直播平台画像的构建方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能领域，公开了直播平台画像的构建方法、装置、设备及存储介质，用于提高音乐文化内容的查询效率。直播平台画像的构建方法包括：获取音乐直播平台中的音乐业务数据，确定对应的音乐内容数据和用户行为数据；通过对留言操作数据进行聚类处理以及对点击操作数据、停留操作数据和互动操作数据进行辨别处理，得到用户特征标签；利用预置的多模态算法对音乐内容数据进行特征提取、特征融合与分类，得到内容特征标签；利用预置的时序神经网络对内容特征标签和用户特征标签进行预测，生成内容预测标签和用户预测标签；在预置画像生成器中构建音乐直播平台中的音乐直播画像。本发明专利技术还涉及区块链技术，音乐业务数据可存储于区块链中。

【技术实现步骤摘要】
直播平台画像的构建方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种直播平台画像的构建方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着科学技术的快速发展，越来越多行业利用直播平台宣传或推广一些商品或文化，以传播音乐文化为例，现存最早的汉语诗歌总集《诗经》中的诗篇均配有曲调，为了更好的记忆与传唱诗歌；夏、商时期已经出现了打击乐器；秦、汉时期开始出现了“乐府”，用以搜集、整理改编民间音乐；隋唐时期则出现了歌舞；宋元明清时期的音乐文化则得到了更深入的发展；直到现代与当代，音乐文化得到了不断的发展，也逐渐产生了不同种的风格。在现有的技术中，音乐文化爱好者通过音乐直播平台实现对音乐文化的推广。但在现有的音乐文化推广中，因音乐直播平台中的内容种类多变，用户在查找相应的音乐文化内容时消耗大量的时间，用户获取音乐文化内容的速度低下，导致在音乐直播平台上查询所需音乐文化内容的查询效率低下。
技术实现思路
本专利技术提供了一种直播平台画像的构建方法、装置、设备及存储介质，用于提高在音乐直播平台上查询所需音乐文化内容的查询效率。本专利技术第一方面提供了一种直播平台画像的构建方法，包括：获取音乐直播平台中的音乐业务数据，确定所述音乐业务数据对应的音乐内容数据和用户行为数据，所述音乐业务数据至少包括音乐视频数据和用户操作数据，所述用户操作数据至少包括点击操作数据、停留操作数据、互动操作数据和留言操作数据；通过对所述留言操作数据进行聚类处理以及对所述点击操作数据、所述停留操作数据和所述互动操作数据进行辨别处理，得到用户特征标签；利用预置的多模态算法对所述音乐内容数据进行特征提取与特征融合，得到融合特征向量，通过所述预置的多模态算法中分类器对所述融合特征向量进行分类，得到内容特征标签；利用预置的时序神经网络分别对所述内容特征标签和所述用户特征标签进行预测，分别生成内容预测标签和用户预测标签；将所述内容预测标签和所述用户预测标签输入至预置画像生成器中，构建所述音乐直播平台中的音乐直播画像。可选的，在本专利技术第一方面的第一种实现方式中，所述获取音乐直播平台中的音乐业务数据，确定所述音乐业务数据对应的音乐内容数据和用户行为数据，所述音乐业务数据至少包括音乐视频数据和用户操作数据，所述用户操作数据至少包括点击操作数据、停留操作数据、互动操作数据和留言操作数据包括：获取音乐直播平台中的音乐业务数据，所述音乐业务数据至少包括音乐视频数据和用户操作数据；利用预置的多模态检测算法对所述音乐视频数据进行检测，提取所述音乐视频数据中的音乐内容数据，所述音乐内容数据用于显示预置时长的音乐视频数据；收集用户操作数据，通过预置的过滤算法对所述用户操作数据进行过滤，得到用户行为数据，所述用户操作数据至少包括点击操作数据、停留操作数据、互动操作数据和留言操作数据。可选的，在本专利技术第一方面的第二种实现方式中，所述通过对所述留言操作数据进行聚类处理以及对所述点击操作数据、所述停留操作数据和所述互动操作数据进行辨别处理，得到用户特征标签包括：利用预置的解析器对所述留言操作数据进行解析处理，得到解析操作数据；在所述解析操作数据中选取候选操作数据，以所述候选操作数据为中心，基于预置的聚类算法对所述剩余操作数据进行聚类处理，得到分组操作数据，所述剩余操作数据用于指示所述解析操作数据中除所述候选操作数据之外的操作数据，对所述候选操作数据进行编码处理，得到分类数据标签；采用预置的跟踪算法对所述点击操作数据、所述停留操作数据和所述互动操作数据进行辨别处理，生成操作数据标签，将所述分类数据标签与所述操作数据标签合并，得到用户特征标签。可选的，在本专利技术第一方面的第三种实现方式中，所述利用预置的多模态算法对所述音乐内容数据进行特征提取与特征融合，得到融合特征向量，通过所述预置的多模态算法中分类器对所述融合特征向量进行分类，得到内容特征标签包括：采用预置的多模态算法中的视觉提取函数、音频提取函数和文本提取函数分别提取所述音乐内容数据中的视觉特征向量、音频特征向量和文本特征向量；将所述视觉特征向量、所述音频特征向量和所述文本特征向量映射至预置的维度特征空间，并在所述预置的维度特征空间中进行特征融合处理，得到融合特征向量；通过所述预置的多模态算法中的分类器对所述融合特征向量进行分类，得到内容特征标签。可选的，在本专利技术第一方面的第四种实现方式中，所述利用预置的时序神经网络分别对所述内容特征标签和所述用户特征标签进行预测，分别生成内容预测标签和用户预测标签包括：按照预置的输入时序将所述内容特征标签输入至预置的时序神经网络中，并获取上一时刻内容特征标签和当前时刻内容特征标签；在所述预置的时序神经网络中的第一隐藏层中，对所述上一时刻内容特征标签与当前内容特征标签进行卷积计算，得到下一时刻内容特征标签；将所述下一时刻内容特征标签输入至所述预置的时序神经网络中的第二隐藏层中，在所述第二隐藏层中对所述下一时刻内容特征标签进行卷积计算，得到内容预测标签；将用户特征标签输入至所述预置的时序神经网络中，基于所述预置的时序神经网络对所述用户特征标签进行预测，生成用户预测标签。可选的，在本专利技术第一方面的第五种实现方式中，在所述获取音乐直播平台中的音乐业务数据，确定所述音乐业务数据对应的音乐内容数据和用户行为数据，所述音乐业务数据至少包括音乐视频数据和用户操作数据，所述用户操作数据至少包括点击操作数据、停留操作数据、互动操作数据和留言操作数据之前，所述直播平台画像的构建方法包括：获取音乐直播平台中的基础音乐数据，利用预置的多模态检测算法检测所述基础音乐数据中的基础视频数据是否符合预置播放规则，若所述基础视频数据不符合所述预置播放规则，则在所述基础音乐数据中将所述基础视频数据删除，得到音乐视频数据。可选的，在本专利技术第一方面的第六种实现方式中，在所述将所述内容预测标签和所述用户预测标签输入至预置画像生成器中，构建所述音乐直播平台中的音乐直播画像之后，所述直播平台画像的构建方法还包括：将所述音乐直播平台中的音乐直播画像传输至音乐直播平台中，并在所述音乐直播平台中显示所述音乐直播画像。本专利技术第二方面提供了一种直播平台画像的构建装置，包括：确定模块，用于获取音乐直播平台中的音乐业务数据，确定所述音乐业务数据对应的音乐内容数据和用户行为数据，所述音乐业务数据至少包括音乐视频数据和用户操作数据，所述用户操作数据至少包括点击操作数据、停留操作数据、互动操作数据和留言操作数据；处理模块，用于通过对所述留言操作数据进行聚类处理以及对所述点击操作数据、所述停留操作数据和所述互动操作数据进行辨别处理，得到用户特征标签；分类模块，用于利用预置的多模态算法对所述音乐内容数据进行特征提取与特征融合，得到融合特征向量，通过所述预置的多模态算法中分类器对所述融合特征向量进行分类，得到内容特征标签；预测模块，用于利用预置的时序神经网络分别对所述内容特征标签和所述用户特征标签进行预测，分别生成内容预测标签和用户预测标签；生成模块，用于将所述内容预测标签和所述用户预测标签输入至预置画像生成器中，构建所述音乐直播本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种直播平台画像的构建方法，其特征在于，所述直播平台画像的构建方法包括：/n获取音乐直播平台中的音乐业务数据，确定所述音乐业务数据对应的音乐内容数据和用户行为数据，所述音乐业务数据至少包括音乐视频数据和用户操作数据，所述用户操作数据至少包括点击操作数据、停留操作数据、互动操作数据和留言操作数据；/n通过对所述留言操作数据进行聚类处理以及对所述点击操作数据、所述停留操作数据和所述互动操作数据进行辨别处理，得到用户特征标签；/n利用预置的多模态算法对所述音乐内容数据进行特征提取与特征融合，得到融合特征向量，通过所述预置的多模态算法中分类器对所述融合特征向量进行分类，得到内容特征标签；/n利用预置的时序神经网络分别对所述内容特征标签和所述用户特征标签进行预测，分别生成内容预测标签和用户预测标签；/n将所述内容预测标签和所述用户预测标签输入至预置画像生成器中，构建所述音乐直播平台中的音乐直播画像。/n

【技术特征摘要】
1.一种直播平台画像的构建方法，其特征在于，所述直播平台画像的构建方法包括：
获取音乐直播平台中的音乐业务数据，确定所述音乐业务数据对应的音乐内容数据和用户行为数据，所述音乐业务数据至少包括音乐视频数据和用户操作数据，所述用户操作数据至少包括点击操作数据、停留操作数据、互动操作数据和留言操作数据；
通过对所述留言操作数据进行聚类处理以及对所述点击操作数据、所述停留操作数据和所述互动操作数据进行辨别处理，得到用户特征标签；
利用预置的多模态算法对所述音乐内容数据进行特征提取与特征融合，得到融合特征向量，通过所述预置的多模态算法中分类器对所述融合特征向量进行分类，得到内容特征标签；
利用预置的时序神经网络分别对所述内容特征标签和所述用户特征标签进行预测，分别生成内容预测标签和用户预测标签；
将所述内容预测标签和所述用户预测标签输入至预置画像生成器中，构建所述音乐直播平台中的音乐直播画像。


2.根据权利要求1所述的直播平台画像的构建方法，其特征在于，所述获取音乐直播平台中的音乐业务数据，确定所述音乐业务数据对应的音乐内容数据和用户行为数据，所述音乐业务数据至少包括音乐视频数据和用户操作数据，所述用户操作数据至少包括点击操作数据、停留操作数据、互动操作数据和留言操作数据包括：
获取音乐直播平台中的音乐业务数据，所述音乐业务数据至少包括音乐视频数据和用户操作数据；
利用预置的多模态检测算法对所述音乐视频数据进行检测，提取所述音乐视频数据中的音乐内容数据，所述音乐内容数据用于显示预置时长的音乐视频数据；
收集用户操作数据，通过预置的过滤算法对所述用户操作数据进行过滤，得到用户行为数据，所述用户操作数据至少包括点击操作数据、停留操作数据、互动操作数据和留言操作数据。


3.根据权利要求1所述的直播平台画像的构建方法，其特征在于，所述通过对所述留言操作数据进行聚类处理以及对所述点击操作数据、所述停留操作数据和所述互动操作数据进行辨别处理，得到用户特征标签包括：
利用预置的解析器对所述留言操作数据进行解析处理，得到解析操作数据；
在所述解析操作数据中选取候选操作数据，以所述候选操作数据为中心，基于预置的聚类算法对所述剩余操作数据进行聚类处理，得到分组操作数据，所述剩余操作数据用于指示所述解析操作数据中除所述候选操作数据之外的操作数据，对所述候选操作数据进行编码处理，得到分类数据标签；
采用预置的跟踪算法对所述点击操作数据、所述停留操作数据和所述互动操作数据进行辨别处理，生成操作数据标签，将所述分类数据标签与所述操作数据标签合并，得到用户特征标签。


4.根据权利要求1所述的直播平台画像的构建方法，其特征在于，所述利用预置的多模态算法对所述音乐内容数据进行特征提取与特征融合，得到融合特征向量，通过所述预置的多模态算法中分类器对所述融合特征向量进行分类，得到内容特征标签包括：
采用预置的多模态算法中的视觉提取函数、音频提取函数和文本提取函数分别提取所述音乐内容数据中的视觉特征向量、音频特征向量和文本特征向量；
将所述视觉特征向量、所述音频特征向量和所述文本特征向量映射至预置的维度特征空间，并在所述预置的维度特征空间中进行特征融合处理，得到融合特征向量；
通过所述预置的多模态算法中的分类器对所述融合特征向量进行分类，得到内容特征标签。


5.根据权利要求1所述的直播平台画像的构建方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈聪，侯翠琴，李剑锋，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44