CN117314591B - 一种农产品直播销售主播匹配推荐方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于农产品直播推荐技术领域，具体涉及到一种农产品直播销售主播匹配推荐方法，本发明基于目标农产品从直播平台进行参考直播记录筛选，并利用参考直播记录获取目标农产品对应的个性特点，具体包括偏向受众、直播市场份额、直播特色三个层面，进而据此对直播经验、直播互动、直播受众进行权重赋值，实现了目标农产品个性特点的挖掘，与此同时对农产品主播进行直播经验、直播互动、直播受众评分，从而综合评分值和权重因子进行主播推荐，体现了不过度追求优秀主播的合理推荐，在一定程度上降低了主播出场成本，同时又能与农产品的个性特点相适配，有利于直播效果的有效保障。

Description

一种农产品直播销售主播匹配推荐方法

技术领域

本发明属于农产品直播推荐技术领域，具体涉及到一种农产品直播销售主播匹配推荐方法。

背景技术

近年来，直播销售凭借提供较为直观的销售体验、实时互动的销售气氛、高效的销售速率已成为当前最为流行的销售模式。对于农产品来说由于保质期较短，且消费者对农产品的新鲜度要求越来越高，在农产品收获季节，如果不加快农产品的销售步伐，就会造成农产品囤积腐烂，给农民带来巨大的损失，在这种情况下农产品销售也争相加入到直播销售行列，以适应当代消费者的需求和市场趋势。

众所周知，进行直播销售的前提进行主播筛选推荐，农产品直播也不例外，但目前针对农产品的主播筛选推荐大多依据主播的人气、粉丝量、销售量，基本倾向于选择人气高、粉丝量大且销售量高的主播，这种筛选方式是集中于主播自身能力的考量，一方面会缩小筛选范围，毕竟各方面能力都比较优秀的主播总是占少数，且由于这这类主播的出场价位也是较高的，因而过度追求优秀主播无形之中会提高主播出场成本，另一方面由于选择各方面能力都比较优秀的主播是所有商品的优先选择，这样会导致筛选结果存在适用泛化问题，合理性不强，与农产品个性特点适配度不高，容易造成筛选出的主播不具针对性，实用价值不高，不利于直播效果的有效保障。

发明内容

为此，本申请实施例的一个目的在于提供一种农产品直播销售主播匹配推荐方法，通过该方法推荐出的主播可以在一定程度上降低主播出场成本，同时又能与农产品的个性特点相适配，有利于直播效果的有效保障。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种农产品直播销售主播匹配推荐方法，包括以下步骤：S1、将待进行直播销售的农产品记为目标农产品，并调取目标农产品的历史下单记录，进而从历史下单记录中提取下单用户年龄，由此分析目标农产品的偏向受众年龄段及受众人群占有率。

S2、按照直播产品分类从直播平台中调取若干农产品直播记录，并从若干农产品直播记录中筛选出参考直播记录，由此获取目标农产品对应的直播市场新兴指数及直播特色指数。

S3、按照直播主播分类从直播平台中调取农产品主播，并提取各农产品主播对应的参考直播记录，进而结合目标农产品的偏向受众年龄段对各农产品主播进行评分，得到各农产品主播对应的直播经验评分值、直播互动评分值、直播受众评分值。

S4、基于目标农产品对应的直播市场新兴指数、直播特色指数和受众人群占有率对直播经验、直播互动、直播受众进行权重赋值，得到直播经验评分值、直播互动评分值、直播受众评分值对应的权重因子。

S5、依据各农产品主播对应的直播经验评分值、直播互动评分值、直播受众评分值及其对应的权重因子对各农产品主播进行综合分析，得到各农产品主播对应的直播匹配度。

S6、按照直播匹配度将各农产品主播按照由大到小的顺序进行排列，并根据排列结果进行优选农产品主播推荐。

作为本发明的进一步创新，所述分析目标农产品的偏向受众年龄段参见下述步骤：将各条历史下单记录中的下单用户年龄与预先划定的各年龄段对应的年龄范围进行匹配，从中匹配出各条历史下单记录对应的下单用户年龄段。

将各条历史下单记录对应的下单用户年龄段进行对比，并将相同年龄段对应的历史下单记录进行归类，由此统计各年龄段对应的历史下单记录占比系数。

将各年龄段对应的历史下单记录占比系数与设定的有效占比系数进行对比，从中选取大于有效占比系数的年龄段作为目标农产品的偏向受众年龄段。

作为本发明的进一步创新，所述受众人群占有率的分析过程如下：统计目标农产品的偏向受众年龄段数量，并结合预先划定的年龄段总数量计算目标农产品的受众人群占有率，其中。

作为本发明的进一步创新，所述从若干农产品直播记录中筛选出参考直播记录实施过程如下：从各条农产品直播记录中提取直播产品种类，并与目标农产品进行对比，进而从若干农产品直播记录中提取直播产品种类与目标农产品相同的农产品直播记录作为参考直播记录。

作为本发明的进一步创新，所述获取目标农产品对应的直播市场新兴指数参见下述过程：统计筛选出的参考直播记录数量及调取的农产品直播记录数量，并代入表达式，计算出目标农产品对应的直播市场新兴指数。

作为本发明的进一步创新，所述直播特色指数的具体获取过程如下：从各条参考直播记录中提取直播产品的特征要素，并提取目标农产品的特征要素，进而将直播产品的特征要素与目标农产品的特征要素导入直播特色分析模型中各特征要素对应的区别分析算法，得到目标农产品对应各特征要素在各条参考直播记录的区别度，记为，其中/>表示为参考直播记录编号，/>，/>表示为参考直播记录数量，/>表示为特征要素编号，。

利用统计公式计算目标农产品对应的直播特色指数/>，表示为预设的第/>特征要素的占比因子，且/>。

作为本发明的进一步创新，所述各农产品主播对应的直播经验评分值、直播互动评分值、直播受众评分值参见下述评分过程：统计各农产品主播对应的参考直播记录数量，进而导入直播经验评分公式，统计出各农产品主播对应的直播经验评分值/>，式中/>表示为农产品主播编号，/>，/>表示为第/>农产品主播对应的参考直播记录数量。

从各农产品主播对应的参考直播记录中提取参考直播视频和直播间平均在线人数，并从参考直播视频中截取直播互动视频，从中获取参考直播视频的时长与直播互动视频的时长，同时从直播互动视频中提取平均在线人数、人均在线时长和用户购买转化率，进而导入直播互动评分公式，统计出各农产品主播对应的直播互动评分值/>，式中/>、/>分别表示为第/>农产品主播对应第/>条参考直播记录中参考直播视频的时长、参考直播视频中直播互动视频的时长，/>表示为各农产品主播对应的参考直播记录编号，/>，/>表示为各农产品主播对应的参考直播记录数量，/>、/>分别表示为第/>农产品主播对应第/>条参考直播记录中直播间平均在线人数、直播互动视频对应的平均在线人数，/>、/>分别表示为第/>农产品主播对应第/>条参考直播记录中直播互动视频对应的人均在线时长、用户购买转化率，/>表示为自然常数。

从各农产品主播对应的参考直播记录中统计观看用户总数量及各观看用户账号，并基于观看用户账号从观看用户的注册信息中提取年龄，进而利用预先划定的各年龄段对应的年龄范围获取各观看用户的年龄段。

将各观看用户的年龄段与目标农产品的偏向受众年龄段进行对比，统计符合目标农产品偏向受众年龄段的观看用户数量，进而导入直播受众评分公式，统计出各农产品主播对应的直播受众评分值/>，/>、/>分别表示为第/>农产品主播对应第/>条参考直播记录中符合目标农产品偏向受众年龄段的观看用户数量、观看用户总数量。

作为本发明的进一步创新，所述对直播经验、直播互动、直播受众进行权重赋值包括下述过程：将目标农产品对应的直播市场新兴指数通过直播经验赋值模型得到直播经验评分值对应的权重因子/>，模型中/>表示为目标农产品对应的直播市场新兴指数。

将目标农产品对应的直播特色指数通过直播互动赋值模型得到直播互动评分值对应的权重因子/>。

将目标农产品对应的受众人群占有率通过直播受众赋值模型得到直播受众评分值对应的权重因子/>，模型中/>表示为目标农产品对应的受众人群占有率，上述模型中的/>均表示为自然常数。

作为本发明的进一步创新，所述各农产品主播对应的直播匹配度分析公式为，式中/>表示为第/>农产品主播对应的直播匹配度。

作为本发明的进一步创新，所述根据排列结果进行优选农产品主播推荐参见下述过程：获取目标农产品在直播平台的需求主播数量，进而从农产品主播排列结果中提取满足目标农产品在直播平台需求主播数量的农产品主播，作为优选农产品主播。

相较于现有技术，本发明的有益效果如下：1、本发明基于目标农产品进行参考直播记录筛选，并利用参考直播记录获取目标农产品对应的个性特点，进而据此对直播经验、直播互动、直播受众进行权重赋值，实现了目标农产品个性特点的挖掘，与此同时对农产品主播进行直播经验、直播互动、直播受众评分，从而综合评分值和权重因子进行主播推荐，体现了不过度追求优秀主播的合理推荐，在一定程度上降低了主播出场成本，同时又能与农产品的个性特点相适配，有利于直播效果的有效保障。

2、本发明对目标农产品个性特点的挖掘包括偏向受众、直播市场份额、直播特色三个层面，并分别量化为受众人群占有率、直播市场新兴指数、直播特色指数，这些都是立足于直播平台进行的挖掘，会使挖掘的个性特点更符合直播需求，且通过三个层面进行挖掘使得目标农产品个性特点呈现更加全面，更加有利于主播的筛选匹配。

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为本发明的实施步骤示意图。

图2为本发明的农产品主播匹配示意图。

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，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，本发明提出一种农产品直播销售主播匹配推荐方法，包括以下步骤：S1、将待进行直播销售的农产品记为目标农产品，并调取目标农产品的历史下单记录，进而从历史下单记录中提取下单用户年龄，由此分析目标农产品的偏向受众年龄段及受众人群占有率。

需要知道的是，由于目标农产品还未进行直播销售，因而上述提到的历史下单记录是指目标农产品在非直播平台上的下单记录。

在上述方案的具体实施例中，分析目标农产品的偏向受众年龄段参见下述步骤：将各条历史下单记录中的下单用户年龄与预先划定的各年龄段对应的年龄范围进行匹配，从中匹配出各条历史下单记录对应的下单用户年龄段。

示例性的，预先划定的年龄段一共有八个，其中各年龄段对应的年龄范围为第一年龄段对应的年龄范围为0-14岁，第二年龄段对应的年龄范围为14--20岁，第三年龄段对应的年龄范围为20-30岁，第四年龄段对应的年龄范围为30-40岁，第五年龄段对应的年龄范围为40-50岁，第六年龄段对应的年龄范围为50-60岁，第七年龄段对应的年龄范围为60-70岁，第八年龄段对应的年龄范围为70-80岁。

将各条历史下单记录对应的下单用户年龄段进行对比，并将相同年龄段对应的历史下单记录进行归类，由此通过表达式统计各年龄段对应的历史下单记录占比系数。

将各年龄段对应的历史下单记录占比系数与设定的有效占比系数进行对比，从中选取大于有效占比系数的年龄段作为目标农产品的偏向受众年龄段。

需要补充的是由于各年龄段对应的历史下单记录占比系数取值在0-1之间，因而设定的有效占比系数需要取值过半才能满足需求，示例性地，有效占比系数设定为0.6，另外如果未筛选出大于有效占比系数的年龄段，则从各年龄段对应的历史下单记录占比系数中筛选出最大历史下单记录占比系数对应的年龄段作为目标农产品的偏向受众年龄段。

进一步地，受众人群占有率的分析过程如下：统计目标农产品的偏向受众年龄段数量，并结合预先划定的年龄段总数量计算目标农产品的受众人群占有率，其中，示例性的，目标农产品的偏向受众年龄段数量有3个，则目标农产品的受众人群占有率为/>，表明目标农产品的偏向受众为部分群体，当目标农产品的偏向受众年龄段数量有8个，与预先划定的年龄段总数量一致时表明目标农产品的偏向受众为全群体。

S2、按照直播产品分类从直播平台中调取若干农产品直播记录，并从若干农产品直播记录中筛选出参考直播记录，由此获取目标农产品对应的直播市场新兴指数及直播特色指数。

优选地，从若干农产品直播记录中筛选出参考直播记录实施过程如下：从各条农产品直播记录中提取直播产品名称，并与目标农产品进行对比，进而从若干农产品直播记录中提取直播产品与目标农产品相同的农产品直播记录作为参考直播记录。

需要理解的是，本发明通过事先将直播平台存在的直播记录按照直播产品进行分类，具体包括服饰直播记录、化妆品直播记录、农产品直播记录、家用工具直播记录等。

应用于上述实施例，假设目标农产品为苹果，则从调取的若干农产品直播记录中筛选直播产品为苹果的农产品直播记录，作为参考直播记录。

特别地，获取目标农产品对应的直播市场新兴指数参见下述过程：统计筛选出的参考直播记录数量及调取的农产品直播记录数量，并代入表达式，计算出目标农产品对应的直播市场新兴指数，其中筛选出的参考直播记录数量越少，表明同品种产品在直播平台出现的次数越少，目标农产品对应的直播市场新兴指数越大，代表目标农产品在直播市场属于新兴产品。

进一步地，直播特色指数的具体获取过程如下：从各条参考直播记录中提取直播产品的特征要素，具体包括产地、颜色、口感等，并提取目标农产品的特征要素，进而将直播产品的特征要素与目标农产品的特征要素导入直播特色分析模型中各特征要素对应的区别分析算法，得到目标农产品对应各特征要素在各条参考直播记录的区别度，记为，其中/>表示为参考直播记录编号，/>，/>表示为参考直播记录数量，/>表示为特征要素编号，/>。

在具体的实施例中，当特征要素为产地时，直播特色分析模型中产地对应的区别分析算法为在地图上分别将各条参考直播记录中直播产品的产地与目标农产品的产地进行标注，由此获取各条参考直播记录中直播产品的产地与目标农产品的产地之间的距离，记为相隔距离，进而将各条参考直播记录的相隔距离通过表达式，计算出目标农产品对应产地在各条参考直播记录的区别度，/>表示为自然常数。

当特征要素为颜色时，直播特色分析模型中颜色对应的区别分析算法为分别将各条参考直播记录中直播产品的颜色与目标农产品的颜色进行色度转化，并将转化结果进行对比，通过表达式计算出目标农产品对应颜色在各条参考直播记录的区别度。

当特征要素为口感时，将目标农产品种类与预设的各种农产品对应的口感量化值进行匹配，从中匹配出目标农产品对应的口感量化值，特别地当目标农产品为苹果时口感量化值为甜度，当目标农产品为桔子时口感量化值为酸度，此时直播特色分析模型中口感对应的区别分析算法为将各条参考直播记录中直播产品的口感量化值与目标农产品的口感量化值进行对比，通过表达式计算出目标农产品对应口感在各条参考直播记录的区别度。

利用统计公式计算目标农产品对应的直播特色指数/>，/>表示为预设的第/>特征要素的占比因子，且/>，在特征要素为产地、颜色、口感的实施例下，设定产地、颜色、口感对应的占比因子分别为/>、/>、/>，其中目标农产品对应各特征要素在各条参考直播记录的区别度越大，目标农产品对应的直播特色指数越大，表明目标农产品的个性特点越明显。

本发明对目标农产品个性特点的挖掘包括偏向受众、直播市场份额、直播特色三个层面，并分别量化为受众人群占有率、直播市场新兴指数、直播特色指数，这些都是立足于直播平台进行的挖掘，会使挖掘的个性特点更符合直播需求，且通过三个层面进行挖掘使得目标农产品个性特点呈现更加全面，更加有利于主播的筛选匹配。

S3、按照直播主播分类从直播平台中调取农产品主播，并提取各农产品主播对应的参考直播记录，进而结合目标农产品的偏向受众年龄段对各农产品主播进行评分，得到各农产品主播对应的直播经验评分值、直播互动评分值、直播受众评分值。

需要理解的是，本发明通过事先将直播平台存在的主播按照主播产品进行分类，具体包括服饰主播、化妆品主播、农产品主播、家用工具主播等，其中各农产品直播对应的参考直播记录为各农产品主播对应所有直播记录中直播产品与目标农产品一致的直播记录。

上述中对各农产品主播进行评分的具体评分过程如下：统计各农产品主播对应的参考直播记录数量，进而导入直播经验评分公式，统计出各农产品主播对应的直播经验评分值/>，式中/>表示为农产品主播编号，/>，/>表示为第农产品主播对应的参考直播记录数量，其中某农产品主播对应的参考直播记录数量越多，该农产品主播对应的直播经验评分值越大。

从各农产品主播对应的参考直播记录中提取参考直播视频和直播间平均在线人数，并从参考直播视频中截取直播互动视频，从中获取参考直播视频的时长与直播互动视频的时长，同时从直播互动视频中提取平均在线人数、人均在线时长和用户购买转化率，进而导入直播互动评分公式，统计出各农产品主播对应的直播互动评分值/>，式中/>、/>分别表示为第/>农产品主播对应第/>条参考直播记录中参考直播视频的时长、参考直播视频中直播互动视频的时长，/>表示为各农产品主播对应的参考直播记录编号，/>，/>表示为各农产品主播对应的参考直播记录数量，/>、/>分别表示为第/>农产品主播对应第/>条参考直播记录中直播间平均在线人数、直播互动视频对应的平均在线人数，/>、/>分别表示为第/>农产品主播对应第/>条参考直播记录中直播互动视频对应的人均在线时长、用户购买转化率，/>表示为自然常数。

需要理解的是，上述中直播互动视频时长反映的是直播互动时长，用户购买转化率是指直播间观看用户中购买商品的用户数量占观看用户数量的比例。

从各农产品主播对应的参考直播记录中统计观看用户总数量及各观看用户账号，并基于观看用户账号从观看用户的注册信息中提取年龄，进而利用预先划定的各年龄段对应的年龄范围获取各观看用户的年龄段。

将各观看用户的年龄段与目标农产品的偏向受众年龄段进行对比，统计符合目标农产品偏向受众年龄段的观看用户数量，进而导入直播受众评分公式，统计出各农产品主播对应的直播受众评分值/>，/>、/>分别表示为第/>农产品主播对应第/>条参考直播记录中符合目标农产品偏向受众年龄段的观看用户数量、观看用户总数量，其中目标农产品偏向受众年龄段的观看用户数量越多，直播受众评分值越大。

S4、基于目标农产品对应的直播市场新兴指数、直播特色指数和受众人群占有率对直播经验、直播互动、直播受众进行权重赋值，得到直播经验评分值、直播互动评分值、直播受众评分值对应的权重因子，具体赋值过程为：将目标农产品对应的直播市场新兴指数通过直播经验赋值模型得到直播经验评分值对应的权重因子/>，模型中/>表示为目标农产品对应的直播市场新兴指数。

需要理解的是，目标农产品对应的直播市场新兴指数越大代表目标农产品越属于新兴产品，越需要有经验的主播进行直播销售，因而直播市场新兴指数越大，直播经验评分值对应的权重因子越大。

将目标农产品对应的直播特色指数通过直播互动赋值模型得到直播互动评分值对应的权重因子/>。

需要理解的是，由于直播互动主要是增强观看用户对产品的兴趣，而目标农产品对应的直播特色指数越大代表目标农产品的个性特点越明显，并不需要过高的互动能力去提高观看用户对目标农产品的兴趣，因而直播特色指数越大，直播互动评分值对应的权重因子越小。

将目标农产品对应的受众人群占有率通过直播受众赋值模型得到直播受众评分值对应的权重因子/>，模型中/>表示为目标农产品对应的受众人群占有率，上述模型中的/>均表示为自然常数。

需要理解的是，目标农产品对应的受众人群占有率越小代表目标农产品的受众群体越局限，表明目标农产品是单一适用某一类人群的，在这种情况下就比较看重直播受众评分，反过来当目标农产品对应的受众人群占有率越大时代表目标农产品的受众群体越广泛，就越不在意直播受众评分，因而受众人群占有率越大，直播受众评分值对应的权重因子越小。

本发明对直播经验、直播互动、直播受众的权重赋值是依据目标农产品的个性特点进行实施，使得赋值更加有科学依据，更加合理可靠。

S5、依据各农产品主播对应的直播经验评分值、直播互动评分值、直播受众评分值及其对应的权重因子对各农产品主播进行综合分析，得到各农产品主播对应的直播匹配度，具体分析公式为，式中/>表示为第/>农产品主播对应的直播匹配度。

上述中农产品主播匹配参见图2所示。

S6、按照直播匹配度将各农产品主播按照由大到小的顺序进行排列，并根据排列结果进行优选农产品主播推荐，具体推荐方式为：

获取目标农产品在直播平台的需求主播数量，进而从农产品主播排列结果中提取满足目标农产品在直播平台需求主播数量的农产品主播，作为优选农产品主播。

示例性的，目标农产品在直播平台的需求主播数量为3个，则从农产品主播排列结果中提取前三位农产品主播作为优选农产品主播。

本发明基于目标农产品进行参考直播记录筛选，并利用参考直播记录获取目标农产品对应的个性特点，进而据此对直播经验、直播互动、直播受众进行权重赋值，实现了目标农产品个性特点的挖掘，与此同时对农产品主播进行直播经验、直播互动、直播受众评分，从而综合评分值和权重因子进行主播推荐，体现了不过度追求优秀主播的合理推荐，在一定程度上降低了主播出场成本，同时又能与农产品的个性特点相适配，有利于直播效果的有效保障。

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 (6)

1.一种农产品直播销售主播匹配推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、将待进行直播销售的农产品记为目标农产品，并调取目标农产品的历史下单记录，进而从历史下单记录中提取下单用户年龄，由此分析目标农产品的偏向受众年龄段及受众人群占有率；

S2、按照直播产品分类从直播平台中调取若干农产品直播记录，并从若干农产品直播记录中筛选出参考直播记录，由此获取目标农产品对应的直播市场新兴指数及直播特色指数；

S3、按照直播主播分类从直播平台中调取农产品主播，并提取各农产品主播对应的参考直播记录，进而结合目标农产品的偏向受众年龄段对各农产品主播进行评分，得到各农产品主播对应的直播经验评分值、直播互动评分值、直播受众评分值；

S4、基于目标农产品对应的直播市场新兴指数、直播特色指数和受众人群占有率对直播经验、直播互动、直播受众进行权重赋值，得到直播经验评分值、直播互动评分值、直播受众评分值对应的权重因子；

S5、依据各农产品主播对应的直播经验评分值、直播互动评分值、直播受众评分值及其对应的权重因子对各农产品主播进行综合分析，得到各农产品主播对应的直播匹配度；

S6、按照直播匹配度将各农产品主播按照由大到小的顺序进行排列，并根据排列结果进行优选农产品主播推荐；

所述获取目标农产品对应的直播市场新兴指数参见下述过程：

统计筛选出的参考直播记录数量及调取的农产品直播记录数量，并代入表达式，计算出目标农产品对应的直播市场新兴指数；

所述直播特色指数的具体获取过程如下：

从各条参考直播记录中提取直播产品的特征要素，并提取目标农产品的特征要素，进而将直播产品的特征要素与目标农产品的特征要素导入直播特色分析模型中各特征要素对应的区别分析算法，得到目标农产品对应各特征要素在各条参考直播记录的区别度，记为，其中/>表示为参考直播记录编号，/>，/>表示为参考直播记录数量，/>表示为特征要素编号，/>；

利用统计公式计算目标农产品对应的直播特色指数/>，式中/>表示为预设的第/>特征要素的占比因子，且/>；

所述各农产品主播对应的直播经验评分值、直播互动评分值、直播受众评分值参见下述评分过程：

统计各农产品主播对应的参考直播记录数量，进而导入直播经验评分公式，统计出各农产品主播对应的直播经验评分值/>，式中/>表示为农产品主播编号，/>，/>表示为第/>农产品主播对应的参考直播记录数量；

从各农产品主播对应的参考直播记录中提取参考直播视频和直播间平均在线人数，并从参考直播视频中截取直播互动视频，从中获取参考直播视频的时长与直播互动视频的时长，同时从直播互动视频中提取平均在线人数、人均在线时长和用户购买转化率，进而导入直播互动评分公式，统计出各农产品主播对应的直播互动评分值/>，式中/>、/>分别表示为第/>农产品主播对应第/>条参考直播记录中参考直播视频的时长、参考直播视频中直播互动视频的时长，/>表示为各农产品主播对应的参考直播记录编号，/>，/>表示为各农产品主播对应的参考直播记录数量，/>、/>分别表示为第/>农产品主播对应第/>条参考直播记录中直播间平均在线人数、直播互动视频对应的平均在线人数，/>、/>分别表示为第/>农产品主播对应第条参考直播记录中直播互动视频对应的人均在线时长、用户购买转化率，/>表示为自然常数；

从各农产品主播对应的参考直播记录中统计观看用户总数量及各观看用户账号，并基于观看用户账号从观看用户的注册信息中提取年龄，进而利用预先划定的各年龄段对应的年龄范围获取各观看用户的年龄段；

将各观看用户的年龄段与目标农产品的偏向受众年龄段进行对比，统计符合目标农产品偏向受众年龄段的观看用户数量，进而导入直播受众评分公式，统计出各农产品主播对应的直播受众评分值/>，/>、/>分别表示为第/>农产品主播对应第/>条参考直播记录中符合目标农产品偏向受众年龄段的观看用户数量、观看用户总数量；

所述对直播经验、直播互动、直播受众进行权重赋值包括下述过程：

将目标农产品对应的直播市场新兴指数通过直播经验赋值模型得到直播经验评分值对应的权重因子/>，模型中/>表示为目标农产品对应的直播市场新兴指数；

将目标农产品对应的直播特色指数通过直播互动赋值模型得到直播互动评分值对应的权重因子/>；

将目标农产品对应的受众人群占有率通过直播受众赋值模型得到直播受众评分值对应的权重因子/>，模型中/>表示为目标农产品对应的受众人群占有率，上述模型中的/>均表示为自然常数。

2.如权利要求1所述的一种农产品直播销售主播匹配推荐方法，其特征在于：所述分析目标农产品的偏向受众年龄段参见下述步骤：

将各条历史下单记录中的下单用户年龄与预先划定的各年龄段对应的年龄范围进行匹配，从中匹配出各条历史下单记录对应的下单用户年龄段；

将各条历史下单记录对应的下单用户年龄段进行对比，并将相同年龄段对应的历史下单记录进行归类，由此统计各年龄段对应的历史下单记录占比系数；

将各年龄段对应的历史下单记录占比系数与设定的有效占比系数进行对比，从中选取大于有效占比系数的年龄段作为目标农产品的偏向受众年龄段。

3.如权利要求2所述的一种农产品直播销售主播匹配推荐方法，其特征在于：所述受众人群占有率的分析过程如下：

统计目标农产品的偏向受众年龄段数量，并结合预先划定的年龄段总数量计算目标农产品的受众人群占有率，其中。

4.如权利要求1所述的一种农产品直播销售主播匹配推荐方法，其特征在于：所述从若干农产品直播记录中筛选出参考直播记录实施过程如下：

从各条农产品直播记录中提取直播产品种类，并与目标农产品进行对比，进而从若干农产品直播记录中提取直播产品种类与目标农产品相同的农产品直播记录作为参考直播记录。

5.如权利要求1所述的一种农产品直播销售主播匹配推荐方法，其特征在于：所述各农产品主播对应的直播匹配度分析公式为，式中/>表示为第/>农产品主播对应的直播匹配度。

6.如权利要求1所述的一种农产品直播销售主播匹配推荐方法，其特征在于：所述根据排列结果进行优选农产品主播推荐参见下述过程：

获取目标农产品在直播平台的需求主播数量，进而从农产品主播排列结果中提取满足目标农产品在直播平台需求主播数量的农产品主播，作为优选农产品主播。