TWI513286B - 影片續播方法及系統 - Google Patents

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Description

影片續播方法及系統
本揭露是有關於一種影片的集成管理的方法與系統，且特別是有關於一種影片的集成管理、失效替換與續播的方法及系統。
隨著網際網路的頻寬持續增加，網路上的影片也與日俱增。許多知名的網路企業也紛紛架設網站，提供使用者自製分享的影片，或經過授權的電視節目和電影。因此，使用者可以在上述的影片來源網站搜尋想觀看的影片，或用各種搜尋引擎直接搜尋網路上的影片。目前的影片來源網站都是各自為政，提供的影片都是單獨的零散的，缺乏統一的彙整。
另外，聯網電視(connect TV)逐漸興起，其特色是可透過網路聯結家中的各項裝置，而且可進一步上網互動以及觀看網路影片。傳統的電視頻道是集中具有共同性質等關聯的節目連續不斷播放，而現在的聯網電視的使用者介面比較像個人電腦，而不像傳統電視頻道。
本揭露提供一種影音集成管理方法與系統，可在網路中蒐集具關聯的影片，整理成多個頻道推薦給使用者觀看。上述的方法與系統可定期檢查各頻道的影片是否已經 失效，並尋找其他影片來替換已失效的影片。上述的方法與系統也提供跨裝置和跨頻道的影片續播。
本揭露提出一種影片集成管理方法，包括下列步驟：蒐集網路中符合一預設條件的多個影片；擷取並記錄每一上述影片的多個屬性；使用分群演算法根據上述多個影片的上述屬性之間的相似度將上述多個影片分為多個頻道；提供一使用者介面，以供使用者訂閱至少一上述頻道。
本揭露另提出一種影片失效替換方法，包括下列步驟：提供多個頻道，其中每一上述頻道包括多個影片；定期檢查上述多個頻道中至少一頻道的影片是否已經失效；若有影片已經失效，則在上述影片所屬的頻道的關聯頻道中，選取和上述影片的相似度最高的另一影片，並以上述另一影片替換上述影片。上述相似度是根據上述多個影片的多個屬性而計算產生。
本揭露另提出一種影片續播方法，包括下列步驟：對使用者播放第一影片；在網路的伺服器記錄使用者對第一影片的最後觀看資訊；根據最後觀看資訊決定第二影片的續播起始位置；自續播起始位置對使用者播放第二影片。
本揭露另提出一種影片集成管理方法，包括以上三種方法的主要步驟。
本揭露另提出一種影片集成管理系統，包括伺服器和播放裝置。伺服器自網路中蒐集符合一預設條件的多個影片，擷取並記錄每一上述影片的多個屬性，使用分群演算法根據上述多個影片的多個上述屬性之間的相似度將上述 多個影片分為多個頻道。播放裝置透過網路耦接伺服器，提供使用者介面，以供使用者訂閱上述頻道。
本揭露另提出一種影片失效替換系統，包括伺服器和播放裝置。伺服器提供多個頻道，其中每一上述頻道包括多個影片。此外，伺服器定期檢查上述多個頻道中至少一頻道的影片是否已經失效。若有影片已經失效，則伺服器在上述影片所屬的頻道的關聯頻道中，選取和上述影片的相似度最高的另一影片，並以上述另一影片替換上述影片。上述相似度是根據上述多個影片的多個屬性而計算產生。播放裝置透過網路耦接伺服器，以播放上述影片。
本揭露另提出一種影片續播系統，包括至少一播放裝置和一伺服器。伺服器透過網路耦接上述播放裝置，提供第一影片的來源網址，以供上述播放裝置其中的第一播放裝置對使用者播放第一影片。此外，伺服器記錄使用者對第一影片的最後觀看資訊，根據最後觀看資訊決定第二影片的續播起始位置，並提供第二影片的來源網址和續播起始位置，以供上述播放裝置其中的第二播放裝置自續播起始位置對使用者播放第二影片。
本揭露另提出一種影片集成管理系統，包括以上三種系統的主要功能。
為讓本揭露之上述特徵能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。
圖1是依照本揭露一實施例的一種影片集成管理系統100的示意圖。影片集成管理系統100包括伺服器110和播放裝置120，播放裝置120透過網路耦接伺服器110。伺服器110可以在網路上蒐集影片，依照影片之間的相似度將影片分為多個頻道，向使用者推薦，以供使用者透過播放裝置120訂閱上述頻道，並使用播放裝置120播放上述頻道的影片。播放裝置120可以是聯網電視、桌上型電腦、筆記型電腦、平板電腦(tablet computer)或智慧型手機(smart phone)等各種具有聯網能力和影片播放能力的電子裝置。
圖4是依照本揭露一實施例的一種影片集成管理方法的流程圖，此方法可由影片集成管理系統100執行。在步驟410，伺服器110自網路中蒐集符合一個預設條件的多個影片。上述網路可以是區域網路、網際網路(Internet)、或以上兩種網路的組合。上述影片可來自上述網路中的多個影片來源131~13N，其中N是正整數。影片來源131~13N通常是向大眾提供影片的各種網站。如果影片集成管理系統100連接網際網路，則影片來源131~13N的範圍可涵蓋全球。上述影片包括一般使用者自行錄製並上傳的影片，也包括經過商業授權的電視節目或電影。
上述的預設條件是用來篩選影片，免得收集太多一般使用者不感興趣的影片。例如上述的預設條件可以是限制挑選率(select ratio)，所謂挑選率也就是挑選影片的比例。換句話說，步驟410可以只蒐集在最近 一個預設時段內的點擊數大於或等於一個預設臨界值的影片，例如可設定為蒐集最近一個預設時段內的點擊數排序的前10%或30%的影片。這樣就能蒐集到較熱門的影片集合，其有可能是使用者感興趣或具代表性的影片。上述的預設條件也可以根據影片的屬性而定，例如步驟410可以只蒐集標題或描述之中包含特定關鍵字的影片。
在步驟420，伺服器110擷取並記錄每一個上述蒐集所得的影片的多個屬性。上述的屬性可包括每一個上述影片的標題、發布者、點擊數、評價、描述、分類、來源網址、來源網站、畫質、影格(frame)、標籤(tag)和上傳時間其中的部分或全部。上述標籤是指影片的發布者在上傳該影片時自行提供的用來描述影片的關鍵字。在步驟430，伺服器110使用分群演算法，根據上述多個影片的多個上述屬性之間的相似度，將上述多個影片分為多個頻道。例如可將同一個電視節目的不同集(episode)歸類為同一頻道，也可將關於同一新聞事件或同一新聞人物的影片歸類為同一頻道。在步驟440，播放裝置120提供使用者介面，以供使用者選擇並訂閱任意數量的上述頻道。使用者可用播放裝置120播放已訂閱的頻道中的影片。
伺服器110所提供的每一個頻道就如同傳統電視頻道，是將相似的、有關聯的節目集中連續播放。播放裝置120的操作方式類似傳統電視，使用者只要打開播放裝置 120，選擇一個已訂閱的頻道，就能連續觀看此頻道中的影片。如此，使用者就不需要自行使用關鍵字搜尋相關影片，也不需要花費時間在眾多搜尋結果中挑選想看的影片。
圖2是依照本揭露一實施例的一種伺服器110的示意圖。伺服器110包括網路爬蟲(crawler)模組210、訂閱模組220、資料庫230、以及追蹤(tracker)模組240。上述的模組210、220、240以及資料庫230互相耦接，而且上述的模組210、220、240以及資料庫230都可以是軟體模組或硬體裝置。
網路爬蟲模組210自上述網路中蒐集符合上述預設條件的上述多個影片，擷取每一上述影片的上述多個屬性，使用分群演算法根據上述多個影片的多個上述屬性之間的相似度將上述多個影片分為上述多個頻道。網路爬蟲模組210可根據影片的點擊數或其他屬性，推薦頻道給訂閱模組220，以供使用者訂閱。網路爬蟲模組210可搜尋是否有新進影片以加入上述頻道。網路爬蟲模組210也可偵測各頻道的影片是否失效，並尋找其他相似的影片以替換失效影片。
訂閱模組220為播放裝置120提供使用者介面的描述，例如以超文本標記語言(HTML：HyperText Markup Language)形式提供使用者介面的描述，以供播放裝置120呈現上述使用者介面。上述使用者介面可以是圖形使用者介面(GUI：graphical user interface)，或以其他形式呈現的使用者介面。訂閱模組220接收網路爬蟲模組210所產生 的推薦頻道，將使用者訂閱的頻道通知追蹤模組240，並且將使用者取消訂閱的頻道通知追蹤模組240。除了使用以上的根據相似度的分群方式建立頻道，伺服器110也可讓使用者以關鍵字搜尋的方式建立並訂閱頻道。因此，訂閱模組220可將使用者提供的關鍵字送至網路爬蟲模組210，也可接收網路爬蟲模組210根據上述關鍵字進行搜尋所建立的頻道，以供上述使用者本人或其他使用者訂閱。
資料庫230記錄所有必要的資訊，包括每一個上述影片的上述多個屬性、上述多個頻道、使用者訂閱的上述頻道、使用者訂閱的上述頻道的關聯頻道、使用者觀看每一上述頻道的最後觀看資訊、以及使用者用於上述搜尋的關鍵字。
追蹤模組240接收來自訂閱模組220的通知，將使用者新訂閱的頻道更新至資料庫230。追蹤模組240也接收來自訂閱模組220的通知，將使用者取消訂閱的頻道更新至資料庫230。追蹤模組240也存取網路爬蟲模組210，將使用者訂閱的頻道的關聯頻道記錄至資料庫230，或更新上述關聯頻道在資料庫230的記錄。此外，追蹤模組240定期追蹤上述頻道，也就是檢查上述頻道的影片是否需要新增或移除，上述的新增影片和移除影片需要網路爬蟲模組210的參與。追蹤模組240可以只追蹤較重要的頻道，例如使用者訂閱的頻道與其關聯頻道。追蹤模組240也可以追蹤全部頻道。
圖3是依照本揭露一實施例的一種播放裝置120的示 意圖。播放裝置120包括聯網模組310、播放模組320和顯示模組330，其中播放模組320耦接聯網模組310和顯示模組330。聯網模組310、播放模組320和顯示模組330都可以是軟體模組或硬體裝置。
聯網模組310在伺服器110和播放裝置120之間傳遞上述多個頻道和上述多個影片的資訊。播放模組320透過聯網模組310自伺服器110接收使用者介面的描述，並控制顯示模組330呈現使用者介面。顯示模組330可以是外接或內嵌的顯示器，可顯示播放的影片與相關資訊。播放模組320也透過聯網模組310自伺服器110接收使用者訂閱的頻道的影片的來源網址，並根據上述來源網址控制顯示模組330播放使用者訂閱的頻道的影片。在播放影片時，播放模組320可回應使用者的操作而執行暫停、續播、停止、快轉和倒轉等功能。
圖5繪示圖4的步驟430的較詳細流程，此流程可由網路爬蟲模組210執行。在步驟430，上述影片的每一個屬性對應一個維度，組成一個多維多型別空間，每一個影片對應至多維多型別空間的一個點(node)。上述多型別是指上述屬性包括多種資料型別(data type)。步驟430的分群演算法根據影片所對應的點之間的距離，將上述影片分為多個群(cluster)，每一個群對應上述的一個頻道。
對於步驟430的分群演算法，本實施例使用改良過的K平均值(K-means)演算法。傳統的K平均值演算法簡單說就是選出多個群中心(pivot)，然後將每個點歸入距離最近 的群中心所代表的群，然後重新計算群中心，重複上述的分群和重新計算群中心的步驟，直到所有群中心和分群結果不再變動為止。K平均值演算法的各種細節已經有很多論文和技術文章在探討，不在此贅述，以下僅說明本實施例改良過的部分。
網路爬蟲模組210在步驟510以步驟410的蒐集所得的多個影片做為分群演算法的初始資料集合，然後在步驟520找出上述多個影片的標籤的多個常見集合。網路爬蟲模組210將尋找初始群中心，轉為尋找常見物件集合(frequent item set)。常見物件集合可用資料探勘(data mining)領域的演繹演算法(Apriori Algorithm)尋找。上述物件就是影片的標籤，於是常見物件集合就是影片標籤的常見集合。經常一起出現的標籤可成為常見集合，例如某位著名運動選手的名字和他從事的運動名稱。如果單獨一個標籤出現的次數夠多，也可自成一個常見集合。
步驟520只是一個範例，本揭露並不限於尋找影片的標籤的常見集合。在其他實施例中，若上述蒐集所得的影片有一項或多項屬性適用於上述的演繹演算法，就可以用這些屬性的部份或全部來尋找上述的常見集合。
接下來，網路爬蟲模組210在步驟530根據上述的常見集合決定上述分群演算法的初始群中心，然後在步驟540執行分群演算法將步驟410的蒐集所得的影片分為多個頻道。如前所述，本實施例以K平均值演算法做為分群演算法，而本實施例的K平均值演算法使用下列的多屬性 相似度運算子計算兩個影片之間的距離。
公式(1)就是上述的多屬性相似度運算子，公式(1)計算P 1 和P 2 這兩個影片之間的相似度sim(P 1 ,P 2 )。相似度愈高，表示兩個影片之間的關聯性愈強，而相似度sim(P 1 ,P 2 )的倒數就是影片P 1 和P 2 之間的距離，這個距離是本實施例的K平均值演算法的分群依據。
相似度sim(P 1 ,P 2 )是根據影片P 1 和P 2 的多種屬性之間的相似度而計算產生，實際上使用哪些屬性來計算相似度sim(P 1 ,P 2 )可視應用需求而定。公式(1)之中的N 是用來計算相似度的屬性數量，i 是各屬性的編號，A 1_i 是影片P 1 的第i 個屬性，A 2_i 是影片P 2 的第i 個屬性，sim(A 1_i ,A 2_i )是影片P 1 和P 2 的第i 個屬性之間的相似度，W i 是第i 個屬性所對應的權重。權重W i 可視應用需求而設定。由公式(1)可看出，影片P 1 和P 2 之間的相似度就是其屬性之間的相似度的加權平均值。
如前所述，每一個影片都有多個屬性，其中有數值也有文字。在資料探勘領域中已經有多種習知方式可計算前述的各種屬性之間的相似度或距離，而上述的相似度和距離互為倒數，很容易就能換算。舉例而言，在上述多種屬性中，標題之間的距離可使用編輯距離(edit distance)的方式計算，描述之間的相似度可用詞語頻率-反文件頻率(TF-IDF：term frequency-inverse document frequency)演算 法來計算，標籤之間的相似度可用命中率(hit ratio)方式計算，分類和發布者的相似度可用完全相符(exact matching)的方式計算，來源網址和來源網站的相似度可用部分相符(partial matching)的方式計算，影格之間的相似度可用特徵比對模型(Feature Comparison Model)計算，而點擊數的相似度可用絕對值(absolute value)的方式計算。以上方式都是資料探勘領域的習知名詞，此外還有多種計算方式可供選用，本揭露並不以上述方式為限。
執行分群演算法之後，網路爬蟲模組210可選擇較有特色的頻道推薦給使用者訂閱。例如網路爬蟲模組210可計算每一上述頻道其中，所有影片和該頻道的群中心的平均距離(distance mean)、所有影片在最近一個預設時段內的平均點擊數、和/或所有影片的平均上傳時間，並根據以上計算所得的每一個頻道的上述平均距離、上述平均點擊數、和/或上述平均上傳時間推薦至少一個頻道以供使用者選擇訂閱。
對於任意一個頻道，該頻道的上述平均距離可用以下的公式(2)計算。其中是該頻道的上述平均距離，n 是該頻道的影片數量，X i 是影片i 和該頻道的群中心的距離。
舉例而言，網路爬蟲模組210可將上述平均距離最小的N1 個頻道稱為最關聯頻道推薦給使用者，可將上述的平均點擊數最高的N2 個頻道稱為最熱門頻道推薦給使用者，也可將上述的平均上傳時間最近的N3 個頻道稱為最新 頻道推薦給使用者。N1 、N2 和N3 都是預設正整數。
如前所述，除了使用步驟540的分群方式建立頻道，伺服器110也可讓使用者以關鍵字搜尋的方式建立並訂閱頻道，這部分的流程如圖6所示。訂閱模組220在步驟610接受使用者在使用者介面提供的一或多個關鍵字。網路爬蟲模組210在步驟620使用上述關鍵字自網路中搜尋符合上述關鍵字的一或多個影片。網路爬蟲模組210在步驟630擷取上述搜尋所得的每一影片的多個屬性，這些屬性已經在前面說明過，不再贅述。資料庫230在步驟630記錄上述搜尋所得的每一影片的上述屬性。網路爬蟲模組210在步驟640根據上述搜尋所得的影片的來源網站，將上述搜尋所得的影片分為一或多個頻道，例如每個頻道可對應一個來源網站。網路爬蟲模組210可將這些頻道記錄在資料庫230，並告知訂閱模組220，交由播放裝置120顯示，以供使用者訂閱。訂閱模組220透過使用者介面接受使用者對上述頻道的訂閱。
使用者訂閱上述頻道之後，只要在播放裝置120的使用者介面選擇已訂閱的頻道就能輕鬆觀看，不需要每一次都使用關鍵字重複搜尋。
追蹤模組240可定期更新各頻道中的影片。更詳細的說，追蹤模組240可定期控制網路爬蟲模組210自網路中蒐集一或多個新增影片。上述新增影片是指在上次蒐集時尚未發布或尚未符合上述預設條件，而且在此次蒐集時已符合上述預設條件的影片。對於每一個新增影片，網路爬 蟲模組210可在資料庫230記錄的上述頻道中找出群中心和該新增影片的距離最近的頻道，並將該新增影片加入該頻道。網路爬蟲模組210同樣會擷取新增影片的屬性，並將這些屬性記錄在資料庫230。
此外，追蹤模組240也可以定期更新特定頻道的影片，此特定頻道可以是使用者訂閱的頻道、由電視影集組成的頻道、或使用者特別指定的頻道。例如網路爬蟲模組210可將同一個電視影集的影片整理為一個頻道，追蹤模組240可定期檢查該電視影集是否有新影片可加入此頻道。網路爬蟲模組210也可將某一個著名運動選手的賽事整理為一個頻道，追蹤模組240可定期檢查該運動選手是否有新賽事的影片可加入此頻道。
如前所述，網路爬蟲模組210會定期在網路中蒐集影片，而蒐集所得的影片的屬性全記錄在資料庫230。所以對於需要上述更新的特定頻道，新影片可以直接在資料庫230尋找。如果某一頻道需要上述更新，追蹤模組240可查詢資料庫230，也就是在資料庫230所記錄的該頻道的一或多個關聯頻道中，搜尋一或多個新增影片，並將上述新增影片加入該頻道。追蹤模組240的查詢條件是，上述的新增影片和該頻道的最新影片之間的相似度必須大於一個預設臨界值，而且每一上述新增影片的發布時間必須晚於該頻道的最新影片。
上述關聯頻道的定義是，當該頻道為圖5的分群演算法所產生，則上述關聯頻道為資料庫230所記錄的頻道中 和該頻道的距離小於一個預設臨界值的頻道；當該頻道為圖6的關鍵字搜尋所產生，則上述關聯頻道為和該頻道屬於相同關鍵字而且不同來源網站的頻道。
上述的新增影片和該頻道的最新影片之間的相似度是用公式(1)的多屬性相似度運算子和預先選定的多個影片屬性來計算。上述計算所使用的屬性可包括上述影片的分類、頻道名、標題、簡介和標籤其中的部分或全部。
追蹤模組240也可定期控制網路爬蟲模組210以檢查上述頻道的影片是否仍然有效，並檢查上述影片是否仍符合上述預設條件。上述預設條件是指步驟410的蒐集所使用的預設條件。對於任一影片，如果仍然能使用該影片的來源網址播放該影片，該影片就是有效，否則就是失效。失效的原因包括來源網站關閉、來源網站不再分享影片、來源網址不正確、或影片檔案已經損壞等等。追蹤模組240可將已經失效或已經不符合上述預設條件的影片自資料庫230所記錄的頻道中移除，以維護頻道品質。
對於資料庫230記錄的每一個頻道，當有影片加入該頻道，或有影片自該頻道移除時，網路爬蟲模組210或追蹤模組240可執行圖7流程。首先，在步驟710檢查該頻道的影片數量是否小於或等於預設的臨界值。當該頻道的影片數量小於或等於臨界值，流程進入步驟720，移除該頻道，將該頻道的所有影片加入一個待分群影片區。然後可定期在步驟725使用上述分群演算法將待分群影片區其中的影片重新分為至少一個新頻道。上述的新頻道是新建 立的頻道，不同於原有頻道。另一方面，當該頻道的影片數量大於臨界值，流程進入步驟730，計算該頻道的所有影片和該頻道的群中心的平均距離(distance mean)。上述平均距離愈大表示該頻道的影片之間的關聯愈鬆散。關於上述的群中心，可選擇該頻道的任一影片中，和其餘每一影片的平均距離最小的影片，做為該頻道的群中心。
接下來，在步驟740檢查步驟730計算的平均距離是否大於預設的臨界值。步驟710的臨界值和步驟740的臨界值並不相同。當步驟730計算的平均距離大於臨界值，則流程進入步驟750，使用分群演算法將該頻道分為多個新頻道，並且對分出來的每一個新頻道以遞迴方式(recursion)執行圖7的以上所有步驟。在步驟750的分群中，只有平均距離大於臨界值的該頻道需要分群，其餘頻道維持不變。
上述的定期檢查、定期更新和定期移除可使各頻道和其中的影片隨點擊數和標籤等趨勢而逐漸變化。例如熱門話題或新聞會自成頻道，其中的影片會逐漸增加，退燒之後影片會逐漸減少，最後使對應的頻道消失。
如上所述，追蹤模組240可定期移除失效的影片。在本揭露另一實施例中，對於失效的影片可以更進一步，尋找其他影片以替換之。如此，即使原來的影片已經失效，使用者還是能看到相同或高度相似的替換影片，而不需要自行在網路中尋找可替換的影片。
圖8是依照本揭露一實施例的一種影片失效替換方法 的流程圖。追蹤模組240在步驟810定期控制網路爬蟲模組210，使網路爬蟲模組210檢查資料庫230所記錄的頻道中的影片是否已經失效。對於上述檢查，網路爬蟲模組210可以只檢查比較重要的頻道，例如使用者訂閱的頻道，或使用者訂閱的頻道與其關聯頻道。或者，網路爬蟲模組210也可以檢查所有頻道。若有影片已經失效，則流程從步驟820進入步驟830，追蹤模組240查詢資料庫230，也就是在該影片所屬的頻道的一或多個關聯頻道中，根據預設的多個影片屬性選取和該影片的相似度最高的另一影片，並且在步驟840以上述的另一影片替換已失效的該影片。
上述相似度是使用公式(1)的多屬性相似度運算子，根據上述影片的上述預設屬性而計算產生。上述的預設屬性可包括上述影片的頻道名、標題、標籤和片長其中的部分或全部。
除了以上功能，本揭露的伺服器110也提供跨頻道和跨裝置的影片續播功能。圖9是依照本揭露一實施例的一種影片續播方法的流程圖。在此實施例中，使用者可在任何時間、任何地點使用任意的播放裝置經由網路連接伺服器110以觀看各頻道的影片。圖9方法可由伺服器110的訂閱模組220和本實施例的播放裝置執行。
首先，訂閱模組220在步驟910提供使用者介面，以供使用者透過目前使用的播放裝置D選擇播放某一頻道的某一影片A，然後提供影片A的來源網址，以供播放裝置 D對使用者播放影片A。當使用者停止觀看時，訂閱模組220在步驟920將使用者對影片A的最後觀看資訊記錄在資料庫230。上述的最後觀看資訊可包括最後觀看位置(影片A當中的時間位置)和最後觀看影格(影片A最後被播放的影格)等資訊。
之後，使用者可用播放裝置E連接伺服器110，選擇觀看影片B。播放裝置D和E可以是同一個播放裝置或不同的播放裝置。影片A和B可以是同一個影片或不同影片，影片A和B可以屬於同一頻道或不同頻道。例如使用者可以在家中使用桌上型電腦作為播放裝置D觀看某一影片，然後在外出時使用平板電腦作為播放裝置E，繼續觀看同一影片。例如影片A和B可能分屬兩個不同頻道，而這兩個頻道分別由同一電視影集的普通版本和高畫質版本組成，使用者可能因為所在環境的網路頻寬不同而切換頻道，所以播放的影片就從影片A切換至影片B。或者，影片A可能在使用者的兩次播放之間失效，影片B是用來替換影片A的另一影片。
因此，訂閱模組220在步驟930根據資料庫230所記錄的影片A的最後觀看資訊，決定影片B的續播起始位置，並提供影片B的來源網址和續播起始位置至播放裝置E，以供播放裝置E在步驟940自上述續播起始位置對使用者播放影片B。
圖10繪示步驟930的較詳細流程。首先，訂閱模組220在步驟1010檢查影片A和影片B是否為同一影片。 如果A和B是同一影片，流程進入步驟1020，訂閱模組220直接將上述的續播起始位置設定為上述的最後觀看位置。如果A和B是不同影片，影片A的最後觀看位置未必適用於影片B，因此流程進入步驟1030。
在步驟1030，訂閱模組220在影片B的以上述最後觀看位置為中心的一個預設長度的區段中，每隔一個預設間隔擷取一個取樣影格。舉例而言，如果最後觀看位置是05：11，也就是影片A的五分十一秒的位置，上述預設長度是一分鐘，而且上述預設間隔是一秒鐘，則訂閱模組220可在影片B的04：41至05：41的區段中，每一秒擷取一個取樣影格。接下來，訂閱模組220在步驟1040比對上述取樣影格和最後觀看影格，並且在步驟1050將影片B的續播起始位置設定為和上述最後觀看影格最接近的取樣影格的位置。
綜上所述，本揭露可利用網路爬蟲自眾多來源蒐集影片的來源網址與其它屬性，並利用多屬性相似度運算子自動將相關熱門影片建成頻道。使用者可於任意時間使用任意裝置，以關鍵字搜尋或由本揭露的影片集成管理系統或方法推薦影音頻道，進行頻道訂閱。本揭露提供的頻道類似傳統電視頻道，本揭露的使用者介面類似傳統電視，簡單好用，易於推廣。
使用者訂閱的頻道將被本揭露的影片集成管理系統或方法自動追蹤，定期自動尋找新進節目，並定期自動剔除已經失效或已不符合蒐集條件的影片，以確保頻道完整 性與可播性。因此本揭露可適用於影片變動頻繁的網路環境，提供影片集成頻道的完整解決方案。
此外，本揭露可記錄使用者對於影片的最後觀看資訊，以供使用者再次觀看時接續播放影片。使用者可在任意時間和任意網路環境使用任意播放裝置對任意影片使用此接續播放功能。
雖然本揭露已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本揭露，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本揭露之精神和範圍內，當可作些許之更動與潤飾，故本揭露之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。
100‧‧‧影片集成管理系統
110‧‧‧伺服器
120‧‧‧播放裝置
131~13N‧‧‧影片來源
210‧‧‧網路爬蟲模組
220‧‧‧訂閱模組
230‧‧‧資料庫
240‧‧‧追蹤模組
310‧‧‧聯網模組
320‧‧‧播放模組
330‧‧‧顯示模組
410~440、510~540、610~650、710~750、810~840、910~940、1010~1050‧‧‧流程步驟
圖1是依照本揭露一實施例的一種影片集成管理系統的示意圖。
圖2是依照本揭露一實施例的一種伺服器的示意圖。
圖3是依照本揭露一實施例的一種播放裝置的示意圖。
圖4至圖10是依照本揭露一實施例的一種影片集成管理方法的流程圖。
110‧‧‧伺服器
210‧‧‧網路爬蟲模組
220‧‧‧訂閱模組
230‧‧‧資料庫
240‧‧‧追蹤模組

Claims (2)

  1. 一種影片續播方法，包括：對一使用者播放一第一影片；在一網路的一伺服器記錄該使用者對該第一影片的最後觀看位置以及最後觀看影格；在一第二影片的以該最後觀看位置為中心的一預設長度的區段中，每隔一預設間隔擷取一取樣影格，其中該第一影片和該第二影片是不同影片；比對上述取樣影格和該最後觀看影格；將該第二影片的一續播起始位置設定為和該最後觀看影格最接近的該取樣影格的位置；以及自該續播起始位置對該使用者播放該第二影片。
  2. 一種影片續播系統，包括：至少一播放裝置；以及一伺服器，透過一網路耦接上述播放裝置，提供一第一影片的來源網址，以供上述播放裝置其中的一第一播放裝置對一使用者播放該第一影片，記錄該使用者對該第一影片的最後觀看位置以及最後觀看影格，在一第二影片的以該最後觀看位置為中心的一預設長度的區段中，每隔一預設間隔擷取一取樣影格根據該最後觀看資訊決定一第二影片的一續播起始位置，比對上述取樣影格和該最後觀看影格，將該第二影片的一續播起始位置設定為和該最後觀看影格最接近的該取樣影格的位置，並提供該第二影片的來源網址和該續播起始位置，以供上述播放裝置其中的一 第二播放裝置自該續播起始位置對該使用者播放該第二影片，其中該第一影片和該第二影片是不同影片。
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