一种视频数据分析方法及装置、电子设备、存储介质与流程

本技术涉及数据分析，特别涉及一种视频数据分析方法及装置、电子设备、存储介质。

背景技术：

1、当前的视频应用以及视频内容越来越多，所以为了能吸引用户，增加用户对视频应用的粘度，当前的视频应用都会将当前受广大用户欢迎的视频内容以及可能符合用户个人兴趣的内容推送给用户，从而实现向用户推荐其可能感兴趣，并进行观看的视频。

2、当前推送视频内容的方式，主要是将热度较高的视频内容，即被点击播放次数较多的视频内容，以及评分较高的视频内容作为受欢迎的视频内容推送给用户。或者分析用户点击观看的视频的共同特征，并将具有该共同特征的视频内容认定为用户感兴趣的内容并推送给用户。

3、但是当前的视频内容的热度以及评分容易存在虚假问题，即通过多人刻意多次点击播放，以提高视频内容的热度，以及通过多人进行不真实的评论。并且，由于在播放前用户不能确定视频内容是否符合自己喜好，所以用户在点击播放视频后，其可能只是看了开头的一部分，或者只是跳跃性地浏览了感兴趣的部分，所以用户点击播放的视频，并不一定是符合用户兴趣的视频，因此现有的方式并不能保证准确地向用户推送其兴趣的视频内容。

技术实现思路

1、基于上述现有技术的不足，本技术提供了一种视频数据分析方法及装置、电子设备、存储介质，以解决现有技术无法保证准确地向用户推送其兴趣的视频内容的问题。

2、为了实现上述目的，本技术提供了以下技术方案：

3、本技术第一方面提供了一种视频数据分析方法，包括：

4、获取各个客户端实时采集到的各个目标视频的目标状态的信息以及各个所述客户端生成的状态节点；其中，所述目标状态包括视频渲染状态、视频播放状态、视频结束状态以及视频暂停状态；所述状态节点为在所述目标视频的所述目标状态发生变化时生成的，用于关联发生状态变化前后的两个所述目标状态的信息节点；

5、按照当前分析目标对应的预设分析策略，基于所述状态节点对与所述当前分析目标相关的各个所述目标状态的信息进行统计计算，得到所述当前分析目标对应的统计参数；其中，所述当前分析目标为任意一个用户或视频类型；

6、基于所述当前分析目标对应的统计参数，从各个所述目标视频中确定出当前推送视频，并将所述当前推送视频推送给用户。

7、可选地，在上述的视频数据分析方法中，所述获取各个客户端实时采集到的各个目标视频的目标状态的信息以及各个所述客户端生成的状态节点之前，还包括：

8、接收任意一个所述客户端发送的数据收集配置请求；其中，所述数据收集配置请求在所述客户端启动后发送；

9、根据所述数据收集配置请求中的所述客户端所在的设备的信息，向所述客户端下发配置方案，以触发所述客户端解析所述配置方案，得到数据收集策略，并当用户在所述客户端上触发任意一个所述目标视频，产生所述配置方案中配置的所述目标状态时，采集当前所述目标视频的所述目标状态的信息，并生成对应的所述状态节点。

10、可选地，在上述的视频数据分析方法中，所述当前分析目标为任意一个用户，所述按照当前分析目标对应的预设分析策略，基于所述状态节点对与所述当前分析目标相关的各个所述目标状态的信息进行统计计算，得到所述当前分析目标对应的统计参数，包括：

11、分别针对每个当前分析视频，统计所述当前分析目标触发产生的所述当前分析视频的所述视频渲染状态的次数和所述视频播放状态的次数；其中，所述当前分析视频为所述当前分析目标触发产生任意一个所述目标状态的所述目标视频；

12、将所述当前分析视频的所述视频播放状态的次数除以所述视频渲染状态的次数，得到所述当前分析视频的真实体验率；

13、基于关联所述当前分析目标触发产生的所述当前分析视频的所述视频播放状态的每个所述状态节点，确定所述当前分析目标每次触发产生所述当前分析视频的所述视频播放状态后，保持在所述视频播放状态下的时长总和；

14、将所述时长总和除以所述视频播放状态的次数，得到平均保持时长。

15、可选地，在上述的视频数据分析方法中，所述基于所述当前分析目标对应的统计参数，从各个所述目标视频中确定出当前推送视频，并将所述当前推送视频推送给用户，包括：

16、分别针对每个当前分析视频，将统计得到的所述当前分析视频的所述视频渲染状态的次数、所述真实体验率以及所述平均保持时长相乘，得到所述当前分析目标对所述当前分析视频的体验度；

17、分析出体验度大于预设体验度的各个所述当前分析视频的共同属性特征；

18、从各个所述目标视频中筛选出多个具有所述共同属性特征，且不属于所述当前分析视频的所述目标视频，确定为所述当前推送视频，并将各个所述当前推送视频推送给所述当前分析目标。

19、可选地，在上述的视频数据分析方法中，所述当前分析目标为视频类型，所述按照当前分析目标对应的预设分析策略，基于所述状态节点对与所述当前分析目标相关的各个所述目标状态的信息进行统计计算，得到所述当前分析目标对应的统计参数，包括：

20、分别针对每个所述视频类型，统计属于所述视频类型的各个所述目标视频的所述视频渲染状态的总次数、所述视频播放状态的总次数以及平均保持时长的总和；其中，所述平均保持时长为所述目标视频每次保持在所述视频播放状态的总时长与所述目标视频进入所述视频播放状态的次数的比值；所述目标视频保持在所述视频播放状态的时长基于关联有所述目标视频的所述视频播放状态的所述状态节点确定；

21、将属于所述视频类型的各个所述目标视频的所述视频播放状态的总次数除以所述视频渲染状态的总次数，得到所述视频类型的总真实体验率；

22、分别将属于所述视频类型的各个所述目标视频的所述视频渲染状态的总次数、所述总真实体验率以及所述平均保持时长的总和，除以属于所述视频类型的所述目标视频的总数，得到所述视频类型对应的所述视频渲染状态的次数均值、所述总真实体验率的均值以及所述平均保持时长的均值；

23、统计属于所述视频类型的各个所述目标视频的所有所述目标状态的总数以及所述状态节点的总数；

24、将所述状态节点的总数除以所述目标状态的总数，得到所述视频类型对应的节点率。

25、可选地，在上述的视频数据分析方法中，所述基于所述当前分析目标对应的统计参数，从各个所述目标视频中确定出当前推送视频，并将所述当前推送视频推送给用户，包括：

26、筛选出对应的节点率低于预设节点率的各个所述视频类型；

27、针对筛选出的每个所述视频类型，将所述视频类型对应的所述视频渲染状态的次数均值、所述总真实体验率的均值以及所述平均保持时长的均值相乘，得到筛选出的各个所述视频类型对应的平均体验度；

28、筛选出对应的平均体验度大于预设平均体验度的各个所述视频类型；

29、基于各个所述视频类型对应的平均体验度，确定各个所述视频类型对应的权重；

30、分别按照筛选出的每个所述视频类型对应的权重，从各个所述目标视频中选取出属于各个所述视频类型的多个所述目标视频作为当前推送视频，并将所述当前推送视频推送给各个用户。

31、可选地，在上述的视频数据分析方法中，所述获取各个客户端实时采集到的各个目标视频的目标状态的信息以及各个所述客户端生成的状态节点之后，还包括：

32、基于所述状态节点，将过滤掉不属于自定义清洗策略中的所述目标状态；

33、利用过滤后的所述目标状态，按照所述自动清洗策略计算得到对应的视频体验指标。

34、本技术第二方面提供了一种视频数据分析装置，包括：

35、信息获取单元，用于获取各个客户端实时采集到的各个目标视频的目标状态的信息以及各个所述客户端生成的状态节点；其中，所述目标状态包括视频渲染状态、视频播放状态、视频结束状态以及视频暂停状态；所述状态节点为在所述目标视频的所述目标状态发生变化时生成的，用于关联发生状态变化前后的两个所述目标状态的信息节点；

36、统计单元，用于按照当前分析目标对应的预设分析策略，基于所述状态节点对与所述当前分析目标相关的各个所述目标状态的信息进行统计计算，得到所述当前分析目标对应的统计参数；其中，所述当前分析目标为任意一个用户或视频类型；

37、推送单元，用于基于所述当前分析目标对应的统计参数，从各个所述目标视频中确定出当前推送视频，并将所述当前推送视频推送给用户。

38、可选地，在上述的视频数据分析装置中，还包括：

39、接收单元，用于接收任意一个所述客户端发送的数据收集配置请求；其中，所述数据收集配置请求在所述客户端启动后发送；

40、下发单元，用于根据所述数据收集配置请求中的所述客户端所在的设备的信息，向所述客户端下发配置方案，以触发所述客户端解析所述配置方案，得到数据收集策略，并当用户在所述客户端上触发任意一个所述目标视频，产生所述配置方案中配置的所述目标状态时，采集当前所述目标视频的所述目标状态的信息，并生成对应的所述状态节点。

41、可选地，在上述的视频数据分析装置中，所述当前分析目标为任意一个用户，所述统计单元，包括：

42、次数统计单元，用于分别针对每个当前分析视频，统计所述当前分析目标触发产生的所述当前分析视频的所述视频渲染状态的次数和所述视频播放状态的次数；其中，所述当前分析视频为所述当前分析目标触发产生任意一个所述目标状态的所述目标视频；

43、第一体验率计算单元，用于将所述当前分析视频的所述视频播放状态的次数除以所述视频渲染状态的次数，得到所述当前分析视频的真实体验率；

44、第一时长计算单元，用于基于关联所述当前分析目标触发产生的所述当前分析视频的所述视频播放状态的每个所述状态节点，确定所述当前分析目标每次触发产生所述当前分析视频的所述视频播放状态后，保持在所述视频播放状态下的时长总和；

45、第一平均时长计算单元，用于将所述时长总和除以所述视频播放状态的次数，得到平均保持时长。

46、可选地，在上述的视频数据分析装置中，所述推送单元，包括：

47、第一体验度计算单元，用于分别针对每个当前分析视频，将统计得到的所述当前分析视频的所述视频渲染状态的次数、所述真实体验率以及所述平均保持时长相乘，得到所述当前分析目标对所述当前分析视频的体验度；

48、特征分析单元，用于分析出体验度大于预设体验度的各个所述当前分析视频的共同属性特征；

49、第一推送单元，用于从各个所述目标视频中筛选出多个具有所述共同属性特征，且不属于所述当前分析视频的所述目标视频，确定为所述当前推送视频，并将各个所述当前推送视频推送给所述当前分析目标。

50、可选地，在上述的视频数据分析装置中，所述当前分析目标为视频类型，所述统计单元，包括：

51、初始数据统计单元，用于分别针对每个所述视频类型，统计属于所述视频类型的各个所述目标视频的所述视频渲染状态的总次数、所述视频播放状态的总次数以及平均保持时长的总和；其中，所述平均保持时长为所述目标视频每次保持在所述视频播放状态的总时长与所述目标视频进入所述视频播放状态的次数的比值；所述目标视频保持在所述视频播放状态的时长基于关联有所述目标视频的所述视频播放状态的所述状态节点确定；

52、第二体验率计算单元，将属于所述视频类型的各个所述目标视频的所述视频播放状态的总次数除以所述视频渲染状态的总次数，得到所述视频类型的总真实体验率；

53、均值计算单元，用于分别将属于所述视频类型的各个所述目标视频的所述视频渲染状态的总次数、所述总真实体验率以及所述平均保持时长的总和，除以属于所述视频类型的所述目标视频的总数，得到所述视频类型对应的所述视频渲染状态的次数均值、所述总真实体验率的均值以及所述平均保持时长的均值；

54、总数统计单元，用于统计属于所述视频类型的各个所述目标视频的所有所述目标状态的总数以及所述状态节点的总数；

55、节点率计算单元，用于将所述状态节点的总数除以所述目标状态的总数，得到所述视频类型对应的节点率。

56、可选地，在上述的视频数据分析装置中，所述推送单元，包括：

57、第一筛选单元，用于筛选出对应的节点率低于预设节点率的各个所述视频类型；

58、第二体验度计算单元，用于针对筛选出的每个所述视频类型，将所述视频类型对应的所述视频渲染状态的次数均值、所述总真实体验率的均值以及所述平均保持时长的均值相乘，得到筛选出的各个所述视频类型对应的平均体验度；

59、第二筛选单元，用于筛选出对应的平均体验度大于预设平均体验度的各个所述视频类型；

60、权重确定单元，用于基于各个所述视频类型对应的平均体验度，确定各个所述视频类型对应的权重；

61、第二推送单元，用于分别按照筛选出的每个所述视频类型对应的权重，从各个所述目标视频中选取出属于各个所述视频类型的多个所述目标视频作为当前推送视频，并将所述当前推送视频推送给各个用户。

62、可选地，在上述的视频数据分析装置中，还包括：

63、过滤单元，用于基于所述状态节点，将过滤掉不属于自定义清洗策略中的所述目标状态；

64、指标计算单元，用于利用过滤后的所述目标状态，按照所述自动清洗策略计算得到对应的视频体验指标。

65、本技术第三方面提供了一种电子设备，包括：

66、存储器和处理器；

67、其中，所述存储器用于存储程序；

68、所述处理器用于执行所述程序，所述程序被执行时，具体用于实现如上述任意一项所述的视频数据分析方法。

69、本技术第四方面提供了一种计算机存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序被执行时，用于实现如上述任意一项所述的视频数据分析方法。

70、本技术提供了一种视频数据分析方法，获取各个客户端实时采集到的各个目标视频的目标状态的信息以及各个客户端生成的状态节点。其中，目标状态包括视频渲染状态、视频播放状态、视频结束状态以及视频暂停状态；状态节点为在目标视频的目标状态发生变化时生成的，用于关联发生状态变化前后的两个目标状态的信息节点。按照当前分析目标对应的预设分析策略，基于状态节点对与当前分析目标相关的各个目标状态的信息进行统计计算，得到当前分析目标对应的统计参数。其中，当前分析目标为任意一个用户或视频类型，从而可以针对用户，分析用户感兴趣的视频，或者分析受欢迎的视频类型。基于当前分析目标对应的统计参数，从各个目标视频中确定出当前推送视频，并将当前推送视频推送给用户。由于各个目标状态是由用户在视频观看过程中触发产生的，所以通过统计各个目标状态的信息，则可以确定其在观看视频过程中的行为的情况，不仅仅是关注于点击播放。而在播放这些行为可以更准确地反映出其对于视频的感兴趣程度，因此通过对目标状态的信息统计得到的统计参数，可以准确地筛选出满足用户兴趣的视频内容，并推送给用户。