一种直播间推荐方法、存储介质、电子设备及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种直播间推荐方法、存储介质、电子设备及系统，涉及大数据领域，该方法包括选定待计算用户，获取待计算用户的用户特征、用户观看直播间的直播间特征以及待推荐用户的活跃特征，根据用户特征，使用预设的第一算法计算两名用户的第一相似度；根据直播间特征，使用预设的第二算法计算两名用户观看直播间的第二相似度；根据活跃特征，使用预设的第三算法计算待推荐用户的活跃度。设置第一权重、第二权重以及推荐度，推荐度等于第一相似度、第二相似度与各自对应权重的乘积之和，第一权重与活跃度负相关，第二权重与活跃度正相关。计算数据库中每一名用户与待推荐用户的推荐度，向待推荐用户推荐相应用户所观看的直播间。

A Recommendation Method, Storage Media, Electronic Equipment and System for Live Broadcast Room

The invention discloses a live broadcasting recommendation method, storage medium, electronic equipment and system, which relates to large data field. The method includes selecting the user to be calculated, acquiring the user characteristics of the user to be calculated, the live broadcasting characteristics of the user to watch the live broadcasting and the active characteristics of the user to be recommended, and calculating the first similarity of the two users by using the preset first algorithm according to the user characteristics. According to the characteristics of live broadcasting room, the second similarity between two users is calculated by using the preset second algorithm, and the activity of the users to be recommended is calculated by using the preset third algorithm according to the active characteristics. Setting the first weight, the second weight and the recommendation degree, the recommendation degree is equal to the sum of the product of the first similarity, the second similarity and their corresponding weights. The first weight is negatively correlated with the activity degree, and the second weight is positively correlated with the activity degree. Calculate the recommendation degree of each user and the user to be recommended in the database, and recommend the live studio that the corresponding user watches to the user to be recommended.

【技术实现步骤摘要】
一种直播间推荐方法、存储介质、电子设备及系统
本专利技术涉及大数据领域，具体涉及一种直播间推荐方法、存储介质、电子设备及系统。
技术介绍
随着直播业务的兴起，直播平台为了增加用户的黏着度，向用户推荐更多的直播间，使得用户能够对该平台上更多的直播间感兴趣。但是如果推荐的直播间并不是用户感兴趣的，那么可能无法满足用户的兴趣，甚至由于“打广告”引起用户的厌恶，其到反面的效果。因此，现有的直播平台一般会采用针对性质的推荐方法，其通过特定的归类方法，获取用户可能感兴趣的直播间，然后再进行推荐。这样对于针对性更强，效果更佳显著。然而，上述针对性质的推荐方法常常是针对用户在该直播平台上的用户行为进行统计以及计算的，只用通过大量的搜集用户的行为信息后，才能够进行精准的计算以及推荐，如果用户与直播平台的交互较少，即在该直播平台上用户留下的行为信息十分稀少，那么直播平台上常常采用的算法难以再进行精准的计算。进一步的，对应新注册的新用户来说，他们还未与直播平台进行交互，直播平台现有的根据用户行为进行推荐的方法，完全无法进行计算。此外，除了在用户与平台交互数据较少时，进行较为准确的直播间推荐外，随着时间推移，用户与平台交互数据逐渐变多，或者老用户本身存在较多的交互数据，直播平台仍然希望能够可以根据用户与直播平台上的交互数据进行准确的推荐。因此，需要亟需一种计算方法，能够针对交互行为较少的用户以及新注册用户进行较准确计算以及推荐；进一步的，在用户的交互数据的增长后，仍能够针对性的进行推荐。
技术实现思路
针对现有技术中存在的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种直播间推荐方法、存储介质、电子设备及系统，能够针对与直播平台交互数据较少的用户，包括新注册用户，进行合理推荐，同时对于老用户或者随着时间推移，原来较少的交互数据逐渐增多的用户，仍然能够进行准确的推荐。为达到以上目的，第一方面，本专利技术实施例提供一种直播间推荐方法，其包括：选定一待推荐用户以及一名数据库中的用户均作为待计算用户，获取待计算用户的用户特征、用户观看直播间的直播间特征以及待推荐用户的活跃特征，所述用户特征和所述直播间特征为静态特征，所述活跃特征为动态特征；根据所述两名待计算用户的用户特征，使用预设的第一算法计算两名用户的第一相似度；根据所述两名待计算用户观看直播间的直播间特征，使用预设的第二算法计算两名用户观看直播间的第二相似度；根据所述待推荐用户的活跃特征，使用预设的第三算法计算待推荐用户的活跃度；设置与第一相似度对应的第一权重、与第二相似度对应的第二权重以及推荐度，所述推荐度等于第一相似度、第二相似度与各自对应权重的乘积之和，所述第一权重与活跃度负相关，所述第二权重与活跃度正相关；计算数据库中每一名用户与待推荐用户的推荐度，若数据库中用户的推荐度满足预设条件，则向待推荐用户推荐相应用户所观看的直播间。作为一个优选的实施方案，所述第一算法的公式为：其中，Simuser为第一相似度，Um和Un为所述待计算用户的用户特征，Um∩Un为两名所述待计算用户之间相同的用户特征的个数，U∪U为两名所述待计算用户所有的用户特征的个数。作为一个优选的实施方案，所述第二算法为；其中，Simaction(m,n)为第二相似度，和为由用户观看直播间的直播间特征组成的向量，Ai为用户A观看直播间的第i个直播间特征，Bi为用户B观看直播间的第i个直播间特征所述直播间特征共有k项。作为一个优选的实施方案，所述第三算法为：ρ＝α1·watchdays+α2roomcount+…+αisharecount+…其中，ρ为待推荐用户的活跃度，αi为预设的第i个参数的权重，watchdays为待推荐用户观看的天数，roomcount为待推荐用户观看的直播间数量，sharecount为待推荐用户分享的次数。作为一个优选的实施方案，当待推荐用户为新注册用户时，所述第二权重为0。作为一个优选的实施方案，所述推荐度的计算公式为：simtol(m,n)＝(1-ρ)simuser(m,n)+ρsimaction(m,n)其中，Simuser为第一相似度，Simaction(m,n)为第二相似度，ρ为活跃度，同时也作为第二权重，(1-ρ)为第一权重。作为一个优选的实施方案，所述对应用户的推荐度满足预设条件为：对数据库中每一名用户与待推荐用户的推荐度进行排序，所述对应用户的推荐度顺序在排序中位于预设名次前。第二方面，本专利技术实施例提供一种直播间推荐系统，其包括数据模块、计算模块以及综合模块：所述数据模块，用于选定一待推荐用户以及一名数据库中的用户均作为待计算用户，获取待计算用户的用户特征、用户观看直播间的直播间特征以及待推荐用户的活跃特征，所述用户特征和所述直播间特征为静态特征，所述活跃特征为动态特征；所述计算模块，用于根据所述两名待计算用户的用户特征，使用预设的第一算法计算两名用户的第一相似度；根据所述两名待计算用户观看直播间的直播间特征，使用预设的第二算法计算两名用户观看直播间的第二相似度；根据所述待推荐用户的活跃特征，使用预设的第三算法计算待推荐用户的活跃度；设置与第一相似度对应的第一权重、与第二相似度对应的第二权重以及推荐度，所述推荐度等于第一相似度、第二相似度与各自对应权重的乘积之和，所述第一权重与活跃度负相关，所述第二权重与活跃度正相关；所述综合模块，用于通过计算模块计算数据库中每一名用户与待推荐用户的推荐度，若数据库中用户的推荐度满足预设条件，则向待推荐用户推荐相应用户所观看的直播间。第三方面，本专利技术实施例还提供一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面实施例中的方法。第四方面，本专利技术实施例还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器上储存有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第一方面实施例中的方法。与现有技术相比，本专利技术的优点在于：本专利技术一种直播间推荐方法、存储介质、电子设备及系统中设置两个分别于活跃度正相关与负相关的权重，在用户新注册或者活跃度偏低的情况下，使用用户的静态特征进行计算，使得用户即使并未在网站进行长时间或者频繁操作也能像用户推进；在用户活跃度较高时，使用用户所观看的直播间的静态特征根进行计算，使得平台能够按照用户的观看直播间的特性、特征进行推荐。通过上述计算本专利技术能够针对各种活跃状态下的用户，无论用户的交互数据多少都能够用户的活跃度进行合理的推荐。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面对实施例对应的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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为本专利技术一种直播间推荐方法实施例的步骤流程图；图2为本专利技术一种直播间推荐系统实施例的结构示意图。图中：1-数据模块，2-计算模块，3-综合模块。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的实施例作进一步详细说明。本专利技术实施例提供一种直播间推荐方法、存储介质、电子设备及系统，其通过将用户的活跃程度作为两个权重大小的影响因素，能够根据不同活跃程度，向用户进行合理的直播间推荐。为达到上述技术效果，本申请的总体思路如下：选定一待推荐用户以及一名数据库中的用户均作为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种直播间推荐方法，其特征在于，其包括：选定一待推荐用户以及一名数据库中的用户均作为待计算用户，获取待计算用户的用户特征、用户观看直播间的直播间特征以及待推荐用户的活跃特征，所述用户特征和所述直播间特征为静态特征，所述活跃特征为动态特征；根据所述两名待计算用户的用户特征，使用预设的第一算法计算两名用户的第一相似度；根据所述两名待计算用户观看直播间的直播间特征，使用预设的第二算法计算两名用户观看直播间的第二相似度；根据所述待推荐用户的活跃特征，使用预设的第三算法计算待推荐用户的活跃度；设置与第一相似度对应的第一权重、与第二相似度对应的第二权重以及推荐度，所述推荐度等于第一相似度、第二相似度与各自对应权重的乘积之和，所述第一权重与活跃度负相关，所述第二权重与活跃度正相关；计算数据库中每一名用户与待推荐用户的推荐度，若数据库中用户的推荐度满足预设条件，则向待推荐用户推荐相应用户所观看的直播间。

【技术特征摘要】
1.一种直播间推荐方法，其特征在于，其包括：选定一待推荐用户以及一名数据库中的用户均作为待计算用户，获取待计算用户的用户特征、用户观看直播间的直播间特征以及待推荐用户的活跃特征，所述用户特征和所述直播间特征为静态特征，所述活跃特征为动态特征；根据所述两名待计算用户的用户特征，使用预设的第一算法计算两名用户的第一相似度；根据所述两名待计算用户观看直播间的直播间特征，使用预设的第二算法计算两名用户观看直播间的第二相似度；根据所述待推荐用户的活跃特征，使用预设的第三算法计算待推荐用户的活跃度；设置与第一相似度对应的第一权重、与第二相似度对应的第二权重以及推荐度，所述推荐度等于第一相似度、第二相似度与各自对应权重的乘积之和，所述第一权重与活跃度负相关，所述第二权重与活跃度正相关；计算数据库中每一名用户与待推荐用户的推荐度，若数据库中用户的推荐度满足预设条件，则向待推荐用户推荐相应用户所观看的直播间。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一算法的公式为：其中，Simuser为第一相似度，Um和Un为所述待计算用户的用户特征，Um∩Un为两名所述待计算用户之间相同的用户特征的个数，U∪U为两名所述待计算用户所有的用户特征的个数。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二算法为；其中，Simaction(m,n)为第二相似度，和为由用户观看直播间的直播间特征组成的向量，Ai为用户A观看直播间的第i个直播间特征，Bi为用户B观看直播间的第i个直播间特征，所述直播间特征共有k项。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第三算法为：ρ＝α1·watchdays+α2roomcount+…+αisharecount+…其中，ρ为待推荐用户的活跃度，αi为预设的第i个参数的权重，watchdays为待推荐用户观看的天数，roomcount为待推荐用户观看的直播间数量，sharecount为待推荐用户分享的次数。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当待推...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈文娴，
申请(专利权)人：武汉斗鱼网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42