CN109218775B - 推荐主播上热门的方法、存储介质、电子设备及系统 - Google Patents

推荐主播上热门的方法、存储介质、电子设备及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种推荐主播上热门的方法、存储介质、电子设备及系统，涉及互联网移动端应用开发领域。该方法包括以下步骤：开通贵族或消费一定额度的用户获得推荐主播上热门的权限，用户登录客户端后，服务器返回的用户信息包括：用户是否为贵族、贵族等级；如果用户不是贵族，客户端跳转到开通贵族的页面；如果用户是贵族、且贵族等级达到预设的级别，客户端跳转到推荐到主播上热门的页面，获取用户填入的Uid、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间；客户端将信息发给服务器，服务器决定被推荐的主播以及上热门的信息，将被推荐的主播的信息存到服务器的数据库中。本发明能保证被推荐的主播具有最大的曝光度。

Description

推荐主播上热门的方法、存储介质、电子设备及系统
技术领域
本发明涉及互联网移动端应用开发领域，具体是涉及一种推荐主播上热门的方法、存储介质、电子设备及系统。
背景技术
随着手机移动端的快速发展，直播功能的软件越来越多，为了实现在手机端为直播中的高端付费用户提供更多功能，为了让高端的付费用户实现更多的定制的方案，促进高端用户加强付费，传统的方案是：如果公司想让用户展示在热门的位置，让用户具有更多的曝光量，需要专门的经过训练的人操作程序或者修改数据库来实现，而且普通的用户是无法操作的，这种推荐主播上热门的方式还是属于比较消耗人力，权限掌握在很少的工作人员中，不够智能。
发明内容
本发明的目的是为了克服上述背景技术的不足，提供一种推荐主播上热门的方法、存储介质、电子设备及系统，能够保证被推荐的主播具有最大的曝光度。
本发明提供一种推荐主播上热门的方法，包括以下步骤：
开通贵族或消费一定额度的用户获得推荐主播上热门的权限，用户登录客户端后，服务器返回的用户信息包括：用户是否为贵族、贵族等级；
如果用户不是贵族，客户端跳转到开通贵族的页面，获取用户选择的贵族类型，确认订单：创建订单确认界面，为订单确认界面执行初始化操作，使用界面跳转函数，跳转到订单确认界面；
如果用户是贵族、且贵族等级达到预设的级别，客户端跳转到推荐到主播上热门的页面，获取用户填入的用户唯一标识、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间；
客户端将用户填入的信息发送给服务器，服务器采用特征直播分类算法，决定被推荐的主播以及上热门的信息，将被推荐的主播的信息存储到服务器的数据库中，用户刷新推荐列表时，在主播上热门的页面，自动展示被推荐的主播上热门的信息。
在上述技术方案的基础上，所述客户端将用户填入的信息发送给服务器的过程如下：
定义收发网络请求的服务器接口；
获取加密字典；
创建参数字典，向参数字典添加以下参数：用户唯一标识、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间；
客户端调用底层网络接口函数，将服务器接口、加密字典、参数字典中的参数发送给服务器。
在上述技术方案的基础上，所述特征直播分类算法的流程如下：
根据被推荐主播所在的直播分类，构造特征子集；
在特征子集中构造模型效果；
计算每个直播分类和观看人数的相关性；
采用选择排序算法，对相关性进行特征分类；
对每个特征分类进行特征打分；
采用深度学习算法，进行直播分类的特征选择，从深度学习的模型中选择神经网络的特征和特征打分两个要素，决定被推荐的主播以及上热门的信息，实现主播被更多的曝光。
本发明还提供一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器上储存有在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法。
本发明还提供一种推荐主播上热门的系统，该系统包括服务器、客户端，开通贵族或消费一定额度的用户获得推荐主播上热门的权限，用户登录客户端后，服务器返回的用户信息包括：用户是否为贵族、贵族等级；
如果用户不是贵族，客户端跳转到开通贵族的页面，获取用户选择的贵族类型，确认订单：创建订单确认界面，为订单确认界面执行初始化操作，使用界面跳转函数，跳转到订单确认界面；
如果用户是贵族、且贵族等级达到预设的级别，客户端跳转到推荐到主播上热门的页面，获取用户填入的用户唯一标识、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间；
客户端将用户填入的信息发送给服务器，服务器采用特征直播分类算法，决定被推荐的主播以及上热门的信息，将被推荐的主播的信息存储到服务器的数据库中，用户刷新推荐列表时，在主播上热门的页面，自动展示被推荐的主播上热门的信息。
在上述技术方案的基础上，所述客户端将用户填入的信息发送给服务器的过程如下：
定义收发网络请求的服务器接口；
获取加密字典；
创建参数字典，向参数字典添加以下参数：用户唯一标识、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间；
客户端调用底层网络接口函数，将服务器接口、加密字典、参数字典中的参数发送给服务器。
在上述技术方案的基础上，所述特征直播分类算法的流程如下：
根据被推荐主播所在的直播分类，构造特征子集；
在特征子集中构造模型效果；
计算每个直播分类和观看人数的相关性；
采用选择排序算法，对相关性进行特征分类；
对每个特征分类进行特征打分；
采用深度学习算法，进行直播分类的特征选择，从深度学习的模型中选择神经网络的特征和特征打分两个要素，决定被推荐的主播以及上热门的信息，实现主播被更多的曝光。
在上述技术方案的基础上，采用逻辑正则方式，对每个特征分类进行特征打分。
在上述技术方案的基础上，采用皮尔逊系数，计算每个直播分类和观看人数的相关性。
与现有技术相比，本发明的优点如下：
(1)开通贵族或消费一定额度的用户获得推荐主播上热门的权限，用户登录客户端后，服务器返回的用户信息包括：用户是否为贵族、贵族等级；如果用户不是贵族，客户端跳转到开通贵族的页面，获取用户选择的贵族类型，确认订单：创建订单确认界面，为订单确认界面执行初始化操作，使用界面跳转函数，跳转到订单确认界面；如果用户是贵族、且贵族等级达到预设的级别，客户端跳转到推荐到主播上热门的页面，获取用户填入的用户唯一标识、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间；客户端将用户填入的信息发送给服务器，服务器采用特征直播分类算法，决定被推荐的主播以及上热门的信息，将被推荐的主播的信息存储到数据库中，用户刷新推荐列表时，在主播上热门的页面，自动展示被推荐的主播上热门的信息。本发明能够保证被推荐的主播具有最大的曝光度，让高端付费用户将自己心仪的主播直接推荐上热门，让每个付费用户都可以操作，形成一个解决方案，尽可能的减少内部工作人员的人力投入，甚至是极少的人力投入，让推荐主播上热门形成一种技术上智能化的解决方案。
(2)本发明采用深度学习算法，保证被推荐的主播具有最大的曝光度，增加这些主播的曝光度，增加这些主播的人气。
(3)本发明应用在移动端，能够让高端付费的用户直接推荐主播上热门，增加被推荐的主播的曝光度，同时可以促进付费。
附图说明
图1是本发明实施例中推荐主播上热门的方法的流程图。
图2为本发明实施例中电子设备的结构框图。
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。
本发明实施例提供一种推荐主播上热门的系统，该系统包括服务器、客户端。
参见图1所示，本发明实施例还提供一种推荐主播上热门的方法，包括以下步骤：
S1、开通贵族或消费一定额度的用户获得推荐主播上热门的权限，用户登录客户端后，服务器返回的用户信息包括：用户是否为贵族、贵族等级；
S2、如果用户不是贵族，客户端跳转到开通贵族的页面，获取用户选择的贵族类型，确认订单：创建订单确认界面，为订单确认界面执行初始化操作，使用界面跳转函数，跳转到订单确认界面；
S3、如果用户是贵族、且贵族等级达到预设的级别，客户端跳转到推荐到主播上热门的页面，获取用户填入的用户唯一标识、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间；
S4、客户端将用户填入的信息发送给服务器，服务器采用特征直播分类算法，决定被推荐的主播以及上热门的信息，将被推荐的主播的信息存储到数据库中，用户刷新推荐列表时，在主播上热门的页面，自动展示被推荐的主播上热门的信息。
步骤S4中，客户端将用户填入的信息发送给服务器的过程如下：
定义一个收发网络请求的服务器接口；
获取一个加密字典；
创建一个参数字典，向参数字典添加以下参数：用户唯一标识、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间；
客户端调用底层网络接口函数，将服务器接口、加密字典、参数字典中的参数发送给服务器。
步骤S4中，特征直播分类算法的流程如下：
根据被推荐主播所在的直播分类，构造一个特征子集；
在特征子集中构造一个模型效果；
采用皮尔逊系数，计算每个直播分类和观看人数的相关性；
采用选择排序算法，对相关性进行特征分类；
采用逻辑正则方式，对每个特征分类进行特征打分；
采用深度学习算法，进行直播分类的特征选择，从深度学习的模型中选择神经网络的特征和特征打分两个要素，决定被推荐的主播以及上热门的信息，实现主播被更多的曝光。
本发明实施例还提供一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法。
参见图2所示，本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器上储存有在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法。
下面结合具体函数进行详细说明。
1、高端付费用户需要开通贵族或者完成一定额度的消费，获得推荐上热门的权限；当用户点击“推荐主播上热门”功能的时候，首先使用isLogin函数，判断这个用户是否登录客户端，如果已经登录客户端，执行后续的操作；如果没有登录客户端，使用弹出登录框的函数showLoginWithNormalType，弹出登录框，让用户登录；用户在登录框输入用户名和密码执行登录，也可以使用第三方登录的方式实现登录，第三方登录模式无需输入账号密码；登录成功之后，执行后续的操作。
2、用户成功登录客户端之后，服务器返回的用户的信息包括用户是不是贵族、贵族等级的信息。
3、如果用户不是贵族，客户端跳转到开通贵族的页面，提示用户开通贵族。
4、用户在开通贵族的页面，选择需要开通贵族的类型，贵族有很多类型，可以是皇帝贵族，伯爵贵族，子爵贵族等等。
5、用户选择完需要开通的贵族类型之后，可以使用跳转到确认订单页面的函数goToConfirmOrder，去确认订单，这个函数的内部实现过程是：
5.1使用alloc函数，创建一个订单确认界面，这个订单确认界面是DYNobleConfirmOrderView，使用init函数为这个订单确认界面执行初始化操作；
5.2使用界面跳转函数pushViewController，跳转到订单确认界面。
6、用户点击确认订单按钮之后，调用订单网络发送函数payNobleOrder，发送订单确认的信息，这个函数有以下几个参数：
参数1：房间id，roomID，如果是从房间内去开通的贵族，这个参数便于为当前房间的主播给予提成；
参数2：noble Level，贵族等级，nobleLevel代表需要开通贵族的等级，是皇帝贵族，伯爵贵族，子爵贵族等等，分别用不同的数字表示，这个函数会有返回值：
订单支付之后的错误码error code；
error Message订单支付失败后的错误码对应的错误提示信息；
订单支付完成之后的data数据信息。
7、如果error code为0，说明支付成功，给用户提示支付成功；如果error code不为0，说明支付失败，将后台返回的错误信息error Message展示出来，error Message可能是余额不足，或者其他的错误信息。
8、如果上述过程成功，判断此时用户开通的贵族等级是否达到了使用“推荐主播上热门”的功能的等级要求，如果用户已经是贵族、且贵族等级达到预设的级别，客户端跳转到推荐主播上热门的页面，否则，客户端提示用户开通的贵族等级不足，不能使用“推荐主播上热门”的功能，此时让用户继续去支付。
9、如果达到了使用“推荐主播上热门”的功能的等级要求，客户端跳转到“推荐主播上热门”的界面：DY Recommend View，来到这个界面之后，需要用户填入当前用户的Uid(用户唯一标识)信息、被推荐主播的昵称nick name、被推荐主播的房间号room Id、被推荐主播上热门的时间time。
10、当用户填写上述信息完毕之后，客户端就将上述信息发送给服务器，客户端使用函数request Add recommend，发送信息给服务器，这个函数的内部实现过程如下：
10.1定义一个收发网络请求的服务器接口，该接口名字需要与服务器约定。
10.2使用gettoken函数，获得token字典，token字典是一个加密的字典，要正确访问网络服务器，就需要传这个token字典，而且需要正确。
10.3使用dictionary函数，创建一个参数字典，向这个参数字典里面添加以下参数：当前用户的Uid(用户唯一标识)信息、被推荐主播的昵称nick name、被推荐主播的房间号room Id、被推荐主播上热门的时间time；上述信息是字典的value(实际值)，上述信息每个信息都有一个key(关键)值，这个key值是和服务器约定好的。
10.4客户端调用底层网络接口函数：request Video Api，将服务器接口、加密字典、参数字典中的参数发送给服务器。
10.5服务器收到参数信息之后，采用一个特征直播分类的算法，决定被推荐的主播以及上热门的信息。
特征直播分类的算法的具体实现过程如下：
10.5.1首先进行特征选择，将被推荐的主播可能存在的开播分类构造一个集合，例如主播可能在颜值、英雄联盟、鱼乐星天地等几个直播分类中开播，那么将这几个直播分类构造成一个特征子集；
10.5.2在上述特征子集中构造一个模型效果；
10.5.3采用皮尔逊系数，计算每个直播分类和观看人数的相关性，皮尔逊系数可以衡量线性相关性，即每个直播分类和观看人数的相关性；
10.5.4得到直播分类和观看人数的相关性之后，使用常规的选择排序算法，对相关性进行特征分类；
10.5.5采用Logistic Regression(逻辑正则方式)，对上述的每个特征分类进行特征打分；
10.5.6采用深度学习算法，进行直播分类的特征选择；深度学习具有自动学习的特征的能力，从深度学习的模型中，选择神经网络的特征和特征打分两个要素，决定被推荐的主播以及上热门的信息，可以实现主播被更多的曝光。
11、服务器记住被推荐的主播之后，将被推荐的主播的信息存储到数据库中，当用户刷新推荐列表的时候，就可以在主播上热门的页面，自动展示被推荐的主播上热门的信息。
展示过程如下：
11.1客户端创建一个列表控制器，列表控制可以展示一个界面，这个界面是主播在热门的界面；
11.2客户端发送一个网络请求，去服务器的网络请求中拉取数据，服务器拉取的数据包含主播展示的位置，包括靠前还是靠后，靠前还是靠后根据步骤10的算法得出；
11.3网络请求发送以后，就可以将服务器获取的数据解析并展示出来，解析的数据包括主播的昵称、主播的图像、主播的房间号；
11.4当用户点击该主播，就可以去该主播的直播间观看直播。
本发明实施例中，用户在正式完成支付前，设计有订单确认的过程，这样可以对用户的避免失误操作，如果失误，支付了比较多的款项，退款增加额外的麻烦。
支付订单先调用接口，让服务器知道即将支付的订单，支付成功之后，更新这个订单的状态，方便未来对支付结果的查询。
步骤1～7检查是否登录，未登录，就去登录，检查是否具有推荐上热门的权限，不够权限，提示用户去支付，支付完毕，才能使用“推荐主播上热门”的功能，流程设计合理。
步骤8在用户开通贵族之后，再对用户的权限进行一次检查，这种设计更加安全。
步骤10中，支付成功之后，客户端将主播的信息发送给服务器，让服务器来改变数据库的数据，这样降低了接口的判断次数，也减少了用户输入不必要的信息。
本发明实施例中，服务器学习特征选择，来决定被推荐的主播以及上热门的信息，这是一个很重要的创新，能够避免盲目地推荐主播，保证被推荐的主播具有最大的曝光度。
本领域的技术人员可以对本发明实施例进行各种修改和变型，倘若这些修改和变型在本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则这些修改和变型也在本发明的保护范围之内。
说明书中未详细描述的内容为本领域技术人员公知的现有技术。

Claims (6)

1.一种推荐主播上热门的方法，其特征在于，包括以下步骤：
开通贵族或消费一定额度的用户获得推荐主播上热门的权限，用户登录客户端后，服务器返回的用户信息包括：用户是否为贵族、贵族等级；
如果用户不是贵族，客户端跳转到开通贵族的页面，获取用户选择的贵族类型，确认订单：创建订单确认界面，为订单确认界面执行初始化操作，使用界面跳转函数，跳转到订单确认界面；
如果用户是贵族、且贵族等级达到预设的级别，客户端跳转到推荐到主播上热门的页面，获取用户填入的用户唯一标识、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间；
客户端将用户填入的信息发送给服务器，服务器采用特征直播分类算法，决定被推荐的主播以及上热门的信息，将被推荐的主播的信息存储到服务器的数据库中，用户刷新推荐列表时，在主播上热门的页面，自动展示被推荐的主播上热门的信息；
所述特征直播分类算法的流程如下：
根据被推荐主播所在的直播分类，构造一个特征子集；
在特征子集中构造一个模型效果；
采用皮尔逊系数，计算每个直播分类和观看人数的相关性；
采用选择排序算法，对相关性进行特征分类；
采用逻辑正则方式，对每个特征分类进行特征打分；
采用深度学习算法，进行直播分类的特征选择，从深度学习的模型中选择神经网络的特征和特征打分两个要素，决定被推荐的主播以及上热门的信息，实现主播被更多的曝光。
2.如权利要求1所述的推荐主播上热门的方法，其特征在于：所述客户端将用户填入的信息发送给服务器的过程如下：
定义收发网络请求的服务器接口；
获取加密字典；
创建参数字典，向参数字典添加以下参数：用户唯一标识、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间；
客户端调用底层网络接口函数，将服务器接口、加密字典、参数字典中的参数发送给服务器。
3.一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1或2所述的方法。
4.一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器上储存有在处理器上运行的计算机程序，其特征在于：处理器执行计算机程序时实现权利要求1或2所述的方法。
5.一种推荐主播上热门的系统，该系统包括服务器、客户端，其特征在于：开通贵族或消费一定额度的用户获得推荐主播上热门的权限，用户登录客户端后，服务器返回的用户信息包括：用户是否为贵族、贵族等级；
如果用户不是贵族，客户端跳转到开通贵族的页面，获取用户选择的贵族类型，确认订单：创建订单确认界面，为订单确认界面执行初始化操作，使用界面跳转函数，跳转到订单确认界面；
如果用户是贵族、且贵族等级达到预设的级别，客户端跳转到推荐到主播上热门的页面，获取用户填入的用户唯一标识、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间；
客户端将用户填入的信息发送给服务器，服务器采用特征直播分类算法，决定被推荐的主播以及上热门的信息，将被推荐的主播的信息存储到服务器的数据库中，用户刷新推荐列表时，在主播上热门的页面，自动展示被推荐的主播上热门的信息；
所述特征直播分类算法的流程如下：
根据被推荐主播所在的直播分类，构造一个特征子集；
在特征子集中构造一个模型效果；
采用皮尔逊系数，计算每个直播分类和观看人数的相关性；
采用选择排序算法，对相关性进行特征分类；
采用逻辑正则方式，对每个特征分类进行特征打分；
采用深度学习算法，进行直播分类的特征选择，从深度学习的模型中选择神经网络的特征和特征打分两个要素，决定被推荐的主播以及上热门的信息，实现主播被更多的曝光。
6.如权利要求5所述的推荐主播上热门的系统，其特征在于：所述客户端将用户填入的信息发送给服务器的过程如下：
定义收发网络请求的服务器接口；
获取加密字典；
创建参数字典，向参数字典添加以下参数：用户唯一标识、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间；
客户端调用底层网络接口函数，将服务器接口、加密字典、参数字典中的参数发送给服务器。
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