CN115827915A - 一种基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法和系统 - Google Patents

一种基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法和系统 Download PDF

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CN115827915A CN202111086738.0A CN202111086738A CN115827915A CN 115827915 A CN115827915 A CN 115827915A CN 202111086738 A CN202111086738 A CN 202111086738A CN 115827915 A CN115827915 A CN 115827915A
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Abstract

本申请实施例请提供了一种基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法和系统,所述方法包括:接收客户端发送的弹幕的数据;其中,所述弹幕的数据包括:弹幕内容、弹幕的发送时间以及用户ID;根据所述发送时间对弹幕进行分组;针对每组弹幕,计算该组弹幕中的每个弹幕与预先设置的目标词句之间的相似度;并根据计算出的相似度,判断出高热度的目标词句;将高热度的目标词句发送给客户端,作为推荐给用户的输入弹幕进行显示。本申请实施例可以丰富用户输入弹幕和主播进行互动的实现方式,减少用户的互动成本,提高用户的互动数量。

Description

一种基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法和系统
技术领域
本申请实施例涉及计算机技术领域,尤其涉及一种基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着互联网技术的发展,弹幕技术在视频播放领域的应用也越来越多。弹幕是指在用户观看视频时从视频画面上缓缓滚动过去的其他用户的各种评论。目前,直播视频中支持用户输入弹幕和主播进行互动。
在实际应用中,本申请人发现,目前这种用户输入弹幕和主播进行互动的实现方式,仅限于依赖于用户的主动输入,这会增加互动成本,减少互动数量。
因此,有必要提供一种基于弹幕热度的弹幕输入推荐,以丰富用户输入弹幕和主播进行互动的实现方式,减少用户的互动成本,提高用户的互动数量。
发明内容
本申请实施例的目的是提供一种基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质,可以丰富用户输入弹幕和主播进行互动的实现方式,减少用户的互动成本,提高用户的互动数量。
本申请实施例的一个方面提供了一种基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法,用于服务器,包括:
接收客户端发送的弹幕的数据;其中,所述弹幕的数据包括:弹幕内容、弹幕的发送时间以及用户ID;
根据所述发送时间对弹幕进行分组;
针对每组弹幕,计算该组弹幕中的每个弹幕与预先设置的目标词句之间的相似度;并根据计算出的相似度,判断出高热度的目标弹幕;
将高热度的目标弹幕发送给客户端,作为推荐给用户的输入弹幕进行显示。
可选的,所述根据计算出的相似度,判断出高热度的目标弹幕,具体包括:
将所述弹幕加入到相似度高于预设相似度值的目标词句所对应的集合中;
对于每个目标词句,根据该目标词句对应的集合中的弹幕的数量,确定该目标词句的热度;
将热度最高的、且高于预设热度值的目标词句,判断为高热度的目标弹幕。
可选的,所述根据该目标词句对应的集合中的弹幕的数量,确定该目标词句的热度,具体包括:
计算该目标词句对应的集合中的弹幕的数量,与接收的弹幕的总数量的比例值;
将计算出的比例值,作为该目标词句的热度。
可选的,所述对弹幕根据其发送时间进行分组,具体包括:
将发送时间在同一周期内的弹幕分为一组。
可选的,所述计算该目标词句对应的集合中的弹幕的数量,与接收的弹幕的总数量的比例值,具体包括:
计算该组弹幕中加入到该目标词句对应的集合中的弹幕的数量,与该组弹幕的弹幕总数的比例值。
本申请实施例的一个方面又提供了一种基于弹幕热度的弹幕输入推荐装置,用于服务器,包括:
弹幕接收模块,用于接收客户端发送的弹幕的数据,并根据其发送时间对弹幕进行分组;其中,所述弹幕的数据包括:弹幕内容、弹幕的发送时间以及用户ID;
相似度计算模块,用于针对每组弹幕,计算该组弹幕中的每个弹幕与预先设置的目标词句之间的相似度;
热度计算模块,用于根据计算出的相似度,判断出高热度的目标弹幕;
输入弹幕推荐模块,用于将高热度的目标弹幕发送给客户端,作为推荐给用户的输入弹幕进行显示。
本申请实施例的一个方面又提供了一种基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法,用于客户端,包括:
响应于弹幕发送操作,向服务器发送弹幕的数据,所述弹幕的数据包括:弹幕内容、弹幕的发送时间以及用户ID;
接收服务器发送的高热度的目标弹幕;其中,所述高热度的目标弹幕是所述服务器根据其接收的弹幕与预先设置的目标词句之间的相似度确定的;
响应于用户对所述目标弹幕的操作,将所述目标弹幕作为用户输入的弹幕进行发送。
本申请实施例的一个方面又提供了一种基于弹幕热度的弹幕输入推荐系统,包括:客户端,及服务器;其中:
所述服务器用于接收客户端发送的弹幕的数据;其中,所述弹幕的数据包括:弹幕内容、弹幕的发送时间以及用户ID;根据所述发送时间对弹幕进行分组;针对每组弹幕,计算该组弹幕中的每个弹幕与预先设置的目标词句之间的相似度;并根据计算出的相似度,判断出高热度的目标弹幕;将高热度的目标弹幕发送给客户端,作为推荐给用户的输入弹幕进行显示;
所述客户端用于接收到所述输入弹幕后进行显示;以及响应于用户对所述输入弹幕的操作,将所述输入弹幕作为用户输入的弹幕进行发送。
本申请实施例的一个方面又提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法的步骤。
本申请实施例的一个方面又提供了一种计算机可读存储介质,包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法的步骤。
本申请实施例提供的基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法、系统、设备及计算机可读存储介质,接收到弹幕后,对弹幕根据其发送时间进行分组;其中,所述弹幕的数据包括:弹幕内容、弹幕的发送时间以及用户ID;针对每组弹幕,计算该组弹幕中的每个弹幕与预先设置的目标词句之间的相似度;并根据计算出的相似度,判断出高热度的目标词句;将高热度的目标词句发送给客户端,作为推荐给用户的输入弹幕进行显示;从而丰富用户输入弹幕和主播进行互动的实现方式,减少用户的互动成本,提高用户的互动数量。
附图说明
图1示意性示出了根据本申请实施例的基于弹幕热度的弹幕输入推荐系统的系统架构图;
图2示意性示出了根据本申请实施例一的基于弹幕热度的弹幕输入推荐系统的工作流程图;
图3a示意性示出了根据本申请实施例一的语义聚类算法的例举示意图;
图3b示意性示出了根据本申请实施例一的判断高热度的目标弹幕的方法流程图;
图4示意性示出了根据本申请实施例二的基于弹幕热度的弹幕输入推荐装置的内部结构框图;
图5示意性示出了根据本申请实施例三的基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法流程图;
图6示意性示出了根据本申请实施例四的适于实现基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法的计算机设备的硬件架构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。基于本申请中的实施例,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他实施例,都属于本申请保护的范围。
需要说明的是,在本申请实施例中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外,各个实施例之间的技术方案可以相互结合,但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础,当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在,也不在本申请要求的保护范围之内。
在本申请的描述中,需要理解的是,步骤前的数字标号并不标识执行步骤的前后顺序,仅用于方便描述本申请及区别每一步骤,因此不能理解为对本申请的限制。
图1示意性示出了根据本申请实施例的基于弹幕热度的弹幕输入推荐系统的架构示意图。如图1所示,该系统包括:服务器2,以及通过一个或多个网络4连接的多个客户端6。其中:
服务器2,可以通过网络服务系统提供网络线上直播服务或视频服务等。例如,服务器2可以是直播服务器。
在示例性的实施例中,服务器2可以是以下设备,诸如:机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器,或者多个服务器所组成的服务器集群)等。
服务器2可以位于诸如单个场所之类的数据中心,或者分布在不同的地理位置(例如,在多个场所)中。服务器2可以经由一个或多个网络4提供服务。网络4包括各种网络设备,例如路由器,交换机,多路复用器,集线器,调制解调器,网桥,中继器,防火墙,代理设备和/或类似。网络4可以包括物理链路,例如同轴电缆链路,双绞线电缆链路,光纤链路,其组合等。网络4可以包括无线链路,诸如蜂窝链路,卫星链路,Wi-Fi链路等。
在示例性的实施例中,客户端6可以包括诸如移动设备,平板设备,膝上型计算机,智能设备(例如,智能服装,智能手表,智能眼镜),虚拟现实耳机,游戏设备,机顶盒,数字流设备,机器人,车载终端,智能电视,电视盒,电子书阅读器。
客户端6可以与一个或多个用户相关联。单个用户可以使用客户端6中的一个或多个来访问服务器2。客户端6可以行进到各种位置并使用不同的网络来访问服务器2。
客户端6为多个,可以包括多个音视频主播的客户端,多个观众的客户端;
本申请提供的基于弹幕热度的弹幕输入推荐方案中,服务器计算接收的弹幕与预先设置的目标词句之间的相似度;并根据计算出的相似度,判断出高热度的目标弹幕;将判断为高热度的目标弹幕发送给客户端;客户端在接收到所述输入弹幕后进行显示,并响应于用户对所述输入弹幕的操作,将所述输入弹幕作为用户输入的弹幕进行发送。在此过程中,用户不必在客户端进行弹幕的输入,减少用户的互动成本,提高用户的互动数量,也丰富了用户输入弹幕和主播进行互动的实现方式。
以下将通过多个实施例介绍基于弹幕热度的弹幕输入推荐方案。该方案可以通过计算机设备1300实施,计算机设备1300可以是服务器2或其计算节点。
实施例一
图2示意性示出了根据本申请实施例一的基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法的流程图。
如图2所示,该基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法可以包括如下步骤S201~S209,其中:
步骤S201:服务器2接收客户端发送的弹幕。
具体地,用户向直播间发送弹幕时,客户端响应于用户的弹幕发送操作,向服务器2发送弹幕的数据,弹幕的数据中包含用户ID(标识)、弹幕内容、弹幕发送时间等信息;
服务器2接收到客户端发送的弹幕后,对弹幕根据其发送时间进行分组。具体地,可以将发送时间在同一周期内的弹幕分为一组。
在示例性的实施例中,服务器2根据弹幕的发送时间对弹幕按照设定的周期进行分组。例如:设定的周期为一小时,服务器2将发送时间在这一个小时之内的弹幕放在一个分组中;例如,将弹幕发送时间为0-1点的放在1个分组中,发送时间为1-2点的放在1个分组中,依此类推;每个周期结束时,统计该周期内接收的弹幕的数量。
步骤S202:服务器2计算接收的弹幕与预先设置的目标词句之间的相似度。
具体地,在服务器2中,技术人员可以预先设置多个目标词句;所述目标词句可以是用户在发送弹幕时的常用词句,即用户在发送弹幕时经常用到的短语、句子、词汇等;例如,在服务器2中预先设置的目标词句包括:拜拜、早上好等词句。
服务器2对于每组弹幕,计算该组弹幕中每个弹幕与各目标词句之间的相似度。
在示例性的实施例中,服务器2可以基于语义聚类算法,计算该弹幕与目标词句之间的相似度;如图3a所示,服务器2具体可以基于如下的语义聚类算法,计算弹幕与目标词句之间的相似度,包括:以余弦相似性计算相似度、以简单共有词方式计算相似度、以编辑距离方式计算相似度、基于Jaccard相似性系数计算相似度、根据欧几里得距离计算相似度、根据曼哈顿距离计算相似度、基于汉明距离计算相似度等。
步骤S203:服务器2根据计算出的相似度,判断出高热度的目标弹幕。
具体地,判断出高热度的目标弹幕的具体方法流程,可以如图3b所示,包括如下子步骤S301~S303:
子步骤S301:将弹幕加入到相似度高于预设相似度值的目标词句所对应的集合中。
本子步骤中,服务器2在计算出弹幕与各目标词句之间的相似度后,确定出相似度高于预设相似度值的目标词句,进而将所述弹幕加入到该目标词句所对应的集合中。
在示例性的实施例中,服务器2可以在每个周期开始时,清空每个目标词句所对应的集合;在该周期内,对于与弹幕的相似度高于预设相似度值的目标词句,将该弹幕加入到该目标词句所对应的集合中。
子步骤S302:服务器2对于每个目标词句,根据该目标词句对应的集合中的弹幕的数量,确定该目标词句的热度。
本子步骤中,服务器2对于每个目标词句,计算该目标词句对应的集合中的弹幕的数量,与接收的弹幕的总数量的比例值;进而将计算出的比例值,作为该目标词句的热度。也就是说,集合中的弹幕占比越大,该集合对应的目标词句的热度就越高。
在示例性的实施例中,服务器2对于每个目标词句,计算当前周期分组得到的一组弹幕中加入到该目标词句对应的集合中的弹幕的数量,与该组弹幕的弹幕总数的比例值;根据计算出的比例值,确定该目标词句的热度。例如,将计算出的比例值,确定为该目标词句的热度;通常而言,比例值越高,则热度越高。
子步骤S303:服务器2判断出高热度的目标弹幕。
本子步骤中,服务器2将热度最高的、且高于预设热度值的目标词句,判断为高热度的目标弹幕。
在示例性的实施例中,服务器2选取热度最高的目标词句,并判断该目标词句的热度是否高于预设热度值;若该目标词句的热度高于预设热度值,则可以进一步判断该目标词句所对应的集合中的弹幕的数量是否超过预设数量值;若超过,则将该目标词句作为判断出的高热度的目标弹幕。也就是说,服务器2可以判断热度最高、且热度是否高于预设热度值、且对应集合中的弹幕的数量超过预设数量值的目标词句,为高热度的目标弹幕。
步骤S204:服务器2将判断为高热度的目标弹幕,推荐发送给客户端。
步骤S205:客户端6接收到服务器2推荐的目标弹幕后,将其作为推荐给用户的输入弹幕进行显示。
本步骤中,客户端6接收到服务器2推荐的目标弹幕后,将其作为用户默认输入的弹幕进行显示。也就是说,客户端6接收的高热度的目标弹幕是所述服务器根据其接收的弹幕与预先设置的目标词句之间的相似度确定的。
步骤S206:客户端6响应于用户对所述输入弹幕的操作后,将所述输入弹幕作为用户输入的弹幕发送给服务器2。
具体地,客户端6可以是在接收到用户对所述目标弹幕的双击操作后,响应于用户对所述目标弹幕的操作,将所述目标弹幕作为用户输入的弹幕发送给服务器2。
步骤S207:服务器2将客户端6发送的弹幕在直播间显示。
本申请实施例一提供的基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法,可以实现用户不进行手动输入弹幕就可以将弹幕发送至服务器,方便用户发送弹幕的操作,减少用户的互动成本,提高用户的互动数量,也丰富了用户输入弹幕和主播进行互动的实现方式。
实施例二
图4示意性示出了根据本申请实施例二的基于弹幕热度的弹幕输入推荐装置的框图,该基于弹幕热度的弹幕输入推荐装置可以设置于服务器中,并被分割成一个或多个程序模块,一个或者多个程序模块被存储于存储介质中,并由一个或多个处理器所执行,以完成本申请实施例。本申请实施例所称的程序模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,以下描述将具体介绍本申请实施例中各程序模块的功能。
如图4所示,该基于弹幕热度的弹幕输入推荐装置的一种内部结构可以包括:弹幕接收模块400、相似度计算模块401、热度计算模块402、输入弹幕推荐模块403,其中:
弹幕接收模块400用于接收客户端发送的弹幕的数据,并根据发送时间对弹幕进行分组;其中,所述弹幕的数据包括:弹幕内容、弹幕的发送时间以及用户ID;
相似度计算模块401用于针对每组弹幕,计算该组弹幕中的每个弹幕与预先设置的目标词句之间的相似度;
热度计算模块402用于根据计算出的相似度,判断出高热度的目标弹幕;
输入弹幕推荐模块403用于将判断出的高热度的目标弹幕发送给客户端,作为推荐给用户的输入弹幕进行显示。
具体地,热度计算模块402可以将所述弹幕加入到相似度高于预设相似度值的目标词句所对应的集合中;对于每个目标词句,根据该目标词句对应的集合中的弹幕的数量,确定该目标词句的热度;将热度最高的、且高于预设热度值的目标词句,判断为高热度的目标弹幕。
本申请实施例二提供的基于弹幕热度的弹幕输入推荐装置,可以实现客户端的用户不进行手动输入弹幕就可以将弹幕发送至服务器,方便用户发送弹幕的操作,减少用户的互动成本,提高用户的互动数量,也丰富了用户输入弹幕和主播进行互动的实现方式。
实施例三
本实施例以服务器2为执行主体进行描述,技术细节及技术效果可参考实施例一。
图5示意性示出了根据本申请实施例三的基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法的流程图。如图5所示,该基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法可以包括步骤S501~S504,其中:
步骤S501:接收弹幕并分组。
本步骤中,服务器2接收到客户端发送的弹幕后,对弹幕根据其发送时间进行分组。具体地,可以将发送时间在同一周期内的弹幕分为一组。
步骤S502:计算接收的弹幕与预先设置的目标词句之间的相似度。
本步骤中,服务器2对于接收的每个弹幕,计算该弹幕与各目标词句之间的相似度。
步骤S503:根据计算出的相似度,判断出高热度的目标弹幕。
具体地,判断出高热度的目标弹幕的方法可以如上述图3b所示流程中各步骤的方法,此处不再赘述。
步骤S504:将判断为高热度的目标弹幕发送给客户端,作为推荐给用户的输入弹幕进行显示。
本步骤中,服务器2将热度最高的、且高于预设热度值的目标词句,判断为高热度的目标弹幕;进而将判断为高热度的目标弹幕,作为推荐给用户的输入弹幕发送给客户端。
实施例四
图6示意性示出了根据本申请实施例三的适于实现基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法的计算机设备1300的硬件架构示意图。本实施例中,计算机设备1300是一种能够按照事先设定或者存储的指令,自动进行数值计算和/或信息处理的设备。例如,可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器,或者多个服务器所组成的服务器集群)等。如图6所示,计算机设备1300至少包括但不限于:可通过系统总线相互通信链接存储器1310、处理器1320、网络接口1330。其中:
存储器1310至少包括一种类型的计算机可读存储介质,可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如,SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中,存储器1310可以是计算机设备1300的内部存储模块,例如该计算机设备1300的硬盘或内存。在另一些实施例中,存储器1310也可以是计算机设备1300的外部存储设备,例如该计算机设备1300上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,简称为SMC),安全数字(Secure Digital,简称为SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。当然,存储器1310还可以既包括计算机设备1300的内部存储模块也包括其外部存储设备。本实施例中,存储器1310通常用于存储安装于计算机设备1300的操作系统和各类应用软件,例如基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法的程序代码等。此外,存储器1310还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
处理器1320在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit,简称为CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器1320通常用于控制计算机设备1300的总体操作,例如执行与计算机设备1300进行数据交互或者通信相关的控制和处理等。本实施例中,处理器1320用于运行存储器1310中存储的程序代码或者处理数据。
网络接口1330可包括无线网络接口或有线网络接口,该网络接口1330通常用于在计算机设备1300与其他计算机设备之间建立通信链接。例如,网络接口1330用于通过网络将计算机设备1300与外部终端相连,在计算机设备1300与外部终端之间的建立数据传输通道和通信链接等。网络可以是企业内部网(Intranet)、互联网(Internet)、全球移动通讯系统(Global System of Mobile communication,简称为GSM)、宽带码分多址(WidebandCode Division Multiple Access,简称为WCDMA)、4G网络、5G网络、蓝牙(Bluetooth)、Wi-Fi等无线或有线网络。
需要指出的是,图6仅示出了具有部件1310-1330的计算机设备,但是应理解的是,并不要求实施所有示出的部件,可以替代的实施更多或者更少的部件。
在本实施例中,存储于存储器1310中的基于颜色特征识别的过度绘制测试方法还可以被分割为一个或者多个程序模块,并由一个或多个处理器(本实施例为处理器1320)所执行,以完成本申请实施例。
实施例五
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现实施例中的基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法的步骤。
本实施例中,计算机可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如,SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中,计算机可读存储介质可以是计算机设备的内部存储单元,例如该计算机设备的硬盘或内存。在另一些实施例中,计算机可读存储介质也可以是计算机设备的外部存储设备,例如该计算机设备上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,简称为SMC),安全数字(Secure Digital,简称为SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。当然,计算机可读存储介质还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中,计算机可读存储介质通常用于存储安装于计算机设备的操作系统和各类应用软件,例如实施例中基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法的程序代码等。此外,计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
显然,本领域的技术人员应该明白,上述的本申请实施例的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现,它们可以集中在单个的计算装置上,或者分布在多个计算装置所组成的网络上,可选地,它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现,从而,可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行,并且在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤,或者将它们分别制作成各个集成电路模块,或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样,本申请实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上仅为本申请的优选实施例,并非因此限制本申请的专利范围,凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (12)

1.一种基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法,用于服务器,其特征在于,包括:
接收客户端发送的弹幕的数据;其中,所述弹幕的数据包括:弹幕内容、弹幕的发送时间以及用户ID;
根据所述发送时间对弹幕进行分组;
针对每组弹幕,计算该组弹幕中的每个弹幕与预先设置的目标词句之间的相似度;并根据计算出的相似度,判断出高热度的目标弹幕;
将高热度的目标弹幕发送给客户端,作为推荐给用户的输入弹幕进行显示。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据计算出的相似度,判断出高热度的目标弹幕,具体包括:
将所述弹幕加入到相似度高于预设相似度值的目标词句所对应的集合中;
对于每个目标词句,根据该目标词句对应的集合中的弹幕的数量,确定该目标词句的热度;
将热度最高的、且高于预设热度值的目标词句,判断为高热度的目标弹幕。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据该目标词句对应的集合中的弹幕的数量,确定该目标词句的热度,具体包括:
计算该目标词句对应的集合中的弹幕的数量,与接收的弹幕的总数量的比例值;
将计算出的比例值,作为该目标词句的热度。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述对弹幕根据其发送时间进行分组,具体包括:
将发送时间在同一周期内的弹幕分为一组。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述计算该目标词句对应的集合中的弹幕的数量,与接收的弹幕的总数量的比例值,具体包括:
计算该组弹幕中加入到该目标词句对应的集合中的弹幕的数量,与该组弹幕的总数的比例值。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
所述客户端接收到所述输入弹幕后进行显示;以及
响应于用户对所述输入弹幕的操作,将所述输入弹幕作为用户输入的弹幕进行发送。
7.一种基于弹幕热度的弹幕输入推荐装置,用于服务器,其特征在于,包括:
弹幕接收模块,用于接收客户端发送的弹幕的数据,并根据其发送时间对弹幕进行分组;其中,所述弹幕的数据包括:弹幕内容、弹幕的发送时间以及用户ID;
相似度计算模块,用于针对每组弹幕,计算该组弹幕中的每个弹幕与预先设置的目标词句之间的相似度;
热度计算模块,用于根据计算出的相似度,判断出高热度的目标弹幕;
输入弹幕推荐模块,用于将高热度的目标弹幕发送给客户端,作为推荐给用户的输入弹幕进行显示。
8.一种基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法,用于客户端,其特征在于,包括:
响应于弹幕发送操作,向服务器发送弹幕的数据,所述弹幕的数据包括:弹幕内容、弹幕的发送时间以及用户ID;
接收服务器发送的高热度的目标弹幕;其中,所述高热度的目标弹幕是所述服务器根据其接收的弹幕与预先设置的目标词句之间的相似度确定的;
响应于用户对所述目标弹幕的操作,将所述目标弹幕作为用户输入的弹幕进行发送。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述高热度的目标弹幕是通过所述服务器根据其接收的弹幕与预先设置的目标词句之间的相似度确定的,具体包括:
所述服务器对接收的弹幕根据其发送时间进行分组;并
针对每组弹幕,计算该组弹幕中的每个弹幕与预先设置的目标词句之间的相似度;并根据计算出的相似度,判断出高热度的目标弹幕。
10.一种基于弹幕热度的弹幕输入推荐系统,其特征在于,包括:客户端,及服务器;其中:
所述服务器用于接收客户端发送的弹幕的数据;其中,所述弹幕的数据包括:弹幕内容、弹幕的发送时间以及用户ID;根据所述发送时间对弹幕进行分组;针对每组弹幕,计算该组弹幕中的每个弹幕与预先设置的目标词句之间的相似度;并根据计算出的相似度,判断出高热度的目标弹幕;将高热度的目标弹幕发送给客户端,作为推荐给用户的输入弹幕进行显示;
所述客户端用于接收到所述输入弹幕后进行显示;以及响应于用户对所述输入弹幕的操作,将所述输入弹幕作为用户输入的弹幕进行发送。
11.一种计算机设备,所述计算机设备包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时用于实现权利要求1至6、或8至9中任意一项所述的基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法的步骤。
12.一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内存储有计算机程序,所述计算机程序可被至少一个处理器所执行,以使所述至少一个处理器执行权利要求1至6、或8至9中任意一项所述的基于弹幕热度的弹幕输入推荐方法的步骤。
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