选股公式视频:腾讯视频全面发力，多项核心指标全网第一

今年，腾讯视频全面发力，多项核心指标全网第一。其中在衡量视频平台综合竞争力的核心指标上，腾讯视频移动端日均活跃用户、月活跃用户、月度总使用时长、月度总使用次数等多个维度飞跃提升，保持市场第一。与之同样高速增长的，还有腾讯视频的付费会员业务。目前，其会员数已突破4300万，这一数字创行业新高。内容方面，腾讯视频今年持续投入，全面爆发。电视剧、综艺、动漫、少儿等频道播放量连创新高。尤以暑期档最为突出，电视剧带动平台数据跳跃式上涨，日活用户过亿，总播放量超过850亿，在电视剧领域稳坐行业第一。综艺节目以高覆盖、高声量傲视全网，成暑期唯一流量过200亿的视频平台。少儿频道日均播放量破4亿，动漫频道累计用户量破亿，成平台流量的重要驱动力。

具体到平台核心指标的表现上，据第三方权威数据机构QuestMobile 8月的最新数据显示，腾讯视频APP以日均活跃用户近1.1亿，月活跃用户近4.6亿持续领跑行业。在月度总使用时长和月度总使用次数的维度上，腾讯视频分别以37.1亿小时、314亿次的绝对优势，位居行业第一。

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3. 埃里克·莱斯的增长引擎说

在《精益创业》一书中，埃里克·莱斯提出了驱动创业增长的三大引擎，它们都有各自对应的关键绩效指标（KPI）。

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3. PULSE模型

PULSE模型是衡量用户体验的重要指标，也经常被用来度量产品的整体表现。如果一款产品响应时间为10秒，肯恩大部分用户会放弃这款产品；如果一款产品7天活跃用户数仅剩下1%，那将很难实现用户增长；如果一款产品有很好的流量却没没有办法变现，那公司将无法盈利。

此模型的指标包括：

HEART模型是由Google推出用来衡量用户体验设计成果的模型，主要用来评估用户体验，来自于论文《Measuring the User Experience on a LargeScale：User-Centered Metrics for WebApplications》，即《大规模测量用户体验：以用户为中心的网页应用度量体系》。

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三、以视频类APP为例搭建数据指标体系 1. 用户指标选择及定义

创建新的数据集

首先，按照dataset格式，定义数据集文件，比如定义一个

ref_video是比对视频集，dis_video是训练集。每个训练集样本视频都有一个主观评分DMOS，进行主观训练。SVM会根据DMOS做有监督学习，所以DMOS直接关系到训练后model的准确性。

PS: 将所有观察者针对每个样本视频的分数汇总在一起计算出微分平均意见分数（Differential Mean Opinion Score）即DMOS，并换算成0-100的标准分，分数越高表示主观感受越好。

验证数据集

数据集创建后，用现有的VMAF或其他指标(PSNR,SSIM)验证数据集是否正确，验证无误后才能训练。

训练新的模型

验证完数据集没问题后，便可以基于数据集，训练一个新的质量评估模型。

model_param_file 定义了回归量的类型和使用的参数集。当前版本的VMAF支持nuSVR和随机森林两种机器算法，默认使用的nuSVR。

output_model_file 是新生成的model文件。

vmaf提供了run_vmaf_cross_validation.py工具用于对新生成的model文件做交叉验证。

vmaf具有很好的可扩展性，不仅可以训练私有的model，也可以定制化或插入第三方的特征属性、SVM回归因子。

通过feature_param_file类型文件，支持自定义或插入第三方特征，需要注意的是所有的新特征必须要是FeatureExtractor子类。类似的，也可以通过param_model_file类型文件，自定义或插入一个第三方的回归因子。同样需要注意的是，所有创建的新因子，必须是TrainTestModel子类。

由于Netflix没有开放用于训练的数据集，个人觉得，受制于数据集DMOS准确性、数据集样本的量级等因素，通过自建数据集训练出普适的model还是挺不容易滴~

最后，附上VMAF Github地址：https://github.com/Netflix/vmaf

作者：樰篱