一种主播综合价值评估方法、存储介质、设备及系统与流程

本发明涉及网络直播平台技术领域，具体涉及一种主播综合价值评估方法、存储介质、设备及系统。

背景技术：

随着游戏直播行业的飞速发展，作为平台-主播-用户中关键的一环，对于不同平台主播的正确评估和价值分析越来越重要，合理的主播价值评估体系能够帮助平台准确的定位不同平台不同主播的价值差异，并对主播综合实力进行监控，及时对主播策略进行调整；

目前，大部分直播平台运营商均针对平台内主播建立挖掘模型，通过统计直播平台内各主播的几个核心指标进行单一评价；

但上述传统的评估方式中，各指标无法综合评估，缺乏全面、客观的模型和体系。评价的依据多有工作人员人工制定规则，导致评估结果受到主观因素的影响；

因此，急需一种新的主播综合价值评估方法解决上述问题。

技术实现要素：

针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种主播综合价值评估方法、存储介质、设备及系统，利用多个待评估主播自身的评估数据进行综合评价，为目标主播进行客观的评估，判断目标主播的主播潜力。

为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：

第一方面，本发明提供一种主播综合价值评估方法，其包括以下步骤：

选定多个待评估主播，获取各所述待评估主播的评估数据集合，所述评估数据集合包括多个评估数据，各所述评估数据分别对应一种预设的评估指标；

获得各所述评估指标对应的评估数据总和，进而选定一所述待评估主播作为目标主播，并计算所述目标主播的各种所述评估数据在相应评估数据总和中的指标占比；

计算各所述评估指标的熵值，进而结合所述熵值，计算所述目标主播的各种所述评估数据在相应所述评估指标下的指标权值；

根据所述目标主播的各所述指标占比以及所述指标权值，计算所述目标主播的评估分值。

在上述技术方案的基础上，所述方法还包括以下步骤：

对各所述评估数据的数据值进行标准化处理。

在上述技术方案的基础上，利用自定义正向标准化公式，对各所述评估数据的数据值进行标准化处理；

所述自定义正向标准化公式为：xij＝(xij-min{xj}/(max{xj}-min{xj})；

其中，所述xij为第i个所述待评估主播第j个评估指标的评估值，所述min{xj}为各所述待评估主播的第j个评估指标的最小值，所述max{xj}为各所述待评估主播的第j个评估指标的最大值。

在上述技术方案的基础上，利用自定义负向标准化公式，对各所述评估数据的数据值进行标准化处理；

所述自定义负向标准化公式为xij＝(max{xj}-xij/(max{xj}-min{xj})；

其中，所述xij为第i个所述待评估主播第j个评估指标的评估值，所述min{xj}为各所述待评估主播的第j个评估指标的最小值，所述max{xj}为各所述待评估主播的第j个评估指标的最大值。

在上述技术方案的基础上，获得各所述评估指标对应的评估数据总和，进而选定一所述待评估主播作为目标主播，并利用自定义指标占比计算公式，计算所述目标主播的各种所述评估数据在相应评估数据总和中的指标占比；

所述自定义指标占比计算公式为：pij＝xij/∑xij；

所述pij为第i个所述待评估主播第j个评估指标的指标占比，所述xij为第i个所述待评估主播第j个评估指标的评估值，∑xij为各所述待评估主播第j个评估指标的评估值之和。

在上述技术方案的基础上，利用自定义熵值计算公式，计算各所述评估指标的熵值，进而结合所述熵值，利用自定义熵冗余度计算公式以及自定义指标权值计算公式，计算所述目标主播的各种所述评估数据在相应所述评估指标下的指标权值；

所述自定义熵值计算公式为：ej＝-k∑pij·ln(pij)，其中k＝1/ln(n)，满足ej≥0；

所述自定义熵冗余度计算公式为：dj＝1-ej；

所述自定义指标权值计算公式为：wj＝dj/∑dj；

所述ej为第j个评估指标的熵值，所述dj为第j个评估指标的熵冗余度，所述wj为第j个评估指标的指标权值。

在上述技术方案的基础上，根据各待评估主播的所述指标占比以及所述指标权值，利用自定义评估计算公式，计算各所述待评估主播的评估分值；

所述自定义评估计算公式为：si＝∑wj·pij；

所述si为第i个待评估主播的评估分值。

第二方面，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，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面的主播综合价值评估方法。

第三方面，本发明还提供一种设备，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，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面的主播综合价值评估方法。

第四方面，本发明还提供一种主播综合价值评估系统，其包括：

评估数据获取单元，其用于选定多个待评估主播，获取各所述待评估主播的评估数据集合，所述评估数据集合包括多个评估数据，各所述评估数据分别对应一种预设的评估指标；

目标用户选定单元，其用于选定一所述待评估主播作为目标主播；

指标占比计算单元，其用于获得各所述评估指标对应的评估数据总和，并计算所述目标主播的各种所述评估数据在相应评估数据总和中的指标占比；

指标权值计算单元，其用于计算各所述评估指标的熵值，进而结合所述熵值，计算所述目标主播的各种所述评估数据在相应所述评估指标下的指标权值；

评估分值计算单元，其用于根据所述目标主播的各所述指标占比以及所述指标权值，计算所述目标主播的评估分值。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

本发明利用多个待评估主播自身的评估数据进行综合评价，依据多个待评估主播的评估数据，完成多个待评估主播之间的比较，在不受评估工作人员的主观意识影响的前提下，为目标主播进行客观的评估，判断目标主播的主播潜力。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的一种主播综合价值评估方法的步骤流程图；

图2为本发明实施例二提供的一种主播综合价值评估系统的结构框图；

图3为本发明实施例四提供的一种主播综合价值评估设备的结构框图；

图中：1、评估数据获取单元；2、目标用户选定单元；3、指标占比计算单元；4、指标权值计算单元；5、评估分值计算单元；6、数据标准化单元。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的实施例作进一步详细说明。

本发明实施例提供一种主播综合价值评估方法、存储介质、设备及系统，利用多个待评估主播自身的评估数据进行综合评价，依据多个待评估主播的评估数据，完成多个待评估主播之间的比较，在不受评估工作人员的主观意识影响的前提下，为目标主播进行客观的评估，判断目标主播的主播潜力。

为达到上述技术效果，本申请的总体思路如下：

一种主播综合价值评估方法，其包括以下步骤：

s1、选定多个待评估主播，获取各所述待评估主播的评估数据集合，所述评估数据集合包括多个评估数据，各所述评估数据分别对应一种预设的评估指标；

s2、获得各所述评估指标对应的评估数据总和，进而选定一所述待评估主播作为目标主播，并计算所述目标主播的各种所述评估数据在相应评估数据总和中的指标占比；

s3、计算各所述评估指标的熵值，进而结合所述熵值，计算所述目标主播的各种所述评估数据在相应所述评估指标下的指标权值；

s4、根据所述目标主播的各所述指标占比以及所述指标权值，计算所述目标主播的评估分值。

实施例一

参见图1所示，本发明实施例提供一种主播综合价值评估方法，包括以下步骤：

s1、选定多个待评估主播，获取各待评估主播的评估数据集合，评估数据集合包括多个评估数据，各评估数据分别对应一种预设的评估指标；

s2、获得各评估指标对应的评估数据总和，进而选定一待评估主播作为目标主播，并计算目标主播的各种评估数据在相应评估数据总和中的指标占比；

s3、计算各评估指标的熵值，进而结合熵值，计算目标主播的各种评估数据在相应评估指标下的指标权值；

s4、根据目标主播的各指标占比以及指标权值，计算目标主播的评估分值。

本发明实施例中，利用多个待评估主播自身的评估数据进行综合评价，完成多个待评估主播之间的比较，从而为目标主播进行评估，判断目标主播的主播潜力。

本发明实施例中，首先会根据需求，选定几个评估指标，初步选定的指标包括但不限于如下几种：

订阅数量：直播间的订阅人数；

直播时长：主播用户每天直播的时长；

弹幕数量：直播间内每天的弹幕数量；

弹幕人数：直播间内每天发送弹幕的用户数量；

礼物价值：直播间内每天的礼物价值总量；

礼物人数：直播间内每天发送礼物的用户数量；

acu：直播间内每天观看用户的平均人数；

pcu：直播间内每天观看用户的最高人数；

而由于这样设定的评估指标会增加评估的复杂程度，使得评估操作较为繁琐，故而需要对上述评估指标进行处理，具体可以采用主成分法进行降维统计，对评估指标进行标准化；

具体的，进行处理后的评估指标，具体可以是日均礼物人数、日均礼物价值、acu占平台比例、日均弹幕量、日均弹幕人数、开播时长以及开播天数。

本发明实施例中，评估指标选择完毕后，进行本发明实施例方法方案的具体实施：

首先选定多个待评估主播，获取各待评估主播的评估数据集合，评估数据集合包括多个评估数据，各评估数据分别对应一种预设的评估指标，

具体的，该步骤具体是选定多个待评估主播，并获得各待评估主播的多个评估数据，诸如日均礼物人数、日均礼物价值、acu占平台比例、日均弹幕量、日均弹幕人数、开播时长以及开播天数；

而后，再获得各评估指标对应的评估数据总和，进而选定一待评估主播作为目标主播，并计算目标主播的各种评估数据在相应评估数据总和中的指标占比；

进而，再计算各评估指标的熵值，进而结合熵值，计算目标主播的各种评估数据在相应评估指标下的指标权值；

最后，根据目标主播的各指标占比以及指标权值，计算目标主播的评估分值。

本发明实施例中，利用多个待评估主播自身的评估数据进行综合评价，依据多个待评估主播的评估数据，完成多个待评估主播之间的比较，在不受评估工作人员的主观意识影响的前提下，为目标主播进行客观的评估，判断目标主播的主播潜力。

需要说明的是，在后续给出针对本发明实施例的具体计算方式，先假设有n个待评估主播，m个评估指标，则xij为第i个待评估主播第j个评估指标的数值；

其中：i＝1，2…，n；j＝1，2，…，m。

需要说明的是，由于需要获得各评估指标对应的评估数据总和，由于评估数据的数据单位不一致，故而需要进行标准化处理，故而方法还包括以下步骤：

对各评估数据的数据值进行标准化处理；

而上述步骤中，具体利用自定义正向标准化公式，对各评估数据的数据值进行标准化处理；

自定义正向标准化公式为：xij＝(xij-min{xj}/(max{xj}-min{xj})；

其中，xij为第i个待评估主播第j个评估指标的评估值，min{xj}为各待评估主播的第j个评估指标的最小值，max{xj}为各待评估主播的第j个评估指标的最大值。

另外，还存在另外一种标准化处理方式，即利用自定义负向标准化公式，对各评估数据的数据值进行标准化处理；

自定义负向标准化公式为xij＝(max{xj}-xij/(max{xj}-min{xj})；

其中，xij为第i个待评估主播第j个评估指标的评估值，min{xj}为各待评估主播的第j个评估指标的最小值，max{xj}为各待评估主播的第j个评估指标的最大值。

需要说明的是，利用自定义正向标准化公式进行标准化处理后，正向标准化后评估数据的数值越高，则代表该主播在对应的评估指标上的表现越好；

而利用自定义负向标准化公式进行标准化处理后，负向标准化后评估数据的数值越低，则代表该主播在对应的评估指标上的表现越好。

本发明实施例中的另一种实施方式，获得各评估指标对应的评估数据总和，进而选定一待评估主播作为目标主播，并利用自定义指标占比计算公式，计算目标主播的各种评估数据在相应评估数据总和中的指标占比；

自定义指标占比计算公式为：pij＝xij/∑xij；

pij为第i个待评估主播第j个评估指标的指标占比，xij为第i个待评估主播第j个评估指标的评估值，∑xij为各待评估主播第j个评估指标的评估值之和。

本发明实施例中的另一种实施方式，利用自定义熵值计算公式，计算各评估指标的熵值，进而结合熵值，利用自定义熵冗余度计算公式以及自定义指标权值计算公式，计算目标主播的各种评估数据在相应评估指标下的指标权值；

自定义熵值计算公式为：ej＝-k∑pij·ln(pij)，其中k＝1/ln(n)，满足ej≥0；

自定义熵冗余度计算公式为：dj＝1-ej；

自定义指标权值计算公式为：wj＝dj/∑dj；

ej为第j个评估指标的熵值，dj为第j个评估指标的熵冗余度，wj为第j个评估指标的指标权值。

本发明实施例中的另一种实施方式，根据各待评估主播的指标占比以及指标权值，利用自定义评估计算公式，计算各待评估主播的评估分值；

自定义评估计算公式为：si＝∑wj·pij；

si为第i个待评估主播的评估分值。

基于同一发明构思，本申请提供了实施例一对应的主播综合价值评估系统的实施例，详见实施例二：

实施例二

如图2所示，本发明第二实施例提供了一种一种主播综合价值评估系统，其包括：

评估数据获取单元1，其用于选定多个待评估主播，获取各待评估主播的评估数据集合，评估数据集合包括多个评估数据，各评估数据分别对应一种预设的评估指标；

目标用户选定单元2，其用于选定一待评估主播作为目标主播；

指标占比计算单元3，其用于获得各评估指标对应的评估数据总和，并计算目标主播的各种评估数据在相应评估数据总和中的指标占比；

指标权值计算单元4，其用于计算各评估指标的熵值，进而结合熵值，计算目标主播的各种评估数据在相应评估指标下的指标权值；

评估分值计算单元5，其用于根据目标主播的各指标占比以及指标权值，计算目标主播的评估分值。

本发明实施例中，利用多个待评估主播自身的评估数据进行综合评价，完成多个待评估主播之间的比较，从而为目标主播进行评估，判断目标主播的主播潜力。

本发明实施例中，首先会根据需求，选定几个评估指标，初步选定的指标包括但不限于如下几种：

订阅数量：直播间的订阅人数；

直播时长：主播用户每天直播的时长；

弹幕数量：直播间内每天的弹幕数量；

弹幕人数：直播间内每天发送弹幕的用户数量；

礼物价值：直播间内每天的礼物价值总量；

礼物人数：直播间内每天发送礼物的用户数量；

acu：直播间内每天观看用户的平均人数；

pcu：直播间内每天观看用户的最高人数；

而由于这样设定的评估指标会增加评估的复杂程度，使得评估操作较为繁琐，故而需要对上述评估指标进行处理，具体可以采用主成分法进行降维统计，对评估指标进行标准化；

具体的，进行处理后的评估指标，具体可以是日均礼物人数、日均礼物价值、acu占平台比例、日均弹幕量、日均弹幕人数、开播时长以及开播天数。

本发明实施例中，评估指标选择完毕后，进行本发明实施例方法方案的具体实施：

首先选定多个待评估主播，获取各待评估主播的评估数据集合，评估数据集合包括多个评估数据，各评估数据分别对应一种预设的评估指标，

具体的，该步骤具体是选定多个待评估主播，并获得各待评估主播的多个评估数据，诸如日均礼物人数、日均礼物价值、acu占平台比例、日均弹幕量、日均弹幕人数、开播时长以及开播天数；

而后，再获得各评估指标对应的评估数据总和，进而选定一待评估主播作为目标主播，并计算目标主播的各种评估数据在相应评估数据总和中的指标占比；

进而，再计算各评估指标的熵值，进而结合熵值，计算目标主播的各种评估数据在相应评估指标下的指标权值；

最后，根据目标主播的各指标占比以及指标权值，计算目标主播的评估分值。

本发明实施例中，利用多个待评估主播自身的评估数据进行综合评价，依据多个待评估主播的评估数据，完成多个待评估主播之间的比较，在不受评估工作人员的主观意识影响的前提下，为目标主播进行客观的评估，判断目标主播的主播潜力。

需要说明的是，在后续给出针对本发明实施例的具体计算方式，先假设有n个待评估主播，m个评估指标，则xij为第i个待评估主播第j个评估指标的数值；

其中：i＝1，2…，n；j＝1，2，…，m。

需要说明的是，由于需要获得各评估指标对应的评估数据总和，由于评估数据的数据单位不一致，故而需要进行标准化处理，故而方法还包括以下步骤：

对各评估数据的数据值进行标准化处理；

而上述系统中，还包括数据标准化单元6中，具体利用自定义正向标准化公式，对各评估数据的数据值进行标准化处理；

自定义正向标准化公式为：xij＝(xij-min{xj}/(max{xj}-min{xj})；

其中，xij为第i个待评估主播第j个评估指标的评估值，min{xj}为各待评估主播的第j个评估指标的最小值，max{xj}为各待评估主播的第j个评估指标的最大值。

另外，还存在另外一种标准化处理方式，即数据标准化单元6利用自定义负向标准化公式，对各评估数据的数据值进行标准化处理；

自定义负向标准化公式为xij＝(max{xj}-xij/(max{xj}-min{xj})；

其中，xij为第i个待评估主播第j个评估指标的评估值，min{xj}为各待评估主播的第j个评估指标的最小值，max{xj}为各待评估主播的第j个评估指标的最大值。

需要说明的是，利用自定义正向标准化公式进行标准化处理后，正向标准化后评估数据的数值越高，则代表该主播在对应的评估指标上的表现越好；

而利用自定义负向标准化公式进行标准化处理后，负向标准化后评估数据的数值越低，则代表该主播在对应的评估指标上的表现越好。

本发明实施例中的另一种实施方式，指标占比计算单元3在进行工作时，获得各评估指标对应的评估数据总和，进而选定一待评估主播作为目标主播，并利用自定义指标占比计算公式，计算目标主播的各种评估数据在相应评估数据总和中的指标占比；

自定义指标占比计算公式为：pij＝xij/∑xij；

pij为第i个待评估主播第j个评估指标的指标占比，xij为第i个待评估主播第j个评估指标的评估值，∑xij为各待评估主播第j个评估指标的评估值之和。

本发明实施例中的另一种实施方式，指标权值计算单元4在工作时，利用自定义熵值计算公式，计算各评估指标的熵值，进而结合熵值，利用自定义熵冗余度计算公式以及自定义指标权值计算公式，计算目标主播的各种评估数据在相应评估指标下的指标权值；

自定义熵值计算公式为：ej＝-k∑pij·ln(pij)，其中k＝1/ln(n)，满足ej≥0；

自定义熵冗余度计算公式为：dj＝1-ej；

自定义指标权值计算公式为：wj＝dj/∑dj；

ej为第j个评估指标的熵值，dj为第j个评估指标的熵冗余度，wj为第j个评估指标的指标权值。

本发明实施例中的另一种实施方式，评估分值计算单元5在工作时，根据各待评估主播的指标占比以及指标权值，利用自定义评估计算公式，计算各待评估主播的评估分值；

自定义评估计算公式为：si＝∑wj·pij；

si为第i个待评估主播的评估分值。

基于同一发明构思，本申请提供了实施例一对应的存储介质的实施例，详见实施例三：

实施例三

本发明第三实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现第一实施例中的所有方法步骤或部分方法步骤。

本发明实现上述第一实施例中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

基于同一发明构思，本申请提供了实施例一对应的设备的实施例，详见实施例四：

实施例四

如图3所示，本发明第四实施例还提供一种设备，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第一实施例中的所有方法步骤或部分方法步骤。

所称处理器可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，处理器是计算机装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机装置的各个部分。

存储器可用于存储计算机程序和/或模块，处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现计算机装置的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、视频数据等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard，smc)，安全数字(securedigital，sd)卡，闪存卡(flashcard)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、服务器或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、服务器和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。