CN111182317B - 直播信息提示方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种直播信息提示方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取直播间主播的直播信息以及执行目标动作的一个或多个预设数量，所述直播信息包括所述主播的直播特征以及所述主播执行目标动作的执行数量；根据所述执行目标动作的一个或多个预设数量以及所述直播特征获取执行目标动作的目标数量，所述目标数量为所述直播间主播的人气值最高时所对应的执行目标动作的预设数量；再根据所述目标数量与所述执行数量的大小关系确定目标提示信息，以提示主播在下次直播时改变执行目标动作的数量，以取得更好的直播效果，从而提升直播间主播的人气值。

Description

直播信息提示方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及互联网直播技术领域，更具体地，涉及一种直播信息提示方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，网络直播也受到越来越多的用户的关注。网络直播具有实时性以及内容广泛性逐渐成为互联网的主流表达方式。主播用户可以通过互联网在直播平台或直播软件上建立在线直播间，在直播间中进行直播，向在该直播间中的观众进行在线广播，观众用户可以看到在直播间中的主播的直播内容，比如观看到视频内容等。

通常，直播间的观众人数反应了该直播间主播的人气值，然而，在直播的过程中，根据直播的内容，观众人数会发生变化。一些直播间主播进行直播时，通常难以吸引到大量的观众观看，从而导致直播间主播的人气值较低。

发明内容

本申请提出了一种直播信息提示方法、装置、电子设备及存储介质，提升直播间主播的人气值。

第一方面，本申请实施例提供了一种直播信息提示方法，该方法包括：获取直播间主播的直播信息以及执行目标动作的一个或多个预设数量，所述直播信息包括所述主播的直播特征以及所述主播执行目标动作的执行数量；根据所述执行目标动作的一个或多个预设数量以及所述直播特征获取执行目标动作的目标数量，所述目标数量为所述直播间主播的人气值最高时所对应的执行目标动作的预设数量；根据所述目标数量与所述执行数量的大小关系确定目标提示信息，所述目标提示信息用于提示主播改变执行目标动作的数量；输出所述目标提示信息。

第二方面，本申请实施例提供了一种直播信息提示装置，该装置包括：第一获取模块，获取直播间主播的直播信息以及执行目标动作的一个或多个预设数量，所述直播信息包括所述主播的直播特征以及所述主播执行目标动作的执行数量；第二获取模块，用于根据所述执行目标动作的一个或多个预设数量以及所述直播特征获取执行目标动作的目标数量，所述目标数量为所述直播间主播的人气值最高时所对应的执行目标动作的预设数量；确定模块，用于根据所述目标数量与所述执行数量的大小关系确定目标提示信息，所述目标提示信息用于提示主播改变执行目标动作的数量；输出模块，用于输出所述目标提示信息。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括一个或多个处理器；存储器；一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于执行如上述应用于电子设备的方法。

第四方面，本申请实施列提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序代码，其中，在所述程序代码运行时执行上述的方法。

本申请实施例提供的直播信息提示方法、装置、电子设备及存储介质，获取直播间主播的直播信息以及执行目标动作的一个或多个预设数量，所述直播信息包括所述主播的直播特征以及所述主播执行目标动作的执行数量；根据执行目标动作的一个或多个预设数量以及直播特征确定执行目标动作的目标数量；再根据所述目标数量与所述执行数量的大小关系确定目标提示信息，以提示主播在下次直播时改变执行目标动作的数量，以在下次直播中取得更好的直播效果，从而提升直播间主播的人气值。

本申请的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了一种适用于本申请实施例提供的直播信息提示方法的应用环境示意图。

图2示出了本申请一个实施例提供的直播信息提示方法的流程图。

图3示出了本申请另一个实施例提供的直播信息提示方法的流程图。

图4示出了本申请一个实施例提供的人气预测模型的框架图。

图5示出了在图3所提供的实施例的基础上提供直播信息提示方法的部分步骤的流程图。

图6示出了本申请又一个实施例提供的直播信息提示方法的流程图。

图7示出了本申请还一个实施例提供的直播信息提示方法的流程图。

图8示出了本申请一个实施例提供的直播信息提示装置的功能模块图。

图9示出了本申请实施例提出的用于执行根据本申请实施例的直播信息提示方法的电子设备的结构框图。

图10示出了本申请实施例提供的用于保存或者携带实现根据本申请实施例的直播信息提示方法的程序代码的存储介质。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

随着互联网的普及，网络直播受到越来越多人的喜爱。网络直播具有实时性以及内容广泛性，逐渐成为互联网的主流表达方式。主播用户可以通过互联网在直播平台或直播软件上建立在线直播间，在直播间中进行直播，向在该直播间中的观众进行在线广播，观众用户可以看到在直播间中的主播的直播内容，比如观看到视频内容等。

其中，观看该直播的观众人数反映了该直播间中主播的人气值，观看该直播的观众人数越多，该直播间中主播的人气值越高。通常，在主播直播的过程中，会进行多种才艺展示，例如，唱歌，跳舞等，以提升人气值，不同的才艺表演的类型或是次数会影响到观看该直播的观众人数，然而主播在直播中没有察觉到自己才艺展示次数是否合适，过多的才艺展示可能引起观众的审美疲劳，从而导致观看主播的观众人数下降，过少的才艺展示，可能无法吸引观众观看，也会导致观看主播的观众人数下降，从而导致直播间中主播的人气值下降。

发明人在研究中发现，若是可以对正在进行直播的主播的才艺展示的类型和次数进行统计，通过机器学习对直主播的人气值进行预测，获取人气值最高的时候对应的才艺展示的次数，对主播的直播内容进行提示，主播就可以知道自己应该增加才艺展示的次数还是减少才艺指数的次数，以吸引更多的观众观看直播，从而提升直播间主播的人气值。

因此，发明人提出了本申请实施例中的直播信息提示方法，获取直播间主播的直播信息以及执行目标动作的一个或多个预设数量，所述直播信息包括所述主播的直播特征以及所述主播执行目标动作的执行数量；根据执行目标动作的一个或多个预设数量以及直播特征确定执行目标动作的目标数量；再根据所述目标数量与所述执行数量的大小关系确定目标提示信息，以提示主播在下次直播时改变执行目标动作的数量，以在下一次直播时，取得更好的直播效果，从而提升直播间主播的人气值。

请参阅图1，示出了本申请实例提供的直播信息提示方法的应用环境10，该应用环境10包括：终端设备11，服务器12，以及网络13。其中，终端设备11可以是手机、平板电脑、笔记本电脑、智能电视等可以支持应用程序的设备。服务器12可以是本地服务器或云服务器。网络13可以是广域网或者局域网，又或者是二者的组合，使用无线链路实现数据传输。

终端设备11和服务器12通过网络13连接以实现信息提示。在进行信息提示之前，需要对人气预测模型进行训练，在本申请实施例中，对人气预测模型的训练可以是在服务器12中进行，在训练好所述人气预测模型后，在服务器12可以接收终端设备11发送的直播间的主播的直播特征以及所述主播执行目标动作的执行数量，将所述直播特征以及执行目标动作的预设数量输入所述训练好的人气预测模型中，获得多个预测人气值，获得所述预测人气值中的最大值对应的目标动作的执行数量作为执行目标动作的目标数量，从而根据所述目标数量以及所述执行数量的大小关系确定目标提示信息，将所述目标提示信息通过网络13发送给所述终端设备11进行显示。例如，在图1中，目标提示信息在所述终端设备11中的显示界面14，在该显示界面14上，可以显示主播的账号信息15，在16所在的位置显示该场直播的直播信息，例如，直播时长，粉丝数量等，目标提示信息则可以显示在17所示出的位置，从而，主播在直播结束后可以通过该显示界面14获取到本场直播的信息以及目标提示信息，从而可以的基于所述目标提示信息在下次直播中改变执行目标动作的数量，以取得更好的直播效果，从而提升人气值。

基于该应用环境，对人气预测模型的训练并实现信息提示还存在一些其他的实施方式。

在一些实施方式中，对人气预测模型的训练可以是在终端设备11中进行，在训练好人气预测模型后，将直播特征以及执行目标动作的预设数量输入所述训练好的人气预测模型中，获得多个预测人气值，获得所述预测人气值中的最大值对应的目标动作的执行数量作为执行目标动作的目标数量，从而根据所述目标数量以及所述执行数量的大小关系确定目标提示信息，输出所述目标提示信息在所述终端设备11进行显示。终端设备11也可以将训练好的人气预测模型的参数通过网络13发送给服务器12进行备份。

在一些实施方式中，可以是在服务器12中训练人气预测模型，将训练后好的人气预测模型通过网络13发送至终端设备11。终端设备则可以基于训练好的人气预测模型将直播特征以及执行目标动作的预设数量输入所述训练好的人气预测模型中，获得多个预测人气值，获得所述预测人气值中的最大值对应的目标动作的执行数量作为执行目标动作的目标数量，从而根据所述目标数量以及所述执行数量的大小关系确定目标提示信息，输出所述目标提示信息在所述终端设备11进行显示。

在本申请实施例中，对人气预测模型的训练主要是在服务器中进行，通过服务器对人气预测模型的训练，基于训练好的人气预测模型则可以获取到执行目标动作的目标数量，进而可以确定目标提示信息。

请参阅图2，本申请实施例提供了一种直播信息提示方法，基于上述的应用环境实现信息提示。下面将以电子设备为例，说明本实施例的具体流程。其中，本实施例所应用的电子设备可以为服务器，也可以为终端设备，在此不做具体的限定。具体的该方法可以包括：

步骤S110，获取直播间主播的直播信息以及执行目标动作的一个或多个预设数量，所述直播信息包括所述主播的直播特征以及所述主播执行目标动作的执行数量。

在用户有直播需求时，可以在直播软件或直播平台上创建对应的直播间，在所述直播间中进行直播，在所述直播间中正在进行直播的用户则可以是直播间的主播。在主播进行直播时，通常会进行才艺展示，以吸引观众观看直播。然而，主播的过多或过少的才艺展示会影响到当前的主播效果，从而导致直播间的人气值下降。其中，人气值可以是观看该主播进行直播的观众人数，人气值越高，该直播的观众人数越多；人气值越低，该直播的观众人数越少。

因此，主播在直播间中进行直播时，可能做出各种动作，可以根据需要选择一些动作作为指定动作。可以对主播的直播内容进行实时检测，以确定主播产生的指定动作，并对指定动作的执行数量进行统计。其中，该执行数量可以是执行次数，也可以是执行时长，或者既包括次数也包括时长。即对于每一指定动作，可以统计直播间中该指定动作产生的次数，或者执行该指定动作的时长。从指定动作中选取动作作为目标动作，对于每一目标动作，可以统计到该目标动作的执行数量，即可以统计到直播间中该目标动作产生的次数，或者执行目标动作的时长。

另外，还可以获取直播间对应的主播信息，主播信息可以是与主播对应的账户的基础信息，例如，主播的类型，主播的性别，粉丝数量，开播时长等。所述直播特征则为直播间主播的主播信息以及指定动作。在获取所述直播间的直播信息时，可以从指定动作中选取目标动作，则可以将除目标动作以外的指定动作以及直播间的主播信息作为直播特征。

例如，可以是通过人脸识别技术识别所述直播间中的主播，在识别到所述主播后，可以通过表情识别所述主播的表情从而获取主播的出现表情信息的次数，其中，所述表情信息包括喜怒哀乐中的任意一种，具体的，所述表情信息可以是微笑，大笑，皱眉，忧伤，哭泣等。还可以是通过语音识别获取主播讲话的时长，以及主播的唱歌次数等。还可以是通过人体姿态估计模型识别获取主播的跳舞次数，以及打招呼的次数等。

那么在主播进行直播时，可以获取到所述主播在直播中的某个表情信息出现的次数，讲话时长，唱歌次数，跳舞次数，以及打招呼的次数，并且可以获取到直播间对应的信息，例如，主播类别，主播性别，粉丝数量，贡献值以及开播时长等。其中，可以在获取到的表情信息，讲话，唱歌，跳舞以及打招呼中选取一个或多个作为目标动作，其余的作为主播的直播特征，从而获取到的直播间主播的直播信息则可以包括主播的直播特征以及所述主播执行目标动作的执行数量。其中，所述执行数量可以是时长，或是次数，所述目标动作可以是跳舞，也可以是跳舞和唱歌。

获取执行目标动作的一个或多个预设数量，可以是预先设置的执行目标动作的多个不同的预设数量，例如，目标动作为跳舞，执行目标动作的预设数量则可以是执行跳舞的次数为1，执行跳舞的次数为2，执行跳舞的次数为3。所述目标动作和执行目标动作的预设数量可以根据实际的需要进行选择，在此不做具体限定。

步骤S120，根据所述执行目标动作的一个或多个预设数量以及所述直播特征获取执行目标动作的目标数量。

在获取到直播间主播的直播特征以及执行目标动作的一个或多个预设数量后，可以根据所述执行目标动作的一个或多个预设数量以及所述直播特征获取执行目标动作的目标数量。其中，所述执行目标动作的目标数量可以是人气值最高时，所对应的执行目标动作的预设数量。例如，在执行目标动作的预设数量为1时，对应的人气值为100，在执行目标动作的预设数量为2时，对应的人气值为500，在执行目标动作的预设数量为3时，对应的人气值为200，那么，所述执行目标动作的目标数量则为3。

在根据所述执行目标动作的一个或多个预设数量以及所述直播特征获取执行目标动作的目标数量时，可以是采用人气预测模型，将所述执行目标动作的一个或多个预设数量以及所述直播特征输入人气预测模型中，获得与所述执行目标动作的一个或多个预设数量分别对应的一个或多个预测人气值，选取所述多个预设人气值的最大值所对应的预设数量作为所述目标数量。

步骤S130，根据所述目标数量与所述执行数量的大小关系确定目标提示信息，所述目标提示信息用于提示主播改变执行目标动作的数量。

在获取到目标数量以及所述执行数量后，可以对比所述目标数量和所述执行数量大小关系，根据所述目标数量和所述执行数量的大小关系确定目标提示信息，所述目标提示信息用于提示主播改变执行目标动作的数量。

具体的，当所述执行数量小于所述目标数量时，表明主播在直播时，执行的目标动作的次数较小，或是时长较短，难以吸引更多的观众观看直播，此时可以确定目标提示信息为提示主播增加执行目标动作的次数或时长，以吸引更多的观众观看直播，从而提升人气值。当所述执行数量大于所述目标数量时，表明主播在直播时，执行的目标动作的次数较多，或是时长较长，引起观众的视觉或审美疲劳，导致观众的流失，此时可以确定目标提示信息为提示主播减小执行目标动作的次数或时长，以吸引更多的观众观看直播。从而可以根据所述目标数量与所述执行数量的大小关系确定目标提示信息，所述目标提示信息用于提示主播改变执行目标动作的数量以提升直播间主播的人气值。

步骤S140，输出所述目标提示信息。

在根据所述目标数量与所述执行数量的大小关系确定目标提示信息后，可以输出所述目标提示信息，在主播的直播界面上进行显示。具体的，可以在所述主播正在直播的过程中对显示所述目标提示信息，也可以是在主播下播后，在所述下播界面显示所述目标提示信息。显示的目标提示信息的形式可以是文字信息，也可以是图片信息等。

作为一种实施方式，所述目标提示信息可以是显示在主播的直播界面上或下播界面上的一个固定的区域，当目标提示信息发生变化时，则在该固定区域内更新所述目标提示信息。

作为一种实施方式，所述目标提示信息可以是滚动显示的方式，在主播的直播界面或下播界面上滚动显示，具体的滚动显示方式可以是上下滚动显示或是左右滚动显示。其中，所述滚动显示的速度以及滚动显示的次数，可以根据实际的需要进行设置，在此不做限定。

作为一种实施方式，所述目标提示信息可以是以弹框的方式进行显示，若在主播正在直播时进行显示，可以在主播的直播界面上弹出所述目标提示信息，对主播的直播界面进行遮挡，以引起主播的注意，确保主播可以看到所述目标提示信息；若在下播进行显示时，可以是进入主播间时，通过弹框显示所述目标提示信息。

本申请提出的直播信息提示方法，获取直播间主播的直播信息以及执行目标动作的一个或多个预设数量，所述直播信息包括所述主播的直播特征以及所述主播执行目标动作的执行数量；根据执行目标动作的一个或多个预设数量以及直播特征确定执行目标动作的目标数量；再根据所述目标数量与所述执行数量的大小关系确定目标提示信息，以提示主播在下次直播时改变执行目标动作的数量，以在下一次直播时，取得更好的直播效果，从而提升直播间主播的人气值。

请参阅图3，本申请另一实施例提供了一种直播信息提示方法，在上一实施例的基础上重点描述了根据执行动作的预设数量以及直播特征获取执行目标动作的目标数量的过程。具体的，该方法可以包括：

步骤S210，获取直播间主播的直播信息以及执行目标动作的一个或多个预设数量，所述直播信息包括所述主播的直播特征以及所述主播执行目标动作的执行数量。

步骤S210可参照前述实施例对应部分，在此不再赘述。

步骤S220，将所述一个或多个预设数量以及所述直播特征输入人气预测模型中，获得与所述执行目标动作的一个或多个预设数量分别对应的一个或多个预测人气值。

在获取到预设数量以及所述直播特征输入人气预测模型中，获得与所述目标动作的预设数量分别对应的多个预测人气。其中所述人气预测模型用于根据输入的直播特征和预设数量生成预测人气值。

所述人气预测模型可以是一个神经网络，所述神经网络包括至少一个输入层，隐藏层以及输出层，并选用对应的激活函数对输入所述神经网络的数据进行运算，以获得对应的预测结果。其中，所述隐藏层的数量以及激活函数可以根据实际的需要确定，在此不做限定。本申请实施例提供的人气预测模型可以选用的线性整流函数作为激活函数对输入所述人气预测模型的预设数量以及所述直播特征进行运算，从而可以输出对应的人气值。具体的，所述人气预测模型具有一个输入层，两个隐藏层和一个输出层，请参阅图4，示出了本申请提供的人气预测模型的框架图。其中，所述人气预测模型20包括输入层W0，两个隐藏层分别为第一隐藏层W1和第二隐藏层W2以及输出层W3，其中，第一隐藏层W1为维度为m行35列的矩阵，第二隐藏层W2为n行m+1列的矩阵，输出层W3是长度为n+1的向量。假设该人气预测模型已经训练好，可以直接使用，则可以将预设数量以及直播特征输入第一隐藏层得到Y，Y＝Relu(W1*[1；X])，其中，Relu为线性整流函数，Y为长度为m的向量即由y1～ym组成；将得到的Y输入第二隐藏层W2，Z＝Relu(W2*[1；Y]),其中，Z为长度为n的向量由z1～zn组成，再将Z输入输出层W3得到输出结果为out＝Relu(W3*[1；Z])。输出的结果则为通过该人气预测模型得到的预测人气值。

在将所述预设数量以及所述直播特征输入训练好的人气预测模型之前，可以对所述预设数量以及所述直播特征进行预设处理后输入该人气预测模型中。例如，预设数量为唱歌的预设次数和跳舞的预设次数，所采集到的直播特征包括主播类别，主播性别，主播珍爱粉丝数量，关注主播的粉丝数量，主播七天贡献榜，开播时长，讲话时长，微笑次数，生气次数，打招呼次数。

在对采集到的直播特征进行处理时，可以是对主播类别用长度为3的独热编码表示，例如，主播类别包括音乐，舞蹈和脱口秀，那么可以将音乐表示为[1,0,0]，将舞蹈表示为[0,1,0]；将脱口秀表示为[0,0,1]。将主播的性别用长度为2的独热编码表示，男表示为[1,0]；女表示为[0,1]。

由于主播的珍爱粉丝数，关注主播的粉丝数量，主播七天贡献榜为连续值，且数量较大，为了使人气预测模型简单且稳定，不会因为一些较大异常数值对预测结果产生较大变动，则可以对几个特征进行分桶处理，通过分桶得到对应的桶数，使用独热编码分别表示每个桶。例如，关注主播的粉丝数量进行分桶化可以是[0,10]，[11,100]，[101,1000]，[1001,10000]，[10001,100000]，[100001,无穷]，一共七个桶，将这七个桶使用长度为7的独热编码可以表示为[1,0,0,0,0,0,0]，[0,1,0,0,0,0,0]，[0,0,1,0,0,0,0]，[0,0,0,1,0,0,0]，[0,0,0,0,1,0,0]，[0,0,0,0,0,1,0]，[0,0,0,0,0,0,1]。对主播的珍爱粉丝数量以及主播的七天贡献榜同样进行分桶化后，可以将主播的珍爱粉丝数量分为七个桶，采用长度为7的独热编码表示，对主播七天贡献榜分为8个桶，采用长度为8的独热编码表示。

具体的，对数据的分桶处理需要考虑与输出的预测人气的关系，例如，关注主播的粉丝数量超过1000后，例如为2000或3000时，对输出的预测人气不会产生太大的变化，从而可以分为一个桶。对其他的采集的到直播特征可以不做处理。从而，输入特征则为经过处理后的直播特征和执行目标动作的预设数量，其中，所述目标动作为唱歌和跳舞。那么，则可以将所述预设数量以及所述直播特征表示为一个长度为34维的向量，包括x1～x34，其中x1～x3表示主播类别，x4～x5表示性别；x6～x12表示珍爱粉丝数量，x13～x19表示关注主播的粉丝数量，x20～x27表示主播七天贡献榜，x28表示开播时长，x29表示唱歌次数，x30表示跳舞次数，x31表示讲话时长，x32表示微笑次数，x33表示生气次数，x34表示打招呼次数。从而可以将预设数量以及所述直播特征整合一个34维的向量X。

在将所述预设数量以及所述直播特征输入人气预测模型时，由于所述预设数量的不同，从而可以得到多个X向量，例如，预设数量为执行唱歌的次数，以及执行跳舞的次数，若唱歌和跳舞的次数的最大值都为20，那么则可以有400个不同X向量，将所述400个不同的X向量输入所述人气预测模型后，可以输入对应所述X向量的预测人气值，也就是说400个不同的X向量对应400个预测人气值。

可以理解的是，图4所示出的人气预测模型在使用之前需要获取样本数据，根据所述样本数据对所述人气预测模型进行训练，具体的，对所述人气预测模型进行训练的过程可以参照图5，具体可以包括以下步骤：

步骤S221：采集主播在历史时段内的样本数据。

在采集主播在历史时段内的样本数据时，可以是采集所述主播已完成的直播的直播特征，以及所述已完成的直播中实际执行所述目标动作的实际数量。其中，历史时段是指过去的某个时间段。例如，可以是过去的30天，或是过去的一周等，具体的历史时段可以根据实际的需要进行设置。

在一些实施方式中，采集主播在历史时段内的样本数据可以是采集主播每次直播的直播特征以及实际执行目标动作的实际数量，将每次直播采集到的数据进行存储。在采集主播在历史时段内的样本数据时，则可以从存储的内容中选择样本数据。具体的，可以是获取到存储的数据中直播的直播时长，将直播时长大于预设时长的直播对应的数据作为样本数据。

在另一些实施方式中，还可以是获取主播在完成直播后，上传的直播视频，在采集历史时段内的样本数据时，可以获取在历史时段内直播视频，对所述直播视频进行识别获取每个直播视频对应的直播特征以及实际执行目标动作的实际数量，将直播时长大于预设时长的直播视频对应的直播特征以及实际执行目标动作的实际数量作为所述样本数据。其中，样本数据中包括直播特征以及实际执行目标动作的实际数量，若目标动作为唱歌和跳舞，那么直播特征可以是主播类别，主播性别，主播珍爱粉丝数量，关注主播的粉丝数量，主播七天贡献榜，开播时长，讲话时长，微笑次数，生气次数，打招呼次数等。

步骤S222：将所述样本数据输入人气预测模型，确定所述人气预测模型的参数。

通常，对神经网络进行训练时，可以将样本数据输入神经网络中，以确定神经网络中的隐藏层和输出层的参数，从而得到训练好的神经网络。类似的，在对人气预测模型进行训练时，可以在获取到样本数据后，样本数据包括直播特征和实际执行目标动作的实际数量，同样的，可以对样本数据进行预设处理，即前述的分桶化处理，以及使用独热编码表示的处理，具体可参照步骤S220中的描述，在对采集到的样本数据进行预设处理后，生成特征向量，则可以将样本数据整合为一个34维的向量X。其中，一个样本数据是指一个直播视频或是一场直播对应直播特征和实际执行目标动作的实际数量，从可以有多个样本数据，将多个进行预设处理后的样本数据输入人气预测模型中，得到的人气值，根据所述样本数据对应的实际人气值对人气预测模型的参数进行调节，使所述人气预测模型输出的人气值与实际人气值的差距满足预设条件时，则可以确定人气预测模型中，第一隐藏层，第二隐藏层以及输出层的参数，得到训练好的人气预测模型。

其中，由于人气预测模型的样本数据为历史时段内的，那么样本数据则会发生变化，则可以根据历史时段确定对人气预测模型的训练时间。例如，历史时段为前30天，也就是说每天的样本数据都会发生变化，则可以每天根据前30天的样本数据对人气预测模型进行一次训练。

步骤S230，将所述多个预测人气值中的最大值所对应的目标动作的执行数量，作为执行目标动作的目标数量。

在将所述预设数量以及所述直播特征输入训练好的预测模型中，由于所述预设数量包括多个不同的预设执行数量，则可以获取到与所述目标执行动作的多个不同的预设执行数量分别对应的多个预测人气值，从所述多个预测人气之中选取最大值，将所述最大值的预测值所对应的目标动作的预设执行数量作为所述执行目标动作的目标数量。

步骤S240，根据所述目标数量与所述执行数量的大小关系确定目标提示信息，所述目标提示信息用于提示主播改变执行目标动作的数量。

步骤S250，输出所述目标提示信息。

步骤S240至步骤S250可参照前述实施例对应部分，在此不在赘述。

本申请提出的直播信息提示方法，通过采集主播在历史时段内的直播的直播特征以及在该直播中实际执行所述目标动作的实际数量作为样本数据，通过所述样本数据对所述人气预测模型进行训练，从而确定人气预测模型的参数，得到训练好的人气预测模型，将所述一个或多个预设数量以及获取到的直播信息输入人气预测模型，得到分别对应所述预设数量中目标动作的多个不同执行数量的多个预测人气值，根据预测人气值的最大值确定执行目标动作的目标数量。从而可以根据目标数量与执行数量的大小关系确定目标提示信息后输出，以提示主播在下次直播时改变执行目标动作的数量，以取得更好的直播效果，从而提升直播间主播的人气值。

请参阅图6，本申请又一实施例提供了一种直播信息提示方法，本实施例在前述实施例的基础上，重点描述了根据目标数量和执行数量的大小关系确定目标提示信息的过程。如图6所示，该方法可以包括：

步骤S310，获取直播间主播的直播信息以及执行目标动作的一个或多个预设数量，所述直播信息包括所述主播的直播特征以及所述主播执行目标动作的执行数量。

步骤S320，根据所述执行目标动作的一个或多个预设数量以及所述直播特征获取执行目标动作的目标数量。

步骤S310至步骤S320可参照前述实施例的对应描述，在此不再赘述。

步骤S330，确定目标数量与执行数量的大小关系。

步骤S340，根据所述目标数量与执行数量的大小关系在所述信息提示表中查找对应的提示信息作为所述目标提示信息。

其中，所述目标数量与执行数量的大小关系可以是大于或小于或等于。在确定所述目标数量与执行数量的大小关系后，可以根据信息提示表确定目标提示信息。所述信息提示表可以是预先设置的包括目标数量和执行数量的大小关系对应的提示信息。具体的，所述信息提示表可以是根据目标动作设置的，其中，所述目标动作可以是一个，也可以是两个，或是三个，则可以对应建立多个目标动作对应的信息提示表，则可以根据目标动作确定所选择的信息提示表。

下面以目标动作为唱歌和跳舞为例进行说明，可以理解的是，目标动作还可以是生气次数，讲话时长，打招呼次数的一个或多个，或者是其他的动作，在此不做具体限定。若目标动作为唱歌和跳舞，那么对应的目标数量则包括目标唱歌次数和目标跳舞次数，执行数量包括执行唱歌次数和执行跳舞次数，那么对应的信息提示表可以参照表1。

表1

在所述信息提示表中，所述提示信息1，提示信息2，提示信息3，提示信息4，提示信息5，提示信息6，提示信息7，提示信息8，提示信息9为不同的提示信息。其中，所述提示信息1为目标唱歌次数大于执行唱歌次数且目标跳舞次数大于执行跳舞次数时对应的提示信息；提示信息2为目标唱歌次数小于执行唱歌次数且目标跳舞次数大于执行跳舞次数时对应的提示信息；提示信息3位目标唱歌次数等于执行唱歌次数且目标跳舞次数大于执行跳舞次数；提示信息4为目标唱歌次数大于执行唱歌次数且目标跳舞次数小于执行跳舞次数时对应的提示信息；所述提示信息5为目标唱歌次数小于执行唱歌次数且目标跳舞次数小于执行跳舞次数时对应的提示信息；所述提示信息6为目标唱歌次数等于执行唱歌次数且目标跳舞次数小于执行跳舞次数时对应的提示信息；所述提示信息7为目标唱歌次数大于执行唱歌次数，且目标跳舞次数等于执行跳舞次数；所述提示信息8为目标唱歌次数小于执行唱歌次数，且目标跳舞次数等于执行跳舞次数；所述提示信息9为目标唱歌次数等于执行唱歌次数，且目标跳舞次数等于执行跳舞次数。

若确定目标唱歌次数大于执行唱歌次数，且目标跳舞次数大于执行跳舞次数，则可以根据所述信息提示表确定目标提示信息为提示信息1，其中，所述提示信息1可以是“要是能多点跳舞和唱歌就好了”。若确定目标唱歌次数小于执行唱歌次数，且目标跳舞次数大于执行跳舞次数，则可以根据所述信息提示表确定目标提示信息为提示信息2，其中，所述提示信息2可以是“唱歌很动听喔，但要能歌善舞喔”。若确定目标唱歌次数等于执行唱歌次数，且目标跳舞次数大于执行跳舞次数，则可以根据所述信息提示表确定目标提示信息为提示信息3，其中，所述提示信息3可以是“要是多跳舞就更好了”。若确定目标唱歌次数大于执行唱歌次数，且目标跳舞次数小于执行跳舞次数，则可以根据所述信息提示表确定目标提示信息为提示信息4，其中，所述提示信息4可以是“跳舞跳得很美喔，歌声也要跟上喔”。若确定目标唱歌次数小于执行唱歌次数，且目标跳舞次数小于执行跳舞次数，则可以根据所述信息提示表确定目标提示信息为提示信息5，其中，所述提示信息5可以是“要是太累，可以减少点跳舞和唱歌喔”。若确定目标唱歌次数等于执行唱歌次数，且目标跳舞次数小于执行跳舞次数，则可以根据所述信息提示表确定目标提示信息为提示信息6，其中，所述提示信息6可以是“要是太累，可以减少点跳舞喔”。若确定目标唱歌次数大于执行唱歌次数，且目标跳舞次数等于执行跳舞次数，则可以根据所述信息提示表确定目标提示信息为提示信息7，其中，所述提示信息7可以是“可以多唱歌喔”。若确定目标唱歌次数小于执行唱歌次数，且目标跳舞次数等于执行跳舞次数，则可以根据所述信息提示表确定目标提示信息为提示信息8，其中，所述提示信息8可以是“要是太累，可以减少点唱歌喔”。若确定目标唱歌次数等于执行唱歌次数，且目标跳舞次数等于执行跳舞次数，则可以根据所述信息提示表确定目标提示信息为提示信息9，其中，所述提示信息9可以是“很棒呢，继续保持喔”。

步骤S350，输出所述目标提示信息。

在根据第一提示表或第二提示表确定目标提示信息后，则可以输出所述目标提示信息，以时所述目标提示信息在主播端进行显示，从而主播可以根据显示的目标提示信息对自己的表情的进行管理，从而提高直播的人气值。

本申请提出的直播信息提示方法，获取直播间主播的直播信息以及执行目标动作的预设数量，所述直播信息包括所述主播的直播特征以及所述主播执行目标动作的执行数量；根据所述执行目标动作的预设数量以及所述直播特征获取执行目标动作的目标数量；确定目标数量与执行数量的大小关系；根据所述目标数量与执行数量的大小关系在所述信息提示表中查找对应的提示信息作为目标提示信息，再将目标提示信息输出。从而可以根据目标数量与执行数量的大小关系确定目标提示信息，提示主播改变执行目标动作的数量，以取得更好的直播效果，从而提升直播间主播的人气值。

可参阅图7，本申请再一实施例提供了一种直播信息提示方法，本实施例在前述实施例的基础上，重点描述了根据目标数量与执行数量的大小关系确定目标提示信息的过程，该方法可以包括：

步骤S410，获取直播间主播的直播信息以及执行目标动作的预设数量，所述直播信息包括所述主播的直播特征以及所述主播执行目标动作的执行数量。

步骤S420，根据所述执行目标动作的预设数量以及所述直播特征获取执行目标动作的目标数量。

步骤S410至步骤S420可参照前述实施例对应部分，在此不再赘述。

步骤S430，若所述目标数量大于或等于所述执行数量，确定目标提示信息为提示主播增加执行目标动作的数量。

在对比所述目标数量与所述执行数量后，可以确定所述目标数量与所述执行数量的大小关系。其中，目标数量为预测出的人气最高时对应的执行目标动作的数量，若确定所述目标数量大于或等于所述执行数量，表明主播执行目标动作的数量较少，为了提高直播人气，可以增加执行目标动作的数量，以吸引更多的观众观看。那么目标提示信息则可以是提示主播增加执行目标动作的数量。

例如，目标动作为唱歌，通过人气预测模型得到的执行唱歌的目标数量为5次，而主播执行唱歌的次数为3次，那么目标数量和执行数量的大小关系为，目标数量大于执行数量，则可以确定目标提示为提示直播增加执行唱歌的次数。如，“你的歌声很优美喔，要多唱歌喔”。

步骤S440，若所述目标数量小于所述执行数量，确定目标提示信息为提示主播增减小执行目标动作的数量。

在对比所述目标数量与所述执行数量后，可以确定所述目标数量与所述执行数量的大小关系。其中，目标数量为预测出的人气最高时对应的执行目标动作的数量，若确定所述目标数量小于所述执行数量，表明主播执行目标动作的数量较多，可能引起观众的审美疲劳，从而导致观众的流失，使得人气值不高，为了提高直播人气，可以适当减少执行目标动作的数量，以吸引更多的观众观看。那么目标提示信息则可以是提示主播减小执行目标动作的数量。

例如，目标动作为唱歌，通过人气预测模型得到的执行唱歌的目标数量为2次，而主播执行唱歌的次数为3次，那么目标数量和执行数量的大小关系为，目标数量小于执行数量，则可以确定目标提示为提示直播增加执行唱歌的次数。如，“你的歌声很好听，但不要过度喔”。

步骤S450，输出所述目标提示信息。

步骤S450可参照前述实施例对应的部分，在此不再赘述。

本申请提供的直播信息提示方法，获取直播间主播的直播信息以及执行目标动作的预设数量，所述直播信息包括所述主播的直播特征以及所述主播执行目标动作的执行数量；根据所述执行目标动作的预设数量以及所述直播特征获取执行目标动作的目标数量；若所述目标数量大于或等于执行数量，则确定目标提示信息为提示主播增加执行目标动作的数量，若所述预设数量小于所述实际数量，确定目标提示信息为提示主播增减小执行目标动作的数量，再将确定的目标提示信息输出。从而主播可以根据目标提示信息调整自己执行目标动作的数量以吸引更多的观众观看直播，从而提升直播间主播的人气值。

请参阅图8，其示出了本申请实施例提供的一种直播信息提示装置500，所述直播信息提示装置500包括第一获取模块510、第二获取模块520、确定模块530以及输出模块540。

所述第一获取模块510用于获取直播间主播的直播信息以及执行目标动作的一个或多个预设数量，所述直播信息包括所述主播的直播特征以及所述主播执行目标动作的执行数量；所述第二获取模块520用于根据所述执行目标动作的一个或多个预设数量以及所述直播特征获取执行目标动作的目标数量，所述目标数量为所述直播间主播的人气值最高时所对应的执行目标动作的预设数量；所述确定模块530用于根据所述目标数量与所述执行数量的大小关系确定目标提示信息，所述目标提示信息用于提示主播改变执行目标动作的数量；所述输出模块540用于输出所述目标提示信息。

进一步的，所述第二获取模块520还用于将将所述一个或多个预设数量以及所述直播特征输入人气预测模型中，获得与所述执行目标动作的一个或多个预设数量分别对应的一个或多个预测人气值，所述人气预测模型用于根据输入的直播特征和预设数量生成预测人气值；将所述多个预测人气值中的最大值所对应的目标动作的预设数量，作为执行目标动作的目标数量。

进一步的，所述直播信息提示装置500还包括训练模块，在所述第二获取模块520所述将所述预设数量以及获取到的直播信息输入人气预测模型中，获得与所述目标动作的多个不同执行数量分别对应的多个预测人气值之前，所述训练模块用于获取样本数据，根据所述样本数据对所述人气预测模型进行训练。

进一步的，所述训练模块还用于采集主播在历史时段内的样本数据；将所述样本数据输入人气预测模型，确定所述人气预测模型的参数。

进一步的，所述训练模块还用于采集所述主播已完成的直播的直播特征以及所述已完成的直播中实际执行所述目标动作的实际数量；在所述主播的直播时长大于预设时长时，将采集所述主播的直播的对应的直播特征以及实际数量作为样本数据。

进一步的，所述训练模块还用于根据所述样本数据中直播的直播特征以及实际执行所述目标动作的实际数量，生成特征向量；将所述特征向量输入所述人气预测模型，根据所述人气预测模型输出的人气值以及所述样本数据对应的实际人气值，对所述人气预测模型的参数进行优化。

进一步的，预先设置有信息提示表，所述信息提示表包括目标数量与执行数量的大小关系所对应的提示信息，所述确定模块530还用于确定目标数量与执行数量的大小关系；根据所述目标数量与执行数量的大小关系在所述信息提示表中查找对应的提示信息作为所述目标提示信息。

进一步的，所述确定模块530还用于若所述目标数量大于或等于所述执行数量，确定目标提示信息为提示主播增加执行目标动作的数量；若所述预设数量小于所述实际数量，确定目标提示信息为提示主播增减小执行目标动作的数量。

需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

综上所述，本申请提供的直播信息提示方法，获取直播间主播的直播信息以及执行目标动作的预设数量，所述直播信息包括所述主播的直播特征以及所述主播执行目标动作的执行数量；根据执行目标动作的预设数量以及直播特征确定执行目标动作的目标数量；再根据所述目标数量与所述执行数量的大小关系确定目标提示信息，以提示主播在下次直播时改变执行目标动作的数量，以取得更好的直播效果，从而提升直播间主播的人气值。

在本申请所提供的几个实施例中，所显示或讨论的模块相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。

请参考图9，其示出了本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。该电子设备600可以是智能手机、平板电脑、电子书等能够运行应用程序的端设备，还可以是服务器。本申请中的电子设备600可以包括一个或多个如下部件：处理器610、存储器620、以及一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序可以被存储在存储器620中并被配置为由一个或多个处理器610执行，一个或多个程序配置用于执行如前述方法实施例所描述的方法。

处理器610可以包括一个或者多个处理核。处理器610利用各种接口和线路连接整个电子设备600内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器620内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器620内的数据，执行电子设备600的各种功能和处理数据。可选地，处理器610可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(Programmable LogicArray，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器610可集成中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、图像处理器(Graphics Processing Unit，GPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器610中，单独通过一块通信芯片进行实现。

存储器620可以包括随机存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储器(Read-Only Memory)。存储器620可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器620可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于实现至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现下述各个方法实施例的指令等。存储数据区还可以存储电子设备600在使用中所创建的数据(比如电话本、音视频数据、聊天记录数据)等。

请参考图10，其示出了本申请实施例提供的一种计算机可读存储介质的结构框图。该计算机可读存储介质700中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行上述方法实施例中所描述的方法。

计算机可读存储介质700可以是诸如闪存、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、EPROM、硬盘或者ROM之类的电子存储器。可选地，计算机可读存储介质700包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。计算机可读存储介质700具有执行上述方法中的任何方法步骤的程序代码710的存储空间。这些程序代码可以从一个或者多个计算机程序产品中读出或者写入到这一个或者多个计算机程序产品中。程序代码710可以例如以适当形式进行压缩。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不驱使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种直播信息提示方法，其特征在于，所述方法包括：

获取直播间主播的直播信息以及执行目标动作的一个或多个预设数量，所述直播信息包括所述主播的直播特征以及所述主播执行目标动作的执行数量；所述目标动作是指定动作集合中的部分动作，所述直播特征包括所述主播在直播过程中执行所述指定动作集合中除所述目标动作外的其他动作；

根据所述执行目标动作的一个或多个预设数量以及所述直播特征获取执行目标动作的目标数量，所述目标数量为所述直播间主播的人气值最高时所对应的执行目标动作的预设数量；

根据所述目标数量与所述执行数量的大小关系确定目标提示信息，所述目标提示信息用于提示主播改变执行目标动作的数量；

输出所述目标提示信息；

其中，所述根据所述执行目标动作的一个或多个预设数量以及所述直播特征获取执行目标动作的目标数量，包括：

将所述一个或多个预设数量以及所述直播特征输入人气预测模型中，获得与所述执行目标动作的一个或多个预设数量分别对应的一个或多个预测人气值，所述人气预测模型用于根据输入的直播特征和预设数量生成预测人气值；

将所述多个预测人气值中的最大值所对应的目标动作的预设数量，作为执行目标动作的目标数量；

所述根据所述目标数量与所述执行数量的大小关系确定目标提示信息，包括：

若所述目标数量大于或等于所述执行数量，确定目标提示信息为提示主播增加执行目标动作的数量；

若所述目标数量小于所述执行数量，确定目标提示信息为提示主播增减小执行目标动作的数量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述一个或多个预设数量以及所述直播特征输入人气预测模型中，获得与所述执行目标动作的一个或多个预设数量分别对应的一个或多个预测人气值之前，还包括：

获取样本数据，根据所述样本数据对所述人气预测模型进行训练。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取样本数据，根据所述样本数据对所述人气预测模型进行训练，包括：

采集主播在历史时段内的样本数据；

将所述样本数据输入人气预测模型，确定所述人气预测模型的参数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采集主播在历史时段内的样本数据，包括：

采集所述主播已完成的直播的直播特征以及所述已完成的直播中实际执行所述目标动作的实际数量；

在所述主播的直播时长大于预设时长时，将采集所述主播的直播的对应的直播特征以及实际数量作为样本数据。

5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本数据对所述人气预测模型进行训练，包括：

根据所述样本数据中直播的直播特征以及实际执行所述目标动作的实际数量，生成特征向量；

将所述特征向量输入所述人气预测模型，根据所述人气预测模型输出的人气值以及所述样本数据对应的实际人气值，对所述人气预测模型的参数进行优化。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预先设置有信息提示表，所述信息提示表包括目标数量与执行数量的大小关系所对应的提示信息，所述根据所述目标数量与所述执行数量的大小关系确定目标提示信息，包括：

确定目标数量与执行数量的大小关系；

根据所述目标数量与执行数量的大小关系在所述信息提示表中查找对应的提示信息作为所述目标提示信息。

7.一种直播信息提示装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，获取直播间主播的直播信息以及执行目标动作的一个或多个预设数量，所述直播信息包括所述主播的直播特征以及所述主播执行目标动作的执行数量；所述目标动作是指定动作集合中的部分动作，所述直播特征包括所述主播在直播过程中执行所述指定动作集合中除所述目标动作外的其他动作；

第二获取模块，用于根据所述执行目标动作的一个或多个预设数量以及所述直播特征获取执行目标动作的目标数量，所述目标数量为所述直播间主播的人气值最高时所对应的执行目标动作的预设数量；

确定模块，用于根据所述目标数量与所述执行数量的大小关系确定目标提示信息，所述目标提示信息用于提示主播改变执行目标动作的数量；

输出模块，用于输出所述目标提示信息；

其中，所述根据所述执行目标动作的一个或多个预设数量以及所述直播特征获取执行目标动作的目标数量，所述目标数量为所述直播间主播的人气值最高时所对应的执行目标动作的预设数量，包括：

将所述一个或多个预设数量以及所述直播特征输入人气预测模型中，获得与所述执行目标动作的一个或多个预设数量分别对应的一个或多个预测人气值，所述人气预测模型用于根据输入的直播特征和预设数量生成预测人气值；

将所述多个预测人气值中的最大值所对应的目标动作的预设数量，作为执行目标动作的目标数量；

其中，所述根据所述目标数量与所述执行数量的大小关系确定目标提示信息，包括：

若所述目标数量大于或等于所述执行数量，确定目标提示信息为提示主播增加执行目标动作的数量；

若所述目标数量小于所述执行数量，确定目标提示信息为提示主播增减小执行目标动作的数量。

8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，与所述一个或多个处理器电连接；

一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于执行如权利要求1至6任一项所述的方法。

9.一种计算机可读取存储介质，其特征在于，所述计算机可读取存储介质中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行如权利要求1至6任一项所述的方法。

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