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申请/专利权人：联通沃音乐文化有限公司

摘要：本发明公开了一种基于摘机时长预测算法的视频彩铃播放方法，包括如下步骤：S1、数据获取步骤，从用户数据后台获取所有的必要数据特征信息并输出为CSV数据格式；S2、对获取的用户特征数据完成质量控制，通过传统数据清洗算法解决用户数据信息的空缺值、异常值、无数据的问题，获得经过质量控制的用户数据信息；S3、对获取的质量控制数据进行关键特征筛选，并提取对应的关键特征数据作为回归拟合数据；S4、被叫用户摘机时长预测算法的计算；S5、根据预测的被叫用户摘机时长对视频彩铃进行精彩片段提取播放。本发明采用视频精彩片段提取技术，根据被叫用户摘机时长预测编制新的视频彩铃内容，让用户观接受到更多的关键视频内容信息。

主权项：1.一种基于摘机时长预测算法的视频彩铃播放方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、数据获取步骤，从用户数据后台获取所有的必要数据特征信息并输出为CSV数据格式；S2、对获取的用户特征数据完成质量控制，通过传统数据清洗算法解决用户数据信息的空缺值、异常值、无数据的问题，获得经过质量控制的用户数据信息；S3、对获取的经过质量控制的用户数据进行关键特征筛选，并提取对应的关键特征数据作为回归拟合数据；S4、被叫用户摘机时长预测算法的计算；S5、根据预测的被叫用户摘机时长对视频彩铃进行精彩片段提取播放；S4中被叫用户摘机时长预测算法步骤如下：S41、通过在通信方面的多年经验和对大数据的观察与分析，进行了用户摘机时长的关键特征信息的筛选，并建立摘机时长预测的多维特征数据集，同时某些语义特征要转换为对应的数字特征；S42、将建立的用户多维特征数据集分别打上对应的标签，让每个特征向量都有对应的摘机时长真值标签，数据集包含四个维度的特征、并对应一个电话接通时长的真值；S43、数据集作为LassoRegression回归模型的输入，经过对模型的训练学习与参数更新获得最终模型参数，并获得回归预测结果，回归结果即为对用户电话接通时长的预测结果；回归模型是从多维特征数据中获取经过训练的参数模型，LassoRegression的回归误差公式如下: S44、将测试集送入训练好的模型预测，通过均方误差MSE、均方根误差RMSE、或者R-square系数进行评估，判断模型回归效果，公式如下： S5具体步骤如下：S51、通过将短视频拆帧，利用降维算法对每一帧画面进行数据降维后放入数组，得到代表整个视频数据的二维特征向量，并根据每一帧的时序信息为该特征向量添加一个代表时间的维度得到三维特征向量，这个三维特征向量代表了短视频的特征信息；S52、针对短视频特征基于k-means算法即K均值算法，根据时间特征，在保留时序信息的基础上对该三维特征向量进行无监督聚类，其聚类类别的数量也是自适应的，从而提取出多个视频片段，这些片段就是该短视频的精彩片段；S53、在预测出用户接通电话时长的基础上，对视频片段按时序进行拼接，根据各视频片段的时长整合出不少于最近预测时长的精彩视频，通过对视频彩铃内容的压缩和提取让电话拨通方的用户在有限的时间获取尽可能多的视频信息。

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