[发明专利]直播热度预测的方法、装置、设备及介质

说明书

本发明提供一种直播热度预测方法，包括：确定至少一个在预设时间段内在线用户具有固定增长值的第一类型直播间及在预设时间段内在线用户低于固定值的第二类型直播间；分别获取至少一个第一类型直播间及第二类型直播间中的用户在线时长及弹幕，得到至少一个以用户在线时长及弹幕组成的第一时间序列和第二时间序列；将得到的第一时间序列及第二时间序列进行训练，得到预测模型；获取待预测直播间中的用户在线时长及弹幕，得到以用户在线时长及弹幕组成的第三时间序列；将第三时间序列输入至预测模型中，以确定待预测直播间为第一类型直播间或第二类型直播间。该方法能够帮助平台挖掘潜力主播，使其获得更好的发展，同时提升平台的推广效果。

技术领域

本发明涉及互联网直播领域，尤其涉及一种直播热度预测的方法、系统、设备及介质。

背景技术

随着互联网的飞速发展，信息爆炸越来越严重，主要体现在新闻信息飞速增加、娱乐信息急剧攀升、广告信息铺天盖地、科技信息飞速递增及个人接受严重“超载”。无论在商品推荐，还是广告推荐中，当下的推荐技术，主流是输入User特征(用户年龄，性别，婚否，有无孩子等)、Item特征(价格，折扣，品类和品牌相关特征等)以及其交互特征，应用机器学习技术进行推荐。

在直播领域，同样也需要推荐用户感兴趣的直播节目，但是直播中存在时间的变化，比如：如果某主播多才多艺，那么该直播间将会越来越受欢迎，如果某主播缺乏经营技术，那么该直播间热度将会下滑。因此，在对直播节目进行推荐的时候，不能单纯的用直播间的ID来表示，而是要结合其当前变化趋势，不能将正在变差的直播节目推送给用户，造成用户流失。如果能够对观众的需求做出精准的推荐，可以节约大量时间成本，有效提升平台的推广效果。

发明内容

(一)要解决的技术问题

针对目前存在的技术问题，本发明提出一种基于时间序列的直播热度预测方法，系统，设备及介质，用于至少部分解决上述技术问题。

(二)技术方案

本发明提供一种直播热度预测方法，包括：确定至少一个第一类型直播间及至少一个第二类型直播间，其中，第一类型直播间为在预设时间段内在线用户具有固定增长值的直播间，第二类型直播间为在预设时间段内在线用户低于固定值的直播间；获取至少一个第一类型直播间中的用户在线时长及弹幕，得到至少一个以用户在线时长及弹幕组成的第一时间序列；获取至少一个第二类型直播间中的用户在线时长及弹幕，得到至少一个以用户在线时长及弹幕组成的第二时间序列；将获取的至少一个第一时间序列及第二时间序列进行训练，得到预测模型；获取待预测直播间中的用户在线时长及弹幕，得到以用户在线时长及弹幕组成的第三时间序列；将第三时间序列输入至预测模型中，以确定待预测直播间为第一类型直播间或第二类型直播间。

可选地，获取至少一个第一类型直播间中的用户在线时长及弹幕，得到至少一个以用户在线时长及弹幕组成的第一时间序列，包括：将第一类直播间一场直播的直播总时长划分为多个等长的时间段；计算每个时间段内所有用户在线时长的总和，根据每个时间段内所有用户在线时长的总和得到时间向量；获取每个时间段内出现次数最多的前M个弹幕，并根据该M个弹幕得到弹幕向量；将时间向量与每个时间段内的弹幕向量分别组合，得到每个时间段内的评价向量；根据每个时间段内的评价向量得到该直播的第一时间序列，其中，一个时间段内的评价向量为第一时间序列的一个元素。

可选地，计算每个时间段内所有用户在线时长的总和，包括：统计每个用户的上线时刻和下线时刻；将上线时刻和下线时刻对应到相应的时间段内，计算得到每个时间段类每个用户在该时间段内的在线时长；将每个时间段内所有用户的在线时长求和得到每个时间段内所有用户的在线时长总和。