CN103927445B - 一种特征事件生成方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种特征事件生成方法，所述方法包括：获取竞技赛事的实时统计数据；将所述实时统计数据与历史数据进行对比分析，得到所述竞技赛事的实时特征值；生成与所述竞技赛事的实时特征值相关联的特征事件。本发明可以将获得的特征事件作为与当前比赛实时进展相关的看点、话题或互动内容，以提高直播赛事中互动内容的实时性。本发明还公开了用于实现上述方法的装置。
Description
技术领域
本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种特征事件生成方法和装置。
背景技术
为了提升观众收看直播赛事的兴趣，在直播节目中通常加入竞猜以及互动环节，由主持人公布竞猜题目或互动话题，从而鼓励用户继续关注直播节目，增加收视粘度。
然而本申请的发明人发现，竞猜题目或者互动话题往往较为单一，如竞猜胜负，预测比分等等，不仅影响观众的参与热情，也限制了互动的应用时段，使互动内容与直播赛事的进展丧失了实时性，降低了观众参与互动的兴趣。例如，在一场足球比赛直播中某方已大比分领先，则在比赛最后十几分钟仍然允许观众竞猜胜负就不再合适，使这种互动缺乏与赛事进展的实时性。
发明内容
本发明实施例提供一种特征事件生成方法和装置，能够实时获取直播赛事中出现的特征事件，提高与观众互动的实时性。
为达上述目的，本发明实施例采用以下技术方案：
一种特征事件生成方法，所述方法包括：
获取竞技赛事的实时统计数据；
将所述实时统计数据与历史数据进行对比分析，得到所述竞技赛事的实时特征值；
生成与所述竞技赛事的实时特征值相关联的特征事件。
将该特征事件作为与当前比赛实时进展相关的看点、话题或互动内容，以提高直播赛事中互动内容的实时性。
所述将所述实时统计数据与历史数据进行对比分析，得到所述竞技赛事的实时特征值，包括：
判断所述实时统计数据是否超过基于所述历史数据设置的阈值；
当所述实时统计数据超过基于所述历史数据设置的阈值时，确定所述实时统计数据为所述竞技赛事的实时特征值。
能够较快的获得该竞技赛事的实时特征值。
所述将所述实时统计数据与历史数据进行对比分析，得到所述竞技赛事的实时特征值，包括：
根据所述历史数据记录的关于所述竞技赛事的多个特征值获得所述竞技赛事的平均值和标准差值；
判断所述实时统计数据与所述平均值的差值是否超出所述标准差值N倍，其中N≥2；
当所述实时统计数据与所述平均值的差值超出所述标准差值N倍时，确定所述实时统计数据为所述竞技赛事的实时特征值。
所述根据所述历史数据记录的关于所述竞技赛事的多个特征值获得所述竞技赛事的平均值和标准差值之前，所述方法还包括：
屏蔽所述历史数据中关于所述竞技赛事的缺乏参考价值的特征值。
能够更准确的获得该竞技赛事的实时特征值。
所述将所述实时统计数据与历史数据进行对比分析，得到所述竞技赛事的实时特征值，包括：
判断所述实时统计数据是否匹配预设的分类模型中的异常状态；所述分类模型是根据所述历史数据建立的，包括正常状态和异常状态；
当所述实时统计数据匹配所述预设的分类模型中的异常状态时，确定所述实时统计数据为所述竞技赛事的实时特征值。
能够同时获得多个处于异常状态的竞技赛事的实时特征值。
所述方法还包括：
根据所述竞技赛事的实时特征值、所述特征事件和预设模板生成提示消息；
推送所述提示消息至用户终端。
将比赛中出现的看点及时推送给观众，增强赛事互动的实时性，提高直播节目的趣味性，有利于增强赛事直播节目的收视粘度。
所述方法还包括：
生成与所述特征事件相关的互动题目；
推送所述互动题目至用户终端。
将比赛中出现的看点转换成互动问题并及时推送给观众，增强赛事互动的实时性和多样性，提高直播节目的趣味性，提高观众对赛事直播节目的收视兴趣。
一种特征事件生成装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取竞技赛事的实时统计数据；
分析模块，用于将所述实时统计数据与历史数据进行对比分析，得到所述竞技赛事的实时特征值；
第一生成模块，用于生成与所述竞技赛事的实时特征值相关联的特征事件。
所述分析模块包括：
第一判断单元，用于判断所述实时统计数据是否超过基于所述历史数据设置的阈值；
第一确定单元，用于当所述实时统计数据超过基于所述历史数据设置的阈值时，确定所述实时统计数据为所述竞技赛事的实时特征值。
所述分析模块包括：
获得单元，根据所述历史数据记录的关于所述竞技赛事的多个特征值获得所述竞技赛事的平均值和标准差值；
第二判断单元，用于判断所述实时统计数据与所述平均值的差值是否超出所述标准差值N倍，其中N≥2；
第二确定单元，用于当所述实时统计数据与所述平均值的差值超出所述标准差值N倍时，确定所述实时统计数据为所述竞技赛事的实时特征值。
所述分析模块还包括：
屏蔽单元，用于屏蔽所述历史数据中关于所述竞技赛事的缺乏参考价值的特征值。
所述分析模块包括：
第三判断单元，用于判断所述实时统计数据是否匹配预设的分类模型中的异常状态；所述分类模型是根据所述历史数据建立的，包括正常状态和异常状态；
第三确定单元，用于当所述实时统计数据匹配所述预设的分类模型中的异常状态时，确定所述实时统计数据为所述竞技赛事的实时特征值。
所述装置还包括：
第二生成模块，用于根据所述竞技赛事的实时特征值、所述特征事件和预设模板生成提示消息；
第一推送模块，用于推送所述提示消息至用户终端。
所述装置还包括：
第三生成模块，用于生成与所述特征事件相关的互动题目；
第二推送模块，用于推送所述互动题目至用户终端。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明实施例一提供的一种特征事件生成方法的流程示意图；
图2是本发明实施例一提供的一种特征事件生成方法的流程示意图；
图3是本发明实施例一提供的一种特征事件生成方法的流程示意图；
图4是本发明实施例一提供的一种特征事件生成方法的流程示意图；
图5是本发明实施例一提供的一种特征事件生成方法的流程示意图；
图6是本发明实施例二提供的一种特征事件生成方法的流程示意图；
图7是本发明实施例三提供的一种特征事件生成方法的流程示意图；
图8是本发明实施例一提供的一种特征事件生成装置的结构示意图；
图9是本发明实施例提供的分析模块的结构示意图；
图10是本发明实施例提供的分析模块的结构示意图；
图11是本发明实施例提供的分析模块的结构示意图；
图12是本发明实施例二提供的一种特征事件生成装置的结构示意图；
图13是本发明实施例三提供的一种特征事件生成装置的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
图1是本发明实施例一提供的一种特征事件生成方法，该方法包括：
S101，获取竞技赛事的实时统计数据。
竞技赛事的实时统计数据是指发生在竞技赛事中的关于某一队伍或者某一队员的技术统计指标，例如控球率，传球成功率，投篮命中率、跑动距离、是否被罚下以及在比赛中出现的其他行为等等，都可以作为竞技赛事的实时统计数据。其中的竞技赛事是指常年举办的具有固定规模的有很多历史数据可供参考的赛事，例如，大型体育比赛、电子竞技游戏比赛等等。
可根据需要预先设置需要获取的竞技赛事实时统计数据。例如，设置获取A队在比赛中的控球率，传球成功率，投篮命中率，同时获取A队中队员B的跑动距离、射门次数、犯规次数等等。
竞技赛事的实时统计数据可以从专业的赛事实时数据提供商处获取，或者从该竞技赛事的官方数据统计网站获取。
S102，将实时统计数据与历史数据进行对比分析，得到竞技赛事的实时特征值。
将关于某个竞技赛事的实时统计数据与历史数据进行对比分析，判断该实时统计数据是否异常（过高或过低），说明此时该竞技赛事与过往比赛出现明显的不同，能够成为当前竞技赛事中激发观众兴趣的看点，从而将与历史数据出现明显不同的实时统计数据作为该竞技赛事的实时特征值。
例如当前比赛中关于A队的控球率的实时统计数据为28%，历史数据中A队的比赛控球率大多维持在45%-60%，此时实时统计数据28%与历史数据存在明显的不同，将28%作为A队控球率的实时特征值。
S103，生成与竞技赛事的实时特征值相关联的特征事件。
得到竞技赛事的实时特征值以后，在历史数据中查询预设的可受到该竞技赛事的实时特征值影响的并且受观众关注的其他实时统计数据，并从中获取与该竞技赛事的实时特征值具有较高概率能够同时出现的其他实时统计数据，作为与该竞技赛事的实时特征值对应的特征事件。
例如，A队控球率的实时特征值为28%，预设的可受到控球率影响且受观众关注的其他实时统计数据包括：比赛获胜次数、比赛失利次数、核心队员B的触球次数等等。其中，根据历史数据得到当A队控球率低于35%时的比赛出现过5场，其中比赛获胜1场，比赛失利4场，核心队员B的触球次数每场都少于30次。则生成与A队控球率的实时特征值28%对应的特征事件为：A队控球率低于35%的比赛中获胜1场，失利4场，队员B触球次数都少于30次。
本发明实施例一，根据将竞技赛事的实时统计数据与历史数据进行对比分析，得到竞技赛事的实时特征值，生成与该实时特征值相关联的特征事件，将该特征事件作为与当前竞技赛事实时进展相关的看点、话题或互动内容，以提高直播赛事中互动内容的实时性。
对于步骤S102中将实时统计数据与历史数据进行对比分析，得到竞技赛事的实时特征值，可通过设置阈值、统计分布以及预设分类模型等多种实现方式，下面分别对各种实现方式做进一步说明。
图2是本发明实施例通过设置阈值的方式实现的一种特征事件生成方法，该方法包括：
S201，获取竞技赛事的实时统计数据。
S202，将实时统计数据与历史数据进行对比分析，得到竞技赛事的实时特征值。
其中S202进一步包括以下步骤：
S202a，判断实时统计数据是否超过基于历史数据设置的阈值。
根据步骤S201中预先设置获取的实时统计数据，根据历史数据设置相应统计数据的阈值，可以分别包括上限阈值或下限阈值。例如A队在比赛中的控球率和传球成功率被预设为需要获取的竞技赛事的实时统计数据，根据历史数据显示Ａ队85%以上的比赛控球率在45%-65%之间，传球成功率在70%-90%之间，则可以设置控球率的上限阈值为65%，下限阈值为45%，传球成功率的上限阈值为90%，下限阈值为70%。
S202b，当实时统计数据超过基于历史数据设置的阈值时，确定实时统计数据为竞技赛事的实时特征值。
该竞技赛事的实时统计数据超过针对该实时统计数据设置的上限阈值或下限阈值时，确定实时统计数据为该竞技赛事的实时特征值。例如比赛中A队控球率的实时统计数据为35%，超过相应的下限阈值45%，则将实时统计数据35%作为A队控球率的实时特征值。
S203，生成与竞技赛事的实时特征值相关联的特征事件。
图3是本发明实施例通过统计分布的方式实现的一种特征事件生成方法，该方法包括：
S301，获取竞技赛事的实时统计数据。
S302，将实时统计数据与历史数据进行对比分析，得到竞技赛事的实时特征值。
其中S302进一步包括以下步骤：
S302a，根据历史数据记录的关于竞技赛事的多个特征值获得竞技赛事的平均值和标准差值。
历史数据包括与该竞技赛事实时统计数据对应的多个特征值a1、a2、a3、……an；
则该竞技赛事实时统计数据对应的的平均值
该竞技赛事实时统计数据对应的的标准差值
S302b，判断实时统计数据与平均值的差值是否超出所述标准差值N倍，其中N≥2。
判断该竞技赛事实时统计数据P与平均值M的差值是否超出标准差值S的N倍，即判断是否成立，N的取值通常设置为大于等于2，以突出该竞技赛事实时统计数据的异常。
S302c，当实时统计数据与平均值的差值超出所述标准差值N倍时，确定实时统计数据为竞技赛事的实时特征值。
例如，A队传球成功率实时统计数据为P=65%，基于历史数据得到的传球成功率平均值M=80%，标准差值为6%，N=2，则可确定实时统计数据P=65%为A队传球成功率的实时特征值。
S303，生成与竞技赛事的实时特征值相关联的特征事件。
在本发明另一实施例中，如图4所示，在步骤S302a根据历史数据记录的关于竞技赛事的多个特征值获得竞技赛事的平均值和标准差值之前，还包括步骤S302d，屏蔽历史数据中关于竞技赛事的缺乏参考价值的特征值。
缺乏参考价值的特征值包括：在恶劣天气条件下进行的竞技赛事中各项统计数据的特征值，对于某个队员来说，其出场时间未超过全场比赛时间的15%的比赛的统计数据也被视为缺乏参考价值的特征值，即屏蔽掉历史数据中不具备统计和参考价值的数据，以提高后续步骤中获取的实时特征值的参考价值。
图5是本发明实施例通过分类模型的方式实现的一种特征事件生成方法，该方法包括：
S401，获取竞技赛事的实时统计数据。
S402，将实时统计数据与历史数据进行对比分析，得到竞技赛事的实时特征值。
其中S402进一步包括以下步骤：
S402a，判断实时统计数据是否匹配预设的分类模型中的异常状态；分类模型是根据历史数据建立的，包括正常状态和异常状态。
分类模型包括一场比赛中的多项实时统计数据，每项实时统计数据的特征值用一取值范围来表示，根据同一队伍或队员的历史数据计算出每项实时统计数据特征值的取值范围，由多项实时统计数据组成该分类模型。
根据获取的多项竞技赛事的实时统计数据，与分类模型中各项实时统计数据的取值范围进行匹配，当不在分类模型取值范围内的实时统计数据的项数多于预设数量时，则认为当前比赛的实时统计数据匹配到了分类模型的异常状态。
S402b，当实时统计数据匹配预设的分类模型中的异常状态时，确定实时统计数据为竞技赛事的实时特征值。
当实时统计数据匹配预设的分类模型中的异常状态时，所有未落入分类模型取值范围的竞技赛事的实时统计数据都可以确定为该竞技赛事的实时特征值。
S403，生成与竞技赛事的实时特征值相关联的特征事件。
图6是本发明实施例二提供的一种特征事件生成方法，该方法包括：
S501，获取竞技赛事的实时统计数据。
S502，将实时统计数据与历史数据进行对比分析，得到竞技赛事的实时特征值。
S503，生成与竞技赛事的实时特征值相关联的特征事件。
上述步骤与实施例一S101-S103的实现过程相同，在此不做重复说明。
S504，根据竞技赛事的实时特征值、特征事件和预设模板生成提示消息。
预设模板中包括获得竞技赛事的实时特征值，及其关联的特征事件。例如获得竞技赛事的实时特征值为“A队的控球率为28%”，关联的特征事件为“A队在控球率低于35%的比赛中胜1场负4场”、“队员B的触球次数全部少于30次”。
生成提示消息的模板中还可以包括标题信息，由该竞技赛事节目编辑根据获取的竞技赛事的实时特征值和关联的特征事件进行添加，最终形成完整的提示消息。
例如，获得竞技赛事的实时特征值为“A队的控球率为28%”，关联的特征事件为“A队在控球率低于35%的比赛中胜1场负4场”、“队员B的触球次数全部少于30次”，添加的标题信息为“限制住队员B，就能击败A队”。则生成提示信息如下：
限制住队员B，就能击败A队
目前，A队的控球率为28%，A队在控球率低于35%的比赛中胜1场负4场，队员B的触球次数在这些比赛中全部少于30次。
例如，在电子竞技游戏比赛中，获得竞技赛事的实时特征值为“C队同时使用了游戏角色D、E和F”，关联的特征事件为“C队在过去的50场比赛有40场同时使用了游戏角色D、E和F，并且在这40场比赛中获胜36场”，比赛编辑在模板中添加的标题为“以不变应万变”，则生成的提示信息如下：
以不变应万变
目前，C队同时使用了游戏角色D、E和F，C队在过去的50场比赛有40场同时使用了游戏角色D、E和F，并且在这40场比赛中获胜36场。
S505，推送提示消息至用户终端。
推送生成的提示消息至用户终端，该用户终端可以是智能电视终端、智能手机、平板电脑等移动终端以及游戏客户端等等。
本发明实施例二，根据生成的竞技赛事实时特征值以及相关联的特征事件，生成提示消息并推送至用户终端，将比赛中出现的看点及时推送给观众，增强赛事互动的实时性，提高直播节目的趣味性，有利于增强赛事直播节目的收视粘度。
图7是本发明实施例三提供的一种特征事件生成方法，该方法包括：
S601，获取竞技赛事的实时统计数据。
S602，将实时统计数据与历史数据进行对比分析，得到竞技赛事的实时特征值。
S603，生成与竞技赛事的实时特征值相关联的特征事件。
上述步骤与实施例一S101-S103的实现过程相同，在此不做重复说明。
S604，生成与特征事件相关的互动题目。
生成的互动题目包括与特征事件相关的选项。例如，获得竞技赛事的实时特征值为“A队的控球率为28%”，关联的特征事件为“A队上次出现控球率低于35%的比赛的对手是H队，负于了H队，比分为1比3”。则可生成的互动题目为：
互动题目1：目前，A队的控球率为28%，A队上次出现控球率低于35%的比赛对手是谁？
a.H队 b.J队 c.K队
互动题目2：A队上次出现控球率低于35%的比赛的比分是？
a.0比3 b.0比2 c.1比3
S605，推送互动题目至用户终端。
推送生成的提示消息至用户终端，该用户终端可以是智能电视终端、智能手机、平板电脑等移动终端以及游戏客户端等等。由用户通过用户终端对互动问题进行竞猜。随着赛事的实时进展，继续获取新的特征事件并生成新的互动问题，保证了互动问题实时性和多样性。
本发明实施例三，根据生成的竞技赛事实时特征值以及相关联的特征事件，生成互动问题并推送至用户终端，将比赛中出现的看点转换成互动问题并及时推送给观众，增强赛事互动的实时性和多样性，提高直播节目的趣味性，提高观众对赛事直播节目的收视兴趣。
图8是本发明实施例一提供的一种特征事件生成装置，该装置包括：
获取模块70，用于获取竞技赛事的实时统计数据；
分析模块71，用于将实时统计数据与历史数据进行对比分析，得到竞技赛事的实时特征值；
第一生成模块72，用于生成与竞技赛事的实时特征值相关联的特征事件。
其中，分析模块71如图9所示，包括：
第一判断单元710，用于判断实时统计数据是否超过基于历史数据设置的阈值；
第一确定单元711，用于当实时统计数据超过基于历史数据设置的阈值时，确定实时统计数据为竞技赛事的实时特征值。
在本发明另一实施例中，分析模块71如图10所示，包括：
屏蔽单元712，用于屏蔽历史数据中关于竞技赛事的缺乏参考价值的特征值；
获得单元713，根据历史数据记录的关于竞技赛事的多个特征值获得竞技赛事的平均值和标准差值；
第二判断单元714，用于判断实时统计数据与平均值的差值是否超出标准差值N倍，其中N≥2；
第二确定单元715，用于当实时统计数据与平均值的差值超出标准差值N倍时，确定实时统计数据为竞技赛事的实时特征值。
在本发明另一实施例中，分析模块71如图11所示，包括：
第三判断单元716，用于判断实时统计数据是否匹配预设的分类模型中的异常状态；分类模型是根据历史数据建立的，包括正常状态和异常状态；
第三确定单元717，用于当实时统计数据匹配预设的分类模型中的异常状态时，确定实时统计数据为竞技赛事的实时特征值。
图12是本发明实施例二提供的一种特征事件生成装置，该装置包括：
获取模块70，用于获取竞技赛事的实时统计数据；
分析模块71，用于将实时统计数据与历史数据进行对比分析，得到竞技赛事的实时特征值；
第一生成模块72，用于生成与竞技赛事的实时特征值相关联的特征事件；
第二生成模块73，用于根据竞技赛事的实时特征值、特征事件和预设模板生成提示消息；
第一推送模块74，用于推送提示消息至用户终端。
图13是本发明实施例三提供的一种特征事件生成装置，该装置包括：
获取模块70，用于获取竞技赛事的实时统计数据；
分析模块71，用于将实时统计数据与历史数据进行对比分析，得到竞技赛事的实时特征值；
第一生成模块72，用于生成与竞技赛事的实时特征值相关联的特征事件；
第三生成模块75，用于生成与特征事件相关的互动题目；
第二推送模块76，用于推送互动题目至用户终端。
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。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (14)
1.一种特征事件生成方法，其特征在于，所述方法包括：
获取竞技赛事的实时统计数据；
将所述实时统计数据与历史数据进行对比分析，得到所述竞技赛事的实时特征值，其中，所述历史数据包括所述竞技赛事的过往比赛；
生成与所述竞技赛事的实时特征值相关联的特征事件，其中，所述特征事件包括：与所述竞技赛事的实时特征值能够同时出现的概率大于预设概率的其他实时统计数据。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述实时统计数据与历史数据进行对比分析，得到所述竞技赛事的实时特征值，包括：
判断所述实时统计数据是否超过基于所述历史数据设置的阈值；
当所述实时统计数据超过基于所述历史数据设置的阈值时，确定所述实时统计数据为所述竞技赛事的实时特征值。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述实时统计数据与历史数据进行对比分析，得到所述竞技赛事的实时特征值，包括：
根据所述历史数据记录的关于所述竞技赛事的多个特征值获得所述竞技赛事的平均值和标准差值；
判断所述实时统计数据与所述平均值的差值是否超出所述标准差值N倍，其中N≥2；
当所述实时统计数据与所述平均值的差值超出所述标准差值N倍时，确定所述实时统计数据为所述竞技赛事的实时特征值。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史数据记录的关于所述竞技赛事的多个特征值获得所述竞技赛事的平均值和标准差值之前，所述方法还包括：
屏蔽所述历史数据中关于所述竞技赛事的缺乏参考价值的特征值。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述实时统计数据与历史数据进行对比分析，得到所述竞技赛事的实时特征值，包括：
判断所述实时统计数据是否匹配预设的分类模型中的异常状态；所述分类模型是根据所述历史数据建立的，包括正常状态和异常状态；
当所述实时统计数据匹配所述预设的分类模型中的异常状态时，确定所述实时统计数据为所述竞技赛事的实时特征值。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述竞技赛事的实时特征值、所述特征事件和预设模板生成提示消息；
推送所述提示消息至用户终端。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
生成与所述特征事件相关的互动题目；
推送所述互动题目至用户终端。
8.一种特征事件生成装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取竞技赛事的实时统计数据；
分析模块，用于将所述实时统计数据与历史数据进行对比分析，得到所述竞技赛事的实时特征值，其中，所述历史数据包括所述竞技赛事的过往比赛；
第一生成模块，用于生成与所述竞技赛事的实时特征值相关联的特征事件，其中，所述特征事件包括：与所述竞技赛事的实时特征值能够同时出现的概率大于预设概率的其他实时统计数据。
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述分析模块包括：
第一判断单元，用于判断所述实时统计数据是否超过基于所述历史数据设置的阈值；
第一确定单元，用于当所述实时统计数据超过基于所述历史数据设置的阈值时，确定所述实时统计数据为所述竞技赛事的实时特征值。
10.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述分析模块包括：
获得单元，根据所述历史数据记录的关于所述竞技赛事的多个特征值获得所述竞技赛事的平均值和标准差值；
第二判断单元，用于判断所述实时统计数据与所述平均值的差值是否超出所述标准差值N倍，其中N≥2；
第二确定单元，用于当所述实时统计数据与所述平均值的差值超出所述标准差值N倍时，确定所述实时统计数据为所述竞技赛事的实时特征值。
11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述分析模块还包括：
屏蔽单元，用于屏蔽所述历史数据中关于所述竞技赛事的缺乏参考价值的特征值。
12.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述分析模块包括：
第三判断单元，用于判断所述实时统计数据是否匹配预设的分类模型中的异常状态；所述分类模型是根据所述历史数据建立的，包括正常状态和异常状态；
第三确定单元，用于当所述实时统计数据匹配所述预设的分类模型中的异常状态时，确定所述实时统计数据为所述竞技赛事的实时特征值。
13.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二生成模块，用于根据所述竞技赛事的实时特征值、所述特征事件和预设模板生成提示消息；
第一推送模块，用于推送所述提示消息至用户终端。
14.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第三生成模块，用于生成与所述特征事件相关的互动题目；
第二推送模块，用于推送所述互动题目至用户终端。
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