CN113535990A - 确定多媒体内容的方法、装置、存储介质和电子设备 - Google Patents

确定多媒体内容的方法、装置、存储介质和电子设备 Download PDF

Info

Publication number
CN113535990A
CN113535990A CN202011248921.1A CN202011248921A CN113535990A CN 113535990 A CN113535990 A CN 113535990A CN 202011248921 A CN202011248921 A CN 202011248921A CN 113535990 A CN113535990 A CN 113535990A
Authority
CN
China
Prior art keywords
target
multimedia content
time sequence
operation data
entry
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202011248921.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113535990B (zh
Inventor
康战辉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Original Assignee
Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tencent Technology Shenzhen Co Ltd filed Critical Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority to CN202011248921.1A priority Critical patent/CN113535990B/zh
Publication of CN113535990A publication Critical patent/CN113535990A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113535990B publication Critical patent/CN113535990B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/40—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of multimedia data, e.g. slideshows comprising image and additional audio data
    • G06F16/43—Querying
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9536—Search customisation based on social or collaborative filtering

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本申请提供一种确定多媒体内容的方法、装置、存储介质和电子设备，属于互联网技术领域。本申请通过获取设定时间段内目标社交平台发布的目标词条的第一目标运营数据的第一时间序列，以及分别获取设定时间段内目标社交平台上的目标内容发布账号发布的各个候选多媒体内容的第二目标运营数据的第二时间序列，第二目标运营数据与第一目标运营数据关联；根据各个第二时间序列与第一时间序列的相似度，从各个候选多媒体内容中确定与目标词条变化趋势相匹配的目标多媒体内容。该目标多媒体内容与目标词条变化趋势相匹配，可以确定目标多媒体内容是与目标词条相关的，因此，本申请可以准确识别出与目标词条相关的目标多媒体内容。

Description

确定多媒体内容的方法、装置、存储介质和电子设备
技术领域
本申请涉及互联网技术领域，更具体地说，涉及一种确定多媒体内容的方法、装置、存储介质和电子设备。
背景技术
移动互联网的内容包括文字、图片和视频等多种形式。目前，在一些社交平台上，可以设置搜索小程序，在其搜索页面中设置的热词榜单上列出当下的一些热点词条，来吸引用户进行搜索。另外，社交平台上的一些内容发布账号也会发布大量的多媒体内容，例如短视频、文章等。由于热词榜单上的热点词条可以带来大量的流量，因此，一些内容发布账号可能会追踪这些热点词条，发布与热点词条相关的多媒体内容，从而进行搜索引擎优化(Search Engine Optimization，SEO)，即提高内容发布账号在搜索引擎的排名。
如果能够识别出内容发布账号发布的与热点词条相关的多媒体内容，就可以判断其通过热点词条进行SEO的程度，进而确定是否需要对这些内容发布账号的搜索排名进行调整，以确保整个社交平台的多媒体内容的生态健康。
目前，在识别与热点词条相关的多媒体内容时，通过识别热点词条与多媒体内容的标题的文本语义相似度，相似度越高，说明多媒体内容与热点词条越匹配。但是，这种依赖文本语义相似度识别与热点词条相关的多媒体内容的方式，往往可能由于多媒体内容的标题较短，其文本信息不能覆盖热点词条的文本信息，导致不能准确识别出与热点词条相关的多媒体内容。
发明内容
为解决相关技术中存在的技术问题，本申请实施例提供一种确定多媒体内容的方法、装置、存储介质和电子设备，通过确定与目标词条变化趋势相匹配的目标多媒体内容，可以准确识别出与目标词条相关的目标多媒体内容。
为达到上述目的，本申请实施例的技术方案是这样实现的：
第一方面，本申请实施例提供一种确定多媒体内容的方法，包括：
获取设定时间段内，目标社交平台发布的目标词条的第一目标运营数据的第一时间序列；
分别获取所述设定时间段内，所述目标社交平台上的目标内容发布账号发布的各个候选多媒体内容的第二目标运营数据的第二时间序列，所述第二目标运营数据与所述第一目标运营数据关联；
根据各个第二时间序列与所述第一时间序列的相似度，从所述各个候选多媒体内容中确定与所述目标词条变化趋势相匹配的目标多媒体内容。
第二方面，本申请实施例提供一种确定多媒体内容的装置，包括：
第一获取单元，用于获取设定时间段内，目标社交平台发布的目标词条的第一目标运营数据的第一时间序列；
第二获取单元，用于分别获取所述设定时间段内，所述目标社交平台上的目标内容发布账号发布的各个候选多媒体内容的第二目标运营数据的第二时间序列，所述第二目标运营数据与所述第一目标运营数据关联；
匹配单元，用于根据各个第二时间序列与所述第一时间序列的相似度，从所述各个候选多媒体内容中确定与所述目标词条变化趋势相匹配的目标多媒体内容。
在一种可选的实施例中，第一获取单元还用于：
获取所述设定时间段内的多个设定时间窗口分别对应的目标词条的第一目标运营数据，将获取的多个第一目标运营数据按时间先后顺序进行排列，得到所述第一目标运营数据的第一时间序列；
第二获取单元还用于：
对于每个候选多媒体内容，获取所述设定时间段内的所述多个设定时间窗口分别对应的所述候选多媒体内容的第二目标运营数据，将获取的多个第二目标运营数据按时间先后顺序进行排列，得到所述第二目标运营数据的第二时间序列。
在一种可选的实施例中，所述匹配单元还用于：
分别确定所述各个第二时间序列与所述第一时间序列的相似度；
若所述各个候选多媒体内容中存在第二时间序列与所述第一时间序列的相似度大于等于设定相似度阈值的目标多媒体内容，则确定所述目标多媒体内容与所述目标词条变化趋势相匹配。
在一种可选的实施例中，所述装置还包括绘制单元，用于：
根据所述第一时间序列的多个点绘制第一曲线，并展示所述第一曲线；其中，所述第一时间序列的每个点表示一个设定时间窗口对应的目标词条的搜索量；
对于每个候选多媒体内容，根据所述候选多媒体内容的第二时间序列的多个点绘制第二曲线，并展示所述第二曲线；其中，所述候选多媒体内容的第二时间序列的每个点表示一个设定时间窗口对应的所述候选多媒体内容的浏览量。
在一种可选的实施例中，所述装置还包括第一确定单元，用于：
针对每个目标词条，执行从所述各个候选多媒体内容中确定与所述目标词条变化趋势相匹配的目标多媒体内容的步骤；
若确定出目标多媒体内容的目标词条的数量达到设定数量阈值，确定所述目标内容发布账号在追踪多个目标词条。
在一种可选的实施例中，所述第一目标运营数据为目标词条的搜索量，所述第二目标运营数据为候选多媒体内容的浏览量。
在一种可选的实施例中，所述装置还包括第二确定单元，用于：
根据所述第二时间序列的各个点与所述第一时间序列的各个点之间的距离，确定所述第二时间序列中与所述第一时间序列的各个点对应的各个目标点；其中，所述第一时间序列的各个点与对应的各个目标点的距离之和最小；
根据所述第一时间序列的各个点与对应的目标点的距离之和，确定所述第二时间序列与所述第一时间序列的相似度。
第三方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现第一方面的确定多媒体内容的方法。
第四方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现第一方面的确定多媒体内容的方法。
本申请实施例的确定多媒体内容的方法、装置、存储介质和电子设备，通过第一时间序列可以确定目标词条的第一目标运营数据在时序上的变化趋势，通过第二时间序列可以确定多媒体内容的第二目标运营数据在时序上的变化趋势，并且第二目标运营数据是与第一目标运营数据相关联的，根据这两个时间序列的相似性，可以确定与目标词条的第一目标运营数据的变化趋势相似的目标多媒体内容的第二目标运营数据，即可以确定与目标词条变化趋势相匹配的目标多媒体内容，该目标多媒体内容是与目标词条相关的，因此通过上述方法可以准确识别出与目标词条相关的目标多媒体内容。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，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为本申请实施例提供的一种热点词条的运营数据的变化趋势以及多媒体内容的运营数据的变化趋势的示意图；
图2为本申请实施例提供的一种确定多媒体内容的方法的应用场景示意图；
图3为本申请实施例提供的一种社交平台发布的热点词条的示意图；
图4为本申请实施例提供的一种内容发布账号发布的多媒体内容的示意图；
图5为本申请实施例提供的一种确定多媒体内容的方法的流程示意图；
图6为本申请实施例提供的一种两个时间序列分别对应的曲线A和曲线B的示意图；
图7为本申请实施例提供的一种确定多媒体内容的装置的结构示意图；
图8为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
图9为本申请实施例提供的另一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
下面对本申请实施例中涉及的部分概念进行介绍。
热点词条：简称热词，即热门词汇。作为一种词汇现象，可以反映一个国家、一个地区在一个时期人们普遍关注的问题和事物。具有时代特征，可以反映一个时期的热点话题及民生问题等。
DTW：动态时间规整，是一个典型的优化问题，它用满足一定条件的时间规整函数描述测试模板和参考模板的时间对应关系，求解两个模板匹配时累积距离最小所对应的规整函数。其中，本申请实施例的第一时间序列可以理解为参考模板，第二时间序列可以理解为测试模板。
下文中所用的词语“示例性”的意思为“用作例子、实施例或说明性”。作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
文中的术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为明示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征，在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
目前，一些社交平台上的内容发布账号可能会追踪社交平台发布的热点词条，即发布与热点词条相关的多媒体内容，从而进行搜索引擎优化。如果能够识别出内容发布账号发布的与热点词条相关的多媒体内容，就可以判断其通过热点词条进行SEO的程度，进而确定是否需要对这些内容发布账号的搜索排名进行调整，以确保整个社交平台的多媒体内容的生态健康。但是，目前还不能识别出与热点词条相关的多媒体内容。
为了改善上述情况，本申请实施例提供一种确定多媒体内容的方法、装置、存储介质和电子设备，通过确定与词条变化趋势相匹配的多媒体内容，从而识别出词条相关的多媒体内容。
下面首先对本申请实施例的设计思想进行介绍。
针对社交平台上的热词榜单，线上的运营编辑人员在发现当下的热点事件后，可以对热词榜单上面的热点词条进行定期或不定期的上线、下线或变更，每个热点词条可以带来运营数据的变化，例如搜索量(query pageview，QV)的变化。此时，该社交平台上的一些内容分发账号的账号主可能会密切关注热词榜单，以了解运营编辑人员的编辑行为，例如当运营编辑人员上线某个热点词条时，账号主可以发现热词榜单上的该热点词条，随后发布该热点词条对应的多媒体内容，因此，该多媒体内容的发布时间相对于热点词条的上线时间具有一定时间延后性。
示例性的，热点事件以“超短暑假6天”为例，当运营编辑人员发现了该热点事件后，编辑一条热点词条“超短暑假6天”并上线至热词榜单，以设定时间为窗口，即两个时刻的时间差，例如ti时刻和ti-1时刻的时间差ti-ti-1，该时间差可以根据需要进行设定，例如为5分钟。假设该热点词条在上线0～t0时间内共产生了100次点击，即产生的运营数据可以是搜索量。
当有意SEO热词榜单的内容分发账号的账号主发现热词榜单出现了新的热点词条“超短暑假6天”后，开始发布一些与该热点词条相关的多媒体内容，例如，多媒体内容可以是以该热点词条作为标题的短视频内容。这样，当用户搜索该热点词条时，由于该短视频内容的标题与该热点词条相匹配，进而可以被搜索引擎排在搜索结果页的顶部位置，此时该短视频内容被用户点击的可能性会很高，即用户每次点击热词榜单上的该热点词条，都大概率会点击该短视频内容，此时可以产生该短视频内容的运营数据，例如可以是播放量。因此，内容分发账号可以规律性地将热点词条的QV流量引流到自身发布的短视频内容上。因此，随着热点词条的运营数据的变化，与热点词条相关的多媒体内容的运营数据也会出现相应的变化，即二者的变化趋势相似。
但是，上述与热点词条相关的多媒体内容的发布时间，相对于该热点词条的上线时间是有一定的延迟的，也就是说，如果该热点词条在上线0～t0时间内产生的搜索量为100次，那么在0～t0时间内，与该热点词条带相关的短视频内容的播放量可能为90次，而在延迟至t1时刻时，其播放量可能达到100次。
下面以图1中的多个曲线，对热点词条的运营数据的变化趋势以及多媒体内容的运营数据的变化趋势进行展示。
示例性的，如图1所示，假设y1表示某个时间段内某个热点词条的运营数据曲线，每个波峰表示当前时刻该热点词条的运营数据上涨到一个峰值，而波谷表示当前时刻该热点词条的运营数据下降至一个低谷，y2和y3分别表示该时间段内两个不同的多媒体内容的运营数据曲线。可以看出，y1和y2的变化趋势是相似的，只是在时间上具有一定的延时，因此，y1和y2之间存在一定的相似性，这里的相似性可以理解为上面所说的规律性。
因此，本申请实施例基于目标词条的第一目标运营数据在时序上的变化趋势，以及多个多媒体内容的第二目标运营数据(与第一目标运营数据相关联)在时序上的变化趋势，确定与目标词条的第一目标运营数据的变化趋势相似的目标多媒体内容的第二目标运营数据，即可以确定与目标词条变化趋势相匹配的目标多媒体内容，可以准确识别出与目标词条相关的目标多媒体内容。
下面结合附图及具体实施例对本申请作进一步详细的说明。
本申请实施例提供的确定多媒体内容的方法的一种应用场景可以参见图2所示，该应用场景中包括终端设备200和服务器100。终端设备200和服务器100之间可以通过通信网络进行通信。
在一种可选的实施方式中，通信网络可以是有线网络或无线网络。终端设备200以及服务器100可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本申请在此不做限制。
其中，在本申请实施例中，终端设备200为用户使用的电子设备，该电子设备可以是个人计算机、手机、平板电脑、笔记本、电子书阅读器、智能家居等具有一定计算能力并且运行有社交平台的计算机设备，该社交平台可以是即时通讯类软件及网站或者社交类软件及网站。服务器100可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN(Content Delivery Network，内容分发网络)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
当终端设备200上运行有社交平台时，该社交平台上可以设置搜索小程序，在搜索小程序的搜索页面中可以设置热词榜单，该热词榜单上可以列出当下的一些热点词条。例如图3所示，社交平台上设置了名称为搜一搜的搜索小程序，在搜一搜的搜索网页的左下角设置有热词榜单，上面列出了一些热点词条，例如“超短暑假6天”、“公务员省考时间”“高考满分作文”等。当用户通过终端设备登录社交平台，并打开搜索小程序后，很大程度上可能会点击热词榜单上的热点词条，从而产生热点词条的运营数据，例如可以是搜索量等，该热点词条对应的运营数据是随着时间不断变化的，终端设备200可以将热点词条对应的不同时间段的运营数据进行记录，也可以存储到服务器100中。
另外，社交平台上的一些内容发布账号，例如发布多媒体内容的公众号，可以通过社交平台发布大量的多媒体内容至移动互联网上，该多媒体内容可以是短视频、文章、音乐等等。示例性的，如图4所示，名称为“怪浪”的内容发布账号发布了多个短视频，每个短视频可以对应一个标题。当用户通过终端设备200登录社交平台，在社交平台上的搜索小程序中搜索某个热点词条时，终端设备可以向服务器100发送搜索请求，服务器100通过搜索引擎可以获取移动互联网上与热点词条相关的多媒体内容并进行排序，然后向终端设备200发送排序后的多个多媒体内容，终端设备200对排序后的多个多媒体内容进行展示。当用户通过终端设备200点击某个多媒体内容时，会产生该多媒体内容的运营数据，例如可以是浏览量等。多媒体内容对应的运营数据是随着时间不断变化的，终端设备200可以将多媒体内容对应的不同时间段的运营数据进行记录，也可以存储到服务器100中。终端设备200可以对记录的热点词条的运营数据和多媒体内容的运营数据进行分析，服务器100也可以对存储的热点词条的运营数据和多媒体内容的运营数据进行分析。
针对社交平台上发布的热点词条，为了从该社交平台上的内容发布账号发布的多个候选多媒体内容中，识别出与热点词条相关的多媒体内容，可以执行图5所示的确定多媒体内容的方法的流程，该流程可以由服务器执行，也可以由终端设备执行。其中，服务器可以是图2中所示的服务器100，终端设备可以是图2中所示的终端设备200。下面以服务器执行为例进行说明。如图5所示，确定多媒体内容的方法包括如下步骤：
步骤S501，获取设定时间段内，目标社交平台发布的目标词条的第一目标运营数据的第一时间序列。
具体地说，目标社交平台可以是即时通讯类软件及网站或者社交类软件及网站，例如，微信、QQ等即时通讯软件。目标词条可以理解为上述热词榜单上的热点词条。
在一些实施例中，热词榜单上可以包括一个或多个目标词条，针对其中的一个目标词条，在其发布后的设定时间段内，例如一天内的某一时刻至另一时刻之间的时间段、一天等，具体可以根据该目标词条的上线时间确定，获取该目标词条在设定时间段内的多个设定时间窗口(设定时间差)对应的第一目标运营数据，将获取的多个第一目标运营数据按照时间先后进行排序，可以得到第一目标运营数据的第一时间序列。其中，第一目标运营数据可以是用户搜索目标词条所产生的数据。
示例性的，设定时间段为早上8点至中午12点之间的4个小时，设定时间窗口为5min，第一目标运营数据的第一时间序列可以由这4个小时内每隔5min获得的第一目标运营数据组成。例如，这4个小时内每隔5min的第一目标运营数据分别为50、100、200、500、2000……，这些数据按照时间先后顺序组成了第一目标运营数据的第一时间序列。
步骤S502，分别获取设定时间段内，目标社交平台上的目标内容发布账号发布的各个候选多媒体内容的第二目标运营数据的第二时间序列，第二目标运营数据与第一目标运营数据关联。
考虑到在目标社交平台发布目标词条的设定时间段内，一个目标内容发布账号可以发布多个多媒体内容，例如，多媒体内容可以是短视频、文章、音乐等等。因此，本实施例中可以获取目标内容发布账号发布的各个候选多媒体内容的第二目标运营数据的第二时间序列。具体地说，当用户查看某个候选多媒体内容时，可以产生该候选多媒体内容的第二目标运营数据。由于用户搜索目标词条时，搜索结果页可以展示目标内容发布账号发布的候选多媒体内容，进而使用户查看候选多媒体内容。也就是说，目标词条的第一目标运营数据可以产生候选多媒体内容的第二目标运营数据。即第二目标运营数据是与第一目标运营数据关联的。
第二目标运营数据的第二时间序列与上述第一目标运营数据的第一时间序列的获取方法类似。对于某个候选多媒体内容，获取该候选多媒体内容在设定时间段内的多个设定时间窗口对应的第二目标运营数据，将获取的多个第二目标运营数据按照时间先后进行排序，可以得到第二目标运营数据的第二时间序列。例如，设定时间段为上述的早上8点至中午12点之间的4个小时，设定时间窗口为5min，这4个小时内每隔5min的第二目标运营数据分别为45、90、180、450、1800……，这些数据按照时间先后顺序组成了第二目标运营数据的第二时间序列。
需要说明的是，上述实施例中涉及的数值只是示例性的，并不作为对本申请的限制。
步骤S503，根据各个第二时间序列与第一时间序列的相似度，从各个候选多媒体内容中确定与目标词条变化趋势相匹配的目标多媒体内容。
由上述可知，如果某个候选多媒体内容与目标词条是相关的，那么该候选多媒体内容的第二时间序列与目标词条的第一时间序列应该是相似的，即变化趋势相匹配。在步骤S503之前，可以获取各个候选多媒体内容的第二时间序列与第一时间序列的相似度，该相似度可以表示两个时间序列的变化趋势的相似性，例如，当某个第二时间序列与第一时间序列的相似度大于设定相似度阈值时，可以确定该第二时间序列与第一时间序列的变化趋势相似(即相匹配)。因此，根据各个候选多媒体内容的第二时间序列与第一时间序列的相似度，可以确定各个候选多媒体内容中与目标词条变化趋势相匹配的目标多媒体内容，目标词条的变化趋势可以理解为目标词条的第一时间序列的变化趋势。
本申请实施例的确定多媒体内容的方法，通过第一时间序列可以确定目标词条的第一目标运营数据在时序上的变化趋势，通过第二时间序列可以确定多媒体内容的第二目标运营数据在时序上的变化趋势，并且第二目标运营数据是与第一目标运营数据相关联的，根据这两个时间序列的相似性，可以确定与目标词条的第一目标运营数据的变化趋势相似的目标多媒体内容的第二目标运营数据，即可以确定与目标词条变化趋势相匹配的目标多媒体内容，该目标多媒体内容是与目标词条相关的，因此通过上述方法可以准确识别出与目标词条相关的目标多媒体内容。
在一些实施例中，第一目标运营数据可以为目标词条的搜索量，第二目标运营数据可以为候选多媒体内容的浏览量。
具体地说，对于目标词条，当用户搜索该目标词条时，在每个设定时间窗口可以产生一个搜索量，可以获取设定时间段内的多个设定时间窗口分别对应的目标词条的搜索量，将获取的多个搜索量按时间先后顺序进行排列，得到目标词条的搜索量的第一时间序列；对于每个候选多媒体内容，当用户浏览该候选多媒体内容时，在每个设定时间窗口可以产生一个浏览量，可以获取设定时间段内的多个设定时间窗口分别对应的候选多媒体内容的浏览量，将获取的多个浏览量按时间先后顺序进行排列，得到候选多媒体内容的浏览量的第二时间序列。例如，候选多媒体内容可以为短视频，用户播放短视频，即可以产生短视频的浏览量(即播放量)，候选多媒体内容也可以为文章，用户阅读文章，即可以产生文章的浏览量。候选多媒体内容还可以是其他形式的内容，本申请对此不作限定。
需要说明的是，第一目标运营数据和第二目标运营数据还可以是相关联的其他运营数据，本申请对此不作限定。
在一些实施例中，上述步骤S503中，根据各个第二时间序列与第一时间序列的相似度，从各个候选多媒体内容中确定与目标词条变化趋势相匹配的目标多媒体内容的，具体可以通过以下步骤实现：
(1)分别确定各个第二时间序列与第一时间序列的相似度。
(2)若各个候选多媒体内容中存在第二时间序列与第一时间序列的相似度大于等于设定相似度阈值的目标多媒体内容，则确定目标多媒体内容与目标词条变化趋势相匹配。
其中，设定相似度阈值可以根据需要进行设定，本申请实施例对此不作限定。
在一种可选的实施例中，可以通过如下步骤确定各个第二时间序列与第一时间序列的相似度：
a.针对每一个第二时间序列，根据第二时间序列的各个点与第一时间序列的各个点之间的距离，确定第二时间序列中与第一时间序列的各个点对应的各个目标点；其中，第一时间序列的各个点与对应的各个目标点的距离之和最小。
b.根据第一时间序列的各个点与对应的目标点的距离之和，确定第二时间序列与第一时间序列的相似度。
在该实施例中，两个时间序列之间的相似度可以通过计算两个时间序列之间的距离(该距离用于表征相似度)确定。当第一目标运营数据为目标词条的搜索量，第二目标运营数据为候选多媒体内容的浏览量时，由上述可知，候选多媒体内容的浏览量的第二时间序列与目标词条的搜索量的第一时间序列在时间上可能具有一定的延时，即第二时间序列的某个设定时间窗口的候选多媒体内容的浏览量，与第一时间序列的该设定时间窗口的目标词条的搜索量不是对应的，可能与该设定时间窗口的下一个设定时间窗口的目标词条的搜索量是对应的。因此，在确定这两个时间序列的相似度的时候，本实施例可以基于动态时间规整(Dynamic Time Warping，DTW)算法，DTW算法是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法。
在时间序列中，需要比较相似度的两个时间序列可能仅仅存在时间轴上的位移，也就是说，在还原位移的情况下，两个时间序列是一致的。在这种情况下，直接计算两个时间序列之间的距离(即计算相同时刻的两个点的距离)并不能反映这两个时间序列之间的相似度。具体地说，DTW算法可以确定两个时间序列性之间正确对应的点，进而计算各正确对应点的距离之和，即累积距离，该累积距离用于衡量两个时间序列之间的相似度，累积距离越小，说明两个时间序列之间的相似度越高。其中，两个点的距离可以是欧几里得距离或欧几里得度量，是欧几里得空间中两点间的直线距离。
示例性的，如图6所示的两个时间序列分别对应的曲线A和曲线B，其中，横坐标可以表示时间，纵坐标可以表示运营数据，例如，对于曲线A来说，纵坐标可以表示目标词条的搜索量，对于曲线B来说，纵坐标可以表示候选多媒体内容的浏览量。此时，曲线A可以表征目标词条的搜索量的变化趋势，曲线B可以表征候选多媒体内容的浏览量的变化趋势。如果按照相同时刻确定曲线A和曲线B对应的点，那么曲线A中的a点与b’点直接对应，但是由这两条曲线的变化趋势可知，a点实际上应该与b点相对应。通过上述DTW算法可以确定这两条曲线(两个时间序列)之间正确对应的点。
在一种可选的实施方式中，由于上述最小累积距离与相似度成反比关系，因此可以设置最小累积距离与相似度的对应关系，即通过确定的最小累积距离可以得到相似度。例如最小累积距离为10时，相似度为80％，具体可以根据需要进行设定，在此不作限定。
下面以第一目标运营数据为目标词条的搜索量，第二目标运营数据为候选多媒体内容的浏览量为例，对确定第一时间序列和第二时间序列的相似度的过程进行详细介绍。
示例性的，第一时间序列为X序列，第二时间序列为Y序列，假设，X序列为[1,1,2,3,2,0]，其中的每个点可以表示某个设定时间窗口对应的目标词条的搜索量，Y序列为[0,1,1,2,3,2,1]，其中的每个点可以表示某个设定时间窗口对应的候选多媒体内容的浏览量。其中，X序列和Y序列中各个点的值只是示例性的。
在一种可选的实施方式中，可以通过以下步骤确定X序列和Y序列的相似度：
(一)根据X序列的各个点和Y序列的各个点的距离，确定这两个序列的距离矩阵M。
Figure BDA0002770950930000141
其中，距离矩阵M的行表示X序列，列表示Y序列，比如说，第1行第1个元素1表示X序列的第1个点和Y序列的第1个点之间的距离，即(1-0)2＝1，可以记为M(1,1)；再比如第5行第1列的元素4表示X序列第1个点和Y序列的第5个点之间的距离，即(1-3)2＝4，可以记为M(1,5)；以此类推，可以得到距离矩阵M中的各个元素的值。
距离矩阵M中的元素的值越大，即距离越大，表示目标词条的搜索量与候选多媒体内容的浏览量相差越大，当距离最大时，可能是X序列对应的曲线的波峰刚好对上了Y序列对应的曲线的波谷。
(二)根据距离矩阵M中的各个元素，确定累积距离矩阵N。
具体地说，可以将距离矩阵M中的第一行元素，依次求累积距离，得到累积距离矩阵的第一行，即[1,2,6,15,19,19]；将距离矩阵M中的第一列元素，依次求累积距离，得到累积距离矩阵的第一列，即[1,1,1,2,6,7]。
通过如下方法确定累积距离矩阵N中的除第一行和第一列的元素外，其他任意一个元素的累积距离：
从距离矩阵M中的除第一行和第一列的元素外，任意一个元素的左方元素、上方元素和左上方元素中，选择累积距离最小的一个元素；将选择的元素的累积距离与距离矩阵M中该任意一个元素对应的距离之和，作为该任意一个元素的累积距离。例如距离矩阵N中的元素(2,2)的左方元素、上方元素和左上方元素对应的累积距离分别为1、2、1，则选择左方元素或左上方元素的累积距离1，将选择的累积距离1与距离矩阵M中元素(2,2)对应的距离0之和，作为距离矩阵N中的元素(2,2)对应的累积距离，即1，以此类推，最终得到如下累积距离矩阵N。
Figure BDA0002770950930000151
(三)在累积距离矩阵N中，确定一条由左上角元素至右下角元素的目标路径，使得该目标路径上的各个元素对应的距离之和最小，即累积距离最小。
目标路径上的各个元素即表示X序列和Y序列所有的正确对应点，例如目标路径经过(2,3)，表示X序列的第2个点和Y序列的第3个点为正确对应点。上述最小累积距离用于衡量X序列和Y序列的相似度，最小累积距离的值越小，X序列和Y序列的相似度越高。
假设从累积距离矩阵N的左下角元素(1,1)到任一元素(i,j)的最短路径长度为Lmin(i,j)，即最小累积距离，那么可以用递归算法计算最小累积距离Lmin(i,j)，具体可以通过以下算式(1)进行计算：
Lmin(i,j)＝min{Lmin(i,j-1),Lmin(i-1,j),Lmin(i-1,j-1)}+M(i,j) (1)
其中，起始条件为Lmin(1,1)＝M(1,1)，上述算式(1)表示从累积距离矩阵N中的元素(i,j-1)对应的最小累积距离、元素(i-1,j)对应的最小累积距离、元素(i-1,j-1)对应的最小累积距离中，选择最小累积距离最小的一个，将选择的最小累积距离与M(i,j)的和作为(1,1)到(i,j)的最小累积距离Lmin(i,j)。
对于X序列和Y序列，可以认为，Lmin(6,6)是X序列和Y序列的最小累积距离，Lmin(6,6)的值越小，可以说明X序列和Y序列越相似，即X序列和Y序列对应的两条曲线在形状上越接近。
在一些实施例中，为了便于查看各个第二时间序列与第一时间序列的变化趋势，服务器还可以执行如下步骤：
1)根据第一时间序列的多个点绘制第一曲线，并展示第一曲线；其中，第一时间序列的每个点表示一个设定时间窗口对应的目标词条的搜索量。
2)对于每个候选多媒体内容，根据候选多媒体内容的第二时间序列的多个点绘制第二曲线，并展示第二曲线；其中，候选多媒体内容的第二时间序列的每个点表示一个设定时间窗口对应的候选多媒体内容的浏览量。
在一些实施例中，由于目标社交平台发布的目标热词可以是多个，对于每一个目标热词，都可以确定与该目标热词变化趋势相匹配的目标多媒体内容，因此，服务器还可以执行如下步骤：
a)针对每个目标词条，执行从各个候选多媒体内容中确定与目标词条变化趋势相匹配的目标多媒体内容的步骤。
也就是说，针对每一个目标词条，可以执行上述实施例的步骤S501-步骤S503的流程，以确定与目标词条变化趋势相匹配的目标多媒体内容。
b)若确定出目标多媒体内容的目标词条的数量达到设定数量阈值，确定目标内容发布账号在追踪多个目标词条。
其中，设定数量阈值可以根据具体需求进行设定，例如可以是10个，本申请实施例对此不作限定。
在另一些实施例中，针对每个目标内容发布账号，可以每隔一个时间周期执行上述实施例中，从各个候选多媒体内容中确定与目标词条变化趋势相匹配的目标多媒体内容的步骤，例如时间周期可以是一周，具体可以根据需求进行设定，本申请实施例对此不作限定。如果能够确定出与目标词条变化趋势相匹配的目标多媒体内容，并且确定的次数达到设定次数阈值，可以认为该目标内容发布账号在追踪目标词条，即通过目标词条进行SEO。该设定次数阈值也可以根据具体需求进行设定，对此不作限定。
与上述确定多媒体内容的方法的实施例基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种确定多媒体内容的装置。图7为本申请实施例的提供的确定多媒体内容的装置的结构示意图；如图7所示，该确定多媒体内容的装置包括第一获取单元71、第二获取单元72和匹配单元73。其中，
第一获取单元71，用于获取设定时间段内，目标社交平台发布的目标词条的第一目标运营数据的第一时间序列；
第二获取单元72，用于分别获取设定时间段内，目标社交平台上的目标内容发布账号发布的各个候选多媒体内容的第二目标运营数据的第二时间序列，第二目标运营数据与第一目标运营数据关联；
匹配单元73，用于根据各个第二时间序列与第一时间序列的相似度，从各个候选多媒体内容中确定与目标词条变化趋势相匹配的目标多媒体内容。
在一种可选的实施例中，第一获取单元71具体还可以用于：
获取设定时间段内的多个设定时间窗口分别对应的目标词条的第一目标运营数据，将获取的多个第一目标运营数据按时间先后顺序进行排列，得到第一目标运营数据的第一时间序列；
第二获取单元72具体还可以用于：
对于每个候选多媒体内容，获取设定时间段内的多个设定时间窗口分别对应的候选多媒体内容的第二目标运营数据，将获取的多个第二目标运营数据按时间先后顺序进行排列，得到第二目标运营数据的第二时间序列。
在一种可选的实施例中，匹配单元73具体还可以用于：
分别确定各个第二时间序列与第一时间序列的相似度；
若各个候选多媒体内容中存在第二时间序列与第一时间序列的相似度大于等于设定相似度阈值的目标多媒体内容，则确定目标多媒体内容与目标词条变化趋势相匹配。
在一种可选的实施例中，装置还可以包括绘制单元，用于：
根据第一时间序列的多个点绘制第一曲线，并展示第一曲线；其中，第一时间序列的每个点表示一个设定时间窗口对应的目标词条的搜索量；
对于每个候选多媒体内容，根据候选多媒体内容的第二时间序列的多个点绘制第二曲线，并展示第二曲线；其中，候选多媒体内容的第二时间序列的每个点表示一个设定时间窗口对应的候选多媒体内容的浏览量。
在一种可选的实施例中，装置还可以包括第一确定单元，该第一确定单元用于：
针对每个目标词条，执行从各个候选多媒体内容中确定与目标词条变化趋势相匹配的目标多媒体内容的步骤；
若目标词条的数量达到设定数量阈值，确定目标内容发布账号在追踪多个目标词条。
在一种可选的实施例中，第一目标运营数据为目标词条的搜索量，第二目标运营数据为候选多媒体内容的浏览量。
需要说明的是，第一目标运营数据和第二目标运营数据还可以是相关联的其他运营数据，本申请对此不作限定。
在一种可选的实施例中，装置还可以包括第二确定单元，该第二确定单元用于：
根据第二时间序列的各个点与第一时间序列的各个点之间的距离，确定第二时间序列中与第一时间序列的各个点对应的各个目标点；其中，第一时间序列的各个点与对应的各个目标点的距离之和最小；
根据第一时间序列的各个点与对应的目标点的距离之和，确定第二时间序列与第一时间序列的相似度。
本申请实施例的确定多媒体内容的装置，通过第一获取单元获取第一时间序列，可以确定目标词条的第一目标运营数据在时序上的变化趋势，通过第二获取单元获取第二时间序列，可以确定多媒体内容的第二目标运营数据在时序上的变化趋势，并且第二目标运营数据是与第一目标运营数据相关联的；匹配单元根据这两个时间序列的相似性，可以确定与目标词条的第一目标运营数据的变化趋势相似的目标多媒体内容的第二目标运营数据，即可以确定与目标词条变化趋势相匹配的目标多媒体内容，该目标多媒体内容是与目标词条相关的，因此通过上述方法可以准确识别出与目标词条相关的目标多媒体内容。
与上述方法实施例和装置实施例基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种电子设备。该电子设备可以是服务器，如图1所示的服务器100。在该实施例中，电子设备的结构可以如图8所示，包括存储器101，通讯模块103以及一个或多个处理器102。
存储器101，用于存储处理器102执行的计算机程序。存储器101可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统，以及运行即时通讯功能所需的程序等；存储数据区可存储各种即时通讯信息和操作指令集等。
处理器102，可以包括一个或多个中央处理单元(central processing unit，CPU)或者为数字处理单元等等。处理器102，用于调用存储器101中存储的计算机程序时实现上述确定多媒体内容的方法。
通讯模块103用于与终端设备进行通信，获取语音数据。
本申请实施例中不限定上述存储器101、通讯模块103和处理器102之间的具体连接介质。本公开实施例在图8中以存储器101和处理器102之间通过总线104连接，总线104在图8中以粗线表示，其它部件之间的连接方式，仅是进行示意性说明，并不引以为限。总线104可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8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。
与上述方法实施例和装置实施例基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种电子设备。该电子设备可以是手机、平板电脑、POS(Point of Sales，销售终端)、车载电脑、智能穿戴设备、PC机等任意电子设备，示例性地，该电子设备也可以是图1中所示的终端设备200。
图9示出了一种本申请实施例提供的电子设备的结构框图。如图9所示，该电子设备包括：射频(Radio Frequency，RF)电路310、存储器320、输入单元330、显示单元340、传感器350、音频电路360、无线保真(wireless fidelity，WiFi)模块370、处理器380等部件。本领域技术人员可以理解，图9中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
下面结合图9对电子设备的各个构成部件进行具体的介绍：
RF电路310可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器380处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。
存储器320可用于存储软件程序以及模块，如本申请实施例中的视频处理方法以及装置对应的程序指令/模块，处理器380通过运行存储在存储器320的软件程序以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理，如本申请实施例提供的确定多媒体内容方法。存储器320可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个应用的应用程序等；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据(比如视觉效果信息和特效标识)等。此外，存储器320可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
输入单元330可用于接收用户输入的数字或字符信息，以及产生与终端的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。
可选的，输入单元330可包括触控面板331以及其他输入设备332。
其中，触控面板331，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板331上或在触控面板331附近的操作)，并根据预先设定的程式实现相应的操作，如用户点击功能模块的快捷标识的操作等。可选的，触控面板331可以包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器380，并能接收处理器380发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板331。
可选的，其他输入设备332可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
显示单元340可用于显示由用户输入的信息或展示给用户的界面信息以及电子设备的各种菜单。显示单元340即为终端设备的显示系统，用于呈现界面，如显示桌面、应用的操作界面或直播应用的操作界面等。
显示单元340可以包括显示面板341。可选的，显示面板341可以采用液晶显示屏(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)等形式来配置。
进一步的，触控面板331可覆盖显示面板341，当触控面板331检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器380以确定触摸事件的类型，随后处理器380根据触摸事件的类型在显示面板341上提供相应的界面输出。
虽然在图9中，触控面板331与显示面板341是作为两个独立的部件来实现电子设备的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板331与显示面板341集成而实现终端的输入和输出功能。
电子设备还可包括至少一种传感器350，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板341的亮度，接近传感器可在电子设备移动到耳边时，关闭显示面板341的背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别电子设备姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于电子设备还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
音频电路360、扬声器361，传声器362可提供用户与电子设备之间的音频接口。音频电路360可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器361，由扬声器361转换为声音信号输出；另一方面，传声器362将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路360接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器380处理后，经RF电路310以发送给比如另一电子设备，或者将音频数据输出至存储器320以便进一步处理。
WiFi属于短距离无线传输技术，电子设备通过WiFi模块370可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图9示出了WiFi模块370，但是可以理解的是，其并不属于电子设备的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
处理器380是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器320内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器320内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。可选的，处理器380可包括一个或多个处理单元；可选的，处理器380可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、应用及应用内部的功能模块等软件程序，如本申请实施例提供的确定多媒体内容的方法等。调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器380中。
可以理解，图9所示的结构仅为示意，电子设备还可包括比图9中所示更多或者更少的组件，或者具有与图9所示不同的配置。图9中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述实施例中的确定多媒体内容的方法。
在一些可能的实施方式中，本申请提供的确定多媒体内容的方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在计算机设备上运行时，所述程序代码用于使所述计算机设备执行本说明书上述描述的根据本申请各种示例性实施方式的运动路线标记方法或者运动路线显示方法的步骤，例如，所述计算机设备可以执行如图5所示的步骤S501～S503中的确定多媒体内容的流程。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读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(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。
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。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种确定多媒体内容的方法，其特征在于，包括：
获取设定时间段内，目标社交平台发布的目标词条的第一目标运营数据的第一时间序列；
分别获取所述设定时间段内，所述目标社交平台上的目标内容发布账号发布的各个候选多媒体内容的第二目标运营数据的第二时间序列，所述第二目标运营数据与所述第一目标运营数据关联；
根据各个第二时间序列与所述第一时间序列的相似度，从所述各个候选多媒体内容中确定与所述目标词条变化趋势相匹配的目标多媒体内容。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取设定时间段内，目标社交平台发布的目标词条的第一目标运营数据的第一时间序列，包括：
获取所述设定时间段内的多个设定时间窗口分别对应的目标词条的第一目标运营数据，将获取的多个第一目标运营数据按时间先后顺序进行排列，得到所述第一目标运营数据的第一时间序列；
分别获取所述设定时间段内，所述目标社交平台上的目标内容发布账号发布的各个候选多媒体内容的第二目标运营数据的第二时间序列，包括：
对于每个候选多媒体内容，获取所述设定时间段内的所述多个设定时间窗口分别对应的所述候选多媒体内容的第二目标运营数据，将获取的多个第二目标运营数据按时间先后顺序进行排列，得到所述第二目标运营数据的第二时间序列。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个第二时间序列与所述第一时间序列的相似度，从所述各个候选多媒体内容中确定与所述目标词条变化趋势相匹配的目标多媒体内容，包括：
分别确定所述各个第二时间序列与所述第一时间序列的相似度；
若所述各个候选多媒体内容中存在第二时间序列与所述第一时间序列的相似度大于等于设定相似度阈值的目标多媒体内容，则确定所述目标多媒体内容与所述目标词条变化趋势相匹配。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述第一时间序列的多个点绘制第一曲线，并展示所述第一曲线；其中，所述第一时间序列的每个点表示一个设定时间窗口对应的所述目标词条的第一目标运营数据；
对于每个候选多媒体内容，根据所述候选多媒体内容的第二时间序列的多个点绘制第二曲线，并展示所述第二曲线；其中，所述候选多媒体内容的第二时间序列的每个点表示一个设定时间窗口对应的所述候选多媒体内容的第二目标运营数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
针对每个目标词条，执行从所述各个候选多媒体内容中确定与所述目标词条变化趋势相匹配的目标多媒体内容的步骤；
若确定出目标多媒体内容的目标词条的数量达到设定数量阈值，确定所述目标内容发布账号在追踪多个目标词条。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述第一目标运营数据为目标词条的搜索量，所述第二目标运营数据为候选多媒体内容的浏览量。
7.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，通过如下方法确定所述各个第二时间序列与所述第一时间序列的相似度：
针对每一个第二时间序列，根据所述第二时间序列的各个点与所述第一时间序列的各个点之间的距离，确定所述第二时间序列中与所述第一时间序列的各个点对应的各个目标点；其中，所述第一时间序列的各个点与对应的各个目标点的距离之和最小；
根据所述第一时间序列的各个点与对应的目标点的距离之和，确定所述第二时间序列与所述第一时间序列的相似度。
8.一种确定多媒体内容的装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取设定时间段内，目标社交平台发布的目标词条的第一目标运营数据的第一时间序列；
第二获取单元，用于分别获取所述设定时间段内，所述目标社交平台上的目标内容发布账号发布的各个候选多媒体内容的第二目标运营数据的第二时间序列，所述第二目标运营数据与所述第一目标运营数据关联；
匹配单元，用于根据各个第二时间序列与所述第一时间序列的相似度，从所述各个候选多媒体内容中确定与所述目标词条变化趋势相匹配的目标多媒体内容。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1～7任一项所述的方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现权利要求1～7任一项所述的方法。
CN202011248921.1A 2020-11-10 2020-11-10 确定多媒体内容的方法、装置、存储介质和电子设备 Active CN113535990B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011248921.1A CN113535990B (zh) 2020-11-10 2020-11-10 确定多媒体内容的方法、装置、存储介质和电子设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011248921.1A CN113535990B (zh) 2020-11-10 2020-11-10 确定多媒体内容的方法、装置、存储介质和电子设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113535990A true CN113535990A (zh) 2021-10-22
CN113535990B CN113535990B (zh) 2023-12-15

Family

ID=78094455

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011248921.1A Active CN113535990B (zh) 2020-11-10 2020-11-10 确定多媒体内容的方法、装置、存储介质和电子设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113535990B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117392826A (zh) * 2023-12-11 2024-01-12 吉林大学 一种基于大数据的网络信息预警方法及系统

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008250975A (ja) * 2007-03-08 2008-10-16 Just Syst Corp 時系列情報処理装置、方法、及びプログラム
CN101667929A (zh) * 2009-10-13 2010-03-10 中兴通讯股份有限公司 一种业务系统的维护系统及方法
CN103310286A (zh) * 2013-06-25 2013-09-18 浙江大学 一种具有时间序列特性的产品订单预测方法及装置
CN103647704A (zh) * 2013-12-27 2014-03-19 金蝶软件（中国）有限公司 一种基于erp系统的微博登录方法和系统
CN104331493A (zh) * 2014-11-17 2015-02-04 百度在线网络技术（北京）有限公司 通过计算机实现的用于生成趋势解释数据的方法及装置
CN105069093A (zh) * 2015-08-05 2015-11-18 河海大学 一种基于嵌入式索引的水文时间序列相似性搜索方法
WO2015176624A1 (zh) * 2014-05-19 2015-11-26 北京奇虎科技有限公司 突发时效性查询词识别方法和系统
CN105930423A (zh) * 2016-04-18 2016-09-07 乐视控股（北京）有限公司 多媒体相似度确定方法、装置以及多媒体推荐方法
CN106547816A (zh) * 2016-09-27 2017-03-29 河海大学 一种基于负相关反馈的时间序列相似性搜索方法
JP2017207852A (ja) * 2016-05-17 2017-11-24 Kddi株式会社 相互相関に基づいて時系列変化点を検出可能なプログラム、装置及び方法
CN109325060A (zh) * 2018-07-27 2019-02-12 山东大学 一种基于数据特征的时间序列流数据快速搜索方法
CN109508394A (zh) * 2018-10-18 2019-03-22 青岛聚看云科技有限公司 一种多媒体文件搜索排序模型的训练方法及装置
CN110742625A (zh) * 2019-10-23 2020-02-04 西安交通大学 一种基于社交网络数据的用户周期性心理压力检测方法

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008250975A (ja) * 2007-03-08 2008-10-16 Just Syst Corp 時系列情報処理装置、方法、及びプログラム
CN101667929A (zh) * 2009-10-13 2010-03-10 中兴通讯股份有限公司 一种业务系统的维护系统及方法
CN103310286A (zh) * 2013-06-25 2013-09-18 浙江大学 一种具有时间序列特性的产品订单预测方法及装置
CN103647704A (zh) * 2013-12-27 2014-03-19 金蝶软件（中国）有限公司 一种基于erp系统的微博登录方法和系统
WO2015176624A1 (zh) * 2014-05-19 2015-11-26 北京奇虎科技有限公司 突发时效性查询词识别方法和系统
CN104331493A (zh) * 2014-11-17 2015-02-04 百度在线网络技术（北京）有限公司 通过计算机实现的用于生成趋势解释数据的方法及装置
CN105069093A (zh) * 2015-08-05 2015-11-18 河海大学 一种基于嵌入式索引的水文时间序列相似性搜索方法
CN105930423A (zh) * 2016-04-18 2016-09-07 乐视控股（北京）有限公司 多媒体相似度确定方法、装置以及多媒体推荐方法
JP2017207852A (ja) * 2016-05-17 2017-11-24 Kddi株式会社 相互相関に基づいて時系列変化点を検出可能なプログラム、装置及び方法
CN106547816A (zh) * 2016-09-27 2017-03-29 河海大学 一种基于负相关反馈的时间序列相似性搜索方法
CN109325060A (zh) * 2018-07-27 2019-02-12 山东大学 一种基于数据特征的时间序列流数据快速搜索方法
CN109508394A (zh) * 2018-10-18 2019-03-22 青岛聚看云科技有限公司 一种多媒体文件搜索排序模型的训练方法及装置
CN110742625A (zh) * 2019-10-23 2020-02-04 西安交通大学 一种基于社交网络数据的用户周期性心理压力检测方法

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"计算机科学2010年第37卷总目次", 计算机科学, no. 12, pages 179 - 180 *
敖环环;陈帅飞;杨少松;: "一种基于趋势的时间序列相似性模型", 电子测量技术, no. 06 *
王涛: "微博意见领袖及其话题影响力的 相关性分析研究与实现", 中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑, pages 139 - 576 *
纪勇;: "基于时间序列特征的基站聚类", 电子世界, no. 14 *
贾克斌;邓智;庄新月;: "基于时序特征的视频相似性匹配算法", 北京工业大学学报, no. 12 *
齐建文: "通信辐射源信号细微特征分析与处理", 国防工业出版社, pages: 179 - 180 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117392826A (zh) * 2023-12-11 2024-01-12 吉林大学 一种基于大数据的网络信息预警方法及系统
CN117392826B (zh) * 2023-12-11 2024-02-13 吉林大学 一种基于大数据的网络信息预警方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN113535990B (zh) 2023-12-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11868375B2 (en) Method, medium, and system for personalized content delivery
US10411945B2 (en) Time-distributed and real-time processing in information recommendation system, method and apparatus
CN109241431B (zh) 一种资源推荐方法和装置
US10789304B2 (en) Method and system for measuring user engagement with content items
CN111740896B (zh) 一种内容分享控制方法、装置、电子设备和存储介质
US11474926B2 (en) Method and system for measuring user engagement with content items
US10162865B2 (en) Generating image tags
US10878044B2 (en) System and method for providing content recommendation service
US10599659B2 (en) Method and system for evaluating user satisfaction with respect to a user session
US9141702B2 (en) Method for dynamically displaying a personalized home screen on a device
US20170061482A1 (en) Focal-point based recommendation method and system
US11080287B2 (en) Methods, systems and techniques for ranking blended content retrieved from multiple disparate content sources
US20170091198A1 (en) Computerized system and method for search query auto-completion
CN105283839A (zh) 用以将命令显现在生产力应用用户界面内的个性化社区模型
US12013906B2 (en) Client-side personalization of search results
US11232522B2 (en) Methods, systems and techniques for blending online content from multiple disparate content sources including a personal content source or a semi-personal content source
CN108763579A (zh) 搜索内容推荐方法、装置、终端设备及存储介质
KR20170124581A (ko) 특정 컨텍스트에 대한 사용자 요구의 예측
US20180011854A1 (en) Method and system for ranking content items based on user engagement signals
EP2902956A1 (en) System and method for determining interests from location data
US20140108436A1 (en) Internet Browsing with Customized Content
US20160299978A1 (en) Device dependent search experience
US20120203865A1 (en) Apparatus and methods for providing behavioral retargeting of content from partner websites
US11062371B1 (en) Determine product relevance
CN113535990B (zh) 确定多媒体内容的方法、装置、存储介质和电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant