CN109451326A - 一种主播信息的展示方法、装置、服务器和存储介质 - Google Patents

一种主播信息的展示方法、装置、服务器和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种主播信息的展示方法、装置、服务器和存储介质。该方法包括：检测处于直播状态的网络主播；统计所述网络主播的历史直播行为数据与实时直播行为数据；根据所述历史直播行为数据与所述实时直播行为数据对所述网络主播计算直播综合评分；根据所述直播综合评分计算所述网络主播的展示概率；按照所述展示概率展示所述网络主播的主播信息。通过离线直播行为数据体现网络主播的直播质量，从而保证网络主播的直播质量，在此基础上，通过实时直播行为数据体现网络主播的实时热度，差异较大，并不依赖网络主播之间的相关性、用户的偏好等固定的信息，从而体现网络主播之间的差异化。

Description

一种主播信息的展示方法、装置、服务器和存储介质
技术领域
本发明实施例涉及直播技术，尤其涉及一种主播信息的展示方法、装置、服务器和存储介质。
背景技术
随着网络科技的发展，尤其是移动终端的普及，人们喜欢在直播平台上开设直播间，将自己或身边的事情进行直播，其他用户可以进入该直播间进行观看、互动。
由于网络主播数量众多，特色各异，因此，直播平台通常会挖掘用户可能喜欢的网络主播，将其主播信息推送给用户。
目前，直播平台多基于内容、协同过滤等算法选择网络主播，这些方式依赖网络主播之间的相关性、用户的偏好等信息。
但是，这些信息在一定的时间内是固定的，因此，使用固定的信息、固定的算法获得的网络主播也是固定的，即网络平台推送的网络主播在一定的时间内是固定的，差异化小。
发明内容
本发明实施例提供一种主播信息的展示方法、装置、服务器和存储介质，以解决网络平台推送的网络主播差异化小的问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种主播信息的展示方法，包括：
检测处于直播状态的网络主播；
统计所述网络主播的历史直播行为数据与实时直播行为数据；
根据所述历史直播行为数据与所述实时直播行为数据对所述网络主播计算直播综合评分；
根据所述直播综合评分计算所述网络主播的展示概率；
按照所述展示概率展示所述网络主播的主播信息。
可选地，所述历史直播行为数据与所述实时直播行为数据包括如下的至少一种：
观众的观看行为数据、观众与网络主播之间的互动数据、网络主播的主持行为数据。
可选地，所述统计所述网络主播的历史直播行为数据与实时直播行为数据，包括：
统计所述网络主播在当前时间之前的多个时间段内、所述互动数据的多个分段值；
对所述多个分段值分别配置所述多个时间段对应的多个权重，其中，所述权重按照时间衰减；
对配置权重之后的所述多个分段值求和，获得所述互动数据的实时值。
可选地，所述根据所述历史直播行为数据与所述实时直播行为数据对所述网络主播计算直播综合评分，包括：
基于所述历史直播行为数据对所述网络主播计算直播质量评分；
基于所述实时直播行为数据对所述网络主播计算直播热度评分；
结合所述直播质量评分与所述直播热度评分，对所述网络主播计算直播综合评分。
可选地，所述基于所述历史直播行为数据对所述网络主播计算直播质量评分，包括：
对所述历史直播行为数据进行正态化处理，获得历史正态化值；
对所述历史正态化值进行标准化处理，获得历史标准值；
对所述历史标准值配置权重；
对配置权重之后的所述历史标准值求和，获得所述网络主播的直播质量评分。
可选地，所述基于所述实时直播行为数据对所述网络主播计算直播热度评分，包括：
对所述实时直播行为数据进行正态化处理，获得实时正态化值；
对所述实时正态化值进行标准化处理，获得实时标准值；
对所述实时标准值配置权重；
对配置权重之后的所述实时标准值求和，获得所述网络主播的直播热度评分。
可选地，所述结合所述直播质量评分与所述直播热度评分，对所述网络主播计算直播综合评分，包括：
对所述直播质量评分与所述直播热度评分求和，获得所述网络主播的直播综合评分。
可选地，所述根据所述直播综合评分计算所述网络主播的展示概率，包括：
对所有网络主播的直播综合评分求和，作为总综合值；
对于每个网络主播，计算所述网络主播的直播综合评分与所述总综合值之间的比值；
对所述比值进行正态化处理，获得所述网络主播的展示概率。
可选地，所述按照所述展示概率展示所述网络主播的主播信息，包括：
按照所述展示概率从所述网络主播中选择目标网络主播；
按照所述展示概率对所述目标网络主播配置展示参数；
将所述目标网络主播的主播信息推送至客户端，以按照所述展示参数进行展示。
第二方面，本发明实施例还提供了一种主播信息的展示装置，包括：
直播主播检测模块，用于检测处于直播状态的网络主播；
直播行为数据统计模块，用于统计所述网络主播的历史直播行为数据与实时直播行为数据；
直播综合评分计算模块，用于根据所述历史直播行为数据与所述实时直播行为数据对所述网络主播计算直播综合评分；
展示概率计算模块，用于根据所述直播综合评分计算所述网络主播的展示概率；
主播信息展示模块，用于按照所述展示概率展示所述网络主播的主播信息。
可选地，所述历史直播行为数据与所述实时直播行为数据包括如下的至少一种：
观众的观看行为数据、观众与网络主播之间的互动数据、网络主播的主持行为数据。
可选地，所述直播行为数据统计模块包括：
分段值统计子模块，用于统计所述网络主播在当前时间之前的多个时间段内、所述互动数据的多个分段值；
价值权重配置子模块，用于对所述多个分段值分别配置所述多个时间段对应的多个权重，其中，所述权重按照时间衰减；
价值求和子模块，用于对配置权重之后的所述多个分段值求和，获得所述互动数据的实时值。
可选地，所述直播综合评分计算模块包括：
直播质量评分计算子模块，用于基于所述历史直播行为数据对所述网络主播计算直播质量评分；
直播热度评分计算子模块，用于基于所述实时直播行为数据对所述网络主播计算直播热度评分；
评分结合计算子模块，用于结合所述直播质量评分与所述直播热度评分，对所述网络主播计算直播综合评分。
可选地，所述直播质量评分计算子模块包括：
历史正态化处理单元，用于对所述历史直播行为数据进行正态化处理，获得历史正态化值；
历史标准化处理单元，用于对所述历史正态化值进行标准化处理，获得历史标准值；
历史权重配置单元，用于对所述历史标准值配置权重；
历史标准值求和单元，用于对配置权重之后的所述历史标准值求和，获得所述网络主播的直播质量评分。
可选地，所述直播热度评分计算子模块包括：
实时正态化处理单元，用于对所述实时直播行为数据进行正态化处理，获得实时正态化值；
实时标准化处理单元，用于对所述实时正态化值进行标准化处理，获得实时标准值；
实时权重配置单元，用于对所述实时标准值配置权重；
实时标准值求和单元，用于对配置权重之后的所述实时标准值求和，获得所述网络主播的直播热度评分。
可选地，所述评分结合计算子模块包括：
评分求和单元，用于对所述直播质量评分与所述直播热度评分求和，获得所述网络主播的直播综合评分。
可选地，所述展示概率计算模块包括：
总综合值计算子模块，用于对所有网络主播的直播综合评分求和，作为总综合值；
比值计算子模块，用于对于每个网络主播，计算所述网络主播的直播综合评分与所述总综合值之间的比值；
比值正态化处理子模块，用于对所述比值进行正态化处理，获得所述网络主播的展示概率。
可选地，所述主播信息展示模块包括：
目标网络主播选择子模块，用于按照所述展示概率从所述网络主播中选择目标网络主播；
展示参数配置子模块，用于按照所述展示概率对所述目标网络主播配置展示参数；
主播信息推送子模块，用于将所述目标网络主播的主播信息推送至客户端，以按照所述展示参数进行展示。
第三方面，本发明实施例还提供了一种服务器，所述服务器包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现第一方面所述的主播信息的展示方法。
第四方面，本发明实施例还提供了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第一方面所述的主播信息的展示方法。
在本发明实施例中，检测处于直播状态的网络主播，统计网络主播的历史直播行为数据与实时直播行为数据，根据历史直播行为数据与实时直播行为数据对网络主播计算直播综合评分，根据直播综合评分计算网络主播的展示概率，按照展示概率展示网络主播的主播信息，离线直播行为数据是一个较为稳定的数据，实时直播行为数据是一个波动的数据，通过离线直播行为数据体现网络主播的直播质量，从而保证网络主播的直播质量，在此基础上，通过实时直播行为数据体现网络主播的实时热度，差异较大，并不依赖网络主播之间的相关性、用户的偏好等固定的信息，从而体现网络主播之间的差异化。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种主播信息的展示方法的流程图；
图2为本发明实施例一提供的一种直播平台的结构示意图；
图3是本发明实施例二提供的一种主播信息的展示方法的流程图；
图4是本发明实施例二提供的一种主播信息的展示示例图；
图5为本发明实施例三提供的一种主播信息的展示装置的结构示意图；
图6为本发明实施例四提供的一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种主播信息的展示方法的流程图，本实施例可适用于根据网络主播的历史直播行为数据与实时直播行为数据进行差异化推荐的场景，该方法可以由一种主播信息的展示装置来执行，该主播信息的展示装置可以由软件和/或硬件实现，配置在直播平台的服务器中，该方法具体包括如下步骤：
S110、检测处于直播状态的网络主播。
在实际应用中，用户(包括个人用户、企业用户等)可以在直播平台中开设直播间，在该直播间进行直播，例如，媒体和活动直播、游戏直播、秀场直播、社交直播，等等。
如图2所示，直播平台一般包括服务器201，服务器201可同时连接录制终端202、一个或多个计算终端203。
录制终端202，如个人电脑、手机、平板电脑、专业录制编码设备、智能摄像头等等，可进行内容采集，即采集视频数据流。
录制终端202通过分布式推流的方式将视频数据流上传到服务器201中，具体而言，录制终端202在推流之前会通过DNS(Domain Name System，域名系统)智能解析或是按IP(Internet Protocol，网络之间互连的协议)调度系统获取推流节点，然后把流上传到服务器201中。
服务器201(如分布式推流节点)接入了视频数据流之后，进行编解码或者做一些水印等视频处理，比如，给视频数据流加一些打点的数据、字幕以及一些特殊说明等。
服务器201根据不同的业务需求，需要有不同的后台服务来支撑，其可以为独立的服务器，也可以为服务器集群，如分布式系统，根据服务的不同，可以区分为管理服务器、Web服务器、流媒体服务器，等等。
服务器201通过视频处理之后，生成FLV(Flash Video，流媒体格式)、MP4(MovingPicture Experts Group 4，动态图像专家组)等格式的直播数据流，然后通过CDN(ContentDelivery Network，内容分发网络)等方式分发到一个或多个计算设备203，让用户看到实时的直播内容。
在此直播平台中，录制终端202所属的用户可以称之为网络主播，计算设备203所属的用户可以称之为观众，观众可以在计算设备203中进行点赞、送礼、发信息等操作，通过服务器201反馈至录制终端202，实现与网络主播之间的互动。
在本发明实施例中，直播平台的服务器维护网络主播的状态，当网络主播(以主播ID等信息表示)登录服务器之后，将其状态更新为在线状态，当网络主播(以主播ID等信息表示)开启直播间并启动直播时，将其状态更新为直播状态，当网络主播(以主播ID等信息表示)退出服务器之后，将其状态更新为离线状态。
对于处于直播状态的网络主播，观众在直播应用中加载其所在直播间的URL(Uniform Resource Locator，统一资源定位符)，向CDN发送直播间的加载请求，CDN向该应用发送直播间所处页面的同时，发送在该直播间产生的直播数据流，应用加载该直播间所处的页面，同时，接收在该直播间产生的直播数据流，准备进行播放。
其中，直播间可以指用于直播的上下文，一般包括房间地址(RUL)、房间名、房间号、主播、简介等信息，观众可以在申请之后，进入该直播间，观看该直播数据流。
直播平台的服务器可间隔一定的时间，如5分钟，遍历当前正在处于直播状态的网络主播，作为推送给观众的候选。
S120、统计所述网络主播的历史直播行为数据与实时直播行为数据。
在本发明实施例中，对于正在处于直播状态的网络主播：
一方面，统计当前时间之前的第一时间段的直播内、网络主播和/或观众所产生的历史直播行为数据；
另一方面，统计当前时间之前的第二时间段的直播内、网络主播和/或观众所产生的实时直播行为数据。
一般情况下，第一时间段远大于第二时间段，例如，第一时间段为7天，第二时间段为5分钟。
由于第一时间段较长，因此，可设置一个较长的统计周期，如每天统计一次，每统计完成历史直播行为数据，即可存储在数据库中，此后，在同一个统计周期内，可直接从数据库中提取该周期内有效的历史直播行为数据，无需重复统计。
由于第二时间段较长，因此，可设置一个较短的统计周期，如每5分钟统计一次，一般为实时统计。
在具体实现中，历史直播行为数据与实时直播行为数据包括如下的至少一种类型：
观众的观看行为数据、观众与网络主播之间的互动数据、网络主播的主持行为数据。
其中，观众的观看行为数据可以指观众在观看网络主播主持的直播时，独立产生的数据，此时，网络主播不与观众发生交互。
观众与网络主播之间的互动数据可以观众在观看网络主播主持的直播时，观众与网络主播之间进行交互所产生的数据。
网络主播的主持行为数据可以指网络主播主持的直播时，独立产生的数据，此时，网络主播不与观众发生交互。
所谓交互，可以指同时涉及观众与网络主播的行为，例如，观众向网络主播赠送虚拟物品，观众向网络主播发送弹幕，网络主播向观众赠送虚拟币，网络主播向观众推送业务数据(如商品数据)，等等。
在一个示例中，历史直播行为数据包括如下的至少一种数据：
1、在线观众的历史数量
在线观众的历史数量ACU属于观众的观看行为数据，可以指单位直播时间内、在网络主播所处直播间中的在线人数，如每天每分钟在线人数的日均平均值，该在线观众的历史数量可以用于描述网络主播的人气实力。
2、虚拟物品的历史价值
虚拟物品的历史价值属于观众与网络主播之间的互动数据，可以指单位直播时间内、网络主播接收到的虚拟物品的价值，如第一时间段内接收到的虚拟物品的总价值与第一时间段内直播的总时长之间的比值，该虚拟物品的历史价值可以用于描述网络主播的营收实力。
3、直播历史时长
直播历史时长属于网络主播的主持行为数据，可以指第一时间段内、网络主播进行直播的总时长，该直播历史时长可以用于描述网络主播的努力程度。
在另一个示例中，实时直播行为数据包括如下的至少一种：
1、在线观众的实时数量
在线观众的实时数量ACU属于观众的观看行为数据，可以指第二时间段内、在网络主播所处直播间中的在线人数，如每五分钟在线人数，该在线观众的实时数量可以用于描述网络主播的实时热度。
2、虚拟物品的实时价值
虚拟物品的实时价值属于观众与网络主播之间的互动数据，可以指第二时间段内、网络主播所接收到的虚拟物品的价值，该虚拟物品的实时价值可以用于描述网络主播的实时热度。
3、弹幕数量
弹幕数量属于用户与网络主播之间的互动数据，可以指第二时间段内、在网络主播所处直播间中观众发送的弹幕的数量，如每五分钟的弹幕数量，该弹幕数量可以用于描述网络主播的实时热度。
在一种统计方式中，考虑到观众与网络主播之间的互动具有阶段性，即互动数据，为避免出现部分网络主播当天开始直播互动数据较高，但在中间某个时间段的互动数据过低、甚至为0的现象，可将互动数据进行递减分摊。
因此，可统计网络主播在当前时间之前的多个时间段内、互动数据的多个分段值，对多个分段值分别配置所述多个时间段对应的多个权重，其中，所述权重按照时间衰减。
对配置权重之后的多个分段值求和，获得互动数据的实时值。
以虚拟物品的实时价值为例，考虑到观众在兑换网络平台的虚拟币、赠送虚拟物品给网络主播之后，一般短时间内不会再次兑换网络平台的虚拟币，为避免出现部分网络主播当天开始直播属于高营收，但在中间某个时间段的营收过低、甚至为0的现象，可将虚拟物品的实时价值进行递减分摊。
进一步而言，统计网络主播在当前时间之前的多个时间段(如第二时间段)内、分别接收到的虚拟物品的多个分段价值。
对多个分段价值分别配置多个时间段对应的多个权重，其中，权重按照时间衰减，即距离当前时间越短，权重越大，反之，距离当前时间越长，权重越小。
对配置权重之后的多个分段价值求和，获得虚拟物品的实时价值。
例如，假设该时间段(如第二时间段)为5分钟，即每5分钟统计一次虚拟物品的实时价值，每间隔5分钟权重递减25％，即虚拟物品的实时价值M0＝M1*1+M2*0.75+M3*0.5+M4*0.25
其中，M1为前0-5分钟内的虚拟物品的实时价值，M2为前6-10分钟的虚拟物品的实时价值，M3为前11-15分钟的虚拟物品的实时价值，M4为前16-20分钟的虚拟物品的实时价值。
当然，上述历史直播行为数据与实时直播行为数据只是作为示例，在实施本发明实施例时，可以根据实际情况设置其他历史直播行为数据与实时直播行为数据，本发明实施例对此不加以限制。另外，除了上述历史直播行为数据与实时直播行为数据外，本领域技术人员还可以根据实际需要采用其它历史直播行为数据与实时直播行为数据，本发明实施例对此也不加以限制。
S130、根据所述历史直播行为数据与所述实时直播行为数据对所述网络主播计算直播综合评分。
历史直播行为数据是一个长期的数据，与网络主播的能力相关，稳定性高，可体现网络主播的直播质量。
实时直播行为数据是一个短期的数据，与直播事件、直播活动等相关，波动性高，可体现网络主播的实时热度。
在本发明实施例中，同时参考历史直播行为数据与实时直播行为数据，对网络主播计算直播综合评分，可体现网络主播之间的差异化。
S140、根据所述直播综合评分计算所述网络主播的展示概率。
在计算出网络主播的直播综合平评分之后，则可以基于该直播综合平评分对网络主播配置展示概率，即网络主播可能曝光在观众登录的客户端的概率。
一般而言，直播综合评分与展示概率正相关，即直播综合评分越高，展示概率越大，反之，直播综合评分越低，展示概率越小。
在一种实施方式中，对所有网络主播(即当前处于直播状态的全部网络主播)的直播综合评分求和，作为总综合值。
对于每个网络主播，计算网络主播的直播综合评分与总综合值之间的比值，对比值进行正态化处理(如开方处理)，获得网络主播的展示概率。
由于不同网络主播之间受欢迎程度差异较大，可能导致直播综合评分之间差异较大，诸如新的网络主播、直播类型较为小众等部分网络主播的直播综合评分过低，对比值进行正态化处理可以缩小差距，利于该部分网络主播曝光。
S150、按照所述展示概率展示所述网络主播的主播信息。
在本发明实施例中，直播平台的服务器按照展示概率选择合适的网络主播的主播信息，如直播间的缩略图、直播间名称、主播名称等。
客户端根据观众的操作加载某个直播页面，如直播间所处的页面、搜索页面等，此时，服务器将该主播信息连同该直播页面返给客户端，客户端在加载直播页面时，解析该主播信息，展示在该主播页面。
在一种实施方式中，按照展示概率从网络主播中选择目标网络主播，一般而言，客户端用于展示的资源位数量较少，尤其是移动终端的尺寸小、展示的资源位有限，因此，可根据客户端的资源位选择展示概率最高的n(n为正整数)个网络主播目标网络主播。
此外，按照展示概率对目标网络主播配置展示参数，并将目标网络主播的主播信息推送至客户端，以按照展示参数进行展示。
其中，展示参数可包括展示面积、排序、提示元素等，一般而言，展示概率越高，配置的展示参数越，如展示面积越大、排序越高、额外添加提示元素等，提高观众选择该目标网络主播的概率。
在本发明实施例中，检测处于直播状态的网络主播，统计网络主播的历史直播行为数据与实时直播行为数据，根据历史直播行为数据与实时直播行为数据对网络主播计算直播综合评分，根据直播综合评分计算网络主播的展示概率，按照展示概率展示网络主播的主播信息，离线直播行为数据是一个较为稳定的数据，实时直播行为数据是一个波动的数据，通过离线直播行为数据体现网络主播的直播质量，从而保证网络主播的直播质量，在此基础上，通过实时直播行为数据体现网络主播的实时热度，差异较大，并不依赖网络主播之间的相关性、用户的偏好等固定的信息，从而体现网络主播之间的差异化。
此外，观众使用主播应用时，在不同的页面可获得直播平台推送的网络主播，如果网络平台使用固定的信息、固定的算法推送网络主播，网络主播在一个较长时间内是固定的，即观众多次浏览相同的网络主播，在频繁打开、关闭直播应用时，尤为明显，观众可能已经观看过排序在前的网络主播，后续想要获得感兴趣的网络主播时，需要频繁进行更新操作、翻页操作等，操作较为繁琐，并且，将观众不感兴趣的网络主播频繁推送给观众，观众频繁寻找网络主播，会对加直播平台和用户终端的处理器、内存等设备资源造成浪费。
在本发明实施例中，增加网络主播之间的差异化，可减少推送观众已经观看过的网络主播的概率，增加观众获得感兴趣的网络主播的概率，从而降低更新操作、翻页操作等操作的频次，并且，将观众感兴趣的网络主播推送给观众，减少观众寻找网络主播的频次，可保证有效利用直播平台和用户终端的处理器、内存等设备资源。
实施例二
图3为本发明实施例二提供的一种主播信息的展示方法的流程图，本实施例以前述实施例为基础，进一步增加展示概率的处理操作。该方法具体包括如下步骤：
S310，检测处于直播状态的网络主播。
S320，统计所述网络主播的历史直播行为数据与实时直播行为数据。
S330，基于所述历史直播行为数据对所述网络主播计算直播质量评分。
考虑到历史直播行为数据是一个长期的数据，与网络主播的能力相关，稳定性高，可参考该历史直播行为数据计算直播质量评分，直观体现网络主播的直播质量。
在一种实施方式中，由于不同网络主播之间的能力差异较大，可能导致历史直播行为数据差异较大，因此，为了减少不同网络主播的历史直播行为数据的差异，可对历史直播行为数据进行正态化处理(如以10作为底数，进行对数转换)，获得历史正态化值。
此外，不同类型的历史直播行为数据的数值范围相差较大，为了让不同类型的历史直播行为数据相互间具备可比性，可对历史正态化值进行标准化处理，获得历史标准值。
在一个示例中，可以通过公式对历史正态化值进行标准化处理：
其中，X为所有网络主播的历史直播行为数据，Xoriginal为某个网络主播标准化处理之前的历史直播行为数据，Xnew为某个网络主播标准化处理之后的历史直播行为数据，max(X)为所有网络主播中值最高的历史直播行为数据，min(X)为所有网络主播中值最低的历史直播行为数据。
需要说明的是，对于历史直播行为数据而言，所有网络主播可以指在第一时间段内曾进行直播的全部网络主播，这些网络主播在当前第二时间段内可能处于直播状态，也可能处于在线状态，还可能处于离线状态。
此后，按照历史直播行为数据的类型对历史标准值配置权重，一般而言，历史标准值的权重与历史直播行为数据的重要性正相关，即越重要的历史直播行为数据，其对应的权重越大。
利用线性回归算法，对配置权重之后的历史标准值求和，获得网络主播的直播质量评分。
S340，基于所述实时直播行为数据对所述网络主播计算直播热度评分。
考虑到实时直播行为数据是一个短期的数据，与直播事件、直播活动等相关，波动性高，可参考该实时直播行为数据计算直播热度评分，直观体现网络主播的实时热度。
在一种实施方式中，由于不同网络主播之间的能力差异较大，可能导致实时直播行为数据差异较大，因此，为了减少不同网络主播的实时直播行为数据的差异，可对实时直播行为数据进行正态化处理(如以10作为底数，进行对数转换)，获得实时正态化值。
此外，不同类型的实时直播行为数据的数值范围相差较大，为了让不同类型的实时直播行为数据相互间具备可比性，可对实时正态化值进行标准化处理，获得实时标准值。
在一个示例中，可以通过公式对实时正态化值进行标准化处理：
其中，Y为所有网络主播的实时直播行为数据，Yoriginal为某个网络主播标准化处理之前的实时直播行为数据，Ynew为某个网络主播标准化处理之后的实时直播行为数据，max(Y)为所有网络主播中值最高的实时直播行为数据，min(Y)为所有网络主播中值最低的实时直播行为数据。
需要说明的是，对于历史直播行为数据而言，所有网络主播可以指在当前第二时间段内处于直播状态的全部网络主播。
此后，按照实时直播行为数据的类型对实时标准值配置权重，一般而言，实时标准值的权重与实时直播行为数据的重要性正相关，即越重要的实时直播行为数据，其对应的权重越大。
利用线性回归算法，对配置权重之后的实时标准值求和，获得网络主播的直播热度评分。
S350，结合所述直播质量评分与所述直播热度评分，对所述网络主播计算直播综合评分。
在本发明实施例中，以直播质量评分与直播热度评分作为计算的参数，按照一定的组合方式，计算出网络主播的直播综合评分。
在一个示例中，如果历史直播行为数据的类型与实时直播行为数据的类型相同或相近(部分相同)，并且，直播热度评分与直播热度评分之间的尺度一致，则可以对直播质量评分与直播热度评分求和，获得网络主播的直播综合评分。
在此示例中，为了简便计算，可利用线性回归算法，对配置权重之后的历史标准值和实时标准值求和，获得网络直播的直播综合评分:
其中，F为直播综合评分，n为历史标准值和实时标准值的数量，Pi为第i个历史标准值或实时标准值，Wi为第i个历史标准值或实时标准值对应的权重。
假设历史直播行为数据包括在线观众的历史数量、虚拟物品的历史价值、直播历史时长，实时直播行为数据包括在线观众的实时数量、虚拟物品的实时价值、弹幕数量，那么，直播综合评分为：
F＝P1W1+P2W2+P3W3+P4W4+P5W5+P6W6
其中，PiWi为在线观众的历史数量对应的历史标准值及权重，P2W2为虚拟物品的历史价值对应的历史标准值及权重，P3W3为直播历史时长对应的历史标准值及权重，P4W4为在线观众的实时数量对应的实时标准值及权重，P5W5为虚拟物品的实时价值对应的实时标准值及权重，P6W6为弹幕数量对应的实时标准值及权重。
当然，上述直播综合评分的计算方式只是作为示例，在实施本发明实施例时，可以根据实际情况设置其他直播综合评分的计算方式，例如，对直播质量评分与直播热度评分配置权重并求和，等等，本发明实施例对此不加以限制。另外，除了上述直播综合评分的计算方式外，本领域技术人员还可以根据实际需要采用其它直播综合评分的计算方式，本发明实施例对此也不加以限制。
S360，根据所述直播综合评分计算所述网络主播的展示概率。
S370，按照所述展示概率展示所述网络主播的主播信息。
在一个示例中，如图4所示，直播平台每天根据最近7天的历史直播行为数据进行直播质量评分，每天根据直播综合评分和当前的直播热度评分,计算出展示概率，挑选出展示概率(也可以使用直播综合评分)最高的250个正在直播的网络主播，每5分钟根据展示概率，更换资源位池子的网络主播，并根据主播的模型中的曝光概率，在直播应用的娱乐推荐页中，选择2*2的资源位进行曝光、展示。
例如，假设A、B、C、D四位网络主播的曝光率分别是0.1，0.08，0.05，0.02，则这四位网络主播5分钟内在直播应用的资源位曝光的时间分别是：
网络主播A：5*60*0.1*4＝120秒
网络主播B：5*60*0.08*4＝96秒
网络主播C：5*60*0.05*4＝60秒
网络主播D：5*60*0.02*4＝24秒
实施例三
图5为本发明实施例三提供的一种主播信息的展示装置的结构示意图，该装置具体可以包括如下模块：
直播主播检测模块510，用于检测处于直播状态的网络主播；
直播行为数据统计模块520，用于统计所述网络主播的历史直播行为数据与实时直播行为数据；
直播综合评分计算模块530，用于根据所述历史直播行为数据与所述实时直播行为数据对所述网络主播计算直播综合评分；
展示概率计算模块540，用于根据所述直播综合评分计算所述网络主播的展示概率；
主播信息展示模块550，用于按照所述展示概率展示所述网络主播的主播信息。
在具体实现中，所述历史直播行为数据与所述实时直播行为数据包括如下的至少一种：
观众的观看行为数据、观众与网络主播之间的互动数据、网络主播的主持行为数据。
在本发明的一个实施例中，所述直播行为数据统计模块520包括：
分段值统计子模块，用于统计所述网络主播在当前时间之前的多个时间段内、所述互动数据的多个分段值；
价值权重配置子模块，用于对所述多个分段值分别配置所述多个时间段对应的多个权重，其中，所述权重按照时间衰减；
价值求和子模块，用于对配置权重之后的所述多个分段值求和，获得所述互动数据的实时值。
在本发明的一个实施例中，所述直播综合评分计算模块430包括：
直播质量评分计算子模块，用于基于所述历史直播行为数据对所述网络主播计算直播质量评分；
直播热度评分计算子模块，用于基于所述实时直播行为数据对所述网络主播计算直播热度评分；
评分结合计算子模块，用于结合所述直播质量评分与所述直播热度评分，对所述网络主播计算直播综合评分。
在本发明的一个实施例中，所述直播质量评分计算子模块包括：
历史正态化处理单元，用于对所述历史直播行为数据进行正态化处理，获得历史正态化值；
历史标准化处理单元，用于对所述历史正态化值进行标准化处理，获得历史标准值；
历史权重配置单元，用于对所述历史标准值配置权重；
历史标准值求和单元，用于对配置权重之后的所述历史标准值求和，获得所述网络主播的直播质量评分。
在本发明的一个实施例中，所述直播热度评分计算子模块包括：
实时正态化处理单元，用于对所述实时直播行为数据进行正态化处理，获得实时正态化值；
实时标准化处理单元，用于对所述实时正态化值进行标准化处理，获得实时标准值；
实时权重配置单元，用于对所述实时标准值配置权重；
实时标准值求和单元，用于对配置权重之后的所述实时标准值求和，获得所述网络主播的直播热度评分。
在本发明的一个实施例中，所述评分结合计算子模块包括：
评分求和单元，用于对所述直播质量评分与所述直播热度评分求和，获得所述网络主播的直播综合评分。
在本发明的一个实施例中，所述展示概率计算模块440包括：
总综合值计算子模块，用于对所有网络主播的直播综合评分求和，作为总综合值；
比值计算子模块，用于对于每个网络主播，计算所述网络主播的直播综合评分与所述总综合值之间的比值；
比值正态化处理子模块，用于对所述比值进行正态化处理，获得所述网络主播的展示概率。
在本发明的一个实施例中，所述主播信息展示模块450包括：
目标网络主播选择子模块，用于按照所述展示概率从所述网络主播中选择目标网络主播；
展示参数配置子模块，用于按照所述展示概率对所述目标网络主播配置展示参数；
主播信息推送子模块，用于将所述目标网络主播的主播信息推送至客户端，以按照所述展示参数进行展示。
本发明实施例所提供的主播信息的展示装置可执行本发明任意实施例所提供的主播信息的展示方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图6为本发明实施例四提供的一种服务器的结构示意图，如图6所示，该服务器包括处理器600、存储器610、输入装置620和输出装置630；服务器中处理器600的数量可以是一个或多个，图6中以一个处理器600为例；服务器中的处理器600、存储器610、输入装置620和输出装置630可以通过总线或其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。
存储器610作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的主播信息的展示方法对应的程序指令/模块(例如，直播主播检测模块510、直播行为数据统计模块520、直播综合评分计算模块530、展示概率计算模块540和主播信息展示模块550)。处理器600通过运行存储在存储器610中的软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的主播信息的展示方法。
存储器610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；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器610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、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器610可进一步包括相对于处理器600远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至服务器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置620可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与服务器的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置630可包括显示屏等显示设备。
实施例五
本发明实施例五还提供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用于执行一种主播信息的展示方法，该方法包括：
检测处于直播状态的网络主播；
统计所述网络主播的历史直播行为数据与实时直播行为数据；
根据所述历史直播行为数据与所述实时直播行为数据对所述网络主播计算直播综合评分；
根据所述直播综合评分计算所述网络主播的展示概率；
按照所述展示概率展示所述网络主播的主播信息。
当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的主播信息的展示方法中的相关操作.
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述主播信息的展示装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (12)

1.一种主播信息的展示方法，其特征在于，包括：
检测处于直播状态的网络主播；
统计所述网络主播的历史直播行为数据与实时直播行为数据；
根据所述历史直播行为数据与所述实时直播行为数据对所述网络主播计算直播综合评分；
根据所述直播综合评分计算所述网络主播的展示概率；
按照所述展示概率展示所述网络主播的主播信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史直播行为数据与所述实时直播行为数据包括如下的至少一种：
观众的观看行为数据、观众与网络主播之间的互动数据、网络主播的主持行为数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述统计所述网络主播的历史直播行为数据与实时直播行为数据，包括：
统计所述网络主播在当前时间之前的多个时间段内、所述互动数据的多个分段值；
对所述多个分段值分别配置所述多个时间段对应的多个权重，其中，所述权重按照时间衰减；
对配置权重之后的所述多个分段值求和，获得所述互动数据的实时值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史直播行为数据与所述实时直播行为数据对所述网络主播计算直播综合评分，包括：
基于所述历史直播行为数据对所述网络主播计算直播质量评分；
基于所述实时直播行为数据对所述网络主播计算直播热度评分；
结合所述直播质量评分与所述直播热度评分，对所述网络主播计算直播综合评分。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史直播行为数据对所述网络主播计算直播质量评分，包括：
对所述历史直播行为数据进行正态化处理，获得历史正态化值；
对所述历史正态化值进行标准化处理，获得历史标准值；
对所述历史标准值配置权重；
对配置权重之后的所述历史标准值求和，获得所述网络主播的直播质量评分。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述实时直播行为数据对所述网络主播计算直播热度评分，包括：
对所述实时直播行为数据进行正态化处理，获得实时正态化值；
对所述实时正态化值进行标准化处理，获得实时标准值；
对所述实时标准值配置权重；
对配置权重之后的所述实时标准值求和，获得所述网络主播的直播热度评分。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述结合所述直播质量评分与所述直播热度评分，对所述网络主播计算直播综合评分，包括：
对所述直播质量评分与所述直播热度评分求和，获得所述网络主播的直播综合评分。
8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述直播综合评分计算所述网络主播的展示概率，包括：
对所有网络主播的直播综合评分求和，作为总综合值；
对于每个网络主播，计算所述网络主播的直播综合评分与所述总综合值之间的比值；
对所述比值进行正态化处理，获得所述网络主播的展示概率。
9.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述按照所述展示概率展示所述网络主播的主播信息，包括：
按照所述展示概率从所述网络主播中选择目标网络主播；
按照所述展示概率对所述目标网络主播配置展示参数；
将所述目标网络主播的主播信息推送至客户端，以按照所述展示参数进行展示。
10.一种主播信息的展示装置，其特征在于，包括：
直播主播检测模块，用于检测处于直播状态的网络主播；
直播行为数据统计模块，用于统计所述网络主播的历史直播行为数据与实时直播行为数据；
直播综合评分计算模块，用于根据所述历史直播行为数据与所述实时直播行为数据对所述网络主播计算直播综合评分；
展示概率计算模块，用于根据所述直播综合评分计算所述网络主播的展示概率；
主播信息展示模块，用于按照所述展示概率展示所述网络主播的主播信息。
11.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-9中任一所述的主播信息的展示方法。
12.一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如权利要求1-9中任一所述的主播信息的展示方法。
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