一种数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

1.本公开涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质。


背景技术：

2.目前，短视频越来越流行，用户对视频剪辑的需求也随之增高，高能进度条能帮助用户快速找到热点片段，节省了用户查找的时间。
3.一般地，高能进度条技术主要是通过记录用户发送弹幕以及拖动进度条的次数，然后将用户发送弹幕的次数以及拖动进度条的次数作为各个时间的热度值，然后基于所述热度值绘制热度曲线。但这种方法不适用于弹幕较少、热度值较低的情况，且仅根据发送弹幕次数以及拖动进度条的次数绘制的热度曲线比较粗糙，不能对热点区域进行准确的划分。


技术实现要素：

4.本公开实施例至少提供一种数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质。
5.第一方面，本公开实施例提供了一种数据处理方法，包括：
6.接收用户端在目标视频播放过程中发送的交互信息；其中，所述交互信息包括交互行为和交互时间；
7.针对任一交互时间，确定该交互时间下发生的不同交互行为的目标次数；
8.基于与所述交互行为对应的预设的影响系数和所述目标次数，确定在不同交互时间下不同交互行为对应的热度值；
9.基于所述不同交互时间下不同交互行为对应的热度值，确定所述目标视频对应的热度曲线。
10.一种可能的实施方式中，所述基于与所述交互行为对应的预设的影响系数和所述目标次数，确定在不同交互时间下不同交互行为对应的热度值，包括：
11.针对任一交互时间，将在该交互时间下发生任一交互行为的目标次数，与该任一交互行为对应的影响系数的乘积，作为该任一交互行为在该交互时间下的热度值。
12.一种可能的实施方式中，所述基于所述不同交互时间下不同交互行为对应的热度值，确定所述目标视频对应的热度曲线，包括：
13.基于所述交互时间，对所述不同交互时间下不同交互行为对应的热度值进行聚类处理，并基于聚类结果，确定所述目标视频对应的热度曲线。
14.一种可能的实施方式中，所述基于所述交互时间，对所述不同交互时间下不同交互行为对应的热度值进行聚类处理，包括：
15.以所述目标视频对应的播放时间为横坐标，以热度值为纵坐标，建立热度值坐标系，并确定所述不同交互时间下不同交互行为在所述热度值坐标系下对应的位置点的坐标；
16.在所述热度值坐标系下，基于所述位置点的坐标进行聚类处理。
17.一种可能的实施方式中，所述在所述热度值坐标系下，基于所述位置点的坐标进行聚类处理，包括：
18.按照以下步骤执行类簇的聚类处理，获得多个第一类簇，所述类簇的聚类处理执行至少一次：
19.确定聚类起点对应的位置点；
20.基于所述聚类起点的交互时间和第一预设时间长度，确定聚类时间范围，并确定对应的交互时间位于所述聚类时间范围内的目标位置点；
21.分别将所述目标位置点作为所述聚类起点，并按照所述第一预设时间长度进行聚类，直至确定的聚类时间范围内不包含目标位置点；
22.确定完成一个类簇的聚类处理，并将此次类簇的聚类处理过程中的聚类起点和目标位置点划分至同一类簇；
23.以未划分至类簇的其他任一位置点为聚类起点，重新执行所述类簇的聚类处理步骤，直至将所有位置点均进行类簇划分。
24.一种可能的实施方式中，在将所有位置点均进行类簇划分之后，所述方法还包括执行以下步骤对划分的多个第一类簇进行目标处理：
25.按照预设调整规则调整所述第一预设时间长度，针对前一次进行类簇的聚类处理后得到的任一第一类簇，以该第一类簇内的任一位置点为聚类起点，按照所述调整后的第一预设时间长度，在该第一类簇内重新执行所述类簇的聚类处理步骤，将该第一类簇内的所有位置点再次进行类簇划分，得到多个第二类簇；
26.针对所述多个第二类簇，循环执行所述目标处理步骤，直至满足预设截止条件。
27.一种可能的实施方式中，所述预设截止条件包括以下至少一个：
28.所有类簇的左右时间边界之间的时间间隔与所述目标视频的视频长度之间的比例不大于第一预设比例；
29.所有类簇的左右时间边界之间的时间间隔不大于第二预设时间长度；
30.所述第二类簇的热度值之和与该第二类簇对应的第一类簇的热度值之和之间的比例小于第二预设比例；
31.包含位置点最多的第二类簇的左右时间边界之间的时间间隔小于第三预设时间长度。
32.一种可能的实施方式中，所述确定所述不同交互时间下不同交互行为在所述热度值坐标系下对应的位置点的坐标，包括：
33.基于所述目标视频的观看人数，确定在所述热度坐标系下的参考位置线；其中，所述参考位置线的热度值为所述观看人数按照第三预设比例确定后的值；
34.针对任一交互时间下的任一交互行为，将该交互行为的热度值与所述参考位置线的热度值之和作为该交互行为对应的位置点的纵坐标；以及，将该交互行为对应的交互时间作为该热度值对应的位置点的横坐标。
35.一种可能的实施方式中，所述方法还包括根据以下方法确定所述参考位置线的高度：
36.基于所述目标视频中用于展示所述热度曲线的目标区域的纵向最大高度、该纵向
最大高度对应的预设最大观看人数、所述参考位置线对应的预设高度范围、以及所述参考位置线对应的观看人数，确定所述参考位置线的高度。
37.一种可能的实施方式中，在基于所述位置点的坐标进行聚类处理，得到多个类簇后，所述方法还包括：
38.确定仅包括预定个位置点的目标类簇；
39.将含有纵坐标位于预设坐标范围内的位置点的目标类簇剔除；
40.所述基于聚类结果，确定所述目标视频对应的热度曲线，包括：
41.基于剔除后的类簇包括的位置点，确定所述目标视频对应的热度曲线。
42.一种可能的实施方式中，所述基于聚类结果，确定所述目标视频对应的热度曲线，包括：
43.针对聚类结果中的任一包括多个位置点的类簇，基于该类簇内的位置点的坐标，确定该类簇对应的关键点的位置坐标；
44.基于所述关键点的位置坐标，确定所述目标视频对应的热度曲线。
45.一种可能的实施方式中，所述基于该类簇内的位置点的坐标，确定该类簇对应的关键点的位置坐标，包括：
46.基于该类簇内的位置点的坐标，确定该类簇的左时间边界对应的第一时刻和右时间边界对应的第二时刻；
47.将所述参考位置线上，横坐标为所述第一时刻的点以及横坐标为所述第二时刻的点作为第一关键点，或者，将类簇内横坐标为所述第一时刻的点以及横坐标为所述第二时刻的点作为第一关键点；以及，
48.将该类簇内位置点的热度值之和与所述参考位置线的热度值的相加结果作为第二关键点的纵坐标，将所述第一时刻和所述第二时刻之间的中心时刻作为所述第二关键点的横坐标；
49.其中，所述位置点的热度值为该位置点的纵坐标对应的热度值减去所述参考位置线的热度值。
50.一种可能的实施方式中，所述关键点还包括第三关键点和第四关键点；
51.所述方法还包括根据以下方法确定所述第三关键点和所述第四关键点的位置坐标：
52.基于所述第一预设时间长度和所述第一时刻，确定左边界区域；基于所述第一预设时间长度和所述第二时刻，确定右边界区域；将位于所述左边界区域内的位置点的热度值之和与所述参考位置线的热度值的相加结果，作为第三关键点的纵坐标，将所述左边界区域的中心时刻作为所述第三关键点的横坐标；以及，将位置所述右边界区域的位置点的热度值之和与所述参考位置线的热度值的相加结果作为第四关键点的纵坐标，将所述右边界区域的中心时刻作为所述第四关键点的纵坐标。
53.一种可能的实施方式中，所述基于所述关键点的位置坐标，确定所述目标视频对应的热度曲线，包括：
54.将所述关键点的位置坐标发送至用户端，以使用户端基于接收的位置坐标绘制所述热度曲线；
55.或者，基于所述关键点的位置坐标绘制热度曲线，并将绘制的热度曲线发送至所
述用户端。
56.一种可能的实施方式中，所述影响系数包括正影响系数和负影响系数；第一类型的交互行为对应的影响系数为正影响系数，第二类型的交互行为对应的影响系数为负影响系数；
57.对应的影响系数为正影响系数的交互行为的热度值在所述参考位置线上方，对应的影响系数为负影响系数的交互行为的热度值在参考位置线下方。
58.第二方面，本公开实施例还提供一种数据处理装置，包括：
59.接收模块，用于接收用户端在目标视频播放过程中发送的交互信息；其中，所述交互信息包括交互行为和交互时间；
60.确定模块，用于针对任一交互时间，确定该交互时间下发生的不同交互行为的目标次数；
61.计算模块，用于基于与所述交互行为对应的预设的影响系数和所述目标次数，确定在不同交互时间下不同交互行为对应的热度值；
62.绘图模块，用于基于所述不同交互时间下不同交互行为对应的热度值，确定所述目标视频对应的热度曲线。
63.一种可能的实施方式中，所述计算模块，在所述基于与所述交互行为对应的预设的影响系数和所述目标次数，确定在不同交互时间下不同交互行为对应的热度值时，用于：
64.针对任一交互时间，将在该交互时间下发生任一交互行为的目标次数，与该任一交互行为对应的影响系数的乘积，作为该任一交互行为在该交互时间下的热度值。
65.一种可能的实施方式中，所述绘图模块，在所述基于所述不同交互时间下不同交互行为对应的热度值，确定所述目标视频对应的热度曲线时，用于：
66.基于所述交互时间，对所述不同交互时间下不同交互行为对应的热度值进行聚类处理，并基于聚类结果，确定所述目标视频对应的热度曲线。
67.一种可能的实施方式中，所述绘图模块，在所述基于所述交互时间，对所述不同交互时间下不同交互行为对应的热度值进行聚类处理时，用于：
68.以所述目标视频对应的播放时间为横坐标，以热度值为纵坐标，建立热度值坐标系，并确定所述不同交互时间下不同交互行为在所述热度值坐标系下对应的位置点的坐标；
69.在所述热度值坐标系下，基于所述位置点的坐标进行聚类处理。
70.一种可能的实施方式中，在所述热度值坐标系下，所述绘图模块，在基于所述位置点的坐标进行聚类处理时，用于：
71.按照以下步骤执行类簇的聚类处理，获得多个第一类簇，所述类簇的聚类处理执行至少一次：
72.确定聚类起点对应的位置点；
73.基于所述聚类起点的交互时间和第一预设时间长度，确定聚类时间范围，并确定对应的交互时间位于所述聚类时间范围内的目标位置点；
74.分别将所述目标位置点作为所述聚类起点，并按照所述第一预设时间长度进行聚类，直至确定的聚类时间范围内不包含目标位置点；
75.确定完成一个类簇的聚类处理，并将此次类簇的聚类处理过程中的聚类起点和目
标位置点划分至同一类簇；
76.以未划分至类簇的其他任一位置点为聚类起点，重新执行所述类簇的聚类处理步骤，直至将所有位置点均进行类簇划分。
77.一种可能的实施方式中，所述绘图模块，在将所有位置点均进行类簇划分之后，还用于执行以下步骤对划分的多个第一类簇进行目标处理：
78.按照预设调整规则调整所述第一预设时间长度，针对前一次进行类簇的聚类处理后得到的任一第一类簇，以该第一类簇内的任一位置点为聚类起点，按照所述调整后的第一预设时间长度，在该第一类簇内重新执行所述类簇的聚类处理步骤，将该第一类簇内的所有位置点再次进行类簇划分，得到多个第二类簇；
79.针对所述多个第二类簇，循环执行所述目标处理步骤，直至满足预设截止条件。
80.一种可能的实施方式中，所述预设截止条件包括以下至少一个：
81.所有类簇的左右时间边界之间的时间间隔与所述目标视频的视频长度之间的比例不大于第一预设比例；
82.所有类簇的左右时间边界之间的时间间隔不大于第二预设时间长度；
83.所述第二类簇的热度值之和与该第二类簇对应的第一类簇的热度值之和之间的比例小于第二预设比例；
84.包含位置点最多的第二类簇的左右时间边界之间的时间间隔小于第三预设时间长度。
85.一种可能的实施方式中，所述绘图模块，在确定所述不同交互时间下不同交互行为在所述热度值坐标系下对应的位置点的坐标时，用于：
86.基于所述目标视频的观看人数，确定在所述热度坐标系下的参考位置线；其中，所述参考位置线的热度值为所述观看人数按照第三预设比例确定后的值；
87.针对任一交互时间下的任一交互行为，将该交互行为的热度值与所述参考位置线的热度值之和作为该交互行为对应的位置点的纵坐标；以及，将该交互行为对应的交互时间作为该热度值对应的位置点的横坐标。
88.一种可能的实施方式中，所述绘图模块，还用于根据以下方法确定所述参考位置线的高度：
89.基于所述目标视频中用于展示所述热度曲线的目标区域的纵向最大高度、该纵向最大高度对应的预设最大观看人数、所述参考位置线对应的预设高度范围、以及所述参考位置线对应的观看人数，确定所述参考位置线的高度。
90.一种可能的实施方式中，所述绘图模块，在基于所述位置点的坐标进行聚类处理，得到多个类簇后，还用于：
91.确定仅包括预定个位置点的目标类簇；
92.将含有纵坐标位于预设坐标范围内的位置点的目标类簇剔除；
93.一种可能的实施方式中，所述绘图模块，在基于聚类结果，确定所述目标视频对应的热度曲线时，用于：
94.基于剔除后的类簇包括的位置点，确定所述目标视频对应的热度曲线。
95.一种可能的实施方式中，所述绘图模块，在所述基于聚类结果，确定所述目标视频对应的热度曲线时，用于：
96.针对聚类结果中的任一包括多个位置点的类簇，基于该类簇内的位置点的坐标，确定该类簇对应的关键点的位置坐标；
97.基于所述关键点的位置坐标，确定所述目标视频对应的热度曲线。
98.一种可能的实施方式中，所述绘图模块，在所述基于该类簇内的位置点的坐标，确定该类簇对应的关键点的位置坐标时，用于：
99.基于该类簇内的位置点的坐标，确定该类簇的左时间边界对应的第一时刻和右时间边界对应的第二时刻；
100.将所述参考位置线上，横坐标为所述第一时刻的点以及横坐标为所述第二时刻的点作为第一关键点，或者，将类簇内横坐标为所述第一时刻的点以及横坐标为所述第二时刻的点作为第一关键点；以及，
101.将该类簇内位置点的热度值之和与所述参考位置线的热度值的相加结果作为第二关键点的纵坐标，将所述第一时刻和所述第二时刻之间的中心时刻作为所述第二关键点的横坐标；
102.其中，所述位置点的热度值为该位置点的纵坐标对应的热度值减去所述参考位置线的热度值。
103.一种可能的实施方式中，所述关键点还包括第三关键点和第四关键点；
104.所述绘图模块，还用于根据以下方法确定所述第三关键点和所述第四关键点的位置坐标：
105.基于所述第一预设时间长度和所述第一时刻，确定左边界区域；基于所述第一预设时间长度和所述第二时刻，确定右边界区域；将位于所述左边界区域内的位置点的热度值之和与所述参考位置线的热度值的相加结果，作为第三关键点的纵坐标，将所述左边界区域的中心时刻作为所述第三关键点的横坐标；以及，将位置所述右边界区域的位置点的热度值之和与所述参考位置线的热度值的相加结果作为第四关键点的纵坐标，将所述右边界区域的中心时刻作为所述第四关键点的纵坐标。
106.一种可能的实施方式中，所述绘图模块，在所述基于所述关键点的位置坐标，确定所述目标视频对应的热度曲线时，用于：
107.将所述关键点的位置坐标发送至用户端，以使用户端基于接收的位置坐标绘制所述热度曲线；
108.或者，基于所述关键点的位置坐标绘制热度曲线，并将绘制的热度曲线发送至所述用户端。
109.一种可能的实施方式中，所述影响系数包括正影响系数和负影响系数；第一类型的交互行为对应的影响系数为正影响系数，第二类型的交互行为对应的影响系数为负影响系数；
110.对应的影响系数为正影响系数的交互行为的热度值在所述参考位置线上方，对应的影响系数为负影响系数的交互行为的热度值在参考位置线下方。
111.第三方面，本公开实施例还提供一种计算机设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。
112.第四方面，本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。
113.本公开实施例提供的一种数据处理的方法、装置、计算机设备及存储介质，可以接收用户端在目标视频播放过程中发送的交互信息，针对任一交互时间，确定该交互时间下发生的不同交互行为的目标次数，基于与所述交互行为对应的预设的影响系数和所述目标次数，确定在不同交互时间下不同交互行为对应的热度值，这样，确定出的热度值可以均衡由于不同交互行为的次数差异对热度值的影响，任何基于所述不同交互时间下不同交互行为对应的热度值，确定所述目标视频对应的热度曲线，通过这种方法确定热度曲线，可以精确地展示出不同时间区域的热度值，对于交互行为较少的视频，也能够通过所述影响系数精确确定出不同时间区域的热度值。
114.为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
115.为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，此处的附图被并入说明书中并构成本说明书中的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。应当理解，以下附图仅示出了本公开的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
116.图1示出了本公开实施例所提供的一种数据处理方法的流程图；
117.图2示出了本公开实施例所提供的数据处理方法中，聚类处理整体方法的流程图；
118.图3示出了本公开实施例所提供的聚类处理方法中，确定位置点坐标具体方法的流程图；
119.图4示出了本公开实施例所提供的一种参考位置线的位置分布的示意图；
120.图5示出了本公开实施例所提供的数据处理方法中，聚类处理具体方法的流程图；
121.图6a示出了本公开实施例所提供的一种聚类处理前各位置点的分布的示意图；
122.图6b示出了本公开实施例所提供的一种聚类处理时各位置点的分布的示意图；
123.图7a示出了本公开实施例所提供的一种第一关键点的示意图；
124.图7b示出了本公开实施例所提供的一种第二关键点的示意图；
125.图7c示出了本公开实施例所提供的一种第三关键点和第四关键点的示意图；
126.图8示出了本公开实施例所提供的一种数据处理装置的架构示意图；
127.图9示出了本公开实施例所提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
128.为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本公开实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本公开的
实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本公开的范围，而是仅仅表示本公开的选定实施例。基于本公开的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
129.相关技术中，高能进度条技术主要是通过记录用户发送弹幕以及拖动进度条的次数，然后将用户发送弹幕的次数以及拖动进度条的次数作为各个时间的热度值，然后基于所述热度值绘制热度曲线。但这种方法不适用于弹幕较少、热度值较低的情况，且仅根据发送弹幕次数以及拖动进度条的次数绘制的热度曲线比较粗糙，不能对热点区域进行准确的划分。
130.基于上述研究，本公开提供了一种信息处理方法，可以接收用户端在目标视频播放过程中发送的交互信息，针对任一交互时间，确定该交互时间下发生的不同交互行为的目标次数，基于与所述交互行为对应的预设的影响系数和所述目标次数，确定在不同交互时间下不同交互行为对应的热度值，这样，确定出的热度值可以均衡由于不同交互行为的次数差异对热度值的影响，任何基于所述不同交互时间下不同交互行为对应的热度值，确定所述目标视频对应的热度曲线，通过这种方法确定热度曲线，可以精确地展示出不同时间区域的热度值，对于交互行为较少的视频，也能够通过所述影响系数精确确定出不同时间区域的热度值。
131.针对以上方案所存在的缺陷，均是发明人在经过实践并仔细研究后得出的结果，因此，上述问题的发现过程以及下文中本公开针对上述问题所提出的解决方案，都应该是发明人在本公开过程中对本公开做出的贡献。
132.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
133.为便于对本实施例进行理解，首先对本公开实施例所公开的一种数据处理方法进行详细介绍，本公开实施例所提供的数据处理方法的执行主体一般为具有终端设备，终端设备可以为智能手机、平板电脑、智能电视、个人计算机等。
134.参见图1所示，为本公开实施例提供的数据处理方法的流程图，所述方法包括步骤101～步骤104，其中：
135.步骤101、获取用户端在目标视频播放过程中发送的交互信息；其中，所述交互信息包括交互行为和交互时间。
136.步骤102、针对任一交互时间，确定该交互时间下不同交互行为分别对应的用户端数量。
137.步骤103、基于与所述交互行为对应的预设的影响系数和所述用户端数量，确定在不同交互时间下不同交互行为对应的热度值。
138.步骤104、基于所述不同交互时间下不同交互行为对应的热度值，确定所述目标视频对应的热度曲线。
139.以下是对上述步骤101～步骤104的详细介绍。
140.针对步骤101、
141.所述交互行为为用户在目标视频播放过程中与用户端执行的行为，例如可以包括发送弹幕、进入全屏、拖动进度条、退出视频、打开倍速等，所述交互时间为各种交互行为发生的时间，一般为相对时间，即相对目标视频播放的时间，例如在第15分钟发送了弹幕，则
这个弹幕对应的交互时间为15:00。
142.在一种可能的实施方式中，所述用户端可以将用户在目标视频播放过程中产生的交互信息记录在播放日志中，在目标视频播放结束后，可以将所述播放日志发送到服务器，服务器可以通过接收所述播放日志，确定用户在目标视频播放过程中通过用户端产生的交互信息。
143.具体的，用户端在生成播放日志时，可以是在检测到用户的交互操作之后，确定交互行为和交互时间，并将确定的交互行为和交互时间记录在播放日志中。
144.示例性的，当所述用户通过用户端发送弹幕时，用户端将“15：33”和“发送弹幕”对应的记录在播放日志中，在目标视频播放完毕后(例如是在检测到目标视频被关闭后)，将所述播放日志发送至所述服务器。
145.这里，需要说明的是，服务器可以接收多个用户端发送的多个播放日志。
146.在一种可能的实施方式中，针对任一交互时间，所述用户端还可以记录在该交互时间下发生的同一所述交互行为的次数，示例性的，在视频播放到10:00时(即播放到第十分钟时)，用户将视频暂停播放，连续发送三条弹幕，则交互时间为暂停的视频播放时间“10:00”，交互行为为发送弹幕，在该交互时间下发送弹幕的次数为3。所述用户端可以将“10:00”、“发送弹幕”、以及次数“3”记录在所述播放日志中。
147.通过这种实施方式，可以节省所述用户端和所述服务器的存储空间，加快后续服务器进行数据统计时的运算速度。
148.在一种可能的实施方式中，当所述用户端检测到在任一交互时间下发生同一交互行为的次数超过预设次数的情况下，将该预设次数作为该用户端发生该同一交互行为的次数，并将预设次数记录在播放日志中。
149.示例性的，若用户在目标视频播放到第10分钟时发送了5条弹幕，在交互时间“第十分钟”发生的“发送弹幕”这一交互行为的次数为5次，若预设次数为3次，则将“10:00”、“发送弹幕”、以及次数“3”记录在所述播放日志中。
150.或者，在另外一种可能的实施方式中，可以预先设置各种交互行为的交互频率，示例性的，发送弹幕的频率为每分钟60条，进入全屏的频率为每分钟30次，在将交互信息记录在播放日志中之后，可以基于交互时间，确定播放日志中各个交互行为的频率，当检测到任一交互行为的频率超过该交互行为对应的预设频率时，可以将该播放日志中的交互信息确定为无效信息，在所述目标视频播放完毕后，可以不将该播放日志发送到服务器。
151.通过这种方法，可以避免用户恶意产生交互信息对于最终确定的热度曲线的影响。
152.针对步骤102、
153.服务器接收的为多个用户端发送的多个交互信息，因此需要对多个交互信息进行统计，确定在不同交互时间下发生不同交互行为的目标次数，这里所述交互行为的目标次数，可以理解为在该交互时间下该交互行为在多个用户端发生的总次数。
154.示例性的，服务器在接收到用户端发送的交互后，可以对所述交互信息按照交互时间进行分类，针对任一交互时间，再基于交互行为进行分类；再将同一交互时间下同一所述交互行为对应的次数进行累加，累加结果即为在不同交互时间下发生不同交互行为的目标次数。
155.针对步骤103、
156.所述影响系数为用于表示交互行为对视频热度影响的系数，实际应用中，不同的交互行为对于视频热度的影响应该是不同的，例如发送弹幕对于视频热度的影响，以及退出视频对于视频热度的影响是不同的，因此，通过引入所述影响系数，可以均衡各种交互行为对于热度曲线的影响，避免任一所述交互行为的次数过多对于热度曲线的精度的影响。
157.在一种可能的实施方式中，所述影响系数包括正影响系数和负影响系数。所述正影响系数对应的交互行为为对视频热度起正向作用的行为，例如，所述正影响系数对应的交互行为可以包括发送弹幕、进入全屏、拖动进度条等；所述负影响系数对应的交互行为为对视频热度起负向作用的行为，例如，所述负影响系数对应的交互行为可以包括退出视频、打开倍速等。
158.实际应用中，如果所述视频质量较差，用户发送许多的批评弹幕，若只统计弹幕数量，则所述视频的所述热度值会上升，但由于打开倍速的用户和退出视频的用户很多，因此通过打开倍速和退出视频的负影响系数，对发送弹幕的热度值进行平衡，则所述视频的所述热度值会由于负影响系数下降，因此将所述影响系数划分为所述正影响系数和所述负影响系数可以更加准确地评估人们对于某个视频的喜好程度。
159.在一种可能的实施方式中，所述影响系数可以基于所有视频中的不同交互行为对应的总次数确定。这里，所述所有视频可以是指媒体库中的所有视频。
160.示例性的，可以分别统计所有视频中的不同交互行为对应的总次数，然后计算出所述不同交互行为对应的总次数之间的比例，将占比最低的交互行为对应的所述影响系数的绝对值设置为默认值1，基于其他交互行为的总次数与该交互行为的总次数之间的比例，确定其他交互行为对应的所述影响系数的绝对值，然后基于交互行为的行为类型，确定所述影响系数。
161.示例性的，目标媒体内可以对目标视频进行五种交互行为a、b、c、d、e，所述五种交互行为之间的所述系数比例为1:50:3:27:6，因为a行为的占比最低，所以将a行为对应的所述影响系数的绝对值设置为1，因为a与b之间的系数比例为1:50，则将b行为对应的所述影响系数的绝对值设为同理c、d、e行为对应的所述影响系数的绝对值分别为
162.然后若交互行为a和b对应的影响系数为正影响系数，则a行为和b行为对应的影响系数分别为1、若交互行为b、c、d对应的影响系数为负影响系数，则c、d、e行为对应的所述影响系数分别为
163.在一种可能的实施方式中，针对任一交互时间，将在该交互时间下发生任一所述交互行为的目标次数，与该任一交互行为对应的影响系数的乘积，作为该任一交互行为在该交互时间下的热度值。示例性的，所述交互行为为“打开全屏”，预设的影响系数为2，“打开全屏”在15：33对应的所述目标次数为30次，则所述热度值为60。
164.由于影响系数可分为所述正影响系数和所述负影响系数，所述热度值也可分为正热度值和负热度值，所述正热度值表示用户对所述视频喜爱或感兴趣，所述负热度值表示用户对所述视频厌恶或无兴趣。
165.针对步骤104、
166.在一种可能的实施方式中，在基于不同交互时间下不同交互行为对应的热度值，确定所述目标视频对应的热度曲线时，可以基于所述交互时间，对所述不同交互时间下不同交互行为对应的热度值进行聚类处理，并基于聚类结果，确定所述目标视频对应的热度曲线。
167.具体的，在基于所述交互时间，对所述不同交互时间下不同交互行为对应的热度值进行聚类处理时，可以参见图2所示的方法，包括以下几个步骤：
168.步骤201、以所述目标视频对应的播放时间为横坐标，以热度值为纵坐标，建立热度值坐标系，并确定所述不同交互时间下不同交互行为在所述热度值坐标系下的位置点的坐标。
169.步骤202、在所述热度值坐标系下，基于所述位置点的坐标进行聚类处理。
170.所述确定所述不同交互时间下不同交互行为在所述热度值坐标系下的位置点的坐标，如图3所示的方法，包括以下几个步骤：
171.步骤2011、基于所述目标视频的观看人数，确定在所述热度坐标系下的参考位置线；其中，所述参考位置线的热度值为所述观看人数按照第三预设比例确定后的值；
172.步骤2012、针对任一交互时间下的任一交互行为，将该交互行为的热度值与所述参考位置线的热度值之和作为该交互行为对应的位置点的纵坐标；以及，将该交互行为对应的交互时间作为该热度值对应的位置点的横坐标。
173.这里，所述参考位置线为一条水平的直线。所述参考位置线的高度可以基于所述目标视频中用于展示所述热度曲线的目标区域的纵向最大高度、该纵向最大高度对应的预设最大观看人数、所述参考位置线对应的预设高度范围、以及所述参考位置线对应的观看人数来决定。
174.具体的，可以基于所述纵向最大高度和所述预设最大观看人数，确定所述纵向最大高度中每个像素点代表的观看人数；然后可以基于所述参考位置线对应的观看人数和每个像素点代表的观看人数，确定所述参考位置线的高度，即确定所述参考位置线距离横坐标的像素高度。
175.其中，所述参考位置线的高度应保持在所述预设高度范围内，若确定的所述参考位置线的高度低于所述预设高度范围的最低高度，则直接将所述最低高度确定为所述参考位置线的高度；若确定的所述参考位置线的高度高于所述预设高度范围的最高高度，则直接将所述最高高度确定为所述参考位置线的高度。
176.所述展示所述热度曲线的目标区域由技术人员预设，所述预设高度范围应包含在所述目标区域之中。
177.示例性的，如图4所示，所述目标区域的纵向高度为6厘米，设定所述预设高度范围为4厘米，设定所述预设最大观看人数为100人，如果所述目标视频的观看人数为25人，则所述目标视频的观看人数与预设最大观看人数之间的比例为1/4，最终所述参考位置线的高度为2厘米，如果所述第三预设比例为5，则所述参考位置线的热度值为10。
178.需要说明的是，对应的影响系数为正影响系数的交互行为的热度值在参考位置线上方，对应的影响系数为负影响系数的交互行为的热度值在参考位置线下方。
179.所述基于位置点的坐标进行聚类处理，获得多个第一类簇，可以通过如图5所示的方法，包括以下几个步骤：
180.步骤501、确定聚类起点对应的位置点。
181.具体的，在首次进行聚类处理时，可以以任一位置点为所述聚类起点。
182.步骤502、基于所述聚类起点的交互时间和第一预设时间长度，确定聚类时间范围，并确定对应的交互时间位于所述聚类时间范围内的目标位置点。
183.步骤503、判断所述聚类时间范围内是否包括目标位置点。
184.若否，则顺序执行步骤504；
185.若是，则分别将所述目标位置点作为所述聚类起点，并返回执行步骤502的步骤；
186.步骤504、确定完成一个类簇的聚类处理，并将此次类簇的聚类处理过程中的聚类起点和目标位置点划分至同一类簇；
187.步骤505、判断是否将所有位置点均进行类簇划分。
188.若是，则执行步骤506；
189.若否，则以未划分至类簇的其他任一位置点为聚类起点，返回执行步骤502。
190.步骤506、停止聚类处理。
191.具体的，所述聚类起点的交互时间，可以是指所述聚类起点对应的位置点的横坐标；所述基于聚类起点的交互时间和第一预设时间长度，确定聚类时间范围，可以是指以所述聚类起点对应的横坐标为起点，向左向右分别延伸所述第一预设时间长度，将延伸之后的时间范围确定为所述聚类时间范围。
192.示例性的，技术人员设定所述第一预设时间长度为10秒，聚类起点对应的位置点的横坐标为第30秒，则所述聚类时间范围为第20秒至第40秒。
193.具体实施中，在进行聚类处理时，由于聚类结果只跟各个位置点的横坐标相关，与纵坐标无关，若聚类处理前各位置点的分布如图6a所示，则在进行聚类处理时，可以将各位置点的分布看做是如图6b所示。
194.示例性的，在图6b的基础上，在进行一个类簇的聚类处理时，示例性的，若以点a为聚类起点，则聚类范围为以点a为圆心，半径为所述第一预设时间长度的圆，在圆内的点为所述目标位置点，如果有未划分至类簇的位置点，则以未划分至类簇的其他任一位置点b为聚类起点，再次进行类簇的聚类处理，直到所有位置点均进行类簇划分。
195.通过上述聚类方法，可以将每个时间节点的所述热度值转化为时间段的所述热度值，这样能够更精确的确定各个时间段的热度信息。
196.在一种可能的实施方式中，在将所有位置点均进行类簇划分之后，为了避免第一预设时间长度的长度设置过程，对于聚类结果精度的影响，因此对划分的多个第一类簇进行目标处理。
197.所述目标处理包括：按照预设调整规则调整所述第一预设时间长度，针对前一次进行类簇的聚类处理后得到的任一第一类簇，以该第一类簇内的任一位置点为聚类起点，按照所述调整后的第一预设时间长度，在该第一类簇内重新执行所述类簇的聚类处理步骤，将该第一类簇内的所有位置点再次进行类簇划分，得到多个第二类簇；然后可以将所述
多个第二类簇循环执行所述目标处理步骤，直至满足预设截止条件。
198.其中，所述预设调整规则例如可以包括按照预设调整幅度减小所述第一预设时间长度；所述按照调整后的所述第一预设时间长度，重新执行所述类簇的聚类处理步骤，可以理解为所述第一类簇内的任一位置点为聚类起点，根据所述调整后的第一预设时间长度，执行步骤502～步骤506的步骤，直至将所述第一类簇内的全部位置点重新进行划分。
199.示例性的，所述第一预设时间长度为10秒，所述预设调整规则为将所述第一预设时间长度缩小1秒，在将所有位置点均进行类簇划分之后，调整后的所述第一预设时间长度为9秒，在所述第一类簇内以任一位置点为聚类起点，按照调整后的所述第一预设时间长度即9秒，执行所述类簇的聚类处理步骤。
200.所述预设截止条件可以包括以下至少一个：
201.条件一、所有类簇的左右时间边界之间的时间间隔与所述目标视频的视频长度之间的比例不大于第一预设比例；
202.条件二、所有类簇的左右时间边界之间的时间间隔不大于第二预设时间长度；
203.条件三、所述第二类簇的热度值之和与该第二类簇对应的第一类簇的热度值之和之间的比例小于第二预设比例；
204.条件四、包含位置点最多的第二类簇的左右时间边界之间的时间间隔小于第三预设时间长度。
205.具体的，在确定所述任一类簇的左右时间边界之间的时间间隔时，可以先确定该任一类簇内的位置点中，横坐标最大的位置点以及横坐标最小的位置点，所述横坐标最大的位置点为该类簇的右时间边界，所述横坐标最小的位置点为该类簇的左时间边界。将所述类簇的右时间边界对应的横坐标与所述类簇的左时间边界对应的横坐标相减，所得的结果为所述时间间隔。
206.将所述第一类簇内的所有位置点的热度值相加，所得结果为第一类簇热度值，将所述第二类簇内的所有位置点的热度值相加，所得结果为第二类簇热度值。
207.这里需要说明的是，所述位置点的热度值并非所述位置点的纵坐标，而是该位置点对应的交互行为的热度值，所述位置点的纵坐标对应的热度值与该位置点对应的交互行为的热度值之间相差所述参考位置线的热度值。
208.示例性的，所述预设截止条件可以设定为所有类簇的左右时间边界之间的时间间隔与所述目标视频的视频长度之间的比例不大于1/10；或者，所述时间间隔不大于5分钟；或者，所述第二类簇的热度值之和与该第二类簇对应的第一类簇的热度值之和之间的比例小于1/2；或者，包含位置点最多的第二类簇的左右时间边界之间的时间间隔小于5秒。
209.在一种可能的实施方式中，在基于所述位置点的坐标进行聚类处理，得到多个类簇后，可以确定仅包括预定个位置点的目标类簇(这里预定个一般为1个)，将含有纵坐标位于预设坐标范围内的位置点的目标类簇剔除。这样，在确定目标视频对应的热度曲线时，可以基于剔除后的类簇包括的位置点，确定所述目标视频对应的热度曲线。
210.所述预设坐标范围可以是预设纵坐标范围，由于位于预设总坐标范围内的位置点可以理解为热度信息不高的交互行为，因此为了避免这些位置点对于热度曲线的影响，可以将这些位置点剔除。
211.在一种可能的实施方式中，在基于聚类结果，确定所述目标视频对应的热度曲线
时，示例性的，针对聚类结果中的任一包括多个位置点的类簇，可以基于该类簇内的位置点的坐标，确定该类簇对应的关键点的位置坐标；然后基于所述关键点的位置坐标，确定所述目标视频对应的热度曲线。
212.在一种可能的实施方式中，每个类簇内的关键点至少包括第一关键点、第二关键点，任一类簇，在基于该类簇内的位置点的坐标，确定该类簇对应的关键点的位置坐标时，可以先基于该类簇内的位置点的坐标，确定该类簇的左时间边界对应的第一时刻和右时间边界对应的第二时刻，然后采用下述方法分别确定第一关键点、第二关键点。
213.针对第一关键点：
214.可以将将所述参考位置线上，横坐标为所述第一时刻的点以及横坐标为所述第二时刻的点作为第一关键点，或者，将类簇内横坐标为所述第一时刻的点以及横坐标为所述第二时刻的点作为第一关键点。
215.具体的，可以将该类簇内的所述交互时间最早的位置点的横坐标，确定该类簇的左时间边界，所述左时间边界对应的时刻为第一时刻，基于该类簇内的所述交互时间最晚的位置点的横坐标，确定该类簇的右时间边界，所述右时间边界对应的时刻为第二时刻；然后将所述参考位置线上，横坐标为所述第一时刻的点以及横坐标为所述第二时刻的点作为第一关键点，或者，将类簇内横坐标为所述第一时刻的点以及横坐标为所述第二时刻的点作为第一关键点。
216.示例性的，如图7a所示，若某类簇内的所述交互时间最早的位置点的坐标为a(30，55)，则所述第一时刻为第30秒，该类簇内的所述交互时间最晚的位置点的坐标为b(50，70)，则所述第二时刻为第50秒，如果所述参考位置线的高度为50，则第一关键点的坐标分别为(30,50)和(50,50)，或者，所述第一关键点就是位置点a和位置点b。
217.需要说明的是，图7a中所标的第一关键点仅是一种可能的情况，下面将以第一关键点为图7a中所标的位置点为例，对其他关键点的确定方法进行介绍。
218.针对第二关键点：
219.将该类簇内位置点的热度值之和与所述参考位置线的热度值的相加结果作为第二关键点的纵坐标，将所述第一时刻和所述第二时刻之间的中心时刻作为所述第二关键点的横坐标。
220.延续上例，如图7b所示，将该类簇内的所有位置点的热度值相加，相加结果为46，则所述第二关键点的纵坐标为96。所述第一时刻和所述第二时刻之间的中心时刻为第30秒和第50秒的中心时刻，即第40秒为所述第二关键点的横坐标，所述第二关键点的坐标为(40,96)。
221.在一种可能的实施方式中，所述关键点还可以包括第三关键点和第四关键点，采用以下方法可以确定所述第三关键点和所述第四关键点的位置坐标。
222.针对第三关键点和第四关键点：
223.基于所述第一预设时间长度和所述第一时刻，确定左边界区域；基于所述第一预设时间长度和所述第二时刻，确定右边界区域；将位于所述左边界区域内的位置点的热度值之和与所述参考位置线的热度值的相加结果，作为第三关键点的纵坐标，将所述左边界区域的中心时刻作为所述第三关键点的横坐标；以及，将位于所述右边界区域的位置点的热度值之和与所述参考位置线的热度值的相加结果作为第四关键点的纵坐标，将所述右边
界区域的中心时刻作为所述第四关键点的横坐标。
224.具体的，所述第一时刻与所述第一预设时间长度的相加结果为所述左边界区域的右边界的横坐标，所述左边界区域的左边界为所述第一时刻对应的横坐标；所述第二时刻与所述第一预设时间长度的相减结果为所述右边界区域的左边界的横坐标，所述右边界区域的右边界为所述第二时刻。
225.延续上例，如图7c所示，设所述第一预设时间长度为5秒，则第三时刻为第35秒，第四时刻为第45秒。所述左边界区域为第30秒至第35秒，所述右内时间边界区域为第45秒至第50秒。如果所述左边界区域内的位置点的热度值之和为20，则所述第三关键点的纵坐标为70，所述左边界区域的中心时刻即第三关键点的横坐标为第37.5秒，因此所述第三关键点的坐标为(37.5,70)；如果所述右边界区域内的位置点的热度值之和为
‑
5，则所述第四关键点的纵坐标为45，所述右边界区域的中心时刻即第四关键点的横坐标为第47.5秒，因此所述第四关键点的坐标为(47.5,45)。
226.在另外一种可能的实施方式中，所述第一预设时间长度为在进行聚类处理时，最后一次所述调整后的第一预设时间长度。实际应用中，每个类簇对应的关键点可以不仅限于上述第一关键点、第二关键点、第三关键点以及第四关键点，所述关键点选取的数量越多，基于所述关键点绘制的所述热度曲线的波形越准确。
227.在一种可能的实施方式中，基于所述关键点的位置坐标绘制热度曲线时，可以直接将上述点进行连接，得到热度曲线；或者，可以采用三次样条曲线的方法绘制所述热度曲线，采用三次样条曲线方法得到的所述热度曲线比较平滑。
228.在一种可能的实施方式中，在确定所述目标视频对应的热度曲线时，可以是所述服务器将所述关键点的位置坐标发送至用户端，以使用户端基于接收的位置坐标绘制所述热度曲线，并在展示区域进行展示。采用这种方式可以降低服务器的计算量。
229.其中，所述用户端在展示区域进行展示时，可以是用户端预先绘制好，在播放所述目标视频的过程中再进行展示，或者可以是在目标视频的播放过程中，再绘制并展示所述热度曲线。
230.在另一种可能的实施方式中，服务器可以基于所述关键点的位置坐标绘制热度曲线，并将绘制的热度曲线发送至所述用户端，用户端将接收到的所述热度曲线直接进行展示。采用这种方式，可以节省带宽，对数据处理方式进行优化升级时只需要升级服务器，避免服务器与用户端版本不一致，导致的优化困难。
231.在另外一种可能的实施方式中，在确定热度曲线之后的预设时长后，目标视频的交互信息的数量可能发生变化，则所述目标视频的热度可能发生变化，因此可以基于在确定热度曲线之后的预设时长后接收到的交互信息，重新确定所述热度曲线。
232.本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
233.基于同一发明构思，本公开实施例中还提供了与数据处理方法对应的数据处理装置，由于本公开实施例中的装置解决问题的原理与本公开实施例上述数据处理方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
234.参照图8所示，为本公开实施例提供的一种数据处理装置的架构示意图，所述装置
包括：接收模块801、确定模块802、计算模块803、绘图模块804；其中，
235.接收模块801，用于接收用户端在目标视频播放过程中发送的交互信息；其中，所述交互信息包括交互行为和交互时间；
236.确定模块802，用于针对任一交互时间，确定该交互时间下发生的不同交互行为的目标次数；
237.计算模块803，用于基于与所述交互行为对应的预设的影响系数和所述目标次数，确定在不同交互时间下不同交互行为对应的热度值；
238.绘图模块804，用于基于所述不同交互时间下不同交互行为对应的热度值，确定所述目标视频对应的热度曲线。
239.一种可能的实施方式中，所述计算模块803，在所述基于与所述交互行为对应的预设的影响系数和所述目标次数，确定在不同交互时间下不同交互行为对应的热度值时，用于：
240.针对任一交互时间，将在该交互时间下发生任一交互行为的目标次数，与该任一交互行为对应的影响系数的乘积，作为该任一交互行为在该交互时间下的热度值。
241.一种可能的实施方式中，所述绘图模块804，在所述基于所述不同交互时间下不同交互行为对应的热度值，确定所述目标视频对应的热度曲线时，用于：
242.基于所述交互时间，对所述不同交互时间下不同交互行为对应的热度值进行聚类处理，并基于聚类结果，确定所述目标视频对应的热度曲线。
243.一种可能的实施方式中，所述绘图模块804，在所述基于所述交互时间，对所述不同交互时间下不同交互行为对应的热度值进行聚类处理时，用于：
244.以所述目标视频对应的播放时间为横坐标，以热度值为纵坐标，建立热度值坐标系，并确定所述不同交互时间下不同交互行为在所述热度值坐标系下对应的位置点的坐标；
245.在所述热度值坐标系下，基于所述位置点的坐标进行聚类处理。
246.一种可能的实施方式中，在所述热度值坐标系下，所述绘图模块804，在基于所述位置点的坐标进行聚类处理时，用于：
247.按照以下步骤执行类簇的聚类处理，获得多个第一类簇，所述类簇的聚类处理执行至少一次：
248.确定聚类起点对应的位置点；
249.基于所述聚类起点的交互时间和第一预设时间长度，确定聚类时间范围，并确定对应的交互时间位于所述聚类时间范围内的目标位置点；
250.分别将所述目标位置点作为所述聚类起点，并按照所述第一预设时间长度进行聚类，直至确定的聚类时间范围内不包含目标位置点；
251.确定完成一个类簇的聚类处理，并将此次类簇的聚类处理过程中的聚类起点和目标位置点划分至同一类簇；
252.以未划分至类簇的其他任一位置点为聚类起点，重新执行所述类簇的聚类处理步骤，直至将所有位置点均进行类簇划分。
253.一种可能的实施方式中，所述绘图模块804，在将所有位置点均进行类簇划分之后，还用于执行以下步骤对划分的多个第一类簇进行目标处理：
254.按照预设调整规则调整所述第一预设时间长度，针对前一次进行类簇的聚类处理后得到的任一第一类簇，以该第一类簇内的任一位置点为聚类起点，按照所述调整后的第一预设时间长度，在该第一类簇内重新执行所述类簇的聚类处理步骤，将该第一类簇内的所有位置点再次进行类簇划分，得到多个第二类簇；
255.针对所述多个第二类簇，循环执行所述目标处理步骤，直至满足预设截止条件。
256.一种可能的实施方式中，所述预设截止条件包括以下至少一个：
257.所有类簇的左右时间边界之间的时间间隔与所述目标视频的视频长度之间的比例不大于第一预设比例；
258.所有类簇的左右时间边界之间的时间间隔不大于第二预设时间长度；
259.所述第二类簇的热度值之和与该第二类簇对应的第一类簇的热度值之和之间的比例小于第二预设比例；
260.包含位置点最多的第二类簇的左右时间边界之间的时间间隔小于第三预设时间长度。
261.一种可能的实施方式中，所述绘图模块804，在确定所述不同交互时间下不同交互行为在所述热度值坐标系下对应的位置点的坐标时，用于：
262.基于所述目标视频的观看人数，确定在所述热度坐标系下的参考位置线；其中，所述参考位置线的热度值为所述观看人数按照第三预设比例确定后的值；
263.针对任一交互时间下的任一交互行为，将该交互行为的热度值与所述参考位置线的热度值之和作为该交互行为对应的位置点的纵坐标；以及，将该交互行为对应的交互时间作为该热度值对应的位置点的横坐标。
264.一种可能的实施方式中，所述绘图模块804，还用于根据以下方法确定所述参考位置线的高度：
265.基于所述目标视频中用于展示所述热度曲线的目标区域的纵向最大高度、该纵向最大高度对应的预设最大观看人数、所述参考位置线对应的预设高度范围、以及所述参考位置线对应的观看人数，确定所述参考位置线的高度。
266.一种可能的实施方式中，所述绘图模块804，在基于所述位置点的坐标进行聚类处理，得到多个类簇后，还用于：
267.确定仅包括预定个位置点的目标类簇；
268.将含有纵坐标位于预设坐标范围内的位置点的目标类簇剔除。
269.一种可能的实施方式中，所述绘图模块804，在基于聚类结果，确定所述目标视频对应的热度曲线时，用于：
270.基于剔除后的类簇包括的位置点，确定所述目标视频对应的热度曲线。
271.一种可能的实施方式中，所述绘图模块804，在所述基于聚类结果，确定所述目标视频对应的热度曲线时，用于：
272.针对聚类结果中的任一包括多个位置点的类簇，基于该类簇内的位置点的坐标，确定该类簇对应的关键点的位置坐标；
273.基于所述关键点的位置坐标，确定所述目标视频对应的热度曲线。
274.一种可能的实施方式中，所述绘图模块804，在所述基于该类簇内的位置点的坐标，确定该类簇对应的关键点的位置坐标时，用于：
275.基于该类簇内的位置点的坐标，确定该类簇的左时间边界对应的第一时刻和右时间边界对应的第二时刻；
276.将所述参考位置线上，横坐标为所述第一时刻的点以及横坐标为所述第二时刻的点作为第一关键点，或者，将类簇内横坐标为所述第一时刻的点以及横坐标为所述第二时刻的点作为第一关键点；以及，
277.将该类簇内位置点的热度值之和与所述参考位置线的热度值的相加结果作为第二关键点的纵坐标，将所述第一时刻和所述第二时刻之间的中心时刻作为所述第二关键点的横坐标；
278.其中，所述位置点的热度值为该位置点的纵坐标对应的热度值减去所述参考位置线的热度值。
279.一种可能的实施方式中，所述关键点还包括第三关键点和第四关键点；
280.所述绘图模块804，还用于根据以下方法确定所述第三关键点和所述第四关键点的位置坐标：
281.基于所述第一预设时间长度和所述第一时刻，确定左边界区域；基于所述第一预设时间长度和所述第二时刻，确定右边界区域；将位于所述左边界区域内的位置点的热度值之和与所述参考位置线的热度值的相加结果，作为第三关键点的纵坐标，将所述左边界区域的中心时刻作为所述第三关键点的横坐标；以及，将位置所述右边界区域的位置点的热度值之和与所述参考位置线的热度值的相加结果作为第四关键点的纵坐标，将所述右边界区域的中心时刻作为所述第四关键点的纵坐标。
282.一种可能的实施方式中，所述绘图模块804，在所述基于所述关键点的位置坐标，确定所述目标视频对应的热度曲线时，用于：
283.将所述关键点的位置坐标发送至用户端，以使用户端基于接收的位置坐标绘制所述热度曲线；
284.或者，基于所述关键点的位置坐标绘制热度曲线，并将绘制的热度曲线发送至所述用户端。
285.一种可能的实施方式中，所述影响系数包括正影响系数和负影响系数；第一类型的交互行为对应的影响系数为正影响系数，第二类型的交互行为对应的影响系数为负影响系数；
286.对应的影响系数为正影响系数的交互行为的热度值在参考位置线上方，对应的影响系数为负影响系数的交互行为的热度值在参考位置线下方。
287.关于装置中的各模块的处理流程、以及各模块之间的交互流程的描述可以参照上述方法实施例中的相关说明，这里不再详述。
288.基于同一技术构思，本公开实施例还提供了一种计算机设备。参照图9所示，为本公开实施例提供的计算机设备900的结构示意图，包括处理器901、存储器902、和总线903。其中，存储器902用于存储执行指令，包括内存9021和外部存储器9022；这里的内存9021也称内存储器，用于暂时存放处理器901中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器9022交换的数据，处理器901通过内存9021与外部存储器9022进行数据交换，当计算机设备900运行时，处理器901与存储器902之间通过总线903通信，使得处理器901在执行以下指令：
289.接收用户端在目标视频播放过程中发送的交互信息；其中，所述交互信息包括交
互行为和交互时间；
290.针对任一交互时间，确定该交互时间下发生的不同交互行为的目标次数；
291.基于与所述交互行为对应的预设的影响系数和所述目标次数，确定在不同交互时间下不同交互行为对应的热度值；
292.基于所述不同交互时间下不同交互行为对应的热度值，确定所述目标视频对应的热度曲线。
293.一种可能的实施方式中，处理器901执行的指令中，所述基于与所述交互行为对应的预设的影响系数和所述目标次数，确定在不同交互时间下不同交互行为对应的热度值，包括：
294.针对任一交互时间，将在该交互时间下发生任一交互行为的目标次数，与该任一交互行为对应的影响系数的乘积，作为该任一交互行为在该交互时间下的热度值。
295.一种可能的实施方式中，处理器901执行的指令中，所述基于所述不同交互时间下不同交互行为对应的热度值，确定所述目标视频对应的热度曲线，包括：
296.基于所述交互时间，对所述不同交互时间下不同交互行为对应的热度值进行聚类处理，并基于聚类结果，确定所述目标视频对应的热度曲线。
297.一种可能的实施方式中，处理器901执行的指令中，所述基于所述交互时间，对所述不同交互时间下不同交互行为对应的热度值进行聚类处理，包括：
298.以所述目标视频对应的播放时间为横坐标，以热度值为纵坐标，建立热度值坐标系，并确定所述不同交互时间下不同交互行为在所述热度值坐标系下对应的位置点的坐标；
299.在所述热度值坐标系下，基于所述位置点的坐标进行聚类处理。
300.一种可能的实施方式中，处理器901执行的指令中，所述在所述热度值坐标系下，基于所述位置点的坐标进行聚类处理，包括：
301.按照以下步骤执行类簇的聚类处理，获得多个第一类簇，所述类簇的聚类处理执行至少一次：
302.确定聚类起点对应的位置点；
303.基于所述聚类起点的交互时间和第一预设时间长度，确定聚类时间范围，并确定对应的交互时间位于所述聚类时间范围内的目标位置点；
304.分别将所述目标位置点作为所述聚类起点，并按照所述第一预设时间长度进行聚类，直至确定的聚类时间范围内不包含目标位置点；
305.确定完成一个类簇的聚类处理，并将此次类簇的聚类处理过程中的聚类起点和目标位置点划分至同一类簇；
306.以未划分至类簇的其他任一位置点为聚类起点，重新执行所述类簇的聚类处理步骤，直至将所有位置点均进行类簇划分。
307.一种可能的实施方式中，处理器901执行的指令中，在将所有位置点均进行类簇划分之后，所述方法还包括执行以下步骤对划分的多个第一类簇进行目标处理：
308.按照预设调整规则调整所述第一预设时间长度，针对前一次进行类簇的聚类处理后得到的任一第一类簇，以该第一类簇内的任一位置点为聚类起点，按照所述调整后的第一预设时间长度，在该第一类簇内重新执行所述类簇的聚类处理步骤，将该第一类簇内的
所有位置点再次进行类簇划分，得到多个第二类簇；
309.针对所述多个第二类簇，循环执行所述目标处理步骤，直至满足预设截止条件。
310.一种可能的实施方式中，处理器901执行的指令中，所述预设截止条件包括以下至少一个：
311.所有类簇的左右时间边界之间的时间间隔与所述目标视频的视频长度之间的比例不大于第一预设比例；
312.所有类簇的左右时间边界之间的时间间隔不大于第二预设时间长度；
313.所述第二类簇的热度值之和与该第二类簇对应的第一类簇的热度值之和之间的比例小于第二预设比例；
314.包含位置点最多的第二类簇的左右时间边界之间的时间间隔小于第三预设时间长度。
315.一种可能的实施方式中，处理器901执行的指令中，所述确定所述不同交互时间下不同交互行为在所述热度值坐标系下对应的位置点的坐标，包括：
316.基于所述目标视频的观看人数，确定在所述热度坐标系下的参考位置线；其中，所述参考位置线的热度值为所述观看人数按照第三预设比例确定后的值；
317.针对任一交互时间下的任一交互行为，将该交互行为的热度值与所述参考位置线的热度值之和作为该交互行为对应的位置点的纵坐标；以及，将该交互行为对应的交互时间作为该热度值对应的位置点的横坐标。
318.一种可能的实施方式中，处理器901执行的指令中，所述方法还包括根据以下方法确定所述参考位置线的高度：
319.基于所述目标视频中用于展示所述热度曲线的目标区域的纵向最大高度、该纵向最大高度对应的预设最大观看人数、所述参考位置线对应的预设高度范围、以及所述参考位置线对应的观看人数，确定所述参考位置线的高度。
320.一种可能的实施方式中，处理器901执行的指令中，在基于所述位置点的坐标进行聚类处理，得到多个类簇后，所述方法还包括：
321.确定仅包括预定个位置点的目标类簇；
322.将含有纵坐标位于预设坐标范围内的位置点的目标类簇剔除；
323.所述基于聚类结果，确定所述目标视频对应的热度曲线，包括：
324.基于剔除后的类簇包括的位置点，确定所述目标视频对应的热度曲线。
325.一种可能的实施方式中，处理器901执行的指令中，所述基于聚类结果，确定所述目标视频对应的热度曲线，包括：
326.针对聚类结果中的任一包括多个位置点的类簇，基于该类簇内的位置点的坐标，确定该类簇对应的关键点的位置坐标；
327.基于所述关键点的位置坐标，确定所述目标视频对应的热度曲线。
328.一种可能的实施方式中，处理器901执行的指令中，所述基于该类簇内的位置点的坐标，确定该类簇对应的关键点的位置坐标，包括：
329.基于该类簇内的位置点的坐标，确定该类簇的左时间边界对应的第一时刻和右时间边界对应的第二时刻；
330.将所述参考位置线上，横坐标为所述第一时刻的点以及横坐标为所述第二时刻的
点作为第一关键点，或者，将类簇内横坐标为所述第一时刻的点以及横坐标为所述第二时刻的点作为第一关键点；以及，
331.将该类簇内位置点的热度值之和与所述参考位置线的热度值的相加结果作为第二关键点的纵坐标，将所述第一时刻和所述第二时刻之间的中心时刻作为所述第二关键点的横坐标；
332.其中，所述位置点的热度值为该位置点的纵坐标对应的热度值减去所述参考位置线的热度值。
333.一种可能的实施方式中，处理器901执行的指令中，所述关键点还包括第三关键点和第四关键点；
334.所述方法还包括根据以下方法确定所述第三关键点和所述第四关键点的位置坐标：
335.基于所述第一预设时间长度和所述第一时刻，确定左边界区域；基于所述第一预设时间长度和所述第二时刻，确定右边界区域；将位于所述左边界区域内的位置点的热度值之和与所述参考位置线的热度值的相加结果，作为第三关键点的纵坐标，将所述左边界区域的中心时刻作为所述第三关键点的横坐标；以及，将位置所述右边界区域的位置点的热度值之和与所述参考位置线的热度值的相加结果作为第四关键点的纵坐标，将所述右边界区域的中心时刻作为所述第四关键点的纵坐标。
336.一种可能的实施方式中，处理器901执行的指令中，所述基于所述关键点的位置坐标，确定所述目标视频对应的热度曲线，包括：
337.将所述关键点的位置坐标发送至用户端，以使用户端基于接收的位置坐标绘制所述热度曲线；
338.或者，基于所述关键点的位置坐标绘制热度曲线，并将绘制的热度曲线发送至所述用户端。
339.一种可能的实施方式中，所述影响系数包括正影响系数和负影响系数；第一类型的交互行为对应的影响系数为正影响系数，第二类型的交互行为对应的影响系数为负影响系数；
340.对应的影响系数为正影响系数的交互行为的热度值在参考位置线上方，对应的影响系数为负影响系数的交互行为的热度值在参考位置线下方。
341.本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例中所述的数据处理方法的步骤。其中，该存储介质可以是易失性或非易失的计算机可读取存储介质。
342.本公开实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机产品承载有程序代码，所述程序代码包括的指令可用于执行上述方法实施例中所述的数据处理方法的步骤，具体可参见上述方法实施例，在此不再赘述。
343.其中，上述计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一个可选实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(software development kit，sdk)等等。
344.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统
和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在本公开所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
345.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
346.另外，在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
347.所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本公开的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read
‑
only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
348.最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本公开的具体实施方式，用以说明本公开的技术方案，而非对其限制，本公开的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。