重复视频的检测方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本发明涉及视频处理技术领域，特别是涉及一种重复视频的检测方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.随着视频技术的蓬勃发展，海量的视频被制作和发布在视频平台中，由于视频平台中视频的数量较多，其中可能存在一些重复视频，为了提高用户观看视频的体验，如果从海量视频中确定重复视频成为了视频处理领域的热点问题。
3.相关技术中，为了从视频库中确定重复视频，通常需要从视频库中选取一个目标视频，并提取目标视频的视频标题与视频库中所有其他视频的视频标题，再将目标视频的视频标题与所有其他视频的视频标题进行字符级别的精确比对，从而根据比对结果确定视频库中是否存在重复视频。
4.但是，由于视频数量众多，相关技术在确定重复视频时，需要进行大量次数的比对，且每次比对需要精确匹配字符，导致确定重复视频所需消耗的运算资源和运算时间过多。


技术实现要素：

5.本发明实施例的目的在于提供一种重复视频的检测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中确定重复视频效率较低的问题。具体技术方案如下：
6.在本发明实施的第一方面，首先提供了一种重复视频的检测方法，所述方法包括：
7.获取第一视频对应的第一视频标题中包含的第一分词；
8.根据所述第一分词和分词索引，确定所述第一视频标题与视频推荐池中各个第二视频对应的第二视频标题之间的分词重复率；所述分词索引包含分词与第二视频标题之间的对应关系；
9.将所述分词重复率大于或等于预设重复率的第二视频标题，确定为与所述第一视频标题相似的相似视频标题；
10.确定所述第一视频标题与所述相似视频标题之间的目标匹配度，并将所述目标匹配度大于或等于预设匹配度的相似视频标题对应的第二视频，确定为所述第一视频的重复视频。
11.在本发明实施的另一方面，还提供了一种重复视频的检测装置，所述装置包括：
12.获取模块，用于获取第一视频对应的第一视频标题中包含的第一分词；
13.重复率模块，用于根据所述第一分词和分词索引，确定所述第一视频标题与视频推荐池中各个第二视频对应的第二视频标题之间的分词重复率；所述分词索引包含分词与第二视频标题之间的对应关系；
14.匹配度模块，用于将所述分词重复率大于或等于预设重复率的第二视频标题，确定为与所述第一视频标题相似的相似视频标题；
15.确定模块，用于确定所述第一视频标题与所述相似视频标题之间的目标匹配度，并将所述目标匹配度大于或等于预设匹配度的相似视频标题对应的第二视频，确定为所述第一视频的重复视频。
16.在本发明实施的又一方面，还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器，所述通信接口，和所述存储器通过通信总线完成相互间的通信；
17.所述存储器，用于存放计算机程序；
18.所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序时，执行上述任一项所述的重复视频的检测方法。
19.在本发明实施的又一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一所述的重复视频的检测方法。
20.相对于现有技术，本发明所述的一种重复视频的检测方法、装置、电子设备及存储介质具有以下优势：
21.综上，本发明实施例提供的一种重复视频的检测方法，包括：获取第一视频对应的第一视频标题中包含的第一分词；根据第一分词和分词索引，确定第一视频标题与视频推荐池中各个第二视频对应的第二视频标题之间的分词重复率；将分词重复率大于或等于预设重复率的第二视频标题，确定为与第一视频标题相似的相似视频标题；确定第一视频标题与相似视频标题之间的目标匹配度，并将目标匹配度大于或等于预设匹配度的相似视频标题对应的第二视频，确定为第一视频的重复视频。可以先通过分词索引从海量的第二视频中确定出与第一视频相似的视频，再将第一视频的视频标题与数量较少的相似视频的视频标题进行匹配，从第二视频中确定出与第一视频重复的视频，大大降低了确定重复视频所需的运算量，提高了确定重复视频的效率。
附图说明
22.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
23.图1为本发明实施例中一种重复视频的检测方法的步骤流程图；
24.图2为本发明实施例中一种重复视频的检测方法的具体步骤流程图；
25.图3为本发明实施例中一种重复视频的检测方法的一种子步骤流程图；
26.图4为本发明实施例中一种重复视频的检测方法的另一种子步骤流程图；
27.图5为本发明实施例中一种重复视频的检测方法的再一种子步骤流程图；
28.图6为本发明实施例中另一种重复视频的检测方法的步骤流程图；
29.图7为本发明实施例中另一种重复视频的检测方法的子步骤流程图；
30.图8为本发明实施例中一种视频去重的数据流示意图；
31.图9为本发明实施例中一种重复视频的检测装置的结构框图；
32.图10为本发明实施例中一种电子设备的结构图。
具体实施方式
33.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行描述。
34.参照图1，示出了本发明实施例所述的一种重复视频的检测方法的步骤流程图。
35.步骤101，获取第一视频对应的第一视频标题中包含的第一分词。
36.其中，第一视频可以为准备流入视频推荐池中的视频，第二视频可以为视频推荐池中已经包含的视频。例如，目前各大视频类应用程序(application，app)都有短视频推荐业务，从视频推荐池中包含的视频中，根据推荐条件筛选出推荐给用户的视频，从而将筛选出的视频推荐给用户。相较于长视频推荐而言，若第一视频和第二视频为短视频，则短视频推荐业务对应的视频推荐池中包含的短视频数量比较大(百万甚至千万级)，且短视频来源渠道更丰富，内容质量、标题等都没有具体的规范，更容易出现将重复的短视频推荐给用户的情况。
37.具体的，若视频推荐池中包含重复视频，由于重复视频本身属性的相似性，使得推荐算法的判断越准确，推荐重复视频的可能性越大。因此，为了保证推荐的内容质量，避免重复视频给用户带来的不好体验，需要预先对流入视频推荐池的视频进行去重验证，即判断流入推荐池的第一视频是否与视频推荐池中已经包含的第二视频为重复视频，若是，停止将第一视频流入视频推荐池，若否，则将第一视频流入视频推荐池，确保视频推荐池中不包含重复视频，进一步的，将第一视频也作为待推荐的视频，并根据推荐算法对待推荐的视频进行推荐，以确定是否将第一视频推荐给用户。在确保视频推荐池中不存在重复视频的情况下根据推荐算法对视频进行推荐，从视频推荐池中筛选出推荐给用户的视频，从而从根本上控制重复视频的漏出，避免向用户推荐重复视频。
38.此外，判断视频是否为重复视频的方法，可以根据视频对应的视频标题进行判断，例如，比较两个视频标题的最大公共子串的长度，若最大公共子串的长度大于预设长度，则可以确定两个视频标题的相似度较高，进而确定两个视频为相同的重复视频。
39.具体的，在获取到第一视频对应的第一视频标题之后，对第一视频标题进行分词处理，从而获取第一视频标题包含的第一分词。
40.步骤102，根据所述第一分词和分词索引，确定所述第一视频标题与视频推荐池中各个第二视频对应的第二视频标题之间的分词重复率；所述分词索引包含分词与第二视频标题之间的对应关系。
41.在本技术实施例中，分词索引是根据视频推荐池中的第二视频的视频标题预先建立的。分词索引中可以包含各个分词与第二视频标题之间的对应关系。
42.具体的，可以预先获取视频推荐池中各个第二视频的第二视频标题，再从第二视频的第二视频标题中提取分词，并根据提取到的分词与第二视频的第二视频标题之间的对应关系，建立分词索引。
43.举例来说，如果视频推荐池中的一个第二视频的第二视频标题为“王某某祝福大家新年快乐”，对该第二视频标题进行提取后，得到分词“王某某”、“祝福”、“新年快乐”，则可以在分词索引中增加条目，该条目用于表征分词“王某某”、“祝福”、“新年快乐”对应于第二视频标题“王某某祝福大家新年快乐”。
44.在该步骤中，在得到第一视频标题包含的第一分词和分词索引之后，可以将第一视频标题的第一分词与分词索引进行匹配，确定第一视频标题的各个第一分词对应的第二视频标题，进而确定第一视频标题与视频推荐池中各个第二视频对应的第二视频标题之间的分词重复率。
45.举例来说，如果第一视频的第一视频标题为“张某某祝福大家新年快乐”，对该第一视频标题进行分词提取后，得到第一分词“张某某”、“祝福”、“新年快乐”，将每个第一分词与上述示例中的分词索引进行比对，比对结果显示第一分词“祝福”和“新年快乐”对应于第二视频标题“王某某祝福大家新年快乐”，则可以确定该第一视频标题与第二视频标题之间的分词重复率为2/3。
46.步骤103，将所述分词重复率大于或等于预设重复率的第二视频标题，确定为与所述第一视频标题相似的相似视频标题。
47.在本技术实施例中，由于视频推荐池中可能存在多个的第二视频，因此，分词索引中，可能同时存在多个第二视频标题与分词的对应关系。进而，对于一个第一视频来说，其中的第一分词可能会与多个第二视频标题中的分词重复，即，一个第一视频可能对应于多个分词重复率，其中，每个分词重复率对应于一个第二视频标题。
48.在得到第一视频的分词重复率后，可以将各个分词重复率与预设重复率进行比对，将大于或等于预设重复率的分词重复率对应的第二视频标题，确定为与第一视频标题相似的相似视频标题，从而实现对重复视频的初筛查。
49.具体的，若第一视频标题与第二视频标题之间的分词重复率大于或等于预设重复率，说明第一视频与第二视频之间从视频标题的角度分析，两者的分词重复率较高，则可以确定第一视频与第二视频为相似视频；若第一视频标题与第二视频标题之间的分词重复率小于预设重复率，说明第一视频与第二视频之间从视频标题的角度分析，两者的分词重复率较低，则可以确定第一视频与第二视频不为相似视频。
50.在本发明实施例中，预设重复率可以为预先设置的值，例如70％、80％或90％。
51.例如，若第一视频标题为“大熊猫香香即将回国”，第二视频标题为“旅日大熊猫香香回国延期”，经过分词处理之后，第一视频标题中包含有4个第一分词，分别为：大熊猫、香香、即将、回国，第二视频标题中包含有5个第二分词，分别为：旅日、大熊猫、香香、回国、延期。若计算得到第一视频标题与第二视频标题之间的分词重复率为75％，且第一预设重复率为70％，则可以确定第一视频与第二视频为相似视频。
52.步骤104，确定所述第一视频标题与所述相似视频标题之间的目标匹配度，并将所述目标匹配度大于或等于预设匹配度的相似视频标题对应的第二视频，确定为所述第一视频的重复视频。
53.由于推荐视频池中存在海量第二视频，例如，推荐视频池中可能包含数以千万计的第二视频，如果直接将第一视频的第一视频标题与每个第二视频标题进行精确匹配，以确定重复视频，必然会消耗大量的运算资源，因此，在本技术实施例中，可以通过上述步骤先从第二视频标题中确定出与第一视频标题相似的相似视频标题，再将第一视频标题与相似视频标题进行精确匹配，从而确定出重复视频，可以大大降低所需的运算量。
54.在本技术实施例中，确定出与第一视频标题相似的相似视频标题后，可以将第一视频标题与各个相似视频标题进行字符级别的精确匹配，确定出两者之间的目标匹配度，再将目标匹配度大于或等于预设匹配度的相似视频标题对应的第二视频，确定为所述第一视频的重复视频。其中，预设匹配度的大小可以由技术人员根据需要进行设定，本技术实施例在此并不进行具体限定。需要说明的是，如果预设匹配度设置为100％，则会将与第一视频标题完全相同的第二视频标题对应的第二视频，确定为第一视频的重复视频。
55.本发明实施例提供先通过分词索引从海量的第二视频中确定出与第一视频相似的视频，再将第一视频的视频标题与数量较少的相似视频的视频标题进行匹配，从第二视频中确定出与第一视频重复的视频，大大降低了确定重复视频所需的运算量，提高了确定重复视频的效率。
56.参照图2，示出了本发明实施例所述的一种重复视频的检测方法的具体步骤流程图。
57.步骤201，获取所述视频推荐池中各个第二视频对应的第二视频标题。
58.该步骤具体可参照步骤102，此处不再赘述。
59.步骤202，确定所述第二视频标题中包含的第二分词。
60.在该步骤中，在获取到第二视频对应的第二视频标题之后，对第二视频标题利用ik分词器以细粒度分词模式进行细粒度分词处理，从而获取第二视频标题包含的第二分词。
61.其中，ik分词器是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包，具有两种分词模式：细粒度分词模式(ik_max_word)和粗粒度分词模式(ik_smart)。具体的，ik_max_word分词模式会将文本做较细粒度的拆分，例如“中华人民共和国国歌”会被拆分为：中华人民共和国、中华人民、中华、华人、人民共和国、人民、人、民、共和国、共和、和、国国、国歌等分词，即会穷尽各种可能的组合，而ik_smart会将文本做较粗粒度的拆分，例如“中华人民共和国国歌”会被拆分为：中华人民共和国、国歌。
62.在本发明实施例中，在后续步骤中对第一视频的第一视频标题进行分词处理也可以采用本步骤中的分词方法，采用细粒度分词模式分别对第一视频标题和第二视频标题进行细粒度分词，使得第一视频标题和第二视频标题进行分词处理后包含的第一分词和第二分词的颗粒度较小，从而可以在后续进行倒排索引的过程中进行模糊查询，提高第一视频标题和第二视频标题之间相似度确定过程的准确性。
63.步骤203，根据所述第二分词和所述第二视频标题的对应关系，建立所述倒排索引；所述倒排索引中的每个分词对应于至少一个第二视频标题。
64.在该步骤中，在得到第二视频标题包含的第二分词之后，可以基于分布式全文搜索引擎对第二视频标题进行处理，从而建立倒排索引，使得倒排索引中包括第二分词，以及第二视频标题和第二分词之间的对应关系。
65.其中，分布式全文搜索引擎是一种分布式可扩展的实时搜索和分析引擎，分布式全文搜索引擎不仅包括了全文搜索功能，还可以对海量的文本内容进行处理，根据文本中的关键词和文本的关系建立对应的倒排索引，使得这些文本内容可以根据其中包含的关键词进行查找。
66.可以扩展到上百台服务器，处理pb级别的结构化或非结构化数据。分布式全文搜索引擎可以为elasticsearch(es)搜索引擎，由于es搜索引擎的数据支撑上限较高，可以支持数以亿计的数据量，因此，可以将视频推荐池中存量的数百万的视频对应的视频标题进行数据建模，将视频标题加载到es集群的分词索引中，作为与准备流入视频推荐池的视频对应的视频标题进行比对，判断视频推荐池中的存量视频与准备流入视频推荐池的视频是否为重复视频，从而实现大规模数据处理。
67.倒排索引(inverted index)也常被称为反向索引、置入档案或反向档案，源于实
际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引。带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件，简称倒排文件。
68.举例来说，若视频推荐池中包含多个第二视频：第二视频1和第二视频2，多个第二视频分别对应的第二视频标题为：第二视频标题1和第二视频标题2。
69.若第二视频标题1为“旅日大熊猫香香回国延期”，第二视频标题2为“在日本的大熊猫香香延期回国”。经过分词处理之后，第二视频标题1中包含有5个第二分词，分别为：旅日、大熊猫、香香、回国、延期。第二视频标题2中包含有5个第二分词，分别为：日本、大熊猫、香香、延期、回国。其中，香香、回国、延期、大熊猫重复，则第二视频标题1和第二视频标题2共包含6第二分词：旅日、大熊猫、香香、回国、延期，日本。则可以基于上述分词结果，基于分布式全文搜索引擎创建倒排索引，该索引如表1所示，表1中记载了各个第二分词和第二视频标题之间的对应关系。
70.第二分词第二视频标题旅日第二视频标题1大熊猫第二视频标题1；第二视频标题2香香第二视频标题1；第二视频标题2回国第二视频标题1；第二视频标题2延期第二视频标题1；第二视频标题2日本第二视频标题2
71.表1
72.在该过程中，由于基于分布式全文搜索引擎创建分词索引，从而可以在后续确定第一视频标题和第二视频标题中包含的相同分词的过程中，利用倒排索引的方式在分词索引中搜索第一分词，使得分词的搜索过程高效、快捷，从而提升第一视频标题和第二视频标题之间相似度计算过程的效率和时效性。此外，相对于余弦相似性等机器学习数据处理方式，利用分布式全文搜索引擎创建分词索引进行倒排索引的过程复杂性低，使用简便，对硬件资源要求较低。
73.步骤204，利用ik分词器以细粒度分词模式，对所述第一视频标题进行细粒度分词，得到所述第一视频标题包含的第一分词。
74.在该步骤中，在获取到第一视频对应的第一视频标题之后，对第一视频标题利用ik分词器以细粒度分词模式进行细粒度分词处理，从而获取第一视频标题包含的第一分词。
75.其中，ik分词器是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包，具有两种分词模式：细粒度分词模式(ik_max_word)和粗粒度分词模式(ik_smart)。具体的，ik_max_word分词模式会将文本做较细粒度的拆分，例如“中华人民共和国国歌”会被拆分为：中华人民共和国、中华人民、中华、华人、人民共和国、人民、人、民、共和国、共和、和、国国、国歌等分词，即会穷尽各种可能的组合，而ik_smart会将文本做较粗粒度的拆分，例如“中华人民共和国国歌”会被拆分为：中华人民共和国、国歌。
76.可选的，步骤204可以进一步包括如图3所示的子步骤2041至2043：
77.子步骤2041，获取所述第一视频对应的第一标识信息和所述第二视频对应的第二
标识信息。
78.在该步骤中，在获取第一视频对应的第一视频标题和第二视频对应的第二视频标题的同时，还可以获取第一视频对应的第一标识信息，以及第二视频对应的第二标识信息。
79.在本发明实施例中，第一标识信息和第二标识信息可以分别为第一视频和第二视频对应的身份标识信息(identity document，id)。
80.子步骤2042，根据所述第一标识信息和所述第二标识信息，判断所述视频推荐池是否包含所述第一视频。
81.在该步骤中，在获取到第一视频对应的第一标识信息和第二视频对应的第二标识信息之后，可以通过比较第一视频对应的第一标识信息和第二视频对应的第二标识信息，判断视频推荐池是否包含第一视频的情况下。
82.具体的，若第一视频对应的第一标识信息和第二视频对应的第二标识信息相同，则可以确定第一视频和第二视频为同一个视频；若第一视频对应的第一标识信息和第二视频对应的第二标识信息不相同，则可以确定第一视频和第二视频不是同一个视频。
83.此外，在本发明实施例中，还可以获取第一视频对应的第一类别信息和第二视频对应的第二类别信息，从而通过比较第一视频对应的第一标识信息、第一类别信息，和第二视频对应的第二标识信息、第二类别信息，判断第一视频和第二视频是否为同一个视频。其中，类别信息可以为视频所属的频道，例如儿童频道、教育频道等；类别信息也可以为视频所属的标签，例如电影、新闻、综艺等。
84.具体的，若第一视频对应的第一标识信息和第二视频对应的第二标识信息相同，且第一视频对应的第一类别信息和第二视频对应的第二类别信息相同，则可以确定第一视频和第二视频为同一个视频；若第一视频对应的第一标识信息和第二视频对应的第二标识信息不相同，或第一视频对应的第一类别信息和第二视频对应的第二类别信息不相同，则可以确定第一视频和第二视频不是同一个视频。
85.子步骤2043，在所述视频推荐池不包含所述第一视频的情况下，对所述第一视频标题进行分词处理，得到所述第一视频标题包含的第一分词。
86.在该步骤中，若上述步骤确定视频推荐池包含第一视频的情况下，则说明准备流入视频推荐池中的第一视频与视频推荐池中已经包含的第二视频为相同的视频，因此，可以停止将第一视频流入视频推荐池，以确保视频推荐池中不包含重复视频，从而确保依据视频推荐池中包含的视频进行视频推荐时，不会向用户推荐重复视频。
87.若上述步骤中确定视频推荐池不包含第一视频的情况下，则需要进一步分别对第一视频标题和第二视频标题进行分词处理，得到第一视频标题包含的第一分词和第二视频标题包含的第二分词，从而根据第一分词和第二分词确定第一视频和第二视频是否为重复视频。
88.步骤205，根据所述第一分词和分词索引，确定所述第一视频标题与视频推荐池中各个第二视频对应的第二视频标题之间的分词重复率；所述分词索引包含分词与第二视频标题之间的对应关系。
89.可选的，步骤205可以进一步包括如图4所示的子步骤2051至2054：
90.子步骤2051，从所述分词索引包含的第二分词中确定与所述第一分词相同的目标分词。
91.可以利用第一分词在分词索引中查找第一分词相同的第二分词，并将与第一分词相同的第二分词确定为目标分词。
92.例如，在分词索引为倒排索引的情况下，参照上述示例中，根据第二视频标题1和第二视频标题2中包含的第二分词构建的如表1所示的倒排索引，若第一视频标题为“大熊猫香香即将回国”，其中包含有4个第一分词，分别为：大熊猫、香香、即将、回国，则可以从倒排索引中确定出的目标分词为：大熊猫、香香、回国。
93.子步骤2052，根据所述分词索引确定所述目标分词对应的第二视频标题。
94.在该步骤中，在分词索引中的第二分词中确定与第一分词相同的目标分词之后，可以进一步根据分词索引中第二视频标题和第二分词之间的对应关系，确定该目标分词所属的第二视频标题。
95.参照上述示例，在分词索引中的第二分词中确定与第一分词相同的目标分词为：大熊猫、香香、回国，则可以进一步在记载第二视频标题和第二分词之间的对应关系的表1中确定目标分词“大熊猫”对应的第二视频标题为第二视频标题1和第二视频标题2；目标分词“香香”对应的第二视频标题为第二视频标题1和第二视频标题2；目标分词“回国”对应的第二视频标题为第二视频标题1和第二视频标题2。
96.子步骤2053，统计所述目标分词对应的第二视频标题中包含的目标分词的数量，得到第一数量。
97.在该步骤中，在确定了目标分词对应的第二视频标题之后，可以统计第二视频标题中包含的目标分词的数量，从而将该数量确定为第一视频标题和第二视频标题中包含的相同分词的第一数量。
98.沿用上述示例，第一视频标题中包含有4个第一分词，分别为：大熊猫、香香、即将、回国。其中“大熊猫”对应于第二视频标题1和第二视频标题2，第二视频标题1中包含目标分词“大熊猫”、“香香”、“回国”，即包含目标分词的数量为3，则该第二视频标题2对应的第一数量为3。同理，第二视频标题2中包含目标分词“大熊猫”、“香香”、“回国”，即包含目标分词的数量为3，则该第二视频标题2对应的第一数量为3。
99.子步骤2054，根据所述第一数量与所述第一视频标题包含的第一分词数量之间的比值，确定分词重复率。
100.在本技术实施例中，第一数量可以表示一个第二视频标题与第一视频标题的重复分词数量。因此，为了确定分词重复率，可以将第一数量与第一视频标题包含的第一分词数量相比，得到该第一数量对应的第二视频标题与第一视频标题之间的分词重复率。
101.沿用上述示例，第二视频标题2对应的第一数量为3，而第一视频标题包含大熊猫、香香、即将、回国这4个第一分词，因此，第二视频标题2与第一视频标题之间的分词重复率为3/4。
102.步骤206，将所述分词重复率大于或等于预设重复率的第二视频标题，确定为与所述第一视频标题相似的相似视频标题。
103.可选的，步骤206可以进一步包括如图5所示的子步骤2061至2062：
104.子步骤2061，将多个所述分词重复率大于或等于预设重复率的第二视频标题对应的第二视频，按照所述分词重复率进行排序，得到第二视频序列。
105.在该步骤中，在得到相似视频标题后，可以将多个分词重复率大于或等于预设重
复率的第二视频标题对应的第二视频按照所述分词重复率进行排序，得到第二视频序列。
106.例如，若视频推荐池中包含5个分词重复率大于或等于预设重复率的第二视频标题对应的第二视频：第二视频1、第二视频2、第二视频3、第二视频4和第二视频5，对应的分词重复率分别为：70％、20％、35％、65％和90％，则可以根据分词重复率对上述5个第二视频进行排序，若按照分词重复率从小到大的顺序进行排序，则可以得到第二视频序列：第二视频2、第二视频3、第二视频4、第二视频1、第二视频5，若按照分词重复率从大到小的顺序进行排序，则可以得到第二视频序列：第二视频5、第二视频1、第二视频4、第二视频3、第二视频2。
107.子步骤2062，在所述第二视频序列中按照从大到小的顺序，筛选出所述预设数量的第二视频作为所述相似视频。
108.在该步骤中，可以在第二视频序列中按照从大到小的顺序，筛选出数量为预设数量的第二视频作为与第一视频之间分词重复率较高的相似视频。
109.在本发明实施例中，预设数量可以为预先设定的数值，例如3个、30个或300个。
110.参照上述示例，若预设数量为3，则可以从视频推荐池中包含5个第二视频中筛选出第二视频5、第二视频1、第二视频4作为与第一视频之间分词重复率较高的相似视频，从而完成从视频推荐池中包含的数量较多的第二视频中进行预过滤的过程。即在视频推荐池中包含的第二视频的数量较多时，可以从视频推荐池中包含的多个第二视频中预先过滤出部分与第一视频的分词重复率较高的第二视频作为相似视频，进而再对预过滤出的相似视频通过最大公共子串长度算法，精确的判断是否与第一视频为重复视频。
111.步骤207，确定所述第一视频标题与所述相似视频标题之间的最大公共字符串长度。
112.在该步骤中，在从视频推荐池中包含的多个第二视频中筛选出数量较少的相似视频之后，可以进一步确定第一视频标题与每一个相似视频对应的相似视频标题之间的最大公共子串长度。
113.步骤208，根据所述最大公共字符串长度确定所述第一视频标题与所述相似视频标题之间的目标匹配度。
114.在该步骤中，可以将相似视频标题对应的最大公共子串长度与第一视频标题的字符串长度的比值，作为第一视频标题与相似视频标题之间的目标匹配度。
115.步骤209，将所述目标匹配度大于或等于预设匹配度的相似视频标题对应的第二视频，确定为所述第一视频的重复视频。
116.若第一视频标题与相似视频标题之间的目标匹配度大于或等于预设匹配度，则可以精确的判断两者的相似度较高，即该相似视频标题对应的第二视频与第一视频为重复视频；若第一视频标题与相似视频标题之间的目标匹配度小于预设匹配度，则可以精确的判断两者的相似度较低，即该相似视频标题对应的第二视频与第一视频不为重复视频。
117.在本发明实施例中，所述预设匹配度可以为预先设置的匹配度，例如80％，90％或100％。
118.同时，若相似视频标题与第一视频标题之间的目标匹配度小于预设匹配度，说明准备流入视频推荐池中的第一视频与视频推荐池中已经包含的第二视频均不重复，则可以将第一视频流入视频推荐池，并基于该视频推荐池中包含的视频进行视频推荐。
119.此外，可以根据分词重复率对视频推荐池中包含的多个第二视频作预过滤，即在视频推荐池中包含的第二视频的数量较多时，可以从视频推荐池中包含的多个第二视频中预先过滤出部分与第一视频的分词重复率较高的第二视频作为相似视频，进而再对预过滤出的相似视频通过目标匹配度算法，精确的判断是否与第一视频为重复视频。
120.参照图6，示出了本发明实施例所述的另一种重复视频的检测方法的步骤流程图。在面对大数据量高并发的视频去重请求时，需要使用分布式多进程多线的架构，从而会引入高并发问题，使得即使通过上述重复视频的检测方法判断出第一视频与视频推荐池中包含的第二视频不为重复视频的情况下，也不适宜将该第一视频直接流入视频推荐池。且并发度由es集群的每秒查询率(qps)上限而定。这是由于在高并发的情况下，分布式多进程多线的架构中可以同时包含多个第一视频，即同时有多个第一视频与视频推荐池中的第二视频进行重复视频的判断，从而使得多个第一视频之间可能存在重复视频，若将这些第一视频均流入视频推荐池中，也会导致视频推荐池中存在重复视频而影响视频推荐业务。
121.步骤301，在所述第一视频标题与所述视频推荐池中各个第二视频对应的第二视频标题之间的分词重复率均小于预设重复率，或，所述第一视频标题与所述相似视频标题之间的目标匹配度小于预设匹配度的情况下，确定所述第一视频标题确定为非重复视频标题，并将所述第一视频加入所述视频推荐池。
122.在该步骤中，在第一视频标题与视频推荐池中各个第二视频对应的第二视频标题之间的分词重复率均小于预设重复率，或，第一视频标题与相似视频标题之间的目标匹配度小于预设匹配度的情况下，确定第一视频标题确定为非重复视频标题，并确定第一视频标题对应的第一视频为非重复视频，可以先将多个第一视频存储在中间结果集中，而不是直接将第一视频流入视频推荐池中。
123.可选的，步骤301可以进一步包括如图7所示的子步骤3011至3014：
124.子步骤3011，将所述第一视频存储在中间结果集中，并确定包含所述第一视频存入所述中间结果集的时间信息的时间戳。
125.同时，在确定第一视频与第二视频或相似视频不为重复视频之后，记录将第一视频存储在中间结果集中的时间信息，生成包含第一视频存入中间结果集的时间信息的时间戳。
126.在本发明实施例中，可以创建索引，将第一视频和第一视频对应的第一视频标题、第一类别信息、第一视频标识信息、第一视频存入中间结果集的时间信息的时间戳等存储在该索引中，得到所述中间结果集。
127.子步骤3012，从所述中间结果集中存储的多个所述第一视频中确定重复视频，并根据所述第一视频对应的时间戳，从所述重复视频中筛选出存入所述中间结果集时间最早的第一视频。
128.在该步骤中，在得到中间结果集之后，可以判断中间结果集中存储的多个第一视频之间是否存在重复视频，若是，则可以根据第一视频对应的时间戳，从重复视频中筛选出存入中间结果集时间最早的第一视频，进而将存入中间结果集时间最早的第一视频添加至视频推荐池中，使得即使在高并发的情况下，也能确保视频推荐池中包含的视频之间不存在重复视频，解决了使用分布式多进程多线的架构引入的高并发问题，提高了重复视频判断的准确性。
129.在本发明实施例中，判断所述中间结果集中存储的多个所述第一视频之间是否存在重复视频的步骤，与上述判断第一视频与视频推荐池中的第二视频之间是否存在重复视频的步骤类似。
130.即可以选择中间结果集中的一个目标视频，用于与中间结果集中的其他第一视频进行比较，分别对目标视频和其他第一视频对应的视频标题进行分词处理，得到目标视频和其他第一视频对应的视频标题中包含的分词，进而确定目标视频和其他第一视频对应的视频标题中包含的相同分词的数量，从而确定目标视频和其他第一视频之间的相似度，在相似度大于或等于第二预设相似度值的情况下，可以判断目标视频和其他第一视频为重复视频。
131.此外，也可以根据目标视频和其他第一视频之间的相似度进行预过滤，从多个其他第一视频中筛选出预设数量的、与目标视频相似度较高的相似视频，并从相似视频中按照最大公共子串算法准确的相似视频是否与目标视频为重复视频。
132.子步骤3013，每间隔第一预设时长，根据所述中间结果集中存储的多个所述第一视频的视频标题之间的分词重复率，从所述中间结果集中存储的多个所述第一视频中确定中间相似视频。
133.在该步骤中，可以每间隔第一预设时长，确定中间结果集中存储的多个第一视频之间的分词重复率。即，可以每间隔第一预设时长，将第一预设时长范围内存入中间结果集的第一视频，依次与中间结果集中的其他第一视频进行比较。
134.在本发明实施例中，第一预设时长可以为预先设置的时长，例如5分钟、10分钟等。
135.具体的，确定中间结果集中存储的多个所述第一视频之间的分词重复率的过程，与上述判断第一视频与视频推荐池中的第二视频之间的分词重复率的过程类似。即可以选择中间结果集在第一预设时长范围内存入的一个目标第一视频，用于与中间结果集中的其他第一视频进行比较，分别对目标第一视频和其他第一视频对应的视频标题进行分词处理，得到目标第一视频和其他第一视频对应的视频标题中包含的分词，进而确定目标第一视频和其他第一视频对应的视频标题中包含的相同分词的数量，从而确定目标第一视频和其他第一视频对应的视频标题之间的分词重复率。
136.在确定出中间结果集中每一对第一视频的分词重复率之后，可以将分词重复率大于或等于第二预设重复率的第一视频对中的两个第一视频确定为相似视频。
137.子步骤3014，根据多个所述中间相似视频的视频标题之间的中间匹配度，从所述中间结果集中确定重复视频。
138.在该步骤中，在确定出中间结果集中存储的多个中间相似视频之后，可以进一步确定中间相似视频之间的中间匹配度。中间匹配度是各个中间相似视频的视频标题之间的匹配度，中间匹配度的计算方式与上述步骤中的目标匹配度的计算方式类似，本技术实施例不再赘述。
139.在两个中间相似视频的中间匹配度大于或等于第二预设匹配度的情况下，确定这两个中间相似视频是重复视频。
140.例如，在确定了中间结果集在第一预设时长范围内存入的一个目标第一视频和其他第一视频之间的分词重复率之后，若目标第一视频与其他第一视频之间的分词重复率大于或等于第二预设重复率，说明目标第一视频与其他第一视频之间从视频标题的角度分
析，两者的相似度较高，则可以确定目标第一视频与其他第一视频为相似视频；若这两个相似视频之间的中间匹配度大于或等于第二预设匹配度，则可以将这两个相似视频确定为重复视频。
141.在本发明实施例中，所述第二预设重复率可以为预先设置的值，例如70％、80％或90％。
142.步骤302，将所述重复视频中存入所述中间结果集时间最早的第一视频添加至所述视频推荐池中。
143.在该步骤中，若判断中间结果集中存在重复视频，则可以说明该重复视频对应的至少两个第一视频之间互为重复视频，但是与视频推荐池中包含的第二视频之间不为重复视频，因此，需要将重复视频对应的至少两个第一视频中的一个流入视频推荐池中。
144.在本发明实施例中，可以将重复视频对应的至少两个第一视频中，存入中间结果集时间最早的第一视频添加至视频推荐池中，也可以将存入时间最晚的第一视频添加至视频推荐池中，以确保添加至视频推荐池中的第一视频不为重复视频。
145.此外，还可以将存入中间结果集时间最早的第一视频对应的第一视频标题，以及第一视频标题对应的第一分词添加至分词索引中，以对后续新流入视频推荐池中的视频进行重复视频的判断。
146.步骤303，每间隔第二预设时长，根据所述第一视频的时间戳，确定存入所述中间结果集的时长大于第三预设时长的第一视频。
147.在该步骤中，可以每间隔第二预设时长对中间结果集中存储的数据进行定时清理。
148.具体的，可以每间隔第二预设时长，根据第一视频的时间戳，确定存入中间结果集的时长大于第三预设时长的第一视频。
149.在本发明实施例中，所述第二预设时长和第三预设时长均可以为预先设置的时长，例如，第二预设时长可以为3小时，第三预设时长为2小时，即每间隔2小时，定时清理中间结果集中存入时间为2小时之前的第一视频，从而减少数据存储量，降低存储压力。
150.步骤304，将所述存入所述中间结果集的时长大于第三预设时长的第一视频从所述中间结果集中删除。
151.在该步骤中，可以将存入中间结果集的时长大于第三预设时长的第一视频从中间结果集中删除，从而减少数据存储量，降低存储压力。
152.在本发明实施例中，表2为使用余弦相似性等算法的视频去重方案1与包含本发明中重复视频的检测方法的视频去重方案2之间的参数比较，方案1中部署实例17例，单例的中央处理器(central processing unit，cpu)采用6核，单核内存采用16g，方案2中部署实例2例，单例的中央处理器(central processing unit，cpu)采用2核，单核内存采用4g，但采用800m的es搜索引擎。
153.视频去重方案部署实例单例cpu单核内存es1176核16g无222核4g800m
154.表2
155.由此可知，方案2与方案1相比较，节省了资源，使得资源利用率提升了90％，同时，
还是得单次处理性能提高了仅10倍，稳定性也有很大的提升，方案2上线后运行稳定，确保了视频推荐池中视频的高效流入。
156.参照图8，示出了本发明实施例所述的一种视频去重的数据流示意图，具体可以包括如下步骤：
157.s1，是否已入池。
158.在该步骤中，可以从视频推荐池中获取视频推荐池中包含的视频，进而通过判断待入池的视频与视频推荐池中包含的视频是否相同，以确定待入池的视频是否已入池。
159.具体的，若判断为是，则直接结束流程，若判断为否，执行步骤s2。
160.s2，查询相似视频。
161.在该步骤中，在视频推荐池包含的视频中查询与待入池的视频相似度较高的相似视频。
162.具体的，可以将视频推荐池包含的视频进行分词处理，并基于分布式全文搜索引擎，例如es搜索引擎创建分词索引(index)，从而得到es推荐池。进而根据待入池的视频中包含的分词和es推荐池中存储的分词进行相似度计算，从而从视频推荐池包含的视频中确定与待入池的视频相似度较高的相似视频
163.s3，精确比较判断重复。
164.在该步骤中，将从视频推荐池包含的视频中查询到的、与待入池的视频相似度较高的相似视频，与待入池的视频之间进行精确的比较，以判断待入池的视频是否与相似视频重复。
165.具体的，若判断为是，则直接结束流程，若判断为否，执行步骤s4。
166.s4，保存中间结果，压入中间结果集。
167.在该步骤中，在判断待入池的视频与相似视频重复的情况下，可以将该待入池的视频作为中间结果，将其存入中间结果集中以保存中间结果。
168.在步骤s4得到中间结果，并将中间结果压入中间结果集之后，视频去重流程完成第一阶段：存量数据比对，视频推荐池中包含的视频即为存量数据，因此，第一阶段可以完成待入池的视频与存量数据之间的比对，存入中间结果集中的视频为与存量数据均不重复、作为新增数据的视频。
169.s5，查询相似视频。
170.在该步骤中，可以对中间结果集中的新增数据进行比对，即完成视频去重流程完成第二阶段：增量数据比对。
171.具体的，可以首先对中间结果集中存储的视频进行相似视频的查询，即判断中间结果集中存储的视频之间是否为相似度较高的相似视频。
172.s6，精确比较判断重复。
173.在该步骤中，将从中间结果集中查询到的、相互之间相似度较高的相似视频进行进一步的精确比较，以判断相似视频之间是否重复。
174.若判断为否，则将相似视频直接存入视频推荐池，结束流程，若判断为是，执行步骤s7。
175.s7，是否是最先入中间结果集。
176.在该步骤中，若判断相似视频之间重复，则进一步判断重复的相似视频是否是最
先压入中间结果集的视频，若是，则将该视频存入视频推荐池中，若否，则可以删除该视频，结束流程，即将判断为重复的相似视频中最先压入中间结果集的一个视频存入视频推荐池中，避免视频推荐池中出现重复的视频，完成视频去重过程。
177.同时，也可以将判断为重复的相似视频中最先压入中间结果集的一个视频同时存入es推荐池中。
178.s8，定时任务(清理中间结果)。
179.在该步骤中，可以在视频去重过程中设置清理中间结果的定时任务，从而定时清除中间结果集中存入时间较早的视频，避免中间结果集中存储较多的数据。
180.在上述实施例的基础上，本发明实施例还提供了一种重复视频的检测装置。
181.参照图9，示出了本发明实施例所述的一种重复视频的检测装置400的结构框图，具体可以包括如下模块：
182.获取模块401，用于获取第一视频对应的第一视频标题中包含的第一分词；
183.重复率模块402，用于根据所述第一分词和分词索引，确定所述第一视频标题与视频推荐池中各个第二视频对应的第二视频标题之间的分词重复率；所述分词索引包含分词与第二视频标题之间的对应关系；
184.匹配度模块403，用于将所述分词重复率大于或等于预设重复率的第二视频标题，确定为与所述第一视频标题相似的相似视频标题；
185.确定模块404，用于确定所述第一视频标题与所述相似视频标题之间的目标匹配度，并将所述目标匹配度大于或等于预设匹配度的相似视频标题对应的第二视频，确定为所述第一视频的重复视频。
186.可选的，所述分词索引为倒排索引，所述装置还包括：
187.第二标题模块，用于获取所述视频推荐池中各个第二视频对应的第二视频标题；
188.第二分词模块，用于确定所述第二视频标题中包含的第二分词；
189.倒排索引模块，用于根据所述第二分词和所述第二视频标题的对应关系，建立所述倒排索引；所述倒排索引中的每个分词对应于至少一个第二视频标题。
190.可选的，所述重复率模块包括：
191.目标分词子模块，用于从所述分词索引包含的第二分词中确定与所述第一分词相同的目标分词；
192.标题子模块，用于根据所述分词索引确定所述目标分词对应的第二视频标题；
193.数量子模块，用于统计所述目标分词对应的第二视频标题中包含的目标分词的数量，得到第一数量；
194.重复率子模块，用于根据所述第一数量与所述第一视频标题包含的第一分词数量之间的比值，确定分词重复率。
195.可选的，所述匹配度模块包括：
196.长度子模块，用于确定所述第一视频标题与所述相似视频标题之间的最大公共字符串长度；
197.匹配度子模块，用于根据所述最大公共字符串长度确定所述第一视频标题与所述相似视频标题之间的目标匹配度。
198.可选的，所述装置还包括：
199.入池模块，用于在所述第一视频标题与所述视频推荐池中各个第二视频对应的第二视频标题之间的分词重复率均小于预设重复率，或，所述第一视频标题与所述相似视频标题之间的目标匹配度小于预设匹配度的情况下，确定所述第一视频标题确定为非重复视频标题，并将所述第一视频加入所述视频推荐池。
200.可选的，所述入池模块包括：
201.结果集子模块，用于将所述第一视频存储在中间结果集中，并确定包含所述第一视频存入所述中间结果集的时间信息的时间戳；
202.筛选子模块，用于从所述中间结果集中存储的多个所述第一视频中确定重复视频，并根据所述第一视频对应的时间戳，从所述重复视频中筛选出存入所述中间结果集时间最早的第一视频；
203.添加子模块，用于将所述重复视频中存入所述中间结果集时间最早的第一视频添加至所述视频推荐池中。
204.可选的，所述筛选子模块包括：
205.中间相似子模块，用于每间隔第一预设时长，根据所述中间结果集中存储的多个所述第一视频的视频标题之间的分词重复率，从所述中间结果集中存储的多个所述第一视频中确定中间相似视频；
206.中间重复子模块，用于根据多个所述中间相似视频的视频标题之间的中间匹配度，从所述中间结果集中确定重复视频。
207.可选的，所述装置还包括：
208.中间视频子模块，用于每间隔第二预设时长，根据所述第一视频的时间戳，确定存入所述中间结果集的时长大于第三预设时长的第一视频；
209.中间删除子模块，用于将所述存入所述中间结果集的时长大于第三预设时长的第一视频从所述中间结果集中删除。
210.可选的，所述获取模块包括：
211.信息子模块，用于获取所述第一视频对应的第一标识信息和所述第二视频对应的第二标识信息；
212.判断子模块，用于根据所述第一标识信息和所述第二标识信息，判断所述视频推荐池是否包含所述第一视频；
213.分词处理子模块，用于在所述视频推荐池不包含所述第一视频的情况下，对所述第一视频标题进行分词处理，得到所述第一视频标题包含的第一分词。
214.可选的，所述获取模块包括：
215.分词子模块，用于利用ik分词器以细粒度分词模式，对所述第一视频标题进行细粒度分词，得到所述第一视频标题包含的第一分词。
216.综上所述，本技术提供的一种重复视频的检测装置，包括：获取第一视频对应的第一视频标题中包含的第一分词；根据第一分词和分词索引，确定第一视频标题与视频推荐池中各个第二视频对应的第二视频标题之间的分词重复率；将分词重复率大于或等于预设重复率的第二视频标题，确定为与第一视频标题相似的相似视频标题；确定第一视频标题与相似视频标题之间的目标匹配度，并将目标匹配度大于或等于预设匹配度的相似视频标题对应的第二视频，确定为第一视频的重复视频。可以先通过分词索引从海量的第二视频
中确定出与第一视频相似的视频，再将第一视频的视频标题与数量较少的相似视频的视频标题进行匹配，从第二视频中确定出与第一视频重复的视频，大大降低了确定重复视频所需的运算量，提高了确定重复视频的效率。
217.本发明实施例还提供了一种电子设备，如图10所示，包括处理器501、通信接口502、存储器503和通信总线504，其中，处理器501，通信接口502，存储器503通过通信总线504完成相互之间的通信。
218.存储器503，用于存放计算机程序；
219.处理器501，用于执行存储器503上所存放的程序时，实现如下步骤：
220.一种重复视频的检测方法，所述方法包括：
221.获取第一视频对应的第一视频标题中包含的第一分词；
222.根据所述第一分词和分词索引，确定所述第一视频标题与视频推荐池中各个第二视频对应的第二视频标题之间的分词重复率；所述分词索引包含分词与第二视频标题之间的对应关系；
223.将所述分词重复率大于或等于预设重复率的第二视频标题，确定为与所述第一视频标题相似的相似视频标题；
224.确定所述第一视频标题与所述相似视频标题之间的目标匹配度，并将所述目标匹配度大于或等于预设匹配度的相似视频标题对应的第二视频，确定为所述第一视频的重复视频。
225.上述终端提到的通信总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
226.通信接口用于上述终端与其他设备之间的通信。
227.存储器可以包括随机存取存储器(random access memory，简称ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
228.上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processing，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field－programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
229.在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的重复视频的检测方法。
230.在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的重复视频的检测方法。
231.在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或
部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solid state disk(ssd))等。
232.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
233.本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
234.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。