一种基于关键帧信息的用户预测分析管理系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于关键帧信息的用户预测分析管理系统，具体涉及互联网数据处理领域，本发明专利技术设置了视频内容解析模块和视频内容关键词确定模块对用户浏览过的历史视频内容进行解析后获取视频关键内容，基于生成的视频关键摘要安排若干个有视频关键内容标注经验的视频内容标注人员对视频进行关键词标注，并由视频内容标注人员的关键词标注结果确定视频内容关键词，提高了对视频类型概括的准确度，本发明专利技术设置视频自动推荐模块，对于新人用户和非新人用户执行两种推荐方法，能够为用户推荐更符合其视频浏览习惯的视频，提高了视频推荐与用户喜好的匹配度，避免了用户在切换短视频时花费太长时间。视频时花费太长时间。视频时花费太长时间。

【技术实现步骤摘要】
一种基于关键帧信息的用户预测分析管理系统


[0001]本专利技术涉及互联网数据处理
，更具体地说，本专利技术涉及一种基于关键帧信息的用户预测分析管理系统。

技术介绍

[0002]目前，作为人们便携的常用通讯工具和常用交流工具，各种类型的应用程序纷纷应用于手机端以提升人气量、增加经济收入。
[0003]现有的短视频APP的视频自动推荐管理系统在执行短视频的类型选择功能时通过浏览记录获取用户观看过的视频并对其进行分类，再根据不同类型短视频的观看数量确定用户的短视频观看类型偏好，根据用户的短视频观看类型占比执行视频类型推荐的选择，符合用户的观看偏好，满足了用户对软件的使用需求。
[0004]然而上述系统仍存在一些问题：仅根据用户观看过的视频进行类型的数量排序执行视频类型的选择，选择模式过于简单，没有深入解析和挖掘用户的观看顺序和观看习惯，导致用户经常陷入繁琐的短视频切换过程，数据分析判断的准确度还有待提高。

技术实现思路

[0005]为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种基于关键帧信息的用户预测分析管理系统，以解决现有选择模式简单的技术问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于关键帧信息的用户预测分析管理系统，包括：
[0007]用户视频浏览信息记录模块：用于自动记录用户在注册目标APP后的视频浏览信息，包括视频观看数据记录单元、视频互动数据记录单元以及视频满意度数据记录单元；
[0008]视频浏览信息定期处理模块：用于定期对用户视频浏览信息记录模块中记录的历史视频浏览信息进行处理，包括视频观看热度指数计算单元、视频互动活跃度指数计算单元、视频浏览满意度指数计算单元、历史视频综合关注度指数计算单元，以及视频吸引力判断单元；
[0009]视频内容解析模块：用于对用户浏览过的历史视频内容进行解析后获取视频关键内容，包括视频元数据获取单元、视频关键帧抽取单元以及视频关键摘要生成单元；
[0010]视频内容关键词确定模块：基于生成的视频关键摘要安排若干个有视频关键内容标注经验的视频内容标注人员对视频进行关键词标注，并由视频内容标注人员的关键词标注结果确定视频内容关键词，所述视频内容关键词确定模块包括标注信息记录单元、标注信息汇总单元、同类关键词出现频率计算单元、关键词出现频率判断单元，以及视频内容关键词确定单元；
[0011]用户视频浏览数据预测模块：用于对用户历史浏览视频的历史视频综合关注度指数与对应视频的关键词描述信息之间的关系进行相关处理后挖掘用户进行视频浏览的影响因素并由影响因素计算用户的预期视频综合关注度指数；
[0012]视频自动推荐模块：用于参考用户实名注册信息或者用户视频浏览数据预测模块中的视频浏览影响因素自动向用户推荐视频，包括新人用户视频推荐单元和老用户视频推荐单元；
[0013]视频推荐信息反馈模块：用于反馈用户对于系统推荐的视频的浏览数据；
[0014]预测准确度计算模块：基于视频推荐信息反馈模块反馈的用户的浏览数据计算实际对应视频综合关注度指数并与预期的视频综合关注度指数进行对比，计算用户视频浏览数据预测准确度指数；
[0015]预测准确度判断模块：用于对计算出的预测准确度指数进行判断，若计算出的预测准确度指数大于预测准确度预设值时说明系统的预测准确度达标，若计算出的预测准确度指数低于预测准确度预设值时说明系统的预测准确度不达标，需要细化用户浏览视频影响因素；
[0016]数据库：用于储存系统中的所有数据。
[0017]优选的，用户视频浏览信息记录模块中视频观看数据记录单元用于记录用户观看过的视频时长、用户对不同视频的播放次数、播放时长；视频互动数据记录单元用于记录用户对不同视频的评论次数和转发次数；视频满意度数据记录单元用于记录用户对于不同视频的点赞情况、收藏情况、对视频不感兴趣选项点击情况以及视频创作者的关注情况。
[0018]优选的，视频浏览信息定期处理模块中每间隔一周对用户这一周内的视频浏览数据进行一次处理，具体计算过程如下：
[0019]视频观看热度指数计算单元：基于用户观看的视频时长t
a
、用户对视频的播放次数n
a
以及用户对视频的播放时长t
b
计算用户的视频观看热度指数α
c
，具体计算公式为：若视频单次播放未完成，对应播放次数为1，若视频有过多次播放记录，对应播放次数为已播完次数与未播完次数之和；
[0020]视频互动活跃度指数计算单元：基于用户在视频中的评论次数n
b
和转发次数n
c
计算用户的视频互动活跃度指数β
c
，具体计算公式为：其中x1、x2为活跃度影响指数因子，x1>1,x2>1；
[0021]视频浏览满意度指数计算单元：将用户对视频的点赞情况、收藏情况、屏蔽情况，以及对视频创作者的关注情况进行逐个确定，并以数据形式表示，若用户对视频点赞则对应的点赞影响参数a0数值为1，若用户未对视频点赞则对应点赞影响参数a0数值为0，若用户选择收藏视频则对应的收藏影响参数b0数值为1，若用户未选择收藏视频则对应的收藏影响参数b0数值为0，若用户选择屏蔽该视频则对应的屏蔽影响参数c0数值为1，其余影响因素数值均转变为0，若用户未选择屏蔽该视频则对应的屏蔽影响参数c0数值为0，其余影响因素数值不变化，若用户选择关注视频创作者则对应的创作者关注影响参数d0数值为1，若用户未选择关注视频创作者则对应的创作者关注影响参数d0数值为0，计算视频满意度指数γ
c
，具体计算公式为：其中y1、y2、y3、y4分别为四种影响因素对应的比例系数，y3>y4>y2>y1>0；
[0022]历史视频综合关注度指数计算单元：基于计算出的视频观看热度指数、视频互动活跃度指数以及视频浏览满意度指数计算历史综合关注度指数Xc，具体计算公式为：其中z1、z2、z3分别为对应指数的比例因子，0<z1<z2<z3；
[0023]视频吸引力判断单元：基于计算出的视频综合关注度指数判断该视频对于用户的吸引力，当历史视频综合关注度低于视频综合关注度指数预设值时说明该视频对用户无吸引力，当视频综合关注度大于预设值时说明该视频对用户有吸引力。
[0024]优选的，视频内容解析模块中视频元数据获取单元用于从用户的历史浏览视频中获取视频元数据，所述视频元数据包括视频标题、视频发布作者的描述关键词、视频语音信息，以及视频视觉信息，所述视频视觉信息包括视频人物、物品、场景、动作等大量的视频内在信息；视频关键帧抽取单元用于将获取到的视频元数据分解为若干个视频帧后，将其按照不同镜头进行分类，属于同一镜头的视频帧以第一张出现在镜头中的视频帧为基准计算其余同镜头视频帧的元素匹配度和所含元素丰富度，选择每个镜头中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于关键帧信息的用户预测分析管理系统，其特征在于：包括：用户视频浏览信息记录模块：用于自动记录用户在注册目标APP后的视频浏览信息，包括视频观看数据记录单元、视频互动数据记录单元以及视频满意度数据记录单元；视频浏览信息定期处理模块：用于定期对用户视频浏览信息记录模块中记录的历史视频浏览信息进行处理，包括视频观看热度指数计算单元、视频互动活跃度指数计算单元、视频浏览满意度指数计算单元、历史视频综合关注度指数计算单元，以及视频吸引力判断单元；视频内容解析模块：用于对用户浏览过的历史视频内容进行解析后获取视频关键内容，包括视频元数据获取单元、视频关键帧抽取单元以及视频关键摘要生成单元；视频内容关键词确定模块：基于生成的视频关键摘要安排若干个有视频关键内容标注经验的视频内容标注人员对视频进行关键词标注，并由视频内容标注人员的关键词标注结果确定视频内容关键词，所述视频内容关键词确定模块包括标注信息记录单元、标注信息汇总单元、同类关键词出现频率计算单元、关键词出现频率判断单元，以及视频内容关键词确定单元；用户视频浏览数据预测模块：用于对用户历史浏览视频的历史视频综合关注度指数与对应视频的关键词描述信息之间的关系进行相关处理后挖掘用户进行视频浏览的影响因素并由影响因素计算用户的预期视频综合关注度指数；视频自动推荐模块：用于参考用户实名注册信息或者用户视频浏览数据预测模块中的视频浏览影响因素自动向用户推荐视频，包括新人用户视频推荐单元和老用户视频推荐单元；视频推荐信息反馈模块：用于反馈用户对于系统推荐的视频的浏览数据；预测准确度计算模块：基于视频推荐信息反馈模块反馈的用户的浏览数据计算实际对应视频综合关注度指数并与预期的视频综合关注度指数进行对比，计算用户视频浏览数据预测准确度指数；预测准确度判断模块：用于对计算出的预测准确度指数进行判断，若计算出的预测准确度指数大于预测准确度预设值时说明系统的预测准确度达标，若计算出的预测准确度指数低于预测准确度预设值时说明系统的预测准确度不达标，需要细化用户浏览视频影响因素。2.根据权利要求1所述的一种基于关键帧信息的用户预测分析管理系统，其特征在于：所述用户视频浏览信息记录模块中视频观看数据记录单元用于记录用户观看过的视频时长、用户对不同视频的播放次数、播放时长；视频互动数据记录单元用于记录用户对不同视频的评论次数和转发次数；视频满意度数据记录单元用于记录用户对于不同视频的点赞情况、收藏情况、对视频不感兴趣选项点击情况以及视频创作者的关注情况。3.根据权利要求1所述的一种基于关键帧信息的用户预测分析管理系统，其特征在于：所述视频浏览信息定期处理模块中每间隔一周对用户这一周内的视频浏览数据进行一次处理，具体计算过程如下：视频观看热度指数计算单元：基于用户观看的视频时长t
a
、用户对视频的播放次数n
a
以及用户对视频的播放时长t
b
计算用户的视频观看热度指数α
c
，具体计算公式为：
若视频单次播放未完成，对应播放次数为1，若视频有过多次播放记录，对应播放次数为已播完次数与未播完次数之和；视频互动活跃度指数计算单元：基于用户在视频中的评论次数n
b
和转发次数n
c
计算用户的视频互动活跃度指数β
c
，具体计算公式为：其中x1、x2为活跃度影响指数因子，x1>1,x2>1；视频浏览满意度指数计算单元：将用户对视频的点赞情况、收藏情况、屏蔽情况，以及对视频创作者的关注情况进行逐个确定，并以数据形式表示，若用户对视频点赞则对应的点赞影响参数a0数值为1，若用户未对视频点赞则对应点赞影响参数a0数值为0，若用户选择收藏视频则对应的收藏影响参数b0数值为1，若用户未选择收藏视频则对应的收藏影响参数b0数值为0，若用户选择屏蔽该视频则对应的屏蔽影响参数c0数值为1，其余影响因素数值均转变为0，若用户未选择屏蔽该视频则对应的屏蔽影响参数c0数值为0，其余影响因素数值不变化，若用户选择关注视频创作者则对应的创作者关注影响参数d0数值为1，若用户未选择关注视频创作者则对应的创作者关注影响参数d0数值为0，计算视频满意度指数γ
c
，具体计算公式为：其中y1、y2、y3、y4分别为四种影响因素对应的比例系数，y3>y4>y2>y1>0；历史视频综合关注度指数计算单元：基于计算出的视频观看热度指数、视频互动活跃度指数以及视频浏览满意度指数计算历史综合关注度指数Xc，具体计算公式为：其中z1、z2、z3分别为对应指数的比例因子，0<z1<z2<z3；视频吸引力判断单元：基于计算出的视频综合关注度指数判断该视频对于用户的吸引力，当历史视频综合关注度低于视频综合关注度指数预设值时说明该视频对用户...

【专利技术属性】
技术研发人员：李焱，梁海健，朱武锋，谭海辉，
申请(专利权)人：广东天讯达资讯科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：