[發明專利]一種視頻播放量預測方法、裝置及電子設備有效
| 申請號： | 201810901099.0 | 申請日： | 2018-08-09 |
| 公開（公告）號： | CN108989889B | 公開（公告）日： | 2022-01-21 |
| 發明（設計）人： | 謝忠玉 | 申請（專利權）人： | 北京奇藝世紀科技有限公司 |
| 主分類號： | H04N21/442 | 分類號： | H04N21/442 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 項京;馬敬 |
| 地址： | 100080 北京市海淀區*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 視頻 放量 預測 方法 裝置 電子設備 | ||
1.一種視頻播放量預測方法，其特征在于，包括：
獲取待預測時間段之前預設數量的已知視頻播放量；其中，所述已知視頻播放量包括真實視頻播放量和/或預測視頻播放量；
將所述已知視頻播放量作為預先訓練的預設的神經網絡模型的輸入，將所述神經網絡模型的輸出作為所述待預測時間段對應的預測視頻播放量；其中，所述神經網絡模型是根據歷史真實視頻播放量對預設模型進行訓練得到的，所述預設數量是所述預設模型預測的視頻播放量與真實視頻播放量最接近時的數量。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述神經網絡模型的訓練過程包括：
獲取歷史真實視頻播放量；其中，各所述歷史真實視頻播放量與各時間段一一對應；
依次確定各目標時間段，將所述目標時間段之前多個連續時間段對應的歷史真實視頻播放量作為預設模型的輸入，將所述預設模型的輸出作為所述目標時間段的預測視頻播放量；計算所述目標時間段的預測視頻播放量與所述目標時間段對應的歷史真實視頻播放量的殘差，并根據所述殘差調整所述預設模型的參數，直至所述殘差滿足預設條件時，將所述預設模型作為所述神經網絡模型。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，獲取歷史真實視頻播放量之后，所述方法還包括：
對所述歷史真實視頻播放量進行預處理；
所述將所述目標時間段之前多個連續時間段對應的歷史真實視頻播放量作為預設模型的輸入，將所述預設模型的輸出作為所述目標時間段的預測視頻播放量；計算所述目標時間段的預測視頻播放量與所述目標時間段對應的歷史真實視頻播放量的殘差，包括：
將所述目標時間段之前多個連續時間段對應的預處理后的歷史真實視頻播放量作為預設模型的輸入，將所述預設模型的輸出作為所述目標時間段的預測視頻播放量；計算所述目標時間段的預測視頻播放量與所述目標時間段對應的預處理后的歷史真實視頻播放量的殘差。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述對所述歷史真實視頻播放量進行預處理，包括以下至少一項：
根據所述歷史真實視頻播放量中每個視頻播放量對應的時間段，對缺失的時間段對應的視頻播放量進行補充；
對所述歷史真實視頻播放量中的異常視頻播放量進行修正；
通過滑動平均方式，根據預設的滑動窗口大小，對所述歷史真實視頻播放量進行平滑處理。
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述對所述歷史真實視頻播放量進行預處理之前，所述方法還包括：
獲取驗證數據，其中，所述驗證數據為真實視頻播放量；
根據所述驗證數據，以及所述預設模型，確定所述滑動窗口大小。
6.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述將所述預設模型作為所述神經網絡模型之后，所述方法還包括：
按照設定的周期，對所述神經網絡模型進行更新。
7.一種視頻播放量預測裝置，其特征在于，包括：
數據獲取模塊，用于獲取待預測時間段之前預設數量的已知視頻播放量；其中，所述已知視頻播放量包括真實視頻播放量和/或預測視頻播放量；
數據預測模塊，用于將所述已知視頻播放量作為預先訓練的預設的神經網絡模型的輸入，將所述神經網絡模型的輸出作為所述待預測時間段對應的預測視頻播放量；其中，所述神經網絡模型是根據歷史真實視頻播放量對預設模型進行訓練得到的，所述預設數量是所述預設模型預測的視頻播放量與真實視頻播放量最接近時的數量。
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