基于大数据的网络直播用户行为分析方法、装置和设备与流程

1.本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于大数据的网络直播用户行为分析方法、装置和设备。


背景技术：

2.随着移动通信和互联网技术的不断发展, 网络直播逐渐成为了新媒体环境下人们青睐的在线娱乐和信息传播方式，网络直播目前广泛应用于课堂教学、真人秀、电竞赛事、品牌营销等方面，是一种新型信息交流方式, 可以让观众收看到主播所处场景中正在进行的音、视频实况, 同时观众可以通过打赏或发表评论的方式与主播进行互动, 相对于传统信息传播媒体来说有着互动性强、时空适应性强等优势。
3.现如今，网络直播平台用户行为数据庞大，未对流量数据进行分类处理，使得数据呈现无章法，仅人为识别数据，很难分析出数据之间的共性和差异性，若想要准确数据之间的共性和差异性，必会导致时间精力的大量浪费，因此如何提高网络直播用户行为分析效率，成为了亟待解决的问题。


技术实现要素：

4.本发明提供一种基于大数据的网络直播用户行为分析方法、装置和设备，其主要目的在于解决网络直播用户行为分析时效率较低的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供的一种基于大数据的网络直播用户行为分析方法，包括：接收对目标网络直播平台的数据进行分析的请求，根据所述请求获取所述目标网络直播平台的数据接口；对所述数据接口进行流量监控，得到所述数据接口的流量数据；提取所述流量数据的时序特征，提取所述流量数据的空间分布特征，汇集所述时序特征和空间分布特征为所述目标网络直播平台的平台负载数据；对所述目标网络直播平台的预设界面进行埋点，利用所述埋点获取所述目标网络直播平台的每个界面的界面日志；根据所述界面日志获取所述目标网络直播平台的观众的行为数据，利用所述平台负载数据和所述行为数据生成所述目标网络直播平台的用户行为分析报告。
6.可选地，所述根据所述请求获取所述目标网络直播平台的数据接口，包括：获取所述请求对应的接口协议；将所述接口协议中的入参信息和出参信息按照预设的描述方式进行转换得到接口信息；根据所述接口信息，得到所述目标网络直播平台的数据接口。
7.可选地，所述对所述数据接口进行流量监控，得到所述数据接口的流量数据，包括：
获取所述目标网络直播平台内所有数据接口的流量信息；获取每个所述数据接口的接口id，利用所述接口id对所述流量信息进行分类，得到分类流量；利用预设的流量筛选模型对所述分类流量进行筛选，得到数据接口的流量数据。
8.可选地，所述对所述数据接口进行流量监控，得到所述数据接口的流量数据，包括：获取所述数据接口的输入数据包，确定所述输入数据包对应的版本信息；根据所述版本信息逐个确定所述数据接口的输入数据的数据id，根据所述数据id获取所述输入数据的输出数据；利用所述输入数据和所述输出数据得到数据接口的流量数据。
9.可选地，所述提取所述流量数据的空间分布特征，包括：按照预设的地理分区对所述流量数据进行划分，得到地理分区流量集；从多个所述地理分区流量集选取其中一个地理分区流量为目标地理分区流量；获取所述地理分区流量集的中心流量；利用如下空间权重算法获取所述目标地理分区流量与所述中心流量的距离：其中，表示所述目标地理分区流量与所述中心流量的距离，表示所述目标地理分区流量，表示所述中心流量，表示第个所述地理分区流量，表示所述地理分区流量的总个数；根据所述距离生成所述流量数据的空间分布特征。
10.可选地，所述对所述目标网络直播平台的预设界面进行埋点，包括：获取预设的埋点事件，对所述埋点事件进行代码转化，得到所述埋点事件对应的抽象源代码；将所述抽象源代码添加到所述目标网络直播平台的预设界面的关键节点处，完成埋点。
11.可选地，所述根据所述界面日志获取所述目标网络直播平台的观众的行为数据，包括：根据所述界面日志中的业务链标识对所述界面日志进行筛选，得到目标界面日志；按照预设的索引对所述目标界面日志进行划分，得到层级日志；对所述层级日志进行行为模式分析，得到所述目标网络直播平台的观众的行为数据。
12.为了解决上述问题，本发明还提供一种基于大数据的网络直播用户行为分析装置，所述装置包括：数据接口模块，用于接收对目标网络直播平台的数据进行分析的请求，根据所述请求获取所述目标网络直播平台的数据接口；
流量数据模块，用于对所述数据接口进行流量监控，得到所述数据接口的流量数据；平台负载模块，用于提取所述流量数据的时序特征，提取所述流量数据的空间分布特征，汇集所述时序特征和空间分布特征为所述目标网络直播平台的平台负载数据；界面日志模块，用于对所述目标网络直播平台的预设界面进行埋点，利用所述埋点获取所述目标网络直播平台的每个界面的界面日志；分析报告模块，用于根据所述界面日志获取所述目标网络直播平台的观众的行为数据，利用所述平台负载数据和所述行为数据生成所述目标网络直播平台的用户行为分析报告。
13.为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的基于大数据的网络直播用户行为分析方法。
14.本发明实施例通过接收到的请求获取所述目标网络直播平台的数据接口，对所述数据接口进行流量监控，得到所述数据接口的流量数据，提高了流量数据的精确性，确保获取到的流量数据是所需的，并且使获取到的流量数据具有实时性，提取所述流量数据的时序特征和空间分布特征，利用所述时序特征和所述空间分布特征能会更好的表征所述流量数据，对所述目标网络直播平台的预设界面进行埋点，利用所述埋点获取所述目标网络直播平台的每个界面的界面日志，保证了流量数据全面性和有效性，对所述界面日志进行层级分类，得到层级日志，可以提高检索效率。因此本发明提出基于大数据的网络直播用户行为分析方法方法、装置和设备，可以解决网络直播用户行为分析效率较低的问题。
附图说明
15.图1为本发明一实施例提供的基于大数据的网络直播用户行为分析方法的流程示意图；图2为本发明一实施例提供的获取流量数据的流程示意图；图3为本发明一实施例提供的获取行为数据的流程示意图；图4为本发明一实施例提供的基于大数据的网络直播用户行为分析装置的功能模块图；图5为本发明一实施例提供的实现所述基于大数据的网络直播用户行为分析方法的电子设备的结构示意图。
16.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
17.应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
18.本技术实施例提供一种基于大数据的网络直播用户行为分析方法。所述基于大数据的网络直播用户行为分析方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执
行本技术实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述基于大数据的网络直播用户行为分析方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(contentdelivery network，cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
19.参照图1所示，为本发明一实施例提供的基于大数据的网络直播用户行为分析方法的流程示意图。在本实施例中，所述基于大数据的网络直播用户行为分析方法包括：s1、接收对目标网络直播平台的数据进行分析的请求，根据所述请求获取所述目标网络直播平台的数据接口。
20.在本发明实施例中，所述请求由请求行、消息头和消息正文，所述请求行在所述请求的第一行，包含请求类型、请求资源路径、协议的版本和类型，其中，当所述请求方式为get时，那么请求参数和值就会包含在资源路径上，当请求方式为post，请求参数和值就会放在所述消息正文。
21.在本发明实施例中，所述请求可利用解析器解析所述消息头得到所述请求中的用户id，所述解析器包括carakanc/c++，squirrelfishc++和squirrelfishextremec++等。
22.详细地，所述利用解析器解析所述消息头，得到所述请求中的用户id，包括：利用默认的反射构造方法对所述请求进行属性赋值，获取属性的修饰符列表，返回的修饰符是一个数字，每个数字是修饰符的代号；用modifier类的tostring语句将所述修饰符转换成字符串，获取所述字符串的名称，即为所述用户id。
23.详细地，获取所述目标网络直播平台的数据接口是为了利用所述数据接口得到流量数据。
24.在本发明实施例中，所述根据所述请求获取所述目标网络直播平台的数据接口，包括：获取所述请求对应的接口协议；将所述接口协议中的入参信息和出参信息按照预设的描述方式进行转换得到接口信息；根据所述接口信息，得到所述目标网络直播平台的数据接口。
25.详细地，所述将所述接口协议中的入参信息和出参信息按照预设的描述方式进行转换得到接口信息，包括：根据所述接口协议，确定待获取接口的入参信息和出参信息；所述入参信息包括商家标识、商品编号和加密签名，出参信息包括错误码、错误信息和商品信息；其中，对于同一参数，不同的网络平台描述方式不同；根据所述待获取接口所属的网络平台，从网络平台与入参信息和出参信息的映射关系中确定与该网络平台对应的入参信息和出参信息的描述方式，并根据所述预设的的描述方式对该网络平台的入参信息和出参信息进行转换得到接口信息。
26.在本发明实施例中，根据所述请求获取所述目标网络直播平台的数据接口是因为所述请求存在接口协议，当需要识别某一数据接口时，利用所述接口协议可以进行精准识别。
27.s2、对所述数据接口进行流量监控，得到所述数据接口的流量数据。
28.在本发明实施例中，获取所述数据接口的流量数据是为了后续对所述流量数据进行整理，是对应平常项目中信息收集阶段。
29.详细地，所述数据接口实现了项目分离，降低了代码之间的耦合度，所述数据接口规定程序的执行事项，即所述数据接口制定出一项程序需要遵守的规则。
30.在本发明实施例中，参图2所示，所述对所述数据接口进行流量监控，得到所述数据接口的流量数据，包括：s21、获取所述目标网络直播平台内所有数据接口的流量信息；s22、获取每个所述数据接口的接口id，利用所述接口id对所述流量信息进行分类，得到分类流量；s23、利用预设的流量筛选模型对所述分类流量进行筛选，得到数据接口的流量数据。
31.详细地，可以利用流量监控工具对所述数据接口进行流量监控，可以利用获取到的所述数据接口的接口访问日志，再对所述接口访问日志进行可视化分析，得到所述数据接口的流量数据，所述流量监控工具包括microsoft network monitor、umit、advanced ip scanner、capsa free、the dude等；所述流量监控工具一般倾向于在监测时捕获和发送尽可能多的事件和信息，而在数据处理后端进行触发条件匹配和统计计算等工作，以较好地支持关注点变更和历史数据回溯详细地，所述接口id是所述数据接口的唯一标识，不同所述数据接口的接口id具有差异性，例如：在中国，用身份证号对14亿人口进行区分。
32.进一步，还可以按照流量信息的使用时间、目标ip地址、高峰频段和使用人数等属性对所述流量信息进行整理分类，可以通过事件表、用户属性表和目标对象表等进行记录分析，所述事件表每条记录描述一个用户在某个时间点、某个地方、以某种方式完成某个具体的事件，所述用户属性表主体为用户，每一个用户有一条记录，所述用户属性包括平台、网络、服务商、手机型号、地域等等自然属性，以及用户等级、是否为大v等非自然属性，通过用户可以关联到事件表分析，所述目标对象表，其中主体为目标对象，目标对象通常是一个业务的主要载体，比如短视频app，目标对象为视频，通过目标对象可以关联事件表分析。
33.详细地，所述利用预设的流量筛选模型来确定所述分类流量的呈现形式，例如：分类流量包含使用时间、目标ip地址、高峰频段和使用人数等属性，经过所述预设的流量筛选模型筛选后，所述流量数据只包含使用时间、目标ip地址、使用人数。
34.在本发明实施例中，所述对所述数据接口进行流量监控，得到所述数据接口的流量数据，包括：获取所述数据接口的输入数据包，确定所述输入数据包对应的版本信息；根据所述版本信息逐个确定所述数据接口的输入数据的数据id，根据所述数据id获取所述输入数据的输出数据；利用所述输入数据和所述输出数据得到数据接口的流量数据。
35.详细地，所述数据接口是指两个系统或两个部件之间的交接部分，可以是两种硬设备之间的连接电路，也可以是两个软件之间公用的逻辑边界，所述输入数据包是关于所述数据接口的输入数据集，所述输入数据集中包含所述输入数据包的版本信息，所述版本
信息包括但不限于：所述输入数据包对应的系统版本、数据包对应路径等，例如：在项目立项时，规定版本信息为“0.0.0”，所述数据接口每进行一次更新，版本信息改变一次，且所述版本信息是唯一确定的。
36.在本发明实施例中，通过收集所述数据接口的流量数据是为了进一步对所述流量数据进行分析以获取所述流量数据的特征，对所述数据接口进行流量监控可以获取流量数据，可以更好的反映当下最真实的情况，保证数据的实时性。
37.s3、提取所述流量数据的时序特征，提取所述流量数据的空间分布特征，汇集所述时序特征和空间分布特征为所述目标网络直播平台的平台负载数据。
38.在本发明实施例中，目前对目标网络直播平台的负载研究大部分集中于从系统带宽、主播规模、观众数量、打赏额和评论量等方面的时序变化规律中挖掘直播平台负载的日内效应、周内效应和长期规律等时序特征，例如：通过收集国内某直播平台在2016年12月为期14天的直播数据, 发现观众数量和主播数量在一天中显示出几乎一致的变化规律, 都在21:00—8:00减少, 8:00—21:00增加, 在晚上9:00—10:00达到最高水平。
39.进一步地，所述空间分布特征表示所述目标网络直播平台的用户分布，例如：早期网络电视直播平台的观众数量和观看次数在划分的地理区块之间的分布形式都近似zipf分布；kaytoue等通过统计分析某直播平台的主播在不同时区的分布, 表明平台中的大多数主播都来自北美、欧洲和东亚, 与某直播平台的服务器集中布置在北美、欧洲和亚洲的分布规律相符合。
40.详细地，通过分析所述流量数据的时序特征和所述空间分布特征能会更好的表征所述流量数据，并且对目标网络直播平台优化资源配置、提供经济稳定的负载支持有指导意义。
41.在本发明实施例中，所述提取所述流量数据的时序特征，包括：对所述流量数据进行降噪处理，将降噪处理后得流量数据按照预设时段进行划分，得到多个数字信号；利用如下信号转化公式对所述数字信号进行转化，得到频域信号：转化公式对所述数字信号进行转化，得到频域信号：其中，是所述频域信号，是所述数字信号，是转化变量，是自然对数，是虚数单位，是角速度，是时间，是所述数字信号转换为所述频域信号时在坐标轴上的横坐标，是所述数字信号转换为所述频域信号时在坐标轴上的纵坐标；根据所述频域信号生成所述流量数据的时序特征。
42.详细地，所述降噪处理是将所述流量数据中的不必要的信息进行删减，并将所述流量数据进行降维处理。
43.详细地，数字信号坐标系中横轴是时间,纵轴是数字信号的变化，将所述数字信号
在所述数字信号坐标系中进行表示。
44.详细地，频域信号坐标系是指描述频域信号在频率方面特性时用到的一种坐标系，所述频域信号坐标系中横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度，将所述频域信号在所述频域信号坐标系中进行表示。
45.进一步地，根据所述频域信号在所述频域信号坐标系的曲线图，计算所述曲线图的极值和斜率，确定所述频域信号的时序特征。
46.在本发明实施例中，所述提取所述流量数据的空间分布特征，包括：按照预设的地理分区对所述流量数据进行划分，得到地理分区流量集；从多个所述地理分区流量集选取其中一个地理分区流量为目标地理分区流量；获取所述地理分区流量集的中心流量；利用如下空间权重算法获取所述目标地理分区流量与所述中心流量的距离：其中，表示所述目标地理分区流量与所述中心流量的距离，表示所述目标地理分区流量，表示所述中心流量，表示第个所述地理分区流量，表示所述地理分区流量的总个数；根据所述距离生成所述流量数据的空间分布特征。
47.在本发明实施例中，可以按照世界地图上的国家与国家之间的界限确定地理分区，也可以按照中国地图获取地理分区，将各个省份和直辖市做为地理分区。
48.详细地，所述获取所述地理分区流量集的中心流量是将所述地理分区内的流量数据转化为流量向量，计算所有流量向量的中心向量，利用中心向量和所述地理分区内的流量向量确定不同所述流量数据的位置，从而形成所述流量数据的空间分布特征。
49.详细地，通过所述信号转化公式对所述数字信号进行转化，可以加速所述流量数据的处理，利用所述空间权重算法获取流量数据的空间分布特征，降低了算法复杂度。
50.s4、对所述目标网络直播平台的预设界面进行埋点，利用所述埋点获取所述目标网络直播平台的每个界面的界面日志。
51.在本发明实施例中，利用埋点监听所述目标网络直播平台的每个界面的事件，当需要关注的事件发生时进行判断和捕获，然后获取必要的上下文信息，最后将信息整理后发送至服务器端。
52.进一步地，根据所述埋点进行收据收集，跟踪应用使用情况，为后续的运营与产品的优化提供相关的数据支撑。
53.详细地，为了提高埋点工作的效率和易用性，不再使用笨拙的采集代码编程来定义行为采集的触发条件和后续行为，而是通过后端配置或前端可视化圈选等方式来完成关键事件的定义和捕获。
54.在本发明实施例中，所述对所述目标网络直播平台的预设界面进行埋点，包括：获取预设的埋点事件，对所述埋点事件进行代码转化，得到所述埋点事件对应的抽象源代码；
将所述抽象源代码添加到所述目标网络直播平台的预设界面的关键节点处，完成埋点。
55.其中，所述抽象源代码是指抽象语法树，是用源代码的抽象语法结构的树表示，所述抽象源代码不能代表真实语法中出现的每一个细节，而只是结构性的、与内容相关的细节，例如：分组括号隐含在树结构中，像if-condition-then表达式这样的语法结构可以通过具有三个分支的单个节点来表示。
56.进一步地，本发明一可选实施例中，所述埋点信息对应的待添加的埋点事件的获取可以通过客户端收集，所述对所述埋点事件进行代码转化可通过转化函数实现，如atoi函数，所述抽象源代码的添加是通过预设节点索引对所述抽象源代码进行筛选，从而添加到所述预设界面的关键节点处。
57.在本发明实施例中，通过埋点得到的界面日志保证了流量数据全面性和有效性。
58.s5、根据所述界面日志获取所述目标网络直播平台的观众的行为数据，利用所述平台负载数据和所述行为数据生成所述目标网络直播平台的用户行为分析报告。
59.在本发明实施例中，对所述界面日志进行可视化展示并进行解析，得到所述界面日志的业务链标识，利用所述唯一日志标识对所述目标网络直播平台中的观众行为进行溯源，得到所述观众的行为数据。
60.详细地，所述行为数据包括：选择直播间进行观看、切换或退出直播间、在直播间中评论或打赏、以及观众观看直播而引发的行为(如被主播引导购买商品)，例如：如果在观看直播的过程中发生网络故障、主播关闭直播、不感兴趣等情况, 观众就有可能对当前直播间进行重新连线、切换到其他直播间或者直接退出直播平台。
61.详细地，对目标网络直播平台的观众行为的观看规律进行分析, 研究所述观众各种行为以及背后的心理, 对于理解观众参与网络直播的原因、提升用户体验、为用户提供更有价值的网络直播服务有重要的决策价值。
62.在本发明实施例中，参图3所示，所述根据所述界面日志获取所述目标网络直播平台的观众的行为数据，包括：s31、根据所述界面日志中的业务链标识对所述界面日志进行筛选，得到目标界面日志；s32、按照预设的索引对所述目标界面日志进行划分，得到层级日志；s33、对所述层级日志进行行为模式分析，得到所述目标网络直播平台的观众的行为数据。
63.在本发明实施例中，所述业务链标识是用来追溯观众的行为的；所述按照预设的索引对所述目标界面日志进行划分可以利用训练好的vgg16模型，对当前分类的数目相对较少的数据进行分类，也可使用b-cnn（branch cnn）分类较大数目的待分类数据。
64.详细地，所述对所述层级日志进行行为模式分析是指确定所述观众的一系列行为，例如：选择观看的直播间类型、切换或退出的直播间类型、在直播间中评论或打赏行为、以及观众观看直播而引发的行为等。
65.在本发明实施例中，所述界面日志数据庞大，所述按照预设的索引对所述目标界面日志进行划分，得到层级日志，可以提高检索效率，通过所述预设的数据表索引可以保证数据库表中每一行数据的唯一性，大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的
原因。
66.本发明实施例通过接收到的请求获取所述目标网络直播平台的数据接口，对所述数据接口进行流量监控，得到所述数据接口的流量数据，提高了流量数据的精确性，确保获取到的流量数据是所需的，并且使获取到的流量数据具有实时性，提取所述流量数据的时序特征和空间分布特征，利用所述时序特征和所述空间分布特征能会更好的表征所述流量数据，对所述目标网络直播平台的预设界面进行埋点，利用所述埋点获取所述目标网络直播平台的每个界面的界面日志，保证了流量数据全面性和有效性，对所述界面日志进行层级分类，得到层级日志，可以提高检索效率。因此本发明提出基于大数据的网络直播用户行为分析方法方法，可以解决网络直播用户行为分析效率较低的问题。
67.如图4所示，是本发明一实施例提供的基于大数据的网络直播用户行为分析装置的功能模块图。
68.本发明所述基于大数据的网络直播用户行为分析装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述基于大数据的网络直播用户行为分析装置100可以包括数据接口模块101、流量数据模块102、平台负载模块103、界面日志模块104及分析报告模块105。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
69.在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：所述数据接口模块，用于接收对目标网络直播平台的数据进行分析的请求，根据所述请求获取所述目标网络直播平台的数据接口；所述流量数据模块，用于对所述数据接口进行流量监控，得到所述数据接口的流量数据；所述平台负载模块，用于提取所述流量数据的时序特征，提取所述流量数据的空间分布特征，汇集所述时序特征和空间分布特征为所述目标网络直播平台的平台负载数据；所述界面日志模块，用于对所述目标网络直播平台的预设界面进行埋点，利用所述埋点获取所述目标网络直播平台的每个界面的界面日志；所述分析报告模块，用于根据所述界面日志获取所述目标网络直播平台的观众的行为数据，利用所述平台负载数据和所述行为数据生成所述目标网络直播平台的用户行为分析报告。
70.如图5所示，是本发明一实施例提供的实现基于大数据的网络直播用户行为分析方法的电子设备的结构示意图。
71.所述电子设备可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如基于大数据的网络直播用户行为分析程序。
72.其中，所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器（central processing unit，cpu）、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心（control unit），利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存
储器11内的程序或者模块（例如执行基于大数据的网络直播用户行为分析程序等），以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
73.所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如：sd或dx存储器等）、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡（smart media card，smc）、安全数字（secure digital，sd）卡、闪存卡（flash card）等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如基于大数据的网络直播用户行为分析程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
74.所述通信总线12可以是外设部件互连标准（peripheral component interconnect，简称pci）总线或扩展工业标准结构（extended industry standard architecture，简称eisa）总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
75.所述通信接口13用于上述电子设备与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口（如wi-fi接口、蓝牙接口等），通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器（display）、输入单元（比如键盘（keyboard）），可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及oled（organic light-emitting diode，有机发光二极管）触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
76.图中仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图中示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
77.例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源（比如电池），优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、wi-fi模块等，在此不再赘述。
78.应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
79.所述电子设备中的所述存储器11存储的基于大数据的网络直播用户行为分析程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：接收对目标网络直播平台的数据进行分析的请求，根据所述请求获取所述目标网络直播平台的数据接口；对所述数据接口进行流量监控，得到所述数据接口的流量数据；提取所述流量数据的时序特征，提取所述流量数据的空间分布特征，汇集所述时
序特征和空间分布特征为所述目标网络直播平台的平台负载数据；对所述目标网络直播平台的预设界面进行埋点，利用所述埋点获取所述目标网络直播平台的每个界面的界面日志；根据所述界面日志获取所述目标网络直播平台的观众的行为数据，利用所述平台负载数据和所述行为数据生成所述目标网络直播平台的用户行为分析报告。
80.具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
81.进一步地，所述电子设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述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-only memory）。
82.在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
83.所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
84.另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
85.对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
86.因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
87.本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
88.本技术实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能（artificial intelligence，ai)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
89.此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等
词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
90.最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。