[發明專利]一種基于大數據的影評獲取方法

在審

• 申請號: 201610237721.3
• 申請日: 2016-04-18
• 公開（公告）號: CN105763637A
• 公開（公告）日: 2016-07-13
• 發明（設計）人: 錢月英
• 申請（專利權）人: 蘇州寅初信息科技有限公司
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08;G06F17/30;G06Q30/02
• 代理公司: 長沙星耀專利事務所 43205
• 代理人: 許伯嚴

技術領域

本發明涉及通信技術領域，特別是涉及一種基于大數據的影評獲取方法。

背景技術

大數據分析相比于傳統的數據倉庫應用，具有數據量大、查詢分析復雜等特點。大數據4個“V”，或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別；第二，數據類型繁多，網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，處理速度快，1秒定律，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息，這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。第四，只要合理利用數據并對其進行正確、準確的分析，將會帶來很高的價值回報。業界將其歸納為4個“V”——Volume(數據體量大)、Variety(數據類型繁多)、Velocity(處理速度快)、Value(價值密度低)。

隨著網絡技術的發展，越來越多的用戶通過購票客戶端（包括購票網站以及購票軟件）提前進行電影票的在線購買，目前購票客戶端的影片信息界面上通常設置有影評，其對用戶是否決定購票產生了重要的作用，即用戶可對其進行閱讀從而決定是否進行購票。然而，現有方式的缺陷在于：購票客戶端的影片信息界面上顯示的影評均來自于使用該購票客戶端的用戶，使得其顯示的影評具有局限性，不具有代表性，而往往真正認真撰寫影評的用戶通常會選擇在專業的門戶網站上進行影評撰寫（例如豆瓣或者微博）。

因此，本發明人覺得上述問題非常有其改良的必要性，遂以其多年從事相關領域的創作設計及專業制造經驗，積極地涉及基于一種基于大數據的影評獲取方法進行研究改良，在各方條件的審慎考慮下終于開發出本發明。

發明內容

針對上述情況，為了克服現有技術的缺點，本發明實施例提供了一種基于大數據的影評獲取方法，能夠有效解決上述背景技術中涉及的問題。

本發明實施例采用如下技術方案：

一種基于大數據的影評獲取方法，包括以下步驟：

1）各門戶網站服務器將用戶于其門戶網站上撰寫的影評信息上傳到云端服務器；

2）所述云端服務器將所述影評信息進行標記并存儲；

3）購票客戶端檢測用戶操作界面上的影片信息瀏覽事件，在檢測到所述影片信息瀏覽事件時獲取對應的影片名稱并將其上傳至所述云端服務器；

4）所述云端服務器根據所述影片名稱搜索出對應的所述影評信息并將其推送給所述購票客戶端；

5）所述購票客戶端對接收到的所述影評信息進行處理顯示。

作為本發明的一種優選方式，所述影評信息包括影片名稱以及影評內容。

作為本發明的一種優選方式，所述的步驟4）中，包括：所述云端服務器根據所述影片名稱搜索出對應的所述影評信息，根據所述影評信息的評論數以及點贊數從所述影評信息中篩選出精華的影評信息并將其推送給所述購票客戶端。

作為本發明的一種優選方式，所述的步驟3）中，所述購票客戶端實時檢測用戶操作界面上的影片信息瀏覽事件。

本發明實施例提供的技術方案帶來的有益效果是：各門戶網站服務器將用戶于其門戶網站上撰寫的影評信息上傳到云端服務器，所述云端服務器將所述影評信息進行標記并存儲，購票客戶端檢測用戶操作界面上的影片信息瀏覽事件，在檢測到所述影片信息瀏覽事件時獲取對應的影片名稱并將其上傳至所述云端服務器，所述云端服務器根據所述影片名稱搜索出對應的所述影評信息并將其推送給所述購票客戶端，所述購票客戶端對接收到的所述影評信息進行處理顯示。如此，當用戶于購票客戶端的影片信息界面上瀏覽影片信息時，可閱讀到來自其它門戶網站的影評信息，或者精華影評信息，使得購票客戶端的影片信息界面上顯示的影評更加具有代表性，提高用戶體驗。

附圖說明

為了讓本發明之上述及其他目的、特征、優點能更明顯易懂，下文將對實施例描述中所需要使用的附圖作一簡單的介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發明提供的一種基于大數據的影評獲取方法流程示意圖。

具體實施方式

下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明的一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明的保護范圍。

請參考圖1，圖1為本發明提供的一種基于大數據的影評獲取方法流程示意圖。具體的，本實施例提供一種基于大數據的影評獲取方法，包括以下步驟：