CN107948753A - 一种推荐方法、装置及计算机设备 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种推荐方法、装置及计算机设备，所述方法包括：获取用户在预设时刻t之前的时间段内观看直播间i的第一总次数，及进入直播间i所属直播分区s的第二总次数；获取用户在所述时刻t之前最后一次观看直播间i的第一时刻，及在时刻t之前的最后一次观看直播分区s中任意直播间的第二时刻；获取所述用户在时刻t之前的时间段内，在直播平台中观看所有带有直播标签的各直播间的第三总次数；及在时刻t之前，在直播平台中最后一次观看带有直播标签的任意直播间的第三时刻；基于第一总次数、第二总次数、第一时刻、第二时刻、第三总次数及第三时刻确定用户在所述时刻t对直播间i的惊喜值。

Description

一种推荐方法、装置及计算机设备
技术领域
本发明属于直播技术领域，尤其涉及一种推荐方法、装置及计算机设备。
背景技术
目前，随着直播的发展，越来越多的用户在直播平台上观看直播，直播平台一般给用户推荐其看过的或者热门的直播。
但用户进入直播间推荐页面时希望看到一些具有一定新颖性的主播，频繁给用户推荐其看过的或者热门的直播，存在的问题是：直播排序列表变化很小，某些直播类型反复被推荐，无法带给用户一些惊喜，很容易造成视觉疲劳。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供了一种推荐方法、装置及计算机设备，用于解决现有技术中直播平台在给用户推荐直播类型时，每次的推荐列表变化不大且某些直播类型会反复被推荐，无法带给用户惊喜，导致用户视觉疲劳的技术问题。
本发明提供一种推荐方法，应用于直播平台中，所述方法包括：
获取用户在预设时刻t之前的时间段内观看直播间i的第一总次数，及进入所述直播间i所属直播分区s的第二总次数；
获取所述用户在所述时刻t之前最后一次观看所述直播间i的第一时刻，及在所述时刻t之前的最后一次观看所述直播分区s中任意直播间的第二时刻；
获取所述用户在所述时刻t之前的时间段内，在所述直播平台中观看所有带有直播标签的各直播间的第三总次数；及在所述时刻t之前，在所述直播平台中最后一次观看带有所述直播标签的任意直播间的第三时刻；
基于所述第一总次数、所述第二总次数、所述第一时刻、所述第二时刻、所述第三总次数及所述第三时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值。
上述方案中，所述基于所述第一总次数、所述第二总次数、所述第一时刻、所述第二时刻、所述第三总次数及所述第三时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值，包括：
基于所述第一总次数及所述第二总次数确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第一惊喜影响因子；
基于所述第一时刻及所述第二时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第二惊喜影响因子；
基于所述第三总次数及所述第三时刻确定所述用户在所述时刻t对所述带有所述直播间i的第三惊喜影响因子；
基于所述第一影响因子、所述第二惊喜影响因子及所述第三惊喜影响因子确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值。
上述方案中，所述基于所述第一总次数及所述第二总次数确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第一惊喜影响因子，包括：
利用公式确定所述用户u在所述时刻t对所述直播间i的第一惊喜影响因子NR(u,i,t)；其中，
所述R(u,i,t)为所述第一总次数，所述S(u,i,t)为所述第二总次数；所述ρi为所述直播间i对应的第一权重系数，所述ρs为所述直播分区s对应的第二权重系数。
上述方案中，所述基于所述第一时刻及所述第二时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第二惊喜影响因子，包括：
利用公式确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第二惊喜影响因子NF(u,i,t)；其中，
所述RLT(u,i,t)为所述第一时刻；所述SLT(u,i,t)为所述第二时刻；所述ρt为各直播间的第三权重系数。
上述方案中，所述基于所述第三总次数及所述第三时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第三惊喜影响因子，包括：
利用公式确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第三惊喜影响因子NT(u,i,t)；其中，
所述tags为直播间i包含的所有直播标签类型；所述T(u,tag,t)为所述第三总次数；所述TLT(u,tag,t)为所述第三时刻；所述ρtag为标签tag对应的第四权重系数；所述Ntag(i)为所述直播间i包含的所有直播标签的总数量。
上述方案中，所述基于所述第一影响因子、所述第二惊喜影响因子及所述第三惊喜影响因子确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值，包括：
利用公式Novel(u,i,t)＝(NR(u,i,t)+NF(u,i,t)+NT(u,i,t))/3确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值Novel(u,i,t)；所述NR(u,i,t)为所述第一惊喜影响因子；所述NF(u,i,t)为所述第二惊喜影响因子；所述NT(u,i,t)为所述第三惊喜影响因子。
本发明还提供一种推荐装置，所述装置包括：
第一获取单元，用于获取用户在预设时刻t之前的时间段内观看直播间i 的第一总次数，及进入所述直播间i所属直播分区s的第二总次数；
第二获取单元，用于获取所述用户在所述时刻t之前最后一次观看所述直播间i的第一时刻，及在所述时刻t之前的最后一次观看所述直播分区s中任意直播间的第二时刻；
第三获取单元，用于获取所述用户在所述时刻t之前的时间段内，在所述直播平台中观看所有带有直播标签的各直播间的第三总次数；及在所述时刻t 之前，在所述直播平台中最后一次观看带有所述直播标签的任意直播间的第三时刻；
确定单元，用于基于所述第一总次数、所述第二总次数、所述第一时刻、所述第二时刻、所述第三总次数及所述第三时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值。
上述方案中，所述确定单元具体用于：
基于所述第一总次数及所述第二总次数确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第一惊喜影响因子；
基于所述第一时刻及所述第二时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第二惊喜影响因子；
基于所述第三总次数及所述第三时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第三惊喜影响因子；
基于所述第一影响因子、所述第二惊喜影响因子及所述第三惊喜影响因子确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取用户在预设时刻t之前的时间段内观看直播间i的第一总次数，及进入所述直播间i所属直播分区s的第二总次数；
获取所述用户在所述时刻t之前最后一次观看所述直播间i的第一时刻，及在所述时刻t之前的最后一次观看所述直播分区s中任意直播间的第二时刻；
用于获取所述用户在所述时刻t之前的时间段内，在所述直播平台中观看所有带有直播标签的各直播间的第三总次数；及在所述时刻t之前，在所述直播平台中最后一次观看带有所述直播标签的任意直播间的第三时刻；
基于所述第一总次数、所述第二总次数、所述第一时刻、所述第二时刻、所述第三总次数及所述第三时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值。
本发明还提供一种用于推荐的计算机设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中，
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如上述任一所述的方法。
本发明实施例提供了一种推荐方法、装置及计算机设备，应用于直播平台中，所述方法包括：获取用户在预设时刻t之前的时间段内观看直播间i的第一总次数，及进入所述直播间i所属直播分区s的第二总次数；获取所述用户在所述时刻t之前最后一次观看所述直播间i的第一时刻，及在所述时刻t之前的最后一次观看所述直播分区s中任意直播间的第二时刻；获取所述用户在所述时刻t之前的时间段内，在所述直播平台中观看所有带有直播标签的各直播间的第三总次数；及在所述时刻t之前，在所述直播平台中最后一次观看带有所述直播标签的任意直播间的第三时刻；基于所述第一总次数、所述第二总次数、所述第一时刻、所述第二时刻、所述第三总次数及所述第三时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值；如此，所述第一总次数表示用户对直播间i的观看频次，所述第二总次数表示用户对直播间i所在分区的观看频次；当第一总次数及第二总次数越大则代表用户对直播间i的惊喜度就越低；另外当所述时刻t与所述第一时刻、及第二时刻之间的时间间隔越小，则表示用户对直播间i的惊喜度就越低；同样的，所述第三总次数代表用户对带有直播标签的直播间的观看频次，该观看频次越大，则表示用户对该类直播标签的直播间的惊喜度就越低；当所述第三时刻与时刻t之间的时间间隔越小，则表示表示用户对该类直播标签的直播间的惊喜度就越低；这样就可以根据第一总次数、所述第二总次数、所述第一时刻、所述第二时刻、所述第三总次数及所述第三时刻对各个直播间的惊喜值进行计算，根据惊喜值将对应的直播间推荐给用户，避免某些直播类型的直播间会反复被推荐，进而避免用户的视觉疲劳。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的推荐方法流程示意图；
图2为本发明实施例二提供的推荐装置结构示意图；
图3为本发明实施例四提供的用于推荐的计算机设备的整体结构示意图。
具体实施方式
为了解决现有技术中直播平台在给用户推荐直播类型时，每次的推荐列表变化不大且某些直播类型会反复被推荐，无法带给用户惊喜，导致用户视觉疲劳的技术问题，本发明提供了一种推荐方法、装置及计算机设备，应用于直播平台中，所述方法包括：获取用户在预设时刻t之前的时间段内观看直播间i 的第一总次数，及进入所述直播间i所属直播分区s的第二总次数；获取所述用户在所述时刻t之前最后一次观看所述直播间i的第一时刻，及在所述时刻t 之前的最后一次观看所述直播分区s中任意直播间的第二时刻；获取所述用户在所述时刻t之前的时间段内，在所述直播平台中观看所有带有直播标签的各直播间的第三总次数；及在所述时刻t之前，在所述直播平台中最后一次观看带有所述直播标签的任意直播间的第三时刻；基于所述第一总次数、所述第二总次数、所述第一时刻、所述第二时刻、所述第三总次数及所述第三时刻确定所述用户在所述时刻t对直播间i的惊喜值。
下面通过附图及具体实施例对本发明的技术方案做进一步的详细说明。
实施例一
本实施例提供一种推荐方法，应用于直播平台中，如图1所示，所述方法包括：
S101，获取用户在预设时刻t之前的时间段内观看直播间i的第一总次数，及进入所述直播间i所属直播分区s的第二总次数；
由于本实施例中需要对用户的观看行为进行统计，比如观看频次，观看的时间间隔等，因此本步骤中需要获取用户在预设时刻t之前的时间段内观看直播间i的第一总次数，及进入所述直播间i所属直播分区s的第二总次数。其中，预设时刻t之前的时间段也是预设的，可以为1天、一周或1个月等。为了提高推荐精度，本实施例中的时间段是1天。
这里，当第一总次数及第二总次数越大，代表用户观看的频次越高，那么对应的惊喜度就会越小。
S102，获取所述用户在所述时刻t之前最后一次观看所述直播间i的第一时刻，及在所述时刻t之前的最后一次观看所述直播分区s中任意直播间的第二时刻；
然后获取所述用户在所述时刻t之前最后一次观看所述直播间i的第一时刻，及在所述时刻t之前的最后一次观看所述直播分区s中任意直播间的第二时刻；同样地，当第一时刻与时刻t之间的时间间隔越小，第二时刻与时刻t 之间的时间间隔越小，那么对应的惊喜度就会越小。
S103，获取所述用户在所述时刻t之前的时间段内，在所述直播平台中观看所有带有直播标签的各直播间的第三总次数；及在所述时刻t之前，在所述直播平台中最后一次观看带有所述直播标签的任意直播间的第三时刻；
因每个直播间都有多个直播标签，比如王者荣耀直播间对应的直播标签可以包括：手游、电竞等。因此，本步骤中还需获取所述用户在所述时刻t之前的时间段内，在所述直播平台中观看所有带有直播标签的各直播间的第三总次数；及在所述时刻t之前，在所述直播平台中最后一次观看带有所述直播标签的任意直播间的第三时刻。
同样地，当第三总次数越大，第三时刻与时刻t之间的时间间隔越小，那么对应的惊喜度就会越小。
S104，基于所述第一总次数、所述第二总次数、所述第一时刻、所述第二时刻、所述第三总次数及所述第三时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值。
本步骤中，当第一总次数、所述第二总次数、所述第一时刻、所述第二时刻、所述第三总次数及所述第三时刻都获取到之后，可以基于所述第一总次数、所述第二总次数、所述第一时刻、所述第二时刻、所述第三总次数及所述第三时刻确定所述用户在所述时刻t对各直播间的惊喜值。
具体地，首先根据所述第一总次数及所述第二总次数确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第一惊喜影响因子。
根据公式(1)确定所述第一惊喜影响因子：
公式(1)中，所述NR(u,i,t)为用户u在所述时刻t对所述直播间i的第一惊喜影响因子，所述R(u,i,t)为所述第一总次数，所述S(u,i,t)为所述第二总次数；所述ρi为所述直播间i对应的第一权重系数，所述ρs为所述直播分区s对应的第二权重系数。
所述第一权重系数及所述第二权重系数可以从预设的映射表中查询得出，所述映射表中预先分别存储有各直播间、各直播分区对应的权重系数。
然后，基于所述第一时刻及所述第二时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第二惊喜影响因子；
具体利用公式(2)定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第二惊喜影响因子NF(u,i,t)；
其中，所述RLT(u,i,t)为所述第一时刻；所述SLT(u,i,t)为所述第二时刻；所述ρt为各直播间的第三权重系数；本步骤中，所述第三权重系数也可以从预设的映射表中查询得出，各直播间的权重系数是相同的。
然后基于所述第三总次数及所述第三时刻确定所述用户在所述时刻t对所述带有直播标签的各直播间的第三惊喜影响因子；
以直播间i为例进行说明，具体利用公式(3)确定所述用户在所述时刻t 对所述直播间i的第三惊喜影响因子NT(u,i,t)：
其中，所述tags为直播间i包含的所有直播标签类型；所述T(u,tag,t)为所述第三总次数；所述TLT(u,tag,t)为所述第三时刻；所述ρtag为标签tag对应的第四权重系数。所述Ntag(i)为直播间i包含的所有直播标签的总数量。所述第四权重系数也可以从预设的映射表中查询得出。
需要说明的是，所述直播间i可以为直播平台中任意一个直播间。
最后基于所述第一影响因子、所述第二惊喜影响因子及所述第三惊喜影响因子确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值。
具体根据公式(4)确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值Novel(u,i,t)；
Novel(u,i,t)＝(NR(u,i,t)+NF(u,i,t)+NT(u,i,t))/3 (4)
公式(4)中，所述NR(u,i,t)为所述第一惊喜影响因子；所述NF(u,i,t)为所述第二惊喜影响因子；所述NT(u,i,t)为所述第三惊喜影响因子。
这样就可以把各个直播间的惊喜值确定出来了。
确定出各个直播间的惊喜值后，并按照惊喜值从大到小的顺序形成推荐列表，将推荐列表推荐给用户，避免某些直播类型的直播间会反复被推荐，进而避免用户的视觉疲劳。
实施例二
相应于实施例一，本实施例还提供一种推荐装置，如图2所示，所述图2 包括：第一获取单元21、第二获取单元22、第三获取单元23及确定单元24；其中，
由于本实施例中需要对用户的观看行为进行统计，比如观看频次，观看的时间间隔等，因此第一获取单元21用于获取用户在预设时刻t之前的时间段内观看直播间i的第一总次数，及进入所述直播间i所属直播分区s的第二总次数。
其中，预设时刻t之前的时间段也是预设的，可以为1天、一周或1个月等。为了提高推荐精度，本实施例中的时间段是1天。
这里，当第一总次数及第二总次数越大，代表用户观看的频次越高，那么对应的惊喜度就会越小。
然后，第二获取单元22用于获取所述用户在所述时刻t之前最后一次观看所述直播间i的第一时刻，及在所述时刻t之前的最后一次观看所述直播分区s 中任意直播间的第二时刻。同样地，当第一时刻与时刻t之间的时间间隔越小，第二时刻与时刻t之间的时间间隔越小，那么对应的惊喜度就会越小。
因每个直播间都有多个直播标签，比如王者荣耀直播间对应的直播标签可以包括：手游、电竞等。因此，第三获取单元23用于获取所述用户在所述时刻 t之前的时间段内，在所述直播平台中观看所有带有直播标签的各直播间的第三总次数；及在所述时刻t之前，在所述直播平台中最后一次观看带有所述直播标签的任意直播间的第三时刻。同样地，当第三总次数越大，第三时刻与时刻 t之间的时间间隔越小，那么对应的惊喜度就会越小。
当第一总次数、所述第二总次数、所述第一时刻、所述第二时刻、所述第三总次数及所述第三时刻都获取到之后，确定单元24用于基于所述第一总次数、所述第二总次数、所述第一时刻、所述第二时刻、所述第三总次数及所述第三时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值。
具体地，所述确定单元24首先根据所述第一总次数及所述第二总次数确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第一惊喜影响因子。
根据公式(1)确定所述第一惊喜影响因子：
公式(1)中，所述NR(u,i,t)为用户u在所述时刻t对所述直播间i的第一惊喜影响因子，所述R(u,i,t)为所述第一总次数，所述S(u,i,t)为所述第二总次数；所述ρi为所述直播间i对应的第一权重系数，所述ρs为所述直播分区s对应的第二权重系数。
所述第一权重系数及所述第二权重系数可以从预设的映射表中查询得出，所述映射表中预先分别存储有各直播间、各直播分区对应的权重系数。
然后，所述确定单元24基于所述第一时刻及所述第二时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第二惊喜影响因子；
具体利用公式(2)定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第二惊喜影响因子NF(u,i,t)；
其中，所述RLT(u,i,t)为所述第一时刻；所述SLT(u,i,t)为所述第二时刻；所述ρt为各直播间的第三权重系数；本步骤中，所述第三权重系数也可以从预设的映射表中查询得出，各直播间的权重系数是相同的。
然后所述确定单元24基于所述第三总次数及所述第三时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第三惊喜影响因子；
具体利用公式(3)确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第三惊喜影响因子NT(u,i,t)：
其中，所述tags为直播间i包含的所有直播标签类型；所述T(u,tag,t)为所述第三总次数；所述TLT(u,tag,t)为所述第三时刻；所述ρtag为标签tag对应的第四权重系数。所述Ntag(i)为直播间i包含的所有直播标签的总数量。所述第四权重系数也可以从预设的映射表中查询得出。
需要说明的是，所述直播间i可以为直播平台中任意一个直播间。
最后所述确定单元24基于所述第一影响因子、所述第二惊喜影响因子及所述第三惊喜影响因子确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值。
具体根据公式(4)确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值 Novel(u,i,t)；
Novel(u,i,t)＝(NR(u,i,t)+NF(u,i,t)+NT(u,i,t))/3 (4)
公式(4)中，所述NR(u,i,t)为所述第一惊喜影响因子；所述NF(u,i,t)为所述第二惊喜影响因子；所述NF(u,i,t)为所述第三惊喜影响因子。
这样就可以把各个直播间的惊喜值确定出来了。
确定出各个直播间的惊喜值后，并按照惊喜值从大到小的顺序形成推荐列表，将推荐列表推荐给用户，避免某些直播类型的直播间会反复被推荐，进而避免用户的视觉疲劳。
实施例三
实际应用中，利用实施例一提供的方法及实施例二提供的装置计算直播间 i的惊喜值时，具体实现如下：
获取用户在预设时刻t之前的时间段内观看直播间i的第一总次数，及进入所述直播间i所属直播分区s的第二总次数。其中，预设时刻t之前的时间段也是预设的，本实施例中的时间段是1个月。所述第一总次数为10，所述第二总次数为30；所述ρi为0.1，ρs为0.1。
那么就可以计算第一影响因子的值：
然后获取所述用户在所述时刻t之前最后一次观看所述直播间i的第一时刻，及在所述时刻t之前的最后一次观看所述直播分区s中任意直播间的第二时刻。本实施例中后一次观看所述直播间i的第一时刻是10天前，因此第一时刻值为10，所述第二时刻值为5。所述ρt为0.05；
那么就可以计算出第二影响因子的值：
而又因为每个直播间都有多个直播标签，比如直播间i对应的直播标签可以包括：T1和T2。因此，本步骤中还需获取所述用户在所述时刻t之前的时间段内，在所述直播平台中观看所有带有直播标签的各直播间的第三总次数；及在所述时刻t之前，在所述直播平台中最后一次观看带有所述直播标签的任意直播间的第三时刻。本实施例中，对于T1标签来说，观看带有T1的直播标签的总次数为100，第三时刻值为2；对于T2标签来说，观看带有T2的直播标签的总次数为20，第三时刻值为10，所述T1的权重系数为0.1，所述T2的权重系数为0.05；那么最后
最后计算出直播间i的惊喜值为：
Novel(u,i,t)＝(0.2088+1.4665+0.7223)/3＝0.7992
这样按照上述方法就可以计算出各个直播间的惊喜值了。
实施例四
本实施例还提供一种用于推荐的计算机设备，如图3所示，所述计算机设备包括：射频(Radio Frequency，RF)电路310、存储器320、输入单元330、显示单元340、音频电路350、WiFi模块360、处理器370、以及电源380等部件。本领域技术人员可以理解，图3中示出的计算机设备结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
下面结合图3对计算机设备的各个构成部件进行具体的介绍：
RF电路310可用于信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器370处理。通常，RF电路310包括但不限于至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(Low Noise Amplifier，LNA)、双工器等。
存储器320可用于存储软件程序以及模块，处理器370通过运行存储在存储器320的软件程序以及模块，从而执行计算机设备的各种功能应用以及数据处理。存储器320可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器320可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
输入单元330可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与计算机设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元330可包括键盘331以及其他输入设备332。键盘331，可收集用户在其上的输入操作，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。键盘331采集到输出信息后再送给处理器370。除了键盘331，输入单元330还可以包括其他输入设备332。具体地，其他输入设备332可以包括但不限于触控面板、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
显示单元340可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及计算机设备的各种菜单。显示单元340可包括显示面板341，可选的，可以采用液晶显示器(LiquidCrystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板341。进一步的，键盘331 可覆盖显示面板341，当键盘331检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器370以确定触摸事件的类型，随后处理器370根据输入事件的类型在显示面板341上提供相应的视觉输出。虽然在图3中键盘331与显示面板341是作为两个独立的部件来实现计算机设备的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将键盘331与显示面板341集成而实现计算机设备的输入和输出功能。
音频电路350、扬声器351，传声器352可提供用户与计算机设备之间的音频接口。音频电路350可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器 351，由扬声器351转换为声音信号输出；
WiFi属于短距离无线传输技术，计算机设备通过WiFi模块360可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图3示出了WiFi模块360，但是可以理解的是，其并不属于计算机设备的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
处理器370是计算机设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器320内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器320内的数据，执行计算机设备的各种功能和处理数据，从而对计算机设备进行整体监控。可选的，处理器370可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器370可集成应用处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等。
计算机设备还包括给各个部件供电的电源380(比如电源适配器)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器370逻辑相连。
本发明实施例提供的推荐方法、装置及计算机设备能带来的有益效果至少是：
本发明实施例提供一种部署数据库实例的方法、装置及计算机设备，所述方法包括：本发明实施例提供了一种推荐方法、装置及计算机设备，应用于直播平台中，所述方法包括：获取用户在预设时刻t之前的时间段内观看直播间i 的第一总次数，及进入所述直播间i所属直播分区s的第二总次数；获取所述用户在所述时刻t之前最后一次观看所述直播间i的第一时刻，及在所述时刻t 之前的最后一次观看所述直播分区s中任意直播间的第二时刻；获取所述用户在所述时刻t之前的时间段内，在所述直播平台中观看所有带有直播标签的各直播间的第三总次数；及在所述时刻t之前，在所述直播平台中最后一次观看带有所述直播标签的任意直播间的第三时刻；基于所述第一总次数、所述第二总次数、所述第一时刻、所述第二时刻、所述第三总次数及所述第三时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值；如此，所述第一总次数表示用户对直播间i的观看频次，所述第二总次数表示用户对直播间i所在分区的观看频次；当第一总次数及第二总次数越大则代表用户对直播间i的惊喜度就越低；另外当所述时刻t与所述第一时刻、及第二时刻之间的时间间隔越小，则表示用户对直播间i的惊喜度就越低；同样的，所述第三总次数代表用户对带有直播标签的直播间的观看频次，该观看频次越大，则表示用户对该类直播标签的直播间的惊喜度就越低；当所述第三时刻与时刻t之间的时间间隔越小，则表示表示用户对该类直播标签的直播间的惊喜度就越低；这样就可以根据第一总次数、所述第二总次数、所述第一时刻、所述第二时刻、所述第三总次数及所述第三时刻对各个直播间的惊喜值进行计算，根据惊喜值将对应的直播间推荐给用户，避免某些直播类型的直播间会反复被推荐，进而避免用户的视觉疲劳。
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP，Digital Signal Processing)来实现根据本发明实施例的网关、代理服务器、系统中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读存储介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供；该程序被处理器执行时实现以下步骤：获取用户在预设时刻t之前的时间段内观看直播间i的第一总次数，及进入所述直播间i所属直播分区s的第二总次数；获取所述用户在所述时刻t 之前最后一次观看所述直播间i的第一时刻，及在所述时刻t之前的最后一次观看所述直播分区s中任意直播间的第二时刻；获取所述用户在所述时刻t之前的时间段内，在所述直播平台中观看所有带有直播标签的各直播间的第三总次数；及在所述时刻t之前，在所述直播平台中最后一次观看带有所述直播标签的任意直播间的第三时刻；基于所述第一总次数、所述第二总次数、所述第一时刻、所述第二时刻、所述第三总次数及所述第三时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种推荐方法，其特征在于，应用于直播平台中，所述方法包括：
获取用户在预设时刻t之前的时间段内观看直播间i的第一总次数，及进入所述直播间i所属直播分区s的第二总次数；
获取所述用户在所述时刻t之前最后一次观看所述直播间i的第一时刻，及在所述时刻t之前的最后一次观看所述直播分区s中任意直播间的第二时刻；
获取所述用户在所述时刻t之前的时间段内，在所述直播平台中观看所有带有直播标签的各直播间的第三总次数；及在所述时刻t之前，在所述直播平台中最后一次观看带有所述直播标签的任意直播间的第三时刻；
基于所述第一总次数、所述第二总次数、所述第一时刻、所述第二时刻、所述第三总次数及所述第三时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一总次数、所述第二总次数、所述第一时刻、所述第二时刻、所述第三总次数及所述第三时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值，包括：
基于所述第一总次数及所述第二总次数确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第一惊喜影响因子；
基于所述第一时刻及所述第二时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第二惊喜影响因子；
基于所述第三总次数及所述第三时刻确定所述用户在所述时刻t对所述带有所述直播间i的第三惊喜影响因子；
基于所述第一影响因子、所述第二惊喜影响因子及所述第三惊喜影响因子确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一总次数及所述第二总次数确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第一惊喜影响因子，包括：
利用公式确定所述用户u在所述时刻t对所述直播间i的第一惊喜影响因子NR(u,i,t)；其中，
所述R(u,i,t)为所述第一总次数，所述S(u,i,t)为所述第二总次数；所述ρi为所述直播间i对应的第一权重系数，所述ρs为所述直播分区s对应的第二权重系数。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一时刻及所述第二时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第二惊喜影响因子，包括：
利用公式确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第二惊喜影响因子NF(u,i,t)；其中，
所述RLT(u,i,t)为所述第一时刻；所述SLT(u,i,t)为所述第二时刻；所述ρt为各直播间的第三权重系数。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第三总次数及所述第三时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第三惊喜影响因子，包括：
利用公式确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第三惊喜影响因子NT(u,i,t)；其中，
所述tags为直播间i包含的所有直播标签类型；所述T(u,tag,t)为所述第三总次数；所述TLT(u,tag,t)为所述第三时刻；所述ρtag为标签tag对应的第四权重系数；所述Ntag(i)为所述直播间i包含的所有直播标签的总数量。
6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一影响因子、所述第二惊喜影响因子及所述第三惊喜影响因子确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值，包括：
利用公式Novel(u,i,t)＝(NR(u,i,t)+NF(u,i,t)+NT(u,i,t))/3确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值Novel(u,i,t)；所述NR(u,i,t)为所述第一惊喜影响因子；所述NF(u,i,t)为所述第二惊喜影响因子；所述NT(u,i,t)为所述第三惊喜影响因子。
7.一种推荐装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取单元，用于获取用户在预设时刻t之前的时间段内观看直播间i的第一总次数，及进入所述直播间i所属直播分区s的第二总次数；
第二获取单元，用于获取所述用户在所述时刻t之前最后一次观看所述直播间i的第一时刻，及在所述时刻t之前的最后一次观看所述直播分区s中任意直播间的第二时刻；
第三获取单元，用于获取所述用户在所述时刻t之前的时间段内，在所述直播平台中观看所有带有直播标签的各直播间的第三总次数；及在所述时刻t之前，在所述直播平台中最后一次观看带有所述直播标签的任意直播间的第三时刻；
确定单元，用于基于所述第一总次数、所述第二总次数、所述第一时刻、所述第二时刻、所述第三总次数及所述第三时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定单元具体用于：
基于所述第一总次数及所述第二总次数确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第一惊喜影响因子；
基于所述第一时刻及所述第二时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第二惊喜影响因子；
基于所述第三总次数及所述第三时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的第三惊喜影响因子；
基于所述第一影响因子、所述第二惊喜影响因子及所述第三惊喜影响因子确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取用户在预设时刻t之前的时间段内观看直播间i的第一总次数，及进入所述直播间i所属直播分区s的第二总次数；
获取所述用户在所述时刻t之前最后一次观看所述直播间i的第一时刻，及在所述时刻t之前的最后一次观看所述直播分区s中任意直播间的第二时刻；
用于获取所述用户在所述时刻t之前的时间段内，在所述直播平台中观看所有带有直播标签的各直播间的第三总次数；及在所述时刻t之前，在所述直播平台中最后一次观看带有所述直播标签的任意直播间的第三时刻；
基于所述第一总次数、所述第二总次数、所述第一时刻、所述第二时刻、所述第三总次数及所述第三时刻确定所述用户在所述时刻t对所述直播间i的惊喜值。
10.一种用于推荐的计算机设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中，
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至6任一所述的方法。
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