CN116567361A - 一种多路径线上直播智能调控管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及直播调控管理领域,具体公开一种多路径线上直播智能调控管理系统,本发明通过将弹幕消息分类,进而分别选择自动回复和人工回复,提高回复效率;获取常规类型中各主题对应弹幕消息集合的匹配弹幕回复,做到不重不漏;获取非常规类型中各条弹幕消息的各话题,得到非常规类型中各话题对应的弹幕消息集合,避免重复回复,减少主播工作量;分析非常规类型弹幕消息的话题热度排名,增强用户粘性;分析非常规类型中各话题对应弹幕消息集合的匹配弹幕回复文本,并发送给对应的用户,防止直播间嘈杂导致用户无法听清回复;监测未回复的弹幕消息,进行补充回复,满足各用户的需求,减少用户流失。
Description
技术领域
本发明涉及直播调控管理领域,涉及到一种多路径线上直播智能调控管理系统。
背景技术
多路径线上直播指的是在同一时间,在不同的平台或渠道上进行直播,以扩大观众范围和增加曝光度。
现有的多路径线上直播的管控大都集中于对直播的技术层面管理,如直播间的画质、音质等,以及直播内容的健康管理,如是否违禁等,较少分析主播与用户的互动或者分析的比较浅层化。
在多路径直播中,主播与用户的互动是非常重要的,可以促进用户的参与度和忠诚度。及时回应用户问题是主播与用户有效互动的重要方面之一,主播应该在直播中及时回答用户的问题和疑虑,让用户感受到他们的存在和被尊重,同时主播可以通过研究用户的反馈来了解他们的需求和想法,并根据这些反馈来优化直播内容,提高用户的满意度。
当前多路径直播中主播与用户的互动,特别是主播回复用户弹幕消息方面,存在一些问题:1、主播在回复用户的弹幕消息时,采用无差别、一一回复的方式,费时费力,效率比较低,而弹幕消息中存在很多常规性问题,如下单链接、发货时间、快递种类和运费险等,而这些常规问题可以借助自动回复功能进而以最快速度回答用户,提高弹幕消息的回复速率,进而提升用户的体验感。
2、通过自动回复功能回复弹幕消息时,一条弹幕消息中可能询问多个问题,需要检索弹幕消息中多个问题对应的回复并进行发送,进而做到不重不漏。
3、人工回复弹幕消息,即主播回复弹幕消息时,相同话题可能有多个用户发弹幕消息进行询问,这就需要对弹幕消息进行初步归类,避免重复回复,以减少主播的工作量。
4、主播回复弹幕消息只能一个主题一个主题地回答,这就涉及到直播回答各主题弹幕消息的先后顺序,需要分析各主题弹幕消息的人气和热度,询问次数和询问用户人数最多的话题优选回答,进而增强用户黏性。
5、主播在直播间往往通过口述方式回答用户的弹幕消息,当直播间嘈杂时,用户可能无法听清主播的回复,进而不能很好的解答用户的问题和疑虑,从而无法满足用户的需求,用户的满意度不高。
6、主播在回复弹幕消息时可能存在遗漏,未得到回复的用户可能产生消极情绪,进而对主播直播间的公众印象和人气产生负面影响。
发明内容
针对上述问题,本发明提出了一种多路径线上直播智能调控管理系统,实现对多路径线上直播调控管理的功能。
本发明解决其技术问题采用的技术方案是:本发明提供一种多路径线上直播智能调控管理系统,包括:平台弹幕消息统计模块:用于统计监测周期内目标带货主播直播间推流的各平台中各条弹幕消息,将其记为各平台中各条弹幕消息。
平台弹幕消息分类模块:用于判断各平台中各条弹幕消息的类型,若为常规类型,则获取常规类型对应的各条弹幕消息,并执行弹幕消息自动回复模块,若为非常规类型,则获取非常规类型对应的各条弹幕消息,并执行弹幕消息人工回复模块。
弹幕消息自动回复模块:用于获取常规类型对应各条弹幕消息的各主题,进一步得到常规类型中各主题对应的弹幕消息集合,获取常规类型中各主题对应弹幕消息集合的匹配弹幕回复,并进行自动回复。
弹幕消息人工回复模块:用于获取非常规类型中各条弹幕消息的各话题,进一步得到非常规类型中各话题对应的弹幕消息集合,获取非常规类型中各话题对应弹幕消息集合的人气热度系数,分析非常规类型弹幕消息的话题热度排名,将其发送给目标带货主播进行回复。
人工回复辅助处理模块:用于获取目标带货主播回复弹幕消息的音频对应的文本,分析非常规类型中各话题对应弹幕消息集合的匹配弹幕回复文本,将其发送给对应的用户。
人工回复遗漏检测处理模块:用于获取监测周期内非常规类型中未回复的各话题对应的弹幕消息集合,并进行相应处理。
数据库:用于存储各表情符号对应的转译文字、常规类型弹幕消息对应的关键词库、常规类型中各主题弹幕消息对应的指向关键词库、常规类型中各主题弹幕消息对应的弹幕回复和目标带货主播直播的关注用户库。
在上述实施例的基础上,所述平台弹幕消息分类模块的分析过程包括:对各平台中各条弹幕消息进行识别,得到各平台中各条弹幕消息的文字内容和各表情符号。
提取数据库中存储的各表情符号对应的转译文字,根据各平台中各条弹幕消息的各表情符号,筛选得到各平台中各条弹幕消息中各表情符号对应的转译文字。
将各平台中各条弹幕消息的各表情符号替换为其表情符号对应的转译文字,进一步得到各平台中各条弹幕消息的文本内容。
利用关键词提取技术,获取各平台中各条弹幕消息文本内容的各关键词。
提取数据库中存储的常规类型弹幕消息对应的关键词库,将各平台中各条弹幕消息文本内容的各关键词与常规类型弹幕消息对应的关键词库进行比对,获取各平台中各条弹幕消息文本内容中标记关键词数量和关键词总数量,将其分别记为,/>表示第/>个平台的编号,/>,/>表示平台的数量,/>表示第/>条弹幕消息的编号,/>,/>表示弹幕消息的数量。
通过分析公式得到各平台中各条弹幕消息的常规类型关联系数/>,其中/>表示预设的常规类型关联系数修正因子,/>表示自然常数,/>表示预设的弹幕消息文本内容中标记关键词数量与关键词总数量之间比值的阈值。
在上述实施例的基础上,所述平台弹幕消息分类模块的分析过程还包括:将各平台中各条弹幕消息的常规类型关联系数与预设的常规类型关联系数阈值进行比对,若某平台中某条弹幕消息的常规类型关联系数大于或等于预设的常规类型关联系数阈值,则该条弹幕消息的类型为常规类型,统计得到常规类型对应的各条弹幕消息,反之,则该条弹幕消息的类型为非常规类型,统计得到非常规类型对应的各条弹幕消息。
在上述实施例的基础上,所述弹幕消息自动回复模块的分析过程为:根据各平台中各条弹幕消息文本内容的各关键词,筛选得到常规类型对应的各条弹幕消息文本内容的各关键词。
提取数据库中存储的常规类型中各主题弹幕消息对应的指向关键词库。
将常规类型对应的各条弹幕消息文本内容的各关键词与常规类型中各主题弹幕消息对应的指向关键词库依次进行比对,分析得到常规类型对应各条弹幕消息的各主题。
将常规类型对应的各条弹幕消息按照相同主题进行归类,得到常规类型中各主题对应的各条弹幕消息,构建常规类型中各主题对应的弹幕消息集合。
提取数据库中存储的常规类型中各主题弹幕消息对应的弹幕回复。
将常规类型中各主题对应的弹幕消息集合与常规类型中各主题弹幕消息对应的弹幕回复进行比对,筛选得到常规类型中各主题对应弹幕消息集合的弹幕回复,将其记为常规类型中各主题对应弹幕消息集合的匹配弹幕回复。
在上述实施例的基础上,所述弹幕消息人工回复模块的分析过程包括:获取非常规类型中各条弹幕消息的各关键词,分析得到非常规类型中各话题弹幕消息对应的特征关键词库。
将非常规类型中各条弹幕消息的各关键词与非常规类型中各话题弹幕消息对应的特征关键词库依次进行比对,分析得到非常规类型中各条弹幕消息的各话题。
将非常规类型中各条弹幕消息按照相同话题进行归类,得到非常规类型中各话题对应的各条弹幕消息,构建非常规类型中各话题对应的弹幕消息集合。
在上述实施例的基础上,所述弹幕消息人工回复模块的分析过程还包括::获取非常规类型中各话题对应弹幕消息集合中弹幕消息的总数量,将其记为/>,/>表示第/>个话题对应弹幕消息集合的编号,/>。
:获取非常规类型中各话题对应弹幕消息集合中用户的总数量,将其记为/>。
获取非常规类型中各话题对应弹幕消息集合中关注用户数量,将其记为。
:获取监测周期内目标带货主播直播间各用户的观看时长,筛选得到非常规类型中各话题对应弹幕消息集合中各用户的观看时长,将其记为/>,/>表示第/>个用户的编号,/>。
:通过分析公式/>得到非常规类型中各话题对应弹幕消息集合的人气热度系数/>,其中/>表示话题对应弹幕消息集合的数量,/>表示用户的数量,/>分别表示预设的弹幕消息总数量、关注用户比重和用户观看时长的权重因子。
:将非常规类型中各话题对应弹幕消息集合按照其人气热度系数从大到小的顺序进行排序,得到非常规类型弹幕消息的话题热度排名,通过直播系统的基础服务单元将其发送给目标带货主播进行回复。
在上述实施例的基础上,所述人工回复辅助处理模块的分析过程为:利用语音转文字技术获取目标带货主播回复弹幕消息的音频对应的文本,将其记为目标带货主播的回复文本。
对目标带货主播的回复文本进行分段,得到目标带货主播回复非常规类型中各话题的文本段,将其记为非常规类型中各话题的回复文本段。
从非常规类型中各话题的回复文本段中剔除预设的非必要成分的词语和语句,并进行语句通顺化处理,得到非常规类型中各话题的参考回复文本段,将其记为非常规类型中各话题对应弹幕消息集合的匹配弹幕回复文本。
在上述实施例的基础上,所述人工回复遗漏检测处理模块的分析过程为:获取监测周期内目标带货主播回复的各话题,将监测周期内目标带货主播回复的各话题与非常规类型中各话题一一进行比对,得到监测周期内非常规类型中未回复的各话题,进一步得到监测周期内非常规类型中未回复的各话题对应的弹幕消息集合,通过直播系统的基础服务单元将其发送给目标带货主播。
相对于现有技术,本发明所述的一种多路径线上直播智能调控管理系统以下有益效果:1、本发明对各平台上各用户的各条弹幕消息进行有效的整合和统计,可以进行全面的数据分析和业务决策,从而全面了解受众的反馈和需求,及时调整直播的策略和内容。
2、本发明通过获取各平台中各条弹幕消息的类型,将弹幕消息分为常规类型弹幕消息和非常规类型消息,进一步分别选择自动回复和人工回复,能够提高弹幕消息的回复速率,从而提升用户的体验感。
3、本发明在对弹幕消息进行解析、提取弹幕消息的关键词时,不仅分析弹幕消息的文字内容,同时分析弹幕消息中的表情符号,防止丢失表情符号中蕴含的关键信息,并且将表情符号的转译文字代入表情符号对应的位置,最大化还原用户想借助表情符号表达的真实含义。
4、本发明通过获取常规类型对应各条弹幕消息的各主题,进一步分析常规类型中各主题对应弹幕消息集合的匹配弹幕回复,并进行自动回复,进而做到不重不漏。
5、本发明通过获取非常规类型中各条弹幕消息的各话题,进一步得到非常规类型中各话题对应的弹幕消息集合,对弹幕消息进行初步归类,避免重复回复,以减少主播的工作量。
6、本发明通过获取非常规类型中各话题对应弹幕消息集合的人气热度系数,分析非常规类型弹幕消息的话题热度排名,将其发送给目标带货主播进行回复,增强用户黏性。
7、本发明防止由于直播间嘈杂导致用户没有听清回复,除了主播在直播间现场回复,同时附带文字回复转发给用户,更好满足用户的需求,增加互动体验。
8、本发明在生成弹幕消息回复文本时,最大化程度还原主播的口述内容,并进行后期的修饰优化,以最好的效果呈现给用户。
9、本发明通过监测非常规类型中未回复的各话题对应的弹幕消息集合,将其发送给主播进行补充回复,避免主播回复弹幕消息存在遗漏,减少直播间的用户流失。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述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发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,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为本发明的系统模块连接图。
图2为本发明的流程示意图。
图3为本发明的直播系统示意图。
图4为本发明的弹幕消息类型分类示意图。
图5为本发明的常规类型弹幕消息主题分类示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明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发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1和图2所示,本发明提供一种多路径线上直播智能调控管理系统,包括平台弹幕消息统计模块、平台弹幕消息分类模块、弹幕消息自动回复模块、弹幕消息人工回复模块、人工回复辅助处理模块、人工回复遗漏检测处理模块和数据库。
所述平台弹幕消息分类模块分别与平台弹幕消息统计模块、弹幕消息自动回复模块和弹幕消息人工回复模块连接,人工回复辅助处理模块分别与弹幕消息人工回复模块和人工回复遗漏检测处理模块连接,数据库分别与平台弹幕消息分类模块、弹幕消息自动回复模块和弹幕消息人工回复模块连接。
所述平台弹幕消息统计模块用于统计监测周期内目标带货主播直播间推流的各平台中各条弹幕消息,将其记为各平台中各条弹幕消息。
作为一种优选方案,所述平台弹幕消息统计模块的分析过程为:设定监测周期的时长,通过直播系统的前端展示界面获取监测周期内目标带货主播直播间推流的各平台中各条弹幕消息,将其记为各平台中各条弹幕消息。
作为一种优选方案,目标带货主播直播的形式可以是一边介绍产品一边回复弹幕消息,也可以是介绍完产品,统一回复弹幕消息,当目标带货主播直播的形式为一边介绍产品一边回复弹幕消息时,监测周期的时长为设定的时长或目标带货主播自定义的时长,当目标带货主播直播的形式为先介绍产品后统一回复弹幕消息时,监测周期的时长为目标带货主播介绍产品对应的开始时间和结束时间之间的时长。
参阅图3所示,所述直播系统包括前端展示界面、后台管理中心和基础服务单元三个部分;前端展示界面提供了视频直播、弹幕互动和用户评论等功能;后台管理中心提供了视频源管理、切换策略调整、用户数据统计和分析等功能;基础服务单元包括多路径传输服务、自适应码率调节服务和流媒体质量控制服务等。
作为一种优选方案,所述目标带货主播直播间推流的平台包括但不限于:媒体平台、视频平台、资讯平台和短视频平台等。
需要说明的是,本发明对各平台上各用户的各条弹幕消息进行有效的整合和统计,可以进行全面的数据分析和业务决策,从而全面了解受众的反馈和需求,及时调整直播的策略和内容。
所述平台弹幕消息分类模块用于判断各平台中各条弹幕消息的类型,若为常规类型,则获取常规类型对应的各条弹幕消息,并执行弹幕消息自动回复模块,若为非常规类型,则获取非常规类型对应的各条弹幕消息,并执行弹幕消息人工回复模块。
进一步地,所述平台弹幕消息分类模块的分析过程包括:对各平台中各条弹幕消息进行识别,得到各平台中各条弹幕消息的文字内容和各表情符号。
提取数据库中存储的各表情符号对应的转译文字,根据各平台中各条弹幕消息的各表情符号,筛选得到各平台中各条弹幕消息中各表情符号对应的转译文字。
将各平台中各条弹幕消息的各表情符号替换为其表情符号对应的转译文字,进一步得到各平台中各条弹幕消息的文本内容。
利用关键词提取技术,获取各平台中各条弹幕消息文本内容的各关键词。
提取数据库中存储的常规类型弹幕消息对应的关键词库,将各平台中各条弹幕消息文本内容的各关键词与常规类型弹幕消息对应的关键词库进行比对,获取各平台中各条弹幕消息文本内容中标记关键词数量和关键词总数量,将其分别记为,/>表示第/>个平台的编号,/>,/>表示平台的数量,/>表示第/>条弹幕消息的编号,/>,/>表示弹幕消息的数量。
通过分析公式得到各平台中各条弹幕消息的常规类型关联系数/>,其中/>表示预设的常规类型关联系数修正因子,/>表示自然常数,/>表示预设的弹幕消息文本内容中标记关键词数量与关键词总数量之间比值的阈值。
作为一种优选方案,所述获取各平台中各条弹幕消息文本内容中标记关键词数量,具体过程为:将各平台中各条弹幕消息文本内容的各关键词与常规类型弹幕消息对应的关键词库进行比对,若某平台中某条弹幕消息文本内容的某关键词属于常规类型弹幕消息对应关键词库内,则将该关键词记为标记关键词,统计各平台中各条弹幕消息文本内容中各标记关键词,进一步获取各平台中各条弹幕消息文本内容中标记关键词数量。
作为一种优选方案,所述表情符号可以是单个的表情或符号,也可以是表情与符号的组合。
作为一种优选方案,所述表情符号对应的转译文字可以是字、词语或句子。
作为一种优选方案,所述弹幕消息的文本内容包括弹幕消息原本的文字内容和表情符号对应的转译文字。
作为一种优选方案,所述关键词提取技术为现有的较成熟的技术,此处不加以赘述。
作为一种优选方案,所述常规类型弹幕消息对应的关键词库中的关键词可以是字、词或者词组。
作为一种优选方案,所述常规类型弹幕消息对应的关键词库中的关键词包括但不限于:商品链接、发货时间、快递种类、运费险等。
在一个具体实施例中,常规类型的弹幕消息为:如何下单、商品链接在哪、发什么快递和有无运费险。
在一个具体实施例中,非常规类型的弹幕消息为:能否推荐一款适合油性肤质的面霜、支付出现问题怎么解决和退换货的流程。
需要说明的是,本发明在对弹幕消息进行解析、提取弹幕消息的关键词时,不仅分析弹幕消息的文字内容,同时分析弹幕消息中的表情符号,防止丢失表情符号中蕴含的关键信息,并且将表情符号的转译文字代入表情符号对应的位置,最大化还原用户想借助表情符号表达的真实含义。
参阅图4所示,所述平台弹幕消息分类模块的分析过程还包括:将各平台中各条弹幕消息的常规类型关联系数与预设的常规类型关联系数阈值进行比对,若某平台中某条弹幕消息的常规类型关联系数大于或等于预设的常规类型关联系数阈值,则该条弹幕消息的类型为常规类型,统计得到常规类型对应的各条弹幕消息,反之,则该条弹幕消息的类型为非常规类型,统计得到非常规类型对应的各条弹幕消息。
需要说明的是,本发明通过获取各平台中各条弹幕消息的类型,将弹幕消息分为常规类型弹幕消息和非常规类型消息,进一步分别选择自动回复和人工回复,能够提高弹幕消息的回复速率,从而提升用户的体验感。
所述弹幕消息自动回复模块用于获取常规类型对应各条弹幕消息的各主题,进一步得到常规类型中各主题对应的弹幕消息集合,获取常规类型中各主题对应弹幕消息集合的匹配弹幕回复,并进行自动回复。
进一步地,所述弹幕消息自动回复模块的分析过程为:根据各平台中各条弹幕消息文本内容的各关键词,筛选得到常规类型对应的各条弹幕消息文本内容的各关键词。
提取数据库中存储的常规类型中各主题弹幕消息对应的指向关键词库。
将常规类型对应的各条弹幕消息文本内容的各关键词与常规类型中各主题弹幕消息对应的指向关键词库依次进行比对,分析得到常规类型对应各条弹幕消息的各主题。
将常规类型对应的各条弹幕消息按照相同主题进行归类,得到常规类型中各主题对应的各条弹幕消息,构建常规类型中各主题对应的弹幕消息集合。
提取数据库中存储的常规类型中各主题弹幕消息对应的弹幕回复。
将常规类型中各主题对应的弹幕消息集合与常规类型中各主题弹幕消息对应的弹幕回复进行比对,筛选得到常规类型中各主题对应弹幕消息集合的弹幕回复,将其记为常规类型中各主题对应弹幕消息集合的匹配弹幕回复。
作为一种优选方案,所述弹幕消息自动回复模块中自动回复的过程为:通过直播系统的后台管理中心将常规类型中各主题对应弹幕消息集合的匹配弹幕回复发送给其主题对应弹幕消息集合中各条弹幕消息对应的用户。
作为一种优选方案,获取常规类型对应各条弹幕消息的各主题,具体过程为:将常规类型中各主题弹幕消息对应的指向关键词库按照预设的的顺序进行排序。
将常规类型对应的各条弹幕消息文本内容的各关键词与常规类型中排名第一位的主题弹幕消息对应的指向关键词库进行比对,若常规类型对应的某条弹幕消息文本内容的某关键词属于常规类型中排名第一位的主题弹幕消息对应的指向关键词库内,则将常规类型中排名第一位的主题记为该条弹幕消息的主题,依此类推,筛选出该条弹幕消息的各主题,统计得到常规类型对应各条弹幕消息的各主题。
作为一种优选方案,常规类型对应的各条弹幕消息的主题可以为多个。
参阅图5所示,若常规类型中某条弹幕消息的主题为多个,则将该条弹幕消息分别归类到其多个主题对应的弹幕消息集合中。
作为一种优选方案,若常规类型中某条弹幕消息的主题为多个,则将该条弹幕消息多个主题对应的弹幕回复发送给该条弹幕消息的用户。
需要说明的是,本发明通过获取常规类型对应各条弹幕消息的各主题,进一步分析常规类型中各主题对应弹幕消息集合的匹配弹幕回复,并进行自动回复,进而做到不重不漏。
所述弹幕消息人工回复模块用于获取非常规类型中各条弹幕消息的各话题,进一步得到非常规类型中各话题对应的弹幕消息集合,获取非常规类型中各话题对应弹幕消息集合的人气热度系数,分析非常规类型弹幕消息的话题热度排名,将其发送给目标带货主播进行回复。
进一步地,所述弹幕消息人工回复模块的分析过程包括:获取非常规类型中各条弹幕消息的各关键词,分析得到非常规类型中各话题弹幕消息对应的特征关键词库。
将非常规类型中各条弹幕消息的各关键词与非常规类型中各话题弹幕消息对应的特征关键词库依次进行比对,分析得到非常规类型中各条弹幕消息的各话题。
将非常规类型中各条弹幕消息按照相同话题进行归类,得到非常规类型中各话题对应的各条弹幕消息,构建非常规类型中各话题对应的弹幕消息集合。
作为一种优选方案,获取非常规类型中各条弹幕消息的各关键词,具体过程为:根据各平台中各条弹幕消息文本内容的各关键词,筛选得到非常规类型对应的各条弹幕消息文本内容的各关键词,将其记为非常规类型中各条弹幕消息的各关键词。
作为一种优选方案,所述非常规类型中各话题弹幕消息对应的特征关键词库,获取方法为:将非常规类型中各条弹幕消息的各关键词进行汇总,得到非常规类型弹幕消息的各关键词,将非常规类型弹幕消息的各关键词按照相同关键词或者同义关键词进行归类,得到非常规类型弹幕消息中各类关键词集合,将其记为非常规类型中各话题弹幕消息对应的特征关键词库。
在一个具体实施例中,若非常规类型弹幕消息中两个关键词相同或者互为同义词,则将两个关键词归为同一类。
需要说明的是,本发明通过获取非常规类型中各条弹幕消息的各话题,进一步得到非常规类型中各话题对应的弹幕消息集合,对弹幕消息进行初步归类,避免重复回复,以减少主播的工作量。
进一步地,所述弹幕消息人工回复模块的分析过程还包括::获取非常规类型中各话题对应弹幕消息集合中弹幕消息的总数量,将其记为/>,/>表示第/>个话题对应弹幕消息集合的编号,/>。
:获取非常规类型中各话题对应弹幕消息集合中用户的总数量,将其记为/>。
作为一种优选方案,所述获取非常规类型中各话题对应弹幕消息集合中用户的总数量,具体过程为:获取非常规类型中各话题对应弹幕消息集合中各条弹幕消息的用户,将非常规类型中各话题对应弹幕消息集合中各条弹幕消息的用户进行相互比对,得到非常规类型中各话题对应弹幕消息集合中用户的总数量。
获取非常规类型中各话题对应弹幕消息集合中关注用户数量,将其记为。
作为一种优选方案,获取非常规类型中各话题对应弹幕消息集合中关注用户数量,具体过程为:提取数据库中存储的目标带货主播直播的关注用户库,将非常规类型中各话题对应弹幕消息集合中各用户与目标带货主播直播的关注用户库进行比对,若非常规类型中某话题对应弹幕消息集合中某用户属于目标带货主播直播的关注用户库内,则该用户为关注用户,统计得到非常规类型中各话题对应弹幕消息集合中关注用户数量。
:获取监测周期内目标带货主播直播间各用户的观看时长,筛选得到非常规类型中各话题对应弹幕消息集合中各用户的观看时长,将其记为/>,/>表示第/>个用户的编号,/>。
:通过分析公式/>得到非常规类型中各话题对应弹幕消息集合的人气热度系数/>,其中/>表示话题对应弹幕消息集合的数量,/>表示用户的数量,/>分别表示预设的弹幕消息总数量、关注用户比重和用户观看时长的权重因子。
:将非常规类型中各话题对应弹幕消息集合按照其人气热度系数从大到小的顺序进行排序,得到非常规类型弹幕消息的话题热度排名,通过直播系统的基础服务单元将其发送给目标带货主播进行回复。
需要说明的是,本发明通过获取非常规类型中各话题对应弹幕消息集合的人气热度系数,分析非常规类型弹幕消息的话题热度排名,将其发送给目标带货主播进行回复,增强用户黏性。
所述人工回复辅助处理模块用于获取目标带货主播回复弹幕消息的音频对应的文本,分析非常规类型中各话题对应弹幕消息集合的匹配弹幕回复文本,将其发送给对应的用户。
进一步地,所述人工回复辅助处理模块的分析过程为:利用语音转文字技术获取目标带货主播回复弹幕消息的音频对应的文本,将其记为目标带货主播的回复文本。
对目标带货主播的回复文本进行分段,得到目标带货主播回复非常规类型中各话题的文本段,将其记为非常规类型中各话题的回复文本段。
从非常规类型中各话题的回复文本段中剔除预设的非必要成分的词语和语句,并进行语句通顺化处理,得到非常规类型中各话题的参考回复文本段,将其记为非常规类型中各话题对应弹幕消息集合的匹配弹幕回复文本。
作为一种优选方案,所述人工回复辅助处理模块的分析过程还包括:通过直播系统的后台管理中心将非常规类型中各话题对应弹幕消息集合的匹配弹幕回复文本发送给其话题对应弹幕消息集合中各条弹幕消息对应的用户。
作为一种优选方案,所述语音转文字技术为现有的较成熟的技术,此处不加以赘述。
作为一种优选方案,所述对目标带货主播的回复文本进行分段,具体过程为::将目标带货主播的回复文本与预设的话题转换语句库进行比对,若目标带货主播的回复文本存在话题转换语句,则依据话题转换语句对目标带货主播的回复文本进行分段,反之,则执行/>。
:对目标带货主播的回复文本进行检索,获取目标带货主播回复文本中出现的非常规类型中各话题对应的各特征关键词,获取各话题对应的各特征关键词在回复文本中的位置,将各话题中最后一个特征关键词所在的语句记为话题转换语句,依据话题转换语句对目标带货主播的回复文本进行分段。
在一个具体实施例中,话题转换语句为:回答下一个问题。
作为一种优选方案,所述非必要成分的词语指语气词语,如:嗯、啊、哦。
作为一种优选方案,所述非必要成分的语句指与回答用户问题无关的语句。
作为一种优选方案,所述语句通顺化处理包括两个步骤,第一步:在回复文本段中插入结构助词,如:进而、从而、进一步、因此等等;第二步:将回复文本段中的缩略词扩展为全称词。
需要说明的是,本发明防止由于直播间嘈杂导致用户没有听清回复,除了主播在直播间现场回复,同时附带文字回复转发给用户,更好满足用户的需求,增加互动体验。
需要说明的是,本发明在生成弹幕消息回复文本时,最大化程度还原主播的口述内容,并进行后期的修饰优化,以最好的效果呈现给用户。
所述人工回复遗漏检测处理模块用于获取监测周期内非常规类型中未回复的各话题对应的弹幕消息集合,并进行相应处理。
进一步地,所述人工回复遗漏检测处理模块的分析过程为:获取监测周期内目标带货主播回复的各话题,将监测周期内目标带货主播回复的各话题与非常规类型中各话题一一进行比对,得到监测周期内非常规类型中未回复的各话题,进一步得到监测周期内非常规类型中未回复的各话题对应的弹幕消息集合,通过直播系统的基础服务单元将其发送给目标带货主播。
作为一种优选方案,非常规类型中未回复的各话题对应的弹幕消息集合发送给目标带货主播后,目标带货主播后续可以进行文字回复并补发给用户。
需要说明的是,本发明通过监测非常规类型中未回复的各话题对应的弹幕消息集合,将其发送给主播进行补充回复,避免主播回复弹幕消息存在遗漏,减少直播间的用户流失。
所述数据库用于存储各表情符号对应的转译文字、常规类型弹幕消息对应的关键词库、常规类型中各主题弹幕消息对应的指向关键词库、常规类型中各主题弹幕消息对应的弹幕回复和目标带货主播直播的关注用户库。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明,所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离发明的构思或者超越本发明所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种多路径线上直播智能调控管理系统,其特征在于,包括:
平台弹幕消息统计模块:用于统计监测周期内目标带货主播直播间推流的各平台中各条弹幕消息,将其记为各平台中各条弹幕消息;
平台弹幕消息分类模块:用于判断各平台中各条弹幕消息的类型,若为常规类型,则获取常规类型对应的各条弹幕消息,并执行弹幕消息自动回复模块,若为非常规类型,则获取非常规类型对应的各条弹幕消息,并执行弹幕消息人工回复模块;
弹幕消息自动回复模块:用于获取常规类型对应各条弹幕消息的各主题,进一步得到常规类型中各主题对应的弹幕消息集合,获取常规类型中各主题对应弹幕消息集合的匹配弹幕回复,并进行自动回复;
弹幕消息人工回复模块:用于获取非常规类型中各条弹幕消息的各话题,进一步得到非常规类型中各话题对应的弹幕消息集合,获取非常规类型中各话题对应弹幕消息集合的人气热度系数,分析非常规类型弹幕消息的话题热度排名,将其发送给目标带货主播进行回复;
人工回复辅助处理模块:用于获取目标带货主播回复弹幕消息的音频对应的文本,分析非常规类型中各话题对应弹幕消息集合的匹配弹幕回复文本,将其发送给对应的用户;
人工回复遗漏检测处理模块:用于获取监测周期内非常规类型中未回复的各话题对应的弹幕消息集合,并进行相应处理;
数据库:用于存储各表情符号对应的转译文字、常规类型弹幕消息对应的关键词库、常规类型中各主题弹幕消息对应的指向关键词库、常规类型中各主题弹幕消息对应的弹幕回复和目标带货主播直播的关注用户库。
2.根据权利要求1所述的一种多路径线上直播智能调控管理系统,其特征在于:所述平台弹幕消息分类模块的分析过程包括:
对各平台中各条弹幕消息进行识别,得到各平台中各条弹幕消息的文字内容和各表情符号;
提取数据库中存储的各表情符号对应的转译文字,根据各平台中各条弹幕消息的各表情符号,筛选得到各平台中各条弹幕消息中各表情符号对应的转译文字;
将各平台中各条弹幕消息的各表情符号替换为其表情符号对应的转译文字,进一步得到各平台中各条弹幕消息的文本内容;
利用关键词提取技术,获取各平台中各条弹幕消息文本内容的各关键词;
提取数据库中存储的常规类型弹幕消息对应的关键词库,将各平台中各条弹幕消息文本内容的各关键词与常规类型弹幕消息对应的关键词库进行比对,获取各平台中各条弹幕消息文本内容中标记关键词数量和关键词总数量,将其分别记为,/>表示第/>个平台的编号,/>,/>表示平台的数量,/>表示第/>条弹幕消息的编号,/>,/>表示弹幕消息的数量;
通过分析公式得到各平台中各条弹幕消息的常规类型关联系数/>,其中/>表示预设的常规类型关联系数修正因子,/>表示自然常数,/>表示预设的弹幕消息文本内容中标记关键词数量与关键词总数量之间比值的阈值。
3.根据权利要求2所述的一种多路径线上直播智能调控管理系统,其特征在于:所述平台弹幕消息分类模块的分析过程还包括:
将各平台中各条弹幕消息的常规类型关联系数与预设的常规类型关联系数阈值进行比对,若某平台中某条弹幕消息的常规类型关联系数大于或等于预设的常规类型关联系数阈值,则该条弹幕消息的类型为常规类型,统计得到常规类型对应的各条弹幕消息,反之,则该条弹幕消息的类型为非常规类型,统计得到非常规类型对应的各条弹幕消息。
4.根据权利要求2所述的一种多路径线上直播智能调控管理系统,其特征在于:所述弹幕消息自动回复模块的分析过程为:
根据各平台中各条弹幕消息文本内容的各关键词,筛选得到常规类型对应的各条弹幕消息文本内容的各关键词;
提取数据库中存储的常规类型中各主题弹幕消息对应的指向关键词库;
将常规类型对应的各条弹幕消息文本内容的各关键词与常规类型中各主题弹幕消息对应的指向关键词库依次进行比对,分析得到常规类型对应各条弹幕消息的各主题;
将常规类型对应的各条弹幕消息按照相同主题进行归类,得到常规类型中各主题对应的各条弹幕消息,构建常规类型中各主题对应的弹幕消息集合;
提取数据库中存储的常规类型中各主题弹幕消息对应的弹幕回复;
将常规类型中各主题对应的弹幕消息集合与常规类型中各主题弹幕消息对应的弹幕回复进行比对,筛选得到常规类型中各主题对应弹幕消息集合的弹幕回复,将其记为常规类型中各主题对应弹幕消息集合的匹配弹幕回复。
5.根据权利要求2所述的一种多路径线上直播智能调控管理系统,其特征在于:所述弹幕消息人工回复模块的分析过程包括:
获取非常规类型中各条弹幕消息的各关键词,分析得到非常规类型中各话题弹幕消息对应的特征关键词库;
将非常规类型中各条弹幕消息的各关键词与非常规类型中各话题弹幕消息对应的特征关键词库依次进行比对,分析得到非常规类型中各条弹幕消息的各话题;
将非常规类型中各条弹幕消息按照相同话题进行归类,得到非常规类型中各话题对应的各条弹幕消息,构建非常规类型中各话题对应的弹幕消息集合。
6.根据权利要求1所述的一种多路径线上直播智能调控管理系统,其特征在于:所述弹幕消息人工回复模块的分析过程还包括:
:获取非常规类型中各话题对应弹幕消息集合中弹幕消息的总数量,将其记为/>,/>表示第/>个话题对应弹幕消息集合的编号,/>;
:获取非常规类型中各话题对应弹幕消息集合中用户的总数量,将其记为/>;
获取非常规类型中各话题对应弹幕消息集合中关注用户数量,将其记为;
:获取监测周期内目标带货主播直播间各用户的观看时长,筛选得到非常规类型中各话题对应弹幕消息集合中各用户的观看时长,将其记为/>,/>表示第/>个用户的编号,;
:通过分析公式/>得到非常规类型中各话题对应弹幕消息集合的人气热度系数/>,其中/>表示话题对应弹幕消息集合的数量,/>表示用户的数量,/>分别表示预设的弹幕消息总数量、关注用户比重和用户观看时长的权重因子;
:将非常规类型中各话题对应弹幕消息集合按照其人气热度系数从大到小的顺序进行排序,得到非常规类型弹幕消息的话题热度排名,通过直播系统的基础服务单元将其发送给目标带货主播进行回复。
7.根据权利要求6所述的一种多路径线上直播智能调控管理系统,其特征在于:所述人工回复辅助处理模块的分析过程为:
利用语音转文字技术获取目标带货主播回复弹幕消息的音频对应的文本,将其记为目标带货主播的回复文本;
对目标带货主播的回复文本进行分段,得到目标带货主播回复非常规类型中各话题的文本段,将其记为非常规类型中各话题的回复文本段;
从非常规类型中各话题的回复文本段中剔除预设的非必要成分的词语和语句,并进行语句通顺化处理,得到非常规类型中各话题的参考回复文本段,将其记为非常规类型中各话题对应弹幕消息集合的匹配弹幕回复文本。
8.根据权利要求1所述的一种多路径线上直播智能调控管理系统,其特征在于:所述人工回复遗漏检测处理模块的分析过程为:
获取监测周期内目标带货主播回复的各话题,将监测周期内目标带货主播回复的各话题与非常规类型中各话题一一进行比对,得到监测周期内非常规类型中未回复的各话题,进一步得到监测周期内非常规类型中未回复的各话题对应的弹幕消息集合,通过直播系统的基础服务单元将其发送给目标带货主播。
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