CN112543356A - 一种视频推送方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

一种视频推送方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDF

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CN112543356A CN202011270552.6A CN202011270552A CN112543356A CN 112543356 A CN112543356 A CN 112543356A CN 202011270552 A CN202011270552 A CN 202011270552A CN 112543356 A CN112543356 A CN 112543356A
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Abstract

本发明实施例提供了一种视频推送方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：当接收到用户所处客户端的请求时，分别为用户搜索文案数据与视频数据，文案数据用于描述视频数据，若文案数据与视频数据内容相同或相似，则将视频数据中的图像数据生成与文案数据相关的封面数据，计算文案数据与封面数据之间组合时的质量，作为信息质量值，根据信息质量值将文案数据与封面数据作为视频数据的视频信息，发送至客户端进行显示，不仅可以保证文案数据与封面数据之间匹配，从而保证阅读的顺畅性，而且可以复用文案数据，自动截取封面数据，计算量少，耗时低，可以保证实时性，大大减少了运营人员配置文案数据与封面数据的工作量，从而降低了成本。

Description

一种视频推送方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本发明实施例涉及多媒体的技术领域，尤其涉及一种视频推送方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着网络技术的快速发展，各个视频平台中不断有基于数字技术的新媒体涌现，如直播、短视频等，这些新媒体在网络技术的支持下，往往具备创新性和混合媒介的特性，得以这些新媒体为代表的视频成为网络又一热点领域。
为了提高用户体验，视频平台通常会推送用户感兴趣的视频的信息给用户，以使得用户获得更多的资讯，使用该平台提供的服务。
平台推送的视频的信息一般包括文案数据与封面数据，文案数据与封面数据通常由运营人员人工进行配置，由于视频的数据量大，导致配置信息的工作量大、成本高。
发明内容
本发明实施例提出了一种视频推送方法、装置、计算机设备和存储介质，以解决配置视频的信息工作量大、成本高的问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种视频推送方法，包括：
当接收到用户所处客户端的请求时，分别为所述用户搜索文案数据与视频数据，所述文案数据用于描述视频数据；
若所述文案数据与所述视频数据内容相同或相似，则将所述视频数据中的图像数据生成与所述文案数据相关的封面数据；
计算所述文案数据与所述封面数据之间组合时的质量，作为信息质量值；
根据所述信息质量值将所述文案数据与所述封面数据作为所述视频数据的视频信息，发送至所述客户端进行显示。
第二方面，本发明实施例还提供了一种视频推送装置，包括：
视频信息搜索模块，用于当接收到用户所处客户端的请求时，分别为所述用户搜索文案数据与视频数据，所述文案数据用于描述视频数据；
封面数据生成模块，用于若所述文案数据与所述视频数据内容相同或相似，则将所述视频数据中的图像数据生成与所述文案数据相关的封面数据；
信息质量值计算模块，用于计算所述文案数据与所述封面数据之间组合时的质量，作为信息质量值；
视频信息发送模块，用于根据所述信息质量值将所述文案数据与所述封面数据作为所述视频数据的视频信息，发送至所述客户端进行显示。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：
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第一方面所述的视频推送方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方所述的视频推送方法。
在本实施例中，当接收到用户所处客户端的请求时，分别为用户搜索文案数据与视频数据，文案数据用于描述视频数据，若文案数据与视频数据内容相同或相似，则将视频数据中的图像数据生成与文案数据相关的封面数据，计算文案数据与封面数据之间组合时的质量，作为信息质量值，根据信息质量值将文案数据与封面数据作为视频数据的视频信息，发送至客户端进行显示，一方面，将文案数据与封面数据分离配置，在两者内容相同或相似时组合为视频信息，不仅可以保证文案数据与封面数据之间匹配，从而保证阅读的顺畅性，而且可以复用文案数据，自动截取封面数据，计算量少，耗时低，可以保证实时性，大大减少了运营人员配置文案数据与封面数据的工作量，从而降低了成本，另一方面，为用户个性化筛选文案数据与视频数据，设置个性化的封面数据，从而组合个性化的视频信息。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种视频推送方法的流程图；
图2是本发明实施例二提供的一种视频推送方法的流程图；
图3是本发明实施例二提供的一种推送视频数据的流程示意图；
图4是本发明实施例二提供的一种视频数据的截图；
图5为本发明实施例三提供的一种视频推送装置的结构示意图；
图6为本发明实施例四提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种视频推送方法的流程图，本实施例可适用于自动匹配视频的文案数据与封面数据的情况，该方法可以由视频推送装置来执行，该视频推送装置可以由软件和/或硬件实现，可配置在视频平台中的计算机设备，例如，服务器、工作量、个人电脑，等等，具体包括如下步骤：
步骤101、当接收到用户所处客户端的请求时，分别为用户搜索文案数据与视频数据。
一般情况下，用户可以从多种电子设备访问视频平台，该电子设备具体可以包括移动设备，如手机、PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助理)、膝上型计算机、掌上电脑、智能穿戴设备(如智能手表、智能眼镜)等，也可以包括固定设备，如个人计算机、智能电视等。
这些电子设备可以支持包括Android(安卓)、iOS、windows等的操作系统，通常可以运行播放视频的客户端，例如，浏览器、短视频应用、直播应用、动漫应用、即时通讯应用、购物应用，等等。
其中，用户可以以账号、密码等方式登录该客户端，也可以不登录该客户端，本实施例对此不加以限制。
在实际应用中，客户端可根据业务场景通过主动或被动的方式向视频平台发送请求，请求服务器为用户推送个性化的视频信息。
对于主动的方式，用户可在客户端输入关键词并请求视频平台搜索与该关键词相关的视频数据，或者，用户可下拉已有的视频数据的列表请求视频平台刷新视频数据，等等。
对于被动的方式，客户端可在显示主页等指定的页面时请求视频平台推送视频数据，或者，客户端在当前视频数据结束播放前请求视频平台推送视频数据，等等。
其中，客户端的请求中携带有表征该用户的用户标识，在用户已登录的情况下，该用户标识可以为用户的编码userId等，在用户未登录的情况下，该用户标识可以为表征客户端所处电子设备的设备标识，例如，IMEI(International Mobile Equipment Identity，国际移动设备识别码)等。
视频平台在接收到客户端的请求时，从该请求中解析表征用户的用户标识，响应该请求，一方面，为该用户(以用户标识表示)搜索一个或多个文案数据，另一方面，为该用户(以用户标识表示)搜索一个或多个视频数据。
其中，文案数据可作为视频数据的部分摘要信息，用于描述视频数据，文案数据的形式可以由视频平台的运营人员进行设置，例如，对话式、事件式、亲历式、解密式、求助式、分享式、幽默式，等等，本实施例对此不加以限制。
在一个示例中，文案数据包括主标题与副标题，主标题用于对视频数据的内容进行简单描述，副标题用于对视频数据的内容进行详细描述，如下：
主标题 副标题
Did you watch that？(你看了吗？) It is your time.(这是你的时间。)
How do you feel？(你感觉怎么样呢？) It is for you.(这是给你的。)
视频数据(vedio)，其具有多帧连续的图像数据，连续的图像数据变化每秒超过24帧(frame)时，根据视觉暂留原理，人眼无法辨别单幅的静态画面，看上去是平滑连续的视觉效果。
针对不同的业务场景，该视频数据的格式、形式有所不同，其格式可以包括MPEG(Moving Picture Experts Group，动态图像专家组))、RMVB(RealMedia VariableBitrate，可变比特率)、AVI(Audio Video Interleaved，音频视频交错格式)、FLV(FlashVideo，流媒体格式)，等等，其形式可以包括短视频、直播视频、电影、电视剧，等等，本实施例对此不加以限制。
步骤102、若文案数据与视频数据内容相同或相似，则将视频数据中的图像数据生成与文案数据相关的封面数据。
在本实施例中，将文案数据的内容与视频数据的内容进行比较，如果文案数据的内容与视频数据的内容相同或相似，则该文案数据可用于描述该视频数据，此时，可从视频数据中提取一帧或多帧图像数据，基于该一帧或多帧图像数据生成与文案数据相关的封面数据。
其中，封面数据可作为视频数据的部分摘要信息，用于描述视频数据。
步骤103、计算文案数据与封面数据之间组合时的质量，作为信息质量值。
在本实施例中，对于一个既定的视频数据，可能存在多个内容相同或相似的文案数据，对此生成多个封面数据，此时，可依次将多个文案数据、多个封面数据进行组合，在预设的维度下计算文案数据与封面数据之间组合时的质量，作为信息质量值，从而将文案数据与封面数据之间的组合数值化。
步骤104、根据信息质量值将文案数据与封面数据作为视频数据的视频信息，发送至客户端进行显示。
在本实施例中，可以参考信息质量值选择一个文案数据与一个封面数据，用以表征该视频数据的主要内容，基于被选择的文案数据与封面数据生成视频数据的视频信息，将视频信息作为一个完整的数据结构发送至客户端，客户端在相应的位置显示该视频信息。
一般情况下，可以选择参考信息质量值最高的文案数据与封面数据生成视频数据的视频信息。
当然，除了选择参考信息质量值最高的文案数据与封面数据生成视频数据的视频信之外，还可以通过其他方式选择参考信息质量值最高的文案数据与封面数据生成视频数据的视频信，例如，选择选择具有运营人员设置的业务表示、且参考信息质量值最高的文案数据与封面数据生成视频数据的视频信息，选择参考信息质量值超过阈值，且长度最短的文案数据与封面数据生成视频数据的视频信息，等等，本实施例对此不加以限制。
此外，视频数据的视频信息除了文案数据与封面数据之外，还可以设置其他数据，例如，视频数据的地址、视频数据的评论数量、视频数据的热度，等等，本实施例对此不加以限制。
在本实施例中，当接收到用户所处客户端的请求时，分别为用户搜索文案数据与视频数据，文案数据用于描述视频数据，若文案数据与视频数据内容相同或相似，则将视频数据中的图像数据生成与文案数据相关的封面数据，计算文案数据与封面数据之间组合时的质量，作为信息质量值，根据信息质量值将文案数据与封面数据作为视频数据的视频信息，发送至客户端进行显示，一方面，将文案数据与封面数据分离配置，在两者内容相同或相似时组合为视频信息，不仅可以保证文案数据与封面数据之间匹配，从而保证阅读的顺畅性，而且可以复用文案数据，自动截取封面数据，计算量少，耗时低，可以保证实时性，大大减少了运营人员配置文案数据与封面数据的工作量，从而降低了成本，另一方面，为用户个性化筛选文案数据与视频数据，设置个性化的封面数据，从而组合个性化的视频信息。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种视频推送方法的流程图，本实施例以前述实施例为基础，进一步细化搜索文案数据与视频数据、封面数据、计算信息质量值的操作，该方法具体包括如下步骤：
步骤201、当接收到用户所处客户端的请求时，在预设的文案库中确定文案数据的质量，作为文案质量值。
步骤202、为用户选择文案质量值最高的k个文案数据。
在本实施例中，可预先通过从网络抓取文案数据、累积用户上传的文案数据、从公开的数据库中下载文案数据、运营人员生成文案数据等方式获取文案数据，将这些文案数据存储至数据库中，形成文案库。
针对文案库中存储的文案数据，可以实时统计用户对该文案数据反馈的行为计算该文案数据的质量，作为文案质量值存储至文案库中。
在一个示例中，因为单个用户对文案数据反馈的行为较少，难以训练模型进行预测，并且，为了使得文案具有个性化，提升用户的消费体验，可利用点击数据来筛选文案数据。
在具体实现中，文案质量值为点击率，该点击率为点击文案数据的第一数量与显示文案数据的第二数量之间的比值，表示如下：
Figure BDA0002777526400000081
其中，t为点击率，c为点击文案数据的第一数量，s为显示文案数据的第二数量。
因此，在本示例中，可为用户选择点击率最高的k个文案数据。
当然，除了点击率之外，还可以根据业务场景的需求使用其他方式设置文案质量值，例如，用户转化率、用户浏览时长，等等，本实施例对此不加以限制。
若视频平台接收到客户端的请求，则响应该请求，遍历文案库中的各个文案数据，从中为用户选择文案质量值最高的k(k为正整数)个文案数据。
在本发明的一个实施例中，视频平台可以通过网站日志记录用户的行为信息，其中，网站日志可以记录用户的IP地址、时间、操作系统、浏览器、显示器等条件下访问了网站的页面、页面中的视频信息，从而记录用户已浏览的文案数据。
针对文案库中的文案数据，可以判断用户在先是否浏览该文案数据，若用户已浏览某个文案数据，则过滤该文案数据，从而为用户选择该用户未浏览的、且文案质量值最高的k(k为正整数)个文案数据，避免为用户推送相同的文案数据。
在本发明的一个实施例中，由于用户对部分视频信息(如新作者制作的视频数据的视频信息等)反馈的行为较少，对部分视频信息(如热点视频数据的视频信息等)反馈的行为较多，导致部分文案数据的文案质量值置信程度较低，因此，本实施例可对文案质量值进行平滑处理，以使文案数据的文案质量值置信。
在一个示例中，若文案质量值为点击率，点击率为显示文案数据的第一数量与点击文案数据的第二数量之间的比值，则一方面，可以计算第一数量与预设的第一平滑系数之间的和值，作为平滑点击次数；另一方面，计算第二数量与预设的第二平滑系数之间的和值，作为平滑显示次数；从而计算平滑点击次数与平滑显示次数之间的比值，作为平滑处理之后的点击率。
在此示例中，平滑处理表示如下：
Figure BDA0002777526400000101
其中，ti为第i个文案数据的点击率，ci为点击第i个文案数据的第一数量，si为显示第i个文案数据的第二数量，M为第一平滑系数，属于常量，N为第二平滑系数，属于常量。
进一步而言，利用群体效应，考虑整体用户对文案数据的偏好，为提高平滑处理的准确性，可以使用所有文案数据的平均点击率(即所有文案数据的点击率的平均值)对各个文案数据的点击率进行平滑，即，第一平滑系数可以设置为所有文案数据的平均点击率与第二平滑系数之间的乘积。
此时，平滑处理表示如下：
Figure BDA0002777526400000102
其中，ti为第i个文案数据的点击率，ci为点击第i个文案数据的第一数量，si为显示第i个文案数据的第二数量，
Figure BDA0002777526400000103
为所有文案数据的平均点击率，N为第二平滑系数，属于常量，一般设置成一个比较合适的整数，比如1000，在显示文案数据的第二数量较少时，平滑处理之后的点击率趋向平均点击率，在显示文案数据的第二数量较多时，可改变点击率的大小，使之偏离平均点击率。
以点击率作为文案质量值的示例，假设显示某个文案数据的第二数量为2，点击该文案数据的第一数量为2，则该文案数据的点击率为1，置信程度低，设
Figure BDA0002777526400000111
则平滑处理之后的点击率为(2+0.3*1000)/(2+1000)＝0.3，。
目的2是给没有展示的数据一定的展示机会，因为刚开始没有展示和点击，那么点击率就是0.
当然，上述选择文案质量值最高的k个文案数据只是作为示例，在实施本发明实施例时，可以根据实际情况设置其他选择文案数据的方式，例如，随机选择文案数据，等等，本发明实施例对此不加以限制。另外，除了上述选择文案数据的方式外，本领域技术人员还可以根据实际需要采用其它选择文案数据的方式，本发明实施例对此也不加以限制。
步骤203、从预设的视频库中召回视频数据。
步骤204、采用用户的特征、视频数据的特征、用户浏览视频数据的特征计算视频数据的质量，作为视频质量值。
步骤205、选择文案质量值最高的m个视频数据。
在本实施例中，可预先通过从网络抓取视频数据、累积用户上传的视频数据、从公开的数据库中下载视频数据、由运营人员上传视频数据等方式获取视频数据，将这些视频数据存储至数据库中，形成视频库。
如图3所示，从视频库可通过如下操作为用户提取合适的视频数据：
1、召回
其中，从视频库中召回视频数据可缩小可选的视频数据的集合。
进一步而言，针对不同的业务场景，可从按照不同的业务需求(如召回优质(非个性化)的视频数据、召回符合用户个性化需求的视频数据等)，使用不同的召回策略从视频库中召回部分视频数据。
在一个示例中，召回策略包括但不限于：
在线召回(召回在线的主播用户的视频数据(即直播节目))、订阅召回(召回用户订阅的栏目(如某款游戏、餐饮等)的视频数据)、同国家召回(召回与用户所属国家相同的视频数据)、同语言召回(召回与用户使用的语言相同的视频数据)、协同过滤召回(使用协同过滤算法召回视频数据)、偏好召回(召回与用户的偏好相同的视频数据)、相似召回(召回与已召回的视频数据相似的其他视频数据)。
2、粗排
召回的视频数据的数量较多，通常达到万、千这个量级，而精排使用的算法可能较为复杂，为了提高排序的速度，可以在召回和精排之间加入一个粗排的环节，通过少量用户的特征(如地区、性别、年龄、爱好等)、视频数据的特征(如内容、时长等)、用户浏览视频数据的特征(如用户历史点击的视频数据、请求的时间、请求的频次等)，加载至简单的排序模型中，例如，LR(Logistic Regression，逻辑回归)模型、GBDT(Gradient Boost DecisionTree，梯度提升树)模型，等等，对召回的视频数据进行粗略的排序，选择排序较高的部分视频数据，在保证一定精准的前提下，进一步减少精排的视频数据的数量，一般可将视频数据的数量降至千、百这个量级。
需要说明的是，根据业务场景的特性，粗排往往是可选的，即可以应用粗排，也可以直接从召回跳转到精排，本实施例对此不加以限制。
3、精排
通过较多用户的特征、视频数据的特征、用户浏览视频数据的特征，加载至较为复杂的排序模型中，例如，CNN(Convolutional Neural Networks，卷积神经网络)、RNN(Recurrent Neural Network，循环神经网络)，等等，对粗排的视频数据计算视频数据的质量，作为视频质量值，从而对视频数据进行精确的排序，选择排序较高的m(m为正整数)个视频数据，尽量提高排序的精准度，进一步减少发送至客户端的视频数据的数量，一般可将视频数据的数量降至百、十这个量级。
4、打散
视频平台通常会基于近期的热点、用户的偏好等方式召回视频数据，若视频数据的特性相似，则可能召回内容重复的视频数据，为了减少视频数据的重复度，在将视频数据推送至用户所处的客户端之前，通常会对视频数据进行打散，即，对视频数据重新进行全局的排序，使得各种视频数据更加均匀地分布。
步骤206、查找文案数据的第一标签。
步骤207、查找视频数据的第二标签。
步骤208、若第一标签与第二标签相同，则从视频数据中选择包含第二标签所表征内容的图像数据。
在本实施例中，可以预先使用人工、机器学习等方式对文案数据标注第一标签Tag、对视频数据标注第二标签Tag，其中，第一标签Tag用于表征文案数据的内容，即该文案数据的内容主要围绕该第一标签Tag，第二标签Tag用于表征文案数据的内容，即该视频数据的内容主要围绕该第二标签Tag，例如，文案数据的第一标签Tag、视频数据的第二标签Tag可以为歌星的姓名、歌曲的名称、电影的名称、游戏的名称、角色的姓名、地点，等等。
文案数据的第一标签Tag、视频数据的第二标签Tag可以存储数据库中，在推送视频数据的视频信息时，可以依据文案数据的ID、视频数据的ID从该数据库中查询第一标签Tag、第二标签Tag。
将文案数据的第一标签Tag与视频数据的第二标签Tag进行比较，如果文案数据的第一标签Tag与视频数据的第二标签Tag相同，表示文案数据与视频数据的内容相同或相似。
在一个示例中，对文案数据“跑起来，哈巴狗是聪明的狗！”可标注第一标签Tag“哈巴狗”、对文案数据“哈哈哈哈哈哈哈哈很可爱”可标注第一标签Tag“可爱”、对文案数据“可怜的熊猫被哈巴狗推了”可标注第一标签Tag“熊猫”。
此外，某个用户发布了一个短视频，截取如图4所示的画面，三只穿着动物服饰(熊猫、狮子、独角兽)的狗在走廊上赛跑。在这个过程中，中间的穿着狮子服饰的狗(哈巴狗)推挤了左边穿着熊猫服饰的狗，最后跑第一，右边穿独角兽的狗跑第二，左边穿着熊猫服饰的狗跑第三，对此短视频可标准的第二标签Tag“哈巴狗”，“熊猫”。
在本示例中，“跑起来，哈巴狗是聪明的狗！”与短视频均标注相同的标签Tag“哈巴狗”，“哈哈哈哈哈哈哈哈很可爱”与短视频并不具有相同的标签Tag、“可怜的熊猫被哈巴狗推了”与短视频均标注相同的标签Tag“熊猫”。
在本实施例中，可以预先以第二标签Tag作为目标，使用目标检测模型在视频数据的各帧图像数据中搜索第二标签Tag所表征的内容，从而确定该内容的类别、区域。
其中，该目标检测模型包括一阶(One Stage)目标检测模型和二阶(Two Stage)目标检测模型。
生成一系列作为样本的候选框，通过卷积神经网络CNN进行样本分类的目标检测模型被称为二阶目标检测模型，例如，R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster-RCNN，等等。
无需生成候选框，直接将目标边框定位的问题转化为回归问题进行处理的目标检测模型则被称为一阶目标检测模型，例如，G-CNN、YOLO(You Only Look Once)、SSD(SingleShot Mutibox Detector)，等等。
针对具有相同标签Tag的文案数据与视频数据，可从视频数据中选择包含第二标签Tag所表征内容的图像数据，由于第二标签Tag与第一标签Tag相同，使得选择的图像数据包含第一标签Tag所表征的内容，从而增强文案数据与封面数据之间的关联度。
在本发明实施例的一个示例中，视频数据中可能有多帧图像数据包含第二标签表征的内容，若视频数据中的图像数据包含第二标签表征的内容，则可以分别对该图像数据计算清晰度，从而选择清晰度最高的图像数据。
需要说明的是，针对不同类别的内容，计算清晰度的方式有所不同，例如，若内容的类别为人物，则可以计算该人物的颜值作为清晰度，若内容的类别为动物，则可以使用梯度函数计算清晰度，等等，本实施例对此不加以限制。
进一步而言，在本示例中可使用有监督的预测模型计算清晰度，即，以已标记清晰度的图像数据作为样本训练一预测模型，如CNN等，将当前包含第二标签所表征内容的图像数据输入至该预测模型中进行处理，从而输出该图像数据的清晰度。
当然，上述基于清晰度选择图像数据只是作为示例，在实施本发明实施例时，可以根据实际情况设置其他选择图像数据的方式，例如，随机选择图像数据，等等，本发明实施例对此不加以限制。另外，除了上述选择图像数据的方式外，本领域技术人员还可以根据实际需要采用其它选择图像数据的方式，本发明实施例对此也不加以限制。
步骤209、将图像数据设置为封面数据。
在选定包含第二标签所表征内容的图像数据之后，可将该图像数据设置为视频数据的封面数据。
由于客户端的版本不同，客户端所处电子设备的类型不同，导致显示封面数据的方式可能有所不同，在本实施例中，可查询客户端的目标区域，该目标区域用于显示视频数据的视频信息。
将图像数据裁剪至与目标区域匹配，作为封面数据，其中，封面数据包含第二标签所表征内容，即定位第二标签所表征内容在图像数据中的区域，在裁剪图像数据时，通过缩放、调节裁剪的界限等保留该区域。
步骤210、查询文案数据的文案质量值、视频数据的视频质量值。
步骤211、确定封面数据的质量，作为封面质量值。
在本实施例中，对于既定的视频数据，可以分别查询与该视频数据配对的文案数据的文案质量值、该视频数据本身的视频质量值、对封面数据设置表征质量的封面质量值，等待计算表征文案数据与封面数据之间组合时质量的信息质量值。
在一个示例中，可确定封面数据的清晰度，使用预设的映射函数(如线性函数、非线性函数等)或有监督的计算模型等方式将清晰度映射为封面数据的质量，作为封面质量值。
在部分情况下，清晰度可以直接映射为封面质量值。
在另一个示例中，确定封面数据包含的第二标签Tag，第二标签Tag用于表征视频数据的内容。
使用预设的映射函数(如线性函数、非线性函数等)或有监督的计算模型等方式将第二标签Tag映射为封面数据的质量，作为封面质量值，其数值可以根据业务场景进行设置，如[0，1]。
需要说明的是，清晰度与第二标签Tag可以单独使用，也可以组合使用，本实施例对此不加以限制。
步骤212、基于文案质量值、视频质量值与封面质量值计算文案数据与封面数据之间组合时的质量，作为信息质量值。
在本实施例中，一文案质量值、视频质量值与封面质量值作为参考，计算文案数据与封面数据之间组合时的质量，作为信息质量值，从而使得信息质量值与文案质量值、视频质量值、封面质量值均正相关，即文案质量值、视频质量值、封面质量值越高，则信息质量值越高，反之，文案质量值、视频质量值、封面质量值越低，则信息质量值越低。
在一个示例中，可计算视频质量值与封面质量值之间的和值，作为候选质量值，将文案质量值与候选质量值之间的乘积设置为文案数据与封面数据之间组合时的质量，作为信息质量值，使得信息质量值体现文案数据与视频数据的匹配程度，表示如下：
scoreij＝ti×(v+beautyj+tagj)
其中，scoreij为第i个文案数据与第j个封面数据之间组合时的信息质量值，ti为第i个文案数据的文案质量值，v为视频数据的视频质量值，beautyj为第j个封面数据的清晰度(封面质量值)，tagj为第j个封面数据中第二标签Tag映射的封面质量值。
当然，上述计算信息质量值的方式只是作为示例，在实施本发明实施例时，可以根据实际情况设置其他计算信息质量值的方式，例如，对文案质量值、视频质量值与封面质量值分别配置相应的权重并计算和值作为信息质量值，等等，本发明实施例对此不加以限制。另外，除了上述计算信息质量值的方式外，本领域技术人员还可以根据实际需要采用其它计算信息质量值的方式，本发明实施例对此也不加以限制。
步骤213、根据信息质量值将文案数据与封面数据作为视频数据的视频信息，发送至客户端进行显示。
一般情况下，设置视频信息的操作，如计算信息质量值等，并不会对打散之后的视频数据的顺序造成影响，即视频数据的视频数据按照打散之后的顺序发送至客户端进行显示。
需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
实施例三
图5为本发明实施例三提供的一种视频推送装置的结构框图，具体可以包括如下模块：
视频信息搜索模块501，用于当接收到用户所处客户端的请求时，分别为所述用户搜索文案数据与视频数据，所述文案数据用于描述视频数据；
封面数据生成模块502，用于若所述文案数据与所述视频数据内容相同或相似，则将所述视频数据中的图像数据生成与所述文案数据相关的封面数据；
信息质量值计算模块503，用于计算所述文案数据与所述封面数据之间组合时的质量，作为信息质量值；
视频信息发送模块504，用于根据所述信息质量值将所述文案数据与所述封面数据作为所述视频数据的视频信息，发送至所述客户端进行显示。
在本发明的一个实施例中，所述视频信息搜索模块501包括：
文案质量值计算子模块，用于在预设的文案库中确定文案数据的质量，作为文案质量值；
文案数据选择子模块，用于为所述用户选择所述文案质量值最高的k个所述文案数据。
在本发明的一个实施例中，所述视频信息搜索模块501还包括：
文案数据过滤子模块，用于若所述用户已浏览所述文案数据，则过滤所述文案数据。
在本发明的一个实施例中，所述视频信息搜索模块501还包括：
平滑处理子模块，用于对所述文案质量值进行平滑处理。
在本发明的一个实施例中，所述文案质量值为点击率，所述点击率为点击所述文案数据的第一数量与显示所述文案数据的第二数量之间的比值；
所述平滑处理子模块包括：
点击次数平滑单元，用于计算所述第一数量与预设的第一平滑系数之间的和值，作为平滑点击次数；
显示次数平滑单元，用于计算所述第二数量与预设的第二平滑系数之间的和值，作为平滑显示次数；
点击率平滑单元，用于计算所述平滑点击次数与所述平滑显示次数之间的比值，作为平滑处理之后的点击率；
其中，所述第一平滑系数为所有所述文案数据的平均点击率与所述第二平滑系数之间的乘积。
在本发明的一个实施例中，所述视频信息搜索模块501包括：
视频数据召回子模块，用于从预设的视频库中召回视频数据；
视频质量值计算子模块，用于采用所述用户的特征、所述视频数据的特征、所述用户浏览所述视频数据的特征计算所述视频数据的质量，作为视频质量值；
视频数据选择子模块，用于选择所述文案质量值最高的m个所述视频数据。
在本发明的一个实施例中，所述封面数据生成模块502包括：
第一标签查找子模块，用于查找所述文案数据的第一标签，所述第一标签用于表征所述文案数据的内容；
第二标签查找子模块，用于查找所述视频数据的第二标签，所述第二标签用于表征所述文案数据的内容；
图像数据选择子模块，用于若所述第一标签与所述第二标签相同，则从所述视频数据中选择包含所述第二标签所表征内容的图像数据；
封面数据设置子模块，用于将所述图像数据设置为封面数据。
在本发明的一个实施例中，所述图像数据选择子模块包括：
清晰度计算单元，用于若所述视频数据中的图像数据包含所述第二标签表征的内容，则对所述图像数据计算清晰度；
清晰度选择单元，用于选择所述清晰度最高的所述图像数据。
在本发明的一个实施例中，所述封面数据设置子模块包括：
目标区域查询单元，用于查询所述客户端的目标区域，所述目标区域用于显示视频数据的视频信息；
图像数据裁剪单元，用于将所述图像数据裁剪至与所述目标区域匹配，作为封面数据，所述封面数据包含所述第二标签所表征内容。
在本发明的一个实施例中，所述信息质量值计算模块503包括：
质量值查询子模块，用于查询所述文案数据的文案质量值、所述视频数据的视频质量值；
封面质量值确定子模块，用于确定所述封面数据的质量，作为封面质量值；
综合计算子模块，用于基于所述文案质量值、所述视频质量值与所述封面质量值计算所述文案数据与所述封面数据之间组合时的质量，作为信息质量值，所述信息质量值与所述文案质量值、所述视频质量值、所述封面质量值均正相关。
在本发明的一个实施例中，所述封面质量值确定子模块包括：
清晰度确定单元，用于确定所述封面数据的清晰度；
清晰度映射单元，用于将所述清晰度映射为所述封面数据的质量，作为封面质量值；
和/或，
第二标签确定单元，用于确定所述封面数据包含的第二标签，所述第二标签用于表征所述视频数据的内容；
第二标签映射单元，用于将所述第二标签映射为所述封面数据的质量，作为封面质量值。
在本发明的一个实施例中，所述综合计算子模块包括：
候选质量值计算单元，用于计算所述视频质量值与所述封面质量值之间的和值，作为候选质量值；
乘积计算单元，用于将所述文案质量值与所述候选质量值之间的乘积设置为所述文案数据与所述封面数据之间组合时的质量，作为信息质量值。
本发明实施例所提供的视频推送装置可执行本发明任意实施例所提供的视频推送方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图6为本发明实施例四提供的一种计算机设备的结构示意图。图6示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机设备12的框图。图6显示的计算机设备12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示，计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图6未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图6中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的视频推送方法。
实施例五
本发明实施例五还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述视频推送方法的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
其中，计算机可读存储介质例如可以包括但不限于电、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(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(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。在本文件中，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。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (15)

1.一种视频推送方法，其特征在于，包括：
当接收到用户所处客户端的请求时，分别为所述用户搜索文案数据与视频数据，所述文案数据用于描述视频数据；
若所述文案数据与所述视频数据内容相同或相似，则将所述视频数据中的图像数据生成与所述文案数据相关的封面数据；
计算所述文案数据与所述封面数据之间组合时的质量，作为信息质量值；
根据所述信息质量值将所述文案数据与所述封面数据作为所述视频数据的视频信息，发送至所述客户端进行显示。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别为所述用户搜索文案数据与视频数据，包括：
在预设的文案库中确定文案数据的质量，作为文案质量值；
为所述用户选择所述文案质量值最高的k个所述文案数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别为所述用户搜索文案数据与视频数据，还包括：
若所述用户已浏览所述文案数据，则过滤所述文案数据。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别为所述用户搜索文案数据与视频数据，还包括：
对所述文案质量值进行平滑处理。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述文案质量值为点击率，所述点击率为点击所述文案数据的第一数量与显示所述文案数据的第二数量之间的比值；
所述对所述文案质量值进行平滑处理，包括：
计算所述第一数量与预设的第一平滑系数之间的和值，作为平滑点击次数；
计算所述第二数量与预设的第二平滑系数之间的和值，作为平滑显示次数；
计算所述平滑点击次数与所述平滑显示次数之间的比值，作为平滑处理之后的点击率；
其中，所述第一平滑系数为所有所述文案数据的平均点击率与所述第二平滑系数之间的乘积。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别为所述用户搜索文案数据与视频数据，包括：
从预设的视频库中召回视频数据；
采用所述用户的特征、所述视频数据的特征、所述用户浏览所述视频数据的特征计算所述视频数据的质量，作为视频质量值；
选择所述文案质量值最高的m个所述视频数据。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述文案数据与所述视频数据内容相同或相似，则将所述视频数据中的图像数据生成与所述文案数据相关的封面数据，包括：
查找所述文案数据的第一标签，所述第一标签用于表征所述文案数据的内容；
查找所述视频数据的第二标签，所述第二标签用于表征所述文案数据的内容；
若所述第一标签与所述第二标签相同，则从所述视频数据中选择包含所述第二标签所表征内容的图像数据；
将所述图像数据设置为封面数据。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述从所述视频数据中选择包含所述第二标签所表征内容的图像数据，包括：
若所述视频数据中的图像数据包含所述第二标签表征的内容，则对所述图像数据计算清晰度；
选择所述清晰度最高的所述图像数据。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述将所述图像数据设置为封面数据，包括：
查询所述客户端的目标区域，所述目标区域用于显示视频数据的视频信息；
将所述图像数据裁剪至与所述目标区域匹配，作为封面数据，所述封面数据包含所述第二标签所表征内容。
10.根据权利要求1-9任一项所述的方法，其特征在于，所述计算所述文案数据与所述封面数据之间组合时的质量，作为信息质量值，包括：
查询所述文案数据的文案质量值、所述视频数据的视频质量值；
确定所述封面数据的质量，作为封面质量值；
基于所述文案质量值、所述视频质量值与所述封面质量值计算所述文案数据与所述封面数据之间组合时的质量，作为信息质量值，所述信息质量值与所述文案质量值、所述视频质量值、所述封面质量值均正相关。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述确定所述封面数据的质量，作为封面质量值，包括：
确定所述封面数据的清晰度；
将所述清晰度映射为所述封面数据的质量，作为封面质量值；
和/或，
确定所述封面数据包含的第二标签，所述第二标签用于表征所述视频数据的内容；
将所述第二标签映射为所述封面数据的质量，作为封面质量值。
12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述基于所述文案质量值、所述视频质量值与所述封面质量值计算所述文案数据与所述封面数据之间组合时的质量，作为信息质量值，包括：
计算所述视频质量值与所述封面质量值之间的和值，作为候选质量值；
将所述文案质量值与所述候选质量值之间的乘积设置为所述文案数据与所述封面数据之间组合时的质量，作为信息质量值。
13.一种视频推送装置，其特征在于，包括：
视频信息搜索模块，用于当接收到用户所处客户端的请求时，分别为所述用户搜索文案数据与视频数据，所述文案数据用于描述视频数据；
封面数据生成模块，用于若所述文案数据与所述视频数据内容相同或相似，则将所述视频数据中的图像数据生成与所述文案数据相关的封面数据；
信息质量值计算模块，用于计算所述文案数据与所述封面数据之间组合时的质量，作为信息质量值；
视频信息发送模块，用于根据所述信息质量值将所述文案数据与所述封面数据作为所述视频数据的视频信息，发送至所述客户端进行显示。
14.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：
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权利要求1-12中任一所述的视频推送方法。
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-12中任一项所述的视频推送方法。
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