【技术实现步骤摘要】
基于电子商务直播的图像互动信息处理方法及云计算平台
本公开涉及电子商务及图像互动
，具体而言，涉及一种基于电子商务直播的图像互动信息处理方法及云计算平台。
技术介绍
随着互联网和移动通信技术的快速发展，互联网视频直播可以将电子商务商品等内容现场发布到互联网上，利用互联网的直观、快速，表现形式好、内容丰富、交互性强、地域不受限制、受众可划分等特点，加强电子商务商品的互动效果。目前，在发起互动的线上互动直播商品的直播过程中，作为观众而言通常会在视频直播区域进行相应的图形互动，例如针对某个区域、某个节点、某个位置发起图形互动，这些图形互动通常体现了观众对线上互动直播商品的直播过程中的关注要点和兴趣趋向。基于此，如何基于观众在线上互动直播商品的直播过程中的图形互动情况对观众的互动行为特征进行有效挖掘，从而为观众推送其可能感兴趣的直播商品推荐信息，以便于减少观众的搜索成本和查找成本，是本领域亟待解决的技术问题。
技术实现思路
为了至少克服现有技术中的上述不足，本公开的目的在于提供一种基于电子商务直播的图像互动信息处理方法及云计算平台，能够基于观众在线上互动直播商品的直播过程中的图形互动情况对观众的互动行为特征进行有效挖掘，从而为观众推送其可能感兴趣的直播商品推荐信息，以便于减少观众的搜索成本和查找成本。第一方面，本公开提供一种基于电子商务直播的图像互动信息处理方法，应用于与多个视频直播终端通信连接的云计算平台，所述方法包括：获取所述视频直播终端发起互动的线上互动直播商品，并根据...
【技术保护点】
1.一种基于电子商务直播的图像互动信息处理方法，其特征在于，应用于与多个视频直播终端通信连接的云计算平台，所述方法包括：/n获取所述视频直播终端发起互动的线上互动直播商品，并根据所述线上互动直播商品的直播图形互动标签确定图像互动区域，获取所述图像互动区域对应的各个直播观众账号的互动行为序列和互动类型转换信息；/n将所述互动行为序列和所述互动类型转换信息分别输入至训练得到的信息推送网络，通过所述信息推送网络的第一特征向量提取层提取各个直播观众账号的第一互动特征向量，通过所述信息推送网络的第二特征向量提取层提取各个直播观众账号的第二互动特征向量；/n通过所述信息推送网络的特征向量融合层对所述第一互动特征向量和所述第二互动特征向量进行融合得到目标互动特征向量；/n根据所述目标互动特征向量确定各个直播观众账号对应所述线上互动直播商品的直播互动热点节点，并根据所述直播互动热点节点分别生成对应的各个直播观众账号的直播商品推荐信息，将所述直播商品推荐信息发送给对应的视频直播终端。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于电子商务直播的图像互动信息处理方法，其特征在于，应用于与多个视频直播终端通信连接的云计算平台，所述方法包括：
获取所述视频直播终端发起互动的线上互动直播商品，并根据所述线上互动直播商品的直播图形互动标签确定图像互动区域，获取所述图像互动区域对应的各个直播观众账号的互动行为序列和互动类型转换信息；
将所述互动行为序列和所述互动类型转换信息分别输入至训练得到的信息推送网络，通过所述信息推送网络的第一特征向量提取层提取各个直播观众账号的第一互动特征向量，通过所述信息推送网络的第二特征向量提取层提取各个直播观众账号的第二互动特征向量；
通过所述信息推送网络的特征向量融合层对所述第一互动特征向量和所述第二互动特征向量进行融合得到目标互动特征向量；
根据所述目标互动特征向量确定各个直播观众账号对应所述线上互动直播商品的直播互动热点节点，并根据所述直播互动热点节点分别生成对应的各个直播观众账号的直播商品推荐信息，将所述直播商品推荐信息发送给对应的视频直播终端。
2.根据权利要求1所述的基于电子商务直播的图像互动信息处理方法，其特征在于，所述互动类型转换信息包括互动节点、转换类型、互动图像位置；
所述通过所述信息推送网络的第一特征向量提取层提取各个直播观众账号的第一互动特征向量，通过所述信息推送网络的第二特征向量提取层提取各个直播观众账号的第二互动特征向量的步骤，包括：
将所述互动行为序列输入至第一特征向量提取层，对所述互动行为序列中的互动行为进行特征提取，得到对应的互动行为特征；
利用所述第一特征向量提取层和所述直播图形互动标签相应的互动偏向参数对所述互动行为特征进行特征偏移处理，得到特征偏移处理后的互动行为特征；
根据所述特征偏移处理后的互动行为特征提取各个直播观众账号的第一互动特征向量；以及
将所述互动类型转换信息输入至第二特征向量提取层，对所述互动类型转换信息进行特征抽取，得到互动节点特征、互动图像位置特征和转换类型特征；
利用所述第二特征向量提取层和所述直播图形互动标签相应的互动偏向参数对所述互动节点特征、互动图像位置特征和转换类型特征进行特征偏移处理，得到互动类型转换信息阵列；
获取所述互动行为序列对应的互动行为特征，将所述互动行为特征输入至所述互动类型转换信息阵列进行特征融合，得到融合后的特征向量阵列，根据所述特征向量阵列提取各个直播观众账号的第二互动特征向量。
3.根据权利要求1所述的基于电子商务直播的图像互动信息处理方法，其特征在于，所述通过所述信息推送网络的特征向量融合层对所述第一互动特征向量和所述第二互动特征向量进行融合得到目标互动特征向量的步骤，包括：
通过所述信息推送网络的特征向量融合层对所述第一互动特征向量和所述第二互动特征向量分别各自一一对应的特征向量节点进行融合得到目标互动特征向量。
4.根据权利要求1所述的基于电子商务直播的图像互动信息处理方法，其特征在于，所述根据所述目标互动特征向量确定各个直播观众账号对应所述线上互动直播商品的直播互动热点节点的步骤，包括：
从所述目标互动特征向量中获取由参与所述线上互动直播商品的互动的互动项目对应的互动项目特征数据，其中，所述互动项目特征数据通过采用与相应互动项目的互动项目关联商品匹配的特征表达形式，对所述目标互动特征向量中的互动项目过程向量进行特征嵌入式表达得到；
按照与各特征表达形式分别匹配的特征映射方式，对相应各个互动项目发送的互动项目特征数据进行特征映射，得到相应的互动项目过程向量；
对各所述互动项目过程向量分别进行互动规律分析，确定与各所述互动项目对应的互动规律兴趣度，其中，所述互动规律兴趣度用于反映参与所述线上互动直播商品的互动项目的互动的兴趣程度；
从各所述互动项目对应的互动规律兴趣度中筛选出互动规律最高兴趣度，并按照各所述互动项目对应的互动规律兴趣度分别与所述互动规律最高兴趣度间的对比值，确定各所述互动项目分别对应的互动规律比较度；其中，所述互动项目对应的互动规律比较度与相对应的所述对比值呈正相关；
对互动规律比较度大于设定互动规律比较度的互动项目的互动项目过程向量进行节点源追溯，得到各个直播观众账号对应所述线上互动直播商品的直播互动热点节点，其中，所述直播互动热点节点用于表示在互动过程中的互动对象或者互动结果。
5.根据权利要求4所述的基于电子商务直播的图像互动信息处理方法，其特征在于，所述对各所述互动项目过程向量分别进行互动规律分析，确定与各所述互动项目对应的互动规律兴趣度的步骤，包括：
将各互动项目过程向量分别划分成多于一个向量单位的单位向量序列，并对各单位向量序列进行互动规律检测，对于每路互动项目过程向量，确定所包括的单位向量序列中出现互动频繁次数大于设定频繁次数的互动过程节点的数量，对于每路互动项目过程向量，根据所述互动项目过程向量中互动过程节点的数量与所述互动项目过程向量所包括单位向量序列的总数量，确定所述互动过程节点的占比，根据所述互动过程节点的占比，确定与各所述互动项目对应的互动规律兴趣度；或者
将各互动项目过程向量分别划分成多于一个向量单位的单位向量序列，并对各单位向量序列进行互动规律检测，确定所述单位向量序列中出现互动频繁次数大于设定频繁次数的互动过程节点，并确定各所述互动过程节点对应的互动持续数量，并根据各所述互动项目过程向量所包括的互动过程节点中互动持续数量大于等于能量阈值的有效互动过程节点的数量，确定与各所述互动项目对应的互动规律兴趣度；或者
将各互动项目过程向量分别划分成多于一个向量单位的单位向量序列，并计算各所述单位向量序列分别对应的有向带权图的兴趣权重，对于每路互动项目过程向量，对所述互动项目过程向量所包括的各单位向量序列分别对应的有向带权图的兴趣权重进行加权求和，得到与所述互动项目过程向量对应的描述向量值，将各互动项目过程向量分别对应的描述向量值，作为与各所述互动项目对应的互动规律兴趣度。
6.根据权利要求5所述的基于电子商务直播的图像互动信息处理方法，其特征在于，所述将各互动项目过程向量分别划分成多于一个向量单位的单位向量序列，并计算各所述单位向量序列分别对应的有向带权图的兴趣权重的步骤，包括：
对于每个互动成员各自对应的互动项目过程向量，分别将相应的互动项目过程向量划分成多于一个向量单位的处于有向带权图对应的有向空间的单位向量序列；
生成各单位向量序列在所述有向带权图中的图节点的计算结果对应的兴趣热力图，并确定各所述单位向量序列分别对应的兴趣热力图中所包括的多于一个的兴趣热力单元；
对于各单位向量序列中的每个兴趣热力单元，分别基于所述兴趣热力单元所包括兴趣热力点的热力值，确定与所述兴趣热力单元对应的兴趣热力单元热力图谱；
对于各单位向量序列中当前处理的当前向量序列中的当前兴趣热力单元，确定所述当前向量序列中与当前兴趣热力单元相关联的预设数量的关联兴趣热力单元，并将所述关联兴趣热力单元与所述当前兴趣热力单元共同构成兴趣热力单元序列，按照与所述兴趣热力单元序列对应的权重，对所述兴趣热力单元序列中各兴趣热力单元的兴趣热力单元热力图谱进行加权求和处理，得到当前向量序列中当前兴趣热力单元对应的独热编码热力图谱；
对当前向量...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。