TW201841509A - 視頻緩衝規則的生成系統及方法 - Google Patents

Abstract

一種視頻緩衝規則的生成系統，包括獲取模組、判斷模組、提取模組、比對模組及生成模組。獲取模組用於獲取複數統一資源定位符 (URL）位址。判斷模組用於判斷每一URL位址是否屬於視頻URL。提取模組用於在複數URL位址中的第一URL位址屬於視頻URL時，將第一URL位址分割為複數參數塊並從中提取出一個以上的關鍵參數塊。比對模組用於將所述關鍵參數塊與從其餘URL位址提取的關鍵參數塊進行比對，並將經過比對後判斷為不同的關鍵參數塊作標記處理。生成模組用於根據標記的關鍵參數塊進行學習來生成視頻緩衝規則。本發明還提供一種視頻緩衝規則的生成方法。

Description

視頻緩衝規則的生成系統及方法

本發明涉及網路技術領域，尤其涉及一種視頻緩衝規則的生成系統及方法。

目前，觀看視頻成為一種常用的娛樂方式。用戶可藉由多種終端設備，如手機、平板電腦和智慧電視等訪問互聯網，獲取視頻檔，並根據視頻檔實現視頻播放。然而，在播放網路視頻檔的過程中，由於網路不穩定、網速不夠快等因素容易導致使用者在觀看網路視頻檔時出現頻繁卡頓現象，從而影響用戶的觀看體驗。

鑒於以上內容，有必要提供一種視頻緩衝規則的生成方法與系統，其能加快視頻的下載速度，提示使用者的觀看體驗。

本發明一實施方式提供一種視頻緩衝規則的生成方法，包括以下步驟：獲取複數統一資源定位符 (Uniform Resource Locator，URL）地址；根據預設的媒體標籤庫來判斷所述每一URL位址是否屬於視頻URL；若所述複數URL位址中的第一URL位址屬於所述視頻URL，將所述第一URL位址分割為複數參數塊，並從所述複數參數塊中提取出一個以上的關鍵參數塊；將所述關鍵參數塊與從其餘URL位址提取的所述關鍵參數塊進行相應比對，並將經過比對後判斷為不同的所述關鍵參數塊作標記處理；及根據標記的所述關鍵參數塊進行學習，以生成視頻緩衝規則。

本發明一實施方式還提供一種視頻緩衝規則的生成系統，包括獲取模組、判斷模組、提取模組、比對模組及生成模組。獲取模組用於獲取複數URL位址。判斷模組用於根據預設的媒體標籤庫來判斷所述每一URL位址是否屬於視頻URL。提取模組用於在所述複數URL位址中的第一URL位址屬於所述視頻URL時，將所述第一URL位址分割為複數參數塊並從所述複數參數塊中提取出一個以上的關鍵參數塊。比對模組用於將所述關鍵參數塊與從其餘URL位址提取的所述關鍵參數塊進行相應比對，並將經過比對後判斷為不同的所述關鍵參數塊作標記處理，生成模組用於根據標記的所述關鍵參數塊進行學習，以生成視頻緩衝規則。

與現有技術相比，上述視頻緩衝規則的生成系統及方法，藉由自動學習機制將原有的成百上千甚至更多的視頻緩衝規則進行濃縮成相對較少的視頻緩衝規則，進而可快速識別視頻碎片並進行緩衝，提高視頻緩衝速度，增強使用者的觀看體驗。

請參閱圖1-2，在一實施方式中，視頻緩衝規則的生成系統100，包括獲取模組1、判斷模組2、提取模組3、比對模組4及生成模組5。獲取模組1用於獲取複數統一資源定位符 (Uniform Resource Locator，URL）地址。判斷模組2用於根據預設的媒體標籤庫來判斷獲取模組1獲取的URL位址(複數URL位址中的任意一個URL位址)是否是視頻URL，從而將非視頻URL篩選出去。

在一實施方式中，生成系統100可以使用在現有的視頻緩衝系統200中。生成系統100可以與視頻緩衝系統200中的緩存查詢資料庫20通信，也可以設置在緩存查詢資料庫20中。

在一實施方式中，媒體標籤庫包括複數媒體標籤關鍵字，媒體標籤關鍵字可以是視頻檔的尾碼名或者視頻內容類別型。例如，媒體標籤關鍵字可以是flv、mp4、avi、rm、rmvb、wmv、ism、audio、video、3gp、mpg等等。當獲取的URL位址中包含任意一個媒體標籤關鍵字時，判斷模組2即判斷該 URL位址是視頻URL。

提取模組3用於在判斷模組2判斷獲取的URL位址是視頻URL時，將獲取的URL位址分割為複數參數塊並從所述複數參數塊中提取出一個以上的關鍵參數塊，從而來避免對URL位址進行整段比對，而只比對關鍵參數塊，提高比對速度和效率。

在一實施方式中，提取模組3將URL位址分割為複數參數塊，並對每一參數塊進行屬性定義以實現區分每一個參數塊。提取模組3再根據預先定義的關鍵參數塊的屬性來從所述複數參數塊中提取出一個以上的關鍵參數塊。舉例而言，URL位址可以被分割為協定參數塊、主機參數塊、埠參數塊、路徑參數塊、特徵參數塊、查詢參數塊、資訊片段參數塊等等。協定參數塊可以用來表示協定類型，主機參數塊可以用來表示存放資源的伺服器的網域名稱系統主機名稱或互聯網協議（internet protocol、IP）位址，埠參數塊可以用來表示傳輸協定的埠號，路徑參數塊可以用來表示主機上的一個目錄或檔位址，特徵參數塊可以用來指定特殊參數的可選項，查詢參數塊可以用來給動態網頁傳遞參數。資訊片段參數塊可以用來指定網路資源中的片斷。假設預先定義的關鍵參數塊的屬性為主機、埠、路徑和特徵。則提取模組3從所述複數參數塊中提取出主機參數塊、埠參數塊、路徑參數塊和特徵參數塊來作為關鍵參數塊。

比對模組4用於將每一關鍵參數塊與從其餘URL位址提取的關鍵參數塊進行相應比對，並將經過比對後判斷為不同的關鍵參數塊作標記處理。生成模組5用於根據標記的關鍵參數塊進行學習，以生成一視頻緩衝規則。

需要說明的是，由於視頻網站需要保護視頻版權，在進行線上播放一段視頻時，該視頻將會分割成成百上千個或者更多的視頻碎片來進行傳輸。每一個視頻碎片可能都會對應有一個視頻緩衝規則，進而緩衝一段視頻將會涉及一個較大數目的緩衝規則，影響視頻緩衝速度。同時每次進行重新播放時，同一個視頻碎片對應的URL位址也會發生變化，而本生成系統100可以藉由自動學習機制，將該較大數目的緩衝規則整合成一很小數目的緩衝規則來提高視頻緩衝速度。

在一實施方式中，比對模組4將一URL位址的關鍵參數塊的內容與其餘的URL位址的關鍵參數塊的內容進行相應比對。例如，將一URL位址的主機參數塊的內容與其餘的URL位址的主機參數塊的內容作比對，或將一URL位址的路徑參數塊的內容與其餘的URL位址的路徑參數塊的內容作比對。當判斷為相同時，進行保存，當判斷為不同時，對判斷為不同的關鍵參數塊作標記處理。生成模組5再根據標記的關鍵參數塊進行學習，以總結其規律進而生成一視頻緩衝規則。

在一實施方式中，假設關鍵參數塊包括主機參數塊、埠參數塊、路徑參數塊和特徵參數塊。當在一視頻網站線上觀看一部視頻時，例如在視頻網站A1觀看電影B，此時獲取模組1獲取複數URL位址將具有相同的主機參數塊和相同的路徑參數塊，比對模組4將埠參數塊、特徵參數塊與其餘的URL位址的埠參數塊、特徵參數進行相應比對，並將經過比對後判斷為不同的關鍵參數塊作標記處理，生成模組5再根據標記的關鍵參數塊進行學習來總結規律，進而可以生成針對該視頻網站的該部視頻的視頻緩衝規則。

生成模組5根據標記的關鍵參數塊進行學習的方式可以是記錄每一標記的關鍵參數塊的內容，進而可以在下次比對時根據記錄的內容來進行識別判斷。當標記的關鍵參數塊的內容均存在部分相同時，生成模組5根據標記的關鍵參數塊進行學習的方式還可以是記錄該相同的部分並以此為依據來總結規律。例如當獲取的複數URL的特徵參數塊的內容分別是123AX、123BY、123CZ等等，其均存在相同的數位部分，生成模組5可以記錄該相同的數位部分並將不同的部分定義為亂數，並以此來認定該視頻網站的該部視頻的URL的特徵參數塊包含數位123，進而可以以特徵參數塊包含數位123進行識別判斷。

在一實施方式中，當在一視頻網站線上觀看不同視頻時，例如在視頻網站A1觀看電影B、電影C、電影D，並且電影B、電影C、電影D存儲在不同的目錄下。此時獲取模組1獲取複數URL位址將具有相同的主機參數塊(視頻網站A1)，並具有不相同的路徑參數塊(電影B、電影C、電影D)。在進行關鍵參數塊比對時，計算每一關鍵參數塊包含的不同類型的數目，並判斷所計算得到的數目是否大於一閾值。若計算得到的數目大於所述閾值，判斷其是無規律參數塊，不需要進行學習，進而不對所述關鍵參數塊進行標記處理。若計算得到的數目不大於所述閾值，判斷其是有規律參數塊，需要進行學習，進而將經過比對後判斷為不同的關鍵參數塊作標記處理。在一實施方式中，獲取模組1獲取的URL位址的數目遠大於所述閾值，從而提高判斷的準確性。具體閾值的設定可以是URL位址的數目十分之一以下。

舉例而言，在視頻網站A1觀看電影B、電影C、電影D時，獲取模組1獲取500條URL位址，閾值設為20。當比對模組4經過比對並計算得出500條URL位址的路徑參數塊具有10種不同類型，其小於閾值20，進而判斷其是有規律參數塊，並將該10種不同類型的路徑參數塊作標記處理以進行學習。當比對模組4經過比對並計算得出500條URL位址的路徑參數塊具有180種不同類型，其大於閾值20，進而判斷該500條URL位址包括的路徑參數塊是無規律參數塊，不需要進行學習，進而不對180種路徑參數塊作標記處理。

需要說明的是，對於複數參數塊而言，若其均存在相同的部分並且不同的部分被定義為亂數，該複數參數塊可以被定義為屬於同一種類型。

在一實施方式中，當在不同的視頻網站線上觀看相同或者不同視頻時。例如在視頻網站A1、A2、A3觀看電影B、電影C、電影D、電影E等等。利用上述同樣的方法分別學習視頻網站A2、視頻網站A3的緩衝規則。再將視頻網站A1，視頻網站A2和視頻網站A3的緩衝規則進行整合來濃縮成一個或者幾個緩衝規則。具體地可以經過或運算進行整合，進而濃縮成一個或者幾個緩衝規則來識別視頻碎片。緩衝系統進而可以根據一個或者幾個緩衝規則來快速識別視頻碎片並進行緩衝，提高視頻緩衝速度，而現有技術的緩衝系統其面對是未經過整合的成百上千甚至更多的緩衝規則來識別視頻碎片並進行緩衝。

圖3為本發明一實施方式中的一種視頻緩衝規則的生成方法的流程圖。本生成方法可以運行在圖2所示的視頻緩衝規則的生成系統100中。

步驟S300，獲取模組1獲取複數URL位址。

步驟S302，判斷模組2根據預設的媒體標籤庫來判斷每一URL位址是否是視頻URL。

步驟S304，提取模組3用於在判斷模組2判斷所述URL位址是視頻URL時，將所述URL位址分割為複數參數塊，並從所述複數參數塊中提取出一個以上的關鍵參數塊。

步驟S306，比對模組4將提取的關鍵參數塊與其餘的URL位址的提取的關鍵參數塊進行相應比對，並將經過比對後判斷為不同的關鍵參數塊作標記處理。

步驟S308，生成模組5根據標記的關鍵參數塊進行學習，以生成一視頻緩衝規則。

在一實施方式中，判斷模組2用於根據預設的媒體標籤庫來判斷獲取模組1獲取的URL位址是否是視頻URL，從而將非視頻URL篩選出去。媒體標籤庫包括複數媒體標籤關鍵字，媒體標籤關鍵字可以是視頻檔的尾碼名或者視頻內容類別型。例如，媒體標籤關鍵字可以是flv、mp4、avi、rm、rmvb、wmv、ism、audio、video、3gp、mpg等等。當獲取的URL位址中包含任意一個媒體標籤關鍵字時，判斷模組2即判斷該 URL位址是視頻URL。

在一實施方式中，提取模組3將URL位址分割為複數參數塊，並對每一參數塊進行屬性定義以實現區分每一個參數塊。提取模組3再根據預先定義的關鍵參數塊的屬性來從所述複數參數塊中提取出一個以上的關鍵參數塊。舉例而言，URL位址可以被分割為協定參數塊、主機參數塊、埠參數塊、路徑參數塊、特徵參數塊、查詢參數塊、資訊片段參數塊等等。假設預先定義的關鍵參數塊的屬性為主機、埠、路徑和特徵。則提取模組3從所述複數參數塊中提取出主機參數塊、埠參數塊、路徑參數塊和特徵參數塊來作為關鍵參數塊。

在一實施方式中，比對模組4將一URL位址的關鍵參數塊的內容與其餘的URL位址的關鍵參數塊的內容進行相應比對。例如，將一URL位址的主機參數塊的內容與其餘的URL位址的主機參數塊的內容作比對，或將一URL位址的路徑參數塊的內容與其餘的URL位址的路徑參數塊的內容作比對。當判斷為相同時，進行保存，當判斷為不同時，對判斷為不同的關鍵參數塊作標記處理。生成模組5再根據標記的關鍵參數塊進行學習，以總結其規律進而生成一視頻緩衝規則。

舉例而言，當在一視頻網站線上觀看一部視頻時。例如在視頻網站A1觀看電影B，此時獲取模組1獲取複數URL位址將具有相同的主機參數塊和相同的路徑參數塊。比對模組4將埠參數塊、特徵參數塊與其餘的URL位址的埠參數塊、特徵參數進行相應比對，並將經過比對後判斷為不同的關鍵參數塊作標記處理。生成模組5再根據標記的關鍵參數塊進行學習來總結規律，進而可以生成針對該視頻網站的該部視頻的視頻緩衝規則。

當在一視頻網站線上觀看不同視頻時，例如在視頻網站A1觀看電影B、電影C、電影D，並且電影B、電影C、電影D存儲在不同的目錄下。此時獲取模組1獲取複數URL位址將具有相同的主機參數塊(視頻網站A1)，並具有不相同的路徑參數塊(電影B、電影C、電影D)。在進行關鍵參數塊比對時，計算每一關鍵參數塊包含的不同類型的數目，並判斷所計算得到的數目是否大於一閾值。若計算得到的數目大於所述閾值，判斷其是無規律參數塊，不需要進行學習，進而不對所述關鍵參數塊進行標記處理。若計算得到的數目不大於所述閾值，判斷其是有規律參數塊，需要進行學習，進而將經過比對後判斷為不同的關鍵參數塊作標記處理。其中，獲取的URL位址的數目遠大於所述閾值，從而提高判斷的準確性。

當在不同的視頻網站線上觀看相同或者不同視頻時。例如在視頻網站A1、A2、A3觀看電影B、電影C、電影D、電影E等等，利用上述同樣的方法分別學習視頻網站A2、視頻網站A3的緩衝規則。再將視頻網站A1，視頻網站A2和視頻網站A3的緩衝規則進行整合來濃縮成一個或者幾個緩衝規則。具體地可以經過或運算進行整合，進而濃縮成一個或者幾個緩衝規則來識別視頻碎片。緩衝系統進而可以根據一個或者幾個緩衝規則來快速識別視頻碎片並進行緩衝，提高視頻緩衝速度。

綜上所述，本發明符合發明專利要件，爰依法提出專利申請。惟，以上所述者僅為本發明之較佳實施方式，本發明之範圍並不以上述實施方式為限，舉凡熟悉本案技藝之人士爰依本發明之精神所作之等效修飾或變化，皆應涵蓋於以下申請專利範圍內。

1‧‧‧獲取模組

2‧‧‧判斷模組

3‧‧‧提取模組

4‧‧‧比對模組

5‧‧‧生成模組

20‧‧‧緩存查詢資料庫

100‧‧‧視頻緩衝規則的生成系統

200‧‧‧視頻緩衝系統

圖1是本發明實施方式的一種視頻緩衝規則的生成系統的應用環境圖。

圖2是本發明實施方式的一種視頻緩衝規則的生成系統的功能模組圖。

圖3是本發明實施方式的一種視頻緩衝規則的生成方法的步驟流程圖。

無

無

Claims (12)

1. 一種視頻緩衝規則的生成方法，包括以下步驟： 獲取複數URL位址； 根據預設的媒體標籤庫來判斷所述每一URL位址是否屬於視頻URL； 若所述複數URL位址中的第一URL位址屬於所述視頻URL，將所述第一URL位址分割為複數參數塊，並從所述複數參數塊中提取出一個以上的關鍵參數塊； 將所述關鍵參數塊與從其餘URL位址提取的所述關鍵參數塊進行相應比對，並將經過比對後判斷為不同的所述關鍵參數塊作標記處理；及 根據標記的所述關鍵參數塊進行學習，以生成視頻緩衝規則。
2. 如申請專利範圍第1項所述之生成方法，其中所述媒體標籤庫包括多種媒體標籤關鍵字，所述根據預設的媒體標籤庫來判斷每一URL位址是否屬於視頻URL的步驟包括： 判斷所述每一URL地址是否包含有所述媒體標籤關鍵字；及 若所述每一URL地址包含有所述媒體標籤關鍵字，則判定所述每一URL位址屬於所述視頻URL。
3. 如申請專利範圍第1項所述之生成方法，其中所述將所述第一URL位址分割為複數參數塊，並從所述複數參數塊中提取出一個以上的關鍵參數塊的步驟包括： 將所述第一URL位址分割為複數參數塊，並對所述每一參數塊進行屬性定義；及 根據預先定義的所述關鍵參數塊的屬性來從所述複數參數塊中提取出一個以上的所述關鍵參數塊。
4. 如申請專利範圍第1項所述之生成方法，其中所述關鍵參數塊包括主機參數塊和路徑參數塊，所述將所述關鍵參數塊與從其餘URL位址提取的所述關鍵參數塊進行相應比對，並將經過比對後判斷為不同的所述關鍵參數塊作標記處理的步驟包括： 判斷所述每一URL位址的所述主機參數塊和所述路徑參數塊是否相同； 若所述每一URL位址的所述主機參數塊和所述路徑參數塊均相同時，將所述關鍵參數塊與從其餘URL位址提取的所述關鍵參數塊進行相應比對，並將經過比對後判斷為不同的所述關鍵參數塊作標記處理。
5. 如申請專利範圍第4項所述之生成方法，還包括： 若所述每一URL位址的主機參數塊相同，且所述每一URL位址的路徑參數塊存在不同時，將所述關鍵參數塊與從其餘URL位址提取的所述關鍵參數塊進行相應比對； 計算所述每一關鍵參數塊包含的不同類型的數目，並判斷所計算得到的所述數目是否大於閾值； 若大於所述閾值，不對所述關鍵參數塊進行標記處理；及 若不大於所述閾值，將經過比對後判斷為不同的所述關鍵參數塊作標記處理； 其中，獲取的所述URL位址的數目遠大於所述閾值。
6. 如申請專利範圍第1項所述之生成方法，其中所述關鍵參數塊包括主機參數塊，所述根據標記的所述關鍵參數塊進行學習，以生成視頻緩衝規則的步驟包括： 判斷標記的所述關鍵參數塊是否屬於具有不同主機參數塊的URL位址； 若是屬於具有不同主機參數塊的URL位址，將標記的所述關鍵參數塊進行合併處理，並根據合併後的所述關鍵參數塊進行學習，以生成視頻緩衝規則。
7. 一種視頻緩衝規則的生成系統，包括： 獲取模組，用於獲取複數URL位址； 判斷模組，用於根據預設的媒體標籤庫來判斷所述每一URL位址是否屬於視頻URL； 提取模組，用於在所述複數URL位址中的第一URL位址屬於所述視頻URL時，將所述第一URL位址分割為複數參數塊並從所述複數參數塊中提取出一個以上的關鍵參數塊； 比對模組，用於將所述關鍵參數塊與從其餘URL位址提取的所述關鍵參數塊進行相應比對，並將經過比對後判斷為不同的所述關鍵參數塊作標記處理；及 生成模組，用於根據標記的所述關鍵參數塊進行學習，以生成視頻緩衝規則。
8. 如申請專利範圍第7項所述之生成系統，其中所述媒體標籤庫包括多種媒體標籤關鍵字，所述判斷模組還用於判斷所述每一URL位址是否包含有所述媒體標籤關鍵字，及在判斷所述每一URL地址包含有所述媒體標籤關鍵字時，判定所述每一URL位址是所述視頻URL。
9. 如申請專利範圍第7項所述之生成系統，其中所述提取模組還用於將所述第一URL位址分割為所述複數參數塊並對所述每一參數塊進行屬性定義，及根據預先定義的所述關鍵參數塊的屬性來從所述複數參數塊中提取出一個以上的所述關鍵參數塊。
10. 如申請專利範圍第7項所述之生成系統，其中所述關鍵參數塊包括主機參數塊和路徑參數塊，所述判斷模組還用於判斷所述每一URL位址的所述主機參數塊和所述路徑參數塊是否相同，所述比對模組還用於在所述每一URL位址的所述主機參數塊和所述路徑參數塊均相同時，將所述關鍵參數塊與從其餘URL位址提取的所述關鍵參數塊進行相應比對，並將經過比對後判斷為不同的所述關鍵參數塊作標記處理。
11. 如申請專利範圍第10項所述之生成系統，其中當所述每一URL位址的所述主機參數塊相同且所述每一URL位址的所述路徑參數塊存在不同時，所述比對模組還用於計算所述每一關鍵參數塊包含的不同類型的數目，並判斷所計算得到的所述數目是否大於閾值，所述比對模組還用於在所計算得出的所述數目大於所述閾值時，不對所述關鍵參數塊進行標記處理，及在所計算得出的所述數目不大於所述閾值，將經過比對後判斷為不同的所述關鍵參數塊作標記處理；其中，所述獲取模組獲取的所述URL位址的數目遠大於所述閾值。
12. 如申請專利範圍第7項所述之生成系統，其中所述關鍵參數塊包括主機參數塊，所述判斷模組還用於判斷所述比對模組標記的所述關鍵參數塊是否屬於具有不同主機參數塊的URL位址；所述生成模組還用於在所述判斷模組判斷為屬於具有不同主機參數塊的URL位址時，將標記的所述關鍵參數塊進行合併處理，並根據合併後的所述關鍵參數塊進行學習，以生成所述視頻緩衝規則。