多服务器视频点播资源的聚类处理方法与流程

本发明涉及移动多媒体技术领域，具体涉及一种多服务器视频点播资源的聚类处理方法。

背景技术：

视频点播，用于根据观众的要求播放视频节目的点播系统；它能使观众呢随时直接点播希望收看的节目，并可以随时调整播放的进度、快慢等。针对传统视频点播耗费时间长的问题，专利申请201110072552X公开的一种多服务器视频点播资源的聚类处理方法通过同时对服务器和视频按照一定的统计数据分析结果进行分析，对视频点播系统的资源进行聚类，对点播请求的处理提供导向，使得点播能较快得以完成，较好的避免阻塞。

由于目前的视频点播技术支持边下边播，视频资源的码率与用户宽带不匹配时，上述聚类算法在实践中的点播速度仍没有达到非常流畅；如视频文件码率大于用户宽带，容易导致视频文件中断。此外，按照上述聚类方法，无法选择与用户播放器相匹配的视频播放格式，导致无法实现即时点播。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术中的缺陷，设计一种多服务器视频点播资源的聚类处理方法，通过该聚类处理方法为用户匹配合适播放的码率文件，实现即时点播，提高点播效率。

为实现上述目的，本发明所采用的技术方案是一种多服务器视频点播资源的聚类处理方法，所述方法至少包括下述步骤：

S1、当客户端发出点播请求时，获取客户端的日志数据库的媒体播放数据，经过预处理后，得到客户端媒体播放的带宽码率和支持的媒体格式；

S2、结合客户端媒体播放的媒体格式对请求资源进行聚类分析，得出的聚类集合作为候选资源，其权重系数标记为Ω；

S3、结合客户端媒体播放的带宽码率对其中的某一个资源所在服务器进行聚类分析，其权重系数标记为Π；

S4、将两种权重系数进行相乘，将数值从大到小的排序标定为从高到低的最终推荐值，发送至客户端进行显示。

在一个优选的方案中，步骤S2中进行的聚类分析是根据点播服务器的各个属性进行衡量；所述属性包括：信用度λ、码率匹配度d、资源量ε、稳定性空闲度β以及易用性α；其中，所述码率匹配度d表示点播时的单位时间内，点播服务器与外部网络之间的数据传输量以及客户端与外部网络之间的数据传输量的匹配程度，d越大，匹配度越小。

进一步的，在点播时的单位时间内，点播服务器与外部网络之间的数据传输量归一化后以τ_b1表示，客户端与外部网络之间的数据传输量归一化后以τ_b2表示，通过计算两者距离d＝(τ_b1，τ_b2)，d越大，匹配度越小。

在上述方案的基础上，算法中所述Π表示为

其中，信用度为λ＝λ_v/λ_t，有效响应次数为λ_v，总体响应次数为λ_t。

本发明另一个优选方案中，步骤S3中进行的聚类分析是根据视频资源的各个属性进行衡量；所述属性包括：使用计数δ、易用性α、稳定性φ、信用度λ以及视频格式匹配数τ；其中，视频格式匹配数τ表示视频资源的视频格式与客户端媒体播放格式的匹配情况，以匹配与否进行计算；值越大，匹配度越高。

具体的，视频资源的视频格式与客户端媒体播放格式匹配，τ值为1；视频资源的视频格式与客户端媒体播放格式不匹配，τ值根据点播时的转码时限区间进行标定，标定值为0.1-0.9；具体的，对转码时限区间划分为[μ₁，μ₂)，[μ₃，μ₄)...[μ_2*n-1，μ_2*n]n类，标定值按照数值小区间至数值大区间依次由大至小进行标定，即值越大，转码时限越短。

进一步的，所述Ω表示为：

其中，信用度为λ＝λ_v/λ_t，有效响应次数为λ_v，总体响应次数为λ_t。

本发明的在一个优选方案中，所述属性还包括有效用值κ，所述效用值κ根据视频资源受各个用户的偏好程度计算，κ值越大，效用性越好。在此基础上，所述Ω表示为：

其中，信用度为λ＝λ_v/λ_t，有效响应次数为λ_v，总体响应次数为λ_t。

本发明多服务器视频点播资源的聚类处理方法通过对视频点播系统的多服务器及其多个视频文件进行聚类分析，根据点播服务器和视频资源的多个属性衡量，对点播系统的请求提供导向，使其点播能快速、准确的完成，提高点播系统性能。

当客户端选择点播视频文件时，属性中通过添加码率匹配度对多服务器衡量，选择具有最优匹配度的服务器；并且通过视频文件的视频格式匹配数的优选，缩短转码时限，这样能避免边下边播过程中因选定文件格式和码率匹配度不高问题导致播放中断。

附图说明

图1为本发明实施例提供的方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

本发明的一种多服务器视频点播资源的聚类处理方法，图1所示，所述方法至少包括下述步骤：

S1、当客户端发出点播请求时，获取客户端的日志数据库的媒体播放数据，经过预处理后，得到客户端媒体播放的带宽码率和支持的媒体格式；

S2、结合客户端媒体播放的媒体格式对请求资源进行聚类分析，得出的聚类集合作为候选资源，其权重系数标记为Ω；

S3、结合客户端媒体播放的带宽码率对其中的某一个资源所在服务器进行聚类分析，其权重系数标记为Π；

S4、将两种权重系数进行相乘，将数值从大到小的排序标定为从高到低的最终推荐值，发送至客户端进行显示。

在步骤S1中，预处理具体为清除噪音数据，对客户端单位时间内媒体播放的带宽码率进行归一化处理。对日志数据预处理的目的是清除噪音数据，将不能用来作为聚类分析数据的用户操作日志删除。首先通过设定关键词模式将客户端的带宽码率数值提取；然后通过设定阈值进行删除噪音数据，所述噪音数据大多是在观看系统中不正常的码率变化，可通过设定阈值将其淘汰。

步骤S2中进行的聚类分析是根据点播服务器的各个属性进行衡量；所述属性包括：信用度λ、码率匹配度d、资源量ε、稳定性空闲度β以及易用性α。

信用度λ：是指对点播请求的有效响应比重，以响应视频点播请求并开始传输视频数据作为一次有效响应。定义的有效响应次数为λ_v，总体响应次数为λ_t，信用度为λ＝λ_v/λ_t，即值越大，信用度越高。

码率匹配度d：表示点播时的单位时间内，点播服务器与外部网络之间的数据传输量以及客户端与外部网络之间的数据传输量的匹配程度，d越大，匹配度越小。在点播时的单位时间内，点播服务器与外部网络之间的数据传输量归一化后以τ_b1表示，客户端与外部网络之间的数据传输量归一化后以τ_b2表示，通过计算两者距离d＝(τ_b1，τ_b2)，d越大，匹配度越小。该方法计算之前，预设d的多个数值与τ_b1和τ_b2的差值区间对应，即设置比对表；τ_b1和τ_b2的差值越大，d越小，反之，则越大。在计算过程中，直接将τ_b1和τ_b2的差值比对该表，找出对应的d值。该属性值根据日志数据计算得到，因此需要设定更新时限，重新根据更新的日志数据计算得到d值。

资源量ε：为服务器的相对静态值，表示服务器拥有的视频资源数量，归一化后的ε表示；值越大，资源量越多。

稳定性对服务器在点播成功之后视频播放的稳定性和流畅性，用平均丢帧次数衡量，归一化后用值越小，稳定性与流畅性越好。

空闲度β：表示服务器处理点播请求的频繁程度，归一化后以β表示；值越小，服务器可处理请求能力越大。

易用性α：对请求的处理时间长短，归一化后以α表示；值越小，易用性越高。

综上所述属性，所述Π表示为

对评价结果进行区间划分，将服务器划分成n类；计算得到的Π数值作为选择最优服务器的一个衡量标准。各项属性值动态计算，动态更新权重系数。

步骤S3中进行的聚类分析是根据视频资源的各个属性进行衡量；所述属性包括：使用计数δ、易用性α、稳定性φ、信用度λ以及视频格式匹配数τ。

使用计数δ：点播对资源成功请求的总数，归一化后用δ表示；值越大，表示资源使用越频繁。

易用性α：对资源成功请求的处理时间长短，归一化后以α表示，值越小，易用性越高。

稳定性φ：对服务器在点播成功后视频播放的稳定性与流畅性，用丢帧次数衡量，归一化后以φ表示，值越小，稳定性与流畅性越好。

信用度λ：对资源点播请求的有效响应比重，以响应视频点播请求并开始传输视频数据作为一次有效响应。定义的有效响应次数为λ_v，总体响应次数为λ_t，信用度为λ＝λ_v/λ_t，即值越大，信用度越高。

视频格式匹配数τ：表示视频资源的视频格式与客户端媒体播放格式的匹配情况，以匹配与否进行计算；值越大，匹配度越高。视频资源的视频格式与客户端媒体播放格式匹配，τ值为1；视频资源的视频格式与客户端媒体播放格式不匹配，τ值根据点播时的转码时限区间进行标定，标定值为0.1-0.9；具体的，对转码时限区间划分为[μ₁，μ₂)，[μ₃，μ₄)...[μ_2*n-1，μ_2*n]n类，标定值按照数值小区间至数值大区间依次由大至小进行标定，即值越大，转码时限越短。

针对资源的聚类分析：所述Ω表示为：

对评价结果进行区间划分，将服务器划分成n类；计算得到的Π数值作为选择最优服务器的一个衡量标准。各项属性值动态计算，动态更新权重系数。

在另一个实施例中，所述属性还包括有效用值κ，所述效用值κ根据视频资源受各个用户的偏好程度计算，该实施例中，点播系统根据各个视频资源在设定时限内的总点播时间长短评定用户的偏好程度；以用户观看该视频的实际时间长度为t_v，用户点播次数与视频总时间长度的乘积为t，偏好程度计算为κ＝t_v/t。当视频资源为热播资源时，κ值越大，效用性越好。

所述Ω表示为：

具体实施例时，根据计算得到的各个类别的权重系数，相乘后得得到最终推荐结果，将最终推荐结果按照从大到小顺序排列，选择前TOP-N的视频推荐，进行发送至客户端显示，供用户选择。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。