Как Яндекс эффективно определяет почти дубликаты видео с помощью динамического анализа разницы в продолжительности

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему высокой вычислительной сложности и ресурсоемкости процесса поиска почти дубликатов (near-duplicates) видео в больших коллекциях. Сравнение оригинальных видеофайлов или их сигнатур требует значительных ресурсов. Изобретение направлено на повышение эффективности индексации видеоконтента путем исключения заведомо неподходящих кандидатов на ранней стадии, до начала ресурсоемкого сравнения.

Что запатентовано

Запатентован метод эффективного отбора кандидатов для анализа на предмет почти дубликатов. Суть изобретения заключается в использовании продолжительности видео в качестве первичного фильтра. Система динамически рассчитывает допустимый диапазон отклонения продолжительности (variance parameter) на основе длины исходного видео. Это позволяет адаптировать фильтр, учитывая, что более длинные видео обычно имеют большие вариации продолжительности в своих дубликатах (например, из-за рекламы), чем короткие.

Как это работает

Процесс разделен на два этапа. На первом этапе для заданного видео рассчитывается variance parameter — допустимый диапазон времени (например, с использованием variance window в 5% от общей длины). Система сравнивает продолжительность потенциальных кандидатов с этим диапазоном. Если продолжительность кандидата выходит за пределы диапазона, он исключается. Если попадает в диапазон, он помечается как «актуальный кандидат» (actual candidate) и переходит на второй этап детального сравнения (например, сравнение видеосигнатур, аудиодорожек или метаданных).

Актуальность для SEO

Высокая. Дедупликация контента является критически важной задачей для любых крупных видеоплатформ и поисковых систем. Использование продолжительности как грубого фильтра является стандартной практикой, а идея динамической адаптации порога повышает эффективность этого процесса и остается актуальной для оптимизации инфраструктуры индексирования.

Важность для SEO

Влияние на SEO низкое (2/10). Это инфраструктурный патент, описывающий внутренние процессы оптимизации индексирования видео в Яндексе. Он не содержит описания факторов ранжирования. Однако он дает понимание того, как Яндекс обрабатывает и кластеризует похожий видеоконтент, и подтверждает, что незначительные изменения продолжительности видео (например, добавление короткого интро) не помешают системе идентифицировать его как почти дубликат.

Детальный разбор

Термины и определения

Actual Candidate (Актуальный кандидат)

Видеофайл, который прошел первичный фильтр по продолжительности и был отобран для дальнейшего детального сравнения с исходным видео.

Candidate Video (Потенциальный кандидат)

Любой видеофайл из хранилища, который потенциально может быть почти дубликатом заданного видео.

Given Video / Reference Video (Заданное/Исходное видео)

Видеофайл, для которого выполняется поиск почти дубликатов.

Near-duplicate (Почти дубликат)

Копия видеофайла, которая имеет почти идентичное содержание, но может содержать модификации, добавления или удаления фрагментов (например, реклама, титры, интро), что может приводить к незначительному изменению продолжительности.

Variance Parameter (Параметр отклонения)

Диапазон допустимой продолжительности для почти дубликатов. Определяется на основе продолжительности исходного видео и включает верхний и нижний пределы (Upper limit, Lower limit). Является динамическим.

Variance Window (Окно отклонения, Δ)

Величина (в минутах/секундах), на которую продолжительность почти дубликата может отличаться от продолжительности исходного видео. Рассчитывается, например, как процент (Window Variance Parameter, например 5%) от общей продолжительности.

Video Signature (Видеосигнатура)

Компактное представление видеофайла, используемое для сравнения контента. Может состоять из визуальных слов (Visual words / Video-words).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на методе предварительной фильтрации кандидатов для сокращения вычислительной нагрузки при поиске дубликатов.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый метод отбора кандидатов.

1. Система определяет variance parameter на основе продолжительности заданного видео (given video duration). Это ключевой момент — параметр является динамическим.
2. Система получает набор потенциальных кандидатов (candidate videos).
3. Для выбранного кандидата система сравнивает его продолжительность с variance parameter.
4. Если продолжительность кандидата находится в пределах variance parameter, система определяет этот кандидат как «актуальный кандидат» (actual candidate) для того, чтобы быть почти дубликатом заданного видео.

Claims 6 и 7 (Зависимые пункты): Описывают механизм повышения эффективности.

1. Если продолжительность второго кандидата находится за пределами (outside) variance parameter, система определяет, что он не является актуальным кандидатом (Claim 6).
2. Критически важно (Claim 7): Система выполняет детальное сравнение первого кандидата (который попал в диапазон), но не выполняет сравнение второго кандидата (который не попал в диапазон). В этом заключается экономия ресурсов.

Claims 8 и 9 (Зависимые пункты): Описывают способы определения границ variance parameter с использованием variance window.

• Вариант 1 (Claim 8): Верхний предел равен продолжительности исходного видео. Нижний предел равен продолжительности минус variance window. (Учитываются только более короткие дубликаты).
• Вариант 2 (Claim 9): Верхний предел равен продолжительности плюс variance window. Нижний предел равен продолжительности минус variance window. (Учитываются как более короткие, так и более длинные дубликаты).

Claims 2, 3, 5, 10 (Зависимые пункты): Описывают следующий этап после фильтрации.

После того как видео определено как actual candidate, система выполняет его сравнение с заданным видео (Claim 2, 10). Это сравнение может включать сравнение видеосигнатур (Claim 3), а также сравнение аудиодорожек, метаданных или заголовков (Claim 5).

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапе обработки и структурирования видеоданных.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Алгоритм используется в процессе индексации видеоконтента для дедупликации базы данных. Система (Video indexing application) использует этот метод для эффективного поиска и кластеризации похожих видеофайлов.

Взаимодействие с компонентами:

• Система взаимодействует с хранилищем видео (Video storage / Video repository) для получения списка кандидатов и их метаданных (продолжительности).
• Она также взаимодействует с базой обработанной видеоинформации (processed video information database) для хранения результатов сравнения и информации о кластерах дубликатов.

Входные данные: Заданное видео (Given video) и его продолжительность; список потенциальных кандидатов и их продолжительности.

Выходные данные: Список «актуальных кандидатов» (Actual candidates), которые передаются на этап детального сравнения.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет на обработку любого видеоконтента, индексируемого Яндексом.
• Практический аспект: Механизм напрямую влияет на то, как система обрабатывает множественные копии одного и того же контента (например, один и тот же фильм, загруженный разными пользователями, или версии с рекламой и без нее). Он позволяет системе быстрее идентифицировать и объединять такие видео в кластеры.
• Специфические запросы, ниши, языки: Механизм не зависит от типа запроса, тематики видео или языка, так как это инфраструктурный процесс обработки файлов.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм применяется в процессе индексации новых видеофайлов или при периодическом переиндексировании существующей базы для поиска дубликатов.
• Триггеры активации: Необходимость сравнить заданное видео с большой коллекцией других видеофайлов.

Пошаговый алгоритм

Процесс работы системы (Video Indexing Application) по отбору кандидатов и дедупликации:

1. Инициализация: Выбор заданного видео (Given Video), для которого ищутся почти дубликаты. Определение его продолжительности (t).
2. Подготовка (Опционально): Потенциальные кандидаты могут быть предварительно отсортированы по продолжительности для оптимизации поиска (Claim 12).
3. Расчет Окна Отклонения (Variance Window): Определение величины допустимого отклонения (Δ). В патенте приводится пример расчета на основе предопределенного параметра (например, 5%):
   $$\Delta = 0.05 \times t$$
4. Определение Параметра Отклонения (Variance Parameter): Расчет верхнего и нижнего пределов допустимой продолжительности. Например (согласно Claim 9 и Formulas 2, 3):
   • Нижний предел = $$t — \Delta$$
   • Верхний предел = $$t + \Delta$$
5. Итерация и Фильтрация (Этап 1):
   • Выбор кандидата и определение его продолжительности (tc).
   • Сравнение tc с Параметром Отклонения.
6. Принятие решения о статусе кандидата:
   • Если tc находится в пределах, кандидат помечается как Actual Candidate.
   • Если tc находится за пределами диапазона, кандидат отбрасывается и дальнейшее сравнение с ним не производится.
7. Детальное Сравнение (Этап 2): Все Actual Candidates подвергаются детальному сравнению с исходным видео. Используются методы: сравнение видеосигнатур (включая подсчет совпадающих визуальных слов), побитовое сравнение, сравнение аудиодорожек, метаданных или заголовков.
8. Подтверждение и Пост-обработка: Если детальное сравнение подтверждает, что кандидат является почти дубликатом (например, сходство превышает matching threshold), система может выполнить действия: объединение (merging) метаданных, объединение видеосигнатур или создание кластера, связывающего эти видеофайлы.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Технические факторы: Продолжительность (Video Duration) исходного видео и кандидатов. Это ключевой фактор для первичной фильтрации (Этап 1).

Данные, используемые на вторичном этапе (Этап 2, детальное сравнение актуальных кандидатов):

• Мультимедиа факторы: Video Signatures (видеосигнатуры), Visual Words (визуальные слова), Audio tracks (аудиодорожки).
• Контентные факторы: Metadata (метаданные), Titles (заголовки видео).

Какие метрики используются и как они считаются

• Window Variance Parameter (Параметр окна отклонения): Предопределенное значение, например, 5% (0.05). В патенте указано, что это значение может определяться эмпирически и может быть фиксированным (например, 30 секунд).
• Variance Window (Δ) (Окно отклонения): Рассчитывается динамически для каждого исходного видео (t).
  Формула 1 из патента (пример):
  $$\Delta = \text{Window Variance Parameter} \times t$$
  Пример: $$\Delta1 = 0.05 \times 49 \text{ мин} = 2.45 \text{ мин}$$
• Variance Parameter (Параметр отклонения): Диапазон.
  Формула 2 (Нижний предел):
  $$t — \Delta$$
  Формула 3 (Верхний предел, вариант из описания/Claim 9):
  $$t + \Delta$$
  (Альтернативно, верхний предел может быть равен t, согласно Claim 8).
• Метрика схожести контента: На этапе детального сравнения используется метрика схожести, например, количество перекрывающихся визуальных слов (overlapping signature visual words). Это значение сравнивается с matching threshold.

Выводы

1. Эффективность индексации как приоритет: Патент описывает инфраструктурное решение для оптимизации ресурсов. Его главная цель — снизить вычислительную нагрузку при обработке видеоконтента, а не улучшить качество ранжирования.
2. Продолжительность как первичный фильтр: Яндекс использует продолжительность видео как первый и самый грубый фильтр для поиска дубликатов. Если продолжительность сильно отличается, дорогостоящее сравнение контента не производится.
3. Динамический порог схожести: Ключевая особенность — порог допустимого отклонения продолжительности не фиксирован, а динамически зависит от длины исходного видео. Система ожидает больших абсолютных отклонений у длинных видео (фильмов) по сравнению с короткими (клипами).
4. Многоступенчатое сравнение: Фильтрация по продолжительности — это только первый этап. Прошедшие его кандидаты (Actual Candidates) затем сравниваются детально с использованием видеосигнатур, аудио и метаданных.
5. Кластеризация и объединение сигналов: Подтвержденные почти дубликаты объединяются в кластеры, при этом система может объединять (merge) их метаданные и сигнатуры. Это важно для консолидации сигналов ранжирования вокруг канонической версии видео.

Практика

Патент является инфраструктурным и описывает внутренние процессы оптимизации Яндекса. Он не дает конкретных практических рекомендаций для SEO-специалистов по улучшению ранжирования, но помогает понять логику обработки видеоконтента.

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на создании уникального видеоконтента: Поскольку система эффективно выявляет и кластеризует дубликаты, стратегическим приоритетом должно быть создание оригинального видео.
• Качественная оптимизация метаданных видео: Патент упоминает, что метаданные (названия, описания) могут использоваться для сравнения и могут быть объединены (merged) для кластера дубликатов. Если ваше видео станет основным источником в кластере, качественные метаданные будут критически важны для ранжирования этого кластера.
• Обеспечение корректности технических данных: Убедитесь, что продолжительность видео, указанная в метаданных файла и микроразметке, является точной, так как система полагается на этот параметр для первичной фильтрации.

Worst practices (это делать не надо)

• Попытки уникализации видео незначительными изменениями длительности: Добавление короткого интро/аутро, небольшое ускорение или замедление видео не поможет обойти систему дедупликации. Механизм Variance Parameter специально разработан для учета таких отклонений. Видео все равно попадет на этап детального сравнения сигнатур.
• Массовая загрузка чужого контента: Система предназначена для эффективного выявления и обработки таких дубликатов, что делает эту тактику бессмысленной с точки зрения получения дополнительного охвата в поиске.

Стратегическое значение

Патент подтверждает наличие у Яндекса сложной инфраструктуры для индексирования и обработки видеоконтента. Он демонстрирует методы оптимизации, применяемые для работы с большими данными и поддержания чистоты индекса. Для SEO-стратегии это подчеркивает важность понимания процессов дедупликации и каноникализации контента. Усилия должны быть направлены на качество и уникальность видео, а не на количество загруженных копий.

Практические примеры

Сценарий 1: Обработка длинного видео (Фильм)

1. Исходное видео: Фильм продолжительностью 100 минут.
2. Действие системы: Система рассчитывает Variance Window (например, 5%) = 5 минут. Variance Parameter устанавливается в диапазоне от 95 до 105 минут.
3. Кандидат А: Тот же фильм, но с добавленным 3-минутным интро (103 минуты).
   Результат: Попадает в диапазон. Помечается как Actual Candidate и переходит к сравнению сигнатур.
4. Кандидат Б: Тот же фильм, но урезанный на 20 минут (80 минут).
   Результат: Не попадает в диапазон. Отбрасывается, детальное сравнение не производится.

Сценарий 2: Обработка короткого видео (Обучающий ролик)

1. Исходное видео: Ролик продолжительностью 10 минут.
2. Действие системы: Система рассчитывает Variance Window (5%) = 0.5 минуты (30 секунд). Variance Parameter устанавливается в диапазоне от 9:30 до 10:30.
3. Кандидат А: Тот же ролик с добавленным 15-секундным логотипом (10:15).
   Результат: Попадает в диапазон. Помечается как Actual Candidate.
4. Кандидат Б: Тот же ролик, но с добавленным 3-минутным интро (13 минут).
   Результат: Не попадает в диапазон. Отбрасывается и, вероятно, будет считаться другим контентом, несмотря на частичное совпадение содержания.

Вопросы и ответы