[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

说明书

本发明涉及一种基于跨领域推荐思想的声音直播主播价值评定方法，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。本发明能够自动化、智能化，通过模型的方式，自动完成对于声音直播主播的价值评定。

技术领域

本发明属于人工智能领域，具体涉及一种基于跨领域推荐思想的声音直播主播价值评定方法。

背景技术

随着4G网络的普及以及即将迎来5G时代，人们逐渐从文字交互转换成音频，视频的交互。声音直播是近几年出现的较为特殊的一类交互方式，用户和主播之间可以通过声音进行交互，在交友，唱歌，脱口秀等大类中积累了特定的受众用户。

声音直播作为一种新型的社交媒体内容，其用户群体，收听行为模式，与主播的交互模式等诸多方面和其他互联网媒介如新闻，视频直播等媒介的交互方式有很大的不同。为了达到千人千面，为用户定制化推荐他们感兴趣的声音直播内容是提升用户体验，留住新老用户的主要方法之一。其中声音直播的主播用户价值评定，是个性化推荐中必不可少的一环。

对于主播的价值评定，大部分场景下是基于主播的历史表现行为对其预测一个价值分数。或者运营人员手动维护有价值的大主播的相关历史行为，跟踪其长短期价值。

很明显，这样的方式由如下缺点：

(1)运营人员人工维护主播的相关历史行为，是一件费时费力的工程，并且存在一定的延时性。如果存在实时推荐的场景，这样的方式会对推荐工作的增加延时。

(2)只依靠主播的历史行为去评估其价值，存在一定的片面性，也可能出现新主播冷启动的问题。

针对上述存在的技术问题，本发明提出一种基于跨领域推荐思想的声音直播主播价值评定方法，本案由此产生。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于跨领域推荐思想的声音直播主播价值评定方法，构建人工智能模型，来对声音直播的主播自动化、智能化价值评定。

为实现上述目的，本发明具体提供的技术方案为：一种基于跨领域推荐思想的声音直播主播价值评定方法，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。

进一步，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。

进一步，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。

进一步，所述衰减函数：降权进行计算

dt＝(T-t₁,T-t_2,T-t_3…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