CN114501152B - 一种基于短视频去中心化智能分发系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于短视频去中心化智能分发系统，涉及视频管控分发系统领域。本发明包括流量总池、视频效果特征分析单元、分发模块、时间管控模块、视频质量评测模块、用户数据库；流量总池内划分形成特定展示范围的流量池，供给创作完成且被分发的短视频作为被展现的范围；视频效果特征分析模块用于对分发动作对应的流量池进行播放的视频效果数据进行汇总分析，视频效果特征分析模块包括内容特征分析模块以及用户特征分析模块。本发明使平台内容形成主动进行高质量内容创作，提高平台视频内容的质量；同时，让每一个新发视频均有机会成为爆款流量的视频，提升了短视频平台的创作活性和使用的效率，获得更佳的体验。

Description

一种基于短视频去中心化智能分发系统
技术领域
本发明属于视频管控分发系统领域，特别是涉及一种基于短视频去中心化智能分发系统。
背景技术
随着人们娱乐生活水平的提高，短视频平台更是百花齐放，人们利用短视频平台的价值就在于能够通过视频的方式让大范围内的人群了解知道所宣传或表达的内容；因此，短视频平台又能够作为商业营销手段获得宣传的工具实现较大的商业价值。而现有的短视频平台存在视频分发的规则不合理，通常需要进行平台消费购买商业流量才能够获取到有效的流量，从而导致整个短视频平台中心化的缺点较为明显，用户常常会因为没有进行平台消费购买流量而导致视频播放流量差的问题，去中心化的要求迫在眉睫，因此，针对以上问题，提供一种基于短视频去中心化智能分发系统具有重要意义。
发明内容
本发明提供了一种基于短视频去中心化智能分发系统，解决了以上问题。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明的一种基于短视频去中心化智能分发系统，包括流量总池、视频效果特征分析单元、分发模块、时间管控模块、视频质量评测模块、用户数据库；
所述流量总池内通过流量池管控模块动态地将实时用户展示流量按照给定的规则进行划分形成特定展示范围的流量池，供给创作完成且被分发的短视频作为被展现的范围；
所述分发模块用于将平台用户创作完成的短视频按照匹配的规则在规定的时间范围内于对应的流量池内进行分发动作，所述分发动作包括创作完成后的初步分发以及后续在不同时间范围内的后续次数分发；
所述视频质量评测模块用于对创作完成的短视频进行初步质量评测，并给出基于该质量评测结果下由流量池管控模块分配的流量池；
所述视频效果特征分析模块用于对分发动作对应的流量池进行播放的视频效果数据进行汇总分析，所述视频效果特征分析模块包括对视频内容进行分析并获取特征数据及结果的内容特征分析模块，以及基于该内容特征下的用户进行分析并获取特征数据及结果的用户特征分析模块；
所述时间管控模块用于限定分发动作及对应流量池持续的时间范围，在达到对应分发动作的时间阈值后，停止对应流量池的视频展示和播放，根据视频效果特征分析单元分析的结果重新由流量池管控模块进行分配新的流量池进行展示。
进一步地，所述内容特征分析模块获取的视频特征包括该视频的播放量、完播率、转发量、评论数、标题、点赞量、关键词，并结合深度学习算法引擎获得对应的基于视频内容特征的特征分析、结果列表及对应分配到的流量池展示的效果验证。
进一步地，所述用户特征分析模块获取到的基于该内容特征下的用户特征数据包括年龄、时间、性别、位置、历史记录、收集机型数据，并结合深度学习算法引擎获得对应的基于该视频用户特征的特征分析、结果列表及对应分配到的流量池展示的效果验证。
进一步地，所述深度学习算法引擎包括K均值聚类算法、Sequential模型、LSTM神经网络、非线性SVM算法、决策树算法、Boosting算法。
进一步地，所述特征分析包括基于视频特征各参数的数据值大小、数据值精度结合深度学习算法引擎给出对应的流量权重，以及基于该内容特征下的用户特征数据的具体内容结合深度学习算法引擎给出对应的流量权重；所述结果列表用于汇总所获得视频特征数据；所述效果验证用于验证当次所分配该流量池下的流量展示效果达到增加流量分发的阈值，若是则下一时间范围内按照流量权重进行重新给出新的更大范围流量池，若否则停止推送。
进一步地，所述视频质量评测模块用于分析创作完成后视频的客观参数进行初步流量推送，所述客观参数包括视频时长、数据大小、清晰度、视频画幅尺寸、发布时刻、创作位置；所述初步流量推送包括推送关注列表、基于该创作位置下的流量池以及一定范围的初始额外流量池。
进一步地，单个发布账号下，不同时间范围内的所述流量池对应交互的用户数据库中的用户数据不重叠。
本发明相对于现有技术包括有以下有益效果：
本发明基于去中心化的方式使每一个短视频创作者能够依据流量池规则层层递进进行推荐，并且间隔不同的时间段内进行按时间段进行统计，基于点赞量、评论数、转发量以及完播率进行评测，而非基于充值的人工流量支持，使平台内容形成主动进行高质量内容创作，提高平台视频内容的质量；同时，让每一个新发视频均有机会成为爆款流量的视频，提升了短视频平台的创作活性和使用的效率，获得更佳的体验。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种基于短视频去中心化智能分发系统的结构示意图；
图2为图1中视频效果特征分析单元下对应的算法原理示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2所示，本发明的一种基于短视频去中心化智能分发系统，包括流量总池、视频效果特征分析单元、分发模块、时间管控模块、视频质量评测模块、用户数据库；
流量总池内通过流量池管控模块动态地将实时用户展示流量按照给定的规则进行划分形成特定展示范围的流量池，供给创作完成且被分发的短视频作为被展现的范围，流量总池相当于基于用户数据库对应的分配展示的用户账户进行流量分配分发用的总的数据库，该流量总池内的流量是基于用户数据库中的用户在使用该短视频平台时才触发，在不使用状态下的用户不计算至该时刻对应的流量总池内；
分发模块用于将平台用户创作完成的短视频按照匹配的规则在规定的时间范围内于对应的流量池内进行分发动作，分发动作包括创作完成后的初步分发以及后续在不同时间范围内的后续次数分发，分发模块相当于是将该创作完成短视频与流量池相对应展示之间的媒介，或者可以理解为是水管，该水管内流经至流量总池内具体哪个流量池的方向是通过视频质量评测模块以及视频效果特征分析模块所决定的，相当于导向的作用；
视频质量评测模块用于对创作完成的短视频进行初步质量评测，并给出基于该质量评测结果下由流量池管控模块分配的流量池；
视频效果特征分析模块用于对分发动作对应的流量池进行播放的视频效果数据进行汇总分析，视频效果特征分析模块包括对视频内容进行分析并获取特征数据及结果的内容特征分析模块，以及基于该内容特征下的用户进行分析并获取特征数据及结果的用户特征分析模块；
时间管控模块用于限定分发动作及对应流量池持续的时间范围，在达到对应分发动作的时间阈值后，停止对应流量池的视频展示和播放，根据视频效果特征分析单元分析的结果重新由流量池管控模块进行分配新的流量池进行展示，改时间范围按照小时、天、月为单位进行计算，不同权重大小的视频对应给到的时间范围时长是不同的；本具体实施例中，该时间管控模块对应控制的短视频在首次展示的流量池内展示的时间为24小时。
其中，内容特征分析模块获取的视频特征包括该视频的播放量、完播率、转发量、评论数、标题、点赞量、关键词，并结合深度学习算法引擎获得对应的基于视频内容特征的特征分析、结果列表及对应分配到的流量池展示的效果验证；每个对应参数值对应有基于该视频的特定数值的权重分数，按照打分制计算总权重，本具体实施例中完播率、转发量、评论数、点赞量分别占据1分权重。
其中，用户特征分析模块获取到的基于该内容特征下的用户特征数据包括年龄、时间、性别、位置、历史记录、收集机型数据，并结合深度学习算法引擎获得对应的基于该视频用户特征的特征分析、结果列表及对应分配到的流量池展示的效果验证；在下一次流量池推送中，优选基于所占参数类型较大的用户进行推送。
其中，深度学习算法引擎包括K均值聚类算法、Sequential模型、LSTM神经网络、非线性SVM算法、决策树算法、Boosting算法。
其中，特征分析包括基于视频特征各参数的数据值大小、数据值精度结合深度学习算法引擎给出对应的流量权重，以及基于该内容特征下的用户特征数据的具体内容结合深度学习算法引擎给出对应的流量权重；结果列表用于汇总所获得视频特征数据；效果验证用于验证当次所分配该流量池下的流量展示效果达到增加流量分发的阈值，若是则下一时间范围内按照流量权重进行重新给出新的更大范围流量池，若否则停止推送。
其中，视频质量评测模块用于分析创作完成后视频的客观参数进行初步流量推送，客观参数包括视频时长、数据大小、清晰度、视频画幅尺寸、发布时刻、创作位置；初步流量推送包括推送关注列表、基于该创作位置下的流量池以及一定范围的初始额外流量池。
其中，单个发布账号下，不同时间范围内的所述流量池对应交互的用户数据库中的用户数据不重叠。
后续次数的分发基于内容特征分析模块与用户特征分析模块分析获得的当次评测结果与前次评测结果进行比对，在评测结果超出前次评测结果N倍增长的前提下，予以额外流量支持，若未超出该增长数据，则不予以流量支持；本具体实施例中，该增长倍数为2倍。
例如，位于A市的甲某，于XX时XX分，使用华为p30手机利用短视频平台进行视频创作，发布了一个时长为35s，大小为85m，清晰度为1080p的生活小视频；则首先，视频质量评测模块自动获取该视频的质量数据，并首先将该视频的情况推送给关注列表以及位于A市范围内于视频发布后24小时内打开该视频平台的随机100个用户作为基于该时间范围内对应该视频的流量池，在视频发布后24小时结束时刻，由视频效果特征分析单元中的内容特征分析模块分析该视频基于播放量、完播率、转发量、评论数、标题、点赞量以及关键词数据对应的视频内容特征数据，以及由对应视频内容动作所对应的基于用户年龄、时间、性别、位置、历史记录以及手机型号对应的视频用户特征数据，分别交由内容特征分别模块以及用户特征分析模块基于深度学习算法引擎，计算出对应的下一步的流量展示权重，利用深度学习算法引擎，对于内容特征以及用户特征数据较优的的视频，给予除首次流量池之外额外的的流量权重和数据予以支持，用于下一次的流量池供给。如该视频创作文件下首次分发展示，获得播放量、完播率、转发量、评论数、点赞量的总权重分数为15分，则在第二次，即首次分发后24h后继续进行分发72小时，若第二次所获得的总权重超过30分，则基于额外的流量池分发支持，该流量池数据支持与增长率成正比。
有益效果：
本发明基于去中心化的方式使每一个短视频创作者能够依据流量池规则层层递进进行推荐，并且间隔不同的时间段内进行按时间段进行统计，基于点赞量、评论数、转发量以及完播率进行评测，而非基于充值的人工流量支持，使平台内容形成主动进行高质量内容创作，提高平台视频内容的质量；同时，让每一个新发视频均有机会成为爆款流量的视频，提升了短视频平台的创作活性和使用的效率，获得更佳的体验。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (7)

1.一种基于短视频去中心化智能分发系统，其特征在于，包括流量总池、视频效果特征分析单元、分发模块、时间管控模块、视频质量评测模块、用户数据库；
所述流量总池内通过流量池管控模块动态地将实时用户展示流量按照给定的规则进行划分形成特定展示范围的流量池，供给创作完成且被分发的短视频作为被展现的范围；
所述分发模块用于将平台用户创作完成的短视频按照匹配的规则在规定的时间范围内于对应的流量池内进行分发动作，所述分发动作包括创作完成后的初步分发以及后续在不同时间范围内的后续次数分发；
所述视频质量评测模块用于对创作完成的短视频进行初步质量评测，并给出基于该质量评测结果下由流量池管控模块分配的流量池；
所述视频效果特征分析模块用于对分发动作对应的流量池进行播放的视频效果数据进行汇总分析，所述视频效果特征分析模块包括对视频内容进行分析并获取特征数据及结果的内容特征分析模块，以及基于该内容特征下的用户进行分析并获取特征数据及结果的用户特征分析模块；
所述时间管控模块用于限定分发动作及对应流量池持续的时间范围，在达到对应分发动作的时间阈值后，停止对应流量池的视频展示和播放，根据视频效果特征分析单元分析的结果重新由流量池管控模块进行分配新的流量池进行展示。
2.根据权利要求1所述的一种基于短视频去中心化智能分发系统，其特征在于，所述内容特征分析模块获取的视频特征包括该视频的播放量、完播率、转发量、评论数、标题、点赞量、关键词，并结合深度学习算法引擎获得对应的基于视频内容特征的特征分析、结果列表及对应分配到的流量池展示的效果验证。
3.根据权利要求1所述的一种基于短视频去中心化智能分发系统，其特征在于，所述用户特征分析模块获取到的基于该内容特征下的用户特征数据包括年龄、时间、性别、位置、历史记录、收集机型数据，并结合深度学习算法引擎获得对应的基于该视频用户特征的特征分析、结果列表及对应分配到的流量池展示的效果验证。
4.根据权利要求2或3所述的一种基于短视频去中心化智能分发系统，其特征在于，所述深度学习算法引擎包括K均值聚类算法、Sequential模型、LSTM神经网络、非线性SVM算法、决策树算法、Boosting算法。
5.根据权利要求2或3所述的一种基于短视频去中心化智能分发系统，其特征在于，所述特征分析包括基于视频特征各参数的数据值大小、数据值精度结合深度学习算法引擎给出对应的流量权重，以及基于该内容特征下的用户特征数据的具体内容结合深度学习算法引擎给出对应的流量权重；所述结果列表用于汇总所获得视频特征数据；所述效果验证用于验证当次所分配该流量池下的流量展示效果达到增加流量分发的阈值，若是则下一时间范围内按照流量权重进行重新给出新的更大范围流量池，若否则停止推送。
6.根据权利要求1所述的一种基于短视频去中心化智能分发系统，其特征在于，所述视频质量评测模块用于分析创作完成后视频的客观参数进行初步流量推送，所述客观参数包括视频时长、数据大小、清晰度、视频画幅尺寸、发布时刻、创作位置；所述初步流量推送包括推送关注列表、基于该创作位置下的流量池以及一定范围的初始额外流量池。
7.根据权利要求1所述的一种基于短视频去中心化智能分发系统，其特征在于，单个发布账号下，不同时间范围内的所述流量池对应交互的用户数据库中的用户数据不重叠。
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