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专利号: 2018102416024
申请人: 武汉斗鱼网络科技有限公司
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2026-05-14
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种相似度确定方法,用于计算两个直播间之间的相似度,其特征在于,所述方法包括:分别获取在预设时长内观看两个直播间的用户的数量,以得到第一用户数量和第二用户数量,并统计在所述预设时长内有观看过所述两个直播间的用户,以得到至少一个目标用户;

针对每一个目标用户,获取该目标用户在预设时长内观看的直播间的数量以得到直播间数量,并获取该目标用户在所述两个直播间出现共现情形的次数以得到共现次数,其中,所述共现情形为目标用户在所述两个直播间具有相同的行为,所述行为包括观看、发送弹幕和赠送礼物中的至少一种;

根据所述两个直播间的第一权重系数和第二权重系数、所述第一用户数量、第二用户数量和每个目标用户对应的直播间数量和共现次数按照预设规则计算得到所述两个直播间之间的相似度,该预设规则为:其中,S为两个直播间之间的相似度,f1和α分别为一个直播间对应的第一用户数量和第一权重系数,f2和β分别为另一个直播间对应的第二用户数量和第二权重系数,Iu和Wu分别为一个目标用户对应的共现次数和直播间数量。

2.根据权利要求1所述的相似度确定方法,其特征在于,获取所述两个直播间的第一权重系数和第二权重系数的步骤包括:分别获取所述两个直播间当前时刻在热门排行榜上的排位名次;

根据所述排位名次确定所述两个直播间的权重系数,以得到第一权重系数和第二权重系数,其中,排位名次较高的直播间具有较高的权重系数。

3.根据权利要求1所述的相似度确定方法,其特征在于,获取所述两个直播间的第一权重系数和第二权重系数的步骤包括:针对所述两个直播间中的每一个直播间,根据该直播间在所述预设时长内各个时刻在热门排行榜上的排位名次计算得到该直播间的总排位名次;

根据所述总排位名次确定所述两个直播间的权重系数,以得到第一权重系数和第二权重系数,其中,总排位名次较高的直播间具有较高的权重系数。

4.一种相似度确定装置,用于计算两个直播间之间的相似度,其特征在于,所述装置包括:第一统计模块,用于分别获取在预设时长内观看两个直播间的用户的数量,以得到第一用户数量和第二用户数量,并统计在所述预设时长内有观看过所述两个直播间的用户,以得到至少一个目标用户;

第二统计模块,用于针对每一个目标用户,获取该目标用户在预设时长内观看的直播间的数量以得到直播间数量,并获取该目标用户在所述两个直播间出现共现情形的次数以得到共现次数,其中,所述共现情形为目标用户在所述两个直播间具有相同的行为,所述行为包括观看、发送弹幕和赠送礼物中的至少一种;

相似度计算模块,用于根据所述两个直播间的第一权重系数和第二权重系数、所述第一用户数量、第二用户数量和每个目标用户对应的直播间数量和共现次数按照预设规则计算得到所述两个直播间之间的相似度,该预设规则为:其中,S为两个直播间之间的相似度,f1和α分别为一个直播间对应的第一用户数量和第一权重系数,f2和β分别为另一个直播间对应的第二用户数量和第二权重系数,Iu和Wu分别为一个目标用户对应的共现次数和直播间数量。

5.根据权利要求4所述的相似度确定装置,其特征在于,所述权重系数获取模块包括:

第一排位名次获取子模块,用于分别获取所述两个直播间当前时刻在热门排行榜上的排位名次;

第一权重系数计算子模块,用于根据所述排位名次确定所述两个直播间的权重系数,以得到第一权重系数和第二权重系数,其中,排位名次较高的直播间具有较高的权重系数。

6.一种计算机可读储存介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1-3任意一项所述方法的步骤。

7.一种电子设备,用于计算两个直播间之间的相似度,其特征在于,所述电子设备包括存储器、处理器和相似度确定装置,所述相似度确定装置包括一个或多个存储于所述存储器中并由所述处理器执行的软件功能模块,其中,所述软件功能模块包括:第一统计模块,用于分别获取在预设时长内观看两个直播间的用户的数量,以得到第一用户数量和第二用户数量,并统计在所述预设时长内有观看过所述两个直播间的用户,以得到至少一个目标用户;

第二统计模块,用于针对每一个目标用户,获取该目标用户在预设时长内观看的直播间的数量以得到直播间数量,并获取该目标用户在所述两个直播间出现共现情形的次数以得到共现次数,其中,所述共现情形为目标用户在所述两个直播间具有相同的行为,所述行为包括观看、发送弹幕和赠送礼物中的至少一种;

相似度计算模块,用于根据所述两个直播间的第一权重系数和第二权重系数、所述第一用户数量、第二用户数量和每个目标用户对应的直播间数量和共现次数按照预设规则计算得到所述两个直播间之间的相似度,该预设规则为:其中,S为两个直播间之间的相似度,f1和α分别为一个直播间对应的第一用户数量和第一权重系数,f2和β分别为另一个直播间对应的第二用户数量和第二权重系数,Iu和Wu分别为一个目标用户对应的共现次数和直播间数量。