申请/专利权人：天津瀛智科技有限公司

申请日：2023-11-01

公开（公告）日：2024-05-17

公开（公告）号：CN117425020B

主分类号：H04N21/2187

分类号：H04N21/2187;H04N21/478;H04N21/262;G06Q30/0601;G06N3/0464;G06Q30/0201

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.17#授权;2024.02.06#实质审查的生效;2024.01.19#公开

摘要：一种直播间自然流指标优化提升策略计算方法，所述方法包括：获取直播间的历史数据，筛选出自然流直播间；基于所述历史数据和直播间是否推流训练一维卷积神经网络模型；计算各指标优化比例范围；基于所述自然流数据指标、训练完成的一维卷积神经网络模型和各指标可优化比例范围训练生成对抗网络；基于训练完成的一维卷积神经网络模型和训练完成的生成对抗网络模型，输出为了当前直播间获得推流的自然流指标提升策略。本发明方法能克服传统直播运营技术不能准确判断需要提升哪些具体指标能够带来直播间自然流增长的难题，将生成对抗网络与卷积神经网络模型应用到直播运营场控和决策当中，实时准确地为每个直播间设计可行的优化和提升的策略。

主权项：1.一种直播间自然流指标优化提升策略计算方法，其特征在于，所述方法包括：获取直播间的历史数据，筛选出自然流直播间；所述历史数据包括：自然流数据和商品信息；所述自然流数据指标包括电商指标、互动指标、流量指标，所述电商指标包括成交金额、成交数量、成交人数、UV价值、千次观看成交金额和成交率；所述互动指标包括关注人数、加粉丝团人数、评论次数、关注率、互动率和用户停留时间；所述流量指标包括进入人数、离开人数、在线人数和曝光次数；所述商品信息包括：直播间在售卖的商品名称、商品价格、商品类目；定义直播间推流并对历史数据进行数据预处理；基于预处理后的数据和直播间是否推流训练一维卷积神经网络模型；计算各指标优化比例范围；基于预处理后的数据、训练完成的一维卷积神经网络模型和各指标可优化比例范围训练生成对抗网络；基于训练完成的一维卷积神经网络模型和训练完成的生成对抗网络模型，输出当前直播间可行的获得推流的自然流指标提升方案；所述直播间推流的定义方法为：在连续的三个5分钟内直播间进入人数的均值持续提高，设当前时间为t，即：meanENTER_UCNTi,i∈t-5,t]meanENTER_UCNTi,i∈t,t+5]meanENTER_UCNTi,i∈t+5,t+10]；所述ENTER_UCNT为直播间进入人数。

全文数据：

权利要求：

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