CN114245220B - 在线视频评价方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

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CN114245220B CN202010942533.7A CN202010942533A CN114245220B CN 114245220 B CN114245220 B CN 114245220B CN 202010942533 A CN202010942533 A CN 202010942533A CN 114245220 B CN114245220 B CN 114245220B
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Abstract

本公开实施例提供一种在线视频评价方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取一套视频所有集被看过次数的总权重作为第一总权重；获取观看过该套视频的所有用户的总权重作为第二总权重；以及，基于所述第一总权重和所述第二总权重计算该套视频的评分。本公开实施例对于一套视频的评价，不再仅仅依赖于点赞数和观看次数，而是基于该套视频所有集被看过次数的总权重和观看过该套视频的所有用户的总权重来计算整套视频的评分，相比于现有评分方式，能够更为合理地评价在线视频质量。

Description

在线视频评价方法、装置、计算机设备及存储介质
技术领域
本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种在线视频评价方法、一种在线视频评价装置、一种计算机设备以及一种计算机可读存储介质。
背景技术
目前，一套教学视频的优劣，主要是通过对整套视频的观看次数和点赞数作为评价标准。但是，有很多教学视频，可能刚开始几集讲的好，但是后期讲得差，或者仅仅其中某几集讲得好，这样就不能通过对整套视频的点赞数和观看次数来准确的衡量该套视频的质量，也不能仅凭其中某几集视频的评价反映出整套视频的质量。
因此，提出一种可以更为合理地评价在线视频质量的方案是目前亟待解决的问题。
发明内容
为了至少部分解决现有技术中存在的技术问题而完成了本公开。
根据本公开实施例的一方面，提供一种在线视频评价方法，所述方法包括：
获取一套视频所有集被看过次数的总权重作为第一总权重；
获取观看过该套视频的所有用户的总权重作为第二总权重；以及，
基于所述第一总权重和所述第二总权重计算该套视频的评分。
可选地，所述获取一套视频所有集被看过次数的总权重作为第一总权重，采用如下公式：
Figure BDA0002674127130000011
其中，W总1为第一总权重，M为该套视频的总集数，ni为该套视频中第i集被看过的次数，Wi为该套视频中第i集的权值；
所述获取观看过该套视频的所有用户的总权重作为第二总权重，采用如下公式：
Figure BDA0002674127130000021
其中，W总2为第二总权重，N为观看过该套视频的用户总数；
所述基于所述第一总权重和所述第二总权重计算该套视频的评分，采用如下公式：
Figure BDA0002674127130000022
其中，S为该套视频的评分。
可选地，所述方法还包括：
统计网站上与该套视频集数接近的所有视频的总数P；
计算P套视频中每套视频的评分S；
按照每套视频的评分S对P套视频进行排名，得出每套视频的排名B；以及，
生成三元组(S,P,B)作为每套视频的评价指标。
可选地，所述方法还包括：
将每套视频的评价指标(S,P,B)及其时间戳打包成区块，上传至区块链。
根据本公开实施例的另一方面，提供一种在线视频评价装置，所述系统包括：
第一获取模块，其设置为获取一套视频所有集被看过次数的总权重作为第一总权重；
第二获取模块，其设置为获取观看过该套视频的所有用户的总权重作为第二总权重；以及，
计算模块，其设置为基于所述第一总权重和所述第二总权重计算该套视频的评分。
可选地，所述第一获取模块采用如下公式获取第一总权重：
Figure BDA0002674127130000031
其中，W总1为第一总权重，M为该套视频的总集数，ni为该套视频中第i集被看过的次数，Wi为该套视频中第i集的权值；
所述第二获取模块采用如下公式获取第二总权重：
Figure BDA0002674127130000032
其中，W总2为第二总权重，N为观看过该套视频的用户总数；
所述计算模块采用如下公式计算该套视频的评分：
Figure BDA0002674127130000033
其中，S为该套视频的评分。
可选地，所述装置还包括：
统计模块，其设置为统计网站上与该套视频集数接近的所有视频的总数P；
所述计算模块还设置为，计算P套视频中每套视频的评分S；
排名模块，其设置为按照每套视频的评分S对P套视频进行排名，得出每套视频的排名B；以及，
生成模块，其设置为生成三元组(S,P,B)作为每套视频的评价指标。
可选地，所述装置还包括：
上传模块，其设置为将每套视频的评价指标(S,P,B)及其时间戳打包成区块，上传至区块链。
根据本公开实施例的又一方面，提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时，所述处理器执行前述在线视频评价方法。
根据本公开实施例的再一方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，所述处理器执行前述在线视频评价方法。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本公开实施例提供的在线视频评价方法，对于一套视频的评价，不再仅仅依赖于点赞数和观看次数，而是基于该套视频所有集被看过次数的总权重和观看过该套视频的所有用户的总权重来计算整套视频的评分，相比于现有评分方式，能够更为合理地评价在线视频质量。
本公开的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本公开而了解。本公开的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本公开技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本公开的实施例一起用于解释本公开的技术方案，并不构成对本公开技术方案的限制。
图1为本公开实施例提供的在线视频评价方法的流程示意图；
图2为本公开实施例提供的在线视频评价装置的结构示意图；
图3为本公开实施例提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。
需要说明的是，本公开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；并且，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
图1为本公开实施例提供的在线视频评价方法的流程示意图。如图1所示，所述方法包括如下步骤S101至S103。
S101.获取一套视频所有集被看过次数的总权重作为第一总权重；
S102.获取观看过该套视频的所有用户的总权重作为第二总权重；
S103.基于所述第一总权重和所述第二总权重计算该套视频的评分。
本公开实施例中，对于一套视频的评价，不再仅仅依赖于点赞数和观看次数，而是基于该套视频所有集被看过次数的总权重和观看过该套视频的所有用户的总权重来计算整套视频的评分，相比于现有评分方式，能够更为合理地评价在线视频质量。
在一种具体实施方式中，步骤S101采用如下公式：
Figure BDA0002674127130000051
其中，W总1为第一总权重，M为该套视频的总集数，ni为该套视频中第i集被看过的次数，Wi为该套视频中第i集的权值。
本公开实施例中，获取该套视频中各集被看过的次数的方式可以为：
分别为每集视频设置一个计数器；每当一集视频被点击观看一次，就使其对应的计数器的计数值加1；分别统计每集视频对应的计数器的计数值，即得到每集视频被看过的次数。
例如，一套视频共三集，即M＝3，甲看过第一集，乙看过第一集和第二集，丙看过整套视频，则第一集被看过的次数n1＝3(甲、乙、丙)，第二集被看过的次数n2＝2(乙、丙)，第三集被看过的次数n3＝1(丙)。需要说明的是，对于用户而言，如果某一集看过不止一次，则需要累计观看次数，比如，若甲看了两次第一集，则n1＝4。
通常，教学视频的特点是，越往后面的集，观看就的越少，所以可以将后面集的权值设置的高一些。而且，可以先对该套视频中各集的权值进行初始设置，后面再视需要进行动态调整。例如，在初始设置时，可以将该套视频中每集的权值先设置为该集的集数，具体地，第一集的权值设为1，第二集的权值设为2，…，第N集的权值设为N。相应地，W总1＝3*1+2*2+1*3＝10。
在一种具体实施方式中，步骤S102采用如下公式：
Figure BDA0002674127130000052
其中，W总2为第二总权重，N为观看过该套视频的用户总数，即一共有多少用户观看过该套视频。
需要说明的是，对于一套视频而言，可能有的人只看了一集，有的人看了很多集，有的人看了全部集，但不管看过几集，只要看过就算作一个用户，且不重复算。
本公开实施例中，获取观看过该套视频的用户总数N的方式可以为：
记录每个打开该套视频的用户ID，以形成一个用户集合，具体地，每次有人点击观看该套视频时，先在用户集合中查询是否有对应的用户ID，如果没有对应的用户ID，则在用户集合中加入对应的用户ID，如果已有对应的用户ID，则不作任何处理；统计该用户集合中元素(即用户ID)的数量，即为N。
在前面的例子中，甲、乙、丙都看过该套视频中的部分或全部集，则N＝3。相应地，W总2＝3*(1+2+3)＝18。
在一种具体实施方式中，步骤S103采用如下公式：
Figure BDA0002674127130000061
其中，S为该套视频的评分。
在前面的例子中，W总1＝10，W总2＝18，则S＝10/18＝0.56。
在一种具体实施方式中，所述方法还包括如下步骤S104至S107。
S104.统计网站上与该套视频集数接近的所有视频的总数P。
其中，总数P包括该套视频及与之集数接近的其他视频，比如，与该套视频集数接近的其他视频有5个，则P＝6。
S105.计算P套视频中每套视频的评分S。
S106.按照每套视频的评分S对P套视频进行排名，得出每套视频的排名B。
S107.生成三元组(S,P,B)作为每套视频的评价指标。
对于集数不同的两套视频，如果直接用评分S进行比较，得出的结果不够精准，因此本公开实施实例中针对集数接近的视频生成三元组(S,P,B)以作为每套视频的最终评价指标。通常来说，该评价指标中S值越大，B值越小(即排名越靠前)，表明该套视频越受欢迎。
为了便于判定“集数接近”，可以设置“接近系数A”，A是个百分数，表示视频集数接近的程度。假如一套视频有20集，如果A＝50％，则总集数在10～30集的视频都算作与之“集数接近”，如果A＝100％，则仅有总集数是20集的视频才算作与之“集数接近”。
在一种具体实施方式中，所述方法还包括如下步骤S108：
S108.将每套视频的评价指标(S,P,B)及其时间戳打包成区块，上传至区块链。
本公开实施例中，将每套视频的评价结果，即每套视频的评价指标(S,P,B)，连同其时间戳打包成区块，然后将区块上传至区块链，可以保证评价结果不可篡改。
在一种具体实施方式中，所述方法还包括如下步骤S109：
S109.将每套视频的评价指标(S,P,B)显示在页面上，供用户参考。
本公开实施例提供的在线视频评价方法，先基于一套视频所有集被看过次数的总权重和观看过该套视频的所有用户的总权重来计算整套视频的评分，再基于网站上与该套视频集数接近的所有视频的总数P、每套视频的评分S以及每套视频在P套视频中的排名B生成三元组(S,P,B)作为每套视频的最终评价指标，能够较为准确地衡量在线视频的质量。而且，通过将每套视频的评价结果连同其时间戳打包后上传至区块链，保证评价结果不可篡改，使得评价“好”的视频可以得到更多的关注，特别适用于评价网络教学视频质量。
图2为本公开实施例提供的在线视频评价装置的结构示意图。如图2所示，所述装置2包括：第一获取模块21、第二获取模块22和计算模块23。
其中，第一获取模块21设置为获取一套视频所有集被看过次数的总权重作为第一总权重；第二获取模块22设置为获取观看过该套视频的所有用户的总权重作为第二总权重；计算模块23设置为基于所述第一总权重和所述第二总权重计算该套视频的评分。
本公开实施例中，对于一套视频的评价，不再仅仅依赖于点赞数和观看次数，而是基于该套视频所有集被看过次数的总权重和观看过该套视频的所有用户的总权重来计算整套视频的评分，相比于现有评分方式，能够更为合理地评价在线视频质量。
在一种具体实施方式中，第一获取模块21采用如下公式获取第一总权重：
Figure BDA0002674127130000081
其中，W总1为第一总权重，M为该套视频的总集数，ni为该套视频中第i集被看过的次数，Wi为该套视频中第i集的权值。
本公开实施例中，获取该套视频中各集被看过的次数可以为：
分别为每集视频设置一个计数器；每当一集视频被点击观看一次，就使其对应的计数器的计数值加1；分别统计每集视频对应的计数器的计数值，即得到每集视频被看过的次数。
在一种具体实施方式中，第二获取模块22采用如下公式获取第二总权重：
Figure BDA0002674127130000082
其中，W总2为第二总权重，N为观看过该套视频的用户总数，即一共有多少用户观看过该套视频。
需要说明的是，对于一套视频而言，可能有的人只看了一集，有的人看了很多集，有的人看了全部集，但不管看过几集，只要看过就算作一个用户，且不重复算。
本公开实施例中，获取观看过该套视频的用户总数N可以为：
记录每个打开该套视频的用户ID，以形成一个用户集合，具体地，每次有人点击观看该套视频时，先在用户集合中查询是否有对应的用户ID，如果没有对应的用户ID，则在用户集合中加入对应的用户ID，如果已有对应的用户ID，则不作任何处理；统计该用户集合中元素(即用户ID)的数量，即为N。
在一种具体实施方式中，计算模块23采用如下公式计算该套视频的评分：
Figure BDA0002674127130000091
其中，S为该套视频的评分。
在一种具体实施方式中，所述装置2还包括：统计模块24、排名模块25和生成模块26。
其中，统计模块24设置为统计网站上与该套视频集数接近的所有视频的总数P；计算模块23还设置为，计算P套视频中每套视频的评分S；排名模块25设置为按照每套视频的评分S对P套视频进行排名，得出每套视频的排名B；生成模块26设置为生成三元组(S,P,B)作为每套视频的评价指标。
对于集数不同的两套视频，如果直接用评分S进行比较，得出的结果不够精准，因此本公开实施实例中针对集数接近的视频生成三元组(S,P,B)以作为每套视频的最终评价指标。通常来说，该评价指标中S值越大，B值越小(即排名越靠前)，表明该套视频越受欢迎。
为了便于判定“集数接近”，可以设置“接近系数A”，A是个百分数，表示视频集数接近的程度。假如一套视频有20集，如果A＝50％，则总集数在10～30集的视频都算作与之“集数接近”，如果A＝100％，则仅有总集数是20集的视频才算作与之“集数接近”。
在一种具体实施方式中，所述装置2还包括：上传模块27。
上传模块27设置为，将每套视频的评价指标(S,P,B)及其时间戳打包成区块，上传至区块链。
本公开实施例中，将每套视频的评价结果，即每套视频的评价指标(S,P,B)，连同其时间戳打包成区块，然后将区块上传至区块链，可以保证评价结果不可篡改。
在一种具体实施方式中，所述装置2还包括：显示模块28。
显示模块28设置为，将每套视频的评价指标(S,P,B)显示在页面上，供用户参考。
本公开实施例提供的在线视频评价装置，先基于一套视频所有集被看过次数的总权重和观看过该套视频的所有用户的总权重来计算整套视频的评分，再基于网站上与该套视频集数接近的所有视频的总数P、每套视频的评分S以及每套视频在P套视频中的排名B生成三元组(S,P,B)作为每套视频的最终评价指标，能够较为准确地衡量在线视频的质量。而且，通过将每套视频的评价结果连同其时间戳打包后上传至区块链，保证评价结果不可篡改，使得评价“好”的视频可以得到更多的关注，特别适用于评价网络教学视频质量。
基于相同的技术构思，本公开实施例相应还提供一种计算机设备，如图3所示，所述计算机设备3包括存储器31和处理器32，所述存储器31中存储有计算机程序，当所述处理器32运行所述存储器31存储的计算机程序时，所述处理器32执行前述在线视频评价方法。
基于相同的技术构思，本公开实施例相应还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，所述处理器执行前述在线视频评价方法。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术方案的范围。

Claims (6)

1.一种在线视频评价方法，其特征在于，包括：
获取一套视频所有集被看过次数的总权重作为第一总权重；
获取观看过该套视频的所有用户的总权重作为第二总权重；以及，
基于所述第一总权重和所述第二总权重计算该套视频的评分；
所述获取一套视频所有集被看过次数的总权重作为第一总权重，采用如下公式：
Figure FDA0004162060100000011
其中，W总1为第一总权重，M为该套视频的总集数，ni为该套视频中第i集被看过的次数，Wi为该套视频中第i集的权值；
所述获取观看过该套视频的所有用户的总权重作为第二总权重，采用如下公式：
Figure FDA0004162060100000012
其中，W总2为第二总权重，N为观看过该套视频的用户总数；
所述基于所述第一总权重和所述第二总权重计算该套视频的评分，采用如下公式：
Figure FDA0004162060100000013
其中，S为该套视频的评分；
所述方法还包括：
统计网站上与该套视频集数接近的所有视频的总数P；
计算P套视频中每套视频的评分S；
按照每套视频的评分S对P套视频进行排名，得出每套视频的排名B；以及，
生成三元组(S,P,B)作为每套视频的评价指标。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
将每套视频的评价指标(S,P,B)及其时间戳打包成区块，上传至区块链。
3.一种在线视频评价装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，其设置为获取一套视频所有集被看过次数的总权重作为第一总权重；
第二获取模块，其设置为获取观看过该套视频的所有用户的总权重作为第二总权重；以及，
计算模块，其设置为基于所述第一总权重和所述第二总权重计算该套视频的评分；
所述第一获取模块采用如下公式获取第一总权重：
Figure FDA0004162060100000021
其中，W总1为第一总权重，M为该套视频的总集数，ni为该套视频中第i集被看过的次数，Wi为该套视频中第i集的权值；
所述第二获取模块采用如下公式获取第二总权重：
Figure FDA0004162060100000022
其中，W总2为第二总权重，N为观看过该套视频的用户总数；
所述计算模块采用如下公式计算该套视频的评分：
Figure FDA0004162060100000023
其中，S为该套视频的评分；
所述装置还包括：
统计模块，其设置为统计网站上与该套视频集数接近的所有视频的总数P；
所述计算模块还设置为，计算P套视频中每套视频的评分S；
排名模块，其设置为按照每套视频的评分S对P套视频进行排名，得出每套视频的排名B；以及，
生成模块，其设置为生成三元组(S,P,B)作为每套视频的评价指标。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，还包括：
上传模块，其设置为将每套视频的评价指标(S,P,B)及其时间戳打包成区块，上传至区块链。
5.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时，所述处理器执行根据权利要求1或2所述的在线视频评价方法。
6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，所述处理器执行根据权利要求1或2所述的在线视频评价方法。
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