CN115708354A - 信息的推荐方法、装置、服务器及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种信息的推荐方法、装置、服务器及计算机可读存储介质，用于在一定程度上提高推荐精度，减少无效的信息推荐次数，从而保证了观众的直播观看体验以及直播平台的推荐效率。本申请提供的一种信息的推荐方法，包括：服务器向观看直播间的第一UE下发弹幕发起邀请，弹幕发起邀请携带当前配置的弹幕发起策略，弹幕发起邀请用于邀请所有观众在弹幕发起策略下发起弹幕，第二UE包含于第一UE；服务器接收第二UE在弹幕发起邀请的触发下发起的弹幕信息，弹幕信息用于请求在直播间的节目内容中输出弹幕；服务器向第二UE下发当前确定的推荐信息，使得第二UE展示推荐信息。

Description

信息的推荐方法、装置、服务器及计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及直播领域，具体涉及一种信息的推荐方法、装置、服务器及计算机可读存储介质。

背景技术

网络直播作为一种新兴的信息传播方式，有着网络传播以及现场直播的特点，近些年来已成为广大用户日常生活中的一部分，覆盖至众多领域，例如培训、购物、游戏、体育等领域。用户或者说观众，可通过用户设备(User Equipment，UE)上的直播客户端，或者通过UE上的浏览器，访问直播平台，并在平台中选择相关的直播间，观看其直播内容。

在观众浏览直播平台或者观看直播间的过程中，直播平台还可向观众推送少量的推荐信息，例如某主播的直播间、直播平台的活动内容、游戏推广内容、购物内容等。

而在现有的相关技术的研究过程中，发明人发现，直播平台上现有的信息推荐机制，其涉及的推荐算法，存在推荐精度较低的情况，而这既影响了观众的直播观看体验，也影响了直播平台的推荐效率。

发明内容

本申请提供了一种信息的推荐方法、装置、服务器及计算机可读存储介质，用于在一定程度上提高推荐精度，减少无效的信息推荐次数，从而保证了观众的直播观看体验以及直播平台的推荐效率。

第一方面，本申请提供了一种信息的推荐方法，方法包括：

服务器向观看直播间的第一UE下发弹幕发起邀请，弹幕发起邀请携带当前配置的弹幕发起策略，弹幕发起邀请用于邀请所有观众在弹幕发起策略下发起弹幕；

服务器接收第二UE在弹幕发起邀请的触发下发起的弹幕信息，弹幕信息用于请求在直播间的节目内容中输出弹幕，第二UE包含于第一UE；

服务器向第二UE下发当前确定的推荐信息，使得第二UE展示推荐信息。

结合本申请第一方面，在本申请第一方面第一种可能的实现方式中，服务器向观看直播间的第一UE下发弹幕发起邀请之前，方法还包括：

服务器获取推荐信息；

服务器根据推荐信息的内容，确定弹幕发起策略；

服务器在弹幕发起策略的基础上，生成弹幕发起邀请。

结合本申请第一方面，在本申请第一方面第二种可能的实现方式中，服务器向第二UE下发当前确定的推荐信息，包括：

服务器在第二UE发起的弹幕信息中，挑选目标弹幕信息；

服务器向目标弹幕信息对应的UE，下发当前确定的推荐信息。

结合本申请第一方面，在本申请第一方面第三种可能的实现方式中，服务器向第二UE下发当前确定的推荐信息之前，方法还包括：

服务器获取当前的推荐信息列队，推荐信息列队是不同推荐信息按照推荐优先级进行排序的，推荐优先级是指在推荐上的优先级；

服务器在不同推荐信息中未在历史时间段推荐过且取得最高序列的推荐信息，确定为当前确定的推荐信息。

结合本申请第一方面，在本申请第一方面第四种可能的实现方式中，服务器向第二UE下发当前确定的推荐信息之前，方法还包括：

服务器结合弹幕信息携带的弹幕内容以及弹幕信息对应观众的用户画像，从推荐信息集合中筛选出当前确定的推荐信息。

结合本申请第一方面，在本申请第一方面第五种可能的实现方式中，推荐信息的弹窗窗口在不同类型的推荐信息的弹窗窗口中具有最高的弹窗优先权，弹窗优先权是指对应弹窗窗口触发弹窗操作上的优先权。

结合本申请第一方面，在本申请第一方面第六种可能的实现方式中，当前确定的推荐信息还配置有跳转链接，跳转链接用于在用户操作触发下跳转到推荐信息对应的详情页面。

第二方面，本申请提供了一种信息的推荐装置，装置包括：

下发单元，用于向观看直播间的第一UE下发弹幕发起邀请，弹幕发起邀请携带当前配置的弹幕发起策略，弹幕发起邀请用于邀请所有观众在弹幕发起策略下发起弹幕；

接收单元，用于接收第二UE在弹幕发起邀请的触发下发起的弹幕信息，弹幕信息用于请求在直播间的节目内容中输出弹幕，第二UE包含于第一UE；

下发单元，还用于向第二UE下发当前确定的推荐信息。

结合本申请第二方面，在本申请第二方面第一种可能的实现方式中，装置还包括生成单元，用于：

获取推荐信息；

根据推荐信息的内容，确定弹幕发起策略；

在弹幕发起策略的基础上，生成弹幕发起邀请。

结合本申请第二方面，在本申请第二方面第二种可能的实现方式中，下发单元，具体用于：

在第二UE发起的弹幕信息中，挑选目标弹幕信息；

向目标弹幕信息对应的UE，下发当前确定的推荐信息。

结合本申请第二方面，在本申请第二方面第三种可能的实现方式中，装置还包括确定单元，用于：

获取当前的推荐信息列队，推荐信息列队是不同推荐信息按照推荐优先级进行排序的，推荐优先级是指在推荐上的优先级；

在不同推荐信息中未在历史时间段推荐过且取得最高序列的推荐信息，确定为当前确定的推荐信息。

结合本申请第二方面，在本申请第二方面第四种可能的实现方式中，装置还包括确定单元，用于：

结合弹幕信息携带的弹幕内容以及弹幕信息对应观众的用户画像，从推荐信息集合中筛选出当前确定的推荐信息。

结合本申请第二方面，在本申请第二方面第五种可能的实现方式中，推荐信息的弹窗窗口在不同类型的推荐信息的弹窗窗口中具有最高的弹窗优先权，弹窗优先权是指对应弹窗窗口触发弹窗操作上的优先权。

结合本申请第二方面，在本申请第二方面第六种可能的实现方式中，当前确定的推荐信息还配置有跳转链接，跳转链接用于在用户操作触发下跳转到推荐信息对应的详情页面。

第三方面，本申请提供了一种服务器，包括处理器和存储器，存储器中存储有计算机程序，处理器调用存储器中的计算机程序时执行本申请第一方面或者本申请第一方面任一种可能的实现方式提供的方法。

第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有多条指令，指令适于处理器进行加载，以执行本申请第一方面或者本申请第一方面任一种可能的实现方式提供的方法。

从以上内容可得出，本申请具有以下的有益效果：

本申请所提出的推荐机制，作用于直播间的观看过程中，服务器首先向观看直播间的第一UE下发弹幕发起邀请，使得第一UE向观众展示该弹幕发起邀请，接着可接收到第二UE在弹幕发起邀请的触发下发起的弹幕信息，此时再向这些第二UE输出当前确定的推荐信息，在这推荐方式下，由于推荐信息的推荐对象是第二UE侧活跃的、正手动发送弹幕的观众，因此既可以保证推荐信息推荐到了有效观众，获得有效浏览量，且由于观众正处于手动操作的时候，对于推荐信息的推送也可更为便捷地进行观看甚至关闭的用户操作，尽可能保障了观众对于推荐机制的接受度，从而在该推荐机制下，可在一定程度上提高推荐精度，减少无效的信息推荐次数，保证了观众的直播观看体验以及直播平台的推荐效率。

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为本申请信息的推荐方法的一种流程示意图；

图2为本申请确定推荐信息的一种流程示意图；

图3为本申请信息的推荐装置的一种结构示意图；

图4为本申请服务器的一种结构示意图。

具体实施方式

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，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等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”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或模块，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模块。在本申请中出现的对步骤进行的命名或者编号，并不意味着必须按照命名或者编号所指示的时间/逻辑先后顺序执行方法流程中的步骤，已经命名或者编号的流程步骤可以根据要实现的技术目的变更执行次序，只要能达到相同或者相类似的技术效果即可。

本申请中所出现的模块的划分，是一种逻辑上的划分，实际应用中实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合成或集成在另一个系统中，或一些特征可以忽略，或不执行，另外，所显示的或讨论的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，模块之间的间接耦合或通信连接可以是电性或其他类似的形式，本申请中均不作限定。并且，作为分离部件说明的模块或子模块可以是也可以不是物理上的分离，可以是也可以不是物理模块，或者可以分布到多个电路模块中，可以根据实际的需要选择其中的部分或全部模块来实现本申请方案的目的。

在介绍本申请提供的信息的推荐方法之前，首先介绍本申请所涉及的背景内容。

本申请提供的信息的推荐方法、装置以及计算机可读存储介质，可应用于服务器，用于在一定程度上提高推荐精度，减少无效的信息推荐次数，从而保证了观众的直播观看体验以及直播平台的推荐效率。

本申请提及的信息的推荐方法，其执行主体可以为信息的推荐装置，或者集成了该信息的推荐装置的服务器。其中，信息的推荐装置可以采用硬件或者软件的方式实现，服务器可以通过设备集群的方式设置，此外，本申请涉及的UE具体可以为智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑或者个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)等终端设备。

举例而言，服务器可以理解为直播平台的服务侧，即后台的服务器，由服务器在云端向各直播间的观众推行推荐信息的推荐机制。

可以理解，本申请信息的推荐方法，在实际应用中，通常以单个的直播间为单位，进行独立的信息推荐，当然，也可以以多个的直播间为单位，进行统一的信息推荐，以下内容则一单个的直播间为例，进行说明。

下面，开始介绍本申请提供的信息的推荐方法。

首先，参阅图1，图1示出了本申请信息的推荐方法的一种流程示意图，本申请提供的信息的推荐方法，具体可包括如下步骤S101至步骤S103：

步骤S101，服务器向观看直播间的第一UE下发弹幕发起邀请，弹幕发起邀请携带当前配置的弹幕发起策略，弹幕发起邀请用于邀请所有观众在弹幕发起策略下发起弹幕；

可以理解，观众在观看直播间，或者说在直播间中观看直播内容的时候，可以在UE的应用界面的特定窗口中，输入期望发起的弹幕内容，例如“主播加油”，当弹幕发起成功后，弹幕通常则可以在一定时间内以水平滚动或者悬停的方式显示在直播间的视频中，完成弹幕的输出。

与此同时，本申请则引入弹幕邀请机制，相较于原有的等待观众主动发起弹幕，可直接邀请观众发起弹幕，可更为灵活有效地调动直播间观众“发言”或者参与直播间活动的积极性。

在弹幕邀请机制下，可设定一适配的弹幕发起策略，例如可以由主播输入一条口令，例如“XX队第一”，并直接将该口令作为弹幕发起策略，邀请直播间观众也发起内容为该口令的弹幕，通俗理解，就是转发主播口令的弹幕发起形式。

又例如，可以规定一活动主题，例如“最喜欢的主播是谁”，作为弹幕发起策略，邀请直播间观众以弹幕的形式回应该主题问答场景。

由此可看出，该弹幕邀请机制，在主动邀约发起弹幕的情况下，具有高度灵活的特点，因此可显著地提高直播间观众的活跃度。

而弹幕发起邀请，通常可以由直播间的主播侧通过服务器发起的，当然，也可以由服务器侧主动发起，具体随实际需求而定。

通常，该弹幕发起邀请的输出，其输出方式一般为弹窗窗口的形式进行展示的；或者，也可以为隐藏窗口的形式进行展示，观众可触发应用界面上提醒控件，打开该隐藏窗口查看弹幕发起邀请；或者，也可以为语音的形式进行输出，如此对于观众要求更高的注意力投入，适用于存在活动奖励场景，其具体输出方式可随实际需要调整，在此不做具体限定。

步骤S102，服务器接收第二UE在弹幕发起邀请的触发下发起的弹幕信息，弹幕信息用于请求在直播间的节目内容中输出弹幕，第二UE包含于第一UE；

当观众接收到弹幕发起邀请后，则可根据自主选择，发起对应的弹幕信息，对应，在弹幕邀请场景下，第一UE中发起了弹幕信息的UE，即为第二UE。

可以理解，观众在发起弹幕的过程中，还可能涉及到弹幕内容的审核，一般的，该审核是由服务器自动执行的，以去除、忽略存在敏感信息的弹幕，避免影响其他观众的直播间观看体验。因此，观众发起的弹幕，在未确定输出至直播间的视频中前，都可以理解为弹幕信息。

弹幕信息中，携带了观众根据弹幕发起邀请所规范的弹幕发起策略所期望发起的弹幕。

在同一弹幕邀请场景下，由于弹幕发起策略规范的统一弹幕内容，各个观众期望发起的弹幕内容可能是一致的，此时弹幕信息中还可只通过标识的形式间接标识出弹幕内容，例如“1”表示转发形式的弹幕内容。

当然，即使弹幕发起策略规范的是开放性的弹幕内容，不同观众之间也可能期望发起相同的弹幕。

在实际应用中，该弹幕信息的发起，可通过构建一个控制器实现，举例而言，该控制器的相关代码可参考下面的内容：

DYPBFireAllDanmuController表示创建的控制器；

控制器其触发条件的代码如下：

在该段代码中，(void)指的是一个无返回值的函数，inputBarBoxNotifyDoSendDanmu指的是输入框触发的一个函数，:(NSString*)danmuText指的是发送的弹幕的内容，type:(NSInteger)type指的是弹幕的类型，弹幕的类型可包括本申请弹幕发起邀请场景的弹幕、会员弹幕、普通弹幕或者其他不同类型的弹幕，if(self.fireAllDanmuController){是一个判断的语句,判断当前是否拥有弹幕发起邀请场景的控制器，如果拥有则代表弹幕发起邀请功能是处于启动状态的，这个时候就可以让当前的控制器self.fireAllDanmuController调用发送弹幕的函数，该发送弹幕的函数是userHasSendDanmu:type，通过调用userHasSendDanmu:type来实现弹幕的发送操作。

步骤S103，服务器向第二UE下发当前确定的推荐信息，使得第二UE展示推荐信息。

在确定了在弹幕邀请机制下主动参与发起弹幕的观众后，则可向这些观众输出推荐信息，即，向这些观众的第二UE下发推荐信息，使得这些UE向观众展示推荐信息。

推荐信息，一般的，是采用的弹窗窗口形式进行输出的，该弹窗窗口形式，既可以理解为在视频中插入窗口界面展示推荐信息，也可以理解为在UE的应用界面上跳出弹窗窗口展示推荐信息。

或者，也可以采用语音、全屏等输出形式进行输出。

推荐信息的输出，还可存在相关的准备工作，以在实际应用中通过更合适、匹配的方式进行输出。

如，可配置一准备函数，选择合适的时机输出推荐信息，准备工作的时机是可通过下述函数确定：

-(void)userHasSendDanmu:(NSInteger)danmuType

其中，-(void)代表没有返回值的数据，userHasSendDanmu代表观众已经开始发送弹幕，(NSInteger)danmuType代表发送的弹幕的类型，例如本申请弹幕发起邀请场景的弹幕、会员弹幕、普通弹幕或者其他不同类型的弹幕。

还可判断当前发起的弹幕是否为本申请弹幕发起邀请场景的弹幕BOOLcurrentIsFireAllDanmu，以及可判断推荐信息是否为本申请为弹幕发起邀请场景特别配置的推荐信息。

例如本申请将本申请弹幕发起邀请场景特别配置的推荐信息配置为self.fireAllLanchModel.act_type＝＝5，该语句代表的是当前的推荐信息输出模式为弹幕发起邀请场景的推荐信息。

此外，对于当前获取到的推荐信息，例如对于弹幕发起邀请场景的专属推荐信息，还可判断其是否在历史时间段推荐过，若推荐过则可跳过，寻找新的、未在历史时间段推荐过的推荐信息进行推荐，以避免重复的信息推荐。

当确定了推荐信息后，则可确定当前推荐信息的输出方式，以弹窗窗口输出方式为例，可创建当前推荐信息曝光打点的弹窗窗口。

继续以弹窗窗口输出方式为例，通过上述的准备函数，或者说在该准备函数下执行的准备工作，在实际应用中，完善地选择了合适的时机来展示弹窗窗口的展示，为观众发起弹幕之后来展示的弹窗窗口设置了必要条件。

其次，在又一种示例性的实现方式中，本申请还考虑到实际应用中直播平台还可能存在不同类型的推荐信息，例如更新操作推荐、设置操作推荐等类型的推荐信息，为避免冲突或者短时间内多个推荐信息的“轰炸”情况，还可将本申请弹幕发起邀请场景下的推荐信息输出，设置为最高的优先权，如此可优先展示本申请弹幕发起邀请场景下的推荐信息，和其他的推荐信息输出机制实现了互斥，为本申请弹幕发起邀请场景下的推荐信息的输出配置了先决条件。

示例性的，仍以弹窗窗口输出方式为例，在推荐信息的弹窗窗口在不同类型的推荐信息的弹窗窗口中具有最高的弹窗优先权，该弹窗优先权是指对应弹窗窗口触发弹窗操作上的优先权。

推荐信息的确定处理，可以是预先完成的，也可以是实时完成的，在同一时间内通常存在多个不同的推荐信息供推荐使用，这些推荐信息则可以通过列表的形式提供调取，其次，这些推荐信息在推荐时，一般只调取其中的一个进行输出，因此，这些推荐信息在每次的推荐过程中，都可涉及到推荐优先级的使用，根据推荐优先级或者说推荐信息选择策略规范的选择机制，确定出当前所需输出的推荐信息。

具体的，可以根据推荐优先级的优先级排序方式，进行推荐信息列队的配置，例如，每个推荐信息在数据文件上都具有其对应的名称，可按照名称首位编号、字母或者汉字在从大到小的先后顺序进行排序，或者按照更新时间从晚到近的先后顺序进行排序，或者按照直播平台对每个或者每种的推荐信息配置的优先级进行排序，其具体优先级排序方式可随实际需要调整，在此不做限定。

对应的，参阅图2示出的本申请确定推荐信息的一种流程示意图，在本申请中，推荐信息的确定处理，可包括：

步骤S201，服务器获取当前的推荐信息列队，推荐信息列队是不同推荐信息按照推荐优先级进行排序的，推荐优先级是指在推荐上的优先级；

可以理解，步骤S201中推荐信息列队的获取，可以是提取预先配置的推荐信息列队，也可以是实时配置推荐信息列队。

推荐信息列队中不同推荐信息的排序优先级配置策略，可参考上面内容，具体在此不再赘述。

步骤S202，服务器在不同推荐信息中未在历史时间段推荐过且取得最高序列的推荐信息，确定为当前确定的推荐信息。

在推荐信息列队中推荐优先级的基础上，本申请还考虑到部分的推荐信息可能存在推荐历史，即，部分的推荐信息在历史时间段已经推荐过，因此，还可跳过这些推荐信息，寻找新的、未在历史时间段推荐过的推荐信息进行推荐，避免重复的信息推荐。

可以理解的是，该推荐历史，可以指的是直播平台整体层面上的推荐历史，即，所有UE的推荐历史，也可以值的是部分UE范围内的推荐历史，甚至还可以是单个UE的推荐历史。

此外，作为另外一种适于实用的实现方式，推荐信息的确定处理，还可以是实时的个性化定制类型的，即，服务器可结合弹幕信息携带的弹幕内容以及弹幕信息对应观众的用户画像，从推荐信息集合中筛选出当前确定的推荐信息。

可以理解，针对于个性化定制需求，本申请一方面考虑从当前的弹幕内容入手，可在弹幕内容与推荐信息之间进行关键字的匹配，例如“活动”关键字匹配的是平台最新活动的推荐信息、“游戏名称”关键字匹配的是当前主播直播的游戏的推荐信息、“钓鱼”关键字匹配的是“鱼竿”的推荐信息、“加油”关键字匹配的是虚拟礼物的推荐信息。

其具体的匹配方式，可直接用预设的关键字进行匹配，还可通过语义识别来进一步扩大推荐信息的匹配范围或者提高推荐信息的匹配精度，例如“有点无聊”关键字代表可以为观众当前无聊状态推荐带来乐趣的平台活动，因此可匹配平台最新活动的推荐信息、“困”关键字代表可以为观众当前的疲惫状态推荐舒缓的音乐，因此可将具体的歌曲信息作为推荐信息进行推荐、“主播糗事”关键字代表可以为观众的好奇状态推荐主播以前观众活跃度较高的录播视频，作为推荐信息。

在实际应用中，语义识别，具体可以采用人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术实现的识别处理，具体可采用标注有语义识别结果的文字输入初始化的神经网络模型进行正向传播，并结合模型输出的语义识别结果计算损失函数进行反向传播，优化模型参数，当达到预测精度、训练时长、训练则可完成模型训练，投入实际的语义识别处理。

而另一方面，针对于个性化定制需求，本申请则还可考虑到当前的观众自身的习惯入手，即，通过UE背后观众的用户画像，根据用户画像所描绘的个人喜好，例如历史时间段内对推荐信息的观看时长、观看类型、购买习惯等，确定出观众具有更高接受度的推荐内容，进行行成相应的推荐信息进行输出。

可以理解，关于用户画像可能涉及的隐私内容，一般是在观众的确认下进行初始数据的采集及其用户画像的绘制的。

举例而言，若用户画像中存在“高性价比”的用户特征，则可匹配不含商业广告、商业广告性质较低或者高性价比的商品的推荐信息，或者若用户画像中存在“活跃、凑热闹”的用户特征，则可匹配平台最新活动的推荐信息，或者若用户画像中存在“热爱户外”的用户特征，则可匹配户外类型的直播间或者户外装备的商品的推荐信息。

可以理解，用户画像的构建及其应用，在实际应用中，具体可结合知识图谱实现，例如，在初始知识图谱中，可根据用户画像涉及的不同用户特征之间的相同推荐属性，例如“热爱户外”的推荐属性，对不同用户特征的节点进行联结，构建成一知识库供后续的实际使用，其中，作为如推荐属性或者其他类型的实体(节点)，或者不同实体之间的属性，则可随实际需要配置，具体在此不再赘述。

此外，在上述两种推荐信息的确定方式中，其可以是从直播间的所有观众的层面，进行推荐信息的统一确定的，例如根据发起频次最多的弹幕内容或者出现频次最多的用户特征，确定相对应的推荐信息，或者也可从直播间的每个观众的层面，进行颗粒度更小、更为精细的推荐信息的确定。

此外，可以理解，在实际应用中，若直播间观众的数量较多，或者响应弹幕发起邀请场景的观众的数量较多时，显然，若都正常响应其发起的弹幕信息、在直播间的视频中展示弹幕，则可能对视频本身占用过多的画面，既影响了观看内容，也可能造成对UE系统资源的额外占用、出现卡顿现象，因此，尽管可由观众手动调整展示弹幕的数量或者比例，在直播平台的服务端，还可引入筛选机制直接对所展示弹幕的数量进行一定的限定，以避免上述问题，保障更佳的观看体验。

类似的，推荐信息在一些应用场景中，并不是面向所有响应弹幕发起邀请场景的观众的，通过配置的筛选机制，推荐信息输出范围为发起弹幕信息的UE中的一部分。即，推荐信息的下发过程中可包括：

服务器在第二UE发起的弹幕信息中，挑选目标弹幕信息；

通过目标弹幕信息对应的UE，输出当前确定的推荐信息。

推荐信息的选择性输出，可以体现在弹幕信息的筛选过程中，具体的，可以根据当前的输出需求，在发起弹幕信息的UE及其背后的观众范围内，可随机挑选UE/观众进行推荐信息的输出，或者通过其他筛选策略挑选UE/观众进行推荐信息的输出。

由于推荐信息的输出范围进一步的缩小，因此，接收到推荐信息的UE的数量更小，从发起弹幕信息的第二UE的整体层面来看，既可以减少对UE系统资源的占用，也可以减少接收到信息推荐的观众的数量，从这两方面保障了观众更佳的观看体验。

同时，在实际应用中，该推荐信息在输出过程中的筛选机制，也适用于直播间的活动场景，比如说主播在当前直播间的运行过程中，可通过推荐信息的筛选机制来向部分的观众发放当前活动涉及的奖品或者虚拟礼物，此时，推荐信息的内容可以直接为该当前活动涉及的奖品或者虚拟礼物，也可以为该当前活动涉及的奖品或者虚拟礼物以外的内容，例如平台最新活动、游戏或者商品的推荐内容，在维持推荐机制的同时，还可提高一定的趣味性，在观众参与感较强的情况下，观众的接受程度更高。

还需理解的是，上述提及推荐信息的输出和弹幕的输出，两者涉及的筛选机制可以是分开的、互相独立的，或者，也可以是相同的筛选范围，具体可随实际情况调整，在此不做限定。

在实际应用中，筛选机制，为配合直播间的直播需求，例如活动需求，其筛选策略具体可由主播侧进行配置，例如主播可根据当前活动奖品手动挑选少量的观众进行活动抽奖以及推荐信息的输出。

以商业推广为例，推荐信息中包括主播确定符合自身直播风格、当前可推广的商品的推荐内容，接着根据该商品发起弹幕发起邀请，并在响应弹幕发起邀请、发起弹幕信息的观众中，通过手动挑选方式挑选出少量的观众进行该商品的推荐信息的输出，在具有一定趣味性、用户接受度较高的情况下，完成该商品的商业推广。

如果当前直播间的主播为钓鱼的主播，则可手动发起弹幕内容为“这条鱼竿来自某某鱼竿厂家赞助”的弹幕发起邀请，若观众转发该弹幕“这条鱼竿来自某某鱼竿厂家赞助”，并在筛选机制中落于推荐信息的输出范围，则可接收到相应鱼竿的品牌的推荐信息，且该推荐信息还可额外的配置有：点击品牌介绍的按钮时可查看鱼竿的详情，该设置可参考下面提及的跳转机制，在此先不展开介绍。

举例而言，在实际应用中，设置推荐信息的内容的方法通过以下函数实现：

-(void)textFieldDidEndEditing:(UITextField*)textField{

该函数的详细描述和内部实现过程如下：

由主播端输入一句话，通过该函数完成内容的输入，还可以添加品牌的信息详情的链接，形成本次的推荐信息，当观众参与本次的弹幕发起邀请，则可针对主播的这句话发送想要的内容并以弹幕的形式发起，相应的弹幕可飘在弹幕区域或者播放器区域进行输出。

而主播可选择某个观众发起的弹幕，给选中的观众发送奖励，这样完成了商业推广和弹幕发起邀请场景的结合，实现了广告的强曝光效果，且该强曝光效果还是观众主动触发的，具有较佳的推荐效率以及用户接受度。

从上述内容来看，推荐信息可以是针对于直播间的直播内容配置的，即，从当前直播间的层面上进行推荐信息的确定，如此与直播间的直播风格进行深度绑定，观众的用户接受度更佳。当然，可以理解，推荐也可以是从直播平台的层面上进行推荐信息的确定。

为加强推荐信息与弹幕发起邀请场景的深度结合，从上述内容来看，观众接收到的弹幕发起邀请，还可能与后续推荐信息的推荐内容相关，也就是说，推荐信息的内容可以是预先确定的，再根据推荐信息的内容如何发起相应的弹幕参与弹幕发起邀请场景，即弹幕发起策略，接着确定弹幕信息的内容，完成弹幕发起邀请的生成，即，在向观众输出弹幕发起邀请之前，还可包括以下处理：

服务器获取推荐信息；

服务器根据推荐信息的内容，确定弹幕发起策略；

服务器在弹幕发起策略的基础上，生成弹幕发起邀请。

例如，若当前直播间的主播为钓鱼的主播，则可手动发起弹幕内容为“这条鱼竿来自某某鱼竿厂家赞助”的弹幕发起邀请，若观众转发该弹幕“这条鱼竿来自某某鱼竿厂家赞助”，并在筛选机制中落于推荐信息的输出范围，则可接收到相应鱼竿的品牌的推荐信息。

在该设置下，由于后面输出的推荐信息是与之前的弹幕发起邀请息息相关的，因此，观众在主动参与弹幕发起邀请场景的情况下，对于后续可能出现的推荐信息是有充分了解、心里准备的，因此，具有较佳的推荐效率以及用户接受度，即上述提及的广告的强曝光效果，具体较佳的应用价值。

而推荐信息的具体输出工作，则可包括初始化、窗口弹出、适应屏幕等一系列的细节处理。

还是以弹窗窗口输出方式为例，在完成了上述提及的推荐信息的触发操作、准备操作后，还可涉及实现推荐信息的弹窗窗口的弹出，甚至和其他的弹窗窗口之间的规避碰撞处理(实现互斥)。

以一弹窗窗口的函数代码为例：

推荐信息的弹窗窗口的函数代码是:

DYFireAllAdAlertView*alert＝[[DYFireAllAdAlertView alloc]initWithModel:self.adInfoModel isPortrait:[DeviceHelperisOrientationPortrait]]；

[DYAlertManagementKit addAlertView:alert]；

其中，DYFireAllAdAlertView定义为一个弹幕发起邀请场景下的推荐信息的弹窗窗口功能，DYFireAllAdAlertView alloc定义为创建该弹窗窗口功能的弹窗窗口，initWithModel定义为一个初始化的方法,该方法需要一个参数，或者说模型，该参数/模型定义为self.adInfoModel，isPortrait表示UE当前的屏幕是竖屏还是横屏，[DeviceHelperisOrientationPortrait]]定义为获取UE当前屏幕的尺寸,[DYAlertManagementKitaddAlertView:alert]定义为一个弹窗窗口的层级管理类，该弹窗窗口的层级管理类可将当前的弹窗窗口添加至层级管理器中。

其涉及的初始化的方法，或者说初始化函数initWithModel为：

///初始化弹幕发起邀请场景下的推荐信息snackbar

///@param model弹幕发起邀请场景下的推荐信息

///@param isPortrait是否竖屏

-(instancetype)initWithModel:(DYFireAllAdModel*)model isPortrait:(BOOL)isPortrait；

其原理可以理解为在函数内部完成通用弹窗窗口的初始化操作,在该初始化操作中，创建一个弹窗窗口的模型，需要告知弹窗窗口的弹出时间、弹窗窗口需要的展示时间、弹窗窗口的弹窗优先级、弹窗窗口的内部视图以及弹窗窗口内推荐信息的具体内容。

在推荐信息的展示页面中，其可通过文字、图像、音频中的至少一种展示方式向观众输出推荐信息的内容，进一步的，作为又一种适于实用的实现方式，为方便观众进一步了解或者说更为深入地推荐信息的内容，还可配置一跳转机制，例如推荐信息还可在部分的文字、图像或者操作控件上配置有跳转链接，跳转链接用于在用户操作触发下跳转到推荐信息对应的详情页面，该详情页面可以展示平台最新活动的具体活动内容、虚拟礼物的发起链接及其购买链接推荐歌曲的点播页面、推荐商品的商品详情及其购买链接等相较于当前展示的推荐信息具有更为丰富内容的页面。

以推荐信息的内容为某个品牌的推广内容为例，推荐信息中的了解品牌操作背后的代码可以为：

[self.gotoH5Btn setTitle:@"了解品牌"forState:UIControlStateNormal]设置跳转按钮所展示品牌的名称；

[self.gotoH5Btn addTarget:self action:@selector(gotoH5Action)forControlEvents:UIControlEventTouchUpInside]为跳转按钮添加点击事件

[self addSubview:self.gotoH5Btn]添加当前品牌的跳转按钮

[self.gotoH5Btn mas_remakeConstraints:^(MASConstraintMaker*make){为跳转按钮设置位置

该函数代码可以理解为在推荐信息的弹窗窗口中设置一了解品牌的跳转按钮，点击该跳转按钮后，可打开一h5页面展示对应品牌的详细信息，还可在该弹窗窗口中展示该对应品牌的简单信息。

可以理解，在本申请所提出的弹幕发起邀请场景下的推荐机制进行品牌推广，显然，由于推荐效率以及观看体验的提高，可具有较佳的商业推广价值。

综合从上述内容来看，在本申请的推荐方式下，由于推荐信息的推荐对象是第二UE侧活跃的、正手动发送弹幕的观众，因此既可以保证推荐信息推荐到了有效观众，获得有效浏览量，且由于观众正处于手动操作的时候，对于推荐信息的推送也可更为便捷地进行观看甚至关闭的用户操作，尽可能保障了观众对于推荐机制的接受度，从而在该推荐机制下，可在一定程度上提高推荐精度，减少无效的信息推荐次数，保证了观众的直播观看体验以及直播平台的推荐效率。

以上是本申请提供信息的推荐方法的介绍，为便于更好的实施本申请提供的信息的推荐方法，本申请还从功能模块角度提供了一种信息的推荐装置。

参阅图3，图3为本申请信息的推荐装置的一种结构示意图，在本申请中，信息的推荐装置300具体可包括如下结构：

下发单元301，用于向观看直播间的第一UE下发弹幕发起邀请，弹幕发起邀请携带当前配置的弹幕发起策略，弹幕发起邀请用于邀请所有观众在弹幕发起策略下发起弹幕；

接收单元302，用于接收第二UE在弹幕发起邀请的触发下发起的弹幕信息，弹幕信息用于请求在直播间的节目内容中输出弹幕，第二UE包含于第一UE；

下发单元301，还用于向第二UE下发当前确定的推荐信息，使得第二UE展示推荐信息。

在一种示例性的实现方式中，装置还包括生成单元303，用于：

获取推荐信息；

根据推荐信息的内容，确定弹幕发起策略；

在弹幕发起策略的基础上，生成弹幕发起邀请。

在又一种示例性的实现方式中，下发单元301，具体用于：

在第二UE发起的弹幕信息中，挑选目标弹幕信息；

向目标弹幕信息对应的UE，下发当前确定的推荐信息。

在又一种示例性的实现方式中，装置还包括确定单元304，用于：

获取当前的推荐信息列队，推荐信息列队是不同推荐信息按照推荐优先级进行排序的，推荐优先级是指在推荐上的优先级；

在不同推荐信息中未在历史时间段推荐过且取得最高序列的推荐信息，确定为当前确定的推荐信息。

在又一种示例性的实现方式中，装置还包括确定单元304，用于：

结合弹幕信息携带的弹幕内容以及弹幕信息对应观众的用户画像，从推荐信息集合中筛选出当前确定的推荐信息。

在又一种示例性的实现方式中，推荐信息的弹窗窗口在不同类型的推荐信息的弹窗窗口中具有最高的弹窗优先权，弹窗优先权是指对应弹窗窗口触发弹窗操作上的优先权。

在又一种示例性的实现方式中，当前确定的推荐信息还配置有跳转链接，跳转链接用于在用户操作触发下跳转到推荐信息对应的详情页面。

本申请还从硬件结构角度提供了一种服务器，参阅图4，图4示出了本申请服务器的一种结构示意图，具体的，本申请服务器可包括处理器401、存储器402以及输入输出设备403，处理器401用于执行存储器402中存储的计算机程序时实现如图1对应实施例中信息的推荐方法的各步骤；或者，处理器401用于执行存储器402中存储的计算机程序时实现如图3对应实施例中各单元的功能，存储器402用于存储处理器401执行上述图1对应实施例中信息的推荐方法所需的计算机程序。

示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器402中，并由处理器401执行，以完成本申请。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在计算机装置中的执行过程。

服务器可包括，但不仅限于处理器401、存储器402、输入输出设备403。本领域技术人员可以理解，示意仅仅是服务器的示例，并不构成对服务器的限定，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，例如服务器还可以包括网络接入设备、总线等，处理器401、存储器402、输入输出设备403等通过总线相连。

处理器401可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)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。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，处理器是服务器的控制中心，利用各种接口和线路连接整个设备的各个部分。

存储器402可用于存储计算机程序和/或模块，处理器401通过运行或执行存储在存储器402内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器402内的数据，实现计算机装置的各种功能。存储器402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等；存储数据区可存储根据服务器的使用所创建的数据等。此外，存储器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，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(SecureDigital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

处理器401用于执行存储器402中存储的计算机程序时，具体可实现以下功能：

向观看直播间的第一UE下发弹幕发起邀请，弹幕发起邀请携带当前配置的弹幕发起策略，弹幕发起邀请用于邀请所有观众在弹幕发起策略下发起弹幕；

接收第二UE在弹幕发起邀请的触发下发起的弹幕信息，弹幕信息用于请求在直播间的节目内容中输出弹幕，第二UE包含于第一UE；

向第二UE下发当前确定的推荐信息，使得第二UE展示推荐信息。

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，上述描述的信息的推荐装置、服务器及其相应单元的具体工作过程，可以参考如图1对应实施例中信息的推荐方法的说明，具体在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。

为此，本申请提供一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本申请如图1对应实施例中信息的推荐方法中的步骤，具体操作可参考如图1对应实施例中信息的推荐方法的说明，在此不再赘述。

其中，该计算机可读存储介质可以包括：只读存储器(Read Only Memory，ROM)、随机存取记忆体(Random Access Memory，RAM)、磁盘或光盘等。

由于该计算机可读存储介质中所存储的指令，可以执行本申请如图1对应实施例信息的推荐方法中的步骤，因此，可以实现本申请如图1对应实施例中信息的推荐方法所能实现的有益效果，详见前面的说明，在此不再赘述。

以上对本申请提供的信息的推荐方法、装置、服务器以及计算机可读存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种信息的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

服务器向直播间的第一用户设备UE下发弹幕发起邀请，所述弹幕发起邀请携带当前配置的弹幕发起策略，所述弹幕发起邀请用于邀请所有观众在所述弹幕发起策略下发起弹幕；

所述服务器接收第二用户设备UE在所述弹幕发起邀请的触发下发起的弹幕信息，所述弹幕信息用于请求在所述直播间的节目内容中输出所述弹幕，所述第二UE包含于所述第一UE；

所述服务器向所述第二UE下发当前确定的推荐信息，使得所述第二UE展示所述推荐信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务器向观看直播间的第一UE下发弹幕发起邀请之前，所述方法还包括：

所述服务器获取所述推荐信息；

所述服务器根据所述推荐信息的内容，确定所述弹幕发起策略；

所述服务器在所述弹幕发起策略的基础上，生成所述弹幕发起邀请。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务器向所述第二UE下发当前确定的推荐信息，包括：

所述服务器在所述第二UE发起的所述弹幕信息中，挑选目标弹幕信息；

所述服务器向所述目标弹幕信息对应的UE，下发所述当前确定的推荐信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务器向所述第二UE下发当前确定的推荐信息之前，所述方法还包括：

所述服务器获取当前的推荐信息列队，所述推荐信息列队是不同推荐信息按照推荐优先级进行排序的，所述推荐优先级是指在推荐上的优先级；

所述服务器在所述不同推荐信息中未在历史时间段推荐过且取得最高序列的推荐信息，确定为所述当前确定的推荐信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务器向所述第二UE下发当前确定的推荐信息之前，所述方法还包括：

所述服务器结合所述弹幕信息携带的弹幕内容以及所述弹幕信息对应观众的用户画像，从推荐信息集合中筛选出所述当前确定的推荐信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述推荐信息的弹窗窗口在不同类型的推荐信息的弹窗窗口中具有最高的弹窗优先权，所述弹窗优先权是指对应弹窗窗口触发弹窗操作上的优先权。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前确定的推荐信息还配置有跳转链接，所述跳转链接用于在用户操作触发下跳转到所述推荐信息对应的详情页面。

8.一种信息的推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

下发单元，用于向观看直播间的第一用户设备UE下发弹幕发起邀请，所述弹幕发起邀请携带当前配置的弹幕发起策略，所述弹幕发起邀请用于邀请所有观众在弹幕发起策略下发起弹幕；

接收单元，用于接收第二UE在所述弹幕发起邀请的触发下发起的弹幕信息，所述弹幕信息用于请求在所述直播间的节目内容中输出所述弹幕，所述第二UE包含于所述第一UE；

所述下发单元，还用于向所述第二UE下发当前确定的推荐信息，使得所述第二UE展示所述推荐信息。

9.一种服务器，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时执行如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行权利要求1至7任一项所述的方法。

Images