多媒体资源评估方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及多媒体资源处理领域，尤其涉及一种多媒体资源评估方法和装置。
【背景技术】
[0002]目前的推荐系统、例如多媒体资源推荐系统通过诸如主流的CF(CollaboratiVeFiltering，协同过滤)算法、逻辑回归算法等算法，主要利用用户行为数据来给用户推荐诸如视频等多媒体资源。目前，给用户推荐的都是其他用户喜欢的多媒体资源，或者根据用户个人的历史行为(或属性信息)推荐其个人可能喜欢的多媒体资源。
[0003]然而，这种推荐技术对所推荐的多媒体资源本身的内容考虑较少，从而可能造成一些社会热点多媒体资源或者依靠标题、截图而吸引人眼球的多媒体资源经常出现在推荐内容中，导致用户体验较差。
【发明内容】
[0004]技术问题
[0005]有鉴于此，本发明要解决的技术问题是，如何对通过传统推荐技术给用户推荐的多媒体资源等内容进彳丁评估，以提尚用户体验。
[0006]解决方案
[0007]为了解决上述技术问题，根据本发明的一实施例，提供了一种多媒体资源评估方法，用于对推荐内容中的多媒体资源进行评估，所述多媒体资源评估方法包括:获取预定时间段内的与所述多媒体资源相对应的多个用户行为数据;对多个所述用户行为数据进行过滤;根据过滤后的用户行为数据对所述多媒体资源进行质量评估；以及根据所述多媒体资源的质量评估结果和所述推荐内容对所述多媒体资源进行热度评估。
[0008]对于上述多媒体资源评估方法，在一种可能的实现方式中，所述用户行为数据包括用户cookie、用户标识、用户对多媒体资源的处理方式和所处理的多媒体资源的播放情况，其中，所述处理方式包括播放、收藏、评论、顶和踩;所述播放情况包括资源时长、播放时长、统计开始时间和统计结束时间。
[0009]对于上述多媒体资源评估方法，在一种可能的实现方式中，根据所述多媒体资源的质量评估结果和所述推荐内容对所述多媒体资源进行热度评估具体为:根据所述多媒体资源的质量评估结果和所述推荐内容来计算热度评估分。
[0010]对于上述多媒体资源评估方法，在一种可能的实现方式中，采用以下公式I来执行根据过滤后的用户行为数据对所述多媒体资源进行质量评估，
[0011]Score = ((V+C+D-B+F)/T，)*p 公式 I
[0012]其中，Score表示所述多媒体资源的质量评估结果，V表示所述多媒体资源的播放数目，C表示所述多媒体资源的评论数目，D表示所述多媒体资源的顶数目，B表示所述多媒体资源的踩数目，F表示所述多媒体资源的收藏数目，T’表示所述多媒体资源的统计结束时间与统计开始时间之间的差值，P表示所述多媒体资源的播放完成率，所述播放完成率为所述多媒体资源的播放时长除以资源时长。
[0013]对于上述多媒体资源评估方法，在一种可能的实现方式中，采用以下公式2来执行根据所述多媒体资源的质量评估结果和所述推荐内容来计算热度评估分，
[0014]hotScore = Rec*Scroe*G/P 公式 2
[0015]其中，hotScore表示所述多媒体资源的热度评估分，Rec表示所述多媒体资源出现在所述推荐内容中的比例，Score表示所述多媒体资源的质量评估结果，G表示所述多媒体资源与所述推荐内容中的其他多媒体资源的属性差异性，P表示所述多媒体资源的播放完成率，所述播放完成率为所述多媒体资源的播放时长除以资源时长。
[0016]为了解决上述技术问题，根据本发明的另一实施例，提供了一种多媒体资源评估装置，用于对推荐内容中的多媒体资源进行评估，所述多媒体资源评估装置包括:获取单元，用于获取预定时间段内的与所述多媒体资源相对应的多个用户行为数据;过滤单元，与所述获取单元连接，用于对多个所述用户行为数据进行过滤;质量评估单元，与所述过滤单元连接，用于根据过滤后的用户行为数据对所述多媒体资源进行质量评估；以及热度评估单元，与所述过滤单元和所述质量评估单元连接，用于根据所述多媒体资源的质量评估结果和所述推荐内容对所述多媒体资源进行热度评估。
[0017]对于上述多媒体资源评估装置，在一种可能的实现方式中，所述用户行为数据包括用户cookie、用户标识、用户对多媒体资源的处理方式和所处理的多媒体资源的播放情况，其中，所述处理方式包括播放、收藏、评论、顶和踩;所述播放情况包括资源时长、播放时长、统计开始时间和统计结束时间。
[0018]对于上述多媒体资源评估装置，在一种可能的实现方式中，所述热度评估单元具体用于:根据所述多媒体资源的质量评估结果和所述推荐内容来计算热度评估分。
[0019]对于上述多媒体资源评估装置，在一种可能的实现方式中，所述质量评估单元采用以下公式I来对所述多媒体资源进行质量评估，
[0020]Score = ((V+C+D_B+F)/T，)*P 公式 I
[0021]其中，Score表示所述多媒体资源的质量评估结果，V表示所述多媒体资源的播放数目，C表示所述多媒体资源的评论数目，D表示所述多媒体资源的顶数目，B表示所述多媒体资源的踩数目，F表示所述多媒体资源的收藏数目，T’表示所述多媒体资源的统计结束时间与统计开始时间之间的差值，P表示所述多媒体资源的播放完成率，所述播放完成率为所述多媒体资源的播放时长除以资源时长。
[0022]对于上述多媒体资源评估装置，在一种可能的实现方式中，所述热度评估单元采用以下公式2来计算所述热度评估分，
[0023]hotScore = Rec*Scroe*G/P 公式 2
[0024]其中，hotScore表示所述多媒体资源的热度评估分，Rec表示所述多媒体资源出现在所述推荐内容中的比例，Score表示所述多媒体资源的质量评估结果，G表示所述多媒体资源与所述推荐内容中的其他多媒体资源的属性差异性，P表示所述多媒体资源的播放完成率，所述播放完成率为所述多媒体资源的播放时长除以资源时长。
[0025]有益效果
[0026]通过本发明实施例的多媒体资源评估方法和装置，能够基于与推荐内容中的多媒体资源相对应的用户行为数据来对该多媒体资源进行质量评估和热度评估，从而对通过传统推荐技术给用户推荐的内容进行重新排序或者进行将用户不想观看的内容直接剔除等处理，然后将处理结果重新推荐给用户。这样，通过适当考虑推荐的多媒体资源的内容本身，可以减少热点多媒体资源或标题党、截图党多媒体资源对用户体验的影响，从而提升用户体验。
[0027]根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本发明的其它特征及方面将变得清楚。
【附图说明】
[0028]包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本发明的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本发明的原理。
[0029]图1示出根据本发明一实施例的多媒体资源评估方法的流程图；
[0030]图2示出根据本发明另一实施例的多媒体资源评估方法的流程图；
[0031]图3示出根据本发明一实施例的多媒体资源评估装置的结构框图。
【具体实施方式】
[0032]以下将参考附图详细说明本发明的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
[0033]在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
[0034]另外，为了更好的说明本发明，在下文的【具体实施方式】中给出了众多的具体细节。本领域技