CN113129302A - 跳出曲线的优化方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种跳出曲线的优化方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：确定跳出曲线对应的曲线时长，以及确定所述曲线时长对应的优化窗口步长；基于所述优化窗口步长，将所述跳出曲线划分为头部区间、中部区间及尾部区间；基于所述优化窗口步长，对所述头部区间、所述中部区间及所述尾部区间分别进行平滑处理，得到目标跳出曲线。通过将跳出曲线划分为头部区间、中部区间及尾部区间，基于优化窗口步长分别进行平滑处理，以实现对跳出曲线进行优化从而得到目标跳出曲线，可以使得视频制作方较为直观的观看跳出曲线的波峰、波谷。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种跳出曲线的优化方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
跳出曲线是全新的视频分析指标，通过真实视频播放中用户的跳出行为(即视频结束播放行为)，计算出视频时间序列内用户的跳出曲线。跳出曲线可以帮助视频制作方及时发现视频问题，指导新视频的剪辑优化，提升用户观看体验。
视频有长视频、短视频、小视频等不同视频类型，各类视频的时长、观看用户量不同，从而实际的跳出曲线波动差异较大，例如波动剧烈、稠密，视频制作方较难直观的观看跳出曲线的波峰、波谷，跳出曲线的波峰、波谷对应着真实视频播放中用户跳出的波峰、波谷。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种跳出曲线的优化方法、装置、电子设备及存储介质，以实现对跳出曲线进行优化，可以使得视频制作方较为直观的观看跳出曲线的波峰、波谷的有益效果。具体技术方案如下：
在本发明实施例的第一方面，首先提供了一种跳出曲线的优化方法，所述包括：
确定跳出曲线对应的曲线时长，以及确定所述曲线时长对应的优化窗口步长；
基于所述优化窗口步长，将所述跳出曲线划分为头部区间、中部区间及尾部区间；
基于所述优化窗口步长，对所述头部区间、所述中部区间及所述尾部区间分别进行平滑处理，得到目标跳出曲线。
在一个可选的实施方式中，所述确定所述曲线时长对应的优化窗口步长，包括：
若所述曲线时长位于预设第一时长区间，确定所述预设第一时长区间对应的第一优化窗口步长为所述曲线时长对应的优化窗口步长；
若所述曲线时长位于预设第二时长区间，获取所述曲线时长与预设比例阈值之积；
在所述积为奇数的情况下，确定所述奇数对应的第二优化窗口步长为所述曲线时长对应的优化窗口步长；
在所述积非奇数的情况下，确定所述非奇数对应的第三优化窗口步长为所述曲线时长对应的优化窗口步长；
若所述曲线时长位于预设第三时长区间，确定所述预设第三时长区间对应的第四优化窗口步长为所述曲线时长对应的优化窗口步长。
在一个可选的实施方式中，所述基于所述优化窗口步长，对所述头部区间、所述中部区间及所述尾部区间分别进行平滑处理，包括：
以优化时刻为中心点，选取所述跳出曲线中前后所述优化窗口步长区间内的M个曲线点，所述优化时刻包括所述中部区间对应的中部时长内的任一时刻；
计算M个曲线点纵坐标的第一平均值，并将所述跳出曲线中所述优化时刻对应的曲线点的纵坐标调整为所述第一平均值；以及
在所述优化窗口步长等于预设步长阈值的情况下，保持所述头部区间及所述尾部区间不变。
在一个可选的实施方式中，所述基于所述优化窗口步长，对所述头部区间、所述中部区间及所述尾部区间分别进行平滑处理，还包括：
在所述优化窗口步长大于预设步长阈值的情况下，保持所述头部区间的头部起始曲线点不变，以及保持所述尾部区间的尾部终止曲线点不变；
确定所述中部区间的中部起始曲线点，以及确定所述中部区间的中部终止曲线点；
基于所述头部起始曲线点及所述中部起始曲线点，调整所述头部区间中所述头部起始曲线点与所述中部起始曲线点之间各曲线点的纵坐标；
基于所述尾部终止曲线点及所述中部终止曲线点，调整所述尾部区间中所述中部终止曲线点与所述尾部终止曲线点之间各曲线点的纵坐标。
在一个可选的实施方式中，所述基于所述头部起始曲线点及所述中部起始曲线点，调整所述头部区间中所述头部起始曲线点与所述中部起始曲线点之间各曲线点的纵坐标，包括：
确定头部曲线点的横坐标，所述头部曲线点包括所述头部区间中所述头部起始曲线点与所述中部起始曲线点之间各曲线点；
将所述头部起始曲线点坐标、所述中部起始曲线点坐标及所述头部曲线点的横坐标，输入至头部纵坐标调整模型；
获取所述头部纵坐标调整模型的头部输出结果，将所述头部曲线点的纵坐标调整为所述头部输出结果；
所述基于所述尾部终止曲线点及所述中部终止曲线点，调整所述尾部区间中所述中部终止曲线点与所述尾部终止曲线点之间各曲线点的纵坐标，包括：
确定尾部曲线点的横坐标，所述尾部曲线点包括所述尾部区间中所述中部终止曲线点与所述尾部终止曲线点之间各曲线点；
将所述尾部终止曲线点坐标、所述中部终止曲线点坐标及所述尾部曲线点的横坐标，输入至尾部纵坐标调整模型；
获取所述尾部纵坐标调整模型的尾部输出结果，将所述尾部曲线点的纵坐标调整为所述尾部输出结果。
在一个可选的实施方式中，所述方法还包括：
计算所述目标跳出曲线中T时刻对应的曲线点的纵坐标与T-1时刻对应的曲线点的纵坐标之间的差值；
其中，所述T时刻包括所述目标跳出曲线对应的所述曲线时长内除起始时刻的任一时刻；
基于所述差值对所述目标跳出曲线进行平滑处理，得到所述目标跳出曲线对应的标准曲线；
确定所述目标跳出曲线中超过所述标准曲线的高峰曲线，对所述高峰曲线进行标记并展示。
在一个可选的实施方式中，所述基于所述差值对所述目标跳出曲线进行平滑处理，包括：
确定所述差值正序中首个大于零的所述差值对应的所述T时刻为第一T时刻；
确定所述差值倒序中首个小于零的所述差值对应的所述T时刻，并减去第一预设时长得到第二T时刻；
将所述第一T时刻与所述第一预设时长相加，得到时间窗口起始时刻，将所述第二T时刻与所述第一预设时长相减，得到时间窗口终止时刻；
计算所述时间窗口起始时刻与所述时间窗口终止时刻之间的窗口时长；
确定与所述窗口时长对应的圈定窗口步长，基于所述圈定窗口步长对所述目标跳出曲线进行平滑处理。
在一个可选的实施方式中，所述确定与所述窗口时长对应的圈定窗口步长，包括：
若所述窗口时长小于或等于第二预设时长，计算所述窗口时长与预设时长比例之积；
确定所述窗口时长与预设比例之积为所述窗口时长对应的圈定窗口步长；
若所述窗口时长大于所述第二预设时长，计算所述第二预设时长与所述预设时长比例之积；
确定所述第二预设时长与所述预设时长比例之积为所述窗口时长对应的圈定窗口步长。
在一个可选的实施方式中，所述基于所述圈定窗口步长对所述目标跳出曲线进行平滑处理，包括：
以圈定时刻为中心点，选取所述目标跳出曲线中前后所述圈定窗口步长区间内的N个曲线点；
所述圈定时刻包括所述时间窗口起始时刻与所述时间窗口终止时刻之间的任一时刻；
计算N个曲线点纵坐标的第二平均值，将所述目标跳出曲线中所述圈定时刻对应的曲线点的纵坐标替换为所述第二平均值，得到初始标准曲线；
以所述圈定时刻为中心点，选取所述初始标准曲线中前后预设平滑窗口步长区间内的L个曲线点；
计算L个曲线点纵坐标的第三平均值，将所述初始标准曲线中所述圈定时刻对应的曲线点的纵坐标替换为所述第三平均值；
将所述初始标准曲线中所述时间窗口起始时刻之前时刻对应的各曲线点的纵坐标，调整为所述初始标准曲线中所述时间窗口起始时刻对应的曲线点的纵坐标；
将所述初始标准曲线中所述时间窗口终止时刻之后时刻对应的各曲线点的纵坐标，调整为所述初始标准曲线中所述时间窗口终止时刻对应的曲线点的纵坐标。
在一个可选的实施方式中，所述对所述高峰曲线进行标记并展示，包括：
确定所述高峰曲线对应的高峰时长，并判断所述高峰时长是否大于第三预设时长；
在所述高峰时长大于所述第三预设时长的情况下，计算所述高峰时长内任一时刻所述高峰曲线的高度；
在所述高度中存在大于预设高度阈值的目标高度的情况下，对所述高峰曲线进行标记并展示。
在一个可选的实施方式中，所述计算所述高峰时长内任一时刻所述高峰曲线的高度，包括：
针对所述高峰时长内任一时刻，确定对应的所述高峰曲线曲线点的第一纵坐标，及对应的所述标准曲线曲线点的第二纵坐标；
将所述第一纵坐标以及所述第二纵坐标输入至高度计算模型，获取所述高度模型输出的高度；
所述高度计算模型，包括：
H＝(H1-H2)/H2；
其中，所述H包括所述高度，所述H1包括所述第一纵坐标，所述H2包括所述第二纵坐标。
在本发明实施例的第二方面，还提供了一种跳出曲线的优化装置，所述装置包括：
确定模块，用于确定跳出曲线对应的曲线时长，以及确定所述曲线时长对应的优化窗口步长；
划分模块，用于基于所述优化窗口步长，将所述跳出曲线划分为头部区间、中部区间及尾部区间；
优化模块，用于基于所述优化窗口步长，对所述头部区间、所述中部区间及所述尾部区间分别进行平滑处理，得到目标跳出曲线。
在本发明实施例的第三方面，还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述第一方面中任一所述的跳出曲线的优化方法。
在本发明实施例的第四方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面中任一所述的跳出曲线的优化方法。
在本发明实施例的第五方面，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面中任一所述的跳出曲线的优化方法。
本发明实施例提供的技术方案，确定跳出曲线对应的曲线时长，以及确定曲线时长对应的优化窗口步长，基于优化窗口步长，将跳出曲线分为头部区间、中部区间及尾部区间，基于优化窗口步长，对头部区间、中部区间及尾部区间分别进行平滑处理，得到目标跳出曲线。通过将跳出曲线划分为头部区间、中部区间及尾部区间，基于优化窗口步长分别进行平滑处理，以实现对跳出曲线进行优化从而得到目标跳出曲线，可以使得视频制作方较为直观的观看跳出曲线的波峰、波谷。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中示出的一种跳出曲线的优化方法的实施流程示意图；
图2为本发明实施例中示出的一种跳出曲线划分示意图；
图3为本发明实施例中示出的一种目标跳出曲线示意图；
图4为本发明实施例中示出的一种头部区间、中部区间及尾部区间的平滑处理方法的实施流程示意图；
图5为本发明实施例中示出的一种头部区间、尾部区间平滑处理示意图；
图6为本发明实施例中示出的一种目标跳出曲线处理方法的实施流程示意图；
图7为本发明实施例中示出的一种标准曲线示意图；
图8为本发明实施例中示出的一种跳出曲线的优化装置的结构示意图；
图9为本发明实施例中示出的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，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做出创造性劳动的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。
需要说明的是，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”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，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、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
如图1所示，为本发明实施例提供的一种跳出曲线的优化方法的实施流程示意图，该方法可以用于处理器，具体可以包括以下步骤：
S101确定跳出曲线对应的曲线时长，以及确定所述曲线时长对应的优化窗口步长。
目前，跳出曲线是全新的视频分析指标，通过真实视频播放中用户的跳出行为(即视频结束播放行为)，计算出视频时间序列内用户的跳出曲线，也就是说跳出曲线是真实视频播放中用户的跳出行为的体现，跳出曲线对应的曲线时长即视频时长。
对于某个跳出曲线，可以确定跳出曲线对应的曲线时长，并确定该曲线时长对应的优化窗口步长。其中，对于跳出曲线对应的曲线时长，判断其是否大于某个时长阈值(例如2分钟)，在曲线时长大于某个阈值的情况下，确定该曲线时长对应的优化窗口步长，否则优化流程结束。
需要说明的是，在曲线时长小于或等于某个阈值的情况下，跳出曲线一般波动平缓、非稠密。例如跳出曲线对应的曲线时长小于2分钟，则说明跳出曲线对应的视频属于短视频，通过短视频播放中用户的跳出行为，计算的视频时间序列内用户的跳出曲线，波动平缓、非稠密，无需优化。
此外，对于曲线时长对应的优化窗口步长，如果曲线时长位于预设第一时长区间，确定预设第一时长区间对应的第一优化窗口步长为曲线时长对应的优化窗口步长。
例如，预设第一时长区间(120秒≤曲线时长≤300秒)，如果曲线时长位于预设第一时长区间，确定预设第一时长区间对应的S1(1秒)为曲线时长对应的优化窗口步长。
如果曲线时长位于预设第二时长区间，获取曲线时长与预设比例阈值之积，在积为奇数的情况下，确定奇数对应的第二优化窗口步长为曲线时长对应的优化窗口步长，在积非奇数的情况下，确定非奇数对应的第三优化窗口步长为曲线时长对应的优化窗口步长。
例如，预设第二时长区间(300秒＜曲线时长≤5400秒)，如果曲线时长位于第二预设时长区间，获取曲线时长与预设比例阈值(0.01)之积，在积为奇数的情况下，确定奇数对应的S2为曲线时长对应的优化窗口步长，在积非奇数(即偶数)的情况下，确定非奇数对应的S3为曲线时长对应的优化窗口步长。
如果曲线时长位于预设第三时长区间，确定预设第三时长区间对应的第四优化窗口步长为曲线时长对应的优化窗口步长。例如，预设第三时长区间(曲线时长＞5400秒)，如果曲线时长位于预设第三时长区间，确定预设第三时长区间对应的S4(30秒)为曲线时长对应的优化窗口步长。
需要说明的是，对于第二优化窗口步长具体通过以下方式确定：
S2＝(round(T*D,0)-1)/2；
其中，所述S2包括所述第二优化窗口步长，所述T包括所述曲线时长，所述D包括所述预设比例阈值，例如0.01。
同理，对于第三优化窗口步长具体通过以下方式确定：
S3＝((round(T*D,0)-1)-1)/2；
其中，所述S3包括所述第二优化窗口步长，所述T包括所述曲线时长，所述D包括所述预设比例阈值，例如0.01。
需要说明的是，对于视频，随着视频时长的增加，用户跳出行为的波动剧烈程度在时域上的表现逐渐强烈，对于跳出曲线亦是如此，随着跳出曲线的曲线时长的增加，跳出曲线的波动剧烈程度在时域上的表现逐渐强烈。因此，对于跳出曲线的不同曲线时长，均存在对应的优化窗口步长，随着跳出曲线的曲线时长的增加，优化窗口步长也要逐渐增加，以便于合理、精准的对不同曲线时长的跳出曲线进行平滑优化。
S102，基于所述优化窗口步长，将所述跳出曲线划分为头部区间、中部区间及尾部区间。
对于跳出曲线的头部、尾部等阶段，优化窗口步长未能全部覆盖。例如优化窗口步长15秒(属于经验值)，头部区间中第1秒，优化窗口步长仅能覆盖上述第1秒，优化窗口步长未能全部覆盖，同样的，尾部区间最后1秒，优化窗口步长仅能覆盖上述最后1秒，优化窗口步长未能全部覆盖。
以头部区间中第1秒为例，理论上应该以该第1秒为中心，选取跳出曲线中前后15区间内的31个曲线点，但由于该第1秒前面均无数据，如此只能以该第1秒为中心，选取跳出曲线中后15秒区间内的16个曲线点，参与该第1秒对应的曲线点的纵坐标的调整，数据缺失影响了该纵坐标的调整，因此需要将跳出曲线进行分割，分割为头部区间、中部区间及尾部区间。
基于此，本发明实施例可以基于优化窗口步长，将该跳出曲线划分为头部区间、中部区间及尾部区间等三部分曲线，后续对这三部分曲线分别进行平滑处理。其中，头部区间及尾部区间等对应的区间范围与优化窗口步长相同，如此将该跳出曲线划分为头部区间、中部区间及尾部区间等三部分曲线。
例如，优化窗口步长30秒，头部阶段中第1秒，优化窗口步长仅能覆盖上述第1秒，优化窗口步长未能全部覆盖，同样的，对于尾部阶段最后1秒，化窗口步长仅能覆盖上述第1秒，优化窗口步长未能全部覆盖，因此将跳出曲线拆分为头部区间、中部区间及尾部区间等三部分曲线，如图2所示，头部区间及尾部区间等对应的区间范围(30秒)与优化窗口步长相同，分别进行平滑处理。
S103，基于所述优化窗口步长，对所述头部区间、所述中部区间及所述尾部区间分别进行平滑处理，得到目标跳出曲线。
对于跳出曲线，将该跳出曲线拆分为头部区间、中部区间及尾部区间等三部分曲线后，基于优化窗口步长，对头部区间、中部区间及尾部区间等三部分曲线分别进行平滑处理，以得到优化后的目标跳出曲线。
例如，如图2所示，将该跳出曲线拆分为头部区间、中部区间及尾部区间等三部分曲线后，基于优化窗口步长(30秒)，对这三部分曲线分别进行平滑处理，可以得到优化后的目标跳出曲线，如图3所示。
通过上述对本发明实施例提供的技术方案的描述，确定跳出曲线对应的曲线时长，以及确定曲线时长对应的优化窗口步长，基于优化窗口步长，将跳出曲线分为头部区间、中部区间及尾部区间，基于优化窗口步长，对头部区间、中部区间及尾部区间分别进行平滑处理，得到目标跳出曲线。
通过将跳出曲线划分为头部区间、中部区间及尾部区间，基于优化窗口步长分别进行平滑处理，以实现对跳出曲线进行优化从而得到目标跳出曲线，可以使得视频制作方较为直观的观看跳出曲线的波峰、波谷。
如图4所示，为本发明实施例提供的一种头部区间、中部区间及尾部区间的平滑处理方法的实施流程示意图，该方法可以用于处理器，具体可以包括以下步骤：
S401，以优化时刻为中心点，选取所述跳出曲线中前后所述优化窗口步长区间内的M个曲线点，所述优化时刻包括所述中部区间对应的中部时长内的任一时刻。
S402，计算M个曲线点纵坐标的第一平均值，并将所述跳出曲线中所述优化时刻对应的曲线点的纵坐标调整为所述第一平均值。
S403，以及在所述优化窗口步长等于预设步长阈值的情况下，保持所述头部区间及所述尾部区间不变。
对于中部区间，以优化时刻为中心点，选取跳出曲线中前后优化窗口步长区间内的M个曲线点，M为正整数，且优化时刻包括中部区间对应的中部时长内的任一时刻。
计算这M个曲线点纵坐标的第一平均值，将跳出曲线中优化时刻对应的曲线点的纵坐标调整为该第一平均值，以及在优化窗口步长等于预设步长阈值的情况下，保持头部区间及尾部区间不变。
例如，中部区间对应的中部时长为曲线时长的正数第31秒至倒数第31秒，以优化时刻为正数第31秒为例，即以正数第31秒为中心点，选取跳出曲线中前后30秒区间内的61个曲线点(意味着以正数第31秒为中心点，跳出曲线中前后30秒区间内每秒选取1个曲线点，共计61个曲线点)。
计算这61个曲线点纵坐标的第一平均值，将跳出曲线中正数第31秒对应的曲线点的纵坐标调整为该第一平均值，对于跳出曲线中正数第32秒、第33秒……等对应的曲线点的纵坐标调整类似，基于此，可以完成对中部区间的平滑处理。
而对于头部区间及尾部区间，例如优化窗口步长为1秒，此时头部区间对应的头部时长为曲线时长的正数第1秒，尾部区间对应的尾部时长为曲线时长的倒数第1秒，在优化窗口步长等于预设步长阈值(1秒)的情况下，可以直接保持头部区间及尾部区间不变，基于此完成对头部区间及尾部区间的平滑处理。
此外，对于头部区间及尾部区间，在优化窗口步长大于预设步长阈值的情况下，保持头部区间的头部起始曲线点不变，以及保持尾部区间的尾部终止曲线点不变，确定中部区间的中部起始曲线点，以及确定中部区间的中部终止曲线点，基于头部起始曲线点及中部起始曲线点，调整头部区间中头部起始曲线点与中部起始曲线点之间各曲线点的纵坐标，基于尾部终止曲线点及中部终止曲线点，调整尾部区间中中部终止曲线点与尾部终止曲线点之间各曲线点的纵坐标。
例如，在优化窗口步长大于预设步长阈值(1秒)的情况下，保持头部区间的头部起始曲线点A(x1，y1)不变，以及保持尾部区间的尾部终止曲线点D(x4，y4)不变，确定中部区间的中部起始曲线点B(x2，y2)，以及确定中部区间的中部终止曲线点C(x3，y3)，如图5所示；
基于头部起始曲线点A(x1，y1)及中部起始曲线点B(x2，y2)，调整头部区间中头部起始曲线点A(x1，y1)与中部起始曲线点B(x2，y2)之间各曲线点的纵坐标；
基于尾部终止曲线点D(x4，y4)及中部终止曲线点C(x3，y3)，调整尾部区间中中部终止曲线点C(x3，y3)与尾部终止曲线点D(x4，y4)之间各曲线点的纵坐标。
其中，确定头部曲线点的横坐标，头部曲线点包括头部区间中头部起始曲线点与中部起始曲线点之间各曲线点，将头部起始曲线点坐标、中部起始曲线点坐标及头部曲线点的横坐标，输入至头部纵坐标调整模型，获取头部纵坐标调整模型的头部输出结果，将头部曲线点的纵坐标调整为头部输出结果。
例如，确定头部区间中头部起始曲线点与中部起始曲线点之间曲线点1的横坐标，将头部起始曲线点坐标、中部起始曲线点坐标及上述曲线点1的横坐标，输入至头部纵坐标调整模型，获取头部纵坐标调整模型的头部输出结果，将头部区间中头部起始曲线点与中部起始曲线点之间曲线点1的纵坐标调整为头部输出结果。对于头部区间中头部起始曲线点与中部起始曲线点之间其它曲线点(曲线点2、曲线点3……)的纵坐标调整类似。
这里，头部纵坐标调整模型，包括：
其中，所述y头部包括所述头部输出结果，所述x头部包括所述头部曲线点的横坐标，所述x1、y1为所述头部起始曲线点坐标，所述x2、y2为所述中部起始曲线点坐标。
另外，确定尾部曲线点的横坐标，尾部曲线点包括尾部区间中中部终止曲线点与尾部终止曲线点之间各曲线点，将尾部终止曲线点坐标、中部终止曲线点坐标及尾部曲线点的横坐标，输入至尾部纵坐标调整模型，获取尾部纵坐标调整模型的尾部输出结果，将尾部曲线点的纵坐标调整为尾部输出结果。
例如，确定尾部区间中中部终止曲线点与尾部终止曲线点之间曲线点1的横坐标，将尾部终止曲线点坐标、中部终止曲线点坐标及上述曲线点1的横坐标，输入至尾部纵坐标调整模型，获取尾部纵坐标调整模型的尾部输出结果，将上述曲线点1的纵坐标调整为尾部输出结果，对于尾部区间中中部终止曲线点与尾部终止曲线点之间其它曲线点(曲线点2、曲线点3……)的纵坐标调整类似。
这里，尾部纵坐标调整模型，包括：
其中，所述y尾部包括所述尾部输出结果，所述x尾部包括所述尾部曲线点的横坐标，所述x3、y3为所述中部终止曲线点坐标，所述x4、y4为所述尾部终止曲线点坐标。
需要说明的是，对于头、尾两部分区间，区间范围与优化窗口步长一致，则优化窗口步长可以代表头、尾两部分区间对应的区间范围，对于头、尾两部分区间内曲线点的数量：如果优化窗口步长等于某个阈值，说明曲线点数量太少，而曲线点数量太少的话，没有必要调整头、尾两部分区间曲线点的纵坐标，保留原有数据，可以节省资源；如果优化窗口步长大于某个阈值，说明曲线点数量较多，而曲线点数量较多的话，由于头、尾两部分区间对应于视频的片头、片尾，视频的片头、片尾对于视频内容制作方没有参考价值，可以基于上述头部纵坐标调整模型、尾部纵坐标调整模型，对头、尾两部分区间曲线点的纵坐标进行调整，滤除对头、尾两部分区间的关注。
如此通过将跳出曲线划分为头部区间、中部区间及尾部区间，基于优化窗口步长分别进行平滑处理，以实现对跳出曲线进行优化从而得到目标跳出曲线，可以使得视频制作方较为直观的观看跳出曲线的波峰、波谷。
此外，为了进一步的有助于视频制作方及时发现视频问题，指导新视频的剪辑优化，提升用户观看体验，可以继续对目标跳出曲线进行处理，以得到其中的高峰曲线进行标记并展示。
需要说明的是，对于目标跳出曲线对应的曲线时长，如果大于某个阈值，则执行下述如图6所示的目标跳出曲线处理方法，否则无需执行。例如，对于目标跳出曲线对应的曲线时长，如果小于5分钟，该目标跳出曲线对应的视频为短视频，一般不存在高峰片段，相应的目标跳出曲线中不存在高峰曲线，因此不需要执行下述如图6所示的目标跳出曲线处理方法。
基于此，如图6所示，为本发明实施例提供的一种目标跳出曲线处理方法的实施流程示意图，该方法可以用于处理器，具体可以包括以下步骤：
S601，计算所述目标跳出曲线中T时刻对应的曲线点的纵坐标与T-1时刻对应的曲线点的纵坐标之间的差值。
对于目标跳出曲线，计算该目标跳出曲线中T时刻对应的曲线点的纵坐标与T-1时刻对应的曲线点的纵坐标之间的差值，其中，T时刻包括目标跳出曲线对应的曲线时长内除起始时刻的任一时刻。
例如，对于目标跳出曲线，计算目标跳出曲线中第2秒对应的曲线点的纵坐标与第1秒对应的曲线点的纵坐标之间的差值1，计算目标跳出曲线中第3秒对应的曲线点的纵坐标与第2秒对应的曲线点的纵坐标之间的差值2，以此类推。
S602，基于所述差值对所述目标跳出曲线进行平滑处理，得到所述目标跳出曲线对应的标准曲线。
对于上述得到的差值，基于上述差值对目标跳出曲线进行平滑处理，得到目标跳出曲线对应的标准曲线，例如如图7所示。
其中，确定差值正序中首个大于零的差值对应的T时刻为第一T时刻，确定差值倒序中首个小于零的差值对应的T时刻，并减去第一预设时长得到第二T时刻，将第一T时刻与第一预设时长相加，得到时间窗口起始时刻，将第二T时刻与第一预设时长相减，得到时间窗口终止时刻，计算时间窗口起始时刻与时间窗口终止时刻之间的窗口时长，确定与窗口时长对应的圈定窗口步长，基于圈定窗口步长对目标跳出曲线进行平滑处理。
例如，对于上述差值(差值1、差值2……)，确定差值正序(正着数)中首个大于零的差值对应的T时刻为T1时刻，确定差值倒序(倒着数)中首个小于零的差值对应的T时刻，并减去第一预设时长(1秒)得到T2时刻，将T1时刻与第一预设时长(1秒)相加，得到时间窗口起始时刻T1+1，将T2时刻与第一预设时长(1秒)相减，得到时间窗口终止时刻T2-1，计算时间窗口起始时刻T1+1与时间窗口终止时刻T2-1之间的窗口时长len，确定与窗口时长len对应的圈定窗口步长，基于圈定窗口步长对目标跳出曲线进行平滑处理。
对于窗口时长，若窗口时长小于或等于第二预设时长，计算窗口时长与预设时长比例之积，确定窗口时长与预设比例之积为窗口时长对应的圈定窗口步长，若窗口时长大于第二预设时长，计算第二预设时长与预设时长比例之积，确定第二预设时长与预设时长比例之积为窗口时长对应的圈定窗口步长。
例如，对于窗口时长len，若窗口时长len小于或等于第二预设时长(5400秒)，计算窗口时长len与预设时长比例(10％)之积S，确定窗口时长len与预设时长比例(10％)之积S为窗口时长len对应的圈定窗口步长，若窗口时长len大于第二预设时长(5400秒)，计算第二预设时长(5400秒)与预设时长比例(10％)之积540，确定第二预设时长(5400秒)与预设时长比例(10％)之积540为窗口时长len对应的圈定窗口步长。
对于圈定窗口步长，以圈定时刻为中心点，选取目标跳出曲线中前后圈定窗口步长区间内的N个曲线点，其中，圈定时刻包括时间窗口起始时刻与时间窗口终止时刻之间的任一时刻，计算N个曲线点纵坐标的第二平均值，将目标跳出曲线中圈定时刻对应的曲线点的纵坐标替换为第二平均值，得到初始标准曲线。
继而，以圈定时刻为中心点，选取初始标准曲线中前后预设平滑窗口步长区间内的L个曲线点，计算L个曲线点纵坐标的第三平均值，将初始标准曲线中圈定时刻对应的曲线点的纵坐标替换为第三平均值。
将初始标准曲线中时间窗口起始时刻之前时刻对应的各曲线点的纵坐标，调整为初始标准曲线中时间窗口起始时刻对应的曲线点的纵坐标；将初始标准曲线中时间窗口终止时刻之后时刻对应的各曲线点的纵坐标，调整为初始标准曲线中时间窗口终止时刻对应的曲线点的纵坐标。
例如，以圈定时刻为中心点，选取目标跳出曲线中前后圈定窗口步长(540秒)区间内的540*2+1个曲线点，对于圈定时刻包括时间窗口起始时刻与时间窗口终止时刻之间的任一时刻，计算这540*2+1个曲线点纵坐标的第二平均值，将目标跳出曲线中圈定时刻对应的曲线点的纵坐标替换为第二平均值，得到初始标准曲线。
紧接着，以圈定时刻为中心点，选取初始标准曲线中前后预设平滑窗口步长(60秒)区间内的60*2+1个曲线点，计算这60*2+1个曲线点纵坐标的第三平均值，将初始标准曲线中圈定时刻对应的曲线点的纵坐标替换为第三平均值，对于圈定时刻包括时间窗口起始时刻与时间窗口终止时刻之间的任一时刻。
而对于初始标准曲线中时间窗口起始时刻之前时刻对应的各曲线点的纵坐标，初始标准曲线中时间窗口终止时刻之后时刻对应的各曲线点的纵坐标，通过以下方式补齐：
对于初始标准曲线中时间窗口起始时刻之前时刻(0～T1)对应的各曲线点的纵坐标，调整为初始标准曲线中时间窗口起始时刻(T1+1)对应的曲线点的纵坐标，将初始标准曲线中时间窗口终止时刻之后时刻(T2至最后)对应的各曲线点的纵坐标，调整为初始标准曲线中时间窗口终止时刻(T2-1)对应的曲线点的纵坐标。
而对于初始标准曲线中时间窗口起始时刻之前时刻(0～T1)对应的各曲线点的横坐标为0～T1，初始标准曲线中时间窗口终止时刻之后时刻(T2至最后)对应的各曲线点横坐标为T2至最后。
S603，确定所述目标跳出曲线中超过所述标准曲线的高峰曲线，对所述高峰曲线进行标记并展示。
对于目标跳出曲线，可以确定该目标跳出曲线中超过标准曲线的高峰曲线，对于该高峰曲线进行标记并展示，并且用户点击高峰曲线中峰值的话，可以调用该高峰曲线对应的视频中高峰片段。
其中，确定高峰曲线对应的高峰时长，并判断高峰时长是否大于第三预设时长，在高峰时长大于第三预设时长的情况下，计算高峰时长内任一时刻高峰曲线的高度，在高度中存在大于预设高度阈值的目标高度的情况下，对高峰曲线进行标记并展示。
例如，确定高峰曲线对应的高峰时长，并判断高峰时长是否大于(或等于)第三预设时长(30)，在高峰时长大于第三预设时长(30)的情况下，计算高峰时长内任一时刻高峰曲线的高度，在这些高度中存在大于预设高度阈值(0.22)的目标高度的情况下，对高峰曲线进行标记并展示。
对于高峰时长内任一时刻所述高峰曲线的高度的计算：针对高峰时长内任一时刻，确定对应的高峰曲线曲线点的第一纵坐标，及对应的标准曲线曲线点的第二纵坐标，将第一纵坐标以及第二纵坐标输入至高度计算模型，获取高度模型输出的高度。
其中，高度计算模型，包括：
H＝(H1-H2)/H2；
其中，所述H包括所述高度，所述H1包括所述第一纵坐标，所述H2包括所述第二纵坐标。
与上述方法实施例相对应，本发明实施例还提供了一种跳出曲线的优化装置，如图8所示，该装置可以包括：确定模块810、划分模块820、优化模块830。
确定模块810，用于确定跳出曲线对应的曲线时长，以及确定所述曲线时长对应的优化窗口步长；
划分模块820，用于基于所述优化窗口步长，将所述跳出曲线划分为头部区间、中部区间及尾部区间；
优化模块830，用于基于所述优化窗口步长，对所述头部区间、所述中部区间及所述尾部区间分别进行平滑处理，得到目标跳出曲线。
本发明实施例还提供了一种电子设备，如图9所示，包括处理器91、通信接口92、存储器93和通信总线94，其中，处理器91，通信接口92，存储器93通过通信总线94完成相互间的通信，
存储器93，用于存放计算机程序；
处理器91，用于执行存储器93上所存放的程序时，实现如下步骤：
确定跳出曲线对应的曲线时长，以及确定所述曲线时长对应的优化窗口步长；基于所述优化窗口步长，将所述跳出曲线划分为头部区间、中部区间及尾部区间；基于所述优化窗口步长，对所述头部区间、所述中部区间及所述尾部区间分别进行平滑处理，得到目标跳出曲线。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的跳出曲线的优化方法。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的跳出曲线的优化方法。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在存储介质中，或者从一个存储介质向另一个存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。
Claims (14)
1.一种跳出曲线的优化方法，其特征在于，所述方法包括：
确定跳出曲线对应的曲线时长，以及确定所述曲线时长对应的优化窗口步长；
基于所述优化窗口步长，将所述跳出曲线划分为头部区间、中部区间及尾部区间；
基于所述优化窗口步长，对所述头部区间、所述中部区间及所述尾部区间分别进行平滑处理，得到目标跳出曲线。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述曲线时长对应的优化窗口步长，包括：
若所述曲线时长位于预设第一时长区间，确定所述预设第一时长区间对应的第一优化窗口步长为所述曲线时长对应的优化窗口步长；
若所述曲线时长位于预设第二时长区间，获取所述曲线时长与预设比例阈值之积；
在所述积为奇数的情况下，确定所述奇数对应的第二优化窗口步长为所述曲线时长对应的优化窗口步长；
在所述积非奇数的情况下，确定所述非奇数对应的第三优化窗口步长为所述曲线时长对应的优化窗口步长；
若所述曲线时长位于预设第三时长区间，确定所述预设第三时长区间对应的第四优化窗口步长为所述曲线时长对应的优化窗口步长。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述优化窗口步长，对所述头部区间、所述中部区间及所述尾部区间分别进行平滑处理，包括：
以优化时刻为中心点，选取所述跳出曲线中前后所述优化窗口步长区间内的M个曲线点，所述优化时刻包括所述中部区间对应的中部时长内的任一时刻；
计算M个曲线点纵坐标的第一平均值，并将所述跳出曲线中所述优化时刻对应的曲线点的纵坐标调整为所述第一平均值；以及
在所述优化窗口步长等于预设步长阈值的情况下，保持所述头部区间及所述尾部区间不变。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述优化窗口步长，对所述头部区间、所述中部区间及所述尾部区间分别进行平滑处理，还包括：
在所述优化窗口步长大于预设步长阈值的情况下，保持所述头部区间的头部起始曲线点不变，以及保持所述尾部区间的尾部终止曲线点不变；
确定所述中部区间的中部起始曲线点，以及确定所述中部区间的中部终止曲线点；
基于所述头部起始曲线点及所述中部起始曲线点，调整所述头部区间中所述头部起始曲线点与所述中部起始曲线点之间各曲线点的纵坐标；
基于所述尾部终止曲线点及所述中部终止曲线点，调整所述尾部区间中所述中部终止曲线点与所述尾部终止曲线点之间各曲线点的纵坐标。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述头部起始曲线点及所述中部起始曲线点，调整所述头部区间中所述头部起始曲线点与所述中部起始曲线点之间各曲线点的纵坐标，包括：
确定头部曲线点的横坐标，所述头部曲线点包括所述头部区间中所述头部起始曲线点与所述中部起始曲线点之间各曲线点；
将所述头部起始曲线点坐标、所述中部起始曲线点坐标及所述头部曲线点的横坐标，输入至头部纵坐标调整模型；
获取所述头部纵坐标调整模型的头部输出结果，将所述头部曲线点的纵坐标调整为所述头部输出结果；
所述基于所述尾部终止曲线点及所述中部终止曲线点，调整所述尾部区间中所述中部终止曲线点与所述尾部终止曲线点之间各曲线点的纵坐标，包括：
确定尾部曲线点的横坐标，所述尾部曲线点包括所述尾部区间中所述中部终止曲线点与所述尾部终止曲线点之间各曲线点；
将所述尾部终止曲线点坐标、所述中部终止曲线点坐标及所述尾部曲线点的横坐标，输入至尾部纵坐标调整模型；
获取所述尾部纵坐标调整模型的尾部输出结果，将所述尾部曲线点的纵坐标调整为所述尾部输出结果。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
计算所述目标跳出曲线中T时刻对应的曲线点的纵坐标与T-1时刻对应的曲线点的纵坐标之间的差值；
其中，所述T时刻包括所述目标跳出曲线对应的所述曲线时长内除起始时刻的任一时刻；
基于所述差值对所述目标跳出曲线进行平滑处理，得到所述目标跳出曲线对应的标准曲线；
确定所述目标跳出曲线中超过所述标准曲线的高峰曲线，对所述高峰曲线进行标记并展示。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述差值对所述目标跳出曲线进行平滑处理，包括：
确定所述差值正序中首个大于零的所述差值对应的所述T时刻为第一T时刻；
确定所述差值倒序中首个小于零的所述差值对应的所述T时刻，并减去第一预设时长得到第二T时刻；
将所述第一T时刻与所述第一预设时长相加，得到时间窗口起始时刻，将所述第二T时刻与所述第一预设时长相减，得到时间窗口终止时刻；
计算所述时间窗口起始时刻与所述时间窗口终止时刻之间的窗口时长；
确定与所述窗口时长对应的圈定窗口步长，基于所述圈定窗口步长对所述目标跳出曲线进行平滑处理。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述确定与所述窗口时长对应的圈定窗口步长，包括：
若所述窗口时长小于或等于第二预设时长，计算所述窗口时长与预设时长比例之积；
确定所述窗口时长与预设比例之积为所述窗口时长对应的圈定窗口步长；
若所述窗口时长大于所述第二预设时长，计算所述第二预设时长与所述预设时长比例之积；
确定所述第二预设时长与所述预设时长比例之积为所述窗口时长对应的圈定窗口步长。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述圈定窗口步长对所述目标跳出曲线进行平滑处理，包括：
以圈定时刻为中心点，选取所述目标跳出曲线中前后所述圈定窗口步长区间内的N个曲线点；
所述圈定时刻包括所述时间窗口起始时刻与所述时间窗口终止时刻之间的任一时刻；
计算N个曲线点纵坐标的第二平均值，将所述目标跳出曲线中所述圈定时刻对应的曲线点的纵坐标替换为所述第二平均值，得到初始标准曲线；
以所述圈定时刻为中心点，选取所述初始标准曲线中前后预设平滑窗口步长区间内的L个曲线点；
计算L个曲线点纵坐标的第三平均值，将所述初始标准曲线中所述圈定时刻对应的曲线点的纵坐标替换为所述第三平均值；
将所述初始标准曲线中所述时间窗口起始时刻之前时刻对应的各曲线点的纵坐标，调整为所述初始标准曲线中所述时间窗口起始时刻对应的曲线点的纵坐标；
将所述初始标准曲线中所述时间窗口终止时刻之后时刻对应的各曲线点的纵坐标，调整为所述初始标准曲线中所述时间窗口终止时刻对应的曲线点的纵坐标。
10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述高峰曲线进行标记并展示，包括：
确定所述高峰曲线对应的高峰时长，并判断所述高峰时长是否大于第三预设时长；
在所述高峰时长大于所述第三预设时长的情况下，计算所述高峰时长内任一时刻所述高峰曲线的高度；
在所述高度中存在大于预设高度阈值的目标高度的情况下，对所述高峰曲线进行标记并展示。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述计算所述高峰时长内任一时刻所述高峰曲线的高度，包括：
针对所述高峰时长内任一时刻，确定对应的所述高峰曲线曲线点的第一纵坐标，及对应的所述标准曲线曲线点的第二纵坐标；
将所述第一纵坐标以及所述第二纵坐标输入至高度计算模型，获取所述高度模型输出的高度；
所述高度计算模型，包括：
H＝(H1-H2)/H2；
其中，所述H包括所述高度，所述H1包括所述第一纵坐标，所述H2包括所述第二纵坐标。
12.一种跳出曲线的优化装置，其特征在于，所述装置包括：
确定模块，用于确定跳出曲线对应的曲线时长，以及确定所述曲线时长对应的优化窗口步长；
划分模块，用于基于所述优化窗口步长，将所述跳出曲线划分为头部区间、中部区间及尾部区间；
优化模块，用于基于所述优化窗口步长，对所述头部区间、所述中部区间及所述尾部区间分别进行平滑处理，得到目标跳出曲线。
13.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-11中任一所述的方法步骤。
14.一种存储介质，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1-11中任一所述的方法。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104483361A (zh) * | 2014-12-22 | 2015-04-01 | 南京信息工程大学 | 一种提高电化学分析仪器测量精度的方法 |
| WO2017101428A1 (zh) * | 2015-12-14 | 2017-06-22 | 乐视控股（北京）有限公司 | 视频进度的调整方法、装置及移动终端设备 |
| CN110525433A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-12-03 | 聊城大学 | 基于驾驶员意图识别的转向力矩引导分配曲线设计方法 |
| CN111246294A (zh) * | 2020-01-06 | 2020-06-05 | 国家广播电视总局广播电视规划院 | 处理收视指标数据的方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111370056A (zh) * | 2019-05-22 | 2020-07-03 | 深圳思勤医疗科技有限公司 | 确定待测样本预定染色体不稳定指数的方法、系统和计算机可读介质 |
-
2021
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104483361A (zh) * | 2014-12-22 | 2015-04-01 | 南京信息工程大学 | 一种提高电化学分析仪器测量精度的方法 |
| WO2017101428A1 (zh) * | 2015-12-14 | 2017-06-22 | 乐视控股（北京）有限公司 | 视频进度的调整方法、装置及移动终端设备 |
| CN111370056A (zh) * | 2019-05-22 | 2020-07-03 | 深圳思勤医疗科技有限公司 | 确定待测样本预定染色体不稳定指数的方法、系统和计算机可读介质 |
| CN110525433A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-12-03 | 聊城大学 | 基于驾驶员意图识别的转向力矩引导分配曲线设计方法 |
| CN111246294A (zh) * | 2020-01-06 | 2020-06-05 | 国家广播电视总局广播电视规划院 | 处理收视指标数据的方法、装置、设备及存储介质 |
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