一种对网络直播内容的质量进行量化分析的方法及系统与流程

文档序号:12375784阅读:1932来源:国知局
一种对网络直播内容的质量进行量化分析的方法及系统与流程

本发明涉及互联网直播领域,具体涉及一种对网络直播内容的质量进行量化分析的方法及系统。



背景技术:

随着通信技术的进步,互联网直播已经广泛应用于社会之中;随着互联网直播内容的增多,为了帮助用户快速查找自己喜爱的直播内容,需要对直播内容的质量进行评判。

现有的对直播内容的质量进行评判的方法一般为以下3种:

(1)通过统计主播收到的用户赠送的虚拟礼物数量,来评价主播的直播内容的质量;虚拟礼物数量越多,则直播内容的质量越高。

方法(1)的缺点在于:虚拟礼物需要用户进行网络虚拟交易获得(例如网络付费或者用有效在线时间换取);目前,绝大部分用户在观看直播时并不愿意获取虚拟礼物进行赠送,进而导致通过统计虚拟礼物数量来评价直播内容的质量时,只能统计到赠送虚拟礼物的部分用户,无法统计到喜爱当前直播内容却未送虚拟礼物的用户。因此,方法(1)的统计范围不够全面,进而导致直播内容的质量评价精度较低。

(2)通过统计周期内观看直播内容的用户数量,来评价主播的直播内容的质量;用户数量越多,则直播内容的质量越高。

方法(2)的缺点在于:周期内观看直播内容的用户,包括观看用户、以及点开直播内容后发现自己并不喜爱而关闭的“非观看”用户,将“非观看”用户作为观看用户进行统计,显然会导致统计评判的主播内容的质量高于实际质量。因此采用方法(2)评价直播内容的质量的准确度较低。

(3)将用户赠送的虚拟礼物数量和观看数量结合,按照数量由大到小的顺序进行排序,将排序前几名的直播内容进行置项,作为质量较高的直播内容。

方法(3)的缺点在于:上文已经提到,通过用户赠送的虚拟礼物数量或观看数量来评判直播内容的质量均不够精准;在此基础上,将虚拟礼物数量和观看数量结合并排序得到的置项直播内容,不仅质量精度和准确度不够,而且会使得质量较高、但是收到的虚拟礼物数量和观看用户数量较少的直播内容更加难以被找到。

为了解决上述3种方法中存在的缺点,市场上提出了一种统计用户对直播内容的点赞信息数量,来评价主播的直播内容的质量的方法。点赞不仅无需付费,而且用户对直播内容点赞时能够肯定该直播内容的质量。

但是,用户进行点赞操作后,点赞信息会由客户端立即发送至服务器,当用户数量较多时,统计较多的用户的点赞信息数量占用的带宽非常大,进而会导致服务器和客户端过载,网络阻塞。例如:假设观看同一直播内容的用户数量为1万,所有用户若每秒钟点一次赞,则1分钟内每个用户总共会发送60条点赞信息,1分钟内所有用户会发送60万条点赞消息至服务器,而发送60万条点赞消息占用的带宽已明显超过服务器的负荷。



技术实现要素:

针对现有技术中存在的缺陷,本发明解决的技术问题为:显著减少点赞信息的发送次数,实现了量化分析直播内容的质量。本发明能够提高带宽利用率,保证服务器和客户端的正常工作,避免网络堵塞。

为达到以上目的,本发明提供的对网络直播内容的质量进行量化分析的方法,包括以下步骤:

A、客户端收到用户发出的点赞操作时,在预先设置的等待时间以后,根据点赞操作的次数和等待时间,计算点赞频率;客户端将点赞频率发送至服务器,转到步骤B;

B、服务器根据所有客户端发送的点赞频率,计算平均点赞频率,平均点赞频率为所有客户端发送的点赞频率的平均值;服务器根据平均点赞频率定期生成点赞信息后,将生成的点赞信息分别发送至所有客户端。

本发明提供的实现上述方法的对网络直播内容的质量进行量化分析的系统,包括位于客户端上的点赞频率计算模块、以及位于服务器上的点赞信息发送周期计算模块;

点赞频率计算模块用于:收到用户发出的点赞操作时,在预先设置的等待时间以后,根据点赞操作的次数和等待时间,计算点赞频率;向点赞信息发送周期计算模块发送点赞信息发送周期计算信号;

点赞信息发送周期计算模块用于:收到点赞信息发送周期计算信号后,根据所有客户端的点赞频率计算模块的点赞频率,计算平均点赞频率,平均点赞频率为所有点赞频率的平均值;根据平均点赞频率定期生成点赞信息后,将生成的点赞信息分别发送至所有客户端。

与现有技术相比,本发明的优点在于:

参见图1所示,本发明在发送点赞信息之前,会预先统计和计算所有客户端的平均点赞频率,然后根据平均点赞频率结合自主研发的算法,计算得到发送点赞信息时间,点赞信息包括平均点赞频率和点赞列表。与现有技术中点赞信息会由客户端立即发送至服务器相比,本发明根据计算得到的时间定期发送点赞信息至客户端,不仅实现了量化分析直播内容的质量,而且减少了点赞信息的发送次数,显著提高了带宽利用率,进而达到保证服务器和客户端的正常工作,避免网络堵塞的目的。

附图说明

图1为发明内容中对网络直播内容的质量进行量化分析的方法的流程示意图;

图2为本发明实施例中对网络直播内容的质量进行量化分析的方法的流程图;

图3为本发明实施例中根据平均点赞频率定期生成和显示点赞信息的示意图。

具体实施方式

以下结合附图及实施例对本发明作进一步详细说明。

参见图2所示,本发明实施例中的对网络直播内容的质量进行量化分析的方法,包括以下步骤:

S1:用户通过客户端观看直播内容时,若用户在客户端(个人计算机、平板电脑、手机等)上进行点赞操作(点击点赞按钮等),客户端判断当前点赞操作是否为首次操作,若是,转到S2,否则转到S3。

S1中的首次操作为客户端与直播内容的直播间发起通信后(即用户点击直播间链接时)的第一次点赞操作,例如,用户在1天中可能会在3个不同的时间段观看直播内容,则每次观看时均重新计算点赞操作次数。

S2:客户端向服务器提交首次点赞信息,服务器将与首次点赞信息对应的用户ID,添加至预先设置的点赞列表中。

S3:客户端在预先设置的等待时间(例如60秒)以后,根据点赞操作的次数和等待时间,计算点赞频率,点赞频率的单位为次/秒;客户端将点赞频率发送至服务器,转到S4。

定义S3中的等待时间为T,T的单位为秒,点赞操作次数为C,点赞频率P(次/秒)=C/T。

S4:服务器根据所有客户端发送的点赞频率,计算平均点赞频率;平均点赞频率为所有客户端发送的点赞频率的平均值。服务器根据平均点赞频率定期生成点赞信息(点赞信息由平均点赞频率和/或点赞列表封装而成)后,将生成的点赞信息分别发送至所有客户端,发送时间为服务器主动发送或者客户端请求时。

S4中服务器根据平均点赞频率定期生成点赞信息并发送至客户端的目的在于:控制点赞信息在客户端上显示的频率,使点赞信息显示的更加随机和自然。

至此,服务器将点赞信息已经转发给主播和其他用户使用的客户端,主播通过直播界面能够直观的了解到用户对直播内容质量的评价,进而根据质量评价调整直播内容。同时服务器可以根据用户的观看记录和点赞情况,精准的根据个性推荐直播间。

S4中服务器根据平均点赞频率定期生成点赞信息的具体流程为:

S401:计算最小时间间隔t,计算公式为t(秒)=1/m,m为服务器每秒允许显示的最大点赞操作次数,转到S402。

S402:等待最小时间间隔t之后,生成1个随机数r,若r%(m·c)<Pt·c,转到S403,若r%(m·c)≥Pt·c,则重新执行S402;其中%为取余运算符号,c为精度常量,c>1,c越大结果就越趋近数学期望,Pt为平均点赞频率。

S403:生成点赞信息。

利用S401和S402的算法能够将一段时间内的点赞信息分散到这段时间内随机的时间点上,还能够保证点赞信息的显示频率和用户点击的频率保持一致;如图3所示,即将平均点赞频率的显示变成随机的,但是一段时间内的显示总量不变。

本发明提供的实现上述方法的对网络直播内容的质量进行量化分析的系统,包括位于客户端上的点赞频率计算模块和首次点赞操作判定模块、以及位于服务器上的点赞信息发送周期计算模块和点赞列表模块。

首次点赞操作判定模块用于:当用户在客户端上进行点赞操作时,判断当前点赞操作是否为首次操作,若不是,进入点赞频率计算模块的工作流程;若是,向点赞列表模块发送点赞列表信号。

点赞列表模块用于:收到点赞列表信号后,将与首次点赞信息对应的用户ID,添加至预先设置的点赞列表中。

点赞频率计算模块用于:收到用户发出的点赞操作时,在预先设置的等待时间以后,根据点赞操作的次数和等待时间,计算点赞频率P(P=C/T,C代表点赞操作次数,T代表等待时间);向点赞信息发送周期计算模块发送点赞信息发送周期计算信号。

点赞信息发送周期计算模块用于:收到点赞信息发送周期计算信号后,根据所有客户端的点赞频率计算模块的点赞频率,计算平均点赞频率,平均点赞频率为所有点赞频率的平均值;根据平均点赞频率定期生成点赞信息(点赞信息包括平均点赞频率和点赞列表)后,将生成的点赞信息分别发送至所有客户端。

点赞信息发送周期计算模块根据平均点赞频率定期生成点赞信息的具体工作流程为:

计算最小时间间隔t,t的单位为秒,计算公式为t=1/m,m为服务器每秒允许显示的最大点赞操作次数;

等待最小时间间隔t之后,生成1个随机数r:

若r%(m·c)<Pt·c,生成点赞信息;其中%为取余运算符号,c为精度常量,c越大结果就越趋近数学期望,Pt为平均点赞频率;

若r%(m·c)≥Pt·c,则重新等待最小时间间隔t之后,再次生成1个随机数r并进行后续计算。

本发明不局限于上述实施方式,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也视为本发明的保护范围之内。本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

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