CN108076387A - 业务对象推送方法及装置、电子设备 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种业务对象推送方法及装置、电子设备，其中，业务对象推送方法包括：获取视频图像的观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据；根据所述观众属性数据、所述场景属性数据以及所述业务对象属性数据，确定是否推送所述业务对象。本发明实施例的业务对象推送方法及装置、电子设备，可以提高业务对象的推送精准度，既可以减少无效信息的发送，又可以节约网络资源。

Description

业务对象推送方法及装置、电子设备
技术领域
本发明涉及信息处理技术，尤其涉及一种业务对象推送方法及装置、电子设备。
背景技术
随着图像处理和信息处理技术的不断发展，视频直播由于融合了图像、文字和声音等元素，声形并茂，已逐渐成为互联网的主流表达方式。由此，互联网视频已成为重要的业务流量入口，同时被认为是各种业务对象推送的优质资源。
现有的业务对象推送方法(如广告推送)通过在视频场景下，针对视频的上下文如频道、主题、标题等方面信息进行分析，再结合广告、用户的信息进行广告推送。
发明内容
本发明提供一种业务对象推送的技术方案。
根据本发明实施例的第一方面，提供一种业务对象推送方法，包括：获取视频图像的观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据；根据所述观众属性数据、所述场景属性数据以及所述业务对象属性数据，确定是否推送所述业务对象。
可选地，结合本发明实施例提供的任一种业务对象推送方法，其中，所述根据所述观众属性数据、所述场景属性数据以及所述业务对象属性数据，确定是否推送所述业务对象，包括：获取所述观众属性数据对应的观众属性向量、所述场景属性数据对应的场景属性向量、以及所述业务对象属性数据对应的业务对象属性向量；根据所述观众属性向量、所述场景属性向量以及所述业务对象属性向量，利用逻辑回归算法，计算所述业务对象的推送概率；当所述业务对象的推送概率大于预设阈值时，确定推送所述业务对象。
可选地，结合本发明实施例提供的任一种业务对象推送方法，其中，所述获取视频图像的观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据，包括：在所述视频图像对应的视频信息数据库中，获取所述观众属性数据、所述场景属性数据以及所述业务对象属性数据；和/或，对所述视频图像进行图像分析，获取所述观众属性数据、所述场景属性数据以及所述业务对象属性数据。
可选地，结合本发明实施例提供的任一种业务对象推送方法，其中，所述确定是否推送所述业务对象之后，还包括：当确定推送所述业务对象时，向各观众端设备推送所述业务对象；以使所述观众端设备采用计算机绘图方式绘制所述业务对象，或者，以使所述观众端设备将所述业务对象的信息同步至业务对象素材库中。
可选地，结合本发明实施例提供的任一种业务对象推送方法，其中，所述视频图像为当前播放的直播类视频的图像，所述业务对象为包含有广告信息的特效。
可选地，结合本发明实施例提供的任一种业务对象推送方法，其中，所述场景属性数据包括：平台分类、频道分类、主题分类、背景分类、主播分类中的任意一项或任意组合。
可选地，结合本发明实施例提供的任一种业务对象推送方法，其中，所述观众属性数据包括：基本属性、购买类型、短期属性、行为特征、心理特征、实时状态特征、商业属性、已关注视频主播的特征中的任意一项或任意组合。
可选地，结合本发明实施例提供的任一种业务对象推送方法，其中，所述业务对象属性数据包括：所属行业、广告品牌、广告效果、触发方式、定向粉丝属性、定向主播属性中的任意一项或任意组合。
可选地，结合本发明实施例提供的任一种业务对象推送方法，其中，所述业务对象包括包含广告信息的以下至少一种形式的特效：二维贴纸特效、三维特效、粒子特效。
根据本发明实施例的第二方面，提供一种业务对象推送装置，包括：数据获取模块，用于获取视频图像的观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据；推送业务对象确定模块，用于根据所述观众属性数据、所述场景属性数据以及所述业务对象属性数据，确定是否推送所述业务对象。
可选地，结合本发明实施例提供的任一种业务对象推送装置，其中，所述推送业务对象确定模块包括：向量获取子模块，用于获取所述观众属性数据对应的观众属性向量、所述场景属性数据对应的场景属性向量、以及所述业务对象属性数据对应的业务对象属性向量；推送概率计算子模块，用于根据所述观众属性向量、所述场景属性向量以及所述业务对象属性向量，利用逻辑回归算法，计算所述业务对象的推送概率；推送业务对象确定子模块，用于当所述业务对象的推送概率大于预设阈值时，确定推送所述业务对象。
可选地，结合本发明实施例提供的任一种业务对象推送装置，其中，所述数据获取模块用于在所述视频图像对应的视频信息数据库中，获取所述观众属性数据、所述场景属性数据以及所述业务对象属性数据；和/或，对所述视频图像进行图像分析，获取所述观众属性数据、所述场景属性数据以及所述业务对象属性数据。
可选地，结合本发明实施例提供的任一种业务对象推送装置，其中，所述装置还包括：业务对象推送模块，用于当确定推送所述业务对象时，向各观众端设备推送所述业务对象；以使所述观众端设备采用计算机绘图方式绘制所述业务对象，或者，以使所述观众端设备将所述业务对象的信息同步至业务对象素材库中。
可选地，结合本发明实施例提供的任一种业务对象推送装置，其中，所述视频图像为当前播放的直播类视频的图像，所述业务对象为包含有广告信息的特效。
可选地，结合本发明实施例提供的任一种业务对象推送装置，其中，所述场景属性数据包括：平台分类、频道分类、主题分类、背景分类、主播分类中的任意一项或任意组合。
可选地，结合本发明实施例提供的任一种业务对象推送装置，其中，所述观众属性数据包括：基本属性、购买类型、短期属性、行为特征、心理特征、实时状态特征、商业属性、已关注视频主播的特征中的任意一项或任意组合。
可选地，结合本发明实施例提供的任一种业务对象推送装置，其中，所述业务对象属性数据包括：所属行业、广告品牌、广告效果、触发方式、定向粉丝属性、定向主播属性中的任意一项或任意组合。
可选地，结合本发明实施例提供的任一种业务对象推送装置，其中，所述业务对象包括包含广告信息的以下至少一种形式的特效：二维贴纸特效、三维特效、粒子特效。
根据本发明实施例的第三方面，提供一种电子设备，所述电子设备包括：处理器、存储器、通信元件和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信元件通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如上述第一方面提供的业务对象推送方法对应的操作。
根据本发明实施例的第四方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有：用于获取视频图像的观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据的可执行指令；用于根据所述观众属性数据、所述场景属性数据以及所述业务对象属性数据，确定是否推送所述业务对象的可执行指令。
根据本发明实施例提供的业务对象推送方法及装置、电子设备，利用获取到的视频图像的观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据作为判定是否推送业务对象的依据。与现有技术中对视频内容本身的理解能力不够，导致很难根据视频内容进行较为精准的广告推送相比，本发明实施例可以在充分理解视频内容的前提下进行是否推送业务对象的判断，从而可以提高业务对象的推送精准度。并且，既可以减少无效信息的发送，又可以节约网络资源。。
附图说明
图1是示出根据本发明实施例一的业务对象推送方法的流程图；
图2是示出根据本发明实施例一中数值的时间衰减方法的原理性示意图；
图3是示出根据本发明实施例二的业务对象推送方法的流程图；
图4是示出根据本发明实施例三的业务对象推送装置的逻辑框图；
图5是示出根据本发明实施例四的业务对象推送装置的逻辑框图；
图6是示出根据本发明实施例五的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图(若干附图中相同的标号表示相同的元素)和实施例，对本发明实施例的具体实施方式作进一步详细说明。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
实施例一
图1是示出根据本发明实施例一的业务对象推送方法的流程图。通过包括业务对象推送装置的设备如直播平台的后台服务器执行所述方法。
参照图1，在步骤S110，获取视频图像的观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据。
需要说明的是，视频图像可以为当前播放的直播类视频的图像。在直播平台场景中，观众即是关注直播视频图像中主播的粉丝。观看主播的粉丝会呈现出一定的特征。这里，观众属性数据可包括：基本属性、购买类型、短期属性、行为特征、心理特征、实时状态特征、商业属性、已关注视频主播的特征中的任意一项或任意组合，但不限于此。表1示出了表征粉丝属性(观众属性)的粉丝标签体系。
表1
表1中所示的基本属性是粉丝属性分析时都有的一个属性标签集。通过性别、年龄、地区、职业、教育程度可以将一个人的大概属性基本确定。另外也相对容易获取，大部分可以从用户数据(如用户注册信息)中获取。
表1中所示的购买类型则表明了一个人的购买能力，即消费水平的高、中、低等。喜欢的品牌类型一方面依赖于收入状况，另一方面也跟购买习惯和兴趣有关。这些信息可利用用户注册信息中的手机号、邮箱等去搜集该用户在其他平台上的历史记录。
表1中所示的短期属性对于用户的关注点有很大的影响。对于刚买车、刚买房等信息，可以预测购买趋势，因为会有大量配套的商品需要购买，同样对于孕期和家里有婴儿的用户也有很多相关的商品会受到特别关注。这些信息地获取需要一些用户在社交网站上发布的信息，对买车、买房等关键词进行挖掘获得。
表1中所示的行为特征可以表明粉丝的兴趣倾向，不同的兴趣和特长代表了背后不同的个性特质，这种个性特质可以对应到品牌的特质。平台上的活跃程度可以一定程度反映其对直播平台的关注程度，也可以反映直播平台的广告对其的影响力大小。此类特征为直播平台所特有。其中，兴趣爱好一方面从用户填写信息获得，另一方面需要对其发表的社交平台的内容进行关键词(如篮球、游泳等)挖掘。活跃程度主要参照用户观看直播的时长和频率等信息。用户的常用关联应用可以反映用户的使用需求和兴趣爱好，通过对用户手机应用安装列表的获取以及用户的使用手机的记录可以获取应用关联度。
表1中所示的心理特征也是直播平台所特有的。情感状态影响到观看直播时的心态，性格特点更是决定了其对于不同类型的主播的喜好等。心理特征是对于广告推送很重要的特征。此类特征获取上主要依靠用户自填信息，以及对于用户在直播中的发言以及社交平台上发布的文字图片状态等进行性格的判断。
表1中所示的实时状态特征反映了用户当时的特点，因为广告是一个实时推送的行为，为了更好的用户体验，两者的契合度十分重要。用户所在的地点会有一定的群体共同点，比如三里屯商业区和五棵松小区两个地点看直播的人的兴趣关注点有显著的不同，并且可以根据用户的地点推送与地点相关的产品和信息(例如推送用户所在地区附近的一家餐厅)。另外，根据用户的发言状况、赠送礼物、观看时长等可以反映用户此时的活跃程度和对直播平台的关注度，因此可以确定投放广告的最佳时机以及广告的最佳类型。这些信息主要依靠直播平台的用户GPS信息的获取以及用户行为信息的获取，通过数据清洗以及加工获得。
表1中所示的直播平台的商业属性是直播平台广告推送所特有的标签，直接反映了粉丝在直播平台的商业属性。例如，直播平台点击了哪些广告，观看哪些广告的平均时长等信息直接反映了其对于直播平台广告的态度，以及类别偏好。这些数据的获取，主要来自平台运行一段时间之后，用户的广告观看数据(如起始时间、结束时间)、用户的广告点击数据(每个广告的点击时间、点击次数等)、用户的点击广告的总次数。经过整合和聚类，可以获得粉丝对直播平台广告的关注度，主要关注广告类别等。
表1中所示的关注主播特征，表明了用户对于主播类别的喜好可以反映用户的兴趣爱好。关注的主播的年龄、性别可以反映用户观看直播的需求，其关注的才艺点可以反映其兴趣爱好，也可以证明其品牌偏好。数据的获取主要来自于直播平台的用户数据以及对于主播才艺的分类标签。
通常，为了更快速地获得观众属性数据，可以预先建立观众属性数据库，从观众属性数据库中直接获取观众属性数据。具体地，对观众属性数据库预先建立包括：获取多个观众的注册信息和历史行为数据；对注册信息和历史行为数据进行包括以下至少一种数据处理：去除异常值、去重、缺省值处理；依据预设的观众属性标签体系，以及处理后的注册信息和历史行为数据分别为多个观众进行属性分析，获得多个观众的属性信息；根据获得的多个观众的属性信息建立观众属性数据库。
在具体的实现方式中，上述从收集到的数据(如观众的注册信息和历史行为数据)可采用如下处理过程：
(1)数据清洗
收集到的数据会存在一定比例的垃圾数据，通过异常值(例如年龄超过200岁等)的过滤可以去除一定的垃圾信息。对于一些重复信息(同一手机号注册多个id等情况)进行过滤去重。同时可进行一定比例的抽样检测，了解数据分布规律，同时去除垃圾数据(如大量地区设置在某不知名小岛的id)。
(2)缺省值处理
在实际应用中，常存在因用户信息填写不够完整，由于应用的权限问题无法获取的信息等，导致存在信息缺失的情况。此时需要进行缺省值的设置以填补信息，缺省值一般情况采用平均值、众数、或者特殊值(代表空值)来进行表示。
(3)数据的标签化
获取到的数据一般不能直接作为属性，需要进一步处理。对于数值型数据比如年龄(1～13岁、14～20岁、21～30岁等)、收入(月薪5000以下、月薪10000以上等)等进行离散化，主要采用等值划分或等量划分，通过分类和聚类获得标签。对于职业、心情等非数值数据，表明详细的几个大类别，通过聚类，将零散的数据转化到属性信息所包含的内容中来。由此，得到如实施例一中表1所示的粉丝标签体系。
(4)特征标签的数值化
依据预设的粉丝标签体系，以及处理后的注册信息和历史行为数据，观众属性可数值化(如用一维向量来表示)。具体地，根据表1所示的粉丝标签体系为粉丝进行画像，从而获得观众属性数据。
假设某粉丝是男性、21-35岁、直播平台关注度为中度、主要关注快餐类广告，并且关注的主播具有唱歌和游戏的才艺，如果粉丝具备某属性，该属性对应的属性值就用“1”来表示，反之，该属性对应的属性值就用“0”来表示，那么该观众属性数据就是(1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0)。
与观看在线视频不同，由于直播平台具有真人实时、互动的特点，粉丝受主播的实时行为的影响较大。并且粉丝的相关属性也是动态变化的。因此，在建立好观众属性数据库之后，直播平台的后台服务器还会依据实时状况对数据库进行不断维护和更新。
正是由于直播类视频具有实时变化的特点，考虑到如上所述的过于久远的数据对于用户兴趣的贡献是很小的，可针对属性数据中的部分属性(即与时间相关的属性)进行处理。比方说，3天前对某个广告商品感兴趣，相对于30天前对某个广告商品感兴趣而言，3天前的行为的有效性就要高得多。因此，往往随着时间的推移，与时间相关的属性会存在衰减效应。
那么，如何将行为累计控制在一段时间以内，这里，可采用数值的时间衰减方法对观众属性数据做上述加权处理。图2是示出根据本发明实施例一中数值的时间衰减方法的原理性示意图。
参照图2，在滑动窗法中，设定一个窗长T，然后将从当前时间片倒推至此窗长内所有属于l的行为强度累加起来。而在时间衰减法中，通常并不明确设定窗长，而是设定一个衰减因子α，然后用累积到前一时间片的特征xi t与当前时间片的行为强度bi t，递归得到当前时间片的特征xi t+1，其递归更新公式如下式(1)：
xi t+1＝αxi t+(1-α)bi t………………………………………………………式(1)
其中，xi t+1为当前时间片的特征，xi t为前一时间片的特征，α为衰减因子，bi t为当前时间片的行为强度。
上述数值的时间衰减方法中，只要保存累积到前一个时间片的特征和当前时间片的行为强度，即可获得当前时间片的特征，本方法的空间和时间复杂度都较低。结合本步骤，与时间相关的属性进行数值化处理得到的向量可视为式(1)中的xi t，在已知α和bi t的前提下，利用式(1)求取xi t+1从而得到加权处理后的向量，为后续业务对象推送提供数据基础。
在介绍了获取观众属性数据之后，下面详细说明一下获取场景属性数据和业务对象属性数据。其中，可以从视频图像对应的视频信息数据库获取场景属性数据和业务对象属性数据，和/或，对视频图像进行图像分析，获得场景属性数据和业务对象属性数据。
这里，场景属性数据可包括：平台分类、频道分类、主题分类、背景分类、主播分类中的任意一项或任意组合，但不限于此。
在具体的实现方式中，与前述粉丝标签体系同理，可预先建立有关视频图像的场景属性的标签体系，从而依据建立的场景标签体系获得场景属性数据。表2示出了场景标签体系。
表2
在上述场景标签体系中，平台分类、频道分类、主题分类这三个标签都可以不用通过实时的分析进行建立，可根据平台中提供的信息获得。而主播分类标签中，部分标签也可根据平台中提供的信息进行建立，而另一部分可通过视频分析技术获得，如主播的性别、年龄、颜值等可以通过人脸分析技术获取，穿着、品牌偏好等可以通过服装识别技术进行获取。对于背景分类标签中，由于视频内容的实时变化，其标签体系的建立需要是实时的，可利用实时视频分析技术进行分析，提取出有价值的标签。例如，利用场景分类的技术，可以识别出主播当前所在的场景是什么类型。再比如，利用物体识别技术识别出主播周围物体的类别，甚至是品牌信息，从而可以推送与该物体、品牌相关的广告。还可以利用人群分析、人脸检测等技术分析主播所处场景下的人数、明星等情况。
为了避免推送的业务对象虽然是观众感兴趣的，但并不符合当前场景的情况，需要依据表2所示的场景标签体系对场景属性进行数值化处理，最终得到场景属性数据，便于后续确定是否推送业务对象提供依据。具体地，对照表2中的各个属性，如果视频图像的场景具备某属性，该属性对应的属性值就用“1”来表示，反之，该属性对应的属性值就用“0”来表示。例如，某一视频图像中当前场景是路边，周围物体是汽车，主播是13-20岁的女性，那么该场景属性数据可以为(0,1,0,0,1,0,0…0,0,1,0,1,0,0,0)。
在本实施例中，业务对象可以为包含有广告信息的特效。特效包括2D特效、3D特效等。可以理解地，特效是广义的理解，贴纸通常为2D形式的特效。需要说明的是，业务对象属性数据可包括：所属行业、广告品牌、广告效果、触发方式、定向粉丝属性、定向主播属性中的任意一项或任意组合，但不限于此。以直播平台中的广告特效为例，对于广告本身，它也有自身的属性。表3示出了广告标签体系。
表3
通过表3中所示的属性如所属行业、广告品牌、广告效果、触发方式等信息可以将广告的属性基本确定。为了便于后续确定是否推送业务对象提供依据。进一步地，对广告的属性进行数值化处理得到的数据，即是获取的业务对象属性数据。具体地，对照表3中的各个属性，如果广告具备某属性，该属性就用“1”来表示，反之，该属性就用“0”来表示。例如，某一广告的所属行业为交通类，广告效果为幽默搞笑型，定向粉丝的性别为女，那么该广告属性数据可以为(1,0,0…0,1,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0…)。
在步骤S120，根据观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据，确定是否推送业务对象。
也就是说，以观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据为判断依据，确定某一业务对象是否被推送。
在具体的实现方式中，以广告推送为例，可以基于观众属性数据、场景属性数据和业务对象属性数据利用如点击率模型，预测出粉丝在具体的视频场景下的广告点击率。可以理解地，预测出的广告点击率即是广告的推送概率，将广告的推送概率与设定概率阈值进行比较，以比较结果为确定推送的依据(如超过设定概率阈值，确定推送该广告)。其中，由于该观众属性数据是基于直播场景下的粉丝画像获得的，具有与普通互联网广告平台中粉丝画像所不同的特定标签，同时结合视频场景的变化以及广告本身的特定标签而进行是否推送业务对象的判断，因此，可以达到在该视频场景下较为精准的推送目的。
通过本实施例提供的业务对象推送方法，利用获取到的视频图像的观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据作为判定是否推送业务对象的依据。与现有技术中对视频内容本身的理解能力不够，导致很难根据视频内容进行较为精准的广告推送相比，本发明实施例可以在充分理解视频内容的前提下进行是否推送业务对象的判断，从而可以提高业务对象的推送精准度。并且，既可以减少无效信息的发送，又可以节约网络资源。
实施例二
图3示出是根据本发明实施例二的业务对象推送方法的流程图。可在如5图所示的业务对象推送装置上执行该方法。
参照图3，在步骤S210，在视频图像对应的视频信息数据库中，获取观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据；和/或，对视频图像进行图像分析，获取观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据。
这里，视频图像可以为当前播放的直播类视频的图像。在直播平台场景中，观众即是关注直播视频图像中主播的粉丝。观看主播的粉丝会呈现出一定的特征，呈现出的特征可以理解为观众属性。由此，观众属性数据可以包括：基本属性、购买类型、短期属性、行为特征、心理特征、实时状态特征、商业属性、已关注视频主播的特征中的任意一项或任意组合。同样地，视频图像的场景和业务对象本身也会有相应的属性。其中，场景属性数据可包括：平台分类、频道分类、主题分类、背景分类、主播分类中的任意一项或任意组合。业务对象属性数据包括：所属行业、广告品牌、广告效果、触发方式、定向粉丝属性、定向主播属性中的任意一项或任意组合。
本实施例中的业务对象可以为包含有广告信息的特效，具体可以包括包含广告信息的以下至少一种形式的特效：二维贴纸特效，如二维形式的广告贴纸(使用贴纸形式展示的广告)、三维特效(使用3D特效形式展示的广告)、粒子特效。但不限于此，其它形式的业务对象也同样适用本实施例提供的技术方案，如APP或其它应用的文字说明或介绍，或者一定形式的与视频观众交互的对象(如电子宠物)等。
在步骤S220，获取观众属性数据对应的观众属性向量、场景属性数据对应的场景属性向量、以及业务对象属性数据对应的业务对象属性向量。
在步骤S230，根据观众属性向量、场景属性向量以及业务对象属性向量，利用逻辑回归算法，计算业务对象的推送概率。
其中，业务对象的推送概率可以理解为判定是否推送某一业务对象的概率值。例如，根据观众属性向量、场景属性向量以及业务对象属性向量，利用逻辑回归算法计算广告特效的点击率，广告特效的点击率作为判定是否推送某一业务对象的依据，由此，业务对象的推送概率可以为广告特效的点击率，但不限于此，任何可以作为是否推送某一业务对象的判定依据的数据均可以作为业务对象的推送概率。
在步骤S240，当业务对象的推送概率大于预设阈值时，确定推送业务对象。
为了便于理解本发明实施例，下面在直播平台场景中，以业务对象的推送概率为广告特效的点击率为例对步骤S220～S240进行详细说明。
由前述步骤S220获得的观众属性数据对应的观众属性向量、场景属性数据对应的场景属性向量、以及广告特效属性数据对应的广告特效属性向量，使用a代表广告特效，u代表观众(粉丝)、c代表视频图像的场景。由此，可以利用下式(2)表示的基础逻辑回归模型来预测广告特效的点击率：
p(h|a,u,c)＝σ((2h-1)wTx(a,u,c))……………………………………式(2)
其中，p(h|a,u,c)为广告特效的点击率，a为广告特效属性向量，a＝{a1,a2...an}，u为观众属性向量，u＝{u1,u2...un}，c为场景属性向量，c＝{c1,c2...cn}，x(a,u,c)为(a,u,c)组合上的向量，w为各特征的加权系数，也就是此模型需要优化的参数，这一模型的输出(2h-1)wTx(a,u,c)经过S型sigmoid函数映射到(0,1)之间，此映射函数形式为下式(3)：
其中，σ(z)为z的映射结果，z为基础逻辑回归模型的输出结果，z＝(2h-1)wTx(a,u,c)，(2h-1)是为了将{0,1}的点击率变换到集合{-1,1}上。
在实际应用中，由于此模型使用的特征较多，并且有相当多的特征在训练集中出现的次数并不多，为了避免过拟合，还需要在最大似然估计时加入正则化项。该表达式可以表示为下式(4)：
由此可以计算出最佳的各特征的加权系数w向量。通过这一加权系数w，即可预测出对于某一粉丝点击某一广告特效的点击率p，当p>a(a为一经验值)时，可确定推送该广告特效到观众端设备。
假设4个广告特效分别预测出的点击率为0.5、0.6、0.8、1，预设阈值是0.7，由此，可确定推送点击率为0.8和1分别对应的广告特效。
在步骤S250，当确定推送业务对象时，向各观众端设备推送业务对象，以使观众端设备采用计算机绘图方式绘制业务对象，或者，以使观众端设备将业务对象的信息同步至业务对象素材库中。
其中，采用计算机绘图方式绘制业务对象可以通过适当的计算机图形图像绘制或渲染等方式实现，包括但不限于：基于OpenGL图形绘制引擎进行绘制等。OpenGL定义了一个跨编程语言、跨平台的编程接口规格的专业的图形程序接口，其与硬件无关，可以方便地进行2D或3D图形图像的绘制。通过OpenGL，不仅可以实现2D效果如2D贴纸的绘制，还可以实现3D特效的绘制及粒子特效的绘制等等。但不限于OpenGL，其它方式，如Unity或OpenCL等也同样适用。
通过本实施例提供的业务对象推送方法，在前述实施例一的基础上，还具有如下技术效果：一方面，获得观众属性数据对应的观众属性向量、场景属性数据对应的场景属性向量、以及业务对象属性数据对应的业务对象属性向量，便于后续计算业务对象的推送概率的处理；同时，依据采用逻辑回归算法计算出的业务对象的推送概率和预设阈值的比较结果，准确、快速地确定是否推送业务对象，从而可以极大地提高业务对象的推送精准度和推送效率；另一方面，可以灵活利用从视频信息数据库获取以及基于视频图像分析获取，以上两种观众属性数据、场景属性数据和业务对象属性数据的获取方式；再一方面，在确定推送业务对象时，直接发送业务对象至各观众端设备，便于观众端设备绘制业务对象，或者同步业务对象的信息至业务对象素材库，使得观众端设备后续对业务对象的处理更加灵活、多样化。
实施例三
参照图4，示出了根据本发明实施例三的业务对象推送装置的逻辑框图。本实施例中的业务对象推送装置包括：数据获取模块310和推送业务对象确定模块320。
数据获取模块310用于获取视频图像的观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据。
推送业务对象确定模块320用于根据观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据，确定是否推送业务对象。
本实施例中相关内容的描述，可以参照前述实施例中对业务对象推送方法的相关描述，本实施例在此不再赘述。
通过本实施例提供的业务对象推送装置，利用获取到的视频图像的观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据作为判定是否推送业务对象的依据。与现有技术中对视频内容本身的理解能力不够，导致很难根据视频内容进行较为精准的广告推送相比，本发明实施例可以在充分理解视频内容的前提下进行是否推送业务对象的判断，从而可以提高业务对象的推送精准度。并且，既可以减少无效信息的发送，又可以节约网络资源。
实施例四
参照图5，示出了根据本发明实施例四的业务对象推送装置的逻辑框图。
可选地，推送业务对象确定模块320包括：
向量获取子模块3201用于获取观众属性数据对应的观众属性向量、场景属性数据对应的场景属性向量、以及业务对象属性数据对应的业务对象属性向量。
推送概率计算子模块3202用于根据观众属性向量、场景属性向量以及业务对象属性向量，利用逻辑回归算法，计算业务对象的推送概率。
推送业务对象确定子模块3203用于当业务对象的推送概率大于预设阈值时，确定推送业务对象。
可选地，数据获取模块310用于在视频图像对应的视频信息数据库中，获取观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据；和/或，对视频图像进行图像分析，获取观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据。
可选地，本实施例的业务对象推送装置还包括：业务对象推送模块330用于当确定推送业务对象时，向各观众端设备推送业务对象；以使观众端设备采用计算机绘图方式绘制业务对象，或者，以使观众端设备将业务对象的信息同步至业务对象素材库中。
可选地，视频图像为当前播放的直播类视频的图像，业务对象为包含有广告信息的特效。
可选地，场景属性数据包括：平台分类、频道分类、主题分类、背景分类、主播分类中的任意一项或任意组合。
可选地，观众属性数据包括：基本属性、购买类型、短期属性、行为特征、心理特征、实时状态特征、商业属性、已关注视频主播的特征中的任意一项或任意组合。
可选地，业务对象属性数据包括：所属行业、广告品牌、广告效果、触发方式、定向粉丝属性、定向主播属性中的任意一项或任意组合。
可选地，业务对象包括包含广告信息的以下至少一种形式的特效：二维贴纸特效、三维特效、粒子特效。
本实施例中相关内容的描述，可以参照前述实施例中对业务对象推送方法的相关描述，本实施例在此不再赘述。
通过本实施例提供的业务对象推送装置，利用获取到的视频图像的观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据作为判定是否推送业务对象的依据。与现有技术中对视频内容本身的理解能力不够，导致很难根据视频内容进行较为精准的广告推送相比，本发明实施例可以在充分理解视频内容的前提下进行是否推送业务对象的判断，从而可以提高业务对象的推送精准度。并且，既可以减少无效信息的发送，又可以节约网络资源。
进一步，在上述实施例的基础上，还具有如下技术效果：一方面，获得观众属性数据对应的观众属性向量、场景属性数据对应的场景属性向量、以及业务对象属性数据对应的业务对象属性向量，便于后续计算业务对象的推送概率的处理；同时，依据采用逻辑回归算法计算出的业务对象的推送概率和预设阈值的比较结果，准确、快速地确定是否推送业务对象，从而可以极大地提高业务对象的推送精准度和推送效率；另一方面，可以灵活利用从视频信息数据库获取以及基于视频图像分析获取，以上两种观众属性数据、场景属性数据和业务对象属性数据的获取方式；再一方面，在确定推送业务对象时，直接发送业务对象至各观众端设备，便于观众端设备绘制业务对象，或者同步业务对象的信息至业务对象素材库，使得观众端设备后续对业务对象的处理更加灵活、多样化。
实施例五
本发明实施例还提供了一种电子设备，例如可以是移动终端、个人计算机(PC)、平板电脑、服务器等。下面参考图6，其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备的电子设备500的结构示意图：如图6所示，电子设备500包括一个或多个处理器、通信元件等，所述一个或多个处理器例如：一个或多个中央处理单元(CPU)501，和/或一个或多个图像处理器(GPU)513等，处理器可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的可执行指令或者从存储部分508加载到随机访问存储器(RAM)503中的可执行指令而执行各种适当的动作和处理。通信元件包括通信组件512和/或通信接口509。其中，通信组件512可包括但不限于网卡，所述网卡可包括但不限于IB(Infiniband)网卡，通信接口509包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信接口，通信接口509经由诸如因特网的网络执行通信处理。
处理器可与只读存储器502和/或随机访问存储器503中通信以执行可执行指令，通过通信总线504与通信组件512相连、并经通信组件512与其他目标设备通信，从而完成本发明实施例提供的任一项业务对象推送方法对应的操作，例如，获取视频图像的观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据；根据所述观众属性数据、所述场景属性数据以及所述业务对象属性数据，确定是否推送所述业务对象。
此外，在RAM 503中，还可存储有装置操作所需的各种程序和数据。CPU501或GPU513、ROM502以及RAM503通过通信总线504彼此相连。在有RAM503的情况下，ROM502为可选模块。RAM503存储可执行指令，或在运行时向ROM502中写入可执行指令，可执行指令使处理器执行上述通信方法对应的操作。输入/输出(I/O)接口505也连接至通信总线504。通信组件512可以集成设置，也可以设置为具有多个子模块(例如多个IB网卡)，并在通信总线链接上。
以下部件连接至I/O接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信接口509。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。
需要说明的，如图6所示的架构仅为一种可选实现方式，在具体实践过程中，可根据实际需要对上述图6的部件数量和类型进行选择、删减、增加或替换；在不同功能部件设置上，也可采用分离设置或集成设置等实现方式，例如GPU和CPU可分离设置或者可将GPU集成在CPU上，通信元件可分离设置，也可集成设置在CPU或GPU上，等等。这些可替换的实施方式均落入本发明的保护范围。
特别地，根据本发明实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明实施例包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码，程序代码可包括对应执行本发明实施例提供的方法步骤对应的指令，例如，获取视频图像的观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据；根据所述观众属性数据、所述场景属性数据以及所述业务对象属性数据，确定是否推送所述业务对象。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信元件从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被处理器执行时，执行本发明实施例的方法中限定的上述功能。
通过本实施例提供的电子设备，利用获取到的视频图像的观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据作为判定是否推送业务对象的依据。与现有技术中对视频内容本身的理解能力不够，导致很难根据视频内容进行较为精准的广告推送相比，本发明实施例可以在充分理解视频内容的前提下进行是否推送业务对象的判断，从而可以提高业务对象的推送精准度。并且，既可以减少无效信息的发送，又可以节约网络资源。
可能以许多方式来实现本发明的方法和装置、设备。例如，可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本发明实施例的方法和装置、设备。用于方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明，本发明实施例的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序，除非以其它方式特别说明。此外，在一些实施例中，还可将本发明实施为记录在记录介质中的程序，这些程序包括用于实现根据本发明实施例的方法的机器可读指令。因而，本发明还覆盖存储用于执行根据本发明实施例的方法的程序的记录介质。
本发明实施例的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本发明限于所公开的形式，很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好说明本发明的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本发明从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。

Claims (10)

1.一种业务对象推送方法，其特征在于，所述方法包括：
获取视频图像的观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据；
根据所述观众属性数据、所述场景属性数据以及所述业务对象属性数据，确定是否推送所述业务对象。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述观众属性数据、所述场景属性数据以及所述业务对象属性数据，确定是否推送所述业务对象，包括：
获取所述观众属性数据对应的观众属性向量、所述场景属性数据对应的场景属性向量、以及所述业务对象属性数据对应的业务对象属性向量；
根据所述观众属性向量、所述场景属性向量以及所述业务对象属性向量，利用逻辑回归算法，计算所述业务对象的推送概率；
当所述业务对象的推送概率大于预设阈值时，确定推送所述业务对象。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取视频图像的观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据，包括：
在所述视频图像对应的视频信息数据库中，获取所述观众属性数据、所述场景属性数据以及所述业务对象属性数据；和/或，
对所述视频图像进行图像分析，获取所述观众属性数据、所述场景属性数据以及所述业务对象属性数据。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述确定是否推送所述业务对象之后，还包括：
当确定推送所述业务对象时，向各观众端设备推送所述业务对象；以使所述观众端设备采用计算机绘图方式绘制所述业务对象，或者，以使所述观众端设备将所述业务对象的信息同步至业务对象素材库中。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述视频图像为当前播放的直播类视频的图像，所述业务对象为包含有广告信息的特效。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述场景属性数据包括：平台分类、频道分类、主题分类、背景分类、主播分类中的任意一项或任意组合。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述观众属性数据包括：基本属性、购买类型、短期属性、行为特征、心理特征、实时状态特征、商业属性、已关注视频主播的特征中的任意一项或任意组合。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，所述业务对象属性数据包括：所属行业、广告品牌、广告效果、触发方式、定向粉丝属性、定向主播属性中的任意一项或任意组合。
9.一种业务对象推送装置，其特征在于，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取视频图像的观众属性数据、场景属性数据以及业务对象属性数据；
推送业务对象确定模块，用于根据所述观众属性数据、所述场景属性数据以及所述业务对象属性数据，确定是否推送所述业务对象。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、通信元件和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信元件通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-8任一所述的业务对象推送方法对应的操作。
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