CN106561054A - 一种用于直播网站的直播房间推荐方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于直播网站的直播房间推荐方法及系统，涉及互联网视频直播技术领域。该方法包括：当用户进入直播网站时，根据用户身份及历史观看信息生成该用户的推荐房间数据；在生成的推荐房间数据中进行遍历，找出推荐房间数据中正在开播的房间；判断找出的开播房间的数量是否达到推荐数量，若是，将找出的正在开播的房间作为推荐房间在推荐位展示给用户；若否，按照补全规则对未达推荐数量的开播房间进行补全，并将补全后的所有房间作为推荐房间在推荐位展示给用户。本发明能根据用户的观看习惯及个人喜好进行有针对性的推荐，与用户的相关度更高，更具有个性化特点，用户体验佳。

Description

一种用于直播网站的直播房间推荐方法及系统
技术领域
本发明涉及互联网视频直播技术领域，具体来讲是一种用于直播网站的直播房间推荐方法及系统。
背景技术
随着互联网技术的迅速发展，越来越多的用户可以使用电脑、手机等终端通过网络观看在线视频直播。在线视频直播是指利用互联网网络资源进行的现场视频直播服务，通过现场的视频拍摄同步发布到网络上，用户可以同一时间在网络上看到实时的现场情况。
在视频直播网站的各业务场景中，为了刺激用户的观看兴致，提高观看量和用户粘性，通常会在网站中进行一系列热门房间的推荐。目前，各大网站在进行热门房间的推荐时，普遍采用的是一种高人气、高点击量排名的方式进行统一推荐，即将网站中人气较高或点击量较高的直播房间作为热门房间进行推荐。现有的这种统一推荐的方式，虽然操作上简单、易实现，但是个性化程度不高，无法针对不同用户的喜好，进行个性化的推荐，有时甚至出现推荐的热门房间类型是用户所不喜欢的情况，进而使得用户体验差。
发明内容
本发明的目的是为了克服上述背景技术的不足，提供一种用于直播网站的直播房间推荐方法及系统，能根据用户的观看习惯及个人喜好进行有针对性的推荐，与用户的相关度更高，更具有个性化特点，用户体验佳。
为达到以上目的，本发明提供一种用于直播网站的直播房间推荐方法，包括以下步骤：A、当用户进入直播网站时，根据用户身份及历史观看信息生成该用户的推荐房间数据，转入步骤B；B、在生成的推荐房间数据中进行遍历，找出推荐房间数据中正在开播的房间，转入步骤C；C、判断找出的开播房间的数量是否达到推荐数量，若是，将找出的正在开播的房间作为推荐房间在推荐位展示给用户，结束；若否，按照补全规则对未达推荐数量的开播房间进行补全，并将补全后的所有房间作为推荐房间在推荐位展示给用户，结束。
在上述技术方案的基础上，步骤A具体包括以下操作：A1：当用户进入直播网站时，判断该用户的身份是否为会员，若是，转入步骤A2；否则，转入步骤A3；A2：获取用户最近30日的历史观看数据以及该用户的关注房间数据，转入步骤A4；A3：获取用户最近7日的历史观看数据，转入步骤A4；A4：根据直播房间相关的业务内容，利用协同过滤算法计算出各房间的相似度数据，转入步骤A5；A5：对上述数据进行汇总排序，生成该用户的推荐房间数据。
在上述技术方案的基础上，步骤A4中，计算各房间的相似度数据时，计算过程如下：
A401、计算用户相似度K1：若观看过A房间的用户数为m，且m个用户中有n个用户观看了B房间，则B房间相对于A房间的用户相似度为
A402、计算观看时长相似度K2：若这n个用户观看A房间的有效观看总时长为tA，A房间的直播时长为TA，则A房间的观看时长占比为若观看B房间的有效观看总时长为tB，B房间的直播时长为TB，则B房间的观看时长占比为计算出B房间相对于A房间的用户观看时长相似度为
A403、计算分区相似度K3：若B房间与A房间的分区相同，则B房间相对于A房间的分区相似度K3为设定的固定参数值；
A404、计算房间相似度K：综合以上条件，计算出B房间相对于对A房间的相似度wi为Ki的权重。
在上述技术方案的基础上，步骤A5中，进行汇总排序时，遵循以下规则：针对历史观看数据，根据有效观看时长，按照由大到小排列；针对关注房间数据，按照关注时间从大到小排列；针对各房间的相似度数据，为每个房间取出与其相似度高的前N个房间作为该房间的相似房间，N为正整数。
在上述技术方案的基础上，步骤B具体包括以下操作：B1：获取生成的推荐房间数据，转入步骤B2；B2：若为会员用户，在推荐房间数据的历史观看数据以及关注房间数据中进行遍历，若为非会员用户，则仅在推荐房间数据的历史观看数据中进行遍历；遍历过程中，对每条数据对应的房间进行判断，若判定该房间为开播状态，则保留该房间；若判定该房间为关播状态，则转入步骤B3；B3：在推荐房间数据的各房间相似度数据中，找到该关播状态的房间对应的相似房间，转入步骤B4；B4：在找到的相似房间中进行遍历，找出相似房间中正在开播的房间，并将其保留。
本发明同时还提供一种用于直播网站的直播房间推荐系统，包括推荐房间数据生成模块、推荐房间数据过滤模块、推荐房间展示模块；所述推荐房间数据生成模块用于：当用户进入直播网站时，根据用户身份及历史观看信息生成该用户的推荐房间数据，向推荐房间数据过滤模块发送过滤信号；所述推荐房间数据过滤模块用于：收到过滤信号后，在生成的推荐房间数据中进行遍历，找出推荐房间数据中正在开播的房间，向推荐房间展示模块发送展示信号；所述推荐房间展示模块用于：收到展示信号后，判断找出的开播房间的数量是否达到推荐数量，若是，将找出的正在开播的房间作为推荐房间在推荐位展示给用户；若否，按照补全规则对未达推荐数量的开播房间进行补全，并将补全后的所有房间作为推荐房间在推荐位展示给用户。
在上述技术方案的基础上，所述推荐房间数据生成模块生成推荐房间数据的具体过程为：当用户进入直播网站时，先判断该用户的身份是否为会员，若是会员用户，获取用户最近30日的历史观看数据以及该用户的关注房间数据，若为非会员用户，获取用户最近7日的历史观看数据；然后，根据直播房间相关的业务内容，利用协同过滤算法计算出各房间的相似度数据；最后，对上述数据进行汇总排序，生成该用户的推荐房间数据。
在上述技术方案的基础上，所述推荐房间数据生成模块计算各房间的相似度数据时，计算过程如下：
计算用户相似度K1：若观看过A房间的用户数为m，且m个用户中有n个用户观看了B房间，则B房间相对于A房间的用户相似度为
计算观看时长相似度K2：若这n个用户观看A房间的有效观看总时长为tA，A房间的直播时长为TA，则A房间的观看时长占比为若观看B房间的有效观看总时长为tB，B房间的直播时长为TB，则B房间的观看时长占比为计算出B房间相对于A房间的用户观看时长相似度为
计算分区相似度K3：若B房间与A房间的分区相同，则B房间相对于A房间的分区相似度K3为设定的固定参数值；
计算房间相似度K：综合以上条件，计算出B房间相对于对A房间的相似度wi为Ki的权重。
在上述技术方案的基础上，所述推荐房间数据生成模块对上述数据进行汇总排序时，遵循以下规则：针对历史观看数据，根据有效观看时长，按照由大到小排列；针对关注房间数据，按照关注时间从大到小排列；针对各房间的相似度数据，为每个房间取出与其相似度高的前N个房间作为该房间的相似房间，N为正整数。
在上述技术方案的基础上，所述推荐房间数据过滤模块在生成的推荐房间数据中进行遍历，找出推荐房间数据中正在开播的房间的具体过程为：获取生成的推荐房间数据；若为会员用户，在推荐房间数据的历史观看数据以及关注房间数据中进行遍历，若为非会员用户，则仅在推荐房间数据的历史观看数据中进行遍历；遍历过程中，对每条数据对应的房间进行判断，若判定该房间为开播状态，则保留该房间；若判定该房间为关播状态，则在推荐房间数据的各房间相似度数据中，找到该关播状态的房间对应的相似房间，在找到的相似房间中进行遍历，找出相似房间中正在开播的房间，并将其保留。
本发明的有益效果在于：
本发明中，能根据用户身份及历史观看信息为用户生成符合其观看习惯及个人喜好的个性化的推荐房间数据；在个性化的推荐房间数据生成之后，还会对该数据进行进一步地过滤筛选，只对该数据中正在开播的房间进行推荐；并且，在展示推荐的开播房间时，还会对开播房间的数量进行判断，一旦判定推荐的开播房间数量未达到推荐数量时，则按照补全规则对未达推荐数量的开播房间进行补全，保证了房间推荐的有效性和可靠性。
与现有技术相比，本发明不但能根据用户的观看习惯及个人喜好进行有针对性的推荐，与用户的相关度更高，更具有个性化特点；而且房间推荐质量高、可靠性高，用户体验效果好。
附图说明
图1为本发明实施例中用于直播网站的直播房间推荐方法的流程图；
图2为本发明实施例中步骤S1的具体流程图；
图3为本发明实施例中步骤S2的具体流程图；
图4为本发明实施例中用于直播网站的直播房间推荐系统的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步的详细描述。
参见图1所示，本发明实施例提供一种用于直播网站的直播房间推荐方法，包括以下步骤：
步骤S1：当用户进入直播网站时，根据该用户的身份及历史观看信息生成该用户的推荐房间数据，转入步骤S2。
实际操作时，如图2所示，步骤S1具体包括以下操作：
步骤S101：当用户进入直播网站时，判断该用户的身份是否为会员，若是，转入步骤S102；否则，转入步骤S103；
步骤S102：获取用户最近30日的历史观看数据以及该用户的关注房间数据，转入步骤S104；
步骤S103：获取用户最近7日的历史观看数据，转入步骤S104；
步骤S104：根据直播房间相关的业务内容，利用协同过滤算法计算出各房间的相似度数据，转入步骤S105；
具体来说，计算各房间的相似度数据时，计算过程如下：
a)计算用户相似度K1：若观看过A房间的用户数为m，且m个用户中有n个用户观看了B房间，则B房间相对于A房间的用户相似度为
b)计算观看时长相似度K2：若这n个用户观看A房间的有效观看总时长为tA，A房间的直播时长为TA，则A房间的观看时长占比为若观看B房间的有效观看总时长为tB，B房间的直播时长为TB，则B房间的观看时长占比为计算出B房间相对于A房间的用户观看时长相似度为(可以理解的是，用户在两个房间的观看时长占比越相近，用户对两个房间的喜好越相近，时长相似度越高)；
c)计算分区相似度K3：若B房间与A房间的二级分类(分区)相同，则B房间相对于A房间的分区相似度K3为设定的固定参数值；
d)计算房间相似度K：综合以上条件，计算出B房间相对于对A房间的相似度为(wi为相似度Ki的权重)。
步骤S105：对上述数据进行汇总排序，生成该用户的推荐房间数据。
具体来说，进行汇总排序时，遵循以下规则：
a)针对历史观看数据，根据有效观看时长，按照由大到小排列；
b)针对关注房间数据，按照关注时间从大到小排列，优先推荐最近关注的房间；
c)针对各房间的相似度数据，为每个房间取出与其相似度高的前N个房间作为该房间的相似房间，N为正整数，并且可根据实际需要进行自行设置。
步骤S2：在生成的推荐房间数据中进行遍历，找出推荐房间数据中正在开播的房间，转入步骤S3。
实际操作中，如图3所示，步骤S2具体包括以下操作：
步骤S201：获取生成的推荐房间数据，转入步骤S202；
步骤S202：若为会员用户，在推荐房间数据的历史观看数据以及关注房间数据中进行遍历，若为非会员用户，则仅在推荐房间数据的历史观看数据中进行遍历；遍历过程中，对每条数据对应的房间进行判断，若判定该房间为开播状态，则保留该房间；若判定该房间为关播状态，则转入步骤S203；
步骤S203：在推荐房间数据的各房间相似度数据中，找到该关播状态的房间对应的相似房间，转到步骤S204；
步骤S204：在找到的相似房间中进行遍历，找出相似房间中正在开播的房间，并将其保留。
步骤S3：判断找出的开播房间的数量是否达到推荐数量，若是，转入步骤S4；若否，转入步骤S5。
步骤S4：将找出的正在开播的房间作为推荐房间在推荐位展示给用户，结束。
步骤S5：按照补全规则对未达推荐数量的开播房间进行补全；将补全后的所有房间(之前找出的开播房间+按照补全规则补充的房间)作为推荐房间在推荐位展示给用户，结束。
可以理解的是，本实施例中采用的补全规则为：从直播网站人气排名前100的直播房间中随机进行挑选补全。
参见图4所示，本发明实施例还提供一种用于直播网站的直播房间推荐系统。该系统包括推荐房间数据生成模块、推荐房间数据过滤模块、推荐房间展示模块。
其中，推荐房间数据生成模块用于：当用户进入直播网站时，根据用户身份及历史观看信息生成该用户的推荐房间数据，向推荐房间数据过滤模块发送过滤信号；
推荐房间数据过滤模块用于：收到过滤信号后，在生成的推荐房间数据中进行遍历，找出推荐房间数据中正在开播的房间，向推荐房间展示模块发送展示信号；
推荐房间展示模块用于：收到展示信号后，判断找出的开播房间的数量是否达到推荐数量，若是，将找出的正在开播的房间作为推荐房间在推荐位展示给用户；若否，按照补全规则对未达推荐数量的开播房间进行补全，并将补全后的所有房间作为推荐房间在推荐位展示给用户。
需要说明的是：上述实施例提供的系统在进行操作时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将系统的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
本发明不局限于上述实施方式，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围之内。
本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (10)

1.一种用于直播网站的直播房间推荐方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
A、当用户进入直播网站时，根据用户身份及历史观看信息生成该用户的推荐房间数据，转入步骤B；
B、在生成的推荐房间数据中进行遍历，找出推荐房间数据中正在开播的房间，转入步骤C；
C、判断找出的开播房间的数量是否达到推荐数量，若是，将找出的正在开播的房间作为推荐房间在推荐位展示给用户，结束；若否，按照补全规则对未达推荐数量的开播房间进行补全，并将补全后的所有房间作为推荐房间在推荐位展示给用户，结束。
2.如权利要求1所述的用于直播网站的直播房间推荐方法，其特征在于，步骤A具体包括以下操作：
A1：当用户进入直播网站时，判断该用户的身份是否为会员，若是，转入步骤A2；否则，转入步骤A3；
A2：获取用户最近30日的历史观看数据以及该用户的关注房间数据，转入步骤A4；
A3：获取用户最近7日的历史观看数据，转入步骤A4；
A4：根据直播房间相关的业务内容，利用协同过滤算法计算出各房间的相似度数据，转入步骤A5；
A5：对上述数据进行汇总排序，生成该用户的推荐房间数据。
3.如权利要求2所述的用于直播网站的直播房间推荐方法，其特征在于：步骤A4中，计算各房间的相似度数据时，计算过程如下：
A401、计算用户相似度K1：若观看过A房间的用户数为m，且m个用户中有n个用户观看了B房间，则B房间相对于A房间的用户相似度为
A402、计算观看时长相似度K2：若这n个用户观看A房间的有效观看总时长为tA，A房间的直播时长为TA，则A房间的观看时长占比为若观看B房间的有效观看总时长为tB，B房间的直播时长为TB，则B房间的观看时长占比为计算出B房间相对于A房间的用户观看时长相似度为
A403、计算分区相似度K3：若B房间与A房间的分区相同，则B房间相对于A房间的分区相似度K3为设定的固定参数值；
A404、计算房间相似度K：综合以上条件，计算出B房间相对于对A房间的相似度wi为Ki的权重。
4.如权利要求2所述的用于直播网站的直播房间推荐方法，其特征在于：步骤A5中，进行汇总排序时，遵循以下规则：
针对历史观看数据，根据有效观看时长，按照由大到小排列；
针对关注房间数据，按照关注时间从大到小排列；
针对各房间的相似度数据，为每个房间取出与其相似度高的前N个房间作为该房间的相似房间，N为正整数。
5.如权利要求2所述的用于直播网站的直播房间推荐方法，其特征在于，步骤B具体包括以下操作：
B1：获取生成的推荐房间数据，转入步骤B2；
B2：若为会员用户，在推荐房间数据的历史观看数据以及关注房间数据中进行遍历，若为非会员用户，则仅在推荐房间数据的历史观看数据中进行遍历；遍历过程中，对每条数据对应的房间进行判断，若判定该房间为开播状态，则保留该房间；若判定该房间为关播状态，则转入步骤B3；
B3：在推荐房间数据的各房间相似度数据中，找到该关播状态的房间对应的相似房间，转入步骤B4；
B4：在找到的相似房间中进行遍历，找出相似房间中正在开播的房间，并将其保留。
6.一种用于直播网站的直播房间推荐系统，其特征在于：该系统包括推荐房间数据生成模块、推荐房间数据过滤模块、推荐房间展示模块；
所述推荐房间数据生成模块用于：当用户进入直播网站时，根据用户身份及历史观看信息生成该用户的推荐房间数据，向推荐房间数据过滤模块发送过滤信号；
所述推荐房间数据过滤模块用于：收到过滤信号后，在生成的推荐房间数据中进行遍历，找出推荐房间数据中正在开播的房间，向推荐房间展示模块发送展示信号；
所述推荐房间展示模块用于：收到展示信号后，判断找出的开播房间的数量是否达到推荐数量，若是，将找出的正在开播的房间作为推荐房间在推荐位展示给用户；若否，按照补全规则对未达推荐数量的开播房间进行补全，并将补全后的所有房间作为推荐房间在推荐位展示给用户。
7.如权利要求6所述的用于直播网站的直播房间推荐系统，其特征在于：所述推荐房间数据生成模块生成推荐房间数据的具体过程为：当用户进入直播网站时，先判断该用户的身份是否为会员，若是会员用户，获取用户最近30日的历史观看数据以及该用户的关注房间数据，若为非会员用户，获取用户最近7日的历史观看数据；然后，根据直播房间相关的业务内容，利用协同过滤算法计算出各房间的相似度数据；最后，对上述数据进行汇总排序，生成该用户的推荐房间数据。
8.如权利要求7所述的用于直播网站的直播房间推荐系统，其特征在于：所述推荐房间数据生成模块计算各房间的相似度数据时，计算过程如下：
计算用户相似度K1：若观看过A房间的用户数为m，且m个用户中有n个用户观看了B房间，则B房间相对于A房间的用户相似度为
计算观看时长相似度K2：若这n个用户观看A房间的有效观看总时长为tA，A房间的直播时长为TA，则A房间的观看时长占比为 若观看B房间的有效观看总时长为tB，B房间的直播时长为TB，则B房间的观看时长占比为计算出B房间相对于A房间的用户观看时长相似度为
计算分区相似度K3：若B房间与A房间的分区相同，则B房间相对于A房间的分区相似度K3为设定的固定参数值；
计算房间相似度K：综合以上条件，计算出B房间相对于对A房间的相似度wi为Ki的权重。
9.如权利要求7所述的用于直播网站的直播房间推荐系统，其特征在于：所述推荐房间数据生成模块对上述数据进行汇总排序时，遵循以下规则：
针对历史观看数据，根据有效观看时长，按照由大到小排列；
针对关注房间数据，按照关注时间从大到小排列；
针对各房间的相似度数据，为每个房间取出与其相似度高的前N个房间作为该房间的相似房间，N为正整数。
10.如权利要求7所述的用于直播网站的直播房间推荐系统，其特征在于：所述推荐房间数据过滤模块在生成的推荐房间数据中进行遍历，找出推荐房间数据中正在开播的房间的具体过程为：获取生成的推荐房间数据；若为会员用户，在推荐房间数据的历史观看数据以及关注房间数据中进行遍历，若为非会员用户，则仅在推荐房间数据的历史观看数据中进行遍历；遍历过程中，对每条数据对应的房间进行判断，若判定该房间为开播状态，则保留该房间；若判定该房间为关播状态，则在推荐房间数据的各房间相似度数据中，找到该关播状态的房间对应的相似房间，在找到的相似房间中进行遍历，找出相似房间中正在开播的房间，并将其保留。
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