[发明专利]直播平台训练数据的处理方法、装置、存储介质及设备

权利要求书

1.一种直播平台训练数据的处理方法，其特征在于，包括：

获取直播平台在直播中产生的用户行为数据，从所述用户行为数据中提取用户的特征数据；

根据所述特征数据的数据类型及数据分布确定其特征形态，根据所述特征形态调取对应的压缩算法对所述特征数据进行压缩，输出压缩数据及对应的压缩标记；

利用所述压缩标记对所述压缩数据进行解压缩，获取解压缩数据，将所述解压缩数据输入机器学习模型进行训练。

2.根据权利要求1所述的直播平台训练数据的处理方法，其特征在于，根据所述特征形态调取对应的压缩算法对所述特征数据进行压缩的步骤，包括：

识别特征数据的数据类型，根据所述数据类型分解、整合所述特征数据，获得若干子特征数据段；

根据各子特征数据段的数据类型及数据分布确定对应的特征形态；

根据所述特征形态调用与之相匹配的压缩算法，利用所述压缩算法对所述子特征数据段进行数据压缩。

3.根据权利要求2所述的直播平台训练数据的处理方法，其特征在于，所述根据所述数据类型分解、整合所述特征数据，获得若干子特征数据段的步骤，包括：

按照数据类型拆分所述特征数据，将相同数据类型的数据整合成子特征数据段，其中，各子特征数据段对应不同的数据类型。

4.根据权利要求2所述的直播平台训练数据的处理方法，其特征在于，利用所述压缩算法对所述子特征数据段进行数据压缩的步骤，包括：

若两个所述子特征数据段的数据长度之差超过预设阈值，对数据长度较小的子特征数据段进行简单压缩，挂载附带的键值对结构的map数据。

5.根据权利要求2所述的直播平台训练数据的处理方法，其特征在于，所述根据各子特征数据段的数据类型及数据分布确定对应的特征形态的步骤，包括：

利用所述数据类型及数据分布与预设的特征形态进行匹配，将匹配的特征形态确定为该子特征数据段的特征形态。

6.根据权利要求1所述的直播平台训练数据的处理方法，其特征在于，还包括：

若特征数据包括至少两种数据类型，对所述特征数据进行组合压缩。

7.根据权利要求1所述的直播平台训练数据的处理方法，其特征在于，所述提取用户的特征数据的步骤之后，还包括：

对特征数据进行预处理，以便对特征数据进行清洗、特征提取。

8.一种直播平台训练数据的处理装置，其特征在于，包括：

提取特征数据模块，用于获取直播平台在直播中产生的用户行为数据，从所述用户行为数据中提取用户的特征数据；

输出压缩数据模块，用于根据所述特征数据的数据类型及数据分布确定其特征形态，根据所述特征形态调取对应的压缩算法对所述特征数据进行压缩，输出压缩数据及对应的压缩标记；

训练模块，用于利用所述压缩标记对所述压缩数据进行解压缩，获取解压缩数据，将所述解压缩数据输入机器学习模型进行训练。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储计算机指令，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行上述权利要求1至7中任一项所述的直播平台训练数据的处理方法的步骤。

10.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至7中任一项所述的直播平台训练数据的处理方法的步骤。