[發(fā)明專利]一種直播平臺(tái)潛在用戶的提取方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810478885.4
• 申請(qǐng)日: 2018-05-18
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108683949B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-11-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 林彬
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京奇藝世紀(jì)科技有限公司
• 主分類號(hào): H04N21/442
• 分類號(hào): H04N21/442;G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 王寶筠

1.一種直播平臺(tái)潛在用戶的提取方法，其特征在于，包括：

獲取直播平臺(tái)主站用戶中的多個(gè)待提取用戶，多個(gè)所述待提取用戶是過(guò)濾掉第一預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)直播平臺(tái)主站沒(méi)有觀影行為的用戶并根據(jù)第一預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)直播平臺(tái)主站用戶的觀影行為數(shù)據(jù)確定的；

根據(jù)每個(gè)所述待提取用戶在每個(gè)預(yù)設(shè)維度的特征值生成每個(gè)所述待提取用戶的多維特征向量；

將每個(gè)所述待提取用戶的多維特征向量輸入到直播平臺(tái)潛在用戶提取模型中進(jìn)行處理，得到多個(gè)直播平臺(tái)潛在用戶，其中，所述直播平臺(tái)潛在用戶提取模型為以直播平臺(tái)中的多個(gè)活躍用戶的多維特征向量作為正樣本，以多個(gè)流失用戶的多維特征向量作為負(fù)樣本，對(duì)預(yù)設(shè)邏輯回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練得到的，流失用戶為在第三預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)訪問(wèn)過(guò)直播平臺(tái)，在第二預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)未訪問(wèn)過(guò)直播平臺(tái)且訪問(wèn)過(guò)直播平臺(tái)主站的用戶，所述第三預(yù)設(shè)時(shí)間段為所述第二預(yù)設(shè)時(shí)間段之前的一段時(shí)間。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)每個(gè)所述待提取用戶在每個(gè)預(yù)設(shè)維度的特征值生成每個(gè)所述待提取用戶的多維特征向量，包括：

提取每個(gè)所述待提取用戶在每個(gè)預(yù)設(shè)維度的特征值；

分別對(duì)每個(gè)所述待提取用戶在每個(gè)預(yù)設(shè)維度的特征值進(jìn)行編碼，得到每個(gè)所述待提取用戶的多維特征向量。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將每個(gè)所述待提取用戶的多維特征向量輸入到直播平臺(tái)潛在用戶提取模型中進(jìn)行處理，得到多個(gè)直播平臺(tái)潛在用戶，包括：

將每個(gè)所述待提取用戶的多維特征向量輸入到直播平臺(tái)潛在用戶提取模型中進(jìn)行處理，得到每個(gè)所述待提取用戶的預(yù)測(cè)值；

將預(yù)測(cè)值大于預(yù)設(shè)值的待提取用戶確定為直播平臺(tái)潛在用戶。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取直播平臺(tái)中的多個(gè)活躍用戶和多個(gè)流失用戶；

生成每個(gè)所述活躍用戶和所述流失用戶的多維特征向量；

以每個(gè)所述活躍用戶的多維特征向量作為正樣本，以每個(gè)所述流失用戶的多維特征向量作為負(fù)樣本，對(duì)預(yù)設(shè)邏輯回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到直播平臺(tái)潛在用戶提取模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述獲取直播平臺(tái)用戶中的多個(gè)活躍用戶和多個(gè)流失用戶，包括：

根據(jù)所述第二預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)直播平臺(tái)用戶在直播平臺(tái)的觀影行為數(shù)據(jù)和/或所述直播平臺(tái)用戶在直播平臺(tái)的消費(fèi)行為數(shù)據(jù)，確定直播平臺(tái)中的多個(gè)活躍用戶；

將在所述第三預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)訪問(wèn)過(guò)直播平臺(tái)，在所述第二預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)未訪問(wèn)過(guò)直播平臺(tái)且訪問(wèn)過(guò)直播平臺(tái)主站的用戶，確定為所述直播平臺(tái)中的流失用戶。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述以每個(gè)所述活躍用戶的多維特征向量作為正樣本，以每個(gè)所述流失用戶的多維特征向量作為負(fù)樣本，對(duì)預(yù)設(shè)邏輯回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到直播平臺(tái)潛在用戶提取模型，包括：

對(duì)每個(gè)所述活躍用戶的多維特征向量和每個(gè)所述流失用戶的多維特征向量進(jìn)行L1正則化處理，得到多維特征向量每個(gè)預(yù)設(shè)維度的權(quán)重；

根據(jù)多維特征向量每個(gè)預(yù)設(shè)維度的權(quán)重，在預(yù)設(shè)邏輯回歸模型中對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行5-fold交叉驗(yàn)證，將潛在用戶提取準(zhǔn)確率最高的模型作為直播平臺(tái)潛在用戶提取模型。