近幾年來短視頻文化占領(lǐng)了生活?yuàn)蕵返陌氡诮?，?guó)內(nèi)有一半左右的網(wǎng)友都是短視頻的用戶。所帶來的經(jīng)濟(jì)效益是難以估計(jì)的，許多廣告商就看中了這個(gè)機(jī)遇，開始借助短視頻平臺(tái)進(jìn)行廣告營(yíng)銷。這對(duì)于短視頻平臺(tái)來說是個(gè)不容忽視的問題，大量的廣告視頻會(huì)直接降低用戶的使用體驗(yàn)，會(huì)直接影響到平臺(tái)的流量。

傳統(tǒng)的人工審核視頻來達(dá)到識(shí)別廣告的目的，這個(gè)方法在短視頻行業(yè)顯然是無法解決問題的。短視頻平臺(tái)龐大的視頻量，導(dǎo)致人工審核注定是無法實(shí)現(xiàn)的，所以平臺(tái)都會(huì)選擇使用機(jī)器學(xué)習(xí)這一新興技術(shù)來達(dá)到識(shí)別審核廣告的效率。使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以大大提高視頻審核的效率并且減少?gòu)V告帶來的不良用戶體驗(yàn)。本次項(xiàng)目模擬火山小視頻平臺(tái)的真實(shí)行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，采集了10W+的視頻樣本，每一份樣本包含諸多信息，如：視頻拍攝時(shí)長(zhǎng)、幀差異分布、基本頻率、音頻變化、文本分布等特征。我們將使用這些數(shù)據(jù)信息，進(jìn)行特征抽取，特征過濾等技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行基本的預(yù)處理，然后通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法搭建出商用視頻廣告審核系統(tǒng)，來達(dá)到快速審核商用廣告的功能。