[发明专利]一种设置播放参数的方法和装置有效
申请号: | 201710851178.0 | 申请日: | 2017-09-20 |
公开(公告)号: | CN107612912B | 公开(公告)日: | 2022-02-25 |
发明(设计)人: | 马宝岩;王孝满;陈嘉文;杨彬;辜竹青 | 申请(专利权)人: | 北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司 |
主分类号: | H04L65/40 | 分类号: | H04L65/40;H04L67/125;H04L67/06;H04L67/02;H04L69/16 |
代理公司: | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人: | 张一军;杨晓伟 |
地址: | 100195 北京市海淀区杏石口路6*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 设置 播放 参数 方法 装置 | ||
1.一种设置播放参数的方法,其特征在于,包括:
响应于客户端根据发送策略发起的信息接收请求,接收包含播放器的状态数据和本地播放参数的播放信息,其中,所述发送策略指示了根据所述播放信息的优先级设置不同的发送频率,所述状态数据包括异常数据或速度数据中的至少一项以及公共数据;其中,异常数据为客户端根据播放器的异常生成的数据;速度数据为客户端根据播放器对媒体流的下载速度生成的数据;公共数据包括客户端的网络类型、网络运行商或当前位置中的至少一项;其中,所述播放器为用于播放网络直播的媒体流的播放器;
根据所述播放信息生成远程播放参数;
向客户端发送所述远程播放参数;以及,
若确定播放器状态满足随机调整条件,则在预设的合法区间内生成随机播放参数作为远程播放参数,其中,所述随机播放参数由客户端或服务端生成。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述播放信息生成远程播放参数的步骤包括:
对所述状态数据和所述本地播放参数进行机器学习,根据机器学习的结果选择最优参数作为远程播放参数。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述机器学习使用的算法包括K-近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、线性回归算法、SVM算法、AdaBoost元算法或人工神经网络算法中的至少一种。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述随机调整条件包括:
自前一次所述本地播放参数发生改变的时刻起,播放器发生异常的次数达到异常阈值;或者,
自开始执行本次接收任务的时刻起,所述本地播放参数没有发生改变,且播放器发生异常的次数达到异常阈值;或者,
确定接收到的播放信息尚未满足进行机器学习的条件。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在向客户端发送所述远程播放参数的步骤中,使用与所述客户端之间建立的长连接发送所述远程播放参数。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述长连接为基于WebSocket协议的长连接。
7.一种设置播放参数的装置,其特征在于,包括:
第二接收模块,用于响应于客户端根据发送策略发起的信息接收请求,接收包含播放器的状态数据和本地播放参数的播放信息,其中,所述发送策略指示了根据所述播放信息的优先级设置不同的发送频率,所述状态数据包括异常数据或速度数据中的至少一项以及公共数据;其中,异常数据为客户端根据播放器的异常生成的数据;速度数据为客户端根据播放器对媒体流的下载速度生成的数据;公共数据包括客户端的网络类型、网络运行商或当前位置中的至少一项;其中,所述播放器为用于播放网络直播的媒体流的播放器;
远程参数生成模块,用于根据所述播放信息生成远程播放参数;
第二发送模块,用于向客户端发送所述远程播放参数;
第二随机参数模块,用于在确定播放器状态满足随机调整条件后,在预设的合法区间内生成随机播放参数作为远程播放参数,其中,所述随机播放参数由客户端或服务端生成。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述远程参数生成模块还用于对所述状态数据和所述本地播放参数进行机器学习,根据机器学习的结果选择最优参数作为远程播放参数。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述机器学习使用的算法包括K-近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、线性回归算法、SVM算法、AdaBoost元算法或人工神经网络算法中的至少一种。
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