CN112465594A - 直播交互方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

直播交互方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及人工智能领域，公开了一种直播交互方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：当检测到当前直播商品的目标直播界面开启时，向用户发送拼团提示信息；获取用户的拼团反馈信息，判断用户是否参加拼团；若参加，则生成对应的当前直播商品的购买界面；当用户在购买界面完成支付时，将用户添加至当前直播商品的拼单队列中；当到达成团期限时，判断拼单队列是否满足预设数量；若满足，将用户添加至当前直播商品的待发货队列中；若不满足，则向用户退款。本方法通过获取拼团用户的用户信息，对不同拼团用户生成对应的购买界面，实现阶梯价格，避免流量浪费，提高商品转化率，此外，本发明还涉及区块链技术，用户的用户画像可存储于区块链中。

Description

直播交互方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种直播交互方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
在线视频直播是指利用互联网网络资源进行的现场视频直播服务，通过现场的视频拍摄同步发布到网络上，用户可以同一时间在网络上看到实时的现场情况。随着移动终端的快速发展，特别是手机移动终端的快速发展，直播行业越来越受欢迎，很多用户喜欢通过移动终端设备来观看直播。随着直播行业的兴起，电商平台在手机端和Web端均已增加了互动直播购物的方式。现有的视频直播中采取直播与电商结合的方式，主播将想要展示给观众购买的商品对应图片链接展示于自己的直播间；观众在观看直播的同时，如果需要购买展示的商品，只需要点击展示于直播间的商品对应图片链接，会跳转至商品对应的电商的购物网址，便于观众进行购买。然而在带货直播中，主播吆喝介绍产品来进行推销，或开展“抢购”类活动，来达到促成交易的目的。这种依靠主播人气宣传或促销买卖的方式转化率较低。
发明内容
本发明的主要目的在于解决现有的直播购物方式商品转换率低的技术问题。所述直播交互方法包括：
当检测到当前直播商品的目标直播界面开启时，向参加直播的用户发送拼团提示信息和所述当前直播商品的商品信息；
获取所述用户的拼团反馈信息，根据所述拼团反馈信息判断所述用户是否参加拼团；
若所述用户参加拼团，则获取所述用户的用户信息，并根据所述用户信息和所述商品信息生成对应的所述当前直播商品的购买界面；
当所述用户在当前直播商品的购买界面完成支付时，向所述用户发送支付成功信息，并将所述用户添加至所述当前直播商品的拼单队列中；
当到达预设的所述当前直播商品的成团期限时，判断所述拼单队列是否满足预设数量；
若满足，则向所述用户发送预设的拼团成功信息，并将所述用户添加至所述当前直播商品的待发货队列中；
若不满足，则向所述用户发送预设的拼团失败信息，并向所述用户退款。
可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述获取所述用户的用户信息，并根据所述用户信息生成对应的所述当前直播商品的购买界面包括：
获取所述用户的用户画像、所述用户在所述当前直播商品在所述目标直播界面进行直播阶段的行为数据和所有当前直播商品的商品信息；
将所述用户画像输入至预设的各所述当前直播商品对应的优惠券预测模型，计算所述用户使用所述当前直播商品对应的优惠券的概率；
根据所述概率以及所述优惠券对应类型的成本，计算出所述优惠券的回报值；
将所述行为数据输入预置的意向度模型，得到所述用户对所述当前直播商品的购买意向度；
根据所述购买意向度和所述回报值，计算所述用户购买当前直播商品的转化率；
根据所述转化率和当前直播商品的商品信息，为所述用户生成对应购买界面，其中，所述购买界面包括所述当前直播商品的成团期限和对应的优惠券。
可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，在所述获取所述用户的用户信息，并根据所述用户信息生成对应的所述当前直播商品的购买界面之前，还包括：
获取所述用户的已消费的商品类别信息和商品标签；
根据所述商品类别消息和所述商品标签分别确定对应的第一偏好权重和第二偏权重；
根据与所述第一偏好权重和第二偏好权重，生成所述用户的用户画像。
可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述根据所述商品类别消息和所述商品标签分别确定对应的第一偏好权重和第二偏权重包括：
获取所述用户已消费商品对应的时间衰变因子；
根据所述商品类别消息和所述时间衰变因子，确定所述第一偏好权重；
根据所述商品标签和所述时间衰变因子，确定所述第二偏好权重。
可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述根据所述概率以及所述优惠券对应类型的成本，计算出所述优惠券的回报值包括：
根据所述概率和观看所述目标直播界面的用户数量以及所述优惠券的平均收益，确定将所述优惠券推送给观看所述目标直播界面的所有用户的收益；
根据所述概率和所述用户数量以及所述优惠券对应类型的成本，确定将所述优惠券推送给观看所述目标直播界面的所有用户的推送成本；
根据所述收益与所述推送成本，确定将所述优惠券推送给观看所述目标直播界面的用户的回报值。
可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，在所述获取所述用户的用户信息，并根据所述用户信息生成对应的所述当前直播商品的购买界面之后，还包括：
将所述购买界面的导购链接插入所述目标直播界面的直播流中；
将所述当前直播商品的商品信息发送至目标直播界面的预设显示区域；
当监测到所述预设显示区域被点击时，通过所述直播流显示所述购买界面。
可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述优惠券预测模型通过以下步骤训练得到：
获取模型训练需要的正样本和负样本，其中所述正样本为已使用所述优惠券的样本用户的用户画像，所述负样本为已接收但未使用所述优惠券的样本用户的用户画像；
根据预设的比例从所述正样本和所述负样本中随机抽取训练集和测试集；
根据所述训练集训练得到所述优惠券对应的优惠券预测模型；
根据所述测试集对所述优惠券预测模型进行模型性能评价。
本发明第二方面提供了一种直播交互装置，包括：
拼团提示模块，用于当检测到当前直播商品的目标直播界面开启时，向参加直播的用户发送拼团提示信息和所述当前直播商品的商品信息；
获取模块，用于获取所述用户的拼团反馈信息，根据所述拼团反馈信息判断所述用户是否参加拼团；
页面生成模块，用于当所述用户参加拼团，则获取所述用户的用户信息，并根据所述用户信息生成对应的所述当前直播商品的购买界面；
队列添加模块，用于当所述用户在当前直播商品的购买界面完成支付时，向所述用户发送支付成功信息，并将所述用户添加至所述当前直播商品的拼单队列中；
判断模块，用于在预设的所述当前直播商品的成团期限时，判断所述拼单队列是否满足预设数量；
拼团成功模块，用于当所述拼单队列满足预设数量，向所述用户发送预设的拼团成功信息，并将所述用户添加至所述当前直播商品的待发货队列中；
拼团失败模块，用于当所述拼单队列不满足预设数量，向所述用户发送预设的拼团失败信息，并向所述用户退款。
可选的，在本发明第二方面的第一种实现方式中，所述页面生成模块包括：
信息获取单元，用于获取所述用户的用户画像、所述用户在所述当前直播商品在所述目标直播界面进行直播阶段的行为数据和所有当前直播商品的商品信息；
概率计算单元，用于将所述用户画像输入至预设的各所述当前直播商品对应的优惠券预测模型，计算所述用户使用所述当前直播商品对应的优惠券的概率；
回报值计算单元，用于根据所述概率以及所述优惠券对应类型的成本，计算出所述优惠券的回报值；
意向度计算单元，用于将所述行为数据输入预置的意向度模型，得到所述用户对所述当前直播商品的购买意向度；
转化率计算单元，用于根据所述购买意向度和所述回报值，计算所述用户购买当前直播商品的转化率；
购买界面单元，用于根据所述转化率和当前直播商品的商品信息，为所述用户生成对应购买界面，其中，所述购买界面包括所述当前直播商品的成团期限和对应的优惠券。
可选的，在本发明第二方面的第二种实现方式中，所述直播交互装置还包括用户画像模块，所述用户画像模块具体用于：
获取所述用户的已消费的商品类别信息和商品标签；
根据所述商品类别消息和所述商品标签分别确定对应的第一偏好权重和第二偏权重；
根据与所述第一偏好权重和第二偏好权重，生成所述用户的用户画像。
可选的，在本发明第二方面的第三种实现方式中，所述用户画像模块具体还用于：
获取所述用户已消费商品对应的时间衰变因子；
根据所述商品类别消息和所述时间衰变因子，确定所述第一偏好权重；
根据所述商品标签和所述时间衰变因子，确定所述第二偏好权重。
可选的，在本发明第二方面的第四种实现方式中，所述回报值计算单元具体用于：
根据所述概率和观看所述目标直播界面的用户数量以及所述优惠券的平均收益，确定将所述优惠券推送给观看所述目标直播界面的所有用户的收益；
根据所述概率和所述用户数量以及所述优惠券对应类型的成本，确定将所述优惠券推送给观看所述目标直播界面的所有用户的推送成本；
根据所述收益与所述推送成本，确定将所述优惠券推送给观看所述目标直播界面的用户的回报值。
可选的，在本发明第二方面的第五种实现方式中，所述直播交互装置还包括直播模块，所述直播模块具体用于：
将所述购买界面的导购链接插入所述目标直播界面的直播流中；
将所述当前直播商品的商品信息发送至目标直播界面的预设显示区域；
当监测到所述预设显示区域被点击时，通过所述直播流显示所述购买界面。
可选的，在本发明第二方面的第六种实现方式中，所述直播交互装置还包括模型训练模块，所述模型训练模块具体用于：
获取模型训练需要的正样本和负样本，其中所述正样本为已使用所述优惠券的样本用户的用户画像，所述负样本为已接收但未使用所述优惠券的样本用户的用户画像；
根据预设的比例从所述正样本和所述负样本中随机抽取训练集和测试集；
根据所述训练集训练得到所述优惠券对应的优惠券预测模型；
根据所述测试集对所述优惠券预测模型进行模型性能评价。
本发明第三方面提供了一种直播交互设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述直播交互设备执行上述的直播交互方法。
本发明的第四方面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中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的直播交互方法。
本发明的技术方案中，当检测到当前直播商品的目标直播界面开启时，向参加直播的用户发送拼团提示信息和所述当前直播商品的商品信息；获取所述用户的拼团反馈信息，根据所述拼团反馈信息判断所述用户是否参加拼团；若所述用户参加拼团，则获取所述用户的用户信息，并根据所述用户信息和所述商品信息生成对应的所述当前直播商品的购买界面；当所述用户在当前直播商品的购买界面完成支付时，向所述用户发送支付成功信息，并将所述用户添加至所述当前直播商品的拼单队列中；当到达预设的所述当前直播商品的成团期限时，判断所述拼单队列是否满足预设数量；若满足，则向所述用户发送预设的拼团成功信息，并将所述用户添加至所述当前直播商品的待发货队列中；若不满足，则向所述用户发送预设的拼团失败信息，并向所述用户退款，本方法通过获取拼团用户的用户信息，对不同拼团用户生成对应的购买界面，实现阶梯价格，避免流量浪费，提高商品转化率。
附图说明
图1为本发明实施例中直播交互方法的第一个实施例示意图；
图2为本发明实施例中直播交互方法的第二个实施例示意图；
图3为本发明实施例中直播交互方法的第三个实施例示意图；
图4为本发明实施例中直播交互方法的第四个实施例示意图；
图5为本发明实施例中直播交互装置的一个实施例示意图；
图6为本发明实施例中直播交互装置的另一个实施例示意图；
图7为本发明实施例中直播交互设备的一个实施例示意图。
具体实施方式
本发明的技术方案中，当检测到当前直播商品的目标直播界面开启时，向参加直播的用户发送拼团提示信息和所述当前直播商品的商品信息；获取所述用户的拼团反馈信息，根据所述拼团反馈信息判断所述用户是否参加拼团；若所述用户参加拼团，则获取所述用户的用户信息，并根据所述用户信息和所述商品信息生成对应的所述当前直播商品的购买界面；当所述用户在当前直播商品的购买界面完成支付时，向所述用户发送支付成功信息，并将所述用户添加至所述当前直播商品的拼单队列中；当到达预设的所述当前直播商品的成团期限时，判断所述拼单队列是否满足预设数量；若满足，则向所述用户发送预设的拼团成功信息，并将所述用户添加至所述当前直播商品的待发货队列中；若不满足，则向所述用户发送预设的拼团失败信息，并向所述用户退款，本方法通过获取拼团用户的用户信息，对不同拼团用户生成对应的购买界面，实现阶梯价格，避免流量浪费，提高商品转化率。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中直播交互方法的第一个实施例包括：
101、当检测到当前直播商品的目标直播界面开启时，向参加直播的用户发送拼团提示信息和当前直播商品的商品信息和当前直播商品的商品信息；
可以理解的是，本发明的执行主体可以为直播交互装置，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。
需要强调的是，为保证上述用户的私密和安全性，上述用户的用户信息可以存储于一区块链的节点中。
在本实施例中，购物类直播的过程中，会有不同的直播商品，每种直播商品的直播时间不同，观看直播的用户也会不同，将用户观看的直播商品定义为当前直播商品，当当前直播商品的直播界面开始时，会自动向用户发出拼团提示信息，例如“当前直播商品为XXX，尊敬的用户，请问您是否需要进行拼团”，并在该信息下设置“是”“否”两个选项供用户进行选择。
在本实施例中，可以在上述直播界面刚开启的时候，便对直播商品的商品信息进行获取，当然，也可以在上述直播界面开启之后，按照预设的获取周期，定期地获取一种或多种直播商品的商品信息，其次，也可以是不定时地对目标商品的商品信息进行获取，所述商品信息主要为商品的价格、商品的标签、商品的好评度等，将商品信息发送给用户，方便用户根据商品信息进行是否参加拼团的选择。
102、获取用户的拼团反馈信息，根据拼团反馈信息判断用户是否参加拼团；
在本实施例中，当用户接受到拼团拼团提示信息后，获取用户选择的选项，当用户选择“是”时，则向服务器反馈用户参加拼团的拼团反馈信息，若用户选择“否”，则向服务器反馈用户不参加拼团的反馈信息。
103、若用户参加拼团，则获取用户的用户信息，并根据用户信息和商品信息生成对应的当前直播商品的购买界面；
在本实施例中，当用户选择选项“是”，则代表用户参加拼团，则获取用户的用户信息，所述用户信息包括用户的用户画像和用户在当前直播商品的目标直播界面的行为数据，所述用户画像为根据用户的历史消费行为数据抽象出来的用户偏好信息，可以用于代表所述用户对各类商品类别以及各类商品标签的偏好程度，其中所述各类商品类别以及各类商品标签可以根据实际需求进行设定，例如，预设的商品类别可以为衣、食、住、用、行，或者是分为食品类、服装类、鞋帽类、日用品类、家具类、家用电器类、纺织品类、五金电料类、厨具类等等，预设的各类商品标签可以为内容为“小米”“华为”的各类标签等等。
在本实施例中，由于购买界面是根据用户的用户信息生成的，用户数据包括行为数据和用户画像，而每个用户在直播界面的行为数据是不同的，事先生成的用户画像也是不同的，所以生成的购买界面也是不同的，通过不同的购买界面实现不同用户对当前直播商品购买的阶梯价格。
104、当用户在当前直播商品的购买界面完成支付时，向用户发送支付成功信息，并将用户添加至当前直播商品的拼单队列中；
在本实施例中，将购买界面发送给对应的用户后，可以在一定时间内不间断的校验用户是否付款，若在规定时间内用户付款，则将用户添加至当前直播商品的拼单队列中，所述拼单队列中都是对当前直播商品进行付款的用户。
105、当到达预设的当前直播商品的成团期限时，判断拼单队列是否满足预设数量；
在本实施例中，预设有成团期限，在成团期限内，在时间到达成团期限时，根据拼单队列中用户的数量判断是否拼单成功，当拼单队列中人数过少时，当前直播商品的商家进行交易可能出现亏损，故拼单失败。
106、若满足，则向用户发送预设的拼团成功信息，并将用户添加至当前直播商品的待发货队列中；
107、若不满足，则向用户发送预设的拼团失败信息，并向用户退款。
在本实施例中，当拼单失败时，向用户发送的拼单失败信息中还可以添加当前直播商品的上一阶梯价格，用户根据上一阶梯价格判断是否还要购买当前直播商品，避免当前直播商品卖不出去，保障商家利益。
在本实施例中，当检测到当前直播商品的目标直播界面开启时，向参加直播的用户发送拼团提示信息和所述当前直播商品的商品信息；获取所述用户的拼团反馈信息，根据所述拼团反馈信息判断所述用户是否参加拼团；若所述用户参加拼团，则获取所述用户的用户信息，并根据所述用户信息和所述商品信息生成对应的所述当前直播商品的购买界面；当所述用户在当前直播商品的购买界面完成支付时，向所述用户发送支付成功信息，并将所述用户添加至所述当前直播商品的拼单队列中；当到达预设的所述当前直播商品的成团期限时，判断所述拼单队列是否满足预设数量；若满足，则向所述用户发送预设的拼团成功信息，并将所述用户添加至所述当前直播商品的待发货队列中；若不满足，则向所述用户发送预设的拼团失败信息，并向所述用户退款，本方法通过获取拼团用户的用户信息，对不同拼团用户生成对应的购买界面，实现阶梯价格，避免流量浪费，提高商品转化率。
请参阅图2，本发明实施例中直播交互方法的第二个实施例包括：
201、当检测到当前直播商品的目标直播界面开启时，向参加直播的用户发送拼团提示信息和当前直播商品的商品信息；
202、获取用户的拼团反馈信息，根据拼团反馈信息判断用户是否参加拼团；
203、若用户参加拼团，则获取用户的用户画像、用户在当前直播商品在目标直播界面进行直播阶段的行为数据和所有当前直播商品的商品信息；
204、将用户画像输入至预设的各当前直播商品对应的优惠券预测模型，计算用户使用当前直播商品对应的优惠券的概率；
在本实施例中，所述优惠券是需要推送给用户的优惠券，每个直播商品都有对应的一定满减数额的优惠券，同一商品对不同用户生成不同的阶梯价格主要是通过向不同的用户提供不同的优惠券实现，通过计算用户使用优惠券的概率的回报值，判断是否需要对用户推送该商品的优惠券。
所述和所述优惠券预测模型可以是一一对应的关系，优惠券对应的优惠券预测模型，是用于预测用户使用所述优惠券的概率的算法模型，其可以以用户的用户画像为输入，对用户使用所述优惠券的概率进行预测并输出。
在实际应用中，将用户的用户画像输入到各优惠券的优惠券预测模型中，具体的，对于每张优惠券，可先获取优惠券ID，并轮询该优惠券ID是否存在与所述优惠券对应的优惠券预测模型，若存在，则将用户画像输入到该优惠券预测模型中。
所述优惠券预测模型可以是以已使用所述优惠券的样本用户的用户画像为正样本，以接收到但是未使用所述优惠券的样本用户为负样本进行模型训练得到，具体的可以将所述优惠券发送给若干的样本用户，再接收各样本用户的用户行为数据。
所述优惠券预测模型包括XGBoost模型、FM模型、FFM模型、以及DeepFM模型中的任意一种，通过所述各类模型构建分类树，优惠券对应的优惠券预测模型集成有多个分类树，将该用户的用户画像输入到优惠券对应的优惠券预测模型中后，根据该用户的第一偏好权重以及第二偏好权重，针对每棵分类树，从该分类树的根节点开始，遍历其叶子节点，直至获取到该分类树对应的预测结果，再将优惠券预测模型中的各分类树对应的预测结果累加，得到该优惠券预测模型的预测结果，也就是优惠券预测模型所预测的该用户使用所述优惠券的概率。
在本实施例中，当所述优惠券预测模型为XGBoost模型时，所述优惠券预测模型的训练过程可以通过以下步骤实现：获取模型训练需要的正样本和负样本，其中所述正样本为已使用所述优惠券的样本用户的用户画像，所述负样本为已接收但未使用所述优惠券的样本用户的用户画像；根据预设的比例从所述正样本和所述负样本中随机抽取训练集和测试集；根据所述训练集训练得到所述优惠券对应的优惠券预测模型；根据所述测试集对所述优惠券预测模型进行模型性能评价。
当所述优惠券预测模型为XGBoost模型时，预定比例可根据实际需求预先设定，比如可设为9:1，即训练集的样本数目与测试集的样本数目的比例为9:1，在此比例下得到的优惠券预测模型具有优异的性能。针对模型的优化目标，可选用AUC(Area Under Curve)这一模型评价指标。其中，AUC被定义为ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线下面区域的面积，可用于评价二值分类器(Binary Classifier)的优劣。
在实际应用中，可将XGBoost模型中的树的最高深度设为5层，训练过程中的迭代次数为100次。在该步骤中，对XGBoost模型进行模型训练可涉及梯度提升决策树算法，其中训练集T＝{(X1，Y1),(X2，Y2),……(Xn，Yn)},其中i＝1，2，3，…，N(N表示训练集中样本的总数目)。Xi表示第i个样本用户的用户画像，Yi表示第i个样本的标准结果(即表征第i个样本用户使用优惠券的概率，Yi可为1或0)。输出为回归树，其中确定回归树的过程涉及到初始化，并估计回归树的叶节点区域，利用线性搜索估计叶节点区域的值，使损失函数极小化，在每个叶节点区域求出最优的c值，根据所述c值计算得到最终回归树。
205、根据概率和观看目标直播界面的用户数量以及优惠券的平均收益，确定将优惠券推送给观看目标直播界面的所有用户的收益；
206、根据概率和用户数量以及优惠券对应类型的成本，确定将优惠券推送给观看目标直播界面的所有用户的推送成本；
207、根据收益与推送成本，确定将优惠券推送给观看目标直播界面的用户的回报值；
在本实施例中，当服务器确定当前优惠券的使用概率后，便可计算所述优惠券对应该用户的回报值。以便后续确定将哪个优惠券作为目标优惠券给该用户。其中确定该用户使用该优惠券的内容进行购物的概率(即，使用所述优惠券执行购买行为的概率)，之后根据所述优惠券的成本(如，所述优惠券的内容对应的优惠金额)以及该用户对应用户类型的用户数量，确定该使用所述优惠券的内容进行购物时，平台所需要花费的成本。
最后根据交易数量与成本的比值，确定对于该用户，所述优惠券促成单笔交易的成本。也就是，当该用户接收到所述优惠券后，该推送优惠券能促成该用户进行消费的成本。并将此作为所述优惠券对应该用户的回报值。
208、将行为数据输入预置的意向度模型，得到用户对当前直播商品的购买意向度；
在本实施例中，意向度模型通过构建神经网络模型实现，以用户的网络行为数据为自变量，用户的意向度为因变量，利用历史发生数据进行训练得到意向度模型，也即得到用户的网络行为数据与购买意向之间的关系。
209、根据购买意向度和回报值，计算用户购买当前直播商品的转化率；
在本实施例中，当前直播商品可以设置有多种额度的优惠券，每种优惠券的回报值通过对应的优惠券预测模型计算使用概率得到，通过设置对购买意向度和回报值对应转化率的权重，计算该优惠券的转化率。例如，设置购买意向度的权重为0.4，回报值的权重为0.6，则转化率＝0.4×购买意向度+0.6×回报值。
210、根据转化率和当前直播商品的商品信息，为用户生成对应购买界面，其中，购买界面包括当前直播商品的成团期限和对应的优惠券；
在本实施例中，根据当前直播商品的不同额度的优惠券的转化率，确定对于该用户购买当前直播商品应该推送哪种额度的优惠券，对于同一商品不同用户推送不同额度的优惠券，实现阶梯价格的效果。
211、当用户在当前直播商品的购买界面完成支付时，向用户发送支付成功信息，并将用户添加至当前直播商品的拼单队列中；
212、当到达预设的当前直播商品的成团期限时，判断拼单队列是否满足预设数量；
213若满足，则向用户发送预设的拼团成功信息，并将用户添加至当前直播商品的待发货队列中；
214、若不满足，则向用户发送预设的拼团失败信息，并向用户退款。
本实施例在上一实施例的基础上，详细描述了获取用户的用户信息，并根据用户信息生成对应的当前直播商品的购买界面的过程，通过获取用户的用户画像、用户在当前直播商品在目标直播界面进行直播阶段的行为数据和所有当前直播商品的商品信息；将用户画像输入至预设的各当前直播商品对应的优惠券预测模型，计算用户使用当前直播商品对应的优惠券的概率；根据概率以及优惠券对应类型的成本，计算出优惠券的回报值；将行为数据输入预置的意向度模型，得到用户对当前直播商品的购买意向度；根据购买意向度和回报值，计算用户购买当前直播商品的转化率；根据转化率和当前直播商品的商品信息，为用户生成对应购买界面，其中，购买界面包括当前直播商品的成团期限和对应的优惠券。本方法通过将用户画像优惠券预测模型，判断用户使用各种当前直播商品的优惠券的概率，根据概率进而推算出转化率，根据转化率为用户推送当前直播商品的不同类型的优惠券，由于不同的用户的用户画像的不同，进而实现当前直播商品对不同用户的阶梯价格，避免流量浪费，同时对用户的行为数据进行提取，提高了信息提取率，通过预设的意向度模型计算潜在客户购买商品的意向度。
请参阅图3，本发明实施例中直播交互方法的第三个实施例包括：
301、当检测到当前直播商品的目标直播界面开启时，向参加直播的用户发送拼团提示信息和当前直播商品的商品信息；
302、获取用户的拼团反馈信息，根据拼团反馈信息判断用户是否参加拼团；
303、若用户参加拼团，则获取用户的已消费的商品类别信息和商品标签；
304、获取用户已消费商品对应的时间衰变因子；
305、根据商品类别消息和时间衰变因子，确定第一偏好权重；
306、根据商品标签和时间衰变因子，确定第二偏好权重；
在本实施例中，在该步骤中，在确定第一偏好权重和第二偏好权重时，还可以获取用户已消费的商品对应的时间衰减因子，其中，商品的消费时间点距离当前时间点越远，该商品对应的时间衰减因子越大，反之商品的点击时间点距离当前时间点越近，时间衰减因子越小，所述时间衰减因子可用于体现用户已消费的商品对生成该用户的用户画像的重要性随着时间逐渐降低。将时间衰减因子作为生成用户画像的考虑因素，所生成的用户画像能够更贴近用户的实际情况，有利于提高确定用户是否为潜在客户的准确性。
在实际应用中，可根据预定的更新周期对已存储的用户画像进行更新。更新周期可根据实际需求预先设定。比如，更新周期设为1天，则每隔一天更新一次已存储的用户画像，更新该用户的当前用户画像，具体可以是将该用户的当前用户画像中与该商品所属的商品类别对应的当前第一偏好权重增加权重调整值，并将该用户的当前用户画像中与该商品携带的商品标签对应的当前第二偏好权重增加权重调整值。其中，权重调整值为正数，具体可根据实际需求预先设定。
307、根据与第一偏好权重和第二偏好权重，生成用户的用户画像；
在本实施例中，在该步骤中，所述第一偏好权重与所述预订商品类别可以是一对一的对应关系。所述第一偏好权重可以用于表征目标用户对相应商品类别的偏好程度，所述第二偏好权重与所述预订商品标签可以是一对一的对应关系。所述第二偏好权重可以用于表征目标用户对相应商品标签的偏好程度。所述商品类别的信息，可由人工确定(比如由编辑人员确定)，也可采用任何可能的算法分类方式确定。所述商品标签，可用于描述该商品中的关键内容。商品标签具体可以是商品中的关键词。商品标签可由人工确定(比如由编辑人员确定)，也可采用任何可能的标签提取方式确定，也就是说，目标用户的用户画像可包括由该目标用户分别对各预定商品类别的第一偏好权重、以及该目标用户分别对各预定商品标签的第二偏好权重组合形成的文件。
在实际应用中，可在生成目标用户的用户画像后存储该用户画像，后续需要使用目标用户的用户画像时，从已存储的各用户画像中读取该目标用户的用户画像即可，而无需再临时执行根据该目标用户已消费商品的商品类别信息及携带的商品标签生成用户画像的步骤。
308、根据用户信息、商品信息、用户画像生成对应的当前直播商品的购买界面；
309、当用户在当前直播商品的购买界面完成支付时，向用户发送支付成功信息，并将用户添加至当前直播商品的拼单队列中；
310、当到达预设的当前直播商品的成团期限时，判断拼单队列是否满足预设数量；
311、若满足，则向用户发送预设的拼团成功信息，并将用户添加至当前直播商品的待发货队列中；
312、若不满足，则向用户发送预设的拼团失败信息，并向用户退款。
本实施例在前实施例的基础上，详细描述了生成用户的用户画像的过程，通过获取所述用户的已消费的商品类别信息和商品标签；根据所述商品类别消息和所述商品标签分别确定对应的第一偏好权重和第二偏权重；根据与所述第一偏好权重和第二偏好权重，生成所述用户的用户画像。通过本方法加入的时间因子，用户对已消费商品的偏好权重随时间的增加而降低，使得生成的用户画像能够准确描述用户，将用户画像生成的购买界面也更加准确。
请参阅图4，本发明实施例中直播交互方法的第四个实施例包括：
401、当检测到当前直播商品的目标直播界面开启时，向参加直播的用户发送拼团提示信息和当前直播商品的商品信息；
402、获取用户的拼团反馈信息，根据拼团反馈信息判断用户是否参加拼团；
403、若用户参加拼团，则获取用户的用户信息，并根据用户信息和商品信息生成对应的当前直播商品的购买界面；
404、将购买界面的导购链接插入目标直播界面的直播流中；
405、将当前直播商品的商品信息发送至目标直播界面的预设显示区域；
406、当监测到预设显示区域被点击时，通过直播流显示购买界面；
在本实施例中，使所述导购链接显示于直播界面。具体的，在直播界面上可以显示导购链接的部分数据信息或者全部数据信息。例如，可在直播界面上显示所述导购链接中的显示标识和示例图片信息或在直播界面上显示所述导购链接中的显示标识、网络地址和示例图片信息，在将所述导购链接插入所述直播流的同时，将所述导购链接的显示时间数据插入所述直播流中，使得所述导购链接按照对应的显示时长显示于直播界面中，所述显示时间数据预先由主播根据实际情况进行设置并与导购链接具体关联。
407、当用户在当前直播商品的购买界面完成支付时，向用户发送支付成功信息，并将用户添加至当前直播商品的拼单队列中；
408、当到达预设的当前直播商品的成团期限时，判断拼单队列是否满足预设数量；
409、若满足，则向用户发送预设的拼团成功信息，并将用户添加至当前直播商品的待发货队列中；
410、若不满足，则向用户发送预设的拼团失败信息，并向用户退款。
本实施例在前实施例的基础上，增加了将购买界面加入至目标直播界面的直播流的过程，通过将所述购买界面的导购链接插入所述目标直播界面的直播流中；将所述当前直播商品的商品信息发送至目标直播界面的预设显示区域；当监测到所述预设显示区域被点击时，通过所述直播流显示所述购买界面。通过本方法，用户能够在目标直播界面查看购买界面，方便用户对商品信息的查看，以及付款。
上面对本发明实施例中直播交互方法进行了描述，下面对本发明实施例中直播交互装置进行描述，请参阅图5，本发明实施例中直播交互装置一个实施例包括：
拼团提示模块501，用于当检测到当前直播商品的目标直播界面开启时，向参加直播的用户发送拼团提示信息和所述当前直播商品的商品信息；
获取模块502，用于获取所述用户的拼团反馈信息，根据所述拼团反馈信息判断所述用户是否参加拼团；
页面生成模块503，用于当所述用户参加拼团，则获取所述用户的用户信息，并根据所述用户信息生成对应的所述当前直播商品的购买界面；
队列添加模块504，用于当所述用户在当前直播商品的购买界面完成支付时，向所述用户发送支付成功信息，并将所述用户添加至所述当前直播商品的拼单队列中；
判断模块505，用于在预设的所述当前直播商品的成团期限时，判断所述拼单队列是否满足预设数量；
拼团成功模块506，用于当所述拼单队列满足预设数量，向所述用户发送预设的拼团成功信息，并将所述用户添加至所述当前直播商品的待发货队列中；
拼团失败模块507，用于当所述拼单队列不满足预设数量，向所述用户发送预设的拼团失败信息，并向所述用户退款。
本发明实施例中，所述直播交互装置运行上述直播交互方法，所述直播交互方法包括：当检测到当前直播商品的目标直播界面开启时，向参加直播的用户发送拼团提示信息和所述当前直播商品的商品信息；获取所述用户的拼团反馈信息，根据所述拼团反馈信息判断所述用户是否参加拼团；若所述用户参加拼团，则获取所述用户的用户信息，并根据所述用户信息和所述商品信息生成对应的所述当前直播商品的购买界面；当所述用户在当前直播商品的购买界面完成支付时，向所述用户发送支付成功信息，并将所述用户添加至所述当前直播商品的拼单队列中；当到达预设的所述当前直播商品的成团期限时，判断所述拼单队列是否满足预设数量；若满足，则向所述用户发送预设的拼团成功信息，并将所述用户添加至所述当前直播商品的待发货队列中；若不满足，则向所述用户发送预设的拼团失败信息，并向所述用户退款，本方法通过获取拼团用户的用户信息，对不同拼团用户生成对应的购买界面，实现阶梯价格，避免流量浪费，提高商品转化率。
请参阅图6，本发明实施例中直播交互装置的第二个实施例包括：
拼团提示模块501，用于当检测到当前直播商品的目标直播界面开启时，向参加直播的用户发送拼团提示信息和所述当前直播商品的商品信息；
获取模块502，用于获取所述用户的拼团反馈信息，根据所述拼团反馈信息判断所述用户是否参加拼团；
页面生成模块503，用于当所述用户参加拼团，则获取所述用户的用户信息，并根据所述用户信息生成对应的所述当前直播商品的购买界面；
队列添加模块504，用于当所述用户在当前直播商品的购买界面完成支付时，向所述用户发送支付成功信息，并将所述用户添加至所述当前直播商品的拼单队列中；
判断模块505，用于在预设的所述当前直播商品的成团期限时，判断所述拼单队列是否满足预设数量；
拼团成功模块506，用于当所述拼单队列满足预设数量，向所述用户发送预设的拼团成功信息，并将所述用户添加至所述当前直播商品的待发货队列中；
拼团失败模块507，用于当所述拼单队列不满足预设数量，向所述用户发送预设的拼团失败信息，并向所述用户退款。
其中，所述页面生成模块503包括：
信息获取单元5031，用于获取所述用户的用户画像、所述用户在所述当前直播商品在所述目标直播界面进行直播阶段的行为数据和所有当前直播商品的商品信息；
概率计算单元5032，用于将所述用户画像输入至预设的各所述当前直播商品对应的优惠券预测模型，计算所述用户使用所述当前直播商品对应的优惠券的概率；
回报值计算单元5033，用于根据所述概率以及所述优惠券对应类型的成本，计算出所述优惠券的回报值；
意向度计算单元5034，用于将所述行为数据输入预置的意向度模型，得到所述用户对所述当前直播商品的购买意向度；
转化率计算单元5035，用于根据所述购买意向度和所述回报值，计算所述用户购买当前直播商品的转化率；
购买界面单元5036，用于根据所述转化率和当前直播商品的商品信息，为所述用户生成对应购买界面，其中，所述购买界面包括所述当前直播商品的成团期限和对应的优惠券。
其中，所述直播交互装置还包括用户画像模块508，所述用户画像模块508具体用于：
获取所述用户的已消费的商品类别信息和商品标签；
根据所述商品类别消息和所述商品标签分别确定对应的第一偏好权重和第二偏权重；
根据与所述第一偏好权重和第二偏好权重，生成所述用户的用户画像。
可选的，所述用户画像模块具体还用于：
获取所述用户已消费商品对应的时间衰变因子；
根据所述商品类别消息和所述时间衰变因子，确定所述第一偏好权重；
根据所述商品标签和所述时间衰变因子，确定所述第二偏好权重。
可选的，所述回报值计算单元5033具体用于：
根据所述概率和观看所述目标直播界面的用户数量以及所述优惠券的平均收益，确定将所述优惠券推送给观看所述目标直播界面的所有用户的收益；
根据所述概率和所述用户数量以及所述优惠券对应类型的成本，确定将所述优惠券推送给观看所述目标直播界面的所有用户的推送成本；
根据所述收益与所述推送成本，确定将所述优惠券推送给观看所述目标直播界面的用户的回报值。
其中，所述直播交互装置还包括直播模块509，所述直播模块509具体用于：
将所述购买界面的导购链接插入所述目标直播界面的直播流中；
将所述当前直播商品的商品信息发送至目标直播界面的预设显示区域；
当监测到所述预设显示区域被点击时，通过所述直播流显示所述购买界面。
其中，所述直播交互装置还包括模型训练模块510，所述模型训练模块510具体用于：
获取模型训练需要的正样本和负样本，其中所述正样本为已使用所述优惠券的样本用户的用户画像，所述负样本为已接收但未使用所述优惠券的样本用户的用户画像；
根据预设的比例从所述正样本和所述负样本中随机抽取训练集和测试集；
根据所述训练集训练得到所述优惠券对应的优惠券预测模型；
根据所述测试集对所述优惠券预测模型进行模型性能评价。
本实施例在上一实施例的基础上，详细描述了各个模块的具体功能以及部分模块的单元构成，通过本实施例中的各个模块的具体功能以及部分模块的单元，根据预设的用户画像和行为数据确定用户使用当前直播商品对应的优惠券购买当前直播商品的回报值和购买意向度，根据回报值和购买意向度计算用户购买当前直播商品的转化率，根据转化率的不同，推送不同的优惠券，生成不同的购买界面，避免流量浪费，同时对用户的行为数据进行提取，提高了信息提取率，通过预设的意向度模型计算潜在客户购买商品的意向度，并对不同用户的不同转化率推送不同的优惠券实现阶梯价格。此外，本发明还涉及区块链技术，用户信息可存储于区块链中。
上面图5和图6从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的中直播交互装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中直播交互设备进行详细描述。
图7是本发明实施例提供的一种直播交互设备的结构示意图，该直播交互设备700可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(centralprocessing units，CPU)710(例如，一个或一个以上处理器)和存储器720，一个或一个以上存储应用程序733或数据732的存储介质730(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器720和存储介质730可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质730的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对直播交互设备700中的一系列指令操作。更进一步地，处理器710可以设置为与存储介质730通信，在直播交互设备700上执行存储介质730中的一系列指令操作，以实现上述直播交互方法的步骤。
直播交互设备700还可以包括一个或一个以上电源740，一个或一个以上有线或无线网络接口750，一个或一个以上输入输出接口760，和/或，一个或一个以上操作系统731，例如Windows Serve，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图7示出的直播交互设备结构并不构成对本申请提供的直播交互设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述直播交互方法的步骤。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
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，上述描述的系统或装置、单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：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，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种直播交互方法，其特征在于，所述直播交互方法包括：
当检测到当前直播商品的目标直播界面开启时，向参加直播的用户发送拼团提示信息和所述当前直播商品的商品信息和所述当前直播商品的商品信息；
获取所述用户的拼团反馈信息，根据所述拼团反馈信息判断所述用户是否参加拼团；
若所述用户参加拼团，则获取所述用户的用户信息，并根据所述用户信息和所述商品信息生成对应的所述当前直播商品的购买界面；
当所述用户在当前直播商品的购买界面完成支付时，向所述用户发送支付成功信息，并将所述用户添加至所述当前直播商品的拼单队列中；
当到达预设的所述当前直播商品的成团期限时，判断所述拼单队列是否满足预设数量；
若满足，则向所述用户发送预设的拼团成功信息，并将所述用户添加至所述当前直播商品的待发货队列中；
若不满足，则向所述用户发送预设的拼团失败信息，并向所述用户退款。
2.根据权利要求1所述的直播交互方法，其特征在于，所述获取所述用户的用户信息，并根据所述用户信息生成对应的所述当前直播商品的购买界面包括：
获取所述用户的用户画像、所述用户在所述当前直播商品在所述目标直播界面进行直播阶段的行为数据和所有当前直播商品的商品信息；
将所述用户画像输入至预设的各所述当前直播商品对应的优惠券预测模型，计算所述用户使用所述当前直播商品对应的优惠券的概率；
根据所述概率以及所述优惠券对应类型的成本，计算出所述优惠券的回报值；
将所述行为数据输入预置的意向度模型，得到所述用户对所述当前直播商品的购买意向度；
根据所述购买意向度和所述回报值，计算所述用户购买当前直播商品的转化率；
根据所述转化率和当前直播商品的商品信息，为所述用户生成对应购买界面，其中，所述购买界面包括所述当前直播商品的成团期限和对应的优惠券。
3.根据权利要求2所述的直播交互方法，其特征在于，在所述获取所述用户的用户信息，并根据所述用户信息生成对应的所述当前直播商品的购买界面之前，还包括：
获取所述用户的已消费的商品类别信息和商品标签；
根据所述商品类别消息和所述商品标签分别确定对应的第一偏好权重和第二偏权重；
根据与所述第一偏好权重和第二偏好权重，生成所述用户的用户画像。
4.根据权利要求3所述的直播交互方法，其特征在于，所述根据所述商品类别消息和所述商品标签分别确定对应的第一偏好权重和第二偏权重包括：
获取所述用户已消费商品对应的时间衰变因子；
根据所述商品类别消息和所述时间衰变因子，确定所述第一偏好权重；
根据所述商品标签和所述时间衰变因子，确定所述第二偏好权重。
5.根据权利要求4所述的直播交互方法，其特征在于，所述根据所述概率以及所述优惠券对应类型的成本，计算出所述优惠券的回报值包括：
根据所述概率和观看所述目标直播界面的用户数量以及所述优惠券的平均收益，确定将所述优惠券推送给观看所述目标直播界面的所有用户的收益；
根据所述概率和所述用户数量以及所述优惠券对应类型的成本，确定将所述优惠券推送给观看所述目标直播界面的所有用户的推送成本；
根据所述收益与所述推送成本，确定将所述优惠券推送给观看所述目标直播界面的用户的回报值。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的直播交互方法，其特征在于，在所述获取所述用户的用户信息，并根据所述用户信息生成对应的所述当前直播商品的购买界面之后，还包括：
将所述购买界面的导购链接插入所述目标直播界面的直播流中；
将所述当前直播商品的商品信息发送至目标直播界面的预设显示区域；
当监测到所述预设显示区域被点击时，通过所述直播流显示所述购买界面。
7.根据权利要求6所述的直播交互方法，其特征在于，所述优惠券预测模型通过以下步骤训练得到：
获取模型训练需要的正样本和负样本，其中所述正样本为已使用所述优惠券的样本用户的用户画像，所述负样本为已接收但未使用所述优惠券的样本用户的用户画像；
根据预设的比例从所述正样本和所述负样本中随机抽取训练集和测试集；
根据所述训练集训练得到所述优惠券对应的优惠券预测模型；
根据所述测试集对所述优惠券预测模型进行模型性能评价。
8.一种直播交互装置，其特征在于，所述直播交互装置包括：
拼团提示模块，用于当检测到当前直播商品的目标直播界面开启时，向参加直播的用户发送拼团提示信息和所述当前直播商品的商品信息；
获取模块，用于获取所述用户的拼团反馈信息，根据所述拼团反馈信息判断所述用户是否参加拼团；
页面生成模块，用于当所述用户参加拼团，则获取所述用户的用户信息，并根据所述用户信息生成对应的所述当前直播商品的购买界面；
队列添加模块，用于当所述用户在当前直播商品的购买界面完成支付时，向所述用户发送支付成功信息，并将所述用户添加至所述当前直播商品的拼单队列中；
判断模块，用于在预设的所述当前直播商品的成团期限时，判断所述拼单队列是否满足预设数量；
拼团成功模块，用于当所述拼单队列满足预设数量，向所述用户发送预设的拼团成功信息，并将所述用户添加至所述当前直播商品的待发货队列中；
拼团失败模块，用于当所述拼单队列不满足预设数量，向所述用户发送预设的拼团失败信息，并向所述用户退款。
9.一种直播交互设备，其特征在于，所述直播交互设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；
所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述直播交互设备执行如权利要求1-7中任一项所述的直播交互方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读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如权利要求1-7中任一项所述的直播交互方法。
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