[發明專利]視頻質量挖掘系統及方法

在審

• 申請號: 201310205575.2
• 申請日: 2013-05-29
• 公開（公告）號: CN104216879A
• 公開（公告）日: 2014-12-17
• 發明（設計）人: 姚璐;陳運文;姜迅;呂鵬;陳華清
• 申請（專利權）人: 酷盛（天津）科技有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 上海金盛協力知識產權代理有限公司 31242
• 代理人: 解文霞

技術領域

本發明關于一種網絡視頻系統及方法，特別是涉及一種UGC視頻網站中高質量視頻的視頻質量挖掘系統及方法。

背景技術

UGC全稱為User?Generated?Content，也就是用戶生成內容的意思。與傳統視頻網站不同，UGC視頻網站中視頻有如下特點：

1)短視頻為主

2)視頻由用戶上傳，視頻質量參差不齊

3)數量大，視頻更新快.

這些特點，使得自動化發現和挖掘網站中的高質量視頻，變得困難。

目前，對于UGC視頻網站的視頻質量挖掘，一種簡單的解決方法，是由人工來篩選，該方法的優點在于，一定程度上能保證被篩選視頻的質量.但是缺點也是顯而易見的：

1)耗費人力物力，由于視頻更新快，需要編輯不斷的去把握當前的熱點.

2)主觀程度高，這包括：a，選擇視頻的好壞，取決與編輯的經驗.b，選取視頻時，不可避免的會有個人的傾向。

對于UGC視頻網站視頻質量挖掘的另一種方法，是完全依賴于如視頻播放數、評論數等統計意義的數據，常見的有如：一周播放最多排行榜，今日評論排行榜等.，這些統計數據，從一定程度上，確實能反映出視頻的熱門程度，播放數較高的視頻，一般也確實是當前熱門播放的視頻。但也存在如下問題：

1)視頻播放數受推廣手段影響.。比如，某視頻出現在百度首頁，或者在社區中被某個名人轉發，則視頻更容易被曝光，從而擁有大量播放數.但這些視頻，質量并不一定好，而用戶可能是被”騙”點入觀看視頻，并非用戶真正喜歡。

舉例：

用戶想在網站上找剛上映的電影，但由于版權原因，社區網站上并沒有完整版電影，只有花絮或者宣傳片.用戶通過搜索引擎被″騙″點入，并非真正喜歡。

2)視頻質量難于保證。一些標題黨視頻，經常有相當多的點擊，但這些視頻，也不應歸類為高質量的視頻。

發明內容

為克服上述現有技術存在的不足，本發明之目的在于提供一種視頻質量挖掘系統及方法，通過將不同視頻源的視頻分別進行分類并合并，對各視頻依據視頻屬性獲得權重，根據權重獲得各分類的排行榜候選集合，不僅可以較為客觀地挖掘出高質量視頻，而且可以保證所挖掘出的視頻的質量。

為達上述及其它目的，本發明提出一種視頻質量挖掘系統，至少包括：

視頻源模塊，包含用于視頻挖掘的來自多個不同視頻源的多個視頻；

分類模組，對該視頻源模塊中各視頻源的視頻依據視頻屬性分別進行分類，并將不同視頻源的分類結果進行合并；

權重計算模組，對分類后的各視頻，依據不同的視頻屬性獲得多個權重，并將所獲得的多個權重根據權重計算公式獲得各視頻最終的權重；

排行榜候選集合生成模組，則對于每個分類中的各視頻，依據視頻的權重生成各分類的排行榜候選集合。

進一步地，該系統還包括存儲模塊，將各分類的排行榜候選集合存儲于數據庫中。

進一步地，該視頻源模塊包括實時統計播放數獲得的視頻源、人工編輯推薦的視頻源以及重要VCU上傳的視頻源。

進一步地，該分類模組將該實時統計播放數獲得的視頻源依據視頻屬性中的時間和播放數將視頻源中的視頻分類。

進一步地，該分類模組將人工編輯推薦的視頻源依據視頻屬性中的視頻位置將視頻源中的視頻分類。

進一步地，該分類模組將該重要VCU上傳的視頻源依據視頻屬性中的上傳時間將視頻源中的視頻分類。

進一步地，該權重計算公式為：

Rank＝w1*R1+w2*R2+w3*R3

其中，Rank為該權重計算模組計算所得權重，w1，w2，w3為經驗參數，R1為根據統計視頻的播放數得出視頻的權重，R2為根據視頻出現在頁面碎片的位置計算得出視頻權重R2，R3為根據該VCU的重要程度，給予該VCU上傳視頻的權重。

進一步地，該視頻質量挖掘系統還包括重排序模組，該重排序模組對于各分類排行榜候選集合中的視頻依據視頻新獲取的屬性及基礎屬性重新計算權重，并根據重新計算后的權重進行重排序，形成新的各分類的排行榜候選集合。