搜索场景下的视频排序方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开涉及视频处理技术领域，尤其涉及一种搜索场景下的视频排序方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着现代信息传输技术的快速进步和智能手机等视频接收设备的普及，视频逐渐成为了人们日常接收信息的主要载体之一，各种各样的视频平台如雨后春笋般涌现。在视频平台中，经常需要按照用户输入的搜索词，向用户展示与搜索词对应的视频。在向用户展示与搜索词对应的视频时，通常需要按照一定的顺序对召回的与搜索词相关的多个视频进行排布展示，便于用户能更加快速的完成搜索，获得想要的视频内容。传统的视频排序方法，通常是按照视频的排序特征(或播放特征，例如，视频的曝光量、点击数、点击率、点赞数、点赞率、关注率或完播率等)，对多个与搜索词相关的视频进行排序，并向用户展示排序后的视频。

然而，由于采用传统方法对视频进行排序和展示时，需要用到视频的排序特征，当一组待展示视频中部分视频不存在对应的排序特征、排序特征不完整或排序特征不可用时，采用传统方法，是无法对视频进行排序和展示的。

发明内容

本公开提供一种搜索场景下的视频排序方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术中无法对视频进行排序和展示的问题。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种搜索场景下的视频排序方法，包括：

获取目标视频集；其中，所述目标视频集中的目标视频包括至少一个第一目标视频和至少一个第二目标视频；

获取所述第一目标视频对应的第一排序特征；

按照预设的特征权重集中的权重向量，对所述第一排序特征进行加权，得到所述第二目标视频对应的第二排序特征；

按照所述第一排序特征和所述第二排序特征，对所述目标视频集中的目标视频进行排序，得到排序结果；

按照所述排序结果，对所述目标视频集中的目标视频进行展示。

在一示例性实施例中，每一所述第一目标视频对应一个第一视频特征，每一所述第二目标视频对应一个第二视频特征；

所述特征权重集的获取方式，包括：

按照所述第一视频特征与所述第二视频特征之间的关联关系，确定出所述第二目标视频相对于所述第一目标视频的权重向量，得到所述特征权重集。

在一示例性实施例中，所述按照所述第一视频特征与所述第二视频特征之间的关联关系，确定出所述第二目标视频相对于所述第一目标视频的权重向量，得到所述特征权重集，包括：

确定出每一所述第二视频特征与每一所述第一视频特征之间的相似度，得到相似度集；

对所述相似度集中的相似度进行归一化处理，确定出所述第二目标视频相对于所述第一目标视频的权重向量，得到所述特征权重集。

在一示例性实施例中，所述对所述相似度集中的相似度进行归一化处理，确定出所述第二目标视频相对于所述第一目标视频的权重向量，得到所述特征权重集，包括：

对所述相似度集中的相似度进行归一化处理，确定出所述第二目标视频相对于所述第一目标视频的泛化权重，得到泛化权重集；

对所述泛化权重集中的泛化权重进行归一化处理，确定出所述第二目标视频相对于所述第一目标视频的权重向量，得到所述特征权重集。

在一示例性实施例中，所述第一视频特征或所述第二视频特征的获取方式，包括：

将所述第一目标视频输入预设的Embedding模型，得到所述第一视频特征；

或，将所述第二目标视频输入所述Embedding模型，得到所述第二视频特征。

在一示例性实施例中，所述目标视频集的获取方式，包括：

获取目标搜索词；

获取与所述目标搜索词相关的视频，得到所述目标视频集。

在一示例性实施例中，所述按照所述第一排序特征和所述第二排序特征，对所述目标视频集中的目标视频进行排序，得到排序结果，包括：

将所述第一排序特征和所述第二排序特征输入预设的视频排序模型，对所述第一排序特征对应的第一目标视频和所述第二排序特征对应的第二目标视频进行排序，输出所述排序结果。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种搜索场景下的视频排序装置，包括：

视频集获取单元，被配置为执行获取目标视频集；其中，所述目标视频集中的目标视频包括至少一个第一目标视频和至少一个第二目标视频；

第一排序特征获取单元，被配置为执行获取所述第一目标视频对应的第一排序特征；

第二排序特征确定单元，被配置为执行按照预设的特征权重集中的权重向量，对所述第一排序特征进行加权，得到所述第二目标视频对应的第二排序特征；

视频排序单元，被配置为执行按照所述第一排序特征和所述第二排序特征，对所述目标视频集中的目标视频进行排序，得到排序结果；

视频展示单元，被配置为执行按照所述排序结果，对所述目标视频集中的目标视频进行展示。

在一示例性实施例中，每一所述第一目标视频对应一个第一视频特征，每一所述第二目标视频对应一个第二视频特征；

所述第二排序特征确定单元还被配置为执行：

按照所述第一视频特征与所述第二视频特征之间的关联关系，确定出所述第二目标视频相对于所述第一目标视频的权重向量，得到所述特征权重集。

在一示例性实施例中，所述第二排序特征确定单元还被配置为执行：

确定出每一所述第二视频特征与每一所述第一视频特征之间的相似度，得到相似度集；

对所述相似度集中的相似度进行归一化处理，确定出所述第二目标视频相对于所述第一目标视频的权重向量，得到所述特征权重集。

在一示例性实施例中，所述第二排序特征确定单元还被配置为执行：

对所述相似度集中的相似度进行归一化处理，确定出所述第二目标视频相对于所述第一目标视频的泛化权重，得到泛化权重集；

对所述泛化权重集中的泛化权重进行归一化处理，确定出所述第二目标视频相对于所述第一目标视频的权重向量，得到所述特征权重集。

在一示例性实施例中，所述第二排序特征确定单元还被配置为执行：

将所述第一目标视频输入预设的Embedding模型，得到所述第一视频特征；

或，将所述第二目标视频输入所述Embedding模型，得到所述第二视频特征。

在一示例性实施例中，所述视频集获取单元还被配置为执行：

获取目标搜索词；

获取与所述目标搜索词相关的视频，得到所述目标视频集。

在一示例性实施例中，所述视频排序单元还被配置为执行：

将所述第一排序特征和所述第二排序特征输入预设的视频排序模型，对所述第一排序特征对应的第一目标视频和所述第二排序特征对应的第二目标视频进行排序，输出所述排序结果。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现上述第一方面中任一项所述的搜索场景下的视频排序方法。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行上述第一方面中任一项所述的搜索场景下的视频排序方法。

根据本公开实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，所述程序产品包括计算机程序，所述计算机程序存储在可读存储介质中，设备的至少一个处理器从所述可读存储介质读取并执行所述计算机程序，使得设备执行第一方面的任一项实施例中所述的搜索场景下的视频排序方法。

本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：

通过按照预设的特征权重集中的权重向量，对每一第一目标视频对应的第一排序特征进行加权，得到第二目标视频对应的第二排序特征。从而，可以在第二目标视频不存在对应的排序特征、排序特征不完整或排序特征不可用时，根据第一目标视频对应的第一排序特征，得到第二目标视频对应的第二排序特征。按照第一排序特征和第二排序特征，对目标视频集中的目标视频进行排序，得到排序结果，并按照排序结果，对目标视频集中的目标视频进行展示。从而，在目标视频集中的部分视频不存在对应的排序特征、排序特征不完整或排序特征不可用时，也可以根据第一目标视频对应的第一排序特征，得到第二目标视频对应的第二排序特征，进而按照第一排序特征和第二排序特征，实现对目标视频集中的目标视频进行排序和展示的目的。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理，并不构成对本公开的不当限定。

图1是根据一示例性实施例示出的一种搜索场景下的视频排序方法的流程图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种特征权重集的获取方式的流程图。

图3是根据一示例性实施例示出的步骤S320的一种可实施方式的流程图。

图4是根据一示例性实施例示出的一种搜索场景下的视频排序装置的框图。

图5是根据一示例性实施例示出的一种用于搜索场景下的视频排序的电子设备的框图。

具体实施方式

为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是根据一示例性实施例示出的一种搜索场景下的视频排序方法的流程图，本实施例以该方法应用于电子设备进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于服务器，还可以应用于包括终端和服务器的系统，并通过终端和服务器的交互实现。本实施例中，该方法包括以下步骤：

在步骤S100中，获取目标视频集；其中，目标视频集中的目标视频包括至少一个第一目标视频和至少一个第二目标视频。

在步骤S200中，获取第一目标视频对应的第一排序特征。

在步骤S300中，按照预设的特征权重集中的权重向量，对第一排序特征进行加权，得到第二目标视频对应的第二排序特征。

在步骤S400中，按照第一排序特征和第二排序特征，对目标视频集中的目标视频进行排序，得到排序结果。

在步骤S500中，按照排序结果，对目标视频集中的目标视频进行展示。

其中，目标视频集是需要进行排序和展示的视频形成的集合。特征权重集为第二目标视频相对于第一目标视频的权重向量形成的集合，通过特征权重集中的权重向量，可以将第一排序特征映射至第二目标视频对应的第二排序特征。

具体地，获取需要进行排序和展示的视频形成的目标视频集，目标视频集中的目标视频包括至少一个第一目标视频和至少一个第二目标视频等两类视频。接着，获取第一目标视频对应的第一排序特征，并按照预设的特征权重集中的权重向量，对第一排序特征进行加权，得到基于第一排序特征和权重向量重建的排序特征，并将该排序特征确定为第二目标视频对应的第二排序特征，用第一目标视频的排序特征表征第二目标视频的排序特征。如此，可以在第二目标视频不存在对应的排序特征、排序特征不完整或排序特征不可用时，根据第一目标视频对应的第一排序特征，得到第二目标视频对应的第二排序特征。并按照第一排序特征和第二排序特征，对目标视频集中的目标视频进行排序，得到排序结果。按照排序结果，对目标视频集中的目标视频进行展示。

示例地，当一个待排序和待展示的目标视频集中有10个目标视频，其中，10个目标视频中的8个目标视频(第一目标视频)存在对应的播放量，10个目标视频中的2个目标视频(第二目标视频)不存在对应的播放量、或播放量数据不可用。此时，若需要按照视频的播放量(排序特征)对10个目标视频进行排序时，由于部分目标视频不存在对应的播放量数据，则无法按照播放量对目标视频集中的10个目标视频进行排序和展示。此时，可以采用两个权重向量，对有播放量的8个目标视频的播放量进行加权，得到两个重建的播放量数据，并用这两个重建的播放量数据表征不存在播放量的2个目标视频的播放量。此时，目标视频集中的10个目标视频均存在对应的播放量数据，此时，可以按照播放量对目标视频集中的10个目标视频进行排序和展示。解决无法对目标视频进行排序和展示的问题。

上述搜索场景下的视频排序方法，通过按照预设的特征权重集中的权重向量，对每一第一目标视频对应的第一排序特征进行加权，得到第二目标视频对应的第二排序特征。从而，可以在第二目标视频不存在对应的排序特征、排序特征不完整或排序特征不可用时，根据第一目标视频对应的第一排序特征，得到第二目标视频对应的第二排序特征。按照第一排序特征和第二排序特征，对目标视频集中的目标视频进行排序，得到排序结果，并按照排序结果，对目标视频集中的目标视频进行展示。从而，在目标视频集中的部分视频不存在对应的排序特征、排序特征不完整或排序特征不可用时，也可以根据第一目标视频对应的第一排序特征，得到第二目标视频对应的第二排序特征，进而按照第一排序特征和第二排序特征，实现对目标视频集中的目标视频进行排序和展示的目的。

在一示例性实施例中，为特征权重集的一种获取方式：

按照第一视频特征与第二视频特征之间的关联关系，确定出第二目标视频相对于第一目标视频的权重向量，得到特征权重集。

具体地，特征权重集中的权重向量是用于根据第一排序特征确定出第二排序特征的，因此，权重向量是第一排序特征到第二排序特征的映射关系的体现，权重向量是根据第一视频特征与第二视频特征之间的关联关系确定出来的。

可选地，如图2所示，为根据一示例性实施例示出的一种特征权重集的获取方式的流程图，具体包括以下步骤：

在步骤S310中，确定出每一第二视频特征与每一第一视频特征之间的相似度，得到相似度集。

在步骤S320中，对相似度集中的相似度进行归一化处理，确定出第二目标视频相对于第一目标视频的权重向量，得到特征权重集。

具体地，根据第二视频特征和第一视频特征，确定出每一第二视频特征与每一第一视频特征之间的相似度，并对相似度集中的相似度进行归一化处理，将归一化后的相似度确定为第二目标视频相对于第一目标视频的权重向量，得到特征权重集。

示例地，当第一视频特征和第二视频特征为目标视频对应的Embedding表示时，每一第二视频特征与每一第一视频特征之间的相似度的获取方式如公式(1)所示：

simliarity

其中，simliarity

具体地，目标视频集为P，第二目标视频为p，至少一个第二目标视频为P′,第一目标视频为i，至少一个第二目标视频为{i∈(P-P′)}。simliarity

对相似度集中的相似度进行归一化处理，将归一化后的相似度，确定为第二目标视频相对于第一目标视频的权重向量，得到特征权重集。

上述示例性实施例中，确定出每一第二视频特征与每一第一视频特征之间的相似度，得到相似度集，并对相似度集中的相似度进行归一化处理，确定出第二目标视频相对于第一目标视频的权重向量，得到特征权重集。从而，可以在第一视频特征与第二视频特征的基础上，确定出能够对第一视频特征和第二视频特征建立映射关系的权重向量，使得在获取第一目标视频的第一排序特征的前提下，能根据第一排序特征得到第二目标视频对应的第二排序特征，能够解决第二目标视频不存在对应的排序特征、排序特征不完整或排序特征的问题。

在一示例性实施例中，如图3所示，为根据一示例性实施例示出的步骤S320的一种可实施方式的流程图，具体包括：

在步骤S321中，对相似度集中的相似度进行归一化处理，确定出第二目标视频相对于第一目标视频的泛化权重，得到泛化权重集。

在步骤S322中，对泛化权重集中的泛化权重进行归一化处理，确定出第二目标视频相对于第一目标视频的权重向量，得到特征权重集。

具体地，对相似度集中的相似度进行归一化处理，得到归一化处理后的相似度，该归一化后的相似度能反映出第二目标视频相对于第一目标视频的权重占比，因此，将归一化处理后的相似度，确定为第二目标视频相对于第一目标视频的泛化权重，得到泛化权重集。

示例地，对相似度进行min-max归一化，得到第二目标视频p相对于第一目标视频i的赋权，泛化权重weight

接着，为了保证第二目标视频p与第一目标视频i的特征在一个量级，需要对泛化权重进行权重归一化，将重归一化后的泛化权重，确定为第二目标视频相对于第一目标视频的权重向量，得到特征权重集。权重向量的获取方式如公式(3)所示：

可选地，将第一目标视频输入预设的Embedding模型，得到第一视频特征；或，将第二目标视频输入Embedding模型，得到第二视频特征。

具体地，当第一视频特征和第二视频特征为目标视频对应的Embedding表示时，需要有一个视频的Embedding系统去获取第一目标视频与第二目标视频的Embedding表示，该Embedding系统可以是视觉模型的中间特征，也可以是基于行为数据训练的wide&deep模型。统一可以表示为，对于一个视频i，有一个embedding

上述示例性实施例中，对相似度集中的相似度进行归一化处理，确定出第二目标视频相对于第一目标视频的泛化权重，得到泛化权重集，并对泛化权重集中的泛化权重进行归一化处理，确定出第二目标视频相对于第一目标视频的权重向量，得到特征权重集。从而，能够在第一视频特征与第二视频特征的基础上，确定出能够对第一视频特征和第二视频特征建立映射关系的权重向量，并且通过泛化权重进行归一化处理该权重向量能够保证第一排序特征与第二排序特征在一个量级上，使得在获取第一目标视频的第一排序特征的前提下，能根据第一排序特征得到第二目标视频对应的第二排序特征，能够解决第二目标视频不存在对应的排序特征、排序特征不完整或排序特征的问题。

在一示例性实施例中，目标视频集的一种获取方式：

获取目标搜索词；获取与目标搜索词相关的视频，得到目标视频集。

具体地，在一个视频搜索场景下，按照目标搜索词，可以召回与目标搜索词相关的视频，这些视频是需要进行排序和展示的视频，形成目标视频集。

上述示例性实施例中，提供了一种目标视频集的获取方式，为后续对视频进行排序和展示提供边界。可以理解的是，上述仅为目标视频集的一种获取方式，并不用于对目标视频集进行限定。示例地，还可以通过用户ID、视频ID、视频发布区域、视频发布时间等确定出一个目标视频集合。

在一示例性实施例中，为步骤S400的一种可实施方式，包括：

将第一排序特征和第二排序特征输入预设的视频排序模型，对第一排序特征对应的第一目标视频和第二排序特征对应的第二目标视频进行一排序特征，得到第二目标视频对应的第二排序特征，具体公式(4)为：

其中，

在得到第二目标视频对应的第二排序特征后，将第一排序特征和第二排序特征输入预设的视频排序模型，对第一排序特征对应的第一目标视频和第二排序特征对应的第二目标视频进行排序，输出排序结果。

其中，预设的视频排序模型可以为一个打分模型，例如通过

上述示例性实施例中，将第一排序特征和第二排序特征输入预设的视频排序模型，对第一排序特征对应的第一目标视频和第二排序特征对应的第二目标视频进行排序，输出排序结果。进而按照排序结果，对目标视频集中的目标视频进行排序和展示的目的，解决无法对目标视频进行排序和展示的问题。

应该理解的是，虽然图1-3的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1-3中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

图4是根据一示例性实施例示出的一种搜索场景下的视频排序装置的框图。参照图4，该装置包括视频集获取单元401、第一排序特征获取单元402、第二排序特征确定单元403、视频排序单元404和视频展示单元405：

视频集获取单元401，被配置为执行获取目标视频集；其中，目标视频集中的目标视频包括至少一个第一目标视频和至少一个第二目标视频；

第一排序特征获取单元402，被配置为执行获取第一目标视频对应的第一排序特征；

第二排序特征确定单元403，被配置为执行按照预设的特征权重集中的权重向量，对第一排序特征进行加权，得到第二目标视频对应的第二排序特征；

视频排序单元404，被配置为执行按照第一排序特征和第二排序特征，对目标视频集中的目标视频进行排序，得到排序结果；

视频展示单元405，被配置为执行按照排序结果，对目标视频集中的目标视频进行展示。

在一示例性实施例中，每一第一目标视频对应一个第一视频特征，每一第二目标视频对应一个第二视频特征；第二排序特征确定单元403还被配置为执行：按照第一视频特征与第二视频特征之间的关联关系，确定出第二目标视频相对于第一目标视频的权重向量，得到特征权重集。

在一示例性实施例中，第二排序特征确定单元403还被配置为执行：确定出每一第二视频特征与每一第一视频特征之间的相似度，得到相似度集；对相似度集中的相似度进行归一化处理，确定出第二目标视频相对于第一目标视频的权重向量，得到特征权重集。

在一示例性实施例中，第二排序特征确定单元403还被配置为执行：对相似度集中的相似度进行归一化处理，确定出第二目标视频相对于第一目标视频的泛化权重，得到泛化权重集；对泛化权重集中的泛化权重进行归一化处理，确定出第二目标视频相对于第一目标视频的权重向量，得到特征权重集。

在一示例性实施例中，第二排序特征确定单元403还被配置为执行：将第一目标视频输入预设的Embedding模型，得到第一视频特征；或，将第二目标视频输入Embedding模型，得到第二视频特征。

在一示例性实施例中，视频集获取单元401还被配置为执行：获取目标搜索词；获取与目标搜索词相关的视频，得到目标视频集。

在一示例性实施例中，视频排序单元404还被配置为执行：将第一排序特征和第二排序特征输入预设的视频排序模型，对第一排序特征对应的第一目标视频和第二排序特征对应的第二目标视频进行排序，输出排序结果。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图5是根据一示例性实施例示出的一种用于搜索场景下的视频排序的电子设备500的框图。例如，设备500可以是移动电话、计算机、数字广播终端、消息收发设备、游戏控制台、平板设备、医疗设备、健身设备、个人数字助理等。

参照图5，设备500可以包括以下一个或多个组件：处理组件502、存储器504、电源组件506、多媒体组件508、音频组件510、输入/输出(I/O)的接口512、传感器组件514以及通信组件516。

处理组件502通常控制设备500的整体操作，诸如与显示、电话呼叫、数据通信、相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件502可以包括一个或多个处理器520来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件502可以包括一个或多个模块，便于处理组件502和其他组件之间的交互。例如，处理组件502可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件508和处理组件502之间的交互。

存储器504被配置为存储各种类型的数据以支持在设备500的操作。这些数据的示例包括用于在设备500上操作的任何应用程序或方法的指令、联系人数据、电话簿数据、消息、图片、视频等。存储器504可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、可编程只读存储器(PROM)、只读存储器(ROM)、磁存储器、快闪存储器、磁盘或光盘。

电源组件506为设备500的各种组件提供电力。电源组件506可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为设备500生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件508包括在所述设备500和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件508包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备500处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件510被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件510包括一个麦克风(MIC)，当设备500处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器504或经由通信组件516发送。在一些实施例中，音频组件510还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口512为处理组件502和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件514包括一个或多个传感器，用于为设备500提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件514可以检测到设备500的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为设备500的显示器和小键盘，传感器组件514还可以检测设备500或设备500一个组件的位置改变，用户与设备500接触的存在或不存在，设备500方位或加速/减速和设备500的温度变化。传感器组件514可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件514还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件514还可以包括加速度传感器、陀螺仪传感器、磁传感器、压力传感器或温度传感器。

通信组件516被配置为便于设备500和其他设备之间有线或无线方式的通信。设备500可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，运营商网络(如2G、3G、4G或5G)，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件516经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件516还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。

在示例性实施例中，设备500可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器504，上述指令可由设备500的处理器520执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

在示例性实施例中，还提供了一种计算机程序产品，所述程序产品包括计算机程序，所述计算机程序存储在可读存储介质中，设备的至少一个处理器520从所述可读存储介质读取并执行所述计算机程序，使得设备执行上述方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。