一种基于DPI的OTT视频收视率分析方法、设备及存储介质技术

本发明专利技术涉及网络流量管理和监控领域，具体地，涉及一种基于DPI的OTT视频收视率分析方法、设备及存储介质。本发明专利技术的第一方面，提供了一种基于DPI的OTT视频收视率分析方法，包括以下步骤：获取数据：利用DPI设备获取数据，包括各视频ID；统计时长：去除流的间隔时长，统计同一视频的实际观看时长；计算收视率：计算各视频的收视率。本发明专利技术还提供了一种基于DPI的OTT视频收视率分析设备，以及一种计算机的可读存储设备。通过DPI数据获得用户实际传输流量的时长作为实际观看时长，而非统计用户打开该视频的时长，排除了广告、用户暂停等情况，并且覆盖范围更大，使得获得的OTT收视率更准确。

【技术实现步骤摘要】
一种基于DPI的OTT视频收视率分析方法、设备及存储介质
：本专利技术涉及网络流量管理和监控领域，具体地，涉及一种基于DPI的OTT视频收视率分析方法、设备及存储介质。
技术介绍
：随着智能电视渗透率的不断提高，智能电视提供给人们的不仅仅是直播端的服务，它涵盖生活(购物、医疗)、娱乐(游戏)、教育等功能，内容资源也朝着多元、个性化发展。在碎片化时代，用户大屏使用行为的拉锯战中，点播成为大赢家。为了吸引用户注意力，在用户碎片化的时间里提供便捷式服务，更加人性化的观看体验、与用户建立粘性关系等都是点播更受青睐的原因。电视受众从传统电视向OTT终端转移，面对大屏，用户智能点播行为已经显著超越传统直播收视行为，用户在大屏上消耗的时间日趋在向点播行为倾斜。并且智能电视受众主要是高学历、高收入和消费能力强的中产阶级群体，广告商业价值逐渐凸显。传统收视率调查的维度已不足以支撑广告主、电视台等精准营销的需求，时代技术的发展需要全新多维度的数据分析体系，去完善智能电视收视率统计和研究。因此，本领域亟需一种基于DPI的OTT视频收视率分析方法、设备及存储介质。有鉴于此，提出本专利技术。
技术实现思路
：有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于DPI的OTT视频收视率分析方法、设备及存储介质，以解决现有技术中的至少一项技术问题。具体地，本专利技术的第一方面，提供了一种基于DPI的OTT视频收视率分析方法，包括以下步骤：获取数据：利用DPI设备获取数据，包括各视频ID；统计时长：去除流的间隔时长，统计同一视频的实际观看时长；计算收视率：计算各视频的收视率。采用上述技术方案，通过DPI数据获得用户实际传输流量的时长作为实际观看时长，而非统计用户打开该视频的时长，排除了广告、用户暂停等情况，并且覆盖范围更大，使得获得的OTT收视率更准确。进一步地，所述基于DPI的OTT视频收视率分析方法，还包括以下步骤：数据分组：对获取的数据按照视频ID和用户账号进行分组。采用上述技术方案，分组处理数据流，便于发现重复数据，便于对同类数据进行统一处理，提高计算效率。进一步地，所述数据分组，还包括以下步骤：按照流顺序排序，相邻流的间隔大于阈值的，划分到不同组。采用上述技术方案，便于去除间隔时间，便于对相对集中的观看统一处理，提交计算效率和计算精度。进一步地，所述基于DPI的OTT视频收视率分析方法，还包括以下步骤：数据筛除：同一组数据中同一视频ID存在多种数据，只保留一种数据。采用上述技术方案，同一组数据为某账号下一段时间内观看所有平台下某一视频的数据，若存在多种数据，则说明在同一时间下利用多个平台或者设备对同一视频进行观看，会构成重复统计，所述数据筛除能防止重复统计，使得收视率计算得更精准。进一步地，所述数据筛除，包括以下步骤：判断同一组数据中是否存在同一视频的多种数据，若是，比较多种数据，保留时长值最大的数据。采用上述技术方案，将观看时间最长值作为保留下来的数据，使得保留下来的观看时长涵盖这段时间在其他设备的时长，使得计算结果更准确。进一步地，所述统计时长包括以下步骤：计算数据累积时长Tdata：Tdata＝end_t-start_t，其中start_t为最小流开始时间，end_t为最大流开始时间end_t；计算报文累积时长Tpcap：其中其中，ΔTi为每个分段视观看频时长，endi为每个视频分片的结束时间，starti为每个视频分片的开始时间。计算实际观看时长T：T＝MAX(Tdata,Tpcap)，其中，Tdata为数据累积时长，Tpcap为报文累积时长。采用上述技术方案，分别计算报文累积时长和数据累积时长，采用多种方式统计实际观看时长，防止数据丢失造成数值错误，提高容错率。进一步地，所述计算收视率包括以下步骤：计算视频ID收视率：视频ID收视率＝该视频ID实际观看时长/所有视频ID实际观看时长。采用上述技术方案，按照视频ID计算出某个视频的收视率，不易丢失相关数据，结果更准确。进一步地，所述计算收视率包括以下步骤：计算分段视频的收视率：分段视频收视率＝该分段视频实际观看时长/该视频ID实际观看时长。采用上述技术方案，获得分段视频收视率，使收视率的计算精确到视频的某个片段，便于后期向用户推荐精彩片段或者用户自行查找精彩片段。本专利技术第二方面提供了一种基于DPI的OTT视频收视率分析设备，所述设备包括：存储器及处理器，所述存储器上至少有一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行，以实现上述方法。本专利技术第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行，以实现上述方法。综上所述，本专利技术具有以下有益效果：1.通过DPI数据获得用户实际传输流量的时长作为实际观看时长，而非统计用户打开该视频的时长，排除了广告、用户暂停等情况，使得获得的OTT收视率更准确；2.所述数据筛除能防止重复统计，使得收视率计算得更精准；3.分组处理数据流，便于发现重复数据，便于对同类数据进行统一处理，提高计算效率；4.分别计算报文累积时长和数据累积时长，采用多种方式统计实际观看时长，防止数据丢失造成数值错误，提高容错率。附图说明：为了更清楚地说明本专利技术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，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术基于DPI的OTT视频收视率分析方法第一种实施方式的示意图；图2为本专利技术基于DPI的OTT视频收视率分析方法第二种实施方式的示意图；图3为本专利技术基于DPI的OTT视频收视率分析方法第三种实施方式的示意图；图4为本专利技术一个视频数据的组成的示意图。具体实施方式：下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。在本专利技术使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本专利技术。在本专利技术和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。以下将通过实施例对本专利技术进行详细描述。以下对本申请涉及的一些概念进行解释：1.DPI(DeepPacketInspection)：是一种基于数据包的深度检测技术，针本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于DPI的OTT视频收视率分析方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取数据：利用DPI设备获取数据，包括各视频ID；/n统计时长：去除流的间隔时长，统计同一视频的实际观看时长；/n计算收视率：计算各视频的收视率。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于DPI的OTT视频收视率分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取数据：利用DPI设备获取数据，包括各视频ID；
统计时长：去除流的间隔时长，统计同一视频的实际观看时长；
计算收视率：计算各视频的收视率。


2.根据权利要求1所述的基于DPI的OTT视频收视率分析方法，其特征在于：所述基于DPI的OTT视频收视率分析方法，还包括以下步骤：
数据分组：对获取的数据按照视频ID和用户账号进行分组。


3.根据权利要求2所述的基于DPI的OTT视频收视率分析方法，其特征在于：所述数据分组，还包括以下步骤：
按照流顺序排序，相邻流的间隔大于阈值的，划分到不同组。


4.根据权利要求1-3任一项所述的基于DPI的OTT视频收视率分析方法，其特征在于：所述基于DPI的OTT视频收视率分析方法，还包括以下步骤：
数据筛除：同一组数据中同一视频ID存在多种数据，只保留一种数据。


5.根据权利要求4所述的基于DPI的OTT视频收视率分析方法，其特征在于：所述数据筛除，包括以下步骤：
判断同一组数据中是否存在同一视频的多种数据，若是，比较多种数据，保留时长值最大的数据。


6.根据权利要求1或者5所述的基于DPI的OTT视频收视率分析方法，其特征在于：所述统计时长包括以下步骤：...

【专利技术属性】
技术研发人员：岳艳艳，齐凯，李现强，
申请(专利权)人：北京浩瀚深度信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11