CN111711829B - 直播间推荐方法、装置、计算机可读存储介质及设备 - Google Patents

直播间推荐方法、装置、计算机可读存储介质及设备 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种直播间推荐方法、装置、计算机可读存储介质及设备，属于互联网技术领域。所述方法包括：确定与目标直播间的第一主播用户存在互动操作的N个第二主播用户；获取所述第一主播用户与每个第二主播用户之间的互动值；其中，所述互动值用于描述所述第一主播用户与每个第二主播用户之间的互动程度；根据获取到的N个互动值，在所述N个第二主播用户中确定M个第二主播用户；确定关注目标直播间的观众用户，向所述观众用户推荐所述M个第二主播用户的直播间标识。本申请实现了基于主播用户之间的互动程度为观众用户推荐直播间，该种方式能够帮助观众用户快速寻找到自己感兴趣、值得自己关注或进入观看的直播间，推荐精准度较高。

Description

直播间推荐方法、装置、计算机可读存储介质及设备
技术领域
本申请涉及互联网技术领域，特别涉及一种直播间推荐方法、装置、计算机可读存储介质及设备。
背景技术
随着互联网技术和流媒体技术的快速发展，时下应用市场上出现了数目众多的直播应用程序，这使得利用终端直播已逐渐成为人们展示自我和进行娱乐休闲的重要途径之一。其中，通过终端上安装的直播应用程序，用户不但可以作为主播用户在直播间内进行直播，而且还可以观看其他直播间内主播用户的直播。
值得注意的一点是，时下作为主播用户进行直播的用户数目海量，对于任意一个观众用户来讲，在面对海量的直播间时，通常很难快速寻找到自己感兴趣、值得自己关注或进入观看的直播间。为此，如何进行直播间推荐，便成为目前本领域技术人员极具挑战又必须完成的一项工作。
发明内容
本申请实施例提供了一种直播间推荐方法、装置、计算机可读存储介质及设备，能够帮助用户快速寻找到自己感兴趣、值得自己关注或进入观看的直播间，推荐精准度较高。所述技术方案如下：
一方面，提供了一种直播间推荐方法，所述方法包括：
确定与目标直播间的第一主播用户存在互动操作的N个第二主播用户；
获取所述第一主播用户与每个第二主播用户之间的互动值；其中，所述互动值用于描述所述第一主播用户与每个第二主播用户之间的互动程度；
根据获取到的N个互动值，在所述N个第二主播用户中确定M个第二主播用户；其中，N和M均为正整数，且N大于M；
确定关注目标直播间的观众用户，向所述观众用户推荐所述M个第二主播用户的直播间标识。
在一种可能的实现方式中，所述互动操作包括：连麦操作、互动发言操作和直播对决操作中的一种或多种；所述方法还包括：
获取所述第一主播用户在目标时间段内的连麦数据和直播对决数据；
获取所述第一主播用户的互动发言数据；
所述获取所述第一主播用户与每个第二主播用户之间的互动值，包括：
对于每个第二主播用户，根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的连麦数据确定第一子互动值；根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的直播对决数据确定第二子互动值；根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的互动发言数据确定第三子互动值；
根据所述第一子互动值、所述第二子互动值和所述第三子互动值，确定所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的互动值。
在一种可能的实现方式中，所述连麦数据包括连麦次数和连麦时长；
所述根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的连麦数据确定第一子互动值，包括：
调用第一计算模型，执行根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的连麦次数和连麦时长，确定所述第一子互动值。
在一种可能的实现方式中，所述直播对决数据包括：直播对决次数、直播对决时长、直播对决获得的虚拟礼品价值；
所述根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的直播对决数据确定第二子互动值，包括：
调用第二计算模型，执行根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的直播对决次数、直播对决时长和虚拟礼品价值，确定所述第二子互动值。
在一种可能的实现方式中，所述互动发言数据包括：互动发言次数，所述互动发言次数包括回复次数和被回复次数；
所述根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的互动发言数据确定第三子互动值，包括：
调用第三计算模型，执行根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的互动发言次数，确定所述第三子互动值。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述第一子互动值、所述第二子互动值和所述第三子互动值，确定所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的互动值，包括：
获取所述连麦操作对应的第一权重值；
获取所述互动发言操作对应的第二权重值；
获取所述直播对决操作对应的第三权重值；
根据所述第一权重值、所述第二权重值、所述第三权重值，对所述第一子互动值、所述第二子互动值和所述第三子互动值执行加权求和处理，得到所述互动值；
其中，所述第三权重值大于所述第一权重值和所述第二权重值。
在一种可能的实现方式中，所述根据获取到的N个互动值，在所述N个第二主播用户中确定M个第二主播用户，包括：
按照由大到小的顺序对所述N个互动值进行排序；将排序在前M位的互动值对应的第二主播用户，确定为所述M个第二主播用户。
另一方面，提供了一种直播间推荐装置，所述装置包括：
第一确定模块，被配置为确定与目标直播间的第一主播用户存在互动操作的N个第二主播用户；
第一获取模块，被配置为获取所述第一主播用户与每个第二主播用户之间的互动值；其中，所述互动值用于描述所述第一主播用户与每个第二主播用户之间的互动程度；
第二确定模块，被配置为根据获取到的N个互动值，在所述N个第二主播用户中确定M个第二主播用户；其中，N和M均为正整数，且N大于M；
第三确定模块，被配置为确定关注目标直播间的观众用户；
推荐模块，被配置为向所述观众用户推荐所述M个第二主播用户的直播间标识。
在一种可能的实现方式中，所述互动操作包括：连麦操作、互动发言操作和直播对决操作中的一种或多种；
第二获取模块，被配置为获取所述第一主播用户在目标时间段内的连麦数据和直播对决数据；获取所述第一主播用户的互动发言数据；
所述第一获取模块，包括：
第一确定单元，被配置为对于每个第二主播用户，根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的连麦数据确定第一子互动值；
第二确定单元，被配置为根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的直播对决数据确定第二子互动值；
第三确定单元，被配置为根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的互动发言数据确定第三子互动值；
第四确定单元，被配置为根据所述第一子互动值、所述第二子互动值和所述第三子互动值，确定所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的互动值。
在一种可能的实现方式中，所述连麦数据包括连麦次数和连麦时长；
所述第一确定单元，被配置为调用第一计算模型，执行根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的连麦次数和连麦时长，确定所述第一子互动值。
在一种可能的实现方式中，所述直播对决数据包括：直播对决次数、直播对决时长、直播对决获得的虚拟礼品价值；
所述第二确定单元，被配置为调用第二计算模型，执行根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的直播对决次数、直播对决时长和虚拟礼品价值，确定所述第二子互动值。
在一种可能的实现方式中，所述互动发言数据包括：互动发言次数，所述互动发言次数包括回复次数和被回复次数；
所述第三确定单元，被配置为调用第三计算模型，执行根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的互动发言次数，确定所述第三子互动值。
在一种可能的实现方式中，所述第四确定单元，被配置为获取所述连麦操作对应的第一权重值；获取所述互动发言操作对应的第二权重值；获取所述直播对决操作对应的第三权重值；根据所述第一权重值、所述第二权重值、所述第三权重值，对所述第一子互动值、所述第二子互动值和所述第三子互动值执行加权求和处理，得到所述互动值；其中，所述第三权重值大于所述第一权重值和所述第二权重值。
在一种可能的实现方式中，所述第二确定模块，被配置为按照由大到小的顺序对所述N个互动值进行排序；将排序在前M位的互动值对应的第二主播用户，确定为所述M个第二主播用户。
另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现上述的直播间推荐方法。
另一方面，提供了一种电子设备，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行以实现上述的直播间推荐方法。
本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
本申请实施例实现了基于主播用户之间的互动程度为观众用户推荐直播间。而在心理学上认为人们更愿意接触与自己性格爱好相当的人，即所谓的舒适区，比如主播用户A和主播用户B互动频繁，那么很大程度上主播用户A和主播用户B较为相似。相应地，某个观众用户在关注主播用户A后，与主播用户A互动频繁的主播用户B，大概率上会也受到该观众用户的喜爱，本申请实施例正是基于这一构思来进行直播间推荐，该种方式能够基于互动程度挖掘出不同主播用户之间的相似性，并据此可以帮助观众用户快速寻找到自己感兴趣、值得自己关注或进入观看的直播间，推荐精准度较高。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种直播间推荐方法涉及的实施环境的示意图；
图2是本申请实施例提供的一种直播间推荐方法的流程图；
图3是本申请实施例提供的另一种直播间推荐方法的流程图；
图4是本申请实施例提供的一种推荐页面的示意图；
图5是本申请实施例提供的一种直播间推荐装置的结构示意图；
图6是本申请实施例提供的另一种直播间推荐装置的结构示意图；
图7是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种概念，但除非特别说明，这些概念不受这些术语限制。这些术语仅用于将一个概念与另一个概念区分。
其中，至少一个是指一个或一个以上，例如，至少一个用户可以是一个用户、两个用户、三个用户等任意大于或等于一的整数个用户。
而多个是指两个或者两个以上，例如，多个用户可以是两个用户、三个用户等任意大于等于二的整数个用户。
每个是指针对各个，比如直播间内的每个观众用户，则针对的是直播间内的各个观众用户或者说是全部观众用户。比如，一个直播间内有100个观众用户在观看直播，则该直播间内的每个观众用户，即是针对这100个观众用户来说的。
下面对本申请实施例提供的直播间推荐方法涉及的实施环境进行介绍。
参见图1，该实施环境包括：主播用户使用的主播终端101、服务器102和观众用户使用的观众终端103。示例性地，此处仅以一个观众终端为例进行举例说明，对于其他观众终端来讲直播间推荐过程类似。其中，服务器102在本文中也可称为直播平台。
在本申请实施例中，观众用户使用的观众终端103和主播用户使用的主播终端101的类型包括但不限于：移动式终端和固定式终端。作为一个示例，移动式终端包括但不限于：智能手机、平板电脑、笔记本电脑、电子阅读器、MP3播放器(Movi ng Pi cture ExpertsGroup Aud i o Layer I I I，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Movi ng PictureExperts Group Aud io Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器等；固定式终端包括但不限于台式电脑，本申请实施例对此不进行具体限定。
示例性地，图1仅是以观众终端103和主播终端101均为智能手机进行举例说明。而服务器102用于为观众终端103和主播终端101提供后台服务。另外，服务器102用来执行本申请实施例提供的直播间推荐方法。其中，服务器102既可以是一个独立的服务器，也可以是由多个服务器组成的服务器集群，本申请实施例对此同样不进行具体限定。
另外，观众终端103和主播终端101上通常安装有支持直播功能的直播应用程序，以方便主播用户进入直播平台进行直播，以及观众用户进入直播平台的直播间内观看直播。在一个直播间内，通常主播用户为一个，而观众用户有多个。
基于以上的实施环境，本申请实施例基于不同主播用户之间的互动程度来进行直播间推荐。即，物以类聚、人以群分，在心理学上认为人们更愿意接触与自己性格爱好相当的人，即所谓的舒适区。基于此，本申请实施例直接从不同主播用户之间的互动程度出发，通过制定指标和建立模型实现直播间推荐。简言之，某一观众用户喜欢主播用户A，而主播用户A与主播用户B互动频繁，那么本申请实施例会认为该观众用户也喜欢主播用户B。
下面通过以下具体实施方式对本申请实施例提供的直播间推荐方法进行详细介绍。
图2是本申请实施例提供的一种直播间推荐方法的流程图。参见图2，本申请实施例提供的方法流程包括：
201、确定与目标直播间的第一主播用户存在互动操作的N个第二主播用户。
202、获取第一主播用户与每个第二主播用户之间的互动值；其中，该互动值用于描述第一主播用户与每个第二主播用户之间的互动程度。
203、根据获取到的N个互动值，在N个第二主播用户中确定M个第二主播用户；其中，N和M均为正整数，且N大于M。
204、确定关注目标直播间的观众用户，向观众用户推荐M个第二主播用户的直播间标识。
本申请实施例提供的方法，实现了基于主播用户之间的互动程度为观众用户推荐直播间。而在心理学上认为人们更愿意接触与自己性格爱好相当的人，即所谓的舒适区，比如主播用户A和主播用户B互动频繁，那么很大程度上主播用户A和主播用户B较为相似。相应地，某个观众用户在关注主播用户A后，与主播用户A互动频繁的主播用户B，大概率上会也受到该观众用户的喜爱，本申请实施例正是基于这一构思来进行直播间推荐，该种方式能够基于互动程度挖掘出不同主播用户之间的相似性，并据此可以帮助观众用户快速寻找到自己感兴趣、值得自己关注或进入观看的直播间，推荐精准度较高。
在一种可能的实现方式中，所述互动操作包括：连麦操作、互动发言操作和直播对决操作中的一种或多种；所述方法还包括：
获取所述第一主播用户在目标时间段内的连麦数据和直播对决数据；
获取所述第一主播用户的互动发言数据；
所述获取所述第一主播用户与每个第二主播用户之间的互动值，包括：
对于每个第二主播用户，根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的连麦数据确定第一子互动值；根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的直播对决数据确定第二子互动值；根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的互动发言数据确定第三子互动值；
根据所述第一子互动值、所述第二子互动值和所述第三子互动值，确定所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的互动值。
在一种可能的实现方式中，所述连麦数据包括连麦次数和连麦时长；
所述根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的连麦数据确定第一子互动值，包括：
调用第一计算模型，执行根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的连麦次数和连麦时长，确定所述第一子互动值。
在一种可能的实现方式中，所述直播对决数据包括：直播对决次数、直播对决时长、直播对决获得的虚拟礼品价值；
所述根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的直播对决数据确定第二子互动值，包括：
调用第二计算模型，执行根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的直播对决次数、直播对决时长和虚拟礼品价值，确定所述第二子互动值。
在一种可能的实现方式中，所述互动发言数据包括：互动发言次数，所述互动发言次数包括回复次数和被回复次数；
所述根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的互动发言数据确定第三子互动值，包括：
调用第三计算模型，执行根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的互动发言次数，确定所述第三子互动值。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述第一子互动值、所述第二子互动值和所述第三子互动值，确定所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的互动值，包括：
获取所述连麦操作对应的第一权重值；
获取所述互动发言操作对应的第二权重值；
获取所述直播对决操作对应的第三权重值；
根据所述第一权重值、所述第二权重值、所述第三权重值，对所述第一子互动值、所述第二子互动值和所述第三子互动值执行加权求和处理，得到所述互动值；
其中，所述第三权重值大于所述第一权重值和所述第二权重值。
在一种可能的实现方式中，所述根据获取到的N个互动值，在所述N个第二主播用户中确定M个第二主播用户，包括：
按照由大到小的顺序对所述N个互动值进行排序；将排序在前M位的互动值对应的第二主播用户，确定为所述M个第二主播用户。
上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本公开的可选实施例，在此不再一一赘述。
图3是本申请实施例提供的一种直播间推荐方法的流程图。该方法的交互主体为终端和服务器。其中，该终端可以为上述图1中所示的观众终端103，该服务器可以为上述图1中的服务器102。参见图3，本申请实施例提供的方法流程包括：
301、服务器获取第一主播用户在目标时间段内的连麦数据和直播对决数据；以及获取第一主播用户的互动发言数据；根据获取到的连麦数据、直播对决数据和互动发言数据，确定与目标直播间的第一主播用户存在互动操作的N个第二主播用户。
本步骤及下述步骤用于为关注第一主播用户的观众用户推荐其他主播用户。其中，其他主播用户在本文中统称之为第二主播用户。
需要说明的第一点是，第一主播用户可以为直播平台上的任意一个主播用户，即上述目标直播间可以泛指直播平台上的任意一个直播间。换言之，可以采取本申请实施例提供的直播间推荐方法，为直播平台的任意一个观众用户进行直播间推荐。
在一种可能的实现方式中，不同主播用户之间的互动操作可以包括：连麦操作、互动发言操作和直播对决操作中的一种或多种。示例性地，上述连麦操作通常指代不同主播用户之间的自由连麦操作；上述直播对决操作通常指代不同主播用户之间的才艺PK操作。
需要说明的第二点是，本文中不同主播用户之间的互动指的是主播用户之间的主动互动，而非***自动匹配。
需要说明的是第三点是，主播用户之间的互动时间范围即上述目标时间段可以因情况而配置。作为一个示例，服务器可以确定一个时间段内(比如最近一周、最近一个月)与第一主播用户存在互动操作的第二主播用户；或者，服务器也可以确定历史上与第一主播用户存在互动操作的全部第二主播用户，本申请实施例对此不进行具体限定。
作为一个示例，假设主播用户播A邀请主播用户B进行自由连麦，则服务器在接收到该连麦请求后，会自动保存连麦双方的相关数据至数据库。示例性地，该相关数据包括但不限于连麦双方的用户ID和连麦开始时间beginTime。在自由连麦结束后，服务器还会将连麦结束时间endTime也一并保存至数据库。
这样，在进行直播间推荐时，服务器便可以拉取数据库中保存的连麦数据，假设时间跨度为本周或本月，则会得到主播用户A在本周或本月内的所有连麦数据。
作为另一个示例，假设主播用户A邀请主播用户B进行才艺PK，则服务器在接收到该才艺PK请求后，会自动将PK双方的PK开始时间、PK结束时间以及PK双方的用户ID保存至数据库。另外，在才艺PK过程中，通过监听观众用户赠送虚拟礼品的消息，服务器还会将赠送的虚拟礼品的礼品ID、礼品价值以及礼品数量保存至据库。示例性地，虚拟礼品的礼品价值可以用直播平台发行的金币或者金豆之类的虚拟资源来衡量，本申请实施例对此不进行具体限定。
这样，在进行直播间推荐时，服务器便可以拉取数据库中保存的才艺PK数据，假设时间跨度为本周或本月，则会得到主播用户A在本周或本月内的所有才艺PK数据。
作为另一个示例，进行直播间推荐时，服务器可以从数据库中拉取主播用户A在所有公共聊天区域的互动发言数据，本申请实施例对此不进行具体限定。
其中，服务器在获取到上述连麦数据、直播对决数据和互动发言数据后，便可以通过用户ID确定出与第一主播用户存在互动操作的多个第二主播用户。
302、服务器获取第一主播用户与每个第二主播用户之间的互动值；其中，该互动值用于描述第一主播用户与每个第二主播用户之间的互动程度。
作为一个示例，对于每个第二主播用户，获取第一主播用户与该第二主播用户之间的互动值，包括但不限于如下几个步骤：
3021、根据第一主播用户与该第二主播用户之间的连麦数据确定第一子互动值。
示例性地，连麦数据可以包括连麦次数和连麦时长。
在本申请实施例中，服务器在拉取到第一主播用户的连麦数据后，可以根据不同的连麦对象(比如按照用户ID)将拉取到的连麦数据进行分组，进而统计得到第一主播用户与不同连麦对象(即第二主播用户)的连麦次数X1。另外，对于每个连麦对象，将与该连麦对象每次连麦的连麦开始时间endTime减去连麦结束时间beginTime，即可得到每次的连麦时长；再将每次的连麦时长进行相加汇总，即可得到第一主播用户与该连麦对象的连麦时长T1(小时)。
之后，服务器可以调用第一计算模型，执行根据第一主播用户与该第二主播用户之间的连麦次数和连麦时长，确定第一子互动值。
作为一个示例，第一计算模型可以为计算公式，比如第一计算模型可以为：INTER1＝10X1+T1，其中，INTER1指代第一子互动值。
3022、根据第一主播用户与该第二主播用户之间的直播对决数据确定第二子互动值。
示例性地，直播对决数据可以包括：直播对决次数、直播对决时长、直播对决获得的虚拟礼品价值。
在本申请实施例中，服务器在拉取到第一主播用户的才艺PK数据后，可以根据不同的PK对象(比如按照用户ID)将拉取到的才艺PK数据进行分组，进而统计得到第一主播用户与不同PK对象(即第二主播用户)的连麦次数X2。
另外，对于每个PK对象，将与该PK对象每次PK的PK开始时间减去PK结束时间，即可得到每次的PK时长；再将每次的PK时长进行相加汇总，即可得到第一主播用户与该PK对象的PK时长T2(小时)。
另外，虚拟礼品价值V可以通过将单个物品价值与礼品数量相乘得到。
之后，服务器可以调用第二计算模型，执行根据第一主播用户与该第二主播用户之间的直播对决次数、直播对决时长和虚拟礼品价值，确定第二子互动值。作为一个示例，第二计算模型可以为计算公式，比如第二计算模型可以为：INTER2＝2X2+T2+V/1000，其中，INTER2指代第二子互动值。
3023、根据第一主播用户与该第二主播用户之间的互动发言数据确定第三子互动值。
示例性地，互动发言数据包括：互动发言次数X3。其中，该互动发言次数既包括第一主播用户回复其他主播用户的次数，即回复次数，也包括其他主播用户回复第一主播用户的次数，即被回复次数。
在本申请实施例中，可以仅考互动发言次数，相应地，服务器可以调用第三计算模型，执行根据第一主播用户与第二主播用户之间的互动发言次数，确定第三子互动值。作为一个示例，第二计算模型可以为计算公式，比如第二计算模型可以为：INTER3＝X3/10，其中，INTER3指代第三子互动值。
3024、根据第一子互动值、第二子互动值和第三子互动值，确定第一主播用户与第二主播用户之间的互动值。
在一种可能的实现方式中，根据第一子互动值、第二子互动值和第三子互动值，确定第一主播用户与第二主播用户之间的互动值，包括但不限于：
3024-1、获取连麦操作对应的第一权重值，互动发言操作对应的第二权重值，直播对决操作对应的第三权重值。
作为一个示例，在权重设置上，可以设置第三权重值大于第一权重值和第二权重值。举例来说，假设总权重为10，那么可以将自由连麦操作的权重设置为2，将才艺PK操作的权重也设置为2，将互动发言操作的权重则设置为6，本申请实施例对此不进行具体限定。
3024-2、根据第一权重值、第二权重值、第三权重值，对第一子互动值、第二子互动值和第三子互动值执行加权求和处理，得到第一主播用户与该第二主播用户之间的互动值。
继续以上述举例为例，则在上述权重取值下，第一主播用户与该第二主播用户之间的互动值INTER＝2*INTER1+2*INTER2+6*INTER3。
303、服务器按照由大到小的顺序对获取到的N个互动值进行排序；确定排序在前M位的互动值对应的第二主播用户，以及确定关注目标直播间的观众用户，向观众用户推荐M个第二主播用户的直播间标识。
通过上述步骤302服务器得到了第一主播用户与各个第二主播用户之间的互动值，为了确保推荐精准度以及避免对观众用户造成过多打扰，服务器可以筛选出部分直播间推送给关注了目标直播间的观众用户，即N的取值要大于M。示例性地，M的取值可以为10，即向观众用户推荐排位在前10的第二主播用户。
作为一个示例，直播间标识可以包括直播间的ID、主播用户画面、主播用户的简介信息等，本申请实施例对此不进行具体限定。
304、观众用户的终端在推荐页面上显示M个第二主播用户的直播间标识。
如图4所示，直播应用程序设置有推荐页面，在该推荐页面上，观众用户的终端可以显示直播平台为其推荐的M个第二主播用户的直播间标识。
示例性地，对于关注了主播用户A的某个观众用户，在其通过用户账号登录直播应用程序后，将可以看到直播平台为其推荐的与主播用户A互动值排前10位的其他主播用户。
另外，受限于推荐窗口的尺寸大小，推荐窗口一次可能仅能够显示M个直播间标识中的部分直播间标识，为了保证用户浏览的全面性，观众用户的终端还需支持用户执行上下滑动操作来浏览推荐的全部直播间。
另外，在显示M个直播间标识时，可以根据对应的互动值进行显示，比如互动值越高的直播间标识显示在越前面。
需要说明的是，本申请实施例提供的直播间推荐过程除了可以由直播平台以主动形式进行推荐，即无需用户在终端上执行任何操作，直播平台即可自动完成推荐之外，还可以应用户请求而启动，以避免对用户造成过多打扰，本申请实施例对此不进行具体限定。
本申请实施例提供的方法至少具有以下有益效果：
本申请实施例实现了基于主播用户之间的互动程度为观众用户推荐直播间。而在心理学上认为人们更愿意接触与自己性格爱好相当的人，即所谓的舒适区，比如主播用户A和主播用户B互动频繁，那么很大程度上主播用户A和主播用户B较为相似。相应地，某个观众用户在关注主播用户A后，与主播用户A互动频繁的主播用户B，大概率上会也受到该观众用户的喜爱，本申请实施例正是基于这一构思来进行直播间推荐，该种方式能够基于互动程度挖掘出不同主播用户之间的相似性，并据此可以帮助观众用户快速寻找到自己感兴趣、值得自己关注或进入观看的直播间，推荐精准度较高。
另外，在计算主播用户之间的互动值时，本申请实施例参考了多个维度的因素，比如连麦操作、互动发言操作和直播对决操作，这进一步地确保了直播间的推荐精准度。
图5是本申请实施例提供的一种直播间推荐装置的结构示意图，参见图5，该装置包括：
第一确定模块501，被配置为确定与目标直播间的第一主播用户存在互动操作的N个第二主播用户；
第一获取模块502，被配置为获取所述第一主播用户与每个第二主播用户之间的互动值；其中，所述互动值用于描述所述第一主播用户与每个第二主播用户之间的互动程度；
第二确定模块503，被配置为根据获取到的N个互动值，在所述N个第二主播用户中确定M个第二主播用户；其中，N和M均为正整数，且N大于M；
第三确定模块504，被配置为确定关注目标直播间的观众用户；
推荐模块505，被配置为向所述观众用户推荐所述M个第二主播用户的直播间标识。
本申请实施例提供的装置，实现了基于主播用户之间的互动程度为观众用户推荐直播间。而在心理学上认为人们更愿意接触与自己性格爱好相当的人，即所谓的舒适区，比如主播用户A和主播用户B互动频繁，那么很大程度上主播用户A和主播用户B较为相似。相应地，某个观众用户在关注主播用户A后，与主播用户A互动频繁的主播用户B，大概率上会也受到该观众用户的喜爱，本申请实施例正是基于这一构思来进行直播间推荐，该种方式能够基于互动程度挖掘出不同主播用户之间的相似性，并据此可以帮助观众用户快速寻找到自己感兴趣、值得自己关注或进入观看的直播间，推荐精准度较高。
在一种可能的实现方式中，所述互动操作包括：连麦操作、互动发言操作和直播对决操作中的一种或多种；
参见图6，第二获取模块506，被配置为获取所述第一主播用户在目标时间段内的连麦数据和直播对决数据；获取所述第一主播用户的互动发言数据；
第一获取模块502，包括：
第一确定单元5021，被配置为对于每个第二主播用户，根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的连麦数据确定第一子互动值；
第二确定单元5022，被配置为根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的直播对决数据确定第二子互动值；
第三确定单元5023，被配置为根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的互动发言数据确定第三子互动值；
第四确定单元5024，被配置为根据所述第一子互动值、所述第二子互动值和所述第三子互动值，确定所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的互动值。
在一种可能的实现方式中，所述连麦数据包括连麦次数和连麦时长；
第一确定单元5023，被配置为调用第一计算模型，执行根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的连麦次数和连麦时长，确定所述第一子互动值。
在一种可能的实现方式中，所述直播对决数据包括：直播对决次数、直播对决时长、直播对决获得的虚拟礼品价值；
第二确定单元5024，被配置为调用第二计算模型，执行根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的直播对决次数、直播对决时长和虚拟礼品价值，确定所述第二子互动值。
在一种可能的实现方式中，所述互动发言数据包括：互动发言次数，所述互动发言次数包括回复次数和被回复次数；
第三确定单元5025，被配置为调用第三计算模型，执行根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的互动发言次数，确定所述第三子互动值。
在一种可能的实现方式中，第四确定单元5026，被配置为获取所述连麦操作对应的第一权重值；获取所述互动发言操作对应的第二权重值；获取所述直播对决操作对应的第三权重值；根据所述第一权重值、所述第二权重值、所述第三权重值，对所述第一子互动值、所述第二子互动值和所述第三子互动值执行加权求和处理，得到所述互动值；其中，所述第三权重值大于所述第一权重值和所述第二权重值。
在一种可能的实现方式中，第二确定模块503，被配置为按照由大到小的顺序对所述N个互动值进行排序；将排序在前M位的互动值对应的第二主播用户，确定为所述M个第二主播用户。
上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本公开的可选实施例，在此不再一一赘述。
需要说明的是：上述实施例提供的直播间推荐装置在推荐直播间时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的直播间推荐装置与直播间推荐方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
图7是本申请实施例提供的一种电子设备700的结构示意图。该电子设备700可以表现为服务器。其中，该电子设备700可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(Central Processing Units，CPU)701和一个或一个以上的存储器702，其中，所述存储器702中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器701加载并执行以实现上述各个方法实施例提供的直播间推荐方法。当然，该电子设备还可以具有有线或无线网络接口、键盘以及输入输出接口等部件，以便进行输入输出，该电子设备还可以包括其他用于实现设备功能的部件，在此不做赘述。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器，上述指令可由电子设备700中的处理器执行以完成上述实施例中的直播间推荐方法。例如，所述计算机可读存储介质可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、光盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本申请的可选实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种直播间推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
确定与目标直播间的第一主播用户存在互动操作的N个第二主播用户；
获取所述第一主播用户与每个第二主播用户之间的互动值；其中，所述互动值用于描述所述第一主播用户与每个第二主播用户之间的互动程度；
按照由大到小的顺序对获取到的N个互动值进行排序；将排序在前M位的互动值对应的第二主播用户，确定为M个第二主播用户；其中，N和M均为正整数，且N大于M；
确定关注所述目标直播间的观众用户，向所述观众用户推荐所述M个第二主播用户的直播间标识。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述互动操作包括：连麦操作、互动发言操作和直播对决操作中的一种或多种；所述方法还包括：
获取所述第一主播用户在目标时间段内的连麦数据和直播对决数据；
获取所述第一主播用户的互动发言数据；
所述获取所述第一主播用户与每个第二主播用户之间的互动值，包括：
对于每个第二主播用户，根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的连麦数据确定第一子互动值；根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的直播对决数据确定第二子互动值；根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的互动发言数据确定第三子互动值；
根据所述第一子互动值、所述第二子互动值和所述第三子互动值，确定所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的互动值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述连麦数据包括连麦次数和连麦时长；
所述根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的连麦数据确定第一子互动值，包括：
调用第一计算模型，执行根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的连麦次数和连麦时长，确定所述第一子互动值。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述直播对决数据包括：直播对决次数、直播对决时长、直播对决获得的虚拟礼品价值；
所述根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的直播对决数据确定第二子互动值，包括：
调用第二计算模型，执行根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的直播对决次数、直播对决时长和虚拟礼品价值，确定所述第二子互动值。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述互动发言数据包括：互动发言次数，所述互动发言次数包括回复次数和被回复次数；
所述根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的互动发言数据确定第三子互动值，包括：
调用第三计算模型，执行根据所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的互动发言次数，确定所述第三子互动值。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一子互动值、所述第二子互动值和所述第三子互动值，确定所述第一主播用户与所述第二主播用户之间的互动值，包括：
获取所述连麦操作对应的第一权重值；
获取所述互动发言操作对应的第二权重值；
获取所述直播对决操作对应的第三权重值；
根据所述第一权重值、所述第二权重值、所述第三权重值，对所述第一子互动值、所述第二子互动值和所述第三子互动值执行加权求和处理，得到所述互动值；
其中，所述第三权重值大于所述第一权重值和所述第二权重值。
7.一种直播间推荐装置，其特征在于，所述装置包括：
第一确定模块，被配置为确定与目标直播间的第一主播用户存在互动操作的N个第二主播用户；
第一获取模块，被配置为获取所述第一主播用户与每个第二主播用户之间的互动值；其中，所述互动值用于描述所述第一主播用户与每个第二主播用户之间的互动程度；
第二确定模块，被配置为按照由大到小的顺序对获取到的N个互动值进行排序；将排序在前M位的互动值对应的第二主播用户，确定为M个第二主播用户；其中，N和M均为正整数，且N大于M；
第三确定模块，被配置为确定关注所述目标直播间的观众用户；
推荐模块，被配置为向所述观众用户推荐所述M个第二主播用户的直播间标识。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现如权利要求1至6中任一项权利要求所述的直播间推荐方法。
9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至6中任一项权利要求所述的直播间推荐方法。
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