[發(fā)明專利]一種直播間推薦方法、存儲介質(zhì)、電子設(shè)備及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811178341.2 | 申請日: | 2018-10-10 |
| 公開(公告)號: | CN111104583A | 公開(公告)日: | 2020-05-05 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 何國寶 | 申請(專利權(quán))人: | 武漢斗魚網(wǎng)絡(luò)科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/9535 | 分類號: | G06F16/9535;G06F16/245 |
| 代理公司: | 武漢智權(quán)專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42225 | 代理人: | 張凱 |
| 地址: | 430000 湖北省武漢市東湖開*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 直播 推薦 方法 存儲 介質(zhì) 電子設(shè)備 系統(tǒng) | ||
本發(fā)明公開了一種直播間推薦方法、存儲介質(zhì)、電子設(shè)備及系統(tǒng),涉及互聯(lián)網(wǎng)直播領(lǐng)域,該方法包括獲取每一個(gè)直播間的文字信息。將文字信息輸入分布式搜索引擎中進(jìn)行分詞,得到多個(gè)詞組以及對應(yīng)詞組的權(quán)重。為直播間ID和該直播間ID對應(yīng)的詞組建立倒排索引并存儲至數(shù)據(jù)庫。實(shí)時(shí)監(jiān)測搜索內(nèi)容并獲取輸入語句,將所述輸入語句進(jìn)行拆分得到檢索字詞,將檢索字詞存入kafka消息隊(duì)列中。使用實(shí)時(shí)流處理框架storm從kafka隊(duì)列獲取所述檢索字詞,并檢索數(shù)據(jù)庫中的倒排序索引,按照包含檢索字詞在倒排序索引的權(quán)重對直播間進(jìn)行排序,并推薦排序最優(yōu)的預(yù)設(shè)數(shù)目的直播間。本發(fā)明能夠根據(jù)用戶實(shí)時(shí)的搜索內(nèi)容向客戶推薦當(dāng)前客戶所感興趣的直播間。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)直播領(lǐng)域,具體涉及一種直播間推薦方法、存儲介質(zhì)、電子設(shè)備及系統(tǒng)。
背景技術(shù)
直播作為一種在現(xiàn)場隨著時(shí)間的發(fā)生、發(fā)展進(jìn)程同時(shí)制作和播出電視節(jié)目的播出方式,吸引了越來越多人的關(guān)注。直播平臺作為具有多個(gè)直播房間的聚合平臺,除了一些人氣火爆的直播間,還有許多新人以及人氣需要提升的直播間。為了提升這些新人主播以及人氣需要提升的直播間的觀看人數(shù),并輔助用戶找到自己喜歡的直播間,直播平臺一般會向用戶進(jìn)行推薦。
但是在在直播間的推薦過程中,一般的做法是根據(jù)用戶的離線行為數(shù)據(jù)(緩存在平臺中的歷史行為數(shù)據(jù))進(jìn)行計(jì)算并推斷出用戶喜愛的直播間,然后將這些直播間對用戶進(jìn)行推薦。這些離線行為數(shù)據(jù)一般來說,包括有用戶過去的行為,如關(guān)注、觀看、送禮物、發(fā)彈幕等,即根據(jù)用戶在此之前的所有的行為進(jìn)行匯總統(tǒng)計(jì)。這種常見的推薦方案可以有效的利用大數(shù)據(jù)技術(shù)計(jì)算出每個(gè)用戶的歷史興趣,并進(jìn)行千人千面的個(gè)性化推薦。
但是,這種推薦方法存在著明顯的缺陷:首先推薦的直播間是基于用戶歷史(今天以前)的行為計(jì)算出來的,無法反映用戶的實(shí)時(shí)興趣。比如某一個(gè)用戶在關(guān)注了一個(gè)新主播后、或者有了新的想法以及興趣后,其實(shí)際需要收到關(guān)于新主播或者新想法、興趣的推薦,而直播平臺的推薦系統(tǒng)還是基于用戶的歷史興趣對用戶進(jìn)行推薦,使得用戶感到難以在該平臺找到自己當(dāng)前喜歡的直播間。
其次,由于直播間是實(shí)時(shí)的,很多用戶根據(jù)當(dāng)前流行的元素進(jìn)行觀看,比如從一個(gè)流行游戲到另一個(gè)流行游戲,用戶會隨著這些流行度進(jìn)行觀看,而用戶行為中僅僅包含歷史數(shù)據(jù),其是沒有當(dāng)下流行的信息的,難以向用戶推薦更合適的流行的直播間,使得用戶覺得平臺無法提供最時(shí)興的直播內(nèi)容;再次,對登陸的賬號和正在使用的不是同一個(gè)人:其可能是另外一個(gè)潛在用戶嘗試使用,而直播平臺卻根據(jù)賬戶的歷史信息進(jìn)行推薦的,使得潛在用戶認(rèn)為該直播平臺之能對于一個(gè)單一方面的興趣進(jìn)行推薦,導(dǎo)致直播平臺失去潛在用戶。最后,直播平臺擁有大量的用戶,對每一個(gè)用戶的歷史數(shù)據(jù)都進(jìn)行存儲會占用大量的存儲空間。
因此亟須一種直播間推薦方法能夠彌補(bǔ)上述缺陷。
發(fā)明內(nèi)容
針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷,本發(fā)明的目的在于提供一種直播間推薦方法、存儲介質(zhì)、電子設(shè)備及系統(tǒng),能夠根據(jù)用戶實(shí)時(shí)的搜索內(nèi)容向客戶推薦當(dāng)前客戶所感興趣的直播間。
為達(dá)到以上目的,第一方面,本發(fā)明實(shí)施例提供一種直播間推薦方法,用于向用戶實(shí)時(shí)推薦用戶當(dāng)前感興趣的直播間,其特征在于,其包括:
獲取每一個(gè)直播間的文字信息;
將文字信息輸入分布式搜索引擎中進(jìn)行分詞,得到多個(gè)詞組以及對應(yīng)詞組的權(quán)重;
為直播間ID和該直播間ID對應(yīng)的詞組建立倒排索引并存儲至數(shù)據(jù)庫;
實(shí)時(shí)監(jiān)測搜索內(nèi)容并獲取輸入語句,將所述輸入語句進(jìn)行拆分得到檢索字詞,將檢索字詞存入kafka消息隊(duì)列中;
使用實(shí)時(shí)流處理框架storm從kafka隊(duì)列獲取所述檢索字詞,并檢索數(shù)據(jù)庫中的倒排序索引,按照包含檢索字詞在倒排序索引的權(quán)重對直播間進(jìn)行排序,并推薦排序最優(yōu)的預(yù)設(shè)數(shù)目的直播間。
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