一种互联网电商平台主播推荐方法及系统与流程

1.本发明涉及电商平台技术领域，尤其涉及一种依据互联网电商平台主播推荐方法及系统。


背景技术：

2.近几年，由于直播节目具有互动性强、观看方便的特点，直播产业蓬勃发展。并随着互联网迅速发展，在涌现出众多直播平台的基础上，逐渐衍生出了网络主播这新兴职业。
3.对于直播平台，可通过相关的变现手段将用户流量转化为现金收益，例如广告、销售、流量分成或者增值服务等流量变现手段，在变现手段一定的情况下，高用户流量对于直播频道来说，显然意味着可带来高收益。
4.因此，如何精准为用户推荐喜爱的直播频道，提高平台的用户体验，直接影响着平台的收益和发展。


技术实现要素：

5.为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种互联网电商平台主播推荐方法，能够通过用户信息，帮助直播平台更精准地为用户推荐直播频道。
6.本发明的目的之一采用如下技术方式实现：
7.一种互联网电商平台主播推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
8.步骤1：服务器获取第一主播直播类型信息；
9.步骤2：服务器获取用户第一直播类型偏好信息；
10.步骤3：直播平台依据用户第一直播类型偏好信息及第一主播直播类型信息，匹配得到第一推荐主播；
11.步骤4：将第一推荐主播推送给用户。
12.2.如权利要求1的一种互联网电商平台主播推荐方法，其特征在于：提升步骤3中的主播推荐精确度，方法如下：
13.步骤s100：得到第一预定更迭间隔，依据第一预定更迭间隔得到预定间隔内的第一直播平台过去主播推荐方案；
14.步骤s200：依据第一直播平台过去主播推荐方案，得到第一用户的第一过去直播类型偏好和第一过去主播直播类型；
15.步骤s300：第一过去直播类型偏好和第一过去主播直播类型一一相对；
16.步骤s400：基于第一过去直播类型偏好和第一过去主播直播类型，更迭第一服务器。
17.3.如权利要求2的一种互联网电商平台主播推荐方法，其特征在于：包括步骤500，步骤500包括：
18.步骤s510：依据第一直播类型偏好信息，得到第一预定主播直播类型；
19.步骤s520：将第一预定主播直播类型和第一主播直播类型集合进行比较，得到第
一比较方案；
20.当第一比较方案不符合第一预定差别临界值，得到第一调节数值；
21.步骤s530：依据第一调节数值调节第一主播直播类型集合，得到第二主播推荐方案集合。
22.4.如权利要求3的一种互联网电商平台主播推荐方法，其特征在于：步骤510包括：
23.步骤s511：依据第一直播类型偏好信息，得到第二主播推荐方案集合的设定推荐频次信息和设定推荐时间信息；
24.步骤s512：依据设定推荐时间信息标记第一用户，根据设定推荐时间由先至后对第一主播直播类型集合排列，得到第一排列方案；
25.当设定推荐时间信息相同，依据设定推荐频次信息标记第一用户，根据数量由多至少对第一主播直播类型集合排列，得到第二排列方案；
26.步骤s513：当设定推荐时间信息不同，将第一排列方案设为第一相对重要程度推荐方案；
27.当设定推荐时间信息相同，将第二排列方案设为第一相对重要程度推荐方案。
28.5.如权利要求2的一种互联网电商平台主播推荐方法，其特征在于：包括步骤600，步骤600包括：
29.步骤s610：得到第一模块创建信息库；
30.将第一模块创建信息库按6:1:3区分为第一练习数据库、第一核验数据库和第一检测数据库；
31.步骤s620：通过第一练习数据库练习第一直播类型分类模块，通过第一核验数据库核验第一直播类型分类模块更迭精确度；
32.步骤s630：通过第一检测数据库检测第一直播类型分类模块的约束精确度；
33.步骤s640：当第一直播类型分类模块的约束精确度符合预定精确度时，得到第一直播类型分类模块。
34.6.如权利要求5的一种互联网电商平台主播推荐方法，其特征在于：步骤s610包括：
35.步骤s611：依据第一直播平台过去用户直播类型偏好信息，得到第一过去主播直播类型信息；
36.步骤s612：将第一过去主播直播类型信息上传至第一互联网服务器，通过第一互联网服务器集合第一过去主播直播类型信息、第二过去主播直播类型信息直到第n过去主播直播类型信息，得到第一集合信息库；
37.步骤s613：第一过去主播直播类型信息、第二过去主播直播类型信息直到第n过去主播直播类型信息来自于第一直播平台、第二同类主播直到第n同类主播；
38.步骤s614：从第一互联网服务器下载第一集合信息库，依据第一集合信息库标记第一分类通道集合，得到第一标记信息；
39.将第一集合信息库和第一标记信息设为第一模块创建信息库。
40.7.如权利要求6的一种互联网电商平台主播推荐方法，其特征在于：步骤s613包括：
41.步骤s6131：取第一过去主播直播类型信息和第二过去主播直播类型信息的相交
数据，得到第一集合方案；
42.判别第一集合方案数据量是否符合第一预定数据量；
43.步骤s6132：若是第一集合方案数据量不符合第一预定数据量，则取第一集合方案和第n过去主播直播类型信息的相交数据，得到第n集合方案。
44.步骤s6133：当第n集合方案符合第一预定数据量时，将第n集合方案设为第一集合信息库。
45.8.一种互联网电商平台主播推荐系统，其特征在于：包括通讯模块、服务器、用户终端、直播平台；
46.网络模块用于用户终端、直播平台与服务器之间的数据传输、交互，并通过通讯模块将用户终端、直播平台与服务器中的数据上传到互联网平台，用于数据更迭、分析；
47.用户终端用于安装直播平台。
48.现有的技术相比，本发明优点在于：用于提高直播平台用户体验，精准推送用户偏好的主播类型，同时提高目标主播的关注量，进而提高直播平台及目标主播的用户流量。
49.上述说明仅是本发明技术方式的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特点和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细说明如下。
附图说明
50.图1为基于区块链的电商商品信息管理系统的模块图。
具体实施方式
51.下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，应当说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特点之间能够任意组合构成新的实施例。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常解释的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
52.参照图1，一种互联网电商平台主播推荐方法，包括以下步骤：
53.步骤1：服务器获取第一主播直播类型信息，直播类型信息包括主播风格、直播板块、主播性别以及主播好友关系中的至少一种；
54.步骤2：服务器获取用户第一直播类型偏好信息，偏好信息包括主播风格、直播板块、主播性别以及主播好友关系中的至少一种；
55.步骤3：直播平台依据用户第一直播类型偏好信息及第一主播直播类型信息，匹配得到第一推荐主播；
56.步骤4：将第一推荐主播通过弹窗、app内消息、邮件等方式推送给用户。
57.提升步骤3中的主播推荐精确度，方法如下：
58.步骤s100：得到第一预定更迭间隔，依据第一预定更迭间隔得到预定间隔内的第一直播平台过去主播推荐方案；
59.步骤s200：依据第一直播平台过去主播推荐方案，得到第一用户的第一过去直播
类型偏好和第一过去主播直播类型；
60.步骤s300：第一过去直播类型偏好和第一过去主播直播类型一一相对；
61.步骤s400：基于第一过去直播类型偏好和第一过去主播直播类型，更迭第一服务器。
62.具体的，第一预定更迭间隔是指各用户的直播类型偏好的主播推荐系统基于直播平台实际在线直播的主播或直播间范围及其直播时长等实际情况，整合判别得到的主播推荐间隔。举例如某一主播的直播时长临近或正在开播，相对提高对其推荐频率，以确保用户及时观看。依据第一预定更迭间隔可以得到在预定间隔内，利用各用户的直播类型偏好的主播推荐系统开展的过去主播推荐方案，直播平台即为第一直播平台，相对主播推荐方案即为第一直播平台过去主播推荐方案。
63.进一步可以得到第一直播平台在第一预定更迭间隔内主播推荐方案相对的直播类型偏好和主播直播类型等信息，从而完成对第一服务器地更迭，此外，直播类型偏好和主播直播类型信息一一相对。通过定期更迭第一服务器中的数据，使利用第一服务器匹配得到的主播直播类型集合更加精确，同时更迭第一服务器可以提高匹配效率，节省匹配时长。
64.包括步骤500，步骤500包括：
65.步骤s510：依据第一直播类型偏好信息，得到第一预定主播直播类型；
66.步骤s520：将第一预定主播直播类型和第一主播直播类型集合进行比较，得到第一比较方案；
67.当第一比较方案不符合第一预定差别临界值，得到第一调节数值；
68.步骤s530：依据第一调节数值调节第一主播直播类型集合，得到第二主播推荐方案集合。
69.具体的，依据用户登记信息或观看记录确定用户相对的第一直播类型偏好信息，得到第一预定主播直播类型。其中，第一预定主播直播类型是基于主播在平台内认证或平台工作人员判定等方式得到的符合用户直播类型偏好基本的主播直播类型分类。将第一预定主播直播类型和第一主播直播类型集合进行比较，当两者比较方案不符合第一预定差别临界值时，各用户的直播类型偏好的主播推荐系统基于两者差别，对第一主播直播类型集合进行调节，使其符合第一预定差别临界值，各用户的直播类型偏好的主播推荐系统自动化得到的调节信息即为第一调节数值。其中，第一预定差别临界值是指实际主播直播类型和符合直播类型偏好的期望主播直播类型之间的最大差别值。最后依据第一调节数值对第一主播直播类型集合进行调节，调节后的主播直播类型集合即为第二主播推荐方案集合。通过对比实际主播直播类型和符合直播类型偏好的期望主播直播类型之间的差别，对于差别过大的推荐方案智能化进行相对调节，达到了主播直播类型的智能化监控和调节的技术效果。
70.步骤510包括：
71.步骤s511：依据第一直播类型偏好信息，得到第二主播推荐方案集合的设定推荐频次信息和设定推荐时间信息；
72.步骤s512：依据设定推荐时间信息标记第一用户，根据设定推荐时间由先至后对第一主播直播类型集合排列，得到第一排列方案；
73.当设定推荐时间信息相同，依据设定推荐频次信息标记第一用户，根据数量由多
至少对第一主播直播类型集合排列，得到第二排列方案；
74.步骤s513：当设定推荐时间信息不同，将第一排列方案设为第一相对重要程度推荐方案；
75.当设定推荐时间信息相同，将第二排列方案设为第一相对重要程度推荐方案。
76.具体的，依据用户相对的直播类型偏好，对第一数据库中的第二主播推荐方案集合进行分析，得到用户相对的设定推荐频次和设定推荐时间数据。进一步基于设定推荐时间数据对第一用户依次进行时间标记，并基于标记的设定推荐时间，对第一用户进行时间由前到后的排列，将设定推荐频次较高的用户先进行推荐，而对于设定推荐频次较低的用户后进行推荐，基于设定推荐时间得到的用户顺序即为第一排列方案。
77.进一步的，当设定推荐时间信息相同时，对设定推荐时间信息相同的用户，依据设定推荐频次信息再次进行数量标记，并基于标记的设定推荐频次，对第一用户进行数量由多到少的排列，将设定推荐频次较大的用户先进行推荐，而对于设定推荐频次较小的后面进行推荐，基于设定推荐频次得到的相同设定推荐时间用户顺序即为第二排列方案。此时可能存在两种排列情况，第一种是当第一用户中所有设定推荐时间都相同时，直接按设定推荐频次由多到少进行推荐排列；第二种是当第一用户中存在多个设定推荐时间时，先按设定推荐时间由早到晚进行排列，进一步根据用户的设定推荐频次，再次对各设定推荐时间内用户进行局部排列，从而得到最终得推荐排列方案。
78.当第一用户相对的设定推荐时间信息不同时，各用户的直播类型偏好的主播推荐系统自动将第一排列方案设为第一相对重要程度推荐方案；当设定推荐时间信息相同时，各用户的直播类型偏好的主播推荐系统自动将第二排列方案设为第一相对重要程度推荐方案。通过基于设定推荐时间和设定推荐频次智能化制定用户推荐顺序排列方案，保证了平台上用户被推送的时间及时，达到了智能化制定用户推荐顺序排列方案，保障直播平添推荐有序进行的技术效果。
79.包括步骤600，步骤600包括：
80.步骤s610：得到第一模块创建信息库；
81.将第一模块创建信息库按6:1:3区分为第一练习数据库、第一核验数据库和第一检测数据库；
82.步骤s620：通过第一练习数据库练习第一直播类型分类模块，通过第一核验数据库核验第一直播类型分类模块更迭精确度；
83.步骤s630：通过第一检测数据库检测第一直播类型分类模块的约束精确度；
84.步骤s640：当第一直播类型分类模块的约束精确度符合预定精确度时，得到第一直播类型分类模块。
85.具体的，第一直播类型分类模块是一个基于直播类型分类数据练习得到智能模块，通过第一主播直播类型集合输入第一直播类型分类模块，可以智能化匹配直播类型对应的主播。第一模块创建信息库中包括所有主播直播类型的数值数据。将第一模块创建信息库中的数据按6:1:3的比例进行区分，分别得到相对的三个数据库，即为第一练习数据库、第一核验数据库和第一检测数据库。进一步利用第一练习数据库进行练习，从而得到第一直播类型分类模块。通过第一核验数据库对第一直播类型分类模块的更迭精确度进行核验，当第一直播类型分类模块的更迭精确度达到预定精度要求，即给出方案接近稳定时，进
一步通过第一检测数据库对第一直播类型分类模块的约束精确度进行实验检测。当第一直播类型分类模块的约束精确度符合预定精确度时，确定第一直播类型分类模块。
86.通过第一直播类型分类模块，可以精确鉴别各主播直播类型，并依据各主播直播类型的区别类型数据对主播进行精确分类，从而避免混淆代码差别较小、类型区别不大的主播直播类型，进一步智能分类方案的精确率，达到了通过个体化程度较高的分类匹配监控措施，提高智能匹配分类效果的技术效果。
87.步骤s610包括：
88.步骤s611：依据第一直播平台过去用户直播类型偏好信息，得到第一过去主播直播类型信息；
89.步骤s612：将第一过去主播直播类型信息上传至第一互联网服务器，通过第一互联网服务器集合第一过去主播直播类型信息、第二过去主播直播类型信息直到第n过去主播直播类型信息，得到第一集合信息库；
90.步骤s613：第一过去主播直播类型信息、第二过去主播直播类型信息直到第n过去主播直播类型信息来自于第一直播平台、第二同类主播直到第n同类主播；
91.步骤s614：从第一互联网服务器下载第一集合信息库，依据第一集合信息库标记第一分类通道集合，得到第一标记信息；
92.将第一集合信息库和第一标记信息设为第一模块创建信息库。
93.具体的，依据第一直播平台过去用户直播类型偏好信息，可以确定第一直播平台相对的第一过去主播直播类型信息，并将第一过去主播直播类型信息上传至第一互联网服务器进行保存。其中，第一互联网服务器是一个独立的线上数据保存设备。同样的，搜寻多个其他同类主播的主播直播类型信息，同样保存于第一互联网服务器中。那么通过第一互联网服务器就可以得到1～n的各生产直播平台的第一过去主播直播类型信息、第二过去主播直播类型信息直到第n过去主播直播类型信息，最终得到第一集合信息库。其中，n为大于0的整数。从第一互联网服务器读取所有主播平台数据整合分析第一集合信息库，从而依据第一集合信息库对第一分类通道集合进行标记，从而得到第一标记信息。
94.由于应用于实际直播平台的数据样本实际较少，此处第一模块创建信息库通过联合多个直播平台实际数据样本，从而扩充练习数据量，提高该模块精确度的技术效果。
95.步骤s613包括：
96.步骤s6131：取第一过去主播直播类型信息和第二过去主播直播类型信息的相交数据，得到第一集合方案；
97.判别第一集合方案数据量是否符合第一预定数据量；
98.步骤s6132：若是第一集合方案数据量不符合第一预定数据量，则取第一集合方案和第n过去主播直播类型信息的相交数据，得到第n集合方案。
99.步骤s6133：当第n集合方案符合第一预定数据量时，将第n集合方案设为第一集合信息库。
100.具体的，将第一过去主播直播类型信息和第二过去主播直播类型信息进行相交处理，得到第一直播平台和第二同类主播相对过去主播直播类型的相交数据样式，即为第一集合方案。进一步判别第一集合方案是否符合第一预定数据量，当第一集合方案数据量不符合第一预定数据量时，将第一集合方案和第三同类主播相对过去主播直播类型进行相交
处理，从而得到相对的第三集合方案。其中，第一预定数据量是指达到模块创建基础的数据量，由系统整合多方因素提前设置。
101.同样的，判别第一集合方案是否符合第一预定数据量，当第一集合方案数据量不符合第一预定数据量时，将第一集合方案和第四同类主播相对过去主播直播类型进行相交处理，从而得到相对的第四集合方案。根据这样的处理方法，最终可以得到符合第一预定数据量时，相对的第n同类主播，以及第n同类主播相对的第n集合方案，其中，第n集合方案即为第一集合信息库。
102.通过集合多个同类主播的过去主播直播类型，得到各直播平台相对的数据库，基于多个数据库最终确定一个符合预定要求的集合方案，并将相对集合方案设为第一集合信息库。基于一定数据量创建的模块更加恰当，得出的方案也更加精确有效。
103.一种互联网电商平台主播推荐系统，包括通讯模块、服务器、用户终端、直播平台；
104.网络模块用于用户终端、直播平台与服务器之间的数据传输、交互，并通过通讯模块将用户终端、直播平台与服务器中的数据上传到互联网平台，用于数据更迭、分析；
105.用户终端用于安装直播平台。
106.上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限制本发明保护的区域，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的一切非实则性的转化及替换均属于本发明所要求保护的区域。