CN113766263B - 直播间推荐方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种直播间推荐方法和装置，直播间推荐方法包括：获取用户观看多个第一直播间的历史数据，历史数据用户在第一直播间的点赞数量、用户在第一直播间购买礼物数量；根据用户在第一直播间的点赞数量和/或用户在第一直播间购买礼物数量得到第一直播间的关注度；第一直播间的关注度由大到小的顺序进行排序得到第一列表；获取第一列表中第1至第N的第一直播间，得到待分析第一直播间，确定每个待分析第一直播间的数据，获取待分析第一直播间的用户特征；根据待分析第一直播间的用户特征得到待推荐第二直播间列表，并对待推荐第二直播间列表进行排序第三列表；将第三列表发送至用户客户端进行推荐。本发明推荐效果更好，更符合用户需求。

Description

直播间推荐方法和装置
技术领域
本发明涉及大数据领域，更具体地，涉及一种直播间推荐方法和装置。
背景技术
直播平台是时下比较火热的网络平台，主播可以在直播平台上直播游戏、体育赛事、直播带货、表演唱歌舞蹈等节目，观众可以在直播平台上选择感兴趣的主播进行观看，成为了时下最年轻的生活方式。
现在的直播间领域中，推荐行为大多是基于用户的历史行为偏好，例如用户的点击行为或用户的收藏行为等，为用户计算出一批待推荐结果，但这样的推荐方式效果一般，推荐的直播间并不是用户所需要的。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种直播间推荐方法和装置，用以提高直播间推荐效果。
一方面，本发明提供了一种直播间推荐方法，包括：
获取用户观看多个第一直播间的历史数据，所述历史数据包括用户在第一直播间的点赞数量、用户在第一直播间购买礼物数量；
根据用户在第一直播间的点赞数量和/或用户在第一直播间购买礼物数量得到第一直播间的关注度；
根据第一直播间的关注度由大到小的顺序进行排序得到第一列表；
获取所述第一列表中第1至第N的所述第一直播间，得到待分析第一直播间，确定每个所述待分析第一直播间的数据，获取所述待分析第一直播间的用户特征，其中，N为大于1的正整数；
根据所述待分析第一直播间的用户特征得到待推荐第二直播间列表，并对所述待推荐第二直播间列表进行排序，包括：
获取当前所述待推荐第二直播间的时间戳，确定所述待推荐第二直播间的开播时刻，按照所述开播时刻的先后对所述待推荐第二直播间进行第一次排序，得到第二列表；
获取所述第二列表中所述待推荐第二直播间的热度值，所述热度值为当前所述待推荐第二直播间的点赞值和购买礼物值之和，根据所述待推荐第二直播间的热度值由高到低的顺序进行排序，得到第三列表；
将所述第三列表发送至所述用户客户端进行推荐。
可选地，所述用户特征包括主播的类型和所述待分析第一直播间显示的话题属性。
可选地，所述热度值按照以下方法计算：
T＝m×A+n×B，
其中，T为热度值，m为点赞数量，A为每个点赞对应的单价，n为购买礼物数量，B为礼物对应的单价。
可选地，所述礼物包括第一礼物和第二礼物，所述第一礼物的单价大于第二礼物的单价，
所述热度值按照以下方法计算：
T＝m×A+(n1×B1+n2×B2)，
其中，n1为购买第一礼物数量，B1为第一礼物对应的单价，n2为购买第二礼物数量，B2为第二礼物对应的单价。
可选地，当用户在所述第一直播间中点赞和购买礼物同时存在时，购买礼物的优先级高于所述点赞的优先级。
本发明还提供了一种直播间推荐装置，包括：
历史数据获取模块，用于获取用户观看多个第一直播间的历史数据，所述历史数据包括用户在第一直播间的点赞数量、用户在第一直播间购买礼物数量；
关注度计算模块，与所述历史数据模块相耦接，用于根据用户在第一直播间的点赞数量和/或用户在第一直播间购买礼物数量得到第一直播间的关注度；
第一列表生成模块，与所述关注度计算模块相耦接，用于根据第一直播间的关注度由大到小的顺序进行排序得到第一列表；
分析模块，与所述第一列表生成模块相耦接，用于获取所述第一列表中第1至第N的所述第一直播间，得到待分析第一直播间，确定每个所述待分析第一直播间的数据，获取所述待分析第一直播间的用户特征，其中，N为大于1的正整数；
排序模块，与所述分析模块相耦接，用于根据所述待分析第一直播间的用户特征得到待推荐第二直播间列表，并对所述待推荐第二直播间列表进行排序，包括：获取当前所述待推荐第二直播间的时间戳，确定所述待推荐第二直播间的开播时刻，按照所述开播时刻的先后对所述待推荐第二直播间进行第一次排序，得到第二列表；获取所述第二列表中所述待推荐第二直播间的热度值，所述热度值为当前所述待推荐第二直播间的点赞值和购买礼物值之和，根据所述待推荐第二直播间的热度值由高到低的顺序进行排序，得到第三列表；
推荐模块，与所述排序模块相耦接，用于将所述第三列表发送至所述用户客户端进行推荐。
可选地，所述分析模块中，所述用户特征包括主播的类型和所述待分析第一直播间显示的话题属性。
可选地，所述排序模块中，所述热度值按照以下方法计算：T＝m×A+n×B，其中，T为热度值，m为点赞数量，A为每个点赞对应的单价，n为购买礼物数量，B为礼物对应的单价。
可选地，所述礼物包括第一礼物和第二礼物，所述第一礼物的单价大于第二礼物的单价，所述热度值按照以下方法计算：T＝m×A+(n1×B1+n2×B2)，其中，n1为购买第一礼物数量，B1为第一礼物对应的单价，n2为购买第二礼物数量，B2为第二礼物对应的单价。
可选地，所述关注度计算模块中，当用户在所述第一直播间中点赞和购买礼物同时存在时，购买礼物的优先级高于所述点赞的优先级。
与现有技术相比，本发明提供的直播间推荐方法和装置，至少实现了如下的有益效果：
本发明的直播间推荐方法先根据用户观看第一直播间的点赞数量和/或用户在第一直播间购买礼物数量来判断用户对第一直播间的关注度，按照关注度的大小排序得到第一列表，在第一列表中取得一定数量的第一直播间，确定第一直播间中主播的特性，根据第一直播间中直播的特性来匹配第二直播间，在匹配第二直播间时先按照开播时刻的先后进行第一次排序，再根据第二直播间的热度值进行第二次排序，得到第三列表，将第三列表中的直播间推荐给用户，推荐的直播间能够反映用户所需，推荐效果较好。
当然，实施本发明的任一产品必不特定需要同时达到以上所述的所有技术效果。
通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例，并且连同其说明一起用于解释本发明的原理。
图1是本发明提供的一种直播间推荐方法流程图；
图2是本发明提供的一种直播间推荐装置结构示意图；
其中，201-历史数据获取模块，202-关注度计算模块，203-第一列表生成模块，204-分析模块，205-排序模块，206-推荐模块。
具体实施方式
现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
结合图1，本发明提供了一种直播间推荐方法，包括：
S1：获取用户观看多个第一直播间的历史数据，历史数据包括用户在第一直播间的点赞数量、用户在第一直播间购买礼物数量；
可以理解的是，用户登录用户客户端后，在历史一段时间内会观看多个第一直播间，当观看多个第一直播间时若进行过点赞或购买过礼物，那么说明该用户对这个第一直播间比较感兴趣，当然由于各第一直播间的直播内容不完全相同，所以用户对各第一直播间的关注度也不同。
S2：根据用户在第一直播间的点赞数量和/或用户在第一直播间购买礼物数量得到第一直播间的关注度；
本实施例中通过用户在第一直播间的点赞数量和/或用户在第一直播间购买礼物数量来反映用户对第一直播间的关注程度。
例如用户在过去一个星期中观看了15个直播间(即第一直播间)，对其中14个第一直播间进行过不同数量的点赞，对其中8个第一直播间进行过不同数量的购买礼物，当然也同时对这8个第一直播间进行了不同数量的点赞，说明用户对这8个第一直播间比较关注，而且点赞数量和购买礼物数量总和越多关注度越高。
在一些可选的实施例中，当用户在第一直播间中点赞和购买礼物同时存在时，购买礼物的优先级高于点赞的优先级。
当然若点赞数量和购买礼物数量总和相等时，根据购买礼物的优先级高于点赞的优先级来判断关注度大小，其中购买礼物的数量越多关注度越高，也就是说购买礼物的优先级高于点赞的优先级，购买礼物更能够反映关注程度。
S3：根据第一直播间的关注度由大到小的顺序进行排序得到第一列表；
可以理解的是，根据第一直播间的关注程度的大小进行排序，这时得到的第一列表反映了用户关注的第一直播间的顺序。
S4：获取第一列表中第1至第N的第一直播间，得到待分析第一直播间，确定每个待分析第一直播间的数据，获取待分析第一直播间的用户特征，其中，N为大于1的正整数；
这里的N是任意取值的正整数，例如N为2、3、4、……，这里不做具体限定，从第一列表中从上到下取N个第一直播间，然后对这N个第一直播间进行分析，即待分析第一直播间，分析待分析第一直播间的用户特征。
S5：根据待分析第一直播间的用户特征得到待推荐第二直播间列表，并对待推荐第二直播间列表进行排序，包括：
获取当前待推荐第二直播间的时间戳，确定待推荐第二直播间的开播时刻，按照开播时刻的先后对待推荐第二直播间进行第一次排序，得到第二列表；
获取第二列表中待推荐第二直播间的热度值，热度值为当前待推荐第二直播间的点赞值和购买礼物值之和，根据待推荐第二直播间的热度值由高到低的顺序进行排序，得到第三列表；
具体的，根据待分析第一直播间的用户特征去匹配第二直播间，然后按照主播开播的时间进行第一次排序，得到第二列表，再根据热度值对待推荐第二直播间进行二次排序，得到第三列表，这里的第三列表即为要推荐的列表。
举例说明，第三列表中具有待推荐第二直播间a、b、c、d、e，即待推荐第二直播间的用户特征(主播特征)与待分析第一直播间的用户特征匹配，若其中之一待推荐第二直播间a的开播时刻为7点10分，其中之一待推荐第二直播间b的开播时刻为7点24分，其中之一待推荐第二直播间c的开播时刻为8点10分，其中之一待推荐第二直播间d的开播时刻为6点50分，其中之一待推荐第二直播间e的开播时刻为8点11分，则进行第一排序后第三列表为待推荐第二直播间d、待推荐第二直播间a、待推荐第二直播间b、待推荐第二直播间c、待推荐第二直播间e；
然后再对这待推荐第二直播间d、待推荐第二直播间a、待推荐第二直播间b、待推荐第二直播间c、待推荐第二直播间e每个直播间的当前热度值，进行二次排序，这里的热度值是实时变化的。
S6：将第三列表发送至用户客户端进行推荐。
将上述二次排序后得到的第三列表推荐给用户客户端。
本实施例与现有技术相比，至少具有以下有益效果：
本实施例的直播间推荐方法先根据用户观看第一直播间的点赞数量和/或用户在第一直播间购买礼物数量来判断用户对第一直播间的关注度，按照关注度的大小排序得到第一列表，在第一列表中取得一定数量的第一直播间，确定第一直播间中主播的特性，根据第一直播间中直播的特性来匹配第二直播间，在匹配第二直播间时先按照开播时刻的先后进行第一次排序，再根据第二直播间的热度值进行第二次排序，得到第三列表，将第三列表中的直播间推荐给用户，推荐的直播间能够反映用户所需，推荐效果较好。
在一些可选的实施例中，用户特征包括主播的类型、主播归属地和待分析第一直播间显示的话题属性。
这里主播的类型可以包括：游戏主播、吃播、健身主播、带货主播、教育主播等，主播归属地主要为主播所在省份地址，待分析第一直播间显示的话题属性主要关注的是主播讨论的话题内容。
在一些可选的实施例中，热度值按照以下方法计算：
T＝m×A+n×B，
其中，T为热度值，m为点赞数量，A为每个点赞对应的单价，n为购买礼物数量，B为礼物对应的单价。
本实施例中主要为热度值的计算方法，每个点赞会对应一个单价，每个礼物也会对应一个单价，然后利用点赞数和购买礼物数量来计算热度值，热度值越大越排在第三列表靠前的位置，热度值越小越排在第三列表靠后的位置。这里点赞对应的单价可以与购买礼物对应的单价不相等，如购买礼物对应的单价大于点赞对应的单价，可选的，购买礼物的优先级大于点赞的优先级。
本实施例对点赞和购买礼物进行数值化来表征第二直播间的热度值。
在一些可选的实施例中，礼物包括第一礼物和第二礼物，第一礼物的单价大于第二礼物的单价，
热度值按照以下方法计算：
T＝m×A+(n1×B1+n2×B2)，
其中，n1为购买第一礼物数量，B1为第一礼物对应的单价，n2为购买第二礼物数量，B2为第二礼物对应的单价。
当然，也可以具有两种或两种以上不同的礼物，礼物不同对应的单价也不同，第一礼物的单价大于第二礼物的单价，例如第一礼物为钻石糖，第二礼物为气球，当然这仅为示意性说明。
本实施例中对热度值进行计算，根据热度值的大小进行二次排序，推荐的直播间能够反映用户所需，推荐效果较好。
基于同一发明思想，本发明还提供了一种直播间推荐装置，包括：
历史数据获取模块201，用于获取用户观看多个第一直播间的历史数据，历史数据包括用户在第一直播间的点赞数量、用户在第一直播间购买礼物数量；
可以理解的是，用户登录用户客户端后，在历史一段时间内会观看多个第一直播间，当观看多个第一直播间时若进行过点赞或购买过礼物，那么说明该用户对该第一直播间比较感兴趣，当然由于各第一直播间的直播内容不完全相同，所以用户对各第一直播间的关注度也不同。
关注度计算模块202，与历史数据模块相耦接，用于根据用户在第一直播间的点赞数量和/或用户在第一直播间购买礼物数量得到第一直播间的关注度；
第一列表生成模块203，与关注度计算模块202相耦接，用于根据第一直播间的关注度由大到小的顺序进行排序得到第一列表；
第一列表生成模块203通过用户在第一直播间的点赞数量和/或用户在第一直播间购买礼物数量来反映用户对第一直播间的关注程度。
第一列表生成模块203根据第一直播间的关注程度的大小进行排序，这时得到的第一列表反映了用户关注的第一直播间的顺序。
分析模块204，与第一列表生成模块相耦接，用于获取第一列表中第1至第N的第一直播间，得到待分析第一直播间，确定每个待分析第一直播间的数据，获取待分析第一直播间的用户特征，其中，N为大于1的正整数；
分析模块204从第一列表中从上到下取N个第一直播间，然后对这N个第一直播间进行分析，即待分析第一直播间，分析待分析第一直播间的用户特征。
排序模块205，与分析模块204相耦接，用于根据待分析第一直播间的用户特征得到待推荐第二直播间列表，并对待推荐第二直播间列表进行排序，包括：获取当前待推荐第二直播间的时间戳，确定待推荐第二直播间的开播时刻，按照开播时刻的先后对待推荐第二直播间进行第一次排序，得到第二列表；获取第二列表中待推荐第二直播间的热度值，热度值为当前待推荐第二直播间的点赞值和购买礼物值之和，根据待推荐第二直播间的热度值由高到低的顺序进行排序，得到第三列表；
具体的，根据待分析第一直播间的用户特征去匹配第二直播间，然后按照主播开播的时间进行第一次排序，得到第二列表，再根据热度值对待推荐第二直播间进行二次排序，得到第三列表，这里的第三列表即为要推荐的列表。
举例说明，第三列表中具有待推荐第二直播间a、b、c、d、e，即待推荐第二直播间的用户特征(主播特征)与待分析第一直播间的用户特征匹配，若其中之一待推荐第二直播间a的开播时刻为7点20分，其中之一待推荐第二直播间b的开播时刻为7点36分，其中之一待推荐第二直播间c的开播时刻为8点21分，其中之一待推荐第二直播间d的开播时刻为6点58分，其中之一待推荐第二直播间e的开播时刻为8点30分，则进行第一排序后第三列表为待推荐第二直播间d、待推荐第二直播间a、待推荐第二直播间b、待推荐第二直播间c、待推荐第二直播间e；
然后再对这待推荐第二直播间d、待推荐第二直播间a、待推荐第二直播间b、待推荐第二直播间c、待推荐第二直播间e每个直播间的当前热度值，进行二次排序，这里的热度值是实时变化的。
推荐模块206，与排序模块205相耦接，用于将第三列表发送至用户客户端进行推荐。
在一些可选的实施例中，分析模块204中，用户特征包括主播的类型、主播归属地和待分析第一直播间显示的话题属性。
在一些可选的实施例中，排序模块205中，热度值按照以下方法计算：T＝m×A+n×B，其中，T为热度值，m为点赞数量，A为每个点赞对应的单价，n为购买礼物数量，B为礼物对应的单价。
本实施例中排序模块205主要计算热度值，每个点赞会对应一个单价，每个礼物也会对应一个单价，然后利用点赞数和购买礼物数量来计算热度值，热度值越大越排在第三列表靠前的位置，热度值越小越排在第三列表靠后的位置。这里点赞对应的单价可以与购买礼物对应的单价不相等，如购买礼物对应的单价大于点赞对应的单价，可选的，购买礼物的优先级大于点赞的优先级。
本实施例对点赞和购买礼物进行数值化来表征第二直播间的热度值。
在一些可选的实施例中，礼物包括第一礼物和第二礼物，第一礼物的单价大于第二礼物的单价，热度值按照以下方法计算：T＝m×A+(n1×B1+n2×B2)，其中，n1为购买第一礼物数量，B1为第一礼物对应的单价，n2为购买第二礼物数量，B2为第二礼物对应的单价。
在一些可选的实施例中，关注度计算模块202中，当用户在第一直播间中点赞和购买礼物同时存在时，购买礼物的优先级高于点赞的优先级。
当然若点赞数量和购买礼物数量总和相等时，根据购买礼物的优先级高于点赞的优先级来判断关注度大小，其中购买礼物的数量越多关注度越高，也就是说购买礼物的优先级高于点赞的优先级，购买礼物更能够反映关注程度。
通过上述实施例可知，本发明提供的直播间推荐方法和装置，至少实现了如下的有益效果：
本发明的直播间推荐方法先根据用户观看第一直播间的点赞数量和/或用户在第一直播间购买礼物数量来判断用户对第一直播间的关注度，按照关注度的大小排序得到第一列表，在第一列表中取得一定数量的第一直播间，确定第一直播间中主播的特性，根据第一直播间中直播的特性来匹配第二直播间，在匹配第二直播间时先按照开播时刻的先后进行第一次排序，再根据第二直播间的热度值进行第二次排序，得到第三列表，将第三列表中的直播间推荐给用户，推荐的直播间能够反映用户所需，推荐效果较好。
虽然已经通过例子对本发明的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上例子仅是为了进行说明，而不是为了限制本发明的范围。本领域的技术人员应该理解，可在不脱离本发明的范围和精神的情况下，对以上实施例进行修改。本发明的范围由所附权利要求来限定。

Claims (8)

1.一种直播间推荐方法，其特征在于，包括：
获取用户观看多个第一直播间的历史数据，所述历史数据包括用户在第一直播间的点赞数量、用户在第一直播间购买礼物数量；
根据用户在第一直播间的点赞数量和/或用户在第一直播间购买礼物数量得到第一直播间的关注度；
根据第一直播间的关注度由大到小的顺序进行排序得到第一列表；
获取所述第一列表中第1至第N的所述第一直播间，得到待分析第一直播间，确定每个所述待分析第一直播间的数据，获取所述待分析第一直播间的用户特征，其中，N为大于1的正整数，所述用户特征包括主播的类型和所述待分析第一直播间显示的话题属性；
根据所述待分析第一直播间的用户特征得到待推荐第二直播间列表，并对所述待推荐第二直播间列表进行排序，包括：
获取当前所述待推荐第二直播间的时间戳，确定所述待推荐第二直播间的开播时刻，按照所述开播时刻的先后对所述待推荐第二直播间进行第一次排序，得到第二列表；
获取所述第二列表中所述待推荐第二直播间的热度值，所述热度值为当前所述待推荐第二直播间的点赞值和购买礼物值之和，根据所述待推荐第二直播间的热度值由高到低的顺序进行排序，得到第三列表；
将所述第三列表发送至用户客户端进行推荐。
2.根据权利要求1所述的直播间推荐方法，其特征在于，所述热度值按照以下方法计算：
T＝m×A+n×B，
其中，T为热度值，m为点赞数量，A为每个点赞对应的单价，n为购买礼物数量，B为礼物对应的单价。
3.根据权利要求2所述的直播间推荐方法，其特征在于，所述礼物包括第一礼物和第二礼物，所述第一礼物的单价大于第二礼物的单价，
所述热度值按照以下方法计算：
T＝m×A+(n1×B1+n2×B2)，
其中，n1为购买第一礼物数量，B1为第一礼物对应的单价，n2为购买第二礼物数量，B2为第二礼物对应的单价。
4.根据权利要求1所述的直播间推荐方法，其特征在于，当用户在所述第一直播间中点赞和购买礼物同时存在时，购买礼物的优先级高于所述点赞的优先级。
5.一种直播间推荐装置，其特征在于，包括：
历史数据获取模块，用于获取用户观看多个第一直播间的历史数据，所述历史数据包括用户在第一直播间的点赞数量、用户在第一直播间购买礼物数量；
关注度计算模块，与所述历史数据模块相耦接，用于根据用户在第一直播间的点赞数量和/或用户在第一直播间购买礼物数量得到第一直播间的关注度；
第一列表生成模块，与所述关注度计算模块相耦接，用于根据第一直播间的关注度由大到小的顺序进行排序得到第一列表；
分析模块，与所述第一列表生成模块相耦接，用于获取所述第一列表中第1至第N的所述第一直播间，得到待分析第一直播间，确定每个所述待分析第一直播间的数据，获取所述待分析第一直播间的用户特征，其中，N为大于1的正整数，所述用户特征包括主播的类型和所述待分析第一直播间显示的话题属性；
排序模块，与所述分析模块相耦接，用于根据所述待分析第一直播间的用户特征得到待推荐第二直播间列表，并对所述待推荐第二直播间列表进行排序，包括：获取当前所述待推荐第二直播间的时间戳，确定所述待推荐第二直播间的开播时刻，按照所述开播时刻的先后对所述待推荐第二直播间进行第一次排序，得到第二列表；获取所述第二列表中所述待推荐第二直播间的热度值，所述热度值为当前所述待推荐第二直播间的点赞值和购买礼物值之和，根据所述待推荐第二直播间的热度值由高到低的顺序进行排序，得到第三列表；
推荐模块，与所述排序模块相耦接，用于将所述第三列表发送至用户客户端进行推荐。
6.根据权利要求5所述的直播间推荐装置，其特征在于，所述排序模块中，所述热度值按照以下方法计算：T＝m×A+n×B，其中，T为热度值，m为点赞数量，A为每个点赞对应的单价，n为购买礼物数量，B为礼物对应的单价。
7.根据权利要求6所述的直播间推荐装置，其特征在于，所述礼物包括第一礼物和第二礼物，所述第一礼物的单价大于第二礼物的单价，所述热度值按照以下方法计算：T＝m×A+(n1×B1+n2×B2)，其中，n1为购买第一礼物数量，B1为第一礼物对应的单价，n2为购买第二礼物数量，B2为第二礼物对应的单价。
8.根据权利要求5所述的直播间推荐装置，其特征在于，所述关注度计算模块中，当用户在所述第一直播间中点赞和购买礼物同时存在时，购买礼物的优先级高于所述点赞的优先级。
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