的浏览价值属性用于表示该带货视频对所述目标商品的浏览量贡献情况。
8.根据权利要求7所述的基于视频互动数据确定浏览价值属性的装置，其特征在于，所述确定模块包括：
计算子模块，用于根据获取到的每个所述带货视频在所述目标时间段内的互动数据，计算每个所述带货视频的目标关系系数，所述带货视频的目标关系系数用于表示该带货视频的互动数据增量与所述目标商品的商品浏览数据增量之间的关系；
确定子模块，用于根据每个所述带货视频的目标关系系数与获取到的所述目标商品在所述目标时间段内的商品浏览数据，确定在所述目标时间段内每个所述带货视频对所述目标商品的浏览价值属性。
9.一种基于视频互动数据确定浏览价值属性的装置，其特征在于，所述装置包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-6任一项所述的基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行如权利要求1-6任一项所述的基于视频互动数据确定浏览价值属性的方法。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101783915A (zh) * 2010-03-19 2010-07-21 北京国双科技有限公司 一种实现视频量化的方法
CN108881968A (zh) * 2017-05-15 2018-11-23 北京国双科技有限公司 一种网络视频广告投放方法和系统
CN110929127A (zh) * 2019-12-05 2020-03-27 广州市原象信息科技有限公司 一种淘宝直播投放效果分析的方法及计算机设备
CN111311315A (zh) * 2020-01-23 2020-06-19 北京达佳互联信息技术有限公司 视频处理方法、装置、电子设备和存储介质
CN111582899A (zh) * 2019-02-19 2020-08-25 北京沃东天骏信息技术有限公司 一种展示链接效果的量化方法、装置、系统及存储介质

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101783915A (zh) * 2010-03-19 2010-07-21 北京国双科技有限公司 一种实现视频量化的方法
CN108881968A (zh) * 2017-05-15 2018-11-23 北京国双科技有限公司 一种网络视频广告投放方法和系统
CN111582899A (zh) * 2019-02-19 2020-08-25 北京沃东天骏信息技术有限公司 一种展示链接效果的量化方法、装置、系统及存储介质
CN110929127A (zh) * 2019-12-05 2020-03-27 广州市原象信息科技有限公司 一种淘宝直播投放效果分析的方法及计算机设备
CN111311315A (zh) * 2020-01-23 2020-06-19 北京达佳互联信息技术有限公司 视频处理方法、装置、电子设备和存储介质

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