CN112399200A - 一种直播中信息推荐的方法及其设备、存储介质 - Google Patents

一种直播中信息推荐的方法及其设备、存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请提供了一种直播中信息推荐的方法及其设备、存储介质；所述方法包括：响应于针对直播间的入口的触发操作，根据获取的所述直播间的直播流数据，并在播放界面中展示所述直播间实时的直播内容；根据所述直播间中已直播内容所包括的对象，获取推荐信息；当所述直播间达到所述推荐时机时，展示对应所述直播间的信息推荐界面，并在所述信息推荐界面中展示所述推荐信息。通过本申请，能够为用户提供更加全面完善的信息，从而提高直播间的购物转化率。

Description

一种直播中信息推荐的方法及其设备、存储介质
技术领域
本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种直播中信息推荐的方法及其设备、存储介质。
背景技术
随着移动通信技术和电子商务的发展，人们的消费方式已经由传统的实体消费向在线消费转变。人们足不出户就可以购买商品、服务等。而伴随着流媒体技术的发展以及网络直播的广泛普及，网络直播作为一种大众化的娱乐方式已经逐渐步入人们的生活中。越来越多用户的消费习惯又开始由传统的在线网页消费，转变成通过观看直播这种表达更直观、内容更丰富、互动更实时的节目类型进行在线消费。
对于购物类的直播，吸引用户购买商品的做法主要通过公屏消息展示其他用户加入了购物车或者某某正在剁手，但是公屏消息展示必须是基于实时在直播间互动的用户才能看到。后续进入直播间的用户有可能会错过精彩的直播介绍，从而错过购买此商品的机会，进而降低了购物转化率。
发明内容
本申请实施例提供一种直播中信息推荐的方法及其装置、设备和存储介质，能够为用户提供更加全面完善的信息，从而提高直播间的购物转化率。
本申请实施例的技术方案是这样实现的：
本申请实施例提供一种直播中的信息推荐方法，包括：
响应于针对直播间的入口的触发操作，根据获取的所述直播间的直播流数据，并在播放界面中展示所述直播间实时的直播内容；
根据所述直播间中已直播内容所包括的对象，获取推荐信息；
当所述直播间达到所述推荐时机时，展示对应所述直播间的信息推荐界面，并在所述信息推荐界面中展示所述推荐信息。
本申请实施例提供一种直播中的信息推荐方法，所述方法包括：
获取主播客户端发送的直播流数据和直播间当前显示的对象；
将所述直播流数据和所述对象进行匹配，得到第一匹配结果；
当所述第一匹配结果表征匹配成功时，获取所述对象对应的展示视频；
根据所述直播间中已直播内容所包括的对象，获取推荐信息；其中，所述推荐信息至少包括待推荐的目标对象的展示视频信息；
当到达推荐时机时，向观众客户端发送所述推荐信息。
本申请实施例提供一种直播中信息推荐装置，所述装置包括：
第一展示模块，用于响应于针对直播间的入口的触发操作，根据获取的所述直播间的直播流数据，并在播放界面中展示所述直播间实时的直播内容；
第一获取模块，用于根据所述直播间中已直播内容所包括的对象，获取推荐信息；
第二展示模块，用于当所述直播间达到所述推荐时机时，展示对应所述直播间的信息推荐界面，并在所述信息推荐界面中展示所述推荐信息。
本申请实施例提供一种直播中信息推荐装置，所述装置包括：
第二获取模块，用于获取主播客户端发送的直播流数据和直播间当前显示的对象；
匹配模块，用于将所述直播流数据和所述对象进行匹配，得到第一匹配结果；
第三获取模块，用于当所述第一匹配结果表征匹配成功时，获取所述对象对应的展示视频；
第一确定模块，用于根据所述直播间中已直播内容所包括的对象，确定推荐信息；其中，所述推荐信息至少包括待推荐的目标对象的展示视频信息；
发送模块，用于当到达推荐时机时，向观众客户端发送所述推荐信息。
本申请实施例提供一种多媒体数据处理设备，所述设备至少包括：
存储器，用于存储可执行指令；
处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现本申请实施例提供的方法。
本申请实施例提供一种存储介质，存储有可执行指令，用于引起处理器执行时，实现本申请实施例提供的方法。
本申请实施例具有以下有益效果：
在用户进入直播间后，根据获取的所述直播间的直播流数据，并在播放界面中展示所述直播间实时的直播内容；并且根据述直播间中已直播内容所包括的对象，获取推荐信息；当所述直播间达到所述推荐时机时，展示对应所述直播间的信息推荐界面，并在所述信息推荐界面中展示所述推荐信息，这样能够避免用户在直播一段时间后进入直播间错过热销物品，保证用户能够接收到完善全面的信息，从而提高直播间热销物品的转化率。
附图说明
图1A为相关技术中的直播间界面示意图；
图1B为本申请实施例直播中的信息推荐方法的网络架构示意图；
图2为本申请实施例提供的终端的一个可选的结构示意图；
图3为本申请实施例提供的多媒体数据处理方法的一个实现流程示意图；
图4为本申请实施例确定第二时长阈值的实现流程示意图；
图5为本申请实施例直播中的信息推荐方法的另一个实现流程示意图；
图6为本申请实施例直播中的信息推荐方法的再一个实现流程示意图；
图7A为本申请实施例语音识别的实现流程示意图；
图7B为本申请实施例对音频数据进行分帧的示意图；
图8A为本申请实施例显示商品推荐弹窗的界面示意图；
图8B为本申请实施例点击弹窗的小视频观看入口后的界面示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述，所描述的实施例不应视为对本申请的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。
如果申请文件中出现“第一/第二”的类似描述则增加以下的说明，在以下的描述中，所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本申请实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。
对本申请实施例进行进一步详细说明之前，对本申请实施例中涉及的名词和术语进行说明，本申请实施例中涉及的名词和术语适用于如下的解释。
1)主播，或者称为主播用户，是指在直播业务中进行表演并将表演分享的用户。
2)直播观众，直播业务中主播用户的表演的受众。
3)直播流数据，主播用户采集的视频和音频进行编码形成的适用于在网络中传输的码流，支持被接收端即时解码播放而不必等待接收全部数据。
4)直播间，与主播用户对应，直播平台中供主播用户发布不同直播业务的应用。
5)直播业务，直播间中主播用户发布的所表演的视频和/或音频内容，根据直播平台的业务规则，直播业务存在时间长度、容量等方面的限制。
6)客户端，以符合超文本标记语言(HTML，Hyper Text Markup Language)的网页的形式呈现直播内容的各种形式的软件，例如浏览器、内嵌浏览器内核以支持HTML的视频客户端、专用的直播客户端和社交网络客户端等，可以具有适应各种平台(例如电脑端、车载端和移动终端)的版本。
7)购物转化率，为所有到达店铺并产生购买行为的人数和所有到达店铺的人数的比率。
为了更好地理解本申请实施例中提供的直播处理方法，首先对相关技术中的技术方案及存在的缺点进行说明。
图1A为相关技术中的直播间界面示意图，当主播正在介绍商品卖点的时候，会出现的对应的商品气泡弹窗101，弹窗信息里有此商品的名称和价格，点击可以跳转到商品详情页。用户可以在互动编辑框102中输入想要跟其他用户互动的内容，发送后显示在播放界面的浮层103中，并且浮层103中还会显示其他用户发送的互动消息。
现有的电商直播间，吸引用户购买商品的手段大多是采用公屏消息展示的方式，例如在直播间播放界面的浮层上显示某某加入了购物车或者某某正在剁手。但是公屏消息只有实时在直播间互动的用户才能看到。后面进入直播间的用户有可能会错过刚才精彩的直播介绍，而错过购买此商品的机会。并且现有的直播间小视频只能通过用户或主播手动录制才会生成。如果主播没有录制，则不能提供给其他观看用户后续观看。
现有技术方案缺点包括：现有的直播间小视频只能通过用户或主播手动录制才会生成。且无法实时统计当前直播间商品的销量给到用户，新进直播间的用户可能会错过刚才的精彩直播和商品介绍，错过此商品的介绍的用户，基本上就不会有二次购买转化。
基于此，在本申请实施例中，为了提高直播间爆款的转化率，通过语音识别主播的关键字，控制主播客户端进行自动视频录制，以获取主播介绍商品的短视频，通过后台实时回传商品销量的数据，统计当前直播间销量最高的几个的商品。当新用户进去直播间时，在用户观看一分钟后，会给用户推送一个弹窗，展现目前直播间热销的产品及销量，商品介绍小视频(可点击小窗播放)，利用从众心理，吸引用户查看购买。
下面说明实现本申请实施例的装置的示例性应用，本申请实施例提供的装置可以实施为终端设备。下面，将说明装置实施为终端设备时涵盖终端设备的示例性应用。
参见图1B，图1B为本申请实施例直播中的信息推荐方法的网络架构示意图，如图1B所示，在该网络架构中至少包括观众终端100、主播终端400、服务器200和网络300。为实现支撑一个示例性应用，观众终端100和主播终端400分别通过网络300连接服务器200，网络300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。
在观众终端100中可以安装有直播应用程序(Application，App)，用户可以通过该直播的App，进入感兴趣的直播间，从服务器200拉取直播视频数据，观看主播的直播视频，主播终端400中也可以安装有直播App，主播可以通过该直播App进行视频直播，并且将直播数据上传到服务器200，以便用户观看直播视频。当主播在直播间推广商品时，可以在观众终端100的直播界面以浮层的方式显示推广商品的图片、价格以及购买入口。主播和观众或者观众之间可以在直播过程中进行互动交流。
在本申请实施例中，服务器200可以是单个的服务器，也可以是由多个服务器构成的服务器集群、云计算中心等，根据直播服务在观众终端100中实现方式，服务器200有各种差异性的部署方式。
例如，当直播服务在观众终端100中是以专用的直播APP的形式实现时，服务器200可以是专用的提供直播视频的一个或多个服务器，其通过网络300直接与观众终端100通信以完成必要的数据和信息的传输。
再例如，当直播服务是在观众终端100中是以耦合到各种已有APP(例如社交APP、购物App)中的模块或插件(例如小程序)实现时，服务器200可以包括用于实现这些已有APP的基本业务功能的业务服务器、以及用于提供直播视频的直播服务器，直播服务器直接与模块或插件通信，也可以间接通过业务服务器与模块或插件通信；当然，可以理解地，直播服务器和业务服务器的区别主要在于所承载业务逻辑，因此，直播服务器和业务服务器实际上也可以是同一服务器。
在下文的描述中，为了描述方便，将上述各种可能方式的服务器都统称为服务器，因此服务器200不应简单理解为一个或一类服务器，而是根据上述的示例，在实际应用中为了支撑直播服务而部署的各种可能形式的服务器。
本申请实施例提供的装置可以实施为硬件或者软硬件结合的方式，下面说明本申请实施例提供的装置的各种示例性实施。
观众终端100可以是移动电话、台式计算机、笔记本电脑、数字广播终端、信息收发设备、游戏控制台、平板设备、个人数字助理等，根据图2示出的观众终端100的示例性结构，可以预见观众终端100的其他的示例性结构，因此这里所描述的结构不应视为限制，例如可以省略下文所描述的部分组件，或者，增设下文所未记载的组件以适应某些应用的特殊需求。
图2所示的观众终端100包括：至少一个处理器110、存储器140、至少一个网络接口120和用户接口130。观众终端100中的每个组件通过总线系统150耦合在一起。可理解，总线系统150用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统150除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图2中将各种总线都标为总线系统150。
用户接口130可以包括显示器、键盘、鼠标、触感板和触摸屏等。
存储器140可以是易失性存储器或非易失性存储器，也可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(ROM，Read Only Memory)。易失性存储器可以是随机存取存储器(RAM，Random Acces s Memory)。本申请实施例描述的存储器140旨在包括任意适合类型的存储器。
本申请实施例中的存储器140能够存储数据以支持观众终端100的操作。这些数据的示例包括：用于在观众终端100上操作的任何计算机程序，如操作系统和应用程序。其中，操作系统包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序可以包含各种应用程序。
作为本申请实施例提供的方法采用软件实施的示例，本申请实施例所提供的方法可以直接体现为由处理器110执行的软件模块组合，软件模块可以位于存储介质中，存储介质位于存储器140，处理器110读取存储器140中软件模块包括的可执行指令，结合必要的硬件(例如，包括处理器110以及连接到总线150的其他组件)完成本申请实施例提供的方法。
作为示例，处理器110可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力，例如通用处理器、数字信号处理器(DSP，Digital Signal Processor)，或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，其中，通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。
将结合前述的实现本申请实施例的装置的示例性应用和实施，说明实现本申请实施例的方法。
参见图3，图3为本申请实施例提供的多媒体数据处理方法的一个实现流程示意图，可以应用于图1B所示的观众终端100，将结合图3示出的步骤进行说明。
步骤S101，响应于针对直播间的入口的触发操作，根据获取的所述直播间的直播流数据，并在播放界面中展示所述直播间实时的直播内容。
这里，在一些实施例中，在步骤S101之前，所述方法还包括：获取直播间的界面数据，并在客户端中显示直播间入口。
客户端可以是观众终端中的专用直播客户端，在直播客户端的界面中实现播放页面，也可以是在浏览器中通过加载符合HTML规范的网页的形式来实现播放页面，播放页面中可以嵌入有用以实现直播互动的处理方法的代码(例如Javascript代码)，通过执行前端代码能够以轻量化的方式来实现直播互动。
在实际实现过程中，在客户端中显示直播间入口可以是响应于用户打开专用直播客户端的操作，亦可以是响应于用户打开直播网页的操作。在本申请实施例中，在客户端中显示的直播间入口可以是一个或多个，并且在客户端显示的直播间入口可以是根据用户偏好确定的，不同用户的客户端中显示的直播间入口可能是不同的。在一些实施例中，在客户端显示的直播间入口还可以根据服务器同步的直播间入口展示策略而定，此时不同用户的客户端中显示的直播间入口是相同的。
在客户端显示直播间入口之后，用户可以根据自己的兴趣爱好选择要进入的直播间观看直播视频。在实现时，用户针对想要进入的直播间入口执行触发操作，此时观众终端从服务器获取直播流数据，并对获取到的直播流数据进行解码，以在播放界面中展示所述直播间实时的直播内容。
步骤S102，根据所述直播间中已直播内容所包括的对象，获取推荐信息。
这里，由于观众用户往往不能保证在主播直播开始时就进入到直播间，而是在直播过程中的某一个时间段进入观看直播，因此错过了已经播放内容的精彩直播和商品介绍，这样观众用户基本就不会有二次购买转化。
在本申请实施例中，可以根据直播间中已直播内容所包括的对象，获取已直播对象中热度最高的几个对象，或者热度高且符合用户喜好的对象，作为待推荐的目标对象，再获取目标对象的诸如对象标识、价格、销量、收藏人数、关注人数等作为推荐信息。
步骤S103，当所述直播间达到所述推荐时机时，展示对应所述直播间的信息推荐界面，并在所述信息推荐界面中展示所述推荐信息。
这里，为了不频繁打断观众用户观看直播视频，并且为了将推荐信息推荐给有购买潜力的用户，因此需要检测在直播间中进行信息推荐的推荐时机，当确定到达推荐时机时再向观众用户展示推荐信息。
在本申请实施例中，推荐时机可以是观众用户进入直播间的观看时长达到一定的时长阈值，此时说明观众用户对直播间的直播内容感兴趣，该时长阈值可以是系统默认设置的，还可以是根据用户的偏好调整的。在一些实施例中，还可以将直播中出现特定的场景进度作为推荐时机。例如主播暂时离开播放窗口、主播与其他用户单独互动等参与度不高的场景。
信息推荐界面可以是在直播界面以浮层的形式展示，还可以是在直播界面之外的显示区域展示。在信息推荐界面中展示所述推荐信息可以是将推荐信息以列表的形式展示。
在本申请实施例提供的直播中的信息推荐方法中，在用户进入直播间后，根据获取的所述直播间的直播流数据，并在播放界面中展示所述直播间实时的直播内容；并且根据述直播间中已直播内容所包括的对象，获取推荐信息；当所述直播间达到所述推荐时机时，展示对应所述直播间的信息推荐界面，并在所述信息推荐界面中展示所述推荐信息，这样能够避免用户在直播一段时间后进入直播间错过热销物品，保证用户能够接收到完善全面的信息，从而提高直播间热销物品的转化率。
在一些实施例中，检测是否达到在所述直播间中进行信息推荐的推荐时机，可以有以下几种实现方式：
第一种方式，当进入直播间的观看时长达到预设的第一时长阈值时，确定达到推荐时机。
这里，第一时长阈值可以是直播客户端的开发人员设置好的，对于用户来说是不可见且不可改变的；当然，为了提高客户端的灵活性，还可以将第一时长阈值设定为可以是由用户设置的，可以通过以下方式对第一时长阈值的设置：
响应于对时长阈值进行设置的第二触控操作，展示阈值设置界面；基于在所述阈值设置界面的设置操作，确定用户设置的第一时长阈值。
在观众终端接收到对时长阈值进行设置的第二触控操作后，可以响应于该第二触控操作展示阈值设置界面，其中，在阈值设置界面可以展示有时长阈值的可选范围，以为观众用户提供参考。观众用户可以在阈值设置界面进行设置操作，以对时长阈值进行设置，并基于设置操作确定用户设置的第一时长阈值。
在一些实施例中，第一时长阈值还可以是基于预先设定的等待比例和主播日平均播放时长来确定，比如等待比例为1％，主播的日平均播放时长为3个小时，那么第一时长阈值为0.03小时，也即1.8分钟。
第二种方式可以通过以下步骤实现：
步骤31，至少基于进入直播间的用户的画像数据和行为信息，确定第二时长阈值。
这里，用户的画像数据可以是对用户大量的历史数据通过大数据分析得到的。画像数据可以包括用户的基本信息，例如可以包括用户的年龄、性别，还可以包括用户的偏好数据、生活习惯数据等。行为信息可以是用户在直播间的互动行为信息。
在一些实施例中，参见图4，图4为本申请实施例确定第二时长阈值的实现流程示意图，步骤31可以通过如图4所示的步骤311至步骤313实现，以下结合图4对各步骤进行说明。
步骤311，基于进入直播间的用户的画像数据，确定所述用户的偏好信息。
这里，根据用户的偏好信息可以确定出用户更加偏向购买的物品的类型。
步骤312，基于所述行为信息，确定所述用户在所述直播间的参与程度系数。
这里，通过对行为数据进行分析处理，能够确定用户在所述直播间的参与程度系数，用户在直播间的参与行为越多，参与程度系数就越高。
步骤313，基于所述用户的偏好信息与参与程度系数，对所述第一时长阈值进行调整，得到第二时长阈值。
这里，步骤313在实现时，可以先根据用户的偏好信息与当前直播间的直播内容的类型进行匹配，得到直播内容的类型与用户的偏好信息的匹配系数，再基于匹配系数与参与程度系数确定出调整参数，最后基于该调整参数对第一时长阈值进行调整，得到第二时长阈值。
由于匹配系数和参与程度系数越高，说明直播间的直播内容更加符合用户的偏好，且用户的参与程度很高，进一步表明，用户对该直播间的直播内容兴趣感更大，此时可以缩短观看的时长。在实际实现过程中，匹配系数和参与程度系数越高，那么调整参数就越小，相应地，是将第一时长阈值减小，得到第二时长阈值。反之，匹配系数和参与程度系数越低，说明直播间的直播内容与用户的偏好匹配度差，且用户的参与程度越低，进一步表明，用户对该直播间的直播内容兴趣不大，此时可以延长观看的时长。在实际实现过程中，匹配系数和参与程度系数越低，那么调整参数就越大，相应地，是将第一时长阈值增大，得到第二时长阈值。
步骤32，当进入直播间的观看时长达到所述第二时长阈值时，确定达到推荐时机。
第三种方式可以通过以下步骤实现：
步骤41，获取正在播放的直播视频的视频特征。
这里，视频特征可以包括音频特征和图像特征。通过音频特征可以确定此时主播有没有讲话，以及讲话的内容是否与直播对象相关。通过图像特征可以确定主播是否在直播画面内。
步骤42，基于所述视频特征，确定在直播中出现预设的场景时，确定达到推荐时机。
这里，预设的场景可以是主播不在直播画面内，还可以是主播此时没有讲话。当直播中出现此类场景时，可以认为是达到推荐时机，可以向观众用户推荐信息。
通过上述的三种方式，可以从不同的角度确定是否达到推荐时机，从而在确定达到推荐时机时，为观众用户推荐符合个人喜好、且热度高的目标对象，提高用户获取信息的全面性。
需要说明的是，以上三种确定达到推荐时机的实现方式，还可以是由服务器来实现的。在一些实施例中，还可以是第一种方式是观众终端实现的，第二种方式和第三种方式是观众终端调用服务器的相关接口实现的，或者是第二种方式和第三种方式是服务器直接实现的。
在一些实施例中，图3中所示的步骤S102可以通过以下步骤实现：
步骤S1021，根据所述直播间中已直播内容所包括的对象，确定满足推荐条件的目标对象。
在一些实施例中，步骤S1021可以通过以下步骤实现：
步骤211，获取在所述直播间中已直播内容中涉及的各个对象的销量信息和关注度信息。
这里，销量信息可以是各个对象的销售数量，关注度信息可以是用户收藏次数或者关注次数。
步骤212，基于各个对象的销量信息和关注度信息，确定所述各个对象的热度信息。
在实际实现过程中，热度信息可以用热度值来体现。一个对象的热度值可以是将该对象的销售数量、收藏次数和关注度次数进行加权求和得到的。在一些实施例中，还可以对加权求和得到的热度值进行归一化处理，得到归一化后的热度值。
很显然，销售数量越高，收藏次数或关注次数越高说明对象的热度越高。在本申请实施例中，在确定一个对象的热度时，销售数量比收藏次数和关注次数的权重更高，也就是说，销量数据对热度信息的影响程度更高。
步骤213，基于各个对象的热度信息，将热度最高的前N个对象确定为满足推荐条件的目标对象，其中N为正整数。
这里，步骤213在实现时，可以基于各个对象的热度信息，对各个对象进行热度排序，然后根据排序结果确定出热度最高的前N个对象，并将这N个对象作为符合推荐条件的目标对象。例如，N为3，在排序时可以是从高到底进行热度排序。在排序之后，从排序结果中取前3个作为目标对象。当然在一些实施例中，还可以是从低到高排序，在排序之后，从排序结果中取最后3个作为目标对象。
步骤S1022，获取所述目标对象的标识信息、展示视频信息、热度信息。
这里，目标对象的标识信息可以包括目标对象的名称、图片；展示视频信息可以包括展示视频的播放时长、观看展示视频的观看入口；热度信息可以包括销量数据、收藏人数、关注人数，在一些实施例中，热度信息还可以包括加入购物车的人数。如此，目标对象的标识信息、展示视频信息和热度信息就构成了推荐信息。
在一些实施例中，除了单纯的按照热度排序，还可以综合用户偏好来确定满足推荐条件的目标对象，因此，在步骤212之后，可以不执行步骤213，而是执行以下步骤：
步骤213’，获取所述用户的画像数据和所述用户的关注行为数据。
这里，用户的画像数据可以包括用户的年龄、性别，还可以包括用户的偏好数据、生活习惯数据等；关注行为数据可以包括用户关注、收藏或购买物品的行为数据。
步骤214’，基于所述画像数据、所述关注行为数据和各个对象的热度信息，确定满足推荐条件的目标对象。
这里，步骤S214’在实现时，可以是首先基于各个对象的热度信息，对各个对象进行热度排序，然后再从热度排序后的各个对象中，获取符合用户偏好的目标对象，这样能够向不同的用户推荐不同的信息，提高推荐信息的针对性。
在一些实施例中，当达到推荐时机为在直播中出现预设的场景时，在直播过程中，可能会多次达到推荐时机，从而会多次向观众推送推荐信息。为了让用户更多地了解直播间中的热销产品，可以在通过以下步骤保证每次推荐信息中的目标对象是不同的：
步骤51，获取在直播期间已推荐的对象；
步骤52，从所述已直播内容所包括对象中除去已推荐的对象，得到对象集合；
步骤53，从所述对象集合中确定满足推荐条件的目标对象。
步骤53在实现时，可以是从对象集合中，仅根据热度信息确定满足推荐条件的目标对象，还可以是根据用户的画像数据、行为信息和热度信息确定满足推荐条件的目标对象。通过步骤51至步骤53，可以保证在多次达到推荐时机时，为用户推荐不同的目标对象，从而能够避免重复推荐，提高信息推荐的全面性。
在一些实施例中，确定目标对象也可以是观众终端调用服务器的相关接口实现的，还可以是直接由服务器实现的。
在一些实施例中，根据直播视频以全屏还是非全屏显示，步骤S103至少可以有以下两种实现方式：
第一种实现方式：当所述直播内容是以全屏形式播放且达到所述推荐时机时，在所述播放界面中加载浮层，并在所述浮层中展示所述推荐信息。
这里，在所述播放界面中加载浮层，可以采用以下方式：在播放界面的显示区域中，以覆盖播放界面的全部区域或部分区域的方式，加载具有设定透明度(例如80％透明度)的浮层，以使直播内容透过浮层呈现，从而避免在浮层中展示的推荐信息干扰直播内容。
第二种实现方式：当所述直播内容以非全屏形式播放且达到所述推荐时机时，在所述播放界面之外的显示区域展示对应所述直播间的信息推荐界面，并在所述信息推荐界面中展示所述推荐信息。
这里，由于直播内容是非全屏播放的，那么在直播内容的播放界面之外作为对应所述直播间的信息推荐界面，也即播放界面和信息推荐界面分别位于客户端的显示区域的不同位置，由于两者使用了不同的显示区域，从而实现了直播和推荐信息的并行互不干扰。
在一些实施例种，在步骤S103之后，还可以执行以下步骤：
步骤S104，响应于针对所述购买入口的第三触发操作，跳转至商品购买页面；
步骤S105，响应于针对所述观看入口的第四触发操作，跳转至视频观看页面；
步骤S106，响应于针对播放视频的第五触控操作，播放展示视频。
步骤S107，响应于针对关闭信息推荐界面的第六触控操作，关闭所述信息推荐界面。
需要说明的是，在展示推荐信息之后，用户可以根据推荐信息和自己的实际需求选择跳转至购买页面，还可以跳转至视频观看界面，也可以关闭信息推荐界面。因此，在实际实现过程中，在步骤S103之后，并不限于步骤S104至步骤S107的执行顺序，还可以是在步骤S103之后，直接执行步骤S107；亦可以是在步骤S103之后，直接执行步骤S105和步骤S106。
基于前述的实施例，本申请实施例再提供一种直播中的信息推荐方法，应用于图1B所示的网络架构。图5为本申请实施例直播中的信息推荐方法的另一个实现流程示意图，如图5所示，所述方法包括：
步骤S601，主播终端通过客户端开始直播，并将直播流数据发送给服务器。
步骤S602，服务器获取直播间当前展示对象的对象信息。
这里，对象信息至少可以包括对象标识和对象图像，在一些实施例中，对象信息还可以包括价格、产地等信息。步骤S602在实现时，可以通过获取直播界面中的商品浮层信息，并对商品浮层信息进行识别，获取当前展示对象的对象信息。
步骤S603，服务器将所述直播流数据和所述对象信息进行匹配，得到第一匹配结果。
这里，步骤S603至少可以通过以下两种方式实现：
第一、将所述直播流数据中的音频数据和所述对象信息进行匹配，得到第一匹配结果。
当以第一种方式进行匹配时，可以首先对所述音频数据进行预处理，得到预处理后的音频数据；然后再对所述预处理后的音频数据进行特征提取，得到所述预处理后的音频数据的声学特征；最后对所述声学特征和所述对象信息进行相似度匹配，得到第一匹配结果。
在本申请实施例中，对所述音频数据进行预处理在实现时，可以首先对所述音频数据进行静音检测，将所述音频数据中的静音成分去除，得到去除静音后的音频数据；再对所述去除静音后的音频数据进行分帧处理，得到分帧后的各个帧数据；从而得到预处理后的音频数据。
第二、将所述直播流数据中的图像数据和所述对象信息进行匹配，得到第一匹配结果。
当以第二种方式进行匹配时，可以首先从直播流中的图像数据中提取出图像特征，并获取对象信息中对象图像的图像特征，从而将直播流图像数据的图像特征与对象图像的图像特征进行匹配，得到第二匹配结果。
需要说明的是，在某些情况下，当图像匹配成功时，但是主播并没有在介绍这个商品，而是在说其他的事情，因此采用音频匹配准确率更高。
步骤S604，服务器判断第一匹配结果是否表征匹配成功。
这里，如果第一匹配结果表征匹配成功，说明主播正在展示该对象信息对应的商品，此时进入步骤S605，以通知主播终端开始录制视频；如果第一匹配结果表征匹配失败，再次进入步骤S602，也就是说如果第一匹配结果表征匹配失败，服务器会继续获取直播间当前展示对象的对象信息，并将直播流数据和对象信息进行匹配。需要说明的是，如果第一匹配结果表征失败，可以是立即执行步骤S602，还可以是间隔一段时长再执行S602。
步骤S605，服务器向主播终端发送开始录制视频的第一通知消息。
步骤S606，主播终端接收到第一通知消息后，开始录制视频。
步骤S607，服务器间隔第一预设时长再次将主播客户端发送的直播流数据和对象信息进行匹配，得到第二匹配结果。
步骤S608，服务器判断第二匹配结果是否表征匹配成功。
这里，如果第二匹配结果表征匹配成功，那么说明需要继续录制视频，进入步骤S607；如果第二匹配结果表征匹配失败，说明主播已经在介绍其他的对象，此时需要结束视频录制，因此进入步骤S609。
步骤S609，服务器向主播客户端发送结束视频录制的第二通知消息。
步骤S610，主播终端接收到第二通知消息后，将录制好的所述对象的展示视频发送给服务器。
在本申请实施例中，服务器在直播数据流和对象信息匹配成功后，通知主播终端进行视频录制，这样可以缓解服务器的压力。在一些实施例中，如果服务器的处理能力足够强大，或者该时段的直播较少时，也可以由服务器将匹配成功和匹配失败这一时间段的直播流数据保存，作为该对象的展示视频。
步骤S611，观众终端针对直播间的入口的第一触发操作，根据获取的所述直播间的直播流数据，并在播放界面中展示所述直播间实时的直播内容。
步骤S612，观众终端检测是否达到推荐时机。
这里，步骤S612在实现时，可以是观众终端获取第一时长阈值，然后检测观看时长是否达到第一时长阈值，当观看时长达到第一时长阈值时，确定达到推荐时机，进入步骤S613；当观看时长未达到第一时长阈值，确定未达到推荐时机，那么进入步骤S611，继续在播放界面展示直播间实时的直播内容。
在一些实施例中，还可以是服务器检测是否达到推荐时机，服务器确定达到推荐时机的实现过程与观众终端的实现过程是类似的，可以参照观众终端确定达到推荐实际的实现过程。在服务器确定达到推荐时机后可直接执行步骤S614。
步骤S613，观众终端向服务器发送获取推荐信息的请求消息。
步骤S614，服务器根据所述直播间中已直播内容所包括的对象，确定推荐信息。
这里，所述推荐信息至少包括待推荐的目标对象的展示视频信息，进一步地，展示视频信息可以包括展示视频的播放时长、播放入口等。
步骤S614的实现过程与步骤S102的实现过程是类似的，步骤S614的进一步实现可以参照步骤S102的实现过程。
步骤S615，服务器将推荐信息发送给观众终端。
步骤S616，观众终端在接收到推荐信息后，在推荐信息展示界面展示推荐信息。
需要说明的是，本申请实施例与其他实施例中相同步骤或概念的解释可以参考其它实施例中的描述。
在本申请实施例提供的直播中的信息推荐方法中，在主播进行直播的过程中，服务器检测到直播流数据与当前展示对象的对象信息匹配时，指示主播终端自动录制对象的展示视频，而无需主播手动录制，从而能够减少主播的操作，提高直播的连续性和流畅性，当观众终端进入直播间观看直播时，可以由观众终端检测是否达到推荐时机，并且在达到推荐时机时向服务器发送推荐信息的获取请求，服务器可以根据对象的热度信息还可以进一步根据用户的画像数据、关注行为数据确定出推荐信息，并发送给观众终端，以在观众终端的信息推荐展示界面中展示，能够避免后进入直播间的观众错过畅销商品，从而提高观众终端获取信息的全面性，并能够提高直播间的购物转化率。
下面，将说明本申请实施例在一个实际的应用场景中的示例性应用。
本申请实施例提供的技术方案主要运用于电商直播的场景，以提升直播间爆款的转化率。因为电商直播的场景，主播往往会介绍各种商品，但是晚进直播间的用户，可能会错过刚才主播介绍的商品和直播间最热销的商品。
图6为本申请实施例直播中的信息推荐方法的再一个实现流程示意图，如图6所示，该方法包括以下步骤：
步骤S701，主播开始直播。
这里，主播开始直播后，主播用户的终端对主播用户的表演进行采集形成视频格式以及音频格式(根据需要选择格式)的媒体信息，进行压缩编码并封装形成流文件，采集实时流式传输(Real time streaming)或顺序流式传输(p rogressive streaming)方式进行传输。
对于编码而言，可以采用H.264视频压缩算法+高级音频编码(AAC，Ad vancedAudio Coding)音频压缩算法的压缩算法组合。以采用H.264视频压缩算法对视频数据进行压缩编码为例，通过H.264的编码的视频编码层(VCL，Video Coding Layer)和网络提取层(NAL，Network Abstraction Layer)实现，在视频编码层对视频数据进行编码，包括运动估计、熵编码等内容，编码后的数据体积得以缩小从而适应网络传输。
步骤S702，服务器基于主播上传的直播流数据进行语音识别。
图7A为本申请实施例语音识别的实现流程示意图，如图7A所示，所述流程包括：
步骤S7021，获取主播的语音输入。
这里，当主播终端检测到主播开始讲话时，终端的音视频采集装置采集音视频数据发至服务器，从而使得服务器获取到主播的语音输入。
步骤S7022，对语音数据进行预处理。
这里，步骤S7022在实现时，需要运用到静音切除操作技术语音活动检测(VAD，Voice Activity Detection)对声音进行分析，把主播的声音分帧，切开成多个小段，每小段称为一帧，帧与帧之间一般是有交叠的(如图7B所示)。把首尾端的静音切除，以降低对后续步骤造成的干扰。在图7B中的两帧音频711和712，每帧的长度为25毫秒，每两帧之间有25-10＝15毫秒的交叠。分帧后，语音就变成了很多小段。进而再根据人耳的生理特性，把每一帧波形变成一个多维向量。
步骤S7023，对预处理后的语音数据进行声学特征提取。
这里，声学特征的提取与选择是语音识别的一个重要环节。声学特征的提取既是一个信息大幅度压缩的过程，也是一个信号解卷过程。
步骤S7024，基于提取到的声学特征和参考模板库进行相似度度量。
这里，在本申请实施例中，采用模式匹配法进行语音识别。在训练阶段，用户将词汇表中的每一词依次说一遍，并且将其特征矢量作为模板存入模板库。在识别阶段，将输入语音的特征矢量依次与模板库中的每个模板进行相似度比较，将相似度最高者作为识别结果输出。
步骤S7025，进行后处理。
这里，后处理也即是语音识别中的语言处理，主要使用基于语料库统计的N-gram模型完成音-字转换。
步骤S7026，得到识别结果。
步骤S703，服务器提取判断关键字。
这里，服务器根据语音识别结果，提取关键字。
步骤S704，服务器将关键字与当前推荐的商品名匹配。
这里，服务器可以实时监控本场直播的商品浮层动态，当商品浮层弹出来时，能够通过商品浮层识别出商品浮层里的商品文案。
当主播说话后，应用动态时间规整算法(DTW，DynamicTime Waplng)进行语音识别。在应用DTW算法进行语音识别时，就是将已经预处理和分帧过的语音测试信号和参考文本模板(也即当前推荐的商品名)进行相似度比较，以获取两者之间的相似度。
步骤S705，服务器通知主播终端开始录制当前视频。
在本申请实施例中，当服务器识别出主播口播的文案和正在推荐的商品匹配(例如，相似度达到90％以上)时，服务器回传含当前商品介绍的时间点到主播客户端，通知主播客户端开始录制视频。主播客户端接收后自动开启录屏功能，录制当前直播间的视频。当服务器监测到主播口播的文案和当前商品名称、功能介绍的不匹配(例如，相似度小于5％)时，通知主播客户端停止录屏。
步骤S706，主播终端将录制好的视频上传到服务器。
这里，主播终端在接收到服务器发送的停止录屏的通知消息后，停止录屏，并将录制好的视频上传到服务器。
步骤S707，服务器实时统计直播间商品的销量。
这里，在实际实现时，服务器可以每隔1s统计一次当前直播间的销量数据传到客户端，并筛选统计出截止到当前直播时间为止，直播间热销的前(top)3的商品名称和销量。
步骤S708，服务器向用户推送热卖商品的介绍弹窗。
这里，服务器生成直播间热销的top3商品弹窗，推送给新进直播间的用户。
在实际应用过程中，当新用户进入直播间观看直播超过1分钟时，客户端会向服务器请求数据，此时服务器会回传销量数据和录制的视频，并生成直播间热销top3的商品(包括名称，购买人数，金额，小视频介绍)给到用户。
步骤S709，观众用户查看热卖的商品介绍和视频。
这里，用户可以点击小视频观看刚才错过的爆款商品的视频介绍，从而能够帮助用户快速了解爆款商品。同时也支持用户点击列表或者购买按钮，直接跳转到商品详情页，通过从众心理，吸引用户购买。
图8A为本申请实施例显示商品推荐弹窗的界面示意图，如图8A所示，弹窗801中的显示内容包括直播开始到现在卖的最火的top3商品的商品信息，方便后面进来的用户看到本场卖的爆款商品，而不会错过任何精彩的片段，利用从众心理，吸引用户查看购买。
商品信息可以包括商品预览图，商品昵称，商品价格，商品购买人数，和主播刚才介绍此商品的小视频的视频信息，其中，视频信息至少包括视频的播放时长802和观看入口803。
图8B为本申请实施例点击弹窗的小视频观看入口后的界面示意图，在点击8A中的观看入口803后，会显示如图8B所示的，自动录制生成的主播介绍此商品的小视频详情页。在该页面中，可以点击播放按钮811，从而可以直接播放查看小视频，方便后面进来直播间的用户快速的了解当前直播间热卖的爆款商品。
在本申请实施例提供的直播中的信息推荐方法中，通过语音识别主播直播过程中的关键字，智能录制主播介绍商品的小视频片段，生成带有商品卖点的视频和直播间的热销top3的商品信息，并在当新用户进入直播间，观看一定时长后将热销的商品信息通过弹窗推荐给用户，展现目前直播间热销的产品及销量，商品介绍小视频(可点击小窗播放)，利用从众心理，吸引用户查看购买，进而可以大大提高直播间爆款商品的转化率，同时也给晚进直播间的用户一次选择的机会。
下面说明软件模块的示例性结构，在一些实施例中，如图2所示，装置140中的软件模块，即为多媒体数据处理装置90可以包括：
第一展示模块91，用于响应于针对直播间的入口的触发操作，根据获取的所述直播间的直播流数据，并在播放界面中展示所述直播间实时的直播内容；
第一获取模块92，用于根据所述直播间中已直播内容所包括的对象，获取推荐信息；
第二展示模块93，用于当所述直播间达到所述推荐时机时，展示对应所述直播间的信息推荐界面，并在所述信息推荐界面中展示所述推荐信息。
在一些实施例中，所述装置还包括：
第一确定模块，用于当进入直播间的观看时长达到预设的第一时长阈值时，确定达到推荐时机；或者，
第二确定模块，用于至少基于进入直播间的用户的画像数据和行为信息，确定第二时长阈值；
第三确定模块，用于当进入直播间的观看时长达到所述第二时长阈值时，确定达到推荐时机。
在一些实施例中，所述第二模块还用于：
基于进入直播间的用户的画像数据，确定所述用户的偏好信息；
基于所述行为信息，确定所述用户在所述直播间的参与程度系数；
基于所述用户的偏好信息与参与程度系数，对所述第一时长阈值进行调整，得到第二时长阈值。
在一些实施例中，所述装置还包括：
第四获取模块，用于获取正在播放的直播视频的视频特征；
第四确定模块，用于基于所述视频特征，确定在直播中出现预设的场景时，确定达到推荐时机。
在一些实施例中，所述装置还包括：
第三展示模块，用于响应于对时长阈值进行设置的触控操作，展示阈值设置界面；
第五确定模块，用于基于在所述阈值界面的设置操作，确定用户设置的第一时长阈值。
在一些实施例中，所述第一获取模块还用于：
根据所述直播间中已直播内容所包括的对象，确定满足推荐条件的目标对象；
获取所述目标对象的标识信息、展示视频信息、热度信息。
在一些实施例中，所述第一获取模块还用于：
获取在所述直播间中已直播内容中涉及的各个对象的销量信息和关注度信息；
基于各个对象的销量信息和关注度信息，对所述各个对象进行热度排序；
将热度最高的前N个商品确定为满足推荐条件的目标对象，其中N为正整数。
在一些实施例中，所述第一获取模块还用于：
获取所述用户的画像数据和所述用户的关注行为数据；
基于所述画像数据和所述关注行为数据，从进行热度排序后的各个对象中确定满足推荐条件的目标对象。
在一些实施例中，所述第一获取模块还用于：
获取在所述直播视频的播放期间已推荐的对象；
从所述直播间中已直播内容中涉及的对象中除去已推荐的对象后得到的对象集合中，确定满足推荐条件的目标对象。
在一些实施例中，所述第二展示模块还用于：
当所述直播视频是以全屏形式播放且达到所述推荐时机时，在所述直播视频的播放界面加载浮层，并在所述浮层中展示所述推荐信息；
当所述直播视频以非全屏形式播放且达到所述推荐时机时，在所述直播视频的播放界面之外的显示区域展示对应所述直播间的信息推荐界面，并在所述信息推荐界面中展示所述推荐信息。
作为本申请实施例提供的方法采用硬件实施的示例，本申请实施例所提供的方法可以直接采用硬件译码处理器形式的处理器410来执行完成，例如，被一个或多个应用专用集成电路(ASIC，Application Specific Integrated Circui t)、DSP、可编程逻辑器件(PLD，Programmable Logic Device)、复杂可编程逻辑器件(CPLD，Complex ProgrammableLogic Device)、现场可编程门阵列(FPGA，Field-Programmable Gate Array)或其他电子元件执行实现本申请实施例提供的方法。
在一些实施例中，再提供一种直播中的信息推荐装置，所述装置包括：
第二获取模块，用于获取主播客户端发送的直播流数据和直播间当前显示的对象；
匹配模块，用于将所述直播流数据和所述对象进行匹配，得到第一匹配结果；
第三获取模块，用于当所述第一匹配结果表征匹配成功时，获取所述对象对应的展示视频；
第一确定模块，用于根据所述直播间中已直播内容所包括的对象，确定推荐信息；其中，所述推荐信息至少包括待推荐的目标对象的展示视频信息；
发送模块，用于当到达推荐时机时，向观众客户端发送所述推荐信息。
在一些实施例中，所述匹配模块还用于：
将所述直播流数据中的音频数据和所述对象信息进行匹配，得到第一匹配结果；或者，
将所述直播流数据中的图像数据和所述对象信息进行匹配，得到第一匹配结果。
在一些实施例中，所述第三获取模块，还用于：
当所述第一匹配结果表征匹配成功时，向主播客户端发送开始录制视频的第一通知消息；
间隔第一预设时长再次将主播客户端发送的直播流数据和直播间当前显示的对象进行匹配，得到第二匹配结果；
当所述第二匹配结果表征匹配失败时，向主播客户端发送结束视频录制的第二通知消息；
接收主播客户端发送的所述对象对应的展示视频。
本申请实施例提供一种存储有可执行指令的存储介质，其中存储有可执行指令，当可执行指令被处理器执行时，将引起处理器执行本申请实施例提供的方法，例如，如图***示出的方法。
在一些实施例中，存储介质可以是FRAM、ROM、PROM、EPROM、EE PROM、闪存、磁表面存储器、光盘、或CD-ROM等存储器；也可以是包括上述存储器之一或任意组合的各种设备。
在一些实施例中，可执行指令可以采用程序、软件、软件模块、脚本或代码的形式，按任意形式的编程语言(包括编译或解释语言，或者声明性或过程性语言)来编写，并且其可按任意形式部署，包括被部署为独立的程序或者被部署为模块、组件、子例程或者适合在计算环境中使用的其它单元。
作为示例，可执行指令可以但不一定对应于文件系统中的文件，可以可被存储在保存其它程序或数据的文件的一部分，例如，存储在超文本标记语言(H TML，Hyper TextMarkup Language)文档中的一个或多个脚本中，存储在专用于所讨论的程序的单个文件中，或者，存储在多个协同文件(例如，存储一个或多个模块、子程序或代码部分的文件)中。
作为示例，可执行指令可被部署为在一个计算设备上执行，或者在位于一个地点的多个计算设备上执行，又或者，在分布在多个地点且通过通信网络互连的多个计算设备上执行。
以上所述，仅为本申请的实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。凡在本申请的精神和范围之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均包含在本申请的保护范围之内。

Claims (15)

1.一种直播中的信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
响应于针对直播间的入口的第一触发操作，根据获取的所述直播间的直播流数据，并在播放界面中展示所述直播间实时的直播内容；
根据所述直播间中已直播内容所包括的对象，获取推荐信息；
当所述直播间达到信息推荐的推荐时机时，展示所述直播间对应的信息推荐界面，并在所述信息推荐界面中展示所述推荐信息。
2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当进入直播间的观看时长达到预设的第一时长阈值时，确定达到推荐时机；或者，
至少基于进入直播间的用户的画像数据和行为信息，确定第二时长阈值；
当进入直播间的观看时长达到所述第二时长阈值时，确定达到推荐时机。
3.根据权利要求2中所述的方法，其特征在于，所述至少基于进入直播间的用户的画像数据和行为信息，确定第二时长阈值，包括：
基于进入直播间的用户的画像数据，确定所述用户的偏好信息；
基于所述行为信息，确定所述用户在所述直播间的参与程度系数；
基于所述用户的偏好信息与参与程度系数，对所述第一时长阈值进行调整，得到第二时长阈值。
4.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取正在播放的直播视频的视频特征；
基于所述视频特征，确定在直播中出现预设的场景时，确定达到推荐时机。
5.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
响应于对时长阈值进行设置的第二触控操作，展示阈值设置界面；
基于在所述阈值设置界面的设置操作，确定用户设置的第一时长阈值。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述直播间中已直播内容所包括的对象，获取推荐信息，包括：
根据所述直播间中已直播内容所包括的对象，确定满足推荐条件的目标对象；
获取所述目标对象的标识信息、展示视频信息、热度信息。
7.根据权利要求6中所述的方法，其特征在于，所述根据所述直播间中已直播内容所包括的对象，确定满足推荐条件的目标对象，包括：
获取在所述直播间中已直播内容中涉及的各个对象的销量信息和关注度信息；
基于各个对象的销量信息和关注度信息，确定所述各个对象的热度信息；
基于各个对象的热度信息，将热度最高的前N个商品确定为满足推荐条件的目标对象，其中N为正整数。
8.根据权利要求7中所述的方法，其特征在于，所述根据所述直播间中已直播内容所包括的对象，确定满足推荐条件的目标对象，包括：
获取所述用户的画像数据和所述用户的关注行为数据；
基于所述画像数据、所述关注行为数据和各个对象的热度信息确定满足推荐条件的目标对象。
9.根据权利要求7或8中所述的方法，其特征在于，所述根据所述直播间已直播内容所包括的对象，确定满足推荐条件的目标对象，包括：
获取在直播期间已推荐的对象；
从所述已直播内容所包括对象中除去已推荐的对象，得到对象集合；
从所述对象集合中确定满足推荐条件的目标对象。
10.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述当所述直播间达到所述推荐时机时，展示对应所述直播间的信息推荐界面，并在所述信息推荐界面中展示所述推荐信息，包括：
当所述直播内容是以全屏形式播放且达到所述推荐时机时，在所述播放界面加载浮层，并在所述浮层中展示所述推荐信息；
当所述直播内容以非全屏形式播放且达到所述推荐时机时，在所述播放界面之外的显示区域展示对应所述直播间的信息推荐界面，并在所述信息推荐界面中展示所述推荐信息。
11.一种直播中的信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
获取主播客户端发送的直播流数据和直播间当前展示对象的对象信息；
将所述直播流数据和所述对象信息进行匹配，得到第一匹配结果；
当所述第一匹配结果表征匹配成功时，获取所述当前展示对象对应的展示视频；
根据所述直播间中已直播内容所包括的对象，获取推荐信息；其中，所述推荐信息至少包括待推荐的目标对象的展示视频信息；
当到达推荐时机时，向观众客户端发送所述推荐信息。
12.根据权利要求11中所述的方法，其特征在于，所述将所述直播流数据和所述对象信息进行匹配，得到第一匹配结果，包括：
将所述直播流数据中的音频数据和所述对象信息进行匹配，得到第一匹配结果；或者，
将所述直播流数据中的图像数据和所述对象信息进行匹配，得到第一匹配结果。
13.根据权利要求11中所述的方法，其特征在于，所述当所述第一匹配结果表征匹配成功时，获取所述对象对应的展示视频，包括：
当所述第一匹配结果表征匹配成功时，向主播客户端发送开始录制视频的第一通知消息；
间隔第一预设时长再次将主播客户端发送的直播流数据和直播间当前显示的对象进行匹配，得到第二匹配结果；
当所述第二匹配结果表征匹配失败时，向主播客户端发送结束视频录制的第二通知消息；
接收主播客户端发送的所述对象对应的展示视频。
14.一种直播中的信息推荐设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储可执行指令；
处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现权利要求1至10或11至13任一项所述的方法。
15.一种存储介质，其特征在于，存储有可执行指令，用于引起处理器执行时，实现权利要求1至10或11至13任一项所述的方法。
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