CN113068057B - 弹幕处理方法、装置、计算设备以及介质 - Google Patents

Abstract

本公开实施例提供了一种弹幕处理方法、装置、计算设备以及介质。该方法包括：接收客户端发送的弹幕拉取请求，弹幕拉取请求包括待拉取弹幕的类型，待拉取弹幕的类型为客户端根据客户端对应的用户个性信息确定的；基于弹幕拉取请求，从弹幕数据库中获取与待拉取弹幕的类型对应的目标弹幕；向客户端分发目标弹幕。根据本公开实施例的技术方案，能够实现隐私信息的本地存储和复杂计算的全局分工，进而能够提升弹幕分发系统的可扩展性以及用户体验。

Description

弹幕处理方法、装置、计算设备以及介质

技术领域

本公开的实施方式涉及计算机技术领域，更具体地，本公开的实施方式涉及弹幕处理方法、弹幕处理装置、计算设备以及介质。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本公开的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

随着互联网技术的发展，在网络视频上发送弹幕的用户也越来越多。然而，随着弹幕数量的增加，如何向客户端分发弹幕成为了关注的焦点。

在相关技术方案中，弹幕分发系统包括：部署在中心机房的弹幕服务器，就近设置在用户周围的边缘节点，以及用户持有的客户端。其中，弹幕服务器集中进行弹幕处理，客户端负责发送和显示弹幕，边缘节点分别连接弹幕服务器和用户客户端，用以转发上下行业务请求和弹幕数据。

发明内容

本公开实施例的目的在于提供一种个性化的弹幕分发方案。

在本公开实施例的第一方面中，提供了一种弹幕处理方法，应用于服务器，所述方法包括：接收客户端发送的弹幕拉取请求，所述弹幕拉取请求包括待拉取弹幕的类型，所述待拉取弹幕的类型为所述客户端根据所述客户端对应的用户个性信息确定的；基于所述弹幕拉取请求，从弹幕数据库中获取与所述待拉取弹幕的类型对应的目标弹幕；向所述客户端分发所述目标弹幕。

在本公开的一些示例实施例中，所述弹幕拉取请求还包括各种类型的待拉取弹幕的比例，所述基于所述弹幕拉取请求，从弹幕数据库中获取与所述待拉取弹幕的类型对应的目标弹幕，包括：将所述待拉取弹幕的类型和比例与第一对应关系进行匹配，所述第一对应关系为弹幕的类型和比例之间的对应关系；基于匹配到的所述第一对应关系，从所述弹幕数据库中获取与所述待拉取弹幕的类型和比例对应的目标弹幕。

在本公开的一些示例实施例中，所述方法还包括：基于历史拉取弹幕的类型和比例，对各个客户端的历史弹幕拉取请求进行聚类处理，得到多个弹幕拉取请求类簇；基于所述弹幕拉取请求类簇，生成所述第一对应关系。

在本公开的一些示例实施例中，所述弹幕拉取请求还包括各种类型的待拉取弹幕的数量和/或时间间隔，所述数量和时间间隔为所述客户端根据所述客户端的数据处理能力以及当前数据处理量确定，所述第一对应关系还包括以下对应关系中的一种或多种：弹幕的类型、比例以及数量之间的对应关系；弹幕的类型、比例以及时间间隔之间的对应关系；弹幕的类型、比例、数量以及时间间隔之间的对应关系。

在本公开的一些示例实施例中，所述服务器存储有多个弹幕数据的索引结构，所述索引结构的索引为弹幕类型，所述基于所述弹幕拉取请求，从弹幕数据库中获取与所述待拉取弹幕的类型对应的目标弹幕，包括：基于所述待拉取弹幕的类型，确定所述待拉取弹幕在所述索引结构中的索引位置；基于所述索引位置从所述弹幕数据库中查找对应的目标弹幕。

在本公开的一些示例实施例中，所述方法还包括：接收另一服务器发送的所述多个弹幕数据以及所述索引结构；其中，所述索引对应的弹幕类型为所述另一服务器根据所述另一服务器上的个性弹幕特征模型确定，所述个性弹幕特征模型包括至少一个特征维度，所述特征维度为描述弹幕的特征的维度。

在本公开的一些示例实施例中，所述至少一个特征维度包括：弹幕长度、弹幕语种、弹幕内容、弹幕发送时间以及弹幕发送地点中的一个或多个维度。

在本公开的一些示例实施例中，所述待拉取弹幕的类型为所述客户端根据所述客户端对应的用户个性弹幕特征模型确定，所述个性弹幕特征模型与所述用户个性弹幕特征模型之间的特征维度具有映射关系。

在本公开的一些示例实施例中，所述向所述客户端分发所述目标弹幕，包括：确定各个所述目标弹幕的优先级；基于所述优先级，向所述客户端分发所述目标弹幕。

在本公开的一些示例实施例中，所述基于所述优先级，向所述客户端分发所述目标弹幕，包括：若所述目标弹幕的优先级大于或等于预定阈值，则向所述客户端主动推送所述目标弹幕；若所述目标弹幕的优先级小于所述预定阈值，则响应于所述客户端的所述弹幕拉取请求向所述客户端分发所述目标弹幕。

在本公开实施例的第二方面中，提供了一种弹幕处理方法，应用于客户端，所述方法包括：获取所述客户端对应的用户个性信息，根据所述用户个性信息确定待拉取弹幕的类型；向服务器发送弹幕拉取请求，所述弹幕拉取请求包括所述待拉取弹幕的类型；接收所述服务器返回的目标弹幕，所述目标弹幕为所述服务器根据所述待拉取弹幕的类型确定的弹幕。

在本公开的一些示例实施例中，所述弹幕拉取请求还包括各种类型的待拉取弹幕的比例，所述目标弹幕为所述服务器根据所述待拉取弹幕的类型和比例确定的弹幕。

在本公开的一些示例实施例中，所述弹幕拉取请求还包括各种类型的待拉取弹幕的数量和/或时间间隔，所述方法还包括：根据所述客户端的数据处理能力以及当前数据处理量确定各种类型的待拉取弹幕的数量和/或时间间隔。

在本公开的一些示例实施例中，所述根据所述用户个性信息确定待拉取弹幕的类型，包括：根据所述用户个性信息，通过用户个性弹幕特征模型确定所述待拉取弹幕的类型以及各种类型的待拉取弹幕的比例，所述用户个性弹幕特征模型包括至少一个特征维度，所述特征维度为描述弹幕的特征的维度。

在本公开的一些示例实施例中，所述至少一个特征维度包括：弹幕长度、弹幕语种、弹幕内容、弹幕发送时间以及弹幕发送地点中的一个或多个维度。

在本公开的一些示例实施例中，所述方法还包括：若所述用户个性弹幕特征模型的特征维度发生了更新，则采用增量更新的方式更新所述用户个性弹幕特征模型。

在本公开实施例的第三方面中，提供了一种弹幕处理装置，应用于服务器，所述装置包括：请求接收模块，用于接收客户端发送的弹幕拉取请求，所述弹幕拉取请求包括待拉取弹幕的类型，所述待拉取弹幕的类型为所述客户端根据所述客户端对应的用户个性信息确定的；弹幕拉取模块，用于基于所述弹幕拉取请求，从弹幕数据库中获取与所述待拉取弹幕的类型对应的目标弹幕；弹幕分发模块，用于向所述客户端分发所述目标弹幕。

在本公开的一些示例实施例中，所述弹幕拉取请求还包括各种类型的待拉取弹幕的比例，所述弹幕拉取模块还用于：将所述待拉取弹幕的类型和比例与第一对应关系进行匹配，所述第一对应关系为弹幕的类型和比例之间的对应关系；基于匹配到的所述第一对应关系，从所述弹幕数据库中获取与所述待拉取弹幕的类型和比例对应的目标弹幕。

在本公开的一些示例实施例中，所述装置还包括：聚类模块，用于基于历史拉取弹幕的类型和比例，对各个客户端的历史弹幕拉取请求进行聚类处理，得到多个弹幕拉取请求类簇；对应关系生成模块，用于基于所述弹幕拉取请求类簇，生成所述第一对应关系。

在本公开的一些示例实施例中，所述弹幕拉取请求还包括各种类型的待拉取弹幕的数量和/或时间间隔，所述数量和时间间隔为所述客户端根据所述客户端的数据处理能力以及当前数据处理量确定，所述第一对应关系还包括以下对应关系中的一种或多种：弹幕的类型、比例以及数量之间的对应关系；弹幕的类型、比例以及时间间隔之间的对应关系；弹幕的类型、比例、数量以及时间间隔之间的对应关系。

在本公开的一些示例实施例中，所述服务器存储有多个弹幕数据的索引结构，所述索引结构的索引为弹幕类型，所述弹幕拉取模块还用于：基于所述待拉取弹幕的类型，确定所述待拉取弹幕在所述索引结构中的索引位置；基于所述索引位置从所述弹幕数据库中查找对应的目标弹幕。

在本公开的一些示例实施例中，所述装置还包括：弹幕数据接收模块，用于接收另一服务器发送的所述多个弹幕数据以及所述索引结构；其中，所述索引对应的弹幕类型为所述另一服务器根据所述另一服务器上的个性弹幕特征模型确定，所述个性弹幕特征模型包括至少一个特征维度，所述特征维度为描述弹幕的特征的维度。

在本公开的一些示例实施例中，所述至少一个特征维度包括：弹幕长度、弹幕语种、弹幕内容、弹幕发送时间以及弹幕发送地点中的一个或多个维度。

在本公开的一些示例实施例中，所述待拉取弹幕的类型为所述客户端根据所述客户端对应的用户个性弹幕特征模型确定，所述个性弹幕特征模型与所述用户个性弹幕特征模型之间的特征维度具有映射关系。

在本公开的一些示例实施例中，所述弹幕分发模块，包括：优先级确定单元，用于确定各个所述目标弹幕的优先级；分发单元，用于基于所述优先级，向所述客户端分发所述目标弹幕。

在本公开的一些示例实施例中，所述分发单元还用于：若所述目标弹幕的优先级大于或等于预定阈值，则向所述客户端主动推送所述目标弹幕；若所述目标弹幕的优先级小于所述预定阈值，则响应于所述客户端的所述弹幕拉取请求向所述客户端分发所述目标弹幕。

在本公开实施例的第四方面中，提供了一种弹幕处理装置，应用于客户端，所述装置包括：类型确定模块，用于获取所述客户端对应的用户个性信息，根据所述用户个性信息确定待拉取弹幕的类型；请求发送模块，用于向服务器发送弹幕拉取请求，所述弹幕拉取请求包括所述待拉取弹幕的类型；弹幕接收模块，用于接收所述服务器返回的目标弹幕，所述目标弹幕为所述服务器根据所述待拉取弹幕的类型确定的弹幕。

在本公开的一些示例实施例中，所述弹幕拉取请求还包括各种类型的待拉取弹幕的比例，所述目标弹幕为所述服务器根据所述待拉取弹幕的类型和比例确定的弹幕。

在本公开的一些示例实施例中，所述弹幕拉取请求还包括各种类型的待拉取弹幕的数量和/或时间间隔，所述装置还包括：第一关系确定模块，用于根据所述客户端的数据处理能力以及当前数据处理量确定各种类型的待拉取弹幕的数量和/或时间间隔。

在本公开的一些示例实施例中，所述类型确定模块还用于：根据所述用户个性信息，通过用户个性弹幕特征模型确定所述待拉取弹幕的类型以及各种类型的待拉取弹幕的比例，所述用户个性弹幕特征模型包括至少一个特征维度，所述特征维度为描述弹幕的特征的维度。

在本公开的一些示例实施例中，所述至少一个特征维度包括：弹幕长度、弹幕语种、弹幕内容、弹幕发送时间以及弹幕发送地点中的一个或多个维度。

在本公开的一些示例实施例中，所述装置还包括：增量更新模块，用于若所述用户个性弹幕特征模型的特征维度发生了更新，则采用增量更新的方式更新所述用户个性弹幕特征模型。

在本公开实施例的第五方面中，提供了一种计算设备，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有可执行指令，所述处理器用于调用所述存储器存储的可执行指令执行如上述第一方面或第二方面中任一项所述的方法。

在本公开实施例的第六方面中，提供了一种介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一方面或第二方面中任一项所述的方法。

根据本公开实施例的技术方案，一方面，由于通过客户端根据对应的用户个性信息确定待拉取弹幕的类型，不需要向服务器发送用户个性信息，避免了用户的个人隐私泄露风险；另一方面，从弹幕数据库中获取与待拉取弹幕的类型对应的目标弹幕，向客户端分发目标弹幕，不需要在服务器端执行复杂的用户个性化计算，不仅降低了服务器的运算资源和带宽资源压力，而且能够向客户端提供个性化弹幕分发；再一方面，通过引入客户端的算力，重构了个性化弹幕分发处理流程，使得原本集中在服务器的计算和存储在弹幕分发系统分散开来，实现隐私信息的本地存储和复杂计算的全局分工，进而能够提升弹幕分发系统的可扩展性以及用户体验。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本公开示例性实施例的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本公开的若干实施方式，其中：

图1示意性地示出了根据本公开实施例的弹幕处理方法的应用场景的框图；

图2示意性地示出了根据本公开的一些实施例的弹幕处理方法的流程图；

图3示意性示出了根据本公开的一些实施例的弹幕处理方法的流程图；

图4示意性地示出了应用根据本公开的一些实施例的弹幕处理方法的弹幕处理系统的架构示意图；

图5示意性地示出了根据本公开的一些实施例的计算机可读存储介质的示意图；

图6示意性示出了根据本公开的一些实施例的弹幕处理装置的结构示意图；

图7示意性示出了根据本公开的另一些实施例的弹幕处理装置的结构示意图；

图8示意性示出了根据本公开的一些实施例的计算设备的结构示意图。

在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。

具体实施方式

下面将参考若干示例性实施例来描述本公开的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本公开，而并非以任何方式限制本公开的范围。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。

本领域技术人员知道，本公开的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。

根据本公开的实施方式，提出了一种弹幕处理方法、装置、计算设备和介质。

在本文中，需要理解的是，所涉及的术语：

弹幕：在播放的网络视频的画面上显示的文字。通过弹幕可以感受到与人一起观看视频的快乐以及获取更多的相关知识。

用户个性信息：指的是反映用户个性的样本数据，例如用户个性信息包括个人资料信息、社交关系信息、弹幕操作信息、观看记录信息、已发弹幕信息、设备资源信息中的一种或多种，用户个性信息可以包括用户的主观偏好信息，也可以包括客观信息例如设备资源信息。

个性弹幕特征模型：在服务器端用于表征弹幕的个性特征的模型，个性弹幕特征模型可以为包括至少一个特征维度的特征向量，例如，个性弹幕特征模型可以为特征向量{弹幕长度、弹幕语种、弹幕内容、弹幕发送时间、弹幕发送地点}。

用户个性弹幕特征模型：在客户端用于表征弹幕的个性特征的模型，用户个性弹幕特征模型与个性弹幕特征模型之间的特征维度具有映射关系。

此外，附图中的任何元素数量均用于示例而非限制，以及任何命名都仅用于区分，而不具有任何限制含义。

下面参考本公开的若干代表性实施方式，详细阐释本公开的原理和精神。

发明概述

本发明人发现，为了解决如何向客户端提供个性化弹幕分发的问题，在一种技术方案中，当进行个性化弹幕分发时，首先，客户端上传用户个人信息，经由边缘节点向中心节点的弹幕服务器转发用户个人信息，弹幕服务器基于用户个人信息进行用户兴趣分析并获得用户兴趣描述。然后，客户端发送弹幕消息，经由边缘节点向弹幕服务器转发弹幕消息，弹幕服务器基于弹幕消息进行弹幕兴趣分析并获得弹幕兴趣描述。弹幕服务器对比用户兴趣描述和弹幕兴趣描述的相似性，基于对比结果获得用户个性化弹幕数据，经由边缘节点将用户个性化弹幕数据转发给客户端，在客户端显示用户个性化弹幕数据。然而，在这种技术方案中，弹幕处理集中在中心机房的服务器，客户端只是接收经由边缘节点转发的用户个性化弹幕数据进行显示。一方面，为了提供个性化弹幕分发，用户需要上传和存储个人隐私数据到服务器用于用户个性化计算，带来用户的个人隐私泄露风险；另一方面，中心节点的弹幕服务器需要执行复杂的用户个性化计算，占用了中心节点有限的计算和带宽资源，限制了弹幕分发系统的可扩展性。

基于上述内容，本公开的基本思想在于：客户端向服务器发送弹幕拉取请求，弹幕拉取请求包括待拉取弹幕的类型，待拉取弹幕的类型为客户端根据客户端对应的用户个性信息确定；服务器基于弹幕拉取请求，从弹幕数据库中获取与待拉取弹幕的类型对应的目标弹幕，向客户端分发目标弹幕。根据本公开实施例的技术方案，一方面，由于通过客户端根据对应的用户个性信息确定待拉取弹幕的类型，不需要向服务器发送用户个性信息，避免了用户的个人隐私泄露风险；另一方面，从弹幕数据库中获取与待拉取弹幕的类型对应的目标弹幕，向客户端分发目标弹幕，不需要在服务器端执行复杂的用户个性化计算，不仅降低了服务器的运算资源和带宽资源压力，而且能够向客户端提供个性化弹幕分发；再一方面，通过引入客户端的算力，重构了个性化弹幕分发处理流程，使得原本集中在服务器的计算和存储在弹幕分发系统分散开来，实现隐私信息的本地存储和复杂计算的全局分工，进而能够提升弹幕分发系统的可扩展性以及用户体验。

在介绍了本公开的基本原理之后，下面具体介绍本公开的各种非限制性实施方式。

应用场景总览

需要注意的是，下述应用场景仅是为了便于理解本公开的精神和原理而示出，本公开的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本公开的实施方式可以应用于适用的任何场景。

图1示意性地示出了根据本公开实施例的弹幕处理方法的应用场景的框图。

参照图1所示，该应用场景可以包括：至少一个客户端110以及服务器120，其中，客户端110安装有视频播放应用程序。客户端110与服务器120之间通过网络130进行通信。以视频直播应用场景为例，在视频直播过程中，客户端110向服务器120发送弹幕拉取请求，弹幕拉取请求包括待拉取弹幕的类型，待拉取弹幕的类型为客户端110根据客户端110对应的用户个性信息确定的，用户个性信息为登录视频播放应用程序的用户的个性信息。服务器120基于该弹幕拉取请求，从弹幕数据库中获取与待拉取弹幕的类型对应的目标弹幕，向客户端110分发目标弹幕。

需要说明的是，客户端110可以为手机、平板电脑、台式计算机、便携笔记本式计算机或车载式终端等。服务器120可以为包含独立主机的物理服务器，或者为主机集群承载的虚拟服务器，或者为云服务器。网络130可以为有线网络或无线网络，例如，网络130可以为PSTN(Public Switched Telephone Network，公共交换电话网络)或因特网。

示例性方法

下面结合上述的应用场景，参考图2来描述根据本公开示例性实施例的弹幕处理方法。该弹幕处理方法可以应用于图1的服务器120。需要注意的是，上述应用场景仅是为了便于理解本公开的精神和原理而示出，本公开的实施例在此方面不受任何限制。相反，本公开的实施例可以应用于适用的任何场景。

参照图2所示，在步骤S210中，接收客户端发送的弹幕拉取请求，弹幕拉取请求包括待拉取弹幕的类型，待拉取弹幕的类型为客户端根据客户端对应的用户个性信息确定的。

在示例实施例中，服务器接收客户端发送的弹幕拉取请求，弹幕拉取请求包括待拉取弹幕的类型。待拉取弹幕的类型可以包括：搞笑类型、信息类型、情感类型、弹幕长短类型、弹幕色彩类型、弹幕字体大小类型中的一种或多种。需要说明的是，本公开实施例中的待拉取弹幕的类型不限于此，例如待拉取弹幕的类型还可以包括兴趣类型、评价类型、弹幕是否涉及剧透等，这同样在本公开的保护范围内。

进一步地，在一些示例实施例中，待拉取弹幕的类型为客户端根据客户端对应的用户个性信息确定的。用户个性信息指的是反映用户个性的样本数据，例如用户个性信息可以包括个人资料信息、社交关系信息、弹幕操作信息、观看记录信息、已发弹幕信息、设备资源信息中的一种或多种，用户个性信息可以包括用户的主观偏好信息，也可以包括客观信息例如设备资源信息。举例而言，客户端获取用户个性信息，基于用户个性信息确定用户的主观偏好类型例如为搞笑类型，将用户的主观偏好类型作为待拉取弹幕的类型。

在步骤S220中，基于弹幕拉取请求，从弹幕数据库中获取与待拉取弹幕的类型对应的目标弹幕。

在示例实施例中，弹幕数据库中存储有多种类型的弹幕，服务器基于弹幕拉取请求中的待拉取弹幕的类型，从弹幕数据库中获取对应的目标弹幕。例如，可以将待拉取弹幕的类型与弹幕数据库中的弹幕的类型进行匹配，基于匹配结果获取与待拉取弹幕的类型对应的的目标弹幕。

在一些示例实施例中，服务器接收到客户端发送的弹幕数据，从弹幕数据中提取弹幕特征，例如，弹幕长度、弹幕语种、弹幕内容、弹幕作者、弹幕发送时间、弹幕发送地点中的一种或多种特征，基于弹幕特征确定弹幕数据的类型，将弹幕数据的类型作为特征描述标识与弹幕数据一起存储到弹幕数据库中。

在步骤S230中，向客户端分发目标弹幕。

在示例实施例中，服务器获取与待拉取弹幕对应的目标弹幕之后，直接或间接地向客户端分发目标弹幕。例如，服务器可以为分布式系统的中心节点的服务器，也可以为分布式系统的边缘节点的服务器。若服务器为分布式系统的中心节点的服务器，则服务器将获取的目标弹幕发送至边缘节点，由边缘节点向客户端分发目标弹幕；若服务器为分布式系统的边缘节点，则由服务器直接向客户端分发目标弹幕。

根据图2的示例实施例的技术方案，一方面，由于通过客户端根据对应的用户个性信息确定待拉取弹幕的类型，不需要向服务器发送用户个性信息，避免了用户的个人隐私泄露风险；另一方面，从弹幕数据库中获取与待拉取弹幕的类型对应的目标弹幕，向客户端分发目标弹幕，不需要在服务器端执行复杂的用户个性化计算，不仅降低了服务器的运算资源和带宽资源压力，而且能够向客户端提供个性化弹幕分发；再一方面，通过引入客户端的算力，重构了个性化弹幕分发处理流程，使得原本集中在服务器的计算和存储在弹幕分发系统分散开来，实现隐私信息的本地存储和复杂计算的全局分工，进而能够提升弹幕分发系统的可扩展性以及用户体验。

图3示意性示出了根据本公开的一些实施例的弹幕处理方法的流程图。

参照图3所示，在步骤S310中，客户端210向边缘节点220发送弹幕。

在示例实施例中，客户端210可以是用户的电子设备，例如手机、平板电脑、台式电脑等。以视频直播场景为例，响应于客户端210上的视频直播界面的弹幕输入操作，客户端210向边缘节点220发送用户输入的弹幕。

在步骤S315中，边缘节点220向中心节点230转发弹幕。

在步骤S320中，客户端210进行用户个性弹幕分析。

在示例实施例中，客户端210基于用户个性信息进行用户个性弹幕分析，确定待拉取弹幕的类型。用户个性信息可以包括个人资料信息、社交关系信息、弹幕操作信息、观看记录信息、已发弹幕信息、设备资源信息中的一种或多种。

进一步地，在一些示例实施例中，客户端210基于用户个性信息，确定用户个性弹幕特征模型的各个维度的向量特征，基于各个维度的向量特征得到对应的用户个性弹幕特征模型，基于用户个性弹幕特征模型确定待拉取弹幕的类型。用户个性弹幕特征模型为在客户端用于表征弹幕的个性特征的模型，用户个性弹幕特征模型可以为包括至少一个特征维度的特征向量，例如，个性弹幕特征模型可以为特征向量{弹幕长度、弹幕语种、弹幕内容、弹幕发送时间、弹幕发送地点}。客户端210可以预先从中心节点230拉取初始化的用户个性弹幕特征模型，再持续接收通过中心节点230推送的更新后的用户个性弹幕特征模型。

此外，在示例实施例，还可以根据用户个性信息确定待拉取弹幕的类型、各种类型的待拉取弹幕的比例、数量或时间间隔中的一种或多种，例如，在一些示例实施例中，根据用户个性信息中的客户端的数据处理能力以及当前数据处理量确定各种类型的待拉取弹幕的数量和/或时间间隔。在另一些示例实施例中，根据用户个性信息，通过用户个性弹幕特征模型确定待拉取弹幕的类型以及各种类型的待拉取弹幕的比例，用户个性弹幕特征模型包括至少一个特征维度，特征维度为描述弹幕的特征的维度。至少一个特征维度包括：弹幕长度、弹幕语种、弹幕内容、弹幕发送时间以及弹幕发送地点中的一个或多个维度。

在步骤S325中，中心节点230进行个性弹幕分析。

在示例实施例中，中心节点230从客户端210发送的弹幕数据中提取弹幕的特征属性，包括弹幕长度、弹幕语种、弹幕内容、弹幕作者、弹幕发送时间、弹幕发送地点等。然后基于个性弹幕特征模型，从弹幕特征属性逐一获得与个性弹幕特征模型匹配的偏好维度和偏好程度，形成偏好标签。将所得到的偏好标签集作为特性描述标识在弹幕对象上，生成弹幕数据集。

需要说明的是，个性弹幕特征模型指的是在服务器端用于表征弹幕的个性特征的模型，个性弹幕特征模型可以为包括至少一个特征维度的特征向量。用户个性弹幕特征模型与个性弹幕特征模型之间的特征维度具有映射关系，从而实现用户个性与弹幕的匹配。

在步骤S330中，中心节点230向边缘节点220发送弹幕数据集。

在示例实施例中，弹幕数据集可以包括弹幕数据以及弹幕数据的索引结构，索引结构的索引为弹幕类型，例如搞笑类型、信息类型情感类型等。

在步骤S335中，客户端210向边缘节点220发送弹幕拉取请求。

在示例实施例中，客户端210向边缘节点220发送弹幕拉取请求，弹幕拉取请求包括待拉取弹幕的类型。需要说明的是，弹幕拉取请求还可以包括待拉取弹幕的比例、数量以及间隔时间中的一种或多种。待拉取弹幕的数量和时间间隔根据客户端的数据处理能力以及当前数据处理量确定。

在步骤S340中，边缘节点220进行弹幕匹配。

在示例实施例中，将待拉取弹幕的类型和比例与第一对应关系即弹幕模板进行匹配，第一对应关系为弹幕的类型和比例之间的对应关系；基于匹配到的第一对应关系，从弹幕数据库中获取与待拉取弹幕的类型和比例对应的目标弹幕。

举例而言，弹幕拉取请求的待拉取弹幕的类型和比例包括：搞笑类型10条、情感类型5条，则匹配对应的第一对应关系，根据匹配到的第一对应关系，从弹幕数据库中获取与第一对应关系对应的目标弹幕。若匹配到的第一对应关系与待拉取弹幕的类型和比例具有一定区别，则对第一对应关系进行局部调整，例如匹配到的第一对应关系为搞笑类型8条，情感类型5条，则只需要再获取2条搞笑类型的弹幕。

进一步地，在一些示例实施例中，服务器基于历史拉取弹幕的类型和比例，对各个客户端的历史弹幕拉取请求进行聚类处理，得到多个弹幕拉取请求类簇；基于弹幕拉取请求类簇，生成所述第一对应关系。弹幕拉取请求类簇指的是以各个客户端的历史拉取弹幕的类型和比例作为向量空间中的点，以k个点为类簇初始中心对各个点进行聚类处理，得到k个弹幕拉取请求类簇，将弹幕拉取请求类簇的类簇中心作为第一对应关系。举例而言，设有200个客户端，各个客户端的历史拉取弹幕的类型和比例为向量空间中的一个点例如点(搞笑类，8个)、(搞笑类，9个)、(搞笑类，10个)、…、(搞笑类12)，以点(搞笑类，8个)为类簇初始中心对这200个点进行聚类处理，得到对应的弹幕拉取请求类簇，例如设200个客户端的历史拉取弹幕的类型和比例为搞笑类8至12个，得到对应的弹幕拉取请求类簇的类簇中心为(搞笑类，10个)，将弹幕拉取请求类簇的类簇中心(搞笑类，10个)作为第一对应关系。

通过预生成弹幕模板或第一对应关系，使得个性匹配只需对弹幕模板进行局部调整，不用逐条全量进行匹配，从而能够提高弹幕匹配的效率，减少边缘节点对客户端的弹幕拉取请求的整体处理开销。

在步骤S345中，边缘节点220向客户端210分发目标弹幕。

在示例实施例中，边缘节点220向客户端210分发匹配到的目标弹幕，在客户端210处显示目标弹幕。

根据图3的示例实施例中的技术方案，一方面，由于通过客户端根据对应的用户个性信息确定待拉取弹幕的类型，不需要向服务器发送用户个性信息，避免了用户的个人隐私泄露风险；另一方面，从弹幕数据库中获取与待拉取弹幕的类型对应的目标弹幕，向客户端分发目标弹幕，不需要在服务器执行复杂的用户个性化计算，不仅降低服务器的运算资源和带宽资源，而且能够向客户端提供个性化弹幕分发；再一方面，通过引入客户端的算力，重构了个性化弹幕分发处理流程，使得原本集中在服务器的计算和存储在弹幕分发系统分散开来，实现隐私信息的本地存储和复杂计算的全局分工，进而能够提升弹幕分发系统的可扩展性以及用户体验。

图4示意性地示出了应用根据本公开的一些实施例的弹幕处理方法的弹幕处理系统的架构示意图。

参照图4所示，该弹幕处理系统包括客户端410、边缘节点420以及中心节点430。其中，客户端410用于进行用户相关处理，例如，提供用户信息存储和用户个性分析；中心节点430用于进行弹幕相关处理，例如，提供弹幕历史存储和弹幕特性分析；边缘节点420用于进行弹幕分发相关处理，例如，提供就近弹幕缓存和个性弹幕分发。弹幕处理系统通过这三部分并行协作，提供个性化弹幕分发。

下面，将参照附图分别阐述本公开示例实施例的弹幕处理系统的系统架构以及运行流程。

参照图4所示，该弹幕处理系统的系统架构包括以下三部分物理实体：用户持有的客户端410、就近部署在用户周围的边缘节点420和中心机房部署的中心节点430。客户端410可以是用户的电子设备，例如手机、平板电脑、台式电脑等。边缘节点420可以为提供服务的企业自建的节点或租用的云服务器，例如边缘节点420可以为自建加速节点、CDN(Content Delivery Network，内容分发网络)边缘节点等。中心节点430可以为部署在中心机房的分布式集群。客户端410与边缘节点420基于公共互联网相互通信。边缘节点420与中心节点430基于企业专线或CDN相互通信。在物理实体之上，该弹幕处理系统的系统架构可划分为多个逻辑组件。例如，客户端410包括I/O交互单元412以及用户处理单元414，I/O交互单元412用于弹幕收发，例如接收边缘节点420下发的弹幕以及向中心节点430发送弹幕；用户处理单元414用于用户信息存储以及用户个性分析，例如，用户处理单元414获取用户个性信息，基于用户个性信息确定用户的主观偏好类型例如为搞笑类型，将用户的主观偏好类型作为待拉取弹幕的类型。边缘节点420包括接入转发单元422和分发处理单元424，接入转发单元422用于客户端410与中心节点430之间的链接维护，上下转发弹幕数据，例如，将客户端410上传的弹幕数据转发给中心节点430，将中心节点430下发的弹幕数据转发给客户端410；分发处理单元424用于就近弹幕缓存以及个性弹幕分发，弹幕缓存指的是将中心节点430下发的弹幕数据缓存到边缘节点，个性弹幕分发指的是将待拉取弹幕的类型与弹幕数据库中的弹幕的类型进行匹配，基于匹配结果向客户端410分发弹幕。中心节点430包括业务处理单元432、个性模型单元434和弹幕处理单元436，业务处理单元432用于客户端410的接入分配、登陆以及成员管理，个性模型单元434用于个性弹幕特征模型初始化及更新，弹幕处理单元436用于存储历史弹幕以及进行弹幕特性分析。

下面，对弹幕处理系统的客户端410、边缘节点420以及中心节点430的主要处理过程进行详细的说明。

客户端410主要进行用户相关处理，例如，进行用户个性分析。客户端410的用户相关处理主要包括：获取用户个性信息、获取用户个性弹幕特征模型以及确定用户个性等步骤。下面对这几个步骤进行详细的说明。

(1)获取用户个性信息。用户个性信息是指反映用户个性的样本数据，例如个人资料信息、社交关系信息、弹幕操作信息、观看记录信息、已发弹幕信息、设备资源信息中的一种或多种信息。客户端410通过用户填表、日志收集、设备监控等方式获取用户个性信息，并在本地存储用户个性信息。

(2)获取用户个性弹幕特征模型。用户个性弹幕特征模型是指用户对于弹幕的个性化偏好的模型。由于弹幕实时产生和不断变化，需要与弹幕同步更新的用户个性弹幕特征模型作为分析基础。用户个性弹幕特征模型是指描述用户个性的向量空间和量化方法，既包括代表不同偏好类属的维度信息，也包括表征不同偏好程度的数量信息，例如模型可以为一个特征向量，特征向量的各个维度代表不同偏好类属的维度信息，各个维度的位置值征不同偏好程度的数量信息。客户端410先从中心节点430拉取初始化的用户个性弹幕特征模型，再持续接收通过中心节点430推送的更新后的用户个性弹幕特征模型。

需要说明的是，不同实施例中的用户个性弹幕特征模型的维度和每个维度的量化方法可以不同。在示例实施例中，以视频直播场景为例，用户个性弹幕特征模型的维度可以包括：弹幕语种、弹幕长度、用户情绪、弹幕作者、弹幕发送时间、弹幕发送地点、弹幕数量等。其中，弹幕语种可以包括中文/外文，也可以包括普通话/地方话；弹幕长度可以是短语/句子/段落，也可以是0-3字/3-10字/10字以上；用户情绪可以是开心/伤心，也可以是喜欢/讨厌；弹幕作者可以为内容相近/内容相反，也可以是明星A粉丝/明星B粉丝；弹幕发送时间可以是表演时段/互动时段，也可以是明星A时段/明星B时段；弹幕发送地点可以是一线城市/二线城市，也可以是南方城市/北方城市；弹幕数量可以是每秒0-3条或每秒3-10条或每秒10条以上。

(3)确定用户个性。客户端410基于用户个性信息，确定用户个性弹幕特征模型的各个维度的向量特征，基于各个维度的向量特征得到对应的用户个性弹幕特征模型，基于用户个性弹幕特征模型确定待拉取弹幕的类型。当用户个性信息或用户个性弹幕特征模型更新时，采取增量方式更新该用户个性弹幕特征模型，即重新确定有变化的维度，复用其他未变化维度的已有结果。例如，当用户更新语言信息时，只更新用户个性弹幕特征模型的语种维度，其他维度不变。当用户个性弹幕特征模型增加、删除或替换某个维度时，重新确定该维度的用户个性特征，用户个性弹幕特征模型的其他维度不变。

中心节点430主要进行弹幕处理，例如处理弹幕数据以及生成可分发弹幕集。中心节点430的弹幕处理主要包括以下步骤：弹幕数据处理、弹幕特性分析和弹幕聚合下发等步骤。下面对几个步骤进行详细的说明。

(1)弹幕数据处理。弹幕数据处理包括去重复弹幕、反垃圾弹幕、合并重组弹幕等处理，弹幕数据处理用于从大量用户在同一时段发送的海量弹幕中筛选有效弹幕数据，将得到的有效弹幕数据作为弹幕特性分析的数据原料，并将有效弹幕数据传输至数据库进行持久化存储。

(2)弹幕特性分析。中心节点430的服务器从弹幕数据中提取弹幕的特征属性，包括弹幕长度、弹幕语种、弹幕内容、弹幕作者、弹幕发送时间、弹幕发送地点等。然后基于个性弹幕特征模型，从弹幕特征属性逐一获得与个性弹幕特征模型匹配的偏好维度和偏好程度，形成偏好标签。将所得到的偏好标签集作为特性描述标识在弹幕对象上。

需要说明的是，个性弹幕特征模型指的是在服务器端用于表征弹幕的个性特征的模型，个性弹幕特征模型可以为包括至少一个特征维度的特征向量。用户个性弹幕特征模型与个性弹幕特征模型之间的特征维度具有映射关系，从而实现用户个性与弹幕的匹配。该映射关系可以是直接对应，也可以是间接对应，例如，弹幕语种与弹幕长度维度可以直接对应，发送时间与发送地点维度可以间接对应，例如，发送时间可以对应表演时段或互动时段，发送地点可以对应一线城市或二线城市。

(4)弹幕聚合下发。中心节430的服务器对在一个时间段内的弹幕分析结果进行聚合，生成包含弹幕数据和索引结构的可分发弹幕集，再将可分发弹幕集整体下发到边缘节点420。索引结构的索引为弹幕类型，例如搞笑类型、信息类型情感类型等。

边缘节点420主要进行弹幕分发处理，弹幕分发处理要兼顾弹幕分发的实时性和个性化。边缘节点420的弹幕分发处理主要包括：匹配加速处理以及推拉结合处理。下面对这两个处理过程进行详细的说明。

(1)匹配加速处理。为了尽快匹配用户个性以生成弹幕结果，一方面在边缘节点420的本地缓存弹幕数据和索引结构，避免中心节点430到边缘节点420的重复传输；另一方面预生成各种典型类别的弹幕模板，弹幕模板包含第一对应关系，第一对应关系包含弹幕的类型和比例之间的对应关系。

在示例实施例中，客户端410发给边缘节点420的弹幕拉取请求，可以包括弹幕的类型、比例以及数量。由于客户端410的用户个性或偏好具有相对稳定的特点，边缘节点420可以根据用户的弹幕拉取历史请求，在中心节点430的新一轮弹幕数据到达之后并且客户端410的弹幕拉取请求到达之前，预先生成弹幕模板，等到客户端410的弹幕拉取请求到达时，对比弹幕拉取请求与弹幕模板之间差异后进行局部调整，从而减少对客户端410的弹幕拉取请求的单个请求的处理时间。

举例而言，弹幕拉取请求的待拉取弹幕的类型和比例包括：搞笑类型10条、情感类型5条，则匹配对应的弹幕模板，根据匹配到的弹幕模板，获取与弹幕模板对应的目标弹幕。若匹配到的弹幕模板与待拉取弹幕的类型和比例具有一定区别，则对弹幕模板进行局部调整，例如匹配到的弹幕模板为搞笑类型8条，情感类型5条，则只需要再获取2条搞笑类型弹幕。

进一步地，在示例实施例中，边缘节点420可以对自身节点上所有用户的历史弹幕拉取请求进行聚类分析，获取共性突出的弹幕拉取请求类簇，基于弹幕拉取请求类簇，预生成一类用户可复用的弹幕模板。弹幕拉取请求类簇指的是以各个客户端的历史拉取弹幕的类型和比例作为向量空间中的点，以k个点为类簇初始中心对各个点进行聚类处理，得到k个弹幕拉取请求类簇，将弹幕拉取请求类簇的类簇中心作为弹幕模板。举例而言，设有200个客户端，各个客户端的历史拉取弹幕的类型和比例为向量空间中的一个点例如点(搞笑类，8个)、(搞笑类，9个)、(搞笑类，10个)、…、(搞笑类12)，以点(搞笑类，8个)为类簇初始中心对这200个点进行聚类处理，得到对应的弹幕拉取请求类簇，例如设200个客户端的历史拉取弹幕的类型和比例为搞笑类8至12个，得到对应的弹幕拉取请求类簇的类簇中心为(搞笑类，10个)，将弹幕拉取请求类簇的类簇中心(搞笑类，10个)作为弹幕模板。

通过预生成弹幕模板或第一对应关系，使得个性匹配只需对弹幕模板进行局部调整，不用逐条全量进行匹配，从而能够提高弹幕匹配的效率，减少边缘节点对客户端的弹幕拉取请求的整体处理开销。

需要说明的是，第一对应关系即弹幕模板还可以包括以下对应关系中的一种或多种：弹幕的类型、比例以及数量之间的对应关系；弹幕的类型、比例以及时间间隔之间的对应关系；弹幕的类型、比例、数量以及时间间隔之间的对应关系。

(2)推拉结合处理。在示例实施例中，确定待向客户端分发的各个目标弹幕的优先级；基于优先级，向客户端分发目标弹幕。若目标弹幕的优先级大于或等于预定阈值，则向客户端主动推送目标弹幕；若目标弹幕的优先级小于预定阈值，则响应于客户端的弹幕拉取请求向客户端分发目标弹幕。

举例而言，根据优先级将弹幕划分为普通弹幕和重要弹幕。普通弹幕是指用户参与互动的各种评论，同一时段有海量的评论弹幕，大多数是灌水内容。重要弹幕是指付费礼物、系统公告、直播信令等高优先级消息，重要弹幕的消息内容重要，需要全局一致广播。对于大数据量、高个性化的普通弹幕，客户端主动从服务器按需拉取。按需拉取是指客户端根据用户个性、客户端资源等多种因素确定弹幕需求进行拉取。在一些实施例中，客户端410根据用户个性确定待拉取弹幕的类型和比例，然后根据客户端资源确定待拉取弹幕的数量和时间间隔，最后形成弹幕拉取需求即弹幕拉取请求发给边缘节点420处理。客户端资源包括客户端410的自身数据处理能力以及当前数据处理量。其中，时间间隔指的是弹幕数据库记录的弹幕的生成时间，比如1个小时内生成的弹幕，1天内生成的弹幕或者3天内生成的弹幕等，如果客户端的数据处理能力较强并且当前数据处理量较小，可以拉取较长时间间隔例如3天内生成的弹幕。

通过服务器主动向客户端即时推送高实时性、需要优先保障的重要消息，客户端从服务器按需拉取普通弹幕，即推拉结合的方式，可以在实现个性化弹幕分发的同时，优先保障重要弹幕的实时可靠送达，提高弹幕分发系统的用户体验。

示例性介质

在介绍了本公开示例性实施例的方法之后，接下来，对本公开示例性实施例的介质进行说明。

在一些可能的实施例中，本公开的各个方面还可以实现为一种介质，其上存储有程序代码，当所述程序代码被设备的处理器执行时用于实现本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施例的弹幕处理方法中的步骤。

在一些可能的实施例中，所述设备的处理器执行所述程序代码时用于实现如下步骤：步骤S210，接收客户端发送的弹幕拉取请求，弹幕拉取请求包括待拉取弹幕的类型，待拉取弹幕的类型为客户端根据客户端对应的用户个性信息确定的；步骤S220，基于弹幕拉取请求，从弹幕数据库中获取与待拉取弹幕的类型对应的目标弹幕；向客户端分发目标弹幕。

参考图5所示，描述了根据本公开的实施例的用于实现上述弹幕处理方法的程序产品500，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本公开的程序产品不限于此。

需要说明的是：上述的介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。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。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、便携式盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦式可编程只读存储器、光纤、便携式紧凑盘只读存储器、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

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，其中承载了可读程序代码。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。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、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。

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：无线、有线、光缆、射频信号等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，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设备上执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络——包括局域网或广域网—连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

示例性装置

在介绍了本公开示例性实施例的介质之后，接下来，参考图6和图7对本公开示例性实施例的弹幕处理装置进行说明。

图6示意性示出了根据本公开的一些实施例的弹幕处理装置的结构示意图。

参照图6所示，弹幕处理装置600应用于服务器，所述弹幕处理装置600包括：请求接收模块610，用于接收客户端发送的弹幕拉取请求，所述弹幕拉取请求包括待拉取弹幕的类型，所述待拉取弹幕的类型为所述客户端根据所述客户端对应的用户个性信息确定的；弹幕拉取模块620，用于基于所述弹幕拉取请求，从弹幕数据库中获取与所述待拉取弹幕的类型对应的目标弹幕；弹幕分发模块630，用于向所述客户端分发所述目标弹幕。

在本公开的一些示例实施例中，所述弹幕拉取请求还包括各种类型的待拉取弹幕的比例，所述弹幕拉取模块620还用于：将所述待拉取弹幕的类型和比例与第一对应关系进行匹配，所述第一对应关系为弹幕的类型和比例之间的对应关系；基于匹配到的所述第一对应关系，从所述弹幕数据库中获取与所述待拉取弹幕的类型和比例对应的目标弹幕。

在本公开的一些示例实施例中，所述装置600还包括：聚类模块，用于基于历史拉取弹幕的类型和比例，对各个客户端的历史弹幕拉取请求进行聚类处理，得到多个弹幕拉取请求类簇；对应关系生成模块，用于基于所述弹幕拉取请求类簇，生成所述第一对应关系。

在本公开的一些示例实施例中，所述弹幕拉取请求还包括各种类型的待拉取弹幕的数量和/或时间间隔，所述数量和时间间隔为所述客户端根据所述客户端的数据处理能力以及当前数据处理量确定，所述第一对应关系还包括以下对应关系中的一种或多种：弹幕的类型、比例以及数量之间的对应关系；弹幕的类型、比例以及时间间隔之间的对应关系；弹幕的类型、比例、数量以及时间间隔之间的对应关系。

在本公开的一些示例实施例中，所述服务器存储有多个弹幕数据的索引结构，所述索引结构的索引为弹幕类型，所述弹幕拉取模块620还用于：基于所述待拉取弹幕的类型，确定所述待拉取弹幕在所述索引结构中的索引位置；基于所述索引位置从所述弹幕数据库中查找对应的目标弹幕。

在本公开的一些示例实施例中，所述装置600还包括：弹幕数据接收模块，用于接收另一服务器发送的所述多个弹幕数据以及所述索引结构；其中，所述索引对应的弹幕类型为所述另一服务器根据所述另一服务器上的个性弹幕特征模型确定，所述个性弹幕特征模型包括至少一个特征维度，所述特征维度为描述弹幕的特征的维度。

在本公开的一些示例实施例中，所述至少一个特征维度包括：弹幕长度、弹幕语种、弹幕内容、弹幕发送时间以及弹幕发送地点中的一个或多个维度。

在本公开的一些示例实施例中，所述待拉取弹幕的类型为所述客户端根据所述客户端对应的用户个性弹幕特征模型确定，所述个性弹幕特征模型与所述用户个性弹幕特征模型之间的特征维度具有映射关系。

在本公开的一些示例实施例中，所述弹幕分发模块630包括：优先级确定单元，用于确定各个所述目标弹幕的优先级；分发单元，用于基于所述优先级，向所述客户端分发所述目标弹幕。

在本公开的一些示例实施例中，所述分发单元还用于：若所述目标弹幕的优先级大于或等于预定阈值，则向所述客户端主动推送所述目标弹幕；若所述目标弹幕的优先级小于所述预定阈值，则响应于所述客户端的所述弹幕拉取请求向所述客户端分发所述目标弹幕。

由于图6的示例实施例的弹幕处理装置的各个功能模块与上述弹幕处理方法的示例实施例的步骤对应，因此对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开上述的弹幕处理方法的实施例。

图7示意性示出了根据本公开的另一些实施例的弹幕处理装置的结构示意图。

参照图7所示，弹幕处理装置700应用于客户端，所述装置700包括：类型确定模块710，用于获取所述客户端对应的用户个性信息，根据所述用户个性信息确定待拉取弹幕的类型；请求发送模块720，用于向服务器发送弹幕拉取请求，所述弹幕拉取请求包括所述待拉取弹幕的类型；弹幕接收模块730，用于接收所述服务器返回的目标弹幕，所述目标弹幕为所述服务器根据所述待拉取弹幕的类型确定的弹幕。

在本公开的一些示例实施例中，所述弹幕拉取请求还包括各种类型的待拉取弹幕的比例，所述目标弹幕为所述服务器根据所述待拉取弹幕的类型和比例确定的弹幕。

在本公开的一些示例实施例中，所述弹幕拉取请求还包括各种类型的待拉取弹幕的数量和/或时间间隔，所述装置700还包括：第一关系确定模块，用于根据所述客户端的数据处理能力以及当前数据处理量确定各种类型的待拉取弹幕的数量和/或时间间隔。

在本公开的一些示例实施例中，所述类型确定模块720还用于：根据所述用户个性信息，通过用户个性弹幕特征模型确定所述待拉取弹幕的类型以及各种类型的待拉取弹幕的比例，所述用户个性弹幕特征模型包括至少一个特征维度，所述特征维度为描述弹幕的特征的维度。

在本公开的一些示例实施例中，所述至少一个特征维度包括：弹幕长度、弹幕语种、弹幕内容、弹幕发送时间以及弹幕发送地点中的一个或多个维度。

在本公开的一些示例实施例中，所述装置700还包括：增量更新模块，用于若所述用户个性弹幕特征模型的特征维度发生了更新，则采用增量更新的方式更新所述用户个性弹幕特征模型。

由于图7的示例实施例的弹幕处理装置的各个功能模块与上述弹幕处理方法的示例实施例的步骤对应，因此对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开上述的弹幕处理方法的实施例。

示例性计算设备

在介绍了本公开示例性实施例的方法、介质和装置之后，接下来，介绍根据本公开的另一示例性实施例的计算设备。

所属技术领域的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。

在一些可能的实施例中，根据本公开实施例的计算设备可以至少包括至少一个处理器、以及至少一个存储器。其中，所述存储器存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理器执行时，使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施例的弹幕处理方法中的步骤。例如，所述处理器可以执行如图2中所示的步骤：步骤S210，接收客户端发送的弹幕拉取请求，弹幕拉取请求包括待拉取弹幕的类型，待拉取弹幕的类型为客户端根据客户端对应的用户个性信息确定的；步骤S220，基于弹幕拉取请求，从弹幕数据库中获取与待拉取弹幕的类型对应的目标弹幕；向客户端分发目标弹幕。又如，所述处理器也可以执行如图3中所示的步骤。

下面参照图8来描述根据本公开的示例实施例的电子设备800。图8所示的电子设备800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8所示，电子设备800以通用计算设备的形式表现。电子设备800的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元810、上述至少一个存储单元820、连接不同系统组件(包括存储单元820和处理单元810)的总线830。

总线830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。

存储单元820可以包括易失性存储器形式的可读介质，例如RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)821和/或高速缓存存储器822，还可以进一步包括ROM(Read-OnlyMemory，只读存储器)823。

存储单元820还可以包括具有一组(至少一个)程序模块824的程序/实用工具825，这样的程序模块824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。

电子设备800也可以与一个或多个外部设备840(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与电子设备800交互的设备通信，和/或与使得电子设备800能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、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850进行。并且，电子设备800还可以通过网络适配器860与一个或者多个网络(例如局域网，广域网和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器860通过总线830与电子设备800的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备800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(Redundant Arrays of IndependentDisks，独立冗余磁盘阵列)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了弹幕处理装置的若干单元或子单元，但是这种划分仅仅是示例性的，并非是强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或单元的特征和功能可以在一个模块或单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或单元来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。

虽然已经参考若干具体实施方式描述了本公开的精神和原理，但是应该理解，本公开并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合以进行受益，这种划分仅是为了表述的方便。本公开旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。

Claims (28)

1.一种弹幕处理方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：

接收客户端发送的弹幕拉取请求，所述弹幕拉取请求包括待拉取弹幕的类型，所述待拉取弹幕的类型为所述客户端根据所述客户端对应的用户个性信息确定的；

基于所述弹幕拉取请求，从弹幕数据库中获取与所述待拉取弹幕的类型对应的目标弹幕；

向所述客户端分发所述目标弹幕；

其中，所述弹幕拉取请求还包括各种类型的待拉取弹幕的比例，所述基于所述弹幕拉取请求，从弹幕数据库中获取与所述待拉取弹幕的类型对应的目标弹幕，包括：

将所述待拉取弹幕的类型和比例，与第一对应关系进行匹配，所述第一对应关系为弹幕的类型和比例之间的对应关系；其中，所述第一对应关系是所述服务器基于历史拉取弹幕的类型和比例，对各个客户端的历史弹幕拉取请求进行聚类处理，得到多个弹幕拉取请求类簇，并基于所述弹幕拉取请求类簇的类簇中心生成的；

基于匹配到的所述第一对应关系，从所述弹幕数据库中获取与所述待拉取弹幕的类型和比例对应的目标弹幕。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述弹幕拉取请求还包括各种类型的待拉取弹幕的数量和/或时间间隔，所述数量和时间间隔为所述客户端根据所述客户端的数据处理能力以及当前数据处理量确定，所述第一对应关系还包括以下对应关系中的一种或多种：弹幕的类型、比例以及数量之间的对应关系；弹幕的类型、比例以及时间间隔之间的对应关系；弹幕的类型、比例、数量以及时间间隔之间的对应关系。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述服务器存储有多个弹幕数据的索引结构，所述索引结构的索引为弹幕类型，所述基于所述弹幕拉取请求，从弹幕数据库中获取与所述待拉取弹幕的类型对应的目标弹幕，包括：

基于所述待拉取弹幕的类型，确定所述待拉取弹幕在所述索引结构中的索引位置；

基于所述索引位置从所述弹幕数据库中查找对应的目标弹幕。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收另一服务器发送的所述多个弹幕数据以及所述索引结构；

其中，所述索引对应的弹幕类型为所述另一服务器根据所述另一服务器上的个性弹幕特征模型确定，所述个性弹幕特征模型包括至少一个特征维度，所述特征维度为描述弹幕的特征的维度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述至少一个特征维度包括：弹幕长度、弹幕语种、弹幕内容、弹幕发送时间以及弹幕发送地点中的一个或多个维度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述待拉取弹幕的类型为所述客户端根据所述客户端对应的用户个性弹幕特征模型确定，所述个性弹幕特征模型与所述用户个性弹幕特征模型之间的特征维度具有映射关系。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向所述客户端分发所述目标弹幕，包括：

确定各个所述目标弹幕的优先级；

基于所述优先级，向所述客户端分发所述目标弹幕。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述优先级，向所述客户端分发所述目标弹幕，包括：

若所述目标弹幕的优先级大于或等于预定阈值，则向所述客户端主动推送所述目标弹幕；

若所述目标弹幕的优先级小于所述预定阈值，则响应于所述客户端的所述弹幕拉取请求向所述客户端分发所述目标弹幕。

9.一种弹幕处理方法，其特征在于，应用于客户端，所述方法包括：

获取所述客户端对应的用户个性信息，根据所述用户个性信息确定待拉取弹幕的类型；

向服务器发送弹幕拉取请求，所述弹幕拉取请求包括所述待拉取弹幕的类型和各种类型的待拉取弹幕的比例；

接收所述服务器返回的目标弹幕，所述目标弹幕为所述服务器将所述待拉取弹幕的类型和比例，与第一对应关系进行匹配，并基于匹配到的所述第一对应关系，从弹幕数据库中获取得到的与所述待拉取弹幕的类型和比例对应的弹幕；其中，所述第一对应关系为弹幕的类型和比例之间的对应关系，所述第一对应关系是所述服务器基于历史拉取弹幕的类型和比例，对各个所述客户端的历史弹幕拉取请求进行聚类处理，得到多个弹幕拉取请求类簇，并基于所述弹幕拉取请求类簇的类簇中心生成的。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述弹幕拉取请求还包括各种类型的待拉取弹幕的数量和/或时间间隔，所述方法还包括：

根据所述客户端的数据处理能力以及当前数据处理量确定各种类型的待拉取弹幕的数量和/或时间间隔。

11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户个性信息确定待拉取弹幕的类型，包括：

根据所述用户个性信息，通过用户个性弹幕特征模型确定所述待拉取弹幕的类型以及各种类型的待拉取弹幕的比例，所述用户个性弹幕特征模型包括至少一个特征维度，所述特征维度为描述弹幕的特征的维度。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述至少一个特征维度包括：弹幕长度、弹幕语种、弹幕内容、弹幕发送时间以及弹幕发送地点中的一个或多个维度。

13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述用户个性弹幕特征模型的特征维度发生了更新，则采用增量更新的方式更新所述用户个性弹幕特征模型。

14.一种弹幕处理装置，其特征在于，应用于服务器，所述装置包括：

请求接收模块，用于接收客户端发送的弹幕拉取请求，所述弹幕拉取请求包括待拉取弹幕的类型，所述待拉取弹幕的类型为所述客户端根据所述客户端对应的用户个性信息确定的；

弹幕拉取模块，用于基于所述弹幕拉取请求，从弹幕数据库中获取与所述待拉取弹幕的类型对应的目标弹幕；

弹幕分发模块，用于向所述客户端分发所述目标弹幕；

其中，所述弹幕拉取请求还包括各种类型的待拉取弹幕的比例，所述弹幕拉取模块还用于：

将所述待拉取弹幕的类型和比例与第一对应关系进行匹配，所述第一对应关系为弹幕的类型和比例之间的对应关系；其中，所述第一对应关系是所述服务器基于历史拉取弹幕的类型和比例，对各个客户端的历史弹幕拉取请求进行聚类处理，得到多个弹幕拉取请求类簇，并基于所述弹幕拉取请求类簇的类簇中心生成的；

基于匹配到的所述第一对应关系，从所述弹幕数据库中获取与所述待拉取弹幕的类型和比例对应的目标弹幕。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述弹幕拉取请求还包括各种类型的待拉取弹幕的数量和/或时间间隔，所述数量和时间间隔为所述客户端根据所述客户端的数据处理能力以及当前数据处理量确定，所述第一对应关系还包括以下对应关系中的一种或多种：弹幕的类型、比例以及数量之间的对应关系；弹幕的类型、比例以及时间间隔之间的对应关系；弹幕的类型、比例、数量以及时间间隔之间的对应关系。

16.根据权利要求14或15所述的装置，其特征在于，所述服务器存储有多个弹幕数据的索引结构，所述索引结构的索引为弹幕类型，所述弹幕拉取模块还用于：

基于所述待拉取弹幕的类型，确定所述待拉取弹幕在所述索引结构中的索引位置；

基于所述索引位置从所述弹幕数据库中查找对应的目标弹幕。

17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

弹幕数据接收模块，用于接收另一服务器发送的所述多个弹幕数据以及所述索引结构；

其中，所述索引对应的弹幕类型为所述另一服务器根据所述另一服务器上的个性弹幕特征模型确定，所述个性弹幕特征模型包括至少一个特征维度，所述特征维度为描述弹幕的特征的维度。

18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述至少一个特征维度包括：弹幕长度、弹幕语种、弹幕内容、弹幕发送时间以及弹幕发送地点中的一个或多个维度。

19.根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述待拉取弹幕的类型为所述客户端根据所述客户端对应的用户个性弹幕特征模型确定，所述个性弹幕特征模型与所述用户个性弹幕特征模型之间的特征维度具有映射关系。

20.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述弹幕分发模块，包括：

优先级确定单元，用于确定各个所述目标弹幕的优先级；

分发单元，用于基于所述优先级，向所述客户端分发所述目标弹幕。

21.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，所述分发单元还用于：

若所述目标弹幕的优先级大于或等于预定阈值，则向所述客户端主动推送所述目标弹幕；

若所述目标弹幕的优先级小于所述预定阈值，则响应于所述客户端的所述弹幕拉取请求向所述客户端分发所述目标弹幕。

22.一种弹幕处理装置，其特征在于，应用于客户端，所述装置包括：

类型确定模块，用于获取所述客户端对应的用户个性信息，根据所述用户个性信息确定待拉取弹幕的类型；

请求发送模块，用于向服务器发送弹幕拉取请求，所述弹幕拉取请求包括所述待拉取弹幕的类型和各种类型的待拉取弹幕的比例；

弹幕接收模块，用于接收所述服务器返回的目标弹幕，所述目标弹幕为所述服务器将所述待拉取弹幕的类型和比例，与第一对应关系进行匹配，并基于匹配到的所述第一对应关系，从弹幕数据库中获取得到的与所述待拉取弹幕的类型和比例对应的弹幕；其中，所述第一对应关系为弹幕的类型和比例之间的对应关系，所述第一对应关系是所述服务器基于历史拉取弹幕的类型和比例，对各个所述客户端的历史弹幕拉取请求进行聚类处理，得到多个弹幕拉取请求类簇，并基于所述弹幕拉取请求类簇的类簇中心生成的。

23.根据权利要求22所述的装置，其特征在于，所述弹幕拉取请求还包括各种类型的待拉取弹幕的数量和/或时间间隔，所述装置还包括：

第一关系确定模块，用于根据所述客户端的数据处理能力以及当前数据处理量确定各种类型的待拉取弹幕的数量和/或时间间隔。

24.根据权利要求22所述的装置，其特征在于，所述类型确定模块还用于：

根据所述用户个性信息，通过用户个性弹幕特征模型确定所述待拉取弹幕的类型以及各种类型的待拉取弹幕的比例，所述用户个性弹幕特征模型包括至少一个特征维度，所述特征维度为描述弹幕的特征的维度。

25.根据权利要求24所述的装置，其特征在于，所述至少一个特征维度包括：弹幕长度、弹幕语种、弹幕内容、弹幕发送时间以及弹幕发送地点中的一个或多个维度。

26.根据权利要求25所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

增量更新模块，用于若所述用户个性弹幕特征模型的特征维度发生了更新，则采用增量更新的方式更新所述用户个性弹幕特征模型。

27.一种计算设备，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有可执行指令，所述处理器用于调用所述存储器存储的可执行指令执行如权利要求1至13中任一项所述的方法。

28.一种存储介质，其上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至13中任一项所述的方法。

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