CN109218775B - 推荐主播上热门的方法、存储介质、电子设备及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种推荐主播上热门的方法、存储介质、电子设备及***,涉及互联网移动端应用开发领域。该方法包括以下步骤:开通贵族或消费一定额度的用户获得推荐主播上热门的权限,用户登录客户端后,服务器返回的用户信息包括:用户是否为贵族、贵族等级;如果用户不是贵族,客户端跳转到开通贵族的页面;如果用户是贵族、且贵族等级达到预设的级别,客户端跳转到推荐到主播上热门的页面,获取用户填入的Uid、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间;客户端将信息发给服务器,服务器决定被推荐的主播以及上热门的信息,将被推荐的主播的信息存到服务器的数据库中。本发明能保证被推荐的主播具有最大的曝光度。
Description
技术领域
本发明涉及互联网移动端应用开发领域,具体是涉及一种推荐主播上热门的方法、存储介质、电子设备及***。
背景技术
随着手机移动端的快速发展,直播功能的软件越来越多,为了实现在手机端为直播中的高端付费用户提供更多功能,为了让高端的付费用户实现更多的定制的方案,促进高端用户加强付费,传统的方案是:如果公司想让用户展示在热门的位置,让用户具有更多的曝光量,需要专门的经过训练的人操作程序或者修改数据库来实现,而且普通的用户是无法操作的,这种推荐主播上热门的方式还是属于比较消耗人力,权限掌握在很少的工作人员中,不够智能。
发明内容
本发明的目的是为了克服上述背景技术的不足,提供一种推荐主播上热门的方法、存储介质、电子设备及***,能够保证被推荐的主播具有最大的曝光度。
本发明提供一种推荐主播上热门的方法,包括以下步骤:
开通贵族或消费一定额度的用户获得推荐主播上热门的权限,用户登录客户端后,服务器返回的用户信息包括:用户是否为贵族、贵族等级;
如果用户不是贵族,客户端跳转到开通贵族的页面,获取用户选择的贵族类型,确认订单:创建订单确认界面,为订单确认界面执行初始化操作,使用界面跳转函数,跳转到订单确认界面;
如果用户是贵族、且贵族等级达到预设的级别,客户端跳转到推荐到主播上热门的页面,获取用户填入的用户唯一标识、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间;
客户端将用户填入的信息发送给服务器,服务器采用特征直播分类算法,决定被推荐的主播以及上热门的信息,将被推荐的主播的信息存储到服务器的数据库中,用户刷新推荐列表时,在主播上热门的页面,自动展示被推荐的主播上热门的信息。
在上述技术方案的基础上,所述客户端将用户填入的信息发送给服务器的过程如下:
定义收发网络请求的服务器接口;
获取加密字典;
创建参数字典,向参数字典添加以下参数:用户唯一标识、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间;
客户端调用底层网络接口函数,将服务器接口、加密字典、参数字典中的参数发送给服务器。
在上述技术方案的基础上,所述特征直播分类算法的流程如下:
根据被推荐主播所在的直播分类,构造特征子集;
在特征子集中构造模型效果;
计算每个直播分类和观看人数的相关性;
采用选择排序算法,对相关性进行特征分类;
对每个特征分类进行特征打分;
采用深度学习算法,进行直播分类的特征选择,从深度学习的模型中选择神经网络的特征和特征打分两个要素,决定被推荐的主播以及上热门的信息,实现主播被更多的曝光。
本发明还提供一种存储介质,该存储介质上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述方法。
本发明还提供一种电子设备,包括存储器和处理器,存储器上储存有在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时实现上述方法。
本发明还提供一种推荐主播上热门的***,该***包括服务器、客户端,开通贵族或消费一定额度的用户获得推荐主播上热门的权限,用户登录客户端后,服务器返回的用户信息包括:用户是否为贵族、贵族等级;
如果用户不是贵族,客户端跳转到开通贵族的页面,获取用户选择的贵族类型,确认订单:创建订单确认界面,为订单确认界面执行初始化操作,使用界面跳转函数,跳转到订单确认界面;
如果用户是贵族、且贵族等级达到预设的级别,客户端跳转到推荐到主播上热门的页面,获取用户填入的用户唯一标识、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间;
客户端将用户填入的信息发送给服务器,服务器采用特征直播分类算法,决定被推荐的主播以及上热门的信息,将被推荐的主播的信息存储到服务器的数据库中,用户刷新推荐列表时,在主播上热门的页面,自动展示被推荐的主播上热门的信息。
在上述技术方案的基础上,所述客户端将用户填入的信息发送给服务器的过程如下:
定义收发网络请求的服务器接口;
获取加密字典;
创建参数字典,向参数字典添加以下参数:用户唯一标识、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间;
客户端调用底层网络接口函数,将服务器接口、加密字典、参数字典中的参数发送给服务器。
在上述技术方案的基础上,所述特征直播分类算法的流程如下:
根据被推荐主播所在的直播分类,构造特征子集;
在特征子集中构造模型效果;
计算每个直播分类和观看人数的相关性;
采用选择排序算法,对相关性进行特征分类;
对每个特征分类进行特征打分;
采用深度学习算法,进行直播分类的特征选择,从深度学习的模型中选择神经网络的特征和特征打分两个要素,决定被推荐的主播以及上热门的信息,实现主播被更多的曝光。
在上述技术方案的基础上,采用逻辑正则方式,对每个特征分类进行特征打分。
在上述技术方案的基础上,采用皮尔逊系数,计算每个直播分类和观看人数的相关性。
与现有技术相比,本发明的优点如下:
(1)开通贵族或消费一定额度的用户获得推荐主播上热门的权限,用户登录客户端后,服务器返回的用户信息包括:用户是否为贵族、贵族等级;如果用户不是贵族,客户端跳转到开通贵族的页面,获取用户选择的贵族类型,确认订单:创建订单确认界面,为订单确认界面执行初始化操作,使用界面跳转函数,跳转到订单确认界面;如果用户是贵族、且贵族等级达到预设的级别,客户端跳转到推荐到主播上热门的页面,获取用户填入的用户唯一标识、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间;客户端将用户填入的信息发送给服务器,服务器采用特征直播分类算法,决定被推荐的主播以及上热门的信息,将被推荐的主播的信息存储到数据库中,用户刷新推荐列表时,在主播上热门的页面,自动展示被推荐的主播上热门的信息。本发明能够保证被推荐的主播具有最大的曝光度,让高端付费用户将自己心仪的主播直接推荐上热门,让每个付费用户都可以操作,形成一个解决方案,尽可能的减少内部工作人员的人力投入,甚至是极少的人力投入,让推荐主播上热门形成一种技术上智能化的解决方案。
(2)本发明采用深度学习算法,保证被推荐的主播具有最大的曝光度,增加这些主播的曝光度,增加这些主播的人气。
(3)本发明应用在移动端,能够让高端付费的用户直接推荐主播上热门,增加被推荐的主播的曝光度,同时可以促进付费。
附图说明
图1是本发明实施例中推荐主播上热门的方法的流程图。
图2为本发明实施例中电子设备的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步的详细描述。
本发明实施例提供一种推荐主播上热门的***,该***包括服务器、客户端。
参见图1所示,本发明实施例还提供一种推荐主播上热门的方法,包括以下步骤:
S1、开通贵族或消费一定额度的用户获得推荐主播上热门的权限,用户登录客户端后,服务器返回的用户信息包括:用户是否为贵族、贵族等级;
S2、如果用户不是贵族,客户端跳转到开通贵族的页面,获取用户选择的贵族类型,确认订单:创建订单确认界面,为订单确认界面执行初始化操作,使用界面跳转函数,跳转到订单确认界面;
S3、如果用户是贵族、且贵族等级达到预设的级别,客户端跳转到推荐到主播上热门的页面,获取用户填入的用户唯一标识、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间;
S4、客户端将用户填入的信息发送给服务器,服务器采用特征直播分类算法,决定被推荐的主播以及上热门的信息,将被推荐的主播的信息存储到数据库中,用户刷新推荐列表时,在主播上热门的页面,自动展示被推荐的主播上热门的信息。
步骤S4中,客户端将用户填入的信息发送给服务器的过程如下:
定义一个收发网络请求的服务器接口;
获取一个加密字典;
创建一个参数字典,向参数字典添加以下参数:用户唯一标识、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间;
客户端调用底层网络接口函数,将服务器接口、加密字典、参数字典中的参数发送给服务器。
步骤S4中,特征直播分类算法的流程如下:
根据被推荐主播所在的直播分类,构造一个特征子集;
在特征子集中构造一个模型效果;
采用皮尔逊系数,计算每个直播分类和观看人数的相关性;
采用选择排序算法,对相关性进行特征分类;
采用逻辑正则方式,对每个特征分类进行特征打分;
采用深度学习算法,进行直播分类的特征选择,从深度学习的模型中选择神经网络的特征和特征打分两个要素,决定被推荐的主播以及上热门的信息,实现主播被更多的曝光。
本发明实施例还提供一种存储介质,该存储介质上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述方法。
参见图2所示,本发明实施例还提供一种电子设备,包括存储器和处理器,存储器上储存有在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时实现上述方法。
下面结合具体函数进行详细说明。
1、高端付费用户需要开通贵族或者完成一定额度的消费,获得推荐上热门的权限;当用户点击“推荐主播上热门”功能的时候,首先使用isLogin函数,判断这个用户是否登录客户端,如果已经登录客户端,执行后续的操作;如果没有登录客户端,使用弹出登录框的函数showLoginWithNormalType,弹出登录框,让用户登录;用户在登录框输入用户名和密码执行登录,也可以使用第三方登录的方式实现登录,第三方登录模式无需输入账号密码;登录成功之后,执行后续的操作。
2、用户成功登录客户端之后,服务器返回的用户的信息包括用户是不是贵族、贵族等级的信息。
3、如果用户不是贵族,客户端跳转到开通贵族的页面,提示用户开通贵族。
4、用户在开通贵族的页面,选择需要开通贵族的类型,贵族有很多类型,可以是皇帝贵族,伯爵贵族,子爵贵族等等。
5、用户选择完需要开通的贵族类型之后,可以使用跳转到确认订单页面的函数goToConfirmOrder,去确认订单,这个函数的内部实现过程是:
5.1使用alloc函数,创建一个订单确认界面,这个订单确认界面是DYNobleConfirmOrderView,使用init函数为这个订单确认界面执行初始化操作;
5.2使用界面跳转函数pushViewController,跳转到订单确认界面。
6、用户点击确认订单按钮之后,调用订单网络发送函数payNobleOrder,发送订单确认的信息,这个函数有以下几个参数:
参数1:房间id,roomID,如果是从房间内去开通的贵族,这个参数便于为当前房间的主播给予提成;
参数2:noble Level,贵族等级,nobleLevel代表需要开通贵族的等级,是皇帝贵族,伯爵贵族,子爵贵族等等,分别用不同的数字表示,这个函数会有返回值:
订单支付之后的错误码error code;
error Message订单支付失败后的错误码对应的错误提示信息;
订单支付完成之后的data数据信息。
7、如果error code为0,说明支付成功,给用户提示支付成功;如果error code不为0,说明支付失败,将后台返回的错误信息error Message展示出来,error Message可能是余额不足,或者其他的错误信息。
8、如果上述过程成功,判断此时用户开通的贵族等级是否达到了使用“推荐主播上热门”的功能的等级要求,如果用户已经是贵族、且贵族等级达到预设的级别,客户端跳转到推荐主播上热门的页面,否则,客户端提示用户开通的贵族等级不足,不能使用“推荐主播上热门”的功能,此时让用户继续去支付。
9、如果达到了使用“推荐主播上热门”的功能的等级要求,客户端跳转到“推荐主播上热门”的界面:DY Recommend View,来到这个界面之后,需要用户填入当前用户的Uid(用户唯一标识)信息、被推荐主播的昵称nick name、被推荐主播的房间号room Id、被推荐主播上热门的时间time。
10、当用户填写上述信息完毕之后,客户端就将上述信息发送给服务器,客户端使用函数request Add recommend,发送信息给服务器,这个函数的内部实现过程如下:
10.1定义一个收发网络请求的服务器接口,该接口名字需要与服务器约定。
10.2使用gettoken函数,获得token字典,token字典是一个加密的字典,要正确访问网络服务器,就需要传这个token字典,而且需要正确。
10.3使用dictionary函数,创建一个参数字典,向这个参数字典里面添加以下参数:当前用户的Uid(用户唯一标识)信息、被推荐主播的昵称nick name、被推荐主播的房间号room Id、被推荐主播上热门的时间time;上述信息是字典的value(实际值),上述信息每个信息都有一个key(关键)值,这个key值是和服务器约定好的。
10.4客户端调用底层网络接口函数:request Video Api,将服务器接口、加密字典、参数字典中的参数发送给服务器。
10.5服务器收到参数信息之后,采用一个特征直播分类的算法,决定被推荐的主播以及上热门的信息。
特征直播分类的算法的具体实现过程如下:
10.5.1首先进行特征选择,将被推荐的主播可能存在的开播分类构造一个集合,例如主播可能在颜值、英雄联盟、鱼乐星天地等几个直播分类中开播,那么将这几个直播分类构造成一个特征子集;
10.5.2在上述特征子集中构造一个模型效果;
10.5.3采用皮尔逊系数,计算每个直播分类和观看人数的相关性,皮尔逊系数可以衡量线性相关性,即每个直播分类和观看人数的相关性;
10.5.4得到直播分类和观看人数的相关性之后,使用常规的选择排序算法,对相关性进行特征分类;
10.5.5采用Logistic Regression(逻辑正则方式),对上述的每个特征分类进行特征打分;
10.5.6采用深度学习算法,进行直播分类的特征选择;深度学习具有自动学习的特征的能力,从深度学习的模型中,选择神经网络的特征和特征打分两个要素,决定被推荐的主播以及上热门的信息,可以实现主播被更多的曝光。
11、服务器记住被推荐的主播之后,将被推荐的主播的信息存储到数据库中,当用户刷新推荐列表的时候,就可以在主播上热门的页面,自动展示被推荐的主播上热门的信息。
展示过程如下:
11.1客户端创建一个列表控制器,列表控制可以展示一个界面,这个界面是主播在热门的界面;
11.2客户端发送一个网络请求,去服务器的网络请求中拉取数据,服务器拉取的数据包含主播展示的位置,包括靠前还是靠后,靠前还是靠后根据步骤10的算法得出;
11.3网络请求发送以后,就可以将服务器获取的数据解析并展示出来,解析的数据包括主播的昵称、主播的图像、主播的房间号;
11.4当用户点击该主播,就可以去该主播的直播间观看直播。
本发明实施例中,用户在正式完成支付前,设计有订单确认的过程,这样可以对用户的避免失误操作,如果失误,支付了比较多的款项,退款增加额外的麻烦。
支付订单先调用接口,让服务器知道即将支付的订单,支付成功之后,更新这个订单的状态,方便未来对支付结果的查询。
步骤1~7检查是否登录,未登录,就去登录,检查是否具有推荐上热门的权限,不够权限,提示用户去支付,支付完毕,才能使用“推荐主播上热门”的功能,流程设计合理。
步骤8在用户开通贵族之后,再对用户的权限进行一次检查,这种设计更加安全。
步骤10中,支付成功之后,客户端将主播的信息发送给服务器,让服务器来改变数据库的数据,这样降低了接口的判断次数,也减少了用户输入不必要的信息。
本发明实施例中,服务器学习特征选择,来决定被推荐的主播以及上热门的信息,这是一个很重要的创新,能够避免盲目地推荐主播,保证被推荐的主播具有最大的曝光度。
本领域的技术人员可以对本发明实施例进行各种修改和变型,倘若这些修改和变型在本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则这些修改和变型也在本发明的保护范围之内。
说明书中未详细描述的内容为本领域技术人员公知的现有技术。
Claims (6)
1.一种推荐主播上热门的方法,其特征在于,包括以下步骤:
开通贵族或消费一定额度的用户获得推荐主播上热门的权限,用户登录客户端后,服务器返回的用户信息包括:用户是否为贵族、贵族等级;
如果用户不是贵族,客户端跳转到开通贵族的页面,获取用户选择的贵族类型,确认订单:创建订单确认界面,为订单确认界面执行初始化操作,使用界面跳转函数,跳转到订单确认界面;
如果用户是贵族、且贵族等级达到预设的级别,客户端跳转到推荐到主播上热门的页面,获取用户填入的用户唯一标识、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间;
客户端将用户填入的信息发送给服务器,服务器采用特征直播分类算法,决定被推荐的主播以及上热门的信息,将被推荐的主播的信息存储到服务器的数据库中,用户刷新推荐列表时,在主播上热门的页面,自动展示被推荐的主播上热门的信息;
所述特征直播分类算法的流程如下:
根据被推荐主播所在的直播分类,构造一个特征子集;
在特征子集中构造一个模型效果;
采用皮尔逊系数,计算每个直播分类和观看人数的相关性;
采用选择排序算法,对相关性进行特征分类;
采用逻辑正则方式,对每个特征分类进行特征打分;
采用深度学习算法,进行直播分类的特征选择,从深度学习的模型中选择神经网络的特征和特征打分两个要素,决定被推荐的主播以及上热门的信息,实现主播被更多的曝光。
2.如权利要求1所述的推荐主播上热门的方法,其特征在于:所述客户端将用户填入的信息发送给服务器的过程如下:
定义收发网络请求的服务器接口;
获取加密字典;
创建参数字典,向参数字典添加以下参数:用户唯一标识、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间;
客户端调用底层网络接口函数,将服务器接口、加密字典、参数字典中的参数发送给服务器。
3.一种存储介质,该存储介质上存储有计算机程序,其特征在于:所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1或2所述的方法。
4.一种电子设备,包括存储器和处理器,存储器上储存有在处理器上运行的计算机程序,其特征在于:处理器执行计算机程序时实现权利要求1或2所述的方法。
5.一种推荐主播上热门的***,该***包括服务器、客户端,其特征在于:开通贵族或消费一定额度的用户获得推荐主播上热门的权限,用户登录客户端后,服务器返回的用户信息包括:用户是否为贵族、贵族等级;
如果用户不是贵族,客户端跳转到开通贵族的页面,获取用户选择的贵族类型,确认订单:创建订单确认界面,为订单确认界面执行初始化操作,使用界面跳转函数,跳转到订单确认界面;
如果用户是贵族、且贵族等级达到预设的级别,客户端跳转到推荐到主播上热门的页面,获取用户填入的用户唯一标识、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间;
客户端将用户填入的信息发送给服务器,服务器采用特征直播分类算法,决定被推荐的主播以及上热门的信息,将被推荐的主播的信息存储到服务器的数据库中,用户刷新推荐列表时,在主播上热门的页面,自动展示被推荐的主播上热门的信息;
所述特征直播分类算法的流程如下:
根据被推荐主播所在的直播分类,构造一个特征子集;
在特征子集中构造一个模型效果;
采用皮尔逊系数,计算每个直播分类和观看人数的相关性;
采用选择排序算法,对相关性进行特征分类;
采用逻辑正则方式,对每个特征分类进行特征打分;
采用深度学习算法,进行直播分类的特征选择,从深度学习的模型中选择神经网络的特征和特征打分两个要素,决定被推荐的主播以及上热门的信息,实现主播被更多的曝光。
6.如权利要求5所述的推荐主播上热门的***,其特征在于:所述客户端将用户填入的信息发送给服务器的过程如下:
定义收发网络请求的服务器接口;
获取加密字典;
创建参数字典,向参数字典添加以下参数:用户唯一标识、被推荐主播的昵称、房间号、上热门的时间;
客户端调用底层网络接口函数,将服务器接口、加密字典、参数字典中的参数发送给服务器。
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