[發明專利]視頻內容熱度預測方法和裝置

有效

• 申請號: 201811214009.7
• 申請日: 2018-10-18
• 公開（公告）號: CN111078944B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 陳步華;梁潔;陳戈;莊一嶸;唐宏
• 申請（專利權）人: 中國電信股份有限公司
• 主分類號: G06F16/78
• 分類號: G06F16/78;G06F16/735;G06Q10/04
• 代理公司: 中國貿促會專利商標事務所有限公司 11038
• 代理人: 趙倩男

本公開提供了一種視頻內容熱度預測方法和裝置，涉及數據通信領域。該方法包括：確定視頻內容的彈幕情感量化值、評論情感量化值和內容模式關聯系數值；確定視頻內容的熱度流失函數；基于彈幕情感量化值、評論情感量化值、內容模式關聯系數值和熱度流失函數預測視頻內容的熱度值。本公開使用幕情感量化值、評論情感量化值、內容模式關聯系數值和熱度流失函數，能夠準確預測視頻內容的變化趨勢，從而能夠將熱度值高的視頻內容緩存在CDN節點，以便及時將熱度高的視頻內容推薦給用戶。

技術領域

本公開涉及數據通信領域，尤其涉及一種視頻內容熱度預測方法和裝置。

背景技術

視頻業務是建立在寬帶互聯網和移動互聯網之上的向社會公眾開放的一種新的視頻業務，是集圖像、數據等為一體的多媒體交互式服務的技術。

CDN(Content?Delivery?Network，內容分發網絡)是視頻業務的承載網絡，它構建在寬帶或移動網上，為視頻提供大規模流媒體服務。CDN一般為分級部署，中心節點保存全量內容，區域緩存節點和邊緣節點保存問題內容，其中邊緣緩存節點保存的內容最少。

由于邊緣CDN節點緩存空間有限，保存的內容少，所以邊緣緩存節點只能通過把熱度高的內容存儲在緩存中，從而減少回源的流量進而提升服務質量。

由于視頻內容文件非常大，因此相對于網頁、小文件等CDN，視頻在內容更新、替換時，其所需時間較長。并且，CDN服務器緩存空間有限，只能把熱度高的內容存儲在緩存中，減少回源的流量并提升服務質量；視頻客戶端的推薦機制，正確“猜中”用戶喜歡的內容(愿意訪問的熱度內容)，并推薦給用戶，能提高用戶服務質量，使得用戶訪問量增長，提升客戶端品牌和經濟收益。

現有CDN熱度算法是基于過去服務數據的統計，準確預測內容的熱度變化非常困難，所以造成部分熱點片源服務質量不高。

發明內容

本公開要解決的一個技術問題是提供一種視頻內容熱度預測方法和裝置，能夠準確預測視頻內容的變化趨勢。

根據本公開一方面，提出一種視頻內容熱度預測方法，包括：確定視頻內容的彈幕情感量化值、評論情感量化值和內容模式關聯系數值；確定視頻內容的熱度流失函數；基于彈幕情感量化值、評論情感量化值、內容模式關聯系數值和熱度流失函數預測視頻內容的熱度值。

可選地，基于彈幕情感量化值、評論情感量化值、內容模式關聯系數值和熱度流失函數預測視頻內容的熱度值包括：分別確定彈幕情感量化值、評論情感量化值和內容模式關聯系數值的調節系數；計算彈幕情感量化值、評論情感量化值和內容模式關聯系數值的加權求和計算值；基于加權求和計算值與視頻內容的現有熱度值以及熱度流失函數的乘積預測視頻內容的熱度值。

可選地，確定視頻內容的彈幕情感量化值和評論情感量化值包括：獲取視頻內容的彈幕內容和評論內容；基于彈幕內容利用深度學習的自然語言處理引擎確定彈幕情感量化值；基于評論內容利用深度學習的自然語言處理引擎確定評論情感量化值。

可選地，確定內容模式關聯系數值包括：獲取用戶對視頻內容模式的觀看行為信息；基于觀看行為信息利用深度學習關聯性測度引擎確定容模式關聯系數值。

可選地，確定視頻內容的熱度流失函數包括：確定視頻內容的第一次被請求的時間；基于視頻內容的第一次被請求的時間、當前時間和冷卻因子確定熱度流失函數。

可選地，熱度流失函數為其中，t₀為視頻內容的第一次被請求的時間，t為當前時間，b為冷卻因子。

根據本公開的另一方面，還提出一種視頻內容熱度預測裝置，包括：預測參數確定單元，用于確定視頻內容的彈幕情感量化值、評論情感量化值和內容模式關聯系數值；熱度流失函數確定單元，用于確定視頻內容的熱度流失函數；視頻熱度預測單元，用于基于彈幕情感量化值、評論情感量化值、內容模式關聯系數值和熱度流失函數預測視頻內容的熱度值。