基于加权k近邻评分的直播间推荐方法及系统技术方案
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络直播间的推广领域，具体涉及一种基于加权k近邻评分的直播间推荐方法及系统。
技术介绍
随着智能终端的多屏化发展，中国社交视频的直播平台的活跃用户正在不断发展壮大中，人们对“即时观看喜爱的直播内容并与主播互动”的需求越来越高。因此，如何发掘用户兴趣点、给用户精准推荐直播间来提高用户粘性、促进用户的付费转化，将是直播行业很长一段时间将要面临的一道难题。目前，传统的直播平台为用户推荐直播间(即观看的直播内容的链接)的方法一般为基于k近邻的推荐方法，采用该方法为用户A推荐直播间(即观看的直播内容的链接)的具体流程为：首先利用相似度计算公式选出与用户A的兴趣爱好相似K个用户(例如B1,B2,…,BK)，然后在K个用户最喜欢观看的直播间并进行合并，将合并的直播间以推荐列表的形式呈现给用户A，供用户A选择观看。但是，上述基于k近邻的推荐方法为用户推荐直播间时，存在以下缺陷：用户A在K个用户喜爱的直播间形成推荐列表中进行选择时，因为K个用户中不同用户与用户A的相似程度(观看品位)不同，所以用户A难以在推荐列表中，快速找到与自己相似程度最相近或相同的用户推荐的直播...
【技术保护点】
一种基于加权k近邻评分的直播间推荐方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：获取直播平台中每个用户的直播间观看向量，直播间观看向量包括：用户观看每个直播间的观看次数集合；S2：根据直播间观看向量，计算每2个用户的相似度；S3：为所述每个用户按照相似度降序排列的方法，选取前N邻个用户作为邻近用户，N邻＞5；S4：根据相似度和所述每个用户的邻近用户，计算每个用户m对每个观看过的直播间i的兴趣度计算公式为：S^mi=Σn∈Ni(m)RmnSniΣn∈Ni(m)|Rmn|;]]>上述公式中，Rmn代表用户m和用户n的相似度，...
【技术特征摘要】
1.一种基于加权k近邻评分的直播间推荐方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：获取直播平台中每个用户的直播间观看向量，直播间观看向量包括：用户观看每个直播间的观看次数集合；S2：根据直播间观看向量，计算每2个用户的相似度；S3：为所述每个用户按照相似度降序排列的方法，选取前N邻个用户作为邻近用户，N邻＞5；S4：根据相似度和所述每个用户的邻近用户，计算每个用户m对每个观看过的直播间i的兴趣度计算公式为：S^mi=Σn∈Ni(m)RmnSniΣn∈Ni(m)|Rmn|;]]>上述公式中，Rmn代表用户m和用户n的相似度，|Rmn|代表Rmn的绝对值；Ni(m)代表用户m的邻近用户集合，Sni代表用户n对直播间i的观看次数；S5：为所述每个用户按照兴趣度降序排列的方法，选取前N推个直播间作为推荐直播间，N推＞5。2.如权利要求1所述的基于加权k近邻评分的直播间推荐方法，其特征在于，S1的具体流程为：获取所述每个用户指定期限内的历史观看信息，清除无效的历史观看信息后，得到有效的历史观看信息；根据有效的历史观看信息，统计每个用户的直播间观看向量。3.如权利要求2所述的基于加权k近邻评分的直播间推荐方法，其特征在于：所述历史观看信息包括UID、以及与UID关联的直播间唯一标识ROOM_ID；在此基础上：所述清除无效的历史观看信息的流程为：清除无效的UID，清楚ROOM_ID为空的数据；所述根据有效的历史观看信息，统计每个用户的直播间观看向量的流程为：根据有效的ROOM_ID，统计用户观看的每个ROOM_ID对应的直播间的观看次数，所有观看次数的集合形成该用户的直播间观看向量。4.如权利要求1所述的基于加权k近邻评分的直播间推荐方法，其特征在于，S2中相似度R的计算公式为：R=XuTXv||Xu||||Xv||;]]>上述公式中，Xu和Xv分别代表2个用户u和v的直播间观看向量，T代表矩阵转置，||Xu||和||Xv||分别代表Xu和Xv的模。5.如权利要求1至4任一项所述的基于加权k近邻评分的直播间推荐方法，其特征在于，S5之后还包括以下步骤：S6：将所述每个用户的推荐直播间形成直播间推荐列表。6.一种实现权利要求1至5任一项所述方法的基于加权k近邻评分的直播间推荐系统，其特征在于：该系统包括直播间观看向量获取模块、相似度计算模块、邻近用户选取模块、兴趣度计算...
【专利技术属性】
技术研发人员：龚灿，
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
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