[发明专利]一种基于跨领域推荐思想的声音直播主播价值评定方法

权利要求书

1.一种基于跨领域推荐思想的声音直播主播价值评定方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一，自动化收集主播多维度特征信息，用于构建声音直播的主播特征系统；

步骤二，通过数据挖掘和数据统计的方式构建多维度信息，补充到声音直播的主播特征系统中；

步骤三，对每个主播直播存在多场直播间的情况下，引入时间衰减函数，根据直播时间距离当前时间的距离；

步骤四，构建基于跨领域推荐思想的主播价值评定算法，根据多维度特征信息，主播进行自动化、智能化价值评定。

2.根据权利要求1所述的一种基于跨领域推荐思想的声音直播主播价值评定方法，其特征在于：所述步骤一种的多维度特征信息包括主播信息、互动能力、收益状况、用户留存和内容质量。

3.根据权利要求1所述的一种基于跨领域推荐思想的声音直播主播价值评定方法，其特征在于：所述步骤二中构建多维度信息包括：一、主播录播节目的一级类目标签；二、主播录播节目的二级类目标签；三、主播录播节目的所有实体；四、主播录播节目的关键字；五、主播录播节目的评级；六、主播历史节目过审率；七、主播近7天过审率。

4.根据权利要求1所述的一种基于跨领域推荐思想的声音直播主播价值评定方法，其特征在于，所述衰减函数：降权进行计算

dt＝(T-t₁,T-t₂,T-t₃…T-t_n)

其中T为当前时间，t₁…t_n是一个主播每个场次对应的时间点做归一化

每个场次对应的权重为

w＝exp^-nt/n。

5.根据权利要求1所述的一种基于跨领域推荐思想的声音直播主播价值评定方法，其特征在于：所述价值评定算法：对直播主播的进行一二级标签并进行embedding，这部分主要应用nlp(自然语言处理相关)的技术，将文本向量化。考虑到一二级标签的文本量不会太多，因此可以使用tf-idf统计词频对文本进行向量化。对主播的录播相关文字特征进行文本向量化(具体来说是计算tf-idf，将文本映射成固定长度的向量)，作为跨领域知识补充到主播评价系统中，使用xgboost训练打分模型；平台随机抽取五万个主播信息，对主播打分，作为训练数据。