[发明专利]出席者参与度确定系统和方法

权利要求书

1.一种用于针对将来事件的特别出席者的将来展示的参与度确定的方法，包括：

检索针对特别出席者的特征向量，所述特征向量具有对于针对所述特别出席者的多个特征中的每一个的得分，所述特征向量基于所述特别出席者的过去事件数据生成；

使用分类器模型、决策树分类器和深度神经网络以及针对所述特别出席者的所述特征向量，生成对于针对所述将来事件的所述特别出席者的参与度预测；以及

显示所述特别出席者的用户简档，所述用户简档包括所述特别出席者针对所述将来展示的所述参与度预测。

2.根据权利要求1所述的方法，其中生成所述参与度预测还包括：基于所述特征向量生成所述决策树分类器的得分、基于所述特征向量生成所述深度神经网络的得分以及基于所述决策树分类器和所述深度神经网络的所述得分确定所述参与度预测。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括从数据库提取所述特征向量，所述数据库包含有关针对所述特别出席者的过去事件的数据的集合。

4.根据权利要求3所述的方法，还包括针对每一个特征生成得分。

5.根据权利要求3所述的方法，还包括从针对所述将来事件的所述特别出席者接收注册数据的集合。

6.根据权利要求5所述的方法，其中接收所述注册数据的集合还包括使用用户界面来接收所述注册数据的集合。

7.根据权利要求1所述的方法，其中所述事件是实况播送的展示。

8.一种系统，包括：

多个计算设备，其包括多个出席者计算设备，每一个所述出席者计算设备具有显示器以注册多个针对将来事件的特别出席者，并且包括展示者计算设备，其具有显示器以显示针对所述将来事件的每一个出席者的参与度水平；

后端计算机系统，其当所述特别出席者注册所述将来事件时从每一个出席者计算设备接收注册数据的集合；

所述后端计算机系统具有处理器、存储器和多行计算机代码，所述后端计算机系统被配置为：

检索针对特别出席者的特征向量，所述特征向量具有对于针对所述特别出席者的多个特征中的每一个的得分，所述特征向量基于所述特别出席者的过去事件数据生成；

使用分类器模型、决策树分类器和深度神经网络以及针对所述特别出席者的所述特征向量，生成对于针对所述将来事件的所述特别出席者的参与度预测；以及

在所述展示者计算设备的显示器上显示所述特别出席者的用户简档，所述用户简档包括针对所述将来展示的所述特别出席者的所述参与度预测。

9.根据权利要求8所述的系统，其中所述后端计算机系统还被配置为：基于所述特征向量生成所述决策树分类器的得分、基于所述特征向量生成所述深度神经网络的得分以及基于所述决策树分类器和所述深度神经网络的所述得分确定所述参与度预测。

10.根据权利要求8所述的系统，其中所述后端计算机系统还被配置为从数据库提取所述特征向量，所述数据库包含有关针对所述特别出席者的过去事件的数据的集合。

11.根据权利要求10所述的系统，其中所述后端计算机系统还被配置为针对每一个特征生成得分。

12.根据权利要求8所述的系统，其中所述后端计算机系统还被配置为提供用户界面以接收所述注册数据的集合。

13.根据权利要求8所述的系统，其中所述事件是实况播送的展示。